(57)【要約】      （修正有）【課題】文字線画や中間調画像が混在する文書画像であっても、明部、暗部および中間部の全域に対して高画質な２値画像を得る。【解決手段】エッジ量検出部３５は２値化対象の着目画素のを示すエッジ量を検出する。ゲイン調整器３０は、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９で得られた値に、エッジ量に応じたゲイン係数ｈを乗算し、調整値を算出する。加算器２１、２２は、着目画素データと分配された誤差、乱数ＲＮＤ、及び、調整値を加算しＰｘｙをセレクタ２３に供給する。セレクタ２３は明部処理部２４、暗部処理部２５、中間部処理部２７のいずれか１つに画素データＰｘｙを供給する。明部処理部２４と暗部処理部２５は既２値化結果を参照し、着目画素データの２値化結果Ｑｘｙを決定する。中間部処理部２７は、画素データＰｘｙの値に応じて単調増加する閾値Ｔと、前記画素データＰｘｙの値とを比較することで、着目画素データの２値化結果Ｑｘｙを決定する。【選択図】図４
2010093764.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
誤差拡散法を用いて、多値画像データを２値画像データに変換する画像処理装置であって、
２値化対象の多値の画素データを入力する入力手段と、
該入力手段で入力した画素データの、画像のエッジに位置する度合を示すエッジ量を検出するエッジ量検出手段と、
検出されたエッジ量と、前記入力手段で入力した画素データの近傍に位置する所定数の画素の２値化結果に基づき、調整値を算出する調整値算出手段と、
前記入力手段で入力した前記画素データに、当該画素データの位置に分配された誤差及び前記調整値算出手段で算出した調整値を加算し、前記画素データを更新する更新手段と、
該更新手段による更新後の着目画素データの値と、閾値Ｔｓ、Ｔｈと比較することで、前記着目画素データが明部、暗部、及びその中間の中間部のいずれかに属するかを判定する判定手段と、
該判定手段で前記着目画素データが前記明部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する明部処理手段と、
前記判定手段で前記着目画素データが前記暗部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する暗部処理手段と、
前記判定手段で前記着目画素データが前記中間部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて単調増加する閾値Ｔと、前記着目画素データの値とを比較することで、前記着目画素データに対応する２値画素データの値を決定する中間部処理手段と、
前記着目画素データの値と、前記明部処理手段、前記暗部処理手段、前記中間部処理手段のいずれかで決定した２値画素データの値との差分を、前記着目画素データの画素位置の近傍の未２値化画素位置に分配する分配手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記明部処理手段は、
前記着目画素データの画素値に応じて決定される距離をｒ０、前記着目画素データの画素位置から最も近い黒画素を示す２値化画素の位置までの距離をｒとしたとき、
条件：ｒ＞ｒ０
を満たす場合には、前記着目画素データに対応する２値画素データを黒画素として決定し、前記条件を満たさない場合には前記着目画素データに対応する２値画素データを白画素として決定し、
前記暗部処理手段は、
前記着目画素データの画素値に応じて決定される距離をｒ０、前記着目画素データの画素位置から最も近い白画素を示す２値化画素の位置までの距離をｒとしたとき、
条件：ｒ＞ｒ０
を満たす場合には、前記着目画素データに対応する２値画素データを白画素として決定し、前記条件を満たさない場合には前記着目画素データに対応する２値画素データを黒画素として決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記明部処理手段における前記距離ｒ０は、前記着目画素データの値の明度が高くなるほど、大きな値にし、
前記暗部処理手段における前記距離ｒ０は、前記着目画素データの値の明度が低くなるほど、大きな値にする
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
更に、既に２値化された領域内において、前記着目画素データの位置を中心とし、当該中心から徐々に離れる探索ルートを記憶するルート記憶手段を備え、
前記明部処理手段は、前記着目画素データの値に依存して決定される探索画素数Ｎを決定し、前記ルート記憶手段に記憶された探索ルートに従って前記探索画素数Ｎに至るまでに２値化結果の黒画素を探索することで、前記条件を満たすか否かを判定し、
前記暗部処理手段は、前記着目画素データの値に依存して決定される探索画素数Ｎを決定し、前記ルート記憶手段に記憶された探索ルートに従って前記探索画素数Ｎに至るまでに２値化結果の白画素を探索することで、前記条件を満たすか否かを判定する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記更新手段は、更に、予め設定された振幅の範囲で変動する乱数値を、前記２値化対象の画素データに更に加算することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記調整値算出手段は、
着目画素の近傍に位置する複数の画素の２値化結果に、予め設定された重み付け係数値を含むグリーンノイズマトリクスを乗算するマトリクス演算手段と、
前記エッジ量検出手段で検出したエッジ量の取り得る範囲を０乃至１とし、そのエッジ量をＥＤＧＥと定義し、予め設定されたゲイン係数の最大値をｈmax、ゲイン係数の最小値をｈminと定義したとき、ゲイン係数ｈを、
ｈ＝（ｈmax−ｈmin）×（１−ＥＤＧＥ）＋ｈmin
として算出するゲイン係数算出手段とを備え、
該ゲイン係数算出手段で算出したゲイン係数ｈを前記マトリクス演算手段で求めた値に乗算した結果を、前記調整値として出力することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判定手段は、前記エッジ量検出手段で検出されたエッジ量に応じて、閾値Ｔｓ、Ｔｈを決定する手段を含むことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
誤差拡散法を用いて、多値画像データを２値画像データに変換する画像処理装置の制御方法であって、
２値化対象の多値の画素データを入力する入力工程と、
該入力工程で入力した画素データの、画像のエッジに位置する度合を示すエッジ量を検出するエッジ量検出工程と、
検出されたエッジ量と、前記入力工程で入力した画素データの近傍に位置する所定数の画素の２値化結果に基づき、調整値を算出する調整値算出工程と、
前記入力工程で入力した前記画素データに、当該画素データの位置に分配された誤差及び前記調整値算出工程で算出した調整値を加算し、前記画素データを更新する更新工程と、
該更新工程による更新後の着目画素データの値と、閾値Ｔｓ、Ｔｈと比較することで、前記着目画素データが明部、暗部、及びその中間の中間部のいずれかに属するかを判定する判定工程と、
該判定工程で前記着目画素データが前記明部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する明部処理工程と、
前記判定工程で前記着目画素データが前記暗部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する暗部処理工程と、
前記判定工程で前記着目画素データが前記中間部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて単調増加する閾値Ｔと、前記着目画素データの値とを比較することで、前記着目画素データに対応する２値画素データの値を決定する中間部処理工程と、
前記着目画素データの値と、前記明部処理工程、前記暗部処理工程、前記中間部処理工程のいずれかで決定した２値画素データの値との差分を、前記着目画素データの画素位置の近傍の未２値化画素位置に分配する分配工程と
を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項９】
コンピュータに読み込ませ実行させることで、前記コンピュータを、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データの２値化技術に関するものであり、特に、デジタル複写機や複合機に搭載される印刷部に出力する際の画像２値化技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、デジタルプリンティング方式として図１（Ａ）に示されるような網点出力によるＡＭ方式によるハーフトーン技術が安定したハーフトーニングとして多く用いられてきた。一方、近年の印刷技術において、ＦＭ方式が用いられるようになりつつある。かかるＦＭ方式は、ＡＭスクリーン方式と比較して、
１．被写体およびスクリーン毎のモアレが生じない。
２．中間調画像のみならず文字・線画に対しても高精細描写が可能。
３．色再現域が拡大する。
４．レジストレーションずれに対して耐性がある。
等の特徴があり、高級オフセット印刷分野で盛んに用いられるようになった。デジタルプリンティングの分野においてもインクジェット方式等のデジタルプリンティングでは、誤差拡散法によるＦＭハーフトーン・スクリーンが多く用いられている。この誤差拡散法は、一般に図１（Ｂ）に示される様なDisperse型と呼ばれる。
【０００３】
しかしながら、かかる誤差拡散法にて電子写真をベースとしたデジタルプリンティング装置に画像出力を行なった場合、十分な階調再現が得られない。この理由は、電子写真をベースとしたデジタルプリンティング装置は、電子写真プロセスの特性により記録画像の高空間周波数特性が低下しているため、高空間周波数の再現に追従できないからである。その原因として、ＯＰＣやアモルファスシリコン等の感光ドラム表面上に電子的に一様帯電された表層を、レーザ等の光ビーム走査により感光ドラムの電荷を除電する露光過程での非線型性や、現像、転写、定着等の電子写真プロセスの複雑さによる。そのため、微小１ドットは記録されにくく、数ドットのクラスター状態になって初めて記録される。
【０００４】
かかる現象を回避するため、電子写真をベースとしたデジタルプリンティング装置においては、記録ドットをクラスター化して記録空間周波数を下げて画像出力を行なう、図１（Ｃ）に示される、いわゆるクラスター型のＦＭハーフトーン方式が必要となる。しかしながらクラスター化された画像出力を、文字や線画に加えて、中間調画像を含むミックス画像（以降、文書画像と呼ぶ）に適用した場合、文字や線画部分までクラスター化され、画質が著しく低下すると言う問題が発生する。
【０００５】
この問題を回避する方法として、文書画像の１ページ内の情報を像域分離して、各像域ごとに異なる処理を行なう方法が考えられる。例えば文字や線画の領域では高解像度を保持するため固定閾値による２値化やdisperse型の誤差拡散法による出力を用いる。そして、写真等の中間調画像の領域ではクラスター化された誤差拡散法やＦＭ方式のディザ法を用いる。しかしながら、このような像域分離法は画像領域を事前に認識・分離することが必要である。また、文字線画と階調画像がスーパーインポーズされている場合や複雑に重なって構成されている場合には、分離エラーが生じ、間違った処理を誘引し、逆に画質劣化を生じる可能が高い。すなわち、異なるスクリーンの特性が大きく異なるために、遷移領域でテキスチャーの違いによる画質劣化が生じる。
【０００６】
一方、クラスター化する手法にも課題がある。ＦＭ記録を可能とするクラスター化手法として、出力信号フィードバックによる誤差拡散法(Error diffusion with output dependent feedback法：以降グリーンノイズ法と呼ぶ)がある。これは誤差拡散法をベースに、既２値化画素データを再び入力画像データに加算し２値化することにより、出力画像のクラスター化が行なわれるものである。しかしながら、かかるグリーンノイズ法による画像出力は、画像データの全領域に対して、均一（Homogeneous）で、異方性のないクラスタードットが得られる保証は無く、特に明部と暗部においてドットの均一性が崩れ画質劣化が生じ易いという問題が残る。
【非特許文献１】N. Karito: A Halftoning Method Using Circular Cell, NIHON GAZO GAKKAISHI, 46, 103-106 (2007) [in Japanese]
【非特許文献２】G.Marcu;”Error diffusion algorithm with output position constraints for homogeneous highlight and shadow dot distribution”, Journal of Electronic Imaging, Vol.9(1), pp46-51, (January 2000)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、電子写真ベースのプリンタおよび複写機において、文字線画や中間調画像が混在する文書画像であっても、明部、暗部および中間部の全域に対して高画質な２値の画像出力を得る技術を提案するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
かかる課題を解決するため、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
誤差拡散法を用いて、多値画像データを２値画像データに変換する画像処理装置であって、
２値化対象の多値の画素データを入力する入力手段と、
該入力手段で入力した画素データの、画像のエッジに位置する度合を示すエッジ量を検出するエッジ量検出手段と、
検出されたエッジ量と、前記入力手段で入力した画素データの近傍に位置する所定数の画素の２値化結果に基づき、調整値を算出する調整値算出手段と、
前記入力手段で入力した前記画素データに、当該画素データの位置に分配された誤差及び前記調整値算出手段で算出した調整値を加算し、前記画素データを更新する更新手段と、
該更新手段による更新後の着目画素データの値と、閾値Ｔｓ、Ｔｈと比較することで、前記着目画素データが明部、暗部、及びその中間の中間部のいずれかに属するかを判定する判定手段と、
該判定手段で前記着目画素データが前記明部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する明部処理手段と、
前記判定手段で前記着目画素データが前記暗部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて決まる範囲内の、既に２値化された結果を参照し、前記着目画素データに対する２値画素データの値を決定する暗部処理手段と、
前記判定手段で前記着目画素データが前記中間部に属すると判定した場合、前記着目画素データの値に応じて単調増加する閾値Ｔと、前記着目画素データの値とを比較することで、前記着目画素データに対応する２値画素データの値を決定する中間部処理手段と、
前記着目画素データの値と、前記明部処理手段、前記暗部処理手段、前記中間部処理手段のいずれかで決定した２値画素データの値との差分を、前記着目画素データの画素位置の近傍の未２値化画素位置に分配する分配手段とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、文字線画や中間調画像が混在する文書画像であっても、明部、暗部および中間部の全域に対して高画質な２値の画像出力を得ることが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、添付図面に従って本発明に係る実施形態を詳細に説明する。
【００１１】
図２は実施形態における複合機（ＭＦＰ）のブロック構成図である。同図では、便宜的に、ＭＦＰ内に基板として配置されるコントローラ３を外部に示している。本装置は、原稿を読取る読取手段としてのスキャナ１、印刷手段としてのプリンタ２を搭載し、これらをコントローラ３が制御するものである。コントローラ３は、ＲＯＭ４、ＲＡＭ５、プログラムメモリを格納したり、画像データのバッファとして機能する記憶手段としてのＨＤＤ６、液晶表示器に代表されるディスプレイ８、キーボード９を備える。更に、コントローラ３は、ネットワークと通信するための通信部１０、画像データの２値化を行ないプリンタ２に、その２値化したデータを出力する画像処理部１１を有する。そして、コントローラ３のＣＰＵ７が、ＨＤＤ６に格納されたプログラムをＲＡＭに読出し、実行することで、上記の各構成要素を制御することになる。なお、実施形態におけるプリンタ２は、モノクロのレーザビームプリンタを採用するものとして説明する。そして、実施形態における印刷対象の多値画像データの各画素は輝度値（もしくは明度値）を示し、８ビット（２５６階調）で表わされているものとして説明する。
【００１２】
図３は主に画像処理部１１の構成を示すブロック構成図である。プリンタ２からの水平・垂直の同期信号１５は、出力ラスター画像のH-Sync,V-Sync信号と画素クロックにより構成される。ＲＡＭ５あるいはＨＤＤ６に記憶されたＣＧ画像データに代表される多値画像データは、画像処理部１１内の画像メモリ１２に転送される。そして、２値化処理部１３がその画像メモリ１２に格納された多値画像データを２値化処理し、２値画像データをレーザ・ドライバ１４に出力する。レーザ・ドライバ１４は、入力した２値画像データに基づき半導体レーザ１６を駆動する。この結果、半導体レーザ１６からはビーム変調された変調ビーム１７が出射させる。かかる変調光ビームは図示されていないが、電子写真記録技術をベースとした記録装置に導かれ、光露光→現像→転写→定着の電子写真プロセスを経て画像出力される。
【００１３】
図４は、実施形態における２値化処理部１３のブロック構成図である。画像メモリ１２に格納された多値画像データ（１画素が８ビット＝２５６階調とする）はラスタースキャン順に１画素単位に読込まれ、この２値化処理部１３に供給される。多値画像データの座標（ｘ，ｙ）の画素が図示のＭｘｙ２０である。この画素データＭｘｙ２０は、不図示の乱数発生回路から供給された乱数データ３４（ＲＮＤ）、および、入力した画素データの位置に分配された誤差データＸｅと加算器２１で加算され、画素データＰ’ｘｙとして加算器２２に供給される。
Ｐ’ｘｙ＝Ｍｘｙ＋Ｘｅ＋ＲＮＤ      …（１）
【００１４】
加算器２２は、画素データＰ’ｘｙに、後述するグリーンノイズのゲイン調整値Ｘｈを加算し、その結果を画素データＰｘｙ（更新後の着目画素データ）としてセレクタ２３に供給される。
Ｐｘｙ＝Ｐ’ｘｙ＋Ｘｈ＝Ｍｘｙ＋Ｘｅ＋ＲＮＤ＋Ｘｈ    …（２）
【００１５】
セレクタ２３は、入力した画素データＰｘｙの値と閾値Ｔｓ、Ｔｈ（但しＴｓ＜Ｔｈ）とを比較し、以下の条件に基づき、入力した画素データＰｘｙが明部、暗部、中間部のいずれに属するのかを判定する。そして、セレクタ２３は、その判定結果に応じて、入力した画素データＰｘｙを、明部処理部２４、暗部処理部２５、中間部処理部２７のいずれかに出力する。
【００１６】
暗部処理部２４、明部処理部２５、及び、中間部処理部２７は、入力した画素データＰｘｙを２値化し、その２値化結果を２値化出力データＱｘｙとして出力する。実施形態では、１画素８ビットしているので、２値化出力データＱｘｙは８ビットの最小値０、最大値２５５のいずれかである。ただし、規格化されているのであれば２値化出力データを１ビットの値０、１で表わしても構わない。
【００１７】
２値化出力データＱｘｙは、レーザドライバ１４に出力されると共に、複数ライン分のバッファメモリを有するグリーンノイズマトリクス部Ｃ２９、及び、減算器３１に供給される。減算器３１は、２値化出力データＱｘｙと画素データＰ’ｘｙとの差分（誤差）を算出し、誤差拡散マトリクス部Ｂ２８に供給される。
【００１８】
以下、誤差拡散マトリクス部Ｂ２８、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９について説明する。
【００１９】
誤差拡散マトリクス部Ｂ２８は、複数ライン分のバッファメモリを有し、着目画素データの２値化処理で発生した誤差（＝Ｑｘｙ−Ｐ’ｘｙ）を、着目画素の近傍の複数の未２値化画素位置に分配する。
【００２０】
図５は、着目画素Ｘ６３にて生じた誤差を誤差拡散マトリックスによる誤差配分を示す図である。拡散される画素は未２値化画素（これから２値化を行なう画素分）に対して行なわれる。図５は以下に示されるJarvisの誤差拡散マトリックスを示す。
2010093764.tif 000003
【００２１】
図６はStuckiの誤差拡散マトリックスを示している。
2010093764.tif 000004
【００２２】
本実施形態では、このStuckiの誤差拡散マトリックスを用いるものとして説明する。図６の誤差拡散マトリクスによると、１つの画素位置で発生した誤差は、１２個の未２値化画素位置に分配される。これを別な表現で言えば、着目画素位置Ｘ６３の位置には、過去の既２値化済みの１２個の画素位置から分配された誤差が累積加算されていることを意味する。この着目画素Ｘ６３の位置の累積誤差が先に示したＸｅとなって、加算器２１に供給されることになる。
【００２３】
次に、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９について説明する。先に説明したように、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９も複数ライン分のバッファメモリを有する。図７は、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９内のバッファに格納された既２値化画素データから、着目画素位置におけるデータ取得のマトリックス(グリーンノイズマトリックス)を示している。図示のａ０乃至ａ３は、注目画素Ｘ６３に対し、既２値化画素の参照位置と重み係数値(weighting factor)を示している。重み係数値ａｉ（ｉ＝０，１，２，３）を、０とするとその画素からのデータの取り込みが無いことを表す。実施形態では、Σａｉ＝１ となるようにノーマライズされている。
【００２４】
図８（Ａ）、（Ｂ）はグリーンノイズマトリックスの一例を示す。同図（Ａ）は２画素を参照画素としたもので、グリーンノイズＣ２とすると次の通りである。
2010093764.tif 000005
また、図８（Ｂ）は３画素を参照画素としたもので、グリーンノイズＣ３とすると次の通りである。
2010093764.tif 000006
【００２５】
本実施形態におけるグリーンノイズはＣ３を採用し、このマトリクス演算を行なうものとして説明する。
【００２６】
図４において、グリーンノイズマトリックスによる取得データ（Ｃ３）は、ゲイン調整器３０にてゲイン係数ｈが乗算され、加算器２２にて入力データに加算される。ゲイン調整器３０からの出力は以下の式で表される。
2010093764.tif 000007
ここでｈはゲイン係数、Ｑi,jは既２値化画素の(i,j)における出力画素値を表し、ａi.jは図８（Ｂ）の３つの重み係数である。ゲイン係数ｈは、エッジ量検出部３５によって検出されたエッジ量（ＥＤＧＥ信号）の値によって決まる。従って画像の内容によって変動する値となる。詳細は後述する。
【００２７】
以上、誤差拡散マトリクス部Ｂ２８、グリーンノイズマトリクス部Ｃ２９について説明した。
【００２８】
図９は実施形態における２値化処理部１３の２値化処理（ハーフトーニング）の処理手順を示すフローチャートである（以降、実施形態におけるよるハーフトーニングをＨＣＨと称することにする)。以下、図９のフローチャートに従い、実施形態における明部処理部２４、暗部処理部２５、中間部処理部２７の処理についても説明する。
【００２９】
まず座標（ｘ，ｙ）に位置する画像データＭｘｙを読み出す（ステップＳ４０）。更に、着目画素位置に対する別途計算されたエッジ量を入力し、エッジ量から求まるゲイン係数ｈを算出する。また領域分けの閾値Ｔｓ、Ｔｈを求める(ステップＳ４１）。次に閾値設定部２６が、入力画像データＭｘｙから閾値Ｔを算出する（ステップＳ４２）。画像データに誤差データＸｅや乱数値ＲＮＤを加算（ステップＳ４３）した後、更に、グリーンノイズ値ＧＮが加算し、更新後の画素データＰｘｙを得る。
【００３０】
ここで、画素データＰｘｙ、Ｍｘｙの値が特定の条件を満たす場合の２値化処理を行なう（ステップＳ４５、Ｓ４６）。具体的には、次の通りである。
・Ｐｘｙ≦０、又は、Ｍｘｙ＝０の場合、Ｑｘｙ＝０として出力する。
・Ｐｘｙ≧２５５、又は、Ｍｘｙ＝２５５の場合、Ｑｘｙ＝２５５として出力する。
【００３１】
誤差拡散法により誤差を加算された画素データは、画像のレンジ(実施形態では８ビットとしているので、そのレンジは０乃至２５５）を超えてデータを保有する。かかる強制的な操作では、ＣＧ等で作られた白や黒の線を明瞭に出す効果がある。
【００３２】
なお、かかる処理を行なうため、図４では示していないが、明部処理部２４、暗部処理部２５には、Ｐｘｙ、Ｍｘｙが供給される。
【００３３】
引き続きセレクタ２３において、着目画素データＰｘｙがいずれの領域に属するのかの判定が行われる。まず、図１０，図１１に沿って領域分けを説明する。図１０は８ビット連続階調のグレースケールを示す。黒が画像データの０を表し、白が２５５を示す。図１１は明部、中間部、暗部の領域を示す。画像データＰｘｙに対して、暗部は画像データ０から閾値Ｔｓまで、中間部は閾値Ｔｓから閾値Ｔｈまで、明部は閾値Ｔｈから２５５までを示す。すなわち、更新後の着目画素データＰｘｙの値に応じて、明部、中間部、暗部の３領域のいずれに属するのかの判定とその出力先を決定する。
Ｐｘｙ＜Ｔｓのとき、暗部処理部２４にＰｘｙを出力する。
Ｔｓ≦Ｐｘｙ＜Ｔｈのとき、中間部処理部２７にＰｘｙを出力する。
Ｔｈ≦Ｐｘｙのとき、明部処理部２５にＰｘｙを出力する。
ここで、Ｔｓ、Ｔｈは、暗部（シャドー部）、および、明部（ハイライト部）を判定するための閾値である。
【００３４】
そして、明部処理部２４、暗部処理部２５、中間部処理部２７がそれぞれの領域で異なった処理を行なう。
【００３５】
先ず、中間部処理部２７を説明する。中間部処理部２７は、図９におけるステップＳ４２にて算出した閾値Ｔ（閾値設定部２６で算出される）と、注目画素データＰｘｙとを比較し、２値化する（ステップＳ４７）。すなわち、
Ｐｘｙ≧Ｔの場合、Ｑｘｙ＝２５５
Ｐｘｙ＜Ｔの場合、Ｑｘｙ＝０
【００３６】
次に、明部処理部２４及び暗部処理部２５を説明する。
【００３７】
図４におけるＱｘｙメモリ３３は、複数ライン分の２値化結果、すなわち、２値画素データを格納するラインバッファで構成される。
【００３８】
図１２は、２値化結果が０の画素を黒、２５５が白とした場合の明部領域の一例を示している。
【００３９】
明部処理部２４は、着目画素６３からの最も近傍に位置する黒画素（図示の参照符号６４Ｂ）までの距離ｒを求める。次に求めた距離ｒが、注目画素の画素データＰｘｙから求まる所定距離内にあるか否かを判断する。すなわち注目画素の画像データＰｘｙから求まる所定距離をｒ０、注目画素と最近接の黒画素（値が“０”）との距離をr とした時、以下の条件式で注目画素の２値化出力を決定する。
・ｒ＜ｒ０の場合、Ｑｘｙ＝２５５
・ｒ≧ｒ０の場合、Ｑｘｙ＝０
但し、
ｒ＝ｓｑｒｔ｛（ｘ１−ｘ）^2＋（ｙ１−ｙ）^2｝
である。ここで、ｓｑｒｔ（）は平方根を示し、ｘ＾ｙはｘのｙ乗を示す。なお、２つの距離の大小判定できれば良いので、必ずしも平方根を求める必要はない。また、ｒ０の決定法の詳細は後述する。
【００４０】
次に、図１３を用いて、暗部処理部２５の処理を説明する。暗部処理部２５は、明部処理部２４とは逆に、Ｑｘｙメモリ３３内の既２値化領域内の白ドット（値が“２５５”の画素）の探索を行なう。
【００４１】
そして、注目画素６３の近傍の既２値化画素で最も近傍に位置する白画素（図示の参照符号６４Ｗ）の注目画素からの距離ｒが、注目画素の画素データから求まる所定距離内にあるか否かを判断し、明部処理の時と同様にして、以下の条件式で２値化出力データＱｘｙを決定する。
ｒ＜ｒ０の場合、Ｑｘｙ＝０
ｒ≧ｒ０の場合、Ｑｘｙ＝２５５
【００４２】
明部、暗部の処理は、探索する画素が黒画素（２値化結果が０）か、白画素（２値化結果が２５５）かの違いであるので、以下では、明部における処理を更に詳しく説明する。
【００４３】
明部処理部２４が実行する明部の２値化処理は、着目画素データＰｘｙから最も近い黒画素までの距離ｒと、着目画素データＰｘｙに依存して決定される距離ｒ０との大小判定するものである。これを別な言い方をするのであれば、着目画素データＰｘｙに依存して決定される距離ｒ０の範囲内に、黒画素があるか否かを探索すれば良いことになる。そこで、探索範囲Ｎを着目画素データＰｘｙに従って決定する（ステップＳ４８）。
Ｎ＝Ｌ（ｐｘｙ）    …（４）
ここで、このＮの値は、物理的には注目画素からの距離を示すが、計算上の簡便さから注目画素を中心位置とし、距離が大きくなる探索ルートを定義する。そして、そのルートに沿って探索すべき画素数（探索画素数）を表わす個数をＮとする（詳細後述）。
【００４４】
そして、ステップＳ４９のドットチェック処理にて、Ｑｘｙメモリ３３を参照し、既に２値化した領域内の画素を最大個数Ｎまで順次探索を行う。そして、ステップＳ５０にて、探索画素数Ｎまでの探索中に、黒画素（暗部の場合には白画素）が存在するか否かを判定する。もし、Ｎ画素までの探索中に、黒画素（暗部の場合には白画素）が存在したと判定した場合には、着目画素の近傍に既に黒画素が存在するわけであるから、注目画素位置には黒画素を打たないようにＱｘｙを“２５５（白画素）”として決定する（ステップＳ５２）。また、Ｎ個の画素の探索において、黒画素が１つも存在しなかったと判定した場合、着目画素の２値化結果Ｑｘｙを“０”（黒画素）として決定する（ステップＳ５１）。そして、ステップＳ５３にて、決定した２値化結果をＱｘｙとして出力する。
【００４５】
この後、ステップＳ５４にて、２値化結果Ｑｘｙと入力画素データＰｘｙとの差分を誤差データＥｒｒｏｒとして計し、その誤差データを通常の誤差拡散法にて近隣の未２値化画素へ配分する（ステップＳ５５）。そして、ステップＳ５６にて、この処理を全画素について行なったと判断するまで繰り返す。
【００４６】
上記は明部の処理であったが、暗部の処理は探索する対象が白画素となる点で異なるでけであり、且つ、既に説明した事項から容易に理解できるであろうから、その説明は省略する。
【００４７】
ここで、先に示した式（４）の関数Ｌ（）を図１４を用いて説明する。
【００４８】
実施形態では画像データの各画素は輝度データとしている。ここで暗部処理について考えると、全領域が全黒(輝度＝０)の状態から、累積誤差の加算結果が有る値になったら白ドットを打つとする。入力画素データ値Ｐｘｙに対して、近傍の画素の値も画素データＰｘｙと同じ値であると想定し、Ｎ個の画素数に対して、１個の白ドットが打たれるとすると、
Ｎ＝２５５／Ｐｘｙ      …（５）
なる関係があると考えてよい。
【００４９】
また、式（４）を、
Ｐｘｙ≠０の場合：
If Int(２５５／Ｐｘｙ)＞Ｎｍａｘ then Ｎ＝Ｎｍａｘ
else Ｎ＝Int(２５５／Ｐｘｙ）
として決定する。そして、
Ｐｘｙ＝０の場合：
Ｎ＝Ｎｍａｘ          …（６）
としても良い。
なお、Int( )は整数化関数（小数点以下切り捨て）を意味する。
【００５０】
図１４におけるカーブ７０ａは式（６）をプロットしたもので、０≦Ｐｘｙ＜Ｔｓの領域において単調減少する。同様に、ハイライト側では、Ｔｈ＜Ｐｘｙ≦２５５において対称なカーブを関数で与えることが出来る。
【００５１】
カーブ７０ｂは２次曲線で表したものである。画素の値の区間［０，Ｔｓ］において、画素値が０でＮ＝Ｎｍａｘ、画素値ＴｓでＮ＝０とするためには、
Ｎ＝Ｎｍａｘ×（Ｐｘｙ−Ｔｓ）^2／Ｔｓ^2      …（７）
なる関数で定義される。なお、X^YはXのY乗を示す。
【００５２】
かかる関数は、ハイライトおよびシャドー部におけるドットの分散密度を表す。従ってＰｘｙに対し大きなＮ値はより大きな１ドットの占有面積を与える。従ってこの関数を変化することによりハイライトおよびシャドー部の階調特性をコントロールすることが出来る。
【００５３】
図１５は画素データＰｘｙに対するＮの値を非線形な任意の曲線を与えるためにルックアップテーブルで表したものである。０≦Ｐｘｙ≦２５５においてテーブルメモリに各値を格納することによりＮ値を簡単に取得することができる。
【００５４】
図１６は暗部処理におけるドットチェック（DotCheck1）の処理を示し、図１７は明部処理におけるドットチェック（DotCheck2)を示している。
【００５５】
探索個数Ｎが与えられると、注目画素を中心に既２値化画素を中心から外側へ探索を行う。探索目的は明部で黒ドットの存在、暗部で白ドットの存在を見出すことである。
【００５６】
ここでは、図１６の暗部処理について説明する。このフローでは探索個数Ｎ内に、目的とするドットが存在すればＱ１＝１を、無ければＱ１＝０を返す処理である。処理が開始されると、初期値としてＱ１に“０”をセットする。そして、ｉ＝１からＮまで探索するが、ｉ番目の探索ドット位置はテーブルから算出される。すなわち着目画素に対する相対座標値（X1,Y1）は、ｉ番目のｘ座標が記憶されたメモリSearchX(i) と、ｙ座標が記憶されたメモリSearchY(i) とから、
X1=SearchX(i)
Y1=SearchY(i)
で与えられる（ステップＳ６０ａ）。次いで、Ｑｘｙメモリ３３内の、着目画素の座標（X0,Y0)に、抽出した相対座標（X1,Y1)を足し込だ絶対座標値（X0+X1, Y0+Y1）における既２値化画素値、
d=Qxy(X0+X1,Y0+Y1)
を得る。
【００５７】
もし、このｄが白画素（ｄ＝255）であれば、近傍に白画素が存在するものとし、Ｑ１＝１を返す。無ければｉ＝Ｎまでこの操作を繰り返す。ｉ＝Ｎに到達しても、白画素が発見できなかった場合には、Ｑ１は初期値“０”として出力される。明部の処理も黒ドットに対して同様の処理を行なう。
【００５８】
図１８、図１９は探索の方法を示したものである。注目画素Ｘ６３から同心円状を探索し、同心円の径を徐々に広げる。その結果最も近い位置にある目的の画素６４が見つかる。図１９（Ａ）は同心円上に沿って右回りに探索していく軌跡（探索ルート）を示したもので、抜けが無く重複がないように画素が順次探索される。同図（Ｂ）は矩形の探索順を示す。同心円に比べ矩形の方は注目画素からの距離の正確性には多少欠けるが、簡易なため以降の説明はこれを用いる。
【００５９】
図２０は明部処理部及び暗部処理部内に設けられた探索ルート記憶部（不図示）に格納された探索ルート情報を示している。図示のように、探索順に沿って、１，２，３、・・・、の番号が記される。図２１はこの探索順の注目画素からの相対座標値を示したテーブル（先に示したSearchX(i)、SearchY(i)に対応）を示している。
【００６０】
注目画素を(0,0)とすると、ｉ番目の画素位置は（X1,Y1）で与えられる。SearchX(i)は、このX1をｉ順に記憶したもので、SearchY(i)はY1をｉ順に記憶したものである。
【００６１】
以上の一連の処理により画像の２値化処理が終了し、２値化出力Ｑｘｙが全画像に対して得られ、誤差データがステップＳ５４により求められ、ステップＳ５５において未２値化画素へ配分される。
【００６２】
さて、本実施形態では、画素データが明部、暗部、中間部のいずれの領域に属するかを判定し、その判定に応じて３つの処理のいずれかを行なう。このため、それらの領域の境界で異なる処理による不連続性が発生する可能性がある。図２２を用いて説明する。
【００６３】
図２２に示すように、画像データが左端から右端に向かって０から２５５へ連続的に変わるグレースケール画像を考察する。
【００６４】
暗部処理と中間部処理は閾値Ｔsで分離される。画素データＰｘｙは誤差データや乱数値が加算されるため、境界７１は直線とはならず折れ曲がった曲線となる。同様に明部においても不連続な境界が閾値Ｔｈ近傍に生じる。
【００６５】
かかる不連続性の問題の原因は色々と考えられるが、大きな原因は誤差拡散でのドットの遅延現象であることが判明した。通常ドットの遅延は、「掃き寄せ」現象として、画像濃度の急激に変化するパターンの時生じる。暗部と中間部の境界は画像濃度の急激な変化はないものの、処理の切り替えに伴なうドットの遅延により境界が目立つようになるわけである。
【００６６】
図２３はこの解決策を示すもので、Ｔは２値化の閾値を示し、中間部処理部２７における２値化の閾値を変動するようにしたものである。本来ドットの遅延は画素データと閾値が大きく異なる場合、誤差を累積した画素データが閾値を越すためにはかなりの画素数を要し、これがドットの遅延となる。従って閾値を画素データに近づければ遅延量は減少する。
【００６７】
図２４は閾値設定部２６における閾値Ｔと入力画像データＭｘｙとの関係について表したものである。すなわち、図示の如く、閾値Ｔは、入力した画素データＭｘｙに対して単調増加するように設定した。すなわち、
Ｔ＝Ｆ（Ｍｘｙ）
＝ｍ×（Ｍｘｙ−１２８）＋１２８    …（８）
ここでｍは勾配を表すパラメータで、座標（128,128）を中心とした直線７３を傾きｍで可変操作を行なう。因に、ｍ＝１とすると、Ｔ＝Ｍｘｙとなり、画素データＭｘｙの値が２値化の閾値となる。このときドットの遅延現象は完全に減少するが、エッジが平滑化されるため、画質が低下する。一方、ｍ＝０の場合は、Ｔ＝１２８の固定閾値となり、不連続な境界の対策とはならない。発明者が試験的に試みたと懲り、ｍ＝０．４乃至０．８が最適な値とであった。
【００６８】
先に説明したように、セレクタ２３は、画素データを２値化する際、その画素データが明部、暗部、中間部のいずれに属するかを閾値Ｔｓ、Ｔｈを用いて判定した。本実施形態では、これら閾値Ｔｓ、Ｔｈをゲイン係数ｈと連動して調整する。すなわちゲイン係数ｈを増加させると中間部のドットのクラスター化が進行する。一方、明部および暗部の黒ドットおよび白ドットの間隔は中間部に近づくに従い狭くなる。このためドット間隔を中間部と合わせるためにＴｓを減少させ、Ｔｈを増大させる。これにより明部および暗部の領域が狭くなり、中間部との整合性が取れるようになる。
【００６９】
図２５はかかる閾値Ｔｓ、Ｔｈと、ゲイン係数ｈの変動を示したものである。図中、実線はFloyd & Steinbergの誤差拡散マトリックスを用いた時、破線はStuckiの誤差拡散マトリックスを用いた時のものである。ゲイン係数ｈの取り得る幅は、Floyd & Steinbergの場合で０〜０．５、Jarvisの場合で０〜０．２位が最も高画質である。それ以上の値となるとクラスタードット形状が一方向に流れるようになる。ｈ＝０はグリーンノイズ法を使わない方法であり、通常の誤差拡散法のみの方法と等価となる。なお、この閾値決定にかかる処理は、セレクタ２３が行なうものとする。また、詳細は後述するが、ゲイン係数ｈは、エッジ量検出部３５からのＥＤＧＥ信号に依存して決まるので、実際は、閾値Ｔｓ、ＴｈはＥＤＧＥ信号に基づいて算出する。ただし、セレクタ２３が、ゲイン係数ｈをゲイン調整器３０からダイレクトに取得して、閾値Ｔｓ、Ｔｈを算出しても構わない。
【００７０】
次に、図４におけるエッジ量検出部３５のエッジ量（ＥＤＧＥ信号）の検出処理を説明する。
【００７１】
エッジ量検出部３５は、画像メモリ１２（図２参照）から、着目画素データＭｘｙを中心とする所定数の画素データを読出し、着目画素が画像のエッジに属する度合を示す指標値を算出し、この指標値をＥＤＧＥ信号として出力する。実施形態におけるＥＤＧＥ信号は、着目画素が文字や線画等、輝度が急峻に変化する位置にあるとき大きな値にし、着目画素の近傍の画素間で輝度差が少ないほど小さな値となる値にした。具体的には、ＥＤＧＥ信号の値は０乃至１の範囲で正規化した実数値（小数点を含む値）である。
【００７２】
図２６（Ａ），（Ｂ）はエッジ検出のフィルタで、３×３のＰｒｅｗｉｔｔフィルタを示している。同図（Ａ）は垂直線のエッジ検出を、同図（Ｂ）は水平線のエッジ検出を行なうフィルタである。２次元画像を扱うため、実際は両者の絶対値の和を、０乃至１に正規化した結果をエッジ量とする。なお、３×３のフィルタによるエッジ検出は空間周波数の高周波エッジしか検出できないため、これ以外にも５×５や７×７と言ったサイズのフィルタを用いるても構わない。
【００７３】
図２７はエッジ量検出部３５の具体的なブロック構成図である。エッジ検出部８１の出力信号はエッジ近傍に集中しているため、より広域に領域を広げるために平滑化部８２により、平滑化を行なう。平滑化操作は、３×３のフィルタによる平滑化は大域での平滑化はできないので、７×７や１１×１１のフィルタが望まれる。しかしながらバッファメモリ等のハード規模が増大するため、３×３のサイズのフィルタをカスケードにつなぐことにより、小さなハード規模で平滑化ができる。かかる平滑化の結果、信号ピークが下がるので、次にγ変換部８３によりγ変換を行なう。そして、正規化部８４は、γ変換部８３の結果を０乃至１の値に正規化し、その正規化結果をＥＤＧＥ信号として出力する。以上一連の処理結果、エッジの存在する領域に対して高いエッジ量を呈す２次元分布が求められる。
【００７４】
かかる一連のエッジ検出信号処理は、ラスター画像の点順次入力に応じた逐次処理により行なわれる。従って、エッジ検出や平滑化のためのすうラインのバッファメモリ程度が必要なだけで、大容量なページメモリは必要としない。
【００７５】
図２８は本実施形態による処理で、地図画像を含む文書画像２値化の処理を行なったものである。同図（Ａ）は入力画像で、写真やグレースケール等の階調画像と文字細線が組み合わさった地図画像の混合画像である。同図（Ｂ）は入力画像から抽出したエッジ画像を示す。エッジ部分は強い信号強度で、エッジ量が大きいほど白く表示される。同図（Ｃ）はエッジ情報を用いずにクラスター型のHCH法による画像出力である。誤差拡散マトリックスとしてStucki、グリーンノイズマトリックスとしてＣ３、ゲイン係数ｈ＝０．３を用い、閾値Ｔとして式（８）で、ｍ＝０．８を、また乱数として振幅の範囲「±１０」のランダム値を画像データに付加した。エッジ情報を用いていないので地図の部分にもクラスター化されていることがわかる。
【００７６】
図２８（Ｄ）は、図２８（Ｃ）と同様の条件で、ｈ＝０の画像出力(すなわちDisperse型HCH)で、クラスター化は起こらない。このため地図部分は誤差拡散によるDisperse型のFMスクリーンで良好に再現されている。しかし、その反面、中間調画像部分は、ドットが細かすぎ電子写真記録では階調再現は良好とは言えない。
【００７７】
そして、図２８（Ｅ）が、実施形態におけるエッジ量に応じてゲイン係数がコントロールの結果の出力画像の例である。すなわち、画像内の強いエッジがある部分ではゲイン係数ｈを小さくなるようにした例である。このためDisperse 型のＨＣＨで画像処理される。一方エッジ成分の小さな部分ではゲイン係数ｈを大きくし、クラスター型のＨＣＨを行なう。そのため地図画像中のエッジ部分ではdisperse型のFMスクリーンで、中間調画像ではCluster型のFMスクリーンとなっている。従って、中間調画像での滑らかな階調再現と文字線画での細かな描写が両立していることが分かる。
【００７８】
ここで、実施形態におけるゲイン調整器３０は以下の式（９）に従ってゲイン係数ｈを求めた。すなわち、ゲイン調整器３０は、ゲイン係数算出手段をも兼ねている。
ｈ＝（ｈmax-ｈmin）×（１−ＥＤＧＥ）＋ｈmin    …（９）
ここで、ｈmaxはゲイン係数の最大値、hminは最小値を、Edgeはエッジ量検出部３５からの出力値（０乃至１の値）を示す。hmax/hmin は、クラスター化の度合いに応じて決められるが、大きなゲイン係数は中間部画像の画質劣化となる。本実施形態ではｈmax=0.3を上限値としている。ｈminは最小クラスタを与えるものでhmin=0とした場合、中間部は誤差拡散によるドットプロファイルを呈す。図２９はこれを図示したもので、ＥＤＧＥの値（０乃至Ｅmax(＝１））に対して図のようなゲイン係数ｈを出力する。従ってエッジの大きな部分では小さなゲイン係数を、エッジの少ない部分では大きなゲイン係数を与え、クラスター化の度合いが制御される。以上の説明からもわかるように、ゲイン調整器３０は、２値化対象の多値の画素データに加算する調整値を算出する調整値算出手段として機能することになる。
【００７９】
前述の、文書画像の１ページ内の情報を像域分離して各像域ごとに異なる処理を行なうこれまでの方法では、遷移領域で２つの大きく異なるスクリーンを選択するため、境界でテキスチャーが大きく変化し、複雑な境界の場合、画質劣化をもたらしていた。しかしながら本実施形態のＨＣＨ法による連続的に変化するクラスターを用いるため、テキスチャーの変化による違和感は生じない、もしくは格段に改善される。更に実施形態のＨＣＨ法によれば、明部および暗部処理によりそれぞれの領域における黒ドットおよび白ドットの異方性（Anisotropy）も生じない。ちなみに、単なるグリーンノイズ法ではゲイン係数hの変化に対して、ドットのクラスター化に伴ないテキスチャーも変動するため、明暗部での劣化が生じる。しかしながら本実施形態においては明部および暗部でのドットのテキスチャーは変化せず、常に高画質を保持できるようになる。
【００８０】
以上のように本実施形態は、文書画像をdisperse型とCluster型のハーフトーニングを適応的且つ連続的に発生させ、高画質出力が可能となる。すなわち、中間調画像に対してはクラスター(Cluster)型のFMハーフトーン出力で、文字や細線等に対してはDisperse型のFMハーフトーン出力を同一のスクリーンで行なうことにより、電子写真記録装置において文書画像の出力品位を高め、且つ安定した高画質出力を得ることが可能になる。
【００８１】
以上本発明に係る実施形態を説明した。上記実施形態では、２値化対象の多値画像データは１画素当たり８ビット（２５６階調）としたが、これによって本発明が限定されるものではない。また、２値化対象の多値画像データが輝度成分のみで表わされるものとしたが、複数の成分で表わされるカラー画像の場合には、各色成分に対して上記実施形態の処理を行なえば良い。
【００８２】
また、上記の説明からわかるように、本実施形態の機能は、ハードウェアでもって実現できるのは勿論のこと、実施形態で示したフローチャートに従ったソフトウェアによって実現できるのは明らかである。また、実施形態では、複合機に適用する例を説明したが、例えば、パーソナルコンピュータ等の汎用情報処理装置にインストールしたアプリケーションもしくはプリンタドライバ等のコンピュータプログラムにて、上記の２値化処理を行ない、その結果をプリンタに出力するようにしても構わない。
【００８３】
また、通常、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読記憶媒体を、コンピュータが有する読取り装置（ＣＤ−ＲＯＭドライブ等）にセットし、システムにコピーもしくはインストールすることで実行可能になる。従って、かかるコンピュータ可読記憶媒体も本発明の範疇にあることも明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】ＡＭ／ＦＭスクリーン処理を説明するための図である。
【図２】実施形態が適用する画像処理装置のブロック構成図である。
【図３】画像処理部の構成を示す図である。
【図４】実施形態における２値化処理部のブロック構成図である。
【図５】Ｊａｒｖｉｓの誤差拡散マトリクスを示す図である。
【図６】Ｓｔｕｃｋｉの誤差拡散マトリクスを示す図である。
【図７】グリーンノイズ法の参照画素を示す図である。
【図８】グリーンノイズ法の参照画素に付与する係数の２つの例を示す図である。
【図９】実施形態における２値化処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】グレイスケール画像を示す図である。
【図１１】２値化処理における分割例を示す図である。
【図１２】実施形態における明部における画素探索法を示す図である。
【図１３】実施形態における暗部における画素探索法を示す図である。
【図１４】実施形態における明部及び暗部における輝度値に対する探索画素数の関係を示す図である。
【図１５】探索画素数を格納したテーブルの一例を示す図である。
【図１６】暗部における探索処理を示すフローチャートである。
【図１７】明部における探索処理を示すフローチャートである。
【図１８】注目画素と最近接画素を表す図である。
【図１９】画素探索の軌跡（ルート）の例を示す図である。
【図２０】画素探索順を示す図である。
【図２１】画素探索の相対アドレスを格納するテーブルを示す図である。
【図２２】処理の分割と境界の不連続性を示す図である。
【図２３】可変閾値による２値化処理のブロック構成図である。
【図２４】入力画像データに対する可変閾値の決定法を説明するための図である。
【図２５】実施形態のグリーンノイズ法におけるゲイン係数ｈと閾値Ｔｓ、Ｔｈとの関係を示す図である。
【図２６】実施形態におけるエッジ検出フィルタの例を示す図である。
【図２７】実施形態におけるエッジ量検出部のブロック構成図である。
【図２８】原画像とエッジ量の画像と画像処理結果の例を示す図である。
【図２９】エッジ量とゲイン係数との関係を示す図である。
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２９】
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【図１】
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【図１０】
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【図２８】
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