(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された多階調画像データを多値量子化画像データに変換する画像処理装置において、
処理対象となる注目画素およびその近傍画素の画素値を基に、上記注目画素の特徴量を抽出し、この特徴量から上記注目画素の所属領域を判別する特徴量抽出手段と、
上記注目画素を量子化処理するための量子化閾値を生成する量子化閾値生成手段と、
上記注目画素を量子化処理するための量子化レベルを生成する量子化レベル生成手段と、
上記注目画素の画素値と上記量子化閾値との比較によって、上記注目画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化する量子化処理手段と、
上記量子化手段における量子化処理にて発生した量子化誤差の拡散範囲を規定すると共に、上記拡散範囲内の各画素に対する拡散係数を決定し、誤差拡散処理を行う量子化誤差拡散手段とを備え、
上記量子化閾値生成手段および上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素の所属領域情報に応じて、上記量子化閾値および上記量子化レベルを生成し、
さらに、上記注目画素が“写真”または“判別不可能な領域”に属すると判別された場合、上記注目画素の位置を（ｉ, ｊ）とすると、上記量子化レベル生成手段は、（ｉ＋ｊ）／３の剰余に基づいて上記量子化レベルの組み合わせを選択することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
入力された多階調画像データを多値量子化画像データに変換する画像処理装置において、
処理対象となる注目画素（ｉ，ｊ）およびその近傍画素（ｉ＋１，ｊ）の画素値を基に、上記注目画素の特徴量を抽出し、この特徴量から上記注目画素の所属領域を判別する特徴量抽出手段と、
上記近傍画素を量子化処理するための第１量子化閾値を生成すると共に、上記注目画素を量子化処理するための第２量子化閾値を生成する量子化閾値生成手段と、
上記近傍画素を量子化処理するための第１量子化レベルを生成すると共に、上記注目画素を量子化処理するための第２量子化レベルを生成する量子化レベル生成手段と、
上記近傍画素の画素値と上記第１量子化閾値との比較によって、上記近傍画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化すると共に、上記注目画素の画素値と上記第２量子化閾値との比較によって、上記注目画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化する量子化処理手段と、
上記量子化手段における量子化処理にて発生した量子化誤差の拡散範囲を規定すると共に、上記拡散範囲内の各画素に対する拡散係数を決定し、誤差拡散処理を行う量子化誤差拡散手段とを備え、
上記量子化処理手段は、（ｉ＋１）ラインの画素（ｉ＋１，ｊ）について第１多値量子化処理を行うとともに、上記量子化誤差拡散手段は、上記近傍画素を含むラインの画素に対しては、量子化処理済みの画素にのみ、上記第１多値量子化処理に伴い発生する第１量子化誤差を拡散させる誤差拡散処理を行い、
その後に、上記量子化処理手段は、ｉラインの画素（ｉ，ｊ）について第２多値量子化処理を行うとともに、上記量子化誤差拡散手段は、上記注目画素を含むラインの画素に対しては、量子化処理のされていない画素にのみ、上記第２多値量子化処理に伴い発生する第２量子化誤差を拡散させる誤差拡散処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
上記量子化処理手段および上記量子化誤差拡散手段は、サーペンタイン方式で上記量子化処理および上記誤差拡散処理をそれぞれ行う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】
上記量子化閾値生成手段および上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素の所属領域情報に応じて、上記第２量子化閾値および上記第２量子化レベルを生成することを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素近傍の既量子化処理画素の量子化レベルに基づいて、量子化すべき注目画素の量子化レベルを生成することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素の画素値を基に予測量子化レベルを生成した後、上記予測量子化レベルが中間の量子化レベルと同一になった場合に、上記画素値と設定された量子化レベルとの大小関係に基づいて、上記量子化レベルを上記予測量子化レベルと異なる量子化レベルに変更することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記特徴量抽出手段は、ニューラルネットワークを用いて上記注目画素の所属領域を判別することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多階調画像データを多値量子化画像データに圧縮変換する画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、入力された多階調画像データの２値画像データへの変換を、例えば誤差拡散法を用いて行う画像処理装置がある。この誤差拡散法は、注目画素の階調値と、この階調値を２値化処理するための固定された２値化閾値との２値化量子化誤差を、上記注目画素近傍の画素の階調値に拡散させ、各階調値を逐次的に２値化する方法である。
【０００３】
誤差拡散に関する基本的な技術は、例えば、『Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓ．Ｉ．Ｄ．  ｖｏｌ１７／２，  １９７６，  Ｒ．Ｆｌｏｙｄ  ａｎｄ  Ｌ．Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ“Ａｎ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｇｒｅｙｓｃａｌｅ  ”ｐｐ．７５−７６』、およびこの文献の説明を行っている『Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆｔｈｅ  ＩＥＥＥ，  ｖｏｌ．７６，  Ｎｏ．１，  Ｊａｎｕａｒｙ  １９８８，  Ｒｏｂｅｒｔ  Ａ．  Ｕｌｉｃｈｎｅｙ  “Ｄｉｔｈｅｒｉｎｇ  ｗｉｔｈ  Ｂｌｕｅ  Ｎｏｉｓｅ  ”ｐｐ．５６−７９』に述べられている。
【０００４】
これらの文献から適応したアルゴリズムを拡張し、必要な量子化数に応じた一定数の量子化閾値、量子化レベルを設定することで、多値誤差拡散処理による多値量子化を実現することができる。
【０００５】
また、多値量子化技術については、例えば特開平３−１９２９７０号公報にも開示されている。上記公報に開示された画像処理装置は、入力された多階調画像データを疑似中間調処理によってレベル数の異なる多値に量子化する量子化手段を複数備えており、入力画像の所定領域の特徴に基づいて、複数の量子化手段の中の１つが選択されるようになっている。これにより、文字部および中間調画像の両方に対して、所望の多値疑似中間調処理を行うことが可能となっている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、誤差拡散法を利用して多値量子化を行う従来の画像処理装置の構成では、以下のような問題が生ずる。
【０００７】
例えば、階調の変化がなだらかなグラディエーション画像においては、似通った画像濃度（階調値）が連続する。つまり、上記グラディエーション画像は、中間量子化レベル近傍の画像濃度が連続する画像データを有する。したがって、そのような画像データを量子化した際、基本アルゴリズムの特性として、隣接画素間で同一の中間量子化レベルが連続することに起因して、テクスチャ（細かな模様パターン）の変化が顕在化する。その結果、本来の輪郭とは異なる疑似輪郭が発生すると共に、それが本来の輪郭として認識される場合がある。
【０００８】
また、グラディエーション画像においては、画像濃度の濃い部分または淡い部分で、一般に“Ｗｏｒｍ”と呼ばれる多値誤差拡散処理特有の縞模様が現れる。
【０００９】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、階調の変化がなだらかな画像においても、疑似輪郭および“Ｗｏｒｍ”が発生せず、良好な量子化処理を行うことのできる画像処理装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、入力された多階調画像データを多値量子化画像データに変換する画像処理装置において、処理対象となる注目画素およびその近傍画素の画素値を基に、上記注目画素の特徴量を抽出し、この特徴量から上記注目画素の所属領域を判別する特徴量抽出手段と、上記注目画素を量子化処理するための量子化閾値を生成する量子化閾値生成手段と、上記注目画素を量子化処理するための量子化レベルを生成する量子化レベル生成手段と、上記注目画素の画素値と上記量子化閾値との比較によって、上記注目画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化する量子化処理手段と、上記量子化手段における量子化処理にて発生した量子化誤差の拡散範囲を規定すると共に、上記拡散範囲内の各画素に対する拡散係数を決定し、誤差拡散処理を行う量子化誤差拡散手段とを備え、上記量子化閾値生成手段および上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素の所属領域情報に応じて、上記量子化閾値および上記量子化レベルを生成し、さらに、上記注目画素が“写真”または“判別不可能な領域”に属すると判別された場合、上記注目画素の位置を（ｉ，  ｊ）とすると、上記量子化レベル生成手段は、（ｉ＋ｊ）／３の剰余に基づいて、上記量子化レベルの組み合わせを選択することを特徴としている。
【００１１】
上記の構成によれば、注目画素を量子化処理するための量子化閾値が、量子化閾値生成手段によって生成される。また、上記注目画素を量子化処理するための量子化レベルが、量子化レベル生成手段によって生成される。そして、量子化処理手段は、上記量子化閾値と上記注目画素の画素値とを比較し、上記注目画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化する。そして、量子化処理の際に発生した量子化誤差は、量子化誤差拡散手段にて拡散処理される。
【００１２】
このとき、上記量子化レベルは、特徴量抽出手段によって生成される上記注目画素の所属領域情報に応じて生成されるので、上記注目画素とその近傍画素とにおいて同一の量子化レベルが連続することがほぼなくなる。また、それに加え、上記量子化閾値も、特徴量抽出手段によって生成される上記注目画素の所属領域情報に応じて生成されるので、上記量子化レベルおよび上記量子化閾値を用いることによって、上記注目画素の量子化処理が上記注目画素に応じて適応的に行われる。
【００１３】
したがって、上記構成によれば、処理画像がたとえ階調の変化がなだらかなグラディエーション画像であっても、同一の量子化レベルが連続することに起因するテクスチャの発生、および多値誤差拡散特有の疑似輪郭の発生を減少させることができ、良好な疑似階調再現画像を得ることができる。
【００１４】
請求項２の発明に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、入力された多階調画像データを多値量子化画像データに変換する画像処理装置において、処理対象となる注目画素（ｉ，ｊ）およびその近傍画素（ｉ＋１，ｊ）の画素値を基に、上記注目画素の特徴量を抽出し、この特徴量から上記注目画素の所属領域を判別する特徴量抽出手段と、上記近傍画素を量子化処理するための第１量子化閾値を生成すると共に、上記注目画素を量子化処理するための第２量子化閾値を生成する量子化閾値生成手段と、上記近傍画素を量子化処理するための第１量子化レベルを生成すると共に、上記注目画素を量子化処理するための第２量子化レベルを生成する量子化レベル生成手段と、上記近傍画素の画素値と上記第１量子化閾値との比較によって、上記近傍画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化すると共に、上記注目画素の画素値と上記第２量子化閾値との比較によって、上記注目画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化する量子化処理手段と、上記量子化手段における量子化処理にて発生した量子化誤差の拡散範囲を規定すると共に、上記拡散範囲内の各画素に対する拡散係数を決定し、誤差拡散処理を行う量子化誤差拡散手段とを備え、上記量子化処理手段は、（ｉ＋１）ラインの画素（ｉ＋１，ｊ）について第１多値量子化処理を行うとともに、上記量子化誤差拡散手段は、上記注目画素を含むラインの画素に対しては、量子化処理のされていない画素にのみ、上記第１多値量子化処理に伴い発生する第１量子化誤差を拡散させる誤差拡散処理を行い、その後に、上記量子化処理手段は、ｉラインの画素（ｉ，ｊ）について第２多値量子化処理を行うとともに、上記量子化誤差拡散手段は、上記注目画素を含むラインの画素に対しては、量子化処理のされていない画素にのみ、上記第２多値量子化処理に伴い発生する第２量子化誤差を拡散させる誤差拡散処理を行うことを特徴としている。
【００１５】
上記の構成によれば、近傍画素を量子化処理するための第１量子化閾値および注目画素を量子化処理するための第２量子化閾値が、量子化閾値生成手段によって生成される。また、近傍画素を量子化処理するための第１量子化レベルおよび上記注目画素を量子化処理するための第２量子化レベルが、量子化レベル生成手段によって生成される。
【００１６】
ここで、量子化処理手段および量子化誤差拡散手段は、上記近傍画素を含むラインにおける量子化処理および誤差拡散処理をそれぞれ行った後、上記注目画素を含むラインにおける量子化処理および誤差拡散処理をそれぞれ行う。つまり、量子化処理手段は、上記第１量子化閾値と上記近傍画素の画素値との比較によって上記近傍画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化し、量子化誤差拡散手段が、この量子化処理の際に発生した量子化誤差を周辺画素に拡散する。その後、量子化処理手段は、上記第２量子化閾値と上記注目画素の画素値との比較によって上記注目画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化し、量子化誤差拡散手段が、この量子化処理の際に発生した量子化誤差を周辺画素に拡散する。
【００１７】
このような処理により、量子化誤差の拡散形態に容易に擾乱が与えられる。したがって、処理画像がたとえ階調の変化がなだらかなグラディエーション画像であっても、画像濃度の濃い部分または淡い部分で、“Ｗｏｒｍ”と呼ばれる多値誤差拡散処理特有の縞模様の発生を回避でき、良好な疑似階調再現画像を得ることができる。
【００１８】
請求項３の発明に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項２の構成において、上記量子化処理手段および上記量子化誤差拡散手段は、サーペンタイン方式で上記量子化処理および上記誤差拡散処理をそれぞれ行うことを特徴としている。
【００１９】
上記の構成によれば、量子化処理および誤差拡散処理が常に同一方向に行われるのではなく、１ライン毎に反転して逆方向に行われる。これにより、各量子化誤差の一様な拡散方向に対して容易に擾乱を与えることができ、誤差拡散処理の欠点である“Ｗｏｒｍ”の発生を未然に防ぐことができる。
【００２０】
請求項４の発明に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項２または３の構成において、上記量子化閾値生成手段および上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素の所属領域情報に応じて、上記第２量子化閾値および上記第２量子化レベルを生成することを特徴としている。
【００２１】
上記の構成によれば、第２量子化レベルが上記注目画素の所属領域情報に応じて生成されるので、上記注目画素とその近傍画素とにおいて同一の量子化レベルが連続することがほぼなくなる。また、それに加え、第２量子化閾値も上記注目画素の所属領域情報に応じて生成されるので、上記第２量子化レベルおよび上記第２量子化閾値を用いることによって、上記注目画素の量子化処理が上記注目画素に応じて適応的に行われる。
【００２２】
したがって、上記構成によれば、処理画像がたとえ階調の変化がなだらかなグラディエーション画像であっても、同一の量子化レベルが連続することに起因するテクスチャの発生、および多値誤差拡散特有の疑似輪郭の発生を減少させることができ、良好な疑似階調再現画像を得ることができる。
【００２３】
請求項５の発明に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項１ないし４のいずれかの構成において、上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素近傍の既量子化処理画素の量子化レベルに基づいて、量子化すべき注目画素の量子化レベルを生成することを特徴としている。
【００２４】
上記の構成によれば、注目画素の量子化レベルと既量子化処理画素の量子化レベルとが連続して同一となる確率が確実に小さくなる。したがって、注目画素が、特に疑似輪郭の発生しやすい例えば“写真”に属していても、疑似輪郭の発生確率を確実に低減して、良好な量子化画像を確実に得ることができる。
【００２５】
請求項６の発明に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項５の構成において、上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素の画素値を基に予測量子化レベルを生成した後、上記予測量子化レベルが中間の量子化レベルと同一になった場合に、上記画素値と設定された量子化レベルとの大小関係に基づいて、上記量子化レベルを上記予測量子化レベルと異なる量子化レベルに変更することを特徴としている。
【００２６】
上記の構成によれば、注目画素の画素値に基づいて予測した予測量子化レベルと異なる量子化レベルが生成されるので、注目画素とその近傍画素との量子化レベルが連続して同一となる確率が大幅に小さくなる。また、その結果、量子化処理によって発生する量子化誤差も確実に小さくなる。したがって、注目画素が、特に疑似輪郭の発生しやすい例えば“写真”に属していても、疑似輪郭の発生確率を大幅に低減して、さらに良好な量子化画像を確実に得ることができる。
【００２７】
請求項７の発明に係る画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項１ないし６のいずれかの構成において、上記特徴量抽出手段は、ニューラルネットワークを用いて上記注目画素の所属領域を判別することを特徴としている。
【００２８】
上記の構成によれば、ニューラルネットワークを用いることによって、注目画素の所属領域情報を精度良く、的確に捉えることができる。したがって、各々の画素に適応した量子化処理を高精度にしかも確実に行うことができる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
〔実施の形態１〕
本発明の実施の一形態について、図１および図２に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００３０】
本実施形態に係る画像処理装置は、図１に示すように、スキャナ（図示せず）等により得られる多階調の入力画像に対して量子化処理を行う量子化手段１を備えている。
【００３１】
この量子化手段１は、一般に固定閾値あるいは変動閾値のいずれかを用いることによって多階調画像の量子化処理を行うようになっている。固定閾値を用いる場合、閾値を多階調画像の階調値の略中央値に設定するのが一般的であるが、処理する画像に応じて閾値をその他の値に適宜設定することも可能である。一方、変動閾値を用いる場合、ランダム閾値、周期的あるいは非周期的な関数等を用い、閾値に適宜擾乱を与えることが可能である。
【００３２】
なお、本実施形態では、４値量子化で固定閾値を用いた場合について説明するが、４値以上の多値量子化および変動閾値を用いた場合についても、本実施形態と同様のアルゴリズムを用いて、量子化処理を行うことが可能である。また、説明の便宜上、入力画素値は、０〜２５５までの２５６段階の階調値で表され、しかも、０が黒、２５５が白を表しているものとする。
【００３３】
量子化手段１は、特徴量抽出手段２、量子化閾値生成手段３、量子化レベル生成手段４、量子化処理手段５、量子化誤差認識手段６および量子化誤差拡散手段７で構成されている。
【００３４】
特徴量抽出手段２は、連続階調値を持つ画像における処理対象となる画素（以下、注目画素と称する）およびその近傍画素の画素値を基に、例えばこれら画素値の和、差等の特徴量を求める手段である。そして、特徴量抽出手段２は、その特徴量の相関関係から、注目画素が“テキスト（文字）”、“テキストの下地”、“写真”、“網点”および“判別不可能な領域”のいずれに属しているかを判別し、その判別結果を所属領域情報として量子化閾値生成手段３および量子化レベル生成手段４に出力する。
【００３５】
なお、上記特徴量は、画素値の和、差等に限定されるものではなく、数学的に得られるものであればよい。
【００３６】
量子化閾値生成手段３は、特徴量抽出手段２から出力される注目画素の所属領域情報に応じて注目画素を量子化処理するための量子化閾値を設定する手段である。つまり、特徴量抽出手段２によって注目画素が例えば“テキスト”または“テキストの下地”に属すると判別された場合、量子化閾値生成手段３は、量子化レベル生成手段４によって後述のように設定される上下２つの量子化レベル（０および２５５）の略中央値（１２８）に量子化閾値を設定する。一方、特徴量抽出手段２によって注目画素が例えば“網点”、“写真”または“判別不可能な領域”に属すると判別された場合、量子化閾値生成手段３は、３つの量子化閾値（例えば４３、１２８、２１３）をそれぞれ設定する。
【００３７】
量子化処理手段５は、注目画素の画素値と、上記のようにして設定された量子化閾値との比較によって多値量子化処理を行い、多値量子化画像を出力する。量子化誤差認識手段６は、量子化処理手段５における量子化処理に伴い発生する量子化誤差を認識し、量子化誤差拡散手段７へ出力する。
【００３８】
量子化誤差拡散手段７は、量子化誤差認識手段６にて認識された量子化誤差の拡散範囲を規定すると共に、拡散範囲内の各画素に対する誤差の重みを示す拡散係数を決定し、誤差拡散処理を行う。そして、入力画像の各画素毎に適応的に量子化処理を行うため、量子化誤差拡散手段７は、所定の画素における誤差拡散処理の終了後、処理終了に基づく信号を特徴量抽出手段２および量子化閾値生成手段３に送信する。これにより、原画像の予定領域に対して逐次量子化処理が行われるようになる。
【００３９】
量子化レベル生成手段４は、注目画素とその近傍画素とにおいて同一の量子化レベルが連続しないように、特徴量抽出手段２から出力される注目画素の所属領域情報に応じて注目画素を量子化処理するための量子化レベルを設定する手段である。
【００４０】
ここで、４つの量子化レベルをそれぞれレベル０、レベル１、レベル２、レベル３とする。特徴量抽出手段２によって注目画素が例えば“テキスト”または“テキストの下地”に属すると判別された場合、量子化レベル生成手段４は、レベル０＝レベル１＝０、レベル２＝レベル３＝２５５に設定する。また、注目画素が例えば“網点”に属すると判別された場合、量子化レベル生成手段４は、レベル０＝０、レベル１＝レベル２＝８５、レベル３＝２５５、または、レベル０＝０、レベル１＝レベル２＝１７０、レベル３＝２５５のうちいずれかを選択する。また、注目画素が例えば“写真”または“判別不可能な領域”に属すると判別された場合、量子化レベル生成手段４は、後述の方法で注目画素が“網点”に属する場合の選択肢と、レベル０＝０、レベル１＝８５、レベル２＝１７０、レベル３＝２５５とのうちいずれかを選択する。また、注目画素が上記のいずれにも属さないと判別された場合、量子化レベル生成手段４は、レベル０＝０、レベル１＝８５、レベル２＝１７０、レベル３＝２５５に設定する。
【００４１】
なお、注目画素が例えば“写真”または“判別不可能な領域”に属すると判別された場合において、量子化レベル生成手段４は、以下のようにして上記した３つの選択肢の中から１つを選択する。
【００４２】
各レベルが（０，８５，２５５）の組み合わせからなるものを選択肢１、各レベルが（０，１７０，２５５）の組み合わせからなるものを選択肢２、各レベルが（０，８５，１７０，２５５）からなるものを選択肢３とし、注目画素の位置を（ｉ，ｊ）とする。ここで、（ｉ＋ｊ）／３の剰余が０のとき、量子化レベル生成手段４は選択肢１を選択する。一方、（ｉ＋ｊ）／３の剰余が１のとき、量子化レベル生成手段４は選択肢２を選択する。また、（ｉ＋ｊ）／３の剰余が２のとき、量子化レベル生成手段４は選択肢３を選択する。
【００４３】
また、注目画素が例えば“網点”に属する場合においては、量子化レベル生成手段４は、例えば（ｉ＋ｊ）／２の剰余に基づいて上記と同様の方法で適切な量子化レベルを設定する。
【００４４】
次に、本実施形態の画像処理装置における量子化処理について具体的に説明する。
【００４５】
まず、処理対象となる画像が入力されると、注目画素およびその近傍画素の画素値から得られる特徴量に基づいて、特徴量抽出手段２によって、注目画素が“テキスト”、“テキストの下地”、“写真”、“網点”および“判別不可能な領域”のいずれに属しているのかが判別される。そして、特徴量抽出手段２での判別結果に基づいて、量子化閾値生成手段３にて上述のように量子化閾値が設定される。
【００４６】
続いて、特徴量抽出手段２からの所属領域情報に基づいて、量子化レベル生成手段４にて上述のように量子化レベルが設定され、量子化処理手段５にて注目画素に対する量子化処理が行われる。
【００４７】
量子化処理手段５における量子化処理の際に発生した量子化誤差は、量子化誤差認識手段６にて認識され、量子化誤差拡散手段７に送られる。量子化誤差拡散手段７は、例えば図２に示すように、量子化誤差の拡散範囲および拡散係数を決定し、誤差拡散処理を行う。
【００４８】
図２において、主走査方向を矢印ｊで示し、副走査方向を矢印ｉで示す。注目画素の位置を（ｉ，ｊ）とすれば、量子化誤差拡散手段７にて決定された拡散範囲は、画素（ｉ，ｊ＋１）、（ｉ＋１，ｊ−１）、（ｉ＋１，ｊ）、（ｉ＋１，ｊ＋１）となり、それぞれの拡散係数は、１／２、１／８、１／４、１／８となる。
【００４９】
量子化誤差拡散手段７にて近傍画素への誤差拡散処理が終了すると、以上の処理が、原画像の予定領域の量子化処理が終了するまで適宜必要なだけ繰り返される。
【００５０】
上記の構成によれば、注目画素の所属領域情報に応じて、注目画素の量子化閾値および量子化レベル等のパラメータが設定され、量子化処理が行われるので、注目画素に応じた量子化処理を適応的に行うことができる。
【００５１】
しかも、注目画素とその近傍画素とにおいて同一の量子化レベルが連続しないように、量子化レベル生成手段４によって注目画素の量子化レベルが設定されるので、隣接画素間で量子化レベルが連続することによって生ずるテクスチャの発生が抑制される。したがって、処理画像がたとえ階調の変化がなだらかなグラディエーション画像であっても、隣接画素において同一の量子化レベルが連続しないので、多値誤差拡散特有の疑似輪郭の発生頻度を減少させ、良好な量子化処理を行うことができる。
【００５２】
なお、本実施形態において説明した量子化閾値、量子化レベル、およびその組み合わせ等は、特に限定されるものではなく、出力機器の特性等、諸条件に応じて変更可能である。
【００５３】
〔実施の形態２〕
本発明の実施の他の一形態について、図１に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００５４】
本実施形態では、実施の形態１で述べた画像処理装置において、量子化レベル生成手段４は、量子化すべき注目画素の量子化レベルを設定する際に、特徴量抽出手段２から得られる所属領域情報に加えて、注目画素の直前に量子化された画素の量子化レベル、つまり、注目画素近傍の既量子化処理画素の量子化レベルにも基づいて、量子化レベルを生成するようになっている。なお、以下では、説明を簡素化するため、特徴量抽出手段２によって注目画素が例えば“写真”に属すると判別されたとする。
【００５５】
注目画素近傍の既量子化処理画素の量子化レベルが例えば０であった場合、量子化レベル生成手段４は、実施の形態１と同様に、（ｉ＋ｊ）／３の剰余に基づいて、上述の選択肢１ないし３のいずれかを選択するようになっている。つまり、量子化レベル生成手段４は、各レベルが（０，８５，２５５）の組み合わせ、（０，１７０，２５５）の組み合わせ、（０，８５，１７０，２５５）からなるもののうち１つを選択することになる。
【００５６】
一方、既量子化処理画素の量子化レベルが例えば８５であった場合、量子化レベル生成手段４は、上述の選択肢２（各レベルが（０，１７０，２５５）の組み合わせ）を選択するようになっている。また、既量子化処理画素の量子化レベルが例えば１７０であった場合、量子化レベル生成手段４は、上述の選択肢１（各レベルが（０，８５，２５５）の組み合わせ）を選択するようになっている。さらに、既量子化処理画素の量子化レベルが例えば２５５であった場合、量子化レベル生成手段４は、実施の形態１と同様に、（ｉ＋ｊ）／３の剰余に基づいて、上述の選択肢１ないし３のいずれかを選択するようになっている。
【００５７】
このように、注目画素周辺の既量子化処理画素の量子化レベルの設定状況を考慮して、量子化レベル生成手段４が注目画素に対する量子化レベルを生成することにより、注目画素の量子化レベルと既量子化処理画素の量子化レベルとが連続して同一となる確率が確実に小さくなる。したがって、注目画素が、特に疑似輪郭の発生しやすい“写真”に属していても、疑似輪郭の発生確率を確実に低減して、良好な量子化画像を確実に得ることができる。
【００５８】
〔実施の形態３〕
本発明の実施の他の一形態について、図１に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００５９】
本実施形態では、実施の形態２で用いた画像処理装置において、量子化レベル生成手段４が、さらに注目画素の画素値（画像濃度、階調値）を基に予測量子化レベルを生成した後、上記画素値と設定された量子化レベルとの大小関係に基づいて、上記量子化レベルを上記予測量子化レベルと異なる量子化レベルに変更するようになっている。
【００６０】
つまり、量子化レベル生成手段４は、注目画素の画像濃度情報を基に量子化レベルを予測した上で画像濃度と量子化レベルとの大小関係を求め、画像濃度が量子化レベルよりも大きいと判断した場合、求める量子化レベルを予測量子化レベルよりも大きい量子化レベルに半強制的に変更する一方、画像濃度が量子化レベルよりも小さいと判断した場合、求める量子化レベルを予測量子化レベルよりも小さい量子化レベルに半強制的に変更するようになっている。
【００６１】
具体的には、現在、量子化レベルが（０，８５，１７０，２５５）、量子化閾値が（４３，１２８，２１３）にそれぞれ設定されているとする。注目画素の画像濃度が１９０のとき、量子化レベル生成手段４によって予測量子化レベルは１７０と予測される。ここで、通常では、画像濃度１９０と量子化閾値２１３との比較により、量子化されるべき注目画素の量子化レベルは１７０に設定される。しかし、本実施形態では、画像濃度１９０は量子化レベル１７０よりも大きいので、量子化レベル生成手段４により、求める量子化レベルが予測量子化レベル１７０よりも大きい量子化レベル（例えば２５５）に半強制的に変更される。
【００６２】
上記の構成によれば、注目画素の画素値に基づいて予測した予測量子化レベルと、上記画素値と量子化閾値との大小関係に基づいて得られる量子化レベルとが同一となる場合に、量子化レベル生成手段４によって、予測量子化レベルと異なる量子化レベルが生成される。これにより、注目画素とその近傍画素との量子化レベルが連続して同一となる確率が、先述の実施の形態２の場合よりも大幅に小さくなる。したがって、注目画素が、特に疑似輪郭の発生しやすい“写真”に属していても、疑似輪郭の発生する確率を大幅に低減して、さらに良好な量子化画像を確実に得ることができる。
【００６３】
なお、本実施形態の処理は、予測量子化レベルが２種の中間量子化レベル（ここでは、８５、１７０）と同一となった場合についてのみ行われるようになっている。
【００６４】
〔実施の形態４〕
本発明の実施の他の一形態について、図１ないし図５に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００６５】
本実施形態では、実施の形態１ないし３で述べた画像処理装置において、特徴量抽出手段２は、注目画素およびその近傍画素の画像濃度情報から、“濃度差”、“繁雑度”、“ランレングス”等の情報を求め、その相関関係からニューラルネットワークを用いて特徴量を抽出するようになっている。そして、この特徴量に基づいて、量子化閾値生成手段３、量子化レベル生成手段４は、それぞれ量子化閾値、量子化レベルを設定するようになっている。
【００６６】
上記ニューラルネットワークは、図３に示すように、３入力３出力となっており、入力層１１、中間層１２、出力層１３の３層で構成されている。入力層１１は、入力値Ｘ１が入力されるノードＡ１、入力値Ｘ２が入力されるノードＡ２、入力値Ｘ３が入力されるノードＡ３の３つのノードからなっている。中間層１２は、６つのノードＢ１〜Ｂ６からなり、その各々は入力層１１のノードＡ１〜Ａ３とそれぞれ結合されている。出力層１３は、３つのノードＣ１〜Ｃ３からなり、その各々は中間層１２のノードＢ１〜Ｂ６とそれぞれ結合されている。
【００６７】
なお、中間層１２のノード数は、サンプルの画像データを用いて中間層１２のノード数を１から順に１個ずつ増やして学習させたときに、一番精度良く学習できたときのノード数を用いるようになっている。したがって、本実施形態のように、中間層１２のノード数は６個に限定されるものではなく、学習精度を考慮して決定されればよい。
【００６８】
上記の入力値Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３は、注目画素およびその近傍画素の画像濃度情報に基づいて得られる“濃度差”、“繁雑度”、“ランレングス”の情報に対応しており、各入力値Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３がそれぞれ入力層１１に入力されると、中間層１２を介して出力層１３のノードＣ１〜Ｃ３からアナログ的な出力値Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３が出力されるようになっている。
【００６９】
ここで、本実施形態では、例えば“濃度差”が大きく、“繁雑度”が小さく、“ランレングス”が大きいという情報が、それぞれ入力値Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３として入力層１１に与えられたとき、入力層１１から出力層１３までの演算によって、“テキスト”の部分に相当する出力が、他の部分と比較して活性化するようになっている。また、例えば“濃度差”および“繁雑度”が比較的大きく、“ランレングス”が比較的小さいという情報が、それぞれ入力値Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３として入力層１１に与えられたとき、入力層１１から出力層１３までの演算によって、“網点”の部分に相当する出力が、他の部分と比較して活性化するようになっている。さらに、例えば“濃度差”および“繁雑度”が比較的小さく、“ランレングス”が比較的大きいという情報が、それぞれ入力値Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３として入力層１１に与えられたとき、入力層１１から出力層１３までの演算によって、“写真”の部分に相当する出力が、他の部分と比較して活性化するようになっている。
【００７０】
このように、ニューラルネットワークを用いることにより、注目画素が“テキスト”、“テキストの下地”、“写真”、“網点”および“判別不可能な領域”のいずれに属しているかという注目画素の所属領域情報を精度良く、的確に捉えることができる。したがって、各々の画素に適応した量子化処理を高精度にしかも確実に行うことができる。
【００７１】
なお、本実施形態では、誤差拡散処理に必要な複数個のパラメータが用意されている。このパラメータとは、量子化閾値、量子化レベル、図２、図４および図５で示すような、量子化誤差の拡散範囲、拡散係数、量子化レベルの参照範囲のことである。そして、特徴量抽出手段２にて決定された注目画素の所属領域情報に応じて、上記の各パラメータが適応的に選択され、量子化処理が行われるようになっている。
【００７２】
つまり、特徴量抽出手段２にて、注目画素が例えば“テキスト”に属すると判別された場合、量子化誤差拡散手段７によって、例えば図２に示すような量子化誤差の拡散範囲、拡散係数が選択される。一方、注目画素が例えば“写真”に属すると判別された場合、同じく量子化レベル生成手段４によって、例えば図４に示すような量子化誤差の拡散範囲、拡散係数が選択される。これにより、処理系全体としてのプロセス量および必要メモリ量を増大させることなく、注目画素の所属領域に適応した量子化処理を行うことができる。
【００７３】
また、上記のニューラルネットワークは、教師データとして例えば文字、写真、網点等を用いて形成された画像データを予め入力層１１に入力しておくと、それを基に学習するようになっている。これにより、注目画素の含有される画像領域の判別精度が向上すると共に、“判別不可能な領域”の出力割合が減少する。その結果、注目画素に対する最適量子化処理の精度を向上させることができる。
【００７４】
また、入力された多階調画像データが特定パターンを有するとき、具体的には、注目画素の画像濃度の絶対値が、最大濃度値の約９５％以上または約５％以下の範囲にあるとき、特徴量抽出手段２は、量子化誤差を強制的にゼロにする等の処置を施し、量子化誤差拡散手段７による誤差拡散処理を阻止するようになっている。これにより、注目画素が例えば“テキストの下地”の属する場合、つまり、原画像が比較的広い範囲にわたって白ベタまたは黒ベタに近い領域を有する場合に、誤差拡散処理時の悪影響の一つであり、量子化誤差の蓄積によって生ずる反転領域の発生を防止することができる。
【００７５】
〔実施の形態５〕
本発明の実施の他の一形態について、図６ないし図８に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００７６】
本実施形態では、実施の形態１で述べた画像処理装置において、量子化閾値生成手段３および量子化レベル生成手段４は、注目画素（ｉ，ｊ）の近傍画素（ｉ＋１，ｊ）を量子化処理するための第１量子化閾値、第１量子化レベルを、近傍画素（ｉ＋１，ｊ）の所属領域情報に応じて適応的に選択すると共に、近傍画素（ｉ＋１，ｊ）の量子化処理後に注目画素（ｉ，ｊ）を量子化処理するための第２量子化閾値、第２量子化レベルを、注目画素（ｉ，ｊ）の領域情報に応じて適応的に選択するようになっている。
【００７７】
また、量子化処理手段５は、近傍画素（ｉ＋１，ｊ）の画素値と第１量子化閾値との比較によって、上記近傍画素（ｉ＋１，ｊ）のラインに対して第１多値量子化処理を行うと共に、この第１多値量子化処理後に、注目画素（ｉ，ｊ）の画素値と第２量子化閾値との比較によって、上記注目画素（ｉ，ｊ）のラインに対して第２多値量子化処理を行うようになっている。
【００７８】
量子化誤差認識手段６は、第１多値量子化処理に伴い発生する第１量子化誤差Ｅ１（図７（ａ）参照）、および第２多値量子化処理に伴い発生する第２量子化誤差Ｅ２（図７（ｂ）参照）をそれぞれ認識すると共に、それらを量子化誤差拡散手段７に出力する。
【００７９】
量子化誤差拡散手段７は、量子化誤差認識手段６にて認識された第１および第２量子化誤差Ｅ１・Ｅ２の拡散範囲を規定すると共に、拡散範囲内の各画素に対する誤差の重みを示す拡散係数を決定し、図７（ａ）および（ｂ）に示すように、誤差拡散処理を行う。そして、入力画像の各画素毎に適応的に量子化処理を行うため、量子化誤差拡散手段７は、誤差拡散処理の終了後、処理終了に基づく信号を量子化閾値生成手段３に送信するようになっている（図６参照）。
【００８０】
なお、本実施形態では、量子化処理手段５による第１および第２多値量子化処理、量子化誤差拡散手段７による誤差拡散処理は、図８に示すように、サーペンタイン方式で行われるようになっている。すなわち、第１および第２多値量子化処理、誤差拡散処理は、常に同一方向に行われるのではなく、１ライン毎に反転して逆方向に行われる。これにより、第１および第２量子化誤差Ｅ１・Ｅ２の一様な拡散方向に対して容易に擾乱を与えることができ、誤差拡散処理の欠点である“Ｗｏｒｍ”の発生を未然に防ぐことができる。
【００８１】
上記の構成において、まず、特徴量抽出手段２からの特徴量および第１量子化閾値、第１量子化レベルを用いて、注目画素（ｉ，ｊ）近傍の（ｉ＋１）ラインの画素（ｉ＋１，ｊ）が、量子化処理手段５にて量子化処理（第１多値量子化処理）される。次に、その過程で発生した第１量子化誤差Ｅ１は、量子化誤差認識手段６から量子化誤差拡散手段７に出力され、量子化誤差拡散手段７によって、近傍画素（ｉ＋１，ｊ）周辺の（ｉ＋１）、ｉラインの画素（ｉ＋１，ｊ−１）、（ｉ，ｊ−１）、（ｉ，ｊ）、（ｉ，ｊ＋１）に拡散される（ステップ１）。ただし、（ｉ＋１）ラインの画素に対しては、量子化処理済みの画素（ｉ＋１，ｊ−１）にのみ上記第１量子化誤差Ｅ１が拡散される。
【００８２】
次に、特徴量抽出手段２からの特徴量および第２量子化閾値、第２量子化レベルを用いて、注目画素（ｉ，ｊ）を含むライン、すなわち、ｉラインの画素（ｉ，ｊ）が、量子化処理手段５にて量子化処理（第２多値量子化処理）される。次に、その過程で発生した第２量子化誤差Ｅ２は、量子化誤差認識手段６から量子化誤差拡散手段７に出力され、量子化誤差拡散手段７によって、注目画素（ｉ，ｊ）周辺のｉ、（ｉ＋１）ラインの画素（ｉ，ｊ＋１）、（ｉ＋１，ｊ−１）、（ｉ＋１，ｊ）、（ｉ＋１，ｊ＋１）に拡散される（ステップ２）。ただし、ｉラインの画素に対しては、量子化処理のされていない画素（ｉ，ｊ＋１）にのみ上記第２量子化誤差Ｅ２が拡散される。
【００８３】
そして、上記のステップ１、２を一つのペアとして、一連の処理が順次図７記載の矢印の処理方向へ必要なだけ進行される。
【００８４】
上記の構成によれば、近傍画素（ｉ＋１，ｊ）を含む（ｉ＋１）ラインにおける量子化処理および誤差拡散処理が行われた後、上記注目画素（ｉ，ｊ）を含むｉラインにおける量子化処理および誤差拡散処理が行われるので、第１および第２量子化誤差Ｅ１・Ｅ２の拡散形態に容易に擾乱を与えることができる。したがって、処理画像がたとえ階調の変化がなだらかなグラディエーション画像であっても、画像濃度の濃い部分または淡い部分で、“Ｗｏｒｍ”と呼ばれる多値誤差拡散処理特有の縞模様の発生を回避でき、良好な疑似階調再現画像を得ることができる。
【００８５】
なお、先述の実施の形態２ないし４を本実施形態に適用することは勿論可能であり、これによって得られる効果も勿論同様である。
【００８６】
【発明の効果】
請求項１の発明に係る画像処理装置は、以上のように、処理対象となる注目画素およびその近傍画素の画素値を基に、上記注目画素の特徴量を抽出し、この特徴量から上記注目画素の所属領域を判別する特徴量抽出手段と、上記注目画素を量子化処理するための量子化閾値を生成する量子化閾値生成手段と、上記注目画素を量子化処理するための量子化レベルを生成する量子化レベル生成手段と、上記注目画素の画素値と上記量子化閾値との比較によって、上記注目画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化する量子化処理手段と、上記量子化手段における量子化処理にて発生した量子化誤差の拡散範囲を規定すると共に、上記拡散範囲内の各画素に対する拡散係数を決定し、誤差拡散処理を行う量子化誤差拡散手段とを備え、上記量子化閾値生成手段および上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素の所属領域情報に応じて、上記量子化閾値および上記量子化レベルを生成し、さらに、上記注目画素が“写真”または“判別不可能な領域”に属すると判別された場合、上記注目画素の位置を（ｉ，  ｊ）とすると、上記量子化レベル生成手段は、（ｉ＋ｊ）／３の剰余に基づいて、上記量子化レベルの組み合わせを選択する構成である。
【００８７】
それゆえ、注目画素とその近傍画素とにおいて同一の量子化レベルが連続することがほぼなくなり、注目画素の量子化処理が上記注目画素に応じて適応的に行われるので、処理画像がたとえ階調の変化がなだらかなグラディエーション画像であっても、同一の量子化レベルが連続することに起因するテクスチャの発生、および多値誤差拡散特有の疑似輪郭の発生を減少させることができ、良好な疑似階調再現画像を得ることができるという効果を奏する。
【００８８】
請求項２の発明に係る画像処理装置は、以上のように、処理対象となる注目画素（ｉ，ｊ）およびその近傍画素（ｉ＋１，ｊ）の画素値を基に、上記注目画素の特徴量を抽出し、この特徴量から上記注目画素の所属領域を判別する特徴量抽出手段と、上記近傍画素を量子化処理するための第１量子化閾値を生成すると共に、上記注目画素を量子化処理するための第２量子化閾値を生成する量子化閾値生成手段と、上記近傍画素を量子化処理するための第１量子化レベルを生成すると共に、上記注目画素を量子化処理するための第２量子化レベルを生成する量子化レベル生成手段と、上記近傍画素の画素値と上記第１量子化閾値との比較によって、上記近傍画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化すると共に、上記注目画素の画素値と上記第２量子化閾値との比較によって、上記注目画素の画素値を所定の量子化レベルに量子化する量子化処理手段と、上記量子化手段における量子化処理にて発生した量子化誤差の拡散範囲を規定すると共に、上記拡散範囲内の各画素に対する拡散係数を決定し、誤差拡散処理を行う量子化誤差拡散手段とを備え、上記量子化処理手段は、（ｉ＋１）ラインの画素（ｉ＋１，ｊ）について第１多値量子化処理を行うとともに、上記量子化誤差拡散手段は、上記近傍画素を含むラインの画素に対しては、量子化処理済みの画素にのみ、上記第１多値量子化処理に伴い発生する第１量子化誤差を拡散させる誤差拡散処理を行い、その後に、上記量子化処理手段は、ｉラインの画素（ｉ，ｊ）について第２多値量子化処理を行うとともに、上記量子化誤差拡散手段は、上記注目画素を含むラインの画素に対しては、量子化処理のされていない画素にのみ、上記第２多値量子化処理に伴い発生する第２量子化誤差を拡散させる誤差拡散処理を行う構成である。
【００８９】
それゆえ、近傍画素を含むラインにおける量子化処理および誤差拡散処理がそれぞれ行われた後、上記注目画素を含むラインにおける量子化処理および誤差拡散処理がそれぞれ行われるので、量子化誤差の拡散形態に容易に擾乱が与えられる。したがって、処理画像がたとえ階調の変化がなだらかなグラディエーション画像であっても、画像濃度の濃い部分または淡い部分で、“Ｗｏｒｍ”と呼ばれる多値誤差拡散処理特有の縞模様の発生を回避でき、良好な疑似階調再現画像を得ることができるという効果を奏する。
【００９０】
請求項３の発明に係る画像処理装置は、以上のように、請求項２の構成において、上記量子化処理手段および上記量子化誤差拡散手段は、サーペンタイン方式で上記量子化処理および上記誤差拡散処理をそれぞれ行う構成である。
【００９１】
それゆえ、請求項２の構成による効果に加えて、量子化処理および誤差拡散処理が常に同一方向に行われるのではなく、１ライン毎に反転して逆方向に行われるので、各量子化誤差の一様な拡散方向に対して容易に擾乱を与えることができる。したがって、誤差拡散処理の欠点である“Ｗｏｒｍ”の発生を未然に防ぐことができるという効果を奏する。
【００９２】
請求項４の発明に係る画像処理装置は、以上のように、請求項２または３の構成において、上記量子化閾値生成手段および上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素の所属領域情報に応じて、上記第２量子化閾値および上記第２量子化レベルを生成する構成である。
【００９３】
それゆえ、請求項２または３の構成による効果に加えて、上記注目画素とその近傍画素とにおいて同一の量子化レベルが連続することがほぼなくなり、上記注目画素の量子化処理が上記注目画素に応じて適応的に行われるので、処理画像がたとえ階調の変化がなだらかなグラディエーション画像であっても、同一の量子化レベルが連続することに起因するテクスチャの発生、および多値誤差拡散特有の疑似輪郭の発生を減少させることができ、良好な疑似階調再現画像を得ることができる。
【００９４】
請求項５の発明に係る画像処理装置は、以上のように、請求項１ないし４のいずれかの構成において、上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素近傍の既量子化処理画素の量子化レベルに基づいて、量子化すべき注目画素の量子化レベルを生成する構成である。
【００９５】
それゆえ、請求項１ないし４のいずれかの構成による効果に加えて、注目画素の量子化レベルと既量子化処理画素の量子化レベルとが連続して同一となる確率が確実に小さくなる。したがって、注目画素が、特に疑似輪郭の発生しやすい例えば“写真”に属していても、疑似輪郭の発生確率を確実に低減して、良好な量子化画像を確実に得ることができるという効果を奏する。
【００９６】
請求項６の発明に係る画像処理装置は、以上のように、請求項５の構成において、上記量子化レベル生成手段は、上記注目画素の画素値を基に予測量子化レベルを生成した後、上記予測量子化レベルが中間の量子化レベルと同一になった場合に、上記画素値と設定された量子化レベルとの大小関係に基づいて、上記量子化レベルを上記予測量子化レベルと異なる量子化レベルに変更する構成である。
【００９７】
それゆえ、請求項５の構成による効果に加えて、注目画素とその近傍画素との量子化レベルが連続して同一となる確率が大幅に小さくなる。また、その結果、量子化処理によって発生する量子化誤差も確実に小さくなる。したがって、注目画素が、特に疑似輪郭の発生しやすい例えば“写真”に属していても、疑似輪郭の発生確率を大幅に低減して、さらに良好な量子化画像を確実に得ることができるという効果を奏する。
【００９８】
請求項７の発明に係る画像処理装置は、以上のように、請求項１ないし６のいずれかの構成において、上記特徴量抽出手段は、ニューラルネットワークを用いて上記注目画素の所属領域を判別する構成である。
【００９９】
それゆえ、請求項１ないし６のいずれかの構成による効果に加えて、ニューラルネットワークを用いることによって、注目画素の所属領域情報を精度良く、的確に捉えることができる。したがって、各々の画素に適応した量子化処理を高精度にしかも確実に行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】量子化誤差の拡散範囲および拡散係数の一例を示す説明図である。
【図３】上記画像処理装置に適用されるニューラルネットワークを示す説明図である。
【図４】上記量子化誤差の拡散範囲および拡散係数の他の例を示す説明図である。
【図５】量子化レベルの参照範囲の一例を示す説明図である。
【図６】上記画像処理装置の他の構成例を示すブロック図である。
【図７】（ａ）は、第１多値量子化処理にて発生する第１量子化誤差が拡散される様子を示す説明図であり、（ｂ）は、第２多値量子化処理にて発生する第２量子化誤差が拡散される様子を示す説明図である。
【図８】上記画像処理装置における量子化処理および誤差拡散処理で採用されたサーペンタイン方式の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
２    特徴量抽出手段
３    量子化閾値生成手段
４    量子化レベル生成手段
５    量子化処理手段
７    量子化誤差拡散手段
【図１】
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【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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