(57)【要約】【課題】被レンダリング画像の品質を向上させる。【解決手段】本発明の画像形成システムは、画像プロセッサと、構成モジュールと、を備える。画像プロセッサは、画像から注目画素を選択し、前記注目画素の量子化に基づいて量子化誤差値を決定し、少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって、注目画素の近傍画素に誤差を配分する。構成モジュールは、誤差配分マスクにおける画素位置に関連してランキングオフセットを選択し、前記誤差配分マスクにおける画素位置に関連して拡散係数を選択し、２種の誤差拡散技術の混合比率を制御する混合係数値を決定する。【選択図】図８
2006295940.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）画像から注目画素を選択し、
（ｂ）前記注目画素を量子化し、
（ｃ）前記注目画素の量子化に基づいて量子化誤差値を決定し、
（ｄ）前記注目画素の近傍画素を、配分される誤差を受け取る画素の候補として識別するための誤差配分マスクを選択し、
（ｅ）前記誤差配分マスクにおける画素位置に関連してランキングオフセットを選択し、
（ｆ）前記誤差配分マスクにおける画素位置に関連して拡散係数を選択し、
（ｇ）混合係数値を選択し、
（ｈ）前記誤差配分マスク、ランキングオフセット、拡散係数、混合係数値及び量子化誤差値によって誤差を注目画素の近傍画素に配分する、
画像ハーフトーニング方法。
【請求項２】
（ｂ）が、
ハーフトーン構造に対する前記注目画素の相対位置を決定し、
前記注目画素がハーフトーン構造の中心近傍に存在する場合、あるいは該注目画素がハーフトーン構造から離れている場合に２値量子化を適用し、
前記注目画素がハーフトーン構造のエッジ近傍に存在する場合、高アドレス可能度量子化を適用する、
ことを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
（ａ）画像から注目画素を選択し、
（ｂ）前記注目画素のコントーン値及び／又は該注目画素の近傍画素のコントーン値に基づいて、複数の量子化解像度候補から該注目画素のための量子化解像度を選択し、
（ｃ）選択された前記量子化解像度によって注目画素の画素値を量子化し、
（ｄ）量子化に適合する誤差拡散処理を通じて、選択された前記注目画素をハーフトーニングする、
画像ハーフトーニング方法。
【請求項４】
（ｄ）が、
画像から注目画素を選択し、
前記注目画素を量子化し、
前記注目画素の量子化に基づいて量子化誤差値を決定し、
少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって、注目画素の近傍画素に誤差を配分する、
ことを含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
画像プロセッサと、
構成モジュールと、
を含む、画像形成システムであって、
前記画像プロセッサは、
画像を受け取り、
前記画像から注目画素を選択し、
前記注目画素を量子化し、
前記注目画素の量子化に基づいて量子化誤差値を決定し、
少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって、注目画素の近傍画素に誤差を配分する、
ための処理を実行可能な画像プロセッサであり、
前記構成モジュールは、
注目画素の近傍画素を配分される誤差を受け取る画素の候補として識別するための誤差配分マスクを選択し、
前記誤差配分マスクにおける画素位置に関連してランキングオフセットを選択し、
前記誤差配分マスクにおける画素位置に関連して拡散係数を選択し、
２種の誤差拡散技術の混合比率を制御する混合係数値を決定する、
ための処理を実行可能な構成モジュールであり、
前記画像プロセッサは、前記誤差配分マスク、ランキングオフセット、拡散係数、混合係数値及び量子化誤差値によって、前記注目画素の近傍画素に誤差を配分するための処理を実行可能である、
画像形成システム。
【請求項６】
前記画像プロセッサは、各近傍画素についてのランキングと、ＥＤターム及びＲＯＥＤタームの混合組み合わせと、によって、各近傍画素に誤差を配分することにより、前記各近傍画素に誤差を配分するための処理を実行可能である、
請求項５に記載の画像形成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願明細書の実施形態において例示される方法及びシステムは、画像をハーフトーニングする技術に係る。より詳しくは、該実施形態は誤差拡散（ＥＤ）、ランク順誤差拡散（ＲＯＥＤ）、量子化決定に関連する問題に関する。該実施形態は特に、更なる処理もしくは複写のためにハーフトーン画像を走査し画像処理システムに取り込む際に用いられる。しかし、該実施形態は、画像コントラストの調整が望まれるあらゆる用途に有益に適用される。例えば、該実施形態はＡｄｏｂｅＴＭグレイタイル、ＪＰＥＧ非圧縮画像、走査された線画、アンチエイリアス（ａｎｔｉ-ａｌｉａｓｅｄ）画像など（これらに限定されない）から得られる画像に適用できる（Ａｄｏｂｅはアドビシステムズ社の登録商標）。
【背景技術】
【０００２】
２値ハーフトーン画像は、マーキングのない背景上の、多数の小さなマーキングスポットで構成される。スポットはグリッドに並べられる。スポットは例えばハーフトーンスクリーン構成で配置される。例えば複写作業中にハーフトーン画像を走査する場合、画像のマーキング部分の位置及び非マーキング部分の位置と、走査デバイスにおけるセンサ位置とが正確に一致する可能性は極めて低い。従って、マーキングされたスポットは、関連付けられる画像センサの視野に部分的にしか入らないことがある。このような理由により、走査されたハーフトーン画像のハーフトーンスポットやドット周囲にグレイエッジが含まれる傾向がある。このようなグレイハーフトーンや他のソースから得たグレイハーフトーンを２値プリンタを使用して印刷するには、走査画像のグレイレベル値を２値形態（マーキング又は非マーキング）に変換するか、補正あるいは除去することが必要となる場合がある。
【０００３】
グレイ画像を２値形態に変換するための各種の方法が知られている。例えば閾値処理、再ハーフトーニング、各種誤差拡散（ＥＤ）技術によりグレイ画像を２値化できる。
【０００４】
誤差拡散技術は多数知られている。例えば、非特許文献１において、Ｆｌｏｙｄ-Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ誤差拡散アルゴリズムと呼ばれるスクリーニングアルゴリズムに関する考察がなされている。非特許文献２において、Ｂｉｌｌｏｔｅｔ-ＨｏｆｆｍａｎとＢｒｙｎｇｄａｈｌがこのＦｌｏｙｄ-Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇアルゴリズムを固定閾値の代わりに可変閾値すなわちディザを含むものに変更することについて議論している。特許文献１乃至５に、誤差拡散（ＥＤ）の各種実施形態に関する記載がある。
【０００５】
従来の閾値処理方法やＥＤによってグレイハーフトーン画像を処理する際に悪影響が生じる場合がある。例えば、単純な、一様の（全領域について同一閾値を適用する）閾値処理を施すと中間グレイレベルは除去されるが、これによって容認できない大きさのグレイ誤差が発生することがある。再ハーフトーニングでは、新たなハーフトーンスクリーンの周波数成分が原画像すなわち被走査画像のハーフトーングリッドパターンと結びついてしまい、好ましくないモアレパターンを発生させることがある。通常、従来のＥＤでは、走査したハーフトーンのレンダリングの際、パターンアーチファクトを発生させないことが可能である。しかし従来のＥＤ技術では、ドットが過剰に断片化された画像が生成されることが多い。少なくともある環境、例えばゼログラフィック環境では、ドットやスポットの断片化は回避すべきである。ハーフトーンドットがコンパクト（密）であれば、拡散断片ハーフトーンドットに関連した小さなドット断片の場合と比べ、複写デバイスに関連する非線形性やプロセスドリフトに対する許容度が高い。例えば、小さいサイズのドット断片の小さいサイズのオフセットは、大きなコンパクトドットに適用される同様のサイズのオフセットが示すよりも大きなドットゲイン誤差を示す。ドットゲイン誤差は、１つの画像もしくは画像の一部の明るさ又は暗さにおける誤差として認識される。
【０００６】
ランク順誤差拡散（ＲＯＥＤ）は、コンパクトドットを生成するための、誤差拡散の一形態である。特許文献１６に、ランク順誤差拡散では、誤差は近傍画素のランキングに基づいて、注目画素の近傍画素に配分されると説明されている。ランキングは近傍画素の画素値に基づく。必要に応じて、空間重み付けが画素値に適用され、その後、注目画素にもっとも近い画素、もしくは、関連するハーフトーンスクリーンの特定の部分にもっとも近い画素に優先権を与えるためにランク付けが行われる。
【０００７】
ＲＯＥＤによってドットクラスタリングが改善されるが、ＲＯＥＤにより生成された画像には好ましくないモアレが含まれると認識される場合もある。上述の如く、標準的すなわち非ランク順誤差拡散（ＥＤ）技術によって生成された画像にはモアレは発生しないと認識される傾向がある。
【０００８】
従って、ＥＤのモアレ防止とＲＯＥＤの低ノイズすなわちドットクラスタリングとの最適な妥協を提供する画像ハーフトーニングアルゴリズムが求められている。
【０００９】
画像解像度の向上は、被レンダリング画像の品質向上のもう一つのメカニズムである。近年、少なくともクロスプロセスの分野において、マーキングエンジンのマーキング工程をサブピクセル解像度において制御する技術が開発されている。このように細分化された画素はアドレス可能度が高いといわれている。画素量子化処理は、高アドレス可能度を利用する構成となっている。標準的な画素は２値量子化（０又は１、マーキングの有無）と関連付けられるのに対し、アドレス可能度の高い画素はマルチレベルの量子化と関連付けられる。例えば、１つの画素を４つのサブピクセルに分割できる場合、画素のコントーン（ｃｏｎｔｏｎｅ：多値）値は５つの量子化レベル（例えば「０」、「６４」、「１２８」、「１９２」、「２５５」のコントーン値と関連付けられたレベル０、１、２、３、４）の１つに量子化できる。選択された量子化レベルは、マーキングすべきサブピクセル数を識別する。
【００１０】
特許文献６〜８に、高アドレス可能度における処理の諸態様が開示されている。特許文献９〜１３に、誤差拡散に関連して高アドレス可能度についての考察がなされている。特許文献１４及び１５において、パルス幅及び位置変調の実施に関連する高アドレス可能度について考察している。
【００１１】
高アドレス可能度が利用できることの利点を利用して、被レンダリング画像の品質を向上できる。しかし、高アドレス可能度を利用すると画像処理リソースに対する要求が高まり、通信帯域幅も消費される。
【００１２】
【特許文献１】米国特許第５，０４５，９５２号
【特許文献２】米国特許第５，２０８，８７１号
【特許文献３】米国特許第５，２２６，０９６号
【特許文献４】米国特許第５，３２１，５２５号
【特許文献５】米国特許第５，２６８，７７４号
【特許文献６】米国特許第５，３２５，２１６号
【特許文献７】米国特許第６，３０１，３９７  Ｂ１号
【特許文献８】米国特許第６，４４９，３９６  Ｂ１号
【特許文献９】米国特許第５，３７４，９９７号
【特許文献１０】米国特許第５，５２８，３８４号
【特許文献１１】米国特許第５，６０８，８２１号
【特許文献１２】米国特許第６，３５１，３１９  Ｂ１号
【特許文献１３】米国特許第６，３５３，６８７  Ｂ１号
【特許文献１４】米国特許第５，５０４，４６２号
【特許文献１５】米国特許第６，１８４，９１６  Ｂ１号
【特許文献１６】米国特許出願公開第２００３／００９０７２９Ａ１号
【非特許文献１】情報表示学会（Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｄｉｓｐｌａｙ）会報、１９７６年、第１７巻
【非特許文献２】情報表示学会（Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｄｉｓｐｌａｙ）会報、１９８３年、第２４巻
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
ゆえに、最も効果的な場合に高アドレス可能度を利用し、解像度を高めることの利益がほとんどない画像の部分については低いアドレス可能度もしくは標準的な２値画素処理を選択するシステム及び方法が求められている。更に、このような適応型量子化の利点と、ＥＤのモアレ防止とＲＯＥＤの低ノイズすなわちドットクラスタリングとの最適な妥協を提供するハーフトーニングアルゴリズムの利点と、を結び付けることが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本開示の諸態様は、実施形態において、画像をハーフトーニングするシステム及び方法を含む。
【００１５】
例えばある実施形態は、画像から注目画素を選択し、注目画素を量子化し、注目画素の量子化に基づいて量子化誤差値を決定し、少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって誤差を注目画素の近傍画素に配分する、画像ハーフトーニング方法を含む。
【００１６】
例えば、誤差を注目画素の近傍画素に配分することは、注目画素の近傍画素を配分される誤差を受け取る画素の候補として識別するための誤差配分マスクを選択し、誤差配分マスクにおける画素位置に関連してランキングオフセットを選択し、誤差配分マスクにおける画素位置に関連して拡散係数を選択し、混合係数値を選択し、配分マスク、ランキングオフセット、拡散係数、混合係数及び誤差値によって誤差を注目画素の近傍画素に配分する、ことを含んでもよい。
【００１７】
誤差を注目画素の近傍画素に配分することは、各近傍画素の値と、各近傍画素の各画素位置のランキングオフセットとの混合組み合わせによって、誤差を受け取る近傍画素をランク付けし、ランキングに応じて誤差を各近傍画素に配分することを含んでもよい。混合組み合わせに対する画素値の寄与率及びランキングオフセットの寄与率は混合係数値の関数である。
【００１８】
ある実施形態では、ランキングに応じて誤差を各近傍画素に配分することは、ランキングと、各近傍画素についてのＥＤターム及びＲＯＥＤタームの混合組み合わせと、によって誤差を各近傍画素に配分することを含む。
【００１９】
例えば、ＥＤタームは決定された誤差値と、各近傍画素の各マスク位置と関連付けられた各分配係数と、の積であってもよい。ＲＯＥＤタームはランキングに応じて配分されるべき残存誤差であってもよい。混合組み合わせに対するＥＤタームの寄与率及びＲＯＥＤタームの寄与率は混合係数値の関数である。
【００２０】
注目画素の量子化は、１つの閾値によって注目画素を２値の一方に量子化すること、又は少なくとも２の高アドレス可能度量子化閾値によって注目画素を少なくとも３つのアドレス可能度の高い量子化値の１つに量子化すること、を含んでいてもよい。例えば、量子化解像度はハーフトーン構造又はエッジに対する注目画素の相対位置に基づいて選択できる。注目画素の相対位置は、注目画素の値及び／又は注目画素の近傍画素の値から決定できる。あるいは、注目画素の相対位置は当該画素に関連付けられたタグもしくはメタデータから決定できる。
【００２１】
画像形成システムは、画像を受け取り、画像から注目画素を選択し、注目画素を量子化し、注目画素の量子化に基づいて量子化誤差値を決定し、少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって誤差を注目画素の近傍画素に配分するための処理を実行可能な画像プロセッサを有していてもよい。
【００２２】
画像形成システムは、注目画素の近傍画素を配分される誤差を受け取る画素の候補として識別するための誤差配分マスクを選択し、誤差配分マスクにおける画素位置に関連してランキングオフセットを選択し、誤差配分マスクにおける画素位置に関連して拡散係数を選択し、２種の誤差拡散技術の混合比率を制御する混合係数値を決定するための処理を実行可能な構成モジュールを有していてもよい。画像プロセッサは、配分マスク、ランキングオフセット、拡散係数、混合係数及び誤差値によって誤差を注目画素の近傍画素に配分するための処理を実行可能である。画像プロセッサは上記決定された値を、上述の如く画像のハーフトーニングに利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
図１を参照すると、画像ハーフトーニング方法は、注目画素を選択するステップ１１４、注目画素を量子化するステップ１１８、注目画素の量子化に基づいて量子化誤差値を決定するステップ１２２、少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって誤差を注目画素の近傍画素に配分するステップ１２６を含んでいてもよい。
【００２４】
注目画素を選択するステップ１１４は、レンダリング対象画像を受け取り、該画像を１画素ずつ処理することを含んでもよい。例えば、処理経路は、空間充填曲線セットから選択される。空間充填曲線の例として、一般的には画像の一番上から開始され、左から右、あるいは端から端へ、第一の側から第二の側へ１本のラインを漸次走査し、次いで次のラインに移り、同様に第一の側から第二の側へ共通の走査を繰り返す、単純なラスタ走査が挙げられる。空間重点曲線セットは、この他に蛇行ラスタ走査、ヒルベルト曲線、ペアノ曲線、他のフラクタルパターンなど、より複雑な走査経路を含んでいてもよい。
【００２５】
注目画素を量子化するステップ１１８は、単純な２値すなわち２レベルの量子化によって画素を量子化すること、あるいはアドレス可能度の高いすなわちマルチレベルの量子化を適用することを含んでもよい。２値量子化では、画素のコントーン値、例えば、マルチカラー画素のセパレーションもしくは構成カラーのグレイレベルすなわち明るさのレベルを閾値と比較する。閾値は画像の全画素について同一としてもよいし、画素毎に決定してもよい。例えば、閾値をハーフトーンスクリーンと関連付けてもよい。閾値よりも大きいコントーン値は第一の２値状態に、閾値よりも小さいコントーン値もしくはグレイレベル値は第二の２値状態に量子化される。閾値と等しいコントーン値は実行に応じて第一もしくは第二の２値状態に量子化されうる。最終的には第一もしくは第二の２値状態の一方と関連付けられた画素は印刷媒体になされるマーキングと関連付けられ、他方と関連付けられた画素は印刷媒体のマーキングのない部分と関連付けられる。
【００２６】
高アドレス可能度による量子化ステップ１１８も同様の方法で作用する。但し、高アドレス可能度による量子化ステップ１１８の場合、コントーン値もしくはグレイレベル値は複数の閾値と比較される。例えば、上述したように画素のコントーン値が０から２５５の範囲であり、システムにより画素が量子化レベル（例えば、０から４）に関連付けられた４つのサブピクセルに分割されうる場合、４つの閾値（例えば「３２」、「９６」、「１６０」、「２２４」）に基づいて高アドレス可能度による量子化ステップ１１８を行ってもよい。なお、特定の画像に関しては全画素について固定閾値を用いてもよい。あるいは画素毎に異なる閾値を用いてもよい。例えば閾値をハーフトーンスクリーンと関連付けてもよい。最終的に、高アドレス可能度による量子化により所与の画素との関連でマーキングされるサブピクセル及びマーキングされないサブピクセルの数、比率、割合又はパーセンテージが決定される。例えば、量子化される画素のコントーン値が超える（あるいは交差する）最大（最小）閾値が、量子化ステップ１１８で使用される閾値である。例えば、上に列挙した高アドレス可能度による閾値の場合、コントーン値又はグレイレベル値「１０２」は第二の閾値「９６」よりも大きい。従って、コントーン値は、値「２」に量子化されると考えられよう。このことは、例えば２つのサブピクセルがマーキングされ、すなわちパルス幅及び／又は位置変調により高いアドレス可能度が達成される場合に画素の約５０％がマーキングされることを意味する。
【００２７】
注目画素を量子化するステップ１１８は、２値量子化技術もしくは高アドレス可能度量子化技術の適用の有無を決定することを含んでもよい。例えば、高アドレス可能度は画像のグレイ部すなわち中間部に適用することが有益である。画素が完全にマーキングされる場合、あるいは全くマーキングされない場合、アドレス可能度の高い画素の記憶、通信及びレンダリングと関連付けられる余分な通信帯域幅又は処理オーバヘッドは無駄になる。ゆえに、高アドレス可能度量子化は、画素のコントーン値が中間範囲にある場合に適用するのが有益である。コンパクト性をサポートするため、高アドレス可能度は注目画素がハーフトーン構造のエッジ近傍、すなわち関連付けられたハーフトーンドット又はラインスクリーンのハーフトーンドット、ホール、ハーフトーンラインのエッジ近傍に存在する場合に適用するのが有益である。従って、図２を参照すると、注目画素を量子化するステップ１１８は、ハーフトーン構造に対する注目画素の相対位置を決定するステップ２１０及びステップ２１０で決定された相対位置に基づいて量子化レベルを選択することを含んでもよい。例えば、注目画素がハーフトーン構造（例えば、ドット、ホール、ライン）の中心近傍に存在する場合、注目画素を量子化するステップ１１８に２値量子化を適用してもよい。ステップ２１０で注目画素がハーフトーン構造の中心から離れている、あるいはハーフトーン構造のエッジ近傍に存在すると判定された場合、高アドレス可能度量子化ステップ２１８を適用してもよい。
【００２８】
例えば、注目画素の相対位置は注目画素のコントーン値又はグレイレベル値を評価することで決定できる（ステップ２１０）。例えば、飽和値に近いコントーン値（例えば、量子化解像度選択閾値の１と同値もしくはそれより下のコントーン値、あるいは高い量子化解像度選択閾値と同値もしくはそれより上）は、注目画素がハーフトーン構造の中心近傍、あるいはハーフトーン構造から離れた、マーキングのない領域すなわち「ホール」の十分内側にあることを示すと考えられる。上述のように、このような注目画素についてはステップ２１４すなわち２値量子化を選択することが適切といえる。これは、画素がハーフトーンドットの中心近傍、あるいは非常に暗い領域、すなわち画像のうちドットの重なる度合が大きいセクションに存在すること、及びこの画素がホールのエッジ近傍に位置しないことを意味しうる。いずれにおいても閾値はドット又はホールのエッジ上に画素が実質上存在しないことを示す。暗いドットは明るい色に関してはより明白な構造であり、ホワイトホールは暗い色に関して明白なハーフトーン構造である。画素のコントーン値が低い量子化解像度選択閾値より大きく、高い量子化解像度選択閾値よりも小さい場合、注目画素がハーフトーン構造の中心から離れた位置、あるいはハーフトーン構造のエッジ近傍にあることを示しうる。
【００２９】
ステップ２１０で注目画素の相対位置がハーフトーン構造の中心から離れた位置、あるいはハーフトーン構造のエッジ近傍にあると判定された場合、ステップ２１８すなわち高アドレス可能度量子化解像度を選択することが適切といえる。更に、選択された高アドレス可能度量子化解像度は、注目画素の位置の関数でありうる。例えば、第一の高アドレス可能度量子化解像度（例えば０〜２の３レベル）は、ステップ２１０でハーフトーン構造の中心から第一の距離内にあると判断された注目画素に関して選択でき、第二の高アドレス可能度量子化解像度（例えば０〜４の５レベル）は、ステップ２１０で構造の中心から第二の距離内にあると判断された注目画素に関して選択できる。また、ステップ２１０で注目画素がハーフトーン構造の中心からの距離のこれらの又は別の範囲にあると決定された場合、ステップ２１８で更なる及び／又は別の高アドレス可能度量子化レベルを用いてもよい。
【００３０】
ステップ２１０で、注目画素の相対位置の決定は更なる又は別の方法で行ってもよい。例えば、注目画素の近傍画素の画素値を決定又は分析してもよい。注目画素の周囲のウィンドウ（例えば３×３、５×５）内の画素値を分析することで、注目画素がエッジ近傍にあるか、ハーフトーン構造の十分内側にあるかを示すことができる。全ての近傍画素のコントーン値と注目画素のコントーン値とが同値である場合、注目画素がハーフトーン構造の十分内側にあるかハーフトーン構造から十分離れた位置にあり、ゆえにステップ２１４の２値量子化（又は別の比較的低解像度の量子化法）を適用することが適切であることを示しうる。近傍画素の中に相対的な暗さと関連付けられたコントーン値を有するものと、相対的な明るさと関連付けられたコントーン値を有するものがある場合、注目画素がエッジすなわちハーフトーン構造の境界近傍に位置し、ゆえにステップ２１８の高アドレス可能度量子化解像度を適用することが適切であることを示しうる。近傍画素の分析は、適切な空間量子化法の決定や、複数の高アドレス可能度サブピクセルに関するマーキングの有無の決定においても有用である。例えば、ステップ１１８、２１８の高アドレス可能度量子化に合わせ、相対的な暗さを有する近傍画素に近いサブピクセルをマーキング対象として選択してもよい。
【００３１】
あるいは、画像ソースにより提供される、注目画素の相対位置を示すメタデータもしくはタグと注目画素とを関連付けてもよい。この場合、ステップ２１０でメタデータもしくはタグを調べることで注目画素の相対位置を決定できる。
【００３２】
量子化誤差を決定するステップ１２２は、作業量子化閾値を、量子化されるコントーン値と比較することに基づいて実行される。例えば、一般的な２値量子化閾値は１２８（８ビットシステム）である。あるいは、画像における画素位置に基づいて画素に対する閾値を提供するにあたりディザマトリックス又はハーフトーンスクリーンを選択してもよい。この場合、閾値は注目画素の位置に基づいてディザマトリックス又はハーフトーンスクリーンから選択される。また、ＥＤ及びＲＯＥＤは画素値の変更という観点から論じられることが多いが、このことは画素値を変更せずに拡散マスク内の画素と関連付けられる閾値の値を変更することと同義もしくは略同義であると考えられる。例えば、特定の画素の画素値に誤差関連の値を加えるという観点からＥＤ又はＲＯＥＤを論じる場合、これは画素と関連付けられた閾値から誤差関連の値を減ずることと同義もしくは略同義である。
【００３３】
閾値がどのように決定された場合でも、２値量子化ステップ１１８、２１４において、注目画素の値が量子化閾値と比較され、マーキング決定が行われる。例えば、マーキングを行うか行わないかが決定される。例えば、マーキングを行わないことはコントーン値「０」と関連付けられ、（２値量子化において）マーキングを行うことはコントーン値「２５５」と関連付けられる。量子化誤差を決定するステップ１２２は、マーキング決定に関連付けられたコントーン値と量子化された画素のコントーン値とを比較することに基づいて実行される。例えば、量子化閾値が「１２８」、注目画素のコントーン値が「２００」である場合、マーキングを行うというマーキング決定がなされる。マーキングはコントーン値「２５５」と関連付けられる。このためマーキングは「５５」カウント暗すぎることになり、「５５」の暗さ（明るさ）誤差が存在する。すなわち、コントーン画素値「２００」からマーキング決定に関連する値「２５５」を減ずることで、ステップ１２２で量子化誤差値「(５５」が計算・決定される。この量子化誤差値がステップ１２６で注目画素の近傍画素に拡散すなわち配分される。
【００３４】
高アドレス可能度量子化ステップ１１８、２１８の場合、量子化誤差を決定するステップ１２２は同様の方法で進行する。上述の５つの値「０」、「６４」、「１２８」、「１９２」、「２５５」と関連付けられた５レベルの量子化解像度の場合、例示的なコントーン画素値「２００」は関連付けられた閾値、例えば、「３２」、「９６」、「１６０」よりも大きく、閾値「２２４」よりも小さいと決定されよう。従って、４つのうち３つのサブピクセルにマーキングを行うというマーキング決定が行われる。例えば、４つのうち３つのサブピクセルにマーキングを行うことは、コントーン値「約１９２」と関連付けられる。このため、３つのサブピクセルをマーキングすると「約８」カウント明るすぎることになり、暗さ（明るさ）誤差「８」が存在する。すなわち、コントーン画素値「２００」からマーキング決定「約１９２」に関連する値を減ずることで、誤差値「約８」が計算される。ステップ１２２で、この量子化誤差値をステップ１２６で注目画素の近傍画素に配分することが決定される。
【００３５】
ステップ１２６で少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって誤差を注目画素の近傍画素に配分することは、標準的なＥＤ及びＲＯＥＤ技術の混合組み合わせによって誤差を拡散することを含んでもよい。
【００３６】
図３及び図４を参照すると、ＥＤ及びＲＯＥＤの両技術は、注目画素（例えば、３１４）に隣接する画素を識別するために誤差拡散又は配分マスク（例えば、３１０）を選択するステップ４１４を含んでもよい。ＥＤにおいて、誤差拡散又は配分マスク３１０における各近傍画素位置は拡散係数と関連付けられる。例えば、第一の画素位置３１６を第一の拡散係数３１８と、第二の画素位置３２０を第二の拡散係数３２２と、第三の画素位置３２４を第三の拡散係数３２６と、第四の画素位置３２８を第四の拡散係数３３０と、関連付けてもよい。実施において、ステップ１２２で決定された量子化誤差（例えば、上述したコントーンカウント「(５５」又は「８」）は、拡散係数（３１８、３２２、３２６、３３０）によって、拡散マスク３１０により識別された近傍画素に配分される。例えば、第一の拡散係数（例えば３１８）の値が７／１６である場合、ステップ１２２で決定された量子化誤差の７／１６が第一の近傍画素（例えば、３１６）に関連するコントーン値に対し加算もしくは減算される。同様に、第二の拡散係数（例えば３２２）の値が１／１６、第三の拡散係数（例えば３２６）の値が５／１６、第四の拡散係数（例えば３３０）の値が３／１６である場合、拡散マスク３１０における第二の画素位置３２０、第三の画素位置３２４、第四の画素位置３２８は、ステップ１２２で決定された量子化誤差の各々１／１６、５／１６、３／１６を受け取る。
【００３７】
ある実施形態はこの手順を変形したものを含んでもよい。例えば、ある実施形態では、ある画素位置に割り当てられた誤差を全て配分すると画素の各コントーン値があるリミットを越えてしまう場合（例えば、０未満あるいは２５５より上）、当該画素に配分される誤差の量は近傍画素を飽和させる量に制限され、残りの誤差は放棄されるかマスク（例えば３１０）の残りの画素に再度割り当てられる。
【００３８】
上述のように、ＥＤ処理で得られた画像表示にはモアレが発生していないことが多い。但し、画像の外観にノイズや粒状感が発生することもある。
【００３９】
ＲＯＥＤでは、拡散マスク（例えば３１０）内の近傍画素に誤差を拡散することは、（選択された拡散マスク内の）近傍画素を近傍画素の画素値によって分類又はランク付けし、該分類又はランク付けの範囲内で画素位置に基づいて量子化誤差（又は量子化誤差の関数の値）を少なくとも１つの近傍画素に配分することを含む。例えば誤差が正数である場合、誤差は当該注目画素から誤差配分を受けていない最も値の大きい近傍画素に移される。誤差の移動は最大値に達するまで行われる。例えば、８ビット値を用いて「０」から「２５５」の範囲のグレイレベルを表示するシステムでは、１つの画素に許容される最大値は「２５５」である。このようなシステムでは、例えば量子化誤差値が「１００」であり、第１ランクの画素すなわち最大値を有する画素の画素値が「２２０」である場合、「３５」カウントの量子化誤差値がこの第１ランクの画素に移され、「３５」カウント分の量子化誤差値が減ぜられる。この処理の終了時点で残存量子化誤差値は「６５」（１００(３５）であり、第１ランクの近傍画素の画素値は最大値である２５５まで上昇している。残存誤差（「６５」）が存在するため、処理は拡散マスクにおける次のランクの画素に進む。拡散マスク内に誤差を受け取ることのできる画素がなくなるか、全ての誤差が配分されると、処理は終了する。
【００４０】
誤差が負数である場合、誤差は当該注目画素から誤差配分を受けていない最も値の小さい近傍画素に移される。誤差の移動は最小画素値に達するまで行われる。すなわち量子化誤差が負数である場合、画素は最小値から最大値にかけてランク付けされる。例えば、上述の８ビットシステムでは、「０」が画素に許容される最小値となりうる。このようなシステムでは、量子化誤差が例えば「−１００」と決定され、第１ランクの画素すなわち最小値を有する画素のコントーン値が「２０」である場合、この最小値を有する画素に「−２０」カウントの量子化誤差値が移される。この処理の終了時点で「−８０」カウントの量子化誤差が配分されずに残存し、最小値を有する近傍画素の画素値は最小値である「０」まで低下している。量子化誤差が残存しているため、次のランクの画素すなわち次に低いコントーン値を有する画素について処理が繰り返される。ここでも、処理は拡散マスク内の全ての近傍画素が誤差を受け取るか、全ての誤差が配分されるまで継続される。
【００４１】
ＲＯＥＤのこの一般形態のバリエーションとして、第１ランクの画素のみに誤差を配分し、配分によって画素値が一定の制限値を超える誤差を放棄する方法や、画素値の制限に関わりなく画素を配分する方法が挙げられる。他のバリエーションも知られている。但し、本願明細書ではＲＯＥＤは上述の形態を指すものとする。
【００４２】
上述のように、ＲＯＥＤの実施形態によって画像を処理することで、ＥＤによりレンダリングされた画像と比べ、粒状感やノイズの少ない、ドット又はハーフトーン構造が密集した画像が生成される。しかし、ＲＯＥＤによりレンダリングされた画像には、目に見えるモアレが発生しやすい。所与の画像にＥＤ及びＲＯＥＤの両画像処理技術を混合して画像処理を施すことで、ＥＤの特徴とＲＯＥＤの特徴との間で許容できる妥協点が見出され、画像品質が向上する。
【００４３】
少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって注目画素の近傍画素に量子化誤差を配分するステップ１２６は、誤差配分マスクを選択するステップ４１４、誤差配分マスク内の画素位置と関連させてランキングオフセットを選択するステップ４１８、誤差拡散マスク内の画素位置と関連させて拡散係数を選択するステップ４２２、混合係数を選択するステップ４２６、配分マスク、ランキングオフセット、拡散係数、混合係数及びステップ１２２で決定された量子化誤差値によって誤差を注目画素の近傍画素に配分するステップ４３０を含んでもよい。
【００４４】
誤差拡散マスクの選択（ステップ４１４）は利便性や所望のレンダリング効果に基づいて実行できる。例えば、比較的小さい配分マスク（例えば３１０）を使用すると、ドット又はハーフトーン構造はコンパクトになる。但し大きい拡散マスク（例えば図５及び図６参照）にも利点がある。例えば、より大きいマスクを使用すると、入力画像の低周波ハーフトーンスクリーンとの適合性が向上することがある。また、拡散マスクを選択するステップ４１４は選択された処理経路の関数としてもよい。画素の処理順序は、レンダリングされた画像において視覚的に明らかな処理アーチファクトに影響を与えることがある。処理経路は、画像の内容又はレンダリングデバイスの特徴に基づき、こうしたアーチファクトを最小限とすべく選択されることもある。多くの場合、誤差を受け取る画素は未処理画素であることが好ましい。このため、通常、拡散マスクは未処理画素のみを包含するよう選択される。従って、処理経路として選択される空間充填曲線は拡散マスク選択（ステップ４１４）の係数でありうる。上述のように、ＥＤでは、誤差は拡散係数（例えば３１８、３２２、３２６、３３０）によって配分される。
【００４５】
近傍画素をランク付けするという概念は標準的なＥＤにおいては異質の概念である。しかし、画像を処理することがＥＤ及びＲＯＥＤの混合によって誤差を配分するステップ４３０を含むことである場合、選択されたＥＤ処理に関連する拡散係数（例えば３１８、３２２、３２６、３３０）によって暗示されるランク順によって混合処理を行うために準備することは有用かもしれない。例えば、図３を参照すると、ランキングオフセットを選択するステップ４１８は、第一のＥＤランキングオフセット４３４、第二のＥＤランキングオフセット４３８、第三のＥＤランキングオフセット４４２、第四のＥＤランキングオフセット４４６を選択することを含んでもよい。例えば、ランキングオフセット（例えば４３４、４３８、４４２、４４６）は、拡散係数が最も大きい近傍画素が（ランキング内で）最初に誤差を受け取り、拡散係数が最も小さい近傍画素が（ランキング内で）最後に誤差を受け取るよう選択される。
【００４６】
拡散係数を選択するステップ４２２は、例えばドットのコンパクト化及び／又はアーチファクトの最小化など、いくつかの処理目的に基づいて実行してもよい。
【００４７】
混合係数の選択は、レンダリングされた画像において各拡散技術がどの程度の影響をもつべきか、に関する判断に基づいて実行してもよい。混合係数の選択（ステップ４２６）は、画像形成システムオペレータの経験則、試行錯誤、あるいは入力画像及びレンダリングデバイスの態様分析に基づいて実行してもよい。
【００４８】
配分マスク、ランキングオフセット、拡散係数、混合係数及び量子化誤差値によって注目画素の近傍画素に誤差を配分するステップ４３０は、ランク付け及び誤差配分関数と適合させて実行してもよい。例えば、隣接誤差のランク付け及び誤差の配分は次式によって行うことができる。
【００４９】
【数１】
2006295940.tif 000003
【００５０】
式中、ＯＳnはｎ番目にランクされた各近傍画素と、ｎ番目にランクされた各画素位置のランキングオフセットとの混合組み合わせの値であり、ｉはｎ番目にランクされた混合値の画素の拡散マスク（例えば３１０）内における画素指数であり、ｆは０から１の範囲の値を有するよう選択される混合係数であり、ｐiは誤差配分マスクにおけるｉ番目の画素のコントーン値であり、ａi,1は誤差配分マスクにおけるｉ番目の画素のランキングオフセットであり、ｅは量子化誤差であり、ｄｅnはｎ番目にランクされた近傍画素に配分された誤差であり、ａi,2は誤差配分マスクにおけるｉ番目の画素の拡散係数であり、ｊは０からｎ−１の範囲の値の指数であり、ｍは誤差拡散マスク内に存在する画素位置の数、Ｌは選択された最大コントーン画素値制限値である。
【００５１】
上述のように、ｆは０から１の範囲の値を有するよう選択される混合係数である。例示した実施形態では、混合係数値ｆが「０」であるとき、純粋なＲＯＥＤによる画像処理を要求する。混合係数値ｆが「１」であるとき、純粋なＥＤによる画像処理を要求する。ｆの値が「０」と「１」の中間であるとき、ＲＯＥＤとＥＤの混合組み合わせによる画像処理を要求する。このときｆの値は各タイプの画像処理技術が最終出力に与える影響を制御する。
【００５２】
続けて図３を参照すると、 例えば、ＯＳは誤差拡散マスク（例えば３１０）における各位置（例えば３１６、３２０、３２４、３２８）と関連付けられた値の混合組み合わせを評価し、該マスクにおける各位置のランクを決定し、ｎ番目にランクされた画素位置の値をリターンする順序統計量又は関数とみなすことができる。例えば、ＯＳ1は第１ランクの拡散マスク画素位置のコントーン画素値（ｐi）とランキングオフセット（例えばａi,1）に基づいた混合値をリターンする。すなわちＯＳ1は、拡散マスクにおける第１ランクすなわち１番目の画素位置である画素位置（ｉ）を識別する。ＯＳ2は、拡散マスクにおける第２ランクすなわち２番目の拡散マスク画素位置を識別する。ＯＳnは所与の注目画素について、拡散マスクにおけるｎ番目にランクされたすなわちｎ番目の拡散マスク画素位置を識別する。
【００５３】
混合係数ｆが「０」値に設定される場合、図３の例示的なランキング関数４５０に示すように、ランキングオフセットａi,1に関する係数は「０」であり、このタームはランキングに影響を有しない。代わりにランキングは拡散マスク（例えば３１０）における画素（ｐi）の値のみに基づく。一方混合係数ｆが「１」である場合、画素値ｐiに関する係数は「０」であり、このタームはランキングに影響をもたない。代わりに、拡散マスク（例えば３１０）における画素位置はそれに関連付けられたランキングオフセット（例えば、ａi,1）のみに基づいてランク付けされる。混合係数ｆの値が「０」と「１」の中間である場合、ランキング又は順序統計量は画素（ｐi）の値とランキングオフセット（ａi,1）の組み合わせとそれぞれの係数（例えば、（１−ｆ）、ｆ）に基づく。このように、ＯＳnはｎ番目にランクされた近傍画素に関する画素指数ｉの値を選択する。
【００５４】
上述のように、ｎ番目にランクされた画素に配分される誤差の量は、ＥＤにより配分される誤差の量とＲＯＥＤにより配分される誤差の量の混合関数であってもよい。例えば、混合係数ｆが「０」であるとき、第１ランクの近傍画素に配分される誤差の量（ｄｅ1）は、全ての量子化誤差ｅ（ＲＯＥＤターム）と、選択された最大コントーン画素値の制限値（Ｌ）と最初の画素の関連付けられるコントーン値との差と、のうち小さいほうの値とすることができる。混合係数ｆの値が「１」であるとき、第１ランクの画素に配分される誤差の量（ｄｅ1）はＥＤターム、例えば、第１ランクの拡散マスク画素位置の拡散係数（例えば、ａi,2）を乗じた量子化誤差ｅと、第１ランクの画素の値と画素値の制限値（Ｌ）との差と、のうち小さいほうとすることができる。混合係数ｆの値が「０」と「１」との中間であるとき、第１ランクの画素位置に配分される誤差の量は、画素値と制限値（Ｌ）の差と、ＲＯＥＤターム及びＥＤタームの誤差から得られる混合値、例えば拡散係数（ａi,2）を乗じた誤差とそのそれぞれの混合係数（例えば、（１−ｆ）、ｆ）と、から選択される。マスク内の残りの画素に配分される誤差は同様に決定される。但し、ステップ１２２で決定された量子化誤差ｅに基づくのではなく、残りの近傍画素に配分されるべき誤差量の計算は、配分されるべき残りの誤差（すなわち、残存誤差）に基づいて行われる。すなわち、例えば、第２ランクすなわち２番目の配分マスクの画素位置に配分されるべき誤差は、ステップ１２２で決定された量子化誤差ｅから第１ランクすなわち１番目の画素位置に配分される誤差（ｄｅ1）を減じた値に基づいて決定される。これらの場合、残存誤差をＲＯＥＤタームとみなし、適切な拡散係数を乗じた残存誤差をＥＤタームとみなしてもよい。
【００５５】
上述のように、ある実施形態では、画素に配分される誤差は、選択されたある最大コントーン画素値（例えば、Ｌ）によって制限されない。このような実施形態では、誤差はステップ１２６、４３０において次式と同様の式によって配分される。
【００５６】
【数２】
2006295940.tif 000004
【００５７】
図５を参照すると、ある実施形態では、少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって誤差を配分するステップ１２６、４３０は、第一の誤差拡散形態（例えば、ＲＯＥＤ）に好適なマスク５１０と、第二の誤差拡散形態（例えば、ＥＤ）に好適でありうる第二のマスク５１４（第一のマスクのサブセット）との混合組み合わせから誤差拡散マスクを選択するステップ４１４を含む。例えばステップ４１８でランキングオフセットを選択し、ステップ４２２で大きい拡散マスク５１０のみにおける画素位置について値「０」を有する拡散係数を選択し、小さい拡散マスク５１４の画素位置についてトータルが１になる拡散係数５１８を選択することで、大きい拡散マスク５１０と小さい拡散マスク５１４との混合係数ｆの値に従った混合に備えることができる。
【００５８】
図６を参照すると、純粋なＲＯＥＤに用いられる小さいマスク（例えば６１０）と、ＥＤ及びＲＯＥＤの混合されたものに用いられる大きいマスク（例えば６１４）との混合に備えることも可能である。このような実施形態では、ランキングオフセットの選択（ステップ４１８）は、ＥＤランキングオフセット（例えば６１８）とＲＯＥＤランキングオフセット（例えば６２２）を選択すること、選択されたＲＯＥＤランキングオフセット（例えば６２２）をそれぞれ「０」に設定し、近傍画素をランク付けし、次式と同様の式によって誤差を配分することを含む。
【００５９】
【数３】
2006295940.tif 000005
【００６０】
式中、ＯＳnはｎ番目にランクされた各近傍画素と、ｎ番目にランクされた各画素位置のランキングオフセットとの混合組み合わせの値であり、ｉはｎ番目にランクされた混合値の画素の拡散マスク内における画素指数であり、ｆは０から１の範囲の値を有するよう選択される混合係数であり、ｐiは誤差配分マスクにおけるｉ番目の画素のコントーン値であり、ａi,1は誤差配分マスクにおけるｉ番目の画素のＥＤランキングオフセットであり、ａi,2は誤差配分マスクにおけるｉ番目の画素のＲＯＥＤランキングオフセットであり、ｅは量子化誤差であり、ｄｅnはｎ番目にランクされた近傍画素に配分された誤差であり、ａi,3は誤差配分マスクにおけるｉ番目の画素の拡散係数であり、ｊは０からｎ−１の範囲の値の指数であり、ｍは誤差拡散マスク内に存在する画素位置の数、Ｌは選択された最大コントーン画素値制限値である。
【００６１】
このような実施形態では、混合係数ｆが「０」に等しいとき、すなわち純粋なＲＯＥＤを要求するとき、ランク付けはＲＯＥＤターム、すなわちＲＯＥＤランキングオフセット（例えばａi,2）及び画素（ｐi）の値に基づいて行われる。小さいマスク６１０における画素位置に関するランキングオフセットとして極値（例えば２５６）を選択し（ステップ４１８）、小さいマスク６１０外の画素位置にＲＯＥＤランキングオフセット値「０」を選択することで（ステップ４１８）、順序統計量又は関数ＯＳnは小さいマスク６１０内の画素位置に強制的に高いランクを与える。
【００６２】
上述したＲＯＥＤランキングオフセットに基づいた実施形態の代替実施形態又は補完実施形態として、例えば純粋なＲＯＥＤが要求された場合（例えば、ｆ＝０）、画素位置ｐ1、ｐ4、ｐ5、ｐ6のみを使用し、マスク（例えば６１４）全体を全ての状況下で使用することを許可する、といった処理ルールを確立することが挙げられる。
【００６３】
あるいは、選択された最大コントーン画素値の制限値Ｌは混合係数の値の関数であってもよい。例えば、混合係数ｆの値が純粋又は略純粋なＲＯＥＤを要求する場合、全ての誤差が小さいマスク６１０の画素に確実に配分されるよう、Ｌを上昇させてもよい。
【００６４】
適応型量子化（例えば、図２）については画像ハーフトーニング方法１１０の任意選択要素として説明したが、適応型量子化は独立して実施することもできる。例えば図７を参照すると、画像ハーフトーニング方法７１０は、注目画素を選択するステップ７１４、 注目画素のコントーン値及び／又は近傍画素の値に基づいて、複数の量子化解像度候補から、注目画素のための量子化解像度を選択するステップ７１８、選択された量子化解像度によって注目画素のコントーン値を量子化するステップ７２２、量子化に適合する誤差拡散処理を通じて注目画素をハーフトーニングするステップ７２６を含んでもよい。
【００６５】
例えば、注目画素の選択（ステップ７１４）は、画像のハーフトーニングに関する方法１１０で参照した上述の方法（例えば１１４）と同様の方法で行ってもよい。
【００６６】
量子化解像度の選択（ステップ７１８）は、図２を参照して説明した処理と同様の処理としてもよい。注目画素のコントーン値及び／又は選択された近傍画素のコントーン値が、低い量子化解像度選択閾値以下、又は高い量子化解像度選択閾値以上である場合、例えば、量子化解像度の選択は２値量子化解像度を選択することを含んでもよい。更に、あるいはこの他に、注目画素のコントーン値及び／又は選択された近傍画素のコントーン値が、低い量子化解像度選択閾値より大きく、高い量子化解像度選択閾値より小さい場合、量子化解像度の選択（ステップ７１８）は、高アドレス可能度量子化解像度を選択することを含んでもよい。
【００６７】
更に、高アドレス可能度量子化解像度を選択することは、複数の高アドレス可能度量子化解像度候補の中から選択することを含んでもよい。例えば量子化解像度を選択するステップ７１８は、注目画素のコントーン値及び／又は選択された近傍画素のコントーン値によって、注目画素がハーフトーン構造の１つのエッジから第一の距離範囲内にあることが示される場合に第一の高アドレス可能度量子化解像度を選択し、注目画素がハーフトーン構造の当該エッジから第二の距離範囲内にあることが示される場合に第二の高アドレス可能度量子化解像度を選択することを含んでもよい。
【００６８】
注目画素のコントーン値の量子化（ステップ７２２）は空間量子化を含んでもよい。例えば、注目画素のコントーン値の量子化（ステップ７２２）は高アドレス可能度量子化によってコントーン値を量子化すること、この量子化及びレンダリング処理の目的に適合するマーキングを配置するためのアドレス可能度の高いサブピクセルを選択すること、を含んでもよい。レンダリング処理の目的は、例えばコンパクトなハーフトーンドット、ライン、その他のハーフトーン構造のレンダリングであってもよい。例えば注目画素がハーフトーン構造のエッジ近傍に位置する場合、注目画素の、当該エッジの暗い部分に最も近いサブピクセルはこの量子化に適合するマーキングを受け取るよう選択されうる。
【００６９】
誤差拡散処理を通じた注目画素のハーフトーニング（ステップ７２６）は標準的なＥＤ技術又はＲＯＥＤ技術を使用することを含んでもよい。あるいは、注目画素のハーフトーニング（ステップ７２６）は、図１、図３乃至図６を参照して上述したＥＤとＲＯＥＤの混合組み合わせなどの２種以上の誤差拡散技術の混合組み合わせによって注目画素をハーフトーニングすることを含んでもよい。
【００７０】
図８を参照すると、画像ハーフトーニング方法１１０、７１０を実施するための処理を実行可能な画像形成システムは画像プロセッサ８１４を含む。必要に応じて、画像形成システム８１０は構成モジュール８１８及び／又はレンダリングデバイス８２２を含む。
【００７１】
画像プロセッサ８１４は、例えば画像を受け取り、画像から注目画素を選択し、注目画素を量子化し、注目画素の量子化に基づいて量子化誤差値を決定し、少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって誤差を注目画素の近傍画素に配分するための処理を実行可能である。更に、あるいはこの他に、画像プロセッサ８１４は、画像内の注目画素の相対位置に基づいて、複数の量子化解像度候補から注目画素のための量子化解像度を選択（ステップ７１８）するための処理を実行可能である。
【００７２】
注目画素の相対位置に関する情報は、例えば注目画素のコントーン値及び／又は注目画素の近傍画素のコントーン値から決定してもよい（ステップ２１０）。例えばステップ２１０で注目画素がドットやラインなどのハーフトーン構造の中心近傍の位置、あるいはハーフトーン構造から十分離れた位置にあると判断された場合、ステップ２１４で２値量子化を適用してもよい。ステップ２１０で注目画素の相対位置がハーフトーン構造のエッジ近傍位置にあると判断された場合、ステップ２１８で高アドレス可能度量子化を適用してもよい。
【００７３】
画像プロセッサ８１４は、各近傍画素の値及び各近傍画素の画素位置のランキングオフセットの混合組み合わせによって誤差を配分する（ステップ４３０）ことで誤差を注目画素の近傍画素に配分（ステップ１２６）するための処理を実行できる。混合組み合わせに対する画素値の寄与率及びランキングオフセットの寄与率は例えば混合係数値の関数であってもよい。
【００７４】
構成モジュール８１８は、例えば注目画素の近傍画素を、配分又は拡散される誤差を受け取る画素の候補として識別するための誤差配分マスクを選択（ステップ４１４）するための処理を実行できる。構成モジュール８１８は、誤差配分マスクにおける画素位置に関連してランキングオフセットを選択し（ステップ４１８）、及び／又は誤差配分マスクにおける画素位置に関連して拡散係数を選択し（ステップ４２２）又は決定するための処理を実行できる。構成モジュール８１８は、少なくとも２種の誤差拡散技術の混合比率を制御する混合係数値を決定するための処理を実行できる。
【００７５】
構成モジュール８１８は、例えば誤差拡散マスク（例えば３１０、５１０、６１４）を選択するステップ４１４、ランキングオフセットを決定するステップ４１８、拡散係数を決定するステップ４２２、外部ソースからの指示を受け取ることにより混合係数を決定するステップを実施するための処理を実行可能である。構成モジュール８１８は、例えばシステムオペレータから誤差配分マスク、ランキングオフセット、拡散係数及び混合係数に関する指示を受け取ることができる。あるいは構成モジュール８１８は画像データ８２６を分析し、誤差配分マスク、ランキングオフセット、拡散係数及び混合係数のうち１つ以上を、画像データ８２６及び／又は画像形成システム８１０の１つ以上の特徴に基づいて選択する。別の実施形態では、これらのパラメータはシステム設計時に選択され、画像プロセッサ８１４又は構成モジュール８１８に組み込まれてもよい。
【００７６】
どのような選択（ステップ４１４、４１８、４２２、４２６）又は決定がなされても、上述したように画像プロセッサ８１４は選択された（ステップ４１４、４１８、４２２、４２６）配分マスク、ランキングオフセット、拡散係数、混合係数及び決定された（ステップ１２２）量子化誤差によって誤差を配分する（ステップ４３０）ことで、少なくとも２種の誤差拡散技術の混合組み合わせによって誤差を注目画素の近傍画素に配分（ステップ１２６）するための処理を実行可能である。
【００７７】
レンダリングデバイス８２２は、量子化された注目画素の閲覧可能なバージョンを生成するための処理を実行可能な任意のレンダリングデバイスであってもよい。レンダリングデバイスは例えば１つ以上の表示デバイス及び／又は１つ以上のプリンタもしくはマーキングエンジンであってもよい。レンダリングデバイス８２２は例えば１つ以上のゼログラフィック・マーキングエンジンであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】画像ハーフトーニング方法を概略したフローチャートである。
【図２】図１の方法に適用可能な、注目画素のための量子化解像度を選択する方法を概略したフローチャートである。
【図３】注目画素と、図１の方法の例示的実施形態と関連付けられた例示的パラメータ及び式とを参照する、第一の拡散マスクを示す図である。
【図４】図１の方法に適用可能な、誤差配分方法を概略したフローチャートである。
【図５】注目画素と、図１の方法の例示的実施形態と関連付けられた例示的パラメータとを参照する、第二及び第三の拡散マスクを示す図である。
【図６】注目画素と、図１の方法の例示的実施形態と関連付けられた例示的パラメータ及び式とを参照する、第四及び第五の拡散マスクを示す図である。
【図７】画像ハーフトーニング方法を概略したフローチャートである。
【図８】図１及び図７の方法を実施するための処理を実行可能なシステムのブロック図である。
【符号の説明】
【００７９】
８１０  画像形成システム
８１４  画像プロセッサ
８１８  構成モジュール
８２２  レンダリングデバイス
【図１】
2006295940.tif 000006
【図２】
2006295940.tif 000007
【図３】
2006295940.tif 000008
【図４】
2006295940.tif 000009
【図５】
2006295940.tif 000010
【図６】
2006295940.tif 000011
【図７】
2006295940.tif 000012
【図８】
2006295940.tif 000013