(57)【要約】【課題】  出力画像の粒状性と解像性を同時に両立させながら、鮮鋭性を向上させることができる画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。【解決手段】  多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素の比率を決定し、少値画像データで出力する画像処理装置であって、多値画像データに対してパターン認識による形状の認識を行なう形状認識手段１０１と、認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定するドット出力順序決定手段１０４と、入力された多値画像データを少値画像データに量子化する量子化手段１０８と、多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素位置を制御するドット出力位置制御手段１１１とを有し、ドット出力位置制御手段１１１は、決定されたドット出力順序に基づいて、ドットオン画素を配置することにより上記課題を解決する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素の比率を決定し、前記多値画像データよりも少ない多値数の少値画像データで出力する画像処理装置であって、
入力された多値画像データに対してパターン認識による形状の認識を行なう形状認識手段と、
前記形状認識手段で認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定するドット出力順序決定手段と、
入力された多値画像データを少値画像データに量子化する量子化手段と、
前記入力された多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素位置を制御するドット出力位置制御手段とを有し、
前記ドット出力位置制御手段は、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序に基づいて、前記ドットオン画素を配置することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記入力された多値画像データからエッジレベルを算出するエッジレベル算出手段を更に有し、
前記ドット出力位置制御手段は、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序及び前記エッジレベル算出手段により算出されたエッジレベルに基づいて、前記ドットオン画素を配置することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記形状認識手段は、前記入力された多値画像データの線画の形状を認識し、
前記ドット出力順序決定手段は、前記形状認識手段により認識された前記線画の形状に基づいて、ドット出力順序を決定することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
入力された低解像度の多値画像データを、前記多値画像データよりも少ない多値数の高解像度の少値画像データで出力する画像処理装置であって、
入力された多値画像データに対してパターン認識による形状の認識を行なう形状認識手段と、
前記形状認識手段で認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定するドット出力順序決定手段と、
入力された多値画像データを低解像度の画素単位で少値画像データに量子化する量子化手段と、
前記量子化手段により量子化された前記低解像度の少値画像データを、高解像度の少値画像データのドットオン画素数に変換し、ドットオン画素位置を制御するドット出力位置制御手段とを有し、
前記ドット出力位置制御手段は、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記入力された多値画像データからエッジレベルを算出するエッジレベル算出手段を更に有し、
前記ドット出力位置制御手段は、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序及び前記エッジレベル算出手段により算出されたエッジレベルに基づいて、前記ドットオン画素を配置することを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記形状認識手段は、前記入力された多値画像データの線画の形状を認識し、
前記ドット出力順序決定手段は、前記形状認識手段により認識された前記線画の形状に基づいて、ドット出力順序を決定することを特徴とする請求項４又は５記載の画像処理装置。
【請求項７】
入力された低解像度の多値画像データを、前記多値画像データよりも少ない多値数の高解像度の少値画像データで出力する画像処理装置であって、
入力された多値画像データに対してパターン認識による形状の認識を行なう形状認識手段と、
前記形状認識手段で認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定するドット出力順序決定手段と、
入力された多値画像データを低解像度の画素単位で多値誤差拡散により少値画像データに量子化する量子化手段と、
前記量子化手段により量子化された前記低解像度の少値画像データを、高解像度の少値画像データのドットオン画素数に変換し、ドットオン画素位置を制御するドット出力位置制御手段とを有し、
前記ドット出力位置制御手段は、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記入力された多値画像データからエッジレベルを算出するエッジレベル算出手段を更に有し、
前記量子化手段は、前記エッジレベル算出手段により算出されたエッジレベルに応じて選択されるディザ閾値マトリクスを用いて、前記入力された多値画像データを低解像度の画素単位で多値誤差拡散により少値画像データに量子化することを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記ドット出力位置制御手段は、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序及び前記エッジレベル算出手段により算出されたエッジレベルに基づいて、前記ドットオン画素を配置することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記形状認識手段は、前記入力された多値画像データの線画の形状を認識し、
前記ドット出力順序決定手段は、前記形状認識手段により認識された前記線画の形状に基づいて、ドット出力順序を決定することを特徴とする請求項８又は９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記ディザ閾値マトリクスは、マトリクス内全領域で同一の値を取る固定閾値マトリクスを少なくとも１つ含むことを特徴とする請求項８乃至１０何れか一項記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記ドット出力位置制御手段は、前記エッジレベル算出手段により算出されたエッジレベルが規定値より大きい場合、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置し、
前記エッジレベル算出手段により算出されたエッジレベルが規定値より小さい場合、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置しないことを特徴とする請求項２，５，８乃至１１何れか一項記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記ドット出力位置制御手段は、前記エッジレベル算出手段により算出されたエッジレベルが規定値より小さい場合、他のディザ閾値マトリクスに基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記形状認識手段は、予めメモリに記憶されているテンプレートと前記多値画像データの一部との比較を行なうテンプレートマッチングを用いたパターン認識を行い、
前記ドット出力順序決定手段は、マッチしたテンプレートと注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定することを特徴とする請求項１乃至１３何れか一項記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記形状認識手段によるパターン認識結果を用いて、前記入力された多値画像データのジャギー低減処理を行い、ジャギー低減処理後の前記多値画像データに対してエッジレベルの算出処理および少値画像データへの量子化処理を行うことを特徴とする請求項１乃至１４何れか一項記載の画像処理装置。
【請求項１６】
入力された多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素の比率を決定し、前記多値画像データよりも少ない多値数の少値画像データで出力する画像処理方法であって、
入力された多値画像データに対してパターン認識により形状を認識し、
認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定し、
入力された多値画像データを少値画像データに量子化し、
入力された多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素位置を制御し、
決定されたドット出力順序に基づいて、前記ドットオン画素を配置することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
入力された低解像度の多値画像データを、前記多値画像データよりも少ない多値数の高解像度の少値画像データで出力する画像処理方法であって、
入力された多値画像データに対してパターン認識により形状を認識し、
認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定し、
入力された多値画像データを低解像度の画素単位で少値画像データに量子化し、
量子化された前記低解像度の少値画像データを、高解像度の少値画像データのドットオン画素数に変換してドットオン画素位置を制御し、
決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
入力された低解像度の多値画像データを、前記多値画像データよりも少ない多値数の高解像度の少値画像データで出力する画像処理方法であって、
入力された多値画像データに対してパターン認識により形状を認識し、
認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定し、
入力された多値画像データを低解像度の画素単位で多値誤差拡散により少値画像データに量子化し、
量子化された前記低解像度の少値画像データを、高解像度の少値画像データのドットオン画素数に変換してドットオン画素位置を制御し、
決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーザープリンタ、デジタル複写機、カラーレーザープリンタ、デジタルカラー複写機などに応用される画像処理装置および画像処理方法に係り、特にラスタライズされたデジタル画像データの出力画像の画質向上処理を行なう画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像の粒状性と解像性とを同時に両立させた出力画像を得るために、以下のような技術が開示されている。
【０００３】
特許文献１には、原画像の濃度値に応じて、ＯＮ、ＯＦＦ画素の比率を決定して中間調を表現し、中間調画像メッシュ内の濃度値の変化の度合いに応じて、それぞれ異なった画像処理方法を用いて予め決められた数のメッシュ内のＯＮ画素を再分配する技術について開示されている。
【０００４】
具体的には、メッシュ内の濃度勾配が小さい場合にドット集中型パターン順、濃度勾配が中位の場合に各画素の濃度値を考慮したドット集中型パターンを組み合わせた順、濃度勾配が大きい場合に濃度順、にメッシュ内のＯＮ画素を再配分する。さらに、濃度勾配が小位、中位の場合には、どこか一画素でも濃度勾配が高いところがないかを調べ、あればメッシュ内のＯＮ画素数を変えず、メッシュ内の一番高濃度の画素をＯＮに、一番低濃度の画素をＯＦＦにする配分を行っている。
【０００５】
特許文献２及び３には、高密度書込系の電子写真プリンタにおいて、解像性を保ちながら階調を表現可能な誤差拡散処理を高速に実現し、かつ、画像の粒状性、解像性といった画質の向上を図った画像処理方法に関する技術が本出願人より開示されている。具体的には、入力多値画像データに対し、画像のエッジ度合いに応じたディザ閾値を用いて、低解像度で多値誤差拡散処理を行うことにより、低解像度の入力多値画像データを高速に高解像度の２値画像データに変換している。
【特許文献１】特開平３−１１９８６１号公報
【特許文献２】特開２００２−１８５７８５号公報
【特許文献３】特開２００２−３４４７４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の画像処理装置では、濃度勾配が小位、中位の場合も局所的な解像性を向上させる狙いで、どこか一画素でも濃度勾配が飛び抜けた所があったときに、そのメッシュを濃度順のＯＮ画素配分の方法に換えてしまうのではなく、上記のようにメッシュ内のＯＮ画素数は変えず、メッシュ内の一番高濃度の画素をＯＮに、一番低濃度の画素をＯＦＦにする方法により粒状性を損なわずに解像性の向上を図っている。
【０００７】
しかしながら、特許文献１の方法ではメッシュ内の各画素のＯＮ／ＯＦＦ、すなわち２値出力で中間調を表現することになるため、得られる階調数が制限されてしまい、階調数を増やすべくメッシュを大きくすると鮮鋭性が悪くなってしまうため、画質的に満足できないという問題がある。
【０００８】
そこで、特許文献２及び３では、解像性を保ちながら階調を表現することが可能な誤差拡散法を用い、さらに入力多値画像データに対し、画像のエッジ度合いに応じたディザ閾値を用いて誤差拡散処理を行うことにより、十分な階調数で粒状性と解像性の画質を向上させている。また、特許文献２及び３では、低解像度の入力多値画像データに対し、低解像度で多値誤差拡散を行い高解像度の２値画像データに変換するため、高速処理を可能としている。
【０００９】
しかしながら、特許文献２及び３では、エッジ度合いが大きい場合、ディザ閾値を固定閾値とした上、高解像度画素へのドット出力位置が予め決められた配置順であるため、十分に高解像度から期待される解像性を得られていないという問題がある。
【００１０】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、出力画像の粒状性と解像性を同時に両立させながら、鮮鋭性を向上させることができる画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するため、本発明は、入力された多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素の比率を決定し、前記多値画像データよりも少ない多値数の少値画像データで出力する画像処理装置であって、入力された多値画像データに対してパターン認識による形状の認識を行なう形状認識手段と、前記形状認識手段で認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定するドット出力順序決定手段と、入力された多値画像データを少値画像データに量子化する量子化手段と、前記入力された多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素位置を制御するドット出力位置制御手段とを有し、前記ドット出力位置制御手段は、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序に基づいて、前記ドットオン画素を配置することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、入力された低解像度の多値画像データを、前記多値画像データよりも少ない多値数の高解像度の少値画像データで出力する画像処理装置であって、入力された多値画像データに対してパターン認識による形状の認識を行なう形状認識手段と、前記形状認識手段で認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定するドット出力順序決定手段と、入力された多値画像データを低解像度の画素単位で少値画像データに量子化する量子化手段と、前記量子化手段により量子化された前記低解像度の少値画像データを、高解像度の少値画像データのドットオン画素数に変換し、ドットオン画素位置を制御するドット出力位置制御手段とを有し、前記ドット出力位置制御手段は、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、入力された低解像度の多値画像データを、前記多値画像データよりも少ない多値数の高解像度の少値画像データで出力する画像処理装置であって、入力された多値画像データに対してパターン認識による形状の認識を行なう形状認識手段と、前記形状認識手段で認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定するドット出力順序決定手段と、入力された多値画像データを低解像度の画素単位で多値誤差拡散により少値画像データに量子化する量子化手段と、前記量子化手段により量子化された前記低解像度の少値画像データを、高解像度の少値画像データのドットオン画素数に変換し、ドットオン画素位置を制御するドット出力位置制御手段とを有し、前記ドット出力位置制御手段は、前記ドット出力順序決定手段により決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、入力された多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素の比率を決定し、前記多値画像データよりも少ない多値数の少値画像データで出力する画像処理方法であって、入力された多値画像データに対してパターン認識により形状を認識し、認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定し、入力された多値画像データを少値画像データに量子化し、入力された多値画像データの濃度値に応じてドットオン画素位置を制御し、決定されたドット出力順序に基づいて、前記ドットオン画素を配置することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、入力された低解像度の多値画像データを、前記多値画像データよりも少ない多値数の高解像度の少値画像データで出力する画像処理方法であって、入力された多値画像データに対してパターン認識により形状を認識し、認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定し、入力された多値画像データを低解像度の画素単位で少値画像データに量子化し、量子化された前記低解像度の少値画像データを、高解像度の少値画像データのドットオン画素数に変換してドットオン画素位置を制御し、決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、入力された低解像度の多値画像データを、前記多値画像データよりも少ない多値数の高解像度の少値画像データで出力する画像処理方法であって、入力された多値画像データに対してパターン認識により形状を認識し、認識された形状と注目画素周辺の画像データとに基づき、ドット出力順序を決定し、入力された多値画像データを低解像度の画素単位で多値誤差拡散により少値画像データに量子化し、量子化された前記低解像度の少値画像データを、高解像度の少値画像データのドットオン画素数に変換してドットオン画素位置を制御し、決定されたドット出力順序に基づいて、前記高解像度の少値画像データのドットオン画素を配置することを特徴とする。
【００１７】
本発明では、入力された多値画像データに対してパターン認識により形状を認識し、その認識結果と注目画素周辺の画像データとに基づいて、ドットオン画素の配置を決定することにより、特に画像のエッジ部において、入力された多値画像データの形状に忠実なドットオン画像の配置とすることが可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、出力画像の粒状性と解像性を同時に両立させながら、鮮鋭性を向上させることができる画像処理装置および画像処理方法を提供可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
次に、本発明を実施するための最良の形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明していく。なお、本実施例では入力階調値および出力階調値が０以上２５５以下の整数値を取る例を説明する。入力階調値および出力階調値「０」は、最も濃度が低いことを表す。入力階調値および出力階調値「２５５」は、最も濃度が高いことを表す。
【実施例１】
【００２０】
本発明の実施例１では、６００ｄｐｉ、２５６階調多値の入力画像データに対してパターンマッチングを用いたジャギー低減処理を行い、そのジャギー低減処理の出力結果に対して５値誤差拡散処理を行い、その５値誤差拡散処理の量子化結果に対し、画像の形状認識結果とエッジレベルに基づいて１２００ｄｐｉの２値画像を生成する例を示す。
【００２１】
図１は、本発明による画像処理装置の第１実施例を示す構成図である。図１の画像処理装置は、ジャギー低減処理部と中間調処理部とを有する構成である。ジャギー低減処理部は、形状認識部１０１，補正値読み出し部１０２，データ補正部１０３，テンプレートＲＯＭ１０１１及び補正値ＲＯＭ１０２１を有する構成である。
【００２２】
また、中間調処理部はドット出力順序決定部１０４，エッジレベル算出部１０５，γ補正部１０６，加算器１０７，量子化部１０８，減算器１０９，誤差演算部１１０，ドット出力位置制御部１１１を有する構成である。
【００２３】
まず、形状認識部１０１は、６００ｄｐｉ、２５６階調多値の入力画像データに対してパターン認識による形状の認識を行う。パターン認識を行なう場合は、予め図２（ａ），図２（ｂ）に示すようなテンプレートを複数種類用意し、テンプレートＲＯＭ１０１１に記憶させておく。図２は、テンプレートの一例を表したイメージ図である。
【００２４】
形状認識部１０１は、処理を行う注目画素を中心とした周辺データウィンドウとテンプレートとを小片毎に突き合わせ、両者の一致を検出することによって画像が特定の形状であるかどうかの判断を行う。テンプレートとの一致が検出され、画像の形状が特定された場合、形状認識部１０１は一致したテンプレートのテンプレート情報を補正値読み出し部１０２に渡す。
【００２５】
補正値読み出し部１０２は、形状認識部１０１から受けたテンプレート情報に基づき次のデータ補正部１０３にて注目画素を補正ドットに置き換えるために用いる補正値データを補正値ＲＯＭ１０２１から読み出す。図３は、補正値データがテンプレート情報に対応付けられて記憶されている例を表したイメージ図である。例えば、形状認識部１０１から受けたテンプレート情報が「Ｔｅｍｐｌａｔｅ  Ｎｏ．１」であった場合、補正値読み出し部１０２は補正値ＲＯＭ１０２１から対応する補正値データ「１６０」を読み出し、データ補正部１０３に渡す。データ補正部１０３は、入力画像の注目画素を補正値読み出し部１０２で読み出された補正値データに置き換える。
【００２６】
以上の処理により、例えば入力画像が図４のようなジャギーを発生しやすい水平線に近い画像であった場合でも、図１のジャギー低減処理部は、形状認識部１０１により画像形状を判別し、段差付近の各画素毎に、一致したテンプレート情報から得られる補正値データを用いてデータ補正部１０３で補正を行うことにより、図５の様な画像がデータ補正部１０３の出力として得られる。
【００２７】
図５の様な画像であれば、中間調処理部において１２００ｄｐｉ２値のデータへ変換を行うことにより、図６に示すように１２００ｄｐｉ２値画像に変換したときにジャギーの低減が可能である。
【００２８】
一方、図４のような入力画像に対し、上述した形状認識部１０１，補正値読み出し部１０２，データ補正部１０３によるジャギー低減処理を行わずに、１２００ｄｐｉ２値のデータに変換した場合には、中間調処理部において１２００ｄｐｉ２値のデータへ変換を行った場合でも図７の様な画像となり、ジャギーが目立った出力画像となってしまう。図６の画像と図７の画像とを実際の１２００ｄｐｉレーザープリンタを用いて出力し、両者を比較すると、その画質は歴然である。
【００２９】
なお、形状認識部１０１は用意していた何れのテンプレートとも周辺データウインドウが一致しなかった場合、データ補正部１０３において注目画素の補正を行わず、入力画像データをスルーで出力する。形状認識部１０１で検出されたテンプレート情報は、中間調処理部のドット出力順序決定部１０４にも渡され、高解像度の画素のドット配置を行う際のドット出力順序の決定にも利用される。ドット出力順序決定部１０４は、形状認識部１０１で検出されたテンプレート情報とデータ補正部１０３にてデータ補正済みの注目画素を含む注目画素周辺の画像データとを用いて、次のドット出力位置制御部１１１にて利用するためのドット出力順序の決定を行う。ドット出力順序決定部１０４及びドット出力位置制御部１１１の詳細については後述する。
【００３０】
エッジレベル算出部１０５は、データ補正部１０３にてデータ補正済みの画像に対して複数レベルのエッジレベルを算出する。本実施例では、エッジレベル０またはエッジレベル１の２段階とする。ただし、エッジレベル１はエッジレベル０と比較して画像のエッジ度合いが高いものとする。
【００３１】
図８は、エッジレベル算出部の処理を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１に進み、エッジレベル算出部１０５は図９に示したエッジ抽出フィルタによって６００ｄｐｉの各画素のエッジ量を算出する。
【００３２】
図９のエッジ抽出フィルタは、図９（ａ）が縦線、図９（ｂ）が横線、図９（ｃ）及び図９（ｄ）が斜線のエッジ量を抽出するものである。具体的に、エッジレベル算出部１０５は図９（ａ）〜図９（ｄ）で算出された４つのエッジ量に、それぞれ対応する係数をかける。例えば図９（ａ）及び図９（ｂ）の係数は２である。図９（ｃ）及び図９（ｄ）の係数は、１である。エッジレベル算出部１０５は、係数をかけた各エッジ抽出フィルタのエッジ量の最大値を、その画素のエッジ量とする。
【００３３】
次に、ステップＳ２に進み、エッジレベル算出部１０５は注目画素が白地領域に属するか否かの判定を行なう。注目画素を中心とした所定領域（例えば５×５領域）内に白画素が所定個数（例えば６画素）以上存在する場合、エッジレベル算出部１０５は注目画素が白地領域に属すると判定する。ここで、白画素とは例えばデータ（濃度）が５以下の値である画素というように、ノイズを考慮したものが良い。
【００３４】
次に、エッジレベル算出部１０５は白地判定の結果によりエッジ量閾値を切り替え、算出したエッジ量を複数レベルに量子化する。注目画素が白地領域に属する場合（Ｓ２においてＹＥＳ）、エッジレベル算出部１０５はステップＳ３に進み、白地領域に属さない場合に比べてエッジ量（量子化）閾値を低い値とする。注目画素が白地領域に属さない場合（Ｓ２においてＮＯ）、エッジレベル算出部１０５はステップＳ４に進み、白地領域に属する場合に比べてエッジ量（量子化）閾値を高い値とする。
【００３５】
このような切り替えを行なう理由は、低濃度の文字のように比較的エッジ量が低い文字でもエッジとして判定され易くするためである（文字領域周辺は白画素が多いので、低い閾値が選択されやすい）。そして、エッジレベル算出部１０５はステップＳ３又はＳ４に続いてステップＳ５に進み、ステップＳ３又はＳ４で必要に応じて切り替えられたエッジ量閾値に応じて、算出したエッジ量を複数レベルに量子化する。
【００３６】
次に、ステップＳ６に進み、エッジレベル算出部１０５は注目画素が黒画素か否かの判定を行なう。エッジレベル算出部１０５は、注目画素のデータが所定値以上であれば黒画素と判定し（Ｓ６においてＹＥＳ）、ステップＳ７に進み、その注目画素のエッジレベルを最大レベル（本実施例ではエッジレベル＝１）とする。これは、比較的エッジ量が小さい高濃度網点部においてもエッジとして判定されやすくするためである。なお、エッジレベル算出部１０５は注目画素のデータが所定値以上でなければ黒画素でないと判定し（Ｓ６においてＮＯ）、そのまま処理を終了する。なお、エッジ抽出フィルタは図９に示した例以外のものであっても良いことは言うまでもない。
【００３７】
γ補正部１０６は、γテーブルを用いてγ補正処理を行う。なお、本実施例では図示していないが、上述のエッジレベル算出部１０５により算出されたエッジレベルに応じて２つのγテーブルを切り替える構成にしても良い。
【００３８】
量子化部１０８は、γ補正部１０６からの出力データに対し６００ｄｐｉで多値誤差拡散処理を行ない５値に量子化する。誤差拡散処理は、加算器１０７、量子化部１０８、減算器１０９、誤差演算部１１０により実現される。
【００３９】
加算器１０７は、多値画像データに処理済み画素の量子化誤差を加算する。量子化部１０８は、加算器１０７の出力データを４つの量子化閾値Ｔｈｒ１，Ｔｈｒ２，Ｔｈｒ３及びＴｈｒ４（本実施例では、Ｔｈｒ１＝32、Ｔｈｒ２＝96、Ｔｈｒ３＝160、Ｔｈｒ４＝224とする）によって５値量子化する。減算器１０９は、量子化部１０８の入力と出力から量子化誤差を算出する。誤差演算部１１０は、減算器１０９により算出された量子化誤差から所定の誤差マトリクスに従って、次に処理される画素に加算される誤差量を算出して加算器１０７に与える。
【００４０】
量子化部１０８の入力値と出力値の関係は、入力値＜３２のとき出力値＝０、３２≦入力値＜９６のとき出力値＝６４、９６≦入力値＜１６０のとき出力値＝１２８、１６０≦入力値＜２２４のとき出力値＝１９２、２２４≦入力値のとき出力値＝２５５である。
【００４１】
なお、本実施例では量子化閾値Ｔｈｒ１〜Ｔｈｒ４の値を等間隔に設定した例を示しているが、特にこの限りではなく、不均等に設定しても何ら問題ない。また、本実施例では量子化に多値誤差拡散を採用しているが特にこの限りでなく、量子化誤差のフィードバックを行わない単純５値化でも問題ない。
【００４２】
ドット出力順序決定部１０４の詳細について説明する。図１０は、ドット出力順序決定部の処理を表すフローチャートである。まず、ステップＳ１１に進み、ドット出力順序決定部１０４は形状認識部１０１で検出されたテンプレート情報が存在するか否かの判定を行う。ドット出力順序決定部１０４は、テンプレート情報がある場合とない場合とで、それぞれ別の方法を用いて、６００ｄｐｉ画素での注目画素に対応する図６のような１２００ｄｐｉの２×２画素でのドット出力順序を決定する。
【００４３】
まず、形状認識部１０１からのテンプレート情報が存在した場合（Ｓ１１においてＹＥＳ）、ドット出力順序決定部１０４はステップＳ１２に進み、予めテンプレートＲＯＭ１０１１等に記憶されている、テンプレート情報に対応したドット出力順序を読み出す。
【００４４】
図１２は、ドット出力順序がテンプレート情報に対応付けて記憶されている例を表した一例のイメージ図である。図１１の１２００ｄｐｉの２×２画素の左上画素を画素番号「Ａ」、右上画素を画素番号「Ｂ」、左下画素を画素番号「Ｃ」、右下画素を画素番号「Ｄ」として、図１２のイメージ図は左からドットを打つ順番に画素番号が並べられている。
【００４５】
例えば、形状認識部１０１から受けたテンプレート情報が「Ｔｅｍｐｌａｔｅ  Ｎｏ．１」であった場合、出力順序欄にＡＢＣＤと記述されているので、対応するドット出力順序は、図１１の左上画素、右上画素、左下画素、右下画素となる。また、形状認識部１０１から受けたテンプレート情報が「Ｔｅｍｐｌａｔｅ  Ｎｏ．２」であった場合、出力順序欄にＤＣＢＡと記述されているので、対応するドット出力順序は、図１１の右下画素、左下画素、右上画素、左上画素となる。
【００４６】
一方、形状認識部１０１からのテンプレート情報が存在しなかった場合には（Ｓ１１においてＮＯ）、ドット出力順序決定部１０４はステップＳ１３に進み、注目画素周辺データの濃度分布に基づいてドット発生順序を決定する。具体的に、ドット出力順序決定部１０４は図１３（ａ）〜図１３（ｄ）に示すような注目画素周辺の左上、右上、左下、右下の４箇所の領域について、それぞれ領域内の３画素の加算を行う。次に、ステップＳ１４に進み、ドット出力順序決定部１０４は図１３（ａ）〜図１３（ｄ）の加算結果をそれぞれ比較し、大きい順に並べる。
【００４７】
ステップＳ１５に進み、ドット出力順序決定部１０４はこれら左上、右上、左下、右下の４箇所の領域についての比較結果を図１１の１２００ｄｐｉ画素内での左上、右上、左下、右下画素における比較結果とみなす。図１３（ａ）の左上の領域は、１２００ｄｐｉの２×２画素の図１１の左上画素Ａに置き換えられる。図１３（ｂ）の右上の領域は、図１１の右上画素Ｂに置き換えられる。図１３（ｃ）の左下の領域は、図１１の左下画素Ｃに置き換えられる。図１３（ｄ）の右下の領域は、図１１の右下画素Ｄに置き換えられる。そして、ドット出力順序決定部１０４は大きい順に並べた各画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄをそのままドット出力順序とする。
【００４８】
例えば、図１３（ａ）〜図１３（ｄ）の加算結果が、図１３（ｃ），図１３（ａ），図１３（ｄ），図１３（ｂ）の順であれば、ドット出力順序はＣＡＤＢとなる。この場合、図１１の１２００ｄｐｉの２×２画素のドット出力順序は、左下画素Ｃ、左上画素Ａ、右下画素Ｄ、右上画素Ｂという具合である。
【００４９】
このようにテンプレート情報がある場合には、そのテンプレート情報に基づいてドット出力順序を決めることで、周辺画素の状態に拘わらず、確実に入力画像の形状に忠実なドットの配置が可能となり、鮮鋭性の向上につながる。
【００５０】
例えば、図４のような入力画像に対し、データ補正部１０３にてデータ補正を行い、その結果が図５の様な画像であった場合、画素「Ｓ」に関してのドット出力順序はDCBAが理想的である。ところがテンプレート情報を用いない上記の方法でドット出力順序を決定した場合は、決定されるドット出力順序はCDBAとなり、異なる結果となってしまう。入力画像が中間諧調の線画であった場合にはこの順序差は鮮鋭性に大きく影響を及ぼす。なお、本実施例ではテンプレート情報がない場合のドット出力順序を上記のような方法により決定しているが、むろんこの方法に限定されるわけではない。
【００５１】
こうして得られるドット出力順序は、全部で２×２の４画素の組合せ通りである。ステップＳ１２又はＳ１５に続いてステップＳ１６に進み、ドット出力順序決定部１０４は決定した出力順序結果をコード化してドット出力位置制御部１１１に渡す。
【００５２】
次に、ドット出力位置制御部１１１について説明する。ドット出力位置制御部１１１は誤差拡散処理による６００ｄｐｉ５値のデータを１２００ｄｐｉの２×２画素のドットオン・オフ（２値画像データ）に変換する。
【００５３】
ドット出力位置制御部１１１では、まず出力ドット数を算出する。すなわち、ドット出力位置制御部１１１は６００ｄｐｉの多値画像データ上の各画素に対応する１２００ｄｐｉの２×２画素（図１１）内におけるドットオン画素の個数（ドット数）を決定する。
【００５４】
具体的に、ドット出力位置制御部１１１は、量子化部１０８からの量子化済みデータの量子化データ値（５値）が０のときに０を、量子化データ値が６４のときに１を、量子化データ値が１２８のときに２を、量子化データ値が１９２のときに３を、量子化データ値が２５５のときに４を、それぞれドット数として算出する。
【００５５】
次に、ドット出力位置制御部１１１は算出されたドット数に基づいて各画素に対応する１２００ｄｐｉの２×２画素内におけるドットの配置を決める。本実施例では、ドットの配置方法としてエッジレベル算出部１０５からのエッジレベル情報に基づいて異なる方法を採用することにする。
【００５６】
エッジレベル＝１（エッジ度合い大）の場合は、ドット出力順序決定部１０４からの出力順序に基づいたドット配置を行う。一方、エッジレベル＝０（エッジ度合い小）の場合は、ドット出力順序決定部１０４からの出力順序に基づいたドット配置を行わず、図１４に示すように、常に各画素に対応する１２００ｄｐｉの２×２画素内を一定の順序で配置する。
【００５７】
図１４は、ドット出力順序決定部からの出力順序に基づいたドット配置を行わない例を表した一例のイメージ図である。図１４のイメージ図では、１２００ｄｐｉの２×２画素の左上画素を画素番号「１」、右上画素を画素番号「２」、左下画素を画素番号「３」、右下画素を画素番号「４」としている。
【００５８】
すなわち、ドット数が１である場合には、図１４の画素番号「１」の画素にドットを配置する。ドット数が２である場合には、画素番号「１」の画素に加え、画素番号「２」の画素にもドットを配置する。ドット数が３である場合には、画素番号「１」，「２」の画素に加えて、画素番号「３」の画素にもドットを配置する。また、ドット数が４である場合には全ての画素にドットを配置する。
【００５９】
このように、エッジ度合いが大きい部分では、形状認識結果に基づいて、１２００ｄｐｉ画素でのドット配置を最適にすることで、より小さいドットを細かく制御する効果が得られることになり、鮮鋭性の向上が期待できる。一方、エッジ度合いが小さい部分ではエッジ度合いが大きい場合と同様の方法を採用した場合に、ややノイジーな画像となってしまうため、１２００ｄｐｉ画素単位で一定順のドット配置とすることにより、６００ｄｐｉ多値誤差拡散相当の画質としている。ただし、６００ｄｐｉ多値で孤立のドットとなる画像パターンの場合でも１２００ｄｐｉでは２値画素を２ドット隣接して配置することが多くなるため、孤立ドット再現性の悪いレーザープリンタ等の出力装置において粒状性の面で有利となることがある。
【００６０】
なお、本実施例では、エッジ度合いが大きい場合と小さい場合とでドットの配置方法を切り替えているが、必ずしも切替を実施する必要はなく、いずれの場合もドット出力順序決定部１０４からの出力順序に基づいたドット配置を行っても鮮鋭性向上の効果は失われない。
【００６１】
また、本実施例では、２値画像データで出力する例を示したが、出力ドットを２値画像データに限定するものではなく、３値、４値等、入力多値画像データよりも少ない階調値の少値データであれば、同様に実施可能である。例えば出力が３値データである場合には、量子化数を例えば９値化に増やし、その結果を高解像度の画素のドットオンの画素数に変換する際、量子化結果が０でドットオン数＝０、量子化結果が１ｏｒ２でドットオン数＝１、量子化結果が３ｏｒ４でドットオン数＝２、量子化結果が５ｏｒ６でドットオン数＝３、量子化結果が７ｏｒ８でドットオン数＝４と言う具合に、３値データの中間ドットを含めてドットオンの数を決定し、ドットオンとなる画素位置の制御を行えばよい。
【実施例２】
【００６２】
本発明の実施例２では、６００ｄｐｉ、２５６階調多値の入力画像データに対してパターンマッチングを用いたジャギー低減処理を行い、そのジャギー低減処理の出力結果に対してディザ閾値を用いた５値誤差拡散処理を行い、その５値誤差拡散処理の量子化結果に対し、画像の形状認識結果とエッジレベルに基づいて１２００ｄｐｉの２値画像を生成する例を示す。ここでは、ディザ閾値もエッジレベルに基づいて切替を行う。
【００６３】
図１５は、本発明による画像処理装置の第２実施例を示す構成図である。図１５の画像処理装置は、実施例１の説明に用いた図１の画像処理装置と同一の処理を行うものについて図１の画像処理装置と同じ番号を付与してある。
【００６４】
まず、形状認識部１０１は、６００ｄｐｉ、２５６階調多値の入力画像データに対して、実施例１と同様に、パターン認識による形状の認識を行い、一致したテンプレート情報を補正値読み出し部１０２に渡す。補正値読み出し部１０２は、形状認識部１０１から受けたテンプレート情報に基づき補正値データを補正値ＲＯＭ１０２１から読み出し、データ補正部１０３に渡す。データ補正部１０３は、入力画像の注目画素を補正値読み出し部１０２で読み出された補正値データに置き換える。
【００６５】
また、形状認識部１０１で検出されたテンプレート情報は、実施例１同様にドット出力順序決定部１０４にも渡される。ドット出力順序決定部１０４では、テンプレート情報とデータ補正部１０３からの画像データを用いて、ドット出力順序の決定を行う。ここでのドット出力順序決定方法は、実施例１と同様であるので説明を省略する。また、エッジレベル算出部１０５、γ補正部１０６の動作についても実施例１と同様であるので、説明を省略する。
【００６６】
ここから、実施例１と動作が異なる処理内容の部分について説明する。まず、ディザ閾値選択部２１２は、エッジレベル算出部１０５から出力されるエッジレベル＝０の場合に図１６に示す４つのディザ閾値マトリクス（ａ）〜（ｄ）を選択し、各ディザ閾値マトリクスの注目画素位置に対応する位置の値を閾値（ｔｈｒ１〜ｔｈｒ４）とする。一方、エッジレベル＝１の場合、ディザ閾値選択部２１２は画素位置によらず閾値（ｔｈｒ１〜ｔｈｒ４）を固定とし、例えば実施例１で用いたものと同様の閾値（Ｔｈｒ１＝32、Ｔｈｒ２＝96、Ｔｈｒ３＝160、Ｔｈｒ４＝224）とする。
【００６７】
次に、量子化部２０８は、γ補正部１０６からの出力データに対し、ディザ閾値選択部２１２において決定された閾値を用いて、６００ｄｐｉで多値誤差拡散処理を行ない５値に量子化する。誤差拡散処理は、加算器１０７、量子化部２０８、減算器１０９、誤差演算部１１０により実現される。
【００６８】
加算器１０７は、多値画像データに処理済み画素の量子化誤差を加算する。量子化部２０８は、加算器１０７の出力データを４つの量子化閾値Ｔｈｒ１，Ｔｈｒ２，Ｔｈｒ３，Ｔｈｒ４（Ｔｈｒ１＜Ｔｈｒ２＜Ｔｈｒ３＜Ｔｈｒ４）によって５値量子化する。減算器１０９は、量子化部２０８の入力と出力から量子化誤差を算出する。誤差演算部１１０は減算器１０９により算出された量子化誤差から所定の誤差マトリクスに従って、次に処理される画素に加算される誤差量を算出して加算器１０７に与える。
【００６９】
量子化部２０８の入力値と出力値の関係は、入力値＜Ｔｈｒ１のとき出力値＝０、Ｔｈｒ１≦入力値＜Ｔｈｒ２のとき出力値＝６４、Ｔｈｒ２≦入力値＜Ｔｈｒ３のとき出力値＝１２８、Ｔｈｒ３≦入力値＜Ｔｈｒ４のとき出力値＝１９２、Ｔｈｒ４≦入力値のとき出力値＝２５５である。
【００７０】
図１７に示す６×６（６００ｄｐｉで３×３）のディザ閾値マトリクスは、７４から１７９までのステップ幅３で増加する閾値を、値の小さいものから順に渦巻き状に並べてなり、１２００ｄｐｉにおいて２００線の網点を形成するドット集中型のものである。図１７において、実線の格子の内部にある４つの閾値は、６００ｄｐｉの１画素に対応している。図１７に示すように、このディザ閾値マトリクス中の小さいほうから４番目までの閾値（７４、７７、８０、８３）は、６００ｄｐｉの異なった画素位置に配置されている。
【００７１】
つまり、図１７の左上の２×２画素（１１０、１０７、１１３、８０の画素）であれば、最も低い８０が図１６（ａ）の左上の画素に割り当てられ、次に低い１０７が図１６（ｂ）、次に低い１１０が図１６（ｃ）、最も高い１１３が図１６（ｄ）に割り当てられる。
【００７２】
ディザ閾値選択部２１２は、このディザ閾値マトリクスの６００ｄｐｉの１画素に対応する４つの閾値を、その画素に対応した量子化閾値として出力する。例えば左上の画素位置では、その位置の４つの閾値（８０、１０７、１１０、１１３）の中で最小の８０を量子化閾値Ｔｈｒ１、次に小さな１０７を子化閾値Ｔｈｒ２、次に小さな１１０を量子化閾値Ｔｈｒ３、最も大きな１１３を量子化閾値Ｔｈｒ４として出力する。
【００７３】
図１７に示すディザ閾値マトリクス内の閾値を、個々の量子化閾値ごとに６００ｄｐｉの画素位置に並べ直したものが、図１６に示す３×３のディザ閾値マトリクスである。なお、図１６（ａ）は量子化閾値Ｔｈｒ１に対応する。図１６（ｂ）は量子化閾値Ｔｈｒ２に対応する。図１６（ｃ）は、量子化閾値Ｔｈｒ３に対応する。また、図１６（ｄ）は量子化閾値Ｔｈｒ４に対応する。実際には、図１６に示す３×３のディザ閾値マトリクス４枚をディザ閾値ＲＯＭ２１２１にあらかじめ記憶させておき、エッジレベル＝０の時の閾値マトリクスとして呼び出されるようにしておく。
【００７４】
次に、ドット出力位置制御部２１１について説明する。ドット出力位置制御部２１１は実施例1同様、誤差拡散処理による６００ｄｐｉ５値のデータを１２００ｄｐｉの２×２画素のドットオン・オフ（２値画像データ）に変換する。
【００７５】
ドット出力位置制御部２１１では、まず実施例１と同様な方法で出力ドット数を算出する。次に、ドット出力位置制御部２１１は算出されたドット数に基づいて各画素に対応する１２００ｄｐｉの２×２画素内におけるドットの出力位置を決定する。本実施例では、ドットの配置方法としてエッジレベル算出部１０５からのエッジレベル情報に基づいて異なる方法を採用することにする。
【００７６】
エッジレベル＝１（エッジ度合い大）の場合は、実施例1同様の方法で、ドット出力順序決定部１０４からの出力順序に基づいたドット配置を行う。一方、エッジレベル＝０（エッジ度合い小）の場合は、処理対象画素のディザ閾値マトリクス（図１６）上の対応位置に応じて、決定された数のドットを、２００ｄｐｉの２×２画素内にどのように配置するか決定する。
【００７７】
エッジレベル＝０の場合について詳細に説明する。図１７に示すディザ閾値マトリクスの例えば左上の画素位置の画素が処理対象となった時には、その左上の２×２の閾値の中で値が最も小さい位置に最初にドットを配置し、その次に大きな閾値の位置に２つ目のドットを配置し、その次に大きな閾値の位置に３つ目のドットを配置し、最も大きな閾値の位置に最後のドットを配置する。この場合、ドット数が２ならば、図１８（ａ）に示すように２×２画素中の右側の２画素位置（閾値が８０と１０７）にドットが出力される（その２画素がドットオン画素である）。もし、ドット数が１ならば右下の画素位置にドットが出力される。ドット数が３ならば右側の２画素位置に加えて、左上の画素位置にもドットが出力される。
【００７８】
同様に、１つ右の画素が処理対象となった時には、ドット数が２ならば図１８（ｂ）に示すように下の２画素位置（閾値が７７と９８）にドットが出力されることになる。本実施例では、処理対象画素のディザ閾値マトリクス上の対応位置に応じてドットの出力順（配置順）を変えることにより、網点が形成しやすくなる。
【００７９】
このように、エッジレベル＝０の画像の比較的平坦な部分では、ディザ閾値を用いて網点化を行なうため、粒状性・安定性に優れた画像を形成することができる。一方、エッジレベル＝１のエッジ度合いの大きな領域では、実施例1と同様に、形状認識結果に基づいて、１２００ｄｐｉ画素でのドット配置を最適にすることで、より小さいドットを細かく制御する効果が得られることになり、鮮鋭性の向上が期待できる。
【実施例３】
【００８０】
本発明の実施例３では、ジャギー低減処理を行なわず、入力画像データ対してディザ閾値を用いた５値誤差拡散処理を行い、その５値誤差拡散処理の量子化結果に対し、画像の形状認識結果とエッジレベルに基づいて１２００ｄｐｉの２値画像を生成する例を示す。ここでは、ディザ閾値もエッジレベルに基づいて切替を行う。
【００８１】
図１９は、本発明による画像処理装置の第３実施例を示す構成図である。図１９の画像処理装置は、実施例２の説明に用いた図１５の画像処理装置と同一の処理を行うものについて図１５の画像処理装置と同じ番号を付与してある。
【００８２】
図１９の画像処理装置は、ジャギー低減処理部が削除されている点で図１５の画像処理装置と異なっている。具体的に、図１９の画像処理装置は、ジャギー低減処理部を構成していた補正値読み出し部１０２及びデータ補正部１０３が削除され、ジャギー低減処理部を構成していた形状認識部１０１が中間調処理部のエッジレベル算出部１０５と並列な位置関係となっている点で図１５の画像処理装置と異なっている。
【００８３】
図１９のような構成とした場合でも、画像処理装置は実施例１、２同様、エッジ度合いの大きなエリアにおいてパターン認識による形状認識結果を反映させたドット出力順序決定部１０４からの出力順序に基づいたドット配置を行えるため、鮮鋭性向上の効果は持続される。
【実施例４】
【００８４】
本発明の実施例４では、６００ｄｐｉ、多値の入力画像データに対して、出力が６００ｄｐｉの２値画像を生成する場合の例を示す。ここでも、エッジレベルに応じてドット出力位置制御方法を切替える。本実施例では、入出力共に６００ｄｐｉであるので、所定のエリア内の画素について一度加算し、その加算結果に基づいて所定のエリア内のドット配置を決定するドット位置制御処理を行なう。
【００８５】
図２０は、本発明による画像処理装置の第４実施例を示す構成図である。図２０の画像処理装置は、実施例３の説明に用いた図１９と同一の処理を行うものについて図１９の画像処理装置と同じ番号を付与してある。図２０の画像処理装置は、ドット出力順序決定部３０４、エリア内画素加算部３１３、量子化部３０８、ドット出力位置制御部３１１が図１９の画像処理装置と異なっている。
【００８６】
所定エリアを３×３画素とした場合、まずエリア内画素加算部３１３は、エリア内に含まれる９画素のデータ値を加算する。そして次の量子化部３０８は、１０値データへと量子化する。ここでの量子化閾値は、均等間隔のものを９つ用意すればよい。一方、ドット出力順序決定部３０４では、形状認識部１０１にて実施例３同様のパターン認識を行った結果、所定エリア内でマッチしたテンプレートが存在した場合に予めテンプレートＲＯＭ１０１１等に記憶されている、テンプレート情報に対応したドット出力順序を読み出し、テンプレート情報が存在しない場合に実施例３同様、周辺領域の濃度分布により所定エリア内の順序を決定する。そして、ドット出力位置制御部３１１は、量子化部３０８にて６００ｄｐｉ１０値化されたデータを所定エリア内３×３画素に配置する。
【００８７】
まずドット出力位置制御部３１１は実施例１同様の方法で出力ドット数を算出する。次に、ドット出力位置制御部３１１はドットの出力位置を決定する。本実施例でも、ドットの配置方法はエッジレベル算出部１０５からのエッジレベル情報に基づいて異なる方法を採用することにする。
【００８８】
エッジレベル＝１（エッジ度合い大）の場合は、実施例３同様に、ドット出力順序決定部３０４からの出力順序に基づいたドット配置を行う。一方、エッジレベル＝０（エッジ度合い小）の場合は、あらかじめ濃度パターンＲＯＭ３１１１に記憶されている、濃度パターンに従ったドット配置を行う。
【００８９】
このように、エッジレベル＝０の画像の比較的平坦な部分では、濃度パターンに従ったドットの配置を行なうため、粒状性・安定性に優れた画像を形成できる。一方、エッジレベル＝１のエッジ度合いの大きな領域では、他の実施例同様に、形状認識結果に基づいてドット配置を最適にすることで、鮮鋭性の向上が期待できる。
【００９０】
なお、本発明の実施例においてエッジレベルの算出は、γ補正部１０６によるγ補正処理直前の画像データから算出しているが、必ずしもこの位置の画像データを用いる必要はない。
【００９１】
以上、説明したように、本発明によれば、入力画像データに対し、パターン認識による形状認識を行い、その認識結果に基づいて、出力ドットの配置を決定することにより、特に画像のエッジ部において、入力画像データの形状に忠実なドット配置とすることが可能となり、鮮鋭性を向上させることが可能となる。
【００９２】
また、高解像度出力可能な画像処理装置において、エッジ部では形状認識結果に基づいて、処理時間の大幅な増大なしに小ドットの細かい制御を行い、入力画像データの形状に忠実なドット配置を行うことにより鮮鋭性を向上をさせることができる。さらに、高解像度出力可能な画像処理装置において、平坦部ではディザ閾値を用いて網点化を行うことにより、粒状性・安定性に優れた画像の形成が可能となる。したがって、本発明によれば画像の粒状性と解像性を高品位に両立させた出力画像を得ることが可能となる。
【００９３】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明による画像処理装置の第１実施例を示す構成図である。
【図２】テンプレートの一例を表したイメージ図である。
【図３】補正値データがテンプレート情報に対応付けられて記憶されている例を表したイメージ図である。
【図４】ジャギーを発生しやすい画像の一例を表したイメージ図である。
【図５】ジャギー低減処理を行った画像の一例を表したイメージ図である。
【図６】ジャギー低減処理を行った画像を変換した１２００ｄｐｉ２値のデータの一例のイメージ図である。
【図７】ジャギーを発生しやすい画像を変換した１２００ｄｐｉ２値のデータの一例のイメージ図である。
【図８】エッジレベル算出部の処理を表すフローチャートである。
【図９】エッジ抽出フィルタの一例のイメージ図である。
【図１０】ドット出力順序決定部の処理を表すフローチャートである。
【図１１】１２００ｄｐｉの２×２画素を表す一例のイメージ図である。
【図１２】ドット出力順序がテンプレート情報に対応付けて記憶されている例を表した一例のイメージ図である。
【図１３】注目画素周辺の左上、右上、左下、右下の４箇所の領域を表す一例のイメージ図である。
【図１４】ドット出力順序決定部からの出力順序に基づいたドット配置を行わない例を表した一例のイメージ図である。
【図１５】本発明による画像処理装置の第２実施例を示す構成図である。
【図１６】３×３のディザ閾値マトリクスの一例のイメージ図である。
【図１７】６×６のディザ閾値マトリクスの一例のイメージ図である。
【図１８】ディザ閾値マトリクスの２×２の閾値の中で値が小さい位置から順番にドットを配置する処理を表したイメージ図である。
【図１９】本発明による画像処理装置の第３実施例を示す構成図である。
【図２０】本発明による画像処理装置の第４実施例を示す構成図である。
【符号の説明】
【００９５】
１０１    形状認識部
１０２    補正値読み出し部
１０３    データ補正部
１０４，３０４    ドット出力順序決定部
１０５    エッジレベル算出部
１０６    γ補正部
１０７    加算器
１０８，２０８，３０８    量子化部
１０９    減算器
１１０    誤差算出部
１１１，２１１，３１１    ドット出力位置制御部
２１２    ディザ閾値選択部
３１３    エリア内画素加算部
１０１１    テンプレートＲＯＭ
１０２１    補正値ＲＯＭ
２１２１    ディザ閾値ＲＯＭ
３１１１    濃度パターンＲＯＭ
【図１】
2006191458.tif 000003
【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１０】
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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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