(57)【要約】【課題】階調が連続的に変化する画像を良好に形成する方法であって、複雑な処理を行うことなく、確実に擬似輪郭の発生を抑えることができる画像形成方法等を提供する。【解決手段】画像形成装置１の制御部５が、注目画素の入力データＰに対して、注目画素の周辺に位置する周辺画素の量子化誤差データＥに重み付き係数を乗じた値を加算し、量子化前データＲを算出する。次に、制御部５が、予め定義されている量子化テーブル２３に基づいて、量子化前データＲを量子化し、出力データＱを算出する。次に、制御部５が、量子化前データＲと出力データＱとの差を求め、量子化誤差データＥを算出する。量子化テーブル２３は、出力データＱとして取り得る階調値と略等しい値で増加し、出力データＱとして取り得る階調値同士の略中間の値で減少するものである。【選択図】図２
2011042069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成装置が実行する画像形成方法であって、
前記画像形成装置の制御部が、注目画素の入力データＰに対して、前記注目画素の周辺に位置する周辺画素の量子化誤差データＥに重み付き係数を乗じた値を加算し、量子化前データＲを算出するステップと、
前記画像形成装置の制御部が、予め定義されている量子化テーブルに基づいて、前記量子化前データＲを量子化し、出力データＱを算出するステップと、
前記画像形成装置の制御部が、前記量子化前データＲと前記出力データＱとの差を求め、前記量子化誤差データＥを算出するステップと、
を含み、
前記量子化テーブルは、前記出力データＱとして取り得る階調値と略等しい値で増加し、前記出力データＱとして取り得る階調値同士の略中間の値で減少するものであることを特徴とする画像形成方法。
【請求項２】
前記量子化テーブルは、前記量子化前データＲとして取り得る階調値の数をＮ、前記出力データＱとして取り得る階調値の数をＭ（但し、階調値０を含まない数）とすると、
（１）Ｍ、Ｎは共に自然数であって、ＮはＭで割り切れること、
（２）Ｒ＜Ｎ／（２Ｍ）の場合、Ｑを０に量子化すること、
（３）ｍを（Ｍ−１）以下の自然数とし、｛Ｎ／（２Ｍ）｝×（２ｍ−１）≦Ｒ＜｛Ｎ／Ｍ｝×ｍの場合、Ｑを｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ−１）周辺の階調値に量子化すること、
（４）ｍを（Ｍ−１）以下の自然数とし、｛Ｎ／Ｍ｝×ｍ≦Ｒ＜｛Ｎ／（２Ｍ）｝×（２ｍ＋１）の場合、Ｑを｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ＋１）周辺の階調値に量子化すること、
（５）｛Ｎ／（２Ｍ）｝×（２Ｍ−１）≦Ｒの場合、ＱをＮ周辺の階調値に量子化すること、
を満たすものであることを特徴とする請求項１に記載の画像形成方法。
【請求項３】
前記画像形成装置の印画部が、昇華型の熱転写方式によって前記出力データＱに応じたエネルギーをサーマルヘッドに印加して記録紙に画像を形成し、印画物を出力するステップ、
を更に含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像形成方法。
【請求項４】
請求項３に記載の画像形成方法によって画像が形成された印画物。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、昇華型熱転写方式において、階調が連続的に変化する画像を良好に形成する画像形成方法、およびその画像が形成された印画物に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
昇華型熱転写方式による印刷は、昇華性の染料を主成分とするインクシートに対してサーマルヘッドによって熱を加えることにより、インクとなる染料を昇華させ、これをインク受容層が形成された記録紙に転写して定着させることにより行われる。昇華型熱転写方式では、サーマルヘッドに印加するエネルギーを変えることにより昇華転写されるインク量を制御できる為、ドット単位で階調表現を行うことができる。
【０００３】
但し、一般には、昇華型熱転写方式において正確な階調表現を行うことは非常に困難である。これは、実際に昇華転写されるインク量はサーマルヘッドの発熱温度に依存して定まるが、サーマルヘッドの発熱温度は室温などの温度環境や経年変化などの影響により不安定になるからである。特に、少量のインクを昇華転写させる場合（画素値が小さい場合）、印刷物のハイライト部（小さな画素値を持つ画素から構成される低濃度部分）において「白抜け」が生じ、画質が著しく劣化する。
【０００４】
このような問題を解消する為、特許文献１では、面積階調と濃度階調の両方を用いて低濃度部分の画質劣化を抑制する仕組みが開示されている。特許文献１では、低濃度部分は複数の発色ドットによる面積階調により、高濃度部分は１ドットの濃度変化により画像の中間調表現を行っている。このように、濃度諧調での問題点である低濃度部分の濃度安定性は、面積諧調で改善できる。
【０００５】
一般に、面積階調と濃度階調の両方を用いて画像の中間調表現を行う方法は、多値面積階調方式と呼ばれる。多値面積階調方式では、１画素が多くの階調（例えば２５６階調）で表現される入力データに対して、より少ない階調（例えば４階調から３２階調）で表現されるドットを複数用いて網点を形成する。濃度階調は少ない階調とし面積階調と合わせて階調を表現することで、昇華転写されるインク量が不安定であっても、印画物には正確な階調を表現することができる。各ドットの階調値の決め方としては、誤差拡散法が最も良く用いられている。
しかしながら、従来の誤差拡散法では、階調が連続的に変化する画像（以下、「グラデーション画像」という。）を形成する場合に擬似輪郭を生じることがある。
【０００６】
図１０は、従来技術によって４階調で量子化したグラデーション画像を示す図である。図１０の原画像は、横方向に０から２５５までの２５６階調で変化するグラデーション画像である。図１０では、このような原画像を４階調（６４、１２８、１９２、２５５）で表現している。図１０では、３本の筋状のパターンが発生していることが分かる。
図１１は、従来技術によって１６階調で量子化したグラデーション画像を示す図である。図１１の原画像は、図１０と同様、横方向に０から２５５までの２５６階調で変化するグラデーション画像である。図１１では、このような原画像を１６階調（１６、３２、４８、６４、８０、９６、１１２、１２８、１４４、１６０、１７６、１９２、２０８、２２４、２４０、２５５）で表現している。図１１では、１５本の筋状のパターンが発生していることが分かる。
このような筋状のパターンは、例えば人物の顔写真や青空の写真などのグラデーション画像において擬似輪郭として現われてくる。
【０００７】
この問題を解消するために、特許文献２では、２５６×２５６画素分のメモリを準備し、各画素独立な乱数から成るホワイトノイズ画像に対して高周波成分だけを透過する周波数特性を持つフィルタをかけて、２次元の閾値マトリックスまたは信号マトリックスなるものを生成し、生成した２次元の閾値マトリックスまたは信号マトリックスを用いて閾値処理、量子化処理を行っている。尚、図３に示す量子化処理１１では、単調に増加する階段状の量子化テーブルが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開昭６１−５１３８９号公報
【特許文献２】特許第３５６０２６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献２に記載の仕組みでは、２５６×２５６画素分のメモリを使用する２次元の閾値マトリックスまたは信号マトリックスなるものを記憶し、これらの値を画素ごとに参照する処理が含まれる。これは、従来の誤差拡散法と比較して、メモリの使用量が増えるとともに、処理速度が遅くなると推測される。また、特許文献２では乱数を用いるので、常に同様の効果が得られるとは考え難い。更に、特許文献２には、考案した技術によって形成された画像等が掲載されておらず、擬似輪郭の発生が抑えられているのか不明である。
【００１０】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、昇華型熱転写方式において、階調が連続的に変化する画像を良好に形成する方法であって、複雑な処理を行うことなく、確実に擬似輪郭の発生を抑えることができる画像形成方法等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前述した目的を達成するために第１の発明は、画像形成装置が実行する画像形成方法であって、前記画像形成装置の制御部が、注目画素の入力データＰに対して、前記注目画素の周辺に位置する周辺画素の量子化誤差データＥに重み付き係数を乗じた値を加算し、量子化前データＲを算出するステップと、前記画像形成装置の制御部が、予め定義されている量子化テーブルに基づいて、前記量子化前データＲを量子化し、出力データＱを算出するステップと、前記画像形成装置の制御部が、前記量子化前データＲと前記出力データＱとの差を求め、前記量子化誤差データＥを算出するステップと、を含み、前記量子化テーブルは、前記出力データＱとして取り得る階調値と略等しい値で増加し、前記出力データＱとして取り得る階調値同士の略中間の値で減少するものであることを特徴とする画像形成方法である。
【００１２】
第１の発明における前記量子化テーブルは、前記量子化前データＲとして取り得る階調値の数をＮ、前記出力データＱとして取り得る階調値の数をＭ（但し、階調値０を含まない数）とすると、（１）Ｍ、Ｎは共に自然数であって、ＮはＭで割り切れること、（２）Ｒ＜Ｎ／（２Ｍ）の場合、Ｑを０に量子化すること、（３）ｍを（Ｍ−１）以下の自然数とし、｛Ｎ／（２Ｍ）｝×（２ｍ−１）≦Ｒ＜｛Ｎ／Ｍ｝×ｍの場合、Ｑを｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ−１）周辺の階調値に量子化すること、（４）ｍを（Ｍ−１）以下の自然数とし、｛Ｎ／Ｍ｝×ｍ≦Ｒ＜｛Ｎ／（２Ｍ）｝×（２ｍ＋１）の場合、Ｑを｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ＋１）周辺の階調値に量子化すること、（５）｛Ｎ／（２Ｍ）｝×（２Ｍ−１）≦Ｒの場合、ＱをＮ周辺の階調値に量子化すること、を満たすものである。
【００１３】
第１の発明は、前記画像形成装置の印画部が、昇華型の熱転写方式によって前記出力データＱに応じたエネルギーをサーマルヘッドに印加して記録紙に画像を形成し、印画物を出力するステップ、を更に含む。
【００１４】
第２の発明は、第１の発明における画像形成方法によって画像が形成された印画物である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によって、昇華型熱転写方式において、階調が連続的に変化する画像を良好に形成する方法であって、複雑な処理を行うことなく、確実に擬似輪郭の発生を抑えることができる画像形成方法等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】画像形成装置１の構成を示す図
【図２】本発明の量子化処理を説明する図
【図３】誤差分散マトリックス２１の例を示す図
【図４】従来技術における４階調の量子化テーブル１２３ａを示す図
【図５】従来技術における８階調の量子化テーブル１２３ｂを示す図
【図６】本発明における４階調の量子化テーブル２３ａを示す図
【図７】本発明における８階調の量子化テーブル２３ｂを示す図
【図８】本発明によって４階調で量子化したグラデーション画像を示す図
【図９】本発明によって１６階調で量子化したグラデーション画像を示す図
【図１０】従来技術によって４階調で量子化したグラデーション画像を示す図
【図１１】従来技術によって１６階調で量子化したグラデーション画像を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１８】
図１は、画像形成装置１の構成を示す図である。
本発明の実施形態に係る画像形成装置１は、昇華型熱転写方式のサーマルプリンタによって画像を形成する。サーマルプリンタは、記録紙に重ねたインクリボンの背後をサーマルプリンタで加熱し、インクリボンのインクを記録紙に熱転写して印画する装置である。特に、華型熱転写方式のサーマルプリンタは、昇華性の染料を主成分とするインクリボンに対してサーマルヘッドによって熱を加えることにより、インクとなる染料を昇華させ、これをインク受容層が形成された記録紙に転写して蒸着させる。昇華型熱転写方式では、サーマルヘッドに印加するエネルギーを変えることにより昇華転写されるインク量を制御できる為、ドット単位で階調表現を行うことができる。
【００１９】
画像形成装置１は、画像入力部３、記憶部５、制御部７、印画部９等から構成される。
画像入力部３は、原画像１１を入力する。画像入力部３は、例えば、記憶媒体に記憶された画像、ネットワークを介して受信された画像、スキャナ装置によって読み取られた画像、撮像装置によって撮影された画像など様々な画像を原画像１１として入力できる。
【００２０】
制御部５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等で構成される。制御部５は、画像入力部３に対する原画像１１の入力指示、原画像１１の量子化処理、印画部９に量子化処理後のデータを送るとともに印画指示などを行う。
【００２１】
記憶部７は、画像入力部３によって入力される原画像１１のデータ、量子化処理に用いるデータ、量子化処理において作成される一時保存データ、量子化処理後のデータ等を記憶する。記憶部７は、例えば、一時的なデータを記憶する記憶領域であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、恒久的なデータを記憶する記憶領域であるＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等によって構成される。
【００２２】
印画部９は、図示していないが、基板上に一列に形成される複数の発熱抵抗体からなるサーマルヘッド、インクリボン、記録紙、及びサーマルヘッドの駆動部等から構成される。印画部９は、制御部５から受信する量子化処理後のデータに対して、画素値に応じたエネルギーをサーマルヘッドに印加して記録紙に画像を形成し、印画物１３を出力する。
【００２３】
尚、画像形成装置１は、画像入力部３、制御部５、記憶部７を有するコンピュータと、印画部９を有するサーマルプリンタによって構成しても良いし、画像入力部３、制御部５、記憶部７、印画部９を有するサーマルプリンタのみで構成しても良い。
【００２４】
図２は、本発明の量子化処理を説明する図である。誤差拡散マトリックス２１、量子化テーブル２３は、予め定められている各種データを記憶する記憶領域である。入力バッファ２５、誤差バッファ２７、出力バッファ２９は、量子化処理において一時的に発生する各種データを記憶する記憶領域である。
【００２５】
誤差拡散マトリックス２１は、周辺画素の誤差を重み付けする係数の集合である。誤差拡散マトリックス２１は、二つの役割がある。一つは、どの画素が注目画素の周辺画素となるのかを定義することである。もう一つは、その周辺画素の誤差に重み付けする係数を定義することである。
量子化テーブル２３は、所定の階調数を有する量子化前データＲを、より少ない階調数を有する出力データＱに量子化するためのテーブルである。
【００２６】
入力バッファ２５は、画像入力部３から入力される入力データＰを記憶する。入力バッファ２５は、原画像１１の画素数に応じた記憶領域を有する。例えば、原画像１１の画素数が２５６×２５６である場合、入力バッファ２５は２５６×２５６個の画素値を保持可能な記憶領域を有する。入力データＰは、原画像１１を定義する画素値であり、例えば、０〜２５５の整数が取り得る値である。
【００２７】
誤差バッファ２７は、量子化誤差データＥを記憶する。誤差バッファ２７は、入力バッファ２５と同じ大きさの記憶領域を有する。量子化誤差データＥは、量子化前データＲと出力データＱとの差分である。
【００２８】
出力バッファ２９は、出力データＱを記憶する。出力バッファ２９は、入力バッファ２５と同じ大きさの記憶領域を有する。出力データＱは、量子化後のデータである。例えば、４階調で量子化する場合は、０、６４、１２８、１９２、２５５が取り得る値である。以下、例えば「４階調」とは、０（すなわち、インクを全く転写しない画素値）を含まない階調数を意味するものとする。
【００２９】
画像形成装置１の印画部９は、昇華型の熱転写方式によって、出力データＱに応じたエネルギーをサーマルヘッドに印加して記録紙に画像を形成し、印画物１３を出力する。
【００３０】
図３は、誤差分散マトリックス２１の例を示す図である。図３に示す誤差分散マトリックス２１は、全て公知のものである。図３では、注目画素のマスには☆（星印）が入っている。数値が入っているマスは、注目画素に対する周辺画素を示している。記載を簡略化する為、各マスには重み付けの係数の分子に対応する数値だけが入っている。重み付けの係数の分母に対応する数値は各マス共通であり、各マトリックスの上部に示されている。ここで、画素位置を示す座標（ｘ、ｙ）は、一番左上の画素位置を（０、０）とし、右方向がＸ軸プラス方向、下方向がＹ軸プラス方向とする。
【００３１】
例えば、（１）に示す誤差分散マトリックス２１の場合、注目画素の画素位置を（ｘ、ｙ）とすると、制御部５は、入力データＰ（ｘ、ｙ）に対して、１／１６×Ｅ（ｘ−１、ｙ−１）＋５／１６×Ｅ（ｘ、ｙ−１）＋３／１６×Ｅ（ｘ＋１、ｙ−１）＋７／１６×Ｅ（ｘ−１、ｙ）を加算して、量子化前データＲ（ｘ、ｙ）を算出する。
尚、注目画素の画素位置が（０、０）、（１、０）、（２、０）、（０、１）の場合などは周辺画素の一部または全部が存在しないので、制御部５は、量子化誤差データＥの加算を行わず、量子化前データＲを、Ｒ（ｘ、ｙ）＝Ｐ（ｘ、ｙ）として算出する。
【００３２】
本発明は、特定の誤差拡散マトリックス２１に限定されず、図３に示す例を含む様々な誤差拡散マトリックス２１を用いることができる。
【００３３】
次に、本発明の量子化テーブル２３について、図４から図７を参照し、従来技術と比較しながら説明する。
図４は、従来技術における４階調の量子化テーブル１２３ａを示す図である。また、図５は、従来技術における８階調の量子化テーブル１２３ｂを示す図である。
図４に示す量子化テーブル１２３ａにおいて、量子化前データＲは０〜２５５の整数のいずれか、出力データＱは０、６４、１２８、１９２、２５５のいずれかを取り得る。また、図５に示す量子化テーブル１２３ｂにおいて、量子化前データＲは０〜２５５の整数のいずれか、出力データＱは０、３２、６４、９６、１２８、１６０、１９２、２２４、２５５のいずれかを取り得る。
【００３４】
従来技術における量子化テーブル１２３ａでは、量子化前データＲが６４の周辺の領域では、出力データＱは６４となる。同様に、量子化前データＲが１２８、１９２の周辺の領域では、出力データＱはそれぞれ１２８、１９２となる。このような量子化テーブル１２３ａによってグラデーション画像の量子化を行うと、入力データＰが６４、１２８、１９２の周辺の領域において、筋状のパターンが発生することが分かっている（図１０参照）。これは、量子化テーブル１２３ａを用いる場合、入力データＰが６４の周辺の領域において、量子化誤差がほとんど発生しなくなり、結果として、出力データＱがほとんど６４となる為と考えられる。入力データＰが１２８、１９２の周辺の領域においても同様である。
【００３５】
量子化テーブル１２３ｂにおいても、量子化前データＲが３２の周辺の領域では、出力データＱは３２となる。量子化前データＲが６４、９６、１２８、１６０、１９２、２２４の周辺の領域も同様である。従って、量子化テーブル１２３ｂによってグラデーション画像の量子化を行えば、筋状のパターンが発生すると考えられる。
【００３６】
図６は、本発明における４階調の量子化テーブル２３ａを示す図である。また、図７は、本発明における８階調の量子化テーブル２３ｂを示す図である。
図６に示す量子化テーブル２３ａにおいて、量子化前データＲは０〜２５５の整数のいずれか、出力データＱは０、６４、１２８、１９２、２５５のいずれかを取り得る。また、図７に示す量子化テーブル２３ｂにおいて、量子化前データＲは０〜２５５の整数のいずれか、出力データＱは０、３２、６４、９６、１２８、１６０、１９２、２２４、２５５のいずれかを取り得る。
【００３７】
本発明における量子化テーブル２３ａは、量子化前データＲが６４の周辺の領域では、出力データＱは０または１２８となる。同様に、量子化前データＲが１２８の周辺の領域では、出力データＱは６４または１９２となる。同様に、量子化前データＲが１９２の周辺の領域では、出力データＱは１２８または２５５となる。このような量子化テーブル１２３ａによってグラデーション画像の量子化を行うことで、入力データＰが６４の周辺の領域において、比較的大きい量子化誤差が発生し、結果として、出力データＱの値が複数の値を取ると考えられる。従って、入力データＰが６４の周辺の領域において、筋状のパターンが発生しないと考えられる。同様に、入力データＰが１２８、１９２の周辺の領域においても、筋状のパターンが発生しないと考えられる。尚、画像全体としては、面積階調によってグラデーション画像の階調が正確に表現される。
【００３８】
量子化テーブル２３ｂにおいても、量子化前データＲが３２の周辺の領域では、出力データＱは０または６４となる。量子化前データＲが６４、９６、１２８、１６０、１９２、２２４の周辺の領域も同様である。従って、量子化テーブル２３ｂによってグラデーション画像の量子化を行えば、筋状のパターンが発生しないと考えられる。尚、画像全体としては、面積階調によってグラデーション画像の階調が正確に表現される。
【００３９】
量子化テーブル２３ａ、量子化テーブル２３ｂは、共に、出力データＱとして取り得る階調値と略等しい値で増加し、出力データＱとして取り得る階調値同士の略中間の値で減少するものである。
図６に示すように、量子化テーブル２３ａは、出力データＱとして取り得る階調値である６４で増加している。また、出力データＱとして取り得る階調値６４と１２８の中間の値（＝９６）で減少している。以後、出力データＱとして取り得る階調値ごとに同様の増加と減少を繰り返している。但し、出力データＱとして取り得る階調値の最小値である０と最大値である２５５は除く。
また、図７に示すように、量子化テーブル２３ｂも、出力データＱとして取り得る階調値である３２で増加している。また、出力データＱとして取り得る階調値３２と６４の中間の値（＝４８）で減少している。以後、出力データＱとして取り得る階調値ごとに同様の増加と減少を繰り返している。但し、出力データＱとして取り得る階調値の最小値である０と最大値である２５５は除く。
【００４０】
本発明の量子化テーブル２３として最適なものは、次のように定義することができる。すなわち、量子化前データＲとして取り得る階調値の数をＮ、出力データＱとして取り得る階調値の数をＭ（但し、階調値０を含まない数）とすると、
（１）Ｍ、Ｎは共に自然数であって、ＮはＭで割り切れること、
（２）Ｒ＜Ｎ／（２Ｍ）の場合、Ｑを０に量子化すること、
（３）ｍを（Ｍ−１）以下の自然数とし、｛Ｎ／（２Ｍ）｝×（２ｍ−１）≦Ｒ＜｛Ｎ／Ｍ｝×ｍの場合、Ｑを｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ−１）周辺の階調値に量子化すること、
（４）ｍを（Ｍ−１）以下の自然数とし、｛Ｎ／Ｍ｝×ｍ≦Ｒ＜｛Ｎ／（２Ｍ）｝×（２ｍ＋１）の場合、Ｑを｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ＋１）周辺の階調値に量子化すること、
（５）｛Ｎ／（２Ｍ）｝×（２Ｍ−１）≦Ｒの場合、ＱをＮ周辺の階調値に量子化すること、
を満たす。
【００４１】
尚、（３）における「｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ−１）周辺の階調値」とは、｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ−１）でも良いし、｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ−１）の前後の階調値でも良い。例えば、Ｎ＝２５６、Ｍ＝４、ｍ＝２とすると、｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ−１）＝１２８である。この場合、「｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ−１）周辺の階調値」は、例えば、１２６、１２７、１２８、１２９、１３０等である。（４）における「｛Ｎ／Ｍ｝×（ｍ＋１）周辺の階調値」、（５）における「Ｎ周辺の階調値」も同様である。
【００４２】
ここで、図６に示す量子化テーブル２３ａが、条件（１）〜（５）に従って定義されたものであることを説明する。図６に示す例では、Ｎ＝２５６、Ｍ＝４である。出力データＱとして取り得る階調値は、０、６４、１２８、１９２、２５５である。
４、２５６は共に自然数であって、２５６は４で割り切れることから、条件（１）を満たす。そして、条件（２）〜（５）を適用すると、以下の通り、図６に示す量子化前データＲと出力データＱの対応関係を導くことができる。
【００４３】
・Ｒ＜３２の場合、条件（２）を適用し、Ｑを０に量子化する。
・３２≦Ｒ＜６４の場合、ｍ＝１のときの条件（３）を適用するとＱを０周辺の階調値、すなわち０に量子化する。
・６４≦Ｒ＜９６の場合、ｍ＝１のときの条件（４）を適用するとＱを１２８周辺の階調値、すなわち１２８に量子化する。
・９６≦Ｒ＜１２８の場合、ｍ＝２のときの条件（３）を適用するとＱを６４周辺の階調値、すなわち６４に量子化する。
・１２８≦Ｒ＜１６０の場合、ｍ＝２のときの条件（４）を適用するとＱを１９２周辺の階調値、すなわち１９２に量子化する。
・１６０≦Ｒ＜１９２の場合、ｍ＝３のときの条件（３）を適用するとＱを１２８周辺の階調値、すなわち１２８に量子化する。
・１９２≦Ｒ＜２２４の場合、ｍ＝３のときの条件（４）を適用するとＱを２５６周辺の階調値、すなわち２５５に量子化する。
・２２４≦Ｒの場合、Ｑを２５６周辺の階調値、すなわち２５５に量子化する。
【００４４】
このように、図６に示す量子化テーブル２３ａは、条件（１）〜（５）に従って定義されたものである。
本発明では、条件（１）を満たすＭ、Ｎの様々な組み合わせに対して、量子化テーブル２３を定義できる。すなわち、入力データＰの階調は、２５６だけには限られない。また、出力データＱの階調は、４、８だけに限られない。
【００４５】
ここで、図２の説明に戻る。以下の説明では、画素位置を示す座標（ｘ、ｙ）は、一番左上の画素位置を（０、０）とし、右方向がＸ軸プラス方向、下方向がＹ軸プラス方向とする。
【００４６】
Ｓ１の処理では、制御部５は、入力バッファ２５から注目画素（２、１）の入力データＰ（２、１）を読み出す。
また、制御部５は、誤差バッファ２７から注目画素（２、１）の周辺に位置する周辺画素（１、０）、（２、０）、（３、０）、（１、１）の量子化誤差データＥ（１、０）、Ｅ（２、０）、Ｅ（３、０）、Ｅ（１、１）を読み出す。
そして、制御部５は、読み出した量子化誤差データＥに誤差拡散マトリックス２１に定義されている重み付けの係数を乗じた値を算出し、読み出した入力データＰ（２、１）に加算することで、量子化前データＲ（２、１）を算出する。図２に示す誤差拡散マトリックス２１の例では、Ｒ（２、１）＝Ｐ（２、１）＋Ｅ（１、０）×１／１６＋Ｅ（２、０）×５／１６＋（Ｅ（３、０）×３／１６＋（Ｅ（１、１）×７／１６となる。
尚、注目画素の画素位置が（０、０）、（１、０）、（２、０）、（０、１）の場合など周辺画素の全部または一部が存在しない場合、制御部５は、量子化誤差データＥの加算を行わない。
【００４７】
Ｓ２の処理では、制御部５は、予め定められた量子化テーブル２３に基づいて、量子化前データＲ（２、１）を量子化し、出力データＱ（２、１）を算出する。算出された出力データＱ（２、１）は、出力バッファ２９に記憶される。
【００４８】
Ｓ３の処理では、制御部５は、量子化前データＲ（２、１）と出力データＱ（２、１）との差を求め、量子化誤差データＥ（２、１）として算出する。算出された量子化誤差データＥ（２、１）は、誤差バッファ２７に記憶される。
【実施例】
【００４９】
以下、本発明の実施例と従来技術による比較例について説明する。本発明の実施例と従来技術による比較例は、同じ２５６×２５６画素のグラデーション画像に対して４階調、１６階調によってそれぞれ量子化を行った。表１は、入力バッファ２５に保持される入力データＰを示している。
【００５０】
【表１】
2011042069.tif 000003
【００５１】
画素位置を示す座標（ｘ、ｙ）は、一番左上の画素位置を（０、０）とし、右方向がＸ軸プラス方向、下方向がＹ軸プラス方向とする。表１に示すように、ｘ座標が０の画素位置（０、０）、・・・（０、２５５）では、入力データＰの値が全て０である。同様に、ｘ座標が１の画素位置（１、０）、・・・（１、２５５）では、入力データＰの値が全て１である。以下、同様にして、入力データＰの値は、画素位置のｘ座標と同一である。
【００５２】
図８は、本発明によって４階調で量子化したグラデーション画像を示す図である。また、図９は、本発明によって１６階調で量子化したグラデーション画像を示す図である。
図８、図９は、表１に示す入力データＰに対して、本発明によって４階調、１６階調で量子化を行った画像である。量子化テーブルは、４階調の場合、図６に示す量子化テーブル２３ａを用いた。１６階調の場合は図示していないが、前述の（１）〜（５）によって定義されたものを用いた。
図８、図９の画像では、筋状のパターンが発生していない。また、画像全体としては、面積階調によってグラデーション画像の階調が正確に表現されている。
【００５３】
一方、図１０、図１１は、表１に示す入力データＰに対して、従来技術によって４階調、１６階調で量子化を行った画像である。量子化テーブルは、４階調の場合、図４に示す量子化テーブル１２３ａを用いた。１６階調の場合は図示していないが、図４、図５に示す量子化テーブル１２３ａ、１２３ｂと同様の量子化テーブルを用いた。
図１０、図１１の画像では、それぞれ３本、１５本の筋状のパターンが発生している。このような筋状のパターンは、例えば人物の顔写真や青空の写真などのグラデーション画像において擬似輪郭として現われてくる。
【００５４】
表２、表３は、４階調で量子化したときの出力バッファ２９に保持される出力データＱを示している。「ＩＮ」は、あるＹ座標の一次元の入力データＰを示している。入力データＰは、表１に示すように元々は２次元のデータであるが、本発明と従来技術を比較する為、あるＹ座標の一次元のデータを切り出している。「Ａ」は、「ＩＮ」に対して、本発明によって４階調で量子化された出力データＱである。「Ｂ」は、「ＩＮ」に対して、従来技術によって４階調で量子化された出力データＱである。
表２では、０〜１２７の入力データＰに対する出力データＱを示している。表３では、１２８〜２５５の入力データＰに対する出力データＱを示している。
【００５５】
【表２】
2011042069.tif 000004
【００５６】
【表３】
2011042069.tif 000005
【００５７】
表２、表３に示すように、従来技術の出力データＱである「Ｂ」は、「ＩＮ」の値が大きくなるにつれて、０から６４、６４から１２８、１２８から１９２、１９２から２５５のように、ほぼ昇順に変化している。そして、「ＩＮ」の値が６４の周辺の領域（５４〜７３）では、「Ｂ」の値が６４のみとなっている。同様に、「ＩＮ」の値が１２８の周辺の領域（１１８〜１３７）では、「Ｂ」の値が１２８のみとなっている。同様に、「ＩＮ」の値が１９２の周辺の領域（１８２〜２０１）では、「Ｂ」の値が１９２のみとなっている。
図示していない他のＹ座標の一次元の入力データＰに対しても、「ＩＮ」の値が６４、１２８、１９２の周辺の領域（但し、表２、表３に示す領域とは異なる。）では、「Ｂ」の値がそれぞれ６４、１２８、１９２のみとなっている。このような出力データＱを印画すると、図１０に示すように、筋状のパターンが発生する。
【００５８】
一方、本発明の出力データＱである「Ａ」は、「ＩＮ」の値が大きくなるにつれて、増加と減少を繰り返しながら、全体としては大きな値に変化している。従来技術では同じ値のみとなっていた領域については、「ＩＮ」の値が６４の周辺の領域（５４〜７３）では、「Ａ」の値が０、６４、１２８の３つの値に変動している。同様に、「ＩＮ」の値が１２８の周辺の領域（１１８〜１３７）では、「Ａ」の値が０、６４、１２８、１９２、２５５の５つの値に変動している。同様に、「ＩＮ」の値が１９２の周辺の領域（１８２〜２０１）では、「Ａ」の値が１２８、１９２、２５５の３つの値に変動している。
図示していない他のＹ座標の一次元の入力データＰに対しても、「ＩＮ」の値が６４、１２８、１９２の周辺の領域では、「Ａ」の値が複数の値に変動している。このような出力データＱを印画すると、図８に示すように、筋状のパターンが発生しない。
【００５９】
表４、表５は、１６階調で量子化したときの出力バッファ２９に保持される出力データＱを示している。「ＩＮ」は、あるＹ座標の一次元の入力データＰを示している。入力データＰは、表１に示すように元々は２次元のデータであるが、本発明と従来技術を比較する為、あるＹ座標の一次元のデータを切り出している。「Ａ」は、「ＩＮ」に対して、本発明によって１６階調で量子化された出力データＱである。「Ｂ」は、「ＩＮ」に対して、従来技術によって１６階調で量子化された出力データＱである。
表４では、０〜１２７の入力データＰに対する出力データＱを示している。表５では、１２８〜２５５の入力データＰに対する出力データＱを示している。
【００６０】
【表４】
2011042069.tif 000006
【００６１】
【表５】
2011042069.tif 000007
【００６２】
１６階調においても、４階調と同様、従来技術の出力データＱである「Ｂ」は、「ＩＮ」の値が１６、３２、４８、６４、８０、９６、１１２、１２８、１４４、１６０、１７６、１９２、２０８、２２４、２４０の周辺の領域では、それぞれ１６、３２、４８、６４、８０、９６、１１２、１２８、１４４、１６０、１７６、１９２、２０８、２２４、２４０のみとなっている。図示していない他のＹ座標の一次元の入力データＰに対しても同様である。このような出力データＱを印画すると、図１１に示すように、筋状のパターンが発生する。
一方、本発明の出力データＱである「Ａ」は、「ＩＮ」の値が１６、３２、４８、６４、８０、９６、１１２、１２８、１４４、１６０、１７６、１９２、２０８、２２４、２４０の周辺の領域では、複数の値に変動している。図示していない他のＹ座標の一次元の入力データＰに対しても同様である。このような出力データＱを印画すると、図９に示すように、筋状のパターンが発生しない。
【００６３】
以上、図８、図９に示すように、本発明によって画像を形成することで、階調が連続的に変化するグラデーション画像に対して、複雑な処理を行うことなく、確実に擬似輪郭の発生を抑えることができた。
【００６４】
尚、現在の出願様式では、図面として採用できるものがグレースケール画像のみという制限があることから、本実施例では、原画像１１を２５６階調のグレースケール画像とした。しかしながら、本発明は当然にＣＭＹ、ＣＭＹＫ等のカラー画像に対しても適用できる。カラー画像の場合、一つの色に対してのみ本発明による量子化処理を行っても良いし、複数の色に対して本発明による量子化処理を行っても良い。
【００６５】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像形成方法の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００６６】
１………画像形成装置
３………画像入力部
５………制御部
７………記憶部
９………印画部
１１………原画像
１３………印画物
２１………誤差拡散マトリックス
２３………量子化テーブル
２５………入力バッファ
２７………誤差バッファ
２９………出力バッファ
【図１】
2011042069.tif 000008
【図２】
2011042069.tif 000009
【図３】
2011042069.tif 000010
【図４】
2011042069.tif 000011
【図５】
2011042069.tif 000012
【図６】
2011042069.tif 000013
【図７】
2011042069.tif 000014
【図８】
2011042069.tif 000015
【図９】
2011042069.tif 000016
【図１０】
2011042069.tif 000017
【図１１】
2011042069.tif 000018