(57)【要約】【課題】従来技術では、階調が均一な部分における粒状性改善と階調が変化する部分におけるノイズ低減というトレードオフの関係にある両者のバランスを、任意画像に対し十分に取ることができない。【解決手段】画像形成装置が備える色材の色に対応する色分解画像に対し量子化処理を行なって、限られた階調数のハーフトーン画像を生成するハーフトーン画像生成手段と、生成された前記ハーフトーン画像に基づいて、局所領域毎の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出された前記特徴量に応じて、前記ハーフトーン画像におけるドットのオン又はオフを前記局所領域毎に変更する補正処理を行なう補正手段とを備えたことを特徴とする。【選択図】  図４
2015216455.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成装置が備える色材の色に対応する色分解画像に対し量子化処理を行なって、限られた階調数のハーフトーン画像を生成するハーフトーン画像生成手段と、
生成された前記ハーフトーン画像に基づいて、局所領域毎の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された前記特徴量に応じて、前記ハーフトーン画像におけるドットのオン又はオフを前記局所領域毎に変更する補正処理を行なう補正手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出手段は、前記色分解画像に平滑化処理を施した画像と前記ハーフトーン画像に平滑化処理を施した画像との差分を、前記特徴量として抽出する
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】
前記特徴量は、前記局所領域内における代表画素の差分であることを特徴とする請求項  に２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正処理は、前記色分解画像に比べ濃度が濃い局所領域内のオンドットをオフドットに変更する処理を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記補正処理は、前記色分解画像に比べ濃度が低い局所領域内のオフドットをオンドットに変更する処理を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記補正処理は、前記色分解画像に比べ濃度が濃い局所領域内のオンドットをオフドットに変更し、前記色分解画像に比べ濃度が低い局所領域内のオフドットをオンドットに変更する処理であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記補正手段は、ドットの変更を行った後、前記局所領域を含む範囲であって前記平滑化処理で用いたフィルタの範囲内にある各画素の差分について、
前記平滑化処理で用いたフィルタ係数にオンドットの画素値を乗じた値を、前記変更の結果に応じて加算或いは減算することにより更新する
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】
前記量子化処理は、前記色分解画像のレンジに対応する複数のドットパターンを用いた量子化処理であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記量子化処理は、前記色分解画像のレンジに対応する複数の閾値マトリクスを用いた量子化処理であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像形成装置が備える色材の色に対応する色分解画像に対し、当該色分解画像のレンジに対応する複数のドットパターンを用いた量子化処理を行なって、限られた階調数の第１のハーフトーン画像を生成するハーフトーン画像生成手段と、
生成された前記ハーフトーン画像に基づいて、画素毎の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記色分解画像に対し、単一の閾値マトリクスを用いたディザ法による量子化処理を行なって、限られた階調数の第２のハーフトーン画像を生成し、抽出された前記特徴量に応じて、前記第１のハーフトーン画像の画素値を前記第２のハーフトーン画像の画素値と置き換える補正処理を行なう補正手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
前記特徴量抽出手段は、前記色分解画像に平滑化処理を施した画像と前記第１のハーフトーン画像に平滑化処理を施した画像との差分を、前記特徴量として抽出することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記補正手段は、全画素について前記置き換えがなされた後に、当該全画素における前記差分を改めて算出し、算出された差分の絶対値の総和が一定範囲に収束するまで、前記補正処理を繰り返すことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記一定範囲に収束したかどうかは、前記総和の変化量が所定の割合以下になったかどうかによって判定されることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
画像形成装置が備える色材の色に対応した色分解画像に対し、当該色分解画像のレンジに対応する複数のドットパターンを用いた量子化処理を行なって、限られた階調数の第１のハーフトーン画像を生成するハーフトーン画像生成手段と、
前記色分解画像に基づいて、局所領域毎の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された前記特徴量に応じて、補正処理の対象となる補正領域を設定する補正領域設定手段と、
設定された前記補正領域を対象に、前記第１のハーフトーン画像を補正する補正手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
前記補正手段は、前記第１のハーフトーン画像におけるドットのオン又はオフを、前記補正領域において変更する補正処理を行なうことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記補正手段は、
前記色分解画像に対し、単一の閾値マトリクスを用いたディザ法による量子化処理を行なって、限られた階調数の第２のハーフトーン画像を生成し、
抽出された前記特徴量に応じて、前記第１のハーフトーン画像における前記補正領域の画素値を前記第２のハーフトーン画像の画素値と置き換えることにより、前記補正処理を行なう
ことを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
画像形成装置が備える色材の色に対応した色分解画像に基づいて、局所領域毎の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出された前記特徴量に基づいて、前記色分解画像のうち階調均一部と階調変化部とを特定する階調判定手段と、
特定された前記階調均一部に対し、前記色分解画像のレンジに対応する複数のドットパターンを用いた量子化処理を行なう第１の量子化手段と、
特定された前記階調変化部に対し、単一の閾値マトリクスを用いたディザ法による量子化処理を行なう第２の量子化手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１８】
前記第１の量子化手段で生成された第１のハーフトーン画像と、前記第２の量子化手段で生成された第２のハーフトーン画像とを合成する合成手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
請求項１乃至１８のいずれか１項に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項２０】
画像形成装置が備える色材の色に対応する色分解画像に対し量子化処理を行なって、限られた階調数のハーフトーン画像を生成するハーフトーン画像生成ステップと、
生成された前記ハーフトーン画像に基づいて、局所領域毎の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
抽出された前記特徴量に応じて、前記ハーフトーン画像におけるドットのオン又はオフを前記局所領域毎に変更する補正処理を行なう補正ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２１】
コンピュータを、請求項１乃至１８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ためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、閾値マトリクスを用いて入力画像をハーフトーン処理する画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
パソコンで処理した画像や、デジタルカメラで撮影した画像などを印刷出力する装置として、紙等の記録媒体上にドットを用いて画像を形成する画像形成装置がよく使われている。このような画像形成装置の出力可能な階調数は、一般にパソコン等で扱う画像データの階調数に比べて少ない。そこで、階調数を落として画像を表現するハーフトーン処理を行って、画像形成装置が出力可能な階調数にすることがなされている。
【０００３】
ハーフトーン処理には、ドットの配置の仕方によってドット集中型とドット分散型がある。例えばインクジェット記録方式では、記録媒体上に記録される色材（インク）ドットが高分散な方が高品質な画像を得られる特性があり、ドット分散型が用いられることが多い。ドット分散型のハーフトーン処理としては、ディザ法が知られている。ディザ法とは、入力画像データにおける画素値（入力画素値）と、閾値マトリクスの閾値とを画素毎に比較することによって、各画素の出力値を決定する方法である。また、各入力画素値のレンジに対応する複数のドットパターンを予め用意しておき、入力画素値をインデックスとして所定階調・所定位置のドットのオン／オフを決定する方法もある。この方法は「ビットマスクアレイ」や「ディザビットマップ」などと呼ばれ、階調値毎に好適に設計されたドットパターンを利用できるため、階調値が均一な画像に対して粒状性（ムラ）の少ない画像を出力することができる。その反面、階調値の異なるドットパターン間でのドット位置の相関性（類似性）が失われるという欠点もある。これは、階調値が変化するグラデーションや自然画のような画像においてノイズ様の破綻部を有する出力画像が生成されることを意味している。
【０００４】
そこで、異なる階調値間のドットパターンの類似性を残しつつも、階調値毎に好適になるよう、「粒状性」と「階調間の相関性」というトレードオフの関係にある両者のバランスをとることを目的としたドットパターン設計法も提案されている（特許文献１及び２）。両文献に開示されている手法は、階調値の異なる複数のドットパターンにおいて一部共通の位置にドットを持たせるようにして相関性を導入するものである点で共通する技術である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−２７５２２８号公報
【特許文献２】特開２００４−３５０２８９号公報
【特許文献３】米国特許第５１１１３１０号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した特許文献１及び２の手法によっても、予め定められ固定されたドットパターンを用いることを前提としているため、出力画像に局所的なドットの過密箇所が発生してしまうことがあった。すなわち、階調が均一な部分における粒状性改善と階調が変化する部分におけるノイズ低減というトレードオフの関係にある両者のバランスを、任意画像に対し十分に取ることはできていなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る画像処理装置は、画像形成装置が備える色材の色に対応する色分解画像に対し量子化処理を行なって、限られた階調数のハーフトーン画像を生成するハーフトーン画像生成手段と、生成された前記ハーフトーン画像に基づいて、局所領域毎の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出された前記特徴量に応じて、前記ハーフトーン画像におけるドットのオン又はオフを前記局所領域毎に変更する補正処理を行なう補正手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ドット分散型のハーフトーン処理において、階調が均一な部分における粒状性の改善と、階調が変化する部分におけるノイズ低減とを、高いレベルで両立させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例１に係る、画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】画像処理装置及び画像形成装置の論理構成を示す機能ブロック図である。
【図３】実施例１に係る、ハーフトーン画像生成部の内部構成を示すブロック図である。
【図４】色分解画像データがハーフトーン画像データに変換されて出力されるまでの処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施例１に係る量子化処理を説明する図である。
【図６】一般的なディザ法（ドット分散型）における処理の流れを説明する図である。
【図７】階調値[g]に対するprincipal wavelengthを示す図である。
【図８】実施例１に係る、特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】ガウス型フィルタの一例を示す図である。
【図１０】平滑化後の色分解画像データと２値画像データとから差分ｄが抽出される様子を説明する図である。
【図１１】実施例１に係る、補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】横軸に差分ｄの絶対値、縦軸にその出現頻度をとったヒストグラムの一例を示す図である。
【図１３】補正処理によってドットが変化する様子を説明する図である。
【図１４】動的に作成された局所領域の一例を示す図である。
【図１５】実施例１におけるハーフトーン処理を施した結果の一例を、従来手法と共に示した図である。
【図１６】実施例３に係る、ハーフトーン画像生成部の内部構成を示すブロック図である。
【図１７】実施例３に係る補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】実施例３に係る補正処理を行って得られた総和Ｓを画素数で割った値（画素平均）の変化を示す図である。
【図１９】実施例４に係る、ハーフトーン画像生成部の内部構成を示すブロック図である。
【図２０】局所領域内での画素値の分布を表すヒストグラムの一例を示す図である。
【図２１】実施例５に係る、ハーフトーン画像生成部の内部構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付の図面を参照して、本発明を好適な実施例に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例にすぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【実施例１】
【００１１】
図１は、本実施例に係る、画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、汎用インターフェース（Ｉ／Ｆ）１０４、モニタ１０８、メインバス１０９で構成される。
【００１２】
汎用Ｉ／Ｆ１０４は、画像形成装置１０５、マウスやキーボードなどの入力装置１０６、メモリカード等の外部メモリ１０７をメインバス１０９に接続する。
【００１３】
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭやＨＤＤといった記憶装置１０３に格納されている画像処理アプリケーションを起動し、ＲＡＭ１０２に展開する。そして、記憶装置１０３や外部メモリ１０７に格納されている各種データや入力装置１０６からの指示など、画像処理に必要なデ―タがＲＡＭ１０２に転送される。さらに、画像処理アプリケーションに従って、ＲＡＭ１０２に格納されているデータがＣＰＵ１０１からの指令に基づき処理される。演算結果は、モニタ１０８に表示されたり、或いは記憶装置１０３や外部メモリ１０７に格納されたりする。
【００１４】
なお、本実施例では画像処理装置１００と画像形成装置１０５とはそれぞれ独立しているが、画像形成装置１０５が画像処理装置１００を含む構成としてもよい。
【００１５】
以下では、ＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に格納された各種ソフトウェア（コンピュータプログラム）を動作させることで実現する各種画像処理について説明する。
【００１６】
図２は、画像処理装置１００及び画像形成装置１０５の論理構成を示す機能ブロック図である。画像処理装置１００は、入力端子２０１、入力画像バッファ２０２、色分解処理部２０３、ハーフトーン画像生成部２０４、ハーフトーン画像バッファ２０５、出力端子２０６を有する。また、画像形成装置１０５は、入力端子２０７、ヘッド駆動回路２０８、記録ヘッド２０９、出力端子２１０を有する。
【００１７】
まず、画像処理装置１００の各部について説明する。
【００１８】
入力画像バッファ２０２は、入力端子２０１から入力された印刷対象のカラーの画像データ（以下、入力画像データ）を格納する。ここで、入力画像データは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３つの色成分により構成されているものとする。
【００１９】
色分解処理部２０３は、入力画像バッファ２０２に格納された入力画像データを、画像形成装置１０５が備える色材の色に対応した画像データへ分解する。この色分解処理は、色分解用ルックアップテーブル（不図示）を参照して実行される。本実施例では、ブラック（Ｋ）単色の画像データに色分解されるものとし、色分解処理後の画像データを、２５６階調を表す多値８ビットのデータ（０を白とする、０〜２５５のデータ）として説明する。もちろん、それ以上の階調数への変換を行っても構わない。また、画像形成装置がカラー印刷に対応している場合は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）といった各色材の色に応じた画像データにそれぞれ色分解処理すればよい。
【００２０】
ハーフトーン画像生成部２０４は、色分解処理後の画像データに対して、ハーフトーン処理を行って、画像形成装置１０５が出力可能な階調数のハーフトーン画像データを生成する。ここでは、出力可能な階調数を、ドットのオン／オフを表す２値であるとする。すなわち、８ビットで表される多値の色分解処理後の画像データが、ハーフトーン処理によって２値の画像データに変換される。ハーフトーン処理の詳細については後述する。なお、画像形成装置１０５が同色相で濃度の異なるインクを記録可能な場合や、大きさの異なるドットを記録可能な場合は、出力可能な階調数は２値よりも大きいこともある。得られたハーフトーン画像データは、ハーフトーン画像バッファ２０５に送られ、格納される。そして、ハーフトーン画像バッファ２０５に格納されたハーフトーン画像データは、出力端子２０６より画像形成装置１０５へ出力される。
【００２１】
なお、入力画像データは、上述したＲＧＢの色成分を有するものに限定されるものではなく、例えばＣＭＹＫの色成分を有する画像データでもよい。
【００２２】
次に、画像形成装置１０５の各部について説明する。画像形成装置１０５は、画像処理装置１００から受信したハーフトーン画像データに基づいて、記録ヘッド２０９を記録媒体に対して相対的に移動させて複数回走査させることにより、記録媒体上に画像を形成する。ここでは、記録ヘッド２０９はインクジェット方式であり、一つ以上の記録素子（ノズル）を有するものとする。
【００２３】
ヘッド駆動回路２０８は、入力端子２０７を介して入力されたハーフトーン画像データに基づいて、記録ヘッド２０９を制御するための駆動信号を生成する。
【００２４】
記録ヘッド２０９は、生成された駆動信号に基づき、記録媒体上に色材を用いてドットを形成して画像を記録する。本実施例では、画像の記録をマルチパス方式で行うものとする。なお、色材は、Ｋ単色やＣＭＹＫに限らず、淡いシアン（Ｌｃ）、淡いマゼンタ（Ｌｍ）や、特色インク、透明なインクを含むものであってもよい。またインク吐出後に光（紫外線）の放射を行い、インクを硬化させるような処理を行ってもよい。
【００２５】
続いて、ハーフトーン画像生成部２０４について、詳細に説明する。本実施例では、複数のドットパターンを入力画素値に応じて使い分ける方式のハーフトーン処理を前提として説明を行なうものとする。
【００２６】
図３は、本実施例に係る、ハーフトーン画像生成部２０４の内部構成を示すブロック図である。ハーフトーン画像生成部２０４は、量子化部３０１、特徴量抽出部３０２、補正部３０３で構成される。そして、これら各部によって、色分解処理部２０３から出力された２５６階調の色分解画像データが２値（１ｂｉｔ）のハーフトーン画像データに変換され、ハーフトーン画像バッファ２０５に出力される。図４は、この間の大まかな処理の流れを示すフローチャートである。なお、この一連の処理は、以下に示す手順を記述したコンピュータ実行可能なプログラムを記憶装置１０３からＲＡＭ１０２上に読み込んだ後、ＣＰＵ１０１によって該プログラムを実行することによって実施される。
【００２７】
色分解画像データが入力されると、ステップ４０１において、量子化部３０１は、複数のドットパターンを用いて量子化処理を行ない、２値画像データを生成する。
【００２８】
ステップ４０２において、特徴量抽出部３０２は、入力された色分解画像データとステップ４０１で生成した２値画像データとを用いて、画像の局所領域ごとの特徴量の抽出を行う。
【００２９】
ステップ４０３において、補正部３０３は、抽出された特徴量に基づき、２値画像データに対して補正処理を行う。補正処理された２値画像データ（ハーフトーン画像データ）はハーフトーン画像バッファ２０５へ送られる。
【００３０】
以上が、本実施例に係る、ハーフトーン画像生成部２０４における処理の概要である。
【００３１】
次に、量子化部３０１における量子化処理（複数のドットパターンを参照しながら２値画像データを生成する処理）について詳しく説明する。図５は、本実施例に係る量子化部３０１における量子化処理を説明する図である。量子化部３０１は、色分解画像データの画素値を受け取って、当該画素値に対応する二値画像データの画素値を出力する処理を、予め用意された複数のドットパターン５０１とドットパターン選択部５０２とで実現している。ここで、複数のドットパターン５０１は、それぞれが任意の幅と高さを有する二値データのアレイであり、典型的には入力画素値のレンジに対応する数のドットパターンが用意される。本実施例では、入力画像が２５６階調の色分解画像であるから、２５６枚（Ｍ０、Ｍ１、Ｍ２…Ｍ２５５）のドットパターンが用意され、記憶装置１０３等に格納される。
【００３２】
まず、量子化部３０１に色分解画像における座標（ｘ，ｙ）で特定される注目画素の画素値ｇ（ｘ，ｙ）が入力されると、入力値を表す変数[ｉｎ]として保持される。そして、ドットパターン選択部５０２は、入力値[ｉｎ]に応じたドットパターンＭｉｎを、複数のドットパターン（Ｍ０〜Ｍ２５５）の中から選択する。本実施例では、入力画素値のレンジに対応する数のドットパターンが用意されているので、入力画素値に１対１で対応するドットパターンＭｉｎを１つ選択することが可能となる。注目画素に対応するドットパターン上の位置（ｉ，ｊ）は、ドットパターンＭｉｎの幅をＷｉｎ、高さをＨｉｎとしたとき、ｉ＝ｘ％Ｗｉｎ、ｊ＝ｙ％Ｈｉｎによって定まる。ここで、「％」は剰余を表す。入力画素値に対応するドットパターンＭｉｎにおける位置（ｉ，ｊ）の値を、二値画像の座標（ｘ，ｙ）における画素値として出力することで、二値の画像データを得ることが可能となる。
【００３３】
以上の処理を、入力画像である色分解画像の全画素に対して行うことで、２値画像データが生成される。なお、ここでは簡単のため、入力画素値のレンジに対応する数だけのドットパターンを予め用意することとしたが、例えば全ての画素にドットを打つ場合や、ドットの位置が計算などから決定可能な場合にはその分だけドットパターンの数を減らしてもよい。
【００３４】
（粒状性の改善と階調部の破綻との関係について）
ここで、複数のドットパターンを参照しながら２値画像データを生成する手法と、一般的なディザ法とを比較しながら、粒状性の改善と階調部の破綻との関係について説明する。図６は、一般的なディザ法（ドット分散型）における処理の流れを説明する図である。閾値マトリクス６０２は、幅Ｗ＝４、高さＨ＝４であり、各画素に１〜１６の閾値が一つずつ格納されている。ここでは、入力された画素値が、閾値マトリクス６０２の対応する位置の閾値以上であればオンドット（黒）、閾値未満であればオフドット（白）を出力するものとする。従って、閾値マトリクス６０２を使った場合、１７階調のドットのパターンを持つ出力画像が得られることになる。例えば、単一の画素値「９」を持つ幅Ｗ＝４、高さＨ＝４の入力画像６０１を、閾値マトリクス６０２を用いてハーフトーン処理すると、黒又は白の２値で表現された出力画像６０３が得られることになる。
【００３５】
このような単一の閾値マトリクスを用いる一般的なディザ法と比較した場合、上述した複数のドットパターンを用いる方法では、均一な画素値を持つ領域（階調均一部）での粒状性（ドットのムラ）を改善することができる。この点について詳しく説明する。単一の閾値マトリクスを用いる一般的なディザ法では、ある画素値を表すドットはそれよりも明るい画素値を表すドットを必ず含むことになる。例えば、ディザ法の場合、画素値「１０」の均一な入力画像について得られるハーフトーン画像は、それよりも明るい画素値「９」の均一な入力画像について得られるハーフトーン画像に現れるドットを全て含む。そしてこれがディザ法における、階調均一部で粒状性が悪化する原因となる。なぜならば、ドット分散型のドットパターンが、ある階調値（画素値）を表す場合の理論的なドット間距離は決まっており、その階調値毎に異なっているからである。例えば、特許文献３によれば、表現する階調値に対して定められる周波数(principal frequency）付近のピークと、それより高周波に偏った周波数成分のみを持つことが好ましいとされる。ここで正方格子における、階調値[g]に対して定められる周波数[ｆｇ]は、次の式（１）のように定義される。
【００３６】
【数１】
2015216455.tif 000003
【００３７】
ただし、上記式（１）において、階調値[g]は０〜１に正規化されているものとし、[Ｒ]は１画素間の距離を示すものとする。また、[ｆｇ]は階調値[ｇ]における少ない方のドット（すなわち明るい階調ではオンドット、暗い階調ではオフドット）の周波数である。これは、ドット間距離として、[ｆｇ]の逆数[ｄｇ]ほどドットが離れて配置されていることがより好ましいと言い換えることができる。ここで、逆数[ｄｇ]は、[principal wavelength]と呼ばれる値である。図７は、階調値[g]が０〜０．５の範囲における、[principal wavelength]を示しており、階調値毎に好適なドット間距離は異なることが分かる。階調値に応じて異なるドット間距離を取るべきところ、単一の閾値マトリクスを用いるディザ法では明るい階調値を表現するためのドットをそれよりも暗い階調値を表現するのにも用いざるを得ないために、ドットパターンの均一性を悪化させていることが分かる。
【００３８】
一方、本実施例でも利用する、複数のドットパターンを用いる方法の場合には、階調値毎にドットを配置することが可能であるため、各階調値に合わせたドット間距離を取りやすくなり、階調均一部での粒状性は良好となる。ところが、それぞれ均一な階調値のみが好適な配置となるよう設計された複数のドットパターンの場合、例えばグラデーションや自然画のような階調値の変化を持つ画像に対しては、ノイズ様の破綻部を有する出力画像が生成されてしまうという別の問題がある。これは、ある階調値のみに対して過度の均一性を追求されたドットパターン同士は、互いにドットの位置に相関性（類似性）を持たないからである。そのようなドットパターンを用いると、階調の変化している部分でドットの過密または過疎状態が起こり、ノイズのように見えてしまう。この点、ディザ法で用いる閾値マトリクスの場合は、２つの階調値間でより明るい階調値のドットは共通に持っていることを前提とした高分散なドット配置となる。したがって、ドット配置の相関性が高く、上述のような問題は起こらない。
【００３９】
以上のとおり、均一階調部の粒状性の追求と階調変化部の破綻抑制との間にはトレードオフの関係があることが理解でき、本実施例では両者のバランスを高いレベルで取ることを、以下に述べる補正処理によって可能にしている。
【００４０】
まず、補正処理に先立ってなされる、特徴量抽出部３０２における特徴量抽出処理について説明する。特徴量抽出処理は、階調変化部において画像がノイズ様に破綻している箇所を抽出する処理であり、後述する補正処理の前処理として位置付けられる。複数のドットパターンを用いた量子化処理によって得られた２値画像においてノイズ様に破綻している部分は、入力画像に比べ濃度が局所的に過剰または不足となっているので、そのような部分を特徴量として抽出する。図８は、本実施例に係る特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。なお、この一連の処理は、以下に示す手順を記述したコンピュータ実行可能なプログラムを記憶装置１０３からＲＡＭ１０２上に読み込んだ後、ＣＰＵ１０１によって該プログラムを実行することによって実施される。
【００４１】
ステップ８０１において、特徴量抽出部３０２は、色分解処理部２０３から受け取った色分解画像データに対し、平滑化フィルタを用いて平滑化処理を行なって、平滑化色分解画像データ（「ＦＩ」とする。）を得る。ここで、平滑化処理には公知の技術を用いればよく、例えば平滑化フィルタには、視覚特性に基づくＶＴＦフィルタや、ガウス型フィルタを用いる。図９は、ガウス型フィルタの一例を示している。また、画像処理装置が扱う解像度等によって平滑化フィルタを変えてもよい。なお、色分解画像と２値画像とで画素値のレンジに差がある場合はスケーリングを行って、取り得る最低濃度（白）及び最大濃度（黒）が同じになるようにしておく。
【００４２】
ステップ８０２において、特徴量抽出部３０２は、量子化部３０１で生成された２値画像データに対し、上述のステップ８０１と同じ平滑化フィルタ処理を行って、平滑化２値画像データ（「ＦＢ」とする。）を得る。
【００４３】
ステップ８０３において、特徴量抽出部３０２は、平滑化色分解画像データ（ＦＩ）と平滑化２値画像データ（ＦＢ）との差分ｄを、画素毎に求める。ここで、差分ｄは、以下の式（２）で表される。
【００４４】
ｄ（ｘ，ｙ）＝ＦＢ（ｘ，ｙ）−ＦＩ（ｘ，ｙ）        ・・・式（２）
上記式（２）において、（ｘ、ｙ）は画素位置を示す座標である。図１０は、色分解画像データと２値画像データに対して平滑化処理がなされ、得られた平滑化後の両データから差分ｄが抽出される様子を説明する図である。各画像データ内の数値は画素値を表し、画素値が１８０以上の画素については見やすさを考慮して白抜きで示している。図１０において、差分ｄの値が負の部分は、色分解画像に対し２値画像の濃度が足りない、すなわちドット不足が起こっている部分である。一方、差分ｄの値が正の部分は、色分解画像に対し２値画像の濃度が過剰、すなわち、ドット過剰な部分である。なお、図１０の例では、平滑化処理がなされる前の段階で、色分解画像データと２値画像データは共に８ビットスケール（０〜２５５）のレンジに合わせてある。また、説明の便宜上、平滑処理後の画素値や差分ｄは共に整数で表しているが、小数点以下の値を用いることで、より精度の高い結果を得ることができる。
【００４５】
ステップ８０４において、特徴量抽出部３０２は、所定の局所領域（ｎ×ｎ画素）毎に、その局所領域内の代表画素の差分ｄを、特徴量Ｄとして導出する。ここでは、所定の局所領域をｎ＝２（すなわち、２×２画素）とし、各画素の座標が（ｘ，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ＋１，ｙ＋１）で表されるとき、当該局所領域における代表画素を座標（ｘ、ｙ）の画素とするものとする。すなわち、各局所領域の特徴量Ｄ＝ｄ（ｘ，ｙ）となる。これは、色分解画像と２値画像との差分ｄは通常、隣り合う画素単位での急峻な変化は見られず、正負の符号や大きさはある程度似た傾向を持ってまとまって現れることから、最初に局所領域毎の特徴量Ｄによって大まかな判定を行うためである。これにより、全画素に対して逐一判定を行うよりも処理を簡略化することができる。
【００４６】
こうして、色分解画像に対応する２値画像においてノイズ様に破綻している部分を特定するための特徴量Ｄとして、局所領域毎の代表画素の差分ｄが抽出される。以上が、本実施例における特徴量抽出処理の内容である。
【００４７】
続いて、補正処理について説明する。図１１は、本実施例に係る補正処理の流れを示すフローチャートである。なお、この一連の処理は、以下に示す手順を記述したコンピュータ実行可能なプログラムを記憶装置１０３からＲＡＭ１０２上に読み込んだ後、ＣＰＵ１０１によって該プログラムを実行することによって実施される。
【００４８】
ステップ１１０１において、補正部３０３は、量子化部３０１から受け取った２値画像について、処理対象とする局所領域（以下、注目局所領域）を決定する。
【００４９】
ステップ１１０２において、補正部３０３は、決定された注目局所領域についての特徴量Ｄ（ここでは、代表画素の差分ｄ）の値が、所定の閾値ＴＨ＿１よりも大きいかどうかを判定する。ここで、閾値ＴＨ＿１は正の値であり、予め定められ保持されている。閾値ＴＨ＿１として具体的にどのような値が相応しいのかについては後述する。特徴量Ｄの値が閾値ＴＨ＿１よりも大きい場合はステップ１１０３に進む。一方、特徴量Ｄの値が閾値ＴＨ＿１以下である場合はステップ１１０９に進む。
【００５０】
ステップ１１０３〜ステップ１１０８の各処理は、二値画像が示すハーフトーン処理結果のうち、入力画像である色分解画像に比べ濃度が濃い（オンドットが過密である）局所領域についての処理である。これらの処理によって、オンドットが過密である部分において余分なオンドットが消失し、過密状態が解消されることになる。
【００５１】
ステップ１１０３において、補正部３０３は、注目局所領域を構成する各画素のうち、処理対象とする画素（以下、注目画素）を決定する。この場合において、好適には、差分ｄの大きな画素から順に注目画素とするのが望ましい。本実施例では、２×２の局所領域を構成する、座標（ｘ，ｙ）、（ｘ＋１，ｙ）、（ｘ，ｙ＋１）、（ｘ＋１，ｙ＋１）で特定される各画素が、差分ｄの大きい順に注目画素として決定されることになる。ただし、処理の簡略のため、例えば注目局所領域内の左上の画素から順に注目画素に決定するようにしてもよい。
【００５２】
ステップ１１０４において、補正部３０３は、注目画素についての前述のステップ８０３で求めた差分ｄが、所定の閾値ＴＨ＿1’よりも大きいかどうかを判定する。ここで、閾値ＴＨ＿1’は、ドットを変更すべきか否かを判断するための閾値であり、例えば、出力可能な２種類のドット（オンドットとオフドット）のうちどちらにした方が差分ｄを小さくできるかということに着目して決定すればよい。この点、ある画素がオフドットである場合とオンドットである場合における両者の差は「２５５×フィルタ係数」である。つまり、オフドットからオンドットへ（或いはオンドットからオフドットへ）変更したとき、変更の前後で当該画素の差分ｄは「２５５×フィルタ係数」の絶対値分だけ変化することになる。オフドットをオンドットにする際はこの値が加算され、オンドットをオフドットにする場合には減算されるわけである。したがって、平滑化処理に前述の図９のフィルタを用いる場合、その中心の係数は０．０３であるので、差分ｄの絶対値が「２５５×０．０３／２」≒３．８よりも大きい場合にはドットを変更した方が注目画素での差分ｄの絶対値は改善されることになる。よって、この場合は閾値ＴＨ＿１’として「３．８」を設定すればよい。ステップ１１０２における閾値ＴＨ＿１もＴＨ＿１’に準じて決定すればよいが、特徴量Ｄとして抽出した代表画素の差分ｄが、必ずしもその局所領域内で最大の差分ｄと一致するとは限らないので、ＴＨ＿１’よりも少し緩やかに取るのがよい。例えば、閾値ＴＨ＿１’を３．８とする場合であれば、閾値ＴＨ＿１は３．３といった具合である。
【００５３】
閾値ＴＨ＿１’の他の決め方としては、横軸に差分ｄの絶対値、縦軸にその出現頻度をとったヒストグラムを利用する方法もある。図１２は、このヒストグラムの一例を示す図である。実験によれば、差分ｄの絶対値は０付近に大きな分布を持ち、差分ｄの値が大きくなるほど出現頻度は少なくなり、ある値以上は尾のように出現頻度が小さい値が続くという傾向が見られた。ハーフトーン画像は２値によって多値を表現しようとしているので、ある程度の差分ｄの発生は本質的に避けられないが、この尾のように出現する部分は特にドットの過密または不足による破綻部に起因する可能性が高い。そこで、ヒストグラムから、出現頻度の小さい値が連続して現れ始める変化点に相当する値（図１２における符号１２０１の部分）を閾値として設定するようにする。この方法であれば、与えられた画像に応じて動的に閾値を調整することができる。
【００５４】
以上のようにして閾値ＴＨ＿１’（閾値ＴＨ＿１も同様）を決定すればよい。この場合において、その値が小さいほど処理する補正画素が増えてノイズ低減効果が期待できるが、処理量も増えることになるので、両者のバランスも考慮することが望ましい。判定の結果、注目画素の差分ｄが、閾値ＴＨ＿1’よりも大きい場合は、ステップ１１０５に進む。一方、注目画素の差分ｄが、所定の閾値ＴＨ＿1’以下である場合は、ステップ１１０８に進む。なお、２回目以降のルーチンにおける上記判定時に、前のルーチンにおける更新処理（後述のステップ１１０７）によって、差分ｄの値が閾値（ＴＨ＿1’）以下に変更されている場合がある。この場合には、ステップ８０３で求めた差分ｄが閾値以上であったとしても、ステップ１１０８に進む。
【００５５】
ステップ１１０５において、補正部３０３は、注目画素が、二値画像においてオンドット（黒）を表わす画素であるかどうかを判定する。オンドットを表す画素である場合は、ステップ１１０６に進む。一方、オンドットを表す画素でない場合（オフドット（白）を表す画素である場合）は、ステップ１１０８に進む。
【００５６】
ステップ１１０６において、補正部３０３は、注目画素をオンドットからオフドットに変更する。
【００５７】
ステップ１１０７において、補正部３０３は、所定範囲内に存在する画素の差分ｄの値を更新する。具体的には、注目画素を中心に上記平滑化フィルタの範囲内に存在する画素について、対応するフィルタ係数に黒の画素値２５５を乗じた値を、各画素の差分ｄから減算する処理を行なう。図９の平滑化フィルタを用いた場合、注目画素については、０．０３×２５５＝６．７５が注目画素の差分ｄから差し引かれることになる。同様に、その周辺２画素の範囲では、０．０２×２５５＝５．１が当該画素の差分ｄから差し引かれ、さらにその周辺２画素の範囲では、０．０１×２５５＝ ２．５５が当該画素の差分ｄから差し引かれることになる。
【００５８】
ステップ１１０８において、補正部３０３は、注目局所領域内に未処理の画素があるかどうかを判定する。未処理の画素があれば、ステップ１１０３に戻って次の画素を注目画素に決定し、処理を繰り返す。一方、注目局所領域内のすべての画素が処理されていれば、ステップ１１１６に進む。
【００５９】
ステップ１１０２における判定結果がＮｏ（特徴量Ｄが閾値ＴＨ＿１未満）の場合、ステップ１１０９において、補正部３０３は、決定された注目局所領域についての特徴量Ｄの値が、所定の閾値ＴＨ＿２よりも小さいかどうかを判定する。ここで、閾値ＴＨ＿２は閾値ＴＨ＿１と同様、ドットを変更すべきか否かを判断するための閾値であり、閾値ＴＨ＿１に準じた考え方に基づいて予め決定され、保持されている。特徴量Ｄの値が閾値ＴＨ＿２よりも小さい場合はステップ１１１０に進む。一方、特徴量Ｄの値が閾値ＴＨ＿２以上である場合はステップ１１１６に進む。
【００６０】
ステップ１１０９〜Ｓ１１１５の各処理は、二値画像が示すハーフトーン処理結果のうち、入力画像である色分解画像に比べ濃度が薄い（オンドットが不足している）局所領域についての処理である。これらの処理は、足りないオンドットを補って、ドットの不足状態を解消するものであるため、前述のステップ１１０２〜ステップ１１０８までの処理におけるオン（黒）とオフ（白）の扱いを逆にした形の処理となる。すなわち、後述の閾値ＴＨ＿２’もそのような理解に基づいて決定すればよい。
【００６１】
ステップ１１１０において、補正部３０３は、注目局所領域を構成する各画素のうち、処理対象とする注目画素を決定する。
【００６２】
ステップ１１１１において、補正部３０３は、注目画素についての前述のステップ８０３で求めた差分ｄが、所定の閾値（ＴＨ＿２’）よりも小さいかどうかを判定する。閾値ＴＨ＿２’は大きいほど処理する補正画素が増えてノイズ低減効果が期待できるが、処理量も増えることになるので、両者のバランスを考慮して決定される。注目画素の差分ｄが、所定の閾値（ＴＨ＿２’）よりも小さい場合は、ステップ１１１２に進む。一方、注目画素の差分ｄが、所定の閾値（ＴＨ＿２’）以上である場合は、ステップ１１１５に進む。なお、２回目以降のルーチンにおける上記判定時に、前のルーチンにおける更新処理（後述のステップ１１１４）によって、差分ｄの値が閾値（ＴＨ＿２’）以上に変更されている場合がある。この場合は、ステップ８０３で求めた差分ｄが閾値未満であったとしても、ステップ１１１５に進む。
【００６３】
ステップ１１１２において、補正部３０３は、注目画素が、二値画像においてオフドット（白）を表わす画素であるかどうかを判定する。オフドットを表す画素である場合は、ステップ１１１３に進む。一方、オフドットを表す画素でない場合（オンドット（黒）を表す画素である場合）は、ステップ１１１５に進む。
【００６４】
ステップ１１１３において、補正部３０３は、注目画素をオフドットからオンドットに変更する。
【００６５】
ステップ１１１４において、補正部３０３は、所定範囲内に存在する画素の差分ｄの値を更新する。具体的には、注目画素を中心に上記平滑化フィルタの範囲内に存在する画素について、対応するフィルタ係数に黒の画素値２５５を乗じた値を、各画素の差分ｄに加算する処理を行なう。すなわち、上述のステップ１１０７における「減算」を「加算」に変えた更新処理がなされる。
【００６６】
ステップ１１１５において、補正部３０３は、注目局所領域内に未処理の画素があるかどうかを判定する。未処理の画素があれば、ステップ１１１０に戻って次の画素を注目画素に決定し、処理を繰り返す。一方、注目局所領域内のすべての画素が処理されていれば、ステップ１１１６に進む。
【００６７】
ステップ１１１６において、補正部３０３は、２値画像内に未処理の局所領域があるかどうかを判定する。未処理の局所領域があれば、ステップ１００１に戻って次の注目局所領域を決定し、処理を繰り返す。一方、２値画像内のすべての局所領域が処理されていれば、本処理を終える。図１３は、補正処理によってドットが変化する様子を説明する図であり、（ａ）は補正処理前、同（ｂ）は補正処理後の２値画像を示している。丸で囲ったエリア１３０１〜１３０３において、補正によりドットが変化している。具体的には、エリア１３０１及び１３０３では、オンドットが過密であると判定された結果、オンドットが取り除かれている。一方、エリア１３０２では、オンドットが不足していると判定された結果、オンドットが加えられている。
【００６８】
なお、図１１のフローチャートでは、オンドットからオフドットへ（或いはその逆）の変更を行うかどうかを注目画素の差分ｄに基づいて判定しているが、更新の対象となる周辺画素の差分ｄを考慮して判定を行ってもよい。例えば、注目画素のドットのオン／オフを変更することで周辺画素の差分ｄが悪化し、結果として変更前よりも画質が悪くなるような場合にはドットの変更を行わないようにしてもよい。
【００６９】
また、本実施例では、処理単位とする局所領域を、２×２画素の領域とした。ほとんどの場合、濃度が濃い方向にずれている画素の周辺の画素もまた同じ濃い方向に偏っているため、このようにまとまりのある画素群単位で処理をすることで、処理負担を低減できる。そして、濃度が濃い方向に偏っている局所領域内では、オンドットを取り除くことだけを考えれば充分である。また、注目した局所領域内の濃度が薄い方向にずれている場合も同様で、この場合周囲の画素も薄い方向に偏っていると考えられるため、このような局所領域にはオンドットを加えることのみを考えれば充分である。
【００７０】
さらに、本実施例では局所領域を２×２画素の矩形領域としたが、３×３画素の矩形領域であってもよいし、１×１画素単位であってもよい。また、局所領域の形状は矩形に限定されるものではなく任意の形状でよい。また、所定の形状の領域に分割するのに代えて、局所領域を動的に作成・設定するようにしてもよい。すなわち、全画素を対象に差分ｄ（ｘ、ｙ）と所定の閾値（ＴＨ＿１及びＴＨ＿２）との判定を行って、同じ判定結果であった隣接する画素同士を繋げた不定形の画素群を局所領域として扱うようにしてもよい。図１４は、動的に作成された局所領域の一例を示す図である。図１４において、局所領域１４０１は「差分ｄ＞ＴＨ＿１」と判定された7つの画素からなる局所領域を示し、局所領域１４０２は同じく「差分ｄ＞ＴＨ＿１」と判定された１つの画素からなる局所領域を示している。そして、局所領域１４０３は「差分ｄ＞ＴＨ＿２」と判定された２つの画素からなる局所領域を示している。前述の局所領域が画像全体をタイル状に分割するのに対し、この例では図１４に示されるように、閾値を超えた互いに隣接する画素群のみが部分的に局所領域として設定されることになる。その後、前述した図１１のフローに従って、設定された不定形の各局所領域内で最大の差分ｄを持つ画素を探し出し、当該画素についてドットを変更する補正を行えばよい。この方法によれば、局所領域設定のための処理は増えるものの、閾値を超える画素の塊が複数の局所領域に跨ることを抑制できるので、局所領域毎の並列処理がより容易に行なえるというメリットがある。この場合において、局所領域として設定されなかった残りの領域（図１４における白画素の領域）はドットパターンに破綻がない部分なので変更を加える必要がなく、この領域についての処理を省略することができる。
【００７１】
図１５は、本実施例におけるハーフトーン処理を施した結果の一例を、従来手法と共に示した図である。図１５（ａ）及び（ａ’）は、単一閾値マトリクスによるディザ法による結果を示す図であり、（ａ）は自然画像、（ａ’）は階調値が均一な画像を示している。図１５（ｂ）及び（ｂ’）は、均一な階調値のみが好適な配置となるよう設計された複数のドットパターンを用いる手法の結果を示す図であり、（ｂ）は自然画像、（ｂ’）は階調値が均一な画像を示している。図１５（ｃ）及び（ｃ’）は、相関性を導入した複数のドットパターンを用いる手法の結果を示す図であり、（ｃ）は自然画像、同（ｃ’）は階調値が均一な画像を示している。図１５（ｄ） 及び（ｄ’）は、は、本実施例によるハーフトーン処理の結果を示す図であり、（ｄ）は自然画像、同（ｄ’）は階調値が均一な画像を示している。なお、（ａ’）〜（ｄ’）の各画像の下に示された数字は、ドットパターンの均一性を表す指標である。ドットパターンの低周波成分を重みをつけて積分したものであり、値が小さいほど均一性が良好であることを表す。
【００７２】
まず、単一閾値マトリクスによるディザ法の場合は、自然画は良いが、階調値が均一な画像にはムラが見られ、評価指標も値が悪いことが分かる。
【００７３】
そして、均一な階調値のみが好適な配置となるよう設計された複数のドットパターンを用いる手法の場合は、階調値が均一な画像は良好であるが、自然画ではノイズ様の画像破綻がいたるところで起きていることが確認できる。
【００７４】
また、相関性を導入した複数のドットパターンを用いる手法の場合は、階調値が均一な画像の粒状性が単一閾値マトリクスによるディザ法の場合より改善し、自然画のノイズ様の破綻も一定程度抑制されてはいる。しかし、ところどころに黒または白の斑点様のノイズ（図１５（ｃ）における丸で囲ったエリアを参照）が存在しているのが分かる。
【００７５】
これに対し、本実施例に係る手法では、階調値が均一な画像における粒状性が、相関性を導入した複数のドットパターンを用いる手法と同等に良好であり、かつ、自然画では斑点様のノイズが（ｃ）よりもさらに低減されていることが分かる。
【００７６】
以上のとおり、本実施例によれば、複数のドットパターンを用いたハーフトーン処理において、階調均一部の粒状性改善を確保したまま、階調変化部の破綻を抑制することが可能となる。
【実施例２】
【００７７】
実施例１におけるハーフトーン処理では、複数のドットパターンを用いて２値画像データを生成することをベースとしていた。次に、複数の閾値マトリクスを階調値で切り替えて２値画像データを生成する態様について、実施例２として説明する。なお、実施例１と共通する内容については説明を省略ないしは簡略化し、以下では差異点を中心に説明するものとする。
【００７８】
本実施例の場合、量子化部３０１は、入力画素値のレンジに対応する複数のドットパターン５０１に代えて、複数枚の閾値マトリクス（図６の閾値マトリクス６０２を参照）を持つことになる。ここでは、Ｍ１、Ｍ２…ＭＮの全Ｎ枚の閾値マトリクスを持つものとし、各閾値マトリクスに格納される閾値はそれぞれ配置が異なっている。
【００７９】
量子化部３０１は、入力される画素値[ｇ]に応じた閾値マトリクスの対応付けを規定したテーブル（Ｍ１〜ＭＮの中のどの閾値マトリクスを使用するかを決めるテーブル）を、予め保持している。そして、量子化部３０１に、色分解画像の画素値ｇ（ｘ，ｙ）が入ってきたとき、Ｍ１〜ＭＮのうち使用するべき閾値マトリクスを選択し、前述した一般的なディザ法による比較処理を行なって二値画像の座標（ｘ，ｙ）における画素値を決定する。なお、注目画素に対応する閾値マトリクス上の位置（ｉ，ｊ）は、使用する閾値マトリクスの幅をＷ、高さをＨとしたとき、ｉ＝ｘ％Ｗ、ｊ＝ｙ％Ｈとなる。
【００８０】
このように複数の閾値マトリクスを用いることで、単一の閾値マトリクスを用いる場合の「ある階調値を表すドットはそれよりも明るい階調値を表すドットを必ず含む」という条件を部分的に取り払い、ドット配置を階調値に合わせて設計することが可能となる。
【００８１】
また、本実施例のハーフトーン処理の方式では、複数の階調の情報を閾値マトリクスにまとめることによって、保持するドットパターンの数を削減できる場合がある。
【００８２】
以上のとおり、複数の閾値マトリクスを階調値で切り替えて２値画像データを生成する構成においても、本発明を適用することができる。
【実施例３】
【００８３】
実施例１における補正処理は、局所領域毎の特徴量に基づいて、ドットの過密部分では余分なオンドットを消し、ドットの不足部分ではオンドットを補うというものであった。次に、複数のドットパターンを用いた場合の画像の破綻は階調変化部で起こりやすいという点に着目し、階調変化部については単一の閾値マトリクスを用いるディザ法によるドットパターンに置き換えることで補正する態様を、実施例３として説明する。なお、実施例１と共通する内容については説明を省略ないしは簡略化し、以下では差異点を中心に説明するものとする。
【００８４】
図１６は、本実施例に係る、ハーフトーン画像生成部２０４の内部構成を示すブロック図である。図１６に示すハーフトーン画像生成部２０４は、量子化部３０１、特徴量抽出部３０２、補正部１６０１で構成される。量子化部３０１と特徴量抽出部３０２については、実施例１と同様である。本実施例に係る補正部１６０１は、色分解処理部２０３からの色分解画像データが入力され、単一の閾値マトリクスを用いたディザ処理を伴う補正を行う点で、実施例１に係る補正部３０３とは異なっている。以下、本実施例に係る補正処理について詳しく説明する。
【００８５】
図１７は、本実施例に係る補正処理の流れを示すフローチャートである。なお、この一連の処理は、以下に示す手順を記述したコンピュータ実行可能なプログラムを記憶装置１０３からＲＡＭ１０２上に読み込んだ後、ＣＰＵ１０１によって該プログラムを実行することによって実施される。
【００８６】
色分解画像データ、２値画像データ、及び特徴量（ここでは、画素毎の差分ｄ）が入力されると、ステップ１７０１において、補正部３０３は、色分解画像データに対し、単一の閾値マトリクスによるディザ処理を実行する。これにより、２値の画像（量子化部３０１で生成された２値画像との区別のため「ディザ２値画像」と呼ぶ。）データを生成する。
【００８７】
ステップ１７０２において、補正部３０３は、量子化部３０１で生成された２値画像（複数ドットパターンによる２値画像）のうち、処理対象とする画素（以下、注目画素）を決定する。例えば、左上の画素から順に注目画素に決定する。
【００８８】
ステップ１７０３において、補正部３０３は、注目画素についての差分ｄが、所定の閾値ＴＨ＿１よりも大きいかどうかを判定する。この閾値ＴＨ＿１は、実施例１と同じである。注目画素の差分ｄが、所定の閾値ＴＨ＿１よりも大きい場合は、ステップ１７０５に進む。一方、注目画素の差分ｄが、所定の閾値ＴＨ＿１以下である場合は、ステップ１７０４に進む。
【００８９】
ステップ１７０４において、補正部３０３は、注目画素についての差分ｄが、所定の閾値ＴＨ＿２よりも小さいかどうかを判定する。ここでの閾値ＴＨ＿２は、実施例１と同じである。注目画素の差分ｄが、所定の閾値ＴＨ＿２よりも小さい場合は、ステップ１７０５に進む。一方、注目画素の差分ｄが、所定の閾値ＴＨ＿２以上である場合は、ステップ１７０６に進む。
【００９０】
ステップ１７０５において、補正部３０３は、量子化部３０１で生成された２値画像における注目画素の値を、ステップ１７０１で生成されたディザ２値画像における対応する画素の値で置き換える。
【００９１】
ステップ１７０６において、補正部３０３は、２値画像内に未処理の画素があるかどうかを判定する。未処理の画素があれば、ステップ１７０２に戻って次の画素を注目画素に決定し、処理を繰り返す。一方、２値画像内のすべての画素が処理されていれば、ステップ１７０７に進む。
【００９２】
ステップ１７０７において、補正部３０３は、画像全体の差分ｄを改めて算出する。すなわち、上述のステップ１７０５で値が置き換えられた２値画像データに対し平滑化処理を行ない、得られた平滑化２値画像における各画素について、平滑化色分解画像との差分ｄを再度算出する。
【００９３】
ステップ１７０８において、補正部３０３は、ステップ１７０７で求めた画像全体における差分ｄの絶対値の総和Ｓを求める。ここで、総和Ｓの値は、局所的に大きな差分を持つ階調変化部での画像破綻箇所が、単一の閾値マトリクスのドットパターンに置き換えられることによって小さくなる。ただし、この置き換えによって、置き換え領域と非置き換え領域との境界部分で新たにノイズ様の画像破綻が発生する可能性がある。そこで、総和Ｓが収束し、新たな境界の画像破綻もなくなったと見做せるまで、ディザ２値画像の値への置換処理を繰り返す。
【００９４】
ステップ１７０９において、補正部３０３は、ステップ１７０８で求めた総和Ｓが、一定範囲に収束したかどうかを判定する。一定範囲に収束したかどうかは、例えば総和Ｓの変化量がある割合以下となったかどうかによって判定することが可能である。この他にも例えば、差分ｄの絶対値が所定閾値を越える数をカウントし、その数の変化によって判定してもよい。判定の結果、総和Ｓが一定範囲に収束したと判定された段階で、処理を終ええる。或いは、処理の繰り返し回数を予め決めておいてもよい。図１８は、ある画像に対して本実施例に係る補正処理を行って得られた総和Ｓを画素数で割った値（画素平均）の変化を示す図である。図１８の場合、およそ４回程度の繰り返しで、総和Ｓが収束したと判断し得ることになる。
【００９５】
以上が、本実施例に係る、補正処理の内容である。このような補正処理によって、階調均一部については複数のドットパターンによる２値画像、階調変化部については単一閾値マトリクスを用いたディザ法による２値画像となる。つまり、階調均一部は複数のドットパターンを用いた良好な粒状性を確保しつつ、階調変化部での画像破綻を抑制することができる。
【実施例４】
【００９６】
実施例１及び２は、色分解画像と二値画像とから特徴量を算出して補正を行う態様であった。次に、色分解画像のみから特徴量を算出して補正を行う態様について、実施例４として説明する。なお、実施例１及び２と共通する内容については説明を省略ないしは簡略化し、以下では差異点を中心に説明するものとする。
【００９７】
図１９は、本実施例に係る、ハーフトーン画像生成部２０４の内部構成を示すブロック図である。本実施例のハーフトーン画像生成部２０４は、特徴量抽出部１９０１、補正領域設定部１９０２、量子化部１９０３、補正部１９０４で構成される。
【００９８】
特徴量抽出部１９０１は、色分解処理部２０３から入力された色分解画像データから、特徴量を抽出する。ただし、本実施例でいう特徴量は、画像の局所領域における画素値の変化の度合いを示す量を意味するものとする。例えば、局所領域内での画素値の分布（ヒストグラム）をとり、そこから把握される画素値の変化の度合いを特徴量とする。図２０は、この場合のヒストグラムの一例を示す図であり、（ａ）のように局所領域内における画素値の分布がある値に集中していれば、その領域は階調均一部である可能性が高いと考えられる。一方、図２０（ｂ）のように画素値の分布が広がっていれば、階調の変化が多い領域であると考えられる。
【００９９】
補正領域設定部１９０２は、補正部１５０４における補正処理の対象となる領域を、特徴量抽出部１９０１で抽出された特徴量に基づいて設定する。具体的には、画素値の変化の度合いが大きいほど、複数のドットパターンを用いた場合に画像破綻が起きやすいので、抽出された特徴量が大きい領域（階調変化部）を補正領域として設定する。この場合において補正領域は、座標等で特定される。
【０１００】
量子化部１９０３は、色分解画像データに対し、複数のドットパターンを用いて量子化処理を行い、２値画像データを生成する。
【０１０１】
補正部１９０４は、補正領域設定部１９０２で設定された補正領域に基づいて、量子化部１９０３で生成された２値画像データに対し、補正処理を行なう。この場合の補正処理の内容としては、例えば実施例３のような単一の閾値マトリクスを用いたディザ法による２値画像との置換えを行なってもよいし、実施例１のように２値画像データの情報を用いた画素単位の差分ｄの大きさによって画素値を変更してもよい。この場合、画素値の変化の度合いから求めた補正領域だけがその対象となるため、差分ｄの計算範囲を絞って処理することもできる。
【実施例５】
【０１０２】
次に、実施例４をベースとし、補正領域とされた階調変化部に対しては、複数のドットパターンを用いた量子化処理を実行することなく、当初から単一の閾値マトリクスを用いたディザ処理を適用する態様について実施例５として説明する。なお、実施例４と共通する内容については説明を省略ないしは簡略化し、以下では差異点を中心に説明するものとする。  
図２１は、本実施例に係る、ハーフトーン画像生成部２０４の内部構成を示すブロック図である。本実施例のハーフトーン画像生成部２０４は、特徴量抽出部１９０１、階調判定部２１０１、第１量子化部２１０２、第２量子化部２１０３、合成部２１０４で構成される。特徴量抽出部１９０１は、実施例４と同じである。
【０１０３】
階調判定部２１０１は、抽出された特徴量に基づいて、色分解画像のうち階調均一部と階調変化部とを特定する処理を行う。例えば、色分解画像を所定の領域に分割し、分割された領域毎に画素値の分布を調べ、狭い範囲に集中していれば当該領域は階調均一部であると判定し、広範囲に亘っていれば当該領域は階調変化部であると判定することができる。特徴量に基づいて特定された、色分解画像の中の階調均一部と階調変化部を示す情報（以下、階調情報）は第１量子化部２１０２及び第２量子化部２１０３に送られる。
【０１０４】
第１量子化部２１０２は、受け取った階調情報に基づいて、複数のドットパターンを用いた量子化処理を、色分解画像内の階調均一部に対して実行する。階調均一部に適した量子化処理によって得られた２値画像データは、合成部２１０４に送られる。
【０１０５】
第２量子化部２１０３は、受け取った階調情報に基づいて、単一の閾値マトリクスによるディザ法による量子化処理を、色分解画像内の階調変化部に対して実行する。階調変化部に適した量子化処理によって得られた２値画像データは、合成部２１０４に送られる。
【０１０６】
合成部２１０４は、第１量子化部２１０２及び第２量子化部２１０３から受け取った２種類の２値画像データを合成して、最終的な２値画像データを生成する。
【０１０７】
このように、本実施例では、階調変化部に対して、当初から単一の閾値マトリクスを用いたディザ処理を適用する。これは、抽出された特徴量に応じてハーフトーン処理の内容を切り替えているということもできる。
【０１０８】
さらに、ノイズ抑制効果を高めるために、合成後の２値画像データに対して、実施例３で説明した補正処理（複数ドットパターンによる２値画像の値をディザ２値画像の値へ置換することを一定条件下で繰り返す処理）を付加してもよい。
【実施例６】
【０１０９】
実施例１〜５では、出力がオンドットかオフドットかの二値データに変換するハーフトーン処理を前提としていたが、本発明は多値データに変換するハーフトーン処理にも適用可能である。例えば、実施例１における補正処理では、オンドットを取り除く処理を「最も高い濃度を表す画素値をより薄い濃度に変える処理」と読み替え、オンドットを加える処理を「最も低い濃度を表す画素値をより濃い濃度に変える処理」と読み替えて適用してよい。
【０１１０】
（その他の実施例）
本発明は、上述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても実現できる。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することにより、上述した実施例の機能を実現する。
【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７】
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【図８】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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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６】
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【図９】
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【図１０】
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【図１４】
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【図１５】
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