(57)【要約】【課題】出力画像におけるドットの連鎖的結合を防止して高品質の画像を出力する。【解決手段】閾値変動量ＬＵＴ１０２には、ドット生成の遅延を防止すべく濃度ごとに平均量子化誤差が０となるように与えられて閾値変動量ＬＵＴが格納される。ノイズマトリクスメモリ１０３には、ドットの分散を制御するために閾値に加えられるノイズマトリクスが格納される。閾値演算部１０４は、所定の閾値に対してノイズマトリクスで与えられるノイズ成分と、閾値変動量とを加算して量子化閾値とし、量子化部１０５は入力画素を量子化する。量子化誤差は誤差拡散部１０７で拡散されて入力画素値に加算される。この結果、誤差拡散法により量子化された画素が出力される。【選択図】図１
2004048194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
誤差拡散法により入力画像を量子化する画像処理装置であって、
量子化のための閾値の変動量を記憶する手段と、
前記閾値に印加するノイズの配置を規定するノイズマトリックスを記憶するメモリと、
前記閾値の変動量と前記ノイズマトリックスとを参照して量子化のための閾値を設定する閾値設定手段と、
前記閾値設定手段により設定された閾値により注目画素を量子化する量子化手段と、
前記量子化手段による量子化誤差を前記注目画素近傍の画素に拡散する誤差拡散手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記閾値設定手段は、入力画像の階調値に応じて前記閾値を設定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】
前記閾値設定手段は、入力画像の階調値及び画素位置に応じて前記閾値を設定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４】
前記閾値の変動量は、前記誤差拡散手段によって発生する量子化誤差の平均値が無視できる微小値となるように設定されていることを特徴とする、請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記閾値の変動量は、入力画像の階調値に応じて設定されてい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】
前記ノイズマトリックスは、マトリックスの各要素の値が集中型の配置をした二次元配列であることを特徴とする、請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記ノイズマトリックスは、量子化後のドットが、ノイズマトリクスを分割して成る領域ごとに集中的に生成されるよう値が配置されることを特徴とする、請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記ノイズマトリックスは、第一の値及び第二の値のみからなる二値の二次元配列であることを特徴とする、請求項６または７記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記ノイズマトリックスは、入力画像の階調値に応じて選択されることを特徴とする、請求項１から請求項８のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記入力画像は複数の色成分を含むカラー画像であり、前記ノイズマトリックスは、色成分毎に用意され、色成分ごとのノイズマトリクスは互いに相関があることを特徴とする、請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記色成分毎の相関は、ある色成分のノイズマトリックスに対して相対的に位置のずれたノイズマトリクスが、他の色成分について使用されることにあることを特徴とする、請求項１０記載の画像処理装置。
【請求項１２】
誤差拡散法により入力画像を量子化する画像処理方法であって、
量子化のための閾値の変動量を記憶する工程と、
前記閾値に印加するノイズの配置を規定するノイズマトリックスを記憶するメモリと、
前記閾値の変動量と前記ノイズマトリックスとを参照して量子化のための閾値を設定する閾値設定工程と、
前記閾値設定工程により設定された閾値により注目画素を量子化する量子化工程と、
前記量子化工程による量子化誤差を前記注目画素近傍の画素に拡散する誤差拡散工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
前記閾値設定工程は、入力画像の階調値に応じて前記閾値を設定することを特徴とする、請求項１２記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記ノイズマトリックスは、量子化後のドットが、ノイズマトリクスを分割して成る領域ごとに集中的に生成されるよう値が配置されることを特徴とする、請求項１２から請求項１３のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記入力画像は複数の色成分を含むカラー画像であり、前記ノイズマトリックスは、色成分毎に用意され、色成分ごとのノイズマトリクスは互いに相関があることを特徴とする、請求項１２乃至請求項１４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１６】
コンピュータにより誤差拡散法により入力画像を量子化するためのプログラムであって、コンピュータを、
量子化のための閾値の変動量を記憶する手段と、
前記閾値に印加するノイズの配置を規定するノイズマトリックスを記憶するメモリと、
前記閾値の変動量と前記ノイズマトリックスとを参照して量子化のための閾値を設定する閾値設定手段と、
前記閾値設定手段により設定された閾値により注目画素を量子化する量子化手段と、
前記量子化手段による量子化誤差を前記注目画素近傍の画素に拡散する誤差拡散手段と
として機能させることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
コンピュータにより誤差拡散法により入力画像を量子化するためのプログラムを記録したコンピュータ可読記録媒体であって、前記プログラムによりコンピュータは、
量子化のための閾値の変動量を記憶する手段と、
前記閾値に印加するノイズの配置を規定するノイズマトリックスを記憶するメモリと、
前記閾値の変動量と前記ノイズマトリックスとを参照して量子化のための閾値を設定する閾値設定手段と、
前記閾値設定手段により設定された閾値により注目画素を量子化する量子化手段と、
前記量子化手段による量子化誤差を前記注目画素近傍の画素に拡散する誤差拡散手段と
として機能することを特徴とするコンピュータ可読記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された多階調画像を、入力画像の階調数より少ない階調数を有する画像に変換する画像処理方法及びその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
（第１の従来例）
従来、多値画像データを二値画像（または二値以上で入力階調数よる少ない階調数を有する画像）に変換する手段としてＲ．Ｆｌｏｙｄらによる誤差拡散法（”Ａｎ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｓｐａｔｉａｌ　ｇｒａｙ　ｓｃａｌｅ”，　ＳＩＤ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ　Ｄｉｇｅｓｔ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｐａｐｅｒｓ，　ｖｏｌ４．３，　１９７５，　ｐｐ．３６−３７）がある。この誤差拡散法は、ある画素で生じた二値化誤差を以降の複数画素へ拡散することにより、擬似的に階調表現を行うものである。
【０００３】
しかしながら、従来の誤差拡散法を用いた画像処理装置では、低濃度領域（ハイライト領域）の立ち上り部におけるドット生成が大幅に遅延するという問題があった。上記問題点を解決するため、特開平８−３０７６８０では多値画像データの階調値に基づいて閾値を設定する誤差拡散法が開示されている。この方法を概説すると、多階調画像データを誤差拡散法又は平均誤差最小法を用いて第１階調値及び第２階調値に変換する画像処理装置において、注目画素の多階調画像データの階調値に基づいて閾値のベース成分を設定し、さらにそのベース成分に乱数値を加えて二値化のための閾値を設定する手法である。この手法によれば、注目画素の多階調画像データの階調値に応じて閾値を最適化することにより、ドットの生成遅延を抑制している。
【０００４】
（第２の従来例）
また、従来の誤差拡散法を用いた画像処理装置では、図１９に示されるように、ハイライト領域においては、生成されたドットが鎖状につながる傾向が強いことからドットの分散性が均一に保たれず、画品位が低下する問題があった。上記問題点を解決するため、特開平９−２８４５５２では閾値に印加するノイズの特性を二次元的に制御する誤差拡散法が開示されている。この方法を概説すると、入力画素の階調を、より少数の階調に変換して出力する擬似中間調処理方法であって、量子化時に用いる閾値として、低周波成分を抑制した二値の不規則信号を用いる手法である。この手法によれば、閾値に低周波成分を押さえた二値の二次元的な閾値マトリクスを用い、閾値マトリクスには「０」「１」の二値信号が予め格納されている。入力画像の画素位置における閾値マスクの信号成分が「０」の場合は閾値を１９２、「１」の場合は閾値を６４と変動させることにより、ハイライト領域におけるドットの分散性を高めている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記第１の従来例では、閾値に印加するノイズとして乱数を使用するため、前記ノイズの特性を二次元的に制御することが困難であり、前述のドットが鎖状に連結する現象に対して積極的な対策が講じられていなかった。更に、複数の色成分を有するカラーの入力画像に対して、互いの色成分を考慮して閾値及び閾値に印加されるノイズ量が規定されていないために、異なる色間でのドットの位置制御が不十分である欠点があった。
【０００６】
また、上記第２の従来例では、全ての入力階調に対して、二値の閾値マトリックスを用いるため、ハイライト領域の立ち上り部におけるドットの生成遅延を防ぐことができない欠点があった。また、閾値として使用される６４、１９２の二種の値については、両者の変動量が極めて著しいため、出力画像がノイズを多く含んだざらつき感の多い画像となる問題点もあった。
【０００７】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、誤差拡散法を用いた多値画像の擬似中間調表現処理に際し、ドットが鎖状に連結することを防止し、且つ、ハイライト領域の立ち上り部におけるドットの生成遅延を排除して、複数の色成分を有するカラーの入力画像に対しては、異なる色成分間でのドットの重なりを抑制するために相互の色成分に対するドットの位置制御を行いつつ、全階調にわたってドットの分散性が良好な処理結果を得られるような画像処理方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため次のような構成を有する。
【０００９】
誤差拡散法により入力画像を量子化する画像処理装置であって、
量子化のための閾値の変動量を記憶する手段と、
前記閾値に印加するノイズの配置を規定するノイズマトリックスを記憶するメモリと、
前記閾値の変動量と前記ノイズマトリックスとを参照して量子化のための閾値を設定する閾値設定手段と、
前記閾値設定手段により設定された閾値により注目画素を量子化する量子化手段と、
前記量子化手段による量子化誤差を前記注目画素近傍の画素に拡散する誤差拡散手段とを有する。
【００１０】
更に好ましくは、前記閾値設定手段は、入力画像の階調値に応じて前記閾値を設定する。
【００１１】
この構成により、階調ごとに異なる閾値で量子化が行われるために、ドット生成の遅延を防止できる。
【００１２】
更に好ましくは、前記閾値設定手段は、入力画像の階調値及び画素位置に応じて前記閾値を設定する。
【００１３】
この構成により、階調ごとに異なる閾値で量子化が行われるために、ドット生成の遅延を防止でき、さらに画素位置に応じても異なる閾値で量子化することから、ドット生成される位置を制御することができる。
【００１４】
更に好ましくは、前記閾値の変動量は、前記誤差拡散手段によって発生する量子化誤差の平均値が無視できる微小値となるように設定されている。
【００１５】
この構成により、ドット生成の遅延を防止できる。
【００１６】
更に好ましくは、前記閾値の変動量は、入力画像の階調値に応じて設定されている。
【００１７】
この構成により、階調ごとに変動量を制御することで、ドットの分散を制御できる。
【００１８】
更に好ましくは、前記ノイズマトリックスは、マトリックスの各要素の値が集中型の配置をした二次元配列である。
【００１９】
この構成により、マトリクスの中央付近でドットが生成されやすくするため、ドットの連鎖による画質低下を防止できる。
【００２０】
更に好ましくは、前記ノイズマトリックスは、量子化後のドットが、ノイズマトリクスを分割して成る領域ごとに集中的に生成されるよう値が配置される。
【００２１】
この構成により、マトリクスを分割した領域ごとにその中央付近でドットが生成されやすくするため、ドットの連鎖による画質低下を防止できるとともに、集中する位置を、使用するマトリクスによって制御することもできる。
【００２２】
更に好ましくは、前記ノイズマトリックスは、第一の値及び第二の値のみからなる二値の二次元配列である。
【００２３】
この構成により、マトリクスのサイズを小さくできる。
【００２４】
更に好ましくは、前記ノイズマトリックスは、入力画像の階調値に応じて選択される。
【００２５】
この構成により、階調ごとに異なる閾値で量子化が行われるために、ドット生成の遅延を防止できる。
【００２６】
更に好ましくは、前記入力画像は複数の色成分を含むカラー画像であり、前記ノイズマトリックスは、色成分毎に用意され、色成分ごとのノイズマトリクスは互いに相関がある。
【００２７】
この構成により、色成分ごとにドットの分散を制御でき、画質低下を防止できる。
【００２８】
更に好ましくは、前記色成分毎の相関は、ある色成分のノイズマトリックスに対して相対的に位置のずれたノイズマトリクスが、他の色成分について使用されることにある。
【００２９】
この構成により、色成分ごとにドットの分散を制御でき、さらに色成分ごとに分散の仕方が異なるために、各色成分のドットの重複を制御でき、高品質の画像データを出力できる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態である画像処理装置の構成を示したブロック図である。１００は画素データの入力端子、１０１は累積誤差加算部、１０２は入力画素データの階調値に対応した閾値の変動量を格納してある閾値変動量ルックアップテーブル（以後、ＬＵＴと呼ぶ）、１０３は閾値に印加するノイズの配置を規定するノイズマトリックスが格納されたノイズマトリックスメモリ、１０４は量子化閾値を演算する閾値演算部、１０５は量子化部、１０６は量子化誤差を演算する誤差演算部、１０７は量子化誤差を拡散する誤差拡散部、１０８は累積誤差を格納する累積誤差メモリ、１０９は一連の処理後に形成された画像データの出力端子、１１０はアドレス入力端子である。
【００３１】
以下、図１の画像処理装置の動作について図２のフローチャートに従って説明する。
【００３２】
まず、図示しない画像走査部により入力画像が順次走査され各画素データが入力端子１００より入力される（ステップＳ２００）。図３は画像の走査を示した図である。３０は入力画像の左上端の画素、３１は入力画像の右下端の画素である。画像の走査は、画像領域の左上端の画素３０から開始し、右方向に１画素ごとに進む。そして、画像データ列の右端に達したら１画素下の画像データ列の左端画素に移る。同処理を繰り返し行い右下端の画素３１まで到達すると、画像の走査処理は完了する。
【００３３】
次に、累積誤差加算部１０１において入力された画素データに累積誤差メモリの画素位置に対応する累積誤差値が加算される（ステップＳ２０１）。累積誤差メモリは１個の記憶領域Ｅ０と入力画像の横画素数Ｗと同数の記憶領域Ｅ（ｘ）があり、後述する方法により量子化誤差が格納されている。なお、累積誤差メモリは処理開始前に全て初期値０で初期化されているものとする。図４は累積誤差メモリの詳細を示した図である。累積誤差加算部１０１では、入力画素データの横画素位置ｘに対応した誤差メモリＥ（ｘ）の値が加算される。すなわち、入力画素データＩは、累積誤差加算後の画素データをＩ’とすると、
Ｉ’＝Ｉ＋Ｅ（ｘ）
となる。
【００３４】
次に、閾値演算部１０４において、ノイズマトリックスメモリ１０３を参照し、閾値に印加されるノイズ量ｎ＿ｖａｌを設定する（ステップＳ２０２）。まず、ノイズマトリックスメモリ１０３に格納されているノイズマトリックスより入力画素データの画素位置（ｘ、ｙ）に対応するノイズ量を求める。図８はノイズマトリックスの一例であり、マトリックスの各要素には当該位置の画素に印加するノイズ量を記載している。本実施形態１では、ノイズマトリックスの縦横の要素数を１６×１６とし、ノイズマトリックスにおける（ｉ，ｊ）番目のノイズ量をｎ（ｉ，ｊ）とすると、入力画素データの画素位置（ｘ、ｙ）に対応するノイズ量ｎ＿ｖａｌは、
ｎ＿ｖａｌ＝ｎ（ｘ％１６、ｙ％１６）
となる。ここで、％はモジュロ（剰余）演算を表す。
【００３５】
引き続き、閾値変動量ＬＵＴ１０２を参照し、後述する方法に従って設定された閾値変動量と前記ノイズ量とを基に閾値が求められる（ステップＳ２０３）。すなわち、入力画素値が０から２５５の範囲の整数値とし、量子化時の基準となる閾値を１２８、前記閾値変動量をｔｈ＿ｖ（Ｉ）とすると、閾値ｔｈ（Ｉ）は、
ｔｈ（Ｉ）＝１２８＋ｔｈ＿ｖ（Ｉ）＋ｎ＿ｖａｌ
となる。
【００３６】
続いて、量子化部１０５において、累積誤差加算後の画素データＩ’と閾値演算部１０４により設定された閾値ｔｈ（Ｉ）とを比較し出力階調値Ｏを、式
Ｏ＝０　　　　（Ｉ’＜ｔｈ（Ｉ））
Ｏ＝２５５　　（Ｉ’≧ｔｈ（Ｉ））
により決定する（ステップＳ２０４）。
【００３７】
次に、誤差演算部１０６において、累積誤差加算後の画素データＩ’と出力値Ｏとの差分、すなわち量子化誤差Ｅｒｒを、式
Ｅｒｒ＝Ｉ’−Ｏ
により計算する（ステップＳ２０５）。
【００３８】
次に、誤差拡散部１０７において、着目している画素の横方向位置ｘに応じて、以下のように量子化誤差Ｅｒｒの拡散処理が行われる（ステップＳ２０６）。
【００３９】
Ｅ（ｘ＋１）←Ｅ（ｘ＋１）＋Ｅｒｒ×７／１６　　（ｘ＜Ｗ）
Ｅ（ｘ−１）←Ｅ（ｘ−１）＋Ｅｒｒ×３／１６　　（ｘ＞１）
Ｅ（ｘ）←Ｅ０＋Ｅｒｒ×５／１６　　　　　　　　（１＜ｘ＜Ｗ）
Ｅ（ｘ）←Ｅ０＋Ｅｒｒ×８／１６　　　　　　　　（ｘ＝１）
Ｅ（ｘ）←Ｅ０＋Ｅｒｒ×１３／１６　　　　　　　（ｘ＝Ｗ）
Ｅ０←Ｅｒｒ×１／１６　　　　　　　　　　　　　（ｘ＜Ｗ）
Ｅ０←０　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（ｘ＝Ｗ）。
【００４０】
以上で、入力画像１画素分の二値化処理が完了する。前記二値化処理を入力画像の全画素に対して施されたか否かを判定し（ステップＳ２０７）、全画素に対して以上の処理が行われたと判断された場合、入力画像の擬似中間調処理が完了する。
【００４１】
＜閾値変動量設定手順＞
次に、図５のフローチャートに従って、閾値変動量ＬＵＴ１０２に格納される閾値変動量ｔｈ＿ｖ（ｇ）の設定手順を説明する。なお、ｇは階調値を表している。また、図７は前記閾値変動量の算出時に使用される画像を示しており、７０は二値化処理が施される全画像領域であり、７１は閾値変動量を算出する際の対象となる画像領域である。まず、全階調に対して閾値変動量ｔｈ＿ｖ（ｇ）及びノイズ量ｎ（ｇ）を０に初期化する（ステップＳ５００）。つまり、閾値変動量を算出する際には、各階調値に対して閾値ｔｈ（ｇ）を、
ｔｈ（ｇ）＝１２８
に設定する。図６は入力画素の階調値と後述する平均量子化誤差ａｖｅ＿Ｅ（ｇ）の関係を示している。以下、入力階調値ｇ＝１における閾値変動量の設定手順について説明する。
【００４２】
まず、図７に示すような５１２×５１２画素の一様な階調値ｇ＝１をもつ画像データに対して量子化処理を行い、量子化誤差の平均値ａｖｅ＿Ｅ（ｇ）を求める（ステップＳ５０１）。画像の走査は、図３に示されるように、画像領域の左上端の画素から開始し、画像の右下端の画素に向かって二値化処理が行われる。そして、ドットの形成が安定状態に達したと思われる、画像の下端付近における２５６×２５６画素の画像領域７１に対して、累積誤差加算後の画素データＩ’と出力画素値Ｏとの差分、すなわち量子化誤差Ｅの平均値ａｖｅ＿Ｅ（ｇ）を求める。次に、量子化誤差の平均値ａｖｅ＿Ｅ（ｇ）の符号を反転させた値を次式
ｔｈ＿ｖ（ｇ）＝−ａｖｅ＿Ｅ（ｇ）
に従って閾値変動量ｔｈ＿ｖ（ｇ）とし、閾値変動量ＬＵＴ１０２に格納する（ステップＳ５０２）。
【００４３】
次に、入力画素の階調データが取り得る全ての値（２５６階調）について上記処理が終了したか否かを確認し（ステップＳ５０３）、終了していれば、閾値変動量ＬＵＴ１０２の作成処理を終了する。終了していなければ階調値ｇに１を加算してステップ５０１から繰り返す。一般に量子化誤差の平均値ａｖｅ＿Ｅ（ｇ）が０とならない階調において、ドットの生成遅延が発生するとされている（特開平０７−１１１５９１）。そこで本実施形態では、平均量子化誤差ａｖｅ＿Ｅ（ｇ）が全ての入力階調に対して０となるように、量子化のための閾値変動量を設定する。上記の手順により、ドットの生成遅延を軽減できる閾値変動量を各階調値に応じて設定することができる。
【００４４】
＜ノイズマトリクス作成手順＞
次に、ノイズマトリックスメモリ１０３に格納されるノイズマトリックス（図８）の作成手順を説明する。本実施形態ではノイズマトリックスのサイズは１６×１６画素とした。ノイズマトリックスにおける（ｉ，ｊ）番目のノイズ量をｎ（ｉ，ｊ）とすると、各画素位置におけるノイズ量は、ノイズマトリックスの中心画素位置（８，８）からの距離ｒに基づいて、次式
ｎ（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ／８√２））
ｒ＝√（（ｉ−８）２＋（ｊ−８）２）
で求められる。
【００４５】
なお、関数ｆｌｏｏｒ（Ａ）はＡより大きくない最大の整数値を、πは円周率をそれぞれ表している。ここで、マイナスのノイズ量が与えられる画素は、当該画素の量子化時における閾値に印加されるノイズ量がマイナスであることを示す。これは同時に、前記閾値の値を低く設定することになり、如いてはドットが生成されやすいことを意味している。逆に、プラスのノイズ量が与えられる画素は、当該画素の量子化時における閾値に印加されるノイズ量がプラスであることを示す。これは同時に、前記閾値の値を高く設定することになり、如いてはドットが生成され難いことを意味している。上記の手順により、ドットが生成される傾向の強い画素位置と弱い画素位置を指定することが可能なノイズマトリックスが生成される。なお、ノイズマトリックス生成のための手段は本画像処理装置に組み込まれる必要はなく、予め別個のノイズマトリックス生成装置によりノイズマトリックスを生成し、結果のみをノイズマトリックスメモリに格納するものとする。
【００４６】
以上のような構成により、ハイライト領域におけるドット分散性を向上させることができ、並びに、同領域の開始部におけるドットの生成の遅延が抑制され、ドット配置が均一な視覚的に好ましい二値ドットパターンを形成することができる。
【００４７】
このように、図１に示す画像処理装置は、多値画像データを入力して２つ画像データを出力する。ここで、図１の画像処理装置が、画像スキャナ等の画像データ入力デバイスからの画像データを入力とし、電子写真式のプリンタなどの２値プリンタエンジンで２値化画像データを出力すれば、複写機や、各デバイスごと独立して使用できる複合機能デバイスなどが構成できる。画像入力デバイスを、通信媒体や蓄積媒体とのインターフェースに替えれば、対画像データを入力とするプリンタとして利用できる。
【００４８】
これ以外にも、多値画像データを２値画像データに変換する機能を要するデバイスについて本実施形態の装置を適用できる。
【００４９】
＜コンピュータによる画像処理＞
また、図１の画像処理装置はハードウエアにより構成することもできるが、図２の手順をプログラムとして実行することでコンピュータにより実現することもできる。
【００５０】
図２の二値化処理や、図５の閾値変動量の設定手順を行うためのコンピュータの構成を図２０に示す。図２０のコンピュータにより図２の手順を実行することによっても、図１の構成が実現されることになる。
【００５１】
図２０において、ホストコンピュータ３０００は、ＲＯＭ３のプログラム用ＲＯＭやＲＡＭ２に記憶された、図２の手順および図５の手順のコンピュータプログラム、あるいはそれらのいずれかひとつのコンピュータプログラムに基づいて、それら手順を実行するＣＰＵ１を備える。システムバス４に接続される各デバイスはＣＰＵ１が統括的に制御する。ＲＡＭ２は、ＣＰＵ１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００５２】
キーボードコントローラ（ＫＢＣ）５は、キーボード９や不図示のポインティングデバイスからのキー入力を制御する。ＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）６は、ＣＲＴディスプレイ１０の表示を制御する。ディスクコントローラ（ＤＫＣ）７は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル等を記憶するハードディスク（ＨＤ）、フロッピーディスク（ＦＤ）等の外部メモリ１１とのアクセスを制御する。ＲＡＭ２および外部メモリ（例えばハードディスク）１１は、図２や図５の手順のプログラムを格納するほか、閾値変動メモリ１０８や累積誤差メモリ１０７、ドットパターンメモリ１０９として機能する。プリンタコントローラ（ＰＲＴＣ）８は、所定の双方向インターフェース（双方向Ｉ／Ｆ）２１を介して不図示のプリンタに接続されて、プリンタとの通信制御処理を実行する。
【００５３】
この構成のコンピュータによっても本実施形態の画像処理を実行させることができる。
【００５４】
このコンピュータによる本願発明の実現は、以下の各実施形態についても同様にして適用可能である。
【００５５】
（第２の実施形態）
図９は、本発明の第２の実施形態である画像処理装置の構成を示したブロック図である。本実施形態の画像処置装置は、前記第１の実施形態の画像処理装置に対して、入力階調値を参照して前記ノイズマトリックスを選択するノイズマトリックス選択手段９００が追加された構成となっている。また、処理手順はほぼ図２の通りであるが、本実施形態においては、ステップＳ２０２で、ノイズマトリックス選択手段９００によって複数のノイズマトリクスから適切なものを選択して使用する点が、第１の実施形態と異なっている。
【００５６】
まず、入力画像の階調値に応じて前記ノイズマトリックスを選択する方法について述べる。なお、本実施形態では、第１実施形態同様ノイズマトリックスの縦横の要素数を１６×１６とした。ノイズマトリックスｎは入力画素値ｇ（ただし、０≦ｇ≦２５５）を参照して次の条件式によって選択される。
【００５７】
ｎ＝ｎ１　　　　　　（ｇ＜４）
ｎ＝ｎ２　　　　　　（４≦ｇ＜１６）
ｎ＝ｎ３　　　　　　（１６≦ｇ＜６４）
ｎ＝ｎ４　　　　　　（６４≦ｇ）。
【００５８】
ここで、ｎ１、ｎ２、ｎ３、ｎ４は各入力階調値に応じて選択されるノイズマトリックスを表している。図１０には、各ノイズマトリックスの一例を示しており、１０００がノイズマトリックスｎ１を、１００１がノイズマトリックスｎ２を、１００２がノイズマトリックスｎ３、１００３がノイズマトリックスｎ４をそれぞれ図示している。なお、ノイズマトリックスｎ１は前記実施形態１におけるノイズマトリックスと同一である。また、ノイズマトリックスｎ１、ｎ２、ｎ３、ｎ４における（ｉ，ｊ）番目のノイズ量をそれぞれｎ１（ｉ，ｊ）、ｎ２（ｉ，ｊ）、ｎ３（ｉ，ｊ）、ｎ４（ｉ，ｊ）とすると、各ノイズマトリックスのノイズ量は次式にて設定される。
【００５９】
＜ノイズマトリックスｎ１＞
ｎ１（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ１／８√２））
ｒ１＝√（（ｉ−８）２＋（ｊ−８）２）
＜ノイズマトリックスｎ２＞
ｎ２（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ２／４√２））
ｒ２＝√（（ｉ％８−４）２＋（ｊ％８−４）２）
＜ノイズマトリックスｎ３＞
ｎ３（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ３／２√２））
ｒ３＝√（（ｉ％４−２）２＋（ｊ％４−２）２）
＜ノイズマトリックスｎ４＞
ｎ４（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ４／√２））
ｒ４＝√（（ｉ％２−１）２＋（ｊ％２−１）２）。
【００６０】
なお、関数ｆｌｏｏｒ（Ａ）はＡより大きくない最大の整数値を、πは円周率をそれぞれ表している。なお、ノイズマトリックス生成のための手段は本画像処理装置に組み込まれる必要はなく、予め別個のノイズマトリックス生成装置によりノイズマトリックスを生成し、結果のみをノイズマトリックスメモリに格納するものとする。
【００６１】
上記の手順により、ドットが生成される傾向の強い画素位置と弱い画素位置を指定することが可能なノイズマトリックスが生成される。なお、ノイズマトリックス生成のための手段は本画像処理装置に組み込まれる必要はなく、予め別個のノイズマトリックス生成装置によりノイズマトリックスを生成し、結果のみをノイズマトリックスメモリに格納するものとする。
【００６２】
前述したように、ノイズマトリクスにおいて、マイナスのノイズ量が与えられる画素は、当該画素の量子化時における閾値に印加されるノイズ量がマイナスであることを示す。これは同時に、前記閾値の値を低く設定することになり、如いてはドットが生成されやすいことを意味している。逆に、プラスのノイズ量が与えられる画素は、当該画素の量子化時における閾値に印加されるノイズ量がプラスであることを示す。これは同時に、前記閾値の値を高く設定することになり、如いてはドットが生成され難いことを意味している。
【００６３】
すなわち図１０のノイズマトリクスｎ１（１０００）を参照すると、ノイズマトリクスｎ１では、マトリクスの中央部を中心とする直径１２程度の円形の領域にわたって、マイナスのノイズが分布している。マトリクスｎ１は、画素値が４未満の画素に対して選択されるために、画素値が４未満のドットはマトリクスの中央付近にまとまって生成されやすいことを意味する。
【００６４】
また、ノイズマトリクスｎ２（１００１）を参照すると、ノイズマトリクスｎ２では、マトリクスを８×８の領域に分割した各領域の中央部を中心とする直径６程度の円形の領域にわたって、マイナスのノイズが分布している。マトリクスｎ２は、画素値が４以上１６未満の画素に対して選択されるために、画素値が４以上１６未満のドットは、マトリクスを縦横それぞれに２等分した部分マトリクスそれぞれの中央部付近にまとまって生成されやすいことになる。すなわち、ノイズマトリクスを領域分割し、各領域についてその中央付近に集中的にドットが生成されやすいようにノイズが配置されている。これはノイズマトリクスｎ３，ｎ４についても領域分割の仕方が異なるものの同様である。
【００６５】
ノイズマトリクスｎ３（１００２）を参照すると、ノイズマトリクスｎ３では、マトリクスを４×４の領域に分割した各領域の中央部を中心とする直径３程度の円形の領域にわたって、マイナスのノイズが分布している。マトリクスｎ３は、画素値が１６以上６４未満の画素に対して選択されるために、画素値が１６以上６４未満のドットは、マトリクスを縦横それぞれに４等分した部分マトリクスそれぞれの中央部付近にまとまって生成されやすいことになる。
【００６６】
同様に、ノイズマトリクスｎ４（１００３）を参照すると、ノイズマトリクスｎ４では、マトリクスを２×２の領域に分割した各領域に、マイナスのノイズが分散して分布している。マトリクスｎ４は、画素値が６４以上の画素に対して選択されるために、画素値が６４以上のドットは、マトリクスを縦横それぞれに２等分した部分マトリクスに分散されて生成されやすいことになる。
【００６７】
このように、画素値に応じてドットの生成されやすい傾向の異なるマトリクスを選択的に使用することで、入力画像の階調値に応じてドットを分散させることができる。さらに、ハイライト領域におけるドット分散性を向上させることができ、並びに、同領域の開始部におけるドットの生成の遅延が抑制され点は、第１実施形態と同様である。
【００６８】
以上のような構成により、入力画像の階調値に適したノイズマトリックスを選択することが可能となり、特にハイライト領域において階調毎のドット分散性がより向上する効果をもたらす。
【００６９】
（第３の実施形態）
図１１は、本発明の第３の実施形態である画像処理装置の構成を示したブロック図である。本実施形態の画像処置装置では、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４つの色成分の画像プレーンからなるカラー画像に適用するものであり、第１の実施形態の画像処理装置に対して、前記ノイズマトリックスが複数の色成分に対応し、それらのノイズマトリックスを記憶するノイズマトリックスメモリ１１００が追加、変更された構成となっている。すなわち、処理手順はほぼ図２の通りであるが、本実施形態においては、ステップＳ２０２で、色成分に応じて用意されている複数のノイズマトリクスから色成分に適したものを選択して使用する点が、第１の実施形態と異なっている。
【００７０】
本実施形態における、各色成分毎のノイズマトリックスの生成手順について説明する。
【００７１】
図１２には、本実施形態におけるノイズマトリックスの一例を示している。ノイズマトリックス１２００は色成分Ｃの入力画像に用いられるＣノイズマトリックス、ノイズマトリックス１２０１は色成分Ｍの入力画像に用いられるＭノイズマトリックス、ノイズマトリックス１２０２は色成分Ｙの入力画像に用いられるＹノイズマトリックス、ノイズマトリックス１２０３は色成分Ｋの入力画像に用いられるＫノイズマトリックスである。なお、本実施形態３におけるノイズマトリックスのサイズは、全ての色成分に共通の縦横の要素数を１６×１６とした。また、Ｃノイズマトリックスにおけるノイズ量の分布は第１実施形態のノイズマトリックス（図８）と同一の設定としている。すなわち、前記Ｃノイズマトリックスにおける（ｉ，ｊ）番目のノイズ量をｎ＿ｃ（ｉ，ｊ）とすると、Ｃノイズマトリックスのノイズ量は次式
ｎ＿ｃ（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ／８√２））
ｒ＝√（（ｉ−８）２＋（ｊ−８）２）
にて設定される。
【００７２】
また、Ｍノイズマトリックス、Ｙノイズマトリックス及びＫノイズマトリックスは、先程定めたＣノイズマトリックスを基準として、前記Ｃノイズマトリックスを縦横方向にシフトすることにより生成される。すなわち、Ｍノイズマトリックス、Ｙノイズマトリックス及びＫノイズマトリックスにおける（ｉ，ｊ）番目のノイズ量をそれぞれｎ＿ｍ（ｉ，ｊ）、ｎ＿ｙ（ｉ，ｊ）、ｎ＿ｋ（ｉ，ｊ）とすると、各色成分のノイズ量は、Ｃのノイズ量を表すｎ＿ｃ（ｉ，ｊ）を用いて次の式にて設定される。
【００７３】
ｎ＿ｍ（ｉ，ｊ）＝ｎ＿ｃ（（ｉ＋８）％１６，（ｊ＋８））％１６）
ｎ＿ｙ（ｉ，ｊ）＝ｎ＿ｃ（（ｉ＋８）％１６，ｊ）
ｎ＿ｋ（ｉ，ｊ）＝ｎ＿ｃ（ｉ，（ｊ＋８））％１６）。
【００７４】
以上の手順により、各色成分毎のノイズマトリックスが生成される。なお、ノイズマトリックス生成のための手段は本画像処理装置に組み込まれる必要はなく、予め別個のノイズマトリックス生成装置によりノイズマトリックスを生成し、結果のみをノイズマトリックスメモリに格納するものとする。
【００７５】
図１２を参照すれば明らかなとおり、ノイズマトリクス１２００〜１２０３では、マイナスのノイズは互いにすれた位置を中心として分布している。マイナスのノイズ量が与えられる画素は、ドットが生成されやすく、逆に、プラスのノイズ量が与えられる画素は、ドットが生成され難い。したがって、ドットの分布傾向は各色ごとに異なるものとなる。これにより、ドットが鎖状に連結することを防止し、且つ、ハイライト領域の立ち上り部におけるドットの生成遅延を排除して、複数の色成分を有するカラーの入力画像に対しては、異なる色成分間でのドットの重なりを抑制するために相互の色成分に対するドットの位置制御ができる。
【００７６】
以上の構成により、色成分毎にドットが生成される傾向の強い画素位置と弱い画素位置を指定することが可能となり、同一の色成分間だけでなく異なる色成分間でのドットの重なり配置の抑制を目的としたドット位置制御を行うことができる。
【００７７】
（第４の実施形態）
図１３は、本発明の第４の実施形態である画像処理装置の構成を示したブロック図である。本実施形態では、第３の実施形態同様、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４つの色成分の画像プレーンからなるカラー画像に適用するものであり、本実施形態４の画像処置装置は、第２の実施形態の画像処理装置に対して、前記ノイズマトリックスが複数の色成分に対応し、それらのノイズマトリックスを記憶するノイズマトリックスメモリ１３００が追加、変更された構成となっている。すなわち、本実施形態は、第２実施形態と第３実施形態とを組みあわせた構成となる。
【００７８】
本実施形態における、入力画像の階調値に応じた各色成分毎のノイズマトリックスの生成手順について説明する。なお、入力画像の画素値に応じて前記ノイズマトリックスを選択する方法については第２実施形態と同様であり、ノイズマトリックスｎは入力画素値ｇ（ただし、０≦ｇ≦２５５）を参照して次の条件式によって選択される。
【００７９】
ｎ＝ｎ１　　　　（ｇ＜４）
ｎ＝ｎ２　　　　（４≦ｇ＜１６）
ｎ＝ｎ３　　　　（１６≦ｇ＜６４）
ｎ＝ｎ４　　　　（６４≦ｇ）
ここで、ｎ１、ｎ２、ｎ３、ｎ４は各入力階調に応じて選択されるノイズマトリックスを表しており、以後の説明の便宜上、順にレベル１、レベル２、レベル３、レベル４のノイズマトリックスと呼ぶことにする。また、ノイズマトリックスの縦横の要素数は１６×１６とした。図１４には、色成分Ｃの入力画像に用いられるＣノイズマトリックスを例示しており、１４００がレベル１、１４０１がレベル２、１４０２がレベル３、１４０３がレベル４となる。図１５には、色成分Ｍの入力画像に用いられるＭノイズマトリックスを例示しており、１５００がレベル１、１５０１がレベル２、１５０２がレベル３、１５０３がレベル４となる。図１６には、色成分Ｙの入力画像に用いられるＹノイズマトリックスを例示しており、１６００がレベル１、１６０１がレベル２、１６０２がレベル３、１６０３がレベル４となる。最後に、図１７には、色成分Ｋの入力画像に用いられるＫノイズマトリックスを例示しており、１７００がレベル１、１７０１がレベル２、１７０２がレベル３、１７０３がレベル４となる。なお、前記Ｃノイズマトリックスにおけるノイズ量の分布は前記実施形態２のノイズマトリックス（図１０）と同一の設定としている。すなわち、前記Ｃノイズマトリックスにおける（ｉ，ｊ）番目のレベル１、レベル２、レベル３並びにレベル４にけるノイズ量を、ｎ１＿ｃ（ｉ，ｊ）、ｎ２＿ｃ（ｉ，ｊ）、ｎ３＿ｃ（ｉ，ｊ）、ｎ４＿ｃ（ｉ，ｊ）とすると、各ノイズマトリックスのノイズ量は次式にて設定される。
【００８０】
＜Ｃノイズマトリックス、レベル１＞
ｎ１＿ｃ（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ１／８√２））
ｒ１＝√（（ｉ−８）２＋（ｊ−８）２）
＜Ｃノイズマトリックス、レベル２＞
ｎ２＿ｃ（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ２／４√２））
ｒ２＝√（（ｉ％８−４）２＋（ｊ％８−４）２）
＜Ｃノイズマトリックス、レベル３＞
ｎ３＿ｃ（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ３／２√２））
ｒ３＝√（（ｉ％４−２）２＋（ｊ％４−２）２）
＜Ｃノイズマトリックス、レベル４＞
ｎ４＿ｃ（ｉ，ｊ）＝ｆｌｏｏｒ（−１０×ｃｏｓ（πｒ４／√２））
ｒ４＝√（（ｉ％２−１）２＋（ｊ％２−１）２）。
【００８１】
なお、関数ｆｌｏｏｒ（Ａ）はＡより大きくない最大の整数値を、πは円周率をそれぞれ表している。更に、Ｍノイズマトリックス、Ｙノイズマトリックス及びＫノイズマトリックスは、先程定めたＣノイズマトリックスを基準として、前記Ｃノイズマトリックスを縦横方向にシフトすることにより生成される。すなわち、Ｍノイズマトリックス、Ｙノイズマトリックス及びＫノイズマトリックスにおける（ｉ，ｊ）番目のノイズ量を各レベルに応じてそれぞれｎ１＿ｍ（ｉ，ｊ）〜ｎ４＿ｍ（ｉ，ｊ）、ｎ１＿ｙ（ｉ，ｊ）〜ｎ４＿ｙ（ｉ，ｊ）、ｎ１＿ｋ（ｉ，ｊ）〜ｎ４＿ｋ（ｉ，ｊ）とすると、各ノイズマトリックスレベルにおける各色成分のノイズ量は、Ｃのノイズ量を表すｎ１＿ｃ（ｉ，ｊ）〜ｎ４＿ｃ（ｉ，ｊ）を用いて次の式にて設定される。
【００８２】
＜レベル１＞
ｎ１＿ｍ（ｉ，ｊ）＝ｎ１＿ｃ（（ｉ＋８）％１６，（ｊ＋８））％１６）
ｎ１＿ｙ（ｉ，ｊ）＝ｎ１＿ｃ（（ｉ＋８）％１６，ｊ）
ｎ１＿ｋ（ｉ，ｊ）＝ｎ１＿ｃ（ｉ，（ｊ＋８））％１６）
＜レベル２＞
ｎ２＿ｍ（ｉ，ｊ）＝ｎ２＿ｃ（（ｉ＋４）％１６，（ｊ＋４））％１６）
ｎ２＿ｙ（ｉ，ｊ）＝ｎ２＿ｃ（（ｉ＋４）％１６，ｊ）
ｎ２＿ｋ（ｉ，ｊ）＝ｎ２＿ｃ（ｉ，（ｊ＋４）％１６）
＜レベル３＞
ｎ３＿ｍ（ｉ，ｊ）＝ｎ３＿ｃ（（ｉ＋２）％１６，（ｊ＋２））％１６）
ｎ３＿ｙ（ｉ，ｊ）＝ｎ３＿ｃ（（ｉ＋２）％１６，ｊ）
ｎ３＿ｋ（ｉ，ｊ）＝ｎ３＿ｃ（ｉ，（ｊ＋２）％１６）
＜レベル４＞
ｎ４＿ｍ（ｉ，ｊ）＝ｎ４＿ｃ（（ｉ＋１）％１６，（ｊ＋１））％１６）
ｎ４＿ｙ（ｉ，ｊ）＝ｎ４＿ｃ（（ｉ＋１）％１６，ｊ）
ｎ４＿ｋ（ｉ，ｊ）＝ｎ４＿ｃ（ｉ，（ｊ＋１）％１６）。
【００８３】
以上の手順により、入力画像の階調値に応じた各色成分毎のノイズマトリックスが生成される。なお、ノイズマトリックス生成のための手段は本画像処理装置に組み込まれる必要はなく、予め別個のノイズマトリックス生成装置によりノイズマトリックスを生成し、結果のみをノイズマトリックスメモリに格納するものとする。
【００８４】
すなわち、図１４のＣノイズマトリクス１４００、図１５のＭノイズマトリクス１５００、図１６のＹノイズマトリクス１６００、図１７のＫノイズマトリクス１７００は、それぞれ図１２のＣノイズマトリクス１２００、Ｍノイズマトリクス１２０１、Ｙノイズマトリクス１２０２、Ｋノイズマトリクス１２０３と同じ構成を有する。そして、図１４における輝度ごとのＣノイズマトリクス１４００〜１４０３は、図１２における輝度ごとのノイズマトリクス１２００〜１２０３とそれぞれ同じ内容を有している。輝度ごとのＭノイズマトリクス１５０１〜１５０３、Ｙノイズマトリクス１６０１〜１６０３、Ｋノイズマトリクス１７０１〜１７０３それぞれは、Ｍノイズマトリクス１５００、Ｙノイズマトリクス１６００、Ｋノイズマトリクス１７００それぞれが、Ｃノイズマトリクス１４００に対してずれている分だけ互いにずれている。
【００８５】
この結果、マイナスのノイズ量が与えられる画素は、ドットが生成されやすく、逆に、プラスのノイズ量が与えられる画素は、ドットが生成され難いことから、ドットの分布傾向は各色ごと、そして輝度水準ごとに異なるものとすることができる。これにより、ドットが鎖状に連結することを防止し、且つ、ハイライト領域の立ち上り部におけるドットの生成遅延を排除して、複数の色成分を有するカラーの入力画像に対しては、異なる色成分間でのドットの重なりを抑制するために相互の色成分に対するドットの位置制御とともに、輝度レベルに応じてもドットの配置を制御できる。
【００８６】
以上のような構成により、入力画像の画素値に適したノイズマトリックスを選択でき、なおかつ、色成分毎にドットが生成される傾向の強い画素位置と弱い画素位置を指定することが可能となるため、特にハイライト領域における、ドットの重なり抑制効果と階調毎におけるドット分散性の向上の効果とをもたらす。
【００８７】
（第５の実施形態）
上記第１から第４の実施形態では、ノイズノイズマトリックスに与えられるノイズ量は−１０から＋１０の範囲に含まれる値としていたが、本実施形態においては、ノイズマトリクスは量子化時の閾値に印加するノイズの符号を表す役割を果たす構成とする。なお、装置の構成は第１実施形態における図８を図１８に置換したものとなる。
【００８８】
図１８には、本実施形態に用いられるノイズマトリックスの一例を示した。各要素は＋１又は−１のいずれかの値を持つ。本実施形態ではノイズマトリックスのサイズは１６×１６画素とした。ノイズマトリックスにおける（ｉ，ｊ）番目の要素値をｅ（ｉ，ｊ）とすると、各画素位置における要素値は、ノイズマトリックスの中心画素位置（８，８）からの距離ｒに対して次の式で求められる。
【００８９】
ｉｆ（ｒ＜＝６）
ｅ（ｉ，ｊ）＝−１
ｅｌｓｅ
ｅ（ｉ，ｊ）＝＋１
但し、ｒ＝√（（ｉ−８）２＋（ｊ−８）２）である。
【００９０】
入力画素データの画素位置（ｘ，ｙ）に対応する前記量子化時の閾値に印加するノイズ量ｎ＿ｖａｌは、選択されたノイズ符号ｅ（ｉ，ｊ）を用いて次の式にて設定される。
【００９１】
ｎ＿ｖａｌ＝１０×ｅ（ｘ％１６，ｙ％１６）
つまり、マイナスのノイズ量が与えられる画素は、当該画素の量子化時における閾値に印加されるノイズ量が−１０であることを示す。逆に、プラスのノイズ量が与えられる画素は、当該画素の量子化時における閾値に印加されるノイズ量が＋１０であることを示す。なお、ノイズマトリックス生成のための手段は本画像処理装置に組み込まれる必要はなく、予め別個のノイズマトリックス生成装置によりノイズマトリックスを生成し、結果のみをノイズマトリックスメモリに格納するものとする。
【００９２】
このようにして、第１実施形態と同様に、ハイライト領域におけるドット分散性を向上させることができ、並びに、同領域の開始部におけるドットの生成の遅延が抑制され、ドット配置が均一な視覚的に好ましい二値ドットパターンを形成することができる。加えて、ノイズマトリクスのサイズを小さくできる。
【００９３】
本実施形態では、入力画像が１色について言及したが、前記第３及び第４実施形態に示される方法に従うことにより、入力画像が複数の色成分から構成されるカラー画像の場合にも、本実施形態は適応可能であることは言うまでもない。第３及び第４実施形態のように多くのノイズマトリクスを使用する装置に対して適用することで、より大きな効果を上げることができる。
【００９４】
以上の構成により、ノイズマトリックスの１要素に割り与えられるデータ量が１ビットに削減できるため、ノイズマトリクスメモリの小メモリ化並びにシステムの簡素化を達成することができる。
【００９５】
（その他の実施形態）
なお本発明の目的は前述した実施形態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、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラム読出し実行することによっても、本発明の目的が達成される。
【００９６】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００９７】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００９８】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００９９】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【０１００】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、誤差拡散法を用いた多値画像の擬似中間調表現処理に際し、ドットが鎖状に連結することを防止し、且つ、ハイライト領域の立ち上り部におけるドットの生成遅延を排除することができる。
【０１０１】
また、画素の階調レベルに応じてドットの分散を制御できるために、多値画像の全階調にわたりドットの鎖状連結を防止できる。
【０１０２】
また、画素の色成分ごとにドットの分散を制御できるために、すべての色成分についてドットの鎖状連結を防止できる。
【０１０３】
また、複数の色成分を有するカラーの多値画像に対しては、異なる色成分間でのドットの重なりを抑制するために相互の色成分に対するドット位置制御を行い、全階調にわたってドットの分散性が良好な処理結果を得ることができる。
【０１０４】
また、ノイズマトリクスのサイズを縮小しつつ上記効果を達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第一の実施形態である画像処理装置のブロック図。
【図２】第一の実施形態である画像処理装置の処理を説明するフローチャート。
【図３】画像の走査例の図
【図４】誤差拡散メモリの構成例の図。
【図５】閾値変動量の設定手順を説明するフローチャート。
【図６】階調値と平均量子化誤差との関係を示す図の一例。
【図７】閾値変動量の算出時に使用される画像例の図。
【図８】ノイズマトリックスの一例の図。
【図９】本発明の第二の実施形態である画像処理装置のブロック図。
【図１０】階調毎に設定されたノイズマトリックスの一例の図。
【図１１】本発明の第三の実施形態である画像処理装置のブロック図。
【図１２】色成分毎に設定されたノイズマトリックスの一例の図。
【図１３】本発明の第四の実施形態である画像処理装置のブロック図。
【図１４】階調毎に設定されたシアンのノイズマトリックスの一例の図。
【図１５】階調毎に設定されたマゼンタのノイズマトリックスの一例の図。
【図１６】階調毎に設定されたイエローのノイズマトリックスの一例の図。
【図１７】階調毎に設定されたブラックのノイズマトリックスの一例の図。
【図１８】ノイズマトリックスの他の一例の図。
【図１９】ドットが鎖状に連結した二値画像の一例の図。
【図２０】コンピュータのブロック図。
【符号の説明】
１００・・・画像データ入力端子。
１０１・・・累積誤差加算部。
１０２・・・閾値変動量ＬＵＴ。
１０３・・・ノイズマトリックスメモリ。
１０４・・・閾値演算部。
１０５・・・量子化部。
１０６・・・誤差演算部。
１０７・・・誤差拡散部。
１０８・・・累積誤差メモリ。
１０９・・・画像データ出力端子。
１１０・・・アドレス入力端子。
【図１】
2004048194.tif 000003
【図２】
2004048194.tif 000004
【図３】
2004048194.tif 000005
【図４】
2004048194.tif 000006
【図５】
2004048194.tif 000007
【図６】
2004048194.tif 000008
【図７】
2004048194.tif 000009
【図８】
2004048194.tif 000010
【図９】
2004048194.tif 000011
【図１０】
2004048194.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
2004048194.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
2004048194.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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