(57)【要約】      （修正有）【課題】滑らかな階調の２値画像を生成できる画像処理方法を得る。【解決手段】２次元の閾値配列を用いて画像の２値化を行う画像処理方法であって、濃度に応じて一意に定められた閾値個数分布を持つ閾値配列を用いて画像のハーフトーニングを行う。プリンタのドットゲインを考慮したＹｕｌｅ−Ｎｉｅｌｅｓｅｎの数式を基に作成された分布を用いることにより、ドットゲインが補正され、印字された反射濃度が視覚的にリニアに補正される。【選択図】  図１
2004228941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元の閾値配列を用いて画像の２値化を行う画像処理方法であって、濃度に応じて一意に定められた閾値個数分布を持つ閾値配列を用いて画像のハーフトーニングを行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記閾値個数分布は、プリンタドットゲインを考慮した数式を基に作成された分布であることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記閾値個数分布は、プリンタドットゲインを考慮したＹｕｌｅ−Ｎｉｅｌｅｓｅｎの数式を基に作成された分布であることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記閾値個数分布は、プリンタドットゲインを考慮した数式を基に分布を設定し、さらにその分布の回帰曲線から分布量を決定された分布であることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項５】
プリンタ固有のドットゲインを実際にプリンタから印字された結果を測定した反射濃度をもとに数式を作成しその数式に沿った閾値個数分布を持つ閾値配列を用いることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はデジタルプリンタなどの印刷装置やディスプレイなどの表示装置などに用いられるデジタル画像処理技術に関し、特に多値階調で表される入力画像データを２値や同程度の少ないレベルのドットを用いて面積階調によって濃度を再現する際に損失の少ない画質を出力する画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
カラーインクジェットプリンタやカラーレーザプリンタなどのデジタルプリンタは、ドットのオン・オフを制御し、紙などの印字媒体上にインクやトナーを付着させることによって画像を形成している。
【０００３】
一方、コンピュータで扱われる文字や写真などのデータは、通常レッド・グリーン・ブルーもしくはシアン・マゼンタ・イエロー・ブラックの各カラーそれぞれが８ビットもしくはそれ以上の連続階調で表現される多値画像である。
【０００４】
したがって、コンピュータで扱われる文字や写真のデータをデジタルプリンタで印字する際には、連続階調の画像をデジタルプリンタによって印字が可能となるようにシアン・マゼンタ・イエロー・ブラックの２値画像に変換する処理を行う必要がある。
【０００５】
ここで、図７は画像処理全体の流れを示すブロック図である。
【０００６】
図７はレッド（Ｒ）・グリーン（Ｇ）・ブルー（Ｂ）を入力画像としてシアン（Ｃ）・マゼンタ（Ｍ）・イエロー（Ｙ）・ブラック（Ｋ）の４色プレーンのドットのオン・オフを用いて印刷するカラープリンタにおいて画像が処理される過程を示した図であり、レッド・グリーン・ブルーの３色プレーンの連続階調で表現される入力画像７１からシアン・マゼンタ・イエロー・ブラックの出力画像７２が作成される。ここでは、これら各色の濃度に分解されたデータをプレーンと呼ぶ。一つのプレーンは多値もしくは２値の情報をもつ単色の画像データである。
【０００７】
レッド・グリーン・ブルーの入力画像７１は、先ず、入力画像を作成したデバイスの影響や画像全体の濃度の傾向を補正するために入力ガンマ補正７３が行われ、次いで、シアン、マゼンタ、イエローの３プレーンの画像に変換する色空間変換処理７４、ブラックを生成する墨入れ処理７５が行われた後に、プリンタの特性に応じた出力ガンマ補正７６が行われ、最後にハーフトーン処理７７が行われて画像が２値化される。
【０００８】
なお、図７に示した処理系は一般的な例であり、一連の処理系によって処理の内容が若干異なる場合がある。
【０００９】
この画像処理系におけるハーフトーン処理７７に注目する。
【００１０】
ハーフトーン処理７７は、多値画像の画像を２階調もしくは同程度の少ない階調のドットを用いて、その面積の大きさで原画像に近い画像を再現するものである。ハーフトーン処理７７とは、カラー印刷であればプリンタが利用可能な原色インクの数と同じ数のプレーンについてそれぞれの印字データを作成する処理を意味し、プリンタがシアン・マゼンタ・イエロー・ブラックの４プレーンを用いたドットのオンオフの２値で印刷を行うプリンタにおいてはシアン・マゼンタ・イエロー・ブラックの各色の２値印字データを生成する処理のことである。
【００１１】
このハーフトーン処理は、印刷の分野において従来から多くの手法が開発されている。代表的なハーフトーン処理には、ディザ処理と呼ばれる２次元の固定閾値配列を用いてハーフトーン処理を行うものが挙げられる。
【００１２】
図８はディザ法によるハーフトーン処理の一例を示す説明図である。
【００１３】
ディザ法とは、入力画像８１を構成する入力画像の画素８２と固定された値を持つ閾値配列８３の閾値配列のセル８４に格納された値の大小を比較することで出力画像８５となる２値の出力画像の画素８６にドットを打刻するデータを格納するかどうかを決定するものである。
【００１４】
近年では印刷デバイスの解像能力において性能向上が著しく、６００ｄｐｉや１２００ｄｐｉ、場合によってはそれ以上の解像度でのドットの出力が可能となった。印刷デバイスの解像出力が低い場合には印刷結果を向上させるためにダイナミックな演算処理を行う場面も見られるが、高解像出力が可能な印刷デバイスにおいては、処理に要するトータルコストを削減するためにディザ処理のようなシンプルな処理が用いられることが多い。
【００１５】
ここでは入力画像の画素８２が閾値配列のセル８４に１対１で対応して比較を行う例を示したが、プリンタの処理系や画像の拡大縮小に伴って入力画像の画素８２が閾値配列８３の複数セルに対応する場合や、入力画像８１の複数ドットが閾値配列のセル８４に対応する場合もある。しかし、その何れにおいても、入力画像８１の値と固定された値を持つ閾値配列８３の値を比較してそれらの値の大小から出力画像８５を生成するという意味で処理の内容は同じである。
【００１６】
ディザ処理に用いられる閾値配列の大きさや閾値配列に含まれる値はその閾値配列によって画像が処理されることから、出力画像の画質を決定する重要なものであり、対象とする印刷デバイスや求められる画質、使用する画像処理システムの処理能力に応じて閾値配列を設計する必要がある。たとえばインクジェットプリンタではブルーノイズマスクという閾値配列が用いられることがあり、またレーザプリンタではドットを等間隔の集中的に配置するドット集中型スクリーンという閾値配列が用いられる。
【００１７】
ここでは、このうちの特にドット集中型スクリーンに注目する。ドット集中型スクリーンとは、入力画像の濃度が高くなるに従って、数セル×数セルの閾値配列の中心から周辺部に向かってドットが大きくなっていくような出力画像を作成する閾値配列である。
【００１８】
しかし、例えば４セル×４セルでは再現できる階調が１６階調と階調再現力に不足があるため、この１６個のセルを一つの固まり（クラスタ）として幾つかの子クラスタを組み合わせ、各子クラスタに対して重みをつけることで階調再現力の増加を図る手法がよく用いられる。
【００１９】
ここで、図９はドット集中型スクリーンにおける閾値配列の一例を示す説明図である。
【００２０】
図９においては、４セル×４セルのクラスタ９１に対し重み係数９２を重ね合わせることで、より大きな閾値配列９３が作成される。この手法を用いると、４セル×４セル＝１６個の子セルを４×４＝１６個組み合わせタイル状に並べることで１６×１６＝２５６階調の階調再現力を得ることになる。
【００２１】
この閾値配列を用いて２５６階調の多値画像を２値化した場合に出力される２値データの面積率をグラフ化したものを図１０に示す。図示するように、入力多値濃度に対し出力面積濃度が正比例の関係になっている。
【００２２】
これらディザ処理に用いられる閾値配列は出力対象とするプリンタによって配列のサイズや格納される値が異なってくるが、基本的には入力画像と同じ濃度範囲の数字を値として持つ数セル×数セルから２５６セル×２５６セルの配列で構成される。
【００２３】
ここで、ハードウェアのメモリ容量や計算速度の制約がある場合には、この閾値配列には数十セル×数十セルの小規模な閾値配列が使用されることが多いが、ハードウェアのメモリ容量や計算速度の能力が大きければ１２８セル×１２８セルや２５６セル×２５６セルの大規模な閾値配列が使用されることも可能である。
【００２４】
このことは閾値配列の設計においての自由度が飛躍的に向上することを意味する。例えば１２８セル×１２８セルをもって２５６階調の画像を２値化しようとするとき、その閾値配列は１６３８４個のセルを持ち、この１６３８４個のセルのそれぞれに０から２５４、もしくは１から２５５の値の閾値が格納されることになる。つまり、０から２５４、もしくは１から２５５の値がそれぞれ６４個ずつ自由に配置されることになり閾値の配置方法に自由度が高い。これが２５６セル×２５６セルになれば、２５６個ずつの閾値を配置することになり、自由度はさらに高まる。
【００２５】
しかしながら、精密に設計された画像処理系から出力された印字データが実際に紙の上に印刷される際には、出力画像の画質を設計どおりに出力することを阻む要因が存在する。その一つがドットゲインである。ドットゲインとは、画像処理によって作成された印字データのドットが形成する面積濃度と紙媒体上に印字された結果を実際に反射濃度で測色した濃度の関係が正比例関係をとらない現象であり、一般に中間濃度において面積濃度よりも反射濃度が濃く認識される現象である。
【００２６】
この現象は、インクや紙内部での光の散乱が原因となって発生する光学的ドットゲインと、インク自体が紙で拡散するメカニカルドットゲインに分類される。これらについてはＭｕｒｒａｙ−ＤａｖｉｅｓやＹｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎらによってドットゲインの程度を予測するモデル式が考案されている（Ｊ．Ａ．Ｃ．Ｙｕｌｅ  ａｎｄ  Ｗ．Ｊ．Ｎｉｅｌｓｅｎ“Ｔｈｅ  ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｏｆ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｉｎｔｅｒｎａｌ  ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｓ  ｏｎｈａｌｆｔｏｎｅ  ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃ．  Ｔｅｃｈ．  Ａｓｓｏｃ．  Ｇｒａｐｈｉｃ  Ａｒｔｓ，  Ｖｏｌ．４  ｐｐ．６５−７５，１９５１）。また一方でドットゲインを光学的ドットゲインとメカニカルドットゲインに分類するのではなく、紙内部での光散乱として扱うモデルが井上らによって提案されている（Ｓ．Ｉｎｏｕｅ，Ｎ．Ｔｓｕｍｕｒａ  ａｎｄ  Ｙ．Ｍｉｙａｋｅ“Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  ＭＴＦ  ｏｆ  ｐａｐｅｒ  ｂｙ  ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ  ｔｅｓｔ  ｐａｔｔｅｒｎ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ”Ｊ．Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｃｉ．  Ｔｅｃｈｎｏｌ．４１（６），６５７−６６１，１９９８）。
【００２７】
以上のようにドットゲインの大きさについてはいくつかのモデル式が考案されているが、Ｙｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎモデルを中心に考えると、面積階調と反射濃度との関係は、面積階調を示す面積率をａ、反射濃度をＤとして、
Ｄ＝−ｎｌｏｇ｛１−ａ（１−１０−Ｄｓ／ｎ）｝
によって示される。ここで、Ｄｓはインクのべた濃度であり、ｎは紙の散乱に関する係数であり印字デバイスや紙質によって決定される値である。ｎの値はプリンタや紙によって異なる値であり、２．０から４．０程度の値をとることが多い。
【００２８】
このＹｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎのモデルにおいてｎ＝２．０および４．０を設定し、面積率と反射濃度の関係を示したグラフを図１１に示す。グラフの曲線のように印字された面積階調データと反射濃度はドットゲインの影響によって曲線を描いている。
【００２９】
【非特許文献１】
Ｊ．Ａ．Ｃ．Ｙｕｌｅ  ａｎｄ  Ｗ．Ｊ．Ｎｉｅｌｓｅｎ“Ｔｈｅ  ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｉｎｔｅｒｎａｌ  ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ｈａｌｆｔｏｎｅ  ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃ．  Ｔｅｃｈ．  Ａｓｓｏｃ．  Ｇｒａｐｈｉｃ  Ａｒｔｓ，  Ｖｏｌ．４，１９５１．ｐｐ．６５−７５．
【非特許文献２】
Ｓ．Ｉｎｏｕｅ，Ｎ．Ｔｓｕｍｕｒａ  ａｎｄ  Ｙ．Ｍｉｙａｋｅ“Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  ＭＴＦ  ｏｆ  ｐａｐｅｒ  ｂｙ  ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ  ｔｅｓｔ  ｐａｔｔｅｒｎ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ”，Ｊ．Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｃｉ．  Ｔｅｃｈｎｏｌ．４１（６），１９９８．６５７−６６１．
【００３０】
【発明が解決しようとする課題】
このようにプリンタにおいては複数の要因が重なって発生するドットゲインが存在するため、このドットゲインの影響を吸収するために出力ガンマ補正が必要である。
【００３１】
しかしながら、このガンマ補正が２５６階調を出力可能なハーフトーン処理の効果を十分に発揮できない原因となっている。これは、２５６階調で表現される濃度データを２５６階調の範囲で値を補正するために、ある濃度においては補正後の濃度値の１レベルの間隔が広がってレベルに隙間が発生し、一方では、ある濃度において補正後のレベルの間隔が密になることで整数値では同じ値として扱われてしまい、異なる濃度が同じ濃度として扱われるという状態が発生するためである。
【００３２】
したがって、このガンマ補正の補正量が大きければ大きいほど濃度値の補正量が大きくなることから階調の滑らかさが損なわれる結果となる。
【００３３】
そこで、本発明は、滑らかな階調の２値画像を生成することのできる画像処理方法を提供することを目的とする。
【００３４】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するために、本発明の画像処理方法は、２次元の閾値配列を用いて画像の２値化を行う画像処理方法であって、濃度に応じて一意に定められた閾値個数分布を持つ閾値配列を用いて画像のハーフトーニングを行うようにしたものである。
【００３５】
このように、２次元の閾値配列を用いて画像の２値化を行う際に、濃度に応じて一意に定められた閾値個数分布を持つ閾値配列を用いて画像のハーフトーニングを行っているので、滑らかな階調の２値画像を生成することが可能になる。
【００３６】
【発明の実施の形態】
本発明の請求項１に記載の発明は、２次元の閾値配列を用いて画像の２値化を行う画像処理方法であって、濃度に応じて一意に定められた閾値個数分布を持つ閾値配列を用いて画像のハーフトーニングを行う画像処理方法であり、滑らかな階調の２値画像を生成することが可能になるという作用を有する。
【００３７】
本発明の請求項２に記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記閾値個数分布は、プリンタドットゲインを考慮した数式を基に作成された分布である画像処理方法であり、滑らかな階調の２値画像を生成することが可能になるという作用を有する。
【００３８】
本発明の請求項３に記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記閾値個数分布は、プリンタドットゲインを考慮したＹｕｌｅ−Ｎｉｅｌｅｓｅｎの数式を基に作成された分布である画像処理方法であり、滑らかな階調の２値画像を生成することが可能になるという作用を有する。
【００３９】
本発明の請求項４に記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記閾値個数分布は、プリンタドットゲインを考慮した数式を基に分布を設定し、さらにその分布の回帰曲線から分布量を決定された分布である画像処理方法であり、滑らかな階調の２値画像を生成することが可能になるという作用を有する。
【００４０】
本発明の請求項５に記載の発明は、請求項１記載の発明において、プリンタ固有のドットゲインを実際にプリンタから印字された結果を測定した反射濃度をもとに数式を作成しその数式に沿った閾値個数分布を持つ閾値配列を用いる画像処理方法であり、滑らかな階調の２値画像を生成することが可能になるという作用を有する。
【００４１】
以下、本発明の実施の形態について、図１から図６を用いて説明する。なお、これらの図面において同一の部材には同一の符号を付しており、また、重複した説明は省略されている。
【００４２】
図１は本発明の一実施の形態である画像処理における閾値配列作成手順を示すフローチャート、図２は本発明の一実施の形態である画像処理における閾値配列の一例を示す説明図、図３は本発明の一実施の形態である画像処理におけるクラスタの一例を示す説明図、図４は本発明の一実施の形態である画像処理における第１の重み配列の一例を示す説明図、図５は本発明の一実施の形態である画像処理における第２の重み配列の一例を示す説明図、図６は本発明の一実施の形態である画像処理においてドットゲインを考慮して面積濃度を設計する際の面積率と反射濃度との関係を示すグラフである。
【００４３】
図１および図２に示すように、本実施の形態の画像処理における閾値配列作成手順は、クラスタを作成して（Ｓ１１）、第１の重み配列を合成し（Ｓ１２）、続いて第２の重み配列を合成する（Ｓ１３）。そして、合成された閾値配列を入力画像の濃度範囲と一致するように非直線正規化を行う（Ｓ１４）ものである。
【００４４】
すなわち、Ｓ１１において、ドットの成長の最小単位を示すクラスタは４セル×４セルの配列から構成され、中央から渦巻きを描くようにドットが成長するドット集中型の閾値配置をもつものである。図３にクラスタ２１の一例を示す。
【００４５】
次に、Ｓ１２において、このクラスタ２１に対し第１の重み配列２２（図４）を掛け合わせる。この第１の重み配列２２は４セル×４セルのベイヤー型の分散した配列である。図４に第１の重み配列２２の一例を示す。この２つの配列を合成することにより、第１段階合成後の閾値配列２３（図２）が作成される。この第１段階合成後の閾値配列２３のサイズはクラスタ２１と第１の重み配列２２を合成したものであることから、サイズは１６セル×１６セルとなる。
【００４６】
Ｓ１２の重ね合わせの内容については、クラスタ２１のセルの値を符号３１のように、ａ［０］［０］，ａ［０］［１］，ａ［０］［２］，…，ａ［３］［３］とし、第１の重み配列２２のセルの値を符号４１のようにｂ［０］［０］，ｂ［０］［１］，ｂ［０］［２］，…，ｂ［３］［３］とし、新たに作成される第１段階合成後の閾値配列２３のセルの値をｃ［０］［０］，ｃ［０］［１］，ｃ［０］［２］，…，ｃ［１５］［１５］とすると、ｃ［ｉ］［ｊ］＝ａ［ｉ（ｍｏｄ）４］［ｊ（ｍｏｄ）４］＋（４×４）×ｂ［（ｉｎｔ）（ｉ／４）］［（ｉｎｔ）（ｊ／４）］  （ｉ＝１，２，３，…，１５）で表される。ここでｘ（ｍｏｄ）ｙはｘをｙで割ったときの余りを、（ｉｎｔ）ｘはｘの整数部分を意味する。
【００４７】
次に、Ｓ１２によって作成された第１段階合成後の閾値配列２３に対し、Ｓ１３において再度の重み配列合成を行う。Ｓ１３においての合成には重み配列として第２の重み配列２４（図５）を用いる。この合成によって作成される第２段階合成後の閾値配列２５（図２）は、１６セル×１６セルであった第１段階合成後の閾値配列２３からさらに４倍ずつ拡大されて６４セル×６４セルとなる。
【００４８】
図５にＳ１３に用いる重み配列である第２の重み配列２４を示す。この重み配列は、第２段階合成後の閾値配列２５内の閾値分布を一様にするために、第１の重み配列２２と反対の順番を持つものである。
【００４９】
Ｓ１３における合成もＳ１２と同様の手法を用いて合成を行うものであり、第１段階合成後の閾値配列２３のセルの値をｃ［０］［０］，ｃ［０］［１］，ｃ［０］［２］，…，ｃ［１５］［１５］とし、第２の重み配列２４のセルの値をｄ［０］［０］，ｄ［０］［１］，ｄ［０］［２］，…，ｄ［３］［３］とし、新たに作成される第２段階合成後の閾値配列２５のセルの値をｅ［０］［０］，ｅ［０］［１］，ｅ［０］［２］，…，ｅ［１５］［１５］とすると、ｅ［ｉ］［ｊ］＝ｃ［ｉ（ｍｏｄ）１６］［ｊ（ｍｏｄ）１６］＋（１６×１６）×ｄ［（ｉｎｔ）（ｉ／１６）］［（ｉｎｔ）（ｊ／１６）］  （ｉ＝１，２，３，…，６４）となる。ここで作成された第２段階合成後の閾値配列２５は、各セルに記録されている閾値の値が０から４０９６までである。
【００５０】
そして、Ｓ１３において作成された第２段階合成後の閾値配列２５を、Ｓ１４において入力画像の濃度範囲と一致するように正規化を行うが、ここでドットゲインの影響を除き、視覚的に直線的な階調を出力できるように正規化を行う。
【００５１】
この際の正規化の方法には、Ｙｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎモデル式、
Ｄ＝−ｎｌｏｇ｛１−ａ（１−１０−Ｄｓ／ｎ）｝
を利用して、閾値配列によって入力画像が処理された場合の結果を考慮し、閾値配列としてはその逆の値をとりうることから、正規化前閾値をｄ、正規化後閾値をｄ´の間に、
（ｄ／ｄｍａｘ）＝−ｎｌｏｇ｛１−（ｄ´／Ｌｍａｘ）（１−１０（−１／ｎ））｝
の関係を得る。ここでｄｍａｘ＝閾値の最大値（ここでは４０９６）、Ｌｍａｘ＝入力画像の最大値である。この式をｄ´について解くと、
ｄ´＝Ｌｍａｘ｛１−１０（−１／ｎ）・（ｄ／ｄｍａｘ）／（１−１０（−１／ｎ））｝
となる。本実施の形態においてはＬｍａｘ＝２５５，ｎ＝２．０を使用した。
【００５２】
ドットゲインを考慮して面積濃度を設計する際の面積率と反射濃度との関係を図６に示す。
【００５３】
前述した式を用いて第２段階合成後の閾値配列２５を正規化した結果を最終的な閾値配列とし、この閾値配列を用いてハーフトーン処理を行う。そして、これの閾値配列を用いることにより視覚的にドットゲインを無視できるハーフトーン処理が行え、直線性の高い階調再現が可能となる。
【００５４】
なお、本実施の形態においては経験的な値としてｎ＝２．０を設定したが、この値の設定には面積濃度と印字結果の反射濃度の関係からｎの値を設定してもよい。
【００５５】
また、本実施の形態においては閾値の分布を決定する手段としてＹｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎのモデル式を用いたが、閾値の分布を一意に決定するモデル式であればこのモデル式以外を用いてもよい。
【００５６】
そして、本実施の形態においては閾値配列としてドット集中型のクラスタに重み配列を合成した閾値配列を用いたが、閾値配列はこのような配置でなくても２５６階調以上の値があれば非直線正規化が可能であるため、異なる閾値配置順序の閾値配列を用いてもよい。
【００５７】
以上のように、本実施の形態によれば、２次元の閾値配列を用いて画像の２値化を行う際に、閾値の分布が濃度に応じて一定ではなく、濃度に応じて一意に定められた閾値個数分布を持つ閾値配列を用いて画像のハーフトーニングを行っているので、滑らかな階調の２値画像を生成することが可能になる。
【００５８】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、２次元の閾値配列を用いて画像の２値化を行う際に、濃度に応じて一意に定められた閾値個数分布を持つ閾値配列を用いて画像のハーフトーニングを行っているので、滑らかな階調の２値画像を生成することが可能になるという有効な効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態である画像処理における閾値配列作成手順を示すフローチャート
【図２】本発明の一実施の形態である画像処理における閾値配列の一例を示す説明図
【図３】本発明の一実施の形態である画像処理におけるクラスタの一例を示す説明図
【図４】本発明の一実施の形態である画像処理における第１の重み配列の一例を示す説明図
【図５】本発明の一実施の形態である画像処理における第２の重み配列の一例を示す説明図
【図６】本発明の一実施の形態である画像処理においてドットゲインを考慮して面積濃度を設計する際の面積率と反射濃度との関係を示すグラフ
【図７】画像処理全体の流れを示すブロック図
【図８】ディザ法によるハーフトーン処理の一例を示す説明図
【図９】ドット集中型スクリーンにおける閾値配列の一例を示す説明図
【図１０】多値画像を２値化した場合における入力多値濃度と出力面積濃度との関係を示すグラフ
【図１１】ガンマ補正せずに出力した場合における面積率と反射濃度との関係を示すグラフ
【符号の説明】
２１  クラスタ
２２  第１の重み配列
２３  第１段階合成後の閾値配列
２４  第２の重み配列
２５  第２段階合成後の閾値配列
３１  配列内のセル座標を示す図
４１  配列内のセル座標を示す図
７１  入力画像データ
７２  出力画像データ
７３  入力ガンマ補正
７４  色空間変換処理
７５  墨入れ処理
７６  出力ガンマ補正
７７  ハーフトーン処理
８１  入力画像
８２  入力画像の画素
８３  閾値配列
８４  閾値配列のセル
８５  出力画像
８６  出力画像の画素
【図１】
2004228941.tif 000003
【図２】
2004228941.tif 000004
【図３】
2004228941.tif 000005
【図４】
2004228941.tif 000006
【図５】
2004228941.tif 000007
【図６】
2004228941.tif 000008
【図７】
2004228941.tif 000009
【図８】
2004228941.tif 000010
【図９】
2004228941.tif 000011
【図１０】
2004228941.tif 000012
【図１１】
2004228941.tif 000013