(57)【要約】【課題】  高解像性及び高階調性を両立し得る画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラムを提供する。【解決手段】  バブル位置制御部３ａは初期バブル配置に対して動力学的モデルに基づきバブルの配置を再構成する。バブル密度制御部３ｂは得られたバブル配置に対してバブルの追加／削除を繰り返し行う（最密充填処理）。これにより、過度の重なりや隙間が除去され、バブルの分布密度が均一となる。また、クラスタ領域算出部３ｃが最密充填処理後のバブル配置から例えばボロノイ図を作成し、これをクラスタ配置とする。クラスタ形成部４ａは入力画像における濃淡情報に基づいてクラスタ領域に対してクラスタを成長させる。尚、量子化誤差拡散部４ｂは生じた量子化誤差を対象のクラスタに近接するクラスタに拡散する。【選択図】          図１
2004338366.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値入力画像から二値画像を生成する画像処理装置において、
入力画像から画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、
前記画像特徴量に応じてクラスタ領域を算出するクラスタ領域算出手段と、
前記クラスタ領域において前記入力画像の濃淡情報に応じた数の画素をオン／オフする濃淡情報再現手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像特徴量は、前記入力画像の階調の変化の度合いであ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】
前記画像特徴量算出手段は、前記入力画像における隣接する領域の濃淡値コントラスト又は濃淡値の微係数から前記画像特徴量を算出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記クラスタ領域算出手段は、第１の画像部分よりも階調の変化の度合いが激しい第２の画像部分に関して、前記第１の画像部分よりも相対的に小さなクラスタ領域を算出することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像特徴量算出手段は、ソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタ、ＤＯＧフィルタ又は高周波濾波フィルタを有して成ることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記クラスタ領域算出手段は、前記画像特徴量と相関のある半径を持つバブルを画像全体に最密充填することで得られたバブル配置から前記クラスタ領域を算出することを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記クラスタ領域算出手段は、前記バブルの中心座標を母点とするボロノイ領域を前記クラスタ領域とすることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記クラスタ領域算出手段は、隣接する前記バブルの中心座標を結ぶ線分を該バブルの半径で内分した点を通り且つ前記線分に垂直な直線で構成される多角形を前記クラスタ領域とすることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記クラスタ領域算出手段は、前記画像特徴量を密度分布とする点郡を前記クラスタ領域の核とすることを特徴とする請求項１から請求項５の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記クラスタ領域算出手段は、前記クラスタ領域の核を母点とするボロノイ図を構成し前記クラスタ領域とすることを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記クラスタ領域算出手段は、前記画像特徴量をハーフトーニング処理することで前記点郡を得ることを特徴とする請求項９または請求項１０記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記ハーフトーニング処理は、誤差拡散法、Ｂｌｕｅ  Ｎｏｉｓｅ  Ｍａｓｋ法であることを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記濃淡情報再現手段は、所定のクラスタ領域に生じた量子化誤差を該所定のクラスタ領域に近接する未処理のクラスタ領域に拡散することを特徴とする請求項１から請求項１２の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
多値入力画像から二値画像を生成する画像処理方法において、
入力画像から画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、
前記画像特徴量に応じてクラスタ領域を算出するクラスタ領域算出ステップと、
前記クラスタ領域において前記入力画像の濃淡情報に応じた数の画素をオン／オフする濃淡情報再現ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
多値入力画像から二値画像を生成する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
入力画像から画像特徴量を算出する画像特徴量算出処理と、
前記画像特徴量に応じてクラスタ領域を算出するクラスタ領域算出処理と、
前記クラスタ領域において前記入力画像の濃淡情報に応じた数の画素をオン／オフする濃淡情報再現処理と
を前記コンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
二値で表現された入力画像を記録した記録媒体であって、
前記入力画像の画像特徴量に応じて決定されたクラスタ領域における画素のうち前記入力画像の濃淡情報に応じた数の画素が印字されていることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関し、特に二値プリンタにおいて複数のドットから形成されるクラスタの大きさを制御することにより連続階調を再現するクラスタドット型ハーフトーニング方法を用いた画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、印刷や電子写真では連続階調を再現するために、複数のドットでクラスタを形成し、クラスタの大小で濃淡を再現するクラスタドット型ハーフトーニングが使われてきた。
【０００３】
この方法では、階調性を確保するためにクラスタを形成するドットの数を増やす必要がある。しかし、ドットの数を増やすことで必然的にクラスタのサイズも大きくなるため、解像度が低下するという問題が発生してしまう。逆に解像性を確保するためにはクラスタのサイズを小さくする必要があるが、これにより一つのクラスタが表現できる階調数が減少してしまうため、階調性が失われるという問題が発生してしまう。
【０００４】
例えば１インチ当たりに１２００個のドットを描画できる二値プリンタ（１２００ｄｐｉ）を具体例に挙げると、このプリンタで一つのクラスタを用いて２５６階調を表現するためには、１６×１６画素が必要である。従って、このようなクラスタによるハーフトーン画像は１２００／１６＝７５線相当となり、解像性を確保することが困難となる。また、例えば３００線相当の高解像性を確保するためには、一つのクラスタを４×４画素から形成する必要があるため、１６階調しか表現できなくなってしまう。
【０００５】
このように、階調性と解像性とは相反する指標であるため、一般的には両者をバランスするよう画質を作りこむことが行われてきた。しかし、解像度の低いプリンタでは両者のバランスを図ることは不可能であった。
【０００６】
この欠点を補うために、例えば以下に示すような特許文献１又は２では、解像度の異なる複数のクラスタドット型ディザパターンを用意し、階調の変化の激しい画像には解像性を重視して高周波のドットパターンを用い、また、階調の変化の滑らかな画像には低周波のドットパターンを用いるというような、画像の特徴量に応じてディザパターンを切り替える技術が用いられていた。
【特許文献１】特開平７−１５４５９８号公報
【特許文献２】特開平８−１３０６４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記した技術では、固定サイズのディザパターンを用いるために、表現できるパターンの解像度をパターンサイズの約数しかとることができない。従って、約数以外の解像度を無理やり作ろうとすると、ディザパターンの境界で不連続となり、特異なパターンが発生してしまう。これらの関係から、必然的に本技術で表現できる解像性は高くとも３パターン程度となり、そのパターンの解像度も大きく異なることから、切り替わったパターン境界部が強調され、目立ってしまうという問題が発生する。
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたもので、高解像性及び高階調性を両立し得る画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体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】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、請求項１に記載のように、多値入力画像から二値画像を生成する画像処理装置において、入力画像から画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、前記画像特徴量に応じてクラスタ領域を算出するクラスタ領域算出手段と、前記クラスタ領域において前記入力画像の濃淡情報に応じた数の画素をオン／オフする濃淡情報再現手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、画像特徴量に応じて自由にクラスタ領域の大きさを決定することで、入力画像の部分的な特徴に応じて的確な描画手法が選択できるようになるため、高階調性と高解像性とが両立した高画質な画像を生成することが可能となる。
【００１０】
また、本発明は、請求項２に記載のように、請求項１記載の画像処理装置において、前記画像特徴量は、前記入力画像の階調の変化の度合いであることを特徴とする。請求項２記載の発明によれば、階調の変化の度合い、いわゆる空間周波数情報に基づいてクラスタ領域を制御することで、入力画像の部分的な特徴に応じて的確な描画手法が選択できるようになるため、高階調性と高解像性とを両立しつつ、より高画質な画像を生成することが可能となる。
【００１１】
また、本発明は、請求項３に記載のように、請求項１または請求項２記載の画像処理装置において、前記画像特徴量算出手段は、前記入力画像における隣接する領域の濃淡値コントラスト又は濃淡値の微係数から前記画像特徴量を算出することを特徴とする。請求項３記載の発明によれば、階調の変化の度合い、いわゆる空間周波数情報を隣接する領域との濃淡値コントラスト又は濃淡値の微係数から算出することで、容易に特徴量抽出を行うことが可能となる。
【００１２】
また、本発明は、請求項４に記載のように、請求項２記載の画像処理装置において、前記クラスタ領域算出手段は、第１の画像部分よりも階調の変化の度合いが激しい第２の画像部分に関して、前記第１の画像部分よりも相対的に小さなクラスタ領域を算出することを特徴とする。請求項４記載の発明によれば、階調の変化が激しい部分に小さなクラスタ領域を配置して解像性を確保し、階調の変化が滑らかな部分には相対的に大きなクラスタ領域を配置して階調性を確保することで、入力画像の部分的な特徴に応じて的確な描画手法が選択できるため、高階調性と高解像性とを両立しつつ、より高画質な画像を生成することが可能となる。
【００１３】
また、本発明は、請求項５に記載のように、請求項３記載の画像処理装置において、前記画像特徴量算出手段は、ソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタ、ＤＯＧフィルタ又は高周波濾波フィルタを有して成ることを特徴とする。請求項５載の発明によれば、空間周波数情報を抽出する手段としてソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタ、ＤＯＧフィルタ又は高周波濾波フィルタを用いることで、容易に特徴量抽出を行うことが可能となる。
【００１４】
また、本発明は、請求項６に記載のように、請求項１から５の何れか一項に記載の画像処理装置において、前記クラスタ領域算出手段は、前記画像特徴量と相関のある半径を持つバブルを画像全体に最密充填することで得られたバブル配置から前記クラスタ領域を算出することを特徴とする。請求項６記載に発明によれば、クラスタ領域算出手段が画像特徴量と相関のある半径を持つ円（バブル）を画像全体に最密充填することにより得られた個々の円（バブル）に基づいてクラスタ領域を算出することで、歪みのないクラスタ領域を得ることが可能となる。
【００１５】
また、本発明は、請求項７に記載のように、請求項６記載の画像処理装置において、前記クラスタ領域算出手段は、前記バブルの中心座標を母点とするボロノイ領域を前記クラスタ領域とすることを特徴とする。請求項７記載に発明によれば、クラスタ領域算出手段が円（バブル）の中心を母点とするボロノイ領域をクラスタ領域とすることで、容易に歪みの無いクラスタ領域を得ることが可能となる。
【００１６】
また、本発明は、請求項８に記載のように、請求項６記載の画像処理装置において、前記クラスタ領域算出手段は、隣接する前記バブルの中心座標を結ぶ線分を該バブルの半径で内分した点を通り且つ前記線分に垂直な直線で構成される多角形を前記クラスタ領域とすることを特徴とする。請求項８記載に発明によれば、クラスタ領域算出手段が円（バブル）の中心座標を結ぶ線分を円の半径で内分した点を通り且つ線分に垂直な直線で構成される多角形をクラスタ領域とすることで、バブルの領域をより忠実に反映した歪みの無いクラスタ領域を得ることが可能となる。
【００１７】
また、本発明は、請求項９に記載のように、請求項１から請求項５の何れか一項に記載の画像処理装置において、前記クラスタ領域算出手段は、前記画像特徴量を密度分布とする点郡を前記クラスタ領域の核とすることを特徴とする。請求項９記載に発明によれば、画像特徴量を密度分布とする点郡をクラスタ核とすることにより、空間周波数の高い、すなわち階調の変化の激しいところにはクラスタの密度を高く配置して、逆に空間周波数の低い、すなわち階調が滑らかに変化する所にはクラスタの密度を低く配置することができるため、階調性、解像性を両立したよりいっそう高画質な画像を得ることができる。また、処理時間の大幅な短縮が可能となる。
【００１８】
また、本発明は、請求項１０に記載のように、請求項９記載の画像処理装置において、前記クラスタ領域算出手段は、前記クラスタ領域の核を母点とするボロノイ図を構成し前記クラスタ領域とすることを特徴とする。請求項１０記載の発明によれば、クラスタ核を母点とするボロノイ領域をクラスタ領域とすることにより、安定したクラスタ領域を得ることができる。
【００１９】
また、本発明は、請求項１１に記載のように、請求項９または請求項１０記載の画像処理装置において、前記クラスタ領域算出手段は、前記画像特徴量をハーフトーニング処理することで前記点郡を得ることを特徴とする。請求項１１記載の発明によれば、入力画像の周波数が高い部分、すなわち階調の変化の激しいところにはクラスタの密度が高くなるので、小さなクラスタ領域が配置され、入力画像の周波数が低い部分、すなわち階調の変化の滑らかなところにはクラスタの密度が低くなるので、大きなクラスタ領域が配置されることになり、なめらかな階調再現が可能になる。
【００２０】
また、本発明は、請求項１２に記載のように、請求項１１記載の画像処理装置において、前記ハーフトーニング処理は、誤差拡散法、Ｂｌｕｅ  Ｎｏｉｓｅ  Ｍａｓｋ法であることを特徴とする。請求項１２記載に発明によれば、繰り返し計算を必要とすること無しに、高速にクラスタ領域の配置を決定することが可能になる。
【００２１】
また、本発明は、請求項１３に記載のように、請求項１から請求項１２の何れか一項に記載の画像処理装置において、前記濃淡情報再現手段は、所定のクラスタ領域に生じた量子化誤差を該所定のクラスタ領域に近接する未処理のクラスタ領域に拡散することを特徴とする。請求項１３記載に発明によれば、クラスタ中心から入力画像の画像濃淡情報に比例した画素数分だけオン／オフすることでクラスタを形成する際に、生じた量子化誤差を周囲の未処理のクラスタ領域に拡散することで、量子化誤差がこの領域近辺で解消されるため、より滑らかな階調再現が可能となる。
【００２２】
また、本発明の画像処理方法は、請求項１４に記載のように、多値入力画像から二値画像を生成する画像処理方法において、入力画像から画像特徴量を算出する画像特徴量算出ステップと、前記画像特徴量に応じてクラスタ領域を算出するクラスタ領域算出ステップと、前記クラスタ領域において前記入力画像の濃淡情報に応じた数の画素をオン／オフする濃淡情報再現ステップとを有することを特徴とする。請求項１４記載に発明によれば、画像特徴量に応じて自由にクラスタ領域の大きさを決定することで、入力画像の部分的な特徴に応じて的確な描画手法が選択できるようになるため、高階調性と高解像性とが両立した高画質な画像を生成することが可能となる。
【００２３】
また、本発明のプログラムは、請求項１５に記載のように、多値入力画像から二値画像を生成する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、入力画像から画像特徴量を算出する画像特徴量算出処理と、前記画像特徴量に応じてクラスタ領域を算出するクラスタ領域算出処理と、前記クラスタ領域において前記入力画像の濃淡情報に応じた数の画素をオン／オフする濃淡情報再現処理とを前記コンピュータに実行させる。
【００２４】
また、本発明の記録媒体は、請求項１６に記載のように、二値で表現された入力画像を記録した記録媒体であって、前記入力画像の画像特徴量に応じて決定されたクラスタ領域における画素のうち前記入力画像の濃淡情報に応じた数の画素が印字されていることを特徴とする。請求項１６記載の発明によれば、画像特徴量に応じて大きさを自由に決定することができるクラスタ領域に含まれる画素を、入力画像の濃淡情報に基づいてオン／オフして印字することで、入力画像の部分的な特徴に応じて的確に描画された印刷物を得ることが可能となるため、高階調性と高解像性とが両立した高画質な画像を得ることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、高解像性及び高階調性を両立し得る画像処理装置、画像処理方法、そのプログラム及びその印刷物が実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明する。
【実施例１】
【００２７】
第１実施例について図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本実施形態による画像処理装置１０のブロック図である。図１に示すように、第１実施例による画像処理装置１０は、画像記憶手段１、画像特徴量算出手段２、クラスタ領域算出手段３、濃淡情報再現手段４を有する。
【００２８】
画像記憶手段１は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）やその他の記憶手段により構成され、連続した階調の画像データを記憶する。画像記憶手段１に記憶された画像データは走査されて読み出され、画像特徴量算出手段２、クラスタ領域算出手段３、濃淡情報再現手段４に入力される。
【００２９】
ここで、画像記憶手段１に記憶される入力画像として図２に示すようなサンプル画像を例示する。尚、図２における白線内の領域Ａは、後述の説明において着目した領域である。
【００３０】
画像特徴量算出手段２は、フィルタ重畳部２ａ、バブル半径算出部２ｂを有する。フィルタ重畳部２ａは、画像記憶手段１から入力された入力画像における各画素に関し、画像特徴量として、これらの周囲の画素からの階調変化の激しさ（度合い：以下、階調変化度という）を出力する。この階調変化度は空間周波数情報で表されるものである。尚、上記画像特徴量としては、階調変化度の他にも、例えば濃淡情報や色情報等を適用することができる。
【００３１】
フィルタ重畳部２ａは、画像特徴量として階調変化度を出力するために、対象の画素を中心とする所定領域の画素（３×３画素とした場合は９つの画素）に対してラプラシアン型フィルタ、ソーベル型フィルタ、ＤＯＣ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ又は高周波濾波フィルタ等の周波数成分を取り出すためのフィルタを係数として乗算する。なお、以下の説明ではラプラシアン型フィルタを例に挙げて説明する。フィルタ重畳部２ａは、この処理を全ての画素に対して行った後、得られた画素毎の値を合計し、この合計値の絶対値を入力画像の階調変化度を表す信号としてバブル半径算出部２ｂへ出力する。図３はフィルタ重畳部２ａで用いたラプラシアン型フィルタの一例を示す。また、図４は図３に示したラプラシアン型フィルタを用いて図２に示すサンプル画像を処理した結果を示す。
【００３２】
図４に示すように、フィルタ重畳部２ａでフィルタ処理を行うことで、サンプル画像は、階調変化度の大きい部分、即ち階調の変化の激しい部分が淡色で示される。
【００３３】
フィルタ重畳部２ａから出力された信号は、バブル半径算出部２ｂに入力される。バブル半径算出部２ｂは入力された信号に基づいて、初期状態で生成するバブル（以下、初期バブルという）の大きさ及び配置を求める。これは、例えば位置ｐにおける画素にラプラシアン型フィルタを重畳して得られた値をＬａｐ（ｐ）とし、求められたバブル半径をｒ（ｐ）とすると、以下の式（１）に従って算出される。
【数１】
2004338366.tif 000003
【００３４】
このように、画像特徴量と相関のある半径を持つように求められた初期バブルの大きさ及び配置に基づいて生成されるバブル配置（以下、初期バブル配置という）の一例を図９（ａ）に示す。初期バブルは、入力画像における全ての画素位置を中心としてバブル半径ｒ（ｐ）に基づいて生成して配列されるため、図９（ａ）に示すように、初期バブル配置では規則正しい配列が存在する。このため、個々のバブル半径ｒ（ｐ）が小さい部分、即ち階調変化度の大きい部分（例えばエッジ部分）では、階調性が低下してしまうだけでなく、バブル間の隙間が大きくなってしまい、画像ムラ等が生じてしまう。本実施例では、このような隙間を解消し、階調性を確保するために、以下のような構成を有している。
【００３５】
バブル半径算出部２ｂで生成された初期バブルの大きさ及び配置はクラスタ領域算出手段３に入力される。クラスタ領域算出手段３は、図１に示すように、バブル位置制御部３ａ、バブル密度制御部３ｂ、クラスタ領域算出部３ｃを有し、最終的にバランスの取れたクラスタ領域を生成する。図５にクラスタ領域算出手段３における処理の流れを示す。
【００３６】
図５では、まず、バブル位置制御部３ａ及びバブル密度制御部３ｂにおいて、バブル間の重なり（オーバラップ領域：図６（ａ）参照）や隙間（ギャップ領域：図６（ａ）参照）がなるべく最小となるように、規則正しく配列している初期バブルに対する最密充填化処理が行われる。これは、例えば動力学的モデルに基づいて行われる。以下、この処理を説明する。
【００３７】
バブル位置制御部３ａは、入力されたバブル半径ｒ（ｐ）に基づいて、初期バブル配置を生成する（ステップＳ１０１）。これにより生成された初期バブル配置の一例を図６（ａ）に示す（但し、図６（ａ）は図９（ａ）に示す初期バブル配置の一部とする）。初期バブル配置は、上述したように規則正しい配列を有しているため、バブル同士の重なり（オーバラップ領域）や隙間（ギャップ領域）のある部分が不均一に存在し、結果としてこれらの領域の合計が大きい値となる。
【００３８】
そこで、本実施例では、図５のステップＳ１０２において、バブル位置制御部３ａが動力学的モデルに基づきバブルの配置を再構成する。ここで、動力学的モデルとは一般的に、粒子の運動をシミュレーションするために用いられる手法である。本実施例では、バブル間に作用する力（バブル間力ともいう）と質量（バブル質量ともいう）と粘性抵抗とを仮に持たせることで運動方程式を定義し、これによりバブル間に働く力のバランスから安定した配置を算出する。
【００３９】
具体的には、位置ｐ0，ｐ1に存在する２つのバブル関し、これらの間に働くバブル間力ｆｐ0（ｐ1）を例えば次の式（２）のように定義する。但し、式（２）では、２つのバブル間の距離をｌとし、それぞれのバブル半径をｒ（ｐ0），ｒ（ｐ1）とし、バブル同士が互いに接する距離をｌ0とする。
【数２】
2004338366.tif 000004
【００４０】
以上のような式（２）に基づくバブル間力ｆｐ0（ｐ1）を仮定することで、本実施例では、バブル同士が所定の範囲内（式（２）では０＜ｌ≦１．５ｌ0）において離れていると、互いに引き合う力（引力）が働き、互いに重なりが生じると、この重なりを解消する向きの力（斥力）が働くように構成される。また、バブル同士が接した状態では、この力（引力／斥力）が０となり、互いに安定した状態となる。ここで、図７に、上記した式（２）に基づくバブル間力の距離ｌに依存したグラフを示す。
【００４１】
また、位置ｐ0に存在するバブルが近接するバブルから受ける力の合計をベクトルＦ（ｐ0）とすると、ベクトルＦ（ｐ0）は、次の式（３）で与えられる。但し、位置ｐ０に存在するバブルが近接するバブルの個数をｎ、近接バブルの位置をｐｊとする。
【数３】
2004338366.tif 000005
【００４２】
更に、１つのバブルに働くバブル間力の釣り合いから、このバブルに与えられる運動方程式は次の式（４）で表される。尚、式（４）において、ｍはバブル質量を表し、Ｃは粘性抵抗係数を表す。
【数４】
2004338366.tif 000006
【００４３】
この式（４）は、バブルの初期位置ｐと初期速度ｖ（ｐ）＝０とを与えることで、例えば４次のＲｕｎｇ−Ｋｕｔｔａ法などの数値解析的手法を用いて解くことができる。
【００４４】
以上のようにバブル配置を再構成する（ステップＳ１０２）と、再構成後のバブル配置がバブル密度制御部３ｂに入力される。バブル密度制御部３ｂは、分布密度が均一となるように、バブルの追加／削除を行う（ステップＳ１０３）。これを以下に詳細に説明する。
【００４５】
バブル密度制御部３ｂは、位置ｐ0に存在するバブルがこれに近接する（平均ＰoＰj＜１．５ｌ0）バブルと重なる度合い（重なり度）ｄ（ｐ0）を、例えば次の式（５）にて定義する。
【数５】
2004338366.tif 000007
【００４６】
式（５）において、２バブル間の重なり度ｄ（ｐ0）は、図８に示すように、バブル同士が重なり合っている場合（図８（ａ）参照）、１より大きな値を取り、バブル同士が離れている場合（図８（ｂ）参照）、１より小さな値を取る。尚、バブル同士が接している場合には１となる。従って、ｐ0に位置するバブルの周囲に近接する（０＜ｌ≦１．５ｌ0）全てのバブルとの重なり度の合計Ｄ（ｐ0）は、次の式（６）で表される。
【数６】
2004338366.tif 000008
【００４７】
バブル密度制御部３ｂは、この重なり度の合計Ｄ（ｐ0）に基づき、バブル同士が多く重なり合っている所（例えばＤ（ｐ0）に対する所定の上限しきい値を超えた所）から余っているバブルを取り除き、また、バブルの周りに隙間が多く存在するところ（例えばＤ（ｐ0）に対する所定の下限しきい値を下回った所）にバブルを追加することで、バブルが均一な密度で分布するように配置を再構成する（ステップＳ１０３）。
【００４８】
以上で説明した処理（Ｓ１０２，Ｓ１０３）は、バブルの数が安定するまで繰り返し実行される（ステップＳ１０４のＮｏ）。これにより、安定したバブル配置を得ることができる。尚、ステップＳ１０２からステップＳ１０４までの処理を最密充填処理といい、これにより得られたバブル配置を図９（ｂ）に示す。図９（ｂ）を参照すると明らかなように、最密充填化処理により初期バブルにおける不均一なバブル間の隙間や重なりが解消されている。
【００４９】
最密充填処理により安定したバブル配置が得られると（ステップＳ１０４のＹｅｓ）、このバブル配置はクラスタ領域算出部３ｃに入力される。クラスタ領域算出部３ｃは、バブルの中心座標から例えばボロノイ図を構成し（ステップＳ１０５）、これにより生成された個々のボロノイ領域をクラスタ領域とする。図９（ｃ）にボロノイ図（クラスタ配置）の一例を示す。図９（ｃ）を参照すると明らかなように、本実施例によれば、階調変化度の大きい部分（例えばエッジ部分）に比較的小さいクラスタが配置され、階調変化度の小さい部分（例えば肌部分）に比較的大きいクラスタが配置されるため、高解像性と高階調性とを両立した画像を得ることが可能である。
【００５０】
以上のような動作を実現することで、本実施例によれば、クラスタ領域算出手段３が画像特徴量に応じて連続的に変化するクラスタ領域を算出することを可能にするため、階調性や解像性のバランスを連続的に変化させて主観的に好ましい出力画像を得ることが可能となる。
【００５１】
また、生成されたクラスタ配置は、濃淡情報再現手段４に入力される。このほか、濃淡情報再現手段４には上述したように画像記憶手段１に記憶された画像データも入力される。濃淡情報再現手段４は、クラスタ形成部４ａ、量子化誤差拡散部４ｂを有して構成される。
【００５２】
クラスタ形成部４ａは、クラスタ領域算出手段３により得られたクラスタ領域内の画素を入力画像における画像濃淡情報に応じて（例えば比例する数）、ＯＮ又はＯＦＦにすることにより、画像濃淡を表現する。即ち、１つのクラスタ領域内の全ての画素をＯＮにすると、そのクラスタは黒を表し、全ての画素をＯＦＦにすると、そのクラスタは白を表す。このクラスタ領域に含まれる全画素のうち、ＯＮとした画素の割合がクラスタの濃淡値となる。本実施例では、クラスタ領域内に含まれる画素をＯＮまたはＯＦＦを決定する方法として、次のような方法を用いた。
【００５３】
即ち、入力画像の濃淡値を元に、バイキュービック補間を用いて、バブル中心における濃淡値を求め、これをクラスタ領域における濃淡値とした。この他の方法としては、入力画像における濃淡値によるクラスタ領域内の濃淡値の重心からクラスタを成長させる方法も存在する。この方法では、前者の方法よりも入力画像を忠実に再現することができる。図１０に、後者の方法に基づいて濃淡値の重心から成長させた場合のクラスタの構成例を示す。図１０に示すように、上述の処理により得られたクラスタ領域に割り当てられる画素の数が２５個であるとすると、クラスタ形成部４ａは、入力画像における濃淡値に基づいて、クラスタ領域における濃淡値の重心Ｃを求める。これは画素位置とその濃淡値との配置から容易に求めることができる。次に、クラスタ形成部４ａは、算出した重心Ｃを含む位置に存在する画素に『１』番目の画素を割り当て、これを起点として予め定めておいた規則に従って、例えば起点から時計回り又は反時計回りに囲むように残りの画素に２５までの順番を割り当てる。その後、このように順番が割り当てられた画素に対して、入力された濃淡値に相当する数の画素をＯＮ（黒又はその他の有色）とする。これにより、前述した後者の方法によるクラスタの成長が可能となる。
【００５４】
また、クラスタ領域としてバブル中心を母点とするボロノイ領域を用いたが、バブル中心からＤｅｌａｕｎａｙ三角形を求め、この三角形の各辺をバブル半径で内分する点を通り、各辺に垂直な直線で構成される多角形をクラスタ領域とする方法も存在する。この方法によれば、バブルの領域をより忠実に反映した歪のないクラスター領域を得ることができる。
【００５５】
一般にクラスタドット型ハーフトーンニングを用いた手法では、出力画像における複数の画素でクラスタを形成することにより入力画像の濃淡を再現している。上記した実施例では、入力画像として解像度が３００ｄｐｉであって２５６階調のモノクロ画像を用い、出力画像として解像度が２４００ｄｐｉであって平均のクラスタサイズが３００線の二値画像を用いた場合を想定しているが、本発明はこれに限定されず、種々の入力画像及び出力画像を適用することが可能である。尚、上記した具体的数値では、平均的なクラスタが表現できる階調数が６４階調となる。但し、本実施例では、クラスタ領域が可変となるので、クラスタが表現できる階調数も変動する。
【００５６】
また、入力画像を２５６階調とした場合、平均的なクラスタが表現できる階調数が６４階調であると、量子化誤差が生じる場合が存在する。そこで、本実施例では、量子化誤差拡散部４ｂが、この誤差を隣接する未処理のクラスタに分散させる。これにより、このクラスタ近辺における量子化誤差が解消できる。以上のような処理を図２に示すサンプル画像における領域Ａに対して行うことで得られた画像の一例を図１１に示す。
【００５７】
図１１に示すように、本実施例で得られた画像は、入力画像の画像特徴量に応じて決定されたクラスタ領域における画素のうち前記入力画像の濃淡情報に比例した数の画素がオン／オフされている。このため、これを印字して得られた記録媒体は、画像特徴量に応じて大きさが自由に決定されたクラスタ領域に含まれる画素が、入力画像の濃淡情報に基づいてオン／オフされているため、入力画像の部分的な特徴に応じて的確に描画されている。
【００５８】
以上で説明したように、本実施例は、多値の入力画像から二値画像を生成する画像処理方法および装置において、入力画像から画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、画像特徴量に応じてクラスタ領域を決定するクラスタ領域算出手段と、クラスタ領域に含まれる画素を入力画像の濃淡情報に比例した数ＯＮまたはＯＦＦすることで画像の濃淡を再現する濃淡情報再現手段とを具備することを特徴としている。これにより、本実施例では、画像特徴量に応じてクラスタ領域が連続的に可変となるため、高解像性及び高階調性を両立しつつ高品質な画像を得ることができる。更に、これを解像度の低い画像処理装置においても同様に実現することが可能である。
【００５９】
また、本実施例では、画像特徴量として空間周波数情報を適用し、これに応じてクラスタ領域を可変にしているため、階調の変化の激しい所には小さなクラスタを配置し、階調の変化の滑らかな所には大きなクラスタを配置することが可能となり、これにより、出力画像の解像性と階調性とが両立できた。しかしながら、本発明はこれに限定されず、例えば画像特徴量として画像濃淡値そのものを利用し、これに基づいて電子写真法方式のプリンタで静電気力が微弱となるシャドー部及びハイライト部に平均的なクラスタ領域より大きなクラスタ領域を配置できるように構成することで、安定した再現性を得るように構成することも可能である。
【実施例２】
【００６０】
次に第２実施例について説明する。第１実施例では、画像特徴量に応じてクラスタ領域の大きさを連続的に制御することのできるクラスタドット型ハーフトーニングについて説明した。この方法によると、画像特徴量として空間周波数情報に応じてクラスタ領域を可変にすることにより、階調の変化の激しい所には小さなクラスタを配置して、階調の変化の滑らかな所には大きなクラスタを配置することにより、低解像度のプリンタであっても出力画像の解像性と階調性を両立した高画質な出力が可能になる。
【００６１】
しかし、第１実施例による方法では、最適なクラスタの配置を繰り返し計算で求めるため安定したクラスタ配置を得られるまでに時間が掛かるという欠点があった。そこで、第２実施例では、安定したクラスタ配置を得るまでに時間の掛からない画像処理装置について説明する。
【００６２】
図１２は第２実施例に係る画像処理装置２０のブロック図である。図１２に示すように、画像処理装置２０は、画像記憶手段２１、画像特徴量算出手段２２、クラスタ領域算出手段２３、濃淡情報再現手段２４を有する。画像記憶手段２１は、連続した階調の画像データを記憶する。画像記憶手段２１に記憶された画像データは走査させて読み出され、画像特徴量算出手段２２、クラスタ領域算出手段２３、濃淡情報再現手段２４に入力される。
【００６３】
図１３は、第２実施例で用いたサンプル画像を示す図である。このサンプル画像は画像記憶手段２１に記憶されている。なお、図１３における白線内の領域Ｂは、後述の説明において着目した領域である。
【００６４】
画像特徴量算出手段２２は、フィルタ重畳部２２ａ、クラスタ密度分布算出部２２ｂを有し、入力画像から画像特徴量を算出する。フィルタ重畳部２２ａは、画像記憶手段２１から入力された入力画像における各画素に関し、画像特徴量として階調変化度を出力する。この階調変化度は空間周波数情報で表される。尚、上記画像特徴量は、階調変化度の他に、例えば濃淡情報や色情報等を適用することもできる。
【００６５】
フィルタ重畳部２２ａは、画像特徴量として階調変化度を出力するために、対象の画素を中心とする所定領域の画素（３×３画素とした場合は９つの画素）に対してラプラシアン型フィルタ、ソーベル型フィルタ、ＤＯＣフィルタ又は高周波濾波フィルタ等の周波数成分を取り出すためのフィルタを係数として乗算する。なお、以下の説明ではラプラシアン型フィルタを例に挙げて説明する。フィルタ重畳部２２ａは、この処理を全ての画素に対して行った後、得られた画素毎の値を合計し、この合計値の絶対値を入力画像の階調変化度を表す信号としてクラスタ密度分布算出部２２ｂへ出力する。
【００６６】
図１４は、フィルタ重畳部２２ａで用いたラプラシアン型フィルタ係数を示す図である。図１５は、図１４で示したラプラシアン型フィルタを用いて図１３で示したサンプル画像を処理した画像を示す図である。図１５に示すように、フィルタ重畳部２２ａで、フィルタ処理を行うことで、フィルタ処理後のサンプル画像には、階調変化の大きい部分、すなわち階調の変化の激しい部分を淡色で示している。
【００６７】
クラスタ密度分布算出部２２ｂは、フィルタ重畳部２２ａからの階調変化の激しさの信号からクラスタ密度を求める。例えば位置ｘにおけるラプラシアンフィルタの重畳後の値をＬａｐ（ｘ）、クラスタの平均密度をＤａｖｅ、クラスタ密度をＤｅｎ（ｘ）として次式（７）で関係付けられる。
【数７】
2004338366.tif 000009
式（７）では、クラスタ密度Ｄｅｎ（ｘ）は、Ｌａｐ（ｘ）の値によりクラスタの平均密度Ｄａｖｅに対して約１２５〜８０％の間の値を取る。クラスタ密度分布算出部２２ｂは、以上のような処理を図１３に示すサンプル画像における領域Ｂに対して行うことで、図１９に示すような画像を得る。
【００６８】
図１９は画像特徴量を密度分布とする点郡を表す図である。図１９に示すように、画像特徴量を密度分布とする点郡は、空間周波数の高い、すなわち階調の変化の激しいところには多く存在し、逆に空間周波数の低い、すなわち階調が滑らかに変化する所にはあまり存在しない。クラスタ密度分布算出部２２ｂで算出されたクラスタ密度は、クラスタ領域算出手段２３に入力される。
【００６９】
クラスタ領域算出手段２３は、クラスタ核生成部２３ａ、クラスタ領域算出部２３ｂを有し、画像特徴量に応じてクラスタ領域を決定する。クラスタ核生成部２３ａは、画像特徴量を密度分布とする点郡をクラスタ領域の核とする。この方法として、クラスタ核生成部２３ａは、画像特徴量算出手段２２が算出したクラスタ密度分布（画像特徴量）をハーフトーニング処理することにより、画像特徴量を密度分布とする点郡を得て、この点郡を基にクラスタ核を生成する。本実施例では、このハーフトーニング処理に誤差拡散法を用いた。なお、ハーフトーニング処理は、誤差拡散法以外のＢｌｕｅ  Ｎｏｉｓｅ  Ｍａｓｋ法等であってもよい。図１６は第２実施例で用いた誤差拡散係数を示す図である。本実施例では、この誤差拡散係数にＦｌｏｙｄｅ＆Ｓｔａｉｎｂｅｒｇ係数を用いている。
【００７０】
図１７は第２実施例による誤差拡散法の模式図である。図１７に示すように、クラスタ核生成部２３ａは、誤差拡散法用いて、サンプル画像の左端上部の画素から処理を行い、クラスタ密度値が閾値０．５を超えている場合にクラスタ核を生成し、クラスタ密度値が閾値０．５を超えていない場合はクラスタ核を生成しない。クラスタ核を生成した場合は画素値を１とし、クラスタ核を生成しない場合は画素値を０とする。画素値とクラスタ密度値の差分を誤差として誤差値を未処理画素に図１６に示したＦｌｏｙｄｅ＆Ｓｔａｉｎｂｅｒｇ係数を掛けて分配する。この処理を右方向に順に処理していき、１列目の処理が終了すると、次は右端から左方向へ処理していき、画像全体に処理を行う。
【００７１】
クラスタ領域算出部２３ｂは、クラスタ核生成部２３ａが生成したクラスタ核に基づきクラスタ領域の核を母点とするボロノイ図を構成しクラスタ領域とする。以上の処理を図１３に示すサンプル画像における領域Ｂに対して行うことで得られた画像の一例を図２０に示す。図２０は図１９で示した点郡を母点とするボロノイ図とするものである。図２０に示すように、空間周波数の高い、すなわち階調の変化の激しいところにはクラスタの密度を高く配置して、逆に空間周波数の低い、すなわち階調が滑らかに変化する所にはクラスタの密度を低く配置することができる。クラスタ領域算出部２３ｂが算出したクラスタ領域および画像記憶手段２１に記憶された画像データが濃淡情報再現手段に入力される。
【００７２】
濃淡情報再現手段２４は、クラスタ形成部２４ａ、量子化誤差拡散部２４ｂを有する。クラスタ形成部２４ａは、クラスタ領域算出手段２３が算出したクラスタ領域内の画素を入力画像における画像濃淡情報に応じてオン／オフすることにより、画像濃淡を表現する。すなわち、１つのクラスタ領域内の全ての画素をＯＮにすると、そのクラスタは黒を表し、全ての画素をＯＦＦにすると、そのクラスタは白を表す。このクラスタ領域に含まれる全画素のうち、ＯＮとした画素の割合がクラスタの濃淡値となる。本実施例では、クラスタ領域に含まれる画素をＯＮまたはＯＦＦする方法として、次のような方法を用いた。
【００７３】
クラスタ形成部２４ａは、クラスタを、クラスタ核、すなわちボロノイ図の各母点を中心として入力画像の濃淡に応じて成長させていき、ボロノイ頂点に白領域を集結させる。以下具体的に説明する。図１８はクラスタ領域の一部を拡大した図を示している。図１８において、符号Ｐｃはボロノイ母点、Ｐａはボロノイ頂点、Ｐｉ、Ｐｊはボロノイ頂点Ｐａに接続しているボロノイ辺の中点を表している。このクラスタ領域の濃淡値は入力画像からＰｃ位置の濃淡値をバイキュービック法で求める。四角形ＰｃＰｊＰａＰｉに含まれるすべての画素について次式（８）により値付けを行う。
【数８】
2004338366.tif 000010
ここで、Ｐ´は点Ｐから直線ＰａＰｃに下ろした垂線の足であり、ｗは重みを表す。Ｗ＝１の時、式（８）の分母はＰｃＰとなり、点Ｐがアポロニウスの円（Ａｐｏｌｌｏｎｉｕｓ’  ｃｉｒｃｌｅ）周上でＶ（Ｐ）は同じ値となる。Ｗ＝ａとすると、ＰｃＰａをａ：１に内分する点を通る軌跡は直線状ａ2ｂ2となる。クラスタ領域に含まれる全ての画素に対して、式（８）を計算して値の小さな画素から順番に濃淡値に相当する画素数を黒画素に変換することにより四角形ＰｃＰｊＰａＰｉ内部でクラスタは、扇型Ｐｃａ0ｂ0、Ｐｃａ１ｂ１と成長していき直線ａ2ｂ2を境界とする多角形を経て、扇型Ｐａａ3ｂ3の白領域に集結するように成長する。
【００７４】
一般にクラスタドット型ハーフトーンニングでは、入力濃淡画像を出力画像の複数の画素でクラスタを形成することにより濃淡を再現する。本実施例では、入力画像として３００ｄｐｉ、２５６階調、モノクロ画像、出力画像として２４００ｄｐｉ、二値画像、平均のクラスタサイズは３００線を想定しているが、これらの値に限られるものではない。この場合、平均的なクラスタが表現できる階調数は６４階調となる。本実施例の場合、クラスタ領域は可変となるので、クラスタが表現できる階調数も変動する。入力画像は２５６階調なので、量子化誤差が生じる。
【００７５】
そこで、量子化誤差拡散部２４ｂは、クラスタ領域に生じた量子化誤差を隣接する未処理のクラスタ領域に分散させる。これにより、量子化誤差の問題を解決できる。
【００７６】
以上のような処理を図１３に示すサンプル画像における領域Ｂに対して行うことで得られた画像の一例を図２１に示す。図２１は、図２０で示したボロノイ領域をクラスタ領域とみなして、画像濃淡値に応じた画素数からクラスタを形成した結果を示す図である。図２１に示すように、空間周波数の高い、すなわち階調の変化の激しいところにはクラスタの密度を高く配置して、逆に空間周波数の低い、すなわち階調が滑らかに変化する所にはクラスタの密度を低く配置することができるため、階調性、解像性を両立したよりいっそう高画質な画像を得ることができる。また、以上のような処理を図１３に示すサンプル画像全体に対して行うことで得られた画像の一例を図２２に示す。図２２は、第２実施例により得たハーフトーン画像の例を示す図である。
【００７７】
第２実施例では、クラスタ領域算出手段は画像特徴量算出手段により算出された画像特徴量を密度分布とする点郡をクラスタ領域の核とすることにより、最適なクラスタの配置を繰り返し求める必要がないので、第１実施例で説明した方法よりも処理時間を大幅に短縮できる。
【００７８】
なお、本実施例では、画像特徴量として空間周波数情報に応じてクラスタ領域を可変にすることにより、階調の変化の激しい所には小さなクラスタを配置して、階調の変化の滑らかな所には大きなクラスタを配置することにより、出力画像の解像性と階調性を両立ならしめる一例について、詳細に記述した。しかし、本発明は、本実施例に何ら拘束されるものではない。例えば、画像特徴量の他の例として、画像濃淡値そのものを利用して、電子写真法方式のプリンタで静電気力が微弱となるシャドー部、ハイライト部において、平均クラスタより大きなクラスタ領域を配置することにより、安定した再現を得ることも可能である。
【００７９】
更に、上述した各手段は、例えばプログラムにより作成されており、これが所定の記憶装置から読み出されてＣＰＵ（中央演算処理装置）等の演算部で実行されることで実現されるものである。従って、本発明による上記した各手段を実現するプログラムは、画像を紙などの記録媒体に出力する手段を有する画像形成装置に組み込むことも、一般的なパーソナルコンピュータ等に組み込むことも可能である。尚、一般的なパーソナルコンピュータに組み込む際は、画像処理を目的としたアプリケーションの一機能として組み込むことも可能である。
【００８０】
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】第１実施例に係る画像処理装置１０のブロック図である。
【図２】第１実施例により使用したサンプル画像を示す図である。
【図３】第１実施例で使用するラプラシアン型フィルタの一例を示す図である。
【図４】図２に示すサンプル画像を図３に示すラプラシアン型フィルタを用いてフィルタ処理した結果を示す図である。
【図５】図１に示すクラスタ領域算出手段３の動作を示すフローチャートである。
【図６】（ａ）は図５に示すフローチャートにおいて生成される初期バブル配置の一部を示す図であり、（ｂ）は（ａ）に最密充填処理を施した結果を示す図である。
【図７】第１実施例におけるバブル間力のバブル間の距離依存性を示すグラフである。
【図８】第１実施例におけるバブルの重なり度ｄ（ｐ0）を説明するための図である。
【図９】（ａ）は第１実施例における初期バブル配置を示す図であり、（ｂ）は（ａ）に最密充填処理を施した結果を示す図であり、（ｃ）は（ｂ）に基づいて作成したボロノイ図を示す図である。
【図１０】第１実施例における入力画像における濃淡値によるクラスタ領域内の濃淡値の重心からクラスタを成長させる方法に基づいて作成したクラスタの構成例を示す図である。
【図１１】図２に示すサンプル画像に本発明の一実施形態による画像処理を施すことで得られる結果を示す図である。
【図１２】第２実施例に係る画像処理装置のブロック図である。
【図１３】第２実施例で用いたサンプル画像を示す図である。
【図１４】第２実施例で用いたラプラシアン型フィルタ係数を示す図である。
【図１５】図１４で示したラプラシアン型フィルタを用いて図１３で示したサンプル画像を処理した画像を示す図である。
【図１６】第２実施例で用いた誤差拡散係数を示す図である。
【図１７】第２実施例による誤差拡散法の模式図である。
【図１８】クラスタ領域の一部を拡大した図を示している。
【図１９】第２実施例における画像特徴量を密度分布とする点郡を表す図である。
【図２０】図１９で示した点郡を母点とするボロノイ図である。
【図２１】図２０で示したボロノイ領域をクラスタ領域とみなして、画像濃淡値に応じた画素数からクラスタを形成した結果を示す図である。
【図２２】第２実施例により得たハーフトーン画像の例である。
【符号の説明】
【００８２】
１、２１  画像記憶手段
２、２２  画像特徴量算出手段
２ａ、２２ａ  フィルタ重畳部
２ｂ  バブル半径算出部
３、２３  クラスタ領域算出手段
３ａ  バブル位置制御部
３ｂ  バブル密度制御部
３ｃ、２３ｂ  クラスタ領域算出部
４、２４  濃淡情報再現手段
４ａ、２４ａ  クラスタ形成部
４ｂ、２４ｂ  量子化誤差拡散部
１０、２０  画像処理装置
２２ｂ  クラスタ密度分布算出部
２３ａ  クラスタ核生成部
【図１】
2004338366.tif 000011
【図２】
2004338366.tif 000012
【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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【図２１】
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【図２２】
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