(57)【要約】  【課題】ハーフトーニングを行った際にも、粒状性が悪化したり、ラスタが視認されたりすることのない、画像処理方法およびこれを用いる画像処理装置を提供すること。  【解決手段】デジタルハーフトーニング法を用いる画像処理方法であって、連続階調画像を領域分割し、分割した領域面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択することを特徴とする画像処理方法。ここで、前記領域分割を行う際には、前記連続階調画像をカテゴリー色画像に変換し、同色で連続している領域を同一領域とみなして、各領域の面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択することが好ましい。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルハーフトーニング法を用いる画像処理方法であって、
連続階調画像を領域分割し、分割した領域面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記領域分割を行う際には、前記連続階調画像をカテゴリー色画像に変換し、同色で連続している領域を同一領域とみなして、各領域の面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記ハーフトーンの選択方法として、領域の面積が小さい場合には線数の高い閾値マトリクスを、領域の面積が大きい場合には線数の低い閾値マトリクスを選択することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータ制御により実行するためのプログラム。
【請求項５】
請求項４に記載のプログラムを記録したコンピュータにより読み取り可能な記録媒体。
【請求項６】
デジタルハーフトーニング法を用いる画像処理手段を備えた画像処理装置であって、
前記画像処理手段が、連続階調画像を領域分割し、分割した領域面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択する機能を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理手段は、前記領域分割を行う際に、前記連続階調画像をカテゴリー色画像に変換し、同色で連続している領域を同一領域とみなして、各領域の面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択する機能を有するものであることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像処理手段は、前記ハーフトーンの選択方法として、領域の面積が小さい場合には線数の高い閾値マトリクスを、領域の面積が大きい場合には線数の低い閾値マトリクスを選択する機能を有するものであることを特徴とする請求項６または７に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理方法に関し、より詳細には、多値の入力階調画像データを多値ディザ処理して、より小さい階調数の画像データに変換する画像処理方法および画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ラインヘッドを備えたプリンタなどの画像形成装置においては、ヘッドが有する分解能のまま、すなわち、複数の記録素子のラスタ方向の間隔のまま、同じ大きさのドットを記録媒体上に印字することにより２値の画像を形成したり、ヘッドをラスタ方向に位置を変えながら複数回走査することにより、各記録素子の間隔以上の解像度でドットを印字することにより２値の画像を形成したりしていた。
【０００３】
これらの画像形成装置においては、文字や線画等の画像は単純にヘッドの分解能の２値画像として再現し、写真画像等の連続階調画像は組織的ディザ法あるいは誤差拡散法等の擬似階調処理を行って再現していた。しかしながら、この擬似階調処理においては、以下のような問題があった。
【０００４】
すなわち、このようなラインヘッドを備えた画像形成装置において組織的ディザ法による印字を行った場合に、印字ドット列密度（以下、線数という）を高くしていくと、ドットの１個１個が小さくなるためそのドットの打点精度が悪化して、粒状性が悪くなり、逆に、線数を低くしていくと、今度はドットの周期的な配列（ラスタ）が見えてしまって、写真画質という観点では、どちらも好ましくない。
【０００５】
すなわち、画像全体の線数を一種類に固定してしまうと、上述の欠点（つまり、粒状性が目立つか、ラスタが見えるか）のどちらかが顕著に出てしまうということである。
これに関連する技術としては、例えば、特許文献１あるいは特許文献２に開示されている技術を参考にすることができる。
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−１９１０５４号公報
【特許文献２】特開２００３−２３４８９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１，特許文献２に開示されている技術は、いずれも画像中のエッジ部を検出して、平坦部とエッジ部とで異なる多値ディザ処理を行ったり（特許文献１の場合）、ディザ閾値の選択を行ったり（特許文献２の場合）するものであるが、これらの技術は前述のような問題に対しては、特に配慮されてはいない。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、前記従来技術に基づく問題点を解消した、ハーフトーニングを行った際にも、粒状性が悪化したり、ラスタが視認されたりすることのない、画像処理方法およびこれを用いる画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明に係る画像処理方法は、デジタルハーフトーニング法を用いる画像処理方法であって、連続階調画像を領域分割し、分割した領域面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択することを特徴とする。
【００１０】
ここで、前記領域分割を行う際には、前記連続階調画像をカテゴリー色画像に変換し、同色で連続している領域を同一領域とみなして、各領域の面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択することが好ましい。
【００１１】
また、前記ハーフトーンの選択方法として、領域の面積が小さい場合には線数の高い閾値マトリクスを、領域の面積が大きい場合には線数の低い閾値マトリクスを選択することが好ましい。
【００１２】
また、本発明に係る画像処理方法は、これをコンピュータ制御により実行することが可能であり、本発明は、このためのコンピュータ制御用プログラムとしても商品化が可能なものである。また、このプログラムを記録したコンピュータにより読み取り可能な記録媒体、さらには、画像処理部にこのプログラムを組み込んで前述の画像処理を実行可能とした画像処理装置としても具体化可能である。
【００１３】
本発明に係る画像処理装置は、デジタルハーフトーニング法を用いる画像処理手段を備えた画像処理装置であって、前記画像処理手段が、連続階調画像を領域分割し、分割した領域面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択する機能を有することを特徴とする。
【００１４】
ここで、前記画像処理手段は、前記領域分割を行う際に、前記連続階調画像をカテゴリー色画像に変換し、同色で連続している領域を同一領域とみなして、各領域の面積の大小に応じて最適なハーフトーンを選択する機能を有するものであることが好ましい。
【００１５】
また、前記画像処理手段は、前記ハーフトーンの選択方法として、領域の面積が小さい場合には線数の高い閾値マトリクスを、領域の面積が大きい場合には線数の低い閾値マトリクスを選択する機能を有するものであることが好ましい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ハーフトーニングを行った際にも、粒状性が悪化したり、ラスタが視認されたりすることのない、画像処理方法並びにこれを用いる画像処理装置を実現できるという顕著な効果が得られるものである。
【００１７】
本発明について若干補足説明しておく。
本発明は、人間の視覚特性としては、注視点付近の視力が一番高く、周囲に行くほど低下する傾向があることに鑑みてなされたものである。すなわち、ラスタに関しては、画像内の微小領域を観察するときはその領域の視力が増すためラスタがよく見え、一方、大面積領域を観察するときは目の分解能が平均化されてラスタは気にならなくなる。また、粒状性に関しては、微小領域よりも大面積領域の方が目立つという傾向がある。
【００１８】
そのため、ハーフトーン画像、特に組織的ディザ法を用いたハーフトーン画像では、線数を高くするとラスタは目立たなくなるが、ドットの不安定性が増し、粒状性が悪化する。一方、線数を低下させると粒状性は低減するが、ラスタは目立ってしまう。
本発明は、このような知見から、前述のように画像中の領域ごとに、そのサイズに依存して、最適なハーフトーニング法を採用するという構成を採ることで、ハーフトーン画像を、観察者にとって高画質と感じられる方向に変換可能にしたものである。
【００１９】
図１に、これをフローチャート化したものを示す。
図１では、連続階調画像１０を領域分割して、その面積の大小に応じて、使用する閾値マトリクス１２を選択することで、連続階調画像１０をデジタルの面積階調画像１４に変換するという、本発明の要点を示している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面に示す好適実施形態に基づいて、本発明を詳細に説明する。
【００２１】
図２は、本発明の一実施形態に係る画像処理方法における、上記閾値マトリクス選択のための具体的動作を説明するフローチャートである。
本実施形態においては、カラーの連続階調画像を領域分割する方法として、まず、カラーの連続階調画像をカテゴリー色画像に変換（ステップ２０）し、領域分割（ステップ２２）した後、各カテゴリー色領域のうち連続する領域をまとめて一つの領域とし、その面積を求めて（ステップ２４）、この値に基づいて異なる閾値マトリクスを適用するというものである。
【００２２】
より具体的には、上述の面積により異なる閾値マトリクスを適用するという処理は、面積がある所定値以下の領域については線数の高い閾値マトリクスを、面積がある所定値以下の領域については線数の高い閾値マトリクスを、それぞれ適用するということであり、これにより、対象画像を、観察者にとって高画質と感じられる方向に変換可能にしたものである。
【００２３】
上述のステップ２０で用いているカテゴリー色画像への変換という処理は、これも、人間の視覚特性においては、一度見た画像の形は、記憶の中ではかなり精度よく保持されるのに対して、画像の色は記憶内でシフトし、基本色カテゴリーの中心に向かって変化するということが報告されていることに基づいているものである。
【００２４】
ここで、上述の基本色カテゴリーとしては、赤，緑，黄，青，茶，紫，オレンジ，ピンク，灰，白，黒の１１色が指定されており、この１１色の色を用いる場合には、オリジナル画像の印象を変えずに、情報の大幅な圧縮が行えるという点が特徴である。
なお、一般の色からこのカテゴリー色への変換は、多数のカラーパッチを個別に上述の１１色のどれに近いかで分類する変換テーブルを基に行われる。
【００２５】
本実施形態においては、上述のカテゴリー色を用いて、効率的な画像の領域分割を実現している。以下、これについて説明する。
図３は、対象とする一般の連続階調画像（オリジナル画像）の一例であり、各星型はそれぞれ任意の色で色付けされているものである。これに対して図４は、前述の変換テーブルを用いて、上記星型の色を対応するカテゴリー色に変換した結果を示している。
【００２６】
図４に示す例では、４色のカテゴリー色に属する領域が存在しているので、各領域の面積それぞれを、あらかじめ定めた閾値と比較することになる。ここでは、一例として、星型Ａおよび同Ｂの面積が上述の閾値より小さく、星型Ｃおよびバックグラウンド部分の面積が閾値より大きかったものとする（図５参照）。
【００２７】
この場合には、前述のような人間の視覚特性に基づき、面積が閾値より小さい星型Ａおよび同Ｂについては、閾値マトリクス１（すなわち、高線数の閾値マトリクス）を、面積が閾値より大きい星型Ｃおよびバックグラウンド部分については、閾値マトリクス２（すなわち、低線数の閾値マトリクス）を、それぞれ適用するものとする。
図６に、この状況を模式的に示した。
【００２８】
こうして決定された閾値マトリクスを用いてディザ処理された画像データにより再現された画像は、大面積領域（星型Ｃおよびバックグラウンド部分）における粒状性が気にならなくなるとともに、小面積領域（星型Ａおよび同Ｂ）におけるラスタも気にならなくなり、見かけ上、極めて高画質な画像として観察者に認識されるようになるという顕著な実用的効果をもたらすものである。
【００２９】
上記実施形態によれば、連続階調画像をカテゴリー色画像に変換して、各カテゴリー色の領域の面積を算出し、その面積をあらかじめ定められている閾値と比較して、大面積領域・小面積領域に分類し、それぞれについて、これもあらかじめ定められている閾値マトリクスを適用するという簡単な処理により、上述のような好ましい結果を得られるものである。
【００３０】
以下では、前述のカテゴリー色に変換した後の領域面積の大小判定に用いる閾値について具体例を説明する。
上記カテゴリー色に変換した後の領域面積をＳとするとき、その面積Ｓが、
（１）Ｓ＜９ｍｍ２の場合（３ｍｍ×３ｍｍ相当）：
高線数である２００線のスクリーンを採用する。
（２）Ｓ≧９ｍｍ２の場合：
低線数である１７５線のスクリーンを採用する。
【００３１】
ここで、上記面積Ｓは、出力プリント上での面積を表わしている。そのため、２４００dpi の出力機でプリントする場合、Ｓ＝９ｍｍ２は８０３５２ピクセルに相当する。
実際には、オリジナル画像の解像度は、出力機の解像度より低い場合が多いので、その場合には、バイキュービック法，バイリニア法などにより解像度変換を行い、出力解像度に合わせる。
【００３２】
また、カテゴリー色への変換と領域面積の計算は、オリジナル画像の時点で行った方が計算速度が速い。例えば、入力画像の解像度が３００dpi のとき、出力画像の面積ＳがＳ＝９ｍｍ２となるのは、１２５５ピクセルのときである。
【００３３】
なお、面積を大面積，中面積，小面積に分類するため、境界面積値を２通り用意しておき、前述のカテゴリー色領域の面積をこれらの２つの境界面積値と比較して、これらの２つの境界面積値の間に入る面積を有する領域については、前述の２つの閾値マトリクスのいずれか一方を任意に選択するようにすることもできる。また、大面積用・小面積用の２つの線数の間に線数を持つ第３の閾値マトリクスを選択するようにすることもできる。
【００３４】
図７に、上記実施形態に係る画像処理方法を用いる画像処理手段を備えた画像処理装置のブロック構成図を示す。
本実施形態に係る画像処理手段８０は、スキャナ９０からの入力画像に対して、上述の画像処理方法に基づく処理を施した後、画像出力部９２に送り出すものである。
【００３５】
本実施形態に係る画像処理手段８０は、前述の変換テーブル８２ａを備えたカテゴリー色変換部８２と、変換画像の面積を求める面積算出部８４と、面積の大小判定を行う閾値８６ａを有する面積判定部８６と、面積の大小に応じてこれに対応する閾値マトリクスを決定（選択）する面積・閾値マトリクス対応テーブル８８ａを有する閾値マトリクス選択部８８、並びに上記各部を制御する制御部８０ａから構成される。
【００３６】
本実施形態に係る画像処理手段８０の動作については、前述の実施形態に示した画像処理方法と全く同様である（図２参照）ため、重複する部分については説明を省略するが、オペレータによる開始指示操作により、上記各（処理）部が制御部８０ａによる制御の下、前述のような動作を実行して、領域分割された各領域に対し適切な閾値マトリクスを選択（決定）し、画像出力部９２に送り出すものである。
【００３７】
なお、上記各実施形態は、本発明の一例を示したものであり、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変更や改良を行ってもよいことはいうまでもない。
【００３８】
例えば、領域分割を行う方法自体は、本発明の本質的なものではないので、実施形態に示したカテゴリー色に変換して行う方法に限定されることはない。カラー画像の処理においては、情報量が多く、色数の豊富な画像を如何に領域分割するかが重要であり、その際、記憶内で同色であるとラベル付けされるカテゴリー色に変換する方法は、色の分類に関する視覚特性に基づいているため、領域分割を行う方法として有効である。
【００３９】
また、上記実施形態に示したカテゴリー色に変換して行う領域分割方法は、カラー画像の同色中にある程度の階調があっても、これに影響されることがない点で有効である。
なお、本発明は、白黒画像あるいは単色（モノトーン）画像の場合にも、階調数を落として、その明るさに応じて面積を割り出すというようにすれば、応用可能である。
また、分割された領域の大小判定を行うための閾値についても、対象とする画像，印刷媒体の種類等に応じて、適宜設定することが可能である。
【００４０】
さらに、上記実施形態に示した連続階調画像をカテゴリー色画像に変換して、各カテゴリー色の領域の面積を算出し、その面積をあらかじめ定められている閾値と比較して、大面積領域・小面積領域に分類し、それぞれについて、これもあらかじめ定められている閾値マトリクスを適用するという処理は、これをコンピュータ制御により自動化することが可能である。
【００４１】
そして、本発明は、このためのコンピュータ制御用プログラムとしても商品化が可能なものである。また、このプログラムを記録したコンピュータにより読み取り可能な記録媒体、さらには、画像処理部にこのプログラムを組み込んで前述の画像処理を実行可能とした画像処理装置としても具体化可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の概要を説明するフローチャートである。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像処理方法における、上記閾値マトリクス選択のための具体的動作を説明するフローチャートである。
【図３】入力されるオリジナル画像の一例を示す図である。
【図４】図３に示した画像をカテゴリー色画像に変換した状態を示す図である。
【図５】図４に示した画像について領域面積の大小判定を行った結果を示す図である。
【図６】図５に示した結果に基づいて閾値マトリクスを選択した再現結果の模式説明図である。
【図７】図２に示す実施形態に係る画像処理方法を具体化した画像処理部を備えた画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４３】
１０  連続階調画像
１２  閾値マトリクス
１４  面積階調画像
２０〜２４  処理ステップ
８０  画像処理手段
８０ａ  制御部
８２  カテゴリー色変換部
８２ａ  変換テーブル
８４  面積算出部
８６  面積判定部
８６ａ  閾値
８８  閾値マトリクス選択部
８８ａ  面積・閾値マトリクス対応テーブル
９０  スキャナ
９２  画像出力部
Ａ〜Ｃ  一例として示す星型の画像領域
【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６】
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【図７】
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