(57)【要約】【課題】逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いたハーフトーニング処理を行う際に、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムとする。【解決手段】多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理である。多階調画像データに単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、多階調画像データに占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行う。【選択図】図３
2005143005.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うように制御することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピュータに、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行う機能を実現させるための画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに係り、特には多階調画像データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、多階調の原画像データを擬似中間調の出力用画像データに変換する量子化処理の手法として、組織的ディザ法、誤差拡散法等が知られている。この中でも、誤差拡散法は、比較的高い画質を得ることができるため、高画質の用途に用いられることが多く、種々の改良がなされてきた。誤差拡散法での画質的な課題は、ノイズを増幅させずにアルゴリズム特有のテクスチャをいかに低減させるかである。
【０００３】
例えば、複数の誤差拡散マトリクスを利用して均一性を確保しようと試みているものがある（特許文献１参照。）。具体的には、２つのマトリクスを入力値に応じて切り替え、大きいマトリクスをハイライトやシャドー部で使用し、ウォームと呼ばれる模様の発生を防ぎ、小さいマトリクスを中域部で使用し、ノイズを抑えようとするものである。
【０００４】
また、ハイライト及びシャドー領域でより均一な結果を生成するため、出力値に依存するしきい値を用いてしきい値を変更するものもある（特許文献２参照。）。具体的には、２値化出力が白か黒かで、入力に応じたしきい値変更を周囲画素に対して行い、それを繰り返し伝搬し用いるというものである。
【０００５】
その他にも、誤差拡散マトリクスのサイズ、係数を最適化する方法や、処理順序（走査方向）の変更などが行われてきた。しかし、これらの手法からは一定の効果を得ることはできたが、十分と呼べるような効果を得ることはできなかった。
【０００６】
一方、これらの誤差拡散法やその改良方法、ディザ法などとは異なる量子化処理の手法として、逆相関型のデジタルハーフトーニング法が提案されている（非特許文献１参照。）。この方法は、画素毎にドットの出現情報を表す配列（以下、ドット出現パターンとする）、すなわち、注目画素を構成する階調数に実質的に比例した数だけドットの有無情報を配列させたもの、を設定し、その情報に基づきハーフトーニングする方法であって、注目画素についてのドット出現パターンの内容決定においては、注目画素の周辺画素について既に決定済みのドット出現パターンを用い、これらドット出現パターンを構成する要素の要素番号毎に、周辺画素にドットが出現する期待値（以下、ヒストグラムとする）を算出し、この期待値に基づき、ドット出現数の少ない要素番号にドット有り情報を優先的に設定し、ドット出現数の多い要素番号にドット無し情報を設定するよう、注目画素のドット出現パターンを決める方法である。
【０００７】
以下、逆相関型のデジタルハーフトーニング法について、具体的な例を挙げて説明する。なお、以下の説明においては、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととする。
図５に示すように、逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理においては、原画像データ（多階調画像データ）が入力される前に、予め０〜（ｎ−１）の範囲内から無作為にランダム変数ｒ（ｒは整数）を決定する（ステップＴ１）。なお、「ｎ」は画素値ｇi,jの最大値である。画素値ｇi,jとは、ｉ行ｊ列目の画素における階調値のことであり、ここでは０〜ｎの範囲内の何れかの値である。
原画像データが入力されたら、原画像データ中からｉ行ｊ列目の画素（注目画素）に関する画素値ｇi,jを取得する（ステップＴ２）。
【０００８】
画素値ｇi,jを取得したら、その画素値ｇi,jに基づきｉ行ｊ列目の画素のローカルフィルタＰを生成する（ステップＴ３）。具体的には、始めに画素値ｇi,jを下記式（１）に代入してΔを求め、そのΔが図６中左欄のどの範囲に属するかを特定し、特定した範囲に対応するローカルフィルタＰの情報を図６中右欄から特定する。なお、図中、例えば「Δ∈［０，１３／２５５）」は、０≦Δ＜１３／２５５を示している。
Δ＝｜ｇi,j−ｎ／２｜／ｎ  …  （１）
【０００９】
例えば、画素値ｇi,jが１２０だとしたら、上記式（１）からΔ＝｜１２０−２５５／２｜／２５５＝７．５／２５５が導き出され、このΔ（＝７．５／２５５）が、図６中左欄の最も上の欄に記載されたΔ∈［０，１３／２５５）に属しているのを特定することができる。そしてΔ∈［０，１３／２５５）が記載された特定済みの欄から、その右隣に配置された欄のＲ（Ｋ1，６，−５）をローカルフィルタＰの情報として特定することができる。
【００１０】
次に、特定された情報を便宜的に一般化して「Ｒ（Ｋ，ｌｋ，ε（ｌｋ））」とした場合に、まず「Ｋ」を参照することにより、図７及び図８に示した６つの基礎フィルタＫ1〜Ｋ6の何れかを選択する。次に、「ｌｋ」を参照することにより、基礎フィルタＫ中の×印の画素、即ちｉ行ｊ列目の画素から、上方向、左方向及び右方向に（ｌｋ−１）画素分の広がりを有するｌｋ行×（２ｌｋ−１）列のサイズのフィルタを生成する。そして、「ｌｋ」及び「ε（ｌｋ）」を参照し、生成されたフィルタ中の１列目から（ｌｋ−ε（ｌｋ））列目までの各画素には基礎フィルタＫの画素値をそのまま割り当て、かつ（ｌｋ−ε（ｌｋ））列目より先の列の各画素には０を割り当てることにより、ローカルフィルタＰを生成する。
【００１１】
例えば、ローカルフィルタＰの情報がＲ（Ｋ6，４，−１）で表されるとしたら、以下のような手順でローカルフィルタＰを生成する。すなわち、Ｒ（Ｋ6，４，−１）において、基礎フィルタＫに対応するのが「Ｋ6」であるから、図８中の３つの基礎フィルタＫ4〜Ｋ6のなかから下段に図示された基礎フィルタＫ6を基礎フィルタＫとして特定する。そしてＲ（Ｋ6，４，−１）において、ｌｋに対応するのが「４」であり、ε（ｌｋ）に対応するのが「−１」であるから、まず始めに、図８中下段の基礎フィルタＫ6中で×印の画素から、上方向、左方向及び右方向に３（＝ｌｋ−１）画素分の広がりを有する４行×７（＝２×４−１）列のサイズのフィルタを生成し、その後、その生成した４行×７列のフィルタにおいて、１列目から５（＝４−（−１））列目までの各画素には基礎フィルタＫ6の画素値をそのまま割り当て、５列目より先の列の各画素には０を割り当てる。このような手順で生成されたローカルフィルタＰを図９に示す。
【００１２】
ローカルフィルタＰを生成したら、ｉ行ｊ列目の画素のヒストグラムＨi,j［ｋ］を算出する（ステップＴ４）。「ヒストグラムＨi,j［ｋ］」というのは、ローカルフィルタＰ中に×印で示される注目画素の周辺の画素の配置位置を（ｘ，ｙ）で表したときに、注目画素周辺の各画素のドット出現パターンＣx,y［ｋ］をローカルフィルタＰの（ｘ，ｙ）の位置の値で重み付けし、要素（要素番号）ｋの値毎に加算した合計値（期待値）である。ただし、「ｋ」は０から（ｎ−１）までの任意の整数値であって、ドット出現パターンＣx,y［ｋ］の要素（要素番号）ｋと同義である。また、「ドット出現パターンＣi,j［ｋ］」というのは、それぞれ０または１の値をとるＣi,j［０］〜Ｃi,j［ｎ−１］によって構成される数列（ドット出現情報配列）である。このドット出現パターンＣi,j［ｋ］は、要素ｋに０から（ｎ−１）の何れかの値を代入したときに「１」となればｉ行ｊ列目の画素にドットを形成することを示し、「０」となればドットを形成しないことを示す。
【００１３】
例えば、図９に示すローカルフィルタＰを生成した場合に、ローカルフィルタＰ中の各画素の位置（ｘ，ｙ）、ローカルフィルタＰ中の各画素の画素値ｐx,yが図１０（ａ）、（ｂ）のように設定されたとしたら、ｉ行ｊ列目の注目画素（図９，図１０中×印の画素）のヒストグラムＨi,j［ｋ］を、下記の式にしたがって要素（要素番号）ｋの値ごとに算出する。
Ｈi,j［０］＝Ｃx1,y1［０］×ｐx1,y1＋Ｃx1,y2［０］×ｐx1,y2＋Ｃx1,y3［０］×ｐx1,y3＋  …  ＋Ｃx4,y3［０］×ｐx4,y3
Ｈi,j［１］＝Ｃx1,y1［１］×ｐx1,y1＋Ｃx1,y2［１］×ｐx1,y2＋Ｃx1,y3［１］×ｐx1,y3＋  …  ＋Ｃx4,y3［１］×ｐx4,y3
Ｈi,j［２］＝Ｃx1,y1［２］×ｐx1,y1＋Ｃx1,y2［２］×ｐx1,y2＋Ｃx1,y3［２］×ｐx1,y3＋  …  ＋Ｃx4,y3［２］×ｐx4,y3
…
…
Ｈi,j［ｎ−１］＝Ｃx1,y1［ｎ−１］×ｐx1,y1＋Ｃx1,y2［ｎ−１］×ｐx1,y2＋Ｃx1,y3［ｎ−１］×ｐx1,y3＋  …  ＋Ｃx4,y3［ｎ−１］×ｐx4,y3
【００１４】
次に、各要素ｋについて算出されたヒストグラムＨi,j［０］〜Ｈi,j［ｎ−１］を値の小さい順に並べ替え、ヒストグラムＨi,j［ｋ］の要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する（ステップＴ５）。
【００１５】
例えば、ヒストグラムＨi,j［０］〜Ｈi,j［ｎ−１］が、Ｈi,j［８］＜Ｈi,j［３］＜Ｈi,j［４］＜Ｈi,j［１］＜Ｈi,j［５］＜…＜Ｈi,j［ｎ−１］のように並べ替えられたら、要素番号列Ｓ［ｋ］は｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝のように算出される。なお、この要素番号列Ｓ［ｋ］において、「８」は０番目の要素であり、「３」は１番目の要素である。
【００１６】
要素番号列Ｓ［ｋ］を算出したら、カウンタ値Ｃｏｕｎｔを０に設定し（ステップＴ６）、要素番号列Ｓ［ｋ］の要素ｋ’に、要素番号列Ｓ［ｋ］中、カウンタ値Ｃｏｕｎｔの値に対応する順番の要素Ｓ［Ｃｏｕｎｔ］の値を代入する（ステップＴ７）。すなわち、上記した要素番号列Ｓ［ｋ］（＝｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝）を例にすると、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが０であるから、ｋ’に８（＝Ｓ［０］）を代入する。
【００１７】
続いて、カウンタ値Ｃｏｕｎｔと画素値（ｇi,j−１）との大小関係を比較する（ステップＴ８）。
比較の結果、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが画素値（ｇi,j−１）以下であれば、要素ｋ’に対応するドット出現パターンＣi,j［ｋ’］を「１」に設定し（ステップＴ９）、大きければ「０」に設定する（ステップＴ１０）。例えば、画素値ｇi,jが３で、かつ要素番号列Ｓ［ｋ］が｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝であれば、ドット出現パターンＣi,j［ｋ］のうち、まず要素Ｃi,j［８］を「１」に設定する。
【００１８】
ステップＴ９又はステップＴ１０の処理を終えたら、カウンタ値Ｃｏｕｎｔに１を加算し（ステップＴ１１）、カウンタ値Ｃｏｕｎｔ（＝１）と（ｎ−１）との大小関係を比較し（ステップＴ１２）、カウンタ値Ｃｏｕｎｔが（ｎ−１）と同じ値になるまでステップＴ７からステップＴ１１までの処理を繰り返し行うことにより、ドット出現パターンＣi,j［ｋ’］を決定する。これにより、以上のようにして要素Ｃi,j［８］，Ｃi,j［３］，Ｃi,j［４］に「１」が設定される。ドット出現パターンＣi,j［ｋ］が決定されたら、ドット出現パターンＣi,j［ｋ］のうち、上記ステップＴ１で決定したランダム変数ｒを要素番号とするＣi,j［ｒ］を、ｉ行ｊ列目の画素の出力値ｂi,jとして算出する（ステップＴ１３）。なお、出力値ｂi,jは上記ステップＴ９又はステップＴ１０の処理からもわかるように「０」又は「１」である。
【００１９】
出力値ｂi,jを算出したら、入力された原画像データの全ての画素について出力値ｂを算出したか否かを判断し（ステップＴ１４）、全ての画素の出力値ｂを未だ算出していないと判定したら、未処理の各画素について上記ステップＴ２からステップＴ１３までの処理を繰り返し行う。全ての画素の出力値ｂ、つまり疑似中間調の出力用画像データを算出したと判定したら処理を終了する。
【００２０】
以上の逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理によれば、１つの画素に着目した場合にはドットの出現頻度がその画素の画素値ｇi,jに比例し、近接する複数の画素に着目した場合には各画素でのドットの出現の仕方が周辺画素との逆相関を実質的に最大とすることとなるため、画像の記録時において記録媒体に形成されるドットの分散性が向上する。そのため、逆相関型のデジタルハーフトーニング法は、誤差拡散法に見られる特有のテクスチャが少ないという特徴を有している。
なお、画像端部に関するドット出現パターンＣi,j[ｋ]の決定には、画像領域外の周辺画素に関するドット出現パターンが必要となるが、このための画像領域外の周辺画素に関してはランダム変数を用いる等してドット出現パターンを決めておく。具体的には、例えば次のように定義する。
Ｃi,j[ｋ]=  １ ( ｒＢＲ < ｎΔ  のとき)、  ０ ( それ以外のとき )
ここで、Δ=| ｇi,j − ｎ／２ |／ｎであり、「ｇi,j」は注目画素の画素値である。また、「ｒＢＲ」は｛０，１，．．．(ｉｎｔ)(ｎ／２）｝に含まれるランダムな整数であり、毎回異なる値とする。
【特許文献１】特開平４−３２８９５７号公報
【特許文献２】特開平８−１０７５００号公報
【非特許文献１】ドミトリ・Ａ・グゼフ（Dmitri A. Gusev）、"Anti-Correlation Digital Halftoning"、［online］、平成１０年８月、インディアナ大学、［平成１５年、７月１日検索］、インターネット＜ＵＲＬhttp://www.cs.indiana.edu/cgi-bin/techreports/TRNNN.cgi?trnum=TR513＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
ところで、逆相関型のデジタルハーフトーニング法をカラー画像や、濃度の異なるレベル毎に分解された濃淡画像に対して適用した場合に、１つの画素において、異なるドットを同時に発生させないようにすることは考えられていた。これにより、非記録ドットや重なるドットの出現を極力抑え、異なるドット間の分散性を良くすることができた。
【００２２】
しかしながら、異なるドット単位面積当たりの占有率の和が１００％を超えない場合における非記録と低占有率ドット間の分散や、異なるドット単位面積当たりの占有率の和が１００％を超える場合における重なる記録ドットと低占有率ドット間の分散が悪いと目立ちやすくなるが、従来、それらの関係は考慮していないため、固定な順序で異なるドットを重ならないようにするのみで、占有率の低いドットが存在する場合にドットの分散性が悪くなることがあった。
【００２３】
以下、具体例を挙げて説明する。
ここで、入力画像はＣＭ画像とする。また、入力画像は２つのレベルに量子化されるものとする。すなわち、１画素に関し、ハーフトーニング後、白（非記録）、Ｃ（シアンドット記録）、Ｍ（マゼンダドット記録）及びＣドットとＭドットが重なる場合に生じるＢ（ブルードット記録）のいずれかを出力する。
【００２４】
まず、占有率の異なるドットの占有率の和が１００％を越えない場合について説明する。
例として、図１１の（ａ）に示すような注目画素ｇ1、ｇ2において、異なるドットをＣとＭで表示し、Ｃドットの単位面積当たりの占有率は８０％、Ｍドットの単位面積当たりの占有率は１０％、出力する際に使われる要素番号は０とする。ハーフトーニングをする際に、Ｍドットの配置を決めた後、ＣドットがＭドットと重ならないように配置を行うと設定する。
ｇ1の出力が０の場合、ｇ1の要素番号０番は非記録ということになり、要素番号列の全体配置を図１１の（ｂ）のように仮定できる。すなわち、要素番号０番側（左側）に非記録が占有率１０％、その隣にＣドットが占有率８０％、さらにその隣にＭドットが占有率１０％で配置される。
【００２５】
次に、ｇ2の配置を決める際に、前記したようにＭドットを先に配置するように順序が決められている。すると、Ｍドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、ｇ1の非記録の要素番号にＭドットを入れる可能性が高いため、図１１の（ｃ）のような配置となる。すなわち、要素番号０番側（左側）にＭドットが占有率１０％、その隣に非記録が占有率１０％、さらにその隣にＣドット占有率が８０％で配置される。そうすることにより、ｇ2の出力はＭとなる。
【００２６】
しかしながら、Ｃドットの単位面積当たりの占有率が８０％と高く、Ｍドットと非記録が出る確率が低いため、その後しばらくの間、Ｍドットと非記録は両方とも出なくなる。そして、次にＭドットと非記録が出るときには、同じように処理が行われるため、また縦横斜めのいずれかで隣り合って出力される可能性が高い。画面上で見ると、図１１の（ｄ）に示すように、Ｃの背景の上で、Ｍドットと非記録が縦横斜めのいずれかで連続的に出ることになってしまい、ドットの分散性が悪くなる。
【００２７】
次に、占有率の異なるドットの占有率の和が１００％を越える場合について説明する。
例として、図１２の（ａ）に示すような注目画素ｇ1、ｇ2において、異なるドットをＣとＭで表示し、Ｃドットの単位面積当たりの占有率は１０％、Ｍドットの単位面積当たりの占有率は９５％、出力する際に使われる要素番号は０とする。ハーフトーニングをする際に、Ｍドットの配置を決めた後、ＣドットがＭドットの重ならないように配置を行うと設定する。
ｇ1の出力がＢ（ブルードット記録）、すなわちＣとＭが重なる場合、ｇ1の要素番号０番はＢということになり、要素番号列の全体配置を図１２の（ｂ）のように仮定できる。すなわち、要素番号０番側（左側）にＭドットが占有率９５％、その隣の空いている部分にＣドットが占有率５％分だけ入り、さらＣドットの残り占有率５％分は要素番号０番側（左側）にＭドットと重ねて配置され、結果として要素番号０番側（左側）の占有率５％はＣとＭが重なったＢドットとなる。
【００２８】
次に、ｇ2の配置を決める際に、前記したようにＭドットを先に配置するように順序が決められている。すると、Ｍドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、ｇ1において既にドットが重なっているＢの入った要素番号を避けて入れる可能性が高いため、図１２の（ｃ）のような配置となる。すなわち、ｇ1にＢドットの入った要素番号０番側の占有率５％分を避けた占有率９５％分にＭドットが配置され、ＣドットはＭドットをなるべく避けて配置されることから要素番号０番側の占有率１０％分に配置されることになり、その結果、ＭドットとＣドットが重なる占有率５％分はＢドットとなる。そうすることにより、ｇ2の出力はＣとなる。
【００２９】
しかしながら、Ｍドットの単位面積当たりの占有率が９５％と高く、ＣドットとＢドットが出る確率が低いため、その後しばらくの間、ＣドットとＢドットは両方とも出なくなる。そして、次にＣドットとＢドットが出るときには、同じように処理が行われるため、また縦横斜めのいずれかで隣り合って出力される可能性が高い。画面上で見ると、図１２の（ｄ）に示すように、Ｍの背景の上で、ＣドットとＢドットが縦横斜めのいずれかで連続的に出ることになってしまい、ドットの分散性が悪くなる。
【００３０】
そこで、本発明の課題は、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いたハーフトーニング処理を行う際に、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム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】
【００３１】
請求項１に記載の発明は、
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するための演算処理部を有する画像処理装置であって、
前記演算処理部は、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うように制御することを特徴としている。
【００３２】
請求項２に記載の発明は、
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理方法であって、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うことを特徴としている。
【００３３】
請求項３に記載の発明は、
画像処理プログラムであって、
多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換するためのコンピュータに、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、
前記多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行う機能を実現させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００３４】
請求項１，２，３に記載の発明によれば、多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理で、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うため、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができ、その結果、良好な画像形成を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、本発明の実施の形態に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理のプログラムについて、図面を参照しながら説明する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されない。
【００３６】
まず、本実施の形態に係る画像処理装置１の構成について説明する。
図１は、本実施の形態に係る画像処理装置１の概略構成を示すブロック図である。この図に示すように、画像処理装置１は、入力される多階調画像（原画像）データを量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換して出力するための演算処理部２を備えている。なお、この画像処理装置１は、インクジェットプリンタ等の周知の出力装置に搭載可能となっている。また、本実施の形態においては、多階調画像データを、各画素値が８ｂｉｔのグレースケールを持つＣＭ画像に関するデータとして説明する。また、本実施の形態では、前記８ｂｉｔ（２５６階調）の多階調画像データを、１画素に関し、白（非記録）、シアン（シアンドット記録）、マゼンダ（マゼンダドット記録）の３つのレベル（値）に量子化するようになっている。
【００３７】
演算処理部（コンピュータ）２は、互いに接続されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）４及びＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５を備えている。
ＲＯＭ３には、本発明に係る画像処理プログラムが格納されている。この画像処理プログラムは、多階調画像データに対する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を演算処理部２に実行させるためのものである。
ＲＡＭ４には、ＣＰＵ５による作業領域が備えられている。
ＣＰＵ５は、ＲＯＭ３に格納されている画像処理プログラムをＲＡＭ４内の作業領域に展開し、多階調画像データから出力用画像を生成するようになっている。
【００３８】
次に、本発明に係る画像処理方法について、図２を参照しながら説明する。なお、以下においては、画像処理装置１は、左から右に向かう方向に注目画素を切り換えて処理を行うこととするが、所定数の画素からなる行を切り換えた後の処理方向については、再び左から右に向かう方向としても良いし、反転させて右から左に向かう方向としても良いし、左右方向の何れかをランダムに選択することとしても良い。好ましくは、画像処理装置１は、全体として蛇行するような順序で処理を行うべく、１行毎または複数行毎に処理方向を反転させるようになっている。
【００３９】
図２は、画像処理装置１の演算処理部２が前記画像処理プログラムに基づいて、シアン及びマゼンダのうち、いずれか１色の出力用画像データ（第１色の出力用画像データ）を生成するために実行する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を経時的に示したフローチャートである。
この図に示すように、演算処理部２は、従来のステップＴ１と同様に、多階調画像データが入力される前に、予めランダム変数ｒを決定する（ステップＳ１）。
多階調画像データが入力されたら、演算処理部２は多階調画像データ中からｉ行ｊ列目の画素（注目画素）に関する画素値ｇi,jを取得し（ステップＳ２）、従来のステップＴ３と同様に、この画素値ｇi,jに基づきｉ行ｊ列目の画素のローカルフィルタＰを生成する（ステップＳ３）。
ローカルフィルタＰを生成したら、演算処理部２は、従来のステップＴ４と同様にｉ行ｊ列目の画素のヒストグラムＨi,j［ｋ］を算出する（ステップＳ４）。
【００４０】
次に、演算処理部２は、各要素ｋについて算出されたヒストグラムＨi,j［０］〜Ｈi,j［ｎ−１］を値の小さい順に並べ替え、ヒストグラムＨi,j［ｋ］の大小順を示す要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する（ステップＳ５）。
【００４１】
例えば、ヒストグラムＨi,j［０］〜Ｈi,j［ｎ−１］が、Ｈi,j［８］＜Ｈi,j［３］＜Ｈi,j［４］＜Ｈi,j［１］＜Ｈi,j［５］＜…＜Ｈi,j［ｎ−１］のように並べ替えられたら、要素番号列Ｓ［ｋ］は｛８，３，４，１，５，…，（ｎ−１）｝のように算出される。なお、この要素番号列Ｓ［ｋ］において、「８」は０番目の要素であり、「３」は１番目の要素である。
【００４２】
Ｓ５の後、演算処理部２は、従来のステップＴ６〜Ｔ１４と同様に、ドット出現パターン（ドット出現情報配列）Ｃi,j［ｋ］を決定し、全ての画素についての出力値ｂ、つまり出力用画像データを算出する（ステップＳ６〜Ｓ１４）。これにより、１つの画素に着目した場合にはドットの出現頻度がその画素の画素値ｇi,jに比例し、近接する複数の画素に着目した場合には各画素でのドットの出現の仕方が周辺画素との逆相関を実質的に最大とすることとなるため、画像の記録時において記録媒体に形成されるドットの分散性が向上する。
【００４３】
第１色の出力用画像データを算出したと判定したら、演算処理部２は、同様にして、もう１つの色の出力用画像データ（第２色の出力用画像データ）を生成するための逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を行う。
【００４４】
以下、前記ドット出現パターンに２つの色のドットを配置する際の方法について、具体例を挙げて説明する。
ここで、入力画像はＣＭ画像とする。また、入力画像は２つのレベルに量子化されるものとする。すなわち、１画素に関し、ハーフトーニング後、白（非記録）、Ｃ（シアンドット記録）、Ｍ（マゼンダドット記録）及びＣドットとＭドットが重なる場合に生じるＢ（ブルードット記録）のいずれかを出力する。
【００４５】
まず、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号（多階調画像データ）において、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合に、単位面積当たりの占有率の高いドット（高占有率ドット）のドット出現情報配列（ドット出現パターン）への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドット（低占有率ドット）のドット出現情報配列への配置を行うときについて説明する。
【００４６】
例として、図３の（ａ）に示すような注目画素ｇ1、ｇ2において、異なるドットをＣとＭで表示し、Ｃドットの単位面積当たりの占有率は８０％、Ｍドットの単位面積当たりの占有率は１０％、出力する際に使われる要素番号は０とする。
ｇ1の出力が０の場合、ｇ1の要素番号０番は非記録ということになり、要素番号列の全体配置を図３の（ｂ）のように仮定できる。すなわち、要素番号０番側（左側）に非記録が占有率１０％、その隣にＣドットが占有率８０％、さらにその隣にＭドットが占有率１０％で配置される。
【００４７】
次に、ｇ2の配置を決める際に、ＣドットとＭドットの単位面積当たりの占有率を比較する。この例では、Ｃドットの占有率が高いため、Ｃドットの配置を先に行うことになる。すると、Ｃドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、ｇ1の非記録の要素番号にＣドットを入れる可能性が高いため、図３の（ｃ）のような配置となる。すなわち、Ｃドットは占有率８０％のうちの占有率１０％分がｇ1で非記録となっている要素番号０番側（左側）の占有率１０％に配置され、残り占有率７０％のうちの占有率１０％分はなるべくｇ1でＣドットの入った要素番号を避けて配置されることからｇ1でＭドットが配置された要素番号の大きな右側の占有率１０％に配置され、さらに残った占有率６０％分はｇ1でＣドットの入った要素番号に配置される。そして、空いている部分（ｇ1でＣドットの入った占有率２０％分）のうちの占有率１０％分にＭドットが配置され、残りの占有率１０％分が非記録となる。そうすることにより、ｇ2の出力はＣとなる。
【００４８】
ここで、Ｃドットの単位面積当たりの占有率が８０％と高く、Ｍドットと非記録が出る確率が低いため、その後しばらくの間、Ｃドットだけが出ることになる。そして、しばらくＣドットだけが出た後、Ｍドットが出て、またしばらくの間Ｃドットだけが出た後、非記録が出るというパターンとなる可能性が高い。画面上で見ると、図３の（ｄ）に示すように、Ｃの背景の上で、Ｍドットと非記録が分散的に出ることになる。
つまり、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号において、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合に、非記録と低占有率ドットの連続発生を防ぐことができる。
【００４９】
次に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号（多階調画像データ）において、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合に、単位面積当たりの占有率の低いドット（低占有率ドット）のドット出現情報配列（ドット出現パターン）への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドット（高占有率ドット）のドット出現情報配列への配置を行うときについて説明する。
【００５０】
例として、図４の（ａ）に示すような注目画素ｇ1、ｇ2において、異なるドットをＣとＭで表示し、Ｃドットの単位面積当たりの占有率は１０％、Ｍドットの単位面積当たりの占有率は９５％、出力する際に使われる要素番号は０とする。
ｇ1の出力はＢ（ブルードット記録）、すなわちＣとＭが重なる場合、ｇ1の要素番号０番はＢということになり、要素番号列の全体配置を図４の（ｂ）のように仮定できる。すなわち、要素番号０番側（左側）にＭドットが占有率９５％、その隣の空いている部分にＣドットが占有率５％分だけ入り、さらＣドットの残り占有率５％分は要素番号０番側（左側）にＭドットと重ねて配置され、結果として要素番号０番側（左側）の占有率５％はＣとＭが重なったＢドットとなる。
【００５１】
次に、ｇ2の配置を決める際に、ＣドットとＭドットの単位面積当たりの占有率を比較する。この例では、Ｃドットの占有率が低いため、Ｃドットの配置を先に行うことになる。すると、Ｃドットの配置を行う際に、逆相関型のデジタルハーフトーニング法により、ｇ1において既にドットが重なっているＢの入った要素番号を避けて入れる可能性が高いため、図４の（ｃ）のような配置となる。すなわち、ｇ1にＢドットの入った要素番号０番側の占有率５％分を避けた隣の占有率１０％分にＣドットが配置され、ＭドットはＣドットをなるべく避けて配置されることから要素番号０番側の占有率５％と、要素番号の大きな右側の占有率９０％に配置されることになり、その結果、ＭドットとＣドットが重なる占有率５％分はＢドットとなる。そうすることにより、ｇ2の出力はＭとなる。
【００５２】
ここで、Ｍドットの単位面積当たりの占有率が９５％と高く、ＣドットとＢドットが出る確率が低いため、その後しばらくの間、Ｍドットだけ出ることになる。そして、しばらくＭドットだけが出た後、Ｃドットが出て、またしばらくの間Ｍドットだけが出た後、Ｂドットが出るというパターンとなる可能性が高い。画面上で見ると、図４の（ｄ）に示すように、Ｍの背景の上で、ＢドットとＣドットが分散的に出ることになる。
つまり、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号において、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合に、重なるドットと低占有率ドットの連続発生を防ぐことができる。
【００５３】
なお、逆相関型のデジタルハーフトーニング法を用いた際に、入力された階調信号（多階調画像データ）において、単位面積当たりの占有率が一致する２種類以上のドットが存在する場合には、これらのドットのドット出現情報配列（ドット出現パターン）への配置の順番は、適宜の方法で決定すれば良い。
例えば、異なるドットをＣとＭで表示し、ＣドットとＭドットの単位面積当たりの占有率がそれぞれ４０％である場合や、ＣドットとＭドットの単位面積当たりの占有率がそれぞれ６０％である場合が挙げられる。このような場合には、乱数を用いてランダムに決定する方法や、予め配置パターンを用意しておき、そのパターンを順に当てはめていく方法等の適宜の方法で配置の順番を決定すれば良い。
このようにすることにより、処理の多様性に対応することができる。
【００５４】
以上のように、本実施の形態の画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムによれば、多階調画像データを量子化して疑似中間調の出力用画像データに変換する画像処理で、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越えない場合には、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行い、多階調画像データにおいて、単位面積当たりの占有率の異なる２種類以上のドットが存在し、かつドットの占有率の和が１００％を越える場合には、単位面積当たりの占有率の低いドットのドット出現情報配列への配置を行った後、単位面積当たりの占有率の高いドットのドット出現情報配列への配置を行うため、ドット同士の単位面積当たりの占有率に関わらず、良好なドット分散性を得ることができ、その結果、良好な画像形成を行うことができる。
【００５５】
なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の改良並びに設計の変更を行っても良い。
例えば、本実施の形態では、本発明を異なる色のドットに適用したが、これに限らず、処理の多様性に対応させて、例えば同色の濃淡ドットに適用しても良い。
また、本実施の形態では、入力画像はＣＭのみのカラー画像であるが、これに限るものではなく、画像の多様性に対応させて、階調、解像度、モノクロ画像かカラー画像か、カラー画像の色数等適宜の画像を用いることができる。
さらに、出力画像についても、本実施の形態では、ドットの種類としてはＣＭの２種類であるが、これに限らず、インクの多様性に対応させて、ドットの種類が３種類以上の種々の出力値を有する出力画像にする場合にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置の演算処理部が実行する逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を経時的に示したフローチャートである。
【図３】本発明において、ドットの単位面積当たりの占有率の和が１００％を越えない場合のドット配置方法を説明するための図面である。
【図４】本発明において、ドットの単位面積当たりの占有率の和が１００％を越える場合のドット配置方法を説明するための図面である。
【図５】従来の逆相関型のデジタルハーフトーニング法による画像処理を経時的に示したフローチャートである。
【図６】画素値に基づく値ΔとローカルフィルタＰの情報とを対応づけた表である。
【図７】基礎フィルタＫ1〜Ｋ3を示す図面である。
【図８】基礎フィルタＫ4〜Ｋ6を示す図面である。
【図９】ローカルフィルタＰ（＝Ｒ（Ｋ6，４，−１））を示す図面である。
【図１０】ヒストグラムＨｉ，ｊ［ｋ］の生成を説明するための図面である。
【図１１】従来において、ドットの単位面積当たりの占有率の和が１００％を越えない場合のドット配置方法を説明するための図面である。
【図１２】従来において、ドットの単位面積当たりの占有率の和が１００％を越える場合のドット配置方法を説明するための図面である。
【符号の説明】
【００５７】
１  画像処理装置
２  演算処理部
【図１】
2005143005.tif 000003
【図２】
2005143005.tif 000004
【図３】
2005143005.tif 000005
【図４】
2005143005.tif 000006
【図５】
2005143005.tif 000007
【図６】
2005143005.tif 000008
【図７】
2005143005.tif 000009
【図８】
2005143005.tif 000010
【図９】
2005143005.tif 000011
【図１０】
2005143005.tif 000012
【図１１】
2005143005.tif 000013
【図１２】
2005143005.tif 000014