(57)【要約】【課題】色むらを低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたカラー画像または濃淡画像を得る。【解決手段】画像処理装置１は、ＲＧＢのそれぞれに関する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ための演算処理部２を有している。この演算処理部２は、まず、ブルーに関する多階調画像データの注目画素について、ドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］を決定する第１量子化を行う。その後、演算処理部２は、グリーンに関する多階調画像データの注目画素について、第１量子化によって決定されたドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］に対して逆相関が大きくなるように、注目画素についてグリーンのドット出現パターンＣ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］を決定する第２量子化を行うようになっている。【選択図】図１
2005045353.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
相異なる複数の色のそれぞれに関する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、
前記複数の色のうち第１色に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行い、
その後、前記複数の色のうち前記第１色以外の第２色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置において、
前記第１量子化によって決定される、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列は、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きいことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、
前記第２量子化を行った後、前記複数の色のうち、前記第１色及び前記第２色以外の第３色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、ドット出現情報配列を決定する第３量子化を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記第１色は、前記第２色よりも明度が低いことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記第１色はブルー、前記第２色はレッドまたはグリーンであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１〜５の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記第１色はブラック、前記第２色はマゼンダまたはシアンであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
相異なる複数の色のそれぞれに関する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方法であって、
前記複数の色のうち第１色に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行い、
その後、前記複数の色のうち前記第１色以外の第２色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項８記載の画像処理方法において、
前記第１量子化においては、前記注目画素周辺の、既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項８または９記載の画像処理方法において、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって先に決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
請求項８〜１０の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第２量子化を行った後、前記複数の色のうち、前記第１色及び前記第２色以外の第３色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、ドット出現情報配列を決定する第３量子化を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
請求項８〜１１の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第１量子化においては、前記第１色として、前記第２色よりも明度が低い色を選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
請求項８〜１２の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第１色としてブルーを選択し、
前記第２色としてレッドまたはグリーンを選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
請求項８〜１２の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第１色としてブラックを選択し、
前記第２色としてマゼンダまたはシアンを選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
相異なる複数の色のそれぞれに関する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ためのコンピューターに、
前記複数の色のうち第１色に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行う機能と、
その後、前記複数の色のうち前記第１色以外の第２色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行う機能とを実現させるための画像処理プログラム。
【請求項１６】
請求項１５記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１量子化においては、前記注目画素周辺の、既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項１７】
請求項１５または１６記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項１８】
請求項１５〜１７の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第２量子化を行った後、前記複数の色のうち、前記第１色及び前記第２色以外の第３色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、ドット出現情報配列を決定する第３量子化を行う機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項１９】
請求項１５〜１８の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１量子化においては、前記第１色として、前記第２色よりも明度が低い色を選択する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項２０】
請求項１５〜１９の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１色としてブルーを選択し、かつ前記第２色としてレッドまたはグリーンを選択する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項２１】
請求項１５〜１９の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１色としてブラックを選択し、かつ前記第２色としてマゼンダまたはシアンを選択する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項２２】
多階調の白黒画像データを、相異なる複数濃度の多階調画像データに分解した後、量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する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、
前記複数濃度のうち第１濃度に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行い、
その後、前記複数濃度のうち前記第１濃度以外の第２濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２３】
請求項２２記載の画像処理装置において、
前記第１量子化によって決定される、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列は、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きいことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２４】
請求項２２または２３記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２５】
請求項２２〜２４の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、
前記第２量子化を行った後、前記複数の濃度のうち、前記第１濃度及び前記第２濃度以外の第３濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、ドット出現情報配列を決定する第３量子化を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２６】
請求項２２〜２５の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記第１濃度は、前記第２濃度よりも明度が低いことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２７】
多階調の白黒画像データを、相異なる複数濃度の多階調画像データに分解した後、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方法であって、
前記複数濃度のうち第１濃度に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行い、
その後、前記複数濃度のうち前記第１濃度以外の第２濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２８】
請求項２７記載の画像処理方法において、
前記第１量子化においては、前記注目画素周辺の、既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２９】
請求項２７または２８記載の画像処理方法において、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって先に決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３０】
請求項２７〜２９の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第２量子化を行った後、前記複数の濃度のうち、前記第１濃度及び前記第２濃度以外の第３濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、ドット出現情報配列を決定する第３量子化を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３１】
請求項２７〜３０の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第１量子化においては、前記第１濃度として、前記第２濃度よりも明度が低い濃度を選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３２】
多階調の白黒画像データを、相異なる複数濃度の多階調画像データに分解した後、量子化して擬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ーに、
前記複数濃度のうち第１濃度に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行う機能と、
その後、前記複数濃度のうち前記第１濃度以外の第２濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行う機能とを実現させるための画像処理プログラム。
【請求項３３】
請求項３２記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１量子化においては、前記注目画素周辺の、既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項３４】
請求項３２または３３記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって先に決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項３５】
請求項３２〜３４の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第２量子化を行った後、前記複数の濃度のうち、前記第１濃度及び前記第２濃度以外の第３濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、ドット出現情報配列を決定する第３量子化を行う機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項３６】
請求項３２〜３５の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記第１量子化においては、前記第１濃度として、前記第２濃度よりも明度が低い濃度を選択する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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、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。
【０００２】
【従来の技術】
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、ブルーノイズマスク法、誤差拡散法などが知られている。このなかでも、誤差拡散法は比較的高い画質を得ることができるため、高画質の画像を得るため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ーをいかに低減させるかである。
【０００３】
例えば、特許文献１では、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。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オームを防ぎ、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。
【０００４】
特許文献２では、ハイライトおよ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。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て用いる。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。これら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。
【０００５】
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。
【０００６】
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８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列目の画素に関する画素値ｇｉ，ｊを取得する（ステップＴ２）。
【０００７】
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９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９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）
【０００８】
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９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。
【０００９】
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１０及び図１１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。
【００１０】
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１１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１１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１２に示す。
【００１１】
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ｋの値毎に加算した合計値である。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。
【００１２】
例えば、図１２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１３（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１２，１３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
【００１３】
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）。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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ー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。
【００２０】
【特許文献１】
特開平４−３２８５９７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＞
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、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すると、異なる色間でのドット配置に関して考慮がなされないため、色むらが発生しやすい。また、局所的な明度変化もランダムになり、ざらつき感も強くなる。
【００２２】
本発明の課題は、色むらやざらつき感を低減し、明度の局所的な変動を抑えたカラー画像または濃淡画像を得ることができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供することである。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、相異なる複数の色のそれぞれに関する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、
前記複数の色のうち第１色に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行い、
その後、前記複数の色のうち前記第１色以外の第２色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行うことを特徴とする。
【００２４】
ここで、複数色とは、明度、彩度及び色相のうち少なくとも１つが異なる複数の色ということである。
また、多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定するとは、多階調画像データのうち、注目画素に関するデータについてドット出現情報配列を決定することを意味する。
また、第１量子化によって決定された第１色のドット出現情報配列とは、前記注目画素について決定されたものでも良いし、前記注目画素とその周辺画素とのそれぞれについて決定されたものでも良い。
また、第１量子化によって決定された第１色のドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるような、前記第２色のドット出現情報配列を決定するとは、第１色のドット出現情報配列中、ドットの出現の期待値が大きい要素番号では第２色のドット出現の期待値を小さくし、かつ、第１色のドット出現情報配列中、ドットの出現の期待値が小さい要素番号では第２色のドット出現の期待値を大きくするように、第２色のドット出現情報配列を決定することを意味する。
また、第１色及び第２色とは、それぞれ１つの色に限定されるものではなく、複数の色でも良い。
【００２５】
請求項１記載の発明によれば、第２量子化においては、先に第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように注目画素について第２色のドット出現情報配列を決定するので、異なる色のドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたカラー画像を得ることができる。
【００２６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、
前記第１量子化によって決定される、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列は、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きいことを特徴とする。
【００２７】
請求項２記載の発明によれば、第１量子化によって決定される、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列は、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きいので、第１色のドットが確実に分散する。従って、予め第１色でのざらつき感を低減した上で異なる色のドット間で相関を調整することができるため、一層ざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を押さえたカラー画像を得ることができる。
【００２８】
なお、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対し、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列の逆相関が大きいとは、周辺画素のドット出現情報配列中、ドットの出現の期待値が大きい要素番号では注目画素でのドット出現の期待値を小さく、かつ、周辺画素のドット出現情報配列中、ドットの出現の期待値が小さい要素番号では注目画素でのドットを出現の期待値を大きいことを意味する。
また、注目画素周辺の画素とは、注目画素以外の画素であって、注目画素を中心として必要な階調数を面積率で表現するために必要な範囲内の画素である。例えば、８ビットの多階調画像データを２値化する場合の周辺画素とは、理想的には注目画素に最も近接する２５６個の画素であるが、実際には反射率と視覚特性の非線形性とのため、２５６を数倍した個数の画素である。但し、画像処理における計算量との兼ね合い等から、２５６を数倍した個数の画素のうち、一部のみを周辺画素として扱うこととしても良い。
【００２９】
請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することを特徴とする。
【００３０】
請求項３記載の発明によれば、第１量子化において先に決定されたドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定するので、異なる色のドット間での相関を容易に調整することができる。
【００３１】
請求項４記載の発明は、請求項１〜３の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、
前記第２量子化を行った後、前記複数の色のうち、前記第１色及び前記第２色以外の第３色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、前記第３色のドット出現情報配列を決定する第３量子化を行うことを特徴とする。
【００３２】
請求項４記載の発明によれば、第３量子化においては、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、注目画素について前記第３色のドット出現情報配列を決定するので、第３色と、第１色または第２色とのドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたカラー画像を得ることができる。
【００３３】
ここで、第１量子化及び第２量子化において決定された第１色及び第２色のドット出現情報配列とは、前記注目画素について決定されたものでも良いし、前記注目画素と前記周辺画素とのそれぞれについて決定されたものでも良い。
また、第３色とは、１つの色に限定されるものではなく、複数の色でも良い。
【００３４】
請求項５記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記第１色は、前記第２色よりも明度が低いことを特徴とする。
【００３５】
請求項５記載の発明によれば、明度の低い順、つまり視認性の高い順にドット出現情報配列を決定するので、明度の高い順にドット出現情報配列を決定する場合と異なり、視認性の高い色のドットを確実に分散させることができる。従って、視覚的に色むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
【００３６】
請求項６記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記第１色はブルー、前記第２色はレッドまたはグリーンであることを特徴とする。
【００３７】
請求項６記載の発明によれば、ＲＧＢに関する多階調画像データについて、請求項１〜５の何れか一項に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００３８】
請求項７記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記第１色はブラック、前記第２色はマゼンダまたはシアンであることを特徴とする。
【００３９】
請求項７記載の発明によれば、ＹＭＣＫに関する多階調画像データについて、請求項１〜５の何れか一項に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４０】
請求項８記載の発明は、相異なる複数の色のそれぞれに関する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方法であって、
前記複数の色のうち第１色に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行い、
その後、前記複数の色のうち前記第１色以外の第２色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行うことを特徴とする。
【００４１】
請求項８記載の発明によれば、第２量子化においては、先に第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように注目画素について第２色のドット出現情報配列を決定することにより、異なる色のドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたカラー画像を得ることができる。
【００４２】
請求項９記載の発明は、請求項８記載の画像処理方法において、
前記第１量子化においては、前記注目画素周辺の、既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定することを特徴とする。
【００４３】
請求項９記載の発明によれば、第１量子化においては、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定することにより、第１色のドットが確実に分散する。従って、予め第１色でのざらつき感を低減した上で異なる色のドット間で相関を調整することができるため、一層ざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を押さえたカラー画像を得ることができる。
【００４４】
請求項１０記載の発明は、請求項８または９記載の画像処理方法において、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって先に決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することを特徴とする。
【００４５】
請求項１０記載の発明によれば、第１量子化において先に決定されたドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することにより、異なる色のドット間での相関を容易に調整することができる。
【００４６】
請求項１１記載の発明は、請求項８〜１０の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第２量子化を行った後、前記複数の色のうち、前記第１色及び前記第２色以外の第３色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、前記第３色のドット出現情報配列を決定する第３量子化を行うことを特徴とする。
【００４７】
請求項１１記載の発明によれば、第３量子化においては、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、注目画素について前記第３色のドット出現情報配列を決定することにより、第３色と、第１色または第２色とのドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたカラー画像を得ることができる。
【００４８】
請求項１２記載の発明は、請求項８〜１１の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第１量子化においては、前記第１色として、前記第２色よりも明度が低い色を選択することを特徴とする。
【００４９】
請求項１２記載の発明によれば、明度の低い順、つまり視認性の高い順にドット出現情報配列が決定されるので、明度の高い順にドット出現情報配列が決定される場合と異なり、視認性の高い色のドットが確実に分散する。従って、視覚的に色むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
【００５０】
請求項１３記載の発明は、請求項８〜１２の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第１色としてブルーを選択し、
前記第２色としてレッドまたはグリーンを選択することを特徴とする。
【００５１】
請求項１３記載の発明によれば、ＲＧＢに関する多階調画像データについて、請求項８〜１２の何れか一項に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５２】
請求項１４記載の発明は、請求項８〜１２の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第１色としてブラックを選択し、
前記第２色としてマゼンダまたはシアンを選択することを特徴とする。
【００５３】
請求項１４記載の発明によれば、ＹＭＣＫに関する多階調画像データについて、請求項８〜１２の何れか一項に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５４】
請求項１５記載の発明は、画像処理プログラムであって、
相異なる複数の色のそれぞれに関する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ためのコンピューターに、
前記複数の色のうち第１色に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行う機能と、
その後、前記複数の色のうち前記第１色以外の第２色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行う機能とを実現させることを特徴とする。
【００５５】
請求項１５記載の発明によれば、第２量子化においては、第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように注目画素について第２色のドット出現情報配列が決定されるので、異なる色のドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたカラー画像を得ることができる。
【００５６】
請求項１６記載の発明は、請求項１５記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１量子化においては、前記注目画素周辺の、既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定する機能を実現させることを特徴とする。
【００５７】
請求項１６記載の発明によれば、第１量子化においては、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列が決定されるので、第１色のドットが確実に分散する。従って、予め第１色でのざらつき感を低減した上で異なる色のドット間で相関を調整することができるため、一層ざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を押さえたカラー画像を得ることができる。
【００５８】
請求項１７記載の発明は、請求項１５または１６記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する機能を実現させることを特徴とする。
【００５９】
請求項１７記載の発明によれば、コンピューターは第１量子化において先に決定されたドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定するので、異なる色のドット間での相関を容易に調整することができる。
【００６０】
請求項１８記載の発明は、請求項１５〜１７の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第２量子化を行った後、前記複数の色のうち、前記第１色及び前記第２色以外の第３色に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、前記第３色のドット出現情報配列を決定する第３量子化を行う機能を実現させることを特徴とする。
【００６１】
請求項１８記載の発明によれば、第３量子化においては、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、注目画素について前記第３色のドット出現情報配列が決定されるので、第３色と、第１色または第２色とのドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたカラー画像を得ることができる。
【００６２】
請求項１９記載の発明は、請求項１５〜１８の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１量子化においては、前記第１色として、前記第２色よりも明度が低い色を選択する機能を実現させることを特徴とする。
【００６３】
請求項１９記載の発明によれば、明度の低い順、つまり視認性の高い順にドット出現情報配列が決定されるので、明度の高い順にドット出現情報配列が決定される場合と異なり、視認性の高い色のドットが確実に分散する。従って、視覚的に色むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
【００６４】
請求項２０記載の発明は、請求項１５〜１９の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１色としてブルーを選択し、かつ前記第２色としてレッドまたはグリーンを選択する機能を実現させることを特徴とする。
【００６５】
請求項２０記載の発明によれば、ＲＧＢに関する多階調画像データについて、請求項１５〜１９の何れか一項に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００６６】
請求項２１記載の発明は、請求項１５〜１９の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１色としてブラックを選択し、かつ前記第２色としてマゼンダまたはシアンを選択する機能を実現させることを特徴とする。
【００６７】
請求項２１記載の発明によれば、ＹＭＣＫに関する多階調画像データについて、請求項１５〜１９の何れか一項に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００６８】
請求項２２記載の発明は、多階調の白黒画像データを、相異なる複数濃度の多階調画像データに分解した後、量子化して擬似中間調の出力用画像データに変換する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、
前記複数濃度のうち第１濃度に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行い、
その後、前記複数濃度のうち前記第１濃度以外の第２濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行うことを特徴とする。
【００６９】
請求項２２記載の発明によれば、第２量子化においては、第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように注目画素について第２濃度のドット出現情報配列を決定するので、異なる濃度のドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、濃度むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えた濃淡画像を得ることができる。
【００７０】
請求項２３記載の発明は、請求項２２記載の画像処理装置において、
前記第１量子化によって決定される、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列は、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きいことを特徴とする。
【００７１】
請求項２３記載の発明によれば、第１量子化によって決定される、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列は、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きいので、第１濃度のドットが確実に分散する。従って、予め第１濃度でのざらつき感を低減した上で異なる濃度のドット間で相関を調整することができるため、一層ざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を押さえた濃淡画像を得ることができる。
【００７２】
請求項２４記載の発明は、請求項２２または２３記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することを特徴とする。
【００７３】
請求項２４記載の発明によれば、第１量子化において先に決定されたドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定するので、異なる濃度のドット間での相関を容易に調整することができる。
【００７４】
請求項２５記載の発明は、請求項２２〜２４の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記演算処理部は、
前記第２量子化を行った後、前記複数の濃度のうち、前記第１濃度及び前記第２濃度以外の第３濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、前記第３濃度のドット出現情報配列を決定する第３量子化を行うことを特徴とする。
【００７５】
請求項２５記載の発明によれば、第３量子化においては、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、注目画素について前記第３濃度のドット出現情報配列を決定するので、第３濃度と、第１濃度または第２濃度とのドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えた濃淡画像を得ることができる。
【００７６】
請求項２６記載の発明は、請求項２２〜２５の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記第１濃度は、前記第２濃度よりも明度が低いことを特徴とする。
【００７７】
請求項２６記載の発明によれば、明度の低い順、つまり視認性の高い順にドット出現情報配列を決定するので、明度の高い順にドット出現情報配列を決定する場合と異なり、視認性の高い濃度のドットを確実に分散させることができる。従って、視覚的に濃度むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
【００７８】
請求項２７記載の発明は、多階調の白黒画像データを、相異なる複数濃度の多階調画像データに分解した後、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方法であって、
前記複数濃度のうち第１濃度に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行い、
その後、前記複数濃度のうち前記第１濃度以外の第２濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行うことを特徴とする。
【００７９】
請求項２７記載の発明によれば、第２量子化においては、第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように注目画素について第２濃度のドット出現情報配列を決定することにより、異なる濃度のドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、濃度むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えた濃淡画像を得ることができる。
【００８０】
請求項２８記載の発明は、請求項２７記載の画像処理方法において、
前記第１量子化においては、前記注目画素周辺の、既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定することを特徴とする。
【００８１】
請求項２８記載の発明によれば、第１量子化においては、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定することにより、第１濃度のドットが確実に分散する。従って、予め第１濃度でのざらつき感を低減した上で異なる濃度のドット間で相関を調整することができるため、一層ざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を押さえた濃淡画像を得ることができる。
【００８２】
請求項２９記載の発明は、請求項２７または２８記載の画像処理方法において、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって先に決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することを特徴とする。
【００８３】
請求項２９記載の発明によれば、第１量子化において先に決定されたドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定することにより、異なる濃度のドット間での相関を容易に調整することができる。
【００８４】
請求項３０記載の発明は、請求項２７〜２９の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第２量子化を行った後、前記複数の濃度のうち、前記第１濃度及び前記第２濃度以外の第３濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、前記第３濃度のドット出現情報配列を決定する第３量子化を行うことを特徴とする。
【００８５】
請求項３０記載の発明によれば、第３量子化においては、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、注目画素について前記第３濃度のドット出現情報配列を決定することにより、第３濃度と、第１濃度または第２濃度とのドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えた濃淡画像を得ることができる。
【００８６】
請求項３１記載の発明は、請求項２７〜３０の何れか一項に記載の画像処理方法において、
前記第１量子化においては、前記第１濃度として、前記第２濃度よりも明度が低い濃度を選択することを特徴とする。
【００８７】
請求項３１記載の発明によれば、明度の低い順、つまり視認性の高い順にドット出現情報配列が決定されるので、明度の高い順にドット出現情報配列が決定される場合と異なり、視認性の高い濃度のドットが確実に分散する。従って、視覚的に濃度むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
【００８８】
請求項３２記載の発明は、画像処理プログラムであって、
多階調の白黒画像データを、相異なる複数濃度の多階調画像データに分解した後、量子化して擬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ーに、
前記複数濃度のうち第１濃度に関する多階調画像データの注目画素についてドット出現情報配列を決定する第１量子化を行う機能と、
その後、前記複数濃度のうち前記第１濃度以外の第２濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する第２量子化を行う機能とを実現させることを特徴とする。
【００８９】
請求項３２記載の発明によれば、第２量子化においては、第１量子化によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように注目画素について第２濃度のドット出現情報配列が決定されるので、異なる濃度のドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、濃度むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えた濃淡画像を得ることができる。
【００９０】
請求項３３記載の発明は、請求項３２記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第１量子化においては、前記注目画素周辺の、既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定する機能を実現させることを特徴とする。
【００９１】
請求項３３記載の発明によれば、コンピューターは第１量子化においては、前記注目画素周辺の既に第１量子化が行われた画素についてのドット出現情報配列に対して逆相関が実質的に最も大きくなるように、前記注目画素についてのドット情報出現情報配列を決定するので、第１濃度のドットが確実に分散する。従って、予め第１濃度でのざらつき感を低減した上で異なる濃度のドット間で相関を調整することができるため、一層ざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を押さえた濃淡画像を得ることができる。
【００９２】
請求項３４記載の発明は、請求項３２または３３記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第２量子化においては、前記第１量子化によって先に決定された前記ドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定する機能を実現させることを特徴とする。
【００９３】
請求項３４記載の発明によれば、コンピューターは第１量子化において先に決定されたドット出現情報配列を所定の重み付けで用いたものに対し、逆相関が大きくなるようなドット出現情報配列を決定するので、異なる濃度のドット間での相関を容易に調整することができる。
【００９４】
請求項３５記載の発明は、請求項３２〜３４の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記コンピューターに、
前記第２量子化を行った後、前記複数の濃度のうち、前記第１濃度及び前記第２濃度以外の第３濃度に関する多階調画像データの前記注目画素について、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、前記第３濃度のドット出現情報配列を決定する第３量子化を行う機能を実現させることを特徴とする。
【００９５】
請求項３５記載の発明によれば、第３量子化においては、前記第１量子化と前記第２量子化との少なくとも一方によって決定されたドット出現情報配列に対して逆相関が大きくなるように、注目画素について前記第３濃度のドット出現情報配列が決定されるので、第３濃度と、第１濃度または第２濃度とのドット間で相関が調整される。従って、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えた濃淡画像を得ることができる。
【００９６】
請求項３６記載の発明は、請求項３２〜３５の何れか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記第１量子化においては、前記第１濃度として、前記第２濃度よりも明度が低い濃度を選択する機能を実現させることを特徴とする。
【００９７】
請求項３６記載の発明によれば、明度の低い順、つまり視認性の高い順にドット出現情報配列が決定されるので、明度の高い順にドット出現情報配列が決定される場合と異なり、視認性の高い濃度のドットが確実に分散する。従って、視覚的に濃度むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
【００９８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図を参照して説明する。
まず、本発明に係る画像処理装置について説明する。
図１は、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データを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、図２（ａ）に示すように、Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン）及びＢ（ブルー）のそれぞれの階調値が０からｎ（ｎ≧２）に変化するグラデーション画像に関するデータとして説明する。
【００９９】
演算処理部（コンピューター）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データを生成するようになっている。
【０１００】
次に、本発明に係る画像処理方法について、図３，４を参照しながら説明する。なお、以下の説明においては、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。
【０１０１】
図３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レッド，グリーン及びブルーのうち、何れか１色、本実施の形態においてはブルー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（第１量子化）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はブルーの多階調画像データ中からｉ行ｊ列目の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）。
【０１０２】
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Ｈ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］を算出する（ステップＳ４）。なお、「Ｈ」に付された添え字の括弧内の文字は、色（ここではブルー）を表している。
【０１０３】
次に、演算処理部２は、従来のステップＴ５〜Ｔ１４と同様に、要素番号列Ｓ［ｋ］及びドット出現パターン（ドット出現情報配列）Ｃ（Ｂ）ｉ，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Ｓ５〜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。
【０１０４】
ブルーについて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、グリーン及びレッド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（第２量子化）処理を行う。
【０１０５】
図４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、２色目以降の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。なお、本実施の形態においては、演算処理部２はブルーの後に、グリーン、レッドの順で逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を行うこととして説明する。
【０１０６】
この図４に示すように、演算処理部２は、上記ステップＳ２〜Ｓ４と同様の処理を行い、ｉ行ｊ列目の画素についてのグリーンの画素値ｇｉ，ｊを取得し、ローカルフィルタＰを生成し、ヒストグラムＨ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］を算出する（ステップＳ２０〜Ｓ２２）。
【０１０７】
グリーンについてのヒストグラムＨ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］を算出したら、演算処理部２は、下記のＣ言語表記の式に示すように、このヒストグラムＨ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］に対し、ｉ行ｊ列目の画素に関して上記ステップＳ７〜Ｓ１１によって決定された、ブルーについてのドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］を所定の重みＷ（Ｒ）ｉ，ｊで加算する（ステップＳ２３）。つまりヒストグラムＨ（Ｇ）ｉ，ｊ［０］〜Ｈ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｎ−１］に対し、Ｃ（Ｂ）ｉ，ｊ［０］〜Ｃ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｎ−１］を所定の重みＷで加算する。
Ｈ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］＋＝Ｗ（Ｂ）ｉ，ｊ＊Ｃ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］
これにより、ブルーのドットとグリーンのドットとの間で相関が調整されることとなる。ここで、「所定の重み」とは、先に処理された色と現在処理中の色との関係、即ちブルーとグリーンとの関係に基づいて設定されている。この重みＷ（Ｂ）ｉ，ｊの量が大きい場合にはブルーのドットとグリーンのドットとが互いに重なり難くなり、０に近い場合には従来と同様にブルーのドットとグリーンのドットとが互いにランダムに分散し、負の値である場合にはブルーのドットとグリーンのドットとが互いに重なりやすくなる。本実施の形態では、先に示したローカルフィルタの係数値の大きさも併せて考慮し、この重みＷ（Ｂ）ｉ，ｊの量を６４（倍）としている。なお、図４中の添え字「ｃｏｌ」は、処理済みの色（ここではブルー）を表している。
【０１０８】
次に、演算処理部２は上記ステップＳ５〜Ｓ１４と同様に要素番号列Ｓ［ｋ］を算出し、ドット出現パターンＣ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］を決定し、全ての画素について出力値ｂを算出し、グリーンの出力用画像データの生成を終了する（ステップＳ２４〜Ｓ３３）。
【０１０９】
次に、演算処理部２は、上記ステップＳ２〜Ｓ４と同様の処理を行い、ｉ行ｊ列目の画素についてのレッドの画素値ｇｉ，ｊを取得し、ローカルフィルタＰを生成し、ヒストグラムＨ（Ｒ）ｉ，ｊ［ｋ］を算出する（ステップＳ４０〜Ｓ４２）。
【０１１０】
レッドについてのヒストグラムＨ（Ｒ）ｉ，ｊ［ｋ］を算出したら、演算処理部２は、下記のＣ言語表記の式に示すように、このヒストグラムＨ（Ｒ）ｉ，ｊ［ｋ］に対し、ｉ行ｊ列目の画素に関して上記ステップＳ７〜Ｓ１１によって決定された、ブルーについてのドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］と、上記ステップＳ２６〜Ｓ３０によって決定されたグリーンについてのドット出現パターンＣ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］とをそれぞれ所定の重みＷ（Ｂ）ｉ，ｊ、Ｗ（Ｇ）ｉ，ｊで加算する（ステップＳ４３）。これにより、ブルー及びグリーンのドットとレッドのドットとの間で相関が調整されることとなる。なお、本実施の形態では、重みＷ（Ｇ）ｉ，ｊの量も６４（倍）としている。
Ｈ（Ｒ）ｉ，ｊ［ｋ］＋＝Ｗ（Ｂ）ｉ，ｊ＊Ｃ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］＋Ｗ（Ｇ）ｉ，ｊ＊Ｃ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］
ここで、計算を単純化したい場合には、必ずしも決定された全てのドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］、Ｃ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］を用いなくても良く、例えばブルーのドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］のみを用い、
Ｈ（Ｒ）ｉ，ｊ［ｋ］＋＝Ｗ（Ｂ）ｉ，ｊ＊Ｃ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］
としても、従来のドット配置と比較して良好な結果を得ることができる。
【０１１１】
次に、演算処理部２は上記ステップＳ５〜Ｓ１４と同様に要素番号列Ｓ［ｋ］を算出し、ドット出現パターンＣ（Ｒ）ｉ，ｊ［ｋ］を決定し、全ての画素について出力値ｂを算出し、レッドの出力用画像データの生成を終了する（ステップＳ４４〜Ｓ５３）。
【０１１２】
以上の画像処理方法による出力画像を図２（ｂ）に、対照として従来の画像処理方法による出力画像を図２（ｃ）に示す。なお、図２（ｂ），（ｃ）では、出力画像の優劣を分かりやすく表示するため、ＲＧＢの何れかのドットが出力されている場合にはその画素を白で、ドットが全く出力されていない場合にはその画素を黒で表現している。
これらの図に示されるように、上記の画像処理方法による出力画像は、従来の出力画像と異なり、各色のドットが均一に分散しており、その結果、重なり部分や色抜け部分が少なくなっている。
【０１１３】
このように、上記画像処理方法によれば、注目画素のドット出現パターンを決定するためのヒストグラムの計算において、現在処理対象の色に関する注目画素周辺のドット出現パターンだけでなく、処理済みの色に関する注目画素のドット出現パターンも考慮することで、異なる色のドット間で相関が調整されるので、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたＲＧＢ画像を得ることができる。
すなわち、ｉ行ｊ列目の画素について先に決定されたブルーのドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］に基づいて、グリーン及びレッドのドット出現パターンＣ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］，Ｃ（Ｒ）ｉ，ｊ［ｋ］を決定するので、異なる色のドット間で相関を確実に調整することができる。
【０１１４】
［第１の実施の形態の変形例（１）］
続いて、画像処理装置１の変形例について説明する。なお、上記第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１１５】
本変形例における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、出力用画像データの生成を面順次方式ではなく線順次方式で行うようになっている。即ち、この画像処理装置１は、上記ステップＳ１４（Ｓ３３）において、行を構成する全ての画素についてブルー（グリーン）の出力値ｂを算出したらブルー（グリーン）についての逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を終了し、グリーン（レッド）についての逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を開始するようになっている。
【０１１６】
このような画像処理装置１によっても、２色目以降のドット出現パターンの決定において、他の色について既に決定されたドット出現パターンを用いるので、上記第１の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【０１１７】
［第１の実施の形態の変形例（２）］
続いて、画像処理装置１の他の変形例について説明する。なお、上記第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１１８】
本変形例における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、出力用画像データの生成を面順次方式ではなく点順次方式で行うようになっている。即ち、この画像処理装置１は、上記ステップＳ１４（Ｓ３３）において、１つの画素についてブルー（グリーン）の出力値ｂを算出したらブルー（グリーン）についての逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を終了し、グリーン（レッド）についての逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を開始するようになっている。
【０１１９】
このような画像処理装置１によっても、２色目以降のドット出現パターンの決定において、他の色について既に決定されたドット出現パターンを用いるので、上記第１の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【０１２０】
なお、上記第１の実施の形態及びその変形例では、ブルーの出力値ｂｉ，ｊを算出してからグリーンについての逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を開始することとして説明したが、ブルーのドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］を決定した後であれば、出力値ｂｉ，ｊを算出する前に開始することとしても良い。
【０１２１】
また、ランダム変数ｒを上記ステップＳ１において決定することとして説明したが、０〜（ｎ−１）の範囲内の固定値を予め決定しておくこととしても良いし、全ての画像のドット出現パターンが決定された後にランダム値ｒを決定することとしても良い。
また、要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する際にヒストグラムＨｉ，ｊ［ｋ］を小さい順に並べることとして説明したが、出現するドット間で分散性を損なわない限りにおいて、他の順番に並べることとしても良い。また、要素番号列Ｓ［ｋ］を算出する際には、ヒストグラムＨｉ，ｊ［ｋ］を用いる代わりに、注目画素周辺のドットの分布に関する評価関数を設定し、これを用いても良い。このような評価関数は、注目画素の周辺画素についてのドット出現パターンを用いて設定することができる。
【０１２２】
また、重みＷ（Ｂ）ｉ，ｊ、Ｗ（Ｇ）ｉ，ｊの量を６４（倍）として説明したが、−３２（倍）や１２８（倍）など、他の量としても良い。−３２（倍）とした場合には、異なる色のドット間の分散性を低下させ、ほぼ全ての色のドットを重ね合わせることも可能である。また、１２８（倍）とした場合には図２（ｄ）に示すように、各色のドットをより均一に分散させ、その結果、重なり部分や色抜け部分をいっそう少なくすることができる。
【０１２３】
また、ｉ行ｊ列目の画素に関するレッドのヒストグラムＨ（Ｒ）ｉ，ｊ［ｋ］に対し、この画素に関するブルー、グリーンのドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ，ｊ［ｋ］，Ｃ（Ｇ）ｉ，ｊ［ｋ］を重みＷ（Ｂ）ｉ，ｊ，Ｗ（Ｇ）ｉ，ｊで加算することとして説明したが、以下の式に示すように、この画素の周辺画素に関するブルー，グリーンのドット出現パターンＣ（Ｂ）ｉ＋δ，ｊ［ｋ］，Ｃ（Ｇ）ｉ＋δ，ｊ［ｋ］も所定の重みＷ（Ｂ）ｉ＋δ，ｊ，Ｗ（Ｇ）ｉ＋δ，ｊでそれぞれ加算することとしても良い。なお、この式中、右辺の総和記号「Σ」は、処理済みの色の全てについて総和をとることを意味している。また、「δ」は「−１」または「＋１」であり、画像記録装置１の処理方向に応じ、処理済みの行のインデクスを示している。ただし、「δ」の値はこれに限定されるものではない。
【数１】
2005045353.tif 000003
具体例として、Ｗ（ｃｏｌ）ｉ，ｊ＝６４、Ｗ（ｃｏｌ）ｉ＋δ，ｊ＝３２としたときの出力結果を図２（ｅ）に示す。この図から分かるように、周辺画素のドット出現パターンを加算する場合には、ブルーのドットとグリーンのドットとの間で相関をより確実に調整し、色むらやざらつき感を低減するとともに、各色のドット位置に適度のランダム性を付与することができる。
【０１２４】
また、画像処理装置１は、ＲＧＢに関する複数色の多階調画像データを処理するものとして説明したが、Ｙ（イエロー），Ｍ（マゼンタ），Ｃ（シアン）などの３色の多階調画像データや、Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｋ（ブラック）の４色の多階調画像データなどを処理するものとしても良い。
この場合には、明度の低い色、つまり視認性の高い色の多階調画像データから逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を行うことが好ましい。これにより、明度の高い順に出力用画像データを生成する場合に比べて、視認性の高い色のドットを確実に分散させることができるため、視覚的に色むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
さらに、例えばＣＭＹの順で注目画素の処理を行う場合には、最も明度が高く視認性の低いイエローのドットは他の色のドットと重なっても視覚的に影響が少ないため、イエローのヒストグラムＨ（Ｙ）ｉ，ｊ［ｋ］にシアン、マゼンタのドット出現パターンＣ（Ｃ）ｉ，ｊ［ｋ］，Ｃ（Ｍ）ｉ，ｊ［ｋ］をそれぞれ加算する際の重みＷの量を小さくしても良い。このように、先にドット出現パターンＣ（ｃｏｌ）ｉ，ｊ［ｋ］が決定される色と、現在ドット出現パターンＣ（ｃｏｌ）ｉ，ｊ［ｋ］を決定中の色との関係に基づいて重みＷの量を設定することにより、視認性の異なる複数色のドットを適切に分散させて配置することができる。なお、上記の添え字「（ｃｏｌ）」は何れかの色を表すものである。
【０１２５】
また、図１０及び図１１に示した６つの基礎フィルタＫ１〜Ｋ６の各画素の画素値は変更可能であり、必ずしも図１０及び図１１に示した通りの画素値である必要はない。また、ローカルフィルタＰの生成には、必ずしも図９を用いる必要はない。更に、ローカルフィルタＰは、基礎フィルタＫ１〜Ｋ６から計算しなくても良く、例えば入力画素値に応じたローカルフィルタＰを予め記憶したテーブルを用いることとしても良い。
【０１２６】
［第２の実施の形態］
続いて、第２の実施の形態における画像処理装置１について説明する。なお、上記第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１２７】
本実施の形態における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、複数の濃淡色に関する多階調の白黒画像データを量子化処理し、擬似中間調の出力用画像データを生成するようになっている。
具体的には、この画像処理装置１は、例えば図５に示すように、濃淡分解テーブルを用いて２５６階調、つまり８ビットの白黒画像データを濃色画像データと淡色画像データとに濃淡分解した後、まず濃色画像データについて逆相関型のデジタルハーフトーニング（第１量子化）処理を施し、続いて濃ドットのドット出現パターンを下記の式のように用いて淡色画像データについて逆相関型のデジタルハーフトーニング（第２量子化）処理を施すことにより、３値化された出力用画像データを生成するようになっている。
Ｈ（ｌｉｇｈｔ）ｉ，ｊ［ｋ］＋＝Ｗ＊Ｃ（ｄａｒｋ）ｉ，ｊ［ｋ］
なお、濃淡分解テーブルとしては、例えば図６に示すものがある。また、上記の式中、「Ｈ（ｌｉｇｈｔ）ｉ，ｊ［ｋ］」は淡ドットのドット出現パターン算出のためのヒストグラムであり、「Ｃ（ｄａｒｋ）ｉ，ｊ［ｋ］」は濃ドットのドット出現パターンである。また、「Ｗ」は正の定数である。
【０１２８】
ここで、重みＷの量は、ｉ行ｊ列目の画素に関して先に処理された濃色画像データの画素値に応じて調整することが好ましい。具体的には、濃色画像データの画素値が小さい場合には、重みＷの量を０に近づけることによって濃ドットと淡ドットとをランダムに重ならせ、画素値が大きい場合には、重みＷの量を大きくすることによって濃ドットと淡ドットとのランダムな重なりを低減することが好ましい。
【０１２９】
この画像処理装置１によれば、濃淡のドットの出現をそれぞれ独立に決める場合に比べ、濃ドットと淡ドットとの分散が良くなり、ランダムな重なりが低減されるため、濃淡ドットの混じり方のむらや、ざらつき感を低減することができる。
【０１３０】
なお、上記第２の実施の形態においては、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を施す前に白黒画像データを濃色画像データと淡色画像データとの２つの画像データに濃淡分解することとして説明したが、３つ以上の画像データに濃淡分解することとしても良い。この場合には、明度が低い順に、つまり濃度が高い順に画像データを逆相関型のデジタルハーフトーニング処理し、明度の高い画像データについての逆相関型のデジタルハーフトーニング処理においては、明度が低い色のドット出現パターンＣ（ｄａｒｋ）ｉ，ｊ［ｋ］ほど重みＷの量を大きくしてドット出現パターンＣ（ｌｉｇｈｔ）ｉ，ｊ［ｋ］の算出に用いることが好ましい。これにより、明度が低く、視認性の高いドットほど分散性を向上させることができるため、視覚的に色むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
【０１３１】
［第３の実施の形態］
続いて、第３の実施の形態における画像処理装置１について説明する。なお、上記第１の実施の形態と同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１３２】
本実施の形態における画像処理装置１は、上記第１の実施の形態で説明した画像処理装置１と同様の構成を有しているが、カラーの多階調画像データを処理し、色毎に多値化されたカラーの出力用画像データを生成するようになっている。具体的には、この画像処理装置１は、例えば図７に示すように、ＹＭＣＫの色毎に２５６階調を有する画像データから、濃色のブラック、シアン、マゼンタ、イエローのデータと、淡色のブラック、シアン、マゼンタのデータとを生成した後、何れか１色のデータについて逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を施し、続いて、既に決定されたドット出現パターンを用いて２色目以降のデータについて逆相関型のデジタルハーフトーニング処理を施すことにより、イエローについて２値化され、ブラック、シアン、マゼンタについて３値化された出力用画像データを生成するようになっている。なお、逆相関型のデジタルハーフトーニング処理する順番としては、各色の明度に応じて濃色のブラック、濃色のシアン、濃色のマゼンタ、淡色のブラック、淡色のシアン、淡色のマゼンタ、濃色のイエローの順としても良いし、同系統の色同士でドットの分散性を良くするべく、濃色のブラック、淡色のブラック、濃色のシアン、淡色のシアン、濃色のマゼンタ、淡色のマゼンタ、濃色のイエローの順に出力用画像データを生成しても良い。また、各色の画像データの濃淡分解には、４次元のルックアップテーブルと補間演算との組み合わせや、前記濃淡分解テーブル等を用いることができる。
【０１３３】
この画像処理装置１によれば、異なる色及び濃度のドット間で相関が調整されるので、従来と異なり、色むらや濃度むら、ざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたＹＭＣＫ画像を得ることができる。
【０１３４】
【発明の効果】
請求項１，８，１５記載の発明によれば、従来と異なり、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたカラー画像を得ることができる。
【０１３５】
請求項２，９，１６記載の発明によれば、請求項１，８，１５記載の発明と同様の効果が得られるのは勿論のこと、一層ざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を押さえたカラー画像を得ることができる。
【０１３６】
請求項３，１０，１７記載の発明によれば、請求項１，２，８，９，１５，１６記載の発明と同様の効果が得られるのは勿論のこと、異なる色のドット間での相関を容易に調整することができる。
請求項４，１１，１８記載の発明によれば、請求項１〜３，８〜１０，１５〜１７の何れか一項に記載の発明と同様の効果が得られるのは勿論のこと、色むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えたカラー画像を得ることができる。
【０１３７】
請求項５，１２，１９記載の発明によれば、請求項１〜４，８〜１１，１５〜１８の何れか一項に記載の発明と同様の効果が得られるのは勿論のこと、視覚的に色むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
【０１３８】
請求項６，１３，２０記載の発明によれば、ＲＧＢに関する多階調画像データについて、請求項１〜５，８〜１２，１５〜１９の何れか一項に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【０１３９】
請求項７，１４，２１記載の発明によれば、ＹＭＣＫに関する多階調画像データについて、請求項１〜５，８〜１２，１５〜１９の何れか一項に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【０１４０】
請求項２２，２７，３２記載の発明によれば、従来と異なり、濃度むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えた濃淡画像を得ることができる。
【０１４１】
請求項２３，２８，３３記載の発明によれば、請求項２２，２７，３２記載の発明と同様の効果が得られるのは勿論のこと、一層ざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を押さえた濃淡画像を得ることができる。
【０１４２】
請求項２４，２９，３４記載の発明によれば、請求項２２，２３，２７，２８，３２，３３記載の発明と同様の効果が得られるのは勿論のこと、異なる濃度のドット間での相関を容易に調整することができる。
請求項２５，３０，３５記載の発明によれば、請求項２２〜２４，２７〜２９，３２〜３４記載の発明と同様の効果が得られるのは勿論のこと、濃度むらやざらつき感を低減し、かつ明度の局所的な変動を抑えた濃淡画像を得ることができる。
【０１４３】
請求項２６，３１，３６記載の発明によれば、請求項２２〜２５，２７〜３０，３２〜３５の何れか一項に記載の発明と同様の効果が得られるのは勿論のこと、視覚的に濃度むらやざらつき感の少ない画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【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】（ａ）は多階調画像データの出力画像を示す図であり、（ｂ），（ｄ），（ｅ）は本発明に係る画像処理方法を用いた場合の出力画像を示す図であり、（ｃ）従来の画像処理方法を用いた場合の出力画像を示す図である。
【図３】画像処理装置の演算処理部が実行する１色目の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４】画像処理装置の演算処理部が実行する２色目以降の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５】白黒画像データから、３値化された出力画像データを生成する手順を示す図である。
【図６】濃淡分解テーブルを示す図である。
【図７】カラーの多階調画像データから、各色について３値化された出力画像データを生成する手順を示す図である。
【図８】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９】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１０】基礎フィルタＫ１〜Ｋ３を示す図面である。
【図１１】基礎フィルタＫ４〜Ｋ６を示す図面である。
【図１２】ローカルフィルタＰ（＝Ｒ（Ｋ６，４，−１）を示す図面である。
【図１３】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。
【符号の説明】
１  画像処理装置
２  演算処理部
【図１】
2005045353.tif 000004
【図２】
2005045353.tif 000005
【図３】
2005045353.tif 000006
【図４】
2005045353.tif 000007
【図５】
2005045353.tif 000008
【図６】
2005045353.tif 000009
【図７】
2005045353.tif 000010
【図８】
2005045353.tif 000011
【図９】
2005045353.tif 000012
【図１０】
2005045353.tif 000013
【図１１】
2005045353.tif 000014
【図１２】
2005045353.tif 000015
【図１３】
2005045353.tif 000016