(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに直交変換を施して空間周波数成分からなるデータを生成し、生成したデータに基づいて画像処理を行う画像処理方法において、
前記データを構成する空間周波数成分のうち直流成分の大きさが所定の範囲内にあるか否かを判断するステップと、前記所定の範囲内にないと判断した場合、前記空間周波数成分の交流成分に対してブルーノイズの特性を有する空間周波数領域のノイズデータを加算するステップと、前記所定の範囲内にあると判断した場合、前記ノイズデータに１より大きな定数を乗じて得られるデータを前記交流成分に加算するステップと、前記ノイズデータ又は該ノイズデータに前記定数を乗じたデータを加算して得られたデータに逆直交変換を施すステップと、前記逆直交変換により得られた画像データの階調数を１又は複数の閾値を用いて減少させる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２】
前記直交変換を施すべき画像データは、各画素が適宜の階調値を有する複数の画素からなるデータであり、階調値がとり得る値のうち最大又は最小となる階調値を有する画素が前記画像データに含まれているか否かを判断するステップと、最大又は最小となる階調値を有する画素が含まれていると判断した場合、前記画素以外の画素の階調値を前記閾値に基づいて変更するステップとを有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】
画像データに直交変換を施して空間周波数成分からなるデータを生成し、生成したデータに基づいて画像処理を行う画像処理装置において、
前記データを構成する空間周波数成分のうち直流成分の大きさが所定の範囲内にあるか否かを判断する手段と、前記所定の範囲内にないと判断した場合、前記空間周波数の交流成分に対してブルーノイズの特性を有する空間周波数領域のノイズデータを加算し、前記所定の範囲内にあると判断した場合、前記ノイズデータに１より大きな定数を乗じて得られるデータを前記交流成分に加算する手段と、前記ノイズデータ又は該ノイズデータに前記定数を乗じたデータを加算して得られたデータに逆直交変換を施す手段と、前記逆直交変換により得られた画像データの階調数を１又は複数の閾値を用いて減少させる手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記直交変換を施すべき画像データは、各画素が適宜の階調値を有する複数の画素からなるデータであり、階調値がとり得る値のうち最大又は最小となる階調値を有する画素が前記画像データに含まれているか否かを判断する手段と、最大又は最小となる階調値を有する画素が含まれていると判断した場合、前記画素以外の画素の階調値を前記閾値に基づいて変更する手段とを備えることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載の画像処理装置と、該画像処理装置により得られた画像データに基づいてシート上に画像形成を行う手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項６】
コンピュータに、画像データに直交変換を施して空間周波数成分からなるデータを生成させ、生成させたデータに基づいて画像処理を行わせるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、前記データを構成する空間周波数成分のうち直流成分の大きさが所定の範囲内にあるか否かを判断させるステップと、コンピュータに、前記所定の範囲内にないと判断した場合、前記空間周波数成分の交流成分に対してブルーノイズの特性を有する空間周波数領域のノイズデータを加算させるステップと、コンピュータに、前記所定の範囲内にあると判断した場合、前記ノイズデータに１より大きな定数を乗じて得られるデータを前記交流成分に加算させるステップと、コンピュータに、前記ノイズデータ又は該ノイズデータに前記定数を乗じたデータを加算して得られたデータに逆直交変換を施させるステップと、コンピュータに、前記逆直交変換により得られた画像データの階調数を１又は複数の閾値を用いて減少させるステップとを有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データの空間周波数成分の係数を変更して画像処理を行う画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、前記画像処理方法を実現するコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
中間調を含む画像の階調数を減少させる方法、例えば、２５６階調の画像を２値化して２階調の画像を生成する方法としては、画像の階調値と所定値（閾値）とを比較して２値化する方法、ディザ法、誤差拡散法などが知られている。
【０００３】
図１６は、１６階調の画像を２値化するディザ法に用いられる４×４のディザマトリクスの一例を示す模式図である。ディザマトリクスには、画素の位置に応じて０乃至２４０の何れかの所定値が設定されている。ディザ法は、入力された２５６階調の画像データの階調値と、ディザマトリクスに設定された所定値とを各画素毎に比較し、階調値が所定値以上の場合、階調値を２５５とし、階調値が所定値未満の場合、階調値を０とすることにより画像を２値化する。
【０００４】
誤差拡散法は、入力された画像データの各画素を２値化する際に生じる量子化誤差、すなわち、２値化前の画素の階調値に対する２値化後の階調値の差を、未だ２値化されていない画素に分配して２値化する方法である。２値化される画素を注目画素とした場合、注目画素の量子化誤差は、注目画素からの相対位置に応じた重み付けが行われた後、注目画素の周辺に位置する２値化処理前の画素の階調値に加算される。
【０００５】
図１７は誤差拡散法に用いられる重み係数マトリクスの一例を示す模式図である。図１７の例では、水平方向（図中の左右方向）をＸ方向、垂直方向（図中の上下方向）をＹ方向とし、注目画素（ＩＸ，ＩＹ）を含む２×３の重み係数マトリックスが示されている。重み係数マトリックスは、注目画素（ＩＸ，ＩＹ）を基準として左下隣、下隣、右下隣、右隣の重み係数を示している。例えば、注目画素（ＩＸ，ＩＹ）の階調値と所定値とを比較し、前記階調値が所定値以上の場合、注目画素（ＩＸ，ＩＹ）の階調値を２５５とし、所定値未満の場合、注目画素（ＩＸ，ＩＹ）の階調値を０とする。
【０００６】
次に、２値化された２５５又は０の階調値と２値化前の注目画素（ＩＸ，ＩＹ）の階調値との差、すなわち、量子化誤差を重み係数マトリクスに基づいて周辺の２値化処理前の画素へ配分する。ただし、注目画素（ＩＸ，ＩＹ）の左隣の画素（ＩＸ−１，ＩＹ）は注目画素（ＩＸ，ＩＹ）よりも先に量子化されているため、量子化誤差は配分されない。量子化誤差をＥｒｒとした場合、注目画素（ＩＸ，ＩＹ）の４近傍（ＩＸ＋１，ＩＹ）、（ＩＸ＋１，ＩＹ＋１）、（ＩＸ，ＩＹ＋１）、（ＩＸ−１，ＩＹ＋１）には、それぞれＥｒｒ×（７／１６）、Ｅｒｒ×（１／１６）、Ｅｒｒ（５／１６）、Ｅｒｒ（３／１６）が配分される。
【０００７】
誤差拡散法は、重み係数マトリクスに基づいて量子化誤差を周辺の未処理画素へ配分するため、ディザ法に比べ、２値化された画像にモアレ模様が出にくいという長所を有する。
【０００８】
また、前述のディザ法、誤差拡散法の他に、画像データを空間周波数成分を有する画像データに変換して、 変換した空間周波数成分の係数に対して、予め決定されたハーフトーンの空間周波数領域に変換されたデータを利用して画像のハーフトーン処理を行う手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００９】
しかしながら、ディザ法によれば、同一パターンのディザマトリクスを用いて２値化するため、２値化された画像にはディザ特有のテクスチャ、すなわち周期的なパターン画像が発生するという問題点を有する。
【００１０】
また、特許文献１に記載された方法によれば、予め決定されたハーフトーンのデータを利用しているため、誤差拡散法又はディザ法などと同様のテクスチャの発生が生じるという問題点を有している。すなわち、空間周波数領域において、前述した従来と同様の方法を用いてハーフトーン処理を行っているに過ぎないため、前述と同様の問題点が生じる。
【００１１】
誤差拡散法では、画素毎に同一のマトリクスに基づいて誤差を拡散させるため、階調値が大きいハイライト部分で大きな量子化誤差が連鎖的に拡散し、画素同士が繋がったように見えるという問題があった。つまり、異なる階調値を有する画素同士が同一の階調値となり、画素同士が部分的に連結したように見える画像が得られるという問題点を有していた。
【００１２】
また、４値画像などの多値化画像においては、中間の濃度領域でドットパターンが均一になり、トーンギャップ（階調が不連続に変化する現象）が発生するという問題がある。例えば、出力値が０、８５、１７１、又は２５５の場合、中間濃度部の８５、１７１付近では、同一濃度が集中してトーンギャップが発生し易い。トーンギャップは、複数の閾値で量子化処理を行っている限り必ず生じる。例えば、２値出力の場合でも０か２５５付近においてトーンギャップが生じているが、多値出力の場合は、人間の目につきやすい中間濃度の出力値が存在するため、中間濃度部のトーンギャップが目立ち易い。中間濃度部のトーンギャップは、中間濃度領域に用いる複数の閾値を適切に選択して量子化処理するというようなアルゴリズムでは完全に防ぐことは困難である。
【００１３】
そこで、本出願人は、画像データの高周波数成分を変更することにより、画像データの出力値付近で発生するトーンギャップの問題を抑制すると共に、ディザ法で生じているテクスチャ及び誤差拡散法で発生していたワームの発生を抑制し、品質の良い２値画像及び多値画像を生成できる方法を提案している（例えば、特許文献２参照）。
【００１４】
特許文献２に記載された画像処理方法は、画像データを空間周波数成分に変換し、変換された空間周波数成分に対し、所定周波数領域の空間周波数成分を変更し、変更処理が行われた空間周波数成分を画像データに逆変換し、逆変換された画像データの階調数を閾値に基づいて減少させることにより、中間調処理を行うものである。ここで、上記の空間周波数成分の変更処理は、空間周波数成分に含まれる直流成分を検出し、検出した直流成分に応じて変更数が決定され、決定された変更数に応じた数の空間周波数成分を変更するというものである。
【特許文献１】特開２００２−１００８５号公報
【特許文献２】特開２００５−５０２９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
前述のように、特許文献２に記載された方法では、空間周波数成分の変更を行う際に、空間周波数成分に含まれる直流成分を検出し、検出した直流成分に応じて変更数を決定し、決定された変更数に応じた数の空間周波数成分を変更する。しかしながら、変更の大きさ、すなわち、振幅の大きさは定められた範囲内で定義されており、局所的に振幅を増大させることができない。このため、濃度領域の画像データにおいて、４値で出力する場合には、出力値が０及び２５５以外の２つのレベル（８レベル、１７１レベル）付近では、一定濃度のドットの偏りが強くなる傾向があり、この付近でのトーンギャップが解消されていないという問題点がある。
【００１６】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にない場合、交流成分に対して第１のデータを加算し、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にある場合、加算すべき値を強調した第２のデータを交流成分に加算する構成とすることにより、グラデーションパターンにおいても、トーンギャップの目立たない画像を生成することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、及び前記画像処理方法を実現するコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【００１７】
本発明の他の目的は、階調値がとり得る値のうち最大又は最小となる階調値を有する画素が画像データに含まれているか否かを判断し、最大又は最小となる階調値を有する画素が含まれていると判断した場合、前記画素以外の画素の階調値を閾値に基づいて変更する構成とすることにより、より入力画像に忠実な階調再現処理画像が得られる画像処理方法、画像処理装置、及び該画像処理装置を備える画像形成装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明に係る画像処理方法は、画像データに直交変換を施して空間周波数成分からなるデータを生成し、生成したデータに基づいて画像処理を行う画像処理方法において、前記データを構成する空間周波数成分のうち直流成分の大きさが所定の範囲内にあるか否かを判断するステップと、前記所定の範囲内にないと判断した場合、前記空間周波数成分の交流成分に対してブルーノイズの特性を有する空間周波数領域のノイズデータを加算するステップと、前記所定の範囲内にあると判断した場合、前記ノイズデータに１より大きな定数を乗じて得られるデータを前記交流成分に加算するステップと、前記ノイズデータ又は該ノイズデータに前記定数を乗じたデータを加算して得られたデータに逆直交変換を施すステップと、前記逆直交変換により得られた画像データの階調数を１又は複数の閾値を用いて減少させるステップとを有することを特徴とする。
【００１９】
本発明にあっては、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にない場合、交流成分に対して第１のデータを加算し、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にある場合、加算すべき値を強調した第２のデータを交流成分に加算するようにしているため、階調値が最大又は最小となる出力値以外の出力値近傍でのトーンギャップが解消される。
【００２１】
本発明にあっては、直流成分が所定の範囲内にある場合に加算する第２のデータは演算により得られる。また、階調値が最大又は最小となる出力値以外の出力値近傍でのトーンギャップが解消される。
【００２２】
本発明に係る画像処理方法は、前記直交変換を施すべき画像データは、各画素が適宜の階調値を有する複数の画素からなるデータであり、階調値がとり得る値のうち最大又は最小となる階調値を有する画素が前記画像データに含まれているか否かを判断するステップと、最大又は最小となる階調値を有する画素が含まれていると判断した場合、前記画素以外の画素の階調値を前記閾値に基づいて変更するステップとを有することを特徴とする。
【００２３】
本発明にあっては、階調値がとり得る値のうち最大又は最小となる階調値を有する画素が画像データに含まれているか否かを判断し、最大又は最小となる階調値を有する画素が含まれていると判断した場合、前記画素以外の画素の階調値を閾値に基づいて変更するようにしているため、より入力画像に忠実な階調再現処理画像が得られる。
【００２４】
本発明に係る画像処理装置は、画像データに直交変換を施して空間周波数成分からなるデータを生成し、生成したデータに基づいて画像処理を行う画像処理装置において、前記データを構成する空間周波数成分のうち直流成分の大きさが所定の範囲内にあるか否かを判断する手段と、前記所定の範囲内にないと判断した場合、前記空間周波数の交流成分に対してブルーノイズの特性を有する空間周波数領域のノイズデータを加算し、前記所定の範囲内にあると判断した場合、前記ノイズデータに１より大きな定数を乗じて得られるデータを前記交流成分に加算する手段と、前記ノイズデータ又は該ノイズデータに前記定数を乗じたデータを加算して得られたデータに逆直交変換を施す手段と、前記逆直交変換により得られた画像データの階調数を１又は複数の閾値を用いて減少させる手段とを備えることを特徴とする。
【００２５】
本発明にあっては、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にない場合、交流成分に対して第１のデータを加算し、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にある場合、加算すべき値を強調した第２のデータを交流成分に加算するようにしているため、階調値が最大値又は最小値となる出力値以外の出力値近傍でのトーンギャップが解消される。
【００２７】
本発明にあっては、直流成分が所定の範囲内にある場合に加算する第２のデータは演算により得られる。また、階調値が最大又は最小となる出力値以外の出力値近傍でのトーンギャップが解消される。
【００３０】
本発明に係る画像処理装置は、前記直交変換を施すべき画像データは、各画素が適宜の階調値を有する複数の画素からなるデータであり、階調値がとり得る値のうち最大又は最小となる階調値を有する画素が前記画像データに含まれているか否かを判断する手段と、最大又は最小となる階調値を有する画素が含まれていると判断した場合、前記画素以外の画素の階調値を前記閾値に基づいて変更する手段とを備えることを特徴とする。
【００３１】
本発明にあっては、階調値がとり得る値のうち最大又は最小となる階調値を有する画素が画像データに含まれているか否かを判断し、最大又は最小となる階調値を有する画素が含まれていると判断した場合、前記画素以外の画素の階調値を閾値に基づいて変更するようにしているため、より入力画像に忠実な階調再現処理画像が得られる。
【００３２】
本発明に係る画像形成装置は、前述した発明の何れか１つに記載の画像処理装置と、該画像処理装置により得られた画像データに基づいてシート上に画像形成を行う手段とを備えることを特徴とする。
【００３３】
本発明にあっては、前述した何れかの画像処理装置を備え、この画像処理装置により処理された画像データに基づいてシート上に画像を形成するようにしているため、トーンギャップが解消された画像がシート上に形成される。
【００３４】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、画像データに直交変換を施して空間周波数成分からなるデータを生成させ、生成させたデータに基づいて画像処理を行わせるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、前記データを構成する空間周波数成分のうち直流成分の大きさが所定の範囲内にあるか否かを判断させるステップと、コンピュータに、前記所定の範囲内にないと判断した場合、前記空間周波数成分の交流成分に対してブルーノイズの特性を有する空間周波数領域のノイズデータを加算させるステップと、コンピュータに、前記所定の範囲内にあると判断した場合、前記ノイズデータに１より大きな定数を乗じて得られるデータを前記交流成分に加算させるステップと、コンピュータに、前記ノイズデータ又は該ノイズデータに前記定数を乗じたデータを加算して得られたデータに逆直交変換を施させるステップと、コンピュータに、前記逆直交変換により得られた画像データの階調数を１又は複数の閾値を用いて減少させるステップとを有することを特徴とする。
【００３５】
本発明にあっては、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にない場合、交流成分に対して第１のデータを加算し、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にある場合、加算すべき値を強調した第２のデータを交流成分に加算するようにしているため、階調値が最大又は最小となる出力値以外の出力値近傍でのトーンギャップが解消される。
【発明の効果】
【００３６】
本発明による場合は、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にない場合、交流成分に対して第１のデータを加算し、空間周波数成分の直流成分が所定の範囲内にある場合、加算すべき値を強調した第２のデータを交流成分に加算するようにしている。したがって、階調値が最大又は最小となる出力値以外の出力値近傍においてトーンギャップを解消することができる。
【００３７】
本発明による場合は、直流成分が所定の範囲内にある場合に加算する第２のデータは演算により得られる。また、階調値が最大又は最小となる出力値以外の出力値近傍においてトーンギャップを解消することができる。
【００３８】
本発明による場合は、直流成分が所定の範囲内にある場合に加算する第２のデータは、空間周波数に対して連続的に変化する値を持つ。この場合、強調の方法を緩やかに変化するように変えているので、階調値が最大又は最小となる出力値以外の出力値近傍においてトーンギャップをよりきれいに解消することができる。
【００３９】
本発明による場合は、階調値がとり得る値のうち最大又は最小となる階調値を有する画素が画像データに含まれているか否かを判断し、最大又は最小となる階調値を有する画素が含まれていると判断した場合、前記画素以外の画素の階調値を閾値に基づいて変更するようにしている。したがって、より入力画像に忠実な階調再現処理画像を得ることができる。
【００４０】
本発明による場合は、前述した何れかの画像処理装置を備え、この画像処理装置により処理された画像データに基づいてシート上に画像を形成するようにしている。したがって、トーンギャップを解消した画像をシート上に形成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
実施の形態１．
図１は実施の形態１に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。図中１０１は実施の形態１に係る画像処理装置である。この画像処理装置１０１は、入力画像データＰｉ（Ｘ，Ｙ）を記憶する画像データ記憶部１、入力画像データＰｉ（Ｘ，Ｙ）を空間周波数成分Ｑｊ（Ｓ，Ｔ）に変換する周波数変換部２、変換された空間周波数成分Ｑｊ（Ｓ，Ｔ）に基づいて直流成分の判定を行う直流成分判定部４、周波数変換部２により出力される空間周波数成分Ｑｊ（Ｓ，Ｔ）に対してノイズデータを加算するノイズ加算部５、ノイズデータが加算された空間周波数成分Ｑｍ（Ｓ，Ｔ）を逆周波数変換して濃度領域の画像データを取得する逆周波数変換部６、逆周波数変換部６が出力する画像データに対して閾値処理を行う閾値処理部７を備えている。
【００４２】
周波数変換部２では、画像データ記憶部１から８×８画素を１ブロックとする画像データ（以下、処理ブロックという）を受取り、直交変換の１つであるＤＣＴ変換を行う。ＤＣＴ変換された空間周波数成分Ｑｊ（Ｓ，Ｔ）はノイズ加算部５へ出力される。以下では、ＤＣＴ変換された空間周波数成分Ｑｊ（Ｓ，Ｔ）をＤＣＴ係数という。ここでは、代表的な離散コサイン変換（ＤＣＴ：Discrete Cosine Transform）を用いて説明する。離散コサイン変換の式は、入力画像をＡ、出力画像をＢ、入力画像Ａの行、列のサイズをＭ、Ｎとした場合、以下の式で与えられる。
【００４３】
【数１】
0004549306.tif 000002
【００４４】
本実施の形態では、２次元画像に対して最も左上の画素を含む処理ブロックから、右方向（Ｘ方向）に処理ブロック単位でＤＣＴ変換を行い、処理ブロック単位でラインを変更しながら最終的に最も右下の画素を含む最終の処理ブロックまでＤＣＴ変換を行う。
【００４５】
直流成分判定部４では、空間周波数成分に変換された処理ブロック単位のデータ内において、直流成分の大きさを判定する。直流成分の大きさは処理ブロック内の平均濃度値を表している。ここで、画像データを８ビット（濃度値：０〜２５５）とし、０、８５、１７１、２５５の４値で出力する場合を想定する。この場合、例えば、グラデーションのパターンに対して４値の誤差拡散処理を行うと、出力値が中間の８５、１７１付近でトーンギャップが目立ってしまう。この場合のトーンギャップが目立つ濃度レベルは８０から９０の間と１６５から１７５の間となる。
【００４６】
４値出力の誤差拡散処理では、０から２５５レベルの間の４３、１２８、２１３の値を閾値として使用し、入力画素の濃度値と閾値とを順次比較しながら、出力値を決定する。出力値は、設定されている０、８５、１７１、２５５のうちの最も近いレベルが選択されて出力するが、これらの４つのうちのどれかに限定される。誤差拡散処理では、入力値と決定された出力値との差分をとり、定められた周辺の未処理画素へ重み付けを行って、誤差を配分する処理を行う。ここで、入力画素の濃度が極めて低い場合は０レベルの出力値がより多く選択されやすく、濃度が極めて高い場合は、２５５レベルの出力値がより多く選択される。また、濃度がこれらの間にあり、出力値８５や１７１レベル付近にある場合でも、より近い出力値が選択されるため、８５や１７１レベルがそれぞれ選択されやすくなり、同じ出力レベルが偏る傾向がある。出力値レベルが０と２５５の場合においては、グラデーションを有する画像の処理を行う場合、０と２５５レベルのドットの偏りはグラデーション領域の端に位置しているため、目立ちにくい。しかし、中間濃度となる８５や１７１の出力レベルでは、グラデーション領域の中よりに存在するため、同一濃度のドットの偏りは目につきやすい。
【００４７】
ここで、濃度値で表されている画像データを周波数空間に変換すると、０から２５５までの均一的な濃度の画像データは直流成分では０から２０４０の値となる。したがって、トーンギャップが起こりうる直流成分の値はおよそ６３９．２〜７２０．８、１２７８．４〜１４４１．６となる。そこで、ある処理ブロックの直流成分の大きさをＤＣとした場合、６３９．２＜ＤＣ＜７２０．８、又は、１２７８．４＜ＤＣ＜１４４１．６の条件を満たす場合、トーンギャップが起こりうる濃度レベルであると判断し、次のノイズ加算部５へノイズを強調して加算する制御信号を出力する。
【００４８】
次に、ノイズ加算部５について説明する。ノイズ加算部５では、ブルーノイズ特性を持ったノイズ（濃度値で表れたノイズ）をＤＣＴ変換などにより空間周波数領域のノイズデータに変換し、その値を周波数変換された画像データ（この場合ＤＣＴ係数）に加算する。ＤＣＴ変換された後に正規化されたブルーノイズ特性データは、高周波数領域に大きい値を持つ。空間周波数領域に変換された画像データ、すなわち、ＤＣＴ係数Ｑｊ（Ｓ，Ｔ）は、処理ブロック単位で処理されており、これらに対応する処理ブロックごとのデータに対して、ブルーノイズ特性データが加算処理される。
ここで、直流成分判定部４より、ノイズを強調する制御信号が送られてきた場合、ノイズ加算部５では、処理ブロック単位で所定の定数を用いてノイズ全体を強調処理する。
【００４９】
このように、ノイズの振幅が強調されて加算されるか、そのまま変更せずに加算されるのかの処理の選択が直流成分判定部４の結果によって切り替えられる。ノイズを強調処理して加算した場合は、結果的にはブルーノイズの振幅を強調したデータになるが、ブルーノイズの特性は保たれており、良好なノイズとして作用する。
【００５０】
図２はブルーノイズの一例を示す模式図である。図２の例は強調処理を行わない場合、すなわち、直流成分の大きさが前述した範囲に属さないと判断した場合のブルーノイズ特性データを示しており、処理ブロックと同じ８×８の要素を持つ。強調処理を行う場合、各要素を定数倍し（例えば、定数は１．１）、直流成分の大きさが前述した範囲に属すると判断した場合に加算するブルーノイズ特性データを得る。
【００５１】
ブルーノイズの場合、低周波数成分はほとんどゼロに近く、高周波成分に大きい値の成分を持つので、特開２００５−５０２９６号公報で示されているように、ＤＣＴ係数の変更を行う変更領域と変更しない非変更領域とを分ける必要はなく、処理ブロックのＤＣＴ係数にブルーノイズを加算することができる。また、ブルーノイズを加算するので、元のデータが損失することなく画像の劣化を抑えることができる。加算処理されたデータは次の逆周波数変換部６へ出力される。
【００５２】
逆周波数変換部６は、ノイズ加算部５から送られてきた空間周波数領域のデータを濃度領域データ（画像データ）に変換する処理を行う。本実施の形態では、直交変換としてＤＣＴ変換を用いているため、その逆直交変換として逆ＤＣＴ変換を行う。２次元の逆ＤＣＴ変換は式１の逆変換で与えられる。高周波数領域のデータに主にブルーノイズ特性のノイズが加算されているので、元の画像データに与える影響を最小限に抑えて、ドットの配置を変更できる。
【００５３】
閾値処理部７は、逆周波数変換部６から受け取った濃度領域データ（画像データ）Ｐｎ（Ｘ，Ｙ）を複数の閾値を用いて、多値の濃度データ（出力画像データ）Ｐｏ（Ｘ，Ｙ）に変換する。例えば、４値出力の場合は、３つの閾値を用いて、
０＜Ｐｎ（Ｘ，Ｙ）≦４２  ならば、Ｐｏ（Ｘ，Ｙ）＝０、
４２＜Ｐｎ（Ｘ，Ｙ）≦１２７  ならば、Ｐｏ（Ｘ，Ｙ）＝８５、
１２７＜Ｐｎ（Ｘ，Ｙ）≦２１２  ならば、Ｐｏ（Ｘ，Ｙ）＝１７１、
２１２＜Ｐｎ（Ｘ，Ｙ）≦２５５  ならば、Ｐｏ（Ｘ，Ｙ）＝２５５
に変換する。
【００５４】
このようにして、画像データ記憶部１に格納された入力画像データＰｉ（Ｘ，Ｙ）は、空間周波数領域に変換された後、最適なノイズが加算され、逆変換され、最終的に閾値処理により、全画素について階調数が４値などに減少された出力画像データＰｏ（Ｘ，Ｙ）となる。
【００５５】
実施の形態２．
実施の形態１では、ノイズ強調処理を行う場合、その強調の度合いを一定としたが、ＤＣ成分の大きさに応じて可変としてもよい。例えば、ＤＣ成分の大きさに対して緩やかに強調レベルを変化させることにより、よりトーンギャップの目立たない綺麗なグラデーションパターンを得ることができる。
【００５６】
図３は実施の形態２に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態２に係る画像処理装置１０２は、実施の形態１で説明した画像データ記憶部１、周波数変換部２、直流成分判定部４、ノイズ加算部５、逆周波数変換部６、閾値処理部７の他に、ゲイン設定部８を備えている。
【００５７】
ゲイン設定部８は、直流成分判定部４でノイズ強調処理が必要とされた場合、強調レベルを可変に設定する。図４はゲイン設定部８による強調レベルを説明するグラフである。縦軸は強調レベルを表し、横軸はＤＣ成分の大きさを表している。ある処理ブロックの直流成分の大きさをＤＣとした場合、６３９．２＜ＤＣ＜７２０．８、又は、１２７８．４＜ＤＣ＜１４４１．６の条件を満たす場合、トーンギャップが起こりうる濃度レベルであると判断し、次のノイズ加算部５へノイズ強調して加算する制御信号を出力する。上記のＤＣの判定条件は滑らかなグラデーション画像が得られるように調整される。
【００５８】
この場合の強調レベルの大きさはＤＣ成分の大きさに依存しており、図に示したグラフのように、ＤＣ成分の値に対して徐々に強調レベルを増大して、ちょうど出力値レベル付近で最大値を取り、出力値レベル以降は徐々に強調レベルを減少させてゆく。すなわち、緩やかな曲線を描くようなノイズ強調レベルを可変にした処理を行う。
【００５９】
このように、本実施の形態では、なだらかにノイズの振幅を強調することによって、ノイズ振幅の強調を行わない所とノイズ振幅を行う所との境界のギャップを解消することができ、よりトーンギャップの目立たない綺麗なグラデーションパターンを提供することができる。
【００６０】
実施の形態３．
実施の形態１では、直流成分判定部４により判定結果に基づいてノイズ強調処理を行うか否かを行う構成としたが、処理ブロックがエッジ成分の特徴を有するか否かの判定を行い、その結果に基づいて処理ブロック内の所定の周波数成分の強調処理または平滑化処理を行う手法と組み合わせてもよい。
【００６１】
図５は実施の形態３に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態３に係る画像処理装置１０３は、実施の形態１で説明した画像データ記憶部１、周波数変換部２、直流成分判定部４、ノイズ加算部５、逆周波数変換部６、閾値処理部７の他に、周波数成分判定部３および変更部２４を備えている。
【００６２】
周波数成分判定部３は、空間周波数成分に変換された夫々の処理ブロック内において、直流成分の近傍の位置における空間周波数成分の大きさを判定する。図６は判定手法を説明する説明図である。この説明図では、空間周波数成分に変換された後の処理ブロック（８×８画素）を模式的に示している。左上の位置を直流成分（ＤＣ成分）とし、それ以外は交流成分（ＡＣ成分）と呼ぶ。周波数成分判定部３はＤＣ成分の近傍の位置における周波数成分を表すＤＣＴ係数の絶対値の大きさを求め、少なくとも一つがある所定の値より大きいか、小さいかを判定する。
【００６３】
例えば、ＤＣ成分の位置での座標をＱ１１（ｙ１，ｘ１）、その位置での成分（係数）の大きさをＡ、右隣の位置での座標をＱ１２（ｙ１，ｘ１＋１）、その位置での成分の大きさをＢ、更にその右隣の位置での座標をＱ１３（ｙ１，ｘ１＋２）、その位置での成分の大きさをＣ、一行下がって左側から同様に、Ｑ２１（ｙ１＋１，ｘ１）、その位置での成分の大きさをＤ、右隣の位置での座標をＱ２２（ｙ１＋１，ｘ１＋１）、その位置での成分の大きさをＥ、更に右隣の位置での座標をＱ２３（ｙ１＋１，ｘ１＋２）、その位置での成分の大きさをＦ、更に一行下がって同様に、Ｑ３１（ｙ１＋２，ｘ１）、その位置での成分の大きさをＧ、右隣の位置での座標をＱ３３（ｙ１＋２，ｘ１＋１）、その位置での成分の大きさをＨ、更に右隣での位置をＱ３３（ｙ１＋２，ｘ１＋２）、その位置での成分の大きさをＩで表し、所定の値をα（正の定数）とした場合、以下の条件式で判定する。
｜Ｂ｜＞α、又は、｜Ｃ｜＞α、又は、｜Ｄ｜＞α、又は、｜Ｅ｜＞α、又は、｜Ｆ｜＞α、｜Ｇ｜＞α、又は、｜Ｈ｜＞α、又は、｜Ｉ｜＞α
【００６４】
この条件が成立するか否かを判断基準とし、判定データを変更部２４へ出力する。なお、所定の正の定数であるαは任意に設定できるものとし、αの設定値が小さい場合は、処理ブロックはエッジを含むと判定しやすくなり、αの設定値が大きい場合はエッジを含むと判定しにくくなる。ここでは、一つの例としてα＝６４を設定している。このαを設定しておくことにより、これらの処理ブロック単位でそれぞれ濃度領域での画像がエッジ成分を含んでいるか否かの判定材料として使用する。上記の条件式が成立すればフラグを立てたデータ１を出力し、不成立の場合、フラグを立てないデータ０を処理ブロック毎に順次出力する。なお、周波数変換部２において周波数変換された画像データはそのまま変更部２４に入力される。
【００６５】
本実施の形態では、ＤＣ成分に隣接する６つの係数を用いて判定を行う構成としたが、判定に用いる周波数成分の所定の位置は、ハードウェアの条件が許すのであれば、低周波数領域内でさらに広い範囲まで広げておいてもよい。
【００６６】
変更部２４は、ＤＣＴ係数Ｑｊ（Ｓ，Ｔ）に対し、処理ブロック単位で変更処理を行う。変更処理は処理ブロック内の全てのＤＣＴ係数に対して行うのではなく、処理ブロック内の８×８のＤＣＴ係数のうち、所定のＤＣＴ係数に対してのみ行う。
【００６７】
図７はＤＣＴ係数の変更を行う領域の一例を示す模式図である。図７は周波数成分判定部３により、フラグ１のデータ、すなわち、処理ブロックがエッジ領域を含んでいると判定されたデータが送られてきた場合での変更領域を示している。変更領域の設定は、例えば、変更部２４または図示しない制御部に予め設定されている。
【００６８】
次に、ＤＣＴ係数の変更方法について説明する。フラグが１の場合、図７に示した変更領域の成分（垂直方向のみの周波数成分、水平方向のみの周波数成分、及び両者の交点の位置にある周波数成分）に対して所定の定数を乗算させる。このとき、それぞれ周波数成分の位置による位置情報を利用する。変更領域以外の成分に関してはデータ変更は行わない。
【００６９】
周波数成分判定部３によってエッジを含む処理ブロックであると判定された処理ブロックにおいて、処理ブロック内の８×８画素において、それぞれの位置から順に、
（１，１）、（１，２）、（１，３）、（１，４）、（１，５）、（１，６）、（１，７）、（１，８）
（２，１）、（２，２）、（２，３）、（２，４）、（２，５）、（２，６）、（２，７）、（２，８）
（３，１）、（３，２）、（３，３）、（３，４）、（３，５）、（３，６）、（３，７）、（３，８）
（４，１）、（４，２）、（４，３）、（４，４）、（４，５）、（４，６）、（４，７）、（４，８）
（５，１）、（５，２）、（５，３）、（５，４）、（５，５）、（５，６）、（５，７）、（５，８）
（６，１）、（６，２）、（６，３）、（６，４）、（６，５）、（６，６）、（６，７）、（６，８）
（７，１）、（７，２）、（７，３）、（７，４）、（７，５）、（７，６）、（７，７）、（７，８）
（８，１）、（８，２）、（８，３）、（８，４）、（８，５）、（８，６）、（８，７）、（８，８）
と設定した場合、これらの行番号と列番号とをそれぞれ加算した値をその処理位置での位置情報データとして設定する。例えば、（１，１）の場合の位置情報データは２（＝１＋１）、（１，２）の場合の位置情報データは３（＝１＋２）、（１，８）の場合の位置情報データは９（＝１＋８）、（２，１）の場合の位置情報データは３（＝２＋１）、（８，１）の場合の位置情報データは９（＝８＋１）となる。図８は変更領域における位置情報データを示す模式図である。
【００７０】
次いで、変更領域における周波数データに対して、それぞれの位置に対する位置情報データと所定の定数を乗算することによって変換処理を行う。すなわち、変更領域においては、（変更後の周波数成分データ）＝（変更前の周波数成分データ）×（位置情報データ）×（定数）となる。
【００７１】
エッジを含むブロックと判定された場合、例えば、１行３列のデータについては変更処理を行うため、Ｑｋ（１，３）＝Ｑｊ（１，３）×（１＋３）×０．３５となり、２行３列のデータについては変更処理を行わないため、Ｑｋ（２，３）＝Ｑｊ（２，３）となる。この例では、変更処理に用いる定数を０．３５としたが、必ずしも０．３５である必要はなく、ある微小な値で強調されるような値であればよい。また、この値によって強調されるため、エッジが強調されすぎないかどうかなどの全体のバランスを考慮し、実際の印字サンプルなどを用いて画質の評価を行いながら決定すると良い。このような処理を行った場合でも、ＤＣ成分はそのままなので、処理ブロック全体の平均濃度は、ほぼ維持される。
【００７２】
一方、周波数成分判定部３からフラグ０のデータが送られてきた場合、この処理ブロックはエッジ成分を含んでいないと判定し、この場合、変更部２４での処理は平滑化処理となる。平滑化処理に関しては、視覚特性を利用したＣＳＦ関数やガウス特性を持った関数を利用したスムージング処理となる。それぞれの変更処理がなされた画像データは、次のノイズ加算部５へデータを転送される。
【００７３】
ノイズ加算部５、逆周波数変換部６、及び閾値処理部７で実行する処理内容は、実施の形態１と全く同様である。
【００７４】
なお、本実施の形態においても、実施の形態２で説明したゲイン設定部８を直流成分判定部４とノイズ加算部５との間に設ける構成としてもよい。
【００７５】
実施の形態４．
図９は実施の形態４に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態４に係る画像処理装置１０４は、実施の形態１で説明した画像データ記憶部１、周波数変換部２、直流成分判定部４、ノイズ加算部５、逆周波数変換部６、閾値処理部７の他に、バッファ部１０を備えている。
【００７６】
バッファ部１０は一時的にデータをラインバッファに入れておき、入力画像データが２５５又は０である場合に、その位置でのデータ情報を閾値処理部７へ出力する。
【００７７】
閾値処理部７はバッファ部１０から送られてきたデータ情報を基に、逆周波数変換されたデータを閾値処理する際、閾値に拘わらず０又は２５５のデータに変換する。
【００７８】
これらの処理により、閾値処理された後の画像においても、より入力画像に忠実な階調再現画像を得ることができる。
なお、実施の形態２で説明したゲイン設定部８、実施の形態３で説明した周波数成分判定部３及び変更部２４を更に備える構成であってもよい。
【００７９】
実施の形態５．
この実施の形態では本発明に係る画像形成装置について説明する。図１０は本実施の形態に係る画像形成装置の構成例を示すブロック図である。この画像形成装置３００は、デジタルカラー複写機、デジタルカラー複合機として動作する。画像形成装置３００は、カラー画像入力装置３０、カラー画像処理装置３１、カラー画像出力装置３２、及び操作パネル３３を備える。また、画像形成装置３００は、カラー画像入力装置３０、カラー画像処理装置３１、カラー画像出力装置３２の各装置を制御するための制御部（不図示）を備えている。
【００８０】
カラー画像入力装置３０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）を備えており、原稿からの反射光像がＣＣＤにより読取られ、ＲＧＢ（R : Red, G : Green, B : Blue）のアナログ信号が生成される。生成されたＲＧＢアナログ信号は、カラー画像処理装置３１へ出力される。
【００８１】
カラー画像処理装置３１は、Ａ／Ｄ変換部３１１、シェーディング補正部３１２、入力階調補正部３１３、領域分離処理部３１４、色補正部３１５、黒生成下色除去部３１６、空間フィルタ処理部３１７、出力階調補正部３１８、階調再現処理部３１９を備える。階調再現処理部３１９は、実施の形態１〜４で説明した画像処理装置１０１〜１０４と同様の処理を行う。
【００８２】
カラー画像処理装置３１は、カラー画像入力装置３０から受取ったＲＧＢアナログ信号をＲＧＢデジタル信号に変換し、補正処理などの種々の画像処理を行い、ＣＭＹＫ（C : Cyan, M : Magenta, Y : Yellow, K : Black）のデジタルカラー信号を生成し、生成したＣＭＹＫデジタル信号の階調数を２値又は４値などに減少させる。２値化又は４値化などされた出力画像データは、図示しない記憶手段に一時的に記憶され、所定のタイミングでカラー画像出力装置３２に出力される。
【００８３】
Ａ／Ｄ変換部３１１は、カラー画像入力装置３０からＲＧＢアナログ信号を受取り、受取ったＲＧＢアナログ信号をＲＧＢデジタル信号に変換し、シェーディング補正部３１２に送る。シェーディング補正部３１２は、Ａ／Ｄ変換部３１１から受取ったＲＧＢデジタル信号に対して、カラー画像入力装置３０の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を行った後、入力階調補正部３１３に送る。入力階調補正部３１３は、シェーディング補正部３１２から受取ったＲＧＢデジタル信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整えると共に、カラー画像処理装置３１に採用されている画像処理システムが処理しやすい濃度信号に変換し、領域分離処理部３１４へ送る。
【００８４】
領域分離処理部３１４は、入力階調補正部３１３から受取ったＲＧＢデジタル信号の画像内の各画素を、文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離し、分離結果に基づいて、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を色補正部３１５、黒生成下色除去部３１６、空間フィルタ処理部３１７及び階調再現処理部３１９へ出力する。また、入力階調補正部３１３から受取ったＲＧＢデジタル信号は、そのまま色補正部３１５に送られる。
【００８５】
色補正部３１５は、色再現を忠実に行うために入力階調補正部３１３から送られたＲＧＢデジタル信号を、ＣＭＹ信号に変換すると共に、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行った後、黒生成下色除去部３１６に送る。黒生成下色除去部３１６は、色補正部３１５から受取ったＣＭＹ信号の３色の信号（Ｃ信号、Ｍ信号、Ｙ信号）から黒の信号（Ｋ信号）を生成する黒生成処理を行い、元のＣＭＹ信号から黒生成処理で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成し、ＣＭＹＫの４色信号（ＣＭＹＫ信号）を空間フィルタ処理部３１７に送る。
【００８６】
一般的な黒生成処理として、スケルトンブラックにより黒生成を行う方法がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙ、出力されるデータをＣ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’、ＵＣＲ率（UCR : Under Color Removal）をα（０＜α＜１）とすると、
Ｋ’＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝
Ｃ’＝Ｃ−αＫ’
Ｍ’＝Ｍ−αＫ’
Ｙ’＝Ｙ−αＫ’
で表される。
【００８７】
空間フィルタ処理部３１７は、黒生成下色除去部３１６から受取ったＣＭＹＫ信号の画像に対し、領域識別信号に基づいてデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正して画像のぼやけ又は粒状性劣化を改善する処理などを行う。また、出力階調補正部３１８は、出力階調補正処理などを行い、階調再現処理部３１９は、領域識別信号に基づいて、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して所定の処理を行う。
【００８８】
例えば、領域分離処理部３１４によって文字として分離された領域は、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部３１７が行う空間フィルタ処理に含まれる鮮鋭強調処理により高周波数の強調量を大きくする。また、階調再現処理部３１９は、高域周波数の再現に適した高解像度の２値化または多値化処理を行う。
【００８９】
また、領域分離処理部３１４によって網点として分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部３１７において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が行われる。そして、出力階調補正部３１８では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置３２の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理が行われ、階調再現処理部３１９においては、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように２値化又は多値化する階調再現処理（中間調生成）が行われる。更に、領域分離処理部３１４によって写真に分離された領域に関しては、階調再現処理部３１９において、階調再現性を重視した２値化又は多値化が行われる。
【００９０】
階調再現処理部３１９で２値化又は多値化処理されたＣＭＹＫ信号（画像データ）は、カラー画像出力装置３２に送られる。カラー画像出力装置３２は、カラー画像処理装置３１から受取ったＣＭＹＫ信号に基づいて、紙などの記録媒体上に画像を形成する装置である。例えば、電子写真方式又はインクジェット方式のカラー画像出力装置を用いることができる。
【００９１】
操作パネル３３は、オペレータがキー操作などにより指示入力を行うための入力手段である。オペレータの指示は、制御信号として、操作パネル３３からカラー画像入力装置３０、カラー画像処理装置３１及びカラー画像出力装置３２へ出力される。オペレータの指示により、カラー画像入力装置３０で原稿画像が読取られ、カラー画像処理装置３１によりデータ処理後に、カラー画像出力装置３２によって記録媒体上に画像が形成され、デジタルカラー複写機として機能する。以上の処理は図示しない制御部により制御される。
【００９２】
実施の形態６．
実施の形態１〜実施の形態５では、本発明に係る画像処理装置及び画像形成装置について説明したが、コンピュータにインストールするプリンタドライバ（コンピュータプログラム）により本発明を実現する構成であってもよい。
【００９３】
図１１は本実施の形態の画像形成システムの構成例を示すブロック図である。この画像形成システム４００は、コンピュータ４０及びプリンタ４１を備える。プリンタ４１は、通常のプリンタ機能に加えて、コピー機能、ファクシミリ機能を有するデジタル複合機であってもよい。また、プリンタ４１は、電子写真方式又はインクジェット方式の画像形成を行う。
【００９４】
コンピュータ４０には、スキャナ、デジタルカメラなどの画像入力装置が取得した画像データが入力され、図示しない記憶装置に記憶される。コンピュータ４０に入力された画像データは、各種のアプリケーションプログラムを実行して加工・編集等を行うことが可能である。また、コンピュータ４０には、プリンタ４１へ出力する画像データを生成するためのプリンタドライバ４２がインストールされている。このプリンタドライバ４２は、画像データの色補正処理を行う色補正部４５、出力画像データの階調数（例えば、２５６階調）を２値又は４値などに減少させる閾値処理を行う階調再現処理部４６、及び出力画像データのプリンタ言語への変換を行うプリンタ言語翻訳部４７として動作する。色補正部４５では、黒生成下色除去処理なども行われる。階調再現処理部４６において実行する処理は、実施の形態１〜４で説明した画像処理装置１０１〜１０４が実行する処理に相当する。プリンタ言語翻訳部４７でプリンタ言語に変換されたデータは、ＲＳ２３２Ｃ、ＬＡＮ等の通信ポート４４を介してプリンタ４１へ出力される。
【００９５】
実施の形態７．
実施の形態６では、プリンタドライバ４２をインストールしたコンピュータ４０により本発明に係る画像処理装置を実現する構成としたが、このようなコンピュータプログラムをＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体により提供し、記録媒体から読取ったコンピュータプログラムを実行して本発明に係る画像処理方法を実現する構成としてもよい。
【００９６】
図１２は本実施の形態に係る画像形成システムの構成例を説明するブロック図である。この画像形成システム５００は、実施の形態６と同様にコンピュータ５０とプリンタ４１を備えている。コンピュータ５０はＣＰＵ５１を備えており、このＣＰＵ５１が、ＲＡＭ５２、ハードディスク５３、通信ポート５４、外部記憶部５５、入力部５６、表示部５７などのハードウェア各部を制御する。
【００９７】
ＲＡＭ５２は、ＣＰＵ５１が前述したハードウェア各部を制御する際に生成される各種データを一時的に記憶する揮発性の記憶手段である。ハードディスク５３は、処理前及び処理後の画像データなどを記憶する不揮発性の記憶手段である。通信ポート５４は、プリンタ４１を接続するためのポートであり、接続されているプリンタ４１に出力用の画像データを送信すると共に、プリンタ４１から通知される情報を受信する通信手段として機能する。
【００９８】
外部記憶部５５は、本発明のコンピュータプログラムを記録した記録媒体６０からコンピュータプログラムを読取るための読取装置を備えている。記録媒体６０としては、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等を用いることができる。外部記憶部５５を通じて読取られたコンピュータはハードディスク５３に記憶される。
【００９９】
入力部５６は、処理対象となる画像データの選択、画像処理に必要なパラメータの入力、画像処理の開始指示等を受付けるために、キーボード、マウス等の入力手段を備える。表示部５７は、液晶ディスプレイ、ＣＲＴディスプレイを備えており、各種操作に必要なインストラクション、処理前の画像データ、処理後の画像データ等を表示する。
【０１００】
なお、本発明に係るコンピュータプログラムを記録する記録媒体６０としては、前述したＦＤ及びＣＤ−ＲＯＭの他に、ＭＯ、ＭＤ、ＤＶＤ等の光ディスク、ハードディスクのような磁気記録媒体、ＩＣカード、メモリカード、光カード等のカード型記録媒体、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリの利用も可能である。また、通信手段を通じて不図示の外部サーバからダウンロードする構成であってもよい。
【０１０１】
以下、コンピュータ５０の動作について説明する。図１３はコンピュータ５０が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。ここでは、ＤＣＴによる周波数変換処理を行って４値出力画像を生成する処理手順について説明する。処理対象の画像データ、この画像データに加算するノイズデータ等は、ハードディスク５３に記憶されており、処理を行う際にＲＡＭ５２上に読込まれ、ＣＰＵ５１により利用されるものとする。まず、ＣＰＵ５１は、ＲＡＭ５２に読込まれた画像データから８×８画素の処理ブロックの読出しを行い（ステップＳ１０１）、読出した処理ブロックについてＤＣＴ処理を施すことにより、画像データを空間周波数成分のデータに変換する（ステップＳ１０２）。
【０１０２】
次いで、ＣＰＵ５１は、処理ブロックのＤＣ成分が所定の範囲内に属しているか否かを判断する（ステップＳ１１１）。処理ブロックのＤＣ成分が所定の範囲内に属していると判断した場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、ノイズの振幅強調処理を実行する（ステップＳ１１２）。ノイズの振幅強調処理では、実施の形態１で説明したように予め用意してあるノイズデータ（ブルーノイズ）に定数を乗じて新たなノイズデータを生成する処理、又は実施の形態２で説明したように、ＤＣ成分の大きさに依存させてノイズの振幅強度を変化させる処理を行う。
【０１０３】
処理ブロックのＤＣ成分が所定の範囲内に属していないと判断した場合（Ｓ１１１：ＮＯ）、予め用意してあるノイズデータ（ブルーノイズ）を加算し、処理ブロックのＤＣ成分が所定の範囲内に属していると判断した場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、ステップＳ１１２で振幅強調されたノイズデータを加算するノイズ加算処理をＣＰＵ５１が実行する（ステップＳ１１６）。
【０１０４】
ノイズ加算処理を実行した後、ＣＰＵ５１は、逆ＤＣＴ処理を実行し、空間周波数領域のデータを濃度領域のデータに変換する（ステップＳ１１７）。そして、閾値処理を行い、４値出力画像を得る（ステップＳ１１８）。４値出力画像を得るために３つの閾値を設定しておく必要があるが、これらの閾値は、記録媒体６０から読み取るコンピュータプログラム内のパラメータとして設定しておくとよい。
【０１０５】
次いで、ＣＰＵ５１は、全処理ブロックに対する処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ１１９）、終了していないと判断した場合（Ｓ１１９：ＮＯ）、ＣＰＵ５１は、処理をステップＳ１０１へ戻す。また、全処理ブロックに対する処理が終了したと判断した場合（Ｓ１１９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、本フローチャートによる処理を終了する。
【０１０６】
実施の形態８．
実施の形態７では、直流成分の大きさに基づいてノイズ加算処理を行う構成としたが、実施の形態３と同様に、所定の周波数成分の強調処理または平滑化処理と組み合わせてノイズ加算処理を実行する構成であってもよい。なお、本実施の形態での画像処理方法を実現するためのハードウェア構成は実施の形態７で説明したものと同様である。すなわち、記録媒体６０から本発明のコンピュータプログラムを読取り、それをＲＡＭ５２上にロードしてＣＰＵ５１が実行することにより、本実施の形態に係る画像処理方法を実現する。
【０１０７】
図１４はコンピュータ５０が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。実施の形態７と同様に、処理対象の画像データ、この画像データに加算するノイズデータ等は、ハードディスク５３に記憶されており、処理を行う際にＲＡＭ５２上に読込まれるものとする。まず、ＣＰＵ５１は、ＲＡＭ５２に読込まれた画像データから８×８画素の処理ブロックの読出しを行い（ステップＳ１０１）、読出した処理ブロックについてＤＣＴ処理を施すことにより、画像データを周波数成分のデータに変換する（ステップＳ１０２）。
【０１０８】
次いで、ＣＰＵ５１は、所定の周波数成分のＤＣＴ係数の大きさが所定値より大きいか否かを判断する（ステップＳ１０３）。所定の周波数成分のＤＣＴ係数の大きさが所定値より大きいと判断した場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、予め定めた定数と位置情報とを乗算する変更処理を行う（ステップＳ１０４）。また、所定の周波数成分のＤＣＴ係数の大きさが所定値以下であると判断した場合（Ｓ１０３：ＮＯ）、人間の視覚特性等を利用した周波数変更処理を行う（ステップＳ１０５）。
【０１０９】
次いで、ＣＰＵ５１は、処理ブロックのＤＣ成分が所定の範囲内に属しているか否かを判断する（ステップＳ１１１）。処理ブロックのＤＣ成分が所定の範囲内に属していると判断した場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、ノイズの振幅強調処理を実行する（ステップＳ１１２）。ノイズの振幅強調処理では、実施の形態１で説明したように予め用意してあるノイズデータ（ブルーノイズ）に定数を乗じて新たなノイズデータを生成する処理、又は実施の形態２で説明したように、ＤＣ成分の大きさに依存させてノイズの振幅強度を変化させる処理を行う。
【０１１０】
処理ブロックのＤＣ成分が所定の範囲内に属していないと判断した場合（Ｓ１１１：ＮＯ）、予め用意してあるノイズデータ（ブルーノイズ）を加算し、処理ブロックのＤＣ成分が所定の範囲内に属していると判断した場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、ステップＳ１１２で振幅強調されたノイズデータを加算するノイズ加算処理をＣＰＵ５１が実行する（ステップＳ１１６）。
【０１１１】
ノイズ加算処理を実行した後、ＣＰＵ５１は、逆ＤＣＴ処理を実行し、空間周波数領域のデータを濃度領域のデータに変換する（ステップＳ１１７）。そして、閾値処理を行い、４値出力画像を得る（ステップＳ１１８）。４値出力画像を得るために３つの閾値を設定しておく必要があるが、これらの閾値は、記録媒体６０から読取るコンピュータプログラム内のパラメータとして設定しておくとよい。
【０１１２】
次いで、ＣＰＵ５１は、全処理ブロックに対する処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ１１９）、終了していないと判断した場合（Ｓ１１９：ＮＯ）、ＣＰＵ５１は、処理をステップＳ１０１へ戻す。また、全処理ブロックに対する処理が終了したと判断した場合（Ｓ１１９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ５１は、本フローチャートによる処理を終了する。
【０１１３】
実施の形態９．
実施の形態７及び実施の形態８では、４値出力画像を得るために３つの閾値を用いて閾値処理を行う構成としたが、実施の形態４と同様に、逆ＤＣＴ処理後の画像データについて階調値が０又は２５５となる画素が含まれているか否かを判断し、含まれている場合にはその階調値を保持する構成としてもよい。なお、ハードウェア構成は実施の形態７で説明したものと同様である。すなわち、記録媒体６０から本発明のコンピュータプログラムを読取り、それをＲＡＭ５２上にロードしてＣＰＵ５１が実行することにより、本実施の形態に係る画像処理方法を実現する。
【０１１４】
図１５はコンピュータ５０が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。なお、本フローチャートにより説明する処理は、図１３及び図１４で説明したステップＳ１１８の閾値処理に代えて実行されるものである。ＣＰＵ５１は、逆ＤＣＴ処理後の処理ブロックに含まれる各画素の階調値が０又は２５５であるか否かを判断する（ステップＳ２０１）。対象の画素の階調値が０又は２５５であると判断した場合（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、処理ブロック内の同じ画素の位置では、閾値に拘わらず階調値を０又は２５５とする（ステップＳ２０２）。
【０１１５】
一方、対象の画素の階調値が０及び２５５でないと判断した場合（Ｓ２０１：ＮＯ）、通常の閾値処理を行う（ステップＳ２０３）。すなわち、４値を出力とする場合、３つの閾値を設定しておき、これらの閾値と対象の画素の階調値との大小関係を判定し、その判定結果に基づいて４つの階調値に分類する。
【０１１６】
次いで、ＣＰＵ５１は、全画素について処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ２０４）、全画素について処理が終了していないと判断した場合（Ｓ２０４：ＮＯ）、処理をステップＳ２０１へ戻し、全画素について処理が終了したと判断した場合（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、本フローチャートによる処理を終了する。
【０１１７】
これらの処理により、閾値処理された後の画像においても、より入力画像に忠実な階調再現画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】実施の形態１に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】ブルーノイズの一例を示す模式図である。
【図３】実施の形態２に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】ゲイン設定部による強調レベルを説明するグラフである。
【図５】実施の形態３に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】判定手法を説明する説明図である。
【図７】ＤＣＴ係数の変更を行う領域の一例を示す模式図である。
【図８】変更領域における位置情報データを示す模式図である。
【図９】実施の形態４に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】本実施の形態に係る画像形成装置の構成例を示すブロック図である。
【図１１】本実施の形態の画像形成システムの構成例を示すブロック図である。
【図１２】本実施の形態に係る画像形成システムの構成例を説明するブロック図である。
【図１３】コンピュータが実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図１４】コンピュータが実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図１５】コンピュータが実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図１６】１６階調の画像を２値化するディザ法に用いられる４×４のディザマトリクスの一例を示す模式図である。
【図１７】誤差拡散法に用いられる重み係数マトリクスの一例を示す模式図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１  画像データ記憶部
２  周波数変換部
３  周波数成分判定部
４  直流成分判定部
５  ノイズ加算部
６  逆周波数変換部
７  閾値処理部
８  ゲイン設定部
１０  バッファ部
１０１，１０２，１０３，１０４  画像処理装置
【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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【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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