(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
正規直交変換された画像に所定の処理を行なう画像処理装置であって、
前記正規直交変換された前記画像に、組織的ディザ法における所定のディザマトリックスに前記正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズを付加するノイズ付加手段と、
前記ノイズの付加された前記画像に、前記正規直交変換の逆変換である逆正規直交変換を施す逆変換手段と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記逆正規直交変換された前記画像を、所定の閾値を用いて２値化する２値化手段をさらに備える画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記所定の閾値は一定値であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の画像処理装置において、
２値化された前記画像を表示または印刷によって出力する出力手段
をさらに備える画像処理装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のうちの任意の１つに記載の画像処理装置において、
組織的ディザ法における前記ディザマトリックスは、ベイヤ型マトリックスであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のうちの任意の１つに記載の画像処理装置において、
前記正規直交変換は離散コサイン変換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ないし請求項６のうちの任意の１つに記載の画像処理装置において、
前記正規直交変換された前記画像は、ＪＰＥＧ画像であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のうちの任意の１つに記載の画像処理装置において、
前記正規直交変換された前記画像を記憶する第１の記憶部と、組織的ディザ法における前記ディザマトリックス、または、該ディザマトリックスに前記正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズを記憶する第２の記憶部とを備える記憶装置から、前記正規直交変換された前記画像と、組織的ディザ法における前記ディザマトリックス、または、該ディザマトリックスに前記正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズとを取得する取得手段をさらに備える画像処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理装置に接続可能な記憶装置であって、
前記第１の記憶部と、前記第２の記憶部と、を備える記憶装置。
【請求項１０】
送信装置から受信装置に画像を伝送することが可能な画像処理システムにおいて、
前記送信装置は、
正規直交変換された画像に、組織的ディザ法における所定のディザマトリックスに前記正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズを付加するノイズ付加手段と、
前記ノイズの付加された前記画像を通信路を介して送信する送信手段と、
を備え、
前記受信装置は、
送信された前記画像を受信する受信手段と、
受信された前記画像に、前記正規直交変換の逆変換である逆正規直交変換を施す逆変換手段と、
を備える画像処理システム。
【請求項１１】
正規直交変換された画像に所定の処理を行なう画像処理方法であって、
（ａ）コンピュータのＣＰＵが、記憶装置から前記正規直交変換された前記画像を読み出し、該取得した画像に、組織的ディザ法における所定のディザマトリックスに前記正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズを付加する工程と、
（ｂ）コンピュータのＣＰＵが、前記ノイズの付加された前記画像に、前記正規直交変換の逆変換である逆正規直交変換を施す工程と、
を備える画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）画像などの正規直交変換された画像に、所定の処理を行なう画像処理技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ネットワーク上からダウンロードした画像や、ディジタルカメラで撮影した画像や、コンピュータで作成した画像などの出力装置としては、プリンタなどが良く知られている。プリンタは、インクなどで印刷媒体上にドットを形成することにより画像を印刷するため、通常、各画素毎にはドットのオン・オフの２階調しか表現することができない。そこで、画像の有する階調をドットの分散性により表現するために、印刷すべき画像に、いわゆるハーフトーン処理を施すようにしている。
【０００３】
一方、近年、ネットワーク上からダウンロードした画像や、ディジタルカメラで撮影した画像は、大半がデータ圧縮された画像であり、そのうちの多くがＪＰＥＧ画像である。ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）は、国際標準化機構（ISO;International Standardization Organization）と、国連所属の国際電気通信連合（ITU-TS;International Telecommunication Union-Telecommunication Standardization sector）が定めた静止画像の圧縮方式であり、フルカラーもしくは、グレースケールを対象としており、圧縮率が高いわりに画質の低下が少ないという特徴がある。
【０００４】
従って、例えば、ネットワーク上からダウンロードしたＪＰＥＧ画像をプリンタで印刷する場合も、ハーフトーン処理を施す必要がある。そのような場合、従来においては、コンピュータ上で、まず、ダウンロードしたＪＰＥＧ画像を伸張し、その後、その伸張された画像にハーフトーン処理を施して、プリンタに送出するようにしていた。
【０００５】
具体的には、ＪＰＥＧ画像は、離散コサイン変換された画像であるため、ＪＰＥＧ画像を伸張する際には、その画像に逆離散コサイン変換を施し、空間座標に展開した後、その展開した画像にハーフトーン処理を施すことになる。ハーフトーン処理として、例えば、ディザ法を用いた場合、組織的ディザ法におけるディザマトリックスを導入し、マトリックスの各値を閾値として、対応する座標点の画素値（画素の濃度）と比較して、２値化する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のような方法を採った場合、ハーフトーン処理では、空間座標に展開された膨大なデータ量の画像に対し、一画素毎に、逐次、座標位置と対応するマトリクスの値とを管理しながら、２値化することになるため、ＣＰＵに過大の負担を強いると共に、処理時間が非常に長くなってしまうという問題があった。
【０００７】
また、ハーフトーン処理を行なったことによって、画像のデータ量はさらに増大し、さらに、プリンタで印刷するために、その画像に印刷制御コマンドを付加すると、さらにデータ量は増大する。従って、例えば、プリンタがネットワークや公衆回線などを介してコンピュータに接続されている場合には、このように、膨大なデータ量の画像を、コンピュータからネットワークや公衆回線を介してプリンタに伝送しなければならないため、通信時間が長くなり、トラフィックの原因となってしまうという問題もあった。
【０００８】
従って、本発明の目的は、上記した従来技術の問題点を解決し、ＣＰＵなどに負担を強いることなく、正規直交変換された画像にハーフトーン処理と同等の処理を施すことのでき、通信路を介して伝送する際も、データ量が少なくて済む画像処理技術を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
上記した目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の第１の画像処理装置は、正規直交変換された画像に所定の処理を行なう画像処理装置であって、
前記正規直交変換された前記画像に所定のノイズを付加するノイズ付加手段を備えることを要旨とする。
【００１０】
このように、第１の画像処理装置では、ノイズ付加手段が、正規直交変換された画像に所定のノイズを付加しているため、その後、その画像に上記正規直交変換の逆変換である逆正規直交変換を施し、所定の閾値で２値化することより、ディスパーストディザと同程度のハーフトーン処理を実現することができる。
【００１１】
また、第１の画像処理装置においては、正規直交変換された画像にノイズを付加することより、画像を空間座標に展開することなく、空間周波数においてノイズを付加することになるため、ノイズ付加手段の処理としては、単純な処理で良く、従って、ノイズ付加手段を、例えば、ＣＰＵで実現したとしても、そのＣＰＵの負担は非常に軽くて済み、処理時間も短くて良い。また、そのため、ＣＰＵとしては、処理能力の低いＣＰＵでも十分に対応することができる。処理プログラムとしても、複雑なものを用意しなくて済む。さらにまた、ＣＰＵの代わりに、ノイズ付加手段として、専用ハードウェアを用意する場合でも、そのハードウェア化が容易にできる。
【００１２】
また、第１の画像処理装置では、ノイズの付加された画像を通信路を介して別の装置に伝送する場合においても、画像自体、正規直交変換されたままの画像であるため、画像のデータ量は比較的少なく、従って、通信時間は非常に短くて済み、例え、通信路のデータ容量が小さくても、十分対応することができる。
【００１３】
本発明の第１の画像処理装置において、
前記ノイズ付加手段が付加する前記ノイズは、組織的ディザ法における所定のディザマトリックスに、前記正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズであることが好ましい。
【００１４】
ノイズとして、このようなディザマトリックスから得られるノイズを付加することより、最終的に得られる画像の品質をより向上させることができる。また、画像に付加するノイズの振幅や周波数成分などを適宜変えることによって、画像の品質をコントロールすることができるが、上記のように、ノイズとして、予め知られたディザマトリックスから得られるノイズを用いることによって、そのような画像の品質のコントロールをより的確により簡単に行なうことができる。
【００１５】
本発明の第１の画像処理装置において、組織的ディザ法における前記ディザマトリックスは、ベイヤ型マトリックスであることが好ましい。
【００１６】
ベイヤ型マトリックスは、ハーフトーン処理に用いられる組織的ディザ法におけるディザマトリックスとして、代表的なものだからである。
【００１７】
本発明の第１の画像処理装置において、前記ノイズ付加手段が付加する前記ノイズは、ホワイトノイズであっても良い。
【００１８】
ノイズとして、一般的なホワイトノイズを用いることによっても、上記したようなハーフトーン処理を実現することができる。
【００１９】
本発明の第１の画像処理装置において、前記正規直交変換は離散コサイン変換であることが好ましい。
【００２０】
離散コサイン変換は、これを用いたときに、極めて効率の良い画像符号化が行える方式として、広く使用されており、画像処理に適した正規直交変換だからである。
【００２１】
本発明の第１の画像処理装置において、前記正規直交変換された前記画像は、ＪＰＥＧ画像であるが好ましい。
【００２２】
ＪＰＥＧ画像は、データ圧縮された画像であって、インターネットのホームページや、ディジタルカメラ，カラーファックシミリなどで広く利用されている画像であり、ユーザによる画像処理の需要が多いからである。また、ＪＰＥＧ画像の伸張方法も確立されており、ノイズ付加されたＪＰＥＧ画像を伸張する際も、その方法を用いて簡単に行なうことができるからである。
【００２３】
本発明の第１の画像処理装置において、前記ノイズの付加された前記画像に、前記正規直交変換の逆変換である逆正規直交変換を施す逆変換手段をさらに備えるようにしても良い。また、前記逆正規直交変換された前記画像を、所定の閾値を用いて２値化する２値化手段をさらに備えるようにしても良い。
【００２４】
ノイズ付加手段によって、ノイズ付加された画像を、最終的にハーフトーン処理した画像にするためには、逆変換手段によって、ノイズの付加された画像に逆正規直交変換を施し、２値化手段によって、その逆正規直交変換された画像を、所定の閾値を用いて２値化するのが好ましい。そのような逆変換手段や２値化手段は、例えば、ノイズ付加手段を備える画像処理装置とは、別の装置にあっても良いが、上記したように、その画像処理装置に備えるようにしても良い。このように、その画像処理装置に備えるようにした場合には、その画像処理装置だけで、全てのハーフトーン処理を完結させることができ、ハーフトーン処理された画像を得ることができる。
【００２５】
上記した２値化手段をさらに備える本発明の第１の画像処理装置において、前記所定の閾値は一定値であっても良い。
【００２６】
このように一定の閾値を用いて２値化することによって、２値化処理自体が簡単で済む。
【００２７】
上記した２値化手段をさらに備える本発明の第１の画像処理装置において、２値化された前記画像を表示または印刷によって出力する出力手段をさらに備えることが好ましい。
【００２８】
画像処理装置がこのような手段を備えることによって、ハーフトーン処理された画像をユーザに適宜提供することができる。
【００２９】
本発明の第２の画像処理装置は、高周波成分の除去された画像に所定の処理を行なう画像処理装置であって、
前記高周波成分の除去された画像に所定のノイズを付加するノイズ付加手段を備えることを要旨とする。
【００３０】
ＪＰＥＧ画像などデータ圧縮された画像は、通常、データ圧縮のために、人間の視覚にとって余り敏感でない高周波成分が除去されている。そこで、このよう高周波成分の除去された画像に、所定のノイズを付加することにより、その後、その画像に前述した逆正規直交変換や２値化の処理を施せば、前述したのと同様に、ハーフトーン処理を実現することができる。
【００３１】
本発明の第２の画像処理装置において、前記ノイズ付加手段が付加する前記ノイズは、組織的ディザ法における所定のディザマトリックスに、正規直交変換を施して得られるノイズであることが好ましい。
【００３２】
ノイズとして、このようなディザマトリックスから得られるノイズを用いることより、最終的に得られる画像の品質をより向上させることができると共に、画像の品質のコントロールをより的確により簡単に行なうことができる。
【００３３】
本発明の画像処理システムは、送信装置から受信装置に画像を伝送することが可能な画像処理システムにおいて、
前記送信装置は、
正規直交変換された画像に所定のノイズを付加するノイズ付加手段と、
前記ノイズの付加された前記画像を通信路を介して送信する送信手段と、
を備え、
前記受信装置は、
送信された前記画像を受信する受信手段と、
受信された前記画像に、前記正規直交変換の逆変換である逆正規直交変換を施す逆変換手段と、
を備えることを要旨とする。
【００３４】
また、本発明の画像処理伝送システムにおいて、前記受信装置は、前記逆正規直交変換された前記画像を、所定の閾値を用いて２値化する２値化手段をさらに備えることが好ましい。
【００３５】
このように、本発明の画像処理システムでは、送信装置において、ノイズ付加手段が、正規直交変換された画像に所定のノイズを付加し、送信手段が、その画像を通信路を介して送信し、一方、受信装置において、受信手段が、その送信された画像を受信し、逆変換手段が、その画像に逆正規直交変換を施し、２値化手段が、その画像を、所定の閾値を用いて２値化する。このような処理を行なうことによって、ディスパーストディザと同程度のハーフトーン処理を実現することができる。
【００３６】
また、本発明の画像処理システムにおいては、送信装置において、前述した第１の画像処理装置と同等の効果を奏することができる。また、受信装置においては、送信装置から送信されてきた画像（即ち、ノイズの付加された画像）を逆正規直交変換し、所定の閾値で２値化するだけで、ハーフトーン処理が完了してしまうので、ハーフトーン処理の処理時間は短くて済む。また、逆変換手段や２値化手段を、例えば、ＣＰＵで実現したとしても、画像に逆変換を施したり、２値化したりすること自体、ＣＰＵの負担は少ない。
【００３７】
さらに、本発明の画像処理システムでは、送信装置から通信路を介して受信装置に伝送される画像は、正規直交変換されたままの画像であるため、画像のデータ量は比較的少なく、従って、通信時間は非常に短くて済み、例え、通信路のデータ容量が小さくても、十分対応することができる。
【００３８】
本発明の画像処理システムにおいて、前記受信装置は、２値化された前記画像を表示または印刷によって出力する出力手段をさらに備えることが好ましい。
【００３９】
受信装置がこのような手段を備えることによって、受信装置側のユーザは、伝送されハーフトーン処理された画像を容易に取得することができる。
【００４０】
本発明の記憶装置は、第１の画像処理装置に接続可能な記憶装置であって、
前記正規直交変換された前記画像を記憶する第１の記憶部と、
組織的ディザ法における前記ディザマトリックス、または、該ディザマトリックスに前記正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズを記憶する第２の記憶部と、
を備えることを要旨とする。
【００４１】
このように、本発明の記憶装置では、第１の記憶部が、正規直交変換された画像を記憶し、第２の記憶部は、組織的ディザ法におけるディザマトリックス、または、ディザマトリックスに正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズを記憶する。
【００４２】
従って、本発明の記憶装置によれば、画像を記憶するための記憶装置に、ノイズを付加する際に用いられるディザマトリックスや、ノイズ自体格納しておくことによって、画像処理装置にそのようなディザマトリックスやノイズが用意されていなくても、画像に容易にノイズを付加することができる。
【００４３】
本発明の画像処理方法は、正規直交変換された画像に所定の処理を行なう画像処理方法であって、
（ａ）前記正規直交変換された前記画像に所定のノイズを付加する工程
を備えることを要旨とする。
【００４４】
このような工程（ａ）を備えることよって、前述した第１の画像処理装置の場合と同様の効果を奏することができる。
【００４５】
本発明の画像処理方法において、前記工程（ａ）では、前記ノイズとして、組織的ディザ法における所定のディザマトリックスに、前記正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズを付加することことが好ましい。
【００４６】
ノイズとして、このようなディザマトリックスから得られるノイズを用いることより、最終的に得られる画像の品質をより向上させることができると共に、画像の品質のコントロールをより的確により簡単に行なうことができる。
【００４７】
本発明の画像処理方法において、（ｂ）前記ノイズの付加された前記画像に、前記正規直交変換の逆変換である逆正規直交変換を施す工程をさらに備えることが好ましい。また、（ｃ）前記逆正規直交変換された前記画像を、所定の閾値を用いて２値化する工程をさらに備えることが好ましい。
【００４８】
このような工程（ｂ），（ｃ）を備えることによって、ハーフトーン処理を実現することができる。
【００４９】
本発明の第１の記録媒体は、正規直交変換された画像に所定の処理を行なうためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記正規直交変換された前記画像に所定のノイズを付加するノイズ付加機能
をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムを記録したことを要旨とする。
【００５０】
上記のようなコンピュータプログラムをコンピュータによって実行させると、上記した本発明の第１の画像処理装置におけるノイズ付加手段と同様な機能を実現することができるため、上記した第１の画像処理装置と同様の効果を奏することが可能となる。
【００５１】
本発明の第１の記録媒体において、前記ノイズ付加機能で付加する前記ノイズは、組織的ディザ法における所定のディザマトリックスに、前記正規直交変換と同じ変換を施して得られるノイズであることが好ましい。
【００５２】
ノイズとして、このようなディザマトリックスから得られるノイズを用いることより、最終的に得られる画像の品質をより向上させることができると共に、画像の品質のコントロールをより的確により簡単に行なうことができる。
【００５３】
本発明の第１の記録媒体において、前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータに実現させる機能として、前記ノイズの付加された前記画像に、前記正規直交変換の逆変換である逆正規直交変換を施す逆変換機能をさらに含むことが好ましい。また、前記逆正規直交変換された前記画像を、所定の閾値を用いて２値化する２値化機能をさらに含むことが好ましい。
【００５４】
このようなコンピュータプログラムをコンピュータによって実行させると、上記した本発明の第１の画像処理装置における逆変換手段や２値化手段と同様な機能を実現することができるため、上記した第１の画像処理装置と同様の効果を奏することが可能となる。
【００５５】
本発明の第２の記録媒体は、画像を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
正規直交変換された画像に所定のノイズを付加して得られる画像を記録したことを要旨とする。
【００５６】
このような記録媒体から上記した画像をコンピュータによって読み取らせ、前述の逆正規直交変換や２値化の処理を行なわせることによって、ハーフトーン処理された画像を容易に得ることができる。
【００５７】
【発明の他の態様】
本発明は、以下のような他の態様を採ることも可能である。即ち、その態様は、前記２値化手段に代えて、逆変換手段により逆正規直交変換された画像を、異なる２以上の閾値を用いて多値化する多値化手段をさらに備えるものである。この態様では、ハーフトーン処理された多値の画像を得ることが可能となる。
【００５８】
【発明の実施の形態】
（１）第１の実施例の構成
以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて説明する。図１は本発明の第１の実施例として画像処理装置並びに画像処理システムの概略的な構成を示すブロック図である。
【００５９】
コンピュータ１００は、本発明の画像処理装置を構成しており、プリンタ２００と共に、本発明の画像処理システムを構成している。これらコンピュータ１００とプリンタ２００は、ネットワーク３００を介して互いに接続されており、さらに、ネットワーク３００にはサーバ４００が接続されている。
【００６０】
コンピュータ１００は、例えば、モバイルコンピュータ、ＰＤＡ、多機能携帯電話などの情報携帯端末であって、その内部に、コンピュータプログラムに従って種々の処理や制御を行なうためのＣＰＵ１０２と、上記コンピュータプログラムを記憶したり、処理中に得られたデータなどを一時的に記憶したりするためのメモリ１０４と、ＣＰＵ１０２と他の構成要素との間でデータなどのやり取りを行なうためのＩ／Ｏ部１０８と、ユーザからの指示などを入力するための操作部１１０と、画像などを表示するためのモニタ１１２と、ネットワーク３００を介してプリンタ２００を初めとする他の装置とデータなどの送受信を行なう通信部１０６と、を備えている。
【００６１】
一方、プリンタ２００は、その内部に、コンピュータプログラムに従って種々の処理や制御を行なうためのＣＰＵ２０２と、上記コンピュータプログラムを記憶したり、処理中に得られたデータなどを一時的に記憶したりするためのメモリ２０４と、ＣＰＵ２０２と他の構成要素の間でデータなどのやり取りを行なうためのＩ／Ｏ部２０８と、ＣＰＵ２０２からの指示に従って、印刷用紙に画像等の印刷を行なうプリンタ機構部２１０と、ネットワーク３００を介してコンピュータ１００を初めとする他の装置とデータなどの送受信を行なう通信部２０６と、を備えている。
【００６２】
また、サーバ４００は、内部に、ＪＰＥＧ画像を初めとする種々の画像を格納しており、これらをネットワーク３００上に公開している。
【００６３】
なお、ネットワーク３００としては、例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、専用ネットワークなど、有線，無線を問わず種々のネットワークが適用可能である。
【００６４】
（２）第１の実施例の動作
それでは、本実施例の動作について説明する。図２は図１における画像処理システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【００６５】
図１において、コンピュータ１００のユーザが、操作部１１０を介して、サーバ４００からの所望のＪＰＥＧ画像のダウンロードを指示すると、ＣＰＵ１０２は、その指示に基づいて、通信部１０６を制御して、ネットワーク３００を介してサーバ４００にアクセスし、サーバ４００内に格納されている目的のＪＰＥＧ画像をダウンロードして（図２のステップＳ１０２）、メモリ１０４に格納する。
【００６６】
ＪＰＥＧ画像は、前述したとおりデータ圧縮された画像であって、離散コサイン変換されている。ここで、離散コサイン変換(ＤＣＴ；Discrete Cosine Transform)について説明する。
【００６７】
離散コサイン変換は、フーリエ変換を偶関数拡大したものであり、任意の周期関数をコサイン関数の和として表す変換である。一次元離散コサイン変換、逆離散コサイン変換は、Ｆ（ｍ）を周波数成分に変換した成分として、以下の式（１）で表される。
【００６８】
【数１】
0004496574.tif 000002
【００６９】
また、逆変換は、以下の式（２）で表される。
【００７０】
【数２】
0004496574.tif 000003
【００７１】
式（１），（２）から、離散コサイン変換、逆離散コサイン変換の計算量は、サンプリング数をＮとすると、Ο（Ｎ2）となる。しかし、離散コサイン変換にはフーリエ変換と同様に高速アルゴリズムが開発されており、サンプリング数Ｎが８の倍数である場合、計算量はΟ（ＮｌｏｇＮ）まで減少できることがわかっている。
【００７２】
また、多次元離散コサイン変換は、１次元の離散コサイン変換の繰り返しとして計算することができる。同様に、多次元の逆離散コサイン変換も１次元の逆離散コサイン変換の繰り返しで計算をすることができる。
【００７３】
例えば、画像解析において用いられる２次元離散コサイン変換では、次のようになる。今、図３に示すようなＮ×Ｍの画素を持つ２次元信号ｘ（ｎ，ｍ）に対する離散コサイン変換を考える。このとき、２次元離散コサイン変換は、以下の式（３）で表現される。ただし、Ｆ（ｎ，ｍ）は、離散コサイン変換によって空間周波数に変換された成分である。
【００７４】
【数３】
0004496574.tif 000004
【００７５】
また、逆変換は、以下の式（４）で表される。
【００７６】
【数４】
0004496574.tif 000005
【００７７】
２次元の離散コサイン変換の変換式と、１次元離散コサイン変換の変換式を比較すると、単純に１次元離散コサイン変換の定数の積を取りコサインを２度使用していることのみ異なっていることがわかる。従って、２次元離散コサイン変換の変換式を変形することで、１次元の離散コサイン変換に帰着することが可能である。
【００７８】
２次元離散コサイン変換の変換式を以下のように変形する。
【００７９】
【数５】
0004496574.tif 000006
【００８０】
図４は２次元離散コサイン変換におけるＤＣＴ係数と基底画像を示す説明図である。図４では、Ｎ＝８，Ｍ＝８となっている。図４において、（ａ）はＤＣＴ係数Ｘ（ｕ，ｖ）を、（ｂ）は基底画像を、それぞれ表している。
【００８１】
図４（ａ）に示すように、８×８の領域において離散コサイン変換を用いて空間周波数成分に変換することで、８×８個のＤＣＴ係数を得ることができる。この８×８個のＤＣＴ係数は、次のような意味を持っている。
【００８２】
即ち、ＤＣＴ係数の左上の成分Ｘ（０，０）はＤＣ係数（直流成分）と呼ばれており、他の６３個の係数とは違った特別の役割を担っている。例えば、８×８の領域において変換前の画素値が全て同一の値であった場合には、離散コサイン変換を用いて空間周波数成分に変換された成分は、直流成分のみがある値を持ち、他の交流成分は全て０値を持つことになる。つまり、ＤＣ係数は演算グリッド（この場合は８×８）内の画素値の平均の整数倍（８×８では、平均の８倍）を表している。また、それ以外の６３個の係数は交流成分と呼ばれ、画素値の変動分を表現している。
【００８３】
図４（ｂ）に示すグレイスケール画像は以上のことを表した画像である。このグレイスケール画像は、図４（ａ）に示すＤＣＴ係数と一対一に対応していて、左上のＤＣ係数に対応する領域では変動分が存在しない。また、左から右に行くにつれて徐々に水平方向の水平周波数成分が高くなること、同様に上から下に行くにつれて垂直周波数成分が高くなること、従って、右下の成分が水平垂直成分共に最も高い成分を表現することを示している。
【００８４】
一般に、自然風景などの写真画像を２次元離散コサイン変換すると、ＤＣ係数Ｘ（０，０）が最も大きくなり、交流成分については、高い周波数（ｕ，ｖの大きい）に対するＤＣＴ係数Ｘ（ｕ，ｖ）ほど、値が小さくなる傾向にある。
【００８５】
なお、図４（ｂ）は、８×８のマトリックスにおける離散コサイン変換の基底画像を示しているが、さらに広い領域（１６×１６，３２×３２など）において離散コサイン変換を行うことにより、さらに高周波の成分を表すことが可能である。
【００８６】
以上のようにして離散コサイン変換を用いて、空間座標から空間周波数成分に変換された画像は、その後、量子化された後、ハフマン符号化されることにより、データ圧縮される。
【００８７】
量子化処理では、次のような処理を行なう。即ち、人間の視覚特性は低周波領域において極めて敏感であり、高周波領域においてはあまり敏感ではない。従って、低周波成分には多くの量子化ビットを割り当て、高周波成分にはあまり多くの量子化ビットを割り振らないことで、トータルの情報量を削減することが可能である。この操作は、ＤＣＴ係数の値をある値で割って小さくし、復号時に掛けて復元するというものであり、この操作のことを「量子化」と呼んでいる。この量子化によって、復元される画像には、画像の劣化が生じることになるが、量子化テーブルを適切に定義することで画像の劣化を知覚されにくくする事が可能である。
【００８８】
一方、ハフマン符号化処理では、次のような処理を行なう。即ち、ハフマン符号化によって、量子化されたデータから冗長なビットを削減する。ハフマン符号化は、ＤＣ成分とＡＣ成分で異なった手法を取る。ＤＣ成分はＭＣＵ（ＭＣＵとは、元の画像からサンプリングした８×８画素の部分画像から得られる８×８のブロックの集まりをいう）内における画素値の平均値の整数倍であり、隣接ＭＣＵ間におけるＤＣ係数はあまり大きな違いがないため、ＤＣ係数は前のＭＣＵのＤＣ成分との差を符号化する。また、ＡＣ成分は高周波成分がほとんど０になることを利用して、出来るだけ０が連続して現れるようにＭＣＵ内をジグザグにスキャンして符号化を行う。
【００８９】
以上のような手順によってデータ圧縮された画像が、通常のＪＰＥＧ画像である。
【００９０】
さて、再び、図１に戻って、次に、ユーザが、ダウンロードしたＪＰＥＧ画像を、ネットワーク３００を介して、遠隔地にあるプリンタ２００で印刷することを希望して、その旨を操作部１１０を介して指示すると、ＣＰＵ１０２は、そのＪＰＥＧ画像に次に述べるような処理を施す。
【００９１】
図５は図１のコンピュータ１００及びプリンタ２００が備える画像処理ブロックを示すブロック図である。図５に示すように、コンピュータ１００はノイズ付加部７００を備えており、プリンタ２００は逆ＤＣＴ変換部７１０と２値化部７２０を備えている。このうち、ノイズ付加部７００は、ＣＰＵ１０２がメモリ１０４に記憶されたコンピュータプログラムに従って機能することにより実現され、逆ＤＣＴ変換部７１０及び２値化部７２０はＣＰＵ２０２がメモリ２０４に記憶されたコンピュータプログラムに従って機能することにより実現される。
【００９２】
ＣＰＵ１０２によって機能するノイズ付加部７００は、ダウンロードした目的のＪＰＥＧ画像をメモリ１０４から読み出し、そのＪＰＥＧ画像に所定のノイズを付加する（ステップＳ１０４）。
【００９３】
図６は図５におけるノイズ付加部７００の一具体例を示すブロック図である。図６に示すように、この具体例では、ノイズ付加部７００は、ＤＣＴ変換部７０２と、加算部７０４と、で構成されている。
【００９４】
即ち、ノイズ付加部７００は、前述したようにメモリ１０４から目的のＪＰＥＧ画像を読み出すと共に、組織的ディザ法におけるディザマトリックスの１つであるベイヤ型マトリックスを読み出す。そして、ノイズ付加部７００内のＤＣＴ変換部７０２は、読み出したベイヤ型マトリックスを離散コサイン変換して、ノイズを得る。加算部７０４は、読み出したＪＰＥＧ画像に、ＤＣＴ変換部７０２より得られたノイズを加算して付加する。
【００９５】
なお、ベイヤ型マトリックスは、予め、メモリ１０４に格納されている。ベイヤ型マトリックスは、以下の式（６）から再帰的に導くことができる。
【００９６】
【数６】
0004496574.tif 000007
【００９７】
例えば、（８×８）のベイヤ型マトリックスは式（７）の如くになる。
【００９８】
【数７】
0004496574.tif 000008
【００９９】
ところで、このようなベイヤ型マトリックスを、ＤＣＴ変換部７０２において、離散コサイン変換を用いて空間周波数成分に変換すると、高周波成分だけでなく、低周波成分も現れる。従って、加算部７０４において、ＪＰＥＧ画像にノイズを付加する際には、ＪＰＥＧ画像の高周波側（具体的には、図４（ａ）における右側及び下側）にノイズを付加するだけでなく、低周波側（図４（ａ）における左側及び上側）にもノイズを付加することになる。
【０１００】
以上のようにして、ノイズ付加部７００において、ＪＰＥＧ画像にノイズを付加すると、次に、ＣＰＵ１０２は、通信部１０６を制御して、ネットワーク３００を介してプリンタ２００にアクセスし、ノイズの付加されたＪＰＥＧ画像をプリンタ２００に送信する（ステップＳ１０６）。
【０１０１】
こうして、ノイズの付加されたＪＰＥＧ画像が送信されると、プリンタ２００におけるＣＰＵ２０２は、通信部２０６を制御して、これを受信し（ステップＳ１０８）、メモリ２０４に格納する。
【０１０２】
ＣＰＵ２０２によって機能する逆ＤＣＴ変換部７１０は、受信したＪＰＥＧ画像をメモリ２０４から読み出し、そのノイズの付加されたＪＰＥＧ画像を逆離散コサイン変換する（ステップＳ１１０）。この結果、ノイズの付加されたＪＰＥＧ画像は空間周波数から空間座標に変換される。
【０１０３】
次に、ＣＰＵ２０２によって機能する２値化部７２０は、空間座標に展開された画像を２値化する（ステップＳ１１２）。具体的には、２値化部７２０は、予めメモリ２０４に用意された一定の閾値を読み出し、展開された画像の各画素値を、その一定の閾値と順次比較して、２値化する。この結果、ハーフトーン処理された画像が得られる。
【０１０４】
次に、ＣＰＵ２０２は、プリンタ機構部２１０を制御して、ハーフトーン処理された画像を所望の印刷用紙に印刷する（ステップＳ１１４）。
【０１０５】
以上のようにして、本実施例においては、コンピュータ１００において、ＪＰＥＧ画像にノイズを付加し、プリンタ２００において、そのノイズを付加したＪＰＥＧ画像を逆離散コサイン変換して、一定の閾値で２値化することにより、ディスパーストディザと同程度のハーフトーン処理を実現することができる。
【０１０６】
また、コンピュータ１００では、ＪＰＥＧ画像を空間座標に展開することなく、空間周波数においてノイズを付加しているため、ＣＰＵ１０２の処理としては、実際には、単に、空間周波数成分に同じ様な値を加算することを繰り返すだけで良く、従って、コンピュータ１００におけるＣＰＵ１０２の負担は非常に軽くて済み、処理時間も短くて良い。また、そのため、ＣＰＵ１０２としては、処理能力の低いＣＰＵでも十分に対応することができ、上述したような情報携帯端末においても、十分処理することが可能である。また、処理プログラムとしても、複雑なものを用意しなくて済む。さらにまた、ＣＰＵ１０２の代わりに、専用ハードウェアを用意する場合でも、そのハードウェア化が容易にできる。
【０１０７】
一方、プリンタ２００においては、通常のＪＰＥＧ画像を伸張する方法と同様の方法で、コンピュータ１００から送信されてきたＪＰＥＧ画像（即ち、ノイズの付加されたＪＰＥＧ画像）を伸張し、一定の閾値で２値化するだけで、ハーフトーン処理が終了してしまうので、ハーフトーン処理の処理時間は短くて済む。また、ＪＰＥＧ画像を伸張すること自体、ＣＰＵ２０２の負担は余りなく、また、２値化自体も、画素値を一定の閾値と比較するだけであり、座標位置など管理する必要がないため、この点でも、ＣＰＵ２０２の負担は軽くて済み、処理時間も短くて済む。また、ＪＰＥＧ画像の伸張処理自体は、既に確立された処理であるため、汎用の処理モジュールも存在し、それを利用しても良い。
【０１０８】
さらに、本実施例では、コンピュータ１００からネットワーク３００を介してプリンタ２００に伝送される画像は、伸張された画像ではなく、圧縮された画像であるため、画像のデータ量は極めて少なく、従って、通信時間は非常に短くて済み、例え、途中の通信路のデータ容量が小さくても、十分対応することができる。
【０１０９】
なお、上記した説明では、色空間の変換については特に触れなかったが、ＪＰＥＧ画像はＲＧＢ色空間からＹＣbＣr色空間に変換された画像であるので、実際の処理は以下のように行なわれる。なお、ここで、Ｒは赤色成分、Ｇは緑色成分、Ｂは青色成分であり、Ｙは輝度成分、Ｃb及びＣrはＢ成分，Ｒ成分とＹ成分との差であって、色差成分である。
【０１１０】
即ち、上記したノイズ付加や逆離散コサイン変換の各処理は、Ｙ成分、Ｃb成分，Ｃr成分毎に行なわれる。そして、逆離散コサイン変換後、それらＹ成分、Ｃb成分，Ｃr成分をＲ成分，Ｂ成分，Ｇ成分に変換（即ち、ＹＣbＣr色空間からＲＧＢ色空間に変換）して、２値化の処理は、Ｒ成分，Ｂ成分，Ｇ成分毎に行なわれる。
【０１１１】
（３）ノイズ付加部の他の具体例
さて、ノイズ付加部７００は、図６に示した具体例では、ベイヤ型マトリックスからノイズを得るために、ＤＣＴ変換部７０２を有していたが、次のような構成としても良い。図７は図５におけるノイズ付加部７００の他の具体例を示すブロック図である。図７に示すように、この具体例では、ノイズ付加部７００は、加算部７０４のみによって構成されている。
【０１１２】
即ち、この具体例では、メモリ１０４に、予め、ベイヤ型マトリックスを離散コサイン変換して得られたノイズを格納しておく。そして、ノイズ付加部７００は、メモリ１０４から、目的のＪＰＥＧ画像を読み出すと共に、上記のように格納されたノイズを読み出し、加算部７０４において、読み出したＪＰＥＧ画像に、同じく読み出したノイズを加算して付加する。
【０１１３】
このように、予め、ベイヤ型マトリックスを離散コサイン変換して得られたノイズをメモリ１０４に格納しておき、これを用いることによって、ノイズ付加部７００では、離散コサイン変換を行なう必要がなくなるため、その分、処理が簡単になる。
【０１１４】
なお、図６及び図７に示した具体例においては、組織的ディザ法におけるディザマトリックスとして、ベイヤ型マトリックスを用いていたが、本発明は、これに限定されるものではなく、例えば、渦巻型マトリックスや、網点型マトリックスなど、他のディザマトリックスを用いるようにしても良い。
【０１１５】
また、図６及び図７に示した具体例においては、ノイズとして、組織的ディザ法におけるディザマトリックスを離散コサイン変換して得られたノイズを用いていたが、本発明はこれに限定されるものではなく、他のノイズを用いるようにしても良い。
【０１１６】
図８は図５におけるノイズ付加部７００の別の具体例を示すブロック図である。図８に示すように、この具体例でも、ノイズ付加部７００は、加算部７０４のみによって構成されている。
【０１１７】
即ち、この具体例では、メモリ１０４に、予め、ホワイトノイズを格納しておく。そして、ノイズ付加部７００は、メモリ１０４から、目的のＪＰＥＧ画像を読み出すと共に、格納されたホワイトノイズを読み出し、加算部７０４において、読み出したＪＰＥＧ画像に、同じく読み出したホワイトノイズを加算して付加する。なお、このとき、ホワイトノイズはＪＰＥＧ画像の高周波領域に付加すると、より効果的である。
【０１１８】
図９は離散コサイン変換された画像の高周波領域にホワイトノイズを付加した様子を示す説明図である。この場合、（８×８）画素の領域において低周波側の（６×６）画素のデータのみを使用し、これよりも高周波成分を除去した後、ホワイトノイズを付加している。
【０１１９】
このように、ＪＰＥＧ画像にホワイトノイズを付加することによっても、ディザマトリックスを離散コサイン変換して得られたノイズを付加した場合と同等の効果を奏することができる。但し、最終的に得られる印刷画像の品質としては、ディザマトリックスを離散コサイン変換して得られたノイズを付加した場合に比較して、低くなる場合が多い。しかしながら、単なるホワイトノイズを付加するだけでよいので、処理は簡単で済む。
【０１２０】
（４）変形例
図１０は図１に示す画像処理装置の変形例及びその画像処理装置に接続可能な記憶装置を示すブロック図である。
【０１２１】
図１０（ａ）に示すコンピュータ１００’は、図１に示した本発明の画像処理装置であるコンピュータ１００の変形例である。コンピュータ１００’は、コンピュータ１００と同様に情報携帯端末であって、図１０（ｂ）に示す記憶装置であるメモリデバイス５００が接続可能となっている。
【０１２２】
メモリデバイス５００は、図２（ｂ）に示すようにメモリ５０２を備えている。メモリ５０２内のメモリ空間は、ＪＰＥＧ画像格納領域５０２ａとベイヤ型マトリックス格納領域５０２ｂとに分かれている。このうち、ベイヤ型マトリックス格納領域５０２ｂには、予め、前述したベイヤ型マトリックスが格納されている。
【０１２３】
例えば、ユーザが、このメモリデバイス５００をディジタルカメラ（図示せず）に装着して、そのディジタルカメラで写真を撮ると、その写真はＪＰＥＧ画像としてメモリデバイス５００のメモリ５０２内のＪＰＥＧ画像格納領域５０２ａに格納される。その後、ユーザが、このメモリデバイス５００をディジタルカメラから抜き取って、図１０（ａ）に示すように、コンピュータ１００’の所定の部位に装着すると、これにより、メモリデバイス５００のメモリ５０２はコンピュータ１００’のＩ／Ｏ部１０８に電気的に接続される。
【０１２４】
そして、ユーザが、ディジタルカメラで撮った、メモリデバイス５００に格納されているＪＰＥＧ画像を、ネットワークを介して、遠隔地にあるプリンタで印刷することを希望して、その旨を操作部１１０を介して指示すると、ＣＰＵ１０２（ノイズ付加部７００）は、メモリデバイス５００のメモリ５０２内のＪＰＥＧ画像格納領域５０２ａから、目的のＪＰＥＧ画像を読み出すと共に、ベイヤ型マトリックス格納領域５０２ｂからベイヤ型マトリックスを読み出す。そして、図６で述べたように、ノイズ付加部７００は、読み出したベイヤ型マトリックスを離散コサイン変換してノイズを得て、読み出したＪＰＥＧ画像に、そのノイズを加算して付加する。その後の処理は、前述した処理と同様であるので説明は省略する。
【０１２５】
なお、図１０に示すメモリデバイス５００は、メモリ５０２内にベイヤ型マトリックス格納領域５０２ｂを有しているが、このベイヤ型マトリックス格納領域５０２ｂに代えて、ノイズ格納領域を用意して、そこに、ベイヤ型マトリックスなどのディザマトリクスを離散コサイン変換して得られたノイズや、ホワイトノイズを格納しておき、これを利用するようにしても良い。
【０１２６】
以上説明したように、この変形例においては、ＪＰＥＧ画像を格納するためのメモリデバイス５００に、ノイズを付加する際に用いられるディザマトリックスや、ノイズ自体を格納しておくことによって、コンピュータ１００’内に、そのようなディザマトリックスやノイズが用意されていなくても、容易にノイズを付加することができる。
【０１２７】
（５）第２の実施例の構成
図１１は本発明の第２の実施例として画像処理装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【０１２８】
図１１に示すコンピュータ１５０は、本発明の画像処理装置を構成しており、その外部に、一般的なプリンタ２５０を直接接続している。また、コンピュータ１５０は、図１に示すコンピュータ１００と同様に、ネットワーク３００に接続されている。
【０１２９】
コンピュータ１５０は、例えば、ノート型パーソナルコンピュータであって、その内部に、図１に示したコンピュータ１００と同様に、ＣＰＵ１０２と、メモリ１０４と、Ｉ／Ｏ部１０８と、操作部１１０と、モニタ１１２と、通信部１０６と、を備えている他、さらに、ＪＰＥＧ画像などを大量に格納したり、後述するようにコンピュータプログラムを格納したりするためのハードディスク装置１１６と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置１１４と、を備える。
【０１３０】
なお、ＣＰＵ１０２の実行するコンピュータプログラムは、図１に示した実施例と同様に、メモリ１０４に記憶されている。但し、図１に示した実施例では、コンピュータプログラムは、メモリ１０４のうちの、ＲＯＭや、書き換え可能な不揮発性メモリに記憶されているのに対し、本実施例においては、コンピュータプログラムは、記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭ１１５に記録された形態で提供され、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置１１４により読み取られることによって、コンピュータ１５０内に取り込まれる。そして、取り込まれたコンピュータプログラムは、ハードディスク装置１１６に転送され、その後、起動時などにメモリ１０４に転送されて、メモリ１０４のうちのＲＡＭに記憶される。あるいは、読み取られたコンピュータプログラムは、ハードディスク装置１１６を介さず、直接、メモリ１０４に転送するようにしても良い。
【０１３１】
このように、本実施例では、コンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録する「記録媒体」としてＣＤ−ＲＯＭを利用することを述べたが、その他にも、フレキシブルディスクや光磁気ディスク、ＩＣカード、ＲＯＭカートリッジ、パンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭなどのメモリ）および外部記憶装置等の、コンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用できる。
【０１３２】
また、コンピュータプログラムは、このような記録媒体に記録された形態での提供の他、ネットワーク３００を介して、コンピュータプログラムを供給するプログラムサーバ（図示せず）にアクセスし、プログラムサーバからコンピュータ１５０内に取り込むようにしても良い。
【０１３３】
また、上記コンピュータプログラムの一部は、オペレーティングシステムプログラムによって構成するようにしても良い。
【０１３４】
（６）第２の実施例の動作
それでは、本実施例の動作について説明する。なお、図１１において、ハードディスク装置１１６には、既に、サーバ４００からダウンロードしたＪＰＥＧ画像が複数格納されているものとする。
【０１３５】
そこで、ユーザが、ダウンロードしたＪＰＥＧ画像を、コンピュータ１５０に直接接続されたプリンタ２５０で印刷することを希望して、その旨を操作部１１０を介して指示すると、ＣＰＵ１０２は、そのＪＰＥＧ画像に次に述べるような処理を施す。
【０１３６】
図１２は図１１のコンピュータ１５０が備える画像処理ブロックを示すブロック図である。図１に示した実施例では、逆ＤＣＴ変換部７１０と２値化部７２０はプリンタ２００が備えていたが、本実施例では、図１２に示すように、ノイズ付加部７００の他に、逆ＤＣＴ変換部７１０と２値化部７２０もコンピュータ１５０が備える。即ち、ＣＰＵ１０２は、メモリ１０４に記憶されたコンピュータプログラムに従って、ノイズ付加部７００として機能する他、逆ＤＣＴ変換部７１０，２値化部７２０としても機能する。
【０１３７】
ＣＰＵ１０２によって機能するノイズ付加部７００は、ダウンロードした目的のＪＰＥＧ画像をハードディスク装置１１６から読み出し、そのＪＰＥＧ画像に所定のノイズを付加する。なお、ＪＰＥＧ画像にノイズを付加する方法については、図１に示した実施例と同様であるので、説明は省略する。
【０１３８】
次に、ＣＰＵ１０２によって機能する逆ＤＣＴ変換部７１０は、ノイズの付加されたＪＰＥＧ画像を逆離散コサイン変換して、空間座標に展開する。
【０１３９】
続いて、ＣＰＵ１０２によって機能する２値化部７２０は、予めメモリ１０４に用意された一定の閾値を読み出し、空間座標に展開された画像の各画素値を、その一定の閾値と順次比較して、２値化する。この結果、ハーフトーン処理された画像が得られる。
【０１４０】
その後、ＣＰＵ１０２は、そのハーフトーン処理された画像に印刷制御コマンドを付加して、外部に接続されたプリンタ２５０に送出する。プリンタ２５０は、その付加された印刷制御コマンドに従って、入力された画像を所望の印刷用紙に印刷する。
【０１４１】
以上説明したように、本実施例においては、コンピュータ１５０において、ＪＰＥＧ画像にノイズを付加し、そのノイズを付加したＪＰＥＧ画像を逆離散コサイン変換して、一定の閾値で２値化することにより、一連のハーフトーン処理を全てコンピュータ１５０内で行なっている。
【０１４２】
従って、コンピュータ１５０では、ＪＰＥＧ画像を空間座標に展開することなく、空間周波数においてノイズを付加し、そのＪＰＥＧ画像を伸張して、一定の閾値で２値化するだけであるので、コンピュータ１５０におけるＣＰＵ１０２の負担は非常に軽くて済み、処理時間も短くて済む。
【０１４３】
ところで、上記した説明では、ノイズ付加部７００によって、ノイズを付加されたＪＰＥＧ画像は、逆ＤＣＴ変換部７１０によって逆離散コサイン変換され、２値化部７２０によって２値化されたが、ノイズの付加された画像のまま、保存するようにしても良い。
【０１４４】
具体的には、ＣＰＵ１０２が、ＪＰＥＧ画像にノイズを付加した後、その画像をＩ／Ｏ部１０８を介して、ハードディスク装置１１６に格納したり、或いは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置１１４によってＣＤ−ＲＯＭ１１５に書き込むことによって、行なわれる。
【０１４５】
例えば、ノイズの付加されたＪＰＥＧ画像をＣＤ−ＲＯＭ１１５に書き込んだ場合、そのＣＤ−ＲＯＭ１１５を他の画像処理装置に持っていき、その画像処理装置において、書き込まれている画像を読み出して、逆離散コサイン変換及び２値化の処理を行なうことによって、他の画像処理装置において、ハーフトーン処理された画像を得ることができる。
【０１４６】
また、データ圧縮されたＪＰＥＧ画像のまま保存することによって、保存に必要な記憶領域も少なくて済む。
【０１４７】
なお、本発明は上記した実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様にて実施することが可能である。
【０１４８】
上記した実施例においては、画像をプリンタで印刷する場合を例として説明していたが、本発明は、これに限定されるものではなく、例えば、画像をモニタなどに表示する場合にも適用可能である。例えば、図１で述べたようにコンピュータ１００が情報携帯端末である場合、搭載されるモニタ１１２としては、それほど高性能なものは期待できない。例えば、そのモニタ１１２がカラーモニタであっても、Ｒ成分，Ｇ成分，Ｂ成分の各階調がそれぞれ２階調である場合には、多階調の画像を２階調で表示するために、プリンタの場合と同様、画像にハーフトーン処理を施す必要がある。従って、ＪＰＥＧ画像をこのようなモニタで表示する場合に、本発明を適用するようにすれば、プリンタで印刷する場合と同様の効果を奏することができる。
【０１４９】
また、上記した実施例では、ＪＰＥＧ画像を対象としていたが、本発明は、ＪＰＥＧ画像に限定されるものではなく、正規直交変換された画像であれば、適用可能である。即ち、ＪＰＥＧ画像は離散コサイン変換された画像であるが、他の正規直交変換された画像であっても、適用可能である。他の正規直交変換としては、離散フーリエ変換、ウマルシュ・アダマール変換、スラント変換、離散サイン変換など種々の変換を用いることができる。
【０１５０】
また、上記した実施例では、２値化の処理として、一定の閾値を用い、展開された画像の各画素値とその一定の閾値とを比較して、２値化していたが、本発明はこれに限定されるものではなく、画像の各画素値毎に、閾値を変化させて、その変化する閾値と画素値を比較して、２値化するようにしても良い。
【０１５１】
また、上記した実施例では、最終的に得られる画像は２値化された画像であったが、本発明はこれに限定されるものではなく、最終的に３値化、４値化、さらにはそれ以上の多値化された画像を得るようにしても良い。具体的には、次の２通りの方法が考えられる。
【０１５２】
第１の方法としては、２値化の処理の際に、異なる閾値を２つ以上用意して、画像の各画素値をそれら閾値とそれぞれ比較して、多値化を行なうものである。
【０１５３】
第２の方法としては、ノイズ付加の際に、異なるディザマトリックスを２つ以上用意して、各々離散コサイン変換して、それぞれノイズを得ると共に、対象となる同じＪＰＥＧ画像を２つ以上用意して、各ＪＰＥＧ画像に得られたノイズをそれぞれ付加し、各ＪＰＥＧ画像をそれぞれ逆離散コサイン変換した後、各画像をそれぞれ一定の閾値で２値化して、最終的に多値化された画像を得るものである。
【０１５４】
上記した変形例（図１０に示した変形例）においては、記憶装置であるメモリデバイス５００のメモリ５０２内にＪＰＥＧ画像格納領域５０２ａ，ベイヤ型マトリックス格納領域５０２ｂを有していたが、さらに、その他の情報を格納するための領域を設けるようにしても良い。例えば、そのメモリデバイスの接続されるコンピュータにおいて、カラーマッチング処理を行なうことが可能であるならば、メモリ５０２内に、カラーマッチングテーブル格納領域をさらに設けて、そこにカラーマッチングテーブルを格納し、上記したカラーマッチング処理の際に用いるようにしても良い。
【０１５５】
また、上記した実施例では、カラー画像を対象としていたが、当然ながら、白黒画像を対象としても良い。
【０１５６】
上記した実施例では、コンピュータとして、情報携帯端末やノート型パーソナルコンピュータを例として説明したが、デスクトップ型パーソナルコンピュータやワークステーションなど、種々のコンピュータが含まれる他、実質的にコンピュータ機能を有するプリンタ、複写機、スキャナ、ディジタルカメラなどの各種周辺機器や、同じくコンピュータ機能を有するオーディオセットやビデオセットやセット・トップ・ボックスなど各種家庭用機器や業務用機器なども含まれる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例として画像処理装置並びに画像処理システムの概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】図１における画像処理システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】Ｎ×Ｍの画素を持つ２次元信号ｘ（ｎ，ｍ）を示す説明図である。
【図４】２次元離散コサイン変換におけるＤＣＴ係数と基底画像を示す説明図である。
【図５】図１のコンピュータ１００及びプリンタ２００が備える画像処理ブロックを示すブロック図である。
【図６】図５におけるノイズ付加部７００の一具体例を示すブロック図である。
【図７】図５におけるノイズ付加部７００の他の具体例を示すブロック図である。
【図８】図５におけるノイズ付加部７００の別の具体例を示すブロック図である。
【図９】離散コサイン変換された画像の高周波領域にホワイトノイズを付加した様子を示す説明図である。
【図１０】図１に示す画像処理装置の変形例及びその画像処理装置に接続可能な記憶装置を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施例として画像処理装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図１２】図１１のコンピュータ１５０が備える画像処理ブロックを示すブロック図である。
【符号の説明】
１００…コンピュータ
１０２…ＣＰＵ
１０４…メモリ
１０６…通信部
１０８…Ｉ／Ｏ部
１１０…操作部
１１２…モニタ
１１４…ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置
１１５…ＣＤ−ＲＯＭ
１１６…ハードディスク装置
１５０…コンピュータ
２００…プリンタ
２０２…ＣＰＵ
２０４…メモリ
２０６…通信部
２０８…Ｉ／Ｏ部
２１０…プリンタ機構部
２５０…プリンタ
３００…ネットワーク
４００…サーバ
５００…メモリデバイス
５０２…メモリ
５０２ａ…ＪＰＥＧ画像格納領域
５０２ｂ…ベイヤ型マトリックス格納領域
７００…ノイズ付加部
７０２…ＤＣＴ変換部
７０４…加算部
７１０…逆ＤＣＴ変換部
７２０…２値化部
【図１】
0004496574.tif 000009
【図２】
0004496574.tif 000010
【図３】
0004496574.tif 000011
【図４】
0004496574.tif 000012
【図５】
0004496574.tif 000013
【図６】
0004496574.tif 000014
【図７】
0004496574.tif 000015
【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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