(57)【要約】【課題】誤差拡散処理を行って、画像データの少階調化を行いながら、画品質の劣化を防止できるようにする。【解決手段】画像処理装置１０は、減算器１１によって入力画像データｘ（ｉ，ｊ）からフィルタ部１４の出力データを減算し、減算器１１の出力データを量子化器１２によって量子化し、量子化器１２の出力データを出力画像データｙ（ｉ，ｊ）として出力する。また、減算器１３によって、量子化器１２の出力データから減算器１１の出力データを減算して量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）を生成し、量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）をフィルタ部１４によってフィルタリング処理し、フィルタ部１４の出力データを減算器１１に入力する。重み係数選択部１５は、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数に対応するフィルタ部１４におけるフィルタ係数を選択し、フィルタ部１４に設定する。【選択図】図１
2007181250.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データを、画素毎に量子化して、２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画像データに変換する量子化手順と、
注目画素の入力画像データの階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数を選択する重み係数選択手順と、
注目画素について前記量子化手順における量子化によって発生する量子化誤差に、前記重み係数選択手順によって選択された重み係数を乗じて、前記注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散する誤差拡散手順と
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
入力画像データを、画素毎に量子化して、２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画像データに変換する量子化手段と、
注目画素の入力画像データの階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数を選択する重み係数選択手段と、
注目画素について前記量子化手段における量子化によって発生する量子化誤差に、前記重み係数選択手段によって選択された重み係数を乗じて、前記注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散する誤差拡散手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、誤差拡散処理を行って画像データの少階調化を行う画像処理方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、コンピュータで作成したり画像入力装置で入力して得られたような多階調の画像を、より少ない階調のプリンタ等の画像出力装置によって出力する場合には、画像データの少階調化を行う必要がある。このように画像データの少階調化を行う場合でも、原画像が持つ画品質をできるだけ維持する技術として、従来より擬似中間調表現が利用されている。擬似中間調表現の手法としては、種々提案されているが、そのうち、誤差拡散法による疑似中間調表現は、画品質が良いため、出力階調が２値のプリンタ等で広く利用されている。なお、誤差拡散法は、注目画素について発生した量子化誤差を、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散する方法である。
【０００３】
ここで、一般的な誤差拡散法の原理（非特許文献１参照）について詳しく説明する。
【０００４】
誤差拡散法は、人間の視覚特性を考慮して、量子化誤差を高域に変調することによって目立たなくし、擬似中間調を表現する方法である。図１０は、一般的な誤差拡散処理を実現するための画像処理装置の構成を示すブロック図である。この画像処理装置は、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）から後述するフィルタ１１４の出力データを減算する減算器１１１と、この減算器１１１の出力データを量子化して、出力画像データｙ（ｉ，ｊ）として出力する量子化器（図ではＱと記す。）１１２と、出力画像データｙ（ｉ，ｊ）から減算器１１１の出力データを減算する減算器１１３と、この減算器１１３の出力データに対して所定のフィルタリング処理を行って、減算器１１１に出力するフィルタ１１４とを備えている。なお、図中、ｅ（ｉ，ｊ）は、量子化器１１２における量子化によって発生する量子化誤差を表している。従って、減算器１１３の出力データは、量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）となる。なお、ｉ，ｊは、互いに直交する２方向（以下、ｉ方向およびｊ方向という。）の各座標を表している。
【０００５】
フィルタ１１４は、一種の線形フィルタであり、ここでは、その伝達関数を、Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）とする。なお、ｚ1,ｚ2 は、それぞれ、ｉ方向、ｊ方向に関するｚ変換における変数である。図１０に示した画像処理装置の構成全体は、２次元のΣΔ変調回路とみなすことができる。従って、この画像処理装置における入出力関係は、次の式（１）のように与えられる。
【０００６】
[数１]
Ｙ（ｚ1,ｚ2 ）＝Ｘ（ｚ1,ｚ2 ）＋Ｈ（ｚ1,ｚ2 ）Ｅ（ｚ1,ｚ2 ）…（１）
【０００７】
なお、式（１）において、Ｙ（ｚ1,ｚ2 ），Ｘ（ｚ1,ｚ2 ），Ｅ（ｚ1,ｚ2 ）は、それぞれ、ｙ（ｉ，ｊ），ｘ（ｉ，ｊ），ｅ（ｉ，ｊ）をｚ変換した値である。また、量子化誤差Ｅ（ｚ1,ｚ2 ）を変調するフィルタの伝達関数Ｈ（ｚ1,ｚ2 ）は、次の式（２）で与えられる。
【０００８】
[数２]
Ｈ（ｚ1,ｚ2 ）＝１−Ｇ（ｚ1,ｚ2 ） …（２）
【０００９】
伝達関数Ｈ（ｚ1,ｚ2 ）は、２次元の有限インパルス応答（ＦＩＲ）ハイパスフィルタを表しており、このハイパスフィルタは、量子化誤差Ｅ（ｚ1,ｚ2 ）の高域への変調特性を決定する誤差変調用フィルタとなる。なお、以下、伝達関数Ｈ（ｚ1,ｚ2 ），Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）で表されるフィルタを表す場合にも、フィルタＨ（ｚ1,ｚ2 ），フィルタＧ（ｚ1,ｚ2 ）と記す。
【００１０】
Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）は、次の式（３）のように表される。
【００１１】
[数３]
Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）＝ΣΣｇ（ｎ１，ｎ２）ｚ1 -n1 ｚ2 -n2 …（３）
【００１２】
なお、式（３）中の最初のΣはｎ１が−Ｎ1 からＭ1 についての総和を表し、次のΣはｎ２が−Ｎ2 からＭ2 についての総和を表している。ただし、Ｎ1 ，Ｍ1 ，Ｎ2 ，Ｍ2 は、それぞれ所定の正の整数である。また、ｇ（ｎ１，ｎ２）は、フィルタ係数であり、ｎ１＝０，ｎ２＝０は、注目画素を表す。
【００１３】
ここで、式（４）に、Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）の係数ｇ（ｉ，ｊ）の例として、代表的なフィルタの場合の例を挙げる。なお、式中の＊は注目画素を表し、ｇ（０，０）＝０となる。
【００１４】
【数４】
2007181250.tif 000003
【００１５】
式（４）で表されるフィルタＧ（ｚ1,ｚ2 ）を用いた誤差変調用フィルタＨ（ｚ1,ｚ2 ）の周波数特性を図１１に示す。なお、図１１において、周波数を表す数値は、絶対値が大きいほど周波数が高いことを表している。式（４）で表されるフィルタＧ（ｚ1,ｚ2 ）およびこれを用いたフィルタＨ（ｚ1,ｚ2 ）は、Ｊａｒｖｉｓ，Ｊｕｄｉｃｅ＆Ｎｉｎｋｅのフィルタ（以下、Ｊａｒｖｉｓのフィルタと言う。）と呼ばれるものである。
【００１６】
【非特許文献１】貴家仁志、他１名，「ディジタル画像データのＣによる階調変換技法」，インターフェース，１９９３年８月，ｐ．１５８−１７１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
しかしながら、上述のような従来の誤差拡散法では、ハイライト領域（ドットが疎が領域）およびシャドー領域（ドットが密な領域）においてドットの分散性が悪く、誤差拡散法独特の“ワーム”と呼ばれる模様が生じ、これが画品質を劣化させるという問題点があった。
【００１８】
図１２に、ドットの分散性が悪く、“ワーム”模様が生じている画像の一例を示す。この図は、垂直方向に階調値が徐々に変化する画像（以下、垂直方向のランプ画像と言う。）を、前述の一般的なＪａｒｖｉｓのフィルタを用いて誤差拡散処理して得られた画像のうちのハイライト部分を示したものである。この図に示した画像では、ドットが均一に分散されずに、虫が這ったようなドットの連なりである“ワーム”模様が生じ、これが画質を劣化させているのが分かる。
【００１９】
ここで、従来の誤差拡散法においてドットの分散性が悪くなる理由について、誤差変調用フィルタの周波数特性の視点から考察する。図１３は、図１１に示したＪａｒｖｉｓのフィルタの周波数特性を等高線を用いて表現した図である。このような表現により、フィルタの周波数特性の空間的な形状（特性）がよく分かる。図１３を見ると、まず、式（４）に示したように誤差変調用フィルタの係数が空間的に非対称であるため、フィルタの周波数特性も空間的に非対称になっていることが分かる。そして、特に、図１３に示した周波数特性の中央部分、すなわち量子化誤差の低周波域に対する特性の部分において、空間的な歪みが大きい。ドットの分散性が問題になるのは、ハイライト領域やシャドー領域のような平坦な部分が多いので、図１３に示した周波数特性の中央部分の空間的な歪みによって、出力画像データの周波数特性に空間的な偏りが発生し、これがドットの分散性を悪化させて“ワーム”模様が生じるものと考えられる。
【００２０】
従って、誤差変調用フィルタの低周波域に対する特性を、もっと空間的に対称になるように改善すれば、ドットの分散性の問題を解決することができると考えられる。
【００２１】
しかしながら、誤差変調用フィルタの低周波域に対する特性を改善しようとすると、今度は、図１３に示した周波数特性の周辺部分、すなわち高周波域に対する特性の部分における歪みが大きくなり、中間調領域で“ワーム”模様が生じてしまう。このように、誤差変調用フィルタでは、全ての周波数帯域で空間的に対称な特性を実現することは難しい。
【００２２】
本発明はかかる問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、誤差拡散処理を行って、画像データの少階調化を行いながら、画品質の劣化を防止できるようにした画像処理方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明の画像処理方法は、入力画像データを、画素毎に量子化して、２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画像データに変換する量子化手順と、注目画素の入力画像データの階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数を選択する重み係数選択手順と、注目画素について量子化手順における量子化によって発生する量子化誤差に、重み係数選択手順によって選択された重み係数を乗じて、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散する誤差拡散手順とを備えたものである。
【００２４】
本発明の画像処理装置は、入力画像データを、画素毎に量子化して、２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画像データに変換する量子化手段と、注目画素の入力画像データの階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数を選択する重み係数選択手段と、注目画素について量子化手段における量子化によって発生する量子化誤差に、重み係数選択手段によって選択された重み係数を乗じて、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散する誤差拡散手段とを備えたものである。
【００２５】
本発明の画像処理方法では、量子化手順によって、入力画像データが、画素毎に量子化されて、２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画像データに変換される。また、重み係数選択手順によって、注目画素の入力画像データの階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数が選択され、誤差拡散手順によって、注目画素について量子化手順における量子化によって発生する量子化誤差に、重み係数選択手順によって選択された重み係数が乗じられて、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散される。
【００２６】
本発明の画像処理装置では、量子化手段によって、入力画像データが、画素毎に量子化されて、２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画像データに変換される。また、重み係数選択手段によって、注目画素の入力画像データの階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数が選択され、誤差拡散手段によって、注目画素について量子化手段における量子化によって発生する量子化誤差に、重み係数選択手段によって選択された重み係数が乗じられて、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散される。
【発明の効果】
【００２７】
本発明の画像処理方法または画像処理装置によれば、入力画像データを、画素毎に量子化して、２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画像データに変換すると共に、注目画素の入力画像データの階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数を選択し、注目画素について量子化によって発生する量子化誤差に、選択された重み係数を乗じて、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散するようにしたので、誤差拡散処理を行って、画像データの少階調化を行いながら、画品質の劣化を防止することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２９】
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る画像処理方法を実現するための画像処理装置の構成を示すブロック図である。この画像処理装置１０は、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）から後述するフィルタ部１４の出力データを減算する減算器１１と、この減算器１１の出力データを、画素毎に、１つ以上の閾値に基づいて量子化して、２つ以上の量子化レベルのいずれかを有する出力画像データｙ（ｉ，ｊ）に変換する量子化手段としての量子化器（図ではＱと記す。）１２と、この量子化器１２の出力データから減算器１１の出力データを減算して、量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）を生成する減算器１３と、この減算器１３の出力データに対して所定のフィルタリング処理を行って、減算器１１に出力するフィルタ部１４と、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数に対応するフィルタ部１４におけるフィルタ係数を選択し、フィルタ部１４に設定する重み係数選択部１５とを備えている。
【００３０】
フィルタ部１４および減算器１１は、注目画素について量子化器１２における量子化によって発生する量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）に、重み係数選択部１５によって選択された重み係数（フィルタ係数）を乗じて、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散する誤差拡散手段に対応し、重み係数に応じた変調特性で、量子化誤差を高周波域に変調するものである。
【００３１】
フィルタ部１４は、一種の線形フィルタを構成し、ここでは、その伝達関数を、Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）とする。なお、ｚ1,ｚ2 は、それぞれ、ｉ方向、ｊ方向に関するｚ変換における変数である。Ｇ（ｚ1,ｚ2 ）は、前出の式（３）のように表される。フィルタ部１４は、例えばディジタルフィルタによって実現される。
【００３２】
画像処理装置１０に入力される入力画像データｘ（ｉ，ｊ）は、例えば、画像入力装置１より与えられ、画像処理装置１０より出力される出力画像データｙ（ｉ，ｊ）は、例えば、画像出力装置２に対して出力される。画像入力装置１としては、イメージスキャナ、ディジタルカメラ、ビデオカメラ等がある。画像出力装置２としては、プリンタ、液晶ディスプレイ等がある。
【００３３】
なお、本実施の形態に係る画像処理装置１０は、例えば、単体の装置として構成してもよいし、ＩＣ（集積回路）化する等してプリンタ等の画像出力装置に内蔵するようにしてもよい。
【００３４】
本実施の形態では、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値を“０”〜“２５５”の２５６段階とし、最終的な出力画像データｙ（ｉ，ｊ）を２値とするために、量子化器１２における各量子化レベルを、“０”と“２５５”に設定している。
【００３５】
重み係数選択部１５は、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が量子化器１２における最小または最大の量子化レベルに近いほど、量子化誤差の変調特性が低周波域に対して空間的により対称に近くなるような重み係数を選択するようになっている。
【００３６】
具体的には、重み係数選択部１５は、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が、入力画像データの階調値の範囲のうちの最小値“０”および最大値“２５５”から最も離れた値を含む第１の範囲（１２＜ｘ（ｉ，ｊ）＜２４３）内に含まれるときには、複数の要素からなる第１の重み係数を選択し、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が、入力画像データの階調値の範囲のうちの最小値“０”または最大値“２５５”を含む所定の第２の範囲（ｘ（ｉ，ｊ）≦５，ｘ（ｉ，ｊ）≧２５０）内に含まれるときには、第１の重み係数における要素とは異なる要素を含む複数の要素からなる第２の重み係数を選択し、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が、第１の範囲と第２の範囲との間の範囲内に含まれるときには、第１の重み係数と第２の重み係数に基づいて、各要素毎に直線補間して得られる要素を持つ重み係数を選択するようになっている。
【００３７】
以下、第１の重み係数が選択されたときにフィルタ部１４によって実現されるフィルタを中間調領域用フィルタＡと言い、第２の重み係数が選択されたときにフィルタ部１４によって実現されるフィルタをハイライト領域用フィルタＢと言う。フィルタＡのフィルタ係数ｇ（ｉ，ｊ）の一例を式（５）に示し、フィルタＢのフィルタ係数ｇ（ｉ，ｊ）の一例を式（６）に示す。
【００３８】
【数５】
2007181250.tif 000004
【００３９】
【数６】
2007181250.tif 000005
【００４０】
図２は、式（５）で表されるフィルタＡを用いた誤差変調用フィルタＨ（ｚ1,ｚ2 ）の周波数特性を等高線を用いて表現した図であり、図３は、式（６）で表されるフィルタＢを用いた誤差変調用フィルタＨ（ｚ1,ｚ2 ）の周波数特性を等高線を用いて表現した図である。
【００４１】
図２を見ると、中間調領域用フィルタＡでは、周辺部分、すなわち量子化誤差の高周波域に対する特性の部分が空間的にほぼ対称になっており、中間調領域でテクスチャの空間的な歪みが発生しないようなフィルタになっていることが分かる。一方、図３を見ると、ハイライト用フィルタＢでは、中央部分、すなわち量子化誤差の低周波域に対する特性の部分が空間的にほぼ対称（円形）になっており、ハイライト領域およびシャドー領域でドットの分散性がよく、“ワーム”模様が発生しないようなフィルタになっていることが分かる。
【００４２】
注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が、第１の範囲と第２の範囲との間の範囲、すなわち、６≦ｘ（ｉ，ｊ）≦１２または２４３≦ｘ（ｉ，ｊ）≦２４９に含まれるときには、フィルタ部１４によって実現されるフィルタは、フィルタＡのフィルタ係数とフィルタＢのフィルタ係数とに基づいて、各フィルタ係数毎に直線補間して得られるフィルタ係数からなるフィルタとなる。このように、第１の範囲と第２の範囲との間の範囲では、フィルタ係数が段階的に切り換えられる。
【００４３】
図４ないし図６は、フィルタ係数が、フィルタＡのフィルタ係数からフィルタＢのフィルタ係数へ段階的に切り換えられるときの各フィルタを用いた誤差変調用フィルタＨ（ｚ1,ｚ2 ）の周波数特性を等高線を用いて表現した図である。
【００４４】
図４（ａ）は、フィルタＡに対応する周波数特性を表している。図４（ｂ）は、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が“１２”または“２４３”のときに選択されるフィルタに対応する周波数特性を表している。フィルタＡの各フィルタ係数を“Ａ”で代表して表し、フィルタＢの各フィルタ係数を“Ｂ”で代表して表したとき、図４（ｂ）に示した周波数特性に対応するフィルタの各フィルタ係数は、（７Ａ＋Ｂ）／８となる。図４（ｃ）は、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が“１１”または“２４４”のときに選択されるフィルタに対応する周波数特性を表している。図４（ｃ）に示した周波数特性に対応するフィルタの各フィルタ係数は、（６Ａ＋２Ｂ）／８となる。
【００４５】
図５（ａ）は、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が“１０”または“２４５”のときに選択されるフィルタに対応する周波数特性を表している。図５（ａ）に示した周波数特性に対応するフィルタの各フィルタ係数は、（５Ａ＋３Ｂ）／８となる。図５（ｂ）は、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が“９”または“２４６”のときに選択されるフィルタに対応する周波数特性を表している。図５（ｂ）に示した周波数特性に対応するフィルタの各フィルタ係数は、（４Ａ＋４Ｂ）／８となる。図５（ｃ）は、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が“８”または“２４７”のときに選択されるフィルタに対応する周波数特性を表している。図５（ｃ）に示した周波数特性に対応するフィルタの各フィルタ係数は、（３Ａ＋５Ｂ）／８となる。
【００４６】
図６（ａ）は、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が“７”または“２４８”のときに選択されるフィルタに対応する周波数特性を表している。図６（ａ）に示した周波数特性に対応するフィルタの各フィルタ係数は、（２Ａ＋６Ｂ）／８となる。図６（ｂ）は、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が“６”または“２４９”のときに選択されるフィルタに対応する周波数特性を表している。図６（ｂ）に示した周波数特性に対応するフィルタの各フィルタ係数は、（Ａ＋７Ｂ）／８となる。図６（ｃ）は、フィルタＢに対応する周波数特性を表している。
【００４７】
次に、本実施の形態に係る画像処理装置１０の作用について説明する。なお、以下の説明は、本実施の形態に係る画像処理方法の説明を兼ねている。
【００４８】
本実施の形態に係る画像処理装置１０では、減算器１１によって、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）からフィルタ部１４の出力データが減算される。減算器１１の出力データは、量子化器１２によって量子化され、量子化器１２の出力データが、出力画像データｙ（ｉ，ｊ）として、画像処理装置１０より出力される。また、減算器１３によって、量子化器１２の出力データから減算器１１の出力データが減算されて、量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）が生成される。減算器１３の出力データである量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）は、フィルタ部１４に入力されて、重み係数選択部１５によって選択されたフィルタ係数（重み係数）に応じたフィルタリング処理が施される。フィルタ部１４の出力データは、減算器１１に入力される。重み係数選択部１５は、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値に応じて、誤差拡散用の重み係数に対応するフィルタ部１４におけるフィルタ係数を選択し、フィルタ部１４に設定する。
【００４９】
このような動作により、画像処理装置１０は、入力画像データｘ（ｉ，ｊ）を、１つの閾値に基づいて量子化して、２つの量子化レベルのいずれかを有する出力画像データｙ（ｉ，ｊ）に変換すると共に、この量子化によって発生する量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）に、重み係数選択部１５によって選択された重み係数を乗じて、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）に対して拡散する誤差拡散処理を行う。
【００５０】
本実施の形態に係る画像処理方法および装置では、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が、中間調領域である第１の範囲（１２＜ｘ（ｉ，ｊ）＜２４３）内に含まれるときには、フィルタ部１４によって実現されるフィルタを、量子化誤差の高周波域に対する特性の部分が空間的にほぼ対称なフィルタＡとし、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が、ハイライト領域まはたシャドー領域である第２の範囲（ｘ（ｉ，ｊ）≦５，ｘ（ｉ，ｊ）≧２５０）内に含まれるときには、フィルタ部１４によって実現されるフィルタを、量子化誤差の低周波域に対する特性の部分が空間的にほぼ対称なフィルタＢとし、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値が、第１の範囲と第２の範囲との間の範囲（６≦ｘ（ｉ，ｊ）≦１２または２４３≦ｘ（ｉ，ｊ）≦２４９）内に含まれるときには、フィルタ部１４によって実現されるフィルタを、フィルタＡのフィルタ係数とフィルタＢのフィルタ係数とに基づいて、各フィルタ係数毎に直線補間して得られるフィルタ係数からなるフィルタとする。これにより、本実施の形態によれば、ハイライト領域およびシャドー領域においてドットが均一に分散されると共に、中間調領域においてもドットが均一に分散される。従って、本実施の形態によれば、誤差拡散処理を行って、画像データの少階調化を行いながら、画品質の劣化を防止でき、ほとんど“ワーム”模様のない高品質の画像を得ることができる。
【００５１】
また、本実施の形態によれば、第１の範囲と第２の範囲との間の範囲では、注目画素の入力画像データｘ（ｉ，ｊ）の階調値に応じて、フィルタ部１４によって実現されるフィルタを、フィルタＡからフィルタＢの間で段階的に切り換えるようにしたので、フィルタの周波数特性が滑らかに変化し、フィルタの周波数特性が不連続的に切り換えられることによる画質劣化もなく、滑らかな階調性を持つ出力画像データを得ることができる。
【００５２】
図７は、垂直方向のランプ画像を、本実施の形態に係る画像処理装置１０によって誤差拡散処理して得られた画像のうちのハイライト部分を示したものである。図７と図１２を比較すると、本実施の形態によれば、ドットが均一に分散され、“ワーム”模様がほとんど発生していない出力画像が得られることが分かる。
【００５３】
また、本実施の形態に係る画像処理方法および装置は、一般的な誤差拡散処理に対して、非常に簡単な処理（重み係数選択の処理）を追加するだけで実現でき、一般的な誤差拡散処理に比べて、処理時間はほとんど増加しない。
【００５４】
図８は、本発明の第２の実施の形態に係る画像処理方法を実現するための画像処理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態は、誤差拡散法ではなく、平均誤差最小法を用いた例である。本実施の形態に係る画像処理装置６０は、図１に示した第１の実施の形態に係る画像処理装置１０において、フィルタ部１４の代わりに、平均誤差最小法用のフィルタ部６４を設け、重み係数選択部１５の代わりに、フィルタ部６４におけるフィルタ係数を選択し、フィルタ部６４に設定する重み係数選択部６５を設けたものである。本実施の形態におけるフィルタ部６４は、注目画素の近傍における量子化済の複数の画素における量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）を保持すると共に、これらの量子化誤差ｅ（ｉ，ｊ）に対してそれぞれ所定の重み係数を乗じて平均することにより、平均誤差を算出し、この平均誤差を、注目画素の入力画像データの入力時に出力する処理を行う。このような処理は、注目画素について発生した量子化誤差を、注目画素の近傍における未量子化画素の入力画像データに対して拡散することと同等である。フィルタ部６４は、例えばディジタルフィルタによって実現することができる。
【００５５】
本実施の形態におけるその他の構成、作用および効果は、第１の実施の形態と同様である。
【００５６】
図９は、本発明の第３の実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態は、第１の実施の形態に係る画像処理装置１０と同様の機能を、コンピュータを用いてソフトウェア的に実現した例である。
【００５７】
本実施の形態に係る画像処理装置は、コンピュータを用いたものであり、互いにバス３０を介して接続されたＣＰＵ（中央処理装置）３１、ＲＯＭ３２およびＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）３３を備えている。画像処理装置は、更に、インタフェース４１〜４６を介してバス３０に接続されたハードディスクドライブ５１、ＣＤ（コンパクトディスク）−ＲＯＭドライブ５２、フロッピィディスクドライブ５３、キーボード５４、マウス５５およびＣＲＴ（陰極線管）５６を備えている。画像処理装置は、更に、バス３０に画像入力装置５７を接続するためのインタフェース４７と、バス３０に画像出力装置５８を接続するためのインタフェース４８とを備えている。
【００５８】
画像入力装置５７としては、イメージスキャナ、ディジタルカメラ、ビデオカメラ等がある。画像出力装置５８としては、プリンタ、液晶ディスプレイ等がある。
【００５９】
本実施の形態に係る画像処理装置では、ＣＰＵ３１が、ＲＡＭ３３を作業領域として、ハードディスクドライブ５１内のハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭドライブ５２によって駆動されるＣＤ−ＲＯＭまたはフロッピィディスクドライブ５３によって駆動されるフロピィディスクに格納されたアプリケーションプログラムを実行することによって、図１における画像処理装置１０の機能を実現するようになっている。
【００６０】
本実施の形態に係る画像処理装置は、上述のようにして実現される機能により、画像入力装置５７によって入力された画像データあるいは画像処理装置（コンピュータ）で作成した画像データに対して、第１の実施の形態と同様の処理を行って、少階調化された出力画像データを画像出力装置５８に対して出力する。
【００６１】
本実施の形態におけるその他の作用および効果は第１の実施の形態と同様である。
【００６２】
なお、第２の実施の形態に係る画像処理装置６０と同様の機能を、第３の実施の形態と同様に、コンピュータを用いてソフトウェア的に実現してもよい。
【００６３】
なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されず、例えば、実施の形態で挙げた量子化レベル、量子化レベル数や、フィルタの特性等は一例であり、本発明を適用する形態に応じて適宜に設定することができる。
【００６４】
また、実施の形態では、注目画素の入力画像データの階調値が、第１の範囲と第２の範囲との間の範囲内に含まれるときに、フィルタ部１４によって実現されるフィルタのフィルタ係数を、フィルタＡのフィルタ係数とフィルタＢのフィルタ係数とに基づいて、各フィルタ係数毎に直線補間して求めるようにしたが、フィルタ部１４を、フィルタ係数が入力画像データの階調値の関数となった適応フィルタとすることによって、入力画像データの階調値に応じてフィルタ係数を切り換えるようにしてもよい。
【００６５】
また、実施の形態では、入力画像データを、１つの閾値に基づいて量子化して、２階調の出力画像データに変換する例を挙げたが、本発明は、入力画像データを、２つ以上の閾値に基づいて量子化して、３階調以上の階調の出力画像データに変換する場合にも適用することができる。
【００６６】
また、本発明は、インクジェットプリンタ、溶融熱転写方式やサーモ・オートクローム方式のプリンタ、階調表現の低いディスプレイ装置等に画像データを出力するために画像データを少階調化する場合に有効であるが、それ以外にも、画像処理や画像データの蓄積の負担を軽減するために画像データを少階調化する場合等にも有効である。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１における重み係数選択部で選択するフィルタＡの周波数特性を等高線で表現した説明図である。
【図３】図１における重み係数選択部で選択するフィルタＢの周波数特性を等高線で表現した説明図である。
【図４】フィルタＡとフィルタＢに基づいて直線補間して得られるフィルタの周波数特性を等高線で表現した説明図である。
【図５】フィルタＡとフィルタＢに基づいて直線補間して得られるフィルタの周波数特性を等高線で表現した説明図である。
【図６】フィルタＡとフィルタＢに基づいて直線補間して得られるフィルタの周波数特性を等高線で表現した説明図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置によって誤差拡散処理を行って得られた画像を示す説明図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】一般的な誤差拡散処理を実現するための画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】図１０に示した画像処理装置で使用するフィルタの周波数特性の一例を示す特性図である。
【図１２】図１０に示した画像処理装置によって誤差拡散処理を行って得られた画像を示す説明図である。
【図１３】図１１に示したフィルタの周波数特性を等高線を用いて表現した説明図である。
【符号の説明】
【００６８】
１０…画像処理装置、１１，１３…減算器、１２…量子化器、１４…フィルタ部、１５…重み係数選択部。
【図１】
2007181250.tif 000006
【図２】
2007181250.tif 000007
【図３】
2007181250.tif 000008
【図４】
2007181250.tif 000009
【図５】
2007181250.tif 000010
【図６】
2007181250.tif 000011
【図７】
2007181250.tif 000012
【図８】
2007181250.tif 000013
【図９】
2007181250.tif 000014
【図１０】
2007181250.tif 000015
【図１１】
2007181250.tif 000016
【図１２】
2007181250.tif 000017
【図１３】
2007181250.tif 000018