(57)【要約】【課題】解像度を向上しつつ、諧調性を向上すること。【解決手段】処理対象である画像を空間周波数が高いほど面積が小さくなる曲線で囲まれた複数の領域に分割し、それら各領域それぞれに、領域が小さいほど小さくなるディザマトリックスを用いてディザ処理を施すようにした。そのため、例えば、表示対象画像の輝度の変化が多い部分にあっては、空間周波数が高くなるため、面積が小さい曲線で囲まれた領域とされ、小さいディザマトリックスでディザ処理を施すことができ、その結果、解像度を向上することができる。また、例えば、輝度の変化が少ない部分にあっては、空間周波数が低くなるため、面積が大きい曲線で囲まれた領域とされ、大きいディザマトリックスでディザ処理を施すことができ、その結果、階調性を向上することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の画像に画像処理を施す画像処理装置であって、
処理対象である画像を空間周波数が高い領域ほど面積が小さくなるように曲線で囲まれた複数の領域に分割する領域分割手段と、それら各領域それぞれに、領域が小さいほど小さくなるディザマトリックスを用いてディザ処理を施すディザ処理手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記領域分割手段による分割で生成された領域のうち互いに隣り合う領域で且つ面積の差が所定値以下の領域を結合して１つの領域とする結合手段を備え、
前記ディザ処理手段は、前記結合手段で結合された領域にディザ処理を施すことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記領域分割手段は、前記処理対象である画像をウォーターシェッド法を用いて分割することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
所定の画像に画像処理を施す画像処理方法であって、
処理対象である画像を空間周波数が高い領域ほど面積が小さくなるように曲線で囲まれた複数の領域に分割し、それら各領域それぞれに、領域が小さいほど小さくなるディザマトリックスを用いてディザ処理を施すことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
所定の画像に画像処理を施す画像処理プログラムであって、
処理対象である画像を空間周波数が高い領域ほど面積が小さくなるように曲線で囲まれた複数の領域に分割する領域分割機能と、それら各領域それぞれに、領域が小さいほど小さくなるディザマトリックスを用いてディザ処理を施すディザ処理機能と、をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の画像に画像処理を施す画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の画像処理装置としては、例えば、処理対象である画像が写真、文字或いはシステムグラフィックのいずれであるか判定し、その判定結果に基づいて前記画像に画像処理を行うものがある（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−２３９２７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来の画像処理装置にあっては、例えば、処理対象である画像が文字とシステムグラフッィクとの組合せで構成された場合、システムグラフィックであると判定され、システムグラフィックの背景の諧調性が向上するように大きいディザマトリックスを用いてディザ処理が行われると、解像度が低下し、文字の判読性が低下し、また、文字と判定され、文字の解像度が向上するように小さいディザマトリックスを用いてディ処理が行われると、写真の諧調性が低下するという問題点があった。
【０００４】
本発明は、上記従来の技術の未解決の課題を解決することを目的とするものであって、解像度を向上しつつ、諧調性を向上可能な画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、所定の画像に画像処理を施す画像処理装置であって、処理対象である画像を空間周波数が高いほど面積が小さくなる曲線で囲まれた複数の領域に分割する領域分割手段と、それら各領域それぞれに当該領域の特性に基づいて画像処理を施す画像処理手段と、を備えたことを特徴とする。
また、前記領域分割手段による分割で生成された領域のうち互いに隣り合う領域で且つ面積の差が所定値以下の領域を結合して１つの領域とする結合手段を備え、前記ディザ処理手段は、前記結合手段で結合された領域にディザ処理を施すようにしてもよい。
【０００６】
さらに、前記領域分割手段は、前記処理対象である画像をウォーターシェッド（watershed）法を用いて分割してもよい。
一方、本発明の画像処理方法は、所定の画像に画像処理を施す画像処理方法であって、処理対象である画像を空間周波数が高い領域ほど面積が小さくなるように曲線で囲まれた複数の領域に分割し、それら各領域それぞれに、領域が小さいほど小さくなるディザマトリックスを用いてディザ処理を施すことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の画像処理プログラムは、所定の画像に画像処理を施す画像処理プログラムであって、処理対象である画像を空間周波数が高い領域ほど面積が小さくなるように曲線で囲まれた複数の領域に分割する領域分割機能と、それら各領域それぞれに、領域が小さいほど小さくなるディザマトリックスを用いてディザ処理を施すディザ処理機能と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００８】
このような構成によれば、例えば、輝度の変化が多い部分にあっては、空間周波数が高くなるため、面積が小さい曲線で囲まれた領域とされ、小さいディザマトリックスでディザ処理を施すことができ、その結果、解像度を向上することができる。
また、例えば、輝度の変化が少ない部分にあっては、空間周波数が低くなるため、面積が大きい曲線で囲まれた領域とされ、大きいディザマトリックスでディザ処理を施すことができ、その結果、階調性を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の画像処理装置を、パーソナルコンピュータで実現した実施形態を図面に基づいて説明する。
すなわち、本実施形態のパーソナルコンピュータは、複数の画像のデータ（画像データ）を格納する画像記憶装置を備え、その画像記憶装置から処理対象である画像データを読み出し、その画像データにディザ処理を施して処理結果を画像出力装置に表示する。
＜パーソナルコンピュータの動作＞
次に、パーソナルコンピュータ１で実行されるディザ処理を図１のフローチャートに基づいて説明する。このディザ処理は、任意の画像の表示操作が行われると実行される処理であって、まず、そのステップＳ１で、画像記憶装置２から処理対象である画像データを読み出し、その画像データを画像データバッファ３に格納すると共に、その画像データをwatershed法で分割して複数の画像データ（領域化画像データ）を生成する。
【００１０】
具体的には、図２に示すように、前記処理対象である画像データが濃淡のある画像のデータ（輝度値に変化のある画像のデータ）であったとすると、図３に示すように、前記画像データの輝度値の極小値それぞれにラベルを付ける。
また、図４に示すように、それらラベルを付けた極小値のうち最も小さい極小値から順に領域を拡張する。すなわち、その極小値より僅かに大きい閾値を設定し、その閾値以下で且つ前記極小値を含む領域を新しい領域とする拡張動作を繰り返し実行する。また、その拡張動作を繰り返すことで、図５に示すように、互いに隣り合う領域が繋がりそうになった場合、その領域間に前記画像内で最も大きい輝度値よりも数値が大きい境界を形成することで、各領域が繋がらないようにする。
【００１１】
そして、上記拡張動作の繰り返しにより、図６に示すように、領域が前記画像全体に広がると拡張動作を停止する。その結果、境界線は輝度値が極大値となる画素を連ねた閉曲線となり、その閉曲線で囲まれた領域に前記画像が分割される。
例えば、図７に示すように、画像データが濃淡のある画像のデータであると、前述した領域分割の手順により、図８に示すように、境界線A〜Hで分割された領域が得られる。つまり、二次元の画像であれば、図９に示すように、画像全体に濃淡があると、図１０に示すような閉曲線で分割される。
【００１２】
なお、その際、上記拡張動作の繰り返しにより、前記閉曲線は輝度の変化が多い部分、つまり、空間周波数が高い部分ほど囲い込む面積が小さくなり、輝度の変化が少ない部分、つまり、空間周波数が低い部分ほど囲い込む面積が大きくなる。
さらに、画像の濃淡に基づいて領域を生成する例を示したが、これに限られるものではない。例えば、画像が面積階調による２値（白黒）で表現されるものである場合には、濃淡のグラフを白黒の密度のグラフと考えて同様の処理をしてもよい。
【００１３】
次にステップＳ２に移行して、前記ステップＳ１で生成された領域化画像データの座標の集合を取得し、その集合それぞれに画像領域タグＩ１、Ｉ２、・・を付加する。
次にステップＳ３に移行して、前記ステップＳ２で画像領域タグＩ１、Ｉ２、・・が付加された領域化画像データそれぞれの面積Ａ１、Ａ２、・・（Ａｉ＜Ａｉ＋１、ｉは自然数）、それら面積Ａ１、Ａ２、・・の最小値Ａmin及び最大値Ａmaxを算出する。
【００１４】
また、ステップＳ３のプロセスの中で、図１０に示すように、互いに隣りあう領域で且つ面積の差が所定値以下の領域を結合して１つの領域にまとめる。例えば、図１１の７つの領域A-Ｂ、Ｂ-Ｃ、Ｃ-Ｄ、Ｄ-Ｅ、Ｅ-Ｆ、Ｆ-Ｇ、Ｇ-Hは３つの領域A-D、D-F、F-Hにまとめられる。
次にステップＳ４に移行して、前記ステップＳ３で算出された領域化画像データの面積A1、Ａ２、・・、最小値Ａmin及び最大値Ａmaxに基づいてディザマトリックスＤ１、Ｄ２、・・（Ｄｉ＜Ｄｉ＋１、ｉは自然数）を生成する。
【００１５】
ここで、ディザマトリックスの生成方法としては、ベイヤー法等が挙げられる。
なお、その際、領域化画像データの最小値Ａminが最小ディザマトリックス（この演算処理で用いられる最小のディザマトリックス）の面積Dminより小さいか否かを判定する。そして、小さい場合には、面積A1、Ａ２、・・、Ａｎのうち最小ディザマトリックスの面積Ｄminより大きく且つ最も小さいものを新しいＡminとする。
【００１６】
次にステップＳ５に移行して、前記ステップＳ３で算出された領域化画像データの面積A1、Ａ２、・・、最小値Ａmin及び最大値Ａmaxに基づいて、前記ステップＳ１で生成された領域化画像データと前記ステップＳ４で生成されたディザマトリックスＤ１、Ｄ２、・・とを対応づける情報（マップ情報）Ｍ１、Ｍ２、・・を生成する。
具体的には、領域化画像データの最大値Ａmaxと最小値Ａminとの中間にあるAｉ、Ａｉ＋１、・・・にディザマトリックスの最大値Ｄmaxと最少値Ｄminとの中間値Ｄｉ＋１、Ｄｉ＋２、・・それぞれを対応づけるマップ情報Ｍ１、Ｍ２、・・・を生成する。  すなわち、面積が小さい領域には小さめのティザマトリックスを対応づけ、面積が大きい領域には大きめのティザマトリックスを対応づける。
【００１７】
また、ステップＳ６では、前記ステップＳ１で生成された領域化画像データの座標と前記ステップＳ２で付加された画像領域タグＩ１、Ｉ２、・・とを対応づける情報（マッピング情報、３Ｄマトリックス）Ｓをメモリー４に保存する。
次にステップＳ７に移行して、前記ステップＳ５で生成されたマップ情報Ｍ１、Ｍ２、・・と前記ステップＳ６で保存されたマッピング情報Ｓとに基づいて、処理対象である画像データにディザ処理を施し、その処理結果を画像出力装置５（例えば、ディスプレイやプリンタ等）で表示する。
【００１８】
具体的には、画像データに含まれる任意の１画素を処理対象画素として選出し、その処理対象画素に対応する画像領域タグＩｉをマッピング情報Ｓから読み出し、その画像領域タグＩｉ（領域化画像データ）に対応するディザマトリックスＤｉをマップ情報Ｍｉから読み出し、そのディザマトリックスＤｉを用いて前記処理対象画素にディザ処理を施す。そして、前記処理対象画素の選出から上記フローを座標（０、０）から（xmax―１、ｙmax―１）まで繰り返すことで、画像データ全体にディザ処理を施す。
【００１９】
なお、その際、ディザマトリックスＤｉの座標（Ｄｘ、Dy）が対応する領域からはみ出してしまう画素がある場合には、その画素にはディザ処理を施さない。
＜watershedアルゴリズムの詳しい説明＞
次に、上述したwatershedアルゴリズムを詳細に説明する。
まず、watershedアルゴリズムの説明に用いる変数群を定義する。
・極小値領域Ｍ１、Ｍ２、・・、Ｍｎ
まずアルゴリズムを理解するのに必要な極小値領域Ｍ１、Ｍ２、・・、Ｍｎを見つける。極小値領域Ｍ１、Ｍ２、・・、Ｍｎを見つけるための方法としては、例えば、Tophat変換が挙げられる。Tophat変換は、形態学操作の一種で、グレースケールイメージに行われる処理である。また、処理対象である画像をＦ（ｘ、ｙ）とし、画像ドメインDに限定するためＦ（ｘ、ｙ）∈ＤFとする。
【００２０】
Tophat変換によって画像Ｆ（ｘ、ｙ）から極小値の領域を示す画像M（ｘ、ｙ）を得るためには以下の式を満たす必要である。
【数１】
2007281583.tif 000003
ここで、bは構造体要素であって、マトリックスで定義される。
【００２１】
【数２】
2007281583.tif 000004
また、演算子［＋］（○の中に＋）は、形態学操作の一種で、拡張する演算子である。（Ｆ［＋］ｂ）を演算するには以下の式を満たさなければならない。
【００２２】
【数３】
2007281583.tif 000005
この処理は、二次元の廻旋演算に似た処理であって、構造体bを画像関数Ｆ（ｘ、ｙ）に加算する処理である。そして、この拡張演算を行うことにより、処理対象である画像は明るい部分がさらに明るくなり、暗い部分が消去される。
さらに、演算子［―］（○の中に―）は、形態学操作の一種で、収縮する演算子である。（Ｆ［―］ｂ）を演算するには以下の式を満たす必要がある。
【００２３】
【数４】
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【００２４】
この処理は、構造体bを画像関数Ｆ（ｘ、ｙ）から減算する処理である。そして、この演算処理を行うことにより、処理対象である画像は暗い部分がさらに暗くなり、明るい部分が消去される。
そして、式（１）を用いて、画像Ｍ（ｘ、ｙ）の画素の濃度が０以上である領域を極小値領域Ｍ１、Ｍ２、・・、Ｍｎとする。すなわち、Ｍ１、Ｍ２、・・、Ｍｎは、極小値領域の画素を示す座標の集合とする。
・Ｃ（Ｍ１）、Ｃ（Ｍ２）、・・、Ｃ（Ｍｎ）
Ｃ（Ｍ１）、Ｃ（Ｍ２）、・・、Ｃ（Ｍｎ）は、Ｍ１、Ｍ２、・・、Ｍｎと関連する画像領域である。例えば、処理対象である画像の輝度値が高さを表すものとし、その画像を複数の集水地域を有する地形であると考えた場合、２つの集水地域Ｃ（Ｍ１）とＣ（Ｍ２）とに水を流し込んでいったときにそれらＣ（Ｍ１）、Ｃ（Ｍ２）が最大となる直前の大きさ、すなわち、繋がって同じ領域とならない最大の大きさであり、Ｃ（Ｍ１）とＣ（Ｍ２）との境界は領域分けの境界となる。そのため、Ｃ（Ｍ１）、Ｃ（Ｍ２）、・・、Ｃ（Ｍｎ）を全て合わせて一つ一つの領域を分ける境界線を含むと画像全体の領域になる。
【００２５】
次に、境界線を求めるフローを説明する。すなわち、水を流し込む（極小値領域を広げる）ときに、次の式を満たさなければならない。
Ｔ［ｍ］＝｛（ｓ、ｔ）｜ｇ（ｓ、ｔ）＜ｍ｝・・・（５）
つまり、Ｔ［ｍ］は、処理対象である画像内でｍの値より低い輝度値（濃度）を持った画素の座標の集合である。水を流し込む処理では、ｍはmin+1から始まる。ｍｉｎは、画像の一番低い濃度の値である。Ｔ［ｍ］は、ｍが大きくなるにつれて、ｍより小さい濃度を持つ画素ｇ（ｓ、ｔ）が新しく見つかるため、領域の集合がどんどん大きくなる。
・Ｃm（Ｍｉ）＝Ｃ（Ｍｉ）∩Ｔ［ｍ］・・・（６）
Ｃm（Ｍｉ）は、極小値領域と関連するＣ（Ｍ１）、Ｃ（Ｍ２）、・・、Ｃ（Ｍｎ）集合とＴ［ｍ］の集合との重なった領域である。
・Ｑ
Ｑは、Ｔ［ｍ］内で連結している集合とする。
【００２６】
Ｔ［ｍ］＝Ｑ1［ｍ］∪Ｑ2［ｍ］∪・・∪Ｑi［ｍ］・・・（７）
・Ｃ［ｍ］
【数５】
2007281583.tif 000007
【００２７】
Ｃ［ｍ］は、ｍが大きくなるにつれて大きくなっていく総合的な領域である。なお、Ｃ［ｍａｘ＋１］に達したときには、総合的な領域は画面の領域と等しくなる。
次に、上述した変数群を用いてwatershedアルゴリズムの流れを説明する。
まず、C［ｍｉｎ＋１］＝Ｔ［ｍｉｎ＋１］とする。また、アルゴリズムは再帰的に進むことになるので、Ｃ［ｍ］を算出する際にはＣ［ｍ−１］は既に算出されているものとする。さらに、Ｃ［ｍ］をＣ［ｍ−１］から算出するためにはQが必要になる。
【００２８】
すなわち、Ｑ1［ｍ］、Ｑ2［ｍ］、・・、ＱR［ｍ］それぞれが次の３つの条件のいずれを満たすのかを判定する。
１．Ｑi［ｍ］∩C［ｍ−１］はφである。
２．Ｑi［ｍ］∩Ｃ［ｍ−１］はＣ［ｍ−１］を構成する一つの連結成分Ｃm-1（Mj）を含む。
【００２９】
３．Qi［ｍ］∩Ｃ［ｍ−１］はＣ［ｍ−１］を構成する一つ以上の連結成分Ｃm-1（Ｍｊ）、Ｃm-1（Ｍｋ）、・・、Ｃm-1（ＭR）を含む。
ここで、条件１を満たす場合は、新たな極小値を見つけたときである。この場合、C[ｍ]はC[ｍ−１]∪Qi[ｍ]となる。
また、条件２を満たす場合は、Qi［ｍ］はある極小値領域集水地域Mｊを含んでいるので、C［ｍ］はC［ｍ−１］∪Qi［ｍ］となる。
【００３０】
さらに、条件３を満たす場合は、Ｃm-1（Ｍｊ）、Ｃm-1（Ｍｋ）、・・、Ｃm-1（ＭR）が繋がってしまうので、領域後の一つ一つの最大領域Ｃ（Ｍｊ）、Ｃ（Ｍｋ）、・・、Ｃ（ＭR）に達したということになる。つまり、Ｑi［ｍ］∩Ｃ［ｍ−１］に境界線を作る必要があり、境界線の生成は、次の拡張操作で行われる。
【数６】
2007281583.tif 000008
【００３１】
境界線の座標集合を算出するためには、この拡張操作でＣm-1（Ｍｊ）、Ｃm-1（Ｍｋ）、・・、Ｃm-1（ＭR）が繋がってしまうような座標集合｛（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、・・、（ｘｑ、ｙｒ）｝とする。なお、あまりにも多数の領域を作らない（過分割しない）ためにも、事前に限られた数の極小値領域Ｍ１、Ｍ２、・・、Ｍｋを決め、それを含んだＣm-1（Ｍｊ）、Ｃm-1（Ｍｋ）、・・、Ｃm-1（ＭR）に境界を作り、それ以外のＣm-1（Ｍｐ）は合併させるようにしてもよい。
【００３２】
そして、ｍをｍｉｎ＋１から順次増加させて上記フローを繰り返し実行し、ｍがｍａｘ+1となると、このwatershedアルゴリズムを終了する。なお、その際、アルゴリズムを最適化するには画像Ｆ（ｘ，ｙ）に存在する画像濃度だけのｍを当てはめればよい。
【００３３】
＜パーソナルコンピュータの具体的動作＞
次に、本実施形態のパーソナルコンピュータの動作を具体的状況に基づいて説明する。
まず、利用者が画像の表示操作を行ったとする。すると、パーソナルコンピュータ１でディザ処理が実行され、図１に示すように、ステップＳ１で、画像記憶装置２から処理対象である画像データが読み出され、その画像データが画像データバッファ３に格納され、その画像データが分割されて複数の領域化画像データが生成される。そして、輝度の変化が多い部分、つまり、空間周波数が高い部分ほど内部が面積の小さい閉曲線で囲まれた領域が生成され、輝度の変化が少ない部分、つまり、空間周波数が低い部分ほど内部が面積の大きい閉曲線で囲まれた領域が生成される。
【００３４】
また、ステップＳ２で、前記生成された領域化画像データの座標の集合が取得され、その集合それぞれに画像領域タグＩ１、Ｉ２、・・が付加される。また、ステップＳ３で、それら領域化画像データそれぞれの面積Ａ１、Ａ２、・・、それら面積Ａ１、Ａ２、・・の最小値Ａmin及び最大値Ａmaxが算出される。さらに、ステップＳ４で、その算出された領域化画像データの面積A1、Ａ２、・・、最小値Ａmin及び最大値Ａmaxに基づいてディザマトリックスＤ１、Ｄ２、・・が生成される。
【００３５】
さらに、ステップＳ５で、その算出された領域化画像データの面積A1、Ａ２、・・、最小値Ａmin及び最大値Ａmaxに基づいて、前記生成された領域化画像データと前記生成されたディザマトリックスＤ１、Ｄ２、・・とを対応づけるマップ情報Ｍ１、Ｍ２、・・が生成される。そして、面積が小さい領域には小さめのティザマトリックスが対応づけられ、面積が大きい領域には大きめのティザマトリックスが対応づけられる。
【００３６】
また、ステップＳ６では、前記生成された領域化画像データの座標と前記ステップＳ２で付加された画像領域タグＩ１、Ｉ２、・・とを対応づけるマッピング情報、３ＤマトリックスＳが保存される。また、ステップＳ７で、その保存されたマッピング情報Ｓと前記生成されたマップ情報Ｍ１、Ｍ２、・・とに基づいて、処理対象である画像データにディザ処理が施され、その処理結果が画像出力装置５に表示される。
【００３７】
そして、輝度の変化が多い部分は小さめのティザマトリックスでディザ処理が施され、輝度変化が小さい部分は大きめのティザマトリックスでディザ処理が施される。
このように、本実施形態の画像処理装置にあっては、図１２に示すように、処理対象である画像を空間周波数が高いほど面積が小さくなる曲線で囲まれた複数の領域に分割し、それら各領域それぞれに、領域が小さいほど小さくなるディザマトリックスを用いてディザ処理を施すようにした。そのため、例えば、表示対象である画像の輝度の変化が多い部分（エッジが多い部分）にあっては、空間周波数が高くなるため、面積が小さい曲線で囲まれた領域とされ、小さいディザマトリックスでディザ処理を施すことができ、その結果、解像度を向上することができる。また、例えば、輝度の変化が少ない部分にあっては、空間周波数が低くなるため、面積が大きい曲線で囲まれた領域とされ、大きいディザマトリックスでディザ処理を施すことができ、その結果、階調性を向上することができる。
【００３８】
すなわち、元画像の空間周波数の特性によって処理後の画像の見え方が大きく左右され易いディザ処理において、空間周波数特性に合わせた処理を領域毎に適応した処理を行うことが可能となる。つまり、従来のようにオブジェクトの抽出のような空間周波数の特性の異なる部分が混在してしまうことがないので、適切な画像処理を行うことができる。
ちなみに、オブジェクトの抽出のような空間周波数の特性の異なる部分が混在している画像に一種類のディザマトリクス（４×４、６×６、８×８）を用いてディザ処理を行う方法にあっては、図１３〜図１５に示すように、それぞれウイークポイントがある。例えば８ｘ８のマトリクスだけで処理を行うと、グラデーションは滑らかになるが粒状感が目立ち、細かい画像の情報が失われてしまう。逆に４ｘ４のマトリクスで処理を行うと、細かい情報は保たれるがグラデーションが滑らかにならない問題がある。
【００３９】
さらに、領域を画像の特徴にあわせて作るため、人工的な模様が発生させない。すなわち、グラデーションがあるところ、又はエッジの部分は高周波領域であり、画像が細かい。また、グラデーションがないところ（平面的な部分）は低周波領域であり、画像がおおまかである。そのため、高周波領域と低周波領域とを画素強度が極大となる線で分けることによって、ブロック分けやライン分けより自然な領域分けが可能となる。
【００４０】
また、ディザ処理後も自然な画像が得ることができ、ディザ処理による減色を行っても、画像全体の画質の破損を最小限としながら、疑似階調を増やすことができる。
さらに、領域化画像データのうち、互いに隣り合う領域で且つ面積の差が所定値以下の領域を結合して１つの領域とし、その結合された領域にディザ処理を施すようにした。そのため、多くの画素を少ないディザマトリックスでディザ処理することができ、ディザ処理による負荷を軽減することができる。なお、図１１に示すように、２つの領域Ｄ-Ｅ、Ｅ-Ｆを結合して１つの領域Ｄ-Ｆとする例を示したが、これに限られるものではない。例えば、領域Ｄ-Ｅ、Ｅ-Ｆが比較的広い領域であれば結合を行わなくてもよい。
【００４１】
なお、上記実施形態では、図１のパーソナルコンピュータ１及びステップＳ１が領域分割手段を構成し、以下同様に、図１のパーソナルコンピュータ１及びステップＳ７がディザ処理手段を構成し、図１のステップＳ３が結合手段を構成する。
なお、本発明の画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムは、上記実施の形態の内容に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変さら可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】画像処理装置で実行されるディザ処理を示すフローチャートである。
【図２】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図３】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図４】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図５】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図６】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図７】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図８】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図９】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図１０】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図１１】領域化画像データの生成過程を説明するための説明図である。
【図１２】本実施形態のディザ処理の処理結果を説明するための説明図である。
【図１３】４×４のディザマトリックスによるディザ処理の処理結果を説明するための説明図である。
【図１４】６×６のディザマトリックスによるディザ処理の処理結果を説明するための説明図である。
【図１５】８×８のディザマトリックスによるディザ処理の処理結果を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【００４３】
１はパーソナルコンピュータ、２は画像記憶装置、３は画像データバッファ、４はメモリー、５は画像出力装置
【図１】
2007281583.tif 000009
【図２】
2007281583.tif 000010
【図３】
2007281583.tif 000011
【図４】
2007281583.tif 000012
【図５】
2007281583.tif 000013
【図６】
2007281583.tif 000014
【図７】
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【図８】
2007281583.tif 000016
【図９】
2007281583.tif 000017
【図１０】
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【図１１】
2007281583.tif 000019
【図１２】
2007281583.tif 000020
【図１３】
2007281583.tif 000021
【図１４】
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【図１５】
2007281583.tif 000023