(57)【要約】【課題】  ドットの分散性を向上させた画像処理装置を提供する。【解決手段】  Ｍ（Ｍ≧３；Ｍは自然数）値で構成される元画像データをＮ（Ｍ＞Ｎ≧２；Ｎは自然数）値に多値化する画像処理装置において、元画像データを取得するデータ取得手段１０と、データ取得手段１０により取得した元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn（Ｎ≧Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２；Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋnは自然数）値に変換する複数の多値化手段２０と、多値化手段２０によって多値化された複数の画像データを合成し、Ｎ（Ｎ＝（Ｋ1−１）＋（Ｋ2−１）＋（Ｋ3−１）…＋（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成する画像合成手段３０と、を有し、多値化手段２０は、誤差拡散法もしくはディザ法により、元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換する。【選択図】      図１
2007060338.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｍ（Ｍ≧３；Ｍは自然数）値で構成される元画像データをＮ（Ｍ＞Ｎ≧２；Ｎは自然数）値に多値化する画像処理装置において、
前記元画像データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段により取得した前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn（Ｎ≧Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２；Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋnは自然数）値に変換する複数の多値化手段と、
前記多値化手段によって多値化された複数の画像データを合成し、Ｎ（Ｎ＝（Ｋ1−１）＋（Ｋ2−１）＋（Ｋ3−１）…＋（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成する画像合成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記多値化手段は、誤差拡散法もしくはディザ法により、前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換する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】
前記多値化手段は、誤差拡散法により前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換するものであって、誤差拡散法における分配パターンがそれぞれ異なる複数の誤差拡散マトリックスを記憶する誤差拡散マトリックス記憶手段と、前記複数の誤差拡散マトリックスから特定のパターンを選択する誤差拡散マトリックス選択手段と、を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記多値化手段は、ディザ法により前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換するものであって、それぞれ異なる複数のディザマトリックスを記憶するディザマトリックス記憶手段と、前記複数のディザマトリックスから特定のパターンを選択するディザマトリックス選択手段と、を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像合成手段は、前記多値化手段によって得られたＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値の画像データを合成するものであって、複数の画像データを加算する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６】
前記画像合成手段は、前記多値化手段によって得られたＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値の画像データを係数Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、…Ｌn（Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、…Ｌnは自然数）により変換し、複数の画像データを加算することにより、Ｎ（Ｎ＝Ｌ1（Ｋ1−１）＋Ｌ2（Ｋ2−１）＋Ｌ3（Ｋ3−１）…Ｌn（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
Ｍ（Ｍ≧３；Ｍは自然数）値で構成される元画像データをＮ（Ｍ＞Ｎ≧２；Ｎは自然数）値に多値化する画像処理プログラムにおいて、
前記元画像データを取得するデータ取得ステップ、
前記データ取得ステップにより取得した前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn（Ｎ≧Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２；Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋnは自然数）値に変換する複数の多値化ステップ、及び
前記多値化ステップによって多値化された複数の画像データを合成し、Ｎ（Ｎ＝（Ｋ1−１）＋（Ｋ2−１）＋（Ｋ3−１）…＋（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成する画像合成ステップ、
として実現される処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項８】
Ｍ（Ｍ≧３；Ｍは自然数）値で構成される元画像データをＮ（Ｍ＞Ｎ≧２；Ｎは自然数）値に多値化する画像処理方法において、
前記元画像データを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップにより取得した前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn（Ｎ≧Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２；Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋnは自然数）値に変換する複数の多値化ステップと、
前記多値化ステップによって多値化された複数の画像データを合成し、Ｎ（Ｎ＝（Ｋ1−１）＋（Ｋ2−１）＋（Ｋ3−１）…＋（Ｋn−１）＋１）で構成される画像データを生成する画像合成ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関し、特に、同じ情報をもった複数の元画像データに対し、それぞれ異なる画像処理を行い、生成された複数の画像データを合成させることで、ドットの分散性を向上させた画像処理装置及び画像処理方法並びに画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、版を用いた手法による印刷物の作成のための版を画像データに基づいてプリントする際に、版の位置ずれの影響を受け難く、版にずれが生じても良好な印字物を得られる版をプリント可能な画像データを作成する手法として、特許文献１記載の装置がある。
この画像処理装置は、入力される多値画像データの処理を行なう画像処理において、色展開されて得られた一つの色に対応する多値の画像データを複数の多値の画像データに変換し、変換によって得られた複数の多値の画像データそれぞれを２値の画像データに変換するとともに、得られた複数の２値の画像データを合成する装置であり、特に、版にずれが生じても良好な印字物を得るために、誤差拡散法における分配係数を異ならせるという工夫をしている。この処理によって得られた２値の画像データに基づいて版をプリントすることにより、プリントされた版により印刷物を生成する場合に版の位置がずれた場合も、そのずれを目立たなくして良好な印刷物を得るものである。
【特許文献１】特開２００１−１６４３７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、上述した装置においては、誤差拡散法における分配係数を異ならせ、位置のずれを目立たなくするだけであり、ドットの分散性は改善されず、特にグラデーション画像で低画質になるという問題があった。
また、複数の２値の画像データの論理和をとる処理は、元画像データの濃度情報を捨てることでもあるので、階調性の低下による劣化が起こり、複数の２値の画像データ間でドットを記録するデータが重複する場合、重複する位置の周囲に、ドットの記録を示すデータの拡張を行なう処理を行うと、画質の劣化が起こるという問題があった。
【０００４】
この発明は、上述した事情を鑑みてなされたものであって、元画像データに対し、複数の画像処理を行い、生成された複数の画像データを合成する際、ドットの分散性が向上する画像処理装置及び画像処理方法並びに画像処理プログラムを提供することを目的としている。
また、この発明は、複数の多値画像を足し合わせることにより、元画像の諧調がくずれない画像処理装置及び画像処理方法並びに画像処理プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
〔形態１〕  上記目的を達成するために、形態１の画像処理装置は、Ｍ（Ｍ≧３；Ｍは自然数）値で構成される元画像データをＮ（Ｍ＞Ｎ≧２；Ｎは自然数）値に多値化する画像処理装置において、前記元画像データを取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段により取得した前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn（Ｎ≧Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２；Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋnは自然数）値に変換する複数の多値化手段と、前記多値化手段によって多値化された複数の画像データを合成し、Ｎ（Ｎ＝（Ｋ1−１）＋（Ｋ2−１）＋（Ｋ3−１）…＋（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成する画像合成手段と、を有することを特徴とする。
この構成によれば、複数の多値化手段により生成された多値画像を合成することで、元画像の諧調をくずすことなく、ドットの分散性の良い画像を得ることができるという効果が得られる。
【０００６】
〔形態２〕  形態２は、形態１の画像処理装置に係り、前記多値化手段は、誤差拡散法もしくはディザ法により、前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換することを特徴とする。
この構成によれば、誤差拡散法もしくはディザ法を組み合わせることで、生成された画像データのドットの分散性向上と高速処理との両立を図ることができるという効果が得られる。
【０００７】
〔形態３〕  形態３は、形態２の画像処理装置に係り、前記多値化手段は、誤差拡散法により前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換するものであって、誤差拡散法における分配パターンがそれぞれ異なる複数の誤差拡散マトリックスを記憶する誤差拡散マトリックス記憶手段と、前記複数の誤差拡散マトリックスから特定のパターンを選択する誤差拡散マトリックス選択手段と、を有することを特徴とする。
この構成によれば、誤差拡散法における誤差拡散マトリックスをそれぞれ異ならせることによって、生成された画像データのドットの分散性を向上させることができるという効果が得られる。
【０００８】
〔形態４〕  形態４は、形態２の画像処理装置に係り、前記多値化手段は、ディザ法により前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換するものであって、それぞれ異なる複数のディザマトリックスを記憶するディザマトリックス記憶手段と、前記複数のディザマトリックスから特定のパターンを選択するディザマトリックス選択手段と、を有することを特徴とする。
この構成によれば、誤差拡散法とディザ法とを併用することで、ドットの分散性向上と高速処理との両立を図ることができ、ディザ法におけるディザマトリックスをそれぞれ異ならせることによって、生成されたドットの分散性を向上させることができるという効果が得られる。
【０００９】
〔形態５〕  形態５は、形態１の画像処理装置に係り、前記画像合成手段は、前記多値化手段によって得られたＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値の画像データを合成するものであって、複数の画像データを加算することを特徴とする。
この構成によれば、複数の画像データを加算することで、諧調のくずれないＮ値の画像データを得ることができるという効果が得られる。
【００１０】
〔形態６〕  形態６は、形態５の画像処理装置に係り、前記画像合成手段は、前記多値化手段によって得られたＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値の画像データを係数Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、…Ｌn（Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、…Ｌnは自然数）により変換し、複数の画像データを加算することにより、Ｎ（Ｎ＝Ｌ1（Ｋ1−１）＋Ｌ2（Ｋ2−１）＋Ｌ3（Ｋ3−１）…Ｌn（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成することを特徴とする。
この構成によれば、複数の画像データを合成する際に、複数の画像データを係数により変換することにより、合成された画像の階調の調整や、多値化処理の重みをつけることができるという効果が得られる。
【００１１】
〔形態７〕  形態７の画像処理プログラムは、Ｍ（Ｍ≧３；Ｍは自然数）値で構成される元画像データをＮ（Ｍ＞Ｎ≧２；Ｎは自然数）値に多値化する画像処理プログラムにおいて、前記元画像データを取得するデータ取得ステップ、前記データ取得ステップにより取得した前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn（Ｎ≧Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２；Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋnは自然数）値に変換する複数の多値化ステップ、及び前記多値化ステップによって多値化された複数の画像データを合成し、Ｎ（Ｎ＝（Ｋ1−１）＋（Ｋ2−１）＋（Ｋ3−１）…（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成する画像合成ステップ、として実現される処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
この構成によれば、形態１と同様の効果が得られる。
【００１２】
〔形態８〕  形態８は、形態７の画像処理プログラムに係り、前記多値化ステップは、誤差拡散法もしくはディザ法により、前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換することを特徴とする。
この構成によれば、形態２と同様の効果が得られる。
【００１３】
〔形態９〕  形態９は、形態８の画像処理プログラムに係り、前記多値化ステップは、誤差拡散法により前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換するものであって、誤差拡散法における分配パターンがそれぞれ異なる複数の誤差拡散マトリックスを記憶する誤差拡散マトリックス記憶ステップと、前記複数の誤差拡散マトリックスから特定のパターンを選択する誤差拡散マトリックス選択ステップと、を有することを特徴とする。
この構成によれば、形態３と同様の効果が得られる。
【００１４】
〔形態１０〕  形態１０は、形態８の画像処理プログラムに係り、前記多値化ステップは、ディザ法により前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換するものであって、それぞれ異なる複数のディザマトリックスを記憶するディザマトリックス記憶ステップと、前記複数のディザマトリックスから特定のパターンを選択するディザマトリックス選択ステップと、を有することを特徴とする。
この構成によれば、形態４と同様の効果が得られる。
【００１５】
〔形態１１〕  形態１１は、形態７の画像処理プログラムに係り、前記画像合成ステップは、前記多値化ステップによって得られたＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値の画像データを合成するものであって、複数の画像データを加算することを特徴とする。
この構成によれば、形態５と同様の効果が得られる。
【００１６】
〔形態１２〕  形態１２は、形態１１の画像処理プログラムに係り、前記画像合成ステップは、前記多値化ステップによって得られたＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値の画像データを係数Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、…Ｌn（Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、…Ｌnは自然数）により変換し、複数の画像データを加算することにより、Ｎ（Ｎ＝Ｌ1（Ｋ1−１）＋Ｌ2（Ｋ2−１）＋Ｌ3（Ｋ3−１）…Ｌn（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成することを特徴とする。
この構成によれば、形態６と同様の効果が得られる。
【００１７】
〔形態１３〕  形態１３の画像処理方法は、Ｍ（Ｍ≧３；Ｍは自然数）値で構成される元画像データをＮ（Ｍ＞Ｎ≧２；Ｎは自然数）値に多値化する画像処理方法において、前記元画像データを取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップにより取得した前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn（Ｎ≧Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２；Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋnは自然数）値に変換する複数の多値化ステップと、前記多値化ステップによって多値化された複数の画像データを合成し、Ｎ（Ｎ＝（Ｋ1−１）＋（Ｋ2−１）＋（Ｋ3−１）…＋（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成する画像合成ステップと、を含むことを特徴とする。
この構成によれば、形態１と同様の効果が得られる。
【００１８】
〔形態１４〕  形態１４は、形態１３の画像処理方法に係り、前記多値化ステップは、誤差拡散法もしくはディザ法により、前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換することを特徴とする。
この構成によれば、形態２と同様の効果が得られる。
【００１９】
〔形態１５〕  形態１５は、形態１４の画像処理方法に係り、前記多値化ステップは、誤差拡散法により前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換するものであって、誤差拡散法における分配パターンがそれぞれ異なる複数の誤差拡散マトリックスを記憶する誤差拡散マトリックス記憶ステップと、前記複数の誤差拡散マトリックスから特定のパターンを選択する誤差拡散マトリックス選択ステップと、を含むことを特徴とする。
この構成によれば、形態３と同様の効果が得られる。
【００２０】
〔形態１６〕  形態１６は、形態１４の画像処理方法に係り、前記多値化ステップは、ディザ法により前記元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値に変換するものであって、それぞれ異なる複数のディザマトリックスを記憶するディザマトリックス記憶ステップと、前記複数のディザマトリックスから特定のパターンを選択するディザマトリックス選択ステップと、を含むことを特徴とする。
この構成によれば、形態４と同様の効果が得られる。
【００２１】
〔形態１７〕  形態１７は、形態１３の画像処理方法に係り、前記画像合成ステップは、前記多値化ステップによって得られたＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値の画像データを合成するものであって、複数の画像データを加算することを特徴とする。
この構成によれば、形態５と同様の効果が得られる。
【００２２】
〔形態１８〕  形態１８は、形態１７の画像処理方法に係り、前記画像合成ステップは、前記多値化ステップによって得られたＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値の画像データを係数Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、…Ｌn（Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3、…Ｌnは自然数）により変換し、複数の画像データを加算することにより、Ｎ（Ｎ＝Ｌ1（Ｋ1−１）＋Ｌ2（Ｋ2−１）＋Ｌ3（Ｋ3−１）…Ｌn（Ｋn−１）＋１）値で構成される画像データを生成することを特徴とする。
この構成によれば、形態６と同様の効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る画像処理装置について詳細に説明する。なお、以下の説明において、Ｍ、Ｎ、Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋnは自然数とする。
まず、図１〜図４を参照して、本発明の実施形態に係る画像処理装置について説明する。
図１は、本発明の実施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。
【００２４】
この画像処理装置１は、データ取得手段１０と、多値化手段２０と、画像合成手段３０と、を備える。
データ取得手段１０は、元画像データを取得する。元画像データは、Ｍ（Ｍ≧３）値の画像データとする。
多値化手段２０は、データ取得手段１０により取得したＭ値の元画像データを複数の多値の画像データに変換する。多値は、Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn（Ｎ≧Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２；Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋnは自然数）値とする。
【００２５】
画像合成手段３０は、多値化手段２０によって得られた複数の多値の画像データを合成するものであって、複数の画像データの加算をとることによって多値の画像データを合成する。本実施形態では、この合成によって多値の元画像データＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…ＫnをＮ値化データに変換する（Ｍ＞Ｎ≧Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２）。
ここで、Ｎの値を求めるために、本発明では、以下の式を用いる。
【００２６】
Ｎ＝（Ｋ1−１）＋（Ｋ2−１）＋（Ｋ3−１）…＋（Ｋn−１）＋１・・・・（１）
図２は、多値化手段の構成を示すブロック図である。
多値化手段２０は、元画像データを多値の画像データに変換するために、誤差拡散マトリックス記憶手段２３と、誤差拡散マトリックス選択手段２４と、ディザマトリックス記憶手段２５と、ディザマトリックス選択手段２６とを備える。
【００２７】
誤差拡散マトリックス記憶手段２３は、誤差拡散法における分配パターンがそれぞれ異なる複数の誤差拡散マトリックス、例えば、マトリックス１、マトリックス２、…マトリックスｎを記憶する。
誤差拡散マトリックス選択手段２４は、誤差拡散マトリックス記憶手段に記憶されている複数の誤差拡散マトリックスから特定のパターンを選択する。
【００２８】
ディザマトリックス記憶手段２５は、それぞれ異なる複数のディザマトリックス、例えばマトリックス１、マトリックス２、…マトリックスｎを記憶する。
ディザマトリックス選択手段２６は、ディザマトリックス記憶手段２５に記憶されている複数のディザマトリックスから特定のパターンを選択する。
そして、多値化手段２０は、必要に応じて、誤差拡散マトリックス選択手段２４、ディザマトリックス選択手段２６で選択された特定のパターンを用いて多値化を行う。多値化の方法は、誤差拡散法、ディザ法によりＭ値の元画像データをＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn（Ｍ＞Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn≧２）値に変換して行う。
その後、前述したように、画像合成手段３０により、多値化された複数の画像を合成し、式（１）を用いて、Ｎ値の画像データに変換する。
【００２９】
次に、本発明の実施形態に係る画像処理装置の処理動作について説明する。
図３は、本発明の実施形態に係る画像処理装置の処理動作を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３１において、データ取得手段１０により、Ｍ値の元画像データを取得する。
【００３０】
次に、ステップＳ３２において、多値化手段２０は、データ取得手段１０において取得した元画像データの注目画素における入力輝度値と多値化閾値とを比較し、注目画素を多値化（Ｋ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値化）する。
【００３１】
次に、ステップＳ３３において、多値化手段２０は、注目画素の多値化処理後の輝度値と入力輝度値との差を誤差とし、注目画素の周辺に誤差を拡散させる。
次に、ステップＳ３４において、全ての注目画素の誤差拡散が終了したか否かを判断し、終了していない場合、注目画素を注目画素移動パターンに従って次の注目画素に移動させ、ステップＳ３２〜ステップＳ３３と同様に、全ての注目画素の誤差拡散が終了するまで多値化処理及び誤差拡散処理を行う。
【００３２】
そして、ステップＳ３４において、注目画素が処理対象画像の最後尾に到達したと判断した場合、ステップＳ３５において、生成された多値化された画像データを画像合成手段３０により合成する。
次に、ステップＳ３６において、全ての画像データが合成されたか否かを判断し、判断の結果、残っている画像データがあれば、ステップＳ３１に戻ってＭ値の元画像を取得し、ステップＳ３２〜ステップＳ３５と同様にして、多値化処理、誤差拡散処理、画像合成を繰り返す。
【００３３】
そして、ステップＳ３６において、全ての画像データが合成されると、ステップＳ３７において、Ｎ値の画像が生成されて終了する。このＮ値は、前述した式（１）を用いて計算される。
次に、本発明の実施形態に係る画像処理装置による画像合成方法について説明する。
図４は、画像の合成方法を示す概略図である。（ａ）は元画像、（ｂ）は多値化処理後の画像、（ｃ）は合成後の画像を示す。
【００３４】
まず、図４（ａ）に示すように、元画像を「Ａ」で示す図で表す。この画像はＭ（Ｍ≧３）値の画像である。
次に、図４（ｂ）に示すように、このＭ値の元画像を誤差拡散法又はディザ法によりＫ1、Ｋ2、Ｋ3、…Ｋn値化にするが、本実施形態では、Ｋ1＝２、Ｋ2＝３とし、それぞれ画像ｂ１，ｂ２で示している。２値化された画像ｂ１中の画素は、０（白）、１（黒）のいずれかで表され、３値化された画像ｂ２中の画素は、０（白）、１（灰）、２（黒）のいずれかで表されている。
【００３５】
次に、図４（ｃ）において、図４（ｂ）の画像ｂ１、ｂ２を合成する。図４（ｂ）に示したこれらの画像を足し合わせて合成すると、図４（ｃ）に示すようなＮ（Ｎ＝４）値の画像になる。Ｎの値は、前述した式（１）Ｎ＝（Ｋ1−１）＋（Ｋ2−１）＋（Ｋ3−１）…＋（Ｋn−１）＋１に、Ｋ1＝２、Ｋ2＝３を代入して求める。すなわち、Ｎ＝（２−１）＋（３−１）＋１＝４となる。このようにして、合成された画像は、同図に示すように、１（白）、２（淡灰）、３（濃灰）、４（黒）として表される。
【００３６】
以上説明したように、本実施形態は、Ｍ≧３、Ｋ1＝２、Ｋ2＝３、Ｎ＝４と、Ｍ値の元画像データを２種類のパターンで２値化及び３値化した後、合成して４値の画像データを作成した例である。
【００３７】
［第１実施例］＜２値＋３値→４値＞
次に、図５,図６を参照して、本発明の第１実施例に係る画像処理装置について説明する。この実施例は、Ｍ値の元画像を２値画像及び３値画像に多値化し、これらの画像を合成して４値の画像データを作成する例である。なお、本実施例の誤差拡散法による４値化処理は、元画像を誤差拡散法により２値化及び３値化した後、これらの画像を合成して４値化した場合を示している。
【００３８】
図５は、本発明の第１実施例に係る画像処理装置における４値化用の誤差拡散マトリックスを示す図である。本実施例における誤差拡散マトリックスでは、同図に示すように、左上から横方向に個々の画素を注目画素としてその分配率の比率を見る。同図において、注目画素の分配率を矢印の先の分数で示している。その比率は、例えば、注目画素に隣接する右方向の部分は、直ぐ隣が７／４８、その隣が５／４８という誤差拡散であり、注目画素に隣接する下方向の部分は、直ぐ下が７／４８、その下が５／４８という誤差拡散である。また、注目画素から斜め方向の部分は、直ぐ斜めの部分が５／４８、その斜めが１／４８となっている。
【００３９】
このように、元画像をもとの階調よりも少ない階調数の画像に変換する時には誤差拡散法という方法が採用されるが、この誤差拡散法は、変換後の画像における各画像の階調値と元画像における階調値との誤差を周囲の画素に分散する方法である。
以下、上記誤差拡散法の基本原理について説明する。尚、以下の説明では、２５６階調の中間調画像を０または２５５の２値化変換する場合を例示する。
【００４０】
まず、図５に示すような元画像のある注目画素に対して、濃度値を所定の閾値と比較することによって０または２５５の何れかに変換する。上記注目画素は、この例では、最初、左上隅の画素から始まって主走査方向である横方向に移動し、主走査方向に１ライン分の処理が終了すると副走査方向である縦方向に沿って次ラインに移動するものとする。また、閾値は、ここでは、２５６（階調）の中間値である１２８であるとする。
【００４１】
最初、元画像における左上隅の画素の濃度値は１２９とすると、これを閾値１２８と比較すると、１２９＞１２８で、（注目画素の濃度値）＞（閾値）となり、該注目画素の濃度値は２５５に変換される。この時、注目画素 を１２９から２５５に変換することにより２５５−１２９＝１２６の誤差（差分値）が生じるため、この誤差を図５に示す誤差拡散処理テーブルに基づいて周囲の画素に分散する。同様にして、２番目の画素、この例では、左上隅の画素の右隣の画素、３番目の画素、…と、２値化していく。この誤差拡散処理テーブルは、予め設定された拡散計数をマトリックス形式で示す一例であり、上記注目画素における差分値に拡散係数を乗じた値を周囲画素に振り分けている。
【００４２】
尚、図５に示すように、誤差拡散処理テーブルに５×７のマトリックスを用いる場合の振りまき範囲は５×７である。誤差拡散法においては、振りまき範囲が大きいほど、変換後の画像において高周波成分を残した写真画質に良好な画質が得られる。また、誤差拡散処理の前と後で、画像濃度が保たれるようにこの誤差拡散処理テーブルにおける拡散係数の総和は１となるようにする。
【００４３】
ここで、例えば、注目画素の右側の画素においては、１２６（注目画素の差分値）×７／４８（当該画素における拡散係数）−２０（小数点以下は四捨五入、もしくは切捨てとする）が振り分け値となる（但し、該振り分け値の符号は、画像全体の濃度を保存するために注目画素 の差分値とは逆となり、−２０が注目画素の右側の画素に加算される）。この誤差拡散処理テーブルに基づいて周囲の画素に振り分けられる値を同様に計算する。
【００４４】
このようにして、最初の注目画素 についての誤差拡散が終了すると、次に、該注目画素の右側の画素を新たな注目画素として誤差拡散を行い、注目画素を順次ずらしていきながら、全ての画素について誤差拡散を行うことにより、元画像をもとの階調よりも少ない階調数の画像に変換することができる。
次に、図６を参照して、本発明の第１実施例に係る画像処理装置における誤差拡散法による４値化処理による効果について説明する。
【００４５】
図６は、本発明の第１実施例に係る画像処理装置による処理結果を従来例と比較した画像の状態を示す図である。（ａ）は本実施例による画像処理装置の処理結果の画像、（ｂ）は従来例による画像を示す図である。
同図（ａ）において、Ａ1部分及びＡ2部分は、それぞれ中間調部左側及び右側の所定の箇所を示している。本実施例による画像処理装置の処理の結果、図の左側Ａ1部分、及び右側Ａ2部分ともに、分散性が向上しており、特に異なるドット種の分散性が改善されていることが分かる。
【００４６】
同図（ｂ）において、Ｂ1部分及びＢ2部分は、同図（ａ）と同様に、それぞれ中間調部左側及び右側の所定の箇所を示している。従来例による画像処理装置の処理の結果、図の左側Ｂ1部分、及び右側Ｂ2部分ともに、ドットの分散性が悪く、特に異なるドット種の分散性は、ドットが偏ったり、無くなったりして著しく分散性が悪いことが分かる。
が改善されていることが分かる。
以上説明したように、本実施例によれば、ドットの分散性が向上するという効果が得られる。
【００４７】
［第２実施例］＜２値＋３値→４値＞
次に、図７を参照して、本発明の第２次実施例に係る画像処理装置における誤差拡散法による３値化処理について説明する。
【００４８】
図７は、本発明の第２実施例に係る画像処理装置における誤差拡散法による４値化処理を示す図であり、（ａ）は３値化用の誤差拡散マトリックスを示し、（ｂ）は本実施例による処理結果を示す図である。なお、本実施例の誤差拡散法による４値化処理は、それぞれ異なる誤差拡散マトリックスを用いて生成された２値化画像と３値化画像を合成して４値化した場合を示している。
【００４９】
図７（ａ）に示す３値化用の誤差拡散マトリックスにおいては、同図の左上から横方向に個々の画素を注目画素としてその分配率の比率を見ている。注目画素は、紙面右方向、下方向、右下方向に向かう３方向の矢印で示されている。本実施例における３値化の誤差拡散マトリックスでは、注目画素の右側及び下側の画素の誤差比率は３／８、右下側の画素の誤差比率は２／８となっている。それらの総和は１である。
【００５０】
そして、上述した誤差拡散マトリックスを用いて、注目画素移動方向が左上→右下のパターンにより３値化する。続いて、図５で前述した誤差拡散マトリックスを用いて２値化し、これらの画像を加算して、４値の画像を合成した。
その結果、図７（ｂ）に示すように、異なる誤差拡散マトリックスを用いて多値化した多値画像を合成することで、中間調部においては、異なるドット種の分散性が向上していることが分かる。
【００５１】
［第３実施例］＜２値＋２値＋ディザ２値→４値＞
次に、図８を参照して、本発明の第３実施例に係る画像処理装置における誤差拡散法及びディザ法による４値化処理について説明する。
【００５２】
本実施例においては、誤差拡散法（２値＋２値）とディザ法（２値）とを用いた４値化法を示している。すなわち、誤差拡散（２値＋２値）＋ディザ２値＝４値化を示している。本実施例においても、注目画素移動方向が左上→右下のパターンによる２値化画像を用いる。
誤差拡散法による２値化は、図５で前述した誤差拡散マトリックスを用い、ディザ法による２値化は、次のディザマトリックスを用いる。
【００５３】
図８（ａ）はディザマトリックスの一例を示し、（ｂ）は本実施例による処理結果を示す図である。
図８（ａ）に示すディザマトリックスは、元の画像データ０〜２５５を１６分割したもので、それぞれ図に示すような１６個のしきい値を持っている。
ディザ法は、画像データの階調値と所定のディザマトリックスの閾値との大小関係に応じてハーフトーン処理を行う方法である。画像データの方が、ディザマトリックスよりもサイズが大きいため、ディザ法では、ディザマトリックスを所定の配置で各画素に対応付けてハーフトーン処理を行うのが通常である。一般にディザマトリックスは単一のマトリックス内でドットの分散性が確保されるように設定されている。従って、ページごとに独立にディザマトリックスを配置した場合、両者の境界部分ではドットの分散性が十分に確保できない場合がある。これに対し、本実施例における画像処理装置では、ディザマトリックスを境界を挟んで配置することを許容するため、ドットの分散性を十分に確保することができ、高画質な画像処理を実現することができる。
【００５４】
その結果、図８（ｂ）に示すように、誤差拡散法とディザ法とを併用することにより、中間調部において、異なるドット種の分散性が向上していることが分かる。従って、ドットの分散性と高速処理との両立を図ることができるという効果が得られる。
【００５５】
［第４実施例］＜誤差２値＋誤差２値＋ディザ２値×２→５値＞
次に、図９を参照して、本発明の第４実施例に係る画像処理装置における誤差拡散法及びディザ法による５値化処理について説明する。
【００５６】
本実施例においては、誤差拡散法（２値＋２値）とディザ法（２値×２）とを用いた５値化法を示している。本実施例においても、誤差拡散法による２値化に用いる誤差拡散マトリックスは、図５で前述したマトリックスを用い、ディザ法による２値化に用いるディザマトリックスは、次のマトリックスを用いる。
図９（ａ）はディザマトリックスの一例を示し、（ｂ）は本実施例による処理結果を示す図である。
【００５７】
図９（ａ）に示すディザマトリックスは、前述した第３実施例におけるディザマトリックスと同様であり、元の画像データ０〜２５５を１６分割したもので、それぞれ図に示すような１６個のしきい値を持っている。本実施例における画像処理装置では、ディザマトリックス を境界を挟んで配置することを許容するため、境界部分でもドットの分散性を十分に確保することができ、高画質な画像処理を実現することができる。
【００５８】
その結果、図９（ｂ）に示すように、５値の画像は、第３実施例と比較して、ディザ効果がさらに、強くなり、中間調部における異なるドット種の分散性が著しく向上して老いることが分かる。
以上説明したように、本発明によれば、いずれの実施例によっても、従来例よりも、中間調部における異なるドット種の分散性が改善されるという効果が得られる。
【００５９】
なお、上記実施形態において、図３のフローチャートに示す処理を実行するにあたっては、ＲＯＭに予め格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記録された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭに組み込んで実行するようにしても良い。あるいは、そのプログラムをネットワークから取得しても良い。
【００６０】
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【００６１】
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明は、これらの実施例に限定されず、本発明の趣旨を逸脱することなく、種々の変更が可能である。
例えば、上述した実施例においては、５値化までの多値化について説明したが、これに限定されず、必要があれば、より多くの多値化についても行うことができる。
また、上述した実施例においては誤差拡散マトリックス及びディザマトリックスの一例を示したが、これに限定されず、他の誤差拡散マトリックス及びディザマトリックスを用いることもできる。
【００６２】
また、上述した実施例においては、多値化手段２０の中に誤差拡散マトリックス記憶手段２３及び誤差拡散マトリックス選択手段２４、ディザマトリックス記憶手段２５及びディザマトリックス選択手段２６を有するように構成したが、これに限定されず、これらを、多値化手段２０、あるいは画像処理装置の外部に配置するように構成することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の実施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】多値化手段の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る画像処理装置における画像処理動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に係る画像処理装置における画像の合成方法を示す図である。（ａ）は元画像、（ｂ）は注目画素の移動パターン、（ｃ）は２値化後の画像、（ｄ）は合成後の画像を示す。
【図５】本発明の第１実施例に係る誤差拡散マトリックスを示す図である。
【図６】本発明の第１実施例に係る（ａ）処理結果、（ｂ）従来例による処理結果を示す図である。
【図７】本発明の第２実施例に係る（ａ）誤差拡散マトリックス、（ｂ）処理装置を示す図である。
【図８】本発明の第３実施例に係る（ａ）ディザマトリックス、（ｂ）処理装置を示す図である。
【図９】本発明の第４実施例に係る（ａ）ディザマトリックス、（ｂ）処理装置を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
１…画像処理装置、１０…データ取得装置、２０…多値化手段、２３…誤差拡散マトリックス記憶手段、２４…誤差拡散マトリックス選択手段、２５…ディザマトリックス選択手段、２６…ディザマトリックス選択手段、３０…画像合成手段
【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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