(57)【要約】【課題】  フィードバック誤差拡散法において、安定した濃度再現性を持ち、且つ、ノイズ感のない画像を得ることを目的とする。【解決手段】  階調ごとに拡散係数を切り替え、テクスチャの発生を防ぎ、ドットの集中具合、画像の等方性を保つ。【選択図】  図１
2007129446.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値画像データを入力する入力手段と、
既に処理された所定領域のデータを参照する既処理画素参照手段と、
前記既処理画素参照手段により得られた値にフィードバック係数を乗算するフィードバック係数乗算手段と、
前記フィードバック係数乗算手段により得られた値を閾値として二値化処理し、誤差を算出する二値化手段と、
前記二値化手段により得られた誤差を拡散係数に従って所定領域のデータに拡散する誤差拡散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】
前記フィードバック係数は、入力される多値画像データによって切り替え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】
前記拡散係数は、入力される多値画像データによって切り替えることを特徴とする、請求項１,２に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多値画像データを二値画像データに二値化処理する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ファクシミリ装置やデジタル複写機等の画像処理装置における、画像データの二値化処理方式として、誤差拡散法が提案されている。
【０００３】
誤差拡散法は、文献Ｒ．ＦＬＯＹＤ  ＆  Ｌ．ＳＴＥＩＮＢＥＲＧ、“ＡＮ  ＡＤＡＰＴＩＶＥ  ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ  ＦＯＲ  ＳＰＥＴＩＡＬ  ＧＲＡＹ  ＳＣＡＬＥ”，ＳＩＤ  ７５ＤＩＧＥＳＴ，ＰＰ３６〜３７に開示されている如く、注目画素の多値画像データを二値化（最濃レベルかまたは最淡レベルに変換）し、前記二値化レベルと二値化前の多値画像データとの誤差に所定の重み付けをして注目画素近傍の画素のデータに加算するものである。誤差拡散法は、入力画像データと出力画像データとの誤差を補正する方式のため、入力画像の濃度を出力画像に保存することができ、階調性に優れドットの分散性の高いブルーノイズ特性をもった画像を提供することが可能である。
【０００４】
しかし、ドット分散性の高い画像は、電子写真プリンタなどドットの安定性の低い出力デバイスにおいて、濃度再現の安定した出力を得ることが難しい。
【０００５】
この課題を解決する方法として、フィードバック誤差拡散法が提案されている。フィードバック誤差拡散法は、文献DANIEL L.LAU, and GONZALO R.ARCE, "Modern Digital Halftoning",１９１〜２７７に記されている如く、注目画素近傍の既に処理した画素のデータをフィードバックし、二値化処理における閾値を補正する方法である。フィードバック誤差拡散法は、誤差拡散法と同様に誤差を補正する方法のため、階調性に優れる。また、既処理画素を参照することにより、ドット分散性を抑え、グリーンノイズ特性をもった画像を得ることができる。この結果、ドットの集中した画像により、安定した出力を得ることが可能である。
【０００６】
このフィードバック誤差拡散法は、フィードバックをかける度合いを決定するフィードバック係数によって、画像の周期の方向性や周波数が変化するという特徴をもつ。また、こうした周波数特性は、入力画像の階調によっても異なる。
【０００７】
又、他の従来例としては、例えば特許文献１をあげることが出来る。
【特許文献１】特開２００４−００７２５９号公報
【非特許文献１】Ｒ．ＦＬＯＹＤ  ＆  Ｌ．ＳＴＥＩＮＢＥＲＧ、“ＡＮ  ＡＤＡＰＴＩＶＥ  ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ  ＦＯＲ  ＳＰＥＴＩＡＬ  ＧＲＡＹ  ＳＣＡＬＥ”，ＳＩＤ  ７５ＤＩＧＥＳＴ，ＰＰ３６〜３７
【非特許文献２】ＤＡＮＩＥＬ  Ｌ  ＬＡＵ、ａｎｄ  ＧＯＮＺＡＬＯ  Ｒ  ＡＲＣＥ、「Ｍｏｄｅｒｎ  Ｄｉｇｔａｌ  Ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ」、１９１−２７７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記フィードバック誤差拡散法を、電子写真プリンタ等の最小ドットの安定性が低いプリンタに適用し、安定した出力をえることが可能である。しかしながら、フィードバック誤差拡散法の周波数特性により、フィードバック係数や階調によっては、ノイズとして目に付きやすいテクスチャや等方性の乱れが発生するといった欠点がある。
【０００９】
本発明は上述した従来技術の欠点を除去するものであり、安定した濃度再現性を持ち、且つ、ノイズ感のない画像を得ることができる画像処理装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成する為、本発明の画像処理装置は、多値画像データを入力する入力手段と、既に処理された所定領域のデータを参照する既処理画素参照手段と、前記既処理画素参照手段により得られた値にフィードバック係数を乗算するフィードバック係数乗算手段と、前記フィードバック係数乗算手段により得られた値を閾値として二値化処理し、誤差を算出する二値化手段と、前記二値化手段により得られた誤差を拡散係数に従って所定領域のデータに拡散する誤差拡散手段とを有する。
【００１１】
また、前記フィードバック係数は、入力される多値画像データによって切り替えることを特徴とする。
【００１２】
また、前記拡散係数は、入力される多値画像データによって切り替えることを特徴とする。または、出力画素のオンまたはオフの連続回数をカウントする出力画素カウント手段を有し、前記拡散係数は、出力されるニ値画像データによって切り替えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上、説明したように、本発明によれば、入力画像データの階調に応じて誤差拡散係数を切り替えるフィードバック誤差拡散法を用いた二値化処理を行うことで、従来技術の欠点を除去し、安定した濃度再現性を持ち、且つ、ノイズ感のない画像を得ることができる画像処理装置の提供を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照し本発明の実施例を詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本発明の第１の実施の形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００１６】
画像処理装置は、画像入力部101と、加算部102と、加算部103と、二値化部104と、画像出力部105と、既処理画素参照部106と、乗算部107と、減算部108と、誤差拡散部109と、拡散係数LUT部110とから構成される。
【００１７】
以下、本第一実施例の動作について説明する。
【００１８】
まず、画像入力部101に多値画像データI(i,j)が入力される。例えば、２５６階調の多値画像nを扱う場合、画像入力部101には0〜1に正規化された値が入力されるものとする。
【００１９】
次に、加算器102は、画像入力部101で得られた多値データと、後述する誤差拡散部109で算出された拡散誤差を加算する。
【００２０】
次に、加算器103は、加算器102で得られた多値データと、後述する乗算部107から得られた既処理画素参照値を加算する。
【００２１】
次に、二値化部104は、乗算部107で得られた値と所定の閾値THと比較する。画像出力部105は、二値化部104の比較結果に従い、出力画像O(i,j)ここでは、閾値を0とし、閾値THが大きい場合はオフとして0を、閾値THが小さい場合はオンとして１を出力するものとする。ここで、二値化部104で比較された結果は、画像出力部105、既処理画素算出部106、減算器108へ出力される。
【００２２】
次に、画像出力部105は、二値化部104で得られた値にもとづいて、ニ値画像を出力する。また同時に、既処理画素算出部106は、二値化部104で得られたニ値データを記憶する。
【００２３】
次に、前述した加算器103で加算される既処理画素参照値について説明する。
【００２４】
まず、既処理画素参照部106は、既に出力された画素の情報を記憶しており、注目画素(i,j)の近傍画素を参照する。図２は、注目画素と近傍画素との位置関係を示す。図２において、＊は注目画素である。注目画素の二値化を行う際、図２に示す近傍画素は既に処理の終了した画素である。既処理画素参照部106は、この既処理画素O(i-2,j-2)・・・O(i-1,j)と、それぞれの画素に対応する所定の重み係数を乗算し、その総和を乗算部107へ渡す。図３は、図２の位置関係に対応した既処理画素の参照に用いる重み係数群である既処理画素フィルタRの一例である。
【００２５】
後述するフィードバック係数hが0以上であれば、図３に示す既処理画素フィルタの場合、注目画素の上に隣接するドットもしくは左に隣接するドットがオンならば、注目画素もオンになりやすい。また、上、左両画素ともオンの場合は、なお注目画素がオンになりやすい。すなわち、ドットが集中しやすいフィルタとなっている。
【００２６】
次に、乗算部107は、既処理画素参照部106で得られた値に所定のフィードバック係数hを乗算する。乗算部107で、得られた値は加算器103へ出力される。
【００２７】
ここで、既処理画素を参照する領域にオンのドットがある場合、フィードバック係数が大きい値であるほど、二値化処理前の入力データが大きい値となるためドットはオンになりやすい。すなわち、ドットが集中しやすくなり、出力画像は、グリーンノイズ特性となりやすい。
【００２８】
なお、フィードバック係数hが0である場合は、本実施例の画像処理装置は一般的な誤差拡散法となる。本実施例では、ドットが集中し、濃度再現の安定性を十分に保つフィードバック係数を仮にh=2.0とする。
【００２９】
次に、前述した加算機102で加算される拡散誤差について説明する。
【００３０】
まず、減算器108は、二値化部104で得られたニ値データと加算器102で得られた多値データの減算を行う。結果は、画像の量子化誤差として誤差拡散部109へ送られる。
【００３１】
次に、誤差拡散部109は、減算器108から得られた誤差を後述する拡散係数LUT部110に記憶されている誤差拡散係数Eに基づき、注目画素の近傍画素の多値データに対し誤差の拡散を行う。
【００３２】
図４は、注目画素と近傍画素との位置関係を示す。図４において、＊は注目画素である。注目画素の誤差を拡散させる際、図４に示す近傍画素は二値化処理前の多値データI(i+1,j)・・・I(i+2,j+2)である。
【００３３】
図５は、図４の位置関係に対応した誤差の拡散に用いる重み係数群である誤差拡散係数Eの一例である。誤差拡散部109は、減算器108から得られた誤差とそれぞれの画素に対応する拡散係数を乗算し、加算器102へ渡す。
【００３４】
拡散係数LUT部110は、少なくとも２つ以上の誤差拡散係数E1．E2・・・を格納しており、画像入力部101から得られる多値データのレベルに基づいて、誤差拡散係数を選択する。ここで選択される誤差拡散係数は、等方性が保たれるよう最適化したものである。
【００３５】
以上の処理により、入力画素の1画素分の二値化処理を終了する。入力画像全画素に対して処理画行われた後、入力画像の二値化処理が完了する。
【００３６】
次に、拡散係数LUT部110に記憶されている誤差拡散係数Eを切り替える効果について説明する。
【００３７】
ここでは、説明を簡略にするため、既処理画素フィルタRは、図３に示す値に固定であり、フィードバック係数hは2.0固定であるものとする。
【００３８】
図６は、図５に示す拡散係数で、入力画像データ60/255のベタ画像を本実施形態で二値化処理した結果である。
【００３９】
図７は、図５に示す拡散係数で、入力画像データ120/255のベタ画像を本実施形態で二値化処理した結果である。
【００４０】
図８は、図６のパワースペクトルを示すものである。
【００４１】
図９は、図７のパワースペクトルを示すものである。
【００４２】
図１０は、あらかじめ等方性を保つように設計された誤差拡散係数である。
【００４３】
図１１は、入力画像データ120/255のベタ画像を図１０の誤差拡散係数で二値化処理した結果である。
【００４４】
図１２は、図１１のパワースペクトルを示すものである。
【００４５】
図６に示す画像は、周波数、方向性が所望のものであるとしたとき、同じ拡散係数を用いた図７に示す出力結果は、水平方向に連続するドットが多く、図９のパワースペクトルからも分かるように、画像の等方性が著しく失われている。ここで、あらかじめ設計された図１０に示す誤差拡散係数を用いて二値化処理した画像である図１１は、図１２から分かるように画像の等方性が図７に比べ保たれている。すなわち、各階調において最適化された誤差拡散係数を拡散係数LUT部110に格納し、入力画像データの階調にもとづいて誤差拡散係数を切り替えることにより、全ての階調において所望の周波数特性を得ることが可能である。
【００４６】
また、特定の階調で特異なテクスチャなどが発生した場合も、同様に拡散係数を切り替えることで、テクスチャの発生抑制を行うことが可能である。
【００４７】
また、図１３に示すように、入力画像データに基づいて、フィードバック係数LUT208により、フィードバック係数ｈが可変である画像処理装置においては、その周波数特性が階調により大きく異なる為、本実施例で用いる誤差拡散係数の切り替えが大変有効である。
【００４８】
以上の処理により、出力画像のドットを集中させ、安定した濃度再現性を保ち、且つ、各階調において、特異なテクスチャの発生や、画像の異方性を抑え、所望の周波数特性を得ることができる。
【００４９】
なお、本実施例では、二値化部104で用いる閾値は固定としたが、LUTの設置、乱数の加算等により、可変とすることが可能である。
【００５０】
なお、本実施例では、既処理画素参照部106の参照する近傍画素数は１２としたが、この限りではない。
【００５１】
なお、本実施例では、誤差の拡散される画素数は１２としたが、この限りではない。
【００５２】
なお、本実施例では、乗算部107で用いるフィードバック係数を固定としたが図にしめすように、LUTの設置などにより可変とすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】実施例1における画像処理装置の構成を示すブロック図
【図２】参照される注目画素の近傍画素の二値データ
【図３】近傍画素にかかる重み係数
【図４】誤差が拡散される近傍画素の多値データ
【図５】近傍画素にかかる拡散係数
【図６】入力画像データ60/255のベタ画像を二値化処理した画像
【図７】入力画像データ120/255のベタ画像を二値化処理した画像
【図８】図６のパワースペクトル
【図９】図７のパワースペクトル
【図１０】新たに適用する誤差拡散係数
【図１１】入力画像データ120/255のベタ画像を図１０の誤差拡散係数で二値化処理した画像
【図１２】図１１のパワースペクトル
【図１３】フィードバック係数が階調によって切り替わる画像処理装置の構成を示すブロック図
【図１】
2007129446.tif 000003
【図２】
2007129446.tif 000004
【図３】
2007129446.tif 000005
【図４】
2007129446.tif 000006
【図５】
2007129446.tif 000007
【図６】
2007129446.tif 000008
【図７】
2007129446.tif 000009
【図８】
2007129446.tif 000010
【図９】
2007129446.tif 000011
【図１０】
2007129446.tif 000012
【図１１】
2007129446.tif 000013
【図１２】
2007129446.tif 000014
【図１３】
2007129446.tif 000015