(57)【要約】【課題】  擬似中間調処理において、安定した出力を得る画像処理装置および画像処理方法を提供すること。【解決手段】  多値画像データを入力する入力手段と、乱数列を作成する乱数発生手段と、前記乱数発生手段により作成された乱数列にフィルタをかけるフィルタ処理手段と、前記フィルタ処理手段によりフィルタ処理された乱数列を正規化する正規化手段と、前記入力手段から入力された多値画像データを前記正規化手段により正規化された乱数列に基づいて量子化する量子化手段とを備える構成。【選択図】  図１
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【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、
乱数列を作成する乱数発生手段と、
前記乱数発生手段により作成された乱数列にフィルタをかけるフィルタ処理手段と、
前記フィルタ処理手段によりフィルタ処理された乱数列を正規化する正規化手段と、
前記入力手段から入力された多値画像データを前記正規化手段により正規化された乱数列に基づいて量子化する量子化手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記フィルタ処理手段で用いるフィルタは、バンドパス特性をもつ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】
前記フィルタ処理手段で用いるフィルタは、前記入力手段に入力された多値画像データに基づいて切り替わることを特徴とする請求項１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、入力画像の階調数よりも少ない階調数の出力装置へ画像を出力するために階調数変換を行う画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、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、画像データの量子化処理方式として、誤差拡散法やブルーノイズマスク法が提案されている。誤差拡散法（例えば、［非特許文献１］）は、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。また、ブルーノイズマスク法は、ブルーノイズ特性をもったマスクを閾値として用い量子化ことで、ドット分散性の高い画像を提供することが可能である。
【０００３】
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。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やグリーンノイズマスク法が提案されている。フィードバック誤差拡散法（例えば、非特許文献２）は、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。
【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 Ｄｉｇｉｔａｌ Ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ”,ＰＰ１９１〜２７７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、フィードバック誤差拡散法は、処理が複雑で多くのパラメータを用いているため、最適なパラメータを設定することが難しく、高い技術を要する。また、グリーンノイズマスク法は、マスクの作成に複雑な計算が必要であり、比較的大きなサイズのマスクを記憶しておく必要があった。さらに、マスクを繰り返し利用する為、マスクサイズの周期パターンが発生するという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は、上記課題を解決し、比較的簡単な構成で、ドット分散性を抑え、安定した出力を得る画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成する為に、本発明に係わる画像処理装置および画像処理方法は、多値画像データを入力する入力手段と、乱数列を作成する乱数発生手段と、前記乱数発生手段により作成された乱数列にフィルタをかけるフィルタ処理手段と、前記フィルタ処理手段によりフィルタ処理された乱数列を正規化する正規化手段と、前記入力手段から入力された多値画像データを前記正規化手段により正規化された乱数列に基づいて量子化する量子化手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、比較的簡単な構成で、複雑なパラメータの設定や、周期パターンの発生無く、ドット分散性を抑え、安定した出力を得る画像処理装置および画像処理方法を提供することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
（実施例１）
本発明の第一の実施形態である画像処理装置の構成について、図１のブロック図を参照して説明する。画像処理装置は、乱数発生部１０１と、閾値バッファ１０２と、フィルタ処理部１０３と、正規化処理部１０４と、画像データ入力部１０５と、量子化部１０６と、画像データ出力部１０７から構成される。
【０００９】
以下、図１の画像処理装置の動作について図２のフローチャートに従って説明する。なお、本実施形態では説明を簡便にするため、入力画像画像、出力画像ともに６００ｄｐｉとする。所望の出力画像の周波数特性は、２００ｃｙｃｌｅ／ｉｎｃｈ付近をピークとするグリーンノイズ特性であるとする。
【００１０】
まず、乱数発生部１０１は、Ｍ系列信号など擬似白色乱数を作成し閾値バッファ１０２に保存する（Ｓ２０１）。閾値バッファ１０２は、入力画像主走査方向の６ライン分の閾値を記憶するバッファであり、各画素について８ビット（０〜２５５）の記憶容量を有している。なお、閾値バッファに所望の周波数特性をもたせるため、バッファのライン数は（出力解像度／所望の周波数×２）以上であることが望ましい。乱数発生部１０１は、９５〜１５９の値をランダムに生成し、閾値バッファ１０２の各画素に格納する。ここで、乱数発生部１０１が発生する乱数は、後述のバンドパスフィルタ処理を鑑みて、１２７を中心とする限定された範囲の値であるものとし、８ビットすべての領域を用いない方が好ましい。
【００１１】
次にフィルタ処理部１０３は、閾値バッファ１０２に格納された値と図３に示す５×５画素のバンドパスフィルタとの畳み込み演算を行い、乱数列のフィルタ処理を行う（Ｓ２０２）。このとき、バンドパスフィルタの周波数特性は所望の出力画像の周波数特性と同じものとする。各画素の演算結果が０以下の値の場合は０に、２５６以上の値は２５５にする。演算結果は、再び閾値バッファ１０２に格納される。
【００１２】
次に正規化処理部１０４は、閾値バッファ１０２に格納された値の発生確率を一律にするため、正規化処理を行う（Ｓ２０３）。ここで行われる処理は、いわゆるヒストグラムの平坦化処理である。正規化処理部１０４は、閾値バッファの値の高いものから、閾値の１つのレベルに割り当てられる数である（閾値バッファ画素数／２５６（８ビット））画素をランダムに選択し、新しい閾値として２５５を割り振る。閾値が所定の数だけ割り振られたら、次の閾値（割り振った閾値−１）を割り振り、これを閾値バッファ全体に新しい閾値が割り振られるまで繰り返す。なお、ここで画素の選択はランダムとしたが、周辺の閾値をみて平均値の高い画素から選択する方法なども可能である。さらに、ここで平坦化を行う代わりに、閾値のヒストグラムに応じて、入力画像のγ特性を変換する方法でもよい。
【００１３】
次に、画像データ入力部１０５は、入力された画像を６００ｄｐｉ８ビットの多値画像データに変換する（Ｓ２０４）。
【００１４】
次に、量子化部１０６は、画像データ入力部１０５で変換された多値画像データＩと閾値バッファ１０２の値Ｔを画素毎に比較し、出力階調値Ｏを決定する（Ｓ２０５）。本実施例では、出力階調数を１ｂｉｔとする。よって、多値画像データＩが閾値データＴ以上ならば、その画素は２５５を出力し、小さければ０を出力する。
【００１５】
なお、出力階調数を多値とする場合は、画像データＩと閾値データＴの和を適当な閾値と比較し出力階調値Ｏを決定することが可能である。例えば出力諧調数を４値とする場合は、以下のように決定される。
【００１６】
Ｏ＝０      （Ｉ＋Ｔ−１２８  ＜  ６４）
Ｏ＝８５    （６４  ≦  Ｉ＋Ｔ−１２８  ＜  １２８）
Ｏ＝１７０  （１２８≦  Ｉ＋Ｔ−１２８  ＜  １９２）
Ｏ＝２５５  （１９２≦  Ｉ＋Ｔ−１２８）
次に、入力画像の全画素に対して処理が終わっていなければ、Ｓ２０１に戻りＳ２０１からＳ２０５までの処理を繰り返し、終わっていれば処理を終了する（Ｓ２０６）。
【００１７】
以上のような構成により、出力される画像は、入力画像を逐次生成される閾値でマスク処理したものと等価な効果が得られる。図４はＳ２０１での、閾値のイメージ図である。図５はＳ２０３での、閾値のイメージ図である。図４、５は、逐次生成される閾値を濃度データとして連続的に配置したものである。Ｓ２０３終了後、生成される閾値Ｔは、バンドパスフィルタ処理および正規化処理を行われることで、特定の周波数にピークを持ったグリーンノイズ特性を持つ。この閾値Ｔを用いて入力画像を量子化することで、ドット分散性を抑え安定した出力を得ることが可能である。
【００１８】
（実施例２）
図６は、本発明の第二の実施形態である画像処理装置の構成を示したブロック図である。本実施例の画像処理装置は、第一の実施形態の画像処理装置に、特徴量算出部６０１を追加した構成となっている。
【００１９】
以下、図６の画像処理装置の動作について図７のフローチャートに従って説明する。なお、本実施形態では説明を簡便にするため、特に説明のない部分に関する動作は、第一の実施形態と同じものとする。また、所望の出力画像は、ハイライト部のみドット分散性を抑え出力を安定させ、それ以外の濃度域では人間の視覚に感知され難いブルーノイズ特性をもつものとする。
【００２０】
まず、乱数発生部１０１は、擬似白色乱数を作成し閾値バッファ１０２に保存する（Ｓ７０１）。
【００２１】
次に、画像データ入力部１０５は、入力された画像を多値画像データに変換する（Ｓ７０２）。
【００２２】
次に、特徴量算出部６０１では、入力多値画像データの各画素における特徴量を算出する（Ｓ７０３）。ここで特徴量は、画像のハイライト部である＝１、画像のハイライト部ではない＝０の二値とする。多値画像データＩが１９２以上ならば、ハイライト部であると判定し１を出力する。多値画像データＩが１９２未満ならば、ハイライト部でないと判定し０を出力する。
【００２３】
次に、フィルタ処理部１０３は、特徴量算出部６０１で算出された特徴量に基づいて、閾値バッファ１０２の各画素に適用するフィルタを選択する。（Ｓ７０４）。ハイライト部である（１）に対応する画素では、第一の実施形態で用いた図３のバンドパスフィルタを選択する。それ以外の画素では、適当なハイパスフィルタを選択する。
【００２４】
続いて、フィルタ処理部１０３は、Ｓ７０４で選択したフィルタを用いて、閾値バッファ１０２の畳み込み演算を行う（Ｓ７０５）。
【００２５】
次に正規化処理部１０４は、閾値バッファ１０２に格納された値の正規化処理を行う（Ｓ７０６）。
【００２６】
次に、量子化部１０６は、画像データ入力部１０５で変換された多値画像データＩと閾値バッファ１０２の値Ｔを画素毎に比較し、出力階調値Ｏを決定する（Ｓ７０７）。
【００２７】
次に、入力画像の全画素に対して処理が終わっていなければ、Ｓ７０１に戻りＳ７０１からＳ７０７までの処理を繰り返し、終わっていれば処理を終了する（Ｓ７０８）。
【００２８】
以上のような構成により、出力画像のハイライト部のみのドット分散性を抑え、ハイライト部の安定した出力を得られ、それ以外の部分ではドット分散性の高い出力を得ることが可能である。
【００２９】
なお、本実施形態では入力濃度レベルを特徴量としたが、写真画像、文字、グラフィック画像などの像域情報を特徴量とすることも可能である。
【００３０】
本実施形態では入力濃度レベルを特徴量としたが、エッジ成分などの周波数情報や色情報なども特徴量とすることが可能である。
【００３１】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００３２】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の第一の実施形態における画像処理装置の構成を表すブロック図
【図２】本発明の第一の実施形態における画像処理装置の動作を説明するフローチャート
【図３】バンドパスフィルタの一例
【図４】バンドパスフィルタ処理前の閾値のイメージ図
【図５】バンドパスフィルタ処理、正規化処理後の閾値のイメージ図
【図６】本発明の第二の実施形態における画像処理装置の構成を表すブロック図
【図７】本発明の第二の実施形態における画像処理装置の動作を説明するフローチャート
【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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