(57)【要約】      （修正有）【課題】自己適応誤差拡散アルゴリズムを用いて画像品質を調整する画像処理方法、画像処理装置及び画像形成デバイスを提供する。【解決手段】中心点及び少なくとも１つの隣接点を含む隣接領域を選択するステップと、隣接領域内における画素の画素値に基づき、所定の関数により中心点に基づき少なくとも１つの隣接点に対して誤差拡散処理が行われる重み値を計算するステップと、二値化処理を行い、二値化処理の結果に基づき、誤差値を計算するステップと、重み値と誤差値との乗積に基づき、隣接領域内における少なくとも各隣接点の、誤差拡散処理が行われた後の画素値を算出するステップとを備える。誤差拡散処理の重み値は、所定の関数により算出されるため、隣接領域自身の画素特性に基づき誤差拡散処理の結果をダイナミックに調整することができ、画像処理の効果がより優れる。【選択図】図１
2017121062.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理方法であって、前記方法は、
処理待ち画像から誤差拡散処理が行われる、中心点及び少なくとも１つの、前記中心点と隣接する隣接点を含む隣接領域を選択するステップ１と、
隣接領域内における前記中心点及び前記隣接点の画素値に基づき、所定の関数により前記中心点に基づき前記少なくとも１つの隣接点に対して誤差拡散処理が行われる重み値を計算するステップ２と、
前記中心点の画素値に対して二値化処理を行い、二値化処理の結果に基づき、誤差値を計算するステップ３と、
前記重み値と誤差値との乗積を、前記隣接領域内における少なくとも１つの隣接点のうち、各隣接点の画素値とそれぞれ合計を求め、合計して得られた値は、それぞれ前記隣接領域内における少なくとも各隣接点の、誤差拡散処理が行われた後の画素値であるステップ４とを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記ステップ２において、所定の関数は、以下の通りであり、 
【数１】
2017121062.tif 000022
但し、ｓｒｃ（i，j）は、前記中心点の画素値であり、ｓｒｃ（i＋ｍ，j＋ｎ）は、隣接領域内における前記中心点から右側へのｍ列、下へｎ行離れた画素点の画素値であり、ｍが負数である場合、隣接点（i＋ｍ，j＋ｎ）が隣接領域内にあり、前記中心点の左側に位置することを示し、ｎが負数である場合、隣接点（i＋ｍ，j＋ｎ）が隣接領域内にあり、前記中心点の上方に位置することを示し、M２は、隣接点が右側に位置するときのｍの最大値の絶対値であり、N２は、隣接点が下方に位置するときのｎの最大値の絶対値であり、M１は、隣接点が左側に位置するときのｍの最大値の絶対値であり、N１は、隣接点が上方に位置するときのｎの最大値の絶対値であり、Yは、１〜２５５のうちの任意の１つの所定の整数値であり、ｗ（ｍ，ｎ）は、隣接領域内における中心点から右側へｍ列、下方へｎ行離れた隣接点の誤差拡散の重み値であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ステップ３において、前記中心点の画素値に対して二値化処理が行われた方法は、以下の計算式で前記隣接領域内における画素の平均値を計算するステップAと、
【数２】
2017121062.tif 000023
前記中心点の画素値に対して二値化処理を行うステップBとのサブステップを備え、
前記ステップAにおいて、Averageは、前記隣接領域内における画素の画素値の平均値を示し、Zは、前記隣接領域における誤差拡散に参与しない画素の数の合計を示し、
前記ステップBにおいて、計算方法は以下の通りであり、
前記ステップAにおけるAverageが１つの所定値X以下である場合、前記二値化処理後の値ｂｗ（i，j）＝X１であり、前記ステップAにおけるAverageが１つの所定値Xより大きい場合、前記二値化処理後の値ｂｗ（i，j）＝X２であり、
前記ステップ３において、誤差値の計算式は、以下の通りであり、
error =(src(i,j)-bw(i,j))
但し、errorは、前記誤差値であり、src(i,j)は、前記中心点の画素の画素値であり、bw(i,j)は、ステップBにおいて二値化処理後の値であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ステップ４において前記隣接領域内における新たな画素値の計算式は、以下の通りであり、   
【数３】
2017121062.tif 000024
但し、src(i+m,j+n)’は、前記隣接領域において(i,j)を隣接領域内の中心点として誤差拡散処理が行われた後の隣接点 (i+m,j+n)の画素値であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ステップ４の後、中心点と直接に隣接する隣接点を、次の隣接領域の中心点として次の隣接領域の誤差拡散処理を行い、順に中心点及び隣接領域を変更し、処理待ち画像の全体に対する誤差拡散処理を完成させることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
画像処理装置であって、前記装置は、
処理待ち画像から誤差拡散処理が行われる、中心点及び少なくとも１つの、前記中心点と隣接する隣接点を含む隣接領域を選択する隣接領域誤差拡散マトリックス生成器と、
前記隣接領域における前記中心点及び前記隣接点の画素値に基づき、所定の関数により前記中心点に基づき前記少なくとも１つの隣接点に対して誤差拡散処理が行われる重み値を算出する誤差拡散重み係数計算器と、
前記中心点の画素値に対して二値化処理を行い、二値化処理の結果に基づいて誤差値を計算する誤差拡散二値化計算器と、
前記重み値と誤差値の乗積を、前記隣接領域内における少なくとも１つの隣接点のうち、各隣接点の画素値とそれぞれ合計を求め、合計して得られた値は、それぞれ前記隣接領域内における少なくとも各隣接点の、誤差拡散処理が行われた後の画素値である誤差拡散処理器とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
誤差拡散重み係数計算器は、前記隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された勾配計算素子アレイと、前記勾配計算素子アレイに接続された第１の加法計算素子アレイと、前記勾配計算素子アレイ及び前記第１の加法計算素子アレイにそれぞれ接続された除法計算素子アレイとを備えることを特徴とする請求項６に記載の装置。
【請求項８】
誤差拡散二値化計算器は、前記隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された第２の加法計算素子アレイと、前記第２の加法計算素子アレイに接続された平均値計算素子と、前記平均値計算素子に接続された閾値比較素子とを備えることを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記誤差拡散処理器は、前記誤差拡散重み係数計算器及び前記誤差拡散二値化計算器に接続された乗法計算素子アレイと、前記乗法計算素子アレイと前記隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された第３の加法計算素子アレイとを備えることを特徴とする請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
画像形成デバイスであって、前記デバイスは、
元画像の画素値を取得する画像パラメータ取得装置と、
前記画像パラメータ取得装置に接続された画像処理装置と、
前記画像処理装置に接続された画像形成装置とを備え、
前記画像処理装置は請求項６〜９の何れか１つに記載の画像処理装置であることを特徴とする画像形成デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理の技術分野に関し、特に、自己適応誤差拡散アルゴリズムを用いて画像品質を調整する画像処理方法、画像処理装置及び画像形成デバイスに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
グレイ諧調とも呼ばれるハーフトーンは、画像の輝度階層、黒白コントラストの変化を反映する１つの技術指標であり、例えば、画像処理装置は、有するハーフトーンの諧調が高ければ高いほど、当該画像処理装置により記録及び出力された写しの画像は、階層がより豊かで、よりはっきりと見える。誤差拡散（error diffusion method）は、画像をハーフトーン処理する際によく用いられるアルゴリズムであり、誤差拡散アルゴリズムにより処理された画像は、視覚効果が良く、実現しやすいというメリット等を有するため、誤差拡散アルゴリズムは、最も理想的なハーフトーンアルゴリズムの一つとされている。
【０００３】
誤差拡散アルゴリズムの基本的な考え方は、以下の通りである。諧調画像の現在の画素値を１つの閾値と比較し、１つの二値の出力が得られ、入力及び出力された画素差を一定の方式で処理されていない領域に拡散させる。各画素の誤算拡散プロセスは、原諧調画像の、その位置における画素値とその前にその位置に拡散された誤差を加算し、現在の入力値を得る第１のステップと、現在の入力値を閾値と比較し、１つの二値の出力（０又は２５５）を得る第２のステップと、入力値と出力値との誤差を一定の規則に従って処理されていない領域に拡散させる第３のステップとを備える。
【０００４】
従来技術においては、上述した第３のステップに記載された「一定の規則」について、様々な誤差拡散フィルターの重み配分方法が提案されていたが、重みの値が、予め設定された一定値である。
【０００５】
発明者は、本発明を成し遂げる過程において次のことが分かった。従来技術における誤差拡散処理においては、一部の画像に対して処理が行われた後に、画像効果があまり良くなく、特に、画像処理後、はっきりとした人為的テクスチャの痕跡が現れることがある。
【発明の概要】
【０００６】
従来技術における誤差拡散処理後の画像効果があまり良くないという技術的課題を解決するために、本発明は、画像自身の画素値の特性に基づき誤差拡散重み係数をダイナミックに調整する画像処理方法、画像処理装置及び画像形成デバイスを提供することを目的とする。
【０００７】
上述した目的を達成するために、本発明により提供された技術案は画像処理方法を提供し、前記方法は、
処理待ち画像から誤差拡散処理が行われる、中心点及び少なくとも１つの、前記中心点と隣接する隣接点を含む隣接領域を選択するステップ１と、
隣接領域内における前記中心点及び前記隣接点の画素値に基づき、所定の関数により前記中心点に基づき前記少なくとも１つの隣接点に対して誤差拡散処理が行われる重み値を計算するステップ２と、
前記中心点の画素値に対して二値化処理を行い、二値化処理の結果に基づき、誤差値を計算するステップ３と、
前記重み値と誤差値との乗積を、前記隣接領域内における少なくとも１つの隣接点のうち、各隣接点の画素値とそれぞれ合計を求め、合計して得られた値は、それぞれ前記隣接領域内における少なくとも各隣接点の、誤差拡散処理が行われた後の画素値であるステップ４とを備える。
【０００８】
さらに、前記ステップ２において、所定の関数は、以下の通りであり、
【数４】
2017121062.tif 000003
但し、ｓｒｃ（i，j）は、前記中心点の画素値であり、ｓｒｃ（i＋ｍ，j＋ｎ）は、隣接領域内における、前記中心点から右側へｍ列、下へｎ行離れた画素点の画素値であり、ｍが負数である場合、隣接点（i＋ｍ，j＋ｎ）が隣接領域内にあり、前記中心点の左側に位置することを示し、ｎが負数である場合、隣接点（i＋ｍ，j＋ｎ）が隣接領域内にあり、前記中心点の上方に位置することを示し、M２は、隣接点が右側に位置するときのｍの最大値の絶対値であり、N２は、隣接点が下方に位置するときのｎの最大値の絶対値であり、M１は、隣接点が左側に位置するときのｍの最大値の絶対値であり、N１は、隣接点が上方に位置するときのｎの最大値の絶対値であり、Yは、１〜２５５のうちの任意の１つの所定の整数値であり、ｗ（ｍ，ｎ）は、隣接領域内における中心点から右側へｍ列、下方へｎ行離れた隣接点の誤差拡散の重み値である。
【０００９】
さらに、ステップ３において、前記中心点の画素値に対して二値化処理を行う方法は、
以下の計算式で前記隣接領域内における画素の平均値を計算するステップAと、
【数５】
2017121062.tif 000004
前記中心点の画素値に対して二値化処理を行うステップBとのサブステップを備え、
前記ステップA において、Averageは、前記隣接領域内における画素の画素値の平均値を示し、Zは、前記隣接領域における誤差拡散に参与しない画素の数の合計を示し、
前記ステップBにおいて、計算方法は以下の通りであり、
前記ステップAにおけるAverageが１つの所定値X以下である場合、前記二値化処理後の値ｂｗ（i，j）＝X１であり、前記ステップAにおけるAverageが１つの所定値Xより大きい場合、前記二値化処理後の値ｂｗ（i，j）＝X２であり、
前記ステップ３において、誤差値の計算式は、以下の通りであり、
error =(src(i,j)-bw(i,j))
但し、errorは、前記誤差値であり、src(i,j)は、前記中心点の画素の画素値であり、bw(i,j)は、ステップBにおいて二値化処理後の値である。
【００１０】
さらに、前記ステップ４において前記隣接領域内における新たな画素値の計算式は、以下の通りであり、
【数６】
2017121062.tif 000005
但し、src(i+m,j+n)’は、前記隣接領域において(i,j)を隣接領域内の中心点として誤差拡散処理が行われた後の隣接点(i+m,j+n)の画素値である。
【００１１】
さらに、前記ステップ４の後、中心点と直接に隣接する隣接点を、次の隣接領域の中心点として次の隣接領域の誤差拡散処理を行い、順に中心点及び隣接領域を変更し、処理待ち画像の全体に対する誤差拡散処理を完成させる。
【００１２】
本発明は、画像処理装置をさらに提供し、前記装置は、
処理待ち画像から誤差拡散処理が行われる、中心点及び少なくとも１つの、前記中心点と隣接する隣接点を含む隣接領域を選択する隣接領域誤差拡散マトリックス生成器と、
前記隣接領域における前記中心点及び前記隣接点の画素値に基づき、所定の関数により前記中心点に基づき前記少なくとも１つの隣接点に対して誤差拡散処理が行われる重み値を計算する誤差拡散重み係数計算器と、
前記中心点の画素値に対して二値化処理を行い、二値化処理の結果に基づき、誤差値を計算する誤差拡散二値化計算器と、
前記重み値と誤差値の乗積を、前記隣接領域内における少なくとも１つの隣接点のうち、各隣接点の画素値とそれぞれ合計を求め、合計して得られた値は、それぞれ前記隣接領域内における少なくとも各隣接点の、誤差拡散処理が行われた後の画素値である誤差拡散処理器とを備える。
【００１３】
さらに、誤差拡散重み係数計算器は、前記隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された勾配計算素子アレイと、前記勾配計算素子アレイに接続された第１の加法計算素子アレイと、前記勾配計算素子アレイ及び前記第１の加法計算素子アレイにそれぞれ接続された除法計算素子アレイとを備える。
【００１４】
さらに、誤差拡散二値化計算器は、前記隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された第２の加法計算素子アレイと、前記第２の加法計算素子アレイに接続された平均値計算素子と、前記平均値計算素子に接続された閾値比較素子とを備える。
【００１５】
さらに、前記誤差拡散処理器は、前記誤差拡散重み係数計算器及び前記誤差拡散二値化計算器に接続された乗法計算素子アレイと、前記乗法計算素子アレイと前記隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された第３の加法計算素子アレイとを備える。
【００１６】
本発明は、画像形成デバイスを更に提供し、前記デバイスは、
元画像の画素値を取得する画像パラメータ取得装置と、
前記画像パラメータ取得装置に接続された画像処理装置と、
前記画像処理装置に接続された画像形成装置とを備え、
前記画像処理装置は上述した任意の一つの前記画像処理装置である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により提供された上記技術案により、誤差拡散処理が行われる過程において、誤差拡散処理の重み値が、隣接領域における中心点及び隣接点の画素値に基づき、所定の関数により算出されるため、隣接領域自身の画素特性に基づき、誤差拡散処理の結果をダイナミックに調整することができ、即ち、全ての隣接領域に対して１つの拡散の重み値に基づき誤差拡散を行うのではなく、隣接領域の実際の特性に応じて誤差拡散を行うことができる。従って、本発明により提供された技術案により、より理想的な画像処理効果を得ることができる。また、テストにより、本発明により提供された上記技術案により、従来技術における人為的テクスチャの問題を良く改善できることがわかる。
【００１８】
発明の他の特徴及びメリットは、後述の明細書において説明され、一部は、明細書の内容から明確になり、又は、本発明の技術案を実施することにより、理解することができる。本発明の目的及び他のメリットは、明細書、特許請求の範囲及び図面における構成及び/又は流れで達成して獲得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施例により提供された自己適応により誤差拡散重み係数を調整する画像処理方法を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施例により提供された画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例により提供された画像処理装置のハードウェア回路図である。
【図４】本発明の実施例において挙げられた、処理されていない元画像である。
【図５】従来技術における誤差拡散フィルターを用いて処理を行った後のハーフトーンの画像の模式図である。
【図６】本発明の実施例において本発明の実施例により提供された画像処理装置を用いて処理を行った後のハーフトーンの画像の模式図である。
【図７】従来技術における誤差拡散フィルターを用いて処理を行った後のハーフトーンの画像の一部拡大模式図である。
【図８】本発明の実施例において本発明の実施例により提供された画像処理装置を用いて処理を行った後のハーフトーンの画像の一部拡大模式図である。
【図９】それぞれ従来技術及び本発明の実施例の誤差拡散アルゴリズムを用いて処理を行った後の画像を比較し、効果を示す図である。
【図１０】本発明の他の実施例により提供された画像処理装置のハードウェア回路図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面及び実施例を参照しながら、本発明の実施形態を詳しく説明し、これにより、本発明において、どのように技術手段を用いて技術的課題を解決し、技術的効果を達成するためのプロセスを十分に理解し、実施することができる。なお、これらの具体的な説明は、当業者が本発明をより容易に、より明確に理解できるようにするためのものであり、本発明に対して限定的に解釈するものではない。衝突しない限り、本発明の各実施例及び各実施例における各特徴は、互いに組み合わせても良く、得られた技術案は、何れも本発明の特許請求の範囲に含まれる。
【００２１】
また、図面のフローチャートに示されたステップは、一組のコントローラが指令を実行可能な制御システムにおいて実行することができる。フローチャートにおいては、論理的な順序が示されているが、幾つかの場合においては、ここの順番と異なる順番で示され、又は記載されたステップを実行しても良い。
【００２２】
当業者が、本発明の技術案をより容易に理解できるようにするために、図面及び具体的な実施例を用いて本発明の技術案について詳しく説明する。
【００２３】
実施例１
図１は、本発明の実施例により提供された、自己適応により誤差拡散重み係数を調整する画像処理方法を示すフローチャートである。当該方法は、以下のステップを備え、
ステップS１０１であって、ステップS１０１において、スタートし、即ち、画像処理装置（以下、詳しく説明する）が処理待ち画像に対する誤差拡散処理操作をスタットする指令を出す。
【００２４】
ステップS１０２であって、中心点が処理待ち画像の画像領域内に位置するかどうかを判断する。ここで、処理待ち画像とは、アナログディジタル変換が行われた後のディジタル信号画像であり、即ち、当該画像は、ディジタルで表示された画像である。中心点とは、誤差拡散処理が行われる際、当該点から当該点の周りの隣接点へ拡散し、周りの隣接点の画素値を補正することを指す。中心点が処理待ち画像の領域内にある場合、ステップS１０３を実行し、中心点が処理待ち画像の領域内にない場合、ステップS１１０を実行する。
【００２５】
ステップS１０３であって、中心点及び隣接点を含む隣接領域を選択する。
ここで、ｓｒｃ（i，j）が隣接領域内における中心点の画素値であり、ｓｒｃ（i＋ｍ，j＋ｎ）が、隣接領域内における、中心点から右側へｍ列、下へｎ行離れた画素点の画素値であり、ｗ（ｍ，ｎ）が、中心点に基づき画素点（i＋ｍ，j＋ｎ）に対して誤差拡散が行われ、算出する重み値であり、ｍが負数である場合、隣接点（i＋ｍ，j＋ｎ）が隣接領域内にあり、中心点の左側に位置することを示し、ｎが負数である場合、隣接点（i＋ｍ，j＋ｎ）が隣接領域内にあり、中心点の上方に位置することを示し、M２は、隣接点が右側に位置するときのｍの最大値の絶対値であり、N２は、隣接点が下方に位置するときのｎの最大値の絶対値であり、M１は、隣接点が左側に位置するときのｍの最大値の絶対値であり、N１は、隣接点が上方に位置するときのｎの最大値の絶対値であり、Yは、１〜２５５のうちの任意の１つの所定の整数値である。
【００２６】
ステップS１０４であって、現在の隣接領域内における画素の平均値を計算する。計算式は以下の通りであり、
【数７】
2017121062.tif 000006
ここで、式１におけるAverageは、隣接領域内における全ての画素（中心点及び全ての隣接点を含む）の画素値の平均値を示し、Zは、前記隣接領域における（或いは隣接領域の所在する画素マトリックスにおける）誤差拡散に参与しない画素の数の合計を示し、M１+M２+１は、隣接領域における列の数を示し、N１+N２+１は、隣接領域    内における行の数を示し、即ち、式１の分子は、隣接領域内における全ての画素点（中心点及び全ての隣接点を含む）の画素値の和を示し、分母は、隣接領域内における画素点（中心点及び全ての隣接点を含む）の数を示す。
【００２７】
ステップS１０５であって、現在の隣接領域内における中心点の画素値に対して二値化処理を行う。計算式は以下の通りであり、
Average≦Xの場合、ｂｗ（i，j）＝X１
Average＞Xの場合、ｂｗ（i，j）＝X２      （式２）
即ち、Averageが１つの所定値X以下である場合、二値化処理後の値ｂｗ（i，j）＝X１であり、Averageが１つの所定値Xより大きい場合、二値化処理後の値ｂｗ（i，j）＝X２である。
好ましくは、前記Xは、２５６/２＝１２８であり、X１＝０であり、X２＝２５５である。当然ながら、上述した所定値（閾値とも称す）Xは、一定の閾値に限らず、隣接領域内の画素値に基づき取得しても良く、例えば、ｓｒｃ（i，j）の二分の一であり、又は、隣接領域内における隣接点の画素値の平均値などである。
単に中心点の画素値で処理するのではなく、上述した平均値と閾値とを比較する技術案を用いることにより、二値化処理の結果が、全ての隣接領域内における画素値の特性と結び付けられるようになり、中心点と隣接点との画素値の差が大きすぎる場合、計算結果の差異が大きすぎ、画像処理の効果に影響することを避けることができる。
【００２８】
ステップS１０６であって、二値化の誤差を計算する。ステップS１０５の式２で計算した結果に基づき、現在の隣接領域内における各隣接点の誤差値を計算し、計算式は以下の通りであり、
error =(src(i,j)-bw(i,j))    （式3）
【００２９】
ステップS１０７であって、誤差拡散の重み値を計算する。
前記隣接領域内における前記中心点及び前記隣接点の画素値に基づき、所定の関数により前記中心点に基づき前記少なくとも１つの隣接点に対して誤差拡散処理が行われる重み値を計算する。所定の関数は、以下の通りであることが好ましい。
【数８】
2017121062.tif 000007
ここで、式４におけるｗ（ｍ，ｎ）は、隣接領域内における中心点から右側へｍ列、下方へｎ行離れた隣接点の誤差拡散の重み値である。なお、本発明により提供された技術案では、隣接領域が規則正しい矩形と限らないため、ｍ及びｎの値は、連続すると限らず、バラバラの値と定義しても良い。例えば、第i＋ｍ行の場合、中心点から下のみへ誤差拡散（即ち、M１=０）を行い、又は、右のみへ誤差拡散（即ち、N１=０）を行い、一部の行に対して右のみ又は左のみへ誤差拡散を行っても良く、即ち、ｍ＝０の場合、N１を強制的に０にする。従って、本発明の実施例の式４において、M１、M２、N１、N２の値をとる条件については、従来の数学式に限らず、実際の需要に応じてより多くの付加条件を加えても良い。
誤差拡散処理の重み値は、隣接領域における中心点及び隣接点の画素値に基づき、所定の関数により算出されるため、隣接領域自身の画素の特性に基づき、誤差拡散処理の結果をダイナミックに調整することができる。即ち、全ての隣接領域に対して１つの拡散の重み値に基づき誤差拡散を行うのではなく、隣接領域の実際の特性に応じて誤差拡散を行うことができる。従って、本発明により提供された技術案により、より理想的な画像処理効果（以下、具体的なシミュレーション効果を用いて詳しく説明する）を得ることができる。
【００３０】
ステップS１０８であって、現在の隣接領域における誤差拡散処理後の各隣接点の画素値を計算する。
前記重み値と誤差値との乗積を、前記隣接領域内における少なくとも１つの隣接点のうち、各隣接点の画素値とそれぞれ合計を求め、合計して得られた値は、それぞれ隣接領域内における少なくとも各隣接点の、誤差拡散処理が行われた後の画素値である。具体的な計算式は、以下の通りであり、
【数９】
2017121062.tif 000008
ここで、src(i+m,j+n)’は、前記隣接領域において(i,j)を隣接領域内の中心点として誤差拡散処理が行われた後の隣接点(i+m,j+n)の画素値である。
【００３１】
ステップS１０９であって、現在の隣接領域内における中心点と直接に隣接する隣接点を次の中心点として選択した後、ステップS１０２に戻る。好ましくは、上述したステップ１０９においては、ディジタル画像の行番号に従って各行から順に右へトラバースし、次の中心点を選択する。中心点が一行における最も左側にある画素である場合、M１=０であり、中心点が、一行における最も右側にある画素である場合、M２=０であり、中心点が、第一行に位置する場合、N１=０であり、中心点が、最後の一行に位置する場合、N２=０である。
【００３２】
ステップS１１０であって、ステップS１１０において、完了し、即ち、処理待ち画像に対する誤差拡散処理が完了する。  
【００３３】
なお、上述したステップS１０４〜S１０６及びステップS１０７は、前後の順番がなく、当業者にとっては、ステップS１０７は、ステップS１０４〜S１０６のうちの任意のステップより早く実行されても良く、遅く実行されても良い。
【００３４】
図２に示すように、本発明は画像処理装置を更に提供し、当該装置は、
処理待ち画像から誤差拡散処理が行われる、中心点及び少なくとも１つの、中心点と隣接する隣接点を含む隣接領域を選択し、即ち、図１におけるステップS１０３を実行する隣接領域誤差拡散マトリックス生成器と、
隣接領域における中心点及び隣接点の画素値に基づき、所定の関数により中心点に基づき少なくとも１つの隣接点に対して誤差拡散処理が行われる重み値を計算し、即ち、図１におけるステップS１０７を実行する重み生成器２３である誤差拡散重み係数計算器と、
平均値生成器２２及び閾値処理器２４を備え、中心点の画素値に対して二値化処理を行い、二値化処理の結果に基づき、誤差値を計算し、即ち、図１におけるステップS１０４〜S１０６を実行する誤差拡散二値化計算器と、
重み値と誤差値との乗積（接続点２５）を、前記隣接領域内における少なくとも１つの隣接点のうち、各隣接点の画素値とそれぞれ合計を求め（接続点２１）、合計して得られた数値が、それぞれ隣接領域内における少なくとも各隣接点の、誤差拡散処理が行われた後の画素値である誤差拡散処理器２６とを備える。
【００３５】
好ましくは、誤差拡散重み係数計算器は、隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された勾配計算素子アレイと、勾配計算素子アレイに接続された第１の加法計算素子アレイと、勾配計算素子アレイ及び前記第１の加法計算素子アレイにそれぞれ接続された除法計算素子アレイとを備える。
【００３６】
好ましくは、誤差拡散二値化計算器は、隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された第２の加法計算素子アレイと、第２の加法計算素子アレイに接続された平均値計算素子と、平均値計算素子に接続された閾値比較素子とを備える。
【００３７】
好ましくは、誤差拡散処理器は、誤差拡散重み係数計算器及び誤差拡散二値化計算器に接続された乗法計算素子アレイと、乗法計算素子アレイと隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された第３の加法計算素子アレイとを備える。
【００３８】
本発明は、画像形成デバイスを更に提供し、当該デバイスは、
元画像の画素値を取得する画像パラメータ取得装置と、
画像パラメータ取得装置に接続された画像処理装置と、
画像処理装置に接続された画像形成装置とを備え、
当該画像処理装置は、上述した任意の一つの画像処理装置であり、
当該画像形成装置は、インクジェット式、静電画像式、ドットマトリックス式等の複数の種類のうちの何れか１つであっても良い。
【００３９】
前記画像処理デバイスは、元画像の処理データを提供するためのスキャナ装置、及び、処理後のデータを外部に送信するためのネットワークカード又はUSBインターフェース等を備えても良い。スキャナー装置は、スキャン用のガラス面と、CIS（Contact  Image  Sensor、接触式画像センサ）と、スキャン用のモーター等とを備えるとされている。
【００４０】
当業者が本実施例に係る技術案をより容易に理解できるようにするために、以下、例を挙げて誤差拡散の具体的な処理プロセスを説明する。仮に、隣接領域が２行、３列からなるものであり、中心点に基づき、右側、左下方、下方、右下方の画素点のみに対して画像処理を行う。
【００４１】
具体的には、図３は、本実施例における画像処理装置の具体的なハードウェア回路図である。当該画像処理装置における誤差拡散重み係数計算器３０２は、隣接領域内における中心点P０及び隣接点P１、P２、P3、P4に接続された勾配計算素子アレイ（即ち、絶対値計算素子アレイ３０３）と、絶対値計算素子アレイ３０３に接続された第１の加法計算素子アレイ３０４と、絶対値計算素子アレイ３０３及び第１の加法計算素子アレイ３０４にそれぞれ接続された除法計算素子アレイ３０５とを備える。誤差拡散二値化計算器は、隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された第２の加法計算素子アレイ３０９と、第２の加法計算素子アレイ３０９に接続された平均値計算素子３１０とを備え、第２の加法計算素子アレイ３０９と平均値計算素子３１０は、平均値生成器３０１を構成する。誤差拡散二値化計算器は、平均値生成器３０１に接続された閾値比較素子３０６を更に備え、閾値比較素子３０６は、平均値生成器３０１及び一つの所定の閾値の入力端（即ち、閾値X＝LUT-Tｈ）に接続された差分値計算器３１１と、差分値計算器３１１に接続された比較器３１２と、比較器３１２及び中心点P０に接続された差分値計算器３１３とを備える。誤差拡散処理器３０７は、誤差拡散重み係数計算器３０２及び誤差拡散二値化計算器に接続された乗法計算素子アレイ３１４と、乗法計算素子アレイ３１４と隣接領域内における中心点及び隣接点に接続された第３の加法計算素子アレイ３１５とを備える。本実施例における画像処理装置により、現在の隣接領域において誤差拡散処理された後の各隣接点P１’、P２’、P３’、P４’の画素値を計算することができる。モジュール３０８は、画像処理装置に誤差拡散処理用のクロック信号を供給することができ、画像処理装置の入力インターフェース及び出力インターフェースを更に備える。
【００４２】
以下、具体的な隣接領域及び画素値を用いて誤差拡散のプロセスについて説明する。表１及び表２には、誤差拡散処理が行われていない２組の画素点が示されている。
【表１】
2017121062.tif 000009
【表２】
2017121062.tif 000010
表１において対応する隣接領域に、１つの中心点が設置されており、当該中心点の画素値が６７であり、また、４つの隣接点が設置されており、当該隣接領域が、２行、３列に配置され、第１の行は、右のみへ誤差拡散処理が行われ、第２の行は、一つ目の隣接点から三つ目の隣接点まで誤差拡散処理が行われ、即ち、全体の誤差拡散隣接領域（マトリックス）において１つの画素点（表１の＊）が、誤差拡散処理に参与せず、式１において、Z=１であり、即ち式１において、M１=０であり、M２＝１である。そして、ｍ＝M１=０の場合、N１=０であり、N２=１である。ｍ＝M２=１の場合、N１=−１であり、N２=１であり、即ち、式１において、分母（M１+M２+１）×（N１+N２+１）−Zが、隣接領域内における画素点の数であると理解すべきである。
【００４３】
表１の隣接領域について、式１に基づき、次の結果が得られる。
【数１０】
2017121062.tif 000011
82.6＜X(128)であるため、式２のｂｗ（i,j）=X１=０。
【００４４】
式２で得られた結果を式３に入れると、二値化の誤差は、error=82.6である。
【００４５】
好ましくは、Y＝１であり、式４に基づき算出した隣接領域における各画素点の誤差の重み値は以下の通りであり、
【数１１】
2017121062.tif 000012
【００４６】
上述した誤差の重み値及び二値化の誤差の計算結果を式５に入れると、以下の結果が得られる。
【数１２】
2017121062.tif 000013
【００４７】
四捨五入の方法に基づき、中心点の右側の隣接点の、誤差拡散が行われた後の画素値は、１２４であり、中心点の左下方の隣接点の、誤差拡散が行われた後の画素値は、６７であり、中心点の下方の隣接点の、誤差拡散が行われた後の画素値は、９０であり、中心点の右下方の隣接点の、誤差拡散が行われた後の画素値は、１４７である。
同じ計算方法に基づき、表２において、誤差拡散の重み値はそれぞれ以下の通りである。
【数１３】
2017121062.tif 000014
平均値は、以下の通りである。
【数１４】
2017121062.tif 000015
二値化後の誤差は、  error=177-255=-78である。
【数１５】
2017121062.tif 000016
【００４８】
隣接領域において、誤差拡散処理が行われた後の各隣接点の画素値は、それぞれ以下の通りである。右側の隣接点の、誤差拡散が行われた後の画素値は、１１４であり、左下方の隣接点の、誤差拡散が行われた後の画素値は、１６０であり、下方の隣接点の、誤差拡散が行われた後の画素値は、１０４であり、右下方の隣接点の、誤差拡散が行われた後の画素値は、１０８である。
【００４９】
当然ながら、本実施例における画像処理の技術案は、ハードウェアにより実施する技術案に限らず、コントローラと画像を処理するアプリケーションプログラムとを組み合わせ、ソフトウェアによる技術案により画像の誤差拡散の重みを自己適応に調整する（即ち、所定の関数により重みを計算する）ことを実現することができる。
【００５０】
図４〜図９を参照しながら、本実施例における上記技術案による有益な効果を説明する。図４は、本発明の実施例において挙げられた、処理されていない元画像を示す図である。
【００５１】
図５は、従来技術における誤差拡散フィルターを用いて処理を行った後のハーフトーンの画像の模式図である。図７は、従来技術における誤差拡散フィルターを用いて処理を行った後のハーフトーンの画像の一部拡大模式図である。図７から分かるように、図の中央の部分には、人為的テクスチャが現れている。
【００５２】
図６は、本発明の実施例における画像処理装置を用いて処理を行った後のハーフトーンの画像の模式図である。図８は、本発明の実施例において本発明の実施例における画像処理装置を用いて処理を行った後のハーフトーンの画像の一部拡大模式図である。図８から分かるように、図７に示された重みを一定にする誤差拡散処理方法による人為的テクスチャに比べ、図８に示すように、本実施例における自己適応誤差拡散重み処理方法により、人為的テクスチャを明らかに大幅に低減させることができる。
【００５３】
図９において、第１行の画像は、従来技術における誤差拡散アルゴリズムを用いて誤算拡散処理が行われた後の画像の比較で効果を示す図であり、第２行の画像は、本発明に係る実施例における誤差拡散アルゴリズムを用いて誤算拡散処理が行われた後の画像の比較で効果を示す図である。これらの画像の比較で効果を示す図から分かるように、本実施例における自己適応誤差拡散重み処理方法により処理が行われた後の画像は、重みを一定にする誤差拡散処理方法により処理が行われた後の画像に比べ、人為的テクスチャが現れる確率が大幅に低下し、画像処理の効果がより優れる。
【００５４】
実施例２
実施例２及び実施例１において、何れも誤差拡散の重み値をダイナミックに調整する技術案が用いられている。実施例２が実施例１と相違する点は、ステップS１０７に用いられる所定の関数が異なる点にある。以下、図１０を参照しながら、本実施例に係る技術案について詳しく説明する。実施例１と同様な内容について、繰り返し述べない。
【００５５】
図１０に示すように、本実施例における誤差拡散重み係数計算器３０２においては、勾配計算素子アレイ（即ち、絶対値計算素子アレイ３０３）が用いられず、分散計算素子アレイが用いられる。当該分散計算素子アレイは、平方値計算素子アレイ４３及び減法計算素子アレイ４４を備える。なお、誤差拡散処理器、平均値生成器、閾値比較素子は、図３の符号と異なるが、果たす機能が同じであり、ここで繰り返し述べない。
【００５６】
図１０に示されたハードウェア回路に対応し、本実施例における式４も異なり、本実施例において所定の関数を用いる計算式は、以下の通りであり、
【数１６】
2017121062.tif 000017
本実施例における式６を用いて実施例１の表１、表２における隣接領域に対して誤差拡散を行い、得られた表１についての誤差拡散の重み値は、それぞれ以下の通りであり、
【数１７】
2017121062.tif 000018
表２についての誤差拡散の重み値は、それぞれ以下の通りであり、
【数１８】
2017121062.tif 000019
誤差拡散処理が行われた後の隣接領域の画像値は、それぞれ表３及び表４に示されている。
【表３】
2017121062.tif 000020
【表４】
2017121062.tif 000021
【００５７】
本実施例における上述した技術案では、誤差拡散処理の重み値は、隣接領域における中心点及び隣接点の画素値に基づき、所定の関数により算出されたものであるため、隣接領域自身の画素特性に基づき、誤差拡散処理の結果をダイナミックに調整し、実施例１と同じ技術的効果を奏することができる。
【００５８】
なお、上述した説明は、本発明の好ましい実施形態にすぎず、本発明の特許請求の範囲を限定するものではない。当業者は、本発明の技術案の範囲から逸脱しないかぎり、上述した方法及び技術内容を用いて本発明の技術案に対して行われた様々な変更又は簡単な置換等は、全て本発明の特許保護の範囲に含まれる。
【図１】
2017121062.tif 000025
【図２】
2017121062.tif 000026
【図３】
2017121062.tif 000027
【図４】
2017121062.tif 000028
【図５】
2017121062.tif 000029
【図６】
2017121062.tif 000030
【図７】
2017121062.tif 000031
【図８】
2017121062.tif 000032
【図９】
2017121062.tif 000033
【図１０】
2017121062.tif 000034