(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の階調数で各画素の濃度レベルを示す第１画像信号を、前記所定の階調数より少ない階調数の第２画像信号に変換する画像処理装置であって、
各画素の第１画像信号を順次入力して、各画素の濃度レベルを対応するしきい値と比較し、第２画像信号に変換するコンバータと、
前記コンバータから出力される第２画像信号の信号レベルと当該第２画像信号の変換に用いたしきい値とに基づいて、続く画素に対応するしきい値を生成するフィードバック回路とを備え、
前記フィードバック回路は、
前記第２画像信号の信号レベルの反転出力と当該第２画像信号の変換に用いたしきい値との差分を算出する手段と、
前記差分にフィードバック係数を乗じてフィードバック値を算出する手段と、
前記フィードバック値に所定の重み定数を乗じた値で基準のしきい値を補正することによって、続く画素に対応するしきい値を生成する手段とを含む、画像処理装置。
【請求項２】
前記フィードバック値を算出する手段は、前記フィードバック係数を設定するフィードバック係数設定器を含む、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記フィードバック係数設定器は、前記フィードバック係数を変更可能である、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記フィードバック係数設定器は、前記コンバータで変換される各画素の濃度レベルに応じてフィードバック係数を変更する、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記フィードバック係数設定器は、
前記コンバータで変換される各画素の濃度レベルと予め定められた初期しきい値との大小関係に基づいて、所定の関係式に従ってフィードバック係数を算出する手段と、
前記所定の関係式を変更する手段とを備えた、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記フィードバック回路は、算出される前記フィードバック値を、続いて変換される複数の周辺画素に、各周辺画素ごとに設定された重みに応じて分散させる補正値メモリを備えた、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記重みは変更可能である、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
各画素の変換毎に前記基準のしきい値を変化させるしきい値発生部をさらに備えた、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記しきい値発生部は、変換する画素の位置に対応する周期的なパターンに従って前記基準のしきい値を変化させる、請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記コンバータの前に設けられ、前記コンバータで変換される各画素の濃度レベルに所定の係数を乗算する乗算器をさらに備えた、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記所定の係数は変更可能である、請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記第１画像信号のレベルと、変換後の第２画像信号のレベルとの間の関係を示す階調特性を、前記基準のしきい値およびフィードバック係数の少なくとも１つを変更することにより調整する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記第１画像信号の最大レベルおよび最小レベルに対する階調特性を固定し、最大レベルと最小レベルとの間の中間レベルの階調特性を、前記基準のしきい値およびフィードバック係数の少なくとも１つを変更することにより調整する、請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記基準のしきい値に、前記変換する第１画像信号とは独立した信号成分を重畳する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記重畳する信号成分は、周期的なパターンを表わす、請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記周期的なパターンは、分散型ディザパターン、集中型ディザパターン、ライン型パターンのいずれかである、請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記重畳する信号成分は、ランダムノイズである、請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記ランダムノイズは、ホワイトノイズ、ブルーノイズ、ピンクノイズのいずれかである、請求項１７に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記フィードバック回路は、前記コンバータから出力される第２画像信号の信号レベルの反転値と前記しきい値との差をフィードバックする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
所定の階調数で各画素の濃度レベルを示す第１画像信号を、前記所定の階調数より少ない階調数の第２画像信号に変換する画像処理方法であって、
各画素の第１画像信号を順次入力して、各画素の濃度レベルを対応するしきい値と比較し、第２画像信号に変換する変換ステップと、
前記コンバータから出力される第２画像信号の信号レベルと当該第２画像信号の変換に用いたしきい値とに基づいて、続く画素に対応するしきい値を生成するフィードバックステップとを備え、
前記フィードバックステップは、
前記第２画像信号の信号レベルの反転出力と当該第２画像信号の変換に用いたしきい値との差分を算出するステップと、
前記差分にフィードバック係数を乗じてフィードバック値を算出するステップと、
前記フィードバック値に所定の重み定数を乗じた値で基準のしきい値を補正することによって、続く画素に対応するしきい値を生成するステップとを含む、画像処理方法。
【請求項２１】
各画素の変換毎に前記基準のしきい値を変化させるしきい値発生ステップをさらに備えた、請求項２０に記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記第１画像信号のレベルと変換後の第２画像信号のレベルとの間の関係を示す階調特性を、前記基準のしきい値およびフィードバック係数の少なくとも１つを変更することにより調整する、請求項２０に記載の画像処理方法。
【請求項２３】
前記第１画像信号の最大レベルおよび最小レベルに対する階調特性を固定し、最大レベルと最小レベルとの間の中間レベルの階調特性を、前記基準のしきい値およびフィードバック係数の少なくとも１つを変更することにより調整する、請求項２２に記載の画像処理方法。
【請求項２４】
所定の階調数で各画素の濃度レベルを示す第１画像信号を、前記所定の階調数より少ない階調数の第２画像信号に変換する画像処理装置であって、
各画素の第１画像信号を順次入力して、第２画像信号の階調数に対応した区分に区分けする区分回路と、
前記区分回路で区分けされた区分内で、前記入力した第１画像信号を正規化する正規化回路と、
前記正規化回路で正規化された第１画像信号を順次入力して、各画素の信号レベルを対応するしきい値と比較するコンパレータと、
前記コンパレータから出力される比較結果と当該比較に用いたしきい値とに基づいて、続く画素に対応するしきい値を生成するフィードバック回路と、
前記コンパレータから出力される比較結果と前記区分回路で区分けされた区分に応じて、各画素に第２画像信号の階調レベルを割り当てる割り当て回路とを備え、
前記フィードバック回路は、
前記コンパレータから出力される比較結果の反転出力と当該比較に用いたしきい値との差分を算出する手段と、
前記差分にフィードバック係数を乗じてフィードバック値を算出する手段と、
前記フィードバック値に所定の重み定数を乗じた値で基準のしきい値を補正することによって、続く画素に対応するしきい値を生成する手段とを含む、画像処理装置。
【請求項２５】
前記フィードバック回路は、算出される前記フィードバック値を、続いて変換される複数の周辺画素に、各周辺画素ごとに設定された重みに応じて分散させる補正値メモリを備えた、請求項２４に記載の画像処理装置。
【請求項２６】
各画素の変換毎に前記基準のしきい値を変化させるしきい値発生部をさらに備えた、請求項２４に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は画像処理装置および画像処理方法に関し、特にしきい値を用いることによって階調を低減させた画像を作成することができる画像処理装置および画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像の取扱いをデジタルで行なうことが現在の画像処理の主流である。デジタル画像の表示や出力に際しては、出力デバイスの特性による制約などにより、その画像の階調性をより少ない階調レベルで表現する必要が生じる場合が多い。当初より、擬似ハーフトーン処理として白と黒のドットのみで階調を再現する２値化処理法など、さまざまなデジタルハーフトーニングの画像処理手法が研究されてきている。
【０００３】
現在もなお用いられている組織的ディザ法や誤差拡散法、そしてそれらの系統のさまざまな手法が１９６０年代以降、開発され、改良されてきている。また、近年においては計算処理のハードウェアの発展につれ、コスト最小化の手法など直接的に画素配置の最適な探索を行なう方法等が開発されている。
【０００４】
こういった各ハーフトーニングの手法に対しては、各々その利用目的に応じて長所や短所があり、さまざまな課題とそれに対する対策が研究されている。たとえば組織的ディザ法は処理が簡単であり、使いやすいが、再現された画質は良好とは言い難い。誤差拡散法はディザ法と比べて計算量は多くなるものの、画質は優れている。
【０００５】
コスト最小化の手法など直接的に最適な探索を行なう方法においては、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズム、シミュレーティッドアニーリングなどの各種最適化法が用いられている。これらの方法を採用することにより、視覚モデルや出力デバイスモデルなどもプロセスに取り入れやすく、処理の自由度が拡大する。しかしながら、反復的に演算し最適な状態を探索するため、計算量が膨大になるという課題がある。
【０００６】
これらの課題は技術の進展とともに変化する。直接的に最適な探索を行なう方法を用いた場合における計算量が膨大になるという問題点は、計算処理速度を規定するハードウェアの進歩により解決されるかもしれない。しかし、簡便で高品質の出力デバイスの普及という点からは、より簡単な計算処理が望まれる。
【０００７】
また、さらに共通の課題として、解像度と階調性のトレードオフの問題がある。これも出力デバイス自体の出力階調レベルの増加や解像度特性の向上により解決されるかもしれない。しかしながら、たとえば文字が画像として処理される機会の増大なども考えられ、できるだけ簡便にこれらの処理を行なうことが望まれている。
【０００８】
従来より、たとえば階調性を要する画像領域と解像度を要する画像領域とを判別し、判別結果に応じてそれぞれの領域で処理方法を変える方法や、複数の処理方法を合体させて用いる方法などが画像処理の改良のための手段として研究されてきている。しかし、それらを実行するためには領域判別などの新たな処理を開発、付加する必要があり、簡便な方法とは言い難い。ハード（出力デバイス）とのバランスから言うのであれば、できれば誤差拡散法程度の処理で解像度と階調性とを良好に保つという目的を達成したいものである。
【０００９】
図６６は、従来の誤差拡散法を実行する画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００１０】
図を参照して、画像処理装置は、多値画像の１つの画素の画素値を入力する入力部５０１と、入力された画素値から拡散された誤差を減算する減算器５０３と、減算器５０３の出力を補正された画素値として出力する出力部５０５と、出力部５０５の出力に対ししきい値処理を行ない２値データを形成するしきい値処理部５０７と、しきい値処理部５０７の出力を画素データとして出力する出力部５０９と、出力部５０５の出力をしきい値処理部５０７の出力から減算する減算部５１１と、減算部５１１からの出力結果を処理の対象となっている画素（注目画素）の周囲の画素に拡散させるための誤差メモリ５１３とから構成される。
【００１１】
誤差拡散法により作成される画像は、特有のテクスチャを有する。しかしブルーノイズ特性が指摘されているように、そのテクスチャは視覚的には目立ちにくい。ディザ法においてもより簡単にこのブルーノイズ特性を得られるようにディザパターンを設定する方法が研究されている。しかし、誤差拡散法は入力画像に対して適応的にドットパターンを生み出していくため、ディザ法よりも入力画像の特性を反映することができる。
【００１２】
その点で誤差拡散法は画質的にディザ法を上回るが、誤差拡散法特有のノイズもある。これは穏やかな階調変化領域においてテクスチャが変化することにより境界のない部分においても境界線があるように見えてしまう現象（テクスチャシフト）や、黒または白に近い階調の領域で白または黒のドットがライン状に並びやすくなる現象などである。
【００１３】
これらの現象を防ぐために誤差の拡散の重み係数やしきい値を変調させるなどの改良法が各種開発されている。また、解像度についてはその内在的なエッジ強調特性が指摘されているが、十分であるとは言えない。
【００１４】
さらに誤差拡散法はそのアルゴリズムからして入力画像の画素値を平均的に再現するように機能する。すなわち、画像の局所的な０次成分を再現するように機能する。それに対して、１次以上の成分を強調すべく誤差拡散法の改善が行なわれている。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は上述した画像処理方法の欠点を解消し、画質を改善することができ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している。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するためこの発明のある局面に従うと、画像処理装置は、所定の階調数で各画素の濃度レベルを示す第１画像信号を、前記所定の階調数より少ない階調数の第２画像信号に変換する画像処理装置であって、各画素の第１画像信号を順次入力して、各画素の濃度レベルを所定のしきい値と比較し、第２画像信号に変換するコンバータと、コンバータから出力される第２画像信号の信号レベルと前記しきい値とに基づいて、続く画素の変換で用いられる前記所定のしきい値を補正するフィードバック回路とを備える。
【００１７】
好ましくはフィードバック回路は、フィードバック回路におけるフィードバック値を制御する制御手段を備える。
【００１８】
好ましくは制御手段は、フィードバック係数を設定するフィードバック係数設定器を備える。
【００１９】
好ましくはフィードバック係数設定器は、フィードバック係数を変更可能である。
【００２０】
好ましくはフィードバック係数設定器は、コンバータで変換される各画素の濃度レベルに応じて変化するフィードバック係数を設定する。
【００２１】
好ましくはフィードバック係数設定器は、コンバータで変換される各画素の各濃度レベルとフィードバック係数との間の所定の関係に基づいて、フィードバック係数を算出する算出部と、算出部で用いられる所定の関係を変更する手段とを備える。
【００２２】
好ましくはフィードバック回路は、フィードバック回路によるフィードバック値を、続いて変換される複数の周辺画素に、各周辺画素ごとに設定された重みに応じて分散させる補正値メモリを備える。
【００２３】
好ましくは補正値メモリの重みは変更可能とされる。
好ましくは画像処理装置は、各画素の変換に対して変化する値を所定のしきい値として発生させるしきい値発生部をさらに備える。
【００２４】
好ましくはしきい値発生部は、変換する画素の位置に応じて所定のしきい値を変化させる。
【００２５】
好ましくはしきい値発生部は、変換する画素の濃度レベルに応じて所定のしきい値を変化させる。
【００２６】
好ましくは画像処理装置は、コンバータの前に設けられ、コンバータで変換される各画素の濃度レベルに所定の係数を乗算する乗算器をさらに備える。
【００２７】
好ましくは所定の係数は変更可能とされる。
好ましくは画像処理装置は、第１画像信号のレベルと、変換後の第２画像信号のレベルとの間の関係を示す階調特性を、所定のしきい値およびフィードバック係数の少なくとも１つを変更することにより調整する。
【００２８】
好ましくは画像処理装置は、第１画像信号の最大レベルおよび最小レベルに対する階調特性を固定し、最大レベルと最小レベルとの間の中間レベルの階調特性を、所定のしきい値およびフィードバック係数の少なくとも１つを変更することにより調整する。
【００２９】
好ましくは画像処理装置は、画像処理装置内のいずれかの信号に、変換する第１画像信号とは関係のない信号成分を重畳する。
【００３０】
好ましくは重畳する信号成分は、周期的なパターンを表わす。
好ましくは周期的なパターンは、分散型ディザパターン、集中型ディザパターン、ライン型パターンのいずれかである。
【００３１】
好ましくは重畳する信号成分は、ランダムノイズである。
好ましくはランダムノイズは、ホワイトノイズ、ブルーノイズ、ピンクノイズのいずれかである。
【００３２】
好ましくはフィードバック回路は、コンバータから出力される第２画像信号の信号レベルの反転値としきい値との差をフィードバックする。
【００３３】
この発明の他の局面に従うと、画像処理方法は、所定の階調数で各画素の濃度レベルを示す第１画像信号を、所定の階調数より少ない階調数の第２画像信号に変換する画像処理方法であって、各画素の第１画像信号を順次入力して、各画素の濃度レベルを所定のしきい値と比較し、第２画像信号に変換する変換ステップと、変換ステップにより出力される第２画像信号の信号レベルとしきい値とに基づいて、続く画素の変換で用いられる所定のしきい値を補正するフィードバックステップとを備える。
【００３４】
好ましくはフィードバックステップは、フィードバックステップにおけるフィードバック値を制御する制御ステップを含む。
【００３５】
好ましくは画像処理方法は、各画素の変換に対して変化する値を所定のしきい値として発生させるしきい値発生ステップをさらに備える。
【００３６】
好ましくは画像処置方法は、第１画像信号のレベルと変換後の第２画像信号のレベルとの間の関係を示す階調特性を、所定のしきい値およびフィードバック係数の少なくとも１つを変更することにより調整する。
【００３７】
好ましくは画像処理方法は、第１画像信号の最大レベルおよび最小レベルに対する階調特性を固定し、最大レベルと最小レベルとの間の中間レベルの階調特性を、所定のしきい値およびフィードバック係数の少なくとも１つを変更することにより調整する。
【００３８】
この発明のさらに他の局面に従うと、画像処理装置は、所定の階調数で各画素の濃度レベルを示す第１画像信号を、所定の階調数より少ない階調数の第２画像信号に変換する画像処理装置であって、各画素の第１画像信号を順次入力して、第２画像信号の階調数に対応した区分に区分けする区分回路と、区分回路で区分けされた区分内で、入力した第１画像信号を正規化する正規化回路と、正規化回路で正規化された第１画像信号を順次入力して、各画素の信号レベルを所定のしきい値と比較するコンパレータと、コンパレータから出力される比較結果と所定のしきい値とに基づいて、続く画素の変換で用いられる所定のしきい値を補正するフィードバック回路と、コンパレータから出力される比較結果と区分回路で区分けされた区分に応じて、各画素に第２画像信号の階調レベルを割り当てる割り当て回路とを備える。
【００３９】
好ましくはフィードバック回路は、フィードバック回路におけるフィードバック値を制御する制御手段を備える。
【００４０】
好ましくはフィードバック回路は、フィードバック回路によるフィードバック値を、続いて変換される複数の周辺画素に、各周辺画素ごとに設定された重みに応じて分散させる補正値メモリを備える。
【００４１】
好ましくは画像処理装置は、各画素の変換に対して変化する値を所定のしきい値として発生させるしきい値発生部をさらに備える。
【００４２】
【発明の実施の形態】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態における画像作成装置の構成を示すブロック図である。この装置が実行する画像の２値化処理を「しきい値拡散法」と称する。尚、本件の図面において、通常の矩形で囲われた部分は何らかの演算処理を行う部分であり、丸角の矩形で囲われた部分は演算処理を行わず値を出力するだけの部分であることを示している。
【００４３】
図を参照して、画像作成装置は、イメージ（画素値）入力部１０１と、しきい値処理部１０３と、２値イメージ出力部１０５と、反転部１１３と、初期しきい値発生部１０７と、減算部１０９と、補正しきい値出力部１１１と、減算部１１５と、係数乗算部１１７と、補正値メモリ１１９とから構成される。
【００４４】
多値画像の１つの画素値（０〜１）がイメージ入力部１０１に入力される。例えば２５６階調の多値画像ｎ（０〜２５５）を扱う場合、イメージ入力部１０１には０〜１に正規化された値（ｎ／２５５）が入力される。しきい値処理部１０３は、補正しきい値出力部１１１が出力する補正しきい値Ｔｈ（ｘ）と、イメージ入力部１０１に入力された画素値とを比較する。画素値≧補正しきい値Ｔｈ（ｘ）であれば、しきい値処理部１０３は“１”を出力し、画素値＜補正しきい値Ｔｈ（ｘ）であれば、しきい値処理部１０３は、“０”を出力する。これにより、２値イメージ出力部１０５は、“０”または“１”の２値のイメージを出力する。
【００４５】
初期しきい値発生部１０７は、補正前の初期しきい値Ｔｈ（ｘ）を出力する。補正前の初期しきい値Ｔｈ（ｘ）は、一定値でもよいし、ディザパターンとなるように画素の位置に応じて変化させるようにしてもよい。
【００４６】
減算器１０９は、処理の対象となっている画素（注目画素）に対応する補正値メモリ１１９に記憶された補正値を読出し、その補正値を初期しきい値Ｔｈ（ｘ）から減算する。その結果が補正しきい値Ｔｈ（ｘ）とされる。
【００４７】
反転部１１３は、しきい値処理部１０３の出力を反転させる。すなわち、しきい値処理部１０３の出力が“０”であれば“１”を、“１”であれば“０”を反転部１１３は出力する。
【００４８】
減算部１１５は、反転部１１３の出力から補正しきい値Ｔｈ（ｘ）を減算し、出力する。係数乗算部１１７は、減算部１１５の出力に対し、０〜１の間で設定されるフィードバック係数βを掛け合わせ、出力する。なおβ＝０とすることは、しきい値拡散を行なわないことを意味する。
【００４９】
補正値メモリ１１９は、処理の対象となっている画素の周辺画素に対するしきい値の補正値に、係数乗算部１１７の出力結果を分散させるためのメモリである。図２を参照して、処理の対象となっている画素を白丸で示すと、その周辺画素に対するしきい値の補正値に係数乗算部１１７の出力結果が１〜３２の比率（重み係数）で振り分けられて記憶される。
【００５０】
図２に示されるように係数乗算部１１７の出力結果の配分対象とする画素の数を通常の誤差拡散法と比べて多くしているのは、配分の重み係数の種類を増やして配分される値の単調さをなくすためである。すなわち、誤差拡散法においては多様に変化する入力値（画素値）に対して拡散処理を行うのに対して、しきい値拡散法においては一定または一定に近いしきい値に対して拡散処理を行う場合が多いからである。補正前の初期しきい値が一定値ではなく、多様に変化する値をとる場合には、配分対象の画素数を減らすようにしてもよい。
【００５１】
なお、誤差拡散法を用いた画像処理装置のブロック図（図６６）と比較して、しきい値拡散法を用いた装置においては出力をフィードバックするに際して、反転部１１３で反転処理を行なっている。これは出力結果が入力値の側から見た出力であるため、それをしきい値の側から見た出力に変えるための処理である。
【００５２】
また、しきい値へのフィードバックに際して係数乗算部１１７においてフィードバック係数βを掛けているが、これは以下で述べるようにフィードバック係数βを掛けなければ平均的にしきい値を再現するようにしか機能しないしきい値拡散法において、平均的に入力値を再現するように働かせるための処理である。
【００５３】
以下にフィードバック係数βを変更した場合の出力画像について説明する。
図９〜図１１はそれぞれフィードバック係数βを１，０，０．５としてしきい値拡散法による２値化を行なった画像サンプルを示す図である。初期しきい値は中央値である０．５で一定とした。図９に示されるフィードバック係数β＝１の場合においては、白と黒とのドットが画像の全面にわたりほぼ均一に半々の密度となるように分布しており、しきい値すなわち５０％の濃度値が再現されている。微細構造としては入力画像のエッジ部分だけが強調され、全体的にはフラットで輪郭だけが再現されている。すなわち、入力画像の局所的な１次成分は出力画像に再現されるが、入力画像の局所的な０次成分は再現されず、代りにしきい値が再現される。尚、画像は局所的な０次成分（低周波成分）と局所的な１次以上の成分（高周波成分）とからなっている。
【００５４】
一方、図１０に示されるようにフィードバック係数β＝０とすると、しきい値拡散を行なわないことに相当するため、単にしきい値（０．５）で入力値の大小を判別し、２値化しただけの画像となる。
【００５５】
図１１に示されるようにフィードバック係数βを１と０の中間値の０．５と設定すると、図９の画像と図１０の画像の中間の画像となる。このサンプル画像を見てわかるように、フィードバック係数βを０．５に設定すると、しきい値ではなく入力画像の局所的な０次成分が再現されるようになる。もちろん、入力画像の局所的な１次以上の成分も再現されている。
【００５６】
しきい値拡散法において局所的な０次成分として入力値が反映される仕組みを、入力値と初期しきい値と出力値との関係を示す図１５〜図１８を用いて説明する。参考までに、図１２〜図１４に、誤差拡散法を用いたときの入力値としきい値と出力値との関係を示す。
【００５７】
各々の図は原点をＯとして、３次元空間で入力値Ｉｍ、初期しきい値Ｔｈに対する出力値Ｏｕｔをハッチングされた面により表示している。もちろん本来の出力はｍａｘ（“１”）とｍｉｎ（“０”）の２値しかとりえないので、出力値Ｏｕｔは平均的な再現値つまり局所的なドット密度を示している。
【００５８】
また、初期しきい値Ｔｈを中央値で一定とした場合の入力値Ｉｍに対する出力値Ｏｕｔを各３次元空間上に線で示した。また、図１８は、初期しきい値Ｔｈを中央値で一定とした場合の入力値Ｉｍと出力値Ｏｕｔとの関係を２次元グラフ上で示したものである。
【００５９】
図１５に示されるフィードバック係数β＝０の場合はしきい値拡散を行なわないことを示している。図１６に示されるフィードバック係数β＝１の場合においては、出力Ｏｕｔは初期しきい値Ｔｈのみに依存することになる。すなわち、初期しきい値Ｔｈが一定であれば出力値Ｏｕｔも一定となる。従って、しきい値拡散法においては、フィードバック係数βを０と１との中間とすることが重要である。
【００６０】
フィードバック係数βが０から１に変化するにつれて出力値Ｏｕｔの関数面は傾いていき、フィードバック係数β＝０．５においては、図１７に示されるように入力値Ｉｍと初期しきい値Ｔｈとの両方の軸方向に対して傾きを持つようになる。すなわち、この場合において出力値Ｏｕｔは入力値Ｉｍと初期しきい値Ｔｈとの両方に依存する。従って、βを０．５に設定することによって、しきい値拡散法のアルゴリズムにより微細構造としては入力画像の局所的な１次以上の成分を反映しながら、さらに、入力画像の局所的な０次成分をも再現できるということになるのである。
【００６１】
平均的に入力値Ｉｍを再現可能にするためにはフィードバック係数βの設定が重要であることは上に述べた通りだが、図からもわかるように通常はフィードバック係数β＝０．５近辺が適当であるということになる。しかしながら、これは条件によって変化する。すなわち、フィードバック係数β＝０．５が妥当であるのは、例に示したように初期しきい値が中央値で一定あるいは一定に近い場合のみであって、初期しきい値が異なる場合には最適なフィードバック係数βの値は変化する。
【００６２】
たとえば、図１９に示されるように初期しきい値Ｔｈ（ｘ）が入力値のような他の要素で変調されるようにすることも可能である。この場合入力値に対する依存の程度によってフィードバック係数βは変わってくる。図１５〜図１７から推察すると、入力値Ｉｍに対して負に依存する程度が大きくなるに従い、出力関数面は立っていき、最適なフィードバック係数βは０に近づいていく。また、入力値に対して正に依存する程度が大きくなるに従い、出力関数面は寝ていき、最適なフィードバック係数βは１に近づいていく。従って初期しきい値は何であってもよいが、それに応じてフィードバック係数βの設定を変えていく必要がある。
【００６３】
このようにして出力関数面の特性を生かすようにフィードバック係数βを設定することにより、しきい値拡散法は入力値の局所的な１次以上の成分、すなわち高周波成分を優先して再現するように機能しながら、局所的な０次成分、すなわち低周波成分の再現をも行なうことができる。
【００６４】
尚、図１２から図１４は誤差拡散法における３者の関係を示しており、図１２のβ＝０とは誤差拡散を実施しない場合を示している。すなわち、図１２においては単純なしきい値による２値化が行なわれている。図１３のβ＝１とは、通常の誤差拡散法を実施することに相当している。出力値Ｏｕｔは入力値Ｉｍを反映している。誤差拡散法の場合、βを０と１との中間にしても、出力関数は入力値がしきい値に近い部分で入力値を反映し、入力値がｍａｘとｍｉｎに近い部分においては単純な２値化が行われるだけで大した意味を持たない。すなわち、誤差拡散法においては、βを０と１の中間にしてもそれは単なる不十分な誤差拡散となるだけである。
【００６５】
以下に、誤差拡散法との比較によりしきい値拡散法の作用・効果を示す。図６６に示される誤差拡散法を用いた画像処理装置と図１に示されるしきい値拡散法を用いた装置とを比較してわかるように、誤差拡散法では入力された画素値と出力との差を入力へフィードバックしているのに対して、しきい値拡散法ではしきい値と出力との差をしきい値へフィードバックしている点で大きく異なっている。すなわち、出力との差を演算する対象及び差をフィードバックする対象が、誤差拡散法では入力値（入力された画素値）であるのに対して、しきい値拡散法ではしきい値となっている。尚、しきい値拡散法においても、そのフィードバックアルゴリズムにより誤差拡散法と同様のテクスチャ（ブルーノイズ特性）を得ることができる。
【００６６】
図３に４×４画素のfat-typeパターンによる組織的ディザ法を用いたハーフトーン処理結果を示し、図４に誤差拡散法を用いたハーフトーン処理結果を示し、図５に初期しきい値Ｔｈ（ｘ）として一定値を用いた場合のしきい値拡散法（フィードバック係数β＝０．５）によるハーフトーン処理結果を示す。
【００６７】
組織的ディザ法を採用した場合には階調性、および解像度とも最も悪くなる。誤差拡散法を用いた場合にはディザ法と比べて階調性および解像度とも良好になる。しかしながら、しきい値拡散法を用いた場合には特に解像度において誤差拡散法を上回る。階調性、およびテクスチャについてしきい値拡散法ではほぼ誤差拡散法と同等の結果が得られる。特にしきい値拡散法においても、誤差拡散法と同様にテクスチャシフトの発生が見られる。ただし、誤差拡散法では発生している黒または白地に近い領域でドットがライン状に並ぶ欠点は、しきい値拡散法においては発生しない。
【００６８】
図６は、初期しきい値Ｔｈ（ｘ）として４×４画素のfat-typeのディザパターンを用いたしきい値拡散法（フィードバック係数β＝０．５）によるハーフトーン処理結果を示し、図７はしきい値として４×４画素のfat-typeパターンをモデファイした誤差拡散法によるハーフトーン処理結果を示し、図８はエッジ強調を伴った誤差拡散法を用いたハーフトーン処理結果を示している。
【００６９】
しきい値拡散法において初期しきい値Ｔｈ（ｘ）としてディザパターンを用いることにより、テクスチャシフトの改善が見られる。誤差拡散法でも同様の改善が行われている。しかしながら、しきい値拡散法においてはこの改善により解像度など他の特性に悪影響を与えることがなく、しきい値拡散法は依然として誤差拡散法に対して優れている。エッジ強調を伴った誤差拡散法を用いることにより、やはり解像度の向上が見られる。しかしながらこの場合においても平均的な入力値の再現という誤差拡散法の本質的な機能に制約されることから、特に低コントラストの細い線などでは十分な再現性を得られない。
【００７０】
しきい値拡散法による２値化処理の出力画像品質の特徴については既に述べたとおりである。そういった画像品質を生み出すプロセスについて誤差拡散法と比較して説明する。
【００７１】
誤差拡散法が入力値を最大に利用して、つまり出力と入力の誤差を入力にフィードバックするというプロセスを用いて適応的にドット配置を決めていく方法で入力値を反映させた画像を作るのに対して、しきい値拡散法では直接的には入力値をフィードバックに関与させない。しきい値拡散法においては入力値は出力値を決めるための比較に用いられるだけである。すなわち出力のオン（“１”）またはオフ（“０”）はフィードバックされるが、入力値そのものはフィードバックのプロセスには入り込まない。
【００７２】
ところが、しきい値拡散法においては、前述したようにフィードバック係数βを適切な値に設定することにより、出力結果に入力値を反映し、すなわち入力画像の階調性を再現することができるのである。
【００７３】
また、誤差拡散法はその本質として局所的には入力値を平均的に再現するように機能するが、しきい値拡散法においてはそれがない。これも入力画像の再現には一見不利なように見えるが、逆に言えば入力値に拘束されにくいということでもある。
【００７４】
この入力値の平均的な再現という誤差拡散法の機能が逆に制約となって働くケースを説明する。たとえば白いバックグラウンドに対してグレーの、すなわち低コントラストの細い線が存在するような場合を想定する。この場合グレーであるからその度合いに応じてドット密度が決まることになる。仮に５０％のグレーとすると、白と黒とのドットが平均的に半分ずつ存在しなければならない。すると、細い線であるからその線を構成するドットの半分を白くすると、極端な場合には実線が点線のようになりかねない。すなわち黒いドットを増やして周囲に白いドットを負担してほしいところであるが、周囲はもともと白地であるから周囲にそれ以上の白いドットを配分することができない。すなわちグレーの細い線の濃度を平均的に再現するため線としての特性を破壊してしまうこともあり得る。
【００７５】
こういった場合は線のグレーレベルをある程度無視してでも線の特性、つまり低コントラストのエッジ特性を再現するようにした方がよい。誤差拡散法の機能は局所的な０次成分（低周波成分）の再現を優先する。しかしながら、その画像の性質によっては局所的な１次以上の成分（高周波成分）を優先した方が望ましい場合もあり、たとえば局所的に比較的微小な凹凸が存在するような部分では０次成分すなわち平均的なレベルの再現よりも１次以上の成分すなわち凹凸の再現を優先する方が望ましい。もちろん、なだらかな階調部分では０次成分が再現されてもよい。
【００７６】
一方、前述したように、しきい値拡散法においては局所的な１次以上の成分の再現に重きが置かれる。従って、誤差拡散法の機能が制約となって働く前述した白いバックグラウンドに対してグレーの細い線が存在するケースに対しても、局所的な１次以上の成分の再現に重きが置かれるしきい値拡散法では、線のエッジ特性が再現されるため良好な結果を得ることができるのである。
【００７７】
図２３は、しきい値拡散法による具体的な演算例を説明するための図である。図を参照して、減算部１０９，１１５と、しきい値処理部１０３と、係数乗算部１１７と、反転部１１３とによって、装置内の数値がどのように変化するかが示されている。
【００７８】
具体的には、初期しきい値（しきい値ｔｈ）、入力値（入力）、および係数βに対して、減算部１０９の出力（補正しきい値Ｍｏｄ  ｔｈ）と、しきい値処理部１０３の出力と、反転部１１３の出力（反転出力）と、減算部１１５の出力（ＦＢ）と、係数乗算部１１７の出力（ＦＢ＊β）とがどのように変化するかが示されている。ここに、角谷繁明「誤差拡散法の高画質化技術」日本写真学会誌６０巻６号ｐｐ．３５３〜３５６に倣って、しきい値拡散の助走区間を概算する。
【００７９】
ひとつの階調が出力の最大値に対して１／２５５（＝０．００３９２）のとき、しきい値が１方向に１次元的に拡散されるとすると、図２３の計算例からわかるように、補正しきい値（Ｍｏｄ  ｔｈ）は１ステップごとに半減していく。補正しきい値が最大値に対して１／２５５に達するのは、わずかに８ステップ目である。これは望ましい助走区間（（２５５）1/2／２≒８）とほぼ等しい。誤差拡散法の場合は、１２８ステップ後であるから、しきい値拡散法は誤差拡散法に比べ大変有利である。ただし、実際には２次元的にしきい値は拡散されるため、１方向に１次元的に拡散する場合に比べて助走の期間は長くなる。
【００８０】
次に、具体的な画像処理の結果について説明する。
図２４は、処理の対象となる画像を示す図である。この画像は、０〜２５５の２５６の階調を有する。画像中の黒色の部分は２５１／２５５の濃度を示す部分であり、中央の正方形の部分は４／２５５の濃度を示す部分である。また、２つの矢印で示される部分に、２３０／２５５の濃度のラインが引かれている。
【００８１】
上述の第１の実施の形態のしきい値拡散法を用いた画像作成装置で、図２４に示される画像の２値化処理を行なった。なお、初期しきい値は０．５とし、係数βは０．５とした。また、しきい値の拡散には図２に示されるマトリックスを使った。
【００８２】
図２５は、その画像処理結果を示す図である。図に示されるように、しきい値拡散法を採用すると、ドット発生の遅延や尾引きが少ない。
【００８３】
図２６は、図２４に示される画像を誤差拡散法（しきい値は０．５、誤差の拡散には図２と同じマトリックスを使った）により処理した結果を示した図である。この図からわかるように、誤差拡散法を採用した場合には、ドット発生の遅延や尾引きが激しくなる。このように、しきい値拡散法は誤差拡散法よりも優れていることがわかる。
【００８４】
尚、参考までに、図２７および図２８に、初期しきい値を０．５、入力値を０．２としたときのしきい値拡散処理の結果を示す。図２８においては、４つのステップ（１）〜（４）における各数値の流れが示されている。
【００８５】
［変形例］
図１に示される構成に代えて、図１９に示される構成をしきい値拡散法に採用するようにしてもよい。図１９の構成では、初期しきい値Ｔｈ（ｘ）が入力値により変調される。この場合、フィードバック係数βを調整する必要がある。
【００８６】
また、図１に示される構成に代えて、図２０に示される構成を採用してもよい。これは、入力値に係数αを掛け合わせる乗算部３０２を備えたものである。係数αにより２値化処理の効果の度合いを制御することができ、エッジの強調度合いをたとえば強くすることなどが可能となる。この場合においても係数αにより適正なフィードバック係数βの値が変化するため、フィードバック係数βを調整する必要が生じる。
【００８７】
なお、図１９に示される装置構成と、図２０に示される装置構成とを足し合わせ、初期しきい値Ｔｈ（ｘ）の入力値による変調と、入力値に対し係数αを掛け合わせる処理とを同時に行なうようにしてもよい。
【００８８】
以上に述べたようにしきい値拡散法は、画像入力値の局所的な１次以上の成分を優先して再現するように機能する。しかしそれにもかかわらず、パラメータを設定することにより局所的な０次成分の再現を行なうことも可能である。また、アルゴリズムとしては誤差拡散法と同様のフィードバックを用いており、出力画像のテクスチャも誤差拡散法と同様のブルーノイズ特性を持つ。また、計算量も誤差拡散法並みである。
【００８９】
しきい値拡散法により、誤差拡散法に似た出力の画像品質を保ちながら、白または黒に近い下地部分でのドットがライン状に並びやすいという誤差拡散法の欠点を解消することができる。また、低コントラストのエッジ成分の再現などさまざまなメリットをしきい値拡散法は有している。
【００９０】
２値化によるハーフトーンの再現に関しては、視覚特性の考慮が今後さらに注目されると考えられる。その場合、観察される画像の全体的な特性と局所的な特性のバランスとが重要である。すなわち、画像内の局所的な相関を維持しながら全体的な階調を再現することが必要となってくる。画像を観察する者は両者の特性が最大限となるように心理的にバランスさせていると考えられるからである。従って、入力画像の局所的な０次成分と１次以上の成分とをそれぞれコントロールして簡単に再現できるような手法がより必要となってくる。しきい値拡散法はそのような要求を満たす画像作成方法に寄与していくものである。
【００９１】
［第２の実施の形態］
第２の実施の形態における画像処理装置は、第１の実施の形態における画像作成装置を複数用いて、複数の色成分からなる多値画像の階調を低減させる。
【００９２】
ここでは、プリンタ用のＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、およびＫ（ブラック）の４色からなるカラー画像の処理を対象としている。
【００９３】
図２１は、本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。図を参照して、画像処理装置は、カラー画像データを入力し、Ｃ、Ｍ、ＹおよびＫの多値画像に分解して出力する入力部６０１と、Ｃ、Ｍ、ＹおよびＫのそれぞれに対応した画像作成装置１００ａ〜１００ｄと、画像作成装置１００ａ〜１００ｄから出力される２値画像を重ね合わせて出力する出力部６０３とから構成される。
【００９４】
ここに、画像作成装置１００ａ〜１００ｄの１つの構成として、第１の実施の形態およびその変形例の構成を用いることができる。
【００９５】
図２１に示される画像作成装置１００ａ〜１００ｄのそれぞれにおいて異なるフィードバック係数βを設定することができる。すなわち、４色を重ね合わせるときの効果を考えて、フィードバック係数を各色ごとに変えて設定してもよい。
【００９６】
また、初期しきい値Ｔｈ（ｘ）についても、自由に設定することができる。つまり、適当なパターンを４種類用意してそれを初期しきい値としてもよい。このような工夫により、４色の画像データを重ね合わせたときの色再現への有利な効果を与えることができる。
【００９７】
すなわち、色の重ね合わせ時に干渉によるノイズなどが発生しないように処理を行なうことができる。たとえば、ディザスクリーンを初期しきい値Ｔｈ（ｘ）として利用する処理ではスクリーンのピッチや角度を変えて４種類のスクリーンパターンを用意し、それぞれの色に対応させればよい。このようにして、本実施の形態においてはカラー画像固有の処理をすることができる。
【００９８】
また、図２１に示されるように４色の画像データをそれぞれ独立に処理することは処理の簡素化の目的から望ましいが、必ずしもそのようにする必要はない。
【００９９】
たとえば、入力を４次元色空間でのベクトルの集合と考えて、４次元空間でのしきい値拡散を行なってもよい。その場合、フィードバックの係数も各次元の成分を持ったベクトルとして設定することになる。また、初期しきい値もその出力値がベクトルであるような関数として設定することになる（初期しきい値ベクトルＴｈ（ｘ））。
【０１００】
しきい値拡散方式を採用することによって、第２の実施の形態においても第１の実施の形態で述べたようなメリットがあるが、それを第２の実施の形態のように適切な方法でカラー画像に適応することにより、さらに出力媒体上での各色の発色ドット配置の関係をコントロールすることができる。これにより、より綺麗な色再現に寄与することができる。たとえば本実施の形態においては、各色ごとの初期しきい値に互いに干渉し合わないようなパターンを設定することにより、それを実現することができる。
【０１０１】
また、各色のフィードバック係数（β）をそれぞれ独立に調整することにより、各色の階調性を制御し、出力画像の色味自体を調整することも可能である。このように、しきい値拡散方式をカラー画像に適用することにより、新たな画質調整の自由度ができてくるというメリットもある。
【０１０２】
すなわち、カラー画像にしきい値拡散法を採用した場合の効果として、色ごとに係数や初期しきい値を可変設定することができ、出力時のドット配置に対する調整操作が可能となる。また、出力時の階調再現にも各色独立に効果を与えることができ、色味を調整することができる。
【０１０３】
これらの操作を適切に行なうことにより、出力されるカラー画像の発色自体の鮮やかさや、色味の最適化など、より良好な色再現を実現することができる。
【０１０４】
このような発明は、デジタル化されたフルカラー階調画像を出力可能な色成分に分解し、各々の色成分について２値の出力を行なう装置などに適用することができる。特にカラープリンタなどのカラー画像出力装置は、ペーパー上に画素位置に応じてインクなどの色材を出力するが、各カラー成分の色材の出力がオン／オフの２値に制約されるものが多い。こういった場合、各色材のドット配置、面積などにより、色相や彩度といった色再現とともにハーフトーンを表現するような処理（２値化処理）が行なわれるが、こういった処理として本発明を実施することができ、その効果が生きてくる。
【０１０５】
すなわち、比較的簡単な計算とあまり大きくないメモリで処理を行なうことができ、オリジナルのカラー画像の階調性を十分に再現することができ、また色再現などの画質についてもより向上できるような２値化処理を提供することができる。
【０１０６】
［変形例］
なお、図２１に示される装置構成を、図２２に示されるような構成に変形してもよい。
【０１０７】
図２２を参照して、画像処理装置は、Ｃ、Ｍ、ＹおよびＫの画像データを入力する入力部７０１と、入力部７０１からＣ、Ｍ、ＹおよびＫの画像データを順次入力し、２値画像を作成する画像作成装置１００と、画像作成装置１００からの出力データをＣ、Ｍ、ＹおよびＫの画像データとして出力する出力部７０３と、Ｃ、Ｍ、ＹおよびＫの画像処理のそれぞれに応じて初期しきい値Ｔｈ（ｘ）やフィードバック係数βを設定する設定部７０５と、装置全体の制御を行なう制御部７０７とを備える。
【０１０８】
この装置においては、順次入力されたＣ、Ｍ、ＹおよびＫの画像データを１つの画像作成装置１００でシリアルに処理し、出力するものである。また、それぞれの色成分に応じてしきい値やフィードバック係数を変更するものである。このように装置を構成することで、図２１の装置と同様な動作を行なう画像処理装置を提供することが可能となる。
【０１０９】
［第３の実施の形態］
図２９は、本発明の第３の実施の形態における画像作成装置の構成を示すブロック図である。図を参照して、画像作成装置は、第１の実施の形態と同様に、入力部１０１と、しきい値処理部１０３と、２値イメージ出力部１０５と、反転部１１３と、初期しきい値発生部１０７と、減算部１０９と、補正しきい値出力部１１１と、減算部１１５と、係数乗算部１１７と、補正値メモリ１１９とを備えている。
【０１１０】
そして、本実施の形態において画像作成装置はさらに、係数βを入力する係数β入力部６０１と、初期しきい値ｔｈ設定部６０３と、係数β設定部６０５とを備えている。すなわち、この画像作成装置は、ユーザによって初期しきい値ｔｈおよび係数βの少なくとも一方を設定することを特徴としている。これにより、画像再現におけるγ特性（画像再現特性）をコントロールすることができる。
【０１１１】
図３０は、初期しきい値ｔｈおよび係数βを変化させたときのγ特性を示す図である。初期しきい値ｔｈ、係数βのそれぞれにおいて、示されるグラフの横軸が入力値、縦軸が出力値を示している。
【０１１２】
従来技術である誤差拡散法によると、γ特性を変動させるためには、別個特性を補正するための補正関数演算部やルックアップテーブルなどを用いる必要があった。しかし、しきい値拡散法を用いると、ｔｈやβを変化させるだけでγ特性をコントロールすることができる。
【０１１３】
［第４の実施の形態］
図３１は、本発明の第４の実施の形態における画像作成装置の構成を示すブロック図である。図を参照して、画像作成装置は第１の実施の形態と同様に、入力部１０１と、しきい値処理部１０３と、２値イメージ出力部１０５と、反転部１１３と、初期しきい値発生部１０７と、減算部１０９と、補正しきい値出力部１１１と、減算部１１５と、係数乗算部１１７と、補正値メモリ１１９とを備えている。
【０１１４】
そして、本実施の形態において画像作成装置はさらに、初期しきい値ｔｈを設定する初期しきい値ｔｈ設定部６０３と、係数βを算出するための係数ｋを出力する係数ｋ出力部６０９と、入力部１０１の入力値、初期しきい値ｔｈおよび係数ｋに基づいて各画素ごとにβを算出するβ算出部６１１と、係数ｋを設定するｋ設定部６０７とから構成されている。
【０１１５】
図３２は、β算出部６１１によるβの算出方法を説明するための図である。図に示されるように、入力部１０１からの入力値が“０”であれば、βの値には初期しきい値ｔｈが設定される。入力値がｔｈと等しければ、βの値にはｋが設定される。入力値が“１”であれば、βの値には１−ｔｈが設定される。
【０１１６】
図３３は、本実施の形態における効果を説明するための図である。図を参照して、（Ａ）に示されるように、入力値に応じてβを変化させることで、（Ｂ）に示されるように入力が０（最小レベル）のときに出力（ドット密度）が０、入力が１（最大レベル）のときに出力が１となるγ特性を装置に持たせることができる。
【０１１７】
すなわち、白やベタを表現するために、ドット密度０（＝ドットを打たない）、ドット密度１（＝ドット密度１００％）を表現することが、多くの場合必要となってくる。また、連続した階調性を確保するために、γ特性は連続で単調（に増加、または減少する）であることが必要である。またハーフトーニング処理で求められるγ特性は必ずしもリニア（＝直線）ではない。
【０１１８】
本実施の形態においては、このような要求を満たす画像処理を行なうことができる。すなわち、入力が０のとき、β＝ｔｈとなるようにすると、入力が０（＝最小値）のとき出力ドット密度が０で、かつ入力が中間レベルである場合に単調に出力が増加するという特性を得ることができる。同様に、入力が１（＝最大値）のときβ＝１−ｔｈとなるようにすると、入力が１のときに、出力ドット密度が１となる。また、入力が０や１以外のときにはβおよびｔｈを入力に対して連続に自由に定めることができる。この実施の形態では、パラメータｋを任意に定め、入力とβとを関係付けるという方法を取っている。このような構成にすると、ｔｈとｋとを変更するだけで、必要な特性を簡単に得ることができる。
【０１１９】
図３４は、ｋ＝０．７の状態において、ｔｈを変化させたときのγ特性の変化を示す図である。このように、ｔｈを変化させると、出力画像全体の明るさを変えることができる。
【０１２０】
また、図３５はｔｈ＝０．５の状態において、ｋの値を変化させたときのγ特性の変化を示す図である。このように、ｋを変化させることで出力画像のコントラストを変えることができる。
【０１２１】
［応用例］
図３６（Ａ）は、あるレーザプリンタの特性を示した図であり、印字されるドットの密度と明度Ｌ（人間の目に対する映り方）との関係を示す図である。図から明らかなように、ドット密度と明度Ｌとはリニアな特性ではない。もしも、図３７（Ｃ）で示されるような特性が画像処理の過程で得られれば図３６（Ｂ）に示されるリニアなドット密度と明度Ｌとの特性が得られるはずである。
【０１２２】
図３８および図３９は、ｋとｔｈとを変更して得られる入力イメージと出力ドット密度との関係を示す図である。また、図４０および図４１は、図３６（Ａ）で示される特性を有するレーザビームプリンタに第４の実施の形態における画像作成装置を適用し、ｋおよびｔｈを調整することによりγ特性を持たせた場合の入力イメージと出力明度との関係を示す図である。
【０１２３】
図４０（Ｄ）に示されるように、誤差拡散法のみを採用し、γ補正を行なわなかった場合には、図３６（Ｂ）に示されるような望ましいγ特性が得られないこととなるが、本実施の形態のようにしきい値拡散法によりｋとｔｈとを調整することで、望ましいγ特性に近いγ特性（図４０の▲１▼〜▲３▼および図４１の▲１▼〜▲３▼）を得ることができる。
【０１２４】
また、入力値の変化に基づいて図２に示される重み係数を変化させるようにしてもよい。
【０１２５】
さらに本実施の形態においては入力値に基づいて係数βや重み係数を変化させることとしたが、しきい値拡散アルゴリズム内の値（出力値、反転出力値、フィードバック値、補正しきい値など）に基づいて、ｔｈやβや重み係数を変化させるようにしてもよい。
【０１２６】
さらに、画像の種類によってｔｈやβや重み係数を変化させてもよい。ここに、画像の種類とは画像の色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋなど）、カラー／モノクロ、イメージであるかテキストであるか、自然画であるかグラフィックであるかなどである。
【０１２７】
従来、誤差拡散法などを用いたデジタルハーフトーニング技術を採用した場合において、ＣＭＹＫのそれぞれが同じ値の画像データ（グラフィックスでありがちな画像データ）を処理する場合では、同じドットパターンが生じ、画質を損ねていた。そこでＣＭＹＫでそれぞれｔｈ，β，重み係数のいずれかを互いに異ならせるようにすると、そのような問題を解決することができる。
【０１２８】
また、ＣＭＹＫそれぞれの色材で一般に発色の特性は異なる。従って、好ましい特性を得るためには、従来それぞれの色について特性を補正するための補正関数演算もしくはルックアップテーブルなどを用いる必要があった。しかししきい値拡散法を用いることにより、色ごとにふさわしいｔｈ，βなどを設定するだけでＣＭＹＫそれぞれで好ましい特性を得ることができる。
【０１２９】
さらに、画像の種類によって好ましいγ特性は異なる。たとえばテキスト画面では高いコントラストが必要とされるが、しきい値拡散法を用いれば、βを小さく設定することにより高いコントラストを得ることができる。また、モノクロ自然画では、一般にハイキーな画面がよいとされるため、ｔｈを小さくすればよい。一般に、１つの作像手段は他種類の画像に対応しなければならないし、それぞれの画像データに対し異なったγ特性を与えることが好ましい。このような要求も、画像の種類に応じて異なったｔｈ、β、重み係数を与えれば実現できる。
【０１３０】
また、補正値メモリ１１９はフィードバック係数乗算部１１７の後に入れることとしたが、図３１の（＊）で示される位置にもってくるようにしてもよい。
【０１３１】
さらに、図２に示される重みをユーザの任意に変更可能としてもよい。
［第５の実施の形態］
また、図３１に示される初期しきい値ｔｈ設定部６０３およびｋ設定部６０７による設定を、図４２に示されるようにセンサ６５１の出力に基づいて自動的に行なうようにしてもよい。すなわち、センサ６５１により環境値を検出し、環境値によってｔｈやｋ（あるいはさらに重み係数やβ）を変化させるのである。ここに、環境値とは、温度、電源電圧、湿度、紙の種類、作像方式、色材の残量、色材の種類、経年変化、感光体、発光素子などにより定まる値である。
【０１３２】
作像手段のγ特性は一般に環境値によって変化する。環境値の変化によるγ特性の変化を補うためにｔｈ、ｋ、β、重み係数を変化させるのである。また、環境値を検出する代わりに、出力部１０５からの出力を直接検出するようにしてもよい。
【０１３３】
［第６の実施の形態］
図４３は、本発明の第６の実施の形態における画像作成装置の構成を示すブロック図である。図を参照して、画像作成装置は第１の実施の形態と同様に入力部１０１と、しきい値処理部１０３と、２値イメージ出力部１０５と、反転部１１３と、初期しきい値発生部１０７と、減算部１０９と、補正しきい値出力部１１１と、減算部１１５と、係数乗算部１１７と、補正値メモリ１１９とを備えている。
【０１３４】
そして、本実施の形態において画像作成装置はさらに、ノイズレベルの最大値（係数ｎ）を設定するｎ設定部７０１と、係数ｎを出力する係数ｎ出力部７０３と、入力値、係数ｎおよび初期しきい値ｔｈに基づいてノイズを発生させるノイズ発生部７０５と、初期しきい値ｔｈとノイズとを加算させる加算部７０７とを備える。
【０１３５】
また、画像作成装置は第４の実施の形態と同様に、係数ｋ出力部７０９と、入力値、初期しきい値ｔｈおよび係数ｋに基づいて各画素ごとにβを算出するβ算出部７０１とを備えている。
【０１３６】
図４４は、図４３のノイズ発生部７０５の構成を示すブロック図である。
図を参照して、ノイズ発生部７０５は、入力値と係数ｎと初期しきい値ｔｈとに基づいて、ノイズレベル（Ｎ）を発生させるノイズレベル発生器７０５ａと、周期的なノイズパターンを発生させるノイズパターン発生器７０５ｂと、ノイズレベル発生器７０５ａの出力とノイズパターン発生器７０５ｂとの出力を掛け合わせる乗算器７０５ｃとから構成される。
【０１３７】
図４５（Ａ）はノイズ発生部７０５の処理を示す図であり、図４５（Ｂ）はβ算出部７０１の処理を示す図である。
【０１３８】
図４５（Ａ）に示されるように、ノイズレベルは入力値が０であれば、０となり、入力値がｔｈであればｎとなり、入力値が１であれば０となる。
【０１３９】
図４５（Ｂ）に示されるβ算出部７０１の処理は、第４の実施の形態と同じであるためここでの説明を繰返さない。
【０１４０】
図４６〜図５１はノイズパターン発生器７０５ｂが出力するパターンの具体例を示す図である。図４６〜図４９は集中型のディザパターンであり、図５０は分散型のディザパターンであり、図５１はライン型のパターンである。
【０１４１】
このようなパターンは予めメモリに記憶させてもよいし、画素の位置の情報からパターンを算出するようにしてもよい。このような規則的なパターンをしきい値に加えることにより、出力される画像の画質を向上させることができる。
【０１４２】
すなわち、しきい値拡散法では結晶化、テクスチャシフトが誤差拡散法に比べて大きい（誤差拡散法よりも格子状に規則的にドットが並ぶ傾向が強く、テクスチャシフトが目立つ）という問題点と、図３４および図３５示されるようにγ特特性を示すグラフに凹凸があるという問題点とがあるが、本実施の形態ではノイズを付加することによりそれらの問題点を解決することができる。
【０１４３】
なお、積極的にパターンを見せることにより質感の向上を図る場合には、集中型ディザパターンまたはライン型のパターンを用いるのがよい。一方、パターンを見せたくないのであれば分散型のパターンを用いるのがよい。
【０１４４】
［第６の実施の形態の効果］
図５２および図５３は、係数ｋと初期しきい値ｔｈとを変化させたときのγ特性の変化を示す図であり、図３４および図３５に対応する図である。なお、ここに係数ｎは０．２とした。
【０１４５】
図からも明らかであるように、本実施の形態によりしきい値にノイズを付加させると、γ特性の曲線に凹凸が生じることを防ぐことができる。
【０１４６】
また、図５４はテクスチャシフトの具体例を示す図である。図において、１つの四角形内は一定濃度の現画像をしきい値拡散法により２値化した結果を示している。図に示されるように、１つの四角形内でドットパターンの変化により模様（テクスチャシフト）が現われている。
【０１４７】
図５５、５６および５７はそれぞれ、本実施の形態において図４６、４７および５１のパターンを付加した画像処理を行なった結果を示す図である。図に示されるように、本実施の形態ではテクスチャシフトの発生を防ぐことができることがわかる。
【０１４８】
なお、上述の実施の形態においてはノイズとして周期的パターンを加えることとしたが、ランダムノイズを加えるようにしてもよい。ここにランダムノイズとはたとえばホワイトノイズや、ブルーノイズやピンクノイズを示す。ホワイトノイズとは、すべての周波数成分を均等に含んだノイズであり、ブルーノイズとは高い周波数成分をより多く含むノイズであり、ピンクノイズとは低い周波数成分をより多く含むノイズである。
【０１４９】
図５８は、図５４に対応する原画像にホワイトノイズを付加してテクスチャシフトの改善を図った例である。
【０１５０】
最も一般的なノイズはホワイトノイズであり、発生も容易である。解像度を重視する場合にはブルーノイズを用いた方が一般的によい結果が得られる。逆に軟らかな質感を求める場合にはピンクノイズを用いるのがよい。
【０１５１】
また、ノイズはしきい値に加えることとしたが、フィードバック係数や重み係数や初期しきい値や入力値などの画像作成装置内のいずれかの信号にノイズを加えるようにしてもよい。さらに、しきい値を拡散させる範囲を広くするか狭くするかを変化させることでノイズとしてもよい。
【０１５２】
また、本実施の形態においては入力値によりノイズの強度を変えることとしたが、しきい値拡散アルゴリズム内の値（たとえば出力値、反転出力値、フィードバック値、初期しきい値、フィードバック係数など）に基づいて、加えるノイズの強度およびパターンを変化させるようにしてもよい。
【０１５３】
さらに、ＣＭＹＫなどの色によって、加えるノイズの強度やパターンを変化させるようにしてもよい。すなわち複数の色を重ねて印字する場合、異なる色に同じパターンが存在すると互いに干渉して画質の低下をもたらすので好ましくない。従って色ごとに、異なった信号パターンを加えたり、強度を変えたり、パターンの角度を変えたり、周期を変えることでこのような問題を解決することができる。
【０１５４】
さらに、画像の種類によって、加える信号パターンの強度やパターンの種類を変化させてもよい。ここに画像の種類とは、カラー／モノクロ、イメージ／テキスト、自然画／グラフィックなどである。
【０１５５】
さらに、温度、湿度、電源電圧、色材残量、色材の種類、経年変化、感光体、発光素子などに基づく値である環境値によって、加える信号パターンの強度およびパターンを変化させてもよい。
【０１５６】
これらは画像の種類や環境値によって加える信号（ノイズ）の最適値が異なるからである。
【０１５７】
［出力のサンプル］
図５９〜図６３は、しきい値拡散法および誤差拡散法を用いた画像のプリント結果を示す図である。
【０１５８】
図５９〜図６１および図６３はしきい値拡散法による出力結果を示すものであり、図６２は誤差拡散法による出力結果を示すものである。
【０１５９】
また、図５９において、しきい値拡散法に用いた係数はｋ＝０．９，ｔｈ＝０．７，ｎ＝０．２であり、図６０においてはｋ＝０．９，ｔｈ＝０．７５，ｎ＝０．２であり、図６１においてはｋ＝０．９，ｔｈ＝０．８，ｎ＝０．２であり、図６３においてはｋ＝０．９，ｔｈ＝０．７，ｎ＝０．２である。なお、これらの画像のプリントに用いたレーザプリンタは、図３６（Ａ）の特性を示すプリンタである。
【０１６０】
これらの出力結果からわかるように、誤差拡散法を用いた場合（図６２）では、画像が黒く潰れてしまうが、しきい値拡散法を用いた場合には良好な画像を得ることができるという効果がある。
【０１６１】
［第７の実施の形態］
第１から第６の実施の形態は入力された多値画像を２値化処理するものであったが、第７の実施の形態はしきい値拡散法にて多値化処理を行うものである。ここで多値化処理とは、入力された例えば２５６階調の多値画像をそれよりも階調数の少ない例えば４階調の多値画像に変換する処理を指す。
【０１６２】
まず、多値化処理の基本的な考え方を説明する。図６４は２５６階調の入力画像から４階調の出力画像への変換を説明するグラフである。図６４では、入力画像を３つの区分に区切り、それぞれの区分毎にしきい値拡散法を利用した２値化処理を行っている。すなわち、区分ａでは階調０と階調１の２階調を出力するしきい値拡散を行い、区分ｂでは階調１と階調２の２階調を出力するしきい値拡散を行い、区分ｃでは階調２と階調３の２階調を出力するしきい値拡散を行っている。この区分毎のしきい値拡散法を利用した２値化処理により、２５６階調の入力画像は階調０から階調３の４階調の出力画像に変換される。尚、区分けに利用される境界値は出力階調に応じて決定される。例えば、出力階調が０、０．４、０．８、１の４階調であるとすると、入力画像は０〜１０２（＝２５５＊０．４）、１０３〜２０４（２５５＊０．８）、２０５〜２５５の３つの区分に区分けされる。
【０１６３】
図６５は、本実施の形態における画像作成装置の構成を示すブロック図である。図中、破線Ａで囲った部分がしきい値拡散法にて２値化処理を行う部分であり、それ以外の部分は入力画像の区分けや出力階調の割り当てなどの処理を行う。２値化処理部分は第１から第６の実施の形態と同様の構成が利用できるため説明は省略する。尚、前述の実施の形態と同様にしきい値Ｔｈ（ｘ）やフィードバック係数βが手動あるいは自動で変更できるのは言うまでもない。以下、２値化処理部分以外の構成を説明する。
【０１６４】
まず多値画像（０〜１）が入力部Ｂ１に入力される。例えば２５６階調の画像の場合は０／２５５〜２５５／２５５に正規化された値が入力される。入力画像は区分け部Ｂ２により入力階調に応じて３個の区分に区分けされる。すなわち、入力画像が０〜１０２／２５５の場合は区分ａに、入力画像が１０３／２５５〜２０４／２５５の場合は区分ｂに、入力画像が２０５／２５５〜２５５／２５５の場合は区分ｃに区分けされる。一方、正規化処理部Ｂ３では、区分け部Ｂ２の区分け結果に応じてそれぞれの区分内で入力画像を０〜１に正規化した値Ｒｉｎを出力する。
【０１６５】
しきい値処理部Ｂ４は、正規化された値Ｒｉｎに対してＲｉｎ≧しきい値Ｔｈ（ｘ）であれば"１"を出力し、Ｒｉｎ＜しきい値Ｔｈ（ｘ）であれば"０"を出力するという通常の２値化処理を行う。割り当て部Ｂ５では、区分け部Ｂ２での区分け結果及びしきい値処理部Ｂ４での２値化処理結果に基づいて、出力階調の割り当てを行う。すなわち、入力画像が区分ａの場合、２値化処理結果が０であれば階調０を割り当て２値化処理結果が１であれば階調１を割り当てる。入力画像が区分ｂの場合、２値化処理結果が０であれば階調１を割り当て２値化処理結果が１であれば階調２を割り当てる。入力画像が区分ｃの場合、２値化処理結果が０であれば階調２を割り当て２値化処理結果が１であれば階調３を割り当てるこのように、各区分毎に２値化処理を行うことにより、２５６階調の入力画像を４階調の出力画像に変換することが可能になる。
【０１６６】
尚、上記の説明では２５６階調の入力画像から４階調の出力画像への変換だけを示しているが、任意の入力階調から任意の出力階調への変換も同様の手法で可能である。
【０１６７】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態の１つにおける画像作成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  補正値メモリ１１９の作用を説明するための図である。
【図３】  組織的ディザ法を用いたハーフトーン処理結果を示す図である。
【図４】  誤差拡散法を用いたハーフトーン処理結果を示す図である。
【図５】  しきい値拡散法によるハーフトーン処理結果を示す図である。
【図６】  しきい値拡散法によるハーフトーン処理結果を示す図である。
【図７】  誤差拡散法によるハーフトーン処理結果を示す図である。
【図８】  エッジ強調を伴った誤差拡散法を用いたハーフトーン処理結果を示す図である。
【図９】  フィードバック係数β＝１とした場合のしきい値拡散処理結果を示す図である。
【図１０】  フィードバック係数β＝０とした場合のしきい値拡散処理結果を示す図である。
【図１１】  フィードバック係数β＝０．５とした場合のしきい値拡散処理結果を示す図である。
【図１２】  誤差拡散法においてβ＝０である場合の入力値Ｉｍとしきい値Ｔｈと出力値Ｏｕｔの関係を示す図である。
【図１３】  誤差拡散法においてβ＝１である場合の入力値Ｉｍとしきい値Ｔｈと出力値Ｏｕｔとの関係を示す図である。
【図１４】  しきい値が中央値である場合の入力値と出力値との関係を示す図である。
【図１５】  しきい値拡散法においてβ＝０である場合の入力値Ｉｍとしきい値Ｔｈと出力Ｏｕｔとの関係を示す図である。
【図１６】  しきい値拡散法においてβ＝１である場合の入力値Ｉｍとしきい値Ｔｈと出力Ｏｕｔとの関係を示す図である。
【図１７】  しきい値拡散法においてβ＝０．５である場合の入力値Ｉｍとしきい値Ｔｈと出力Ｏｕｔとの関係を示す図である。
【図１８】  しきい値が中央値である場合の入力値と出力値との関係を示す図である。
【図１９】  初期しきい値Ｔｈ（ｘ）を入力値により変調させるしきい値拡散法を用いた画像作成装置のブロック図である。
【図２０】  図１の装置の変形例を示す図である。
【図２１】  第２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。
【図２２】  図２１の装置の変形例を示すブロック図である。
【図２３】  しきい値拡散法による具体的な演算例を説明するための図である。
【図２４】  処理の対象となる画像を示す図である。
【図２５】  しきい値拡散法を用いた処理結果を示す図である。
【図２６】  誤差拡散法での処理結果を示す図である。
【図２７】  しきい値拡散処理の結果を示す図である。
【図２８】  しきい値拡散処理の結果をステップごとに示した図である。
【図２９】  第３の実施の形態における画像作成装置の構成を示すブロック図である。
【図３０】  初期しきい値ｔｈおよび係数βを変化させたときのγ特性を示す図である。
【図３１】  第４の実施の形態における画像作成装置の構成を示すブロック図である。
【図３２】  β算出部６１１によるβの算出方法を説明するための図である。
【図３３】  第４の実施の形態における効果を説明するための図である。
【図３４】  ｋ＝０．７の状態においてｔｈを変化させたときのγ特性の変化を示す図である。
【図３５】  ｔｈ＝０．５の状態においてｋの値を変化させたときのγ特性の変化を示す図である。
【図３６】  あるレーザプリンタのドット密度と明度との関係を示す図である。
【図３７】  図３６のプリンタに対する好ましいγ特性を示す図である。
【図３８】  ｔｈを変化させたときにおけるγ特性の変化を示す図である。
【図３９】  ｋを変化させたときのγ特性の変化を示す図である。
【図４０】  しきい値拡散法によるγ特性の変化を示す図である。
【図４１】  しきい値拡散法によるγ特性の変化を示す図である。
【図４２】  第５の実施の形態における画像形成装置のブロック図である。
【図４３】  第６の実施の形態における画像作成装置の構成を示すブロック図である。
【図４４】  ノイズ発生部７０５の構成を示すブロック図である。
【図４５】  ノイズ発生部とβ算出部との処理を示す図である。
【図４６】  ノイズパターンの第１の例を示す図である。
【図４７】  ノイズパターンの第２の例を示す図である。
【図４８】  ノイズパターンの第３の例を示す図である。
【図４９】  ノイズパターンの第４の例を示す図である。
【図５０】  ノイズパターンの第５の例を示す図である。
【図５１】  ノイズパターンの第６の例を示す図である。
【図５２】  第６の実施の形態による効果を示す第１の図である。
【図５３】  第６の実施の形態による効果を示す第２の図である。
【図５４】  テクスチャシフトの例を示す図である。
【図５５】  図４６のパターンを加えた状態を示す図である。
【図５６】  図４７のパターンを加えた状態を示す図である。
【図５７】  図５１のパターンを加えた状態を示す図である。
【図５８】  ホワイトノイズを付加してテクスチャシフトを改善した例を示す図である。
【図５９】  しきい値拡散法による出力結果を示す第１の図である。
【図６０】  しきい値拡散法による出力結果を示す第２の図である。
【図６１】  しきい値拡散法による出力結果を示す第３の図である。
【図６２】  誤差拡散法による出力結果を示す図である。
【図６３】  しきい値拡散法による出力結果を示す第４の図である。
【図６４】  第７の実施の形態における処理を示す図である。
【図６５】  第７の実施の形態における画像作成装置の構成を示すブロック図である。
【図６６】  誤差拡散法を用いた画像処理装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
１０１  イメージ入力部、１０３  しきい値処理部、１０５  ２値イメージ出力部、１０７  しきい値発生部、１０９  減算部、１１１  補正しきい値出力部、１１３  反転部、１１５  減算部、１１７  フィードバック係数乗算部、１１９  補正値メモリ。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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