(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定階調数で表現された画像を表わす画像データを処理し、前記画像を、前記所定階調数より少なくかつ２種類以上のドットの組合わせにより表現可能な階調数に多値化する画像処理装置であって、
複数の閾値を二次元的に配列したディザマトリックスを所定個数の閾値毎に分け、該分けられた閾値のまとまりに、前記ディザマトリックスの位置に応じて分類番号を付与しておき、該各分類番号に対応する前記閾値のまとまりに含まれる各閾値の大小関係に基づいて、前記画像を表現する階調値に対応して、前記画素群内において前記多種類のドットの各々が形成される個数を求め、前記階調値に対して、前記形成されるドットの種類と個数を示すデータを多値化結果値として対応付けた対応関係を記憶している対応関係準備手段と、
前記画像を表わす画像データから、前記所定個数の閾値の数に対応した数の画素のまとまりを画素群として取り出すと共に、該画素群に分類番号を付与し、該取り出された画素のまとまりである画素群毎に、画素群階調値を決定する画素群階調値決定手段と、
前記分類番号を用いて前記対応関係を参照することにより、前記画素群階調値に基づき、前記画像を構成する各画素群についての多値化結果値を取得する多値化手段と、
前記画素群毎に得られた多値化結果値から、前記画像を形成するための制御データを生成して出力する制御データ出力手段と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記対応関係準備手段は、
前記画像を表現する階調値に対応して、形成される前記多種類のドットの組合わせが変化する前記階調値を求め、前記階調値に対して、前記ドットの組合わせが何番目の組合わせであるかを示す値を対応付けた第１の対応関係を記憶している第１の手段と、
該第１の対応関係を参照して得られた値に基づいて、前記ドットの組合わせが何番目かを示す値と前記多種類のドットの組合わせとの関係を前記分類番号毎に記録した第２の対応関係を参照して、前記画素群内に形成する前記ドットの種類と個数を表わす前記多値化結果値を求める第２の手段と
を備える画像処理装置。
【請求項３】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記画素群階調値決定手段は、前記分類番号を、前記画像中での前記画素群の位置に応じて付与する画像処理装置。
【請求項４】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記制御データ出力手段は、多値化手段が取得した多値化結果値から、当該画素群内にドットが形成される順序を知ることができるデータと組み合わせることで、どの画素にドットを形成するかを定めることが可能なコードデータとして、前記制御データを出力する画像処理装置。
【請求項５】
前記ドットが形成される順序を知ることができるデータは、ドットの形成順序を記述した順序値である請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５記載の画像処理装置であって、
前記多値化手段は、最終的に形成されるＬ種類のドット（Ｌは、２以上の自然数）について、各種類のドットの形成個数を、前記多値化結果値として取得し、
前記制御データ出力手段は、前記Ｌ種類のドットのうち単位面積当たりの濃度が高い種類のドットから、前記順序に従って、ドットが形成されるものとして前記制御データを出力する画像処理装置。
【請求項７】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記対応関係準備手段は、
前記画素群として、方形の区域に含まれる横Ｐ個×縦Ｑ個（Ｐ、Ｑは、２以上の自然数）の画素から構成された画素群を想定し、横Ｍ個×縦Ｎ個（Ｍ、Ｎは、８以上の自然数）のマトリクスにドット形成の判断基準となる階調の閾値を分散して記憶した大域的ディザマトリクスを、前記画素群に対応した複数の前記方形の領域に分割し、該分割された各領域に含まれるＰ×Ｑ個の閾値を取りだしたもの毎に前記一つの分類番号Ｓを付与して管理する分類番号管理手段と、
該分類番号Ｓを付与された各領域毎に、最終的に形成されるＬ種類のドットの記録率に換算された階調値を当て嵌めて、各階調値でいずれの位置の画素にいずれの種類のドットが形成されるか否かの情報を生成し、該ドット形成の種類と個数の対応関係を前記分類番号Ｓ毎に記憶する対応関係記憶手段と
を備える画像処理装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記対応関係準備手段は、少なくとも１００個以上の前記分類番号毎に前記画素群階調値と前記多値化結果値とが対応付けられた前記対応関係を準備している画像処理装置。
【請求項９】
前記対応関係に設定されている分類番号の個数と前記画素群１つあたりに含まれる画素数との乗算値が、少なくとも１０００以上である請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
所定階調数で表現された画像を表わす画像データを処理し、前記画像を、前記所定階調数より少なくかつ２種類以上のドットの組合わせにより表現可能な階調数に多値化する画像処理装置であって、
複数の閾値を二次元的に配列したディザマトリックスを所定個数の閾値毎に分け、該分けられた閾値のまとまりに、前記ディザマトリックスの位置に応じて分類番号を付与しておき、該各分類番号に対応する前記閾値のまとまりに含まれる各閾値の大小関係に基づいて、前記画像を表現する階調値に対応して、前記画素群内において前記多種類のドットの各々が形成される位置を求め、前記階調値に対して、前記形成されるドットの種類と位置を示すデータを多値化結果値として対応付けた対応関係を記憶している対応関係準備手段と、
前記画像を表わす画像データから、前記所定個数の閾値の数に対応した数の画素のまとまりを画素群として取り出すと共に、該画素群に分類番号を付与し、該取り出された画素のまとまりである画素群毎に、画素群階調値を決定する画素群階調値決定手段と、
前記分類番号を用いて前記対応関係を参照することにより、前記画素群階調値に基づき、前記画像を構成する各画素群についての多値化結果値を取得すると共に、該多値化結果値を、制御データとして出力する制御データ出力手段と
を備える画像処理装置。
【請求項１１】
前記画素群は、２画素×２画素または２画素×４画素からなる請求項１ないし請求項１０のいずれか記載の画像処理装置。
【請求項１２】
所定階調数で表現された画像を表わす画像データを処理し、前記画像を、前記所定階調数より少なくかつ２種類以上のドットの組合わせにより表現可能な階調数に多値化する画像処理方法であって、
複数の閾値を二次元的に配列したディザマトリックスを所定個数の閾値毎に分け、該分けられた閾値のまとまりに、前記ディザマトリックスの位置に応じて分類番号を付与しておき、該各分類番号に対応する前記閾値のまとまりに含まれる各閾値の大小関係に基づいて、前記画像を表現する階調値に対応して、前記画素群内において前記多種類のドットの各々が形成される個数を求め、前記階調値に対して、前記形成されるドットの種類と個数を示すデータを多値化結果値として対応付けた対応関係を記憶しておき、
前記画像を表わす画像データから、前記所定個数の閾値の数に対応した数の画素のまとまりを画素群として取り出すと共に、該画素群に分類番号を付与し、該取り出された画素のまとまりである画素群毎に、画素群階調値を決定し、
前記分類番号を用いて前記対応関係を参照することにより、前記画素群階調値に基づき、前記画像を構成する各画素群についての多値化結果値を取得し、
前記画素群毎に得られた多値化結果値から、前記画像を形成するための制御データを生成して出力する
画像処理方法。
【請求項１３】
所定階調数で表現された画像を表わす画像データを処理し、前記画像を、前記所定階調数より少なくかつ２種類以上のドットの組合わせにより表現可能な階調数に多値化する画像処理を、コンピュータにより実現するプログラムであって、
複数の閾値を二次元的に配列したディザマトリックスを所定個数の閾値毎に分け、該分けられた閾値のまとまりに、前記ディザマトリックスの位置に応じて分類番号を付与しておき、該各分類番号に対応する前記閾値のまとまりに含まれる各閾値の大小関係に基づいて、前記画像を表現する階調値に対応して、前記画素群内において前記多種類のドットの各々が形成される個数を求め、前記階調値に対して、前記形成されるドットの種類と個数を示すデータを多値化結果値として対応付けた対応関係を参照可能に記憶する機能と、
前記画像を表わす画像データから、前記所定個数の閾値の数に対応した数の画素のまとまりを画素群として取り出すと共に、該画素群に分類番号を付与し、該取り出された画素のまとまりである画素群毎に、画素群階調値を決定する機能と、
前記分類番号を用いて前記対応関係を参照することにより、前記画素群階調値に基づき、前記画像を構成する各画素群についての多値化結果値を取得する機能と、
前記画素群毎に得られた多値化結果値から、前記画像を形成するための制御データを生成して出力する機能と
を備えるプログラム。
【請求項１４】
請求項１ないし１１のいずれか記載の画像処理装置とこれに接続された印刷装置とからなる画像形成装置であって、
前記印刷装置は、
前記多種類のドットを印刷媒体上に形成する印刷メカニズムと、
前記画像処理装置が出力する前記制御データを受け取る制御データ受取手段と、
該受け取った制御データに従って、各画素群の位置と該画素群内のドット形成の位置を演算する画素位置演算手段と、
該演算した印刷媒体上の当該位置に、前記印刷メカニズムを用いて前記ドットを形成するドット形成制御手段と
を備える画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  この発明は、画像データに基づいて画像を出力する技術に関し、詳しくは、画像データに所定の画像処理を施してドットを適切な密度で発生させることにより、画像を出力する技術に関する。
【背景技術】  印刷媒体や液晶画面といった各種の出力媒体上にドットを形成することで画像を出力する画像出力装置は、各種画像機器の出力装置として広く使用されている。これら画像出力装置では、画像は画素と呼ばれる小さな領域に細分された状態で扱われており、ドットはこれら画素に形成される。ドットを画素に形成した場合、もちろん画素１つ１つについて見れば、ドットが形成されるか否かのいずれかの状態しか取り得ない。しかし、ある程度の広さを持った領域で見れば、形成するドットの密度に粗密を生じさせることは可能であり、ドットの形成密度を変えることによって多階調の画像を出力することが可能である。
例えば、印刷用紙上に黒いインクのドットを形成する場合、ドットが密に形成されている領域は暗く見えるし、逆にドットがまばらに形成されている領域は明るく見える。また、液晶画面に輝点のドットを形成する場合、ドットが密に形成された領域は明るく見え、まばらに形成された領域は暗く見える。従って、ドットの形成密度を適切に制御してやれば、多階調の画像を出力することが可能となる。このように、適切な形成密度が得られるようにドットの形成を制御するためのデータは、出力しようとする画像に所定の画像処理を施すことによって発生させる。
近年では、これら画像出力装置には、出力画像の高画質化や大画像化が要請されるようになってきた。高画質化の要請に対しては、画像をより細かな画素に分割することが効果的である。画素を小さくしてやれば、画素に形成されるドットが目立たなくなるので画質を向上させることができる。また、大画像化の要請に対しては、画素数を増加させることによって対応する。もちろん、個々の画素を大きくすることによっても出力画像を大きくすることはできるが、これでは画質の低下を招いてしまうので、大型化の要請に対しては画素数を増加させることが効果的である。
もっとも、画像を構成する画素数が増加すると画像処理に時間がかかってしまい、画像を迅速に出力することが困難となる。そこで、画像処理を迅速に実行可能とする技術が提案されている（例えば、特開２００２−１８５７８９号公報参照）。
【発明の開示】
しかし、画像処理を迅速に行ったとしても、画像データの転送に、あるいは処理済みの画像データの転送に時間がかかってしまったのでは、画像の出力を迅速化する効果にも自ずから限界がある。
また、近年では、デジタルカメラなどで撮影した画像のデータを、印刷装置などの画像出力装置に直接供給して直ちに画像を出力したいという要請も存在する。このような場合は、いわゆるパーソナルコンピュータ等のような高い処理能力を備えた画像処理装置を用いて画像処理を行うことはできない。従って、デジタルカメラなどの画像撮影装置あるいは画像出力装置のいずれか、若しくは両者で分担して実行可能なように、簡素な画像処理としておく必要がある。
この発明は従来技術における上述した課題を解決するためになされたものであり、十分な出力画質を維持したまま、画像処理およびデータ転送を高速に実行可能であるとともに、画像処理のためにパーソナルコンピュータ等のような高い処理能力を有する機器を用いずとも実行可能な、簡素な画像処理技術の提供を目的とする。
上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の画像処理装置は、次の構成を採用した。すなわち、本発明は、所定階調数で表現された画像を表わす画像データを処理し、画像を構成する各画素については、前記所定階調数より少ない階調数での多値化を行なう画像処理装置であって、
複数個の画素がまとめられた画素群を代表する階調値である画素群階調値と、該画素群を構成する各画素についての前記多値化の結果を表わす多値化結果値との対応関係を予め準備する対応関係準備手段と、
前記画像を表わす画像データから前記画素群に相当する画素のまとまりを取り出し、該取り出された画素のまとまりである画素群毎に、前記画素群階調値を決定する画素群階調値決定手段と、
前記対応関係を参照することにより、前記画素群階調値に基づき、前記画像を構成する各画素群についての多値化結果値を取得する多値化手段と、
前記画素群毎に得られた多値化結果値から、前記画像を形成するための制御データを生成して出力する制御データ出力手段と
を備えることを要旨とする。
また、上記の画像処理装置に対応する本発明の画像処理方法は、所定階調数で表現された画像を表わす画像データを処理し、画像を構成する各画素については、前記所定階調数より少ない階調数での多値化を行なう画像処理方法であって、
複数個の画素がまとめられた画素群を代表する階調値である画素群階調値と、該画素群を構成する各画素についての前記多値化の結果を表わす多値化結果値との対応関係を予め準備し、
前記画像を表わす画像データから前記画素群に相当する画素のまとまりを取り出し、該取り出された画素のまとまりである画素群毎に、前記画素群階調値を決定し、
前記対応関係を参照することにより、前記画素群階調値に基づき、前記画像を構成する各画素群についての多値化結果値を取得し、
前記画素群毎に得られた多値化結果値から、前記画像を形成するための制御データを生成して出力すること
を要旨としている。
かかる本発明の画像処理装置および画像処理方法においては、画像を構成する画素が所定の複数個ずつまとめられた画素群毎に、該画素群を代表する階調値たる画素群階調値を決定し、得られた画素群階調値を多値化する。ここで画素群としては、常に同数の画素をまとめたものであっても良いが、例えば、所定のパターンあるいは所定の規則に従って異なる個数ずつ画素をまとめたものとすることもできる。また、画素群階調値の決定に際しては、例えば画素群内に含まれる各画素の画像データに基づいて決定することができる。例えば、複数の画素の階調値の平均値、代表値、合計値などを適宜用いることができる。こうして画素群毎に得られた多値化結果値から、画像を形成するための制御データを生成し、これを出力する。
詳細には後述するが、画像の全画素についてドット形成の有無を表すデータに比べれば、多値化結果値はたいへんに少ないデータ量で、画像全体を多値化して表現することができる。従って、多値化結果値から生成された制御データを出力してやれば、迅速に出力することが可能となる。また、このような制御データを受け取った画像出力装置では、後述する方法を用いることにより、画素群内の各画素についてドット形成の有無を判断した後、判断結果に基づいて画像を出力することができる。従って、こうした画像出力装置に迅速に制御データを供給することができれば、それだけ迅速に画像を出力することが可能となる。
また、画素群階調値の多値化を行うに際しては、画素群階調値と多値化結果値との対応関係を参照しながら多値化を行っているため、迅速に多値化結果値を得ることができる。このため、制御データを迅速に生成することが可能であり、より一層、迅速に制御データを出力することができる。
更に、多値化に際しては、画素群毎に設定された対応関係を参照することによって多値化を行っている。画素群毎に対応関係を設定することができれば、異なる画素群階調値に対して同じ多値化結果値を対応付けておくことが可能となるので、画素群を区別することなく単に画素群階調値を多値化した場合と比べて、多値化結果値の個数を減少させることができる。その結果、単に画素群階調値を単に多値化した場合よりも制御データのデータ量を減少させることができ、より一層、迅速にデータを出力することが可能となる。
加えて、詳細には後述するが、画素群の画素群階調値は極めて容易に求めることができるから、多値化結果値を生成するための主な処理は、対応関係を参照するという簡素な処理となる。このため、多値化のために、多数の比較や複雑な分岐処理などを行なうコンピュータなど、高度な処理能力を備えた機器を必要としない。条件判断などを高速に行なうことができない機器においても、十分に実用的な速度で処理することが可能である。従って、例えば画像データを、コンピュータなどを介さずに直接、画像出力装置に供給し、画像データにこれらの画像処理を画像出力装置の内部で施して、適切に画像を出力することも可能となる。
こうした画像処理装置においては、次のようにして画素群階調値を多値化することとしてもよい。先ず、画素群毎に付された分類番号を取得する。そして、分類番号毎に設定された対応関係を参照することにより、画素群階調値を多値化することとしてもよい。ここで、対応関係は分類番号毎に設定されていることから、分類番号毎に全く固有の対応関係とすることもできる。
こうすれば、画素群に適切な分類番号を付与しておくことで、各画素群の画素群階調値を適切に多値化することができる。また、分類番号を用いて画素群を識別することができるので、画素群階調値を多値化する処理の簡素化を図ることも可能となる。
また、こうした画像処理装置においては、画素群を、画像中での位置に応じて複数種類に分類することによって、それぞれの画素群に分類番号を付与することとしてもよい。こうすれば、画素群に予め分類番号を付与しておかずとも、必要に応じて適宜、分類番号を付与することができる。また、画像中での位置に応じて付与することで、分類番号を適切に付与することが可能となる。
また、多値化に際して参照する対応関係は、次のような対応関係としても良い。すなわち、画素群毎の多値化結果値が、分類番号に応じて定められた個数だけ設定されているような対応関係としてもよい。
多値化に際して参照される対応関係は画素群毎に設定されていることから、多値化結果値の個数は画素群毎に自由に設定しておくことができる。そして、画素群毎に多値化結果値の個数を変えることができれば、一般的な多値化処理のように、多値化結果値が一定のパターンで繰り返されると言ったおそれがない。従って、このようにして生成した制御データに基づいて画像を出力すれば、常に安定した画質を得ることが可能となる。
更には、多値化に際して参照する対応関係を、次のような対応関係としても良い。すなわち、画素群階調値に対する多値化結果値が、分類番号毎に定められた対応関係としてもよい。
あるいは、一つの分類番号毎に、画素群内にドットが形成される順序を知ることができるデータを記憶しておき、前記多値化結果値として、画素群内に形成されるドットの個数を取得し、多値化手段が取得したドットの個数とドット形成の順序を知ることができるデータとから、その画素群内のどの画素にドットを形成するかを定めたることが可能なデータとして、制御データを出力するものとすることができる。こうすれば、簡単なデータで、画素群内のどの位置にドットを形成するかを、ドットの形成を行なう機器に知らせることができる。
またこのとき、対応関係として、多値化の結果が切り替わる階調値のデータと、各階調値において当該画素群に形成されるべきドットの個数とを対応付けて記憶しておくものとしてもよい。多値化結果値は、所定の階調範囲では同一の値を取ることから、多値化の結果が切り替わる階調値のデータを記憶しておけば、処理することは可能である。こうすれば、対応関係として記憶しておくべきデータ量を減らすことができる。
ここで、ドットが形成される順序を知ることができるデータは、画素群内の各画素に与えられた値自体でもよいが、ドットの形成順序を記述した順序値とすることもできる。対応関係自体に、例えばディザマトリクスの閾値をそのまま持たせても処理は可能だが、本願発明では、各画素についてドットを形成するか否かを階調値と閾値とを比較して求めると言ったことは行なわないので、閾値などを持つ必要がない。従って、単純な順序値として記憶すれば良く、記憶するデータ量を低減することができる。
多値化は、いわゆる２値化でも良いが、３値化以上であっても差し支えない。例えば、最終的に形成されるＬ種類のドット（Ｌは、１以上の自然数）について、各種類のドットの形成個数を、前記多値化結果値として取得するものとし、Ｌ種類のドットのうち単位面積当たりの濃度が高い種類のドットから、前記順序に従って、ドットが形成されるものとして制御データを出力しても良い。こうすれば、複数種類のドットの形成を簡単に指定することができる。
更に、対応関係を準備する手法としては、次のような手法を考えることができる。まず、画素群として、方形の区域に含まれる横Ｐ個×縦Ｑ個（Ｐ、Ｑは、２以上の自然数）の画素から構成された画素群を想定し、横Ｍ個×縦Ｎ個（Ｍ、Ｎは、８以上の自然数）のマトリクスにドット形成の判断基準となる階調の閾値を分散して記憶した大域的ディザマトリクスを、画素群に対応した複数の方形の領域に分割し、分割された各領域に含まれるＰ×Ｑ個の閾値を取りだしたもの毎に前記一つの分類番号Ｓを付与して管理する。そして、分類番号Ｓを付与された各領域毎に、最終的に形成されるＬ種類のドットの記録率に換算された階調値を当て嵌めて、各階調値でいずれの位置の画素にいずれの種類のドットが形成されるか否かの情報を生成し、該ドット形成の位置と階調値との対応関係を前記分類番号Ｓ毎に記憶するのである。こうした処理を済ませてしまえば、元になったディザマトリクスや画素群に対応した方形の領域内の各閾値などを記憶しておく必要はない。
こうした対応関係の準備の手法を採用すれば、互いに隣り合う複数の画素群に同じ分類番号が付与されることはないから、画素群階調値に対する多値化結果値を、分類番号毎に定めておけば、例え、複数の画素群に亘って同じ画素群階調値が続いた場合でも、同じ多値化結果値が連続することはない。このため、こうした制御データに基づいて画像を出力したときに、一定のパターンでドットが発生することを回避することが可能となる。
また、こうした画像処理装置においては、次のような対応関係を参照して画素群階調値を多値化することとしても良い。すなわち、少なくとも１００個以上の分類番号の各々について、画素群階調値と多値化結果値とが設定された対応関係を参照することとしてもよい。
例えば、分類番号が数個しかないのであれば、分類番号を配列する組合せの数が十分に多いわけではない。このため、例え、分類番号毎に設定された対応関係に基づいて多値化を行ったとしても、場合によっては、ドットの発生パターンに一定の規則性が表れてしまう可能性がある。このようなおそれを回避するためには、分類番号の個数が多い方が望ましいが、経験上、分類番号の個数が１００以上あれば、ドットの発生に一定のパターンが現れることを、実用上の問題が発生しない程度に抑制することが可能となるので望ましい。
あるいは、こうした画像処理装置においては、対応関係に設定されている分類番号の個数と、画素群１つあたりに含まれる画素数との乗算値が、少なくとも１０００以上となるように、分類番号の個数あるいは画素群１つあたりの画素数を設定しておくこととしても良い。
画素群に含まれる画素数が多くなれば、１つの画素群内でもドットの発生パターンは多くのパターンを取ることができる。従って、分類番号の個数が十分には多くない場合でも、画素群に含まれる画素数が多ければ、これを補って、ドットの発生パターンに一定の規則性が表れてしまうことを抑制することができる。経験によれば、分類番号の個数と、画素群に含まれる画素数とを、これらの乗算値が１０００以上となるように選んでおけば、ドットの発生に一定のパターンが現れることを抑制して、実用上の問題が発生することを回避することが可能である。
更に本発明は、上述した画像処理方法を実現するためのプログラムをコンピュータに読み込ませ、コンピュータを用いて実現することも可能である。従って、本発明は次のようなプログラムプロダクト、あるいはプログラムコードを記録した記録媒体としての態様も含んでいる。
こうしたプログラムプロダクト、あるいは記録媒体に記録されているプログラムをコンピュータに読み込ませ、該コンピュータを用いて上述の各種機能を実現させれば、画像処理およびデータ転送を迅速に行って、高画質な画像を迅速に出力することが可能となる。
なお、本願は、次の画像処理装置の発明の概念を含んでいる。即ち、
ドットを形成して画像を出力する画像出力装置が該ドットの形成を制御するために用いる制御データを、該画像を表す画像データに所定の画像処理を加えて生成する画像処理装置であって、
前記画像を構成する画素が所定の複数個ずつまとめられた画素群毎に、該画素群を代表する階調値たる画素群階調値を決定する画素群階調値決定手段と、
前記画素群階調値と該画素群階調値を多値化することによって得られる多値化結果値とが前記画素群毎に設定された対応関係を参照することにより、該画素群の画素群階調値を多値化する多値化手段と、
前記画素群毎に得られた多値化結果値を前記制御データとして出力する制御データ出力手段と
を備える画像処理装置としての発明である。
また、本願は、次の画像処理方法の発明の概念も含んでいる。即ち、
ドットを形成して画像を出力する画像出力装置が該ドットの形成を制御するために用いる制御データを、該画像を表す画像データに所定の画像処理を加えて生成する画像処理方法であって、
前記画像を構成する画素が所定の複数個ずつまとめられた画素群毎に、該画素群を代表する階調値たる画素群階調値を決定する第１の工程と、
前記画素群階調値と該画素群階調値を多値化することによって得られる多値化結果値とが前記画素群毎に設定された対応関係を参照することにより、該画素群の画素群階調値を多値化する第２の工程と、
前記画素群毎に得られた多値化結果値を前記制御データとして出力する第３の工程と
を備える画像処理方法としての発明である。
【図面の簡単な説明】  図１は、印刷システムを例にとって本発明の概要を説明するための説明図である。
図２は、本実施例の画像処理装置としてのコンピュータの構成を示す説明図である。
図３は、本実施例のカラープリンタの概略構成を示す説明図である。
図４は、インク吐出用ヘッドにおけるインクジェットノズルの配列を示す説明図である。
図５（ａ）および図５（ｂ）は、インク滴の吐出を制御することにより、大きさの異なるドットを形成する原理を示した説明図である。
図６は、第１実施例の画像印刷処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
図７は、第１実施例の画像印刷処理で行われる多値化結果値生成処理の流れを示すフローチャートである。
図８（ａ）および図８（ｂ）は、画素群の分類番号を決定する方法を示した説明図である。
図９は、第１実施例の多値化結果値生成処理で参照される多値化テーブルを概念的に示した説明図である。
図１０は、画素群階調値が増加するに従って多値化結果値が段階的に増加していく様子を例示した説明図である。
図１１は、第１実施例のドット形成有無決定処理の流れを示すフローチャートである。
図１２は、第１実施例のドット形成有無決定処理で参照される変換テーブルを概念的に示した説明図である。
図１３は、コード化された個数データと各コードデータが表す各種ドットの個数との対応関係を示した説明図である。
図１４（ａ）ないし図１４（ｃ）は、第１実施例のドット形成有無決定処理で参照される順序値マトリックスを例示した説明図である。
図１５は、順序値マトリックスを参照しながらドット個数のデータに基づいて画素群内で各種ドットを形成する画素位置を決定する様子を概念的に表した説明図である。
図１６は、ディザマトリックスの一部を概念的に例示した説明図である。
図１７は、ディザマトリックスを参照しながら各画素についてのドット形成の有無を判断する様子を概念的に示した説明図である。
図１８（ａ）ないし図１８（ｃ）は、画素群毎の分類番号を決定するための考え方を示した説明図である。
図１９（ａ）ないし図１９（ｄ）は、画素群の分類番号を算出する方法を示した説明図である。
図２０は、着目画素群の座標値の２進数表示から分類番号を求める方法を示した説明図である。
図２１は、ディザ法を発展させて画素毎に大中小各ドットの形成の有無を決定可能としたハーフトーン処理の流れを示すフローチャートである。
図２２は、画像データの階調値を大中小各ドットについての密度データに変換する際に参照されるドット密度変換テーブルを概念的に示した説明図である。
図２３は、画素群内の各画素について大中小各ドットの形成有無を判断している様子を概念的に示した説明図である。
図２４は、多値化テーブルを設定する処理の流れを示したフローチャートである。
図２５は、変換テーブルを設定する処理の流れを示したフローチャートである。
図２６（ａ）ないし図２６（ｃ）は、順序値マトリックスを設定する方法を示した説明図である。
図２７は、第１実施例のドット形成有無決定処理において多値化結果値から大中小各ドットの形成有無を画素毎に決定する処理の大まかな流れを概念的に示した説明図である。
図２８（ａ）ないし図２８（ｃ）は、画像上での画素群の位置から分類番号を決定する方法を示した説明図である。
図２９は、分類番号を決定するために、画素群の座標値（ｉ，ｊ）からディザマトリックス上での位置を求める方法を示した説明図である。
図３０は、変形例の多値化結果値生成処理において参照される閾値テーブルを概念的に示した説明図である。
図３１は、変形例のドット形成有無決定処理の流れを示したフローチャートである。
図３２は、ドット個数を表すコードデータと中間データとを対応付けた対応表を示す説明図である。
図３３は、中間データの中から順序値に対応する箇所のデータを読み出すことによってドット形成の有無を決定する様子を示した説明図である。
図３４は、第２実施例のドット形成有無決定処理で参照される変換テーブルを概念的に示した説明図である。
図３５（ａ）および図３５（ｂ）は、第２実施例の変換テーブルに設定されているドットデータのデータ構造を示した説明図である。
図３６は、第２実施例のドット形成有無決定処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】  以下では、本発明の作用・効果をより明確に説明するために、本発明の実施の形態を、次のような順序に従って説明する。
Ａ．実施例の概要：
Ｂ．装置構成：
Ｃ．第１実施例の画像印刷処理の概要：
Ｃ−１．多値化結果値生成処理の概要：
Ｃ−２．ドット形成有無決定処理の概要：
Ｃ−３．ディザ法の概要：
Ｃ−４．分類番号を決定するための考え方：
Ｃ−５．多値化テーブルの設定方法：
Ｃ−６．変換テーブルの設定方法：
Ｃ−７．順序値マトリックスの設定方法：
Ｃ−８．多値化結果値からドット形成有無を適切に決定可能な原理：
Ｃ−９．画素群の位置から分類番号を決定する方法：
Ｃ−１０．変形例：
Ｄ．第２実施例：
Ｄ−１．第２実施例のドット形成有無決定処理の原理：
Ｄ−２．第２実施例のドット形成有無決定処理：
Ａ．実施例の概要：
実施例の詳細な説明に入る前に、図１を参照しながら、実施例の概要について説明しておく。図１は、印刷システムを例にとって、本発明の概要を説明するための説明図である。本印刷システムは、画像処理装置としてのコンピュータ１０と、画像出力装置としてのプリンタ２０等から構成されており、コンピュータ１０に所定のプログラムがロードされて実行されると、コンピュータ１０およびプリンタ２０などが全体として、一体の画像出力システムとして機能する。プリンタ２０は、印刷媒体上にドットを形成することによって画像を印刷する。コンピュータ１０は、印刷しようとする画像の画像データに所定の画像処理を施すことによって、プリンタ２０が画素毎にドットの形成を制御するためのデータを生成して、該プリンタ２０に供給する。
一般的な印刷システムでは、次のようにして画像を印刷する。先ず、コンピュータで所定の画像処理を施すことにより、画像データを、画素毎にドット形成の有無を表すデータに変換する。次いで、得られたデータをプリンタに供給し、プリンタでは供給されたデータに従ってドットを形成することにより画像を印刷している。ここで、印刷しようとする画像の画素数が多くなると、それに伴って、画像処理に要する時間が増加して、画像を迅速に印刷することが困難となる。また、画素数が多くなるにつれて、画素毎にドット形成の有無を表すデータのデータ量が増加するので、コンピュータからプリンタにデータを出力するために要する時間が長くなり、それだけ印刷に要する時間が増加してしまう。
こうした点に鑑みて、図１に例示した印刷システムでは、次のようにして画像を印刷する。先ず、コンピュータ１０では、画像を構成する画素を、所定の複数個ずつまとめて画素群を生成し、各画素群について、画素群を代表する階調値たる画素群階調値を決定する。次いで、画素群階調値を多値化することにより多値化結果値を生成する。多値化に際しては、画素群毎に付与された分類番号を取得して、画素群階調値と多値化結果値とを、分類番号毎に対応付けた対応関係を参照することによって行う。
プリンタ２０では、各画素群についての多値化結果値を受け取ると、画素群内に形成すべきドット個数に関連したデータである個数データに変換する。かかる変換は、多値化結果値変換モジュールにおいて行われる。次いでドット形成有無決定モジュールは、画素群内で各画素にドットが形成される画素の序列と、個数データとに基づいて、各画素についてのドット形成の有無を決定する。ここでドット形成有無決定モジュールには、適切な画素の序列を予め記憶しておくこととしても良い。画素の序列を記憶しておけば、適切な序列を迅速に決定することができる。このようにして決定された画素位置に、ドット形成モジュールがドットを形成することによって画像が印刷される。
ここで、画素毎にドット形成の有無を表すデータに比べれば、画素群毎の多値化結果値は遙かに小さなデータ量とすることができる。従って、コンピュータ１０から画素毎にドット形成の有無を表したデータをプリンタ２０に供給する代わりに、画素毎の多値化結果値を供給してやれば、極めて迅速にデータを転送することが可能となる。
また、多値化結果値は、コンピュータ１０内で次のようにして生成される。先ず、画素群階調値決定モジュールにおいて画素群階調値が決定される。画素群階調値の決定に際しては、例えば、画素群内の各画素の画像データに基づいて決定することとしてもよい。一方、対応関係記憶モジュールには、画素群階調値と多値化結果値とを対応付けた対応関係が、画素群の分類番号毎に記憶されている。ここで画素群の分類番号は、各画素群を画像中での位置に応じて複数種類に分類することによって設定することもできるし、また、画像がいつも同じように分割される場合などには、各画素群毎に予め適切な分類番号を付与しておくこともできる。更に、簡便には、乱数などを用いてランダムに分類番号を付与することも可能である。多値化モジュールは、画素群の画素群階調値を受け取ると、対応関係記憶モジュールの中から、画素群の分類番号に応じた対応関係を参照することによって、画素群階調値を多値化結果値に変換する。
このように対応関係を参照しながら多値化結果値を生成しているために、多値化結果値は極めて迅速に生成することができる。このため、生成した多値化結果値をプリンタ２０に迅速に供給可能なことと相まって、たとえ画素数の多い画像であっても迅速に画像を印刷することが可能となる。また、対応関係を参照して多値化結果値を生成すれば、極めて簡素な処理で生成することができる。このため、多値化結果値を生成するためには、コンピュータ１０のような高度な処理能力を有する機器を用いずとも、プリンタ２０あるいはデジタルカメラなどの内部で個数データを生成することも可能となる。以下では、こうした印刷システムを例に用いることにより、本発明の各種実施例について詳細に説明する。
Ｂ．装置構成：
図２は、本実施例の画像処理装置としてのコンピュータ１００の構成を示す説明図である。コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２を中心に、ＲＯＭ１０４やＲＡＭ１０６などが、バス１１６で互いに接続して構成された周知のコンピュータである。
コンピュータ１００には、フレキシブルディスク１２４やコンパクトディスク１２６等のデータを読み込むためのディスクコントローラＤＤＣ１０９や、周辺機器とデータの授受を行うための周辺機器インターフェースＰＩＦ１０８、ＣＲＴ１１４を駆動するためのビデオインターフェースＶＩＦ１１２等が接続されている。ＰＩＦ１０８には、後述するカラープリンタ２００や、ハードディスク１１８等が接続されている。また、デジタルカメラ１２０やカラースキャナ１２２等をＰＩＦ１０８に接続すれば、デジタルカメラ１２０やカラースキャナ１２２で取り込んだ画像を印刷することも可能である。また、ネットワークインターフェースカードＮＩＣ１１０を装着すれば、コンピュータ１００を通信回線３００に接続して、通信回線に接続された記憶装置３１０に記憶されているデータを取得することもできる。
図３は、本実施例のカラープリンタ２００の概略構成を示す説明図である。カラープリンタ２００はシアン，マゼンタ，イエロ，ブラックの４色インクのドットを形成可能なインクジェットプリンタである。もちろん、これら４色のインクに加えて、染料または顔料濃度の低いシアン（淡シアン）インクと、染料または顔料濃度の低いマゼンタ（淡マゼンタ）インクとを含めた合計６色のインクドットを形成可能なインクジェットプリンタを用いることもできる。尚、以下では場合によって、シアンインク，マゼンタインク，イエロインク，ブラックインク，淡シアンインク，淡マゼンタインクのそれぞれを、Ｃインク，Ｍインク，Ｙインク，Ｋインク，ＬＣインク，ＬＭインクと略称することがあるものとする。
カラープリンタ２００は、図示するように、キャリッジ２４０に搭載された印字ヘッド２４１を駆動してインクの吐出およびドット形成を行う機構と、このキャリッジ２４０をキャリッジモータ２３０によってプラテン２３６の軸方向に往復動させる機構と、紙送りモータ２３５によって印刷用紙Ｐを搬送する機構と、ドットの形成やキャリッジ２４０の移動および印刷用紙の搬送を制御する制御回路２６０などから構成されている。
キャリッジ２４０には、Ｋインクを収納するインクカートリッジ２４２と、Ｃインク，Ｍインク，Ｙインクの各種インクを収納するインクカートリッジ２４３とが装着されている。インクカートリッジ２４２，２４３をキャリッジ２４０に装着すると、カートリッジ内の各インクは図示しない導入管を通じて、印字ヘッド２４１の下面に設けられた各色毎のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７に供給される。
図４は、インク吐出用ヘッド２４４ないし２４７におけるインクジェットノズルＮｚの配列を示す説明図である。図示するように、インク吐出用ヘッドの底面には、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色のインクを吐出する４組のノズル列が形成されており、１組のノズル列あたり４８個のノズルＮｚが、一定のノズルピッチｋで配列されている。
制御回路２６０は、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＰＩＦ（周辺機器インターフェース）等がバスで相互に接続されて構成されている。制御回路２６０は、キャリッジモータ２３０および紙送りモータ２３５の動作を制御することによってキャリッジ２４０の主走査動作および副走査動作を制御するとともに、コンピュータ１００から供給される印刷データに基づいて、各ノズルから適切なタイミングでインク滴を吐出する制御を行う。こうして、制御回路２６０の制御の下、印刷媒体上の適切な位置に各色のインクドットを形成することによって、カラープリンタ２００はカラー画像を印刷することができる。
また、本実施例のカラープリンタ２００は、吐出するインク滴の大きさを制御することにより、インクドットの大きさを制御することが可能である。以下、カラープリンタ２００が大きさの異なるインクドットを形成する方法について説明するが、その準備として、先ず、各色インクを吐出するノズルの内部構造について説明する。
図５（ａ）は、インクを吐出するノズルの内部構造を示した説明図である。各色のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７には、このようなノズルが複数設けられている。図示するように、各ノズルにはインク通路２５５と、インク室２５６と、インク室の上にピエゾ素子ＰＥとが設けられている。キャリッジ２４０にインクカートリッジ２４２，２４３を装着すると、カートリッジ内のインクがインクギャラリ２５７を経由してインク室２５６に供給される。ピエゾ素子ＰＥは、周知のように電圧を印加すると結晶構造が歪んで極めて高速に電気−機械エネルギの変換を行う素子である。本実施例では、ピエゾ素子ＰＥの両端に設けられた電極間に所定波形の電圧を印加することで、インク室２５６の側壁を変形させる。その結果、インク室２５６の容積が減少し、容積の減少分に相当するインクがインク滴ＩｐとなってノズルＮｚから吐出される。このインク滴Ｉｐがプラテン２３６に装着された印刷用紙Ｐに染み込むことで、印刷用紙上にインクドットが形成される。
図５（ｂ）は、ピエゾ素子ＰＥに印加する電圧波形を制御することで、吐出するインク滴の大きさを変更する原理を示した説明図である。ノズルからインク滴Ｉｐを吐出するためには、ピエゾ素子ＰＥに府の電圧を印加してインクギャラリ２５７からインク室２５６内に一旦インクを吸入し、その後、ピエゾ素子ＰＥに正電圧を印加してインク室容積を減少させて、インク滴Ｉｐを吐出させる。ここで、インクの吸引速度が適切であればインク室容積の変化量に相当するインクが吸入されるが、吸引速度が速すぎると、インクギャラリ２５７とインク室２５６との間には通路抵抗があるためにインクギャラリ２５７からのインクの流入が間に合わなくなる。その結果、インク通路２５５のインクがインク室内に逆流して、ノズル付近のインク界面が大きく後退した状態となる。図５（ｂ）に実践で示した電圧波形ａは、適正な速度でインクを吸引する波形を示し、破線で示した電圧波形ｂは適切速度より大きな速度で吸引する波形の一例を示している。
十分なインクがインク室２５６内に供給された状態で、ピエゾ素子ＰＥに正電圧を印加すると、インク室２５６の容積減少に相当する体積のインク滴ＩｐがノズルＮｚから吐出される。これに対して、インクの供給量が不足してインク界面が大きく後退した状態で正電圧を印加すると、吐出されるインク滴は小さなインク滴となる。このように、本実施例のプリンタ２００では、インク滴の吐出前に印加する府の電圧波形を制御してインクの吸引速度を変更することで、吐出するインク滴の大きさを制御し、大ドット、中ドット、小ドットの３種類のインクドットを形成することが可能となっている。
もちろん、３種類に限らずより他種類のドットを形成することも可能である。更には、微細なインク滴を一度に複数吐出して、吐出するインク滴の数を制御するといった方法を用いて、印刷用紙上に形成されるインクドットの大きさを制御してもよい。このようにしてインクドットの大きさを制御すれば、印刷しようとする画像の領域に応じて異なる大きさのインクドットを使い分けてやることで、より高画質の画像を印刷することも可能となる。
尚、各色のインク吐出ヘッドからインク滴を吐出する方法には、種々の方法を適用することができる。すなわち、ピエゾ素子を用いてインク滴を吐出する方式や、インク通路に配置したヒータでインク通路内に泡（バブル）を発生させてインク滴を吐出する方法などを用いることができる。また、インク滴を吐出する代わりに、熱転写などの現象を利用して印刷用紙上にインクドットを形成する方式や、静電気を利用して各色のトナー粉を印刷媒体上に付着させる方式のプリンタを使用することも可能である。
以上のようなハードウェア構成を有するカラープリンタ２００は、キャリッジモータ２３０を駆動することによって、各色のインク吐出用ヘッド２４４ないし２４７を印刷用紙Ｐに対して主走査方向に移動させ、また紙送りモータ２３５を駆動することによって、印刷用紙Ｐを副走査方向に移動させる。制御回路２６０は、キャリッジ２４０の主走査および副走査の動きに同期させながら、適切なタイミングでノズルを駆動してインク滴を吐出することによって、カラープリンタ２００は印刷用紙上にカラー画像を印刷している。
尚、カラープリンタ２００にも、制御回路２６０内にはＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭなどが搭載されていることから、コンピュータ１００が行う処理をカラープリンタ２００内で実施することも可能である。このような場合は、デジタルカメラ１２０などで撮影した画像の画像データをカラープリンタ２００に直接供給して、制御回路２６０内で必要な画像処理を実施することにより、カラープリンタ２００から直接画像を印刷することも可能となる。
Ｃ．第１実施例の画像印刷処理の概要：
以下では、上記のようなコンピュータ１００およびカラープリンタ２００が、画像を印刷するために、それぞれの内部で行われる画像処理（画像印刷処理）について説明する。ここでは、理解の便宜を図るため、初めに画像印刷処理の概要について説明し、次に、こうした画像印刷処理を行うことで、画質を低下させることなく画像を迅速に印刷することが可能な理由について説明する。
尚、以下では、画像印刷処理の前半部分はコンピュータ１００で実施され、後半部分はカラープリンタ２００で実施されるものとして説明するが、コンピュータ１００が行う処理をカラープリンタ２００の内部で実施したり、あるいはデジタルカメラ１２０など、画像データを生成する機器の内部で実施することも可能である。すなわち、第１実施例の画像印刷処理によれば、後ほど詳細に説明するように、前半部分の処理をたいへん簡素なものとすることができるので、高い処理能力を有していないＣＰＵを用いた場合でも迅速に実施することが可能である。このため、カラープリンタ２００やデジタルカメラなどに画像印刷処理の前半部分を組み込んだ場合でも、十分に実用的な印刷システムを構成することができる。
図６は、第１実施例の画像印刷処理の全体的な流れを示すフローチャートである。図示されているように、画像印刷処理を開始すると先ず初めに、コンピュータ１００が画像データの読み込みを開始する（ステップＳ１００）。ここでは、画像データはＲＧＢカラー画像データであるものとして説明するが、カラー画像データに限らず、モノクロ画像データについても同様に適用することができる。また、カラープリンタに限らず単色プリンタについても同様に適用することが可能である。
カラー画像データの読み込みに続いて、色変換処理を行う（ステップＳ１０２）。色変換処理とは、Ｒ，Ｇ，Ｂの階調値の組合せによって表現されているＲＧＢカラー画像データを、印刷のために使用されるインク各色についての階調値の組合せによって表現された画像データに変換する処理である。前述したように、カラープリンタ２００はＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの４色のインクを用いて画像を印刷している。そこで、色変換処理ではＲＧＢ各色によって表現された画像データを、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色の階調値によって表現されたデータに変換する。色変換処理は、色変換テーブル（ＬＵＴ）と呼ばれる３次元の数表を参照することで行う。ＬＵＴには、ＲＧＢカラー画像データに対して、色変換によって得られるＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ各色の階調値が予め記憶されている。ステップＳ１０２の処理では、このＬＵＴを参照することにより、ＲＧＢカラー画像データをＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ各色の画像データに迅速に色変換することが可能となっている。
色変換処理を終了すると、解像度変換処理を開始する（ステップＳ１０４）。解像度変換処理とは、画像データの解像度を、プリンタ２００が画像を印刷する解像度（印刷解像度）に変換する処理である。画像データの解像度が印刷解像度よりも低い場合は、補間演算を行って画素間に新たな画像データを生成し、逆に画像データの解像度が印刷解像度よりも高い場合には、一定の割合でデータを間引くことによって、画像データの解像度を印刷解像度に一致させる処理を行う。
以上のようにして解像度を印刷解像度に変換したら、コンピュータ１００は、多値化結果値生成処理を開始する（ステップＳ１０６）。多値化結果値生成処理の詳細な内容は後ほど詳しく説明することとして、ここでは概要のみを説明する。多値化結果値生成処理では、隣接する画素を所定個数ずつ画素群としてまとめることにより、１つ画像を複数の画素群に分割する。画素群としてまとめられ画素数は、必ずしも全ての画素群が同数である必要はなく、例えば、複数の画素数を規則的に切り換えたり、あるいは画像中での位置に応じて画素群にまとめられる画素数を切り換えることも可能であるが、ここでは理解の便宜から、最も単純な場合として全画素群が同数の画素を有するものとして説明する。こうして複数の画素を画素群にまとめて、各画素群を代表する階調値である画素群階調値を求めた後、画素群階調値の多値化を行う。その結果、画素群毎の画素群階調値が多値化結果値に変換されることになる。
ここで、本実施例の多値化結果値生成処理では、多値化の結果として取り得る状態数が画素群毎に異なっている。すなわち、一般的に行われる多値化では、例えば１つの画像中で２値化と３値化とが切り換わることはないが、本実施例の多値化結果値生成処理では、画素群毎に多値化の段数が異なっている。そして、画素群階調値を、画素群毎に個数の段数で多値化して得られた結果値を、カラープリンタ２００に向かって出力する。このように画素群階調値を、画素群毎に固有の段数で多値化して、得られた結果を出力することとすれば、カラープリンタ２００に出力すべきデータ量を大きく低減することができる。また、後述するように、画素群毎の多値化結果値は、迅速に生成することができることから、データ量が小さくなることと相まって、多値化結果値を極めて迅速にカラープリンタ２００に出力することが可能となる。こうした多値化結果値生成処理の詳細については後述する。
カラープリンタ２００の制御回路２６０に内蔵されたＣＰＵは、コンピュータ１００から画素群毎に供給された多値化結果値のデータを受け取ると、ドット形成有無決定処理を開始する（ステップＳ１０８）。上述したように、多値化結果値は、画素群階調値を多値化して得られた値であり、画素群内でいずれの画素にドットを形成すればよいかを示した値ではない。画素群の多値化結果値からドットを形成する画素位置を決定する手法としては、いわゆる濃度パターン法と呼ばれる手法が知られているが、本実施例の多値化結果値は画素群毎に固有の段数で多値化されており、濃度パターン法をそのまま適用することはできない。そこで、第１実施例のドット形成有無決定処理では、後述するような特殊な方法を用いることにより、画素群毎に得られた多値化結果値からドットを形成する画素位置を決定する。
また、いわゆる濃度パターン法では、実質的な解像度が、多値化を行った画素群の解像度まで低下してしまい、画質の悪化を招き易い傾向があった。これに対して、第１実施例のドット形成有無決定処理によれば、後述するように画素群の大きさに依存して画質が悪化することがない。更に、いわゆるブルーノイズマスク、あるいはグリーンノイズマスクと呼ばれるディザマトリックスを用いることで実現されるような、ドットが良好に分散した高画質な画像を印刷することが可能となる。第１実施例のドット形成有無決定処理の詳細な内容、および、かかる処理を適用してドット形成の有無を決定することで、こうした特性が得られる理由については、後ほど詳しく説明する。
以上のようにして、ドットを形成すべき画素位置を決定したら、決定した画素位置にドットを形成する処理を行う（ステップＳ１１０）。すなわち、図３を用いて説明したように、キャリッジ２４０の主走査および副走査を繰り返しながらインク吐出用ヘッドを駆動してインク滴を吐出することにより、印刷用紙上にインクのドットを形成する。こうしてドットを形成することにより、画像データに対応した画像が印刷されることになる。
Ｃ−１．多値化結果値生成処理の概要：
図７は、上述した第１実施例の画像印刷処理で行われる多値化結果値生成処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、多値化結果値生成処理はコンピュータ１００で実施されるものとして説明するが、後述するように、多値化結果値生成処理は極めて簡素な処理とすることができるから、カラープリンタ２００あるいはデジタルカメラ１２０内で実施することも可能である。以下、フローチャートに従って説明する。
本実施例の多値化結果値生成処理を開始すると、先ず初めに、互いに隣接する所定個数の画素をまとめて画素群を生成する（ステップＳ２００）。ここでは、主走査方向に４画素分、副走査方向に２画素分の合計８つの画素を画素群にまとめるものとする。尚、画素群としてまとめる画素は、このように矩形状に縦横の位置が揃った画素である必要はなく、互いに隣接し且つ所定の位置関係にあればどのような画素を画素群としてまとめても良い。
次いで、画素群階調値と、画素群の分類番号とを決定する（ステップＳ２０２）。画素群階調値とは、画素群を代表する階調値であり、次のようにして簡単に求めることができる。例えば、画素群内の各画素に割り当てられた画像データの平均値を求めて画素群階調値とすることができる。あるいは、画素群の中で最も多くの画素に割り当てられた画像データ、更には、画素群内で特定の位置にある画素の画像データを画素群階調値とすることも可能である。
また、画素群の分類番号は、次のようにして極めて簡便に決定することができる。図８は、画素群の分類番号を決定する方法を示した説明図である。図８（ａ）は、画像中で８つの画素をまとめて生成された１つの画素群を表している。以下では、この画素群についての分類番号を決定する方法について説明する。尚、図８（ａ）に示すような、分類番号を決定するために着目している画素群を、着目画素群と呼ぶことにする。
今、画像の一番左上隅を原点に取って、原点からの主走査方向および副走査方向への画素数によって画素位置を表すものとする。また、画素群の位置は、画素群の左上隅にある画素の画素位置によって表すものとする。図８（ａ）では、着目画素群の位置を示す画素に黒丸を付して表示している。この画素の画素位置が（Ｘ，Ｙ）であったとする。着目画素群の分類番号は、Ｘ，Ｙを２進数表示して、所定のビットに記憶されているデータを読み出すだけで、極めて容易に決定することができる。例えば、図８（ｂ）に示すように、着目画素群の位置を表すＸ，Ｙがそれぞれ１０ビットデータであったとする。そして、Ｘの最上位の４ビット目から８ビット目までのデータを読み出して得られた値をＮとし、Ｙの最上位の４ビット目から８ビット目までのデータを読み出して得られた値をＭとする。
すると、本実施例の場合は、
Ｎ＋（Ｍ−１）×３２  …（１）
を算出することによって、画素群の分類番号を簡単に決定することができる。このようにして画素群の分類番号を決定可能な理由については後述する。
こうして、画素群の分類番号と画素群階調値とを決定したら、後述する多値化テーブルを参照することによって、画素群階調値を多値化する（ステップＳ２０４）。図９は、多値化に際して参照される多値化テーブルを概念的に示した説明図である。図示されているように、多値化テーブルには、画素群の分類番号毎に、画素群階調値に対する多値化結果値が対応づけて記憶されており、多値化結果値は、画素群階調値が増加するに従って段階的に増加していく。
図１０は、画素群階調値が増加するに従って多値化結果値が段階的に増加していく様子を例示した説明図である。図１０では、横軸に画素群階調値を取り、縦軸の多値化結果値を取った折れ線グラフを用いて、画素群階調値に対する多値化結果値を表示している。尚、図中では、異なる分類番号Ｎ１〜Ｎ５を有する５つの画素群についての多値化結果を示しているが、これら画素群の折れ線が重なって判別し難くなることを避けるために、多値化結果値の原点位置を縦軸方向に少しずつ、ずらして表示している。
一例として、図中に太い実線で示した分類番号Ｎ１番の画素群について説明すると、画素群階調値が０〜４の範囲では、多値化結果値は「０」であるが、画素群階調値が５〜２０の範囲では多値化結果値は「１」に増加する。次いで、画素群階調値が２１〜４２の範囲では多値化結果値は「２」に増加し、画素群階調値が４３〜６９の範囲では多値化結果値は「３」に増加する。このように、画素群階調値が増加するに従って、多値化結果値も段階的に増加していき、最終的には、多値化結果値は「１５」まで増加する。すなわち、分類番号Ｎ１番の画素群については、階調値０〜２５５の範囲を取り得る画素群階調値を、階調値０〜１５までの１６段階に多値化（言わば、１６値化）していることになる。
同様に、図中で太い破線で示した分類番号Ｎ２番の画素群や、太い一点鎖線で示した分類番号Ｎ３番の画素群については、階調値０〜２５５の範囲を取り得る画素群階調値を、階調値０〜１７までの１８段階に多値化（言わば、１８値化）している。更に、細い実線で示した分類番号Ｎ４番の画素群および細い一点鎖線で示した分類番号Ｎ５番の画素群については、画素群階調値を階調値０〜２０までの２１段階に多値化（言わば、２１値化）していることになる。このように、本実施例の多値化結果値生成処理では、各画素群の多値化の段数（多値化の結果として取り得る状態数）が同じではなく、画素群の分類番号に応じて固有の段数で多値化されている。この結果、同じ画素群階調値を多値化した場合でも、画素群の分類番号が異なり、そのため多値化の段数が異なっていれば、異なる結果値に多値化されることになる。
また、多値化段数が同じであったとしても、同じ多値化結果値が得られるわけではない。例えば、図１０に示した分類番号Ｎ２の画素群と、分類番号Ｎ３の画素群とを比較すれば明らかなように、これら画素群についての多値化段数はいずれも１８段であるが、多値化結果値が切り換わる画素群階調値は多くの場合、一致していない。分類番号Ｎ４の画素群と分類番号Ｎ５の画素群とについても同様に、これら画素群の多値化段数はいずれも２１段であるが、多値化結果値が切り換わる画素群階調値は一致していないことが多い。このことから、例え画素群の多値化段数が同じでも、分類番号が異なれば、異なる多値化結果値が得られることになる。
図９に示した多値化テーブルには、画素群階調値に対する多値化結果値が画素群の分類番号毎に記憶されている。そして、画素群階調値と多値化結果値との対応関係は、図１０に示したように、分類番号毎に固有の対応関係となっている。図７に示した多値化結果値生成処理のステップＳ２０４では、このような多値化テーブルを参照して画素群階調値を多値化することにより、画素群毎に多値化結果値を生成する処理を行う。尚、図９に示す多値化テーブルの設定方法については、後ほど詳しく説明する。
以上のようにして、複数の画素を画素群にまとめて、その画素群の多値化結果値を生成したら、全画素について処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ２０６）。そして、未処理の画素が残っている場合は（ステップＳ２０６：ｎｏ）、ステップＳ２００に戻って新たな画素群を生成し、後述する一連の処理を行うことにより、その画素群についての多値化結果値を生成する。こうした操作を繰り返し、全画素についての処理を終了したと判断されたら（ステップＳ２０６：ｙｅｓ）、各画素群について得られた多値化結果値をカラープリンタ２００に出力した後、図７の多値化結果値生成処理を終了する。
このように、画素群毎に多値化結果値を出力してやれば、画素毎にドット形成の有無を表すデータを出力する場合よりも、カラープリンタ２００に供給すべきデータ量を大幅に減少させることができる。以下では、この点について説明する。
本実施例では、大ドット、中ドット、小ドットの３種類のドットを形成可能としているから、ドットを形成しない場合も含めると、画素毎に４つの状態を取り得ることになり、従って、ドット形成の有無を表すためには１画素あたり２ビットのデータ量が必要となる。また、本実施例では、１つの画素群は８つの画素で構成されているものとしているから、画素毎にドット形成の有無を表そうとすると、画素群あたり１６ビット（＝２ビット×８画素）のデータ量が必要となる。
一方、図７に示した多値化結果値生成処理では、画素群の分類番号によって異なるものの、多値化の段数は１５〜２１程度となっている（図９、図１０を参照のこと）。画素群毎に多値化の段数を決定する方法については後述するが、多値化の段数は、多く見積もっても３０を越えることはないと考えられる。従って、画素群の多値化結果値であれば、１画素群あたり５ビットのデータ量があれば十分に表現することが可能である。前述したように、画素毎にドット形成の有無を表す場合には画素群あたり１６ビットのデータ量が必要となることから、画素群階調値を多値化して得られた結果値を出力することにすれば、カラープリンタ２００に出力すべきデータ量を１／３以下に減少させることができる。この様に、本実施例の画像印刷処理では、画素群の多値化結果値を出力しているため、データ量を大きく減少させることができ、カラープリンタ２００に迅速にデータを出力することが可能となっている。
カラープリンタ２００は、こうしてコンピュータ１００から多値化結果値を受け取ると、以下に説明するドット形成有無決定処理を行うことにより、画素群内の各画素についてドット形成の有無を決定する。
Ｃ−２．ドット形成有無決定処理の概要：
図１１は、前述した第１実施例の画像印刷処理で行われるドット形成有無決定処理の流れを示すフローチャートである。かかる処理は、コンピュータ１００から画素群毎に多値化結果値を受け取った後、カラープリンタ２００によって実行される処理である。以下、図１１のフローチャートに従って説明する。
第１実施例のドット形成有無決定処理を開始すると、先ず初めに、処理対象とする画素群を１つ選択し、選択した画素群の多値化結果値を取得する（ステップＳ３００、Ｓ３０２）。次いで、画素群の多値化結果値を、その画素群に形成するドット個数を表すデータに変換する（ステップＳ３０４）。ここで、図９および図１０に示したように、多値化結果値は、画素群の分類番号が異なれば、例え画素群階調値が同じであっても異なった値を取る。このことから明らかなように、画素群の多値化結果値は、同じ分類番号の画素群との間でのみ結果値の大小を比較することが可能であり、分類番号が異なる画素群については、多値化結果値を比較することができないデータとなっている。
そこで、画素群の分類番号に依存する多値化結果値を、分類番号に依存しない多値化結果値に変換することを考える。多値化結果値を分類番号に依存しない値に変換してやれば、全ての画素群についての多値化結果値の大小を比較することができるので、それぞれの変換値の序列に応じて、大ドット・中ドット・小ドットの適切な形成個数、すなわちドット個数を表すデータを対応付けることが可能となる。
図１１のステップＳ３０４では、このような考え方に基づいて、画素群の分類番号に依存する多値化結果値を、画素群に形成するべきドットの個数を示すデータに変換する。実際の変換は、画素群の分類番号と多値化結果値との組合せ毎に、適切なドット個数のデータを予め設定しておいた変換テーブルを参照するだけで、極めて迅速に行うことができる。
図１２は、画素群の分類番号と多値化結果値との組合せを、ドット個数を示すデータに変換する際に参照される変換テーブルを概念的に示した説明図である。図示されているように、変換テーブルには、多値化結果値に対応するドッド個数のデータが、分類番号毎に設定されている。一例として、分類番号１番の画素群について説明すると、多値化結果値０に対しては、ドット個数のデータとして「０」が設定されている。このドット個数データ「０」は、大ドット、中ドット、小ドットの形成個数がいずれも０個であることを表したコードデータである。また、多値化結果値１に対しては、ドット個数のデータとして「１」が設定されている。ドット個数データ「１」は、大ドット、中ドットの形成個数は０個であり、小ドットの形成個数が１個であることを表すコードデータである。更に、多値化結果値１５に対してはドット個数データ「１６４」が設定されている。ドット個数データ「１６４」は、大ドットを８個形成し、中ドットおよび小ドットは形成しないことを表すコードデータである。
このように、変換テーブルには、ドット個数を示すデータはコード化されたデータとして設定されている。すなわち個数データは、直接的にドット個数を表すものでなくても、何らかの方法で、ドット個数を特定可能であれば、どのような形態のデータとすることもできる。また、分類番号１番の画素群については、「１６」より大きな多値化結果値に対してはドット個数を示すデータが設定されていない。これは、分類番号１番の画素群は多値化段数が１６段であり、多値化結果値は０〜１５の値しか取り得ないことに対応するものである。従って、分類番号２番の画素群のように多値化段数が１８段の画素群については、０〜１７の多値化結果値に対してのみドット個数を示すデータが設定され、「１８」より大きな多値化結果値に対しては、ドット個数を示すデータが設定されることはない。
図１３は、コード化された個数データと、各コードデータが表す大ドット・中ドット・小ドットの個数の組合せとの対応関係を示した説明図である。このように、各種ドットの個数をコード化して扱っているのは、次のような理由によるものである。
ここでは、１つの画素群は８つの画素をまとめて構成されているものとしているから、大ドット、中ドット、小ドットの形成個数は、それぞれ０〜８個の値を取り得る。従って、各ドットの個数をコード化せずに、そのまま表現しようとすると、大ドットの個数、中ドットの個数、小ドットの個数を表すためにそれぞれ４ビットずつ、合計では１２ビットのデータ量が必要となる。
一方、１つの画素群は８つの画素から構成されているから、画素群に形成され得るドット個数の合計は、最大でも８個である。例えば、大ドットが４個、中ドットが３個、小ドットが２個といったドット個数の組合せは、ドット個数の合計が９個となって８個を越えてしまうので現実には発生し得ない。こうした点に着目すれば、現実に発生し得るドット個数の組合せは、それほど多くの種類はないと考えられる。実際に算出すれば、次のようになる。画素群には８つの画素が含まれており、各画素についてみれば「大ドットを形成する」、「中ドットを形成する」、「小ドットを形成する」、「ドットを形成しない」の４つの状態を取り得る。従って、画素群に形成し得るドット個数の組合せは、これら４つの状態を、重複を許して８回選択した時の組合せの数に等しくなるから、
４Ｈ８  （＝４＋８−１Ｃ８）
によって求められ、結局、最大でも１６５通りの組合せしか出現しないことになる。ここで、ｎＨｒは、ｎ個の物の中から重複を許してｒ回選択するときの重複組合せ数を求める演算子である。また、ｎＣｒは、ｎ個の物の中から重複を許さずにｒ回選択するときの組合せ数を求める演算子である。１６５通りの組合せであれば、８ビットあれば表現することができる。従って、現実に発生し得るドット個数の組合せにコード番号を設定しておけば、画素群に形成すべきドット個数の組合せを８ビットのデータで表すことができる。結局、ドット個数の組合せをコード化しておくことで、ドットの種類毎に形成個数を表した場合よりも、必要なデータ量を低減することが可能となる。このような理由から、個数データを図１３に示したようにコード化して表現することとして、図１２に示した変換テーブルでは、分類番号毎の多値化結果値に対して、コード化されたドット個数のデータが設定されているのである。尚、図１２に示すような変換テーブルを設定する方法については、別図を用いて後ほど詳しく説明する。
図１１に示したドット形成有無決定処理では、図１２に示した変換テーブルを参照することにより、画素群の多値化結果値を、ドット個数を表すコードデータに変換する処理を行う。尚、図１２に示した変換テーブルを参照するためには、多値化結果値に加えて、画素群の分類番号が必要となる。ここで、図８を用いて前述したように、本実施例においては、画素群の分類番号は画像中での画素群の位置に基づいて決定されている。多値化結果値は画素群毎に供給されるから、多値化結果値が供給される順序に基づいて、処理しようとする多値化結果値の画素群が画像上でどの位置にあるかを知ることができ、これにより分類番号を簡単に決定することが可能である。画像上での画素群の位置に応じて分類番号を決定する方法については、後述する。尚、コンピュータ１００からカラープリンタ２００に向けて、多値化結果値とともに分類番号を出力してもよいことは言うまでも無い。
次いで、画素群に対応する順序値マトリックスを読み込む処理を行う（ステップＳ３０６）。ここで、順序値マトリックスとは、画素群内の各画素について、ドットが形成される順番を設定したマトリックスである。図１４は、順序値マトリックスを例示した説明図である。図示されているように、順序値マトリックスも画素群の分類番号毎に異なるマトリックスが設定されている。一例として、図１４（ａ）に示した分類番号１番の順序値マトリックスについて説明する。分類番号１番の画素群は、画素群を構成する８つの画素の中で、左上隅にある画素が最もドットの形成され易い画素である。順序値マトリックスの左上隅の画素に数値「１」が設定されているのは、この画素が１番目にドットが形成される画素であることを表したものである。尚、順序値マトリックスに設定されているこのような順番を表す数値を、順序値と呼ぶものとする。また、画素群の右下隅の画素に順序値「２」が設定されているのは、この画素が画素群中で２番目にドットが形成されることを表している。このように、順序値マトリックスには、画素群に含まれる８つの画素について、ドットが形成される順番を示す順序値が設定されている。
こうした順序値マトリックスは、画素群の分類番号によって異なったマトリックスとなっている。例えば、図１４（ｂ）に示した分類番号２番の順序値マトリックスでは、１番目にドットが形成される画素（順序値「１」の画素）は、下段の左から２番目の画素であり、２番目にドットが形成される画素（順序値「２」の画素）は、右下隅の画素である。
図１４（ｃ）に示した分類番号３番の順序値マトリックスでは、１番目にドットが形成される画素（順序値「１」の画素）は、上段の右から２番目の画素であり、２番目にドットが形成される画素（順序値「２」の画素）は、左下隅の画素である。
第１実施例のカラープリンタ２００に搭載されたＲＯＭには、図１４に例示したような順序値マトリックスが画素群の分類番号毎に、予め記憶されている。そして、図１１のステップＳ３０６では、画素群の分類番号に対応する順序値マトリックスを、ＲＯＭから読み出す処理を行う。尚、画素群の分類番号毎に順序値マトリックスを設定する方法については、別図を用いて詳しく説明する。
画素群に対応する順序値マトリックスを読み込んだら、画素群を構成する８つの画素の中から、先ず初めに大ドットを形成する画素を決定する（ステップＳ３０８）。大ドットは他のドットよりもドットが目立ち易いことから、できるだけドットが分散して形成されるように、ドットを形成する画素位置を他のドットに優先させて決定しておくことが望ましい。このため、先ず初めに大ドットを形成する画素を決定するのである。ドットを形成する画素の決定に際しては、画素群の多値化結果値を変換して得られたドット個数のデータと、画素群に対応する順序値マトリックスとを使用する。
図１５は、ドット個数のデータと順序値マトリックスとを用いて、画素群内で各種ドットを形成する画素を決定している様子を概念的に表した説明図である。例えば、画素群に形成すべきドット個数を示すコードデータが、大ドット１個、中ドット２個、小ドット１個の組合せを表していたものとする。前述したように、順序値マトリックスには画素群内の各画素にドットが形成される順番が設定されており、また、初めに大ドットを形成する画素から決定するのであるから、順序値「１」が設定されている画素には大ドットが形成されることになる。もちろん、仮に大ドットの形成個数が２個であれば、順序値「１」の画素に加えて、順序値「２」の画素にも大ドットが形成されることになる。図１５では、大ドットが形成される画素には、細かい斜線を付して表示している。図１１のステップＳ３０８では、このようにしてドット個数のデータと順序値マトリックスとに基づいて、大ドットを形成する画素を決定する処理を行う。
大ドットを形成する画素を決定したら、続いて中ドットを形成する画素を決定する（図１１のステップＳ３１０）。図１５に示した例では、中ドットを形成すべき個数は２個である。順序値「１」の画素には既に大ドットを形成することにしているから、中ドットは順序値「２」の画素と順序値「３」の画素とに形成されることになる。図１５では、中ドットが形成される画素に、少し粗い斜線を付して表示している。図１１のステップＳ３１０では、このようにして大ドットを形成しない画素の中から中ドットを形成する画素を決定する処理を行う。
中ドットを形成する画素を決定したら、今度は小ドットを形成する画素を決定する（図１１のステップＳ３１２）。図１５に示した例では、小ドットを形成すべき個数は１個であり、順序値「１」ないし順序値「３」の画素には既に大ドットおよび中ドットを形成することにしているから、小ドットは順序値「４」の画素に形成されることになる。図１５では、小ドットが形成される画素に、粗い斜線を付して表示している。
こうして大ドット、中ドット、小ドットを形成する画素を決定したら、画素群の中で残った画素はドットを形成しない画素であると決定すればよい（図１１のステップＳ３１４）。以上のような処理を全て行ったら、画素群内の全画素についてドット形成の有無を決定したことになる。
次いで、全画素群について、上述した処理を行ってドット形成の有無を決定したか否かを判断し（ステップＳ３１６）、未処理の画素群が残っていれば（ステップＳ３１６：ｎｏ）、ステップＳ３００に戻って新たな画素群を選択し、その画素群について続く一連の処理を行う。こうした操作を繰り返し、最終的に全画素群についての処理を終了したと判断されたら（ステップＳ３１６：ｙｅｓ）、図１１に示したドット形成有無決定処理を終了して、図６に示した画像印刷処理に復帰する。前述したように画像印刷処理では、ドット形成有無の決定結果に従ってドットを形成することにより、印刷用紙上に画像が印刷される。
以上に説明したように、第１実施例の画像印刷処理では、複数の画素をまとめて画素群を構成し、画素群毎に多値化を行って、得られた多値化結果値をカラープリンタ２００に出力する。画素群の多値化に際しては、画素群の分類番号と画素群階調値とを求めて、図９に示すような多値化テーブルを参照するだけで直ちに多値化結果値を得ることができる。画素群の分類番号も画素群階調値も、前述したように極めて簡単に求めることができることから、画素群の多値化結果値は極めて迅速に、しかも極めて簡素な処理によって求めることが可能となる。
加えて、多値化結果値は、画素群あたり僅かなビット数（本実施例では高々５ビット）で表現することができるので、画素毎にドット形成の有無を表すデータよりも、データ量を大幅に減少させることができる。このため、画素毎にドット形成の有無を表すデータに代えて、画素群毎の多値化結果値をカラープリンタ２００に出力してやれば、データ量が減少する分だけ迅速にデータを供給することが可能となる。
また、カラープリンタ２００では、画素群毎の多値化結果値を受け取ると、これを画素群内に形成すべきドットの個数を示すデータに変換する。かかる変換は、図１２に示すような変換テーブルを参照するだけで、迅速に行うことができる。次いで、変換して得られたドット個数を示すデータと、順序値マトリックスとに基づいて、大ドット・中ドット・小ドットの形成有無を決定した後、ドットを形成して画像を印刷する。順序値マトリックスを参照すれば、大ドット・中ドット・小ドットを形成する画素は比較的簡単に決定することができる。従って、カラープリンタ２００においても、画素群毎の多値化結果値を受け取ると、比較的簡素な処理で、迅速に画素毎のドット形成の有無を決定し、延いては、迅速に画像を印刷することが可能となる。
加えて、第１実施例の画像印刷処理では、単に迅速に画像を印刷することができるだけでなく、十分な画質で画像を印刷することができる。特に、画素群の分類番号に応じて、多値化テーブルや、変換テーブル、および順序値マトリックスを適切に設定しておくことで、いわゆるブルーノイズマスク、あるいはグリーンノイズマスクと呼ばれるディザマトリックスを用いて実現されるような、ドットが良好に分散した高画質な画像を印刷することが可能となる。以下では、こうしたことが可能な理由も含めて、画素群の分類番号を決定する考え方、多値化テーブル、変換テーブル、順序値マトリックスなどを設定する方法について、順次説明する。
Ｃ−３．ディザ法の概要：
上述した第１実施例の画像印刷処理は、いわゆるディザ法と呼ばれる方法を発展させて改良したものである。そこで、画素群の分類番号を決定する考え方や、多値化テーブル、変換テーブル、順序値マトリックスなどの設定方法を説明する準備として、先ず、ディザ法の概要について簡単に説明しておく。
ディザ法とは、画像データを、画素毎にドット形成の有無を表すデータに変換するために用いられる代表的な手法である。この手法では、ディザマトリックスと呼ばれるマトリックスに閾値を設定しておき、画像データの階調値とディザマトリックスに設定されている閾値とを画素毎に比較して、画像データの階調値の方が大きい画素についてはドットを形成すると判断し、そうでない画素についてはドットを形成しないと判断する。このような判断を画像中の全画素について行えば、画像データを画素毎にドット形成の有無を表すデータに変換することができる。
図１６は、ディザマトリックスの一部を拡大して例示した説明図である。図示したマトリックスには、横方向（主走査方向）に１２８画素、縦方向（副走査方向）に６４画素、合計８１９２個の画素に、階調値１〜２５５の範囲から万遍なく選択された閾値がランダムに記憶されている。ここで、閾値の階調値が１〜２５５の範囲から選択されているのは、本実施例では、画像データが階調値０〜２５５の値を取り得る１バイトデータとしていることに加えて、画像データの階調値と閾値とが等しい場合には、その画素にはドットを形成するものと判断していることによるものである。
すなわち、ドットが形成されるのは画像データの階調値が閾値よりも大きい画素に限る（すなわち階調値と閾値とが等しい画素にはドットは形成しない）とした場合、画像データの取り得る最大階調値と同じ値の閾値を有する画素には、決してドットが形成されることはない。こうしたことを避けるため、閾値の取り得る範囲は、画像データの取り得る範囲から最大階調値を除いた範囲とする。逆に、画像データの階調値と閾値とが等しい画素にもドットを形成するとした場合、画像データの取り得る最小階調値と同じ値の閾値を有する画素には、常にドットが形成されてしまうことになる。こうしたことを避けるため、閾値の取り得る範囲は、画像データの取り得る範囲から最小階調値を除いた範囲とする。
本実施例では、画像データの取り得る階調値が０〜２５５であり、画像データと閾値が等しい画素にはドットを形成するとしていることから、閾値の取り得る範囲を１〜２５５としておくのである。尚、ディザマトリックスの大きさは、図１６に例示したような大きさに限られるものではなく、縦と横の画素数が同じマトリックスも含めて種々の大きさとすることができる。
図１７は、ディザマトリックスを参照しながら、各画素についてのドット形成の有無を判断している様子を概念的に示した説明図である。ドット形成の有無を判断するに際しては、先ず、判断しようとする画素を選択し、この画素についての画像データの階調値と、ディザマトリックス中で対応する位置に記憶されている閾値とを比較する。図１７中に示した細い破線の矢印は、画像データの階調値と、ディザマトリックスに記憶されている閾値とを、画素毎に比較していることを模式的に表したものである。例えば、画像データの左上隅の画素については、画像データの階調値は９７であり、ディザマトリックスの閾値は１であるから、この画素にはドットを形成すると判断する。図１７中に実線で示した矢印は、この画素にはドットを形成すると判断して、判断結果をメモリに書き込んでいる様子を模式的に表したものである。一方、この画素の右隣の画素については、画像データの階調値は９７、ディザマトリックスの閾値は１７７であり、閾値の方が大きいので、この画素についてはドットを形成しないと判断する。ディザ法では、こうしてディザマトリックスを参照しながら、画素毎にドットを形成するか否かを判断することで、画像データを画素毎にドット形成の有無を表すデータに変換する。
以上に説明した内容を踏まえて、以下では、画素群の分類番号を決定する考え方や、多値化テーブル、変換テーブル、順序値マトリックスなどの設定方法について説明する。
Ｃ−４．分類番号を決定するための考え方：
以下では、先ず初めに、画素群の分類番号を付与する考え方を説明する。次いで、図８を用いて前述した簡便な方法によって、画素群の分類番号を求めることができる理由について説明する。
図１８は、画素群毎の分類番号を決定するための考え方を示した説明図である。図１８（ａ）は、画像の一番左上隅の箇所において、横方向に４画素、縦方向に２画素の合計８画素をまとめることによって画素群を１つ生成した様子を概念的に示したものである。
前述したように、ディザ法では画素に割り当てられた画像データの階調値と、ディザマトリックスの対応する位置に設定されている閾値とを比較して、画素毎にドット形成の有無を判断している。一方、本実施例では、隣接する所定数の画素を画素群としてまとめているから、ディザマトリックスに設定されている閾値についても、画素群に対応する所定数ずつまとめてブロックを生成することにする。図１８（ｂ）は、図１６に示したディザマトリックスに設定されている閾値を、横方向に４つ、縦方向に２つずつまとめて複数のブロックを生成した様子を示している。図１６に示したディザマトリックスは、横方向（主走査方向）に１２８画素分、縦方向（副走査方向）に６４画素分の合計８１９２画素分の閾値が設定されているから、これら閾値を横方向に４つ、縦方向に２つずつブロックにまとめれば、ディザマトリックスは縦横それぞれ３２個ずつ、合計１０２４個のブロックに分割されることになる。
今、図１８（ｂ）に示すように、これらブロックに１番〜１０２４番までの通し番号を付しておく。そして、画像データにディザマトリックスを適用した時に、各画素群の位置に適用されるブロックの通し番号によって、画素群を分類してやる。例えば、図１８（ｃ）に示したように、画像の一番左上隅にある画素群には、図１８（ｂ）中の通し番号１番のブロックが適用されるから、この画素群は分類番号１番の画素群に分類するのである。
以上が、画素群の分類番号を決定するための基本的な考え方である。
次に、図８を用いて前述した方法によって、画素群の分類番号を算出可能な理由について説明する。図１９は、画素群の分類番号を算出する方法を示した説明図である。図１９（ａ）は、画像中で生成された１つの画素群を表している。以下では、この画素群を着目画素群として、分類番号を算出する方法について説明する。前述したように、着目画素群の位置は、画素群の左上隅にある画素の画素位置によって表すものとする。図１９（ａ）では、画素群の位置を示す画素に黒丸を付して表示している。この画素の画素位置が（Ｘ，Ｙ）であったとする。すると、各画素群の大きさは、主走査方向に４画素、副走査方向に２画素としているから、
Ｘ＝４ｎ＋１、    Ｙ＝２ｍ＋１
となるようなｎ、ｍ（ここで、ｎ，ｍは０以上の正整数）が存在する。換言すれば、着目画素群の左側にはｎ個の画素群が並んでおり、着目画素群の上側にはｍ個の画素群が並んでいることになる。
ここで、前述したように画素群は、画像データにディザマトリックスを適用したときに、着目画素群に適用されるブロックの通し番号に基づいて分類することとしているから（図１８参照のこと）、ディザマトリックスを移動させながら画像データに適用する方法によって、同じ画素群でも異なった分類番号に分類されることになる。実際には、ディザマトリックスを移動させながら画像データに適用する方法はどのような方法でも構わないが、ここでは説明の便宜から、最も単純な方法すなわちディザマトリックスを横方向に移動させるものとして説明する。図１９（ｂ）には、ディザマトリックスを横方向に少しずつ移動させながら、繰り返し画像データに適用している様子が概念的に示されている。
図１９（ｃ）は、図１９（ｂ）に示すようにディザマトリックスを繰り返して用いながら、図１９（ａ）に示した着目画素群にディザマトリックスを適用している様子を概念的に表している。このようにディザマトリックスを移動させていくと、ディザマトリックス中のいずれかのブロックが、着目画素群に適用されることになる。ここでは、着目画素群には、ディザマトリックス中でＭ行Ｎ列目のブロックが適用されたものとする。すると、図１９（ａ）に示したように着目画素群の左側にはｎ個の画素群があり、上側にはｍ個の画素群があるから、Ｎとｎ、およびＭとｍとの間には、それぞれ
Ｎ＝ｎ  −  ｉｎｔ（ｎ／３２）×３２  ＋  １
Ｍ＝ｍ  −  ｉｎｔ（ｍ／３２）×３２  ＋  １
の関係が成り立っている。ここで、ｉｎｔは、小数点以下を切り捨てて整数化することを表す演算子である。すなわち、ｉｎｔ（ｎ／３２）は、ｎ／３２の計算結果に対して小数点以下の数値を切り捨てることによって得られた整数値を表している。このように、着目画素群の位置が分かれば、図１９（ｄ）に表示した上述の関係式から数値ＭおよびＮを求めて、ディザマトリックス中でＭ行Ｎ列目にあるブロックのブロック番号を、その着目画素群の分類番号としてやればよい。もっとも実際には、図８を用いて前述したように、着目画素群の座標値Ｘ，Ｙを２進数表示したデータから、所定ビットのデータを抜き出すだけで、極めて簡単に求めることができる。以下、この理由について説明する。
図２０は、着目画素群の座標値の２進数表示から分類番号を求める方法を示した説明図である。着目画素群の座標値を（Ｘ，Ｙ）として、Ｘ，Ｙが１０ビットで表現されているものとする。図２０（ａ）は、数値Ｘを表す１０ビットの２進数データを概念的に示している。図では、各ビットを識別するために、最上位ビットから最下位ビットに向かって１番から１０番までの通し番号を付して表示している。
図１９を用いて前述したように、着目画素群の左側にある画素群の個数ｎは、数値Ｘから１を減算して４で除算すれば得ることができる。ここで、４での除算は、２ビット分だけ右方向にシフトさせることで実施することができるから、数値Ｘから１を減算して、得られた２進数データを右方向に２ビット分だけビットシフトさせればよい。更に、数値Ｘは任意の値を取るのではなく、４ｎ＋１の形式で表現可能な数値しか取り得ないから、１を減算せずに、単に２進数データを右方向に２ビット分だけビットシフトさせるだけで、画素群の個数ｎを得ることができる。図２０（ｂ）は、こうして数値Ｘをビットシフトして得られた個数ｎの２進数データを概念的に表している。
次いで、ｉｎｔ（ｎ／３２）を算出する。すなわち、個数ｎを３２で除算して、小数点以下の数値を切り捨てる操作を行う。３２による除算は、２進数データを右方向に５ビット分だけビットシフトさせることで実行可能であり、また、データを整数形式で扱っていれば、小数点以下の数値は自動的に切り捨てられてしまう。結局、ｉｎｔ（ｎ／３２）の２進数データは、個数ｎの２進数データを、単に右方向に５ビット分だけビットシフトさせることで得ることができる。図２０（ｃ）は、個数ｎをビットシフトして得られたｉｎｔ（ｎ／３２）の２進数データを概念的に表している。
こうして得られたｉｎｔ（ｎ／３２）に３２を乗算する。３２による乗算は、２進数データを５ビット分だけ左方向にビットシフトすることで実施することができる。図２０（ｄ）は、個数ｎをビットシフトして得られたｉｎｔ（ｎ／３２）×３２の２進数データを概念的に表している。
次いで、個数ｎからｉｎｔ（ｎ／３２）×３２を減算すれば、前述の数値Ｎを得ることができる。個数ｎの２進数データ（図２０（ｂ）参照）とｉｎｔ（ｎ／３２）×３２の２進数データ（図２０（ｄ）参照）とを比較すれば明らかなように、これら２進数データは、上位の５ビットは共通しており、減算する側の数値の下位５ビットは全て「０」となっている。従って、減算される側の数値（個数ｎ）の下位５ビットをそのまま抜き出せば、求める数値Ｍを得ることができる。すなわち、図２０（ｂ）に示した２進数データに対して、図２０（ｆ）に示すようなマスクデータを作用させるだけで、極めて簡便に数値Ｎを得ることが可能である。あるいは、図２０（ａ）に示した着目画素群の位置を示す数値Ｘの２進数データに、図２０（ｇ）のようなマスクデータを作用させて、４番目〜８番目のビットデータを直接抜き出すことによっても、数値Ｎを得ることができる。
図２０では、着目画素群の位置を示す座標値（Ｘ，Ｙ）の数値Ｘから、ディザマトリックス中でのブロック位置を示す数値Ｎを求める場合について説明したが、全く同様にして、ブロック位置を示す数値Ｍも数値Ｙから求めることができる。結局、着目画素群の位置が分かれば、２進数データから特定のビット位置のデータを抜き出すだけで、着目画素群がディザマトリックス中で何行何列目のブロックに対応するかを知ることができ、このブロックの通し番号を算出すれば、着目画素群の分類番号を得ることができる。図８を用いて前述した分類番号の算出方法は、このようにして導かれた方法である。
Ｃ−５．多値化テーブルの設定方法：
次に、図９に示した多値化テーブルを設定する方法について説明する。前述したように、多値化テーブルには、画素群階調値に対する多値化結果値が画素群の分類番号毎に設定されており、多値化テーブルを参照しながら多値化することで、画素群階調値は、図１０に示したように画素群の分類番号に応じた固有な態様で多値化されることになる。
本実施例の多値化テーブルは、大きさの異なる複数種類のドットについて画素毎にドット形成の有無を判断可能なように、前述したディザ法を発展させた手法を基にして設定されている。かかる手法の詳細な内容は、特許３２９２１０４号に開示されている。多値化テーブルの設定方法を説明する前に、その準備として、上記の特許公報に開示された技術の概要について簡単に説明しておく。
図２１は、ディザ法を発展させて、画素毎に大ドット・中ドット・小ドットの形成の有無を決定可能としたハーフトーン処理の流れを示すフローチャートである。ハーフトーン処理を開始すると、先ず初めに、ドットの形成有無を判断しようとする画素を選択して、その画素の画像データを取得する（ステップＳ４００）。次いで、取得した画像データを、大中小の各ドットについての密度データに変換する。ここで、密度データとは、ドットをどの程度の密度で形成するかを表すデータである。密度データは、階調値が大きくなる程、ドットが高い密度で形成されることを表している。例えば、密度データの階調値「２５５」は、ドットの形成密度が１００％、すなわち全ての画素にドットが形成されることを表しており、密度データの階調値「０」は、ドットの形成密度が０％、すなわちいずれの画素にもドットが形成されないことを表している。こうした密度データへの変換は、ドット密度変換テーブルと呼ばれる数表を参照することによって行うことができる。
図２２は、画像データの階調値を大中小各ドットについての密度データに変換する際に参照されるドット密度変換テーブルを概念的に示した説明図である。図示されているように、ドット密度変換テーブルには、画像データの階調値に対して、小ドット・中ドット・大ドットの各ドットについての密度データが設定されている。画像データが階調値「０」近傍の領域では、中ドット・大ドットの密度データはいずれも階調値「０」に設定されている。小ドットの密度データは、画像データの階調値が大きくなるに連れて増加して行くが、画像データがある階調値に達すると今度は逆に減少し始め、代わりに中ドットの密度データが増加し始める。画像データの階調値が更に増加して、ある階調値に達すると、小ドットの密度データが階調値「０」となり、中ドットの密度データが減少し始めて、代わりに大ドットの密度データが少しずつ増加していく。図２１のステップＳ４０２では、このドット密度変換テーブルを参照しながら、画像データの階調値を、大ドットの密度データ、中ドットの密度データ、小ドットの密度データに変換する処理を行う。
処理対象とする画素について、大中小各ドットの密度データが得られたら、先ず初めに大ドットについての形成有無を判断する（図２１のステップＳ４０４）。かかる判断は、大ドットの密度データと、処理対象としている画素の対応する位置に設定されているディザマトリックスの閾値とを比較することによって行う。大ドットの密度データが閾値よりも大きい場合は、処理対象の画素には大ドットを形成するものと判断し、逆に密度データの方が小さい場合は、大ドットは形成しないものと判断する。
次いで、処理対象の画素に大ドットを形成すると判断されているか否かを判定し（ステップＳ４０６）、大ドットを形成すると判断されている場合は（ステップＳ４０６：ｙｅｓ）、中ドットおよび小ドットについての判断は省略して、全画素を終了したか否かを判断する（ステップＳ４１８）。そして、ドット形成の有無を未判断の画素が残っている場合は（ステップＳ４１８：ｎｏ）、ステップＳ４００に戻って新たな画素を選択し、続く一連の処理を行う。
一方、処理対象の画素に大ドットを形成すると判断されていない場合は（ステップＳ４０６：ｎｏ）、中ドットについての形成有無を判断するべく、大ドットの密度データに中ドットの密度データを加算して中ドット用の中間データを算出する（ステップＳ４０８）。こうして得られた中ドット用の中間データと、ディザマトリックスの閾値とを比較する。そして、中ドット用の中間データの方が閾値よりも大きければ、中ドットを形成するものと判断し、逆に中間データよりもディザマトリックスの閾値の方が大きければ、中ドットを形成しないものと判断する（ステップＳ４１０）。
次いで、処理対象の画素に中ドットを形成すると判断されているか否かを判定し（ステップＳ４１２）、中ドットを形成すると判断されている場合は（ステップＳ４１２：ｙｅｓ）、小ドットについての判断は省略して、全画素を終了したか否かを判断する（ステップＳ４１８）。
処理対象の画素に中ドットを形成すると判断されていない場合は（ステップＳ４１２：ｎｏ）、小ドットについての形成有無を判断するべく、中ドット用の中間データに小ドットの密度データを加算して小ドット用の中間データを算出する（ステップＳ４１４）。そして、得られた小ドット用の中間データと、ディザマトリックスの閾値とを比較する。そして、小ドット用の中間データの方が閾値よりも大きければ、小ドットを形成するものと判断し、逆に中間データよりもディザマトリックスの閾値の方が大きければ、いずれのドットも形成しないものと判断する（ステップＳ４１６）。
すなわち、大ドットの密度データよりもディザマトリックスに設定された閾値の方が大きい画素（大ドットが形成されない画素）については、大ドットの密度データに中ドットの密度データを加算して、得られた中間データと閾値とを比較し、中間データの方が大きくなれば、中ドットを形成すると判断する。一方、中間データよりも依然として閾値の方が大きい画素については、中間データに小ドットの密度データを加算して新たな中間データを算出する。そして、この中間データと閾値とを比較して、新たな中間データの方が大きくなれば小ドットを形成すると判断し、依然として閾値の方が大きい画素についてはいずれのドットも形成しないと判断するのである。
以上のような処理を行うことにより、処理対象の画素について、大ドット、中ドット、小ドットのいずれのドットを形成するか、若しくは、いずれのドットも形成しないかを判断することができる。そこで、全画素についての処理を終了したか否かを判断し（ステップＳ４１８）、未判断の画素が残っている場合は（ステップＳ４１８：ｎｏ）、ステップＳ４００に戻って新たな画素を選択し、続く一連の処理を行う。このようにして、処理対象として選択された画素について１つずつ、大中小のいずれのドットを形成するか否かを判断していく。そして、全画素について処理を終了したと判断されたら（ステップＳ４１８：ｙｅｓ）、図２１に示したハーフトーン処理を終了する。
以上、ディザマトリックスを利用して、大中小の各ドットについての形成有無を判断する方法について説明した。以下では、上述の説明を踏まえて、図９に示した多値化テーブルの設定方法について説明する。
前述したように多値化結果値生成処理では、画素群内に含まれる各画素の画像データを画素群階調値で代表させることにより、画素群をまとめて多値化している。そこで、多値化テーブルを設定するに際しては、先ず、画素群内の全画素が画素群階調値と同じ値の画像データを有するものとして、各画素について大中小の各種ドットについての形成有無を判断することを考える。各種ドットについての形成有無の判断は、図２１を用いて前述したハーフトーン処理によって行う。
図２３は、画素群内の各画素について、大中小各ドットの形成有無を判断している様子を概念的に示した説明図である。図中では、ハーフトーン処理を行うために着目している画素群を太い実線で囲って表している。画素群は８つの画素から構成されており、各画素の画像データは、いずれも画素群階調値と同じ値（図示した例では階調値９７）を有している。大中小各種ドットの形成有無を判断するためには、画像データを各ドットについての密度データに変換する。密度データへの変換は、図２２に示したドット密度変換テーブルを参照することによって行う。ここでは、画素群内の全画素が同じ画像データを有するものとしているから、各種ドットについても密度データも全て画素について同じ値となる。図示した例では、大ドットの密度データの階調値が「２」、中ドットの密度データの階調値が「９５」、小ドットの密度データの階調値が「３０」であった場合を表している。
次いで、図２１を用いて説明したように、大ドットの密度データ、中ドット用の中間データ、あるいは小ドット用の中間データと、ディザマトリックスに設定されている閾値とを比較することによって、各種ドットについての形成有無を画素毎に判断する。ここで、比較に用いるディザマトリックスの閾値は、ディザマトリックスの中から、着目している画素群に対応する箇所に設定されている閾値を使用する。例えば、図２３に示した例では、画素群が画像の左上隅にあることから、閾値についても、ディザマトリックス中の左上隅の画素群に設定されている閾値を使用する。
そして、画素群に設定されている８つの閾値の中で、大ドットの密度データよりも小さな閾値が設定されている画素については、大ドットを形成すると判断する。ここでは、大ドットの密度データは階調値「２」としているから、大ドットが形成される画素は、閾値「１」が設定されている画素だけである。図２３では、大ドットが形成されると判断された画素には、細かい斜線を付して表示している。大ドットの密度データ「２」よりも大きく、大ドットの密度データと中ドットの密度データとを加算して得られた中ドット用の中間データ「９７」よりも小さな閾値が設定されている画素には、中ドットを形成するものと判断する。このような画素は、閾値「４２」が設定された画素、および閾値「５８」が設定された画素の２つの画素だけである。図２３では、中ドットが形成されると判断された画素には、少し粗い斜線を付して表示している。そして、最後に、中ドット用の中間データ「９７」よりも大きく、中ドット用の中間データに小ドット用の密度データを加算して得られた小ドット用の中間データ「１２７」よりも小さな閾値が設定されている画素には、小ドットを形成するものと判断する。このような画素は、閾値「１０９」が設定された画素だけである。図２３では、小ドットが形成されると判断された画素には、粗い斜線を付して表示している。このようにして、大ドット、中ドット、小ドットの形成有無を判断した結果、着目している画素群の画素群階調値が「９７」である場合には、大ドット１個、中ドット２個、小ドット１個が形成されることになる。
画素群階調値が大きく異なれば、画素群内に形成される大ドット、中ドット、小ドットの個数も異なったものとなる。また、画素群階調値を「０」から「２５５」まで変化させれば、それに伴って大ドット、中ドット、小ドットの個数は、幾段階かに変化するはずである。更に、画素群の分類番号が異なれば、ディザマトリックスの閾値も異なることから、ドット個数の変化の仕方も異なるはずである。図９に示した多値化テーブルは、画素群階調値を「０」から「２５５」まで変化させたときの、各種ドットの個数が段階的に変化する挙動を、分類番号毎に調べることによって設定されている。
図２４は、実際に、多値化テーブルを設定する処理の流れを示したフローチャートである。以下、フローチャートに従って説明する。多値化テーブルの設定処理を開始すると、先ず初めに、画素群の分類番号を１つ選択する（ステップＳ５００）。例えば、ここでは分類番号１番を選択したものとする。
次いで、選択した分類番号の画素群に対応する閾値を、ディザマトリックスの中から読み出してやる（ステップＳ５０２）。例えば、ここでは分類番号１番を選択したものとしているから、図１６に例示したディザマトリックスの中から、図１８（ｂ）中で１番と表示したブロック位置に設定されている８つの閾値を読み出す。
そして、多値化結果値ＲＶおよび画素群階調値ＢＤを「０」に設定し（ステップＳ５０４）、更に、大ドット、中ドット、小ドットの形成個数をいずれも０個に設定する（ステップＳ５０６）。
続いて、図２２に示したドット密度変換テーブルを参照することにより、画素群階調値を大ドット、中ドット、小ドットについての密度データに変換した後（ステップＳ５０８）、これら密度データと先に読み込んでおいた閾値とに基づいて、大中小の各種ドットについての形成個数を決定する（ステップＳ５１０）。すなわち、図２１あるいは図２３を用いて説明したように、大ドットの密度データよりも小さな閾値の個数を求めて、得られた個数を大ドットの形成個数とする。また、大ドットの密度データよりも大きく且つ中ドット用の中間データよりも小さな閾値の個数を求めて、これを中ドットの形成個数とする。更に、中ドット用の中間データよりも大きく且つ小ドット用の中間データよりも小さな閾値の個数を求めて、これを小ドットの形成個数とする。
こうして求めた各種ドットの形成個数が、先に設定されていた形成個数に対して変更されたか否かを判断する（ステップＳ５１２）。そして、形成個数が変更されたと判断されれば（ステップＳ５１２：ｙｅｓ）、多値化結果値ＲＶを「１」だけ増加させて（ステップＳ５１４）、得られた多値化結果値ＲＶを画素群階調値ＢＤに対応づけて記憶する（ステップＳ５１６）。一方、形成個数が変更されていないと判断された場合は（ステップＳ５１２：ｎｏ）、多値化結果値ＲＶを増加させることなく、そのままの値を画素群階調値ＢＤに対応づけて記憶する（ステップＳ５１６）。
以上のようにして、ある画素群階調値に対する多値化結果値を記憶したら、画素群階調値ＢＤが階調値２５５に達したか否かを判断する（ステップＳ５１８）。階調値２５５に達していなければ（ステップＳ５１８：ｎｏ）、画素群階調値ＢＤを「１」だけ増加させて（ステップＳ５２０）、ステップＳ５０８に戻って再び画素群階調値ＢＤを密度データに変換した後、続く一連の処理を行って、新たな画素群階調値ＢＤに対応づけて多値化結果値ＲＶを記憶する（ステップＳ５１６）。画素群階調値ＢＤが階調値２５５に達するまで、こうした操作を繰り返す。そして、画素群階調値ＢＤが階調値２５５に達したら（ステップＳ５１６：ｙｅｓ）、選択した分類番号については、すべての多値化結果値を設定したことになる。
そこで、すべての分類番号について、以上のような処理を行ったか否かを判断し（ステップＳ５２２）、未処理の分類番号が残っている場合は（ステップＳ５２２：ｎｏ）、ステップＳ５００に戻って再び上述した処理を行う。こうした処理を繰り返し、すべての分類番号について、すべての多値化結果値を設定したと判断されたら（ステップＳ５２２：ｙｅｓ）、図２４に示した多値化テーブル設定処理を終了する。
以上の説明から明らかなように、多値化結果値は、画素群階調値を変換して得られた大中小各ドットの密度データと、ディザマトリックス中で画素群に対応する位置に記憶されている閾値とによって決定される。ここで、図２２に示したドット密度変換テーブルは、画素群の分類番号が異なっていても同じテーブルを参照するから、画素群階調値に対する各ドットの密度データも、分類番号によらず同じ密度データが得られる。しかし、ディザマトリックスから読み出された閾値の組は、分類番号毎に異なったものとなる。何故なら、ディザマトリックスは、画像上でドットが一定のパターンで発生したり、あるいは近接した位置に固まって発生することで画質を悪化させることの無いように、閾値は出来るだけ分散させて且つ出来るだけランダムに設定されている。このため、画素群に含まれる複数個の閾値を組として見たときに、全く同じ組合せとなる可能性は極めて低いと考えられるからである。このような理由から、本実施例の多値化結果値生成処理で参照される多値化テーブルは、画素群階調値と多値化結果値との対応関係が分類番号毎に異なったものとなり、また、多値化結果値が変化する回数（図１０に示した多値化の段数）も、分類番号に応じて異なったものとなっている。
Ｃ−６．変換テーブルの設定方法：
次に、図１２を用いて前述した変換テーブルの設定方法について説明する。かかる変換テーブルは、図１１に示したドット形成有無決定処理中で、多値化結果値を分類番号と組み合わせて、画素群に形成されるドット個数を表すデータに変換するために参照されるテーブルである。
図２４を用いて前述した多値化テーブルの設定方法から明らかなように、多値化テーブルに設定されている多値化結果値は、画素群に形成される大中小の各ドットの個数に基づいて決定されている。もっとも、多値化結果値が、画素群に形成されるドット個数の組合せに直ちに対応しているわけではなく、多値化結果値と画素群の分類番号とを組み合わせることで初めて、具体的なドット個数の組合せに対応付けることができる。何故なら、多値化結果値は、画素群階調値を階調値０から階調値２５５まで増加させたときに、大中小各ドットの形成個数が変化したか否かだけを抽出し、具体的に各ドット個数の組合せがどのように変化したかを示す情報は省かれた状態で設定されているからである。
とは言え、画素群の分類番号が分かっていれば、その画素群で何回目の変化に相当するか、すなわち多値化結果値から、各種ドットについての具体的な個数の組合せを特定することはできる。そこで、分類番号毎に、多値化結果値を設定する元になった各種ドットの具体的な個数を求め、得られたドット個数の組合せに対応するコードデータを、多値化結果値に対応付けて記憶しておく。図１２に示した変換テーブルは、こうした操作を、全ての分類番号について行うことによって設定されている。
図２５は、変換テーブルを設定する具体的な処理の流れを示したフローチャートである。以下、フローチャートに従って説明する。変換テーブル設定処理を開始すると、先ず初めに、設定対象とする分類番号を１つ選択し（ステップＳ６００）、多値化結果とＲＶを０に設定する（ステップＳ６０２）。
次いで、多値化結果値ＲＶに対応する大中小各ドットの個数を取得する（ステップＳ６０４）。例えば、多値化結果値が「Ｎ」であったとすると、その分類番号の画素群について、画素群階調値を「０」から「２５５」に変化させながら大中小各ドットの形成有無を判断し、ドットの形成個数がＮ番目に変化したときの大ドット、中ドット、小ドットの個数を取得する。
こうして取得した各ドットの個数の組合せを、コードデータに変換する（ステップＳ６０６）。ドット個数の組合せからコードデータへの変換は、図１３に示した対応表を参照することによって行う。次いで、得られたコードデータを、多値化結果値に対応付けて記憶した後（ステップＳ６０８）、対象としている分類番号についての最大の多値化結果に達したか否かを判断する（ステップＳ６１０）。すなわち、図９を用いて説明したように、多値化結果の最大値は、画素群の分類番号によって異なっていることから、対象としている分類番号についての多値化結果の最大値に達したか否かを判断するのである。
そして、多値化結果の最大値に達していない場合は（ステップＳ６１０：ｎｏ）、多値化結果ＲＶの値を「１」だけ増加させる（ステップＳ６１２）。そして、ステップＳ６０４に戻って、新たな多値化結果値ＲＶに対応する各ドットの個数を取得した後、続く一連の処理を繰り返す。こうした操作を繰り返し、対象としている分類番号の最大多値化結果値に達したと判断されたら（ステップＳ６１０：ｙｅｓ）、その分類番号については全データが変換テーブルに設定されたことになる。
そこで今度は、全ての分類番号について同様の処理を行ったか否かを判断する（ステップＳ６１４）。そして、未だ処理していない分類番号が残っている場合は、ステップＳ６００に戻って新たな分類番号を選択し、この分類番号について、上述した一連の処理を行う。こうして全ての分類番号について処理を終了したと判断されたら（ステップＳ６１４：ｙｅｓ）、変換テーブルの全てのデータが設定されたことになるので、図２５に示す処理を終了する。
第１実施例のカラープリンタ２００は、このようにして設定された変換テーブルが、制御回路２６０に内蔵されたＲＯＭ内に予め記憶されている。そして、図１１に示したドット形成有無決定処理では、この変換テーブルを参照することによって、多値化結果値を個数データに変換しているのである。
Ｃ−７．順序値マトリックスの設定方法：
次に、図１４に例示した順序値マトリックスを設定する方法について説明する。前述したように、順序値マトリックスとは、画素群内の各画素について、ドットが形成される順番を設定したマトリックスである。図１１に示したドット形成有無決定処理中では、画素群に対応する順序値マトリックスを読み込んで、マトリックスに設定されている順番に従って、大ドット、中ドット、小ドットを形成する画素を決定していた。
順序値マトリックスも、前述した多値化テーブルと同様に、特許３２９２１０４号に開示された手法（ディザ法を発展させて、大きさの異なる複数種類のドットの形成の有無を判断可能とした手法）を基にして設定されている。すなわち、多値化テーブルを設定する場合は、前述したように画素群内の全画素が同じ画像データ（画素群階調値）を有するものとして、画素群内に形成される大中小ドットの個数を決定しながら、画素群階調値を「０」から「２５５」まで変化させて、このときに各ドットが形成される個数の変化に着目して多値化結果値を設定した。また、図１２に示すように、多値化結果値と分類番号とを組み合わせれば、画素群内に形成される大中小の各ドットの個数までは復元することができた。しかし、これら各種ドットが、画素群内のどの画素に形成されるかに関する情報は省略されており、多値化結果値あるいは分類番号からは知ることはできない。順序値マトリックスは、画素群内で各種ドットが形成される画素位置に関する情報を記憶したものと考えることができる。すなわち、特許３２９２１０４号に開示された手法を画素群に適用すれば、図２１ないし図２３を用いて前述したように、各種ドットの形成個数だけでなく、画素群内でドットが形成される画素位置まで決定可能であるところ、本実施例ではこの手法を２つの要素に分解して、各種ドットの形成個数に関する情報については、主に多値化結果値（正確には、多値化結果値および分類番号の組合せ）に反映させ、ドットが形成される画素位置に関する情報ついては、順序値マトリックスに反映させていると考えることができる。このような順序値マトリックスは、実際には、比較的簡単に設定することができる。
図２６は、順序値マトリックスを設定する方法について具体的に示した説明図である。
以下、図を参照しながら説明する。順序値マトリックスの設定に際しては、先ず、ディザマトリックスを画素群と同じ大きさを有する複数のブロックに分割して、各ブロックに通し番号を付しておく。図１８を用いて前述したように、この通し番号がそのまま画素群の分類番号となる。図２６（ａ）は、ディザマトリクスを複数のブロックに分割した様子を概念的に示した説明図である。今、ディザマトリックスが図１６に示した大きさ（すなわち、主走査方向に１２８画素、副走査方向に６４画素）を有しているものとすると、１つの画素群は主走査方向に４画素、副走査方向に２画素の大きさを有するとしているから、図２６（ａ）に示すように、ディザマトリックスは主走査方向および副走査方向にそれぞれ３２ブロックずつ、全体では、１番から１０２４番までの分類番号が付された１０２４個のブロックに分割されることになる。
ディザマトリックスを複数のブロックに分割したら、各ブロックから１組ずつ順序値マトリックスを生成する。図２６（ｂ）は、一例として、分類番号１番のブロックから順序値マトリックスを生成している様子を示した説明図である。図２６（ｂ）の左側半分には、分類番号１番のブロックに含まれるディザマトリックスの閾値が示されている。図２３を用いて前述したように、ドットは小さな閾値が設定されている画素から順番に形成される。従って、図２６（ｂ）に示した１番のブロックの中で１番初めにドットが形成される画素は、閾値「１」が設定された画素と考えることができる。そこで、この画素には順序値として「１」を設定する。同様に、２番目にドットが形成される画素は、２番目に小さな閾値である閾値「４２」が設定された画素と考えることができる。そこで、この画素には順序値「２」を設定する。このようにして、ブロック内に設定されている閾値の小さな画素から順番に、順序値「１」から順序値「８」までを決定してやれば、図２６（ｂ）の右側半分に示した分類番号１番の順序値マトリックスを得ることができる。
図２６（ｃ）は、同様にして、ブロック内で小さな閾値が設定されている画素から順番に、順序値「１」から順序値「８」までを設定することで、分類番号２番の順序値マトリックスが得られる様子を示している。図２６（ａ）に示した分類番号「１」番から「１０２４」番までの全てのブロックについて、以上のような操作を行うことにより、分類番号「１」番から「１０２４」番までの順序値マトリックスを得ることができる。
第１実施例のカラープリンタ２００は、このようにして設定された順序値マトリックスが、制御回路２６０に内蔵されたＲＯＭ内に、画素群の分類番号に対応付けて予め記憶されている。そして、図１１に示したドット形成有無決定処理を実施する際には、記憶されている順序値マトリックスの中から、画素群の分類番号に対応するマトリックスを読み出しているのである。
Ｃ−８．多値化結果値からドット形成有無を適切に決定可能な原理：
以上に説明したように、第１実施例の画像印刷処理では、複数個の画素を画素群にまとめて、図９に例示した多値化テーブルを参照することにより、画素群毎に多値化結果値を決定する。次いで、図１２に例示した変換テーブル、および図１４に例示した順序値マトリックスを参照しながら、多値化結果値に基づいて画素群内に各種ドットを形成する画素位置を決定する。このようにしてドットを形成する画素位置を決定した場合でも、ドットが適切に分散された高画質な画像を出力することができる。加えて、比較的少数ずつ（本実施例では８個ずつ）の画素群をまとめて処理しているにも関わらず、いわゆるブルーノイズマスク、あるいはグリーンノイズマスクに代表される画素数が千個を越えるような大規模なディザマトリックスを用いることで実現されるような、良好なドット分布を得ることが可能である。以下では、このようなことが可能となる原理について説明する。
前述した特許３２９２１０４号に開示された技術を用いれば、図２１および図２２を用いて前述したように、画像データを大ドットの密度データ、中ドット用の中間データ、小ドット用の中間データに変換して、ディザマトリックスに設定されている閾値と比較することで、大中小各ドットについての形成の有無を判断することができる。更に、このときに参照するディザマトリックスを、いわゆるブルーノイズマスク、あるいはグリーンノイズマスクに代表されるような分散性が考慮されたマトリックスとしておけば、ドットが良好に分散した高画質な画像を得ることができる。
また、画像データは一般的に、隣接する画素間では近似する（若しくは同一の）階調値が割り当てられる傾向がある。近年では、高画質化の要請から画像データの解像度は益々高くなる傾向にあるが、隣接する画素間で近似若しくは同一の階調値が割り当てられる傾向は、画像データの解像度が高くなるほど顕著に現れる。このことから、図２３を用いて前述したように、複数個の画素を画素群としてまとめてしまい、画素群内の画素は全て同じ画像データを有するものとして大中小各ドットの形成有無を判断した場合でも、実際には画質に差が生じることは稀である。
ここで、前述した本実施例の多値化結果値生成処理では、画素群階調値を多値化して、画素群の分類番号に依存した多値化結果値を生成する。こうして生成された多値化結果値は、画素群の分類番号と組み合わせることで、画素群内に形成される各種ドットの個数を示すデータとなっている。図２３に示した画素群については、画素群の分類番号と組み合わせることで、大ドット、中ドット、小ドットの形成個数が、それぞれ１個、２個、１個であることを示すような多値化結果値が生成されることになる。
前述した第１実施例のドット形成有無決定処理では、このような多値化結果値を受け取ると、画素群内の各画素について、大中小各ドットについての形成有無を決定する。図２７は、前述したドット形成有無決定処理において、多値化結果値を受け取って、画素群内の各画素について大中小各ドットの形成有無を判断する処理の大まかな流れを概念的にまとめた説明図である。図示されているように、多値化結果値を受け取ると、その結果値が表す画素群の分類番号を求めた後、多値化結果値と分類番号とに基づいて、大中小各ドットの形成個数を取得する。また、予め記憶されている順序値マトリックスの中から、分類番号に対応付けて記憶されているマトリックスを読み出してやる。尚、分類番号を求める具体的な方法については後述する。
図２３に示した画素群を想定しながら説明すれば、画素群は画像の左上隅にあるから分類番号は１番と求められる。この画素群の多値化結果値と、求めた分類番号とを組み合わせることにより、この画素群には、大ドット１個、中ドット２個、小ドット１個がそれぞれ形成されることが分かる。これら各ドットが、画素群内のどの画素に形成されるかを決定するために、分類番号１番の順序値マトリックスを参照する。この順序値マトリックスは、図２３において、ドット形成有無の判断に用いたディザマトリックスの該当部分、すなわち画素群内の各画素についてドット形成の有無を判断するために用いた該当部分から生成した順序値マトリックスである。
このようにして得られた大中小各ドットの個数と、順序値マトリックスとに基づいて、画素群内でこれらドットを形成する画素位置を決定していく。画素位置を決定する具体的な方法は、図１５を用いて既に説明しているので、ここでは説明は省略して結果のみを示すと、大ドットは順序値１番の画素に形成され、中ドットは順序値２番の画素と３番の画素とに形成され、小ドットは順序値４番の画素に形成される。図２７では、図１５に倣って、大ドットを形成する画素には細かいハッチングを付し、中ドットを形成する画素には少し粗いハッチングを付し、小ドットを形成する画素には粗いハッチングを付して表している。こうして得られたドットの分布と、図２３に示した画素毎にドット形成の有無を判断して得られたドットの分布とを比較すれば、両者のドット分布は完全に一致していることが分かる。
すなわち、分類番号に依存した多値化結果値のみを受け取った場合でも、上述した方法を用いてドット形成の有無を決定してやれば、前述した特許３２９２１０４号を適用してディザ法を参照しながら画素毎に大中小各ドットの形成有無を判断した場合と、全く同じドット分布を得ることができる。このため、ドットが良好に分散された高画質な画像を得ることが可能となるのである。
加えて、多値化結果値を生成するために参照された多値化テーブルは、ディザマトリックスに基づいて設定されている（図２５参照）。同様に、多値化結果値からドット形成有無を決定する過程で参照された変換テーブルあるいは順序値マトリックスも、ディザマトリックスに基づいて設定されている（図２５、図２６参照）。従って、これらテーブル類の設定に用いられるディザマトリックスとして、いわゆるブルーノイズマスク、あるいはグリーンノイズマスクを使用すれば、これらマスクを用いることで初めて得られるような、高画質な画像を得ることが可能となる。
Ｃ−９．画素群の位置から分類番号を決定する方法：
ここで、画像上での画素群の位置から、その画素群の分類番号を求める方法について、簡単に説明しておく。
図２８は、画像上での画素群の位置に基づいて、分類番号を求める方法を示した説明図である。今、対象としている画素群が、図２８（ａ）に示すように、画像の一番左上隅を基準として主走査方向にｉ個目の画素群、副走査方向にｊ個目の画素群の位置にあるとする。また、このような画素群の位置を、座標値（ｉ，ｊ）によって表すものとする。また、ディザマトリックスの大きさは、通常は、画像のようには大きくはないので、図１９（ｂ）を用いて前述したように、ディザマトリックスを主走査方向に移動させながら、繰り返して使用するものとする。
１つのディザマトリックスには主走査方向・副走査方向にそれぞれ３２個ずつのブロックが含まれるとしているから（図１８（ｂ）参照）、ディザマトリックス中で、対象の画素群がある位置をＩ行Ｊ列とすれば、Ｉ、Ｊはそれぞれ次式で求めることができる。
Ｉ＝ｉ  −  ｉｎｔ（ｉ／３２）×３２
Ｊ＝ｊ  −  ｉｎｔ（ｊ／３２）×３２
ここで、ｉｎｔは、小数点以下を切り捨てて整数化することを表す前述した演算子である。従って、画素群の座標値（ｉ，ｊ）に上式を適用してＩ，Ｊを求めることで、その画素群がディザマトリックス中でＩ行Ｊ列にあることが分かる。これより、分類番号は、
Ｉ＋（Ｊ−１）×３２  …（２）
によって求めることができる。
また、画素群のディザマトリックス中での位置を表す値Ｉ，Ｊは、上述したような計算を実行せずとも、ｉ，ｊの２進数表示から所定ビットのデータを抜き出すだけで、極めて簡便に求めることができる。図２９は、画素群の座標値（ｉ，ｊ）から、画素群のディザマトリックス中での位置を求める方法を具体的に示した説明図である。図２９（ａ）は、数値ｉを表す１０ビットの２進数表示したデータを概念的に示している。尚、図２９（ａ）では、各ビットを識別するために、最上位ビットから最下位ビットに向かって１番から１０番までの通し番号を付して表示している。
画素群の位置を示す値Ｉを求めるに際しては、先ず初めに、ｉｎｔ（ｉ／３２）を算出する。この演算は、ｉの２進数データを右方向に５ビット分だけビットシフトさせることで実行することができる（図２９（ｂ）参照）。次いで、ｉｎｔ（ｉ／３２）×３２を算出する。この演算は、ｉｎｔ（ｉ／３２）の２進数データを左方向に５ビット分だけビットシフトさせることで実行することができる（図２９（ｃ）参照）。最後に、数値ｉから、ｉｎｔ（ｉ／３２）×３２を減算すれば、目的とする数値Ｉを得ることができる。この操作は、結局は、数値ｉの２進数データから下位の５ビットのみを抜き出していることに他ならないから、極めて簡便に数値Ｉを得ることが可能である。同様にして、数値ｊの２進数データから下位の５ビットのみを抜き出すことで、極めて簡便に数値Ｊを得ることが可能である。こうして数値ＩおよびＪが求まれば、上述の（２）式を用いて分類番号を算出することができる。
以上、第１実施例の画像印刷処理中で行われる多値化結果値生成処理（図６のステップＳ１０６）、およびドット形成有無決定処理（図６のステップＳ１０８）の内容について詳しく説明した。上述した多値化結果値生成処理では、所定数の画素をまとめて画素群を生成し、その画素群の画素群階調値を多値化して得られた結果値を生成する。多値化結果値の生成に際しては、多値化テーブルを参照することにより、極めて迅速に生成することができる。加えて、こうして得られた多値化結果値は、画素群の分類番号に依存した結果値であるが、画素毎にドット形成の有無を表すデータに比べて、データ量が遙かに小さくなっているため、コンピュータ１００からカラープリンタ２００に向かって極めて迅速にデータを出力することができる。すなわち、上述した多値化結果値生成処理では、多値化結果値の生成および出力を高速に実行することが可能であり、その分だけ画像を迅速に印刷することが可能となるのである。
加えて、多値化結果値を生成する処理は、単に多値化テーブルを参照する処理に過ぎず、多値化テーブルを参照するために使用する分類番号や画素群階調値も、極めて簡便な処理で求めることができるので、コンピュータ１００のような高いデータ処理能力を備えていない機器を用いた場合でも、十分に実用的な速度で処理することができる。
更に、処理内容の大部分は、単にテーブルを参照するという極めて簡素な処理となることから、ＣＰＵを用いてソフトウェア的に実行するのではなく、専用の論理回路を組み込んだＩＣチップを用いてハードウェア的に実行することも容易であり、こうすることで極めて高速に処理することも可能である。従って、デジタルカメラ１２０などの画像データを生成する機器と、カラープリンタ２００とを直接接続した場合でも、多値化結果値生成処理をデジタルカメラ１２０やカラープリンタ２００の内部で実行することで、迅速に画像を印刷することも可能となる。
一方、第１実施例の画像印刷処理中で行われるドット形成有無決定処理では、多値化結果値を受け取ると、画素群内の各画素についてドットの形成有無を決定する。ドット形成の有無を決定するに際しては、変換テーブルを参照することで、多値化結果値をドット個数の組合せに変換する。そして、順序値マトリックスを参照することで、各種ドットの形成位置を決定する。すなわち、変換テーブルおよび順序値マトリックスを参照することによって、各種ドットを形成する画素位置を迅速に決定することができる。
通常、形成可能なドットの種類が増加すると、これら各種ドットを形成する画素位置を決定する処理は加速度的に複雑なものとなる。これに対して、上述した第１実施例のドット形成有無決定処理では、ドットの種類が増加した場合でも、変換テーブルおよび順序値マトリックスを参照するという基本的な処理内容は同じであり、処理内容が複雑化することはない。この点からも、第１実施例のドット形成有無決定処理によれば、簡素で且つ迅速な処理が可能と言うことができる。更に、上述した多値化結果生成処理と同様に、本実施例のドット形成有無決定処理においても、処理内容の大部分は、単にテーブルを参照するという極めて簡素な処理であるため、ＣＰＵを用いてソフトウェア的に実行するのではなく、専用の論理回路を組み込んだＩＣチップを用いてハードウェア的に実行することも容易であり、こうすることで極めて高速に処理することが可能である。
Ｃ−１０．変形例：
Ｃ−１０−１．第１の変形例：
上述した第１実施例の多値化結果値生成処理では、階調値０から階調値２５５までの画素群階調値毎に、対応する多値化結果値を記憶した多値化テーブルを参照している。しかし多値化結果値は、画素群階調値が増加するに従って段階的に増加するだけなので、多値化結果値が切り換わる画素群階調値だけを記憶しておけば、画素群階調値に対する多値化結果値を求めることができる。以下に説明する第１の変形例の画像印刷処理では、こうした変形例の多値化結果値生成処理を行う。
図３０は、変形例の多値化結果値生成処理において参照される閾値テーブルを概念的に示した説明図である。図示されているように閾値テーブルには、分類番号毎に、多値化結果値に対応する閾値が設定されている。この閾値は、画素群階調値を階調値０から階調値２５５まで増加させたときに、その多値化結果値となる最も大きな画素群階調値を表している。一例として、分類番号１番の画素群について説明する。分類番号１番については、多値化結果値「０」に対しては閾値「２」が設定されている。これは、分類番号１番の画素群については、画素群階調値が「０」ないし「２」の範囲にあれば、多値化結果値が「０」となることを表している。また、多値化結果値「１」に対しては閾値「１５」が設定されている。これは、分類番号１番の画素群については、画素群階調値が「３」から「１５」の範囲にあれば多値化結果値が「１」となることを表している。同様に、多値化結果値「１４」に対しては閾値「２４３」が、そして多値化結果値「１５」に対しては閾値「２５５」が設定されている。これは、画素群階調値が「２４４」から「２５５」の範囲にあれば多値化結果値が「１５」になることを、そして、分類番号１番の画素群については、多値化結果値の最大値が「１５」であることを表している。
尚、図３０では、分類番号毎の閾値は、それぞれ多値化結果値に対応させて設定されているものとした。しかし、特に多値化結果値に対応付けることなく、単なる閾値の組を分類番号毎に記憶することとしてもよい。この場合は、画素群階調値よりも小さな閾値の個数を数えることで、多値化結果値を求めることができる。再び、分類番号１番の画素群を例に用いて説明する。例えば、画素群階調値が「２０」であったとする。分類番号１番に設定されている閾値の組の中で、階調値２０よりも小さな閾値は、「２」、「１５」、「１８」の３個である。このことから、画素群階調値２０に対する多値化結果値は「３」であると求めることとしてもよい。
以上に説明した変形例の多値化結果値生成処理では、画素群についての画素群階調値と分類番号とを求めた後、図３０に例示した閾値テーブルを参照することによって、多値化結果値を生成する。閾値テーブルは、前述した第１実施例の多値化結果生成処理中で参照する多値化テーブル（図９参照）よりも少ないデータ量で記憶しておくことができる。このため、変形例の多値化結果値生成処理は、第１実施例として示した処理に比べて、メモリ使用量を節約することが可能である。これに対して、第１実施例の多値化結果値生成処理は、分類番号と画素群階調値とから多値化テーブルを参照するだけで直ちに多値化結果値を求めることができる。すなわち、変形例における処理のように画素群階調値と閾値とを比較する必要がないので、迅速に多値化することが可能である。
Ｃ−１０−２．第２の変形例：
上述した第１実施例のドット形成有無決定処理では、画素群の分類番号と多値化結果値とを受け取ると、これを、画素群内に形成する各種ドットの個数を表すデータに一旦変換した。そして、ドット形成の有無を判断するに際しては、画素群内の各画素についてドットを形成するか否かをドットの種類毎に決定した。例えば、図１１に示したフローチャートでは、初めに大ドットについてのドット形成の有無を判断し、次に中ドットのついての判断を行い、最後に小ドットについて判断するといったように、ドットの種類毎にドット形成有無を判断していた。しかし、ドット形成有無を判断する方法は、こうした方法に限られるものではない。例えば、画素群内から画素を１つずつ選択して、各画素について、大中小のいずれのドットが形成されるのか、あるいはドットが形成されないかを判断することとしてもよい。以下に説明する第２の変形例の画像印刷処理では、こうした変形例のドット形成有無決定処理を行う。
図３１は、変形例のドット形成有無決定処理の流れを示したフローチャートである。以下、フローチャートに従って、変形例のドット形成有無決定処理について説明する。
変形例のドット形成有無決定処理においても前述した第１実施例における処理と同様に、処理を開始すると先ず初めに、処理対象とする画素群を１つ選択する（ステップＳ７００）。次いで、選択した画素群の多値化結果値を取得し（ステップＳ７０２）、画素分の分類番号と多値化結果値とに基づいて、その画素群に形成するドット個数を表すデータを取得する（ステップＳ７０４）。ドット個数のデータは、分類番号と多値化結果値との組合せから、図１２に示した変換テーブルを参照することによって迅速に取得することができる。
変形例のドット形成有無決定処理では、こうして取得したドット個数のデータを一旦、１６ビット長の中間データに変換する（ステップＳ７０６）。すなわち、図１２の変換テーブルではデータ量を低減するために、ドット個数のデータを８ビット長のコードデータとして表したが、変形例のドット形成有無決定処理では、ドット形成有無をより簡便に決定可能な形式で表現された中間データに一旦変換しておくのである。ここで、中間データのデータ長が１６ビットとなっているのは、画素群内に含まれる画素数が８個であり、各画素についてのドット形成の有無は２ビットあれば表現可能であることによる。換言すれば、中間データは２ビットずつを１組として、画素数に相当する８組のデータを用いてドット個数を表すデータとなっている。画素群に形成するドット個数をこのような形式で表現しておけば、後述するように画素との対応が取り易くなるため、ドット形成有無を簡便に決定することが可能となる。変形例のドット形成有無決定処理においては、ドット個数を表すコードデータと中間データとの対応関係が予め記憶されており、ステップＳ７０６の処理では、かかる対応関係を参照することによって中間データを取得する。
図３２は、ドット個数を表すコードデータと中間データとを対応付けた対応表を示す説明図である。前述したようにコードデータは、各種ドットについての個数の組合せに対応付けられているから（図１３参照）、２ビットを１組としてドットの種類を表し、そのビットの組をドットの個数に相当する数だけ並べた表現形式に変換すれば、１６ビットのデータを得ることができる。１６ビット長の中間データは、コードデータの表現形式をこの様にして変換して得られたデータとなっている。
例えば、コードデータ「１」は、大ドット０個、中ドット０個、小ドット１個の組合せを示している。尚、参考として、図３２の右側には、それぞれのコードデータが示すドット個数の組合せが示されている。今、小ドットを表す２ビットデータを「０１」とすれば、コードデータ「１」に対応する１６ビットデータは、「０１」が１組だけ含まれており、他の７組の２ビットデータは「００」であるようなデータとなる。尚、２ビットデータ「００」はドットを形成しないことを表すデータである。
同様に、コードデータ「１６３」は、大ドット７個、中ドット１個、小ドット０個の組合せを示している。今、大ドットを表す２ビットデータを「１１」として、中ドットを表す２ビットデータを「１０」とすれば、コードデータ「１６３」に対応する１６ビットデータは、「１１」の２ビットデータが７組含まれており、「１０」の２ビットデータが１組含まれたデータとなる。
尚、これら２ビットデータは、大ドット、中ドット、小ドットの順番で、右詰めで設定されている。例えば、ドット個数の組合せが、大ドット１個、中ドット２個、小ドット３個であったとすると、８組の２ビットデータの中で、大ドットを表す２ビットデータ「１１」は右端に１組だけ設定され、その左隣に続けて、中ドットを表す２ビットデータ「１０」が２組設定され、更にその左隣に続けて、小ドットを表す２ビットデータ「０１」が３組設定され、残った２組には、ドットを形成しないことを表す２ビットデータ「００」が設定されることになる。もっとも、これら２ビットデータを左詰めで設定することとしても良い。すなわち、大ドット、中ドット、小ドットの順番で左から順番に設定しても良い。
図３１に示した変形例のドット形成有無決定処理のＳ７０６では、図３２に示した対応関係を参照することによって、ドット個数を表すデータを、中間データに変換する処理を行う。尚、以上の説明では、図１２に示した変換テーブルを参照することによって、分類番号および画素群階調値の組合せを、ドット個数を表す８ビットのコードデータに一旦変換した後、図３２に示した対応関係に基づいて、コードデータを１６ビットの中間データに変換するものとした。もっとも、コードデータと中間データとは１対１に対応付けられていることから、図１２に示した変換テーブルに、８ビットのコードデータではなく１６ビットの中間データを設定しておき、画素群の分類番号および画素群階調値の組合せから、直ちに中間データを取得することも可能である。このようにすれば、変換テーブルのデータ量は大きくなるものの、迅速に中間データを得ることができる。
以上のようにして中間データを取得したら、画素群に対応する順序値マトリックスを読み込んだ後（ステップＳ７０８）、画素群の中からドット形成有無を決定しようとする画素を１つ選択して（ステップＳ７１０）、順序値マトリックス中で選択した画素位置に設定されている順序値を取得する（ステップＳ７１２）。
次いで、先に取得しておいた中間データの中から、順序値に対応する箇所に設定されている２ビットデータを読み出すことによって、選択した画素についてのドット形成の有無を決定する（ステップＳ７１４）。図３３は、中間データの中から順序値に対応する箇所のデータを読み出すことにより、ドット形成の有無を決定している様子を示した説明図である。図３３（ａ）は、ある画素群に形成するドット個数のデータを変換して得られた中間データを例示したものである。前述したように中間データは、１６ビット長のデータであり、２ビットずつ８組のデータから構成されている。また、図３３（ａ）に示した中間データには、大ドットを表す２ビットデータ「１１」が１組、中ドットを表す２ビットデータ「１０」が２組、小ドットを表す２ビットデータ「０１」が３組、ドットを形成しないことを表す２ビットデータ「００」が２組含まれており、これら２ビットデータが、大ドット、中ドット、小ドットの順序で右詰めに設定されている。
今、ドット形成有無を決定しようとしている画素の順序値が「３」であったとする。この場合は、中間データの中で、右から３組目に設定されている２ビットデータを読み出せば、順序値３の画素に形成すべきドットの種類を決定することができる。図３３（ｂ）には、中間データの右端から３組目にある２ビットデータを読み出している様子が、概念的に示されている。図示した例では、読み出した２ビットデータは「１０」であるから、この画素には中ドットを形成するものと決定すればよい。仮に、順序値が「１」であれば、中間データの右端に設定されている２ビットデータを読み出して、大ドットを形成するものと決定すればよい。
このように、変形例のドット形成有無決定処理では、中間データの中から、順序値に相当する箇所に設定されている２ビットデータを読み出すという極めて簡単な操作によって、ドット形成の有無を決定することができる。これは、次の理由によるものである。先ず、中間データには、大ドット、中ドット、小ドットを表す２ビットデータが右詰めで設定されている。一方、図２１あるいは図２３に示したように、ディザ法を用いて大中小各ドットの形成有無を判断する処理では、大ドット、中ドット、小ドットの順番でドット形成の有無を決定している。従って、中間データに設定されている２ビットデータを右端から順番に読み出していけば、図２１あるいは図２３を用いて前述した手法を適用して各種ドットを形成する画素位置を決定した順番と同じ順番で、大ドット、中ドット、小ドットを表す２ビットデータの並びが得られることになる。
また、図２１あるいは図２３を用いて前述した手法では、ディザマトリックスに小さな閾値が設定されている画素から順番にドットが形成されていく。一方、順序値マトリックスに設定されている順序値は、ディザマトリックスに設定されている閾値の小さい順番を表している。従って、順序値は、図２１あるいは図２３を用いて前述した手法を用いてドット形成の有無を判断したときに、ドットが形成された順番と一致する。
このことから、対象としている画素の順序値が分かれば、図２１あるいは図２３の手法を適用したときに、その画素が画素群中で何番目にドットが形成された画素であるかを知ることができ、更に、中間データを右端から数えて順序値組目の２ビットデータを読み出せば、図２１あるいは図２３の手法を適用したときに得られるドット形成有無の判断結果を知ることができるのである。
尚、以上では、中間データの中で２ビットデータを読み出す箇所を順序値に応じて変更するものとして説明した。しかし、中間データの中で読み出す箇所を変えるのではなく、データを読み出す箇所は固定しておき、中間データを順序値に相当する組数だけシフトさせることとしても良い。この様にしても、ドット形成の有無を決定することができる。図３３（ｃ）は、中間データをシフトさせることによって、ドット形成有無を決定している様子を概念的に示した説明図である。図示した例では、中間データの右端にある２ビットデータを読み出すこととして、中間データを画素の順序値に応じた組数（具体的には順序値から１だけ少ない組数）だけ右方向にシフトさせている。図３３（ｂ）と図３３（ｃ）とを比較すれば明らかなように、どちらの操作を行った場合でも、結局は、中間データの中の同じ箇所に設定されている２ビットデータを読み出していることになる。データを所定のビット数だけシフトさせる処理は、比較的高速に実施可能であることから、この様にして中間データをシフトさせれば、順序値に応じた箇所の２ビットデータを迅速に読み出して、着目している画素についてのドット形成の有無を迅速に決定することができる。
以上のようにして、中間データの中から順序値に相当する箇所に設定されている２ビットデータを読み出すことにより、着目している画素についてのドット形成の有無を決定したら（図３１のステップＳ７１２）、処理対象としている画素群内の全画素についてドット形成の有無を決定したか否かを判断する（ステップＳ７１４）。そして、画素群内に未だドット形成の有無を決定していない画素が残っている場合は（ステップＳ７１４：ｎｏ）、ステップＳ７１０に戻って新たな画素を１つ選択し、選択した画素について上述した続く一連の処理を行った後、再び画素群内の全画素についてドット形成の有無を決定したか否かを判断する（ステップＳ７１６）。画素群内の全画素についてドット形成の有無を決定するまで、こうした操作を繰り返し、全画素について決定したと判断されたら（ステップＳ７１６：ｙｅｓ）、今度は画像中の全画素群について、上述した処理を行ってドット形成の有無を決定したか否かを判断する（ステップＳ７１８）。そして、未処理の画素群が残っていれば（ステップＳ７１８：ｎｏ）、ステップＳ７００に戻って新たな画素群を選択し、その画素群について続く一連の処理を行う。こうした操作を繰り返し、最終的に全画素群についての処理を終了したと判断されたら（ステップＳ７１８：ｙｅｓ）、図３１に示した変形例のドット形成有無決定処理を終了する。
以上に説明したように、変形例のドット形成有無決定処理では、中間データの中から順序値に応じた適切な箇所に設定されている２ビットデータを読み出すだけで、簡便にドット形成の有無を決定することができる。第２の変形例の画像印刷処理では、このようにして迅速にドット形成の有無を決定することができるので、それだけ迅速に画像を印刷することが可能となる。
Ｄ．第２実施例：
以上に説明した第１実施例のドット形成有無決定処理では、画素群毎の多値化結果値を受け取ると、図１２に示した変換テーブルを参照することによって一旦、ドット個数を表すデータに変換した後、順序値マトリックスを参照しながら、画素群内でドットを形成する画素位置を決定した。しかし、画素群毎の多値化結果値を受け取ると、各種ドットを形成する画素位置を直ちに決定することも可能である。以下では、こうした第２実施例のドット形成有無決定処理について説明する。
Ｄ−１．第２実施例のドット形成有無決定処理の原理：
図２７に示したように、第１実施例のドット形成有無決定処理においては、画素群毎に多値化結果値を受け取ると、画素群の分類番号を求めた後、多値化結果値と分類番号との組合せから、画素群内に形成される各種ドットの個数を決定した。そして、これらドットを形成する画素位置については、分類番号に対応した順序値マトリックスを参照することによって決定していた。すなわち、画素群の多値化結果値および分類番号が決まれば、画素群内の各画素に形成されるドットの種類を決定することができる。従って、予め、多値化結果値と分類番号との組合せ毎に、画素群内の各画素に形成されるドットの種類を求めて対応表に記憶しておけば、かかる対応表を参照するだけで、直ちにドット形成有無を決定することができるはずである。第２実施例のドット形成有無決定処理は、このような考え方に基づいて、画素群の多値化結果値から、各画素についてのドット形成の有無を迅速に決定することが可能となっている。
図３４は、第２実施例のドット形成有無決定処理で参照される変換テーブルを概念的に示した説明図である。図示されているように、第２実施例の変換テーブルには、多値化結果値と分類番号との組合せに対応付けて、画素群内の各画素に形成されるドット種類を表すデータが設定されている。以下では、このようなデータをドットデータと呼ぶことにする。図３４に示した変換テーブルを参照すれば、画素群の分類番号と画素群階調値との組合せから、対応するドットデータを直ちに読み出すことができる。例えば、分類番号ｉ番、画素群階調値ｊであれば、ドットデータはＤＤ（ｉ，ｊ）となる。こうして読み出されたドットデータには、画素群内の各画素についてドット形成の有無が記述されている。
図３５は、第２実施例の変換テーブルに設定されているドットデータのデータ構造を示した説明図である。図３５（ａ）に示すように、ドットデータは２ビットずつのデータ８組から構成された１６ビット長のデータとなっている。ここで、１つのドットデータが８組のデータから構成されているのは、本実施例の画像印刷処理では、１つの画素群には８つの画素が含まれていることに対応するものである。従って、例えば、１つの画素群が４つの画素から構成される場合は、１つのドットデータは４組のデータから構成されることになる。また、１組のデータが２ビットとなっているのは、本実施例のカラープリンタ２００が１つの画素あたり、「大ドットを形成」、「中ドットを形成」、「小ドットを形成」、「ドットを形成しない」の４つの状態を表現し得ることに対応したものである。すなわち、１つの画素あたり４つの状態しか取り得ないのであれば、２ビットで表現可能である。そこで、画素１つ分に対応する１組のデータを、２ビットのデータ長としているのである。
図３５に示すように、ドットデータを構成する８組のデータは、それぞれ画素群内の所定位置の画素に対応付けられている。例えば、図３５（ａ）に示したドットデータの先頭にある１組目のデータは、図３５（ｂ）に示すように、画素群内で左上隅の画素に対応している。また、ドットデータの先頭から２組目のデータは、画素群内で上段の左から２番目の画素に対応している。このように、ドットデータを構成する８組のデータは、それぞれ画素群内の所定位置の画素に予め対応付けられている。
そして、各組のデータの内容は、対応する画素に形成するドットの種類を表している。
すなわち、２ビットのデータ「１１」は大ドットを形成することを意味している。２ビットのデータ「１０」は中ドットを形成することを意味しており、「０１」は小ドットを形成することを、そして「００」はドットを形成しないことを意味している。以上の説明から分かるように、図３５（ａ）に例示したドットデータは、画素群の左上隅の画素には大ドットを形成し、上段の左から３番目の画素には中ドットを、下段の左から２番目の画素には小ドットを、画素群の右下隅の画素には中ドットを形成し、そして、その他の画素にはドットを形成しないことを表すデータとなっている。
このような変換テーブルを参照すれば、画素群の分類番号と多値化結果値とに基づいて、各画素についてのドット形成の有無を速やかに決定することが可能である。
Ｄ−２．第２実施例のドット形成有無決定処理：
次に、第２実施例のドット形成有無決定処理において、多値化結果値から画素群内の各画素についてドット形成の有無を決定する具体的な処理について説明する。
図３６は、第２実施例のドット形成有無決定処理の流れを示すフローチャートである。以下、フローチャートに従って簡単に説明する。第２実施例のドット形成有無決定処理を開始すると、処理対象とする画素群を１つ選択する（ステップＳ８００）。次いで、選択した画素群の多値化結果値を取得する（ステップＳ８０２）。このとき、画素群の分類番号が与えられていなければ、分類番号も算出しておく。そして、分類番号および多値化結果値の組合せに基づいて、図３４に示した変換テーブルを参照することにより、画素群内の各画素についてドット形成の有無を表したドットデータを読み出してやる（ステップＳ８０４）。第２実施例のドット形成有無決定処理では、こうして変換テーブルから対応する位置に記憶されているドットデータを読み出すだけで、画素群内の各画素についてドット形成の有無を決定することができる。
次いで、全画素群についてドット形成の有無を決定したか否かを判断し（ステップＳ８０６）、未処理の画素群が残っていれば（ステップＳ８０６：ｎｏ）、ステップＳ８００に戻って新たな画素群を選択し、その画素群について続く一連の処理を行う。こうした操作を繰り返して、全画素群について処理を終了したと判断されたら（ステップＳ８０６：ｙｅｓ）、図３６に示す第２実施例のドット形成有無決定処理を終了する。
以上に説明したように、第２実施例のドット形成有無決定処理では、変換テーブルを１階参照するだけで、多値化結果値から画素群内の各画素についてのドット形成有無を直ちに決定することができる。従って、図１１に示した第１実施例のドット形成有無決定処理に対しても、より一層迅速にドット形成の有無を決定することができ、延いては、極めて迅速に画像を出力することが可能となる。
以上、各種の実施例について説明してきたが、本発明は上記すべての実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる。例えば、以上の実施例では、印刷用紙上にドットを形成して画像を印刷する場合について説明したが、本発明の適用範囲は画像を印刷する場合に限られるものではない。例えば、液晶表示画面上で輝点を適切な密度で分散させることにより、階調が連続的に変化する画像を表現する液晶表示装置などにも、本発明を好適に適用することができる。
【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（ａ）】
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【図５（ｂ）】
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【図６】
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【図７】
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【図８（ａ）】
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【図８（ｂ）】
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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（ａ）】
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【図１４（ｂ）】
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【図１４（ｃ）】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８（ａ）】
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【図１８（ｂ）】
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【図１８（ｃ）】
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【図１９（ａ）】
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【図１９（ｂ）】
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【図１９（ｃ）】
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【図１９（ｄ）】
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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（ａ）】
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【図２６（ｂ）】
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【図２６（ｃ）】
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【図２７】
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【図２８（ａ）】
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【図２８（ｂ）】
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【図２８（ｃ）】
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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（ａ）】
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【図３５（ｂ）】
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【図３６】
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