(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
濃淡画像の入力画像データの階調を少なくとも２組の閾値組により少なくとも３値に多値化した多値データに変換して階調を再現する際に、多値化前後のデータ間の階調の誤差を、重み係数により決められた拡散具合に基づいて補正誤差として、連続して入力される複数個の後続の入力画像データに拡散して補正データとし、前記補正データを多値化する誤差拡散法による濃淡画像の階調再現方法であって、
前記入力画像データのダイナミックレンジの最小値、最小値近傍、最大値および最大値近傍においては振幅の制限値が前記ダイナミックレンジの他の領域に対して小さく、前記ダイナミックレンジの中央および中央付近における前記振幅の制限値が前記ダイナミックレンジの他の領域に対して大きくなるように局所的に前記振幅の制限値を変化させ、前記入力画像データの階調に対応して振幅を前記振幅の制限値に応じて制限させた擬似乱数を発生させ、前記入力画像データに前記擬似乱数を加え、
前記入力画像データの階調に対応する複数の閾値からなる前記閾値組が予め閾値ルックアップテーブルに設定されているものであって、前記重み係数に依存して変動する前記補正誤差の振幅に連動して変動する前記補正データの振幅が、少なくとも最濃色の階調と最淡色の階調との中間の中間色階調において、前記閾値組で挟まれる領域を超える部分および超えない部分を有するように前記閾値組間の間隔が設定されていることを特徴とする濃淡画像の階調再現方法。
【請求項２】
入力画像データの階調を少なくとも２組の閾値組により、少なくとも３値の多値データに変換する変換部と、
前記変化部で多値データに変換する際に、多値化前後のデータ間の階調の誤差を、重み係数により決められた拡散具合に基づいて補正誤差として、連続して入力される複数個の後続の入力画像データに拡散して補正データとする誤差拡散部と、を備え前記補正データを多値化する誤差拡散法による濃淡画像の階調再現装置であって、さらに、前記入力画像データの階調に対応する複数の閾値からなる前記閾値組が予め設定された閾値ルックアップテーブルを備え、
前記入力画像データのダイナミックレンジの最小値、最小値近傍、最大値および最大値近傍においては振幅の制限値が前記ダイナミックレンジの他の領域に対して小さく、前記ダイナミックレンジの中央および中央付近における前記振幅の制限値が前記ダイナミックレンジの他の領域に対して大きくなるように局所的に前記振幅の制限値を変化させ、前記入力画像データの階調に対応して振幅を前記振幅の制限値に応じて制限させた擬似乱数を発生させ、前記入力画像データに前記擬似乱数を加え、
前記閾値ルックアップテーブルに設定されている前記閾値組は、前記重み係数に依存して変動する前記補正誤差の振幅に連動して変動する前記補正データの振幅が、少なくとも最濃色の階調と最淡色の階調との中間の中間色階調において、前記閾値組で挟まれる領域を超える部分および超えない部分を有するように前記閾値組間の間隔が設定された閾値組であって、
前記入力画像データの階調に応じて前記閾値を決定することを特徴とする濃淡画像の階調再現装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、濃淡画像の階調を３値以上の多値に変換する濃淡画像の階調再現方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
プリンタにおいて、１ドットをインクの有無、すなわち２値で表現する方式に対し、１ドットを濃淡インクを使い分けてプリントしたり、またドットの大きさを変えてプリントする、すなわち１ドットを多値で表現する方式のプリンタがある。このような方式のプリンタでは、２値の場合に比べて、階調の変化を滑らかに表現することができ、またハイライト部分でのドットを目立たなくできるというメリットがある。多値方式のプリンタでプリントするには、原画像の濃淡の階調を２値化ではなく、多値（少なくも３値）に変換する多値化処理が必要である。
【０００３】
ここで多値化の対象となる入力画像データは、その階調数が十分（例えば２５６値）ある必要がある。また、多値化の多値とは、入力画像データの階調数より小さく、２より大きい値であり、例えば３値である。
【０００４】
多値化するにあたっては、２値化でも有用な誤差拡散法を用いることができる。誤差拡散法とは、入力画像データを多値化する際、多値化の前後で発生する誤差を、重み係数による比率に基づいて後続の誤差のデータに拡散する手法である。前記誤差拡散法によると、多値化時に発生した階調の誤差を周囲の画素に拡散して誤差を解消し、濃淡画像の再現性を良好なものとしている。
【０００５】
このような多値化−誤差拡散法による濃淡画像の階調再現方法を実施する装置としては、特開平１１−１７９４６号公報に記載された階調再現装置（以下、従来技術と称する）が知られている。
【０００６】
前記公報に記載された前記従来技術には、多値化として３値化が例示されており、また不図示のホストコンピュータから入力される例えば２５６値（値０〜値２５５）で表される画素ごとの入力画像データが３値、例えば白色〔０〕、灰色〔１〕、黒色〔２〕で表される３値データ（多値データの一種）に変換されるものとして記述されている。
【０００７】
図４３に示すように、従来技術２１は、３値化−誤差拡散法による階調再現装置の基本的構成として、ある特定の画素（注目画素）の入力画像データに補正誤差を加算して補正し補正データとする加算器２２と、前記加算器２２により得られた補正データを２個の閾値により３値化する３値化部２３と、前記３値化部２３により得られた３値データを記憶する３値データメモリ２４と、注目画素についての前記補正データと３値データとの間の誤差を検出する誤差検出部２５と、前記誤差検出部２５で検出した誤差を注目画素の周囲に位置する未処理の画素（周囲画素）に対してどのように拡散するかという拡散具合を決める重み係数に基づいて前記周囲画素に拡散する誤差拡散器２６と、前記誤差拡散器２６により決められた誤差を画素ごとに蓄積した後、蓄積した誤差を補正誤差として前記加算器２２に転送する誤差メモリ２７とを備えている。
【０００８】
前記３値化部２３では、補正データを２個の閾値、例えば値６４の第１の閾値、値１９２の第２の閾値により３値化する。ここで、値６４は値０と値１２８との中間値、また値１９２は値１２８と値２５５との中間値である。
【０００９】
これにより、３値化部２３は、補正データが値６３以下のとき補正データを３値データのうちの白色〔０〕とし、補正データが値６３〜値１９２の範囲内のとき補正データを３値データのうちの灰色〔１〕とし、補正データが値１９３以上のとき補正データを３値データのうち黒色〔２〕とする。
【００１０】
また、前記入力画像データが前記のように例えば値０〜値２５５で表現されるのに対して、前記補正データは、入力画像データに補正誤差が加算されるので値０未満のときもあり、値２５５を越えるときもある。
【００１１】
誤差メモリ２７から加算器２２に転送される補正誤差は、上下に変動する振動状態を帯びている。したがって、入力画像データに補正誤差が加算された補正データも、補正誤差と同じ振幅の振動状態を帯びている。
【００１２】
次に、前記従来技術２１の前記基本的構成により、図４４に示すテスト画像２９の画素ごとの入力画像データを３値化した場合について述べる。
【００１３】
図４４にテスト画像２９の平面図を示している。前記テスト画像２９は、横が２５６ドット、縦が６４ドットであり、横方向に黒ベタから白ベタにかけて階調が連続的に変化している。
【００１４】
前記図４４のテスト画像２９のデータ値の分布図を図４５に示している。図４５は、その横軸が前記図４４のテスト画像２９の横方向の位置に対応されており、縦軸が前記テスト画像２９の階調を値０〜値２５５の２５６値の範囲のデータ値で示しており、黒ベタが値２５５、白ベタが値０となっている。
【００１５】
前記図４４のテスト画像２９を、前記図４３の従来技術２１の前記基本的構成により３値化して階調を再現する。すると、３値化するための２個の閾値が前記のように値６４、値１９２と互いに広い間隔をあけて固定された閾値であるため、振動状態を帯びている補正データが２個の閾値の間に収まってしまい、２個の閾値の外側に突出する部分がなくなる。
【００１６】
これにより得られた再現画像の概念平面図を図４６に示している。図４６の再現画像では、白ベタ部分からある程度の淡階調まで白色ドットおよび灰色ドットによる階調再現領域３１が再現されており、また黒ベタ部分からある程度の濃階調まで黒色ドットおよび灰色ドットによる階調再現領域３２が再現されているが、白ベタ部分と黒ベタ部分との中央部に位置する中間色階調で灰色ベタの領域３３が生じ、前記灰色ベタの領域３３が本来存在しない輪郭として認識され、その結果、階調に不連続性が発生するものとなる。
【００１７】
前記図４６の再現画像をドット分布で表現したドット分布図が図４７である。図４７のドット分布図に示すように、中間色階調で黒色ドットＢＬや白色ドットＷＨが無く、灰色ドットＧＲのみの領域が発生する。
【００１８】
このような中間色階調で生ずる灰色ベタの領域３３による階調の不連続性を解消するため、前記従来技術２１では、前記図４３に示すように、前記基本的構成に対してウィンドウ内画素検定部２８が付加されている。
【００１９】
前記ウィンドウ内画素検定部２８は、前記３値データメモリ２４における所定のウィンドウ（図４３の符号２８中に斜線で示している）内に存する複数個の画素の３値データの全数が灰色〔１〕であるかどうかを検定する。
【００２０】
そして、前記所定のウィンドウ内の画素の３値データの中に白色〔０〕や黒色〔２〕がある場合、前記３値化部２３は、前記のような通常の３値化処理、すなわち値６４の閾値および値１９２の閾値により３値化する。
【００２１】
一方、前記所定のウィンドウ内の画素の３値データの全数が灰色〔１〕である場合には、３値化部２３は、特別の３値化処理、つまり前記２個の閾値の間隔を狭めるように変更、具体的には前記値６４の閾値を値１２０の閾値に変更し、値１９２の閾値を値１３６の閾値に変更する。
【００２２】
これにより、３値化部２３は、補正データが値１１９以下のとき補正データを３値データのうちの白色〔０〕とし、補正データが値１２０〜値１３６の範囲内のとき補正データを３値データのうちの灰色〔１〕とし、補正データが値１３７以上のとき補正データを３値データのうちの黒色〔２〕とする。
【００２３】
前記のように閾値の間隔を狭めると、３値化の結果が灰色〔１〕となる確率が減少し、白色〔０〕および黒色〔２〕が発生しやすくなる。その結果、中間色階調において、２個の閾値の外側に振動を帯びた補正データが突出する。したがって、灰色〔１〕だけではなく、白色〔０〕およひ黒色〔２〕も３値化され、プリント（画像再現）時に、灰色ドット、白色ドットおよび黒色ドットが適度に混在し、前記ような灰色のベタ（図２７の符号３３参照）が発生せず、中間色階調でも連続的な階調が実現される。
【００２４】
【発明が解決しようとする課題】
前記従来技術２１（図４３参照）にあっては、前記のように、前記３値データメモリ２４における所定のウィンドウ内に存する複数個の画素の３値データの全数が１（灰色）であると検定すると、２個の閾値の間隔を狭める。
【００２５】
しかしながら、前記従来技術２１にあっては、次のような問題点がある。
【００２６】
（１）２個の閾値の間隔を実際にどの程度狭めれば、中間色階調において灰色ドット、黒色ドットおよび白色ドットが適度に混在するようになるのか判断する基準がない。
【００２７】
２個の閾値の間隔を狭め過ぎると、中間色階調において黒色ドットや白色ドットが多くなりすぎ、灰色ドットが少なくなりすぎる。一方、２個の閾値の間隔の狭め方が足りないと、中間色階調における灰色のベタが解消されない。
【００２８】
従来技術２１は、このように適度の閾値の判断基準がない結果、実用性に乏しい技術となっている。
【００２９】
（２）３値データメモリにおける所定ウィンドウ内にある複数個の画素の３値データを読み出し、それら３値データの全数が１（灰色）であるかどうかを検出する必要があるので、アルゴリズムが複雑化する。
【００３０】
本発明の主たる目的は、中間色階調に連続性を持たせるために好適な閾値の間隔を確実に実現できる判断基準を有する濃淡画像の階調再現方法および装置を提供することにある。
【００３１】
本発明の他の目的は、所定範囲の多値データの全数が同一値がどうかを検出する必要がなく、アルゴリズムが簡素化された濃淡画像の階調再現装置を提供することにある。
【００３２】
【課題を解決する為の手段】
前記主たる目的を達成するため、本発明の濃淡画像の階調再現方法は、濃淡画像の入力画像データの階調を少なくとも２組の閾値組により少なくとも３値に多値化した多値データに変換して階調を再現する際に、多値化前後のデータ間の階調の誤差を、重み係数により決められた拡散具合に基づいて補正誤差として、連続して入力される複数個の後続の入力画像データに拡散して補正データとし、前記補正データを多値化する誤差拡散法による濃淡画像の階調再現方法であって、前記入力画像データの階調に対応する複数の閾値からなる前記閾値組が予め閾値ルックアップテーブルに設定されているものであって、前記重み係数に依存して変動する前記補正誤差の振幅に連動して変動する前記補正データの振幅が、少なくとも最濃色の階調と最淡色の階調との中間の中間色階調において、前記閾値組で挟まれる領域を超える部分および超えない部分を有するように前記閾値組間の間隔が設定されていることを特徴とする濃淡画像の階調再現方法である。
【００３３】
同じく前記主たる目的を達成するため、本発明の濃淡画像の階調再現方法は、上記に記載された誤差拡散法による濃淡画像の階調再現方法であって、前記入力画像データのダイナミックレンジの最小値、最小値近傍、最大値および最大値近傍においては振幅の制限値が前記ダイナミックレンジの他の領域に対して小さく、前記ダイナミックレンジの中央および中央付近における前記振幅の制限値が前記ダイナミックレンジの他の領域に対して大きくなるように局所的に前記振幅の制限値を変化させ、前記入力画像データの階調に対応して振幅を前記振幅の制限値に応じて制限させた擬似乱数を発生させ、前記入力画像データに前記擬似乱数を加えることを特徴とする濃淡画像の階調再現方法である。
【００３４】
また前記他の目的を達成するため、本発明の濃淡画像の階調再現方法は、前記重み係数に応じた前記閾値の間隔が予め設定されていると共に、前記入力画像データの階調に応じた前記閾値が予め設定された閾値ルックアップテーブルを用い、
前記閾値ルックアップテーブルを参照して、前記閾値の間隔を決定すると共に、前記入力画像データを前記閾値ルックアップテーブルに入力し、前記閾値ルックアップテーブルにより前記入力画像データの階調に応じた前記閾値を決定することを特徴とする濃淡画像の階調再現方法である。
【００３５】
同じく前記主たる目的を達成するため、本発明の濃淡画像の階調再現方法は、前記擬似乱数の振幅は、特定の値以内に制限されるるようにし、また入力画像データの値に応じて可変であるようにし、また入力画像データがゼロあるいはダイナミックレンジの最大値においてゼロであるようにし、さらに入力画像データに対して滑らかに変化する値であるようにする。
【００３６】
また、前記主たる目的を達成するため、本発明の濃淡画像の階調再現方法は、前記入力画像データに応じた前記擬似乱数の振幅の制限値が予め設定された振幅制限値ルックアップテーブルを参照して、前期擬似乱数の振幅を決定することを特徴とする濃淡画像の階調再現方法である。
【００３７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の濃淡画像の階調再現方法および装置の実施形態を図を参照しながら説明する。
【００３８】
図１〜図５に本発明の濃淡画像の階調再現装置の一実施形態を示している。
【００３９】
本実施形態の階調再現装置を説明する前に、本実施形態の階調再現装置を一部に含む画像処理システムについて述べる。
【００４０】
前記画像処理システムは、図２に示すように、ホストコンピュータ１と、前記ホストコンピュータ１に接続されたプリンタ２とを備えている。
【００４１】
ここで、ホストコンピュータ１は、原画像のデータをプリンタ２に転送するものである。
【００４２】
前記ホストコンピュータ１から転送される原画像のデータとしては、例えば、不図示のイメージスキャナにより読み込んだ画像データ、ホストコンピュータ１の記憶手段に蓄積されている画像データ、またはホストコンピュータ１で人工的に作られたコンピュータグラフィックス等の画像データがある。
【００４３】
プリンタ２は、前記ホストコンピュータ１から原画像のデータを入力し、画素ごとに例えば２５６値（値０〜値２５５）等の多階調の画像データ（入力画像データ）に表現する画像データ入力手段３と、前記画像データ入力手段３から転送されてきた画像データを入力し、３値データ（例えば白色［０］，灰色［１］，黒色［２］と３値化されたデータ）に変換するものであり、本実施形態の階調再現装置に相当する３値化処理手段４と、前記３値化処理手段４から出力された３値データに基づいてプリント（階調再現）する３値データプリント手段５とを備えている。
【００４４】
３値化処理手段４（階調再現装置）の構成を図１に示している。
【００４５】
図１に示すように、３値化処理手段４は、３値化−誤差拡散法による階調再現のための基本的構成として、前記ホストコンピュータ１（図２参照）から入力される注目画素の入力画像データＩＮに擬似乱数ＦＮを加算する加算器Ａ１３と、擬似乱数ＦＮを発生する擬似乱数部１２と、擬似乱数ＦＮを付加した入力画像データＩＮに補正誤差ＭＥを加算して補正し補正データＭＩとする加算器Ｂ６と、前記加算器Ｂ６により得られた補正データＭＩを２組の閾値により３値化する３値化部７と、注目画素についての前記補正データＭＩと３値化部７により３値化された注目画素についての３値データとの間の誤差を算出する誤差算出部８と、前記誤差算出部８で算出した誤差を所定の重み係数により周囲画素に拡散させる誤差拡散部９と、前記誤差拡散部９により拡散された誤差を画素ごとに蓄積し且つ蓄積した誤差を補正誤差ＭＥとして前記加算器２２に転送する誤差メモリ１０とを備えている。
【００４６】
前記誤差拡散部９による誤差拡散時に用いられる重み係数とは、誤差を拡散する周囲画素の範囲、また誤差を周囲画素に拡散するときの個々の画素に対する拡散割合を表すものである。
【００４７】
前記重み係数の具体例を挙げて説明すると、図１の誤差拡散部９において、注目画素を×とし、誤差Ｅｒを拡散する未処理の周囲画素の範囲をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆの６個の画素とした場合、また前記画素Ａ〜Ｆに対する拡散割合を例えば次のようにする。
【００４８】
画素Ａに対して、（３／１０）×Ｅｒ。
【００４９】
画素Ｂに対して、（１／１０）×Ｅｒ。
【００５０】
画素Ｃに対して、（１／１０）×Ｅｒ。
【００５１】
画素Ｄに対して、（３／１０）×Ｅｒ。
【００５２】
画素Ｅに対して、（１／１０）×Ｅｒ。
【００５３】
画素Ｆに対して、（１／１０）×Ｅｒ。
【００５４】
そして、誤差メモリ１０において画素Ａ〜Ｆに蓄積された誤差は、それぞれの画素Ａ〜Ｆが注目画素の入力画像データＩＮとして入力されたとき、前記加算器６に転送されて補正誤差ＭＥとして前記入力画像データＩＮに加算される。
【００５５】
さらに、前記３値化処理手段４には、２組の閾値の大きさおよび２組の閾値の間隔を決めるときに参照する閾値ルックアップテーブル（以下、閾値ＬＵＴと略称する）１１が設けられている。
【００５６】
閾値としては、例えば３値化する場合であれば、前記のように例えば値６４の第１の閾値と値１９２の第２の閾値のように、２個の値を用いればよいが、本実施形態では、これを拡張し、入力画像データの大きさに応じた閾値が用いられるようにした場合について説明する。すなわち、本実施形態では、値０〜値２５５の２５６通りの値に対し、それぞれ２５６個の閾値からなる閾値組が定義され、前記閾値２組を用いて３値化処理を行うものとしている。
【００５７】
前記補正誤差の振幅は、前記重み係数の態様に依存している。すなわち、誤差を拡散する周囲画素の数が多いほど、補正誤差の振幅が小さくなる。
【００５８】
また、補正誤差の振幅（補正データの振幅に等しい）に対して２組の閾値の間隔を狭め過ぎると、２組の閾値の間に補正データがほとんどなくなり、２組の閾値の外側に突出する補正データがほとんどとなる。その結果、再現画像は、原画像に比べて、黒色や白色が多くなりすぎ、灰色が少なくなりすぎる。
【００５９】
一方、補正誤差の振幅に対して閾値の間隔の狭め方が足りない（広すぎると）と、２組の閾値の間に補正データがほとんど収まり、２組の閾値の外側に突出する補正データがなくなる。その結果、灰色が多くなりすぎ、灰色のベタが発生する。
【００６０】
３値データプリント手段５は、本実施形態では、画像の濃淡をドットの濃淡により表現してプリントするようになっており、黒色を濃いドット、灰色を淡いドット、白色をドット無しとしている。以下の説明では、濃いドットを黒色ドット、淡いドットを灰色ドット、ドット無しを白色ドットというものとする。
【００６１】
本実施形態では、３値データが［０］のとき白色ドット、［１］のとき灰色ドット、［２］のとき黒色ドットとする。
【００６２】
なお、このように画像の濃淡をドットの濃淡で表現する他に、例えばドットの大小で表現するようにしてもよい。
【００６３】
前記のように構成された３値化処理手段４の動作について、図１、図２の構成図および図３のフローチャートを参照して次に述べる。
【００６４】
まず、原画像を縦横に並べた画素に区分し、前記画素を縦方向の行、横方向の列で表現すると、３値化処理手段４が０行、０列の画素から読み込み始めて（図３のＳｔｅｐ１）、ｉ行、ｊ列の画素（注目画素）の入力画像データＰｉｊを読み込む（Ｓｔｅｐ２）。次に擬似乱数部より発生される擬似乱数を、読み込んだ入力画像データに付加する（Ｓｔｅｐ３）。
【００６５】
次いで、前記注目画素の周囲画素から拡散、蓄積された注目画素に対する誤差を補正誤差として、誤差メモリ１０から読み込む（Ｓｔｅｐ４）。
【００６６】
そして、前記誤差メモリ１０から読み込んだ補正誤差を加算器Ｂ６において、前記注目画素の入力画像データＰｉｊに加算して補正し、補正データを計算する（Ｓｔｅｐ５）。
【００６７】
また、閾値ＬＵＴ１１が注目画素の入力画像データＰｉｊに応じて２個の閾値を算出する（Ｓｔｅｐ６）。
【００６８】
次いで、３値化部７において、前記補正データと前記２個の閾値とを比較し、前記補正データを３値化し、３値データとする（Ｓｔｅｐ７）。
【００６９】
また、誤差算出部８において前記補正データと前記３値データとを比較することにより発生する誤差Ｅｉｊを算出する（Ｓｔｅｐ８）。
【００７０】
次いで、誤差拡散部９が、前記誤差Ｅｉｊを所定の重み係数により周囲画素に拡散して、誤差メモリ１０の内容を更新し、画素ごとに誤差を蓄積する（Ｓｔｅｐ９）。
【００７１】
このようにしてｊ列の画素の処理が終了したら、ｊ＝ｊ＋１、すなわち列を１列進める（Ｓｔｅｐ１０）。そして、列の画素の処理を順次進め、当該行の最後の列の画素に達したら（Ｓｔｅｐ１１）、ｉ＝ｉ＋１、すなわち行を１行進めて、ｊ＝０すなわちその行の最初の列から処理を始め（Ｓｔｅｐ１２）、行を変えるたびに誤差メモリ１０の中を１ライン分シフトし、最後の行が終了したら、全処理を完了する（Ｓｔｅｐ１３，１４）。
【００７２】
前記のように誤差メモリ１０から読み込んだ補正誤差を加算器Ｂ６で入力画像データに加算して補正データを計算するＳｔｅｐ５の動作、閾値ＬＵＴ１１が入力画像データから２個の閾値を算出するＳｔｅｐ６の動作、３値化部７で補正データと２個の閾値とを比較して補正データを３値化するＳｔｅｐ７の動作等に係わる部分を図４、図５を参照して次に詳しく述べる。なお、以下の説明においては、最初は擬似乱数の付加は行わないものとして説明する。
【００７３】
図４は、前記３値化処理手段４（図１参照）における各種パラメータを説明するためのグラフであり、パラメータとして２組の閾値Ｔ１，Ｔ２、入力画像データＩＮ、補正誤差ＭＥ、補正データＭＩを示している。パラメータはここでは過渡的な影響を避けるため、画像の中央部分の横方向１ラインの各ドットを処理する際の値を調べ表示している。
【００７４】
前記入力画像データＩＮとしては、本実施形態では、前記図４４に示すような黒ベタから白ベタにかけて階調が連続的に変化しているテスト画像のデータとしている。前記入力画像データＩＮに補正誤差ＭＥを加算したものが、補正データＭＩである。前記補正データＭＩを閾値Ｔ１，Ｔ２と比較して３値化する。ここでは、例として閾値の形状として入力画像データとともに単調に増加する形状が用いられているが、本質的には２組の閾値の間隔が重要であり、本発明の閾値は本実施形態の形状に限定されるものではない。
【００７５】
図５は、前記図４のパラメータによる黒色ドットＢＬ、灰色ドットＧＲおよび白色ドットＷＨのドット分布を示したドット分布図である。
【００７６】
ここでは、横２５６値の画素、縦６４値の画素で、横方向に０→２５５と順次変化し、縦方向に画素の値が一定である画像を用い、この画像に３値化処理を施し、各値の画素数を数えて縦方向に合計した。
【００７７】
前記図４に示すように、補正データＭＩの上下の変動の振幅（補正誤差ＭＥの振幅と同じ）を２組の閾値Ｔ１，Ｔ２の外側に突出させるように、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔を設定する。そのため、補正データＭＩの中間色階調で閾値Ｔ１より下方の黒色、閾値Ｔ１と閾値Ｔ２との間の灰色、閾値Ｔ２より上方の白色が適度に分布するものとなる。
【００７８】
これにより、補正データＭＩの中間色階調でも振幅があるものとなる。すなわち、補正データＭＩの中間色階調において、補正誤差ＭＥを加算されずに補正誤差ＭＥの振幅が無くなる過渡的領域が発生することが防止される。
【００７９】
したがって、図５のドット分布図に示すように、中間色階調にあって、黒色ドットＢＬ、灰色ドットＧＲおよび白色ドットＷＨが適度に混在した状態となるので、灰色のベタが発生せず、連続性のある再現階調が実現される。
【００８０】
【実施例】
次に、本発明の実施例について比較例を挙げて説明する。
【００８１】
実施例１
実施例１を図６、図７および前記図１を参照して述べる。
【００８２】
本実施例１では、重み係数を図７に示すようなＡの態様としてあり、誤差を拡散する周囲画素の数が６個となっている（＊は注目画素である）。補正誤差ＭＥの振幅は重み係数Ａの態様に依存しており、重み係数Ａのように誤差を拡散する画素の数が比較的少ないと、補正誤差ＭＥの振幅は図６に示すように比較的大きくなる。
【００８３】
閾値ＬＵＴ１１（図１参照）には、図６に示すように、２組の閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が等間隔であり、且つ補正データＭＩの振幅（補正誤差ＭＥの振幅と同じ）に比べて十分に狭くなるように設定されている。
【００８４】
これにあっては、中間色階調で閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が補正データＭＩの振幅より小さく、中間色階調で黒色、灰色、白色が適度に分布して３値化されるので、補正データＭＩの中間色階調で振幅が過少となる過渡的領域（図１０の符号ＴＲを参照）が発生することが防止される。
【００８５】
したがって、図７に示すように、中間色階調にあって、黒色ドットＢＬ、灰色ドットＧＲおよび白色ドットＷＨが適度に混在した状態となるので、灰色のベタが発生せず、連続性のある再現階調が実現する。
【００８６】
ただし、本実施例１では、前記図４，図５に示した実施形態に比べると、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔に比べて補正データＭＥの振幅が大きい。そのため、本実施例１の図７に示した灰色ドットＧＲの割合が、前記実施形態の図５に示した灰色ドットＧＲに比べると少なくなっている。このように灰色ドットＧＲがやや少ない結果、灰色ドットを活用するという観点からすると、本実施例１は前記実施形態に比べると、やや劣るといえる。
【００８７】
実施例２
実施例２を図８、図９を参照して述べる。
【００８８】
本実施例２では、重み係数を図９に示すようなＢの態様としてあり、誤差を拡散する周囲画素の数が１２個となっている。重み係数Ｂのように誤差を拡散する画素の数が前記実施例１の重み係数Ａに比べて多いと、図８に示す補正誤差ＭＥの振幅は前記実施例１（図６参照）に比べて小さくなる。一方、２組の閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔は、図８に示すように、前記実施例１（図６参照）と同じものとなっている。
【００８９】
本実施例２にあっては、図８に示すように、２組の閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が、補正データＭＩの振幅の大きさに比べると狭く、中間色階調で過渡的領域（図１０の符号ＴＲを参照）が発生することがないので、図９に示すように、中間色階調にあって、黒色ドットＢＬ、灰色ドットＧＲおよび白色ドットＷＨが適度に混在した状態となり、灰色ベタが発生せず、再現階調の連続性が実現する。
【００９０】
灰色ドットＧＲの数も適度に存在し、階調の再現性に優れたものとなる。
【００９１】
比較例１
比較例１を図１０、図１１を参照して述べる。
【００９２】
本比較例１では、図１１に示すような重み係数を図示するＣの態様としてあり、誤差を拡散する周囲画素の数が２０個となっている。重み係数Ｃのように誤差を拡散する画素の数が前記実施例２の重み係数Ｂに比べてさらに多いものであると、図１０に示すように補正誤差ＭＥの振幅は前記実施例２（図８参照）に比べてさらに小さくなる。
【００９３】
一方、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔は、前記実施例１（図６参照）、実施例２（図８参照）の場合と同じに設定されている。
【００９４】
本比較例１では、補正誤差ＭＥの振幅が非常に小さく、図１０に示すように、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が補正誤差ＭＥの振幅の大きさに比べて広くなりすぎるので、中間色階調で閾値Ｔ１と閾値Ｔ２との間の灰色のみとなり、閾値Ｔ１より下方の黒色および閾値Ｔ２より上方の白色がなくなる過渡的状態ＴＲが発生する。その結果、図１１に示すように、中間色階調にあって、主に灰色ドットＧＲのみ存在する一方、黒色ドットＢＬおよび白色ドットＷＨが無くなり、灰色のベタが発生し、再現階調に不連続性が発生する。
【００９５】
前記実施例１，２と前記比較例１から、次のことが確認された。
【００９６】
補正誤差ＭＥの振幅の大きさは、重み係数Ａ，Ｂ，Ｃの態様に依存する。
【００９７】
また、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔を補正データＭＩの振幅の大きさに比べて狭くすると、中間色階調で過渡的領域ＴＲが発生せず、再現階調が連続性となる。一方、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔を補正データＭＩの振幅の大きさに比べて広くすると、中間色階調で過渡的領域ＴＲが発生し、再現階調が不連続性となる。
【００９８】
実施例３
実施例３を図１２、図１３を参照して述べる。
【００９９】
本実施例３は、補正誤差ＭＥの振幅の大きさに対して閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が過剰に狭い場合である。
【０１００】
本実施例３では、図１２に示すように、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が補正誤差ＭＥの振幅の大きさに比べて狭いので、前記比較例１のような過渡的状態ＴＲ（図１０参照）が発生することはない。
【０１０１】
しかしながら、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が過剰に狭いので、閾値Ｔ１，Ｔ２の間の灰色がほとんどなくなり、主に閾値Ｔ１，Ｔ２の外側の黒色および白色だけとなる。そのため、図１３に示すように、中間色階調で黒色ドットＢＬおよび白色ドットＷＨが多くなりすぎ、灰色ドットＧＲが非常に少なくなる。
【０１０２】
本実施例３では、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が補正データＭＩの振幅に対して、前記実施例１に比べて更に狭くなっている。したがって、階調の再現性が前記実施例１に比べて更に劣るものとなっている。
【０１０３】
本実施例３および前記実施例１に対して、前記実施例２では、中間色階調において黒色、白色および灰色を適度に混在させるために、補正誤差ＭＥの振幅の大きさに対して狭すぎることのないように閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が好適に設定されている。
【０１０４】
前記実施例２と、前記実施例１および本実施例３とから、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔は、好適な階調再現性を得るに必要な適度の灰色を確保するだけの広さを持った間隔があることが好ましいことが確認された。
【０１０５】
実施例４
実施例４を図１４、図１５を参照して述べる。
【０１０６】
本実施例４では、図１４に示すように、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が黒色階調、白色階調付近の両端部で広いが、中間色階調の中央部で狭くなるように中細の曲線状とされている。
【０１０７】
本実施例４にあっては、中間色階調で閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が補正誤差ＭＥの振幅に比べて狭いので、過渡的領域が発生せず、図１５に示すように、黒色ドットＢＬ、白色ドットＷＨおよび灰色ドットＧＲが適度に混在し、再現階調が連続性があるものとなる。
【０１０８】
比較例２
比較例２を図１６、図１７を参照して述べる。
【０１０９】
本比較例２では、図１６に示すように、前記実施例４とは反対に、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が中間色階調の中央部で最も広く、黒色階調、白色階調の両端部で最も狭くなるように中太の曲線状とされている。
【０１１０】
本比較例２にあっては、中間色階調で閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔が補正誤差ＭＥの振幅に比べて広いので、過渡的領域ＴＲが発生し、図１７に示すように、中間色階調で主に灰色ＧＲのみとなり、階調に不連続性が発生する。
【０１１１】
前記実施例４と本比較例２とから、閾値Ｔ１，Ｔ２の間隔は、中間色階調において補正誤差ＭＥの振幅の大きさに対して狭くすることが必要である一方、黒色階調、白色階調の両端部において補正誤差ＭＥの振幅に比べて狭いか広いかは、階調の連続性の実現について無関係であることが確認された。
【０１１２】
実施例５
つぎに、一定値の画像データで特に値が中間色階調の再現について説明する。図１８に示すテスト画像３０の画素ごとの入力画像データを３値化した場合について述べる。
【０１１３】
図１８にテスト画像４０の平面図を示している。前記テスト画像４０は、横が２５６ドット、縦が６４ドットであり、すべての画素の値が中間色階調すなわちここでは１２８で一定である。
【０１１４】
図１９は、図１８のテスト画像４０を３値化した場合の結果を３２×３２画素の領域について示す。ここで、斜線で示した画素は灰色ドット［１］を示す。すなわち、値が中間色階調で一定の画像については灰色ドット［１］のみで再現されてしまい、連続階調画像の白色ドット［０］、灰色ドット［１］、黒色ドット［２］が混在した場合とは異なった結果となる。
【０１１５】
そこで、本発明においては、入力画像データに擬似乱数を付加し、その後同様の処理を施すようにする。まず、図１において、擬似乱数部１２を設け、擬似乱数ＦＮを得る。図２０は上記擬似乱数部１２の構成を示すブロック図である。擬似乱数部１２は、擬似乱数発生部１４と振幅制限部１５から構成される。上記擬似乱数発生部１４における擬似乱数の発生方法は、公知の擬似乱数の発生方法でよい。発生した擬似乱数は、振幅制限部１５において最大振幅を制限される。擬似乱数部１２で得られる擬似乱数は加算器Ａ１３にて入力画像データＩＮに加算される。擬似乱数を加算された入力画像データはその後同様の処理を施され３値化される。
【０１１６】
図２１〜２４は擬似乱数部にて発生した、擬似乱数を示す説明図である。横軸は発生する擬似乱数の発生順を示し、縦軸は擬似乱数の値を示す。図２１は最大振幅が０の場合すなわち擬似乱数がない場合、図２２は最大振幅が４の場合、図２３は最大振幅が６の場合、図２４は最大振幅が８の場合である。ここで、振幅とは振動の中心から振動の両端までの最大距離とする。各図において、波線は最大振幅を示す。ここで発生している擬似乱数は、それぞれ最大振幅以内の振幅でほぼランダムに発生している。
【０１１７】
振幅制限部における振幅の制限は、例えば擬似乱数発生部にて発生した擬似乱数を制限する振幅の値で割り、その余りを取るなどの方法が知られており、そのような方法を用いればよい。この場合、元の乱数の符号は振幅制限後も保存する。
【０１１８】
図２５〜２８は画像３０に対して、図４と同様、３値化処理手段４（図１参照）における各種パラメータを説明するためのグラフである。図２５は擬似乱数の振幅がゼロすなわち擬似乱数が付加されない場合である。この場合はすべての値が定常的な状態となり、補正データＭＩは閾値Ｔ１、Ｔ２の間に常にあるため、灰色ドット［１］しか出力されない。ここで、閾値Ｔ１、Ｔ２は、図４の場合と同様に入力画像データに応じて可変であるが、入力画像データが一定であるため、図２５中の閾値Ｔ１、Ｔ２も一定値となっている。
【０１１９】
図２６は擬似乱数の振幅が４の場合で、入力画像データＩＮに擬似乱数が付加されて振動が生じ、補正誤差ＭＥ、補正データＭＩにも振動が生じる。しかし、補正データＭＩは閾値閾値Ｔ１、Ｔ２の間にあるため、灰色ドット［１］しか出力されない。図２７、図２８はそれぞれ擬似乱数の振幅が６，８の場合である。これらの場合は、入力画像データＩＮの振動が大きくなり、その結果補正誤差ＭＥ、補正データＭＩの振動も大きくなって、補正データＭＩが閾値Ｔ１、Ｔ２を越えて白色ドット［０］や黒色ドット［２］も灰色ドット［１］とともに発生するようになる。
【０１２０】
図２９および図３０は、図２３および図２４の擬似乱数に対する、図１８の画像を３値化した場合の結果を３２×３２の領域について示したものである。ここで斜線で示した画素は灰色ドット［１］、白で示した画素は白色ドット［０］、黒で示した画素は黒色ドット［２］である。このように一定の大きさの擬似乱数を入力画像データに付加することにより、灰色ドット［１］とともに白色ドット［０］や黒色ドット［２］が混在して発生させることができる。図２３の振幅６の場合は、灰色ドット［１］に対して白色ドット［０］と黒色ドット［２］が偏って分布しているが、図２４の振幅が８の場合は、灰色ドット［１］に対して白色ドット［０］と黒色ドット［２］が適度に混在し、連続階調画像の場合と同様の結果を得ることができるようになった。
【０１２１】
実施例６
図３１および図３２は一定値ゼロの画像を３値化した結果を３２×３２の領域で示す。図３１は擬似乱数を付加せずに３値化した結果である。この場合は、白色ドット［０］しか発生していない。一方図３２は振幅８の擬似乱数を入力画像データに付加した場合の平面図である。この場合、白色ドット［０］の中に灰色ドット［１］が発生している。本来一定値ゼロの画像に対しては、本来３値化処理行っても、白色ドット［０］のみが再現されることが望ましい。しかし、本例では擬似乱数を付加することにより、画質の低下につながる不要なドットが発生してしまうという問題がある。
【０１２２】
そこで本発明では、擬似乱数の最大振幅を入力画像データの値によって変えられるようにした。また、入力画像データがゼロやダイナミックレンジの最大値のときには、擬似乱数の値をゼロにするようにした。図３３は図３２における、振幅制限部１５の構成を表すブロック図である。振幅制限部１５は振幅変換部１６と振幅テーブル１７とからなる。振幅テーブル１７では、入力画像データの値に対する擬似乱数の制限振幅の値が格納されている。すなわち、入力画像データの値値０〜値２５５の２５６通りの値に対し、それぞれ２５６個の値からなる振幅制限値が記憶されている。振幅変換部１６では、入力画像データの値に基づいて振幅テーブル１７を参照して得られる制限振幅の値を用いて、擬似乱数の振幅を変換する。
【０１２３】
図３４および図３５は振幅テーブルの具体例を示す説明図である。横軸は入力画像データの値、縦軸は振幅制限値である。図３４では、入力画像データが０〜７および２４８〜２５５の幅８の領域においては、振幅制限値がゼロすなわち擬似乱数がなく、他の領域においては振幅制限値が８で、擬似乱数の振幅の最大値が８となる。この場合先に述べた一定値ゼロの画像に対しては、擬似乱数の発生がなく、図３１のような再現が得られ、不要なドットが発生することがない。しかしながら、図３４のような振幅の場合、連続階調画像において、ある階調から急に擬似乱数が発生し、階調再現に不連続性が生じてしまうという問題がある。図３５は他の振幅テーブルの具体例を示す説明図である。図３５の場合、入力画像データの取り得る最大、最小値では擬似乱数の振幅はゼロで、そこから振動値および傾きが連続的に変化するようになっている。そのため、連続的な階調画像の再現においても不連続性が生じず、なおかつ不要なドットの発生がない再現が得られる。
【０１２４】
このような振幅制限の特性を有する擬似乱数を入力画像データに付加することにより、中間色データにおいては白色ドット［０］、灰色ドット［１］、黒色ドット［２］が混在する再現が得られ、階調の変化が滑らかに表現でき、白ベタや黒ベタの再現においては、不要なドットが再現されず、さらに連続階調画像の再現でも不連続性がなく、良好な階調再現が可能となった。
【０１２５】
実施例７
中間階調部分において、白色ドット［０］、灰色ドット［１］、黒色ドット［２］の比率は、前述のように閾値の間隔で変化する。図３９、図４０、図４１は閾値の幅をそれぞれ１８、２４、２８とした場合の、図５と同様なドット分布図である。図５および図３９〜４１より分かるように、閾値の間隔が広いほど中間階調部分において灰色ドット［１］の比率は高くなり、閾値の間隔が狭いほど中間階調部分において灰色ドット［１］の比率は低くなる。そして、閾値の間隔が十分広い場合が、図４７に示した従来の３値化に拡張した誤差拡散法であり、灰色ドット［１］しか生じない部分が生じる場合である。また、閾値の間隔がない場合が、閾値がひととおりの従来の２値化誤差拡散法であり、灰色ドット［１］の発生がない場合である。
【０１２６】
白色ドット［０］、灰色ドット［１］、黒色ドット［２］の３種類のドットを用いて階調の再現を行う場合、灰色ドット［１］の存在を十分に活かすため、中間階調部分において灰色ドット［１］の比率をなるべく高く取り、なおかつ従来の３値化に拡張した誤差拡散法のように、灰色ベタの領域が生じないようにすることが望ましい。そのためには、灰色ドット［１］の比率を１００％に近く、なおかつ１００％以下の値にする必要がある。例えば、図３９〜４１の場合においては、図４１の場合が中間階調部分において灰色ドット［１］の比率が高くなる。しかしながら、このようなドット比率の場合は中間階調部分において灰色ドット［１］の比率が多く、白色ドット［０］と黒色ドット［２］の分布が途切れて階調の不連続性が感じられてしまい、好ましくない。
【０１２７】
一方、誤差拡散法では、１００％近くの分布比率を細かく制御することは閾値間隔の変更のみでは、困難である。それは、この領域では閾値間隔のわずかな違いによりドットの分布比率の挙動が大きく変化しやすいためである。
【０１２８】
そこで、本発明では擬似乱数の最大振幅を入力値のダイナミックレンジの中央値あるいはその付近の値に対しては、擬似乱数の最大振幅をわずかに大きくするようにした。
【０１２９】
図３６は本発明による振幅制限値の具体例を示す説明図である。横軸は入力画像データの値、縦軸は振幅制限値である入力値のダイナミックレンジの中央値あるいはその付近の値に対して擬似乱数の最大振幅をわずかに大きくするようにしている。具体的には本例では、入力画像データ値が１２７および１２８の場合のみ、振幅制限値を９にしている。図４２は本例における、ドット発生比率を示すドット分布図である。振幅制限値を入力値のダイナミックレンジの中央値あるいはその付近の値に対してわずかに上げることにより、疑似乱数の値がわずかに大きくなって入力データの値の変動が大きくなり、その結果灰色ドット［１］の発生がわずかに不安定になり、比率が低下し、図４２のようなドット分布が得られる。図４２のようなドット分布においては、灰色ドット［１］の比率が高く、なおかつ白色ドット［０］と黒色ドット［２］の分布が途切れることもなく、階調再現の連続性が保たれ、視覚的に良好な階調再現が得られるようになった。
図３７および図３８は本発明における振幅制限値の他の具体例を示す説明図である。図３７では擬似乱数の最大振幅をわずかに大きくする度合いを図３６の場合より増したものであり、入力画像データ値が１２７および１２９の場合、振幅制限値を９に、入力画像データ値が１２８の場合、振幅制限値を１０にしている。図３８では擬似乱数の最大振幅をわずかに大きくする入力画像データ値を複数とし、入力画像データ値が１２７および１２９の場合、振幅制限値を９にしている。
【０１３０】
なお、本発明は、前記実施形態に限定されず、本発明の効果を奏する限り、種々の変形例が実施可能である。
【０１３１】
２組の閾値Ｔ１，Ｔ２の大きさや間隔を決定する手段としては、演算部（図示省略）が別に設られ、閾値Ｔ１，Ｔ２の大きさや互いの間隔をそれぞれ入力画像データや重み係数に応じて演算するようにしてもよいが、前記実施形態のように閾値ＬＵＴ１１が設けられていると、その都度、演算する必要がなくなるので、処理が簡素化される。
【０１３２】
また、多値化の一例としては、前記実施形態および実施例１〜７では３値化を挙げているが、４値化以上としてもよい。
【０１３３】
さらに、誤差拡散法として、前記実施形態では、狭義の誤差拡散法、すなわち注目画素について生じた誤差を所定の重み係数で未処理の周囲画素に拡散する手法を挙げているが、処理済の複数個の画素の誤差を所定の重み係数で集積し補正値を求める平均誤差最小法にも本発明が適用可能である。要するに、本発明にいて誤差拡散法とは、狭義の誤差拡散法の他に平均誤差最小法を含む広義の誤差拡散法を意味するものである。
【０１３４】
【発明の効果】
前記本発明の濃淡画像の階調再現方法および装置によると、次のような効果を奏する。
【０１３５】
（１）請求項１の濃淡画像の階調再現方法によると、補正画像データの中間色階調で誤差分の振幅が過少となる過渡的領域の発生を防止するように、閾値の間隔を決定するので、階調に連続性を持たせるための好適な閾値の間隔を確実に実現することができる。
【０１３６】
（２）請求項２の濃淡画像の階調再現方法によると、重み係数の態様により適度の閾値を決定するので、適度の閾値を容易に実現することができる。
【０１３７】
（３）請求項３の濃淡画像の階調再現方法によると、閾値ＬＵＴを参照して適度の閾値を決定するので、閾値の大きさや間隔をそれぞれ入力画像データや重み係数に応じてその都度、演算する場合に比べて、多値化処理を簡素化することができる。
【０１３８】
（４）補正画像データの中間色階調で誤差分の振幅が過少となる過渡的領域の発生を防止するように、閾値の間隔を決定するので、階調に連続性を持たせるための好適な閾値の間隔を確実に実現することができるとともに、擬似乱数の付加により一致値の中間階調データに対しても良好な階調再現が得られる。
【０１３９】
（５）入力画像データに対して擬似乱数の振幅を制御することにより、中間色データにおいては白色ドッ、灰色ドット、黒色ドットが混在する再現が得られ、階調の変化が滑らかに表現でき、白ベタや黒ベタの再現においては、不要なドットが再現されず、さらに連続階調画像の再現でも不連続性がなく、良好な階調再現が可能となった。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の濃淡画像の階調再現装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】  図１の濃淡画像の階調再現装置を一部に含むシステムを示すブロック図である。
【図３】  図１の濃淡画像の階調再現装置による濃淡画像の階調再現方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】  図１の濃淡画像の階調再現装置のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図５】  図４のパラメータをもつ動作によるドット分布を示したグラフである。
【図６】  本発明の実施例１の濃淡画像の階調再現装置の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図７】  図６のパラメータをもつ動作によるドット分布を示したグラフである。
【図８】  本発明の実施例２の濃淡画像の階調再現装置の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図９】  図８のパラメータをもつ動作によるドット分布を示したグラフである。
【図１０】  本発明の比較例１の濃淡画像の階調再現装置の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図１１】  図１０のパラメータをもつ動作によるドット分布を示したグラフである。
【図１２】  本発明の実施例３の濃淡画像の階調再現装置の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図１３】  図１２のパラメータもつ動作によるドット分布を示したグラフである。
【図１４】  本発明の実施例４の濃淡画像の階調再現装置の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図１５】  図１４のパラメータをもつ動作によるドット分布を示したグラフである。
【図１６】  本発明の比較例２の濃淡画像の階調再現装置の閾値、補正誤差、補正データ等のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図１７】  図１６のパラメータをもつ動作によるドット分布を示したグラフである。
【図１８】  すべての画素の値が中間色階調であるテスト画像の概念平面図である。
【図１９】  図６のテスト画像を３値化した場合の一例を示す平面図である。
【図２０】  擬似乱数部の構成を示すブロック図である。
【図２１】  擬似乱数部にて発生した、擬似乱数を示す説明図である。
【図２２】  擬似乱数部にて発生した、擬似乱数を示す説明図である。
【図２３】  擬似乱数部にて発生した、擬似乱数を示す説明図である。
【図２４】  擬似乱数部にて発生した、擬似乱数を示す説明図である。
【図２５】  図１８のテスト画像の階調再現装置のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図２６】  図１８のテスト画像の階調再現装置のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図２７】  図１８のテスト画像の階調再現装置のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図２８】  図１８のテスト画像の階調再現装置のパラメータの関係を説明するためのグラフである。
【図２９】  図１８の画像を３値化した場合の他の例を示す平面図である。
【図３０】  図１８の画像を３値化した場合の他の例を示す平面図である。
【図３１】  一定値ゼロの画像を３値化した結果の一例を示す平面図である。
【図３２】  一定値ゼロの画像を３値化した結果の一例を示す平面図である。
【図３３】  振幅制限部１５の構成を表すブロック図である。
【図３４】  振幅テーブルの具体例を示す説明図である。
【図３５】  振幅テーブルの他の具体例を示す説明図である。
【図３６】  振幅テーブルの他の具体例を示す説明図である。
【図３７】  振幅テーブルの他の具体例を示す説明図である。
【図３８】  振幅テーブルの他の具体例を示す説明図である。
【図３９】  ドット分布を示したグラフである。
【図４０】  ドット分布を示したグラフである。
【図４１】  ドット分布を示したグラフである。
【図４２】  ドット分布を示したグラフである。
【図４３】  従来技術の構成を示すブロック図である。
【図４４】  階調が連続的に変化しているテスト画像の概念平面図である。
【図４５】  図４４のテスト画像のデータ値の分布図である。
【図４６】  図４４のテスト画像を誤差拡散法の基本的手法によりプリントした再現画像を示す概念平面図である。
【図４７】  図４４のテスト画像のドット分布図である。
【符号の説明】
１    ホストコンピュータ
２    プリンタ
３    画像データ入力手段
４    ３値化処理手段（階調再現装置）
５    ３値データプリント手段
６    加算器Ｂ
７    ３値化部
８    誤差算出部
９    誤差拡散部
１０    誤差メモリ
１１    閾値ＬＵＴ
１２    擬似乱数部
１３    加算器Ａ
１４    擬似乱数発生部
１５    振幅制限部
１６    振幅変換部
１７    振幅テーブル
Ｔ１，Ｔ２    閾値
ＩＮ      入力画像データ
ＭＥ      補正誤差
ＭＩ      補正データ
ＢＬ      黒色ドット
ＧＲ      灰色ドット
ＷＨ      白色ドット
ＦＮ      擬似乱数
【図１】
0004335467.tif 000002
【図２】
0004335467.tif 000003
【図３】
0004335467.tif 000004
【図４】
0004335467.tif 000005
【図５】
0004335467.tif 000006
【図６】
0004335467.tif 000007
【図７】
0004335467.tif 000008
【図８】
0004335467.tif 000009
【図９】
0004335467.tif 000010
【図１０】
0004335467.tif 000011
【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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