(57)【要約】【課題】  グリーンノイズ法による誤差拡散処理における色モアレの発生を抑制する。【解決手段】  二値化部22、誤差検出器27、誤差配分マトリクス25、加算器21は、色成分画像の注目画素を誤差拡散法によって二値化する。演算部23、ゲイン調整器24、加算器26は、二値化後の画素を参照して色成分画像の注目画素に加算する値を演算し、演算した値を色成分画像の注目画素に加算する。その際、色成分ごとに、二値化のパラメータと演算のパラメータの組み合わせを異ならせる。【選択図】  図9
2009303185.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
色成分画像の注目画素を誤差拡散法によって二値化する二値化手段と、
前記二値化後の画素を参照して前記色成分画像の注目画素に加算する値を演算し、前記演算した値を前記色成分画像の注目画素に加算する演算手段とを有し、
色成分ごとに、前記二値化手段のパラメータと前記演算手段のパラメータの組み合わせが異なることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記パラメータの組み合わせは、前記二値化後の色成分画像において、各色成分画像の空間周波数のスペクトル分布の重なりを低減するように設定されることを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
【請求項３】
前記パラメータは、前記二値化手段の誤差拡散マトリクス、並びに、前記演算手段の前記二値化後の画素の参照マトリクスないしスキャン方向、および、ゲイン係数であることを特徴とする請求項1または請求項2に記載された画像処理装置。
【請求項４】
前記パラメータの組み合わせにより、前記二値化後の各色成分画像のドットパターンの空間周波数および/または異方性を制御することを特徴とする請求項1から請求項3の何れか一項に記載された画像処理装置。
【請求項５】
前記パラメータの組み合わせは、イエローの色成分画像のドットパターンを、他の色成分画像のドットパターンに比べて、最も粗くするように設定されることを特徴とする請求項4に記載された画像処理装置。
【請求項６】
前記イエローの色成分画像に用いる誤差拡散マトリクスは、前記注目画素から所定の距離だけ離れた、環状に位置する未二値化画素に誤差を拡散する特性を有することを特徴とする請求項5に記載された画像処理装置。
【請求項７】
同一の誤差拡散マトリクスと、異なる参照マトリクスおよびゲイン係数の組み合わせを用いる前記異方性制御により、シアン、マゼンタおよびブラックの色成分画像のうち少なくとも二つの色成分画像の前記二値化後のドットパターンを交差させることを特徴とする請求項4に記載された画像処理装置。
【請求項８】
異なる参照マトリクスおよびゲイン係数と、前記参照画素の双方向スキャンの組み合わせを用いる前記異方性制御により、シアン、マゼンタおよびブラックの色成分画像のうち少なくとも二つの色成分画像の前記二値化後のドットパターンを交差させることを特徴とする請求項4に記載された画像処理装置。
【請求項９】
同一の誤差拡散マトリクス、参照マトリクスおよびゲイン係数と、前記参照画素の順方向スキャンおよび逆方向スキャンの組み合わせを用いる前記異方性制御により、シアン、マゼンタおよびブラックの色成分画像のうち少なくとも二つの色成分画像の前記二値化後のドットパターンを交差させることを特徴とする請求項4に記載された画像処理装置。
【請求項１０】
さらに、前記二値化後の一色目の色成分画像を参照して、前記演算手段が二色目の色成分画像の処理に使用する前記参照マトリクスを制御する制御手段を有することを特徴とする請求項3に記載された画像処理装置。
【請求項１１】
さらに、前記二値化後の色成分画像を参照して、前記二値化前の色成分画像を二値化した後のハイライト域およびシャドウ域のドット配置を制御する制御手段を有することを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
【請求項１２】
色成分画像の注目画素を誤差拡散法によって二値化しする二値化ステップと、
前記二値化後の画素を参照して前記色成分画像の注目画素に加算する値を演算し、前記演算した値を前記色成分画像の注目画素に加算する演算ステップとを有し、
色成分ごとに、前記二値化ステップのパラメータと前記演算ステップのパラメータの組み合わせが異なることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータ装置を制御して、請求項1から請求項11の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１４】
請求項13に記載されたコンピュータプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データの誤差拡散処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタルプリンティングにおいて、誤差拡散法は、モアレの発生がなく、階調再現性に優れた二値化手法として、多くの画像出力機器に用いられている。また、組織的ディザ法、濃度パターン法に比べてテキスチャ構造が少なく、階調性が局所的に保存される誤差拡散法は、文字や線画、階調画像に対して満足できる画質を提供する。
【０００３】
さらに、アウトプットフィードバック型の誤差拡散法は、ハーフトーンドットをクラスタ化して主空間周波数を低周波域にシフトすることで、高域と低域のスペクトルを低下させた所謂グリーンノイズ特性を示す。このような誤差拡散法は、グリーンノイズ法による誤差拡散処理とも呼ばれ、安定したFM変調方式として電子写真系のディジタルプリンタへの適用も可能である。このようなFM変調方式を採用するFMスクリーンは、AMスクリーンと比較して次のような特徴をもつ。
1. 周期性がある画像との間でビート（モアレ）を生じない、
2. 異なる色間のビート（色モアレ）が生じない、
3. 色再現域が広がる、
4. ミスレジストレーション（版ずれ）に強い。
【０００４】
グリーンノイズ法による誤差拡散処理のFMスクリーンは、とくに、AMスクリーンで生じる色スクリーンのモアレ（ロゼッタパターンと呼ばれる）が生じないため、高品質のカラーハーフトーンを生成する方法として期待されている。
【０００５】
しかし、グリーンノイズ法による誤差拡散処理を用いて、クラスタ化を顕著にするためにフィードバックを強くするなど過分な処理を行うと、局所的に周期的な異方性テキスチャ構造が現れ、画質を著しく劣化させると同時に、局所的なモアレを生じる問題がある。
【０００６】
図1から図3を参照して「局所的なモアレ現象」を説明する。
【０００７】
図1は階調データ（0〜255）を誤差拡散処理する際にグリーンノイズ法のフィードバックゲイン係数hを変化させた様子を示す図である。最上段は、ゲイン係数h=0における処理結果で、誤差拡散法そのものの処理結果を示している。ゲイン係数hを増加するとクラスタ化が進行し、ドットが粗くなり空間周波数のピークが低周波域へシフトする。さらに、ゲイン係数hを増加すると、最下段に示すように、太枠で囲んだ中間濃度域（階調値100〜140に相当）において、ドットが平行周期性をもつパターンが現れる。このようなパターンの周期性により局所的なモアレが生じ、色モアレが発生する。
【０００８】
図2は中間濃度域（階調値120）のシアンおよびマゼンタにグリーンノイズ法による誤差拡散処理を適用した結果を示す図である。図2(a)(b)に示すように、それぞれドットの連結が生じ、それが局所的に周期性を帯びたパターンを呈する。それら色版を重ねたカラー出力（図2(c)）には色モアレが生じる。図2(d)は同一色（黒）で重ね合わせを表現した図で、色モアレの発生がより明瞭に分かる。なお、ゲイン係数hなどは後述する。
【０００９】
一方、図3はハイライト域（階調値192）のシアンおよびマゼンタにグリーンノイズ法による誤差拡散処理を適用した結果を示す図である。図3(a)(b)に示すように、それぞれドットの連結が生じないから、局所的に周期性を帯びたパターンは発生しない。従って、それら色版を重ねたカラー出力（図3(c)）には色モアレが生じ難い。
【００１０】
このように、グリーンノイズ法による誤差拡散処理は、画像の中間濃度域においてドットの連結が発生し、色モアレが発生し易い。他の問題として、画像のハイライト域においてドットの並置および重なりによって生じる色むらがある。
【００１１】
図4はある色についてシアン、マゼンタ、イエローの三色成分を独立に処理して合成したカラー出力を示す図である。
【００１２】
図4に示すように、本来一色として再現されるべき色が、各色ドットが重なる部分と並置される部分で異なる色むらが生じる。これは、色ドットが重なる場合は減法混色、並置される場合は加法混色で色再現され、混色法の違いが色むらとなって現れるためである。この問題は、シャドウ域にも表れる。つまり、シャドウ域では白ドット（周囲が黒化し、中が抜けたドット）が重なるか並置されるかにより、ハイライト域と同様の色むらが生じる。
【００１３】
このように、グリーンノイズ法による誤差拡散処理は、クラスタ化を顕著にしようとすると中間濃度域において色モアレが発生し、また、画像のハイライト域、シャドウ域において色むらが発生し、著しくカラー出力の画像品位を低下させる場合がある。
【００１４】
【非特許文献１】Daniel L. Lau, Gonzalo R. Arce著「Modern Digital Halftoning (Signal Processing and Communications)」
【特許文献１】米国特許公報第6,798,537号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本発明は、グリーンノイズ法による誤差拡散処理における色モアレの発生を抑制することを目的とする。
【００１６】
また、本発明は、グリーンノイズ法による誤差拡散処理における色むらの発生を抑制することを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。
【００１８】
本発明にかかる画像処理は、色成分画像の注目画素を誤差拡散法によって二値化し、前記二値化後の画素を参照して前記色成分画像の注目画素に加算する値を演算し、前記演算した値を前記色成分画像の注目画素に加算する。その際、色成分ごとに、前記二値化のパラメータと前記演算のパラメータの組み合わせが異なることを特徴とする。
【００１９】
さらに、前記二値化後の色成分画像を参照して、前記二値化前の色成分画像を二値化した後のハイライト域およびシャドウ域のドット配置を制御することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、グリーンノイズ法による誤差拡散処理における色モアレの発生を抑制することができる。
【００２１】
また、グリーンノイズ法による誤差拡散処理における色むらの発生を抑制することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明にかかる実施例の画像処理を図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００２３】
［装置の構成］
図5は実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００２４】
スキャナ11と、電子写真方式のプリンタ12を有する複合機(MFP)10は、内蔵するコントローラ13によって、その機能が制御される。
【００２５】
コントローラ13のCPU17は、RAM15をワークメモリとして、ROM14やハードディスクドライブ(HDD)16に格納されたオペレーティングシステム(OS)や各種プログラムを実行する。HDD16は、制御プログラム、画像処理プログラムなどのプログラムや画像データを記憶する。
【００２６】
CPU17は、表示部18にユーザインタフェイスを表示して、表示部18のソフトウェアキーや、操作パネル19のキーボードからユーザ指示を入力する。例えば、ユーザ指示がコピーを示す場合、スキャナ11によって読み取った原稿画像をプリンタ12によって印刷する（コピー機能）。
【００２７】
通信部20は、図には示さないが、公衆回線やネットワークに接続する通信インタフェイスである。CPU17は、ユーザ指示がファクシミリ送信を示す場合、スキャナ11によって読み取った原稿画像を、通信部20を制御してユーザが指定する相手先にファクシミリ送信する（ファクシミリ機能）。また、ユーザ指示がプッシュスキャンを示す場合、スキャナ11によって読み取った原稿画像を、通信部20を制御して指定のサーバ装置に送信する（プッシュスキャン機能）。また、通信部20がファクシミリ画像を受信した場合、CPU17は、受信画像をプリンタ12で印刷する（ファクシミリ機能）。また、通信部20が印刷ジョブを受信した場合、CPU17は、印刷ジョブに従いプリンタ12で画像を印刷する（プリンタ機能）。また、通信部20がプルスキャンジョブを受信した場合、CPU17は、スキャンジョブに従いスキャナ11によって読み取った原稿画像を指定のサーバ装置やクライアント装置に送信する（プルスキャン機能）。
【００２８】
●ドットジェネレータ
図6はハーフトーンスクリーンを生成するドットジェネレータの構成例を示すブロック図である。なお、ドットジェネレータは、コントローラ13の一部として構成される。
【００２９】
同期信号入力部30は、同期信号として、プリンタ12から1ラインの走査タイミングを示す水平同期信号Hsync、一頁の走査タイミングを示す垂直同期信号Vsync、および、画素クロックVclockを入力する。これら同期信号は、順次、RAM15に割り当てられた画像メモリ31に入力され、図示しない感光ドラムの走査位置に対応する画像データが出力される。
【００３０】
また、同期信号は、順次、二値化処理部33に入力される。二値化処理部33は、画像メモリ31から入力される画像データを二値化処理する。
【００３１】
レーザドライバ34は、二値化処理部33が出力する二値信号に従いビーム光源35を駆動して、ビーム光源35の発光を制御する。例えば、二値信号が‘1’の場合はビーム光源35に光ビーム36を出力させ（レーザオン）、‘0’の場合はビーム光源35に光ビーム36を出力させない（レーザオフ）。
【００３２】
電子写真プロセスの詳細は省略するが、光ビームはプリンタ12の感光ドラムを走査して、感光ドラム上に静電潜像を形成（光露光）する。静電潜像はトナーによって現像され、トナー像として記録紙に転写される。カラー画像を形成する場合は各色成分のトナー像が記録紙に重畳転写される。その後、記録紙は、定着器に送られてトナー像が記録紙に定着された後、プリンタ12外へ排出される。
【００３３】
［二値化処理部］
図7は通常の誤差拡散処理を行う二値化処理部33の構成例を示すブロック図である。
【００３４】
二値化部22は、N番目の入力画素データX[n]を二値化して、出力画素データY[n]を出力する。誤差検出器27は、入力画素データX[n]の二値化によって生じた誤差（差分）を誤差データYe[n]として出力する。誤差配分マトリクス（誤差拡散マトリクス）25は、誤差データYe[n]を未二値化画素（これから二値化される画素）に配分（拡散）する。加算器21は、誤差配分マトリクス25から出力される配分データXe[n]を、誤差を配分すべき未二値化画素の画素データに加算する。
【００３５】
図8は未二値化画素と配分強度の関係を示す図である。
【００３６】
記号×で示す画素は二値化の注目画素であり、xは記録の主走査方向を、yは記録の副走査方向を表す。注目画素×の上方に配したハッチング部は既二値化画素（二値化後の画素）を示し、注目画素×の下方が未二値化画素である。未二値化画素に付した数字は配分比率で、例えば、xおよびy方向に注目画素×と隣接する画素には誤差データYe[n]の7/48が配分され、注目画素×の斜め右下および左下の画素には誤差データYe[n]の5/48が配分される。つまり、式(1)に示すように、入力画素データXには誤差の配分値Xeが加算される。
X = X + Xe      …(1)
【００３７】
また、二値化部22は、次式の二値化を行う。
if (X ≧ Th)
Y= 255；
else
Y = 0；      …(2)
ここで、Thは閾値。
【００３８】
誤差拡散法によって生成される記録パターンの空間周波数特性は、低周波域のスペクトル強度が低下した所謂ブルーノイズ特性を示す。ブルーノイズ特性は、空間周波数特性が高周波域まで延びていて、解像度特性に優れ、かつ、二値化によって生じる誤差を再利用するため、画像の濃度が局所的に保存され、良好な階調再現性を呈す。従って、誤差拡散法は、インクジェット方式の印刷装置にはよく用いられている。しかし、電子写真方式の印刷装置には、安定した出力が得られず実用的ではない。
【００３９】
電子写真方式の印刷装置は、光ビームを走査して、有機光導電体(OPC)やアモルファスシリコンなどの感光ドラムの一様に帯電された表層から電荷を除電する露光過程を有する。この露光過程は非線形性を有する。また、現像、転写、定着などの電子写真プロセスの複雑さも非線形性の要因になる。この非線形特性により、印刷ドットの間で干渉が生じ、階調性が著しく損なわれる。例えば、独立した1ドットを印刷しようとしてもドットは記録され難く、数ドットのクラスタ状態になると確実にドットが記録される。このため高周波特性が低下すると同時に、画像のハイライト域の階調性が劣化する。
【００４０】
また、ドット間の距離が小さいとトナーが移動してドットがつながることがある。なお、インクジェット方式のように、インク滴をメディアに付着させてドットを記録するプロセスは、インクとメディアの間のミクロ現象はあるが、印刷ドットの間の干渉は生じ難く、確実にドットを記録することができる。
【００４１】
言い換えれば、電子写真方式の印刷装置には、低周波域だけではなく、高周波域のスペクトル強度も低下させたグリーンノイズ特性の記録パターンが有効である。なお、グリーンノイズ法については、非特許文献1や特許文献1に、その構成や特徴が詳述されている。
【００４２】
図9はグリーンノイズ法による誤差拡散処理を行う二値化処理部33の構成例を示すブロック図である。
【００４３】
二値化部22は、N番目の入力画素データX[n]を二値化して、出力画素データY[n]を出力する。誤差検出器27は、入力画素データX[n]の二値化によって生じた誤差（差分）を誤差データYe[n]として出力する。誤差配分マトリクス25は、誤差データYe[n]を未二値化画素に配分する。加算器21は、誤差配分マトリクス25から出力される配分データXe[n]を、誤差を配分すべき未二値化画素の画素データに加算する。ここまでは、図7に示す誤差拡散処理と同じである。
【００４４】
演算部23は、後述する参照画素マトリクスを用いて複数の既二値化画素（以下、参照画素）の値を取得し、所定の演算を施す。ゲイン調整器24は、演算部23が出力するデータに所定のゲインhを乗じたデータXh[n]を計算する。加算器26は、加算器21が出力する画素データにデータXh[n]を加算する。二値化部22は、誤差およびデータXh[n]が加算された画素データXk[n]を入力する。つまり、Xhがフィードバック量（グリーンノイズデータ）である。
Xk = X + Xe + Xh      …(3)
【００４５】
また、二値化部22は、次式の二値化を行う。
if (Xk ≧ Th)
Y = 255；
else
Y = 0；      …(4)
ここで、Thは閾値。
【００４６】
図10は参照画素と参照強度の関係を示す図である。
【００４７】
図8と同様に、記号×で示す画素は二値化の注目画素であり、xは記録の主走査方向を、yは記録の副走査方向を表す。注目画素×の上方に配したハッチング部は既二値化画素を示す。a0、a1、a2、a3で示す既二値化画素は参照画素であり、値a0、a1、a2、a3は重み係数（参照強度）を示す。なお、参照画素は、注目画素×の近傍の既二値化画素であり、参照画素の選定によって画質は大きく変化する。また、重み係数ai=0は、対応する既二値化画素のデータを参照しないことを表し、Σai=1になるように重み係数aiは正規化されている。ゲイン調整器24の出力は下式で表される。
Xh[n] = h×Σi(ai×Yi)      …(5)
ここで、hはゲイン係数、
Yiはi番目の参照画素の値(0 or 255)。
【００４８】
●グリーンノイズ法による二値化結果
図11はグリーンノイズ法による二値化結果を示す図である。この誤差拡散処理に用いた誤差拡散マトリクスE1はJarvis Matrixと呼ばれ、下式で表される。
┌          ┐
│・・ X 7 5│
E1 = 1/48×│ 3 5 7 5 3│      …(6)
│ 1 3 5 3 1│
└          ┘
ここで、Xは注目画素位置。
【００４９】
また、参照画素マトリクスC2は、次式で示される。なお、以下では、参照画素マトリクスを「グリーンノイズマトリクス」と呼ぶ場合がある。
┌   ┐
C2 = 1/2×│0 1│
│1 X│      …(7)
└   ┘
ここで、Xは注目画素位置。
【００５０】
また、ゲイン係数hは0.2である。グリーンノイズ法による誤差拡散処理の出力は、通常の誤差拡散処理の出力よりも、低周波域にシフトしたドットパターンを呈するようになる。これは、既二値化画素のデータを取り込むことにより、参照画素の特性に倣う（参照画素が0であれば0を、255であれば255を出力する）確率が高くなるクラスタ化作用に起因する。このクラスタ化作用は、ゲイン係数hを大きくすると強くなる。ゲイン係数hを大きくして行くとクラスタドットが非等方性のテキスチャ構造を有すようになり、必要以上に大きな値のゲイン係数hを使用することはできない。
【００５１】
図12は一様濃度（階調値120）の画像をグリーンノイズ法による誤差拡散処理した出力を示す図である。図13は図12に示す画像の二次元FFTによる空間周波数特性を示す図である。白い領域はスペクトル強度が大きい領域である。図14は図13に示すスペクトルパターンの縦軸に沿った断面のスペクトル強度を示す図である。図13、図14から分かるように、周波数スペクトルはドーナツ状の強度分布を示し、低周波数域と高周波域が低下したグリーンノイズ特性を示す。
【００５２】
図15は一様濃度（階調値120）の画像をパラメータを変化させて誤差拡散処理した結果を示す図である。処理結果とパラメータの関係は下表に示す。
表1
┌─┬──────┬───────┬────┬───┬────┐
│  │  誤差拡散  │グリーンノイズ│スキャン│ゲイン│ランダム│
│  │ マトリクス │  マトリクス  │  方向  │ 係数h│   値   │
├─┼──────┼───────┼────┼───┼────┤
│P1│   リング   │      C3      │ 双方向 │  0.2 │  ±10  │
│P2│   リング   │      −      │ 順方向 │  0.0 │  ±20  │
│P3│ Jarvis (E1)│      C2      │ 双方向 │  0.3 │  ±10  │
│P4│    Floyd   │      C2      │ 双方向 │  1.0 │  ±10  │
│P5│     E2     │      C2      │ 双方向 │  0.5 │  ±10  │
└─┴──────┴───────┴────┴───┴────┘
【００５３】
表1における「スキャン方向」は後述する。また、パラメータP2は、ゲイン係数h=0でありグリーンノイズ法を利用しない。また、ランダム値は、階調が平坦な画像を試験的に誤差拡散する際に二値化閾値に加えるランダム値である。また、リング(ring)、Floyd、E2の各誤差拡散マトリクス、C3のグリーンノイズマトリクスは式(8)〜(11)に示す。
┌          ┐
│・・ X 0 1│
Ring = 1/6×│ 1 0 0 0 1│      …(8)
│ 0 1 1 1 0│
└          ┘
┌      ┐
Floyd = 1/16×│・ X 7│
│ 3 5 1│      …(9)
└      ┘
┌   ┐
E2 = 1/2×│X 1│
│1 0│      …(10)
└   ┘
┌   ┐
C3 = 1/3×│1 1│
│1 X│      …(11)
└   ┘
【００５４】
前述したように、階調値120の濃度域は、ドットの連結が始まり周期的なパターンが生じる濃度域である。図15において、P1が最も粗いパターン（空間周波数が低域のスペクトル）を呈し、P5が最も細かいパターン（空間周波数が高域のスペクトル）を呈す。つまり、P1からP5に向かうに従い、細かなパターンになり、スペクトルのピークは空間周波数の高域にシフトする。以下では、これらパターンを組み合わせて、色モアレや色むらがないカラー画像を形成する方法を説明する。
【００５５】
［色モアレの発生原理］
異なる色の間で色モアレが発生しないようにするには、各色の空間周波数スペクトルが重ならないようにする必要がある。
【００５６】
図16は二次元のスペクトル分布を模式的に示す図で、横軸はx方向の周波数fxを、縦軸はy方向の周波数fyを表す。図16(a)はスペクトル分布が低域に位置する例を示し、図16(b)はスペクトル分布が高域に位置する例を示している。また、図16(c)は図16(a)(b)のスペクトル分布を重ねたものである。図16(c)に示すように、スペクトル分布に重なりがなければ、色モアレは生じ難い。
【００５７】
モアレ現象は、連結したドットの周期構造に基づく、波数ベクトル間の相互干渉現象として説明される。画像のドットパターンのミクロな部分が、平行な数本のライン状につながったドットで構成され、その間隔がλであるとする。このミクロ構造に基づく波数ベクトル↑νは次式で表される。
↑ν = 2π/λ・(↑i/i)      …(12)
ここで、↑iは周期的なラインに直交する方向ベクトル。
【００５８】
図17はグリーンノイズ法による誤差拡散処理の中間濃度域の出力画像を模式的に示す図である。出力画像の中間濃度域には、図17に示すようなミクロな周期構造が無数に局所的に分布している。
【００５９】
モアレ現象は、重なった波数ベクトルのビートとして説明される。図18は二つの波数ベクトルのビートを説明する図である。つまり、図18に示すように、ある点の第一色の波数ベクトルが↑ν1で、第二色の波数ベクトルが↑ν2とすると、発生するビートの波数ベクトル↑pは次式で表される。
↑p = ↑ν1 - ↑ν2      …(13)
【００６０】
つまり、波数ベクトル↑pが小さいと長波長のビート、つまり色モアレが生じる。
【００６１】
［周波数制御］
本実施例は、各色成分の二値化に、例えば図15に示すP1〜P5のパラメータの何れかを適用して、二値化結果の空間周波数のスペクトル分布の重なりを避けて色モアレをなくす、または、低減する。
【００６２】
図19は本実施例のグリーンノイズ法による誤差拡散処理の結果を示し、中間濃度（階調値120）の画像の処理結果を示す図である。図19(a)はパラメータP1を用いた処理結果である。パラメータP1の環状のマトリクス（リングマトリクス、式(8)に示す誤差拡散マトリクス）は、注目画素から所定の距離だけ離れた、環状に位置する未二値化画素に誤差を拡散する特性を有し、小さいマトリクスサイズで大きなローパスフィルタ特性を示す。その結果、粗いドットパターンが生成される。また、図19(b)はパラメータP3を用いた処理結果である。図19(c)は図19(a)(b)の処理結果を重ねた画像を示す。
【００６３】
図20は周波数制御を行わずにグリーンノイズ法による誤差拡散処理の結果を示し、図19と同様に、中間濃度（階調値120）の画像の処理結果を示す図である。図20(a)(b)ともにパラメータP1を用いた処理結果で、それらを重ねると（図20(c)）、波数ベクトルが重なり、図19(c)に比べて大きな低周波のビート（モアレ）が生じる。勿論、強いモアレが生じるとともに、レジストレーションの変動に敏感で安定性に欠けることが分かる。
【００６４】
言い換えれば、図19におけるパラメータP1とP3の組み合わせのように、色成分によってパラメータを変えれば、誤差拡散処理結果を合成したパターンにおいて、色モアレの発生が抑制される。
【００６５】
図21は周波数制御をカラー画像に適用した例を示す図で、図21(a)はイエロー成分にパラメータP1を用いた処理結果を示す。図21(b)はシアン成分にパラメータP3を用いた処理結果を示す。図21(c)は図21(a)(b)の処理結果を重ねた画像を示す。なお、イエロー成分は視覚的に認識し難い。従って、最も粗いドットパターンを生成するパラメータ（図15の例ではP1）をイエロー成分に適用することは、カラー画像の実効的な解像度の低下を抑えて、色の安定性、一様性を保持するために効果的である。
【実施例２】
【００６６】
以下、本発明にかかる実施例2の画像処理を説明する。なお、実施例2において、実施例1と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００６７】
実施例1では、周波数制御により、二つの色成分画像を重ねた場合の色モアレを防ぐ方法を説明した。しかし、周波数制御だけでは、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの四つの色成分画像を重ねた場合の色モアレまでを回避することは難しい。そこで、実施例2では、周波数の異方性制御を導入して、四つの色成分画像を重ねた場合の色モアレを回避する方法を説明する。
【００６８】
［異方性制御］
図22は空間周波数の非等方性のスペクトル分布を模式的に示す図である。図22(a)はy方向に延伸したスペクトル分布を、図22(b)はx方向に延伸したスペクトル分布を、図22(c)は図22(a)(b)のスペクトル分布を合成した状態をそれぞれ示す。また、図22(d)はy軸上に分散したスペクトル分布を、図22(e)はx軸上に分散したスペクトル分布を、図22(f)は図22(d)(e)のスペクトル分布を合成した状態をそれぞれ示す。図22に示すように、スペクトル分布の異方性を制御すれば、スペクトル分布の重なりは減少し、モアレの発生を低減することができる。
【００６９】
図23は一様濃度（階調値120）の画像を異方性を制御して誤差拡散処理した結果を示す図である。処理結果とパラメータの関係は下表に示す。
表2
┌─┬──────┬───────┬────┬───┬────┐
│  │  誤差拡散  │グリーンノイズ│スキャン│ゲイン│ランダム│
│  │ マトリクス │  マトリクス  │  方向  │ 係数h│   値   │
├─┼──────┼───────┼────┼───┼────┤
│Q1│ Jarvis (E1)│      C2      │ 双方向 │  0.4 │  ±10  │
│Q2│ Jarvis (E1)│      C4      │ 双方向 │  0.4 │  ±10  │
└─┴──────┴───────┴────┴───┴────┘
【００７０】
表2におけるグリーンノイズマトリクスC4を式(14)に示す。
┌   ┐
C4 = 1/4×│2 1│
│1 X│      …(14)
└   ┘
【００７１】
図24は双方向スキャンを説明する図で、ラスタ画像に対して一走査ごとに方向が反転するスキャンを行う。その際、誤差拡散マトリクスとグリーンノイズマトリクスの方向は走査方向に合わせて設定する、言い換えれば、右から左へ向かうスキャン時、誤差拡散マトリクスおよびグリーンノイズマトリクスの構成は左右反転する。従って、主走査方向に、y軸に対称的なパターンが生成される。
【００７２】
パラメータQ1は、式(7)に示すグリーンノイズマトリクスC2を使い、双方向スキャンを行うことで、縦方向を向くパターン（図22(a)のスペクトル分布に相当）を形成するようにドットが連結される特徴をもつ。また、パラメータQ2は、式(14)に示すグリーンノイズマトリクスC4を使い、双方向スキャンを行うことで、横方向を向くパターン（図22(b)のスペクトル分布に相当）を形成するようにドットが連結される特徴をもつ。
【００７３】
このような、パターンを形成すれば、両者の波数ベクトルは直交し、式(13)に示すビート↑pの高周波数になり、人間の視覚特性から色モアレが認識され難くなる。
【００７４】
図25は一様濃度（階調値120）の画像を異方性を制御して誤差拡散処理した結果を示す図である。処理結果とパラメータの関係は下表に示す。
表3
┌─┬──────┬───────┬────┬───┬────┐
│  │  誤差拡散  │グリーンノイズ│スキャン│ゲイン│ランダム│
│  │ マトリクス │  マトリクス  │  方向  │ 係数h│   値   │
├─┼──────┼───────┼────┼───┼────┤
│Q3│ Jarvis (E1)│      C2      │ 順方向 │  0.2 │  ±10  │
│Q4│ Jarvis (E1)│      C2      │ 逆方向 │  0.2 │  ±10  │
└─┴──────┴───────┴────┴───┴────┘
【００７５】
図26は順方向スキャンと逆方向スキャンを説明する図で、ある色成分画像101は順方向スキャンを行い、他の色成分画像102は逆方向スキャンを行うことを示している。勿論、逆方向スキャンの場合は、誤差拡散マトリクスとグリーンノイズマトリクスの方向は走査方向に合わせて設定する、言い換えれば、右から左へ向かう逆方向スキャン時、誤差拡散マトリクスおよびグリーンノイズマトリクスの構成は左右反転する。
【００７６】
なお、画像データの左右を反転して逆方向スキャンを行ってもよい。その場合、マトリクスの反転は不要になるが、誤差拡散処理結果の画像データの左右を反転する必要がある。
【００７７】
パラメータQ3、Q4とも、式(7)に示すグリーンノイズマトリクスC2を使うが、スキャン方向が異なるため、対称的に斜め方向を向くパターンを形成するようにドットが連結される特徴をもつ。
【００７８】
このような、パターンを形成すれば、両者の波数ベクトルは直交し、式(13)に示すビート↑pの高周波数になり、人間の視覚特性から色モアレが認識され難くなる。
【００７９】
なお、パラメータQ3には、式(7)に示すグリーンノイズマトリクスC2を用いる。前述したように、グリーンノイズ法は参照画素の特性に倣う（参照画素が0であれば0を、255であれば255を出力する）確率が高いため、左下から右上に向かう（右斜め）方向に連結したドットパターンになる特徴を示す。同様に、パラメータQ4は、左上から右下に向かう（左斜め）方向に連結したドットパターンになる特徴を示す。
【００８０】
このように、誤差拡散処理のパラメータを適宜設定することにより、形成されるドットパターンの異方性を制御することができる。
【００８１】
図27は誤差拡散処理において異方性制御を行った処理結果例を示す図である。図27(a)はパラメータQ3を用いてシアン成分画像を、図27(b)はパラメータQ4を用いてマゼンタ成分画像を誤差拡散処理した結果を示している。図27(c)は図27(a)(b)を重ねた二色合成画像を示している。シアンとマゼンタのドットパターンが直角に近い状態で交差（ほぼ直交）するため、それらを重なた画像の色モアレの発生が抑制される。
【実施例３】
【００８２】
以下、本発明にかかる実施例3の画像処理を説明する。なお、実施例3において、実施例1、2と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００８３】
実施例3においては、一色目の二値化結果のパターンに応じて、二色目の二値化を適応的に行う方法を説明する。
【００８４】
グリーンノイズ法による誤差拡散処理を行った画像は、グリーンノイズマトリクスの形状（係数）に依存する。
【００８５】
図28は二つのグリーンノイズマトリクスと二値化結果の出力パターンを比較する図である。グリーンノイズマトリクスC2を用いる場合は、左下から右上に向かう（右斜め）方向に連結した出力パターンになり易い。また、クリーンノイズマトリクスC3を用いる場合、左上から右下に向かう（左斜め）方向に連結した出力パターンになり易い。この理由は、上述したように、グリーンノイズ法は参照画素の特性に倣う（参照画素が0であれば0を、255であれば255を出力する）確率が高いため、参照パターン（グリーンノイズマトリクスのパターン）に倣ったドット配列になるためである。
【００８６】
上記の特徴を利用して、一色目の色成分画像の注目画素近傍のパターンが、右斜めのパターンを示せば二色目の色成分画像の二値化にグリーンノイズマトリクスC3を選択し、左斜めのパターンを示せばグリーンノイズマトリクスC2を選択する。そして、両者の二値化結果を重ね合わせれば、ほぼ直交するパターンを重ねることになり、色モアレの発生を低減することができる。
【００８７】
図29は実施例3のグリーンノイズ法による誤差拡散処理を行う二値化処理部33の構成例を示すブロック図である。
【００８８】
選択部29は、RAM15またはHDD16に割り当てられたビットマップメモリ41に格納された一色目の色成分画像の二値化結果を参照して、グリーンノイズマトリクスの選択信号を出力する。演算部23は、選択信号に応じたグリーンノイズマトリクスが示す参照画素の値を取得して、所定の演算を行う。
【００８９】
選択部29は、選択信号を出力するために、注目画素近傍の一色目の色成分画像の二値化結果から特徴量を演算する必要がある。この特徴量の演算に最も効果的な方法は、局所的な空間周波数スペクトル解析を行うことである。
【００９０】
局所的な空間周波数スペクトル解析として、Wavelet変換によるサブバンド分解が有効である。なお、フーリエ変換は、画像全体のスペクトル分布を得ることができるが、局所的なスペクトル分布を得ることはできない。
【００９１】
図30はWavelet変換によるサブバンド分解を説明する図である。図30(a)は水平方向に階調値が96〜160に変化するグレイスケール画像にグリーンノイズ法による誤差拡散処理を施した結果を示す。その際のパラメータは、式(8)の誤差拡散マトリクス（Ring）、式(7)のグリーンノイズマトリクスC2、ゲイン係数h=0.2である。
【００９２】
図30(a)に示すように、画像の中心（階調値128）近傍に周期的な構造が現れている。図30(b)は図30(a)の画像をランク3で三階層にWavelet変換した結果を示し、白い領域はスペクトル強度が強い領域である。図30(c)はウェーブレットの各サブバンドの指標を示す。図30(b)に示すように、太線で囲んだ第二のサブバンドのLLLH領域の中央にスペクトル強度の強い部分があり、LLHL領域の対応領域のスペクトル強度は弱くなっている。第二のサブバンドは、1/2周波数へサブバンド分解された領域である。従って、LLLH領域は、1/2周波数のy方向（縦方向）のスペクトル強度を表し、LLLH領域のスペクトルが他のバンドに比べて強いことは、二画素単位のクラスタ化が水平方向に行われたことを意味する。つまり、LLLH領域のスペクトル強度が大きい部分に、第二の画像のスペクトル強度が小さいが領域が重なれば、干渉が起こり難いと予測される。つまり、Wavelet変換による局所的な解析結果に基づき、ミクロな非干渉パターンを適応的に形成することが可能になる。
【００９３】
しかし、Wavelet変換は処理時間が掛かる。そこで、実施例3においては、実空間における簡易な方法で局所的な空間周波数のスペクトル解析を行うことにする。
【００９４】
図31は選択部29の処理を説明するフローチャートである。また、図32は選択部29の処理における一色目の二値化結果の参照画素位置を示す図である。
【００９５】
選択部29は、二色目の色成分画像を二値化する際、注目画素X(i, j)に対して、ビットマップメモリ41に格納された一色目の既二値化画素Y'(i-1, j)とY'(i, j-1)を読み込む(S11)。そして、二つの既二値化画素の値を比較して(S12)、Y'(i-1, j)=Y'(i, j-1)であればグリーンノイズマトリクスC2の選択を示す選択信号C2を出力する(S13)。また、Y'(i-1, j)≠Y'(i, j-1)であればグリーンノイズマトリクスC3の選択を示す選択信号C3を出力する(S14)。
【００９６】
つまり、グリーンノイズマトリクスC2とC3の選択は下式で表される。
if (Y'(i-1, j) == Y'(i, j-1))
C2；
else
C3；          …(15)
【００９７】
グリーンノイズマトリクスC2、C3の選択は、画素単位に行われ、選択されたグリーンノイズマトリクスによって二色目の色成分画像は適応的に誤差拡散処理される。
【００９８】
選択部29は、注目画素と同ラインおよび前ラインの一色目の既二値化画素を参照する。色成分画像を面順次に処理する場合は、ビットマップメモリ41に一色目の二値化結果が存在するから、参照画素の選択に制限はない（言い換えれば、注目画素のラインよりも後のラインの二値化結果も参照可能）。しかし、参照画素用のバッファメモリがない場合は、線順次の場合は注目画素と同一ライン上の画素、点順次の場合は注目画素と同位置の画素に限られる。処理をシンプルにするには、注目画素に隣接する画素を参照画素とすることが好ましい。しかし、クラスタドットが大きくなると、バッファメモリを追加して、注目画素から離れた位置にある画素を参照することが望ましい。
【実施例４】
【００９９】
以下、本発明にかかる実施例4の画像処理を説明する。なお、実施例4において、実施例1〜3と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【０１００】
図4に示したように、各色独立に処理して合成した場合、各色のドット位置はランダムに配置され、各色ドットが重なる部分（減法混色）と並置される部分（加法混色）が発生して、色むらが生じる。
【０１０１】
図33は実施例4のグリーンノイズ法による誤差拡散処理を行う二値化処理部33の構成例を示すブロック図である。また、図34は一色目と二色目の参照画素と参照強度の関係を示す図である。
【０１０２】
演算部42は、ビットマップメモリ41に格納された一色目の色成分画像の二値化結果を参照して、フィードバック量Xh'を出力する。加算器26は、次式の演算により、二色目の色成分画像の注目画素Xに対して、二値化部22へ入力するデータXkを計算する。
Xk = X + Xe + Xh + Xh'      …(16)
ここで、Xh = hΣiaiYi、
Xh' = h'Σia'iY'i。
【０１０３】
式(16)において、Xhは二色目のフィードバック量（グリーンノイズデータ）であり、Xh'は一色目（既に二値化した色成分画像）のフィードバック量である。つまり、二色目の注目画素Xに対して二値化部22へ入力されるデータXkには、二色目のフィードバック量Xhのほかに、一色目のフィードバック量Xh'が加算される。一色目のフィードバック量Xh'は、注目画素付近の一色目の既二値化画素値Y'0、Y'1、Y'2、…と重み係数a'0、a'1、a'2、…の積和演算結果である。
【０１０４】
なお、上記の処理は、各色成分画像のラスタデータを面順次、線順次、または、点順次に処理するどの場合にも適用可能である。ただし、色成分画像を面順次に処理する場合は、ビットマップメモリ41に一色目の二値化結果が存在するから、参照画素の選択に制限はない（言い換えれば、注目画素のラインよりも後のラインの二値化結果も参照可能）。しかし、参照画素用のバッファメモリがない場合は、線順次の場合は注目画素と同一ライン上の画素、点順次の場合は注目画素と同位置の画素に限られる。処理をシンプルにするには、注目画素に隣接する画素を参照画素とすることが好ましい。しかし、クラスタドットが大きくなると、バッファメモリを追加して、注目画素から離れた位置にある画素を参照することが望ましい。
【０１０５】
［三色目以降の処理］
以下では、一色目をチャネル1、二色目をチャネル2、…として、チャネルnのグリーンノイズ法による誤差拡散処理を説明する。
【０１０６】
チャンネルnの注目画素X(n)に対する二値化部22の入力データXk(n)は下式で表される。
Xk(n) = X(n) + Xe(n) + Xh(n) - ΣXh(m)      …(17)
ここで、Σ演算はm=1からn-1まで、
Xh(n)はチャネルnのフィードバック量、つまりXh(n) = hΣiaiYi、
ΣXh(m)は二値化を終了したチャネル1〜n-1のフィードバック量、つまりXh(m) = h(m)Σia'iY'i。
【０１０７】
式(17)において、Xh(n)はチャネルnのフィードバック量であり、Xh(m)はチャネル1〜n-1（既に二値化した色成分画像）のフィードバック量である。つまり、チャネルnの注目画素Xに対して二値化部22へ入力されるデータXkには、チャネルnのフィードバック量Xh(n)のほかに、チャネル1〜n-1のフィードバック量ΣXh(m)が加算される。チャネルmのフィードバック量Xh(m)は、注目画素付近のチャネルmの既二値化画素値Y'0、Y'1、Y'2、…と重み係数a'0、a'1、a'2、…の積和演算結果である。
【０１０８】
最も簡単な方法は、1〜n-1チャンネルのフィードバック量Xh(m)の算出に、注目画素に対応する既二値化画素の値のみを使用する下式の方法である。
Xh(m) = h(m)Y'(m, i, j)      …(18)
ここで、Y'(m, i, j)はチャネルmの注目画素に対応する位置の既二値化画素値。
【０１０９】
この場合、チャンネルnの注目画素X(n)に対する二値化部22の入力データXk(n)は下式で表される。
Xk(n) = X(n) + Xe(n) + Xh(n) - {h(1)Y'(1, i, j) + … + h(m)Y'(m, i, j)}      …(19)
【０１１０】
ゲイン係数hはチャンネルごとに設定することができる。各色の寄与を均等にする場合は下式のようにしてもよい。
h(1) = … = h(m)      …(20)
【０１１１】
図35は実施例4における誤差拡散処理結果の合成例を示す図である。図35(a)はハイライト域（階調値192）におけるシアン、マゼンタ、イエロー三色のドットが配置を示す。三色のドットは、排他的にハイライト域に並置され、ドットが重なる部分と並置される部分の混在による色むらは発生しない。
【０１１２】
また、図35(b)はシャドウ域（階調値32）におけるシアン、マゼンタ、イエロー三色のドットが配置を示す。上記の処理は、シャドウ域の白ドットにも有効であり、シャドウ域においても、ドットが重なる部分と並置される部分の混在による色むらは発生しない。なお、シャドウ域においては、各色が白ドット（周囲が黒化し、中が抜けたドット）を形成する。シャドウ域において、白ドットは、二色の重なりとして表現されるため、レッド、グリーンまたはブルー色になり、レッド、グリーン、ブルーの三色のドットが排他的に並置される。
【０１１３】
［周波数制御と異方性制御の組み合わせ］
以上、周波数制御による色モアレと、色むらの回避方法を説明した。この回避方法を墨版（ブラック）を含む四色プリンタに適用する場合、各色間において色モアレが発生しないように、周波数制御と異方性制御を組み合わせる必要がある。例えば、以下の組み合わせが考えられる。
【０１１４】
ケース1は、P3とQ3、Q4のスペクトル分布の重なりが多少残る。
ケース1: イエロー  P1
マゼンタ  Q3
シアン    Q4
ブラック  P3
【０１１５】
ケース2は、Q3、Q4、Q1 (or Q2)の三つのスペクトルが-45度、45度、0度（または90度）であるから、色モアレは発生し難い。
ケース2: イエロー  P1
マゼンタ  Q3
シアン    Q4
ブラック  Q1 or Q2
【０１１６】
ケース3は、Q1、Q2はx軸とy軸に沿う直交するスペクトルであり、P4は±45度のスペクトルだから、スペクトルの重なりは少ない。
ケース3: イエロー  P1
マゼンタ  Q1
シアン    Q2
ブラック  P4
【０１１７】
なお、シアン、マゼンタ、ブラックにどのパラメータを割り当てるかは自由でよい。しかし、通常、マゼンタとシアンを同じクラスタサイズにすることが多いため、同じ群から選択するのがよい。どのケースを選択するかは、画像出力装置のMTF特性により、最適なクラスタドットのサイズと合わせて総合的に決める。
【０１１８】
［フィードバック量のシフト演算］
フィードバック量Xhは式(5)で計算されるが、これは常に正の値をとる。
0 ≦ h×Σi(ai×Yi) ≦ h×L      …(21)
ここで、Lは画像データの最大値、
8ビットデータの場合は255、規格化されていれば1。
【０１１９】
フィードバック量Xhは、負の値をとらないために「抑制」作用が働かない。抑制作用を導入するためには、下式に示すように、第二項によるシフト演算が必要になる。
Xh[n] = h×Σi(ai×Yi) - hL/2      …(22)
【０１２０】
つまり、常に正の値をとる第一項を、画像データのレンジの半分相当負側にシフトして、正負ほぼ均等のフィードバック量を得る。従って、例えば図33に示すゲイン調整器24の後段にシフト演算器を設けては、ゲイン係数hに比例したhL/2相当分のシフト演算を行う。
【０１２１】
8ビット画像データ0〜255を扱う系では、h×Σi(ai×Yi)の値に-128hを加算することによりシフト処理を行う。つまり、ゲイン係数hが変わると、それに応じてシフト量を変える必要がある。このようなダイナミックレンジのシフトを行うことにより、クラスタ化の促進と抑制の両方をバランスよく行うことができる。
【０１２２】
上述した実施例によれば、画素データを誤差拡散処理により二値化し、二値化誤差を未二値化画素に配分し、既二値化画素を参照してグリーンノイズデータを注目画素にフィードバックする。その際、異なる色の間の記録画像の空間周波数のスペクトル分布のオーバラップが少なくなるように、色ごとに、グリーンノイズ法による誤差拡散処理のパラメータを設定する。当該パラメータには、誤差拡散マトリクス、既二値化画素の参照画素マトリクス（参照マトリクス）、ゲイン係数、スキャン方向の組み合わせが含まれる。このパラメータの組み合わせを制御することにより、異なる色の間で記録ドットの空間周波数および/または異方性を制御することが可能になる。その結果、ディジタルハーフトーンにおいて生じる色モアレを低減し、色モアレを抑圧した高画質なクラスタ型のFMハーフトーンカラー画像出力を行うことができる。
【０１２３】
さらに、上述した実施例によれば、二値化後の色成分画像を参照して、二値化前の色成分画像を二値化した後のハイライト域およびシャドウ域のドット配置を制御する。その結果、ディジタルハーフトーンにおけるハイライト域およびシャドウ域で生じる色むらを低減し、色むらを抑圧した高画質なクラスタ型のFMハーフトーンカラー画像出力を行うことができる。
【０１２４】
［他の実施例］
なお、本発明は、複数の機器（例えばコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置、制御装置など）に適用してもよい。
【０１２５】
また、本発明の目的は、上記実施例の機能を実現するコンピュータプログラムを記録した記録媒体または記憶媒体をシステムまたは装置に供給する。そして、そのシステムまたは装置のコンピュータ（CPUやMPU）が前記コンピュータプログラムを実行することでも達成される。この場合、記録媒体から読み出されたソフトウェア自体が上記実施例の機能を実現することになり、そのコンピュータプログラムと、そのコンピュータプログラムを記憶する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体は本発明を構成する。
【０１２６】
また、前記コンピュータプログラムの実行により上記機能が実現されるだけではない。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、コンピュータ上で稼働するオペレーティングシステム(OS)および/または第一の、第二の、第三の、…プログラムなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。
【０１２７】
また、前記コンピュータプログラムがコンピュータに接続された機能拡張カードやユニットなどのデバイスのメモリに書き込まれていてもよい。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、第一の、第二の、第三の、…デバイスのCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。
【０１２８】
本発明を前記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応または関連するコンピュータプログラムが格納される。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】階調データ（0〜255）を誤差拡散処理する際にグリーンノイズ法のフィードバックゲイン係数hを変化させた様子を示す図、
【図２】中間濃度域（階調値120）のシアンおよびマゼンタにグリーンノイズ法による誤差拡散処理を適用した結果を示す図、
【図３】ハイライト域（階調値192）のシアンおよびマゼンタにグリーンノイズ法による誤差拡散処理を適用した結果を示す図、
【図４】ある色についてシアン、マゼンタ、イエローの三色成分を独立に処理して合成したカラー出力を示す図、
【図５】実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図、
【図６】ハーフトーンスクリーンを生成するドットジェネレータの構成例を示すブロック図、
【図７】通常の誤差拡散処理を行う二値化処理部の構成例を示すブロック図、
【図８】未二値化画素と配分強度の関係を示す図、
【図９】グリーンノイズ法による誤差拡散処理を行う二値化処理部の構成例を示すブロック図、
【図１０】参照画素と参照強度の関係を示す図、
【図１１】グリーンノイズ法による二値化結果を示す図、
【図１２】一様濃度（階調値120）の画像をグリーンノイズ法による誤差拡散処理した出力を示す図、
【図１３】図12に示す画像の二次元FFTによる空間周波数特性を示す図、
【図１４】図13に示すスペクトルパターンの縦軸に沿った断面のスペクトル強度を示す図、
【図１５】一様濃度（階調値120）の画像をパラメータを変化させて誤差拡散処理した結果を示す図、
【図１６】二次元のスペクトル分布を模式的に示す図、
【図１７】グリーンノイズ法による誤差拡散処理の中間濃度域の出力画像を模式的に示す図、
【図１８】二つの波数ベクトルのビートを説明する図、
【図１９】本実施例のグリーンノイズ法による誤差拡散処理の結果を示し、中間濃度（階調値120）の画像の処理結果を示す図、
【図２０】周波数制御を行わずにグリーンノイズ法による誤差拡散処理の結果を示し、図19と同様に、中間濃度（階調値120）の画像の処理結果を示す図、
【図２１】周波数制御をカラー画像に適用した例を示す図、
【図２２】空間周波数の非等方性のスペクトル分布を模式的に示す図、
【図２３】一様濃度（階調値120）の画像を異方性を制御して誤差拡散処理した結果を示す図、
【図２４】双方向スキャンを説明する図、
【図２５】一様濃度（階調値120）の画像を異方性を制御して誤差拡散処理した結果を示す図、
【図２６】順方向スキャンと逆方向スキャンを説明する図、
【図２７】誤差拡散処理において異方性制御を行った処理結果例を示す図、
【図２８】二つのグリーンノイズマトリクスと二値化結果の出力パターンを比較する図、
【図２９】実施例3のグリーンノイズ法による誤差拡散処理を行う二値化処理部の構成例を示すブロック図、
【図３０】Wavelet変換によるサブバンド分解を説明する図、
【図３１】選択部の処理を説明するフローチャート、
【図３２】選択部の処理における一色目の二値化結果の参照画素位置を示す図、
【図３３】実施例4のグリーンノイズ法による誤差拡散処理を行う二値化処理部の構成例を示すブロック図、
【図３４】一色目と二色目の参照画素と参照強度の関係を示す図、
【図３５】実施例4における誤差拡散処理結果の合成例を示す図である。
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図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２２】
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【図２４】
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【図２６】
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【図２８】
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【図２９】
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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１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図２１】
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【図２３】
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【図２５】
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【図２７】
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【図３０】
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【図３５】
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