(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理手段を備えた画像処理装置において、
前記階調再現処理手段は、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段と、前記量子化処理手段により量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として生成する量子化誤差発生手段と、前記量子化誤差発生手段により生成された量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段とを少なくとも備えており、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理手段で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う濃度判定手段と、前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズを格納するノイズ格納手段とを備え、前記量子化誤差拡散手段は、前記濃度判定手段により入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記ノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記ノイズ格納手段に格納されているノイズは、ブルーノイズであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
請求項１の画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項４】
入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う画像処理方法において、
前記画像処理方法は、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、前記量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程を含み、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う第１の工程と、該第１の工程において、入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する第２の工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う際、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、前記量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程において、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行い、入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
誤差拡散処理に関する基本的説明としては、Ｆｌｏｙｄ−Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇによる文献“Ａｎ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｇｒｅｙ  Ｓｃａｌｅ”  ＳＩＤ  ７５  Ｄｉｇｅｓｔが種々特許、文献等で一般的に引用されており、また、この発展形として多階調画像の誤差拡散処理に関する種々の態様の説明として、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ，  Ｖｏｌ  ７６，  Ｎｏ１，  Ｊａｎｕａｒｙ  １９８８，  Ｒｏｂｅｒｔ  Ａ．  Ｕｌｉｃｈｎｅｙ  “Ｄｉｔｈｅｒｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ＢｌｕｅＮｏｉｓｅ”  ｐｐ．５６−７９等に代表される文献等で種々多彩に述べられており、容易に誤差拡散処理の概念を得ることが可能である。
【０００３】
これらは、入力画像信号を単位画素毎に時系列的に処理するもので、任意の注目画素濃度に対して設定された閾値と比較し、その大小関係により量子化値を決定し、入力画像信号を該量子化値に変換する。
この時発生する量子化誤差を拡散マトリクスにより決定されるマトリクス係数と乗算し、未量子化画素に拡散するという一連の処理を繰り返すことにより必要な濃度階調数を削減し、なおかつ画像全体としての濃度階調を維持するものである。
【０００４】
また、多値誤差拡散処理は、２値誤差拡散処理における、量子化レベル数、量子化閾値等を多階調に拡張することにより、容易に実現可能であることが想像できる。
【０００５】
さらに、誤差拡散処理特有の縞模様テクスチャや擬似輪郭の発生を抑制する方法として、特開平１１−２２５２７３号公報に開示されているように、閾値と量子化誤差を独立或いは非独立に制御するといった手法が提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、多値誤差拡散処理においては、複数の量子化値と閾値とを有し、入力画像データの画素濃度値と閾値とを比較し、量子化及び量子化に伴う量子化誤差（以後、単に誤差と言う）を未量子化の周辺画素に拡散するという処理を画素毎に繰り返して行う。
【０００７】
この時、その特性上、例えば入力画像データの画素濃度がなだらかに低濃度から高濃度に変移する時、量子化値と離れた画素濃度が連続する時には、誤差量が大きく、これを周辺画素に拡散した場合、量子化値が変動するが、量子化値付近の画素濃度値が連続して入力された場合、誤差量が殆ど発生しないため、同じ量子化値が連続することに起因して、画素濃度が量子化値近傍にない画素の領域とのテクスチャの相違が顕著になり、誤差拡散処理後の画質として、視覚的に不快感を与えるという課題があった。
【０００８】
また、特開平１１−２２５２７３号公報に開示されているように、閾値と量子化誤差を独立或いは非独立に制御するといった手法においては、閾値と誤差量の変動量を中間調部で大きく、ハイライト部・ダーク部で小さくするように制御を行っているが、多値誤差拡散においては、中間調・ハイライト・ダーク部に関係なく、上記テクスチャが量子化値近辺に発生するため、上記制御においては、多値誤差拡散で問題となるテクスチャの発生を抑制することができないという課題があった。
【０００９】
本発明の第１の目的は、上述した問題点に対処して、通常の誤差拡散処理に加えて、入力濃度に応じて誤差量とノイズ量とを切り換えて使用するようにし、多値誤差拡散処理で発生しやすかった、入力濃度が量子化値近辺でなだらかに変化する時に発生するテクスチャを抑制し、入力画像データの濃度値に応じたノイズを添加するようにし、人間の視覚特性上、感度の高い低濃度部分では、粒状感が目立たないようにノイズ振幅を小さく設定し、感度の低い高濃度部分では、ノイズ振幅を大きく設定し、ノイズ添加による粒状感の発生を抑制し、誤差拡散処理特有のテクスチャの発生を抑制し、より好ましい画像を再現することが可能な画像処理装置を提供することにある。
【００１０】
本発明の第２の目的は、多値誤差拡散を用いた画像処理装置において、画質と処理時間のトレードオフの関係を任意に選択することが可能で、多値誤差拡散処理の欠点であった量子化値付近でのテクスチャの発生を抑制し、より好ましい画質での出力を得ることが可能な画像形成装置を提供することにある。
【００１２】
本発明の第３の目的は、画像処理方法をコンピュータが読み取り実行することが可能な記録媒体の提供であり、第４の目的はこの画像処理方法を汎用的なものとすることが可能なプログラムを提供することにある。
【００１３】
本発明の第５の目的は、読み込まれた画像に対して精度良く画像処理を施して画像を出力することが可能な記録媒体を提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理手段を備えた画像処理装置において、前記階調再現処理手段が、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段と、前記量子化処理手段により量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として生成する量子化誤差発生手段と、前記量子化誤差発生手段により生成された量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段とを少なくとも備えており、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理手段で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う濃度判定手段と、前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズを格納するノイズ格納手段とを備え、前記量子化誤差拡散手段が、前記濃度判定手段により入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記ノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散することを特徴とする構成を有する。
【００１５】
本発明では、前記課題を解決するために、入力画像データの画素の濃度を判定する濃度判定手段と、ノイズ格納手段（ノイズマスク）と、誤差量を切り換える量子化誤差発生手段とを設け、前記入力画像データの画素の濃度判定結果に基づき、誤差量とノイズマスクを参照し、拡散する誤差量を、量子化誤差と、ノイズマスクによるノイズとを切り換える量子化誤差拡散手段を設けることにより、多値誤差拡散処理で問題となり易かった量子化値付近の入力濃度の多値誤差拡散処理によるテクスチャの発生を低減することが可能となった。
【００１６】
本発明の画像処理装置は、入力画像データに誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理手段を備えた画像処理装置において、階調再現処理手段は、入力画像データの各画素に対して閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段と、上記量子化処理された量子化値と入力画像データとの差を量子化誤差とし、この量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段とを少なくとも備えており、さらに、入力画像データに加算するノイズを格納するノイズ格納手段を備え、入力画像データの濃度値に応じた上記ノイズを入力画像データに加算することを特徴とする構成を有する。
【００１７】
本発明では、前記課題を解決するために、量子化処理手段と、量子化誤差拡散手段、入力画像データの濃度を判定する濃度判定手段と、ノイズ格納手段（ノイズテーブル）とを設け、上記入力画像データの濃度判定結果に基づき、ノイズテーブルを参照し、テクスチャの発生しやすい画像濃度範囲において、添加するノイズテーブル値を画像濃度に応じて変化させるようにしたため、ノイズ添加による粒状感を与えることなく、多値誤差拡散処理で問題となり易かった量子化値付近の濃度領域でのテクスチャの発生を抑制することが可能となった。
【００１８】
本発明の画像処理装置は、上記ノイズ格納手段に格納されているノイズがブルーノイズであることを特徴とする構成を有する。
【００１９】
本発明の画像処理装置は、上記誤差拡散処理が多値誤差拡散処理であり、多値化のレベルが任意に設定可能に構成されていることを特徴とする構成を有する。
【００２２】
本発明の画像形成装置は、上記の画像処理装置を備えたことを特徴とする構成を有する。
【００２３】
本発明の画像処理方法は、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う画像処理方法において、前記画像処理方法が、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、前記量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程を含み、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う第１の工程と、該第１の工程において、入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する第２の工程とを備えることを特徴とする。
【００２５】
本発明のプログラムは、上記に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２６】
本発明の記録媒体は、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う際、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、前記量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程において、さらに、入力画像データの画素が前記量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行い、入力画像データの画素が前記所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と前記入力画像データの各画素に対応し、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、前記量子化誤差が前記ノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、前記量子化誤差が前記ノイズよりも小さい時は、前記ノイズを前記量子化誤差と置き換え、前記拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図１は本発明の画像処理装置が適用されるカラー画像形成装置となるデジタルカラー複写機の概略ブロック図を示す。
【００２９】
カラー画像処理装置１には、図１に示すように、カラー画像入力装置２とカラー画像出力装置３とが接続されており、全体としてデジタルカラー複写機が構成されている。カラー画像入力装置２・カラー画像処理装置１・カラー画像出力装置３はデジタルカラー複写機に備えられる操作パネル４より入力される信号に基づいて動作が制御される。カラー画像処理装置１は、Ａ／Ｄ（アナログ−デジタル）変換部５と、シェーディング補正部６と、入力階調補正部７と、領域分離処理部８と、黒生成／下色除去部９と、色補正部１０と、空間フィルタ処理部１１と、入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理手段である階調再現処理部１２とを備えている。
【００３０】
カラー画像入力装置２は、例えばスキャナ部より構成されており、原稿からの反射光像はＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）にて読み取られ、まず、Ａ／Ｄ変換部５によりアナログ信号からデジタル信号に変換される。
【００３１】
そして、シェーディング補正部６にてカラー画像入力装置２の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理が行われる。
【００３２】
その後、入力階調補正部７により、ＲＧＢの反射率信号を、カラーバランスを整えるのと同時に、濃度信号等の画像処理システムの扱いやすい信号に変換する処理及びＣＭＹ信号への変換処理（ＲＧＢよりなる入力画像データを補色反転してＣＭＹデータを求める処理）が施される。
【００３３】
次に、領域分離処理部８にて、文字及び写真混在原稿における特に黒文字或いは色文字の再現性を高め、写真領域においては、階調性を高めるために、入力画像中の各画素を文字領域、写真領域、網点領域の何れかに分離するものである。
【００３４】
領域分離処理部８は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成／下色除去部９，色補正部１０，空間フィルタ処理部１１及び階調再現処理部１２へと出力すると共に、入力階調補正部７より出力された入力信号をそのまま後段の黒生成／下色除去部９に出力する。
【００３５】
次に、領域分離処理部８にて、黒文字として抽出された画像領域は、黒生成／下色除去部９にて黒生成量を高く調整し、写真領域として抽出された画像領域は、黒生成／下色除去部９にて黒生成量をその画像処理システムに応じて適量に調整され、ＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）の３色信号はＣＭＹＫ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー・Ｋ：黒）の４色信号に変換される。
【００３６】
色補正部１０では、色再現の忠実化実現のために、色補正部１０で不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理及び原稿と複写物（出力画像）間のカラーマッチング処理が行われる。
【００３７】
次に、空間フィルタ処理部１１にて、得られた画像信号に対して、デジタルフィルタによる空間フィルタ処理が施され、空間周波数特性を補正することによって出力画像のボケや粒状性劣化を防ぐように処理される。
【００３８】
例えば、領域分離処理部８にて、文字及び写真混在原稿における特に黒文字等の再現性を高めるために、黒文字として抽出された画像領域は、空間フィルタ処理における鮮鋭度強調処理で高域周波数の強調量が大きくされる。
【００３９】
一方、領域分離処理部８にて写真（網点を含む）と判別された領域に関しては、空間フィルタ処理において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。
【００４０】
階調再現処理部１２では、誤差拡散処理を用いて、領域識別信号を基に最適な２値化処理または多値化処理が行われる。
【００４１】
上記誤差拡散処理は多値誤差拡散処理であり、多値化のレベルが任意に設定可能に構成されている。
【００４２】
上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置３に入力される。
【００４３】
このカラー画像出力装置３は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたモノカラー・カラー画像出力装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。
【００４４】
図２は、本発明の第１の実施の形態の階調再現処理手段の構成を示す概略ブロック図である。
階調再現処理部１２は、入力画像データの画素が量子化処理手段１５で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う濃度判定手段である濃度判定部１３と、加算器１４と、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段１５と、量子化処理手段１５により量子化処理された量子化値と入力画像データ画素との差を量子化誤差として生成する量子化誤差発生手段１６と、量子化誤差発生手段１６により生成された量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段１７と、入力画像データの各画素に対応し、拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズを格納するノイズ格納手段であるノイズマスク１８と、閾値設定手段１９と、ラインメモリ２０とを備えている。
【００４５】
量子化誤差拡散手段１７は、濃度判定部１３により入力画像データの画素が所定の濃度範囲内にあると判断された時、量子化誤差とノイズとの比較を行い、量子化誤差がノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、量子化誤差がノイズよりも小さい時は、ノイズを量子化誤差と置き換え、拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するようになっている。
【００４６】
ノイズマスク１８に格納されているノイズはブルーノイズである。
【００４７】
図３は本発明の第１の実施の形態の画像処理方法を示す処理フローであり、このフロー図に従って画像処理方法について以下により詳しく説明する。
処理は図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）により行われる。
【００４８】
まず、濃度判定部１３において、入力画像データの画素が量子化処理手段１５で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かを判定（ステップ１０１）し、入力画像データの画素が所定の濃度範囲内にある時は、濃度判定部１３が量子化誤差拡散手段１７に有効信号を出力（ステップ１０２）し、次いで、量子化誤差拡散手段１７がノイズマスク１８に格納されているノイズと量子化誤差発生手段１６で発生した誤差を比較（ステップ１０３）し、その後、ノイズが誤差よりも大きいか否かを判定（ステップ１０４）する。
【００４９】
また、入力画像データの画素が所定の濃度範囲内にない時は、濃度判定部１３が量子化誤差拡散手段１７に非有効信号を出力（ステップ１０５）する。
【００５０】
ノイズが誤差よりも大きい時は、加算器１４が拡散係数に基づきノイズを入力画像データに加算（ステップ１０６）し、次いで、量子化処理手段１５が量子化処理（ステップ１０７）を行う。
【００５１】
ノイズが誤差よりも小さい時は、加算器１４が拡散係数に基づき誤差を入力画像データに加算（ステップ１０８）する。
【００５２】
本発明の第１の実施の形態における入力画像データに多値誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う画像処理方法は、入力画像データの各画素に対して複数の閾値を用いて量子化処理を施すと共に、量子化処理された量子化値と入力画像データの画素との差を量子化誤差として求め、該量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程を含み、さらに、入力画像データの画素が量子化処理で量子化される量子化値近傍の値である所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行う第１の工程と、第１の工程において、入力画像データの画素が所定の濃度範囲内にあると判断された時、前記量子化誤差と入力画像データの各画素に対応し、拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散するノイズとの比較を行い、量子化誤差がノイズよりも大きい時は、量子化誤差をそのままとし、量子化誤差がノイズよりも小さい時は、ノイズを量子化誤差と置き換え、拡散係数に基づいて未量子化画素に拡散する第２の工程とを備えている。
【００５３】
濃度判定部１３において、空間フィルタ処理部１１から入力されるＣＭＹＫの各々の画像データの各画素毎に、濃度値が所定の濃度範囲内にあるか否か、すなわち、濃度値が量子化処理手段１５で量子化される量子化値近傍の値であるか否かの判断がなされる（第１の工程）。
【００５４】
そして、ある注目画素の濃度値が量子化値近傍にある（量子化値に対して予め定められた範囲内にある）と判断された時は、量子化誤差拡散手段１７に有効信号を出力し、そうでない時は、量子化誤差拡散手段１７に非有効信号を出力する。上記量子化値及び量子化値の範囲は、多値化のレベルに応じて、閾値設定手段１９に予め複数格納されている。
【００５５】
加算器１４は、予め定められている条件に基づいて、注目画素の濃度値にラインメモリ２０に格納されている誤差１、あるいは、ブルーノイズ（誤差２）を加算する（注目画素の濃度値に誤差１または誤差２を加算した値を、以後、注目画素の新たな濃度値と称する）。
上記条件については後述する。
【００５６】
量子化処理手段１５は、注目画素の新たな濃度値と上記予め定められた閾値とを比較し、量子化処理（注目画素の新たな濃度値を予め定められた量子化値に置き換える）を行う。
【００５７】
量子化誤差発生手段１６は、上記量子化値と注目画素の新たな濃度値との差を求め、この差を誤差１として量子化誤差拡散手段１７を介してラインメモリ２０に格納する。
【００５８】
量子化誤差拡散手段１７には、周辺画素に誤差１または誤差２を配分（拡散）するための拡散係数が格納されており、この拡散係数により各未量子化画素に配分する誤差を決定する。
【００５９】
また、量子化誤差拡散手段１７は、ラインメモリ２０に格納されている誤差１とノイズマスク１８に格納されているブルーノイズとを比較し、どちらを誤差として注目画素に加算するのかを決定する（第２の工程）。
【００６０】
ノイズマスク１８は、各画素に対応したブルーノイズを格納しており、ラインメモリ２０は既に処理を終えた画素の誤差１を保持するものである。
【００６１】
以下、具体例を用いて本発明の説明を行う。
量子化処理の例としては、４値誤差拡散処理の場合を考える。
例えば、各色成分の画素の濃度値が２５６階調で表現されるものとし、最低濃度を０、最高濃度を２５５で表現し、４値の誤差拡散処理を用い、閾値をそれぞれ、６４、１２８、１９２、量子化値を０、８５、１７０、２５５に設定されているとする。
【００６２】
また、入力画像データの画素の濃度値が７０とする（簡単化のため、加算器１４によりこの画素に付加される誤差は０とする）。
【００６３】
量子化処理手段１５では、この画素の濃度値と上記閾値とが比較される。
画素の濃度値は、閾値６４以上であり、１２８以下であるので、８５に量子化され誤差として−１５が発生する。
この誤差−１５（誤差１）は上記拡散係数に基づき未量子化の周辺画素に拡散される。
【００６４】
量子化誤差拡散手段１７においては、前記濃度判定部１３の結果により、以下に示す２通りの異なった処理が行われる。
【００６５】
濃度判定部１３の処理は、以下のようなものである。
入力画像データの画素の濃度値が量子化値近辺にある時は、例えば、画素の濃度値が８５±１５、１７０±１５の何れかの範囲にあることを指す。
濃度判定部１３により、画素の濃度値が量子化値近辺に無いと判断された時に量子化誤差拡散手段１７は、通常通り、予め設定された拡散係数に基づきラインメモリ２０に格納されている誤差を配分する。
濃度判定部１３により、画素の濃度値が量子化値近辺にあると判断された時、誤差と以下に示すブルーノイズとが比較され、誤差がブルーノイズよりも大きい時には、誤差がそのまま、予め設定された拡散係数に基づき配分される。誤差が、ブルーノイズよりも小さい時には、ブルーノイズを誤差と置き換え、予め設定された拡散係数に基づき配分される。
【００６６】
このように、画素の濃度値が量子化値近傍にある場合は、ラインメモリ２０に格納されている誤差と、ノイズマスク１８に格納されている画素に対応するブルーノイズとが比較され、その結果に基づいて誤差またはブルーノイズが配分される。
【００６７】
単純に誤差拡散処理にランダムノイズを適用して処理を行う場合と比較すると、誤差量にブルーノイズ特性を持った擾乱を与えることができるので、視覚的に感知し易い低周波成分をカットして視覚的な不快感を与えることなく、量子化値近傍でのテクスチャの発生を防ぐことができる。
【００６８】
ブルーノイズの一例としては、図４に示すものが用いられ、ノイズの振幅に応じて規格化を行い使用する。
【００６９】
この例では、４値誤差拡散処理を用いているので、１／４に規格化して用いる。
ここで用いる規格化とは、以下の内容を指す。
【００７０】
図４に示すノイズでは、±１２７の範囲の数値が用いられており、４値誤差拡散処理にそのまま用いるには振幅が大きいため、最大値が閾値の間隔のほぼ１／２程度になるように最大振幅を制御する必要がある。
【００７１】
そのため、各成分の振幅の対応関係を相似的に保ったまま振幅の調整をするために、全ての成分の数値を１／４倍して用いる。
【００７２】
規格化の数値（１／Ｎ）としては、全てのノイズに対して同一の値とする必要はなく、多値化のレベルや閾値の間隔（例えば、閾値の間隔が広い時はＮを小さく、間隔が狭い時はＮを大きく設定する。）に応じて振幅が大きすぎないように定めれば良い。
【００７３】
ノイズマスク１８は、ハード化への容易さを考慮し、予め２のべき乗にマスクして使用することも可能である。
【００７４】
ハードウエアを用いて数値の規格化処理を行う場合においては、一般的にシフト演算を行うのが回路規模を増大させることなく行える方法である。
【００７５】
例えば、１／２倍、１／４倍、１／８倍を行う場合には、それぞれ１ビット、２ビット、３ビットシフトを用いて行うのが効率的であることを考慮し、多値化数に応じてブルーノイズの振幅の制御にシフト演算を用いて処理することも可能である。
【００７６】
ノイズの読み出し方法としては、画素位置に対応して順次、主走査方向、副走査方向にインクリメントして行われる。
【００７７】
下記文献からも分かるように、ブルーノイズを画像処理に適用する場合においては、ノイズマスク１８の要素と各画素位置とが１対１に対応するように設定するのが効果的にブルーノイズを利用できるため、ブルーノイズの読み出し方法としては、画素位置に対応して順次、主走査方向、副走査方向にインクリメントして用いる。
【００７８】
ランダムノイズとブルーノイズの画質に対する影響の簡単な比較に関しては、日本印刷学会誌第３２巻第１号（１９９５）２０頁〜３０頁で簡単に述べられている。「印刷においては、砂目スクリーンによる網掛けがちょうどホワイトノイズ（周波数０から∞まで一様なレベルのスペクトルの広がる信号）と画像信号の積を閾値処理したハーフトーンに相当し、“ざらつき”があって非常に見にくい。その理由は、原画像のスペクトルが存在する領域に、ホワイトノイズの成分も存在して画像信号と相互変調（エイリアシング）を起こし、知覚されやすい周波数領域に不要周波数成分が落ち込むためであると考えられている。これを解消するために原画像データのパワースペクトルの存在する周波数領域の２倍の幅の低周波数領域にスペクトルの存在しないノイズ（ブルーノイズ）を用いてハーフトーン化すれば画質は劣化しない。」と述べられており、ブルーノイズを用いることの有効性は理論的に解明されつつある。
【００７９】
上記では図４に示すようにマトリクスサイズの例として、６４×６４を用いているが、この値に限定されるものではなく、１２８×１２８や２５６×２５６のサイズのものを用いても構わない。マトリクスサイズは、コスト等の制限がなければ大きいほど好ましい。
【００８０】
上記では、量子化の例として４値の誤差拡散処理の場合を述べたが、この多値のレベルを可変するようにしても構わない。
【００８１】
例えば、４値以外では、２値や１６値が挙げられる。この値を可変するには、図１に示した操作パネル４（例えば、液晶ディスプレイ等の表示部と決定ボタン等より構成）より行われる。
【００８２】
操作パネル４には、階調再現処理を行うにあたり、▲１▼高速モード（画質にこだわらない場合。例えば２値。）、▲２▼画質優先モード、▲３▼高画質モード等の処理モードの種類と簡単な処理内容が表示され、ユーザのボタン操作により処理モードが選択されるようになっている。
【００８３】
或いは、プロユースを念頭において、数値を幾つか表示し、その中から選択するようにしても良い。
【００８４】
多値化のレベルが選択されると、制御信号が閾値設定手段１９に出力され、対応する閾値が量子化処理手段１５に設定されると共に、濃度判定レベル及びその範囲（量子化値及び量子化値の範囲）が濃度判定部１３に入力され、処理が行われる。
【００８５】
濃度判定レベルの範囲は、多値化のレベルが小さい時は、量子化値の間隔が大きいので大きい値に設定され、多値化のレベルが多くなると小さくなるように設定される。
【００８６】
このように、ユーザの好みに応じて多値画像を得ることができる。また、閾値の間隔も等間隔ではなく任意に変えて設定しても構わない。
【００８７】
上記発明によれば、多値誤差拡散処理において、量子化値近辺の濃度が入力された時、量子化により発生した誤差量とブルーノイズマスクを参照し、誤差量がノイズ量よりも小さい時には、ノイズ量を誤差として処理し、誤差量がノイズ量よりも大きい時には、通常どおりの誤差拡散処理を行うことで、従来多値誤差拡散処理で問題となり易かった、量子化値近辺の入力値が連続的に入力された場合のテクスチャの発生を低減し、画質を向上させることが可能となった。
【００８８】
図５は、本発明の第２の実施の形態の画像処理装置における階調再現処理手段の構成を示す概略ブロック図である。
階調再現処理部１２は、加算器３０と、選択手段３１と、濃度判定手段である濃度判定部３２と、入力画像データに加算するノイズを格納するノイズ格納手段であるノイズテーブル３３と、加算器３４と、入力画像データの各画素に対して閾値を用いて量子化を行う量子化処理手段３５と、閾値設定手段３６と、量子化処理された量子化値と入力画像データとの差を量子化誤差とし、この量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる量子化誤差拡散手段３７とを備え、入力画像データの濃度値に応じたノイズが入力画像データに加算されるようになっている。
【００８９】
さらに、量子化誤差拡散手段３７は、乗算器３８と、拡散係数設定手段３９と、ラインメモリである誤差メモリ４０とを備えている。
【００９０】
濃度判定部３２は、入力画像データが所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行い、入力画像データが所定の濃度範囲内にあると判断された時、入力画像データの濃度値に応じたノイズを加算するようになっている。
【００９１】
ノイズテーブル３３に格納されているノイズはブルーノイズである。
【００９２】
ノイズテーブル３３は入力画像データの濃度値のレベルに応じて入力画像データに加算するノイズの大きさを変えるようになっている。
【００９３】
図６は本発明の第２の実施の形態の画像処理方法を示す処理フローであり、このフロー図に従って画像処理方法について以下により詳しく説明する。
処理は図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）により行われる。
【００９４】
まず、加算器３０が入力画像データに誤差メモリ４０に格納されている誤差を加算（ステップ２０１）し、次いで、選択手段３１が画素毎に濃度値の判定処理を行うか否かを判定（ステップ２０２）する。
【００９５】
画素毎に濃度値の判定処理を行う時は、濃度判定部３２において、誤差が加算された入力画像データが所定の濃度範囲内にあるか否かを判定（ステップ２０３）し、誤差が加算された入力画像データが所定の濃度範囲内にない時は、量子化処理手段３５が量子化処理（ステップ２０４）を行い、その後、量子化誤差拡散手段３７が量子化誤差拡散処理（ステップ２０５）を行う。
【００９６】
画素毎に濃度値の判定処理を行わない時あるいは誤差が加算された入力画像データが所定の濃度範囲内にある時は、ノイズテーブル３３を参照して画素の濃度値に応じて誤差が加算された入力画像データにノイズを加算（ステップ２０６）する。
【００９７】
本発明の第２の実施の形態における入力画像データに誤差拡散処理を施して中間調の出力画像データを生成する階調再現処理を行う画像処理方法は、入力画像データの各画素に対して閾値を用いて量子化処理を施すと共に、量子化処理された量子化値と入力画像データとの差を量子化誤差として求め、この量子化誤差を予め定められる拡散係数と拡散範囲に基づいて未量子化画素に拡散させる工程を含んでおり、入力画像データの濃度値を求め、この濃度値に応じてノイズを入力画像データに加算するようになっている。
【００９８】
空間フィルタ処理部１１から入力されるＣＭＹＫの各々の入力画像データは、加算器３０により、誤差メモリ４０に格納されている誤差が加算され、選択手段３１により各画素毎に画素の濃度値が所定の範囲内にあるか否か（量子化値近傍にあるか否か）の判定処理を行うか否かの選択がなされる。
【００９９】
選択手段３１には、デフォルトとして画素の濃度値の判定処理を行うように設定されている。
【０１００】
この設定の変更は、図１に示した操作パネル４（例えば、液晶ディスプレイ等の表示部と決定ボタン等より構成）により行われる。
操作パネル４には、階調再現処理を行うにあたり、▲１▼高速モード（画質にこだわらないモード）、▲２▼画質優先モード、▲３▼高画質モード等の処理モードの種類と簡単な処理内容が表示され、ユーザのボタン操作により処理モードが選択されるようになっている。
【０１０１】
この時、高速モードを選択すると選択信号が出力され、画素毎に濃度値の判定処理を行わないモードに設定され、誤差が加算された入力画像データは濃度判定部３２を介さずに直接、加算器３４に入力される。▲２▼画質優先モード、▲３▼高画質モードでは、各画素毎に濃度値の判定処理がなされる。
【０１０２】
濃度判定部３２は、上述したように、誤差が加算された入力画像データの濃度値が量子化値近傍にあるか否かの判定処理を行うものである。
【０１０３】
画素の濃度値が濃度判定部３２により量子化値近傍にあると判断されると、ノイズテーブル３３が参照され、濃度値に応じたノイズが加算器３４に出力され、誤差が加算された入力画像データに加算される。
【０１０４】
誤差が加算された入力画像データが量子化値近傍にないと判断された時は、ノイズは加算されない。
【０１０５】
また、前記した画素毎に濃度の判定処理を行わない場合は、無条件に画素毎にノイズテーブル３３が参照され（この場合、選択手段３１より入力画像データの濃度値がノイズテーブル３３に出力される。図５に示す選択手段３１からノイズテーブル３３に向かう破線の信号）、加算器３４にて画素毎に濃度値に応じたノイズが加算される。
ノイズテーブル３３については後述する。
【０１０６】
加算器３４から出力された画像データ（入力画像データに誤差が加算された画像データ或いは入力画像データに誤差とノイズが加算された画像データ）は、量子化処理手段３５により、予め定められた閾値と比較され、量子化処理（画像データを予め定められた量子化値に置き換える）が行われる。
【０１０７】
上記閾値、量子化値及び量子化値の範囲は、多値化のレベルに応じて、閾値設定手段３６に予め複数格納されている。
【０１０８】
量子化処理された画像データは、出力画像データとしてカラー画像出力装置３に出力されると共に、量子化値と加算器３４から出力された画像データ（入力画像データに誤差が加算された画像データ或いは入力画像データに誤差とノイズが加算された画像データ）との差を求め、この差を誤差として量子化誤差拡散手段３７に出力する。
【０１０９】
量子化誤差拡散手段３７は、拡散係数設定手段３９に予め格納されている周辺画素に上記誤差配分（拡散）するための拡散係数に基づき各未量子化画素（周辺画素）に配分する各誤差を決定し、誤差メモリ４０に格納する。
この誤差メモリ４０に格納されている誤差が、前記加算器３０により入力画像データに加算される。
【０１１０】
ノイズテーブル３３は各画素に対応したブルーノイズを格納している。
ブルーノイズの一例としては、図７に示すものが用いられ、ノイズの振幅に応じて規格化を行い使用することも可能である。
【０１１１】
この例では、４値誤差拡散処理を用いているので、１／４に規格化して用いる。
ここで用いる規格化とは、以下の内容を指す。
【０１１２】
図７に示すノイズでは、±１２７の範囲の数値が用いられており、４値誤差拡散処理にそのまま用いるには振幅が大きいため、最大値が閾値の間隔のほぼ１／２程度になるように最大振幅を制御する必要がある。
そのため、各成分の振幅の対応関係を相似的に保ったまま振幅の調整をするために、全ての成分の数値を１／４倍して用いる。
【０１１３】
規格化の数値（１／Ｎ）としては、全てのノイズに対して同一の値とする必要はなく、多値化のレベルや閾値の間隔（例えば、閾値の間隔が広い時はＮを小さく、間隔が狭い時はＮを大きく設定する。）に応じて振幅が大きすぎないように定めれば良い。
【０１１４】
ノイズテーブル３３は、ハード化への容易さを考慮し、予め２のべき乗にマスクして使用することも可能である。
【０１１５】
ハードウエアを用いて数値の規格化処理を行う場合においては、一般的にシフト演算を行うのが回路規模を増大させることなく行える方法である。
例えば、１／２倍、１／４倍、１／８倍を行う場合には、それぞれ１ビット、２ビット、３ビットシフトを用いて行うのが効率的であることを考慮し、多値化数に応じてブルーノイズの振幅の制御にシフト演算を用いて処理することも可能である。
【０１１６】
ノイズの読み出し方法としては、画素位置に対応して順次、主走査方向、副走査方向にインクリメントして行われる。
【０１１７】
ブルーノイズを画像処理に適用する場合においては、ノイズテーブル３３の要素と各画素位置とが１対１に対応するように設定するのが効果的にブルーノイズを利用できるため、ブルーノイズの読み出し方法としては、画素位置に対応して順次、主走査方向、副走査方向にインクリメントして用いる。
【０１１８】
上記では図７に示すようにマトリクスサイズの例として、６４×６４を用いているが、この値に限定されるものではなく、１２８×１２８や２５６×２５６のサイズのものを用いても構わない。マトリクスサイズは、コスト等の制限がなければ大きいほど好ましい。
【０１１９】
以下、具体例を用いて本発明の説明を行う。
処理の例としては、４値誤差拡散処理の場合、各色の濃度が２５６階調で表現されるもとのし、最低濃度を０、最高濃度を２５５で表し、４値の誤差拡散処理を用いて閾値をそれぞれ、６４・１２８・１９２、量子化値を０・８５・１７０・２５５に設定し、濃度判定部３２では、画素の濃度値が８５±１５、１７０±１５の何れかの範囲にある時、ブルーノイズ（ノイズテーブル３３）が参照される（高速モード時は、画素の濃度値に関わらず常時ブルーノイズが参照される）。
【０１２０】
なお、濃度判定部３２でブルーノイズを参照する時の量子化値の範囲は、主として量子化値を基準として決定されるが、濃度値に応じて±の上下幅を異ならせる等、システム（カラー画像形成装置やカラー画像入力装置２・カラー画像処理装置１（画像処理サーバー）・カラー画像出力装置３がネットワーク等を介して接続されている場合は、このシステム全体）に応じて範囲を変更することは可能である。
【０１２１】
以下では、濃度判定部３２を介して処理が行われる場合を例として説明する。今、画像データの濃度値（加算器３０から出力された画像データの濃度値）が７０であるとすると、この濃度値は量子化値近傍（８５±１５）であるので、ノイズテーブル３３のブルーノイズを参照し、テーブル値（ノイズ）を上記濃度値に加算する。
【０１２２】
現在の処理画素が左上にある（図７の（１，１）の位置）とすると、テーブル値は６２であり、規格化した値は１３（＝６２／４）（バイナリデータでは１１０１）となる。
【０１２３】
今、画素の濃度値としては、濃度判定部３２での判定レベルの最低レベルであるので、テーブル値１３を２値データとした時にビットシフトした値である６（バイナリデータでは１１０）をノイズとして用い、加算器３４では画像データ７０にノイズ６が加算され、ノイズ加算後の画像データは７６となる。
【０１２４】
量子化処理手段３５では、画像データは７６を各閾値６４・１２８・１９２と比較し、８５に量子化を行う。
【０１２５】
そして、誤差として−９を生成する。この誤差−９は、拡散係数設定手段３９に格納されている拡散係数（図８参照。注目画素は現在処理を行っている画素を指している。また、主走査方向・副走査方向は、画像入力装置であるスキャナの走査方向に対して直交する方向・同じ方向を意味している）と乗算器３８により乗算され、誤差メモリ４０に格納されて未量子化の周辺画素に拡散される。
【０１２６】
上記例では、乗算器３８での判定レベルに応じたノイズレベルの設定に、テーブル値のバイナリデータのビットシフト値を用いている。
【０１２７】
すなわち、濃度値判定レベルが、
▲１▼最低レベルの場合、テーブル値をビットシフトする
▲２▼中央レベルの場合、テーブル値をそのまま用いる
▲３▼最大レベルの場合は、逆のビットシフトを用いる（上記の例では、２６（バイナリデータでは１１０１０）となる）
（上記レベルの分割方法の一例としては、最低レベルとは濃度値７０以下、中央レベルとは７１以上１７０以下、最大レベルとは１７１以上２５５以下を示している。）
【０１２８】
また、判定レベルとノイズレベルとの関係については、以下のようになる。
レベルの判定基準に関しては、Ｎ値誤差拡散処理において、濃度値判定レベルの数は、Ｎ−２個となる（最大濃度及び最低濃度には、判定レベルが存在しないため）。
【０１２９】
判定レベルの設定は、２５６階調をほぼ均等に量子化し、閾値も同様にほぼ量子化値の中央付近に配置したとした時（整数値で設定する必要があるため、完全に均等に分割するのが困難なため）、量子化レベルの間隔は、ＩＮＴ｛２５６／（Ｎ−１）｝となり、最適なノイズ振幅は、ＩＮＴ｛±２５６／２（Ｎ−１）｝となる。
【０１３０】
ビットシフト演算を用いてノイズレベルの設定を行う場合は、ビットシフト演算後の結果が、ＩＮＴ｛±２５６／２（Ｎ−１）｝を超えない最大値に設定するのが望ましい。
【０１３１】
最低レベルの場合は、ＭＩＮ［（入力濃度値）／２，ＩＮＴ｛±２５６／２（Ｎ−１）｝］
中央レベルの場合は、ＩＮＴ｛±２５６／２（Ｎ−１）｝
最大レベルの場合は、ＩＮＴ｛±２５６×α／２（Ｎ−１）｝（１≦α≦１．５）に設定するのが望ましい。
【０１３２】
なお、上記判定レベルの設定は、解像度や単一記録ドットの最大径等によりシステムに応じて可変することは可能である。（上述した例では、６００ｄｐｉ相当、４２μｍ程度のドット径の場合である）“ＩＮＴ”は整数化の関数、“ＭＩＮ”は最小値を求める関数を示す。
【０１３３】
画素濃度に応じたノイズレベルの設定方法はこの例に限定されるものではなく、画素濃度の判定レベルに応じて夫々別の参照テーブル（ノイズテーブル３３）を持つことも可能である。
【０１３４】
また、量子化レベル数に応じて、他の演算方法、例えばＣＰＵで上述の演算を行い、最適ノイズレベルとなるように調整することも可能である。
上記では、量子化の例として４値の誤差拡散処理の場合を述べたが、この多値のレベルを可変するようにしても構わない。
【０１３５】
例えば、４値以外では、２値や１６値が挙げられる。
この値を可変するには、前記した操作パネル４より、多値化のレベルに応じて設定されている▲１▼高速モード、▲２▼画質優先モード、▲３▼高画質モード等の処理モードを選択することにより行われる。
【０１３６】
高速モードについては、画素毎に濃度の判定処理を行わない時に選択されることについては既に述べたが、さらに、多値化のレベルと組み合わせても構わない。
例えば、高速モードをさらに、ａ）最速モード（多値化レベル：２値）、ｂ）通常の高速モード（多値化レベル：４）としても良い。
或いは、プロユースを念頭において、数値を幾つか表示し、その中から選択するようにしても良い。
【０１３７】
多値化のレベルが選択されると、制御信号が閾値設定手段３６に出力され、対応する閾値が量子化処理手段３５に設定されると共に、濃度判定レベル及びその範囲（量子化値及び量子化値の範囲）が濃度判定部３２に入力され、処理が行われる。
【０１３８】
濃度判定レベルの範囲は、多値化のレベルが小さい時は、量子化値の間隔が大きいので大きい値に設定され、多値化のレベルが多くなると小さくなるように設定される。
【０１３９】
このように、ユーザの好みに応じて多値画像を得ることができる。
また、閾値の間隔も等間隔ではなく任意に変えて設定しても構わない。
【０１４０】
以上では、本発明の第１及び第２の実施の形態をデジタル複写機を例として説明したが、これに限定されるものではなく、通信手段を介してネットワークや公衆回線と接続された複合機、スキャナやデジタルカメラ等の画像入力装置よりコンピュータに画像を読み込み、処理を施した画像をディスプレイ等の画像表示装置に表示したり、プリンタ等の画像形成装置に出力するコンピュータシステムに適用しても良い。
【０１４１】
また、本実施の形態では、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、階調再現処理を記録するものとなっている。
この結果、階調再現処理を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１４２】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがあっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０１４３】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、或いは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であっても良い。
このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１４４】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系、或いはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【０１４５】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをタウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【０１４６】
なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、或いは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。
【０１４７】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置によれば、通常の誤差拡散処理に加えて、入力濃度値に応じて誤差量とノイズ量とを切り換えて使用するようにしたので、多値誤差拡散処理で発生しやすかった、入力濃度値が量子化値近辺でなだらかに変化する時に発生するテクスチャを抑制し、より好ましい画像を再現することが可能となった。
【０１４９】
本発明の画像処理装置によれば、使用するノイズとしてブルーノイズを用いるようにしたので、人間の視覚特性上目に付きやすい低周波成分をカットし、比較的目に付き難い高周波成分をノイズとして用いているため、ノイズ添加による粒状感の発生を抑制したまま、テクスチャの発生を防止することが可能となった。
【０１５０】
本発明の画像処理装置によれば、多値化のレベルが任意に設定可能となっているため、必要な画質と処理時間に応じて最適な多値化のレベルが設定可能となり、トレードオフの関係にある時間と画質のどちらを選択するかが可能となった。
【０１５１】
本発明の画像処理装置によれば、通常の誤差拡散処理に加えて、濃度判定手段を設け、入力画像データが所定の濃度範囲内にあるか否かの判断を行い、入力画像データが所定の濃度範囲内にあると判断された時、入力画像データの濃度値に応じたノイズを加算するようにしたので、多値誤差拡散処理特有のテクスチャが発生し易い部分に集中してノイズを添加することができ、不必要に粒状感を高めることなく、より好ましい画像を再現することが可能となった。
【０１５３】
本発明の画像形成装置によれば、多値誤差拡散を用いた画像処理装置において、画質と処理時間のトレードオフの関係を任意に選択することが可能となり、かつ、多値誤差拡散処理の欠点であった量子化値付近でのテクスチャの発生を抑制し、より好ましい画質での出力を得ることが可能となった。
【０１５４】
本発明の画像処理方法によれば、通常の誤差拡散処理に加えて、入力濃度値に応じて誤差量とノイズ量とを切り換えて使用するようにしたので、多値誤差拡散処理で発生しやすかった、量子化値近辺でのテクスチャの発生を抑制し、より好ましい画像を再現することが可能となった。
【０１５６】
本発明のプログラムによれば、入力画像データが所定の濃度範囲内にあるか否かの判定，量子化誤差とノイズとの比較結果に基づいて未量子化画素に拡散する誤差の決定及び入力画像データの濃度値に応じてノイズを加算するという画像処理方法をコンピュータが読み取り実行することができる。また、この画像処理方法を汎用的なものとすることができる。
【０１５７】
本発明の記録媒体によれば、パーソナルコンピュータやワークステーション等の汎用のコンピュータにＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体を介して、或いは、ネットワークからのダウンロードによりプログラムを読み込ませて、読み込まれた画像に対して精度良く画像処理を施して画像を出力することができる。また、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等で、ソフト処理を行うプリンタやデジタルコピア等に対しても同様に、フラッシュメモリや、書き換え可能な記録媒体にプログラムを読み込ませて、読み込まれた画像に対して精度良く画像処理を施して画像を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置が適用されるカラー画像形成装置の概略ブロック図。
【図２】本発明の第１の実施の形態の階調再現処理手段の概略ブロック図。
【図３】本発明の第１の実施の形態の画像処理方法を示すフローチャート。
【図４】本発明の画像処理装置に用いられるブルーノイズマスクの一例を示す図。
【図５】本発明の第２の実施の形態の階調再現処理手段の概略ブロック図。
【図６】本発明の第２の実施の形態の画像処理方法を示すフローチャート
【図７】本発明の画像処理装置に用いられるブルーノイズマスクの一例を示す図。
【図８】図５に示した量子化誤差拡散手段に適用される拡散係数の一例を示す図。
【符号の説明】
１  カラー画像処理装置
２  カラー画像入力装置
３  カラー画像出力装置
４  操作パネル
５  Ａ／Ｄ変換部
６  シェーディング補正部
７  入力階調補正部
８  領域分離処理部
９  黒生成／下色除去部
１０  色補正部
１１  空間フィルタ処理部
１２  階調再現処理部
１３  濃度判定部
１４  加算器
１５  量子化処理手段
１６  量子化誤差発生手段
１７  量子化誤差拡散手段
１８  ノイズマスク
１９  閾値設定手段
２０  ラインメモリ
３０  加算器
３１  選択手段
３２  濃度判定部
３３  ノイズテーブル
３４  加算器
３５  量子化処理手段
３６  閾値設定手段
３７  量子化誤差拡散手段
３８  乗算器
３９  拡散係数設定手段
４０  誤差メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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