(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データにノイズを重畳するノイズ重畳処理と、中間調生成を行う中間調出力階調処理とを行う画像処理方法において、
基準上限値および基準下限値に対して画素毎に設定された変化量を加算して、画素毎に入力濃度値の上限値および下限値を算出し、前記ノイズ重畳処理は、前記画像データが前記画素毎に定められた入力濃度値の上限値および下限値の範囲内にあるとき、前記画像データに対してノイズを重畳することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像データにノイズを重畳するノイズ重畳処理手段と、中間調生成処理を行う中間調出力階調処理手段とを有する画像処理装置において、
前記ノイズ重畳処理手段は、画素毎に設定された変化量を記憶する変化量記憶部と、基準上限値および基準下限値に対して前記変化量を加算して、画素毎に設定されるノイズを重畳する画像データの入力濃度値の範囲である上限値および下限値を算出する変化量加算部と、
前記画像データが前記画素毎に設定された入力濃度値の上限値および下限値の範囲内にあるか否かに基づいて、前記画像データに対してノイズを重畳するか否かの判定を行うノイズ重畳判定部と、
前記ノイズ重畳判定部において前記画像データにノイズを重畳すると判定されたとき、前記画像データに重畳するノイズを生成するノイズ生成部と、
前記ノイズ生成部が生成したノイズを前記画像データに重畳するノイズ重畳部とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記変化量記憶部の代わりに乱数発生器が備えられており、前記変化量は、該乱数発生器により生成されることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記乱数生成器は、前記ノイズ生成部を構成し、前記変化量およびノイズは、該乱数発生器により生成されることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記変化量およびノイズは、正負の符号を示すビットを有することを特徴とする請求項３または４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記入力濃度値の範囲は、複数設定されることを特徴とする請求項２〜５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記複数の入力濃度値の範囲に対する変化量を１つの乱数発生器により生成するように構成されていることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
基準上限値および基準下限値に加算される前記変化量は、複数の入力濃度値の範囲ごとに定められたビット数に基づいて求められることを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記変化量記憶部は、複数の入力濃度値の範囲によらない所定のビット数の共通の変化量を記憶し、
前記変化量加算部は、前記所定のビット数から複数の入力濃度値の範囲ごとに定められたビット数を削除して変化量を求めることを特徴とする請求項６〜８のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記共通の変化量は、上限値および下限値それぞれに対して設定されることを特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記画像データがカラー画像データのとき、前記画素毎に定められる入力濃度値の範囲は、色成分毎に設定されることを特徴とする請求項２〜１０のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記変化量は、視覚的に知覚しにくい空間周波数特性を有することを特徴とする請求項２〜１１のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１３】
基準下限値に加算される変化量と基準上限値に加算される変化量とを等しい値とすることを特徴とする請求項２〜１２のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
原稿を読み取って画像データを得る画像入力装置と、
請求項２〜１３のいずれか１つに記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置により処理が施された画像データを出力する画像出力装置とを有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項１５】
画像データにノイズを重畳するノイズ重畳処理と、中間調生成を行う中間調出力階調処理とを行う画像処理方法において、
前記ノイズ重畳処理は、予め定められた複数の入力濃度値の範囲の画像データに対してノイズを重畳し、
前記ノイズは、複数の入力濃度値の範囲によらない所定のビット数の共通の値から複数の入力濃度値の範囲ごとに定められたビット数を削除して求めることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
画像データにノイズを重畳するノイズ重畳処理手段と、中間調生成処理を行う中間調出力階調処理手段とを有する画像処理装置において、
上記ノイズ重畳処理手段は、画像データの入力濃度値が予め定められた複数の入力濃度値の範囲内にあるか否かの判定を行うノイズ重畳判定部と、
複数の入力濃度値の範囲に対して所定のビット数の共通の値を生成するノイズ生成部と、
複数の入力濃度値の範囲ごとに、前記所定のビット数から削除するビット数を記憶するビット数記憶部と、
前記共通の値から所定のビット数を削除して画像データにノイズを重畳するノイズ重畳部とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
前記ノイズ生成部は、乱数発生器であることを特徴とする請求項１６記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記ノイズ生成部は、前記共通の値を画素ごとにテーブル値として格納するノイズ量記憶手段であることを特徴とする請求項１７記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記ノイズ重畳部は、ビット数記憶部に格納されているビット数に基づいて、ノイズ生成部により生成された共通の値から下位のビットを削除することを特徴とする請求項１８記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記画像データがカラー画像データのとき、前記複数の入力濃度値の範囲は色成分ごとに設定され、
前記ビット数記憶部は、色成分ごとに前記所定のビット数から削除するビット数を記憶することを特徴とする請求項１６〜１９のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記画像データがカラー画像データのとき、前記ノイズ生成部は、色成分ごとに異なる共通の値を生成することを特徴とする請求項１６〜２０のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項２２】
原稿を読取って画像データを得る画像入力装置と、
請求項１６〜２１のいずれか１つに記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置により処理が施された画像データを出力する画像出力装置とを有することを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データにノイズを重畳することにより階調性を向上させる画像処理方法、画像処理装置および画像形成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像処理装置においては、階調再現性を向上させる中間調処理として、２値ディザ法、誤差拡散法、多値ディザ法および多値誤差拡散法などの技術が用いられている。しかし、これらの技術だけでは、画像出力装置より出力される画像は疑似輪郭や濃度ムラを生じたり粒状性の悪い画像となってしまうことがある。
【０００３】
この対策として、入力画像データにノイズを重畳することで、視覚的により好ましい画像を得る画像処理装置が提案されている。特許第２８９４１１７号公報記載の画像信号処理方法およびその装置では、入力画像信号に対して、視覚的に知覚しにくい空間周波数特性のノイズを画像信号レベルに応じて予め重畳させている。また、入力画像信号がカラー画像信号であって、色成分ごとに独立してノイズ量を設定する場合は、ノイズを予め記憶する基準ノイズ記憶手段と、カラー画像信号を色空間の色成分に分離する色成分分離信号によって分離し、分離された色成分信号の各々に対応するノイズの増幅値が記憶された色成分ノイズ増幅記憶手段と、基準ノイズ記憶手段により記憶されたノイズと色成分ノイズ増幅記憶手段に記憶されているノイズ増幅値とに基づいて各色成分信号に重畳すべきノイズ量を算出する色成分ノイズ量算出手段とを備えている。また、特開平９−２００５２３号公報記載の画像処理装置は、画像信号が出力時に疑似輪郭を生じる階調群に属するか否かを判定する手段と、画像出力時に判定された階調群に属する画素にノイズを重畳する手段とを備えている。これにより、画像の鮮鋭性、色調を損なうことなく、原稿自身が持っている画像ノイズや疑似輪郭などを相殺することができ、視覚的に好ましい画像を得ることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
特許第２８９４１１７号公報記載の画像処理装置においては、全ての画素に対してノイズを重畳するため、疑似輪郭を生じない階調群の部分の鮮鋭性をも劣化させてしまい、特開平９−２００５２３号公報記載の画像処理装置は、ノイズを重畳しない場合に生じる疑似輪郭を相殺するために過度のノイズを重畳すると疑似輪郭を生じる階調群の部分とそうでない部分の境界で疑似輪郭を生じてしまう場合がある。
【０００５】
また、色成分毎に独立したノイズを設定するには、色成分ごとに色成分ノイズ増幅記憶手段と色成分ノイズ量算出手段とが必要であり、回路が大きくなると共に色成分信号の各々に対応するノイズ増幅値を記憶させておく記憶領域が大きくなってしまう。特許第２８９４１１７号公報には、色成分毎に色成分ノイズ増幅記憶手段と色成分ノイズ量算出手段を色成分毎に個々に設けるのではなく１つのもので構成してもよいと記載されているが具体的手法については述べられていない。
【０００６】
なお、上記従来の技術には記載されていないが、ノイズを重畳する入力画像信号の濃度領域は１つとは限らず、複数の濃度領域の画像信号にノイズを重畳することもあり得る。この場合も上記と同様に装置規模が大きくなるという問題が生じる。
【０００７】
本発明の目的は、装置の規模を抑えながらも、適切なノイズを重畳し、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画質な記録が可能な画像処理方法、画像処理装置および画像形成装置を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、画像データにノイズを重畳するノイズ重畳処理と、中間調生成を行う中間調出力階調処理とを行う画像処理方法において、
基準上限値および基準下限値に対して画素毎に設定された変化量を加算して、画素毎に入力濃度値の上限値および下限値を算出し、前記ノイズ重畳処理は、前記画像データが前記画素毎に定められた入力濃度値の上限値および下限値の範囲内にあるとき、前記画像データに対してノイズを重畳することを特徴とする画像処理方法である。
【０００９】
本発明に従えば、画像データの画素ごとに定められる入力濃度値の範囲の画像データに対してノイズを重畳するので、ノイズを重畳する部分とノイズを重畳しない部分との境界に生じる疑似輪郭を目立たなくすることができ、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画質な記録が可能である。
さらに、基準上限値および基準下限値に対して画素ごとの変化量を加算して上限値および下限値を算出するので、入力濃度の範囲を記憶する記憶領域を削減することができる。
【００１０】
また本発明は、画像データにノイズを重畳するノイズ重畳処理手段と、中間調生成処理を行う中間調出力階調処理手段とを有する画像処理装置において、
前記ノイズ重畳処理手段は、画素毎に設定された変化量を記憶する変化量記憶部と、基準上限値および基準下限値に対して前記変化量を加算して、画素毎に設定されるノイズを重畳する画像データの入力濃度値の範囲である上限値および下限値を算出する変化量加算部と、
前記画像データが前記画素毎に設定された入力濃度値の上限値および下限値の範囲内にあるか否かに基づいて、前記画像データに対してノイズを重畳するか否かの判定を行うノイズ重畳判定部と、
前記ノイズ重畳判定部において前記画像データにノイズを重畳すると判定されたとき、前記画像データに重畳するノイズを生成するノイズ生成部と、
前記ノイズ生成部が生成したノイズを前記画像データに重畳するノイズ重畳部とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００１１】
本発明に従えば、ノイズを重畳する画像データの入力濃度値の範囲の上限値および下限値を画像データの画素ごとに設定し、上限値および下限値に基づいて、画像データに対してノイズを重畳するか否かの判定を行い、画像データにノイズを重畳するので、ノイズを重畳する部分とノイズを重畳しない部分との境界に生じる疑似輪郭を目立たなくすることができ、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画質な記録が可能である。
さらに、基準上限値および基準下限値に対して画素ごとの変化量を加算して上限値および下限値を算出するので、入力濃度の範囲を記憶する記憶領域を削減することができる。
【００１４】
また本発明は、前記変化量記憶部の代わりに乱数発生器が備えられており、前記変化量は、該乱数発生器により生成されることを特徴とする。
本発明に従えば、乱数発生器により変化量が生成されるので、変化量を記憶させる必要が無く、記憶領域を削減することができる。
【００１５】
また本発明は、前記乱数生成器は、前記ノイズ生成部を構成し、前記変化量およびノイズは、該乱数発生器により生成されることを特徴とする。
【００１６】
本発明に従えば、乱数発生器によりノイズおよび変化量が生成されるので、ノイズ値および変化量を記憶させる必要が無く、部品点数および記憶領域を削減することができる。
【００１７】
また本発明は、前記変化量およびノイズが正負の符号を示すビットを有することを特徴とする。
【００１８】
本発明に従えば、変化量およびノイズは正負の符号を示すビットを有するので、入力濃度値の範囲の基準下限値および基準上限値のそれぞれを中心に大小変化させることができる。
【００１９】
また本発明は、前記入力濃度値の範囲が複数設定されることを特徴とする。
本発明に従えば、入力濃度値の範囲が複数設定されるので、画素ごとにノイズを重畳する入力濃度値の範囲を変化させ所定の条件を満たすノイズを重畳することができる。
【００２０】
また本発明は、前記複数の入力濃度値の範囲に対する変化量を１つの乱数発生器により生成するように構成されていることを特徴とする。
【００２１】
本発明に従えば、複数の入力濃度値の範囲に対する変化量を１つの乱数発生器により生成するので、乱数発生器の個数を減らすことができ、コストを削減することができる。
【００２２】
また本発明は、基準上限値および基準下限値に加算される前記変化量が、複数の入力濃度値の範囲ごとに定められたビット数に基づいて求められることを特徴とする。
【００２３】
本発明に従えば、基準上限値および基準下限値に加算する変化量は、複数の入力濃度値の範囲ごとに定められたビット数に基づいて求められるので、各入力濃度値の範囲を適切な量だけ変化させることができる。
【００２４】
また本発明は、前記変化量記憶部が、複数の入力濃度値の範囲によらない所定のビット数の共通の変化量を記憶し、前記変化量加算部が、前記所定のビット数から複数の入力濃度値の範囲ごとに定められたビット数を削除して変化量を求めることを特徴とする。
【００２５】
本発明に従えば、複数の入力濃度値の範囲によらない所定のビット数の共通の変化量を記憶し、所定のビット数から複数の入力濃度値の範囲ごとに定められたビット数を削除して変化量を求めるので、削除するビット数を記憶するだけでよく、さらに記憶領域を削減することができる。
【００２６】
また本発明は、前記共通の変化量が上限値および下限値それぞれに対して設定されることを特徴とする。
【００２７】
本発明に従えば、共通の変化量は、上限値および下限値それぞれに対して設定されるので、各入力濃度値の範囲を適切な量だけ変化させることができる。
【００２８】
また本発明は、前記画像データがカラー画像データのとき、前記画素毎に定められる入力濃度値の範囲は、色成分毎に設定されることを特徴とする。
【００２９】
本発明に従えば、画像データがカラー画像データのときには入力濃度値の範囲が色成分毎に設定されるので、たとえば、色成分によって、画像出力装置の出力特性が違ったり、ディザマトリクスの構成が違ったりする場合であっても、ノイズを重畳する部分とノイズを重畳しない部分との境界に生じる疑似輪郭を目立たなくすることができ、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画質な記録が可能である。
【００３０】
また本発明は、前記変化量が視覚的に知覚しにくい空間周波数特性を有することを特徴とする。
【００３１】
本発明に従えば、変化量が視覚的に知覚しにくい空間周波数特性を有するので、ノイズを重畳する部分とノイズを重畳しない部分との境界が視覚的に知覚しにくくなる。
【００３２】
また本発明は、基準下限値に加算される変化量と基準上限値に加算される変化量とを等しい値とすることを特徴とする。
【００３３】
本発明に従えば、基準下限値に加算される変化量と基準上限値に加算される変化量とを等しい値とするので、乱数発生器および記憶領域を削減することができる。
【００３４】
また本発明は、原稿を読み取って画像データを得る画像入力装置と、上記の画像処理装置と、前記画像処理装置により処理が施された画像データを出力する画像出力装置とを有することを特徴とする画像形成装置である。
【００３５】
本発明に従えば、原稿を読み取って画像データを得る画像入力装置と、上記の画像処理装置と、前記画像処理装置により処理が施された画像データを出力する画像出力装置とを含むので、ノイズを重畳する部分とノイズを重畳しない部分との境界に生じる疑似輪郭を目立たなくすることができ、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画質な画像の形成が可能である。
【００３６】
また本発明は、画像データにノイズを重畳するノイズ重畳処理と、中間調生成を行う中間調出力階調処理とを行う画像処理方法において、前記ノイズ重畳処理は、予め定められた複数の入力濃度値の範囲の画像データに対してノイズを重畳し、前記ノイズは、複数の入力濃度値の範囲によらない所定のビット数の共通の値から複数の入力濃度値の範囲ごとに定められたビット数を削除して求めることを特徴とする画像処理方法である。
【００３７】
本発明に従えば、画像データに重畳するノイズを、複数の入力濃度値の範囲によらない所定のビット数の共通の値から複数の入力濃度値の範囲ごとに定められたビット数を削除して求めるので、ノイズを発生させる回路あるいは記憶領域を削減することができる。
【００３８】
また本発明は、画像データにノイズを重畳するノイズ重畳処理手段と、中間調生成処理を行う中間調出力階調処理手段とを有する画像処理装置において、上記ノイズ重畳処理手段は、画像データの入力濃度値が予め定められた複数の入力濃度値の範囲内にあるか否かの判定を行うノイズ重畳判定部と、複数の入力濃度値の範囲に対して所定のビット数の共通の値を生成するノイズ生成部と、複数の入力濃度値の範囲ごとに、前記所定のビット数から削除するビット数を記憶するビット数記憶部と、前記共通の値から所定のビット数を削除して画像データにノイズを重畳するノイズ重畳部とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００３９】
本発明に従えば、画像データの入力濃度値が予め定められた複数の入力濃度値の範囲内にあるか否かの判定を行い、範囲内であれば、所定のビット数の共通の値を生成し、複数の入力濃度値の範囲ごとに、所定のビット数から記憶されたビット数を削除したノイズを画像データに重畳するので、ノイズを発生させる回路あるいは記憶領域を削減することができる。
【００４０】
また本発明は、前記ノイズ生成部が乱数発生器であることを特徴とする。
本発明に従えば、ノイズ生成部が乱数発生器からなるので、不規則な変化をするノイズ値を容易に得ることができ、さらに回路を削減することができる。
【００４１】
また本発明は、前記ノイズ生成部が前記共通の値を画素ごとにテーブル値として格納するノイズ量記憶手段であることを特徴とする。
【００４２】
本発明に従えば、ノイズ生成部は、前記共通の値を画素ごとにテーブル値として格納するので、視覚的に知覚しにくい特性のノイズをテーブルとして格納することができ、視覚的に知覚しにくいノイズを重畳することができる。
【００４３】
また本発明は、前記ノイズ重畳部が、ビット数記憶部に格納されているビット数に基づいて、ノイズ生成部により生成された共通の値から下位のビットを削除することを特徴とする。
【００４４】
本発明に従えば、ビット数記憶部に格納されているビット数に基づいて、ノイズ生成部により生成された共通の値から下位のビットを削除するので、ノイズ量記憶手段に格納されているテーブル値の空間周波数特性を維持してノイズを重畳することができる。
【００４５】
また本発明は、前記画像データがカラー画像データのとき、前記複数の入力濃度値の範囲が色成分ごとに設定され、前記ビット数記憶部が、色成分ごとに前記所定のビット数から削除するビット数を記憶することを特徴とする。
【００４６】
本発明に従えば、複数の入力濃度値の範囲が色成分ごとに設定され、色成分ごとに所定のビット数から削除するビット数が記憶されるので、色成分ごとに適した入力濃度値の範囲が設定でき、その入力濃度値の範囲に適した量のノイズを重畳することができる。
【００４７】
また本発明は、前記画像データがカラー画像データのとき、前記ノイズ生成部が、色成分ごとに異なる共通の値を生成することを特徴とする。
【００４８】
本発明に従えば、画像データがカラー画像データのときにはノイズ生成部が色成分ごとに異なる共通の値を生成するので、各色成分の積み重ね（相加作用）によりノイズが視覚的に知覚しやすくなることを防ぐことができる。
【００４９】
また本発明は、原稿を読取って画像データを得る画像入力装置と、上記に記載の画像処理装置と、前記画像処理装置により処理が施された画像データを出力する画像出力装置とを有することを特徴とする画像形成装置である。
【００５０】
本発明に従えば、原稿を読み取って画像データを得る画像入力装置と、上記の画像処理装置と、前記画像処理装置により処理が施された画像データを出力する画像出力装置とを含むので、画像処理装置の回路規模を小さくしたり、記憶領域が削減される、コストを低減した画像形成装置を提供することができるとともに疑似輪郭や濃度ムラを抑え、粒状性も良好な画像を形成することができる。
【００５１】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態である画像処理装置１３を含む画像形成装置１１の構成を示すブロック図である。画像形成装置１１は、例えば電子写真方式やインクジェット方式を用いたデジタル複写機などである。画像形成装置１１は、画像入力装置１２、画像処理装置１３および画像出力装置１４からなり、画像処理装置１３は、アナログ／デジタル（以後「Ａ／Ｄ」と略称する）変換部２１、シェーディング補正部２２、入力階調補正部２３、色補正部２４、像域分離処理部２５、墨生成下色除去部２６、空間フィルタ処理部２７、ノイズ重畳処理部２８および中間調出力階調処理部２９から構成される。
【００５２】
Ａ／Ｄ変換部２１は、画像入力装置１２から与えられる画像データであるＲＧＢ（Ｒ：レッド、Ｇ：グリーン、Ｂ：ブルー）の反射率信号を、デジタル信号に変換する。シェーディング補正部２２は、Ａ／Ｄ変換された反射率信号に対して、シェーディング補正処理を施す。シェーディング補正処理は、画像入力装置１２の照明系、結像系および撮像系の構成に起因して画像信号に生じる各種の歪みを取除くために行われる。入力階調補正部２３は、シェーディング補正処理が施された反射率信号に入力階調補正処理を施す。入力階調補正処理は、反射率信号を、濃度信号などの画像処理装置１３が扱いやすい信号に変換する処理である。入力階調補正部２３は、反射率信号に、カラーバランス処理をさらに施してもよい。色補正部２４は、ＲＧＢの濃度信号をＣＭＹ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロー）の濃度信号に変換し、かつ画像出力装置１５における忠実な色再現を実現するために、ＣＭＹの濃度信号に色補正処理を施す。色補正処理は、具体的には、不要吸収成分をそれぞれ含むＣＭＹのトナーおよびインクの分光特性に基づいた色濁りを、ＣＭＹの濃度信号から取除く処理である。像域分離処理部２５は、色補正部２４から出力されたＣＭＹの濃度信号に基づき、画像データを文字領域、写真領域および網点領域などに領域分離処理を行う。像域分離処理部２５における分離結果は、空間フィルタ処理部２７および中間調出力階調処理部２８に与えられる。墨生成下色除去部２６は、色補正部２４から出力された濃度信号を構成するＣＭＹの色信号に基づいて、黒の色信号を生成する墨生成処理を行う。また墨生成下色除去部２６は、ＣＭＹの色信号に対して下色除去処理を施す。下色除去処理は、ＣＭＹの色信号から墨生成処理で生成された黒の色信号を差引いて新たなＣＭＹの色信号を得る処理である。これらの処理の結果、ＣＭＹの濃度信号は、ＣＭＹＫ（Ｋ：ブラック）の色信号から成る画像データに変換される。空間フィルタ処理部２７は、墨生成下色除去部２６で得られたＣＭＹＫ画像データに対して、デジタルフィルタを用いた空間フィルタ処理を施す。これによってエッジ強調など画像の空間周波数特性が補正されるので、画像出力装置１４が出力する画像にぼやけまたは粒状性劣化を生じることを防止することができる。
【００５３】
ノイズ重畳処理部２８は、空間フィルタ処理後のＣＭＹＫ画像データに対して、予め用意されたノイズマトリクステーブルのテーブル値あるいは乱数発生回路などによる出力値をノイズとして重畳するノイズ重畳処理手段である。中間調出力階調処理部２９は、ノイズ重畳処理後のＣＭＹＫ画像データに対して、階調補正処理および中間調生成処理を施す中間調出力階調処理手段である。中間調生成処理は、画像を複数の画素に分割して階調を再現できるようにする処理であり、２値および多値のディザ法・誤差拡散法などを用いることが出来る。また中間調出力階調処理部２９は、画像データの濃度値を、画像出力装置１４の特性値である網点面積率に変換する処理を行ってもよい。中間調出力階調処理部２９によって処理された濃度信号が画像出力装置１４に与えられる。以上の動作は、たとえばＣＰＵ（中央演算処理装置）によって制御される。
【００５４】
以下ではさらにノイズ重畳処理部２８について説明する。なお、ＣＭＹＫの各色成分の濃度値に対するノイズ重畳処理は、ノイズを重畳する実際の入力濃度値が異なるだけであるので、任意の１つの色成分の濃度値に対するノイズ重畳処理だけを説明している。
【００５５】
図２は、ノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図である。ノイズ重畳処理部２８は、ノイズ重畳入力濃度値域設定部３１、ノイズ重畳判定部３２、ノイズ重畳部３３およびノイズ生成部３４から構成される。ノイズ重畳入力濃度値域設定部３１は、変化量記憶部と変化量加算部とからなり、ノイズを重畳する画像データの入力濃度値の範囲の上限値および下限値を画素ごとに設定する入力濃度値範囲設定部である。変化量記憶部は画素ごとに設定された変化量を記憶し、変化量加算部は基準上限値および基準下限値と変化量とを加算して上限値および下限値を算出する。
【００５６】
ノイズ重畳判定部３２は、画像データの入力濃度値と上限値および下限値とを比較し、ノイズを重畳するか否かの判定を行う。ノイズ重畳部３３は、ノイズ重畳判定部３２の判定結果に基づいてノイズ生成部３４が生成したノイズを画像データに重畳させる。
【００５７】
ノイズ重畳処理を行わない場合に、たとえば２００以下の入力濃度値の画素と２０１以上の入力濃度値の画素との境界で疑似輪郭を生じるとする。この疑似輪郭を相殺するために中間調出力階調処理の前に、空間フィルタ処理部２７で処理された画像データが１８０から２２０の間の入力濃度値域であればノイズを重畳する。これによって疑似輪郭は相殺されるが、１７９以下の入力濃度値の画素と１８０以上の入力濃度値の画素との境界および２２０以下の入力濃度値の画素と２２１以上の入力濃度値の画素との境界であらたに疑似輪郭が生じたり、ノイズの有無による境界が目に見えてしまうおそれがある。
【００５８】
そこで、本発明の画像処理装置では画素ごとにノイズを重畳する入力濃度値域を設定することで疑似輪郭を目立たなくさせる。
【００５９】
図３は、本発明の画像処理方法によるノイズ重畳処理を示すフローチャートである。まずステップｓ１で、ノイズ重畳入力濃度値域設定部３１が画素ごとにノイズを重畳する第１入力濃度値を設定する。ここでは、ノイズを重畳する第１入力濃度値域の第１下限値を１７０から１９０の間で、第１上限値を２１０から２３０の間で画素ごとに変化させる。そして、ステップｓ２で、ノイズ重畳判定部３２によって、画像データの入力濃度値が第１入力濃度値域内であるかどうかの判定を行い、値域内であればステップｓ３に進み、値域内でなければステップｓ４に進む。ステップｓ３では、ノイズ重畳部３３がノイズマトリクステーブルを持つノイズ生成部３４からその画素に対応するノイズを読み出してノイズを重畳する。ステップｓ４では、残りの画素があるかどうかを判断し、残りの画素があればステップｓ１に戻り、残りの画素がなければ処理を終了する。なお、この画素ごとに変化する第１入力濃度値域の第１下限値および第１上限値は、ノイズ重畳入力濃度値域設定部３１内にそれぞれ６４×６４の数値行列として記憶されていて、画素ごとに順に読み出すものとする。
【００６０】
また、図４は、ノイズ重畳判定部３２による判定処理のフローチャートを示す図である。まずステップｓ１１で画素の入力濃度値が下限値以上であるかどうかを判断し、下限値以上であればステップｓ１２に進み、下限値より小さければステップｓ１４で入力濃度値域内ではないことを出力して処理を終了する。ステップｓ１２では、入力濃度値が上限値以下であるかどうかを判断する。上限値以下であればステップｓ１３に進んでステップｓ１３で入力濃度値が値域内であることを出力して処理を終了する。上限値より大きければステップｓ１４で入力濃度値域内ではないことを出力して処理を終了する。
【００６１】
また、上記の第１入力濃度値域の他に、第２下限値が１１０から１３０の間で、第２上限値が１４０から１６０の間で変化する第２入力濃度値域を持つようにしてもよい。図５は、複数の入力濃度値域が設定されたときのノイズ重畳処理を示すフローチャートである。まずステップｓ２１で、ノイズ重畳入力濃度値域設定部３１が画素ごとにノイズを重畳する第１および第２入力濃度値域を設定する。ステップｓ２２では、入力濃度値が第１入力濃度値域内であるかどうかの判定を行い、値域内であればステップｓ２３に進んで第１入力濃度値域に応じた第１ノイズを重畳する。値域内でなければステップｓ２５に進んで入力濃度値が第２入力濃度値域内であるかどうかの判定を行い、値域内であればステップｓ２６で第２入力濃度値域に応じた第２ノイズを重畳する。値域内でなければステップｓ２４に進み、残りの画素があるかどうかを判断する。残りの画素があればステップｓ２１に戻り、残りの画素がなければ処理を終了する。なお、第２入力濃度値域の第２下限値、第２上限値も別の６４×６４の数値行列からなりノイズ重畳入力濃度値域設定部３１内に記憶されていて、画素毎に順に読み出すものとする。
【００６２】
入力画像データがカラー画像データである場合は、色成分ごとに入力濃度値域を設定する。ある色成分では入力濃度値域として上記のような第１入力濃度値域あるいは第２入力濃度値域に設定するのに対し、他の色成分では、下限値が１７５から１９５の間、上限値が２１５から２３５の間で画素ごとに変化する入力濃度値域を持つ場合がある。これは、色成分によって、画像出力装置の出力特性が違ったり、ディザマトリクスの構成が違ったりする場合に対応するためである。なお、これらの下限値・上限値も画素ごとに別の６４×６４の数値行列としてノイズ重畳入力濃度値域設定部３１内に記憶されており順に読み出す行列とする。
【００６３】
図６は、ノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図である。ノイズ重畳入力濃度値域設定部３１は、変化量記憶部３５と変化量加算部３６とから構成される。変化量記憶部３５は、画素ごとに設定された変化量を記憶しており、変化量加算部３６において、基準上限値および基準下限値に変化量を加算して上限値および下限値を算出する。算出された上限値および下限値を用いてノイズ重畳処理を行う。なお、図２で示したノイズ重畳処理部２８と同様の部位については同じ符号を付して説明は省略する。
【００６４】
図７は、本発明の画像処理方法によるノイズ重畳処理を示すフローチャートである。まずステップｓ３１で、変化量記憶部３５から変化量の読み出しを行い、ステップｓ３２で変化量加算部３６によって、基準上限値および基準下限値に読み出した変化量を加算して上限値および下限値を設定する。具体的には、入力濃度値域の下限値１７０から１９０の間、上限値を２１５から２２５の間で画素ごとに変化させる場合、入力濃度値域の基準下限値１８０と基準上限値２２０とを設定しておき、変化量加算部３６で画素ごとに基準下限値１８０に対して−１０から＋１０の変化量を加算することで１７０から１９０の間で変化させ、基準上限値２２０に対して−５から＋５の変化量を加算することで２１５から２２５の間で変化させる。ステップｓ３３で、ノイズ重畳判定部３２によって、画像データの入力濃度値が入力濃度値域内であるかどうかの判定を行い、値域内であればステップｓ３４に進み、値域内でなければステップｓ３５に進む。ステップｓ３４では、ノイズ重畳部３３がノイズマトリクステーブルを持つノイズ生成部３４からその画素に対応するノイズを読み出してノイズを重畳する。ステップｓ３５では、残りの画素があるかどうかを判断し、残りの画素があればステップｓ３１に戻り、残りの画素がなければ処理を終了する。なお、この基準上限値、下限値に対する変化量は６４×６４の数値行列からなり、変化量記憶部３５に記憶されていて、順に読み出されるものとする。
【００６５】
また、この６４×６４の数値行列よりなる変化量は、視覚的に知覚しにくい空間周波数特性を持つように予め２次元逆フーリエ変換で生成されたものとし、以下で述べる変化量についても同様である。
【００６６】
この数値行列を下限値に対するものと上限値に対するものと共通のものを用いて、等しい値を変化量として加算することで装置の記憶領域を縮小することができる。
【００６７】
ノイズ重畳処理部２８が図６に示す構成である場合、１８０以上、２２０以下および１２０以上、１５０以下の複数の入力濃度値域では、１８０に対して加算する変化量を読み出す記憶領域と１２０に対して加算する変化量を読み出す記憶領域とは別の領域とする。同様に、２２０に対して加算する変化量を読み出す記憶領域と１５０に対して加算する変化量を読み出す記憶領域とは別の領域とする。また、複数の入力濃度値域における下限値に対する変化量として、所定のビット数の共通の値を記憶しておき、１８０に対しては読み出した値の下位２ビットを削除した値、１２０に対しては下位０ビットを削除した値、すなわちそのままの値を変化量として加算する。同様に、上限値についても所定のビット数の共通の値を記憶しておき、２２０に対しては下位３ビットを削除した値、１５０に対しては下位１ビット削除した値を変化量として加算する。このように、複数の入力濃度値域が設定されている場合、下限値に対する変化量および上限値に対する変化量は共通の値を抽出し、入力濃度値域ごとに削除するビット数を定めておけば（削除するビット数は画素ごとには変えない）、変化量の記憶領域を削減することが出来る。この削除するビット数は、変化量記憶部３５、あるいは、変化量加算部３６のいずれかに格納しておけばよい。
【００６８】
図８は、他の実施形態におけるノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図である。本実施形態ではノイズ重畳入力値域設定部３１が変化量加算部３６と乱数発生器３７とからなる。変化量を予め記憶するのではなく、乱数発生器３７によって生成させ、変化量加算部３６で基準値に加算される。なお、図２で示したノイズ重畳処理部２８と同様の部位については同じ符号を付して説明は省略する。
【００６９】
図９は、本発明の画像処理方法によるノイズ重畳処理を示すフローチャートである。まずステップｓ４１で、乱数発生器３７によって変化量となる乱数を発生する。ステップｓ４２で変化量加算部３６によって、基準上限値および基準下限値に生成された変化量を加算して上限値および下限値を設定する。具体的には、基準下限値１８０と基準上限値２２０とを設定しておき、変化量加算部３６で画素ごとに、基準の下限値１８０に対して乱数発生器３７より生成された値を加算することで下限値を変化させ、基準の上限値２２０に対して別の乱数発生器３７より生成された値を加算することで上限値を変化させる。乱数発生器３７より生成される値については、後で詳しく述べる。
【００７０】
ステップｓ４３で、ノイズ重畳判定部３２によって、画像データの入力濃度値が入力濃度値域内であるかどうかの判定を行い、値域内であればステップｓ４４に進み、値域内でなければステップｓ４５に進む。ステップｓ４４では、ノイズ重畳部３３がノイズマトリクステーブルを持つノイズ生成部３４からその画素に対応するノイズを読み出してノイズを重畳する。ステップｓ４５では、残りの画素があるかどうかを判断し、残りの画素があればステップｓ４１に戻り、残りの画素がなければ処理を終了する。
【００７１】
また、入力濃度値域が、１８０以上、２２０以下および１２０以上、１５０以下などのように複数設定されている場合は、それぞれの基準下限値および上限値に対して乱数発生器３７より画素ごとの変化量が加算され、入力画像データがいずれかの入力濃度値域内であればノイズを重畳する。また、画像データがカラー画像データである場合、前記と同様に、ある色成分では入力濃度値が上記のような入力濃度値域内であればノイズを重畳するのに対し、別の色成分では、入力濃度値域を１８５以上、２２５以下とし、基準下限値１８５、基準上限値２２５に対して画素ごとの変化量が加算された入力濃度値域内であればノイズを重畳するようにすることもできる。
【００７２】
ノイズ重畳処理部２８が図８に示す構成である場合、１８０以上、２２０以下および１２０以上、１５０以下の複数の入力濃度値域において、下限値１８０に加算する変化量の乱数と下限値１２０に加算する変化量の乱数とは別の値とする。同様に、上限値２２０に加算する変化量の乱数と上限値１５０に加算する変化量の乱数とは別の値とする。この場合、乱数発生器３７は入力濃度値域毎に備える必要がある。
【００７３】
ここで、乱数発生器３７の数を削減する方法について説明する。たとえば、乱数を生成するのは３１ビットの乱数発生器とし、図１０に示すようなビット構成とする。第１入力濃度値域の基準下限値に対する変化量、基準上限値に対する変化量、第２入力濃度値域の基準下限値に対する変化量、基準上限値に対する変化量が下位ビットから６ビットずつ順に割り当てられている。このような乱数発生器のビット構成の場合、いずれの変化量も６ビットの乱数となるが、この６ビットのうち下位５ビットを乱数の絶対値とし、最上位ビットを正負の符号を示すビットとする。最上位ビットが０の場合は正の数、１の場合は負の数とする。
【００７４】
また、各下限値、上限値ごとに各乱数の絶対値は、５ビットのうち変化量に用いるビット数を設定できるものとする。たとえば、第１入力濃度値域の基準下限値１８０に対する変化量は３ビット、基準上限値２２０に対する変化量は２ビット、第２入力濃度値域の基準下限値１２０に対する変化量は５ビット、基準上限値１５０に対する変化量は４ビットなどの設定ができる。よって、基準下限値１８０に対しては−７から＋７、基準上限値２２０に対しては−３から＋３、基準下限値１２０に対しては−３１から＋３１、基準上限値１５０に対しては−１５から＋１５の乱数が画素ごとに変化量として加算される。このように、変化量に用いるビット数を設定することにより、変化量の数値を任意に変えることができる。下位５ビットの乱数から削除するビット数は、たとえば、変化量加算部３６に格納しておくことができる。
【００７５】
ノイズ重畳処理部２８は図１１のブロック図に示すような構成とすることもできる。乱数発生器３７は、変化量とともにノイズを生成するのでノイズ生成部３４を削減することができる。この場合、ノイズ重畳部３３では、画像データに乱数によるランダムノイズが重畳される。乱数発生器のビット構成は、図１２に示すような構成となる。すなわち、第１入力濃度値域の基準下限値に対する変化量、基準上限値に対する変化量、第２入力濃度値域の基準下限値に対する変化量、基準上限値に対する変化量およびランダムノイズを重畳する場合のノイズ量が下位ビットから６ビットずつ順に割り当てられる。
【００７６】
図１３は乱数発生器３７のビット構成を示す図である。図に示す構成では、第１入力濃度値域の基準下限値に対する変化量と第２入力濃度値域の基準下限値に対する変化量とを共通の６ビットの乱数から抽出する。最上位ビットが０の場合は正の数、１の場合は負の数とし、第１入力濃度値域の基準下限値１８０に対しては２ビットを削除して５ビットのうちの上位３ビットを、第２入力濃度値域の基準下限値１２０に対しては削除せずに５ビットを変化量の絶対値とする。したがって、基準下限値１８０に対しては−７から＋７、基準下限値１２０に対しては−３１から＋３１の値が加算される。また、同様に第１入力濃度値域の基準上限値２２０に対する変化量と第２入力濃度値域の基準上限値１５０に対する変化量とを別の共通の６ビットの乱数から抽出する。最上位ビットが０の場合は正の数、１の場合は負の数とし、第１入力濃度値域の基準上限値２２０に対しては３ビットを削除して５ビットのうちの上位２ビットを、第２入力濃度値域の基準上限値１５０に対しては１ビットを削除して５ビットのうちの上位４ビットを変化量の絶対値とする。したがって、基準上限値２２０に対しては−３から＋３、基準上限値１５０に対しては−１５から＋１５の値が加算される。
【００７７】
このように、複数の入力濃度値域の上限値、下限値の変化量は、共通の乱数から、入力濃度値域の上限値、下限値ごとに定められたビット数により求められる。このビット数は、たとえば変化量加算部３６に格納される。
【００７８】
図１４は、本発明の画像処理装置１３におけるノイズ重畳処理部２８の他の実施形態の構成を示すブロック図である。ノイズ重畳処理部２８は、ノイズ重畳判定部３２、ノイズ重畳部３３、乱数発生器３７およびビット数記憶部３８から構成される。ノイズ重畳判定部３２は、画像データの入力濃度値が予め定められた複数の入力濃度値域内にあるか否かを判定する。ノイズ重畳部３３は、ノイズ重畳判定部３２の判定結果に基づいて乱数発生器３７が生成したノイズを画像データに重畳させる。乱数発生器３７は、複数の入力濃度値域に対して所定のビット数の共通の値を生成するノイズ生成部であり、ビット数記憶部３８は、所定のビット数から削除するビット数を、複数の入力濃度値域ごとに記憶する。
【００７９】
複数の入力濃度値域の画像データに対して重畳するノイズを、複数の入力濃度値域によらない所定のビット数の共通の値から複数の入力濃度値域ごとに定められたビット数を削除して求めるので、装置の回路規模および記憶領域を削減することが出来る。
【００８０】
図１５は、本発明の画像処理方法によるノイズ重畳処理を示すフローチャートである。ステップｓ５１では入力濃度値域を識別する変数をｉ＝０に初期化する。ステップｓ５２で、ノイズ重畳判定部３２が画像データの入力濃度値が入力濃度値域ｉの範囲内であるかどうかを判定し、範囲内であればステップｓ５３に進み、範囲内でなければステップｓ５７に進んでｉに１を加える。なお、範囲内であるかどうかの判定は、図４に示したフローチャートによる処理と同様の処理によって行う。ステップｓ５３では、乱数発生器３７が複数の入力濃度値域に関わらず、共通の６ビットの乱数を生成し、ステップｓ５４でビット数記憶部３８に記憶されているビット数に基づいて６ビットの乱数から下位ビットを削除する。ノイズを重畳する入力濃度値域が複数設定されている場合、入力濃度値域ごとに削除する下位ビットの数を予め定めておく。ノイズ重畳判定部３２にて、画像データが複数の入力濃度値域のいずれかにあると判定されると、それを表す信号がビット数記憶部３８に出力され、対応する下位ビットの数が読み出される。この６ビットのうち、下位５ビットを絶対値部分、最上位ビットを正負の符号を示すビットとし、０の場合は正の数、１の場合は負の数とする。
【００８１】
ステップｓ５５で下位ビットを削除された数値をノイズ値として重畳し、ステップｓ５６でｉ＝ｎとおいて、同じ画像データに対して上記の処理を繰り返さないようにする。ステップｓ５８では、ｉ＝ｎであるかどうかを判断し、ｉ＝ｎでなければステップｓ５２に戻り、ｉ＝ｎであればステップｓ５９に進む。ステップｓ５９で全画素について終了したかどうかを判断し、終了していればノイズ重畳処理を終了し、終了してなければステップｓ５１に戻る。
【００８２】
ノイズの重畳は、たとえば、８０以上および１００以下、１３０以上および１６０以下、１８０以上および２００以下、２２０以上および２３０以下の４つの入力濃度値域内の入力濃度値に対して行われるものとし、それぞれの入力濃度値域をｉ＝０，１，２，３とする（この場合、ｎは４）。また、画像データに対するノイズは、６ビットの数値から入力濃度値域ごとに設定されたビット数の下位ビットを削除した値とし、入力濃度値域（ｉ＝０，１，２，３）それぞれに対して削除するビット数として２，０，１，３が設定されている。
【００８３】
画像データの入力濃度値が８０以上、１００以下すなわち入力濃度値域（ｉ＝０）内であれば、６ビットのうち最上位ビットを正負の符号部分、残りの５ビットを絶対値部分とし、削除ビット数は２であるので、上位の３ビットだけを用いて−７から＋７のノイズ値を重畳する。
【００８４】
画像データの入力濃度値が入力濃度値域（ｉ＝０）内でなく１３０以上、１６０以下すなわち入力濃度値域（ｉ＝１）内であれば、６ビットのうち最上位ビットを正負の符号部分、残りの５ビットを絶対値部分とし、削除ビット数は０であるので、５ビットすべてを用いて−３１から＋３１のノイズ値を重畳する。
【００８５】
画像データの入力濃度値が入力濃度値域（ｉ＝１）内でなく１８０以上、２００以下すなわち入力濃度値域（ｉ＝２）内であれば、６ビットのうち最上位ビットを正負の符号部分、残りの５ビットを絶対値部分とし、削除ビット数は１であるので、上位の４ビットだけを用いて−１５から＋１５のノイズ値を重畳する。
【００８６】
画像データの入力濃度値が入力濃度値域（ｉ＝２）内でなく２２０以上、２３０以下すなわち入力濃度値域（ｉ＝３）内であれば、６ビットのうち最上位ビットを正負の符号部分、残りの５ビットを絶対値部分とし、削除ビット数は３であるので、上位の２ビットだけを用いて−３から＋３のノイズ値を重畳する。
【００８７】
乱数発生器を用いて６ビットの値（共通の値）を生成する場合、削除するビットは上位ビットでも下位ビットでも構わない。
【００８８】
また、図１６にブロック図を示すノイズ重畳処理部２８では、画素ごとの６ビットの数値を、ノイズ生成部を構成するノイズ量記憶手段であるノイズ量記憶部３９から順に抽出してもよい。６４×６４の数値行列からなり、視覚的に知覚しにくい空間周波数を有するノイズテーブルをノイズ量記憶部３９に持ち、画素ごとに順に対応する６ビットの数値を抽出する。
【００８９】
また上記のように、下位ビットを削除し、上位のビットからノイズ値を抽出する。ノイズ量記憶部３９に格納されているノイズテーブルは、視覚的に知覚しにくい空間周波数特性を有しているが、削除されるデータが下位ビットであるので、空間周波数特性を維持して画像データにノイズを付加することができる。
【００９０】
さらに、入力される画像データがカラー画像データである場合、上記の４つの入力濃度値域に対して、重畳するノイズのビット数を、シアンはそれぞれ３・５・４・２（削除するビット数は２・０・１・３）、マゼンタはそれぞれ４・５・５・３（削除するビット数：１・０・０・２）、イエローはそれぞれ１・３・２・１（削除するビット数：４・２・３・４）、ブラックはそれぞれ２・４・３・１（削除するビット数：３・１・２・４）とする。
【００９１】
図１７は、乱数発生器３７のビット構成を示す図である。カラー画像データの場合、３１ビットの乱数発生器の最下位の６ビットをシアン、その６ビットより上位の６ビットをマゼンタ、またその６ビットより上位の６ビットをイエロー、さらにその上位の６ビットをブラックのノイズ値（共通の値）を抽出するのに用いる。あるいは、ノイズ量記憶部３９から６ビットの数値を抽出する場合、色成分ごとに別々の６４×６４の数値行列からノイズ値（共通の値）を抽出する。
【００９２】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、ノイズを重畳する部分とノイズを重畳しない部分との境界に生じる疑似輪郭を目立たなくすることができ、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画質な記録が可能である。
【００９３】
また本発明によれば、入力濃度値の範囲を記憶する記憶領域を削減することができる。
【００９４】
また本発明によれば、ノイズ値および変化量を記憶させる必要が無く、部品点数および記憶領域を削減することができる。
【００９５】
また本発明によれば、入力濃度値の範囲の基準下限値および基準上限値のそれぞれを中心に大小変化させることができる。
【００９６】
また本発明によれば、入力濃度値の範囲を複数設定することができる。
また本発明によれば、乱数発生器の個数を減らすことができ、コストを削減することができる。
【００９７】
また本発明によれば、各入力濃度値の範囲を適切な量だけ変化させることができる。
【００９８】
また本発明によれば、色成分によって、画像出力装置の出力特性が違ったり、ディザマトリクスの構成が違ったりする場合であっても、ノイズを重畳する部分とノイズを重畳しない部分との境界に生じる疑似輪郭を目立たなくすることができ、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画質な記録が可能である。
【００９９】
また本発明によれば、変化量が視覚的に知覚しにくい空間周波数特性を有することができる。
【０１００】
また本発明によれば、ノイズを重畳する部分とノイズを重畳しない部分との境界に生じる疑似輪郭を目立たなくすることができ、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画質な画像の形成が可能である。
【０１０１】
また本発明によれば、不規則な変化をするノイズ値を容易に得ることができ、さらに回路を削減することができる。
【０１０２】
また本発明によれば、視覚的に知覚しにくい特性のノイズをテーブルとして格納することができ、視覚的に知覚しにくいノイズを重畳することができる。
【０１０３】
また本発明によれば、ノイズ量記憶手段に格納されているテーブル値の空間周波数特性を維持してノイズを重畳することができる。
【０１０４】
また本発明によれば、各色成分の積み重ね（相加作用）によりノイズが視覚的に知覚しやすくなることを防ぐことができる。
【０１０５】
また本発明によれば、画像処理装置の回路規模を小さくしたり、記憶領域が削減される、コストを低減した画像形成装置を提供することができるとともに疑似輪郭や濃度ムラを抑え、粒状性も良好な画像を形成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である画像処理装置１３を含む画像形成装置１１の構成を示すブロック図である。
【図２】ノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の画像処理方法によるノイズ重畳処理を示すフローチャートである。
【図４】ノイズ重畳判定部３２による判定処理のフローチャートを示す図である。
【図５】複数の入力濃度値域が設定されたときのノイズ重畳処理を示すフローチャートである。
【図６】ノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の画像処理方法によるノイズ重畳処理を示すフローチャートである。
【図８】他の実施形態におけるノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の画像処理方法によるノイズ重畳処理を示すフローチャートである。
【図１０】本発明のノイズ重畳処理部２８における乱数発生器３７のビット構成を示す図である。
【図１１】本発明のノイズ重畳処理部２８のさらに別の構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明のノイズ重畳処理部２８における乱数発生器３７のビット構成を示す図である。
【図１３】本発明のノイズ重畳処理部２８のさらに別の構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の画像処理装置１３におけるノイズ重畳処理部２８の他の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の画像処理方法によるノイズ重畳処理を示すフローチャートである。
【図１６】ノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図である。
【図１７】乱数発生器３７のビット構成を示す図である。
【符号の説明】
１１  画像形成装置
１２  画像入力装置
１３  画像処理装置
１４  画像出力装置
２１  アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換部
２２  シェーディング補正部
２３  入力階調補正部
２４  色補正部
２５  像域分離処理部
２６  墨生成下色除去部
２７  空間フィルタ処理部
２８  ノイズ重畳処理部
２９  中間調出力階調処理部
３１  ノイズ重畳入力濃度値域設定部
３２  ノイズ重畳判定部
３３  ノイズ重畳部
３４  ノイズ生成部
３５  変化量記憶部
３６  変化量加算部
３７  乱数発生器
３８  ビット数記憶部
３９  ノイズ量記憶部
【図１】
0003771145.tif 000002
【図２】
0003771145.tif 000003
【図３】
0003771145.tif 000004
【図４】
0003771145.tif 000005
【図５】
0003771145.tif 000006
【図６】
0003771145.tif 000007
【図７】
0003771145.tif 000008
【図８】
0003771145.tif 000009
【図９】
0003771145.tif 000010
【図１０】
0003771145.tif 000011
【図１１】
0003771145.tif 000012
【図１２】
0003771145.tif 000013
【図１３】
0003771145.tif 000014
【図１４】
0003771145.tif 000015
【図１５】
0003771145.tif 000016
【図１６】
0003771145.tif 000017
【図１７】
0003771145.tif 000018