(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー階調画像をオリジナルよりもレベル数の少ない濃度階調と面積階調との組み合わせで表現する画像処理方法であって、
処理対象となる入力信号に対して、誤差成分と、周期性成分と、非周期性成分とを加えるようにし、
前記入力信号が所定値からハイライト部に近付くにつれて又は前記所定値からシャドウ部に近付くにつれて、前記周期性成分を少なくするとともに前記非周期性成分を多くすることで、前記入力信号に応じて、前記周期性成分と、前記非周期性成分との配分比率を変化させることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記入力信号をＢ０とし、前記非周期性成分をｔｈ１とし、前記周期性成分をｔｈ２としたときの目標値を、
目標値＝入力信号＋誤差成分＋（｜所定値−Ｂ０｜／所定値）×ｔｈ１×係数１＋｛１−（｜所定値−Ｂ０｜／所定値）｝×ｔｈ２×係数２
により設定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記入力信号の処理後の画像信号の出力媒体によって、前記周期性成分と、前記非周期性成分との配分比率を変化させることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記周期性成分が、前記入力信号毎に異なることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記周期性成分が、各色毎に異なることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記周期性成分が、市松模様となることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記非周期性成分をテーブルでもつことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理方法に関し、詳しくは、カラー階調画像をオリジナルよりもレベル数の少ない濃度階調（強度変調）と面積階調（面積変調）との組み合わせで表現するための画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、デジタルプリンタやデジタルファクシミリ等において、オリジナルよりもレベル数の少ない濃度階調（強度変調）と面積階調（面積変調）との組み合わせで中間調を再現するための手法として、ディザ法や誤差拡散法が知られている（特開昭６１−３５６７６号公報，特開昭６３−２１７７６８号公報等参照）。
【０００３】
前記ディザ法（２値ディザ法）は、ディザ・マトリクスの各行列の値を閾値とし、対応する座標点の画素の濃度と比較して、１（印画又は発光），０（無印画又は無発光）を決定し２値化する方法であり、原画データと閾値とを比較演算するだけで面積階調用の２値化データを得ることができ、高速演算が可能である。
また、前記誤差拡散法は、階調画像データをより少ないレベル数のデータ（例えば２値）に変換したときの誤差を、近傍の画素に分散させ、周囲近傍の画素と併せて階調表現誤差を低減させるものである（文献：「Ｒ．Ｗ．Floyd and Ｌ．Steinberg “An Adaptive Algorithm for Spatial Gray Scale" , SID 75 Digest(1976)」参照) 。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ディザ法では、階調性と解像度がディザ・マトリクスの大きさに直接依存するため、階調性と解像度とを両立できないという問題があった。
また、誤差拡散法では、画像のハイライト部やシャドウ部の粒状性ノイズが目立ち、更に、中間調を中心にテキスチュアと呼ばれる規則的な縞模様が発生するという画質上の問題があった。
【０００５】
本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、誤差拡散法における前記画質上の問題を改善し、高い画質の画像を再現できる画像処理方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
そのため請求項１記載の発明は、カラー階調画像をオリジナルよりもレベル数の少ない濃度階調と面積階調との組み合わせで表現する画像処理方法であって、処理対象となる入力信号に対して、誤差成分と、周期性成分と、非周期性成分とを加えるようにし、前記入力信号が所定値からハイライト部に近付くにつれて又は前記所定値からシャドウ部に近付くにつれて、前記周期性成分を少なくするとともに前記非周期性成分を多くすることで、前記入力信号に応じて、前記周期性成分と、非周期性成分との配分比率を変化させる構成とした。
【０００７】
かかる構成によると、誤差拡散による誤差成分の他に、周期性成分を加算することにより、中間調でオリジナル画像とは無関係に発生する規則的な縞模様を打ち消すことができる。一方、ハイライト部、シャドウ部では、逆にこの周期性成分がノイズとして感じられるため、非周期性成分、即ち、乱数成分を加えることで、ハイライト部、シャドウ部における粒状性ノイズの抑制を図ることができる。このとき、入力信号に応じて、周期性成分と、非周期性成分との配分比率を変化させる構成としたことで、例えばハイライト部、シャドウ部において非周期性成分の割合を高くして粒状性ノイズを抑制する一方、中間調では周期性成分の割合を高くして規則的な縞模様の発生を効果的に抑制できる。
請求項２記載の発明では、前記入力信号をＢ０とし、前記非周期性成分をｔｈ１とし、前記周期性成分をｔｈ２としたときの目標値を、
目標値＝入力信号＋誤差成分＋（｜所定値−Ｂ０｜／所定値）×ｔｈ１×係数１＋｛１−（｜所定値−Ｂ０｜／所定値）｝×ｔｈ２×係数２
により設定するようにした。
【０００８】
請求項３記載の発明では、画像信号の出力媒体によって、周期性成分と非周期性成分との配分比率を変化させる構成とした。
かかる構成によると、プリンタ等の出力媒体の特性に応じて周期性成分と非周期性成分との配分比率を適正に変化させ、粒状性ノイズと縞模様の発生を効果的に抑制できる。
【００１０】
請求項４記載の発明では、周期性成分が、入力信号毎に異なる構成とした。
かかる構成によると、基本の周期的変化に入力画像信号の変化を加味した形で周期性成分を設定することができ、画質を損ねることなく縞模様の発生を抑制できる。
請求項５記載の発明では、周期性成分が、各色毎に異なる構成とした。
【００１１】
かかる構成によると、グレイの中間調部分において、どれか１つの補色の組み合わせを優先的に発生させて、色むらの発生を抑制できる。
請求項６記載の発明では、周期性成分が市松模様となる構成とした。
かかる構成によると、市松模様によって規則的な縞模様の打ち消しが図られる。ここで、例えば市松模様を２×２画素単位とすることで最も良好な画質が得られる。
【００１２】
請求項７記載の発明では、前記非周期性成分をテーブルでもつ構成とした。
かかる構成によると、非周期性成分をテーブルでもつことで、テーブルデータを繰り返し用いて処理を簡略化できる。ここで、テーブルによって一定のパターンが発生することを回避すべく、テーブルの大きさはなるべく大きい方が好ましい。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明する。
本実施形態においては、色剤に対応する３原色（イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ）のカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （８ビットデータ）が入力される構成のプリンタ（或いはディスプレィ）において、オリジナルよりもレベル数の少ない２値（ドット有り無し）でカラー階調画像を表現するために階調画像信号を処理し、面積階調（面積変調）の手法で階調を表現させるものとする。但し、カラー階調信号がレッドＲ，グリーンＧ，ブルーＢの３原色で与えられ、これをＹ，Ｍ，Ｃ系に変換して用いるものであっても良い。
【００１４】
第１の実施形態として、カラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc それぞれで独立して誤差拡散を行って、Ｙ，Ｍ，Ｃのドット打ちを個別に決定する画像処理方法を、図１のフローチャートに基づいて説明する。
図１のフローチャートにおいて、まず、前処理として、入力信号（オリジナル信号）としてのカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc に乱数成分ｔｈ１（非周期性成分）を加算させるべく、乱数テーブルを乱数ジェネレータにより作成する（Ｓ31）。前記乱数テーブルのサイズは、64×64から256 ×256 程度が適当であるが、コストアップを無視すれば、一定パターンの発生を回避するためにより大きなサイズのものが望ましい。
【００１５】
尚、前記乱数成分ｔｈ１は、後述するように係数coeff が乗算され、ｔｈ１×coeff として入力信号（オリジナルカラー信号）に加算されるようになっており、前記Ｓ31で作成されたテーブルが、その後、当該画像におけるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc の処理に共通的に用いられる。
次に、入力信号に対して前記乱数成分ｔｈ１と共に加算される周期性成分ｔｈ２の基準マトリックスを作る（Ｓ32）。
【００１６】
前記マトリックスは、前記周期性成分ｔｈ２に周期性をもたせるために周期的な変化を示すことが要求され、例えば１×１画素単位の市松模様を示すベイヤー型マトリックス（図２参照）や、このベイヤー型マトリックスを基礎として２×２画素単位（図３参照）又は４×４画素単位（図４参照）の市松模様としたマトリックスなどを用いることができるが、前記２×２画素単位の市松模様のマトリックスが最も好ましい。また、マトリックスのサイズは、入力信号が８ビットである場合には、16×16とすることが好ましいが、これ以下のサイズであっても良い。
【００１７】
前記市松模様の基準マトリックスに基づく周期性成分ｔｈ２の算出は、以下のように入力信号と前記基準マトリックスとに基づいて行われ、入力信号に応じて周期性成分ｔｈ２が異なる構成としてある。
例えば座標が（ｘ，ｙ）での入力信号（オリジナルカラー信号）をＢ０としたときに、Ｂ０≦matrix（ｘ mod 16,ｙ mod 16)であれば、ｔｈ２＝−（32＋Ｂ０）とし、Ｂ０＞matrix（ｘ mod 16,ｙ mod 16)であれば、ｔｈ２＝（32＋（255 −Ｂ０））とする。
【００１８】
また、Ｂ０≦matrix（ｘ mod 16,ｙ mod 16)であれば、ｔｈ２＝−32とし、Ｂ０＞matrix（ｘ mod 16,ｙ mod 16)であれば、ｔｈ２＝32としても良い。
上記のようにして周期性成分ｔｈ２を算出させる構成とすれば、周期的変化としての市松模様を基本としつつ、オリジナル画像の階調特性が反映された周期性成分ｔｈ２を設定できる。従って、かかる周期性成分ｔｈ２を入力信号に加算してから誤差拡散法を用いて２値化処理する構成とすれば、オリジナル画像の階調性を損なうことなく、誤差拡散に伴う縞模様の発生を打ち消すことができる。
【００１９】
尚、前記周期性成分ｔｈ２は、後述するように係数coeff2が乗算され、ｔｈ２×coeff2として入力信号に加算される。
Ｓ33では、各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cを算出する。前記各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cは、オリジナルのカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc それぞれに、誤差拡散法によって各色毎に周囲画素から割り振られた各色毎の誤差成分Ａerror-y,Ａerror-m,Ａerror-c ，前記乱数テーブルの乱数成分（非周期性成分）ｔｈ１×coeff 及び周期性成分ｔｈ２×coeff2を足し合わせて算出される。
【００２０】
Ｃtarget-y＝Ａy ＋Ａerror-y ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget-m＝Ａm ＋Ａerror-m ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget-c＝Ａc ＋Ａerror-c ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
前記周期性成分ｔｈ２は、前述のようにマトリックスの閾値と入力信号との比較に基づいて設定される。
【００２１】
ここで、前記各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cの演算において、乱数成分ｔｈ１と周期性成分ｔｈ２とが加算されるから、乱数成分ｔｈ１によってディザ画像の偏りを回避して特にハイライト，シャドウ部における粒状性ノイズの発生を抑制でき、また、基本を市松模様としてオリジナル画像の特性が反映された周期性成分ｔｈ２によって、オリジナル画像には無い縞模様が発生することを抑制できる。
【００２２】
尚、前記乱数成分ｔｈ１，周期性成分ｔｈ２に乗算される係数coeff,coeff2、換言すれば、乱数成分ｔｈ１，周期性成分ｔｈ２の配分比率は固定値であっても良いが、処理後の画像信号が出力される媒体（プリンタ）毎に最適な値を選択することで、出力媒体の特性に対応して乱数成分ｔｈ１と周期性成分ｔｈ２とを適当な割合で加算でき、以て、出力媒体毎に画質を効果的に改善できる。例えば、プリンタの特性によってハードコピー上で縞模様よりも粒状性ノイズが目立つ場合には、乱数成分ｔｈ１の割合を大きくすれば良いし、逆に、規則的な縞模様がハードコピー上に顕著に現れる場合には、周期性成分ｔｈ２の割合を増大させるようにすれば良い。
【００２３】
また、前記配分比率を、入力信号に応じて変化させるようにしても良く、例えば下式にようにして各色毎の目標値（Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-c）を設定させることができる。
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上記式に基づいて入力信号に乱数成分ｔｈ１と周期性成分ｔｈ２とを加算する構成であれば、ハイライト，シャドウ部においては乱数成分の割合を高くする一方、中間調では、周期性成分の割合を高くすることができ、以て、ハイライト，シャドウ部における粒状性ノイズの抑制、及び、中間調における縞模様の抑制を共に効果的に行えることになる。
【００２４】
Ｓ34では、前記各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cと、固定閾値とをそれぞれ比較し、各色毎に２値化する。
Ｓ35では、前記２値化による誤差分を各色毎に算出する。
Ｓ36では、前記算出された各色毎の誤差を、各色毎に周囲画素に分配して、周囲画素における誤差成分Ａerror-y,Ａerror-m,Ａerror-c を決定する。
【００２５】
上記の誤差分配における分配画素と重み付けの例を、図５又は図６に示してある。
図５は、３×３画素の誤差拡散マトリクスを示してあり、この例では、マトリクスの中心画素における誤差を、７／16，５／16，３／16，１／16の一定した重み付けで周囲画素に分配する構成としてある。
【００２６】
また、図６に示す例は、乱数化された誤差拡散マトリクスを示し、各周囲画素に対する誤差分配の重み付けを、ａ／16，ｂ／16，ｃ／16，ｄ／16とし、前記ａ，ｂ，ｃ，ｄを乱数によって決定させるものである。ここで、整数の乱数を発生させる関数をrand()とし、除算の余りを求める演算子を％とすると、前記ａ，ｂ，ｃ，ｄを、
ａ＝rand()％17
ｂ＝rand()％（17−ａ）
ｃ＝rand()％（17−ａ−ｂ）
ｄ＝16−ａ−ｂ−ｃ
として決定することができる。
【００２７】
Ｓ37では、全画素について処理が終了したか否かを判別し、処理が終了するまでＳ31〜Ｓ36の処理を繰り返す。
次に、カラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc から該当する色空間を特定して、各色によるドット打ちを決定する構成の第２の実施形態を説明する。
ここでは、色空間を、図７に示すように、８つの原色（基本色）ホワイトＷ，イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫ，ブルーＢ，グリーンＧ，レッドＲを頂点とする立方体で規定し、更に、前記色空間を、例えば図８に示すように、３つの小色空間に分割するものとする。
【００２８】
前記３つの小色空間は、Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される第１の小色空間、Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色で表現される第２の小色空間、Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｋの原色で表現される第３の小色空間からなり、それぞれの小色空間は、原色の組み合わせが相互に異なっている。
前記各小色空間を階調信号上で規定すると、Ａy,Ａm,Ａc がＹ，Ｍ，Ｃそれぞれの濃度データ（８ビットデータ）を示すものとすると、Ａy ＋Ａm ＋Ａc ≦255 の条件が第１の小色空間の領域に該当し、255 ＜Ａy ＋Ａm ＋Ａc ＜510 の条件が第２の小色空間の領域に該当し、Ａy ＋Ａm ＋Ａc ≧510 の条件が第３の小色空間の領域に該当することになる。
【００２９】
ここで、与えられるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （色画像信号）が、Ａy ＋Ａm ＋Ａc ≦255 なる条件であって、Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される（頂点をＷ，Ｙ，Ｍ，Ｃとする）第１の小色空間に所属する色であるときには、出力として第１の小色空間を表現する前記４つの原色Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃのいずれかのドットを利用するものとする。
【００３０】
また、与えられるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （色画像信号）が、255 ＜Ａy ＋Ａm ＋Ａc ＜510 なる条件であって、Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色で表現される（頂点をＹ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂとする）第２の小色空間に所属する色であるときには、出力として第２の小色空間を表現する前記６つの原色Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれかのドットを利用するものとする。
【００３１】
更に、与えられるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （色画像信号）が、Ａy ＋Ａm ＋Ａc ≧510 なる条件であって、Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｋの原色で表現される（頂点をＲ，Ｇ，Ｂ，Ｋとする）第３の小色空間に所属する色であるときには、出力として第３の小色空間を表現する前記４つの原色Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｋのいずれかのドットを利用するものとする。
【００３２】
即ち、色空間を分割する各小色空間のいずれに所属するかによって、割り当てられる色の種類が限定されるようにしてある。
但し、ホワイトＷのドットは、実際にはドットを打たないことを示し、また、イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣのドットは、各色のインクによるドット打ちを示し、更に、レッドＲ，グリーンＧ，ブルーＢそれぞれのドットは、Ｙ＋Ｍ，Ｙ＋Ｃ，Ｍ＋Ｃの重ね合わせを示し、ブラックドットは、Ｙ，Ｍ，Ｃの重ね合わせか、純粋なブラックインクによるブラックドット打ちを示すものとする。
【００３３】
尚、色空間の設定及び色空間の分割を、図７及び図８に示すものに限定するものではなく、種々の変形態様が想定されることは明らかである。
ここで、上記のようにして行なわれるカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc （色画像信号）に対する原色信号の振り分けの様子を、図９及び図10のフローチャートに従って詳細に示す。
【００３４】
図９のフローチャートにおいて、Ｓ1 ，Ｓ２では、前記図１のフローチャートトのＳ31，Ｓ32と同様に、乱数成分ｔｈ１（非周期性成分）のテーブル作成及び周期性成分ｔｈ２の基準マトリックス（例えば２×２画素単位の市松模様）設定を行う。
次に、与えられた３原色カラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc の各色毎の濃度データを足し合わせ、オリジナル色が図８に示したいずれの小色空間に所属するかを判別するためのパラメータＣtotal （←Ａy ＋Ａm ＋Ａc ）を算出する（Ｓ３）。
【００３５】
次に、目標値Ｃtargetを決定する（Ｓ４）。
前記目標値Ｃtargetは、各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cを足し合わせて決定され（Ｃtarget←Ｃtarget-y＋Ｃtarget-m＋Ｃtarget-c）、前記各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cは、オリジナルのカラー階調信号Ａy,Ａm,Ａc それぞれに、誤差拡散法によって周囲画素から割り振られた各色毎の誤差成分Ａerror-y,Ａerror-m,Ａerror-c ，前記乱数テーブルの乱数成分（非周期性成分）ｔｈ１×coeff 及び周期性成分ｔｈ２×coeff2を足し合わせて算出される。
【００３６】
Ｃtarget-y＝Ａy ＋Ａerror-y ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget-m＝Ａm ＋Ａerror-m ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget-c＝Ａc ＋Ａerror-c ＋ｔｈ１×coeff ＋ｔｈ２×coeff2
Ｃtarget＝Ｃtarget-y＋Ｃtarget-m＋Ｃtarget-c
続いて、前記パラメータＣtotal に基づいていずれの小色空間に所属するかを判別し、所属する小色空間を表現する原色のいずれかを前記目標値Ｃtargetに基づいて振り分ける処理を実行する（Ｓ５）。
【００３７】
ここで、前記目標値Ｃtargetの基礎となる各色毎の目標値Ｃtarget-y, Ｃtarget-m, Ｃtarget-cの演算において、乱数成分ｔｈ１と周期性成分ｔｈ２とが加算されるから、乱数成分ｔｈ１によってディザ画像の偏りを回避して特にハイライト，シャドウ部における粒状性ノイズの発生を抑制でき、また、基本を市松模様としてオリジナル画像の特性が反映された周期性成分ｔｈ２によって、オリジナル画像には無い縞模様が発生することを抑制できる。
【００３８】
尚、前記乱数成分ｔｈ１，周期性成分ｔｈ２に乗算される係数coeff,coeff2、換言すれば、乱数成分ｔｈ１，周期性成分ｔｈ２の配分比率は、前述のように、は固定値であっても良いが、処理後の画像信号が出力される媒体（プリンタ）毎に最適な値を選択することが好ましく、更に、入力信号に応じて変化させるようにしても良い。
【００３９】
ここで、前記Ｓ５における振り分け処理の内容を、図10のフローチャートに従って詳細に説明する。
図10のフローチャートにおいて、まず、前記パラメータＣtotal に基づいて、図７及び図８に示される３つの小色空間のうちのいずれに所属するかを判別させる。
【００４０】
具体的には、前記パラメータＣtotal が、Ｃtotal ≦255 ，255 ＜Ｃtotal ＜510 ，Ｃtotal ≧510 のいずれかであるかを判別する（Ｓ11）。
Ｃtotal ≦255 であって、Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される第１の小色空間に所属する場合には、前記目標値Ｃtargetが180 以下であるか否かを判別する（12）。前記目標値Ｃtargetが180 以下である場合には、前記第１の小色空間の中でもハイライト付近に所属するものと判断し、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるホワイトＷを振り分ける（Ｓ13）。
【００４１】
尚、ホワイトＷの振り分けの基準となる前記180 は例示的なものであり、かかる値に限定されるものではないが、Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される第１の小色空間の体積を、原色の振り分けに対応して略均等割りするような値を設定することが好ましい。
一方、目標値Ｃtargetが180 を越える場合には、イエローＹの目標値Ｃtarget-yがマゼンタＭの目標値Ｃtarget-m以上であり、かつ、イエローＹの目標値Ｃtarget-yがシアンＣの目標値Ｃtarget-c以上であるか否かを判別する（Ｓ14）。
【００４２】
そして、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-m及びシアンＣの目標値Ｃtarget-cがイエローＹの目標値Ｃtarget-yを越えない場合には、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるイエローＹを振り分ける（Ｓ15）。
また、イエローＹの目標値Ｃtarget-yを越える目標値が存在する場合には、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-mがシアンＣの目標値Ｃtarget-c以上であるか否かを判別する（Ｓ16）。
【００４３】
そして、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-mがシアンＣの目標値Ｃtarget-c以上であるときには、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるマゼンタＭを振り分る（Ｓ17）。
また、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-mがシアンＣの目標値Ｃtarget-c未満であるときには、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるシアンＣを振り分る（Ｓ18）。
【００４４】
即ち、前記パラメータＣtotal によってＷ，Ｙ，Ｍ，Ｃの原色で表現される第１の小色空間に対する所属が判別されると、前記４つの原色（空間の頂点に相当する色）の中で近接度の最も高い原色が振り分けられ、当該画素に対しては振り分けられた原色のドット打ちがなされるようにする。
このように、第１の小色空間に対する所属が判別されているときには、該第１の小色空間を表現する４つの原色Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃの中でのみ色の振り分けが行なわれるから、ハイライト付近である第１の小色空間に所属する色であるのに、面積階調処理のために色が濃いドット（Ｋ，Ｒ，Ｇ，Ｂのドット）が突発的に打たれることを回避できる。
【００４５】
一方、前記パラメータＣtotal がＣtotal ≧510 であってＫ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色で表現される第３の小色空間に所属する場合には、前記目標値Ｃtargetが585 以上であるか否かを判別する（Ｓ19）。前記目標値Ｃtargetが585 以上である場合には、前記第１の小色空間の中でもシャドー付近に所属するものと判断し、当該画素に対して所属する小色空間の原色の１つであるブラックＫを振り分ける（Ｓ20）。
【００４６】
また、目標値Ｃtargetが585 未満であるときには、イエローＹの目標値Ｃtarget-y，マゼンタＭの目標値Ｃtarget-m，シアンＣの目標値Ｃtarget-cを比較し（Ｓ21）、イエローＹの目標値Ｃtarget-yが最も小さい場合にはイエローＹの補色であるブルーＢ（マゼンタＭとシアンＣの重ね合わせ）を振り分け（Ｓ22）、シアンＣの目標値Ｃtarget-cが最も小さいときには（Ｓ23）、シアンＣの補色であるレッドＲ（イエローＹとマゼンタＭの重ね合わせ）を振り分け（Ｓ24）、マゼンタＭの目標値Ｃtarget-mが最も小さいときにはマゼンタＭの補色であるグリーンＧ（イエローＹとシアンＣの重ね合わせ）を振り分ける（Ｓ25）。
【００４７】
このように、第３の小色空間に対する所属が判別されているときには、該第３の小色空間を表現する４つの原色Ｋ，Ｒ，Ｇ，Ｂの中でのみ色の振り分けが行なわれるから、シャドー付近である第３の小色空間に所属する色であるのに、面積階調処理のために色が薄く明るい濃いドット（Ｗ，Ｙ，Ｍ，Ｃのドット）が突発的に打たれることを回避できる。
【００４８】
更に、前記Ｃtotal が255 ＜Ｃtotal ＜510 であってＹ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色で表現される第２の小色空間に所属する場合には、前記目標値Ｃtargetが383 以下であるか否かを判別することで（Ｓ26）、第２の小色空間の中でも第１の小色空間に近い領域であるか、或いは第３の小色空間に近い領域であるかを判別する。
【００４９】
そして、前記目標値Ｃtargetが383 以下であると判別されたときには、イエローＹの目標値Ｃtarget-y，マゼンタＭの目標値Ｃtarget-m，シアンＣの目標値Ｃtarget-cを比較することで、イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣの中で近接度の最も高い原色が振り分ける（Ｓ14〜Ｓ18）。
また、前記目標値Ｃtargetが383 を越えていると、イエローＹの目標値Ｃtarget-y，マゼンタＭの目標値Ｃtarget-m，シアンＣの目標値Ｃtarget-cを比較することで、イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣの中で近接度の最も低い原色を判別し、以下判別された原色に対する補色関係にあるレッドＲ，グリーンＧ，ブルーＢのいずれかを振り分ける（Ｓ21〜Ｓ25）。
【００５０】
第２の小色空間に所属する場合、即ち、シャドー付近でもなくハイライト付近でもない場合には、上記のようにして、所属する小色空間を表現するＹ，Ｍ，Ｃ，Ｒ，Ｇ，Ｂの原色の中でのみ振り分けが行なわれるから、ホワイトＷドットやブラックＫドットが打たれることがない。
上記のようにして、各画素毎に、原色であるホワイトＷ，イエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫ，ブルーＢ，グリーンＧ，レッドＲのいずれかを振り分けると、かかる振り分け（２値化）による誤差を、各色（Ｙ，Ｍ，Ｃ）毎に算出する（Ｓ６）。
【００５１】
そして、前記算出された誤差を誤差拡散法に基づき周囲画素に分配して、周期画素における誤差成分Ａerror-y,Ａerror-m,Ａerror-c を設定し（Ｓ７）、全画素に対して処理が終了するまで（Ｓ８）、上記Ｓ１〜Ｓ７の処理を繰り返す。
ところで、周期性成分ｔｈ２の設定に用いる基準マトリックスは、各色共通であっても良いが、各色毎に異なるマトリックスを用いる構成としても良い。
【００５２】
例えば２×２単位の市松模様の16×16の基本マトリックスmatrixを作成する一方（図11参照）、前記基本マトリックスmatrixを右に２つずらしたマトリックスmatrix1 （図12参照）と、前記基本マトリックスmatrixを下に２つずらしたマトリックスmatrix2 （図13参照）とを作成する。
そして、前記３つのマトリックスmatrix，matrix1 ，matrix2 を、各色毎に対応させ、例えばオリジナルカラー信号がＲ，Ｇ，Ｂであるときには、Ｒのときには基本マトリックスmatrixを、Ｇのときにはマトリックスmatrix1 を、Ｂのときにはマトリックスmatrix2 を用いるようにする。
【００５３】
かかる構成によると、グレイの中間調部分では、どれか１つの補色の組み合わせが優先的に発生することになり、色むらが発生しにくくなる。
また、例えばオリジナルカラー信号がＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの４色である場合には、Ｋのときはmatrixを、Ｙのときにはmatrix1 を、Ｍのときにはmatrixを、Ｃのときにはmatrix2 をそれぞれ対応させるようにすれば良い。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１の発明にかかる画像処理方法によると、粒状性ノイズの発生を回避するための非周期性成分と、規則的な縞模様の発生を回避するための周期性成分とをそれぞれに必要に応じて付加することで、例えばハイライト部、シャドウ部において非周期性成分の割合を高くして粒状性ノイズの発生を回避する一方、中間調では周期性成分の割合を高くして、オリジナル画像とは無関係に発生する規則的なノイズを抑制することができる。よって、誤差拡散法で処理される画像の画質を向上させることができるという効果がある。
また、請求項２記載の発明によると、ハイライト部、シャドウ部の近傍においては周期性成分（乱数成分）の割合を高くする一方、中間調では、周期性成分の割合を高くして各色毎の目標値を設定することができ、ハイライト、シャドウ部における粒状性ノイズの抑制、及び中間調における縞模様の抑制を共に効果的に行えることになる。
【００５５】
請求項３記載の発明によると、プリンタ等の出力媒体の特性に応じて周期性成分と非周期性成分との配分比率を適正に変化させ、粒状性ノイズと規則的縞模様の発生を出力媒体毎に効果的に抑制できるという効果がある。
【００５６】
請求項４記載の発明によると、基本の周期的変化に入力画像信号の変化を加味した形で周期性成分を設定することができるので、画質を損ねることなく規則的な縞模様の発生を抑制できるという効果がある。
請求項５記載の発明によると、グレイの中間調部分において、どれか１つの補色の組み合わせを優先的に発生させることができるようになるので、色むらの発生を抑制できるという効果がある。
【００５７】
請求項６記載の発明によると、市松模様によって規則的な縞模様を効果的に打つ消すことができるという効果がある。
請求項７記載の発明によると、非周期性成分をテーブルとしてもつことで、処理の簡素化が図れるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像処理の第１形態を示すフローチャート。
【図２】16×16のベイヤー型マトリックスの例を示す図。
【図３】２×２画素単位の市松模様のマトリックスを示す図。
【図４】４×４画素単位の市松模様のマトリックスを示す図。
【図５】誤差拡散の重み付けの様子を説明するための図。
【図６】誤差拡散の重み付けの様子を説明するための図。
【図７】第２の実施形態における色空間の分割構成を示す図。
【図８】第２の実施形態における色空間の分割構成を示す図。
【図９】画像処理の第２形態を示すフローチャート。
【図１０】前記第２の形態における原色の割り振りを示すフローチャート。
【図１１】２×２画素単位の市松模様の基準マトリックスを示す図。
【図１２】基準マトリックスの配列を右方向に２画素ずらしたマトリックスを示す図。
【図１３】基準マトリックスの配列を下向に２画素ずらしたマトリックスを示す図。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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