誤差拡散処理により多値の画像データをより低レベルのN値Nは2以上の整数に量子化処理するための画像処理方法であって、前記多値の画像データに周辺画素からの誤差を加算して補正値を取得する取得工程と、行方向および列方向に異なる値が配列して構成される閾値マトリクスから、前記多値の画像データの画素位置に応じて一つの値を選択し、前記補正値と比較するための閾値を設定する設定工程と、前記設定工程で設定された閾値を前記取得工程で取得された補正値と比較した結果に応じてN値のデータを出力する量子化工程と、該量子化工程に伴って発生する前記補正値と前記N値のデータの誤差を、未だ量子化工程を行っていない周辺の画素位置に拡散して格納する拡散工程と、を有し、前記閾値マトリクスにおける各行の平均値および各列の平均値は、ほぼ同値であることを特徴とする画像処理方法。誤差拡散処理により多値の画像データをより低レベルのN値Nは2以上の整数に量子化処理するための画像処理方法であって、前記多値の画像データに周辺画素からの誤差を加算して補正値を取得する取得工程と、行方向および列方向に異なる値が配列して構成される閾値マトリクスから、前記多値の画像データの画素位置に応じて一つの値を選択し、前記補正値と比較するための閾値を設定する設定工程と、前記設定工程で設定された閾値を前記取得工程で取得された補正値と比較した結果に応じてN値のデータを出力する量子化工程と、該量子化工程に伴って発生する前記補正値と前記N値のデータの誤差を、未だ量子化工程を行っていない周辺の画素位置に拡散して格納する拡散工程と、を有し、前記閾値マトリクスにおける各行の平均値および各列の平均値は、これらの平均値の±15の範囲に含まれていることを特徴とする画像処理方法。前記閾値マトリクスにおける各行の平均値および各列の平均値は、これらの平均値の±10の範囲に含まれていることを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。誤差拡散処理により多値の画像データをより低レベルのN値Nは2以上の整数に量子化処理するための画像処理方法であって、前記多値の画像データに周辺画素からの誤差を加算して補正値を取得する取得工程と、行方向および列方向に異なる値が配列して構成される閾値マトリクスから、前記多値の画像データの画素位置に応じて一つの値を選択し、前記補正値と比較するための閾値を設定する設定工程と、前記設定工程で設定された閾値を前記取得工程で取得された補正値と比較した結果に応じてN値のデータを出力する量子化工程と、該量子化工程に伴って発生する前記補正値と前記N値のデータの誤差を、未だ量子化工程を行っていない周辺の画素位置に拡散して格納する拡散工程と、を有し、前記閾値マトリクスにおける各行の平均値および各列の平均値のばらつきは、乱数を発生して前記異なる値を生成した場合に比べて、低く抑えられていることを特徴とする画像処理方法。前記閾値マトリクスは、前記補正値と比較するための異なる閾値が、行方向および列方向に配列して構成され、前記設定工程では前記多値の画像データの画素位置に応じて前記閾値マトリクスの中から一つの前記閾値を選択および設定することを特徴とする請求項1乃至6の何れかに記載の画像処理方法。前記閾値マトリクスは、基準となる閾値からの差分を定めるための異なる成分が、行方向および列方向に配列して構成され、前記設定工程では前記多値の画像データの画素位置に応じて前記閾値マトリクスの中から一つの前記成分を選択し、該成分と前記基準となる閾値より前記補正値と比較するための閾値を設定することを特徴とする請求項1乃至6の何れかに記載の画像処理方法。前記N値は2値であることを特徴とする請求項1乃至8の何れかに記載の画像処理方法。前記N値は3値以上であり、m×kの個々のエリアに対しドットの記録あるいは非記録が予め定められている複数のドットパターンの中から、前記量子化工程によって出力されたN値のデータに応じて1つのドットパターンを選択することによって、前記N値のデータを2値データに変換する工程を更に有し、前記複数のドットパターンは、前記N値のデータの1つのレベル値に対して、複数のドットパターンが用意されていることを特徴とする請求項1乃至8のいずれかに記載の画像処理方法。誤差拡散処理により多値の画像データをより低レベルのN値Nは2以上の整数に量子化処理するための画像処理装置であって、前記多値の画像データに周辺画素からの誤差を加算して補正値を取得する取得手段と、行方向および列方向に異なる値が配列して構成される閾値マトリクスから、前記多値の画像データの画素位置に応じて一つの値を選択し、前記補正値と比較するための閾値を設定する設定手段と、前記設定手段で設定された閾値を前記取得手段で取得した補正値と比較した結果に応じてN値のデータを出力する量子化手段と、該量子化手段で発生する前記補正値と前記N値のデータの誤差を、未だ量子化工程を行っていない周辺の画素位置に拡散して格納する拡散手段と、を備え、前記閾値マトリクスにおける各行の平均値および各列の平均値は、ほぼ同値であることを特徴とする画像処理装置。しかしながら、特許文献1の方法では、予め用意した閾値マトリクスを繰り返して使用するため、出力画像において、その閾値マトリクスのサイズに応じた周期模様が確認される場合があった。このような周期模様を目立たなくするためには、閾値マトリクスのサイズを大きくすることが有効であるが、この場合には閾値マトリクスを格納するためのメモリ容量が増大するという問題が生じてしまう。これに対し特許文献2の方法によれば、閾値マトリクスが単純な繰り返しで使用されないので、比較的小さな閾値マトリクスを使用する場合であっても、閾値マトリクスの周期が画像に現れ難い。従って、メモリ容量に影響することなくマトリクスサイズを大きくした場合と同様の効果を得ることが出来る。また、複数のカラーインクで同じ閾値マトリクスを使用しながらも、そのローテーションの量や方向を各色で異ならせることにより、カラー画像における周期的なむらを回避することも出来る。しかしながら、特許文献2の方法では、閾値マトリクスのローテーションのために、閾値マトリクスの読みだし回数が増え、ローテーション処理の負荷が増大する。その結果、画像処理の速度が低下し、記録装置のプリント速度の低下も招致されてしまう。また、上述したような閾値マトリクスを用いて量子化された画像に対しマルチパス記録方法を採用すると、マルチパス記録に使用するマスクパターンと閾値マトリクスとの間の同調が原因で、周期的なドットの粗密が発生する場合も確認された。この場合、マルチパス記録を行っても、その効果が現れ難かったり、マルチパス記録時の僅かな記録位置ずれが上記粗密を顕著にして画像劣化を招いたりすることがあった。本発明は、上記問題点を解決するためになされたものである。よってその目的とするところは、メモリ容量の増大化や画像処理の負担を増大させることなく、比較的単純な構成で、誤差拡散特有の模様やはきよせ、あるいはマルチパス記録時のドットの粗密が回避されるような量子化処理を行う画像処理方法を提供することである。そのために本発明は、誤差拡散処理により多値の画像データをより低レベルのN値Nは2以上の整数に量子化処理するための画像処理方法であって、前記多値の画像データに周辺画素からの誤差を加算して補正値を取得する取得工程と、行方向および列方向に異なる値が配列して構成される閾値マトリクスから、前記多値の画像データの画素位置に応じて一つの値を選択し、前記補正値と比較するための閾値を設定する設定工程と、前記設定工程で設定された閾値を前記取得工程で取得された補正値と比較した結果に応じてN値のデータを出力する量子化工程と、該量子化工程に伴って発生する前記補正値と前記N値のデータの誤差を、未だ量子化工程を行っていない周辺の画素位置に拡散して格納する拡散工程と、を有し、前記閾値マトリクスにおける各行の平均値および各列の平均値は、ほぼ同値であることを特徴とする。また、誤差拡散処理により多値の画像データをより低レベルのN値Nは2以上の整数に量子化処理するための画像処理方法であって、前記多値の画像データに周辺画素からの誤差を加算して補正値を取得する取得工程と、行方向および列方向に異なる値が配列して構成される閾値マトリクスから、前記多値の画像データの画素位置に応じて一つの値を選択し、前記補正値と比較するための閾値を設定する設定工程と、前記設定工程で設定された閾値を前記取得工程で取得された補正値と比較した結果に応じてN値のデータを出力する量子化工程と、該量子化工程に伴って発生する前記補正値と前記N値のデータの誤差を、未だ量子化工程を行っていない周辺の画素位置に拡散して格納する拡散工程と、を有し、前記閾値マトリクスにおける各行の平均値および各列の平均値は、これらの平均値の±15の範囲に含まれていることを特徴とする。更に、誤差拡散処理により多値の画像データをより低レベルのN値Nは2以上の整数に量子化処理するための画像処理方法であって、前記多値の画像データに周辺画素からの誤差を加算して補正値を取得する取得工程と、行方向および列方向に異なる値が配列して構成される閾値マトリクスから、前記多値の画像データの画素位置に応じて一つの値を選択し、前記補正値と比較するための閾値を設定する設定工程と、前記設定工程で設定された閾値を前記取得工程で取得された補正値と比較した結果に応じてN値のデータを出力する量子化工程と、該量子化工程に伴って発生する前記補正値と前記N値のデータの誤差を、未だ量子化工程を行っていない周辺の画素位置に拡散して格納する拡散工程と、を有し、前記閾値マトリクスにおける各行の平均値および各列の平均値のばらつきは、乱数を発生して前記異なる値を生成した場合に比べて、低く抑えられていることを特徴とする。更にまた、誤差拡散処理により多値の画像データをより低レベルのN値Nは2以上の整数に量子化処理するための画像処理装置であって、前記多値の画像データに周辺画素からの誤差を加算して補正値を取得する取得手段と、行方向および列方向に異なる値が配列して構成される閾値マトリクスから、前記多値の画像データの画素位置に応じて一つの値を選択し、前記補正値と比較するための閾値を設定する設定手段と、前記設定手段で設定された閾値を前記取得手段で取得した補正値と比較した結果に応じてN値のデータを出力する量子化手段と、該量子化手段で発生する前記補正値と前記N値のデータの誤差を、未だ量子化工程を行っていない周辺の画素位置に拡散して格納する拡散手段と、を備え、前記閾値マトリクスにおける各行の平均値および各列の平均値は、ほぼ同値であることを特徴とする。本発明によれば、比較的単純な構成で、誤差拡散特有の模様やはきよせ、あるいはマルチパス記録時のドットの粗密が回避されるような量子化処理を行うことが可能となる。図3は、本実施形態における誤差拡散処理の構成を説明するためのブロック図である。従来例として説明した図1の構成と異なる点は、個々の画素の量子化を行う際に用いる閾値を決定するための手段として、閾値マトリクス104と閾値選択部105が用意されていることである。本実施形態の閾値マトリクス104は、図9に示すように、主走査方向32画素×副走査方向16画素からなる画素領域のそれぞれに、異なる閾値が予め定められた構成となっている。本実施形態の閾値マトリクスの詳細な内容および効果については後に詳しく説明する。本実施形態において、多値の画像データInは、8ビットで表される0~255の値を有する。加算器101によって周辺画素からの拡散誤差dInが加算された入力補正値IndInは、閾値選択部105が基本閾値マトリクス104から選択した1つの閾値thresholdと、比較器102によって比較される。そして、記録255あるいは非記録0のどちらか一方に2値化された値として出力される。比較器では入力補正値と出力値との差誤差を算出し、所定の拡散係数に従って周辺の画素に重み付けを行いながら誤差バッファ103に保存する。拡散係数としては、図3の誤差バッファ103に記載されているような値を用いることも出来るし、また図4に示すような値とすることも出来る。このように保存された誤差は、周辺に位置する未処理の画素の2値化処理を行う際に、上記拡散誤差dInとして使用される。図5は、本実施形態で採用するシリアル型のインクジェット記録装置における、2パスのマルチパス記録方法を説明するための模式図である。図において、P001は個々の吐出口からインクを滴として吐出する記録ヘッドを示す。ここでは、説明の簡略化のため、16個の吐出口以下、ノズルともいうを有する記録ヘッドが示されている。2パスのマルチパス記録の場合、16個のノズルは、図のように8つずつの第1ノズル群と、第2のノズル群に分割して考えることが出来る。P002は2パスのマルチパス記録で使用可能なマスクパターンの一例を示しており、各ノズルに対し記録を許容する画素を黒で、記録を許容しない画素を白で示している。第1ノズル群と第2ノズル群で使用するマスクパターンは互いに補完の関係を有している。実際の記録を行う際、記録ヘッドP001は、図のx方向に移動しながら、記録データに従ってインクを吐出する。このような記録データは、上記量子化処理から出力される2値の画像データと、上記マスクパターンの2値データの間で論理積をとることによって決定される。1回の記録主走査が終了すると、記録用紙は図のy方向に8ノズル分1ノズル群分だけ搬送される。このような記録ヘッドP001による記録主走査と、記録用紙の8ノズル分の搬送動作を繰り返すことにより、記録用紙の8ノズル分に相当する単位領域では、互いに補完関係を有する2つのマスクパターンに対応した2回の記録主走査によって、画像が完成される。図において、P003およびP004は、第1走査と第2走査によって画像が形成される様子をそれぞれ示している。本例では、x方向において、1画素おきに記録許容画素が配列するマスクパターンの例を示した。このようなマスクパターンを用いた記録では、個々のノズルが2回連続して吐出を行うことがなくなるので、ノズルが実現可能な吐出周波数以上の速度で記録ヘッドを主走査方向に移動させることが出来る。その結果、通常のマスクパターンに比べて、記録速度を上げることが出来る。一般に、マルチパス記録では、1パス記録に比べて記録主走査の回数が増大するために記録速度が低速になりがちである。しかし、図5のようなマスクパターンを用いれば、記録速度の低下を最低限に抑えることが可能となる。以下、本実施形態の閾値マトリクスの特徴および効果を説明する。図6は、本実施形態で使用する閾値マトリクス104と比較するための、特許文献1で開示されている閾値マトリクスである。ここでは、x方向主走査方向に32画素、y方向副走査方向に16画素の領域を有する閾値マトリクスとなっている。図3で説明した閾値選択部105は、画像データInの画素位置に上記閾値マトリクス104を対応づけながら、1つの入力画素に対して1つの閾値を、閾値マトリクス104の中から順番に選択する。そして、閾値マトリクス104内の全ての閾値が選択されると、再び閾値マトリクスの先頭に戻って、順番に閾値を対応させるようになっている。特許文献1の閾値マトリクスでは、中間信号値128に対し、乱数成分を加算して個々の閾値が設定されている。図において、閾値マトリクスの右部および下部には、各行のx方向の平均値と各列のy方向の平均値が示されている。これら平均値は、各行および各列におけるドットの記録確率に相応すると言える。すなわち、閾値の平均値が低い行列については、入力補正値が閾値よりも大きくなり易いので、比較的ドットが記録されやすい行列となる。反対に、閾値の平均値が高い行列については、入力補正値が閾値よりも小さくなり易いので、比較的ドットが記録され難い行列となる。図6の場合、単純に乱数成分を発生することによって個々の閾値を設定しているので、行内や列内の閾値は互いに何の関連性も有していない。その結果、行間や列間の平均値がこのようにランダムにばらついている。図7は、図6の閾値マトリクスを用いて2値化処理を行った結果を示した図である。2値化処理後の記録データにおいては、閾値マトリクスを繰り返して対応付けている為の周期的な模様が発生する。これは、閾値マトリクス内においてドットの分散性に偏りがあることからドットの粗密が生じ、この粗密が繰り返し返されることにより模様となって認識されるからである。図8は、図7の記録データを、図5に示すマスクパターンを用いて2パス記録した場合の、1パス目で記録されるドットデータと2パス目で記録されるドットデータをそれぞれ示した図である。このようなドットデータでは、図7よりも更に強いドットの粗密が縦すじとなって確認される。これは、図6の閾値マトリクスでは、各列の平均値のばらつきが大きいために、ドットが記録されやすいカラム列とドットが記録され難いカラム列が発生し、これらカラムの配列が縦すじを招致するからである。更に、図8のようなドットデータでマルチパス記録を行った場合、記録走査間で僅かな記録位置ずれや個々のドットの着弾位置ずれが生じると、これら粗密は更に強調され、記録画像においてより顕著な縦すじが確認される。一方、図9は、本実施形態で用いる閾値マトリクス104を示す。本実施形態で用いる閾値マトリクスでは、各列のy方向の平均値は全ての列について128と一致している。一方、各行のx方向の平均値は127.254~128.75の小さなばらつきとなっている。すなわち、本実施形態の閾値マトリクスにおける各行および各列の平均値は、従来例の図6の閾値マトリクスほどばらついていない。図10は、図9の基本閾値マトリクスを用いて2値化処理を行った結果を示す図である。2値化処理後の記録データにおいては、閾値マトリクスを繰り返して対応付けているにもかかわらず、周期的な模様は殆ど確認されない。これは、基本閾値マトリクス内においてドットの分散性に偏りが無いことからドットの粗密が発生せず、同様のパターンが繰り返し返されても、その周期が模様となって認識され難いからである。図11は、図10で示す記録データを図5に示すマスクパターンを用いて2パス記録した場合の、1パス目で記録されるドットデータと2パス目で記録されるドットデータをそれぞれ示した図である。本実施形態におけるこのようなドットデータでは、図8で確認されるようなドットの粗密は確認されない。これは、図9の閾値マトリクスでは、各列の平均値のばらつきが無いために、ドットが記録されやすいカラム列とドットが記録され難いカラム列が発生しないからである。よって、図11のようなドットデータでマルチパス記録を行っても、記録走査間の僅かな記録位置ずれや個々のドットの着弾位置ずれが縦ずじに影響することは無く、一様な記録画像を出力することが出来る。図12は、本実施形態で使用する閾値マトリクスの生成方法を説明するためのフローチャートである。本処理を開始すると、まずステップ1において、32×16の初期マトリクスを作成する。初期マトリクスは、閾値の基準値128に対し、9段階のノイズ-32、-24、-16、-8、0、8、16、24、32を与えた値を用いて作成する。具体的には、各列のデータとして、全16個の平均値が128となるように、上記9種類の値の中から16個ずつの閾値を選択する。次に、ステップ2において、各列内の組み合わせは固定した状態で、ぞれぞれの列の値を縦方向にのみ移動シャッフルし、各行内の組み合わせを変更する。そして、各行の平均値と基準値128との差分を求め、この差分の全16行分の和を算出する。ステップ3では、ステップ2で求めた和が最小値になったか否かを判断し、最小であったらステップ4に進み、現在の閾値位置でマトリクスを完成させる。一方、ステップ2で求めた差が最小になっていない場合は、ステップ2に戻り、再度縦方向の移動をして、次の組み合わせでの平均値および差分の和を求める。このような閾値の移動と平均値の判断を、上記差分の和が最小値になるまで繰り返す。このとき上記最小値はステップ1で初期マトリクスを作成した時点で決まっている。具体的には、初期マトリクスの全16行それぞれの平均を更に16行間で平均した値と基準値128との差が上記最小値となる。このようにして図9で示すような閾値マトリクスを作成することが出来る。以上説明した本実施形態によれば、行方向および列方向の平均値をほぼ同値にした閾値マトリクスを使用して誤差拡散処理を行うことにより、比較的単純な構成で誤差拡散特有の模様やはきよせ或いはマルチパス記録時のドットの粗密の無い画像を出力可能となった。なお、本実施形態では、基準値128に対し9段階のノイズ-32、-24、-16、-8、0、8、16、24、32を加算した値を閾値としたが、本実施形態の閾値マトリクスは、このような閾値の組み合わせに限定されるものではない。ノイズの範囲や刻み幅は、図4で示したような拡散係数マトリクスや記録装置の記録モード、ドットの大きさ等によって最適に設定することが望ましい。また、複数色のインクを使用する場合には、各インク色によって適切な閾値マトリクスを用意してもよい。閾値マトリクスの作成方法についても図9で示した手法に限られるものではない。例えば上記では、列方向の平均値が等しい初期マトリクスを用意して行方向の平均値を揃える手法を用いたが、先に行方向の平均値が等しい初期マトリクスを用意して列方向の平均値を揃える方法であっても構わない。完成された閾値マトリクスにおいて、行方向の平均値と列方向の平均値がほぼ同値であれば、いかなる手法で作成しようと、本実施形態の効果を得ることが出来る。本発明者らの検討によれば、行方向、列方向共に、平均値のばらつきが平均値の±10の範囲内にあれば、閾値マトリクスの周期で現れる模様は目立たないことが確認された。また、行方向、列方向共に、平均値のばらつきが平均値の±15の範囲内にあれば、マルチパス記録の際のすじも目立ち難いことが確認された。第2の実施形態本実施形態では、多値誤差拡散処理によって多値例えば256値の画像データをより低レベルな多値データ例えば4値に量子化してから、予め用意したドットパターンを用いて2値データに変換する場合の画像処理について説明する。図13は本実施形態のデータ変換を模式的に示した図である。8ビット256階調を有する600dpiドット/インチの画像データ401は、まず多値誤差拡散処理によって2ビット4階調を有する600dpiの画像データ402に変換される。その後、ドットパターン化処理によって、1ビット2階調を有する1200dpiの2値データ403に変換される。このようなデータ変換を採用すれば、誤差拡散処理のような画像処理を記録装置の記録解像度1200dpiよりも低い解像度600dpiで行うことが出来るので、処理時間を短縮することが出来る。ところで、多値誤差拡散処理では、量子化処理を行うために複数の閾値が必要となる。例えば多値誤差拡散処理がN値化処理Nは2以上の整数であればN-1個の閾値が必要となる。本実施形態では、Nを3値以上とした場合のN値化の誤差拡散処理を行うためにN-1段階の基準閾値と1つの閾値マトリクスを用意する。N-1段階の基準閾値とは、例えば0~255の信号値を4値化する場合、64、128、192の3段階とすることが出来る。図11は、本実施形態で使用する閾値マトリクスの一例を示す図である。本実施形態では、0を中心としたノイズ成分をマトリクス内部に記憶している。図において、閾値マトリクスの右部および下部には、各行のx方向の平均値と各列のy方向の平均値が示されている。これら平均値のばらつきは、第1の実施形態と同様、各行および各列におけるドットの記録確率のばらつきに相応すると言える。本実施形態では、各列のy方向の平均値は全ての列について0である。一方、各行のx方向の平均値は1.25~-1.25のような0を中心とした小さなばらつきとなっている。このようなマトリクスを使用することにより、各基準閾値における行方向および列方向のドットのばらつきを抑えることが出来る。なお、本実施形態においても第1の実施形態と同様、図3に示したブロック図を採用することが出来る。このとき、閾値マトリクス104には、図14に示すようなノイズ成分のみの値が記憶されている。量子化を行う際、閾値選択部105は、閾値マトリクス104から選択した1つのノイズ成分を3つの基準閾値64、128、192にそれぞれに対して加算して3つの閾値を用意し、比較器102に渡す。比較器102は、これら3つの閾値と入力補正値との比較を行い、0~3いずれかの値を出力する。本実施形態において、多値誤差拡散処理から出力された0~3の4値のデータを有する600dpiの画像データは、その後記録1あるいは非記録0を定める1200dpiの2値データに変換される。この際、予め用意された複数のドットパターンが参照され、それぞれの画素が有するレベルに対応したドットパターンが1つずつ選択される。図15は、本実施形態で使用するドットパターンを示す図である。2×2で構成される4つのエリア領域は600dpiの1画素に対応し、1×1の各エリアは1200dpiの1画素に対応している。図において、黒く示したエリアがドットを記録する画素、白く示したエリアがドットを記録しない画素をそれぞれ示している。レベル値が上がるにつれて、ドットを記録するエリアが増えているのがわかる。本実施形態では、1つのレベルにつき4種類のドットパターンI~IVを用意しており、同じレベルが連続した場合であっても、異なるパターンが順番に使用されるようになっている。図16aおよびbは、多値誤差拡散処理した結果を、図15のインデックスパターンを用いて2値化した結果を示す図である。ここでは、600dpiの全ての画素がレベル1に量子化された場合を図16aで示している。このように、600dpiの全ての画素が同じレベルのとき、ドットパターンが1種類例えば図15のIしか用意されていないと、ドットの記録は奇数列或いは偶数列のどちらか一方、また奇数行あるいは偶数行のどちらか一方に片寄ってしまうおそれがある。しかし、図15に示すような4種類のドットパターンを、行方向、列方向に順番に宛がうようにすれば、図16bに示すように、ドットの記録が奇数列或いは偶数列のどちらか一方、また奇数行あるいは偶数行のどちらか一方に片寄ることを抑えることが出来る。図16bにおいて2値データの右部および下部には、各行および各列における記録ドットの和が示されている。図からも明らかなように、各行の記録ドットの数は等しく4であり、各列の記録ドットの数は等しく2となっている。このように、本実施形態において複数のドット配置パターンを用意することにより、多値誤差拡散処理によって定められたレベル値に対応しながらも、600dpiの画素内のドットの片寄りを抑えることが出来る。但し、従来の閾値マトリクスを用いて多値誤差拡散を行った場合、600dpiの各行および各列間においては、閾値マトリクスの平均値にばらつきが含まれる。図17は、第2の実施形態と比較するための、従来法で作成した閾値マトリクスの一例を示す図である。乱数を発生させて生成したノイズ成分がマトリクス内部に記憶されている。各列のy方向の平均値も各行のx方向の平均値も図14で示した本実施形態の閾値マトリクスに比べてばらつきが大きい。すなわち、レベル値が高くなり易い或いは低くなり易い行や列がどうしても発生してしまう。図18aおよびbは、図17に示す閾値マトリクスを用いて多値誤差拡散処理した結果を、図15のインデックスパターンを用いて2値化した結果を示す図である。この場合、元々レベル値が高い傾向にある行や列、レベル値が低い傾向にある行や列が不規則に配置しているので、図15に示すようなドットパターンを用いて600dpiの画素内でドットの偏りを抑えても、より広い範囲のドットの粗密を抑えることは出来ない。その結果、図18bに見るように、1200dpiの各列の記録ドットの数も、各行の記録ドットの数も偏った状態となっている。このように、本実施形態においては、各行および各列間において平均値にばらつきが含まれない閾値マトリクスを用いた多値誤差拡散処理と、図15に示すような複数のドットパターンを用いた2値化処理の協働により、ドットを好適に分散させているのである。なお、以上の説明では、多値誤差拡散により4値化したデータを2×2のドットパターンを用いて2値化する例で説明を行ったが、本実施形態はこのような構成に限定されるものではない。本実施形態は、多値の画像データをより低いレベルのN値に量子化し、その後m×kのドットパターンを用いて記録装置の記録解像度に見合った2値データに変換できる構成であれば、N、mおよびkの値はいかなる値であっても対応可能である。また、閾値マトリクスを生成する際のノイズ成分も、基準値0に対し9段階のノイズ-32、-24、-16、-8、0、8、16、24、32を加算した値としたが、このような組み合わせに限定されるものでもない。第1の実施形態と同様、ノイズの範囲や刻み幅は、誤差拡散処理で使用する拡散係数マトリクスや記録装置の記録モード、ドットの大きさ等によって最適に設定することが望ましい。また、複数色のインクを使用する場合には、各インク色によって適切な閾値マトリクスを用意してもよい。その他の実施形態以上説明した第1の実施形態では閾値を格納した閾値マトリクスを用意し、第2の実施形態では基準値に対応するノズル成分を閾値マトリクスとして用意する内容で説明したが、無論このような構成は本発明を限定するものではない。第1の実施形態においても、1つの基準値128に対しノイズ成分のみを格納した一つの閾値マトリクスを用意する形態であっても構わない。この場合、1つの基準値128に対し、各インク色で異なるノイズ成分のマトリクスを用意することも有効である。一方、第2の実施形態においても、ノイズ成分ではなく閾値を格納したN-1種類の閾値マトリクスを予め用意しておくことにより、N値に量子化する構成であっても構わない。また、本発明の特徴的な閾値マトリクスの作成方法は図12で説明したフローチャートに限定されない。図19は、本発明で使用可能な閾値マトリクスの作成方法の別例を説明するためのフローチャートである。本処理を開始すると、まずステップ11において、32×16の初期マトリクスを作成する。初期マトリクスは、閾値の基準値128に対し、±32の範囲で刻み幅を1段階のノイズ-32、-31、-30、30、31、32を与えた値を用いて作成する。すなわち、初期マトリクスは、96、97、98、158、159、160の値で構成される。初期マトリクスを作成する工程を具体的に説明すると、まず上記32個の値を乱数を用いて発生させ、1行目のマトリクスを生成する。そして、これら32個の平均値を計算し128か否かを判断し、128であったら、この行のマトリクスを仮設定する。平均値が128でなければ、再び乱数を発生して新たな1行目のマトリクスを生成する。このような生成と判断を平均値が128になるまで繰り返す。1行目のマトリクスが仮設定されると、次に2行目のマトリクスを1行目と同じようにして仮設定する。以下、16行目のマトリクスまで上記工程を繰り返し、32×16の初期マトリクスが完成する。ステップ11で初期マトリクスが完成すると、ステップ12では、初期マトリクスの各列について平均値を求める。そして、平均値が最大の列と最小の列を選出する。続くステップ13では、初期マトリクスを構成する16行の中から所定の一行を選択し、その行の中の平均値が最大の列の値と平均値が最小の列の値を入れ替える。上記所定の一行とは、上記入れ替えにより上記最大値と最小値の差が最も小さくなるような行とする。更にステップ14において、32列全ての平均値が128になったか否かを判断する。32列全ての平均値が128で無い場合はステップ12に戻り、全ての列の平均値が128になるまでステップ12~ステップS14を繰り返す。全ての列の平均値が128になったら、その段階のマトリクスを閾値マトリクスとして決定し、本処理を終了する。図20は、図19のフローチャートに従って取得される閾値マトリクスの一例である。このような閾値マトリクスを用いて誤差拡散処理を行った場合、個々の画素に対する閾値を異ならせながらも、全ての列および全ての行について閾値の平均値を一律128にすることが出来る。よって、第1の実施形態に比べ更に改善された画像を期待することが出来る。また、上記実施形態1および2では、図5に示したマスクパターンを用い、奇数カラムと偶数カラムを異なる走査で記録する2パスのマルチパス記録について説明したが、無論本発明はこのようなマルチパス記録に限定されるものではない。図21は、本発明において2パスのマルチパス記録に適用可能なマスクパターンの別例を示す図である。また、図22は、図10に示す2値データに対し、図20のマスクパターンを用いて2パス記録した場合の、1パス目で記録されるドットデータと2パス目で記録されるドットデータをそれぞれ示した図である。このようなマスクパターンを用いた場合であっても、第1実施形態で説明した図11と同様、ドットの粗密は確認されない。図5や図21に示したマスクパターンは、2パス記録に適用可能なマスクパターンの一例であり、本発明においては互いに補完関係のあるマスクパターンであればいかなるものも適用可能である。また、2パス以外のマルチパス記録であっても、上述した特徴を有する閾値マトリクスとの組み合わせによって、本発明の効果を発揮し、良好な画像を出力することが出来る。また、以上の実施形態では、本発明の特徴的な閾値マトリクスを使用することにより、特許文献2のようなローテーションを行わなくても、少ないメモリで誤差拡散特有の模様やはきよせを回避可能であることを説明した。しかしながら、本発明は特許文献2の構成を排除するものではない。本発明における特徴的な閾値マトリクスを用いながらも、当該マトリクスに対し特許文献2に記載のローテーションをかけながら、各画素に対する閾値を設定することにより、両者の協働によって誤差拡散特有の模様やはきよせを更に効果的に抑制することも出来る。