"複数画素からなる画素群を閾値マトリクスを用いて量子化する画像処理装置であって、量子化対象となる画素群の特徴を検出する検出手段と、前記特徴に応じて、前記量子化対象となる画素群に適用する閾値マトリクスとして、基準となる閾値マトリクスか、または、前記基準となる閾値マトリクスにおける閾値の配置を変更された前記基準となる閾値マトリクスとは異なる閾値マトリクスを用いて、前記量子化対象となる画素群を量子化する量子化手段とを有することを特徴とする画像処理装置。さらに、前記基準となる閾値マトリクスを保持する保持手段を有し、前記量子化手段は、前記保持手段から前記基準となる閾値マトリクスを取得することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記保持手段は、前記基準となる閾値マトリクスが連続的に配置された閾値マトリクス群を有し、前記量子化手段は、前記閾値マトリクス群の読出し位置を制御することにより、前記異なる閾値マトリクスを取得することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。前記検出手段は、前記画素群のエッジ度を検出する手段であることを特徴とする請求項1乃至3の何れか一項に記載の画像処理装置。前記検出手段は、前記画素群のダイナミックレンジを検出する手段であることを特徴とする請求項1乃至4の何れか一項に記載の画像処理装置。前記量子化手段は、前記画素群にエッジが含まれないと判断できる場合、前記基準となる閾値マトリクスを用いて量子化し、前記画素群にエッジが含まれると判断できる場合、前記異なる閾値マトリクスを用いて量子化することを特徴とする請求項1乃至5の何れか一項に記載の画像処理装置。さらに、前記画素群の中心となる画素を算出する算出手段を有し、前記量子化手段は、前記異なる閾値マトリクスとして、前記基準となる閾値マトリクスの中心と前記画素群の中心とが一致するように前記閾値の配置を変更された閾値マトリクスを用いることを特徴とする請求項1乃至6の何れか一項に記載の画像処理装置。前記算出手段は、前記画素群において最も大きい入力値をもつ画素を前記画素群の中心として算出することを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。前記算出手段は、前記画素群において最もエッジ度が高い画素を前記画素群の中心として算出することを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。前記算出手段は、前記画素群において重心となる画素を前記画素群の中心として算出することを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。さらに、前記画素群の目標出力値を算出する目標出力値算出手段と、前記量子化手段による結果が前記目標出力値に近づくように、前記量子化手段による結果を調整する調整手段とを有することを特徴とする請求項1乃至10の何れか一項に記載の画像処理装置。複数画素からなる画素群を閾値マトリクスを用いて量子化する画像処理装置であって、量子化対象となる画素群の特徴を検出する検出手段と、前記特徴に応じて、前記量子化対象となる画素群に適用する閾値マトリクスとして、基準となる閾値マトリクスを用いて、前記量子化対象となる画素群を量子化した結果、または、前記基準となる閾値マトリクスにおける閾値の配置を変更された前記基準となる閾値マトリクスとは異なる閾値マトリクスを用いて、前記量子化対象となる画素群を量子化した結果の何れかを選択する選択手段とを有することを特徴とする画像処理装置。前記選択手段は、前記基準となる閾値マトリクスを用いて量子化した量子化結果を前記特徴として適用することを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。コンピュータ装置を制御して、請求項1から請求項13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。検出手段と量子化手段を有する画像処理装置の制御方法であって、前記検出手段が、量子化対象となる複数の画素からなる画素群の特徴を検出するステップと、前記量子化手段が、前記特徴に応じて、前記量子化対象となる画素群に適用する閾値マトリクスとして、基準となる閾値マトリクスか、または、前記基準となる閾値マトリクスにおける閾値の配置を変更された前記基準となる閾値マトリクスとは異なる閾値マトリクスを用いて、前記量子化対象となる画素群を量子化するステップとを有することを特徴とする制御方法。特許文献1に開示された方法によれば、入力画像データにおけるエッジ部のジャギー低減や細線の再現性を向上させることが可能である。しかしながら、特許文献1では、入力画像の特徴に関わらず網点中心を変更するため、画像の特徴的な形状を表すことができない場合がある。また、比較的平坦な分布を有するセルに対しても、セル内の分布に従ってセルの重心が網点中心となるように対応する閾値マトリクスを変更する。そのため、本来は周期的に並ぶドット配置が望ましい平坦部に対しても、セル内の入力値の変動によって過剰にドットの中心を移動させてしまい、視覚的に好ましくない出力となってしまう可能性がある。本発明の目的は、入力画像の特徴を考慮しつつ、この入力画像に対して適切に閾値マトリクスを用いたハーフトーン処理を施し、高品質な出力画像を得ることにある。上記目的を達成するために本発明は、複数画素からなる画素群を閾値マトリクスを用いて量子化する画像処理装置であって、量子化対象となる画素群の特徴を検出する検出手段と、前記特徴に応じて、前記量子化対象となる画素群に適用する閾値マトリクスとして、基準となる閾値マトリクスか、または、前記基準となる閾値マトリクスにおける閾値の配置を変更された前記基準となる閾値マトリクスとは異なる閾値マトリクスを用いて、前記量子化対象となる画素群を量子化する量子化手段とを有することを特徴とする。以上本発明によれば、入力画像の特徴を考慮しつつ、この入力画像に対して適切に閾値マトリクスを用いたハーフトーン処理を施し、高品質な出力画像を得ることができる。[実施例1]図1は実施例1に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。図1において画像処理装置10は、画像入力部11、色分解部12、ハーフトーン処理部13、画像出力部14によって構成される。画像入力部11は、原稿を読み取ることにより画像データを取得する。この画像入力部11は、必要に応じてコントラスト補正等、精度よく原稿を読み取るための画像処理を行う。また、印刷動作時にホストコンピュータ不図示から受信した印刷用データを適切な形式に変換、画像データとして取得する構成であってもよい。印刷用データとしては一般に、画像データ、線の位置、方向、および長さによって構成されるベクトルデータや文字の符号とフォント情報からなる文書データなどが利用されている。これらの印刷用データでは、送受信の時間短縮や記憶容量削減のため、圧縮されている場合がある。この場合には、画像入力部11が圧縮されている印刷データを伸長することになる。なお本実施例では、画像入力部11が取得する画像データはレッドR、グリーンR、ブラックKの3つの色成分により構成されているものとする。色分解部12は、画像入力部11が取得した画像データを画像出力部14が備えた色材色に応じた画像データに変換する。本実施例における色材色は、シアンC、マゼンタM、イエローY、ブルーBの4種類である。そのため、RGBのカラー画像データは、CMYK各色の画像データに変換される。色分解部12は、必要に応じて色域マッピング処理を行ってもよい。また、RGBのカラー画像データとCMYK各色の画像データ間の濃度曲線を整合させるためのガンマ変換を含む構成となっていても良い。ハーフトーン処理部13は、画像出力部14が再現可能な階調数に応じて、CMYK各色の画像データに対してハーフトーン処理を施す。ここでは、色分解部12から取得する256階調で表された画像データを入力画像データとし、ハーフトーン処理によって、2値の画像データ以下、ハーフトーン処理された画像データをハーフトーン画像データとする。に変換する例について説明する。ハーフトーン処理部13の詳細については後述する。画像出力部14は、ハーフトーン処理部13が生成した各色のハーフトーン画像データに基づいて、記録媒体上に画像を形成する。ここでは画像出力部14は、トナーを転写する電子写真プロセスを用いて記録媒体上に画像を形成する。本実施例におけるハーフトーン処理部13について詳細に説明する。ハーフトーン処理部13は、入力セルバッファ100、変更セル判定部101、網点中心算出部102、及びハーフトーン処理部103、閾値マトリクス保持部104、閾値マトリクス配置部105、及び量子化部106から構成される。入力セルバッファ100は、CMYK色分解後の画像データを入力して保持し、後述する閾値マトリクスに対応する画素群以下、セル単位に、各処理部に供給する。入力セルバッファ100は、一般的な画像処理装置で用いられるバッファと同じように複数段のラインメモリから構成することができる。また、ハーフトーン処理部における各構成において十分な内部メモリを持つ場合には、この入力セルバッファ100は省略することも可能である。変更セル判定部101は、入力セルバッファ100から供給されたセルごとの入力画像データに基づいて、処理対象のセルに適用する閾値マトリクスを判定する。言い換えれば、基準となる閾値マトリクスをそのまま利用するか、基準となる閾値マトリクスの閾値の配置を変更した閾値マトリクスを利用するかを判定する。変更セル判定部101は、まず、セル内における各画素のエッジ度を検出する。エッジ度の検出は、公知の技術を用いることができる。本実施例では、図2に示すようなラプラシアンフィルタ200を使用してエッジ検出を行う例を説明しておく。セル内の各画素に対して、ラプラシアンフィルタ200を用いてフィルタ処理を行い、この出力結果を各画素のエッジ度とする。そして、各画素において得られたエッジ度の最大値を閾値と比較する等により、そのセルにおけるエッジの有無を判断する。もし、処理対象のセルがエッジを含む場合、すなわち、もし、セル内にエッジ度が大きい画素がある場合には、閾値マトリクスの閾値の配置を変更する必要があると判定する。一方で、もし処理対象のセルがエッジを含まない場合には、すなわち、もし、セル内にエッジ度が大きい画素がない場合には、閾値マトリクスの変更が必要ないと判定する。これは、処理対象のセルの濃度勾配が平坦である場合は、基準となる閾値マトリクスをそのまま利用することに相当する。網点中心算出部102は、入力セルバッファ100から供給されたセルごとの入力画像データに基づいて、セルの網点中心とすべき画素を算出する。網点中心とは、閾値マトリクスにおいて最も小さい閾値に対応する画素のことである。つまり、網点中心はセル内において最もドットが形成されやすい画素であり、ドットの中心になる。セル内において最も特徴的な画素を網点中心とするのが望ましく、本実施例では、セル内において最大入力画素値を有する画素を網点中心として算出する。閾値マトリクス保持部104は、閾値マトリクスを記憶するためのものである。図4aに示した数字列の全体は、閾値マトリクス保持部104に記憶された閾値マトリクス群を示し、個々のセルに用いられる閾値マトリクスよりも大きいサイズのマトリクスである。図を見てわかるとおり、閾値マトリクス保持部104には、約5つ分のセルに相当するサイズの数字列が記憶されている。また、この閾値マトリクス群は、1つの閾値マトリクス400を構成する閾値を周期的に繰り返すことにより構成されている。1つのセルは1つの閾値マトリクス400を用いて量子化される。尚、この図における閾値マトリクス400を構成するそれぞれの数字は、量子化閾値そのものではなく、閾値の大きさの順番を表したものである。例えば、このマトリクス400に記載された数値1は量子化閾値5に相当し、同様に数値20は量子化閾値120に相当する。すなわち、数字が大きいほど量子化閾値として高い数値であり、量子化対象の画素値は小さい出力値に変換される。実際の閾値は入力画像データの階調数や出力画像データの階調数に合わせて設計されれば良い。ただし、図4において同じ数値のものは、量子化閾値としても同じ値であると理解してほしい。すなわち、図4aに示される5つ分のマトリクス400は、それぞれ、同じ量子化閾値で構成されているものとする。閾値マトリクス配置部105は、変更セル判定部101と網点中心算出部102から取得する情報に基づいて、処理対象となるセルに適切な閾値マトリクスを決定する。すなわち、処理対象となるセルの特徴に応じて、適切な閾値マトリクスを量子化部106に供給する。閾値マトリクス配置部105は、変更セル判定部101が処理対象セルに対応する閾値マトリクスを変更する必要はないと判定した場合、閾値マトリクスの変更を行わずに基準となる閾値マトリクスを量子化部106に供給する。本実施例では、閾値マトリクス配置部105は、閾値マトリクス保持部104に保持された閾値マトリクス群の読出しによって閾値マトリクスを取得する。よって、閾値マトリクスの変更をする必要がないと判定された場合には、基準となる閾値マトリクス400をそのまま読出して、量子化部106に供給する。これにより、エッジ部が存在しない、比較的に濃度が平坦な画素群で構成されたセルに対しては、閾値マトリクスの網点中心の位置が変動することを抑制でき、視覚的に良好な画像を表すハーフトーン画像データを出力できる。一方、変更セル判定部101により処理対象セルに対応する閾値マトリクスを変更する必要があると判定された場合、閾値マトリクスの変更を行う。ここでいう閾値マトリクスの変更は、基準となる閾値マトリクスにおける閾値を移動させて、基準となる閾値マトリクスにおける閾値の配置とは異なる配置に変更することを示す。これは、処理対象セルを量子化した際に形成されるドットの中心を変えるためである。閾値マトリクスにおける閾値を用いて変更することで、閾値マトリクス内の全ての閾値を利用するため、組織的ディザ法によるハーフトーン処理の階調性や解像度などの特性が損なわれることはない。また、閾値マトリクスの変更は、網点中心算出部102から取得する網点中心として設定された画素に応じて行われる。閾値マトリクスの変更は、閾値マトリクスの中心とセルの網点中心が一致するように変更する。本実施例では、閾値マトリクス内の中心を最も小さい閾値とし、網点中心となる画素に最小の閾値が対応するように閾値マトリクスを変更する。これにより、セル内において特徴的な画素である網点中心が最も高い出力値に変換されやすくなる。本実施例において閾値マトリクス配置部105は、閾値マトリクス保持部104に保持された閾値マトリクス群の読出し位置を変えることで、閾値マトリクスの変更を行う。閾値マトリクス配置部105は、網点中心算出部102によって網点中心として算出された画素と、基準となる閾値マトリクスの中心である最小閾値とが一致するように、閾値マトリクス保持部104が保持する閾値マトリクス群を読み出す。その結果、閾値マトリクスが必要と判定されたセルに対しては基準となる閾値マトリクス400の閾値の配置とは異なる閾値マトリクスが取得される。これにより、エッジを含むセルに対しては、セルにおいて最も特徴的な画素が最も大きい出力値に変化されやすく、ドットの中心となる。量子化部106は、閾値マトリクス配置部105から供給された閾値マトリクスを参照して、処理対象セルを量子化する。より具体的には、処理対象セルを構成する各画素値と、閾値マトリクスを構成し、上記各画素位置に対応する個々の閾値とを比較することにより、量子化を行う。本実施例における量子化部106は、8ビットで表された入力画像データを1ビットの出力画像データに変換する。図3は、本実施例による処理と処理結果の一例を示す。まず入力画像データ300は、入力セルバッファ100を介して、各処理部にセルごとに送られる。次に変更セル判定部101は、セル302内の全ての画素に対してラプラシアンフィルタ200を用いたフィルタ処理を施し、一律128を加算して、エッジ度画像301に変換する。エッジ度画像301は、各画素のエッジ度を表す数値からなる。本実施例では、セル内の画素のうち少なくとも一つ以上の画素でエッジ度が閾値ここでは158を超えている場合、セル内にエッジを含み、閾値マトリクスの変更が必要であると判定する。一方で、セル内に閾値を超えるエッジ度を有する画素が一つもない場合には、閾値マトリクスの変更は必要ないと判定する。セル302のエッジ画像によれば、セル302はエッジ度が閾値を超える画素が存在するので、閾値マトリクスの変更が必要であると判定される。一方、網点中心算出部102は、セル302の網点中心を算出する。ここでは、セル内において最大入力値を示す画素を網点中心とする。セル302における全画素の入力画素値を比較すると、複数の画素で最大の入力階調値12を有している。この場合には、本実施例で用いられる基準となる閾値マトリクスが図4に示す閾値マトリクス400であるとすると、基準となる閾値マトリクス400を対応させた時に閾値がより小さい画素を優先して網点中心とする。よって網点中心算出部102は、画素303をセル302の網点中心として算出する。次に閾値マトリクス配置部105は、セル302に適した閾値マトリクスを量子化部106に提供する。セル302は、変更セル判定部101により基準となる閾値マトリクスの変更が必要であると判定されているので、閾値マトリクス配置部105は基準となる閾値マトリクス400の閾値の配置を変更する。網点中心算出部102からセル302の網点中心は画素303であるという情報を取得し、網点中心と閾値マトリクスにおける最小閾値とが対応するように変更する。閾値マトリクス配置部105は、閾値マトリクス保持部104が保持する閾値マトリクス400が周期的に繰り返し配置された閾値マトリクス群から、セル302に適した閾値マトリクス402を読み出す。これは画素303と閾値マトリクス400において最小である閾値401の位置とが一致するように変更されている。この切り出した閾値マトリクス402がセル302に対応する変更後の閾値マトリクスとなる。そして量子化部106が、閾値マトリクス配置部105から取得する閾値マトリクス402に基づいて、セル302を量子化する。具体的には、セル302における画素と対応する閾値マトリクス40の閾値とを比較し、画素値の方が閾値よりも大きい場合は255、小さい場合は0のいずれかに変換する。以上の処理を全てのセルに施し、入力画像データ300を出力画像データ304に変換する。画像データ305は、入力画像データ300に対して、本実施例における処理を行わずに量子化した結果である。本実施例による出力画像データ304と画像データ305と比較すると、エッジ部で階段状のジャギーが低減され、消失していた細線が再現されているのが確認できる。本実施例では、網点中心算出部102によりセル内の最大入力画素値を有する画素を網点中心とする例を説明した。この方法では、量子化の際に出力値が最も大きくなりやすい閾値とセル内で最大の入力画素値を比較するため、ドットが生成されやすい。また、セル内で最も濃度が高い画素を中心にドットを成長させることができるため、エッジや細線、孤立点などの画像における特徴を忠実に出力できる。さらに本実施例では、セルのエッジ度に応じて、閾値マトリクスの変更を行うかどうかを判定する。このため、エッジを含まない比較的平坦な画像領域に対しては、閾値マトリクスの変更をしない。従って、過剰に網点中心が移動して不安定な出力画像になることを低減し、より好ましい出力結果を得られる。さらに、各色ハーフトーン画像データに基づいて形成されるトナー像を重ね合わせたときに、各色のトナー像が有する周期性が互いに干渉し、色モアレを生じてしまうことがある。一般に、この色モアレを低減するために、各色の画像データにおける周期的に並ぶドットの配置が互いになす角度以下、スクリーン角ができるだけ大きくなるように設計されている。そのため、平坦な画像領域において過剰に閾値マトリクスの変更を行うと、各色のスクリーン角が変動し、色モアレを抑制できない場合がある。そこで本実施例による方法も用いれば、上記のように平坦な画像領域では、スクリーン角が変化しないため、多色インク用に設計された閾値マトリクスの配置による効果を低減させることなく良好な出力結果を得ることができる。なお本実施例では、連続する閾値マトリクス群から算出した網点中心に対応する閾値マトリクスを読み出すことによって、閾値マトリクスの変更を実現する例を示した。しかしながら、網点中心となる画素に応じて、閾値マトリクスの各閾値を移動できればこれ以外の方法でも構わない。また、閾値マトリクス群に対して回転や間引きなどによる変形を加えて、閾値マトリクスの変更を実現してもよい。また本実施例では、閾値マトリクス配置部505は、閾値マトリクス保持部504が保持する図4に示すような閾値マトリクス群の読出し位置を制御することにより、処理対象セルに適した閾値マトリクスを取得した。しかしながら、必ずしもこの方法に限られるものではない。例えば閾値マトリクス保持部505は、基準となる閾値マトリクス、および基準となる閾値マトリクスが連続して配置された閾値マトリクス群をそれぞれ保持していてもよい。閾値マトリクス配置部505は、処理対象セルに対して閾値マトリクスの変更は必要ないと判定された場合、基準となる閾値マトリクスをそのまま取得する。一方、閾値マトリクスの変更が必要であると判定された場合、網点中心算出部102が算出した網点中心に応じて閾値マトリクス群の読出し位置を変えて、基準となる閾値マトリクスの閾値の配置とは異なる閾値マトリクスを変更する。なお、本実施例では、ハーフトーン処理部13内において、基準となる閾値マトリクスの保持し、および基準となる閾値マトリクスにおける閾値の配置の変更する構成とした。しかしながら、処理対象のセルに対して、基準となる閾値マトリクスか、または基準となる閾値マトリクスの閾値の配置を移動させた閾値マトリクスのいずれかを適用して量子化する構成であればこれに限らない。例えば、基準となる閾値マトリクスおよび、基準となる閾値マトリクスとは中心位置が異なる閾値マトリクスを外部メモリが保持し、処理対象セルの特徴に応じて、取得するような構成でもよい。[実施例2]上述の実施例では、閾値マトリクスの変更を行うかどうかをセルのエッジ度に応じて判定した。実施例2では、入力画像データにおけるセルのダイナミックレンジに応じて、閾値マトリクスの変更を行う例について説明する。さらに、本実施例では出力画像データの濃度を調整する構成についても説明する。図5は、実施例2に係る画像処理装置の構成例を示している。画像処理装置10における画像入力部11、色分解部12、画像出力部14は実施例1と同一の構成なので説明は省略する。本実施例におけるハーフトーン処理部13は、入力セルバッファ500、変更セル判定部501、網点中心算出部502、ハーフトーン処理部503、目標出力値算出部507、出力調整部508、閾値マトリクス保持部504、閾値マトリクス配置部505、及び量子化部506から構成される。ここで、入力セルバッファ500、閾値マトリクス保持部504、閾値マトリクス配置部505、及び量子化部506は、実施例1の図1に示した各処理部と同一の構成であり、説明を省略する。変更セル判定部501は、入力セルバッファ500から供給されたセルごとの入力画像データから、基準となる閾値マトリクスとは異なる閾値配置になるよう閾値マトリクスの変更をするべきかどうかの判定を行う。判定方法には、入力ダイナミックレンジを用いる。セルの入力ダイナミックレンジが所定の値より大きい場合には、閾値マトリクスの変更が必要であると判定する。入力ダイナミックレンジが大きいということは、セルにおける各入力画素値の分布に大きな偏りがあるということである。この場合、エッジ部のジャギーや細線の消失などが起きやすいため、閾値マトリクスの変更が必要であると判断する。網点中心算出部502は、セル内の各画素の評価値を算出し、評価値に基づいて網点中心を決める。例えば、画素x、yにおける入力画素値Ix、yと元々の網点中心変更していない閾値マトリクスにおける最小閾値に対応する画素画素までの距離Rから、評価値Eは次のような式で表すことができる。E=Ix,y/Rx,y11式1のように、元々の網点中心から評価したい画素までの距離Rに反比例するような評価式を用いて判定することで、元々の網点中心に近い画素位置が優先的に新しい網点中心として選ばれる。これにより、網点中心がセルによって大きく変化するということが起きにくくなるため、平坦部からエッジ部への切り替わりの部分で急激な網点中心の変化のない、見た目上好ましい出力画像を得ることが可能である。図6は、式1を網点中心算出に用いた場合の例を示す。図6aに示す入力画像データにおけるセル600の画素に対して、式1を適用し、セル内の各画素の評価値を算出した結果が図6bである。それぞれの画素の評価値を比較し、最も評価値の大きい画素601を網点中心として選出する。また、網点中心算出部502に用いられる評価式のその他の例として、図2に示したラプラシアンフィルタをLとすると、E=ΣIx,yLx,y2が挙げられる。式2のようにエッジ度との相関を評価値に加えることで、エッジの端部が網点中心として優先的に選ばれる。これにより、入力画像データにおけるエッジの形状や孤立点などの画像における特徴を忠実に表現することが可能である。式2を図6aのセル600の画素に適用した結果が図6cである。なお、それぞれの画素の評価値を比較し、最も評価値の大きい画素602を網点中心として算出してもよい。目標出力値算出部507は、入力セルバッファ500から供給される入力画像データに基づいて、セルの目標出力値を算出する。各画素の入力画素値に基づいて量子化すると、全体として出力画像データが入力画像データと大きく異なってしまう場合がある。そこで本実施例では、セルにおける各画素の入力画素値の合計を目標出力値として算出する。例えば、セル600の場合、目標出力値はセルの全ての入力画素値を加算した値2758と算出される。出力調整部508は、目標出力値算出部507が算出した目標出力値を参照し、量子化部506によって量子化された結果を調整する。図7は、出力調整部508が行う処理について示している。セル700は、入力画像データにおけるセル600に対して、式1の評価値を用いて算出した網点中心に応じて閾値マトリクスを変更し、変更された閾値マトリクスを参照して量子化した結果である。ここで、目標出力値算出部507によって算出したセル700の目標出力値は上述した通り、2758である。本実施例において、量子化部506は8ビットで表された入力画素値を二値化するため、出力値が1図中、黒画素となる画素は濃度255を有するとする。また、出力値が0図中、白画素となる画素は濃度0を有するとする。出力調整部508は、矢印701の順に逐次、画素の出力値を加算して累積出力値を算出する。そして加算前の累積出力値と加算後の累積出力値とが同じ、又は、加算後の累積出力値の方が目標出力値に近い場合には画素の出力値をそのまま出力する。一方、加算後の累積出力値よりも加算前の累積出力値の方が目標出力値に近い場合には、画素の濃度を調整する。つまり加算した画素が黒画素の場合は、出力値を0にし、加算した画素が白画素の場合は、出力値を255に変更する。以上の処理の結果、出力調整前のセル700は黒画素12個分で濃度3060を有していたのに対し、出力調整後のセル702は黒画素11個分で濃度2805となる。すなわち、上記のように出力値を調整することで、入力画像データにより近い出力画像データを得ることができる。図8は、本実施例による処理結果を示す。出力画像データ800は、図3の入力画像300に対して、実施例2による処理を施した結果である。出力画像データ800では、入力画像データに対してハーフトーン処理しただけの画像データ305において発生しているエッジ部のジャギーや細線の消失が改善されているのがわかる。本実施例では、量子化部506からの出力に対して、濃度を逐次累積し、目標出力値から遠ざかる場合には出力値を調整する例を示した。これにより、入力画像データにより近い出力画像データを実現することができる。なお、セルの全画素に対して量子化した後に、セルの累積出力値が目標出力値に近づくまで、それぞれの画素に対応する閾値の小さな画素や入力画素値の大きな画素を優先的に出力してもよい。[実施例3]上述の実施例では、セルごとに網点中心を算出し、網点中心に合わせて閾値マトリクスを変更する例について説明した。実施例3では、網点中心は算出せず、基準となる閾値マトリクスと異なる閾値配置の閾値マトリクスを複数パターン用意し、最も出力に適した量子化結果を選択する構成について説明する。図9は、実施例3に係る画像処理装置の構成例を示す。本実施例の画像処理装置における、画像入力部11、色分解部12、画像出力部14、入力セルバッファ900、目標出力値算出部907、閾値マトリクス保持部904、量子化部906は前述の実施例と同一の構成であり、説明を省略する。閾値マトリクス配置部905は、閾値マトリクス保持部104に予め保持された基準となる閾値マトリクスをそのまま量子化部906に供給する。閾値マトリクス配置部909、910、911、912は、網点中心とする画素が予め設定されていて、各網点中心に基づいて基準となる閾値マトリクスとは異なる閾値配置になるよう変更された閾値マトリクスを量子化部906に提供する。閾値マトリクス配置部909、910、911、912に設定された網点中心は互いに異なる。図10は、実施例3における処理の一例を示す。閾値マトリクス1000は、基準となる閾値マトリクスである。閾値マトリクス配置部909は、セル1000における画素1001が網点中心となるように閾値を変更した閾値マトリクスを量子化部906に配置する。基準となる閾値マトリクスの閾値配置の変更は、前述の実施例1や実施例2における処理と同様の方法により実現できる。閾値マトリクス配置部910は画素1002を、閾値マトリクス配置部911は画素1003を、閾値マトリクス配置部912は画素1003を網点中心として閾値を変更した閾値マトリクスを量子化部906に提供する。量子化部906は、複数の変更された閾値マトリクスを参照して、入力画像データを量子化する。以上により量子化部906は、基準となる閾値マトリクスを用いた量子化結果とは異なる4つの量子化結果を出力する。変更セル判定部901は、処理対象セルに対して基準となる閾値マトリクスを用いて量子化した結果に基づいて、閾値マトリクスの変更が必要かどうかを判定する。つまりここでは、処理対象セルの特徴として、基準となる閾値マトリクスを用いた量子化結果が適用される。まず各画素について、基準となる閾値マトリクスを用いて量子化された結果と処理対象セルにおける入力画素値とを減算し、各画素の量子化誤差を算出する。次に処理対象セル内の量子化誤差の合計を算出し、これが所定の値を超えている場合には、閾値マトリクスの変更が必要であると判定する。これは、量子化誤差の合計が大きくなる符号がマイナスの場合には小さくなるのは、入力画像データと量子化結果に大きな乖離があり、入力画像データの形状を十分に表現できていない可能性が高いためである。なお、他の判定方法として、図9に図示していない経路によって目標出力値算出部907が算出した目標出力値を得て、出力目標出力値と量子化結果の差分が所定の値を超える場合に閾値マトリクスの変更が必要であると判定する方法でもよい。上記の量子化誤差の合計を基準に判定する方法と同様に、出力値と目標とする出力値との差が大きい場合には、入力画像データを十分に再現できていない可能性が高く、より適切な量子化結果を選択する必要がある。量子化結果選択部913では、変更セル判定部901によって閾値マトリクスの変更が必要なセルである判定された場合、変更された閾値マトリクスを参照して得られた複数の量子化結果のうち、目標出力値に最も近い出力値である量子化結果を選択する。図10において、目標出力値算出部907は、処理対象セルの入力画像データから目標出力値を1840灰色画素濃度115×16画素白画素濃度0×16画素と算出する。量子化部906から取得した4つの量子化結果1005、1006、1007、1008のうち、量子化結果1005が最も目標出力値に近い出力濃度2040黒画素濃度255×8画素白画素濃度0×24画素である。そこで量子化結果選択部913は、処理対象セルの量子化結果として量子化結果1005を選択する。また、変更セル判定部901によって処理対象セルは閾値マトリクスの変更が必要ではないと判定された場合、基準となる閾値マトリクス1000によって量子化した結果を出力する。以上の通り本実施例では、異なる変更を行った閾値マトリクスを用いて量子化した結果のうち、入力画像データから算出した目標出力値に最も近い量子化結果を選択することで、少なくともセル単位で表現しようとする濃度はほぼ忠実に出力可能である。また、目標出力値は入力画像データと相関があるため、この目標出力値に近い量子化結果は入力画像の特徴をよく表す網点中心を有している可能性が高い。このようにセルごとに適切な量子化結果を選択することで、入力画像の特徴であるエッジや細線を十分に再現し、エッジのジャギーや細線の消失、途切れを低減する。また、本実施例では網点中心となる候補を増加させることで、出力結果における表現可能な形状が増加し、より高画質な出力を得られる。[その他の実施例]なお、上記実施例では、多値画像データをハーフトーン処理によって2値画像データを取得する場合を例にあげて説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、2値化と同様に公知の3値化あるいは4値化などを用いた場合に適用することも可能である。本発明は、上述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても実現できる。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ又はCPUやMPUがコンピュータが読み取り可能に記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することにより、上述した実施例の機能を実現する。"