説明

画像処理装置および画像の低階調化方法

【課題】低階調化の処理の方法を複数使っても画像の再現性を従来よりもナチュラルにする。
【解決手段】画像形成装置1に、入力画像をスクリーン処理するスクリーン処理部104と、入力画像を誤差拡散処理する誤差拡散処理部103と、入力画像の濃度を検出しこれに基づいてスクリーン処理された入力画像と誤差拡散処理された画像との混合の比率を決定する混合比率決定処理部105と、スクリーン処理された入力画像と誤差拡散処理された画像とを、決定した比率に応じて混合する混合処理部107と、を設ける。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、複数の方法で画像の低階調化を行う装置および方法に関する。
【背景技術】
【0002】
画像の階調数を低減して再現する方法として、様々な方法が提案されている。例えば、特許文献1には、誤差拡散法が開示されている。
【0003】
また、スクリーン処理によって再現する方法も提案されている。この方法によると、スクリーンを予め用意しておき、画像を濃度に応じたスクリーンを用いて再現する。
【0004】
誤差拡散法で画像を再現すると、スクリーン処理で画像を再現する場合よりもシャープ感が出るが、粒状性が悪い。
【0005】
そこで、画像全体のうちの一部分を誤差拡散法で再現し他の部分をスクリーン処理で再現する、という方法が考えられる。特許文献1〜7には、低階調化の処理の方法を複数使い分ける手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開平10−32712号公報
【特許文献2】特開2004−64189号公報
【特許文献3】特開平7−274004号公報
【特許文献4】特開平9−74493号公報
【特許文献5】特開平10−336454号公報
【特許文献6】特開2002−247356号公報
【特許文献7】特開2004−287794号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかし、再現の方法を使い分けると、例えば誤差拡散法で再現した部分とスクリーン処理で再現した部分との境界付近で画像の不連続性が目立ってしまう。つまり、境界付近が不自然になってしまう。
【0008】
本発明は、このような問題点に鑑み、低階調化の処理の方法を複数使っても画像の再現性を従来よりもナチュラルにすることを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本発明の一形態に係る画像処理装置は、入力された入力画像に対して第一の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像を生成する第一の低階調画像生成手段と、前記入力画像に対して第二の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第二の低階調画像を生成する第二の低階調画像生成手段と、前記入力画像の濃度を検出する濃度検出手段と、前記濃度に基づいて前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像との混合の比率を決定する混合比率決定手段と、前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記比率に応じて混合する、低階調画像混合手段と、を有する。
【0010】
好ましくは、前記第一の低階調画像生成手段は、スクリーン処理によって前記第一の低階調画像を生成し、前記第二の低階調画像生成手段は、誤差拡散処理によって前記第二の低階調画像を生成し、前記混合比率決定手段は、前記比率を、前記濃度が高いほど高くなるように決定する。
【0011】
または、連続的に並んだ複数のドットからなるラインまたは規則的かつ断続的に並んだ複数のドットを繋いだラインが表れる頻度を検出するライン出現頻度検出手段、を有し、前記混合比率決定手段は、前記比率を、前記頻度が高いほど高くなるように決定する。
【0012】
または、前記第二の低階調画像生成手段は、前記入力画像の中の特定の領域に対して、前記比率に応じて前記第一の低階調画像生成手段による当該特定の領域に対する前記スクリーン処理で用いられる第一のスクリーンに近いパターンでスクリーンノイズを加えることによって、前記誤差拡散処理を行う。
【0013】
または、前記濃度検出手段は、前記入力画像の画素ごとに、前記濃度として、当該画素を中心とする所定の範囲内の各画素の濃度の平均値、当該所定の範囲内の各画素の濃度の最小値、および当該所定の範囲内の各画素を二値化した際の黒の画像の含有率のうちのいずれかを検出し、前記混合比率決定手段は、前記画素ごとに前記比率を決定し、前記低階調画像混合手段は、前記画素ごとの前記比率に応じて前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを混合する。
【0014】
または、前記濃度検出手段は、前記入力画像の属性に応じて、前記平均値および前記最小値のうちのいずれかを前記濃度として検出する。
【発明の効果】
【0015】
本発明によると、低階調化の処理の方法を複数使っても画像の再現性を従来よりもナチュラルにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】画像形成装置を有するネットワークシステムの構成の例を示す図である。
【図2】画像形成装置の構成の例を示す図である。
【図3】画像処理部の構成の変形例を示す図である。
【図4】濃度と網点線数とスクリーン比率との関係の例を示す図である。
【図5】画像処理部の構成の例を示す図である。
【図6】スクリーン処理部の構成の例を示す図である。
【図7】誤差拡散処理部の構成の例を示す図である。
【図8】スクリーンノイズパターンテーブルの例を示す図である。
【図9】スクリーンノイズゲインと入力階調との関係の例を示す図である。
【図10】混合比率決定処理部の構成の例を示す図である。
【図11】濃度とスクリーン比率との関係の例を示す図である。
【図12】従来の方法による混合の結果の例および第二の実施形態による混合の結果の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
〔第一の実施形態〕
図1は、画像形成装置1を有するネットワークシステムの構成の例を示す図である。図2は、画像形成装置1の構成の例を示す図である。図3は、画像処理部10jの構成の変形例を示す図である。図4は、濃度と網点線数とスクリーン比率との関係の例を示す図である。
【0018】
図1に示す画像形成装置1は、一般に複合機またはMFP(Multi Function Peripherals)などと呼ばれる画像処理装置であって、コピー、PCプリント(ネットワークプリンティング)、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。
【0019】
画像形成装置1は、通信回線4を介してパーソナルコンピュータ2などの他の装置と接続可能である。
【0020】
画像形成装置1は、図2に示すように、CPU(Central Processing Unit)10a、RAM(Random Access Memory)10b、ROM(Read Only Memory)10c、ハードディスク10d、スキャナ10e、印刷装置10f、ネットワークインタフェース10g、タッチパネル10h、およびモデム10iのほか、画像処理部10jなどによって構成される。
【0021】
スキャナ10eは、写真、文字、絵、図表などによって構成される原稿の画像を用紙から読み取って画像データを生成する装置である。
【0022】
画像処理部10jは、スキャナ10eによって読み取られた原稿の画像の画像データまたはパーソナルコンピュータ2などから送信されてきた画像データに対して画像処理を施す。これについては、後述する。以下、画像処理部10jによる処理が施される前の画像データを「画像データ80」と記載する。また、1枚の用紙の1つの面全体の画像を「ページ画像」と記載する。
【0023】
印刷装置10fは、画像処理部10jによって画像処理が施された画像データに基づいて画像を用紙に印刷する。
【0024】
タッチパネル10hには、ユーザへメッセージを与えるための画面、処理の結果を示す画面、またはユーザが画像形成装置1に対して指示を入力するための画面などが表示される。また、タッチパネル10hは、タッチされた(押された)位置を検知し、CPU10aにその位置を通知する。
【0025】
ネットワークインタフェース10gは、いわゆるLAN(Local Area Network)回線などを介してTCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)によって他の装置と通信を行うためのNIC(Network Interface Card)である。
【0026】
モデム10iは、固定電話網を介してG3のプロトコルによって他のファックス端末と通信を行う装置である。
【0027】
ROM10cまたはハードディスク10dには、OS(Operating System)のほかファームウェアおよびアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。これらのプログラムは、必要に応じてRAM10bにロードされ、CPU10aによって実行される。
【0028】
画像処理部10jは、図3に示すように、領域属性判別部301、スムージング処理部302、誤差拡散処理部303、スクリーン処理部304、混合比率決定処理部305、混合処理部306、網点線数判定部321、および濃度判定部322などによって構成される。
【0029】
領域属性判別部301ないし濃度判定部322は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)またはFPGA(Field Programmable Gate Array)などの回路によって実現される。または、領域属性判別部301ないし濃度判定部322の全部または一部の機能を、ソフトウェアをCPU10aに実行させることによって実現してもよい。
【0030】
画像処理部10jは、図3に示す各部によって、ページ画像の各画素の濃度の階調数を低減する処理を行う。例えば、ページ画像の各画素の濃度が8ビットの階調つまり256階調で表わされる場合に、4ビットつまり16階調に低減する処理を行う。この処理のために、誤差拡散処理およびスクリーン処理が組み合わされて用いられる。以下、図3に示す画像処理部10jの各部について説明する。
【0031】
領域属性判別部301は、スキャナ10eがページ画像を用紙から読み取って画像データ80を生成すると、このページ画像の各画素がどのような属性(タイプ)の領域に属するのかを判別する。第一の実施形態では、領域属性判別部301は、網点領域であるかそれ以外の領域(非網点領域)であるかを判別する。なお、「網点領域」とは、複数のドットが規則的に並んでいる領域である。以下、領域属性判別部301による判別の結果を示すデータを「領域属性データDS1」と記載する。
【0032】
スムージング処理部302は、ページ画像の中の網点領域に属すると領域属性判別部101によって判別された画素群に対して、スムージング(平滑化)の処理を施す。以下、平滑化されたページ画像の画像データ80を「画像データ81」と記載する。
【0033】
誤差拡散処理部303は、画像データ80に対して誤差拡散処理を施す。つまり、画像データ80に示されるページ画像の濃度の階調数を、誤差拡散法によって低減する。以下、誤差拡散処理が施された画像データ80を「誤差拡散画像データ82」と記載する。
【0034】
スクリーン処理部304は、画像データ81に対してスクリーン処理を施す。つまり、画像データ81に示されるページ画像を濃度に応じてドット形状、ライン形状、または網形状などの様々な形状のスクリーンを用いて、各画素の濃度の階調数を低減して再現するための処理を行う。以下、スクリーン処理が施された画像データ81を「スクリーン処理画像データ83」と記載する。
【0035】
第一の実施形態では、誤差拡散処理およびスクリーン処理は、公知の方法で行うことができる。
【0036】
混合処理部306は、誤差拡散処理がなされたページ画像およびスクリーン処理がなされたページ画像を混合する処理を行う。混合の比率は、混合比率決定処理部305が網点線数判定部321および濃度判定部322と連携して処理を行うことによって決定される。ここで、混合の比率の決定の処理について、説明する。
【0037】
網点線数判定部321は、所定のサイズの区域ごとに、網点線数を判定する。網点線数は、例えば、網点線数として、連続的に並んだ複数のドットからなるラインまたは規則的かつ断続的に並んだ複数のドットを繋いだラインが表れる頻度を検出する。
【0038】
濃度判定部322は、所定のサイズの区域ごとに、濃度を判定する。濃度は、例えば、その区域の各画素を二値化し、黒の画素の個数と白の画素の個数との比(値が「1」である画素の個数と「0」である個数との比)を求めることによって、判定すればよい。
【0039】
混合比率決定処理部305は、図4のような濃度と網点線数とスクリーン比率との関係を示す混合比テーブルTLGを有する。そして、その区域が網点領域である場合は、混合比テーブルTLGから、網点線数判定部321によって判定された網点線数と濃度判定部322によって判定された濃度とに対応するスクリーン比率を読み出し、このスクリーン比率を混合の比率に決定する。
【0040】
混合比テーブルTLGによると、濃度が高いほどスクリーン比率が高くなる。また、網点線数が多いほどスクリーン比率が高くなる。
【0041】
さらに、混合比率決定処理部305は、非網点領域用の混合比テーブルTLH(図示しない)を有する。そして、その区域が自然画領域などの非網点領域である場合は、混合比テーブルTLHから、網点線数判定部321によって判定された網点線数と濃度判定部322によって判定された濃度とに対応するスクリーン比率を読み出し、このスクリーン比率を混合の比率に決定する。
【0042】
混合比テーブルTLHによると、混合比テーブルTLGを用いた場合と比べて、全体的に、つまり、濃度および網点線数に関わらず、スクリーン比率が高くなる。なお、「スクリーン比率」は、スクリーン処理がなされたページ画像および誤差拡散処理がなされたページ画像を混合する際の、全体に対する前者の比率を意味する。例えば、スクリーン比率が「α%」である場合は、前者がα%混ぜられ、後者が(100−α)%混ぜられる。
【0043】
混合処理部306は、混合比率決定処理部305によって決定されたスクリーン比率(混合の比率)に基づいて、スクリーン処理がなされたページ画像および誤差拡散処理がなされたページ画像を混合する処理を行う。具体的には、ページ画像の各画素の濃度を次の(1)式によって算出し、各画素の濃度を示す混合画像データ84を生成する。
【0044】
Q(x,y)
=R(x,y)×α[%]+S(x,y)×(100−α)[%] …… (1)
ただし、Q(x,y)は、座標(x,y)の画素の濃度である。R(x,y)は、スクリーン処理画像データ83に示される座標(x,y)の画素の濃度である。S(x,y)は、誤差拡散画像データ82に示される座標(x,y)の画素の濃度である。αは、混合比率決定処理部305によって決定されたスクリーン比率(混合の比率)である。
【0045】
なお、スクリーン処理がなされたページ画像および誤差拡散処理がなされたページ画像それぞれの階調数が異なる場合は、高い方に合わせてから(1)式の演算を行う。例えば、一方が2ビットの階調つまり4階調であり、他方が4ビットの階調つまり16階調である場合は、前者を後者に合わせる。つまり、低いほうの濃度を4倍した上で、演算を行う。
【0046】
このようにして生成された混合画像データ84が、階調数が低減されたページ画像の画像データである。
【0047】
〔第二の実施形態〕
図5は、画像処理部10jの構成の例を示す図である。
【0048】
第二の実施形態では、誤差拡散処理が施された画像とスクリーン処理が施された画像とのオンドットの位置をできるだけ合わせることによって、つまり、位相合わせを行うことによって、濃度ムラの抑制を図る。
【0049】
第二の実施形態における画像形成装置1の全体的な構成は、第一の実施形態の場合と基本的に同じであり、図2に示した通りである。ただし、画像処理部10jの代わりに画像処理部10kが設けられている。
【0050】
第二の実施形態においては、画像処理部10kは、図5に示すように、領域属性判別部101、スムージング処理部102、誤差拡散処理部103、スクリーン処理部104、混合比率決定処理部105、処理方法選択部106、混合処理部107、およびセレクタ108などによって構成される。
【0051】
領域属性判別部101ないしセレクタ108は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)またはFPGA(Field Programmable Gate Array)などの回路によって実現される。または、領域属性判別部101ないしセレクタ108の全部または一部の機能を、ソフトウェアをCPU10aに実行させることによって実現してもよい。
【0052】
画像処理部10kは、図5に示す各部によって、画像処理部10jと同様、ページ画像の階調数を低減する処理を行う。この処理のために、誤差拡散処理およびスクリーン処理が適宜組み合わされて用いられる。以下、図5に示す画像処理部10kの各部について説明する。
【0053】
領域属性判別部101は、スキャナ10eがページ画像を用紙から読み取って画像データ70を生成すると、このページ画像の各画素がどのような属性(タイプ)の領域に属するのかを判別する。本実施形態では、網点内文字輪郭領域、網点内文字内部領域、網点領域、文字輪郭領域、文字内部領域、および連続階調領域のうちのいずれに属するのかを判別する。以下、領域属性判別部101による判別の結果を示すデータを「領域属性データDT1」と記載する。
【0054】
「網点内文字輪郭領域」は、規則的に並んだ複数のドットの領域の中に配置された文字(アルファベット、ひらがな、カタカナ、および漢字などの文字だけでなく、記号および数字なども含む。以下、同様。)の輪郭の領域である。
【0055】
「網点内文字内部領域」は、規則的に並んだ複数のドットの領域の中に配置された文字の輪郭で囲まれた領域である。
【0056】
「網点領域」は、規則的に並んだ複数のドットの領域のうちの網点内文字輪郭領域でもなく網点内文字内部領域でもない領域である。
【0057】
「文字輪郭領域」は、網点領域ではない領域の中に配置された文字の輪郭の領域である。
【0058】
「文字内部領域」は、網点領域ではない領域の中に配置された文字の輪郭で囲まれた領域である。
【0059】
「連続階調領域」は、上に述べた網点内文字輪郭領域ないし文字内部領域のいずれにも該当しない領域である。
【0060】
ページ画像のどの部分がどの属性の領域に該当するのかは、公知の方法によって判別することができる。
【0061】
スムージング処理部102は、ページ画像の中の網点領域に属すると領域属性判別部101によって判別された画素群に対して、スムージング(平滑化)の処理を施す。以下、平滑化されたページ画像の画像データ70を「画像データ71」と記載する。
【0062】
誤差拡散処理部103は、画像データ71に対して誤差拡散処理を施す。つまり、画像データ71に示されるページ画像の濃度の階調数を、誤差拡散法によって低減する。以下、誤差拡散処理が施された画像データ71を「誤差拡散画像データ72」と記載する。誤差拡散処理部103の詳細は、後述する。
【0063】
スクリーン処理部104は、画像データ70に対してスクリーン処理を施す。つまり、画像データ70に示されるページ画像を濃度に応じてドット形状、ライン形状、または網形状などの様々な形状のスクリーンを用いて、各画素の濃度の階調数を低減して再現するための処理を行う。以下、スクリーン処理が施された画像データ70を「スクリーン処理画像データ73」と記載する。スクリーン処理部104の詳細は、後述する。
【0064】
混合処理部107は、誤差拡散処理がなされたページ画像およびスクリーン処理がなされたページ画像を混合する処理を行う。なお、混合の比率は、後述する混合比率決定処理部105によって決定される。
【0065】
セレクタ108は、ページ画像の中の各属性の領域ごとに、誤差拡散処理部103によって誤差拡散処理がなされた画像、スクリーン処理部104によってスクリーン処理がなされた画像、および混合処理部107によって混合の処理がなされた画像のうちのいずれか1つを選択する。
【0066】
そして、各属性の領域の選択された画像が組み合わされることによって、ページ全体の、階調数を低減させた画像が生成される。
【0067】
図6は、スクリーン処理部104の構成の例を示す図である。図7は、誤差拡散処理部103の構成の例を示す図である。図8は、スクリーンノイズパターンテーブルTLCの例を示す図である。図9は、スクリーンノイズゲインと入力階調との関係の例を示す図である。図10は、混合比率決定処理部105の構成の例を示す図である。図11は、濃度とスクリーン比率との関係の例を示す図である。
【0068】
次に、誤差拡散処理部103ないしセレクタ108の詳細について、図6〜図11を参照しながら順次説明する。
【0069】
スクリーン処理部104は、図6に示すように、スクリーン処理制御用属性変換部141、スムージング処理部142、スクリーンリファレンステーブル記憶部143、ガンマ補正テーブル記憶部144、減算部145、およびスクリーン係数乗算部146などによって構成される。なお、スクリーン処理部104はスクリーン処理を行うが、スクリーン処理自体は、公知の方法で行うことができる。
【0070】
スクリーンリファレンステーブル記憶部143には、スクリーンを再現するための複数のスクリーンリファレンステーブルTLAが記憶されている。スクリーンリファレンステーブルTLAごとに、それによって再現されるスクリーンの形態が異なる。例えば、スクリーンリファレンステーブルTLAごとに、それによって再現される線もしくは点の開始の位置、スクリーン角度、または隣り合う線もしくは点の間隔(ピッチ)が相違する。
【0071】
スクリーン処理制御用属性変換部141には、領域属性データDT1、つまり、ページ画像の各画素がどの属性の領域に属するのかを示すデータが、領域属性判別部101から入力される。領域属性データDT1によると、ページ画像の中の、網点内文字輪郭領域、網点内文字内部領域、網点領域、文字輪郭領域、文字内部領域、および連続階調領域の位置が特定される。
【0072】
どの属性の領域に対してどのスクリーンが用いられるのかが、予め決められている。そして、各スクリーンリファレンステーブルTLAには、それによって表されるスクリーンを識別するための番号が対応付けられている。
【0073】
スクリーン処理制御用属性変換部141は、領域属性データDT1を、ページ画像の中のそれぞれの属性の領域に対応するスクリーンのスクリーンリファレンステーブルTLAの番号を表すデータに変換する。
【0074】
そして、変換されたデータに基づいて、各属性の領域のスクリーンリファレンステーブルTLAがスクリーンリファレンステーブル記憶部143から減算部145へ出力される。
【0075】
つまり、各属性の領域をスクリーンによって表すためのスクリーンリファレンステーブルTLAが選択され減算部145へ出力される。
【0076】
スムージング処理部142には、画像データ70が入力される。スムージング処理部142は、画像データ70が入力された場合に、画像データ70に対してスムージング処理を施す。これにより、画像データ70aが得られる。
【0077】
ガンマ補正テーブル記憶部144には、ページ画像をガンマ補正するためのガンマ補正テーブルTLBが記憶されている。そして、ガンマ補正テーブルTLBおよびスムージング処理部102から入力されまたはスムージング処理部142によって得られた画像データ70aに基づいてページ画像の各画素の補正量が決定され減算部145へ出力される。
【0078】
減算部145は、ページ画像の各属性の領域をそれぞれのスクリーンリファレンステーブルTLAによってスクリーン化した後の各画素の濃度から、各画素の補正量を減算する。
【0079】
さらに、スクリーン係数乗算部146は、減算部145によって得られたページ画像の各画素の濃度に、スクリーン乗算係数を掛ける。このようにしてページ画像の各画素の濃度が調整され、スクリーン処理画像データ73が得られる。
【0080】
誤差拡散処理部103は、図7に示すように、スクリーンノイズパターンテーブル記憶部131、スクリーンノイズゲインテーブル記憶部132、乗算部133、加算部134、および調整処理部135などによって構成される。
【0081】
誤差拡散処理部103には、領域属性判別部101から領域属性データDT1が入力され、スムージング処理部102から画像データ71が入力される。
【0082】
スクリーンノイズパターンテーブル記憶部131には、スクリーンノイズを発生させるための複数のスクリーンノイズパターンテーブルTLCが記憶されている。「スクリーンノイズ」は、画像データに加えるノイズであって、規則的に並んだ画素の集まりである。スクリーンノイズに関しては、公知文献1(特許第4107108号)に詳細に記載されている。
【0083】
スクリーンノイズパターンテーブルTLCごとに、それによって表れるスクリーンノイズの形態が異なる。
【0084】
例えば、スクリーンノイズパターンテーブルTLCが、図8のような、同一のサブマトリックスSNMが規則的に複数並んだマトリックスを表わすものである場合は、スクリーンノイズによって表わされる線もしくは点の開始の位置、スクリーン角度、または隣り合うサブマトリックスSNMの中の同一の要素(画素)同士のピッチが相違する。
【0085】
また、各スクリーンノイズパターンテーブルTLCには、ペアとなるスクリーンリファレンステーブルTLAがスクリーンリファレンステーブル記憶部143に存在する。ペアとなるスクリーンリファレンステーブルTLAとは、線もしくは点の開始の位置、スクリーン角度、およびピッチがすべて共通するスクリーンリファレンステーブルTLAである。
【0086】
すなわち、一対をなすスクリーンリファレンステーブルTLAおよびスクリーンノイズパターンテーブルTLCによると、共通の形態が表れる。つまり、このスクリーンリファレンステーブルTLAによって表わされるスクリーンの形態と、このスクリーンノイズパターンテーブルTLCによって表わされるスクリーンノイズのパターンの形態とは、ほぼ一致する。
【0087】
スクリーンノイズゲインテーブル記憶部132には、スクリーンノイズゲインテーブルTLDが記憶されている。スクリーンノイズゲインテーブルTLDは、図9のようなスクリーンノイズゲインと入力階調との関係を示すテーブルである。
【0088】
画像データ70および領域属性データDT1が誤差拡散処理部103に入力されると、スクリーンノイズパターンテーブル記憶部131およびスクリーンノイズゲインテーブル記憶部132から、次に説明するデータが乗算部133へ出力される。
【0089】
スクリーンノイズパターンテーブル記憶部131に記憶されているスクリーンノイズパターンテーブルTLCのうちの、領域属性データDT1に示されるそれぞれの属性の領域に対応するスクリーンノイズパターンテーブルTLCが乗算部133へ出力される。
【0090】
また、スクリーンノイズゲインテーブル記憶部132のスクリーンノイズゲインテーブルTLDから、ページ画像の中の各属性の領域ごとの濃度(入力階調)に対応するスクリーンノイズゲインが乗算部133へ出力される。
【0091】
乗算部133は、ページ画像の各属性の領域ごとに、次のような演算処理を行う。
【0092】
乗算部133は、領域の画像に、入力されたスクリーンノイズパターンテーブルTLCに示される各濃度に、入力されたスクリーンノイズゲインを掛ける。
【0093】
なお、このスクリーンノイズパターンテーブルTLCは、その領域に対するスクリーン処理部104によるスクリーン処理で用いられたスクリーンリファレンステーブルTLAのペアである。
【0094】
また、スクリーンノイズパターンテーブルTLCの中のサブマトリックスSNMを構成する各要素(画素)の値は、次の通りである。濃度の最大値(つまり、階調数)を「Cmax」とすると、サブマトリックスSNMの各要素の値を小さい順に並べると、最小値はおよそCmax×(−1/2)であり、最大値はおよそCmax×(1/2)であり、残りの値は最小値と最大値の間にほぼ等間隔に並べられる。例えば、4096階調であれば、−2048〜2047の間に並べられる。また、すべての要素の平均値は、ほぼ0(ゼロ)である。
【0095】
加算部134は、画像データ71に示される各画素の濃度に、乗算部133によって得られた、各画素に対応する濃度を加算する。つまり、スクリーンノイズゲインによって調整されたスクリーンノイズをページ画像に加える。スクリーンノイズの加え方として、例えば公知文献1に記載されるような公知の方法が用いられる。
【0096】
そして、調整処理部135は、加算部134によって得られた各画素の濃度を示すデータに対して、誤差の減衰の処理、積分フィルタを掛ける処理、スムージング処理、またはドットを細らせる処理などを施す。このようにして、スクリーン処理画像データ73が生成される。
【0097】
図5に戻って、混合比率決定処理部105は、誤差拡散処理部103によって誤差拡散処理がなされたページ画像とスクリーン処理部104によってスクリーン処理がなされたページ画像との混合の比率を次のように決定する。
【0098】
混合比率決定処理部105には、領域属性データDT1が領域属性判別部101から入力され、画像データ71がスムージング処理部102から入力される。
【0099】
混合比率決定処理部105は、図10に示すように、平均値算出部151、最小値選択部152、セレクタ153、および混合比テーブル記憶部154などによって構成される。
【0100】
平均値算出部151は、ページ画像の各画素を注目画素として選択し、画像データ71に基づいて、注目画素を中心とするM×Nの範囲内に位置する各画素の濃度の平均値を算出する。例えば、Mが「3」でありNが「5」である場合は、注目画素を中心とする3×5の範囲内に位置する15個の画素の濃度の平均値を算出する。
【0101】
最小値選択部152は、ページ画像の各画素を注目画素として選択し、画像データ71に基づいて、注目画素を中心とするM×Nの範囲内に位置する各画素の濃度のうちの最小値を選択する。
【0102】
セレクタ153は、ページ画像の画素ごとに、平均値算出部151によって算出された平均値および最小値選択部152によって算出された最小値のうちのいずれかを、次のように選択する。
【0103】
セレクタ153は、連続階調領域または文字内部領域に属する画素については、平均値を選択する。一方、文字輪郭領域、網点領域、網点内文字輪郭領域、および網点内文字内部領域に属する画素については、最小値を選択する。
【0104】
混合比テーブル記憶部154は、図11のような濃度とスクリーン比率との関係を示す混合比テーブルTLFが記憶されている。
【0105】
そして、ページ画像の画素それぞれの、セレクタ153によって選択された平均値または最小値に対応するスクリーン比率が、混合比テーブル記憶部154から混合処理部107へ出力される。
【0106】
図5に戻って、混合処理部107には、誤差拡散画像データ72が誤差拡散処理部103から入力され、スクリーン処理画像データ73がスクリーン処理部104から入力される。
【0107】
混合処理部107は、混合比率決定処理部105によって決定されたスクリーン比率に基づいて、スクリーン処理がなされたページ画像および誤差拡散処理がなされたページ画像を混合する処理を行う。混合する処理の方法は、第一の実施形態の場合と同様である。つまり、混合処理部107は、ページ画像の各画素の濃度を次の(1)式によって算出し、各画素の濃度を示す混合画像データ74を生成する。
【0108】
処理方法選択部106には、ページ画像の各属性の領域ごとに、スクリーン処理、誤差拡散処理、および混合処理のうちのいずれか1つを次のように選択する。例えば、連続階調領域および網点領域については、混合処理を選択する。文字輪郭領域、文字内部領域、網点内文字輪郭領域、および網点内文字内部領域については、誤差拡散処理を選択する。選択の結果は、セレクタ108へ出力される。
【0109】
セレクタ108には、さらに、誤差拡散画像データ72が誤差拡散処理部103から入力され、スクリーン処理画像データ73がスクリーン処理部104から入力され、混合画像データ74が混合処理部107から入力される。
【0110】
セレクタ108は、ページ画像の各画素の濃度を次のように選択する。処理方法選択部106によってスクリーン処理が選択された属性の領域の画素については、その画素の、スクリーン処理画像データ73に示される濃度を選択する。処理方法選択部106によって誤差拡散処理が選択された属性の領域の画素については、その画素の、誤差拡散画像データ72に示される濃度を選択する。処理方法選択部106によって混合処理が選択された属性の領域の画素については、その画素の、混合画像データ74に示される濃度を選択する。
【0111】
そして、セレクタ108によって選択されたページ画像の各画素の濃度を示す出力画像データ75が生成され、印刷装置10fなどへ出力される。
【0112】
このようにして生成された出力画像データ75が、階調数が低減されたページ画像の画像データである。
【0113】
図12は、従来の方法による混合の結果の例および第二の実施形態による混合の結果の例を示す図である。
【0114】
第一の実施形態および第二の実施形態によると、誤差拡散処理によってハーフトーン処理されたページ画像とスクリーン処理によってハーフトーン処理されたページ画像とを、画素ごとに濃度に応じた比率で混合した。よって、境界付近の不連続性を従来よりも目立たなくすることができる。
【0115】
さらに、第二の実施形態によると、同一の領域について、共通の形態を再現し得る一対のスクリーンリファレンステーブルTLAおよびスクリーンノイズパターンテーブルTLCをそれぞれ用いて、スクリーン処理および誤差拡散処理を行った。これにより、オンドットの位相を合わせることができ、濃度ムラを抑えつつ低階調の画像を得ることができる。
【0116】
つまり、図12(A)に示すように、従来は、混合(合成)したページ画像に濃度ムラが多く発生することがあったが、第二の実施形態によると、図12(B)に示すように、濃度ムラを抑えることができる。
【0117】
第二の実施形態では、ピッチが同じであるスクリーンリファレンステーブルTLAおよびスクリーンノイズパターンテーブルTLCをそれぞれ用いて、同一の領域に対するスクリーン処理および誤差拡散処理を行ったが、ピッチの比が1:NまたはN:1(ただし、Nは、2以上の自然数。)であるスクリーンリファレンステーブルTLAおよびスクリーンノイズパターンテーブルTLCを用いてもよい。
【0118】
第二の実施形態では、スクリーンノイズゲインテーブルTLDは、図6のようなスクリーンノイズゲインと入力階調との関係を示したが、スクリーンノイズゲインとスクリーン比率との関係を示してもよい。この場合は、スクリーンノイズゲインテーブルTLDは、スクリーン比率が高くなるほどスクリーンノイズゲインが高くなるように、両関係を示せばよい。また、誤差拡散処理部103には、混合比率決定処理部105によって決定されたスクリーン比率(α%)が入力される。
【0119】
第一の実施形態および第二の実施形態では、スキャナ10eによって読み取られた画像に対して階調数の低減の処理を行ったが、デジタルカメラによって撮影された画像に対して行ってもよい。または、パーソナルコンピュータ2から送信されてきた画像に対して行ってもよい。
【0120】
第一の実施形態および第二の実施形態では、誤差拡散処理によって階調数が低減された画像およびスクリーン処理によって階調数が低減された画像を適宜合成したが、他の方法によって階調数が低減された画像を組み合わせてもよい。または、3つ以上の処理によってそれぞれに階調数が低減された3つの画像を組み合わせてもよい。
【0121】
その他、画像形成装置1の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、テーブルの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【符号の説明】
【0122】
1 画像形成装置(画像処理装置)
103、303 誤差拡散処理部(第二のハーフトーン処理手段)
104、304 スクリーン処理部(第一のハーフトーン処理手段)
107、306 混合処理部(ハーフトーン画像混合手段)
151 平均値算出部(濃度検出手段)
152 最小値選択部(濃度検出手段)
153 セレクタ(混合比率決定手段)
154 混合比テーブル記憶部(混合比率決定手段)
321 網点線数判定部(ライン出現頻度検出手段)
322 濃度判定部(濃度検出手段)
70、81、80、81 画像データ
72、82 誤差拡散画像データ
73、83 スクリーン処理画像データ
74 混合画像データ
84 混合画像データ
75 出力画像データ

【特許請求の範囲】
【請求項1】
入力された入力画像に対して第一の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像を生成する第一の低階調画像生成手段と、
前記入力画像に対して第二の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第二の低階調画像を生成する第二の低階調画像生成手段と、
前記入力画像の濃度を検出する濃度検出手段と、
前記濃度に基づいて前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像との混合の比率を決定する混合比率決定手段と、
前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記比率に応じて混合する、低階調画像混合手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項2】
前記第一の低階調画像生成手段は、スクリーン処理によって前記第一の低階調画像を生成し、
前記第二の低階調画像生成手段は、誤差拡散処理によって前記第二の低階調画像を生成し、
前記混合比率決定手段は、前記比率を、前記濃度が高いほど高くなるように決定する、
請求項1記載の画像処理装置。
【請求項3】
連続的に並んだ複数のドットからなるラインまたは規則的かつ断続的に並んだ複数のドットを繋いだラインが表れる頻度を検出するライン出現頻度検出手段、
を有し、
前記混合比率決定手段は、前記比率を、前記頻度が高いほど高くなるように決定する、
請求項1または請求項2記載の画像処理装置。
【請求項4】
前記第二の低階調画像生成手段は、前記入力画像の中の特定の領域に対して、前記比率に応じて前記第一の低階調画像生成手段による当該特定の領域に対する前記スクリーン処理で用いられる第一のスクリーンに近いパターンでスクリーンノイズを加えることによって、前記誤差拡散処理を行う、
請求項2または請求項3記載の画像処理装置。
【請求項5】
前記濃度検出手段は、前記入力画像の画素ごとに、前記濃度として、当該画素を中心とする所定の範囲内の各画素の濃度の平均値、当該所定の範囲内の各画素の濃度の最小値、および当該所定の範囲内の各画素を二値化した際の黒の画像の含有率のうちのいずれかを検出し、
前記混合比率決定手段は、前記画素ごとに前記比率を決定し、
前記低階調画像混合手段は、前記画素ごとの前記比率に応じて前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを混合する、
請求項1ないし請求項4のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項6】
前記濃度検出手段は、前記入力画像の属性に応じて、前記平均値および前記最小値のうちのいずれかを前記濃度として検出する、
請求項5記載の画像処理装置。
【請求項7】
入力された入力画像に対して第一の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第一の低階調画像を生成し、
前記入力画像に対して第二の処理を施すことによって当該入力画像の階調数を低減した第二の低階調画像を生成し、
前記入力画像の濃度を検出し、
前記濃度に基づいて前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像との混合の比率を決定し、
前記第一の低階調画像と前記第二の低階調画像とを前記比率に応じて混合する、
ことを特徴とする画像の低階調化方法。
【請求項8】
前記第一の処理は、スクリーン処理であり、
前記第二の処理は、誤差拡散処理であり、
前記比率を、前記濃度が高いほど高くなるように決定する、
請求項7記載の画像の低階調化方法。
【請求項9】
前記第二の処理は、前記入力画像の中の特定の領域に対して、前記比率に応じて、当該特定の領域に対する前記第一の処理で用いられる第一のスクリーンに近いパターンでスクリーンノイズを加える処理である、
請求項8記載の画像の低階調化方法。

【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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【公開番号】特開2012−20531(P2012−20531A)
【公開日】平成24年2月2日(2012.2.2)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2010−161246(P2010−161246)
【出願日】平成22年7月16日(2010.7.16)
【出願人】(303000372)コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 (12,802)
【Fターム(参考)】