JPH09205547A - データ処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 誤差拡散方法に固有の“周辺画素に分散され
る誤差”の悪影響による画質劣化を防止する。 【解決手段】 比較手段１８は注目画素Ａijの濃度デー
タＤijを２つの閾値Ｎ1，Ｎ2 と比較し、Ｎ1 ≦Ｄij≦
Ｎ2 であれば論理“１”レベルを出力し、それ以外であ
れば論理“０”レベルを出力する。セレクタ手段１９は
比較手段１８の出力信号を参照し、比較手段１８から論
理“０”レベルが出力されていると誤差データＤE とし
て“０”を選択的に出力する。これに対して、比較手段
１８から論理“１”レベルが出力されていると、誤差算
出手段１６によって算出された、注目画素Ａijのバイア
ス濃度データ（Ｄij＋Ｄe ）と出力ドットの濃度との差
を誤差データＤE として選択的に出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、誤差拡散方法を採
用して階調表現を行う画像処理装置に係り、特に、誤差
拡散方法に固有の“周辺画素に分散・蓄積される誤差”
の悪影響による画質劣化が防止されるようにした画像処
理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】中間調を再現するための２値化手法の一
つとして“ディザ法”が普及しているが、このディザ法
では表現可能な階調数がディザ・マトリックスのサイズ
によって規定されてしまい、これが１６階調程度である
と出力画像に疑似輪郭が生じてしまうという欠点があ
る。これに対して、出力画素の２値化処理で入力画素と
の間に生じた誤差を周辺画素に分散する“誤差拡散方法
（An Adaptive Algorithmfor Spatial Gray Scale）”
による階調表現は、解像度および階調数のいずれにおい
てもディザ法より優れている。

【０００３】誤差拡散法では、最大階調と最小階調との
間に設定された閾値Ｄs と各画素の濃度データＤijとを
比較し、濃度データＤijが閾値Ｄs よりも大きければド
ットを発生させ、その反対に濃度データＤijが閾値Ｄs
よりも小さければドットを発生させないようにすること
で、多値の濃度データＤijを２値化して表現するように
している。

【０００４】また、上記のようにしてドットを発生させ
る処理を行うと、このドットの濃度Ｄmax （最大階調）
と実際の濃度データＤijとの差（Ｄij−Ｄmax ）が負の
誤差として残る、すなわち出力画像の濃度が原画よりも
濃くなってしまうため、この誤差（Ｄij−Ｄmax ）を周
辺の画素に分散することで周辺の画素の濃度を下げる。
一方、その反対にドットを発生させない処理を行うと、
このドットの濃度Ｄmin （実際には“０”）と実際の濃
度データＤijとの差（Ｄij−Ｄmin ）が正の誤差として
残る、すなわち出力画像の濃度が原画よりも薄くなって
しまうため、この誤差（Ｄij−Ｄmin ）を周辺の画素に
分散・蓄積することで周辺の画素の濃度を上げる。この
ような周辺画素への誤差の分散・蓄積により、誤差拡散
法では全体として原画像に近い階調表現が可能になる。

【０００５】図２は、従来の誤差拡散法の原理を表わし
た機能ブロック図であり、ここでは、各画素の濃度デー
タＤijの深さを８ビット（０〜２５５）として説明す
る。

【０００６】濃度データＤijには、加算器１１によって
後に詳述する誤差データＤe が加算される。すなわち濃
度データＤijは誤差データＤe 分だけバイアスされ、バ
イアス濃度データ（Ｄij＋Ｄe ）として２値化手段１３
および誤差算出手段１６に入力される。２値化手段１３
は、バイアス濃度データ（Ｄij＋Ｄe ）を予め定められ
た閾値ＤS （例えば、“１２８”）と比較し、バイアス
濃度データ（Ｄij＋Ｄe ）が閾値ＤS を上回っていれば
論理“１”レベルを出力し、下回わっていれば論理
“０”レベルを出力する。レベル変換手段１５は、２値
化手段１３の出力データに最大階調（ここでは、“２５
５”）を乗じて出力する。

【０００７】誤差算出手段１６は、前記バイアス濃度デ
ータ（Ｄij＋Ｄe ）と前記レベル変換手段１５の出力デ
ータとの差を演算し、これを誤差データＤE として出力
する。誤差データＤE は誤差バッファ１２に入力されて
画素ごとに記憶される。

【０００８】図４は、前記誤差バッファ１２および加重
平均化手段１７の構成を模式的に示した図であり、図５
は、注目画素Ａijと周辺画素Ｂ1 〜Ｂ4 との相対的な位
置関係を表わした図である。

【０００９】誤差バッファ１２には、注目画素Ａijの周
辺画素Ｂ1 〜Ｂ4 に関する前記誤差データＤE （ＤE1，
ＤE2，…）がそれぞれ記憶されている。加重平均化手段
１７は、各周辺画素の誤差データＤE に、当該注目画素
Ａijとの相対的な位置関係に応じた係数ｋ1 〜ｋ4 をそ
れぞれ乗じて加重平均を演算し、演算結果を当該注目画
素Ａijに関する前記誤差データＤe として加算器１１へ
出力する。係数ｋ1 〜ｋ4 は、その合計が“１”となる
ように予め定められている。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上記した従来の誤差拡
散法では、比較的低濃度の画素が連続する場合、これら
の濃度データは切り捨てられて“Ｌ（白）に２値化され
るため、誤差データＤeとしては“正の誤差”が登録さ
れた周辺画素へ分散・累積されることになる。このた
め、この時点での周辺画素が次に注目画素になる頃に
は、その誤差データＤe には多数の画素に関する正の誤
差が累積されることになるので、当該注目画素は誤差デ
ータＤe によって過剰にバイアスされることになる。し
たがって、やがては注目画素の濃度データＤijは十分に
小さいにもかかわらず、誤差データＤeが大きいために
バイアス濃度データ（Ｄij＋Ｄe ）が閾値ＤS を超え、
図３に示したように、本来は白画素となる部分に黒画素
が発生して画質を劣化させてしまうという問題があっ
た。

【００１１】逆に、比較的高濃度の画素が連続する場
合、これらは画像データは切り上げられて“Ｈ”（黒）
に２値化されるため、誤差データＤe としては“負の誤
差”が累積されることになる。このため、やがては濃度
データＤijは十分に大きいにもかかわらず、分散される
誤差データＤe が小さい（マイナス）ためにバイアス濃
度データ（Ｄij＋Ｄe ）が閾値ＤS を下回り、本来は黒
画素となる部分に白画素が発生して画質を劣化させてし
まうという問題があった。

【００１２】このような問題点を解決するために、例え
ば特開平２−１２７８６８号公報では、隣接を許容でき
る黒画素の距離を注目画素の濃度に基づいて求めると共
に、その距離内に処理済みの黒画素が含まれているか否
かを判定する。黒画素が含まれていた時は、その注目画
素を白画素にすることで黒画素の連続発生を防止し、上
記の技術課題を解決する画像処理方法が提案されてい
る。

【００１３】しかしながら、上記した従来技術では黒画
素の近接発生が防止されるのみで黒画素の発生自身を防
止することはできないので、より高品位が要求される画
像処理には適さないという問題があった。

【００１４】本発明の目的は、上記した従来技術の問題
点を解決し、誤差拡散方法に固有の“周辺画素に分散・
蓄積される誤差”の悪影響による画質劣化が防止される
ようにした画像処理装置を提供することにある。

【００１５】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明では、各注目画素に分散される誤差デー
タで当該注目画素の濃度データをバイアスし、バイアス
された濃度データを最小階調および最大階調のいずれか
に２値化した際の差分を当該注目画素に関する誤差とし
て登録し、この誤差を周辺画素の２値化時に前記誤差デ
ータとして再び分散する誤差拡散法を採用したデータ処
理装置において、注目画素の周辺画素に関する前記誤差
を記憶する記憶手段と、注目画素の濃度データＤijを第
１の閾値Ｎ1 および第２の閾値Ｎ2 （＞Ｎ1 ）と比較す
る比較手段と、注目画素の濃度データＤijが、Ｄij≦Ｎ
1 およびＮ2 ≦Ｄijのいずれかを満足すると当該注目画
素に関する前記誤差として実質上“０”を登録し、それ
以外であれば前記差分を誤差として登録する選択手段と
を具備した点に特徴がある。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明を詳
細に説明する。図１は本発明の誤差拡散方法を採用して
２値化処理を実行するデータ処理装置の機能ブロック図
であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表し
ている。本実施形態でも、各画素の濃度データＤijの深
さを８ビット（０〜２５５）として説明する。

【００１７】図１を図２と比較すれば明らかなように、
本実施形態では、注目画素の濃度データＤijを２つの閾
値Ｎ1 ，Ｎ2 と比較して比較結果を出力する比較手段１
８と、比較手段１８の比較結果に応じて前記誤差算出手
段１６から出力される誤差データＤE および“０”のい
ずれか一方を選択的に出力するセレクタ手段１９とを設
けた点に特徴がある。

【００１８】このような構成において、ある注目画素Ａ
ijの濃度データＤijが入力されると、これに応答して、
前記誤差バッファ１２に記憶されている当該注目画素Ａ
ijの周辺の画素に関する前記誤差データＤE1〜ＤEn（本
実施形態では、図４に示したようにＤE1〜ＤE4）が加重
平均化手段１７に読み込まれる。加重平均化手段１７
は、これらの誤差データＤE1〜ＤE4に前記加重平均化係
数ｋ1 〜ｋ4 をそれぞれ乗じて加算し、前記注目画素Ａ
ijに関する誤差データＤe を演算して出力する。この誤
差データＤe と濃度データＤijとは加算部１１で加算さ
れ、加算後のバイアス濃度データ（Ｄij＋Ｄe ）は２値
化手段１３および誤差算出手段１６に入力される。

【００１９】２値化手段１３は、前記と同様にバイアス
濃度データ（Ｄij＋Ｄe ）を予め定められた閾値ＤS
（例えば、１２８）と比較し、バイアス濃度データ（Ｄ
ij＋Ｄe ）が閾値ＤS を上回っていれば論理“１”レベ
ルを出力し、下回れっていれば論理“０”レベルを出力
する。印字部では、論理“１”レベルが入力されると最
大階調である黒色ドットを印字し、論理“０”レベルが
入力されると最小階調である白色ドットを印字する。

【００２０】レベル変換手段１５は、前記と同様に２値
化手段１３の出力データに最大階調に相当する係数（こ
こでは、２５５）を乗じて出力する。この乗算値は、２
値化手段１３の出力が論理“０”レベルであれば
“０”、論理“１”レベルであれば“２５５”となるの
で、結局、印字部で印字出力されるドットの濃度を表わ
すことになる。誤差算出手段１６も、前記と同様にバイ
アス濃度データ（Ｄij＋Ｄe）と前記レベル変換手段１
５の出力データとの差を演算し、演算結果を誤差データ
ＤE としてセレクタ手段１９の一方の入力端子へ供給す
る。セレクタ手段１９の他方の入力端子には常時“０”
が供給される。

【００２１】一方、比較手段１８は注目画素Ａijの濃度
データＤijを２つの閾値Ｎ1 ，Ｎ2と比較し、Ｎ1 ≦Ｄi
j≦Ｎ2 であれば論理“１”レベルを出力し、それ以外
であれば論理“０”レベルを出力する。閾値Ｎ1 は、注
目画素が白画素である場合の標準的な濃度に設定するこ
とが望ましく、閾値Ｎ2 は、注目画素が黒画素である場
合の標準的な濃度に設定することが望ましい。本実施形
態では原画素の濃度データＤijの深さを８ビット（０〜
２５５）で表現しているので、閾値Ｎ1 ＝“１０”、閾
値Ｎ2 ＝“２４５”に設定している。

【００２２】セレクタ手段１９は比較手段１８の出力信
号を参照し、比較手段１８から論理“０”レベルが出力
されていると、注目画素Ａijの濃度データＤijと出力ド
ットの濃度との差が少なく、両者の誤差を周辺画素に分
散するとかえって画質が劣化するものと判断し、誤差デ
ータＤE として“０”を選択的に出力する。この誤差デ
ータＤE は当該注目画素Ａijに関する誤差データとして
誤差バッファ１２に登録される。

【００２３】このように、本実施形態では閾値Ｎ1 を下
回る低濃度（白画素）または閾値Ｎ2 を上回る高濃度
（黒画素）の注目画素に関しては、誤差データＤE とし
て“０”が誤差バッファ１２に登録されるので、当該高
濃度または低濃度の画素が連続する領域では、実質上、
当該画素から周辺画素への“誤差の分散”が行われなく
なる。したがって、分散される誤差の累積によって本来
は白画素となる部分に黒画素が発生したり、その逆に本
来は黒画素となる部分に白画素が発生することによる画
質の劣化が防止される。

【００２４】これに対して、比較手段１８から論理
“１”レベルが出力されている場合のように、中間濃度
の画素を黒画素に切り上げたり白画素に切り捨てた場合
には、従来と同様に、誤差算出手段１６によって算出さ
れた、注目画素Ａijのバイアス濃度データ（Ｄij＋Ｄe
）とドットの濃度（Ｄmax またはＤmin ）との差が誤
差データＤE として誤差バッファ１２に登録されて周辺
の画素に分散・蓄積されるので、原画像に近い階調表現
が可能になる。

【００２５】

【発明の効果】上記したように、本発明によれば、高濃
度の画素を黒画素に切り上げたり、低濃度の画素を白画
素に切り捨てた場合のように、原画素の濃度と出力ドッ
トの濃度との差が小さい場合には誤差データＤE として
“０”を登録することで当該領域での“誤差の分散”を
実質上禁止したので、高濃度または低濃度の画素が連続
する領域では、注目画素に加算される誤差（バイアス
量）が“０”になる。このため、分散される誤差の累積
による画素の反転すなわち白画素が連続する領域に黒画
素が発生したり、その逆に黒画素が連続する領域に白画
素が発生して画質を劣化させてしまうことがない。

【００２６】さらに、中間濃度の画素を黒画素に切り上
げたり白画素に切り捨てた場合には、従来と同様に濃度
データＤijと出力ドットの濃度との誤差が周辺の画素に
分散・蓄積されるので原画像に近い階調表現が可能にな
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明による誤差拡散方法を採用したデータ
処理装置の機能ブロック図である。

【図２】 従来の誤差拡散方法を説明するための機能ブ
ロック図である。

【図３】 従来の誤差拡散方法の問題点を説明するため
の図である。

【図４】 誤差バッファおよび加重平均化手段の動作を
模式的に表現した図である。

【図５】 注目画素と周辺画素との相対的な位置関係を
示した図である。

【符号の説明】

１２…誤差バッファ、１３…２値化手段、１５…レベル
変換手段、１６…誤差算出手段、１７…加重平均化手
段、１８…比較手段、１９…セレクタ手段

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 各注目画素に分散・蓄積される誤差デー
   タで当該注目画素の濃度データをバイアスし、バイアス
   された濃度データを最小階調および最大階調のいずれか
   に２値化した際の差分を当該注目画素に関する誤差とし
   て登録し、この誤差を周辺画素の２値化時に前記誤差デ
   ータとして再び分散する誤差拡散法を採用したデータ処
   理装置において、 注目画素の周辺画素に関する前記誤差を記憶する記憶手
   段と、 注目画素の濃度データＤijを第１の閾値Ｎ1 および第２
   の閾値Ｎ2 （＞Ｎ1 ）と比較する比較手段と、 注目画素の濃度データＤijが、Ｄij≦Ｎ1 およびＮ2 ≦
   Ｄijのいずれかを満足すると当該注目画素に関する前記
   誤差として実質上“０”を登録し、それ以外であれば前
   記差分を誤差として登録する選択手段とを具備したこと
   を特徴とするデータ処理装置。
2. 【請求項２】 前記第１の閾値Ｎ1 は注目画素が白画素
   である場合の標準的な濃度であり、前記第２の閾値Ｎ2
   は注目画素が黒画素である場合の標準的な濃度であるこ
   とを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。