JPH09294212A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 色空間内に予め設定された格子点に画像デー
タを割り付けることにより階調数の変換をするものにお
いて、階調数変換により生じる量子化誤差に起因する画
質の劣化を低減する。 【解決手段】 色空間を予め分割して格子点を設定し、
プレ階調数変換部１４０において、原カラー画像データ
ＯＲＧを近接の格子点に割り当てる。この時、原画像デ
ータを格子点に割り当てることで量子化誤差が生じる
が、平均的には誤差が所定値以下になるように割り付け
ることで、最終的な画像の色を保存している。格子点を
設定する際、低濃度領域ほど細かく分割しておくこと
で、量子化誤差による画質の劣化を最小限にする。ま
た、プレ階調数変換後にスムージングを行なうことによ
り、量子化誤差の影響を低減し画質を向上する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置およ
び画像処理方法に関し、特に、入力されるカラー画像デ
ータに対し、色補正処理を行い、出力する画像処理装置
およびその方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、カラー原稿等を、スキャナ等
の画像入力部を用いて読み取り、読み取られた画像デー
タを、例えばＣＲＴなどのディスプレイや、カラープリ
ンタ等を用いて再生表示させる画像処理装置が知られて
いる。

【０００３】ディスプレイやカラープリンタなどの画像
出力装置は、それぞれ特有の色再現特性を有するから、
スキャナ等を用いて入力したカラー画像の色を、出力装
置の特性によらず良好に再生するため、使用する画像出
力装置の色再現特性に合わせて色補正処理を行う手法が
提案されている。このような色補正手法の一つとして、
特開昭６３−２６６９号公報に示されたものがある。こ
の従来技術では、レッド（以下、Ｒと記す）、グリーン
（以下、Ｇと記す）、ブルー（以下、Ｂと記す）の３色
成分の全ての組み合わせに対応したＲＧＢ３次元の色補
正テーブルを用意している。この色補正テーブルには、
３次元座標で表わされた色空間内の総ての位置について
の色補正内容を予め記憶している。画像処理装置は、こ
の色補正テーブルを参照することによって色補正を行な
う。

【０００４】この色補正手法は、使用する色補正テーブ
ルの記憶容量が膨大なものとなってしまうため、実用性
が十分ではなかった。例えば、入力される原カラー画像
データがＲ，Ｇ，Ｂ各色毎に８ビット（２５６階調）の
階調数をもつ場合、色数は２５６の３乗で約１６７８万
色にもなる。色補正後のデータも同じく８ビットだとす
ると、Ｒ，Ｇ，Ｂ３色分では、色補正テーブルとして４
８メガバイトもの記憶容量が必要となる。

【０００５】他方、色補正テーブルの大容量化を回避す
るために、色補正テーブルを限られた格子点に対応する
データのみから構成し、格子点間の色データについて
は、格子点のデータを利用して補間演算を行なって、色
補正処理を行なうものも提案されている（例えば、特開
平４−１４４４８１号公報、特開平４−１８５０７５号
公報）。この手法によれば、色補正テーブルの記憶容量
を低減することはできるが、補間演算にかなりの時間を
要してしまう。特に、最近のように取り扱う画像データ
の解像度が高くなり、かつ各画素についての階調表現が
細かくなると、一枚の画像を出力するのに要する演算時
間は長くなり、画像出力が完了するまでの待ち時間が極
めて長くなってしまう。かといって、補間演算を簡略な
ものとすれば、色の再現性が落ちてしまう。

【０００６】そこで、本願出願人は、色補正テーブルの
容量を増大することなく、かつ色補正の補間演算の長大
な時間を必要としない画像処理の手法を提案している
（例えば、特開平７−３０７７２号公報参照）。この画
像処理の手法は、色空間を所定の間隔で分割し、分割し
て得られた格子点についてのみ色補正データを用意する
と共に、格子点以外の画像データに対しては、その近傍
のいずれかの格子点に割り付け、補間演算なしで色補正
を行なうというものである。この場合、本来の画像デー
タをその近傍の格子点に割り付けるから、格子点への割
付を行なうたびに誤差が生じる。そこで、画像を構成す
る各画素の画像データを順次処理する際、この誤差が平
均的にはできるだけ小さくなるように、格子点への割り
付けを行なうのである。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記画像処理の手法
は、一つ一つの画素に着目すれば、その色には誤差が存
在するが、一定の範囲では誤差を解消しており、出力さ
れた画像の品質を低下させることなく、画像処理に要す
る演算時間を大幅に短くするという優れたものである
が、画像を出力する画像出力装置が表現可能な階調数が
低い場合、例えばインクジェットプリンタのように、２
値的な表現しかできない場合、画像の濃度が低い領域で
は、画質がやや低下してしまうということがあった。ド
ット密度が小さくドットがまばらに分布する低濃度領域
では、少しのノイズ（格子点への割り付けにより生じる
量子化誤差）でも、ドットの出現位置が大きくずれてし
まうからである。

【０００８】また、上記の画像処理では、原画像で同色
の画素が近接していても、両画素は異なる格子点に割り
当てられることがあるから、色補正テーブルの記憶容量
を低減するために、色空間の分割を荒くし、格子点の数
を減らすと、出力された両画素の色の隔たりが大きく、
結果的に画像の品質を低下させることがあった。

【０００９】本発明は、これらの問題を解決し、色補正
のための演算処理を増やすことなく、低濃度領域を中心
に出力画像の品質を更に向上させることを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段およびその作用・効果】前
記目的を達成する本発明の第１の画像処理装置は、２次
元以上の色空間における座標値により表現された多色の
画像を色補正して出力する画像処理装置であって、前記
画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数を用
いて表現したカラー画像データを入力する入力手段と、
前記座標値を表現する前記階調数よりも少ない階調数に
より前記色空間を分割し、かつ該色空間の所定の低濃度
領域では他の領域よりも該色空間を細かく分割し、該分
割を前記各次元について行なうことにより得られた格子
点の座標値を前記色空間について記憶した格子点情報記
憶手段と、該各格子点に対応して、前記カラー画像デー
タの色に関する補正データを記憶した色補正テーブル
と、前記入力されたカラー画像データの前記色空間内で
の座標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定
値以下となる手法に従って、前記格子点情報記憶手段に
記憶された格子点の座標値に変換する格子点変換手段
と、該変換された座標値に対応した格子点の補正データ
を、前記色補正テーブルから読み出し、補正済みのカラ
ー画像データとして出力する色補正手段とを備えたこと
を要旨とする。

【００１１】また、この画像処理装置に対応した第一の
画像処理方法は、２次元以上の色空間における座標値に
より表現された多色の画像を色補正して出力する画像処
理方法であって、前記画像の各画素について、前記座標
値を所定の階調数を用いて表現したカラー画像データを
入力し、前記座標値を表現する前記階調数よりも少ない
階調数により前記色空間を分割し、かつ該色空間の所定
の低濃度領域では他の領域よりも該色空間を細かく分割
し、該分割を前記各次元について行なうことにより得ら
れた格子点の座標値を前記色空間について記憶し、該各
格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関する
補正データを記憶した色補正テーブルを用意し、前記入
力されたカラー画像データの前記色空間内での座標値
を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以下と
なる手法に従って、前記記憶された格子点の座標値に変
換し、該変換された座標値に対応した格子点の補正デー
タを、前記色補正テーブルから読み出し、補正済みのカ
ラー画像データとして出力することを要旨としている。

【００１２】この画像処理装置および画像処理方法で
は、二次元以上の色空間における座標値を表現する階調
数より少ない階調数によりこの色空角を分割し、各次元
についてこの分割を行なうことにより得られた格子点の
座標値を記憶し、更にこの各格子点に対応してカラー画
像データの色に関する補正データを記憶した色補正デー
タを用意している。画像の各画素について、座標値を所
定の階調数を用いて表現したカラー画像データを入力
し、この座標値を、格子点からの隔たりが平均的には所
定値以下となる手法に従って、格子点の座標値に変換す
る。かかる変換により、複数の格子点データを用いた複
雑な補間演算を行なう必要がない。しかも、格子点の分
割は、低濃度領域で細かくなされているので、低濃度領
域での色補正テーブルのデータの間隔も細かくなってい
る。したがって、入力データの座標値を格子点の座標値
に変換する際の量子化誤差が、それが問題となる低濃度
領域で小さくなり、画質の劣化が抑制される。この結
果、画像出力装置に合わせた色補正演算を高速で行な
い、良好な色再生が得られ、かつ画像の品質の劣化が抑
制されることになる。

【００１３】本願発明における低濃度領域とは、画像出
力装置に出力されるドットの密度が低い領域を言う。例
えば、最終的な画像の出力がドットのオン・オフにより
階調を表現するインクジェットプリンタである場合に
は、ＣＭＹなどのインクのドットの密度か低い領域を言
う。また、出力装置がＣＲＴ等である場合には、白ドッ
トに着目すれば白ドットがまばらに分布する領域（画像
全体では高濃度領域）であり、黒ドットに着目すれば黒
ドットがまばらに分布する領域（画像全体では低濃度領
域）である。また、後述するように、同一色について濃
度の高いインクと濃度の低いインクを備え、濃ドットと
淡ドットを打ち分けるようなプリンタであれば、淡ドッ
トがまばらに分布する領域（画像全体では低濃度領域）
のみならず、濃ドットがまばらに分布する領域も、その
インクについての低濃度領域に該当する。

【００１４】なお、二次元以上の色空間としては、ＲＧ
ＢやＣＭＹ系の色空間のみならず、ＸＹＺ表色系で表わ
された色空間、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系、Ｌ＊Ｃ＊ｈ表色
系、マンセル表色系など、種々の色空間を考えることが
できる。階調数としては、これらの座標値がｎビット数
のディジタルな情報により表現されている場合には、２
のｎ乗（例えば８ビットなら２５６）の階調により表現
されることが多いが、１００階調とか１７階調とか、２
のｎ乗以外の階調数であっても差し支えない。上記の構
成では、格子点の座標を、低濃度領域では細かく分割す
るものとしているが、色補正手段より補正された後のカ
ラー画像データの各色成分の階調の間隔が低濃度領域で
狭くなるように、選ぶことも好適である。これにより、
色補正後のデータにおける低濃度領域でのプレ階調数変
換の量子化誤差が小さくなるため、色空間を少ない階調
数で分割したことによる画質の劣化を、より確実に抑制
することができる。

【００１５】この画像処理により出力される画像データ
の階調数は、画像出力装置に適した最終的な階調数より
も多いことが望ましい。その場合、この画像データは最
終的な階調数へと更に階調数変換された後に画像出力装
置に与えられることになるが、上記の格子点への割付に
よる階調数変換の量子化誤差は、出力装置に適した最終
的な階調数への変換の際に生じる誤差に比べると小さく
なる。結果として、格子点への割り付けによる階調数変
換を導入したことによる画質の劣化が抑制される。

【００１６】上述した画像座標値の格子点の座標値への
変換は、誤差拡散の手法を用いて行なうことができる。
また、分散型ディザの閾値マトリックスを用いた組織的
ディザ法により格子点の座標を変換することも可能であ
る。これらの手法によれば、量子化誤差を適正に分散す
ることができる。

【００１７】また、色空間の取り方の一つとして、ＲＧ
ＢやＣＭＹ系のように、複数の基本色の濃度の組み合わ
せによりカラー画像データを構成する場合には、色空間
における座標値を表現する階調数は、カラー画像データ
の各色成分の濃度に直接対応する形式となり、その色補
正テーブルは、カラー画像データの各色成分の階調、即
ち濃度に関する情報を記憶していることになる。この場
合には、格子点情報は、カラー画像データの各色成分の
階調の間隔が、所定の低濃度領域において他の濃度領域
よりも狭くなるように、色空間の所定の低濃度領域を分
割したものとすればよい。

【００１８】カラー画像データの色の補正を行なうため
の色補正テーブルは、補正データとして、カラー画像デ
ータを最終的に処理する画像出力装置の色再現特性に適
合したものを記憶することができる。色補正の目的に
は、様々なものが考えられるが、こうした用途のうち、
画像出力装置の色再現特性に併せた補正は、画像の処理
においてしばしば必要となるもののひとつである。

【００１９】本発明の第２の画像処理装置は、２次元以
上の色空間における座標値により表現された多色の画像
を色補正して出力する画像処理装置であって、前記画像
の各画素について、前記座標値を所定の階調数を用いて
表現したカラー画像データを入力する入力手段と、前記
座標値を表現する前記階調数よりも少ない階調数により
前記色空間を分割し、かつ該色空間の所定の低濃度領域
では他の領域よりも該色空間を細かく分割し、該分割を
前記各次元について行なうことにより得られた格子点の
座標値を前記色空間について記憶した格子点情報記憶手
段と、該各格子点に対応して、前記カラー画像データの
色に関する補正データを記憶した色補正テーブルと、前
記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座標
値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以下
となる手法に従って、前記格子点情報記憶手段に記憶さ
れた格子点の座標値に変換する格子点変換手段と、該変
換された座標値に対応した格子点の補正データを、前記
色補正テーブルから読み出す色補正データ読出手段と、
該読み出された格子点の補正データのうち主要色に対応
した値を選択し、主要色毎に、前記格子点から前記主要
色に対応した座標値だけがシフトした隣接格子点の補正
データのうち当該主要色に対応した値を読み出し、該両
値を用いて補間を行ない、前記主要色についての補正デ
ータを該補間結果に置き換えた前記補正データを最終的
な補正済みのカラー画像データとして出力する色補正手
段とを備えことを要旨とする。

【００２０】この画像処理装置に対応した画像処理方法
は、２次元以上の色空間における座標値により表現され
た多色の画像を色補正して出力する画像処理方法であっ
て、前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階
調数を用いて表現したカラー画像データを入力し、前記
座標値を表現する前記階調数よりも少ない階調数により
前記色空間を分割し、かつ該色空間の所定の低濃度領域
では他の領域よりも該色空間を細かく分割し、該分割を
前記各次元について行なうことにより得られた格子点の
座標値を前記色空間について記憶し、該各格子点に対応
して、前記カラー画像データの色に関する補正データを
記憶した色補正テーブルを用意し、前記入力されたカラ
ー画像データの前記色空間内での座標値を、前記格子点
からの隔たりが平均的には所定値以下となる手法に従っ
て、前記記憶された格子点の座標値に変換し、該変換さ
れた座標値に対応した格子点の補正データを、前記色補
正テーブルから読み出し、該読み出された格子点の補正
データのうち主要色に対応した値を選択し、主要色毎
に、前記格子点から前記主要色に対応した座標値だけが
シフトした隣接格子点の補正データのうち当該主要色に
対応した値を読み出し、該両値を用いて補間を行ない、
前記主要色についての補正データを該補間結果に置き換
えた前記補正データを最終的な補正済みのカラー画像デ
ータとして出力することを要旨としている。

【００２１】この画像処理装置および画像処理方法によ
れば、第一の画像処理装置および画像処理方法と同様、
低濃度領域での画像の品質の劣化の少ない良好な結果が
得られる。更に、第二の技術では、色補正テーブルから
読み出した補正データを用いて、主要色のみ補間を行な
うために、演算の複雑化を実質的に引き起こすこなく、
色空間内の座標値の格子点の座標値への変換を行なうこ
とによる画質の劣化を抑制できる。この補間の処理は、
プレ階調数変換の量子化誤差の影響が問題となる低濃度
領域だけで行なってもよい。

【００２２】主要色についてのみ行なわれる補間の処理
としては、線形補間などの単純に一次元の補間演算とす
ることができる。座標値の変換は、本来格子点からの隔
たりが平均的には所定値以下となるよう行なわれている
から、単純な補間演算でも、その効果は十分に得られる
からである。もとより、隣接する他の格子点の座標値を
用いた高次の補間演算を行なうことも差し支えない。

【００２３】こうした画像処理装置において、カラー画
像データの座標値が、カラー画像データの各色成分の濃
度に対応した値として定義されており、前記格子点変換
手段が、格子点座標の変換を階調数変換として行なう第
１の階調数変換手段であり、更に、前記色補正手段より
出力された補正済みのカラー画像データの各色成分毎の
階調数を、画像出力装置に適した階調数に階調数変換す
る第２の階調数変換手段を備え、前記第１の階調数変換
手段による座標値の変換によって得られる階調数が、前
記第２の階調数変換手段により変換された後の階調数よ
り大きいものとすることができる。

【００２４】本発明の第３の画像処理装置は、２次元以
上の色空間における座標値により表現された多色の画像
を色補正して出力する画像処理装置であって、前記画像
の各画素について、前記座標値を所定の階調数で表現し
たカラー画像データを入力する入力手段と、前記座標値
を表現する前記階調数よりも小さな階調数により前記色
空間を分割し、該分割を前記各次元について行なうこと
より得られた格子点の座標値を前記色空間について記憶
した格子点情報記憶手段と、該各格子点に対応して、前
記カラー画像データの色に関する補正データを記憶した
色補正テーブルと、前記入力されたカラー画像データの
前記色空間内での座標値を、前記格子点からの隔たりが
平均的には所定値以下となる手法に従って、前記格子点
情報記憶手段に記憶された格子点の座標値に変換する格
子点変換手段と、該変換された座標値に対応した格子点
の補正データを、前記色補正テーブルから読み出す色補
正データ読出手段と、該色補正データ読出手段が読み出
した各画素の補正データを、該各画素の近傍の画素の補
正データに基づいて平均化する処理を行なう平均化処理
手段とを備えたことを要旨としている。

【００２５】また、この画像処理装置に対応した画像処
理方法は、２次元以上の色空間における座標値により表
現された多色の画像を色補正して出力する画像処理方法
であって、前記画像の各画素について、前記座標値を所
定の階調数で表現したカラー画像データを入力し、前記
座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数により
前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について行な
うことより得られた格子点の座標値を前記色空間につい
て記憶し、該各格子点に対応して、前記カラー画像デー
タの色に関する補正データを記憶した色補正テーブルを
用意し、前記入力されたカラー画像データの前記色空間
内での座標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には
所定値以下となる手法に従って、前記記憶された格子点
の座標値に変換し、該変換された座標値に対応した格子
点の補正データを、前記色補正テーブルから読み出し、
該読み出した各画素の補正データを、該各画素の近傍の
画素の補正データに基づいて平均化する処理を行なうこ
とを要旨としている。

【００２６】この画像処理装置および画像処理方法によ
れば、色空間内の座標値を格子点の座標値に変換する手
法により、従来の複雑な補間演算を省略することがで
き、良好な色再生が得られる。更に、色補正後の補正デ
ータに対して、近傍の画素の補正データに基づく平均化
の処理（スムージング処理）を施すことにより、各画素
の座標値を格子点の座標値に変換したことによる画質の
劣化を抑制できる。このスムージング処理は、かかる座
標値の変換の量子化誤差の影響が問題となる低濃度領域
だけで行なってもよい。

【００２７】この画像処により出力される画像データの
階調数は、画像出力装置に適した最終的な階調数よりも
多いことが望ましい。その場合、この画像データは最終
的な階調数へと更に階調数変換された後に画像出力装置
に与えられることになるが、上記の格子点への割付によ
る階調数変換の量子化誤差は、出力装置に適した最終的
な階調数への変換により小さくなる。結果として、格子
点への割り付けによる階調数変換を導入したことによる
画質の劣化が抑制される。この点は、第１の画像処理装
置および画像処理方法と同様である。

【００２８】上述した画像座標値の格子点の座標値への
変換は、誤差拡散の手法を用いて行なうことができる。
また、分散型ディザの閾値マトリックスを用いて格子点
の座標を変換することも可能である。これらの手法によ
れば、量子化誤差を適正に分散することができる。更
に、いずれの手法を用いるかを画像の性質などに基づい
て切り換える構成とすることも可能である。誤差拡散の
手法は、誤差の分散性に優れるが、一般に演算処理が増
える。他方、高速処理の点では、分散型ディザの手法が
勝る。したがって、両者の手法を切り換えて、それぞれ
の特徴を生かすことも望ましい。この場合、上記の平均
化処理は、誤差拡散の手法が用いられる場合でかつ画像
データの濃度が低い領域で行なうものとすることもでき
る。

【００２９】上記の平均化の処理を行なう場合の平均化
の対象となる画素としては、様々なものを考えることが
できる。例えば、平均化の処理を行なう場合の近傍の画
素を、カラー画像データを入力する方向に沿った隣接画
素とすることができる。通常は画像データの入力順に画
像の処理を行なうので、その入力方向に沿った隣接画素
とすれば、処理が容易となる。入力方向に沿った隣接画
素としては、入力する方向において手前側の画素を用い
ることもできるし、後ろ側の画素を用いることもでき
る。更に、前後に両側の隣接画素との平均を取ることも
可能である。また、平均化の処理を行なう近傍の画素と
しては、カラー画像データを入力する方向に隣接する画
素およびこの方向に交差する方向の画素を用いることも
できる。なお、平均化の処理としては、単純な平均値の
他に所定の重み付けを行なった加重平均値を用いること
も可能である。

【００３０】ここで、カラー画像データの座標値が、該
カラー画像データの各色成分の濃度に対応した値として
定義されており、前記格子点変換手段が、格子点座標の
変換が階調数変換として行なう第１の階調数変換手段で
あり、更に、前記色補正手段より出力された補正済みの
カラー画像データの各色成分毎の階調数を、画像出力装
置に適した階調数に階調数変換する第２の階調数変換手
段を備え、前記第１の階調数変換手段による座標値の変
換によって得られる階調数が、前記第２の階調数変換手
段により変換された後の階調数より大きいものとするこ
とがでる。この場合には、第１の階調数変換手段による
量子化誤差が、第２の階調数変換手段による階調数の変
換により小さくされ、前者の量子化誤差による画質の劣
化の影響は小さくなる。

【００３１】ここで、第２の階調数変換手段を、２値化
を行ない、２値化されたドットの分布密度により階調を
表現する手段とし、平均化処理手段を、２値化されたド
ットの密度が所定値以下の場合に、平均化の処理を行な
う手段とすることができる。２値化を行なう画像出力装
置の場合には、ドットの密度により濃度を表現するの
で、密度が所定値以下の場合に平均化を行なうものとす
れば、低濃度領域での画像品質の劣化を防止することが
できる。

【００３２】更に、こうした画像処理装置において平均
化処理手段に、色補正データ読出手段により読み出した
色補正データを、隣接する画素の色補正データとを比較
する手段を設け、比較された両色補正データの相違が所
定値以下の場合に、平均化の処理を行なうものとするこ
とができる。平均化の処理は、一律に行なえば画像のシ
ャープさを失う結果になりやすい。もともとエッジのあ
る場所では、隣接する画素の色は大きく隔たっているこ
とが多いから、色補正データの相違が所定値以下の場合
に平均化を行なうものとすれば、画像本来のエッジでは
平均化の処理は行なわれず、画質のなめらかさとシャー
プさを両立させることができる。

【００３３】また、こうした平均化の処理を行なうか否
かは、カラー画像データを構成する各色の少なくとも一
つの色について判断するものとし、この色についての判
断に基づいて各色毎に平均化の処理を行なうものとして
も良い。

【００３４】あるいは、近接する画素について入力され
たカラー画像データの色空間内での隔たりが所定距離以
下であると推定される場合に、平均化の処理を行なうも
のとしても良い。

【００３５】カラー画像データの色空間内での隔たりが
所定距離以下であるか否かの推定は、様々な判断手法を
考えることができる。例えば、近接する画素について格
子点変換手段により変換された後の格子点が少なくとも
隣接する場合に、この近接する画素間の隔たりが所定距
離以下であるとの推定することができる。また、近接す
る画素についてのカラー画像データが、共に、格子点情
報記憶手段が記憶している格子点が形成する単位空間に
含まれる場合に、近接する画素間の隔たりが所定距離以
下であるとの推定することもできる。原画像において同
一またはほぼ同じ色であった画素が、格子点変換手段に
より変換された結果、異なる格子点に割り当てられた場
合に、平均化の処理を行なうことが、画像の細かさや解
像度を失うことなく画質の改善を図ることになるからで
ある。

【００３６】カラー画像データにおける近接する画素の
色空間内での隔たりが所定距離以下であると推定された
場合に、平均化の処理についての他の実行条件の成立を
判断し、該近接する二つの画素の隔たりが所定距離以下
であると判断され、かつ他の実行条件が成立していると
判断した場合のみ、前記平均化の処理を行なうものとす
ることができる。他の実行条件としては、画像データが
所定の濃度以下である場合等、種々の条件を考えること
ができる。

【００３７】こうした平均化処理を行なう画像処理装置
においても、格子点情報記憶手段が、格子点の座標を、
色空間の所定の低濃度領域では他の領域よりも色空間を
細かく分割して記憶するものとすることができる。この
結果、低濃度領域での画質は一層良好なものとなる。

【００３８】更に、本発明の第４の画像処理装置は、２
次元以上の色空間における座標値により表現された多色
の画像を色補正して出力する画像処理装置であって、前
記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数で
表現したカラー画像データを入力する入力手段と、前記
座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数により
前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について行な
うことより得られた格子点の座標値を前記色空間につい
て記憶した格子点情報記憶手段と、該各格子点に対応し
て、前記カラー画像データの色に関する補正データを記
憶した色補正テーブルと、前記入力されたカラー画像デ
ータの前記色空間内での座標値を、前記格子点からの隔
たりが平均的には所定値以下となる手法に従って、前記
格子点情報記憶手段に記憶された格子点の座標値に変換
する格子点変換手段と、該変換された座標値に対応した
格子点の補正データを、前記色補正テーブルから読み出
す色補正データ読出手段と、該読み出された格子点の補
正データのうち主要色に対応した値を選択し、主要色毎
に、前記格子点から前記主要色に対応した座標値だけが
シフトした隣接格子点の補正データのうち当該主要色に
対応した値を読み出し、該両値を用いて補間を行ない、
前記主要色についての補正データを該補間結果に置き換
えた前記補正データを出力する色補正手段とを備えたこ
とを要旨とする。

【００３９】また、この画像処理装置に対応した画像処
理方法は、２次元以上の色空間における座標値により表
現された多色の画像を色補正して出力する画像処理方法
であって、前記画像の各画素について、前記座標値を所
定の階調数で表現したカラー画像データを入力し、前記
座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数により
前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について行な
うことより得られた格子点の座標値を前記色空間につい
て記憶し、該各格子点に対応して、前記カラー画像デー
タの色に関する補正データを記憶した色補正テーブルを
用意し、前記入力されたカラー画像データの前記色空間
内での座標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には
所定値以下となる手法に従って、前記記憶された格子点
の座標値に変換し、該変換された座標値に対応した格子
点の補正データを、前記色補正テーブルから読み出し、
該読み出された格子点の補正データのうち主要色に対応
した値を選択し、主要色毎に、前記格子点から前記主要
色に対応した座標値だけがシフトした隣接格子点の補正
データのうち当該主要色に対応した値を読み出し、該両
値を用いて補間を行ない、前記主要色についての補正デ
ータを該補間結果に置き換えた前記補正データを出力し
を要旨としている。

【００４０】この画像処理の手法によれば、主要色につ
いてのみ補間演算を行なうので、演算量が少なくて済
み、かつ補間により主要色についての量子化誤差を解消
する。したがって、処理速度を徒に低下することなく、
視認される画質の劣化を最小限に押さえことができる。

【００４１】なお、上述した低濃度領域で細かく分割さ
れた格子点を用いた格子点変換と、主要色についての補
間処理と、近接する格子点間における平均化処理とを、
併せて行なうことも可能である。この場合には、それぞ
れの利点を生かして、演算に要する時間を短くでき、か
つ格子点変換による画質の劣化を最小限に押さえること
ができる。

【００４２】

【発明の実施の形態】次に、本発明の画像処理装置の好
適な実施形態を、図面に基づき詳細に説明する。図１に
は、本発明の第１の実施の形態としての画像処理装置３
０を中心とするカラー画像処理システムの一例が示され
ている。この画像処理システムでは、スキャナなどの画
像入力装置１０から出力される原カラー画像データＯＲ
Ｇは、画像処理装置３０へ入力される。画像処理装置３
０により処理された画像データは、最終的にはプリンタ
などの画像出力装置２０に出力され、ここで最終的な画
像が得られる。実施の形態の説明が多岐に亘るため、 （１）画像処理装置のハードウェア （２）画像処理の概要−その１の順に説明し、更にここ
で、第１ないし第２実施例について説明する。その後、 （３）画像処理の概要−その２として、第３ないし第６
実施例について説明する。

【００４３】（１）画像処理装置のハードウェア 画像処理装置３０は、入力された原カラー画像データＯ
ＲＧを画像出力装置２０の色再現特性に合わせる画像処
理として、色補正と階調数変換を行なっている。色補正
は、例えばガンマ補正など、画像出力装置の出力特性を
補正する処理である。また、階調数変換とは、画像入力
装置１０から出力されるカラー画像データＯＲＧの出力
可能な階調数に比べ、画像出力装置２０の出力可能な階
調数が小さい場合には、色補正されたカラー画像データ
を、画像出力装置２０に合わせた最終的な階調数に変換
する処理である。例えば、スキャナ等から読み込んだ画
像データＯＲＧが、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色について階調数が
２５６（８ビット分）であり、画像出力装置２０が、イ
ンクのオン・オフによる表現を行なうインクジェットプ
リンタであって、最終的な階調数が２であるという構成
があり得る。この場合、画像処理装置３０は、２５６階
調の画像データを２階調に変換し、最終カラー画像デー
タＦＮＬとして画像出力装置２０へ向け出力する。な
お、以上の説明では、一括して階調数変換と呼んだが、
実際には、入力した原カラー画像データＯＲＧを色補正
前に階調数の少ない格子点に割り付けることにより階調
数を低減するプレ階調数変換と、色補正された後のデー
タをプリンタの表現可能な階調数に合わせて２値化する
いわゆるハーフトーン処理による階調数変換とを行なっ
ている。以下の説明では、前者をプレ階調数変換と、後
者をポスト階調数変換と呼ぶ。各階調数変換について
は、後で詳しく説明する。

【００４４】図２には、図１に示すカラー画像処理シス
テムの具体的な構成例を示すブロック図である。ここで
は、画像入力装置１０としては、原稿からカラー画像を
光学的に読み取るスキャナ１２が用いられている。スキ
ャナ１２は、読み取ったカラー画像データを、Ｒ，Ｇ，
Ｂの３色の色成分からなる原カラー画像データＯＲＧと
して出力する。なお、実施例では、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色
は、各８ビットのディジタルデータで表現されており、
階調数は２５６である。このケースでは、スキャナ１２
は、Ｒ，Ｇ，Ｂの３原色により原カラー画像データを表
現するものとしており、各画素の色は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各
色を座標軸とする三次元の色空間内のどこに位置するか
という形式、即ち座標値により表現されているが、他の
形式、例えばＬ＊ａ＊ｂ＊などいかなる表色系を採用し
ても、ある画素の色は、その色空間内のどこに位置する
か、即ち座標値として表現することができる。

【００４５】なお、画像入力装置１０としては、このよ
うなスキャナ１２以外に、例えば、ビデオカメラ、コン
ピュータグラフィック作成用のホストコンピュータ、そ
の他の手段を用いることができる。

【００４６】また、実施例の画像処理システムでは、画
像出力装置２０として、画素単位での階調制御ができな
いカラープリンタ２２が用いられている。このカラープ
リンタ２２では、スキャナ１２から出力される原カラー
画像データＯＲＧの各色成分の階調数を、各画素のオン
／オフに対応した２階調にまで減らす２値化処理が必要
となることは前述した。

【００４７】なお、画像出力装置２０としては、これ以
外に、例えばカラーディスプレイ２１等も用いることが
できる。コンピュータ用のカラーディスプレイ２１など
では、通常の家庭用ＴＶに比べ、表示可能な階調数が小
さなものが多い。このようなカラーディスプレイ２１を
用いる場合でも、原カラー画像データＯＲＧの階調数
を、当該ディスプレイ２１に対応した階調数に変換して
やる必要がある。

【００４８】次に、画像処理装置３０に相当する具体的
な構成について説明する。図２では、画像処理装置３０
として、コンピュータ９０を用いた構成を示している。
このコンピュータ９０の内部には、図示しないＣＰＵ，
ＲＡＭ，ＲＯＭ等が備えられており、所定のオペレーテ
ィングシステムの元で、アプリケーションプログラム９
５が動作している。オペレーティングシステムには、ビ
デオドライバ９１やプリンタドライバ９６が組み込まれ
ており、アプリケーションプログラム９５からはこれら
のドライバを介して、最終カラー画像データＦＮＬが出
力されることになる。画像のレタッチなどを行なうアプ
リケーションプログラム９５は、スキャナ１２から画像
を読み込み、これに対して所定の処理を行ないつつビデ
オドライバ９１を介してＣＲＴディスプレイ９３に画像
を表示している。このアプリケーションプログラム９５
が、印刷命令を発行すると、コンピュータ９０のプリン
タドライバ９６が、画像情報をアプリケーションプログ
ラム９５から受け取り、これをプリンタ２２が印字可能
な信号（ここではＣＭＹについての２値化された信号）
に変換している。図２に示した例では、プリンタドライ
バ９６の内部には、アプリケーションプログラム９５が
扱っているカラー画像データをドット単位の画像データ
に変換するラスタライザ９７、ドット単位の画像データ
に対して画像出力装置（ここではプリンタ２２）が使用
するインク色ＣＭＹおよび発色の特性に応じた色補正を
行なう色補正モジュール９８、色補正モジュール９８が
参照する色補正テーブルＣＴ、色補正された後の画像情
報からドット単位でのインクの有無によってある面積で
の濃度を表現するいわゆるハーフトーンの画像情報を生
成するハーフトーンモジュール９９が備えられている。

【００４９】既述したプレ階調数変換は、色補正モジュ
ール９８により、ポスト階調数変換は、ハーフトーンモ
ジュール９９により行なわれる。色補正モジュール９８
での処理が、格子点変換処理に相当する。

【００５０】次に、出力装置であるプリンタ２２の構造
について簡単に説明する。図３は、プリンタ２２の概略
構成図である。図示するように、このプリンタ２２は、
紙送りモータ２３によって用紙Ｐを搬送する機構と、キ
ャリッジモータ２４によってキャリッジ３１をプラテン
２６の軸方向に往復動させる機構と、キャリッジ３１に
搭載された印字ヘッド２８を駆動してインクの吐出およ
びドット形成を制御する機構と、これらの紙送りモータ
２３，キャリッジモータ２４，印字ヘッド２８および操
作パネル３２との信号のやり取りを司る制御回路４０と
から構成されている。

【００５１】このプリンタ２２のキャリッジ３１には、
黒インク用のカートリッジ７１とシアン，マゼンタ，イ
エロの３色のインクを収納したカラーインク用カートリ
ッジ７２が搭載可能である。キャリッジ３１の下部の印
字ヘッド２８には計４個のインク吐出用ヘッド６１ない
し６４が形成されており、キャリッジ３１の底部には、
この各色用ヘッドにインクタンクからのインクを導く導
入管６５（図４参照）が立設されている。キャリッジ３
１に黒インク用のカートリッジ７１およびカラーインク
用カートリッジ７２を上方から装着すると、各カートリ
ッジに設けられた接続孔に導入管が挿入され、各インク
カートリッジから吐出用ヘッド６１ないし６４へのイン
クの供給が可能となる。

【００５２】インクが吐出される機構を簡単に説明す
る。図４に示すように、インク用カートリッジ７１，７
２がキャリッジ３１に装着されると、毛細管現象を利用
してインク用カートリッジ内のインクが導入管６５を介
して吸い出され、キャリッジ３１下部に設けられた印字
ヘッド２８の各色ヘッド６１ないし６４に導かれる。な
お、初めてインクカートリッジが装着されたときには、
専用のポンプによりインクを各色ヘッド６１ないし６４
に吸引する動作が行なわれるが、本実施例では吸引のた
めのポンプ、吸引時に印字ヘッド２８を覆うキャップ等
の構成については図示および説明を省略する。

【００５３】各色ヘッド６１ないし６４には、図４に示
したように、各色毎に３２個のノズルｎが設けられてお
り、各ノズル毎に電歪素子の一つであって応答性に優れ
たピエゾ素子ＰＥが配置されている。ピエゾ素子ＰＥと
ノズルｎとの構造を詳細に示したのが、図５である。図
示するように、ピエゾ素子ＰＥは、ノズルｎまでインク
を導くインク通路８０に接する位置に設置されている。
ピエゾ素子ＰＥは、周知のように、電圧の印加により結
晶構造が歪み、極めて高速に電気−機械エネルギの変換
を行なう素子である。本実施例では、ピエゾ素子ＰＥの
両端に設けられた電極間に所定時間幅の電圧を印加する
ことにより、図５下段に示すように、ピエゾ素子ＰＥが
電圧の印加時間だけ伸張し、インク通路８０の一側壁を
変形させる。この結果、インク通路８０の体積は、ピエ
ゾ素子ＰＥの伸張に応じて収縮し、この収縮分に相当す
るインクが、粒子Ｉｐとなって、ノズルｎの先端から高
速に吐出される。このインク粒子Ｉｐがプラテン２６に
装着された用紙Ｐに染み込むことにより、印刷が行なわ
れることになる。

【００５４】以上説明したハードウェア構成を有するプ
リンタ２２は、紙送りモータ２３によりプラテン２６そ
の他のローラを回転して用紙Ｐを搬送しつつ、キャリッ
ジ３１をキャリッジモータ２４により往復動させ、同時
に印字ヘッド２８の各色ヘッド６１ないし６４のピエゾ
素子ＰＥを駆動して、各色インクの吐出を行ない、用紙
Ｐ上に多色の画像を形成する。

【００５５】用紙Ｐを搬送する機構は、紙送りモータ２
３の回転をプラテン２６のみならず、図示しない用紙搬
送ローラに伝達するギヤトレインを備える（図示省
略）。また、キャリッジ３１を往復動させる機構は、プ
ラテン２６の軸と並行に架設されキャリッジ３１を摺動
可能に保持する摺動軸３４と、キャリッジモータ２４と
の間に無端の駆動ベルト３６を張設するプーリ３８と、
キャリッジ３１の原点位置を検出する位置検出センサ３
９等から構成されている。

【００５６】制御回路４０の内部には、図示しないＣＰ
Ｕなどが備えられているが、プリンタ２２の出力特性に
応じた色補正などは、コンピュータ９０内部で処理され
ており、プリンタ２２では、階調数の変換や色補正など
に関する処理は一切行なわれていない。プリンタ２２の
内部で実行される処理は、コンピュータ９０から出力さ
れるデータを受け取って、上述した紙送りとキャリッジ
３１の往復動作に同期して、印字ヘッド２８の各色ピエ
ゾ素子ＰＥを駆動するだけである。したがって、プリン
タ２２の制御回路４０の詳細な説明やその処理について
は、説明を省略する。

【００５７】（２）画像処理の概要 次に、画像処理の概要について説明する。本実施の形態
で採用した画像処理は、プレ階調数変換、色補正、ホス
ト階調数変換と多岐に亘る。また、それらの処理のバリ
エーションも、誤差拡散法、平均誤差最小法、組織的デ
ィザ法、あるいはソフトウェアによる色補正，ハードウ
ェアによる色補正など、極めて多いので、説明の便を図
って、次の順に説明する。 ［Ａ］画像処理のアウトライン ［Ｂ］第１ないし第７実施例に共通する画像処理の概要 ［Ｃ］第１ないし第３実施例に共通する画像処理の詳細 ［Ｄ］第１ないし第３実施例 ［Ｅ］第４ないし第７実施例に共通する画像処理の詳細 ［Ｆ］第４ないし第７実施例

【００５８】［Ａ］画像処理のアウトライン コンピュータ９０内部の色補正モジュール９８が参照す
る補正テーブルＣＴは、図６に示すように、Ｒ，Ｇ，Ｂ
の３色から構成される３次元色空間を格子状に分割した
色テーブルである。このテーブルＣＴは、プリンタドラ
イバ９６がオペレーティングシステムに組み込まれる
際、例えばハードディスクから読み出され、コンピュー
タのＲＡＭに展開される。この色テーブルの各格子点に
は、例えばスキャナ１２などの読み取り用カラー原稿
と、例えばカラープリンタ２２を用いて記録紙上に印字
された出力カラー画像とが等しい色になるように、各格
子点のＲ，Ｇ，Ｂの階調値データを階調値変換したＣＭ
Ｙ色の階調補正データが記憶されている。

【００５９】コンピュータ９０は、スキャナ１２から入
力される原カラー画像データＯＲＧに対し、補正テーブ
ルＣＴに記憶された補正データを用い補正処理を行ない
（プレ階調数変換）、さらに色補正されたカラーデータ
を、例えばカラープリンタ２２などの画像出力装置２０
の階調数Ｎに合わせた最終的な階調数に変換するポスト
階調数変換処理を行なうことは、上述した通りである。
このようにして変換処理された最終的なカラー画像デー
タＦＮＬは、そのままカラープリンタ２２へ向け出力し
てもよく、また、コンピュータ９０のメモリ内に、一画
面分の最終カラー画像データＦＮＬとして記憶し、その
後カラープリンタ２２に出力するようにしてもよい。

【００６０】［Ｂ］第１ないし第８実施例に共通する画
像処理の概要 図７には、コンピュータ９０の色補正モジュール９８と
ハーフトーンモジュール９９とにより実現される画像処
理装置３０の機能ブロック図が示されている。この画像
処理装置３０は、図７では、プレ階調数変換部１４０
と、色補正部１４２と、ポスト階調数変換部１４６と、
前述した色補正テーブルＣＴを格納した色補正テーブル
メモリ１３４とから構成されるものとしている。まず、
前記色補正テーブルメモリ１３４に記憶された補正デー
タについて説明する。

【００６１】図６に示したよう、入力される原カラー画
像データＯＲＧは、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分に対応した座
標軸をもつ色空間における座標値として定義される。各
座標軸は、各色成分の階調数を座標値として設定してい
る。そして、この色空間を格子状に分割して、各格子点
３００毎に、各色成分の補正データを格納している。

【００６２】色補正テーブルメモリ１３４内に格納する
補正データの決定手法にはいろいろある。それを決定
し、テーブルＣＴ内に格納する工程に関して簡単に説明
する。通常は、まず、対象とする出力系（例えばカラー
プリンタ２２）にいろいろなＲ，Ｇ，Ｂ値を与えて実際
に出力された結果を色測定する。そして、出力系に与え
たＲ，Ｇ，Ｂの値と、出力結果を測定して得られたＲ，
Ｇ，Ｂの値との対応関係を調べる。なお、プリンタ２２
における実際のインク色はＣＭＹであるが、ここでは説
明を簡略にするため、総てＲ，Ｇ，Ｂで扱う。Ｒ，Ｇ，
ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの変換についても、後で詳しく説明
する。

【００６３】次に、その対応関係を逆にみて、対応する
色を得たい場合に必要なＲ，Ｇ，Ｂの各色成分の階調数
補正データを各格子点３００毎に調べ、これを補正デー
タとして色補正テーブルメモリ１３４内に格納する。

【００６４】このようにして色補正テーブルメモリ１３
４内には、各格子点３００毎に対応する色補正結果が記
憶されることとなる。前記色空間は、分割数が多いほど
画質が向上するが、半面、色補正テーブルメモリ１３４
の容量が大きくなるので、色補正テーブルの容量と画質
のバランスから適当な分割数を決定する。

【００６５】実施形態の画像処理装置３０は、このよう
にして色補正テーブルメモリ１３４内に記憶された補正
データを用い、原カラー画像データＯＲＧに対する画像
処理を次のようにして行う。

【００６６】まず、プレ階調数変換部１４０は、所定の
階調数変換手法を用い、原カラー画像データＯＲＧの
Ｒ，Ｇ，Ｂの色成分の階調数を、図６に示す色空間内の
最適格子点の階調座標値に変換するプレ階調数変換を行
なう。そして、変換されたデータを格子点カラー画像デ
ータＧＣＤとして色補正部１４２へ向け出力する。ここ
では、原カラー画像データＯＲＧの各色成分を、ＲがＮ
ｒ階調、ＧがＮｇ階調、ＢがＮｂ階調になるよう、プレ
階調数変換を行ない、その結果を、Ｒｋ、Ｇｋ、ＢＫと
して出力する。

【００６７】なお、プレ階調数変換部１４０における、
階調数の変換の手法としては、多値の誤差拡散法、平均
誤差最小法や、多値の組織的ディザ法等各種の手法が採
用できる。その詳細については、後述する。

【００６８】色補正部１４２は、入力される格子点カラ
ー画像データＧＣＤに対応した格子点の階調補正データ
を、色補正テーブルメモリ１３４から読み出す。そし
て、格子点カラー画像データＧＣＤの色成分Ｒｋ、Ｇ
ｋ、Ｂｋの階調数を補正し、色補正データＣＣＤとして
ポスト階調数変換部１４６へ向け出力する。ここでは、
色補正データＣＣＤの各色成分のデータをＲc 、Ｇc 、
Ｂc と表す。

【００６９】そして、ポスト階調数変換部１４６は、色
補正部１４２から得られた色補正データＣＣＤを、誤差
拡散法または平均誤差最小法によって、最終的に変換し
たい階調数までポスト階調数変換し、これを各色データ
がＲp、Ｇp、Ｂp で表される最終カラー画像データＦＮ
Ｌとして出力する。

【００７０】したがって、この最終カラー画像データＦ
ＮＬを、例えばカラープリンタ２２へ向け出力すること
により、カラープリンタ２２は、記録紙上に良好な色再
現性を有するカラー画像をプリントアウトすることがで
きる。

【００７１】以上の構成のうち、色空間を格子状に分割
して、各格子点毎に色補正データを記録した色補正テー
ブルメモリ１３４を用意することに関しては、従来から
知られている（例えば特開平７−３０７７２号）。即
ち、この画像処理装置３０は、色補正テーブルメモリ１
３４を参照する前に、プレ階調数変換部１４０を用い、
入力される原カラー画像データＯＲＧが色補正テーブル
メモリ１３４の格子点上の色データとなるようプレ階調
数変換を行ない、その後色補正テーブルメモリ１３４を
参照して色補正を行ない、更にポスト階調数変換（例え
ばハーフトーニングの処理）を行なうのである。これに
より、色補正テーブルＣＴを参照する際の複雑な補間演
算を省略し、色補正処理に要する演算時間を大幅に短縮
することができるのである。

【００７２】上述した各処理について更に説明を補足す
る。まず、プレ階調数変換部１４０でのプレ階調数変換
処理に、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いた場合
を例にとり説明する。いま、スキャナ１２から入力され
る原カラー画像データＯＲＧ中に、Ｒ＝１２、Ｇ＝２
０、Ｂ＝２４という階調をもった色領域が一定面積連続
すると仮定する。そして、この色領域のカラーデータ
が、画像処理装置３０へ入力される場合を想定する。

【００７３】図８には、この原カラー画像データＯＲＧ
の色空間内における座標位置近傍の８個の格子点が示さ
れている。各格子点は、図８に示す立方体の各頂点に位
置し、その座標位置は次式（１）で表されるとする。

【００７４】

【数１】

【００７５】色補正テーブルメモリ１３４内には、各格
子点３００の色データに対する、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分
の色補正値が用意されている。また、図８に示した例で
は、原画像データＯＲＧは、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１２，
２０，２４）という座標値で表わされるデータとしてい
る。

【００７６】補間演算を行なう従来技術を用いて色補正
処理を行なう場合には、原画像データＯＲＧの色空間内
における座標位置近傍の８個の格子点における色データ
の補正値を参照する。そして、参照した８個の色補正値
を用い、原カラー画像データＯＲＧの座標位置と各格子
点との距離に応じた重み付き平均を求める補間演算処理
を実行し、色補正処理を行なっている。図８に示す例で
は、原カラー画像データＯＲＧの座標位置から、各格子
点までは等距離に設定したので、補間演算では、８個の
格子点の色補正値を単純平均し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分
の補正データを求めることになる。

【００７７】これに対し、本発明の色補正処理は、次の
ような手順で行われる。まず、プレ階調数変換部１４０
は、入力された原カラー画像データＯＲＧが、８つの格
子点上のいずれかの色データになるように、誤差拡散法
や平均誤差最小法を用いて、プレ階調数変換を行う。次
に、色補正部１４２は、色補正テーブルメモリ１３４を
参照し、色補正処理を行う。

【００７８】実施形態のプレ階調数変換部１４０で用い
る誤差拡散法や平均誤差最小法は、ある領域の局所的な
色の平均値がなるべく原画像データに等しくなるよう
に、一つ一つのデータを近傍の格子点のデータ値に変換
していくように働く。したがって、原カラー画像データ
ＯＲＧの座標位置が各格子点に対し等距離となっている
図８の例では、プレ階調数変換を行なった結果は、８個
の格子点データそれぞれがほぼ８分の１ずつの等しい割
合で混在した色領域が得られる。この結果、プレ階調数
変換処理された色データに、色補正テーブルＣＴを参照
した色補正を行った結果、８個の格子点色の色補正値が
ほぼ等しい確率で混在した色領域が得られることにな
る。

【００７９】このように、従来の補間演算を行なった色
補正処理と、本実施の形態の色補正処理とにより得られ
た結果は、適当な面積での色の平均値をとって比べた場
合には、ほぼ等しくなる。すなわち、この色補正部１４
２では、各画素単位ではプレ階調数変換することによっ
て生じる量子化ノイズが加わることになるが、それにも
かかわらず、局所的な平均値をとってみた場合には、従
来の補間演算を行なった場合と、ほとんど同等の色補正
結果が得られることになる。

【００８０】なお、画像出力装置２０の表現可能な階調
数が十分に多い場合には、前述したプレ階調数変換処理
によって生じた量子化ノイズによる画質低下が問題とな
る。本実施の形態の場合は、さらにこのプレ階調数変換
処理の後に、ポスト階調数変換部１４６を用い、色補正
された画像データを、画像出力装置２０の表現可能な階
調数に対応した最終的な階調数まで変換するポスト階調
数変換処理を行なうので、ここでも、階調数変換に伴う
量子化ノイズが発生する。したがって、前処理段階での
プレ階調数変換で生じる量子化ノイズを、最終段階での
ポスト階調数変換で生じる量子化ノイズに比べ、十分に
小さくできれば、実用上は問題にならないことになる。
このため、実施形態の装置では、プレ階調数変換部１４
０の変換可能な階調数が、ポスト階調数変換部１４６の
変換可能な階調数よりも、十分大きくなるよう形成さ
れ、これにより、プレ階調数変換処理に伴う画質の低下
を防止している。

【００８１】特に、本実施形態では、ポスト階調数変換
部１４６での階調数変換に、誤差拡散法または平均誤差
最小法を用いるため、プレ階調数変換、ポスト階調数変
換の双方を通じて 、領域の局所的な平均値を取った場
合の誤差を最小にしようとする機構が働くことになる。
このため、プレ階調数変換処理における変換可能な階調
数を、実施形態のようにポスト階調数変換処理における
変換可能な階調数より十分に大きく取ることにより、色
補正テーブルの複数の格子点を参照し、補間演算を行な
う従来の補正処理に比べ、全く遜色のない画質を得るこ
とができる。

【００８２】実際に、原カラー画像データＯＲＧの各色
成分が２５６階調の場合に、プレ階調数変換部１４０で
の変換可能な階調数を各色成分とも３２，ポスト階調数
変換部１４６での変換可能な階調数を各色成分とも２と
し、色補正および階調数変換を行なった結果、従来のよ
うに、補間演算を行なって色補正を行った後に、２階調
化した結果と全く識別することができない程度の、良好
な再生画像を得られることが確認された。さらに、プレ
階調数変換処理での変換可能な階調数を８階調位まで減
らしても、実用上問題のない画質が得られることが確認
された。

【００８３】前述したように、プレ階調数変換処理にお
ける変換階調数を小さくするほど、色補正テーブルメモ
リ１３４のメモリ容量は小さくできる。例えば、色補正
部１４２での色補正後の出力データが、色成分数でｍ、
各色成分ごとにｎビットのデータであったとすると、色
補正テーブルメモリ１３４に必要なメモリ容量は、プレ
階調数変換処理での変換可能な階調数が各色Ｌ階調（ｑ
ビット）である場合には、次式で表される。

【００８４】

【数２】

【００８５】色成分数ｍが３、各色成分毎に８ビット
（１バイト）、階調数が各色３２階調（５ビット）であ
るとすると、 Ｑ＝３×８×２＾（５×３） ＝９８３０４×８［ビット］ ＝９６Ｋ［ｂｙｔｅ ］ なお、１Ｋ［ｂｙｔｅ ］は１０２４［ｂｙｔｅ ］であ
る。

【００８６】同様にして、プレ階調数変換可能な階調数
が各色とも１６階調の場合、８階調の場合のそれぞれに
ついて、色補正テーブルのメモリ容量を計算すると、１
６階調の場合は、１２Ｋバイト、８階調の場合は１．５
Ｋバイトという少ないメモリ容量で済むことになる。こ
れに対して、原画像データが各色８ビット（２５６階
調）の場合に、表現しうる総ての原カラー画像データＯ
ＲＧに対して色補正テーブルを用意しようとすれば、１
６Ｍバイト程度のデータが必要になってしまう。

【００８７】以上の説明では、プレ階調数変換部１４０
での階調数変換の手法に、誤差拡散法や、平均誤差最小
法を用いた場合を例にとり説明したが、プレ階調数変換
部１４０は、これ以外に、例えば組織的ディザ法等、他
の手法を用いて階調数変換をすることもできる。

【００８８】この場合には，プレ階調数変換部１４０で
は、領域の局所的な平均値をとった場合の誤差を最少に
しようとする機構が働かなくなるので、誤差拡散の手法
を用いた場合より画質が劣化する可能性がある。これ
は、原画像データの階調数が２５６であるのを８階調ま
で減らすような大幅な階調数変換を行なうような場合に
問題となる可能性がある。しかし、原画像データの表現
に用いられる階調数と、プレ階調数変換部１４０での変
換可能な階調数との差があまり大きくない場合、例え
ば、原カラー画像データＯＲＧの階調数が６４であるの
を、プレ階調数変換処理で３２階調や１６階調に減らす
ような場合や、あるいは出力装置に十分に高解像度で、
量子化ノイズの空間周波数が十分に高くなる場合には、
ここで生じる量子化ノイズの影響は、実際に様々な画像
を出力してみるとそれ程問題にならなかった。このよう
な場合には、誤差拡散法の代わりに、組織的ディザ法な
どのより簡易な階調数変換手法を採用してもよい。組織
的ディザ法等の簡易な階調数変換手法を採用した場合に
は、階調数変換に要する演算時間を短縮することができ
る。

【００８９】［Ｃ］第１ないし第３実施例に共通する画
像処理の詳細 次に、上記実施の形態としての画像処理装置のより具体
的な実施例を説明する。ここでは、図２に示すスキャナ
１２から、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色が８ビット、２５６階調の原
カラー画像データＯＲＧが画像処理装置３０としてのコ
ンピュータ９０に入力され、コンピュータ９０のプリン
タドライバ９６が、この原カラー画像データＯＲＧを画
像処理して、最終カラー画像データＦＮＬをカラープリ
ンタ２２へ出力する場合を想定する。ここで使用される
カラープリンタ２２は、シ アンＣ，マゼンダＭ，イエ
ローＹの３色インクを用いて各色ドットのオン（ドット
有り）／オフ（ドットなし）の２階調で印字するものを
用いる。プリンタ２２における印刷の具体的な構成は、
既に説明した。

【００９０】図９には、この場合に使用される画像処理
装置３０の具体的なブロック図が示されている。プレ階
調数変換部１４０、色補正部１４２は、入力される原カ
ラー画像データＯＲＧを色補正し、さらにＲ，Ｇ，Ｂか
らＣ，Ｍ，Ｙへ表色系を変換し、色補正データＣＣＤと
して出力する。そして、前記色補正データＣＣＤを、ポ
スト階調数変換部１４６を用いプリンタ２２の表示可能
な階調数に対応して２値化し、最終カラー画像データＦ
ＮＬとして出力する。

【００９１】ここにおいて、前記色補正テーブルメモリ
１３４には、補正データが次のようにして設定されてい
る。補正データの決定のために、まず、図９に示した画
像処理装置からポスト階調数変換部１４６（図２に示す
ハーフトーンモジュール９９）のみを取り出して、対象
となるカラープリンタ２２を組み合わせた系を構成す
る。そして、いろいろなＣ，Ｍ，Ｙ値をポスト階調数変
換部１４６に与えて２値化した後、対象とするカラープ
リンタ２２に出力した結果を色測定する。そして、ポス
ト階調数変換部１４６に与えたＣ，Ｍ，Ｙ値と、カラー
プリンタ２２の出力結果を測定したＲ，Ｇ，Ｂ値の対応
関係を調べる。

【００９２】次に、その対応関係を逆にみて、色空間内
の格子点色データに対応するＲ，Ｇ，Ｂ値の色を得たい
場合に必要なＣ，Ｍ，Ｙ値を求め、それを色補正データ
として色補正テーブルメモリ１３４内に設定する。実際
の画像処理に先立って、以上の処理を行ない、色補正テ
ーブルＣＴを用意するのである。

【００９３】そして、プレ階調数変換部１４０は、入力
される原カラー画像データＯＲＧのＲ０，Ｇ０，Ｂ０の
各色成分を、ＲおよびＧは１６階調、Ｂは８階調に階調
数変換し、格子点カラー画像データＧＣＤとしてＰk ，
Ｇk ，Ｂk の各色成分を出力する。これは、図７に示す
実施形態におけるＮr ，Ｎg がそれぞれ１６、Ｎb が８
の場合の例となる。このために本実施形態では、誤差拡
散法または平均誤差最小法による多値化を行なうが、こ
の多値化工程自体は既存の手法を用いればよい。

【００９４】次に、多値化の具体例を、Ｂ成分を８階調
化する場合を例にとり説明する。いま、原カラー画像デ
ータＯＲＧのＢ成分が、２進数８ビットで表現されてお
り、その階調数が０〜２５５までの２５６階調であると
し、これをプレ階調数変換部１４０を用い、次に示す８
種類（ｉ＝０，１・・・７）の格子点色データｐｒｅ＿
Ｂに８値化する場合を想定する。

【００９５】ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］，
…，ｐｒｅ＿Ｂ［７］ 具体的には、原カラー画像データＯＲＧのＢ成分は次の
ようにプレ階調数変換されるものとする。この例では、
８個の値はほぼ等間隔されているが、後述する第１，第
２実施例では、低濃度領域ほど細かく設定されている。

【００９６】ｐｒｅ＿Ｂ［０］＝０； ｐｒｅ＿Ｂ［１］＝３６； ｐｒｅ＿Ｂ［２］＝７３； ｐｒｅ＿Ｂ［３］＝１０９； ｐｒｅ＿Ｂ［４］＝１４６； ｐｒｅ＿Ｂ［５］＝１８２； ｐｒｅ＿Ｂ［６］＝２１９； ｐｒｅ＿Ｂ［７］＝２５５； なお、以下の説明では、格子点色データをｐｒｅ［ｉ］
と略記することがある。

【００９７】また、プレ階調処理のために用いる７種類
のしきい値を次のように定義する。 ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］，ｓｌｓｈ＿Ｂ［１］，…，ｓｌｓ
ｈ＿Ｂ［６］

【００９８】そして、各しきい値を、次のように設定す
る。 ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＜ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＜ｐｒｅ＿Ｂ
［ｉ＋１］ （ｉ＝０，１，２，…，６）

【００９９】前記しきい値は、次のように設定すること
が多い。 ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＋ｐｒｅ＿Ｂ
［ｉ＋１］）／２ この場合、前記各しきい値は次のようになる。

【０１００】ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］＝１８； ｓｌｓｈ＿Ｂ［１］＝５４； ｓｌｓｈ＿Ｂ［２］＝９１； ｓｌｓｈ＿Ｂ［３］＝１２７； ｓｌｓｈ＿Ｂ［４］＝１６４； ｓｌｓｈ＿Ｂ［５］＝２００； ｓｌｓｈ＿Ｂ［６］＝２３６；

【０１０１】また、画像処理装置３０へ画像データとし
て入力される原カラー画像データＯＲＧは、通常、画像
の左上隅の画素を起点画素として左端画素から右端画素
へ順に入力される。そして、一行分の画素が入力された
後、一画素下の行の左端に移り、同様に右端に向って後
のデータが入力される。このような画像入力動作が繰り
返し行われることによって、一画面分の画像データの入
力が行われることになる。

【０１０２】このため、前記プレ階調数変換部１４０に
よるプレ階調処理、すなわち、原カラー画像データＯＲ
Ｇを８値化していく順序は、このような画像データの入
力順に合わせて行われる。すなわち、画像の左上隅の画
素を起点画素として左端画素から右端画素へ順に８値化
作業を行い、一行分の画素の８値化が終了したら、一画
素下の行の左端に移り、同様に右端に向って８値化して
いくという作業を繰り返して行い、一画面分の画像デー
タの８値化を行うことになる。

【０１０３】この場合、図１０に示すよう、注目画素４
００の上方の全画素、同ラインの左側の画素は既に多値
化の終了した画素である。そして、注目画素４００の下
方の全画素および同ラインの右側の画素はまだ多値化を
行っていない画素ということになる。

【０１０４】前述したプレ階調処理すなわち８値化の処
理を行う手法として、例えば図１１（ａ）に示す誤差拡
散の重みマトリクスを用いる場合について考える。この
重みマトリクスは、図１１（ａ）中の注目画素４００に
生じた誤差を、右隣の画素に２、下の画素に１、右下の
画素に１の割合で分散することを示すものである。

【０１０５】このマトリクスを用いてプレ階調数変換部
１４０が、誤差拡散法を用いて行う８値化処理（プレ階
調変換処理）のフローチャートを、図１２に示す。

【０１０６】注目画素を、ｐ行ｑ列目と表現するものと
し、この注目画素のＢ成分の原カラー画像データＯＲＧ
をｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］で表し、これを８値化する場
合について考える。なお、ｐ行ｑ列目の画素の８値化に
よって生じる量子化誤差は、ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］と表
す。 第１の工程；８値化工程（ステップＳ１〜Ｓ６） まず、注目画素データをしきい値と比較することによっ
て８値化し、格子点色データｐｒｅ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］を
得る。なお、これを、以下、格子点色データｐｒｅ＿Ｂ
と略記する。この処理を簡単に説明する。原カラー画像
データＯＲＧがしきい値ｓｌｓｈ［０］未満であれば
（ステップＳ１）、注目画素の格子点色データｐｒｅ＿
Ｂを、最も小さな格子点色データｐｒｅ［０］とする
（ステップＳ４）。同様に、原カラー画像データｄａｔ
ａＢ［ｐ］［ｑ］が、どのしきい値の間（ｓｌｓｈ
［ｉ］〜ｓｌｓｈ［ｉ＋１］）に入っているかを判断し
（ステップＳ２）、注目画素の格子点色データｐｒｅ＿
Ｂを、対応する格子点色データｐｒｅ［ｉ］とする処理
を行なう（ステップＳ５）。また、原カラー画像データ
ＯＲＧがしきい値ｓｌｓｈ［７］以上であれば（ステッ
プＳ３）、注目画素の格子点色データｐｒｅ＿Ｂを、最
も大きな格子点色データｐｒｅ［７］とする（ステップ
Ｓ６）。なお、図１２に示すｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］
は、注目画素データそのものではなく、近傍の既に８値
化された画素カラーの誤差拡散を受けて既に補正された
データである。誤差拡散法については、第３の工程で説
明する。

【０１０７】 第２の工程；誤差計算工程（ステップ
Ｓ７） ８値化によって注目画素に生じた誤差ｅｒｒ［ｐ］
［ｑ］を求める。原カラー画像データｄａｔａＢ［ｐ］
［ｑ］は、本来格子点上に存在している訳ではなく、こ
れを上記の８値化処理により格子点の値に割り当てたの
で、量子化誤差が生じる。この量子化誤差ｅｒｒ［ｐ］
［ｑ］の大きさを求めるのである。

【０１０８】 第３の工程；誤差拡散工程（ステップ
Ｓ８） 誤差を、近傍のまだ８値化を行っていない画素に拡散す
る。ここでは、図１１（ａ）の重みマトリクスに従い、
誤差の１／２を注目画素の右側の画素（［ｐ＋１］
［ｑ］）に、１／４を下側の画素（［ｐ］［ｑ＋１］）
に、１／４を右下の隣接する画素（［ｐ＋１］［ｑ＋
１］）に、それぞれ拡散し、その原カラー画像データｄ
ａｔａ＿Ｂに加えている。前述した第１の工程で用いた
注目画素データｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、このように
して誤差拡散を受けた後のデータである。

【０１０９】以上は、誤差拡散法による８値化の例であ
ったが、これを平均誤差最小法によって行なう具体例を
次に説明する。

【０１１０】図１３は、平均誤差最小法を用いた８値化
処理のフローチャートである。 第１の工程；誤差補正工程（ステップＳ１０） この工程では、近傍の既に８値化された画素に生じた８
値化誤差で、注目画素デー タを補正する。誤差拡散の
マトリクスは、図１１（ａ）に示したものと同一であ
る。即ち、注目画素から見ると、左隣の画素で生じた量
子化誤差についてはその１／２を加え、直上の画素で生
じた量子化誤差についてはその１／４を加え、左斜め上
の画素で生じた量子化誤差についてはその１／４を加え
るのである。

【０１１１】 第２の工程；８値化工程（ステップＳ
１１〜Ｓ１６） この工程は、図１２に示したステップＳ１〜Ｓ６と同様
であるので、その説明は省略する。

【０１１２】 第３の工程；誤差計算（ステップＳ１
７） この工程では、８値化によって注目画素に生じた誤差ｅ
ｒｒ［ｐ］［ｑ］を求める。詳細は、図１２に示したス
テップＳ７と全く同様である。

【０１１３】図１２に示す誤差拡散法と、図１３に示す
平均誤差最小法との違いは、誤差拡散作業を誤差計算が
終了した直後に行なうか、注目画素をＮ値化する直前に
行なうかの違いだけであり、画像端での取り扱いを除け
ば、両者は等価となる。

【０１１４】なお、誤差拡散法の重みマトリクスについ
ては、図１１（ａ）の外に、よりマトリクスサイズを大
きくした図１１（ｂ）の例や、逆により簡略化した図１
１（ｃ）、（ｄ）の例等、必要に応じて各種のものを採
用することが可能である。図１１（ｄ）は、最も簡略化
した例であり、誤差の拡散対象が右隣の一画素だけにな
っている。

【０１１５】多値誤差拡散法の例としては、特開平３−
１８１７７号公報、特開平３−３４７６７号公報、特開
平３−８０７６７号公報、特開平３−１４７４８０号公
報等があり、必要に応じて各種の手法を採用することが
できる。

【０１１６】〔組織的ディザ法を用いたプレ階調数変換
部１４０の実施形態〕プレ階調数変換部１４０は、誤差
拡散法または平均誤差最小法を用いる構成の他、組織的
ディザ法等の階調数変換手法を用いることもできる。プ
レ階調数変換部１４０として組織的ディザ法を用いた場
合の処理の一例を、図１４に示す。

【０１１７】ここでは、原カラー画像データＯＲＧのＢ
成分が０から６３までの６４階調の値をもつ場合に、こ
れを組織的ディザ法をもちいたプレ階調数変換部１４０
により１７階調化する場合を想定する。ディザマトリク
スには２×２のサイズのものを用いる。縦横両方向とも
に２画素周期で変化する組織的ディザノイズをデータに
加えた後（ステップＳ２０）、しきい値との比較により
（ステップＳ２１〜Ｓ２３）、０，１，２，…１６の１
７階調の値に階調数変換する（Ｓ２４〜Ｓ２６）。

【０１１８】すなわち、１６個のしきい値ｓｌｓｈ＿Ｂ
［ｉ］を、 ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｉ＋１）×４−２ （ｉ＝０，１，…，１５）のように設定し、次に画素位
置ｐ，ｑによって一意的に決まる組織的ディザノイズ
（ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］）を
注目画素データｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］に加える（ス
テップＳ２０）。％は余剰演算子で、ｐ％２は「ｐを２
で割った時の余り」の意味になり、ｑが偶数なら０、奇
数なら１となる。ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ ［ｐ％
２］［ｑ％２］の値は、例えば、 ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［０］＝１ ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［１］＝−１ ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［０］＝−２ ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［１］＝０ のように設定する。その後、データをしきい値ｓｌｓｈ
＿Ｂ［ｉ］と比較し（ステップＳ２１〜Ｓ２３）、その
大小によって、格子点色データのブルー成分ｐｒｅＢを
得て、１７階調化するのである（Ｓ２４〜Ｓ２６）。

【０１１９】図１３に示した平均誤差最小法による８階
調化の例と比較すると、平均誤差最小法では周辺の２値
化済み画素から拡散される誤差を注目画素データｄａｔ
ａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］に加えたが、組織的ディザ法を採用
した場合には、注目画素の位置によって一意的に決まる
周期的ノイズｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ
％２］を加えている。それに伴い、図１４に示した手法
では、平均誤差最小法で行なっていた誤差計算工程（ス
テップＳ１７）に相当する処理が不要になっている。図
１４に示したような組織的ディザ法を用いた場合を、平
均誤差最小法や誤差拡散法と比較すると、誤差拡散計算
が不要となるため、より一層高速化される上に、誤差記
憶のためのメモリ等が不必要になりハードウェア資源が
節約されるという大きなメリットがある。

【０１２０】その一方で、誤差拡散法における「領域の
局所的な平均値」をとった場合の誤差を最少にしようと
する機構は働かなくなる。このため、プレ階調数変換手
段であまり大幅に階調数を減らし過ぎると、画質が劣化
するおそれがあるが、図１４に示したように、原画像デ
ータの階調数を約１／４に減らす程度の場合には、２×
２という小さなマトリクスサイズでも疑似輪郭等が発生
することはなく、解像度の低下も最小限に押さえられ、
メリットが大きい。

【０１２１】一般には、処理速度、必要なメモリ容量、
画質の兼ね合いで最適なプレ階調数変換手法を採用すれ
ばよい。例えば、次のような観点から、採用するプレ階
調数変換手法を決定することができる。 ・最終的な出力装置の解像度が十分に高く、プレ階調数
変換での多少の解像度低下が問題にならない場合には、
大きめのマトリクスサイズの組織的ディザ法 ・もともと原画像データの階調数が多くなく、プレ階調
数変換であまり大幅に階調数を減少させる必要のない場
合には、小さめのマトリクスサイズの組織的ディザ法 ・画質最優先の場合や、プレ階調数変換で大幅に階調数
を減らして色補正テーブルの容量を小さくしたい場合に
は誤差拡散法 もちろん、誤差拡散法や組織的ディザ法以外の階調数変
換手法を用いてもよい。

【０１２２】また、Ｂ成分のみ組織的ディザ法、Ｒ、Ｇ
成分は誤差拡散法でプレ階調数変換を行なう構成等を採
用してもよい。一般に、Ｂ成分に対する人間の目の分解
能はＲやＧに比べると低くなるので、このような構成も
効果的である。

【０１２３】なお、以上は原カラー画像データＯＲＧに
含まれるＢ成分をプレ階調数変換部１４０を用いて８階
調に変換処理する場合について述べたが、原カラー画像
データＯＲＧに含まれる他の色成分、すなわち、Ｒ成分
やＧ成分も同様な手法によって１６階調にプレ階調数変
換される。

【０１２４】その結果、プレ階調数変換部１４０に入力
される原カラー画像データＯＲＧのＲ ，Ｇ，Ｂの各成
分は次式に示すよう、格子点カラー画像データＧＣＤ
へ、プレ階調数変換されることになる。 Ｒ成分は、ｐｒｅ＿Ｒ［０］，ｐｒｅ＿Ｒ［１］…ｐｒ
ｅ＿Ｒ［１５］の１６値 Ｇ成分は、ｐｒｅ＿Ｇ［０］，ｐｒｅ＿Ｇ［１］…ｐｒ
ｅ＿Ｇ［１５］の１６値 Ｂ成分は、ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］…ｐｒ
ｅ＿Ｇ［７］の８値。

【０１２５】〔色補正部１４２の具体例〕色補正部１４
２は、多値化（プレ階調処理）された格子点色データに
対し、色補正処理を行なうとともに、Ｒ，Ｇ，Ｂから
Ｃ，Ｍ，Ｙへの表色系の変換作業を行なう。すなわち、
図７に示した例では、色補正部１４２は、説明の都合上
ＲＧＢ間での色補正を行なうだけであるとしたが、実際
には、色補正部１４２では、色補正のほかに、Ｒ，Ｇ，
ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの表色系の変換をも同時に行なって
いる。

【０１２６】以下に、色補正部１４２および色補正テー
ブルメモリ１３４を、ソフトウェア的に形成した場合
と、ハードウェア的に形成した場合の２つの場合を例に
とり説明する。

【０１２７】図１５（ａ）は、色補正テーブルメモリ１
３４をＣ言語の表記を用いてソフト的に実現する場合の
実施形態である。Ｃ，Ｍ，Ｙ各色成分用の色補正テーブ
ルは、それぞれ３次元の配列Ｃ＿ｔａｂｌｅ［Ｎｒ］
［Ｎｇ］［Ｎｂ］，Ｍ＿ｔａｂｌｅ［Ｎｒ］［Ｎｇ］
［Ｎｂ］，Ｙ＿ｔａｂｌｅ［Ｎｒ］［Ｎｇ］［Ｎｂ］と
なる。ここで、Ｎｒ，Ｎｇ，Ｎｂは、各色の階調数を示
す（図７参照）。この例では、各テーブルの大きさは、
１６×１６×８である。これらのテーブルは、８ビット
で正の整数のみを扱うｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒタイ
プの配列としたので、色補正結果としては８ビット、０
〜２５５の範囲のデータが格納可能である。予め、この
３次元の配列に、ＲＧＢからＣＭＹへの変換データを格
納しておく。

【０１２８】図１５（ｂ）は、図１４（ａ）の３次元色
補正テーブルを参照して、Ｒ，Ｇ，Ｂの各格子点色デー
タｐｒｅ＿Ｒ［ｉ］，ｐｒｅ＿Ｇ［ｊ］，ｐｒｅ＿Ｂ
［ｋ］を、プリンタ２２におけるインク量に対応するＣ
ＭＹ値に変換する色補正部１４２の実施形態である。Ｃ
言語を用いたこの手法では、格子点色データを基に、図
１５（ａ）で宣言した配列を参照するだけで、色補正後
のＣ，Ｍ，Ｙ値が得られる。

【０１２９】次に、色補正テーブルメモリ１３４をハー
ドウェアにより実現した場合の例として、色補正テーブ
ルＣＴを半導体メモリに格納した例を、図１６に示す。
Ｃ用ＲＯＭ１３４Ｃ、Ｍ用ＲＯＭ１３４Ｍ、Ｙ用ＲＯＭ
１３４Ｙは、それぞれＣ，Ｍ，Ｙ各色成分の色補正結果
が格納されたＲＯＭであり、アドレスデータとして、Ｒ
ＧＢの格子点色データに応じて決まる値を与えれば、そ
れに対応する補正後のシアンデータ、マゼンタデータ、
イエローデータが出力される。

【０１３０】図１７は、図１５のＣ用ＲＯＭ１３４Ｃの
より詳細な実施形態で、アドレスバスがＡ０〜Ａ１０の
１１ビット、データバスがＤ０〜Ｄ７の８ビットのＲＯ
Ｍを用いた例である。格子点色データｐｒｅ＿Ｒ
［ｉ］、ｐｒｅ＿Ｇ［ｊ］、ｐｒｅ＿Ｂ［ｋ］に対応し
て、ｉ，ｊ，ｋ値をそれぞれ２進数化した値が、それぞ
れアドレスバスの下位４ビット（Ａ０〜Ａ３）、中位４
ビット（Ａ４〜Ａ７）、上位３ビット（Ａ８〜Ａ１０）
に与えられている。各ビット数は、ＲＧＢの各階調数
（ＲおよびＧが１６階調、Ｂが８階調）に対応してい
る。

【０１３１】即ち、本実施例の場合は、０≦ｉ≦１５，
０≦ｊ≦１５，０≦ｋ≦７なので、ｉ用には４ビット、
ｊ用には４ビット、ｋ用には３ビット割り当てれば足り
るのである。データバスからはそれに対応するシアンの
色補正データが、０〜２５５の間の値をとる８ビット値
としてデータバスに出力される。

【０１３２】図１６に示した構成では、ＣＭＹ各成分毎
に３個の別々のＲＯＭを用意したが、アドレスバスのビ
ット数を増やし、そこに色選択信号を加えるようにすれ
ば、より容量の大きいＲＯＭ１個ですませることも可能
である。また、ＲＯＭではなく、書き込みも可能なＲＡ
Ｍを用いると、テーブルの内容を自由に書き替え可能な
構成にもできる。

【０１３３】以上の図１５や図１６に示した構成では、
色補正部１４２がソフト的あるいはハード的に３次元テ
ーブルメモリ１３４を参照することで、色補正が行なわ
れる。

【０１３４】〔ポスト階調数変換の具体例〕色補正の
後、最後にポスト階調数変換部１４６（ハーフトーンモ
ジュール９９）が、色補正部１４２で色補正されたＣＭ
Ｙ各データを誤差拡散法または平均誤差最小法によって
２値化する処理を行なう。この部分は既存の手法をその
まま適応すればよい。誤差拡散法による２値化工程は、
図１２で示したプレ階調数変換部１４０での多値化工程
とほとんど同じで、８値化が２値化に変わるだけであ
る。図９のステップＳ１〜Ｓ６の８値化を２値化に変更
し、ｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］をｄａｔａ＿Ｃ［ｐ］
［ｑ］に置き換え、図１８に示すように２値化を行なえ
ばよい。ここでは，シアンデータが値２５５に２値化さ
れた場合は、シアンのドット有り、値０に２値化された
場合はドットなしとする。以降の誤差計算や、誤差拡散
の工程は図１２のステップＳ７，ステップＳ８と同様な
のでその説明は省略する。

【０１３５】ただし、この２値化工程では誤差拡散重み
マトリクスのサイズを小さくし過ぎると、画質劣化につ
ながる特有のドットパターンが生じやすくなる。このた
め、プレ階調変換での多値化時に用いたものよりもやや
大きめのサイズのマトリクス（例えば図 １１（ｂ）に
示したもの）を用いたほうがよい。また、誤差拡散法の
代わりに、図１３の実施形態の平均誤差最小法による多
値化を２値化に変更したものを用いてもよい。

【０１３６】以上説明した構成における大きな特徴の一
つは、プレ階調数変換部１４０における多値化で用いる
誤差拡散重みマトリクスのサイズが、図１１（ａ）〜
（ｄ）のような、非常に小さなサイズのものでも十分な
高画質が得られるところにある。通常、２値化処理を行
う場合には、図１１（ｃ）（ｄ）のように、誤差拡散対
象が隣接する２画素以下というような小さなマトリクス
で誤差拡散を行なうと、ドットが線状に連なって現れる
誤差拡散特有のパターンが目立ちやすくなり画質低下を
引き起こす。しかし、本実施例のプレ階調数変換部１４
０のように、変換する階調数が８以上あるような場合に
は、図１１（ｃ）（ｄ）に示したサイズの小さな誤差拡
散マトリクスを用いても、画質低下はそれ程生じない。
このため、プレ階調数変換部１４０では、後段のポスト
階調数変換部１４６で用いる誤差拡散マトリクスより
も、小さなサイズのマトリクスを用いることができる。
誤差拡散処理での演算量のほとんどを占めるのは、図１
２のステップＳ８のような誤差拡散工程であり、その演
算量はほぼ誤差拡散重みマトリクスのサイズに比例す
る。このため、プレ階調数変換部１４０での多値化処理
は、極めて少ない演算量で行なうことができる。例え
ば、ポスト階調数変換部１４６での２値化処理に比べる
と、プレ階調数変換部１４０での演算量は、極めて少な
い。さらに、上記構成の色補正部１４２での色補正は、
単に色補正テーブルメモリ１３４の内容を参照するだけ
であるから、プレ階調数変換部１４０および色補正部１
４２でのトータルのデータ処理は、極めて高速に行なう
ことができる。

【０１３７】また、上記構成では、色補正部１４２は、
図１５，図１６に示した色補正テーブルメモリ１３４を
利用して、色補正と同時にＲＧＢからＣＭＹへの変換を
行なったが、ＣＭＹ３色の外に黒インクＫも用いるプリ
ンタ用に、ＣＭＹＫの４色成分への変換を行なうものと
してもよい。例えば図１５（ａ）に示したソフトウェア
により実現された色補正テーブルを、ＣＭＹＫの４色の
テーブルに拡張する場合は、図１９に示すように、ＣＭ
ＹＫの４色分のテーブルを用意すればよい。このよう
に、用意する色補正テーブルを増やせば、色補正によっ
て必要な色成分の数が増加する場合にも、容易に対応す
ることができる。

【０１３８】また、以上の説明では、原カラー画像デー
タＯＲＧがＲＧＢの３色成分からなる場合について述べ
たが、原カラー画像データＯＲＧは、例えばＣＭＹやＣ
ＩＥのＬ* ａ* ｂ* 、ＸＹＺ等どのような表色系による
ものを用いても良く、また図９に示したように、カラー
画像データを色補正部１４２で別の表色系による表現に
変換するようにしてもよい。

【０１３９】［Ｄ］第１ないし第３実施例 以上詳しく説明した画像処理装置３０の構成を前提とし
て、本発明の各実施例について説明する。 （１）第１実施例 この画像処理装置３０に関するここまでの説明では、説
明を簡便にするため、色空間は、図６に示したように、
等間隔に分割され、その格子点３００毎にデータを有す
る色補正テーブルが用意されているものとした。第１実
施例では、色空間の分割は、最終的な出力装置であるプ
リンタ２２の使用インクＣＭＹの低濃度領域で細かくさ
れている。既に述べたように、プレ階調数変換の変換後
の階調数がポスト階調数変換の最終的な階調数よりも十
分大きければ、プレ階調数変換の量子化ノイズは十分に
小さく、かつ誤差拡散や平均誤差最小法を採用していれ
ばその局所的な平均値は０になるため、出力画像の全体
についての量子化ノイズの実用上の影響は小さい。しか
しながら、プレ階調数変換の量子化ノイズは微小ではあ
っても存在するから、これは出力画像においてオンドッ
トの出現位置の乱れとして現れている。そのため、厳密
には、この量子化ノイズの影響は、オンドットの密度が
大きい高濃度や中濃度の領域では実質的に問題にならな
いが、ドット密度の小さい低濃度の領域において画質劣
化の原因となる可能性があると言える。そこで、この問
題を解消するために、本実施例では、図２０に示すよう
に、低濃度領域で間隔が狭くなった格子点５００をもつ
色補正テーブルＣＴを用いる。これに対応して、プレ階
調数変換においては、この格子点５００の階調値（格子
点色データ）に原画像データを変換する。

【０１４０】具体例を挙げれば、原画像データが０〜２
５５までの階調値をとる場合、これをプレ階調値変換に
よって、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色につき、０、１６、３２、４
８、８０、９６、１１２、１２８、１４４、１６０、１
７６、１９２、２０８、２２４、２４０、２４８、２５
５の１８段階の階調値に量子化する。この例では、量子
化ステップ、つまり隣り合う格子点の間隔は基本的に１
６であるが、階調値２５５の附近、つまり低濃度の領域
では、量子化ステップは値８又は値７のように小さくな
っている。第１実施例では、この格子点を用いて、図１
２に示した誤差拡散法により、プレ階調数変換をおこな
った。

【０１４１】このように、低濃度領域で量子化ステップ
を小さくする点が、本実施例の大きな特徴である。従来
の補間演算による方法では、出力装置にインクジェット
などのプリンタ２２を用いる場合には、逆に低濃度領域
の格子点間隔は大きく、中高濃度領域の格子点間隔は狭
くするのが適当であった。これは、低濃度領域ではドッ
ト同士が接触したり、重なったりする確率が低いため
に、入出力データの間の線形成が高く１次の補間演算で
も十分な精度が得られたのに対し、ドット密度が高い中
高濃度領域では線形性が大きく乱れるためである。本実
施例ではこのような従来の常識とは逆に、低濃度領域の
格子点間隔を狭くした色補正テーブルＣＴを用いて、低
濃度領域で出力データの変化量が小さくなるように設定
している。この結果、低濃度領域でのプレ階調数変換の
量子化ノイズが小さくなるため、低濃度領域におけるこ
の量子化ノイズによる画質劣化が低減され、出力画像の
画質が一層向上する。しかも、低濃度領域のみ、格子点
間隔を小さくしているので、色補正テーブルメモリ１３
４の容量もさほど多くなることがない。

【０１４２】ところで、プレ階調数変換後のデータは次
に色補正テーブルＣＴに従って色補正される。一般に色
補正テーブルＣＴの変換特性はリニヤではないから、プ
レ階調数変換の量子化ステップは色補正後には異なった
形になる。色補正テーブルＣＴの変換特性によっては、
プレ階調数変換の量子化ステップが低濃度領域で十分小
さくても、色補正後のデータがもつ量子化ステップは、
各インク色について、低濃度領域で量子化ステップが小
さくなっていないことがあり得る。この場合には、色補
正テーブルＣＴの分割を、図２０に示したように、ＲＧ
Ｂの各軸における低濃度領域で細かく分割しておいて
も、最終的に得られる画像では、低濃度領域で量子化ノ
イズの影響が現れてしまう。

【０１４３】そこで、プレ階調数変換の量子化ステップ
が低濃度領域で十分小さいだけでなく、それを色補正し
た後のデータが持つ量子化ステップも低濃度領域で十分
に小さくなるように、プレ階調数変換の量子化ステップ
を修正することが望ましい。この修正は、例えば図２１
に示すように、次の各工程により行なうことができる。 まず、プレ階調数変換の量子化ステップを上記のよ
うに低濃度領域で十分小さくなるように暫定的に定め
（ステップＳ３１）、これに合せて色補正テーブルＣＴ
を作成した上で、実際に色補正を試行する（ステップＳ
３２）。 この試行の結果得られた色補正後のデータの量子化
ステップをチェックする（ステップＳ３３）。もし、そ
の量子化ステップが低濃度領域のいずれかの箇所におい
て、低濃度領域での量子化誤差の影響を無くすための所
定上限値以上かを判断し（ステップＳ３４）、所定上限
値より大きければ、プレ階調数変換の量子化ステップの
うち、上記大きい箇所に関連する部分を一層小さく設定
し直し（ステップＳ３５）、これに合せて色補正テーブ
ルの格子点間隔も修正する（ステップＳ３６）。

【０１４４】このようにして最終的に、色補正後の量子
化ステップが低濃度領域で上記上限値より小さくなるよ
うに、プレ階調数変換の量子化ステップ及びそれに対応
した色補正テーブルＣＴの格子点間隔を修正する。こう
して修正された量子化ステップ及び色補正テーブルＣＴ
を用いて、プレ階調数変換及び色補正を行なうことによ
り、低濃度領域におけるプレ階調数変換の量子化ノイズ
の影響が確実に低減される。

【０１４５】（２）第２実施例 本発明の第２実施例として、上記第１実施例と同一の構
成において、プレ階調数変換部１４０がディザ法により
階調数変換を行なうものを説明する。この実施例では、
プレ階調数変換は、図２２に示した処理により行なわれ
る。この実施例では、４×４のディザマトリクスを用い
るものとする。ディザマトリクスの一例を図２３に示
す。この例では、ＲＧＢの各色についてＮ階調（この実
施例では２５６階調）の原カラー画像データＤａ（０〜
２５５）を、Ｍ階調（この実施例では６階調）にプレ階
調数変換している。プレ階調数変換により得られる格子
点カラー画像データをＧＣで表わす。以下の説明では、
ＤｉＴｈはディザマトリクス番号を示し、図２３に示し
たように、１から１６の値をとる。また、プレ階調数変
換のために用意された格子点は、低濃度領域で狭く分割
され、ＲＳＬＴ［０］＝０、ＲＳＬＴ［１］＝７０、Ｒ
ＳＬＴ［２］＝１３０、ＲＳＬＴ［３］＝１９０、ＲＳ
ＬＴ［４］＝２３５、ＲＳＬＴ［５］＝２５５に設定さ
れている。このほか、各格子点間距離Ｄｉｓｔ［ｉ］を Ｄｉｓｔ［ｉ］＝ＲＳＬＴ［ｉ＋１］−ＲＳＬＴ［ｉ］ ｉ＝０，１，…４ と定義する。なお、原カラー画像データＤａが値２５５
を採った場合に後述する隔たりｏｆｆｓｔを求める演算
の結果を保証するために、Ｄｉｓｔ［５］＝１と定義し
ておく。

【０１４６】図２２に示したプレ階調数変換が開始され
ると、まず着目している画素の原カラー画像データＤａ
を入力する処理を行なう（ステップＳ４０）。その後、
この画素に対応するディザマトリクス番号ＤｉＴｈから
これを値０〜１の範囲で正規化した値ＤＤＨを求める処
理を行なう（ステップＳ４１）。値ＤＤＨは、次式
（３）により求めている。

【０１４７】

【数３】

【０１４８】ディザマトリクス番号ＤｉＴｈを求める処
理は、注目画素の走査方向位置をｐ、副走査方向位置を
ｑとして、［ｐ％４，ｑ％４］の位置の値を図２３に示
したマトリクスから求めることにより行なわれる。ここ
で、％は剰余演算子である。図２３のマトリクスからデ
ィザマトリクス番号ＤｉＴｈを求めるには、［０，０］
〜［３，３］を要素とする関数（例えばＧｅｔＭａｔｒ
ｉｘ［ｘ，ｙ］）を予め定義しておけばよい。

【０１４９】こうしてディザマトリクス番号ＤｉＴｈを
正規化した値ＤＤＨを得た後、変換階調数番号を示す変
数Ｘに値０を設定し（ステップＳ４２）、次に、この階
調数番号Ｘにより定まる格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ］と原
カラー画像データＤａとを比較する処理を行なう（ステ
ップＳ４３）。なお、この説明では、比較される原カラ
ー画像データＤａは、特に色成分を特定していないが、
実際には、各色成分毎に比較を行なうことになる。原カ
ラー画像データＤａが格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ］以下で
なければ、変数Ｘを値１だけインクリメントし（ステッ
プＳ４４）、再度両者を比較する。即ち、原カラー画像
データＤａが格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ］以下となるま
で、順次格子点に対応した値を大きくしてゆくのであ
る。

【０１５０】この結果、いずれ原カラー画像データＤａ
が格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ］以下となるから（ステップ
Ｓ４３）、次に原カラー画像データＤａとステップＳ４
３で比較した格子点との隔たりｏｆｆｓｔを計算する処
理を行なう（ステップＳ４５）。隔たりｏｆｆｓｔは、
原カラー画像データＤａがこれを挟む格子点間の距離Ｄ
ｉｓｔ［Ｘ−１］に対して正規化した値として、次式
（４）により計算される。

【０１５１】

【数４】

【０１５２】そこで、続けて、この隔たりｏｆｆｓｔと
ディザマトリクス番号ＤｉＴｈを正規化した値ＤＤＨと
を比較する処理を行なう（ステップＳ４６）。両者を比
較して隔たりｏｆｆｓｔの方が大きければ、原カラー画
像データＤａを、これを挟む両格子点のうち値の大きな
側の格子点に割り当てるべく、変数Ｘに対応する格子点
の値ＲＳＬＴ［Ｘ］を結果値ＲＳＬに設定し（ステップ
Ｓ４７）、隔たりｏｆｆｓｔの方が小さければ、原カラ
ー画像データＤａを、これを挟む両格子点のうち値の小
さな側の格子点に割り当てるべく、変数Ｘ−１に対応す
る格子点の値ＲＳＬＴ［Ｘ−１］を結果値ＲＳＬに設定
する処理を行なう（ステップＳ４８）。その後、注目画
素を次の画素に移動する処理を行ない（ステップＳ４
９）、上述した処理を、原カラー画像データの最後まで
繰り返す。

【０１５３】以上の処理によれば、原カラー画像データ
Ｄａの階調数を２５６階調から６階調に変換することが
でき、しかも分散型のディザマトリクス（図２３）を用
いて、適度にばらついた格子点カラー画像データに変換
することができる。図１４を用いた例では、原カラー画
像データにノイズとしてディザマトリクスによるデータ
を加えてこうしたばらつきを作ったが、本実施例では、
原カラー画像データＤａをこれを挟む両格子点のいずれ
に割り当てるかを判断する際に、ディザマトリクスを利
用したばらつきを発生させている。即ち、本実施例で
は、ディザマトリクスとして用意されたディザマトリク
ス番号ＤｉＴｈを用いて正規化された値ＤＤＨを用い
て、隣接する格子点からの隔たりの判断を行なっている
ので、例えば隣接する画素の原カラー画像データＤａが
同一の値であっても、異なる格子点に割り当てられるこ
とが生じるのである。組織的ディザ法を用いた場合を、
平均誤差最小法や誤差拡散法と比較すると、誤差拡散計
算が不要となるため、画像処理に要する時間を一層短く
することができる上に、誤差記憶のためのメモリ等が不
必要になりハードウェア資源が節約されるという大きな
メリットがある。

【０１５４】（３）第３実施例 第３実施例としての画像処理装置３０は、図２４に示す
ように、第１実施例で説明したプレ階調数変換部１４０
（図９参照）内に、メインデータ出力部１４０ａとサブ
データ出力部１４０ｂを有し、更に補間演算部１４８を
有する。即ち、第２実施例の画像処理装置３０は、プレ
階調数変換の量子化ノイズを低減するため、第１実施例
の構成に加えて、プレ階調数変換から色補正テーブルＣ
Ｔによる色補正の過程で補間演算を行なう構成を備える
のである。

【０１５５】Ｒ、Ｇ、Ｂの３次元空間で行なう補間演算
の従来の手法には、直方体の８頂点の座標値を用いる８
点補間法、演算を簡易にするために考慮に入れる頂点数
を間引いた６点補間法及び４点補間法（例えば特公昭５
８−１６１８０）が知られており、これらはいずれも３
次元の補間法である。これに対し、この実施例では１次
元の補間法を用いる。即ち、本実施形態ではＲ、Ｇ、Ｂ
の３色のデータの内、求めたい出力色に対して最も大き
な影響を持つ入力色成分（これを、以下、主要色と呼
ぶ）のみに関して、前後の量子化値を用いて補間を行な
う。例えば、ＲＧＢ入力データをＣＭＹ出力データに変
換する場合には、Ｃの主要色はＲ，Ｍの主要色はＧ，Ｙ
の主要色はＢのように、それぞれの補色成分を主要色と
して、その色成分に関してのみ前後の量子化値を用いて
補間を行なう。これは、それぞれの出力色成分の出力結
果に対して大きな影響を与えるのはその主要色成分であ
り、主要色以外の色成分の値が多少変化しても出力結果
にはあまり変化しないという性質を利用し、主要色成分
に関してのみの補間演算で十分な精度を得ようとするも
のである。

【０１５６】具体的に説明する。ここで、原画像データ
を（Ｒ、Ｇ、Ｂ）で表し、プレ階調数変換後のデータを
（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）で表す。また、データ（Ｒ’、
Ｇ’、Ｂ’）に色補正テーブルＣＴを適用して得られた
データのＣ、Ｍ、Ｙ各色成分をＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ’、
Ｇ’、Ｂ’）、ＬＵＴ＿Ｍ（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）、ＬＵ
Ｔ＿Ｙ（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）で表す。また、最終的な色
補正変換後のデータを（Ｃ”、Ｍ”、Ｙ”）で表す。

【０１５７】今、或る画素の原画像データ（Ｒ、Ｇ、
Ｂ）がプレ階調数変換の格子点に対して図２５に示すよ
うに、 Ｒ'1＜Ｒ＜Ｒ'2、Ｇ'1＜Ｇ＜Ｇ'2、Ｂ'1＜Ｂ＜Ｂ'2 の関係にあり、この原データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）をプレ階調
数変換した結果、データ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）が得られ
たとする（以下、このデータをメインデータという）。

【０１５８】この場合、プレ階調数変換では更に、上記
メインデータ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）の他に、メインデー
タと主要色成分のみが原データを挟んで反対側の格子点
上にあるデータをサブデータとして出力する。メインデ
ータは各色成分で共通だが、サブデータは各色成分ごと
に異なるものとなる。次に各色成分ごとにメインデータ
とサブデータ両方に関して、色補正テーブルを適用し
て、次のようにして一次元補間に必要な２つの値を取得
する。 ＲをＣの主要色として、ＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ'１，Ｇ'
２，Ｂ'１）及びＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ'２，Ｇ'２，Ｂ'１） ＧをＭの主要色として、ＬＵＴ＿Ｍ（Ｒ'１，Ｇ'
２，Ｂ'１）及びＬＵＴ＿Ｍ（Ｒ'１，Ｇ'１，Ｂ'１） ＢをＹの主要色として、ＬＵＴ＿Ｙ（Ｒ'１，Ｇ'
２，Ｂ'１）及びＬＵＴ＿Ｙ（Ｒ'１，Ｇ'２，Ｂ'２） このように、メインデータ（Ｒ'１，Ｇ'２，Ｂ'１）に
色補正テーブルを適用する他に、各色ごとに、その主要
色成分のみをサブデータのそれに変更したデータに対し
ても色補正テーブルＣＴを適用して、一次元補間に必要
な２つの値を取得する。

【０１５９】次に、色補正の最終段階として、次のよう
に一次元補間演算を行なって最終的なデータ（Ｃ”、
Ｍ”、Ｙ”）を得る。

【０１６０】Ｃ”は、ＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）
とＬＵＴ＿Ｃ（Ｒ'2、Ｇ'2、Ｂ'1）の補間演算結果、
Ｍ”は、ＬＵＴ＿Ｍ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）とＬＵＴ＿Ｍ
（Ｒ'1、Ｇ'1、Ｂ'1）の補間演算結果、Ｙ”は、ＬＵＴ
＿Ｙ（Ｒ'1、Ｇ'2、Ｂ'1）とＬＵＴ＿Ｙ（Ｒ'1、Ｇ'2、
Ｂ'2）の補間演算結果である。ここで、各色成分の補間
演算は、各色成分についての原データとメインデータ及
びサブデータとの距離に応じた重み係数を用いて行な
う。例えば、Ｒ（Ｃ）成分に関して、原データとメイン
データ及びサブデータとが、図２６に示すように、距離
ｄ1、ｄ2だけ隔たっているならば、Ｃ”は、次式（５）
により求められる。

【０１６１】

【数５】

【０１６２】以上のような主要色に関してのみの一次元
補間は、計算が簡単であり、しかもプレ階調数変換の量
子化ノイズを効果的に低減することができる。尚、この
補間演算は、低濃度領域のみに限定して行なってもよ
い。

【０１６３】［Ｅ］第４ないし第８実施例に共通の画像
処理の詳細 上述した第１ないし第３実施例では、色補正テーブルＣ
Ｔ作成する際、色空間を低濃度領域において細かく分割
して得られる格子点を用いている。これに対して、第３
実施例以降では、色補正テーブルＣＴは、図６に示した
ように、色空間を等間隔に分割して作成されている。以
下の実施例では、色空間を低濃度領域で細かく分割する
構成に代えて、図２７に示すように、スムージング処理
部１５０を備えた構成を採っている。以下、スムージン
グ処理部１５０の構成を中心に、各実施例に共通の画像
処理について説明する。

【０１６４】以下に説明する画像処理装置３０Ａでは、
プレ階調数変換の量子化ノイズを減らすために、プレ階
調数変換及び色補正の後にスムージング処理を行なう。
この処理では、色補正後の画像内の各画素にラスタスキ
ャン順序で逐次注目し、その注目画素のデータとその近
傍の幾つかの画素のデータに対し重み係数をもつスムー
ジングフィルタを適用してそれらデータの加重平均を求
め、その加重平均値をその注目画素の新たなデータとす
る。これを全ての画素について繰り返す。

【０１６５】図２８は、スムージングフィルタの幾つか
の例を示す。同図（Ａ）は１次元３画素スムージングフ
ィルタの例を示し、各画素内にその画素の重み係数が示
されている。図示するように、注目画素Ｐiとこれに同
一ライン上で隣接する２つの画素Ｐi-1、Ｐi+1とに対
し、均等な１／３の重み係数をもつスムージングフィル
タが適用される。つまり、これら３画素Ｐi-1、Ｐｉ、
Ｐi+1のデータをそれぞれ（Ｃi-1、Ｍi-1、Ｙi-1）、
（Ｃi、Ｍi、Ｙi）、（Ｃi+1、Ｍi+1、Ｙi+1）とする
と、注目画素Ｐｉの最終的なデータ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）は、 Ｃ＝（Ｃi-1 ＋ Ｃi ＋ Ｃi+1）／３ Ｍ＝（Ｍi-1 ＋ Ｍi ＋ Ｃi+1）／３ Ｙ＝（Ｙi-1 ＋ Ｙi ＋ Ｙi+1）／３ となる。尚、重み係数は、注目画素に重く隣接画素に軽
くというように不均等にしてもよい。図２８（Ｂ）ない
し（Ｄ）は、隣接するラインの画素データまで参照する
２次元のスムージングフィルタの例を示す。同図（Ｂ）
は、注目画素Ｐｉが属するラインの一つ手前のラインを
含めた６画素を参照するもので、均等な重み係数を持つ
例を示す。同図（Ｃ）は上下のラインを含めた９画素を
参照するもので、やはり均等な重み係数を持つフィルタ
の一例を示す。更に、同図（Ｄ）は同図（Ｃ）から重み
係数だけを不均等にしたフィルタの一例を示している。

【０１６６】こうしたスムージングの処理を行なうこと
により、プレ階調数変換により生じた量子化誤差の影響
による最終的な出力画像の画質の低下という問題を解消
することができる。また、ポスト階調数変換において、
従来分散型のディザ法を用いると、プレ階調数変換にお
ける量子化誤差の影響が現われ、画質が劣化する場合が
見られたが、ポスト階調数変換前に、スムージングを行
なうことにより、ポスト階調数変換に分散型ディザを採
用しても、画質の低下は見られなくなる。したがって、
ポスト階調数変換として、誤差拡散法、平均誤差最小
法、集中型ディザの他、分散型ディザも採用可能となっ
た。

【０１６７】ところで、スムージング処理は階調が均等
または連続的にグラデートする領域でプレ階調数変換の
量子化ノイズを低減するが、反面、文字や図形などのエ
ッジの明快さを失わせる問題がある。そこで、エッジ検
出を併用し、検出されたエッジの画素のスムージング処
理はエッジの明快さを損なわないように修正することが
望ましい。例えば、注目画素の値と隣接する画素の値と
の差分を求め、この差分が所定値より大きければエッジ
と判断し、注目画素の値に対するスムージング処理で
は、注目画素に隣接する画素を参照しないようにするの
である。

【０１６８】こうした処理については、後述する実施例
で詳しく説明するが、その概要を示すと次の通りであ
る。図２８（Ａ）示した１次元３画素スムージングの場
合であれば、エッジか否かの判断基準となる所定値をＡ
とすると、Ｃ色成分の値に関して、次式（６）の処理を
行なえば良い。ここで、Ｃｉは、注目画素ｉのＣ色成分
の値、Ｃi-1，Ｃi+1は、注目画素の前後に隣接する画素
のＣ色成分の値である。

【０１６９】

【数６】

【０１７０】Ｍ、Ｙの色成分値についても同様の処理を
行なう。これにより、隣接画素との階調差の絶対値が所
定値Ａ以上であるエッジ部分の画素については、スムー
ジングの処理では、その隣接画素を参照していないの
で、エッジ以外の領域の画像の画質をスムージングによ
り高め、かつエッジの明快さを失うことがない。

【０１７１】［Ｆ］第４ないし第７実施例 （１）第４実施例 第４実施例の画像処理装置３０Ａでは、プレ階調数変換
部１４０，色補正部１４２，スムージング処理部１５０
は、図２７に示した処理により実現される。スムージン
グ処理部１５０は、図２に示した構成では、色補正モジ
ュール９８に含まれている。この実施例では、注目画素
の主走査方向の位置をｈとして、副走査方向の位置をｖ
として示す。また、以下の説明では、プレ階調数変換部
１４０により階調数変換される前の原カラー画像データ
ＯＲＧの各色成分を、Ｒｓ［ｈ，ｖ］、Ｇｓ［ｈ，
ｖ］、Ｂｓ［ｈ，ｖ］として記載し、プレ階調数変換後
の格子点カラー画像データＧＣＤの各色成分を、Ｒｎ
［ｈ，ｖ］、Ｇｎ［ｈ，ｖ］、Ｂｎ［ｈ，ｖ］と表わす
ものとする。プレ階調数変換により、階調数は、本実施
例では各色１６階調あるいは８階調に低減されており、
このデータＲｎ［ｈ，ｖ］等は、何番目の格子点に割り
当てられたものであるかを示していると見ることもでき
る。第４実施例では、色補正テーブルＣＴは、ＲＧＢか
らＣＭＹＫの４色への変換を含むテーブルであり、この
色補正データＧＣＤの各色成分を、Ｃｃ［ｈ，ｖ］、Ｍ
ｃ［ｈ，ｖ］、Ｙｃ［ｈ，ｖ］、Ｋｃ［ｈ，ｖ］と記載
する。なお、図２９では、図示の都合上、［ｈ，ｖ］を
省略して記載することがある。

【０１７２】図２９に示した処理が開始されると、まず
プレ階調数変換部１４０によりプレ階調数変換を行なう
（ステップＳ５０）。プレ階調数変換は、原カラー画像
データＯＲＧに相当する各色成分Ｒｓ［ｈ，ｖ］，Ｇｓ
［ｈ，ｖ］，Ｂｓ［ｈ，ｖ］を、予め用意した格子点に
割り当て、その階調数を低減する処理である。その手法
については、第１ないし第３実施例で詳しく説明した。
図２９では、プレ階調数変換を関数ＰｒｅＣｏｎｖ（）
として示した。このプレ階調数変換により得られる格子
点カラー画像データＧＣＤの各色成分がＲｎ［ｈ，
ｖ］，Ｇｎ［ｈ，ｖ］，Ｂｎ［ｈ，ｖ］である。

【０１７３】次に、プレ階調数変換により得られた格子
点カラー画像データの各色成分に基づいて、色補正テー
ブルメモリ１３４に予め記憶された色補正テーブルＣＴ
を参照し、色補正を行なう（ステップＳ５１）。この処
理は、色補正部１４２による処理に相当する。色補正に
合わせて、ＲＧＢから、最終的なカラープリンタ２２の
出力するインク色であるＣＭＹＫの４色への変換も行な
われる。色補正処理により得られる色補正データＣＣＤ
の各色成分がＣｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ
［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］である。なお、図２９で
は、色補正の処理を、色補正テーブルＣＴを参照する
（ルックアップする）ことから、関数ＲｅｆＬＵＴ（）
として示した。

【０１７４】こうして色補正データＣＣＤの各色成分を
得た後、本実施例のスムージング処理部１５０によるス
ムージング処理を行なう。このスムージング処理では、
まず、注目している画素［ｈ，ｖ］とこれに近接する画
素との間でスムージングの処理を行なうか否かの判断を
行なう（ステップＳ５２）。どういう場合にスムージン
グの処理を行なうかについては、様々な手法が考えられ
ることは、上述した通りであるが、この実施例では、図
３０に示したように、注目画素のプレ階調数変換後のデ
ータＲｎ［ｈ，ｖ］，Ｇｎ［ｈ，ｖ］，Ｂｎ［ｈ，ｖ］
とこれに隣接する一つ前の画素［ｈ−１，ｖ］の各デー
タとの差が、各色成分について値１以下である場合に、
スムージングの処理を行なうと判断している。即ち、着
目している画素の各色成分とその主走査方向に一つ前の
画素の各色成分とが、プレ階調数変換部１４０による変
換によって、同一または隣接する格子点を上にある場合
に、スムージング処理を行なうと判断するのである。か
かる判断により、画像に本来備わっているエッジなどで
はスムージングの処理を行なわないと判断する。

【０１７５】スムージングの処理を行なわないと判断し
た場合には、注目画素の色補正された各色成分Ｃｃ
［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ［ｈ，ｖ］，Ｋｃ
［ｈ，ｖ］をそのまま出力データＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋ
ｓとし（ステップＳ５３）、ポスト階調数変換部１４６
に出力する。他方、スムージングの処理を行なうと判断
した場合には、一つ前の画素の色補正後の各色成分Ｃｃ
［ｈ−１，ｖ］，Ｍｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｙｃ［ｈ−１，
ｖ］，Ｋｃ［ｈ−１，ｖ］と注目画素の各色成分との加
算平均を演算し（ステップＳ５４）、これを出力データ
として、次のポスト階調数変換部１４６によるポスト階
調数変換に移行する。本実施例では、ポスト階調数変換
処理としては、カラープリンタ２２の出力がインクドッ
トを形成する・しないの２値的なものであることから、
誤差拡散などのハーフトーニングの処理を行なってい
る。この処理についての説明は省略する。

【０１７６】以上のように構成された第４実施例の画像
処理装置３０Ａでは、スムージング処理部１５０により
スムージングを行なうので、プレ階調数変換により生じ
る量子化誤差の影響を軽減でき、量子化誤差に起因する
画質の劣化を防止することができる。しかも、プレ階調
数変換後のデータに基づいて、注目画素の一つ前の画素
と比較し、その各色成分の一つでも隣接する格子点以上
離れた格子点に割り当てられている場合には、スムージ
ングの処理を行なわない。この結果、画像に本来存在す
るエッジなどのシャープさを、スムージングの処理によ
り失うということがない。また、スムージングを行なう
か否かの判断を、直前に処理された画素のデータとの比
較により行なっているので、比較のために記憶しておく
データに無駄がなく、記憶容量も小さなもので済ませる
ことができる。更に、隣接する一つの画素との比較だけ
で済むので、演算量も小さくでき、全体の処理を高速化
することができる。

【０１７７】以上説明した第４実施例では、スムージン
グを行なうか否かの判断を、プレ階調数変換後のデータ
の各色成分の隔たりにより行なったが、この判断には、
様々なバリエーションを考えることができる。例えば、
図３１に示したように、プレ階調数変換後のデータＲｎ
［ｈ，ｖ］，Ｇｎ［ｈ，ｖ］，Ｂｎ［ｈ，ｖ］による判
断に変えて、これを求める元になった原カラー画像デー
タが属している範囲を示すデータＲｎ０［ｈ，ｖ］，Ｇ
ｎ０［ｈ，ｖ］，Ｂｎ０［ｈ，ｖ］を用いて判断しても
良い。この時、データＲｎ０［ｈ，ｖ］，Ｇｎ０［ｈ，
ｖ］，Ｂｎ０［ｈ，ｖ］は、着目している画素が隣り合
う８個の格子点に囲まれた直方体のいずれに属している
かを示すから、図３１に示した条件は、着目している画
素とこれに隣接する画素（主走査方向に一つ手前の画
素）とが、８個の格子点に囲まれた同じ直方体もしくは
これに隣接する直方体に属しているか否かの判断に等し
い。図３０に示した条件では、各色成分についてプレ階
調数変換により割り当てられた格子点が同一または隣接
していれば、原カラー画像データとしてどのような関係
に合ったかは問わずにスムージングの処理を行なうと判
断したが、図３１の例では、原カラー画像データが、隣
接する格子点に囲まれた同じ空間もしくはこれに隣接す
る空間に入っていることが条件となる。

【０１７８】更に、図３２に示すように隣接する範囲ま
で考えず、注目画素とこれに隣接する画素の原カラー画
像データが、隣接する格子点に囲まれた同じ直方体の空
間に属している場合にのみスムージングを行なうと判断
することも可能である。

【０１７９】また、これらの例では、隣接する画素同士
の隔たりは値１以下としたが、スムージングを行なう条
件を緩くして、隔たりが値２以上でもスムージングを行
なうものとしても良い。各色成分毎にプレ階調数変換後
の階調数が異なることから、特定の色についての判断だ
け値２以上とすることもできる。あるいは、次式（７）
にしめすように、各色成分の隔たりの総和により判断す
るものとしても良い。

【０１８０】

【数７】

【０１８１】この場合には、特定の色について隣接する
格子点を越えて隔たった位置に割り当てられても、他の
色が同一の格子点に割り当てられていれば、スムージン
グが行なわれることになる。あるいは、次式（８）のよ
うに、各色成分の隔たりの二乗の総和が所定値以下とい
う条件を考えることも可能である。

【０１８２】

【数８】

【０１８３】なお、プレ階調数変換後のデータで判断す
るのではなく、例えば図３３に示すように、原カラー画
像データＲｓ［ｈ，ｖ］，Ｇｓ［ｈ，ｖ］，Ｂｓ［ｈ，
ｖ］を用いて判断することも可能である。実施例では、
原カラー画像データは、０〜に２５５の２５６階調のデ
ータなので、図３３では、各色成分の隔たりが、隣接す
る画素との間で１６階調以下の場合に、スムージングを
行なうと判断するものとした。なお、各色成分について
の隔たりは、１６階調から自由に増減することができ
る。判断の基準とするこの隔たりは、実際に所定の画像
について処理を行ない、検証して定めることが望まし
い。また、上述したプレ階調数変換後のデータについて
の判断と併用することも望ましい。

【０１８４】プレ階調数変換による量子化誤差の影響が
最も強く感じられるのは、特にカラープリンタ２２の場
合は、最終的に得られる画像の低濃度領域、いわゆるハ
イライト領域である。そこで、ハイライト付近でのみス
ムージングを行なうことも実用的である。図３４に、ハ
イライト領域でのみスムージングを行なうと判断する例
を示した。この場合には、原カラー画像データにおいて
低濃度領域と判断することになるから、注目画素［ｈ，
ｖ］とその隣接画素［ｈ−１，ｖ］との原カラー画像デ
ータＲｓ，Ｇｓ，Ｂｓが、共に０〜２５５階調のうちの
２２４階調以上の場合にスムージングの処理を行なうも
のとした。なお、この例で、判定の閾値として採用した
２２４階調という値については、種々変更可能である。
適正な値は、各種の画像を処理して定めることができ
る。

【０１８５】（２）第５実施例 次に第５実施例について説明する。第５実施例の画像処
理装置３０Ａでは、プレ階調数変換部１４０，色補正部
１４２，スムージング処理部１５０は、図３５に示した
処理により実現される。この実施例では、スムージング
の処理を、主走査方向に隣接する画素との間だけでな
く、副走査方向に隣接する画素との間でも行なってい
る。図３５に示した処理を開始すると、まず図２９で説
明したプレ階調数変換部１４０によるプレ階調数変換
（ステップＳ６０）と色補正部１４２による色補正（ス
テップＳヘッド６１）とを行ない、次に主走査方向につ
いてスムージングを行なうか否かの判断を行なう（ステ
ップＳ６２）。この判断の内容は、第４実施例とその変
形例で説明した通りであり、様々な基準を採用すること
ができる。

【０１８６】スムージングするか否かの判断を行ない
（ステップＳ６２）、主走査方向に隣接する画素との間
でスムージングを行なわないと判断した場合には、注目
画素の色補正データＣｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，
Ｙｃ［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］をそのまま２倍してこ
れを一旦データＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓとして記憶する
処理を行なう（ステップＳ６３）。他方、主走査方向に
隣接する画素との間でスムージングを行なうと判断した
場合には、第４実施例で説明したように、隣接する画素
との間で色補正データを平均化するために、注目画素と
これに隣接する画素との色補正データを加算して、一旦
データＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓとして記憶する処理を行
なう（ステップＳ６４）。

【０１８７】次に、副走査方向に隣接する画素との間で
スムージングを行なうか否かの判断を行なう（ステップ
Ｓ６５）。スムージングを行なうか否かは、図３６に示
すように、副走査方向に一つ手前の画素［ｈ，ｖ−１］
との間で、格子点カラー画像データの隔たりが各色成分
についての総て値１以下であるか否かという判断により
行なうことができる。この判断についても、上述した第
４実施例とその変形例で示した各種の判断が適用可能で
ある。なお、両判断（ステップＳ６２，Ｓ６５）は必ず
しも同一の内容とする必要はない。最終的な画像の出力
装置であるカラープリンタ２２の垂直方向と水平方向の
解像度が異なる場合などでは、スムージングを行なうか
否かの判断が、主走査方向と副走査方向で異なることも
実用的である。

【０１８８】副走査方向に隣接する画素との間でスムー
ジングを行なわないと判断した場合には、注目画素の色
補正データＣｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ
［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］を、そのまま先に求めたデ
ータＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓに加える処理を行なう（ス
テップＳ６６）。他方、副走査方向に隣接する画素との
間でスムージングを行なうと判断した場合には、隣接す
る画素との間で色補正データを平均化するために、先に
求めたデータＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓに注目画素の一つ
前のラインの画素（副走査方向に隣接する画素）の色補
正データＣｃ［ｈ，ｖ−１］，Ｍｃ［ｈ，ｖ−１］，Ｙ
ｃ［ｈ，ｖ−１］，Ｋｃ［ｈ，ｖ−１］を加算しする処
理を行なう（ステップＳ６７）。

【０１８９】その後、ステップＳ６６またはＳ６７で求
めたデータＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋｓを値３で除し、平均
値を求め、これをスムージング後のデータＣｓ，Ｍｓ，
Ｙｓ，Ｋｓとして（ステップＳ６８）、次のポスト階調
数変換部１４６によるポスト階調数変換処理に移行す
る。

【０１９０】かかる構成によれば、スムージングの処理
を主走査方向に隣接する画素のみならず副走査方向に隣
接する画素についても行なうことができるので、プレ階
調数変換による量子化誤差に起因する画質の劣化を、主
走査方向・副走査方向のいずれについても防止し、画質
の一層の向上を図ることができる。

【０１９１】（３）第６実施例 次に、本発明の第６の実施例として、画像出力装置２０
であるカラープリンタが、シアンインクＣ，マゼンタイ
ンクＭ，イエロインクＹ，ブラックインクＫ以外に、シ
アンインクＣより低濃度のライトシアンインクＣ２，マ
ゼンタインクＭより低濃度のライトマゼンタインクＭ２
を吐出可能なものである場合のスムージングについて説
明する。このカラープリンタは、図２に示したハードウ
ェア構成において、キャリッジ３１に上記６色のインク
に対応して６列の各色ヘッド６１ないし６６を備え、カ
ラーインク用カートリッジ７２には、ブラックインクＫ
を除く濃淡５色のインクを搭載されている。この濃淡５
色のインクの組成を、図３７に示す。ここで、シアン，
マゼンタについて低濃度のライトシアンインクＣ２，ラ
イトマゼンタインクＭ２を備えるのは、これらのインク
が、原カラー画像データの濃度が低い領域を表現するた
めに低密度に吐出されると、その領域では、インクドッ
トが視認されてしまい、いわゆる粒状感による画質の低
下が感じられるからである。こうした原カラー画像デー
タの濃度が低い領域では、低濃度のインクを用いて印刷
を行なうことで、画像の品質は大きく改善される。な
お、イエロインクＹについて低濃度のインクを有しない
のは、イエロインクＹは、明度が高く、もともと粒状感
をほとんど生じないからである。

【０１９２】シアンとマゼンタについて低濃度のインク
（以下、淡インクと呼ぶ）と通常濃度のインク（以下、
濃インクと呼ぶ）とのドット記録率を、図３８に示す。
この実施例では、原カラー画像データの濃度が低い領域
では淡インクを中心に印刷を行ない、原カラー画像デー
タの濃度が高くなるに従って、徐々に濃インクの使用量
を増やし、これに伴って淡インクの使用量を低減する。
所定の濃度以上では、濃インクのみで印字を行なってい
る。

【０１９３】かかる構成を有する第６実施例の画像処理
装置３０Ａでは、プレ階調数変換部１４０，色補正部１
４２，スムージング処理部１５０は、図３９に示した処
理により実現される。この処理が開始されると、まず原
カラー画像データの各色成分Ｒｓ，Ｇｓ，Ｂｓをプレ階
調数変換部１４０におけるプレ階調数変換に相当する処
理を行ない（ステップＳ７０）、次に変換後の格子点カ
ラー画像データの各色成分Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎに基づいて
色補正テーブルＣＴを参照し、色補正部１４２における
色補正に相当する処理を行なう（ステップＳ７１）。こ
の時、色補正テーブルＣＴは、Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，
Ｙ，Ｋ，Ｃ２，Ｍ２の６色への変換テーブルとして用意
しておく。

【０１９４】次に、注目画素についてスムージングの処
理を行なうか否かの判断を行なう（ステップＳ７２）。
この処理は、基本的には、第４実施例とその変形例で説
明した判断を用いることができる。スムージングを行な
わないと判断した場合には、注目画素の色補正された各
色成分Ｃｃ［ｈ，ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ［ｈ，
ｖ］，Ｋｃ［ｈ，ｖ］，Ｃ２ｃ［ｈ，ｖ］，Ｍ２ｃ
［ｈ，ｖ］をそのまま出力データＣｓ，Ｍｓ，Ｙｓ，Ｋ
ｓとし（ステップＳ７３）、ポスト階調数変換部１４６
に出力する。他方、スムージングの処理を行なうと判断
した場合には、一つ前の画素の色補正後の各色成分Ｃｃ
［ｈ−１，ｖ］，Ｍｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｙｃ［ｈ−１，
ｖ］，Ｋｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｃ２ｃ［ｈ−１，ｖ］，Ｍ
２ｃ［ｈ−１，ｖ］と注目画素の各色成分Ｃｃ［ｈ，
ｖ］，Ｍｃ［ｈ，ｖ］，Ｙｃ［ｈ，ｖ］，Ｋｃ［ｈ，
ｖ］，Ｃ２ｃ［ｈ，ｖ］，Ｍ２ｃ［ｈ，ｖ］との加算平
均を演算し（ステップＳ７４）、これを出力データとし
て、次のポスト階調数変換部１４６によるポスト階調数
変換に移行する。

【０１９５】この実施例によれば、第４実施例の効果は
もとより、ライトシアンインクＣ２やライトマゼンタイ
ンクＭ２を備え、淡インクと濃インクとを適切に吐出し
て印刷を行なうカラープリンタ２２において、６色のイ
ンクでもスムージングを行なって、プレ階調数変換の量
子化誤差に起因する画像品質の低下を防止することがで
きる。

【０１９６】（４）第７実施例 次に本発明の第７実施例について説明する。上記の実施
例では、スムージングを行なうか否かはプレ階調数変換
の前のデータを用いるにせよプレ階調数変換の後のデー
タを用いるにせよ、注目画素とこれに近接する画素（例
えば主走査方向または副走査方向に隣接する画素）との
間の隔たりにより判断した。これに対して、第７実施例
では、スムージングの処理は色成分毎に行なうものと
し、スムージングを行なうか否かの判断も色毎に行なう
ものとしている。

【０１９７】第７実施例の画像処理装置３０Ａでは、プ
レ階調数変換部１４０，色補正部１４２，スムージング
処理部１５０は、図４０に示した処理により実現され
る。この処理が開始されると、まず原カラー画像データ
の各色成分Ｒｓ，Ｇｓ，Ｂｓをプレ階調数変換部１４０
におけるプレ階調数変換に相当する処理を行ない（ステ
ップＳ８０）、次に変換後の格子点カラー画像データの
各色成分Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎに基づいて色補正テーブルＣ
Ｔを参照し、色補正部１４２における色補正に相当する
処理を行なう（ステップＳ８１）。

【０１９８】次に、注目画素のプレ階調数変換後の格子
点カラー画像データのうちＲ成分について隣接する画素
との隔たりを判断する処理を行ない（ステップＳ８
２）、格子点上の隔たりが値１より大きければスムージ
ングを行なわないとして色補正されたデータＣｃ［ｈ，
ｖ］をそのまま出力するデータＣｓとして設定する処理
を行なう（ステップＳ８３）。他方、両画素のＲ成分の
格子点上の隔たりが値１以下であれば、スムージングを
行なうとして、色補正後のデータのシアン成分Ｃｃ
［ｈ，ｖ］と、主走査方向に一つ手前の画素の色補正後
のデータのシアン成分Ｃｃ［ｈ−１，ｖ］との加算平均
を取る処理を行なう（ステップＳ８４）。

【０１９９】以上の処理で、シアンＣについてのスムー
ジングの判断を原カラー画像データのＲ成分についての
判断により行なうのは、ＲＧＢからＣＭＹへの変換にお
いては、ＲとＣ、ＧとＭ、ＢとＹとから強い相関関係を
持っているからである。

【０２００】したがって、シアンについての上記処理の
後、マゼンタインクＭについてのスムージングをＧ成分
についての格子点上の隔たりにより判断して行ない（ス
テップＳ８５〜８７）、イエロインクＹについてのスム
ージングをＢ成分についての格子点上の隔たりにより判
断して行なう（ステップＳ８８〜９０）。以上の処理の
後、ポスト階調数変換に移行する。

【０２０１】以上の構成を有する第７実施例の画像処理
装置３０Ａでは、第４実施例と同様の効果を奏する上、
各色についてスムージングを行なうか行なわないかを決
定することができるので、特定の色調だけが変換するよ
うな場合でも、スムージングの効果とこれを行なわない
ことによる境界のシャープさとを両立させることができ
る。

【０２０２】以上、本発明の好適な実施形態を説明した
が、本発明はこの実施形態にのみ限定されるものではな
く、その要旨を逸脱しない範囲で種々の変形、改良又は
修正を加えて実施することができる。

【０２０３】例えば、上記第４ないし第７実施例では、
スムージングの判断は注目画素とその画素の主走査方向
手前側または副走査方向手前側の画素との間の隔たりに
着目して行なったが、主走査方向または副走査方向に後
ろ側の画素［ｈ＋１，ｖ］または［ｈ，ｖ＋１］との間
で判断するものとしても良い。また、スムージングを行
なう範囲としては、図２８に示した範囲以外の範囲でも
差し支えない。上記実施例では、スムージングは、総て
の色成分について判断しあるいは行なったが、特定の色
についてのみスムージングの処理を行なうものとするこ
ともできる。例えば、イエロインクＹは明度が高く視認
されにくいので、イエロインクについては、最初からス
ムージングの対象外とすることができる。この場合に
は、処理速度を一層高速化することができる。また、濃
淡両インクを備えたプリンタにおいて、粒状感の生じに
くい淡インクについてはスムージングの対象外とするこ
とも同様に好適である。

【０２０４】また、第４ないし第７実施例では、スムー
ジングの前提となるプレ階調数変換の内容については特
に説明しなかったが、誤差拡散法や平均誤差最小法等に
よるプレ階調数変換のみならず、第２実施例で説明した
ディザ法によるプレ階調数変換と組み合わせることがで
きることは自明である。スムージングを行なうことによ
り、ディザ法による画質の劣化を十分に補償でき、良好
な画像出力を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像処理システムの概略構成を示すブ
ロック図である。

【図２】図１に示す画像処理システムを実現する態様の
一例を示すブロック図である。

【図３】画像出力装置２０の一例としてのカラープリン
タ２２の構成を示す概略構成図である。

【図４】印字ヘッド２８の構造を例示する説明図であ
る。

【図５】インクの吐出の原理を説明する説明図である。

【図６】格子状に分割された色空間の一例を示す説明図
である。

【図７】図１に示す画像処理装置３０の機能をブロック
により示すブロック図である。

【図８】カラー画像データと、近傍の格子点色データ
の、色空間内における位置を示す説明図である。

【図９】画像出力装置としてカラープリンタを想定した
場合における画像処理装置の機能をブロックにより示す
ブロック図である。

【図１０】画像データのプレ階調数変換処理の概略説明
図である。

【図１１】プレ階調数変換処理を誤差拡散法を用いて行
なう場合の重みマトリクスの説明図である。

【図１２】プレ階調数変換手段で誤差拡散法を用いた場
合の処理の概要を示すフローチャートである。

【図１３】プレ階調数変換手段で平均誤差最小法を用い
た場合の処理の概要フローチャートである。

【図１４】プレ階調数変換手段で組織的ディザ法を用い
た場合の処理の概要を示すフローチャートである。

【図１５】色補正部１４２をソフト的に構成する場合の
処理の概要を示す説明図である。

【図１６】色補正部１４２をハード的に構成する場合の
概略構成図である。

【図１７】図１６に示すＣ用ＲＯＭのより詳細な実施形
態を示す説明図である。

【図１８】ポスト階調数変換手段を実現する処理の概要
を示す説明図である。

【図１９】ＲＧＢの３色のデータからＣＭＹＫの４色成
分を求めて色補正を行なう場合の処理の概要を示す説明
図である。

【図２０】第１実施例の画像処理装置３０において用い
る格子点であって、色空間の低濃度領域で細かく分割さ
れた格子点の一例を示す説明図である。

【図２１】色補正テーブルを修正する場合の処理の概要
を示すフローチャートである。

【図２２】第２実施例の画像処理装置３０におけるプレ
階調数変換処理を示すフローチャートである。

【図２３】第２実施例のプレ階調数変換処理で採用した
ディザ法で参照するディザマトリクスの一例を示す説明
図である。

【図２４】第３実施例の画像処理装置３０の機能をブロ
ックにより示すブロック図である。

【図２５】主要色について行なわれる一次元補間処理を
説明するための説明図である。

【図２６】同じく一次補間処理の原理を説明する説明図
である。

【図２７】第４ないし第７実施例に共通する画像処理装
置３０Ａの機能をブロックで示したブロック図である。

【図２８】スムージングフィルタの具体例を示す説明図
である。

【図２９】第４実施例における画像処理ルーチンを示す
フローチャートである。

【図３０】スムージングを行なうか否かの判断の詳細を
示す説明図である。

【図３１】スムージングを行なうか否かの判断の他の例
を示す説明図である。

【図３２】スムージングを行なうか否かの判断の他の例
を示す説明図である。

【図３３】スムージングを行なうか否かの判断の他の例
を示す説明図である。

【図３４】スムージングを行なうか否かの判断の他の例
を示す説明図である。

【図３５】第５実施例における画像処理ルーチンを示す
フローチャートである。

【図３６】第５実施例においてスムージングを行なうか
否かの判断の詳細を示す説明図である。

【図３７】第６実施例の６色インクを用いたプリンタに
おけるインクの成分を示す説明図である。

【図３８】第６実施例における淡インクと濃インクの記
録率を示すグラフである。

【図３９】第６実施例における画像処理ルーチンを示す
フローチャートである。

【図４０】第７実施例における画像処理ルーチンを示す
フローチャートである。

【符号の説明】

１０…画像入力装置 １２…スキャナ ２０…画像出力装置 ２１…カラーディスプレイ ２２…カラープリンタ ２３…紙送りモータ ２４…キャリッジモータ ２６…プラテン ２８…印字ヘッド ３０…画像処理装置 ３０Ａ…画像処理装置 ３１…キャリッジ ３２…操作パネル ３４…摺動軸 ３６…駆動ベルト ３８…プーリ ３９…位置検出センサ ４０…制御回路 ６１…インク吐出用ヘッド ６５…導入管 ７１…ブラックインク用カートリッジ ７２…カラーインク用カートリッジ ８０…インク通路 ９０…コンピュータ ９１…ビデオドライバ ９３…ＣＲＴディスプレイ ９５…アプリケーションプログラム ９６…プリンタドライバ ９７…ラスタライザ ９８…色補正モジュール ９９…ハーフトーンモジュール １３４…色補正テーブルメモリ １３４Ｃ…Ｃ用ＲＯＭ １３４Ｍ…Ｍ用ＲＯＭ １３４Ｙ…Ｙ用ＲＯＭ １４０…プレ階調数変換部 １４０ａ…メインデータ出力部 １４０ｂ…サブデータ出力部 １４２…色補正部 １４６…ポスト階調数変換部 １４８…補間演算部 １５０…スムージング処理部 ３００…格子点 ４００…注目画素 ５００…格子点

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/405 Ｈ０４Ｎ 1/40 Ｃ 1/407 １０１Ｅ

Claims (38)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２次元以上の色空間における座標値によ
   り表現された多色の画像を色補正して出力する画像処理
   装置であって、 前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数
   を用いて表現したカラー画像データを入力する入力手段
   と、 前記座標値を表現する前記階調数よりも少ない階調数に
   より前記色空間を分割し、かつ該色空間の所定の低濃度
   領域では他の領域よりも該色空間を細かく分割し、該分
   割を前記各次元について行なうことにより得られた格子
   点の座標値を前記色空間について記憶した格子点情報記
   憶手段と、 該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関
   する補正データを記憶した色補正テーブルと、 前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座
   標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以
   下となる手法に従って、前記格子点情報記憶手段に記憶
   された格子点の座標値に変換する格子点変換手段と、 該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、
   前記色補正テーブルから読み出し、補正済みのカラー画
   像データとして出力する色補正手段と、 を備えた画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記格子点変換手段は、誤差拡散の手法
   を用いて格子点の座標を変換する手段である請求項１記
   載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記格子点変換手段は、分散型ディザの
   閾値マトリックスを用いて格子点の座標を変換する手段
   である請求項１記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 請求項１記載の画像処理装置であって、 前記カラー画像データは、前記座標値を表現する前記階
   調数が、該カラー画像データの各色成分の濃度に対応す
   る形式で表現されたものであり、 前記色補正テーブルが、前記カラー画像データの各色成
   分の階調に関する情報を記憶しており、 前記格子点情報記憶手段は、該色補正手段に記憶された
   カラー画像データの各色成分の階調の間隔が、前記所定
   の低濃度領域において他の濃度領域よりも狭くなるよう
   に、前記色空間の前記所定の低濃度領域を分割したもの
   であることを特徴とする画像処理装置。
5. 【請求項５】 請求項４記載の画像処理装置であって、 更に、前記色補正手段により出力された補正済みのカラ
   ー画像データの各色成分の階調数を変換し、画像出力装
   置に適した最終的な階調数に変換する階調数変換手段を
   備え、 前記格子点変換手段が行なう座標値の変換により得られ
   る階調数が、前記階調数変換手段により変換され後の階
   調数より大きいことを特徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】 請求項１記載の画像処理装置であって、 前記色補正テーブルは、前記補正データとして、前記色
   変換手段が出力するカラー画像データを最終的に処理す
   る画像出力装置の色再現特性に適合したものを記憶した
   画像処理装置。
7. 【請求項７】 ２次元以上の色空間における座標値によ
   り表現された多色の画像を色補正して出力する画像処理
   装置であって、 前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数
   を用いて表現したカラー画像データを入力する入力手段
   と、 前記座標値を表現する前記階調数よりも少ない階調数に
   より前記色空間を分割し、かつ該色空間の所定の低濃度
   領域では他の領域よりも該色空間を細かく分割し、該分
   割を前記各次元について行なうことにより得られた格子
   点の座標値を前記色空間について記憶した格子点情報記
   憶手段と、 該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関
   する補正データを記憶した色補正テーブルと、 前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座
   標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以
   下となる手法に従って、前記格子点情報記憶手段に記憶
   された格子点の座標値に変換する格子点変換手段と、 該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、
   前記色補正テーブルから読み出す色補正データ読出手段
   と、 該読み出された格子点の補正データのうち主要色に対応
   した値を選択し、主要色毎に、前記格子点から前記主要
   色に対応した座標値だけがシフトした隣接格子点の補正
   データのうち当該主要色に対応した値を読み出し、該両
   値を用いて補間を行ない、前記主要色についての補正デ
   ータを該補間結果に置き換えた前記補正データを最終的
   な補正済みのカラー画像データとして出力する色補正手
   段とを備えた画像処理装置。
8. 【請求項８】 前記色補正手段における前記補間は、線
   形補間である請求項７記載の画像処理装置。
9. 【請求項９】 請求項７記載の画像処理装置であって、 前記カラー画像データの座標値が、該カラー画像データ
   の各色成分の濃度に対応した値として定義されており、
   前記格子点変換手段が、格子点座標の変換を階調数変換
   として行なう第１の階調数変換手段であり、 更に、前記色補正手段より出力された補正済みのカラー
   画像データの各色成分毎の階調数を、画像出力装置に適
   した階調数に階調数変換する第２の階調数変換手段を備
   え、 前記第１の階調数変換手段による座標値の変換によって
   得られる階調数が、前記第２の階調数変換手段により変
   換された後の階調数より大きいことを特徴とする画像処
   理装置。
10. 【請求項１０】 ２次元以上の色空間における座標値に
    より表現された多色の画像を色補正して出力する画像処
    理装置であって、 前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数
    で表現したカラー画像データを入力する入力手段と、 前記座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数に
    より前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について
    行なうことより得られた格子点の座標値を前記色空間に
    ついて記憶した格子点情報記憶手段と、 該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関
    する補正データを記憶した色補正テーブルと、 前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座
    標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以
    下となる手法に従って、前記格子点情報記憶手段に記憶
    された格子点の座標値に変換する格子点変換手段と、 該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、
    前記色補正テーブルから読み出す色補正データ読出手段
    と、 該色補正データ読出手段が読み出した各画素の補正デー
    タを、該各画素の近傍の画素の補正データに基づいて平
    均化する処理を行なう平均化処理手段とを備えた画像処
    理装置。
11. 【請求項１１】 前記格子点変換手段は、分散型ディザ
    の閾値マトリックスを用いて格子点の座標を変換する手
    段である請求項１０記載の画像処理装置。
12. 【請求項１２】 前記格子点変換手段は、誤差拡散の手
    法を用いて格子点の座標を変換する手段である請求項１
    ０記載の画像処理装置。
13. 【請求項１３】 請求項１０記載の画像処理装置であっ
    て、 前記格子点変換手段は、誤差拡散の手法を用いて格子点
    の座標を変換する第１座標変換手段と、分散型ディザの
    閾値マトリックスを用いて格子点の座標変換を行なう第
    ２座標変換手段と、前記第１座標変換手段と第２座標変
    換手段のいずれの手段を用いるかを決定する変換手段決
    定手段とを有し、 更に、前記平均化手段は、前記変換手段決定手段によ
    り、前記第１変換手段の使用が決定されたときには、前
    記入力されたカラー画像データの濃度が低い領域におい
    て、該平均化の処理を行なう手段である画像処理装置。
14. 【請求項１４】 前記平均化処理手段が前記平均化の処
    理を行なう近傍の画素が、前記入力手段が前記カラー画
    像データを入力する方向に沿った隣接画素である請求項
    １０記載の画像処理装置。
15. 【請求項１５】 前記隣接画素が前記入力する方向にお
    いて手前側の画素である請求項１４記載の画像処理装
    置。
16. 【請求項１６】 前記隣接画素が前記入力する方向にお
    いて後ろ側の画素である請求項１４記載の画像処理装
    置。
17. 【請求項１７】 前記平均化処理手段が前記平均化の処
    理を行なう近傍の画素が、前記入力手段が前記カラー画
    像データを入力する方向の前後に隣接する両画素である
    請求項１０記載の画像処理装置。
18. 【請求項１８】 前記平均化処理手段が前記平均化の処
    理を行なう近傍の画素が、前記入力手段が前記カラー画
    像データを入力する方向に沿った隣接画素および該方向
    に交差する方向の画素である請求項１０記載の画像処理
    装置。
19. 【請求項１９】 請求項１０記載の画像処理装置であっ
    て、 更に、前記入力手段により入力された前記各画素の前記
    カラー画像データに基づいて、該画素の濃度を検出する
    濃度検出手段を備えると共に、 前記平均化処理手段は、前記検出された前記画素の濃度
    が所定値以下の場合に、前記平均化処理手段による平均
    化の処理を行なう手段である画像処理装置。
20. 【請求項２０】 前記平均化処理手段は、前記入力され
    た画像データの所定色成分の濃度が所定値以下の領域で
    のみ前記平均化の処理を該所定色成分ついて行なう手段
    である請求項１０記載の画像処理装置。
21. 【請求項２１】 請求項１０記載の画像処理装置であっ
    て、 前記カラー画像データの座標値が、該カラー画像データ
    の各色成分の濃度に対応した値として定義されており、
    前記格子点変換手段が、格子点座標の変換が階調数変換
    として行なう第１の階調数変換手段であり、 更に、前記色補正手段より出力された補正済みのカラー
    画像データの各色成分毎の階調数を、画像出力装置に適
    した階調数に階調数変換する第２の階調数変換手段を備
    え、 前記第１の階調数変換手段による座標値の変換によって
    得られる階調数が、前記第２の階調数変換手段により変
    換された後の階調数より大きいことを特徴とする画像処
    理装置。
22. 【請求項２２】 請求項２１記載の画像処理装置であっ
    て、 前記第２の階調数変換手段は、２値化を行ない、該２値
    化されたドットの分布密度により階調を表現する手段で
    あり、 前記平均化処理手段は、該２値化されたドットの密度が
    所定値以下の場合に、前記平均化の処理を行なう手段で
    ある画像処理装置。
23. 【請求項２３】 請求項１０記載の画像処理装置であっ
    て、 前記平均化処理手段は、 前記色補正データ読出手段により読み出した色補正デー
    タを、隣接する画素の色補正データとを比較する手段
    と、 該比較された両色補正データの相違が所定値以下の場合
    に、前記平均化の処理を行なう手段とを備えた画像処理
    装置。
24. 【請求項２４】 請求項１０ないし請求項２３のいずれ
    か記載の画像処理装置であって、 前記平均化処理手段は、前記平均化処理を行なうか否か
    を、前記カラー画像データを構成する各色の少なくとも
    一つの色について判断し、該判断に基づいて各色毎に前
    記平均化の処理を行なう手段である画像処理装置。
25. 【請求項２５】 前記平均化処理手段は、近接する画素
    について前記入力されたカラー画像データの前記色空間
    内での隔たりが所定距離以下であると推定される場合
    に、前記平均化の処理を行なう手段である請求項１０記
    載の画像処理装置。
26. 【請求項２６】 前記平均化処理手段は、近接する画素
    について前記格子点変換手段により変換された後の格子
    点が少なくとも隣接する場合に、前記近接する画素間の
    隔たりが前記所定距離以下であるとの推定する手段であ
    る請求項２５記載の画像処理装置。
27. 【請求項２７】 前記平均化処理手段は、近接する画素
    についての前記カラー画像データが、共に、前記格子点
    情報記憶手段が記憶している格子点が形成する単位空間
    に含まれる場合に、前記近接する画素間の隔たりが前記
    所定距離以下であるとの推定する手段である請求項２５
    記載の画像処理装置。
28. 【請求項２８】 請求項１０記載の画像処理装置であっ
    て、 前記平均化処理手段は、 近接する画素について前記入力されたカラー画像データ
    の前記色空間内での隔たりが所定距離以下であるか否か
    を推定する手段と、 平均化の処理についての他の実行条件の成立を判断する
    手段と、 該近接する二つの画素の隔たりが所定距離以下であると
    判断され、かつ前記他の実行条件が成立していると判断
    した場合のみ、前記平均化の処理を行なう手段とからな
    る画像処理装置。
29. 【請求項２９】 請求項１０記載の画像処理装置であっ
    て、 前記格子点情報記憶手段は、前記格子点の座標を、前記
    色空間の所定の低濃度領域では他の領域よりも該色空間
    を細かく分割して記憶する画像処理装置。
30. 【請求項３０】 ２次元以上の色空間における座標値に
    より表現された多色の画像を色補正して出力する画像処
    理装置であって、 前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数
    で表現したカラー画像データを入力する入力手段と、 前記座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数に
    より前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について
    行なうことより得られた格子点の座標値を前記色空間に
    ついて記憶した格子点情報記憶手段と、 該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関
    する補正データを記憶した色補正テーブルと、 前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座
    標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以
    下となる手法に従って、前記格子点情報記憶手段に記憶
    された格子点の座標値に変換する格子点変換手段と、 該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、
    前記色補正テーブルから読み出す色補正データ読出手段
    と、 該読み出された格子点の補正データのうち主要色に対応
    した値を選択し、主要色毎に、前記格子点から前記主要
    色に対応した座標値だけがシフトした隣接格子点の補正
    データのうち当該主要色に対応した値を読み出し、該両
    値を用いて補間を行ない、前記主要色についての補正デ
    ータを該補間結果に置き換えた前記補正データを出力す
    る色補正手段とを備えた画像処理装置。
31. 【請求項３１】 請求項３０記載の画像処理装置であっ
    て、 前記カラー画像データの座標値が、該カラー画像データ
    の各色成分の濃度に対応した値として定義されており、
    前記格子点変換手段が、格子点座標の変換を階調数変換
    として行なう第１の階調数変換手段であり、 更に、前記色補正手段より出力された補正済みのカラー
    画像データの各色成分毎の階調数を、画像出力装置に適
    した階調数に階調数変換する第２の階調数変換手段を備
    え、 前記第１の階調数変換手段による座標値の変換によって
    得られる階調数が、前記第２の階調数変換手段により変
    換された後の階調数より大きいことを特徴とする画像処
    理装置。
32. 【請求項３２】 前記色補正手段が出力した補正データ
    を、該各画素の近傍の画素の補正データに基づいて平均
    化する処理を行ない、最終的なカラー画像データとして
    出力する平均化処理手段を備えた請求項３０または請求
    項３１記載の画像処理装置。
33. 【請求項３３】 請求項１０記載の画像処理装置であっ
    て、 更に、前記入力手段が入力した各画素のカラー画像デー
    タにより、該画素に隣接する画素との間に新たな画素を
    想定し、該新たな画素に前記入力したカラー画像データ
    を設定する画像拡大手段を備え、 前記平均化処理手段は、前記画像拡大手段により想定さ
    れた画素との間で、前記平均化処理を行なう手段である
    画像処理装置。
34. 【請求項３４】 ２次元以上の色空間における座標値に
    より表現された多色の画像を色補正して出力する画像処
    理方法であって、 前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数
    を用いて表現したカラー画像データを入力し、 前記座標値を表現する前記階調数よりも少ない階調数に
    より前記色空間を分割し、かつ該色空間の所定の低濃度
    領域では他の領域よりも該色空間を細かく分割し、該分
    割を前記各次元について行なうことにより得られた格子
    点の座標値を前記色空間について記憶し、 該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関
    する補正データを記憶した色補正テーブルを用意し、 前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座
    標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以
    下となる手法に従って、前記記憶された格子点の座標値
    に変換し、 該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、
    前記色補正テーブルから読み出し、補正済みのカラー画
    像データとして出力する画像処理方法。
35. 【請求項３５】 ２次元以上の色空間における座標値に
    より表現された多色の画像を色補正して出力する画像処
    理方法であって、 前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数
    を用いて表現したカラー画像データを入力し、 前記座標値を表現する前記階調数よりも少ない階調数に
    より前記色空間を分割し、かつ該色空間の所定の低濃度
    領域では他の領域よりも該色空間を細かく分割し、該分
    割を前記各次元について行なうことにより得られた格子
    点の座標値を前記色空間について記憶し、 該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関
    する補正データを記憶した色補正テーブルを用意し、 前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座
    標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以
    下となる手法に従って、前記記憶された格子点の座標値
    に変換し、 該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、
    前記色補正テーブルから読み出し、 該読み出された格子点の補正データのうち主要色に対応
    した値を選択し、主要色毎に、前記格子点から前記主要
    色に対応した座標値だけがシフトした隣接格子点の補正
    データのうち当該主要色に対応した値を読み出し、該両
    値を用いて補間を行ない、前記主要色についての補正デ
    ータを該補間結果に置き換えた前記補正データを最終的
    な補正済みのカラー画像データとして出力する画像処理
    方法。
36. 【請求項３６】 ２次元以上の色空間における座標値に
    より表現された多色の画像を色補正して出力する画像処
    理方法であって、 前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数
    で表現したカラー画像データを入力し、 前記座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数に
    より前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について
    行なうことより得られた格子点の座標値を前記色空間に
    ついて記憶し、 該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関
    する補正データを記憶した色補正テーブルを用意し、 前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座
    標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以
    下となる手法に従って、前記記憶された格子点の座標値
    に変換し、 該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、
    前記色補正テーブルから読み出し、 該読み出した各画素の補正データを、該各画素の近傍の
    画素の補正データに基づいて平均化する処理を行なう画
    像処理方法。
37. 【請求項３７】 近接する画素について前記入力された
    カラー画像データの前記色空間内での隔たりが所定距離
    以下であると推定される場合に、前記平均化の処理を行
    なう請求項３６記載の画像処理方法。
38. 【請求項３８】 ２次元以上の色空間における座標値に
    より表現された多色の画像を色補正して出力する画像処
    理方法であって、 前記画像の各画素について、前記座標値を所定の階調数
    で表現したカラー画像データを入力し、 前記座標値を表現する前記階調数よりも小さな階調数に
    より前記色空間を分割し、該分割を前記各次元について
    行なうことより得られた格子点の座標値を前記色空間に
    ついて記憶し、 該各格子点に対応して、前記カラー画像データの色に関
    する補正データを記憶した色補正テーブルを用意し、 前記入力されたカラー画像データの前記色空間内での座
    標値を、前記格子点からの隔たりが平均的には所定値以
    下となる手法に従って、前記記憶された格子点の座標値
    に変換し、 該変換された座標値に対応した格子点の補正データを、
    前記色補正テーブルから読み出し、 該読み出された格子点の補正データのうち主要色に対応
    した値を選択し、主要色毎に、前記格子点から前記主要
    色に対応した座標値だけがシフトした隣接格子点の補正
    データのうち当該主要色に対応した値を読み出し、該両
    値を用いて補間を行ない、前記主要色についての補正デ
    ータを該補間結果に置き換えた前記補正データを出力す
    る画像処理方法。