专利名称：图像处理装置以及图像的低灰度化方法
技术领域：
本发明涉及采用多个方法进行图像的低灰度化的装置以及方法。
背景技术：
作为减少图像的灰度数而再现的方法，提出了各种方法。例如，在专利文献1中公开了误差扩散法。此外，还提出了通过网屏(^夕U — > )处理再现的方法。若根据该方法，则预先准备网屏，并利用与浓度相应的网屏再现图像。若利用误差扩散法再现图像，则与利用网屏处理再现图像的情况相比，会出现锐利感，但粒度较差。因此，考虑将图像整体中的一部分用误差扩散法再现并且将其他部分用网屏处理再现的方法。在专利文献1 7中公开了分别使用多个低灰度化的处理方法的手法。[专利文献1](日本)特开平10-32712号公报[专利文献2](日本)特开2004-64189号公报[专利文献3](日本)特开平7-274004号公报[专利文献4](日本)特开平9-74493号公报[专利文献5](日本)特开平10-336454号公报[专利文献6](日本)特开2002-247356号公报[专利文献7](日本)特开2004-287794号公报但是，若区分使用再现的方法，则例如在用误差扩散法进行了再现的部分和用网屏处理进行了再现的部分的边界附近，图像的不连续性将变得突出。即，边界附近变得不自然。
发明内容
本发明鉴于这样的问题，其目的在于即使使用多个低灰度化的处理方法也比以往更自然。本发明的一个方式的图像处理装置包括第一低灰度图像生成部件，通过对输入的输入图像实施第一处理，从而生成减少了该输入图像的灰度数的第一低灰度图像；第二低灰度图像生成部件，通过对所述输入图像实施第二处理，从而生成减少了该输入图像的灰度数的第二低灰度图像；浓度检测部件，检测所述输入图像的浓度；混合比率决定部件， 基于所述浓度决定所述第一低灰度图像和所述第二低灰度图像的混合比率；以及低灰度图像混合部件，根据所述比率混合所述第一低灰度图像和所述第二低灰度图像。优选的是，所述第一低灰度图像生成部件通过网屏处理生成所述第一低灰度图像，所述第二低灰度图像生成部件通过误差扩散处理生成所述第二低灰度图像，所述混合比率决定部件决定所述比率，使其在所述浓度越高时变得越高。或者，包括线出现频度检测部件，检测由连续排列的多个点构成的线或者将规则且断续地排列的多个点连接所得的线出现的频度，所述决定部件决定所述比率，使其在所述频度越高时变得越高。或者，所述第二低灰度图像生成部件通过根据所述比率，以与在所述第一低灰度图像生成部件进行的对于特定的区域的所述网屏处理中使用的第一网屏相近的图案，对所述输入图像中的该特定的区域加入网屏噪声，从而进行所述误差扩散处理。或者，所述浓度检测部件对所述输入图像的每个像素，检测将该像素作为中心的规定的范围内的各像素的浓度的平均值、该规定的范围内的各像素的浓度的最小值、以及在对该规定的范围内的各像素进行了二值化时的黑色图像的含有率中的其中一个作为所述浓度，所述混合比率决定部件对每个所述像素决定所述比率，所述低灰度图像混合部件根据每个所述像素的所述比率混合所述第一低灰度图像和所述第二低灰度图像。或者，所述浓度检测部件根据所述输入图像的属性，检测所述平均值以及所述最小值中的其中一个作为所述浓度。根据本发明，即使使用多个低灰度化的处理方法也能够使图像的再现性比以往更自然。
图1是表示具有图像形成装置的网络系统的结构的例子的图。图2是表示图像形成装置的结构的例子的图。图3是表示图像处理单元的结构的例子的图。图4是表示浓度和网点线数和网屏比率之间的关系的例子的图。图5是表示图像处理单元的结构的变形例的图。图6是表示网屏处理单元的结构的例子的图。图7是表示误差扩散处理单元的结构的例子的图。图8是表示网屏噪声图案表的例子的图。图9是表示网屏噪声增益和输入灰度之间的关系的例子的图。图10是表示混合比率决定处理单元的结构的例子的图。图11是表示浓度和网屏比率的关系的例子的图。图12(A)和图12(B)是表示基于以往的方法的混合结果的例子和基于第二实施方式的混合结果的例子的图。标号说明1图像形成装置(图像处理装置)103、303误差扩散处理单元(第二半色调(^ 一 7卜 > )处理部件)104,304网屏处理单元(第一半色调处理部件)107、306混合处理单元(半色调图像混合部件)151平均值计算单元(浓度检测部件)152最小值选择单元(浓度检测部件)153选择器(混合比率决定部件)154混合比表存储单元(混合比率决定部件)321网点线数判定单元(线出现频度检测部件)
322浓度判定单元(浓度检测部件)70、71、80、81 图像数据72,82误差扩散图像数据73、83网屏处理图像数据74混合图像数据84混合图像数据75输出图像数据
具体实施例方式[第一实施方式]图1是表示具有图像形成装置1的网络系统的结构的例子的图。图2是表示图像形成装置1的结构的例子的图。图3是表示图像处理单元IOj的结构的变形例的图。图4 是表示浓度和网点线数和网屏比率之间的关系的例子的图。图1所示的图像形成装置1是一般被称为复合机或者MFP (多功能外围设备)等的图像处理装置，是集合了复印、PC打印(网络打印)、传真、以及扫描仪等功能的装置。图像形成装置1经由通信线路4能够与个人计算机2等其他装置连接。如图2所示，图像形成装置1除了 CPU(中央处理单元)10a、RAM(随机存取存储器)10b、R0M (只读存储器)10c、硬盘10d、扫描仪10e、印刷装置IOf、网络接口 10g、触摸面板10h、以及调制解调器IOi之外，还由图像处理单元IOj等构成。扫描仪IOe是从用纸读取由照片、文字、绘图、图表等构成的原稿的图像从而生成图像数据的装置。图像处理单元IOj对通过扫描仪IOe读取的原稿的图像的图像数据或者从个人计算机2等发送的图像数据实施图像处理。对此将在后面叙述。以下，将由图像处理单元IOj 实施处理之前的图像数据记为“图像数据80”。此外，将一张用纸的一个面整体的图像记为 “页图像”。印刷装置IOf基于通过图像处理单元IOj实施了图像处理的图像数据，在用纸上印刷图像。触摸面板IOh上显示用于对用户提供消息的画面、表示处理的结果的画面、或者用于用户对图像形成装置1输入指示的画面等。此外，触摸面板IOh检测被触摸(被按压) 的位置，并将其位置通知给CPUlOa。网络接口 IOg是用于经由所谓的LAN(局域网)线路等通过TCP/IP(传输控制协议/互联网协议)与其他装置进行通信的NIC(网络接口卡)。调制解调器IOi是经由固定电话网通过G3的协议与其他传真装置进行通信的装置。ROMlOc或者硬盘IOd中除了 OS(操作系统)之外还存储了固件(firmware)以及应用等程序。这些程序根据需要而被载入RAMlOb，并通过CPUlOa执行。如图3所示，图像处理单元IOj由区域属性判别单元301、平滑处理单元302、误差扩散处理单元303、网屏处理单元304、混合比率决定处理单元305、混合处理单元306、网点线数判定单元321、以及浓度判定单元322等构成。
区域属性判别单元301至浓度判定单元322通过ASIC(特定用途集成电路)或者 FPGA(现场可编程门阵列)等电路实现。或者，也可以通过使CPUlOa执行软件而实现区域属性判别单元301至浓度判定单元322的全部或者一部分功能。图像处理单元IOj通过图3所示的各单元，进行用于减少页图像的各像素的浓度的灰度数的处理。例如，当页图像的各像素的浓度用8比特的灰度即256个灰度来表现的情况下，进行减少为4比特即16个灰度的处理。为了该处理，组合使用误差扩散处理和网屏处理。以下，说明图3所示的图像处理单元IOj的各单元。区域属性判别单元301在由扫描仪IOe从用纸读取页图像而生成图像数据80时， 判别该页图像的各像素属于怎样的属性(类型)的区域。在第一实施方式中，区域属性判别单元301判别是网点区域还是除此以外的区域(非网点区域)。另外，“网点区域”是多个点规则排列的区域。以下，将表示区域属性判别单元301进行的判别的结果的数据记为 “区域属性数据DSl ”。平滑处理单元302对由区域属性判别单元301判别为属于页图像中的网点区域的像素组，实施平滑(smoothing)处理。以下，将平滑化后的页图像的图像数据80记为“图像数据81”。误差扩散处理单元303对图像数据80实施误差扩散处理。即，通过误差扩散法来减少图像数据80所示的页图像的浓度的灰度数。以下，将实施了误差扩散处理的图像数据 80记为“误差扩散图像数据82”。网屏处理单元304对图像数据81实施网屏处理。即，进行用于对图像数据81所表示的页图像，根据浓度而使用点形状、线形状、或者网形状等各种形状的网屏，减少各像素的浓度的灰度数而再现的处理。以下，将实施了网屏处理的图像数据81记为“网屏处理图像数据83”。在第一实施方式中，误差扩散处理以及网屏处理可以通过公知的方法进行。混合处理单元306进行用于混合已进行误差扩散处理的页图像以及已进行网屏处理的页图像的处理。混合的比率通过由混合比率决定处理单元305与网点线数判定单元 321以及浓度判定单元322联合进行处理而决定。这里，说明混合比率的决定处理。网点线数判定单元321对规定尺寸的每个区域，判定网点线数。例如，作为网点线数，网点线数判定单元321检测由连续排列的多个点构成的线或者将规则且断续地排列的多个点连接所得的线出现的频度。浓度判定单元322对规定尺寸的每个区域判定浓度。浓度例如通过以下方法判定即可对该区域的各像素进行二值化，并求黑色像素的个数与白色像素的个数之比(值为 “1”的像素的个数与“0”的像素的个数之比)。混合比率决定处理单元305具有图4那样的表示浓度和网点线数和网屏比率之间的关系的混合比表TLG。并且，当该区域为网点区域的情况下，从混合比表TLG中，读出与通过网点线数判定单元321判定的网点线数和通过浓度判定单元322判定的浓度对应的网屏比率，并将该网屏比率决定为混合的比率。根据混合比表TLG，浓度越高则网屏比率变得越高。此外，网点线数越多则网屏比率变得越高。进而，混合比率决定处理单元305具有非网点区域用的混合比表TLH(未图示)。并且，在该区域为自然画区域等非网点区域的情况下，从混合比表TLH中，读出与通过网点线数判定单元321判定的网点线数和通过浓度判定单元322判定的浓度对应的网屏比率， 并将该网屏比率决定为混合的比率。根据混合比表TLH，与使用了混合比表TLG的情况相比，整体上、即与浓度以及网点线数无关地，网屏比率变高。另外，“网屏比率”意味着，在混合已进行网屏处理的页图像以及已进行误差扩散处理的页图像时、前者与整体的比率。例如，在网屏比率为“α 时， 前者混入α %，后者混入(100_α)%。混合处理单元306基于通过混合比率决定处理单元305决定的网屏比率(混合的比率)，进行用于混合已进行网屏处理的页图像以及已进行误差扩散处理的页图像的处理。 具体地说，通过以下的(1)式算出页图像的各像素的浓度，并生成表示各像素的浓度的混合图像数据84。Q (x, y) = R(χ, y) X α [% ]+S (χ, y) X (100-α ) [% ]......(1)其中，Q(x，y)是坐标(x，y)的像素的浓度。R(x，y)是网屏处理图像数据83所示的坐标(x，y)的像素的浓度。S(x，y)是误差扩散图像数据82所示的坐标(x，y)的像素的浓度。α是通过混合比率决定处理单元305决定的网屏比率(混合的比率)。另外，在已进行网屏处理的页图像以及已进行误差扩散处理的页图像的各自的灰度数不同时，使与高的一方一致之后进行(1)式的运算。例如，在一方为2比特的灰度即4 个灰度，另一方为4比特的灰度即16个灰度时，使前者与后者一致。即，将较低一方的浓度变为4倍之后进行运算。这样生成的混合图像数据84是灰度数减少了的页图像的图像数据。[第二实施方式]图5是表示图像处理单元IOk的结构的例子的图。在第二实施方式中，通过使实施了误差扩散处理的图像和实施了网屏处理的图像的存在点(才> K 卜)的位置尽量一致，即，通过进行相位调整，从而抑制浓度不均。另外，“存在点，，是配置了点的像素。第二实施方式中的图像形成装置1的整体的结构与第一实施方式的情况基本相同，如图2所示。其中，代替图像处理单元IOj设置了图像处理单元10k。在第二实施方式中，如图5所示，图像处理单元IOk由区域属性判别单元101、平滑处理单元102、误差扩散处理单元103、网屏处理单元104、混合比率决定处理单元105、处理方法选择单元106、混合处理单元107以及选择器108等构成。区域属性判别单元101至选择器108通过ASIC(特定用途集成电路)或者 FPGA(现场可编程门阵列)等电路实现。或者，也可以通过使CPUlOa执行软件而实现区域属性判别单元101至选择器108的全部或者一部分功能。图像处理单元IOk通过图5所示的各单元，与图像处理单元IOj同样地，进行用于减少页图像的灰度数的处理。为了该处理，适当组合使用误差扩散处理和网屏处理。以下， 说明图5所示的图像处理单元IOk的各单元。区域属性判别单元101在由扫描仪IOe从用纸中读取页图像而生成图像数据70 时，判别该页图像的各像素属于怎样的属性(类型)的区域。在本实施方式中，判别属于网点内字符轮廓区域、网点内字符内部区域、网点区域、字符轮廓区域、字符内部区域、以及连续灰度区域中的哪一个。以下，将表示区域属性判别单元101进行的判别结果的数据记为 “区域属性数据DT1”。“网点内字符轮廓区域”是在规则排列的多个点的区域中配置的字符(不仅是拉丁字母、平假名、片假名以及汉字等字符，还包括记号以及数字等。以下，同样)的轮廓的区域。“网点内字符内部区域”是由在规则排列的多个点的区域中配置的字符的轮廓所包围的区域。“网点区域”是规则排列的多个点的区域中既不是网点内字符轮廓区域也不是网点内字符内部区域的区域。“字符轮廓区域”是在不是网点区域的区域中配置的字符的轮廓的区域。“字符内部区域”是由在不是网点区域的区域中配置的字符的轮廓所包围的区域。“连续灰度区域”是不符合上述的网点内字符轮廓区域至字符内部区域的任一个的区域。页图像的哪个部分符合哪个属性的区域，可以通过公知的方法来判别。平滑处理单元102对由区域属性判别单元101判别为属于页图像中的网点区域的像素组，实施平滑(smoothing)处理。以下，将平滑化后的页图像的图像数据70记为“图像数据71”。误差扩散处理单元103对图像数据71实施误差扩散处理。即，通过误差扩散法来减少图像数据71所示的页图像的浓度的灰度数。以下，将实施了误差扩散处理的图像数据 71记为“误差扩散图像数据72”。误差扩散处理单元103的细节将在后面叙述。网屏处理单元104对图像数据70实施网屏处理。即，进行用于对图像数据70所示的页图像，根据浓度而使用点形状、线形状、或者网形状等各种形状的网屏，减少各像素的浓度的灰度数而再现的处理。以下，将实施了网屏处理的图像数据70记为“网屏处理图像数据73”。网屏处理单元104的细节将在后面叙述。混合处理单元107进行用于混合已进行误差扩散处理的页图像以及已进行网屏处理的页图像的处理。另外，混合的比率通过后述的混合比率决定处理单元105决定。选择器108对页图像中的各属性的每个区域，选择通过误差扩散处理单元103进行了误差扩散处理的图像、通过网屏处理单元104进行了网屏处理的图像、以及通过混合处理单元107进行了混合处理的图像中的其中一个。并且，通过对各属性的区域所选择的图像进行组合，从而生成页整体的、减少了灰度数的图像。图6是表示网屏处理单元104的结构的例子的图。图7是表示误差扩散处理单元 103的结构的例子的图。图8是表示网屏噪声图案表TLC的例子的图。图9是表示网屏噪声增益和输入灰度之间的关系的例子的图。图10是表示混合比率决定处理单元105的结构的例子的图。图11是表示浓度和网屏比率的关系的例子的图。下面，参照图6 图11依次说明误差扩散处理单元103至选择器108的细节。如图6所示，网屏处理单元104由网屏处理控制用属性变换单元141、平滑处理单元142、网屏参考表存储单元143、伽马校正表存储单元144、减法单元145、以及网屏系数乘法单元146等构成。另外，网屏处理单元104进行网屏处理，但网屏处理本身可以通过公知的方法来进行。在网屏参考表存储单元143中存储了用于再现网屏的多个网屏参考表TLA。对于网屏参考表TLA的每一个，通过其所再现的网屏的形态不同。例如，对于网屏参考表TLA 的每一个，通过其所再现的线或者点的开始位置、网屏角度、或者相邻的线或点的间隔(间距)不同。从区域属性判别单元101对网屏处理控制用属性变换单元141输入区域属性数据 DT1、即表示页图像的各像素属于哪个属性的区域的数据。根据区域属性数据DT1，确定页图像中的网点内字符轮廓区域、网点内字符内部区域、网点区域、字符轮廓区域、字符内部区域、以及连续灰度区域的位置。预先决定了对哪个属性的区域利用哪个网屏。并且，各网屏参考表TLA对应有用于识别通过其所表现的网屏的号码。网屏处理控制用属性变换单元141将区域属性数据DTl变换为表示与页图像中的各个属性的区域对应的网屏在网屏参考表TLA的号码的数据。然后，基于变换后的数据，各属性的区域的网屏参考表TLA从网屏参考表存储单元143输出到减法单元145。S卩，选择用于通过网屏来表示各属性的区域的网屏参考表TLA，并输出到减法单元 145。在平滑处理单元142中输入图像数据70。平滑处理单元142在被输入了图像数据 70时，对图像数据70实施平滑处理。由此，可获得图像数据70a。在伽马校正表存储单元144中存储了用于对页图像进行伽马校正的伽马校正表 TLB。并且，基于伽马校正表TLB以及从平滑处理单元102输入的或者通过平滑处理单元 142获得的图像数据70a，决定页图像的各像素的校正量，并输出到减法单元145。减法单元145从将页图像的各属性的区域通过各自的网屏参考表TLA进行了网屏化后的各像素的浓度中减去各像素的校正量。进而，网屏系数乘法单元146对通过减法单元145获得的页图像的各像素的浓度乘以网屏乘法系数。如此调整页图像的各像素的浓度，获得网屏处理图像数据73。如图7所示，误差扩散处理单元103由网屏噪声图案表存储单元131、网屏噪声增益表存储单元132、乘法单元133、加法单元134以及调整处理单元135等构成。对于误差扩散处理单元103，从区域属性判别单元101输入区域属性数据DT1，并从平滑处理单元102输入图像数据71。在网屏噪声图案表存储单元131中存储了用于产生网屏噪声的多个网屏噪声图案表TLC。“网屏噪声”是对图像数据加入的噪声，是规则排列的像素的集合。关于网屏噪声，详细记载于公知文献1((日本)专利第4107108号)中。对于网屏噪声图案表TLC的每一个，由其所表现的网屏噪声的形态不同。例如，在网屏噪声图案表TLC表示图8那样的、同一子矩阵S匪规则地排列了多个所得的矩阵时，通过网屏噪声所表示的线或者点的开始位置、网屏角度、或者相邻的子矩阵 S匪的同一元素(像素)之间的间距不同。此外，对于各网屏噪声图案表TLC，成对的网屏参考表TLA存在于网屏参考表存储单元143中。成对的网屏参考表TLA是指，线或者点的开始位置、网屏角度、以及间距都相同的网屏参考表TLA。S卩，通过成为一对的网屏参考表TLA和网屏噪声图案表TLC，表现共同的形态。艮口， 通过该网屏参考表TLA表现的网屏的形态和通过该网屏噪声图案表TLC表现的网屏噪声的图案的形态大体上一致。在网屏噪声增益表存储单元132中存储了网屏噪声增益表TLD。网屏噪声增益表 TLD是图9那样的表示网屏噪声增益和输入灰度之间的关系的表。如果图像数据70以及区域属性数据DTl输入到误差扩散处理单元103，则从网屏噪声图案表存储单元131以及网屏噪声增益表存储单元132对乘法单元133输出以下说明的数据。在网屏噪声图案表存储单元131中存储的网屏噪声图案表TLC中的、与区域属性数据DTl所示的各自的属性的区域对应的网屏噪声图案表TLC被输出到乘法单元133。此外，根据网屏噪声增益表存储单元132的网屏噪声增益表TLD，对乘法单元133 输出与页图像中的各属性的每个区域的浓度(输入灰度)对应的网屏噪声增益。乘法单元133对页图像的各属性的每个区域，进行如下的运算处理。乘法单元133对区域的图像的、由输入的网屏噪声图案表TLC所示的各浓度，乘以所输入的网屏噪声增益。另外，该网屏噪声图案表TLC与网屏处理单元104对该区域进行网屏处理时所使用的网屏参考表TLA是一对。此外，构成网屏噪声图案表TLC中的子矩阵S匪的各元素(像素)的值如下。若将浓度的最大值(即，灰度数)设为“Cmax”，则在将子矩阵S匪的各元素的值按照从小到大的顺序排列时，最小值大约是CmaxX (-1/2)，最大值大约是CmaxX (1/2)，剩余的值在最小值和最大值之间大体以等间隔地排列。例如，如果是4096个灰度，则排列在-2048 2047 之间。此外，所有元素的平均值大体为0(零)。加法单元134对图像数据71所示的各像素的浓度，相加通过乘法单元133获得的、与各像素对应的浓度。即，对页图像加入通过网屏噪声增益进行了调整的网屏噪声。作为网屏噪声的加入方法，例如使用在公知文献1中记载的公知的方法。然后，调整处理单元135对通过加法单元134获得的表示各像素的浓度的数据，实施误差的衰减处理、乘以积分滤波器的处理、平滑处理、或者将点细化的处理等。这样，生成网屏处理图像数据73。返回到图5，混合比率决定处理单元105如下决定通过误差扩散处理单元103进行了误差扩散处理的页图像和通过网屏处理单元104进行了网屏处理的页图像的混合比率。在混合比率决定处理单元105中，从区域属性判别单元101输入区域属性数据 DT1，从平滑处理单元102输入图像数据71。如图10所示，混合比率决定处理单元105由平均值计算单元151、最小值选择单元 152、选择器153以及混合比表存储单元巧4等构成。平均值计算单元151选择页图像的各像素作为关注像素，并基于图像数据71计算位于以关注像素为中心的MXN的范围内的各像素的浓度的平均值。例如，在M为“3”且N 为“5”的情况下，计算位于以关注像素为中心的3X5的范围内的15个像素的浓度的平均值。
最小值选择单元152选择页图像的各像素作为关注像素，并基于图像数据71选择位于以关注像素为中心的MXN的范围内的各像素的浓度中的最小值。选择器153对页图像的每个像素，如下选择通过平均值计算单元151算出的平均值以及通过最小值选择单元152算出的最小值中的其中一个。选择器153对属于连续灰度区域或者字符内部区域的像素选择平均值。另一方面，对属于字符轮廓区域、网点区域、网点内字符轮廓区域、以及网点内字符内部区域选择
最小值。混合比表存储单元巧4存储了图11那样的表示浓度和网屏比率的关系的混合比表 TLF。并且，页图像的各个像素的、与通过选择器153选择的平均值或者最小值对应的网屏比率，从混合比表存储单元巧4输出到混合处理单元107。返回到图5，对于混合处理单元107，从误差扩散处理单元103输入误差扩散图像数据72，并且从网屏处理单元104输入网屏处理图像数据73。混合处理单元107进行基于通过混合比率决定处理单元105决定的网屏比率，混合已进行网屏处理的页图像以及已进行误差扩散处理的页图像的处理。进行混合的处理方法与第一实施方式的情况相同。即，混合处理单元107通过以下的(1)式算出页图像的各像素的浓度，并生成表示各像素的浓度的混合图像数据74。在处理方法选择单元106中，对页图像的各属性的每个区域，如下选择网屏处理、 误差扩散处理以及混合处理中的其中一个。例如，对连续灰度区域以及网点区域选择混合处理。对字符轮廓区域、字符内部区域、网点内字符轮廓区域、以及网点内字符内部区域选择误差扩散处理。选择的结果输出到选择器108。对于选择器108，还从误差扩散处理单元103输入误差扩散图像数据72，从网屏处理单元104输入网屏处理图像数据73，并从混合处理单元107输入混合图像数据74。选择器108如下选择页图像的各像素的浓度。对于通过处理方法选择单元106选择了网屏处理的属性的区域的像素，选择该像素的、由网屏处理图像数据73所示的浓度。 对于通过处理方法选择单元106选择了误差扩散处理的属性的区域的像素，选择该像素的、由误差扩散图像数据72所示的浓度。对于通过处理方法选择单元106选择了混合处理的属性的区域的像素，选择该像素的、由混合图像数据74所示的浓度。然后，生成表示通过选择器108选择的页图像的各像素的浓度的输出图像数据 75，并输出到印刷装置IOf等。这样生成的输出图像数据75是灰度数减少了的页图像的图像数据。图12是表示基于以往的方法的混合结果的例子以及基于第二实施方式的混合结果的例子的图。根据第一实施方式以及第二实施方式，对每个像素采用与浓度相应的比率来混合了通过误差扩散处理进行了半色调处理的页图像和通过网屏处理进行了半色调处理的页图像。因此，与以往相比能够使边界附近的不连续性不明显。进而，根据第二实施方式，对于同一区域，分别使用可再现共同的形态的一对的网屏参考表TLA以及网屏噪声图案表TLC进行了网屏处理以及误差扩散处理。由此，能够使存在点的相位一致，在抑制浓度斑的同时能够获得低灰度的图像。
S卩，如图12(A)所示那样，以往在混合(合成)后的页图像中时常发生浓度不均， 但根据第二实施方式，则如图12(B)所示那样，能够抑制浓度斑。在第二实施方式中，分别使用间距相同的网屏参考表TLA以及网屏噪声图案表 TLC进行了对于同一区域的网屏处理以及误差扩散处理，但也可以使用间距之比为1 N或者N 1(其中，N是2以上的自然数)的网屏参考表TLA以及网屏噪声图案表TLC。在第二实施方式中，网屏噪声增益表TLD表示了图9那样的网屏噪声增益和输入灰度之间的关系，但也可以表示网屏噪声增益和网屏比率之间的关系。这时，网屏噪声增益表TLD将两者关系表示为网屏比率越高则网屏噪声增益变得越高即可。此外，在误差扩散处理单元103中输入通过混合比率决定处理单元105决定的网屏比率(α % )。在第一实施方式以及第二实施方式中，对通过扫描仪IOe读取的图像进行了灰度数的减少处理，但也可以对通过数字照相机拍摄的图像进行。或者，也可以对从个人计算机 2发送来的图像进行。在第一实施方式以及第二实施方式中，适当合成了通过误差扩散处理减少了灰度数的图像以及通过网屏处理减少了灰度数的图像，但也可以对通过其他方法减少了灰度数的图像进行组合。或者，也可以对通过三个以上的处理分别减少了灰度数的三个图像进行组合。另外，图像形成装置1的整体或者各个单元的结构、处理内容、处理顺序、表的结构等可以按照本发明的宗旨而适当进行变更。
权利要求
1.一种图像处理装置，其特征在于，包括第一生成部件，通过对输入的输入图像实施第一处理，从而生成减少了该输入图像的灰度数的第一低灰度图像；第二生成部件，通过对所述输入图像实施第二处理，从而生成减少了该输入图像的灰度数的第二低灰度图像；浓度检测部件，检测所述输入图像的浓度；决定部件，基于所述浓度决定所述第一低灰度图像和所述第二低灰度图像的混合的比率；以及混合部件，根据所述比率混合所述第一低灰度图像和所述第二低灰度图像。
2.如权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述第一生成部件通过网屏处理生成所述第一低灰度图像， 所述第二生成部件通过误差扩散处理生成所述第二低灰度图像， 所述决定部件决定所述比率，使其在所述浓度越高时变得越高。
3.如权利要求1或权利要求2所述的图像处理装置，包括线出现频度检测部件，检测由连续排列的多个点构成的线或者将规则且断续地排列的多个点连接所得的线出现的频度，所述决定部件决定所述比率，使其在所述频度越高时变得越高。
4.如权利要求2所述的图像处理装置，其中，所述第二生成部件通过根据所述比率，以与在所述第一生成部件进行的对于该特定的区域的所述网屏处理中使用的第一网屏相近的图案，对所述输入图像中的特定的区域加入网屏噪声，从而进行所述误差扩散处理。
5.如权利要求1、2、4的任一项所述的图像处理装置，其中，所述浓度检测部件对所述输入图像的每个像素，检测将该像素作为中心的规定的范围内的各像素的浓度的平均值、该规定的范围内的各像素的浓度的最小值、以及在对该规定的范围内的各像素进行了二值化时的黑色图像的含有率中的其中一个，作为所述浓度， 所述决定部件对每个所述像素决定所述比率，所述混合部件根据每个所述像素的所述比率混合所述第一低灰度图像和所述第二低灰度图像。
6.如权利要求5所述的图像处理装置，其中，所述浓度检测部件根据所述输入图像的属性，检测所述平均值以及所述最小值中的其中一个作为所述浓度。
7.一种图像的低灰度化方法，其特征在于，包括第一步骤，通过对输入的输入图像实施第一处理，从而生成减少了该输入图像的灰度数的第一低灰度图像；第二步骤，通过对所述输入图像实施第二处理，从而生成减少了该输入图像的灰度数的第二低灰度图像；第三步骤，检测所述输入图像的浓度；第四步骤，基于所述浓度决定所述第一低灰度图像和所述第二低灰度图像的混合的比率；以及第五步骤，根据所述比率混合所述第一低灰度图像和所述第二低灰度图像。
8.如权利要求7所述的图像的低灰度化方法，其中，所述第一处理是网屏处理，所述第二处理是误差扩散处理，在所述第四步骤中决定所述比率，使其在所述浓度越高时变得越高。
9.如权利要求8所述的图像的低灰度化方法，其中，所述第二处理是根据所述比率，以与在对于该特定的区域的所述第一处理中使用的第一网屏相近的图案，对所述输入图像中的特定的区域加入网屏噪声的处理。
10.如权利要求7所述的图像的低灰度化方法，包括第六步骤，检测由连续排列的多个点构成的线或者将规则且断续地排列的多个点连接所得的线出现的频度，在所述第四步骤中决定所述比率，使其在所述频度越高时变得越高。
11.如权利要求7所述的图像的低灰度化方法，其中，在所述第三步骤中，对所述输入图像的每个像素，检测将该像素作为中心的规定的范围内的各像素的浓度的平均值、该规定的范围内的各像素的浓度的最小值、以及在对该规定的范围内的各像素进行了二值化时的黑色图像的含有率中的其中一个作为所述浓度，在所述第四步骤中，对每个所述像素决定所述比率，在所述第五步骤中，根据每个所述像素的所述比率混合所述第一低灰度图像和所述第二低灰度图像。
12.如权利要求11所述的图像的低灰度化方法，其中，在所述第三步骤中，根据所述输入图像的属性，检测所述平均值以及所述最小值中的其中一个作为所述浓度。
全文摘要
本发明提供图像处理装置以及图像的低灰度化方法，即使使用多个低灰度化的处理方法也使图像的再现性比以往更自然。对图像形成装置(1)设置对输入图像进行网屏处理的网屏处理单元(104)；对输入图像进行误差扩散处理的误差扩散处理单元(103)；检测输入图像的浓度并基于此决定网屏处理后的输入图像和误差扩散处理后的图像的混合的比率的混合比率决定处理单元(105)；以及根据已决定的比率混合网屏处理后的输入图像和误差扩散处理后的图像的混合处理单元(107)。
文档编号H04N1/00GK102340613SQ20111019635
公开日2012年2月1日 申请日期2011年7月14日 优先权日2010年7月16日
发明者坂匡晃, 山口智广 申请人:柯尼卡美能达商用科技株式会社