JP5281561B2 - Image processing apparatus and image forming apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、多階調画像をディザ法(ハーフトーンスクリーン法)で疑似階調画像に変換する画像処理装置及びこれを用いた画像形成装置に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus that converts a multi-gradation image into a pseudo gradation image by a dither method (halftone screen method), and an image forming apparatus using the image processing apparatus.
多階調画像を画像形成装置で印刷する場合、通常、多階調画像がディザ法で擬似階調画像に変換される。この際、多階調画像は、ディザマトリックスと同一サイズのブロックに分割され、各ブロックが、ディザマトリックスを用いて擬似階調画像に変換される。 When printing a multi-tone image with an image forming apparatus, the multi-tone image is usually converted into a pseudo-tone image by a dither method. At this time, the multi-tone image is divided into blocks having the same size as the dither matrix, and each block is converted into a pseudo-tone image using the dither matrix.
例えば図8(A)に示すように、4×4画素の多階調画像ブロック100をディザマトリックス101で擬似階調画像ブロック104に変換する場合、多階調画像ブロック100の各要素をディザマトリックス101の対応する要素と加算して加算画像102を取得し、各要素を閾値「15」と比較し、閾値以上であれば‘1’(白)、そうでなければ‘0’(黒)とすることにより、擬似階調画像ブロック104を生成する。
For example, as shown in FIG. 8A, when a 4 × 4 pixel multi-tone image block 100 is converted into a pseudo-tone image block 104 by a
ディザマトリックス101としては、通常、ベイヤー型パターンが用いられ、0〜7の低い値の組と、8〜14の高い値の組とが、画素数3の周期を持っている。この周期を持つディザマトリックス101に対し、多階調画像ブロック100が同様に周期を持っていると、両パターンが干渉して、モアレが生ずる。
As the
下記特許文献1では、モアレ防止のために、互いに周期の異なる複数のディザマトリックスを備えておき、多階調画像の周期に最も近い周期のディザマトリックスを選択的に用いる構成が開示されている。
しかしながら、両パターンの周期が同一である場合、多階調画像の階調値が同一であっても、両パターンの位相が一致するときと、位相が180°異なるときとで、変換後の疑似階調画像の擬似階調値が大きく異なる。 However, if the periods of both patterns are the same, even if the tone values of the multi-tone image are the same, the pseudo values after the conversion are different between when the phases of the two patterns match and when the phases differ by 180 °. The pseudo gradation values of the gradation image are greatly different.
例えば図8(B)に示すように、ディザマトリックス101と周期及び位相が同一の、平均25%グレイの多階調画像ブロック100Aの場合、加算画像102Aが得られ、平均50%グレイとなる。これに対し、図8(C)に示すように、ディザマトリックス101と周期が同一で位相が180°異なる、平均25%グレイの多階調画像ブロック100Bの場合、加算画像102Bが得られ、100%ホワイトになる。
For example, as shown in FIG. 8B, in the case of a
すなわち、このような領域では、多階調画像の模様が全く消失した印刷画像が得られたり、濃度が2倍の印刷画像が得られたりして、予期しない結果となる。ディザマトリックスのサイズが4x4画素より大きくて、多階調画像の周期がディザマトリックスのそれより小さい場合も、同様な問題が生ずる。 That is, in such a region, a print image in which the pattern of the multi-tone image has completely disappeared is obtained, or a print image having a double density is obtained, resulting in an unexpected result. A similar problem occurs when the size of the dither matrix is larger than 4 × 4 pixels and the period of the multi-tone image is smaller than that of the dither matrix.
本発明の目的は、このような問題点に鑑み、多階調画像の一部がディザマトリックスと干渉して予期しない結果が得られるのを防止することが可能な画像処理装置及び画像形成装置を提供することにある。 In view of such problems, an object of the present invention is to provide an image processing apparatus and an image forming apparatus capable of preventing a part of a multi-tone image from interfering with a dither matrix and obtaining an unexpected result. It is to provide.
本発明の第1態様では、多階調画像をディザ法で疑似階調画像に変換する画像処理装置において、この変換の前に該多階調画像を処理する前処理部を有し、該前処理部は、
該多階調画像に含まれる、画素値の分布が、該ディザ法で用いられるディザマトリックスの要素周期以下の周期を持ち且つ該ディザマトリックスと干渉することが予測される領域(例えば、取り得る値の最小値と最大値のみでない領域)を、検出する特定パターン検出部と
該領域の画素値を該領域の平均値で置換する特定パターン平滑化部とを有する。
In the first aspect of the present invention, an image processing apparatus that converts a multi-tone image into a pseudo-tone image by a dither method includes a pre-processing unit that processes the multi-tone image before the conversion. The processing unit
An area (for example, a possible value) in which the distribution of pixel values included in the multi-tone image has a period equal to or less than the element period of the dither matrix used in the dither method and is expected to interfere with the dither matrix And a specific pattern smoothing unit that replaces the pixel values of the region with the average value of the region.
本発明による画像処理装置の第2態様では、第1態様において、該ディザマトリックスの周期以下の周期は、3画素である。 In the second aspect of the image processing apparatus according to the present invention, in the first aspect, the period equal to or less than the period of the dither matrix is 3 pixels.
本発明による画像処理装置の第3態様では、第2態様において、該領域は、該多階調画像の標本点の座標(x,y)における画素値をc(x、y)と表記し、画素値が取り得る範囲の最大値と最小値の差をcmaxと表記したとき、条件式
c(x,y)=c(x−2,y)
c(x,y)≠c(x−1,y)
|c(x,y)−c(x−1,y)|≠cmax
を全て満たす座標(x−d,y)から座標(x,y)までの線領域の論理和の領域に等しい。
In the third aspect of the image processing apparatus according to the present invention, in the second aspect, the region is expressed as a pixel value c (x, y) at the coordinates (x, y) of the sample point of the multi-tone image, Conditional expression c (x, y) = c (x−2, y) where cmax is the difference between the maximum value and the minimum value of the range that the pixel value can take
c (x, y) ≠ c (x-1, y)
| C (x, y) -c (x-1, y) | ≠ cmax
Is equal to the area of the logical sum of the line areas from coordinates (xd, y) to coordinates (x, y) that satisfy all of the above.
本発明による画像処理装置及び画像形成装置の第4態様では、第1態様において、該平均値は、該領域内の互いに隣り合う2画素の平均値である。 In a fourth aspect of the image processing apparatus and the image forming apparatus according to the present invention, in the first aspect, the average value is an average value of two adjacent pixels in the region.
本発明による画像処理装置及び画像形成装置の第5態様では、第1乃至4態様のいずれか1つにおいて、該特定パターン検出部による処理の前に、第1多値画像としての該多値画像を、より低い階調度の第2多値画像に変換する再量子化部をさらに有し、
該特定パターン検出部及び該特定パターン平滑化部はそれぞれ、該第2多値画像及び該第1多値画像に対して処理を行う。
According to a fifth aspect of the image processing apparatus and the image forming apparatus of the present invention, in any one of the first to fourth aspects, the multivalued image as the first multivalued image is processed before the processing by the specific pattern detection unit. Is further converted to a second multi-value image having a lower gradation,
The specific pattern detection unit and the specific pattern smoothing unit perform processing on the second multi-value image and the first multi-value image, respectively.
上記第1態様の構成によれば、特定パターン検出部で、多階調画像に含まれる、画素値の分布が、該ディザ法で用いられるディザマトリックスの要素周期以下の周期を持ち且つ該ディザマトリックスと干渉することが予測される領域を、検出し、特定パターン平滑化部で、該領域の画素値を該領域の平均値で置換した後に、該多階調画像を疑似階調に変換するので、多階調画像の一部がディザマトリックスと干渉して予期しない結果が得られるのを防止することが可能となるという効果を奏する。 According to the configuration of the first aspect, in the specific pattern detection unit, the distribution of pixel values included in the multi-tone image has a period equal to or less than the element period of the dither matrix used in the dither method, and the dither matrix After detecting a region that is predicted to interfere with the image and replacing the pixel value of the region with the average value of the region by the specific pattern smoothing unit, the multi-gradation image is converted into a pseudo gradation. In this way, it is possible to prevent a part of the multi-tone image from interfering with the dither matrix to obtain an unexpected result.
上記第2態様の構成によれば、多階調画像に含まれる、周期が3画素の特定パターンが平滑化されるので、多階調画像に含まれる特定パターンが疑似階調変換で消失したり、階調値が2倍になったりするという特有の現象を防止できるという効果を奏する。 According to the configuration of the second aspect, the specific pattern with a period of 3 pixels included in the multi-tone image is smoothed, so that the specific pattern included in the multi-tone image is lost by the pseudo-tone conversion. As a result, it is possible to prevent a peculiar phenomenon that the gradation value is doubled.
上記第3態様の構成によれば、多階調画像に対する1次元走査で特定パターンを検出できるので、処理が簡単であるという効果を奏する。 According to the structure of the said 3rd aspect, since a specific pattern can be detected by the one-dimensional scan with respect to a multi-tone image, there exists an effect that a process is easy.
上記第4態様の構成によれば、平滑化処理が簡単であるという効果を奏する。 According to the configuration of the fourth aspect, there is an effect that the smoothing process is simple.
上記第5態様の構成によれば、多値画像の再量子化により、ディザマトリックスに類似する特定パターンを容易に検出できるという効果を奏する。 According to the structure of the said 5th aspect, there exists an effect that the specific pattern similar to a dither matrix can be detected easily by requantization of a multi-value image.
本発明の他の目的、構成及び効果は以下の説明から明らかになる。 Other objects, configurations and effects of the present invention will become apparent from the following description.
図6は、本発明の実施例1に係る画像形成システムのハードウェア構成を示す概略ブロック図である。 FIG. 6 is a schematic block diagram illustrating a hardware configuration of the image forming system according to the first embodiment of the present invention.
このシステムは、画像形成装置10と、ホストコンピュータ20とが、LAN30で結合されている。
In this system, an
ホストコンピュータ20では、CPU21がインターフェイス22を介してPROM23、DRAM24、ハードディスクドライブ25、ネットワークインターフェイス26及び会話型入出力装置27に結合されている。図6では、簡単化の為に、複数種のインターフェイスを1つのブロック22で表している。
In the
PROM23は、例えばフラッシュメモリであり、BIOSが格納されている。DRAM24は、主記憶装置として用いられる。ハードディスクドライブ25には、仮想記憶方式のOS(オペレーティングシステム)、プリンタドライバを含む各種ドライバ及びアプリケーション並びにデータが格納されている。ネットワークインターフェイス26は、LAN30に結合されている。会話型入出力装置27は、例えばキーボード、ポインティングデバイス及び表示装置を備えている。
The PROM 23 is a flash memory, for example, and stores a BIOS. The
図1は、ホストコンピュータ20に備えられた、本発明の実施例1に係るプリンタドライバ52及びその周辺のソフトウェアの構成を示す概略機能ブロック図である。
FIG. 1 is a schematic functional block diagram showing the configuration of the printer driver 52 and its peripheral software provided in the
ユーザは、アプリケージョンアプリケーション50で作成された文書を印刷するために、会話型入出力装置27を介して印刷指示を与える。これにより、この文書の内容が、OS51の描画ライブラリを介して、表示装置及び印刷装置に共通の描画命令に変換され、これがプリンタドライバ52に供給される。プリンタドライバ52では、該描画命令が、画像形成装置10が解釈可能なPDL(ページ記述言語)で記述された印刷データに変換され、通信部26Aを介して、画像形成装置10に送信される。通信部26Aは、図6のネットワークインターフェイス26と、通信プログラムとを含む構成である。
The user gives a print instruction via the interactive input /
CPU21は、プリンタドライバ52中の命令に従って、以下の処理部S0〜S3での処理を行う。
The
(S0)OS51から受け取った描画データを、PDLのデータに変換する。
(S0) The drawing data received from the
(S1)このPDLデータをビットマップ展開して、多階調画像100Tを生成する。
(S1) The PDL data is developed as a bitmap to generate a
(S2)この多階調画像100Tについて、これがディザマトリックス101のパターンと干渉して多階調画像100Tの階調値と大きく異なる疑似階調値の擬似階調画像が得られる虞れのある特定パターンを検出し、両値の差が低減するようにこのパターンを平滑化する。
(S2) For this
(S3)この部分的平滑化後の多階調画像を、ディザ法により、擬似階調画像に変換し、さらに、画像形成装置10が解釈可能なPDLのイメージオブジェクトに変換する。
(S3) This partially smoothed multi-tone image is converted into a pseudo-tone image by a dither method, and further converted into a PDL image object that can be interpreted by the
図2は、特定パターン検出・平滑化部S2及び疑似階調変換部S3の処理の概略説明図である。 FIG. 2 is a schematic explanatory diagram of the processing of the specific pattern detection / smoothing unit S2 and the pseudo gradation conversion unit S3.
特定パターン検出・平滑化部S2は、特定パターン検出部S2aと特定パターン平滑化部S2bとからなる。 The specific pattern detection / smoothing unit S2 includes a specific pattern detection unit S2a and a specific pattern smoothing unit S2b.
特定パターン検出部S2aは、多階調画像100T中に含まれる特定パターンを検出し、平滑化対象領域記憶部103Tの対応する部分に、パターンが検出されたことを示す情報を書き込む。この特定パターンは、ディザマトリックス101のパターンと同一周期、この例では3画素の周期のパターンである。平滑化対象領域記憶部103T中、‘1’はこの特定パターンに含まれる画素であることを示し、‘0’はこれに含まれない画素であることを示す。
The specific pattern detection unit S2a detects a specific pattern included in the
特定パターン平滑化部S2bは、平滑化対象領域記憶部103T内の‘1’が連続する領域ごとに、この領域に対応した多階調画像100T中の領域内の画素値を平滑化して、多階調画像100TAを得る。この平滑化は、該領域ごとに平均値を求め、該領域内の各画素値をこの平均値で置換することにより、又は、移動平均フィルタ(平滑化フィルタ)で平滑化することにより行われる。
The specific pattern smoothing unit S2b smoothes the pixel values in the region in the
疑似階調変換部S3は、加算部S3aと比較部S3bとからなる。 The pseudo gradation converting unit S3 includes an adding unit S3a and a comparing unit S3b.
加算部S3aは、多階調画像100Tを、ディザマトリックス101と同一サイズである4×4画素のブロックに分割し、各ブロックの画素値に、ディザマトリックス101の対応する要素の値を加算して、加算画像102Tを生成する。
The adding unit S3a divides the
比較部S3bは、加算画像102T中の各画素値を閾値「15」と比較して2値化することにより、擬似階調画像104Tを生成する。
The comparison unit S3b generates a
図3は、図1中の特定パターン検出・平滑化部S2の詳細フローチャートである。図4は、図3の説明図である。 FIG. 3 is a detailed flowchart of the specific pattern detection / smoothing unit S2 in FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram of FIG.
図4(A)に示すように、多階調画像100Tがx−y座標系上の点(0,0)と点(xmax,ymax)を対角点とする矩形領域であるとする。説明の簡単化のため、多階調画像100Tが16階調であって、画素値の取り得る範囲が0〜15であるとし、また、ディザマトリックス101が図8中のものと同一で、4行4列のベイヤー型マトリックスであるとする。多階調画像100Tの標本点(x,y)での画素値をc(x,y)、画素値が取り得る範囲の最大値と最小値の差をcmax(上記の場合、cmax=15)と表記する。
As shown in FIG. 4A, it is assumed that the
図4(B)は、平滑化対象領域記憶部103Tを示す。多階調画像100Tの各画素に、平滑化対象領域記憶部103Tの1ビットが対応している。平滑化対象領域記憶部103T上の位置(x,y)のビットをd(x,y)と表記する。平滑化対象領域記憶部103Tは、初期状態として、ゼロクリアされているとする。
FIG. 4B shows the smoothing target
以下のステップS20〜S24の処理は特定パターン検出部S2aの構成例であり、ステップS25〜28は特定パターン平滑化部S2bの構成例である。 The processes in steps S20 to S24 below are configuration examples of the specific pattern detection unit S2a, and steps S25 to S28 are configuration examples of the specific pattern smoothing unit S2b.
(S20)多階調画像100T上の走査点(x,y)に初期値(2,0)を代入する。
(S20) The initial value (2, 0) is substituted into the scanning point (x, y) on the
(S21)以下の条件式を全て満たすか否かを判定する。 (S21) It is determined whether or not all of the following conditional expressions are satisfied.
c(x,y)=c(x−2,y)
c(x,y)≠c(x−1,y)
|c(x,y)−c(x−1,y)|≠cmax
満たす場合にはステップS22へ進み、そうでなければステップS23へ進む。この最後の条件式は、ディザマトリックス101と干渉が生じない線領域(x−2,y)〜(x,y)を除外するためのものである。
c (x, y) = c (x-2, y)
c (x, y) ≠ c (x-1, y)
| C (x, y) -c (x-1, y) | ≠ cmax
If satisfied, the process proceeds to step S22, and if not, the process proceeds to step S23. This last conditional expression is for excluding the line regions (x−2, y) to (x, y) where interference with the
(S22)ステップS21で検出された平滑化対象線領域(x−2,y)〜(x,y)を、平滑化対象領域記憶部103Tに記憶しておく。すなわち、d(x−2,y)=‘1’、d(x−1,y)=‘1’、d(x,y)=‘1’とする。
(S22) The smoothing target line regions (x−2, y) to (x, y) detected in step S21 are stored in the smoothing target
(S23)走査点(x,y)を更新する。すなわち、xを1だけインクリメントし、xが最大値xmaxを超えた場合には、x=2とするとともに、yを1だけインクリメントする。 (S23) The scanning point (x, y) is updated. That is, x is incremented by 1, and when x exceeds the maximum value xmax, x = 2 and y is incremented by 1.
(S24)y>ymaxであればステップS25へ進み、そうでなければステップS21へ戻る。 (S24) If y> ymax, the process proceeds to step S25; otherwise, the process returns to step S21.
(S25)yに初期値0を代入する。
(S25) The
(S26)平滑化対象領域記憶部103T上のx方向の線領域(y,0)〜(y,xmax)について、‘1’が連続する領域(1連続領域)毎に、多階調画像100T上の対応する領域の画素値を、その平均値で置換する。周期性より、この平均値は、1連続領域内の任意の隣合う2画素の値の平均値に等しい。平均値算出において、小数点以下は切り捨てる。
(S26) For the line areas (y, 0) to (y, xmax) in the x direction on the smoothing target
(S27)yの値を1だけインクリメントする。 (S27) The value of y is incremented by 1.
(S28)y>ymaxであれば図3の処理を終了し、そうでなければステップS26へ戻る。 (S28) If y> ymax, the process of FIG. 3 is terminated, otherwise the process returns to step S26.
図5において、多階調画像100T1、100T2上のハッチングが施された領域は、特定パターン検出部S2aで検出された特定パターンを示す。図3の方法によれば、多階調画像上の、点線で示す1行に、図5(A)に示すように同一特定パターン内の2つの線領域が含まれる場合であっても、図5(B)に示すように互いに異なる特定パターンの線領域が含まれる場合であっても、各1連続線領域内の任意の隣合う2画素の平均値で、該領域の画素値を置換することにより、特定パターンごとの平滑化を正確に行うことができる。 In FIG. 5, hatched areas on the multi-tone images 100T1 and 100T2 indicate specific patterns detected by the specific pattern detection unit S2a. According to the method of FIG. 3, even if a single line indicated by a dotted line on a multi-tone image includes two line regions in the same specific pattern as shown in FIG. Even when line areas having different specific patterns are included as shown in FIG. 5B, the pixel value of the area is replaced with the average value of any two adjacent pixels in each continuous line area. Thus, smoothing for each specific pattern can be performed accurately.
本実施例1によれば、特定パターン検出部S2aで、多階調画像100Tに含まれる、画素値が、ディザマトリックス101の要素周期を持ち且つ取り得る値の最小値及び最大値を含まない領域を検出し、特定パターン平滑化部S2bで、該領域の画素値を該領域の平均値で置換した後に、多階調画像100Tを疑似階調に変換するので、多階調画像100Tの一部がディザマトリックス101と干渉して予期しない結果が得られるのを防止することが可能となるという効果を奏する。
According to the first embodiment, in the specific pattern detection unit S2a, the pixel value included in the
また、多階調画像100Tに含まれる、周期が3画素の特定パターンが平滑化されるので、多階調画像100Tに含まれる特定パターンが疑似階調変換で消失したり、階調値が2倍になったりするという特有の現象を防止できるという効果を奏する。
In addition, since the specific pattern with a period of 3 pixels included in the
さらに、多階調画像100Tに対する1次元走査で特定パターンを検出できるので、処理が簡単であるという効果を奏する。
Furthermore, since the specific pattern can be detected by one-dimensional scanning on the
また、特定パターン内の隣り合う2画素の平均値で平滑化処理を行えばよりので、平滑化処理が簡単であるという効果を奏する。 Further, since the smoothing process is performed by using the average value of two adjacent pixels in the specific pattern, there is an effect that the smoothing process is simple.
図7は、ホストコンピュータ20に備えられた、本発明の実施例2に係るプリンタドライバ52A及びその周辺のソフトウェアの構成を示す概略機能ブロック図である。
FIG. 7 is a schematic functional block diagram showing the configuration of the printer driver 52A and its peripheral software provided in the
この実施例2では、プリンタドライバ52Aにおいて、PDL変換部S0の前に、OS51から受け取ったパターンのうち、イメージオブジェクトに関してのみ実施例1の場合と同様に、特定パターンの検出及び平滑化を行う。
In the second embodiment, the printer driver 52A detects and smoothes a specific pattern only for the image object among the patterns received from the
他の点は実施例1と同一である。 Other points are the same as those in the first embodiment.
以上において、本発明の好適な実施例を説明したが、本発明には他にも種々の変形例が含まれ、上記複数の実施例で述べた構成要素の他の組み合わせ、各構成要素の機能を実現する他の構成を用いたもの、当業者であればこれらの構成又は機能から想到するであろう他の構成も、本発明に含まれる。 In the above, preferred embodiments of the present invention have been described. However, the present invention includes various modifications, and other combinations of the components described in the above-described embodiments, and functions of the components. Those using other configurations for realizing the above, and other configurations that would be conceived by those skilled in the art from these configurations or functions are also included in the present invention.
例えば、ステップS21〜S24の処理を画像の1行分繰り返す毎に、ステップS26の処理を行う構成であってもよい。この場合、平滑化対象領域記憶部103Tは1行分でよい。また、この1行をさらに分割した線領域毎に、同様の処理を行う構成であってもよい。
For example, the process of step S26 may be performed every time the process of steps S21 to S24 is repeated for one line of the image. In this case, the smoothing target
本発明は疑似階調変換部S3での処理の前に特定パターン検出・平滑化部S2での処理を行えばよく、画像形成装置10内に特定パターン検出・平滑化部S2を備えた構成であってもよい。
In the present invention, the processing in the specific pattern detection / smoothing unit S2 may be performed before the processing in the pseudo gradation conversion unit S3. The
また、図3のステップS25の直前でさらに、平滑化対象領域記憶部103T内の1連続領域毎に、多階調画像100T内の対応する領域に関し、c(x,y)=c(x+1,y+1)が成立する領域を検出し、この領域のみ、すなわち波パターンの方向(波数方向)もディザマトリックス101のそれと一致する領域のみ、平滑化を行う構成であってもよい。
Further, immediately before step S25 in FIG. 3, for each continuous region in the smoothing target
さらに、ステップS21の条件式を、次の条件式
|c(x,y)−c(x−2,y)|≦Δ1
|c(x,y)−c(x−1,y)|>Δ2
|c(x,y)−c(x−1,y)|>C
に置き換え換え、これら置換後の全条件式を満たすか否かにより、特定パターンに類似しているか否かを判定する構成であってもよい。ここに、Δ1及びCは正の整数、Δ2は0以上の整数であり、Δ1、Δ2は経験的に定められ、Cは、ディザマトリックス101と干渉が必ず生じない領域が除外されるように定められる。この場合も、前記同様に、ステップS25の直前で、波パターンの方向もディザマトリックス101のそれと略一致する領域のみ、平滑化を行う構成であってもよい。
Furthermore, the conditional expression of step S21 is changed to the following conditional expression | c (x, y) −c (x−2, y) | ≦ Δ1
| C (x, y) -c (x-1, y) |> Δ2
| C (x, y) -c (x-1, y) |> C
A configuration may be adopted in which it is determined whether or not the pattern is similar to the specific pattern depending on whether or not all the conditional expressions after the replacement are satisfied. Here, Δ1 and C are positive integers, Δ2 is an integer greater than or equal to 0, Δ1 and Δ2 are determined empirically, and C is determined so that a region that does not necessarily interfere with the
これら類似及び略一致の判定処理は、多階調画像を再量子化しておくことにより、同一及び一致判定に置き換えることができる。すなわち、再量子化部で多階調画像100Tを再量子化して階調度を低減した後に、上記実施例1と同一処理を行うことにより、実質的に、類似及び略一致の判定処理を達成できる。この構成によれば、ディザマトリックスに類似する特定パターンを容易に検出できるという効果を奏する。
These similar and substantially coincidence determination processes can be replaced with identical and coincidence determinations by requantizing the multi-tone image. That is, after the
10 画像形成装置
20 ホストコンピュータ
21 CPU
22 インターフェイス
23 PROM
24 DRAM
25 ハードディスクドライブ
26 ネットワークインターフェイス
26A 通信部
27 会話型入出力装置
30 ネットワーク
50 アプリケーション
51 OS
52、52A プリンタドライバ
100、100A、100B、100T 多階調画像
101 ディザマトリックス
102、102A、102B 加算画像
103T 平滑化対象領域記憶部
104、104T 擬似階調画像
S0 PDL変換部
S1 ビットマップ展開部
S2 特定パターン検出・平滑化部
S2a 特定パターン検出部
S2b 特定パターン平滑化部
S3 疑似階調変換部
S3a 加算部
S3b 比較部
10
22
24 DRAM
25
52,
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