2025-36880 情報処理システム及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2025036880

(43)【公開日】2025-03-17

(54)【発明の名称】情報処理システム及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/405 20060101AFI20250310BHJP

   B41J 2/525 20060101ALI20250310BHJP

【ＦＩ】

H04N1/405 510A

B41J2/525

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023143502

(22)【出願日】2023-09-05

(71)【出願人】

【識別番号】000005496

【氏名又は名称】富士フイルムビジネスイノベーション株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001210

【氏名又は名称】弁理士法人ＹＫＩ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】白木 聖二

(72)【発明者】

【氏名】水村 政彦

(72)【発明者】

【氏名】三須 長政

(72)【発明者】

【氏名】田中 裕士郎

(72)【発明者】

【氏名】設樂 沙樹

【テーマコード（参考）】

5C077

【Ｆターム（参考）】

5C077LL06

5C077NN11

5C077PP20

5C077PP41

5C077PP46

5C077PP68

5C077TT02

(57)【要約】

【課題】注目画素を含む予め定めた領域内の有色画素の数や割合に基づいて注目画素を補正するか否かを制御する方式よりも、粒状感がよい画像を得る。
【解決手段】解像度変換部１６は、注目画素から遠いほど小さくなる重みの分布の情報を有する。重み積算部１６４は、注目画素の周囲の所定の大きさの領域内に含まれる有色画素ごとに、注目画素からその有色画素までの距離に応じた重みをその分布から求め、それら各有色画素の重みの総和を計算する。閾値処理部１６６は、その総和と予め定めた閾値とを比較し、総和が閾値未満であれば、注目画素の濃度を下げる補正を行い、総和が閾値以上であればその補正を行わない。
【選択図】図７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
白画素と有色画素とを含む画像データのうち、注目する有色画素である注目画素を含む予め定めた領域の中の、前記注目画素の周囲の有色画素の各々に対して、前記注目画素から遠いほど小さい重みを付与する付与処理を実行し、
前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々の重みの総和が閾値未満である場合に、前記注目画素を補正する、
情報処理システム。

【請求項2】

前記プロセッサは、
０から１までの実数値をとる基準重みであって前記注目画素から遠いほど小さい基準重み、をｎ乗（ｎは１以上の整数）したものに基づき、前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々に対して付与する、前記注目画素から遠いほど小さい前記重み、を算出し、
前記ｎを変更することにより、前記注目画素からの遠さに応じた前記重みの減少度合いを変更可能である、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

前記プロセッサは、
前記情報処理システムによる補正後の画像データを印刷する印刷装置で印刷に用いる色ごとに、
白画素と当該色の有色画素とを含む画像データに対して前記付与処理を実行し、
前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々の重みの総和を計算し、
計算した重みの総和が閾値未満である場合において、他の色の中に前記重みの総和が閾値以上のものがある場合には、前記注目画素を補正せず、他の色の中に前記重みの総和が閾値以上のものがない場合には、前記注目画素を補正する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項4】

前記プロセッサは、
前記情報処理システムによる補正後の画像データを印刷する印刷装置のドットゲインが大きいほど、前記閾値として小さい値を用いる、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項5】

コンピュータに、
白画素と有色画素とを含む画像データのうち、注目する有色画素である注目画素を含む予め定めた領域の中の、前記注目画素の周囲の有色画素の各々に対して、前記注目画素から遠いほど小さい重みを付与する付与処理を実行し、
前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々の重みの総和が閾値未満である場合に、前記注目画素を補正する、
処理を実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理システム及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、二値画像をより高解像度の画像に変換する際に、粒状性のよい出力画像を得る手法が開示されている。この手法では、注目する有色画素を含む予め定めた領域内に占める有色画素の割合に応じて、注目する有色画素に割り当てる白ドットに対する有色ドットの比率を変更する。

【0003】

特許文献１の手法では、予め定めた領域（第１領域という）よりも大きいサイズの第２領域で見た場合に、第２領域内の有色画素の数がほぼ同じであるにもかかわらず、第１領域内の有色画素数の違いで注目画素が補正されるかどうかが切り替わる場合がある。これは濃度むらの原因となる。

【0004】

これに対する対応として、特許文献２に開示された手法では、第１領域内の有色画素の数が所定値以下の場合に、それより広い第２領域内の有色画素の数を調べ、その数が閾値以下の場合は注目する有色画素を孤立点と判定して補正する。その数が閾値より大きい場合は、注目する有色画素を補正しない。

【0005】

特許文献２の方式は、場合によっては大きさが異なる２段階の領域を用いるものの、基本的なアイデアは、注目する有色画素（以下単に「注目画素」と呼ぶ）を含んだ予め定めた領域内の有色画素の数や割合に基づいて注目画素の補正の要否を決める方式である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１９－１４９７８６号公報

【特許文献2】特開２０２１－１１４６６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

誤差拡散等で二値化された画像をドットゲインが大きい印刷装置で印刷した場合、画像の画素に対応して印字されるドットのサイズが大きくなり、例えば画素より顕著に大きいドットが印字される。このため、周囲の有色画素が注目画素に近いほど、その有色画素のドットは注目画素のドットと重なりやすい。

【0008】

周囲の有色画素のドットの中に注目画素のドットに重なるものがない場合は、注目画素のドットは孤立点として目立ちやすく、粒状感が悪く見える。したがって、このような場合には補正を行う必要性が高い。しかし、領域内の有色画素の数や割合が閾値より大きければ孤立点補正を行わず、小さければ行うという方式では、そのような場合でも、遠い有色画素が領域内に閾値より多く存在すれば、補正が行われない。

【0009】

本発明は、注目画素を含む予め定めた領域内の有色画素の数や割合に基づいて注目画素を補正するか否かを制御する方式よりも、粒状感がよい画像を得ることができるようにすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

請求項１に係る発明は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、白画素と有色画素とを含む画像データのうち、注目する有色画素である注目画素を含む予め定めた領域の中の、前記注目画素の周囲の有色画素の各々に対して、前記注目画素から遠いほど小さい重みを付与する付与処理を実行し、前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々の重みの総和が閾値未満である場合に、前記注目画素を補正する、情報処理システムである。

【0011】

請求項２に係る発明は、前記プロセッサは、０から１までの実数値をとる基準重みであって前記注目画素から遠いほど小さい基準重み、をｎ乗（ｎは１以上の整数）したものに基づき、前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々に対して付与する、前記注目画素から遠いほど小さい前記重み、を算出し、前記ｎを変更することにより、前記注目画素からの遠さに応じた前記重みの減少度合いを変更可能である、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システムである。

【0012】

請求項３に係る発明は、前記プロセッサは、前記画像処理装置による補正後の画像データを印刷する印刷装置で印刷に用いる色ごとに、白画素と当該色の有色画素とを含む画像データに対して前記付与処理を実行し、前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々の重みの総和を計算し、計算した重みの総和が閾値未満である場合において、他の色の中に前記重みの総和が閾値以上のものがある場合には、前記注目画素を補正せず、他の色の中に前記重みの総和が閾値以上のものがない場合には、前記注目画素を補正する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システムである。

【0013】

請求項４に係る発明は、前記プロセッサは、前記画像処理装置による補正後の画像データを印刷する印刷装置のドットゲインが大きいほど、前記閾値として小さい値を用いる、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システムである。

【0014】

請求項５に係る発明は、コンピュータに、白画素と有色画素とを含む画像データのうち、注目する有色画素である注目画素を含む予め定めた領域の中の、前記注目画素の周囲の有色画素の各々に対して、前記注目画素から遠いほど小さい重みを付与する付与処理を実行し、前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々の重みの総和が閾値未満である場合に、前記注目画素を補正する、処理を実行させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0015】

請求項１又は５に係る発明によれば、注目画素を含む予め定めた領域内の有色画素の数や割合に基づいて注目画素を補正するか否かを制御する方式よりも、粒状感がよい画像を得ることができる。

【0016】

請求項２に係る発明によれば、注目画素からの遠さに応じた重みの減少度合いを調整することができる。

【0017】

請求項３に係る発明によれば、多色の画像を取り扱う場合に、注目画素の属する色の画像のみの有色画素を考慮する方法よりも、補正による色のバランスの変化を低減することができる。

【0018】

請求項４に係る発明によれば、印刷装置のドットゲインによらず同じ閾値を用いる場合と比べて、粒状感がよりよい出力画像を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】画像処理装置の全体的な機能的構成を例示する図である。

【図2】重み分布の一例を示す図である。

【図3】領域内の有色画素の配置の例を示す図である。

【図4】領域内の有色画素の配置の別の例を示す図である。

【図5】重み分布の別の例を示す図である。

【図6】領域内の有色画素の配置の更に別の例を示す図である。

【図7】解像度変換部の機能的構成を例示する図である。

【図8】解像度変換部の処理手順を例示する図である。

【図9】各色の画像とこれらを合成した多色画像における有色画素の配置の例を示す図である。

【図10】多色画像を処理する場合の閾値処理の手順を例示する図である。

【図11】重み設定ＵＩを含む画像処理装置の機能的構成を例示する図である。

【図12】情報処理システムが実装されるコンピュータのハードウエア構成を例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。

【0021】

＜全体的な装置構成＞
図１に、画像処理装置１０の全体的な機能的構成を例示する。画像処理装置１０は、例えば、プリンタ、複写機、複合機（すなわち、プリンタ、スキャナ、複写機、ファクシミリ等の機能を併せ持つ多機能装置）等のような印刷機能を持つ装置である。画像処理装置１０は、情報処理システム１１と画像出力部１８とを備える。情報処理システム１１は、入力された画像データに対して画像処理等の情報処理を実行する機能モジュールである。画像出力部１８は、印刷装置であり、入力された画像データを紙等の記録媒体（以下「用紙」という）に印刷出力する。画像出力部１８の印刷方式は特に限定されず、例えば電子写真方式であっても、インクジェット方式であってもよい。

【0022】

情報処理システム１１は、画像入力部１２、誤差拡散処理部１４、解像度変換部１６を備える。

【0023】

画像入力部１２は、対象となる画像データの入力を受け付ける。画像入力部１２は、例えば、原稿を光学的に読み取って電子的な画像データに変換するスキャナである。また、画像入力部１２は、パーソナルコンピュータ等の外部の装置で生成され、ネットワーク等を経由して送られてきた画像データのファイルを受け取るものであってもよい。画像データのファイルを受け取った場合、画像入力部１２は、そのファイルに含まれる画像データをビットマップ画像へと変換する。

【0024】

また、画像入力部１２に入力された画像データと、画像出力部１とで色空間とが異なる場合、画像入力部１２は、入力された画像データに対して画像出力部１８の色空間に合わせる色変換を行う。例えば、入力された画像データがＲＧＢ形式で、画像出力部１８がＣＭＹＫ形式を取り扱う場合、画像入力部１２はＲＧＢからＣＭＹＫへの変換を行う。

【0025】

したがって、画像入力部１２から誤差拡散処理部１４に渡される画像データは、画像出力部１８の色空間で表現された、多値（例えば各色８ビット）のビットマップ画像データである。

【0026】

誤差拡散処理部１４は、画像入力部１２から入力された多値画像データに対して公知の誤差拡散処理を施すことにより、その多値画像データを二値画像データへと変換する。例えば、入力された画像データがＣＭＹＫの多値画像データである場合、誤差拡散処理部１４は、ＣＭＹＫの各色の多値画像をそれぞれ二値画像データへと変換する。各色の二値画像データは、濃度が０の白画素と、予め定めた濃度の有色画素と、で表される画像である。

【0027】

解像度変換部１６は、誤差拡散処理部１４から出力された各色の二値画像データを、画像出力部１８の解像度の画像データへと変換する。誤差拡散処理部１４から出力された各色の二値画像データの解像度は画像入力部１２に入力された画像データの解像度と同じである。一方、印刷を行う画像出力部１８の解像度は、入力される画像データの解像度よりも高い場合がある。そこで、解像度変換部１６は、誤差拡散後の二値画像データに対して解像度の変換を行うのである。

【0028】

以下では、解像度変換部１６に入力される画像データ、すなわち誤差拡散処理部１４が出力した二値画像データ、の解像度を入力解像度と呼び、解像度変換部１６から出力される画像データの解像度を出力解像度と呼ぶ。入力解像度は、画像入力部１２に入力された画像データの解像度と同じである。また、出力解像度は、画像出力部１８の解像度と同じである。また以下では、解像度変換部１６に入力される画像データを入力画像データと呼び、解像度変換部１６から出力される画像データを出力画像データと呼ぶ。また入力画像データの画素を入力が外呼び、出力画像データの画素を出力画素と呼ぶ。

【0029】

また、解像度変換部１６は、解像度変換の際に、孤立点補正も合わせて行う。孤立点補正は、１画素だけ孤立している有色画素の濃度を下げる補正である。すなわち、解像度変換部１６は、入力画像データの中から孤立点に該当する有色画素を見つけると、その有色画素の濃度を下げる補正を行う。

【0030】

解像度変換部１６での孤立点補正は、例えば以下のようにして行う。

【0031】

解像度変換部１６が１つの入力画素をｍ×ｎ個（ｍ，ｎは１以上の整数）の行列状の出力画素に変換することを考える。出力画素の面積は、入力画素の面積の（ｍ×ｎ）分の１である。ｍ又はｎのうち少なくとも一方が２以上であれば、出力画像データの解像度が入力画像データの解像度よりも高くなる。例えば、１つの入力画素を２行４列の出力画素群に解像度変換する場合、出力画像データの画素数は入力画像データの画素数の８倍となる。

【0032】

解像度変換部１６は、孤立点以外の入力画素については、その入力画素を、その入力画素と同じ値を持つｍ行ｎ列の出力画素群に変換する。例えば、孤立点でない入力画素が白画素である場合、解像度変換部１６は、その入力画素をｍ×ｎ個の白の出力画素群へと変換する。また孤立点でない入力画素が有色画素である場合、解像度変換部１６は、その入力画素をｍ×ｎ個の有色の出力画素群へと変換する。個々の有色の出力画素の濃度は、入力画素である有色画素の濃度と同じである。したがって、孤立点でない入力画素については、解像度変換では濃度が変わらない。

【0033】

一方、入力画素が孤立点（すなわち孤立した有色画素）であると判定した場合、解像度変換部１６は、ｍ行ｎ列の出力画素群のうちの１以上の出力画素を白画素に変えることにより、濃度を下げる。すなわち、孤立点でない有色画素ならばｍ行ｎ列の有色の出力画素群に変換されるところ、孤立点である有色画素の場合は、ｍ行ｎ列の有色の出力画素群のうち１以上が白画素に置き換えられるので、濃度が下がるのである。なお、孤立点補正において、ｍ行ｎ列の出力画素群のうちのどの画素を白画素に置き換えるのかについては、予め定めたルールに従って決定すればよい。また、本実施形態における孤立点の判定手法については、後で詳しく説明する。

【0034】

解像度変換部１６から出力された出力画像データは、画像出力部１８に供給される。画像出力部１８は、その出力画像データに従って用紙上に画像を出力する。

【0035】

＜孤立点判定の方法＞
従来、入力画像データ中の注目する有色画素（以下「注目画素」と呼ぶ）が孤立点か否かの判定は、その注目画素の周囲の所定サイズの領域内における有色画素の数に基づいて行われていた。

【0036】

これに対して、本実施形態では、注目画素の周囲の有色画素に対して、注目画素から遠くなるほど値が小さくなる重みを付与し、それら周囲の有色画素の重みの総和に基づいて、注目画素が孤立点かどうかを判定する。ここで重みは、０以上の値である。

【0037】

より詳しくは、本実施形態では、注目画素の周囲の有色画素の重みの総和が予め定めた閾値未満である場合に、その注目画素が孤立点であると判定する。注目画素から遠い有色画素ほど重みが小さい、言い換えれば注目画素から近い有色画素ほど重みが大きい、ので、注目画素の近くに有色画素が多いほど、重みの総和が大きくなりやすく、したがって注目画素が孤立点と判定されにくい。

【0038】

逆に、注目画素の近くに有色画素がない場合は、注目画素は孤立点と判定されやすい。例えば、注目画素から遠くに多くの有色画素があっても、近くには有色画素が全くない場合、印刷結果において、注目画素のドットに周囲の有色画素のドットが全く重なり合わないことがある。このような場合、注目画素は孤立点として目立ちやすいので、孤立点補正の対象とすることが望ましい。

【0039】

このような考え方に基づき、解像度変換部１６は、注目画素の周囲の有色画素の重みの総和を計算し、この総和と閾値との比較により、注目画素に対して孤立点補正を行うか否かを判定する。

【0040】

＜重み付けの例＞
図２に、注目画素の周囲の画素群に対する重み付与の例を示す。図２は、注目画素２００を中心とする７×７画素の領域３００内の各画素位置２１０，２２０等の重みを示している。この例では、各画素位置（ｉ，ｊ）の重みＷ_ｉｊは以下の式で計算されている。
Ｗ_ｉｊ＝１／（ｉ^２＋ｊ^２）^１／２×３

【0041】

ここで、ｉ及びｊは、注目画素２００の位置を原点（０，０）としたときの各画素位置のｘ座標及びｙ座標である。例えば、ｘ座標は原点より右側が正の値、左側が負の値であり、ｙ座標は原点より上側が正の値、下側が負の値である。この式では、重みＷ_ｉｊは注目画素からの距離に反比例しており、比例定数は３である。なお、重みが距離に反比例するという関係、及び比例定数３は、あくまで一例に過ぎない。

【0042】

図２の例では、注目画素２００は重みの総和の対象ではないので、注目画素２００の位置の重みは０であり、注目画素２００の下の隣接画素の画素位置２１０の重みは３．００００、右下隣の画素の画素位置２２０の重みは２．１２１３である。また、領域３００内で注目画素２００から最も遠い、領域３００内の左下隅の画素の画素位置２３０の重みは０．７０７１である。

【0043】

図２に示す重み分布を用いた場合の孤立点補正の有無の判定の例を、図３を用いて説明する。図３には、注目画素２００を中心とする７×７画素の領域３００を示している。領域３００内の有色画素の重みの総和から注目画素２００に補正を行うか否かが判定される。図３のうち（ａ）は、領域３００の中で、座標（－２，２）に有色画素２４０が１つだけ存在する例を示し、（ｂ）は座標（－２，０）に有色画素２５０が１つだけ存在する例を示す。

【0044】

円２０２は、注目画素２００を画像出力部１８で印刷したときにできるドットの外周を示す。すなわち、注目画素２００を孤立点補正なしで画像出力部１８により印刷した場合、その注目画素２００の位置には、円２０２内を有色画素の色のインクで塗りつぶしたドットが用紙上に形成される。同様に円２４２は有色画素２４０を画像出力部１８で印刷したときにできるドットの外周、円２５２は有色画素２５０を画像出力部１８で印刷したときにできるドットの外周を示す。この例では、印刷されるドットは入力画像データのドット（すなわち図３に示す画素とほぼ同じ面積の円）の２倍の半径を持つので、画像出力部１８のドットゲインは２である。

【0045】

ドットゲインとは、プリンタの特性の１つであり、入力画像における１つの有色画素（すなわちドット）を、何倍のサイズのドットとして印刷するかを表す倍率である。言い換えれば、ドットゲインは、入力画像のドットのサイズ（例えば半径）に対する、出力されるドットのサイズの比である。ドットゲインが大きいほど、入力画像における有色画素が、用紙上の出力画像では大きいサイズのドットとなる。

【0046】

図３の例では、重み分布は図２に例示したものを用い、孤立点補正の要否の判定の閾値は１．５であるとする。すなわち、領域３００内の有色画素の重みの総和が１．５未満であれば補正するものと判定され、１．５以上であれば補正しないものと判定される。

【0047】

（ａ）に示す例では、領域３００内の有色画素は、有色画素２４０のみなので、領域３００内の有色画素の重みの総和は、有色画素２４０の重み１．０６０７と等しく、これは閾値１．５未満である。したがって、注目画素２００を補正するものと判定される。

【0048】

これに対して（ｂ）に示す例では、領域３００内の有色画素の重みの総和は、有色画素２５０の重み１．５０００と等しく、これは閾値１．５以上である。したがって、注目画素２００を補正しないものと判定される。

【0049】

図３から分かるように、（ａ）に示す例では、円２０２を外周とする注目画素２００のドットは周囲の有色画素２４０のドット（このドットの外周は円２４２）と重ならないのに対して、（ｂ）に示す例では注目画素２００のドットは周囲の有色画素２５０のドット（このドットの外周は円２５２）と重なる。したがって、（ａ）に示す例の方が（ｂ）に示す例よりも、注目画素２００が周囲の有色画素から孤立している度合いが高いといえる。このため、領域３００内に有色画素２４０又は２５０が１つしかないならば、その有色画素２４０又は２５０が注目画素２００から遠いほど、注目画素２００を補正するものとの判定がなされやすい。

【0050】

図３の例で用いた重み分布（図２参照）と閾値１．５の組合せはあくまで一例に過ぎない。この組合せでは、ユーザの希望に添った補正ができない場合がある。そのような場合を、図４を参照して説明する。

【0051】

図４に示す例では、領域３００内の座標（－２，２）、（－２，－２）、（２，－２）、（２，２）の４つの位置に４つの有色画素２４０，２６０，２７０，２８０が存在する。この場合、図３の例と同じ重み分布と閾値の組合せを用いると、領域３００内の重みの総和は１．０６０７×４＝４．２４２８であり、これは閾値１．５より大きい。したがって、この場合、注目画素２００を補正しないと判定されることとなる。

【0052】

ここで、４つの有色画素２４０，２６０，２７０，２８０を印刷したときのドット等は、いずれも注目画素２００のドットと重ならない。この場合、注目画素２００の周囲の有色の度合いが高いとみて孤立点補正をしないか、注目画素２００のドットと重なるドットがないので孤立点補正をするかは、ユーザの求める画質による。図４の例で注目画素２００に対して孤立点補正を行いたい場合は、重み分布と閾値の組合せを上述の例とは異なるものとする必要がある。このような場合には、例えば、図５に示す重み分布と閾値１．５の組合せを用いてもよい。この例では、重み分布だけを変えることで、そのようなニーズに対応する。

【0053】

図５に示す重み分布は、次式に従って計算される。
Ｗ_ｉｊ＝｛１／（ｉ^２＋ｊ^２）^１／２｝^７×１６．９８

【0054】

すなわち、図５の例では、各画素の重みＷ_ｉｊは、注目画素２００からの距離の逆数の７乗に比例定数１６．９８を掛けたものである。この重みは、距離の７乗に反比例するので、注目画素２００から離れるにつれて急激に減少する。この重み分布を用いた場合、図６に例示するように、注目画素２００を中心とする３×３画素の外側の画素群が全て有色画素であっても、それら有色画素についての重みの総和は１．１５７４である。この総和１．１５７４は、閾値１．５より小さいので、注目画素２００に対して孤立点補正を行うと判定されることとなる。したがって、図６の例よりも有色画素が少ない図４の例でも、孤立点補正を行うと判定されることとなる。

【0055】

＜解像度変換部の処理＞
以上、重み分布と閾値を用いた孤立点補正の要否判定の考え方を説明した。次に、考え方に従った解像度変換部１６の内部構成の例を、図７を参照して説明する。

【0056】

図７に例示する解像度変換部１６は、多値化部１６２、重み積算部１６４、閾値処理部１６６を含む。

【0057】

多値化部１６２は、誤差拡散処理部１４から入力される二値画像データの各画素の値を、多値へと変換する。この変換は、重み積算部１６４で重みと乗算できるように、画素の値を重みと同じ実数値とするためのものである。例えば、二値画像を８ビットの多値に変換する場合、多値化部１６２は、二値画像の白画素（すなわち値が０）の値は実数値０．０を表す８ビットの値に、二値画像の有色画素（すなわち値が１）の値は実数値での１．０を表す８ビットの値に変換する。すなわち、多値化部１６２は、０及び１の二値画像を、多ビットではあるが実体的には０．０及び１．０の二値の画像へと変換することとなる。

【0058】

重み積算部１６４は、多値化部１６２から出力された多値画像データの各画素を注目画素として、注目画素ごとに、その注目画素の周囲の有色画素の重みの総和を計算する。

【0059】

閾値処理部１６６は、重み積算部１６４が計算した重みの総和を閾値と比較することにより、注目画素に対して孤立点補正を行うか否かを決定し、その決定に従って、注目画素に対応する出力を生成する。この出力の生成の際、閾値処理部１６６は、１つの注目画素を複数の出力画素の行列へと変換する。この作用により、入力画像データが、より高解像度の出力画像データへと変換される。

【0060】

この変換では、閾値処理部１６６は、孤立点補正を行わない注目画素については、その注目画素の値（すなわち０又は１）と同じ値を持つｍ×ｎ画素の出力画素群を出力する。すなわち閾値処理部１６６は、注目画素が白画素ならば、ｍ×ｎ個の白の出力画素群を出力し、注目画素が有色画素ならば、ｍ×ｎの有色の出力画素群を出力する。また、孤立点補正を行う注目画素については、閾値処理部１６６は、それら出力画素群のうちいくつかを所定のルールに従って白画素に変更したものを出力する。

【0061】

重み積算部１６４及び閾値処理部１６６が実行する処理の手順を図８に例示する。この説明では、図３も参照する。

【0062】

図８の手順では、重み積算部１６４は、入力画像データの中から所定の順序に従って注目画素１００を１つ選択する（Ｓ１０）。次に重み積算部１６４は、選んだ注目画素１００がドット（すなわち有色画素）か否かを判定する（Ｓ１２）。注目画素１００がドットでない場合、すなわち注目画素１００が白画素である場合には、閾値処理部１６６が、その注目画素に対応する出力画素群として、ｍ×ｎ画素の白画素群を出力する（Ｓ２６）。

【0063】

Ｓ１２において、注目画素１００がドットであると判定した場合、重み積算部１６４は、内部変数として保持している積算結果の値を０にクリアする（Ｓ１４）。次に重み積算部１６４は、注目画素１００の周囲の領域３００内の画素を所定の順序で調べていき、有色画素を見つけると、その有色画素の位置の重みを重み分布（例えば図２又は図５）から求める。そして重み積算部１６４は、その有色画素の値とその重みを乗算し、得られた乗算結果を積算結果に対して加算する（Ｓ１６）。次に重み積算部１６４は、領域３００内の全ての画素を調査し終わったか判定し（Ｓ１８）、未調査の画素がある場合には、Ｓ１６に戻り、未調査の画素を処理する。

【0064】

Ｓ１８で全ての画素の調査が終わったと判定した場合、内部変数である積算結果には、領域３００内にある有色画素の値とその有色画素の重みとの乗算結果の総和の値が保持されている。有色画素の値は実数値１．０なので、結局のところ、最終的な積算結果は、領域３００内の有色画素の重みの総和を表すものとなる。重み積算部１６４は、この最終的な積算結果を閾値処理部１６６に渡す。

【0065】

閾値処理部１６６は、受け取った最終的な積算結果を閾値未満であるかを判定する（Ｓ２０）。その積算結果が閾値未満である場合（Ｓ２０の判定結果がＹｅｓ）、閾値処理部１６６は、その注目画素に対応する出力画素群として、孤立点補正を施したドット群を出力する（Ｓ２２）。すなわち、この場合、閾値処理部１６６は、注目画素が孤立点であると判定し、孤立点補正を施すのである。Ｓ２２が行われるケースでは注目画素はドット（すなわち有色画素）なので、仮に孤立点補正を施さないならば、閾値処理部１６６は、ｍ×ｎ画素のドット群を解像度変換の結果として出力する。しかし、Ｓ２２では孤立点補正を施すので、閾値処理部１６６は、それらｍ×ｎ画素のドット群のうち孤立点補正のルールによって定められた所定の１以上のドットを白画素に変換して出力することとなる。これにより、注目画素に対応する出力画素群の濃度が、孤立点補正を行わない場合よりも低くなる。

【0066】

Ｓ２２では、最終的な積算結果、すなわち重みの総和に応じて、孤立点補正の強度を変えてもよい。すなわち、最終的な積算結果の値が小さいほど、注目画素の周囲の濃度は低いので、孤立点補正により注目画素の濃度がより低くなるよう、出力画素群のうち白画素に変換する画素の数を多くする。

【0067】

Ｓ２０の判定結果がＮｏ、すなわち最終的な積算結果が閾値以上である場合、閾値処理部１６６は、注目画素に対応するｍ×ｎ画素のドット群をそのまま、解像度変換の結果として出力する（Ｓ２４）。すなわち、この場合は、注目画素に対して孤立点補正は施されない。

【0068】

Ｓ２２、Ｓ２４又はＳ２６の後、重み積算部１６４は、入力画像データの全ての画素についてＳ１０～Ｓ２６の処理が完了したかを判定する（Ｓ２８）。この判定の結果がＮｏであれば、重み積算部１６４は、Ｓ１０に戻って、入力画像データの中から次の注目画素を選択し、その注目画素についてＳ１２以降の処理を実行する。

【0069】

Ｓ２８の判定結果がＹｅｓとなると、入力画像データに対する解像度変換の処理が完了する。

【0070】

以上に説明したように、本実施形態では、注目画素からの距離が遠くなるほど小さくなる重みを有色画素に付与し、注目画素の周囲の有色画素群の重みの総和が閾値未満の場合に、その注目画素に対して孤立点補正を行う。この方法は、注目画素の周囲の有色画素の数に基づき孤立点補正の要否を判定する手法と比べて、よりきめの細かい判定を可能とする。

【0071】

＜複数色からなる画像についての処理＞
図８に示した処理手順は、単色の画像を処理する場合のものであった。これに対して、フルカラー印刷のように複数の色の画像を合成した多色画像の処理では、複数の色の画像を考慮した処理が必要となる。

【0072】

すなわち、多色画像の処理では、ある色の画像の注目画素のドットがその画像内では孤立点であっても、近傍に他の色のドットがある場合がある。このような場合、その注目画素について孤立点補正を行っても、粒状感は変化しない。逆に、このような場合に孤立点補正を行うと、注目点の色と周囲の他の色のドットとのバランスが崩れ、色が異なって見えてしまう。そのような場合の一例を図９に示す。

【0073】

図９において、画像４００Ｃはシアン色の版の画像の一部分であり、画像４００Ｍは同じ部分についてのマゼンタ色の版である。画像４００Ｃも画像４００Ｍも、誤差拡散処理後の二値画像である。画像４００Ｃは、白画素４０５と、予め定めた濃度のいくつかのシアン画素４１０Ｃから構成されている。画像４００Ｍは、白画素４０５と、予め定めた濃度のいくつかのマゼンタ画素４１０Ｍから構成されている。そして、画像４００Ａは、画像４００Ｃと画像４００Ｍを合成した多色画像である。

【0074】

ここで、画像４００Ｃの７×７画素のうちの中央のシアン画素４１０Ｃを注目画素とし、この注目画素が孤立点であるか否かの判定を行う場合を考える。ここでは、説明を簡潔にするために、注目画素の周囲の３×３画素の領域４５０内に有色画素が１以上あれば注目画素は孤立点ではなく、１つもなければ注目画素は孤立点であるとする。図９の例では、シアン版の画像４００Ｃを見ると、注目画素である中央のシアン画素４１０Ｃの周囲の領域４５０内は白画素のみであり、シアン画素は存在しない。したがって、画像４００Ｃのみに着目すると、注目画素は孤立点と判定される。しかし、マゼンタ版の画像４００Ｍを見ると、領域４５０内には、注目画素の位置の周囲に、マゼンタ画素４１０Ｍが２つ存在している。多色画像４００Ａでは、四隅の画素４２０はシアンとマゼンタを合成した色である。また中央のシアン画素４１０Ｃ（＝注目画素）の左上と右下にマゼンタ画素４１０Ｍが存在している。この場合、シアン版の画像４００Ｃのみに基づいて孤立点補正を行って、注目画素のシアン色の濃度を下げてしまうと、近傍のマゼンタ画素４１０Ｍとの色のバランスが、元の画像でのバランスと違ったものとなってしまう。

【0075】

そこで、この例では、解像度変換部１６は、ある色の注目画素についての孤立点補正の要否を判断する際に、他の色の版における注目画素の周囲の有色画素も考慮に入れる。この場合の解像度変換部１６の処理手順は、図８に示した手順のステップＳ２２を、図１０に示したステップＳ２２０～Ｓ２２４に置き換えたものでよい。以下、図１０を参照してこの処理について説明する。

【0076】

この処理手順では、解像度変換部１６は、個々の色の版ごとに、図８の手順（ただしＳ２２を図１０に置き換えたもの）を実行する。各色についての処理は例えば並列に実行され、図１０のステップＳ２２０を実行しようとする時点では、すべての版についてＳ１０～Ｓ２０の処理は終わっているものとする。すなわち、その時点では、各色の画像について、注目画素の周囲の有色画素についての最終的な積算結果（すなわち重みの総和）の計算が済んでいる。

【0077】

Ｓ２０で、ある色の注目画素の周囲の有色画素についての最終的な積算結果が閾値未満であると判定した場合、解像度変換部１６の閾値処理部１６６は、他の各色について計算済みの最終的な積算結果をそれぞれ閾値と比較する。そして、閾値処理部１６６は、他の色の最終的な積算結果がすべて閾値未満であるかどうかを判定する（Ｓ２２０）。Ｓ２２０の判定結果がＹｅｓの場合、閾値処理部１１６は、その注目画素に対応する出力画素群として、孤立点補正を施したドット群を出力する（Ｓ２２２）。Ｓ２２０の判定結果がＮｏの場合、閾値処理部１６６は、注目画素に対応するｍ×ｎ画素のドット群をそのまま、解像度変換の結果として出力する（Ｓ２２４）。Ｓ２２２又はＳ２２４の後、解像度変換部１６は、Ｓ２８の処理に進む。

【0078】

以上に説明した通り、この例では、注目画素がその注目画素の属する色の画像では孤立点であっても、他の色の画像も考慮に入れると孤立点ではない場合は、その注目画素には孤立点補正は行われない。このような処理により、色バランスの悪化が防がれる。

【0079】

＜ユーザによる重み分布の指定＞
重み積算部１６４が用いる重み分布のテーブルは、ユーザの指示に応じて変更できるようにしてもよい。例えば、重みＷ_ｉｊを次式で定義し、
Ｗ_ｉｊ＝｛１／（ｉ^２＋ｊ^２）^１／２｝^ｎ×ｋ
この定義式内のパラメータｎ及びｋを、ユーザの指示に応じて変更することにより、多様な重み分布を用意できるようにしてもよい。ここでｎは１以上の実数であり、ｋは正の実数である。ｎ＝１、ｋ＝１の場合を基準重みとすると、その基準重みのｎ乗に比例定数ｋを乗じることにより、多くの重みを生成することができる。なお、ここで例示した基準重みはあくまで一例に過ぎない。

【0080】

この例では、ｎが大きくなるほど、注目画素２００（図３，図４参照）からの距離に応じた重みの減少度合いが急になる。領域３００内の注目画素２００から遠いところに有色画素が多くあっても、注目画素に対して孤立点補正を行いたければ、ｎの値を大きくすればよい。

【0081】

ここで、ｎを大きくするだけだと、注目画素２００のごく近くに有色画素がある場合でも重みの総和が閾値未満となって、注目画素に対して孤立点補正が行われる可能性がある。このようなことを防ぎたい場合は、比例定数ｋの値を大きい値に設定すればよい。

【0082】

ｎとｋの値の組合せにより、注目画素２００の周囲にある有色画素の分布がどのような場合に孤立点補正が行われ、別のどのような場合に孤立点補正が行われないかが決まる。

【0083】

画像処理装置１０の情報処理システム１１は、ユーザが希望する画質（例えば粒状感）を実現するために、重み分布の設定を受け付ける重み設定ＵＩ（ユーザインタフェース）１５を備えていてもよい（図１１参照）。重み設定ＵＩ１５は、例えば、領域３００内の有色画素の分布が異なるいくつかの画像（例えば図３の（ａ）、（ｂ）、図４、図６に例示した各画像）を画像処理装置１０に接続されたディスプレイの画面に表示する。そして、重み設定ＵＩ１５は、表示した画像ごとに、その画像内の注目画素２００に対して孤立点補正を行うか否かの指示を入力する。重み設定ＵＩ１５は、各画像に対してユーザが入力した指示の組合せに基づき、上述の式におけるｎ及びｋの値を決定する。

【0084】

以上説明したように、この例では、基準重みの分布を一つ用意しておけば、ｎの値やｋの値を変えることで、様々な特性を持った重みの分布を生成することができる。

【0085】

＜閾値の選択＞
図８の手順のステップＳ２０で重みの総和との比較に用いる閾値を、画像出力部１８のドットゲインに応じて切り替えてもよい。例えば、画像出力部１８のドットゲインが大きいほど、閾値の値を小さくする。例えば、閾値はドットゲインに反比例させる。解像度変換部１６は、このようなドットゲインと閾値の関係を示すルール、関係式又はテーブル等を保持しており、画像出力部１８のドットゲインに応じた閾値をそのルール等から求め、Ｓ２０で用いる。例えば、画像処理装置１０が、外部のプリンタのために解像度変換を実行する場合、そのプリンタのドットゲインの情報をネットワーク経由等によりそのプリンタから取得し、そのドットゲインに対応する閾値をルール等から求めて、図８等の処理手順に用いる。

【0086】

ドットゲインが大きいほど、ドットが大きくなるので、注目画素からより遠く離れた有色画素のドットでも注目画素のドットと重なる。一方、注目画素のドットに周囲の有色画素のドットが重なる場合には、孤立点補正を行わない方が粒状感がよい。これらのことから、ドットゲインが大きくなる程、孤立点補正が行われにくくした方が、粒状感がよくなる。したがって、画像出力部１８や外部のプリンタのドットゲインが大きくなる程、孤立点補正が行われにくくするために、Ｓ２０で用いる閾値を小さくすればよい。

【0087】

以上に説明した実施形態はあくまで例示的なものにすぎず、本発明の技術的思想の範囲内で様々な変形が可能である。例えば、上述の画像処理装置１０は、入力された多値画像データを誤差拡散により二値化したが、二値化の手法はこれに限定されない。ディザ法など他の手法で二値化してももちろんよい。

【0088】

また、図１の例では、画像処理装置１０は画像出力部１８を有していたが、画像出力部１８を備えない構成であってもよい。この場合、画像処理装置１０は、外部のプリンタで印刷する画像をホストから受け取り、その画像に対して本実施形態の手法で二値化及び解像度変換（孤立点補正を含む）を行い、その結果得られた画像をそのプリンタに供給してもよい。

【0089】

以上に説明した画像処理装置１０の情報処理システム１１は、例えば、汎用のコンピュータを用いて構成される。このコンピュータは、例えば、図１２に例示するように、プロセッサ１００２、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等のメモリ（主記憶装置）１００４、フラッシュメモリやＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等の不揮発性記憶装置である補助記憶装置１００６を制御するコントローラ、各種の入出力装置１００８とのインタフェース、ローカルエリアネットワークなどのネットワークとの接続のための制御を行うネットワークインタフェース１０１０等が、例えばバス１０１２等のデータ伝送路を介して接続された回路構成を有する。上記実施形態の処理の内容が記述されたプログラムが、ネットワーク等を経由してそのコンピュータにインストールされ、補助記憶装置１００６に記憶される。補助記憶装置１００６に記憶されたプログラムが、プロセッサ１００２によりメモリ１００４を用いて実行されることにより、本実施形態の情報処理機構が構成される。また、情報処理システム１１は、汎用又は特定目的の画像処理を高速に実行するための画像処理プロセッサ等を備えていてもよい。

【0090】

また、情報処理システム１１は、単一のコンピュータにより構成されてもよいし、複数のコンピュータにより構成されてもよい。例えば、情報処理システム１１の一部の機能が画像処理装置１０の外部の他のコンピュータ、に設けられてもよい。

【0091】

上記各実施形態において、プロセッサとは広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えばＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、等）や、専用のプロセッサ（例えばＧＰＵ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、プログラマブル論理デバイス、等）を含むものである。

【0092】

また上記各実施形態におけるプロセッサの動作は、１つのプロセッサによって成すのみでなく、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して成すものであってもよい。また、プロセッサの各動作の順序は上記各実施形態において記載した順序のみに限定されるものではなく、適宜に変更してもよい。

【0093】

（付記）
（（（１）））
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
白画素と有色画素とを含む画像データのうち、注目する有色画素である注目画素を含む予め定めた領域の中の、前記注目画素の周囲の有色画素の各々に対して、前記注目画素から遠いほど小さい重みを付与する付与処理を実行し、
前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々の重みの総和が閾値未満である場合に、前記注目画素を補正する、
情報処理システム。
（（（２）））
前記プロセッサは、
０から１までの実数値をとる基準重みであって前記注目画素から遠いほど小さい基準重み、をｎ乗（ｎは１以上の整数）したものに基づき、前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々に対して付与する、前記注目画素から遠いほど小さい前記重み、を算出し、
前記ｎを変更することにより、前記注目画素からの遠さに応じた前記重みの減少度合いを変更可能である、
ことを特徴とする（（（１）））に記載の情報処理システム。
（（（３）））
前記プロセッサは、
前記画像処理装置による補正後の画像データを印刷する印刷装置で印刷に用いる色ごとに、
白画素と当該色の有色画素とを含む画像データに対して前記付与処理を実行し、
前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々の重みの総和を計算し、
計算した重みの総和が閾値未満である場合において、他の色の中に前記重みの総和が閾値以上のものがある場合には、前記注目画素を補正せず、他の色の中に前記重みの総和が閾値以上のものがない場合には、前記注目画素を補正する、
ことを特徴とする（（（１）））又は（（（２）））に記載の情報処理システム。
（（（４）））
前記プロセッサは、
前記画像処理装置による補正後の画像データを印刷する印刷装置のドットゲインが大きいほど、前記閾値として小さい値を用いる、
ことを特徴とする（（（１）））～（（（３）））のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（（（５）））
コンピュータに、
白画素と有色画素とを含む画像データのうち、注目する有色画素である注目画素を含む予め定めた領域の中の、前記注目画素の周囲の有色画素の各々に対して、前記注目画素から遠いほど小さい重みを付与する付与処理を実行し、
前記注目画素の周囲の前記有色画素の各々の重みの総和が閾値未満である場合に、前記注目画素を補正する、
処理を実行させるためのプログラム。

【0094】

（（（１）））に記載の情報処理システム及び（（（５）））に記載のプログラムによれば、注目画素を含む予め定めた領域内の有色画素の数や割合に基づいて注目画素を補正するか否かを制御する方式よりも、粒状感がよい画像を得ることができる。
（（（２）））に記載の情報処理システムによれば、注目画素からの遠さに応じた重みの減少度合いを調整することができる。
（（（３）））に記載の情報処理システムによれば、多色の画像を取り扱う場合に、注目画素の属する色の画像のみの有色画素を考慮する方法よりも、補正による色のバランスの変化を低減することができる。
（（（４）））に記載の情報処理システムによれば、印刷装置のドットゲインによらず同じ閾値を用いる場合と比べて、粒状感がよりよい出力画像を得ることができる。

【符号の説明】

【0095】

１０ 画像処理装置、１１ 情報処理システム、１２ 画像入力部、１４ 誤差拡散処理部、１６ 解像度変換部、１８ 画像出力部、１６２ 多値化部、１６４ 重み積算部、１６６ 閾値処理部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】