(57)【要約】【課題】高速に網点線数を判定するための画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、画像処理プログラム、及び当該画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。【解決手段】画像処理装置は、原稿の画像の注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ値のうち、最も濃度値が小さい色成分を選定する色成分選定部１５０と、当該注目画素を含む画素の集合である局所ブロックにおいて、選定された色成分の濃度値の平均値を算出する平均値算出部１５２と、当該局所ブロック内において互いに隣接する画素間で、選定された色成分の濃度値が、平均値算出部１５２によって算出された平均値を中心として反転する回数を計数する反転回数算出部１５４と、反転回数算出部１５４によって計数された数に基づいて、当該注目画素を含む当該局所ブロックの網点線数を判定する網点線数判定部１５６とを含む。【選択図】        図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿の画像を読取る画像情報読取部を用いる画像処理装置であって、
原稿の画像の注目画素に対して、前記注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ値のうち、最も濃度値が小さい色成分を選定するための色成分選定手段と、
前記注目画素を含む画素の集合である局所ブロックにおいて、前記色成分選定手段によって選定された色成分の濃度値の平均値を算出するための平均値算出手段と、
前記局所ブロック内において互いに隣接する画素間で、前記色成分選定手段によって選定された色成分の濃度値が、前記平均値算出手段によって算出された平均値を中心として反転する回数を計数するための反転回数算出手段と、
前記反転回数算出手段によって計数された数に基づいて、前記注目画素を含む前記局所ブロックの網点線数を判定するための網点線数判定手段とを含む画像処理装置。
【請求項２】
前記反転回数算出手段は、
前記局所ブロックの各画素に対して、前記色成分選定手段によって選定された色成分の濃度値と、前記平均値算出手段によって算出された平均値との差分を算出するための差分算出手段と、
前記局所ブロック内において互いに隣接する画素のうち、前記差分算出手段によって算出された差分の正負が、当該隣接する画素間で反転する回数を計数するための正負反転回数算出手段とを含む、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記網点線数判定手段は、前記反転回数算出手段によって計数された回数が、所定のしきい値より大きいか否かにしたがって、前記注目画素を含む前記局所ブロックの網点線数を判定するためのしきい値判定手段を含む、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記網点線数判定手段によって判定された網点線数に応じて最適なフィルタを選択し、原稿の画像に対して当該フィルタを適用するためのフィルタ適用手段をさらに含む、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置を含む、画像形成装置。
【請求項６】
請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置を含む、画像読取装置。
【請求項７】
原稿の画像を読取る画像情報読取部を用いる画像処理方法であって、
色成分選定部が、原稿の画像の注目画素に対して、前記注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ値のうち、最も濃度値が小さい色成分を選定する色成分選定ステップと、
平均値算出部が、前記注目画素を含む画素の集合である局所ブロックにおいて、前記色成分選定ステップにおいて選定された色成分の平均値を算出する平均値算出ステップと、
反転回数算出部が、前記局所ブロック内において互いに隣接する画素間で、前記色成分選定ステップにおいて選定された色成分の濃度値が、前記平均値算出ステップにおいて算出された平均値を中心として反転する回数を計数する反転回数算出ステップと、
網点線数判定部が、前記反転回数算出ステップにおいて計数された数に基づいて、前記注目画素を含む前記局所ブロックの網点線数を判定する網点線数判定ステップとを含む画像処理方法。
【請求項８】
前記反転回数算出ステップは、
差分算出部が、前記局所ブロックの各画素に対して、前記色成分選定ステップにおいて選定された色成分の濃度値と、前記平均値算出ステップにおいて算出された平均値との差分を算出する差分算出ステップと、
正負反転回数算出部が、前記局所ブロック内において互いに隣接する画素のうち、前記差分算出ステップにおいて算出された差分の正負が、当該隣接する画素間で反転する回数を計数する正負反転回数算出ステップとを含む、請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記網点線数判定ステップは、しきい値判定部が、前記反転回数算出ステップにおいて計数された回数が、所定のしきい値より大きいか否かにしたがって、前記注目画素を含む前記局所ブロックの網点線数を判定するしきい値判定ステップを含む、請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
フィルタ適用部が、前記網点線数判定ステップにおいて判定された網点線数に応じて最適なフィルタを選択し、原稿の画像に対して当該フィルタを適用するフィルタ適用ステップをさらに含む、請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の画像処理装置として機能させる、画像処理プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル複写機及びファクシミリ装置等に供され、記録画像の画質向上を図るため、原稿を走査して得られた画像信号に対して網点の線数のレベルを判別し、その結果に基づいて適切な処理を行なう画像処理装置、画像処理方法、並びに当該画像処理装置を備えた画像読取装置、画像形成装置、画像処理プログラム、及び記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルスキャナ及びデジタルスチルカメラ等のデジタルカラー画像入力装置は、一般的に、色分解系の固体撮像素子（ＣＣＤ：Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）によって得られる３刺激値の色情報（Ｒ、Ｇ、及びＢ）を、アナログ信号からデジタル信号に変換することによって、入力カラー画像データ（カラー情報）を入力する。この画像入力装置によって入力された信号を最適に表示して出力するとき、読取り原稿画像を、異なる特性を有する小領域に分離する処理が行なわれる。その後、各領域に対して、最適な画像処理を施すことにより、良質な画像を再現して出力することが可能である。
【０００３】
一般的に、原稿画像を小領域に分離する際には、読取り原稿画像内に存在する文字領域、網点領域、写真領域（その他の領域）の領域に識別する処理が行なわれる。識別された各領域に対して、当該領域に合った画質向上処理を施すことで画像の再現性を高めることができる。
【０００４】
網点領域には、６５線／ｉｎｃｈ（以下、［線／ｉｎｃｈ］を［ｌｐｉ］と書く。）、８５［ｌｐｉ］、１００［ｌｐｉ］、１２０［ｌｐｉ］、１３３［ｌｐｉ］、１５０［ｌｐｉ］、１７５［ｌｐｉ］、又は２００［ｌｐｉ］等のような、単位長さ当たりの網点線数で網点が描画されている。このため、網点領域であると判定された領域の網点線数を判別する方法が種々提案されており、その結果に応じて適切な画像処理をして画質向上をすることが一般的に行なわれている。
【０００５】
特許文献１は、原稿画像のうち網点領域であると判定された領域の網点線数を高精度に識別するための技術を開示している。
【０００６】
特許文献１に記載の技術では、網点領域の各画素に対して、当該画素を含む局所ブロック単位で処理を実行する。局所ブロックとは、当該画素と、当該画素の近傍の画素とからなるＭ×Ｎ画素サイズの領域のことである。
【０００７】
特許文献１では、各画素に対して、当該画素を中心とする局所ブロックに対して、以下に述べる処理を実行する。
【０００８】
先ず、局所ブロック内の隣接する画素におけるＲ、Ｇ、及びＢの各成分の濃度差の総和（特許文献１ではこの値を「繁雑度」と呼んでいる。）を求める。最も繁雑度が大きい色成分を、網点線数識別の際に用いる色成分として選定する。選定された色成分の濃度値を用いて、その局所ブロックが、濃度変化の小さい平坦網点領域であるか、濃度変化の大きい非平坦網点領域であるかを、局所ブロック内の隣接する画素間の濃度値の差分を所定の計算式にしたがって処理することにより識別する。
【０００９】
一方、その局所ブロック内において、選定された色成分の濃度値の平均値を算出する。この平均値をしきい値として、その局所ブロック内の各画素の濃度値を２値化する。この２値データを用い、その局所ブロック内において、主走査方向及び副走査方向の各々について、各行及び列ごとに、隣接する画素間で２値データが反転する数（以後、反転回数と呼ぶ。）を算出してその最大値を求める。主走査方向の反転回数の最大値と、副走査方向の反転回数との合計をこの局所ブロックの「最大反転回数」として求める。
【００１０】
上記の処理を、全ての画素の局所ブロックに対して実行する。
【００１１】
その後、平坦網点領域であると識別された局所ブロックの、最大反転回数の平均値を算出する。その最大反転回数の平均値と、予め求められている各線数の網点原稿（印刷写真原稿）がもつ理論的な最大反転回数とを比較して、入力画像の網点線数を識別する。
【００１２】
濃度変化の小さい平坦網点領域では、当該領域の濃度値の平均値を単一のしきい値として２値データを求めることによって、網点と網点でない箇所とを正確に分離することができる。したがって、上記した処理を実行することにより、正確に網点線数を識別することが可能となる。なお、局所ブロックの最大反転回数は上記したものに限定されているわけではなく、主走査方向の反転回数の最大値と、副走査方向の反転回数の最大値とを乗算したもの、及び、主走査方向の反転回数の最大値と、副走査方向の反転回数の最大値とのうちでいずれか大きなものを最大反転回数として採用してもよいことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００６‐１９７０３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
特許文献１に記載の技術では、全ての画素の局所ブロックについて、繁雑度を求める処理から反転回数を求める処理を実行しなければ、網点線数を識別することができない。網点線数の結果を用いて他の処理を実行する場合、もう一度画像全体を処理し直す必要がある。そのため、全体の画像処理にかかる時間が長くなってしまう。
【００１５】
また、特許文献１では、全画素の局所ブロックについて、隣接する画素におけるＲ、Ｇ、及びＢの各成分の濃度差の総和を算出する必要があるので、そのような処理も処理時間を長くすることの要因となる。
【００１６】
そこで、本発明の目的は、高速に網点線数を判定するための画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、画像処理プログラム、及び当該画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の第１の局面に係る画像処理装置は、原稿の画像を読取る画像情報読取部を用いる画像処理装置である。画像処理装置は、原稿の画像の注目画素に対して、注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ値のうち、最も濃度値が小さい色成分を選定するための色成分選定手段と、注目画素を含む画素の集合である局所ブロックにおいて、色成分選定手段によって選定された色成分の濃度値の平均値を算出するための平均値算出手段と、局所ブロック内において互いに隣接する画素間で、色成分選定手段によって選定された色成分の濃度値が、平均値算出手段によって算出された平均値を中心として反転する回数を計数するための反転回数算出手段と、反転回数算出手段によって計数された数に基づいて、注目画素の網点線数を判定するための網点線数判定手段とを含む。
【００１８】
色成分選定部は、注目画素に対して、注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ値のうち、最も濃度値が小さい色成分を選定する。したがって、特許文献１に記載のように、隣接する画素におけるＲ、Ｇ、及びＢの各成分の濃度差の総和を算出する処理と比較すると、処理時間を短縮することができる。
【００１９】
平均値算出手段は、その注目画素を含む局所ブロックについて、選定された色成分の濃度の平均値を算出する。反転回数算出手段は、局所ブロック内において隣接する画素間で、選定された色成分の濃度値が、その平均値を中心として反転する回数を計数する。網点線数判定手段は、計数された数に基づいて、注目画素の網点線数を判定する。色成分選定部、平均値算出手段、反転回数算出手段、及び網点線数判定手段によって、注目画素毎にリアルタイムで網点線数を判定することができる。網点線数の結果を用いて他の処理を実行する場合、特許文献１のように、もう一度画像全体を処理し直す必要はない。したがって、全体の画像処理に係る時間を短縮することができる。その結果、高速に網点線数を判定するための画像処理装置を提供することができる。
【００２０】
好ましくは、反転回数算出手段は、局所ブロックの各画素に対して、色成分選定手段によって選定された色成分の濃度値と、平均値算出手段によって算出された平均値との差分を算出するための差分算出手段と、局所ブロック内において互いに隣接する画素のうち、差分算出手段によって算出された差分の正負が、当該隣接する画素間で反転する回数を計数するための正負反転回数算出手段とを含む。
【００２１】
より好ましくは、網点線数判定手段は、反転回数算出手段によって計数された回数が、所定のしきい値より大きいか否かにしたがって、注目画素の網点線数を判定するためのしきい値判定手段を含む。
【００２２】
さらに好ましくは、網点線数判定手段によって判定された網点線数に応じて最適なフィルタを選択し、原稿の画像に対して当該フィルタを適用するためのフィルタ適用手段をさらに含む。
【００２３】
フィルタ適用手段は、網点線数判定手段によって判定された網点線数に応じて最適なフィルタを選択し、原稿の画像に対して当該フィルタを適用する。網点線数は注目画素毎にリアルタイムで判定されるので、網点線数を用いてフィルタを適用する際にも高速で処理することが可能となる。
【００２４】
本発明の第２の局面に係る画像形成装置は、上記したいずれかの画像処理装置を含む。
【００２５】
本発明の第３の局面に係る画像読取装置は、上記したいずれかの画像処理装置を含む。
【００２６】
本発明の第４の局面に係る画像処理方法は、原稿の画像を読取る画像情報読取部を用いる画像処理方法である。当該画像処理方法は、色成分選定部が、原稿の画像の注目画素に対して、注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ値のうち、最も濃度値が小さい色成分を選定する色成分選定ステップと、平均値算出部が、注目画素を含む画素の集合である局所ブロックにおいて、色成分選定ステップにおいて選定された色成分の平均値を算出する平均値算出ステップと、反転回数算出部が、局所ブロック内において互いに隣接する画素間で、色成分選定ステップにおいて選定された色成分の濃度値が、平均値算出ステップにおいて算出された平均値を中心として反転する回数を計数する反転回数算出ステップと、網点線数判定部が、反転回数算出ステップにおいて計数された数に基づいて、注目画素の網点線数を判定する網点線数判定ステップとを含む。
【００２７】
好ましくは、反転回数算出ステップは、差分算出部が、局所ブロックの各画素に対して、色成分選定ステップにおいて選定された色成分の濃度値と、平均値算出ステップにおいて算出された平均値との差分を算出する差分算出ステップと、正負反転回数算出部が、局所ブロック内において互いに隣接する画素のうち、差分算出ステップにおいて算出された差分の正負が、当該隣接する画素間で反転する回数を計数する正負反転回数算出ステップとを含む。
【００２８】
より好ましくは、網点線数判定ステップは、しきい値判定部が、反転回数算出ステップにおいて計数された回数が、所定のしきい値より大きいか否かにしたがって、注目画素の網点線数を判定するしきい値判定ステップを含む。
【００２９】
さらに好ましくは、フィルタ適用部が、網点線数判定ステップにおいて判定された網点線数に応じて最適なフィルタを選択し、原稿の画像に対して当該フィルタを適用するフィルタ適用ステップをさらに含む。
【００３０】
本発明の第５の局面に係る画像処理プログラムは、コンピュータを、上記したいずれかの画像処理装置として機能させる。
【００３１】
本発明の第６の局面に係る記録媒体は、上記した画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００３２】
以上のように本発明によれば、読取った原稿画像の注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ値のうち、最も濃度値が小さい色成分を選定して、選定した色成分の濃度値を用いて注目画素を含む局部ブロックの網点線数を判定する。したがって、特許文献１に記載のように、隣接する画素におけるＲ、Ｇ、及びＢの各成分の濃度差の総和を算出する処理と比較すると、処理時間を短縮することができる。
【００３３】
また、本発明によれば、注目画素毎にリアルタイムで網点線数を判定することができる。網点線数の結果を用いて他の処理を実行する場合、特許文献１のように、もう一度画像全体を処理し直す必要はない。したがって、全体の画像処理に係る時間を短縮することができる。その結果、高速に網点線数を判定するための画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、画像処理プログラム、及び当該画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る画像形成装置の全体構成を示す図である。
【図２】同画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】画像処理回路８２の構成を示す機能ブロック図である。
【図４】網点線数認識部の機能ブロック図である。
【図５】網点領域の例について説明するための図である。
【図６】読取られた原稿画像の一部の画素の具体例について示す図である。
【図７】網点線数認識処理を実現するためのプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。
【図８】フィルタリング処理を実現するためのプログラム構造をフローチャート形式で示す図である。
【図９】最適なフィルタ周波数特性の一例を示す図である。
【図１０】注目画素を含む局所ブロックに適用するフィルタリング係数の例を示す図である。
【図１１】低周波エッジ検出フィルタの例を示す図である。
【図１２】読取られた画像のうち、網点領域として判定された画像の一例を示す図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態に係るシステム３００の構成を簡略化して示す図である。
【図１４】画像読取装置３０２の外観及び内部構成を示す図である。
【図１５】画像読取装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１６】画像処理回路４０４の構成を示す機能ブロック図である。
【図１７】端末装置３０４のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１８】画像処理部４６０の構成を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下の実施の形態の説明では、同一の部品には同一の参照番号を付してある。それらの機能及び名称も同一である。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。
【００３６】
［第１の実施の形態］
（機能的構成）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る画像形成装置２０の全体構成を示す図である。図１を参照して、画像形成装置２０は、例えば、複写機、プリンタ及びファクシミリ装置等として機能する電子写真方式の複合機であって、装置本体２２内に、（１）原稿の画像情報を読取り、ＲＧＢ（Ｒ：Ｒｅｄ、Ｇ：Ｇｒｅｅｎ、Ｂ：Ｂｌｕｅ）アナログ画像信号を出力する画像情報読取部２４と、（２）図２に示す画像処理回路８２で処理された画像情報に基づいて記録紙に画像を形成する画像形成部２６と、（３）多段給紙カセット２８から記録紙を画像形成部２６に対して供給する用紙供給部３０と、（４）画像形成部２６において画像形成された記録紙に転写された画像を定着させる定着部３２と、（５）画像が定着された記録紙を排紙トレイ３４に排出する用紙排出部３６と、（６）本画像形成装置２０全体を制御する制御装置３８とを備えている。
【００３７】
また、本画像形成装置２０では、画像形成部２６に対しては手差しトレイ４０及び装置本体２２外の自動給紙カセット４２からも記録紙が用紙供給部３０を介して供給される。手差しトレイ４０は、排紙トレイ３４と反対側に配置されている。自動給紙カセット４２は、大量の記録紙を収容することが可能であり、手差しトレイ４０の下方において外付けにより装置本体２２に接続されている。
【００３８】
画像情報読取部２４は、原稿の白黒画像又はカラー画像が読取可能な光学系４４を備えており、この光学系４４の上方には、透明ガラス体からなる原稿台４６が配置されている。
【００３９】
光学系４４は、原稿走査ユニット、光学レンズ及びＣＣＤラインセンサ等を含み、原稿台４６上に備えられた原稿自動搬送装置４８との関連した動作により、原稿台４６上の原稿読取位置に給送された原稿の白黒画像又はカラー画像を所定の露光位置（読取位置）において相対的に読取る。この光学系４４にて読取られた原稿の画像情報は、上記の画像処理回路８２に出力される。
【００４０】
原稿自動搬送装置４８は、その一端部が、原稿台４６上に直接原稿を載置できるように装置本体２２に所定の角度で回動自在に支持されている。この原稿自動搬送装置４８には、原稿給紙トレイ５０、反転パス経路５２及び原稿排紙トレイ５４等が含まれており、原稿給紙トレイ５０上に載置された複数枚の原稿を１枚ずつ自動的に原稿台４６の原稿読取位置上へ給送する。
【００４１】
上記画像情報読取部２４では、原稿給紙トレイ５０上に載置された原稿が両面原稿である場合には、両面原稿が原稿給紙トレイ５０から原稿台４６の原稿読取位置上に表面を下向きにした状態で給送される。原稿読取位置上に給送された両面原稿の表面の画像情報が、光学系４４で読取られる。表面の画像情報の読取りが終了すると、原稿自動搬送装置４８内の反転パス経路５２で表裏が反転されて両面原稿が読取位置上に裏面を下向きにした状態で給送され、給送された両面原稿の裏面の画像情報が光学系４４で再度読取られる。原稿の表裏両面の画像情報の読取りが終了すると、両面原稿は、原稿自動搬送装置４８の原稿排紙トレイ５４に排出される。
【００４２】
画像形成部２６は、感光体ドラム５６、帯電器５８、露光ユニットとして機能するレーザスキャニングユニット（以下、「ＬＳＵ」という）６０、現像器６２、転写ユニット６３、クリーニング器６４及びトナー供給器６６を含む。帯電器５８は、感光体ドラム５６を所定の電位に帯電させる。ＬＳＵ６０は、画像情報読取部２４で読取った画像情報、又は図２に示すクライアントパーソナルコンピュータ（以下、「クライアントＰＣ」という）８８等の外部装置から転送された画像情報等の画像データに応じてレーザ光を照射して感光体ドラム５６上に静電潜像を形成する。現像器６２は、感光体ドラム５６上に形成された静電潜像に現像ローラを介してトナーを供給してトナー像を顕像化する。転写ユニット６３は、感光体ドラム５６上に形成されたトナー像を記録紙に転写する。クリーニング器６４は、転写工程終了後の感光体ドラム５６上に残留したトナー等を回収する。トナー供給器６６は、現像器６２内にトナーを供給する。
【００４３】
感光体ドラム５６は、図１における時計回りに回転自在に装置本体２２に支持されている。この感光体ドラム５６の回転方向に沿って、帯電器５８、ＬＳＵ６０、現像器６２、転写ユニット６３及びクリーニング器６４がこの順で配置されている。
【００４４】
定着部３２は、上側の加圧ローラ６８と下側の加熱ローラ７０との１組のローラ対を備えている。加熱ローラ７０には、ヒータが内蔵されており、この加熱ローラ７０の温度が定着温度センサによって検出される。
【００４５】
（ハードウェア構成）
図２は画像形成装置２０のハードウェア構成を示すブロック図である。図２を参照して、画像形成装置２０は、画像情報読取部２４、画像形成部２６、用紙供給部３０、定着部３２、用紙排出部３６、原稿自動搬送装置４８、及び自動給紙カセット４２と、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）回線８６を介して外部装置の１つであるクライアントＰＣ８８等とインタフェースをとるＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）９０と、図示しない表示部及び操作部からなる操作パネル８４とを含む。
【００４６】
画像形成装置２０はさらに、共通バスライン３８Ｌを介して、画像情報読取部２４、画像形成部２６、用紙供給部３０、定着部３２、用紙排出部３６、原稿自動搬送装置４８、自動給紙カセット４２、ＮＩＣ９０、及び操作パネル８４に接続され、これらを制御して、画像処理装置として機能する制御装置３８を含む。
【００４７】
制御装置３８は、実質的にコンピュータであって、本実施の形態の画像処理を実現するためのコンピュータプログラムを実行することにより、画像形成装置としての機能を実現するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）７２と、共通バスライン３８Ｌを介していずれもＣＰＵ７２に接続された、ＣＰＵ７２が実行するプログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）７４、種々のプログラムの記憶領域を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）７６、通電が遮断された場合であっても各種プログラム及びデータ等を保持可能な不揮発性記憶装置であるＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）７８、画像情報読取部２４によって読取られた画像データを記憶するための画像メモリ８０、及び画像情報読取部２４で読取られた両面原稿の一方の面の画像情報、又は更に他方の面の画像情報の画像再生を行なうための回路であって、画像処理装置として機能する画像処理回路８２とを含む。
【００４８】
ＲＯＭ７４に記憶されたプログラムは、実行時には当該ＲＯＭ７４から読出されてＲＡＭ７６に格納される。格納されたプログラムは、ＣＰＵ７２内のプログラムカウンタ（図示せず）として機能するレジスタにより示される、ＲＡＭ７６内でのアドレスから読出される。読出されたプログラムは、ＣＰＵ７２により解釈・実行される。実行に必要なデータは、ＣＰＵ７２内のレジスタ、ＲＡＭ７６、又はＨＤＤ７８の、命令によって指定されるアドレスから読出される。実行の結果も、これと同様に、ＣＰＵ７２内のレジスタ、ＲＡＭ７６、又はＨＤＤ７８の、命令により指定されるアドレスに記憶される。
【００４９】
ＣＰＵ７２は、画像情報読取部２４、画像形成部２６、用紙供給部３０、定着部３２、自動給紙カセット４２及び原稿自動搬送装置４８並びにＮＩＣ９０を制御して、原稿読取、原稿出力及びクライアントＰＣ８８等の外部装置との通信等の所望の動作を実行させ、ＲＡＭ７６、ＨＤＤ７８及び画像メモリ８０にデータを格納したり、そこから読出したりする。
【００５０】
本画像形成装置２０では、画像処理装置として機能する制御装置３８は、画像情報読取部２４又はクライアントＰＣ８８等の外部装置から入力される画像情報を各色の電気信号に変換し、画像形成部２６のＬＳＵ６０にそれぞれ出力する。
【００５１】
なお、本実施の形態に係る画像処理プログラムを、ＬＡＮ回線８６及びＮＩＣ９０を介して他の装置から制御装置３８に送信し、ＨＤＤ７８に記憶するようにしてもよい。
【００５２】
（画像処理回路８２の構成）
図３は画像処理回路８２の構成を示す機能ブロック図である。図３を参照して、画像処理回路８２は、操作パネル８４を用いることによって利用者が指定した設定内容に応じて、画像情報読取部２４に読取られたＲＧＢアナログ画像信号をＣＭＹＫ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンダ、Ｙ：イエロー、Ｋ：黒）のデジタル信号に変換し、当該デジタル信号を画像形成部２６に出力する。
【００５３】
画像処理回路８２は、画像情報読取部２４によって読取られたＲＧＢアナログ画像信号をデジタル信号に変換して出力するためのＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１００と、Ａ／Ｄ変換部１００によって出力されたデジタル信号に対して、画像情報読取部２４の照明系、結像系及び撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すためのシェーディング補正部１０２とを含む。
【００５４】
画像処理回路８２はさらに、シェーディング補正部１０２によって出力されたＲＧＢデジタル信号に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号等を、カラーの画像処理装置に採用されている画像処理システムにとって扱いやすい信号に変換する処理を行なうための入力階調補正部１０４と、入力階調補正部１０４によって出力されたＲＧＢデジタル信号から、原稿の画像を、例えば、文字エッジ領域、網点領域、高濃度写真領域、及び低濃度写真領域に分離する領域分離処理部１０６とを含む。以後、原稿の画像を、例えば、文字エッジ領域、網点領域、高濃度写真領域、及び低濃度写真領域に分離することを、「領域分離」と呼ぶ。
【００５５】
画像処理回路８２はさらに、領域分離処理部１０６によって出力されたＲＧＢデジタル信号に対して、各画素がある網点線数以上であるか、又はその網点線数より小さいかを示す網点線数信号とＲＧＢデジタル信号とを出力するための網点線数認識部１０８を含む。
【００５６】
画像処理回路８２はさらに、網点線数認識部１０８によって出力されたＲＧＢデジタル信号に対して、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行なって、色補正後のＣＭＹの３色信号を出力するための色補正部１１０と、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理と元のＣＭＹ信号から黒生成処理で得た黒信号を差引いて新たなＣＭＹ信号を出力する処理とを実行するための黒生成下色除去部１１２とを含む。
【００５７】
画像処理回路８２はさらに、黒生成下色除去部１１２より出力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域分離処理部１０６による領域分離結果と網点線数認識部１０８により出力された網点線数信号とを基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行ない、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけ及び粒状性劣化を防ぐように処理するための空間フィルタ処理部１１４を含む。
【００５８】
画像処理回路８２はさらに、空間フィルタ処理部１１４によって出力されたＣＭＹＫ信号に対して、当該信号を、画像形成部２６にとっての特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を実行するための出力階調補正部１１６と、出力階調補正部１１６によって出力されたＣＭＹＫ信号を画素に分離して、各階調を再現できるように処理する階調再現処理を施すための階調再現処理部（中間調生成処理部）１１８とを含む。
【００５９】
上記の黒生成下色除去部１１２で実行される黒生成処理の一般的な方法として、スケルトンブラックによる黒生成を行なう方法がある。その方法を以下に示す。ここで、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）とし、ＵＣＲ（Ｕｎｄｅｒ  Ｃｏｌｏｒ  Ｒｅｍｏｖａｌ）率をα（０＜α＜１）とし、色補正部１１０から黒生成下色除去部１１２に入力されるデータをＣ、Ｍ、及びＹとし、黒生成下色除去部１１２によって出力されるデータをＣ’、Ｍ’、Ｙ’、及びＫ’とする。そうすると、Ｃ’、Ｍ’、Ｙ’、及びＫ’は、下記の式で出力される。
【００６０】
【数１】
2010199649.tif 000003
【００６１】
空間フィルタ処理部１１４は、特に、黒文字又は色文字の再現性を高めるために、領域分離処理部１０６において領域分離された文字エッジ領域において、空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量を大きくする。また、空間フィルタ処理部１１４は、網点領域に判定された領域に対して、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理を施す。
【００６２】
階調再現処理部１１８は、各領域分離結果に応じた最適なスクリーンにて階調を再現できるようにする中間調処理を施す。
【００６３】
（網点線数認識部１０８の構成）
図４は、網点線数認識部１０８の機能ブロック図である。図４を参照して、網点線数認識部１０８は、領域分離処理部１０６からのＲＧＢデジタル信号にしたがって、原稿画像の各画素に対して、当該画素を含む領域の網点線数が、所定のしきい値より多いか否かを示す網点線数信号と、領域分離処理部１０６からのＲＧＢデジタル信号とを出力する。
【００６４】
網点線数信号は、具体的には、各画素を中心とする所定領域における網点線数がしきい値Ｘ［ｌｐｉ］より小さいか、又は、Ｘ［ｌｐｉ］以上であるかを示す。本実施の形態において、Ｘは、６５［ｌｐｉ］、８５［ｌｐｉ］、１００［ｌｐｉ］、１２０［ｌｐｉ］、１３３［ｌｐｉ］、１５０［ｌｐｉ］、１７５［ｌｐｉ］、及び２００［ｌｐｉ］のいずれかの値を取る。網点線数認識部１０８は、各画素を含む領域の網点線数がしきい値以上か否かを判定するのであり、そのしきい値は、任意に定められる。比較の対象となる網点線数は、上記した数値には限定されず、用途に応じて任意に定められても良い。本実施の形態では、ある画素を含む領域に対して網点線数信号を出力すること、つまりその画素を含む領域の網点線数がしきい値以上か否かを判定することを、その画素について「網点線数を判定する」という。網点線数判定の詳細は後述する。
【００６５】
原稿画像のサイズをＸ画素×Ｙ画素（Ｘ及びＹは共に１以上の整数である。）とする。網点線数認識部１０８は、原稿画像の１行１列目の画素からラスタスキャン走査することによって、各画素の網点線数を判定する処理を実行する。本実施の形態では、ラスタスキャン走査とは、以下のような処理を言う。先ず、１行１列目の画素に注目し、その注目画素について網点線数を判定する。その後、網点領域内の１行目の画素について左から右に順番に、各画素について網点線数を判定する。その後、２行目以降について同様の処理を実行する。本実施の形態では、ラスタスキャン走査において、現在、網点線数を判定する処理が実行されている画素のことを「注目画素」と呼ぶ。
【００６６】
図５は、原稿画像の画素の例について説明するための図である。図５を参照して、この例では、原稿画像１８０のサイズは２１×１７であるとする。
【００６７】
網点線数認識部１０８は、注目画素に対して、その注目画素を含む画素の集合である局所ブロックを用いて網点線数を判定する。本実施の形態において、局所ブロックは、原稿画像の画素のうち、注目画素を中心とする１１画素×１１画素のサイズとする。
【００６８】
例えば、図５において、原稿画像１８０のうち、６行６列目の画素１８２を注目画素とすると、画素１８２を中心とする画素の集合１８４が、当該注目画素の局所ブロックとなる。
【００６９】
なお、注目画素が局所ブロック内のどこに位置するかは、用途に応じて任意に定めても良い。また、局所ブロックの画素サイズも、用途に応じて任意に定めても良い。
【００７０】
再び図４を参照して、網点線数認識部１０８は、領域分離処理部１０６によって出力された注目画素のＲＧＢデジタル信号のうち、最も濃度値が小さい色（以下、選定色と呼ぶ。）を選定し、その色の濃度値とを出力するための色成分選定部１５０と、注目画素を含む局所ブロックの、色成分選定部１５０によって選定された選定色の濃度値の平均値を算出するための平均値算出部１５２とを含む。
【００７１】
網点線数認識部１０８はさらに、平均値算出部１５２によって算出された平均値を使用して、局所ブロック内の画素間で濃度値が大きく変化した回数を示す反転回数合計値を算出するための反転回数算出部１５４と、反転回数算出部１５４によって算出された反転回数合計値を用いて、注目画素の網点線数を判定するための網点線数判定部１５６とを含む。
【００７２】
反転回数算出部１５４は、局所ブロックの各画素に対して、以下の処理を行なう。
【００７３】
ここで、当該画素の濃度値、当該画素の右側で隣合っている画素（以下、「右側画素」と呼ぶ。）の濃度値、当該画素の下側で隣合っている画素（以下、「下側画素」と呼ぶ。）の濃度値、及び平均値算出部１５２によって算出された平均値を、それぞれｆ（ｉ，ｊ）、ｆ（ｉ＋１，ｊ）、ｆ（ｉ，ｊ−１）、及びＡｖｅとする。
【００７４】
局所ブロック内において、通常、網点である箇所の濃度は、局所ブロックの濃度の平均値よりも小さく、かつ、網点でない箇所の濃度は、その平均値より大きい。
【００７５】
そこで、ｆ（ｉ，ｊ）、ｆ（ｉ＋１，ｊ）、ｆ（ｉ，ｊ−１）、及びＡｖｅを用いて、当該画素、右側画素、及び下側画素の各々の濃度値と平均値との差分ｓｕｂ＿１、ｓｕｂ＿２、及びｓｕｂ＿３を、以下のように算出する。
【００７６】
【数２】
2010199649.tif 000004
【００７７】
ただし、当該画素が局所ブロックの右端に位置する場合、ｓｕｂ＿２は算出されない。また、当該画素が局所ブロックの下端に位置する場合、ｓｕｂ＿３は算出されない。
【００７８】
ｓｕｂ＿１とｓｕｂ＿２との積、及びｓｕｂ＿１とｓｕｂ＿３との積を、それぞれｃｏｎｄ＿１及びｃｏｎｄ＿２とする。
【００７９】
ｃｏｎｄ＿１が負であれば、当該画素と右側画素との間で、平均値を中心に濃度が反転していることになる。ｃｏｎｄ＿１が正であれば、当該画素と右側画素との濃度値は、平均値に対していずれも大、又はいずれも小である。つまり、当該画素が網点であれば右側画素も網点であり、当該画素が網点でなければ右側画素も網点ではない。
【００８０】
ｃｏｎｄ＿２についても、ｃｏｎｄ＿１と同様のことが言える。
【００８１】
その後、当該画素において、ｃｏｎｄ＿１及びｃｏｎｄ＿２のうち、負であるものの数を計数する。
【００８２】
この値を、局所ブロック内の全画素について合計する。その合計値が、上述した反転回数合計値である。
【００８３】
局所ブロック内の網点が多いほど、すなわち網点線数が大きいほど、反転回数合計値は大きい値を取る。
【００８４】
以下、反転回数合計値を算出する処理の具体例について説明する。
【００８５】
図６（Ａ）は、読取られた原稿画像の一部の画素を示す図である。図６（Ａ）を参照して、画素Ａを注目画素とする。この例では、局所ブロックのサイズを２×２とする。画素Ａの右側画素、画素Ａの下側画素を、それぞれ画素Ｂ及び画素Ｃとし、画素Ｂの下側画素で、かつ画素Ｃの右側画素でもある画素を画素Ｄとする。画素Ａの局所ブロックは、画素Ａ〜画素Ｄからなるものとする。
【００８６】
図６（Ｂ）は、画素Ａ〜画素Ｄの濃度値を示す図である。図６（Ｂ）を参照して、画素Ａ〜画素Ｄの濃度値は、それぞれ２２０、２３０、５０、及び６０である。この局所ブロックの濃度値の平均値は１４０となる。この例では、画素Ａ及び画素Ｂは網点でなく、画素Ｃ及び画素Ｄは網点である。
【００８７】
上述した算出規則にしたがうと、画素Ａ〜画素Ｄの各画素での反転回数は１となり、その結果、反転回数合計値は４となる。
【００８８】
網点線数判定部１５６は、反転回数算出部１５４によって算出された反転回数合計値と、所定の第１のしきい値とを比較することによって、注目画素について網点線数を判定する。この第１のしきい値は、網点線数の判定のためのしきい値に対応して、予め実験により定められる。網点線数判定部１５６は、反転回数合計値が第１のしきい値以上であれば、その注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数が網点線数のしきい値以上である（例えば、１３３［ｌｐｉ］以上である。）と判定し、反転回数合計値が第１のしきい値より小さければ、その注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数が網点線数判定のためのしきい値より小さい（例えば、１３３［ｌｐｉ］より小さい。）と判定する。
【００８９】
（ソフトウェア構成）
図７は、網点線数認識部１０８によって実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャートである。図７を参照して、このプログラムは、領域分離処理部１０６によって出力されたＲＧＢデジタル信号を受信して、原稿画像のうち１行１列目の画素を注目画素とするステップ２００と、ステップ２００の後、注目画素の選定色を定め、その選定色の濃度値を出力するステップ２０２と、ステップ２０２の後、注目画素を含む局所ブロックの、その選定色の濃度値の平均値を算出するステップ２０４と、ステップ２０４の後、その平均値と局所ブロックの各画素の濃度値とを用いて、上述した方法で反転回数合計値を算出するステップ２０６と、ステップ２０６の後、反転回数合計値と第１のしきい値とを比較することによって、注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数が網点線数判定のためのしきい値以上であるか否かを確認するステップ２０８とを含む。
【００９０】
このプログラムはさらに、ステップ２０８の後、ステップ２０８においてその局所ブロックにおける網点線数が網点線数判定のためのしきい値以上であると確認されたか否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ２１０と、ステップ２１０において局所ブロックにおける網点線数が網点線数判定のためのしきい値以上であると判定された場合に、現在の注目画素の網点線数がしきい値以上であることを示す網点線数信号を出力して、このプログラムを終了するステップ２１２とを含む。ステップ２１２が実行された場合、本実施の形態では、これ以降に処理の対象となる画素全てについて、網点線数がしきい値以上であるものとして処理する。
【００９１】
このプログラムはさらに、ステップ２１０において注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数がしきい値より小さいと判定された場合に、その注目画素についてその旨を示す網点線数信号を出力するステップ２１４と、ステップ２１４の後、網点領域の全画素について処理が終わったか否かを判定して、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ２１６と、ステップ２１６において全画素について処理が終了していないと判定された場合に、ラスタスキャン走査にしたがって現在の注目画素の次の画素を注目画素とし、制御をステップ２０２に戻すステップ２１８とを含む。なお、ステップ２１６において、全画素について処理したと判定された場合、このプログラムは終了する。
【００９２】
ステップ２１２及びステップ２１４において、網点線数信号は黒生成下色除去部１１２、空間フィルタ処理部１１４、及び階調再現処理部１１８に出力される。
【００９３】
図８は、空間フィルタ処理部１１４によって実行されるプログラムの制御構造を示すフローチャートである。図８を参照して、このプログラムは、原稿画像のうち１行１列目の画素に注目するステップ２４０と、ステップ２４０の後、網点線数認識部１０８の出力結果によって、その注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数がしきい値以上か否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ２４４と、ステップ２４４において、注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数がしきい値以上であると判定されている場合に、その注目画素と、その注目画素以降にラスタスキャン走査される画素に対して、後述する高線数用フィルタリング処理を実行して、このプログラムを終了するステップ２４６とを含む。
【００９４】
このプログラムはさらに、ステップ２４４において、注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数がしきい値より小さいと判定されている場合に、後述する低線数用フィルタリング処理を実行するステップ２４８と、ステップ２４８の後、原稿画像の全画素について上記の処理が終了したか否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ２５０と、ステップ２５０において全画素について処理が終了していないと判定された場合に、現在の注目画素の次の画素を注目画素として定めて、制御をステップ２４４に戻すステップ２５２とを含む。ステップ２５０において全画素について処理が終了していると判定された場合、このプログラムは終了する。
【００９５】
＜フィルタリング処理＞
以下、ステップ２４６及び２４８においてそれぞれ実行される高線数用フィルタリング処理及び低線数用フィルタリング処理について説明する。
【００９６】
上記したフィルタリング処理の説明の前に、フィルタリング処理を適用するための目的について説明する。
【００９７】
網点領域には、網点の周期とディザ処理等の周期的な中間調処理との干渉により、モアレが発生することがある。モアレを抑制するために、予め網点画像の振幅を抑えるような平滑化処理が行なわれることがある。その際、網点写真及び網点上にある文字がぼやけるような画質劣化が同時に発生する場合がある。
【００９８】
そこで、以下に述べるようなフィルタリング処理を画像に適用することにより、この問題点を解決することができる。これにより、いずれの線数の網点に対しても、モアレ抑制と網点写真及び網点上文字の鮮鋭さとを両立することができる。
【００９９】
網点線数が多いほど、網点画像の周波数は高くなる。最も大きな画質劣化となるモアレを抑制するためには、全ての網点周波数の振幅を下げるような平滑化フィルタを適用する必要があり、そのために、網点線数認識部１０８によって出力された網点線数付近の利得を小さくする、つまり、損失を大きくすることにより、モアレの発生を抑えることができる。
【０１００】
図９（Ａ）〜（Ｃ）は、網点線数がそれぞれ８５［ｌｐｉ］、１３３［ｌｐｉ］、及び１７５［ｌｐｉ］である場合の、最適なフィルタ周波数特性の一例を示す図である。図９（Ａ）を参照して、８５［ｌｐｉ］である場合には、他の網点線数と比較すると周波数はやや低い位置に当たり、８５［ｌｐｉ］のときに生じるモアレを除去するためには、当該網点線数に該当する周波数付近の利得が小さくなるようなフィルタリング処理を施す必要がある。図９（Ｂ）及び（Ｃ）を参照して、１３３［ｌｐｉ］及び１７５［ｌｐｉ］の場合であっても、平滑化が適用されないように他の線数の利得は大きくなる。
【０１０１】
図１０（Ａ）〜（Ｃ）は、網点線数がそれぞれ８５［ｌｐｉ］、１３３［ｌｐｉ］、及び１７５［ｌｐｉ］である場合での、注目画素を含む局所ブロックに適用するフィルタリング係数の例を示す図である。図１０（Ａ）〜（Ｃ）を参照して、各フィルタリング係数の画素サイズは、局所ブロックのサイズと同じである。図１０（Ａ）〜（Ｃ）に示す図をフーリエ変換した図が、それぞれ図９（Ａ）〜（Ｃ）に相当する。
【０１０２】
ステップ２４６において実行される高線数用フィルタリング処理では、注目画素を含む局所ブロックに対して、図１０（Ａ）〜（Ｃ）に示されるようなフィルタリング係数を適用する。ステップ２４６では、網点線数認識部１０８で出力された網点線数に相当するフィルタリング係数を局所ブロックに適用する。具体的には、局所ブロックの各濃度値に対して、当該濃度値に対応するフィルタリング係数を乗算し、その後、局所ブロックの全画素について、その乗算した数の合計を算出する。その合計を局所ブロックの全画素数で割り、その割った値を注目画素の新たな濃度値とする。
【０１０３】
ステップ２４８では、網点線数認識部１０８で出力された網点線数より周波数の小さいフィルタリング係数を注目画素に適用する。
【０１０４】
＜モアレを抑制するための他の方法＞
モアレを抑制するために、上記したフィルタリング処理の他に、網点上文字を検出し、写真網点及び下地網点とは異なる強調処理を行なう方法がある。この方法に関して、高線数網点上の文字は、文字と高線数網点の周波数特性が異なることから、図１１（Ａ）及び（Ｂ）に示す低周波エッジ検出フィルタ等により、網点のエッジを誤検出することなく、網点上文字を精度よく検出することが可能である。
【０１０５】
しかし、低線数網点上の文字は、低線数網点の周波数特性が文字の周波数特性と似ているため検出が難しく、網点エッジの誤検出が大きいため画質劣化を招く。そこで、網点線数認識部１０８により認識された網点線数信号を基に、高線数網点、例えば１３３［ｌｐｉ］以上の網点である場合のみ、網点上文字検出処理を行なうか、又は、網点上文字検出結果を有効にする。この処理により、画質劣化を招くことなく、高線数網点上文字の可読性を向上させることが可能となる。
【０１０６】
なお、網点線数認識部１０８によって出力される網点線数信号は、色補正部１１０及び階調再現処理部１１８によって使用されても良い。
【０１０７】
（動作）
図１〜図１０を参照して、上記した構成を持つ本実施の形態に係る画像形成装置２０は以下のように動作する。
【０１０８】
利用者が、原稿を原稿自動搬送装置４８にセットし、画像形成装置２０にその原稿の画像を記録紙にコピーさせるように指示したものとする。
【０１０９】
画像形成装置２０の画像情報読取部２４は、原稿の画像を読取る。
【０１１０】
画像形成装置２０は、先ず、原稿画像に対して以下の処理を行なう。
【０１１１】
画像形成装置２０のＡ／Ｄ変換部１００は、画像情報読取部２４によって読取られたＲＧＢアナログ信号をデジタル信号に変換して、変換した信号をＲＧＢデジタル信号として出力する。画像形成装置２０のシェーディング補正部１０２は、Ａ／Ｄ変換部１００によって出力されたＲＧＢデジタル信号に対して、画像情報読取部２４の照明系、結像系及び撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施して、かつ、ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換すると共にカラーバランスを整える処理を行なう。
【０１１２】
画像形成装置２０の入力階調補正部１０４は、シェーディング補正部１０２によって出力されたＲＧＢデジタル信号に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号等を、カラーの画像処理装置に採用されている画像処理システムにとって扱いやすい信号に変換する処理を実行する。
【０１１３】
画像形成装置２０の領域分離処理部１０６は、入力階調補正部１０４によって出力されたＲＧＢデジタル信号を領域分離する。
【０１１４】
領域分離処理部１０６によって網点領域であると判定されたＲＧＢデジタル信号に対して、画像形成装置２０の網点線数認識部１０８において、以下の処理が行なわれる。
【０１１５】
画像形成装置２０は、原稿画像のうち、１行１列目の画素に注目する（図７に示すステップ２００）。画像形成装置２０は、その注目画素のＲＧＢデジタル信号のうち、最も濃度値が大きい色成分と、その色成分の濃度値とを出力する（図７に示すステップ２０２）。画像形成装置２０は、注目画素を含む局所ブロック内において、ステップ２０２で出力された色の濃度値の平均値を算出する（図７に示すステップ２０４）。画像形成装置２０は、局所ブロック内において、反転回数合計値を算出し（図７に示すステップ２０６）、反転回数合計値と第１のしきい値とを比較することによって、注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数がしきい値以上か否かを確認する（図７に示すステップ２０８）。
【０１１６】
画像形成装置２０は、その局所ブロックにおける網点線数がしきい値より小さいと確認した場合（図７に示すステップ２１４においてＮＯ）、注目画素について、その旨を示す網点線数信号を出力する（図７に示すステップ２１４）。原稿画像のうち、上記のステップ２０２〜２１０の処理が終了していない画素が存在する場合（図７に示すステップ２１６においてＮＯ）、画像形成装置２０は、原稿画像のうち別の画素を注目画素とし、ステップ２０２〜２１０の処理を実行する。
【０１１７】
画像形成装置２０は、ステップ２１０において、注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数がしきい値以上であると確認した場合（図７に示すステップ２１４においてＹＥＳ）、現在の注目画素とその注目画素以降にラスタスキャン走査される画素とについて、各画素を含む局所ブロックにおける網点線数がしきい値以上であることを示す網点線数信号を出力する（図７に示すステップ２１２）。
【０１１８】
以下、ステップ２００〜ステップ２１８の処理の具体例について説明する。
【０１１９】
図１２（Ａ）は、原稿画像の一例を示す図である。図１２（Ａ）を参照して、原稿画像には、複数の網点が描画されている。この画像の網点の描画色は、シアンであるものとする。網点がシアンで描画されている場合、ＲＧＢのうちＲの色の濃度値を用いることによって、網点の反転を読取りやすくなる。
【０１２０】
したがって、この場合、図７に示すステップ２０２では、画像形成装置２０は、Ｒを選定色とする。
【０１２１】
図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）に示す画像の各画素に対して、Ｒの濃度値を示す図である。図１２（Ｂ）を参照して、網点が描画されている画素の濃度値は小さく、網点が描画されていない画素の濃度値は大きい。図１２（Ａ）及び（Ｂ）に示す画素の集合を局所ブロックとすると、ステップ２０４では、この局所ブロック内での濃度値の平均値を１７５．８として算出する。
【０１２２】
図１２（Ｃ）は、濃度値から平均値を引いた値を画素毎に示す図である。図１２（Ｃ）を参照して、網点が描画されている画素ではその値は０より小さく、網点が描画されていない画素ではその値は０より大きい。
【０１２３】
ステップ２０６では、この局所ブロック内での反転回数合計値は１５として算出される。その後、ステップ２０８において、その合計値がしきい値以上であるか否かにしたがって、その局所ブロックの注目画素がある網点線数以上であるか又はその網点線数より小さいかが判定される。
【０１２４】
画像形成装置２０の色補正部１１０は、網点線数認識部１０８によって出力されたＲＧＢデジタル信号に対して、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行なって、色補正後のＣＭＹの３色信号を出力する。
【０１２５】
画像形成装置２０の黒生成下色除去部１１２は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理と元のＣＭＹ信号から黒生成処理で得た黒信号を差引いて新たなＣＭＹ信号を出力する処理とを実行する。
【０１２６】
画像形成装置２０の空間フィルタ処理部１１４は、黒生成下色除去部１１２によって出力されたＣＭＹＫデジタル信号と、網点線数認識部１０８によって画素毎に出力された網点線数信号に対して以下の処理を実行する。
【０１２７】
空間フィルタ処理部１１４は、原稿画像のうち１行１列目の画素に注目する（図８に示すステップ２４０）。空間フィルタ処理部１１４は、その注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数がしきい値以上であるか否かを判定する（図８に示すステップ２４４）。
【０１２８】
ステップ２４４において、その局所ブロックにおける網点線数がしきい値より小さいと判定された場合、空間フィルタ処理部１１４は、その注目画素に対して低線数用フィルタリング処理を実行する（図８に示すステップ２４８）。空間フィルタ処理部１１４は、原稿画像の全画素についてフィルタリング処理が終了していない画素が存在する場合、（図７に示すステップ２５０においてＮＯ）、次にラスタスキャン走査される画素を注目画素とし、ステップ２４４以降の処理を実行する。
【０１２９】
ステップ２４４において、注目画素を含む局所ブロックにおける網点線数がしきい値以上であると判定された場合、空間フィルタ処理部１１４は、その注目画素と、その注目画素以降にラスタスキャン走査される画素とについて、高線数用フィルタリング処理を実行する（図８に示すステップ２４６）。
【０１３０】
（本実施の形態の効果）
以上のように、第１の実施の形態に係る画像処理装置２０を利用することにより、注目画素の色成分ＲＧＢの中で、最小の濃度値である色成分を選定し、当該色成分について網点線数信号を出力する処理を実行する。この処理は局所ブロックの中で完結する。したがって、特許文献１に記載の技術と比較して、注目画素について網点線数を判定することに関して、高速処理を実現することが可能となる。
【０１３１】
（本実施の形態の変形例）
上記した実施の形態では、網点線数認識部１０８は、原稿画像の全画素について網点線数信号を出力していた。しかし、本発明はそのような実施の形態には限定されず、網点線数認識部１０８がリアルタイムで網点線数信号を出力し、黒生成下色除去部１１２、空間フィルタ処理部１１４、及び階調再現処理部１１８は、網点線数信号が出力される度にリアルタイムで各自の処理を実行するようにしてもよい。
【０１３２】
そのようなリアルタイム処理を実行させることによって、もう一度画像全体を処理し直す必要がなく、画像処理にかかる時間を短縮できる。
【０１３３】
［第２の実施の形態］
図１３は、本発明の第２の実施の形態に係るシステム３００の構成を簡略化して示す図である。図１３を参照して、システム３００は、原稿の画像を読取るためのスキャナとして機能する画像読取装置３０２と、通信線３０８を介して画像読取装置３０２とＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）接続されており、画像読取装置３０２によって読取られた原稿の画像に画像処理を施すための端末装置３０４と、通信線３１０を介して端末装置３０４にＵＳＢ接続されており、端末装置３０４によって画像処理された画像情報に基づいて記録紙に画像を形成するためのプリンタ装置３０６とを含む。
【０１３４】
（画像読取装置の構成）
図１４（Ａ）は、画像読取装置３０２の外観を示す斜視図である。図１４（Ａ）を参照して、画像読取装置３０２は、画像情報読取部３２０及び操作パネル３２４を備えている。
【０１３５】
ここで、画像情報読取部３２０が原稿の画像を読取るための動作説明を、画像情報読取部３２０の構成に関する説明と共に行なう。
【０１３６】
図１４（Ｂ）は、画像読取装置３０２の内部構成を簡略化して示す図である。図１４（Ａ）及び図１４（Ｂ）を参照して、利用者は、画像情報読取部３２０の原稿セットトレイ３２２に原稿をセットする。利用者が画像情報読取部３２０の前方に設置された操作パネル３２４を操作することにより、印刷用紙のサイズ及び変倍率等が入力設定される。利用者は操作パネル３２４を操作して原稿読取の指示をする。
【０１３７】
上記指示に応答して、画像情報読取部３２０は、ピックアップローラ３６０により原稿セットトレイ３２２上の原稿を、捌き板３５０及び搬送ローラ３５８間を介してプラテンガラス３６８へと送り出す。画像情報読取部３２０は、原稿をプラテンガラス３６８上で副走査方向に搬送して、原稿排紙トレイ３２６へと原稿を排出する。
【０１３８】
このとき、読取部３６６が原稿の画像を読取る。読取部３６６は第１の走査ユニット３５６及び第２の走査ユニット３５４を有している。第１の走査ユニット３５６及び第２の走査ユニット３５４をいずれも所定位置に移動して位置決めする。第１の走査ユニット３５６の露光ランプによりプラテンガラス３６８を介して原稿の表面を照射し、原稿の反射光を第１の走査ユニット３５６及び第２の走査ユニット３５４の各反射ミラーにより結像レンズ３６２へと導く。導かれた原稿の反射光を結像レンズ３６２によりＣＣＤ３６４に集光させ、原稿の表面の画像をＣＣＤ３６４上に結像させて原稿の表面の画像を読取る。
【０１３９】
（画像読取装置のハードウェア構成）
図１５は画像読取装置３０２のハードウェア構成を示すブロック図である。図１５を参照して、画像読取装置３０２は、画像情報読取部３２０と、通信線３０８を介して端末装置３０４とインタフェースをとるＵＳＢインタフェース部３２８と、図示しない表示部及び操作部からなる操作パネル３２４とを含む。
【０１４０】
画像読取装置３０２はさらに、共通バスライン４１４を介して、画像情報読取部３２０、ＵＳＢインタフェース部３２８、及び操作パネル３２４に接続され、これらを制御して、画像処理装置として機能する制御装置４００を含む。
【０１４１】
制御装置４００は、実質的にコンピュータであって、本実施の形態の画像処理を実現するためのコンピュータプログラムを実行することにより、スキャナ及び画像処理装置としての機能を実現するＣＰＵ４０２と、共通バスライン４１４を介していずれもＣＰＵ４０２に接続された、ＣＰＵ４０２が実行するプログラムを記憶するＲＯＭ４０６、種々のプログラムの記憶領域を提供するためのＲＡＭ４０８、通電が遮断された場合であっても各種プログラム及びデータ等を保持可能な不揮発性記憶装置であるＨＤＤ４１０、画像情報読取部３２０によって読取られた画像データを記憶するための画像メモリ４１２、及び画像情報読取部３２０で読取られた両面原稿の一方の面の画像情報、又は更に他方の面の画像情報の画像再生を行なうための回路であって、画像処理装置として機能する画像処理回路４０４とを含む。
【０１４２】
ＲＯＭ４０６及びＲＡＭ４０８は、それぞれ第１の実施の形態に係るＲＯＭ７４及びＲＡＭ７６と同様の機能を実現する。
【０１４３】
ＣＰＵ４０２は、画像情報読取部３２０及びＵＳＢインタフェース部３２８を制御して、原稿読取、及び端末装置３０４への画像情報出力等の所望の動作を実行させ、ＲＡＭ４０８、ＨＤＤ４１０及び画像メモリ４１２にデータを格納したり、そこから読出したりする。
【０１４４】
本画像読取装置３０２では、スキャナ及び画像処理装置として機能する制御装置４００は、画像情報読取部３２０から入力される画像情報を各色の電気信号に変換し、端末装置３０４に出力する。
【０１４５】
（画像処理回路の構成）
図１６は画像処理回路４０４の構成を示す機能ブロック図である。図１６を参照して、画像処理回路４０４は、操作パネル３２４を用いることによって利用者が指定した設定内容に応じて、画像情報読取部３２０に読取られたＲＧＢアナログ画像信号に画像処理を施し、当該デジタル信号と、第１の実施の形態と同様にして各画素に対する網点線数信号とを端末装置３０４に出力する。
【０１４６】
画像処理回路４０４は、画像情報読取部３２０によって読取られたＲＧＢアナログ画像信号をデジタル信号に変換して出力するためのＡ／Ｄ変換部４２０と、Ａ／Ｄ変換部４２０によって出力されたデジタル信号に対して、画像情報読取部３２０の照明系、結像系及び撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すためのシェーディング補正部４２２とを含む。
【０１４７】
画像処理回路４０４はさらに、シェーディング補正部４２２によって出力されたＲＧＢデジタル信号から、原稿の画像を領域分離する領域分離処理部４２４と、領域分離処理部４２４によって出力されたＲＧＢデジタル信号と、各画素に対する網点線数信号とを端末装置３０４に出力するための網点線数認識部４２６とを含む。
【０１４８】
（端末装置の構成）
図１７は、端末装置３０４の内部構成を示すブロック図である。図１７を参照して、端末装置３０４は、通信線３０８を介して画像読取装置３０２とインタフェースをとる第１のＵＳＢインタフェース部４５４と、通信線３１０を介してプリンタ装置３０６とインタフェースをとる第２のＵＳＢインタフェース部４５６と、プログラム等の種々の情報を記憶するための記憶装置４５２と、画像読取装置３０２から画像情報を受信した場合に、当該画像情報に応じてさらに画像処理を施すための画像処理部４６０とを含む。
【０１４９】
端末装置３０４はさらに、第１のＵＳＢインタフェース部４５４、第２のＵＳＢインタフェース部４５６、記憶装置４５２、及び画像処理部４６０に接続されたバス４５８と、バス４５８に接続され、主に画像読取装置３０２からの画像情報に対して画像処理を実行する機能を実現するための制御部４５０とを含む。
【０１５０】
制御部４５０は、端末装置３０４の全体の制御を司るものである。なお、第１のＵＳＢインタフェース部４５４、第２のＵＳＢインタフェース部４５６、記憶装置４５２、及び画像処理部４６０に対する制御は、制御部４５０により行なわれる。
【０１５１】
図１８は、画像処理部４６０の構成を示す機能ブロック図である。図１８を参照して、画像処理部４６０は、画像読取装置３０２からの画像情報であるＲＧＢデジタル信号に対して、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行なって、色補正後のＣＭＹの３色信号を出力するための色補正部４８０と、色補正部４８０より出力されるＣＭＹ信号の画像データに対して、画像読取装置３０２によって出力された領域分離結果及び網点線数信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行ない、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけ及び粒状性劣化を防ぐように処理するための空間フィルタ処理部４８２とを含む。
【０１５２】
画像処理部４６０はさらに、空間フィルタ処理部４８２によって出力されたＣＭＹ信号を画素に分離して、各階調を再現できるように処理する階調再現処理を施すための階調再現処理部４８４と、階調再現処理部４８４によってＣＭＹ信号をプリンタ言語に変換して、プリンタ装置３０６に出力するためのプリンタ言語選訳部４８６とを含む。
【０１５３】
プリンタ装置３０６は、端末装置３０４からの画像情報にしたがって、用紙に画像を印刷する。
【０１５４】
（ソフトウェア構成）
画像読取装置３０２の網点線数認識部４２６によって実行されるプログラムは、図７のフローチャートによって示されるプログラムと同様である。端末装置３０４の空間フィルタ処理部４８２によって実行されるプログラムは、図８のフローチャートによって示されるプログラムと同様である。
【０１５５】
（動作）
図１３〜図１８を参照して、本実施の形態に係るシステム３００は以下のように動作する。
【０１５６】
利用者が、原稿を原稿セットトレイ３２２にセットし、画像読取装置３０２にその原稿の画像をスキャンさせ、スキャンさせた画像データを、端末装置３０４を介してプリンタ装置３０６に印刷させるように指示したものとする。
【０１５７】
画像読取装置３０２の画像情報読取部３２０は、原稿の画像を読取る。
【０１５８】
画像読取装置３０２は、先ず、原稿画像に対して以下の処理を行なう。
【０１５９】
画像読取装置３０２のＡ／Ｄ変換部４２０は、画像情報読取部３２０によって読取られたＲＧＢアナログ信号をデジタル信号に変換して、変換した信号をＲＧＢデジタル信号として出力する。画像読取装置３０２のシェーディング補正部４２２は、Ａ／Ｄ変換部４２０によって出力されたＲＧＢデジタル信号に対して、画像情報読取部３２０の照明系、結像系及び撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施して、かつ、ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換すると共にカラーバランスを整える処理を行なう。
【０１６０】
画像読取装置３０２の領域分離処理部４２４は、シェーディング補正部４２２によって出力されたＲＧＢデジタル信号を領域分離する。領域分離処理部４２４は、領域分離結果を端末装置３０４に出力する。
【０１６１】
画像読取装置３０２の網点線数認識部４２６は、領域分離処理部４２４によって出力されたＲＧＢデジタル信号に対して、第１の実施の形態に係る網点線数認識部１０８と同様の処理を行なう。網点線数認識部４２６は、ＲＧＢデジタル信号と網点線数信号とを端末装置３０４に出力する。
【０１６２】
端末装置３０４の色補正部４８０は、画像読取装置３０２によって出力されたＲＧＢデジタル信号に対して、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行なって、色補正後のＣＭＹの３色信号を出力する。
【０１６３】
端末装置３０４の空間フィルタ処理部４８２は、色補正部４８０によって出力されたＣＭＹデジタル信号と、画像読取装置３０２によって出力された領域分離結果及び網点線数信号とに対して、第１の実施の形態に係る空間フィルタ処理部１１４と同様の処理を実行する。
【０１６４】
端末装置３０４の階調再現処理部４８４は、空間フィルタ処理部４８２によって出力されたＣＭＹ信号を画素に分離して、各階調を再現できるように処理する階調再現処理を施す。
【０１６５】
端末装置３０４のプリンタ言語選択部４８６は、階調再現処理部４８４によってＣＭＹ信号をプリンタ言語に変換して、プリンタ装置３０６に出力する。
【０１６６】
プリンタ装置３０６は、端末装置３０４からの画像情報にしたがって、用紙に画像を印刷する。
【０１６７】
［変形例］
本発明はコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、網点線数認識処理を行なう画像処理方法を記録することもできる。
【０１６８】
この結果、網点線数の認識を行ない、その結果に基づいて適切な処理を施す画像処理方法を行なうプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１６９】
記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行なわれるために図示しないメモリ、例えばＲＯＭのようなプログラムメディアであってもよく、図示しない外部記憶装置としてのプログラム読取装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読取り可能なプログラムメディアであってもよい。
【０１７０】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、プログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。この場合、ダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１７１】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープ及びカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク及びハードディスク等の磁気ディスク並びにＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、又はマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（ＥｌｅｃｔｒｉｃＥｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
【０１７２】
また、この場合、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、又は別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。
【０１７３】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置又はコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０１７４】
なお、上記コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行なわれるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスクプレイ・液晶ディスプレイ等の画像表示装置及びコンピュータの処理結果を紙に出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバ等に接続するための通信手段としてのネットワークカード及びモデム等が備えられる。
【０１７５】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに限定されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内でのすべての変更を含む。
【産業上の利用可能性】
【０１７６】
本発明の画像処理方法は、カラーまたはモノクロのいずれのデジタル複写機にも適用できるが、その他に、画像データを入力して出力される画像データの再現性の向上を図る必要のある装置であれば、どのような装置であっても適用できる。このような装置として、例えば、スキャナ等の読取装置がある。
【符号の説明】
【０１７７】
２０  画像処理装置
２４，３２０  画像情報読取部
３８，４００  制御装置
７２，４０２  ＣＰＵ
７４，４０６  ＲＯＭ
７６，４０８  ＲＡＭ
７８，４１０  ＨＤＤ
８０，４１２  画像メモリ
８２，４０４  画像処理回路
１０８，４２６  網点線数認識部
１１４，４８２  空間フィルタ処理部
１５０  色成分選定部
１５２  平均値算出部
１５４  反転回数算出部
１５６  網点線数判定部
３００  システム
３０２  画像読取装置
３０４  端末装置
４５０  制御部
４５２  記憶装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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