(57)【要約】【課題】従来の網点判別処理では、対象原稿が網点原稿であるか否かを正しく判断できないことがある。【解決手段】原稿中より検出された第１の特徴を示す第１特徴画素と第２の特徴を示す第２特徴画素を検出する。さらに、隣り合う第１特徴画素と隣り合う第２特徴画素とからそれぞれ、第１特徴画素間距離と第２特徴画素間距離を算出する。そして、第１特徴画素間距離とこれに隣接する第２特徴画素間距離の平均値を特徴画像間距離とし、同じ値が連続して現れた場合の特徴画像間距離のみに関して、その出現回数をヒストグラムにする。このヒストグラムより読み取り対象原稿が網点原稿であるか否かを判定する。【選択図】  図２
2010213235.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像読取装置により原稿の画像を読み取る画像読取方法であって、
前記原稿の予め定められた方向に並んだ画素に対応した画像データに関し、各画素を注目画素として、該注目画素の値と該注目画素に対する隣接画素の値とを比較する比較工程と、
前記比較工程における比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第１特徴を示す画素を第１特徴画素として検出する第１検出工程と、
前記比較工程における比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第２特徴を示す画素を第２特徴画素として検出する第２検出工程と、
前記第１検出工程において検出された隣り合う前記第１特徴画素の間の第１特徴画素間距離を算出する第１算出工程と、
前記第２検出工程において検出された隣り合う前記第２特徴画素の間の第２特徴画素間距離を算出する第２算出工程と、
前記第１特徴画素間距離と前記第２特徴画素間距離とに基づいて特徴画素間距離を算出する特徴画素間距離の算出工程と、
前記方向に並んだ全ての画素から算出された特徴画素間距離に関し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、
前記ヒストグラムにおいて所定の頻度を超える特徴画素間距離が存在するかどうかを判別する判別工程と、
前記判別工程における判別の結果に基づいて、前記原稿が網点原稿であるかどうかを判断する判断工程とを有することを特徴とする画像読取方法。
【請求項２】
前記第１検出工程は、
前記注目画素と該注目画素の隣接画素との２つの画素の値の差の絶対値を予め定められた閾値と比較し、前記絶対値が前記予め定められた閾値より大きい場合に、前記注目画素の値が前記隣接画素の値以上なら、前記注目画素を前記第１特徴画素として検出することを特徴とする請求項１に記載の画像読取方法。
【請求項３】
前記第２検出工程は、さらに
前記注目画素の値が前記隣接画素の値より小さいなら、前記注目画素を前記第２特徴画素として検出することを特徴とする請求項２に記載の画像読取方法。
【請求項４】
前記第１検出工程は、
前記方向に関し、前記注目画素の値と該注目画素の直前の隣接画素の値とを比較し、前記注目画素の値が前記直前の隣接画素の値以上である場合に、前記注目画素の値が該注目画素の直後の隣接画素の値より大きいなら、前記注目画素を前記第１特徴画素として検出することを特徴とする請求項１に記載の画像読取方法。
【請求項５】
前記第２検出工程は、
前記方向に関し、前記注目画素の値と該注目画素の直前の隣接画素の値とを比較し、前記注目画素の値が前記直前の隣接画素の値より小さい場合に、前記注目画素の値が該注目画素の直後の隣接画素の値以下なら、前記注目画素を前記第２特徴画素として検出することを特徴とする請求項４に記載の画像読取方法。
【請求項６】
特徴画素間距離の算出工程は、前記第１特徴画素間距離と前記第２特徴画素間距離との平均値を算出し、該算出された値を前記特徴画素間距離とすることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像読取方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
前記原稿の画像を読取るスキャナ部と、
前記原稿の予め定められた方向に並んだ画素に対応した画像データに関し、各画素を注目画素として、該注目画素の値と該注目画素に対する隣接画素の値とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第１特徴を示す画素を第１特徴画素として検出する第１検出手段と、
前記比較手段による比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第２特徴を示す画素を第２特徴画素として検出する第２検出手段と、
前記第１検出手段により検出された隣り合う前記第１特徴画素の間の第１特徴画素間距離を算出する第１算出手段と、
前記第２検出手段により検出された隣り合う前記第２特徴画素の間の第２特徴画素間距離を算出する第２算出手段と、
前記第１特徴画素間距離と前記第２特徴画素間距離とに基づいて特徴画素間距離を算出する特徴画素間距離の算出手段と、
前記方向に並んだ全ての画素から算出された特徴画素間距離に関し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
前記ヒストグラムにおいて所定の頻度を超える特徴画素間距離が存在するかどうかを判別する判別手段と、
前記判別手段における判別の結果に基づいて、前記原稿が網点原稿であるかどうかを判断する判断手段とを有することを特徴とする画像読取装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像原稿から読み込んだ画像データが網点から構成される領域を含むか否かを判別する画像読取方法及び画像読取装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナ等の画像読取装置を用いて画像データを生成する場合、読み取り対象の原稿に網点で表現される写真や図が含まれていると、網点の配置周期性により生成された画像データにモアレと呼ばれる干渉縞が発生する場合がある。モアレの発生を抑制する為には、高解像度で原稿の読み取りを行った後、平滑化処理を行い、画像データを所望の解像度に変倍する方法が用いられている。
【０００３】
この方法には文字の輪郭部など本来平滑化を適用したくない箇所にも処理が適用されるという弊害もある。このため、複数の原稿を連続的に読み取る場合には、ユーザが原稿毎に網点領域が存在するか否かを判断して設定を切り替えなければならず、著しく作業効率を低下させる要因になっていた。従って、原稿画像中に網点領域が存在するか否かを自動的に判定する方法の確立とその判定精度が極めて重要となっている。
【０００４】
画像読取装置から生成された画像データに網点が含まれるか否かを判別するために、網点原稿に特徴的に現われる特徴画素を利用して判別する方法が従来より提案されている。従来より一般的に用いられる技術として、例えば、画像中から周辺画素に対して濃度等の注目成分の値が高いピーク画素を検出し、このピーク画素を利用して求められる値をもとに対象原稿が網点原稿であるか否かを判断する方法があった。
【０００５】
ピーク画素を参考に網点原稿判別を行う方法の１つは、例えば、特許文献１に開示されている。これによれば、数ラインの画像データを対象にピーク画素とその周辺画素（例えば、３×３画素）から構成される画素集合を１ブロックとみなし、該ブロックの濃度等の特徴を既知のパターンの特徴と比較することで対象原稿が網点原稿であるか否かを判断する。また、特許文献２にも別の方法が開示されている。これによれば、隣接するピーク画素同士の間の距離をピーク画素間距離として算出し、画像データ中に特定のピーク画素間距離が頻出した場合に該画像データを網点原稿であると判断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３７２６４３９号公報
【特許文献２】特許第３１８３７８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献２で利用するピーク画素間距離のように、網点部分を特徴的に示す画素間の距離を求め、その出現頻度のみに基づいて対象画像データが網点原稿であるか否かを判定する方法では、次のような問題があった。即ち、原稿内の網点領域以外の領域から検出された特徴画素間距離も判断の対象となってしまい、判定の精度が良くない。
【０００８】
また、原稿上では網点の特徴画素間距離は一定であっても、画像データ上では原稿のライン数と読取解像度の組み合わせ次第で必ずしも特徴画素間距離が一定とならず、２つの距離に出現頻度が分散する場合がある。その結果、出現頻度の際立つ距離を検知できずに網点原稿と判別されないという問題もある。
【０００９】
本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、高精度に網点画像の判別が可能な画像読取方法及び画像読取装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために本発明の画像読取装置は次のような構成からなる。
【００１１】
即ち、画像読取装置により原稿の画像を読み取る画像読取方法であって、前記原稿の予め定められた方向に並んだ画素に対応した画像データに関し、各画素を注目画素として、該注目画素の値と該注目画素に対する隣接画素の値とを比較する比較工程と、前記比較工程における比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第１特徴を示す画素を第１特徴画素として検出する第１検出工程と、前記比較工程における比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第２特徴を示す画素を第２特徴画素として検出する第２検出工程と、前記第１検出工程において検出された隣り合う前記第１特徴画素の間の第１特徴画素間距離を算出する第１算出工程と、前記第２検出工程において検出された隣り合う前記第２特徴画素の間の第２特徴画素間距離を算出する第２算出工程と、前記第１特徴画素間距離と前記第２特徴画素間距離とに基づいて特徴画素間距離を算出する特徴画素間距離の算出工程と、前記方向に並んだ全ての画素から算出された特徴画素間距離に関し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前記ヒストグラムにおいて所定の頻度を超える特徴画素間距離が存在するかどうかを判別する判別工程と、前記判別工程における判別の結果に基づいて、前記原稿が網点原稿であるかどうかを判断する判断工程とを有することを特徴とする。
【００１２】
また他の発明によれば、前記原稿の画像を読取るスキャナ部と、前記原稿の予め定められた方向に並んだ画素に対応した画像データに関し、各画素を注目画素として、該注目画素の値と該注目画素に対する隣接画素の値とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第１特徴を示す画素を第１特徴画素として検出する第１検出手段と、前記比較手段による比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第２特徴を示す画素を第２特徴画素として検出する第２検出手段と、前記第１検出手段により検出された隣り合う前記第１特徴画素の間の第１特徴画素間距離を算出する第１算出手段と、前記第２検出手段により検出された隣り合う前記第２特徴画素の間の第２特徴画素間距離を算出する第２算出手段と、前記第１特徴画素間距離と前記第２特徴画素間距離とに基づいて特徴画素間距離を算出する特徴画素間距離の算出手段と、前記方向に並んだ全ての画素から算出された特徴画素間距離に関し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記ヒストグラムにおいて所定の頻度を超える特徴画素間距離が存在するかどうかを判別する判別手段と、前記判別手段における判別の結果に基づいて、前記原稿が網点原稿であるかどうかを判断する判断手段とを有することを特徴とする画像読取装置を備える。
【発明の効果】
【００１３】
従って本発明によれば、複数種類の特徴画素間距離から求め、かつ連続する同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムに基づいて、原稿が網点原稿であるかどうかを判断することができる。これにより、１つの特徴画素による特徴画素間距離に左右されず、安定した特徴画素間距離に基づいた判断ができるので、高精度に網点原稿を判別できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の代表的な実施例であるスキャナ（画像読取装置）の制御と画像処理に用いられる画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例に従う網点原稿判別処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例１に従う第１特徴画素と第２特徴画素の検出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４】特徴画素の検出方法を模式的に説明する図である。
【図５】原稿を読取って得られた画像データのライン方向の各画素を表す図である。
【図６】画像データから検出された特徴画素間距離の出現回数を示すヒストグラムである。
【図７】本発明の実施例２に従う第１特徴画素と第２特徴画素の検出処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施例２に従う特徴画素の検出方法を模式的に説明する図である。
【図９】原稿を読取って得られた画像データのライン方向の各画素を表す図である。
【符号の説明】
【００１５】
１０１：スキャナ（画像読取装置）、２２１：パーソナルコンピュータ（PC)、３０７：ＲＯＭ、３０８：ＲＡＭ、３０９：ＣＰＵ
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下添付図面を参照して本発明の好適な実施例について、さらに具体的かつ詳細に説明する。尚、以下説明する実施例は本発明を限定するものでなく、また説明された実施例の特徴の全てが本発明に必須のものとは限らない。
【００１７】
図１は本発明の代表的な実施例であるスキャナ（画像読取装置）の制御と画像処理に用いられる画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。この画像処理装置は、一般的なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）において後述する制御プログラムを実行させることにより実現する。
【００１８】
図１に示されているように、ＰＣ２２１は、ＲＯＭ３０７、ＲＡＭ３０８、ＣＰＵ３０９、ディスク装置３１０、バス３１１、スキャナインタフェース（Ｉ／Ｆ）３１２、外部入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３１３、外部記憶装置３１４を含む。ＲＯＭ３０７は、後述する制御プログラムを保持する。ＲＡＭ３０８は、その制御プログラムの動作に必要な作業領域として用いられる。ＣＰＵ３０９はＲＯＭ３０７に保持されている制御プログラムを読み出して実行し、画像読取制御の処理を行う。
【００１９】
バス３１１は、上記の各構成要素を相互接続し、各構成要素間でのデータの授受を行なう。スキャナインタフェース３１２はＵＳＢインタフェースに準拠するもので、スキャナ１０１との通信を行う。一方、スキャナ１０１にも同じ規格のインタフェースが備えられている。なお、このインタフェースはＩＥＥＥ１３９４等、別の規格に従うインタフェースを採用しても良い。外部入力インタフェース３１３は、マウスやキーボードなどの入力部３２０と接続する。
【００２０】
また、外部記憶装置３１４はフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭといった外部記憶媒体を記憶媒体として用い、制御プログラムが外部記憶媒体に記憶されている場合に、それを読み出してＰＣ２２１にインストールする。なお、ネットワークコネクタ（不図示）を介してネットワーク経由で制御プログラムをダウンロードすることも可能である。
【００２１】
以上の構成のＰＣ２２１にはスキャナ１０１とＬＣＤなどのモニタ２２３が接続されており、スキャナ１０１に載置された原稿から画像を読取る際には、ユーザはモニタ２２３と入力部３２０とを用いて画像読取に必要な操作を行なう。
【００２２】
なお、図１に示す構成は、スキャナとＰＣにおいて実現される画像読取制御装置とが別体の構成の例について示しているが、本発明はこれによって限定されるものではない。例えば、多機能プリンタ（以下、ＭＦＰ）とよばれるスキャナ機能とプリンタ機能とが一体化した装置にも本発明は適用可能である。この場合には、ＭＦＰのスキャナ部で原稿を読取ることで生成された画像データをＭＦＰ内のＣＰＵを含む制御部で画像処理を行なうことで実現される。これは特に、ＭＦＰが複写機として機能する場合に適用される。
【００２３】
以下、上記構成のＰＣとスキャナとからなる画像読取システムやＭＦＰにおいて実行される網点原稿判別処理についての実施例について説明する。
【実施例１】
【００２４】
図２は本発明の実施例に従う網点原稿判別処理を示すフローチャートである。
【００２５】
まず、ステップＳ２０１ではスキャナにより画像原稿を読取って画像データを１ライン読み込む。次に、ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で読み込んだ１ライン分の画像データ中から注目画素を決定する。尚、１ライン分の画像データを受け取った直後は画像データ中の先頭画素を注目画素とし、以降繰り返し処理の際には前回の注目画素に続く画素を注目画素とする。なお、ライン方向に各画素の位置はｘ座標値で表わされ、先頭画素はｘ＝０とする。従って、一般的に注目画素の位置はｘで表わす。
【００２６】
さらにステップＳ２０３〜Ｓ２０４では、ステップＳ２０１で読み込まれた画像データ中から第１特徴画素と第２特徴画素を検出する。この実施例では、各画素から濃度値を算出し、隣接画素に比べ所定の値以上濃度値が高い画素を第１特徴画素、隣接画素に比べ所定の値以上画素値が低い画素を第２特徴画素とする。尚、画素値として、濃度値以外にもＲＧＢ輝度値などを用いてもよい。
【００２７】
図３は第１特徴画素と第２特徴画素の検出処理の詳細を示すフローチャートである。
【００２８】
図４は特徴画素の検出方法を模式的に説明する図である。
【００２９】
ここで、図３と図４とを参照しながら、第１特徴画素、第２特徴画素の検出処理（第１検出、第２検出）について説明する。
【００３０】
図４に示されているように、画像読取装置が読取ライン５０２に沿って、原稿中の網点５０１が並んでいるとする。ライン５０３は次の読取ラインである。また、読取ライン５０２、５０３の矢印は読取方向を表している。スキャナ１０１で原稿（特に、網点５０１）を読取り、ＰＣ２２１でその読取りにより得られた画像データを所定の解像度で画像処理すると、その結果、画像データ５０４が得られる。画像データの各画素は濃度値をもっており、図４には画像データの各画素に対応した濃度値５０５が示されている。
【００３１】
ステップＳ３０１では、注目画素と隣接画素との濃度に対応する画素値の差を求める。図４を参照して説明するなら、画像データ５０４の各画素に注目し、注目画素Ｅxと注目画素の直前の隣接画素Ｅx-1の値を比較する。
【００３２】
次に、ステップＳ３０２では、予め定めた閾値とステップＳ３０１で算出された値の差の絶対値を比較する。その比較の結果、隣接画素に比べて注目画素の値が予め定めた値以上に増加していた場合に、注目画素をピーク画素として検出する。図４では、Ｐx、Ｐx+1、Ｐx+2がそれぞれピーク画素を表す。
【００３３】
ステップＳ３０２における比較の結果、ステップＳ３０１で求めた画素値のレベル差の絶対値が予め定めた閾値以上だった場合に、処理はステップＳ３０３において注目画素と隣接画素のそれぞれの画素値を比較する。この比較の結果、注目画素の値が隣接画素の値より大きい場合にはステップＳ３０４において注目画素を第１特徴画素として検出する。これに対して、注目画素の値が隣接画素の値より小さい場合にはステップＳ３０５において注目画素を第２特徴画素として検出する。
【００３４】
注目画素Ｅxとその直前の隣接画素Ｅx-1の濃度値をそれぞれ、Ｃx、Ｃx-1とし、予め定めた閾値をＶTHとする。これら２つ画素の濃度値を比較した結果、式（１）と式（３）の判定条件の論理積が成立すると判別された場合、注目画素Ｅxは第１特徴画素として検出される。一方、式（２）と式（３）の判定条件の論理積が成立すると判別された場合、注目画素Ｅxは第２特徴画素として検出される。
【００３５】
Ｃx  ≧Ｃx-1        ……（１）
Ｃx-1＞Ｃx          ……（２）
｜Ｃx−Ｃx-1｜≧ＶTH    ……（３）
この結果、図４に示す例では、Ｐx、Ｐx+1、Ｐx+2が第１特徴画素として検出される。一方、Ｄx、Ｄx+1、Ｄx+2が第２特徴画素として検出される。
【００３６】
さて、図２に戻って説明を続けると、ステップＳ２０５では、ステップＳ２０３〜Ｓ２０４において画像データから検出された隣接する第１特徴画素同士と隣接する第２特徴画素同士の間の距離を、第１特徴画素間距離及び第２特徴画素間距離として算出する。
【００３７】
第１特徴画素間距離及び第２特徴画素間距離の算出処理（第１算出、第２算出）については、図５を参照して、それぞれ説明する。
【００３８】
図５は原稿を読取って得られた画像データのライン方向の各画素を表す図である。
【００３９】
図５において、７０１は原稿の網点部をスキャナを用いて読み取り生成された画像データ、７０２〜７０４は画像データ７０１における第１特徴画素、７０５〜７０７は画素データ７０１における第２特徴画素を示している。
【００４０】
この実施例では、隣接する第１特徴画素の間に存在する画素数を第１特徴画素間距離として算出する。例えば、第１特徴画素７０３とこれに隣接する第１特徴画素７０４との間には自分自身を含めて画素７０３、７０６の２つの画素が存在する。この為、第１特徴画素７０３と第１特徴画素７０４の間の第１特徴画素間距離は２画素となる。同様に、隣接する第２特徴画素の間に存在する画素の数をこれら第２特徴画素間の第２特徴画素間距離として算出する。
【００４１】
図５の例を参照すれば、網点原稿判別の基準となる特徴画素間距離は次のようになる。
【００４２】
第１特徴画素７０２と第１特徴画素７０３との間には３つの画素が存在しており、この３画素がこれら第１特徴画素間の距離となる。同様に、第１特徴画素７０３と第１特徴画素７０４の間の第１特徴画素間距離は２画素となる。また、第２特徴画素７０５と第２特徴画素７０６との間の第２特徴画素間距離は２画素、第２特徴画素７０６と第２特徴画素７０７の間の第２特徴画素間距離は３画素となる。
【００４３】
図５の例では、第１特徴画素７０２、７０３の間の第１特徴画素間距離と第２特徴画素７０５、７０６の間の第２特徴画素間距離の平均が特徴画素間距離となり、その値は２．５画素となる。同様に、第１特徴画素７０３、７０４の間の第１特徴画素間距離、第２特徴画素７０６、７０７の間の第２特徴画素間距離から算出される特徴画素間距離は２．５画素となる。
【００４４】
ステップＳ２０６では、ステップＳ２０５において算出した第１特徴画素間距離と、これに隣接する第２特徴画素間距離の２つの距離を使用し、網点原稿判別の基準となる特徴画素間距離を算出する。この実施例では、第１特徴画素間距離Ｐxとこれに隣接する第２特徴画素間距離Ｄxの平均値（Ｐx＋Ｄx）／２を特徴画素間距離［ｘ］として説明する。
【００４５】
ステップＳ２０７では、ステップＳ２０６で求めた特徴画素間距離［ｘ］をステップＳ２０６にて直前に算出した特徴画素間距離［ｘ−１］と比較する。この比較の結果、［ｘ］＝［ｘ−１］であった場合には、処理はステップＳ２０８に進み、図６に示すようなヒストグラム中の特徴画素間距離［ｘ］に対応する距離の出現回数に＋１を加算する。このようにすることで、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離だけが後述するヒストグラム作成の対象となる。その後、処理はステップＳ２０９に進む。これに対して、［ｘ］≠［ｘ−１］であれば、処理はステップＳ２０９に進み、注目画素ｘがそのラインの終端画素に達したかどうかを調べる。
【００４６】
ここで、注目画素が終端画素に達していると判断されれば、処理はステップＳ２１１に進み、そうでなければ、処理はステップＳ２１０に進み、注目画素を次の画素に移し、処理はステップＳ２０３に戻り、上述の処理を終端画素まで繰り返す。このようにして、ステップＳ２０１で読み込まれた１ライン分の画像データの全画素に対してステップＳ２０２〜ステップＳ２０８の処理を施し、図６に示すヒストグラムが作成される。
【００４７】
さて、ヒストグラム完成後、処理はステップＳ２１１において、作成したヒストグラムにおいて所定の頻度を超える距離（例えば、ヒストグラム中に現れる全距離の出現回数の２０％を占める出現回数を記録する距離）が存在するか否かを調べる。ここで、これに該当する距離が存在する場合には、処理はステップＳ２１２に進み、読み取り対象原稿を網点原稿と判別する。これに対して、該当する距離が存在しない場合には処理はステップＳ２１３に進み、読み取り対象原稿を網点原稿でないと判別する。
【００４８】
従って以上説明した実施例に従えば、２つの異なる特徴をもつ画素間距離を平均化し、これを特徴画素間距離として定義し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離から作成されたヒストグラムにより読取った原稿が網点原稿であるかどうかを判断する。これにより、１つの特定の特徴をもった画素間距離の出現頻度による従来の判定と比べ、判定対象の特徴が増え、安定した画素間距離の値に基づいて判定がなされるので、１つの特徴や読取解像度により大きな影響を受けることがなくなり、判定精度が向上する。
【実施例２】
【００４９】
この実施例に従う網点原稿判別処理は全体的な処理フローは実施例１で図２に示すフローチャートを参照して既に説明したものと同じなので、その説明は省略する。ここでは、この実施例に特徴的な処理である第１特徴画素と第２特徴画素の検出処理と、第１特徴画素間距離と第２特徴画素間距離の算出処理とについて説明する。
【００５０】
図７は実施例２に従う第１特徴画素と第２特徴画素の検出処理を示すフローチャートである。
【００５１】
図８は実施例２に従う特徴画素の検出方法を模式的に説明する図である。
【００５２】
ここで、図７と図８とを参照しながら、第１特徴画素、第２特徴画素の検出処理（第１検出、第２検出）について説明する。
【００５３】
図８に示されているように、画像読取装置が読取ライン６０２に沿って、原稿中の網点６０１が並んでいるとする。ライン６０３は次の読取ラインである。また、読取ライン６０２、６０３の矢印は読取方向を表している。スキャナ１０１で原稿（特に、網点６０１）を読取り、ＰＣ２２１でその読取りにより得られた画像データを所定の解像度で画像処理すると、その結果、画像データ６０４が得られる。画像データの各画素は濃度値をもっており、図８には画像データの各画素に対応した濃度値６０５が示されている。
【００５４】
まず、ステップＳ４０１では注目画素Ｅxと両側に隣接する画素Ｅx-1、Ｅx+1との間でそれぞれ、濃度に対応する画素値の差を求める。ステップＳ４０２では、注目画素Ｅxの値が直前に隣接する画素Ｅx-1の値以上であるかを調べる。
【００５５】
ここで、注目画素Ｅxの値が直前に隣接する画素Ｅx-1の値以上であった場合、処理はステップＳ４０３に進む。ステップＳ４０３では、注目画素Ｅxの値が直後に隣接する画素Ｅx+1の値より大きいかどうかを調べる。ステップＳ４０３において、注目画素Ｅxの値が直後に隣接する画素Ｅx+1の値より大きいと判定された場合、処理はステップＳ４０５に進み、注目画素を第１特徴画素として検出する。
【００５６】
さて、ステップＳ４０２において、注目画素Ｅxｘの値が直前に隣接する画素Ｅx-1より小さいと判定された場合、処理はステップＳ４０４に進む。ステップＳ４０４では、注目画素Ｅxの値が直後に隣接する画素Ｅx+1の値以下であるかどうかを調べる。ステップＳ４０４において、注目画素Ｅxの値が直後に隣接する画素Ｅx+1の値以下であると判定された場合、処理はステップＳ４０６に進み、注目画素を第２特徴画素として検出する。
【００５７】
注目画素とその直前直後の隣接画素Ｅx、Ｅx-1、Ｅx+1の濃度値を夫々Ｃx、Ｃx-1、Ｃx+1とする。注目画素と両隣接画素との値を夫々比較した結果、式（４）と式（５）の判定条件の論理積が成立すると判別された場合、注目画素Ｅxは第１特徴画素として検出される。一方、式（６）と式（７）の判定条件の論理積が成立すると判別された場合には、注目画素Ｅxは第２特徴画素として検出される。
【００５８】
その判別条件は以下の通りである。
【００５９】
Ｃx  ≧Ｃx-1        ……（４）
Ｃx  ＞Ｃx+1        ……（５）
Ｃx  ＜Ｃx-1        ……（６）
Ｃx  ≦Ｃx+1        ……（７）
この結果、図８に示す例では、Ｐx、Ｐx+1、Ｐx+2が第１特徴画素として検出される。一方、Ｄx、Ｄx+1、Ｄx+2が第２特徴画素として検出される。
【００６０】
次に第１特徴画素間距離及び第２特徴画素間距離の算出処理（第１算出、第２算出）については、図９を参照して、それぞれ説明する。
【００６１】
図９は原稿を読取って得られた画像データのライン方向の各画素を表す図である。
【００６２】
図９において、８０１は原稿の網点部をスキャナを用いて読み取り生成された画像データ、８０２〜８０４は画像データ８０１における第１特徴画素、８０５〜８０７は画素データ８０１における第２特徴画素を示している。
【００６３】
この実施例では、隣接する第１特徴画素の間に存在する画素数を第１特徴画素間距離として算出する。例えば、第１特徴画素８０２とこれに隣接する第１特徴画素８０３との間には自分自身を含めて画素８０３、８０５の２つの画素が存在する。この為、第１特徴画素８０２と第１特徴画素８０３の間の第１特徴画素間距離は２画素となる。同様に、隣接する第２特徴画素の間に存在する画素の数をこれら第２特徴画素間の第２特徴画素間距離として算出する。
【００６４】
図９の例を参照すれば、網点原稿判別の基準となる特徴画素間距離は次のようになる。
【００６５】
第１特徴画素８０２と第１特徴画素８０３との間には２つの画素が存在しており、この２画素がこれら第１特徴画素間の距離となる。同様に、第１特徴画素８０３と第１特徴画素８０４の間の第１特徴画素間距離は３画素となる。また、第２特徴画素８０５と第２特徴画素８０６との間の第２特徴画素間距離は２画素、第２特徴画素８０６と第２特徴画素８０７の間の第２特徴画素間距離は３画素となる。
【００６６】
図８の例では、第１特徴画素８０２、８０３の間の第１特徴画素間距離と第２特徴画素８０５、８０６の間の第２特徴画素間距離の平均が特徴画素間距離となり、その値は２画素となる。同様に、第１特徴画素８０３、８０４の間の第１特徴画素間距離、第２特徴画素８０６、８０７の間の第２特徴画素間距離から算出される特徴画素間距離は３画素となる。
【００６７】
従って以上説明した実施例に従えば、連続する３つの画素の値を調べることにより、２つの異なる特徴をもつ画素間距離を平均化し、これを特徴画素間距離として定義し、この距離のヒストグラムにより読取った原稿が網点原稿であるかどうかを判断する。
【００６８】
なお、上述した各種動作はＲＯＭなどのコンピュータが読取可能な記録媒体に格納されたプログラムコードをＣＰＵが実行して行なわれる。
【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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