(57)【要約】【課題】輪郭部分に補間処理によるぼけを生じさせることなく、かつジャギーを低減したスムージング処理を行うことができる画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム、記録媒体及び画像処理方法を提供する。【解決手段】同属性レイヤ抽出部２１２１は、補間対象座標の周囲の注目画素と特徴量が同じ画素領域を示す同属性レイヤ情報を抽出する。レイヤ情報補間部２１２２は、各補間対象座標における同属性レイヤ情報の補間値を求める。レイヤ情報フィルタ部２１２３は、補間レイヤ情報にローパスフィルタ処理を施して影響度を出力する。細線レイヤ抽出部２１２４は、注目画素が細線であるかどうかを判定する。複写元画素選択部２１２５は、各補間対象座標に対応させた複写元画素を選択する。画素特徴量複写部２１２６は、各補間対象座標に対応付けて選択された複写元画素の画素値（特徴量）を複写する。【選択図】図１
2010191931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に補間処理を施して出力画像を生成する画像処理装置において、
複数の補間対象座標の周囲にある複数の注目画素それぞれの前記補間対象座標での影響度を算出する影響度算出手段と、
該影響度算出手段で算出した影響度に応じて、各補間対象座標に対応付けて前記注目画素の中から同じ影響度を持つ一組の注目画素群を選択する選択手段と、
該選択手段で選択した注目画素群の画素値に基づいて、補間対象座標の補間画素の画素値を算出する補間画素値算出手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
注目画素毎に、該注目画素と前記複数の注目画素を含む画素ブロック内の各画素との同属性の有無を判定する同属性判定手段と、
該同属性判定手段で判定した判定結果を前記各画素に対応させて割り当てた同属性情報を抽出する抽出手段と、
該抽出手段で抽出した同属性情報を所定の補間倍率で補間する同属性情報補間手段と
を備え、
前記影響度算出手段は、
注目画素毎に、前記同属性情報補間手段で補間した補間同属性情報を用いて、補間対象座標の周辺に存在する周辺画素による影響度を算出するように構成してあることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記同属性判定手段は、
注目画素毎に、該注目画素と前記画素ブロック内の各画素との画素値が一致するか否かに応じて同属性の有無を判定するように構成してあることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記同属性判定手段は、
注目画素毎に、前記画素ブロック内の各画素の画素値が、前記注目画素の画素値に対して設けられた画素値範囲に含まれるか否かに応じて同属性の有無を判定するように構成してあることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記同属性判定手段は、
注目画素毎に、注目画素の画像属性値によって前記画素値範囲を選択し、前記注目画素の画素値が画素値範囲に含まれるか否かと、前記画像属性値が同一であるか否かとに応じて同属性の有無を判定するように構成してあり、
前記補間画素値算出手段は、
前記選択手段により選択された注目画素群の画素値から、注目画素群の画像属性値に応じて選択される手順によって補間画素の画素値を算出するように構成してあることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記同属性判定手段は、
注目画素毎に、前記画素ブロック内の各画素が前記注目画素又は既に同属性ありと判定された画素を介して前記注目画素に隣接するか否かに応じて同属性の有無を判定するように構成してあることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記選択手段は、
前記補間対象座標毎に、前記影響度算出手段で算出した影響度が最も大きい注目画素を選択するように構成してあることを特徴とする請求項２から請求項６までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記影響度算出手段で算出した影響度と第１閾値とを比較する第１比較手段を備え、
前記選択手段は、
前記補間対象座標での影響度が前記第１閾値より小さい場合、該補間対象座標に最も近い注目画素を選択するように構成してあることを特徴とする請求項２から請求項７までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
注目画素が１画素幅の斜め線又は孤立点である細線に属するか否かを判定する細線判定手段と、
該細線判定手段で細線に属すると判定した注目画素の前記補間対象座標での影響度と第２閾値とを比較する第２比較手段と
を備え、
前記選択手段は、
前記補間対象座標での影響度が前記第２閾値より大きい場合、該補間対象座標に対応付けて、前記細線に属すると判定した注目画素を選択するように構成してあり、
前記補間対象座標での影響度が前記第２閾値より小さい場合、該補間対象座標に対応付けて、影響度が最も大きい注目画素を選択するように構成してあることを特徴とする請求項２から請求項８までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
注目画素が１画素幅の斜め線又は孤立点である細線に属するか否かを判定する細線判定手段と、
該細線判定手段で細線に属すると判定した注目画素の前記補間対象座標での影響度と第２閾値とを比較する第２比較手段と
を備え、
前記選択手段は、
前記補間対象座標での影響度が前記第２閾値より大きい場合、該補間対象座標に対応付けて、前記細線に属すると判定した注目画素を選択するように構成してあり、
前記第１比較手段は、
前記補間対象座標での影響度が前記第２閾値より小さい場合、前記影響度算出手段で算出した影響度と前記第１閾値とを比較するように構成してあり、
前記補間対象座標での影響度が前記第１閾値より小さい場合、該補間対象座標に最も近い注目画素を選択するようにしてあり、
前記補間対象座標での影響度が前記第１閾値以上の場合、前記影響度算出手段で算出した影響度が最も大きい注目画素を選択するように構成してあることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記細線判定手段は、
前記同属性判定手段で、注目画素と、該注目画素と縦又は横方向で隣接する画素との同属性がないと判定した場合、細線に属すると判定するように構成してあることを特徴とする請求項９又は請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記細線判定手段で細線に属すると判定した注目画素と同属性のある画素数に応じて前記第２閾値を変更する変更手段を備えることを特徴とする請求項９から請求項１１までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
出力画像を形成する画像形成手段と、請求項１から請求項１２までのいずれか１項に記載の画像処理装置とを備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項１４】
コンピュータを、入力画像に補間処理を施して出力画像を生成する手段として機能させるためのコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータを、
複数の補間対象座標の周囲にある複数の注目画素それぞれの前記補間対象座標での影響度を算出する影響度算出手段と、
算出した影響度に応じて、各補間対象座標に対応付けて前記注目画素の中から同じ影響度を持つ一組の注目画素群を選択する選択手段と、
該選択手段で選択した注目画素群の画素値に基づいて、補間対象座標の補間画素の画素値を算出する補間画素値算出手段と
して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体。
【請求項１６】
入力画像に補間処理を施して出力画像を生成する画像処理装置による画像処理方法おいて、
複数の補間対象座標の周囲にある複数の注目画素それぞれの前記補間対象座標での影響度を算出し、
算出された影響度に応じて、各補間対象座標に対応付けて前記注目画素の中から同じ影響度を持つ一組の注目画素群を選択し、
選択された注目画素群の画素値に基づいて、補間対象座標の補間画素の画素値を算出することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー多値画像の高解像度化を行うとともに、描画要素の輪郭に対するスムージング処理を行う画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、該コンピュータプログラムを記録した記録媒体及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の解像度を上げるための補間処理には、最近傍補間（ニアレストネイバ補間）、線形補間（バイリニア補間）、非線形補間（バイキュービック、その他）など様々な補間方法がある。最近傍補間は、最も簡単な方法であり、補間対象座標に対して最も近い画素の画素値（特徴量）をそのまま補間対象座標における補間画素の画素値とする補間方法である。図６０は原画像の一部を示す説明図であり、図６１は従来例としての最近傍補間による処理後の画像の一部を示す説明図である。最近傍補間では、図６０に示す原画像に対して、図６１に示すように、原画像と同じ形状を保ちながら解像度のみを高くするため、多値化した画像においても補間画素の濃度が変化せず、文字やベクタグラフィックスなどの人工的な画像において重要である輪郭部のコントラストを保つことが可能である半面、斜め線や曲線のジャギー（斜線を表現したときに生じる階段状のギザギザ）が目立つという欠点がある。
【０００３】
一方、線形補間や非線形補間では、最近傍補間に比べ斜め線や曲線のジャギーを低減することが可能である。図６２は従来例としての線形補間による処理後の画像の一部を示す説明図である。線形補間では、補間画素の濃度が段階的に変化するため、写真などの自然画像の解像度を上げる場合には適しているが、文字やベクタグラフィックスなどの人工的な画像に対しては、描画要素の輪郭がぼけてしまうという欠点がある。
【０００４】
このような課題を解決する方法として、いくつかの補間方法が提案されている。例えば、補間対象座標周りの指定領域内の画像属性を判定し、判定された画像属性によって最適な補間方法や補間パラメータを選択することにより、補間画像の画質向上を図ることができる画像処理方法が開示されている（特許文献１参照）。
【０００５】
また、最近傍補間後の画像等、ジャギーのある画像に対して、注目画素と周辺画素の特徴量を相互に比較し、注目画素と背景画素のそれぞれについて特徴量が同じ画素数を求め、その画素数の組み合わせよって注目画素を背景画素の特徴量で置き換えることによりスムージング処理を行う画像処理方法が開示されている（特許文献２参照）。
【０００６】
また、画素がテキスト領域や文字領域などのいずれに属するかを示す領域情報を元に求めた２値の前景/背景情報を元に、パターンマッチングやエッジ抽出によって求めた輪郭
情報に対してスムージング処理を行い、その結果に基づいて前景/背景領域の代表値を複
写することにより、多値カラー画像に対してエッジのボケを生じることなくスムージングを行う画像処理方法が開示されている（特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−３３９４４９号公報
【特許文献２】特開２００５−１９２１８４号公報
【特許文献３】特開２０００−１２５１３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１の画像処理方法にあっては、周囲の画素情報を参照してより好適な補間方法を選択する方法を示しているが、補間方法自体は従来の手法の組み合わせであり、輪郭部分にボケが生じるという点は改善されていない。
【０００９】
また、特許文献２の画像処理方法では、高解像度化後の画像に対して注目画素の周囲画素のみを用いて処理を行うため、局所的なスムージング効果しかなく、ゆるやかな角度の斜め線等に対してはスムージング効果が少ない。図６３は従来例としての近傍画素比較による補間後の画像の一部を示す説明図である。図６３の例は、図６０に示す原画像に対して、特許文献２の画像処理方法を行った場合の例を示す。この場合、高解像度化の比率が高ければ高いほど、ジャギーに対するスムージング効果が少なくなるという欠点がある。
【００１０】
また、特許文献３の画像処理方法では、描画要素の輪郭形状に対してスムージングを行い、描画要素の代表値をそのまま複写することにより、ボケがなく、かつスムーズな輪郭を得ることができるが、輪郭情報としてのタグ情報を必要とするため、ＴＩＦＦ画像のようにＴＡＧ情報のない画像に対しては適用することができないという制限がある。また、色の異なる文字同士の重なりなど、同一タグ情報をもつ描画要素間の境界を判別することができないので、そのような境界部分には適用することができない。
【００１１】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、カラー多値画像の高解像度化を行うととともに、輪郭部分に補間処理によるぼけを生じさせることなく、かつジャギーを低減したスムージング処理を行うことができる画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、該コンピュータプログラムを記録した記録媒体及び画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明に係る画像処理装置は、入力画像に補間処理を施して出力画像を生成する画像処理装置において、複数の補間対象座標の周囲にある複数の注目画素それぞれの前記補間対象座標での影響度を算出する影響度算出手段と、該影響度算出手段で算出した影響度に応じて、各補間対象座標に対応付けて前記注目画素の中から同じ影響度を持つ一組の注目画素群を選択する選択手段と、該選択手段で選択した注目画素群の画素値に基づいて、補間対象座標の補間画素の画素値を算出する補間画素値算出手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る画像処理装置は、注目画素毎に、該注目画素と前記複数の注目画素を含む画素ブロック内の各画素との同属性の有無を判定する同属性判定手段と、該同属性判定手段で判定した判定結果を前記各画素に対応させて割り当てた同属性情報を抽出する抽出手段と、該抽出手段で抽出した同属性情報を所定の補間倍率で補間する同属性情報補間手段とを備え、前記影響度算出手段は、注目画素毎に、前記同属性情報補間手段で補間した補間同属性情報を用いて、補間対象座標の周辺に存在する周辺画素による影響度を算出するように構成してあることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る画像処理装置は、前記同属性判定手段は、注目画素毎に、該注目画素と前記画素ブロック内の各画素との画素値が一致するか否かに応じて同属性の有無を判定するように構成してあることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る画像処理装置は、前記同属性判定手段は、注目画素毎に、前記画素ブロック内の各画素の画素値が、前記注目画素の画素値に対して設けられた画素値範囲に含まれるか否かに応じて同属性の有無を判定するように構成してあることを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る画像処理装置は、前記同属性判定手段は、注目画素毎に、注目画素の画像属性値によって前記画素値範囲を選択し、前記注目画素の画素値が画素値範囲に含まれるか否かと、前記画像属性値が同一であるか否かとに応じて同属性の有無を判定するように構成してあり、前記補間画素値算出手段は、前記選択手段により選択された注目画素群の画素値から、注目画素群の画像属性値に応じて選択される手順によって補間画素の画素値を算出するように構成してあることを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る画像処理装置は、前記同属性判定手段は、注目画素毎に、前記画素ブロック内の各画素が前記注目画素又は既に同属性ありと判定された画素を介して前記注目画素に隣接するか否かに応じて同属性の有無を判定するように構成してあることを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る画像処理装置は、前記選択手段は、前記補間対象座標毎に、前記影響度算出手段で算出した影響度が最も大きい注目画素を選択するように構成してあることを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る画像処理装置は、前記影響度算出手段で算出した影響度と第１閾値とを比較する第１比較手段を備え、前記選択手段は、前記補間対象座標での影響度が前記第１閾値より小さい場合、該補間対象座標に最も近い注目画素を選択するように構成してあることを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る画像処理装置は、注目画素が１画素幅の斜め線又は孤立点である細線に属するか否かを判定する細線判定手段と、該細線判定手段で細線に属すると判定した注目画素の前記補間対象座標での影響度と第２閾値とを比較する第２比較手段とを備え、前記選択手段は、前記補間対象座標での影響度が前記第２閾値より大きい場合、該補間対象座標に対応付けて、前記細線に属すると判定した注目画素を選択するように構成してあり、前記補間対象座標での影響度が前記第２閾値より小さい場合、該補間対象座標に対応付けて、影響度が最も大きい注目画素を選択するように構成してあることを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る画像処理装置は、注目画素が１画素幅の斜め線又は孤立点である細線に属するか否かを判定する細線判定手段と、該細線判定手段で細線に属すると判定した注目画素の前記補間対象座標での影響度と第２閾値とを比較する第２比較手段とを備え、前記選択手段は、前記補間対象座標での影響度が前記第２閾値より大きい場合、該補間対象座標に対応付けて、前記細線に属すると判定した注目画素を選択するように構成してあり、前記第１比較手段は、前記補間対象座標での影響度が前記第２閾値より小さい場合、前記影響度算出手段で算出した影響度と前記第１閾値とを比較するように構成してあり、前記補間対象座標での影響度が前記第１閾値より小さい場合、該補間対象座標に最も近い注目画素を選択するようにしてあり、前記補間対象座標での影響度が前記第１閾値以上の場合、前記影響度算出手段で算出した影響度が最も大きい注目画素を選択するように構成してあることを特徴とする。
【００２２】
本発明に係る画像処理装置は、前記細線判定手段は、前記同属性判定手段で、注目画素と、該注目画素と縦又は横方向で隣接する画素との同属性がないと判定した場合、細線に属すると判定するように構成してあることを特徴とする。
【００２３】
本発明に係る画像処理装置は、前記細線判定手段で細線に属すると判定した注目画素と同属性のある画素数に応じて前記第２閾値を変更する変更手段を備えることを特徴とする。
【００２４】
本発明に係る画像形成装置は、出力画像を形成する画像形成手段と、前述の発明のいずれか１つに係る画像処理装置とを備えることを特徴とする。
【００２５】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、入力画像に補間処理を施して出力画像を生成する手段として機能させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、複数の補間対象座標の周囲にある複数の注目画素それぞれの前記補間対象座標での影響度を算出する影響度算出手段と、算出した影響度に応じて、各補間対象座標に対応付けて前記注目画素の中から同じ影響度を持つ一組の注目画素群を選択する選択手段と、該選択手段で選択した注目画素群の画素値に基づいて、補間対象座標の補間画素の画素値を算出する補間画素値算出手段として機能させることを特徴とする。
【００２６】
本発明に係るコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体は、前述の発明に係るコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とする。
【００２７】
本発明に係る画像処理方法は、入力画像に補間処理を施して出力画像を生成する画像処理装置による画像処理方法おいて、複数の補間対象座標の周囲にある複数の注目画素それぞれの前記補間対象座標での影響度を算出し、算出された影響度に応じて、各補間対象座標に対応付けて前記注目画素の中から同じ影響度を持つ一組の注目画素群を選択し、選択された注目画素群の画素値に基づいて、補間対象座標の補間画素の画素値を算出することを特徴とする。
【００２８】
本発明にあっては、複数の補間対象座標の周囲にある複数の注目画素それぞれの補間対象座標での影響度を算出する。例えば、入力画像内の２×２画素格子（注目画素）に着目し、２×２画素格子内の補間画素を求めることにより高解像度化するとする。補間画素数は、入力画像と出力画像との解像度比である補間倍率により決定される。この場合、４つの注目画素それぞれに対して、各補間対象座標での影響度を算出する。影響度は、例えば、注目画素の周辺の参照画素に画素値が同一の画素がどの程度分布しているかに応じて求めることができる。算出した影響度に応じて、各補間対象座標に対応付けて注目画素の中から同じ影響度を持つ一組の注目画素群を選択する。例えば、２×２画素格子内の（ｎ、ｍ）座標を補間対象座標の１つとすると、補間対象座標（ｎ、ｍ）での４つの注目画素の中から同じ影響度を持つ注目画素群を選択する。そして、選択した注目画素群の画素値に基づいて、補間対象座標の補間画素の画素値を算出する。
【００２９】
すなわち、補間対象座標の周囲の注目画素と、その注目画素の周辺の参照画素の画素値を用いて、補間対象座標での各注目画素による影響度を算出し、同一影響度を持つ複数の注目画素群から、その影響度に応じて一組の注目画素群（例えば、同一影響度を持つ注目画素群のうち、影響度が最も大きい注目画素群）を選択し、選択した注目画素群の画素値（特徴量）に基づいて補間対象座標の補間画素の画素値を算出する。選択された注目画素群内の各注目画素は、影響度が同じ、すなわち、同属性判定で同一属性に分類された注目画素であり、その画素値（特徴量）に基づいて補間画素の画素値を算出するため、輪郭部分に濃度や色のぼけが生じず、文字やテキストグラフィックスに好適な補間結果を得ることができる。また、補間対象座標の周囲の各注目画素群の影響度に応じて一組の注目画素群を選択するので、描画要素の輪郭形状に対するスムージング処理を行うことができ、また、影響度の算出に使用する情報（例えば、画素値など）は補間処理前の入力画像（原画像）の情報であるため、高解像度化の比率の大小にかかわらず、良好なスムージング結果を得ることができる。そして、ジャギーがなく、かつ濃度ぼけや混色のない高解像度画像を得ることができる。また、描画要素の境界の検出は、注目画素間の画素値（特徴量）の違いによって行うため、輪郭検出のためにＴＡＧ情報などの画素の属性情報を必要としない。
【００３０】
本発明にあっては、注目画素毎に、その注目画素と複数の注目画素を含む画素ブロック（参照画素）内の各画素との同属性の有無を判定する。例えば、２×２画素格子を注目画素として、２×２画素格子内の補間画素を求める場合、２×２画素格子の周囲の４×４画素ブロックを参照画素として、注目画素毎に注目画素と参照画素との同属性の有無を判定する。同属性の有無は、例えば、画素値（特徴量）が同一であるか否かにより判定することができる。同属性の有無の判定結果を画素ブロック（参照画素）内の各画素に対応させて割り当てた同属性情報を抽出する。例えば、同属性有りの場合は「１」、同属性がない場合は「０」の二値化情報として同属性情報を注目画素毎に抽出することができる。抽出した同属性情報を所定の補間倍率で補間する。この場合、例えば、同属性情報を０、１００で多値化することができる。補間した補間同属性情報（例えば、０〜１００）を用いて、補間対象座標の周辺に存在する周辺画素による影響度を算出する。例えば、補間した補間同属性情報（例えば、０〜１００）に対して所定のフィルタ処理を施して影響度を算出することができる。フィルタ処理は、例えば、ローパスフィルタ特性を有するマトリクス演算を行うことで移動平均法を用いて影響度を算出することができる。これにより、影響度を算出する際に、参照する画素数を多くすることができ、より広い範囲の情報を考慮して、より滑らかな輪郭の画像を得ることができる。
【００３１】
本発明にあっては、同属性の有無の判定を、注目画素毎に、その注目画素と画素ブロック（参照画素）内の各画素との画素値が一致するか否かに応じて行う。なお、画素値の一致は、画素値（特徴量）の一部一致又は全部一致を含む。これにより、特徴量が異なる場合には、同属性がないと判定することができ、似た色の画像領域が隣接する場合でも、それぞれの画像領域を異なる領域として正しく認識し、それぞれの輪郭に対するスムージングを行うことができる。
【００３２】
本発明にあっては、同属性の有無の判定を、注目画素毎に、画素ブロック（参照画素）内の各画素の画素値が、前記注目画素の画素値に対して設けられた画素値範囲に含まれるか否か（一致するか否か）に応じて行う。これにより、グラデーション背景上に斜め形状、あるいは曲線形状のエッジ形状を有する文字等の同色画素で構成される画像が配置されている入力画像を高解像度変換した場合、斜めエッジ部あるいは曲線エッジ部のジャギー発生が抑制され、エッジ形状の良好な保持が可能となる。
【００３３】
本発明にあっては、同属性の有無の判定を、注目画素毎に、注目画素の画像属性値によって画素値範囲を選択し、注目画素の画素値が画素値範囲に含まれるか否かと、画像属性値が同一であるかどうかとに応じて同属性の有無を判定する。そして、選択された注目画素群の画素値から、注目画素群の画像属性値に応じて選択される手順によって補間画素の画素値を算出する。すなわち、文字領域、ベクタグラフィックス領域、写真等の自然画像領域などの画像属性毎に異なる特徴量範囲を設けておき、各画素の画像属性値に応じて対応する特徴量範囲を選択し、同属性判定を行う。例えば、文字領域については完全な画素値の一致を図り、グラデーションなどが含まれるベクタグラフィックス領域については微妙な色の差を許容する程度の範囲設定を行い、写真などの自然画像領域については範囲設定を最大とし、色による同属性判定を行わず、画像属性値が一致する場合のみ同属性と判定する。
【００３４】
そして、画像属性値が文字領域（文字）である注目画素に対応付けられた補間画素には注目画素の特徴量をそのまま複写し、画像属性値が自然画像領域（自然画像）である注目画素に対応付けられた補間画素については、同一属性と判定された複数の注目画素の特徴量から線形補間によって各補間画素の画素値（特徴量）を算出する。これにより、文字については厳密な色の一致を図り、グラデーションが含まれるベクタグラフィックスでは一定の範囲をもって同属性判定を行い、そして、写真のような自然画像の属性を持つ画素については同属性判定の範囲を最大にする(すなわち、すべて同属性と判定する）ことにより、写真領域と文字領域との境界などについても好適なエッジスムージングを行うことができる。すなわち、解像度変換を用いたスムージング処理において、注目画素と注目画素の周辺画素群との同属性判定を行い、判定結果に基づいて補間画素の画素値を決定する際に、選択された同属性レイヤに属する複数の注目画素の画素値から補間画素値を算出することにより、文字やベクタグラフィックスなどの人工的画像と、写真等の自然画像が混在する画像に対して、人工的画像の輪郭形状に対するスムージング処理と、自然画像の濃度に対するスムージング処理とを両立して良好な画像を得ることができる。
【００３５】
本発明にあっては、同属性の有無の判定を、注目画素毎に、画素ブロック（参照画素）内の各画素が注目画素又は既に同属性ありと判定された画素を介して注目画素に隣接しているか（連続しているか）否かに応じて同属性の有無を判定する。この場合、隣接しているか（連続しているか）否かは、縦横斜めの８方向に対して行うことができる。これにより、背景色上に描画された細線のように、同色の２つの領域に挟まれた細線がある場合に、細線を挟む２つの領域が１つの同属性領域と認識されたときは、その影響度が過大になり、細線が極端に細くなること、あるいは、細線が消滅することがある。連続性を考慮することによって、細線により同色の領域が分けられている場合でも、同色の２つの領域を別々の領域として認識することができ、それぞれの領域による影響度の絶対値が小さくなり、細線が極端に細くなること、あるいは、細線が消滅することを防止することができる。
【００３６】
本発明にあっては、補間対象座標に対応する注目画素を選択する場合、注目画素のうち影響度が最も大きい注目画素を選択する。これにより、輪郭部分に濃度や色のぼけが生じず、文字やテキストグラフィックスに好適な補間結果を得ることができる。また、描画要素の輪郭形状に対するスムージング処理を行うことができ、ジャギーがない高解像度画像を得ることができる。
【００３７】
本発明にあっては、算出した影響度と第１閾値（例えば、最大の影響度の５０％）とを比較し、影響度が第１閾値より小さい場合、補間対象座標に最も近い注目画素を選択する。補間処理は、基本的にエッジを丸めてスムージング処理を行うものであり、直角のエッジ部分も丸められるという特徴がある。特に、背景色上で縦方向の直線と横方向の直線とが交差する場合など、３色以上の背景色が隣接するような直交部分においては、本来直線であるべき部分（エッジ）にゆがみが生じてしまう。影響度を第１閾値と比較し、影響度が少ない補間対象座標に対しては、影響度の最も大きい注目画素が選択されることを抑制して、その補間対象座標の最近傍の注目画素を複写元の注目画素として選択することにより、縦横の直線の交差部など、３色以上の描画要素が直交する部分を検出してスムージング処理を回避することにより、直交部分での直線性や直交性を保つことができる。
【００３８】
本発明にあっては、注目画素が１画素幅の斜め線又は孤立点である細線に属するか否かを判定し、細線に属すると判定した注目画素の補間対象座標での影響度と第２閾値とを比較する。補間対象座標での影響度が第２閾値より大きい場合、その補間対象座標に対応付けて、細線に属すると判定した注目画素を選択する。そして、補間対象座標での影響度が第２閾値より小さい場合、その補間対象座標に対応付けて、影響度が最も大きい注目画素を選択する。これにより、斜め細線や孤立点を抽出して、その影響度を優先的に考慮することにより、斜め細線や孤立点が消えることを防ぐことができる。
【００３９】
本発明にあっては、注目画素が１画素幅の斜め線又は孤立点である細線に属するか否かを判定し、細線に属すると判定した注目画素の補間対象座標での影響度と第２閾値とを比較する。補間対象座標での影響度が第２閾値より大きい場合、その補間対象座標に対応付けて、細線に属すると判定した注目画素を選択する。そして、補間対象座標での影響度が第２閾値より小さい場合、算出した影響度と第１閾値とを比較する。補間対象座標での影響度が第１閾値より小さい場合、補間対象座標に最も近い注目画素を選択し、補間対象座標での影響度が第１閾値以上の場合、算出した影響度が最も大きい注目画素を選択する。これにより、斜め細線や孤立点の再現性及び直交部分での直線性や直交性を保ちつつ、輪郭形状に対するスムージング処理を行うことができる。
【００４０】
本発明にあっては、注目画素とその注目画素と縦又は横方向で隣接する画素との同属性がないと判定した場合、細線に属すると判定する。例えば、注目画素の画素値（特徴量）と一致し、かつ縦横の４方向に対して隣接する（連続性を有する）画素数が注目画素を含めて１画素である場合（すなわち、注目画素自身だけの場合）には、その注目画素は細線に属すると判定する。これにより、１画素幅の斜め細線や孤立点であっても、線が消えないようにすることができる。
【００４１】
本発明にあっては、細線に属すると判定した注目画素と同属性のある画素数に応じて第２閾値を変更する。細線が長ければ影響度の絶対値が大きく、細線が短ければ影響度の絶対値が小さくなってしまうため、第２閾値を固定的に使用すると処理後の細線が、長い線の幅は広くなり、短い線の幅は狭くなる。第２閾値を線の長さに応じて変更することにより、線の長さにかかわらず処理後の線幅を一定に保つことができる。
【００４２】
本発明にあっては、輪郭部分に濃度や色のぼけが生じず、文字やテキストグラフィックスに好適な補間処理結果を得ることができる画像形成装置を提供することができる。
【発明の効果】
【００４３】
本発明によれば、輪郭部分に補間処理によるぼけを生じさせることなく、かつジャギーを低減したスムージング処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明に係る画像処理装置を備えるプリンタとしての画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】高解像度化処理部の入力画像データである低解像度ラスタデータと出力画像データである高解像度ラスタデータとの位置関係を示す説明図である。
【図３】入力画像データの一例を示す説明図である。
【図４】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図５】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図６】影響度の算出方法を示す説明図である。
【図７】入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図である。
【図８】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図９】影響度の一例を示す説明図である。
【図１０】高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図１１】入力画像データの一例を示す説明図である。
【図１２】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図１３】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図１４】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図１５】影響度の一例を示す説明図である。
【図１６】高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図１７】高解像度化処理によりグラデーション背景画像上の文字画像のエッジ部に発生するジャギー形状画像を示す説明図である。
【図１８】有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図１９】有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図２０】有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図２１】有効判定範囲を用いた場合の影響度の一例を示す説明図である。
【図２２】有効判定範囲を用いた場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図２３】入力画像データの一例を示す説明図である。
【図２４】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図２５】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図２６】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図２７】影響度の一例を示す説明図である。
【図２８】高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図２９】画像属性値に応じた有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図３０】画像属性値に応じた有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図３１】画像属性値に応じた有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図３２】画像属性値に応じた有効判定範囲を用いた場合の影響度の一例を示す説明図である。
【図３３】画像属性値に応じた有効判定範囲を用いた場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図３４】画像属性値に応じた補間画素値算出の一例を示す説明図である。
【図３５】画像属性値に応じた補間画素値算出の具体例を示す説明図である。
【図３６】３色の直交部分を有する入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図である。
【図３７】３色の直交部分を有する場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図３８】３色の直交部分を有する場合の影響度の一例を示す説明図である。
【図３９】３色の直交部分を有する場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図４０】４色の直交部分を有する入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図である。
【図４１】４色の直交部分を有する場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図４２】４色の直交部分を有する場合の影響度の一例を示す説明図である。
【図４３】４色の直交部分を有する場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図４４】細線レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図４５】細線レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図４６】入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図である。
【図４７】同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図４８】影響度の一例を示す説明図である。
【図４９】細線レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図５０】高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図５１】細線影響度の閾値テーブルの一例を示す。
【図５２】文字領域とベクタグラフィックス領域からなる２色の入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図である。
【図５３】タグ情報を使用しない場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図５４】タグ情報を使用しない場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図５５】タグ情報を使用した場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。
【図５６】タグ情報を使用しない場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【図５７】本発明の高解像度化処理後の画像の一部を示す説明図である。
【図５８】本発明の高解像度化処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図５９】本発明の高解像度化処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６０】原画像の一部を示す説明図である。
【図６１】従来例としての最近傍補間による処理後の画像の一部を示す説明図である。
【図６２】従来例としての線形補間による処理後の画像の一部を示す説明図である。
【図６３】従来例としての近傍画素比較による補間後の画像の一部を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る画像処理装置を備えるプリンタ２としての画像形成装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、プリンタ２は、ネットワーク等でコンピュータ１と接続されており、コンピュータ１上で画像編集ソフトなどのアプリケーションソフトウェア１１を用いて作成された画像データは、プリンタドライバ１２にてページ記述言語に変換され、プリンタ２へ伝送される。
【００４６】
画像形成装置としてのプリンタ２は、画像処理装置としての画像処理部２１、画像形成手段としての印字エンジン部２２などを備えている。コンピュータ１から伝送されたページ記述言語データは、画像処理部２１にてエンジン出力用データに変換され、印字エンジン部２２で紙媒体などに対して画像形成が行われる。
【００４７】
画像処理部２１は、ラスタデータ生成部２１１、高解像度化処理部２１２、中間調処理部２１３などを備えている。ラスタデータ生成部２１１は、コンピュータ１から伝送されたページ記述言語を解析して、多値の低解像度ラスタデータを生成する。次に、高解像度化処理部２１２は、低解像度ラスタデータに対して、補間処理及びスムージング処理を施し、多値の高解像度ラスタデータを生成し、中間調処理部２１３へ出力する。中間調処理部２１３は、高解像度ラスタデータを、印字エンジン部２２への出力形式に合わせたエンジン出力用データに変換する。
【００４８】
ラスタデータ生成部２１１で行われるページ記述言語解析及び低解像度ラスタデータの生成は、複雑な演算処理を伴うため汎用のＣＰＵで所定の処理手順を定めたプログラムコードを実行する構成とするのが一般的であり、ページ記述言語データの複雑さによって処理時間が大きく変動する。更に出力する低解像度ラスタデータの解像度の二乗に比例して処理時間が長くなる傾向があるため、複雑なページ記述言語データから解像度の高いラスタデータを生成する場合には、実用的でない程度の長い処理時間を要することがある。
【００４９】
一方、ラスタデータ生成後の処理は、複雑ではあるが定型的な処理であるため、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）や並列プロセッサの使用、あるいは、ハードウェア化によって所要の短時間内で処理を行うことが可能である。このため、ラスタデータ生成部２１１では低解像度データを生成して、変動的で解像度に依存する処理時間を短く抑えるとともに、高解像度化処理部２１２、中間調処理部２１３ではＤＳＰや並列プロセッサ、あるいはハードウェア化によって処理時間を短くし、画像処理部２１全体の処理時間を大幅に短くすることができる。
【００５０】
次に、高解像度化処理部２１２について説明する。高解像度化処理部２１２は、同属性レイヤ抽出部２１２１、レイヤ情報補間部２１２２、レイヤ情報フィルタ部２１２３、細線レイヤ抽出部２１２４、複写元画素選択部２１２５、画素特徴量複写部２１２６などを備えている。
【００５１】
同属性レイヤ抽出部２１２１は、同属性判定手段及び同属性情報を抽出する抽出手段として機能し、入力画像データとしての低解像度ラスタデータから、補間対象座標の周囲の注目画素と画素値（特徴量）が同じ画素領域を示す同属性レイヤ情報（同属性情報）を抽出する。
【００５２】
同属性情報補間手段としてのレイヤ情報補間部２１２２は、一般的な補間処理により、各補間対象座標における同属性レイヤ情報の補間値（補間レイヤ情報）を求める。
【００５３】
影響度算出手段としてのレイヤ情報フィルタ部２１２３は、補間レイヤ情報にローパスフィルタ処理を施し、その結果を各補間対象座標での注目画素による影響度として出力する。
【００５４】
細線判定手段としての細線レイヤ抽出部２１２４は、注目画素が細線であるかどうかを判定し、その結果を細線レイヤ情報として出力する。また、細線レイヤ抽出部２１２４は、細線に属すると判定した注目画素と同属性のある画素数に応じて第２閾値を変更する変更手段としての機能を備える。
【００５５】
一組の注目画素群を選択する選択手段及び補間画素値算出手段としての複写元画素選択部２１２５は、レイヤ情報フィルタ部２１２３で求めた影響度と細線レイヤ情報から各補間対象座標に対応させた複写元画素を選択して複写元画素情報として出力する。これにより、複写元画素の画素値（特徴量）が、それぞれの補間対象座標における補間画素の画素値として複写される。
【００５６】
また、複写元画素選択部２１２５は、レイヤ情報フィルタ部２１２３から出力された影響度と所定の第１閾値とを比較する第１比較手段としての機能、及び影響度と所定の第２閾値とを比較する第２比較手段としての機能を備える。
【００５７】
画素特徴量複写部２１２６は、複写元画素情報にもとづき、各補間対象座標に対応付けて選択された複写元画素の画素値（特徴量）を複写することにより、高解像度ラスタデータを生成する。
【００５８】
次に、低解像度ラスタデータから高解像度ラスタデータへの高解像度化処理について説明する。図２は高解像度化処理部２１２の入力画像データである低解像度ラスタデータと出力画像データである高解像度ラスタデータとの位置関係を示す説明図である。図２において、白抜きの丸印は入力画像データとしての低解像度ラスタデータを示し、黒丸印は補間処理後の出力画像データとしての高解像度ラスタデータを示す。本実施の形態では、４×４画素の低解像度ラスタデータに対し、縦方向（垂直方向）にＭ倍、横方向（水平方向）にＮ倍の補間を行って、高解像度ラスタデータを出力する場合について説明する。なお、ラスタデータの画素数は、図２の例に限定されるものではない。また、ｄＸ、ｄＹは、補間前の画素と補間後の最も近い画素とのずれ量（それぞれ横方向、縦方向）を示し、補間倍率であるＭ、Ｎとずれ量ｄＹ、ｄＸとにより、高解像度ラスタデータの補間画素の座標が決定される。
【００５９】
本実施の形態での高解像度化処理は、入力画像データ（低解像度ラスタデータ）内の２×２画素格子に着目し、その２×２画素及びその周囲の４×４画素（参照画素）の画素情報（例えば、画素値）に基づいて、２×２画素格子内の補間対象座標における補間画素の情報（例えば、画素値）を求める処理を基本処理とする。そして、着目する２×２画素格子を横及び縦方向に走査しつつ同様の処理を繰り返すことにより、入力画像全体の補間画像を得るものである。
【００６０】
補間倍率Ｍ、Ｎは、入力画像データと出力画像データとの解像度比である。補間倍率Ｍ、Ｎは、非整数値でも処理可能であるが、その場合には着目する２×２画素格子毎にずれ量ｄＹ、ｄＸをはじめ各補間画素の相対座標を再計算する必要があるため、処理が複雑になる。そこで、補間倍率Ｍ、Ｎを整数値とすることにより、処理を簡略化することが可能であり、ずれ量ｄＹ、ｄＸも定数値とすることができる。図２の例では、Ｍ、Ｎを整数値とし、ずれ量をそれぞれｄＹ＝１／２Ｍ、ｄＸ＝１／２Ｎ (入力画像の画素間距離＝１と仮定)とした場合を示す。
【００６１】
次に、低解像度ラスタデータから同属性情報としての同属性レイヤ情報を抽出する方法について説明する。図３は入力画像データの一例を示す説明図であり、図４及び図５は同属性レイヤ情報の一例を示す説明図である。図３においては、４×４画素の入力画像データ（低解像度ラスタデータ）には、Ａ色画素、Ｂ色画素、Ｃ色画素の３色の画素が含まれているとする。各画素の特徴量は、例えば、モノクロ（白黒）画像であれば濃度値、カラー画像であればＲＧＢやＣＭＹＫなど各色要素の濃度値に相当し、さらに、各画素の属性(文字、ベクタグラフィックス、写真領域など)を示すタグ情報などの追加情報を加えることもできる。本実施の形態では、全色要素の濃度値が一致している画素を特徴量が同じである（画素値が同一である）と判断することができる。なお、特徴量の全部一致のみならず、一部一致を判定することもできる。また、画素の特徴量を便宜上Ａ、Ｂ、Ｃで表わす。
【００６２】
図４（ａ）、図４（ｂ）、図５（ｃ）、図５（ｄ）は、それぞれ図３の例で示す中央の２×２画素格子内の補間画素（補間データ）を得ることを目的に、入力画像データの４×４画素を参照画素（画素ブロック）として、２×２画素格子の４つの注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）それぞれに対応した４組の同属性レイヤ情報を求める方法を示している。同属性レイヤ情報は、注目画素とその周辺に存在する参照画素とが同属性を有しているか否かを示す情報であり、例えば、同属性があれば「１」を、同属性がなければ「０」を割り当てることにより、二値化データとして表わすことができる。以下、図４（ａ）の例を用いて同属性レイヤ情報の求め方について具体的に説明する。
【００６３】
図４（ａ）は、２×２画素格子のうち、画素（１、１）を注目画素として求めた同属性レイヤ情報である。図４（ａ）において、各画素を示す丸印内に記されている数値は、注目画素（１、１）からの距離を示し、この数値（距離）の小さい画素群から順に特徴量の同一性及び画素の連続性の判定を行う。なお、連続性の判定は、判定対象画素の周囲８画素（縦、横、斜めの８方向）に、注目画素、あるいは、すでに判定済みの同属性画素が存在する（隣接する）場合に連続であると判定する。これらの処理を距離１の画素群から距離５の画素群まで繰り返すことにより、全画素についての判定を行う。なお、図４、図５では、結果として同属性ありと判定された画素を黒丸印、同属性なしと判定された画素を白抜き丸印として記している。
【００６４】
次に、同属性の有無の判定手順について説明する。まず、注目画素（１、１）からの距離が１である画素群に対し、ステップ１として、画素（０、１）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続（隣接）しているので、非同属性（同属性なし）と判定する。以下、同様に、画素（１、０）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続しているので、非同属性と判定する。画素（１、２）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続しているので、非同属性と判定する。画素（２、１）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続しているので、非同属性と判定する。
【００６５】
次に、注目画素（１、１）からの距離が２である画素群に対し、ステップ２として、画素（０、０）は、注目画素（１、１）と同色であり、かつ連続（隣接）しているので、同属性（同属性あり）と判定する。同様に、画素（０、２）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続しているので、非同属性と判定する。画素（２、０）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続しているので、非同属性と判定する。画素（２、２）は、注目画素（１、１）と同色であり、かつ連続しているので、同属性と判定する。
【００６６】
次に、注目画素（１、１）からの距離が３である画素群に対し、ステップ３として、画素（１、３）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ同属性画素（２、２）と連続しているので、非同属性と判定する。同様に、画素（３、１）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ同属性画素（２、２）と連続しているので、非同属性と判定する。
【００６７】
次に、注目画素（１、１）からの距離が４である画素群に対し、ステップ４として、画素（０、３）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので、非同属性と判定する。画素（２、３）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ同属性画素（２、２）と連続しているので、非同属性と判定する。画素（３、０）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので、非同属性と判定する。画素（３、２）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ同属性画素（２、２）と連続しているので、非同属性と判定する。
【００６８】
次に、注目画素（１、１）からの距離が５である画素群に対し、ステップ５として、画素（３、３）は、注目画素（１、１）と同色であり、かつ同属性画素（２、２）と連続しているので、同属性と判定する。
【００６９】
以上で全画素の同属性の判定が完了する。この判定結果による同属性画素を１、非同属性画素を０とした領域情報を、注目画素（１、１）の同属性レイヤ情報として出力する。上述の処理を、注目画素（１、２）、（２、１）、（２、２）についても同様に行うことにより、４つの注目画素に対応する４つの同属性レイヤ情報を得ることができる。
【００７０】
上述のようにして得られた同属性レイヤ情報に対し、レイヤ情報補間部２１２２において多値化及び補間処理を行う。同属性レイヤ情報は、「１」、「０」の二値情報であるので、この情報を多値化することで、影響度を多値で表わすことができる。補間対象座標の位置は、図２に示す高解像度ラスタデータの座標位置に準じる。レイヤ情報補間部２１２２は、補間対象座標（高解像度ラスタデータの座標）における同属性レイヤの補間値を算出して補間レイヤ情報として出力する。本実施の形態では、多値化データを０、１００とし、補間レイヤ情報である補間値も０〜１００の範囲内の値として出力する。なお、多値化データは、０、１００に限定されるものではなく、補間値の範囲も０〜１００に限定されるものではない。
【００７１】
なお、補間レイヤ情報を求めるための補間方法としては、後続の処理のために原画像の画素と補間画素との距離によって出力値に有意差があることが必要であるため、最近傍補間を適用することができない。本実施の形態では、一般的な補間方法のうち、上記条件を満たす最も単純な補間方法として、線形補間を使用するものとするが、その他の非線形補間を用いることもできる。
【００７２】
図６は影響度の算出方法を示す説明図である。図６において、４×４画素の領域内に示す白抜き丸印は、レイヤ情報フィルタ部２１２３への入力データである補間レイヤ情報を示し、黒丸印は、レイヤ情報フィルタ部２１２３からの出力データである影響度を示す。図６に示すように、２×２画素格子の４つの注目画素それぞれに対して、２×２画素格子内の各補間対象座標に対応して影響度が求められる。
【００７３】
具体的には、図６に示すように、影響度を求める補間対象座標を中心に所定の範囲(図
６の破線で示す範囲)内の入力データに対し、ローパスフィルタ特性を有するマトリクス
演算を行うことによって個々の出力データを得ることができる。本実施の形態では、最も簡単なローパスフィルタの一つである移動平均法を用いることとし、マトリクス演算の係数を全て1/(所定の範囲内の画素の総数)とする。このローパスフィルタの出力値を各補間対象座標での注目画素による影響度として出力する。
【００７４】
なお、精度は低下するが、各注目画素に対して所定ブロック（例えば、各注目画素の周囲３×３画素）内の同じ色に属する画素数を求め、その値に該注目画素から補間対象座標までの距離を乗じることにより、補間対象座標に対する注目画素による影響度を求めるようにしてもよい。
【００７５】
次に、高解像度化処理の基本処理について説明する。図７は入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図であり、図８は同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図９は影響度の一例を示す説明図であり、図１０は高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。図７において、白丸印は、入力画像データの各画素の座標を示し、黒点は出力画像データである高解像度化処理後の補間画素の座標を示し、両者の位置の関係を示す。白丸内のＡ、Ｂは、それぞれ画素の色（特徴量）を示している。なお、中央の２×２画素格子の各画素が、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）である。
【００７６】
図８（ａ）、図８（ｂ）、図８（ｃ）、図８（ｄ）は、図８中太い丸印で示される注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）に対応する同属性レイヤ情報（１、１）、同属性レイヤ情報（１、２）、同属性レイヤ情報（２、１）、同属性レイヤ情報（２、２）である。丸印内の数値は同属性の有無を表わし、「１」が同属性（同属性あり）、「０」が非同属性（同属性なし）を表わす。
【００７７】
図９（ａ）、図９（ｂ）、図９（ｃ）、図９（ｄ）は、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）による影響度を示す。図９において、補間対象座標を示す丸印内の数値が、各補間対象座標での注目画素による影響度（例えば、０〜１００の範囲）を表す。なお、補間対象座標は、２×２画素格子の４つの注目画素で囲まれる領域内で、便宜上、４×４画素の座標（４×４画素の補間画素）であるとする。
【００７８】
図１０は４×４画素の各補間対象座標での４つの注目画素の影響度を比較し、最も影響度の大きい注目画素を選択した結果を示す。例えば、図９に示すように、左上の補間対象座標での影響度は、注目画素Ａについては８７であり、注目画素Ｂについては１３であるので、注目画素Ａを選択する。同様に、右下の補間対象座標での影響度は、注目画素Ａについては４１であり、注目画素Ｂについては５９であるので、注目画素Ｂを選択する。他の補間対象座標についても同様である。
【００７９】
図１０に示す影響度最大画素を複写元画素とし、画素特徴量複写部２１２６において複写元画素（選択した注目画素）から補間対象座標に選択した注目画素の特徴量を複写することにより、出力の高解像度ラスタデータを得ることができる。なお、本実施の形態では、参照画素として、入力画像データのうち、４×４画素を参照する構成であるが、画素ブロックとしての参照画素は、これに限定されるものではなく、参照画素の範囲をさらに広くすることにより、出力画像の輪郭をよりスムーズにすることが可能である。そして、目的に応じて参照範囲を指定することにより、任意の滑らかさのスムージング結果を得ることができる。
【００８０】
上述の図２〜図１０を用いた説明においては、全色要素の濃度値が一致している画素を特徴量が同じである（画素値が同一である）と判断したが、これに限定されるものではなく、特徴量に所定の範囲を設けることにより、該範囲内であれば一致していると判断するように構成することもできる。すなわち、注目画素毎に、参照画素（画素ブロック）内の各画素の画素値が、注目画素の画素値に対して設けられた画素値範囲（特徴量の範囲）に含まれるか否か（一致するか否か）に応じて同属性の有無を判定することができる。以下、この点について説明する。
【００８１】
図１１は入力画像データの一例を示す説明図であり、図１２及び図１３は同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図１４は同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図１５は影響度の一例を示す説明図であり、図１６は高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【００８２】
図１１に示すように、入力画像データの各画素の特徴量がＲＧＢ値である４×４入力画像を一例として、以下説明する。この例では、Ｒ、Ｇ、およびＢは各々０〜２５５の値をとるものとし、各座標のＲＧＢ値は以下の通りとする。（１）座標が（２、１）、（３、２）の画素は、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、２５５、０）とする。（２）座標が（１、０）、（２、０）、（３、１）の画素は、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（１２、２５５、１２）とする。（３）座標が（０、０）、（３、０）の画素は、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２４、２５５、２４）とする。（４）そして、その他の座標の画素は、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、０、０）とする。以降、便宜上、上記（１）〜（４）の各特徴量を、各々、Ａ、Ａ′、Ａ″、及びＢと表記する。
【００８３】
すなわち、図１１に示す入力画像は、画素値が徐々に変化するようなグラデーション（連続階調）下地上に文字のような黒色単一データが配置されている例となる。
【００８４】
図１１に示す入力画像に対して、上述したように、特徴量の全部一致を条件として同属性レイヤを判定する場合には、各注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）に対する同属性レイヤ情報は、図１２、図１３及び図１４のようになる。なお、図１２及び図１３の表記については、図４及び図５と同様、入力画素を示す各丸印内の文字は上記の各注目画素からの距離を示しており、黒丸印は上記の各注目画素に対して同属性ありと判定された画素、白丸印は同属性なしと判定された画素を示している。また、図１４の表記については、図８と同様に、入力画素を示す各白丸印内の文字は上記の各注目画素に対する同属性の有無（「１」：同属性、「０」：非同属性）を示している。また、出力画素（補間画素）は黒丸印で表記されている。
【００８５】
また、上記の各注目画素で構成される２×２格子内の各補間画素（出力画素）の各注目画素による影響度は、図１５のようになる。なお、図１５の表記については、図９と同様、補間画素の構成を４×４画素構成とし、各注目画素による影響度を０〜１００の範囲内で表記したものである。さらに、図１５（ａ）〜（ｄ）の各結果より、最も影響度の大きい注目画素値を選択して得られる出力画像（補間画素分布）を図１６に示す。
【００８６】
結果として、特徴量の全部一致を条件として同属性レイヤを判定する場合には、図１１に示す注目画素（２、１）の周囲画素については、（２、１）と同じ特徴量Ａである画素（３、２）を含め、画素（２、１）に非常に近い特徴量を有する画素が合計６画素（特徴量Ａの１画素（３、２）、特徴量Ａ′の３画素（１、０）、（２、０）、（３、１）、特徴量Ａ″の２画素（０、０）、（３、０））存在しているにも拘わらず、同属性として判定されるのが画素（３、２）の１画素のみであるため、特徴量がＢである２×２格子の他の３個の注目画素の補間画素への影響度に対して、特徴量がＡである注目画素（２、１）の補間画素への影響度が小さくなり、全ての補間画素の特徴量がＢとなってしまっている。
【００８７】
このように、特徴量の全部一致を以て同属性レイヤと判定する同属性レイヤ抽出処理の場合、図１１に示す例のように、画素値が徐々に変化するグラデーション背景上に同色画素で構成される画像（例えば、文字画像など）が配置されており、かつ高解像度ラスタデータが生成される近傍の２×２格子の画素構成が２色のみの場合（後述する様な３〜４色の背景色が隣接する様な画素分布となっていない場合）、その箇所における解像度変換後の高解像度ラスタデータの特徴量が同色画素の特徴量に偏向する傾向が高い。
【００８８】
図１７は高解像度化処理によりグラデーション背景画像上の文字画像のエッジ部に発生するジャギー形状画像を示す説明図である。上述のように、グラデーション背景上に斜め形状、あるいは曲線形状のエッジ形状を有する文字が配置されている入力画像を上記方法によって高解像度変換した場合、本来斜め形状あるいは曲線形状が保持されなければならない個所に対して、図１６に示すように、同色画像側が強調される矩形状の画像が出力される傾向が高くなる。このため、図１７に示すように、解像度変換後の文字の斜めエッジ箇所および曲線エッジ箇所にジャギーが発生しやすくなる場合がある。
【００８９】
そこで、注目画素の特徴量に対して「同属性」と判定する特徴量に所定の範囲を設け、その範囲内に該当する周囲画素を全て同属性画素して抽出することで、上述のジャギーの発生を抑制することができる。以下、この点について説明する。
【００９０】
図１１における各注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）の特徴量すなわちＲＧＢ値を（ＲCT、ＧCT、ＢCT）とする。このＲＧＢ値に対して、特徴量の範囲を設定するための上限閾値及び下限閾値を、それぞれＲ値に対してはＲUP、ＲDNとし、Ｇ値に対してはＧUP、ＧDNとし、Ｂ値に対してはＢUP、ＢDNとする。そして、式（１）〜式（３）全てに該当するＲＧＢ値（ＲX、ＧX、ＢX）を有する周囲画素を全て注目画素に対
する同属性画素と判定して、以降の処理を実施する。式（１）〜式（３）で表わされる範囲は、ＲＧＢ値それぞれに対する有効判定範囲である。また、各上限閾値、下限閾値は適宜の値を設定することができる。
【００９１】
【数１】
2010191931.tif 000003
【００９２】
例えば、Ｒup＝ＲDN＝３２、Ｇup＝ＧDN＝１６、Ｂup＝ＢDN＝３２とした場合、図１１の注目画素（２、１）の特徴量Ａ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、２５５、０）に対して「同属性」と判定される特徴量範囲（ＲX、ＧX、ＢX）は、０≦ＲX≦３２、２３９≦ＧX≦２５５、０≦ＢX≦３２となる。
【００９３】
また、同様に、Ｒup＝ＲDN＝３２、Ｇup＝ＧDN＝１６、Ｂup＝ＢDN＝３２とした場合、図１１の注目画素（１、１）、（１、２）、（２、２）の特徴量Ｂ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、０、０）に対して「同属性」と判定される特徴量範囲（ＲX、ＧX、ＢX）は、０≦ＲX≦３２、０≦ＧX≦１６、０≦ＢX≦３２となる。
【００９４】
図１８及び図１９は有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図２０は有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図２１は有効判定範囲を用いた場合の影響度の一例を示す説明図であり、図２２は有効判定範囲を用いた場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【００９５】
図１８〜図２０は、上述の数値例を用いた同属性画素判定方法を図１１に示す入力画素に適用した場合の各注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）に対する同属性レイヤ情報を示す。なお、図１８及び図１９の各表記は、図１２及び図１３の各表記と同一であり、図２０の各表記は、図１４の各表記と同一である。
【００９６】
図１８〜図２０に示すように、注目画素に対して同属性と判定する画素の特徴量に範囲を持たせることにより、特徴量の全部一致を以て同属性画素と判定する場合（図１２〜図１４に示す場合）では注目画素（２、１）の同属性と判定されなかった５つの画素（特徴量Ａ′（１、０）、（２、０）、（３、１）の３つの画素、特徴量Ａ″（０、０）、（３、０）の２つの画素）が、注目画素（２、１）の同属性画素と判定される。これにより、２×２格子内の各補間画素（出力画素）の各注目画素による影響度及び出力画像（補間画素分布）は、それぞれ図２１及び図２２のようになる。
【００９７】
すなわち、特徴量がＢである注目画素（１、１）、（１、２）、（２、２）に対する注目画素（２、１）（特徴量Ａ）の影響度が相対的に大きくなり、結果として図１６、すなわち特徴量の全部一致を以て同属性画素と判定する場合に比べて、注目画素（２、１）の近傍に位置する３個の補間画素の特徴量がＡとなり（図２２参照）、高解像度変換後の同色画素で構成される画像の斜めエッジ箇所および曲線エッジ箇所のジャギー発生が抑制される。
【００９８】
なお、同属性画素と判定する範囲を決定する各パラメータＲup、ＲDN、Ｇup、ＧDN、Ｂup及びＢDNは、変更可能なパラメータとして図１に示す同属性レイヤ抽出部２１２１に入力する構成とする。また、その設定及び入力方法はユーザにより、画像形成装置の操作パネルより入力してもよく、あるいは、図１に示すラスタデータ生成部２１１で得られたラスタ画像の画像情報を解析するブロックを設け、その結果から各パラメータを算出し、入力する方法でもよい。
【００９９】
上述の図１１〜図２２を用いた説明においては、同属性の判定を行う際に、特徴量に所定の範囲（有効判定範囲）を設けることにより、特徴量がその範囲内であれば一致していると判断するように構成し、全領域において共通の特徴量の範囲を用いたが、この特徴量の範囲をあらかじめ画素毎に付与された画像属性によって切り替えてもよい。なお、画像属性は、例えば、画像属性値により区別することができる。
【０１００】
すなわち、文字領域、ベクタグラフィックス領域、写真等の自然画像領域などの画像属性毎に異なる特徴量範囲を設けておき、各画素の画像属性値に応じて対応する特徴量範囲を選択し、同属性判定を行う。例えば、文字領域については完全な画素値の一致を図り、グラデーションなどが含まれるベクタグラフィックス領域については微妙な色の差を許容する程度の範囲設定を行い、写真などの自然画像領域については範囲設定を最大とし、色による同属性判定を行わず、画像属性値が一致する場合のみ同属性と判定する。以下、この点について説明する。
【０１０１】
以下の説明では、特徴量の全部一致をもって同属性レイヤと判定する場合についてジャギーが発生しやすくなることを説明し、次に、画素毎に予め付与されている画像属性値に応じた有効判定範囲を用いて同属性レイヤを判定することにより、写真領域と文字領域との境界などについても好適なエッジスムージングを行うことができることを説明する。
【０１０２】
まず、特徴量の全部一致をもって同属性レイヤと判定する場合について説明する。図２３は入力画像データの一例を示す説明図であり、図２４及び図２５は同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図２６は同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図２７は影響度の一例を示す説明図であり、図２８は高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【０１０３】
図２３に示すように、入力画像データの各画素の特徴量としてＲＧＢ値、及び画像属性値Ｔが与えられている４×４入力画像を一例として、以下説明する。この例では、Ｒ、Ｇ、及びＢは、各々０〜２５５の値をとるものとし、画像属性値Ｔは、０(文字)、１(自然画像)の値をとるものとする。各座標のＲＧＢＴ値は、図２３に示すとおりであり、座標が（０、０）、（１、０）、（２、０）、（２、１）、（３、０）、（３、１）、（３、２）、（３、３）の画素の画像属性値Ｔは、０（文字）であり、すべて同一のＲＧＢ値を持つ。以降、便宜上、上記各画素の特徴量をＡと表記する。また、上記各画素を除く他の座標の画素の画像属性値Ｔは、１（自然画像）であり、ＲＧＢ値は全画素で異なる値を持つ。以降、便宜上、これらの他の座標の画素の特徴量を座標に対応付けてＢ01〜Ｂ23と表記する。
【０１０４】
すなわち、図２３に示す入力画像は、画素値が座標毎にランダムに変化する写真などの自然画像の下地上に単色の文字が配置されている場合を示すものであり、写真等の自然画像に文字やベクタグラフィックスなどの人工的画像が混在する画像の一例となる。
【０１０５】
図２３に示す入力画像に対して、特徴量の全部一致を条件として同属性レイヤを判定する場合には、各注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）に対する同属性レイヤ情報は、図２４、図２５及び図２６のようになる。なお、図２４及び図２５の表記については、図４及び図５と同様、入力画素を示す各丸印内の文字は上記の各注目画素からの距離を示しており、黒丸印は上記の各注目画素に対して同属性ありと判定された画素、白丸印は同属性なしと判定された画素を示している。また、図２６の表記については、図８と同様に、入力画素を示す各白丸印内の文字は上記の各注目画素に対する同属性の有無（「１」：同属性、「０」：非同属性）を示している。また、出力画素（補間画素）は黒丸印で表記されている。
【０１０６】
また、上記の各注目画素で構成される２×２格子内の各補間画素（出力画素）の各注目画素による影響度は、図２７のようになる。なお、図２７の表記については、図９と同様、補間画素の構成を４×４画素構成とし、各注目画素による影響度を０〜１００の範囲内で表記したものである。さらに、図２７（ａ）〜（ｄ）の各結果より、最も影響度の大きい注目画素値を選択して得られる出力画像（補間画素分布）を図２８に示す。
【０１０７】
結果として、特徴量の全部一致を条件として同属性レイヤを判定する場合には、図２３に示す注目画素（１、１）、（１、２）、（２、２）の周囲画素については、自然画像領域として同一の描画オブジェクトに含まれると考えられる特徴量Ｂ01〜Ｂ23の画素が８画素あるにもかかわらず画素値がすべて異なるため、同属性と判定される画素数は（１、１）、（１、２）、（２、２）ともに１画素となる。また、注目画素（２、１）の周辺画素については、同じ特徴量Ａである画素が８画素となる。結果として、ほとんどの補間画素において、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、２）による影響度は、注目画素（２，１）による影響度より小さくなるため補間画素の特徴量はＡとなり、唯一、注目画素（１、２）の最近傍の１画素のみが特徴量Ｂ12となる。
【０１０８】
このように、特徴量の全部一致を以て同属性レイヤと判定する同属性レイヤ抽出処理の場合、図２３に示す例のように、画素値が座標毎にランダムに変化する写真などの自然画像上に同色画素で構成される画像（例えば、文字画像など）が配置されており、その箇所における解像度変換後の高解像度ラスタデータの特徴量が同色画素の特徴量に偏向する傾向が高く、図１７で示したグラデーション背景画像上の文字画像のエッジ部に発生するジャギー形状画像の場合と同様に、解像度変換後の文字の斜めエッジ箇所および曲線エッジ箇所にジャギーが発生しやすくなる場合がある。
【０１０９】
次に、画素毎に予め付与されている画像属性値に応じた有効判定範囲を用いて同属性レイヤを判定する場合について説明する。この場合には、注目画素の特徴量に対して「同属性」と判定する特徴量の範囲を、画素毎に付与されている画像属性値Ｔによって切り替え、範囲内に該当し、かつ画像属性値Ｔが一致する周囲画素を全て同属性画素して抽出することで上述のジャギーの発生を抑制することができる。以下、この点について説明する。
【０１１０】
図２３の例において、注目画素の画像属性値Ｔが０（文字）の場合は、ＲＧＢの画素値の比較を厳密な一致によって同属性として判定するものとし、画像属性値Ｔが１（自然画像）の場合は、画素値の比較の範囲を最大幅（０〜２５５）として実質的には色による判定は行わず、画像属性値の一致のみによって同属性と判定するものとする。
【０１１１】
図２９及び図３０は画像属性値に応じた有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図３１は画像属性値に応じた有効判定範囲を用いた場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図３２は画像属性値に応じた有効判定範囲を用いた場合の影響度の一例を示す説明図であり、図３３は画像属性値に応じた有効判定範囲を用いた場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。
【０１１２】
図２９〜図３１は、上述の数値例を用いた同属性画素判定方法を、図２３に示す入力画素に適用した場合の各注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）に対する同属性レイヤ情報を示す。なお、図２９及び図３０の各表記は、図１２及び図１３の各表記と同一であり、図３１の各表記は、図１４の各表記と同一である。
【０１１３】
図２９〜図３１に示すように、画像属性値Ｔが１（自然画像）である注目画素（１、１）、（１、２）、（２、２）は、同属性と判定する画素の特徴量が最大範囲であり、画像属性値Ｔの一致のみによって同属性画素と判定するため、図２４〜図２６の例では同一属性と判定されなかった特徴量Ｂ02〜Ｂ23の全画素が同一属性と判定され、その画素数は８となる。
【０１１４】
一方、画像属性値Ｔが０（文字）である注目画素（２、１）については、特徴量の厳密な一致をもって同属性と判定するため、図２４〜図２６の例と同様に、特徴量Ａの全画素が同一属性と判定され、その画素数は８となる。結果として、注目画素（２、１）による影響度が、（１、１）、（１、２）、（２、２）による影響度より大きくなる補間画素は、注目画素（２、１）の近傍の３画素のみとなり、残りの画素は（１、１）、（１、２）、（２、２）による影響度が大きくなる。
【０１１５】
その結果により、補間画素に与えられる特徴量は図３３に示すようになる。すなわち、注目画素（２、１）の近傍の３画素は、注目画素（２、１）による影響度が大きいため、その特徴量Ａが与えられている。その他の補間画素については、同属性である注目画素（１、１）、（１、２）、（２、２）による影響度が等しく、かつ最大であるが、各注目画素の特徴量Ｂ11、Ｂ12、Ｂ22は、それぞれ個別の値を持つため、これらの特徴量に基づいた特徴量を補間画素毎に算出する。ここでは画素群の特徴量を代表する記号ｂで示している。
【０１１６】
ここで、特徴量Ａの画素群と特徴量ｂの画素群による境界は、特徴量Ｂ12から特徴量Ｂ23の自然画像領域を同一の領域とした場合の境界であり、オブジェクト輪郭のスムージング結果として本来得るべきジャギーの発生が抑制された境界となっている。
【０１１７】
図３４は画像属性値に応じた補間画素値算出の一例を示す説明図である。図３４は各補間画素の特徴量の詳細を示しており、対応する注目画素の画像属性値Ｔにより、補間画素の特徴量の算出方法を切り替えている例を示している。本例では、画像属性値Ｔが０（文字）である注目画素に対応付けられた補間画素には注目画素の特徴量をそのまま複写し、画像属性値Ｔが１（自然画像）である注目画素に対応付けられた補間画素については、同一属性と判定された複数の注目画素の特徴量から線形補間によって各補間画素の特徴量を求めている。
【０１１８】
すなわち、補間画素<２、０>、<３、０>、<３、１>は影響度比較の結果として注目画素（２、１）に対応付けられておりその画像属性値Ｔが０（文字）であることから、特徴量Ａをそのまま複写している。その他の補間画素は同一属性の注目画素（１、１）、（１、２）、（２、２）に対応付けられており、その画像属性値Ｔが１（自然画像）であることから、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、２）の特徴量に基づいた線形補間により求められた特徴量としてｂ００〜ｂ３３が与えられている。なお、線形補間としては補間画素の周囲４画素に基づいて補間値の算出を行うのが通常であるが、本実施例では、対応付けられた同一属性の注目画素のみに基づいて補間値の算出を行うため、周囲４画素のうち、同一属性として対応付けられなかった画素については、仮の画素値を与えて算出している。
【０１１９】
図３５は画像属性値に応じた補間画素値算出の具体例を示す説明図である。図３５に示すように、本例では、図３４で特徴量Ａとなっていた画素（２、１）を白画素（特徴量Ｗ）で置き換えている。これにより、４つの注目画素の特徴量Ｂ11、Ｂ12、Ｗ、Ｂ22に基づく線形補間によって各補間画素の画素値を算出している。これにより、補間画素のうち、自然画像領域内での画素間の色の変化を自然画像に適したなめらかな変化とすることができる。
【０１２０】
以上に示した方法により、文字やベクタグラフィックスなどの人工的描画オブジェクトと、写真などの自然画像オブジェクトが混在する画像において、オブジェクト間の輪郭スムージングを行うとともに、各オブジェクト内での色の変化は各オブジェクトに適した状態で補間画像を得ることができる。すなわち、例えば、文字については厳密な色の一致を図り、グラデーションが含まれるベクタグラフィックスでは一定の範囲をもって同属性判定を行い、そして、写真のような自然画像の属性を持つ画素については同属性判定の範囲を最大にする(すなわち、すべて同属性と判定する）ことにより、写真領域と文字領域との境界などについても好適なエッジスムージングを行うことができる。
【０１２１】
上述のとおり、解像度変換を用いたスムージング処理において、注目画素と注目画素の周辺画素群との同属性判定を行い、判定結果に基づいて補間画素の画素値を決定する際に、選択された同属性レイヤに属する複数の注目画素の画素値から補間画素値を算出することにより、文字やベクタグラフィックスなどの人工的画像と、写真等の自然画像が混在する画像に対して、人工的画像の輪郭形状に対するスムージング処理と、自然画像の濃度に対するスムージング処理とを両立して良好な画像を得ることができる。
【０１２２】
なお、本実施例では、補間画素の算出方法の例として、注目画素値の複写、及び同属性の注目画素値にもとづく線形補間を用いたが、その他の方法として同属性の注目画素値による平均や非線形補間など、その他一般的な補間方法を適用してもよい。また、補間画素の算出時に参照する画素としては、注目画素だけでなく、同属性と判定された周辺画素を含めてもよい。
【０１２３】
また、本実施例では各画素の画像属性値があらかじめ付与されるものとしたが、別途領域判定部を設けて画像属性値の判定を行うようにしてもよい。これにより、スキャナやデジタルカメラから入力された画像についても、画像属性値を得て文字領域と写真等の自然画像領域を分離して処理することにより、所望の結果を得ることが可能となる。
【０１２４】
次に、背景色上で縦方向の直線と横方向の直線とが交差する場合など、３色以上の背景色が隣接するような直交部分での直線性や直交性を保つための処理について説明する。図３６は３色の直交部分を有する入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図であり、図３７は３色の直交部分を有する場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図３８は３色の直交部分を有する場合の影響度の一例を示す説明図であり、図３９は３色の直交部分を有する場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。図３６において、白丸印は、入力画像データの各画素の座標を示し、黒点は出力画像データである高解像度化処理後の補間画素の座標を示し、両者の位置の関係を示す。白丸内のＡ、Ｂ、Ｃは、それぞれ画素の色（特徴量）を示している。図３６の例では、色Ａ、Ｂ、Ｃで表わされる領域が縦方向の直線と横方向の直線とで分離されている様子を示す。なお、中央の２×２画素格子の各画素が、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）である。
【０１２５】
図３７（ａ）、図３７（ｂ）、図３７（ｃ）、図３７（ｄ）は、図３７中太い丸印で示される注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）に対応する同属性レイヤ情報（１、１）、同属性レイヤ情報（１、２）、同属性レイヤ情報（２、１）、同属性レイヤ情報（２、２）である。丸印内の数値は同属性の有無を表わし、「１」が同属性（同属性あり）、「０」が非同属性（同属性なし）を表わす。
【０１２６】
図３８（ａ）、図３８（ｂ）、図３８（ｃ）、図３８（ｄ）は、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）の影響度を示す。図３８において、補間対象座標を示す丸印内の数値が、各補間対象座標での影響度（例えば、０〜１００の範囲）を表す。なお、補間対象座標は、２×２画素格子の４つの注目画素で囲まれる領域内で、便宜上、４×４画素の座標（４×４画素の補間画素）であるとする。
【０１２７】
補間処理は、基本的にエッジを丸めてスムージング処理を行うものであり、直角のエッジ部分も丸められるという特徴がある。特に、図３６で示すような、背景色上で縦方向の直線と横方向の直線とが交差する場合など、３色以上の背景色が隣接するような直交部分においては、本来直線であるべき部分（エッジ）にゆがみが生じてしまう。
【０１２８】
そこで、図３９（ａ）に示すように、各補間対象座標で４つの注目画素による影響度を比較する際に、影響度を第１閾値（例えば、０〜１００の値で補間した場合、上限値１００の５０％値）と比較し、最大影響度が５０％値よりも少ない補間対象座標に対しては、影響度の最も大きい注目画素が選択されることを抑制して、その補間対象座標の最近傍の注目画素を複写元の注目画素として選択する。図３９（ａ）の例では丸印内に×が記載された補間対象座標の補間画素の画素値を、その補間対象座標に最も近い注目画素の画素値を複写する。これにより、縦横の直線の交差部など、３色以上の描画要素が直交する部分を検出してスムージング処理を回避することにより、直交部分での直線性や直交性を保つことができる。
【０１２９】
一方、図３９（ｃ）では、各補間対象座標での最近傍画素（画素Ａ、Ｂ、Ｃ）を示しており、図３９（ａ）の丸印内に×が記載された補間対象座標での画素を図３９（ｃ）の最近傍画素で置き換えることにより、図３９（ｂ）に示す最終選択画素を得ることができる。この最終選択画素を複写元画素として画素特徴量を複写することにより、直交部分の直線性を保った高解像度ラスタデータを得ることができる。
【０１３０】
なお、仮に、上述のように影響度を閾値と比較して補間対象座標の最近傍の注目画素を選択するような処理を行わない場合には、図３９（ｂ）に示す最終選択画素において、４×４の補間画素のうち、下３行の補間画素の画素値は、すべてＣとなる。上述のように影響度を閾値と比較して補間対象座標の最近傍の注目画素を選択するような処理を行うことにより、画素Ａ、Ｂ、Ｃの３色で区切られた直交部分が画素Ｃにより覆われることを抑制して、エッジが丸められることを一層防止することができる。
【０１３１】
すなわち、図３６に示すように３色（Ａ色、Ｂ色、Ｃ色）が直交する部分では、４×４の入力画素のうち、直角領域であるＡ色、Ｂ色がそれぞれ４画素ずつ、直線領域のＣ色が８画素となる。図３６の例では、Ａ色、Ｂ色の２色は、垂直方向（縦方向）の中心線を軸として左右対称となっているため、それぞれの影響度も左右対称となり、スムージング処理後の境界も垂直方向の中心線に一致する。３色の直交性を保つためには、Ａ色の領域及びＢ色の領域とＣ色の領域との境界を水平方向（横方向）の中心線に一致させる必要があるが、Ａ色の領域及びＢ色の領域はそれぞれＣ色の領域よりも画素数が少ないため、影響度を比較するとＣ色の領域の影響度が大きく、境界線は中心線より上方に偏った形になってしまう。
【０１３２】
一方、Ｃ色の領域のみに注目すると、Ｃ色の画素数が入力画素全体の５０％に相当するため、影響度５０％となる境界線が、水平方向の中心線に一致する。そこで、最大影響度が５０％より大きい領域では、影響度に応じてＣ色を選択し、影響度が５０％以下の領域では、影響度によらず、最近傍画素であるＡ色、Ｂ色を選択することにより、直交性を保った画像を生成することができる。
【０１３３】
次に、４色の背景色が隣接するような直交部分での直線性や直交性を保つための処理について説明する。図４０は４色の直交部分を有する入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図であり、図４１は４色の直交部分を有する場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図４２は４色の直交部分を有する場合の影響度の一例を示す説明図であり、図４３は４色の直交部分を有する場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。図４０において、白丸印は、入力画像データの各画素の座標を示し、黒点は出力画像データである高解像度化処理後の補間画素の座標を示し、両者の位置の関係を示す。白丸内のＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、それぞれ画素の色（特徴量）を示している。図４０の例では、色Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄで表わされる領域が縦方向の直線と横方向の直線とで分離されている様子を示す。なお、中央の２×２画素格子の各画素が、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）である。
【０１３４】
図４０〜図４３に示すように、４色が直交する部分では、Ａ色、Ｂ色、Ｃ色、Ｄ色の画素ともに４画素ずつとなり、最大影響度が５０％に達する補間対象座標がないため、すべての補間対象座標において、最近傍画素を選択して補間を行い、直交性を保った画像を生成する。
【０１３５】
次に、細線レイヤ情報を抽出する方法について説明する。１画素幅の斜め細線や孤立点に属する注目画素は、影響度の値が背景画像の画素の影響度に比べて非常に小さな値となるため、補間処理を行った場合に、細い線が一層細くなり、あるいは、細い線が消滅するときがある。これらを防止するため、まず、注目画素が斜め細線や孤立点などの細線に属するか否かを判定する。
【０１３６】
図４４及び図４５は細線レイヤ情報の一例を示す説明図である。細線レイヤ情報は、注目画素が細線に属するか否かを示す情報である。図４４及び図４５に例示する細線レイヤ情報を求める場合、入力画像データは、図３に示すものであるとする。すなわち、４×４画素の入力画像データ（低解像度ラスタデータ）には、Ａ色画素、Ｂ色画素、Ｃ色画素の３色の画素が含まれているとする。各画素の特徴量は、例えば、モノクロ（白黒）画像であれば濃度値、カラー画像であればＲＧＢやＣＭＹＫなど各色要素の濃度値に相当し、さらに、各画素の属性(文字、ベクタグラフィックス、写真領域など)を示すタグ情報などの追加情報を加えることもできる。本実施の形態では、全色要素の濃度値が一致している画素を特徴量が同じである（画素値が同一である）と判断するものとする。
【０１３７】
図４４（ａ）、図４４（ｂ）、図４５（ｃ）、図４５（ｄ）は、それぞれ図３の例で示す２×２画素格子の４つの注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）それぞれに対応した４組の細線レイヤ情報を求める方法を示している。図１９及び図２０において、各画素を示す丸印内に記されている数値は、注目画素からの距離を示し、この数値（距離）の小さい画素群から順に特徴量の同一性及び画素の連続性の判定を行う。連続性の判定は、判定対象画素の上下左右４画素（縦、横の４方向、斜め方向は除外）に、注目画素、あるいは、すでに判定済みの同属性画素が存在する（隣接する）場合に連続であると判定する。これらの処理を距離１の画素群から距離５の画素群まで繰り返すことにより、全画素についての判定を行う。なお、図４４、図４５では、結果として同属性ありと判定された画素を黒丸印、同属性なしと判定された画素を白抜き丸印として記している。また、図４及び図５での同属性の有無の判定と異なる点は、連続性を判定する際の参照画素として上下左右の４画素のみを用いる点である。
【０１３８】
次に、細線レイヤ情報を求めるための同属性の有無の判定手順について説明する。注目画素（１、１）からの距離が１である画素群に対し、ステップ１として、画素（０、１）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続（隣接）しているので、非同属性（同属性なし）と判定する。以下、同様に、画素（１、０）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続しているので、非同属性と判定する。画素（１、２）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続しているので、非同属性と判定する。画素（２、１）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続しているので、非同属性と判定する。
【０１３９】
次に、注目画素（１、１）からの距離が２である画素群に対し、ステップ２として、画素（０、０）は、注目画素（１、１）と同色であり、かつ連続画素がないので非同属性と判定する。画素（０、２）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので非同属性と判定する。画素（２、０）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので非同属性と判定する。画素（２、２）は、注目画素（１、１）と同色であり、かつ連続画素がないので非同属性と判定する。
【０１４０】
次に、注目画素（１、１）からの距離が３である画素群に対し、ステップ３として、画素（１、３）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので非同属性と判定する。画素（３、１）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので非同属性と判定する。
【０１４１】
次に、注目画素（１、１）からの距離が４である画素群に対し、ステップ４として、画素（０、３）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので、非同属性と判定する。画素（２、３）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので、非同属性と判定する。画素（３、０）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので、非同属性と判定する。画素（３、２）は、注目画素（１、１）と異色であり、かつ連続画素がないので、非同属性と判定する。
【０１４２】
次に、注目画素（１、１）からの距離が５である画素群に対し、ステップ５として、画素（３、３）は、注目画素（１、１）と同色であり、かつ連続画素がないので、非同属性と判定する。
【０１４３】
以上で全画素の同属性の判定が完了する。この判定結果により、同属性（同属性あり）と判定された画素数に注目画素自身を加えた画素数を計数し、計数した同属性画素数が１の場合(注目画素のみ)は、注目画素が孤立しており、細線（細線レイヤ）に属すると判定し、同属性画素数が２以上の場合は、注目画素は細線に属さないと判定する。上述の処理を、注目画素（１、２）、（２、１）、（２、２）についても同様に行うことにより、４つの注目画素に対応する４つの細線レイヤ情報を得ることができる。
【０１４４】
図４４及び図４５の例では、注目画素（１、１）、（２、２）は、同属性画素がともに１であるため、細線に属すると判定され、注目画素（１、２）、（２、１）は、同属性画素が２以上であるため、細線には属さないと判定される。
【０１４５】
次に、図７乃至図１０に示す高解像度化処理の基本処理に細線レイヤ情報の抽出処理を加えた処理について説明する。図４６は入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図であり、図４７は同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図４８は影響度の一例を示す説明図であり、図４９は細線レイヤ情報の一例を示す説明図であり、図５０は高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。図４６において、白丸印は、入力画像データの各画素の座標を示し、黒点は出力画像データである高解像度化処理後の補間画素の座標を示し、両者の位置の関係を示す。白丸内のＡ、Ｂは、それぞれ画素の色（特徴量）を示している。なお、中央の２×２画素格子の各画素が、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）である。
【０１４６】
図４９に示すように、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）については、同属性画素数（カウント）が１４であり、２以上となっている。しかし、注目画素（２、２）については、同属性画素数（カウント）が１となっており、注目画素（２、２）が細線（細線レイヤ）に属することを示している。
【０１４７】
この情報に基づき、注目画素（２、２）による影響度が第２閾値以上である場合は、細線に属すると判定した注目画素（２、２）を優先的に複写元画素として選択する。図４８（ｄ）に示す注目画素（２、２）による影響度において、第２閾値を、例えば、２４とすると、４×４画素の補間対象座標のうち、右下の補間対象座標での影響度が２５であり、閾値（２２）より大きいので、右下の補間対象座標の補間画素として注目画素（２、２）の画素値（Ｂ）を複写する。図５０（ｃ）は、注目画素（２、２）による影響度が第２閾値以上の画素を選択した例であり、丸印内にＢが記載されている画素が第２閾値以上の優先選択画素であり、丸印内に×が記載されている画素が、影響度が第２閾値未満の画素であり通常選択画素である。この通常選択画素部分については、図５０（ａ）で示されている基本処理にて選択された画素が適用され、最終的に図５０（ｂ）で示される最終選択画素が得られる。
【０１４８】
なお、細線レイヤの注目画素の影響度の絶対値は細線の長さ(画素数)によって大きく異なるため、閾値を固定値にした場合、細線が長いときには線幅が広くなり、また、細線が短いときには線幅が狭くなった出力画像を得ることになる。出力画像の線幅をできるだけ一定に保つため、細線の長さによって閾値を調整することが望ましい。
【０１４９】
具体的には、あらかじめ用意された複数の第２閾値を設定した細線影響度の閾値テーブルから、対象の注目画素の同属性レイヤのカウント値（すなわち、同属性のある画素数）によって適切な第２閾値を選択する。
【０１５０】
図５１は細線影響度の閾値テーブルの一例を示す。適切な線幅を再現する閾値は、補間倍率や画像形成装置（例えば、プリンタ）の特性によって異なるため、例えば、実験的に適切な値を調べて設定する必要がある。図５１の例では、補間倍率が２×２の場合、４×４の場合について例示しているが、補間倍率はこれに限定されるものではない。同属性レイヤのカウント数、すなわち、細線長が長くなるにつれて、１カウントの違いが細線の幅に及ぼす影響が少なくなる傾向があるため、本実施の形態では、カウント数が３以上の場合には、同一の閾値を用いている。
【０１５１】
図４７（ｄ）の例では、補間倍率が４×４、注目画素（２、２）の同属性レイヤのカウント値が２であるため、第２閾値として２４を選択している。
【０１５２】
仮に、上述のような細線レイヤ処理を施さない場合には、図５０（ａ）に示すような補間画素が得られ、図４６で示す入力画像の２×２画素格子の１つの注目画素（２、２）の特徴（画素値Ｂ）が消滅していることが分かる。細線レイヤ処理を施すことにより、細い線が一層細くなることや、細い線が消滅することを抑制することができる。
【０１５３】
次に、各画素の特徴量を判定する場合に、色情報に加えて画素の領域属性を示すタグ情報を用いる場合について説明する。タグ情報としては、例えば、写真領域、文字領域、ベクタグラフィックス領域などの基本属性情報や、それらをさらに詳細に分類したもの、あるいは２値または中間調による分類など、様々な属性情報を用いることができる。本実施の形態では、文字領域とベクタグラフィックス領域の２つの属性を例に挙げて説明する。
【０１５４】
図５２は文字領域とベクタグラフィックス領域からなる２色の入力画像の各画素と補間画素の座標を示す説明図である。図５２において、白丸印は、入力画像データの各画素の座標を示し、黒点は出力画像データである高解像度化処理後の補間画素の座標を示し、両者の位置の関係を示す。白丸内のＡはＡ色で文字領域の画素を示し、ＢはＢ（ｂ）色で文字領域の画素を示し、ｂはＢ（ｂ）色でベクタグラフィックス領域の画素であることを示す。また、中央の２×２画素格子の各画素が、注目画素（１、１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）である。
【０１５５】
図５３はタグ情報を使用しない場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、色情報のみで同属性レイヤ情報を抽出したものである。図５４はタグ情報を使用しない場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。図５４に示すように、入力画像のＢ、ｂの各画素が、同属性があるものとして扱われている。
【０１５６】
また、図５５はタグ情報を使用した場合の同属性レイヤ情報の一例を示す説明図であり、文字領域とベクタグラフィックス領域とが別属性であるとして、同属性レイヤ情報を抽出したものである。図５６はタグ情報を使用しない場合の高解像度化処理による補間画素の一例を示す説明図である。図５６に示すように、Ｂ及びｂの画素が非同属性であるといて扱われている。
【０１５７】
すなわち、図５４のように、タグ情報を考慮しない場合には、Ｂとｂの画素が同じ属性のものであるとして扱われ、Ａ色の領域の角の部分が丸まってしまう。一方、図５６のように、タグ情報を考慮する場合には、本来あるべきとおりの直交性が確保された画像を得ることができる。
【０１５８】
図５７は本発明の高解像度化処理後の画像の一部を示す説明図である。図５７は、図６０に示す原画像に対して本発明の高解像度化処理を施したものである。図５７に示すように、本発明によれば、従来の例（例えば、図６１、図６２、図６３など）に比べて、輪郭部分に濃度や色のぼけが生じさせることなく、かつジャギーを低減した高解像度画像を得ることができる。
【０１５９】
図５８及び図５９は本発明の高解像度化処理の処理手順を示すフローチャートである。高解像度化処理部２１２（以下、「処理部２１２」という。）は、低解像度ラスタデータを取得して、初期補間対象座標を設定し（Ｓ１１）、設定した補間対象座標の画素の周囲２×２画素を注目画素に選定する（Ｓ１２）。
【０１６０】
処理部２１２は、注目画素を含む周囲４×４画素（参照画素）を入力データとして抽出し（Ｓ１３）、参照画素を参照して、１つの注目画素に対する同属性レイヤ情報（８方向連続）を算出する（Ｓ１４）。処理部２１２は、同属性レイヤの画素数をカウントし（Ｓ１５）、算出した同属性レイヤ情報に対して多値化処理、補間処理を施すことにより、補間レイヤ情報を算出する（Ｓ１６）。
【０１６１】
処理部２１２は、補間レイヤ情報に所定のフィルタ処理を施すことにより、補間対象座標での注目画素による影響度を算出する（Ｓ１７）。処理部２１２は、細線レイヤ（４方向連続）を算出し（Ｓ１８）、細線レイヤの画素数をカウントする（Ｓ１９）。なお、細線レイヤの算出は、必ずしも必須の処理ではないが、この処理を行うことで、上述したように、より一層良好な画質の高解像度画像を得ることができる。
【０１６２】
処理部２１２は、２×２の注目画素のすべての処理を終了したか否かを判定し（Ｓ２０）、すべて終了していない場合には、ステップＳ１４以降の処理を行い、注目画素毎に同様の処理を繰り返す。すべて終了した場合（Ｓ２０でＹＥＳ）、処理部２１２は、細線レイヤカウント値が１である注目画素があるか否かを判定する（Ｓ２１）。
【０１６３】
細線レイヤカウント値が１である注目画素がない場合（Ｓ２１でＮＯ）、処理部２１２は、影響度が最大となる注目画素を選択し（Ｓ２２）、最大影響度が５０％未満であるか否かを判定し（Ｓ２３）、５０％未満でない場合（Ｓ２３でＮＯ）、最大影響度の注目画素をコピー（複写）元画素として選択する（Ｓ２４）。
【０１６４】
細線レイヤカウント値が１である注目画素がある場合（Ｓ２１でＹＥＳ）、処理部２１２は、該注目画素の同属性レイヤカウント値により閾値を選択し（Ｓ２５）、該注目画素の影響度が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ２６）。影響度が閾値以上でない場合（Ｓ２６でＮＯ）、処理部２１２は、ステップＳ２２の処理を行い、影響度が閾値以上である場合（Ｓ２６でＹＥＳ）、該注目画素をコピー（複写）元画素として選択する（Ｓ２７）。最大影響度が５０％未満である場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、処理部２１２は、補間対象座標の最近傍の注目画素をコピー（複写）元画素として選択する（Ｓ２８）。
【０１６５】
処理部２１２は、選択された注目画素の特徴量を補間対象座標にコピーし（Ｓ２９）、Ｍ×Ｎの補間対象座標のすべての処理を終了したか否かを判定する（Ｓ３０）。補間対象座標のすべての処理を終了していない場合（Ｓ３０でＮＯ）、処理部２１２は、ステップＳ２１以降の処理を続ける。
【０１６６】
補間対象座標のすべての処理を終了した場合（Ｓ３０でＹＥＳ）、処理部２１２は、画像領域（入力画像全体）のすべての処理を終了したか否かを判定し（Ｓ３１）、画像領域（入力画像全体）すべての処理を終了していない場合（Ｓ３１でＮＯ）、ステップＳ１１以降の処理を続け、画像領域（入力画像全体）すべての処理を終了した場合（Ｓ３１でＹＥＳ）、処理を終了する。
【０１６７】
以上説明したように、本発明によれば、補間対象座標の周囲の影響度が同じである注目画素群の画素値（特徴量）に基づいて補間画素の画素値を算出するため、輪郭部分に濃度や色のぼけが生じず、文字やテキストグラフィックスに好適な補間結果を得ることができる。また、補間対象座標の周囲の各注目画素群の影響度に応じて一組の注目画素群を選択するので、描画要素の輪郭形状に対するスムージング処理を行うことができ、また、影響度の算出に使用する情報（例えば、画素値など）は補間処理前の入力画像（原画像）の情報であるため、高解像度化の比率の大小にかかわらず、良好なスムージング結果を得ることができる。そして、ジャギーがなく、かつ濃度ぼけや混色のない高解像度画像を得ることができる。また、描画要素の境界の検出は、注目画素間の画素値（特徴量）の違いによって行うため、輪郭検出のためにＴＡＧ情報などの画素の属性情報を必要としない。
【０１６８】
また、本発明によれば、グラデーション背景上に斜め形状、あるいは曲線形状のエッジ形状を有する文字等の同色画素で構成される画像が配置されている入力画像を高解像度変換した場合、斜めエッジ部あるいは曲線エッジ部のジャギー発生が抑制され、エッジ形状の良好な保持が可能となる。
【０１６９】
また、本発明によれば、解像度変換を用いたスムージング処理において、注目画素と注目画素の周辺画素群との同属性判定を行い、判定結果に基づいて補間画素の画素値を決定する際に、選択された同属性レイヤに属する複数の注目画素の画素値から補間画素値を算出することにより、文字やベクタグラフィックスなどの人工的画像と、写真等の自然画像が混在する画像に対して、人工的画像の輪郭形状に対するスムージング処理と、自然画像の濃度に対するスムージング処理とを両立して良好な画像を得ることができる。
【０１７０】
また、本発明によれば、注目画素毎に補間対象座標での影響度を算出する際に、参照する画素数（参照画素の数）を多くすることができ、より広い範囲の情報を考慮して、より滑らかな輪郭の画像を得ることができる。また、注目画素とその周辺の参照画素との同属性の有無を判定する場合に、画素の特徴量の一部一致又は全部一致を判定することにより、特徴量が異なる場合には、同属性がないと判定することができ、似た色の画像領域が隣接する場合であっても、それぞれの画像領域を異なる領域として正しく認識し、それぞれの輪郭に対するスムージングを行うことができる。
【０１７１】
また、本発明によれば、縦横斜めの８方向に対して、参照画素が注目画素又は既に同属性ありと判定された画素を介して注目画素に連続しているか否かに応じて同属性の有無を判定することにより、背景色上に描画された細線のように、同色の２つの領域に挟まれた細線がある場合であっても、同色の２つの領域を別々の領域として認識することができ、それぞれの領域による影響度の絶対値が小さくなり、細線が極端に細くなること、あるいは、細線が消滅することを防止することができる。
【０１７２】
また、本発明によれば、補間対象座標に対応する注目画素を選択する場合、注目画素のうち影響度が最も大きい注目画素を選択することにより、輪郭部分に濃度や色のぼけが生じず、文字やテキストグラフィックスに好適な補間結果を得ることができる。また、描画要素の輪郭形状に対するスムージング処理を行うことができ、ジャギーがない高解像度画像を得ることができる。
【０１７３】
また、本発明によれば、影響度を第１閾値と比較して、影響度が第１閾値より小さい場合、補間対象座標に最も近い注目画素を選択することにより、影響度が少ない補間対象座標に対しては、影響度の最も大きい注目画素が選択されることを抑制して、その補間対象座標の最近傍の注目画素を複写元の注目画素として選択することにより、縦横の直線の交差部など、３色以上の描画要素が直交する部分を検出してスムージング処理を回避することにより、直交部分での直線性や直交性を保つことができる。
【０１７４】
また、本発明によれば、注目画素が１画素幅の斜め線又は孤立点である細線に属するか否かを判定し、細線に属すると判定した注目画素の補間対象座標での影響度と第２閾値とを比較して、対象座標での影響度が第２閾値より大きい場合、その補間対象座標に対応付けて、細線に属すると判定した注目画素を選択する。そして、補間対象座標での影響度が第２閾値より小さい場合、その補間対象座標に対応付けて、影響度が最も大きい注目画素を選択する。これにより、斜め細線や孤立点を抽出して、その影響度を優先的に考慮することにより、斜め細線や孤立点が消えることを防ぐことができる。
【０１７５】
また、本発明によれば、細線に属すると判定した注目画素と同属性のある画素数に応じて第２閾値を変更することにより、細線の長さにかかわらず処理後の線幅を一定に保つことができる。
【０１７６】
上述の実施の形態では、注目画素が１画素幅の斜め線又は孤立点である細線に属するか否かを判定し、細線に属すると判定した注目画素の補間対象座標での影響度と第２閾値とを比較して、補間対象座標での影響度が第２閾値より小さい場合、その補間対象座標に対応付けて、影響度が最も大きい注目画素を選択するようにしているが、下記のようにしてもよい。すなわち、補間対象座標での影響度が第２閾値より小さい場合、各補間対象座標で４つの注目画素による影響度を第１閾値と比較し、最大影響度が５０％値よりも少ない補間対象座標に対しては、その補間対象座標の最近傍の注目画素を複写元の注目画素として選択し、上記影響度が第１閾値以上のとき影響度の最も大きい注目画素を選択する構成とすることもできる。このような処理を施すことにより、斜め細線や孤立点の再現性および直交部分での直線性や直交性を保ちつつ、輪郭形状に対するスムージング処理を行うことができる。
【０１７７】
上述の実施の形態において、画像形成装置は、プリンタ単体に限定されるものではなく、プリンタ機能の他に、コピー機能及びファックス機能を有するデジタル複合機であってもよい。
【０１７８】
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、上記した高解像度化を行う画像処理手順を記録する構成としても実現することができる。この結果、高解像度化処理を行うプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）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。
【０１７９】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えば、ＲＯＭのようなもの自身がプログラムメディアであってもよく、あるいは、不図示の外部記憶装置としてプログラム読み取り装置を設けておき、そこに記録媒体を挿入して読み取ることができるプログラムメディアであってもよい。
【０１８０】
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く、あるいは、いずれの場合もプログラムコードを読み出し、読み出されたプログラムコードは、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。
【０１８１】
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、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクやハードディスク等の磁気ディスクや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、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable 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コードを担持する媒体であってもよい。
【０１８２】
また、本実施の形態においては、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コードをダウンロードするように流動的にプログラムコード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、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。上記記録媒体は、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。
【符号の説明】
【０１８３】
２  プリンタ
２１  画像処理部
２１１  ラスタデータ生成部
２１２  高解像度化処理部
２１２１  同属性レイヤ抽出部
２１２２  レイヤ情報補間部
２１２３  レイヤ情報フィルタ部
２１２４  細線レイヤ抽出部
２１２５  複写元画素選択部
２１２６  画素特徴量複写部
２１３  中間調処理部
２２  印字エンジン部
【図１】
2010191931.tif 000004
【図２】
2010191931.tif 000005
【図３】
2010191931.tif 000006
【図４】
2010191931.tif 000007
【図５】
2010191931.tif 000008
【図６】
2010191931.tif 000009
【図７】
2010191931.tif 000010
【図８】
2010191931.tif 000011
【図９】
2010191931.tif 000012
【図１０】
2010191931.tif 000013
【図１１】
2010191931.tif 000014
【図１２】
2010191931.tif 000015
【図１３】
2010191931.tif 000016
【図１４】
2010191931.tif 000017
【図１５】
2010191931.tif 000018
【図１６】
2010191931.tif 000019
【図１７】
2010191931.tif 000020
【図１８】
2010191931.tif 000021
【図１９】
2010191931.tif 000022
【図２０】
2010191931.tif 000023
【図２１】
2010191931.tif 000024
【図２２】
2010191931.tif 000025
【図２３】
2010191931.tif 000026
【図２４】
2010191931.tif 000027
【図２５】
2010191931.tif 000028
【図２６】
2010191931.tif 000029
【図２７】
2010191931.tif 000030
【図２８】
2010191931.tif 000031
【図２９】
2010191931.tif 000032
【図３０】
2010191931.tif 000033
【図３１】
2010191931.tif 000034
【図３２】
2010191931.tif 000035
【図３３】
2010191931.tif 000036
【図３４】
2010191931.tif 000037
【図３５】
2010191931.tif 000038
【図３６】
2010191931.tif 000039
【図３７】
2010191931.tif 000040
【図３８】
2010191931.tif 000041
【図３９】
2010191931.tif 000042
【図４０】
2010191931.tif 000043
【図４１】
2010191931.tif 000044
【図４２】
2010191931.tif 000045
【図４３】
2010191931.tif 000046
【図４４】
2010191931.tif 000047
【図４５】
2010191931.tif 000048
【図４６】
2010191931.tif 000049
【図４７】
2010191931.tif 000050
【図４８】
2010191931.tif 000051
【図４９】
2010191931.tif 000052
【図５０】
2010191931.tif 000053
【図５１】
2010191931.tif 000054
【図５２】
2010191931.tif 000055
【図５３】
2010191931.tif 000056
【図５４】
2010191931.tif 000057
【図５５】
2010191931.tif 000058
【図５６】
2010191931.tif 000059
【図５７】
2010191931.tif 000060
【図５８】
2010191931.tif 000061
【図５９】
2010191931.tif 000062
【図６０】
2010191931.tif 000063
【図６１】
2010191931.tif 000064
【図６２】
2010191931.tif 000065
【図６３】
2010191931.tif 000066