(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
網点画像を含む二値画像原稿をドット単位に読み取って得られる読み取り画像データをドット単位で出力すべき二値画像データに変換する二値画像変換装置において、
二値画像データからなる読み取り画像データを取得する二値画像取得手段と、
前記二値画像取得手段にて得られた二値画像データから、同一値のドットが許容範囲内で連続する網点部として抽出する網点抽出手段と、
前記網点抽出手段により抽出された網点部の各々について、当該網点部を構成するドットの数に基づいて当該網点部の擬似的な濃度を演算する擬似濃度演算手段と、
前記網点抽出手段により抽出された網点部の各々について、前記擬似濃度演算手段にて演算された当該網点部についての擬似的な濃度を当該網点部の周囲の網点部について演算された擬似的な濃度とともに所定の演算を行うことで平滑疑似濃度を取得する濃度平滑化処理手段と、
前記網点抽出手段により抽出された網点部の各々について、前記濃度平滑化処理手段にて取得された当該網点部の平滑疑似濃度をドット数に変換するドット変換手段と、
前記網点抽出部により抽出された網点部の各々について、当該網点部を構成するドットの数と前記ドット変換手段にて得られたドット数とを比較し、当該網点部のドット構成を増減補正する網点ドット構成補正手段とを備えたことを特徴とする二値画像変換装置。
【請求項２】
請求項１記載の二値画像変換装置において、
前記網点抽出手段は、二値画像データから同一値のドットが所定許容範囲内で上下左右の何れかの方向でのみ連続する領域である網点候補部を抽出する網点候補抽出手段と、
前記網点候補抽出手段にて抽出された網点候補部から網点部を決定する網点決定手段とを備えた二値画像変換装置。
【請求項３】
請求項２記載の二値画像変換装置において、
前記網点抽出手段は、更に、前記網点候補抽出手段による二値画像データからの網点候補部の抽出の前に、予め定められたパターンに従って当該二値画像データ内におけるドットの位置を移動することで、一つの連続領域を二つに分離させる処理を行い、処理結果を前記網点候補抽出手段に供する網点候補分離手段を備えたことを特徴とする二値画像変換装置。
【請求項４】
請求項２または３記載の二値画像変換装置において、
上記網点抽出手段は、更に、二値画像原稿を分割して得られる各部分領域に対応した二値画像データから該網点候補抽出手段によって抽出される網点候補部の分布状態に基づいて、網点部決定のための処理対象となる部分領域を決定する処理対象決定手段を有し、
網点決定手段が上記処理対象決定手段にて決定された部分領域に対応する二値画像データから抽出された網点候補部から網点部を決定するようにした二値画像変換装置。
【請求項５】
請求項４記載の二値画像変換装置において、
上記処理対象決定手段は、各部分領域に対応した二値画像データから抽出される網点候補部の密度を演算する密度演算手段と、
該密度演算手段にて演算された網点候補部の密度が所定値より大きい場合に、当該部分領域を網点部決定のための処理対象となる部分領域として決定する手段とを有する二値画像変換手段。
【請求項６】
請求項１乃至５いずれか記載の二値画像変換装置において、
二値画像原稿を分割して得られる各部分領域に対応した二値画像データから抽出される網点部の部分領域での分布状態に基づいて網点部を雑音部として判定する雑音判定手段と、
網点抽出手段にて抽出された各部分部分領域についての網点部から上記雑音部として判定された網点部を除去する雑音除去手段とを備えた二値画像変換装置。
【請求項７】
請求項６記載の二値画像変換装置において、
上記雑音判定手段は、対象となる網点部と当該部分領域内の他の網点部との間の距離を演算する距離演算手段と、
該距離演算手段にて演算された対象となる網点部と他の網点部との距離のうちの最小値が所定値より大きい場合に、当該対象となる網点部を雑音部として判定する手段とを有する二値画像変換装置。
【請求項８】
請求項１乃至７いずれか記載の二値画像変換装置において、
前記擬似濃度演算手段は、擬似的な濃度を演算する対象となる網点部の周囲にある網点部の重心位置相互の中点を結ぶ線分により囲まれた領域の面積に対する該対象となる網点部のドット数の比により擬似濃度を演算することを特徴とする二値画像変換装置。
【請求項９】
請求項１記載の二値画像変換装置において、
前記網点ドット構成補正手段は、前記ドット数相互の差分を求め、前記所定の網点部のドット数が大きいときは、該網点部を構成するドットを、該網点部の重心からの距離が長い順に、求めた差分に見合う数だけ削減し、該網点部のドット数が小さいときは、該網点部の重心からの距離が短い順に、求めた差分に見合う数だけ抽出し、抽出された各ドットの近傍に新たなドットを補てんすることを特徴とする二値画像変換装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９いずれか記載の二値画像変換装置において、
所定の基準網点二値画像を読み取って得られる画像データに対応した二値画像データから上記網点抽出手段によって抽出される各網点部について演算された擬似的な濃度と、該基準網点二値画像から本来得られるものとして予め決められた各網点の擬似的な濃度との差に基づいて、二値画像原稿を読み取って得られる画像データに対応した二値画像データから上記網点抽出手段によって抽出される各網点部について演算された擬似的な濃度を補正する第二の濃度補正手段を有し、
該第二の濃度補正手段にて補正された各網点部についての擬似的な濃度を上記第一の濃度補正手段に共するようにした二値画像変換装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、二値画像原稿を読み取って得られた画像データを出力用の二値画像データに変換する二値画像変換装置に係り、詳しくは、網点画像を含む二値画像をドット単位で読み取って得られた画像データをドット単位で出力すべき二値画像データに変換する二値画像装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
網点画像を含む二値画像原稿をＣＣＤスキャナにて読み取り得られた画像データを出力用の二値画像データに変換する二値画像変換装置では、ＣＣＤスキャナのドットサンプリング周期と、網点画像における網点の配列周期の位相差に起因して、出力用の二値画像データに基づいた出力画像の網点画像部分に濃淡縞が生ずることがある。また、ＣＣＤスキャナにて読み取り得られた画像データに対して拡大・縮小処理を行う場合にも、網点分布の変更により同様の位相差が発生し、同様に出力画像の網点画像部分に濃淡縞が生ずる場合がある。
【０００３】
このような出力画像の網点画像部分に濃淡縞が発生することを防止するために、従来の例（例えば、特開平５−１４５７５９）では、二値画像原稿をＣＣＤセンサにて読み取ってドット単位の多値（グレースケール）の画像データを得た後に、その多値画像データに基づいて濃淡縞の周期を検出し、平滑化フィルタにて濃淡の平滑化を行う。そして、その平滑化にて得られた多値画像データを出力用の二値画像データに変換している。
【０００４】
また、従来の他の例（例えば、特開平９−２００５０４）では、二値画像原稿をＣＣＤスキャナにて読み取って得られる画像データ（多値画像データ）から、文字領域、写真領域、網点画像領域の各画像データを分離し、それぞれの領域の画像データに適した特性にて変倍（拡大・縮小）処理を行っている。特に、網点画像領域の画像データに対して、出力画像になるべく濃淡縞が発生しないようにその変倍特性を決めている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述したような、従来の技術では、多値の画像データに対して、平滑処理や変倍処理を施しており、最終的な出力画像を得るために、その処理後の画像データを二値化している。そのため、二値化する際の丸め誤差等に起因して、網点の出力画像から濃淡縞を除去することが十分なされない。また、多値画像データに対する処理を必要とすることから、そのための資源（ハードウエア、ソフトウエア）が比較的多く必要となる。
【０００６】
そこで、本発明の課題は、より少ない資源にて出力二値画像の網点画像部分の濃淡縞を十分除去できるようにした二値画像変換装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明は、請求項１に記載されるように、網点画像を含む二値画像原稿を所定のドット単位に読み取って得られる読み取り画像データをドット単位で出力すべき二値画像データに変換する二値画像変換装置において、読み取り画像データに対応した二値画像データを取得する二値画像取得手段と、該二値画像取得手段にて得られた二値画像データから網点部を抽出する網点抽出手段と、該網点抽出手段により抽出された各網点部について、当該網点部の間隔と各網点部の大きさに対応した擬似的な濃度を演算する擬似濃度演算手段と、該擬似濃度演算手段にて演算された対象となる網点部についての擬似的な濃度をその周囲の網点部について演算された擬似的な濃度に基づいて補正する第一の濃度補正手段と、第一の濃度補正手段にて補正された当該対象となる網点部についての擬似的な濃度をドット数に変換するドット変換手段と、当該対象となる網点部のドット構成を上記ドット変換手段にて得られたドット数に基づいて補正する網点ドット構成補正手段と備え、該網点ドット構成補正手段にて得られたドット構成の各網点部を含む二値画像データを出力すべき二値画像データとして得るように構成される。
【０００８】
網点画像においては、各網点部の濃度は二値（例えば、白または黒）でしか表現されていないが、網点部の集合された部分の濃度は、各網点部の間隔と各網点部の大きさに依存する。このことより、上記二値画像変換装置では、得られた二値画像データから抽出される各網点部について、当該網点部の間隔と各網点部の大きさに対応した擬似的な濃度が演算される。そして、各網点部の擬似的な濃度がその周囲の網点部の擬似的な濃度に基づいて補正される。このように補正された各網点部についての擬似的な濃度がドット数に変換され、その変換により得られたドット数に基づいて、抽出された際の対応する網点部のドット構成が補正される。
【０００９】
これにより、網点画像の各部の濃度が補正されるように、各網点部のドット構成が補正され、そのようなドット構成の補正がなされた網点部を含む二値画像が出力すべき二値画像として得られる。
網点画像を含む二値画像原稿の全体について網点抽出手段による網点部の抽出処理を行わずに済み、処理の高速化を図るという観点から、本発明は、請求項２に記載されるように、上記二値画像変換装置において、上記網点抽出手段は、二値画像データから網点部となりうる網点候補部を抽出する網点候補抽出手段と、該網点候補抽出手段にて抽出された網点候補部から網点部を決定する網点決定手段とを備えるように構成することができる。
【００１０】
このような二値画像変換装置では、網点候補部以外の部分については、網点部を抽出するための処理を行わずに済ますことができる。
上記網点候補抽出手段での網点候補部を抽出するためのアルゴリズムは、同一画素値（白（１）または黒（０）等）のドットが集合した領域を網点候補として抽出できるものであれば、特に限定されない。
【００１１】
網点画像における中間濃度領域（例えば、濃度５０％近傍）では、各網点が連接するようになる。このような連接された網点にて構成される網点画像を含む二値画像原稿からより的確に網点部を抽出することができるという観点から、本発明は、請求項３に記載されるように、上記二値画像変換装置において、上記網点抽出手段は、更に、上記網点候補抽出手段により抽出される網点候補部の連接を解く網点候補分離手段を備えるように構成することができる。
【００１２】
上記網点候補分離手段は、網点候補抽出手段での処理を行う前の二値画像データにおいてドット集合部の連鎖を切ることにより、結果的に抽出される網点候補部の連鎖を解くようにした処理でもよいし、網点候補抽出手段の処理後に得られた連接する網点候補部を切る処理でもよい。
また、網点部を抽出するための領域を限定して処理の高速化を図るという観点から、本発明は、請求項４に記載されるように、上記二値画像変換装置において、上記網点抽出手段は、更に、二値画像原稿を分割して得られる各部分領域に対応した二値画像データから上記網点候補抽出手段によって抽出される網点候補部の分布状態に基づいて、網点部決定のための処理対象となる部分領域を決定する処理対象決定手段を有し、網点決定手段が上記処理対象決定手段にて決定された部分領域に対応する二値画像データから抽出された網点候補部から網点部を決定するように構成することができる。
【００１３】
このような二値画像変換装置では、網点部決定のための処理対象となる部分領域以外の領域の二値画像データについては、網点部決定のための処理を行わなくて済むようにできる。
上記処理対象決定手段は、抽出される網点候補部がより多い部分領域をより優先的に網点部決定のための処理対象となる部分領域として決定することが好ましい。
【００１４】
上記抽出される網点候補部の分布状態を容易に得ることができるという観点から、請求項５に記載されるように、上記処理対象決定手段は、各部分領域に対応した二値画像データから抽出される網点候補部の密度を演算する密度演算手段と、該密度演算手段にて演算された網点候補部の密度が所定値より大きい場合に、当該部分領域を網点部決定のための処理対象となる部分領域として決定する手段とを有するように構成することができる。
【００１５】
抽出された網点部のドット構成を効率よく補正するという観点から、本発明は、請求項６に記載されるように、上記各二値画像変換装置において、二値画像原稿を分割して得られる各部分領域に対応した二値画像データから抽出される網点部の部分領域での分布状態に基づいて網点部を雑音部として判定する雑音判定手段と、網点抽出手段にて抽出された各部分部分領域についての網点部から上記雑音部として判定された網点部を除去する雑音除去手段とを備えるように構成することができる。
【００１６】
このような二値画像変換装置では、二値画像データから抽出された網点部のうち雑音部とされるものについては、ドット構成補正手段での処理の対象とならない。従って、ドット構成補正手段は、本来網点部ではない雑音部についての処理を行わずに済むことになる。
特に、他の網点部から比較的遠い位置にて孤立している部分を雑音部として判定するという観点から、請求項７に記載されるように、上記雑音判定手段は、対象となる網点部と当該部分領域内の他の網点部との間の距離を演算する距離演算手段と、該距離演算手段にて演算された対象となる網点部と他の網点部との距離のうちの最小値が所定値より大きい場合に、当該対象となる網点部お雑音部として判定する手段とを有するように構成される。
【００１７】
このような二値画像変換装置では、部分領域内において、対象となる網点部に最も近い網点部との距離が所定値より大きい場合に、その対象となる網点部は、孤立の度合いが高いとして雑音部として判定される。
上記各二値画像変換装置における擬似濃度演算手段は、例えば、請求項８に記載されるように、対象となる網点部を含み、当該対象となる網点部の周囲の他の網点部で囲まれる領域内の所定領域の面積値と、当該対象となる網点部の大きさに基づいて当該対象となる網点部についての擬似的な濃度を演算するように構成することができる。
【００１８】
このような擬似濃度演算手段を備えた二値画像変換装置では、対象となる網点部の周囲の他の網点部で囲まれる領域は、各網点部の間隔に依存する。従って、対象となる網点を含みそのような領域内の所定領域の面積値は各網点部の間隔に対応することになる。
上記所定領域は、対象となる網点部を含むという条件で当該対象なる網点の周囲の他の網点部で囲まれる領域内で任意に定めることができる。
【００１９】
また、上記のような擬似濃度演算手段は、更に、具体的には、請求項９に記載されるように、当該面積値と対象となる網点部を構成するドット数との比に対応した擬似的な濃度を演算するように構成することができる。
このような擬似濃度演算手段を備えた二値画像変換装置では、各網点部の大きさに依存する各網点部を構成するドット数と上記面積値との比に対応した擬似的な濃度が演算される。面積値に対するドット数の割合（比）が多くなればなるほど、擬似的な濃度の値は大きくなる。
【００２０】
二値画像データ変換装置では、二値画像原稿を読み取るための系の特性（例えば、光学系、センサ類等）の経年変化等により、同じ二値画像原稿を読み取っても、二値画像取得手段にて取得される二値画像データが変動する。このような取得される二値画像データが変動しても、濃淡縞が除去された均質な二値画像データを出力できるようにするとう観点から、本発明は、請求項１０に記載されるように、上述した各二値画像変換装置において、所定の基準網点二値画像を読み取って得られる画像データに対応した二値画像データから上記網点抽出手段によって抽出される各網点部について演算された擬似的な濃度と、該基準網点二値画像から本来得られるものとして予め決められた各網点部の擬似的な濃度との差に基づいて、二値画像原稿を読み取って得られる画像データに対応した二値画像データから上記網点抽出手段によって抽出される各網点部について演算された擬似的な濃度を補正する第二の濃度補正手段を有し、該第二の濃度補正手段にて補正された各網点部についての擬似的な濃度を上記第一の濃度補正手段に共するように構成することができる。
【００２１】
このような二値画像変換装置では、基準網点二値画像を実際に読み取った際に取得される網点部の擬似的な濃度と該基準網点二値画像から本来得られるものとして予め定めた各網点部の擬似的な濃度との差に基づいて実際の二値画像原稿を読み取った際に取得される各網点部の擬似的な濃度が補正される。このような濃度補正により、読み取り系の特性が変動によって取得される二値画像データが変動したとしても、各網点部について演算される擬似的な濃度を安定化させることが可能となる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の一形態を図面を用いて説明する。
本発明の実施の一形態に係る二値画像変換装置のハードウエア構成は、例えば、図１に示すようになっている。
この二値画像変換装置は、通常のコンピュータシステムを用いて構成されるものであり、図１に示すように、それぞれバスＢに接続されたＣＰＵ１０、メモリユニット１２、入力ユニット１４、表示ユニット１６、補助記憶ユニット１８及びＣＤ−ＲＯＭドラブユニット２０を有している。ＣＰＵ１０は、メモリユニット１２に格納されたプログラムに従って種々の処理を実行する。メモリユニット１２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成され、ＣＰＵ１０で実行されるプログラム、各処理で必要となるテーブル類等を格納する。
【００２３】
入力ユニット１４は、マウス、キーボード等で構成され、ユーザが指示情報等の各種情報を入力するために用いられる。表示ユニット１６は、ＣＰＵ１０の制御のもと、メモリユニット１２に展開された二値画像データに対応した画像を表示する。補助記憶ユニット１８は、例えば、ハードディスクユニットで構成され、各種ファイル、プログラム等を記憶する。
【００２４】
ＣＰＵ１０で実行すべきプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ２５により当該システムに提供される。このようなプログラムを格納したＣＤ−ＲＯＭ２５がＣＤ−ＲＯＭドライブユニット２０にセットされると、ＣＤ−ＲＯＭ２５からプログラムが読み出され、その読み出されたプログラムがＣＤ−ＲＯＭドライブユニット２０から補助記憶ユニット１８インストールされる。このように補助記憶ユニット１８にインストールされたプログラムは、メモリユニット１２に読み出され、ＣＰＵ１０によって実行される。
【００２５】
この二値画像変換装置は、原稿の読み取り系として、ＣＣＤセンサ３０及びＣＣＤ駆動回路３２を有している。ＣＣＤセンサ３０は、処理の対象となる原稿を走査して、濃度に対応した画像信号をドット（画素）単位で出力する。ＣＣＤ駆動回路３２は、ＣＣＤセンサ３０を駆動し、ＣＣＤセンサ３０から出力される画像信号を二値画像信号に変換して出力する。ＣＣＤ駆動回路３２から出力される二値画像信号は、インターフェース３４を介して二値画像データとして当該システム内に取り込まれる。
【００２６】
メモリユニット１２は、図２に示すように、ＣＣＤセンサ３０による読み取り走査ラインの所定ライン数分の容量を持つ領域（以下、短冊メモリ）を２つ有している。そして、ＣＣＤセンサ３０が原稿を走査する際に順次システムに提供される二値画像データがこの短冊メモリに順次格納される。２つの短冊メモリの書き込み及び読み取りを交互に切換えることにより、ＣＣＤセンサ３０が原稿を走査する過程で、一方の短冊メモリ内の二値画像データを処理しながら、提供される二値画像データを他方の短冊メモリに格納する。これにより、原稿走査の過程で、画像処理をリアルタイムで実行できるようになる。
【００２７】
網点画像を含む二値画像原稿をＣＣＤセンサ３０にて読み取る過程で、ＣＰＵ１０は、図３に示す手順に従って、その読み取りによって得られる二値画像データを出力すべき二値画像データに変換するための処理を実行する。
図３において、上記短冊メモリから順次読み出される二値画像データを取得すると（Ｓ１）、その二値画像データから網点部となりうる網点候補部を抽出するための網点候補抽出処理を行う（Ｓ２）。二値画像データから網点候補部が抽出されると、その抽出された網点候補部の中から、網点部を決定するための網点検出処理を行う（Ｓ３）。この網点検出処理にて得られた網点部に関する情報（例えば、重心位置、構成するドット数等、詳しくは、後述する）が記述された網点情報データベース（ＤＢ）を作成する（Ｓ４）。この網点情報データベースは、メモリユニット１２に格納され、後の処理にて利用される。
【００２８】
網点情報データベースに記述された網点部に関する情報に基づいて、抽出された網点部個々についての擬似的な濃度（以下、擬似濃度という）を演算する（Ｓ５）。この擬似濃度は、網点部の大きさと各網点部の間隔に依存する値を有しており、その網点部の集合にて表現される画像濃度が反映される。
次いで、各網点部について演算された擬似濃度の平滑化処理が行われる（Ｓ６）。濃度平滑化処理は、網点画像に生じた濃淡縞を除去するための濃度補正処理であり、この濃度平滑化処理により上記のように演算された擬似濃度の急激な変動が除去される。この濃度平滑化処理により補正された各網点部の擬似濃度に基づいて対応する各網点部のドット構成を補正するための網点ドット補正処理が行われる（Ｓ７）。
【００２９】
上述した各処理は、ＣＣＤセンサ３０によって読み取られる原稿画像すべてについて終了するまで、短冊メモリ内の二値画像データ単位に繰り返し実行される（Ｓ８）。その結果、補正されたドット構成の網点部を含む二値画像データが変換された二値画像データとして得られる。
上記網点候補抽出処理（Ｓ２）は、例えば、図４に示す手順に従って行われる。
【００３０】
図４において、短冊メモリから読み出された１ライン分の二値画像データについて、横（ｗ）方向に変位点のサーチを行う（Ｓ２０１）。例えば、図５（ａ）に示すような二値画像データ（ドットデータ）を対象に、例えば、図５（ｂ）に示すｈｉ−１  ラインの二値画像データについて横方向に変位点のサーチが行われる。そして、連続した同一ドット（黒または白）が網点許容範囲内のものであるか否かが判定される（Ｓ２０２）。網点部は、解像度や線数によって、その大きさや形状等が限定されることから、この網点許容範囲は、図６に示すように、対象となる網点画像の解像度や線数に依存した網点部の主走査方向（横方向ｗ）における最大の大きさに基づいて予め定められている。
【００３１】
上記ｈｉ−１  ラインのサーチの場合、連続した同一ドットが網点許容範囲を超えるので（ＮＧ）、更に、今までサーチされた同一ドットが候補点として適しているか否かが判定される（Ｓ２０５）。この場合、後述するような候補点として決定される条件を満足しないので、次にサーチすべきラインｈ＋１、即ち、ｈｉ  が設定される（Ｓ２０８）。このように、網点許容範囲内の連続性をもった連続同一ドットが無い場合には、孤立的に存在する網点部を構成するドットではないとして、順次次ラインの設定が行われ、同様の処理が繰り返し実行される。
【００３２】
上記のように設定された次のラインｈｉ  における変化点のサーチを行い（Ｓ２０１）、ドットｐ１  からｐ２  までの連続同一ドット（ｐ１  −ｐ２  ）が検出されると、その連続同一ドットが網点許容範囲内のものであるか否かが判定において（Ｓ２０２）、当該連続同一ドット（ｐ１  −ｐ２  ）は網点許容範囲内であると判定される。すると、次に、縦（ｈ）方向における連続同一ドットが網点許容範囲以内であるか否かが判定される（Ｓ２０３）。この縦（ｈ）方向における網点許容範囲は、例えば、図７に示すように、対象となる網点画像の解像度や線数に依存した網点部の副走査方向（縦方向ｈ）における最大の大きさに基づいて予め定められている。
【００３３】
上記ラインｈｉ  の場合、連続同一ドットは１ライン分であるので、網点許容範囲内であるとして判定され（ＯＫ）、次にサーチすべきラインｈ＋１、即ち、ラインｈｉ＋１  が設定される（Ｓ２０４）。
次のラインｈｉ＋１  が設定されると、前ラインｈｉ  の連続同一ドット（ｐ１  −ｐ２  ）の開始点ｐ１  に対応したドットｐ３  から変位点のサーチが開始される（Ｓ２０１）。この場合、上記開始点ｐ１  と当該サーチ開始点ｐ３  とが同一画素値（白）となることから、左方向にサーチを行い、変位点ｐ４  を検出すると、更に右方向にサーチを行う。この右方向のサーチによって変位点ｐ５  が検出される。その結果、ラインｈｉ＋１  について、連続同一ドット（ｐ４  −ｐ５  ）が網点許容範囲内であるか否かが判定される（Ｓ２０２）。
【００３４】
この場合、連続同一ドット（ｐ４  −ｐ５  ）が網点許容範囲内であることから（ＯＫ）、更に、縦方向の連続同一ドットの判定処理、即ち、２ライン分（ｈｉ  及びｈｉ＋１  ）の連続同一ドットが縦方向の網点許容範囲内であるか否かが判定される（Ｓ２０３）。そして、それが網点許容範囲内であることから（ＯＫ）、再度、次にサーチすべきラインｈ＋１、即ち、ラインｈｉ＋２  が設定される（Ｓ２０４）。
【００３５】
ラインｈｉ＋２  での変位点サーチの結果（Ｓ２０１）、ラインｈｉ＋１  の場合と同様に、連続同一ドット（ｐ７  −ｐ８  ）が検出され、この連続同一ドット（ｐ７  −ｐ８  ）が、網点許容範囲内であると判定される（Ｓ２０２で、ＯＫ）。そして、更に、縦方向の連続同一ドットの判定処理、即ち、３ライン分（ｈｉ  、ｈｉ＋１  及びｈｉ＋２  ）の連続同一ドットが縦方向の網点許容範囲内であるか否かが判定される（Ｓ２０３）。その結果、それが網点許容範囲内であることから（Ｏｋ）、次にサーチすべきラインｈ＋１、即ち、ラインｈｉ＋３  が設定される（Ｓ２０４）。
【００３６】
次のラインｈｉ＋３  が設定されると、前ラインｈｉ＋２  の連続同一ドット（ｐ７  −ｐ８  ）の開始点ｐ７  に対応したドットからサーチが開始される（Ｓ２０１）。この場合、上記開始点ｐ７  と対応する当該ラインｈｉ＋３  のサーチ開始点とが異なる画素値となるとから、右方向にサーチを行い、変位点ｐ９  を検出した後に、更に同方向へのサーチを続ける。そして、このサーチによって変位点ｐ１０が検出される。その結果、ラインｈｉ＋３  について、連続同一ドット（ｐ９  −ｐ１０）が網点許容範囲内であるか否かが判定される（Ｓ２０２）。
【００３７】
この場合、連続同一ドット（ｐ９  −ｐ１０）が網点許容範囲内であることから（ＯＫ）、更に、縦方向の連続同一ドットの判定処理、即ち、４ライン分（ｈｉ  、ｈｉ＋１  、ｈｉ＋２  及びｈｉ＋３  ）の連続同一ドットが縦方向の網点許容範囲内であるか否かが判定される（Ｓ２０３）。そして、それが網点許容範囲内であることから（ＯＫ）、次にサーチすべきラインｈ＋１、即ち、ラインｈｉ＋４  が設定される（Ｓ２０４）。
【００３８】
ラインｈｉ＋４  における変位点サーチ（Ｓ２０１）の結果、ラインｈｉ＋３  の場合と同様の処理により、連続同一ドット（ｐ１１−ｐ１２）が検出され、この連続同一ドット（ｐ１１−ｐ１２）が網点許容範囲内であると判定される（Ｓ２０２で、ＯＫ）。そして、縦方向の連続同一ドットの判定処理、即ち、５ライン分（ｈｉ  、ｈｉ＋１  、ｈｉ＋２  、ｈｉ＋３  及びｈｉ＋４  ）の連続同一ドットが縦方向の網点許容範囲内であるか否かが判定される（Ｓ２０３）。その結果、それが網点許容範囲内であることから（Ｏｋ）、次にサーチすべきラインｈ＋１、即ち、ラインｈｉ＋５  が設定される（Ｓ２０４）。
【００３９】
次のラインｈｉ＋５  が設定されると、前ラインｈｉ＋４  の連続同一ドット（ｐ１１−ｐ１２）の開始点ｐ１１に対応したドットからサーチが開始される（Ｓ２０１）。この場合、上記開始点ｐ１１と対応する当該ラインｈｉ＋５  のサーチ開始点とが異なる画素値となることから、右方向にサーチが行われる。そして、そのサーチ位置が前ラインｈｉ＋４  の連続同一ドット（ｐ１１−ｐ１２）の終点ｐ１２に対応したドットに達しても、変位点が検出されないことから、同一ドットの連続性がないものと判定される（Ｓ２０２で、ＮＧ）。
【００４０】
すると、今まで検出された連続同一ドットが網点候補点とすることが可能か否かが判定される（Ｓ２０５）。この場合、ラインｈｉ  〜ｈｉ＋５  で検出された連続同一ドット（ｐ１  −ｐ２  、ｐ４  −ｐ５  、ｐ９  −ｐ１０、ｐ１１−ｐ１２）の領域が横（ｗ）方向及び縦（ｈ）方向の網点許容範囲内に納まることから、網点部の候補とすることが可能であると判定される。その結果、上記連続同一ドットの領域の重心位置（二値画像原稿に予め設定される座標系）が算出されると共に、その重心位置のドットの画素値（白（０）または黒（１））が抽出される（Ｓ２０６）。この重心位置及びそのドットの画素値が網点候補部を特定する情報としてＣＰＵ１０は認識する。
【００４１】
このように網点候補部が抽出されると、次のサーチ開始点が設定される（Ｓ２０７）。そして、そのサーチ開始点から、上述したのと同様の処理が繰り返し実行される。
次のサーチ開始点は、例えば、図５に示す例の場合、抽出された網点候補の最上ラインｈｉ  の開始点ｐ１  から横方向に網点許容範囲（図６参照）だけスキップした位置に決めることができる。網点候補部が抽出される毎に、このように次のサーチ開始点を決めることにより、網点部の略縦方向の幅について上記網点候補の抽出処理が行われる。
【００４２】
そして、その処理が最終端（右端）に達した場合に、例えば、上記ラインｈｉ  から１ラインずらしたラインｈｉ＋１  の左端部から同様の処理を実行する。これにより、上記網点部の略縦方向の幅の領域を順次１ラインずつずらしながら、網点候補の抽出処理が全二値画像データ領域について実行される。なお、その際、網点候補部として既に抽出されたドットについては、無視（例えば、フラグを立てる）するようにする。
【００４３】
なお、上記縦（ｈ）方向の連続同一ドットの判定処理（Ｓ２０３）において、縦方向の連続同一ドットが網点許容範囲（図７参照）を超えてしまったと判定された場合（ＮＧ）、その連続同一ドットは、網点部ではなない（文字等の他の画像領域）ものとして次のサーチ開始点を設定し（Ｓ２０９）。新たな網点候補部の抽出処理を行う。
【００４４】
上記のようにして網点候補抽出処理（Ｓ２）に続いて実行される網点検出処理（Ｓ３）は、例えば、図８に示す手順に従って行われる。
図８において、短冊メモリから読み出される二値画像データについて、所定のウインドウＤＷの中心を網点候補抽出処理（Ｓ２）により得られた各網点候補部の重心位置に設定し、そのウインドウＤＷ内の二値画像データを抽出する（Ｓ３０１）。この処理により、例えば、図９に示すように、短冊メモリ領域に設定したウインドウＤＷ内の二値画像データが、図１０に示すように抽出される。
【００４５】
このように抽出されたウインドウＤＷ内の二値画像データについて所謂ラベリング処理が実行される（Ｓ３０２）。ラベリング処理では、ウインドウＤＷ内の各孤立領域の各ドットに、例えば、図１１に示すように、ラベリング（番号付け）が行われる。
このラベリング処理の後、例えば、図１２に示すように、ウインドウＤＷの中心位置Ｃのドットと同一のラベルが付されたドット（図１２の例では、「５」）が抽出される（Ｓ３０３）。この抽出された各ドットが同一の網点部を構成するものとして認識される。上記ウインドウＤＷを移動させながらそのの中心を抽出された全ての網点候補部の重心位置に設定して、同様の処理を行うことにより、網点候補部から網点部が検出される。
【００４６】
上記のようにして検出された網点部に関する情報のデータベース（網点情報データベース）は、例えば、図１３に示す手順に従って行われる。
即ち、上記のようにして検出された網点部のドット数、重心位置、バウンディングボックスの大きさが抽出され（Ｓ４０１）、各情報をまとめた網点情報データベースとしてメモリユニット１２内に構築される。
【００４７】
この網点情報データベースにおいては、例えば、図１４に示すように、各網点部（Ｎｏ）に対応して、そのドット数Ｔ、重心の座標（ｘ、ｙ）及びバンディングボックスの横縦（ｗ、ｈ）のサイズが記述される。バウンディングボックスは、図１５に示されるように、各網点部の外接矩形領域として定義される。
上記のようにして網点情報データベースが作成された後に実行される網点擬似濃度算出処理（Ｓ５）は、例えば、図１６に示す手順に従って行われる。
【００４８】
図１６において、上記網点情報データベースから、擬似濃度を算出すべき網点部（以下、対象網点部という）Ｎｃの各情報（ドット数、重心座標、バウンディングボックスサイズ）及び対象網点部Ｎｃの上下左右の４近傍網点部Ｎｌ（左）、Ｎｒ（右）、Ｎａ（上）、Ｎｂ（下）の各情報が、図１７（ａ）及び（ｂ）に示すように、抽出される（Ｓ５０１）。この対象網点部Ｎｃと４近傍網点部Ｎｌ、Ｎｒ、Ｎａ、Ｎｂとの位置関係は、図１８に示すようになる。
【００４９】
次いで、４近傍網点部Ｎｌ、Ｎｒ、Ｎａ、Ｎｂそれぞれの間の距離（間隔）が演算される（Ｓ５０２）。そして、各網点部の重心座標値及びその演算された各距離に基づいて、図１８に示すように、網点部ＮｒとＮａとの中点Ｐ１、網点部ＮａとＮｌとの中点Ｐ２、網点部ＮｌとＮｂとの中点Ｐ３及び網点部ＮｂとＮｒとの中点Ｐ４が演算され、各中点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４を結ぶ網点部領域Ｅｃの面積が算出される（Ｓ５０３）。この網点部領域Ｅｃの面積及び網点部領域Ｅｃに含まれる対象網点部Ｎｃのドット数Ｔｃの比（Ｔｃ／Ｅｃ）が擬似濃度として演算される（Ｓ５０４）。
【００５０】
網点情報データベースに記述される各網点部について上記の手順に従って擬似濃度が算出される。各網点部の擬似濃度は、各網点の間隔が大きくなるほど濃度が小さくなり、各網点の大きさが大きくなるほど濃度が大きくなるという網点画像の濃度特性が反映されている。
上記のようにして各網点部について擬似濃度が演算された後に実行される濃度平滑化処理（Ｓ６）は、例えば、次のように行われる。
【００５１】
図１８に示すように、対象網点部Ｎｃと４近傍網点部Ｎｌ、Ｎｒ、Ｎａ、Ｎｂのそれぞれについて演算された擬似濃度の平均値が演算され、その平均値が対象網点部Ｎｃの平滑擬似濃度として得られる。なお、この平滑擬似濃度は、３ｘ３のウインドウを用いて、そのウインドウの中心に位置する対象網点部とその近傍８網点部の擬似濃度の平均値を平滑擬似濃度とすることも可能である。この平滑擬似濃度の演算の手法は、網点画像中に生ずる濃淡縞の状態に応じて決定することができる。
【００５２】
上記のような濃度平滑化処理の後に実行される網点ドット補正処理（Ｓ７）は、例えば、図１９に示すような手順に従って実行される。
図１９において、網点情報データベースからバウンディングボックスを抽出し（Ｓ７０１）、そのバウンディングボックス内にドット構成される対象網点部について演算された平滑擬似濃度に対応したドット数を網点モデルを参照して逆演算する（Ｓ７０２）。この網点モデルとは、各擬似濃度に対する網点部の標準ドット数を規定したもので、予め補助記憶ユニット１８に格納されている。
【００５３】
平滑擬似濃度に対応したドット数が得られると、抽出された対象網点部のドット数Ｔと当該対象網点部の平滑擬似濃度に対応したドット数（網点モデル）が算出される（Ｓ７０３）。このドット数の差は、対象網点部の擬似濃度と平滑擬似濃度との差に対応する。そして、平滑擬似濃度に対応したドット数と対象網点部のドット数Ｔのいずれが大きいかが判定される（Ｓ７０４）。
【００５４】
平滑擬似濃度に対応したドット数（網点モデル）が対象網点部のドット数Ｔより小さい場合には、上記抽出されたバウンディングボックス内のドットの重心より最遠点から順にその差分のドットが削除される（Ｓ７０５）。この場合、平滑化処理により濃度が低下される。また、一方、平滑擬似濃度に対応したドット数が対象網点部のドット数Ｔより大きい場合には、上記抽出されたバウンディングボックス内のドットの重心から最も近い位置からその差分のドットが補填される（Ｓ７０６）。この場合、平滑化処理により濃度が上昇する。
【００５５】
上記のような網点ドット補正処理により、網点情報データベースに記述された各網点部のドット構成（ドット数、重心位置、バウンディングボックスサイズ）が平滑擬似濃度に対応したものに補正される。このような処理が読み取られた二値画原稿全ての領域について実行されることにより、平滑化処理された網点画像に対応した二値画像データが得られる。
【００５６】
このような変換により得られた二値画像データは、編集、印刷等の処理が施され、網点画像を含む新たな二値画像として出力される。この新たな出力二値画像は、上記平滑化処理により、網点画像部分の濃淡縞が除去されたものとなる。
上述した二値画像データの変換処理は、ＣＣＤセンサ３０にて読み取られた画像の多値データを用いることなく実行されることから、多値データからスレッショルドレベルで一括して二値化データに変換する際の丸め誤差が生ずることがない。また、擬似濃度、平滑擬似濃度の各演算以外の処理は、二値画像データの処理で済むことから、メモリや処理ステップ等の資源をより少なくすることができる。
【００５７】
なお、上記処理において、擬似濃度を網点部領域Ｅｃとその内部の対象網点部のドット数との比に基づいて演算したが、網点部領域Ｅｃの定義は、隣接網点部で囲む領域内の任意の領域であってもよいし、また、対象網点部の大きさを表すパラメータとしてドット数以外に、例えば、バウンディングボックスサイズ（面積）を用いることもできる。また、対象網点部について考慮すべき隣接網点部の数も４つに限定されるもではない。
【００５８】
上述した処理において、網点画像の濃度が高くなると（例えば、５０％に近づくと）、隣接する網点部が連接するようになる。このように網点部が連接すると、精度良く網点部の認識ができなくなる。そこで、上記網点候補抽出処理の前まの二値画像データから連接した網点部としてみなされる部分を分離し、あるいは、抽出された網点候補部から連接する部分を検出してそれらを分離する処理を行うことが好ましい。
【００５９】
このように、網点部を検出する前段階に、得られる網点候補部の連接を解くための処理は、例えば、図２０に従って行われる。
図２０において、短冊メモリから得られた二値画像データ上を所定のウインドウ（例えば、５ｘ５）で走査し、そのウインドウ内の二値画像データ（ドットデータ）が取得される（Ｓ２１１）。種々の網点画像を調べることにより、例えば、図２１（ａ）に示すようなドットパターンＰＴＳ１  や、図２１（ｂ）に示すようなドットパターンＰＴＳ２  等が、網点部が連接する場合のパターン（基準パターン）として予め定められている。そして、この基準パターンから１つが選択される（Ｓ２１２）。上記抽出された二値画像データとこの選択された基準パターンとの照合が行われ（Ｓ２１３）、それらが一致する否かが判定される（Ｓ２１４）。一致する場合には、取得された二値画像データの基準パターン相当する部分のパターンを変更する（Ｓ２１５）。
【００６０】
例えば、図２１（ａ）に示すような基準パターンＰＴＳ１  が存在する場合、パターンＰｔ１に変更される。その結果、例えば、図２２に示すような二値画像データの部分Ａ及びＢが図２３に示す部分Ａ’及びＢ’に変更され、連接した網点部となり得る部分が分離される。また、例えば、図２１（ｂ）に示すような基準パターンＰＴＳ２  が存在する場合、パターンＰＴ２に変更される。
【００６１】
上記のような処理が予め定めた全基準パターンについて実行され（Ｓ２１６）、取得したウインドウ内の二値画像データに対して全基準パターンとの照合が終了すると、ウインドウを移動させて次の二値画像データが取得されて、同様の処理が実行される。
上記のような網点部としてみなされる領域の分離処理が実行されることにより、以後の処理の対象となる、例えば、図２２に示す二値画像データが図２３に示す二値画像データに変更され、また、例えば、図２４に示す二値画像データが図２５に示す二値画像データに変更される。これにより、網点抽出処理（Ｓ２）から網点検出処理（Ｓ３）に供される網点候補部は、孤立領域となり、より精度良く網点部の検出が可能となる。
【００６２】
処理の対象となる二値画像原稿には、網点画像領域以外の領域、例えば、文字領域や図形領域を含む場合がある。このような場合、網点画像領域以外の領域について上述したような処理を実行しても意味がない。そこで、二値画像原稿の網点画像を多く含む領域についてのみ上記処理を実行することにより、二値画像変換処理の高速化を図ることができる。
【００６３】
この網点画像を多く含む処理対象とすべき領域を抽出するための処理は、例えば、図２６に示す手順に従って行われる。
例えば、図２７に示すように、ＣＣＤセンサ３０の主走査方向を複数のエリア（１）乃至（５）に分割して、各エリアからの出力信号（画像信号）を並列処理する場合を想定する。この場合、ＣＣＤセンサ３０が走査（副走査）を行う過程で、所定のインターバル（Ｌｐ１、Ｌｐ２、Ｌｐ３・・・Ｌｐ７）毎に、そのインターバルとＣＣＤセンサ３０の各エイリアで決まる二値画像原稿上のブロック領域内の二値画像データがＣＣＤセンサ３０の各エリア（１）乃至（５）から得られる。
【００６４】
このようにブロック毎に得られる二値画像データについて上述した処理により得られた網点候補部について、図２６に示す手順に従った処理が実行される。
図２６において、各ブロック領域の二値画像データから抽出された網点候補の密度（網点候補部の数／ブロック面積）が演算され、ブロック情報データベースとしてメモリユニット１２に格納される（Ｓ２２１）。このブロック情報データベースには、例えば、ＣＣＤセンサ３０による原稿走査の過程で、例えば、図２８に示すような、各ブロック領域単位の網点候補部の密度（高密度、中密度、低密度）に関する情報が蓄積される。
【００６５】
そして、各ブロック領域における網点候補点の密度が所定しきい値を超えているか否かが判定され（Ｓ２２２）れ、その密度が当該しきい値を超えていない場合には、処理を行わないブロック領域として判定され（Ｓ２２３）、その密度が当該しきい値を超えている場合には、処理対象のブロック領域として判定される（Ｓ２２４）。以後、この処理対象と判定されたブロック領域から得られる二値画像データについてのみ、上述した網点検出処理（Ｓ３）以降の処理が実行される。
【００６６】
例えば、図２９に示すような二値画像原稿については、例えば、図２８に示す中密度以上のブロック領域が処理対象となるようなしきい値とした場合、図３０に示す各ブロック領域からの二値画像データについてのみ、以後の処理対象となる。
網点候補抽出処理（Ｓ２）及び網点検出処理（Ｓ３）を経た場合、孤立領域は、原則として網点部として検出される。しかし、孤立領域として存在するノイズもまた、網点部として検出される場合がある。このような場合、以後の処理（擬似濃度算出、濃度平滑化処理、網点ドット補正処理）にて精度のよいデータが得られない。これを防止するために、例えば、図３１の手順に従って、検出された網点部からノイズであるとみなされるものが除去される。
【００６７】
図３１において、上述したようなブロック領域が指定され（Ｓ４１１）、そのブロック領域の二値画像データから抽出された網点部から１つの網点部Ｎｉ  が対象網点部として選択され、その位置座標Ｎｉ  （ｘｉ  、ｙｉ  ）が網点情報データベースから取得される（Ｓ４１２）。この対象網点Ｎｉ  の位置座標が取得された後に、更に、指定されたブロック領域の二値画像データから抽出された他の網点部Ｎｊ  の位置座標Ｎｊ  （ｘｊ  、ｙｊ  ）が取得され（Ｓ４１４）、対象網点部Ｎｉ  と当該他の網点部Ｎｊ  との間の距離ｄが下式に従って演算される。
【００６８】
ｄ＝｛（ｘｉ  −ｘｊ  ）＊（ｘｉ  −ｘｊ  ）＋（ｙｉ  −ｙｊ  ）＊（ｙｉ  −ｙｊ  ）｝１／２  
この演算された距離ｄと前回演算された距離とが比較され（Ｓ４１５）、小さい方の値が最小距離ｄｍｉｎ  として保存される（Ｓ４１６）。そして、指定ブロック領域の二値画像データから抽出された他の全ての網点部についての処理（対象網点部との距離計算）が終了したか否かが判定され（Ｓ４１７）、まだ、終了していない場合には、新たな他の網点部Ｎｊ＋１  の位置座標Ｎｊ＋１  （ｘｊ＋１  、ｙｊ＋１  ）が取得され、上記と同様の処理（Ｓ４１３〜Ｓ４１６）が実行される。その後、指定ブロック領域の二値画像データから抽出された他の全ての網点部についての処理が終了するまで、上記処理が繰り返し実行される。
【００６９】
指定ブロック領域の二値画像データから抽出された他の全ての網点部についての処理が終了すると、その時点で保存されている最小距離ｄｍｉｎ  が所定値ｄｔｈを超えているか否かが判定される（Ｓ４１８）。この最小距離ｄｍｉｎ  が所定値ｄｔｈを超えている場合、対象網点部Ｎｉ  が他の網点部から比較的遠い位置で孤立したノイズであるとして、その情報が網点情報データベースから削除される（Ｓ４１９）。
【００７０】
そして、指定されたブロック領域の二値画像データから抽出された全網点部を対象網点部として処理したか否かが判定され（Ｓ４２０）、全網点部を対象網点として処理されていなければ、新たな網点部が対象網点部として選択され（Ｓ４１２）、上記と同様の処理（Ｓ４１３〜Ｓ４１９）が実行される。全網点部を対象網点部として処理されるまで、当該処理が繰り返し実行され、その処理が終了すると、更に、全ブロック領域についての処理が終了したか否かが判定され（Ｓ４２１）、全ブロック領域についての処理が終了していなければ、新たなブロック領域が指定され（Ｓ４１１）、上記と同様の処理（Ｓ４１２〜Ｓ４２０）が実行される。全ブロック領域についての処理が終了するまで、当該処理が繰り返し実行される。
【００７１】
上記のような処理により、各ブロック領域の二値画像データから抽出された各網点部のうち、他の網点部から比較的遠い位置で孤立したものがノイズとして、その情報が網点情報データベースから削除されるので、こ網点情報データベースを参照して行う後の処理（網点擬似濃度算出処理）において、より精度のよい擬似濃度の算出が可能となる。
【００７２】
ＣＣＤセンサ３０及びＣＣＤ駆動回路３１等で構成される原稿の読み取り系の特性（光−電気変換特性、光の照度特性等）は、固体差があったり、経年変化する。このような原稿の読み取り系の特性の変化によっても安定した出力用の二値画像データを得ることができるようにするため、二値画像データの変換処理が、例えば、図３２に示す手順に従って実行される。
【００７３】
図３２において、キャリブレーションを実行するか否かの判定が行われ（Ｓ１１）、ユーザがキャリブレーション用のテストパターン（キャリブレーションパターン）をセットして、入力ユニット１４からキャリブレーション実行のための操作入力を行うと、ＣＣＤセンサ３０によるキャリブレーションパターンの読み込みが行われる（Ｓ１２）。このキャリブレーションパターンは、例えば、図３３に示すように、上述した各擬似濃度値（０％〜１００％）に対応した網点画像のテストパターンが配列されたものとなっている。
【００７４】
読み込まれたキャリブレーションパターンについて、上述した網点候補抽出、網点検出、網点情報データベース作成、及び網点擬似濃度算出の各処理が実行されて、各テストパターンに対する擬似濃度が演算される（Ｓ１３）。そして、各濃度に対応した網点部の数を表すヒストグラムが作成される（Ｓ１４）。このヒストグラムは、例えば、図３４に示すようなものとなる。
【００７５】
この作成されたヒストグラムから、濃度補正のルックアップテーブル（ＬＵＴ）が作成され、例えば、補助記憶ユニット１８に格納される（Ｓ１５）。この濃度補正用のルックアップテーブルは、各テストパターンの本来の擬似濃度（テストパターン濃度）とヒストグラムから決定された擬似濃度（測定濃度）との関係を例えば、以下のように示している。
【００７６】
0003628536.tif 000002
このようなルックアップテーブルは、例えば、実際に演算された擬似濃度が「０３８％」である場合、擬似濃度「０４０％」に補正すべきことを示している。
【００７７】
上記のようなルックアップテーブルを作成した後に、処理の対象となる二値画像原稿の読み取り処理が行われ、図３に示す手順と同様に、画像読み込み処理（短冊メモリ読み出し）（Ｓ１）、網点候補抽出処理（Ｓ２）、網点検出処理（Ｓ３）、網点情報データベース作成（Ｓ４）及び網点擬似濃度算出処理（Ｓ５）が実行される。
【００７８】
このようにして各網点部の擬似濃度が演算された後、上述したようなルックアップテーブルを参照して、各網点部の擬似濃度補正が行われる（Ｓ１６）。この擬似濃度補正処理では、演算された擬似濃度が対応するテストパターン濃度に変換される。演算された擬似濃度がルックアップテーブルにない場合は、補完処理により対応するテストパターン濃度が演算される。
【００７９】
上記のような擬似濃度補正処理により、常に、テストパターン（網点領域）と濃度の関係（図３３参照）に従った擬似濃度が演算されることになる。
擬似濃度補正処理（Ｓ１６）が終了すると、各網点部についての補正擬似濃度を用いて、上述したのと同様に（図３参照）、濃度平滑化処理（Ｓ６）及び網点ドット補正処理（Ｓ７）が実行される。上記処理Ｓ１〜Ｓ５、Ｓ１６、Ｓ６、Ｓ７の各処理は、全読み取り画像に対して行われる（Ｓ８）。
【００８０】
図３１  の手順に従って、各ブロック領域の二値画像データから抽出された網点部からノイズを除去するようにしたが、各網点部について演算された擬似濃度に基づいてノイズを判定することも可能である。
例えば、図３５に示すように、対象網点部Ｎｃの近傍に網点部として検出されたノイズＸが存在すると、本来対象網点部Ｎｃの４近傍網点部Ｎｌ、Ｎｒ、Ｎａ、Ｎｂに基づいて演算されるべき網点部領域Ｅｃが、４近傍網点部Ｎｌ、Ｎｒ、Ｘ、Ｎｂに基づいて網点部領域Ｅｃｅとして演算されてしまう。このような網点部領域の面積の差に基づいて、ノイズＸを判定することが可能となる。
【００８１】
また、例えば、図３６に示すように、格子状に配列された網点部の間にノイズＸが存在すると、そのノイズを対象網点部として演算された網点部領域Ｅｃｅの面積は、他の正常な網点部を基にして演算された網点部領域の面積を大きく異なる。このような対象網点部について演算される網点部領域の面積の違いに基づいて抽出された網点部からノイズを判定することが可能となる。
【００８２】
上述した例において、図３に示すステップＳ１での処理が二値画像取得手段に対応し、ステップＳ１〜Ｓ４での処理が網点抽出手段に対応し、ステップＳ５での処理が擬似濃度演算手段に対応し、ステップＳ６での処理が第一の濃度補正手段に対応し、そして、ステップＳ７での処理が網点ドット構成補正手段に対応する。
【００８３】
また、特に、ステップＳ２での処理が網点候補抽出手段に対応し、ステップＳ３での処理が網点決定手段に対応する。
図２０に示す手順に従って実行される処理が網点候補分離手段に対応し、図２６に示す手順に従って実行される処理が処理対象決定手段に対応する。
更に、図３１に示すステップＳ４１１〜Ｓ４１８での処理が雑音判定手段に対応し、Ｓ４１９での処理が雑音除去手段に対応する。また、図３２に示すステップＳ１１〜Ｓ１５及びＳ１６での処理が第二の濃度補正手段に対応する。
【００８４】
【発明の効果】
以上、説明してきたように、各請求項に記載された本願発明によれば、画像データを多値データとして処理することなく、また、多値データを所定のスレッショルドレベルで二値画像データに変換する処理も行わずに、網点画像の各部の濃度が補正されるように、各網点部のドット構成が補正される。従って、より少ない資源にて出力二値画像の網点画像部分の濃淡縞を十分除去できるようなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態に係る二値画像変換装置が構成されるコンピュータシステムのハードウエア構成を示すブロック図である。
【図２】短冊メモリを説明する図である。
【図３】二値画像変換の処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】網点候補抽出処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図５】網点候補部の抽出手順を示す図である。
【図６】横方向の網点許容範囲を示す図である。
【図７】縦方向の網点許容範囲を示す図である。
【図８】網点検出処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図９】網点検出処理における網点部とラベリング処理に用いられるウィンドウとの関係を示す図である。
【図１０】ウィンドウにて抽出された網点部を示す図である。
【図１１】ラベリングされた網点部を示す図である。
【図１２】ラベリング処理にて抽出された網点部を示す図である。
【図１３】網点情報データベースの作成手順を示すフローチャートである。
【図１４】網点情報データベースの構成例を示す図である。
【図１５】各網点部に設定されるバウンディングボックスを示す図である。
【図１６】網点擬似濃度算出処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図１７】網点擬似濃度算出処理に用いられる網点情報の例を示す図である。
【図１８】網点擬似濃度算出処理にて算出される網点部領域を示す図である。
【図１９】網点ドット補正処理の具体的な手順を示すフローチャートである。
【図２０】網点候補部の切断のための処理の手順を示すフローチャートである。
【図２１】網点候補部の切断のための処理においてなされるパターン変更の例を示す図である。
【図２２】網点候補部の切断の対象となる二値画像の例を示す図である。
【図２３】図２３に示す二値画像に対して網点候補部の切断のための処理を施した場合に得られる二値画像の例を示す図である。
【図２４】網点候補部の切断の対象となる二値画像の他の例を示す図である。
【図２５】図２４に示す二値画像に対して網点候補部の切断のための処理を施した場合に得られる二値画像の例を示す図である。
【図２６】処理対象となるブロック領域を決定するための処理の手順を示すフローチャートである。
【図２７】二値画像原稿に設定されるブロック領域の例を示す図である。
【図２８】図２７に示す二値画像原稿に設定された各ブロック領域の網点候補部の密度の状態を示す図である。
【図２９】処理の対象となる二値画像原稿の例を示す図である。
【図３０】図２９に示す二値画像原稿から処理対象として決定されたブロック領域の画像の例を示す図である。
【図３１】抽出された網点部からノイズを除去するための処理の手順を示すフローチャートである。
【図３２】二値画像データの変換処理の他の例を示すフローチャートである。
【図３３】図３２に示す手順に従って行われる二値画像データの変換処理にて用いられるキャリブレーションパターンの例を示す図である。
【図３４】図３２に示す手順に従って行われる二値画像データの変換処理にて得られるヒストグラムの例を示す図である。
【図３５】抽出された網点部にノイズが存在する場合に演算される網点部領域の例を示す図である。
【図３６】抽出された網点部にノイズが存在する場合に演算される網点部領域の例を示す図である。
【符号の説明】
１０  ＣＰＵ
１２  メモリユニット
１４  入力ユニット
１６  表示ユニット
１８  補助記憶ユニット
２０  ＣＤ−ＲＯＭドライブユニット
２５  ＣＤ−ＲＯＭ
３０  ＣＣＤセンサ
３２  ＣＣＤ駆動回路
３４  インターフェイス
【図１】
0003628536.tif 000003
【図２】
0003628536.tif 000004
【図３】
0003628536.tif 000005
【図４】
0003628536.tif 000006
【図５】
0003628536.tif 000007
【図６】
0003628536.tif 000008
【図７】
0003628536.tif 000009
【図８】
0003628536.tif 000010
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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