(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する階調変換処理装置において、
前記Ｎ値階調画像中の着目画素およびその周辺画素に所定の重み係数を乗じて加算し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第１の平滑フィルタと、
走査開口サイズ若しくは加算する重み係数を異ならせることで、前記第１の平滑フィルタより平滑度を大きくし、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第２の平滑フィルタと、
前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ量から混合比を算出する混合比制御手段と、
前記第１の平滑フィルタと前記第２の平滑フィルタを前記混合比に基づいて混合する混合処理手段と、
前記Ｎ値階調画像中の非輪郭領域と輪郭領域を識別する識別手段と、
前記識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は前記混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では前記第１の平滑フィルタの出力を選択する選択手段と、を備えたことを特徴とする階調変換処理装置。
【請求項２】
Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する階調変換処理装置において、
前記Ｎ値階調画像中の着目画素およびその周辺画素に所定の重み係数を乗じて加算し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第１の平滑フィルタと、
走査開口サイズ若しくは加算する重み係数を異ならせることで、前記第１の平滑フィルタより平滑度を大きくし、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第２の平滑フィルタと、
前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ量から混合比を算出する混合比制御手段と、
前記第１の平滑フィルタと前記第２の平滑フィルタを前記混合比に基づいて混合する混合処理手段と、
前記第１の平滑フィルタの出力を強調する強調手段と、
前記Ｎ値階調画像中の非輪郭領域と輪郭領域を識別する識別手段と、
前記識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は前記混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では前記強調手段の出力を選択する選択手段と、を備えたことを特徴とする階調変換処理装置。
【請求項３】
Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する階調変換処理装置において、
前記Ｎ値階調画像中の着目画素およびその周辺画素に所定の重み係数を乗じて加算し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第１の平滑フィルタと、
走査開口サイズ若しくは加算する重み係数を異ならせることで、前記第１の平滑フィルタより平滑度を大きくし、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第２の平滑フィルタと、
前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエッジ検出手段と、
前記エッジ量から混合比を算出する混合比制御手段と、
前記第１の平滑フィルタと前記第２の平滑フィルタを前記混合比に基づいて混合する第１の処理手段と、
前記第１の平滑フィルタの着目画素を含む走査開口内の１つの行方向若しくは１つの列方向の所定の重み係数の和と着目画素を含まない走査開口内の端に位置する１つの行方向若しくは１つの列方向の所定の重み係数の和に基づいて前記第１の平滑フィルタの出力を変更する第２の処理手段と、
前記Ｎ値階調画像中の輪郭領域と非輪郭領域を識別する識別手段と、
前記識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は前記第１の処理手段を選択し、輪郭領域では前記第２の処理手段を選択する選択手段と、を備えたことを特徴とする階調変換処理装置。
【請求項４】
入力したＮ値画像データ中のエッジ量を検出する特性の異なる複数のエッジ検出手段と、
前記複数のエッジ検出手段の出力を混合し、エッジ抽出量を生成する抽出手段と、
前記Ｎ値画像を平滑する重み係数若しくは平滑領域の異なる複数の空間フィルタと、
前記複数の空間フィルタの出力を所定レベルに正規化し、前記抽出手段からの出力に基づいて正規化した複数の空間フィルタの出力を選択若しくは混合する混合処理手段とを備え、前記Ｎ値画像をＭ値画像（Ｎ＜Ｍ）に変換することを特徴とする階調変換処理装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、検出特性の異なる複数のエッジ検出手段の出力から混合比を算出し、前記混合比に基づいて前記複数のエッジ検出手段の出力を混合することで前記エッジ抽出量を生成することを特徴とする請求項４記載の階調変換処理装置。
【請求項６】
前記空間フィルタは重み係数若しくは平滑領域に基づいてＮ値画像の着目画素およびその周辺画素の加算を行なうことを特徴とする請求項４記載の階調変換処理装置。
【請求項７】
前記正規化は前記空間フィルタの重み係数の和と前記Ｎ値画像の階調数Ｎに基づいて所定レベルに変換することを特徴とする請求項４記載の階調変換処理装置。
【請求項８】
前記Ｎ値画像が２値画像であることを特徴とする請求項
１、請求項２、請求項３、請求項４記載の階調変換処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する階調変換処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、印刷装置や表示装置等の出力装置として多値データにより印刷や表示を行なうようになってきた。よって、これらに用いる画像情報を電子的に扱う場合は情報量が増大している。
このため、ファクシミリ、静止画ファイル、複写装置等では原画像を２値化信号にして伝送・記憶・処理している。しかし、この２値化信号をそのまま出力装置で再生すると画質が劣化する。この画質の劣化を解決するために、原画像を２値化信号にして伝送、記憶、編集処理し、出力装置で再生する時に、２値化信号から原画像の多値階調信号を推定する方法がある。
【０００３】
従来、原画像の濃淡を２値化信号（疑似中間調画像）で表現するディジタルハーフトーン技術として、ディザ法、誤差拡散方法がある。
さらに、この疑似中間調画像を対象として、２値化信号から原画像の多値階調信号を推定する方法には、中間調推定方法がある。（例えば、特開昭６１−２５１３６８公報）
この中間調推定方法では、走査開口内の白黒画素数の比率に応じて中間調を推定していた。
【０００４】
また、２値画像中のエッジを一つのエッジ検出フィルタで検出し、検出フィルタの出力によって輪郭領域・非輪郭領域・中間領域を識別して走査開口内の加算重み係数を変化させ平滑特性を可変していた。（例えば、特開平４−５１３７８公報）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら上記の従来の構成では、ファクシミリ、静止画ファイル、複写装置が扱う種々の文書画像に対して、ページ単位で異なる画像特性を有する場合、若しくは１ページ中の異なる領域で画像特性が異なる場合に最適な多値階調信号を推定できないといった問題点を有していた。
【０００６】
また、Ｋ値画像の濃淡を２値化信号（Ｋ＞２）で表現するディジタルハーフトーン技術は、２値化変換する際にデータが拡散し、さらに独特のテクスチャを発生させる。よって、輪郭領域と非輪郭領域の識別を一つのエッジ検出器だけで行うと、２値化処理時のデータの拡散、または、ドット配置パターンによるテクスチャの影響を受けてしまうといった問題点を有していた。
【０００７】
また、走査開口が小さいと推定値が変動し、誤差が大きいという問題点を有していた。
また、ファクシミリ、静止画ファイル、複写装置は様々な対象画像を扱うので、対象画像に合わせて所望の識別処理と画質調整を行うことができないという問題点を有していた。
【０００８】
本発明は上記従来の問題点を解決するもので、画像中の輪郭部および非輪郭領域を２値化データの拡散、テクスチャに影響されることなく、画像中のどの領域においても最適な階調変換を行い、さらに対象画像に合わせた画質調整を行う優れた階調変換処理装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために、Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する階調変換処理装置において、本発明の階調変換処理装置は、次の第１の構成、第２の構成、第３の構成、第４の構成のを有する。
【００１０】
第１の構成では、前記Ｎ値階調画像中の着目画素およびその周辺画素に所定の重み係数を乗じて加算し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第１の平滑フィルタと、走査開口サイズ若しくは加算する重み係数を異ならせることで、前記第１の平滑フィルタより平滑度を大きくし、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第２の平滑フィルタと、前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエッジ検出手段と、前記エッジ量から混合比を算出する混合比制御手段と、前記第１の平滑フィルタと前記第２の平滑フィルタを前記混合比に基づいて混合する混合処理手段と、前記Ｎ値階調画像中の非輪郭領域と輪郭領域を識別する識別手段と、前記識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は前記混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では前記第１の平滑フィルタの出力を選択する選択手段とを有する。
【００１１】
第２の構成では、前記Ｎ値階調画像中の着目画素およびその周辺画素に所定の重み係数を乗じて加算し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第１の平滑フィルタと、走査開口サイズ若しくは加算する重み係数を異ならせることで、前記第１の平滑フィルタより平滑度を大きくし、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第２の平滑フィルタと、前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエッジ検出手段と、前記エッジ量から混合比を算出する混合比制御手段と、前記第１の平滑フィルタと前記第２の平滑フィルタを前記混合比に基づいて混合する混合処理手段と、前記第１の平滑フィルタの出力を強調する強調手段と、前記Ｎ値階調画像中の非輪郭領域と輪郭領域を識別する識別手段と、前記識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は前記混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では前記強調手段の出力を選択する選択手段とを有する。
【００１２】
第３の構成では、前記Ｎ値階調画像中の着目画素およびその周辺画素に所定の重み係数を乗じて加算し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第１の平滑フィルタと、走査開口サイズ若しくは加算する重み係数を異ならせることで、前記第１の平滑フィルタより平滑度を大きくし、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第２の平滑フィルタと、前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエッジ検出手段と、前記エッジ量から混合比を算出する混合比制御手段と、前記第１の平滑フィルタと前記第２の平滑フィルタを前記混合比に基づいて混合する第１の処理手段と、前記第１の平滑フィルタの着目画素を含む走査開口内の１つの行方向若しくは１つの列方向の所定の重み係数の和と着目画素を含まない走査開口内の端に位置する１つの行方向若しくは１つの列方向の所定の重み係数の和に基づいて前記第１の平滑フィルタの出力を変更する第２の処理手段と、前記Ｎ値階調画像中の輪郭領域と非輪郭領域を識別する識別手段と、前記識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は前記第１の処理手段を選択し、輪郭領域では前記第２の処理手段を選択する選択手段とを有する。
【００１３】
第４の構成では、入力したＮ値画像データ中のエッジ量を検出する特性の異なる複数のエッジ検出手段と、前記複数のエッジ検出手段の出力を混合し、エッジ抽出量を生成する抽出手段と、前記Ｎ値画像を平滑する重み係数若しくは平滑領域の異なる複数の空間フィルタと、前記複数の空間フィルタの出力を所定レベルに正規化し、前記抽出手段からの出力に基づいて正規化した複数の空間フィルタの出力を選択若しくは混合する混合処理手段とを有する。
【００１９】
【作用】
第１の構成によって、識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では混合処理手段が混合としている平滑フィルタの１つを選択するので、誤識別の影響を抑えて、Ｎ値画像中の輪郭領域では解像度を確保した階調変換を行い、非輪郭領域では階調性を確保した階調変換を行うことができる。
【００２０】
また、第２の構成によって、識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では混合処理手段が混合としている平滑フィルタの１つを強調した出力を選択するので、誤識別の影響を抑えて、Ｎ値画像中の輪郭領域では先鋭度を確保した階調変換を行い、非輪郭領域では階調性を確保した階調変換を行うことができる。
【００２１】
また、第３の構成によって、識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は第１の処理手段を選択し、輪郭領域では第１の処理手段が混合としている平滑フィルタの１つを用い、走査開口を等価的に小さくするようにデータ変換した出力を選択するので、誤識別の影響を抑えて、Ｎ値画像中の輪郭領域では解像度を確保した階調変換を行い、非輪郭領域では階調性を確保した階調変換を行うことができる。
【００２３】
また、第４の構成によって、特性の異なる複数のエッジ検出手段の出力を画像特性に合わせて混合したエッジ成分量を生成し、エッジ成分量によって複数の空間フィルタを混合するので、２値的な処理の状態変更を伴わずに、かつ空間周波数に対して広範囲のエッジ成分を抽出できる。また、種々の画像若しくは画像領域に適応した階調変換を行うことができる。
【００２８】
以上のように本発明によれば、画像中の輪郭部および非輪郭領域を２値化データの拡散、テクスチャに影響されることなく、画像中のどの領域においても最適な階調変換を行い、さらに対象画像に合わせた画質調整を行う階調変換処理装置を実現できる。
【００２９】
【実施例】
以下本発明の一実施例の領域識別装置及び階調変換処理装置について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第１の実施例における領域識別装置Ａを含む階調変換処理装置のブロック図を示すものである。
【００３０】
図１において、階調変換回路１はＮ値階調画像データ１００をＭ値階調画像データ２００に変換する。（ただし、Ｎ＜Ｍとする。）
強調回路５は、Ｎ値階調画像１００、または、階調変換回路１から出力される推定値ＮＡ（信号３００）を強調処理し、強調信号ＥＦ（信号５００）を生成する。
【００３１】
データ変換回路７は、階調変換回路１から出力される推定値ＮＡ（信号３００）を入力し、データ変換処理を画素単位で実行し、信号７００を出力する。このデータ変換処理は、推定値ＮＡ（信号３００）の先鋭度を高める。
領域識別装置Ａの識別回路４は、Ｎ値階調画像の輪郭領域と非輪郭領域を識別する識別信号４００（信号ＳＥ）を出力する。
【００３２】
選択回路６は、識別信号４００と制御信号６１（ＣＯＮＴ１）によって、入力Ａ〜入力Ｄの選択を行い、選択信号６００を出力する。この選択によって、信号２００（Ｘｏｕｔ）、信号３００（推定値ＮＡ）、信号５００（ＥＦ）または信号７００のいずれかが選択信号６００として出力される。
以上のように構成された領域識別装置Ａを含む階調変換処理装置について、以下、順次に、階調変換回路１、領域識別装置Ａの識別回路４、データ変換回路７、強調回路５、選択回路６について説明を行う。
【００３３】
まず、図２は階調変換回路１のブロック図を示すものである。階調変換回路１は、１画素単位でＮ値階調画像を走査し、Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する。以下、階調変換回路１の構成要素について説明を行う。
第１多値化変換回路１１は、第１加算回路１１１と第１正規化回路１１２より構成される。第１加算回路１１１は、Ｎ値階調画像データ１００を入力し、それぞれ着目画素およびその周辺の画素を設定された重み係数に応じて加算処理を行なう。第１正規化回路１１２は、第１加算回路１１１より得られる加算結果の信号ＳＡを、階調数Ｎと重み係数の和に基づいて、推定値ＮＡに変換する。
【００３４】
第２多値化変換回路１２は、第２加算回路１２１と第２正規化回路１２２より構成される。第２加算回路１２１は、Ｎ値階調画像データ１００を入力し、それぞれ着目画素およびその周辺の画素を設定された重み係数に応じて加算処理を行なう。第２正規化回路１２２は、第２加算回路１２１より得られる加算結果の信号ＳＢを、階調数Ｎと重み係数の和に基づいて、推定値ＮＢに変換する。
【００３５】
エッジ抽出回路１９は、Ｎ値階調画像中のエッジ成分を検出する。
混合回路１３は、第１正規化回路１１２、第２正規化回路１２２から得られる推定値ＮＡ、推定値ＮＢを第１重み付け制御回路１３４からの重み付け係数Ｋａ、Ｋｂによって混合処理し、混合信号Ｘを算出する。
量子化回路１４は、混合信号Ｘを再量子化処理し、Ｍ値階調画像に変換する。ここで、推定値ＮＡ、推定値ＮＢが０から１の実数値に変換され、０≦混合信号Ｘ≦１になるように混合変換する場合でも、量子化回路１４は、［Ｘ・（Ｍ−１）＋０．５］の演算を行うことで、必要とする階調数Ｍに再量子化することができる。量子化回路１４をＲＡＭなどの書き換え可能なメモリで構成すれば、再量子化によって、表示装置、プリンタ装置で必要な階調数Ｍにそれぞれ対応できる。また、推定値ＮＡ、推定値ＮＢが０から（Ｍ−１）の整数値に変換され、０≦混合信号Ｘ≦（Ｍ−１）になるように混合変換する場合、量子化回路１４は、［Ｘ＋０．５］の演算を行い、最大値をＭ−１として必要とする階調数Ｍに再量子化する。
【００３６】
以上のように構成された階調変換回路１について、以下、図２、図３、図４、図５、図２４を用いてその動作を説明する。本発明の第１の実施例ではＮ、Ｍは特定されるものではないが、例えばＮ＝２、Ｍ＝２５６として、以下の説明を行なう。
図３（ａ）は第２加算回路１２１に用いるフィルタ図、図３（ｂ）は第１加算回路１１１に用いるフィルタ図を示すものである。
【００３７】
フィルタの開口サイズ、フィルタの重み係数は特定されるものでないが、本発明の第１の実施例では、第１加算回路１１１には図３（ｂ）に図示する３×３のサイズと重み係数を有するフィルタ１１１０を用い、信号ＳＡを生成する。また、第２加算回路１２１には図３（ａ）に図示する５×５のサイズと重み係数を有するフィルタ１２１０を用い、信号ＳＢを生成する。着目画素の値をＰ（ｉ，ｊ）、着目画素の重み係数をＷ（ｉ，ｊ）とした場合、信号ＳＡ＝ΣΣＷ（ｉ，ｊ）・Ｐ（ｉ，ｊ）の演算を走査開口領域内のすべての画素位置で行い、演算結果をすべて加算処理する。信号ＳＢも同様である。よって、信号ＳＡ、信号ＳＢは、それぞれ（数１）、（数２）のように演算される。ここで、・は乗算を示す演算子である。
【００３８】
【数１】
0003650766.tif 000002
【００３９】
【数２】
0003650766.tif 000003
第１加算回路１１１は、図３（ｂ）に図示する３×３のサイズと重み係数を有するフィルタ１１１０を用い、信号ＳＡを生成する場合、図２４に図示する回路で実現できる。入力したＮ値画像データ１００は、遅延回路１１３とラッチ回路１１７で主走査方向ｉと副走査方向ｊに展開される。３×３領域に展開された９画素の画像データは乗算器１１４によってそれぞれ重み係数レジスタ１１５からの重み係数が乗算され、乗算結果は加算回路１１６ですべて加算され、信号ＳＡを得る。加算結果は「０」から「１６」のＭ（＝１７）値画像データとなる。乗算器１１４は、重み係数レジスタ１１５からの重み係数が２n であれば、ビットシフトの演算によっても実現でき、回路を簡易化できる。  第１加算回路１１１、第２加算回路１２１において、入力される画像データの階調数をｎ、加算される領域の重み係数の和をＳｎとした場合、出力の最大値Ｍｘは（数３）のように演算される。
【００４０】
【数３】
0003650766.tif 000004
第１加算回路１１１において、重み係数の和をＳａとし、出力値ＳＡの最大値をＭａとすると、Ｍａ＝（ｎ−１）×Ｓａとなる。本発明の第１の実施例では、ｎ＝２であり、第１加算回路１１１は図３（ｂ）のフィルタ１１１０に基づいて加算処理を行うので、各画素の重み係数からＳａ＝１６、Ｍｂ＝１６となる。
【００４１】
同様に、第２加算回路１２１において、重み係数の和をＳｂとし、出力値ＳＢの最大値をＭｂとすると、Ｍｂ＝（ｎ−１）×Ｓｂとなる。本発明の第１の実施例では、ｎ＝２であり、第２加算回路１２１は図３（ａ）のフィルタ１２１０に基づいて加算処理を行うので、各画素の重み係数からＳｂ＝２５、Ｍｂ＝２５となる。
【００４２】
次に、第１正規化回路１１２、第２正規化回路１２２の説明を行なう。  第１正規化回路１１２、第２正規化回路１２２は、入力値をＳＧｘとし、（数３）から得られるＭｘを入力値の最大値とすると、（数４）に基づいて、入力値ＳＧｘを出力値ＳＣｘに正規化する。［  ］は小数部を切り捨てる整数化処理である。
【００４３】
【数４】
0003650766.tif 000005
（数４）は演算回路としても良いし、ＣＰＵ、ＤＳＰなどによって、ＳＧｘからＳＣｘへの対応を予め（数４）に基づき計算し、計算された値をテーブル化したルック・アップ・テーブル（以下単にＬＵＴと記す。）を用いても良い。
【００４４】
以上に説明した（数３）、（数４）により、加算結果である入力値ＳＧｘはそれぞれＭ値階調画像データに正規化される。具体的には、（数５）によって第１正規化回路１１２の入力値ＳＡは推定値ＮＡに正規化処理され、（数６）によって第２正規化回路１２２の入力値ＳＢは推定値ＮＢに正規化処理される。ここで、入力値ＳＡの最大値をＭａとし、入力値ＳＢの最大値をＭｂとする。また、［］は小数部を切り捨てる整数化処理である。
【００４５】
【数５】
0003650766.tif 000006
【００４６】
【数６】
0003650766.tif 000007
本発明の第１の実施例では、例えばＭａ＝１６、Ｍｂ＝２５あり、Ｍ＝２５６とすると、それぞれ入力ＳＡに対する出力ＮＡ、入力ＳＢに対する出力ＮＢが演算され、２５６階調の画像データとしてそれぞれ混合回路１３に出力される。
【００４７】
第１加算回路１１１、第２加算回路１２１において、使用するフィルタの重み係数の値は、正の数値だけでなく負の数値、零の値としても良い。さらには整数だけでなく実数でも良い。零が係数の画素は、入力値に「０」が乗算され、結果は「０」として加算される。加算結果が負の場合は「０」に処理され、最大値は（数３）に基づく数値に処理される。
【００４８】
また、重み係数、加算される領域サイズ（走査開口）は、設計段階で決定される所定の値および所定のサイズであり、Ｎ値階調画像データ、Ｍ値階調画像データから要求される画像品質、即ち要求される空間フィルタの特性によって考慮されるものである。従って、本発明の第１の実施例では、異なる領域サイズとしたが、同じサイズとしても良い。重み係数を異ならせることで入力画像データの平滑度合（空間フィルタの平滑特性）を変えることができる。
【００４９】
次に、混合回路１３の説明を図２、図５を用いて行なう。図５は混合回路１３の動作説明図を示すものである。
重み付け混合係数Ｋａ、Ｋｂは図５に図示するａ、ｃの重み付け特性を示し、エッジ抽出回路１９からの信号Ｅｏｕｔに基づいて決定される。図２に図示する推定値ＮＡは乗算器１３１によって係数Ｋａとかけ算され、推定値ＮＢは乗算器１３２によって係数Ｋｂとかけ算される。乗算された結果は加算器１３３によって加算され混合信号Ｘを出力する。
【００５０】
推定値ＮＡ（信号３００）、推定値ＮＢ、エッジ量Ｅｏｕｔ（信号１８１）を入力とし、生成される混合信号をＸとすると、混合回路１３により混合信号Ｘは（数７）に基づいて生成される。ここで、ＭＡＸはＥｏｕｔ（信号１８１）が出力する最大値である。
【００５１】
【数７】
0003650766.tif 000008
（数７）に基づいて混合された混合信号Ｘは、量子化回路１４によって整数化処理され、最終的にＭ値階調画像データに変換される。例えば、Ｍ＝２５６とした場合は２５６階調の画像データＸｏｕｔ（信号２００）が生成される。
【００５２】
このように、エッジ量Ｅｏｕｔ（信号１８１）によって、混合回路１３は、入力された複数の信号（推定値ＮＡ、推定値ＮＢ）に重みづけを行い、混合処理することで補間画像データを生成する。
エッジ量Ｅｏｕｔが大きくなるほど、混合回路１３は、推定値ＮＢより推定値ＮＡの混合比を大きくする。これは、平滑度を小さくする操作となり、解像度を保持する方向となる。また逆に、エッジ量Ｅｏｕｔが小きくなるほど、混合回路１３は、推定値ＮＡより推定値ＮＢの混合比を大きくする。これは、平滑度を大きくする操作となり、入力画像データはより滑らかになるように処理される。よって、写真領域などのエッジ変化の小さい領域は平滑度が向上する。
【００５３】
また、図５に図示するように、係数Ｋａ、係数Ｋｂとして線形な変化特性を持つａ、ｃを用いる変わりにｂ、ｄのようにＭＡＸ／２で２値的な変化特性を示す係数としても良い。これは選択操作となり、文字などの処理に最適である。第１重み付け制御回路１３４をＲＡＭまたはＲＯＭによるＬＵＴによって構成すれば、任意な変化特性の係数操作が実現できる。ただし、Ｋａ＋Ｋｂ＝１となるようにする。
【００５４】
以上に説明したように、混合回路１３での補間処理によって、異なる複数の加算回路（空間フィルタ）の出力をエッジ量Ｅｏｕｔによって連続的に推移させることができる。結果、入力画像データのエッジ成分に応じて、局所的に平滑処理の度合を連続変化させ、入力画像データを所定の多値レベルに変換できる。このエッジ保存を適応的に行う多値化変換処理は、文字・線画領域の解像度と写真領域の滑らかさを両立させることができる。特に文字・写真の混在する領域において、２値的な切り替え処理を行なわないため誤識別による画像劣化は非常に小さく抑えられる。
【００５５】
本発明の第１の実施例では、２つの入力を混合処理したが、少なくとも２つ以上の入力で行なえば良く、同様の効果が得られる。また、加算の領域サイズ（走査開口）、若しくは、重み係数が異なる加算回路の種類を多くして混合処理すれば、より連続的な階調画像データが生成できる。
さらには、３つ以上の入力に対して、同時（並列）に重み付けの操作を行なうことも容易にでき、精度の良い補間処理ができる。また、混合回路１３では、線形な重み付けを行なったが、非線形な重みづけを行なっても良い。
【００５６】
次に、エッジ抽出回路１９について図４、図８を用いて説明する。図４はエッジ抽出回路１９に用いるフィルタ図、図８は第１の実施例で用いるフィルタの空間周波数特性図である。
エッジ抽出回路１９には、図４に図示するフィルタ１９００、フィルタ１９０１の１次微分フィルタを用いる。主走査方向ｉのエッジ成分は、フィルタ１９０１が検出し、副走査方向ｊのエッジ成分は、フィルタ１９００が検出する。よって、フィルタ１９００の各係数によって得られる加算値の絶対値と、フィルタ１９０１の各係数によって得られる加算値の絶対値を合成することで、Ｎ値画像中の主走査方向ｉと副走査方向ｊのエッジ成分を抽出することができる。図８に図示すように、フィルタ１９００、フィルタ１９０１はｆ０にピークを有する空間周波数特性を持つ。よって、Ｎ値画像中の特定の周波数を中心としたエッジ成分を抽出する。抽出されたエッジ成分は、最大値ＭＡＸにクリップ処理され、混合回路１３にエッジ量Ｅｏｕｔ（信号１８１）として出力される。
【００５７】
ここで、対象とする画像は、様々な図柄、写真、文字によって構成されるため、エッジ成分の空間周波数を特定することは通常困難である。従って、特定の周波数を中心としたエッジ成分を抽出することで効果が期待できるのは、画像の特性を把握できる場合、または限定される場合であり、輪郭として検出したい所望の領域のエッジ成分を抽出することができる。
【００５８】
しかし、通常、ＦＡＸ、文書ファイル、ワープロ、複写機などでは、複数ページで異なる任意の対象画像を扱い、さらには１ページの画像中においても、図柄、写真、文字が混在している。１ページの各図柄領域、写真領域、文字領域で期待する輪郭領域のエッジ成分を抽出するには、異なる空間周波数をもつエッジ検出器を複数用意し、対応する必要がある。さらには、エッジ成分の空間周波数を特定することは困難である為、適応的に複数のエッジ検出器を利用する必要がある。
【００５９】
異なる空間周波数をもつエッジ成分に、適応的に対応するように、エッジ抽出回路１９を改良した実施例について、次に説明する。図６はエッジ抽出回路１９の改良ブロック図である。図６の改良ブロック図では、エッジ抽出回路１９は、第１エッジ検出回路１５、第２エッジ検出回路１６、混合回路１７、クリップ回路１８より構成される。
【００６０】
第１エッジ検出回路１５、第２エッジ検出回路１６は画像中の着目画素位置でのエッジ成分を検出する。
混合回路１７は、第１エッジ検出回路１５、第２エッジ検出回路１６から得られるエッジ成分の信号Ｅａ、信号Ｅｂを第２重み付け制御回路１７４からの重み付け係数Ｋｃ、Ｋｄによって混合処理し、エッジ量Ｅｇを出力する。第１エッジ検出回路１５のエッジ成分Ｅａは、乗算回路１７１によって係数Ｋｃとかけ算され、第２エッジ検出回路１６のエッジ成分Ｅｂは、乗算回路１７２によって係数Ｋｄとかけ算される。乗算された結果は加算器１７３によって加算され、エッジ量Ｅｇを出力する。また、混合回路１７は演算回路を用いずＲＡＭ、ＲＯＭによるＬＵＴとしても良い。
【００６１】
係数Ｋｃ、ＫｄはＫｃ＝Ｅａ／（Ｅａ＋Ｅｂ＋Ｃｎ）、Ｋｄ＝１−Ｋｃより演算され、エッジ量ＥｇはＥｇ＝Ｋｃ×Ｅａ＋Ｋｄ×Ｅｂより演算される。定数Ｃｎは、Ｅａ、Ｅｂに比べ必要とする精度が許容できる小さい値であれば良い。例えば、Ｃ＝０．５とする。
クリップ回路１８は、混合回路１７より入力したエッジ量Ｅｇを量子化処理し、最大値をＭＡＸにクリップ処理し、クリップ処理したエッジ量Ｅｏｕｔを混合回路１３に出力する。
【００６２】
図７（ａ）は第１エッジ検出回路１５に用いるフィルタ図、図７（ｂ）は第２エッジ検出回路１６に用いるフィルタ図、図２３は２次微分フィルタ１５００の回路ブロック図である。
エッジ成分Ｅａは、図７（ａ）に図示する２次微分フィルタ１５００を用いて生成され、図示した重み係数で加算された結果の絶対値をエッジ量Ｅａとする。また、エッジ成分Ｅｂは、図７（ｂ）に図示する１次微分フィルタ１６０１、１６０２を用いて生成され、図示した各フィルタの重み係数で加算されたそれぞれの結果の絶対値を加算してエッジ量Ｅｂとする。
【００６３】
図２３は、２次微分フィルタ１５００の回路ブロック図である。遅延回路１５０は、Ｎ値画像データ１００をラインメモリで副走査方向ｊに遅延させる。副走査方向ｊに遅延したデータはラッチによって主走査方向ｉに遅延され、用いるフィルタの係数によって、それぞれ加算回路１５２、加算回路１５３、加算回路１５９、加算回路１６０で加算される。乗算器１５４は加算回路１５３の出力を４倍にし、乗算器１５７は加算回路１５９の出力を−１倍にする。加算器１５５は乗算器１５７と乗算器１５４の出力を加算することで、エッジ成分を出力する。絶対値回路１５６は加算器１５５の絶対値を算出することで、着目画素のエッジ成分Ｅａを出力する。図２３は２次微分フィルタを実現する回路であり、主走査方向ｉの遅延用ラッチと副走査方向ｊの遅延用ラインメモリを増減させることで、用いられる２次微分フィルタの係数に合わせることができる。
【００６４】
エッジ成分Ｅａ、エッジ成分Ｅｂの空間周波数特性は、図８に図示するように、異なるｆ１、ｆ２にピークを有する空間周波数特性を示し、ピーク周波数は、ｆ１＞ｆ２の関係になる。また、図４に図示したフィルタ１９００、フィルタ１９０１のピーク周波数に対してｆ１＞ｆ０＞ｆ２の関係になる。
この異なるエッジ成分Ｅａ、エッジ成分Ｅｂの出力に対して、混合回路１７は、エッジ成分の出力が大きくなる方の成分比を適応的に大きくするように制御する。これによって、ｆ０の特定周波数を中心に検出するのに比べ、広い周波数範囲のエッジ成分を抽出することができ、写真の輪郭、文字の輪郭、図形の輪郭など条件の異なる輪郭領域のエッジ成分を適応的に検出することができる。図７（ａ）では、エッジ成分Ｅａの生成に２次微分フィルタ、図７（ｂ）では、エッジ成分Ｅｂの生成に１次微分フィルタを用いたが、設定された空間周波数を検出する検出器であれば良い。また、３つ以上のエッジ検出器の出力を混合処理しても同様の効果が得られる。
【００６５】
このように、特性の異なるエッジ成分を混合処理することで２値的な処理の切り替えをなくし、かつ空間周波数的に画像中の広範囲なエッジ成分を適応的に抽出することができる。このエッジ量Ｅｏｕｔを混合回路１３に用いれば、局所的な画像エッジの特性に適応して走査開口の混合処理を行なうことができ、エッジ成分を含めた完全な混合処理が実行できる。即ち、文字、図形、写真など異なる特性を有する画像が混在しても、推定処理では、２値的な切り替え処理を完全になくし、かつ、自動的に局所的な画像エッジの特性に適応することができる。よって、それぞれの領域に最適なエッジ成分の抽出と、エッジ成分に応じた推定処理が実行できるので、画像の局所的な誤識別の影響を小さく抑え、画像劣化を非常に小さく抑えることができる。さらには、扱う画像を特定する操作が不要となる。画像を特定する操作は処理時間が必要なので、図６に図示するエッジ抽出回路１９を用いることで、処理の高速化を図ることができる。また、ＦＡＸ等の受信画像のように画像を特定できない画像でも最適な処理を実行できる。
【００６６】
次に、領域識別装置Ａの識別回路４について、その動作を図８、図９、図１０、図１１、図１２を用いて説明する。
図９は識別回路４のブロック図、図１０（ａ）はエッジ検出フィルタ４１、エッジ検出フィルタ４２の検出位置の配置図、図１０（ｂ）はエッジ検出フィルタ４１のフィルタ図、図１０（ｃ）はエッジ検出フィルタ４２のフィルタ図を示すものである。本発明の第１の実施例においてＮ、Ｍは特定されるものではないが、例えばＮ＝２、Ｍ＝２５６として以下の説明を行なう。
【００６７】
図９において、エッジ検出フィルタ４１は第１検出器Ａ（４１ａ）〜第９検出器Ａ（４１ｉ）の９個の検出器と検出器（４１ａ〜４１ｉ）の出力を加算する加算器４１０より構成され、加算信号ＥＳＡを生成する。図１０（ａ）に図示するように、９個の検出器（４１ａ〜４１ｉ）は、階調変換回路１が処理する着目画素位置を位置Ｅとすると、位置Ｅを含む周辺位置Ａ〜Ｉをそれぞれの検出位置としてエッジ量を検出する。検出器（４１ａ〜４１ｉ）には同じフィルタを使用する。例えば、エッジ成分の抽出には、図１０（ｂ）に図示する１次微分フィルタ４１００、４１０１を用い、図示した各フィルタの重み係数で加算されたそれぞれの結果の絶対値を加算してエッジ量とする。
【００６８】
図２２は、エッジ検出フィルタ４１の第ｎ検出器Ａ（４１ａ〜４１ｉ）の１つを実現する回路ブロック図である。ここで、ｎは１〜９である。遅延回路４１８は、Ｎ値画像データ１００をラインメモリで副走査方向ｊに遅延させる。副走査方向ｊに遅延したデータはラッチによって主走査方向ｉに遅延され、用いるフィルタの係数によって、それぞれ加算回路４１２ａ〜４１２ｄで加算される。加算器４１３は副走査方向ｊの差分値を演算し、絶対値回路４１５は加算器４１３の絶対値を算出することで副走査方向ｊのエッジ成分（フィルタ４１００のエッジ成分）を出力する。また、加算器４１４は主走査方向ｉの差分値を演算し、絶対値回路４１６は加算器４１４の絶対値を算出することで主走査方向ｉのエッジ成分（フィルタ４１０１のエッジ成分）を出力する。加算器４１７は主走査方向ｉのエッジ成分と副走査方向ｊのエッジ成分を加算することで、着目画素のエッジ成分を出力する。図２２は１次微分フィルタを実現する回路であり、主走査方向ｉの遅延用ラッチと副走査方向ｊの遅延用ラインメモリを増減させることで、用いられる１次微分フィルタの係数に合わせることができる。
【００６９】
同様に、エッジ検出フィルタ４２は第１検出器Ｂ（４２ａ）〜第９検出器Ｂ（４２ｉ）の９個の検出器と検出器（４２ａ〜４２ｉ）の出力を加算する加算器４２０より構成され、加算信号ＥＳＢを生成する。図１０（ａ）に図示するように、９個の検出器（４２ａ〜４２ｉ）は階調変換回路１が処理する着目画素位置を位置Ｅとすると、位置Ｅを含む周辺位置Ａ〜Ｉをそれぞれの検出位置としてエッジ量を検出する。検出器４２ａ〜４２ｉには同じフィルタを使用する。例えば、エッジ成分抽出には図１０（ｃ）に図示する１次微分フィルタ４２００、４２０１を用い、図示した各フィルタの重み係数で加算されたそれぞれの結果の絶対値を加算してエッジ量とする。
【００７０】
図８に図示するように、エッジ検出特性は、異なるピークを有する空間周波数特性を示す。フィルタ４１００、フィルタ４１０１のピーク周波数をＦＳａとし、フィルタ４２００、フィルタ４２０１のピーク周波数をＦＳｂとすると、ＦＳａ＞ＦＳｂの関係となる。よって、文字・図形などの周波数の高いパターンの輪郭検出にはエッジ検出フィルタ４１が適し、テクスチャ、網点周波数に影響されず写真などの低い周波数の輪郭検出にはエッジ検出フィルタ４２が適する。また、複数の検出器の加算値をエッジ量とすることにより複数の検出器の検出値が大きく、かつ、相関が高いときに大きな出力となる。よって、２値化処理によって起こるデータの拡散、または独特のテクスチャによる影響を受けずにエッジ検出ができる。
【００７１】
図９において、第１比較回路４３は、信号ＥＳＡと比較レベルＣＰＡ（信号６４）を比較し、ＥＳＡ＞ＣＰＡのとき「Ｈ」を出力し、ＥＳＡ≦ＣＰＡのとき「Ｌ」を出力する。同様に、第２比較回路４４は、信号ＥＳＢと比較レベルＣＰＢ（信号６５）を比較し、ＥＳＢ＞ＣＰＢのとき「Ｈ」を出力し、ＥＳＢ≦ＣＰＢのとき「Ｌ」を出力する。ここで、「Ｈ」は輪郭領域と判定し、「Ｌ」は非輪郭領域と判定した判定レベルとする。
【００７２】
ＡＮＤ回路４５は、制御信号６２（信号ＣＯＮＴ２）が「Ｈ」のとき、第１比較回路４３の出力を有効にし、「Ｌ」のときは無効で、かつ出力を常に「Ｌ」とする。同様に、ＡＮＤ回路４６は制御信号６３（信号ＣＯＮＴ３）が「Ｈ」のとき、第２比較回路４４の出力を有効にし、「Ｌ」のときは無効で、かつ出力を常に「Ｌ」とする。
【００７３】
ＯＲ回路４７はＡＮＤ回路４５、ＡＮＤ回路４６の出力のいずれかが「Ｈ」のときに「Ｈ」の識別信号４００を出力し、どちらも「Ｌ」のとき「Ｌ」を出力する。ここで、「Ｈ」は輪郭領域と判定し、「Ｌ」は非輪郭領域と判定したレベルとする。
このように、第１比較回路４３、第２比較回路４４は、比較レベルＣＰＡ、ＣＰＢをパラメータにして、複数位置で検出されたエッジ信号を加算した信号ＥＳＡ、信号ＥＳＢの検出信号を判定する。図８に図示するように、比較レベルＣＰＡによって識別ａの領域が検出され、比較レベルＣＰＢによって識別ｂの領域が検出される。よって、比較レベルＣＰＡ、ＣＰＢのパラメータで識別する周波数領域を制御することができる。
【００７４】
また、制御信号６２は第１比較回路４３の判定結果の有効、無効を制御し、制御信号６３は第２比較回路４４の判定結果の有効、無効を制御する。結果、写真画像の輪郭、文字画像の輪郭、図形画像の輪郭、網点画像の輪郭、文字・写真混在画像の輪郭など最適条件の異なる対象画像の輪郭領域検出に対応でき、さらに検出特性の制御ができる。
【００７５】
また、図９に図示する識別回路４は、図１１に図示するように、９個の検出器（４１ａ〜４１ｉ）の出力と、レジスタ４１１の値とを９個の比較器（４１ｊ〜４１ｒ）でそれぞれ比較し、レジスタ４１１の値以上を加算器４１０で加算するように改良しても良い。同様に、９個の検出器（４２ａ〜４２ｉ）の出力と、レジスタ４２１の値とを９個の比較器（４２ｊ〜４２ｒ）でそれぞれ比較し、レジスタ４２１の値以上を加算器４２０で加算するように改良しても良い。
【００７６】
この改良によって改善される効果について、以下、図１２（ａ）、図１２（ｂ）、図１２（ｃ）、図１２（ｄ）を用いて説明する。
図１２（ａ）は、２値化データ１００のパターン図を図示したものである。領域２０００は文字・図形領域を示し、領域２０００の内部の領域２２００は、２値化処理によってデータが拡散し、文字・図形のイメージデータが移動した例である。このデータの移動は、コンピュータの描画による電子データでは発生しない。しかし、スキャナーなどの入力によって原稿が読み込まれる場合、原稿濃度が薄い、または、かすれた状態では多く発生する。また、非輪郭領域での領域２１００は、Ｋ値画像データの濃淡値が小さいときに、２値化処理によって多く発生する孤立点である。これは、Ｋ値画像データの濃淡値が一定のデータとすると、誤差拡散法、ディザ法などのディジタルハーフトーン技術では、ある広い領域で濃淡値を平均的に保存するように２値化処理するからである。
【００７７】
図１２（ｂ）は、エッジ検出フィルタ４１のうち、着目画素位置Ｅを検出する第５検出器Ａ（４１ｅ）を１つ用て、画像のエッジを検出したときの出力図を図示したものである。第５検出器Ａ（４１ｅ）は、フィルタ４１００、フィルタ４１０１を用い、主走査方向と副走査方向の画像のエッジを検出し、それぞれの出力を合成することで着目画素位置Ｅでのエッジを検出する。実施回路は図２２と同じである。このエッジ検出の出力データを用いて、領域を識別する。誤差拡散法、ディザ法などのディジタルハーフトーン技術では、２値値化する前のデータが一定値でも、２値化処理によってデータが拡散するため、エッジ出力Ｅｇは「０」にならない。よって、非輪郭領域での孤立点領域２００の影響（誤識別）を考慮し、識別する判定レベルを「３」以上とすると、図１２（ｂ）の点線で囲まれた領域３０００を輪郭領域として検出できる。図１２（ｂ）に図示するうに、孤立点領域２１００の誤検出はないものの、文字・図形領域２０００は検出されず、外側の領域を検出している。さらに、検出領域３０００は、図１２（ａ）に図示した、２値化処理によってデータが移動した領域２２００の影響を受け、領域３０００が孤立した状態で識別している。判定レベルを「２」以上とすると、識別領域は広がるが、領域３０００が孤立した状態は解決されない。また、孤立点領域２１００の周辺で、誤検出領域がさらに多くなる。
【００７８】
図１２（ｃ）は、エッジ検出フィルタ４１のエッジ出力ＥＳＡの出力図を図示したものである。エッジ検出フィルタ４１は第１検出器Ａ（４１ａ）〜第９検出器Ａ（４１ｉ）の９個の検出器と検出器（４１ａ〜４１ｉ）の出力を加算する加算器４１０より構成され、加算信号ＥＳＡを生成するので、各検出器（４１ａ〜４１ｉ）の相関が大きいと、より大きなエッジ成分を出力し、相関が小さいと、エッジ成分の出力は大きくならない。よって、非輪郭領域では、孤立点の影響を抑え、輪郭領域ではデータの拡散による影響を受けずに領域を識別できるようになる。ここで、図９に図示する第１比較回路４３の判定レベルＣＰＡの値を「８」に設定すると、図１２（ｃ）の点線で囲まれた領域３０００を輪郭領域として検出できる。孤立点領域１００の誤検出はあるものの、文字・図形領域２０００の周辺を含めて広い領域を１つの連結した状態で検出している。また、検出領域３０００は、図１２（ａ）に図示した、２値化処理によってデータが移動した領域２２００の影響を全く受けていない。ここで、判定レベルＣＰＡの値を「１５」に設定することで、文字・図形領域２０００のみ抽出して識別することもできる。このように、判定レベルＣＰＡの値の設定を異ならせることで、抽出する領域を異ならせ、識別領域を変化させることができる。
【００７９】
図１２（ｄ）は、図１１に図示する改良したエッジ検出フィルタ４１のエッジ出力ＥＳＡの出力図を図示したものである。この改良によって、エッジ成分が所定レベル以上を加算対象とするので、孤立点の影響を排除でき、図１２（ｃ）の孤立点の誤検出を改善する。ここで、比較値（ＲＥＧ１）を「１」とし、図１１に図示する９個のエッジ検出器（４１ａ〜４１ｉ）のエッジ出力Ｅｇを、それぞれ各比較器（４１ｊ〜４１ｒ）で比較し、Ｅｇ＞１の時に加算器４１０でエッジ出力Ｅｇを加算する。さらに、図９に図示する第１比較回路４３の判定レベルＣＰＡの値を「８」に設定すると、図１２（ｄ）の点線で囲まれた領域３０００を輪郭領域として検出できる。孤立点領域２１００の誤検出もなく、文字・図形領域２０００の周辺を含めて広い領域を１つの連結した状態で検出している。また、検出領域３０００は、図１２（ａ）に図示した、２値化処理によってデータが移動した領域２２００の影響を全く受けていない。よって、図１２（ｃ）と比べると、エッジ検出フィルタ４１の検出精度が向上していることが分かる。同様の処理により、エッジ検出フィルタ４２の検出精度も向上できる。ここで、判定レベルＣＰＡの値を「１２」に設定することで、文字・図形領域２０００のみ抽出して識別することもできる。このように、判定レベルＣＰＡの値の設定を異ならせることで、抽出する領域を異ならせ、識別領域を変化させることができる。
【００８０】
以上のことから、着目画素位置を含む周辺位置から複数のエッジ検出フィルタで検出されるエッジ量を加算し、所定レベルと比較することで、輪郭領域である文字・図形領域を精度良く検出できる。さらに、エッジ検出フィルタで検出されるエッジ量を、所定値と比較判定して、所定以上の値を加算する処理を追加することで、２値化処理で生じるデータ拡散の影響を排除でき、さらには、２値化画像中のテクスチャによる誤検出を排除できる。結果、非輪郭領域での誤検出量を小さくし、かつ輪郭領域のエッジ量を加算処理できるので、エッジ検出精度をより向上できる。
【００８１】
また、図９、図１１に図示する識別回路４は、Ｎ値階調画像中の輪郭領域と非輪郭領域を識別するので、それぞれの識別領域で異なる階調変換処理（Ｎ値画像をＭ値画像［Ｎ＜Ｍ］に変換する処理）を用いることができる。よって、それぞれの輪郭領域と非輪郭領域に最適な階調変換処理を用いることで、Ｎ値階調画像全体に対して、解像度と均一性の両立ができる階調変換処理が実現できる。
【００８２】
また、輪郭領域の近傍では、階調変換処理のｎ×ｍの走査開口が、輪郭領域の文字・図形領域２０００と非輪郭領域を含めた２値化データから中間状態の推定値ＮＡを出力する。この中間領域は、画質上、解像度が優先する領域なので、輪郭領域として識別する必要がある。ｎ×ｍの走査開口が文字・図形領域２０００を含む位置を輪郭領域と判定するには、文字・図形領域２０００の周辺を含めて広い領域を１つの連結した状態で検出する必要があり、この理由から、図９に図示する識別回路４は、文字・図形領域２０００の周辺を含めて広い領域を１つの連結した状態で検出するので、階調変換処理と非常に相性が良い。
【００８３】
次に、データ変換回路７について図１３、図１４、図１５を用いて説明する。図１３はデータ変換回路７のブロック図、図１４（ａ）はデータ変換回路７の係数設定を説明するためのフィルタ図、図１４（ｂ）はデータ変換曲線図、図１５はデータ変換回路７の動作説明図を示すものである。ここでは、Ｎ＝２、Ｍ＝１７とし、さらに図２に図示する第１正規化回路１１２の正規化係数を１（ＳＡ＝ＮＡ）として説明する。
【００８４】
図１３において、入力される推定値ＮＡ（信号３００）は、図２に図示される第１多値化変換回路１１によって生成される信号である。第１多値化変換回路１１の第１加算回路１１１には図３（ｂ）に図示するフィルタ１１１０を用いる。データ変換回路７の係数設定回路７１は、係数設定レジスタ７２にデータ変換係数を設定する。データ変換係数は、第１多値化変換回路１１の第１加算回路１１１で用いるフィルタ１１１０の重み係数に基づいて算出される。算出方法については後述する。
【００８５】
第１多値化変換回路１１が出力した推定値ＮＡ（信号３００）は、減算器７７によってレジスタ７２ａの値「４」が減算され、さらに減算結果はレジスタ７２ｃの値「２」が乗算器７８によって乗算され、信号７８０を得る。比較回路７３は、入力条件がＡ＞Ｂの時に出力信号７３０を「Ｈ」レベルにし、Ａ≦Ｂのとき「Ｌ」レベルする。選択回路７５は、比較回路７３の出力信号７３０が「Ｈ」レベルの時、レジスタ７２ｄの値「１６」を選択し、「Ｌ」レベルのときに出力信号７８０を選択し、出力信号７５０を出力する。比較回路７４は入力条件がＡ＜Ｂの時に出力信号７４０を「Ｌ」レベルにし、Ａ≧Ｂのとき「Ｈ」レベルする。除去回路７６は、信号７４０が「Ｌ」レベルのとき出力信号を「０」とし、「Ｈ」レベルのとき、出力信号７５０を出力信号７００として出力する。
【００８６】
ここで、図１４（ａ）を用いて、係数設定レジスタ７２に設定する各レジスタ７２ａ〜７２ｄの値の算出方法について説明する。
図１４（ａ）では、フィルタ１１１０を実施例として説明する。各画素位置での重み係数をＷ１１〜Ｗ３３とすると、Ｗ１１、Ｗ１３、Ｗ３１、Ｗ３３は「１」、Ｗ１２、Ｗ２１、Ｗ２３、Ｗ３２は「２」、Ｗ２２は「４」となる。重み係数は特定されるものでないが、着目画素位置の重み係数が周囲画素位置より大きいほど効果が大きい。さらに、主走査方向ｉ、副走査方向ｊで対象になるように係数を配置すると、方向に依存しなくなるので、画質上好ましい。
【００８７】
レジスタ７２ａの値をｒｅｇ（ａ）、レジスタ７２ｂの値をｒｅｇ（ｂ）、レジスタ７２ｃの値をｒｅｇ（ｃ）、レジスタ７２ｄの値をｒｅｇ（ｄ）とすると各レジスタ値は（数８）のように算出される。
【００８８】
【数８】
0003650766.tif 000009
ｒｅｇ（ａ）は行ライン上端の重み係数を加算したが、行ライン上端、行ライン下端、列ライン左端、列ライン右端のいずれか１つのライン上の重み係数を加算すれば良い。ｒｅｇ（ｄ）は重み係数の総和が設定される。
【００８９】
（数８）の演算は、走査開口の行方向の端行、若しくは列方向の端列に位置する画素位置から得られる想定上の推定値分を、推定値ＮＡから予め除去することで、開口を等価的に小さくする方向にデータ変換を行うので、先鋭度を向上させる。走査開口サイズが大きくなった場合でも走査開口の行方向の端行、若しくは列方向の端列に位置する画素から得られる想定上の推定分を、予め推定値から削除するので同様の効果がある。
【００９０】
以上のデータ変換により、入力される推定値ＮＡ（信号３００）は図１４（ｂ）に図示するデータ変換曲線によって変換され、出力信号７００として出力される。
図１５は、２値画像データ上を図１４（ａ）のフィルタ１１１０で主走査方向ｉへ移動させた場合の推定値ＮＡ（信号３００）と、推定値ＮＡ（信号３００）をデータ変換回路７で処理した信号７００を比較した図面であり、先鋭度（解像度）が向上している様子がわかる。
【００９１】
この変換信号７００を、図１で図示した選択回路６の入力Ｄに用いることによって、識別回路４で識別した輪郭領域の先鋭度（解像度）を向上させることができる。また、誤識別が非輪郭領域で存在しても急激な濃度変化を起こさないので、画質劣化を小さく抑えることができる。
なお、データ変換回路７のレジスタ７２に設定するの各値（７２ａ〜７２ｄ）が固定される場合は、データ変換回路７をＲＯＭに置き換え、内部にデータ変換係数に対応するデータ変換テーブルを格納して同様のデータ変換を行っても良い。さらに、データ変換回路７のレジスタ７２に設定するの各値（７２ａ〜７２ｄ）が可変される場合は、データ変換回路７をＲＡＭに置き換え、フィルタ１１１０の重み係数に対応する係数を算出し、変換曲線に対応する変換テーブルを再度作成し、作成した変換テーブルをＲＡＭに再度設定するようにしても良い。
【００９２】
次に、強調回路５について図１、図１６を用いて説明する。図１６は強調回路５のブロック図である。
図１６において、遅延回路５０は３ラインのラインメモリより構成され、副走査方向ｊに推定値ＮＡ（信号３００）を遅延させる。遅延されたデータは、遅延回路５１によって主走査方向ｉに遅延する。遅延回路５１はラッチによって構成される。乗算回路５２は強調する着目画素位置の値Ｐ（ｉ，ｊ）を５倍にする。加算回路５４は、着目画素位置の周辺に位置する画素値Ｐ（ｉ−１，ｊ−１）、Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１）、Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１）、Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）を加算する。乗算回路５６は、加算回路５４の出力を−１倍する。加算回路５３は、乗算回路５２と乗算回路５６の出力を加算する。絶対値回路５５は加算回路５３の出力の絶対値を算出し、強調信号ＥＦ（信号５００）を出力する。
【００９３】
この強調回路５は、推定値ＮＡ（信号３００）の画像を着目画素位置毎、即ち１画素単位で強調処理する。よって、着目する強調位置をＰ（ｉ，ｊ）とすると、強調信号ＥＦは（数９）により演算される。ただし、ＡＢＳ［  ］は絶対値をとる演算である。
【００９４】
【数９】
0003650766.tif 000010
また、同様の強調信号ＥＦ（信号５００）は、推定値ＮＡ（信号３００）を３ラインのラインメモリで遅延させずに生成することもできる。この場合は、強調する着目画素位置（ｉ，ｊ）を含む位置（ｉ，ｊ）、位置（ｉ−１，ｊ−１）、位置（ｉ＋１，ｊ−１）、位置（ｉ−１，ｊ＋１）、位置（ｉ＋１，ｊ＋１）の５点を、推定位置として、それぞれ図２の第１多値化変換回路１１を用いて推定値ＮＡを算出し、算出された各位置での推定値ＮＡ（ｉ，ｊ）、ＮＡ（ｉ−１，ｊ−１）、ＮＡ（ｉ＋１，ｊ−１）、ＮＡ（ｉ−１，ｊ＋１）、ＮＡ（ｉ＋１，ｊ＋１）を（数９）の各位置に対応する画素値として代入することで、Ｎ値階調画像１００から直接に強調信号ＥＦ（信号５００）を得ることができる。  このＮ値階調画像１００から直接に強調信号ＥＦを得ると、遅延回路５０の３ラインのラインメモリの容量が大幅に削減できる。本発明の第１の実施例ではＮ＝２、Ｍ＝２５６である為、信号３００の遅延は８ビット／画素を行なうのに対して、Ｎ値階調画像１００の遅延は１ビット／画素となる。遅延ライン数が同じ場合、ラインメモリ容量は１／８となる。Ｎ値階調画像１００から直接に強調信号ＥＦを得る方法は、５点を着目位置として推定するので第１多値化変換回路１１の規模は５倍になる。しかし、削減されるメモリ容量の７／８に相当するゲート換算数と、５倍の第１多値化変換回路１１の規模のゲート換算数では、Ｎ値階調画像１００から直接に強調信号ＥＦ（信号５００）を得る方がゲート換算数が小さい。これは、ＬＳＩ化する際に有利となり、高速化できるといった効果がある。
【００９５】
以上の強調回路５を用いることで、先鋭渡を高めた推定値ＮＡの強調画像を得ることができる。この強調信号５００（信号ＥＦ）をＮ値階調画像中の輪郭領域に用いることによって、エッジの先鋭度の劣化を抑えることができる。また、輪郭領域のみ強調することで非輪郭領域の平滑性を劣化させることなくＭ値階調画像を得ることができる。結果、輪郭領域ではエッジが保存され、非輪郭領域では平滑性の良いＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）を得ることができる。
【００９６】
次に、選択回路６について図１を用いて説明する。
選択回路６は、制御信号６１（信号ＣＯＮＴ１）と識別信号４００（信号ＳＥ）によって、入力Ａ（信号２００）、入力Ｂ（信号３００）、入力Ｃ（信号２００）、入力Ｄ（信号５００または信号７００）の選択を行ない、選択信号６００を出力する。
【００９７】
選択する条件は、例えば（表１）のように行なう。ここで、選択信号６００をＯＵＴとする。また、信号４００（信号ＳＥ）の「Ｈ」レベルは輪郭領域、「Ｌ」レベルは非輪郭領域と判定した結果を表わす。
【００９８】
【表１】
0003650766.tif 000011
（表１）より、制御信号６１（信号ＣＯＮＴ１）は３ステップの信号レベルを有する。よって、選択回路６は制御信号６１によって以下の選択を行う。信号レベルが「０」のときは、非輪郭領域に入力Ａ、輪郭領域に入力Ｂを選択する。信号レベルが「１」のとき、非輪郭領域に入力Ｃ、輪郭領域に入力Ｄを選択する。信号レベルが「２」のとき、非輪郭領域に入力Ｂ、輪郭領域に入力Ｄを選択する。
【００９９】
よって、「写真モード」では、階調性が重視されるので入力Ａ、入力Ｂを用いて処理し、輪郭領域の強調処理は行なわない。「文字・写真モード」では、解像度と階調性が重視されるので入力Ｃ、入力Ｄを用いて処理し、輪郭領域の強調処理を行なう。さらに、「文字モード」では、解像度が重視されるので入力Ｂと入力Ｄを用いて処理し、輪郭領域の強調処理を行なう。
【０１００】
このように、後述する操作パネル９１からの設定操作によって、（表１）に示す「処理モード」を設定し、制御回路９２が対応する制御信号６１（信号ＣＯＮＴ１）の設定を行うことで、種々の対象画像に最適なＮ値階調画像からＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）への変換処理が実行できる。
また、強調処理を行う強調回路５の出力信号５００を、データ変換回路７の出力信号７００に置き換えても良い。データ変換回路７は、走査開口の行方向の端行、若しくは列方向の端列に位置する画素位置から得られる想定上の推定値分を、推定値ＮＡから予め除去することで、開口を等価的に小さくする方向にデータ変換を行うので、先鋭度を向上させる。
【０１０１】
以上、第１の実施例によって輪郭領域ではエッジ劣化が少なく、非輪郭領域では平滑性の良いＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）を得ることができる。
以下、本発明の第２の実施例における階調変換処理装置ついて図面を参照しながら説明する。
図１７は本発明の第２の実施例における階調変換処理装置のブロック図を示すものである。
【０１０２】
図１７において、第１変換回路２はＲＡＭなどのＬＵＴで構成され、制御回路９２から制御信号９２０（信号ＴＡＢ１）を経由して設定される変換テーブルによってＫ値画像データを変換する。
Ｎ値化回路８は、第１変換回路２からのＫ値画像データをＮ値階調画像データ（Ｋ＞Ｎ）に変換する。
【０１０３】
画像メモリ９は、例えば半導体メモリまたはハードディスク装置等からなりＮ値化回路８からのＮ値階調画像データを記憶する。
推定回路９３は図１に図示する本発明の第１の実施例の階調変換処理装置であり、画像メモリ９からのＮ値階調画像データ１００をＭ値階調画像データ６００（Ｎ＜Ｍ）に変換する。
【０１０４】
第２変換回路３はＲＡＭなどのＬＵＴで構成され、制御回路９２から制御信号９２１（信号ＴＡＢ２）を経由して設定される変換テーブルによってＭ値階調画像データを変換する。
制御回路９２は、操作パネル９１からの設定信号に応じて推定回路９３、第１変換回路２、第２変換回路３に制御信号を出力する。
【０１０５】
操作パネル９１は例えば複数のキーより構成され、画像の解像度レベルの設定、「写真モード」、「文字・写真モード」、「文字モード」、「文字・図形モード」「網点モード」値等の入力スイッチの設定に従って、制御回路９２に設定された内容に応じて設定信号を出力する。
以上のように構成された階調変換処理装置について、以下にその動作を説明する。
【０１０６】
まず、Ｎ値化回路８においてＫ値画像からＮ値画像（Ｋ＞Ｎ）へ変換する実施例について図２１を用いて説明する。Ｎ値化処理を行なう変換方法はディザ法、誤差拡散法などがあが、本発明の第２の実施例では、例えば、図２１に図示する誤差拡散法によってＫ値画像データをＮ値画像データに変換する。
図２１において、Ｋ値画像データｆｘｙは加算器８１によって着目画素周辺の積算誤差値Ｅｒｒと加算され出力ｆ´ｘｙを出力する。このｆ´ｘｙはＮ値化処理回路８２で予め設定される複数のしきい値と比較されることでＮ値に量子化され、出力ｇｘｙが出力される。加算器８３はｅｘｙ＝ｆ´ｘｙ−ｇｘｙの演算を行い、量子化誤差ｅｘｙはある重み係数で着目画素周辺に分配され、誤差メモリ８６に記憶される。かけ算器８４は着目画素周辺に分配された誤差値ｅにウェイトマトリクスＷｉｊの重み係数をかけ算して積算誤差値Ｅｒｒを出力する。信号８０１はＥｒｒ＝ΣΣｅ（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）×Ｗｉｊとなる。例えば、Ｎ＝２とすると、ｇｘｙは「０」、「２５５」の２値データを出力し、正規化回路８７は「０」、「２５５」の２値データを「０」、「１」の２値データに正規化する。これによって、Ｋ値画像データはＮ値画像データに正規化される。
【０１０７】
推定回路９３の入力画像に、図２１に示す誤差拡散法で生成されるハーフトーン画像を用いると、エッジ部の劣化が少なく、かつ疑似輪郭のない解像度と階調性を両立する推定復元を行なうことができる。ここでは誤差拡散法をＫ値階調をＮ値階調（Ｋ＞Ｎ）にするＮ値化処理として用いたが、Ｎ値化回路８は、本発明の第２の実施例で特定されるものでなく、画像中の平均的なデータ値を保存する処理であれば良い。よって、公知のＮ値化（Ｋ＞Ｎ）手段で処理を行って良く、例えば、平均誤差最小法、ディザ法、多値ディザ法等を用いても良い。
【０１０８】
次に、第１変換回路２、第２変換回路３について、図１７、図１８、図１９、図２０を用いて説明する。図１８（ａ）は第１変換回路２、第２変換回路３の変換動作の説明図、図１８（ｂ）は走査開口位置と黒画素位置の関係図、図１９はデータ変換の説明図、図２０は変換テーブルの説明図である。
本発明の第２の実施例においてＮ、Ｍ、Ｋは特定されるものでないが、Ｎ＝２、Ｍ＝２５６、Ｋ＝２５６とする。また、説明を容易にするために図２に図示する階調変換回路１の中で、第１多値化変換回路１１の推定値ＮＡを実施例として説明する。また、第１加算回路１１１に用いるフィルタ１１１０の走査開口を２×２とし、開口内の加算重み係数をすべて１として、その推定動作の説明を行なう。よって、第１加算回路１１１は着目画素位置の画素値をＰ（ｉ，ｊ）、重み付け係数をＷ（ｉ，ｊ）とすると、信号ＳＡはＳＡ＝ΣΣＷ（ｉ，ｊ）・Ｐ（ｉ，ｊ）であるから、（数３）はＳＡ＝Ｐ（ｉ，ｊ）＋Ｐ（ｉ＋１，ｊ）＋Ｐ（ｉ，ｊ＋１）＋Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）となる。ここで、・は乗算を示す演算子である。また、Ｓａ＝４、Ｍａ＝４となる。これに伴って、第１正規化回路１１２の正規化は（数５）に従って、Ｍａ＝４、Ｍ＝２５６を代入して算出され、推定値ＮＡが出力される。（Ｍ−１）／Ｍａはおおよそ６４となるので、走査開口２×２の領域でカウントされる１個の黒画素は、推定値ＮＡでは６４のデータ値となる。
【０１０９】
まず、第１変換回路２、第２変換回路３に図１８（ａ）に図示する変換曲線３を設定した場合の説明を行なう。変換曲線３は、入力信号Ｘｉｎと出力信号ＹｏｕｔがＹｏｕｔ＝Ｘｉｎなる関係をもつ。これは、入力信号をそのまま出力信号とする変換テーブルである。
推定回路９３は、Ｎ値階調画像からＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）を推定する。Ｋ＝Ｍとすれば、Ｎ値化回路８に入力されるＫ値画像を推定することになる。Ｎ値化回路８は、着目画素の濃淡データを「０」、「２５５」の２値データに変換し、生じる誤差を周辺画素に拡散させる。「０」、「２５５」の２値データは「０」、「１」に正規化され、画像メモリ９に記憶される。この２値量子化処理によって、８ビット／画素は１ビット／画素に変換され、データ容量は１／８に圧縮される。この圧縮画像は、ビットマップ構造を有し、圧縮率は固定長である。よって、可変長符号化による圧縮に比べ、圧縮時間が一定の為、リアルタイム処理に適する。さらには、画像メモリ９内の画像データはビットマップ構造を有するため、可変長符号化による圧縮画像のように一旦伸長してから編集する必要がないので、重ね編集を高速に実行できるものである。この２値データの「０」を白ドット、「１」を黒ドットで表現する出力装置、若しくは、２値データの「１」を白ドット、「０」を黒ドットで表現する表示装置に出力すればドットの粗密によるデジタルハーフトーンの画像が得られる。
【０１１０】
画像メモリ９に格納した「０」、「１」の２値データから、Ｍ値階調画像を第１多値化変換回路１１で推定する。例えば、一定値「１６」のＫ値画像データはＮ値化回路８によって正規化データ「０」、「１」に変換され、「０」を白画素、「１」を黒画素で図示すると、図１８（ｂ）のように主走査方向にＤｘ、副走査方向にＤｙの距離を有する「０」「１」の２値データに変換される。第１多値化変換回路１１は、走査開口内のデータ値を加算し、正規化処理することでＭ値階調画像の推定を行なう。走査開口が２×２で、加算の重み付け係数をすべて１にすると、Ｍ＝２５６、Ｍａ＝４となり、黒ドット「１」は（数５）によりデータ値でおおよそ６４に換算される。
【０１１１】
Ｋ値データが小さい値、即ち、画像のハイライト領域では、黒画素（２値データの「１」）の拡散範囲より走査開口サイズが小さくなり、走査位置によって推定値ＮＡが変動する。図１８（ｂ）に図示した走査位置Ａでは、推定値が６４、位置Ｂでは０、位置Ｃでは６４となる。一定値「１６」のＫ値画像データに対し、推定値は一定とならず変動している。シャドウ領域においても、白画素（２値データの「０」）の拡散範囲より走査開口サイズが小さくなり、やはり推定値ＮＡは変動する。
【０１１２】
このハイライト領域、シャドウ領域の推定値ＮＡの変動を改善する為、図１８（ａ）に図示する変換曲線１を第１変換回路２に、変換曲線２を第２変換回路３に設定する。
変換処理の概念的な説明を図１８（ａ）、図１８（ｂ）、図１８（ｃ）を用いて説明する。ここで、入力データを一定値で１６、即ち、図１８（ａ）のＨ点におけるＫ値画像データの変換処理について説明する。また、図１８（ｂ）、図１８（ｃ）では、２値データの「０」を白画素、「１」を黒画素で図示する。
【０１１３】
図１８（ａ）に図示するように、変換曲線１によって、入力データ「１６」は、第１変換回路２の変換曲線１によって４倍にされ、「６４」の出力データ（Ｂ点）に変換される。また、この４倍にされたＫ値画像データ「６４」は、Ｎ値化回路８によって「０」「１」に変換される。概念的には、データが４倍になっているので図１８（ｃ）のように主走査方向にＤｘ／２、副走査方向にＤｙ／２の距離を有する「０」「１」の２値データに変換される。図１８（ｃ）に図示した走査位置Ａでは、推定値ＮＡは６４であり、位置Ｂで６４、位置Ｃで６４となる。しかし、Ｋ値画像データは変換曲線１で４倍にされているので、変換曲線２を用いて１／４倍（Ｅ点）にし、位置Ａでは１６、位置Ｂでは１６、位置Ｃでは１６とする。結果、図１８（ａ）に比べ、推定値ＮＡの変動を抑え、かつ精度の良い推定値を得ることができる。
【０１１４】
図１８（ａ）のＧ点は、Ｋ値画像データの信号レンジの中央値で、０から２５５を入力する信号範囲とした場合、１２８の位置に設定される点である。第１変換回路２では、Ｇ点以下のハイライト領域では直線ＡＧよりＫ値画像データが大きくなるように変換し（例えば、点ＡＢＧを通る曲線）、Ｇ点以上のシャドウ領域でが直線ＧＤより小さくなるように変換（例えば点ＧＣＤを通る曲線）する。これによってハイライト領域では黒画素（２値データ「１」）の拡散範囲、またはシャドウ領域では白画素（２値データ「０」）の拡散範囲が小さくなる。また、第２変換回路３では、第１変換回路２で行った変換処理の逆変換処理を行なう。即ち、第２変換回路３では、Ｇ点以下のハイライト領域での曲線ＡＢＧをによる変換値を、ＡＥＧ点を通る曲線により逆変換し、Ｇ点以上のシャドウ領域での曲線ＧＣＤによる変換値を、ＧＦＤ点を通る曲線により逆変換する。
【０１１５】
このように、Ｋ値画像データを信号レンジの中央値近傍に集中するように第１変換回路２で変換し、Ｍ値データの推定値ＮＡを第２変換回路３で逆変換すると、ハイライト領域、またはシャドウ領域で、推定値ＮＡの変動が小さくなる。
以上、変換処理の概要について述べたが、詳細について図１９（ａ）、図１９（ｂ）、図１９（ｃ）、図１９（ｄ）、図１９（ｅ）、図１９（ｆ）を用いて説明する。
【０１１６】
図１９（ａ）は、Ｋ値画像データの実施例を示すものである。説明において、Ｋ値画像データの最大値は２５５、最小値は０とする。実施例では、Ｋ値画像データの最大値２５５のほぼ１／１６にあたる一定値「１６」を処理する対象データとする。
図１９（ｂ）は、図１９（ａ）のＫ値画像データをＮ値化回路８で２値化処理したときの２値化データ１００の例を示すものである。図１９（ｂ）に図示するように、平均的な状態では領域Ａ（４×４）の中で「１」が１個存在する２値化データが得られる。
【０１１７】
図１９（ｃ）は、図１９（ｂ）の２値化データ１００を、第１多値化変換回路１１で推定した場合の推定値ＮＡの出力を示すものである。領域Ａ内の平均値は「１６」となり、確かに領域Ａを単位とする平均値では、Ｋ値画像データが推定されているが、内部の個々の画素位置では、推定値ＮＡの変動が０から６４と大きい。
【０１１８】
一方、図１９（ｄ）は、図１９（ａ）のＫ値画像データ「１６」を変換曲線１（変換１）で４倍に変換し、Ｋ値画像データの最大値２５５のほぼ１／４にあたる「６４」をＮ値化回路８で２値化処理した２値化データ１００の例を示すものである。図１９（ｄ）に図示するように、平均的な状態では領域Ａのなかで「１」が４個存在する２値化データに変換される。
【０１１９】
図１９（ｅ）は、図１９（ｄ）の２値化データ１００を、第１多値化変換回路１１で推定した場合の推定値ＮＡの出力を示すものである。
次に、図１９（ｆ）は、図１９（ｅ）の推定値ＮＡを、変換曲線２（変換２）で１／４倍に逆変換した出力である。ここで、１／４倍にする理由は、Ｎ値化回路８に入力するＫ値画像データを変換曲線１（変換１）で４倍に変換したため、変換前の状態に戻す逆変換が必要となるためである。図１９（ｆ）では、領域Ａの内部において、個々の画素位置での推定値ＮＡの変動はなく、かつ、Ｋ値画像データ「１６」が精度良く推定されている。
【０１２０】
ここで、変換による効果を説明すると、変換を行わない図１９（ｃ）の推定値ＮＡに比べて、第１変換回路２、第２変換回路３で変換を行う図１９（ｆ）の推定値ＮＡは、明らかに推定値の変動が抑えられており、さらには精度の良い推定値が得られている。この変換処理は、２値化データが拡散しやすいハイライト領域、またはシャドウ領域で特に効果がある。
【０１２１】
以上のように、Ｋ値画像データを信号レンジの中央値近傍に集中するように第１変換回路２で変換し、変換したＫ値画像データをＮ値化データ（Ｋ＞Ｎ）にＮ値化変換することで、ハイライト領域の黒ドット、またはシャドウ領域の白ドットのデータ拡散範囲を抑えることができる。このＮ値化データ（Ｋ＞Ｎ）から得られるＭ値データ（Ｎ＜Ｍ）の推定値ＮＡを第２変換回路３で逆変換すると、ハイライト領域、またはシャドウ領域で、推定値の変動を抑え、かつ精度のよい推定値ＮＡを得ることができる。これは、Ｎ値化回路８の２値化処理によって起こるデータの拡散範囲を制御することに相当し、着目画素位置からの距離が小さい領域に、白ドット「０」若しくは黒ドット「１」のデータの拡散範囲を抑えることで、局所的な変動を抑えた推定値ＮＡを得ることができるものである。
【０１２２】
また、第１変換回路２、第２変換回路３の変換動作は、白ドット「０」若しくは黒ドット「１」のデータの拡散範囲を、ハイライト領域、またはシャドウ領域で、着目画素位置からの距離が小さくなるように抑えるので、走査開口を小さく設定しても、推定値の変動を抑えることができる。走査開口を小さくすることで回路規模を小さくでき、さらに、解像度を高めることができる。  この変動が小さい推定値ＮＡ（Ｍ値画像データ）を、出力装置、若しくは、表示装置に出力すれば濃度ムラの少ない高品位な画像が得られる。
【０１２３】
また、推定回路９３を図１に図示する階調変換処理装置としたが、図２に図示する階調変換回路１、第１多値化変換回路１１、または多値化変換回路１２としても良い。所定の走査開口内の画素値から多値化レベルを推定することでＮ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する装置ならすべてに効果がある。
また、推定値ＮＡの変動量は第１変換回路２の変換量、第１加算回路１１１に用いるフィルタ１１１０の走査開口サイズにより決定される。開口サイズが一定の場合は変換量が大きい程効果があるが、図１８（ａ）の直線ＢＣの変化量も小さくなり、エッジ成分の検出量は抑圧される。これは、検出したエッジ成分によって推定する開口サイズを制御する装置では影響が大きい。例えば、文字・図形では直線ＢＣの変化量が大きい方が好ましい。
【０１２４】
よって、処理する画像に対応するように、操作パネル９１上に「処理モード」を設定する操作キーを設け、操作キーの設定により設定信号を制御回路９２に出力する。制御回路９２は変換メモリを内蔵し、変換テーブルを複数種記憶する。操作パネル９１から設定される「処理モード」に応じて変換テーブルを信号９２０、信号９２１を経由して第１変換回路２、第２変換回路３の変換テーブルを再設定する。  図２０に図示するように、画質調整用の変換テーブルは、例えば、変換メモリに格納されている。エッジ成分を重視する「文字・図形モード」が設定されると、ＬＵＴ３の先頭アドレスから変換曲線３のテーブルが読み出され、信号９２０を経由して第１変換回路２に、信号９２１を経由して第２変換回路３に変換テーブルを再設定する。
【０１２５】
同様に、平滑性を重視する「写真モード」が設定されるとＬＵＴ１の先頭アドレスから変換曲線１のテーブルが読み出され、信号９２０を経由して第１変換回路２に、ＬＵＴ２の先頭アドレスから変換曲線２のテーブルが読み出され、信号９２１を経由して第２変換回路３にそれぞれ変換テーブルを再設定する。
図２０に図示するように、複数種の変換テーブルを変換メモリに格納することで、種々の画像に対応することができ、画質調整もできる。
【０１２６】
更に、推定回路９３は、制御回路９２からの制御信号６１〜６５を制御することでも種々の画像に対応することができ、画質調整できる。以下、その動作について図９、（表１）、（表２）を用いて説明を行なう。
【０１２７】
【表２】
0003650766.tif 000012
（表１）に示す動作により、制御信号６１（信号ＣＯＮＴ１）は、「処理モード」に応じて強調処理の有無（またはデータ変換の有無）など、各推定出力の選択をする。制御信号６２（信号ＣＯＮＴ２）、制御信号６３（信号ＣＯＮＴ３）は、図９に図示する識別信号４００を制御するものである。制御信号６２（信号ＣＯＮＴ２）は、図９に図示するＡＮＤ回路４５を制御し、第１比較回路４３で判定される結果の有効、無効を制御する。また、制御信号６３（信号ＣＯＮＴ３）は図９に図示するＡＮＤ回路６３を制御し、第２比較回路４４で判定される結果の有効、無効を制御する。「Ｈ」レベルで有効、「Ｌ」レベルで無効となる。比較レベルＣＰＡ、比較レベルＣＰＢは、識別レベルを操作する。比較レベル値（ＣＰＡ、ＣＰＢ）が大きいほど、大きなエッジ検出レベルが必要となり、識別領域が制限される。逆に、比較レベル値（ＣＰＡ、ＣＰＢ）が小さいほど、小さなエッジ検出レベルで識別するので、識別領域が広くなる。  以上の制御信号を用いて、「処理モード」に最適な制御値を設定する。
【０１２８】
「写真モード」では、平滑性が重視されるので識別処理を行なわい。よって、ＣＯＮＴ２を「Ｌ」、ＣＯＮＴ３を「Ｌ」に設定する。この設定では、比較レベル値ＣＰＡ、ＣＰＢは無効である。
「文字・写真モード」では、文字領域の解像度と写真領域の平滑性の両方が重視されるので、識別処理を行う。しかし、空間周波数が広範囲に分布する網点画像による誤識別を考慮して、識別周波数の高いエッジ検出フィルタ４１を用いた識別信号は無効にし、網点周波数より識別周波数が低く、かつ網点周波数による誤識別が小さいエッジ検出フィルタ４２を用いた識別信号を有効にする。よって、ＣＯＮＴ２を「Ｌ」、ＣＯＮＴ３を「Ｈ」に設定する。この設定では、比較レベルＣＰＡの値は無効、比較レベルＣＰＢの値は有効である。
【０１２９】
「文字モード」では、文字領域の解像度が重視されるので識別処理を行う。さらに、空間周波数を広範囲に検出した識別信号を得る為に、エッジ検出フィルタ４１とエッジ検出フィルタ４２の両方を用いた結果を有効にする。よって、ＣＯＮＴ２を「Ｈ」、ＣＯＮＴ３を「Ｈ」に設定する。この設定では、比較レベルＣＰＡ、比較レベルＣＰＢの値は有効に機能する。さらに、エッジの検出領域を広げる為に、比較レベルＣＰＢの値をＢ１からＢ２（Ｂ１＞Ｂ２）に変更する。
【０１３０】
また、操作パネル９１に複数の画質設定キーを設け、設定操作をすることで制御回路９２は複数の設定ステップで比較レベル値ＣＰＡ、ＣＰＢを設定し、識別領域を制御することで画質調整を行なう。
以上のように第２の実施例によれば、制御信号６１〜６５を制御することで、推定回路９３は、種々の画像に対応することができ、画質調整できる。よって、Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する際に、種々の画像に対応した最適な変換処理を行い、所望の画質調整も変換時に実行することから、所望する画質で高品位なＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）を生成できる。
【０１３１】
以上のように、本発明の第１の実施例、第２の実施例によれば、複数のエッジ検出の加算によって輪郭領域を検出する識別手段を有することで、Ｋ値画像をＮ値画像（Ｋ＞Ｎ）に変換した際の、データの拡散によるデータ変動に影響されることなく、画像中の輪郭領域と非輪郭領域を精度良く識別することができる。
さらに、Ｎ値画像中の輪郭領域は先鋭度を重視し、非輪郭領域では階調性を重視した推定処理を実行する手段を有すため、Ｎ値画像中の輪郭領域および非輪郭領域のいずれの領域においても高品位なＭ値画像（Ｎ＜Ｍ）を推定することができる。
【０１３２】
また、Ｋ値画像データを信号レンジの中央値近傍に集中させる変換を行う手段を有し、変換されたＫ値画像データをＮ値化データ（Ｋ＞Ｎ）に変換することで、Ｎ値化データの拡散範囲を抑えることができる。このＮ値化データを推定手段が推定することで、走査開口を小さくしても推定値の変動を抑えることができるといった効果がある。小さい走査開口による処理は、解像度が確保され、かつ低コストで実現できる。
【０１３３】
また、特性の異なる複数のエッジ検出手段の出力を画像特性に合わせて混合したエッジ成分量を生成し、エッジ成分量によって複数の空間フィルタを混合する手段を有することから、２値的な処理の状態変更を伴わずに、かつ空間周波数に対して広範囲のエッジ成分を抽出できる。よって、種々の画像若しくは画像領域に適応した階調変換を行うことができる。
【０１３４】
また、Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する際に、種々の画像に対応した最適な変換処理を行うように制御する制御手段を有し、所望の画質調整も変換時に実行する手段を有することから、所望の画質で高品位なＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）を生成できる。
また、本発明を複写機、プリンタ、表示装置、ＦＡＸ、文書ファイルなどに応用することで、画像データ容量を削減して記憶、データ転送を実現でき、出力および表示段階で高品位な推定画像を得ることができる。さらに、白黒画像に限らずカラーの出力装置およびカラーの表示装置およびカラーのＦＡＸに応用すれば、画質を維持しながら、さらに画像データ容量の削減を行なうことができる。カラーでは、ＲＧＢ画像、若しくは、ＹＭＣ画像のそれぞれの色に、白黒と同様の処理を行うことで実現できる。
【０１３５】
また、本発明の第１、第２の実施例における領域識別装置及び階調変換処理装置をすべてＣＰＵ、またはＤＳＰを用いた演算処理（ソフトウェア処理）によって実現してもよい。
また、本発明の階調変換処理装置を画像データの圧縮・伸長処理として用いると、固定長の符号化とビットマップ構造を維持した圧縮・伸長処理が実現できる。固定長の符号化は、固定した時間で圧縮・伸長を行うので、リアルタイム処理を行う装置に最適である。さらに、ビットマップ構造を維持した圧縮は、画像記録装置内の任意の位置に対する重ね書き編集を可能にし、可変長符号化方式のように圧縮画像を一度再展開して編集する必要がないために編集処理の高速化を図ることができる。
【０１３６】
以上の実施例の効果をまとめると、複数のエッジ検出の加算によって輪郭領域を検出する識別手段を有することで、Ｋ値画像をＮ値画像（Ｋ＞Ｎ）に変換した際の、データの拡散によるデータ変動に影響されることなく、画像中の輪郭領域と非輪郭領域を精度良く識別することができるといった効果がある。
さらに、Ｎ値画像中の輪郭領域は先鋭度を重視し、非輪郭領域では階調性を重視した推定処理を実行する手段を有すため、Ｎ値画像中の輪郭領域および非輪郭領域のいずれの領域においても高品位なＭ値画像（Ｎ＜Ｍ）を推定することができるといった効果がある。
【０１３７】
また、Ｋ値画像データを信号レンジの中央値近傍に集中させる変換を行う手段を有し、変換されたＫ値画像データをＮ値化データ（Ｋ＞Ｎ）に変換することで、Ｎ値化データの拡散範囲を抑えることができる。このＮ値化データを推定手段が推定することで、走査開口を小さくしても推定値の変動を抑えることができるといった効果がある。小さい走査開口による処理は、解像度が確保され、かつ低コストで実現できるといった効果がある。
【０１３８】
また、特性の異なる複数のエッジ検出手段の出力を画像特性に合わせて混合したエッジ成分量を生成し、エッジ成分量によって複数の空間フィルタを混合する手段を有することから、２値的な処理の状態変更を伴わずに、かつ空間周波数に対して広範囲のエッジ成分を抽出できる。よって、種々の画像若しくは画像領域に適応した階調変換を行うことができるといった効果がある。
【０１３９】
また、Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する際に、種々の画像に対応した最適な変換処理を行うように制御する制御手段を有し、所望の画質調整も変換時に実行する手段を有することから、所望の画質で高品位なＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）を生成できるといった効果がある。
【０１４０】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では混合処理手段が混合としている平滑フィルタの１つを選択するので、誤識別の影響を抑えて、Ｎ値画像中の輪郭領域では解像度を確保した階調変換を行い、非輪郭領域では階調性を確保した階調変換を行うことができる。
【０１４１】
また、識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では混合処理手段が混合としている平滑フィルタの１つを強調した出力を選択するので、誤識別の影響を抑えて、Ｎ値画像中の輪郭領域では先鋭度を確保した階調変換を行い、非輪郭領域では階調性を確保した階調変換を行うことができる。
【０１４２】
また、識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は第１の処理手段を選択し、輪郭領域では第１の処理手段が混合としている平滑フィルタの１つを用い、走査開口を等価的に小さくするようにデータ変換した出力を選択するので、誤識別の影響を抑えて、Ｎ値画像中の輪郭領域では解像度を確保した階調変換を行い、非輪郭領域では階調性を確保した階調変換を行うことができる。
【０１４４】
また、特性の異なる複数のエッジ検出手段の出力を画像特性に合わせて混合したエッジ成分量を生成し、エッジ成分量によって複数の空間フィルタを混合するので、２値的な処理の状態変更を伴わずに、かつ空間周波数に対して広範囲のエッジ成分を抽出できる。また、種々の画像若しくは画像領域に適応した階調変換を行うことができる。
【０１４６】
また、第４の制御手段は、設定手段からの処理モード若しくは画質調整値の設定値によって変換テーブルを変更でき、種々の画像に対応した画質調整ができる。  また、第４の制御手段は、設定手段からの処理モード若しくは画質調整値の設定値によって変換テーブルを変更でき、種々の画像に対応した画質調整ができる。
【０１４９】
以上のように本発明によれば、画像中の輪郭部および非輪郭領域を２値化データの拡散、テクスチャに影響されることなく、画像中のどの領域においても最適な階調変換を行い、さらに対象画像に合わせた画質調整を行う階調変換処理装置を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例における領域識別装置Ａを含む階調変換処理装置のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例の図１における階調変換回路１のブロック図である。
【図３】（ａ）第２加算回路１２１に用いるフィルタ図（１２１０）である。
（ｂ）第１加算回路１１１に用いるフィルタ図（１１１０）である。
【図４】エッジ抽出回路１９に用いるフィルタ図（１９００、１９０１）である。
【図５】第１の実施例に用いる混合回路１３の動作説明図である。
【図６】エッジ抽出回路１９の改良ブロック図である。
【図７】（ａ）第１エッジ検出回路１５に用いるフィルタ図（１５００）である。
（ｂ）第２エッジ検出回路１６に用いるフィルタ図（１６００、１６０１）である。
【図８】第１の実施例で用いるフィルタの空間周波数特性図である。
【図９】識別回路４のブロック図である。
【図１０】（ａ）エッジ検出フィルタ４１、エッジ検出フィルタ４２の検出位置の配置図である。
（ｂ）エッジ検出フィルタ４１に用いるフィルタ図（４１００、４１０１）である。
（ｃ）エッジ検出フィルタ４２に用いるフィルタ図（４２００、４２０１）である。
【図１１】エッジ検出フィルタ４１、エッジ検出フィルタ４２の改良ブロック図である。
【図１２】（ａ）２値化データ１００のパターン図である。
（ｂ）エッジ検出フィルタ４１の第５検出器Ａ（４１ｅ）のエッジ出力図である。
（ｃ）エッジ検出フィルタ４１のエッジ出力ＥＳＡの出力図である。
（ｄ）改良したエッジ検出フィルタ４１のエッジ出力ＥＳＡの出力図である。
【図１３】データ変換回路７のブロック図である。
【図１４】（ａ）はデータ変換回路７の係数設定を説明するためのフィルタ図（１０００）である。
（ｂ）はデータ変換曲線図である。
【図１５】データ変換回路７の動作説明図である。
【図１６】強調回路５のブロック図である。
【図１７】本発明の第２の実施例における階調変換処理装置のブロック図である。
【図１８】（ａ）第１変換回路２、第２変換回路３の変換動作の説明図である。
（ｂ）変換前の走査開口位置と画素位置の関係図である。
（ｃ）変換後の走査開口位置と画素位置の関係図である。
【図１９】（ａ）Ｋ値画像データのデータ図である。
（ｂ）図１９（ａ）のＫ値画像データを２値化処理したときの２値化データ図である。
（ｃ）図１９（ｂ）の２値化データ１００を推定した場合の推定値ＮＡの出力データ図である。
（ｄ）図１９（ａ）のＫ値画像データを変換曲線１で変換し、２値化処理したときの２値化データ図である。
（ｅ）図１９（ｄ）の２値化データ１００を推定した場合の推定値ＮＡの出力データ図である。
（ｆ）図１９（ｅ）の推定値ＮＡを、変換曲線２で逆変換した出力データ図である。
【図２０】変換テーブルの説明図である。
【図２１】Ｎ値化回路８のブロック図である。
【図２２】エッジ検出フィルタ４１の第ｎ検出器Ａの回路ブロック図である。
【図２３】フィルタ１５００の回路ブロック図である。
【図２４】第１加算回路１１１の回路ブロック図である。
【符号の説明】
１  階調変換回路
２  第１変換回路
３  第２変換回路
４  識別回路
５  強調回路
６  選択回路
７  データ変換回路
８  Ｎ値化回路
９  画像メモリ
１１  第１多値化変換回路
１２  第２多値化変換回路
１３  混合回路
１４  量子化回路
１５  第１エッジ検出回路
１６  第２エッジ検出回路
１７  混合回路
１９  エッジ抽出回路
４１  エッジ検出フィルタ
４２  エッジ検出フィルタ
９１  操作パネル
９２  制御回路
９３  推定回路
【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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【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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