(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される画像データに対して、高画質を得るための画像処理を施す画像処理装置において、
画像データで表される入力画像を、予め定める大きさの領域に分割し、各領域に対して入力画像の周波数成分を抽出する直交変換手段と、
入力画像での輝度分布に基づいて、該領域を分離する第１領域分離手段と、
直交変換手段によって抽出される入力画像の周波数成分の分布を基に、該領域を分離する第２領域分離手段と、
第１領域分離手段および第２領域分離手段による分離結果に基づいて、分離された領域に対してフィルタ処理を施すためのフィルタを選択するフィルタ選択手段と、
入力画像を周波数成分に変換した画像データに対し、フィルタ選択手段によって選択されたフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、
フィルタ処理手段によってフィルタ処理された周波数成分を画像領域に戻す逆直交変換手段とを含み、
前記第１領域分離手段は、前記予め定める大きさとして、画像データの２次元配列を整数値ＮでＮ×Ｎの領域に分離し、Ｎ×Ｎ入力画像の輝度値を予め定める整数値Ｐのレベルに量子化し、レベルが同じでかつ規定サイズ内の画素の集合を全て検出し、その検出数がＮ×Ｎのサイズに応じて決定される閾値Ｔ以上あるとき、網点と判定して、各領域内で網点パターン検出を行い、線数の低い網点を検出して、Ｎ×Ｎ画像毎に領域分離し、
前記第２領域分離手段は、文字および網点の周波数成分の分布に基づいて領域を分離することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の周波数成分を基に、解像度変換処理を行う解像度変換手段をさらに含み、
前記逆直交変換手段は、解像度変換手段による解像度変換処理後の周波数成分を画像領域に戻す逆直交変換を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記直交変換手段および前記逆直交変換手段は、離散コサイン変換および逆離散コサイン変換をそれぞれ用いることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記フィルタ処理手段は、フィルタ選択手段によって選択されたフィルタに応じて、前記フィルタ処理を行う領域を変更することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の入出力を行う装置に搭載されて、高画質を得るために用いられる画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、スキャナ、複写機、ファクシミリ装置、プリンタ等の画像入出力を行う装置では、画質の向上を図るために各種フィルタ処理を施す画像処理装置が搭載されている。入出力される画像が文字や網点などの場合には、それぞれの画像の性質に適合したフィルタ処理を選択して実行することにより、画質の改善を図ることができる。
【０００３】
従来の画像処理では、画質向上のために注目画素とその周辺画素との濃度差等から１画素毎に注目して領域を判定し、その判定結果を基に、強調フィルタ、平滑化フィルタ等のデジタルフィルタ処理を選択して実行し、その後、最近隣補間法、直線補間法、３次元畳込み補間法等に代表される空間的補間法を用いて、解像度変換を行うことが一般的に行われている。特開平６−１７６１４４、特開平６−１３３１６０および特開平６−３０３４２５では、Discrete Cosine TransformからＤＣＴと略称される離散コサイン変換などの直交変換を用いて周波数成分を抽出し、その周波数成分の分布から領域分離処理を行うようにしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来からの離散コサイン変換（ＤＣＴ）を用いる領域分離法では、文字と線数の低い網点との間の判定を誤りやすく、フィルタの選択を適切に行うことができず、画質の向上を図ることが困難である。また、一般的な領域分離では、文字、網点あるいは写真といった大まかな判定しかできないので、網点の線数などによってフィルタ処理を変更することは困難である。このため、画像の種類に応じた適切なフィルタ処理を選択することができず、画質の向上を充分に行うことができない。
【０００５】
本発明の目的は、入力画像の領域分割を適切に行い、領域に応じた適切なフィルタ処理を施して画質を向上させることができる画像処理装置を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、入力される画像データに対して、高画質を得るための画像処理を施す画像処理装置において、
画像データで表される入力画像を、予め定める大きさの領域に分割し、各領域に対して入力画像の周波数成分を抽出する直交変換手段と、
入力画像での輝度分布に基づいて、該領域を分離する第１領域分離手段と、
直交変換手段によって抽出される入力画像の周波数成分の分布を基に、該領域を分離する第２領域分離手段と、
第１領域分離手段および第２領域分離手段による分離結果に基づいて、分離された領域に対してフィルタ処理を施すためのフィルタを選択するフィルタ選択手段と、
入力画像を周波数成分に変換した画像データに対し、フィルタ選択手段によって選択されたフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、
フィルタ処理手段によってフィルタ処理された周波数成分を画像領域に戻す逆直交変換手段とを含み、
前記第１領域分離手段は、前記予め定める大きさとして、画像データの２次元配列を整数値ＮでＮ×Ｎの領域に分離し、Ｎ×Ｎ入力画像の輝度値を予め定める整数値Ｐのレベルに量子化し、レベルが同じでかつ規定サイズ内の画素の集合を全て検出し、その検出数がＮ×Ｎのサイズに応じて決定される閾値Ｔ以上あるとき、網点と判定して、各領域内で網点パターン検出を行い、線数の低い網点を検出して、Ｎ×Ｎ画像毎に領域分離し、
前記第２領域分離手段は、文字および網点の周波数成分の分布に基づいて領域を分離することを特徴とする画像処理装置である。
【０００７】
本発明に従えば、入力画像を表す画像データを直交変換手段によって予め定める大きさの領域に分割し、各領域に対して入力画像を周波数成分に変換する。第１領域分離手段は、入力画像での輝度分布に基づいて、領域を分離する。第２領域分離手段は、直交変換手段によって変換される周波数成分の分布を基に、領域を分離する。フィルタ選択手段は、第１領域分離手段および第２領域分離手段による分離結果に基づいて、フィルタ処理を施すためのフィルタを選択する。フィルタ処理手段では、直交変換手段によって変換された入力画像の周波数成分に対して、フィルタ選択手段によって選択されたフィルタ処理を施す。フィルタ処理された周波数成分は、逆直交変換手段によって画像領域に戻される。周波数成分に対してフィルタ処理を施すので、演算量を低減することができる。入力画像を第１領域分離手段および第２領域分離手段の分離結果に基づいて選択されるフィルタ処理を施すので、入力画像に応じた適切なフィルタ処理を施すことができ、画像に適したフィルタ処理の選択で、画質の向上を図ることができる。
また、入力画像をＮ×Ｎの領域に分離して、Ｎ×Ｎ入力画像の輝度値を予め定める整数値Ｐのレベルに量子化し、レベルが同じでかつ規定サイズ内の画素の集合を全て検出し、その検出数がＮ×Ｎのサイズに応じて決定される閾値Ｔ以上あるとき、網点と判定して、各領域内で網点パターン検出を行い、線数の低い網点を検出して、Ｎ×Ｎ画像毎に領域分離するので、１画素毎に注目した領域分離と比較して、領域分離のための処理量を軽減することができる。
さらに、第２領域分離手段では、文字および網点の周波数成分の分布に基づいて領域を分離するので、誤判定を起こしやすい画像に対して、的確に領域を判定して分離することができ、網点の線数や文字の大きさを知ることが可能となる。
【０００８】
また本発明は、前記フィルタ処理手段によるフィルタ処理後の周波数成分を基に、解像度変換処理を行う解像度変換手段をさらに含み、
前記逆直交変換手段は、解像度変換手段による解像度変換処理後の周波数成分を画像領域に戻す逆直交変換を行うことを特徴とする。
【０００９】
本発明に従えば、フィルタ処理後の周波数成分を基に解像度変換手段が解像度変換処理を行い、解像度変換処理後の周波数成分を逆直交変換手段によって画像領域に戻すので、フィルタ処理によって画質を向上させた状態で解像度を変換し、画質が向上しかつ解像度が変換された画像を得ることができる。
【００１０】
また本発明で前記直交変換手段および前記逆直交変換手段は、離散コサイン変換および逆離散コサイン変換をそれぞれ用いることを特徴とする。
【００１１】
本発明に従えば、直交変換手段では、直交変換として離散コサイン変換を用い、逆直交変換手段では逆直交変換として逆離散コサイン変換を用いるので、的確に画像の周波数成分を抽出することができる。
【００１６】
また本発明で前記フィルタ処理手段は、フィルタ選択手段によって選択されたフィルタに応じて、前記フィルタ処理を行う領域を変更することを特徴とする。
【００１７】
本発明に従えば、フィルタ選択手段によって選択されるフィルタ処理に応じて、フィルタ処理を行う領域を変更するので、各フィルタ処理に必要なだけの領域に変更することによって、フィルタ処理に必要な処理量を低減することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態としての画像処理装置を含む複写機の概略的な電気的構成を示す。入力画像は、スキャナ１によって読込まれ、図示を省略しているＡ／Ｄ変換器によって、多値の入力画像データに変換される。多値の入力画像データは、γ補正手段２によって階調再現性が高められ、領域分離手段３によって文字、網点あるいは写真といった領域が判定される。領域の判定結果を基に、フィルタ処理手段４および解像度変換手段５によって画質の向上と解像度の変換とを行い、中間調処理手段６によって２値化し、プリンタ７で画像として出力する。このような構成のうち、γ補正手段２から中間調処理手段６までの部分が、本実施形態としての画像処理装置１０に該当する。画像処理装置１０は、マイクロコンピュータやデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）のプログラム処理によって実現される。
【００１９】
図２は、図１に示す画像処理手段１０の主要部である領域分離手段３、フィルタ処理手段４および解像度変換手段５に関連する構成を示す。領域分離手段１３には、直交変換手段２０、第１領域分離手段２１、第２領域分離手段２２およびフィルタ選択処理手段２３が含まれる。解像度変換手段５には、解像度変換処理手段２４および逆直交変換手段２５が含まれる。
【００２０】
直交変換手段２０は、文字と網点とが混在する画像に対して、入力された多値画像からＮ×Ｎの入力画像データに注目し、図３に示すようにＮ×Ｎの画像領域３０からＮ×Ｎの周波数成分３１を得る。Ｎは整数であり、Ｎ＝８の場合を図示する。周波数成分３１では、左上が直流（ＤＣ）成分を表す。ただし後述する図５以降では、周波数成分を左下が直流成分を表すようにして示す。第１領域分離手段２１によって画像領域３０に対する領域の判定を行い、さらにＮ×Ｎの周波数成分３１の周波数成分分布を基に、第２領域分離手段２２によって領域を判定する。フィルタ選択手段２３は、第１領域分離手段２１および第２領域分離手段２２の結果を基に、フィルタの選択を行う。フィルタ処理手段４は、フィルタ選択処理手段２３によってフィルタ処理を施すフィルタを選択する。フィルタ処理手段５は、選択されたフィルタを用いてＮ×Ｎ周波数成分３１に対応したフィルタ処理を行い、フィルタ処理を施したＮ×Ｎ周波数成分が得られる。解像度変換手段６は、フィルタ処理を施したＮ×Ｎ周波数成分をｍＮ×ｍＮ周波数成分に拡張し、逆直交変換手段２５によってｍＮ×ｍＮの画像出力を得ることができる。
【００２１】
直交変換手段２０では、たとえば離散コサイン変換を行って入力画像から周波数成分を抽出する。このときの離散コサイン変換は、次の第１式に従って行われる。
【００２２】
【数１】
0003679273.tif 000002
【００２３】
ここでｘ（ｍ，ｎ）は入力画像を表し、Ｘ（ｕ，ｖ）は周波数成分を表す。また、Ｃ（ｕ），Ｃ（ｖ）の値は、ｕ，ｖが０のときに１／√２であり、他の場合は１である。すなわち次の第２式を満たす。
【００２４】
【数２】
0003679273.tif 000003
【００２５】
また、逆離散コサイン変換は、次の第３式に従って行う。
【００２６】
【数３】
0003679273.tif 000004
【００２７】
次に、Ｎ×Ｎ入力画像に対する第１領域分離手段２１での領域分離処理は、Ｎ×Ｎ入力画像から網点パターンを検出することによって行う。先ず、Ｎ×Ｎ入力画像の輝度値をＰレベルに量子化し、レベルが同じでかつ規定サイズ内の画素の集合を全て検出する。
【００２８】
図４は、Ｎ＝８およびＰ＝５のときの網点パターン検出処理例を示す。ここでは規定サイズを２×２以上、かつ３×３より小さいものとしている。主走査線方向を図４の右向きとし、副走査線方向を図４の下向きに設定する。注目画素４０について、走査に従って移動させると、白抜き矢印で示した方向については先に検出処理の対象となっているはずであるので、画素集合としての重複を避けるために黒矢印方向で示す４方向に対する調査を行う。黒矢印で示す４方向で、注目画素４０と同じ輝度レベルで規定サイズ内に存在する画素の集合を全て検出すると、図４の場合には斜線を施して示すレベルの画素集合４１，４２，４３が３個検出される。検出される画素集合中に、互いに一致または包括される画素集合４１，４２，４３が、所定の閾値Ｔ個以上あるときにそれを網点パターンとし、網点と判定する。この場合、画素集合４１，４２は２×２の４画素から形成され互いに一致し、また画素集合４３には包括される。網点と判定される以外の場合には文字と判定する。このとき、前述の規定サイズは入力解像度によって、または所定の閾値ＴはＮ×Ｎのサイズによって決定される。このようにすると、Ｎ×Ｎの領域毎に線数の低い網点と文字との領域分離を行うことができる。
【００２９】
図５、図６、図７および図８は、第２領域分離手段２２において、たとえば入力解像度３００ｄｐｉとしたときの６５線、１３３線および２００線の網点と、文字についての周波数成分分布の位置をそれぞれ示す。すなわち、図５、図６および図７に示す網点では、対角線方向に間隔をあけて周波数成分が分布していることが判る。図８に示す文字に対しては、対角線方向の周波数成分分布はなく、主走査線方向および副走査線方向に連続した分布となっていることが判る。
【００３０】
図９は、第２領域分離手段２２における領域分離処理の手順を示す。ステップＳ０で初期設定として、パラメータｈ１、ｖ１、ｎ１、ｈ２、ｖ２、ｎ２がそれぞれ初期値に設定される。このうちパラメータｈ２、ｖ２、ｎ２にはＮ−１が設定される。ｈ１、ｖ１およびｎ１は、図１０に示すような値に設定する。Ｈは主走査線方向、Ｖは副走査線方向、Ｎは対角線方向を示す。パラメータｈ１，ｖ１，ｎ１は、直流成分およびその近辺の領域の境界線についての値ＤＣｈ，ＤＣｖ，ＤＣｎにそれぞれ設定する。
【００３１】
図９のステップＳ１では、図１１に示すようにパラメータｈ１，ｈ２からＨ範囲が指定され、ｖ１，ｖ２からＶ範囲が指定され、ｎ１，ｎ２からＮ範囲が指定される。図１２は、Ｈ範囲の指定の手順を示す。Ｖ範囲およびＮ範囲に対しても同様に指定を行う。図１２については後で説明する。
【００３２】
図９のステップＳ２では、Ｈ、ＶおよびＮ範囲が全て指定不可能であるか否かを判断する。全て指定不可能ではないと判断されるときには、ステップＳ３で、指定可能な範囲についてｍａｘＨ，ｍａｘＶ，ｍａｘＮ，Ｈｐｏｓ，Ｖｐｏｓ，Ｎｐｏｓを検出する。ステップＳ４では、ｍａｘＮ＞ｍａｘＨ＋ｏｆｆｓｅｔ１であるかまたはｍａｘＮ＞ｍａｘＶ＋ｏｆｆｓｅｔ１であるか否かを判断する。なおｏｆｆｓｅｔ１は、ステップＳ４で定まらない範囲を定めるために用いる。いずれの不等式も成り立たないと判断されるときには、ステップＳ５で、ｍａｘＨ＞ｍａｘＮ＋ｏｆｆｓｅｔ２かつｍａｘＶ＞ｍａｘＶ＋ｏｆｆｓｅｔ２であるか否かを判断する。なおｏｆｆｓｅｔ２は、ステップＳ５で定まらない範囲を定めるために用いる。ステップＳ２でＨ，Ｖ，Ｎ範囲全て指定不可能であると判断されるときには、ステップＳ６でフィルタ処理を行わないと判断する。ステップＳ４で、いずれの不等式かが成り立つと判断されるときには、ステップＳ７で網点領域であると判断する。ステップＳ５で両方の不等式が成り立つと判断されるときには、ステップＳ８で文字領域であると判断する。ステップＳ５でいずれかの不等式が成り立たないと判断されるときには、ステップＳ９でＥｒｒｏｒ信号出力を行う。Ｈ範囲、Ｖ範囲またはＮ範囲のいずれかにおいて範囲指定が可能であれば、それぞれ指定可能な範囲に対してのみ最大値を検出し、それぞれｍａｘＨ，ｍａｘＶ，ｍａｘＮとする。このとき範囲指定が不可能とされた範囲に対しては、最大値の検出を行わない。また最大値となる座標をＨｐｏｓ，Ｖｐｏｓ，Ｎｐｏｓとする。ｍａｘＮがｍａｘＨやｍａｘＶより充分大きいときには網点領域と判定する。ｍａｘＨもしくはｍａｘＶがｍａｘＮより充分大きいときには文字領域と判定する。これ以外のときにはＥｒｒｏｒとする。領域判定結果およびｈ１，ｈ２，ｖ１，ｖ２，ｎ１，ｎ２，Ｈｐｏｓ，Ｖｐｏｓ，Ｎｐｏｓをフィルタ選択処理手段２３に出力する。
【００３３】
フィルタ選択処理手段２３は、網点領域であればｍａｘＮとなる成分の座標Ｎｐｏｓ、およびＮ方向近辺の指定範囲ｎ１，ｎ２から文字領域であればｍａｘＨおよびｍａｘＶとなる成分の座標Ｈｐｏｓ，Ｖｐｏｓ、およびＨ，Ｖ方向の指定範囲ｈ１，ｈ２，ｖ１，ｖ２から図５、図６、図７および図８の周波数成分分布例を基にしたテーブルデータに対応するフィルタ処理を選択する。また第２領域分離手段２２の領域分離結果がＥｒｒｏｒであれば、第１領域分離手段２１の結果を基にフィルタの選択を行う。
【００３４】
図１２は、図９のステップＳ２でのＨ方向の範囲指定の動作手順を示す。ステップＳ１０では、パラメータｈ１にＤＣｈ、パラメータｈ２にｈ２−１を設定する。ステップＳ１１では、パラメータｈ１，ｈ２を比較し、ｈ１＞ｈ２であるか否かを判断するｈ１＞ｈ２でないと判断されるときには、Ｈ方向に対して、Ｘ［０］［ｈ１］とＸ［０］［ｈ２］と閾値Ｔｈとの大小比較をステップＳ１２およびステップＳ１３でそれぞれ行う。なお、Ｘ［０］［ｈ１］やＸ［０］［ｈ２］は、第１式のＸ（ｕ，ｖ）を使用すれば、Ｘ（０，ｈ１）、Ｘ（０，ｈ２）と表すことができる。すなわち、Ｘ（ｕ，ｖ）＝Ｘ［ｕ］［ｖ］である。ステップＳ１２で、閾値ＴｈよりもＸ［０］［ｈ１］の方が小さいと判断されるときには、ステップＳ１４でパラメータｈ１の値を１増加させ、ステップＳ１１に戻る。ステップＳ１３でＸ［０］［ｈ２］が閾値Ｔｈより小さいと判断されるときには、ステップＳ１５でパラメータｈ２を１だけ小さくしてステップＳ１１に戻る。ステップＳ１２およびステップＳ１３でともに条件が満足されないときには、ステップＳ１６でＨ範囲の決定を行う。ステップＳ１１で、ｈ１＞ｈ２となるときには、ステップＳ１７でＨ範囲を指定することができないと判断し、ｍａｘＨ＝０とする。
【００３５】
図１３、図１４、図１５および図１６は、６５線、１３３線、２００線の網点と文字とに応じたフィルタ処理を行った例を示す。ただし、各図中の０はフィルタ処理を行わずに０を挿入した部分を示し、また斜線で塗り潰した部分がフィルタ処理を行った領域に相当する。フィルタ処理をＦ、周波数成分をＸ、フィルタ処理後の周波数成分をＸFとすると、フィルタ処理は次の第４式のように行われる。
ＸF（ｉ，ｊ）＝ Ｆ（ｉ，ｊ）×Ｘ（ｉ，ｊ）              …（４）
ただし、０≦ｉ,ｊ＜Ｎをｉ,ｊは満たし、かつ選択されたフィルタ処理範囲内の値とする。このようにして、分布範囲を考慮したフィルタ処理を行うことができる。
【００３６】
図１７は、図１の解像度変換手段５によるｍ倍処理の例を示す。図中の０は０を挿入する領域を示し、斜線による塗り潰し部分はフィルタ処理後の周波数成分に相当する領域を示す。ｍＮ×ｍＮに拡張された周波数成分に逆直交変換手段２５が逆直交変換を施すことによって、ｍＮ×ｍＮに解像度が変換処理された出力画像を得ることができる。
【００３７】
以上説明したように、本実施形態では画像を指定サイズであるＮ×Ｎの大きさに分割し、直交変換を行うことによって抽出する周波数成分から、領域分離、フィルタ演算処理および解像度変換を行うことによって、高精度な出力画像を得ることができる。すなわち、フィルタ処理を周波数成分に対して行うことができるので、規定サイズＮ×Ｎの入力画像に対して、Ｎ2の畳込み演算ではなく、Ｎ2回の積算によってフィルタ処理結果を求めることができ、空間周波数フィルタ処理に比べて処理速度を向上させることができる。ただし、ここではグレースケールに限定して説明しているけれども、カラーの画像に対しても、たとえば色変換を行い、Ｌ，ａ，ｂの成分に変換して、Ｌ成分について本実施形態と同様に画像処理を施すことによって、精度の良い出力画像を得ることができる。また、直交変換手段２０および逆直交変換手段２５では、直交変換として離散コサイン変換を用いているけれども、その他にアダマール（Hadamard）変換などを用いても同様に処理することが可能である。
【００３８】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、画像の輝度データに基づいて領域分離を行う第１領域分離手段と、画像を周波数領域に変換して領域分離を行う第２領域分離手段とのそれぞれ領域分離を行い、両方の領域分離結果に基づいて入力画像のフィルタ処理を選択するので、精度の良い領域分離を行って、画像に適したフィルタ処理を行うことができる。また入力画像は周波数成分に変換してフィルタ処理を行うので、フィルタ処理の演算量を軽減することができる。
また、Ｎ×Ｎの領域で、線数の低い網点を検出し、Ｎ×Ｎ画像毎に分離することができる。分離したＮ×Ｎの大きさの画像毎に領域分離を行うので、領域分離に要する処理量を軽減することができる。
さらに、第２領域分離手段では文字および網点の周波数成分の分布に基づいて領域の分離を行うので、誤判定を起こしやすい文字と網点との周波数成分の分布に基づいて適切に領域を分離することができ、また網点の線数や文字の大きさなどについても知ることが可能となる。
【００３９】
また本発明によれば、解像度変換処理を、フィルタ処理後の周波数成分に対して行うので、フィルタ処理によって画質が向上した状態で解像度の変更も行うことができる。
【００４０】
また本発明によれば、直交変換手段による画像領域から周波数成分への変換と、逆直交変換手段による周波数成分から画像領域への変換とを離散コサイン変換と逆離散コサイン変換とを用いてそれぞれ行うので、的確な周波数成分の抽出と、画像領域への戻しとをそれぞれ行うので、画像領域から周波数成分への的確な抽出と、周波数成分から画像領域への戻しとを的確に行うことができる。
【００４３】
また本発明によれば、フィルタ選択手段によって選択されるフィルタ処理に応じてフィルタ処理手段での処理の対象となる領域を、選択されたフィルタ処理に応じて変更するので、フィルタ処理量を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の画像処理装置１０の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置１０の主要部分の構成を示すブロック図である。
【図３】図２の直交変換手段２０が画像領域３０から離散コサイン変換で抽出する周波数成分の関係を示す図である。
【図４】図２の第１領域分離手段２１による領域分離の考え方を示す図である。
【図５】図２の第２領域分離手段２２で入力解像度３００ｄｐｉのときの６５線の網点に対する周波数成分分布を示す図である。
【図６】図２の第２領域分離手段２２で入力解像度３００ｄｐｉのときの１３３線の網点に対する周波数成分分布を示す図である。
【図７】図２の第２領域分離手段２２で入力解像度３００ｄｐｉのときの２００線の網点に対する周波数成分分布を示す図である。
【図８】図２の第２領域分離手段２２で入力解像度３００ｄｐｉのときの文字についての周波数成分分布の例を示す図である。
【図９】図２の第２領域分離手段２２が、図５〜図８に示す周波数成分分布の特徴を利用して行う領域分離の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ０で初期設定するパラメータの例を示す図である。
【図１１】図９のステップＳ１でＨ方向、Ｖ方向およびＮ方向に範囲を指定する例を示す図である。
【図１２】図９のステップＳ１でのＨ方向の範囲指定の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図２のフィルタ選択処理手段２３で、６５線の反転領域に対して選択されるフィルタを用いてフィルタ処理手段４がフィルタ処理を行った例を示す図である。
【図１４】図２のフィルタ選択処理手段２３で、１３３線の反転領域に対して選択されるフィルタを用いてフィルタ処理手段４がフィルタ処理を行った例を示す図である。
【図１５】図２のフィルタ選択処理手段２３で、２００線の反転領域に対して選択されるフィルタを用いてフィルタ処理手段４がフィルタ処理を行った例を示す図である。
【図１６】図２のフィルタ選択処理手段２３が文字に応じたフィルタを選択して、フィルタ処理手段４によるフィルタ処理を行った状態を示す図である。
【図１７】図１の解像度変換手段５によってフィルタ処理後の周波数成分をｍ倍した状態を示す図である。
【符号の説明】
１  スキャナ
２  γ補正手段
３  領域分離手段
４  フィルタ処理手段
５  解像度変換手段
６  中間調処理手段
７  プリンタ
１０  画像処理装置
２０  直交変換手段
２１  第１領域分離手段
２２  第２領域分離手段
２３  フィルタ選択処理手段
２４  解像度変換処理手段
２５  逆直交変換手段
３０  画像領域
３１  周波数成分
４０  注目画素
【図１】
0003679273.tif 000005
【図２】
0003679273.tif 000006
【図３】
0003679273.tif 000007
【図４】
0003679273.tif 000008
【図５】
0003679273.tif 000009
【図６】
0003679273.tif 000010
【図７】
0003679273.tif 000011
【図８】
0003679273.tif 000012
【図９】
0003679273.tif 000013
【図１０】
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【図１１】
0003679273.tif 000015
【図１２】
0003679273.tif 000016
【図１３】
0003679273.tif 000017
【図１４】
0003679273.tif 000018
【図１５】
0003679273.tif 000019
【図１６】
0003679273.tif 000020
【図１７】
0003679273.tif 000021