(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数の画素を有する入力画像データに対し、画素の補間または間引きによる画素数変換処理を行う画素数変換処理手段と、
画素数変換処理が行われる前の画像データの各画素を注目画素として、注目画素とその近傍の複数画素とからなるブロックの特性を表す特徴量に基づいて、注目画素がいずれの領域に属しているかを識別する領域識別値を抽出する領域識別値抽出手段と、
上記入力画像データから抽出された領域識別値に対し、各画素の領域識別値の補間または間引きを行うことにより、画素数変換処理後の各画素の領域識別値を求める領域識別値変換手段と、
上記画素数変換処理手段によって画素数が変換された画像データを、上記識別値変換手段によって求められた、画素数変換処理後の各画素の領域識別値に基づいて複数の領域に分割し、上記各領域に応じた画像処理を行う領域分割画像処理手段とを備え、
上記領域識別値変換手段が、入力画像データから抽出された領域識別値が注目画素が各領域に存在する確率を表わす値である場合には、領域識別値の補間を一次補間法またはＮ次補間法によって行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
多数の画素を有する入力画像データに対し、画素の補間または間引きによる画素数変換処理を行う画素数変換処理手段と、
画素数変換処理が行われる前の画像データの各画素を注目画素として、注目画素とその近傍の複数画素とからなるブロックの特性を表す特徴量に基づいて、注目画素がいずれの領域に属しているかを識別する領域識別値を抽出する領域識別値抽出手段と、
上記入力画像データから抽出された領域識別値に対し、各画素の領域識別値の補間または間引きを行うことにより、画素数変換処理後の各画素の領域識別値を求める領域識別値変換手段と、
上記画素数変換処理手段によって画素数が変換された画像データを、上記識別値変換手段によって求められた、画素数変換処理後の各画素の領域識別値に基づいて複数の領域に分割し、上記各領域に応じた画像処理を行う領域分割画像処理手段とを備え、
上記領域識別値変換手段が、入力画像データから抽出された領域識別値が注目画素が含まれる領域を特定する値である場合には、領域識別値の補間を最近隣法によって行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
上記領域分割画像処理手段が、画像データをその各画素の領域識別値に基づいて複数の領域に分割し、上記各領域に応じたフィルタ処理を行う領域分割フィルタ処理手段であ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】
上記画素数変換処理が画素数減少化処理である場合には、領域分割フィルタ処理手段によるフィルタ処理が画素数減少化処理前に行われるように制御し、画素数変換処理が画素数増大化処理である場合には、領域分割フィルタ処理手段によるフィルタ処理が画素数増大化処理後に行われるように制御する制御手段をさらに備えていることを特徴とする請求項３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、スキャナ、デジタル複写機、あるいはファクシミリ等において、原稿画像を走査して得られた多数の画素を含む複数領域（例えば、文字領域、写真領域、および網点領域）を有する画像データに対し、原稿画像を変倍または解像度変換して出力するために、画素の補間または間引きによる画素数変換処理を行うとともに、上記各領域を識別して分割し、各領域に応じた画像処理を行う画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、線画像領域と中間調領域とが混在した画像を画像処理する際に、処理対象となる注目画素の近傍領域における画像の特徴量に基づいて線画像領域と中間調領域とを識別し、線画像領域と中間調領域とに対して異なる画像処理を行う画像処理装置が知られている。
【０００３】
例えば、特開平１−１３７３７８号公報には、線画像領域と濃淡画像領域とが混在した入力画像に対して空間フィルタ処理を行う空間フィルタ手段と、空間フィルタ手段の出力に対して２値化を施す２値化手段とを有し、入力画像から処理対象となる注目画素の近傍領域における画像の特徴量を抽出し、抽出された特徴量に基づいて空間フィルタ手段と２値化手段との両者を切り換えるよう構成された画像処理装置が開示されている。さらに、上記公報の画像処理装置では、第１図に示されているように、特徴量抽出データを２値化する手段を、その前段に設けられたマルチプレクサで切り換えている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記公報の画像処理装置では、特徴量を抽出する手段においても、２値化の手段を特徴量抽出結果に基づき変更する手段においても、変倍処理や解像度変換について何ら考慮されていない。つまり、上記公報の画像処理装置は、変倍率や解像度変換率に関係なく一定の画像処理を行うことしかできない構成となっている。
【０００５】
また、上記公報の画像処理装置を、変倍処理後や解像度変換後の画像処理に利用しようとしても、特徴抽出データの変倍処理や解像度変換を行う回路を有していない。このため、変倍処理後や解像度変換後の画像データの領域分割を、変倍率や解像度変換率を考慮した高い精度で行うことができない。この結果、変倍処理後または解像度変換後のフィルタ処理や２値化の精度が低くなり、画像処理後の最終画像の画質が劣化するという問題を有している。
【０００６】
本発明は、上記従来の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、画素数変換処理された画像データを高い精度で領域分割でき、画素数変換処理後の画像処理によって得られる画像の画質を向上できる画像処理装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明の画像処理装置は、上記課題を解決するために、多数の画素を有する入力画像データに対し、画素の補間または間引きによる画素数変換処理を行う画素数変換処理手段と、画素数変換処理が行われる前の画像データの各画素を注目画素として、注目画素とその近傍の複数画素とからなるブロックの特性を表す特徴量に基づいて、注目画素がいずれの領域に属しているかを識別する領域識別値を抽出する領域識別値抽出手段と、上記入力画像データから抽出された領域識別値に対し、各画素の領域識別値の補間または間引きを行うことにより、画素数変換処理後の各画素の領域識別値を求める領域識別値変換手段と、上記画素数変換処理手段によって画素数が変換された画像データを、上記識別値変換手段によって求められた、画素数変換処理後の各画素の領域識別値に基づいて複数の領域に分割し、上記各領域に応じた画像処理を行う領域分割画像処理手段とを備え、上記領域識別値変換手段が、入力画像データから抽出された領域識別値が注目画素が各領域に存在する確率を表わす値である場合には、領域識別値の補間を一次補間法またはＮ次補間法によって行うことを特徴としている。
【０００８】
上記構成によれば、領域識別値変換手段が、領域識別値抽出手段によって入力画像データから抽出された領域識別値に対して、領域識別値の補間または間引きを行うことにより、入力画像データが画素数変換処理された後の画像データの各画素の領域識別値を求めるようになっている。これにより、領域分割画像処理手段が、画素数変換処理された画像データを高い精度で領域分割することが可能となるので、各領域に対して最適な画像処理（例えば、フィルター処理、γ変換、疑似中間調処理、画像編集、多値復元等）を施すことができる。従って、画素数変換処理後の画像処理によって得られる画像の画質を向上することができる。
また、上記構成によれば、画素数変換処理後の画像データの濃度勾配に応じた滑らかな勾配を有する領域識別値に変換することができるので、画素数変換処理後の画像処理によって得られる画像の画質をさらに向上することができる。
請求項２記載の発明の画像処理装置は、上記課題を解決するために、多数の画素を有する入力画像データに対し、画素の補間または間引きによる画素数変換処理を行う画素数変換処理手段と、画素数変換処理が行われる前の画像データの各画素を注目画素として、注目画素とその近傍の複数画素とからなるブロックの特性を表す特徴量に基づいて、注目画素がいずれの領域に属しているかを識別する領域識別値を抽出する領域識別値抽出手段と、上記入力画像データから抽出された領域識別値に対し、各画素の領域識別値の補間または間引きを行うことにより、画素数変換処理後の各画素の領域識別値を求める領域識別値変換手段と、上記画素数変換処理手段によって画素数が変換された画像データを、上記識別値変換手段によって求められた、画素数変換処理後の各画素の領域識別値に基づいて複数の領域に分割し、上記各領域に応じた画像処理を行う領域分割画像処理手段とを備え、上記領域識別値変換手段が、入力画像データから抽出された領域識別値が注目画素が含まれる領域を特定する値である場合には、領域識別値の補間を最近隣法によって行うことを特徴としている。
上記構成によれば、領域識別値変換手段が、領域識別値抽出手段によって入力画像データから抽出された領域識別値に対して、領域識別値の補間または間引きを行うことにより、入力画像データが画素数変換処理された後の画像データの各画素の領域識別値を求めるようになっている。これにより、領域分割画像処理手段が、画素数変換処理された画像データを高い精度で領域分割することが可能となるので、各領域に対して最適な画像処理（例えば、フィルター処理、γ変換、疑似中間調処理、画像編集、多値復元等）を施すことができる。従って、画素数変換処理後の画像処理によって得られる画像の画質を向上することができる。
また、上記構成によれば、変換後の領域識別値も注目画素が含まれる領域を特定する値となるので、画素数変換処理後の画像処理によって得られる画像の画質をさらに向上することができる。
【０００９】
請求項３記載の発明の画像処理装置は、上記課題を解決するために、請求項１または２記載の画像処理装置において、上記領域分割画像処理手段が、画像データをその各画素の領域識別値に基づいて複数の領域に分割し、上記各領域に応じたフィルタ処理を行う領域分割フィルタ処理手段であることを特徴としている。
【００１０】
上記構成によれば、画素数変換処理された後の画像データの各画素の領域識別値をフィルタ処理に利用することで、画像データの各領域に対して最適な特性および効果を有するフィルタ処理を施すことができるので、画素数変換処理後のフィルタ処理によって得られる画像の画質を向上することができる。特に、画素数増大化処理後の画像データの文字領域に強調化フィルター処理を施すことによって、画素数変換処理による画質の劣化を確実に補うことができ、従来では達成できなかった高画質の画素数変換処理を達成できる。
【００１１】
請求項４記載の発明の画像処理装置は、上記課題を解決するために、請求項３記載の画像処理装置において、上記画素数変換処理が画素数減少化処理である場合には、領域分割フィルタ処理手段によるフィルタ処理が画素数減少化処理前に行われるように制御し、画素数変換処理が画素数増大化処理である場合には、領域分割フィルタ処理手段によるフィルタ処理が画素数増大化処理後に行われるように制御する制御手段をさらに備えていることを特徴としている。
【００１２】
上記構成によれば、画像の縮小等のために画像データの画素数減少化処理を行うときには画素数減少化処理前にフィルタ処理を施し、画像の拡大等のために画像データの画素数増大化処理を行うときには画素数増大化処理後にフィルタ処理を施す。
【００１３】
画像データの画素数減少化処理を行う場合には、一般に、画像データの網点領域において画素数の減少化率と網点の周期性との関係によってモアレが発生するが、上記構成によれば、画像データの画素数減少化処理前に、網点領域の周期性をフィルタ処理で制御することにより、網点領域にモアレの発生を防止することができる。
【００１４】
また、画像データの画素数増大化処理を行う場合には、文字ぼけが画質劣化の要因となるが、上記構成によれば、画素数増大化処理後の画像データに強調化のフィルタ処理を行うことにより、この問題を防止できる。このように、上記構成では、画素数を増大化させる場合と画素数を減少化させる場合とで画素数変換処理とフィルタ処理との順序を切り替えることによって、モアレの発生と文字ぼけによる画質の劣化との両方の問題を解決することが可能となる。
【００１９】
尚、本発明の画像処理装置は、分割可能な複数の領域を有する画像、例えば、文字領域、写真領域、および網点領域が混在した原稿画像、エッジ領域と非エッジ領域とを有する原稿画像（即ち、文字または線画を含む原稿画像）等を読み取ることにより得られた入力画像データに対して適用される。
【００２０】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態について図１ないし図２２に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００２１】
本実施の形態では、図１に示すように、文字領域、写真領域、および網点領域が混在した原稿画像を、画像入力装置１３にて解像度（ＲＩＮ）４００ｄｐｉ、２５６階調（グレースケール）で読み取ることにより得られた画像データに対して画素数変換処理を行い、処理後の画像データを解像度（ＲＯＵＴ  ）６００ｄｐｉの画像出力装置１４に送出する画像処理装置１について説明する。また、本実施の形態では、画像処理装置１が、画像出力装置１４にて印刷される画像の原稿画像に対する割合である変倍率（Ｚ）を、５０〜２００％（０．５〜２．０）の範囲内で調整可能な場合について説明する。
【００２２】
画像入力装置１３は、画像を読み取って、多数の画素の濃度値からなる画像データとして出力することができる装置であればよい。本実施の形態では、画像入力装置１３として、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ；  電荷結合素子）  を利用し、原稿画像の反射光を光学レンズでＣＣＤに結像し、ＣＣＤのアナログ出力をデジタル出力に変換するように構成されたスキャナを用いている。
【００２３】
また、画像入力装置１３は、標準白板を撮像したときの各画素の出力が一定となるように画像データを補正するシェーディング補正と呼ばれる機能を有しており、シェーディング補正された画像データＳ１を画像処理装置１の濃度変換部２（後述する）へ送出するようになっている。
【００２４】
本実施の形態にかかる画像処理装置１は、図１のブロック図に示すように、濃度変換部２、画像データ選択部３、画素数変換部（画素数変換処理手段）４、フィルタ処理部（領域分割画像処理手段、領域分割フィルタ処理手段）５、領域識別値抽出部（領域識別値抽出手段）６、領域識別値変換部（領域識別値変換手段）７、γ変換部（領域分割画像処理手段）８、疑似中間調処理部（領域分割画像処理手段）９、画像編集部（領域分割画像処理手段）１０、多値復元部（領域分割画像処理手段）１１、および制御部（制御手段）１２を備えている。
【００２５】
まず、画像処理装置１の各部の構成を、画像データおよび領域識別データ等の信号の流れに沿って簡単に説明する。
濃度変換部２は、画像入力装置１３より入力された画像データＳ１に対して、濃度変換を行い、得られた画像データＳ２を画像データ選択部３に送出する。
【００２６】
画像データ選択部３は、制御部１２から入力された選択信号Ｓ１４に基づいて、画像データＳ２を画像データＳ３としてそのまま画素数変換部４に送出するか、あるいは、画像データＳ２を画像データＳ３としてそのままフィルタ処理部５に送出するものである。また、画像データ選択部３は、領域識別値抽出部６へも画像データＳ３を送出する。
【００２７】
画像データ選択部３からγ変換部８への画像データの流れは、２つある。１つは、画素数増大化処理を行う場合の画像データの流れであり、画像データ選択部３から送出された画像データＳ３が、画素数変換部４にて画素数増大化処理されて画像データＳ４に変換された後、フィルタ処理部５を通ってγ変換部８へ送出される画像データの流れである。また、もう１つは、画素数減少化処理を行う場合の画像データの流れであり、画像データ選択部３からフィルタ処理部５を通って画素数変換部４へ送出された画像データＳ５が、画素数変換部４にて画素数減少化処理されて画像データＳ７に変換された後、γ変換部８へ送出される画像データの流れである。
【００２８】
領域識別値抽出部６は、画像データＳ３から抽出された各画素の領域識別値で構成される領域識別データＳ１２を、制御部１２から入力された選択信号Ｓ１４に基づいてフィルタ処理部５または領域識別値変換部７に送出する。
【００２９】
領域識別値変換部７は、領域識別データＳ１２の各画素の領域識別値の変換を行い、変換後の各画素の領域識別値を変換後領域識別データＳ１３として、フィルタ処理部５、γ変換部８、疑似中間調処理部９、画像編集部１０、および多値復元部１１にそれぞれ送出する。ここで、変換後の領域識別値は、画素数変換後の画像データ（Ｓ４またはＳ７）の各画素の領域識別値と一致している。
【００３０】
画素数変換およびフィルタ処理された画像データ（Ｓ６またはＳ７）は、画像データ選択部３により選択された結果に基づいて、画素数変換部４またはフィルタ処理部５からγ変換部８へと送出される。
【００３１】
γ変換部８は、変換後領域識別データＳ１３を用いてγ変換を行い、γ変換後の画像データＳ８を、制御部１２からの制御信号（図示せず）に基づいて画像出力装置１４または疑似中間調処理部９へ送出する。
【００３２】
疑似中間調処理部９は、γ変換部８から送出された画像データＳ８に対して変換後領域識別データＳ１３を用いて疑似中間調処理を行い、疑似中間調処理後の画像データＳ９を、制御部１２からの制御信号（図示せず）に基づいて画像出力装置１４または画像編集部１０へ送出する。
【００３３】
画像編集部１０は、疑似中間調処理部９から送出された画像データＳ９に対し、変換後領域識別データＳ１３を利用すれば画像編集後の画像が高画質となる場合には、変換後領域識別データＳ１３を用いて画像編集を行う。さらに、画像編集部１０は、処理後の画像データを、制御部１２からの制御信号（図示せず）に基づいて画像出力装置１４または多値復元部１１へ送出する。
【００３４】
多値復元部１１は、疑似中間調処理部９で２値化および階調圧縮された２値画像データＳ１０に対し、変換後領域識別データＳ１３を利用して高画質の多値画像データＳ１１に復元する。さらに、多値復元部１１は、多値復元後の画像データＳ１１を画像出力装置１４へ送出する。
【００３５】
次に、画像処理装置の各部について、さらに詳細に説明する。
濃度変換部２は、原稿画像の光学濃度に対してリニアな濃度特性が得られるように、あらかじめ画像入力装置１３の特性を考慮して設定された濃度変換テーブルに基づいて画像データＳ１の濃度変換を行う。これにより、濃度変換部２は、画像入力装置１３の特性に関係なく原稿画像の光学濃度に対してリニアな濃度特性（一定の特性）を有する画像データＳ２を画像データ選択部３に送出できるようになっている。
【００３６】
制御部１２は、画素数変換部４における処理が画素数増大化処理であるか画素数減少化処理であるかによって、上記のような画像データの流れと、領域識別値の変換を行うか否かを制御する選択信号「０」または「１」を、画像データ選択部３および領域識別値抽出部６に送出するものである。
【００３７】
画像データ選択部３は、制御部１２からの選択信号Ｓ１４により画像データの流れを変更するものである。画像データ選択部３は、制御部１２からの選択信号が画素増大化処理を示す信号「０」であるときには、画像データＳ３を画素数変換部４に送出し、画素数変換部４からフィルタ処理部５を通りγ変換部８へと画像データが流れるようにする。一方、画像データ選択部３は、制御部１２からの選択信号が画素減少化処理を示す信号「１」であるときには、画像データＳ３をフィルタ処理部５に送出し、フィルタ処理部５から画素数変換部４を通りγ変換部８へと画像データが流れるようにする。また、画像データ選択部３は、画像データＳ３を領域識別値抽出部６に送出する。
【００３８】
このように、画像処理装置１は、画像データを画素増大化処理する場合には、画素数変換部４において画素数変換処理を行った後に、フィルタ処理部５においてフィルタ処理を行うようになっている。さらに、画素数増大化処理後のフィルタ処理は、後述するように、領域識別値抽出部６にて画素数増大化処理された変換後領域識別データＳ１３を用いて行われる。これにより、領域分割を最大限にいかしたフィルタ処理が可能となる。
【００３９】
一方、画像処理装置１は、画像データを画素減少化処理する場合には、画素数変換部４において画素数変換処理を行う前に、フィルタ処理部５においてフィルタ処理を行うようになっている。これにより、モアレ問題を解決することができる。
【００４０】
領域識別値抽出部６は、画像データＳ３の各画素について、注目画素と注目画素の近傍画素とを含むブロック（マトリックス）内の最大濃度差および繁雑度を特徴量として算出し、次いで、これら２つの特徴量を入力とする領域分離テーブルに基づいて、注目画素が文字領域、写真領域、あるいは網点領域のいずれの領域に属しているかを識別し、注目画素の領域識別値を得る。そして、得られた各画素の領域識別値を領域識別データＳ１２として出力する。
【００４１】
次に、領域識別値抽出部６についてさらに詳細に説明する。
領域識別値抽出部６は、まず、画像データＳ３の各画素について、図２に示す注目画素Ｐとその近傍の２４個の画素（図２中の斜線を付した画素）とからなる５×５のブロック（マトリックス）内の最大濃度Ｄｍａｘ  と最小濃度Ｄｍｉｎ  とを求め、次いで、最大濃度Ｄｍａｘ  と最小濃度Ｄｍｉｎ  との差（＝Ｄｍａｘ  −Ｄｍｉｎ  ）を、第１の特徴量である最大濃度差として算出する。
【００４２】
また、画像データＳ３の各画素について、上記ブロック内における互いに４５°ずつ異なる４つの方向、即ち、図３に矢印Ｅで示すＥ方向、図４に矢印Ｓで示すＳ方向、図５に矢印ＳＥで示すＳＥ方向、および、図６に矢印ＳＷで示すＳＷ方向のそれぞれの繁雑度を求め、４方向の繁雑度のうちの最小値を、第２の特徴量である繁雑度として算出する。尚、図３〜６には、図２と同様のブロックを示しているが、これらは全て同じ２５個の画素を参照している。
【００４３】
次に、繁雑度の算出方法について、さらに詳細に説明する。
まず、Ｅ方向の繁雑度は、図３の矢印Ｅで示すように、注目画素Ｐとその近傍の２４個の画素とからなる５×５のブロック（以下、単に５×５ブロックと称する）内におけるＥ方向（横方向）に互いに隣接する２つの画素の組み合わせの全てについて、画素間の濃度の差分値（絶対値）を算出し、それら差分値の総和を算出することにより求められる。従って、上記ブロック内の２５個の画素の濃度値を、各画素のｉ軸座標を表すｉ−２〜ｉ＋２の整数ｍと、各画素のｊ軸座標を表すｊ−２〜ｊ＋２の整数ｎとによって、ｐ（ｍ，ｎ）と表すとすれば、Ｅ方向の繁雑度ＣＥ  は、次式（１）で表される。
【００４４】
【数１】
0003585703.tif 000002
【００４５】
また、Ｓ方向の繁雑度は、図４の矢印Ｓで示すように、５×５ブロック内におけるＳ方向（縦方向）に互いに隣接する２つの画素の組み合わせの全てについて、画素間の濃度の差分値（絶対値）を算出し、それら差分値の総和を算出することにより求められる。従って、Ｓ方向の繁雑度ＣＳ  は、次式（２）で表される。
【００４６】
【数２】
0003585703.tif 000003
【００４７】
さらに、ＳＥ方向の繁雑度は、図５の矢印ＳＥで示すように、５×５ブロック内におけるＳＥ方向（斜め方向）に互いに隣接する２つの画素の組み合わせの全てについて、画素間の濃度の差分値（絶対値）を算出し、それら差分値の総和を算出することにより求められる。従って、ＳＥ方向の繁雑度ＣＳＥは、次式（３）で表される。
【００４８】
【数３】
0003585703.tif 000004
【００４９】
また、ＳＷ方向の繁雑度は、図６の矢印ＳＷで示すように、５×５ブロック内におけるＳＷ方向（斜め方向）に互いに隣接する２つの画素の組み合わせの全てについて、画素間の濃度の差分値（絶対値）を算出し、それら差分値の総和を算出することにより求められる。従って、ＳＷ方向の繁雑度ＣＳＷは、次式（４）で表される。
【００５０】
【数４】
0003585703.tif 000005
【００５１】
尚、上記式（３）および式（４）中のαは、Ｅ方向およびＳ方向の差分値の総数（２０個；図３中の矢印Ｅあるいは図４中の矢印Ｓの数に等しい）と、ＳＥ方向およびＳＷ方向の差分値の総数（１６個；図５中の矢印ＳＥあるいは図６中の矢印ＳＷの数に等しい）とを正規化するための係数であり、この場合には、α＝５／４である。
【００５２】
そして、このようにして算出した上記ブロック内の４方向の繁雑度のうちの最も小さい値を、注目画素Ｐの繁雑度と決定する。即ち、注目画素Ｐの繁雑度をＣとすると、
ＣＰ  ＝ｍｉｎ（ＣＥ  ，ＣＳ  ，ＣＳＥ，ＣＳＷ）
となる。このようにして、各画素の２種の特徴量、最大濃度差および繁雑度が算出される。
【００５３】
次いで、各画素の最大濃度差および繁雑度から、図７に示すような最大濃度差を横軸、繁雑度を縦軸とする２次元平面で表される２次元ルックアップテーブルを参照することにより、注目画素が文字領域、写真領域、あるいは網点領域のいずれの領域に属しているかを識別する。
【００５４】
上記の２次元ルックアップテーブルは、あらかじめ以下のような各特徴量と各領域との関係性を考慮して、各領域の境界線が設定されている。即ち、最大濃度差が大きいということは、連続階調をもつ写真領域や網点領域である可能性が低く、文字領域である可能性が高いことを示す。また、繁雑度が大きいということは、写真領域である可能性が低く、網点領域である可能性が高いことを示している。
【００５５】
そして、画像データＳ３の各画素について、写真領域に属していれば「０」、文字領域に属していれば「１」、および網点領域に属していれば「２」というように、注目画素が含まれる領域を特定する領域識別値を算出し、各画素の領域識別値で構成される領域識別データＳ１２を送出する。
【００５６】
また、領域識別値抽出部６は、制御部１２からの選択信号Ｓ１４に基づいて、領域識別値抽出部６の出力に対して領域識別値変換部７による変換を行うか否かを制御するようになっている。即ち、領域識別値抽出部６は、選択信号Ｓ１４が画素増大化処理を示す信号「０」であるときには、領域識別データＳ１２を領域識別値変換部７に送出し、領域識別値変換部７による変換が施された変換後領域識別データＳ１３がフィルタ処理部５へ送出されるようにする。一方、領域識別値抽出部６は、選択信号Ｓ１４が画素減少化処理を示す信号「１」であるときには、領域識別データＳ１２を、領域識別値変換部７による変換を行うことなく、直接的にフィルタ処理部５へ送出する。
【００５７】
画素数変換部４は、入力された画像データＳ３またはＳ５に対し、画像データ上で画像をｎ倍に変倍処理した後、各画素の間隔が元の間隔と等しくなるように画素の補間または間引きを行い、画素数をｎ倍する。画素数変換率ｎは、変倍率をＺ、出力画像の解像度をＲＯＵＴ  、入力画像の解像度をＲＩＮとすると、次式
ｎ＝Ｚ×ＲＯＵＴ  ／ＲＩＮ
によって算出される。また、画素数変換部４は、画素数変換後の各画素の位置を算出し、画素数変換後の各画素のうち、元の画像データ（Ｓ３またはＳ５）では画素の存在しない位置にある補間画素の濃度を、元の画像データ（Ｓ３またはＳ５）の画素の濃度から求める。
【００５８】
尚、画素数変換部４は、上記の式から分かるように、変倍処理と解像度変換処理とを共通のアルゴリズムで行っているが、変倍処理と解像度変換処理とでは、画像データと画像出力装置１４の制御クロックとの関係が異なっている。即ち、画像出力装置１４の制御クロックは、出力画像の解像度ＲＯＵＴ  に応じて変更されるが、変倍率Ｚには依存しない。
【００５９】
補間画素の濃度の算出方法としては、元の画像データ上における補間画素に最も近い画素の濃度を補間画素の濃度とする最近隣法；元の画像データ上における補間画素に近い複数画素の濃度値を補間画素からの距離に基づいて重み付けした加重平均を補間画素の濃度とする１次補間法（線形補間法）およびＮ次補間法；等があるが、ここでは、１次補間法について詳細に説明する。
【００６０】
図８に示すように、補間画素をＲ、補間画素Ｒの近傍で互いに隣接する画像データ（Ｓ３またはＳ５）上の４つの標本画素（原稿参照点）をＰ１（濃度Ｐ１）、Ｐ２（濃度Ｐ２）、Ｐ３（濃度Ｐ３）、Ｐ４（濃度Ｐ４）、Ｐ１とＰ２とを結ぶ直線に対する補間画素Ｒの投影点をＱ１、Ｐ３とＰ４とを結ぶ直線に対する補間画素Ｒの投影点をＱ２、補間画素ＲからＰ１とＰ３とを結ぶ直線までの距離をａ、補間画素ＲからＰ２とＰ４とを結ぶ直線までの距離をｂ、補間画素Ｒから投影点Ｑ１までの距離をｃ、補間画素Ｒから投影点Ｑ２までの距離をｄとする。１次補間法では、まず、投影点Ｑ１の濃度Ｑ１および投影点Ｑ２の濃度Ｑ２を、以下の式
Ｑ１＝（Ｐ１×ｂ＋Ｐ２×ａ）／（ａ＋ｂ）
Ｑ２＝（Ｐ３×ｂ＋Ｐ４×ａ）／（ａ＋ｂ）
によって算出する。次に、濃度Ｑ１、Ｑ２から、以下の式
Ｒ＝（Ｑ１×ｄ＋Ｑ２×ｃ）／（ｃ＋ｄ）
によって補間画素Ｒの濃度Ｒを算出する。
【００６１】
画素数変換部４は、画素数変換することによって得られた画像データ（Ｓ４またはＳ７）を、フィルタ処理部５またはγ変換部８に送出する。即ち、画像データ選択部３から画像データＳ３が直接入力された場合には、画素数変換（画素数増大化）後の画像データＳ４をフィルタ処理部５に送出する。一方、フィルタ処理部５からフィルタ処理後の画像データＳ５が入力された場合には、画素数変換（画素数減少化）後の画像データＳ７をγ変換部８に送出する。
【００６２】
フィルタ処理部５は、領域識別データ（Ｓ１２またはＳ１３）の各画素の領域識別値に基づいて、入力された画像データ（Ｓ３またはＳ４）を複数領域に分割し、各領域毎にフィルタの重みを変えて最適なフィルタを選択して、処理が必要な場合には平滑化処理あるいは強調処理を行う。
【００６３】
フィルタ処理部５におけるフィルタ処理は、画像データの注目画素および近傍画素の濃度値からなるマトリックスと、加重係数のマトリックスであるフィルタとの畳み込み演算の結果を、注目画素の濃度値とする処理である。
【００６４】
例えば、図９（ａ）に示す３×３のフィルタＦ１を用いる強調化フィルタ処理では、図９（ｂ）に示す画像データの注目画素の濃度値ｐ５および近傍画素の濃度値ｐ１〜ｐ４・ｐ６〜ｐ９からなる３×３マトリックスとフィルタＦ１との畳み込み演算の結果を、注目画素の濃度値とする。従って、フィルタ処理後の注目画素の濃度値をｑ５とすると、ｑ５は、次式
ｑ５＝｛（ｐ１＋ｐ３＋ｐ７＋ｐ９）×０＋（ｐ２＋ｐ４＋ｐ６＋ｐ８）×（−１／６）＋ｐ５×（１０／６）｝
で表される。
【００６５】
フィルタ処理部５は、図１０に示すように、領域識別データ（Ｓ１２またはＳ１３）の各画素の領域識別値によって用いるフィルタを変更するとともに、画素数変換後の画像データＳ４が入力された場合、即ち、画素数増大化処理の場合と、画像データＳ３が入力された場合、即ち、画素数減少化処理の場合とで、用いるフィルタを変更するようになっている。
【００６６】
画素数増大化処理の場合には、変換後領域識別データＳ１３に基づいて、注目画素が写真領域に存在することを示す領域識別値「０」である場合には入力値をそのまま出力するフィルタＦ２を用い、注目画素が文字領域に存在することを示す領域識別値「１」である場合には文字ぼけを防止するためにエッジを強調化するフィルタＦ１を用い、注目画素が網点領域に存在することを示す領域識別値「２」である場合には入力値をそのまま出力するフィルタＦ２を用いる。
【００６７】
また、画素数減少化処理の場合には、領域識別データＳ１２に基づいて、注目画素が写真領域に存在することを示す領域識別値「０」である場合には入力値をそのまま出力するフィルタＦ２を用い、注目画素が文字領域に存在することを示す領域識別値「１」である場合には文字のエッジを強調化するフィルタＦ３を用い、注目画素が網点領域に存在することを示す領域識別値「２」である場合には平滑化処理を行うフィルタＦ４を用いる。上記の平滑化処理とは、注目画素に対して近傍画素との重み平均をとって濃度変化を低減するものであり、これにより、画素数減少化処理された画像の網点領域にモアレが発生することを防止することができる。
【００６８】
領域識別値変換部７は、領域識別データＳ１２の各画素の領域識別値に対して領域識別値の補間または間引きによる変換を行い、画素数変換後の画像データ（Ｓ４またはＳ７）の各画素の領域識別値を算出する。領域識別値の補間または間引きによる変換の方法は、領域識別データＳ１２の種類に応じて選択される。
【００６９】
即ち、領域識別データＳ１２の各画素の領域識別値が注目画素が各領域に存在する確率を表わす値である場合には、領域識別値の補間を一次補間法またはＮ次補間法によって行い、領域識別データＳ１２の各画素の領域識別値が注目画素が含まれる領域を特定する値である場合には、領域識別値の補間を最近隣法によって行う。
【００７０】
本実施の形態では、領域識別データＳ１２の各画素の領域識別値が、注目画素が含まれる領域を特定する値「０」、「１」、または「２」であるので、最近隣法を用いて領域識別値の変換を行う。図８に基づいて説明すると、最近隣法では、補間画素Ｒの近傍に位置する原稿画像の画素Ｐ１〜Ｐ４のうちの最も補間画素Ｒに近い位置にある画素の領域識別値を、補間画素Ｒの領域識別値とする。従って、図８に示す例では、Ｐ２の領域識別値が補間画素Ｒの領域識別値となる。尚、一次補間法およびＮ次補間法によって領域識別値の補間を行う方法については、後述する。
【００７１】
γ変換部８は、入力された画像データ（Ｓ６またはＳ７）を変換後領域識別データＳ１３に基づいて複数領域に分割し、各領域毎に最適なγ変換を行う。γ変換とは、出力機器の特性およびその後の画像処理を考慮して、ある一定の階調特性の出力画像が得られるように階調補正を行うものであり、例えば、図１１に示されるようなルックアップテーブルを用いた濃度変換によって達成される。ルックアップテーブルを用いた濃度変換では、入力画像データの濃度値（入力値）が、ルックアップテーブルにおけるその濃度値に等しいアドレス（位置）の設定値（出力値）に変換される。図１１のルックアップテーブルを、アドレス（入力値）を横軸、そのアドレスの設定値（出力値）を縦軸として表した２次元のグラフを、図１２に示す。
【００７２】
γ変換部８は、変換後領域識別データＳ１３の各画素の領域識別値に基づき、１画素毎にγ変換に用いるルックアップテーブルを切り替えることで、各領域毎に最適なγ変換を施す。γ変換部８における各領域のγ変換に用いるルックアップテーブルを表すグラフを、図１３に示す。図１３のグラフから、各領域のγ変換のγ特性が分かる。
【００７３】
図１３のグラフから分かるように、γ変換部８は、写真領域の画素（領域識別値が「０」の画素）に対しては、直線のγ特性（γ＝１）を有するルックアップテーブルを用いてγ変換を行い、文字領域の画素（領域識別値が「１」の画素）に対しては、γが大きいルックアップテーブルを用いてγ変換を行い、網点領域の画素（領域識別値が「２」の画素）に対しては、写真領域に用いるルックアップテーブルのγ特性と文字領域に用いるルックアップテーブルのγ特性との中間のγ特性を有するルックアップテーブルを用いてγ変換を行う。これにより、文字領域はコントラストが変化せず、網点領域はコントラストがいくらか高められ、写真領域は網点領域よりさらにコントラストが高められる。
【００７４】
疑似中間調処理部９は、γ変換部８から送出された画像データＳ８に対して変換後領域識別データＳ１３を用いて疑似中間調処理を行う。疑似中間調処理部９における疑似中間調処理の方法は、２値誤差拡散法やディザ法等、いかなる方法であってもよいが、ここでは、２値誤差拡散法を例に挙げて説明する。また、本実施の形態では、２５６階調の画像データに対して疑似中間調処理を行っているが、疑似中間調処理によって処理される画像データの階調数は特に制限されるものではない。
【００７５】
２値誤差拡散法では、まず、多値の濃度値Ｂを、しきい値ＴＨによるしきい値処理により、しきい値ＴＨより大きい量子化値ＬＥＶ０（＝１）と、しきい値ＴＨより小さい量子化値ＬＥＶ１（＝０）との２値に振り分ける。即ち、まず、注目画素Ｂの濃度値Ｂをしきい値ＴＨと比較し、Ｂ＞ＴＨならば注目画素Ｂの濃度ＢをＬＥＶ０にし、Ｂ＜ＴＨならば注目画素Ｂの濃度ＢをＬＥＶ１にする。
【００７６】
次いで、注目画素Ｂの濃度ＢをＬＥＶ０またはＬＥＶ１にすることによって発生する誤差を算出する。即ち、注目画素Ｂの濃度ＢをＬＥＶ０にすることによって発生する誤差をＥＲ１とすると、
ＥＲ１＝Ｂ−ＬＥＶ０
となる。また、注目画素Ｂの濃度ＢをＬＥＶ１にすることによって発生する誤差をＥＲ２とすると、
ＥＲ２＝Ｂ−ＬＥＶ１
となる。
【００７７】
そして、誤差ＥＲ１または誤差ＥＲ２を注目画素Ｂの近傍の画素に拡散させる。即ち、図１４に示すように、誤差ＥＲ１または誤差ＥＲ２を、図１４に矢印で示すような互いに４５°の角度を有する４つの方向に拡散させる。さらに、この誤差を拡散させる４つの方向それぞれについて、拡散係数が設定される。ここでは、誤差ＥＲ１または誤差ＥＲ２を４つの方向に均等に拡散させるために、全ての方向の拡散係数を１／４としている。
【００７８】
注目画素Ｂから４つの近傍画素Ｃ〜Ｆに拡散される誤差量を、それぞれＥＲＣ、ＥＲＤ、ＥＲＥ、ＥＲＦとすると、
ＥＲＣ＝１／４×ＥＲ１または１／４×ＥＲ２
ＥＲＤ＝１／４×ＥＲ１または１／４×ＥＲ２
ＥＲＥ＝１／４×ＥＲ１または１／４×ＥＲ２
ＥＲＦ＝１／４×ＥＲ１または１／４×ＥＲ２
そして、各画素Ｃ〜Ｆの濃度に対し、各画素Ｃ〜Ｆに拡散される誤差量ＥＲＣ〜ＥＲＦを加算する。この処理を、１画素毎に行うことにより、画像データの全ての画素の濃度が、ＬＥＶ０またはＬＥＶ１の２値で表される。
【００７９】
２値誤差拡散におけるしきい値ＴＨは、写真領域は階調性優先の設定値ＴＨ＝９０とし、文字領域は線画再現性重視の設定値ＴＨ＝１２８とし、網点領域はその中間の設定値ＴＨ＝１１０とする。この設定にすることにより、最適な画像が得られる。このようにして、１画素毎にその領域識別値に基づき、２値誤差拡散のしきい値を変更することで、疑似中間調処理においても高画質を得ることが可能となる。
【００８０】
画像編集部１０は、疑似中間調処理部９から送出された２値画像データＳ９を変換後領域識別データＳ１３に基づいて複数領域に分割し、各領域毎に最適な画像編集を行う。画像編集部１０における画像編集は、特に制限されるものではないが、ここでは、網掛け処理を例に挙げて説明する。
【００８１】
画像編集部１０における網掛け処理では、２値画像データＳ９に対して、変換後領域識別データＳ１３に基づいて、文字領域（領域識別値が「１」の領域）のみを網掛け処理し、写真領域（領域識別値が「０」の領域）および網点領域（領域識別値が「２」の領域）については何の処理も加えない。
【００８２】
２値画像データＳ９を網掛け処理するには、網目模様の画像データである網掛け処理パターンの各画素の濃度値（２値）と画像データの各画素の濃度値（２値）とをＯＲ処理すればよい。即ち、これら２つの濃度値の少なくとも一方が１である画素の濃度値を１とし、両方の濃度値が０である画素の濃度値を０とすればよい。例えば、図１７（ａ）に示す網掛け処理パターンと、図１７（ｂ）に示す２値画像データとをＯＲ処理すれば、図１８に示すように、網掛け処理された画像データが得られる。尚、画像編集部１０は、領域識別値に応じて網掛け処理パターンを可変する構成とすることもできる。
【００８３】
多値復元部１１は、変換後領域識別データＳ１３に基づいて２値画像データＳ１０を複数領域に分割し、各領域毎に最適な多値復元処理を行う。ここでは、疑似中間処理部９で２値誤差拡散された２値画像データＳ１０を多値（ここでは、２５６値）へ復元する方法を例に挙げて説明するが、本発明は、復元方法がいかなる場合でも効果を発揮することが可能である。
【００８４】
多値復元処理では、まず、２値画像データ中の濃度値「０」および「１」を、濃度値「０」および「２５５」に変換する。次いで、このように変換した後の画像データに対し、図１５に示す復元フィルタを用いて、前述したフィルタ処理部５におけるフィルタ処理と同様のフィルタ処理を行う。注目画素の濃度の算出方法は、フィルタ処理部５におけるフィルタ処理と同じである。
【００８５】
図１６に、各領域の復元フィルタを示す。多値復元部１１は、変換後領域識別データＳ１３に基づき、領域識別値が「０」の画素、即ち、写真領域に存在する画素に対しては、中間調の濃度値が得られるよう平滑化フィルタＦ５を用いて多値復元し、領域識別値が「１」の画素、即ち、文字領域に存在する画素に対しては、文字ぼけが生じないように変化させないフィルタＦ２を施し、領域識別値が「１」の画素、即ち、網点領域に存在する画素に対しては、写真領域よりも平滑化度合いの小さい平滑化フィルタＦ４を用いて多値復元している。これにより、高画質な多値復元処理が可能となっている。
【００８６】
以上のようにして、γ変換部８、疑似中間調処理部９、画像編集部１０、および多値復元部１１では、変換後領域識別データＳ１３に基づいて画像処理を行い、画像処理後の画像データ（Ｓ８〜１１のいずれか）を画像出力装置１４に送出する。
【００８７】
尚、ここでは、画像入力装置１３にて読み取られる画像が、文字領域、写真領域、および網点領域が混在した原稿画像であり、領域識別値抽出部６が、最大濃度差および繁雑度を入力とする領域分離テーブルに基づいて、注目画素が文字領域、写真領域、あるいは網点領域のいずれの領域に属しているかを表す領域識別値を抽出する場合について説明したが、領域識別値抽出部６における領域識別値の抽出方法は、特に限定されるものではない。
【００８８】
例えば、領域識別値抽出部６が、注目画素が文字領域に存在する確率（文字度）、注目画素が写真領域に存在する確率（写真度）、および、注目画素が網点領域に存在する確率（網点度）を抽出する構成であってもよい。
【００８９】
また、画像入力装置１３にて読み取られる画像が、エッジ領域と非エッジ領域とを有する画像、即ち、文字または線画を含む原稿画像である場合には、領域識別値抽出部６が、エッジ領域を検出する構成であってもよい。
【００９０】
この場合の領域識別方法は、ゾーベル（ｓｏｂｅｌ）フィルタを使用したエッジ検出方法である。即ち、画像データの注目画素および近傍画素の濃度値からなるマトリックスと、ゾーベルフィルタ（エッジ検出マスク）との畳み込み演算の結果であるゾーベル出力に基づいて、エッジ領域を検出する。
【００９１】
具体的には、例えば、図１９（ａ）に示すゾーベルフィルタと、図１９（ｂ）に示す画像データの注目画素の濃度値ｐ５および近傍画素の濃度値ｐ１〜４・ｐ６〜９からなる３×３マトリックスとの畳み込み演算によって、ゾーベル出力が求められる。従って、ゾーベル出力をｓとすると、ゾーベル出力ｓは、次式
ｓ＝｜ｐ１＋ｐ３−ｐ４＋ｐ６−ｐ７＋ｐ９｜
で算出される。尚、注目画素は、図１９（ｂ）に示す３×３マトリックスの中心の画素である。
【００９２】
ゾーベル出力ｓは、大きければ大きいほど、エッジの度合い（勾配）が強い、即ち、エッジ領域である可能性（確率）が高いことを示し、小さければ小さいほど、エッジの度合いが弱い領域、即ち、エッジ領域である可能性（確率）が低いことを示す値である。従って、ゾーベル出力ｓは、そのままエッジ領域である確率を表す領域識別値として使用できる。また、ゾーベル出力ｓを数段階のしきい値でしきい値処理すれば、領域を特定する領域識別値となる。尚、図１９（ａ）に示すゾーベルフィルタによって求められたゾーベル出力ｓは、注目画素から濃度値ｐ６の画素に向かう方向（図１９（ｂ）における右方向）のエッジの勾配を示している。
【００９３】
領域識別値抽出部６が、入力画像データから、注目画素が各領域に存在する確率を表わす領域識別値を抽出する場合、即ち、注目画素がエッジ領域に存在する確率を表す領域識別値を抽出する場合や、注目画素が文字領域に存在する確率（文字度）、注目画素が写真領域に存在する確率（写真度）、および、注目画素が網点領域に存在する確率（網点度）を抽出する場合には、領域識別値変換部７が、領域識別値の補間を一次補間法またはＮ次補間法によって行うことが望ましい。
【００９４】
まず、一次補間法は、濃度値を領域識別値に置き換える以外は、画素数変換部４で用いられている一次補間法とまったく同じである。
【００９５】
Ｎ次補間法とは、２〜４個の画素間の線形補間ではなく、４個を超える数の画素間で２次以上の曲線を用いた補間を行う整数次補間方法である。ここでは、三次補間法（標本化関数補間法）を例に挙げて、図２０に基づいて説明する。
【００９６】
補間画素Ｒの領域識別値をＲｄとすると、三次補間法による補間画素Ｒの領域識別値Ｒｄは、補間画素の近傍の１６個の標本画素の領域識別値から、以下の式によって求められる。
【００９７】
【数５】
0003585703.tif 000006
【００９８】
上記式中において、ｆ（ｍ，ｎ）は、直線ｍと直線ｎとの交点に位置する標本画素ｐの領域識別値を示す。また、ｓは直線ｊと補間画素Ｒとの距離、ｔは直線ｉと補間画素Ｒとの距離を示す。また、関数ｃ（Ｘ）は、次式
ｃ（Ｘ）＝（１／πＸ）×ｓｉｎπＸ
で表される標本化定理による標本値関数であるが、通常は、関数ｃ（Ｘ）の代わりに、関数ｃ（Ｘ）を三次近似して簡略化した次式
０≦｜Ｘ｜＜１のとき、ｃ（Ｘ）＝１−２｜Ｘ｜２  ＋｜Ｘ｜３  
１≦｜Ｘ｜＜２のとき、ｃ（Ｘ）＝４−８｜Ｘ｜＋５｜Ｘ｜２  −｜Ｘ｜３  
２≦｜Ｘ｜のとき、    ｃ（Ｘ）＝０
で表される関数を用いる。以上のような簡略式をもちいることにより、三次補間法（標本化関数）が可能となる。
【００９９】
三次補間法による領域識別値の補間は、アナログ関数的な滑らかな近似を行うことができるので、入力画像データから抽出された領域識別値が、注目画素が各領域に存在する確率を表わす値であるときに採用することが好ましい。
【０１００】
さらに、領域識別値変換部７は、領域識別値の補間方法として、画素数変換部４における画像データ（濃度値）の補間方法と同じ方法を用いることがより望ましい。これにより、画像データの濃度勾配に対応した領域識別値の勾配を実現でき、更なる画質の向上を達成することができる。
【０１０１】
領域識別値抽出部６が、ゾーベル出力（ゾーベル出力結果出力値）ｓを注目画素がエッジ領域に存在する確率を領域識別値として抽出する場合には、ゾーベルフィルタを用いて算出された結果を用いて、以下のようにして各領域毎に最適な画像処理を行う。
【０１０２】
ゾーベル出力ｓをゾーベル出力領域分割用の５種類のしきい値Ｔｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３，Ｔｈ４，Ｔｈ５でしきい値処理する場合を例に挙げて説明する。但し、これらのしきい値の大小関係は、図２１に示すように、
Ｔｈ１＞Ｔｈ２＞Ｔｈ３＞Ｔｈ４＞Ｔｈ５
である。
【０１０３】
そして、ゾーベル出力ｓを５種類のしきい値Ｔｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３，Ｔｈ４，Ｔｈ５でしきい値処理することにより、画像を６領域に分割する。即ち、
Ｔｈ１＜ｓであれば、領域０（領域識別値０）、
Ｔｈ２＜ｓ≦Ｔｈ１であれば、領域１（領域識別値１）、
Ｔｈ３＜ｓ≦Ｔｈ２であれば、領域２（領域識別値２）、
Ｔｈ４＜ｓ≦Ｔｈ３であれば、領域３（領域識別値３）、
Ｔｈ５＜ｓ≦Ｔｈ４であれば、領域４（領域識別値４）、
ｓ≦Ｔｈ５であれば、領域５（領域識別値５）、
とする。
【０１０４】
フィルタ処理部５は、上記のようにしてしきい値との比較により分割された領域に基づいて、図２２に示すように、領域０であれば図２２（ａ）に示すフィルタ係数、領域１であれば図２２（ｂ）に示すフィルタ係数、領域２であれば図２２（ｃ）に示すフィルタ係数、領域３であれば図２２（ｄ）に示すフィルタ係数、領域４であれば図２２（ｅ）に示すフィルタ係数、領域５であれば図２２（ｆ）に示すフィルタ係数、というようにフィルタ係数を変更し、各領域毎に最適な画像処理を行う。以上のようなフィルタ処理を行うことによって各領域毎に最適な画像処理を行うことができる。
【０１０５】
フィルタ処理後の画像処理は、最大濃度差および繁雑度より領域分離した結果に基づいて画像処理を行う場合と同様である。最大濃度差および繁雑度より領域分離した結果とゾーベル出力との結果に対し相関をとるとすれば、領域０，１が文字領域、領域２，３，４が網点領域、領域５が写真領域となる。
【０１０６】
尚、本実施の形態の画像処理装置１は、出力画像データ（Ｓ８、Ｓ９、Ｓ１０、またはＳ１１）を画像出力装置１４に送出する構成であったが、本発明の画像処理装置は、出力画像データをメモリーに送出してメモリーに記憶させる構成であってもよい。その場合には、画像を出力する時に、メモリーから読み出した画像データを画像出力装置１４に送出するようにすればよい。
【０１０７】
また、本実施の形態の画像処理装置１は、画像入力装置１３および画像出力装置１４と独立して設けられていたが、本発明の画像処理装置は、画像入力装置１３や画像出力装置１４を内蔵していてもよい。即ち、本発明の画像処理装置は、画像処理装置１と同様の構成の画像処理部と画像入力装置１３とを備えるファクシミリ装置、画像処理装置１と同様の構成の画像処理部と画像入力装置１３と画像出力装置１４とを備えるデジタル複写機等であってもよい。
【０１０８】
【発明の効果】
本発明の請求項１に記載の画像処理装置は、以上のように、多数の画素を有する入力画像データに対し、画素の補間または間引きによる画素数変換処理を行う画素数変換処理手段と、画素数変換処理が行われる前の画像データの各画素を注目画素として、注目画素とその近傍の複数画素とからなるブロックの特性を表す特徴量に基づいて、注目画素がいずれの領域に属しているかを識別する領域識別値を抽出する領域識別値抽出手段と、上記入力画像データから抽出された領域識別値に対し、各画素の領域識別値の補間または間引きを行うことにより、画素数変換処理後の各画素の領域識別値を求める領域識別値変換手段と、上記画素数変換処理手段によって画素数が変換された画像データを、上記識別値変換手段によって求められた、画素数変換処理後の各画素の領域識別値に基づいて複数の領域に分割し、上記各領域に応じた画像処理を行う領域分割画像処理手段とを備え、上記領域識別値変換手段が、入力画像データから抽出された領域識別値が注目画素が各領域に存在する確率を表わす値である場合には、領域識別値の補間を一次補間法またはＮ次補間法によって行う構成である。
【０１０９】
これにより、画素数変換処理された画像データを高い精度で領域分割でき、画素数変換処理後の画像処理によって得られる画像の画質を向上することができるという効果を奏する。
本発明の請求項２記載の画像処理装置は、以上のように、多数の画素を有する入力画像データに対し、画素の補間または間引きによる画素数変換処理を行う画素数変換処理手段と、画素数変換処理が行われる前の画像データの各画素を注目画素として、注目画素とその近傍の複数画素とからなるブロックの特性を表す特徴量に基づいて、注目画素がいずれの領域に属しているかを識別する領域識別値を抽出する領域識別値抽出手段と、上記入力画像データから抽出された領域識別値に対し、各画素の領域識別値の補間または間引きを行うことにより、画素数変換処理後の各画素の領域識別値を求める領域識別値変換手段と、上記画素数変換処理手段によって画素数が変換された画像データを、上記識別値変換手段によって求められた、画素数変換処理後の各画素の領域識別値に基づいて複数の領域に分割し、上記各領域に応じた画像処理を行う領域分割画像処理手段とを備え、上記領域識別値変換手段が、入力画像データから抽出された領域識別値が注目画素が含まれる領域を特定する値である場合には、領域識別値の補間を最近隣法によって行う構成である。
これにより、画素数変換処理された画像データを高い精度で領域分割でき、画素数変換処理後の画像処理によって得られる画像の画質を向上することができるという効果を奏する。
【０１１０】
本発明の請求項３記載の画像処理装置は、以上のように、上記領域分割画像処理手段が、画像データをその各画素の領域識別値に基づいて複数の領域に分割し、上記各領域に応じたフィルタ処理を行う領域分割フィルタ処理手段である構成である。これにより、画素数変換処理後のフィルタ処理によって得られる画像の画質を向上することができるという効果を奏する。
【０１１１】
本発明の請求項４記載の画像処理装置は、以上のように、上記画素数変換処理が画素数減少化処理である場合には、領域分割フィルタ処理手段によるフィルタ処理が画素数減少化処理前に行われるように制御し、画素数変換処理が画素数増大化処理である場合には、領域分割フィルタ処理手段によるフィルタ処理が画素数増大化処理後に行われるように制御する制御手段をさらに備えている構成である。これにより、モアレの発生と文字ぼけによる画質の劣化との両方の問題を解決することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】上記画像処理装置の領域識別値抽出部における領域識別値の抽出に用いる５×５のブロックを示す説明図である。
【図３】上記領域識別値抽出部におけるＥ方向の繁雑度の算出方法を説明するための説明図である。
【図４】上記領域識別値抽出部におけるＳ方向の繁雑度の算出方法を説明するための説明図である。
【図５】上記領域識別値抽出部におけるＳＥ方向の繁雑度の算出方法を説明するための説明図である。
【図６】上記領域識別値抽出部におけるＳＷ方向の繁雑度の算出方法を説明するための説明図である。
【図７】上記領域識別値抽出部において領域識別値を算出するために用いる２次元ルックアップテーブルを表すグラフである。
【図８】上記画像処理装置の画素数変換部で用いられる一次補間法を説明するための説明図である。
【図９】上記画像処理装置のフィルタ処理部におけるフィルタ処理を説明するための説明図であり、（ａ）はフィルタ、（ｂ）は画像データを示す。
【図１０】上記フィルタ処理部において各領域に用いられるフィルタを示す説明図である。
【図１１】上記画像処理装置のγ変換部で用いられるルックアップテーブルの一例を示す説明図である。
【図１２】図１１のルックアップテーブルを表すグラフである。
【図１３】上記画像処理装置のγ変換部において各領域に用いられるルックアップテーブルを表すグラフである。
【図１４】上記画像処理装置の疑似中間調処理部における誤差分散の方法を説明するための説明図である。
【図１５】上記画像処理装置の多値復元部で用いられる復元フィルタの一例を示す説明図である。
【図１６】上記画像処理装置の多値復元部において各領域に用いられる復元フィルタを示す説明図である。
【図１７】上記画像処理装置の多値復元部における網かけ処理を説明するための説明図であり、（ａ）は網掛け処理パターンと、（ｂ）は画像データである。
【図１８】上記多値復元部において網かけ処理された画像データを示す説明図である。
【図１９】上記画像処理装置の領域識別値抽出部におけるエッジ検出方法を説明するための説明図であり、（ａ）はエッジ検出のためのゾーベルフィルタ、（ｂ）は画像データを示す。
【図２０】上記画像処理装置の領域識別値抽出部で用いられる三次補間法を説明するための説明図である。
【図２１】ゾーベル出力領域分割用の５種類のしきい値の大小関係を示す説明図である。
【図２２】ゾーベル出力に基づくフィルタ処理のフィルタ係数を示す説明図である。
【符号の説明】
１    画像処理装置
２    濃度変換部
３    画像データ選択部
４    画素数変換部（画素数変換処理手段）
５    フィルタ処理部（領域分割画像処理手段、領域分割フィルタ処理手段）
６    領域識別値抽出部（領域識別値抽出手段）
７    領域識別値変換部（領域識別値変換手段）
８    γ変換部（領域分割画像処理手段）
９    疑似中間調処理部（領域分割画像処理手段）
１０    画像編集部（領域分割画像処理手段）
１１    多値復元部（領域分割画像処理手段）
１２    制御部（制御手段）
１３    画像入力装置
１４    画像出力装置
【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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