(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内の領域の角に位置する画素である特徴点と該領域内における該特徴点の位置関係を示している方向を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段によって抽出された特徴点の色と該特徴点の位置と該特徴点における方向に基づいて、特徴点と該特徴点に対応する特徴点の組を選定する選定手段と、
前記選定手段によって選定された特徴点の組に基づいて、領域を代表する代表点を決定する代表点決定手段と、
前記代表点決定手段によって決定された代表点に基づいて、２つの代表点で構成されるベクトルを算出するベクトル算出手段と、
前記ベクトル算出手段によって算出されたベクトルの分布に基づいて、前記画像内に使用されているスクリーンの線数と角度を抽出するスクリーン線数角度抽出手段
を具備し、
前記ベクトル算出手段は、前記代表点決定手段によって決定された代表点のうち基準となる代表点を第１の代表点として選択し、該基準となる代表点から予め定められた第１の距離と第２の距離の間にある代表点を第２の代表点として選択し、該第１の代表点と該第２の代表点で構成されるベクトルを算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴点抽出手段は、特徴点と該特徴点が含まれている領域内にあって該特徴点の周囲にある複数の画素とを結ぶ線によって構成される角度に基づいて特徴点を抽出すること、特徴点と該特徴点が含まれている領域内にあって該特徴点の周囲にある複数の画素との位置関係に基づいて特徴点を抽出すること、又は特徴点が含まれている領域と予め定められたパターンとが一致するか否かに基づいて特徴点を抽出すること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴点抽出手段は、特徴点と該特徴点が含まれている領域内にあって該特徴点の周囲にある複数の画素との位置関係によって定まる方向を抽出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記スクリーン線数角度抽出手段は、前記抽出したスクリーンの線数又は角度と予め定められた線数又は角度との差が予め定められた関係にある場合は、該抽出したスクリーンの線数又は角度を該予め定められた線数又は角度として抽出する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ベクトル算出手段は、前記第１の代表点を角とする矩形領域であって、互いに隣接する矩形領域内で、前記第１の距離と前記第２の距離の間にある代表点を第２の代表点として選択する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
コンピュータを、
画像内の領域の角に位置する画素である特徴点と該領域内における該特徴点の位置関係を示している方向を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段によって抽出された特徴点の色と該特徴点の位置と該特徴点における方向に基づいて、特徴点と該特徴点に対応する特徴点の組を選定する選定手段と、
前記選定手段によって選定された特徴点の組に基づいて、領域を代表する代表点を決定する代表点決定手段と、
前記代表点決定手段によって決定された代表点に基づいて、２つの代表点で構成されるベクトルを算出するベクトル算出手段と、
前記ベクトル算出手段によって算出されたベクトルの分布に基づいて、前記画像内に使用されているスクリーンの線数と角度を抽出するスクリーン線数角度抽出手段
として機能させ、
前記ベクトル算出手段は、前記代表点決定手段によって決定された代表点のうち基準となる代表点を第１の代表点として選択し、該基準となる代表点から予め定められた第１の距離と第２の距離の間にある代表点を第２の代表点として選択し、該第１の代表点と該第２の代表点で構成されるベクトルを算出する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スクリーン処理に関する技術がある。これに関連する技術として、例えば、特許文献１には、高精度の網点領域識別装置、及び網点領域識別方法を提供することを課題とし、網点領域識別装置は、画像データの領域を参照して、第１の方向の立ち上がりエッジ及び立ち下がりエッジを検出する第１のエッジ検出部と、領域を参照して、第１の方向と直交する第２の方向の立ち上がりエッジ及び立ち下がりエッジを検出する第２のエッジ検出部と、第１及び第２のエッジ検出手段によって検出されたエッジを、所定の領域において参照し、参照された所定の領域内における第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、及び第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定し、判定された対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出する網点特徴検出部と、を備えることが開示されている。
【０００３】
また、例えば、特許文献２には、文字等の領域の劣化を抑え、網点を中間調に変換することを目的とし、読み取られた原稿情報を画像処理する装置であって、該画像情報の注目画素領域の自己相関係数を求める手段と、該自己相関係数から網点領域の網点ピッチを求める手段と、該網点ピッチからフィルタ係数を選択する手段と、該選択されたフィルタ係数を用いて空間フィルタ処理を行う手段とを具備したことを特徴とする画像処理装置が開示されている。
【０００４】
また、例えば、特許文献３には、印刷線数や角度を自動的に検出することによって、原稿成分の劣化を抑制しつつも適切にモアレ縞を除去することを課題とし、原稿の二次元画像情報を取り込む画像入力部と、二次元の周波数特性分布を抽出する周波数特性分布抽出部と、二次元の周波数特性分布を極座標で表現した信号強度分布に変換する極座標変換部と、推定印刷線数を求め、さらに推定印刷角度を求める推定印刷線数・角度算出部と、推定印刷線数や角度に基づいて画像情報に対して処理を施す画像処理部とを備え、二次元の周波数特性分布では信号強度分布が網点角度方向に分布し、そのピーク位置が印刷線数に相当する位置に生じているので、このピーク位置を極座標に変換して求めて推定印刷線数や角度とすることが開示されている。
【０００５】
また、例えば、特許文献４には、網点で表現された画像を含む画像データを、モアレ発生を抑制して高品質な縮率変換処理を行うことを課題とし、網点領域認識手段は、画像データから網点を画素集合体の単位で検出し、網点をもとに網点領域を認識し、網点領域マスク作成手段は、網点間の距離からマスクパターン作成し、網点領域分離手段は、マスクパターンで網点領域とそれ以外の非網点領域とを分離し、網点領域縮率変換手段は、縮率をもとに、網点領域の各網点を、形状が線対称に近い形状になるように画素を追加／削除して変換し、非網点領域縮率変換手段は、非網点領域を別の手法で変換し、網点領域・非網点領域合成手段は、変換された網点領域及び非網点領域を合成することが開示されている。
【０００６】
また、例えば、特許文献５には、高品位な複写結果を得ることを課題とし、画像入力部により原稿から画像を読み取って取得された入力画像データを、画像処理部によりＲＧＢからＹＭＣＫに色変換すると共に、各色毎にディザリングして網点化して、印刷部に供給する際に、網点認識部により、入力画像データが示す画像、すなわち入力画像の網点の線数及び角度を求めることで、当該入力画像上における周期的な網点パターンの特徴を求め、ハーフトーン生成部により、この求めた線数及び角度と同一、すなわち網点パターンと一致するパターンを有するハーフトーンスクリーンを生成して、ハーフトーン処理部での入力画像のディザリングに用いて、このようにハーフトーンスクリーンのパターンを網点パターンと一致させることで、両者の干渉を無くすことができ、印刷部で印刷処理した際のモアレの発生を防止することができることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−１９０３８３号公報
【特許文献２】特開昭６３−０２８１７４号公報
【特許文献３】特開平１１−１５５０６７号公報
【特許文献４】特開２００４−２１３２９８号公報
【特許文献５】特開２００４−２００７４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、画像に使用されているドット集中型スクリーンの線数と角度を抽出するにあたって、本構成を有していない場合に比較して、処理量を削減するようにした画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、画像内の領域の角に位置する画素である特徴点と該領域内における該特徴点の位置関係を示している方向を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段によって抽出された特徴点の色と該特徴点の位置と該特徴点における方向に基づいて、特徴点と該特徴点に対応する特徴点の組を選定する選定手段と、前記選定手段によって選定された特徴点の組に基づいて、領域を代表する代表点を決定する代表点決定手段と、前記代表点決定手段によって決定された代表点に基づいて、２つの代表点で構成されるベクトルを算出するベクトル算出手段と、前記ベクトル算出手段によって算出されたベクトルの分布に基づいて、前記画像内に使用されているスクリーンの線数と角度を抽出するスクリーン線数角度抽出手段を具備し、前記ベクトル算出手段は、前記代表点決定手段によって決定された代表点のうち基準となる代表点を第１の代表点として選択し、該基準となる代表点から予め定められた第１の距離と第２の距離の間にある代表点を第２の代表点として選択し、該第１の代表点と該第２の代表点で構成されるベクトルを算出することを特徴とする画像処理装置である。
【００１０】
請求項２の発明は、前記特徴点抽出手段は、特徴点と該特徴点が含まれている領域内にあって該特徴点の周囲にある複数の画素とを結ぶ線によって構成される角度に基づいて特徴点を抽出すること、特徴点と該特徴点が含まれている領域内にあって該特徴点の周囲にある複数の画素との位置関係に基づいて特徴点を抽出すること、又は特徴点が含まれている領域と予め定められたパターンとが一致するか否かに基づいて特徴点を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
【００１１】
請求項３の発明は、前記特徴点抽出手段は、特徴点と該特徴点が含まれている領域内にあって該特徴点の周囲にある複数の画素との位置関係によって定まる方向を抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置である。
【００１２】
請求項４の発明は、前記スクリーン線数角度抽出手段は、前記抽出したスクリーンの線数又は角度と予め定められた線数又は角度との差が予め定められた関係にある場合は、該抽出したスクリーンの線数又は角度を該予め定められた線数又は角度として抽出することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置である。
【００１４】
請求項５の発明は、前記ベクトル算出手段は、前記第１の代表点を角とする矩形領域であって、互いに隣接する矩形領域内で、前記第１の距離と前記第２の距離の間にある代表点を第２の代表点として選択することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置である。
【００１５】
請求項６の発明は、コンピュータを、画像内の領域の角に位置する画素である特徴点と該領域内における該特徴点の位置関係を示している方向を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段によって抽出された特徴点の色と該特徴点の位置と該特徴点における方向に基づいて、特徴点と該特徴点に対応する特徴点の組を選定する選定手段と、前記選定手段によって選定された特徴点の組に基づいて、領域を代表する代表点を決定する代表点決定手段と、前記代表点決定手段によって決定された代表点に基づいて、２つの代表点で構成されるベクトルを算出するベクトル算出手段と、前記ベクトル算出手段によって算出されたベクトルの分布に基づいて、前記画像内に使用されているスクリーンの線数と角度を抽出するスクリーン線数角度抽出手段として機能させ、前記ベクトル算出手段は、前記代表点決定手段によって決定された代表点のうち基準となる代表点を第１の代表点として選択し、該基準となる代表点から予め定められた第１の距離と第２の距離の間にある代表点を第２の代表点として選択し、該第１の代表点と該第２の代表点で構成されるベクトルを算出することを特徴とする画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１の画像処理装置によれば、画像に使用されているドット集中型スクリーンの線数と角度を抽出するにあたって、本構成を有していない場合に比較して、処理量を削減することができる。また、第１の距離と第２の距離の間にない代表点による雑音の影響を抑制することができる。
【００１７】
請求項２の画像処理装置によれば、本構成を有していない場合に比較して、誤った特徴点を抽出してしまうことを防止することができる。
【００１８】
請求項３の画像処理装置によれば、本構成を有していない場合に比較して、処理量を削減することができる。
【００１９】
請求項４の画像処理装置によれば、予め定められた線数又は角度であるにもかかわらず、雑音の影響によって予め定められた線数又は角度以外の線数又は角度になってしまうことを抑制することができる。
【００２１】
請求項５の画像処理装置によれば、本構成を有していない場合に比較して、処理量を削減することができる。
【００２２】
請求項６の画像処理プログラムによれば、画像に使用されているドット集中型スクリーンの線数と角度を抽出するにあたって、本構成を有していない場合に比較して、処理量を削減することができる。また、第１の距離と第２の距離の間にない代表点による雑音の影響を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図２】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図３】対象とする画像の例を示す説明図である。
【図４】特徴点とその特徴点における傾斜方向の例を示す説明図である。
【図５】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図６】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図７】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図８】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図９】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図１０】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図１１】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図１２】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図１３】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図１４】特徴点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図１５】特徴点における傾斜方向を抽出する処理例を示す説明図である。
【図１６】特徴点を選定する処理例を示す説明図である。
【図１７】特徴点を選定する処理例を示す説明図である。
【図１８】特徴点を選定する処理例を示す説明図である。
【図１９】特徴点を選定する処理例を示す説明図である。
【図２０】特徴点を選定する処理例を示す説明図である。
【図２１】代表点を決定する処理例を示す説明図である。
【図２２】代表点を抽出する処理例を示す説明図である。
【図２３】ベクトルの算出処理例を示す説明図である。
【図２４】ベクトルの分布例を示す説明図である。
【図２５】ベクトルの分布例を示す説明図である。
【図２６】ピークを決定する処理例を示す説明図である。
【図２７】対象とする画像の例を示す説明図である。
【図２８】本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。
【００２５】
本実施の形態である画像処理装置は、画像に使用されているスクリーンの線数と角度を抽出するものであって、図１の例に示すように、画像受付モジュール１１０、特徴点抽出モジュール１２０、特徴点選定モジュール１３０、代表点決定モジュール１４０、ベクトル算出モジュール１５０、スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０、出力モジュール１７０を有している。
【００２６】
画像受付モジュール１１０は、特徴点抽出モジュール１２０と接続されている。画像受付モジュール１１０は、対象となる画像を受け付けて、その画像を特徴点抽出モジュール１２０へ渡す。画像を受け付けるとは、例えば、スキャナ、カメラ等で画像を読み込むこと、ファックス等で通信回線を介して外部機器から画像を受信すること、ハードディスク（コンピュータに内蔵されているものの他に、ネットワークを介して接続されているもの等を含む）等に記憶されている画像を読み出すこと等が含まれる。画像は、スクリーン処理が施された２値画像（いわゆる中間調領域がスクリーンによって表現されている画像であって、１画素が１ビットで表現されている）であってもよい。ただし、２値画像として、複数枚の２値画像からなるカラー画像であってもよい。また、受け付けた画像がスクリーン処理され、紙等の記録媒体上に記録された画像をスキャナ等の撮像装置にて読み込んだ多値画像（カラー画像を含む）である場合は、その画像に２値化処理を施して２値画像に変換するようにしてもよい。受け付ける画像は、１枚であってもよいし、複数枚であってもよい。また、画像の内容として、ビジネスに用いられる文書、広告宣伝用のパンフレット等であってもよい。画像の解像度は限定しないが、例えば２４００ｄｐｉ等がある。
対象とするスクリーンとしては、例えば、ドット集中型ディザスクリーンが主である。特に、チェーンドットスクリーン（スクエアドットを斜めに変形させたもので、菱形のドットがチェーン状につながった網目となるスクリーン）処理が施された画像に対して適用する。ただし、ドット分散型ディザスクリーン、誤差拡散スクリーン、ＦＭ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ（周波数変調））スクリーン、ラインスクリーン等の場合は、スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０が、ドット集中型ディザスクリーンではないことを判断し、それを指摘する情報（対象としている画像は、ドット集中型ディザスクリーンではないことを示す情報）を出力するようにしてもよい。
【００２７】
特徴点抽出モジュール１２０は、画像受付モジュール１１０、特徴点選定モジュール１３０と接続されている。特徴点抽出モジュール１２０は、画像受付モジュール１１０から対象となる画像を受け取り、その画像内の領域の角に位置する画素である特徴点とその領域内におけるその特徴点の位置関係を示している方向を抽出する。以下、この方向を傾斜方向ともいう。
ここで「画像内の領域」とは、連結している黒画素によって構成されている領域又は連結している白画素によって構成されている領域をいう。
また、「領域の角に位置する画素」とは、その領域内にある画素であり、その領域が他の領域（例えば、対象としている領域が黒画素の領域であれば、「他の領域」とは、対象としている領域に接している白画素の領域をいう）と接している位置にある画素であり、領域が多角形である場合は、その頂点にある画素である。ただし、直線の傾き、ノイズ等によって発生する単なる画素の段差は角とはしない。
また、「領域内における特徴点の位置関係を示している方向」とは、例えば、領域内で右上の角に特徴点があるのであれば、その特徴点における方向は左下となる。具体例としては、特徴点から見た場合に、その特徴点が含まれている領域の中心（重心等を含む）への方向をいう。ただし、方向の先にあるのは必ずしも領域の中心である必要はなく、特徴点とその特徴点が含まれている領域内にあってその特徴点の周囲にある画素との位置関係によって定まる方向であればよい。また、予め定められたパターンと方向とが対応付けられており、パターンマッチング処理によって、方向を抽出するようにしてもよい。もちろんのことながら、方向とは「領域内における特徴点の位置関係を示している」ものであればよく、例えば、その特徴点が含まれている領域の中心から見た場合における、特徴点への方向であってもよく、この場合は、領域内で右上の角に特徴点があるのであれば、その特徴点における方向は右上となる。後述の説明では、特徴点から見た場合に、その特徴点が含まれている領域の中心への方向を例示する。
【００２８】
また、特徴点抽出モジュール１２０は、特徴点の抽出として、以下の３つの処理のいずれかを行うようにしてもよいし、２つ以上の処理の組み合わせを行ってもよい。
（１）特徴点とその特徴点が含まれている領域内にあって、その特徴点の周囲にある複数の画素とを結ぶ線によって構成される角度に基づいて特徴点を抽出すること。
（２）特徴点とその特徴点が含まれている領域内にあって、その特徴点の周囲にある複数の画素との位置関係に基づいて特徴点を抽出すること。
（３）特徴点が含まれている領域と予め定められたパターンとが一致するか否かに基づいて特徴点を抽出すること。
【００２９】
また、特徴点抽出モジュール１２０は、特徴点とその特徴点が含まれている領域内にあってその特徴点の周囲にある複数の画素との位置関係によって定まる方向を抽出するようにしてもよい。
【００３０】
特徴点選定モジュール１３０は、特徴点抽出モジュール１２０、代表点決定モジュール１４０と接続されている。特徴点選定モジュール１３０は、特徴点抽出モジュール１２０によって抽出された特徴点の色とその特徴点の位置とその特徴点における方向に基づいて、特徴点とその特徴点に対応する特徴点の組を選定する。
具体的には、以下の３つの条件を満たす特徴点を選定する。
（１）特徴点の色が同じであること（対象としている特徴点の色が黒であれば、対応する特徴点の色も黒となり、対象としている特徴点の色が白であれば、対応する特徴点の色も白となる）。
（２）特徴点同士の位置関係が予め定められた関係にあること（具体的には、例えば、対象としている特徴点の方向が右方向（右下方向、右上方向を含む）であれば、対応する特徴点は対象としている特徴点の右にあること、対象としている特徴点の方向が左方向（左下方向、左上方向を含む）であれば、対応する特徴点は対象としている特徴点の左方向にあること、対象としている特徴点の方向が上方向（右上方向、左上方向を含む）であれば、対応する特徴点は対象としている特徴点の上にあること、対象としている特徴点の方向が下方向（右下方向、左下方向を含む）であれば、対応する特徴点は対象としている特徴点の下にあること、である）。
（３）特徴点における方向が同じ領域の中心を向いていること（具体的には、例えば、対象としている特徴点の方向が右下方向であって、対応する特徴点が対象としている特徴点より右下にあるのであれば、対応する特徴点は左上方向であること）等）。
【００３１】
代表点決定モジュール１４０は、特徴点選定モジュール１３０、ベクトル算出モジュール１５０と接続されている。代表点決定モジュール１４０は、特徴点選定モジュール１３０によって選定された特徴点の組に基づいて、領域を代表する代表点を決定する。つまり、代表点決定モジュール１４０は、個々の網点の中心を算出することになる。より具体的には、特徴点選定モジュール１３０によって選定された１組の特徴点の座標の平均値（特徴点間の中間点）を算出することによって、網点の中心を代表点として決定する。
【００３２】
ベクトル算出モジュール１５０は、代表点決定モジュール１４０、スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０と接続されている。ベクトル算出モジュール１５０は、代表点決定モジュール１４０によって決定された代表点に基づいて、２つの代表点で構成されるベクトルを算出する。
また、ベクトル算出モジュール１５０は、代表点決定モジュール１４０によって決定された代表点のうち基準となる代表点を第１の代表点として選択し、その基準となる代表点から予め定められた第１の距離と第２の距離の間にある代表点を第２の代表点として選択し、その第１の代表点とその第２の代表点で構成されるベクトルを算出するようにしてもよい。さらに、ベクトル算出モジュール１５０は、第１の代表点を角とする矩形領域であって、互いに隣接する矩形領域内で、第１の距離と第２の距離の間にある代表点を第２の代表点として選択するようにしてもよい。互いに隣接する矩形領域とは、第１の代表点に対して、左上にある矩形領域と右上にある矩形領域の組み合わせ、右上にある矩形領域と右下にある矩形領域の組み合わせ、右下にある矩形領域と左下にある矩形領域の組み合わせ、左下にある矩形領域と左上にある矩形領域の組み合わせの４種類がある。
【００３３】
スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０は、ベクトル算出モジュール１５０、出力モジュール１７０と接続されている。スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０は、ベクトル算出モジュール１５０によって算出されたベクトルの分布に基づいて、画像受付モジュール１１０が受け付けた画像内に使用されているスクリーンの線数と角度を抽出する。
また、スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０は、抽出したスクリーンの線数又は角度と予め定められた線数又は角度との差が予め定められた関係にある場合は、その抽出したスクリーンの線数又は角度をその予め定められた線数又は角度として抽出するようにしてもよい。
予め定められた線数又は角度とは、記憶装置に記憶された値であり、一般的に用いられているスクリーンの線数又は角度をいう。例えば、線数として１００線、１５０線、２００線等、角度として０度、４５度、９０度等がある。また、予め定められた線数又は角度は、それぞれ複数あってもよい。
予め定められた関係とは、その差が予め定められた閾値以下又は未満である場合である。
抽出したスクリーンの線数又は角度と予め定められた線数又は角度との関係としては、（１）抽出したスクリーンの線数と予め定められた線数、（２）抽出したスクリーンの角度と予め定められた角度、（３）抽出したスクリーンの線数と予め定められた線数及び抽出したスクリーンの角度と予め定められた角度の関係がある。
【００３４】
出力モジュール１７０は、スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０と接続されている。出力モジュール１７０は、スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０によって抽出されたスクリーンの線数と角度を出力する。出力するとは、例えば、画像データベース等の画像記憶装置へ画像受付モジュール１１０が受け付けた画像に対応させて（例えば、その画像の属性として）書き込むこと、メモリーカード等の記憶媒体に記憶すること、他の情報処理装置へ渡すこと等が含まれる。スクリーンの線数と角度を受け取った他の画像処理装置では、例えば、画像受付モジュール１１０が受け取った２値画像を多値化する処理、文字領域とスクリーン処理が施された領域（例えば、写真等）に分離する処理等を行う。
【００３５】
図２は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２０２では、画像受付モジュール１１０が、対象とする画像を受け付ける。例えば、図３に示す対象画像３００は、画像受付モジュール１１０が受け付けた画像の一部である。斜線部分が黒画素の領域であり、白部分が白画素の領域である。
【００３６】
ステップＳ２０４では、特徴点抽出モジュール１２０が、特徴点とその傾斜方向を抽出する。図４は、特徴点とその特徴点における傾斜方向の例を示す説明図である。抽出の結果として、対象画像３００内には、傾斜方向が左下方向である特徴点４０５、傾斜方向が右上方向である特徴点４１０、傾斜方向が左下方向である特徴点４１５、傾斜方向が右上方向である特徴点４２０、傾斜方向が左下方向である特徴点４２５、傾斜方向が右上方向である特徴点４３０、傾斜方向が右上方向である特徴点４３５、傾斜方向が左下方向である特徴点４４０、傾斜方向が右上方向である特徴点４４５、傾斜方向が左下方向である特徴点４５０、傾斜方向が右上方向である特徴点４５５、傾斜方向が左下方向である特徴点４６０がある。
【００３７】
特徴点抽出モジュール１２０による特徴点の抽出処理について、図５から図１４を用いて説明する。前述したように、３種類の抽出処理方法がある。
（１）特徴点とその特徴点が含まれている領域内にあって、その特徴点の周囲にある複数の画素とを結ぶ線によって構成される角度に基づいて特徴点を抽出する。図５から図１０を用いて説明する。下記の条件（１Ａ）、（１Ｂ）、（１Ｃ）の３つを満たす場合に、注目画素を特徴点（つまり、その領域における角にある画素）と判定する。いずれかの条件を満たさない場合は特徴点ではないと判定する。
【００３８】
（１Ａ）注目画素（図５から図１０では黒画素である注目画素５１０又は注目画素８１０）の隣接画素を予め定めた方向（例えば、時計回り）に走査し、注目画素と同色の画素４画素以内の連続している領域（連続体）が１つ存在すること。
図５の例では、注目画素５１０の回りを検知方向５４２、５４４、５４６、５４８に走査して、注目画素５１０と同じ色（黒）の画素（注目画素５１０に対して下、左下、左に位置する画素）の連続体があり、これらは３画素であるので、４画素以内である。したがって、図５の例は（１Ａ）の条件を満たしている。
図８の例では、注目画素８１０の回りを検知方向８４２、８４４、８４６、８４８に走査して、注目画素８１０と同じ色（黒）の画素（注目画素８１０に対して右下、下、左下、左に位置する画素）の連続体があり、これらは４画素であるので、４画素以内である。したがって、図８の例は（１Ａ）の条件を満たしている。
【００３９】
（１Ｂ）前述した連続体の境界画素の隣接画素であって、注目画素を中心とする５×５ブロックの最も外側の画素のうち色の変化点であって、注目画素と同色の画素を検出できること。「連続体の境界画素」とは、連続体内の画素（つまり注目画素と同じ色の画素）であって、前述の走査方向において注目画素とは異なる色の画素から注目画素と同じ色に変化した場合の画素、又は前述の走査方向において注目画素と同じ色の画素から注目画素とは異なる色に変化した場合の画素をいう。
図５の例では、連続体の境界画素は境界画素５３０、５２０である。そして、境界画素５３０の隣接画素であって、注目画素５１０を中心とする５×５ブロックの最も外側の画素のうち色の変化点であって、注目画素５１０と同色の画素とは図６に例示の検出画素６３０である。そして、境界画素５２０の隣接画素であって、注目画素５１０を中心とする５×５ブロックの最も外側の画素のうち色の変化点であって、注目画素５１０と同色の画素とは図６に例示の検出画素６２０である。したがって、図５の例は（１Ｂ）の条件を満たしている。
図８の例では、連続体の境界画素は境界画素８３０、８２０である。そして、境界画素８３０の隣接画素であって、注目画素８１０を中心とする５×５ブロックの最も外側の画素のうち色の変化点であって、注目画素８１０と同色の画素とは図９に例示の検出画素９３０である。そして、境界画素８２０の隣接画素であって、注目画素８１０を中心とする５×５ブロックの最も外側の画素のうち色の変化点であって、注目画素８１０と同色の画素とは図９に例示の検出画素９２０である。したがって、図８の例は（１Ｂ）の条件を満たしている。
【００４０】
（１Ｃ）注目画素と連続体の境界画素を通る線と連続体の境界画素と検出画素を通る線のなす角が１８０度以内かつ注目画素と一方の検出画素を通る線と注目画素と他方の検出画素を通る線のなす角が１３５度以内であること。
図７を用いて、図５の例における注目画素と境界画素と検出画素を結ぶ線とその線によって構成される角度について説明する。
接続線７２０は、注目画素５１０の中心と境界画素５２０の中心を結ぶ線である。接続線７２２は、境界画素５２０の中心と検出画素６２０の中心を結ぶ線である。接続線７３０は、注目画素５１０の中心と境界画素５３０の中心を結ぶ線である。接続線７３２は、境界画素５３０の中心と検出画素６３０の中心を結ぶ線である。
角度７４２は、接続線７２０と接続線７２２のなす角度である。角度７４４は、接続線７３０と接続線７３２のなす角度である。角度７４６は、注目画素５１０の中心と検出画素６２０の中心を結ぶ線と注目画素５１０の中心と検出画素６３０の中心を結ぶ線によって構成される角度である。
なお、角度は、注目画素５１０と同じ色の画素によって構成されている領域側（注目画素５１０とは異なる色の領域とは反対の側）における角度である。以下同様である。
角度７４２は１８０度であり（つまり、１８０度以内である）、角度７４４は１８０度であり（つまり、１８０度以内である）、角度７４６が９０度である（つまり、１３５度以内である）。したがって、図５の例は（１Ｃ）の条件を満たしている。よって、注目画素５１０は特徴点として抽出する。
【００４１】
図１０を用いて、図８の例における注目画素と境界画素と検出画素を結ぶ線とその線によって構成される角度について説明する。
接続線１０２０は、注目画素８１０の中心と境界画素８２０の中心を結ぶ線である。接続線１０２２は、境界画素８２０の中心と検出画素９２０の中心を結ぶ線である。接続線１０３０は、注目画素８１０の中心と境界画素８３０の中心を結ぶ線である。接続線１０３２は、境界画素８３０の中心と検出画素９３０の中心を結ぶ線である。接続線１０４０は、注目画素８１０の中心と検出画素９３０の中心を結ぶ線である。
角度１０５２は、接続線１０２０と接続線１０２２のなす角度である。角度１０５４は、接続線１０３０と接続線１０３２のなす角度である。角度１０５６は、注目画素８１０の中心と検出画素９２０の中心を結ぶ線と接続線１０４０によって構成される角度である。
角度１０５２は１８０度であり（つまり、１８０度以内である）、角度１０５４は１８０度より大であり（つまり、１８０度以内ではない）、角度１０５６が１３５度より大である（つまり、１３５度以内ではない）。したがって、図８の例は（１Ｃ）の条件を満たしていない。よって、注目画素８１０は特徴点ではない。
【００４２】
（２）特徴点とその特徴点が含まれている領域内にあって、その特徴点の周囲にある複数の画素との位置関係に基づいて特徴点を抽出する。図１１から図１４を用いて説明する。下記の条件（２Ａ）、（２Ｂ）の２つを満たす場合に、注目画素を特徴点（つまり、その領域における角にある画素）と判定する。いずれかの条件を満たさない場合は特徴点ではないと判定する。
【００４３】
（２Ａ）注目画素を中心とする３×３、５×５のブロックの最外周を予め定めた方向（例えば、時計回り）に検知し、注目画素と同色の画素４画素以内の連続体、７画素以内の連続体が各１つ存在すること。なお、４画素以内、７画素以内は予め定められた値であり、他の値であってもよい。
図１１の例（３×３のブロック）では、注目画素１１１０の回りを検知方向１１４２、１１４４、１１４６、１１４８に走査して、注目画素１１１０と同じ色（黒）の画素（検知画素１１２２、１１２４、１１２６）の連続体があり、これらは３画素であるので、４画素以内である。図１２の例（５×５のブロック）では、注目画素１１１０の回りを検知方向１２４２、１２４４、１２４６、１２４８に走査して、注目画素１１１０と同じ色（黒）の画素（検知画素１２２２、１２２４、１２２６、１２２８、１２３０）の連続体があり、これらは５画素であるので、７画素以内である。したがって、図１１の例は（２Ａ）の条件を満たしている。
図１３の例（３×３のブロック）では、注目画素１３１０の回りを検知方向１３４２、１３４４、１３４６、１３４８に走査して、注目画素１３１０と同じ色（黒）の画素（検知画素１３２２、１３２４、１３２６、１３２８）の連続体があり、これらは４画素であるので、４画素以内である。図１４の例（５×５のブロック）では、注目画素１３１０の回りを検知方向１４４２、１４４４、１４４６、１４４８の順に走査して、注目画素１３１０と同じ色（黒）の画素（検知画素１４２２、１４２４、１４２６、１４２８、１４３０、１４３２、１４３４、１４３６）の連続体があり、これらは８画素であるので、７画素以内ではない。したがって、図１３の例は（２Ａ）の条件を満たしていない。
【００４４】
（２Ｂ）注目画素を原点とし、２つの連続体の各画素の位置の平均の位置が予め定められた範囲にあること。つまり、注目画素を原点とした座標系であって、一方の連続体を構成している画素の座標の平均と他方の連続体を構成している画素の座標の平均の差が予め定められた範囲内であること。また、２つの連続体の各画素の位置の平均の位置に対して、注目画素からの方向が予め定められた範囲にあることであってもよい。つまり、一方の連続体を構成している画素の座標の平均の位置に対する注目画素からの方向と、他方の連続体を構成している画素の座標の平均の位置に対する注目画素からの方向の差が予め定められた範囲内であること。
図１１の例（３×３のブロック）では、検知画素１１２２、１１２４、１１２６の座標の平均は、検知画素１１２４となり、注目画素１１１０から左下方向を示している。一方、図１２の例（５×５のブロック）では、検知画素１２２２、１２２４、１２２６、１２２８、１２３０の座標の平均は、検知画素１２２６となり、注目画素１１１０から左下方向を示している。方向は一致している。したがって、図１１の例は（２Ｂ）の条件を満たしている。よって、注目画素１１１０は特徴点として抽出する。
図１３の例（３×３のブロック）では、検知画素１３２２、１３２４、１３２６、１３２８の座標の平均は、ほぼ注目画素１３１０の下の画素の位置となり、注目画素１３１０から下方向を示している。一方、図１４の例（５×５のブロック）では、検知画素１４２２、１４２４、１４２６、１４２８、１４３０、１４３２、１４３４、１４３６の座標の平均は、ほぼ注目画素１３１０の下の画素の位置となり、注目画素１３１０から下方向を示している。方向は一致している。したがって、図１３の例は（２Ｂ）の条件を満たしているが、（２Ａ）の条件は満たしていないので、注目画素１３１０は特徴点ではない。
【００４５】
（３）特徴点が含まれている領域と予め定められたパターンとが一致するか否かに基づいて特徴点を抽出する。例えば、５×５の領域で角として認めるべきパターンを予め定められたパターンとして用意しておき、そのパターンのいずれかと一致したならば、中心の画素を特徴点とすればよい。また逆に、５×５の領域で角として認めるべきでないパターンを予め定められたパターンとして用意しておき、その全てのパターンと一致しないならば、中心の画素を特徴点としてもよい。
【００４６】
特徴点抽出モジュール１２０による特徴点の傾斜方向の抽出処理について、図１５、図１６を用いて説明する。例えば、図１５に示すように、注目画素１５１０を中心とする５×５ブロックのうち、注目画素１５１０と同じ色の画素（画素中心１５２１、１５２２、１５２３、１５３１、１５３２、１５３３、１５３４、１５３５）について、注目画素１５１０を原点とした場合の各画素の位置（座標）の平均を傾斜方向とする。具体的には、｛（−１，０）＋（−１，−１）＋（０，−１）＋（−２，０）＋（−２，−１）＋（−２，−２）＋（−１，−２）＋（０．−２）｝／８＝（−９，−９）／８＝（−９／８，−９／８）となる。もちろんのことながら、原点を加えてもよい。その場合は、｛（０，０）＋（−１，０）＋（−１，−１）＋（０，−１）＋（−２，０）＋（−２，−１）＋（−２，−２）＋（−１，−２）＋（０．−２）｝／９＝（−９，−９）／９＝（−１，−１）となる。
また、傾斜方向は量子化してもよく、量子化せずにベクトルとして使用してもよい。ここで、量子化とは、４方向の量子化として、上方向、下方向、左方向、右方向があり、８方向の量子化として、上方向、下方向、左方向、右方向、右上方向、右下方向、左上方向、左下方向がある。図１５の例では、注目画素１５１０の傾斜方向は左下方向である。
図１６の例は、このようにして、各特徴点の傾斜方向を抽出したものである。対象画像１６００内から、傾斜方向１６１５の注目特徴点１６１０、傾斜方向１６２５の注目特徴点１６２０、傾斜方向１６３５の注目特徴点１６３０、傾斜方向１６４５の注目特徴点１６４０、傾斜方向１６５５の注目特徴点１６５０を抽出したことを示している。
特徴点抽出モジュール１２０による特徴点の傾斜方向の抽出処理として、画像上の座標における明るさの勾配を求めるグラディエントの手法（従来技術である画像処理技術）を用いてもよい。
なお、特徴点以外の画素は、元の画素値をそのまま残すようにする。
【００４７】
ステップＳ２０６では、特徴点選定モジュール１３０が、探索領域内での特徴点の組み合わせを選定する。
次の２つのステップで処理を行う。
ステップＳ２０６−１では、特徴点選定モジュール１３０が、探索範囲内で注目特徴点と同じ色の特徴点を抽出する。ここで探索範囲とは、１組の特徴点が含まれるような領域であればよい。具体的には、画像の解像度と抽出しようとしている線数の範囲に応じて定められる。例えば、解像度が６００ｄｐｉで抽出しようとしている最小の線数が１００線である場合は、６００／１００＝６となり、６×６以上のブロックが探索範囲となる。
【００４８】
ステップＳ２０６−２では、特徴点選定モジュール１３０が、抽出した特徴点のうち、次の条件を満たすものを選定する。なお、注目している特徴点（以下、注目特徴点）の色は黒であり、傾斜方向は右上方向であるとする。ただし、選定する特徴点の傾斜方向は注目特徴点の傾斜方向には依存しない。そして、白から黒への変化点は主走査方向、副走査方向の両方向で走査した場合の変化点である。
【００４９】
（ａ）注目特徴点に対して左上にある領域内を注目特徴点から左上方向に走査し（つまり、主走査としては、注目特徴点から左方向に走査し、領域の左端になったら、１段上の行に移動し、右から左方向へ走査することを繰り返す。副走査としては、注目特徴点から上方向に走査し、領域の上端になったら、１段左の列に移動し、下から上方向へ走査することを繰り返す。）、傾斜方向が右方向、下方向又は右下方向で白から黒への変化点より注目特徴点側にある特徴点を選定する。図１７の例では、対象画像１６００の中心画素を注目特徴点としており、左上領域１７１０を左上方向に走査する。この場合、左上領域１７１０には、色が黒で傾斜方向が右下方向の特徴点があるが、白から黒への変化点より注目特徴点側にはないので、特徴点は選定されない。
【００５０】
（ｂ）注目特徴点に対して右上にある領域内を注目特徴点から右上方向に走査し（つまり、主走査としては、注目特徴点から右方向に走査し、領域の右端になったら、１段上の行に移動し、左から右方向へ走査することを繰り返す。副走査としては、注目特徴点から上方向に走査し、領域の上端になったら、１段右の列に移動し、下から上方向へ走査することを繰り返す。）、傾斜方向が左方向、下方向又は左下方向で白から黒への変化点より注目特徴点側にある特徴点を選定する。図１８の例では、対象画像１６００の中心画素を注目特徴点としており、右上領域１８１０を右上方向に走査する。この場合、右上領域１８１０には、色が黒で傾斜方向が左下方向であり、白から黒への変化点より注目特徴点側にある特徴点であるので、その特徴点を選定する。
【００５１】
（ｃ）注目特徴点に対して左下にある領域内を注目特徴点から左下方向に走査し（つまり、主走査としては、注目特徴点から左方向に走査し、領域の左端になったら、１段下の行に移動し、右から左方向へ走査することを繰り返す。副走査としては、注目特徴点から下方向に走査し、領域の下端になったら、１段左の列に移動し、上から下方向へ走査することを繰り返す。）、傾斜方向が右方向、上方向又は右上方向で白から黒への変化点より注目特徴点側にある特徴点を選定する。図１９の例では、対象画像１６００の中心画素を注目特徴点としており、左下領域１９１０を左下方向に走査する。この場合、左下領域１９１０には、色が黒で傾斜方向が左下方向である特徴点はあるが、白から黒への変化点より注目特徴点側にはないので、特徴点は選定されない。
【００５２】
（ｄ）注目特徴点に対して右下にある領域内を注目特徴点から右下方向に走査し（つまり、主走査としては、注目特徴点から右方向に走査し、領域の右端になったら、１段下の行に移動し、左から右方向へ走査することを繰り返す。副走査としては、注目特徴点から下方向に走査し、領域の下端になったら、１段右の列に移動し、上から下方向へ走査することを繰り返す。）、傾斜方向が左方向、上方向又は左上方向で白から黒への変化点より注目特徴点側にある特徴点を選定する。図２０の例では、対象画像１６００の中心画素を注目特徴点としており、右下領域２０１０を右下方向に走査する。この場合、右下領域２０１０には、色が黒で傾斜方向が左下方向である特徴点はあるが、白から黒への変化点より注目特徴点側にはないので、特徴点は選定されない。
【００５３】
ステップＳ２０８では、特徴点選定モジュール１３０が、領域内の探索が終了したか否かを判断し、終了した場合はステップＳ２１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ２０６からの処理に戻る。つまり、画像内において条件を満たす特徴点の組み合わせを選定する。
前述の図４の例では、対象画像３００内で、特徴点４０５と特徴点４１０の組、特徴点４１５と特徴点４２０の組、特徴点４２５と特徴点４３０の組、特徴点４４０と特徴点４４５の組が選定されることになる。
【００５４】
ステップＳ２１０では、代表点決定モジュール１４０が、注目特徴点と選定特徴点における座標位置の平均を代表点として算出する。図２１の例に示すように、対象画像３００内には、代表点２１１２、２１１４、２１１６、２１１８、２１２０、２１２２、２１２４が代表点として算出される。なお、図４の例に示した特徴点４０５と特徴点４１０の代表点が代表点２１１２であり、特徴点４１５と特徴点４２０の代表点が代表点２１１４であり、特徴点４２５と特徴点４３０の代表点が代表点２１１８であり、特徴点４４０と特徴点４４５の代表点が代表点２１２０である。なお、対応する特徴点が選定されずに注目特徴点のみの場合、同じ傾斜方向の特徴点が選定された場合は、代表点を算出しない。
【００５５】
ステップＳ２１２では、ベクトル算出モジュール１５０が、他の代表点との距離・方向を表すベクトルを算出する。つまり、ベクトル算出モジュール１５０が、基準とする代表点と周囲にある代表点によって構成されるベクトルを算出する。ベクトルを算出するのに、２つの代表点を抽出する。
図２２は、代表点を抽出する処理例を示す説明図である。ある代表点（基準代表点２２０１）を原点とした場合に画像の左上矩形領域２２１０、右上矩形領域２２２０で最も近い代表点を抽出する。図２２の例で示すと、基準代表点２２０１を原点とし、左上方向で最も近い代表点２２１１を抽出し、基準代表点２２０１と代表点２２１１で構成されるベクトルを抽出する。そして、基準代表点２２０１を原点とし、右上方向で最も近い代表点２２２１を抽出し、基準代表点２２０１と代表点２２２１で構成されるベクトルを抽出する。したがって、代表点２２３１、代表点２２３２、代表点２２３３は抽出しない。ここで、基準代表点２２０１から最も近いとしたが、半円でドーナツ状の探索範囲２２５０内において最も近いの意である。基準代表点２２０１から近い領域（探索範囲２２５０の中心側で基準代表点２２０１の周囲の白い領域）は、探索範囲外にあるため、抽出する代表点には含めないようにしている。探索範囲２２５０の幅は、予め定められた幅であるが、例えば、対応線数によって定まる範囲である。より具体的には、線数が１００線〜２００線ならば１２画素〜２４画素である。また、基準代表点２２０１から半径１２画素の半円状の範囲は、対象外とする。
また、左上方向、右上方向を例示したが、右上方向、右下方向の組み合わせ、右下方向、左下方向の組み合わせ、左下方向、左上方向の組み合わせであってもよい。
【００５６】
図２３は、ベクトルの算出処理例を示す説明図である。図２２の例で、抽出されたベクトルを示している。つまり、基準代表点２２０１と代表点２２２１によって規定されるベクトルをｖ１とし、基準代表点２２０１と代表点２２１１によって規定されるベクトルをｖ２としている。
なお、予め定められた角度（例えば、０度、４５度、９０度）とのずれが予め定められた画素数（例えば、１画素）以内なら、その予め定められた角度の代表点として、ベクトルを抽出してもよい。
また、ベクトルの算出は、全ての代表点を基準代表点（原点）とした場合について算出してもよいし、予め定められた数の代表点を基準代表点（原点）とした場合について算出してもよいし、予め定められた位置（ランダムに定められた位置であってもよい）にある代表点を基準代表点（原点）とした場合について算出してもよい。
【００５７】
ステップＳ２１４では、スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０が、ベクトルを集計して、スクリーンの線数、角度を抽出する。ステップＳ２１２で算出したベクトルの終点（基準代表点（原点）ではない代表点）をプロットする。つまり、図２３に例示した座標系で、終点の位置をカウントする。
図２４は、ドット集中型ディザスクリーンについてのベクトルの分布例を示す説明図である。基準代表点２４０１を原点とした座標系において、色の濃い位置は分布数が多いことを示している。基準代表点２４０１に対して右上方向にある矩形内においては、右下に分布数が多いことを示しており、基準代表点２４０１に対して左上方向にある矩形内においては、右上に分布数が多いことを示している。
図２５は、ドット分散型ディザスクリーン、誤差拡散スクリーン、ＦＭスクリーンについてのベクトルの分布例を示す説明図である。基準代表点２５０１を原点とした座標系において、色の濃い位置は分布数が多いことを示している。図２４の例と比較すると、顕著に分布数が多い位置はない。
【００５８】
この分布から、ピークとなる位置を抽出する。なお、ピークであるかどうかは、（１）１位の値と２位の値との差、（２）全体に占める割合等、を予め定められた閾値と比較して（例えば、閾値以上）判定する。また、局所範囲の最大値のＳ／Ｎ比を予め定められた閾値と比較して（例えば、閾値以上）判定する（特開２００５−２２１２７６号公報参照）。Χ（カイ）２分布のＱ値を予め定められた閾値と比較して（例えば、閾値以上）判定する（ＪＡＸＡ公開資料参照）等がある。
図２６は、１位の値と２位の値とを用いたピークを決定する処理例を示す説明図である。図２６に示すヒストグラム例は、横軸に座標位置、縦軸に分布数を示す。図２６（ａ）のヒストグラム例は、図２４の例に対応するものであり、１位の値と２位の値との差が閾値以上であり、ピークと判断したものである。図２６（ｂ）のヒストグラム例は、図２５の例に対応するものであり、１位の値と２位の値との差が閾値未満であり、ピークとは判断できなかったものである。このように、ピークを抽出できなかった場合は、ドット集中型ディザスクリーンではないことを判断するようにしてもよい。そして、その旨を出力モジュール１７０が出力するようにしてもよい。
なお、ドット分散型ディザスクリーン、誤差拡散スクリーン、ＦＭスクリーンは中心点間の距離が短くかつ濃度により分布範囲が変わり、方向も一定しないため、ピークが抽出できない。また、ラインスクリーンは濃度によってドット分散型ディザスクリーンと同様となるか、スクリーンの各線がそれぞれ１つの巨大な領域となるため、ピークが抽出できない。
【００５９】
ピークの位置から、スクリーンの線数と角度を算出する。
スクリーンの線数は、原点（基準代表点）とピークの位置との距離、解像度を用いて算出する。原点とピークの位置との距離は、ベクトルの大きさに該当し、代表点決定モジュール１４０が決定した代表点（網点の中心等）間の距離である。この距離と解像度を用いて実際の距離（例えば、単位がインチ等）を算出し、その逆数によって線数（単位長さあたりの網点の密度）を算出する。
また、スクリーンの角度は、ベクトルの角度に該当し、原点とピーク（例えば、原点に対して右上の矩形内にあるピーク）の位置によって構成される線と基準線（例えば、水平線（ｘ軸））とによって構成される角度がスクリーンの角度となる。
また、ここで、スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０は、抽出したスクリーンの線数又は角度と予め定められた線数又は角度との差が予め定められた関係にある場合は、その抽出したスクリーンの線数又は角度をその予め定められた線数又は角度として抽出するようにしてもよい。
【００６０】
ステップＳ２１６では、出力モジュール１７０が、スクリーンの線数、角度を出力する。そして、そのスクリーンの線数、角度を受け取った画像処理装置は画像処理を行う。例えば、多値化処理、文字領域と写真等のイメージ領域を分離する処理等の画像処理がある。
【００６１】
図２７は、対象とする画像の例を示す説明図である。本実施の形態である画像処理装置は、受付モジュール１１０が受け付けた画像２７００に対して、以下に示すような領域を対象としてもよい。
図２７（ａ）の例では、画像２７００の全画像領域２７１０を対象としている。他の例と比べて、正確であるがページメモリを必要とする。
【００６２】
図２７（ｂ）の例では、画像２７００の複数ライン領域２７２０を対象としている。複数ライン領域２７２０は、予め定められた領域であってもよいし、中間調領域を画像処理によって抽出し、その中間調領域が含まれるような領域としてもよい。図２７（ａ）の例と比較すると、精度は落ちるがメモリ量が少なくて済む。例えば、ハードウェアによる高速化に適している。
【００６３】
図２７（ｃ）の例では、画像２７００のサンプル数達成領域２７３０を対象としている。サンプル数達成領域２７３０は、予め定められたサンプル数（前述のベクトル数又は分布数）以上になった領域であり、そのサンプル数になったところで処理を打ち切る。図２７（ａ）の例と比較すると、精度は落ちるが処理時間が短くなる。例えば、ソフトウェアによる高速化に適している。
【００６４】
図２７（ｄ）の例では、画像２７００のスクリーン領域２７４０、スクリーン領域２７４５を対象としている。スクリーン領域２７４０、スクリーン領域２７４５の選択は、操作者のマウス、キーボード、タッチパネル等を用いた選択、中間調領域を画像処理によって選択するようにしてもよい。また、この場合は、選択された領域毎にスクリーンの線数と角度を算出するようにしてもよい。したがって、１つの画像内に種類が異なるスクリーンを用いた領域がある場合にも対応し得る。
【００６５】
図２８を参照して、本実施の形態の画像処理装置のハードウェア構成例について説明する。図２８に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部２８１７と、プリンタなどのデータ出力部２８１８を備えたハードウェア構成例を示している。
【００６６】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２８０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、特徴点抽出モジュール１２０、特徴点選定モジュール１３０、代表点決定モジュール１４０、ベクトル算出モジュール１５０、スクリーン線数・角度抽出モジュール１６０等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。
【００６７】
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２８０２は、ＣＰＵ２８０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２８０３は、ＣＰＵ２８０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス２８０４により相互に接続されている。
【００６８】
ホストバス２８０４は、ブリッジ２８０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス２８０６に接続されている。
【００６９】
キーボード２８０８、マウス等のポインティングデバイス２８０９は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ２８１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）などがあり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。
【００７０】
ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）２８１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ２８０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、受け付けた画像、抽出した特徴点の座標、その方向、ベクトル、スクリーンの線数、角度などが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【００７１】
ドライブ２８１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体２８１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース２８０７、外部バス２８０６、ブリッジ２８０５、及びホストバス２８０４を介して接続されているＲＡＭ２８０３に供給する。リムーバブル記録媒体２８１３も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。
【００７２】
接続ポート２８１４は、外部接続機器２８１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート２８１４は、インタフェース２８０７、及び外部バス２８０６、ブリッジ２８０５、ホストバス２８０４等を介してＣＰＵ２８０１等に接続されている。通信部２８１６は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部２８１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部２８１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。
【００７３】
なお、図２８に示す画像処理装置のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図２８に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図２８に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。
なお、各モジュールの処理内容として背景技術で説明した技術を採用してもよい。
【００７４】
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ（登録商標））、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１１０…画像受付モジュール
１２０…特徴点抽出モジュール
１３０…特徴点選定モジュール
１４０…代表点決定モジュール
１５０…ベクトル算出モジュール
１６０…スクリーン線数・角度抽出モジュール
１７０…出力モジュール
【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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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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