(57)【要約】【課題】  混色網点と単色網点に対しても、同一線数として認識することで高精度に網点線数を認識できる画像処理装置を実現する。【解決手段】  画像処理装置は、複数の色成分からなる入力画像データの網点線数を識別する網点線数認識部１４を備えている。該網点線数認識部１４は、複数の画素からなる局所ブロックにおいて、２値化処理で使用される閾値を設定する閾値設定部４１と、不要な色成分による影響を取り除くために、入力画像データに基づいて、閾値を調整する閾値調整部４２と、調整した閾値により、２値化データの最大反転回数の平均値を求める最大反転回数平均値算出部４５と、該最大反転回数平均値から網点線数を判定する網点線数判定部４６とを備える。これにより、混色網点であっても、精度よく網点線数を認識できる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
読取装置によって原稿から読み取られた画像の網点線数を識別する網点線数認識手段を備える画像処理装置において、
前記網点線数認識手段は、
前記読取装置における各色成分の読取特性に対応して予め定められた調整値を用いて、各画素間の濃度変化の状況を示す特徴量を抽出するための閾値を決定する閾値決定手段と、
前記閾値決定手段が決定した閾値により、前記特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した特徴量から網点線数を判定する網点線数判定手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、
前記閾値決定手段により決定された閾値により、各画素の２値データを生成する２値化処理手段と、
前記特徴量として、前記２値化処理手段が生成した２値データの反転回数を算出する反転回数算出手段とを備え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】
前記閾値決定手段は、複数の画素からなる所定ブロックにおける画素の平均濃度値に基づいて、前記閾値を決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記閾値決定手段は、複数の画素からなる所定ブロックにおける濃度情報に基づいて、前記閾値を決定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、
前記閾値決定手段により決定された閾値により、ピーク画素を検出するピーク画素検出手段と、
前記特徴量として、前記ピーク画素検出手段が検出したピーク画素の密度を算出するピーク画素密度算出手段とを備え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６】
請求項１から５の何れか１項に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】
請求項１から５の何れか１項に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする画像読取処理装置。
【請求項８】
読取装置によって原稿から読み取られた画像の網点線数を識別する網点線数認識工程を含む画像処理方法において、
前記網点線数認識工程は、
前記読取装置における各色成分の読取特性に対応して予め定められた調整値を用いて、各画素間の濃度変化の状況を示す特徴量を抽出するための閾値を決定する閾値決定工程と、
前記閾値決定手段が決定した閾値により、前記特徴量を抽出する抽出工程と、
前記抽出手段が抽出した特徴量から網点線数を判定する網点線数判定工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
前記抽出工程は、
前記閾値決定工程で決定された閾値により、各画素の２値データを生成する２値化処理工程と、
前記特徴量として、前記２値化処理工程で生成された２値データの反転回数を算出する反転回数算出工程とを含むことを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記閾値決定工程において、複数の画素からなる所定ブロックにおける画素の平均濃度値に基づいて、前記閾値を決定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記閾値決定工程において、複数の画素からなる所定ブロックにおける濃度情報に基づいて、前記閾値を決定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記抽出工程は、
前記閾値決定工程で決定された閾値により、ピーク画素を検出するピーク画素検出工程と、
前記特徴量として、前記ピーク画素検出工程で検出されたピーク画素の密度を算出するピーク画素密度算出工程とを含むことを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
請求項１から５の何れか１項に記載の画像処理装置を動作させる画像処理プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための画像処理プログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の画像処理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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル複写機やファクシミリ装置等に供され、記録画像の画質向上を図るため、原稿を走査して得られた画像信号に対し、網点の線数のレベルを判別しその結果に基づいて適切な処理を行う画像処理装置および画像処理方法並びにそれを備えた画像読取処理装置、画像形成装置、プログラム、記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルスキャナやデジタルスチルカメラ等のデジタルカラー画像入力装置では、一般的に、入力カラー画像データ（カラー情報）は、色分解系の固体撮像素子（ＣＣＤ）によって得られる３刺激値の色情報（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を、アナログ信号からデジタル信号に変換し入力信号として利用している。この画像入力装置によって入力された信号を最適に表示あるいは出力する場合、読み取り原稿画像内の同一特性を有する小領域ごとに分離する処理が行われる。そして、この特性が同じ領域に対して、最適な画像処理を施すことより良質な画像を再現することが可能である。
【０００３】
一般的に、原稿画像を小領域に分離する際には、読み取り原稿画像内に存在する文字領域・網点領域・写真領域（その他の領域）の各領域を局所単位で識別する処理が行われる。識別された各領域は、それぞれの特性をもつ領域ごとに画質向上処理を切り換えることで画像の再現性を高められる。
【０００４】
さらに、上記網点領域（画像）の場合、６５線／inch、８５線／inch、１００線／inch、１２０線／inch、１３３線／inch、１５０線／inch、１７５線／inch、２００線／inchと低線数から高線数の網点が用いられている。このため、これらの網点線数を判別し、その結果に応じて適切な処理を行う方法が提案されている。
【０００５】
例えば、特許文献１および特許文献２には、Ｍ×Ｎ画素サイズ（Ｍ、Ｎは予め実験により求められた整数）のマスクを用いて求められたピーク画素を所定ブロックごとに計数して得られたピーク画素数により網点の線数認識を行う方法が記載されている。
【特許文献１】特許第３０９３２３５号（発行日２０００年１０月３日）
【特許文献２】特開２００２−７７６２３（公開日２００２年３月１５日）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の方法では、所定ブロックのピーク画素数により網点線数認識を行っているが、同一線数を持つ網点であっても、シアン（以降、Ｃ）、マゼンタ（以降、Ｍ）、イエロー（以降、Ｙ）、ブラック（以降、Ｋ）の中で２色以上の網点からなる混色網点と上記各色の単色網点では、ピーク画素数が大きく異なってくる。言い換えれば、例えば、１３３線の混色網点と１７５線の単色網点のピーク画素数が近い値を持つため識別が困難になることがある。すなわち、特定の色成分のピーク画素数だけを抽出することができなかった。
【０００７】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、特定の色成分の特徴量のみを抽出することができる画像処理装置、画像処理方法、画像処理装置を備えた画像読取処理装置、画像形成装置、画像処理プログラム、およびこれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。より具体的には、同一線数でありながら、所定ブロック内におけるピーク画素数が大きく異なってくる混色網点と単色網点に対しても、同一線数として認識することで高精度に網点線数を認識できる画像処理装置、画像処理方法、画像処理装置を備えた画像読取処理装置、画像形成装置、画像処理プログラム、およびこれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の画像処理装置は、上記の課題を解決するために、読取装置によって原稿から読み取られた画像の網点線数を識別する網点線数認識手段を備える画像処理装置において、前記網点線数認識手段は、前記読取装置における各色成分の読取特性に対応して予め定められた調整値を用いて、各画素間の濃度変化の状況を示す特徴量を抽出するための閾値を決定する閾値決定手段と、前記閾値決定手段が決定した閾値により、前記特徴量を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した特徴量から網点線数を判定する網点線数判定手段とを備えることを特徴としている。
【０００９】
上記の構成によれば、閾値決定手段は、前記読取装置における各色成分の読取特性に対応して予め定められた調整値を用いて、閾値を決定する。
【００１０】
ここで、読取装置における各色成分の読取特性とは、例えば、スキャナ等の読取装置における各色成分のフィルタ分光特性や各色に対応するインクの分光反射特性等である。例えば、Ｇ画像データは、理論的にはその補色関係にあるマゼンタのみで構成されるが、読取装置における原稿の読取特性により、不要なシアン成分も混入される。該不要なシアン成分の影響度は、前記読取特性によって異なる。
【００１１】
したがって、読取特性に対応して予め定められる調整値には、特定色成分の画像データに対する該特定色成分以外の不要な色成分の影響度が含まれることとなる。そのため、閾値決定手段は、該調整値を用いて閾値を決定することにより、不要な色成分の影響度を除くように、閾値を調整することができる。
【００１２】
さらに、抽出手段は、閾値決定手段が決定した閾値により、各画素間の濃度変化の状況を示す特徴量を抽出する。そのため、抽出手段が抽出した特徴量には、不要な色成分の影響が含まれない。この結果、抽出手段が抽出した特徴量から網点線数を判定することにより、特定色成分に基づいた網点線数を認識することができる。すなわち、混色網点領域であっても、高精度に網点線数を認識できる。
【００１３】
さらに、本発明の画像処理装置は、上記の構成に加えて、前記抽出手段は、前記閾値決定手段により決定された閾値により、各画素の２値データを生成する２値化処理手段と、前記特徴量として、前記２値化処理手段が生成した２値データの反転回数を算出する反転回数算出手段とを備えることを特徴としている。
【００１４】
シアン、マゼンタ、イエローなどを用いた混色網点領域に対して、閾値決定手段が上記のように閾値を調整せず、単に固定値を閾値として用いて２値化しただけでは、複数の色成分の網点が抽出されてしまい正しく網点周期を再現できないことがある。
【００１５】
しかしながら、上記の構成によれば、閾値決定手段が読取装置における各色成分の読取特性に対応して予め定められた調整値を用いて決定した閾値を基に、２値データを生成している。そのため、混色網点であっても、正しく所望の特定色成分の網点だけが抽出された２値化データの生成が可能となる。これにより、本来原稿が持つ正しい網点線数を算出することができ、精度の良い線数認識処理が可能となる。
【００１６】
さらに、本発明の画像処理装置は、上記の構成に加えて、前記閾値決定手段は、複数の画素からなる所定ブロックにおける画素の平均濃度値に基づいて、前記閾値を決定することを特徴としている。
【００１７】
上記の構成によれば、閾値決定手段は、所定ブロックにおける画素の平均濃度値を基づいて、所定ブロックの濃度レンジのほぼ中央に位置する値を認識することができる。これにより、閾値決定手段は、濃度レンジのほほ中央から、調整値を用いて、閾値を調整して、正しく所望の色成分の網点周期を再現した２値化データが得られる濃度レンジに持っていくことができる。これにより、正しく所望の特定色成分の網点周期を再現した２値データが得ることが一層容易となる。
【００１８】
また、閾値決定手段は、平均濃度値と濃度レンジの中央値とを比較することにより、画像が網点に用いられる色材の色（例えば、シアン、マゼンタ、イエロー、またはそれらを用いた混色）をベースにしたもの（以下、網点ベースと記載）であるのか紙色をベースにしたもの（白ベース）であるのかを認識することができる。例えば、０〜２５５の濃度レンジにおいて、「０」が白、「２５５」が各色成分の信号が表す色（例えば、シアン、マゼンタ、イエロー）を示している場合（ＲＧＢ信号を補色反転したＣＭＹ信号とした場合）を考える。このとき、平均濃度値が中央値よりも大きい場合、網点ベースであり、平均濃度値が中央値よりも小さい場合、白ベースである。網点ベースである場合、閾値決定手段は、前記調整値を用いて、平均濃度値を所定量だけ減らした閾値を決定することができる。該閾値は、特定色成分の白点の画素ピークのピーク位置における濃度値（ここでは、画素ピークの極小値）と、特定色成分以外の不要な色成分の白点の画素ピークのピーク位置における濃度値（ここでは、画素ピークの極小値）との間に位置する。そのため、反転回数算出手段が算出する反転回数は、網点ベースにおける特定色成分の白点の画素ピークのみに対応した値となる。よって、正しい所望の特定色成分の網点線数を認識できる。
【００１９】
一方、白ベースである場合、閾値決定手段は、前記調整値を用いて、平均濃度値を所定量だけ増やした閾値を決定することができる。該閾値は、特定色成分の画素ピークのピーク位置における濃度値（ここでは、画素ピークの極大値）と、特定色成分以外の不要な色成分の画素ピークのピーク位置における濃度値（ここでは、画素ピークの極大値）との間に位置する。そのため、反転回数算出手段が算出する反転回数は、白ベースにおける特定色成分の画素ピークのみに対応した値となる。よって、正しい所望の特定色成分の網点線数を認識できる。
【００２０】
なお、線数認識を行う所定ブロックは、矩形領域に限定されるものではなく任意の形状で構わない。
【００２１】
さらに、本発明の画像処理装置は、上記の構成に加えて、前記閾値決定手段は、複数の画素からなる所定ブロックにおける濃度情報に基づいて、前記閾値を決定することを特徴としている。
【００２２】
前記閾値決定手段が決定した閾値が過度に大きい場合、所望の特定色成分の網点さえも抽出できない、また過度に小さい場合、所望の特定色成分の網点だけでなく、複数の色成分の網点が検出されることがある。
【００２３】
しかしながら、上記の構成によれば、閾値決定手段は、所定ブロックの濃度情報（例えば、最大濃度差）に基づくため、所望の特定色成分のみを抽出する範囲内に閾値を決定しやすくなる。これにより、正しく特定色成分の網点周期を再現した２値化データが得ることが一層容易になる。
【００２４】
さらに、本発明の画像処理装置は、前記抽出手段は、前記閾値決定手段により決定された閾値により、ピーク画素を検出するピーク画素検出手段と、前記特徴量として、前記ピーク画素検出手段が検出したピーク画素の密度を算出するピーク画素密度算出手段とを備えることを特徴としている。
【００２５】
上記特許文献１，２のような従来技術にあるピーク画素数を用いて、網点線数の認識を行う場合、複数の色成分の網点がピーク画素として検出されてしまうため、正しく網点線数を認識できないことがある。
【００２６】
しかしながら、上記の構成によれば、閾値調決定手段が読取特性に対応して予め定められる調整値を用いて決定した閾値により、ピーク画素検出手段がピーク画素を検出する。上述したように、調整値には、特定色成分の画像データに対する該特定色成分以外の不要な色成分の影響度が含まれる。そのため、ピーク画素検出手段は、特定色成分のピーク画素のみを抽出することができる。そして、ピーク画素密度算出手段が該特定色成分のみのピーク画素密度を前記特徴量として算出し、網点線数判定手段が該ピーク画素密度を基に網点線数を判定する。これにより、混色網点であっても、所望の特定色成分の網点周期を求めることができ、本来原稿が持つ正しい網点線数を算出することができる。すなわち、精度の良い線数認識処理が可能となる。
【００２７】
上記構成の画像処理装置を画像形成装置に備えるようにしてもよい。
【００２８】
この場合、入力画像データの網点線数を考慮した画像処理を適用、例えば、線数に応じて最適なフィルタ処理を行うことにより、極力、画像をぼかすことなく鮮鋭度をたもちながらモアレを抑制することができる。また、１３３線以上の網点領域に対してのみ網点上文字を検出して最適処理することにより、１３３線未満の網点では良く見られる誤認識による画質劣化を抑制することが可能となる。従って、品質の良い画像を出力する画像形成装置を提供することができる。
【００２９】
上記構成の画像処理装置を画像読取処理装置に備えるようにしてもよい。
【００３０】
この場合、原稿に含まれる網点領域に対して、精度のよい網点線数を識別する網点線数識別信号を出力することができる。
【００３１】
コンピュータを上記構成の画像処理装置の各手段として機能させるための画像処理プログラムを用いれば、汎用なコンピュータで上記画像処理装置の各手段を簡単に実現することが可能となる。
【００３２】
また、上記画像処理プログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録されているのが好ましい。
【００３３】
これにより、記録媒体から読み出された画像処理プログラムによって、上記画像処理装置をコンピュータ上に簡単に実現することができる。
【発明の効果】
【００３４】
本発明の画像処理装置は、以上のように、網点線数認識手段は、複数の画素からなる局所ブロックにおいて、特定色成分の網点周期に対応した特徴量を抽出するための閾値を設定する閾値設定手段と、前記特定色成分以外の色成分による前記特徴量への影響を取り除くために、入力画像データに基づいて、前記閾値設定手段が設定した閾値を調整する閾値調整手段と、前記閾値調整手段が調整した閾値により、前記特徴量を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した特徴量から網点線数を判定する網点線数判定手段とを備える。
【００３５】
それゆえ、抽出手段が抽出した特徴量から網点線数を判定することにより、特定色成分に基づいた網点線数を認識することができる。すなわち、混色網点領域であっても、高精度に網点線数を認識できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
〔実施形態１〕
本発明の一実施形態について図１ないし図２１に基づいて説明すると以下の通りである。
【００３７】
＜画像形成装置の全体構成について＞
図２に示すように、本実施の形態に係る画像形成装置は、カラー画像入力装置１、画像処理装置２、カラー画像出力装置３および操作パネル４から構成されている。
【００３８】
操作パネル４は、画像形成装置（例えば、デジタル複写機）の動作モードを設定する設定ボタンやテンキー、液晶ディスプレイなどで構成される表示部より構成されるものである。
【００３９】
カラー画像入力装置（読取装置）１は、例えば、スキャナ部より構成されており、原稿からの反射光像をＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）アナログ信号としてＣＣＤ(Charge Coupled Device)にて読み取るものである。
【００４０】
カラー画像出力装置３は、画像処理装置２にて所定の画像処理を行い、その結果を出力する装置である。
【００４１】
画像処理装置２は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３、網点線数認識部（網点線数認識手段）１４、入力階調補正部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、階調再現処理部２０、および領域分離処理部２１を備えている。
【００４２】
Ａ／Ｄ変換部１１は、カラー画像入力装置１にて読み取ったアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。
【００４３】
シェーディング補正部１２は、カラー画像入力装置２の照明系・結像系・撮像系で生じる各種歪みを取り除くためのシェーディング補正を行うものである。
【００４４】
原稿種別自動判別部１３は、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、濃度信号など画像処理装置２に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換すると共に、入力された原稿画像が、文字原稿、印刷写真写原稿、印画紙写真であるか、あるいはそれらを組み合わせた文字／印刷写真原稿であるかなど原稿種別の判別を行うものである。この原稿種別自動判別部１３は、原稿種別判別結果に基づき、原稿画像の種別を示す原稿種別信号を、入力階調補正部１５、領域分離処理部２１、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、および階調再現処理部２０へと出力する。また、原稿種別自動判別部１３は、原稿種別判別結果に基づき、網点領域を示す網点領域信号を、網点線数認識部１４に出力する。
【００４５】
網点線数認識部１４は、原稿種別自動判別部１３で求められた網点領域に対して、線数を表す特徴量を基に網点線数の認識を行うものである。なお、詳細については後述する。
【００４６】
入力階調補正部１５は、上記原稿種類自動判別部１３の判定結果を基に下地領域濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施こすものである。
【００４７】
領域分離処理部２１は、上記原稿種別自動判別部１３の判定結果を基に画素毎に文字、網点、写真（その他）領域の何れかに分離される。この領域分離処理部２１は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、および階調再現処理部２０へと出力する。
【００４８】
色補正部１６は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く色補正処理を行うものである。
【００４９】
黒生成下色除去部１７は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理を行う一方、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する下色除去処理を行なうものである。そして、これらの処理（黒生成処理・下色除去処理）の結果、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００５０】
空間フィルタ処理部１８は、デジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって、出力画像のボヤケや粒状性劣化を防ぐものである。
【００５１】
出力階調補正部１９は、濃度信号等の信号を、画像出力装置の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行うものである。
【００５２】
階調再現処理部２０は、最終的に画像を画素に分割してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成処理）を行うものである。
【００５３】
なお、上記領域分離処理部２１にて黒文字や場合によっては色文字として抽出された画像領域は、黒文字あるいは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１８における鮮鋭度強調処理での高域周波数の強調量を大きくされる。このとき、空間フィルタ処理部１８は、網点線数認識部１４からの網点線数識別信号に基づいた処理を行うが、これについては後述する。同時に、中間調生成処理において高周波数再現に適した高解像のスクリーンでの二値化又は多値化処理を選択するように構成している。
【００５４】
一方、領域分離処理部２１により網点と判別された領域に関しては、空間フィルタ処理部１８において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。このとき、空間フィルタ処理部１８は、網点線数認識部１４からの網点線数識別信号に基づいた処理を行うが、これについては後述する。また、同時に、中間調生成処理では、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化又は多値化処理が行われる。
【００５５】
さらに、領域分離処理部２１にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。
【００５６】
このように、上述した各処理が施された画像データは、一旦図示しない記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置３に入力される。なお、上記の処理はＣＰＵ（Central Processing Unit）により行われる。
【００５７】
なお、このカラー画像出力装置３は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像形成装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。
【００５８】
原稿種別自動判別部１３は必ずしも必要ではなく、原稿種別自動判別部１３の代わりに網点線数認識部１４を設け、プレスキャンを行った画像データあるいはシェーディング補正後の画像データをハードディスク等のメモリに格納し、格納された画像データを用いて網点領域が含まれているか否か判定し、その結果に基づいて、網点線数の識別を行うようにしても構わない。
【００５９】
＜原稿種別自動判別部について＞
次に、網点線数認識処理の対象となる網点領域を検出する原稿種別自動判別部１３における画像処理について説明する。
【００６０】
原稿種別自動判別部１３は、図３に示すように、文字画素検出部３１と、背景下地画素検出部３２と、網点画素検出部３３と、写真候補画素検出部３４と、写真候補画素ラベリング部３５と、写真候補画素カウント部３６と、網点画素カウント部３７と、写真種別判定部３８とから構成される。尚、以下では、ＲＧＢ信号を補色反転したＣＭＹ信号を用いて説明するが、ＲＧＢ信号をそのまま用いても構わない。
【００６１】
上記文字画素検出部３１は、入力画像データの各画素が文字エッジ領域に存在するか否かの識別信号を出力するものである。例えば、上記文字画素検出部の処理としては、図４（ａ）のようなブロックメモリに格納された入力画像データ（f(0,0)〜f(2,2)は入力画像データの画素濃度値を表す）に対して、図４（ｂ）（ｃ）のようなフィルタ係数による以下に示すたたみ込み演算処理結果Ｓ１，Ｓ２を用いたものがある。
【００６２】
【数１】
2006203701.tif 000003
【００６３】
上記Ｓがあらかじめ設定された閾値より大きい場合、上記ブロックメモリに格納されている入力画像データ中の注目画素（座標（1,1））を文字エッジ領域に存在する文字画素として識別する。上記処理を入力画像データの全画素に適用することにより、入力画像データ中の文字画素を識別することができる。
【００６４】
上記背景下地画素検出部３２は、入力画像データの各画素が背景下地領域に存在するか否かの識別信号を出力するものである。例えば、上記背景下地画素検出部３２の処理としては、図５のような入力画像データの各画素濃度値（例えば、補色反転したＣＭＹ信号のＭ信号）の度数を表した濃度ヒストグラムを用いたものがある。
【００６５】
具体的な処理手順を図５（ａ）（ｂ）を用いて説明する。
手順１：最大度数（Ｆｍａｘ）を検出する。
手順２：Ｆｍａｘがあらかじめ設定された閾値（ＴＨｂｇ）より小さい場合は、入力画像データには背景下地エリアは存在しないものとする。
手順３：Ｆｍａｘがあらかじめ設定された閾値（ＴＨｂｇ）以上の場合で、Ｆｍａｘとなる画素濃度値（Ｄｍａｘ）に近い画素濃度値、例えばＤｍａｘ−１、Ｄｍａｘ＋１の画素濃度値に対する度数Ｆｎ１，Ｆｎ２を用いて、上記Ｆｍａｘと上記Ｆｎ１と上記Ｆｎ２（図５（ａ）の網掛け部）の総和があらかじめ設定された閾値より大きい場合、入力画像データには背景下地エリアが存在するものとする。
手順４：手順３で背景下地エリアが存在する場合、上記Ｄｍａｘ近傍の画素濃度値、例えば、Ｄｍａｘ−５〜Ｄｍａｘ＋５までの画素濃度値をもつ画素を背景下地エリアに存在する背景下地画素として識別する。
【００６６】
また、濃度ヒストグラムとしては、各画素濃度値ではなく、濃度区分（例えば、２５６階調の画素濃度値を１６の濃度区分に分けたもの）を用いた簡易的な濃度ヒストグラムでも良い。あるいは、下記式により輝度Ｙを求め、輝度ヒストグラムを用いても良い。
【００６７】
【数２】
2006203701.tif 000004
【００６８】
上記網点画素検出部３３は、入力画像データの各画素が網点領域に存在するか否かの識別信号を出力するものである。例えば、上記網点画素検出部３３の処理としては、図６（ａ）のようなブロックメモリに格納された入力画像データ（f(0,0)〜f(4,4)は入力画像データの画素濃度値を表す）に対する以下に示す隣接画素差分値総和Ｂｕｓｙと最大濃度差ＭＤを用いたものがある。
【００６９】
【数３】
2006203701.tif 000005
【００７０】
ここで、上記Ｂｕｓｙと上記ＭＤは、注目画素(座標(2,2))が網点エリアに存在する網点画素であるか否かの識別に用いられる。
【００７１】
上記Ｂｕｓｙと上記ＭＤを軸とした２次元平面において、図６（ｂ）に示すように網点画素は、他のエリアに存在する画素（文字、写真）とは異なった分布を示すため、入力画像データの各注目画素ごとに求められた上記Ｂｕｓｙと上記ＭＤに対して、図６（ｂ）に示した境界線（点線）を用いた閾値処理を行うことで、各注目画素が網点エリアに存在する網点画素を識別する。
【００７２】
上記閾値処理の例を以下に示す。
【００７３】
【数４】
2006203701.tif 000006
【００７４】
上記処理を入力画像データの全画素に適用することにより、入力画像データ中の網点画素を識別することができる。
【００７５】
上記写真候補画素検出部３４は、入力画像データの各画素が写真候補画素領域に存在するか否かの識別信号を出力するものである。例えば、入力画像データ中における上記文字画素検出部２１で識別された文字画素、及び上記背景下地画素検出部３２で識別された背景下地画素以外の画素を写真候補画素として識別する。
【００７６】
上記写真候補画素ラベリング部３５は、図７（ａ）に示すように、複数の写真部が存在する入力画像データに対して、上記写真候補画素検出部３４により識別された写真候補画素から構成される複数の写真候補エリアに対しラベリング処理を行うことで、図７（ｂ）に示す写真候補エリア（１）、及び写真候補エリア（２）のようにラベル付けを行い、それぞれの写真候補エリアを異なるエリアとして識別するものである。ここでは、写真候補エリアを（１）、それ以外を（０）とし、１画素単位でラベリング処理を適用する。ラベリング処理の詳細については後述する。
【００７７】
上記写真候補画素カウント部３６は、上記写真候補画素ラベリング部３５によりラベル付けされた複数の写真候補エリアに対する画素数を各々カウントするものである。
【００７８】
上記網点画素カウント部３７は、上記網点画素検出部３３により識別された網点エリアに対する画素数を、上記写真候補画素ラベリング部３５によりラベル付けされた写真候補エリアごとに各々カウントするものである。例えば、上記網点画素カウント部３７により、図７（ｂ）に示すように、写真候補エリア（１）に存在する網点エリア（網点エリア（１））を構成する画素数Ｎｓ１と写真候補エリア（２）に存在する網点エリア（網点エリア（２））を構成する画素数Ｎｓ２がカウントとされる。
【００７９】
上記写真種別判定部３８は、上記写真候補エリアそれぞれが印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またはプリンタ出力写真（レーザ・ビーム・プリンタ、インクジェットプリンタや熱転写型プリンタなどにより出力された写真）の何れであるかを判定するものである。例えば、図７（ｃ）（ｄ）に示すように、上記写真候補画素数Ｎｐと上記網点画素数Ｎｓとあらかじめ設定された閾値ＴＨｒ１、ＴＨｒ２を用いた以下の条件式により判定を行うものである。
【００８０】
【数５】
2006203701.tif 000007
【００８１】
上記閾値の一例としては、ＴＨｒ１＝０．７、ＴＨｒ２＝０．３などが挙げられる。
【００８２】
また、上記判定結果は画素単位、もしくはエリア単位、もしくは原稿単位で出力してもよい。また、上記処理例では種別判定の対象が写真だけであるが、文字、背景下地以外の原稿構成要素、例えば図形、グラフなどを対象にしても良い。また、写真種別判定部３８は、印刷写真・プリント出力写真・印画紙写真という判別を行うのではなく、写真候補画素数Ｎｐに対する網点画素数Ｎｓの比率とあらかじめ設定された閾値との比較結果に基づいて、色補正部１６・空間フィルタ処理部１８等の処理内容を切り替えるように制御しても良い。
【００８３】
図７（ｃ）では、写真候補エリア（１）は条件１を満たすため、印刷写真として判定され、写真候補エリア（２）は条件２を満たすため、プリント出力写真エリアとして判定される。また、図７（ｄ）では、写真候補エリア（１）は条件３を満たすため、印画紙写真として判定され、写真候補エリア（２）は条件２を満たすため、プリント出力写真エリアとして判定される。
【００８４】
ここで、上記構成の原稿種別自動判別部１３における画像種別認識処理の流れを図８に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【００８５】
先ず、シェーディング補正部１２（図２参照）にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）より変換されたＲＧＢの濃度信号に基づいて、文字画素検出処理（Ｓ１１）、背景下地画素検出処理（Ｓ１２）、網点画素検出処理（Ｓ１３）が同時に行われる。ここで、文字画素検出処理は、上述した文字画素検出部３１において行われ、背景下地画素検出処理は、上述した背景下地画素検出部３２において行われ、網点画素検出処理は、上述した網点画素検出部３３において行われるので、これら処理の詳細については省略する。
【００８６】
次に、文字画素検出処理における処理結果と、背景下地画素検出処理における処理結果とに基づいて、写真候補画素検出処理が行われる（Ｓ１４）。ここでの写真候補画素検出処理は、上述した写真候補画素検出部３４において行われるので、処理の詳細については省略する。
【００８７】
引き続き、検出された写真候補画素に対して、ラベリング処理が行われる（Ｓ１５）。このラベリング処理の詳細については後述する。
【００８８】
続いて、ラベリング処理における処理結果に基づいて、写真候補画素数Ｎｐをカウントする処理が行われる（Ｓ１６）。ここでの写真候補画素数カウント処理は、上述した写真候補画素カウント部３６において行われるので、処理の詳細については省略する。
【００８９】
上記Ｓ１１〜Ｓ１６までの処理と並列して、Ｓ１３における網点画素検出処理の結果に基づいて、網点画素数Ｎｓをカウントする処理が行われる（Ｓ１７）。ここでの網点画素数カウント処理は、上述した網点画素カウント部３７において行われるので、処理の詳細については省略する。
【００９０】
次いで、Ｓ１６において求めた写真候補画素数Ｎｐと、Ｓ１７において求めた網点画素数Ｎｓとに基づいて、写真候補画素数Ｎｐに対する網点画素数Ｎｓの割合、すなわちＮｓ／Ｎｐを算出する（Ｓ１８）。
【００９１】
続いて、Ｓ１８において求めたＮｓ／Ｎｐから、印刷写真、プリンタ出力写真、印画紙写真の何れかを判定する（Ｓ１９）。
【００９２】
上記のＳ１８、Ｓ１９における処理は、上述した写真種別判定部３８において行われるので、処理の詳細については省略する。
【００９３】
ここで、上述したラベリング処理について説明する。
【００９４】
一般的に、ラベリング処理とは、連結する前景画素（＝１）の塊に対して同ラベルを割り当て、異なる連結成分は異なる連結成分を割り当てる処理である（画像処理標準テキストブックCG-ARTS協会p.262〜268参照）。ラベリング処理として、種々のものが提案されているが、本実施の形態では２回の走査による方式について述べる。このラベリング処理の流れを図９に示すフローチャートを参照に以下に説明する。
【００９５】
まず、左上画素からラスタスキャンの順序で画素の値を調べ（Ｓ２１）、注目画素値が１のとき、上隣の画素が１で左隣の画素が０であるか否かを判断する（Ｓ２２）。
【００９６】
ここで、Ｓ２２において、上隣の画素が１で左隣の画素が０である場合、以下の手順１が実行される。
【００９７】
手順１：図１０（ａ）に示すように、注目画素が１の場合、処理画素の上隣の画素が１で、すでにラベル（Ａ）がつけられていれば、処理画素にも同じラベル（Ａ）をつける（Ｓ２３）。そして、Ｓ２９に移行して、全画素に対してラベリングが終了したか否かを判断する。ここで、全画素終了であれば、図８に示すステップＳ１６に移行し、写真候補エリア毎に写真候補画素数Ｎｐをカウントする。
【００９８】
また、Ｓ２２において、上隣の画素が１で左隣の画素が０でない場合、上隣の画素が０で左隣の画素が１であるか否かを判断する（Ｓ２４）。
【００９９】
ここで、Ｓ２４において、上隣の画素が０で左隣の画素が１である場合、以下の手順２が実行される。
【０１００】
手順２：図１０（ｃ）に示すように、上隣の画素が０で左隣が１の場合、処理画素に左隣と同じラベル（Ａ）をつける（Ｓ２５）。そして、Ｓ２９に移行して、全画素に対してラベリングが終了したか否かを判断する。ここで、全画素終了であれば、図８に示すＳ１６に移行し、写真候補エリア毎に写真候補画素数Ｎｐをカウントする。
【０１０１】
また、Ｓ２４において、上隣の画素が０で左隣の画素が１でない場合、上隣の画素が１で左隣の画素が１であるか否かを判断する（Ｓ２６）。
【０１０２】
ここで、Ｓ２６において、上隣の画素が１で左隣の画素が１である場合、以下の手順３が実行される。
【０１０３】
手順３：図１０（ｂ）に示すように、左隣の画素も１で、上隣の画素とは異なるラベル（Ｂ）がつけられている場合は、上隣と同じラベル（Ａ）を記録するとともに、左隣の画素におけるラベル（Ｂ）と上隣の画素におけるラベル（Ａ）との間に相関があることを保持する（Ｓ２７）。そして、Ｓ２９に移行して、全画素に対してラベリングが終了したか否かを判断する。ここで、全画素終了であれば、図８に示すＳ１６に移行し、写真候補エリア毎に写真候補画素数Ｎｐをカウントする。
【０１０４】
また、Ｓ２６おいて、上隣の画素が１で左隣の画素が１でない場合、以下の手順４が実行される。
【０１０５】
手順４：図１０（ｄ）に示すように、上隣も左隣も０の場合、新しいラベル（Ｃ）をつける（Ｓ２８）。そして、Ｓ２９に移行して、全画素に対してラベリングが終了したか否かを判断する。ここで、全画素終了であれば、図８に示すＳ１６に移行し、写真候補エリア毎に写真候補画素数Ｎｐをカウントする。
【０１０６】
なお、複数のラベルが記録されている場合、上記の規則に基づいてラベルを統一する。
【０１０７】
また、図３に示した構成を用いて、写真領域だけでなく画像全体の種別を判別するようにしても良い。この場合、写真種別判定部３８の後段に、画像種別判定部３９を設ける（図１１参照）。画像種別判定部３９では、全画素数に対する文字画素数の比率Ｎｔ／Ｎａ、全画素数に対する写真候補画素数と網点画素数の差の比率（Ｎｐ−Ｎｓ）／Ｎａ、全画素数に対する網点画素数の比率Ｎｓ／Ｎａを求め、予め定められる閾値ＴＨｔ、ＴＨｐ、ＴＨｓと比較を行うとともに、写真種別判定部３８の結果に基づいて、画像全体の種別の判別を行う。例えば、全画素数に対する文字画素数の比率Ｎｔ／Ｎａが閾値以上であり、写真種別判別部３８の結果がプリント出力写真である場合、文字とプリント出力写真との混在原稿であると判断される。
【０１０８】
＜網点線数認識部について＞
次に、本実施の形態における特徴点である網点線数認識部１４における画像処理（網点線数認識処理）について説明する。
【０１０９】
前記網点線数認識部１４は、前記原稿種別自動判定部１３の処理過程で検出されている網点画素（図１２（ａ））、もしくは前記原稿種別自動判定部１３で検出された網点エリア（図１２（ｂ））のみを対象として処理が行われる。図１２（ａ）に示された網点画素は、図７（ｂ）に示された網点エリア（１）に相当し、図１２（ｂ）に示された網点エリアは、図７（ｃ）に示された印刷写真（網点）エリアに相当する。
【０１１０】
網点線数認識部１４は、図１に示すように、色成分選定部４０と、閾値設定部（閾値決定手段）４１と、閾値調整部（閾値決定手段）４２と、２値化処理部（抽出手段、２値化処理手段）４３と、最大反転回数算出部（抽出手段、反転回数算出手段）４４と、最大反転回数平均値算出部（抽出手段、反転回数算出手段）４５と、網点線数判定部（網点線数判定手段）４６とから構成される。
【０１１１】
これらの各処理部は、注目画素とその近傍画素からなるＭ×Ｎ画素サイズ（Ｍ、Ｎは予め実験により求められた整数）の局所ブロック単位で処理が行われ、画素逐次、もしくはブロック逐次で処理結果が出力される。
【０１１２】
色成分選定部４０は、隣接する画素におけるＲ，Ｇ，Ｂ各成分の濃度差の総和（以下、繁雑度とよぶ）を求め、最も繁雑度が大きい色成分の画像データを、閾値設定部４１，閾値調整部４２および２値化処理部４３に出力する画像データとして選定するものである。また、色成分選定部４０は、選定した色成分を示す選定色成分信号を閾値調整部４２に出力する。
【０１１３】
閾値設定部４１は、色成分選定部４０が選定した色成分の画像データについて、局所ブロックにおける画素の平均濃度値ａｖｅを算出し、該平均濃度値ａｖｅを、局所ブロックの２値化処理に適用される最終閾値ｔｈ２を導くための閾値ｔｈ１として設定するものである。
【０１１４】
閾値調整部４２は、局所ブロックの濃度情報として最大濃度差ｍｓｕｂを算出した後、前記閾値設定部４１で設定された閾値ｔｈ１、前記平均濃度値ａｖｅ、前記最大濃度差ｍｓｕｂを用いて、以下の式（１）のように閾値ｔｈ１の調整を行い、最終閾値ｔｈ２を求めるものである。閾値調整部４２は、２値化処理部４３において、色成分選定部４０が選定した色成分以外の不要な色が抽出されるのを避けるために、閾値を調整する。
【０１１５】
【数６】
2006203701.tif 000008
【０１１６】
なお、ｔｈａｖｅ、ｃ１、ｃ２（ｃ１・ｃ２：調整値）は、カラー画像入力装置１における各色成分の読取特性に対応して、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分ごとに予め実験により求められた最適値である。閾値調整部４２は、色成分ごとに予め定められたｔｈａｖｅ、ｃ１、ｃ２を記憶しており、色成分選定部４０からの選定色成分信号に対応するｔｈａｖｅ、ｃ１、ｃ２を用いる。ｔｈａｖｅ、ｃ１、ｃ２の求め方については、後述する。
【０１１７】
２値化処理部４３は、前記閾値調整部４２で求められた最終閾値ｔｈ２を用いて、色成分選定部４０が選定した色成分の画像データについて、局所ブロックの画素を２値化処理して２値データを求めるものである。
【０１１８】
最大反転回数算出部４４は前記２値データに対して、主走査、副走査各ラインの２値データの切り替え回数（反転回数）(ｍｒｅｖ)を基に局所ブロックの最大反転回数を算出するものである。
【０１１９】
最大反転回数平均値算出部４５は、局所ブロックごとに前記最大反転回数算出部４４で算出された反転回数(ｍｒｅｖ)の網点エリア全体に対する平均値ｍｒｅｖ＿ａｖｅを算出するものである。局所ブロックごとに算出された反転回数は、最大反転回数平均値算出部４５に格納しても、あるいは、別途メモリに格納するようにしても良い。
【０１２０】
網点線数判定部４６は、前記最大反転回数平均値算出部４５で算出された最大反転回数平均値ｍｒｅｖ＿ａｖｅと、予め求められている各線数の網点原稿（印刷写真原稿）がもつ理論的な最大反転回数とを比較して、入力画像の線数を判定するものである。例えば、１２０線の網点原稿がもつ理論的な最大反転回数は６〜８であり、１７５線の網点原稿がもつ理論的な最大反転回数は１０〜１２である。網点線数判定部４６は、判定した網点線数を識別する網点線数識別信号を出力する。
【０１２１】
ここで、上記構成の網点線数認識部１４における網点線数認識処理の流れを図１３に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【０１２２】
先ず、原稿種別自動判定部１３において検出された網点画素もしくは網点エリアの局所ブロックについて、色成分選定部４０により、最も繁雑度の大きい色成分が選定される（Ｓ３１）。また、色成分選出部４０は、選出した色成分を示す選出色成分信号を閾値調整部４２ａに出力する。
【０１２３】
次に、閾値設定部４１は、局所ブロックにおいて、色成分選定部４０により選定された色成分の平均濃度値ａｖｅを算出し、該平均濃度値ａｖｅを閾値ｔｈ１として設定する（Ｓ３２）。
【０１２４】
続いて、閾値調整部４２は、局所ブロックにおいて、色成分選定部４０により選定された色成分の最大濃度差ｍｓｕｂを算出する（Ｓ３３）。そして、閾値調整部４２は、最大濃度差ｍｓｕｂと、色成分選定部４０から出力された選定色成分信号に対応するｔｈａｖｅ，ｃ１，ｃ２とを基に、上記式（１）に従って閾値を調整し、最終閾値ｔｈ２を算出する（Ｓ３４）。
【０１２５】
その後、２値化処理部４４において、閾値調整部４２で求められた最終閾値ｔｈ２を用いて、局所ブロックにおける各画素の２値化処理が行われる（Ｓ３５）。
【０１２６】
続いて、最大反転回数算出部４５において、局所ブロックにおける最大反転回数の算出処理が行われる（Ｓ３６）。
【０１２７】
その後、全ての局所ブロックの処理が終了したか否かの判定が行われる（Ｓ３７）。全ての局所ブロックの処理が終了していない場合、次の局所ブロックについて上記Ｓ３１〜Ｓ３６の処理が繰り返される。
【０１２８】
一方、全ての局所ブロックの処理が終了した場合、最大反転回数平均値算出部４６は、局所ブロックごとに上記Ｓ３６で算出された最大反転回数の網点エリア全体に対する平均値を算出する（Ｓ３８）。
【０１２９】
そして、網点線数判定部４７は、最大反転回数平均値算出部４６が算出した最大反転回数平均値を基に、網点エリアにおける網点線数を判定する（Ｓ３９）。そして、網点線数判定部４７は、認識した網点線数を示す網点線数識別信号を出力する。これにより、網点線数認識処理が完了する。
【０１３０】
次に、実際の画像データに対する処理の具体例と効果について説明する。ここでは、局所ブロックのサイズを１０×１０画素とする。
【０１３１】
図１４（ａ）は、マゼンタ網点とシアン網点とから構成される１２０線混色網点の一例を示したものである。入力画像が混色網点の場合、局所ブロックごとにＣＭＹの中で最も濃度変化が大きい色の網点に着目して、その色の網点周期だけを用いて原稿の網点線数を認識することが望ましい。さらには、最も濃度変化が大きい色の網点に対しては、その色の網点の濃度が最もよく読み取れているチャンネル（入力画像データの信号）を用いて処理することが望ましい。すなわち、図１４（ａ）に示すように主にマゼンタで構成されている混色網点に対しては、マゼンタにもっとも良く反応するＧ（グリーン）画像（マゼンタの補色）を用いることにより、ほぼマゼンタ網点だけに着目した網点線数認識処理が可能となる。そのため、上記色成分選定部４０は、図１４（ａ）のような局所ブロックに対して、繁雑度が最も大きいＧ画像データを、閾値設定部４１、閾値調整部４２および２値化処理部４３に出力する画像データとして選定する。
【０１３２】
ただし、スキャナなどのカラー画像入力装置１における分光透過特性は、必ずしもインクの分光反射特性と近い特性を持っていることが少ない。そのため、Ｇ画像データであっても図１４（ａ）に示すようなマゼンタとシアンで構成されている混色網点の場合、シアン網点による濃度変化も反映されてしまう。その結果、図１４（ａ）に対し、スキャナなどで取り込まれたＲＧＢ画像のＧ画像データは図１４（ｂ）（図１４（ａ）の画像の画素毎の濃度値（Ｇ信号の値）を示したもの。「０」は黒で「２５５」は白を表す。）に示すように、着目しているマゼンタ網点だけでなく、着目していない不要なシアン網点の濃度変化も反映した画像データとなっている。一方、図１４（ｃ）はシアン網点の濃度変化が反映されない場合の画像データの一例を示したもので、シアン網点部の濃度は紙色部と同じ濃度（１９０）となっている。しかしながら、実際は図１４（ｂ）に示すように、シアン網点部の濃度は紙色部とは異なる濃度値となる。
【０１３３】
図１４（ｂ）に示されたＧ画像データに対して、前記閾値設定部４１では、平均画素濃度値ａｖｅ（＝１３８）が閾値ｔｈ１として設定される。
【０１３４】
前記閾値調整部４２では、閾値ｔｈ１に対して調整を行い、最終閾値ｔｈ２が求められる。ここでは、反転回数を計数すべき着目している色成分（すなわち、色成分選定部４０が選定した色成分）の網点、ここではマゼンタ網点だけを２値化処理により抽出できるように閾値ｔｈ１を調整することが目的となる。
【０１３５】
図１５は、図１４（ｂ）の上から２ライン目の主走査方向ラインの濃度変化と、それに対する閾値ｔｈ１と、閾値ｔｈ１を調整すべき最適閾値レンジとを示したものである。ここで、前記閾値設定部４１で設定される閾値ｔｈ１が平均濃度値ａｖｅであれば、閾値ｔｈ１は局所ブロックの濃度レンジのほぼ中央に位置することができる。
【０１３６】
上記最適閾値レンジは、カラー画像入力装置１における原稿からの各色成分の読取特性に依存している。ここで、読取特性とは、各色成分のフィルタ分光特性や各色に対応するインクの分光反射特性等である。上述したように、各ＲＧＢ画像データには、理論的には、その補色関係にある色成分のみが含まれるが、実際には不要な色成分も混じる。その不要な色成分の混じり度合い、つまり、不要な色成分の影響度は、カラー画像入力装置１の読取特性によって変わる。そのため、上記ｔｈａｖｅ，ｃ１およびｃ２は、カラー画像入力装置１の読取特性に対応して、様々な網点原稿に対して最終閾値ｔｈ２が図１５に示されるような最適閾値レンジに入るように予め求められている。すなわち、ｔｈａｖｅ，ｃ１およびｃ２は、カラー画像入力装置１の読取特性に対応して、最終閾値ｔｈ２に対する２値化データの反転回数が理論値（期待値）に近くなるように実験的に求められている。ここでは、ｔｈａｖｅは、中央濃度値である１２８に、ｃ１は０．２に、ｃ２は０に設定されている。
【０１３７】
これにより、閾値調整部４２は、閾値調整において、濃度レンジのほぼ中央を基点に、最大濃度差ｍｓｕｂを参照することで、抽出した網点濃度を下回ることのなしに図１５に示された最適閾値レンジに調整することが可能となる。
【０１３８】
具体的には、閾値調整部４２は、図１４（ｂ）に示されたＧ画像データに対する最大濃度差ｍｓｕｂ（＝１７０）を算出し、予め設定されたｔｈａｖｅ（＝１２８）、ｃ１（＝０．２）、Ｃ２（＝０）を用いて、閾値ｔｈ１を上記式（１）に従って調整し、最終閾値ｔｈ２（＝１０４）を設定する。
【０１３９】
このように、最終閾値ｔｈ２を局所ブロックの平均濃度値ａｖｅと局所ブロックの最大濃度差ｍｓｕｂを用いた関数にすることで、どのような濃度特性をもつ網点原稿に対しても所望の網点だけが抽出できる濃度レンジに閾値を調整することが比較的容易にできる。
【０１４０】
一方、前記閾値設定部４１において平均濃度値ａｖｅを用いず、かつ、前記閾値調整部４２において最大濃度差ｍｓｕｂを用いない場合、即ち前記閾値設定部４１および前記閾値調整部４２において固定値を使用する場合、基点が局所ブロックのほぼ中央に位置せず、かつ、調整の上限が分からないこととなる。そのため、様々な網点エリアに対しては、最終閾値ｔｈ２が本来抽出したい網点濃度を下回ることなどにより、２値データの反転回数が理論値から遠い値になることが多くなる。つまり、着目している色成分のみを正しく抽出できないことが多くなる。
【０１４１】
なお、式（１）に示されるように、閾値調整部４２は、平均濃度値ａｖｅがｔｈａｖｅよりも大きい場合と、それ以外の場合とで、異なる調整を行う。この理由は、以下の通りである。
【０１４２】
すなわち、濃度「０」が各色成分の信号が表す色（例えば、Ｇ信号の場合は緑）を示し、濃度「２５５」が白を示しているとすると、図１５に示されるように、平均濃度値ａｖｅがｔｈａｖｅよりも大きい場合、網点は白ベースの混色網点を表している。この場合、上述したように、閾値ｔｈ１からＭｓｕｂ×ｃ１＋ｃ２を減算することで、着目している色成分（ここでは、マゼンタ）以外の不要な色成分（ここでは、シアン）の網点（図１５における画素位置５の網点）の影響を除くことができる。なお、Ｇ信号が小さいということはマゼンタ成分によりＧ信号が吸収されていることを表し、Ｇ信号が大きいということは、マゼンタ成分が少なく吸収されていないことを表している。
【０１４３】
一方、平均濃度値ａｖｅがｔｈａｖｅよりも小さい場合、網点は混色網点ベースの白点を表している。この場合、閾値ｔｈ１からＭｓｕｂ×ｃ１＋ｃ２を加算することで、着目している色成分（ここでは、マゼンタ）以外の不要な色成分（ここでは、シアン）の白点の影響を除くことができる。
【０１４４】
次に、図１４（ｂ）に示されたＧ画像データに対して、前記２値化処理部４３において、前記閾値調整部４２で算出された最終閾値ｔｈ２（＝１０４）で２値化処理されて得られた２値データを図１６（ａ）に示す。
【０１４５】
閾値ｔｈ２が適用された図１６（ａ）においては、反転回数を計数する対象となるマゼンタ網点だけが抽出されている。また、図１６（ａ）に示す例では、最大反転回数算出部４４において、以下の手法に従った処理により、局所ブロックの最大反転回数ｍｒｅｖ（＝８）が算出される。
（１）主走査方向に沿った各ラインごとの２値データの切り替え回数ｒｅｖｍ（ｊ）（ｊ＝０〜９）（ｊは列の数を表す。「０」から「１」、「１」から「０」に反転する場合をそれぞれ１回と計数する）を計数する。
（２）ｒｅｖｍ（ｊ）の最大値ｍｒｅｖｍを算出する。
（３）副走査方向に沿った各ラインごとの２値データの切り替え回数ｒｅｖｓ（ｉ）（ｉ＝０〜９）を計数する（ｉは行の数を表す）。
（４）ｒｅｖｓ（ｉ）の最大値ｍｒｅｖｓを算出する（主走査方向・副走査方向の算出結果は図１６（ａ）を参照。）。
（５）局所ブロックにおける最大反転回数ｍｒｅｖを、次の式
ｍｒｅｖ＝ｍｒｅｖｍ＋ｍｒｅｖｓ
で求める。
【０１４６】
他の局所ブロックの最大反転回数ｍｒｅｖの算出方法としては、
ｍｒｅｖ＝ｍｒｅｖｍ×ｍｒｅｖｓ
ｍｒｅｖ＝ｍａｘ（ｍｒｅｖｍ，ｍｒｅｖｓ）
が挙げられる。
【０１４７】
本実施形態の効果を明確化するために、比較例として、図１４（ｂ）に示されたＧ画像データに対して、前記２値化処理部４３において、前記閾値設定部４１で設定された閾値ｔｈ１（＝１３８）で２値化処理されて得られた２値データを図１６（ｂ）に示す。閾値ｔｈ１が適用された図１６（ｂ）においては、着目しているマゼンタ網点だけでなく、不要なシアン網点も抽出されていることがわかる。図１６（ｄ）に対する最大反転回数算出部４４における処理により、局所ブロックの最大反転回数ｍｒｅｖ（＝１２）が算出される。
【０１４８】
スキャナなどの読取装置の入力解像度と印刷物の網点線数により、局所ブロックにおける反転回数は一意に決まってくるものである。図１４（ａ）で示された網点の場合、局所ブロック内には４個の網点が存在するため、局所ブロックにおける最大反転回数ｍｒｅｖは、理論的には６〜８となる。一方、図１７（ａ）で示されるようなさらに高線数（１７５線）の単色網点の場合、局所ブロック内には９個の網点が存在する。そのため、図１７（ｂ）に示されるように、局所ブロックにおける最大反転回数ｍｒｅｖは、理論的には１０〜１２となる。
【０１４９】
上述したように、前記閾値調整部４２により調整された最終閾値ｔｈ２を図１４（ａ）に示す局所ブロックに対して用いた場合のｍｒｅｖは８であり、本来の網点線数（１３３線）に対応する理論的な数値となっている。これに対し、調整されていない閾値ｔｈ１を図１４（ａ）に示す局所ブロックに対して用いた場合のｍｅｒｖは１２であり、本来の網点線数（１２０線）に対応する理論的な数値と一致せず、より高線数（１７５線）の網点線数に対応する理論的な数値と一致する。これは、本来計数されるべきマゼンタ網点だけでなく不要なシアン網点までも計数しているためである。閾値ｔｈ１を用いた場合は、図１７に示されるような、さらに高線数（１７５線）の単色網点に対して得られる理論的な数値（１０〜１２）と近くなり、誤った線数を認識してしまう。つまり、線数認識の精度の低下を招いている。
【０１５０】
図１８（ａ）は、前記閾値設定部４１で設定された閾値ｔｈ１を用いた場合の８５線、１３３線、１７５線の網点原稿それぞれ複数枚に対する最大反転回数平均値の度数分布の一例を表したものである。閾値ｔｈ１を用いた場合、低線数の混色網点と高線数の単色網点の最大反転回数平均値が近づいてくるため、それぞれの度数分布の重なりが見られ、重なった部分に相当する原稿が正しく線数が認識されない原稿となる。一方、図１８（ｂ）は、前記閾値調整部４２で調整された閾値ｔｈ２を用いた場合の８５線、１３３線、１７５線の網点原稿それぞれ複数枚に対する最大反転回数平均値の度数分布の一例を表したものである。閾値ｔｈ２を用いた場合、低線数の混色網点と高線数の単色網点の最大反転回数平均値は異なるため、それぞれの度数分布の重なりが無い、もしくは少なくなり、網点線数認識精度の向上が可能となる。
【０１５１】
なお、上記説明では、閾値設定部４１と閾値調整部４２とを別のブロックとして構成したが、閾値設定部４１と閾値調整部４２とは、同一のブロックとして構成してもよい。
【０１５２】
＜網点線数識別信号の適用処理例＞
次に、前記網点線数認識部１４における網点線数認識結果に基づいて適用される処理例を以下に示す。
【０１５３】
網点画像は、該網点の周期とディザ処理などの周期的な中間調処理との干渉によりモアレが発生することがある。このモアレを抑制するために、予め網点画像の振幅を抑えるような平滑化処理を行われることがある。その際、網点写真や網点上にある文字がぼやける画質劣化が同時に発生する場合がある。その解決策としては、以下の手法が挙げられる。
【０１５４】
（１）モアレ発生の原因となる網点が持つ周波数のみの振幅を抑制し、写真の構成要素（人物、風景など）や文字を形成している前記周波数より低周波成分の振幅を増幅させるような平滑化/強調混合フィルタ処理を適用する。
【０１５５】
（２）網点上文字を検出し、写真網点や下地網点とは異なる強調処理を行う。
【０１５６】
上記（１）に関して、網点が持つ周波数が網点線数により変わってくるので、各網点線数ごとに、モアレ抑制と網点写真や網点上文字の鮮鋭さを両立させるフィルタの周波数特性が異なる。そこで、空間フィルタ処理部１８は、網点線数認識部１４で認識された網点線数に応じて、該網点線数に適した周波数特性を有するフィルタ処理を行う。これにより、何れの線数の網点に対しても、モアレ抑制と網点写真や網点上文字の鮮鋭さとを両立させることができる。
【０１５７】
一方、従来のように網点画像の線数が分からない場合、最も大きな画質劣化となるモアレを抑制するためには、すべての線数の網点画像でモアレを発生させない処理が必要となる。そのため、すべての網点周波数の振幅を下げるような平滑化フィルタしか適用できなくなり、網点写真や網点上文字のボケが発生する。
【０１５８】
なお、図１９（ａ）は８５線網点に対して最適なフィルタ周波数特性の一例、図１９（ｂ）は１３３線網点に対して最適なフィルタ周波数特性の一例、図１９（ｃ）は１７５線網点に対して最適なフィルタ周波数特性の一例を示したものである。また、図２０（ａ）は図１９（ａ）に対応するフィルタ係数の一例を示したものであり、図２０（ｂ）は図１９（ｂ）に対応するフィルタ係数の一例を示したものであり、図２０（ｃ）は図１９（ｃ）に対応するフィルタ係数の一例を示したものである。
【０１５９】
上記（２）に関して、高線数網点上の文字は、文字と高線数網点の周波数特性が異なることから、図２１（ａ）（ｂ）に示されるような低周波エッジ検出フィルタなどにより、網点のエッジを誤検出することなく、網点上文字を精度良く検出することが可能である。しかしながら、低線数網点上の文字は、低線数網点の周波数特性が文字の周波数特性と似てくるため検出が難しく、検出した場合、網点エッジの誤検出が大きいため画質劣化を招く。そこで、網点線数認識部１４により認識された網点画像の線数を基に、領域分離処理部２１は、高線数網点、例えば１３３線以上の網点である場合のみ、網点上文字検出処理を行う、もしくは網点上文字検出結果を有効にする。これにより、画質劣化を招くことなく高線数網点上文字の可読性を向上させることが可能となる。
【０１６０】
なお、上記網点線数識別信号の適用処理は、色補正部１６や階調再現処理部２０においても行われてもよい。
【０１６１】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について説明すれば、以下の通りである。なお、前記実施形態１と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付記し、その説明は省略する。
【０１６２】
本実施形態に係るカラー画像形成装置は、前記実施形態１の図１に示した網点線数認識部１４に代えて、図２２に示す網点線数認識部（網点線数認識手段）１４ａが備えられている。
【０１６３】
上記網点線数認識部１４ａは、図２２に示すように、色成分選定部４０と、閾値設定部（閾値決定手段）４１ａと、平均画素濃度算出部４７と、閾値調整部（閾値決定手段）４２ａと、２値化処理部４３と、最大反転回数算出部４４と、最大反転回数平均値算出部４５と、網点線数判定部４６とから構成される。図２３は、上記網点線数認識部１４ａにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【０１６４】
閾値設定部４１ａは、局所ブロックの２値化処理に適用される最終閾値ｔｈ２を導くための閾値ｔｈ１として、あらかじめ決められた固定値を設定するものである。例えば、閾値設定部４１ａは、固定値として、全体濃度レンジ（０〜２５５）の中央値である１２８を設定する。
【０１６５】
平均画素濃度算出部４７は、局所ブロックにおける画素の平均濃度値ａｖｅを算出するものである。
【０１６６】
閾値調整部４２ａは、上記閾値設定部４１ａで設定された閾値ｔｈ１と、上記平均画素濃度算出部４７で算出された平均濃度値ａｖｅとを用いて、以下の式（２）に従って閾値ｔｈ１の調整を行い、最終閾値ｔｈ２を求めるものである。
【０１６７】
【数７】
2006203701.tif 000009
【０１６８】
なお、ｔｈａｖｅおよびｃ３は、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分ごとに予め実験により求められた最適値である。閾値調整部４２ａは、色成分ごとに予め定められたｔｈａｖｅ、ｃ３を記憶しており、色成分選定部４０からの選定色成分信号に対応するｔｈａｖｅ、ｃ３を用いる。
【０１６９】
また、ｔｈａｖｅ，ｃ３は、様々な網点原稿に対して、最終閾値ｔｈ２が着目している所望の色成分の網点のみを抽出し、不要な色成分を抽出したような最適閾値レンジに入るように予め求められている。すなわち、ｔｈａｖｅ，ｃ３は、予め網点線数が分かっている様々な網点原稿について、最終閾値ｔｈ２に対する２値化データの反転回数が理論値（期待値）に近くなるように実験的に求められている。
【０１７０】
次に、上記構成の網点線数認識部１４ａにおける網点線数認識処理の流れを図２３に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【０１７１】
先ず、閾値設定部４１ａにおいて、固定値（例えば、全体濃度レンジの中央値）が、閾値ｔｈ１として設定される（Ｓ４１）。
【０１７２】
次に、色成分選出部４０において、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データの中から最も繁雑度の大きい画像データが選出され、選出された画像データが平均画素濃度算出部４７および２値化処理部４３に出力される（Ｓ４２）。また、色成分選出部４０は、選出した色成分を示す選出色成分信号を閾値調整部４２ａに出力する。
【０１７３】
続いて、平均画素濃度算出部４７において、局所ブロックの平均濃度値ａｖｅが算出される（Ｓ４３）。
【０１７４】
その後、閾値調整部４２ａは、色成分選定部４０から出力された選定色成分信号に対応するｔｈａｖｅ，ｃ３を基に、上記式（２）に従って閾値ｔｈ１を調整し、最終閾値ｔｈ２を算出する（Ｓ４４）。
【０１７５】
後の処理Ｓ３５〜Ｓ３９は、上記実施形態１で説明したとおりである。
【０１７６】
〔実施形態３〕
本発明のさらに他の実施形態について説明すれば、以下の通りである。なお、前記実施形態１と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付記し、その説明は省略する。
【０１７７】
本実施形態に係るカラー画像形成装置は、前記実施形態１の図１に示した網点線数認識部１４に代えて、図２４に示す網点線数認識部１４ｂが備えられている。
【０１７８】
上記網点線数認識部（網点線数認識手段）１４ｂは、図２４に示すように、色成分選定部４０と、閾値設定部４１と、閾値調整部（閾値決定手段）４２ｂと、２値化処理部４３と、最大反転回数算出部４４と、最大反転回数平均値算出部４５と、網点線数判定部４６とから構成される。
【０１７９】
閾値調整部４２ｂは、上記閾値設定部４１で設定された閾値ｔｈ１（つまり、平均濃度値ａｖｅ）を用いて、上記式（２）に従って閾値ｔｈ１の調整を行い、最終閾値ｔｈ２を求めるものである。なお、閾値調整部４２ｂは、色成分ごとに予め定められたｔｈａｖｅ、ｃ３を記憶しており、色成分選定部４０からの選定色成分信号に対応するｔｈａｖｅ、ｃ３を用いる。
【０１８０】
上記構成の網点線数認識部１４ｂにおける網点線数認識処理の流れは、図１３に示すフローチャートにおけるＳ３４の閾値調整処理が上記式（１）の代わりに上記式（２）に従う点を除いて、上記実施形態１とほぼ同じである。
【０１８１】
〔実施形態４〕
上記各実施形態では、網点線数に対応した特徴量として２値化データの反転回数に着目したが、網点線数に対応した特徴量はこれに限られない。網点線数に対応した特徴量としては、例えば、上記特許文献１，２に開示されたピーク画素密度が挙げられる。
【０１８２】
本実施形態は、網点線数に対応した特徴量としてピーク画素密度に着目し、網点線数を判定するものである。
【０１８３】
本実施形態に係る網点線数認識部（網点線数認識手段）１４ｃは、図２７に示されるように、色成分選定部４０、閾値設定部（閾値決定手段）４１ｃ、閾値調整部（閾値決定手段）４２ｃ、平均画素濃度値算出部４７、ピーク画素検出部（抽出手段、ピーク画素検出手段）４８、ピーク画素密度算出部（ピーク画素密度算出手段）４９、および網点線数判定部（網点線数判定手段）４６ｃからなる。
【０１８４】
閾値設定部４１ｃは、ピーク画素を検出するための最終閾値ｍｔｈ２を導くための閾値ｍｔｈ１として、予め定められた固定値を設定するものである。
【０１８５】
閾値調整部４２ｃは、上記閾値設定部４１ｃで設定された閾値ｍｔｈ１と、上記平均画素濃度算出部４７で算出された平均濃度値ａｖｅとを用いて、以下の式（３）に従って閾値ｍｔｈ１の調整を行い、最終閾値ｍｔｈ２を求めるものである。
【０１８６】
【数８】
2006203701.tif 000010
【０１８７】
なお、ｔｈａｖｅおよびｃ４は、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分ごとに予め実験により求められた最適値である。閾値調整部４２ｃは、色成分ごとに予め定められたｔｈａｖｅ、ｃ４を記憶しており、色成分選定部４０からの選定色成分信号に対応するｔｈａｖｅ、ｃ４を用いる。
【０１８８】
ｔｈａｖｅおよびｃ４は、様々な網点原稿に対して、前記最終閾値ｍｔｈ２が、最も繁雑度が大きい色成分以外の色成分のピーク画素とその周囲画素との絶対濃度差より大きく、かつ、最も繁雑度が大きい色成分のピーク画素とその周囲画素との絶対濃度差より小さくなるように、予め求められている。
【０１８９】
ピーク画素検出部４８は、局所ブロックにおいて、注目画素（座標(1,1)）の濃度値f(1,1)と、該注目画素の周囲画素（座標(0,0),(0,1),(0,2),(1,0),(1,2),(2,0),(2,1),(2,2)）の各濃度値f(0,0), f(0,1), f(0,2), f(1,0), f(1,2), f(2,0), f(2,1), f(2,2)との関係が次式（数９及び数１０）を満たす場合、ピーク画素として検出するものである。
【０１９０】
【数９】
2006203701.tif 000011
【０１９１】
【数１０】
2006203701.tif 000012
【０１９２】
なお、上述したように、最終閾値ｍｔｈ２は、最も繁雑度が大きい色成分以外の色成分のピーク画素とその周囲画素との絶対濃度差より大きく、かつ、最も繁雑度が大きい色成分のピーク画素とその周囲画素との絶対濃度差より小さくなるように調整されているため、ピーク画素検出部４８は、着目している色成分に対応したピーク画素のみを抽出することができる。
【０１９３】
ピーク画素密度検出部４９は、局所ブロック内のピーク画素数をカウントし、ピーク画素密度を検出するものである。
【０１９４】
網点線数判定部４６ｃは、ピーク画素密度検出部４９により検出されたピーク画素密度と、網点線数により理論的に求められるピーク画素密度とを基に、網点線数を判定するものである。
【０１９５】
上記のように、ピーク画素検出部４８は、調整された最終閾値ｍｔｈ２を用いてピーク画素を検出しているため、着目している色成分のピーク画素のみを検出している。すなわち、ピーク画素検出部４８は、混色網点に対しても、一つの色成分のピーク画素のみを検出する。そのため、網点線数判定部４６ｃは、混色網点に対しても、精度のよい網点線数を認識することができる。
【０１９６】
〔実施形態５〕
本発明の他の実施形態について説明すれば、以下の通りである。なお、前記実施形態と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付記し、その説明は省略する。
【０１９７】
本実施形態は、上記実施形態の網点線数認識部１４を備えた画像読取処理装置に関するものである。
【０１９８】
本実施形態に係る画像読取処理装置は、図２５に示すように、カラー画像入力装置１０１、画像処理装置１０２および操作パネル１０４から構成されている。
【０１９９】
操作パネル１０４は、画像読取処理装置の動作モードを設定する設定ボタンやテンキー、液晶ディスプレイなどで構成される表示部より構成されるものである。
【０２００】
カラー画像入力装置１０１は、例えば、スキャナ部より構成されており、原稿からの反射光像をＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）アナログ信号としてＣＣＤ(Charge Coupled Device) にて読み取るものである。
【０２０１】
画像処理装置１０２は、上述したＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３および網点線数認識部１４からなっている。
【０２０２】
なお、本実施形態における原稿種別自動判別部１３は、後段の装置（例えば、コンピュータやプリンタなど）に対して、原稿の種別を示す原稿種別信号を出力する。また、本実施形態の網点線数認識部１４は、後段の装置（例えば、コンピュータやプリンタなど）に対して、認識した網点の線数を示す網点線数識別信号を出力する。
【０２０３】
このように、画像読取処理装置からは、原稿を読み取ったＲＧＢ信号の他に、原稿種別信号・網点線数識別信号が後段のコンピュータに入力される。あるいは、コンピュータを介さずに直接プリンタに入力するようにしても良い。この場合も上記したように、原稿種別自動判別部１３は必ずしも必要ない。また、画像処理装置１０２は、網点線数認識部１４の代わりに、上記網点線数認識部１４ａまたは網点線数認識部１４ｂまたは網点線数認識部１４ｃを備えていても良い。
【０２０４】
〔プログラム・記録媒体の説明〕
また、本発明に係る網点線数認識処理の方法をソフトウエア(アプリケーションプログラム)として実現してもかまわない。この場合、網点線数認識結果に基づく処理を実現するソフトウエアを組み込んだプリンタ・ドライバをコンピュータやプリンタに設けることができる。
【０２０５】
上記の例として、図２６を用いて網点線数認識結果に基づく処理を以下に説明する。
【０２０６】
図２６に示すように、コンピュータ５は、プリンタ・ドライバ５１、通信ポートドライバ５２、通信ポート５３が組み込まれている。プリンタ・ドライバ５１は、色補正部５４、空間フィルタ処理部５５、階調再現処理部５６、プリンタ言語翻訳部５７を有している。また、コンピュータ５は、プリンタ（画像出力装置）６と接続されており、プリンタ６は、コンピュータ５から出力された画像データに応じて画像出力するようになっている。
【０２０７】
コンピュータ５において、各種のアプリケーションプログラムを実行することにより生成された画像データは、色補正部５４で色濁りを取り除く色補正処理が施され、空間フィルタ処理部５５において網点線数認識結果に基づいた上述のフィルタ処理が行われる。なお、この場合、色補正部５４には黒生成下色除去処理も含まれる。
【０２０８】
上記処理がなされた画像データは、階調再現処理部５６にて上述した階調再現処理（中間調生成処理）が施された後、プリンタ言語翻訳部５７にてプリンタ言語に変換される。そして、プリンタ言語に変換された画像データは、通信ポートドライバ５２、通信ポート（例えばＲＳ２３２Ｃ・ＬＡＮ等）５３を介してプリンタ６に入力される。プリンタ６は、プリンタ機能の他に、コピー機能およびファックス機能を有するデジタル複合機であってもよい。
【０２０９】
また、本発明はコンピュータに実行させるための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に、網点線数認識処理を行う画像処理方法を記録することもできる。
【０２１０】
この結果、網点線数の認識を行い、その結果に基づいて適切な処理を施す画像処理方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０２１１】
記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示しないメモリ、例えばＲＯＭのようなプログラムメディアであってもよく、図示しない外部記憶装置としてのプログラム読取装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。
【０２１２】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、プログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。この場合、ダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０２１３】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスク並びにＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
【０２１４】
また、この場合、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。
【０２１５】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置やコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０２１６】
なお、上記コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスクプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙に出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられる。
【０２１７】
以上では、混色網点領域に対して不要な色成分の信号が抽出されるのを防ぐ（不要な色成分の信号を除去する）方法として、選定した色成分の画像データの２値化処理を行う閾値を局所ブロック毎に変更する方法について説明した。すなわち、上記閾値調整部は、着目した色成分選定部により選定された色成分のみの信号を抽出するための特定色成分抽出手段である。しかしながら、不要な色成分の信号を除去する方法は、これに限られず、例えば、ＲＧＢ信号よりなる画像データに対して、カラーバランスを求め、その結果に基づいて、必要な信号のみを選択するようにしても良い。
【０２１８】
より具体的には、以下の通りにすれば良い。
【０２１９】
上述したように原稿種別自動判定部１３において検出された網点画素もしくは網点エリアの局所ブロックについて、色成分選定部４０により、最も繁雑度の大きい色成分が選定される。そして、入力画像が混色網点の場合、局所ブロックごとにＣＭＹの中で最も濃度変化が大きい色の網点に着目して、その色の網点周期だけを用いて原稿の網点線数を認識することが望ましい。さらには、最も濃度変化が大きい色の網点に対しては、その色の網点の濃度が最もよく読み取れているチャンネル（入力画像データの信号）を用いて処理することが望ましい。すなわち、図１４（ａ）に示すように主にマゼンタで構成されている混色網点に対しては、マゼンタにもっとも良く反応するＧ（グリーン）画像（マゼンタの補色）を用いることにより、ほぼマゼンタ網点だけに着目した網点線数認識処理が可能となる。そのため、上記色成分選定部４０は、図１４（ａ）のような局所ブロックに対して、繁雑度が最も大きいＧ画像データを、閾値設定部４１、閾値調整部４２および２値化処理部４３に出力する画像データとして選定する。
【０２２０】
上記処理の場合、対象となる網点はマゼンタと限定できるため、混色網点に対して、該マゼンタ以外の色成分を持つ網点の影響を除外しながら、線数の特徴を表す特徴量を算出することで、高精度な線数認識が可能となる。
【０２２１】
例えば、色成分選定部４０は、選定した色成分を示す選定色成分信号を、最大反転回数算出部４４やピーク画素密度検出部４９に出力してもよい。
【０２２２】
上記最大反転回数算出部４４は前記２値データに対して、主走査、副走査各ラインの２値データの切り替え回数（反転回数）（ｍｒｅｖ）を基に局所ブロックの最大反転回数を算出するものである。ここで、最大反転回数算出部４４は、上記２値データが切り替わっている画素に相当するＲ、Ｇ、Ｂ画像の画素値のバランスを基に、色成分選定部４０から出力された選定色成分信号に対応する色成分の網点（ここでは、マゼンタ）である場合のみ、切り替え回数を増やすことで、対象としている色の網点に対する反転回数だけを計測することが可能となる。
【０２２３】
また、ピーク画素密度検出部４９は、局所ブロック内のピーク画素数をカウントし、ピーク画素密度を検出するものである。ここで、ピーク画素密度検出部４９は、上記ピーク画素に相当するＲ、Ｇ、Ｂ画像の画素値のバランスを基に、色成分選定部４０から出力された選定色成分信号に対応する色成分の網点（ここでは、マゼンタ）である場合のみ、カウントを行うことで、対象としている色の網点に対するピーク画素だけを計測することが可能となる。
【０２２４】
また、上記混色網点領域に対して不要な色成分の信号を除去する方法は、網点線数を求める方法に限定されるものではなく、網点領域を抽出する際に用いることも可能である。
【０２２５】
このように、本発明の画像処理装置は、原稿から読み取られた画像の網点線数を識別する網点線数認識部（網点線数認識手段）１４を備える画像処理装置２において、前記網点線数認識部１４は、最も煩雑度の大きい色成分を選定する色成分選定部（色成分選定手段）４０と、該色成分選定部４０が選定した色成分の網点に対する２値データの反転回数を計測する最大反転回数算出部（特定色成分信号抽出手段）４４とを備えるものである。
【０２２６】
また、本発明の画像処理装置は、原稿から読み取られた画像の網点線数を識別する網点線数認識部（網点線数認識手段）１４を備える画像処理装置２において、前記網点線数認識部１４は、最も煩雑度の大きい色成分を選定する色成分選定部（色成分選定手段）４０と、該色成分選定部４０が選定した色成分の網点に対するピーク画素を計測するピーク画素密度検出部（特定色成分信号抽出手段）４９とを備えるものである。
【０２２７】
すなわち、最大反転回数算出部４４とピーク画素密度検出部４９とは、色成分選定部４０が選定した色成分の網点に対応した特徴量のみを計測する特定色成分信号抽出手段であるといえる。
【０２２８】
これにより、不要な色成分の信号を除去することができる。
【０２２９】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０２３０】
本発明の画像処理方法は、デジタルカラー複写機に適用できるが、その他に、画像データを入力して出力される画像データの再現性の向上を図る必要のある装置であれば、どのような装置であっても適用できる。このような装置として、例えば、スキャナ等の読取装置がある。
【図面の簡単な説明】
【０２３１】
【図１】本発明の実施形態１を示すものであり、画像処理装置に備えられる網点線数認識部の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態１に係る画像処理装置に備えられた原稿種別自動判別部の構成を示すブロック図である。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は、上記原稿種別自動判別部に備えたられた文字画素検出部において、文字画素を検出するため入力画像データにたたみ込み演算されるフィルタ係数の一例を示す説明図である。
【図５】（ａ）（ｂ）は、上記原稿種別自動判別部に備えたられた背景下地検出部において、背景下地画素を検出するために用いる濃度ヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図６】（ａ）（ｂ）は、上記原稿種別自動判別部に備えたられた網点画素検出部において、網点画素を検出するための特徴量（隣接画素差分値総和、最大濃度差）算出に用いるブロックメモリと上記特徴量の分布の一例を示す説明図である。
【図７】（ａ）〜（ｄ）は、入力画像データ例に対する原稿種別自動判別部に備えられた写真候補画素検出部と写真候補画素ラベリング部と写真候補画素カウント部と網点画素検出部と網点画素カウント部の結果の一例を示す説明図である。
【図８】図３に示す原稿種別自動判別部（写真種別判定部）の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図３に示す原稿種別自動判別部に備えられたラベリング部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、上記ラベリング部の処理方法の一例を示す説明図である。
【図１１】上記原稿種別自動判別部の別の例の構成を示すブロック図である。
【図１２】上記網点線数認識部が対象とする網点領域を示す説明図である。
【図１３】実施形態１に係る網点線数認識部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】（ａ）は、マゼンタ網点とシアン網点とから構成される１２０線混色網点の一例を示す説明図であり、（ｂ）は、（ａ）の網点に対するＧ画像データを示す説明図であり、（ｃ）は、（ａ）の網点に対する、シアン網点の濃度変化が反映されない場合のＧ画像データの一例を示す説明図である。
【図１５】図１４（ｂ）の上から２ライン目の主走査方向ラインの濃度変化と、それに対する閾値ｔｈ１と、閾値ｔｈ１を調整すべき最適閾値レンジとを示す説明図である。
【図１６】図１４（ｂ）に示されたＧ画像データに対して２値化処理された２値データを示す説明図であり、（ａ）は閾値ｔｈ２を用いた場合、（ｂ）は閾値ｔｈ１を用いた場合である。
【図１７】（ａ）は、１７５線の単色網点の一例を示す説明図であり、（ｂ）は、（ａ）の網点に対するＧ画像データに対して２値化処理された２値データを示す説明図である。
【図１８】２値データの最大反転回数平均値の度数分布を示す説明図であり、（ａ）は、上記網点線数認識部の閾値調整部の効果を示すための比較用のデータ、（ｂ）は、本発明におけるデータである。
【図１９】（ａ）は８５線網点に対して最適なフィルタ周波数特性の一例、（ｂ）は１３３線網点に対して最適なフィルタ周波数特性の一例、（ｃ）は１７５線網点に対して最適なフィルタ周波数特性の一例を示す説明図である。
【図２０】（ａ）は図１９（ａ）に対応するフィルタ係数の一例、（ｂ）は図１９（ｂ）に対応するフィルタ係数の一例、（ｃ）は図１９（ｃ）に対応するフィルタ係数の一例を示す説明図である。
【図２１】（ａ）（ｂ）は、線数に応じて適用される網点上文字検出処理に使われる低周波エッジフィルタの一例を示す説明図である。
【図２２】本発明の実施形態２に係る画像処理装置に備えられる網点線数認識部の構成を示すブロック図である。
【図２３】実施形態２に係る網点線数認識部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２４】本発明の実施形態３に係る画像処理装置に備えられる網点線数認識部の構成を示すブロック図である。
【図２５】本発明の実施形態５に係る画像読取処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２６】本発明をソフトウェア（アプリケーションプログラム）として実現した場合の上記画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２７】本発明の実施形態４に係る画像処理装置に備えられる網点線数認識部の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２３２】
１・１０１    カラー画像入力装置（読取装置）
２・１０２    画像処理装置
３    カラー画像出力装置
５    コンピュータ
６    プリンタ
１１    Ａ／Ｄ変換部
１２    シェーディング補正部
１３    原稿種別自動判別部
１４・１４ａ・１４ｂ・１４ｃ    網点線数認識部（網点線数認識手段）
１５    入力階調補正部
１６    色補正部
１７    黒生成下色除去部
１８    空間フィルタ処理部
１９    出力階調補正部
２０    階調再現処理部
２１    領域分離処理部
３１    文字画素検出部
３２    背景下地画素検出部
３３    網点画素検出部
３４    写真候補画素検出部
３５    写真候補画素ラベリング部
３６    写真候補画素カウント部
３７    網点画素カウント部
３８    写真種別判定部
４０    色成分選定部
４１・４１ａ・４１ｃ    閾値設定部（閾値決定手段）
４２・４２ａ・４２ｂ・４２ｃ    閾値調整部（閾値決定手段）
４３    ２値化処理部（抽出手段、２値化処理手段）
４４    最大反転回数算出部（抽出手段、反転回数算出手段）
４５    最大反転回数平均値算出部（抽出手段、反転回数算出手段）
４６・４６ｃ    網点線数判定部（網点線数判定手段）
４７    平均画素濃度算出部
４８    ピーク画素検出部（抽出手段、ピーク画素検出手段）
４９    ピーク画素密度算出手段（抽出手段、ピーク画素密度算出手段）
５１    プリンタ・ドライバ
５２  通信ポートドライバ
５３  通信ポート
５４  色補正部
５５  空間フィルタ処理部
５６  階調再現処理部
５７  プリンタ言語翻訳部
【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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