(57)【要約】【課題】  原稿画像領域の判別に際して、画像データの遅延に必要となるラインメモリの総数を削減する。【解決手段】  スキャナ１で読み取った画像データに対して画像領域を分類し、地肌除去を行うスキャナ補正部２が有する象域分離部２２は、ＭＴＦ補正部４１、白背景分離部４２、網点分離部４３を備えている画像処理装置。【選択図】        図４
2006094239.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スキャナで読み取った画像データに対して画像領域を分類し、地肌除去を行うスキャナ補正部を有する象域分離部は、ＭＴＦ補正部、白背景分離部、及び網点分離部を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
原稿画像読み取り手段と、
前記読み取り手段により取得した画像データを一時的に蓄積する記憶手段と、
前記記憶手段に蓄積された画像データの画素密度を減じる画素密度変換手段と、
前記画素密度変換手段により画素密度を減じられた画像データと減じられていない画像データについて、それぞれ二次元小領域を参照し、注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差の絶対値がおのおの予め設定した閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定手段と、
前記比較判定手段により、前記濃度差の絶対値が閾値よりも大きいと判定された注目画素を網点ピーク画素とする網点ピーク検出手段と、
前記網点ピーク検出手段により検出された網点ピーク画素とその周辺部において前記網点ピーク検出手段により検出された網点ピーク画素との関係から、前記画素密度を減じられた画像データ及び減じられていない画像データの注目小領域を含む近傍画素を網点領域として検出する網点領域検出手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記画素密度変換手段は、前記画素密度を減じられていない画像データに関して網点ピーク検出結果の画素密度を減じることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記読み取り手段により取得した画像データの画素密度を減じる際に、所定領域の画像データを参照しその画像データの濃度が最も大きな画素を出力することにより画素密度変換を行うことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画素密度を減じられていない画像データに関して、網点ピーク検出結果を表す画像データの画素密度を減じる際に、所定領域の画像データを参照しその参照領域の論理和を出力することにより画素密度変換を行うことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像処理のプログラムコードを記録した記録媒体であって、前記プログラムコードは、
画像信号を入力する画像入力工程のコードと、
前記画像入力工程により入力された画像データの画素密度を減じる画素密度変換工程のコードと、
前記画素密度変換工程により画素密度を減じられた画像データと減じられていない画像データについて、それぞれ二次元小領域を参照し、注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差の絶対値がおのおの予め設定した閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定工程のコードと、
前記比較判定工程により、前記濃度差の絶対値が閾値よりも大きいと判定された注目画素を網点ピーク画素とする網点ピーク検出工程のコードと、
前記網点ピーク検出工程により検出された網点ピーク画素とその周辺部において前記網点ピーク検出工程により検出された網点ピーク画素との関係から、前記画素密度を減じられた画像データ及び減じられていない画像データの注目小領域を含む近傍画素を網点領域として検出する網点領域検出工程のコードと、
を有することを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を読み取って網点か非網点を区別し、それぞれ異なる処理を施す画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル複写機においては、原稿をスキャナにより読み取り、画像データをデジタルデータに変換するとともに、原稿領域を文字・線画領域、網点領域、写真領域などの異なる特徴を有する領域に分類し、その領域の種別に応じた種々の画像処理を施す。
例えば、特許文献１には、以下の技術が開示されている。所定数のライン単位で一時記憶したデジタル画像情報の中の各画素に注目し、所定の大きさの検出領域で注目画素と周辺部の画素との濃度を比較し、濃ければ山ピーク画素とし薄ければ谷ピーク画素とする。この検出された山または谷ピーク画素の出現ピッチに一定性があるか等を調べることにより、網点領域であるか否かの判定を行う。
また、６５線程度から２００線程度の幅広い線数の網点を検出するために、広狭２種類の検出領域を用いる。１００線程度未満の低線数の網点領域においては、網点ドットのサイズがスキャナの分解能よりも大きくなる。従って、高線数網点の山または谷ピーク画素が、複数個含まれないような狭い検出領域を用いた場合、低線数の網点ピークを検出することは難しいので、広い方の検出領域を用いて検出を行う。特に広い方の検出領域として、狭い方の検出領域を主走査方向にのみ引き伸ばした領域を用いると、原稿画像を記憶するラインメモリの容量が増加することはない。
【０００３】
又、例えば、特許文献２には、以下の技術が開示されている。画像データが原稿画像のどの種類に属するものかを判別するために、原稿の画像領域は所定の大きさを持つブロック領域に分けられる。それらのブロック領域毎に、画像データがどの画像領域（像域）に属するものかを判定する。
網点画像の判別に際しては、所定の大きさの孤立点検出フィルタを用いてブロック領域毎に孤立点数を検出する。例えば５×５画素の大きさを持つ孤立点検出フィルタの適用にあたっては、そのサイズに対応する５ライン分の画像データに対して同時に孤立点検出フィルタを適用する必要があるので、各ラインの画像データを遅延するために、少なくとも４ライン分のラインメモリが用いられる。
６００ｄｐｉ程度の高い解像度を持つ画像データにおける網点画像の判別に際しては、１００線程度以下の低線数の網点画像を判別する際に、サイズの異なる２つの孤立点検出フィルタを適用して孤立点を検出する。サイズの小さい方の孤立点検出フィルタを適用する際には、入力される画像データに対してスムージングなどのノイズ除去を行い、サイズの大きい方の孤立点検出フィルタを適用する際には、ノイズ除去を行わない画像データを入力する。
【０００４】
更に、特許文献３には、以下の技術が開示されている。画像データが原稿画像のどの種類に属するものかを判別するために、原稿の画像領域は所定の大きさを持つブロック領域に分けられる。それらのブロック領域毎に、画像データがどの画像領域（像域）に属するものかを判定する。
網点領域を判定する際には、所定数のライン単位で一時記憶したデジタル画像情報の中の各画素に注目し、Ｍ×Ｍ画素（Ｍは正の整数）からなる所定の大きさの検出領域で、中心画素の濃度と中心画素に対して点対称な位置にある周辺画素の濃度平均値との濃度差を比較し、前記中心画素の濃度が閾値よりも濃ければ山ピーク画素とし薄ければ谷ピーク画素とする。
６５線程度から２００線程度の幅広い線数の網点を検出するために、複数の大きさの検出領域を用いるが、１００線程度以下の低線数の網点領域を検出する際には、検出領域として７×７画素マトリクスのマスクを採用する。６５線でスクリーン角０度の時に６００ｄｐｉで読み取ると、周期は９．２３となる。
ここで、周期が最も離れる白黒網点は、スクリーン角４５度であるので白黒網点は１．４１倍して周期１３となる。この周期１３の網点のピークを検出しようとすると、１３／２＝６．５のマトリクスとなる。そして、山と谷（濃度が濃い網点と薄い網点）で網点を分けて検出するので、５０％網点のマトリクスサイズが最大マトリクスとなる。そこで、周期の１／２に対応するマトリクスがあればよい。このような理由で、７×７の画素マトリクスを採用した。
【特許文献１】特開平８−１４９２９４号公報
【特許文献２】特開２０００−２８７０７７公報
【特許文献３】特開２００３−０４６７７２公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術においては、スキャナで読み取られ、デジタル化された原稿画像データについて、注目画素が網点領域にあるか否かを判別する際には、複数のサイズの網点検出フィルタを用いている。フィルタの適用にあたっては、そのサイズに対応するライン分の画像データを遅延するために、ラインメモリが必要となる。複数のサイズの網点検出フィルタを用いるのは、６５線程度の低線数から２００線程度の高線数の網点まで、幅広い線数の網点領域を検出するため。
特に低線数（１００線程度以下）の網点については、網点ドットが含まれる画素周期が大きいため、高線数の網点検出に必要なサイズの検出フィルタと比較すると、より大きなサイズのフィルタが必要となる。従って、画像データ遅延用のラインメモリがより多く必要になるという問題点がある。また、大きなサイズのフィルタを用いると、「機」や「璽」などの入り組んだ小さな文字が網点領域にあるものと誤判定される確率が高くなるという問題点もある。
さらに、大きなサイズのフィルタを用いて広い範囲の画像データを参照することにより、ピーク画素検出に際して、より多くの算術演算・論理演算などの演算過程が必要となる。このようにして複雑な演算処理過程が増大することが問題となる。
本発明は、原稿画像領域の判別に際して、画像データの遅延に必要となるラインメモリの総数を削減することを目的とする。また、同時に参照する画像データ領域を縮小することにより、前記演算処理過程を削減し、簡略化することを目的とする。
また、原稿画像の小さな文字と網点とを判別する性能を向上させることを目的とする。
また、原稿画像の網点領域を判別する性能を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するために、請求項１記載の発明では、スキャナで読み取った画像データに対して画像領域を分類し、地肌除去を行うスキャナ補正部が有する象域分離部は、ＭＴＦ補正部、白背景分離部、網点分離部を備えている画像処理装置を最も主要な特徴とする。
請求項２記載の発明では、原稿画像読み取り手段と、前記読み取り手段により取得した画像データを一時的に蓄積する記憶手段と、前記記憶手段に蓄積された画像データの画素密度を減じる画素密度変換手段と、前記画素密度変換手段により画素密度を減じられた画像データと減じられていない画像データについて、それぞれ二次元小領域を参照し、注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差の絶対値がおのおの予め設定した閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定手段と、前記比較判定手段により、前記濃度差の絶対値が閾値よりも大きいと判定された注目画素を網点ピーク画素とする網点ピーク検出手段と、前記網点ピーク検出手段により検出された網点ピーク画素とその周辺部において前記網点ピーク検出手段により検出された網点ピーク画素との関係から、前記画素密度を減じられた画像データ及び減じられていない画像データの注目小領域を含む近傍画素を網点領域として検出する網点領域検出手段とを備えた画像処理装置を最も主要な特徴とする。
【０００７】
請求項３記載の発明では、前記画素密度変換手段は、前記画素密度を減じられていない画像データに関して網点ピーク検出結果の画素密度を減じる請求項２記載の画像処理装置を主要な特徴とする。
請求項４記載の発明では、前記読み取り手段により取得した画像データの画素密度を減じる際に、所定領域の画像データを参照しその画像データの濃度が最も大きな画素を出力することにより画素密度変換を行う請求項２記載の画像処理装置を主要な特徴とする。
請求項５記載の発明では、前記画素密度を減じられていない画像データに関して、網点ピーク検出結果を表す画像データの画素密度を減じる際に、所定領域の画像データを参照しその参照領域の論理和を出力することにより画素密度変換を行う請求項３記載の画像処理装置を主要な特徴とする。
請求項６記載の発明では、画像処理のプログラムコードを記録した記録媒体であって、前記プログラムコードは、画像信号を入力する画像入力工程のコードと、前記画像入力工程により入力された画像データの画素密度を減じる画素密度変換工程のコードと、前記画素密度変換工程により画素密度を減じられた画像データと減じられていない画像データについて、それぞれ二次元小領域を参照し、注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差の絶対値がおのおの予め設定した閾値よりも大きいか否かを判定する比較判定工程のコードと、前記比較判定工程により、前記濃度差の絶対値が閾値よりも大きいと判定された注目画素を網点ピーク画素とする網点ピーク検出工程のコードと、前記網点ピーク検出工程により検出された網点ピーク画素とその周辺部において前記網点ピーク検出工程により検出された網点ピーク画素との関係から、前記画素密度を減じられた画像データ及び減じられていない画像データの注目小領域を含む近傍画素を網点領域として検出する網点領域検出工程のコードとを有する記録媒体を最も主要な特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、原稿画像領域の判別に際して、画像データの遅延に必要となるラインメモリの総数を削減することができる。また、同時に参照する画像データ領域を縮小することにより、演算過程を削減し簡略化することができる。
また、原稿画像における小さな黒文字と網点とを判別する性能を向上させることができる。
また、原稿画像の網点領域を判別する性能を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は本発明の実施形態に係るデジタル式のモノクロ画像処理装置の概略構成を示すブロック図。以下、その構成を動作と併せて説明する。
複写機として動作する場合、スキャナ１は原稿から画像データを読み取り、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータに変換して出力する。スキャナ補正部２は、後で述べるように、スキャナ１で読み取った画像データ（デジタルデータ）について、画像領域を文字・線画や写真などに分類したり、原稿画像の地肌画像を除去したり、などの画像処理を施す。
圧縮処理部３は、スキャナ補正後の８ビット画像データを圧縮処理して、汎用バス４にデータを送出する。圧縮後の画像データは、汎用バス４を通ってコントローラ５に送られる。コントローラ５は、図示しない半導体メモリを持ち、送られたデータを蓄積するようになっている。
蓄積されたデータは随時大容量の記憶装置であるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）６に書き込まれる。これは、プリントアウト時に用紙がつまり、出力が正常に終了しなかった場合でも再び原稿を読み直すのを避けるためや、複数の原稿画像データを並べ替える電子ソートを行うためや、読み取った原稿を蓄積しておき、必要な時に再出力するため。
なお、ここでは画像データに対し圧縮を施すとしたが、汎用バス４の帯域が十分に広く、蓄積するＨＤＤ６の容量が大きければ、非圧縮の状態でデータを扱っても良い。
【００１０】
次にコントローラ５は、ＨＤＤ６の画像データを、汎用バス４を介して伸張処理部７に送出する。伸張処理部７は圧縮処理されていた画像データを元の８ビットデータに伸張し、プリンタ補正部８に送出する。プリンタ補正部８では、γ補正処理、中間調処理などが行われ、プロッタ９の明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。
ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて８ビットから２ビットへと画像データの変換を行う。プロッタ９はレーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、２ビットの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。
ネットワークを介してＰＣに画像データを配信する配信スキャナとして動作する場合は、画像データは汎用バス４を通って、スキャナコントローラ１０に送られる。スキャナコントローラ１０では、階調処理、フォーマット処理などが行われる。階調処理では配信スキャナ動作時のモードに従った階調変換処理を行う。
フォーマット処理では、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ、ＢＭＰ形式への汎用画像フォーマット変換を行う。その後、画像データはＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）１１を介して外部ＰＣ端末１２に配信される。
デジタル画像処理装置においては、一般に原稿をスキャナ１により読み取り、画像データをデジタルデータに変換するとともに、原稿の画像を、異なる特徴を有する領域に分類（像域分離）する。注目画素がそのいずれの領域に属するものか、判定された結果に従い、画像データに対して種々の画像処理を施す。これにより、出力画像の画像品質が大きく向上させられる。
【００１１】
本実施形態においては、像域を文字領域、網点領域、コンティニュアス領域の３つに像域分離する。文字領域においては、ある程度の大きさを有する白地領域（濃度の薄い領域）の上に文字や線画が描かれているという特徴が見られる。網点領域においては、所定の大きさを有する領域の中心部における濃度が周辺部に比べて濃い網点山ピークになっているか、あるいは周辺部に比べて薄い網点谷ピークになっているという特徴が見られる。
コンティニュアス領域は、文字領域でも網点領域でもないすべての領域であり、写真やベタ塗りの絵柄などが含まれる。文字領域には、白地上の文字・線画などが含まれる。網点領域には、網点山ピークや網点谷ピークから構成される文字や絵柄などが含まれる。
図２はスキャナ補正部のブロック図。図２に示すように、スキャナ補正部２は、スキャナ１から入力した画像データｉｍｇに基づき、原稿の地肌画像を適正に除去して、適当な濃度の画像を得るＡＥ処理部２１と、原稿の画像領域（像域）が文字領域か、網点領域か、コンティニュアス領域かを判定する像域分離部２２と、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出する第１エッジ量検出部２３と、ＡＥ処理部２１、像域分離部２２、第１エッジ量検出部２３の出力結果に応じて平滑化処理や鮮鋭化処理を行うフィルタ処理部２４とを備えている。
像域分離部２２から出力される信号ｉｓｐは２ビット信号であり、ｉｓｐ＝２で文字領域、ｉｓｐ＝１でコンティニュアス領域、ｉｓｐ＝０で網点領域を示すようになっている。フィルタ処理部２４は、ｉｓｐ＝２の時には、鮮鋭化処理を行い、ｉｓｐ＝０またはｉｓｐ＝１の時には、それぞれ異なる値を持つフィルタを用いて平滑化処理を行う。
【００１２】
図３はプリンタ補正部のブロック図。プリンタ補正部８は、図３に示すように、圧縮処理部３及び伸張処理部７を経た画像データに対して、プロッタ９の周波数特性に応じてγ補正を行うγ補正処理部３１と、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行い、階調補正を行う中間調処理部３２と、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出する第２エッジ量検出部３３とを備えている。
γ補正処理部３１は、プロッタ９の周波数特性に応じてγカーブを変更し処理する。第２エッジ量検出部３３の検出結果、エッジ量が小さい場合には、画像を忠実に再現する階調性を重視したγカーブを用い、エッジ量が大きい場合には、γカーブを立たせてコントラストを強調する。中間調処理部３２は、プロッタ９の階調特性やエッジ量に応じて、ディザ処理等の量子化を行う。
【００１３】
図４は本発明の要部である像域分離部の全体ブロック図。像域分離部２２は、大別すると、ＭＴＦ補正部４１、白背景分離部４２、網点分離部４３、デコード部４４からなり、２ビット信号ｉｓｐを発生する。なお、ここでは、スキャナ１の読み取り密度が６００ｄｐｉの場合を例として説明する。
ＭＴＦ補正部４１においては、８ビット原画像データｉｍｇをエッジ強調し、ＭＴＦ特性の劣化を補正した８ビット画像データｍｃｏｒを出力する。白背景分離部４２には、後述する図７に示すように、原画像データｉｍｇ及びＭＴＦ補正処理を加えた後の画像データｍｃｏｒ双方が入力され、網点分離部４３には原画像データｉｍｇのみが入力される。
ＭＴＦ補正部４１は、スキャナ１が発生する画像データにエッジ強調フィルタをかけ、ＭＴＦ特性の劣化を補正する。ただ、ここでは、単純に原稿上のエッジを強調し、複写機に広く普及している階調表現のための万線パターンを強調しないようにする必要がある。
万線パターンを強調してしまうと、実際にはコンティニュアス部として判定されるべき万線パターンによる階調表現領域をエッジとして抽出して、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるので、強調しないようにする必要がある。
また、図５に示すように、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢは、繰返し周期が異なるので同一のフィルタ係数で強調しないようにするのは難しい。そのため、画像パターンの周期を検出してフィルタの係数を切り換える。なお、図５において、主走査方向ｘの白１ブロック幅とそれに接する黒１ブロック幅との和が、万線ピッチ（定幅：所定数の画素）即ち万線周期であり、低濃度中間調の時には白ブロック幅が広がり黒ブロック幅が狭くなる。高濃度中間調になるにつれて、白ブロック幅が狭くなり黒ブロック幅が広がる。
副走査方向（スキャナの機械的な原稿走査方向）をｙ、主走査方向（原稿に平行平面内で、副走査方向に垂直な方向）をｘとした時に、本実施形態におけるＭＴＦ補正部４１の画素マトリクスの大きさを、（ｘ方向の画素数）×（ｙ方向の画素数）＝７×５とする。
【００１４】
図６に示すように、各画素宛てに各重み付け係数ａ１〜ａ７、ｂ１〜ｂ７、ｃ１〜ｃ７、ｄ１〜ｄ７、ｅ１〜ｅ７を宛てた２組の係数グループＡ、Ｂがある。図６の係数グループＡは、図５の６００ｄｐｉの万線パターンＡを強調せずに、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数であり、係数グループＢは、図６の４００ｄｐｉの万線パターンＢを強調せずに、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数。
係数マトリクスの各係数に、それに宛てられる画素の画像データが表す濃度値を乗算した積（総計７×５＝３５個）の総和（積和値）を１６で割ったものが、注目画素（ｃ４が宛てられた画素）におけるＭＴＦ補正部４１の出力ｍｃｏｒとなる。
ここで注目画素とは、現在処理対象の画素であり、それが順次にｘ方向に、続いてｙ方向に位置が異なるものに更新される。また、この実施形態では、濃度値は０以上２５５以下の２５６階調データであり、０が濃度のない白を表し、２５５が濃度最大の黒を表すものとする。
図６の係数グループＡでは、図５に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡと同じピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布し、それらの間に０（やや大きい値の係数）が分布する。そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。
これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＡの領域の黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＡでない文字エッジである時に比べてかなり低い値になる。
【００１５】
係数グループＢは、図５に示す４００ｄｐｉの万線パターンＢの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布し、それらの間に０（やや大きい値の係数）が分布する。そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。
これにより、注目画素にある画像データが万線パターンＢの領域の黒／白間エッジにある時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＢでない文字エッジである時に比べてかなり低い値になる。
なお、ＭＴＦ補正部４１では、下記条件１、２のどちらかが成立した時、即ち、図５の４００ｄｐｉの万線パターンＢである可能性が高い時に係数グループＢによるフィルタ処理を行い、そうでない時に係数グループＡによるフィルタ処理を行う。
条件１〔万線パターンＢの濃度が薄い領域にある（図５上の白区間）か否かを見る条件〕
Ｄ［３］［１］＜Ｄ［３］［２］かつ
Ｄ［３］［７］＜Ｄ［３］［６］かつ
ａｂｓ（Ｄ［３］［２］−Ｄ［３］［４］）＞ａｂｓ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［１］）かつ
ａｂｓ（Ｄ［３］［６］−Ｄ［３］［４］）＞ａｂｓ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［７］）
条件２〔万線パターンＢの濃度が濃い領域にある（図５上の黒区間）か否かを見る条件〕
Ｄ［３］［１］＞Ｄ［３］［２］かつ
Ｄ［３］［７］＞Ｄ［３］［６］かつ
ａｂｓ（Ｄ［３］［２］−Ｄ［３］［４］）＞ａｂｓ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［１］）かつ
ａｂｓ（Ｄ［３］［６］−Ｄ［３］［４］）＞ａｂｓ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［７］）
なお、Ｄ［ｉ］［ｊ］は、ｘ、ｙ分布の画素マトリクス上の、ｘ＝ｉ、ｙ＝ｊの位置における画素の画像データの濃度値を意味する。例えば、Ｄ［３］［１］は、図６上のＭＴＦ補正部４１のブロックに示す係数マトリクスの係数ａ３が宛てられる画素の画像データが表す値。ａｂｓは、絶対値演算子を意味し、引数の絶対値を返す。注目画素は、Ｄ［４］［３］。
前記条件１または２が成立すると、その時の注目画素が、図５に示す６００ｄｐｉ読み取り時における４００ｄｐｉの万線パターンＢの領域にあるものである、と見なして、係数グループＢを用いて文字エッジ強調のフィルタ処理を行う。
条件１及び２のいずれも成立しないと、図５に示す６００ｄｐｉ読み取り時の６００ｄｐｉの万線パターンＡが強調されるのを避ける係数グループＡを用いて文字エッジ強調のフィルタ処理を行う。即ち、画像周期（ピッチ）を検出して、特定周期の画像パターンを強調しないようにしている。これにより、万線パターンを強調せずに文字のエッジを強調することが可能となる。
【００１６】
図７は白背景分離部のブロック図。白背景分離部４２は、図７に示すように、二値化部５１、白抽出部５２、白判定部５３、白パターンマッチング部５４、白膨張部５５、白収縮部５６からなる。白背景分離部４２には、原画像データｉｍｇ及びＭＴＦ補正部４１によるＭＴＦ補正処理の出力結果ｍｃｏｒの双方ともが入力される。
二値化部５１は、ＭＴＦ補正部４１の画像濃度データのエッジ強調出力ｍｃｏｒを、閾値ｔｈｗｓｂで二値化して、後述する図９にフローチャートを示す白判定部５３のステップＳ６が参照する白データ生成のための二値化白判定信号ｂｉを発生する。なお、ＭＴＦ補正部４１のエッジ強調出力は、この実施形態では０から２５５の２５６階調。０が濃度の無い白であり、２５５が濃度最大の黒を示す。
閾値ｔｈｗｓｂの一例は５０であって、エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ未満ならば、二値化部５１が「二値化白」と判定し、二値化白判定信号ｂｉ＝１を発生する。エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ以上の時は二値化白判定信号ｂｉ＝０を発生する。
白抽出部５２は、原画像データｉｍｇが入力され、白地検出部５２−１、谷白画素検出部５２−２の２つの部分から構成され、白領域にある画像データを抽出する。
白地検出部５２−１では、画像データで白地領域を検出することにより、図９に示す白判定部５３の動作をアクティブにする信号ｗｓを発生する。本実施形態においては、３×３画素マトリックスにおいて、９つ全ての画素の濃度が閾値ｔｈｗｓｓよりも小さな値を持つ場合、注目画素（３×３画素マトリックスの中心画素）を白地領域と判定して、図９の白判定部５３のステップＳ３で参照する白地判定信号ｗｓ＝１にする。これは、ある程度の広がりを持つ白画素領域があるかを検出するもの。
なお画像データは、この実施形態では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い白を表す。閾値ｔｈｗｓｓ＜ｔｈｗｓｂであり、ｔｈｗｓｓの一例は４０であり、３×３画素マトリクスの濃度値すべてがｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと「白地」と判定し、白地判定信号ｗｓ＝１を発生する。それ以外の場合は、ｗｓ＝０を発生する。
【００１７】
谷白画素検出部５２−２は、前記白地検出部５２−１で検出できない小さな領域の白画素を、図８に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａ及びＲＤＰｂに基づいて検出する。具体的には、
ｍｉｎｙ＝ｍｉｎ（Ｄ［１］［２］，Ｄ［１］［３］，Ｄ［１］［４］，Ｄ［５］［２］，Ｄ［５］［３］，Ｄ［５］［４］）
を算出する。即ち、図８に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａにおいて、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｙを摘出する。
そして、
ｍａｘｙ＝ｍａｘ（Ｄ［３］［２］，Ｄ［３］［３］，Ｄ［３］［４］）
を算出する。即ち、図８に示すＲＤＰａに示す５×５画素マトリクス分布の、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｙを摘出する。
次に、
ｍｉｎｔ＝ｍｉｎ（Ｄ［２］［１］，Ｄ［３］［１］，Ｄ［４］［１］，Ｄ［２］［５］、Ｄ［３］［５］，Ｄ［４］［５］）
を算出する。即ち、図８に示すもう１つの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｔを摘出する。
そして、
ｍａｘｔ＝ｍａｘ（Ｄ［２］［３］、Ｄ［３］［３］、Ｄ［４］［３］）
を算出する。即ち、図８に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｔを摘出する。
ここで、ｍｉｎは引数の中で最小となる値を検出する関数であり、ｍａｘは、引数の中で最大となる値を検出する関数。この時、（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）と（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）とを計算し、その結果が大きいほうの値を谷検出値ＯＵＴとする。
このＯＵＴの値がある閾値ｔｈｔｗ以上であると、注目画素（図８のＲＤＰａまたはＲＤＰｂの中心画素）を「谷白画素」として検出し、検出信号ｔｗｓ＝１を発生する。ＯＵＴがｔｈｔｗ未満であった場合は、ｔｗｓ＝０を発生する。このように画像の谷状態を検出して、白地検出部５２−１では、検出しにくいところを補う。
【００１８】
白判定部５３では、白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新を行う。その内容を図９のフローチャートに示す。ここで、状態変数ＭＳは処理対象ライン（注目ライン）の画素宛てのもの、状態変数ＳＳ［Ｉ］は処理対象ラインの１ライン前（処理済ライン）の画素宛てのもの。いずれも白地の白の程度を表す４ビットの白地情報であり、図９のフローチャートに示す処理によって生成されるもの。
状態変数ＭＳ及びＳＳ［Ｉ］が表す値の最高値は１５に定められており、これが最も白い状態を意味する。最低値は０。即ち状態変数ＭＳ及びＳＳ［Ｉ］は、白の程度を示すデータであり、それが表す値が大きいほど濃度が薄い白であることを意味する。複写動作開始時に、状態変数ＭＳ及びＳＳ［Ｉ］はともに０に初期化される。
図９の処理においてはまず、処理対象である注目画素の１ライン前の状態変数即ち白地情報ＳＳ［Ｉ］と注目画素の同一ライン上における１画素前の画素（先行画素：処理済画素）の状態変数即ち白地情報ＭＳとを比較して（ステップＳ１）、１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］の方が大きければ、それを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする（ステップＳ２）が、そうでないと先行画素の状態変数ＭＳを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする。これは、周辺画素の白地情報のうち、より白に近い情報を選択することを意味する。
前記白地検出部５２−１で白地領域を検出する（白地判定信号ｗｓ＝１）と、注目画素の１ライン前の画素における白地情報ＭＳを１５に更新し（ステップＳ３、Ｓ４）、注目画素の白地情報ＳＳ［Ｉ］も１５とする（ステップＳ５）。そして、注目画素の白地情報ＭＳを、図１０に示す現ライン（注目ライン）用のラインメモリにおける注目画素の主走査位置（Ｆ）に書込み、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］を、図１０に示す前１ライン用のラインメモリにおける注目画素の主走査位置（Ｆ）に書込む（ステップＳ３、４、５）。
【００１９】
次に、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］を、１ライン前の画素に、次のように伝搬させる（ステップＳ１３〜１６）。なお、［Ｉ］は注目画素の主走査位置を意味し、［Ｉ−１］は主走査方向ｘでそれより１画素前の画素（注目画素の直前の画素）の位置を意味する。
ＳＳ［Ｉ−１］＜ＳＳ［Ｉ］−１
の時、
ＳＳ［Ｉ−１］＝ＳＳ［Ｉ］−１
をラインメモリにセットする（ステップＳ１３、１４）。即ち、注目画素より１ライン前のラインにおいて、主走査方向で注目画素の位置（Ｆ）より１画素前（Ｅ）の白地情報ＳＳ［Ｉ−１］よりも注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］から１を減算した値「ＳＳ［Ｉ］−１」のほうが大きい（白程度が強い）と、１ライン前のライン上における注目画素の位置（Ｆ）より１画素前の画素（Ｅ）宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ−１］を、注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］より１だけ白強度を下げた値に更新する。
【００２０】
次に、
ＳＳ［Ｉ−２］＜ＳＳ［Ｉ］−２
の時、
ＳＳ［Ｉ−２］＝ＳＳ［Ｉ］−２
をラインメモリにセットする（ステップＳ１５、１６−１３、１４）。
次に、
ＳＳ［Ｉ−３］＜ＳＳ［Ｉ］−３
の時、
ＳＳ［Ｉ−３］＝ＳＳ［Ｉ］−３
をラインメモリにセットする（ステップＳ１５、１６−１３、１４）。
以下同様にして、最後に、
ＳＳ［Ｉ−１５］＜ＳＳ［Ｉ］−１５
の時、
ＳＳ［Ｉ−１５］＝ＳＳ［Ｉ］−１５
をラインメモリにセットする（ステップＳ１５、１６−１３、１４）。これら白地情報ＳＳ［Ｉ］の値の下限値ＭＩＮは０であり、０未満になる時には０にとどめる。これは後述のステップＳ１２においても同様。
これらのステップＳ１３〜Ｓ１６の処理により、１ライン前かつ注目画素の主走査位置より前の白地情報ＳＳが、注目画素の白地情報ＭＳをそれから主走査方向ｘの１画素の位置ずれにつき１の低減率で下げた値に更新され、注目画素の白地情報が１ライン前の主走査方向ｘで主走査の後方に前記低減率で伝搬する。但しこれは、１ライン前の白地情報のほうが小さい値である場合。
例えば１ライン前の画素が、白地検出部５２−１で白地と検出したものである時には、それの白地情報は１５であって最高値であるので、書換えは行われない。なお、これらのステップＳ１３〜Ｓ１６の処理を白伝搬処理と呼ぶことにする。
【００２１】
ステップＳ３において、それが白地でないものになった場合（白地判定信号ｗｓ＝０）は、ステップＳ３からステップＳ６以下に進む。二値化白（二値化白判定信号ｂｉ＝１）であり、しかも、ステップＳ１、Ｓ２で仮に定めた注目画素の状態変数即ち白地情報ＭＳが閾値ｔｈｗ１（例えば７）以上である時に、注目画素宛ての白地情報ＭＳの値を１増やす（ステップＳ６〜９）。即ち、１だけ白程度が強い値に更新する。
白地情報ＭＳの最高値ｍａｘは１５に定めており、１５を超える時には１５にとどめる（ステップＳ８、９）。この経路を進んできた時にも、前述のステップＳ５及びＳ１３〜Ｓ１６を実行する。即ち白伝搬処理を行う。
注目画素が二値化白ではあるが、白地情報ＭＳがｔｈｗ１（例えば７）未満かつｔｈｗ２（例えば１）以上、かつ、谷白画素である時には、状態変数ＭＳをそのままの値に保持する（ステップＳ７、Ｓ１０、Ｓ１１）。この経路を進んできた時にも、前述のステップＳ５及びＳ１３〜Ｓ１６を実行する。即ち、白伝搬処理を行う。
前記条件のいずれにも一致しない時、即ち注目画素が二値化白ではない（ｂｉ＝０）時は、注目画素の白地情報ＭＳの値を１減らす（ステップＳ１２）。即ち、白程度が１だけ弱い白地情報に更新する。白地情報ＭＳの最低値は０であり、０未満になる時には０にとどめる。この経路を進んできた時にも前述のステップＳ５及びＳ１３〜Ｓ１６を実行する。即ち白伝搬処理を行う。
以上の白地情報ＭＳの生成により、図１０に示すラインメモリ上において、状態変数（白地情報）ＭＳを介して周辺画素に白情報を伝搬させることができる。文字が密なところは、白伝搬処理によって白地情報ＭＳを更新して伝搬させるので、密な文字領域が非白地と誤判定される可能性が低減する。
【００２２】
また、込み入った文字（例えば、「書」）などの文字の中は、白地検出部５２−１で白検出ができない場合があるが、その時には、谷白画素検出部５２−２によって白と検出し、白地情報ＭＳをステップＳ１１のＹＥＳ出力がステップＳ５に直進する経路で白地傾向にとどめるので、込み入った文字の中が非白地と誤判定される可能性が低くなる。
即ち、白地検出部５２−１で閾値ｔｈｗｓｓ＝４０で、白地と判定する確率が低い厳しい白判定を行ってそこで白地と判定する（ｗｓ＝１）と、図９のステップＳ３からＳ４以下の処理により、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている。
前記厳しい白判定（白地検出部５２−１）で白地との判定が出なかった時（ｗｓ＝０）でも、二値化部５１を参照してそれが二値化白の判定である（ｂｉ＝１）と、今度は白と判定する確率が高い閾値ｔｈｗｓｂ＝５０の甘い白判定を行い、状態変数ＭＳの値を上げて、文字背景を白と判定する可能性を高くしている（ステップＳ６〜Ｓ９）。
この処理があるので、薄い背景濃度ムラ、例えば裏映りのような原稿の地にムラがある場合に、原稿の細かい地ムラに連動して状態変数ＭＳが二値的に大きく変化するのが抑制され、次の白パターンマッチング部における白画素か否かの判定が走査方向に細かく変動するのが抑制される。
白パターンマッチング部５４では、注目画素を中心とする５×５画素単位のブロックで連続した白画素が存在するか否かで背景が白かを判断する。そのために、注目画素に関して、次の条件３または条件４が満たされる時に、注目画素を白画素と仮に定めて白パターンマッチングを行う。
条件３［白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ１かつ二値化白］
条件４［白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ２かつ二値化白かつ谷白画素］
ここで、この条件式を満たすか否かのチェックを行う注目画素は、図９に示すステップＳ５及びＳ１３〜Ｓ１６の白伝搬処理の対象となってその処理過程を経たものであり、前記条件式の中の「白地情報ＭＳ」は、白伝搬処理後の注目画素の白地情報ＭＳ［Ｉ］。
【００２３】
前記条件式の中の「二値化白」は、前記二値化部の二値化白判定信号がｂｉ＝１であること、「谷白画素」は、谷白画素検出部５２−２の検出結果がｔｗｓ＝１であることをそれぞれ意味する。
白パターンマッチング部５４は、前記条件３または条件４が満たされるか否かを判定した結果に対し、図１１に示す縦横斜めの連続性パターンのいずれかに該当するかをチェックするもの。パターンに付した白丸は白画素であることを意味する。他の空白画素については不問。
注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白画素分布が図１１のパターンに該当すると、注目画素が白パターン画素であると判定し、白背景分離信号ｗｈ’＝１を出力する。そうでない場合は、ｗｈ’＝０を出力する。
白膨張部５５では、白画素パターンマッチングの結果について１３×９画素の論理和をとる。即ち、ｗｈ’＝１である画素を中心とする１３×９画素について、すべてｗｈ”＝  １として出力する。それ以外の場合は、ｗｈ”＝０を出力する。
白収縮部５６では、白膨張部５５の出力結果について１×３３画素の論理積をとる。即ち、注目画素を中心とする１×３３画素全ての画素についてｗｈ”＝１である時に限り、注目画素のｗｈ＝１として出力する。そうでない場合は、ｗｈ＝０として出力する。この白収縮結果ｗｈが白背景分離部４２の分離結果ｗｈとして出力される。
白膨張と白収縮を行うことにより、白画素パターンマッチング部の結果に対して小面積で存在する非白地画素を除去する。また、最終的な白背景分離結果ｗｈは、白地と境界部分に対して非白地側の境界領域を含む結果となる。言い換えれば、原稿上の実際の白地よりも大きな領域となる。
【００２４】
図１２は網点分離部のブロック図。網点分離部４３は、図１２に示すように、第１網点ピーク検出部６１、第２網点ピーク検出部６２、第１画素密度変換部６３、第２画素密度変換部６４、網点領域検出部６５及び網点総合判定部６６からなる。
第１網点ピーク検出部６１及び第２画素密度変換部６４には、原画像データｉｍｇが入力される。第１網点ピーク検出部６１は検出結果として二値信号ｐｋを出力し、第２画素密度変換部６４は、ｉｍｇの画素密度を減じた画像データｍｖを出力する。
第１画素密度変換部６３にはピーク検出結果ｐｋが入力され、その画素密度が、スキャナ１で読み取った原画像データｉｍｇの画素密度よりも減じられる。第２網点ピーク検出部６２には画像データｍｖが入力され、ピーク検出結果として二値信号ｌｐｋを出力する。
網点領域検出部６５には、第１画素密度変換部６３により画素密度が減じられた二値信号ｐｋ’及び第２網点ピーク検出部６２のピーク検出結果ｌｐｋが入力され、網点領域検出部６５は網点領域検出結果として二値信号ａｍｉを発生する。網点総合判定部６６にはａｍｉが入力され、最終的な網点分離結果ｈｔを出力する。
第１網点ピーク検出部６１は、画像データを用いて所定の大きさの二次元局所領域内における画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素（網点ピーク画素と呼ぶ）を検出する。局所領域に関して次の２つの条件５及び条件６が同時に成り立つ時に、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出し、ｐｋ＝１を出力する。それ以外の場合は、ｐｋ＝０を出力する。
条件５［中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大（山ピーク）または最小（谷ピーク）］
条件６［中心画素に対し点対称関係にある全ての画素のペアについて、画素ペアの濃度レベルの平均と中心画素の濃度レベルとの差の絶対値が、閾値Ｔｈ以上］
【００２５】
図１３、図１４及び図１５を参照して、第１網点ピーク検出部６１の検出処理を具体的に説明する。図１３は第１網点ピーク検出部のブロック図である（その１）。局所領域として図１５に示すようなＭ×Ｍ画素マトリクス（本実施形態ではＭ＝５）を採用した時、図１３に示すラインメモリ７１はＭ−１本必要になり、０，１，２，…，Ｍ−１ラインずつ遅延された画像データが演算部７２に入力される。本実施形態ではＭ＝５の場合について説明するが、これはＭ＝５の場合に限らず、Ｍが１以上の整数について成り立つもの。
Ｍ×Ｍ画素マトリクスの各画素の符号を、図１４のパターンに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３の濃度Ｌｃが、その周辺画素（図１５のＭＰａ及びＭＰｂ中に四角形で示す）の濃度Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｔｈかつ
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｔｈかつ
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｔｈかつ
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｔｈ
の時に、中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出し、網点ピーク検出信号ｐｋ＝１を発生する。それ以外の場合は、ｐｋ＝０を発生する。ここにａｂｓ関数は引数の絶対値をとることを意味する。Ｔｈは閾値（固定値）。
具体的には、図１５に示す周辺画素分布パターンＭＰａ、ＭＰｂに基づいた、網点ピーク画素検出のどちらかが網点ピーク画素と検出した時に、その時の注目画素（中心画素ｃ３）に網点ピーク検出信号ｐｋ＝１を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の線数に幅広く対応するため。
パターンＭＰａは、Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ｂ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ２、Ｌ５＝ｃ４、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｄ３、Ｌ８＝ｄ４、と定めたもの。ここで、Ｌ１＝ｂ２とは、画素ｂ２の濃度を、上記網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。
パターンＭＰｂは、Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ａ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ１、Ｌ５＝ｃ５、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｅ３、Ｌ８＝ｄ４、と定めたもの。
第１画素密度変換部６３は、原画像データと等しい画素密度（本実施形態では６００ｄｐｉ）で得られた第１網点ピーク検出結果ｐｋの画素密度を減じるもの。ここでは、図１６に示すようなラインメモリ７１を用いて０ライン及び１ライン遅延されたｐｋが入力される。
【００２６】
演算部７２は、２×２画素マトリクスからなるブロック内に１つでもｐｋ＝１である画素がある場合に、ｐｋ’＝１を出力する。ブロック内すべての画素についてｐｋ＝０の場合は、ｐｋ’＝０を出力する。２×２画素マトリクス内のｐｋについて論理和をとることにより、網点領域を非網点領域と判定する確率を低くしている。
上記の通りｐｋ’を出力する判定を、主走査方向にブロックごとに行うことにより、出力される画素数は入力時の半分になる。また、ラインメモリ７１の遅延処理が２回なされるごとにこの判定を繰り返すことにより、副走査方向の画素数も半分になる。
これにより、第１網点ピーク検出部６１や網点総合判定部６６でデータを参照する際に、従来ラインメモリ２つに含まれていた分の画像情報がラインメモリ１つで参照できるようになり、主走査方向の処理ステップも半分になり、演算過程が簡略化される。
また、第１画素密度変換部６３で使用するラインメモリ７１の増加分よりも、網点領域検出部６５や網点総合判定部６６で使用するラインメモリ７１の減少分の方が多いため、全体としてラインメモリ７１の使用量を減らすことができる。なお、画素密度の減少により網点分離の性能が劣化することが考えられるが、後述する網点領域検出部６５のパラメータを調整することにより、従来技術に比しても性能が劣化することはない。
【００２７】
本実施形態では、２×２画素マトリクス内のｐｋについて論理和をとり、その結果をｐｋ’として出力することにより画素密度変換を行う例を示したが、２×２画素マトリクス内のｐｋについて論理積をとってもよいし、ｐｋ＝１である画素数を数えて、その合計値がある閾値以上ならばｐｋ’＝１として出力してもよい。
また、本実施形態では２×２画素マトリクスを用いて、画素密度６００ｄｐｉのデータを画素密度半分の３００ｄｐｉに変換する例を示したが、ラインメモリ７１を３つ使用し３×３画素マトリクスを用いれば、画素密度は原画像の３分の１に変換できる。
さらには、Ｍ×Ｎ画素マトリクスを用いて所定の大きさの領域を参照し、主走査方向と副走査方向について独立に、任意の画素密度に減少させることができる。即ち網点分離に使用するラインメモリ７１を減少させることができ、データ演算処理も早められる。但し、ＭやＮが大きすぎると像域分離の性能は劣化する。
【００２８】
第２画素密度変換部６４は、原画像データの画素密度を減じるもの。ここでは、図１７に示すようなラインメモリ７１を用いて０ライン及び１ライン遅延された原画像データｉｍｇが入力される。演算部７２は、２×２画素マトリクスからなるブロック内における各画素の濃度のうち、最大値をｍｖとして出力する。
ここで濃度値は０以上２５５以下の２５６階調データであり、０が濃度のない白を表し、２５５が濃度最大の黒を表すものとする。参照するマトリクスのうちで濃度最大となる値を出力することにより、黒文字が強調された画像が出力されることになる。「機」や「璽」のような込み入った文字においては、谷ピークとして検出され得る微小な白領域にある画素については、ｍｖでは濃度が高められて出力される。
即ち、込み入った文字が描かれている原稿画像領域においては、全体に濃度の高低差が小さくなった画像が、ｍｖとして出力される。従って、小さな文字の内部にある微小白領域を、網点ピークとして誤検出する確率が低くなる。
また、上記のｍｖを出力する処理を主走査方向にブロックごとに行うことにより、出力される画素数は入力時の半分になる。また、ラインメモリ７１の遅延処理が２回なされるごとにこの処理を繰り返すことにより、副走査方向の画素数も半分になる。
これにより、第２網点ピーク検出部６２、網点領域検出部６５及び網点総合判定部６６でデータを参照する際に、従来ラインメモリ２つに含まれていた分の画像情報が、ラインメモリ１つで参照できるようになり、主走査方向の処理ステップも半分になり全体処理の高速化が進む。
また、第２画素密度変換部６４で使用するラインメモリ７１の増加分よりも、第２網点ピーク検出部６２、網点領域検出部６５及び網点総合判定部６６で使用するラインメモリ７１の減少分の方が多いため、全体としてラインメモリ７１の使用量を減らすことができる。
なお、画素密度の減少により網点分離の性能が劣化することが考えられるが、後述する第２網点ピーク検出部６２及び網点領域検出部６５のパラメータを調整することにより、従来技術に比しても性能が劣化することはない。
【００２９】
本実施形態では、２×２画素マトリクスからなるブロック内における各画素の濃度のうち最大値をｍｖとして出力することにより画素密度変換をする例を示したが、２×２画素マトリクス内における４画素の濃度の平均値を出力してもよいし、各画素の濃度のうち、Ｘ番目（Ｘ＝１ｏｒ２ｏｒ３ｏｒ４）に大きな値を出力してもよい。本実施形態はＸ＝１の場合とも考えられる。
また、本実施形態では２×２画素マトリクスを用いて画素密度６００ｄｐｉのデータを画素密度半分の３００ｄｐｉに変換する例を示したが、ラインメモリ７１を３つ使用し、３×３画素マトリクスを用いれば、画素密度は原画像の３分の１に変換できる。
さらには、Ｍ×Ｎ画素マトリクスを用いて所定の大きさの領域を参照し、主走査方向と副走査方向について独立に、任意の画素密度に減少させることができる。即ち網点分離に使用するラインメモリ７１を減少させることができ、処理も早められる。但し、ＭやＮが大きすぎると像域分離の性能は劣化する。
第２網点ピーク検出部６２の検出処理は、１００線以下、６５線（新聞の網点）以上の検出を目的とし、局所領域としてＮ×Ｎ画素マトリクス（本実施形態ではＮ＝４）を採用したもの。
従来技術である特開２００３−４６７７２公報において、このような低線数の網点ピークを検出する際には、６００ｄｐｉで７×７画素マトリクスを採用して検出する理由が述べられている。
本実施形態においては、既に説明したように、３００ｄｐｉに間引く処理を経た画像データｍｖが第２網点ピーク検出部６２に入力されている。従って、３００ｄｐｉの画像データに対しては、Ｎ＝３またはＮ＝４のマトリクスを用いて低線数ピーク検出を行うことが妥当。本実施形態においては、Ｎ＝４のマトリクスを採用して第２網点ピーク検出を行うことにより、画素密度変換を行った後も網点分離の性能を保つことができる。
【００３０】
次に、図１８及び図１９を参照して、第２網点ピーク検出部６２の検出処理を具体的に説明する。図１８のパターンにおいて、注目画素はｂ２。ピーク検出のために算術演算をする際、単純に全ての対角成分の和から濃度差を求めると算術演算数が増える。
そこでピークの外周４辺について、それぞれ４画素を１つの単位として演算するようにした。４×４窓の各頂点画素については重複して計算する。また、ピーク画素は網点周期が大きいので、ピークの中心画素が必ずしも４×４窓の中央にはこない。
従って、中心画素群の特徴値と周辺画素群の特徴値とを比較し、４×４窓の中心画素群が相対的にピークとなっているか否かを検出した。ここでｍａｘ関数は、引数の中で最大値となるものをとることとし、
Ｌｃｍａｘ＝ｍａｘ（ｂ２，ｂ３，ｃ２，ｃ３）
と定義した時に、中心画素群（図１９に×で示した画素）の最大濃度Ｌｃｍａｘが、その周辺画素群（図１９に四角で示した画素）の濃度と比較して最大であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃｍａｘ−Ｌ１−Ｌ２）≧Ｌｔｈかつ
ａｂｓ（２Ｌｃｍａｘ−Ｌ３−Ｌ４）≧Ｌｔｈ
の時に、注目画素を網点山ピーク画素として検出し、注目画素において二値信号ｌｐｋ＝１を出力する。ここでａｂｓ関数は、引数の絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）。尚、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４は下記とする。
Ｌ１＝ｍａｘ（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４）
Ｌ２＝ｍａｘ（ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４）
Ｌ３＝ｍａｘ（ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１）
Ｌ４＝ｍａｘ（ａ４，ｂ４，ｃ４，ｄ４）
また、網点谷ピーク画素についても同様にして検出する。ここでｍｉｎ関数は、引数の中で最小値となるものをとることとし、
Ｌｃｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｂ２，ｂ３，ｃ２，ｃ３）
と定義した時に、中心画素群（図１９に×で示した画素）の最小濃度Ｌｃｍｉｎが、その周辺画素の画素群（図１９に四角で示した画素）の濃度と比較して最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃｍｉｎ−Ｌ１−Ｌ２）≧Ｌｔｈかつ
ａｂｓ（２Ｌｃｍｉｎ−Ｌ３−Ｌ４）≧Ｌｔｈ
の時に、注目画素を網点谷ピーク画素として検出し、注目画素において二値信号ｌｐｋ＝１を出力する。ここでａｂｓ関数は引数の絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）。
尚、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４は下記とする。
Ｌ１＝ｍｉｎ（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４）
Ｌ２＝ｍｉｎ（ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４）
Ｌ３＝ｍｉｎ（ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１）
Ｌ４＝ｍｉｎ（ａ４，ｂ４，ｃ４，ｄ４）
また、網点山ピークでも網点谷ピークでもない場合は、注目画素において二値信号ｌｐｋ＝０を出力する。
【００３１】
第２網点ピーク検出部６２の演算式は、一画素のデータで演算するのではなく、複数の画素単位で、対称的な位置にある画素を参照する。低線数の網点は濃淡の周期が大きくなる（網点ドットの面積が大きくなる）ので、周辺画素を参照することにより、ノイズの影響を少なくし、かつ、算術演算量を減らし、他のブロックと共通に演算式を使えるようになる。これによりハード化が容易になる。
網点領域検出部６５には、第１画素密度変換部６３により画素密度を減じられた第１網点ピーク検出結果ｐｋ’及び第２網点ピーク検出結果ｌｐｋが入力される。
ｐｋ’＝１またはｌｐｋ＝１である画素が、網点ピーク画素であるが、その画素数を所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山及び谷の網点ピーク画素の合計を計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈよりも大きい時に、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。これにより網点領域と判定された場合、ａｍｉ＝１を出力する。そうでない場合は、ａｍｉ＝０を出力する。
網点領域検出結果ａｍｉは、網点総合判定部６６に入力される。なお、実際に原稿の網点領域にある網点ピーク画素は、ある程度の大きさを持つかたまりとして検出される。孤立してｐｋ’＝１またはｌｐｋ＝１である画素が検出された場合は、文字に起因するもの、あるいは単なる画像のノイズによるものである確率が高い。そこで閾値Ｐｔｈの値を上げることにより、孤立して存在するｐｋ’＝１である画素、または孤立して存在するｌｐｋ＝１である画素を網点領域として判定する確率を低められる。
【００３２】
網点総合判定部６６には、網点領域検出部６５の検出結果ａｍｉが入力される。注目している所定の大きさを持つ小領域の小領域内において、ａｍｉ＝１である画素数を計数し、その合計値ＡｍｉＰが予め定められた閾値Ａｍｉｔｈよりも大きい場合に、網点総合判定部６６は、注目している小領域が最終的に網点領域として像域分離されると判定し、網点検出信号ｈｔ＝１を出力する。そうでない場合は、非網点領域と判定し、網点検出信号ｈｔ＝０を出力する。
前記閾値Ａｍｉｔｈについては、注目小領域の近傍における特徴情報に応じて変化させるものとする。即ち、注目小領域近傍において、注目小領域よりも前に処理された領域（処理済み領域）において網点総合判定部６６が出力した結果ｈｔに応じて、閾値Ａｍｉｔｈを変化させる。
本実施形態においては、閾値Ａｍｉｔｈとして、２つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、網点総合判定部６６に入力された注目小領域近傍における、処理済み領域の網点総合判定結果ｈｔに応じて、その一方の値を選択する。
即ち、近傍の処理済み領域が非網点領域と判定されている（ｈｔ＝０）ことが多い場合には、注目小領域は網点領域ではない可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ａｍｉｔｈとして選択する。これに対し、近傍の処理済み領域が網点領域であると判定されている（ｈｔ＝１）ことが多い場合には、その注目小領域は網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ａｍｉｔｈとして用いる。
なお、網点総合判定部６６に初めて画像データが入力された時点では、ｈｔ＝１と判定されている画素は存在しない。従って、閾値Ａｍｉｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。そこで所定の注目領域においてａｍｉ＝１である画素の合計数ＡｍｉＰと、閾値Ａｍｉｔｈ（＝ＴＨ１）との比較を行う。
【００３３】
具体例を、図２０を参照して説明する。図２０は、前述の小領域の分布であり、小領域分布パターンにおけるＴ１〜Ｔ９のそれぞれは、Ｔ５が注目している小領域、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３及びＴ４は処理済みの小領域であるとする。Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３及びＴ４のすべての領域についてｈｔ＝１と判定されている時には、Ｔ５における網点領域判定のための閾値ＡｍｉｔｈとしてＴＨ２（例えば４）が選択される。
Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３及びＴ４のうち１つでもｈｔ＝０と判定されている時は、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１（例えば７）が選択される。ただしこれは一例であって、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３及びＴ４のいずれか１つの小領域でも網点領域と判定された時にＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定された時にのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。
さらに、閾値を選択する際に参照する近傍領域をＴ１のみ、あるいはＴ２のみとすることもできる。この網点総合判定部６６の出力するｈｔを網点分離部４３の分離結果ｈｔとして出力し、白背景分離部４２の分離結果ｗｈと同期をとり、デコード部４４に入力する。
デコード部４４においては、図２１に示すように、この２つの信号ｈｔ及びｗｈの組み合わせに応じて、スキャナ１で読み取った原稿画像領域を、網点領域、文字領域、コンティニュアス領域の３つに分類する。
まず、網点分離部４３が網点であると判定した場合（ｈｔ＝１）には、注目画素は網点領域に属するとして、デコード部４４はｉｓｐ＝０を出力する。網点分離部４３が非網点であると判定（ｈｔ＝０）し、かつ、白背景分離部４２が白地であると判定した場合（ｗｈ＝１）は、注目画素は文字領域に属する領域であるとして、デコード部４４はｉｓｐ＝２を出力する。
網点分離部４３が非網点であると判定（ｈｔ＝０）し、かつ、白背景分離部４２が非白地であると判定した場合（ｗｈ＝０）は、注目画素はコンティニュアス領域にあるとして、デコード部４４はｉｓｐ＝１を出力する。このデコード部４４の出力ｉｓｐがそのまま像域分離部２２の出力ｉｓｐとなる。
【００３４】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を有するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し、実行することによっても達成される。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の実施形態に係るデジタル式のモノクロ画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
【図２】スキャナ補正部のブロック図。
【図３】プリンタ補正部のブロック図。
【図４】本発明の要部である像域分離部の全体ブロック図。
【図５】万線パターンを示す図。
【図６】各画素と係数グループを示す図。
【図７】白背景分離部のブロック図。
【図８】画素マトリクスを示す図。
【図９】本発明の画像処理装置における制御動作を示す図。
【図１０】ラインメモリの内容を示す図。
【図１１】縦横斜めの連続性パターンを示す図。
【図１２】網点分離部のブロック図。
【図１３】第１網点ピーク検出部のブロック図（その１）。
【図１４】画素マトリクスを示す図。
【図１５】画素マトリクスを示す図。
【図１６】第１網点ピーク検出部のブロック図（その２）。
【図１７】第１網点ピーク検出部のブロック図（その３）。
【図１８】画素マトリクスを示す図。
【図１９】画素マトリクスを示す図。
【図２０】画素マトリクスを示す図。
【図２１】原稿画像領域を示す図。
【符号の説明】
【００３６】
２  スキャナ補正部
２２  像域分離部
４１  ＭＴＦ補正部
４２  白背景分離部
４３  網点分離部
【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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