(57)【要約】【課題】カラーバランスが改善するようにＭＴＦ補正を行う画像処理装置を提供する。【解決手段】５×５ＭＡＸ部４０１は、対象画素の２５近傍に含まれる画素について、対象色成分ごとに階調値の最大値を特定する。差分部４０２は、５×５ＭＡＸ処理４０１にて得られた最大値Ｐと元の階調値Ｑとの階調差Ｐ−Ｑを算出する。階調補正係数テーブル部４０３は階調差Ｐ−Ｑから補正係数を決定する。補正係数は、０から２５５までの値をとる階調差に比例して１．０から０．５までの値をとる。乗算部４０４は、決定された補正係数Ｐと元の階調値Ｑとを乗算して、補正値の候補Ｐ×Ｑを算出する。対象画素が細線部分に含まれていたら補正値の候補Ｐ×Ｑが採用される。【選択図】図４
2011049753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＴＦ誤差を含むカラー画像データを処理する画像処理装置であって、
画像データ中の細線部分を検出する検出手段と、
色成分毎に、細線部分の画素と、その周辺の画素であって、細線部分以外の画素との階調差を算出する差分手段と、
各色成分について、前記差分手段にて算出された階調差が大きいほど、当該色成分の階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備える
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正手段は、細線部分の画素の階調値が周辺画素の階調値よりも小さい場合には、
前記階調差がゼロの場合に最大値１をとり、階調差が最大の場合に最小の正値をとる補正係数を、細線部分の画素の階調値に乗算することによって階調値を補正する
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】
前記最小の正値は０．５である
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】
前記補正係数は階調差の増加に比例して単調減少する
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５】
前記差分手段は、前記周辺画素として、細線部分の画素の２５近傍内にある画素を選択する
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６】
前記検出手段は、エッジを検出することによって細線部分を検出する
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７】
ＭＴＦ誤差を含むカラー画像データを処理する画像処理装置であって、
画像データ中の細線部分を検出する細線検出手段と、
前記細線部分の幅を検出する幅検出手段と、
細線部分の画素の周辺画素の明度の平均値を算出する平均手段と、
前記幅と平均との乗算値が小さいほど、階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備える
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
ＭＴＦ誤差を含むカラー画像データを処理する画像処理装置であって、
画像データ中の細線部分を検出する細線検出手段と、
前記細線部分の幅を検出する幅検出手段と、
細線部分の画素の周辺の所定範囲内のエッジ画素の個数を計数する計数手段と、
前記幅と個数との乗算値が小さいほど、階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備える
ことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関し、特に、細線の濃度を適正に復元する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、スキャナで原稿を読み取ると空間周波数特性が劣化した画像データが生成されるため、様々なＭＴＦ（Modulation Transfer Function）補正が行われている。例えば、表中の罫線のような細線はスキャンによって薄くなるので、エッジ強調処理が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−１０３１９９号公報
【特許文献２】特開２０００−１０３１１７号公報
【特許文献３】特開平２００２−１９１７９号公報
【特許文献４】特開平２００２−３２６３９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、カラープリンタの普及に合わせて、スキャナについてもカラー化の要望が高まっているところ、カラースキャナにおいても空間周波数特性の劣化は避けることができない。これに対して、カラー画像データの色成分ごとに従来のＭＴＦ補正を施すことが考えられる。
しかしながら、例えば、細線にエッジ強調を施す場合に、色成分毎に下地と細線との階調差が異なっていると、エッジ強調後に細線のカラーバランスが変動して、色が変わってしまう。
【０００５】
図１４は、黄色い下地に黒い細線をひいた原稿と、当該原稿を読み取って得られた画像データとにおける下地部分と細線部分との階調値を例示する表である。図１４に例示されるように、原稿では、細線のすべての色成分で階調値がいずれも２０となっているが、読み取り画像では、ＭＴＦによって、細線の階調値が色成分ごとに異なっている。
この読み取り画像に対してエッジ強調を施しても、読み取り画像では下地と細線との階調差がＲ色では１８２、Ｇ色では１８０、Ｂ色では４６となっており、細線の色成分毎の階調値を揃えることができない。このため、細線のカラーバランスが変動して、原稿の細線とは異なる色になってしまう。
【０００６】
本発明は、上述のような問題に鑑みて為されたものであって、カラーバランスが改善するようにＭＴＦ補正を行う画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る画像処理装置は、ＭＴＦ誤差を含むカラー画像データを処理する画像処理装置であって、画像データ中の細線部分を検出する検出手段と、色成分毎に、細線部分の画素と、その周辺の画素であって、細線部分以外の画素との階調差を算出する差分手段と、各色成分について、前記差分手段にて算出された階調差が大きいほど、当該色成分の階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
このようにすれば、色成分毎に、細線部分とその周辺との補正前の階調差が大きいほど、補正後の階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正するので、カラーバランスが改善するようにＭＴＦ補正を行うことができる。
この場合において、前記補正手段は、細線部分の画素の階調値が周辺画素の階調値よりも小さい場合には、前記階調差がゼロの場合に最大値１をとり、階調差が最大の場合に最小の正値をとる補正係数を、細線部分の画素の階調値に乗算することによって階調値を補正するのが望ましく、前記最小の正値は０．５であるとすれば更に好適である。
【０００９】
また、前記補正係数は階調差の増加に比例して単調減少するとすれば、補正前の階調差が大きいほど、補正後の階調差が大きくすることができる。
また、前記差分手段は、前記周辺画素として、細線部分の画素の２５近傍内にある画素を選択すれば、細線部分のＭＴＦ補正を行うのに十分である。
また、前記検出手段は、エッジを検出することによって細線部分を検出しても良い。
【００１０】
本発明に係る画像処理装置は、ＭＴＦ誤差を含むカラー画像データを処理する画像処理装置であって、画像データ中の細線部分を検出する細線検出手段と、前記細線部分の幅を検出する幅検出手段と、細線部分の画素の周辺画素の明度の平均値を算出する平均手段と、前記幅と平均との乗算値が小さいほど、階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。また、ＭＴＦ誤差を含むカラー画像データを処理する画像処理装置であって、画像データ中の細線部分を検出する細線検出手段と、前記細線部分の幅を検出する幅検出手段と、細線部分の画素の周辺の所定範囲内のエッジ画素の個数を計数する計数手段と、前記幅と個数との乗算値が小さいほど、階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備えても良い。このようにしても、細線部分のＭＴＦ補正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置の外観斜視図である。
【図２】プリンタ部１０２が備える制御基板の構成を示すブロック図である。
【図３】制御基板２の機能構成を示すブロック図である。
【図４】補正値算出部３０２の機能構成を示すブロック図である。
【図５】階調補正係数テーブルにおける階調差Ｐ−Ｑと補正係数との関係を示すグラフである。
【図６】細線を横切る線上の画素の階調を示す図であって、（ａ）はＭＴＦに起因する細線部分の階調値の変動を表わし、（ｂ）は本実施の形態による補正を表わす。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を示すブロック図である。
【図８】線幅から第１補正係数を決定する第１補正係数テーブルを説明する図である。
【図９】ＭＴＦの影響を受けたスキャン画像を示す図であって、（ａ）は文字“Ｈ”のスキャン画像、（ｂ）、（ｃ）は文字“警”のスキャン画像である。
【図１０】平均明度から第２補正係数を決定する第２補正係数テーブルを説明する図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を示すブロック図である。
【図１２】エッジ密度から第３補正係数を決定する第３補正係数テーブルを説明する図である。
【図１３】本発明の第４の実施の形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を示すブロック図である。
【図１４】カラー画像データの階調値を例示する表である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明に係る画像処理の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
［１］第１の実施の形態
本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。
（１−１）画像処理装置の構成
先ず、本実施の形態に係る画像処理装置の構成について説明する。
【００１３】
図１は、本実施の形態に係る画像処理装置の外観斜視図である。図１に示されるように、画像処理装置１は、いわゆるＭＦＰ（Multi Function Peripheral）であって、スキャナ部１０１、プリンタ部１０２、給紙部１０３及びフィニッシャ部１０４を備えている。
スキャナ部１０１はＡＤＦ（Automatic Document Feeder）を備えており、載置された複数枚の原稿を１枚ずつ送って読み取り、画像データを生成する。プリンタ部１０２は、制御基板を内蔵しており、スキャナ部１０１が生成した画像データを一旦記憶して画像処理を施した後、当該画像データを用いて画像形成を実行する。
【００１４】
給紙部１０３は、記録シートのサイズ毎にトレイを備えており、その内部に記録シートを収納している。給紙部１０３は、プリンタ部１０２が画像形成をするための記録シートを供給する。プリンタ部１０２にて画像形成された記録シートはフィニッシャ部１０４に排出される。
（１−２）制御基板の構成
図２は、プリンタ部１０２が備える制御基板の構成を示すブロック図である。図２に示されるように、制御基板２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０４、ＮＩＣ（Network Interface Card）２０５及び入出力インタフェース２０６を備えている。
【００１５】
ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤＤ２０４、ＮＩＣ２０５及び入出力インタフェース２０６は内部バス２００を介してコマンドやデータを遣り取りする。また、入出力インタフェース２０６には入出力バス２１０を介してスキャナ部１０１、操作パネル２１１、プリントエンジン２１２、ファクシミリインタフェース２１３が接続されている。
【００１６】
ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に記憶されている制御プログラムを読み出し、ＲＡＭ２０３を作業用記憶領域として動作する。ＮＩＣ２０５はＣＰＵ２０１の制御の下、ネットワークを介して画像データやジョブを送受信する。入出力インタフェース２０６もまたＣＰＵ２０１の制御の下、スキャナ部１０１や操作パネル２１１、プリントエンジン２１２、ファクシミリインタフェース２１３とコマンドや画像データを送受信する。
【００１７】
操作パネル２１１は、液晶タッチパネルやハードキーを備えており、ユーザに情報を提示したり、ユーザの操作入力を受け付けたりする。プリントエンジン２１２は電子写真方式によってカラー画像を形成する。ファクシミリインタフェース２１３はファクシミリ回線を介してファクシミリデータを送受信する。
ＨＤＤ２０４は、入出力インタフェース２０６を介してスキャナ部１０１から受信した画像データを記憶する。ＣＰＵ２０１はＨＤＤ２０４に記憶された画像データを画像処理プログラムに従って画像処理する。
【００１８】
（１−３）画像処理
次に、制御基板２が実行する画像処理について説明する。
図３は、制御基板２の機能構成を示すブロック図である。図３に示されるように、制御基板２は細線検出部３０１を備えると共に、色成分毎に補正値算出部３０２とセレクタ３０３とを備えている。
【００１９】
また、制御基板２はカラー画像データを構成する各画素を順次走査する。各画素データはＲＧＢ３色の階調値からなっており、本実施のデータでは色成分毎に８ビット、２５６階調のデータからなっている。
細線検出部３０１は当該画素が細線部分であるか否かを判定する。このため、例えば、画素毎にＲＧＢ各色の階調値を比較して、最小値Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を求める。ある画素について、Ｒ色の階調値が１００、Ｇ色の階調値が１２４、Ｂ色の階調値が５２である場合には、最小値Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）はＢ色の階調値である５２となる。
【００２０】
そして、前記最小値Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を階調値とするモノクロ画像にて、対象画素がエッジ画素であるか否かを判定する。エッジの検出には、例えば、１次微分フィルタや２次微分フィルタを用いる。当該画素がエッジ画素である場合には、細線部分である旨の判定結果がＲＧＢ各色のセレクタ３０３に入力される。さもなければ、細線部分でない旨の判定結果がＲＧＢ各色のセレクタ３０３に入力される。
【００２１】
また、これと並行して、ＲＧＢ各色に対してそれぞれ補正値算出部３０２が色成分毎の補正値の候補を算出する。
図４は、補正値算出部３０２の機能構成を示すブロック図である。図４に示されるように、補正値算出部３０２は、５×５ＭＡＸ部４０１、差分部４０２、階調補正係数テーブル部４０３及び乗算部４０４を備えている。５×５ＭＡＸ部４０１は、対象画素の２５近傍、すなわち、対象画素を中心とする縦横いずれも５画素の正方領域内に含まれる２５個の画素について、対象色成分ごとに階調値の最大値を特定する。
【００２２】
次に、差分部４０２が、５×５ＭＡＸ処理４０１にて得られた最大値Ｐと元の階調値Ｑとの階調差Ｐ−Ｑを算出する。なお、差分が負値となる場合、差分部４０２は階調差Ｐ−Ｑをゼロとする。そして、階調補正係数テーブル部４０３はＲＯＭ２０２に記憶されている階調補正テーブルを参照して、階調差Ｐ−Ｑから補正係数の候補を決定する。
図５は、階調補正係数テーブルにおける階調差Ｐ−Ｑと補正係数との関係を示すグラフである。本実施の形態においては、各画素は０から２５５までの階調値をとるので、階調差もまた０から２５５までの値をとる。補正係数は階調差に比例して減少し、階調差が０のときに１．０となり、階調差が２５５のときに０．５となる。
【００２３】
乗算部４０４は、階調補正係数テーブルを参照して決定された補正係数Ｐと元の階調値Ｑとを乗算して、補正値の候補Ｐ×Ｑを算出する。例えば、対象画素の対象色成分の階調値が２５近傍内で最大である場合には、差分処理４０２がゼロを出力するので、補正係数の値は１．０となる。この補正係数を元の階調値に乗算すると、最終的に元の階調値が出力される。
【００２４】
また、対称画素の対象色成分の階調値が２で、２５近傍における対象色成分の最大階調値が２５５である場合には、差分処理４０２が２５３を出力するので、補正係数は０．５に近い値となる。これを元の階調値２に乗算すると最終的に１が出力される。
図３に戻って、補正値算出部３０２が算出した補正値の候補は、元の階調値と共にセレクタ３０３に入力される。セレクタ３０３は細線検出部３０１の判定結果に基づいて、補正値の候補と元の階調値との何れを選択するかを決定する。具体的には、対象画素がエッジ画素であると判定された場合には補正値の候補が選択され、さもなければ元の階調値が選択される。
【００２５】
このようにすれば、エッジ画素について、周辺画素との間で階調差が大きい色成分は階調値を大きく減少させる一方、階調差が小さい色成分は補正による階調値の減少幅を小さくすることができる。したがって、ＭＴＦによって変化したエッジ画素のカラーバランスを補正することができる。
（１−４）階調補正の考え方
次に、本実施の形態に係る階調補正の考え方について説明する。
【００２６】
図６は、細線を横切る線上の画素の階調を示す図であって、（ａ）はＭＴＦに起因する細線部分の階調値の変動を表わし、（ｂ）は本実施の形態による補正を表わす。図６（ａ）に示されるように、細線部分の階調値が下地部分の階調値よりも低い場合には、ＭＴＦによって細線部分の階調値が増大する。図６（ａ）の例では、細線を構成する画素、すなわち、内エッジの画素の階調値が細線に沿った画素、すなわち、外エッジの画素の階調値２０９よりも低いために、６４まで増大している。内エッジの他の画素の階調値もＭＴＦによって増大している。
【００２７】
このため、例えば、黄色の下地に黒色の細線が引かれた原稿をスキャナで読み取ると、黄色を構成するＲ成分とＧ成分は階調値が高く、Ｂ成分は階調値が低いので、ＭＴＦによって、細線の黒色を構成するＲ成分とＧ成分の階調値が高くなる一方、Ｇ成分の階調値はあまり高くならない。このため、細線が青みがかる。このように、細線部分と下地部分の階調差が大きいほどＭＴＦによる細線部分の階調値の増大量が大きくなり、階調差が小さいほど増大量も小さくなる。
【００２８】
これに対して、本実施の形態においては、図５に示されるように、エッジ画素と周辺画素との階調差が小さいほど補正係数を１．０に近づけて、階調補正の前後に亘る階調値の変化を小さくする。また、エッジ画素と周辺画素との階調差が大きいほど補正係数を小さくして、階調補正の前後に亘る階調値の変化を大きくする。
図６（ｂ）の例では、内エッジの画素の階調値が６４から４０に補正され、ＭＴＦによる階調値の浮き上がりが補正される。このような補正を色成分毎に行えば、ＭＴＦによる階調値の変動が色成分毎に異なっていても、カラーバランスを改善することができる。
【００２９】
例えば、色付きの下地上に灰色の細線が引かれている原稿を考える。下地部分の色成分ＲＧＢごとの階調値をそれぞれ（２００、１５０、１００）とし、ＭＴＦによって細線部分の階調値が（１００、１００、１００）から（１２０、１１０、１００）に変化したとする。これに対して、画像処理装置１による補正値はそれぞれ（１０１、１０１、１００）となり、カラーバランスが改善される。
【００３０】
［２］第２の実施の形態
本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。本実施の形態に係る画像処理装置は上記第１の実施の形態に係る画像処理装置と概ね同様の構成を備える一方、階調補正の方法において相違する。以下、相違点に着目して本実施の形態を説明する。
図７は、本実施の形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を示すブロック図である。本実施の形態においても、各画素データはＲＧＢの成分毎に８ビット、２５６階調のデータからなっている。
【００３１】
図７に示されるように、先ず、細線検出部７０１にて画像中の細線部分を検出し、検出した細線の線幅を線幅検出部７０２にて検出する。線幅の検出は、例えば、Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）にて２値化した画像のドット数をカウントすることによって求められる。
この処理と並行して、明度算出部７０３は画素ごとの明度を算出する。対象画素の色成分毎の階調値をそれぞれＲ、Ｇ、Ｂとすると明度は
【数１】
2011049753.tif 000003
によって与えられる。平均明度算出部７０４は、画素ごとに８１近傍（対象画素を中心とする９×９画素の正方領域）内の画素の平均明度を算出する。
補正係数算出部７０５は、線幅検出部７０２にて求めた線幅から第１補正係数を決定するとともに、平均明度算出部７０４にて求めた平均明度から第２補正係数を決定し、第１、２補正係数の積を最終的な補正係数とする。
【００３２】
図８は、線幅から第１補正係数を決定する第１補正係数テーブルを説明する図である。図８に示されるように、第１補正係数テーブルは１から１０までの線幅ごとに対応する第１補正係数を示すテーブルであって、線幅が大きくなるに連れてＳ字状に第１補正係数の値が小さくなる。これは線幅が大きくなるに連れてＭＴＦの影響が小さくなることに対応している。
【００３３】
図９は、ＭＴＦの影響を受けたスキャン画像を示す図であって、（ａ）は文字“Ｈ”のスキャン画像、（ｂ）、（ｃ）は文字“警”のスキャン画像である。図９に示されるように、線幅が太い方が階調の低下が小さい。また、同じ線幅であっても、“Ｈ”の横線ように周辺階調が高い線は薄くなり、“警”のように周辺階調が低い線は濃くなる傾向にある。すなわち、細線の周辺の平均明度によって、階調の変化の仕方が異なる。
【００３４】
なお、線幅が１０以上である線はＭＴＦ補正の必要が無いので、第１補正係数は不要であり、第１補正係数テーブルにおいて第１補正係数は定義されない。
図１０は、平均明度から第２補正係数を決定する第２補正係数テーブルを説明する図である。図１０に示されるように、第２補正係数テーブルは０から２５５までの平均明度に対応する第２補正係数を示すテーブルであって、平均明度に比例して第２補正係数の値が大きくなる。
【００３５】
階調補正部７０６は、補正係数算出部７０５が算出した補正係数で各画素の色成分ごとの階調値を除算することによって階調を補正する。
このようにすれば、ＭＴＦによって階調の変化を補正することができる。
［３］第３の実施の形態
本発明の第３の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。本実施の形態に係る画像処理装置は上記第２の実施の形態に係る画像処理装置と概ね同様の構成を備える一方、平均明度に代えてエッジ密度を用いる点において相違する。以下、相違点に着目して本実施の形態を説明する。
【００３６】
図１１は、本実施の形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を示すブロック図である。本実施の形態においても、各画素データはＲＧＢの成分毎に８ビット、２５６階調のデータからなる場合について説明する。
図１１に示されるように、先ず、細線検出部１１０１にて画像中の細線部分を検出し、検出した細線の線幅を線幅検出部１１０２にて検出する。
【００３７】
この処理と並行して、エッジ密度検出部１１０３は画素ごとのエッジ密度を検出する。本実施の形態において、エッジ密度とは、対象画素を中心とする８１近傍内に存するエッジ画素の個数をいう。ただし、対象画素はエッジ画素に含めない。
補正係数算出部１１０４は、線幅検出部１１０２にて求めた線幅から第１補正係数を決定するとともに、エッジ密度検出部１１０３にて求めたエッジ密度から第３補正係数を決定し、第１、３補正係数の積を最終的な補正係数とする。
【００３８】
第１補正係数は、上記第２の実施の形態と同様に決定される（図８を参照）。
図１２は、エッジ密度から第３補正係数を決定する第３補正係数テーブルを説明する図である。図１２に示されるように、第２補正係数テーブルは０から８０までのエッジ密度に対応する第３補正係数を示すテーブルであって、０から８０まで増加するエッジ密度に比例して第３補正係数の値が１．０から０．５まで減少する。
【００３９】
階調補正部１１０５は、補正係数算出部１１０４が算出した補正係数で各画素の色成分ごとの階調値を除算することによって階調を補正する。
このようにしても、ＭＴＦによって階調の変化を補正することができる。
［４］第４の実施の形態
本発明の第４の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。本実施の形態に係る画像処理装置は上記第３の実施の形態に係る画像処理装置と概ね同様の構成を備える一方、エッジ密度に代えて線長や線端といった情報を用いる点において相違する。以下、相違点に着目して本実施の形態を説明する。
【００４０】
図１３は、本実施の形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を示すブロック図である。図１３に示されるように、先ず、細線検出部１３０１にて画像中の細線部分を検出し、検出した細線の線幅を線幅検出部１３０２にて検出する。
この処理と並行して、線長検出部１３０３は検出した細線の長さを検出する。細線の長さは、例えば、連続するエッジ画素の個数を計数することによって求められる。
【００４１】
また、線端検出部１３０４は細線の端部を検出する。細線の線幅が１ドットである場合には、９近傍（対象画素を中心とする３×３画素の正方領域）内に当該細線の画素が２つ以下しか含まれていなければ端部と判定する。また、２ドットである場合には、９近傍内に当該細線の画素が４つ以下しか含まれていなければ端部と判定する。
補正係数算出部１３０４は、線幅検出部１３０２にて求めた線幅、線長検出部１３０３にて求めた線長、及び線端検出部１３０４にて求めた線端か否かに応じて補正計数を算出する。
【００４２】
階調補正部１３０５は、補正係数算出部１３０４が算出した補正係数を用いて各画素の色成分ごとの階調値を補正する。このようにしても、ＭＴＦによって階調の変化を補正することができる。
［５］変形例
以上、本発明を実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明が上述の実施の形態に限定されないのは勿論であり、以下のような変形例を実施することができる。
【００４３】
（１）上記実施の形態においては、Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を用いて色下地上の細線やモノクロ下地上のカラー細線を求める場合について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、他の方法を用いて細線を検出しても良い。
例えば、画素毎にＲＧＢ各色の階調値を比較して、最大値Ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を求め、Ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）とＭｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）との差を用いて細線を検出しても良い。
【００４４】
（２）上記実施の形態においては、図５、８、９及び１２に補正係数テーブルの値を示したが、これらはあくまで例示に過ぎず、本発明はこれらの値には限定されない。ＭＴＦは光学系の特性によって決定されるものであるので、補正係数テーブルの値も光学系の特性に応じて決定されるべきである。
（３）上記実施の形態においては、下地の方が細線よりも階調値が高い場合について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、細線の方が下地よりも階調値が低い場合にも本発明を適用してその効果を得ることができる。
【００４５】
細線の方が下地よりも階調値が低い場合には、最大階調値２５５の補数を用いて上記の処理を行えば良い。例えば、下地の階調値が２０で、細線の階調値が２００である場合には、２５５に関する補数、すなわち、下地では２３５、細線では５５を用いて上記の処理を行えば良い。そして、処理後に再度、２５５に関する補数を求めて、その補数の値を補正値とする。
【００４６】
（４）上記実施の形態においては、最大階調値が２５５である場合について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、２５５以外の値、例えば、１５や６３、或いは５１１といった値を用いても良い。
また、上記実施の形態においては、ＲＧＢの３つの色成分を用いてカラーを表現する場合について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、他の色を用いてカラーを表現する場合にも本発明を適用してその効果を得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
本発明に係る画像処理装置は、細線の濃度を適正に復元する技術として有用である。
【符号の説明】
【００４８】
１…画像処理装置
２…制御基板
２０１…ＣＰＵ（Central Processing Unit）
２０２…ＲＯＭ（Read Only Memory）
２０３…ＲＡＭ（Random Access Memory）
２０４…ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
２０５…ＮＩＣ（Network Interface Card）
２０６…入出力インタフェース
３０１…細線検出部
３０２…補正値算出部
３０３…セレクタ
４０１…５×５ＭＡＸ部
４０２…差分部
４０３…階調補正係数テーブル部
４０４…乗算部
【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９】
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