(57)【要約】【課題】従来に比べてフィルタ特性の自由度を向上させることができて、原稿種類やユーザの好みに応じた最適なフィルタ処理を実現することの可能な画像処理装置および画像処理方法およびプログラムを提供する。【解決手段】デジタル画像信号に対して空間フィルタ処理を行う画像処理装置において、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類の空間フィルタ処理手段３１，３２，３３を備え、前記３種類の空間フィルタ処理手段３１，３２，３３が並列に配置されている。【選択図】      図６
2004193725.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像信号に対して空間フィルタ処理を行う画像処理装置において、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理手段を備え、前記複数の空間フィルタ処理手段が直列および／または並列に配置されていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置において、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段が並列に配置され、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段の各々の出力値が合成されて出力されるようになっていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像処理装置において、前記第３の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性は、前記第２の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性よりも高周波成分の強調が強くなっていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３記載の画像処理装置において、画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段のうち少なくとも１つの空間フィルタ処理手段は、特徴量算出手段で算出された特徴量に応じて適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４記載の画像処理装置において、第２の空間フィルタ手段、および／または、第３の空間フィルタ手段は、適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１記載の画像処理装置において、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、平滑化処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１の空間フィルタ処理手段からの信号に対して第２の空間フィルタ処理手段および第３の空間フィルタ処理手段が並列に施されて第２の空間フィルタ処理手段の出力値と第３の空間フィルタ処理手段の出力値とが合成されて出力されるようになっていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項６記載の画像処理装置において、画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段のうち少なくとも１つの空間フィルタ処理手段は、特徴量算出手段で算出された特徴量に応じて適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項７記載の画像処理装置において、前記第３の空間フィルタ処理手段は、適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項６記載の画像処理装置において、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズは、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズよりも小さいことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項６記載の画像処理装置において、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性は、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性よりも強い平滑化特性を有していることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１記載の画像処理装置において、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、平滑化処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第４の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１の空間フィルタ処理手段からの信号に対して第２乃至第４の空間フィルタ処理手段が並列に施されて第２乃至第４の空間フィルタ処理手段の出力値が合成されて出力されるようになっていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１１記載の画像処理装置において、前記第４の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性は、前記第３の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性よりも高周波成分の強調が強くなっていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
請求項１１または請求項１２記載の画像処理装置において、画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに有し、前記第１乃至第４の空間フィルタ処理手段のうち少なくとも１つのフィルタ処理手段は、特徴量算出手段で算出された特徴量に応じて適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
請求項１３記載の画像処理装置において、前記第３の空間フィルタ手段、および／または、第４の空間フィルタ手段は、適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
請求項１１記載の画像処理装置において、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズは、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズよりも小さいことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
請求項１１記載の画像処理装置において、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性は、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性よりも強い平滑化特性を有していることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
デジタル画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段によって算出された特徴量に応じて前記画像信号に適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段とを備えた画像処理装置において、前記特徴量算出手段は、基本特徴量を算出する基本特徴量算出手段と、補助特徴量を算出する補助特徴量算出手段とを有し、基本特徴量算出手段により算出される基本特徴量を補正特徴量算出手段により算出される補助特徴量により補正した特徴量を出力するようになっていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１８】
請求項１７記載の画像処理装置において、前記基本特徴量算出手段および補正特徴量算出手段は、一次微分フィルタ処理手段であり、補正特徴量算出手段のフィルタ係数は、基本特徴量算出手段のフィルタ係数の一部を０としたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１９】
デジタル画像信号に対して空間フィルタ処理を行う画像処理方法において、デジタル画像信号に対し、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理を直列および／または並列に施すことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
デジタル画像信号に対し、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理を直列および／または並列に施す処理をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル複写機，スキャナ，ファクシミリ，プリンタ（カラー機を含む）などに利用される画像処理装置および画像処理方法およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
スキャナで原稿を読み取り、プリンタで処理画像を出力するデジタル複写機等の画像処理装置では、スキャナによる画像の劣化に対応するために、エッジ強調処理や、網点のモアレを除去する目的により平滑化処理というようないわゆる空間フィルタ処理（以下、フィルタ処理という）が行われるのが一般的である。
【０００３】
このようなフィルタ処理として、従来では、エッジ強調フィルタと平滑化フィルタとを個別に設けて両者のフィルタ特性を合成した合成のフィルタ空間周波数の伝達特性（以下、フィルタ特性という）をその画像処理装置のフィルタ特性として設定したものが存在する。
【０００４】
また、従来では、エッジ量等の入力画像の特徴量を算出し、その特徴量に応じて適応的にフィルタ特性の合成時の混合比、または、エッジ強調の強さの度合いを制御するフィルタ処理が知られている。このようなフィルタ処理による狙いは、網点画像でのモアレを抑制しつつ文字鮮鋭性を向上させることにある。
【０００５】
例えば特許文献１においては、文字，絵柄の混在する原稿の局所的な情報によってエッジ量算出を行ない網点にレスポンスせずに文字エッジにレスポンスするようなエッジ検出フィルタを用い、そのエッジ検出フィルタからの出力により、平滑化フィルタとエッジ強調フィルタの出力を混合している。その結果、網点部には平滑化が施され、文字部にはエッジ強調が施され、モアレを抑制することを可能としている。
【０００６】
この特許文献１における空間フィルタの方法は、エッジ強調フィルタと平滑化フィルタとを並列に配置し、特徴量としてのエッジ量に応じてその混合比を制御するものであるが、このようなエッジ強調フィルタと平滑化フィルタを並列に配置する方法では、網点上の文字鮮鋭性を向上させようとすると、網点上の文字周囲で網点ドットにもエッジ強調がかかってしまい、文字周囲に網点ドットがノッチのように再現され画質劣化を招くという問題があった。
【０００７】
また、この特許文献１によれば、エッジ検出フィルタのサイズを網点画像の高調波周波数よりも低周波にする事によって、網点画像に対して高いエッジ量を算出しないように構成しているが、対象とする網点線数を低線数にすればするほど、エッジ検出フィルタのサイズが大きくなり、文字周囲のエッジ量の高い領域も大きくなるため上記の不具合が拡大する傾向となってしまうという問題もあった。
【０００８】
一方、特許文献２においては、平滑化フィルタとエッジ強調フィルタを直列に配置して、エッジ強調フィルタのみに適応処理を行っている。このような方法では、一旦平滑化した信号に対してエッジ強調が行われるので、高周波成分を除去する事が可能となり上記のような不具合は起こりにくくなる反面、高周波の強調が弱い為に、文字の先鋭性に欠けるという問題があった。
【０００９】
以下、フィルタを複数備えた場合のフィルタ配置とフィルタ特性について考察する。
【００１０】
（１）フィルタを直列に配置した場合
便宜上、画像を１次元の連続関数ｆ（ｘ）であるとし、２つのフィルタ特性の関数をｆ１（ｘ），ｆ２（ｘ）とすると、空間フィルタ処理は、畳込み積分であるので、次式のように表される。
【００１１】
【数１】
ｙ＝∫（∫（ｆ（ｘ）・ｆ１（ｘ））ｄｘ）・ｆ２（ｘ））ｄｘ
【００１２】
これをフーリエ変換して周波数空間への変換を行うと、次式のようになる。
【００１３】
【数２】
Ｙ（ω）＝（Ｆ（ω）＊Ｆ１（ω））＊Ｆ２（ω）
＝Ｆ（ω）＊（Ｆ１（ω）＊Ｆ２（ω））
【００１４】
従って、伝達関数（Ｙ（ω）／Ｆ（ω））、いわゆるフィルタ特性は
Ｆ１（ω）・Ｆ２（ω）
となるので、合成したフィルタのフィルタ特性は、両者のフィルタ特性の乗算となる。
【００１５】
（２）フィルタを並列に配置した場合
便宜上、画像を１次元の連続関数ｆ（ｘ）であるとし、２つのフィルタ特性の関数をｆ１（ｘ），ｆ２（ｘ）とすると、空間フィルタ処理は、次式のように表される。
【００１６】
【数３】
ｙ＝∫（ｆ（ｘ）・ｆ１（ｘ））ｄｘ＋∫（ｆ（ｘ）・ｆ２（ｘ））ｄｘ
【００１７】
これをフーリエ変換して周波数空間上で表すと、次式のようになる。
【００１８】
【数４】
Ｙ（ω）＝（Ｆ（ω）・Ｆ１（ω））＋（Ｆ（ω）・Ｆ１（ω））
＝Ｆ（ω）・（Ｆ１（ω）＋Ｆ２（ω））
【００１９】
従って、伝達関数（Ｙ（ω）／Ｆ（ω））、いわゆるフィルタ特性は
Ｆ１（ω）＋Ｆ２（ω）
となるので、合成したフィルタのフィルタ特性は、両者のフィルタ特性の加算となる。
【００２０】
実際のフィルタ特性の例を表してみることとする。図１（ａ）は平滑化フィルタの一例を示す図である。図１（ａ）の３×３のフィルタマトリクス係数の各々に１／１６の係数を掛けたものが実際のフィルタ係数である。図１（ｂ）は、図１（ａ）の平滑化フィルタのフィルタ特性を示す図である。図１（ｂ）の横軸は、空間周波数を表し、縦軸は振幅（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）を示す。なお、振幅は２乗すると電力（Ｐｏｗｅｒ）となる。以下の説明では、フィルタ特性の縦軸をフィルタ強度と称する。また、本来、空間フィルタのフィルタ特性は２次元で表されるものであるが、以下では、便宜上、副走査方向のフィルタ特性を１次元で表している。また、フィルタ特性は画像データを６００ｄｐｉとして計算している。なお、以後の説明では、説明の便宜上、画像データは、６００ｄｐｉとして取り扱う。同様に、図２（ａ），（ｂ）には、エッジ強調フィルタの一例と、そのフィルタ特性が示されている。
【００２１】
図３は、図１（ａ），（ｂ）と図２（ａ），（ｂ）との２つのフィルタをフィルタ係数をそのままにして直列に配置した時の合成フィルタのフィルタ特性を示す図である。図３から分かるように、図１（ａ），（ｂ）と図２（ａ），（ｂ）との２つのフィルタを直列に配置した場合は、
・全体的にエッジ強調の度合い（フィルタ強度）が弱くなる。
・ピーク周波数が低周波側となり、高周波帯域はフィルタ強度が１以下の減衰（平滑化）の特性となる。
という特徴を示す。
【００２２】
エッジ強調の度合いは、係数を調整すれば容易に変更可能であるが、強調側のフィルタ特性が低周波寄りにピークを持つ傾向は変わらない。このような特性の場合、高周波側の強調が不十分であるために、特許文献２に示されているフィルタ処理における問題が生じることになる。
【００２３】
また、図４は、図１（ａ），（ｂ）と図２（ａ），（ｂ）との２つのフィルタをフィルタ係数をそのままにして並列に配置した時の合成フィルタのフィルタ特性を示す図である。図４から分かるように、図１（ａ），（ｂ）と図２（ａ），（ｂ）との２つのフィルタを並列に配置した場合は、
・直列に配置した場合と比較して、エッジ強調の度合いが高くなり、全ての周波数で強調側となる。
・ピーク周波数は高周波側となり、高周波成分に強いエッジ強調が行われる。
という特徴を示す。このため、強調度合いの強い文字エッジ部等では、高周波帯域にも強い強調が施されることになるので、特許文献１に示されているフィルタ処理における問題が生じることになる。なお、特許文献１に示されているフィルタ処理では、平滑化フィルタとエッジ強調フィルタとの混合比率を変化させるので、若干の違いはあるが、原理的には同様な特性を持つことになる。
【００２４】
【特許文献１】
特開昭６１−１５７１６２号公報
【００２５】
【特許文献２】
特開平７−９５４０９号公報
【００２６】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来では、平滑化フィルタとエッジ強調フィルタを並列に配置したものの場合には、高周波成分が過強調になってしまう傾向があり、網点地上文字周囲などに画質劣化が生じる場合が多く、一方、直列に配置したものの場合には、高周波の強調が不足し、文字の鮮鋭性が不十分になるという原理的な問題があり、それが画質劣化や性能上の限界として現れるという問題があった。
【００２７】
本発明は、従来に比べてフィルタ特性の自由度を向上させることができて、原稿種類やユーザの好みに応じた最適なフィルタ処理を実現することの可能な画像処理装置および画像処理方法およびプログラムを提供することを目的としている。
【００２８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、デジタル画像信号に対して空間フィルタ処理を行う画像処理装置において、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理手段を備え、前記複数の空間フィルタ処理手段が直列および／または並列に配置されていることを特徴としている。
【００２９】
また、請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段が並列に配置され、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段の各々の出力値が合成されて出力されるようになっていることを特徴としている。
【００３０】
また、請求項３記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置において、前記第３の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性は、前記第２の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性よりも高周波成分の強調が強くなっていることを特徴としている。
【００３１】
また、請求項４記載の発明は、請求項２または請求項３記載の画像処理装置において、画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段のうち少なくとも１つの空間フィルタ処理手段は、特徴量算出手段で算出された特徴量に応じて適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴としている。
【００３２】
また、請求項５記載の発明は、請求項４記載の画像処理装置において、第２の空間フィルタ手段、および／または、第３の空間フィルタ手段は、適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴としている。
【００３３】
また、請求項６記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、平滑化処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１の空間フィルタ処理手段からの信号に対して第２の空間フィルタ処理手段および第３の空間フィルタ処理手段が並列に施されて第２の空間フィルタ処理手段の出力値と第３の空間フィルタ処理手段の出力値とが合成されて出力されるようになっていることを特徴としている。
【００３４】
また、請求項７記載の発明は、請求項６記載の画像処理装置において、画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段のうち少なくとも１つの空間フィルタ処理手段は、特徴量算出手段で算出された特徴量に応じて適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴としている。
【００３５】
また、請求項８記載の発明は、請求項７記載の画像処理装置において、前記第３の空間フィルタ処理手段は、適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴としている。
【００３６】
また、請求項９記載の発明は、請求項６記載の画像処理装置において、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズは、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズよりも小さいことを特徴としている。
【００３７】
また、請求項１０記載の発明は、請求項６記載の画像処理装置において、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性は、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性よりも強い平滑化特性を有していることを特徴としている。
【００３８】
また、請求項１１記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、平滑化処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第４の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１の空間フィルタ処理手段からの信号に対して第２乃至第４の空間フィルタ処理手段が並列に施されて第２乃至第４の空間フィルタ処理手段の出力値が合成されて出力されるようになっていることを特徴としている。
【００３９】
また、請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の画像処理装置において、前記第４の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性は、前記第３の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性よりも高周波成分の強調が強くなっていることを特徴としている。
【００４０】
また、請求項１３記載の発明は、請求項１１または請求項１２記載の画像処理装置において、画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに有し、前記第１乃至第４の空間フィルタ処理手段のうち少なくとも１つのフィルタ処理手段は、特徴量算出手段で算出された特徴量に応じて適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴としている。
【００４１】
また、請求項１４記載の発明は、請求項１３記載の画像処理装置において、前記第３の空間フィルタ手段、および／または、第４の空間フィルタ手段は、適応空間フィルタ処理手段として構成されていることを特徴としている。
【００４２】
また、請求項１５記載の発明は、請求項１１記載の画像処理装置において、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズは、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズよりも小さいことを特徴としている。
【００４３】
また、請求項１６記載の発明は、請求項１１記載の画像処理装置において、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性は、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性よりも強い平滑化特性を有していることを特徴としている。
【００４４】
また、請求項１７記載の発明は、デジタル画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段によって算出された特徴量に応じて前記画像信号に適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段とを備えた画像処理装置において、前記特徴量算出手段は、基本特徴量を算出する基本特徴量算出手段と、補助特徴量を算出する補助特徴量算出手段とを有し、基本特徴量算出手段により算出される基本特徴量を補正特徴量算出手段により算出される補助特徴量により補正した特徴量を出力するようになっていることを特徴としている。
【００４５】
また、請求項１８記載の発明は、請求項１７記載の画像処理装置において、前記基本特徴量算出手段および補正特徴量算出手段は、一次微分フィルタ処理手段であり、補正特徴量算出手段のフィルタ係数は、基本特徴量算出手段のフィルタ係数の一部を０としたことを特徴としている。
【００４６】
また、請求項１９記載の発明は、デジタル画像信号に対して空間フィルタ処理を行う画像処理方法において、デジタル画像信号に対し、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理を直列および／または並列に施すことを特徴としている。
【００４７】
また、請求項２０記載の発明は、デジタル画像信号に対し、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理を直列および／または並列に施す処理をコンピュータに実現させるためのプログラムである。
【００４８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００４９】
（第１の実施形態）
図５は、本発明に係る画像処理装置の一構成例を示す図である。なお、図５の例では、画像処理装置は、カラー複写機としている。また、画像データは６００ｄｐｉとする。
【００５０】
図５の画像処理装置では、操作部２２のスタートボタン（図示せず）が押下されると、複写動作に先立ち、ＣＰＵ２１は、予めユーザによって操作部２２により設定された複写モードに応じて、データバス２３を介して各画像処理のパラメータを各々の処理部１３，１４，１５，１６，１７，１８に設定する。この第１の実施形態の例においては、原稿の種類に応じて、文字，文字／写真，写真の３つの複写モードを備えていることとする。この設定後に、スキャナ部１１は読取り動作を開始する。
【００５１】
すなわち、原稿は、スキャナ部１１により、光学的に読み取られ、８ｂｉｔ（０〜２５５）のデジタル画像信号へ光電変換され、公知のシェーディング補正等が実行されて、スキャナ部１１から出力される。スキャナ部１１から出力された画像信号は、スキャナγ補正処理部１３へ入力され、スキャナγ補正処理部１３では、スキャナ部１１で読み取られたｒｇｂ（ｒｅｄ，ｇｒｅｅｎ，ｂｌｕｅ）信号を濃度信号のＲＧＢ信号へとＬＵＴ（ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）等で変換する。スキャナγ補正処理部１３から出力されたＲＧＢ信号は、空間フィルタ処理部１４に入力され、空間フィルタ処理が行われる。空間フィルタ処理についての詳細は後述する。
【００５２】
空間フィルタ処理部１４で空間フィルタ処理されたＲＧＢ信号は、色補正処理部１５でＣＭＹ（Ｃｙａｎ，Ｍａｇｅｎｔａ，Ｙｅｌｌｏｗ）信号へ変換される。色補正処理は、さまざまな手法が考えられるが、ここでは最も簡単な例として、次式のような演算が行われるものとする。
【００５３】
【数５】
Ｃ＝α１１×Ｒ＋α１２×Ｇ＋α１３×Ｂ＋β１
Ｍ＝α２１×Ｒ＋α２２×Ｇ＋α２３×Ｂ＋β２
Ｙ＝α３１×Ｒ＋α３２×Ｇ＋α３３×Ｂ＋β３
【００５４】
ここで、α１１〜α３３およびβ１〜β３は予め定められた色補正係数で、出力されるＣＭＹも８ｂｉｔ（０〜２５５）の信号とする。
【００５５】
次に、ＢＧ／ＵＣＲ処理部１６により墨成分であるＫ信号が生成（ＢＧ）されると共に、ＣＭＹ信号から下色除去（ＵＣＲ）が行われる。Ｋ信号の生成およびＣＭＹ信号からの下色除去は、次式のように行われる。
【００５６】
【数６】
Ｋ＝Ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）×β４
Ｃ’＝Ｃ−Ｋ×β５
Ｍ’＝Ｍ−Ｋ×β５
Ｙ’＝Ｙ−Ｋ×β５
【００５７】
ここで、Ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）は、ＣＭＹ信号のうち最小のものを表す。また、β４，β５は予め定められた係数で、８ｂｉｔの信号とする。
【００５８】
次に、プリンタγ補正処理部１７において、入力されたＣＭＹＫの濃度信号の各々に対してプリンタのγ特性に対応させるためにγ補正処理を行う。γ補正は、ＬＵＴ等により行われる。
【００５９】
プリンタγ補正正処理後のＣＭＹＫデータは、中間調処理部１８にて公知のディザ処理や誤差拡散処理といった擬似中間調処理が行われ、プリンタ部１９に出力され、一連の作像プロセスが行われて、紙などに印写される。
【００６０】
図６は、図５における空間フィルタ処理部１４のＲ信号処理部を示す図である。なお、図５の構成例においては、カラーの信号を対象としてＲＧＢ信号が空間フィルタ処理部１４に入力するが、Ｇ，Ｂ信号についてはＲ信号と同様の処理を行うため、以下では説明を省略する。また、通常、このような空間フィルタ処理をハードウェアにて実現する場合、空間フィルタ係数の“副走査方向サイズ−１”ライン分のラインメモリが必要となるが、説明を簡略にするために省略してある。
【００６１】
図６の例では、平滑化フィルタ３１，エッジ強調フィルタ１（３２），エッジ強調フィルタ２（３３）の３種類のフィルタが並列に配置されている。この場合、スキャナγ補正処理部１３から出力されたＲ信号は、平滑化フィルタ３１，エッジ強調フィルタ１（３２），エッジ強調フィルタ２（３３）に入力する。なお、この例においては、平滑化フィルタ３１としては、図１（ａ），（ｂ）に示したものを使用し、エッジ強調フィルタ１（３２）には、図７（ａ），（ｂ）に示すもの（フィルタの空間周波数の伝達特性（以下、空間周波数特性（フィルタ特性）という）のピーク周波数が１５０［ｌｐｉ］に設定されたもの）を使用し、また、エッジ強調フィルタ２（３３）には、図８（ａ），（ｂ）に示すもの（フィルタ特性のピーク周波数が３００［ｌｐｉ］に設定されたもの）を使用することとする。このようにして、各々のフィルタ３１，３２，３３にてフィルタ演算処理が実施された後、エッジ強調フィルタ１（３２）からの出力は演算器３４に入力し、エッジ強調フィルタ２（３３）からの出力は、演算器３５に入力する。
【００６２】
演算器３４，３５には、複写動作に先立ち、複写モードによって予め定められた係数が設定されている。この係数は、ＣＰＵ２１がバス２３を介して命令を発生し、命令デコーダ３９がその命令信号をデコードして係数設定部３７へ渡し、係数設定部３７によって予め格納されていた係数を演算器３４，３５にセットして得られる。
【００６３】
演算器３４，３５では、係数設定部３７によって設定された係数とフィルタ３２，３３における演算結果との乗算が行われ、各々の演算器３４，３５による演算結果と平滑化フィルタ３１のフィルタ演算結果は、合成器３８に入力されて加算されて、空間フィルタ処理部１４の出力結果Ｒ’として出力される。
【００６４】
空間フィルタ処理部１４が図６の構成となっている場合の以上の処理（出力結果Ｒ’）は、次式で表わされる。
【００６５】
【数７】
Ｒ’＝ｓｍｚ（Ｒ）＋Ｅｎｈ１（Ｒ）×α＋Ｅｎｈ２（Ｒ）×β
【００６６】
ここで、ｓｍｚ（Ｒ）  ：平滑化フィルタ３１の演算結果
Ｅｎｈ１（Ｒ）：エッジ強調フィルタ１（３２）の演算結果
Ｅｎｈ２（Ｒ）：エッジ強調フィルタ２（３３）の演算結果
α：演算器３４にセットされた係数
β：演算器３５にセットされた係数
【００６７】
この例における空間フィルタ処理全体のフィルタ特性Ｇ（ω）は、次式によって表わされる。
【００６８】
【数８】
Ｇ（ω）＝ＦＳ（ω）＋αＦＥ１（ω）＋βＦＥ２（ω）
【００６９】
ここで、ＦＳ（ω）：平滑化フィルタ３１のフィルタ特性
ＦＥ１（ω）：エッジ強調フィルタ１（３２）のフィルタ特性
ＦＥ２（ω）：エッジ強調フィルタ２（３３）のフィルタ特性
【００７０】
数８から、この第１の実施形態における空間フィルタ処理全体（以下、合成フィルタという）のフィルタ特性は、各空間フィルタのフィルタ特性の加算となっており、α，βの係数によってフィルタ特性Ｇ（ω）の値を制御できることがわかる。
【００７１】
図９，図１０，図１１，図１２には、この第１の実施形態において、α，βの値を変更した時の合成フィルタのフィルタ特性の例が示されている。図９乃至図１２から、αとβの数値を変更することによって、１５０［ｌｐｉ］近傍の周波数の強調を強くしたり、３００［ｌｐｉ］近傍の周波数の強調を強くしたり、また、双方を強くするなど、フィルタ特性を自由に設定できることがわかる。具体的に、αを大きくすれば、１５０［ｌｐｉ］近傍の強調が強まり、βを大きくすれば３００［ｌｐｉ］近傍の強調が強まる。また、α，βの値によってフィルタ強度も変化することがわかる。なお、αとβを両方とも０とすれば、図１（ｂ）に示す平滑化特性となる。
【００７２】
このように、第１の実施形態によれば、平滑化，低周波強調，高周波強調の３種類のフィルタを並列に組み合わせることによって、簡単なパラメータ設定による高い自由度により合成フィルタのフィルタ特性をフレキシブルに変更することが可能となり、原稿種類やユーザの好みに応じた最適なフィルタ処理が可能となる。
【００７３】
なお、上述した例においては、平滑化フィルタ３１には係数を設けていないが、平滑化フィルタ３１の後段にも演算部を設けて、平滑化フィルタ３１の強度を係数によって変更するようにしても良い。その場合、フィルタ係数の合計値は１とならなければならないので、エッジ強調フィルタ３２，３３の係数や演算器３４，３５の係数をも考慮してフィルタ係数の合計値が１となるようにする必要がある。すなわち、フィルタ係数にα，β等の係数を乗算した後の合計値で１となる必要がある。
【００７４】
また、上述の例の平滑化フィルタ３１は、全ての周波数帯域を減衰させる特性を用いているが、平滑化フィルタ３１としては、一部の周波数帯域が強調の特性を示すようなバンドパスのフィルタ特性を有しているものを用いても良い。
【００７５】
また、上述した例においては、ＲＧＢ信号を対象に空間フィルタ処理を施しているが、ＲＧＢ信号のかわりに、ＹＩＱ信号やＬ＊ａ＊ｂ＊等の輝度／色差信号や明度／色度信号を使用しても良い。
【００７６】
また、図１３は、図５の画像処理装置の変形例を示す図である。図１３の画像処理装置は、図５の画像処理装置の構成に、像域分離処理部１２が付加されたものとなっている。ここで、像域分離処理とは、画像の局所的な特徴を使用して、文字や網点，文字色等を識別する処理である。図１３の構成例では、前述した複写モードのかわりに、像域分離処理の結果を使用して、α，βの係数を変更するように構成すれば、入力された画像に応じたフィルタ処理が可能となる。例えば、像域分離処理の結果が文字部であれば、α，βとも高い値とし、また、像域分離処理の結果が網点部であれば、例えばβを０として、網点部での高周波成分の過強調を防止するように設定することも可能となる。また、複写モードと像域分離結果を併用することも容易に実現可能である。
【００７７】
（第２の実施形態）
第２の実施形態の画像処理装置は、図５あるいは図１３の画像処理装置と同様の構成となっているが、第２の実施形態では、空間フィルタ処理部１４が図１４のように構成されている。空間フィルタ処理部１４が図１４のように構成されている場合には、スキャナγ補正処理部１３から出力されたＲ信号は、平滑化フィルタ３１、エッジ強調フィルタ１（３２）、特徴量算出部１（４０）、エッジ強調フィルタ２（３３）、特徴量算出部２（４１）に入力する。
【００７８】
図１４の例においても、平滑化フィルタ３１，エッジ強調フィルタ１（３２），エッジ強調フィルタ２（３３）には、図６の場合と同様のものを使用することができる。
【００７９】
図１４の例においては、演算器３４，３５の演算係数αおよびβを各々の特徴量算出部４０，４１によって算出して、適応的なエッジ強調処理を行うようになっている。なお、演算器３４，３５，合成器３８の構成は、図６の場合と同様として説明を省略する。また、フィルタ特性Ｇ（ω）も図６の場合（数８）と同じである。すなわち、図１４の例の場合は、α，βが入力画像に応じて変化するようになっている（フィルタ１（３２）と演算器（３４）、また、フィルタ２（３３）と演算器３５が、それぞれ、適応空間フィルタ処理手段として機能するようになっている）。
【００８０】
図１５は、特徴量算出部１（４０），２（４１）の一例を示す図である。この例では、特徴量算出部１（４０），２（４１）の違いは、エッジ量算出フィルタ５１とＬＵＴ５４のパラメータのみであり、構成は同一としている。図１５の例では、エッジ量算出フィルタ５１において、入力されたＲ信号に対して２種類のフィルタによってフィルタ演算が各々行われて、結果が絶対値処理部５２へ各々出力される。絶対値処理部５２では各々の演算結果を絶対値化して２つのデータを出力する。そして、最大値選択部５３では、この２つのデータから最大値を選択し出力する。このデータをＬＵＴ５４にて演算係数αまたはβへと変換し、演算器３４，３５へ出力する。
【００８１】
図１６（ａ），（ｂ）は、特徴量算出部１（４０）にて使用されるエッジ量算出フィルタの一例を示す図である。ここで、図１６（ａ）と図１６（ｂ）とは、それぞれ方向性の異なる２種類のフィルタとなっている。図１６（ａ），（ｂ）のフィルタは、一次微分フィルタであり、低周波域にレスポンスを有するものとなっている。
【００８２】
また、図１７（ａ），（ｂ）は、特徴量算出部２（４１）にて使用されるエッジ量算出フィルタの一例を示す図である。特徴量算出部２（４１）も、特徴量算出部１（４１）と同様に、図１７（ａ），（ｂ）に示すような２種類のフィルタを使用することとする。図１７（ａ），（ｂ）のフィルタは、図１６（ａ），（ｂ）のフィルタと比較して、高周波域にレスポンスを有するものとなっている。
【００８３】
図１４の例の場合、フィルタ特性は、特徴量算出部１（４０）と特徴量算出部２（４１）の出力値α，βが小さい場合には、図１（ｂ）に示す平滑化特性となり、特徴量算出部１（４０）の出力値αのみが高い場合には、図９に示すような低周波強調の特性となり、特徴量算出部２（４１）の出力値βのみが高い場合には、図１１に示すような高周波強調の特性となり、α，β双方が高い場合には、図１０に示すように、低周波，高周波の双方を強調する事が可能となる。
【００８４】
このように、第２の実施形態によれば、平滑化，低周波強調，高周波強調の３種類のフィルタを並列に組み合わせ、適応処理を行う事によって、入力画像データの特徴に応じて合成フィルタのフィルタ特性をフレキシブルに変更する事が可能となり、入力画像データに最適なフィルタ処理が可能となる。
【００８５】
また、図１３の例に示したように、像域分離処理の結果等を使用して、ＬＵＴの内容を切替えたり、高周波成分の強調を停止したりすることも容易に応用可能である。
【００８６】
なお、図１４の例のように、平滑化フィルタ，低周波エッジ強調，高周波エッジ強調を並列に配置したフィルタ処理における、適応処理の構成について説明する。
【００８７】
エッジ強調フィルタを固定として、平滑化フィルタを適応処理した場合については、最も強い平滑化をする状態においても、合成フィルタの特性としては平滑化処理とならないため、あまり有用ではない。全てのフィルタを適応処理する場合には、最平滑状態の合成フィルタの特性は、図１４の例と同様に平滑化フィルタのみの特性となり、最強調時の特性がエッジ強調フィルタのみの特性とする事が可能となる。図１２に平滑化フィルタ３１を無効とした場合の合成フィルタの特性を示す。このような構成を用いても良いが、構成がやや複雑化し、コストアップにつながることと、フィルタ特性としては高周波成分の強調が若干強くなるのみの変化であり、効果としてはあまり変わらないため、図１４の例のような構成をとった方が良い。
【００８８】
（第３の実施形態）
第３の実施形態の画像処理装置は、図５あるいは図１３の画像処理装置と同様の構成となっているが、第３の実施形態では、空間フィルタ処理部１４が図１８のように構成されている。空間フィルタ処理部１４が図１８のように構成されている場合には、スキャナγ補正処理部１３から出力されたＲ信号は、平滑化フィルタ１（６１）に入力し、そこで、図１（ａ）に示す平滑化フィルタ処理が施される。平滑化フィルタ１（６１）によって平滑化処理がなされた画像信号は、平滑化フィルタ２（６２），エッジ強調フィルタ（６３），特徴量算出部（４０）に入力する。そして、エッジ強調フィルタ１（６３）からの出力データは、演算器３４に入力する。演算器３４における適応エッジ強調処理は、図１４の例の場合と同様であるので、説明は省略する（フィルタ６３と演算器３４が適応空間フィルタ処理手段として機能するようになっている）。平滑化フィルタ２（６２）からの平滑化されたデータと演算器３４からの適応エッジ強調されたデータは、合成器６６で加算されて合成処理される。
【００８９】
図１８の例における合成フィルタ（出力結果Ｒ’）は、次式のように表される。
【００９０】
【数９】
Ｒ’＝ｓｍｚ２（ｓｍｚ１（Ｒ））＋Ｅｎｈ（ｓｍｚ１（Ｒ））×α
【００９１】
ここで、ｓｍｚ１（Ｒ）：平滑化フィルタ１（６１）の演算結果
ｓｍｚ２（  ）：平滑化フィルタ２（６２）の演算結果
Ｅｎｈ（  ）：エッジ強調フィルタ（６３）の演算結果
α：特徴量算出部４０の算出結果（エッジ量）
【００９２】
合成フィルタ全体のフィルタ特性Ｇ（ω）は、次式で表される。
【００９３】
【数１０】
Ｇ（ω）＝ＦＳ１（ω）・（ＦＳ２（ω）＋αＦＥ（ω））
【００９４】
ここで、ＦＳ１（ω）：平滑化フィルタ１（６１）のフィルタ特性
ＦＳ２（ω）：平滑化フィルタ２（６２）のフィルタ特性
ＦＥ（ω）：エッジ強調フィルタ（６３）のフィルタ特性
α：特徴量算出部４０の算出結果（エッジ量）
【００９５】
数１０から、図１８の例におけるフィルタ特性Ｇ（ω）は、平滑化フィルタ２（６２）とエッジ強調フィルタ６３のフィルタ特性の加算結果に平滑化フィルタ１（６１）のフィルタ特性を乗算したものになっていることが分かる。
【００９６】
数１０から、αの値が０〜１．０まで変化するとしたとき、図１８の例の画像処理装置においては、最も平滑化が強い場合のフィルタ特性は、
ＦＳ１（ω）・ＦＳ２（ω）
となり、強い平滑化処理が実現可能となる。
【００９７】
図１９（ａ），（ｂ）は、図１８の例に使用するフィルタの一例として、平滑化フィルタ１（６１），平滑化フィルタ２（６２）に図１（ａ）の平滑化フィルタを使用し、エッジ強調フィルタ６３に図７（ａ）のエッジ強調フィルタを使用した時の合成フィルタのフィルタ特性を示す図である。なお、図１９（ａ）は、α＝０とした場合であり、図１（ｂ）よりも強い平滑化特性となっている事が分かる。また、図１９（ｂ）は、α＝１とした時のフィルタ特性である。図１８の例では、入力画像から算出されるエッジ量に応じて、最平滑時（図１９（ａ））から再強調時（図１９（ｂ））まで、フィルタのフィルタ特性が変化することになる。
【００９８】
図１８の例の合成フィルタの特性は、平滑化フィルタと適応エッジ強調フィルタを直列につないだ場合に似ている。単純に平滑化フィルタと適応エッジ強調フィルタを直列につないだフィルタによって、図１８の例の特性と同じ特性にするには、図１８の前段の平滑化フィルタのフィルタ特性をＦＳ１（ω）・ＦＳ２（ω）として、後段のエッジ強調フィルタの特性をＦＥ（ω）／ＦＳ２（ω）とすれば、ほぼ等価なフィルタ特性が得られるようになる。
【００９９】
しかし、前述したようにハードウェアにて空間フィルタ処理を実現する場合には、空間フィルタ係数の“副走査方向サイズ−１”ライン分のラインメモリが必要となり、平滑化フィルタのサイズを大きくすることは、ハードウェアが増大し、コスト的に非常に不利である。
【０１００】
例えば、図１８の例に示す空間フィルタ処理をハードウェアで実現する場合には、１色あたり、以下の数のラインメモリが必要となる。すなわち、必要ラインメモリ数は、次式のようになる。
【０１０１】
【数１１】
必要ラインメモリ数＝（ｓｍｚ１＿Ｖ−１）＋ｍａｘ（ｓｍｚ２＿Ｖ−１，Ｅｎｈ＿Ｖ−１）
【０１０２】
ここで、ｓｍｚ１＿Ｖ：平滑化フィルタ１（６１）の副走査方向サイズ
ｓｍｚ２＿Ｖ：平滑化フィルタ２（６２）の副走査方向サイズ
Ｅｎｈ＿Ｖ：エッジ強調フィルタ６３の副走査方向サイズ
ｍａｘ（ｘ，ｙ）：ｘ，ｙの最大値
【０１０３】
一方、通常の直列につないだフィルタ処理では、必要ラインメモリ数は次式のようになる。
【０１０４】
【数１２】
必要ラインメモリ数＝（ｓｍｚ＿Ｖ−１）＋（Ｅｎｈ＿Ｖ−１）
【０１０５】
ここで、ｓｍｚ＿Ｖ：平滑化フィルタの副走査方向サイズ
Ｅｎｈ＿Ｖ：エッジ強調フィルタの副走査方向サイズ
【０１０６】
数１１と数１２とを一見しただけでは、必要ラインメモリ数は同じ数になると思いがちであるが、同じフィルタ特性を得るためには、数１２の平滑化フィルタは、数１１の平滑化フィルタのコンボリューションにする必要がある。この関係を満たすためには、ｓｍｚ＿Ｖとｓｍｚ１＿Ｖ、ｓｍｚ２＿Ｖは、次式の関係を満たす必要がある。
【０１０７】
【数１３】
ｓｍｚ＿Ｖ＝ｓｍｚ１＿Ｖ＋ｓｍｚ２＿Ｖ−１
【０１０８】
例えば図１９（ａ），（ｂ）のフィルタ特性を得るためには、図１８の例の方法でのラインメモリの必要量は６ライン分、従来の平滑化フィルタと適応エッジ強調を直列に接続した場合は８ライン分となり、２ライン分のラインメモリの差がある。この差は平滑化フィルタ１（６１）のサイズを大きくすればさらに大きくなっていく。なお、フィルタ処理（コンボリューション）の計算量は、図１８の例の方が若干大きくなるが（平滑化フィルタの計算量が、図１８の例では３×３×２、従来が５×５となる）、実際のハードウェア量としてはラインメモリ量の方が支配的であるため、全体のハードウェア量には影響はない。
【０１０９】
このように、第３の実施形態の画像処理装置による空間フィルタ処理を実施すれば、従来技術と比較して、ハードウェア量が同等であれば強い平滑化処理が可能となり、同等の平滑化処理を実施する場合には、ハードウェア量を削減可能となる。また、強い平滑化処理が実現可能であるので、少ないハードウェア量にてモアレの抑制等に効果を発揮する。また、エッジ強調と直列に平滑化が行われるので（空間フィルタのフィルタ特性が平滑化フィルタ特性とエッジ強調フィルタ特性の乗算となるので）、網点地上の文字周囲での画質劣化を抑制することも可能となる。
【０１１０】
なお、図１８の例のように平滑化フィルタと低周波エッジ強調，高周波エッジ強調フィルタを直列に配置したフィルタ処理における、適応処理の構成について説明する。
【０１１１】
エッジ強調フィルタを固定として、平滑化フィルタを適応処理した場合については、最も強い平滑化をする状態においても合成フィルタの特性としては、平滑化処理とならないため、あまり有用ではないことはフィルタを並列に配置した場合と同様である。エッジ強調フィルタ６３と平滑化フィルタ２（６２）を適応処理した場合は、図１４の例の全てのフィルタを適応処理した状態と同様となり、効果は低い。全てのフィルタを適応処理した場合（エッジ強調フィルタ６３と平滑化フィルタ１（６１）を適応処理した場合もほぼ同様）には、最平滑状態の合成フィルタの特性は図１８の例と同様に平滑化フィルタのみの特性となり、最強調時の特性がエッジ強調フィルタのみの特性とする事が可能となるが、この場合は、平滑化フィルタとエッジ強調フィルタを並列に配置した場合と同様に、網点地上の文字のエッジ部分で画質劣化となる可能性が高くなる。また、コストアップにもつながるため、図１８の例のようにエッジ強調のみ適応処理を行う方が有効である。
【０１１２】
（第４の実施形態）
第４の実施形態では、第３の実施形態と同じ構成（空間フィルタ部１４が図１８の構成）において、平滑化フィルタ１（６１）のサイズよりも平滑化フィルタ２（６２）のサイズが大きくなっている。
【０１１３】
図２０（ａ）は第４の実施形態における平滑化フィルタ１（６１）の一例を示す図であり、図２０（ｂ）は平滑化フィルタ２（６２）の一例を示す図である。図２０（ｃ）には、図２０（ａ），（ｂ）に示す平滑化フィルタ１（６１），２（６２）を使用し、エッジ強調フィルタ６３には図７（ａ）に示すエッジ強調フィルタを使用した場合のエッジ量α＝０．０（最平滑化時）のフィルタ特性が示されている。この場合、図２０（ｃ）から、図１９（ａ）よりも強い平滑特性となっている事が分かる。一方、図２０（ｄ）には、α＝０．７５とした時のフィルタ特性が示されている。図２０（ｄ）から、図１９（ｂ）よりも高周波に対する強調が強くなっているのが分かる。
【０１１４】
図２０（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）の例においては、平滑化フィルタ１（６１）に３×３サイズの弱い平滑化特性を有する平滑化フィルタを使用し、平滑化フィルタ２（６２）に５×５サイズの強い平滑化特性を有する平滑化フィルタを使用している。前述したように、平滑化フィルタとエッジ強調フィルタを直列に接続した合成フィルタにおいては高周波側の強調が弱くなる性質があるが、図２０（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）の例の場合のエッジ量が大きく、強いエッジ強調を実施する場合には、実質的に弱い平滑化フィルタ（平滑化フィルタ１（６１））とエッジ強調フィルタとの合成になる（平滑化フィルタ２（６２）の特性は、エッジ強調フィルタ６３との加算となるので影響が少ない）ため、高周波側が強調出来ない問題を緩和する事が可能となる。なお、その際にも、第３の実施形態で述べた効果には影響がない。
【０１１５】
また、ハードウェア量の点からみても、エッジ強調フィルタ６３と共通にラインメモリを使用する平滑化フィルタ２（６２）のサイズを大きし、ラインメモリ量に直接影響を与える平滑化フィルタ１（６１）のサイズを小さくすることによって、強い平滑化処理を実現可能としながら、ハードウェア量は第３の実施形態の場合と同等であり、実質的にはハードウェア量を削減することができる。
【０１１６】
（第５の実施形態）
第５の実施形態の画像処理装置は、図５あるいは図１３の画像処理装置と同様の構成となっているが、第５の実施形態では、空間フィルタ処理部１４が図２１のように構成されている。
【０１１７】
第５の実施形態における図２１の空間フィルタ処理部１４は、第２の実施形態における図１４の空間フィルタ処理部１４の前段に平滑化フィルタ１（６１）を備えた構成となっている。平滑化フィルタ１（６１），平滑化フィルタ２（６２）は第３，第４の実施形態の場合（図１８の場合）と同じものとし、エッジ強調フィルタ１（３２），エッジ強調フィルタ２（３３），演算器３４，演算器３５，特徴量算出部１（４０），特徴量算出部２（４１），合成器３８は第２の実施形態の場合（図１４の場合）と同じものとし、詳細な説明は省略する。
【０１１８】
図２１の合成フィルタ（出力結果Ｒ’）は、次式のように表される。
【０１１９】
【数１４】
Ｒ’＝ｓｍｚ２（ｓｍｚ１（Ｒ））＋Ｅｎｈ１（ｓｍｚ１（Ｒ））×α
＋Ｅｎｈ２（ｓｍｚ１（Ｒ））×β
【０１２０】
ここで、ｓｍｚ１（Ｒ）：平滑化フィルタ１（６１）の演算結果
ｓｍｚ２（  ）：平滑化フィルタ２（６２）の演算結果
Ｅｎｈ１（  ）：エッジ強調フィルタ１（３２）の演算結果
Ｅｎｈ２（  ）：エッジ強調フィルタ２（３３）の演算結果
α：特徴量算出部４０の算出結果（エッジ量）
β：特徴量算出部４１の算出結果（エッジ量）
【０１２１】
図２１の合成フィルタ全体のフィルタ特性Ｇ（ω）は、次式で表される。
【０１２２】
【数１５】
Ｇ（ω）＝ＦＳ１（ω）・（ＦＳ２（ω）＋αＦＥ１（ω）＋βＦＥ２（ω））
【０１２３】
ここで、ＦＳ１（ω）：平滑化フィルタ１（６１）のフィルタ特性
ＦＳ２（ω）：平滑化フィルタ２（６２）の演算結果
ＦＥ１（ω）：エッジ強調フィルタ１（３２）のフィルタ特性
ＦＥ２（ω）：エッジ強調フィルタ２（３３）のフィルタ特性
α：特徴量算出部４０の算出結果（エッジ量）
β：特徴量算出部４１の算出結果（エッジ量）
【０１２４】
この第５の実施形態における図２１の合成フィルタのフィルタ特性は、第３の実施形態における図１８の合成フィルタのフィルタ特性に、ＦＳ１（ω）・βＦＥ２（ω）を加えたものである事が分かる。ここで、ＦＳ１（ω）を第４の実施形態で述べたように弱い平滑特性とし、ＦＥ２（ω）が十分に高周波を強調するものであれば、図２０（ｄ）に示す第４の実施形態でのフィルタ特性よりも高周波帯域のエッジ強調を強くする事が可能となる。
【０１２５】
例えば、平滑化フィルタ１（６１）を図２０（ａ）とし、平滑化フィルタ２（６２）を図２０（ｂ）とし、エッジ強調フィルタ１（３２）を図７（ａ）とし、エッジ強調フィルタ２（３３）を図８（ａ）とし、α＝β＝０．５とした時の合成フィルタのフィルタ特性は図２２のようになり、図２０（ｄ）に示すフィルタ特性よりも高周波帯域の強調が強くなっている事が分かる。
【０１２６】
このように、第５の実施形態の画像処理装置によれば、第２，第４の実施形態で述べた効果をそのままに、さらに高周波帯域の強調が可能となり、強い平滑化特性から低中および高周波帯域の強調まで、さまざまなフィルタ特性を実現可能となる。
【０１２７】
（第６の実施形態）
第６の実施形態における画像処理装置は、図５あるいは図１３の画像処理装置と同様の構成となっているが、第６の実施形態における空間フィルタ処理は、従来技術である平滑化フィルタとエッジ強調フィルタを並列に配置して適応的なエッジ強調を行うものとなっている。
【０１２８】
図２３は、第６の実施形態における空間フィルタ処理部１４の構成を示す図である。図２３において、特徴量算出部７０，合成器６９以外の構成要素は、第２の実施形態の場合（図１４の場合）と同様として、説明は省略する。また、合成器６９は、第２の実施形態におけるエッジ強調フィルタ２（３３）の出力値がない平滑化フィルタ３１と演算器３４の出力値を加算するものであるため、詳細な説明は省略する。
【０１２９】
図２４は、図２３における特徴量算出部１（７０）の構成例を示す図である。図２４を参照すると、特徴量算出部１（７０）では、入力信号であるＲ信号は、基本エッジ量算出フィルタ１（７１）、基本エッジ量算出フィルタ２（７２）、補正エッジ量算出フィルタ１（７３）、補正エッジ量算出フィルタ２（７４）に各々入力され、各々でフィルタ演算が行なわれる。ここで、基本エッジ量算出フィルタ１（７１）には、例えば図１６（ａ）のフィルタが用いられ、また、基本エッジ量算出フィルタ２（７２）には、例えば図１６（ｂ）のフィルタが用いられ、また、補正エッジ量算出フィルタ１（７３）には、例えば図２５（ａ）のフィルタが用いられ、また、補正エッジ量算出フィルタ２（７４）には、例えば図２５（ｂ）のフィルタが用いられる。図２５（ａ），（ｂ）を図１６（ａ），（ｂ）と比べればわかるように、補正エッジ量算出フィルタは、基本エッジ量算出フィルタ係数の一部を０とした形態となっている。但し、補正特徴量算出フィルタ係数と基本特徴量算出フィルタ係数の符号は、逆転しても良い。
【０１３０】
各々のエッジ量算出フィルタ７１〜７４による算出結果は、絶対値処理部７５〜７８によって絶対値化処理が行なわれる。そして、絶対値化処理後のデータは、演算器７９，８０にそれぞれ入力し、演算器７９，８０では、基本エッジ量算出フィルタの算出結果の絶対値から補正エッジ量算出フィルタの算出結果の絶対値を減算する演算が行われる。演算器７９，８０から出力された２つのデータは、最大値選択部８１によって最大値が選択され、ＬＵＴ８２にて演算係数αへと変換され、演算器３４へ出力される。
【０１３１】
図２６（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、この第６の実施形態の画像処理装置の効果を説明するための図である。図２６（ａ）の網点地上の文字画像（縦線）に対して、第６の実施形態の方法によりエッジ量を算出すると、基本エッジ量算出フィルタの絶対値（絶対値処理部７５の出力値）は図２６（ｂ）のようになる。この基本エッジ量算出フィルタにて算出されたエッジ量は、従来のエッジ量である。これを、フィルタ処理した場合、図２６（ｂ）の右側に示すように、文字（縦線）の周囲に網点のドットが残り（エッジ量の低い部分は平滑化されるために網点が残らない）、ノッチや白抜けとして認識されるような画質劣化が生じる。
【０１３２】
一方、補正エッジ量算出フィルタの絶対値（絶対値処理部７６の出力値）は図２６（ｃ）のようになる。図２６（ｂ）から図２６（ｃ）を演算器７９にて減算したものが、補正後のエッジ量となり、図２６（ｄ）のようになる。図２６（ａ）と図２６（ｄ）とを比較すると、補正後のエッジ量の方が文字の近傍のみで高いエッジ量を示すように補正されていることが分かる。これをフィルタ処理した場合、図２６（ｄ）の右側に示すように、従来フィルタでの問題を解決することが可能となる。
【０１３３】
従来技術である図１６（ａ），（ｂ）のような一次微分フィルタのみでのエッジ量算出の場合、高線数の網点地に対してはほとんどレスポンスしないという良好な性質を持つ反面、文字の外側にも大きなエッジ量が算出されてしまうという欠点がある。これは、文字の外側にある網点地のみの画像に対しても強いエッジ強調が行われることになり、網点ドットを強調してしまったり、文字周囲に白抜けが発生してしまうといった画質劣化が発生する原因となっていた。このような画質劣化を発生させないため、従来の平滑化フィルタとエッジ強調フィルタを並列に配置したフィルタ処理においては、網点地上の文字には強いエッジ強調を行う事が出来ずに、その鮮鋭性を犠牲にせざるを得なかった。
【０１３４】
これに対し、この第６の実施形態の画像処理装置においては、以上述べたような従来技術の問題を抑制する事が可能となり、網点地上の文字周囲に画質劣化を発生させることなく、網点地上の文字の鮮鋭性を向上させる事が可能となる。
【０１３５】
なお、補正エッジ量算出フィルタは、図２７（ａ），（ｂ）に示すようなものでもよい。また、基本エッジ量算出フィルタのサイズを拡大しても上記の問題が大きくなるという従来技術の問題も解消できる。
【０１３６】
上述したように、本発明は、デジタル画像信号に対して空間フィルタ処理を行う画像処理装置において、空間周波数の伝達特性（すなわち、空間周波数特性）がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理手段を備え、前記複数の空間フィルタ処理手段が直列および／または並列に配置されていることを特徴としている。これにより、フィルタ特性の自由度を向上させることができて、原稿種類やユーザの好みに応じた最適なフィルタ処理を実現することができる。
【０１３７】
より具体的には、例えば図６の例のように、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段が並列に配置され、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段の各々の出力値が合成されて出力されるように構成することができる。この場合には、フィルタ特性の自由度を向上させるとともに、高周波成分の過強調を抑制する事が可能となる。
【０１３８】
ここで、前記第３の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性は、前記第２の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性よりも高周波成分の強調が強くなっている。
【０１３９】
また、図１４の例のように、画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段のうち少なくとも１つの空間フィルタ処理手段は、特徴量算出手段で算出された特徴量に応じて適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段として構成することができる。
【０１４０】
図１４の例では、第２の空間フィルタ手段，第３の空間フィルタ手段が、適応空間フィルタ処理手段として構成されている。
【０１４１】
また、例えば図１８の例のように、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、平滑化処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１の空間フィルタ処理手段からの信号に対して第２の空間フィルタ処理手段および第３の空間フィルタ処理手段が並列に施されて第２の空間フィルタ処理手段の出力値と第３の空間フィルタ処理手段の出力値とが合成されて出力されるように構成することもできる。この場合には、少ないハードウェア量にて強い平滑化処理を行う事が可能となり、モアレを抑制する事が可能となる。また、エッジ強調フィルタ処理と直列に平滑化フィルタ処理が行われるので、網点地上の文字周囲での画質劣化を抑制することも可能となる。
【０１４２】
ここで、図１８の例のように、画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段のうち少なくとも１つの空間フィルタ処理手段は、特徴量算出手段で算出された特徴量に応じて適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段として構成することができる。
【０１４３】
具体的に、第３の空間フィルタ処理手段を、適応空間フィルタ処理手段として構成することができる。
【０１４４】
また、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズを、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズよりも小さくすることで（すなわち、前段と後段に平滑化フィルタを備えた画像処理装置において、それのみでラインメモリを消費する前段にフィルタマスクサイズの小さい平滑化フィルタ、エッジ強調とラインメモリを共有可能な後段にフィルタマスクサイズの大きな平滑化フィルタを配置することで）、実質的にハードウェア量を削減することが可能となる。
【０１４５】
また、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性に、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性よりも強い平滑化特性をもたせることで（すなわち、前段と後段に平滑化フィルタを備えた画像処理装置において、前段に弱い平滑化のフィルタ特性を有する平滑化フィルタ、後段に強い平滑化のフィルタ特性を有する平滑化フィルタを配置し、強いエッジ強調を行う場合には、後段の強い平滑化フィルタの影響をそれほど受けずにエッジ強調を行なうことで）、高周波側が強調出来ない問題を緩和する事が可能となる。
【０１４６】
また、例えば図２１の例のように、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、平滑化処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第４の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１の空間フィルタ処理手段からの信号に対して第２乃至第４の空間フィルタ処理手段が並列に施されて第２乃至第４の空間フィルタ処理手段の出力値が合成されて出力されるように構成することもできる。この場合には、さらにフィルタ特性の自由度を向上させる事が可能となる。
【０１４７】
ここで、前記第４の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性は、前記第３の空間フィルタ処理手段における空間フィルタの空間周波数特性よりも高周波成分の強調が強くなっている。
【０１４８】
また、図２１の例のように、画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段をさらに有し、前記第１乃至第４の空間フィルタ処理手段のうち少なくとも１つのフィルタ処理手段は、特徴量算出手段で算出された特徴量に応じて適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段として構成することができる。
【０１４９】
具体的に、前記第３の空間フィルタ手段，第４の空間フィルタ手段を、適応空間フィルタ処理手段として構成することができる。
【０１５０】
また、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズを、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間フィルタのマスクサイズよりも小さくすることで（すなわち、前段と後段に平滑化フィルタを備えた画像処理装置において、それのみでラインメモリを消費する前段にフィルタマスクサイズの小さい平滑化フィルタ、エッジ強調とラインメモリを共有可能な後段にフィルタマスクサイズの大きな平滑化フィルタを配置することで）、実質的にハードウェア量を削減することが可能となる。
【０１５１】
また、前記第２の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性に、前記第１の空間フィルタ処理手段の空間周波数特性よりも強い平滑化特性をもたせることで（すなわち、前段と後段に平滑化フィルタを備えた画像処理装置において、前段に弱い平滑化のフィルタ特性を有する平滑化フィルタ、後段に強い平滑化のフィルタ特性を有する平滑化フィルタを配置し、強いエッジ強調を行う場合には、後段の強い平滑化フィルタの影響をそれほど受けずにエッジ強調を行なうことで）、高周波側が強調出来ない問題を緩和する事が可能となる。
【０１５２】
また、例えば図２４の例のように、デジタル画像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段によって算出された特徴量に応じて前記画像信号に適応的に空間フィルタ処理を行う適応空間フィルタ処理手段とを備えた画像処理装置において、前記特徴量算出手段は、基本特徴量を算出する基本特徴量算出手段と、補助特徴量を算出する補助特徴量算出手段とを有し、基本特徴量算出手段により算出される基本特徴量を補正特徴量算出手段により算出される補助特徴量により補正した特徴量を出力するように構成することができる。このように、適応フィルタ処理における特徴量において、基本特徴量の算出値を補正特徴量の算出値によって補正を行うことにより、エッジ部周囲の特徴量の高い部分を縮小しているので、網点地上の文字周囲の画質劣化を抑制することが可能となる。
【０１５３】
ここで、前記基本特徴量算出手段および補正特徴量算出手段は、一次微分フィルタ処理手段であり、補正特徴量算出手段のフィルタ係数は、基本特徴量算出手段のフィルタ係数の一部を０としたものにすることができる。
【０１５４】
なお、上述した複数の空間フィルタ処理手段は、ハードウェアで実現することもできるし、ソフトウェアによって実現することもできる。
【０１５５】
また、本発明においては、デジタル画像信号に対し、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理を直列および／または並列に施す処理をコンピュータ（例えばＣＰＵ２１）に実現させるプログラムの形で提供することができる。
【０１５６】
また、デジタル画像信号に対し、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理を直列および／または並列に施す処理をコンピュータ（例えばＣＰＵ２１）に実現させるためのプログラムは、例えばソフトウェアパッケージ（具体的には、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体）の形で提供することができる。
【０１５７】
換言すれば、本発明の画像処理装置は、汎用の計算機システムにＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されたプログラムを読み込ませて、この汎用計算機システムのマイクロプロセッサに処理を実行させる装置構成においても実施することが可能である。この場合、本発明の処理を実行するためのプログラム（すなわち、ハードウェアシステムで用いられるプログラム）は、媒体に記録された状態で提供される。プログラムなどが記録される記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭに限られるものではなく、ＲＯＭ，ＲＡＭ，フレキシブルディスク，メモリカード等が用いられても良い。媒体に記録されたプログラムは、ハードウェアシステムに組み込まれている記憶装置、例えばハードディスクにインストールされ起動することにより、このプログラムを実行して、本発明の処理を実現することができる。
【０１５８】
【発明の効果】
以上に説明したように、請求項１乃至請求項１６，請求項１９，請求項２０記載の発明によれば、デジタル画像信号に対して空間フィルタ処理を行う画像処理方法において、デジタル画像信号に対し、空間周波数特性がそれぞれ異なる３種類以上の空間フィルタ処理を直列および／または並列に施すようになっており、３種類以上のフィルタを組み合わせる事により、フィルタ特性の自由度を向上させることができて、原稿種類やユーザの好みに応じた最適なフィルタ処理を実現することができる。
【０１５９】
特に、請求項２乃至請求項５記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理装置において、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段が並列に配置され、前記第１乃至第３の空間フィルタ処理手段の各々の出力値が合成されて出力されるようになっており、平滑化フィルタとエッジ強調フィルタを並列に配置した画像処理装置において、エッジ強調フィルタを低周波エッジ強調フィルタと高周波エッジ強調フィルタとに分離して配置しているので、フィルタ特性の自由度を向上させる事が可能となるとともに、高周波成分に対する過強調を抑制する事が可能となる。
【０１６０】
また、請求項６乃至請求項８記載の発明によれば、請求項１記載の画像処理装置において、複数の空間フィルタ処理手段として、平滑化処理を行う第１の空間フィルタ処理手段と、平滑化処理を行う第２の空間フィルタ処理手段と、エッジ強調処理を行う第３の空間フィルタ処理手段とを有し、前記第１の空間フィルタ処理手段からの信号に対して第２の空間フィルタ処理手段および第３の空間フィルタ処理手段が並列に施されて第２の空間フィルタ処理手段の出力値と第３の空間フィルタ処理手段の出力値とが合成されて出力されるようになっており、平滑化フィルタとエッジ強調フィルタを直列に配置した画像処理装置において、後段のエッジ強調フィルタと並列に配置した平滑化フィルタを備えているので、少ないハードウェア量にて強い平滑化処理を行う事が可能となり、モアレを抑制する事が可能となる。また、エッジ強調フィルタ処理と直列に平滑化フィルタ処理が行われるので、網点地上の文字周囲での画質劣化を抑制することも可能となる。
【０１６１】
また、請求項９記載の発明によれば、前段と後段に平滑化フィルタを備えた画像処理装置において、それのみでラインメモリを消費する前段にフィルタマスクサイズの小さい平滑化フィルタを配置し、エッジ強調とラインメモリを共有可能な後段にフィルタマスクサイズの大きな平滑化フィルタを配置しているので、実質的にハードウェア量を削減することが可能となる。
【０１６２】
また、請求項１０記載の発明によれば、前段と後段に平滑化フィルタを備えた画像処理装置において、前段に弱い平滑化のフィルタ特性を有する平滑化フィルタを配置し、後段に強い平滑化のフィルタ特性を有する平滑化フィルタを配置し、強いエッジ強調を行う場合には、後段の強い平滑化フィルタの影響をそれほど受けずにエッジ強調を行っているので、高周波側が強調出来ない問題を緩和する事が可能となる。
【０１６３】
また、請求項１１乃至請求項１４記載の発明によれば、平滑化フィルタとエッジ強調フィルタを直列に配置した画像処理装置において、後段のエッジ強調フィルタと並列に平滑化フィルタを配置するとともに、エッジ強調フィルタを低周波エッジ強調フィルタと高周波エッジ強調フィルタに分離して配置しているため、さらにフィルタ特性の自由度を向上させる事が可能となる。
【０１６４】
また、請求項１５記載の発明によれば、前段と後段に平滑化フィルタを備えた画像処理装置において、それのみでラインメモリを消費する前段にフィルタマスクサイズの小さい平滑化フィルタを配置し、エッジ強調とラインメモリを共有可能な後段にフィルタマスクサイズの大きな平滑化フィルタを配置しているので、実質的にハードウェア量を削減することが可能となる。
【０１６５】
また、請求項１６記載の発明によれば、前段と後段に平滑化フィルタを備えた画像処理装置において、前段に弱い平滑化のフィルタ特性を有する平滑化フィルタを配置し、後段に強い平滑化のフィルタ特性を有する平滑化フィルタを配置し、強いエッジ強調を行う場合には、後段の強い平滑化フィルタの影響をそれほど受けずにエッジ強調を行っているので、高周波側が強調出来ない問題を緩和する事が可能となる。
【０１６６】
また、請求項１７，請求項１８記載の発明によれば、適応フィルタ処理における特徴量において、基本特徴量の算出値を補正特徴量の算出値によって補正を行うことにより、エッジ部周囲の特徴量の高い部分を縮小しているので、網点地上の文字周囲の画質劣化を抑制することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】平滑化フィルタの一例と、そのフィルタ特性を示す図である。
【図２】エッジ強調フィルタの一例と、そのフィルタ特性を示す図である。
【図３】図１（ａ），（ｂ）と図２（ａ），（ｂ）との２つのフィルタをフィルタ係数をそのままにして直列に配置した時の合成フィルタのフィルタ特性を示す図である。
【図４】図１（ａ），（ｂ）と図２（ａ），（ｂ）との２つのフィルタをフィルタ係数をそのままにして並列に配置した時の合成フィルタのフィルタ特性を示す図である。
【図５】本発明に係る画像処理装置の一構成例を示す図である。
【図６】第１の実施形態における空間フィルタ処理部の構成を示す図である。
【図７】エッジ強調フィルタの一例を示す図である。
【図８】エッジ強調フィルタの他の例を示す図である。
【図９】第１の実施形態における合成フィルタのフィルタ特性の例を示す図である。
【図１０】第１の実施形態における合成フィルタのフィルタ特性の例を示す図である。
【図１１】第１の実施形態における合成フィルタのフィルタ特性の例を示す図である。
【図１２】第１の実施形態における合成フィルタのフィルタ特性の例を示す図である。
【図１３】第１の実施形態における合成フィルタのフィルタ特性の例を示す図である。
【図１４】第２の実施形態における空間フィルタ処理部の構成を示す図である。
【図１５】特徴量算出部１（４０），２（４１）の一例を示す図である。
【図１６】特徴量算出部１（４０）にて使用されるエッジ量算出フィルタの一例を示す図である。
【図１７】特徴量算出部２（４１）にて使用されるエッジ量算出フィルタの一例を示す図である。
【図１８】第３の実施形態における空間フィルタ処理部の構成を示す図である。
【図１９】図１８の空間フィルタ処理部に使用するフィルタの一例として、平滑化フィルタ１（６１），平滑化フィルタ２（６２）に図１（ａ）の平滑化フィルタを使用し、エッジ強調フィルタ６３に図７（ａ）のエッジ強調フィルタを使用した時の合成フィルタのフィルタ特性を示す図である。
【図２０】第４の実施形態における平滑化フィルタを説明するための図である。
【図２１】第５の実施形態における空間フィルタ処理部の構成を示す図である。
【図２２】図２１の合成フィルタのフィルタ特性を示す図である。
【図２３】第６の実施形態における空間フィルタ処理部の構成を示す図である。
【図２４】図２３における特徴量算出部の構成例を示す図である。
【図２５】補正エッジ量算出フィルタの一例を示す図である。
【図２６】第６の実施形態の画像処理装置の効果を説明するための図である。
【図２７】補正エッジ量算出フィルタの一例を示す図である。
【符号の説明】
１１        スキャナ部
１３        スキャナγ補正処理部
１４        空間フィルタ処理部
１５        色補正処理部
１６        ＢＧ／ＵＣＲ処理部
１７        プリンタγ補正処理部
１８        中間調処理部
１９        プリンタ部
２１        ＣＰＵ
２２        操作部
２３        バス
３１        平滑化フィルタ
３２，３３        エッジ強調フィルタ
３４，３５        演算器
３８        合成器
４０，４１，７０        特徴量算出部
５１        エッジ量算出フィルタ
５２        絶対値処理部
５３        最大値選択部
５４        ＬＵＴ
６１，６２        平滑化フィルタ
６３        エッジ強調フィルタ
６６        合成器
７１，７２        基本エッジ量算出フィルタ
７３，７４        補正エッジ量算出フィルタ
７５，７６，７７，７８        絶対値処理部
７９，８０        演算器
８１        最大値選択部
８２        ＬＵＴ
【図１】
2004193725.tif 000003
【図２】
2004193725.tif 000004
【図３】
2004193725.tif 000005
【図４】
2004193725.tif 000006
【図５】
2004193725.tif 000007
【図６】
2004193725.tif 000008
【図７】
2004193725.tif 000009
【図８】
2004193725.tif 000010
【図９】
2004193725.tif 000011
【図１０】
2004193725.tif 000012
【図１１】
2004193725.tif 000013
【図１２】
2004193725.tif 000014
【図１３】
2004193725.tif 000015
【図１４】
2004193725.tif 000016
【図１５】
2004193725.tif 000017
【図１６】
2004193725.tif 000018
【図１７】
2004193725.tif 000019
【図１８】
2004193725.tif 000020
【図１９】
2004193725.tif 000021
【図２０】
2004193725.tif 000022
【図２１】
2004193725.tif 000023
【図２２】
2004193725.tif 000024
【図２３】
2004193725.tif 000025
【図２４】
2004193725.tif 000026
【図２５】
2004193725.tif 000027
【図２６】
2004193725.tif 000028
【図２７】
2004193725.tif 000029