(57)【要約】【課題】網点成分を十分に除去すると共に，文字等のエッジ部分の過剰な平滑化を防止するために，網点線数に適応したフィルタ処理を実行するべくディジタル画像データの網点線数を特定する。【解決手段】複数の空間周波数フィルタによりディジタル画像データをフィルタ処理し，該フィルタ処理後の各ディジタル画像データの各々の分散値を算出することにより，かかる分散値に基づきディジタル画像データの網点線数を特定するものであり，これにより，網点線数に最も適したフィルタ処理を実行することが可能となる。その結果，文字等からなる画像データのエッジ部が過剰に平滑化されずに，良好な画像を再生することが可能となる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる網点構造を有するディジタル画像データの網点領域の線数を特定する網点線数特定装置において，
複数の空間周波数フィルタにより上記ディジタル画像データをフィルタ処理するフィルタ処理手段と，
上記フィルタ処理手段によりフィルタ処理されたディジタル画像データの各々の分散値を算出する分散値算出手段と，
上記分散値算出手段により算出された分散値に基づいて上記ディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定手段と，を具備してなることを特徴とする網点線数特定装置。
【請求項２】
上記フィルタ処理手段が，マトリクスサイズの異なる複数の空間周波数フィルタによりフィルタ処理するものである請求項１に記載の網点線数特定装置。
【請求項３】
上記空間周波数フィルタが，ガウスフィルタである請求項１又は２に記載の網点線数特定装置。
【請求項４】
異なる網点構造を有するディジタル画像データの網点領域の線数を特定する網点線数特定方法において，
複数の空間周波数フィルタにより上記ディジタル画像データをフィルタ処理するフィルタ処理工程と，
上記フィルタ処理工程によりフィルタ処理されたディジタル画像データの各々の分散値を算出する分散値算出工程と，
上記分散値算出工程により算出された分散値に基づいて上記ディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定工程と，を具備してなることを特徴とする網点線数特定方法。
【請求項５】
上記網点線数特定装置と，該網点線数特定装置により特定された網点線数に応じた上記空間周波数フィルタによりフィルタ処理されたディジタル画像データに対して所定の擬似中間調処理を実行する手段と，を具備してなることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，網点構造を有するディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定装置，網点線数特定方法，及び網点線数特定装置を用いた画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来，ディジタル複写機やＦＡＸ装置等の画像処理装置において，ディジタル画像データの網点と上記画像処理装置が生成する画像を構成するスクリーンとの干渉によりモアレが発生するという問題があった。このモアレの発生を防止するためには，画像処理を行う前に，ディジタル画像データの網点構造を平滑化して上記網点の周波数成分（網点成分）を除去する必要がある。
【０００３】
上記網点成分を除去するものに，例えば特許文献１に提案される空間フィルタ装置がある。このフィルタ装置は，線数１００以上の網点領域に含まれる網点成分を一律に除去する平滑化フィルタを用いることにより，モアレの発生を防止している。
【０００４】
【特許文献１】特開平０７−９５４０９号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，線数１００以上の全ての網点領域の網点成分を除去する処理を一律に施す場合に，高線数（例えば線数１７５以上）からなる網点領域をフィルタ処理すると，網点成分を十分に除去することはできるが，その反面，文字等のエッジ部分の強調が無くなり，鮮明な画像を再生することができないという問題があった。このような問題は，網点線数に適応したフィルタ処理を実行することにより解決されると考えられる。そのためには，ディジタル画像データの網点線数を特定する必要がある。
また，網点線数に適応したフィルタ処理をしなければ，結果的に不必要なフィルタ処理をする場合が生じ，処理に費やされる時間を無駄に浪費する恐れがある。
従って，本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり，その目的とするところは，網点構造を有するディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定装置，網点線数特定方法，及び当該網点線数特定装置を用いた画像処理を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は，異なる網点構造を有するディジタル画像データの網点領域の線数を特定する網点線数特定装置において，複数の空間周波数フィルタにより上記ディジタル画像データをフィルタ処理するフィルタ処理手段と，上記フィルタ処理手段によりフィルタ処理されたディジタル画像データの各々の分散値を算出する分散値算出手段と，上記分散値算出手段により算出された分散値に基づいて上記ディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定手段と，を具備してなることを特徴とする網点線数特定装置として構成されている。このように構成することにより，網点線数に最も適したフィルタ処理を実行することが可能となる。その結果，文字等からなる画像データのエッジ部が過剰に平滑化されずに，良好な画像が再生され得る。
【０００７】
この場合，上記フィルタ処理手段が，マトリクスサイズの異なる複数の空間周波数フィルタによりフィルタ処理するものであることが望ましく，また，上記空間周波数フィルタが，ガウスフィルタであることが望ましい。
【０００８】
また本発明は，上記網点線数特定装置が具備する各手段に相当する処理を行う網点線数特定方法として捉えたものであっても良い。
即ち，異なる網点構造を有するディジタル画像データの網点領域の線数を特定する網点線数特定方法において，複数の空間周波数フィルタにより上記ディジタル画像データをフィルタ処理するフィルタ処理工程と，上記フィルタ処理工程によりフィルタ処理されたディジタル画像データの各々の分散値を算出する分散値算出工程と，上記分散値算出工程により算出された分散値に基づいて上記ディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定工程と，を具備してなることを特徴とする網点線数特定方法として構成することができる。
【０００９】
更に，前記課題は，下記の画像処理装置によっても解決され得る。
即ち，上記網点線数特定装置と，該網点線数特定装置により特定された網点線数に応じた上記空間周波数フィルタによりフィルタ処理されたディジタル画像データに対して所定の擬似中間調処理を実行する手段とを具備してなることを特徴とする画像処理装置を提供するものであっても良い。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下添付図面を参照しながら，本発明の実施の形態について説明し，本発明の理解に供する。尚，以下の実施の形態は，本発明を具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
ここに，図１は本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置のシステムブロック図，図２は本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置が行う処理の一例を説明するフローチャート，図３は５×５のガウスフィルタを示す図，図４は７×７のガウスフィルタを示す図，図５は９×９のガウスフィルタを示す図である。
【００１１】
まず，図１を用いて，本発明の一実施形態に係る網点線数特定装置のシステム構成について説明する。
本網点線数特定装置は，画像データ入力部１，フィルタ処理部５（フィルタ処理手段の一例），フィルタ処理部７（フィルタ処理手段の一例），フィルタ処理部９（フィルタ処理手段の一例），分散値算出処理部２（分散値算出手段の一例），線数特定部３（網点線数特定手段の一例），出力処理部４，及びこれらを制御するＣＰＵやＤＳＰ等からなる不図示の演算処理部を備えて構成されている。上記画像入力部１に入力されたディジタル画像データは，上記画像入力部１によって上記各フィルタ処理部５，７，９へ転送され，その後，上記各フィルタ処理部において上記ディジタル画像データに含まれる網点成分を除去するフィルタ処理がなされる。各フィルタ処理がなされた各々の画像データは，上記分散値算出処理部２においてその分散値が算出される。その後，線数特定部３において上記分散値に基づいて入力されたディジタル画像データに含まれる網点線数が特定される。その後，画像データ出力部４によって，線数特定部３において特定された網点線数に応じたフィルタ処理がなされた画像データが出力される。
【００１２】
ここで，図３を用いて上記フィルタ処理部５ついて説明する。
フィルタ処理部５には空間周波数フィルタの一例であるガウスフィルタ５１が使用される。このガウスフィルタ５１は図３（ａ）に示されように，５×５のマトリクスからなるフィルタである。ここで示されるマトリクスの１つのブロックは１画素を示すものとして説明するが，特にこれに限れず，１網点或いは数画素で構成されたものを示すと考えても差し支えない。図３（ｂ）にはフィルタ５１の周波数特性を表すグラフ５２が示されている。かかる周波数特性グラフ５２は，横軸をフィルタ５１に入力される画像データの網点線数とし，縦軸をフィルタ５１によるフィルタ処理後の画像データに含まれる網点成分のパワースペクトルとして，画像データの網点線数に対するフィルタ処理後のパワースペクトルを表すものである。この周波数特性グラフ５２から分かるように，上記フィルタ５１を用いることにより，網点線数１７５以上の画像データに含まれる網点成分のパワースペクトルを略０としている。即ち，上記フィルタ５１は網点線数１７５以上の画像データに含まれる網点成分を略完全に除去する性質を有する。その反面，網点線数が１７５未満の画像データについては，画像データが有する網点線数が減少するにつれて，その網点成分の除去が困難な傾向にある。尚，上記パワースペクトルは画像データに周波数成分（網点成分）がどの程度含まれているかどうかを示す目安であり，この数値が略０を示すことは，即ちフィルタ５１Ａより画像データに含まれる網点成分が略完全に除去されたことを意味する。
【００１３】
続いて，図４を用いて上記フィルタ処理部７について説明する。
フィルタ処理部７には，上記フィルタ処理部５と同じく空間周波数フィルタの一例であるガウスフィルタ７１が使用される。このガウスフィルタ７１は図４（ａ）に示されように，７×７のマトリクスからなるフィルタである。図４（ｂ）にはフィルタ７１の周波数特性を表すグラフ７２が示されている。この周波数特性グラフ７２から分かるように，上記フィルタ７１を用いることにより，網点線数１５０以上の画像データに含まれる網点成分のパワースペクトルを略０としている。即ち，上記フィルタ７１は上記フィルタ５１とは異なり，網点線数１５０以上の画像データに含まれる網点成分を略完全に除去する性質を有する。その反面，網点線数が１５０未満の画像データについては，画像データが有する網点線数が減少するにつれて，その網点成分の除去が困難な傾向にある。
【００１４】
更に，図５を用いて上記フィルタ処理部９について説明する。
フィルタ処理部９には，上記フィルタ処理部５及びフィルタ処理部７と同じく空間周波数フィルタの一例であるガウスフィルタ９１が使用される。このガウスフィルタ９１は図５（ａ）に示されように，９×９のマトリクスからなるフィルタである。図５（ｂ）にはフィルタ９１の周波数特性を表すグラフ９２が示されている。この周波数特性グラフ９２から分かるように，上記フィルタ９１を用いることにより，網点線数１３３以上の画像データに含まれる網点成分のパワースペクトルを略０としている。即ち，上記フィルタ９１は上記フィルタ５１及びフィルタ７１とは異なり，網点線数１３３以上の画像データに含まれる網点成分を略完全に除去する性質を有する。その反面，網点線数が１３３未満の画像データについては，画像データが有する網点線数が減少するにつれて，その網点成分の除去が困難な傾向にある。
【００１５】
次に，図２のフローチャートを用いて，本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置が備えるＣＰＵやＤＳＰ等からなる演算処理部により実行される処理手順について説明する。以下，Ｓ１０，Ｓ２０，…は，処理手順（ステップ）の番号を示す。処理はステップＳ１０より開始される。
画像データ入力部１に入力された画像データは，フィルタ処理部５，７，９の各ガウスフィルタ５１，７１，９１によって画像データに含まれる網点成分を除去するフィルタ処理がなされる（Ｓ１０，Ｓ１１，Ｓ１２）。このように，ステップＳ１０，Ｓ１１，Ｓ１２において，一のディジタル画像データをマトリクスサイズの異なる複数のフィルタによるフィルタ処理を実行させるための手段がフィルタ処理手段の一例である。
【００１６】
次に，ステップＳ２０において，上記各フィルタ５１，７１，９１でフィルタ処理された各々の画像データの分散値が算出される。即ち，上記フィルタ５１を通過した５×５のマトリクスサイズの画像データの分散値が算出され，同様にして上記７×７，９×９のマトリクスサイズの画像データの分散値が算出される。ここでいう分散値σ２は一般に確率統計で用いられる分散のことであり，例えば，上記フィルタ５１のマトリクスサイズ（５×５）を通過した２５個の画素の各画素値ｘｉ（例えば２５６階調で表された場合のその階調度）の平均をｘＰとしたときの各画素値の偏差σ〔＝ｘｉ−ｘＰ〕の２乗の平均値（式１参照）で表される。
【数１】
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式１からも分かるように，分散値は上記マトリクスサイズの画像データ内における画素値のばらつきの度合いを表すものである。従って，上記分散値σ２が小さい場合は上記ばらつきが少ないことを意味し，即ち，隣接する画素間の階調差（濃度差）が小さいことを意味する。この分散値σ２が略０である場合は上記ばらつきがほとんど無く，即ち画素間の階調差がほとんど無いことを意味する。逆に，上記分散値σ２が大きい場合は上記ばらつきが多いことを意味し，即ち画素間の階調差が大きいことを意味する。一般に，網点線数は使用する紙質と用途によってある程度決定されるものであり，複写機やＦＡＸ装置等の画像処理装置で通常使用される用紙サイズ（Ａ４，Ｂ４サイズ）では，細かな階調性の再現が要求される写真等の画像データは高線数で表現され，エッジ部の多い文字等で構成される画像データは低線数で表現されている。従って，上記分散値σ２が小さい画像データは高線数で表現された画像データであると判断することができ，上記分散値σ２が大きい画像データは低線数で表現された画像データであると判断することができる。
このように，ステップＳ２０の分散値算出処理を実行させるための手段が分散値算出手段の一例である。
【００１７】
ステップ２０においてフィルタ処理後の各画像データの分散値が算出されると，続いて上記各分散値が所定の閾値ｋと比較される（Ｓ３０，Ｓ４０，Ｓ５０，Ｓ６０）。ここで，フィルタ５１によりフィルタ処理された画像データの分散値をσ５２，フィルタ７１によりフィルタ処理された画像データの分散値をσ７２，フィルタ９１によりフィルタ処理された画像データの分散値をσ９２とすると，ステップＳ３０ではσ５２，σ７２，σ９２のすべてにおいてその値が閾値ｋ未満であるかどうかが判断される。上述した周波数特性グラフから読み取られるように，線数１７５以上の画像データが入力された場合は，どのフィルタでフィルタ処理を行っても網点成分を十分に除去することが可能である。このような場合，上記各分散値は小さく，所定の閾値を越えることはない。即ち，上記ステップＳ３０の処理は入力された画像データの線数が１７５以上であるかどうかを判断するものである。また，画像データをマトリクスサイズやフィルタ係数が大きいフィルタ（フィルタ９１）で処理するよりも小さいフィルタ（フィルタ５１）で処理したほうが処理時間を短縮することができ，更に画像データに含まれるエッジ部の過剰な平滑化を防止することができる。そうすると，上記のどのフィルタを用いても十分に画像データの網点成分を除去することができるのであれば，マトリクスサイズが最も小さいフィルタ５１でフィルタ処理することが望ましい。従って，上記ステップＳ３０において分散値σ５２，σ７２，σ９２がすべて閾値ｋ未満であると判断された場合は，ステップ３１においてフィルタ５１によりフィルタ処理された画像データが出力され，その後に一連の処理が終了する。また，分散値σ５２，σ７２，σ９２のいずれかが閾値ｋ以上であると判断されると処理はステップ４０に進む。尚，ステップＳ３０において分散値σ５のみを閾値ｋと比較判断することとしても良い。分散値σ５２が閾値ｋ未満であれば，当然に分散値σ７２，σ９２も閾値ｋ未満であるからである。
このように，線数が１７５以上であると特定された画像データを，その線数に最も適したフィルタ５１でフィルタ処理することにより，画像データに含まれ網点成分が十分に除去されると共に，従来生じていたエッジ部分の過剰な平滑化が防止され，その結果として良好な画像を再生することが可能となる。また，フィルタ７１，９１よりもマトリクスサイズの小さいフィルタ５１によりフィルタ処理することにより，フィルタ処理に費やされる時間が大幅に短縮され得る。
【００１８】
ステップＳ４０では分散値σ５２が閾値ｋ以上であり，分散値σ７２，σ９２が閾値ｋ未満であるかどうかが判断される。分散値σ５２が閾値ｋ以上であることは，フィルタ５１では入力された画像データの網点成分を十分に除去することができず，これは該画像データが線数１７５未満のものであることを意味する。また，分散値σ７２，σ９２が閾値ｋ未満であることは，フィルタ７１及びフィルタ９１によって入力された画像データの網点成分を十分に除去することができ，これは該画像データが線数１５０以上のものであることを意味する。即ち，上記ステップＳ４０の処理は入力された画像データの線数が１５０以上かつ１７５未満であるかどうかを判断するものである。従って，上記ステップＳ４０の判断が肯定された場合はステップＳ４１においてフィルタ７１によりフィルタ処理された画像データが出力されて，その後に一連の処理が終了する。否定された場合は，処理はステップ５０に進む。尚，ステップＳ４０の処理が，分散値σ５２が閾値ｋ以上かつσ７２が閾値ｋ未満であることをと比較判断するものであっても良い。分散値σ７２が閾値ｋ未満であれば，当然に分散値σ９２も閾値ｋ未満であるからである。
【００１９】
ステップＳ５０では分散値σ５２，σ７２が閾値ｋ以上であり，分散値σ９２が閾値ｋ未満であるかどうかが判断される。分散値σ５２，σ７２が閾値ｋ以上であることは，フィルタ５１及びフィルタ７１では入力された画像データの網点成分を十分に除去することができず，これは該画像データが線数１５０未満のものであることを意味する。また，分散値σ９２が閾値ｋ未満であることは，フィルタ９１によって入力された画像データの網点成分を十分に除去することができ，これは該画像データが線数１３３以上のものであることを意味する。即ち，上記ステップＳ５０の処理は入力された画像データの線数が１３３以上かつ１５０未満であるかどうかを判断するものである。従って，上記ステップＳ５０の判断が肯定された場合はステップＳ５１においてフィルタ９１によりフィルタ処理された画像データが出力されて，その後に一連の処理が終了する。否定された場合は，処理はステップ６０に進む。尚，ステップＳ５０の処理が，分散値σ７２が閾値ｋ以上かつσ９２が閾値ｋ未満であることをと比較判断するものであっても良い。分散値σ７２が閾値ｋ以上であれば，当然に分散値σ５２も閾値ｋ以上であるからである。
【００２０】
ステップ６０ではσ５２，σ７２，σ９２のすべてにおいてその値が閾値ｋ以上であるかどうかが判断される。線数１３３未満の画像データが入力された場合は，どのフィルタでフィルタ処理を行っても網点成分を十分に除去することができない。このような場合，上記各分散値は大きくなり所定の閾値を越えてしまう。即ち，上記ステップＳ６０の処理は入力された画像データの線数が１３３未満であるかどうかを判断するものである。従って，上記ステップＳ６０の判断が肯定された場合は，処理ステップＳ５１において上記各フィルタによりフィルタ処理がなされた画像データを出力しないで入力された画像データをそのままの状態で出力し，その後に一連の処理が終了する。上記各フィルタで処理しても網点成分を十分に除去できず，そのためフィルタ処理をするだけ時間を浪費することになりかねないからである。尚，ステップＳ６０において分散値σ９２のみを閾値ｋと比較判断することとしても良い。分散値σ９２が閾値ｋ以上であれば，当然に分散値σ５２，σ７２も閾値ｋ以上であるからである。
このようにステップＳ３０，Ｓ４０，Ｓ５０，Ｓ６０の処理が順次行われることにより，入力された画像データに含まれる網点線数が適確に識別されることになる。線数が識別された画像データは，上記ステップＳ３１，Ｓ４１，Ｓ５１において網点線数に応じた最適なフィルタで処理がなされる。これにより画像データに含まれる網点成分が十分に除去されると共に，過剰な平滑化が防止され，その結果，良好な画像を再生することが可能となる。
【００２１】
【実施例】
前記したように，上記ステップＳ３０の処理は入力された画像データの線数が１７５以上であるかどうかを判断するものである。上記実施形態の説明においても触れたが，一般に，網点線数は使用する紙質と用途によってある程度決定されるものである。通常，新聞紙に使用される更紙には線数６５，書籍・雑誌等で使用される上質紙には線数１２０若しくは１３３，カレンダー・カタログ等に使用されるコート紙には線数１５０，美術書や写真集に使用されるアート紙には線数１７５若しくは２００で画像が表現されることが多い。従って，このように紙質・用途に応じた線数が通常定められているのであれば，上記ステップＳ３０の処理を入力された画像データの線数が１７５，２００であるかどうかを判断するものであると考えることも可能である。
ステップＳ４０の処理についても，上記ステップＳ３０と同じように，入力された画像データの線数が１５０であるかどうかを判断するものであり，ステップＳ５０の処理は入力された画像データの線数が１３３であるかどうかを判断するものであると考えることができる。
【００２２】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明は，複数の空間周波数フィルタによりディジタル画像データをフィルタ処理し，該フィルタ処理後の各ディジタル画像データの各々の分散値を算出することにより，かかる分散値に基づきディジタル画像データの網点線数を特定するものであり，これにより，網点線数に最も適したフィルタ処理を実行することが可能となる。その結果，文字等からなる画像データのエッジ部が過剰に平滑化されずに，良好な画像を再生することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置のシステムブロック図。
【図２】本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置が行う処理の一例を説明するフローチャート。
【図３】５×５のガウスフィルタを示す図。
【図４】７×７のガウスフィルタを示す図。
【図５】９×９のガウスフィルタを示す図。
【符号の説明】
１…画像データ入力部
２…分散値算出処理部
３…線数特定部
４…出力処理部
５…５×５フィルタ処理部
７…７×７フィルタ処理部
９…９×９フィルタ処理部
５１…マトリクスサイズが５×５のガウスフィルタ
５２…５×５のガウスフィルタの周波数特性グラフ
７１…マトリクスサイズが７×７のガウスフィルタ
７２…７×７のガウスフィルタの周波数特性グラフ
９１…マトリクスサイズが９×９のガウスフィルタ
９２…９×９のガウスフィルタの周波数特性グラフ
【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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