(57)【要約】【課題】網点で表現された画像を含む画像データを、モアレ発生を抑制して高品質な縮率変換処理を行う。【解決手段】網点領域認識手段１１は、画像データから網点を画素集合体の単位で検出し、網点をもとに網点領域を認識する。網点領域マスク作成手段１２は、網点間の距離からマスクパターン作成し、網点領域分離手段１３は、マスクパターンで網点領域とそれ以外の非網点領域とを分離する。網点領域縮率変換手段１４は、縮率をもとに、網点領域の各網点を、形状が線対称に近い形状になるように画素を追加／削除して変換し、非網点領域縮率変換手段１５は、非網点領域を別の手法で変換する。網点領域・非網点領域合成手段１６は、変換された網点領域および非網点領域を合成する。【選択図】          図１
2004213298.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で認識する処理と、
前記網点ごとに、前記画素集合体の形状と中心画素とを求め、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、
前記算出結果に基づき、前記必要な画素数で構成されかつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように前記画素集合体の画素を配置する処理とを含む
ことを特徴とする画像縮率変換処理プログラム。
【請求項２】
網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で認識する処理と、
前記画像データから、少なくとも網点周期および網点角度を含む網点の統計情報とを収集する処理と、
前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、
前記必要な画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置する処理とを含む
ことを特徴とする画像縮率変換処理プログラム。
【請求項３】
網点により表現された画像が含まれる二値の画像データの縮率変換を行う処理装置であって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で検出し、検出した前記網点が所定数以上存在するデータ領域を網点領域として認識する網点領域認識手段と、
前記複数の網点間の統計的な距離情報をもとにマスクパターンを作成し、前記マスクパターンを用いて前記網点領域の画像データと前記網点領域以外のデータ領域である非網点領域の画像データとを分離する網点領域分離手段と、
入力された縮率を用いて前記網点領域のみを縮率変換する網点領域縮率変換手段と、
前記縮率を用いて前記非網点領域のみを縮率変換する非網点領域縮率変換手段と、
前記縮率を用いて変換処理された網点領域の画像データおよび前記非網点領域の画像データを合成する網点領域・非網点領域合成手段とを備える
ことを特徴とする画像縮率変換処理装置。
【請求項４】
請求項３記載の画像縮率変換処理装置において、
前記網点領域縮率変換手段は、前記網点ごとに、前記画素集合体の形状と中心画素とを求め、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出し、前記算出結果に基づき、前記必要な画素数で構成されかつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように前記画素集合体の画素を配置する
ことを特徴とする画像縮率変換処理装置。
【請求項５】
請求項３記載の画像縮率変換処理装置において、
前記網点領域縮率変換手段は、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出し、前記必要な画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置する
ことを特徴とする画像縮率変換処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像処理技術に関し、さらに詳しくは、網点で表現された画像を含む二値の画像データの縮率変換処理技術に関する。縮率変換処理とは、与えられた縮率（拡大率もしくは縮小率）にもとづいて、デジタル画像データ（画像データ）を拡大または縮小して出力する処理である。
【０００２】
近年では、パーソナルコンピュータの高性能化、およびカラープリンタ、カラースキャナ等の入出力装置の高性能化が個人ユーザ層にまで拡大し、ユーザの  デジタル画像加工ニーズの高まりとともに、印字結果や画像データに対する高品質化の要求が高まっている。本発明は、高品質な画像データ加工技術の一助となるものである。
【０００３】
【従来の技術】
画像加工処理で、対象となる画像がデジタル機器から出力された画像である場合に、この画像中に網点で表現されている部分が含まれていると、この画像を二値の画像データとして読み込む際に、読み込む画像データと読込み機器のサンプリング間隔の違い等により網点の形状が変形し、網点部分に縞干渉（モアレ）が発生することがある。また、網点で表現されている部分が含まれた二値の画像データを縮率変換（拡大または縮小）処理する際にもモアレが発生することがある。モアレとは、縮率変換処理などにより、網点に周期的な濃淡差または周期的な形状から発生する網点領域の視覚的なムラ（模様）である。
【０００４】
文字、線画、写真などを含むような二値の画像データについて縮率変換処理を行う場合に、従来は、画像データ中の写真などの網点で表された画像部分（網点領域）と文字や線画などの網点を用いていない画像部分（非網点領域）とを分離することなく、画像データ全体について一様に縮率変換処理を行っていた。
【０００５】
そのため、文字や線画などの非網点領域の画質のシャープさを保つことに重点を置いて縮率変換処理した場合には、写真などの網点領域にモアレが発生することを抑えることができなかった。
【０００６】
逆に、網点領域のモアレ発生を抑制することに重点をおいて縮率変換処理した場合には、文字や線画の領域の画質のシャープさが損なわれてしまっていた。
【０００７】
このように、従来では、網点領域または非網点領域のいずれかの領域の画質に重点を置いて縮率変換処理を行うかにより相反する処理結果となっていた。
【０００８】
そこで、本発明者は、網点で表現された画像が含まれる二値の画像データでのモアレ発生を軽減するデジタル画像処理システムを考案した。このデジタル画像処理システムでは、網点領域を含むデジタル画像もしくは拡大縮小処理したデジタル画像に対して、モアレの発生を網点の１つのセル単位で検出し、各網点がセルの中心に対して点対称に近い形状になるように形状を補正し、または、隣接する網点の中心位置座標が統計的に均等となるように網点の位置を移動し、または、検出した網点とその網点に隣接する網点との隣接辺の距離が均等となるように、網点の形状を補正する（特許文献１参照）。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００１−３４６０３８号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
現在では、コンピュータ、入出力機器などの高性能化に伴い、高品質な印刷結果が要求される。文字、線画、写真などを含むデジタル画像の縮率変換処理においても、文字や線画の領域の画質のシャープさを保持しつつ、写真などの網点領域でのモアレの発生を低減することが要求されている。
【００１１】
図７に網点領域を説明するための図を示す。図７の白い四角形を中心とした黒い四角形の集まり（集合体）は網点を示す。黒い四角形は網点を構成する各画素を、白い四角形は網点の中心画素を示す。
【００１２】
網点は、ミクロ的には画素の集合体で構成され、単位面積あたりの同一画素値の画素数により濃度が決定される。すなわち同一画素値の画素数により濃淡を表現している。また、網点の中心画素には周期性がある。さらに、網点を、網点の中心画素位置にした多値データ、すなわち画素群内の同一画素値の画素数としてとらえることができる。
【００１３】
前述したように、モアレは、周期的な濃淡の差または周期的な形状から生じる視覚的な模様である。したがって、網点を多値画像データとして取り扱い、その構成要素である多値データの配置を考慮し、画素集合体単位で平滑化処理を行うことにより、網点の濃淡差により生じるモアレを低減することができる。
【００１４】
さらに、濃淡差を補正するために網点（画素集合体）に画素を追加または削除して画素数の補正を行う場合に、画素集合体が上下／左右（縦方向／横方向）の線に対して線対称に近い形状になるように画素を均等に配置することにより、周期的な形状から生じるモアレを低減することができる。
【００１５】
例えば、高速輪転機による印刷処理では、刷り上がった印刷物上の印刷結果が、製版上での印刷結果より若干収縮するという特性がある。このような印刷処理では、印刷物の収縮率を考慮した製版処理が要求され、入力された画像データに対して横方向および縦方向の縮率（拡大率または縮小率を意味する）が異なるような偏平な縮率による変換処理を行って製版処理され実際の印刷が行われる。
【００１６】
横および縦方向の縮率が異なるような縮率変換処理を伴う印刷処理において、入力された画像データの網点を構成する画素集合体の形状が点対称であっても、偏平な縮率によって点対称ではなくなってしまい、周期的な形状によるモアレが発生しやすくなる。
【００１７】
したがって、網点を構成する画素集合体の形状が印刷物で点対称の形状で印刷されるように、あらかじめ、縮率変換で偏平な縮率を考慮して網点の形状が線対称に近い形状になるように各画素を配置する必要がある。
【００１８】
特許文献１の技術では、網点の画素を集合体として認識し、網点の形状および網点同士の位置関係を補正することによりモアレの発生を抑制している。しかし、特許文献１の技術では、網点を構成する画素の集合体が点対称に近い形状になるように補正を行うため、偏平な縮率による縮率変換処理を行って印刷処理する場合にはモアレ発生を効果的に低減できない場合がある。
【００１９】
本発明の目的は、網点で表現された画像データについて、モアレを低減できる縮率変換処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することである。
【００２０】
また、本発明の目的は、網点で表現された画像が含まれる二値の画像データについて、網点で表現された領域とそれ以外の領域に対し、それぞれの領域に適した変換処理を別々に行える縮率変換処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することである。
【００２１】
さらに、本発明の目的は、上記のプログラムの各処理を実現する処理装置を提供することである。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明は、網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記画像データの網点を画素集合体単位で認識する処理と、前記網点ごとに、前記画素集合体の形状と中心画素とを求め、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、前記算出結果に基づき、前記必要な画素数で構成されかつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように前記画素集合体の画素を配置する処理とを含むものである。
【００２３】
上記のプログラムを実行するコンピュータでは、入力された画像データの網点を構成する画素集合体を一つの単位として認識し、網点すなわち画素集合体を単位に縮率変換処理を行う。
【００２４】
すなわち、網点ごとに、前記網点の画素集合体の形状と中心画素とを求め、画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出し、前記算出結果に基づいて、前記必要画素で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状、例えば網点の中心画素を通る線に対して線対称に近い形状となるように前記画素集合体の画素を追加または削除して前記画素集合体の画素を配置する。
【００２５】
これにより、網点の領域に対し横および縦方向の拡縮率が異なるような偏平な縮率による縮率変換処理を施した場合でも、網点間での濃淡差や周期的な形状が生じにくく、モアレ発生を効果的に低減させることが可能となる。
【００２６】
また、本発明は、網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記画像データの網点を画素集合体単位で認識する処理と、前記画像データから、少なくとも網点周期および網点角度を含む網点の統計情報とを収集する処理と、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、前記必要な画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置する処理とを含むものである。
【００２７】
上記のプログラムを実行するコンピュータでは、入力された画像データの網点である画素集合体を一つの単位として認識し、前記画像データから、少なくとも網点周期および網点角度を含む網点の統計情報を収集する。そして、網点の領域に、収集した前記統計情報に従って、縮率変換を考慮した形状の網点を配置して再網点化を行う。
【００２８】
すなわち、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出し、前記必要画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状、例えば前記中心画素を通る線に対して線対称に近い形状となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置して再網点化を行う。
【００２９】
これにより、網点の領域に対し横および縦方向の拡縮率が異なるような偏平な縮率による縮率変換処理を施した場合でも、画像データから収集した網点周期および網点角度などの統計情報に従って縮率に対応した形状の網点により改めて網点化を行うことにより、モアレ発生を効果的に低減させることが可能となる。
【００３０】
さらに、本発明は、網点により表現された画像が含まれる二値の画像データの縮率変換を行う処理装置であって、前記画像データの網点を画素集合体単位で検出し、検出した前記網点が所定数以上存在するデータ領域を網点領域として認識する網点領域認識手段と、前記複数の網点間の統計的な距離情報をもとにマスクパターンを作成し、前記マスクパターンを用いて前記網点領域の画像データと前記網点領域以外のデータ領域である非網点領域の画像データとを分離する網点領域分離手段と、入力された縮率を用いて前記網点領域のみを縮率変換する網点領域縮率変換手段と、前記縮率を用いて前記非網点領域のみを縮率変換する非網点領域縮率変換手段と、前記縮率を用いて変換処理された網点領域の画像データおよび前記非網点領域の画像データを合成する網点領域・非網点領域合成手段とを備える。
【００３１】
本発明の処理装置では、網点領域認識手段により前記画像データの網点を画素集合体単位で検出し、検出した前記網点が所定数以上存在するデータ領域を網点領域として認識する。そして、網点領域分離手段により、前記複数の網点間の統計的な距離情報をもとにマスクパターンを作成し、前記マスクパターンを用いて前記網点領域の画像データと前記網点領域以外のデータ領域である非網点領域の画像データとを分離する。そして、入力された縮率を用いて、網点領域縮率変換手段により分離された前記網点領域のみを縮率変換し、また、非網点領域縮率変換手段により前記非網点領域のみを縮率変換する。その後、網点領域・非網点領域合成手段により、変換処理された網点領域の画像データおよび前記非網点領域の画像データを合成して二値の画像データとする。
【００３２】
さらに、本発明の処理装置は、上記の構成をとる場合に、網点領域縮率変換手段では、前記網点ごとに、前記画素集合体の形状と中心画素とを求め、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出し、前記算出結果に基づき、前記必要な画素数で構成されかつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように前記画素集合体の画素を配置する。
【００３３】
または、網点領域縮率変換手段では、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出し、前記必要な画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置する。
【００３４】
これにより、網点で表現された写真と文字や線画などから構成される画像データを縮率変換する場合でも、文字や線などのシャープさを損なわずに、写真などの網点領域のモアレ発生を低減することができる。
【００３５】
なお、本発明を実現するプログラムは、コンピュータが読み取り可能な、可搬媒体メモリ、半導体メモリ、ハードディスクなどの適当な記録媒体に格納することができ、これらの記録媒体に記録して提供され、または、通信インタフェースを介して種々の通信網を利用した送受信により提供されるものである。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の第１の実施の形態を説明する。図１は、第１の実施の形態において、本発明が適用される画像データ処理システムの構成例を示す。
【００３７】
画像データ処理システム１は、網点領域認識手段１１、網点領域マスク作成手段１２、網点領域分離手段１３、網点領域縮率変換手段１４、非網点領域縮率変換手段１５、および網点領域・非網点領域合成手段１６から構成される。
【００３８】
網点領域認識手段１１は、画像データ処理システム１に入力された文字、線画、写真などを含む画像データから網点領域を認識する手段である。
【００３９】
網点領域マスク作成手段１２は、網点領域認識手段１１が認識した網点領域に対するマスクパターンを作成する手段である。
【００４０】
網点領域分離手段１３は、マスクパターンを用いて網点領域のデータと非網点領域のデータとを分離する手段である。
【００４１】
網点領域縮率変換手段１４は、入力された縮率をもとに網点領域を変換する場合に、網点ごとに、網点を構成する画素集合体（画素集合）の画素数および縮率から縮率変換に必要な画素数を算出し、算出した画素数で構成されかつ画素集合の形状が偏平な縮率に対応した線対称な形状に近い形状になるように、画素集合に画素を追加もしくは削除して変換処理を行う手段である。
【００４２】
非網点領域縮率変換手段１５は、入力された縮率をもとに非網点領域のデータを縮率変換処理する手段である。
【００４３】
網点領域・非網点領域合成手段１６は、網点領域縮率変換手段１４により処理された網点領域のデータおよび非網点領域縮率変換手段１５により処理された非網点領域のデータを合成し、合成された画像データを出力する手段である。
【００４４】
以下に、第１の実施の形態における本発明の処理の流れを説明する。
【００４５】
画像データ処理システム１は、二値の画像データを入力して網点領域認識手段１１に渡す。
【００４６】
網点領域認識手段１１では、予め、画像データから網点領域の各網点とみなしうる孤立点であるか否かを判断するために、画素数の範囲、所定の範囲内での孤立点の存在数などの基準を定義しておく。定義される基準は、単なる雑音や句読点など明らかに網点ではないような孤立点である画素の集合を排除できるような値としておく。
【００４７】
そして、網点領域認識手段１１は、画像データから孤立点とみなしうる画素の集合を検出し、検出した孤立点が所定の範囲内で所定数以上存在する場合に、その範囲を網点が存在する領域すなわち網点領域と認識する。
【００４８】
これにより、デジタル画像データのうち、写真などの網点で構成されたデータの領域が網点領域として、文字や線画などの網点で構成されていないデータの領域が非網点領域として認識される。
【００４９】
次に、網点領域マスク作成手段１２では、網点領域認識手段１１が認識した網点（画素集合）から、網点および網点の周囲を考慮した大きさの網点マスクパターンを作成する。例えば、網点領域内の複数の網点の各中心画素間の平均距離（画素数）の２分の１に適切な距離を加えた距離を半径とするような大きさの網点マスクパターンを作成する。
【００５０】
次に、網点領域分離手段１３では、網点領域マスク作成手段１２により作成された網点マスクパターンを用いて網点領域のマスクプレーンを作成し、網点領域のデータと非網点領域のデータとを分離する。
【００５１】
続いて、網点領域縮率変換手段１４では、入力された縮率にもとづいて、網点領域分離手段１３により分離された網点領域の画像データを縮率変換する。ここで、刷り上がり時の印刷素材の収縮率を考慮して、入力された縮率は、横方向および縦方向の縮率がそれぞれ異なるような偏平な縮率であるとする。
【００５２】
網点領域縮率変換手段１４は、縮率変換処理後の網点の形状が、入力された縮率に対応した線対称に近い形状になるように画素集合の形状を補正する。
【００５３】
図２に、網点を構成する画素集合体の形状補正による縮率変換処理を説明するための図を示す。網点を構成する画素集合の各画素が図２（Ａ）に示すような形状で配置されているとする。
【００５４】
偏平な縮率による縮率変換処理の場合に、元の画素集合の画素数および与えられた縮率から、画素集合の各画素の配列が入力された偏平縮率に対応した形状の配列となるように、対象の画素集合の線対称な形状とする。例えば、図２（Ａ）の網点である画素集合は、一般的な点対称な形状である。このような網点を偏平な縮率で変換処理する場合には、図２（Ｂ）に示すような線対称な形状である画素集合となるように画素を配置する。
【００５５】
具体的には、画素集合ごとに、縮率変換に必要な画素数となるように画素の過不足を算出し、予め備えておいた画素の配置パターンを縮率に応じて変形する。そして、変形した配置パターンにもとづいて、必要に応じて画素集合に画素を追加もしくは画素集合の配列から画素を削除する。
【００５６】
例えば、画素集合の現在の画素数と縮率変換処理で生成するべき画素集合の画素数との差分から、現在の画素集合に画素を追加するかもしくは画素を削除するかどうかを判定する。
【００５７】
現在の画素集合に画素の追加が必要であれば、算出した画素数になるまで、縮率により変形した配置パターンに従って現在の画素集合に画素を追加する。一方、画素の削除が必要であれば、算出した画素数になるまで、縮率により変形した配置パターンに従って現在の画素集合から画素を削除する。
【００５８】
または、画素集合の中心画素を保持し、中心画素以外の画素をクリアし、変形した配置パターンに従って必要な画素数の画素を再配置する。
【００５９】
図３に、第１の実施の形態における網点領域縮率変換処理の処理フローを示す。
【００６０】
網点領域縮率変換手段１４は、画素集合の配列の初期化として、網点領域のデータから、処理対象とした網点（画素集合）の中心画素および配列を取得する（ステップＳ１０）。
【００６１】
そして、変換前の画素集合の画素数および与えられた縮率から、縮率変換処理で必要な画素数ｎを算出する（ステップＳ１１）。必要な画素数ｎとは、縮率変換処理後の網点領域が、入力された画像データの網点領域と同一の濃度となるのに必要な画素集合の画素数とする。
【００６２】
さらに、所定の順序にもとづいて、網点を構成する画素の配列に処理対象とするための順序を示す番号（ｉ）を付与する（ステップＳ１２）。
【００６３】
図４（Ａ）に、入力された画素集合の配列例を示す。図４（Ａ）の配列で、点線の四角形は白画素（値＝０）を、実線の四角形は網点を構成する黒画素（値＝１）を意味する。黒画素ごとに記した１、２、…、２５の数値は、ステップＳ１１の処理で黒画素である配列に付与された番号ｉを示す。画素集合の中心画素に番号（ｉ＝１）が付与され、中心画素（配列＝１）から隣接する周辺画素（配列）へと順にシリアルな番号ｉが付与される。
【００６４】
そして、中心画素（配列＝１）を処理対象から排除するためにｉ＝２とする（ステップＳ１３）。
【００６５】
まず、処理結果として必要な画素数ｎをすべて処理したかどうかを判定する（ステップＳ１４）。処理結果として必要な画素数ｎをすべて処理していなければ、現在の処理対象の番号ｉの画素（配列ｉ）について、配列ｉの変換後の配列ｊを算出する（ステップＳ１５）。例えば、入力された縮率（横倍率および縦倍率）を、配列ｉの画素位置（Ｘｉ  ，Ｙｉ  ）に乗算して変換後の画素位置（Ｘｊ  ，Ｙｊ  ）を算出して配列ｊを求める。
【００６６】
そして、求めた配列ｊに既に黒画素があるかどうかを判定し（ステップＳ１６）、配列ｊに黒画素がなければ、その配列ｊに黒画素を置き、シリアルな番号を付け直す（ステップＳ１７）。一方、すでに配列ｊに黒画素があれば、ｉ＝ｉ＋１として（ステップＳ１８）、ステップＳ１４の処理へ戻る。
【００６７】
ステップＳ１４の処理で、処理結果として必要な画素数ｎをすべて処理している場合には、処理対象とならなかった画素数ｎを超える黒画素があれば、それらを白画素に変更して（ステップＳ１９）、処理を終了する。
【００６８】
以上のようにして、網点領域縮率変換手段１４は、図４（Ａ）の画素集合の配列ｉの順番に従って、各画素ごとに変換処理後の配列ｊを決定していく。図４（Ｂ）に、縮率変換処理後の画素集合の配列例を示す。ここで、縮率を横倍率＝１．３，縦倍率＝０．９７とし、変換処理で必要な画素数ｎ＝１５とする。
【００６９】
まず、中心画素（配列ｉ＝１、以下画素１とする）は縮率変換によっても画素位置を変動させないために、縮率による変換後の配列を算出せずにそのまま同一の位置を配列ｊ＝１とする。すでに配列ｊ＝１には黒画素が存在するので、黒画素を配置する処理は行わない。
【００７０】
次にｉ＝２として、入力された画素集合の画素２の縮率変換後の対応する画素位置（Ｘｊ  ，Ｙｊ  ）を求める。ここで算出した画素２の変換後の画素位置が、既に処理された画素１の配列ｊ＝１の位置と重複する範囲にあると仮定する。
【００７１】
この場合に、画素２の変換処理後の画素位置には既に処理された画素１があるため、画素２に対応する画素を配置せず、ｉ＝３として次の画素３の処理を行う。
【００７２】
同様に、画素３について、縮率変換後の画素位置を求める。画素３の縮率変換処理後の画素位置（Ｘｊ  ，Ｙｊ  ）も、既に処理された画素１の画素位置と重複する範囲にあると仮定すると、画素３に対応する画素を配置せず、ｉ＝４として次の画素４の処理を行う。
【００７３】
次に、同様に画素４の縮率変換後の画素位置を求める。画素４の変換後の画素位置（Ｘｊ  ，Ｙｊ  ）は、既に処理された配列に対応する画素位置と重複していないと仮定する。そのため、画素４に対応する画素位置（Ｘｊ  ，Ｙｊ  ）に黒画素があるかどうかを判断する。ここでは、該当する画素位置には黒画素がないので、その黒画素を配列ｊ＝２とする。
【００７４】
さらに、ｉ＝５として次の画素５の縮率変換後の画素位置を求める。画素５の変換後の画素位置（Ｘｊ  ，Ｙｊ  ）は、既に処理された画素１および画素２の配列に対応する画素位置と重複していないと仮定する。そのため、画素５に対応する画素位置（Ｘｊ  ，Ｙｊ  ）に黒画素があるかどうかを判断する。ここで、該当する画素位置には黒画素がないので、その黒画素を配列ｊ＝３とする。
【００７５】
以上の処理を配列ｉの順で繰り返し、配列ｊ＝１５になるまで、すなわち変換処理後の画素集合として１５個の黒画素が処理されると、処理された黒画素以外の黒画素をすべて白画素に置き換える。
【００７６】
このようにして、図４（Ａ）の点対称な形状の画素数＝２５の網点は、図４（Ｂ）に示す線対称な形状の画素数＝１５の網点に変換される。
【００７７】
一方、非網点領域縮率変換手段１５は、網点領域縮率変換手段１４の処理と並行して、もしくはその処理の前後に、既存の処理手法のうち非網点縮率変換処理に適した手法を用いて非網点領域のデータを入力された縮率で縮率変換する。
【００７８】
その後、網点領域・非網点領域合成手段１６は、それぞれ別個に縮率変換された網点領域のデータおよび非網点領域のデータを合成して画像データを作成し出力する。これにより、入力された偏平な縮率に対応して線対称に近い形状で網点が変換された二値画像データが出力される。
【００７９】
かかる二値の画像データが収縮される特性を備えた印刷媒体に印刷された場合に、最終的な出力結果である印刷物では網点が点対称に近い形状となるため、非網点データの縮率変換の品質を保持したまま、モアレの発生を抑制することができる。
【００８０】
以下に本発明の第２の実施の形態を説明する。図５は、第２の実施の形態において、本発明が適用される画像データ処理システムの構成例を示す。
【００８１】
画像データ処理システム２は、網点領域認識手段１１、網点領域マスク作成手段１２、網点領域分離手段１３、非網点領域縮率変換手段１５、網点領域・非網点領域合成手段１６、統計情報収集手段２１、および網点領域縮率変換手段２２から構成される。
【００８２】
網点領域認識手段１１、網点領域マスク作成手段１２、網点領域分離手段１３、非網点領域縮率変換手段１５、および網点領域・非網点領域合成手段１６は、画像データ処理システム１を構成する同一番号の処理手段と同様の処理手段である。
【００８３】
統計情報収集手段２１は、網点領域認識手段１１で認識された網点領域の複数の網点（画素集合）から網点周期および網点角度など網点に関する統計情報を収集する手段である。
【００８４】
網点領域縮率変換手段２２は、入力された縮率に従って網点領域の網点を変換する場合に、網点領域で再網点化処理を行う手段である。再網点化処理とは、画像データの網点の画素集合の画素数および入力された縮率から縮率変換に必要な画素数を算出し、必要な画素数で、かつ、縮率に対応する線対称に近い形状の画素集合からなる網点を、収集された網点周期および網点角度に従って、網点領域に配置する処理である。
【００８５】
以下に、第２の実施の形態における本発明の処理の流れを説明する。
【００８６】
画像データ処理システム２は、二値の画像データを入力して網点領域認識手段１１に渡す。網点領域認識手段１１により入力した画像データの網点領域を認識する処理は、画像データ処理システム１で対応する処理手段が行う処理と同様である。
【００８７】
次に、統計情報収集手段２１では、網点領域認識手段１１で認識された網点領域の複数の画素集合の中心画素をもとに、網点周期および網点角度など網点に関する統計情報を収集する。例えば、認識された網点領域の網点の中心画素間の平均距離を算出して網点周期とする。また、認識された網点領域の網点の中心画素同士の位置関係を求めて網点角度とする。
【００８８】
網点の統計情報は、網点を構成する中心画素の位置が、重心であるかまたは外接四角形の中心点であるかなど複数の候補があり不安定であるため、的確に求めることは難しい。そこで、網点である画素集合の中心画素となる画素の候補を仮に定め、近傍の数点の網点を用いて、最も確からしい網点情報を求める。
【００８９】
具体的には、中心画素の座標位置を二値で表現し、パターン・マッチング手法で予め設定しておいたテーブルを参照し、所定の評価値をもとに候補から中心画素を決定し、その中心画素を用いて網点角度または網点周期を算出する。
【００９０】
または、対象となる網点の最近傍のそれぞれの相対座標値を求め、その最近傍の相対座標値の平均などの統計情報を使用して、網点角度または網点周期を算出する。
【００９１】
その後、網点領域マスク作成手段１２による網点マスクパターン作成処理および網点領域分離手段１３による網点領域データ分離処理を行う。これらの処理は、画像データ処理システム１で対応する各処理手段が行う処理と同様である。
【００９２】
続いて、網点領域縮率変換手段２２では、再網点化処理、すなわち、網点領域に、入力された縮率に対応する線対称な形状であって必要な画素数で構成される画素集合を網点周期および網点角度に従って配置する。
【００９３】
ここで、任意の位置から画素集合を配置してもよいし、元の画像データのある網点の中心画素を開始点情報として用いてもよい。
【００９４】
図６に、再網点化処理の処理フローを示す。
【００９５】
網点領域縮率変換手段２２は、統計情報収集手段２１により算出された網点周期および網点角度を取得する（ステップＳ２０）。
【００９６】
そして、網点を構成する画素集合の画素数および入力された縮率にもとづいて、縮率変換処理で必要な画素数ｍを算出する（ステップＳ２１）。縮率変換処理後の網点領域の濃度が元の網点領域の濃度と同一になるように画素数ｍを算出する。画素数ｍの算出処理は、図３の処理フローに示すステップＳ１１の処理と同様である。
【００９７】
次に、画素数ｍの画素集合の配列を決定する（ステップＳ２２）。網点領域縮率変換手段２２は、予め備えておいた配列規則により、画素数ｍの画素集合の配列を決定する。配列規則は、例えば、予め画素中心から点対称に画素を配置する画素の配置パターンを用意しておき、入力された縮率の横倍率および縦倍率により配列パターンを変形するという処理規則とする。
【００９８】
そして、取得した網点周期および網点角度に従って、決定した画素集合の配列で構成される画素数ｍの網点を網点領域に配置する（ステップＳ２３）。
【００９９】
本発明の形態および実施例の特徴を列記すると以下のとおりである。
【０１００】
（付記１）  網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で認識する処理と、
前記網点ごとに、前記画素集合体の形状と中心画素とを求め、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、
前記算出結果に基づき、前記必要な画素数で構成されかつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように前記画素集合体の画素を配置する処理とを含むことを特徴とする画像縮率変換処理プログラム。
【０１０１】
（付記２）  網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で認識する処理と、
前記画像データから、少なくとも網点周期および網点角度を含む網点の統計情報とを収集する処理と、
前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、
前記必要な画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置する処理とを含む
ことを特徴とする画像縮率変換処理プログラム。
【０１０２】
（付記３）  網点により表現された画像が含まれる二値の画像データの縮率変換を行う処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で検出し、検出した前記網点が所定数以上存在するデータ領域を網点領域として認識する処理と、
前記複数の網点間の統計的な距離情報をもとにマスクパターンを作成し、前記マスクパターンを用いて前記網点領域の画像データと前記網点領域以外のデータ領域である非網点領域の画像データとを分離する処理と、
入力された縮率を用いて前記網点領域のみを縮率変換する処理と、
前記縮率を用いて前記非網点領域のみを縮率変換する処理と、
前記縮率を用いて変換処理された網点領域の画像データおよび前記非網点領域の画像データを合成する処理とを含む
ことを特徴とする画像縮率変換処理プログラム。
【０１０３】
（付記４）  前記付記３記載の画像縮率変換処理プログラムにおいて、
前記網点領域縮率変換処理では、前記網点ごとに、前記画素集合体の形状と中心画素とを求め、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、
前記算出結果に基づき、前記必要な画素数で構成されかつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように前記画素集合体の画素を配置する処理を含む
ことを特徴とする画像縮率変換処理プログラム。
【０１０４】
（付記５）  前記付記３記載の画像縮率変換処理プログラムにおいて、
前記網点領域縮率変換処理では、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、
前記必要な画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置する処理を含む
ことを特徴とする画像縮率変換処理プログラム。
【０１０５】
（付記６）  網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理を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記録媒体であって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で認識する処理と、
前記網点ごとに、前記画素集合体の形状と中心画素とを求め、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、
前記算出結果に基づき、前記必要な画素数で構成されかつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように前記画素集合体の画素を配置する処理とを含むプログラムを記録した
ことを特徴とする画像縮率変換処理プログラム記録媒体。
【０１０６】
（付記７）  網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理を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記録媒体であって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で認識する処理と、
前記画像データから、少なくとも網点周期および網点角度を含む網点の統計情報とを収集する処理と、
前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出する処理と、
前記必要な画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置する処理とを含む
プログラムを記録した
ことを特徴とする画像縮率変換処理プログラム記録媒体。
【０１０７】
（付記８）  網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理装置であって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で検出する網点領域認識手段と、
前記網点ごとに、前記画素集合体の形状と中心画素とを求め、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数を算出し、前記算出結果に基づき、前記必要な画素数で構成されかつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように前記画素集合体の画素を配置する網点領域縮率変換手段とを含む
ことを特徴とする画像縮率変換処理装置。
【０１０８】
（付記９）  網点により表現された二値の画像データを縮率変換する処理装置であって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で認識する網点領域認識手段と、
前記画像データから、少なくとも網点周期および網点角度を含む網点の統計情報とを収集する統計情報収集手段と、
前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出し、前記必要画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置する網点領域縮率変換手段とを含む
ことを特徴とする画像縮率変換処理装置。
【０１０９】
（付記１０）  網点により表現された画像が含まれる二値の画像データの縮率変換を行う処理装置であって、
前記画像データの網点を画素集合体単位で検出し、検出した前記網点が所定数以上存在するデータ領域を網点領域として認識する網点領域認識手段と、
前記複数の網点間の統計的な距離情報をもとにマスクパターンを作成し、前記マスクパターンを用いて前記網点領域の画像データと前記網点領域以外のデータ領域である非網点領域の画像データとを分離する網点領域分離手段と、
入力された縮率を用いて前記網点領域のみを縮率変換する網点領域縮率変換手段と、
前記縮率を用いて前記非網点領域のみを縮率変換する非網点領域縮率変換手段と、
前記縮率を用いて変換処理された網点領域の画像データおよび前記非網点領域の画像データを合成する網点領域・非網点領域合成手段とを備える
ことを特徴とする画像縮率変換処理装置。
【０１１０】
（付記１１）  前記付記１０記載の画像縮率変換処理装置において、
前記網点領域縮率変換手段は、前記網点ごとに、前記画素集合体の形状と中心画素とを求め、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出し、前記算出結果に基づき、前記必要な画素数で構成されかつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように前記画素集合体の画素を配置する
ことを特徴とする画像縮率変換処理装置。
【０１１１】
（付記１２）  前記付記１０記載の画像縮率変換処理装置において、
前記網点領域縮率変換手段は、前記画素集合体の画素数および与えられた縮率から縮率変換後の画素集合体の形状と縮率変換に必要な画素数とを算出し、前記必要な画素数で構成され、かつ形状が縮率変換後の画素集合体の形状となるように画素を配置した画素集合体を、前記網点周期および前記網点角度に従って配置する
ことを特徴とする画像縮率変換処理装置。
【０１１２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、網点領域のデータと非網点領域のデータとを分離し、それぞれ別々に独立して縮率変換処理を行い、処理後の網点領域のデータおよび非網点領域のデータを合成して出力用の画像データとする。
【０１１３】
そして、網点領域のデータの縮率変換処理では、網点領域の各網点を構成する画素集合体に着目し、横および縦倍率が異なる縮率に対応して画素集合体が、中心画素を通る線に対して線対称に近い形状になるように画素を配置する。
【０１１４】
または、入力された画像データの網点領域の統計情報（網点周期、網点角度）を取得し、縮率に対応した形状の画素集合体である網点を、網点の統計情報に従って網点領域内に配置する。
【０１１５】
これにより、文字や線画部分のシャープさを損なわずに、写真などの網点領域のモアレを低減することができ、網点で表現された部分を含む画像データ高品質の縮率変換処理を実現することができる。
【０１１６】
また、横方向および縦方向の縮率が異なるような縮率変換処理を行う場合に、印刷結果の網点領域のモアレを低減することができ、高品質な縮率変換処理を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態において本発明が適用される画像データ処理システムの構成例を示す図である。
【図２】網点を構成する画素集合体の形状補正による縮率変換処理を説明するための図である。
【図３】第１の実施の形態における網点領域縮率変換処理の処理フローを示す図である。
【図４】網点の配列例を示す図である。
【図５】第２の実施の形態において本発明が適用される画像データ処理システムの構成例を示す図である。
【図６】第２の実施の形態における網点領域縮率変換処理（最網点化処理）の処理フローを示す図である。
【図７】網点領域を説明するための図である。
【符号の説明】
１，２  画像データ処理システム
１１  網点領域認識手段
１２  網点領域マスク作成手段
１３  網点領域分離手段
１４  網点領域縮率変換手段（網点形状補正処理）
１５  非網点領域縮率変換手段
１６  網点領域・非網点領域合成手段
２１  統計情報収集手段
２２  網点領域縮率変換手段（再網点化処理）
【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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