(57)【要約】【課題】領域の属性を適切に判別し，それぞれの領域に適切な処理を行うことで，出力画像の品質低下を最小限に抑制した画像処理装置を提供すること。【解決手段】細分割部４０では，入力された画像データが大ブロックおよび小ブロックに分割される。孤立点数カウント部４１〜４５では，小ブロック中の孤立点数が算出される。加算器４６では，各孤立点数カウント部にて算出された孤立点数から大ブロック中の孤立点数が算出される。比較器４７では，大ブロックの孤立点数と閾値とを比較する。また，各孤立点数カウント部にて算出された孤立点数は，ＯＲ回路４８を経てＡＮＤ回路４９に送られる。そして，ＡＮＤ回路４９では，大ブロックの孤立点数が閾値より大きく，かつ当該大ブロック中のすべての小ブロックに孤立点が存在する場合のみ，当該大ブロックを網点領域とする。【選択図】　　　　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取り扱う画像処理装置において，
画像データを所定サイズの大ブロックに分割し，その大ブロックをさらに複数の小ブロックに分割する分割手段と，
前記分割手段にて分割された大ブロック内の孤立点数を算出する大ブロック孤立点算出手段と，
前記分割手段にて分割された小ブロック内の孤立点数を算出する小ブロック孤立点算出手段と，
前記大ブロック孤立点算出手段にて算出された孤立点数と，前記小ブロック孤立点算出手段にて算出された孤立点数とを基に，大ブロックが網点領域であるか否かを判別する網点領域判別手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像データを取り扱う画像処理装置において，
画像データを複数の小ブロックに分割する分割手段と，
前記分割手段にて分割された小ブロック内の孤立点数を算出する小ブロック孤立点算出手段と，
複数の小ブロックからなる大ブロック内の孤立点数を，前記小ブロック孤立点算出手段にて算出された小ブロックの孤立点数を基に算出する大ブロック孤立点算出手段と，
前記大ブロック孤立点算出手段にて算出された孤立点数と，前記小ブロック孤立点算出手段にて算出された孤立点数とを基に，大ブロックが網点領域であるか否かを判別する網点領域判別手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載する画像処理装置において，
前記網点領域判別手段は，大ブロックの孤立点が第１の所定値以上であり，かつ，その大ブロック中に含まれるすべての小ブロックの孤立点数が第２の所定値以上である場合にその大ブロックを網点領域とす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，画像処理を行う画像処理装置に関する。さらに詳細には，画像の属性を判別し，その属性に適した画像処理を行う画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から，プリンタ等の画像処理装置では，網点領域をコピー等した場合にモアレが生じることがある。そのため，画像データから網点領域を抽出し，抽出された網点領域に対してスムージング処理を行うことによりモアレ防止を図っている。ここで，画像データから網点領域を抽出する処理としては，画像データを所定の範囲のブロックに分割し，当該ブロックの特徴から網点領域に相当するものか否かを判別する処理が提案されている（例えば，特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２０００−２７２４２号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，前記した従来の画像処理装置では以下のような問題があった。すなわち，文字の形状等によっては孤立点と判別される図形を含んでいる場合がある。特に，文字サイズが小さい（特に５ポイント以下の文字）場合に，線で囲まれた部分が白孤立点として検出されることがある。また，黒文字「ｉ」の点部分や「焦」のれんが部分等が黒孤立点として検出されることがある。また，線が交わる部分も黒孤立点として検出されることがある。そして，そのような文字が集中した領域では，当該領域が網点領域でないにもかかわらず網点領域と誤判断される恐れがある。さらに，誤判断された領域に対してスムージング処理が行われてしまうため，文字の鮮鋭度が低下してしまう。
【０００５】
具体的には，次のような場合がある。まず，網点領域では，図７に示すように孤立点が一様に分布している。そして，図７中のブロックからは１２個の孤立点が抽出される。一方，文字領域としては，図８に示すように１ブロック中に文字サイズの小さい文字「田」が３文字集中して存在している場合がある。このとき，文字「田」からは１文字につき４つの白孤立点が抽出される。従って，この文字領域からも，３文字の合計で１２個の孤立点が検出される。このため，孤立点数によって網点領域であるか否かを判別した場合に，当該領域も図７の網点領域と同数の孤立点を有することから，文字領域であるにもかかわらず網点領域と誤判断されてしまうのである。
【０００６】
本発明は，前記した従来の技術が有する問題点を解決するためになされたものである。すなわちその課題とするところは，領域の属性を適切に判別し，それぞれの領域に適切な処理を行うことで，出力画像の品質低下を最小限に抑制した画像処理装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この課題の解決を目的としてなされた画像処理装置は，画像データを取り扱う画像処理装置であって，画像データを所定サイズの大ブロックに分割し，その大ブロックをさらに複数の小ブロックに分割する分割手段と，分割手段にて分割された大ブロック内の孤立点数を算出する大ブロック孤立点算出手段と，分割手段にて分割された小ブロック内の孤立点数を算出する小ブロック孤立点算出手段と，大ブロック孤立点算出手段にて算出された孤立点数と，小ブロック孤立点算出手段にて算出された孤立点数とを基に，大ブロックが網点領域であるか否かを判別する網点領域判別手段とを有するものである。
【０００８】
本発明の画像処理装置では，分割手段により大ブロックを小ブロックに細分化している。そして，大ブロック孤立点算出手段により大ブロックの孤立点数を算出している。また，小ブロック孤立点算出手段により小ブロックの孤立点数を算出している。そして，網点領域判別手段により，大ブロックが網点領域であるか否かを判別している。この判別には，大ブロックの孤立点数とともに，各小ブロックの孤立点数も判別の条件として扱われる。すなわち，大ブロックが網点領域と判別されるためには，大ブロックの孤立点数が網点領域の条件を満たすとともに，各小ブロックの孤立点数も網点領域の条件を満たさなければならない。これにより，より詳細に領域属性を判別することができ，領域属性の誤判断を抑制することができる。
【０００９】
また，本発明の画像処理装置は，画像データを複数の小ブロックに分割する分割手段と，分割手段にて分割された小ブロック内の孤立点数を算出する小ブロック孤立点算出手段と，複数の小ブロックからなる大ブロック内の孤立点数を，小ブロック孤立点算出手段にて算出された小ブロックの孤立点数を基に算出する大ブロック孤立点算出手段と，大ブロック孤立点算出手段にて算出された孤立点数と，小ブロック孤立点算出手段にて算出された孤立点数とを基に，大ブロックが網点領域であるか否かを判別する網点領域判別手段とを有することを特徴とするものであってもよい。すなわち，領域判別が行われる大ブロックは，小ブロックに分割した後に，複数の小ブロックからなる領域としてもよい。このような場合でも上記の効果を発揮させることができる。
【００１０】
また，本発明の画像処理装置において，網点領域判別手段は，大ブロックの孤立点が第１の所定値以上であり，かつ，その大ブロック中に含まれるすべての小ブロックの孤立点数が第２の所定値以上である場合にその大ブロックを網点領域とすることとするとよりよい。大ブロックが網点領域の場合には，孤立点が一様に分布していることが多い。一方，文字領域の場合には，孤立点が一様に分布していることは極めてまれである。すなわち，網点領域判別手段は，これらの領域特性を生かして網点領域を適切に抽出するものである。なお，第２の所定値は，第１の所定値より小さい値である。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下，本発明に係る画像処理装置を具体化した実施の形態について図面に基づいて説明する。本形態の画像処理装置は，図１に示すように，色変換部１と，領域判別部２と，エッジ再生部５と，画像形成エンジン６とを備えている。また，領域判別部２は，文字判別部３と，網点領域部４とを有している。なお，色変換部１，文字判別部３，および網点判別部４は画像データの入力を受ける。
【００１２】
次に，図１中の各構成部について説明する。色変換部１は，入力された画像データを，ＲＧＢ等の入力系の信号からＣＭＹＫ等の出力系の信号に変換するものである。一方，領域判別部２は，入力された画像データの領域の属性を判別するものである。また，領域判別部２中の文字判別部３は，入力された画像データ中の文字領域（細線も含む）を抽出し，画素ごとに文字領域であるか否かの信号を発生するものである。一方，領域判別部２中の網点判別部４は，画像データ中の網点領域を検出し，画素ごとに網点領域であるか否かの信号を発生するものである。そして，エッジ再生部５は，領域判別部２から出力された信号に従って，色変換部１が出力した画像データに対して強調やスムージング等の補正処理を行うものである。また，画像形成エンジン６は，エッジ再生部５から出力される画像データに基づき紙等の媒体上に画像形成するものである。なお，画像形成エンジン６は，感光体とトナーとによるもの，あるいはインクジェット等，画像データに基づくものであるなら何でもよい。
【００１３】
次に，網点判別部４について詳説する。網点判別部４は，図２に示すように細分割部４０と，孤立点数カウント部４１，４２，４３，４４，４５と，加算器４６と，比較器４７と，ＯＲ回路４８と，ＡＮＤ回路４９とを備えている。細分割部４０は，画像領域をＭ×Ｎサイズのブロック（以下，「大ブロック」とする）に分割し，さらにその大ブロックをｉ×ｊサイズのブロック（以下，「小ブロック」とする）に分割するものである。そして，各孤立点数カウント部は，それぞれ小ブロック中の孤立点をカウントするものである。また，加算器４６は，孤立点数カウント部４１〜４５で求められた孤立点の合計を算出するものである。また，比較器４７は，大ブロックの孤立点数と閾値とを比較するものである。なお，本形態の画像処理装置では，大ブロックを５つの小ブロック▲１▼〜▲５▼に分割することとする。そして，それぞれの小ブロックに対応した孤立点数カウント部４１〜４５が備えられている。なお，大ブロックおよび小ブロックのサイズは，判別しようとする網点画像の種類に応じて適宜設定すればよい。例えば，小ブロックを５×５画素のブロックとし，大ブロックを５×２５画素のブロックと設定できる。
【００１４】
次に，網点判別部４の動作について説明する。まず，画像データが細分割部４１に送られる。細分割部４０では，送られた画像データが大ブロックに分割される。さらには，大ブロックが５つの小ブロックに分割される。すなわち，図３に示すように大ブロックが５等分されることにより，連続した５つの小ブロック▲１▼〜▲５▼に分割される。そして，分割された小ブロックの画像データは，それぞれの小ブロックに対応した孤立点数カウント部４１〜４５に送られる。
【００１５】
次に，各孤立点数カウント部４１〜４５では，領域ごとに孤立点がカウントされ孤立点数が求められる。例えば，図３に示す画像データでは，小ブロック▲１▼の孤立点数が孤立点数カウント部４１にてカウントされる。そして，小ブロック▲１▼中には３個の孤立点が存在するため，小ブロック▲１▼の孤立点数は３である。各孤立点数カウント部にて求められる小ブロックの孤立点数は，加算器４６およびＯＲ回路４８に送られる。
【００１６】
加算器４６では，小ブロック▲１▼〜▲５▼中の孤立点数の合計が算出される。これにより，大ブロック中の孤立点数が求められる。例えば，図３に示す画像データでは，各小ブロック中に存在する２〜３個の孤立点がそれぞれの孤立点数カウント部でカウントされ，それらの合計である１２が大ブロックの孤立点数として導かれる。そして，この大ブロックの孤立点数が比較器４７に送られる。
【００１７】
比較器４７では，送られてきた大ブロックの孤立点数と所定の閾値とが比較される。比較器４７からは，大ブロックの孤立点数が閾値より大きい場合にはＨと，小さい場合にはＬとなる信号がＡＮＤ回路４９に出力される。
【００１８】
また，ＯＲ回路４８では，孤立点数カウント部４１〜４５からの出力値が０である場合にはＬと，それ以外の場合にはＨとなる信号がＡＮＤ回路４９に出力される。すなわち，入力された孤立点数をバイナリ値で表した場合に，「１」となる部分が１つでもあればＨが出力される。従って，小ブロック中に孤立点が存在しなければＬが出力され，孤立点が１個でもカウントされていればＨが出力される。また，ＯＲ回路４８では，孤立点数カウント部（小ブロック）ごとに演算され，それぞれの結果がＡＮＤ回路４９に送られる。
【００１９】
次に，ＡＮＤ回路４９では，ＯＲ回路４８の出力結果と比較器４７の出力結果とを基に網点領域信号が出力される。詳細には，比較器４７から出力される値がＨであり，かつＯＲ回路４８から出力されるすべての値がＨである場合に，当該大ブロックの領域は網点領域である旨の網点領域信号が出力される。これは，網点領域の場合には，図３に示す画像のように一定以上の領域に孤立点が一様に分布している可能性が高い。一方，文字領域の場合には，図４に示す画像のように一定以上の領域に孤立点が分布することは極めてまれであり，連続した文字の領域であっても広範囲に孤立点が分布する可能性は極めて低い。すなわち，網点判別部４はこれらの領域特性を生かして網点領域を抽出するものである。
【００２０】
具体的な例を図３（網点領域）および図４（文字領域）に示す画像データを基に説明する。なお，大ブロックの孤立点数を比較する閾値（図２中の比較器４７にて使用）は１２より小さい値とする。まず，図３に示す画像データでは，大ブロック中に１２個の孤立点があり，比較器４７からＨが出力される。また，すべての小ブロック中に２〜３個の孤立点があり，ＯＲ回路４８から出力される値はすべてＨである。従って，ＡＮＤ回路４９により当該大ブロックの領域が網点領域である旨の網点領域信号が出力される。一方，図４に示す画像データでも，大ブロック中には１２個の孤立点があり，比較器４７からはＨが出力される。しかし，小ブロックには孤立点が存在しないもの（図４中の小ブロック▲１▼および▲５▼）も含まれている。そのため，ＯＲ回路４８から出力される値にはＬが含まれている。従って，ＡＮＤ回路４９からは比較器４７の出力結果にかかわらず，大ブロックの領域が非網点領域である旨の網点領域信号が出力される。
【００２１】
次に，網点判別部４の処理を，図５のフローチャートを用いて説明する。まず，大ブロック中の孤立点数（以下，「孤立点総数」とする）を初期化する（Ｓ１）。なお，この初期化では，画像データを大ブロックおよび小ブロックに分割する処理も行われる。次に，ある小ブロック中の孤立点数を求める（Ｓ２）。次に，求めた孤立点数が０であるか否かを判断する（Ｓ３）。孤立点数が０である場合（Ｓ３：ＹＥＳ）は，網点領域でないと判断し（Ｓ７），本処理を終了する。一方，孤立点数が０でない場合（Ｓ３：ＮＯ）は，カウントされた小ブロックの孤立点数を孤立点総数に加算する（Ｓ４）。次に，まだ孤立点数を求めていない他の小ブロックがあるか否かを判断する（Ｓ５）。小ブロックがある場合（Ｓ５：ＹＥＳ）は，当該小ブロックについてＳ２以降の処理を繰り返す。一方，そのような小ブロックがない場合（Ｓ５：ＮＯ）は，次に孤立点総数が閾値より大きいか否かを判断する（Ｓ６）。そして，孤立点総数の方が大きい場合（Ｓ６：ＹＥＳ）は，網点領域であると判断し（Ｓ８），本処理を終了する。一方，閾値の方が大きい場合（Ｓ６：ＮＯ）は，網点領域でないと判断し（Ｓ７），本処理を終了する。
【００２２】
次に，孤立点数を求める処理（Ｓ２）を，図６のフローチャートを用いて説明する。まず，孤立点数を初期化する（Ｓ２１）。次に，選択されている画素が孤立点を示す画素（以下，「孤立点画素」とする）であるか否かを判断する（Ｓ２２）。孤立点画素である場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）は，孤立点数に１を加算する（Ｓ２３）。一方，孤立点画素でない場合（Ｓ２２：ＮＯ）もしくはＳ２３の処理後は，当該小ブロック内に孤立点画素の判断が行われていない他の画素があるか否かを判断する（Ｓ２４）。画素がある場合（Ｓ５：ＹＥＳ）は，当該画素についてＳ２２以降の処理を繰り返す。一方，そのような画素がない場合（Ｓ５：ＮＯ）は，本処理を終了する。なお，Ｓ２２の孤立点画素の判別方法については種々の方法が知られているので詳細を省略するが，例えば注目画素を中心とする３×３画素のフィルタを使って，注目画素が黒画素でありかつ注目画素の周囲の画素が全て白画素である場合に，注目画素を孤立点画素と判別するようにすればよい。
【００２３】
なお，本形態の細分割部４０は，大ブロックに分割した後にその大ブロックを小ブロックに分割しているが，はじめに小ブロックに分割した後に大ブロックを形成することとしてもよい。この場合には，小ブロックに分割した後にその小ブロックが連続する一定の領域が大ブロックとなる。
【００２４】
なお，エッジ再生部５では，網点領域信号を基にスムージング処理を行う。ここでスムージングされる領域は網点領域であり，それ以外の文字領域等はスムージングされない。そして，画像形成エンジン６では，エッジ再生部５によりスムージングされた画像データに基づいて画像を形成する。
【００２５】
以上詳細に説明したように本形態の画像処理装置では，細分割部４０により入力された画像データを大ブロックおよび小ブロックに分割することとしている。そして，孤立点数カウント部４１〜４５により各小ブロックの孤立点数を算出することとしている。また，加算器４６では，各孤立点数カウント部にて算出された孤立点数を加算することで，大ブロックの孤立点数を算出することとしている。そして，比較器４７では，大ブロックの孤立点数と閾値とを比較することとしている。また，各孤立点数カウント部にて算出された孤立点数は，ＯＲ回路４８を経てＡＮＤ回路４９に送られることとしている。すなわち，小ブロックごとに孤立点が存在するか否かのデータが送られる。そして，ＡＮＤ回路４９では，大ブロックの孤立点数が閾値より大きく，かつ，当該大ブロック中のすべての小ブロックに孤立点が存在する場合にのみ当該大ブロックを網点領域と判断し，その結果を網点領域信号として出力することとしている。これは，大ブロック中に孤立点が存在しない小ブロックがある場合には，当該大ブロックは網点領域でない可能性が高いためである。これにより，領域判別の誤判断を抑制することができる。よって，領域の属性を適切に判別し，それぞれの領域に適切な処理を行うことで，出力画像の品質低下を最小限に抑制した画像処理装置が実現されている。
【００２６】
なお，本実施の形態は単なる例示にすぎず，本発明を何ら限定するものではない。したがって本発明は当然に，その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良，変形が可能である。例えば，画像処理装置の画像形成先は紙上に行われるものに限らず，パソコン等のディスプレイ装置上に行うものとしてもよい。
【００２７】
また，本実施例では大ブロックを図中の横方向の領域のみ分割しているがこれに限るものではない。すなわち，縦方向の領域も併せて分割してもよい。ただし，縦横に分割した場合には，メモリおよび処理系に負荷がかかるため，一方向のみの分割が適当である。
【００２８】
また，本実施例ではすべての小ブロックについての孤立点数をＯＲ回路４８に送っているが，これに限るものではない。すなわち，すべての領域もしくは連続した領域である必要はなく，大ブロック中の離れた領域を抽出して最終的な網点領域判別を行ってもよい。例えば，図３に示す画像データの小ブロック▲１▼，▲３▼および▲５▼を抽出し，当該小ブロックについてのみ孤立点数をＯＲ回路４８に送るものとしてもよい。
【００２９】
また，本実施例では各孤立点数カウント部にて算出された孤立点数が，すべてＯＲ回路４８を経てＡＮＤ回路４９に送られているが，これに限るものではない。すなわち，ＯＲ回路４８では，すべての小ブロック中に孤立点が存在した場合はＨと，１つでも孤立点が存在しない小ブロックがある場合はＬとなる信号を１つだけ出力する。そして，ＡＮＤ回路４９では，ＯＲ回路４８から出力される１つの信号と，比較器４７から出力される信号とを基に網点領域信号を出力することとしてもよい。
【００３０】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように本発明によれば，領域の属性を適切に判別し，それぞれの領域に適切な処理を行うことで，出力画像の品質低下を最小限に抑制した画像処理装置を提供することにある。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態における画像処理装置の機能に関するブロック構成図である。
【図２】網点判別部の機能に関するブロック構成図である。
【図３】網点領域における大ブロックと小ブロックとを示す概念図である。
【図４】文字領域における大ブロックと小ブロックとを示す概念図である。
【図５】網点判別部の動作についてのフローチャートである。
【図６】孤立点のカウント動作についてのフローチャートである。
【図７】従来の形態における網点領域の孤立点を示す図である。
【図８】従来の形態における文字領域の孤立点を示す図である。
【符号の説明】
４０　　細分割部
４１，４２，４３，４４，４５　　孤立点数カウント部
４６　　加算器
４７　　比較器
４８　　ＯＲ回路
４９　　ＡＮＤ回路
【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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