(57)【要約】  【課題】画像に、網点検出結果により異なる空間フィルタによる画像処理を施すにあたり、黒エッジ画素と誤判定された領域や、網点画像および非網点画像の境界領域において、違和感のある画像が得られるといったことを起こりにくくすること。  【解決手段】ＡＳＩＣ４６は、それぞれ異なる特性（平滑度）の空間フィルタを経て色成分毎に生成された複数の成分画像のうち、入力画像の網点度に応じた成分画像からなる画像を示す出力画像データを選択的にプリンタ部５０へ出力できる。ここで、いずれの空間フィルタを経て生成される成分画像を選択するかは、網点検出部１３０により検出される入力画像の網点度に基づいて決まるため、複数の成分画像の中から網点度に応じた最適な成分画像を選択することができる。よって、誤判定された領域や境界領域においてノイズ成分を含んだ違和感のある画像が得られるといったことが起こりにくい。【選択図】図３
2005086785.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに対して画像処理を施す画像処理装置であって、
当該画像処理装置外部から入力された入力画像データに基づいて、該入力画像データで示される入力画像の網点らしさを示す網点度を検出する網点検出手段と、
前記入力画像データに対して異なる特性の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成可能なフィルタ手段と、
該フィルタ手段により生成される複数の成分画像データのうち、前記網点検出手段により検出された網点度に応じた前記成分画像データを選択的に当該画像処理装置外部へ出力する選択出力手段と、を備えている
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記選択出力手段は、複数の成分画像データの一つとして、前記フィルタ手段により生成される複数の成分画像データのうち少なくとも２以上の成分画像データそれぞれで示される成分画像を混合してなる混合画像を示す混合画像データを出力する
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】
前記網点検出手段により検出される網点度に応じた空間フィルタ特性が登録されたデータテーブルを記録するテーブル記録手段を備えており、
前記選択出力手段は、前記網点検出手段により検出された網点度に対応づけて前記データテーブルに登録されている空間フィルタ特性により、前記フィルタ手段が生成する成分画像を示す成分画像データを出力する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記フィルタ手段は、前記入力画像に含まれる色成分毎に、該色成分の画像に異なる特定の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成可能であって、
前記選択出力手段は、前記入力画像に含まれる色成分毎に、該色成分の画像に対して前記フィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、前記網点検出手段により検出された網点度に応じた前記成分画像データを出力する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記網点検出手段は、前記入力画像データで示される入力画像に含まれる色成分の画像それぞれに対して前記網点度を検出して、
前記選択出力手段は、前記入力画像に含まれる色成分毎に、該色成分の画像に対して前記フィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、該色成分の画像に対して前記網点検出手段により検出された網点度に応じた前記成分画像データを出力する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記網点検出手段は、前記入力画像データで示される入力画像に含まれる色成分の画像それぞれに対して前記網点度を検出して、
前記選択出力手段は、前記入力画像に含まれる色成分毎に、該色成分の画像に対して前記フィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、前記網点検出手段により検出された最大の網点度に応じた前記成分画像データを出力する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記網点検出手段により検出された網点度を色成分それぞれに対して設定された優先度に応じて補正する網点補正手段を備えており、
前記選択出力手段は、前記入力画像に含まれる色成分の画像毎に、該色成分の画像に対して前記フィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、前記網点検出手段により検出されて前記網点補正手段により補正された最大の網点度に応じた前記成分画像データを出力する
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記フィルタ手段は、前記入力画像に含まれる色成分のうち、輝度の成分に対して異なる特性の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成可能であって、
前記選択出力手段は、前記輝度の成分の画像に対して前記フィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、前記網点検出手段により検出された網点度に応じた前記成分画像データを出力する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像データに対して画像処理を施す画像処理方法であって、
画像データに基づいて、該画像データで示される入力画像の網点らしさを示す網点度を検出する網点検出手順と、
前記画像データに対して異なる特性の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成するフィルタ手順と、
該フィルタ手順において生成される複数の成分画像データのうち、前記網点検出手順で検出された網点度に応じた前記成分画像データを選択する選択手順と、からなる
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項１から８のいずれかに記載の網点検出手段，フィルタ手段，選択出力手段として機能させるための各種処理手順をコンピュータシステムに実行させるための画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに対して画像処理を施す画像処理装置、および、この画像処理装置において利用可能な画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、スキャナにて読み取るなどして取得された画像データで示される画像をプリンタで印刷する際、この画像に含まれるノイズ成分を除去するために空間フィルタによる画像処理を施すことが行われている。
【０００３】
例えば、網点の画像をスキャナにて読み取る際には、モアレなどの要因となるノイズ成分が含まれてしまうことが多いため、読み取られた画像データは、このようなノイズ成分（の少なくとも一部）を除去できるように設定された空間フィルタを経た後で印刷されることが一般的である。
【０００４】
また、近年では、取得された画像データで示される画像が、網点の画像であるか否かを判定し（網点分離部の出力を「Ｈ」または「Ｌ」にする）、その判定結果に応じて出力すべき画像データに用いられる空間フィルタの特性を切り替える構成のもの（画像形成装置）も提案されており（特許文献１参照）、これにより、取得された画像に応じて発生するノイズ成分を除去することができる。
【特許文献１】特開平７−１１１６０２号公報（例えば、段落［００２２］〜「００２３」，「００３７」〜「００３９」参照）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、網点の画像は、点の集合により構成され、色の濃淡が点の大きさで表現された画像であるため、これら点の解像度よりもスキャナの解像度が充分に高くなければ、画像を構成する点を正確に読み取れずに上述したノイズ成分が発生してしまう。
【０００６】
つまり、このようにして読み取られた画像データは、元の画像を再現できていない画像を示すものであるため、この画像が網点であるか否かのいずれかを判定する際、ノイズ成分に起因する誤差の影響を受けることになる。
【０００７】
そのため、このような状況で「網点であるか否か」といった二者択一の判定を行うことは、判定の精度が低くならざるを得ず、間違った判定結果になりやすい。判定結果が間違ってしまった場合、例えば、ノイズ成分が含まれているにも拘わらず空間フィルタ（平滑フィルタ）が用いられないことがあり、結果的に得られる画像がノイズ成分の除去されていないものとなってしまう。また、ノイズ成分が含まれていないにも拘わらず空間フィルタ（平滑フィルタ）が用いられてしまうこともあり、結果的に得られる画像が鮮鋭性の失われたものとなってしまう。特に、網点画像および非網点画像の境界など「網点であるか否か」の判定結果が変化すべき領域においては、判定結果の間違いが画像としての見た目に違和感を与えるものとなりやすい。このような違和感を軽減するためには、空間フィルタの特性を平滑度の低いものとすればよいが、平滑度を低くしてしまうと、それに伴ってノイズ成分を充分に除去することができなくなるため望ましいことではない。
【０００８】
このように、「網点であるか否か」といった二者択一の判定を行う構成においては、結果的にノイズ成分を含んだ見た目に違和感のある画像が得られてしまうことがあった。
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、画像に空間フィルタによる画像処理を施すにあたり、ノイズ成分を含んだ違和感のある画像が得られるといったことを起こりにくくするための技術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】
【０００９】
上記課題を解決するため請求項１に記載の画像処理装置は、画像データに対して画像処理を施す画像処理装置であって、網点検出手段，フィルタ手段および選択出力手段を備えている。これらのうち、網点検出手段は、画像処理装置外部から入力された入力画像データに基づいて、この入力画像データで示される入力画像の網点らしさを示す網点度を検出する。また、フィルタ手段は、入力画像データに対して異なる特性の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成可能である。そして、選択出力手段は、フィルタ手段により生成される複数の成分画像データのうち、網点検出手段により検出された網点度に応じた成分画像データを選択的に画像処理装置外部へ出力する。
【００１０】
このように構成された画像処理装置によれば、それぞれ異なる特性の空間フィルタを経て生成される複数の成分画像データのうち、入力画像データで示される画像の網点度に応じた成分画像データを選択的に外部へ出力することができる。
【００１１】
ここで、いずれの空間フィルタを用いて生成される成分画像データを選択するかは、入力画像の網点度に基づいて決まるため、空間フィルタの数を多くするほど、多くの成分画像データの中から網点度に応じた最適な成分画像データを選択して出力することができるようになる。よって、最適な特性の空間フィルタが用いられないことが起こりにくいため、ノイズ成分を含んだ違和感のある画像が得られるといったことが起こりにくくなる。
【００１２】
具体的には、例えば、入力画像の網点度に応じて発生すると想定されるノイズ成分を除去できる特性をそれぞれ有する複数の空間フィルタを用意しておけば、入力画像の網点度に応じた空間フィルタを選択するだけでノイズ成分が確実に除去された成分画像を得る（示す成分画像データを外部へ出力する）ことができる。
【００１３】
なお、上述した網点検出手段は、入力画像データで示される入力画像の網点らしさを示す網点度を検出する手段であって、網点度を検出する方法については特に限定されない。例えば、網点の特徴を示す白または黒の領域数に基づいて検出する方法（例えば、特許２６４７４５６号公報参照）や、規則的な周期で変化する最大輝度（山ピーク）および最低輝度（谷ピーク）の密度を網点度として検出する方法（例えば、特開平８−１８１８６４号公報参照）などを採用することができる。
【００１４】
また、フィルタ手段は、入力画像データに対して異なる特性の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成できる手段であって、例えば、外部から入力画像データが入力された際、常に全ての空間フィルタを用いて複数の成分画像データそれぞれを生成するように構成すればよい。この場合、選択出力手段側で網点度に応じた成分画像データを選択して外部へ出力することになる。また、外部（例えば、選択出力手段など）から指令された空間フィルタのみを用いて成分画像データを生成するように構成してもよい。
【００１５】
また、選択出力手段は、複数の成分画像データのうち網点度に応じた成分画像データを選択的に外部へ出力する手段であって、例えば、フィルタ手段が入力画像データに対して常に複数の成分画像データ全てを生成するものであれば、これらのうち網点度に応じた成分画像データを選択して出力するように構成すればよい。また、フィルタ手段が指令を受けて成分画像データを生成するものであれば、フィルタ手段へ特定の空間フィルタを用いて選択的に成分画像データを生成する旨を指令し、この指令を受けて生成された成分画像データを出力するように構成すればよい。
【００１６】
また、この選択出力手段は、いずれかの成分画像データを選択し、そのまま外部へ出力するように構成すればよいが、それぞれ別の空間フィルタを用いて生成された複数の成分画像データを混合して出力できるように構成してもよく、このためには、例えば、請求項２に記載のような構成を考えることができる。
【００１７】
請求項２に記載の画像処理装置は、複数の成分画像データの一つとして、フィルタ手段により生成される複数の成分画像データのうち少なくとも２以上の成分画像データそれぞれで示される成分画像を混合してなる混合画像を示す混合画像データを出力することができる。
【００１８】
このように構成すれば、フィルタ手段により生成される複数の成分画像データのうち、２以上の成分画像データそれぞれで示される成分画像を混合してなる混合画像を示す混合画像データを成分画像データの一つとして出力することができる。
【００１９】
ここで、例えば、特性が異なる２つの空間フィルタを用いて生成された成分画像データそれぞれを一定の割合で混合（例えば、各１／２の成分ずつ）した場合、こうして生成される混合画像データは、２つの空間フィルタの中間的な特性を有する空間フィルタを用いて生成された成分画像データに近い成分の画像データになる。つまり、混合画像データを成分画像データの一つとして出力できることは、あらかじめ用意された複数の空間フィルタでは生成できない成分の成分画像データを補完的に生成できることを示している。
【００２０】
また、上述した選択出力手段が網点度に応じた成分画像データを選択的に出力するには、例えば、網点度それぞれの場合に対して、ノイズ成分が除去できると想定される空間フィルタの特性が登録されたデータテーブルを参照するように構成すればよい。このためには、例えば、請求項３に記載のような構成を考えることができる。
【００２１】
請求項３に記載の画像処理装置は、網点検出手段により検出される網点度に応じた空間フィルタ特性が登録されたデータテーブルを記録するテーブル記録手段を備えており、選択出力手段は、網点検出手段により検出された網点度に対応づけてデータテーブルに登録されている空間フィルタ特性によりフィルタ手段が生成する成分画像を示す成分画像データを出力する。
【００２２】
このように構成された画像処理装置によれば、入力画像の網点度に対応する特性の空間フィルタをデータテーブルに登録されている空間フィルタの特性の中から選択し、この特性の空間フィルタを入力画像データに対して用いることにより生成される成分画像データを、外部へ出力すべき成分画像データとすることができる。
【００２３】
なお、上述したデータテーブルには、網点度毎の空間フィルタ特性として、最もノイズ成分が除去できると想定される空間フィルタの特性を登録しておけばよい。また、空間フィルタ特性ではなく、最もノイズ成分が除去できると想定される空間フィルタそのものを登録しておいてもよい。
【００２４】
ところで、上述したフィルタ手段は、入力画像データから複数の成分画像データを生成できるが、入力画像データに複数の色成分が含まれている場合、入力画像からノイズ成分を精度よく除去するには、入力画像データで示される入力画像の色成分毎にそれぞれ複数の成分画像データを生成した後、色成分毎に選択した成分画像からなる画像を得ることが望ましい。
【００２５】
これは、入力画像が複数の色成分からなるものであれば、ノイズ成分についても複数の色成分からなることが推測できるが、色成分全てにノイズ成分が均等に含まれている確率は低く、色成分毎に異なる特性の空間フィルタを用いて生成される成分画像（成分画像データ）それぞれからなる画像を得た方が、最終的に得られる画像に含まれるノイズ成分を少なくすることが多いからである。
【００２６】
このように、色成分毎に選択した成分画像からなる画像を得るためには、例えば、請求項４に記載のような構成を考えることができる。
請求項４に記載の画像処理装置において、フィルタ手段は、入力画像に含まれる色成分毎に、この色成分の画像に異なる特定の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成可能であって、選択出力手段は、入力画像に含まれる色成分毎に、この色成分の画像に対してフィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、網点検出手段により検出された網点度に応じた成分画像データを出力する。これにより、色成分毎の成分画像からなる画像が得られる。
【００２７】
このように構成された画像処理装置によれば、色成分毎に空間フィルタを用いて生成された成分画像それぞれからなる画像が最終的な画像として得られるため、この画像に含まれるノイズ成分が少なくなることが期待できる。
【００２８】
また、この構成においては、請求項５に記載のように、網点検出手段が、入力画像データで示される入力画像に含まれる色成分の画像それぞれに対して網点度を検出して、選択出力手段が、入力画像に含まれる色成分毎に、特定の色成分の画像に対してフィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、特定の色成分の画像に対して網点検出手段により検出された網点度に応じた成分画像データを出力する、ように構成してもよい。
【００２９】
このように構成すれば、色成分それぞれにおける成分画像データ（生成するのに用いられる空間フィルタ）を、該当する色成分の画像における網点度に基づいて選択することができる。
【００３０】
また、上述した請求項４に記載の構成においては、請求項６に記載のように、網点検出手段が、入力画像データで示される入力画像に含まれる色成分の画像それぞれに対して網点度を検出して、選択出力手段が、入力画像に含まれる色成分毎に、特定の色成分の画像に対してフィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、網点検出手段により検出された最大の網点度に応じた成分画像データを出力する、ように構成してもよい。
【００３１】
このように構成すれば、色成分それぞれにおける成分画像データを、各色成分の画像における網点度のうち最大の網点度に基づいて選択することができる。
また、この構成においては、色成分の目立ちやすさや、画像をスキャナで読み取った場合におけるスキャナの特性などに応じて色成分に優先度を持たせておき（いわゆる重み付けを行う）、各色成分の画像における網点度を優先度に応じて補正し、この補正した網点度のうち最大となる網点度に基づいて成分画像データを選択するように構成してもよい。
【００３２】
このためには、請求項７に記載のように、網点検出手段により検出された網点度を色成分それぞれに対して設定された優先度に応じて補正する網点補正手段を備え、選択出力手段が、入力画像に含まれる色成分の画像毎に、特定の色成分の画像に対してフィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、網点検出手段により検出されて網点補正手段により補正された最大の網点度に応じた成分画像データを出力する、ように構成すればよい。
【００３３】
このように構成すれば、色成分それぞれにおける成分画像データを、各色成分の画像における優先度を反映させた網点度のうち最大の網点度に基づいて選択することができる。
なお、この構成では、補正した網点度のうち最大となる網点度に基づいて成分画像データを選択するように構成されているが、特定の色成分の画像に対してフィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、特定の色成分の画像に対して網点検出手段により検出されて網点補正手段により補正された網点度そのものに応じた成分画像データを出力するように構成してもよい。
【００３４】
また、上述した「色成分」とは、例えば、カラーモデルにより規定される成分であって、カラーモデルをＲＧＢカラーモデルとした場合、赤成分（Red ），緑成分（Green ），青成分（Blue）のことである。また、ＹＩＱカラーモデルとした場合は、輝度成分（Luminosity），同相成分（In-phase），直交成分（Quadrature）のことである。また、ＣＭＹカラーモデルとした場合は、シアン成分（Cyan），紫成分（Magenta ），黄成分（Yellow）のことである。また、ＨＳＬカラーモデルとした場合は、色相成分（Hue ），彩度成分（Saturation），明度成分（Lightness ）のことである。
【００３５】
このようなカラーモデルで規定される色成分毎に成分画像データを生成する構成において、フィルタ手段は、特定のカラーモデルで規定される色成分のみに対して成分画像データを生成するように構成すればよい。また、特定のカラーモデルにおける１または２以上の色成分に対する成分画像データ、および、別のカラーモデルにおける１または２以上の色成分に対する成分画像データ、といったように複数のカラーモデルで規定される複数の色成分それぞれに対して複数の成分画像データを生成するように構成してもよい。
【００３６】
また、上述したフィルタ手段が、複数の色成分が含まれている入力画像データからノイズ成分を精度よく除去するには、輝度の成分に対して複数の成分画像データを生成した後、この成分画像データの中から選択した成分画像データで示される成分画像からなる画像を得るようにしてもよい。このように、輝度の成分からのみノイズ成分を除去すれば、ノイズ除去に伴って画像としての彩度が変わってしまうことを防止することができる。
【００３７】
このように、輝度の成分に対して生成された成分画像データで示される成分画像からなる画像を得るためには、例えば、請求項８に記載のような構成を考えることができる。
請求項８に記載の画像処理装置において、フィルタ手段は、入力画像に含まれる色成分のうち、輝度の成分に対して異なる特性の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成可能であって、選択出力手段は、輝度の成分の画像に対してフィルタ手段が生成する複数の成分画像データのうち、網点検出手段により検出された網点度に応じた成分画像データを出力する。
【００３８】
このように構成された画像処理装置によれば、ノイズ除去に伴って画像としての彩度が変わってしまうことを防止できる。
また、請求項９に記載の画像処理方法は、画像データに対して画像処理を施す画像処理方法である。具体的には、画像データに基づき画像データで示される入力画像の網点らしさを示す網点度を検出する網点検出手順と、入力画像データに対して異なる特性の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成するフィルタ手順と、このフィルタ手順において生成される複数の成分画像データのうち網点検出手順で検出された網点度に応じた成分画像データを選択する選択手順と、からなる。このような方法により画像処理を施すことにより、請求項１と同様の作用・効果を得ることができる。
【００３９】
また、この画像処理方法において、選択出力手順では、複数の成分画像データの一つとして、フィルタ手順において生成される複数の成分画像データのうち少なくとも２以上の成分画像データそれぞれで示される成分画像を混合してなる混合画像を示す混合画像データを出力するようにしてもよい。このような方法により画像処理を施すことにより、請求項３と同様の作用・効果を得ることができる。
【００４０】
また、これらの画像処理方法においては、網点検出手順において検出される網点度に応じた空間フィルタ特性が登録されたデータテーブルを用意しておき、選択出力手順で、網点検出手順において検出された網点度に対応づけてデータテーブルに登録されている空間フィルタ特性により、フィルタ手順で生成する成分画像を示す成分画像データを出力する、ようにしてもよい。このような方法により画像処理を施すことによって、請求項３と同様の作用・効果を得ることができる。
【００４１】
また、これらの画像処理方法において、フィルタ手順では、入力画像に含まれる色成分毎に、この色成分の画像に異なる特定の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成するようにして、選択出力手順では、入力画像に含まれる色成分毎に、特定の色成分の画像に対してフィルタ手順で生成する複数の成分画像データのうち、網点検出手順において検出された網点度に応じた成分画像データを出力する、ようにしてもよい。このような方法により画像処理を施すことによって、請求項４と同様の作用・効果を得ることができる。
【００４２】
また、この画像処理方法において、網点検出手順では、入力画像データで示される入力画像に含まれる色成分の画像それぞれに対して網点度を検出して、選択出力手順では、入力画像に含まれる色成分毎に、特定の色成分の画像に対してフィルタ手順で生成する複数の成分画像データのうち、特定の色成分の画像に対して網点検出手順において検出された網点度に応じた成分画像データを出力する、ようにしてもよい。このような方法により画像処理を施すことによって、請求項５と同様の作用・効果を得ることができる。
【００４３】
また、上述した請求項４と同様の作用・効果を得ることができる画像処理方法において、網点検出手順では、入力画像データで示される入力画像に含まれる色成分の画像それぞれに対して網点度を検出して、
選択出力手順では、入力画像に含まれる色成分毎に、特定の色成分の画像に対してフィルタ手順で生成する複数の成分画像データのうち、網点検出手順において検出された最大の網点度に応じた成分画像データを出力する、ようにしてもよい。このような方法により画像処理を施すことによって、請求項６と同様の作用・効果を得ることができる。
【００４４】
また、この画像処理方法において、網点検出手順において検出された網点度を色成分それぞれに対して設定された優先度に応じて補正する網点補正手順を行うものとし、選択出力手順では、入力画像に含まれる色成分の画像毎に、特定の色成分の画像に対してフィルタ手順で生成する複数の成分画像データのうち、網点検出手順において検出されて網点補正手順で補正された最大の網点度に応じた成分画像データを出力する、ようにしてもよい。このような方法により画像処理を施すことによって、請求項７と同様の作用・効果を得ることができる。
【００４５】
また、上述した各画像処理方法において、フィルタ手順は、入力画像に含まれる色成分のうち、輝度の成分に対して異なる特性の空間フィルタを用いることで複数の成分画像データを生成するものとし、選択出力手順は、輝度の成分の画像に対してフィルタ手順において生成される複数の成分画像データのうち、網点検出手順において検出された網点度に応じた成分画像データを出力するものとしてもよい。このような方法により画像処理を施すことによって、請求項８と同様の作用・効果を得ることができる。
【００４６】
また、請求項１０に記載の画像処理プログラムは、請求項１から８のいずれかに記載の網点検出手段，フィルタ手段，選択出力手段として機能させるための各種処理手順をコンピュータシステムに実行させるための画像処理プログラムである。このようなプログラムにより制御されるコンピュータシステムは、請求項１から８のいずれかに記載の画像処理装置の一部を構成することができる。
【００４７】
また、この画像処理プログラムにおいては、請求項７以降に記載の網点補正手段として機能させるための処理手順をもコンピュータシステムに実行させるためのプログラムとしてもよい。このようなプログラムにより制御されるコンピュータシステムは、請求項７に記載の画像処理装置の一部を構成することができる。
【００４８】
なお、上述したプログラムは、それぞれコンピュータシステムによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものであって、請求項１から８のいずれかに記載された全ての手段としての機能をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムである。このプログラムは、例えば、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリーカードなどの記録媒体、インターネットなどの通信回線網を介して、画像処理装置自身、コンピュータシステム、または、これらを利用する利用者に提供されるものである。また、このプログラムを実行するコンピュータシステムとしては、例えば、画像処理装置に内蔵されたコンピュータシステム、画像処理装置に無線または有線の通信路を介してデータ通信可能に接続されたコンピュータシステムなどを利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４９】
次に本発明の実施の形態について例を挙げて説明する。
［第１実施形態］
複合機１は、プリンタ、コピー、スキャナおよびファクシミリとしての機能を有する装置であって、図１に示すように、本体後側に配設された印刷給紙部１２、本体上部の後側に配設された読取給紙部１４、本体前側に配設された印刷排紙部１６および読取排紙部１８、本体上面の中央部に配設された表示パネル２０、本体上部の前側に配設された操作パネル３０などを備えている。また、この複合機１には、図２に示すように、複合機１全体の動作を制御する制御部４０、プリンタ部５０、スキャナ部６０などが内蔵されている。
【００５０】
操作パネル３０は、「０」〜「９」の数字ボタン３１、「＊」ボタン３２、「＃」ボタン３３、利用すべき機能（コピー機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のいずれか）を切り替える機能ボタン３４、機能毎の設定を行う設定ボタン３５、スタートボタン３６、電源ボタン３７などからなる。
【００５１】
制御部４０は、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、ＰＣインターフェース部（以降、ＰＣＩ／Ｆとする）４４、ＮＣＵ（network control unit）４５、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit ）４６などがバス４８を介して接続されてなるものである。
【００５２】
これらのうち、ＣＰＵ４１は、あらかじめＲＯＭ４２に記憶されている処理手順に従い、処理結果をＲＡＭ４３に記憶させながら、複合機１の各構成要素にバス４６経由で指令を送ることによって、複合機１全体の動作を制御する。また、ＰＣＩ／Ｆ４４は、複合機１を通信ケーブル経由で別の周知のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）とデータ通信可能に接続するためのインターフェースである。また、ＮＣＵ４５は、複合機１を電話回線網に接続するためのインターフェースである。そして、ＡＳＩＣ４６は、スキャナ部６０により読み取られた画像を示す画像データに対する画像処理を施すための回路などが形成されてなる集積回路である。
【００５３】
プリンタ部５０は、印刷給紙部１２にセットされた用紙を印刷排紙部１６まで搬送しながら用紙への画像の印刷を行う構成要素である。なお、このプリンタ部５０における印刷方式は、インクジェット方式でも、レーザ方式、熱転写方式でもよい。即ち、印刷のできる方式であれば、どのような方式でもよい。
【００５４】
スキャナ部６０は、読取給紙部１４にセットされた原稿を読取排紙部１８まで搬送しながら原稿に印刷された画像の画像データとしての読み取りを行う構成要素である。なお、このスキャナ部６０は、原稿の画像をＲＧＢカラーモデルで規定されるＲ（Red ：赤），Ｇ（Green ：緑），Ｂ（Blue：青）成分画像それぞれからなる画像として読み取る。
【００５５】
このように構成された複合機１において、機能ボタン３４が押下されることにより利用すべき機能がコピー機能に切り替えられている状態でスタートボタン３６が押下されると、制御部４０によって、読取給紙部１４にセットされた原稿のコピー（複写）が行われる。
【００５６】
概略的には、まず、読取給紙部１４にセットされた原稿から画像を読み取る旨がスキャナ部６０へ指令される。これにより、スキャナ部６０が、原稿の画像を画像データ（以降、「入力画像データ」とする）として読み取る。そして、入力画像データがＡＳＩＣ４６により画像処理が施された後、この画像データ（出力画像データ）で示される画像を印刷給紙部１２にセットされた用紙へ印刷する旨がプリンタ部５０へ指令される。こうして、プリンタ部５０により読取給紙部１４にセットされた原稿のコピー（複写）が行われる。
【００５７】
ここで、ＡＳＩＣ４６により入力画像データに対して施される画像処理の詳細な内容を、ＡＳＩＣ４６に形成されている回路構成と共に説明する。
ＡＳＩＣ４６は、図３に示すように、入力画像データで示される画像の輝度に対するフィルタ処理が施された画像を生成する輝度フィルタ部１１０、入力画像の各色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ成分画像）にフィルタ処理を施して色成分毎に複数の成分画像を生成するＲＧＢフィルタ部１２０、入力画像の各色成分それぞれの網点度を検出する網点検出部１３０、各フィルタ部１１０，１２０により生成された複数の成分画像の中から色成分毎に特定の成分画像を選択的に出力する成分選択部１４０、成分選択部１４０により出力された各色成分画像からなる画像をＣＭＹカラーモデルで規定されるＣ（Cyan：シアン），Ｍ（Magenta ：紫），Ｙｅ（Yellow：黄）成分画像からなる画像に変換するＣＭＹ色変換部１５０、ＣＭＹ色変換部１５０により変換されたＣ，Ｍ，Ｙｅ成分からなる画像に対する下色除去（ＵＣＲ：Under Color Removal ）を行うＵＣＲ部１６０などからなる。
【００５８】
このようなＡＳＩＣ４６において、スキャナ部６０により読み取られた入力画像データは、輝度フィルタ部１１０，ＲＧＢフィルタ部１２０および網点検出部１３０へそれぞれ入力される。
【００５９】
輝度フィルタ部１１０では、ＹＩＱ変換回路１１２によって、入力画像データで示される画像（以降、「入力画像」とする）がＹＩＱカラーモデルで規定されるＹ（Luminosity：輝度），Ｉ（In-phase：同相），Ｑ（Quadrature：直交）成分画像からなる画像に変換される。こうして、Ｙ，Ｉ，Ｑ成分に変換された画像は、Ｙ成分画像のみに対して平滑強調フィルタ１１４によるフィルタ処理が施された後、ＹＩＱ逆変換回路１１６によって、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分画像（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０成分画像）からなる画像に変換し直される。
【００６０】
この平滑強調フィルタ１１４は、入力画像のＹ（輝度）成分画像として想定される周波数（空間周波数）帯域の成分のみを通過させるように特性が設定された空間フィルタ（バンドパスフィルタ）であり、これによって、ＹＩＱ逆変換回路１１６にて変換し直された画像は、入力画像から輝度に含まれるノイズ成分が除去された画像となる。なお、ここでいう「ノイズ成分」とは、例えば、網点の画像を示す入力画像データの読み取り時に発生するモアレなどに起因するノイズ成分である。
【００６１】
ＲＧＢフィルタ部１２０では、入力画像の色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ成分）それぞれに対して設けられた空間フィルタ群１２２，１２４，１２６によって、入力画像の各色成分からそれぞれ複数の成分画像（Ｒ１〜Ｒｎ成分画像、Ｇ１〜Ｇｎ成分画像、Ｂ１〜Ｂｎ成分画像）が生成される。この空間フィルタ群１２２，１２４，１２６は、それぞれカットオフ周波数が段階的に高くなるように特性が設定された複数のローパスフィルタ（第１〜第ｎフィルタ）からなる。これにより、ＲＧＢフィルタ部１２０は、複数の成分画像として、成分画像に含まれる高周波成分が段階的に多く、つまり、平滑化の度合い（平滑度）が段階的に大きくなっている成分画像群（平滑度１，２，…，ｎの成分画像；ｎが平滑度最大）を生成できる。なお、各空間フィルタ群のローパスフィルタは、それぞれ入力画像における異なる網点度に応じて発生すると想定されるノイズ成分を除去でき、かつ、少なくとも輝度フィルタ部１１０の平滑強調フィルタ１１４よりも平滑度が大きくなるように特性が設定されている（そのため、便宜上、平滑強調フィルタ１１４の平滑度を「０」とする）。
【００６２】
網点検出部１３０では、入力画像の色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ成分）それぞれに対して設けられた複数の網点検出回路１３２，１３４，１３６によって、入力画像の色成分それぞれの網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢが検出される。これら網点度は、色成分それぞれについて、注目画素および注目画素の周辺画素に基づき０，１，…，ｎまでの複数段階のうちいずれかにて検出される。具体的には、例えば、特許２６４７４５６公報にて示された手順と同様に、注目画素を中心とするＡ×Ｂ（Ａ，Ｂは任意の数）の画素からなる画像のうち、成分が最低値または最大値となっている画素で構成される領域の数を算出し、この領域数が網点度として検出される。なお、上述した手順においては、色成分の目立ちやすさやスキャナ部６０の特性などにより色成分毎に優先度を持たせておき（いわゆる重み付けを行う）、領域数を算出した際に、この領域数を優先度に応じて補正（例えば、係数の加減算や積算など）するようにしてもよい。
【００６３】
こうして、各フィルタ部１１０，１２０により生成された各色成分（Ｒ０〜Ｒｎ，Ｇ０〜Ｇｎ，Ｂ０〜Ｂｎ）、および、網点検出部１３０により検出された各色成分の網点度（ＰＲ，ＰＧ，ＰＢ）は、成分選択部１４０に入力される。この成分選択部１４０には、色成分それぞれに対応する選択回路１４２，１４４，１４６が設けられており、上述の色成分および網点度は、それぞれ対応する選択回路１４２に入力される。
【００６４】
この成分選択部１４０における各選択回路１４２，１４４，１４６では、各フィルタ１１０，１２０から入力される複数の色成分の中から、ＣＭＹ色変換部１５０へ出力すべき色成分が、メモリ１４８に記憶されたデータテーブルに基づいて選択される。
【００６５】
このデータテーブルは、図４（ａ）に示すように、成分画像の網点度に応じて、この網点度のときに発生すると想定されるノイズ成分を除去するのに最適な空間フィルタが、空間フィルタ群１２２，１２４，１２６を構成するローパスフィルタおよび輝度フィルタ部１１０の平滑強調フィルタ１１４のうちいずれかであるかを、網点度と空間フィルタとの対応関係により示したものである。各選択回路１４２，１４４，１４６は、網点検出部１３０から入力された網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢに対応する空間フィルタを選択し、この空間フィルタを経て生成された各色成分をそれぞれＣＭＹ色変換部１５０へ出力する。なお、本実施形態においては、各色成分について参照されるデータテーブルが同一であるが、ノイズ成分を除去するのに最適なフィルタを選択することができれば、色成分毎に異なる対応関係が登録されたデータテーブルを参照するように構成してもよい。
【００６６】
この成分選択部１４０により選択的に出力された各色成分（Ｒｓ，Ｇｓ，Ｂｓ成分）からなる画像は、ＣＭＹ色変換部１５０によって、ＣＭＹカラーモデルで規定されるＣ，Ｍ，Ｙｅ成分からなる画像に変換される。
【００６７】
そして、ＣＭＹ色変換部１５０によりＣ，Ｍ，Ｙｅ成分に変換された画像は、ＵＣＲ部１６０によって、各色成分が混合されて黒色で表現される領域に基づいてＫ（黒）成分を生成すると共に、各Ｃ，Ｍ，Ｙｅ成分からＫ成分に相当する値を減算した新たなＣ’，Ｍ’，Ｙｅ’成分を生成する。この結果、ＵＣＲ部１６０によってＣ’，Ｍ’，Ｙｅ’，Ｋ成分が生成されることになる。
【００６８】
この後、ＵＣＲ部１６０により生成（下色除去）されたＣ’，Ｍ’，Ｙｅ’，Ｋ成分それぞれからなる画像を示す画像データ（出力画像データ）は、プリンタ部５０へ送られ、この画像データで示される画像の印刷がプリンタ部５０により行われる。
【００６９】
［第１実施形態の効果］
上述した複合機１において、制御部４０のＡＳＩＣ４６は、入力画像に基づき、それぞれ異なる特性（平滑度）の空間フィルタを経て色成分毎に生成された複数の成分画像から、入力画像の網点度に応じた成分画像を色成分毎に選択し、これら成分画像（Ｒｓ，Ｇｓ，Ｂｓ）からなる画像を示す出力画像データを選択的にプリンタ部５０へ出力することができる。
【００７０】
ここで、いずれの空間フィルタを経て生成される成分画像を選択するかは、入力画像の網点度に基づいて決まるため、複数の成分画像の中から網点度に応じた最適な成分画像を選択することができるようになる。よって、ノイズ成分を含んだ違和感のある画像が得られるといったことが起こりにくくなる。
【００７１】
特に、本実施形態においては、入力画像の網点度に応じて発生すると想定されるノイズ成分を除去できる特性を有する空間フィルタ群が設けられているため、この空間フィルタ群により生成される複数の成分画像のうち、入力画像の網点度に応じた空間フィルタを経て生成される成分画像を選択することにより、ノイズ成分が確実に除去された成分画像それぞれからなる画像を得る（出力画像データを外部へ出力する）ことができる。
【００７２】
また、各選択回路１４２，１４４，１４６は、網点検出部１３０から入力された網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢに対応するフィルタをデータテーブルから選択し、このフィルタを経て生成された色成分（Ｒｓ，Ｇｓ，Ｂｓ成分）をそれぞれＣＭＹ色変換部１５０へ出力することができる。
【００７３】
また、入力画像に対して色成分毎にフィルタ処理が施された成分画像それぞれからなる画像を得ることができるため、この画像に含まれるノイズ成分が少なくなることが期待できる。これは、入力画像が複数の色成分からなるものであれば、ノイズ成分についても複数の色成分からなることが推測できるが、色成分全てにノイズ成分が均等に含まれている確率は低く、色成分毎に異なる特性の空間フィルタを経て生成される成分画像（成分画像データ）それぞれからなる画像を得た方が、最終的に得られる画像に含まれるノイズ成分が少なくなることが多いからである。
【００７４】
［第２実施形態］
複合機２は、第１実施形態における複合機１と同様の構成であって、制御部４０のＡＳＩＣ４６に形成されている回路構成が異なっているだけであるため、この相違点についてのみ詳述する。
【００７５】
ＡＳＩＣ４６は、図５に示すように、入力画像データで示される画像の輝度に対するフィルタ処理が施された画像を生成する輝度フィルタ部２１０、入力画像の各色成分それぞれの網点度を検出する網点検出部２３０、輝度フィルタ部２１０により生成された画像をＣＭＹカラーモデルで規定されるＣ，Ｍ，Ｙｅ成分画像からなる画像に変換するＣＭＹ色変換部２５０、ＣＭＹ色変換部２５０により変換されたＣ，Ｍ，Ｙｅ成分からなる画像に対する下色除去を行うＵＣＲ部２６０などからなる。
【００７６】
このようなＡＳＩＣ４６において、スキャナ部６０により読み取られた入力画像データは、輝度フィルタ部２１０および網点検出部２３０へそれぞれ入力される。
網点検出部２３０では、入力画像の色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ成分）それぞれに対して設けられた複数の網点検出回路２３２，２３４，２３６によって、入力画像の色成分それぞれの網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢが検出される。そして、決定回路２３８によって、網点検出回路２３２，２３４，２３６それぞれにより検出された網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢのうち最大のものが入力画像全体としての網点度Ｐとして決定される。本実施形態において、網点検出部２３０は、網点度Ｐを複数の段階（Ｐ＝０，１，…，ｎ；ｎが網点度最大）のうちいずれかとして検出する。
【００７７】
輝度フィルタ部２１０では、ＹＩＱ変換回路２１２によって、入力画像データで示される画像（以降、「入力画像」とする）がＹＩＱカラーモデルで規定されるＹ，Ｉ，Ｑ成分画像からなる画像に変換される。こうして、Ｙ，Ｉ，Ｑ成分に変換された画像は、Ｙ（輝度）成分画像のみに対して空間フィルタ群２１４により複数の成分画像（Ｙ１〜Ｙｍ成分画像；ｍ＝ｎ＋１）が生成される。そして、これら複数の成分画像のうち、いずれかの成分画像が選択回路２１６により選択された後、この選択されたＹ成分画像と、Ｉ，Ｑ成分画像とならなる画像が、ＹＩＱ逆変換回路２１８によって、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分画像からなる画像に変換し直される。
【００７８】
この輝度フィルタ部２１０における空間フィルタ群２１４は、複数の空間フィルタ（第１〜第ｍフィルタ）によって、平滑化の度合い（平滑度）が段階的に大きくなっている成分画像群（平滑度０，１，…，ｎの成分画像；ｎが平滑度最大）を生成できる。なお、この空間フィルタ群２１４のうち、平滑度「０」の空間フィルタ（第１フィルタ）は、第１実施形態における平滑強調フィルタ１１４と同様の特性が設定されたバンドパスフィルタである。
【００７９】
また、選択回路２１６では、フィルタ群２１４から入力される複数の成分画像のうち、ＹＩＱ逆変換回路２１８へ出力すべき色成分が、メモリ２１７に記憶されたデータテーブルに基づいて選択される。このデータテーブルは、図４（ｂ）に示すように、成分画像の網点度に応じて、この網点度のときに発生すると想定されるノイズ成分を除去するのに最適な空間フィルタが、空間フィルタ群２１４を構成する空間フィルタのうちいずれかであるかを、網点度と空間フィルタとの対応関係により示したものである。そして、選択回路２１６は、網点検出部２３０から入力された網点度Ｐに対応する空間フィルタを選択し、この空間フィルタを経て生成された成分画像（Ｙｓ成分）をＹＩＱ逆変換回路２１８へ出力する。
【００８０】
こうして、ＹＩＱ逆変換回路２１８によって、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分画像からなる画像に変換し直された画像は、ＣＭＹ色変換部２５０によって、ＣＭＹカラーモデルで規定されるＣ，Ｍ，Ｙｅ成分からなる画像に変換される。
【００８１】
そして、ＣＭＹ色変換部２５０によりＣ，Ｍ，Ｙｅ成分に変換された画像は、ＵＣＲ部２６０によって、各色成分が混合されて黒色で表現される領域に基づいてＫ（黒）成分を生成すると共に、各Ｃ，Ｍ，Ｙｅ成分からＫ成分に相当する値を減算した新たなＣ’，Ｍ’，Ｙｅ’成分を生成する。この結果、ＵＣＲ部１６０によってＣ’，Ｍ’，Ｙｅ’，Ｋ成分が生成されることになる。
【００８２】
この後、ＵＣＲ部２６０により生成（下色除去）されたＣ’，Ｍ’，Ｙｅ’，Ｋ成分それぞれからなる画像を示す画像データ（出力画像データ）は、プリンタ部５０へ送られ、この画像データで示される画像の印刷がプリンタ部５０により行われる。
【００８３】
［第２実施形態の効果］
このように構成された複合機２においては、第１実施形態の複合機１と同様の構成から得られる効果の他に、以下に示すような効果を得ることができる。
【００８４】
この複合機２におけるＡＳＩＣ４６では、入力画像に含まれる輝度の成分に対してのみフィルタ処理を施すことによりノイズ成分を除去するように構成されているため、ノイズ除去に伴って画像としての彩度が変わってしまうことを防止できる。
【００８５】
人間の視覚においては、色の輝度に対する感度の方が、彩度に対する感度よりも高く、輝度におけるノイズ成分の方がノイズとして視認されやすい。そのため、輝度におけるノイズ成分のみを除去できれば、視覚上は充分にノイズ成分が除去された画像とすることができる。よって、この点からみても、入力画像に含まれる輝度の成分に対してのみフィルタ処理を施すことは好適といえる。
【００８６】
また、選択回路２１６は、入力画像における各色成分の網点度のうち最大の網点度に基づいて空間フィルタの選択を行うことができる。
［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の具体的な実施形態に限定されず、このほかにも様々な形態で実施することができる。
【００８７】
例えば、上記実施形態においては、本発明における画像処理装置に対応する構成要素（ＡＳＩＣ４６）が複合機に備えられたものを例示した。しかし、本発明における画像処理装置に対応する構成要素は、複合機以外の構成にも採用することができる。
【００８８】
また、上記実施形態においては、本発明における画像処理装置に対応する構成要素がＡＳＩＣ４６に回路として形成されたものを例示した。しかし、これらの回路は、ＡＳＩＣ４６以外に、いわゆるＰＬＤ（Programmable Logic Device ）などに形成してもよい。
【００８９】
また、第１実施形態においては、成分選択部１４０の各選択回路１４２，１４４，１４６が、ＡＳＩＣ４６の網点検出部１３０により検出された該当する色成分の網点度に基づいて空間フィルタの選択を行うように構成されたものを例示した。しかし、第２実施形態における網点検出部２３０と同様に、網点検出部１３０が、色成分毎ではなく、入力画像全体としての網点度を検出するものとし、各選択回路１４２，１４４，１４６が、この入力画像全体としての網点度に基づいて空間フィルタの選択を行うように構成してもよい。
【００９０】
具体的には、図６に示すように、網点検出部１３０の一部として、各網点検出回路１３２，１３４，１３６により検出された網点度に基づいて、入力画像全体としての網点度Ｐを決定する決定回路１３８を設け、この決定回路１３８により決定された網点度を成分選択部１４０へ出力するように構成すればよい。
【００９１】
また、第１実施形態においては、成分選択部１４０が、網点検出部１３０から入力された網点度に対応する空間フィルタを選択し、この空間フィルタを経て生成された色成分をそれぞれＣＭＹ色変換部１５０へ出力するように構成されたものを例示した。しかし、ここでＣＭＹ色変換部１５０へ出力する色成分それぞれとして、２以上の空間フィルタを選択し、これら空間フィルタを経て生成された色成分を混合してなるものとしてもよい。具体的には、例えば、図７に示すように、特定の網点度（例えば、網点度１）と、複数の空間フィルタ（例えば、平滑強調フィルタ１１４および第１フィルタ）との対応関係をデータテーブルに登録しておき、フィルタ群１２２，１２４，１２６を経て生成される複数の成分画像のうち、２以上の成分画像それぞれを混合してなる混合画像が成分画像として出力されるように構成すればよい。
【００９２】
ここで、例えば、２つの空間フィルタを用いて生成された成分画像それぞれを各１／２の成分ずつ混合した場合、こうして生成される混合画像データは、２つの空間フィルタの中間特性を有する空間フィルタを用いて生成された成分画像に近い成分になる。つまり、成分選択部１４０が、混合画像を成分画像として出力できることは、あらかじめ用意された複数の空間フィルタでは生成できない成分の成分画像データを補完的に生成できることを示している。
【００９３】
そのため、例えば、入力画像の網点度が特定の値のときに、各空間フィルタのうち２の空間フィルタの中間的な特性を有する空間フィルタであれば入力画像のノイズ成分を充分に除去できることが判明した場合、新たに空間フィルタを追加しなくてもよい。このような場合には、上述した２の空間フィルタにより生成される成分画像それぞれを混合した混合画像が、出力すべき成分画像として選択されるようにデータテーブルを書き替えれば足りるからである。
【００９４】
また、第２実施形態においては、輝度フィルタ部２１０の選択回路２１６が、入力画像における各色成分の網点度のうち最大の網点度に基づいて空間フィルタの選択を行うように構成されたものを例示した。しかし、各色成分の網点度のうち最大の網点度以外に、例えば、各色成分の平均値に基づいて空間フィルタの選択が行われるように構成してもよい。具体的には、網点検出部２３０の決定回路２３８が、網点検出回路２３２，２３４，２３６それぞれにより検出された網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢの平均値を入力画像全体としての網点度Ｐとして決定するように構成することが考えられる。
【００９５】
また、これら入力画像における各色成分の網点度から決定される網点度に基づいて空間フィルタの選択を行う構成においては、色成分の目立ちやすさや、スキャナ部６０の特性などに応じて色成分に優先度を持たせておき（いわゆる重み付けを行う）、決定回路１３８，２３８が、各色成分における網点度を優先度に応じて補正（例えば、係数の加減算や積算など）し、この補正した網点度のうち最大，または各網点度の平均値となる網点度に基づいて、成分画像データを選択するように構成してもよい。例えば、目立ちやすいＧ（緑）成分の優先度を高くすると共に、Ｂ（青）成分，Ｒ（赤）成分の順に優先度を低くしていくことによって補正をすればよい。但し、この優先度の順は一例であり、諸条件に従って適宜変更可能であることは言うまでもない。この場合、各選択回路１４２，１４４，１４６，２１６は、各色成分における優先度を反映させた網点度に基づいて空間フィルタの選択を行うことができる。
【００９６】
また、上記実施形態においては、メモリ１４８，２１７に記録されたデータテーブルに基づいて空間フィルタが選択されるように構成されたものを例示した。しかし、空間フィルタを選択するための構成としては、データテーブル以外によるものを採用してもよい。
【００９７】
また、上記実施形態においては、網点検出部１３０における各網点検出回路１３２，１３４，１３６が、注目画素を中心とするＡ×Ｂの画素からなる画像のうち、成分が最低値または最大値となっている画素で構成される領域数を網点度として検出するように構成されたものを例示した。しかし、これら網点検出回路１３２，１３４，１３６が網点度を検出する方法としては、他の方法を採用することもできる。例えば、特開平８−１８１８６４号公報にて示された手順と同様に、規則的な周期で変化する最大輝度（山ピーク）および最低輝度（谷ピーク）の密度を網点度として検出する方法を採用することもできる。
【００９８】
また、特開平８−２３７４７５号公報にて示された手順と同様に、注目画素の成分（濃度）が単位画像を構成する画素のうち最大値または最小値であれば、注目画素に対して点対称に配置された画素対それぞれの合計値との差の絶対値に応じた値（１，…，ｎ）を網点度とする一方、注目画その成分が単位画像を構成する画素のうち最大値または最小値でなければ、「０」を網点度とする方法を採用することもできる。なお、この場合には、特開平８−２３７４７５号公報において複数の評価値それぞれが所定のしきい値より大きい場合に網点であると判定しているところを、複数の評価値の平均値に応じた１，…，ｎのうちいずれかの値を網点度として検出することになる。
【００９９】
また、上記実施形態において、ＡＳＩＣ４６により行われていた画像処理をＣＰＵ４１がソフトウェア的に実行するように構成してもよい。このように、ＡＳＩＣ４６により行われていた画像処理をＣＰＵ４１により実行させる場合の処理手順（その１〜その３）を図８〜１０に基づいて説明する。なお、この処理は、スキャナ部６０により入力画像データが読み取られたときに実行されるものであり、スキャナ部６０に読み取られた入力画像データは、この入力画像データで示される画像が複数の単位領域（例えば、第１〜第ｘ画素）で構成されているものとする。
○画像処理その１（第１実施形態のＡＳＩＣ４６に相当する処理）
まず、変数Ｐに「１」をセット（１→Ｐ）する（ｓ１１０）。なお、以降に記載の「ｐ」は、変数Ｐにセットされた値を示すものとする。
【０１００】
次に、入力画像の第ｐ領域におけるＲ成分について、このＲ成分の網点度ＰＲを検出する（ｓ１２０）。この処理において網点度を検出する方法は、上述した網点検出部１３０，２３０による方法と同様である。
【０１０１】
次に、第ｐ領域におけるＲ成分に対して、ｓ１２０の処理で検出された網点度ＰＲに応じたフィルタ処理を施す（ｓ１３０）。この処理では、データテーブルに登録されたフィルタ特性のうち、ｓ１２０の処理で検出された網点度ＰＲに応じたフィルタ特性によるフィルタ処理を施した成分画像を生成する。なお、この場合のデータテーブルとは、上述したメモリ１４８等に記録されたものと同様のものであって、空間フィルタの替わりにフィルタ特性（平滑度）が登録された状態でＲＡＭ４３に記録されているものである。
【０１０２】
次に、ｓ１２０の処理と同様に、入力画像の第ｐ領域におけるＧ成分について、このＧ成分の網点度ＰＧを検出する（ｓ１４０）。
次に、ｓ１３０の処理と同様に、第ｐ領域におけるＧ成分に対して、ｓ１４０の処理で検出された網点度ＰＧに応じたフィルタ処理を施す（ｓ１５０）。
【０１０３】
次に、ｓ１２０の処理と同様に、入力画像の第ｐ領域におけるＢ成分について、このＢ成分の網点度ＰＢを検出する（ｓ１６０）。
次に、ｓ１３０の処理と同様に、第ｐ領域におけるＧ成分に対して、ｓ１４０の処理で検出された網点度ＰＢに応じたフィルタ処理を施す（ｓ１７０）。
【０１０４】
次に、ｓ１３０，ｓ１５０，ｓ１７０の処理それぞれによりフィルタ処理を施された各成分画像からなる領域画像を示す領域画像データをプリンタ部５０へ出力する（ｓ１８０）。
【０１０５】
次に、変数Ｐに「１」を加算（ｐ＋１→Ｐ）する（ｓ１９０）。
そして、変数Ｐの値ｐが、入力画像データで示される画像を構成する領域の数ｘより大きな値であるか否か（ｘ＜ｐ）をチェックする（ｓ２００）。
【０１０６】
このｓ２００の処理で、変数Ｐの値ｐが領域の数ｘより大きな値でなければ（ｓ２００：ＮＯ）、ｓ１２０の処理へ戻り、以降、ｓ１２０からｓ２００の処理を全ての領域に対して行った後、変数Ｐの値ｐが領域の数ｘより大きな値となったら（ｓ２００：ＹＥＳ）、画像処理を終了する。
○画像処理その２（変形例；図６のＡＳＩＣ４６に相当する処理）
まず、変数Ｑに「１」をセット（１→Ｑ）する（ｓ２１０）。なお、以降に記載の「ｑ」は、変数Ｑにセットされた値を示すものとする。
【０１０７】
次に、入力画像の第ｑ領域におけるＲ，Ｇ，Ｂ成分それぞれについて、各成分の網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢを検出する（ｓ２２０）。この処理は、上述したｓ１２０の処理と同様の処理である。
【０１０８】
次に、第ｑ領域におけるＲ成分に対して、ｓ２２０の処理で検出された網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢのうち最大の網点度Ｐｍａｘに応じたフィルタ処理を施す（ｓ２３０）。この処理は上述したｓ１３０の処理と同様の処理であって、最大の網点度Ｐｍａｘに応じたフィルタ処理を施す点が異なる。
【０１０９】
次に、ｓ２３０の処理と同様に、第ｑ領域におけるＧ成分に対して、最大の網点度Ｐｍａｘに応じたフィルタ処理を施す（ｓ２５０）。
次に、ｓ２３０の処理と同様に、第ｐ領域におけるＧ成分に対して、最大の網点度Ｐｍａｘに応じたフィルタ処理を施す（ｓ２７０）。
【０１１０】
次に、ｓ２３０，ｓ２５０，ｓ２７０の処理それぞれによりフィルタ処理を施された各成分画像からなる領域画像を示す領域画像データをプリンタ部５０へ出力する（ｓ２８０）。
【０１１１】
次に、変数Ｑに「１」を加算（ｑ＋１→Ｑ）する（ｓ２９０）。
そして、変数Ｑの値ｑが、入力画像データで示される画像を構成する領域の数ｘより大きな値であるか否か（ｘ＜ｑ）をチェックする（ｓ３００）。
【０１１２】
このｓ３００の処理で、変数Ｑの値ｑが領域の数ｘより大きな値でなければ（ｓ３００：ＮＯ）、ｓ２２０の処理へ戻り、以降、ｓ２２０からｓ３００の処理を全ての領域に対して行った後、変数Ｑの値ｑが領域の数ｘより大きな値となったら（ｓ３００：ＹＥＳ）、画像処理を終了する。
○画像処理その３（第２実施形態のＡＳＩＣ４６に相当する処理）
まず、変数Ｔに「１」をセット（１→Ｔ）する（ｓ３１０）。なお、以降に記載の「ｔ」は、変数Ｒにセットされた値を示すものとする。
【０１１３】
次に、入力画像の第ｔ領域におけるＲ，Ｇ，Ｂ成分それぞれについて、各成分の網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢを検出する（ｓ３２０）。この処理は、上述したｓ１２０の処理と同様の処理である。
【０１１４】
次に、入力画像の第ｔ領域をＹ，Ｉ，Ｑ成分からなる領域画像に変換する（ｓ３３０）。この処理においてＹ，Ｉ，Ｑ成分からなる領域画像に変換する方法は、上述したＹＩＱ変換回路２１２による方法と同様である。
【０１１５】
次に、ｓ３３０の処理で変換された領域画像におけるＹ成分に対して、ｓ３２０の処理で検出された網点度ＰＲ，ＰＧ，ＰＢのうち最大の網点度Ｐｍａｘに応じたフィルタ処理を施す（ｓ３４０）。この処理では、データテーブルに登録されたフィルタ特性のうち、最大の網点度Ｐｍａｘに応じたフィルタ特性によるフィルタ処理を施した成分画像を生成する。なお、この場合のデータテーブルとは、上述したメモリ２１７に記録されたものと同様のものであって、空間フィルタの替わりにフィルタ特性（平滑度）が登録された状態でＲＡＭ４３に記録されているものである。
【０１１６】
次に、ｓ３３０の処理で変換された領域画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分からなる領域画像に変換し直す（ｓ３５０）。この処理においてＲ，Ｇ，Ｂ成分からなる領域画像に変換する方法は、上述したＹＩＱ逆変換回路２１８による方法と同様である。
【０１１７】
次に、ｓ３５０の処理で変換し直された各成分画像からなる領域画像を示す領域画像データをプリンタ部５０へ出力する（ｓ３６０）。
次に、変数Ｒに「１」を加算（ｔ＋１→Ｔ）する（ｓ３７０）。
【０１１８】
そして、変数Ｔの値ｔが、入力画像データで示される画像を構成する領域の数ｘより大きな値であるか否か（ｘ＜ｔ）をチェックする（ｓ３８０）。
このｓ３８０の処理で、変数Ｒの値ｔが領域の数ｘより大きな値でなければ（ｓ３８０：ＮＯ）、ｓ３２０の処理へ戻り、以降、ｓ３２０からｓ３８０の処理を全ての領域に対して行った後、変数Ｒの値ｔが領域の数ｘより大きな値となったら（ｓ３８０：ＹＥＳ）、画像処理を終了する。
【０１１９】
［本発明との対応関係］
以上説明した実施形態において、ＡＳＩＣ４６は本発明における画像処理装置であって、このＡＳＩＣ４６の網点検出部１３０，２３０は本発明における網点検出手段であり、平滑強調フィルタ１１４およびＲＧＢフィルタ部１２０は本発明におけるフィルタ手段であり、成分選択部１４０は本発明における選択出力手段であり、メモリ１４８，２１７は本発明におけるテーブル記録手段であり、決定回路１３８，２３８は本発明における網点補正手段である。
【０１２０】
また、図８〜図１０の各処理を実行する構成においては、ＲＡＭ４３が本発明におけるテーブル記録手段であり、これら処理のうち、ｓ１２０，ｓ１４０，ｓ１６０，ｓ２２０，ｓ３２０の処理は本発明における網点検出手段であり、ｓ１３０，ｓ１５０，ｓ１７０，ｓ２３０，ｓ２５０，ｓ２７０，ｓ３４０の処理は本発明におけるフィルタ手段および選択出力手段である。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】複合機の外観を示す斜視図
【図２】複合機の構成を示すブロック図
【図３】第１実施形態におけるＡＳＩＣに形成された回路構成を示すブロック図
【図４】データテーブルのデータ構造を示す図
【図５】第２実施形態におけるＡＳＩＣに形成された回路構成を示すブロック図
【図６】別の実施形態におけるＡＳＩＣに形成された回路構成を示すブロック図
【図７】別の実施形態におけるデータテーブルのデータ構造を示す図
【図８】ＡＳＩＣにより行われていた画像処理をＣＰＵにより実行させる場合の処理手順（その１）を示すフローチャート
【図９】ＡＳＩＣにより行われていた画像処理をＣＰＵにより実行させる場合の処理手順（その２）を示すフローチャート
【図１０】ＡＳＩＣにより行われていた画像処理をＣＰＵにより実行させる場合の処理手順（その３）を示すフローチャート
【符号の説明】
【０１２２】
１…複合機、２…複合機、１２…印刷給紙部、１４…読取給紙部、１６…印刷排紙部、１８…読取排紙部、２０…表示パネル、３０…操作パネル、３１…数字ボタン、３２…ボタン、３３…ボタン、３４…機能ボタン、３５…設定ボタン、３６…スタートボタン、３７…電源ボタン、４０…制御部、４１…ＣＰＵ、４２…ＲＯＭ、４３…ＲＡＭ、４４…ＰＣインターフェース部、４５…ＮＣＵ、４６…ＡＳＩＣ、４８…バス、５０…プリンタ部、６０…スキャナ部、１１０…輝度フィルタ部、１１２…ＹＩＱ変換回路、１１４…平滑強調フィルタ、１１６…ＹＩＱ逆変換回路、１２０…ＲＧＢフィルタ部、１２２…空間フィルタ群、１２４…空間フィルタ群、１２６…空間フィルタ群、１３０…網点検出部、１３２…網点検出回路、１３４…網点検出回路、１３６…網点検出回路、１３８…決定回路、１４０…成分選択部、１４２…選択回路、１４４…選択回路、１４６…選択回路、１４８…メモリ、１５０…ＣＭＹ色変換部、１６０…ＵＣＲ部、２１０…輝度フィルタ部、２１２…ＹＩＱ変換回路、２１４…空間フィルタ群、２１６…選択回路、２１７…メモリ、２１８…ＹＩＱ逆変換回路、２３０…網点検出部、２３２…網点検出回路、２５０…ＣＭＹ色変換部、２６０…ＵＣＲ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９】
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【図１０】
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