(57)【要約】 【課題】  画質改善処理および領域分離処理における処理効率の向上を実現する画像処理装置および画像形成装置ならびに画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供する。【解決手段】  帯域分割処理部１０５は、第１色変換処理部１０４にてＬＣＣ色空間に変換されたＬＣＣ画像データを複数の周波数帯域に分割してサブバンド画像データを作成する。領域分離処理部１０６では、帯域分割処理部１０５にて帯域分割された複数のサブバンド画像データのうち、低周波帯域のサブバンド画像データを用いて白地検知処理を行い、高周波帯域のサブバンド画像データを用いて、文字・網点・連続階調領域に分離する処理を行う。逆帯域分割処理部１０９では、帯域分離処理部１０５とは逆の処理が施されて画像データを再構成する。【選択図】      図１
2005141659.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理装置であって、
画像データを周波数変換して複数の周波数帯域に分割し、分割画像データを作成する帯域分割処理部と、
分割画像データのうち、最も低い周波数帯域の分割画像データを含む第１分割画像データ群に対して、周波数帯域に応じた第１の処理を行う第１処理部と、
第１分割画像データ群以外の分割画像データを含む第２分割画像データ群に対して、第１の処理とは異なる第２の処理を行う第２処理部と、
第１および第２の処理後の分割画像データを再構成する逆帯域分割処理部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理装置であって、
画像データを周波数変換して複数の周波数帯域に分割し、分割画像データを作成する帯域分割処理部と、
分割画像データのうち、最も低い周波数帯域の分割画像データを含む第１分割画像データ群の注目画素が、白地領域に属するかどうかを検知する白地検知処理部と、
第１分割画像データ群以外の分割画像データを含む第２分割画像データ群の注目画素が、文字領域、網点領域および連続階調領域のいずれに属するかを判定する領域判定部と、
白地検知処理部による検知結果および領域判定部による判定結果に基づいて、分割画像データの各画素が白地領域、文字領域、網点領域および連続階調領域のいずれに属するかを総合的に判定する総合判定部と、
総合判定部による判定結果に基づいて所定の処理を行う後処理部と、
分割画像データを再構成する逆帯域分割処理部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
第１分割画像データ群に対して、各画素の明度を調整するトーン調整処理を行うトーン調整処理部と、
第２分割画像データ群に対して、総合判定部の判定結果に応じたフィルタを用いてフィルタ処理を行うフィルタ処理部とを備えることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理装置と、
画像処理装置によって処理された画像データを出力する画像出力装置とを備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項５】
複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理方法であって、
画像データを周波数変換して複数の周波数帯域に分割し、分割画像データを作成する帯域分割処理工程と、
分割画像データのうち、最も低い周波数帯域の分割画像データを含む第１分割画像データ群に対して、周波数帯域に応じた第１の処理を行う第１処理工程と、
第１分割画像データ群以外の分割画像データを含む第２分割画像データ群に対して、第１の処理とは異なる第２の処理を行う第２処理工程と、
第１および第２の処理後の分割画像データを再構成する逆帯域分割処理工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
請求項５記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項７】
請求項５記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタル画像システムが目覚しい発達を遂げ、デジタル画像処理技術の構築が進んでいる。たとえば、複写機の分野においては、文字、網点、写真が混在するような原稿に対しても高画質で出力されることが要求されており、スキャナ部で読み込まれた画像に対して、高画質化処理を行うために、入力画像データを文字領域、網点領域、連続階調領域（写真領域）などの複数の領域に分離し、各領域に適した画質改善処理を適用するのが一般的である。
【０００３】
たとえば、スキャナにより読み込まれた画像データには、下記のような処理が施される。
【０００４】
原稿からの反射光像は、カラー画像入力装置（画像読取手段）に設けられたＣＣＤ（
Charge Coupled Device ）により、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号として読み取られ、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部により、デジタル信号に変換される。そして、カラー画像入力装置の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除くシェーディング補正がなされ、カラーバランスを整える処理並びに、ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換する処理が施される。
【０００５】
次に、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く色補正処理がなされ、画像をＣＭＹＫ（Ｋ：黒）の４色で再現するために墨生成下色除去処理が行われる。
【０００６】
この時、入力画像データの各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離する領域分離処理がなされ、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号が出力される。
【０００７】
たとえば、文字、写真などの混在原稿において、領域分離処理により文字領域に分離された画素は、特に黒文字または色文字の再現性を高めるために、フィルタ処理（空間フィルタ処理）による鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、中間調処理（階調再現処理）においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。
【０００８】
また、領域分離処理にて網点領域に分離された画素に関しては、フィルタ処理において、入力網点成分を除去するためのローパスフィルタ処理が施される。中間調処理が施されたＣＭＹＫの画像データはカラー画像出力装置に出力され、紙などの記録媒体上に画像形成がなされる（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００９】
また、ＲＧＢの画像データをＬ＊ａ＊ｂ＊信号に変換して領域分離処理などを行う方法もある（たとえば、非特許文献２参照）。
【００１０】
しかしながら、さらなる高画質化を図るためには、各処理の複雑さ、特に、領域分離処理が複雑になることが予想され、精度の向上と処理量の比率、すなわち、コストパフォーマンスを低く抑え、処理効率を向上することが望まれている。
【００１１】
特許文献１記載の画像処理装置は、ウエーブレット変換後の信号のまま領域分離処理を行っている。ウエーブレット変換後の異なる周波数成分に分解された信号にウエーブレット逆変換を施して実空間画像信号に復元した後、領域分離を行って、再びウエーブレット変換するのでは余分な手数と時間がかかる問題を解決するために、この装置は、ウエーブレット変換後の信号のまま、文字領域、網点領域、白地領域、連続諧調領域に分離することにより、高画質の画像を高速に得ることができる。具体的には、まず入力画像データを複数の画素データからなるブロックに分割し、ブロック内の画像データにウエーブレット変換を施して所定の周波数成分を抽出し、この周波数成分に対応する第１の閾値を選択する。抽出した周波数成分を構成する複数の係数の絶対値と選択した第１閾値とをそれぞれ比較する。絶対値が第１の閾値を上回る係数の数を計数し、計数された数と所定の第２の閾値とを比較することにより、ブロックを文字領域、網点領域、連続階調領域に分離する。
【００１２】
【非特許文献１】鈴木譲，「デジタルカラー電子写真の画像処理技術」，電子写真学会誌，１９９７年，第３６巻，第４号，ｐ．３４３−３５２
【非特許文献２】関沢秀和，「高画質化に求められる画像処理技術と動向」，第４９回日本画像学会技術講習会テキスト，２０００年，ｐ．６４−７６
【特許文献１】特開平１１−２２０６２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
特許文献１記載の画像処理装置が行う画像処理方法は、ウエーブレット変換された信号に対して領域分離処理を行う技術に過ぎず、画質改善処理および領域分離処理などの処理効率向上などの問題を解決する技術ではない。
【００１４】
本発明の目的は、画質改善処理および領域分離処理における処理効率の向上を実現する画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理装置であって、
画像データを周波数変換して複数の周波数帯域に分割し、分割画像データを作成する帯域分割処理部と、
分割画像データのうち、最も低い周波数帯域の分割画像データを含む第１分割画像データ群に対して、周波数帯域に応じた第１の処理を行う第１処理部と、
第１分割画像データ群以外の分割画像データを含む第２分割画像データ群に対して、第１の処理とは異なる第２の処理を行う第２処理部と、
第１および第２の処理後の分割画像データを再構成する逆帯域分割処理部とを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１６】
また本発明は、複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理装置であって、
画像データを周波数変換して複数の周波数帯域に分割し、分割画像データを作成する帯域分割処理部と、
分割画像データのうち、最も低い周波数帯域の分割画像データを含む第１分割画像データ群の注目画素が、白地領域に属するかどうかを検知する白地検知処理部と、
第１分割画像データ群以外の分割画像データを含む第２分割画像データ群の注目画素が、文字領域、網点領域および連続階調領域のいずれに属するかを判定する領域判定部と、
白地検知処理部による検知結果および領域判定部による判定結果に基づいて、分割画像データの各画素が白地領域、文字領域、網点領域および連続階調領域のいずれに属するかを総合的に判定する総合判定部と、
総合判定部による判定結果に基づいて所定の処理を行う後処理部と、
分割画像データを再構成する逆帯域分割処理部とを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１７】
また本発明は、第１分割画像データ群に対して、各画素の明度を調整するトーン調整処理を行うトーン調整処理部と、
第２分割画像データ群に対して、総合判定部の判定結果に応じたフィルタを用いてフィルタ処理を行うフィルタ処理部とを備えることを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、上記の画像処理装置と、
画像処理装置によって処理された画像データを出力する画像出力装置とを備えることを特徴とする画像形成装置である。
【００１９】
また本発明は、複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理方法であって、
画像データを周波数変換して複数の周波数帯域に分割し、分割画像データを作成する帯域分割処理工程と、
分割画像データのうち、最も低い周波数帯域の分割画像データを含む第１分割画像データ群に対して、周波数帯域に応じた第１の処理を行う第１処理工程と、
第１分割画像データ群以外の分割画像データを含む第２分割画像データ群に対して、第１の処理とは異なる第２の処理を行う第２処理工程と、
第１および第２の処理後の分割画像データを再構成する逆帯域分割処理工程とを備えることを特徴とする画像処理方法である。
【００２０】
また本発明は、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムである。
【００２１】
また本発明は、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理装置である。帯域分割処理部が、入力された画像データを周波数変換して複数の周波数帯域に分割し、分割画像データを作成する。
【００２３】
作成された分割画像データのうち、最も低い周波数帯域の分割画像データを含む第１分割画像データ群に対して、第１処理部が周波数帯域に応じた第１の処理を行う。また、第１分割画像データ群以外の分割画像データを含む第２分割画像データ群に対して、第２処理部が第１の処理とは異なる第２の処理を行う。分割画像データに第１および第２の処理が施されると、逆帯域分割処理部がそれらの分割画像データを再構成する。
【００２４】
最も低い周波数帯域の分割画像データは、最も画素濃度の濃度変化が緩やかな部分の分割画像データであり、画像データの白地領域である。したがって、第１分割画像データ群は、白地領域、比較的線数が少ない網点領域のハイライト部分、連続階調領域の一部などを含む。
【００２５】
また、第２分割画像データ群は、画素濃度の濃度変化が激しい部分の分割画像データであり、画像データでエッジを含む文字領域および比較的線数が多い網点領域を含む。
【００２６】
第１および第２処理部は、このような特徴に基づいて第１および第２の処理を行うので、画質改善および領域分離に関して最適な処理を行うことができ、処理効率を向上させることができる。
【００２７】
また本発明によれば、複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理装置である。帯域分割処理部が、入力された画像データを周波数変換して複数の周波数帯域に分割し、分割画像データを作成する。
【００２８】
作成された分割画像データのうち、最も低い周波数帯域の分割画像データを含む第１分割画像データ群に対して、白地検知処理部は注目画素が白地領域に属するかどうかを検知する。また、第１分割画像データ群以外の分割画像データを含む第２分割画像データ群に対して、領域判定部は注目画素が、文字領域、網点領域および連続階調領域のいずれに属するかを判定する。さらに、総合判定部が、白地検知処理部による検知結果および領域判定部による判定結果に基づいて、分割画像データの各画素が白地領域、文字領域、網点領域および連続階調領域のいずれに属するかを総合的に判定する。総合判定部の判定結果に基づいて、後処理部が所定の処理を行う。後処理後の分割画像データは、逆帯域分割処理部によって再構成される。
【００２９】
第１分割画像データ群は、白地領域、比較的線数が少ない網点領域、連続階調領域の一部を含んでいるので、白地検知処理は第１分割画像データ群に施すだけでよく、第２分割画像データ群は、エッジを含む文字領域および比較的線数が多い網点領域を含んでいるので、領域判定処理は第２分割画像データ群に施すだけでよい。
【００３０】
したがって、領域分離を行う際に、画像データ全体に、白地検知処理および領域判定処理を施す必要が無いので、処理効率が向上する。
【００３１】
また本発明によれば、トーン調整処理部は、第１分割画像データ群に対して、各画素の明度を調整するトーン調整処理を行い、フィルタ処理部は、第２分割画像データ群に対して、総合判定部の判定結果に応じたフィルタを用いてフィルタ処理を行う。
【００３２】
これにより、トーン調整処理とフィルタ処理とを領域に応じて行うことができるので、画質を改善することができる。
【００３３】
また本発明によれば、上記の画像処理装置によって処理された画像データを、画像出力装置から出力する。
これにより、画像処理効率が向上し、高画質の画像形成を行うことができる。
【００３４】
また本発明によれば、複数の画素から成る画像を表す画像データが入力され、入力された画像データに対して所定の処理を行う画像処理方法である。まず帯域分割処理工程で、入力された画像データを周波数変換して、複数の周波数帯域に分割し、分割画像データを作成する。
【００３５】
第１処理工程では、作成された分割画像データのうち、最も低い周波数帯域の分割画像データを含む第１分割画像データ群に対して、周波数帯域に応じた第１の処理を行う。また、第２処理工程では、第１分割画像データ群以外の分割画像データを含む第２分割画像データ群に対して、第１の処理とは異なる第２の処理を行う。分割画像データに第１および第２の処理が施されると、逆帯域分割処理工程でそれらの分割画像データを再構成する。
【００３６】
第１および第２処理工程では、分割画像データの周波数帯域に基づいて第１および第２の処理を行うので、画質改善および領域分離に関して最適な処理を行うことができ、処理効率を向上させることができる。
【００３７】
また本発明によれば、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像分離処理プログラムとして提供する。
これにより、上記の画像処理方法を汎用的に使用することが可能となる。
【００３８】
また本発明によれば、上記の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として供給する。
【００３９】
これにより、上記の画像処理方法を容易にコンピュータで実行させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下本発明に係る実施の形態について説明する。本発明は、入力多値画像を複数のサブバンド画像に分割し、各サブバンド画像に適した処理を施した後、画像を再構成する画像処理装置であり、画像処理装置を含む実施例としてスキャナを取りあげて説明する。
【００４１】
図１は、スキャナ１の構成を示すブロック図である。スキャナ１は、画像処理装置１０、画像入力装置２０および操作パネル３０を含んで構成され、画像出力装置４０と接続する。
【００４２】
画像入力装置２０は、光源およびＣＣＤ（Charge Coupled Device）を備えたスキャナ部により構成され、原稿からの反射光像を、画像データであるＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）アナログ信号としてＣＣＤにより読み取り、画像処理装置１０に対して出力する。
【００４３】
画像処理装置１０は、Ａ／Ｄ変換部１０１、シェーディング補正部１０２、入力ガンマ補正部１０３、第１色変換処理部１０４、帯域分割処理部１０５、領域分離処理部１０６、トーン調整処理部１０７、フィルタ処理部１０８、逆帯域分割処理部１０９および第２色変換処理部１１０とから構成される。画像入力装置２０から入力されたアナログ信号は、画像処理装置１０内の各部で処理を施され、ＲＧＢデジタル信号として、パーソナルコンピュータまたはプリンタなどの画像出力装置４０に出力される。
【００４４】
操作パネル３０は、原稿の読み取り開始を指示する読取キー、各部の処理に必要なパラメータなどを入力する数字キーなど複数のキーと、スキャナ１の動作状態、操作メニューなどを表示する表示部とを含み、ユーザが操作することでスキャナ１の動作指示、パラメータの設定などを行うことができる。
【００４５】
画像入力装置２０にて読み取られたＲＧＢアナログ信号は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１０１により、ＲＧＢデジタル信号に変換された後、シェーディング補正部１０２により、画像入力装置２０の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理が施される。入力ガンマ補正部１０３は、シェーディング補正部にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢデジタル信号を反射率信号から濃度信号に変換するとともに、下地除去処理やカラーバランスを整える処理を行う。
【００４６】
次に、入力ガンマ補正部１０３にてカラーバランスの調整や下地除去が施されたＲＧＢデジタル信号は、第１色変換処理部１０４により標準色空間、たとえばＬＣＣ（Ｌ：輝度情報、ＣＣ：色情報）色空間に変換される。帯域分割処理部１０５は、第１色変換処理部１０４にてＬＣＣ色空間に変換されたＬＣＣ画像データを複数のサブバンド画像データに分割する。ここで、サブバンド画像データとは、入力された画像データを周波数変換して複数の周波数帯域に分割した分割画像データである。
【００４７】
領域分離処理部１０６では、帯域分割処理部１０５にて帯域分割された複数のサブバンド画像データのうち、低周波帯域のサブバンド画像データを用いて白地検知処理を行い、高周波帯域のサブバンド画像データを用いて、文字・網点・連続階調領域に分離する処理を行う。帯域分割処理部１０５にて帯域分割された複数のサブバンド画像データのうち、低周波帯域のサブバンド画像データに対しては、トーン調整処理部１０７がトーン調整処理を行う。高周波帯域のサブバンド画像データに対しては、フィルタ処理部１０８が、領域分離結果に基づいたフィルタ処理を行う。たとえば、文字領域には文字の再現性を高めるような強調フィルタ処理を行い、網点領域にはモアレを低減するような平滑化フィルタ処理を行う。逆帯域分割処理部１０９では、帯域分離処理部１０５とは逆の処理が施されて画像データが再構成され、第２色変換処理部２１１０によりＬＣＣデジタル信号からＲＧＢデジタル信号へ変換されて、画像出力装置４０に出力される。
【００４８】
これらの各処理が施された画像データは、たとえばハードディスクなどの記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出される。なお、以上の処理はＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。
【００４９】
次に、本発明の構成について詳細に述べる。本発明は、図１に示した第１色変換処理部１０４から第２色変換処理部１１０の構成に特徴があり、各処理部について、さらに詳細に説明する。
【００５０】
まず、第１色変換処理部１０４は、入力されたＲＧＢ色空間の画像データを均等色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊カラースペースＣＩＥ  １９７６ Ｌ＊ａ＊ｂ＊（ＣＩＥ：
Commission Internationale de l'Eclairage：国際照明委員会。Ｌ＊：明度、ａ＊・ｂ＊：色度）色空間に変換する。ここで、色度ａ＊・ｂ＊に相当する。
【００５１】
まず、ＲＧＢ色空間を下記に示すマトリックス演算を用いてＸＹＺ色空間に変換する。
【００５２】
【数１】
2005141659.tif 000003
【００５３】
Ｒ，Ｇ，ＢおよびＸ，Ｙ，Ｚは、それぞれＲＧＢ色空間およびＸＹＺ色空間における刺激値である。
【００５４】
次に、ＸＹＺ色空間に対して下記式に示す演算を施すことにより、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換する。
【００５５】
【数２】
2005141659.tif 000004
【００５６】
ただし、それぞれＸ／Ｘｎ、Ｙ／Ｙｎ、Ｚ／Ｚｎが0.08856以下の場合、３乗根の項を以下に示す式に置き換えて計算する。
【００５７】
【数３】
2005141659.tif 000005
【００５８】
ただし、Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎは完全拡散反射面の３刺激値を表す。上記色空間の変換処理は、ＲＧＢの入力に対するＸＹＺの出力およびＸＹＺの入力に対するＬ*ａ*ｂ*の出力として予めＬＵＴ（Look Up Table：ルック・アップ・テーブル）を作成し、これを用いて行ってもよい。
【００５９】
帯域分割処理部１０５は、入力されたＬ＊ａ＊ｂ＊色空間画像データのＬ＊成分を複数のサブバンド画像データに分割するものであり、分割処理方法としてウエーブレット変換がある。ただし、ウエーブレット変換以外にも、ＱＭＦ（Quadrature Mirror Filter）バンク、ＣＱＦ（Conjugate Quadrature Filter）バンク、ＳＳＫＦ（Symmetric Short
Kernel Filter）バンクなどのサブバンドフィルタを用いた帯域分割法、離散コサイン変換・離散サイン変換・離散フーリエ変換を用いて周波数領域に変換後、帯域周波数毎に扱うことによる帯域分割法などの分割処理方法を用いてもよい。
【００６０】
図２は、帯域分割処理部１０５および逆帯域分割処理部１０９で行うウエーブレット変換のツリー構成によるオクターブ分割処理を示す概略図である。Ｈｉ、Ｆｉはフィルタバンク（Ｈｉは入力画像データをサブバンド画像データに分割する時に使用するフィルタであり、Ｆｉはサブバンド画像データから出力画像データを再構成する時に用いるフィルタである）、↑２はアップサンプリング（画像分割処理）、↓２はダウンサンプリング（画像の再構成処理）を表す。また、ここではツリー構成を２段としている。フィルタバンクとして２分割フィルタバンクＨｉ，Ｆｉ（ｉ＝０，１）を用い、Ｈ０，Ｆ０をローパスフィルタ、Ｈ１，Ｆ１をハイパスフィルタとする。
【００６１】
このとき、図３に示した２次元離散ウエーブレット変換処理の概略図によりＬ＊ａ＊ｂ＊色空間画像の明度成分（Ｌ＊）を複数のサブバンド画像データとして各成分に分割することができる。まず、垂直方向ローパスフィルタ５１および垂直方向ハイパスフィルタ５２を用いて、垂直方向低周波成分を垂直方向Ｌ成分、垂直方向高周波成分を垂直方向Ｈ成分として算出し、入力画像データの明度成分（Ｌ＊）を垂直方向に２分割する。
【００６２】
さらに、垂直方向Ｌ成分、垂直方向Ｈ成分に対して水平方向ローパスフィルタ５３および水平方向ハイパスフィルタ５４を用いてそれぞれを２分割する。これらの分割により、水平方向低周波成分かつ垂直方向低周波成分をＬＬ成分、水平方向高周波成分かつ垂直方向低周波成分をＨＬ成分、水平方向低周波成分かつ垂直方向高周波成分をＬＨ成分、水平方向高周波成分かつ垂直方向高周波成分をＨＨ成分として４つの分割成分を算出することができる。
【００６３】
離散ウエーブレット変換として最も簡単なマザーウエーブレットであるHaar基底を用いた場合、ローパスフィルタＬＰＦ、ハイパスフィルタＨＰＦは、それぞれ以下の行列式で示すとおりである。
【００６４】
【数４】
2005141659.tif 000006
【００６５】
Haar基底を用いた帯域分割処理のステップを以下に示す。図４〜図６は、帯域分割処理における各ステップの処理を説明するための図である。
ただし、ローパスフィルタＬＰＦ、ハイパスフィルタＨＰＦは下記行列式に示すように、それぞれ（１，１）、（１、−１）を１／√２で正規化している。
【００６６】
【数５】
2005141659.tif 000007
【００６７】
各分割成分を算出するためには、水平方向および垂直方向にローパスフィルタＬＰＦあるいはハイパスフィルタＨＰＦの何れかのフィルタ処理が必ず行われることから、ローパスフィルタとして（１，１）を、ハイパスフィルタとして（１，−１）を用い、水平方向低周波成分かつ垂直方向低周波成分であるＬＬ成分、水平方向高周波成分かつ垂直方向低周波成分であるＨＬ成分、水平方向低周波成分かつ垂直方向高周波成分であるＬＨ成分、水平方向高周波成分かつ垂直方向高周波成分であるＨＨ成分に１／２を掛けることにより、最終的な値を算出することができる。
【００６８】
したがって、下記の帯域分割処理ステップではローパスフィルタとして（１，１）、ハイパスフィルタとして（１，−１）を用いて説明することとする。なお、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは入力画像データにおける画素値を表す。
【００６９】
・ステップ１：水平方向低周波成分算出
入力画像データである２次元入力画像配列に対して、水平方向ローパスフィルタ（１，１）を用いて、水平低周波成分を算出する。図４（ａ）に示すように、２次元配列画素Ａ、Ｂに対して水平方向ローパスフィルタ（１，１）を用いてフィルタ演算を行った結果、水平方向低周波成分としてＡ＋Ｂが得られる。同様にして、水平方向低周波成分Ｃ＋Ｄが得られる。
【００７０】
・ステップ２：水平方向高周波成分算出
２次元入力画像配列に対して、水平方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いて、水平方向高周波成分を算出する。図４（ｂ）に示すように、２次元配列画素Ａ、Ｂに対して水平方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いてフィルタ演算を行った結果、水平方向高周波成分としてＡ−Ｂが得られる。同様にして、水平方向高周波成分Ｃ−Ｄが得られる。
・ステップ３：水平方向低周波垂直方向低周波成分算出
ステップ１で算出した水平方向低周波成分に対して、垂直方向ローパスフィルタ（１，１）を用いて、水平方向低周波垂直方向低周波成分、すなわちＬＬ成分を算出する。図５（ａ）に示すように、水平方向低周波成分Ａ＋ＢおよびＣ＋Ｄに対して垂直方向ローパスフィルタ（１，１）を用いてフィルタ演算を行った結果、ＬＬ成分としてＡ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄが得られる。
【００７１】
・ステップ４：水平方向低周波垂直方向高周波成分算出
ステップ１で算出した水平方向低周波成分に対して、垂直方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いて、水平方向低周波垂直方向高周波成分、すなわちＬＨ成分を算出する。図５（ｂ）に示すように、水平方向低周波成分Ａ＋ＢおよびＣ＋Ｄに対して垂直方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いてフィルタ演算を行った結果、ＬＨ成分としてＡ＋Ｂ−Ｃ−Ｄが得られる。
【００７２】
・ステップ５：水平方向高周波垂直方向低周波成分算出
ステップ２で算出した水平方向高周波成分に対して、垂直方向ローパスフィルタ（１，１）を用いて、水平方向高周波垂直方向低周波成分、すなわちＨＬ成分を算出する。図６（ａ）に示すように、水平方向高周波成分Ａ−ＢおよびＣ−Ｄに対して垂直方向ローパスフィルタ（１，１）を用いてフィルタ演算を行った結果、ＨＬ成分としてＡ−Ｂ＋Ｃ−Ｄが得られる。
【００７３】
・ステップ６：水平方向高周波垂直方向高周波成分算出
ステップ２で算出した水平方向高周波成分に対して、垂直方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いて、水平方向高周波垂直方向高周波成分、すなわちＨＨ成分を算出する。図６（ｂ）に示すように、水平方向高周波成分Ａ−ＢおよびＣ−Ｄに対して垂直方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いてフィルタ演算を行った結果、ＨＨ成分としてＡ−Ｂ−Ｃ＋Ｄが得られる。
【００７４】
以上の各ステップにより図７の模式図に示すような帯域分割成分を算出することができる。
【００７５】
図８は、ウエーブレット変換のツリー構成によるオクターブ分割処理の処理結果を示す図である。ツリー構成を水平２段とした場合は、上記のように入力画像データ６０を４つの帯域に分割したサブバンド画像データ６１が得られる。さらに、ツリー構成を水平２段、垂直２段とした場合は、入力画像データを７つの帯域に分割したサブバンド画像データ６２が得られる。
【００７６】
ＬＬ成分は、最も低い周波数帯域のサブ画像データを含む第１分割画像データ群を構成する。ＬＨ成分、ＨＬ成分およびＨＨ成分は、第２分割画像データを構成する。
【００７７】
帯域分割処理部１０５によって入力画像データが帯域分割され、各帯域分割成分が算出されると、領域分離処理部１０６は、各帯域分割成分に基づいて領域分離処理を行う。領域分離処理部１０６は、入力画像データの各画素が、文字・網点・連続階調・白地の何れに属するか判定するものであり、そのブロック図を図９に示す。領域分離処理部１０６は、白地検知処理部７１、文字・網点・連続階調分離処理部７２および総合判定部７３から構成される。白地検知処理部７１にはＬＬ成分が入力され、文字・網点・連続階調分離処理部７２はＬＨ成分、ＨＬ成分およびＨＨ成分が入力され、それぞれの処理結果に基づいて総合判定部７３により判定が行われる。
【００７８】
文字領域、網点領域、連続階調領域は、一般的に画像データのエッジ情報に基づいて判定される。そこで、帯域分割処理を用いて算出したエッジ情報であるＬＨ成分、ＨＬ成分、ＨＨ成分に基づいて、各画素が文字領域、網点領域、連続階調領域の何れに属するかを判定する。これに対して、白地領域は、一般的に画素濃度情報に基づいて判定される。そこで、帯域分割処理を用いて算出した平均濃度情報であるＬＬ成分に基づいて白地領域に属するかを判定する。
【００７９】
白地検知処理部７１は、入力されたＬＬ成分について、図１０に示すような注目画素８０を含む５×５画素ブロック８１における平均値を算出し、注目画素のＬＬ成分、および画素ブロックのＬＬ成分平均値がともに所定の閾値以上であれば白地であると検知する。網点のハイライト部は、白地（紙）と非白地（色材）の面積階調で表現されるのが一般的であるため、注目画素のみを用いて白地を検知した場合、網点のハイライト部を白地として誤検知する恐れがある。帯域分割処理によって算出したＬＬ成分は、入力画像データの低周波成分であるため、注目画素のみから白地を検知しても、従来に比べて網点のハイライト部に対する誤検知を軽減することができるが、さらに、注目画素に加えて、５×５画素ブロックの平均を白地検知処理のための特徴量として用いることにより、より精度良く白地を検知することができる。
【００８０】
図１１は、白地検知処理部７１による白地検出処理を示すフローチャートである。
ステップＳ１では、帯域分割処理部１０５により算出されたＬＬ成分について、５×５画素ブロックの平均値を算出する。ステップＳ２では、算出された画素ブロックのＬＬ成分平均値および注目画素のＬＬ成分をそれぞれ所定の閾値ＴＨ＿ＷＨＩＴＥ１およびＴＨ＿ＷＨＩＴＥ２と比較し、ＬＬ成分平均値が閾値ＴＨ＿ＷＨＩＴＥ１より大きく、かつ注目画素のＬＬ成分が閾値ＴＨ＿ＷＨＩＴＥ２より大きいという条件を満たすかどうかを判断する。条件を満たす場合は、ステップＳ３に進んで注目画素が白地領域に属すると判定し、条件を満たさない場合は、非白地、すなわち白地領域には属さないと判定する。
【００８１】
帯域分割処理を施した後に白地検知処理を行う場合の演算処理量は、帯域分割処理を施さずに白地検知処理を行う場合の演算処理量に比べ、ＬＬ成分にのみ処理を適用すればよいことから、１／４に軽減することが可能となる。また、ＬＬ成分は入力画像データの低周波成分であるため、帯域分割処理を施さない場合に比べて、平均値を算出するための画素ブロックを小さくしても、網点のハイライト部における誤検知を発生させることなく処理することができる。
【００８２】
領域判定部である文字・網点・連続階調分離処理部７２は、ＨＬ成分、ＬＨ成分およびＨＨ成分に基づいて、エッジ画素を検出し、図１０示した画素ブロック８１と同様の５×５画素ブロック内におけるエッジ画素数を計数する。
【００８３】
帯域分割処理されたＨＬ成分、ＬＨ成分およびＨＨ成分は、入力画像データの高周波成分、すなわち入力画像のエッジを表す特徴量である。したがって、これらの高周波成分を用いてエッジ画素を検出する。下記条件式に示すように、成分ごとにその絶対値と所定の閾値とを比較し、絶対値が閾値ＴＨ＿ＥＤＧＥ（たとえば１６）以上ならば、その画素をエッジに含まれるエッジ画素とし、閾値ＴＨ＿ＥＤＧＥより小さければ非エッジ画素とする。
【００８４】
【数６】
2005141659.tif 000008
【００８５】
ただし、ＩＮは高周波成分値を表し、|ＩＮ|は高周波成分の絶対値を表す。
このような判断を、ＨＬ成分、ＬＨ成分、ＨＨ成分のそれぞれについて行い、５×５画素ブロック内におけるエッジ画素数を計数する。ＨＬ成分に基づくエッジ画素数をｃｎｔ＿ＨＬ、ＬＨ成分に基づくエッジ画素数をｃｎｔ＿ＬＨ、ＨＨ成分に基づくエッジ画素数をｃｎｔ＿ＨＨとする。
【００８６】
図１２は、文字・網点・連続階調分離処理部７２によるエッジ画素計数処理を示すフローチャートである。
【００８７】
ステップＳ１１では、画素ブロック内の全画素について判断したかどうか判断し、全画素が終了していれば処理を終了し、終了していなければステップＳ１２に進む。ステップＳ１２では、高周波成分値ＩＮ、すなわちＬＨ成分、ＨＬ成分、ＨＨ成分の絶対値と閾値ＴＨ＿ＥＤＧＥとを比較し、閾値以上であるかどうかを判断する。閾値以上であればステップＳ１３に進み、エッジ画素数の計数値であるｃｎｔを１増加させる。
【００８８】
さらに、エッジ画素数を計数することにより算出したｃｎｔ＿ＬＨ、ｃｎｔ＿ＨＬ、ｃｎｔ＿ＨＨに基づいて、注目画素が文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに属するかを判定する。文字領域、網点領域、連続階調領域には、次に示すような各帯域分割成分の特徴がある。文字領域であれば、ＬＨ成分、ＨＬ成分、すなわち、水平、垂直方向にエッジが点在するのに対し、ＨＨ成分にはそれほどエッジが点在しない。これに対して、網点領域であれば、ＬＨ成分、ＨＬ成分、ＨＨ成分において一様にエッジが点在する。連続階調領域では各方向にほとんどエッジが点在しない。
【００８９】
これらの特徴と、エッジ数であるｃｎｔ＿ＬＨ、ｃｎｔ＿ＨＬ、ｃｎｔ＿ＨＨとを用いた下記条件式に基づいて、注目画素が文字領域、網点領域、連続階調領域のいずれに属するかを判断する。
【００９０】
エッジ画素数の総和、すなわち、ｃｎｔ＿ＬＨ＋ｃｎｔ＿ＨＬ＋ｃｎｔ＿ＨＨが所定の閾値ＴＨ＿ＮＵＭ＿ＥＤＧＥ（たとえば８）より小さければ連続階調領域に属すると判定する。また、ｃｎｔ＿ＬＨとｃｎｔ＿ＨＬとの比率、すなわち、ＭＩＮ(ｃｎｔ＿ＬＨ，ｃｎｔ＿ＨＬ)／ＭＡＸ(ｃｎｔ＿ＬＨ，ｃｎｔ＿ＨＬ)が所定の閾値ＴＨ＿ＳＣＲ１（たとえば０．３）より小さく、かつｃｎｔ＿ＬＨおよびｃｎｔ＿ＨＬのうち大きい方の値とｃｎｔ＿ＨＨとの比率、すなわち、ｃｎｔ＿ＨＨ／ＭＡＸ(ｃｎｔ＿ＬＨ，ｃｎｔ＿ＨＬ)が所定の閾値ＴＨ＿ＳＣＲ２（たとえば０．６）より大きければ網点領域に属すると判定する。上記以外のときには文字領域に属するとして判定する。
【００９１】
【数７】
2005141659.tif 000009
【００９２】
ただし、ＭＡＸ（）は引数の最大値を出力する関数であり、ＭＩＮ（）は引数の最小値を出力する関数である。
【００９３】
図１３は、文字・網点・連続階調分離処理部７２による領域判定処理を示すフローチャートである。
【００９４】
ステップＳ２１では、エッジカウント数の総和ｃｎｔ＿ＨＬ＋ｃｎｔ＿ＬＨ＋ｃｎｔ＿ＨＨが閾値ＴＨ＿ＮＵＭ＿ＥＤＧＥより小さいかどうかを判断する。閾値より小さければステップＳ２５に進んで注目画素が連続階調領域に属すると判定する。閾値以上であればステップＳ２２に進む。
【００９５】
ステップＳ２２では、ＭＩＮ(ｃｎｔ＿ＬＨ，ｃｎｔ＿ＨＬ)／ＭＡＸ(ｃｎｔ＿ＬＨ，ｃｎｔ＿ＨＬ)が閾値ＴＨ＿ＳＣＲ１より小さく、かつｃｎｔ＿ＨＨ／ＭＡＸ(ｃｎｔ＿ＬＨ，ｃｎｔ＿ＨＬ)が閾値ＴＨ＿ＳＣＲ２より大きいという条件を満たすかどうかを判断する。条件を満たす場合は、ステップＳ２４に進んで注目画素が網点領域に属すると判定する。条件を満たさない場合は、ステップＳ２３に進んで注目画素が文字領域に属すると判定する。
【００９６】
帯域分割処理を施した後に文字・網点・連続階調分離処理を行う場合の演算処理量は、帯域分割処理を施さずに文字・網点・連続階調分離処理を行う場合の演算処理量に比べて、ＬＨ成分、ＨＬ成分、ＨＨ成分にのみ処理を適用すればよいことから、処理量を３／４に軽減することが可能となる。また、ＬＨ成分、ＨＬ成分、ＨＨ成分は、入力画像の高周波成分であるため、エッジ抽出処理を施すことなくエッジ画素を検出することができる。
【００９７】
総合判定部７３は、白地検知処理部７１、文字・網点・連続階調分離処理部７２の出力結果と、図１４に示す判定テーブルに基づいて、最終的に注目画素が何れの領域に属するかを判定する。
【００９８】
白地領域は、一般的に濃度変化が平坦であると想定されるため、周波数帯域が最も低く白地検知処理部７１にて白地領域に属すると判定された画素は、文字・網点・連続階調分離処理部７２にて連続階調領域に属すると判定された場合のみ白地領域に属すると判定する。
【００９９】
白地検知処理部７１にて白地領域には属しないと判定された画素は、文字・網点・連続階調分離処理部７２の出力結果が文字領域であれば文字領域に属すると判定し、網点領域であれば網点領域に属すると判定し、連続階調領域であれば連続階調領域に属すると判定する。なお、本実施形態は、帯域分割処理としてダウンサンプリングを伴うオクターブ分割処理を想定しているため、総合判定部７３において判定される文字領域・網点領域・連続階調領域・白地領域は、入力画像データにおける２オクターブ分割数×２オクターブ分割数画素に相当する。したがって、たとえば１オクターブ分割を用いる場合、入力画像における２×２画素に相当し、２オクターブ分割を用いる場合、入力画像における４×４画素に相当する。
【０１００】
トーン調整処理部１０７は、ユーザの好みに応じたトーン調整を行う。トーン調整処理はいくつか用意されたモード、たとえば、明るめのモード、標準モード、暗めのモードといった中からユーザが選択するのが一般的である。この選択は、ユーザによって操作パネル３０が操作されることで行われる。トーン調整処理は、入力画像の輝度成分Ｌ*に対して１次元のテーブルを適用して変換することにより、明度を調整する。
【０１０１】
トーン調整処理は濃度変換であって、エッジ情報を必要としない。したがって、トーン調整処理はＬＬ成分にのみ適用する。
【０１０２】
帯域分割処理を施した後にトーン調整処理を行う場合の演算処理量は、帯域分割処理を施さずにトーン調整処理を行う場合の演算処理量に比べて、ＬＬ成分にのみ処理を適用すればよいことから、処理量を１／４に軽減することが可能となる。
【０１０３】
図１５は、フィルタ処理部１０８で使用するフィルタの一例を示す図である。フィルタ処理部１０８は、領域分離結果に基づいてフィルタを変更してフィルタ処理を行うものであり、ＨＬ成分、ＬＨ成分、ＨＨ成分に対して適用する。ＨＬ成分は水平方向エッジ成分、ＬＨ成分は垂直方向エッジ成分であるから、たとえばＨＬ成分に対しては図１５（ａ）に示すような５×１フィルタを適用し、ＬＨ成分に対しては図１５（ｂ）に示すような１×５フィルタを適用し、ＨＨ成分に対しては図１５（ｃ）に示すような５×５フィルタを適用することにより、全ての画像データに対して５×５フィルタを適用する場合に比べ、フィルタ処理計算量を軽減することができる。フィルタサイズが大きくなればなるほどこの処理軽減効果は増加する。なお、図１５に示したフィルタ係数は、文字領域に適したフィルタ係数の一例である。
【０１０４】
なお、第１の処理は、白地検出処理およびトーン調整処理であり、第１処理部は、白地検出処理部７１およびトーン調整処理部１０７である。第２の処理は、文字・網点・連続階調分離処理およびフィルタ処理であり、第２処理部および後処理部は、文字・網点・連続階調分離処理部７２およびフィルタ処理１０８である。
【０１０５】
次に、逆帯域分割処理部１０９について詳細に述べる。逆帯域分割処理部１０９は帯域分割処理部１０５と同様に、図２に示したウエーブレット変換のツリー構成によるオクターブ分割処理により行われる。このとき、図１６に示すような２次元逆離散ウエーブレット変換処理によりサブバンド画像データから出力画像データを再構成することができる。
【０１０６】
まず、ＬＬ成分、ＬＨ成分に対してそれぞれ垂直方向成分再構成ローパスフィルタ９１、垂直方向成分再構成ハイパスフィルタ９２を用いて偶数行水平方向Ｌ成分、および奇数行水平方向Ｌ成分を再構成する。ＨＬ成分、ＨＨ成分に対してそれぞれ垂直方向成分再構成ローパスフィルタ９１、垂直方向成分再構成ハイパスフィルタ９２を用いて偶数行水平方向Ｈ成分、奇数行水平方向Ｈ成分を再構成する。
【０１０７】
さらに、偶数行水平方向Ｌ成分、偶数行水平方向Ｈ成分に対して水平方向成分再構成ローパスフィルタ９３、水平方向成分再構成ハイパスフィルタ９４を用いて、偶数行偶数列画素、および偶数行奇数列画素を再構成する。同様にして、奇数行水平方向Ｌ成分、奇数行水平方向Ｈ成分に対して水平方向成分再構成ローパスフィルタ９３、水平方向成分再構成ハイパスフィルタ９４を用いて、奇数行偶数列画素、および奇数行奇数列画素を再構成する。
【０１０８】
帯域分割処理の場合と同様に、ウエーブレット変換として最も簡単なマザーウエーブレットであるHaar基底を用いる。Haar基底を用いた場合、逆帯域分割処理のローパスフィルタＬＰＦ、ハイパスフィルタＨＰＦは、それぞれ以下の行列式のとおりである。
【０１０９】
【数８】
2005141659.tif 000010
【０１１０】
Haar基底を用いた逆帯域分割処理のステップを以下に示す。図１７〜図１９は、逆帯域分割処理における各ステップの処理を説明するための図である。ただし、ローパスフィルタＬＰＦ、ハイパスフィルタＨＰＦは下記行列式に示すように、それぞれ（１，１）、（１、−１）を１／√２で正規化している。
【０１１１】
【数９】
2005141659.tif 000011
【０１１２】
各再構成成分を算出するためには、水平方向および垂直方向にローパスフィルタＬＰＦあるいはハイパスフィルタＨＰＦの何れかのフィルタ処理が必ず行われることから、ローパスフィルタとして（１，１）を、ハイパスフィルタとして（１，−１）を用い、各成分に１／２を掛けることにより、最終的な値を算出することができる。
【０１１３】
したがって、下記の逆帯域分割処理ステップではローパスフィルタとして（１，１）、ハイパスフィルタとして（１，−１）を用いて説明することとする。なお、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは入力画像データにおける画素値を表し、Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋ＤはＬＬ成分、Ａ−Ｂ＋Ｃ−ＤはＨＬ成分、Ａ＋Ｂ−Ｃ−ＤはＬＨ成分、Ａ−Ｂ−Ｃ＋ＤはＨＨ成分を表す。
【０１１４】
・ステップ１：偶数行成分算出
２次元入力画像配列に対して、垂直方向ローパスフィルタ（１，１）を用いて、偶数行成分を算出する。図１７（ａ）に示すように、２次元配列画素Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋ＤおよびＡ＋Ｂ−Ｃ−Ｄに対して垂直方向ローパスフィルタ（１，１）を用いてフィルタ演算を行った結果、偶数行成分としてＡ＋Ｂが得られる。同様にして、偶数行成分Ａ−Ｂが得られる。
【０１１５】
・ステップ２：奇数行成分算出
２次元入力画像配列に対して、垂直方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いて、奇数行成分を算出する。図１７（ｂ）に示すように、２次元配列画素Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋ＤおよびＡ＋Ｂ−Ｃ−Ｄに対して垂直方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いてフィルタ演算を行った結果、奇数行成分としてＣ＋Ｄが得られる。同様にして、奇数行成分Ｃ−Ｄが得られる。
【０１１６】
・ステップ３：偶数行偶数列成分算出
ステップ１にて算出した偶数行成分に対して、水平方向ローパスフィルタ（１，１）を用いて、偶数行偶数列成分を算出する。図１８（ａ）に示すように、偶数行成分Ａ＋ＢおよびＡ−Ｂに対して水平方向ローパスフィルタ（１，１）を用いてフィルタ演算を行った結果、偶数行偶数列成分としてＡが得られる。
【０１１７】
・ステップ４：偶数行奇数列成分算出
ステップ１にて算出した偶数行成分に対して、水平方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いて、偶数行奇数列成分を算出する。図１８（ｂ）に示すように、偶数行成分Ａ＋ＢおよびＡ−Ｂに対して水平方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いてフィルタ演算を行った結果、偶数行奇数列成分としてＢが得られる。
【０１１８】
・ステップ５：奇数行偶数列成分抽出
ステップ２にて算出した奇数行成分に対して、水平方向ローパスフィルタ（１，１）を用いて、奇数行偶数列成分を算出する。図１９（ａ）に示すように、奇数行成分Ｃ＋ＤおよびＣ−Ｄに対して水平方向ローパスフィルタ（１，１）を用いてフィルタ演算を行った結果、奇数行偶数列成分としてＣが得られる。
【０１１９】
・ステップ６：奇数行奇数列成分抽出
ステップ２にて算出した奇数行成分に対して、水平方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いて、奇数行奇数列成分を算出する。図１９（ｂ）に示すように、奇数行成分Ｃ＋ＤおよびＣ−Ｄに対して水平方向ハイパスフィルタ（１，−１）を用いてフィルタ演算を行った結果、奇数行奇数列成分としてＤが得られる。
【０１２０】
本実施形態では、１オクターブ分割による処理の流れを示しているが、実際にはオクターブ分割の回数は１回に限定されるものではなく、処理時間と処理精度とを考慮に入れて適切な分割回数を設定してもよい。
【０１２１】
第２色変換処理部１１０は、逆帯域分割処理にて再構成されたＬ＊ａ＊ｂ＊色空間の画像データをＲＧＢ色空間の画像データに変換するために、色変換処理を行う。
【０１２２】
まず、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に対して下記式に示す演算を施すことにより、ＸＹＺ色空間に変換する。
【０１２３】
【数１０】
2005141659.tif 000012
【０１２４】
ただし、それぞれＸ／Ｘｎ、Ｙ／Ｙｎ、Ｚ／Ｚｎが0.08856以下の場合、以下に示す式に置き換えて計算する。
【０１２５】
【数１１】
2005141659.tif 000013
【０１２６】
次に、ＸＹＺ色空間を下記に示すマトリックス演算を用いてＲＧＢ色空間に変換する。
【０１２７】
【数１２】
2005141659.tif 000014
【０１２８】
以上のように、画像データに対して帯域分割を行い、サブバンド画像データに対して各処理を行うことで処理効率の向上を実現することができる。詳細には、トーン調整処理の演算量を１／４に、白地検知処理の演算量を１／４に、文字・網点・連続階調分離処理の演算量を３／４に、フィルタ処理の演算量を少なくとも３／４以下に軽減することができる。
【０１２９】
上記の実施形態では、画像処理装置をスキャナに適用する場合について説明したが、カラー複写機、複写機能・ファックス機能・プリンタ機能を備えた複合機に適用してもよい。
【０１３０】
図２０は、カラー複写機２の構成を示すブロック図である。カラー複写機２は、画像処理装置１１、画像入力装置２０、操作パネル３０および画像出力装置４０から構成される画像形成装置である。以下では、スキャナ１とカラー複写機２との異なる構成について説明し、同様の動作を行う共通部分についての説明は省略する。
【０１３１】
カラー複写機１は、スキャナ１とは異なり、プリンタである画像出力装置４０を構成要素として備える。プリンタは、画像データを記録媒体（たとえば紙など）に出力するもので、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラープリンタを挙げることができるが特に限定されるものではない。
【０１３２】
カラープリンタによる出力を行うために、画像処理装置１１は、画像処理装置１０の構成に加えて、黒生成下色除去部１１１および中間調生成部１１２を備えている。また、領域分離処理部１０６から出力される領域判定結果は、中間調生成部１１２にも入力される。
【０１３３】
第２色変換処理部１１０は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間の画像データをＣＭＹ色空間の画像データに変換する処理、すなわち、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う。
【０１３４】
Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間の画像データをＣＭＹ色空間の画像データに変換する方法としては、たとえば、ＣＭＹの各色パッチを画像出力装置４０より出力し、これを測色器で測色してＬ＊ａ＊ｂ＊値を求める。求めたＬ＊ａ＊ｂ＊値とＣＭＹ値とを基に、両者を対応付けるための係数をニューラルネットワークおよびマスキング演算係数決定法などにより求め、求めた係数を用いて色座標変換を行う方法が挙げられる。
【０１３５】
黒生成下色除去部１１１は、第２色変換処理部１１０から出力されたＣＭＹの色信号に基づいて、黒（Ｋ）の色信号を生成する黒生成処理を行うとともに、ＣＭＹの色信号に対して下色除去処理を行う。下色除去処理は、ＣＭＹの色信号から黒生成処理で生成された黒の色信号を差し引いて新たなＣＭＹの色信号を得る処理である。これらの処理の結果、ＣＭＹの色信号は、ＣＭＹＫの色信号からなる画像データに変換される。
【０１３６】
中間調生成部１１２は、黒生成下色除去処理後のＣＭＹＫの画像データに対して、階調補正処理および中間調生成処理を施す。中間調生成処理は、画像データを複数の画素に分割して階調を再現できるようにする処理であり、領域分離処理部での領域判定結果に基づいてディザ法、誤差拡散法などを用いて処理がなされる。
【０１３７】
また、本発明は、コンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体にも適用可能である。画像処理プログラムは、上記の画像処理装置と同様の動作をコンピュータに実行させるプログラムである。これにより、画像処理プログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１３８】
なお、記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるためのメモリ、たとえばＲＯＭ（Read Only Memory）のようなものであってもよいし、また、外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なものであってもよい。
【０１３９】
いずれの場合においても、記録されている画像処理プログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいは、画像処理プログラムを読み出し、読み出したプログラムをプログラム記憶エリアにダウンロードすることで画像処理プログラムを実行させる構成であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予めコンピュータに備えられているものとする。
【０１４０】
さらに記録媒体は、コンピュータと分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、フレキシブルディスクやハードディスクなどの磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk - Read Only Memory）／ＭＯ（Magneto Optical）ディスク／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの光ディスクのディスク系、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only 
Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
【０１４１】
また、コンピュータを、電気通信回線を通じてインターネットを含む通信ネットワークに接続可能なシステム構成とすることで、画像処理プログラムを所定のサーバなどからダウンロードするような流動的にプログラムを保持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークから画像処理プログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予めコンピュータに格納しておくか、あるいは別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。また、ダウンロード用のプログラムはユーザーインターフェースを介してユーザの指示によりダウンロードを実行するものであってもよいし、定期的に決められたＵＲＬ（Uniform Resource Locator）のサイトから画像処理プログラムをダウンロードするものであってもよい。
【０１４２】
また、本発明である画像処理プログラムは、プリンタドライバの一部として適用することも可能である。プリンタドライバは、コンピュータの周辺機器であるプリンタの動作制御を行うためのソフトウェアである。
【０１４３】
図２１は、コンピュータ３におけるプリンタ４１との接続部分の構成を示すブロック図である。コンピュータ３は、少なくともプリンタドライバ４、通信ポートドライバ１１４、通信ポート１１５を有し、画像出力装置であるプリンタ４１と接続する。コンピュータ３は、図に示した以外にも一般的なコンピュータの構成要素は備えている。
【０１４４】
プリンタドライバ４は、第１色変換処理部１０４、帯域分割処理部１０５、領域分離処理部１０６、トーン調整処理部１０７、フィルタ処理部１０８、逆帯域分割処理部１０９、第２色変換処理部１１０、黒生成下色除去部１１１、中間調生成部１１２およびプリンタ言語翻訳部１１３を含んで構成される。プリンタドライバ４はソフトウェアであるので、各処理部は、個別の処理プログラムまたは複数の処理を行う処理プログラムなどで実現される。第１色変換処理部１０４〜中間調生成部１１２までの動作は、図２０に示したカラー複写機２の各処理部と同様であるので説明は省略する。
【０１４５】
コンピュータ３において各種のアプリケーションプログラムを実行することにより生成された画像データは、プリンタ４１から出力されるときに、プリンタドライバ４に送られ、上述の画像処理装置１０，１１に備えられた各処理部と同様の処理を画像データに施す。各処理が施された画像データは、プリンタ言語翻訳部１１３に送られ、プリンタ言語に変換される。プリンタ言語翻訳部１１３から出力された画像データは、通信ポートドライバ１１４および通信ポート１１５を介して、プリンタ４１に入力される。プリンタ４１では、入力された画像データを紙などの記録材に印刷する。
【０１４６】
なお、本発明の画像処理プログラムをアプリケーションソフトウェアまたはアプリケーションソフトウェアの一部としてコンピュータで実行するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１４７】
【図１】スキャナ１の構成を示すブロック図である。
【図２】帯域分割処理部１０５および逆帯域分割処理部１０９で行うウエーブレット変換のツリー構成によるオクターブ分割処理を示す概略図である。
【図３】２次元離散ウエーブレット変換処理の概略図である。
【図４】帯域分割処理におけるステップ１およびステップ２の処理を説明するための図である。
【図５】帯域分割処理におけるステップ３およびステップ４の処理を説明するための図である。
【図６】帯域分割処理におけるステップ５およびステップ６の処理を説明するための図である。
【図７】帯域分割成分を示す模式図である。
【図８】ウエーブレット変換のツリー構成によるオクターブ分割処理の処理結果を示す図である。
【図９】領域分離処理部１０６の構成を示すブロック図である。
【図１０】注目画素８０を含む５×５画素ブロック８１を示す図である。
【図１１】白地検知処理部７１による白地検出処理を示すフローチャートである。
【図１２】文字・網点・連続階調分離処理部７２によるエッジ画素計数処理を示すフローチャートである。
【図１３】文字・網点・連続階調分離処理部７２による領域判定処理を示すフローチャートである。
【図１４】総合判定部７３が参照する判定テーブルである。
【図１５】フィルタ処理部１０８で使用するフィルタの一例を示す図である。
【図１６】２次元逆離散ウエーブレット変換処理の概略図である。
【図１７】逆帯域分割処理におけるステップ１およびステップ２の処理を説明するための図である。
【図１８】逆帯域分割処理におけるステップ３およびステップ４の処理を説明するための図である。
【図１９】逆帯域分割処理におけるステップ５およびステップ６の処理を説明するための図である。
【図２０】カラー複写機２の構成を示すブロック図である。
【０１４８】
【図２１】コンピュータ３におけるプリンタ４１との接続部分の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１４９】
１  スキャナ
２  カラー複写機
３  コンピュータ
４  プリンタドライバ
１０，１１  画像処理装置
２０  画像入力装置
３０  操作パネル
４０  画像出力装置
４１  プリンタ
５１  垂直方向ローパスフィルタ
５２  垂直方向ハイパスフィルタ
５３  水平方向ローパスフィルタ
５４  水平方向ハイパスフィルタ
６０  入力画像データ
６１，６２  サブバンド画像データ
７１  白地検知処理部
７２  文字・網点・連続階調分離処理部
７３  総合判定部
８０  注目画素
８１  画素ブロック
９１  垂直方向成分再構成ローパスフィルタ
９２  垂直方向成分再構成ハイパスフィルタ
９３  水平方向成分再構成ローパスフィルタ
９４  水平方向成分再構成ハイパスフィルタ
１０１  Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部
１０２  シェーディング補正部
１０３  入力ガンマ補正部
１０４  第１色変換処理部
１０５  帯域分割処理部
１０６  領域分離処理部
１０７  トーン調整処理部
１０８  フィルタ処理部
１０９  逆帯域分割処理部
１１０  第２色変換処理部
１１１  黒生成下色除去部
１１２  中間調生成部
１１３  プリンタ言語翻訳部
１１４  通信ポートドライバ
１１５  通信ポート
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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