(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
階調画像の各部を階調に対応した面積をもった網点に置き換える二値化処理を行うことにより得られた二値画像について、濃度の修正を行う濃度修正装置において、
前記二値化処理によって置き換えられる網点のパターンであってｍ段階の各階調値に対応するｍ通りの網点形状パターンを格納した網点形状パターン格納手段と、
前記二値画像を、濃度修正の対象となる修正前画像として入力し、これを格納する修正前画像格納手段と、
オペレータから、濃度の修正態様を示す指示を入力し、これを格納する修正態様格納手段と、
前記修正前画像の中から前記ｍ通りの網点形状パターンのいずれかと一致する部分を一致領域として特定する一致領域特定手段と、
前記一致領域の部分を、前記修正態様に応じて定まる新たな階調値に対応する網点形状パターンに置換する網点形状パターン置換手段と、
前記修正前画像に対して前記置換を行った後の画像を修正後画像として出力する修正後画像出力手段と、
を備え、
前記網点形状パターン格納手段が、インキ転写を示す画素値「１」もしくはインキ不転写を示す画素値「０」のいずれかの画素値をもった画素を、Ｘ軸方向にＮｘ個、Ｙ軸方向にＮｙ個並べた配列であって、座標値（ｘ，ｙ）で示される画素の配列（但し、ｘ＝０〜Ｎｘ−１の整数、ｙ＝０〜Ｎｙ−１の整数）からなる網点形状パターンを格納し、
前記修正前画像格納手段が、インキ転写を示す画素値「１」もしくはインキ不転写を示す画素値「０」のいずれかの画素値をもった画素を、Ｘ軸方向にＸmax個、Ｙ軸方向にＹmax個並べた配列（但し、Ｘmax≧Ｎｘ，Ｙmax≧Ｎｙ）であって、座標値（ａ，ｂ）で示される画素の配列（但し、ａ＝０〜Ｘmax−１の整数、ｂ＝０〜Ｙmax−１の整数）からなる修正前画像を格納し、
前記一致領域特定手段が、修正前画像上に網点形状パターンを重ねる重畳位置を決定する重畳位置決定部と、前記網点形状パターン格納手段内に格納されているｍ通りの網点形状パターンを順に１つずつ選択するパターン選択部と、前記パターン選択部により選択された網点形状パターンを、前記重畳位置決定部が決定した修正前画像上の重畳位置に重ねたときに、対応位置にある画素の画素値がすべて一致するか否かを判定する一致判定部と、を有し、前記一致判定部により対応位置にある画素の画素値がすべて一致したとの判定がなされたときに、修正前画像上における網点形状パターンの画素配列の位置を一致領域と特定する処理を実行し、
前記重畳位置決定部が、網点形状パターンの座標値（０，０）で示される画素を重ねる対象となる修正前画像上の画素の座標値（ａ，ｂ）を指定することにより重畳位置の決定を行い、
前記一致判定部が、選択された網点形状パターンの座標値（ｘ，ｙ）で示される画素の画素値をＰ（ｘ，ｙ）とし、修正前画像の座標値（ａ，ｂ）で示される画素の画素値をＩ（ａ，ｂ）としたときに、
Ｒ（ａ，ｂ）＝Σｙ＝０〜Ｎｙ−１  Σｘ＝０〜Ｎｘ−１
（Ｉ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）  ＸＯＲ  Ｐ（ｘ，ｙ））
なる式で定義される判定値Ｒ（ａ，ｂ）を演算し、Ｒ（ａ，ｂ）＝０であった場合に一致判定を行うことを特徴とする二値画像の濃度修正装置。
【請求項２】
請求項１に記載の濃度修正装置において、
重畳位置決定部が、重畳位置を、Ｘ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらすＸ軸方向走査処理を順次行い、このＸ軸方向走査処理を、Ｙ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらしながら繰り返すＹ軸方向走査処理を順次行い、全（Ｘmax−Ｎｘ＋１）×（Ｙmax−Ｎｙ＋１）通りの異なる位置を順次決定することを特徴とする二値画像の濃度修正装置。
【請求項３】
請求項１に記載の濃度修正装置において、
重畳位置決定部が、
一致判定部が一致判定を１回も行っていない段階では、重畳位置を、Ｘ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらすＸ軸方向走査処理を順次行い、このＸ軸方向走査処理を、Ｙ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらしながら繰り返すＹ軸方向走査処理を順次行い、
一致判定部が一致判定を１回でも行った後の段階では、重畳位置を、Ｘ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、Ｎｘ画素ずつずらすＸ軸方向ステップ走査処理を順次行い、このＸ軸方向ステップ走査処理を、Ｙ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、Ｎｙ画素ずつずらしながら繰り返すＹ軸方向ステップ走査処理を順次行うことを特徴とする二値画像の濃度修正装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の濃度修正装置において、
修正態様格納手段が、修正前の階調値と修正後の階調値との対応関係を示す情報を、濃度の修正態様を示す指示として格納し、
網点形状パターン置換手段が、置換前の一致領域にある網点形状パターンに対応する階調値を修正前の階調値として、前記対応関係を示す情報を参照することにより修正後の階調値を求め、求めた階調値を新たな階調値とすることを特徴とする二値画像の濃度修正装置。
【請求項５】
請求項４に記載の濃度修正装置において、
修正態様格納手段が、修正前の階調値を第１の軸に、修正後の階調値を第２の軸にとったグラフをオペレータに提示する処理と、オペレータの指示に基づいて、このグラフ上で特定の濃度修正カーブを定義する処理と、を行い、前記濃度修正カーブを濃度の修正態様を示す指示として格納することを特徴とする二値画像の濃度修正装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の濃度修正装置において、  
網点形状パターン格納手段が、個々の原色ごとの網点形状パターンを格納し、
修正前画像入力手段が、カラー画像を構成する個々の原色ごとの二値画像をそれぞれ修正前画像として格納し、
一致領域特定手段および網点形状パターン置換手段が、個々の原色ごとの修正前画像のそれぞれについて一致領域の特定および網点形状パターンの置換を行うことを特徴とする二値画像の濃度修正装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の濃度修正装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、網点を用いた印刷を行うために、階調画像の各部を階調に対応した面積をもった網点に置き換える二値化処理を行うことにより二値画像を作成した場合に、この網点からなる二値画像の濃度をデジタル処理によって修正する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
オフセット印刷などでは、原画像の階調を多数の網点によって表現する必要があるため、原画像として与えられた階調画像（フルトーン画像）のもつ階調情報を、網点の密度の情報に置き換え、二値画像（ハーフトーン画像）に変換する処理（スクリーニング処理）が行われる。特に、階調画像の各部を階調に対応した面積をもった網点に置き換える処理は、ＡＭスクリーニング処理と呼ばれており、一般的な印刷物で広く用いられている。
【０００３】
コンピュータの普及により、現在、多くの印刷物は、ＣＴＰ（Computer to Plate）工程によって作成されており、コンピュータから出力された二値画像データ（たとえば、１ビットＴＩＦＦ画像データ）に基づいて直接製版が行われる。すなわち、原画像として与えられた階調画像データは、ＲＩＰ（Raster Image Processor）などの二値化処理装置によって二値画像データへと変換され、製版・刷版といった印刷プロセスへ与えられる。このような二値画像データを印刷プロセスに与えると、既に網点化の処理が完了しているため、印刷プロセスにおける後処理の時間を節約することができ、また、文字部分については、フォントに依存した文字化けなどのエラーが発生することもない、というメリットが得られる。そのため、印刷会社へと納入される画像データとして、階調画像データの代わりに二値画像データが用いられることも少なくない。
【０００４】
その半面、印刷会社では、このような二値画像データの形式で画像データの納入が行われると、濃度修正を行うことが困難であるというデメリットがある。階調画像データの状態であれば、階調値（すなわち、個々の画素の画素値）を増減することにより、濃度修正を容易に行うことが可能である。たとえば、全体的に画像の濃度を５ポイント増加もしくは減少させる濃度修正を行う場合、階調画像データの状態であれば、個々の画素の画素値を５ポイント増加もしくは減少させる修正を施せばよい。ところが、二値画像データに変換された状態では、個々の網点の面積を５ポイント増加もしくは減少させる修正（いわゆる、ドットゲインの調整）を行う必要がある。そこで実際には、個々の網点を太らせたり、細らせたりする調整処理を行うことにより、二値画像データに対する濃度修正を行っている。
【０００５】
また、たとえば、下記の特許文献１には、別な手法が開示されている。すなわち、二値画像データに対して濃度修正を行う必要がある場合には、当該二値画像データを、一旦、元の階調画像データに戻す処理（デスクリーニング処理）を行い、得られた階調画像データに対して濃度修正処理（個々の画素の画素値を増減する処理）を行い、その後再び、スクリーニング処理を行って、二値画像データを生成する手法が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−２１９１７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した二値画像に対する従来の濃度修正方法には、いずれも問題がある。まず、個々の網点を太らせたり、細らせたりすることにより、二値画像に対して直接濃度修正を行う調整処理は、網点の形状変更アルゴリズムが複雑になり、非常に負担が大きい処理になる。また、文字や罫線が配置された領域に対しては、通常、濃度修正を行わないのが好ましいが（文字や罫線部分に対して、網点の太らせ処理や細らせ処理を行うと、輪郭が不鮮明になったりして、品質が低下する）、これらの領域を区別しながら、ドットゲインの調整処理を行うことは非常に困難である。
【０００７】
一方、前掲の特許文献１に開示された手法では、折角スクリーニング処理を行って得られた二値画像を、一旦、階調画像に戻し、階調値の増減を行った後、再度スクリーニング処理を行って二値画像を得る、というプロセスを経るため、画像変換のたびに画像の品質が劣化しやすくなり、画像の品質を保持することが困難である。
【０００８】
そこで本発明は、できるだけ単純なアルゴリズムを用いて、画像品質を維持したまま、濃度の修正を行うことが可能な二値画像の濃度修正装置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】
【００１７】
(1)   本発明の第１の態様は、階調画像の各部を階調に対応した面積をもった網点に置き換える二値化処理を行うことにより得られた二値画像について、濃度の修正を行う二値画像の濃度修正装置において、
二値化処理によって置き換えられる網点のパターンであってｍ段階の各階調値に対応するｍ通りの網点形状パターンを格納した網点形状パターン格納手段と、
二値画像を、濃度修正の対象となる修正前画像として入力し、これを格納する修正前画像格納手段と、
オペレータから、濃度の修正態様を示す指示を入力し、これを格納する修正態様格納手段と、
修正前画像の中からｍ通りの網点形状パターンのいずれかと一致する部分を一致領域として特定する一致領域特定手段と、
一致領域の部分を、修正態様に応じて定まる新たな階調値に対応する網点形状パターンに置換する網点形状パターン置換手段と、
修正前画像に対して置換を行った後の画像を修正後画像として出力する修正後画像出力手段と、
を設け、
網点形状パターン格納手段が、インキ転写を示す画素値「１」もしくはインキ不転写を示す画素値「０」のいずれかの画素値をもった画素を、Ｘ軸方向にＮｘ個、Ｙ軸方向にＮｙ個並べた配列であって、座標値（ｘ，ｙ）で示される画素の配列（但し、ｘ＝０〜Ｎｘ−１の整数、ｙ＝０〜Ｎｙ−１の整数）からなる網点形状パターンを格納し、
修正前画像格納手段が、インキ転写を示す画素値「１」もしくはインキ不転写を示す画素値「０」のいずれかの画素値をもった画素を、Ｘ軸方向にＸmax個、Ｙ軸方向にＹmax個並べた配列（但し、Ｘmax≧Ｎｘ，Ｙmax≧Ｎｙ）であって、座標値（ａ，ｂ）で示される画素の配列（但し、ａ＝０〜Ｘmax−１の整数、ｂ＝０〜Ｙmax−１の整数）からなる修正前画像を格納し、
一致領域特定手段が、修正前画像上に網点形状パターンを重ねる重畳位置を決定する重畳位置決定部と、網点形状パターン格納手段内に格納されているｍ通りの網点形状パターンを順に１つずつ選択するパターン選択部と、パターン選択部により選択された網点形状パターンを、重畳位置決定部が決定した修正前画像上の重畳位置に重ねたときに、対応位置にある画素の画素値がすべて一致するか否かを判定する一致判定部と、を有し、一致判定部により対応位置にある画素の画素値がすべて一致したとの判定がなされたときに、修正前画像上における網点形状パターンの画素配列の位置を一致領域と特定する処理を実行し、
重畳位置決定部が、網点形状パターンの座標値（０，０）で示される画素を重ねる対象となる修正前画像上の画素の座標値（ａ，ｂ）を指定することにより重畳位置の決定を行い、
一致判定部が、選択された網点形状パターンの座標値（ｘ，ｙ）で示される画素の画素値をＰ（ｘ，ｙ）とし、修正前画像の座標値（ａ，ｂ）で示される画素の画素値をＩ（ａ，ｂ）としたときに、
Ｒ（ａ，ｂ）＝Σｙ＝０〜Ｎｙ−１  Σｘ＝０〜Ｎｘ−１
（Ｉ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）  ＸＯＲ  Ｐ（ｘ，ｙ））
なる式で定義される判定値Ｒ（ａ，ｂ）を演算し、Ｒ（ａ，ｂ）＝０であった場合に一致判定を行うようにしたものである。
【００２０】
(2)   本発明の第２の態様は、上述した第１の態様に係る二値画像の濃度修正装置において、
重畳位置決定部が、重畳位置を、Ｘ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらすＸ軸方向走査処理を順次行い、このＸ軸方向走査処理を、Ｙ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらしながら繰り返すＹ軸方向走査処理を順次行い、全（Ｘmax−Ｎｘ＋１）×（Ｙmax−Ｎｙ＋１）通りの異なる位置を順次決定するようにしたものである。
【００２１】
(3)   本発明の第３の態様は、上述した第１の態様に係る二値画像の濃度修正装置において、
重畳位置決定部が、
一致判定部が一致判定を１回も行っていない段階では、重畳位置を、Ｘ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらすＸ軸方向走査処理を順次行い、このＸ軸方向走査処理を、Ｙ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらしながら繰り返すＹ軸方向走査処理を順次行い、
一致判定部が一致判定を１回でも行った後の段階では、重畳位置を、Ｘ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、Ｎｘ画素ずつずらすＸ軸方向ステップ走査処理を順次行い、このＸ軸方向ステップ走査処理を、Ｙ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、Ｎｙ画素ずつずらしながら繰り返すＹ軸方向ステップ走査処理を順次行うようにしたものである。
【００２３】
(4)   本発明の第４の態様は、上述した第１〜第３の態様に係る二値画像の濃度修正装置において、
修正態様格納手段が、修正前の階調値と修正後の階調値との対応関係を示す情報を、濃度の修正態様を示す指示として格納し、
網点形状パターン置換手段が、置換前の一致領域にある網点形状パターンに対応する階調値を修正前の階調値として、上記対応関係を示す情報を参照することにより修正後の階調値を求め、求めた階調値を新たな階調値とするようにしたものである。
【００２４】
(5)   本発明の第５の態様は、上述した第４の態様に係る二値画像の濃度修正装置において、
修正態様格納手段が、修正前の階調値を第１の軸に、修正後の階調値を第２の軸にとったグラフをオペレータに提示する処理と、オペレータの指示に基づいて、このグラフ上で特定の濃度修正カーブを定義する処理と、を行い、濃度修正カーブを濃度の修正態様を示す指示として格納するようにしたものである。
【００２５】
(6)   本発明の第６の態様は、上述した第１〜第５の態様に係る二値画像の濃度修正装置において、
網点形状パターン格納手段が、個々の原色ごとの網点形状パターンを格納し、
修正前画像入力手段が、カラー画像を構成する個々の原色ごとの二値画像をそれぞれ修正前画像として格納し、
一致領域特定手段および網点形状パターン置換手段が、個々の原色ごとの修正前画像のそれぞれについて一致領域の特定および網点形状パターンの置換を行うようにしたものである。
【００２６】
(7)   本発明の第７の態様は、上述した第１〜第６の態様に係る二値画像の濃度修正装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを用意するようにしたものである。
【発明の効果】
【００２７】
本発明に係る二値画像の濃度修正装置によれば、比較的単純なアルゴリズムで、画像品質を維持したまま、二値画像に対する濃度修正を行うことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明を図示する実施形態に基づいて説明する。
【００２９】
＜＜＜  §１．網点を用いた二値化処理  ＞＞＞
本発明は、網点を用いた二値化処理の特性をうまく利用した濃度修正方法に係るものである。そこで、ここでは、一般的な二値化処理の基本原理を簡単に説明しておく。
【００３０】
図１は、網点を用いた一般的な二値化処理の基本原理を示すブロック図である。まず、原画像として、階調画像（フルトーン画像）１０が用意されているものとする。この階調画像１０は、複数段階の階調値によって表現された画素を縦横にマトリックス状に配列したものである。たとえば、１つの画素を８ビットの情報で表現した場合、２５６段階の階調表現が可能になるが、ここでは、便宜上、０％〜１００％の範囲に１％刻みで１０１段階の階調値が定義されているものとして、以下の説明を行うことにする。具体的には、全画素が０％の階調値を有している階調画像は「真っ白」の画像になり、全画素が１００％の階調値を有している画像は「真っ黒」の画像になり、その中間の階調値を有している階調画像は「グレー」の画像になる。
【００３１】
ところが、オフセット印刷などで印刷物を作成する場合、このような１０１段階の階調をインキの濃度で直接的に表現することはできない。そこで、網点を用いて、擬似的に階調を表現することになる。二値化処理装置２０は、原画像として与えられた階調画像１０に対して二値化処理を施し、二値画像（ハーフトーン画像）３０を作成する処理を行う装置である。得られた二値画像３０は、多数の網点から構成されている。各網点の部分は、インキが転写される領域であり、それ以外の部分は、インキが転写されない領域になる。結局、二値化処理装置２０は、階調画像１０の各部を階調に対応した面積をもった網点に置き換える二値化処理を行うことにより、二値画像３０を生成する装置ということになる。実際には、この二値化処理は、ＡＭスクリーニング処理と呼ばれており、ＡＭスクリーンと呼ばれる二次元マトリックスデータを用いた演算によって行われる処理になるが、ここでは詳しい説明は省略する。
【００３２】
図２は、階調値２４％をもった多数の画素の集合からなる階調画像（グレーの単一濃度画像）１０を二値化処理装置２０に与えることにより生成された二値画像３０の一例を示す平面図である。図の小さな升目は画素を示しており、Ｘ軸方向（横方向）にＸmax個、Ｙ軸方向（縦方向）にＹmax個の画素が配列されている。また、図にハッチングを施して示す部分が網点Ｄであり、所定のピッチで縦横に配列されている。図示の画像は、Ｘmax＝３０，Ｙmax＝３０のサイズを有し、合計９００個の画素配列によって構成されている。このうち、ハッチングを施して示す画素（網点Ｄを構成する画素）の数は２１６個である。この二値画像をマクロ的に観察すると、全９００画素のうちの２１６画素が黒、残りが白となっているので、全体として、２１６／９００＝２４％の濃度をもったグレーの単一濃度画像として視認されることになる。別言すれば、全画素に対する黒い画素の比率を２４％に設定することにより、階調値２４％をもったグレーの単一濃度画像を擬似的に表現していることになる。
【００３３】
図３は、０％〜１００％の範囲内の階調値に対応する網点のいくつかを示す平面図である。１つの網点を配置する領域（以下、網点配置単位領域という）は、Ｘ軸方向（横方向）にＮｘ個、Ｙ軸方向（縦方向）にＮｙ個の画素を配列した領域になる。図示の例の場合、Ｎｘ＝１０，Ｎｙ＝１０となっているので、１つの網点は、１０×１０の画素配列からなる領域に配置される。図３(a) は、０％の網点形状パターンＰ０を示す。これは階調値０％の画素を１０×１０に並べた部分に対しては、何ら網点を発生させないことを意味している。図３(b) は、１％の網点形状パターンＰ１を示す。これは階調値１％の画素を１０×１０に並べた部分に対しては、図示のとおり、１画素分の面積をもった網点を配置することを意味する。同様に、図３(c) ，(d) ，(e) ，(f) は、それぞれ２４％，５０％，９０％，１００％の網点形状パターンＰ２４，Ｐ５０，Ｐ９０，Ｐ１００を示す。これはそれぞれ階調値２４％，５０％，９０％，１００％の画素を１０×１０に並べた部分に対しては、図示のとおり、２４画素分，５０画素分，９０画素分，１００画素分の面積をもった網点を配置することを意味する。
【００３４】
図２に示す二値画像は、図３(c) に示す網点形状パターンＰ２４を多数配置したものに相当する。この例では、横方向の幅Ｘmax、縦方向の幅Ｙmaxをもった画像上に、網点の行が３行分形成されているが、個々の行ごとに網点配置単位領域を半ピッチずつずらしているため、上下に配置された網点Ｄの位置は半ピッチ分ずれている。与えられた階調画像１０が、階調値２４％の画素の集合からなるグレーの単一濃度画像の場合は、図２に示すような二値画像が得られることになるが、もし、与えられた階調画像１０が、階調値５０％の画素の集合からなるグレーの単一濃度画像の場合は、図３(d) に示す形状パターンをもった網点を配置した二値画像が得られることになる。
【００３５】
図３には、説明の便宜上、０％，１％，２４％，５０％，９０％，１００％という６通りの網点形状パターンのみを示したが、実際には、０％〜１００％の範囲について、１％刻みで合計１０１通りの網点形状パターンを定義することができる。また、カラー画像の場合には、原画像は、たとえば、ＣＭＹＫなどの各原色成分ごとに分版され、各原色成分の画像ごとに二値化処理が行われる。この場合、図３に示すような網点形状パターンも、個々の原色ごとに別個に用意されるのが一般的である。
【００３６】
なお、二値化処理装置２０による二値化処理によって得られる二値画像上の網点は、必ずしも、この１０１通りの網点形状パターンのどれかになるとは限らない。図２に示す二値画像上の網点が、すべて図３(c) に示す網点形状パターンを有しているのは、階調画像１０を構成する画素の階調値がすべて２４％であったためであり、別言すれば、階調値２４％の画素の集合からなるグレーの単一濃度画像を原画像として与えたためである。実際の写真画像などは、単一濃度の画像ではないので、得られる二値画像上の網点は、必ずしも、この１０１通りの網点形状パターンに該当するとは限らない。たとえば、１０×１０の画素配列からなる網点配置単位領域における左半分が階調値２４％、右半分の階調値が２５％であるような部分については、網点形状パターンＰ２４とＰ２５とを混合したような形状の網点が配置されることになる（得られる網点の形状は、二値化処理装置２０で用いるＡＭスクリーンデータに応じて定まる）。ただ、実際には、個々の網点配置単位領域の大きさは非常に小さいので、原画像をミクロ的に観察した場合、１０×１０の画素配列程度からなる微小な領域については、すべての画素の階調値が同一の値をとる場合が圧倒的に多く、実際に得られる二値画像上の網点の大多数は、図３に示すような１０１通りの網点形状パターンのいずれかに該当することになる。
【００３７】
さて、印刷会社に対して、階調画像１０の代わりに、二値画像３０が納入されると、既に網点化の処理が完了しているため、印刷プロセスにおける後処理の時間を節約することができ、また、文字化けなどのエラーが発生することもない、というメリットが得られる。しかしながら、この二値画像３０に対しては、濃度修正を行うことが困難であるというデメリットがあることは既に述べたとおりである。
【００３８】
たとえば、階調値２４％をもった多数の画素からなる階調画像１０に対して、濃度を５ポイント増加する濃度修正を行うのであれば、個々の画素の画素値を５ポイント増加させ、２４％から２９％に修正する処理を行えばよい。ところが、図２に示すような二値画像３０は、個々の画素の画素値は０または１のいずれかであり、画素値を５ポイント増加させるような修正を行うことはできない。
【００３９】
そこで従来は、図２における各網点の周囲の白い画素（ハッチングが施されていない画素）の一部を黒い画素（ハッチングが施されている画素）に変更し、個々の網点の面積を５ポイント増加させるような太らせ処理を行わざるを得なかった。しかし、このような処理は、前述したとおり、複雑なアルゴリズムを用いた負担の大きな処理にならざるを得ず、また、文字や罫線部分を適用除外することも困難であるという問題がある。一方、前掲の特許文献１に開示された技術のように、二値画像３０を、一旦、階調画像１０へ戻して濃度修正を行う技術も提案されているが、画像変換のたびに画像の品質が劣化しやすくなり、画像の品質を保持することが困難であるという問題が生じることになる。
【００４０】
＜＜＜  §２．本発明に係る濃度修正方法  ＞＞＞
本発明は、図２に示すような二値画像３０を修正前画像としてコンピュータに取り込み、この二値画像に対して直接濃度修正を行う新規な手法を提案するものである。その基本的な考え方は、二値画像３０上の網点の大多数の形状は、図３に示す１０１通りの網点形状パターンＰ０〜Ｐ１００のいずれかに一致するという点に着目し、予め、この１０１通りの網点形状パターンＰ０〜Ｐ１００をデータとして用意しておき、二値画像３０上で、これら１０１通りの網点形状パターンのいずれかと一致する部分を一致領域として特定した上で、当該一致領域の部分を、修正後の階調値に対応する網点形状パターンに置換する、というものである。以下、この手順を図４の流れ図を参照しながら説明する。
【００４１】
まず、図４のステップＳ１において、網点形状パターンを入力する作業が行われる。この作業は、図３に示すような全１０１通りの網点形状パターンＰ０〜Ｐ１００を、データとしてコンピュータに取り込む作業である。各網点形状パターンがどのような形状になるかは、二値化処理装置２０において実行される二値化処理に依存して定まる。より具体的には、二値化処理装置２０が用いるＡＭスクリーンデータによって定まることになる。したがって、このステップＳ１でコンピュータに入力する１０１通りの網点形状パターンは、この二値化処理装置２０に組み込まれているＡＭスクリーンデータに基づいて作成することが可能である。
【００４２】
たとえば、図３(c) に示す２４％の網点形状パターンは、全画素の画素値が２４％であり網点配置単位領域（１０×１０の領域）と同じ大きさのグレーの単一濃度画像を、二値化処理装置２０に原画像として与えた場合に、この二値化処理装置２０から出力される二値画像として求めることができる。したがって、０％〜１００％までの１０１通りの単一濃度画像を、それぞれ二値化処理装置２０に与えれば、１０１通りの網点形状パターンを得ることが可能である。もちろん、このように二値化処理装置２０によって実際に二値化処理を実行させなくても、二値化処理装置２０内のＡＭスクリーンデータを解析することにより、１０１通りの網点形状パターンを得ることも可能である。
【００４３】
なお、図３に示す例の場合、０％の網点形状パターンＰ０は、面積０の網点であり、網点としての実体はなく、１００％の網点パターンＰ１００は、１０×１０画素からなる網点配置単位領域全体からなる網点であるため、実用上は、網点形状パターンＰ０およびＰ１００を省略して、Ｐ１〜Ｐ９９までの９９通りの網点形状パターンを入力すれば十分である。もちろん、階調の段階は必ずしも１０１段階に限定されるものではないので（実用上は、たとえば、２５６段階のように、２のべき乗となる段階数が設定されることが多い）、一般論として拡張すれば、ステップＳ１では、二値化処理によって置き換えられる網点のパターンであってｍ段階の各階調値に対応するｍ通りの網点形状パターンをコンピュータに入力する作業が行われることになる。
【００４４】
ここでは、説明の便宜上、各網点形状パターンが、Ｘ軸方向にＮｘ個の画素、Ｙ軸方向にＮｙ個の画素を並べた画素配列データとして用意され、網点内部の画素の画素値を「１」、網点外部の画素の画素値を「０」とした場合を例にとって以下の説明を行うことにする。別言すれば、各網点形状パターンは、Ｎｘ×Ｎｙの大きさの網点配置単位領域において、インキ転写部を画素値「１」、インキ不転写部を画素値「０」で示した二値画像として与えられることになる。
【００４５】
上述したとおり、各網点形状パターンがどのような形状になるかは、二値化処理装置２０が用いるＡＭスクリーンデータに依存するので、本発明は、濃度修正の対象となる二値画像３０が、特定のＡＭスクリーンデータに基づいて作成された画像であることがわかっており、当該特定のＡＭスクリーンデータについての網点形状パターンがデータとして用意できることが前提となる。
【００４６】
続くステップＳ２では、修正対象となる二値画像３０を、修正前画像としてコンピュータに入力する作業が行われる。具体的には、たとえば、図２に示すような二値画像３０が修正前画像としてコンピュータに入力されることになる。ここでは、説明の便宜上、Ｘ軸方向に画素をＸmax個、Ｙ軸方向に画素をＹmax個並べた画素配列（但し、Ｘmax≧Ｎｘ，Ｙmax≧Ｎｙ）からなる修正前画像がコンピュータに入力されたものとし、各画素は、インキ転写を示す画素値「１」もしくはインキ不転写を示す画素値「０」のいずれかの画素値をとるものとする。したがって、図２に示す修正前画像は、ハッチングが施されている画素を画素値「１」、ハッチングが施されていない画素を画素値「０」とした画像データによって表現される。
【００４７】
次のステップＳ３では、濃度の修正態様を示すオペレータの指示がコンピュータに入力される。ここで、濃度の修正態様とは、修正前画像の濃度をどのように修正すべきかを示す情報であり、実際には、階調画像の状態において、修正前の階調値と修正後の階調値との対応関係を示す情報を、濃度の修正態様を示す指示としてコンピュータに入力すればよい。たとえば、図２に示す二値画像３０は、階調画像の段階では、階調値２４％の画素の集合からなるグレーの単一濃度画像であったので、この階調値２４％を増減する指示として、濃度の修正態様を入力すればよい。
【００４８】
具体的には、たとえば、「階調値を５ポイント増加」というような濃度の修正態様を入力することが可能である。階調画像１０に対して、このような修正態様に応じた濃度修正を行うのであれば、前述したとおり、個々の画素の画素値を５ポイント増加させ、２４％から２９％に修正する処理を行えばよい。しかしながら、本発明における直接的な修正対象は、図２に示すような二値画像３０である。したがって、この場合、「階調値を５ポイント増加」という濃度の修正態様は、「階調値２９％の画素の集合からなるグレーの単一濃度画像に対応するような二値画像となるような修正」を意味することになる。
【００４９】
このように、「階調値を一律増減させる」というような方法で、濃度の修正態様を指示することももちろん可能であるが、一般的な濃度修正は、通常、ガンマカーブを指定するという方法で行われることが多い。ここで言うガンマカーブは、修正前の階調値を第１の軸に、修正後の階調値を第２の軸にとったグラフ上における特定の濃度修正カーブを意味している。たとえば、図５は、このガンマカーブの一例を示すグラフである。このグラフの横軸は修正前の階調値（０％〜１００％）を示し、縦軸は修正後の階調値（０％〜１００％）を示している。
【００５０】
図５において、ガンマカーブＡは、修正前の階調値＝修正後の階調値となる関係を示しており、修正を全く行わない場合に対応する。これに対して、ガンマカーブＢは、主として中間部分の階調値を増加させる修正を示すカーブである。このカーブに従った修正を行うと、階調値が５０％であった部分は、階調値７０％に修正されることになる。ただし、階調値０％および１００％の両端部分に関しては、階調値の修正は行われない。このようなガンマカーブによって、濃度の修正態様を示す指示を入力するようにすれば、よりきめの細かな修正態様を指定することが可能になる。
【００５１】
もっとも、ステップＳ３で入力する修正態様は、修正前の階調値と修正後の階調値との対応関係を何らかの形で示すことができればよいので、この他にも種々の方法で、所望の修正態様を指示することが可能である。たとえば、修正前の階調値と修正後の階調値との対応関係を示す数値テーブルを用意すれば、ステップＳ３では、この数値テーブルをコンピュータに入力する作業が行われることになる。
【００５２】
続くステップＳ４では、コンピュータによって、ステップＳ２で入力した修正前画像の中から、ステップＳ１で入力したｍ通りの網点形状パターンのいずれかと一致する部分を一致領域として特定する処理が実行される。たとえば、ステップＳ１において、図３にその一部を示すような全１０１通りの網点形状パターンＰ０〜Ｐ１００が入力されており、ステップＳ２において、図２に示すような二値画像３０が修正前画像として入力されている場合、このステップＳ４では、図２に示す修正前画像の中に、図３に示すような全１０１通りの網点形状パターンが含まれているか判断されることになる。図２に示す例の場合、図３(c) に示す網点形状パターンＰ２４に一致する網点Ｄが７カ所に存在している（左右の画像境界線に接している網点は、一部が欠けているため、一致するパターンとは認識されない）。
【００５３】
このステップＳ４の一致領域特定処理を行うには、各網点形状パターンの画素配列を、修正前画像の画素配列上の所定位置に重ね、対応位置にある画素の画素値がすべて一致したときに、修正前画像上に重ねられている網点形状パターンの画素配列の位置を一致領域と判定する一致判定処理を実行すればよい。これを具体例で示そう。
【００５４】
図６は、修正前画像Ｉ（図２に示す二値画像３０と同じ画像）の左上隅に、図３(b) に示す１％の網点形状パターン（太線の枠内）を重ねた状態を示す平面図である。ここでは、説明の便宜上、修正前画像Ｉ側の画素値「１」の画素を斜線ハッチングで示し、網点形状パターン側の画素値「１」の画素を黒く塗りつぶして示すことにする。図示のとおり、両者の網点部分の形状は一致しない。
【００５５】
図７(a) は、図６の太線の枠内に位置する修正前画像Ｉの一部の領域の画素値を示す平面図であり、図７(b) は、同じく図６の太線の枠内に配置された１％の網点形状パターンＰ１の画素値を示す平面図である。このように、一対の二値画像の対応位置にある画素の画素値が一致するか否かを判定するには、両画像の排他的論理和（ＸＯＲ）を求めればよい。対応する位置の画素値が「０」と「０」、あるいは「１」と「１」というように一致すれば、排他的論理和の値は「０」になるが、「０」と「１」、あるいは「１」と「０」というように不一致の場合は、排他的論理和の値は「１」になる。したがって、個々の画素位置について両画像の排他的論理和を求めれば、値が「０」の位置は画素値が一致し、値が「１」の位置は画素値が不一致であることになる。
【００５６】
図８は、図７(a) に示す修正前画像Ｉと、図７(b) に示す１％の網点形状パターンＰ１との排他的論理和を示す平面図である。すなわち、図７(a) に示す修正前画像Ｉの座標（ｘ，ｙ）の位置にある画素の画素値をＩ（ｘ，ｙ）とし、図７(b) に示す１％の網点形状パターンＰ１の座標（ｘ，ｙ）の位置にある画素の画素値をＰ（ｘ，ｙ）とすれば、図８は、「Ｉ（ｘ，ｙ）  ＸＯＲ  Ｐ（ｘ，ｙ）」なる演算によって得られる画像の各画素値を示していることになる。図示のとおり、ところどころに不一致を示す画素値「１」が見られる。これは、１％の網点形状パターンＰ１を、図６の太線の枠位置に重ねた場合、両画像のパターンは不一致であることを示している。もし、両画像のパターンが完全に一致した場合には、排他的論理和を示す画像を構成する全画素の画素値が「０」を示すことになる。したがって、この排他的論理和を示す画像を構成する全画素の画素値の総和を求め、この総和が「０」であった場合には、両画像のパターンが完全に一致したと判断すればよい。
【００５７】
結局、図６に示す例の場合、一致判定は得られないことになる。そこで、次に、２％の網点形状パターンＰ２を、同じ位置（図６の太線の枠内）に重ねて、同様の手法で一致判定処理を行う。この場合も、やはり一致判定は得られない。同様に、３％，４％，５％，…，９９％，１００％の各網点形状パターンについても同様の判定を行う。結局、図６に示す修正前画像Ｉの左上隅の領域（太線の枠内）には、いずれの網点形状パターンを重ねたとしても、一致判定は得られないことになる。
【００５８】
そこで、今度は、網点形状パターンを重ねる位置を１画素分ずつ横へずらす処理を順次行う。まず、図９の太線の枠内に、１％の網点形状パターンＰ１を重ねて一致判定を行う。この場合も一致判定は得られない。そこで同様に、２％，３％，４％，…，９９％，１００％の各網点形状パターンを図９の太線の枠内に重ねて同様の判定を行う。結局、この位置では、いずれの網点形状パターンを重ねたとしても、一致判定は得られないことになる。
【００５９】
なお、図３(a) に示す０％の網点形状パターンＰ０は、実質的には網点の無い領域を示しているだけであり、本来の意味での網点形状パターンではないので、この一致判定処理では用いない。したがって、各位置では、１％〜１００％まで、合計１００通りの網点形状パターンＰ１〜Ｐ１００を重ねたときの一致判定が行われる。なお、図５に示すようなガンマカーブＢを用いて修正態様の指示を入力した場合、修正前の階調値が０％および１００％の部分については、修正後も同じ階調値が維持され、実質的に濃度修正が行われないことになるので、１００％の網点形状パターンＰ１００についての一致判定処理も省略することができ、結局、１％〜９９％まで、合計９９通りの網点形状パターンＰ１〜Ｐ９９を重ねたときの一致判定を行えば十分である。
【００６０】
こうして、Ｘ軸方向走査処理を順次実行してゆくと、やがて、重ねる位置が図１０の太線の枠内まで移動してくる。この位置に１％の網点形状パターンＰ１を重ねても、図示のとおり、一致判定は得られない。そこで同様に、２％，３％，４％，…の各網点形状パターンを図１０の太線の枠内に重ねて同様の判定を行ってゆくと、図１１に示すように、２４％の網点形状パターンＰ２４を重ねた時点で一致判定が得られる。すなわち、２４％の網点形状パターンＰ２４と、修正前画像Ｉの太線の枠内のパターンとが完全に一致する。このような一致は、上述したように、排他的論理和を示す画像を構成する全画素の画素値の総和が「０」になったことにより確認できる。
【００６１】
ステップＳ４では、こうして、いずれかの網点形状パターンと一致する部分が確認できたら、当該部分を一致領域として特定する処理が行われる。たとえば、図１１に太線の枠で囲った領域は、２４％の網点形状パターンＰ２４と一致する一致領域として特定されることになる。
【００６２】
続いて、ステップＳ５では、ステップＳ４で特定された一致領域の部分を、ステップＳ３で入力された修正態様に応じて定まる新たな階調値に対応する網点形状パターンに置換する処理が行われる。たとえば、図１１に太線の枠で囲った領域が、２４％の網点形状パターンＰ２４と一致する一致領域として特定された場合、当該領域が別な網点形状パターンに置換される。置換対象となる網点形状パターンは、ステップＳ３で入力された修正態様に応じて決定される。すなわち、置換前の一致領域にある網点形状パターンに対応する階調値を修正前の階調値として、ステップＳ３で入力された修正態様によって示される対応関係を参照することにより修正後の階調値を求め、求めた階調値を新たな階調値とし、この新たな階調値に対応する網点形状パターンによって一致領域を置換するのである。
【００６３】
図１１に示す例の場合、太線の枠で囲って示す置換前の一致領域にある網点形状パターンＰ２４に対応する階調値は２４％である。そこで、ステップＳ３で入力された修正態様で示される対応関係を参照することにより、修正前の階調値「２４％」に対応する修正後の階調値を求める。修正態様が「階調値を一律５ポイント増加」というような形で入力されていた場合、修正後の階調値は「２９％」ということになる。修正態様が図５に示すようなガンマカーブＢで与えられていた場合は、このガンマカーブＢに基づいて修正後の階調値が求まることになる。
【００６４】
ここでは、説明の便宜上、修正前の階調値「２４％」に対応する修正後の階調値が「２９％」であったものとしよう。この場合、図１２(a) に示されている２４％の網点形状パターンＰ２４は、図１２(b) に示されている２９％の網点形状パターンＰ２９に置換されることになる。２４％の網点形状パターンＰ２４は、全１００個の画素のうち、２４個の画素の画素値が「１」であるが、２９％の網点形状パターンＰ２９は、全１００個の画素のうち、２９個の画素の画素値が「１」となっており、置換により、網点の面積は５ポイントだけ増加し、階調値が５ポイント分増加することになる。もちろん、この図１２(b) に示す２９％の網点形状パターンＰ２９は、ステップＳ１において入力された網点形状パターンの１つである。
【００６５】
図１３は、図１１に示す修正前画像Ｉ上に示された２４％の網点形状パターンを、２９％の網点形状パターンに置換した状態を示す平面図である。図示のとおり、太線の枠内に示されている網点の形状が変更され、網点に対する従来の太らせ処理が行われたのと同じ結果が得られている。
【００６６】
こうして、一致領域として特定されたすべての領域について、同様の置換処理が完了したら、本発明の濃度修正処理は完了である。そこで最後のステップＳ６において、置換処理完了後の二値画像が、修正後画像としてコンピュータから出力される。
【００６７】
上述した処理の特徴は、複雑なアルゴリズムに基づく演算が一切不要であるという点である。たとえば、ステップＳ４の一致領域特定段階で、ある１つの網点形状パターンを、修正前画像Ｉの特定の位置に重ねたときに、両画像が一致するか否かは、単純な排他的論理和演算によって行うことができる。すなわち、ステップＳ１の網点形状パターン入力段階で、インキ転写を示す画素値を「１」、インキ不転写を示す画素値を「０」とした網点形状パターンをコンピュータに入力するようにし、ステップＳ２の修正前画像入力段階で、インキ転写を示す画素値を「１」、インキ不転写を示す画素値を「０」とした修正前画像をコンピュータに入力するようにすれば、判定対象となる１つの網点形状パターンの画素配列を、修正前画像Ｉの画素配列上の所定位置に重ね、対応位置にある画素対の画素値についての排他的論理和の全画素対についての総計が「０」であった場合に、当該１つの網点形状パターンの画素配列の位置を一致領域と判定することが可能である。
【００６８】
また、修正前画像Ｉの中から網点形状パターンのいずれかと一致する部分を一致領域として特定するには、各網点形状パターンを、試行錯誤的に修正前画像Ｉの様々な位置に重ねた上で一致判定を行う必要があるが、上述した手順では、各網点形状パターンの画素配列を修正前画像Ｉの画素配列上に重ねる処理を、重ねる位置をＸ軸方向に１画素ずつずらしながら全（Ｘmax−Ｎｘ＋１）回だけ実行する処理（ここでは、Ｘ軸方向走査処理と呼ぶことにする）を行い、このＸ軸方向走査処理を、重ねる位置をＹ軸方向に１画素ずつずらしながら全（Ｙmax−Ｎｙ＋１）回だけ実行する処理（ここでは、Ｙ軸方向走査処理と呼ぶことにする）を実行すればよい。このような繰り返し演算処理は、非常に単純なアルゴリズムに基づく演算処理であり、コンピュータが最も得意とする処理である。
【００６９】
図２に示すような二値画像３０が修正前画像Ｉとして与えられた場合は、前述したとおり、まず、図６に示すように、修正前画像Ｉの左上隅の先頭位置（太線の枠で示す位置）に各網点形状パターンを重ね、それぞれ排他的論理和を求める演算を行えばよい。そして、この太線の枠の位置を右方向に１画素分ずつずらす処理（Ｘ軸方向走査処理）を行いながら、排他的論理和を求める演算を繰り返してゆく。やがて、太線の枠が修正前画像Ｉの後尾位置（右端位置）まで到達したら、今度は、図１４に示すように、修正前画像Ｉの左上隅より１画素分だけ下へずらした位置に、各網点形状パターンを重ね、それぞれ排他的論理和を求める演算を行い、そこから再び、この太線の枠の位置を右方向に１画素分ずつずらす処理（Ｘ軸方向走査処理）を行いながら、排他的論理和を求める演算を繰り返してゆけばよい。
【００７０】
このようなＸ軸方向走査処理およびＹ軸方向走査処理を実行すれば、一致判定が得られる可能性のあるすべての位置に、すべての網点形状パターンを配置して、排他的論理和演算による一致判定を行うことができるので、修正前画像Ｉ内に存在する「いずれかの網点形状パターンと一致する部分」を漏れなく一致領域として特定することが可能である。実際、図示の修正前画像の場合、７カ所の網点が配置された領域が、２４％の網点形状パターンＰ２４に一致する一致領域として特定されることになり、当該領域の網点形状パターンが置換されることになる。このような手法を採れば、二値画像を階調画像に戻すことなく、二値画像に対して直接濃度修正を行うことができるので、画像品質の劣化を招くことはない。このため、本発明に係る方法では、画像品質を維持したまま、濃度の修正を行うことが可能になる。
【００７１】
なお、§１でも述べたとおり、二値化処理装置２０による二値化処理によって得られる二値画像上の網点の形状は、必ずしも、ステップＳ１で入力した網点形状パターンのどれかに一致するとは限らないが、実際には、個々の網点配置単位領域の大きさは非常に小さいので、原画像をミクロ的に観察した場合、１つの網点配置単位領域の内部に関しては、すべての画素の階調値が同一の値をとる場合が圧倒的に多く、実際に得られる二値画像上の網点の大多数は、ステップＳ１で入力した網点形状パターンのいずれかに該当することになり、上述した手順に基づく濃度修正方法は、実用上、問題なく機能する。
【００７２】
また、本発明に係る方法では、文字や罫線の部分を濃度修正の対象から除外することが可能である。一般に、文字や罫線が配置された領域に対しては、濃度修正を行わないのが好ましい。通常、文字や罫線部分は、１００％の階調値をもった画素によって表現される部分であり、もともと濃度修正を行う必要はない。この文字や罫線部分に対して、網点の太らせ処理や細らせ処理が実行されてしまうと、輪郭が不鮮明になったりして、品質の低下が生じることになる。
【００７３】
本発明に係る方法では、１００％の網点形状パターンＰ１００を一致判定から除外しておけば、文字や罫線の部分について一致判定がなされることはないので、文字や罫線の部分を濃度修正の対象から除外することができる。
【００７４】
＜＜＜  §３．本発明に係る濃度修正方法の変形例  ＞＞＞
図４の流れ図では、説明の便宜上、ステップＳ４において一致領域の特定を行い、ステップＳ５において当該一致領域について、網点形状パターンの置換を行う、という手順を示した。したがって、たとえば、図２に示すような二値画像３０が修正前画像Ｉとして与えられた場合は、ステップＳ４において、合計７カ所の一致領域が特定され、ステップＳ５において、この７カ所の一致領域について、網点形状パターンの置換が行われることになる。
【００７５】
ただ、実用上は、ある１つの一致領域が特定されたら、その時点で、当該一致領域についての網点形状パターンの置換処理を行ってしまった方が処理が簡単である。たとえば、図１１に太線の枠で示す領域が一致領域として特定されたら、その時点で、図１３に示すような置換を実行する。その後、太線の枠の位置を右へ１画素分ずらし、一致判定の処理を続行すればよい。
【００７６】
図１５は、図４に示すステップＳ４，Ｓ５の手順の変形例を示す流れ図であり、ステップＳ４で１つの一致領域が特定できたら、当該一致領域についてステップＳ５の置換処理を実行し、再びステップＳ４に戻って次の一致領域の特定を行う、という作業を繰り返す処理に相当する。
【００７７】
まず、ステップＳ１１において、Ｙ軸方向走査処理を実行する。これは、網点形状パターンを重ねる位置（図６等で太線の枠で示す位置）を１画素分だけ下へ移動させる処理である。続くステップＳ１２において、Ｘ軸方向走査処理を実行する。これは、網点形状パターンを重ねる位置を１画素分だけ右へ移動させる処理である。もっとも、初期段階では、このステップＳ１１，Ｓ１２の処理によって、太線の枠で示す位置は、図６に示すように、処理前画像Ｉの左上隅の位置に設定される。
【００７８】
次のステップＳ１３において、パターン選択処理が行われる。これは、図４のステップＳ１で入力された全ｍ通りの網点形状パターンを１つ選択する処理である。たとえば、１％〜９９％までの全９９通りの網点形状パターンＰ１〜Ｐ９９が入力されていたとすれば、このステップＳ１３では、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，…，Ｐ９９と順に選択を行うようにすればよい。
【００７９】
ステップＳ１４は、ステップＳ１１，Ｓ１２の各走査処理で定められた特定の位置に、ステップＳ１３の選択処理で選択された特定の網点形状パターンを重ねたときに、両画像の一致判定を行うための排他的論理和演算を行う手順であり、判定値Ｒ（ａ，ｂ）を求める演算が実行される。ここで、判定値Ｒ（ａ，ｂ）は、次のようにして定義される値である。
【００８０】
まず、図４のステップＳ１では、インキ転写を示す画素値「１」もしくはインキ不転写を示す画素値「０」のいずれかの画素値を有し、座標値（ｘ，ｙ）で示される画素の配列（但し、ｘ＝０〜Ｎｘ−１の整数、ｙ＝０〜Ｎｙ−１の整数）からなる網点形状パターンが入力されているものとし、図４のステップＳ２では、同様に、インキ転写を示す画素値「１」もしくはインキ不転写を示す画素値「０」のいずれかの画素値を有し、座標値（ａ，ｂ）で示される画素の配列（但し、ａ＝０〜Ｘmax−１の整数、ｂ＝０〜Ｙmax−１の整数）からなる修正前画像が入力されているものとし、図１５のステップＳ１１，Ｓ１２の走査処理により、「網点形状パターンの座標値（０，０）で示される画素」（網点形状パターンの左上隅の画素）を重ねる対象となる修正前画像Ｉ上の画素の座標値が、（ａ，ｂ）と指定されているものとする。
【００８１】
この場合、ステップＳ１３で選択された網点形状パターンの座標値（ｘ，ｙ）で示される画素の画素値をＰ（ｘ，ｙ）とし、修正前画像Ｉの座標値（ａ，ｂ）で示される画素の画素値をＩ（ａ，ｂ）としたときに、
Ｒ（ａ，ｂ）＝Σｙ＝０〜Ｎｙ−１  Σｘ＝０〜Ｎｘ−１
（Ｉ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）  ＸＯＲ  Ｐ（ｘ，ｙ））
なる式で定義される判定値Ｒ（ａ，ｂ）を、ステップＳ１４で演算するのである。そして、次のステップＳ１５では、この判定値Ｒ（ａ，ｂ）の値が０か否かが判定される。ここで、Ｒ（ａ，ｂ）＝０であった場合に一致判定が行われる。上述の式における（Ｉ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）  ＸＯＲ  Ｐ（ｘ，ｙ））の部分は、修正前画像Ｉと、その上に重ねられた網点形状パターンとについて、対応する一対の画素の画素値の排他的論理和を求める演算に相当し、Σｙ＝０〜Ｎｙ−１  Σｘ＝０〜Ｎｘ−１  の部分は、すべての画素対についての排他的論理和の総和を求める演算に相当する。したがって、Ｒ（ａ，ｂ）＝０であった場合、すべての画素対についての画素値が一致したことを示し、選択された網点形状パターンが、現在重ねられている修正前画像Ｉの一部分に一致したことを示す。
【００８２】
ステップＳ１５で一致判定が行われなければ、ステップＳ１６を経てステップＳ１３へと戻り、次の網点形状パターンが選択され、同様の一致判定演算が行われることになる。一方、ステップＳ１５で一致判定が行われると、ステップＳ１７へと進み、ここで網点形状パターンの置換処理が実行されることになる。たとえば、図１１のようにパターンの一致判定が行われると、ステップＳ１７において、図１３に示すような置換が行われることになる。ステップＳ１７に進むと、ステップＳ１６の処理はスキップされる。これは、ステップＳ１５で一致判定がなされ、ステップＳ１７で置換処理が完了すれば、同一の領域に関しては、もはや一致判定を行う必要がないためである。
【００８３】
ステップＳ１５において一致判定がなされないと（すなわち、Ｒ（ａ，ｂ）＝０にならないと）、ステップＳ１６を経てステップＳ１３へと戻され、次の網点形状パターンが選択されるので、前述の例の場合、網点形状パターンＰ１，Ｐ２，Ｐ３，…と順に選択が行われることになる。ただし、選択対象となる網点形状パターンのすべてが選択されてしまうと、ステップＳ１６からステップＳ１８へと進むことになる。たとえば、前述の例の場合、最後の網点形状パターンＰ９９が選択されたのに一致判定がなされないと、既に全パターンについての判定が行われたことになるので、次の領域に関する判定に移行するため、ステップＳ１８へと進むことになる。もちろん、ステップＳ１７で置換処理が行われた場合も、次の領域に関する判定に移行するため、ステップＳ１８へと進むことになる。
【００８４】
ステップＳ１８の処理は、網点形状パターンを重ねる位置が、Ｘ軸方向の後尾位置（右端位置）に到達しているか否かを判定する処理である。Ｘ軸方向の後尾位置に到達していない場合には、ステップＳ１２へと戻り、Ｘ軸方向走査処理が実行される。すなわち、重ねる位置を１画素分だけ右へずらす処理が行われ、この新たな位置について、ステップＳ１３以降の処理が繰り返されることになる。
【００８５】
一方、Ｘ軸方向の後尾位置に到達していた場合には、ステップＳ１８からステップＳ１９へと進むことになる。このステップＳ１９の処理は、網点形状パターンを重ねる位置が、Ｙ軸方向の後尾位置（下端位置）に到達しているか否かを判定する処理である。Ｙ軸方向の後尾位置に到達していない場合には、ステップＳ１１へと戻り、Ｙ軸方向走査処理が実行される。すなわち、重ねる位置を１画素分だけ下へずらす処理が行われ、この新たな位置について、ステップＳ１２以降の処理が繰り返されることになる。このとき、ステップＳ１２のＸ軸方向走査処理では、重ねる位置を一番左へ移動する処理が行われる。図１４に示されている状態は、ちょうどこの処理が実行された直後の状態に相当する。
【００８６】
最終的に、ステップＳ１９において、Ｙ軸方向の後尾位置に到達していたと判断されると、網点形状パターンは、既に修正前画像Ｉの右下隅の位置まで移動していることになるので、すべての位置に関しての判定処理が完了したことになり、この手順は終了する。
【００８７】
なお、図１５のステップＳ１１におけるＹ軸方向走査処理や、ステップＳ１２におけるＸ軸方向走査処理では、網点形状パターンを重ねる位置を１画素分ずつずらしているが、場合によっては、この走査処理をもう少し効率的に行うことも可能である。たとえば、図２に示す二値画像３０では、網点Ｄの位置が、個々の行ごとに半ピッチずつずれている。これは、二値化処理装置２０における処理時に、網点配置単位領域を半ピッチずつずらす処理が行われているからである。これに対して、図１６に示す二値画像３０では、個々の網点Ｄの位置が横方向にも縦方向にも揃っている。これは、図に太線で示す網点配置単位領域の配置ピッチが、位相のずれなしに、縦横に揃っているためである。
【００８８】
このように、網点配置単位領域の配置ピッチが縦横に揃うような方法で二値化処理を実行する機能をもった二値化処理装置２０で生成された二値画像３０を修正前画像として取り扱う場合には、Ｙ軸方向走査処理やＸ軸方向走査処理を効率化することが可能である。たとえば、図１６に示す二値画像３０が修正前画像として与えられた場合、網点形状パターンを重ねる位置は、１画素分ずつずらしてゆく必要はなく、１０画素分（網点配置単位領域のピッチ）ずつずらしてゆけばよいことがわかる。別言すれば、この図１６に示す二値画像３０の場合、一致判定が得られるのは、網点形状パターンを図に太線で示した枠の位置に重ねた場合に限られる。
【００８９】
もっとも、図１６に示した太線の位置（すなわち、網点配置単位領域の位相）を認識するには、少なくとも１つの網点形状パターンを特定位置に重ねたときに一致判定が得られる必要がある。図１６に示す例では、網点配置単位領域が、たまたま二値画像３０の左上隅に設定されているので、図１５の手順を実施すると、網点形状パターンを重ねる最初の位置で一致判定が得られるので、Ｘ軸方向走査処理やＹ軸方向走査処理を最初から１０画素分ずつずらす処理（ここでは、ステップ走査処理と呼ぶ）として行うことが可能である。しかしながら、一般的には、最初の一致判定が得られるまでは、１画素分ずつずらす通常の走査処理を行ってゆき、最初の一致判定が得られた後に、ステップ走査処理に切り替える必要がある。
【００９０】
すなわち、一般論として述べれば、一致領域との判定が１回も得られていない段階では、各網点形状パターンの画素配列を修正前画像の画素配列上に重ねる処理を、重ねる位置をＸ軸方向に１画素ずつずらしながら順次実行する処理を行い、この処理を、重ねる位置をＹ軸方向に１画素ずつずらしながら順次実行し、初めて一致領域との判定が得られた後の段階では、各網点形状パターンの画素配列を修正前画像の画素配列上に重ねる処理を、重ねる位置をＸ軸方向にＮｘ画素ずつずらしながら順次実行する処理を行い、この処理を、重ねる位置をＹ軸方向にＮｙ画素ずつずらしながら順次実行すればよい。
【００９１】
これまでの実施形態では、階調画像１０および二値画像３０が単色画像である場合の例を述べたが、階調画像１０および二値画像３０がカラー画像である場合には、このカラー画像を構成する各原色ごとの画像データに対して、それぞれ上述した処理を実行すればよい。すなわち、図４のステップＳ１における網点形状パターン入力段階では、個々の原色ごとの網点形状パターンをコンピュータに入力するようにし、ステップＳ２の修正前画像入力段階では、カラー画像を構成する個々の原色ごとの二値画像をそれぞれ修正前画像としてコンピュータに入力すればよい。また、濃度の修正態様を個々の色別に指定する必要がある場合には、ステップＳ３の修正態様入力段階において、個々の色別にガンマカーブを指定する入力を行えばよい（もちろん、全色共通の濃度修正を行う場合には、共通の修正態様を入力すればよい）。そして、ステップＳ４の一致領域特定段階およびステップＳ５の網点形状パターン置換段階では、個々の原色ごとの修正前画像のそれぞれについて一致領域の特定および網点形状パターンの置換を行えばよい。
【００９２】
＜＜＜  §４．本発明に係る濃度修正装置  ＞＞＞
最後に、本発明に係る濃度修正装置の基本構成を、図１７のブロック図を参照しながら説明する。この装置は、階調画像の各部を階調に対応した面積をもった網点に置き換える二値化処理を行うことにより得られた二値画像について、濃度の修正を行う機能をもった装置であり、図示のとおり、修正前画像格納手段１００、網点形状パターン格納手段２００、一致領域特定手段３００、修正態様格納手段４００、網点形状パターン置換手段５００、修正後画像出力手段６００なる構成要素からなる。もっとも、この装置は、実際にはコンピュータによって実現される装置であり、これらの各構成要素の機能は、コンピュータのハードウエアや、コンピュータに組み込んだ専用のプログラムによって実現されるものである。
【００９３】
修正前画像格納手段１００は、たとえば、図２に示すような二値画像３０を、濃度修正の対象となる修正前画像として入力し、これを格納する機能をもった構成要素である。一方、網点形状パターン格納手段２００は、図３に示すような、複数ｍ段階の各階調値に対応するｍ通りの網点形状パターンを格納する構成要素である。これらの網点形状パターンは、二値画像３０を生成するために実施された二値化処理によって、複数ｍ段階の各階調値をもった単一濃度画像が置き換えられる網点のパターンである。実際には、この修正前画像格納手段１００および網点形状パターン格納手段２００は、たとえば、コンピュータのハードディスク装置によって実現されることになる。
【００９４】
一致領域特定手段３００は、修正前画像格納手段１００内に格納されている修正前画像の中から、網点形状パターン格納手段２００内に格納されているｍ通りの網点形状パターンのいずれかと一致する部分を一致領域として特定する処理を行う構成要素である。また、修正態様格納手段４００は、オペレータから、濃度の修正態様を示す指示を入力し、これを格納する処理を行う構成要素である。
【００９５】
更に、網点形状パターン置換手段５００は、一致領域特定手段３００によって特定された一致領域の部分を、修正態様格納手段４００内に格納されている修正態様に応じて定まる新たな階調値に対応する網点形状パターンに置換する処理を行う構成要素であり、修正後画像出力手段６００は、修正前画像に対して置換を行った後の画像を修正後画像として出力する構成要素である。
【００９６】
続いて、§２で述べた方法の実施形態に対応した装置構成の特徴を述べる。まず、修正前画像格納手段１００には、インキ転写を示す画素値もしくはインキ不転写を示す画素値のいずれかの画素値をもった画素を、Ｘ軸方向にＸmax個、Ｙ軸方向にＹmax個並べた画素配列からなる修正前画像が格納されることになる。一方、網点形状パターン格納手段２００には、インキ転写を示す画素値もしくはインキ不転写を示す画素値のいずれかの画素値をもった画素を、Ｘ軸方向にＮｘ個、Ｙ軸方向にＮｙ個並べた画素配列からなる網点形状パターンが格納される（但し、Ｘmax≧Ｎｘ，Ｙmax≧Ｎｙ）。
【００９７】
また、一致領域特定手段３００は、網点形状パターン格納手段２００内に格納されている各網点形状パターンの画素配列を、修正前画像格納手段１００内に格納されている修正前画像の画素配列上の所定位置に重ね、対応位置にある画素の画素値がすべて一致したときに、修正前画像上における網点形状パターンの画素配列の位置を一致領域と判定する一致判定処理を実行する。
【００９８】
ここに示す実施形態の場合、この一致領域特定手段３００は、図示のとおり、重畳位置決定部３１０、パターン選択部３２０、一致判定部３３０なる構成要素からなる。ここで、パターン選択部３２０は、網点形状パターン格納手段２００内に格納されているｍ通りの網点形状パターンを順に１つずつ選択する処理を行う。また、重畳位置決定部３１０は、この選択された網点形状パターンを修正前画像上に重ねる重畳位置を決定する構成要素であり、図１５におけるステップＳ１１，Ｓ１２の各走査処理を実行する機能を有する。一致判定部３３０は、パターン選択部３２０により選択された網点形状パターンを、重畳位置決定部３１０が決定した修正前画像上の重畳位置に重ねたときに、対応位置にある画素の画素値がすべて一致するか否かを判定する処理を行う構成要素である。
【００９９】
重畳位置決定部３１０による重畳位置の決定処理は、次のようにして行われる。すなわち、まず最初の重畳位置として、修正前画像のＸ軸方向の先頭位置およびＹ軸方向の先頭位置（修正前画像の左上隅位置）を決め、以降、この重畳位置を、Ｘ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらすＸ軸方向走査処理を順次行い、このＸ軸方向走査処理を、Ｙ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらしながら繰り返すＹ軸方向走査処理を順次行い、全（Ｘmax−Ｎｘ＋１）×（Ｙmax−Ｎｙ＋１）通りの異なる位置を順次決定する。
【０１００】
なお、§３の変形例で述べたとおり、網点配置単位領域の配置ピッチが縦横に揃うような方法で二値化処理を実行する機能をもった二値化処理装置２０で生成された二値画像３０を修正前画像として取り扱う場合には、重畳位置決定部３１０による上記走査処理をより効率化することが可能である。すなわち、一致判定部３３０が一致判定を１回も行っていない段階では、重畳位置を、Ｘ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらすＸ軸方向走査処理を順次行い、このＸ軸方向走査処理を、Ｙ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、１画素ずつずらしながら繰り返すＹ軸方向走査処理を順次行い、一致判定部３３０が一致判定を１回でも行った後の段階では、重畳位置を、Ｘ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、Ｎｘ画素ずつずらすＸ軸方向ステップ走査処理を順次行い、このＸ軸方向ステップ走査処理を、Ｙ軸方向の先頭位置から後尾位置へ向けて、Ｎｙ画素ずつずらしながら繰り返すＹ軸方向ステップ走査処理を順次行うようにすればよい。
【０１０１】
また、一致判定部３３０による一致判定は、§２で述べたとおり、判定値Ｒ（ａ，ｂ）を演算することにより行うことができる。そのためには、修正前画像格納手段１００に、インキ転写を示す画素値「１」もしくはインキ不転写を示す画素値「０」のいずれかの画素値を有し、座標値（ａ，ｂ）で示される画素の配列（但し、ａ＝０〜Ｘmax−１の整数、ｂ＝０〜Ｙmax−１の整数）からなる修正前画像を格納しておくようにし、網点形状パターン格納手段２００に、インキ転写を示す画素値「１」もしくはインキ不転写を示す画素値「０」のいずれかの画素値を有し、座標値（ｘ，ｙ）で示される画素の配列（但し、ｘ＝０〜Ｎｘ−１の整数、ｙ＝０〜Ｎｙ−１の整数）からなる網点形状パターンを格納しておくようにしておく。
【０１０２】
そして、重畳位置決定部に、網点形状パターンの座標値（０，０）で示される画素を重ねる対象となる修正前画像上の画素の座標値（ａ，ｂ）を指定することにより重畳位置の決定を行う機能をもたせておく。そうすれば、一致判定部３３０は、§２で説明したとおり、パターン選択部３２０によって選択された網点形状パターンについての座標値（ｘ，ｙ）で示される画素の画素値をＰ（ｘ，ｙ）とし、修正前画像の座標値（ａ，ｂ）で示される画素の画素値をＩ（ａ，ｂ）としたときに、
Ｒ（ａ，ｂ）＝Σｙ＝０〜Ｎｙ−１  Σｘ＝０〜Ｎｘ−１
（Ｉ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）  ＸＯＲ  Ｐ（ｘ，ｙ））
なる式で定義される判定値Ｒ（ａ，ｂ）を演算し、Ｒ（ａ，ｂ）＝０であった場合に一致判定を行うことができる。
【０１０３】
修正態様格納手段４００は、修正前の階調値と修正後の階調値との対応関係を示す情報を、濃度の修正態様を示す指示として格納する機能を有している。この対応関係を示す情報としては、どのような情報を用いてもかまわないが、実用上は、図５に示すガンマカーブＢのような濃度修正カーブを用いるのが好ましい。この場合、修正態様格納手段４００には、修正前の階調値を第１の軸に、修正後の階調値を第２の軸にとったグラフをオペレータに提示する処理機能と、オペレータの指示に基づいて、このグラフ上で特定の濃度修正カーブを定義する処理機能と、をもたせておき、定義した濃度修正カーブを濃度の修正態様を示す指示として格納するようにすればよい。
【０１０４】
網点形状パターン置換手段５００は、一致領域特定手段３００によって特定された置換前の一致領域にある網点形状パターンに対応する階調値を修正前の階調値として認識し、修正態様格納手段４００内に格納されている情報を参照することにより、認識した修正前の階調値に対応する修正後の階調値を求め、求めた階調値を新たな階調値と認識し、この新たな階調値に対応する網点形状パターンを網点形状パターン格納手段２００から読出し、この読み出した網点形状パターンによって一致領域を置換する処理を実行することになる。
【０１０５】
なお、修正前画像としてカラー画像を取り扱う場合には、修正前画像格納手段１００内に、カラー画像を構成する個々の原色ごとの二値画像をそれぞれ修正前画像として格納するようにし、網点形状パターン格納手段２００内に、個々の原色ごとの網点形状パターンを格納しておくようにし、一致領域特定手段３００および網点形状パターン置換手段５００が、個々の原色ごとの修正前画像のそれぞれについて一致領域の特定および網点形状パターンの置換を行うようにしておけばよい。また、濃度の修正態様を個々の色別に指定する必要がある場合には、修正態様格納手段４００に、個々の色別にガンマカーブなどの修正態様を入力する機能をもたせておけばよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】網点を用いた一般的な二値化処理の基本原理を示すブロック図である。
【図２】階調値２４％をもった多数の画素の集合からなる階調画像（グレーの単一濃度画像）を二値化処理装置に与えることにより生成された二値画像の一例を示す平面図である。
【図３】０％〜１００％の範囲内の階調値に対応する網点のいくつかを示す平面図である。
【図４】本発明に係る二値画像の濃度修正方法の基本手順を示す流れ図である。
【図５】濃度の修正態様を指示するためのガンマカーブの一例を示すグラフである。
【図６】修正前画像Ｉの左上隅に、図３(b) に示す１％の網点形状パターンＰ１を重ねた状態を示す平面図である。
【図７】図(a) は、図６の太線の枠内に位置する修正前画像Ｉの一部の領域の画素値を示す平面図であり、図(b) は、同じく図６の太線の枠内に配置された１％の網点形状パターンＰ１の画素値を示す平面図である。
【図８】図７(a) に示す修正前画像Ｉと、図７(b) に示す１％の網点形状パターンＰ１との排他的論理和を示す平面図である。
【図９】修正前画像Ｉの左上隅より１画素分だけ右へずらした位置に、図３(b) に示す１％の網点形状パターンＰ１を重ねた状態を示す平面図である。
【図１０】修正前画像Ｉの左上隅より４画素分だけ右へずらした位置に、図３(b) に示す１％の網点形状パターンＰ１を重ねた状態を示す平面図である。
【図１１】修正前画像Ｉの左上隅より４画素分だけ右へずらした位置に、図３(c) に示す２４％の網点形状パターンＰ２４を重ねた状態を示す平面図である。
【図１２】本発明によって置換される網点形状パターンの一例を示す平面図である。
【図１３】図１１に示す修正前画像Ｉ上に示された２４％の網点形状パターンを、２９％の網点形状パターンに置換した状態を示す平面図である。
【図１４】修正前画像Ｉの左上隅より１画素分だけ下へずらした位置に、図３(b) に示す１％の網点形状パターンＰ１を重ねた状態を示す平面図である。
【図１５】図４に示すステップＳ４，Ｓ５の手順の変形例を示す流れ図である。
【図１６】網点配置単位領域の配置ピッチが、位相のずれなしに、縦横に揃っている二値画像の一例を示す平面図である。
【図１７】本発明に係る二値画像の濃度修正装置の基本構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１０７】
１０…階調画像（フルトーン画像）
２０…二値化処理装置
３０…二値画像（ハーフトーン画像）／修正前画像
１００…修正前画像格納手段
２００…網点形状パターン格納手段
３００…一致領域特定手段
３１０…重畳位置決定部
３２０…パターン選択部
３３０…一致判定部
４００…修正態様格納手段
５００…網点形状パターン置換手段
６００…修正後画像出力手段
Ａ，Ｂ…ガンマカーブ
Ｄ…網点
Ｉ…修正前画像
Ｉ（ｘ，ｙ）…修正前画像の座標（ｘ，ｙ）の位置にある画素の画素値
Ｐ０〜Ｐ１００…網点形状パターン
Ｐ（ｘ，ｙ）…網点形状パターンの座標（ｘ，ｙ）の位置にある画素の画素値
Ｎｘ…網点形状パターン（網点配置単位領域）のＸ軸方向の大きさ（画素数）
Ｎｙ…網点形状パターン（網点配置単位領域）のＹ軸方向の大きさ（画素数）
Ｓ１〜Ｓ１９…流れ図の各ステップ
Ｘmax…修正前画像のＸ軸方向の大きさ（画素数）
Ｙmax…修正前画像のＹ軸方向の大きさ（画素数）
【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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