(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像を処理する画像処理装置であって、
デジタル画像を取得するデジタル画像取得手段と、
前記デジタル画像の網点情報として網点線数と網点角度とを取得する網点情報取得手段と、
前記デジタル画像の解像度と前記網点線数と前記網点角度とに基づいて、所定の網点と４つの隣接網点のそれぞれとを結ぶ４つのベクトルを求める手段と、
注目画素から前記４つのベクトルのそれぞれに相当するベクトル量だけ移動させた４つの近傍画素を選択する手段と、
前記注目画素と前記４つの近傍画素のそれぞれとの差分の絶対値を加算した加算結果を求め、前記加算結果の方が所定値より小さい場合に前記注目画素が前記網点画像領域にあると判定し、前記加算結果の方が所定値より大きい場合に前記注目画素が前記文字領域にあると判定することによって前記注目画素が網点画像領域内の画素であるか文字領域内の画素であるかについての判定処理を行う判定手段と、
前記判定処理の結果に基づいて前記網点画像領域の画素と前記文字領域の画素とが異なる階調値を有する２値画像であるマスク画像を生成するマスク画像生成手段と、
前記デジタル画像についてぼかし処理を行うぼかし処理手段と、
前記ぼかし処理によって得られた画像を前記再網点化する再網点処理を行う再網点化処理手段と、
前記マスク画像を用いて前記網点画像領域にあると判定される画素については前記ぼかし処理および前記再網点化処理を施した結果を採用し、前記文字領域にあると判定される画素については前記ぼかし処理および前記再網点化処理を施さない結果を採用することによって合成画像を生成する合成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記デジタル画像に対する平滑化処理を行う手段、
をさらに備え、
前記判定手段は、前記平滑化処理が施された画像について前記判定処理を行う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に記載の画像処理装置において、
前記判定手段は、前記注目画素およびその周辺画素を含む領域に対するメディアンフィルタ処理を用いて、当該判定処理における判定結果を修正することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記判定手段は、文字領域として判定される領域を拡張する太らせ処理を用いて、前記判定結果を修正することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記網点情報取得手段は、前記網点情報を入力する網点情報入力手段を有し、当該網点情報入力手段を用いて入力された情報を前記網点情報として取得することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記網点情報取得手段は、前記網点情報を前記デジタル画像から抽出する網点情報抽出手段を有し、当該網点情報抽出手段によって抽出された情報を前記網点情報として取得することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記判定処理を行うべき領域を指定する領域指定手段、
をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の画像処理装置において、
前記網点情報取得手段は、前記領域指定手段により指定された領域ごとに前記網点情報を取得することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記網点情報抽出手段は、前記網点情報を所定のブロック単位で抽出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
コンピュータが有するＣＰＵとメモリとを使用することにより、前記コンピュータを、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム、を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
コンピュータが有するＣＰＵとメモリとを使用することにより、前記コンピュータを、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像を処理する画像処理技術に関し、特に、網点画像領域と文字領域とを有するデジタル画像を処理する画像処理技術に関する。
【０００２】
【関連技術】
スキャナなどの画像読取装置を用いて入力した画像をさらに出力する場合が存在する。
【０００３】
このような場合において、入力されたデジタル画像の解像度が比較的大きく、かつ、出力機器の解像度が比較的小さい場合（例えば１３３線以上の線数を有する網点画像をそれよりも小さな線数（例えば１０６線）を有する画像として出力する場合）には、階調のつぶれやトーンジャンプが発生することがある。
【０００４】
このような状況を回避するためには、入力画像に対してぼかし処理を施した後さらに網点数を変換する処理（以下では、「スクリーン線数変換処理」とも称する）を施すことが考えられる。なお、ぼかし処理を行わずに網点数を変換する処理のみを行うと、新旧の網点線数を有するスクリーンパターンが周期的な干渉状態を生じるためモアレが発生する。したがって、これを回避するため、スクリーン線数変化処理において、ぼかし処理を行うことが必要になる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、網点画像領域と文字領域との両領域を有するデジタル画像に対して上記のぼかし処理を含むスクリーン線数変換処理を施すと、文字領域内の文字がぼけてしまうという事態が生じる。図２８は、網点画像領域ＳＲと文字領域ＣＲとを有する処理対象画像の一例を示す図であり、図２９は、図２８の左上側の文字部分を拡大して示す図である。そして、図３０は、この処理対象画像に対して上記のスクリーン線数変換処理を施した画像である。図３０には、スクリーン線数変換処理の結果、文字がぼけてしまっている状況が示されている。
【０００６】
この現象は、性質が互いに異なる両領域（網点画像領域および文字領域）に対して同一の処理を行うことに起因する問題である。すなわち、デジタル画像内における網点画像領域と文字領域とを分離することが要請されている。
【０００７】
また、上記のような網点画像領域と文字領域とを分離することは、スクリーン線数変換処理を行う際のみならず、両領域を有するデジタル画像処理における様々な処理を行う際に要請される技術である。
【０００８】
そこで、本発明は前記問題点に鑑み、デジタル画像内における網点画像領域と文字領域とを分離することが可能な技術を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の画像処理装置は、デジタル画像を取得するデジタル画像取得手段と、前記デジタル画像の網点情報として網点線数と網点角度とを取得する網点情報取得手段と、前記デジタル画像の解像度と前記網点線数と前記網点角度とに基づいて、所定の網点と４つの隣接網点のそれぞれとを結ぶ４つのベクトルを求める手段と、注目画素から前記４つのベクトルのそれぞれに相当するベクトル量だけ移動させた４つの近傍画素を選択する手段と、前記注目画素と前記４つの近傍画素のそれぞれとの差分の絶対値を加算した加算結果を求め、前記加算結果の方が所定値より小さい場合に前記注目画素が前記網点画像領域にあると判定し、前記加算結果の方が所定値より大きい場合に前記注目画素が前記文字領域にあると判定することによって前記注目画素が網点画像領域内の画素であるか文字領域内の画素であるかについての判定処理を行う判定手段と、前記判定処理の結果に基づいて前記網点画像領域の画素と前記文字領域の画素とが異なる階調値を有する２値画像であるマスク画像を生成するマスク画像生成手段と、前記デジタル画像についてぼかし処理を行うぼかし処理手段と、前記ぼかし処理によって得られた画像を前記再網点化する再網点処理を行う再網点化処理手段と、前記マスク画像を用いて前記網点画像領域にあると判定される画素については前記ぼかし処理および前記再網点化処理を施した結果を採用し、前記文字領域にあると判定される画素については前記ぼかし処理および前記再網点化処理を施さない結果を採用することによって合成画像を生成する合成手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記デジタル画像に対する平滑化処理を行う手段、をさらに備え、前記判定手段は、前記平滑化処理が施された画像について前記判定処理を行うことを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の画像処理装置は、請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、前記判定手段は、前記注目画素およびその周辺画素を含む領域に対するメディアンフィルタ処理を用いて、当該判定処理における判定結果を修正することを特徴とする。
【００１３】
請求項４に記載の画像処理装置は、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置において、前記判定手段は、文字領域として判定される領域を拡張する太らせ処理を用いて、前記判定結果を修正することを特徴とする。
【００１４】
請求項５に記載の画像処理装置は、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、前記網点情報取得手段は、前記網点情報を入力する網点情報入力手段を有し、当該網点情報入力手段を用いて入力された情報を前記網点情報として取得することを特徴とする。
【００１５】
請求項６に記載の画像処理装置は、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、前記網点情報取得手段は、前記網点情報を前記デジタル画像から抽出する網点情報抽出手段を有し、当該網点情報抽出手段によって抽出された情報を前記網点情報として取得することを特徴とする。
【００１６】
請求項７に記載の画像処理装置は、請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記判定処理を行うべき領域を指定する領域指定手段、をさらに備えることを特徴とする。
【００１７】
請求項８に記載の画像処理装置は、請求項７に記載の画像処理装置において、前記網点情報取得手段は、前記領域指定手段により指定された領域ごとに前記網点情報を取得することを特徴とする。
【００１８】
請求項９に記載の画像処理装置は、請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の画像処理装置において、前記網点情報抽出手段は、前記網点情報を所定のブロック単位で抽出することを特徴とする。
【００２０】
請求項１０に記載の記録媒体は、コンピュータが有するＣＰＵとメモリとを使用することにより、前記コンピュータを、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の画像処理装置として機能させるための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ことを特徴とする。
【００２１】
請求項１１に記載のプログラムは、コンピュータが有するＣＰＵとメモリとを使用することにより、前記コンピュータを、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の画像処理装置として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２３】
＜Ａ．構成＞
図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置１のハードウエア構成を表す概念図である。図１に示すように、画像処理装置１は、ＣＰＵ２、半導体メモリおよびハードディスクなどを含む記憶部３、各種の記録媒体から情報を読み出すメディアドライブ４、モニタなどを含む表示部５、キーボートおよびマウスなどを含む入力部６、他の機器との通信を行う通信部７を備えるコンピュータシステム（以下、単に「コンピュータ」とも称する）によって構成されている。ＣＰＵ２は、バスラインＢＬおよび入出力インターフェースＩＦを介して、記憶部３、メディアドライブ４、表示部５、入力部６、通信部７などに接続されている。また、メディアドライブ４は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスクなどの可搬性の記録媒体９からその中に記録されている情報を読み出す。
【００２４】
このコンピュータは、記録媒体９に記録されたソフトウエアプログラム（以下、単に「プログラム」とも称する）を読み込み、そのプログラムをＣＰＵ２等を用いて実行することによって、後述するような各種の動作を実現する画像処理装置１として機能する。なお、各機能を有するプログラムは、記録媒体９を介して供給（ないし配給）される場合に限定されず、ＬＡＮやインターネットなどのネットワーク（通信回線）および通信部７を介して、このコンピュータに対して供給（ないし配給）されてもよい。
【００２５】
このように、この画像処理装置１は、コンピュータにおいてソフト的に構築される。
【００２６】
図２は、画像処理装置１の機能ブロック図である。図２に示すように、画像処理装置１は、スキャナなどの画像読取装置７０から入力されたデジタル画像に対する画像処理を行い、印刷出力装置などの画像出力装置８０に対してその処理結果としての画像を出力する。
【００２７】
画像処理装置１は、処理対象となる領域を指定する領域指定部１２と、網点情報を入力する網点情報入力部２０と、所定の網点から４方向の隣接網点へと向かう４つのベクトルを求める４方向ベクトル算出部４０と、文字網点分離処理部５０と、スクリーン線数変換処理部６０とを備えている。また、文字網点分離処理部５０は、平滑化処理部５１、差分値加算処理部５２、二値化処理部５３、メディアンフィルタ処理部５４、および太らせ処理部５５を有しており、スクリーン線数変換処理部６０は、ぼかし等処理部６１および合成処理部６２を有している。これらの各部は、所定のプログラムを実行することによってコンピュータにおいてソフト的に構築される。
【００２８】
この画像処理装置１は、文字網点分離処理部５０などを用いることによって、各注目画素が網点画像領域内の画素であるか文字領域内の画素であるかを判定することができ、また、その判定結果を利用してスクリーン線数変換処理部６０などを用いてスクリーン線数変換処理を行うことが可能である。各処理部の詳細動作等については、後述する。
【００２９】
＜Ｂ．動作＞
＜概略動作＞
図３は、画像処理装置１におけるスクリーン線数変換処理の動作を示すフローチャートである。図３を参照しながら、このスクリーン線数変換処理について説明する。
【００３０】
まず、ステップＳＰ１０において、画像処理装置１は、画像読取装置７０などからのデジタル画像を取得する。図４に示すように、このデジタル画像には、網点画像領域ＳＲと文字領域ＣＲとが含まれている。また、このデジタル画像は、たとえば、二値画像として取得される。ここでは、以下の処理において多階調化することが好ましいので、この時点において、二値画像の各画素の階調値０，１のそれぞれを便宜的に０，２５５にあらかじめ変換しておく。後述の各処理によって、この二値画像は、２５６段階の階調値を有する多値画像に実際に変換される。
【００３１】
また、画像処理装置１の操作者（オペレータ）は、必要に応じて、ステップＳＰ３０，ＳＰ４０（後述）の処理を行うべき領域を手動で指定するようにしても良い。言い換えれば、処理対象領域をトリミングによって指定することができる。このようにして処理対象領域を限定することによって、処理の高速化を図ることが可能である。
【００３２】
具体的には、図４に示すように、画面に表示されるデジタル画像Ｐにおいて、網点画像領域ＳＲを含む領域ＤＲを処理対象領域として指定することができる。また、この指定領域ＤＲは、網点画像領域ＳＲのみならず、文字領域ＣＲを含んでいても良く、また、同一の網点情報を有する複数の網点画像領域ＳＲを含んでいても良い。そのような場合であっても、以降の処理を良好に行うことが可能である。ただし、複数の網点画像領域ＳＲが互いに異なる網点情報を有する場合には、各網点画像領域ＳＲを別個の領域として指定することが好ましい。
【００３３】
この指定処理は、領域指定部１２を用いて行われる。さらに詳細には、この指定領域ＤＲは、マウス操作などによって任意の大きさを有する矩形領域などとして指定することができる。
【００３４】
つぎに、ステップＳＰ２０において、処理対象領域に含まれる網点画像領域ＳＲについての網点情報を取得する。この網点情報は、網点画像領域ＳＲ生成時に用いられたスクリーンパターンについての「網点線数」および「網点角度」を含む情報である。網点線数は、スクリーンパターンの１インチあたりのスクリーン線数であり、網点角度は、スクリーンパターンと画像とがなす角度である。
【００３５】
ここでは、操作者がこの網点情報を入力するものとする。具体的には、網点情報入力部２０（図２）を用いて、操作者が上記の網点画像領域ＳＲについての網点情報（より詳細には、網点線数と網点角度とを含む情報）を入力する。これによって、画像処理装置１は網点情報を取得する。
【００３６】
また、図４に示すように複数の領域が処理対象領域ＤＲとして指定されている場合には、処理対象領域（指定領域）ごとに網点情報を取得することが好ましい。これにより、網点線数などの網点情報が指定領域ごとに異なっている場合にも網点情報を正確に抽出することが可能である。
【００３７】
なお、網点情報抽出部３０を用いることにより、網点画像領域ＳＲの網点情報を網点画像領域ＳＲに基づいて自動的に抽出することも可能であるが、その動作等については後に説明する。
【００３８】
また、このステップＳＰ２０においては、網点情報に基づいて、所定の網点と隣接網点とを結ぶ異なる４つのベクトルを求める処理がさらに行われる。この処理は、４方向ベクトル算出部４０によって行われる。
【００３９】
図５は、その原理を説明する図である。たとえば、図５に示すように、網点画像領域ＳＲの網点角度Θが４５度である場合には、所定の網点Ｄ０に隣接する網点Ｄ１〜Ｄ４は、当該所定の網点Ｄ０からみて、右下、左下、左上、右上の４つの方向に位置している。さらに、この網点画像領域ＳＲの網点線数（１インチあたりの線数）が１５０線であり、かつ、処理対象画像の解像度（１インチあたりの画素数）が６００（ｄｐｉ）である場合には、６００／１５０＝４画素に相当する距離が網点Ｄ０から隣接網点までの距離Ｄに相当する。したがって、この場合には、網点Ｄ０から隣接網点Ｄ１までの水平方向距離ｄＸは、その値Ｄ（＝４）にｃｏｓΘ（ｃｏｓ４５度）を乗じた値（すなわち約２．８）となり、垂直方向距離ｄＹは、その値Ｄ（＝４）にｓｉｎΘ（ｓｉｎ４５度）を乗じた値（すなわち約２．８）となる。したがって、網点Ｄ０を始点とし且つ隣接網点Ｄ１を終点とするベクトルＶ１＝（ｄＸ，ｄＹ）が求められる。
【００４０】
そして、その他の３方向の隣接網点Ｄ２〜Ｄ４の全てについても、同様の距離ｄＸ，ｄＹを求める。すなわち、網点Ｄ０を始点とし且つ隣接網点Ｄ２を終点とするベクトルＶ２を求め、さらに、網点Ｄ０を始点とし且つ隣接網点Ｄ３を終点とするベクトルＶ３と、網点Ｄ０を始点とし且つ隣接網点Ｄ４を終点とするベクトルＶ４とを求める。このように、所定の網点Ｄ０と各隣接網点Ｄ１〜Ｄ４のそれぞれとを結ぶ異なる４つのベクトルＶ１〜Ｖ４を求める。この４つのベクトルＶ１〜Ｖ４は後述するステップＳＰ３０において利用される。
【００４１】
さらに、ステップＳＰ３０（図３）においては、指定領域ＤＲについての文字領域ＣＲ（図４）と網点画像領域ＳＲとを分離するためのマスク画像を生成する処理を行い、その後、ステップＳＰ４０において、そのマスク画像を用いて、スクリーン線数変換処理を行う。以下においては、図６および図７を参照しながら、ステップＳＰ３０およびステップＳＰ４０における動作について詳述する。なお、図６は、ステップＳＰ３０の詳細動作を表すフローチャートであり、図７は、ステップＳＰ４０の詳細動作を示すフローチャートである。
【００４２】
＜マスク画像の生成動作＞
次に、マスク画像の生成動作（ステップＳＰ３０）について説明する。
【００４３】
図８〜図１３は、この動作を説明する図である。図８は、処理対象画像の一部領域を抜き出した拡大図であり、図８（ａ）は網点画像領域ＳＲ中の一部領域を示しており、図８（ｂ）は文字領域ＣＲ中の一部領域を示している。図８における正方形の各単位領域は１つの画素を表現しており、斜線で示される画素は処理対象画像中の黒色画素を表している。また、図９は、この各領域の画素値を示す図であり、また、図９（ａ）は図８（ａ）に対応しており、図９（ｂ）は図８（ｂ）に対応している。さらに、図１０〜図１３は、以下の各ステップの進行に応じた各領域の画素値を示す図であり、図１０（ａ）は図９（ａ）に対する処理結果を示しており、図１０（ｂ），図１１，図１３は、図９（ｂ）に対する処理結果を示している。
【００４４】
以下では、図６を参照しながら、各ステップの処理について説明する。
【００４５】
まず、図６に示すように、ステップＳＰ３１において、平滑化処理部５１によって、デジタル画像に対する平滑化処理が行われる。この平滑化処理は、たとえば、図１４に示すような平滑化フィルタを用いることにより実現することができる。この平滑化フィルタは、３×３画素のサイズを有するフィルタであり、中央の重み付け係数が４に対して、その周辺８画素の重み付け係数が１，２となっている。この平滑化フィルタを用いることによって、注目画素（中央の画素）の画素値を周辺画素の画素値を考慮した加重平均値を算出することができる。
【００４６】
ここにおいて、このステップＳＰ３１の処理（平滑化処理）は必ずしも行うことを要しないが、判定時のノイズを抑制するためには、次の各ステップＳＰ３３〜ＳＰ３８の前にこのステップＳＰ３１の平滑化処理を行っておくことが好ましい。言い換えれば、平滑化処理が施された画像に対して、次のステップＳＰ３３〜ＳＰ３７などの判定処理を施すことが好ましい。
【００４７】
また、処理対象画像が二値画像である場合には、この平滑化処理を施すことによって、その各画素の画素値を多値化する処理をも同時に行うことができる。たとえば、この二値画像を２５６段階の階調値を有する多値画像に変換する場合には、上述したように、その二値画像の各画素の階調値０，１のそれぞれを便宜的に０，２５５にあらかじめ変換した後に、この平滑化処理を施す。この平滑化処理後の画像の各画素は、０，２５５以外の階調値をも有することになり、周辺画素の画素値をも考慮した加重平均処理が施された上で、多値化される。
【００４８】
つぎに、ステップＳＰ３３〜ＳＰ３７（図６）において、注目画素が網点画像領域内の画素であるか文字領域内の画素であるかについての判定処理が行われる。この判定処理は、大まかに次の５つの処理、すなわち、（１）注目画素から４つのベクトルのそれぞれに相当するベクトル量だけ移動させた４つの近傍画素を選択する処理（ステップＳＰ３３）と、（２）注目画素と４つの近傍画素のそれぞれとの差分の絶対値を求める処理（ステップＳＰ３４）と、（３）これらの４つの差分絶対値を加算した加算結果を求める処理（ステップＳＰ３５）と、（４）その加算結果と所定の閾値との大小関係に基づく判定処理（ステップＳＰ３６）と、（５）その判定結果に対してメディアンフィルタを作用させる処理（ステップＳＰ３７）と、を含んでいる。以下、各処理について説明する。
【００４９】
まず、ステップＳＰ３３においては、（１）注目画素から４つのベクトルのそれぞれに相当するベクトル量だけ移動させた４つの近傍画素を選択する処理が行われる。図８（ａ）においては、注目画素ＰＥに対して、それぞれ、ベクトルＶ１〜Ｖ４だけ移動した位置に存在する４つの近傍画素Ｅ１〜Ｅ４が示されている。ここで、ベクトルＶ１〜Ｖ４としては、上記のステップＳＰ２０において求められたものが用いられる。したがって、当該注目画素ＰＥが所定の網点Ｄ０の位置に存在すると仮定したときに隣接網点Ｄ１〜Ｄ４のそれぞれの位置に存在する４つの画素が、４つの近傍画素Ｅ１〜Ｅ４として選択されることになる。
【００５０】
つぎに、ステップＳＰ３４において、（２）注目画素ＰＥと４つの近傍画素Ｅ１〜Ｅ４のそれぞれとの差分の絶対値を求める処理が行われる。具体的には、注目画素ＰＥの画素値ＥＶと近傍画素Ｅ１の画素値ＥＶ１との差分の絶対値Ａ１を求め、また、注目画素ＰＥの画素値ＥＶと近傍画素Ｅ２の画素値ＥＶ２との差分の絶対値を求める。同様に、注目画素ＰＥの画素値ＥＶと近傍画素Ｅ３の画素値ＥＶ３との差分の絶対値、および注目画素ＰＥの画素値ＥＶと近傍画素Ｅ４の画素値ＥＶ４との差分の絶対値を求める。
【００５１】
そして、ステップＳＰ３５において、ステップＳＰ３４において求められた４つの差分絶対値を加算し、その加算結果ＲＶを求める処理を行う。ここでは、さらに、加算結果を４で割った値（すなわち平均値）を新たな加算結果ＲＶとして求めておき、この新たな加算結果ＲＶと閾値ＴＨとを比較する。図１０は、この加算結果ＲＶを示す図である。なお、この図１０は、図９に対する処理結果を表しており、簡略化のため、ステップＳＰ３１が行われない場合を例示している。上述したように、図１０（ａ）は図９（ａ）についての処理結果（すなわち網点画像領域ＳＲに対する処理結果）を示しており、図１０（ｂ）は、図９（ｂ）についての処理結果（すなわち文字領域ＣＲに対する処理結果）を示している。なお、上記のステップＳＰ３３〜ＳＰ３５の処理は、差分値加算処理部５２によって行われる。
【００５２】
次のステップＳＰ３６においては、この加算結果ＲＶを所定の閾値ＴＨと比較し、その大小関係に基づいて二値化処理を行う。この二値化処理は、二値化処理部５３によって行われる。具体的には、加算結果ＲＶが閾値ＴＨ以上の場合には注目画素ＰＥの画素値を「１」とし、加算結果ＲＶが閾値ＴＨよりも小さい場合には注目画素ＰＥの画素値を「０」とすることにより注目画素の画素値を二値化することができる。図１１は、ステップＳＰ３６の処理結果を示す図であり、図９（ｂ）についての処理結果を示している。図１１に示すように、閾値ＴＨを１３０に設定した場合を想定すると、図１０の「２５５」を有する画素の画素値のみが「１」に変換され、それ以外の画素の画素値は「０」に変換される。
【００５３】
なお、この所定の閾値ＴＨは、網点画像領域ＳＲが形成される際の網点化手法の種類（たとえば、誤差拡散法であるか単純二値化法であるか）に応じて異なる値を定めるようにしても良い。具体的には、網点化手法の種類が判っている場合には、その種類に応じた閾値ＴＨを設定することができる。たとえば、誤差拡散法による網点画像領域ＳＲに対する閾値ＴＨを８０に設定し、単純二値化法による網点画像領域ＳＲに対する閾値ＴＨを１００に設定することができる。このように閾値ＴＨを網点化手法の種類に応じた値として設定することにより、この二値化処理をより適切に行うことができる。なお、網点化手法の種類に関する情報としては、網点情報として操作者によって網点情報入力部２０を用いて入力された情報を用いることができる。
【００５４】
また、ここでは、加算結果を４で割った値（すなわち平均値）を新たな加算結果ＲＶとして求めておき、この新たな加算結果ＲＶと閾値ＴＨとを比較しているが、差分絶対値の加算結果ＲＶをそのまま閾値ＴＨと比較しても良い。その場合の閾値ＴＨは、平均化した加算結果を用いる場合の閾値ＴＨの４倍の値を有するものとして定めればよい。
【００５５】
このように、加算結果ＲＶと閾値ＴＨとの大小関係に基づいて、処理対象画像が二値化される。そして、二値化処理の結果、値「０」を有する部分は、網点画像領域内の画素である可能性が高いものとして判定され、値「１」を有する部分は、文字領域内の画素である可能性が高いものとして判定される。
【００５６】
この判定動作は、次のような原理に基づくものである。
【００５７】
図１５の上段に示すように、網点画像領域ＳＲにおいて、同程度の中間階調値を表現する網点が連続する場合には、注目画素ＰＥとその４つの近傍画素Ｅ１〜Ｅ４とが互いにほぼ等しい画素値を有する。そのため、図１５の下段に示すように、その差分絶対値は小さくなり（理想的には差分絶対値＝０）、加算結果ＲＶは小さな値となる。したがって、値「０」を有する部分は、網点画像領域内の画素である可能性が高い。なお、図１５の下段は、図１０（ａ）の結果に対応する状態を示している。
【００５８】
一方、図１６に示すように、文字領域ＣＲにおいては、画素値の分布が不均一であるため、注目画素ＰＥとその４つの近傍画素Ｅ１〜Ｅ４とはその画素値が大きく異なることが多いので、その差分絶対値は大きくなり加算結果ＲＶは大きな値となる。したがって、値「１」を有する部分は、文字領域内の画素である可能性が高い。なお、図１６の下段は、図１０（ｂ）の結果に対応する状態を示している。また、図１６においては、白抜きの正方形領域は、黒色領域と白色領域との間の画素値を有する領域を示している。
【００５９】
図１６の下段および図１０（ｂ）には、１画素ないし数画素（図１０（ｂ）では２画素）程度の幅を有する細線が一方向に連続する場合について、ステップＳＰ３３〜ＳＰ３６の処理を適用した結果を示している。これらの図に示されるように、差分絶対値は比較的大きな値となって残ることになる。
【００６０】
このような原理に基づいて、値「０」を有する画素は、網点画像領域内の画素であるとして判定し、値「１」を有する部分は、文字領域内の画素であるとして判定することができる。
【００６１】
ここにおいて、隣接網点へと向かう４方向の全ての近傍画素との差分絶対値を考慮しているので、方向依存性に起因する誤判断を防止できる。言い換えれば、４方向のうちの２方向のみを考慮する場合に比べて、正確な判定動作を実現することができる。
【００６２】
さらに、ステップＳＰ３７においては、上記の判定結果に対するメディアンフィルタ処理が行われる。このメディアンフィルタは、所定の大きさ（たとえば３×３画素）のサイズを有するフィルタであり、注目画素およびその周辺画素を含む所定数（ここでは９つ）の画素のうちの中央の値を注目画素の画素値とするフィルタである。たとえば、３×３画素サイズのメディアンフィルタを用いる場合には、注目画素およびその周辺画素を含む９つの画素のうちの５番目の値を注目画素の画素値とすることができる。このメディアンフィルタを作用させることにより、閾値ＴＨ以上の画素値を有する画素が、高階調値の画素を周辺に有することなく単独で存在する場合（端的に言えば「飛び地」として存在している場合）に、その画素の画素値を修正（より具体的にはゼロに修正）することができる。このように、メディアンフィルタ処理を用いて判定結果を修正することによって、「飛び地」の存在に起因するノイズを抑制することができる。なお、図１１の処理結果にこのメディアンフィルタを施した場合は、図１１と同一の結果となる。
【００６３】
また、図１２は、ステップＳＰ３７のメディアンフィルタ処理の他の一例を示す図であり、図１２（ａ）はステップＳＰ３６までの処理結果を示しており、図１２（ｂ）は、図１２（ａ）の処理結果にメディアンフィルタ処理を施した結果を示している。この図１２（ｂ）を参照すると、図１２（ａ）に存在していた「飛び地」（この場合には、その周囲に同一画素値の画素を３つ以下しか有していない画素を意味する）が消失していることが判る。このように、ステップＳＰ３７の処理の後に、ステップＳＰ３６の二値化処理を行うことによって、上記のような飛び地を解消することが可能である。なお、このメディアンフィルタ処理は、メディアンフィルタ処理部５４によって行われる。
【００６４】
そして、次のステップＳＰ３８においては、この判定結果である二値画像に対して、太らせ処理（具体的には、文字領域として判定される部分を拡大する処理）を行う。たとえば、８×８画素、１６×１６画素などのサイズを有する最大値選択フィルタを用いることができる。この最大値選択フィルタは、注目画素を含む所定領域内の画素値のうちの最大値をその注目画素の画素値とするフィルタである。これによって、画素値「１」の領域を拡大させる（端的には太らせる）ことが可能である。図１３は、図１１（ないし図１２（ｂ））の結果に対して、８×８画素のサイズを有する最大値選択フィルタを用いて、ステップＳＰ３８の太らせ処理を施した結果を示している。図１３に示すように、中央の太線で囲まれた細線に相当する領域のみならずその周辺領域の画素についても、その画素値が「１」になっている。すなわち、文字領域ＣＲとして判定される領域が拡大されるように、判定結果が修正されることになる。このように、ステップＳＰ３８の太らせ処理を用いれば、文字領域ＣＲと網点画像領域ＳＲとを分離するにあたって、その境界領域（すなわち文字領域ＣＲと網点画像領域ＳＲとの境界領域）において文字領域ＣＲとしての判定が優先される。したがって、後述のスクリーン線数変更処理において、文字を鮮明に維持した上で網点画像領域ＳＲの線数を変換することが可能になる。なお、この処理は、太らせ処理部５５によって行われる。
【００６５】
以上のような処理によって、ステップＳＰ３８までの処理を終えた画像がマスク画像として生成される。このマスク画像を用いることにより、各注目画素が網点画像領域内の画素であるか文字領域内の画素であるかを判定することができる。すなわち、デジタル画像内における網点画像領域と文字領域とを分離することが可能である。
【００６６】
次に、ステップＳＰ４０のスクリーン線数変換処理について図７を参照しながら説明する。たとえば、網点線数が１５０線である網点画像領域ＳＲを別の網点線数（ここでは１０６線）の網点画像へと再変換することができる。
【００６７】
そのため、まずステップＳＰ４１において、平均化処理（ぼかし処理）を行う。具体的には、６画素×６画素のサイズの単純平均化処理を行うぼかしフィルタ（平均化フィルタ）などを用いることができる。
【００６８】
次のステップＳＰ４２においては、網点画像領域ＳＲとは異なる線数のスクリーンパターンを用いて、再び網点化処理（再ＲＩＰ）を行う。これにより、再ＲＩＰ画像ＱＡ（図２参照）を得ることができる。なお、ステップＳＰ４１，ＳＰ４２の処理は、ぼかし等処理部６１により行われる。
【００６９】
さらに、ステップＳＰ４３において、合成処理を行う。具体的には、上記のステップＳＰ３０の処理結果画像をマスク画像ＱＭ（図２参照）として用いる。すなわち、マスク画像ＱＭにおいて画素値が「０」の画素については、ステップＳＰ４１，ＳＰ４２で生成された再ＲＩＰ画像ＱＡの対応画素を出力し、マスク画像ＱＭにおいて画素値が「１」の画素については、元の画像ＱＢ（図２参照）の対応画素をそのまま出力する。
【００７０】
すなわち、網点画像領域内の画素であると判定された画素についてはステップＳＰ４１，ＳＰ４２の処理を施した結果を採用し、文字領域内の画素であると判定された画素についてはステップＳＰ４１，ＳＰ４２の処理を施さない結果を採用することによって、指定領域ＤＲにおける文字領域と網点画像領域とを分離した上で、画像の劣化を抑制しつつスクリーン線数変換処理を行うことができる。
【００７１】
なお、ここでは、指定領域ＤＲ内の全ての画素について、ステップＳＰ４１，ＳＰ４２の処理を行う場合について説明したが、マスク画像ＱＭの画素値が「０」の画素のみについてステップＳＰ４１，ＳＰ４２の処理を行った上で、合成するようにしても良い。マスク画像ＱＭにおいて画素値が「１」の画素については、ステップＳＰ４１，ＳＰ４２の処理を行わないので、効率的に処理することができる。すなわち、処理の高速化が可能である。
【００７２】
図２６は、図２８の処理対象画像について生成されたマスク画像ＱＭの一例を表す図である。図２６においては、黒色領域が画素値「１」を表しており、文字に該当する領域およびその近傍領域に黒色領域が存在している様子が示されている。言い換えれば、文字領域ＣＲが網点画像領域ＳＲから的確に分離されていることが判る。
【００７３】
また、図２７は、図２６のマスク画像ＱＭを用いて、ステップＳＰ４０のスクリーン線数変換処理を行った結果を示す図であり、図３０に対応する一部拡大図である。このように、従来技術に見られた文字のぼけを解消して、文字を鮮明に出力することが可能である。
【００７４】
＜Ｃ．変形例等＞
＜網点情報の自動抽出＞
上記においては、網点画像領域ＳＲの網点情報を操作者の入力によって得る場合について説明した。しかしながら、上述したように、網点画像領域ＳＲに基づいてこの網点画像領域ＳＲの網点情報を自動的に抽出することも可能である。以下では、この自動抽出動作について説明する。なお、この自動抽出動作は、網点情報抽出部３０によって行われる。
【００７５】
また、領域指定部１２を用いて指定された領域が複数存在する場合には、それらの複数の指定領域のそれぞれについて、網点情報を取得することが好ましい。これにより、各指定領域に含まれる網点画像領域ＳＲの網点情報が互いに異なっている場合にも、各網点画像領域ＳＲの網点情報を的確に抽出することができる。
【００７６】
図１７は、網点情報抽出処理の概要を表すフローチャートであり、図１８は、網点情報の抽出処理に関する説明図である。
【００７７】
図１７に示すように、中間値領域抽出処理（ステップＳＰ２１）、自己相関データ算出処理（ステップＳＰ２２）、網点情報決定処理（ステップＳＰ２３）の各処理が行われる。
【００７８】
まず、図１７のステップＳＰ２１において、中間値領域抽出処理が行われる。
【００７９】
具体的には、この処理は、指定領域ＤＲ（もしくは処理対象画像全体）に対する縮小平均処理を用いて行う。たとえば、図１８（ａ）に示すように、元の画像の指定領域ＤＲ内の６４画素×６４画素の画素値を加算して平均化することによって、変換後画像（言い換えれば縮小画像）ＤＳの１画素の画素値を一旦算出する。そして、図１８（ｂ）に示すように、この縮小画像ＤＳにおける画素のうちその画素値が中間的な値（たとえば最大階調値の１０％〜９０％の階調値）となる画素ＥＳを選択し、その縮小画像ＤＳにおける各選択画素ＥＳに対応する各領域ＥＲを元画像の指定領域ＤＲから抽出する処理を行う。
【００８０】
ここにおいて、この指定領域ＤＲ内の黒塗りのベタ領域や空白部分の変換後の画素値は非常に大きな値もしくは非常に小さな値になる一方で、指定領域ＤＲ内の文字領域部分や網点画像領域部分に対応する変換後の画素ＥＳの画素値は、中間的な値（中間値）となる。したがって、元画像の網点画像領域ＳＲの部分は、縮小画像において中間値を有する画素として表現される。ここでは、この性質を利用して、縮小画像ＤＳにおいて中間値を有する複数の画素のうち幾つかの画素ＥＳを抽出し、その各抽出画素ＥＳに対応する元の画像の各領域を中間値領域ＥＲとして抽出するのである。すなわち、これらの中間値領域ＥＲは、網点画像領域ＳＲの候補として抽出される。
【００８１】
つぎに、ステップＳＰ２２において、これらの各中間値領域ＥＲに対して、以下に説明する自己相関データの算出処理を行う。
【００８２】
図１９は、各中間値領域ＥＲ内の注目画素(xc,yc)の自己相関データを求める手法について説明する図である。注目画素としては、たとえば中間値領域ＥＲの中央に位置する画素を採用することができる。
【００８３】
この注目画素(xc,yc)についての周期性データは、処理対象画像における周期的な画像パターンの繰り返しを調べることにより算出される。
【００８４】
具体的には、まず、以下の数１によって注目画素(xc,yc)の周辺領域の自己相関データＳ(a,b)を求める。
【００８５】
【数１】
0003934353.tif 000002
【００８６】
但し、ＡＢＳ｛｝は絶対値を求める関数、Ｐ(x,y)は処理前画像の画素(x,y)の階調値、ｍ,ｎは差分積算領域Ｅを決める定数、ａ,ｂは自己相関を比較するズラシ量、ｗｘ,ｗｙは１つの中心画素(xc,yc)に対して自己相関特性を調べる範囲Ｗを決める定数である。
【００８７】
(xc,yc)=(4,4)、m=n=1(差分積算領域：３×３)、wx=xy=2(a=b=-2〜+2)とした場合において、a=b=+2のときの自己相関データＳ(a,b)の算出形態を図１９に示す。
【００８８】
なお、ｍ,ｎ,ｗｘ,ｗｙは予め設定された固定値として処理するようにしてもよいし、入力部６からオペレータによって適宜に変更可能に構成してもよい。
【００８９】
ところで、上記の数１では、自己相関データを２次元的に求めているが、以下では簡単化のため、１次元的な自己相関データを用いてその抽出原理を説明する。
【００９０】
具体的には、２次元の処理前画像内で互いに直交する2つの画素列方向であるｘ方向、ｙ方向それぞれに沿った周期的な画像パターンの繰り返しの存在を調べて周期画像領域を抽出する場合を想定して説明する。具体的には、ｘ方向、ｙ方向それぞれに沿った１次元的な自己相関データＨ(a)、Ｖ(b)を以下の数２、数３によって求める。
【００９１】
【数２】
0003934353.tif 000003
【００９２】
【数３】
0003934353.tif 000004
【００９３】
(xc,yc)=(4,4)、m=1(差分積算領域：３×１)、wx=2(a=-2〜+2)とした場合において、a=+2のときのｘ方向に沿った自己相関データＨ(a)の算出形態を図２０に、また、(xc,yc)=(4,4)、n=1(差分積算領域：１×３)、wy=2(b=-2〜+2)とした場合において、b=+2のときのｙ方向に沿った自己相関データＶ(b)の算出形態を図２１にそれぞれ示す。
【００９４】
つぎに、ステップＳＰ２３において、上記で求めた自己相関データ(Ｓ(a,b)、または、Ｈ(a)、Ｖ(b))に基づき、画像中における周期的な画像パターンの繰り返しの有無を調べることにより、網点情報を決定する処理を行う。
【００９５】
網点画像において同程度の中間階調値を有する部分のように、周期的な画像パターンの繰り返しが存在する部分では、その画像パターンの周期ごとに自己相関が高くなり、上記数１、数２、数３で求まる自己相関データは規則的に小さくなる。従って、まず、（Ａ）自己相関データの極小値を検索し、（Ｂ）それら極小値が所定レベル以下で、かつ、（Ｃ）それら極小値が規則的に存在していることを調べる。なお、（Ｃ）の処理は、注目画素に対する対称性を考慮する処理であるともいえる。
【００９６】
以下では、自己相関データＨ(a)を用いてその抽出原理を説明する。
【００９７】
図２２は(xc,yc)=(7,3)、m=1、wx=5(a=-5〜+5)とした場合のＰ(x,y)、Ｈ(a)の一例を示すデータとそのＨ(a)をグラフ化した図である。すなわち、同図は注目画素(xc,yc)=(7,3)について、当該注目画素を含む注目領域と当該注目領域以外の周辺領域との相関特性を示すものである。なお、a=0は、同じ画素どうしの自己相関であるので、Ｈ(0)=０となり極小値になる。
【００９８】
自己相関データＨ(a)について、上記（Ａ）の処理は、〔(Ｈ(k-1)＞Ｈ(k))and(Ｈ(k)＜Ｈ(k+1))〕の条件を満たすkを＋側と−側とで求める。この条件を満たすkについてのＨ(k)の値が極小値となる。
【００９９】
上記（Ｂ）の処理は、上記（Ａ）の条件を満たすＨ(k)、すなわち極小値となるＨ(k)が所定のしきい値以下となるか否かで判定する。このしきい値は、予め入力部６等によって複数が設定されており、例えば図２２においては、”ＳＬ１=7.5”が設定されている。そして、極小値となるＨ(k)がしきい値ＳＬ１以下となっていれば、上記（Ｂ）の処理において、所定レベル以下であると判定される。
【０１００】
上記（Ｃ）の処理では、例えば、上記（Ａ）の条件を満たす＋側のkをkp、−側のkをkmとしたとき(ABS{kp＋km}≦１)を満たすか否かで規則性の有無を判定する。Ｈ(a)に極小値が存在しても、ある程度大きかったり(しきい値ＳＬ１を越えていたり)、それら極小値が不規則に存在しているような場合は周期性が有るとは言い難い。この処理においては、上記（Ｂ）によりレベル判定が行えるので、周期性の有無をより確実に判定できる。また、上記（Ｃ）を用いて極小値の規則性を判別することにより、周期性の有無をさらに確実に判定できる。
【０１０１】
従って、上記（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の条件を全て満たす場合、注目画素(xc,yc)の周囲の範囲Ｗ内の画像に周期的な画像パターンの繰り返しが存在することになる。これに対して、図２３に示すような自己相関データＨ(a)には周期性が無く、周期的な画像パターンの繰り返しが存在しないこととなる。なお、文字領域ＣＲにおいては、通常、図２３の状態になる。
【０１０２】
上記では１次元的な処理について説明したが、上記と同様の処理を２次元的に行うことが好ましい。具体的には、１次元的な自己相関データＨ（ａ）の代わりに２次元的な自己相関データＳ(a,b)を用いて同様の処理を行うことにより、距離ｄＸ，ｄＹを得ることができる。
【０１０３】
具体的には、図２４に示すように、上記条件（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）を満たす極小値を有する画素のうち、注目画素からの距離が最も小さな画素ＥＭを求める。そして、その画素ＥＭの位置に応じた距離ｄＸ，ｄＹを求めればよい。この各距離ｄＸ，ｄＹは、周期値算出部３３によって求められる。また、周期方向算出部３２は、画像パターンの繰り返しの方向である周期方向θを(arctan(ｄＹ/ｄＸ))として算出することも可能である。なお、精度をそれほど必要としない場合などには、条件（Ｃ）を満足しないものをも画素ＥＭとして採用しても良い。
【０１０４】
以上のようにして、指定された複数の注目画素(xc,yc)のそれぞれについて、距離ｄＸ，ｄＹが周期性データとして算出される。なお、上記の画素ＥＭは、注目画素に対して４つの方向に存在し得るが、このステップＳＰ２３においては、このうち１つの方向の画素ＥＭに関する距離ｄＸ，ｄＹを求めるだけでも良い。具体的には、各注目画素について、第１象限から第４象限の４つの象限のうちの所定の１つの象限に存在する画素の中から、画素ＥＭを選択するようにすればよい。
【０１０５】
さらに、このようにして得られた複数の注目画素についての距離ｄＸ，ｄＹを用いて、各距離ｄＸ，ｄＹの平均値を求める。そして、この平均値が、網点画像領域ＳＲに関する距離ｄＸ，ｄＹに関する算出結果として得られる。
【０１０６】
ここで、（距離ｄＸ，距離ｄＹ）の組合せは、（網点線数，網点角度）の組合せとして表現されることも可能であり、これらの表現は互いに等価である。すなわち、距離ｄＸ，距離ｄＹを求めることは、網点情報を求めことと等価である。以上のようにして、網点情報決定処理が行われる。
【０１０７】
なお、４方向ベクトル算出部４０は、この距離ｄＸ，距離ｄＹの情報を用いることによって、４方向ベクトルＶ１〜Ｖ４を求めることができる。具体的には、たとえば、距離ｄＸ，ｄＹに基づいて１つのベクトル（たとえばＶ１）を求めるとともに、そのベクトル（Ｖ１）に対して９０度ずつずらしたベクトルを他の３つのベクトル（Ｖ２〜Ｖ４）として求めることができる。また、その他の動作は、上記実施形態と同様に行えばよい。
【０１０８】
＜その他＞
上記の階調値（ないしは画素値）の大小と画像の明暗（黒白）との関係は、階調値が大きいほど画像が白くなる（言い換えれば階調値が小さいほど画像が黒くなる）ものとして規定される場合と、階調値が大きいほど画像が黒くなる（言い換えれば階調値が小さいほど画像が白くなる）ものとして規定される場合とが存在する。本発明はいずれの場合にも適用することが可能である。
【０１０９】
また、上記実施形態においては、画像中に複数の種類の網点情報を有する網点画像領域ＳＲが混在する場合に、網点情報を各指定領域ＤＲごとに別個に求める技術について例示した。しかしながら、本発明はこれに限定されず、網点情報を所定のブロック単位で抽出することによっても、網点情報を的確に求めることが可能である。
【０１１０】
たとえば、図２５に示すように、所定の区分領域であるブロックＢｉ（図２５参照）ごとに網点情報を抽出することができる。図２５は、処理対象画像であるデジタル画像を複数のブロック（区分領域）Ｂｉ（ｉ＝１，...，Ｎ；ただしＮは区分数であり、ここではＮ＝２４）に区分した状態を表す図である。この図２５においては、各ブロックＢｉは破線で区分された各領域として示されている。
【０１１１】
ここでは、１つのブロックＢｉ内に最大１個の網点画像領域ＳＲが存在するように、処理対象画像が区分されているものとする。このように区分されたブロックＢｉごとに網点情報を抽出することにより、画像中に複数の種類の網点情報を有する網点画像領域ＳＲが混在する場合であっても、各網点画像領域ＳＲごとに異なる網点情報を的確に求めることができる。
【０１１２】
さらに、上記実施形態においては、コンピュータにおいてソフト的に上記各機能を実現することにより画像処理装置１を構成したが、これに限定されず、ロジック回路などのハードウエアを用いて同様の処理を実現する画像処理装置を構築するようにしても良い。
【０１１３】
【発明の効果】
以上のように、請求項１ないし請求項１１に記載の発明によれば、網点情報に基づいて所定の網点と４つの隣接網点のそれぞれとを結ぶ４つのベクトルを求め、注目画素からその４つのベクトルのそれぞれに相当するベクトル量だけ移動させた４つの近傍画素を選択し、その４つの近傍画素と注目画素とを用いて、注目画素が網点画像領域内の画素であるか文字領域内の画素であるかについての判定することができるので、デジタル画像内における網点画像領域と文字領域とを分離することが可能である。
そして、網点画像領域内の画素であると判定された画素についてはぼかし処理および再網点化処理を施した結果を採用し、文字領域内の画素であると判定された画素についてはぼかし処理および再網点化処理を施さない結果を採用するので、網点画像領域と文字領域とを分離してスクリーン線数変換処理を行うことが可能である。
【０１１４】
特に、請求項２に記載の発明によれば、デジタル画像に対する平滑化処理を行う手段をさらに備え、判定手段は、平滑化処理が施された画像に対して判定処理を行うので、ノイズを抑制することができる。
【０１１５】
また、請求項３に記載の発明によれば、判定手段は、注目画素およびその周辺画素を含む領域に対するメディアンフィルタ処理を用いて、当該判定処理における判定結果を修正するので、ノイズを抑制することができる。
【０１１６】
さらに、請求項４に記載の発明によれば、判定手段は、文字領域として判定される領域を拡張する太らせ処理を用いて判定結果を修正するので、文字領域と網点画像領域との境界領域において文字領域としての判定を優先することができる。したがって、たとえばスクリーン線数変更処理をさらに行う場合においては、文字を鮮明に維持した上で網点画像領域の線数を変換することが可能になる。
【０１１７】
また、請求項６に記載の発明によれば、網点情報抽出手段によって抽出された情報を網点情報として自動的に取得するので、操作性が高い。
【０１１８】
さらに、請求項７に記載の発明によれば、判定処理を行うべき領域を指定するので、処理対象領域を限定することによる高速化を図ることができる。
【０１１９】
さらに、請求項８に記載の発明によれば、網点情報取得手段は、領域指定手段により指定された領域ごとに網点情報を取得するので、的確に網点情報を取得することができる。
【０１２０】
また、請求項９に記載の発明によれば、網点情報抽出手段は、網点情報を所定のブロック単位で抽出するので、的確に網点情報を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置１のハードウエア構成を表す図である。
【図２】画像処理装置１の機能ブロック図である。
【図３】画像処理装置１におけるスクリーン線数変換処理の動作を示すフローチャートである。
【図４】網点画像領域ＳＲ等を表す図である。
【図５】４方向ベクトルの算出原理を説明する図である。
【図６】ステップＳＰ３０の詳細動作を表すフローチャートである。
【図７】ステップＳＰ４０の詳細動作を示すフローチャートである。
【図８】元の画像の網点画像領域ＳＲおよび文字領域ＣＲを示す図である。
【図９】元の画像の各領域ＳＲ，ＣＲの画素値を表す図である。
【図１０】加算結果ＲＶを示す図である。
【図１１】二値化処理の結果を示す図である。
【図１２】メディアンフィルタ処理結果の他の一例を示す図である。
【図１３】太らせ処理の結果を示す図である。
【図１４】平滑化フィルタの一例を示す図である。
【図１５】網点画像領域ＳＲに対する処理結果を示す概念図である。
【図１６】文字領域ＣＲに対する処理結果を示す概念図である。
【図１７】網点情報抽出処理の概要を表すフローチャートである。
【図１８】網点情報抽出処理の説明図である。
【図１９】中間値領域内の注目画素(xc,yc)の自己相関データを求める手法について説明する図である。
【図２０】ｘ方向に沿った自己相関データＨ(a)の算出形態を示す図である。
【図２１】ｙ方向に沿った自己相関データＶ(b)の算出形態を示す図である。
【図２２】Ｐ(x,y)、Ｈ(a)の一例を示すデータとそのＨ(a)をグラフ化した図である。
【図２３】周期的な画像パターンの繰り返しが存在しない自己相関データＨ(a)の一例を示す図である。
【図２４】周期方向θを示す図である。
【図２５】複数のブロックＢｉを示す図である。
【図２６】図２８の処理対象画像について生成されたマスク画像ＱＭの一例を表す図である。
【図２７】本発明を用いたスクリーン線数変換処理結果の一例を示す図である。
【図２８】処理対象画像の一例を示す図である。
【図２９】図２８の左上側の文字部分を拡大して示す図である。
【図３０】この処理対象画像に対して従来技術に係るスクリーン線数変換処理を施した画像を示す図である。
【符号の説明】
１  画像処理装置
５０  文字網点分離処理部
６０  スクリーン線数変換処理部
Ｂｉ  ブロック
ＣＲ  文字領域
Ｄ０  網点
Ｄ１〜Ｄ４  各隣接網点
ＤＲ  指定領域
Ｅ１〜Ｅ４  近傍画素
ＰＥ  注目画素
ＱＭ  マスク画像
ＳＲ  網点画像領域
Ｖ１〜Ｖ４  ベクトル
Θ  網点角度
【図１】
0003934353.tif 000005
【図２】
0003934353.tif 000006
【図３】
0003934353.tif 000007
【図４】
0003934353.tif 000008
【図５】
0003934353.tif 000009
【図６】
0003934353.tif 000010
【図７】
0003934353.tif 000011
【図８】
0003934353.tif 000012
【図９】
0003934353.tif 000013
【図１０】
0003934353.tif 000014
【図１１】
0003934353.tif 000015
【図１２】
0003934353.tif 000016
【図１３】
0003934353.tif 000017
【図１４】
0003934353.tif 000018
【図１５】
0003934353.tif 000019
【図１６】
0003934353.tif 000020
【図１７】
0003934353.tif 000021
【図１８】
0003934353.tif 000022
【図１９】
0003934353.tif 000023
【図２０】
0003934353.tif 000024
【図２１】
0003934353.tif 000025
【図２２】
0003934353.tif 000026
【図２３】
0003934353.tif 000027
【図２４】
0003934353.tif 000028
【図２５】
0003934353.tif 000029
【図２６】
0003934353.tif 000030
【図２７】
0003934353.tif 000031
【図２８】
0003934353.tif 000032
【図２９】
0003934353.tif 000033
【図３０】
0003934353.tif 000034