(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に対して、網点画像上の網点の認識を行う網点認識手段と、網点画像上のモアレを除去するモアレ除去手段を具備するモアレ除去装置において、
前記モアレ除去手段に、
網点の特徴を抽出する網点特徴抽出手段と、
近傍の領域内の網点の内に特徴の類似度が閾値以下の網点の、領域内の網点の総数との割合を示す再計算判定値を求める再計算手段と、
この再計算判定値にもとづき網点のドット変更の有無を決定するための、閾値を変化させるか否かを判定する再計算判定手段と、
前記閾値を変化させないときに出力された近傍領域の網点の特徴量、着目網点の特徴量、着目網点のドット数にもとづき着目する網点セルの加減ドット変更量を閾値を変化させないで算出したオリジナルの二値画像の特徴量の情報を元にして求める網点形状変更手段と、
ドット加減変更量に基づき網点の画素を増減する手段を有し、モアレ除去を行う網点画素変更手段を具備し、また閾値を初期値より開始し、近傍の領域内の網点の総数と類似度が閾値以下の網点の割合を再計算値として求め、再計算判定手段はこの再計算判定値が予め定められた閾値よりも小さいと判断したとき閾値を小さくし、また閾値より大きい場合閾値を大きくして前記網点特徴抽出手段に戻って処理をくり返すことを特徴とするモアレ除去装置。
【請求項２】
着目網点に対する加減ドット変更量にもとづき、着目網点に対する変更を行う事を特徴とする請求項１記載のモアレ除去装置。
【請求項３】
コンピュータを、
網点の特徴を抽出する網点特徴抽出手段と、
近傍の領域内の網点の内に特徴の類似度が閾値以下の網点の、領域内の網点の総数との割合を示す再計算判定値を求める再計算手段と、
この再計算判定値にもとづき網点のドット変更の有無を決定するための、閾値を変化させるか否かを判定する再計算判定手段と、
前記閾値を変化させないときに出力された近傍領域の網点の特徴量、着目網点の特徴量、着目網点のドット数にもとづき着目する網点セルの加減ドット変更量を閾値を変化させないで算出したオリジナルの二値画像の特徴量の情報を元にして求める網点形状変更手段と、
ドット加減変更量に基づき網点の画素を増減する手段を有し、モアレ除去を行う網点画素変更手段と、閾値を初期値より開始し、近傍の領域内の網点の総数と類似度が閾値以下の網点の割合を再計算値として求め、再計算判定手段はこの再計算判定値が予め定められた閾値よりも小さいと判断したとき閾値を小さくし、また閾値より大きい場合閾値を大きくして前記網点特徴抽出手段に戻って処理をくり返すように動作させ、
モアレ除去を行う手順を実行させるためのプログラムを記録した媒体。
【請求項４】
前記変更量に基づき着目網点の画素を変更する網点画素変更手順を、着目網点の変更を近傍網点との重心又は外接矩形の中心のずれを補正するように行うことを特徴とする請求項３記載のプログラムを記録した媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は網点で構成された原稿をスキャニングしたあと、スキャニングした画像をディスプレイ上に表示したり、プリンタ等で印刷するときに発生するモアレを除去するモアレ除去装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば網点で構成された原稿をスキャナでスキャニングしたあとで、このスキャニングした画像をディスプレイ上に表示したり、プリンタ等で印刷する場合、ディスプレイや印刷物にモアレが発生する。
【０００３】
従って品質の良好なディスプレイ上の表示結果や印刷物を得るためにはこのようなモアレを除去することが必要になる。従来ではこのモアレの除去を、スキャニングした画像に、例えば３×３のマスクをかけ、その網点画像の濃度の平均値をとる等の画像に直接空間フィルタリング処理を行い、画像をぼかすことで行っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このような手法ではモアレの存在する部分のみ前記の如き空間フィルタリング処理を行うものであればよいが、モアレの存在しない正常に読み込んだものに対しても行うことになるので、正常部分に対しても影響を及ぼすものとなり、フィルタリング時のパラメータ、例えばフィルタリングのサイズの大きさ等によっては、モアレの存在しない部分の画像を必要以上にぼかしてしまい、画質を劣化させてしまう場合がある。
【０００５】
従って本発明は、このような問題点を改善したモアレ除去装置を提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の原理図を図１に示す。図１において１は網点認識部、２は網点判定部、３は網点特徴抽出部、４は網点類似度算出部、５は再計算部、６は再計算判定部、７は網点形状変更部である。
【０００７】
スキャナの如き入力手段から画像入力されたとき、網点認識部１は、例えば黒または白画素の集団である網点候補領域を順次抽出する。そしてこの網点候補領域に対し後述する収縮処理、または、連続した黒画素のＸ方向、Ｙ方向の中点で構成される直線の交点を網点候補点として、全入力画像に対して全網点候補リストを作成する。
【０００８】
次にこの網点候補点が網点か否かを判定するため、網点判定部２はその網点候補点の画素集団に対して外接矩形を求め、その大きさが閾値よりも大きいものを、文字、模様の如き網点以外のものと判定してこれを除去し、残りを網点と認識する。
【０００９】
網点特徴抽出部３は、着目網点の近傍の領域内の全ての網点候補リスト上の網点について、着目網点のドット数、面積Ｓ、濃度値等の特徴と網点間のずれを抽出する。このとき特徴値が異常な網点（例えば濃度値が１．０より大きい等）については、その着目網点を座標値リストから削除する。またずれの大きさが予め定めた値よりも大きい場合は、モアレである可能性が高いため、着目網点の近傍の領域の大きさ、網点の類似度の閾値、画素の変更の有無を判定するための閾値を予め定めた割合だけ大きくし、画素の変更量の大きさが大きくなるようにする。
【００１０】
次に網点類似度算出部４は着目網点の近傍の領域内にある未処理の網点を選択し、着目網点とこの選択された網点との類似度を後述するように算出し、着目網点の平均値をとるべき対象である類似度の似ている網点を認識する。
【００１１】
それから再計算部５において、後述するように、近傍の領域内の網点の総数と類似度が閾値以下の網点の割合を再計算判定値として求める。再計算判定部６は、この再計算判定値が予め定められた閾値よりも小さいと判断された場合は、近傍領域内はエッジ等の網点の形状変化が大きい部分と考えられるため、着目網点の近傍の領域の大きさ、網点の類似度の閾値、画素の変更の有無を判定するための閾値を予め定めた割合だけ小さくして、後述する画素の変更量が小さくなるように処理する。
【００１２】
同様に前記再計算判定値が予め定められた閾値より大きい場合は、再計算判定部６は網点の形状変化を十分とらえていない場合、つまりモアレ状態をとらえていない場合が考えられるため、前記着目網点の近傍の領域の大きさ・網点の類似度の閾値・画素の変更の有無を判定するための閾値をそれぞれ予め定められた割合だけ大きくなるように処理する。
【００１３】
このように閾値の変更があったときは前記網点特徴抽出部３に戻り、同様の処理を行う。そして再計算判定値が閾値内にあれば次の網点形状変更処理を行うが、一定回数繰り返しても閾値内にない場合は、一定回数だけ前記再計算判定が行われたあと、網点形状変更を行うことになる。
【００１４】
網点形状変更部７は、後述するように、着目網点の特徴量とその近傍領域の特徴量の平均値を求め、その変化量に応じた網点画素の変更量を求める。そしてこの求めた変更量にもとづき、画素量の変更を行うが、その変更量が例えば１ドットのような閾値以下であればモアレである可能性が低いものと判断し、画素の変更は行わない。
【００１５】
このようにして画質を必要以上に劣化させることなく画像上のモアレを除去できる。
【００１６】
本発明の前記目的は下記の構成により達成することができる。
【００１７】
（１）入力画像に対して、網点画像上の網点の認識を行う網点認識手段と、網点画像上のモアレを除去するモアレ除去手段を具備するモアレ除去装置において、前記モアレ除去手段に、網点の特徴を抽出する網点特徴抽出手段と、近傍の領域内の網点の内に特徴の類似度が閾値以下の網点の、領域内の網点の総数との割合を示す再計算判定値を求める再計算手段と、この再計算判定値にもとづき網点のドット変更の有無を決定するための、閾値を変化させるか否かを判定する再計算判定手段と、前記閾値を変化させないときに出力された近傍領域の網点の特徴量、着目網点の特徴量、着目網点のドット数にもとづき着目する網点セルの加減ドット変更量を閾値を変化させないで算出したオリジナルの二値画像の特徴量の情報を元にして求める網点形状変更手段と、ドット加減変更量に基づき網点の画素を増減する手段を有し、モアレ除去を行う網点画素変更手段を具備し、また閾値を初期値より開始し、近傍の領域内の網点の総数と類似度が閾値以下の網点の割合を再計算値として求め、再計算判定手段はこの再計算判定値が予め定められた閾値よりも小さいと判断したとき閾値を小さくし、また閾値より大きい場合閾値を大きくして前記網点特徴抽出手段に戻って処理をくり返すことを特徴とする。
【００１９】
（２）着目網点に対する加減ドット変更量にもとづき、着目網点に対する変更を行う事を特徴とする（１）記載のモアレ除去装置。
【００２０】
（３）コンピュータを、
網点の特徴を抽出する網点特徴抽出手段と、近傍の領域内の網点の内に特徴の類似度が閾値以下の網点の、領域内の網点の総数との割合を示す再計算判定値を求める再計算手段と、この再計算判定値にもとづき網点のドット変更の有無を決定するための、閾値を変化させるか否かを判定する再計算判定手段と、前記閾値を変化させないときに出力された近傍領域の網点の特徴量、着目網点の特徴量、着目網点のドット数にもとづき着目する網点セルの加減ドット変更量を閾値を変化させないで算出したオリジナルの二値画像の特徴量の情報を元にして求める網点形状変更手段と、ドット加減変更量に基づき網点の画素を増減する手段を有し、モアレ除去を行う網点画素変更手段と、閾値を初期値より開始し、近傍の領域内の網点の総数と類似度が閾値以下の網点の割合を再計算値として求め、再計算判定手段はこの再計算判定値が予め定められた閾値よりも小さいと判断したとき閾値を小さくし、また閾値より大きい場合閾値を大きくして前記網点特徴抽出手段に戻って処理をくり返すように動作させ、モアレ除去を行う手順を実行させるためのプログラムを記録した媒体である。
【００２２】
（４）前記変更量に基づき着目網点の画素を変更する網点画素変更手順を、着目網点の変更を近傍網点との重心又は外接矩形の中心のずれを補正するように行うことを特徴とする（３）記載のプログラムを記録した媒体である。
【００２３】
これに基づき下記の作用を奏する。
【００２４】
（１）着目網点の近傍に存在する特徴の類似した網点の数によりパラメータを変化して再計算判定を行うので、エッジの如き部分については小さな領域で処理を行いモアレの存在する部分では大きな領域で処理を行うので最適なパラメータによりフィルタ処理を行うことができ、画質を損なうことなくモアレ除去することができる。
【００２５】
（２）着目網点の近傍に存在する特徴の類似した網点の数、着目網点の重心と近傍の網点の重心のずれの大きさ、着目網点の外接矩形の中心と近傍の網点の外接矩形の中心のずれの大きさの少なくとも一つにより着目網点の画素の変更量の度合を変更するので、画質を損なうことなくモアレ除去を行うことができる。
【００２６】
（３）着目網点の変更量の大きさにより、画素の変更の有無を決定するので、例えば１ビットとか２ビット等の微小ドットの加減の場合は着目網点の変更を行わないようにすることができ、演算処理時間を短縮することができ、モアレ除去処理時間を短縮することができる。
【００２７】
（４）高品質のモアレ除去を可能とするプログラムを媒体に格納したので、これを使用することにより、高品質のモアレ除去をコンピュータに普及することができる。
【００２８】
（５）この媒体のプログラムを使用するコンピュータを、着目盲点の近傍に存在する特徴の類似した網点の数、着目網点の重心と近傍の網点の重心のずれの大きさ、着目網点の外接矩形の中心と近傍の網点の外接矩形の中心のずれの大きさの少なくとも一つにより着目網点の画素の変更量の度合を変更処理させることができるので、画質を損なうことなくモアレ除去可能とすることができる。
【００２９】
（６）この媒体のプログラムを使用するコンピュータを、着目網点の画素を変更する網点画素変更手順を、着目網点の変更を近傍網点との重心又は外接矩形の中心のずれを補正するように処理させることができるので、画質を損なうことなく、モアレ除去可能とすることができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施の形態を図２〜図１０にもとづき、必要に応じて他図を参照して説明する。図２は本発明の一実施の形態図、図３は本発明の詳細処理手順説明図、図４は網点候補画素説明図、図５は網点領域抽出説明図、図６は着目網点の近傍領域説明図、図７は網点の濃度説明図、図８は網点間のずれ説明図、図９は網点の類似状態配置説明図、図１０は網点画素変更状態説明図である。
【００３１】
図中他と同一記号は同一部分を示し、１は網点認識部、２は網点判定部、３は網点特徴抽出部、４は網点類似度算出部、５は再計算値算出部、６は再計算判定部、７は網点形状変更部、８は入力装置、１０はプロセッサ、１１は入力画像格納領域、１２は網点候補リスト格納領域、１３はモアレ除去部、１４は出力画像格納領域、１５はパラメータ設定部、１６は網点特徴加算部、１７はパラメータ変更部、２１は網点画素変更量算出部、２２は網点画素変更判定部、２３は網点画素変更部である。
【００３２】
網点認識部１は入力された画像データが網点か否かを認識するものであって、網点候補抽出部１−１と網点判定部２等を具備している。
【００３３】
網点候補抽出部１−１は、入力された画像についてあらかじめ設定された処理領域内の網点を構成すると思われる画素領域に対し、画素数を求めるとともに、例えば収縮処理（白画素／黒画素）により求めた画素、あるいはＸ方向・Ｙ方向の連続領域の中点で構成される直線の交点を網点候補とする。
【００３４】
収縮処理は、図４（Ａ）に示す如く、処理領域Ｂ1 、Ｂ2 、Ｂ3 、Ｂ4 ・・・に対して外周から１画素ずつ順次消去してこれを収縮し、最終的に得られた画素ｂ1 、ｂ2 、ｂ3 、ｂ4 を網点候補とするものである。
【００３５】
また図４（Ｂ）に示す如く、例えば画素領域Ｄ1 、Ｄ2 、Ｄ3 、Ｄ4 において、Ｘ方向／Ｙ方向の連続した黒画素（白画素）の中点で構成される直線の交点ｄ1 、ｄ2 、ｄ3 、ｄ4 を網点候補点とする。
【００３６】
このようにして得られた網点候補の画素の座標値を網点候補抽出部１−１は、図２に示すメモリの網点候補リスト格納領域１２に格納し、網点候補の座標値リストを作成する。
【００３７】
網点判定部２は網点候補が網点か否かを判別するものである。前記の如く、網点候補リストが作成された後に、網点判定部２はこの網点候補の座標値リスト上の全ての画素に対して、座標値リスト上の画素を元にしてラベリング処理を行う。例えば、図５に示す如く、座標値リスト上の画素ｂを元にしてラベリング処理を行って、この画素ｂを含む領域Ｂを網点領域として抽出する。このとき、ラベリングした領域Ｂの外接矩形Ａの大きさが、あらかじめ定めた閾値を超えた場合は、この領域Ｂは例えば文字や模様であって網点ではないと判断し、網点候補リストから削除する。
【００３８】
網点特徴抽出部３は、網点の特徴を抽出するもの、例えば面積Ｓ、濃度、ドット数値等の特徴と、網点間のずれを抽出するものである。
【００３９】
網点特徴抽出部３は、網点候補リスト上の特徴抽出する網点を着目網点として選択し、図６に示す如く、着目網点Ｐの近傍領域Ｎ内の全ての網点候補リスト上の網点について、図７に示す着目網点Ｐのドット数、面積Ｓ、濃度Ｋの値等の特徴を求め、また図８に示す着目網点Ｐと周辺の網点間のずれを求める。面積Ｓは、図７に示す如く、着目網点Ｐに近い網点ｐ1 、ｐ2 、ｐ3 、ｐ4 の中点ｅ1 、ｅ2 、ｅ3 、ｅ4 を結んでできる領域Ｅの面積である。そして着目網点Ｐの濃度Ｋを、そのドット数がＤであり面積がＳであるので、次式で求める。
【００４０】
Ｋ＝Ｄ／Ｓ
また網点間のずれは、図８に示す如く求められる。着目網点の重心または外接矩形の中心（以下着目網点の中心という）をＰ0 、着目網点に近い網点の重心または外接矩形の中心（以下網点の中心という）をそれぞれｐ10、ｐ11、ｐ12、ｐ13としたとき、着目網点の中心Ｐ0 から左側で一番近い網点の中心までの距離ｄｘ０、着目網点の中心Ｐ0 から右側で一番近い網点の中心までの距離ｄｘ１、着目網点の中点Ｐ0 から上側で一番近い網点の中心までの距離ｄｙ０、着目網点の中心Ｐ0 から下側で一番近い網点の中心までの距離ｄｙ１を次のように求める。
【００４１】
ｄｘ０：ｘ座標値が着目網点の中心Ｐ0 のｘ座標値より小さい網点の中心とのｘ座標値の差の最小値。
【００４２】
ｄｘ１：ｘ座標値が着目網点の中心Ｐ0 のｘ座標値より大きい網点の中心とのｘ座標値の差の最小値。
【００４３】
ｄｙ０：ｙ座標値が着目網点の中心Ｐ0 のｙ座標値より小さい網点の中心とのｙ座標値の差の最小値。
【００４４】
ｄｙ１：ｙ座標値が着目網点の中心Ｐ0 のｙ座標値より大きい網点の中心とのｙ座標値の差の最小値。
【００４５】
これにより網点間のｘ方向のずれＤｘ及び網点間のｙ方向のずれＤｙは、次のように求めることができる。
【００４６】
Ｄｘ＝ｄｘ１−ｄｘ０
Ｄｙ＝ｄｙ１−ｄｙ０
このとき抽出した特徴値が異常な網点（例えば濃度値が１．０より大きい等）については、ゴミ等と判断し、網点候補の座標値リストから削除する。
【００４７】
またずれの大きさが予め定めた値よりも大きい場合は、モアレである可能性が高いため、後述するパラメータ変更部１７により、着目網点の近傍の領域の大きさ、網点の類似度の閾値、画素の変更の有無を判定するための閾値をそれぞれあらかじめ定めた割合だけ大きくし、画素の変更量が大きくなるようにする。
【００４８】
網点類似度算出部４は、特徴の類似度Ｓを次式により求めるものである。
【００４９】
【数１】
0003881119.tif 000002
【００５０】
ここでｇｉは近傍領域の網点の特徴値である。特徴値は例えば濃度とかドット数等である。
【００５１】
ｇｊは着目網点の特徴値である。
【００５２】
着目網点が近傍の網点と類似している場合には、ｇｉとｇｊが近い値をとるのでｇｉ／ｇｊは１に近い値となる。
【００５３】
この特徴値を、後述するように、網点特徴加算部１６において、判別して、この算出した値が後述するパラメータ設定部１５で設定した閾値以下であれば、一定の領域に選択された網点の特徴値を特徴毎に加算し、上述の条件すなわち算出された類似度が閾値以下を満たすこれらの網点の数をカウントする。なおこの加算を行うときに、着目網点との距離等を考慮した重み付き加算値を使用してもよい。
【００５４】
なお、上述の条件を満たす網点の数をカウントするとき、算出された類似度が閾値以下かどうかに関係なく近傍の領域内の網点の総数もカウントしておく。
【００５５】
再計算値算出部５は、網点特徴加算部１５でカウントされた、近傍の領域内の網点の総数Ｍと、算出された類似度が閾値以下の網点の数ｍを使用して、次式により再計算判定値Ｒを算出する。
【００５６】
Ｒ＝ｍ／Ｍ
再計算判定部６は、前記再計算値算出部５により算出された再計算判定値Ｒが、あらかじめ定められた閾値より小さいか否かを判断し、小さいと判断された場合は、即ち近傍の領域内に類似の網点の少ない場合は近傍領域内はエッジ等の網点の形状変化が大きい領域と考えられ、後述するパラメータ変更部１７にて着目網点の近傍の領域の大きさ、網点の類似度の閾値、画素の変更の有無を判定するための閾値をそれぞれ予め定めた割合だけ小さくし、画素の変更量が小さくなるようにする。
【００５７】
逆に再計算判定値Ｒがあらかじめ定められた閾値より大きい場合は、モアレの領域と考えられ、網点の形状変化を十分とらえていないつまりモアレの状態をとらえていない場合が考えられるため、前記閾値をそれぞれあらかじめ定めた割合だけ大きくなるようにする。
【００５８】
網点形状変更部７は、網点画素を変更する変更量を算出したり、変更量が少ないとき画素を変更すべきか否かを判定したり、変更する場合にはどの位置の画素を変更すべきか判定するものであり、変更すべき画素数を後述の手法で求める網点画素変更量算出部２１と、この算出した変更量があらかじめ定めた閾値以下（例えば１画素とか、２画素）であれば画素変更を行わないように制御する網点画素変更判定部２２と、網点画素を変更する場合どこに位置している画素を変更すべきかを判断する網点画素変更部２３等を具備する。
【００５９】
網点画素変更量算出部２１は、次式にもとづき、着目網点の特徴量Ｔ1 と、着目網点の近傍領域の網点の平均特徴量Ｔ0 と、着目網点のドット数ｄ0 により変更量ｄ1 を求める。この平均特徴量Ｔ0 は、特徴量が例えばドット数とか濃度とか位置ずれとか複数存在する場合は、これらを総合的に判断するためにこれらの各々に基づく換算数値を用意し、これらの換算数値の加算値の平均値を使用する。この時特徴量にその種別に応じた重み付けをした重み付け加算値を用いてもよい。
【００６０】
【数２】
0003881119.tif 000003
【００６１】
網点画素変更判定部２２は、前記網点画素変更量算出部２１で算出した変更量が後述するパラメータ設定部１５であらかじめ設定した閾値以下であればモアレである可能性が低いと判断し、画素の変更は行わないように制御処理する。
【００６２】
網点画素変更部２３は、前記網点画素変更判定部２２で前記変更量が閾値を越えたと判断されたとき、この変更量をもとに図１０に示す如く、着目網点画素に対する画素の追加又は削除を行うものである。
【００６３】
このとき、前記図８について説明した、網点特徴抽出部３で求めたずれを参照して追加又は削除すべき画素位置を決定する。
【００６４】
例えば画素の追加を行う場合は、図１０（Ａ）に示す如く、処理の基準となる画素Ｎｏにおいて、網点の重心あるいは外接矩形の中心にｘ、ｙ方向のずれを加算した位置を＊印で示したとき、これに応じて隙間のある方から追加するように処理する。前記図８について、ｘ方向のずれＤｘが正のとき右に隙間があり、負のとき左に隙間があるものと判断できる。またＤｙが正のとき下に隙間があり負のとき上に隙間があると判断できるので、画素を追加するときは、その隙間を埋めて均整をとるように順次画素ｎ1 、ｎ2 ・・・を加えればよい。
【００６５】
逆に図１０（Ｂ）に示す如く、画素を削除する場合には、満ちている部分より順次画素ｎ10、ｎ11、ｎ12・・・を減少すればよい。
【００６６】
なおパラメータ設定部１５は、例えば着目網点の近傍の大きさ、後述する網点特徴加算部１６で使用する網点の類似度の閾値、前記再計算判定部６で使用する再計算判定値Ｒが大きいか小さいかを判断するための閾値、網点画素変更判定部２２で使用される着目網点の画素の変更の有無を判定するための閾値等の初期値をそれぞれ設定するものである。
【００６７】
網点特徴加算部１６は、近傍の領域内の網点の総数と、類似度が閾値以下のものに対しては、網点の特徴を特徴毎に加算するものである。
【００６８】
図９に示す如く、網点ｐ31、ｐ32、ｐ33、ｐ34、はそれぞれ特徴が類似しており、網点ｐ41、ｐ42、ｐ43はそれぞれ特徴が類似しているが、網点ｐ31〜ｐ34と、網点ｐ41〜ｐ43とは特徴が類似していないので、これらを別に考えて処理することが必要であり、特徴毎に加算することが必要となる。なおこの加算の際には着目網点との距離等を考慮した重み付き加算値を使用することもできる。
【００６９】
パラメータ変更部１７は、前記再計算値算出部５が計算した再計算判定値Ｒが前記再計算判定部６においてあらかじめ定められた閾値よりも小さいか、大きいかを判定されて閾値を変更する必要があると判断されたとき閾値をあらかじめ定めた割合だけ小または大きく変更する制御を行うものである。
【００７０】
本発明の動作を説明する。
【００７１】
図２において、スキャナの如き入力装置８から入力された網点画像データがプロセッサ１０に入力され、この入力画像データはメモリの一部である入力画像格納領域１１に格納される。
【００７２】
このようにして入力された画像データは、網点認識部１により網点候補点が求められ、また網点か否か認識処理される。すなわち、網点候補抽出部１−１がこの画像データを読み出して処理領域に対し収縮処理を行い得られた画素を網点候補点とする。又はＸ方向／Ｙ方向の連続した白画素・黒画素の中点で構成される直線の交点を網点候補点とする。そして網点候補の座標値リストを作り、これらをメモリの網点候補リスト格納領域１２に格納する。
【００７３】
それから網点判定部２がこの網点候補リスト格納領域１２における網点候補の座標値リスト上の全ての画素に対し、この座標値リストの画素を素にしてラベリング処理を行い、図５に示す如く、座標値リスト上の画素ｂを含む領域Ｂを網点領域として抽出する。それからこのラベリング処理をした領域Ｂに対して外接矩形Ａを求め、その大きさがあらかじめ定めた閾値を超えた場合は、この領域は、例えば文字、模様であって網点でないと判断し、網点候補の座標値リストから削除する。
【００７４】
次に、モアレ除去部１３のパラメータ設定部１５においては、図６に示す着目網点Ｐの近傍領域Ｎの大きさと、網点特徴加算部１６で使用する網点の類似度の閾値、網点画素変更判定部２２で使用される、着目網点の画素の変更の有無を判定するための初期値をそれぞれ設定する。
【００７５】
それからまだ処理の行われていない網点候補リスト上の網点を着目網点として選択し、網点特徴抽出部３において、図６に示す着目網点Ｐの近傍の領域内の全ての網点候補リスト上の網点ｐについて、図７に示す着目網点Ｐのドット数、面積Ｓ、前記濃度Ｋ等の特徴と、図８に示す網点間のずれＤｘ、Ｄｙを抽出する。このとき抽出した特徴値が異常な網点、例えば濃度が１．０より大きいもの等については網点候補の座標値リストから削除する。
【００７６】
ところでずれの大きさがあらかじめ定めた値よりも大きな場合はモアレである可能性が高いため、上記着目網点の近傍の領域の大きさ、網点の類似度の閾値、画素の変更の有無を判定するための閾値を、後述するように、パラメータ変更部１７においてそれぞれあらかじめ定めた割合だけ大きくし、画素の変更量が大きくなるようにする。
【００７７】
次に網点類似度算出部４において、図６に示す着目網点Ｐの近傍領域Ｎ内のある未処理の網点を選択し、着目網点Ｐとこの選択された網点との類似度Ｓを前記数１に示す如く算出する。そして網点特徴加算部６は、この算出した値が、前記パラメータ設定部１５で設定された閾値以下であれば、この領域に選択された網点の特徴値を特徴毎に加算し、上述の条件すなわち算出された類似度が閾値以下の網点の数をカウントする。これを近傍領域に未処理の網点がある間行う。前記特徴毎に加算するときに着目網点との距離等を考慮した重み付き加算値を使用してもよい。なお、このとき、近傍領域内の網点の総数も、算出された類似度が閾値以下かどうかに関係なくカウントしておく。
【００７８】
それから再計算値算出部１５において、前記網点特徴加算部１６でカウントされた近傍領域内の網点の総数Ｍと、算出された類似度が閾値以下の網点の数ｍを使用して、前記再計算判定値Ｒを求める。
【００７９】
そして再計算判定部６においてこの算出した再計算判定値Ｒが、前記パラメータ設定部１５において予め定められた閾値よりも小さい、つまり類似の網点がないと判断された場合は、その近傍領域内はエッジ等の網点の形状変化が大きいところと考えられるため、再計算の必要ありと判断し、パラメータ変更部１７において、上記した着目網点の近傍領域の大きさ、網点の類似度の閾値、画素の変更の有無を判定するための閾値をそれぞれあらからじめ定めた割合だけ小さくし、画素の変更量が小さくなるようにする。
【００８０】
逆に、再計算判定値Ｒがあらかじめ定められた閾値より大きい場合には、網点の形状変化を十分とらえていない場合、つまりモアレの状態をとらえていない場合が考えられるため、上述した着目網点の近傍領域の大きさ、網点の類似度の閾値、画素の変更の有無を判定するための閾値をそれぞれあらかじめ定めた割合だけ大きくする。
【００８１】
そして前記各閾値をあらかじめ定めた割合だけ小さくした場合も、大きくした場合も、再び前記網点特徴抽出部３に戻って前記の処理が行われ、網点特徴抽出部３における特徴抽出からこれまでの操作を繰り返す。そして再計算の判定を行う。このとき、再計算を行った回数をカウントしておき、このカウント値があらかじめ定めた規定回数に達した場合及び再計算の必要なしと判断されたとき、再計算は行わず、次の網点形状変更部７の処理に移行する。
【００８２】
網点形状変更部７では、まず網点画素変更量算出部２１において、この加算量の平均値を求め、前記数２に示す如く、着目網点の近傍領域の網点の平均特徴量Ｔ0 と、着目網点の特徴量Ｔ1 と、着目網点のドット数ｄ0 により、平均特徴量と着目網点の特徴との変化量に比例させた着目網点画素の変化量ｄ1 である画素数を求める。
【００８３】
そしてこの求めた値に対して網点画素変更判定部２２において、前記パラメータ設定部１５において設定した閾値と比較し、閾値以下であればモアレである可能性は低いと判断し着目網点画素の変更は行わない。しかし閾値を越えた場合は、網点画素変更部２３において、この変更量をもとに、前記図１０について説明した如く、画素の変更処理を行うものである。そして図２に示す出力画像格納領域１４に順次格納され、未処理の網点がなくなるまでこのような処理が行われる。
【００８４】
ところで図３に示す各部は実際にはプログラムでありプロセッサ１０により実行されるものであり、メインメモリに格納されている。
【００８５】
これらプログラムは、一般的なパーソナル・コンピュータ、ワークステーション等のコンピュータで処理されるものである。これらのコンピュータはプロセッサ、メモリ、ハードディスク等のファイル装置、ディスプレイ装置、キーボード等のハードウエアで構成されている。
【００８６】
このコンピュータに本発明のプログラムをインストールする。このインストールは、フロッピィ、光磁気ディスク等の可搬型の記憶媒体にこれらプログラムを記憶させておき、コンピュータが備えている記憶媒体に対してアクセスするためのドライブ装置を介して、或いはＬＡＮ等のネットワークを介してコンピュータに設けられたファイル装置にインストールされる。そしてこのファイル装置から処理に必要なプログラムステップをメインメモリに読み出し、プロセッサが実行する。
【００８７】
なお前記説明は、画素が黒画素の場合について説明したが、白画素に対しても同様に適用できるものである。
【００８８】
ところで画像情報に対してモアレ除去処理を行うディジタル画像処理方法が特開平１−１３３４７０号公報（以下先行技術文献という）に記載されている。この先行技術文献では画像全体の画素毎に画素値（レベル値）を使用してフィルタリングを行っているが、本発明では網点の位置を抽出し、網点毎にドット数や濃度値等の網点特徴を使用してフィルタリングを行っている。先行技術文献の手法では網点以外の部分（文字等）に対してもフィルタリングを行ってしまい、フィルタリングによる悪影響（文字等がぼける等）はさけられないが、本発明ではこのような悪影響は殆ど起こり得ない。
【００８９】
またこの先行技術文献では画像の線数（網点の間隙の大きさ）によりフィルタサイズ等のパラメータを変更しているが、本発明ではモアレの強度や画像の状態（エッジ部分等）を推定し、パラメータを変更している。先行技術文献ではモアレの状態によっては良好に除去できない場合があるが、本発明ではモアレ部分を推定し、除去を行うため種々のモアレに対して良好な除去を行うことができる。
【００９０】
【発明の効果】
本発明によれば下記の効果を奏することができる。
【００９１】
（１）着目網点の近傍に存在する特徴の類似した網点の数によりパラメータを変化して再計算判定を行うので、エッジの如き部分については小さな領域で処理を行いモアレの存在する部分では大きな領域で処理を行うので最適なパラメータによりフィルタ処理を行うことができ、画質を損なうことなくモアレ除去することができる。
【００９２】
（２）着目網点の近傍に存在する特徴の類似した網点の数、着目網点の重心と近傍の網点の重心のずれの大きさ、着目網点の外接矩形の中心と近傍の網点の外接矩形の中心のずれの大きさの少なくとも一つにより着目網点の画素の変更量の度合を変更するので、画質を損なうことなくモアレ除去を行うことができる。
【００９３】
（３）着目網点の変更量の大きさにより、画素の変更の有無を決定するので、例えば１ドットとか２ドット等の微小ドットの加減の場合は着目網点の変更を行わないようにすることができ、演算処理時間を短縮することができ、モアレ除去処理時間を短縮することができる。
【００９４】
（４）高品質のモアレ除去を可能とするプログラムを媒体に格納したので、これを使用することにより、高品質のモアレ除去をコンピュータに普及することができる。
【００９５】
（５）この媒体のプログラムを使用するコンピュータを、着目盲点の近傍に存在する特徴の類似した網点の数、着目網点の重心と近傍の網点の重心のずれの大きさ、着目網点の外接矩形の中心と近傍の網点の外接矩形の中心のずれの大きさの少なくとも一つにより着目網点の画素の変更量の度合を変更処理させることができるので、画質を損なうことなくモアレ除去可能とすることができる。
【００９６】
（６）この媒体のプログラムを使用するコンピュータを、着目網点の画素を変更する網点画素変更手順を、着目網点の変更を近傍網点との重心又は外接矩形の中心のずれを補正するように処理させることができるので、画質を損なうことなく、モアレ除去可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理図である。
【図２】本発明の一実施の形態である。
【図３】本発明の詳細処理手順説明図である。
【図４】網点候補画素説明図である。
【図５】網点領域抽出説明図である。
【図６】着目網点の近傍領域説明図である。
【図７】網点の濃度説明図である。
【図８】網点間のずれ説明図である。
【図９】網点の類似状態配置説明図である。
【図１０】網点画素変更状態説明図である。
【符号の説明】
１  網点認識部
１−１  網点候補抽出部
２  網点判定部
３  網点特徴抽出部
４  網点類似度算出部
５  再計算部
６  再計算判定部
７  網点形状変更部
８  入力装置
１０  プロセッサ
１１  入力画像格納領域
１２  網点候補リスト格納領域
１３  モアレ除去部
１４  出力画像格納領域
【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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