(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目画素を含む第１領域における平均濃度を算出する第１濃度算出手段と、
注目画素を含む第２領域における下地濃度を算出する第２濃度算出手段と、
前記第１濃度算出手段の算出結果を、前記第２濃度算出手段によって算出された下地濃度とその下地濃度に応じて正又は負の値に設定されるオフセット量とに基づいて算出される閾値と比較して文字領域に属するか否かを判別する文字領域判別手段と、
前記文字領域判別手段の判別結果に基づき、注目画素が網点上の文字領域に属するか否かを判別する判別手段と、
を有することを特徴とする画像領域判別装置。
【請求項２】
請求項１に記載する画像領域判別装置において、
前記第２領域は、前記第１領域よりも大きいことを特徴とする画像領域判別装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載する画像領域判別装置において、
前記判別手段は、前記第１濃度算出手段で算出された注目画素の平均濃度が前記閾値よりも低いときに、その注目画素が網点上の文字領域に属すると判別することを特徴とする画像領域判別装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３に記載するいずれか１つの画像領域判別装置において、
注目画素が網点領域に属するか否かを判別する網点領域判別手段と、
注目画素と周辺画素との濃度差に基づき注目画素がエッジ領域に属するか否かを判別するエッジ領域判別手段とをさらに有し、
前記判別手段は、前記網点領域判別手段により網点領域であると判別され、かつ、前記エッジ領域判別手段によりエッジ領域であると判別され、かつ前記文字領域判別手段により文字領域に属すると判別された場合に、注目画素が網点上の文字エッジ領域に属すると判別することを特徴とする画像領域判別装置。
【請求項５】
注目画素を含む第１領域における平均濃度を算出する第１濃度算出しステップと、
注目画素を含む第２領域における下地濃度を算出する第２濃度算出ステップと、
前記第１濃度算出ステップの算出結果を、前記第２濃度算出ステップによって算出された下地濃度とその下地濃度に応じて正又は負の値に設定されるオフセット量とに基づいて算出される閾値と比較して文字領域に属するか否かを判別する文字領域判別ステップと、
前記文字領域判別ステップの判別結果に基づき、注目画素が網点上の文字領域に属するか否かを判別する判別ステップと、
を有することを特徴とする画像領域判別方法。
【請求項６】
請求項５に記載する画像領域判別方法において、
注目画素が網点領域に属するか否かを判別する網点領域判別ステップと、
注目画素と周辺画素との濃度差に基づき注目画素がエッジ領域に属するか否かを判別するエッジ領域判別ステップとをさらに有し、
前記判別ステップでは、前記網点領域判別ステップにより網点領域であると判別され、かつ、前記エッジ領域判別ステップによりエッジ領域であると判別され、かつ、前記文字領域判別ステップにより文字領域に属すると判別された場合に、注目画素が網点上の文字エッジ領域に属すると判別することを特徴とする画像領域判別方法。
【請求項７】
コンピュータに、
注目画素を含む第１領域における平均濃度を算出する第１濃度算出しステップと、
注目画素を含む第２領域における下地濃度を算出する第２濃度算出ステップと、
前記第１濃度算出ステップの算出結果を、前記第２濃度算出ステップによって算出された下地濃度とその下地濃度に応じて正又は負の値に設定されるオフセット量とに基づいて算出される閾値と比較して文字領域に属するか否かを判別する文字領域判別ステップと、
前記文字領域判別ステップの判別結果に基づき、注目画素が網点上の文字領域に属するか否かを判別する判別ステップと、
を実行させるための画像領域判別プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載する画像領域判別プログラムにおいて、
注目画素が網点領域に属するか否かを判別する網点領域判別ステップと、
注目画素と周辺画素との濃度差に基づき注目画素がエッジ領域に属するか否かを判別するエッジ領域判別ステップと、をコンピュータにさらに実行させ、
前記判別ステップでは、前記網点領域判別ステップにより網点領域であると判別され、かつ、前記エッジ領域判別ステップによりエッジ領域であると判別され、かつ、前記文字領域判別ステップにより文字領域に属すると判別された場合に、注目画素が網点上の文字エッジ領域に属すると判別するよう機能させるための画像領域判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字、写真、および網点が混在する画像から特定の画像領域を他の画像領域から抽出する画像領域判別装置および画像領域判別プログラムに関する。さらに詳細には、網点上の文字領域を高精度に判別することができる画像領域判別装置および画像領域判別プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像をＣＣＤセンサを用いて読み取り、画素に分解して画像処理を行うデジタル複写機などにおいては、文字領域、写真領域、および網点領域など画像の属性を判別している。
そして、その判別結果に応じて各画像の属性に対する画像処理方法を切り替えている。各画像の属性ごとに最適な画像処理方法が異なっているためである。
【０００３】
ここで、文字領域の判別技術の１つとしては、例えば、特開平５−３４４３２９号公報に開示されたものがある。この技術では、まず、入力画像を所定のマトリクスサイズに分割し、その所定サイズのマトリクス内で平均濃度を算出する。次に、所定サイズのマトリクスを１画素として、注目画素とその周辺画素との濃度差を算出し、その濃度差が一定値以上であれば注目画素がエッジ領域に属すると判別する。そして、エッジ領域に属する画素が所定数以上連続しているところを文字領域であると判別するようにしている。このようにして文字領域を判別することにより、文字領域と写真領域とを分別することができる。
【０００４】
また、網点領域の判別技術の代表的なものとしては、例えば、網点領域の特徴である孤立点（極大値点および極小値点）に着目し、所定の領域内に存在する孤立点の個数を計数し、その孤立点の計数値に応じて網点領域の判別を行うものがある。そして、網点上の文字領域は、エッジや孤立点を検出してその検出結果に基づいて判別が行われている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した従来の画像領域の判別技術では、網点上の文字領域を精度良く判別することができないという問題があった。その理由は以下の通りである。すなわち、網点を構成する孤立点はエッジであると判別される一方、文字が小さい場合にはその部分が孤立点であると判別されることが多い。そして、網点上の文字領域は、孤立点とエッジとが隣接している。このため、文字領域と網点領域との分別が困難となるからである。
【０００６】
そして、網点上の文字領域が網点領域であると誤判別されると、再現画像において網点上の文字がぼけてしまうため、高品質な再現画像を得ることができなかった。これは、網点領域に対してスムージング処理が行われるので、網点上の文字領域に対しても同様にスムージング処理が施されるためである。つまり、文字領域に対してはエッジを強調する処理を施す必要があるにも関わらず、モアレ防止のために階調性を重視したスムージング処理が施されるので網点上の文字画像がぼけてしまうのである。
【０００７】
そこで、本発明は上記した問題点を解決するためになされたものであり、網点上の文字領域を高精度に判別することができる画像領域判別装置および画像領域判別プログラムを提供することを課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記問題点を解決するためになされた本発明に係る画像領域判別装置は、注目画素を含む第１領域における平均濃度を算出する第１濃度算出手段と、注目画素を含む第２領域における下地濃度を算出する第２濃度算出手段と、前記第１濃度算出手段の算出結果を、前記第２濃度算出手段によって算出された下地濃度とその下地濃度に応じて正又は負の値に設定されるオフセット量とに基づいて算出される閾値と比較して文字領域に属するか否かを判別する文字領域判別手段と、前記文字領域判別手段の判別結果に基づき、注目画素が網点上の文字領域に属するか否かを判別する判別手段と、を有することを特徴とする。
そして、前記判別手段は、前記第１濃度算出手段で算出された注目画素の平均濃度が前記閾値よりも低いときに、その注目画素が網点上の文字領域に属すると判別すればよい。
【０００９】
この画像領域判別装置では、まず、第１濃度算出手段により、注目画素を含む第１領域における平均濃度が算出される。また、第２濃度算出手段により、注目画素を含む第２領域における下地濃度が算出される。なお、第１濃度算出手段および第２濃度算出手段による濃度算出は公知の方法により行えばよい。また、第１濃度算出手段および第２濃度算出手段においては、濃度と相関性があるデータ（例えば、明度など）であれば、濃度値の代わりにそのようなデータを用いてよい。
【００１０】
続いて、第１濃度算出手段と第２濃度算出手段とにより平均濃度と下地濃度とが算出されると、文字領域判別手段により、第１濃度算出手段の算出結果が、第２濃度算出手段によって算出された下地濃度とその下地濃度に応じて正又は負の値に設定されるオフセット量とに基づいて算出される閾値と比較される。そして、第１濃度算出手段の算出結果が、第２濃度算出手段によって算出された下地濃度とその下地濃度に応じて正又は負の値に設定されるオフセット量とに基づいて算出される閾値と比較されて、文字領域が判別される。
【００１１】
従って、この処理を網点領域内に限って行うことにより、網点上の文字領域を判別することができる。または、この処理を入力画像の全領域に対して行って文字領域と判別された領域であり、かつ網点領域である判別された領域を網点上の文字領域であると判別することもできる。そこで本画像領域判別装置では、判別手段により、濃度比較手段の比較結果に基づき、注目画素が網点上の文字領域に属するか否かを判別することとした。具体的には、判別手段により、第１濃度算出手段で算出された注目画素の平均濃度が閾値よりも低いときに、注目画素が網点上の文字領域に属すると判別することとした。これにより、網点上の文字領域を精度よく判別することができる。
【００１２】
ここで、本発明に係る画像領域判別装置においては、第１濃度算出手段と第２濃度算出手段とを算出する場合に、第２領域は、第１領域よりも大きいことが望ましい。下地濃度を算出する第２領域が、平均濃度を算出する第１領域よりも小さいと文字領域の判別精度が低下するからである。言い換えれば、網点上の文字領域の判別精度を高められるからである。
【００１３】
そして、本発明に係る画像領域判別装置においては、前記オフセット量は、前記第２濃度算出手段で算出された下地濃度が所定濃度よりも低い場合には負の値に設定され、前記第２濃度算出手段で算出された下地濃度が所定濃度よりも高い場合には正の値に設定される。
これにより、オフセット量は、白下地の場合にはマイナスの値に設定され、黒下地あるいは高濃度の有彩色の下地である場合にはプラスの値に設定される。従って、オフセット量は、下地濃度に応じて変化するため、黒下地あるいは高濃度の有彩色下地における網点上の文字領域も高精度に判別することができる。
【００１４】
また、本発明に係る画像領域判別装置においては、注目画素が網点領域に属するか否かを判別する網点領域判別手段と、注目画素と周辺画素との濃度差に基づき注目画素がエッジ領域に属するか否かを判別するエッジ領域判別手段とをさらに有し、前記判別手段は、前記網点領域判別手段により網点領域であると判別され、かつ、前記エッジ領域判別手段によりエッジ領域であると判別され、かつ前記文字領域判別手段により文字領域に属すると判別された場合に、注目画素が網点上の文字エッジ領域に属すると判別することが望ましい。
【００１５】
この画像領域判別装置では、網点領域判別手段とエッジ領域判別手段とをさらに備えている。そして、網点領域判別手段により、注目画素が網点領域に属するか否かが判別される。なお、網点領域の判別は、孤立点（極大値点および極小値点）に着目し、所定の領域内に存在する孤立点の個数を計数し、その孤立点の計数値に応じて行えばよい。ただし、網点領域の判別は、これに限られずその他の方法で行ってもよいのはもちろんである。また、エッジ領域判別手段により、注目画素と周辺画素との濃度差に基づき注目画素がエッジ領域に属するか否かが判別される。そして、判別手段により、網点領域判別手段の判別結果とエッジ領域判別手段の判別結果とがさらに考慮されて、注目画素が網点上の文字領域に属するか否かが判別される。具体的には、網点領域判別手段により網点領域であると判別され、かつ、エッジ領域判別手段によりエッジ領域であると判別され、かつ文字領域判別手段により文字領域に属すると判別された場合に、注目画素が網点上の文字領域に属すると判別される。これにより、さらに精度よく網点上の文字領域を判別することができる。
【００１６】
ここで、上記した画像領域判別装置は、ハードウェアで構成される場合に限られず、ソフトウェアによっても実現することができる。従って、以下に示すように、画像領域判別方法としても実現することもできるし、画像領域判別プログラムとして存在する場合もある。
【００１７】
すなわち、画像領域判別方法の一例として、本発明に係る画像領域判別方法は、注目画素を含む第１領域における平均濃度を算出する第１濃度算出しステップと、注目画素を含む第２領域における下地濃度を算出する第２濃度算出ステップと、前記第１濃度算出ステップの算出結果を、前記第２濃度算出ステップによって算出された下地濃度とその下地濃度に応じて正又は負の値に設定されるオフセット量とに基づいて算出される閾値と比較して文字領域に属するか否かを判別する文字領域判別ステップと、前記文字領域判別ステップの判別結果に基づき、注目画素が網点上の文字領域に属するか否かを判別する判別ステップと、を有することを特徴とする。
また、本発明に係る画像領域判別方法においては、注目画素が網点領域に属するか否かを判別する網点領域判別ステップと、注目画素と周辺画素との濃度差に基づき注目画素がエッジ領域に属するか否かを判別するエッジ領域判別ステップとをさらに有し、前記判別ステップでは、前記網点領域判別ステップにより網点領域であると判別され、かつ、前記エッジ領域判別ステップによりエッジ領域であると判別され、かつ、前記文字領域判別ステップにより文字領域に属すると判別された場合に、注目画素が網点上の文字エッジ領域に属すると判別するようにしてもよい。
【００１８】
あるいは、画像領域判別プログラムの一例として、本発明に係る画像領域判別プログラムは、コンピュータに、注目画素を含む第１領域における平均濃度を算出する第１濃度算出しステップと、注目画素を含む第２領域における下地濃度を算出する第２濃度算出ステップと、前記第１濃度算出ステップの算出結果を、前記第２濃度算出ステップによって算出された下地濃度とその下地濃度に応じて正又は負の値に設定されるオフセット量とに基づいて算出される閾値と比較して文字領域に属するか否かを判別する文字領域判別ステップと、前記文字領域判別ステップの判別結果に基づき、注目画素が網点上の文字領域に属するか否かを判別する判別ステップと、を実行させるためのものである。
また、本発明に係る画像領域判別プログラムにおいては、注目画素が網点領域に属するか否かを判別する網点領域判別ステップと、注目画素と周辺画素との濃度差に基づき注目画素がエッジ領域に属するか否かを判別するエッジ領域判別ステップと、をコンピュータにさらに実行させ、前記判別ステップでは、前記網点領域判別ステップにより網点領域であると判別され、かつ、前記エッジ領域判別ステップによりエッジ領域であると判別され、かつ、前記文字領域判別ステップにより文字領域に属すると判別された場合に、注目画素が網点上の文字エッジ領域に属すると判別するよう機能させるようにしてもよい。
【００１９】
これらの画像領域判別プログラムにより、コンピュータを作動させる、すなわちソフトウエアがコンピュータに読み込まれることにより、上記した画像領域判別装置を実現することができる。そして、上記した画像領域判別装置と同様の効果を得ることができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を具体化した最も好適な実施の形態について図面に基づいて詳細に説明する。本実施の形態では、本発明を画像処理装置に適用した場合について説明する。まず、本実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を図１に示す。この画像処理装置１０には、色補正部１１と、領域判別部１２と、ＭＴＦ補正部１３とが備わっている。そして、画像処理装置１０の動作は、ＣＰＵ１４により統括制御されるようになっている。このＣＰＵ１４には、画像処理装置１０の動作を制御するための各種プログラムなどが格納されたＲＯＭ１５が付設されている。
【００２１】
このような画像処理装置１０には、画像データを取得するための画像入力部１６が接続されている。これにより、画像入力部１６から画像処理装置１０に画像データが入力される。ここで画像入力部１６は、スキャナにより原稿を走査して得られる反射光をＣＣＤセンサで受光し、それを光電変換してアナログの画像データを得るようになっている。このアナログの画像データはデジタルの画像データに変換された後、画像処理装置１０に送信されるようになっている。また、画像処理装置１０には、画像処理を施した画像を紙などの記録体上に出力するプリンタ１７が接続されている。
【００２２】
ここで、色補正部１１は、プリンタ１７における４色のトナーの分光特性、記録プロセスを考慮して、入力された画像データを、色再現性に適合した記録濃度信号ＣＭＹＫデータに変換するものである。領域判別部１２は、網点領域やエッジ領域などの画像の属性を判別するものである。その詳細は後述する。ＭＴＦ補正部１３は、画像の先鋭度などの補正を行うものである。具体的にＭＴＦ補正部１３は、色補正部１１から出力された画像データに対して、領域判別部１２の判別結果に従いスムージング処理やエッジ強調処理を行う。そして、ＭＴＦ補正部１３において補正された画像データに基づき、プリンタ１７により画像が出力されるようになっている。
【００２３】
続いて、本発明の特徴部分である領域判別部１２の詳細を図２に示し、これを用いて領域判別部１２の構成について説明する。領域判別部１２は、入力画像における各画素が、網点領域、エッジ領域、あるいは網点内文字エッジ領域のいずれの領域に属するのかを判別するようになっている。このような判別を行うために、領域判別部１２には、明度データ作成部２０と、網点判別部２１と、下地レベル判別部２２と、平均明度算出部２３と、エッジ判別部２４と、閾値算出部２５と、比較部２７と、ＡＮＤ回路３０とが備わっている。
【００２４】
明度データ作成部２０は、画像入力部１６から送信された画像データに基づき、領域判別に必要な明度データ（本実施の形態では２５６階調）を作成するものである。明度データ作成部２０で作成された明度データは、網点判別部２１、下地レベル判別部２２、平均明度算出部２３、およびエッジ判別部２４のそれぞれに入力されるようになっている。
【００２５】
そして、網点判別部２１は、明度データから孤立点を検出し、その検出結果に基づいて、注目画素が網点領域に属するか否かを判別する。なお、網点領域の具体的な判別方法としては、例えば、特開平２０００−２８７０７７号公報に開示されている方法などを用いればよい。もちろん、その他の方法を用いて網点領域を判別するようにしてもよい。この網点判別部２１から出力される網点領域信号（＿ＡＭＩ）は、ＡＮＤ回路３０およびＭＴＦ補正部１３に入力されるようになっている。
【００２６】
また、下地レベル判別部２２は、明度データから所定領域内の明度ヒストグラムを作成し、下地レベルを算出する。本実施の形態では、図３に示すように、２５６×２５６サイズの領域において明度ヒストグラムを作成して下地レベルの判別を行うこととしている。ここで、下地レベル判別部２２で作成される明度ヒストグラムの一例を、図４および図５に示す。図４は白下地である場合を示し、図５は黒下地あるいは高濃度の有彩色の下地である場合を示している。そして、図４および図５に示すように、ヒストグラム中で最も度数が高い明度が下地レベルとして算出されるのである。なお、図４、図５中のｔｈ１は後述する閾値を示す。
【００２７】
図２に戻って、下地レベル判別部２２で算出された下地レベルは、閾値算出部２５に入力される。この閾値算出部２５は、比較部２７における閾値を算出するものである。そして、比較部２７における閾値は、下地レベル判別部２２で算出された下地レベルと、そのレベルに応じて設定される所定のオフセット量とによって算出されるようになっている。具体的に比較部２７において、下地レベルにオフセット量が加算されて閾値ｔｈ１が算出される。ここで、オフセット量は、不図示の明度閾値（例えば「１２８」等）よりも大きい場合にマイナスの値に設定され、小さい場合にはプラスの値に設定される。具体的には、図４に示すように白下地の場合にはマイナスの値に設定され、図５に示すような黒下地あるいは高濃度の有彩色の下地である場合にはプラスの値に設定される。
【００２８】
平均明度算出部２３は、図６に示す５×５サイズの平均化フィルタを用いて、明度データ作成部２０で作成された明度データから注目画素Ｖ３３の周辺の平均明度を算出するようになっている。すなわち、画素Ｖ１１〜Ｖ５５までの平均明度が算出され、その明度データが注目画素Ｖ３３の平均明度データとされる。そして、平均明度算出部２３で算出された各画素ごとの平均明度データは比較部２７に入力されるようになっている。
【００２９】
これにより、比較部２７には、それぞれ閾値と平均明度データとが入力されることになる。そして、比較部２７において、平均明度データと閾値ｔｈ１とが比較される。そして、各比較部２７において、閾値ｔｈ１（Ａ）が平均明度データ（Ｂ）よりも大きい場合（Ａ＞Ｂ）に、比較部２７から出力される信号がアクティブ（つまり「１」）とされる。
【００３０】
そして、比較部２７から出力される信号は、文字領域信号（＿ＭＯＪＩ）として出力される。この比較部２７から出力される文字領域信号（＿ＭＯＪＩ）は、ＡＮＤ回路３０に入力されるようになっている。
【００３１】
また、エッジ判別部２４は、微分フィルタ等を用いて、注目画素がエッジ領域に属するか否かを判別するものである。具体的には、注目画素と周辺画素との明度差が一定値以上となる場合に、その注目画素はエッジ領域に属すると判別するようになっている。そして、エッジ判別部２４から出力されるエッジ領域信号（＿ＥＤＧ）は、ＡＮＤ回路３０およびＭＴＦ補正部１３のそれぞれに入力されるようになっている。
【００３２】
このようにＡＮＤ回路３０には、網点領域信号（＿ＡＭＩ）、文字領域信号（＿ＭＯＪＩ）、およびエッジ領域信号（＿ＥＤＧ）が入力されるようになっている。そして、ＡＮＤ回路３０でこれらの信号の論理積が算出される。そして、この論理積が網点内文字エッジ領域信号（＿ＥＤＧＬ）として出力され、ＭＴＦ補正部１３に入力されるようになっている。
【００３３】
このような構成により、領域判別部１２は、入力画素の画像属性を判別するようになっている。具体的に領域判別部１２からは、網点領域信号（＿ＡＭＩ）、網点内文字エッジ領域信号（＿ＥＤＧＬ）、およびエッジ領域信号（＿ＥＤＧ）が出力され、これらがＭＴＦ補正部１３に入力される。そして、ＭＴＦ補正部１３では、前述したように、これらの領域判別信号に基づきスムージング処理あるいはエッジ強調処理が実施される。具体的には、網点領域信号（＿ＡＭＩ）がアクティブとなっている画素に対してはスムージング処理が施される。一方、網点内文字エッジ領域信号（＿ＥＤＧＬ）あるいはエッジ領域信号（＿ＥＤＧ）のいずれかがアクティブとなっている画素に対してはエッジ強調処理が施される。
【００３４】
次に、上記した構成を有する画像処理装置１０の動作について説明する。まず、原稿の画像情報が、画像入力部１６により読み取られる。そして、画像入力部１６で読み込まれた画像データが、画像処理装置１０へ送信される。そうすると、画像処理装置１０によって、画像データに対し各種の画像処理が施される。そして、画像処理が施された画像データに基づき、プリンタ１７により記録体上に原稿の再現画像が出力される。
【００３５】
続いて、画像処理のうち本発明の特徴部分である領域判別部１２の動作について説明する。ここでは、図７（ａ）に示す網点上に文字が描かれた画像の領域判別を具体例に挙げて説明する。なお、図７（ｂ）は、図７（ａ）に示す画像の一部を拡大し画素ごとの状態を示している。また、網掛けされている画素ＶＡは、網点の孤立点を示し、クロスハッチングされている画素ＶＣは、論理フィルタＦによりフィルタ処理が行われる際の注目画素を示している。この論理フィルタＦは、ラスタ方向に走査される。なお、以下の説明では、図７（ａ）に示す画像の一部（図７（ｂ））に着目してその領域内における処理について説明する。その他の領域においても同様の処理が行われるのは言うまでもない。
【００３６】
まず、図７（ａ）に示す画像の画像データが明度データ作成部２０に入力される。そうすると、明度データ作成部２０において、各画素ごとに明度データ（２５６階調）が作成される。その結果を図８に示す。文字領域は０階調であり、文字エッジ領域は１０階調であり、その他の領域は２５５階調である。また、網点の孤立点は１０階調である。なお、図８には後述する平均化フィルタとして５×５サイズのものを使用するため、２画素分外側まで示している。そして、この明度データに基づき、網点判別部２１、下地レベル判別部２２、平均明度算出部２３、およびエッジ判別部２４において各種の処理が並列して行われる。
【００３７】
網点判別部２１においては、網点領域の判別が行われるが、図７（ａ）に示す画像は全領域が網点領域であるので、この領域の全画素について網点領域信号（＿ＡＭＩ）がアクティブにされる。また、下地レベル判別部２２においては、図８に示す明度データから明らかなようにこの画像は白下地であるから、図４に示すような明度ヒストグラムが作成される。その結果、下地レベルは「１７３．９」と算出された。そうすると、閾値算出部２５において、閾値ｔｈ１が算出される。具体的に図８に示す画像の場合には、閾値を算出するためのオフセット量が「−６５」に設定される。なお、オフセット量は、固定値ではなく下地レベルの値により変化する。従って、閾値算出部２５では閾値ｔｈ１が「１０８．９」と算出された。
【００３８】
また、平均明度算出部２３においては、図６に示す５×５サイズの平均化フィルタをラスタ方向に走査することにより、各画素ごとに平均明度データが算出される。その結果を図９に示す。文字領域の平均明度が他の領域と比べて低くなっていることがわかる。この算出結果は比較部２７に入力される。これで、比較部２７には、閾値ｔｈ１と平均明度データとが入力されたことになる。
【００３９】
そうすると、比較部２７では、各画素ごとに閾値ｔｈ１と図９に示す平均明度データとが比較される。その比較結果を図１０に示す。網点の孤立点は抽出されず、文字領域のみが抽出されていることがわかる。さらに、エッジ判別部２４においては、公知の方法によりエッジ領域の判別が行われる。その判別結果を図１１に示す。文字エッジ領域と網点の孤立点が抽出されていることがわかる。
【００４０】
そして、ＡＮＤ回路３０において、網点判別部２１から出力された網点領域信号（＿ＡＭＩ）と、比較部２７から出力された文字領域信号（＿ＭＯＪＩ）と、エッジ判別部２４から出力されたエッジ領域信号（＿ＥＤＧ）との論理積が算出される。その算出結果を図１２に示す。網点上の文字エッジ領域のみが抽出されているのがわかる。なお、比較部２７において文字領域でない画素が抽出されても、ＡＮＤ回路３０により、網点上の文字エッジ領域のみを正確に抽出することができる。従って、網点上の文字領域を高精度に判別することができる。そして、これが網点内文字エッジ領域信号（＿ＥＤＧＬ）として、ＡＮＤ回路３０から出力される。
【００４１】
このようにして領域判別部１２において、図１３に示す画像に対して判別処理を行うと、図１４に示すような判別結果が得られた。図１４においてクロスハッチングされた箇所が網点内文字エッジ領域として判別されたところである。なお、図１３に示す画像は、図７（ｂ）に示す画像と同じものである。そして、図１３と図１４とを比較すると明らかなように、網点上に描かれた文字画像の境界画素ＶＥが網点内文字エッジ領域に属すると正確に判別されていることがわかる。つまり、領域判別部１２により、網点上の文字領域が高精度に判別されたのである。
【００４２】
その後、領域判別部１２における判別結果として出力された各領域信号は、ＭＴＦ補正部１３に入力され、そこで各領域信号の状態に従って、各画素に対してエッジ強調処理あるいはスムージング処理が施される。具体的には、網点内文字エッジ信号（＿ＥＤＧＬ）あるいはエッジ領域信号（＿ＥＤＧ）がアクティブになっている画素に対しエッジ強調処理が施され、それ以外の画素に対しスムージング処理が施される。これにより、プリンタ１７から出力される画像は、網点領域においてはモアレの発生が抑制されるとともに、網点上の文字は鮮明に再現されるので非常に品質がよい。
【００４３】
ここで、上記説明では白下地に通常の文字が描かれた画像に対する処理を例に挙げて説明したが、領域判別部１２では、図１５に示すような黒下地または高濃度の有彩色下地における網点上の文字領域も、同様にして判別することができる。なお、図１５に示す画像は、図１３に示す画像を白抜き文字にしたものである。
【００４４】
このような画像に対しても、上記と同様の処理を施すと、比較部２７からは図１６に示す結果が出力され、エッジ判別部２４からは図１７に示す結果が出力される。従って、ＡＮＤ回路３０からは、図１８に示す結果が出力されることになる。
【００４５】
すなわち、図１５に示す画像に対して判別処理を行うと、図１９に示す判別結果が得られる。このように網点上に描かれた白抜き文字画像の境界画素より１画素だけ外側に存在する外側境界画素ＶＥＯが網点内文字エッジ領域に属すると判別されている。従って、領域判別部１２により、網点上の文字領域を高精度に判別することができる。ただし、図１９に示すように、白抜き文字画像の境界画素が網点内文字エッジ領域に属すると判別するのではなく、白抜き文字画像の外側境界画素ＶＥＯが網点内文字エッジ領域に属すると判別してしまうため、再現画像では若干文字が太る傾向となる。
【００４６】
また、上記した説明では、本発明に係る画像領域判別装置をハードウェアで構成した場合について例示したが、このような装置はソフトウェアによっても実現することができる。そこで、ソフトウェアによって上記の画像処理装置を実現させる場合における処理の流れを、図２０および図２１に示すフローチャートを用いて説明する。
【００４７】
まず、ソフトウェアをコンピュータ（例えば、複写機やプリンタなど）に読み込ませる。読み込みが終了すると、コンピュータと本発明のソフトウェアが協働して以下の処理が実行される。すなわち、まずコンピュータは画像データの入力を待つ（＃１）。そして、画像データが入力されると（＃１：ＹＥＳ）、コンピュータは各画素ごとに明度データを作成する（＃２）。明度データを作成すると、コンピュータはそれに基づきエッジ領域に属する画素の判別を行う（＃３）。そして、エッジ領域に属すると判別した画素に対しては、＃４の処理を実行する（＃３：ＹＥＳ）。一方、エッジ領域に属さないと判別した画素に対しては、スムージング処理を施す（＃３：ＮＯ，＃１６）。
【００４８】
次いで、＃４においてコンピュータは、網点領域に属する画素の判別を行う。そして、網点領域に属すると判別した画素に対しては、＃５の処理を実行する（＃４：ＹＥＳ）。一方、網点領域に属さないと判別した画素に対しては、さらに写真領域に属するか否かの判別を行う（＃４：ＮＯ，＃１３）。このときコンピュータは、写真領域に属すると判別した画素に対しては、スムージング処理を施す（＃１３：ＹＥＳ，＃１６）。一方、写真領域に属さないと判別した画素に対しては、エッジ強調処理を施す（＃１３：ＮＯ，＃１２）。
【００４９】
続いて、＃６においてコンピュータは、２５６×２５６マトリクス内の明度ヒストグラムを作成する（図４、図５参照）。そうすると、作成した明度ヒストグラムから下地レベル（Ｅ）を抽出する（＃６）。また、コンピュータは、５×５マトリクス内の平均明度（Ａｖｅ）を算出するとともに（＃７）、白下地であるか否かを判断する（＃８）。具体的には、下地レベル（Ｅ）が所定の明度閾値よりも大きい場合（高明度側の場合）には、下地が白下地である判断される。逆に、小さい場合（低明度側の場合）には、下地が黒下地（高濃度の有彩色下地）であると判断される。
【００５０】
そして、コンピュータは、下地の状態を判断した後に閾値ｔｈ１を設定する（＃９−１，＃９−２）。すなわち、コンピュータは、白下地であると判断した場合には（＃８：ＹＥＳ）、オフセット量をマイナスの値に設定して閾値ｔｈ１を算出する（＃９−１）。逆に、黒下地（高濃度の有彩色下地）であると判断した場合には（＃８：ＮＯ）、オフセット量をプラスの値に設定して閾値ｔｈ１を算出する（＃９−２）。なお、オフセット量は、下地レベル（Ｅ）に基づき設定される変数である。
【００５１】
コンピュータは、閾値ｔｈ１を設定すると、＃１０において、閾値ｔｈ１と平均明度（Ａｖｅ）との大小比較を行う。このとき、閾値ｔｈ１が平均明度（Ｅ）よりも大きい場合には（＃１０：ＹＥＳ）、その画素は網点上の文字領域に属すると判別する（＃１１）。そして、網点上の文字領域に属すると判別した画素に対してエッジ強調処理を施す（＃１２）。一方、閾値ｔｈ１が平均明度（Ｅ）よりも小さい場合には（＃１０：ＮＯ）、その画素は網点領域に属すると判別する（＃１５）。そして、網点領域に属すると判別した画素に対してスムージング処理を施す（＃１６）。
【００５２】
このような手順の処理を行うソフトウェアを、上記したハードウェアが構成されていない画像処理装置（コンピュータに相当）に読み込むことにより、上記した画像処理装置と同様の効果を得ることができる。なお、このソフトウェアはプログラムとして存在する場合もあるし、プログラムを記録した記録媒体として存在する場合もある。
【００５３】
以上、詳細に説明したように本実施の形態に係る画像処理装置１０によれば、領域判別部１２に下地レベル判別部２２と、平均明度算出部２３と、閾値算出部２５と、比較部２７とを備えている。これにより、注目画素が周辺の下地レベルよりも低いのかあるいは高いのかを正確に判別することができる。また、領域判別部１２には、網点判別部２１とエッジ判別部２４とが備わっているので、これらの判別結果の論理積をＡＮＤ回路３０で演算することにより、網点上の文字領域を正確に判別することができる。
【００５４】
また、網点上の白抜き文字をも正確に判別することができる。すなわち、網点上に白抜き文字が描かれている画像の場合には、文字の外側が文字エッジと判別されるので、若干文字が太る傾向にあるが、網点上の白抜き文字領域を精度よく判別することができるのである。
【００５５】
なお、上記した実施の形態は単なる例示にすぎず、本発明を何ら限定するものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることはもちろんである。例えば、上記した実施の形態では、下地レベルの判別および平均明度の算出を入力画像の全域に対して行っているが、網点領域の判別を先に行い、網点領域であると判別された領域に対してのみ、これらの処理を行うようにすることもできる。
【００５６】
また、下地レベル判別部２２において、白下地であるか黒下地（または高濃度の有彩色下地）であるかを判別し、その判別信号を比較部に入力することにより、閾値算出部における算出方法および比較部における大小比較の関係を切り換えることにより、回路構成を簡略化することができる。なお、上記した実施の形態において例示した具体的な数値（例えば、論理フィルタのサイズなど）は、単なる例示にすぎないことは言うまでもない。
【００５７】
【発明の効果】
以上説明した通り本発明によれば、網点上の文字領域を高精度に判別することができる画像領域判別装置および画像領域判別プログラムが提供されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】  図１の領域判別部の構成を示すブロック図である。
【図３】  図２の下地レベル判別部の処理領域を示す図である。
【図４】  下地レベル判別部で作成される明度ヒストグラムの一例を示す図である。
【図５】  下地レベル判別部で作成される明度ヒストグラムの別の例を示す図である。
【図６】  図２の平均明度算出部で使用される平均化フィルタを示す図である。
【図７】  入力画像の一例を示す図である。
【図８】  図２の明度データ作成部の出力例を示す図である。
【図９】  平均明度算出部の出力例を示す図である。
【図１０】  図２の比較部の出力例を示す図である。
【図１１】  図２のエッジ判別部の出力例を示す図である。
【図１２】  図２のＡＮＤ回路の出力例を示す図である。
【図１３】  入力画像の一例を示す図である。
【図１４】  図１３の画像について領域判別部で領域判別を行った結果を示す図である。
【図１５】  入力画像の別の一例（白抜き文字）を示す図である。
【図１６】  図１５の画像に対する比較部の出力例を示す図である。
【図１７】  図１５の画像に対するエッジ判別部の出力例を示す図である。
【図１８】  図１５の画像に対するＡＮＤ回路の出力例を示す図である。
【図１９】  図１５の画像について領域判別部で領域判別を行った結果を示す図である。
【図２０】  ソフトウェアにより本発明を実現した場合における処理内容を示すフローチャートである。
【図２１】  同じく、ソフトウェアにより本発明を実現した場合における処理内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０    画像処理装置
１２    領域判別部
１４    ＣＰＵ
２１    網点判別部
２２    下地レベル判別部
２３    平均明度算出部
２４    エッジ判別部
２５    閾値算出部
２７    比較部
３０    ＡＮＤ回路
【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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