(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿を読み取って、読み取った原稿の画像データを入力する画像入力手段と、
入力された画像データに基づいて注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差を所定の閾値と比較することにより、網点ドットの中央近傍の画素を検出する複数の網点ドット画素検出手段と、
前記網点ドット画素検出手段による検出結果である網点ドット画素検出結果のうち少なくとも一つ以上の検出結果を前記注目画素に対して所定の画素数だけ移動した再配置画像を生成し、前記再配置画像の各画素と前記網点ドット画素検出結果の各画素の論理和を算出して合成信号を生成する網点ドット画素再配置手段と、
前記網点ドット画素再配置手段によって生成された前記合成信号に基づいて網点領域を検出する網点領域検出手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記網点ドット画素再配置手段は、前記網点ドット画素検出結果の画素を前記注目画素に対して所定の画素数だけ主走査方向に移動することにより前記再配置画像を生成することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記網点ドット画素検出手段により検出された複数の前記網点ドット画素検出結果のうち、主走査１次元方向の網点ドット画素の間隔と所定の閾値とを比較して、前記網点ドット画素の間隔が前記閾値よりも短いときに、前記網点ドット画素を無効とする無効化処理を実行する網点ドット画素無効化手段をさらに備え、
前記網点ドット画素再配置手段は、前記無効化処理が実行された前記網点ドット画素検出結果に基づいて前記再配置画像を生成し、生成した前記再配置画像の画素と前記網点ドット画素検出結果の各画素の論理和を算出して前記合成信号を生成し、
前記網点ドット画素無効化手段は、複数の網点スクリーンのスクリーン角が０度とならない範囲の相対距離を設けた複数の網点ドット画素検出結果のうち、いずれか一方の前記網点ドット画素検出結果に対してのみ、前記無効化処理を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記網点ドット画素無効化手段は、前記閾値が予め設定されたスクリーン線数よりも短い周期で現れる網点ドット画素のみを無効化することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記網点ドット画素無効化手段は、前記網点ドット画素検出結果のうち、所定の閾値よりも高線数で現れる網点ドット画素を無効化し、前記閾値よりも低線数で現れる網点ドット画素を無効化しないことを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記網点ドット画素検出手段は、前記入力された画像データを用いて所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報を参照し、前記注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差を所定の閾値と比較し、前記濃度差の絶対値が所定の閾値よりも大きいと判断した場合には、前記注目画素を網点ドット画素として検出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置により前記網点領域が検出された画像データに基づいて作像を行い、作像された画像を用紙上に転写することで画像形成を行う画像形成手段と、
を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項８】
画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
原稿を読み取って、読み取った原稿の画像データを入力する画像入力ステップと、
入力された画像データを用いて注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差を所定の閾値と比較することにより、網点ドットの中央近傍の画素を検出する複数の網点ドット画素検出ステップと、
前記網点ドット画素検出ステップで検出された網点ドット画素検出結果のうち少なくとも一つ以上の検出結果を前記注目画素に対して所定の画素数だけ移動した再配置画像を生成し、前記再配置画像の各画素と前記網点ドット画素検出結果の各画素の論理和を算出して合成信号を生成する網点ドット画素再配置ステップと、
前記網点ドット画素再配置ステップで生成された前記合成信号に基づいて網点領域を検出する網点領域検出ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、
画像データを入力する画像入力手段と、
入力された画像データに基づいて注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差を所定の閾値と比較することにより、網点ドットの中央近傍の画素を検出する複数の網点ドット画素検出手段と、
前記網点ドット画素検出手段による検出結果である網点ドット画素検出結果のうち少なくとも一つ以上の検出結果を前記注目画素に対して所定の画素数だけ移動した再配置画像を生成し、前記再配置画像の各画素と前記網点ドット画素検出結果の各画素の論理和を算出して合成信号を生成する網点ドット画素再配置手段と、
前記網点ドット画素再配置手段によって生成された前記合成信号に基づいて網点領域を検出する網点領域検出手段と、
として機能させるための画像処理プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像処理プログラムを記憶したコンピュータに読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像形成装置、記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、スキャナで読み込まれた画像データのデジタル化処理を行う画像処理装置において、網点検出部を備え、複数のサイズの網点検出領域を用いて網点領域を検出することにより、現在処理の対象である注目画素が網点領域内にあるか否かを判別することが可能なものが知られている。上記装置は、複数のサイズの網点検出フィルタを用いているため、６５線程度の低線数から２００線程度の高線数の網点まで、幅広い線数の網点領域を検出することが可能である。特に１００線程度以下の低線数の網点については、網点ドットが含まれる画素周期が大きく、高線数の網点検出に必要な網点検出フィルタと比較すると、より大きなサイズの網点検出フィルタが必要となることから、上記装置は低線数の網点検出にも有利であるといえる。（例えば、特許文献１）
【０００３】
ここで「機」や「璽」などの入り組んだ小さな文字には、読み込まれたデジタル画像データで見ると、局所的には網点ドット形状に似た濃度変化をする領域がある。これらの領域においては、複数の網点ドット画素検出結果において、網点ドット画素として検出される可能性が高い。一般に、検出された網点ドット画素の全てが、真の網点領域にあることはないが、真の網点領域にある網点ドット画素は、領域内で高密度に存在し、さらに規則的に整列しているという特徴がある。一方、文字に含まれる網点ドット画素は、比較的散発的に存在し、規則的には整列していない。したがって、その違いを用いて真の網点領域か否かの判断をすることができる。しかし実際には、網点領域に存在する確率が高い配列であっても、文字画像中にその配列が現れることがあり、誤判定を起こすことがある。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−４６７７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、原稿画像データの文字と網点との誤判定を低減することが可能な画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像形成装置、記憶媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、画像処理装置であって、原稿を読み取って、読み取った原稿の画像データを入力する画像入力手段と、入力された画像データに基づいて注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差を所定の閾値と比較することにより、網点ドットの中央近傍の画素を検出する複数の網点ドット画素検出手段と、前記網点ドット画素検出手段による検出結果である網点ドット画素検出結果のうち少なくとも一つ以上の検出結果を前記注目画素に対して所定の画素数だけ移動した再配置画像を生成し、前記再配置画像の各画素と前記網点ドット画素検出結果の各画素の論理和を算出して合成信号を生成する網点ドット画素再配置手段と、前記網点ドット画素再配置手段によって生成された前記合成信号に基づいて網点領域を検出する網点領域検出手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、上記装置に対応する方法、プログラム及び記憶媒体である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明では、網点ドット検出結果を注目画素近傍に再配置した信号を網点領域検出のための参照信号として用いている。従って、網点ドット検出結果を適切に再配置することにより、原稿の文字領域よりも網点領域にのみ含まれる確立が高い配置を生成し、文字と網点との誤判定を低減することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像形成装置、記憶媒体の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施の形態では、本発明の画像処理装置をデジタル式のフルカラー複写機（以下、「複写機」）として用いた場合を例示して説明するが、これに限定されるものではない。例えば、本発明の画像処理装置を、プリンタ機能、コピー機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能を一つの筐体に含めた複合機、スキャナ装置、ファクシミリ装置等の画像形成装置に適用することができる。また、本発明の画像処理装置を一般的なコンピュータ等の情報処理装置に適用することもできる。
【００１０】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態における複写機１０の構成を示すブロック図である。図１において、複写機１０は、スキャナ１００と、スキャナ補正部２００と、圧縮処理部３００と、コントローラ４００と、ＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）６００と、伸張処理部８００と、プリンタ補正部９００と、画像データを蓄積する手段としてのハードディスク（ＨＤＤ）５００と、画像データを出力するプロッタ１０００と、バス２０とを主に備えており、クライアントＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）７００と、接続されている。
【００１１】
スキャナ１００は、ＣＣＤ光電変換素子からなるライセンサとＡ／Ｄコンバータと、それらの駆動回路を備えており、原稿をスキャンすることで得られる原稿の濃淡情報からデジタルの入力画像データを生成する。スキャナ１００は原稿から各画素毎の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）に色分解した画像データを読み取り、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータに変換して出力する。
【００１２】
スキャナ補正部２００は、スキャナ１００によって生成された画像データ（デジタルデータ）について、スキャナの特性を補正する処理を行う。例えば、スキャナ１００によって入力された画像データの明るさを予め定められた特性に統一するγ補正処理を行ったり、画像領域を文字・線画や絵柄などに分類（像域分離）したり、画像の文字部は強調して絵柄部は平滑化するフィルタ処理等を行う。スキャナ補正部２００の詳細な処理については後述する。
【００１３】
圧縮処理部３００は、スキャナ補正部２００によって処理された画像データを圧縮処理して、バス２０に出力する。この圧縮処理部３００における圧縮処理方法は、可逆圧縮の方式を用いる必要がある。圧縮処理部３００において圧縮処理された画像データはバス２０を介してコントローラ４００に送出される。本実施の形態では、画像データの圧縮処理を行っているが、バス２０の帯域が十分に広く、ＨＤＤ５００の容量が大きければ、非圧縮の状態で画像データを出力しても良い。
【００１４】
コントローラ４００は、複写機１０全体の制御と通信、不図示の操作部からの入力を制御する。コントローラ４００は不図示の半導体メモリを備えており、送られた画像データを半導体メモリに蓄積するとともに、蓄積された画像データを、随時大容量の記憶装置であるＨＤＤ５００に蓄積する。このように、画像データをＨＤＤ５００に蓄積することにより、例えば、用紙詰まり等、出力が正常に終了しなかった場合に、再度原稿の読み取りを行うことなく画像データを送出することができる。また、複数の原稿画像データを並べ替える電子ソートを行ったり、読取原稿を蓄積して、必要に応じて適宜再出力、あるいは再配信することが可能となる。コントローラ４００は、必要に応じてＨＤＤ５００に蓄積される画像データを、バス２０を介して伸張処理部８００に送出する。
【００１５】
伸張処理部８００は、圧縮処理部３００において生成された圧縮処理後の画像データに対して伸張処理を行うものである。伸張処理部８００は、圧縮処理後の画像データを元の多値画像データに伸張し、プリンタ補正部９００に送出する。
【００１６】
プリンタ補正部９００は、プリンタγ補正処理や階調処理、プロッタ１０００の明暗特性の補正処理、プロッタ１０００の階調特性及び像域分離結果に応じた誤差拡散処理やディザ処理等による画像データの量子化を行うものである。
【００１７】
プロッタ１０００は、ＣＭＹＫ４色分のデジタル画像データを受け取ると、レーザー光を利用して感光体にトナーを付着させ、それを熱と圧力で紙に転写する転写紙印字ユニットで、画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像/転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。これにより、スキャナ１００で読み込まれた原稿のコピーが生成される。
【００１８】
クライアントＰＣ７００は、複写機１０とユーザーとのインターフェースを行う部分である。ここでは、クライアントＰＣ７００は、不図示のディスプレイ等の表示部とキーボードやポインティングデバイス等の入力部を備えている。ＮＩＣ６００は、ＬＡＮを構成する拡張カードである。ＮＩＣ６００は、バス２０を介して画像データをクライアントＰＣ７００に出力する。
【００１９】
なお、本実施の形態に係るスキャナ１００を、ネットワークを通じて外部のクライアントＰＣ等へ画像データを配信する配信スキャナとして用いる場合は、デジタル式のフルカラー複写機として用いた場合と同様に、スキャナ１００は読み取った原稿から画像データを生成する。生成された画像データは、スキャナ補正部２００、圧縮処理部３００を経て、コントローラ４００に送出される。コントローラ４００は画像データについてフォーマット処理を行い、処理後の画像データをＮＩＣ６００を介してクライアントＰＣ７００に出力する。コントローラ４００は、例えばＪＰＥＧやＴＩＦＦ、ＢＭＰ方式への汎用画像フォーマット変換を行う。
【００２０】
次に、スキャナ補正部２００の構成について、説明する。図２は、図１に示したスキャナ補正部の構成を示すブロック図である。スキャナ補正部２００は、スキャナγ補正部２１０と、像域分離部２２０、フィルタ処理部２３０と、色補正部２４０と、変倍処理部２５０とを主に備えている。
【００２１】
スキャナγ補正部２１０は、ＲＧＢ各色の読取画像データのデジタル値を、明度に比例するデジタル値に変換するものである。像域分離部２２０は、スキャナ１００によって生成されたＲＧＢ画像データに基づき、原稿の画像領域（像域）が文字領域か、網点領域か、絵柄領域か、等を判定し、その結果を後述する分離信号（Ｃ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号）として出力する。フィルタ処理部２３０は、像域分離部２２０によって判定された分離信号のうち「文字／非文字」「網点／非網点」等の判定結果を示すＣ／Ｐ信号に基づき、文字部は強調し、網点は平滑化する等のフィルタ処理を行う。色補正部２４０は、フィルタ処理部２３０におけるフィルタ処理後のＲＧＢ画像データを、それとは異なる色空間であるＣ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の記録色情報を含むカラー画像データに変換する。変倍処理部２５０は、色補正部２４０によって２４０によって色が統一されたＣＭＹＫの画像データにおいて、主走査方向の大きさを拡大・縮小して出力する。
【００２２】
次に、プリンタ補正部９００の構成について説明する。図３は、図１に示したプリンタ補正部の構成を示すブロック図である。プリンタ補正部９００は、プリンタγ補正部９１０と、階調処理部９２０とを主に備えている。
【００２３】
プリンタγ補正部９１０は、伸張処理部８００から出力されたＣＭＹＫの画像データに対して、プロッタ１０００の周波数特性に応じてγ補正を行うものである。プリンタγ補正部９１０は、像域分離部２２０の判定結果が文字領域である場合は、コントラストを付けるようなγ補正を行い、像域分離部２２０の判定結果が絵柄領域である場合は、階調性の再現を重視するようなγ補正を行う。
【００２４】
階調処理部９２０は、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行う。階調処理部９２０は、像域分離部２２０の判定結果が文字領域である場合は、文字鮮鋭性を重視するような中間調処理を行い、像域分離部２２０の判定結果が絵柄領域である場合は、画像の滑らかさを重視するような中間調処理を行う。そして、プリンタ特性が補正されたＣＭＹＫ画像データをプロッタ１０００に出力する。プロッタ１０００は送られてきた画像データに基づいて作像を行い、作像された画像を用紙上に転写することで画像形成を行う。
【００２５】
次に、スキャナ補正部２００に含まれる像域分離部２２０について説明する。図４は、像域分離部２２０の機能的構成を示すブロック図である。像域分離部２２０は、白領域抽出部２２１と、フィルタ部２２２と、エッジ抽出部２２３と、網点分離部２５４と、有彩領域検出部２２５と、総合判定部２２６とを主に備えている。ここで、網点分離部２２４以外の機能及び構成については、特開２００３-４６７７２に開示されているものと同一である。ここでは、スキャナの読み取り密度が６００ｐｄｉの場合を例として説明するが、これに限定するものではない。
【００２６】
白領域抽出部２２１は、画像データから白領域を抽出するものである。白領域抽出部２２１は注目画素が白領域と判定した場合、二値信号ｗｈ＝１を出力し、白領域でないと判定した場合、二値信号ｗｈ＝０を出力する。白領域抽出部２２１の詳細な処理は、特開２００３−４６７７２の段落００８４から０１２６と同様である。
【００２７】
文字領域は、高レベル濃度の画素と低レベル濃度の画素（以下、黒画素、白画素と呼ぶ）が多く、かつ、エッジ部分では、これらの黒画素および白画素が連続している。
【００２８】
フィルタ部２２２は、主に文字のエッジの抽出ために、スキャナ１００により生成されたＧ画像データを補正し、Ｇ画像データのエッジを強調することによりＭＴＦ特性の劣化を補正したＧ画像データを出力する。フィルタ部２２２の詳細な処理は、特開２００３−４６７７２の段落００６９から００７７と同様である。
【００２９】
エッジ抽出部２２３は、文字領域におけるエッジ部分における黒画素および白画素それぞれの連続性に基づいて文字エッジを検出し、検出結果をｅｄｇｅ信号として出力する。エッジ抽出部２２３の詳細な処理は、特開２００３−４６７７２の段落００７８から００８３と同様である。
【００３０】
有彩領域検出部２２５は、画像データから有彩領域を検出するものである。原稿中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には、Ｒ，Ｇ，Ｂの相対的な読み取りずれが、各色画像データのサンプリングや機械的精度のために存在する。有彩領域検出部２２５は、注目画素が有彩画素であると判定した場合には、二値信号ｉｒｏ＝１を出力し、無彩画素であると判定した場合には、二値信号ｉｒｏ＝０を出力する。有彩領域検出部２２５の詳細な処理は、特開２００３−４６７７２の段落０１５８から０２０５にかかる有彩判定部と同様である。
【００３１】
総合判定部２２６は、白領域抽出部２２１、エッジ抽出部２２３、網点分離部２２４、有彩領域検出部２２５の、各出力結果に基づき、２ｂｉｔ信号Ｃ／Ｐ及び１ｂｉｔ信号Ｂ／Ｃを出力する。Ｃ／Ｐ信号の詳細を以下に示す。Ｃ／Ｐ＝０ならば絵柄領域、Ｃ／Ｐ＝１ならば文字領域、Ｃ／Ｐ＝２ならば網点領域であることを意味する。また、Ｂ／Ｃ＝０ならば無彩領域、Ｂ／Ｃ＝１ならば有彩領域を意味する。
・・・文字判定結果    網点抽出結果      Ｃ／Ｐ信号    分類結果
０              ０      ⇒        ０          絵柄
０              １      ⇒        １          文字
１              ０      ⇒        ２          網点
なお、ここで文字判定される条件は、「エッジ抽出結果＝１かつ網点抽出結果＝０かつ白領域抽出結果＝１」である。これらのＣ／Ｐ及びＢ／Ｃ信号は、ＲＧＢまたはＣＭＹＫ色分解された画像データに同期して、スキャナ補正部２００の各処理部に入力され、必要に応じて適宜参照される。また、Ｃ／Ｐ及びＢ／Ｃ信号は、画像データとともに圧縮・伸張処理をなされた後に、プリンタ補正部９００にも入力され、プリンタ補正部９００の各処理部において必要に応じて適宜参照される。
【００３２】
次に、網点分離部２２４の処理の詳細について説明する。図５は、第１の実施の形態にかかる網点分離部の構成を示すブロック図である。網点分離部２２４は、第１網点ドット画素検出部２２４ａと、第２網点ドット画素検出部２２４ｂと、網点ドット画素再配置部２２４ｃと、網点領域検出部２２４ｄと、網点総合判定部２２４ｅとを主に備えている。
【００３３】
第１網点ドット画素検出部２２４ａは、入力されたＧ画像データを用いて所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素（網点ドット画素）を検出する。具体的には、第1網点ドット画素検出部２２４ａは、入力されたＧ画像データを用いて所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報を参照し、注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差の絶対値が、おのおの予め設定した閾値よりも大きいときに、注目画素を網点ドット画素として検出し、二値信号ｇｐｋ１＝１を出力する。それ以外の場合は、ｇｐｋ１＝０を出力する。ここで参照する二次元小領域は、５×５となる。第１網点ドット画素検出部２２４ａの詳細な処理は、特開２００３−４６７７２の段落０１３５から０１４３の第１網点ピーク検出部と同様である。
【００３４】
第２網点ドット画素検出部２２４ｂは、入力されたＧ画像データを用いて所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素を検出する。第２網点ドット画素検出部２２４ｂは、入力されたＧ画像データを用いて、所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報を参照し、注目画素の濃度と周辺画素群の濃度差の絶対値が、おのおの予め設定した閾値よりも大きいときに、注目画素を網点ドット画素として検出し、ｇｐｋ２＝１を出力する。それ以外の場合は、ｇｐｋ２＝０を出力する。ここで参照する二次元小領域は、７×７である。第２網点ドット画素検出部２２４ｂの詳細な処理は、特開２００３−４６７７２の段落０１４６から０１５４の第３網点ピーク検出部と同様である。
【００３５】
網点ドット画素再配置部２２４ｃには、入力された網点ドット画素検出結果であるｇｐｋ１、ｇｐｋ２を、注目画素近傍に再配置した上で、再配置後の網点ドット画素検出結果を出力する。網点ドット画素再配置部２２４ｃの詳細な処理については後述する。
【００３６】
ここで、１００線程度以下の低線数の網点領域は、７×７の検出窓にて検出され、比較的高線数の網点領域は、比較的小さな二次元小領域である５×５の検出窓にて検出される。実際には５×５の検出窓中の３×３のみを参照して、１５０〜２００線程度の高線数網点を検出し、５×５窓全体を参照して、１００〜１５０線程度の網点を検出している。しかし実際には、原稿の文字画像の中にも網点ドットと似た濃度変化をなすものが存在するため、７×７の検出窓でも、５×５の検出窓のいずれにおいても、文字画像中の網点ドット画素が検出されている。
【００３７】
ここで検出された網点ドット画素が、本来の網点画像に由来するものか、それとも文字画像中の濃度変化に由来するものかは、網点ドット検出窓よりも大きな領域における網点ドット画素の配置を見ることにより判断を行うことが出来る。すなわち、本来の網点領域に由来するものは、所定の領域内で高密度に存在し、さらに規則的に整列しているという特徴があることをもとに判断を行う。
【００３８】
網点領域検出部２２４ｄは、再配置された網点ドット画素検出結果に基づき、網点ドット画素の配置の規則性、集中度などから網点領域候補を検出し、検出結果として二値信号ａｍｉを出力する。網点総合判定部２２４ｅは、入力された二値信号ａｍｉに基づき最終的な網点分離結果ｈｔを出力する。
【００３９】
図６は、１００線のシアン網点の網点ドット画素検出結果を示す説明図である。図７は、従来の網点判定パターンを示す説明図である。ここでアクティブになっている画素（黒で表示されている画素）は、注目画素において７×７、５×５または３×３の検出窓のいずれか一つにて網点ドット画素が検出された場合にアクティブ表示している。このようにして、幅広い線数の網点を検出している。このように高密度で整列している網点ドット画素は文字画像の中に存在する確率が低い。そのため、従来は、注目画素における網点ドット画素検出結果をそのまま注目画素における網点領域検出のための参照信号として使用し、この網点ドット画素検出結果から図６に示すパターンを用いたパターンマッチングにより網点領域を検出している。
【００４０】
パターンマッチングで参照する領域は、２次元方向に大きな領域を見るほど誤判定の確率は低くなる。しかし、副走査方向に大きな領域を参照しようとすると、画像データ及び網点ドット画素検出結果を一時保存するメモリが多く必要になり、コストが多くかかってしまう。そこで、主走査１５画素、副走査７ラインの領域を参照し、図７に示すようなパターンに第１網点ドット画素検出部２２４ａ、第２網点ドット画素検出部２２４ｂの検出結果があてはまるか否かにより、注目画素が網点領域にあるか否かの判定を行う。図７で○はアクティブ画素、×は非アクティブ画素、無印はアクティブか否か不問の画素を示す。
【００４１】
しかしながら、このような従来の手法では、「機」や「璽」などの入り組んだ小さな文字には、局所的には網点ドット形状に似た濃度変化をする領域があり、これらの領域では、複数の網点ドット画素検出結果において、網点ドット画素として検出され、文字と網点とを正確に判別することができない場合がある。
【００４２】
そこで、本実施の形態では、網点ドット画素再配置部２２４ｃを設け、この網点ドット画素再配置部２２４ｃによって、図６に示す網点ドット検出結果を注目画素近傍に再配置した信号（再配置信号）を生成し、この再配置信号と網点ドット検出結果とを合成した信号を生成する。そして、網点領域検出部２２４ｄによって、この合成信号を、網点領域検出のための参照信号として使用し、この参照信号と図７とは異なる網点判定パターンを用いたパターンマッチングにより網点領域の検出を行っている。
【００４３】
すなわち、網点ドット画素再配置部２２４ｃは、入力された網点ドット検出結果である、ｇｐｋ１及びｇｐｋ２を注目画素近傍に再配置した再配置信号を生成し、この再配置信号と網点ドット検出結果の信号とを合成した合成信号を生成する。より具体的には、網点ドット画素再配置部２２４ｃは、検出窓ごとに、図６に示す網点ドット画素検出結果の各画素を所定ドット数遅延させた各画素を生成することで再配置信号を生成し、網点ドット画素検出結果の各画素と各画素の再配置信号との論理和を算出することによって合成信号を生成する。この再配置により、真の網点画像の中にしかないパターンを作り出すことができる。また、この再配置により文字画像のなかに非常に現れにくい高密度の網点ドット画素検出信号を網点領域検出部２２４ｄに送ることができる。ここで、本実施の形態では、例えば７×７検出窓で検出した網点ドット画素のみを、注目画素に対して主走査方向に、所定画素数として２画素遅延させて配置した場合について例示する。
【００４４】
図８は、図６に示す網点ドット画素検出結果の各画素を２画素遅延させて網点ドット画素検出結果と合成した例を示す説明図である。すなわち、図８では、網点ドット画素再配置後に、複数の検出窓における網点ドット画素検出結果と２画素遅延させた再配置信号の論理和をとったパターンを示す概略図である。図６のパターンと比較して、明らかに網点ドット画素の検出結果が高密度化し、絶対数も増えている。この図８のようなパターンは、文字画像中には存在する確率が低い。網点ドット画素再配置部２２４ｃは、このようにして再配置した後に論理和をとった結果を、網点領域検出部２２４ｄに送る。
【００４５】
網点領域検出部２２４ｄは、網点ドット画素再配置部２２４ｃで生成された合成信号を、網点領域検出のための参照信号として使用し、この参照信号と図７とは異なる網点判定パターンを用いたパターンマッチングにより網点領域の検出を行う。そして、網点領域検出部２２４ｄは、網点判定パターンに合致した時、注目画素近傍の画素（例えば、注目画素及び全ての隣接画素）において、二値信号ａｍｉ＝１を出力し、網点判定パターンに合致しない場合は、ａｍｉ＝０を出力する。
【００４６】
図９は、第１の実施の形態で使用する網点判定パターンの一例を示す説明図である。ここで、図９において、○はアクティブ画素、×は非アクティブ画素、無印はアクティブか否か不問の画素を示す。ここで注目画素は中央画素である。このパターンを用いることにより、真の網点画像と文字画像に含まれる網点ドットの切り分けを行うことができる。さらに、前工程の網点ドット画素再配置部２２４ｃの配置の時点で、文字画像と網点画像の差がついていると、網点領域検出部２２４ｄにおいて用いるパターンとして、網点画像にのみ合致しやすいパターンを作ることが容易になる。
【００４７】
上述したように、本実施の形態では、網点ドット画素再配置部２２４ｃにおいて、７×７検出窓で検出した網点ドット画素のみを、注目画素に対して主走査方向に２画素遅延させて再配置を行っているが、注目画素に対して副走査方向に移動させて再配置してもよい。主走査方向に移動させた場合には、メモリ容量が増えない点で有利である。
【００４８】
また、本実施の形態では、網点領域検出部２２４ｄとして、パターンマッチングを用いて網点領域か否かの判定を行っているが、必ずしもパターンマッチングを行う必要はない。例えば、網点領域検出部２２４ｄに入力された再配置後の網点ドット画素を、所定の小領域内において計数し、所定の閾値以上ならば注目画素近傍を網点領域と判定し、二値信号ａｍｉ＝１を出力し、そうでない場合は、ａｍｉ＝０を出力するように構成してもよい。この場合も、網点ドット画素再配置部２２４ｃにおいて文字画像と網点画像に含まれる網点ドット画素の数に差がついているため、両者を切り分ける閾値を設定しやすくなる。
【００４９】
網点総合判定部２２４ｅは、網点領域検出部２２４ｄの検出結果ａｍｉが入力され、これに基づき、網点検出信号を出力する。網点総合判定部２２４ｅは、注目している所定の大きさを持つ小領域の小領域内において、ａｍｉ＝１である画素数を計数し、その合計値ＡｍｉＰが予め定められた閾値Ａｍｉｔｈよりも大きい場合に、網点総合判定部２２４ｅは、注目している小領域が最終的に網点領域として像域分離されると判定し、網点検出信号ｈｔ＝１を出力する。そうでない場合は、非網点領域と判定し、網点検出信号ｈｔ＝０を出力する。前記閾値Ａｍｉｔｈについては、注目小領域の近傍における特徴情報に応じて変化させるものとする。すなわち、注目小領域近傍において、注目小領域よりも前に処理された領域（処理済み領域）において網点総合判定部２２４ｅが出力した結果ｈｔに応じて、閾値Ａｍｉｔｈを変化させる。
【００５０】
本実施の形態においては、閾値Ａｍｉｔｈとして、2つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、網点総合判定部２２４ｅに入力された注目小領域近傍における、処理済み領域の網点総合判定結果ｈｔに応じて、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の処理済み領域が非網点領域と判定されている（ｈｔ＝０）ことが多い場合には、注目小領域は、網点領域ではない可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ａｍｉｔｈとして選択する。これに対し、近傍の処理済み領域が網点領域であると判定されている（ｈｔ＝１）ことが多い場合には、その注目小領域は、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ａｍｉｔｈとして用いる。なお、網点総合判定部２２４ｅに初めて画像データが入力された時点では、ｈｔ＝１と判定されている画素は存在しない。したがって、閾値Ａｍｉｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。そこで所定の注目領域においてａｍｉ＝１である画素の合計数ＡｍｉＰと、閾値Ａｍｉｔｈ（＝ＴＨ１）との比較を行う。
【００５１】
図１０は、前述の注目小領域の分布である。小領域分布パターンにおけるＴ１〜Ｔ９のそれぞれは、Ｔ５が注目している小領域、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４は処理済みの小領域であるとする。Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４のすべての領域についてｈｔ＝１と判定されている時には、Ｔ５の網点領域判定のための閾値ＡｍｉｔｈとしてＴＨ２（例えば４）が選択される。Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４のうち１つでもｈｔ＝０と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１（例えば７）が選択される。ただしこれは一例であって、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４のいずれか１つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、閾値を選択する際に参照する近傍領域をＴ１のみ、あるいはＴ２のみとすることもできる。この網点総合判定部２２４ｅの出力するｈｔを網点分離部２２４の分離結果ｈｔとして出力する。網点総合判定部２２４ｅは、上述した各判定結果を用いて総合判定を行う。網点総合判定部２２４ｅの詳細な処理は、特開２００３−４６７７２の段落０２０６の総合判定部の処理と同様である。
【００５２】
このように、第１の実施の形態にかかる複写機１０によれば、網点ドット画素再配置部２２４ｃにおいて、複数の網点ドット画素検出結果を再配置することにより、文字画像中には非常に存在しにくいパターンを作成することが可能になる。従って、文字と網点との誤判定を低減することが可能である。
【００５３】
（第２の実施の形態）
上述した第１の実施の形態においては、網点分離部２２４は、第２網点ドット画素検出部２２４ｂから出力された二値信号ｇｐｋ２は、次工程の網点ドット画素再配置部２２４ｃに送信されていた。第２の実施の形態では、周期チェック部１１２４ｆ（網点ドット画素無効化手段）は、第２網点ドット画素検出部２２４ｂから出力された二値信号ｇｐｋ２について、網点ドット画素の中でも周囲の濃度と比較して中央部の濃度が高い山ピーク画素と、濃度が低い谷ピーク画素の周期検出を行って周期チェックを行う。そして、チェックの結果により一部無効化された網点ドット画素検出結果において山ピークの周期チェックと谷ピークの周期チェック結果の論理和を取った後、網点ドット画素再配置部１１２４ｃに入力するものである。
【００５４】
図１１は、第２の実施の形態にかかる網点分離部１１２４の構成を示すブロック図である。網点分離部１１２４は、第１網点ドット画素検出部１１２４ａと、第２網点ドット画素検出部１１２４ｂと、網点ドット画素再配置部１１２４ｃと、網点領域検出部１１２４ｄと、網点総合判定部１１２４ｅと、周期チェック部１１２４ｆとを主に備えている。ここで、周期チェック部１１２４ｆ以外の機能及び構成については第１の実施の形態と同様である。
【００５５】
周期チェック部１１２４ｆは、入力された第２網点ドット画素検出部１１２４ｂの検出結果について、網点ドットの周期チェックを行う。すなわち、主走査１次元方向の網点ドット画素の間隔のチェックを行う。この周期チェックは、網点ドット画素の中でも周囲の濃度と比較して中央部の濃度が高い山ピーク画素と、濃度が低い谷ピーク画素とで独立して行う。
【００５６】
本実施の形態において、第２網点ドット画素検出部１１２４ｂの検出対象の網点は、検出線数１００線以下であるので、それよりも高線数（短周期）で現れる網点ドット画素は、本来検出したい網点ではなく、小さな文字に由来する場合が殆どである。具体的に６００ｄｐｉ読み取りの場合を考えると、検出線数を１００線以下とすれば、本来の網点由来の山ピーク（または谷ピーク）画素の間隔は８以上となる。したがって、間隔が８未満のピーク画素は、本来の網点由来のものではないとして除去する。ここで、第２網点ドット画素検出部１１２４ｂで検出したい線数を１００線以下とした場合、周期判定の閾値は以下のように計算することができる。
【００５７】
すなわち、１００線でスクリーン角０度のときに、６００ｄｐｉで読み取ると周期６となる。低線数網点は、一般に白黒原稿で用いられることが殆どなので、白黒網点のみに限定して考える。すると、白黒網点は一般にスクリーン角４５度であるので、白黒網点は周期を１．４１倍すると、周期８．４６となる。このことは、周期が８以下の場合には１００線よりも高線数の網点であるので、入力データを無効として出力する。なお、周期８は上記のような読み取り条件で選択した周期であり、設計条件に応じて適宜変更できることはいうまでもない。
【００５８】
前述のとおり、周期チェック部１１２４ｆでは、網点ドット画素の山ピークの周期検出と谷ピークの周期検出を独立に行う。これは、網点面積率５０％近傍においては、網点山ピークと網点谷ピークが交互に現れ正確な周期が、現れないためである。このようにして周期チェックが行われ、さらにチェックの結果により一部無効化された網点ドット画素検出結果は、山ピークの周期チェックと谷ピークの周期チェック結果の論理和が取られた後、網点ドット画素再配置部１１２４ｃに入力される。
【００５９】
網点ドット画素再配置部１１２４ｃには、第１の実施の形態と同様に第１網点ドット画素検出結果が入力される。また、周期チェックにより所望の低線数網点に由来する網点ドット以外を消去した、第２網点ドット画素検出結果が入力される。
【００６０】
上述したように、第２の実施の形態にかかる複写機１０によれば、周期チェック部１１２４ｆを備え、周期チェックを行うことにより、結果として対象とする線数の網点由来の網点ドットは殆ど減らさずに、文字由来の網点ドットとのみ減少させることができる。これにより、結果として網点領域検出部１１２４ｄで対象となる網点のみを検出し、文字画像と網点との誤判定を低減することが可能となる。
【００６１】
また、本実施形態の画像処理装置で実行される画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の画像処理装置で実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。また、本実施形態の画像処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００６２】
本実施の形態の画像処理装置で実行される画像処理プログラムは、上述した各部（スキャナ補正部２００、圧縮処理部３００、コントローラ４００、伸張処理部８００、プリンタ補正部９００）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が記憶媒体から画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、スキャナ補正部２００、圧縮処理部３００、コントローラ４００、伸張処理部８００、プリンタ補正部９００が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】第１の実施の形態における複写機１０の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示したスキャナ補正部の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示したプリンタ補正部の構成を示すブロック図である。
【図４】図２に示した像域分離部２２０の機能的構成を示すブロック図である。
【図５】第１の実施の形態にかかる網点分離部の構成を示すブロック図である。
【図６】１００線のシアン網点の網点ドット画素検出結果を示す説明図である。
【図７】従来の網点判定パターンを示す説明図である。
【図８】図６に示す網点ドット画素検出結果の各画素を２画素遅延させて網点ドット画素検出結果と合成した例を示す説明図である。
【図９】第１の実施の形態で使用する網点判定パターンの一例を示す説明図である。
【図１０】注目小領域の分布を示す説明図である。
【図１１】第２の実施の形態にかかる網点分離部の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０  複写機
２０  バス
１００  スキャナ
２００  スキャナ補正部
２１０  スキャナγ補正部
２２０  像域分離部
２２１  白領域抽出部
２２２  フィルタ部
２２３  エッジ抽出部
２２４  網点分離部
２２４ａ  第１網点ドット画素検出部
２２４ｂ  第２網点ドット画素検出部
２２４ｃ  網点ドット画素再配置部
２２４ｄ  網点領域検出部
２２４ｅ  網点総合判定部
２２５  有彩領域検出部
２２６  総合判定部
２３０  フィルタ処理部
２４０  色補正部
２５０  変倍処理部
３００  圧縮処理部
４００  コントローラ
５００  ＨＤＤ
６００  ＮＩＣ
７００  クライアントＰＣ
８００  伸張処理部
９００  プリンタ補正部
９１０  プリンタγ補正部
９２０  階調処理部
１０００  プロッタ
１１２４  網点分離部
１１２４ａ  第１網点ドット画素検出部
１１２４ｂ  第２網点ドット画素検出部
１１２４ｃ  網点ドット画素再配置部
１１２４ｄ  網点領域検出部
１１２４ｅ  網点総合判定部
１１２４ｆ  周期チェック部
【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】
0004861967.tif 000009
【図９】
0004861967.tif 000010
【図１０】
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【図１１】
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