(57)【要約】【課題】網点領域の検出精度を上げることができる画像処理装置を提供する。【解決手段】網点明度（白画素と黒画素とで作られる網点画像の白黒比から求められる明度であり、０％（黒画素のみからなる画像）〜１００％（白画素のみからなる画像）の数値で示される）と、平均階調（網点画像をスキャナで読み取ったときの網点領域の平均階調であり、０（完全な黒）〜２５５（完全な白）の数値で示される）との関係を示すカーブ（上グラフの実線）から、そのカーブをリニアに補正するための入力特性変調テーブルのデータ（上グラフの一点鎖線）を求める。入力された処理対象の画像データは、入力特性変調テーブルのデータによって補正される。これにより、網点明度と平均階調とをリニアな関係に補正することができる（下グラフの実線）。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを網点明度と平均階調との特性に基づいて補正する補正手段と、
前記補正された画像データに基づいて網点領域を判別する網点領域判別手段とを備えた、画像処理装置。
【請求項２】
前記網点領域判別手段は、
前記補正された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段を含み、
前記検出された孤立点の特性に基づいて網点領域を判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記孤立点検出手段は、前記補正後の画像データの少なくとも一部の領域におけるダイナミックレンジに基づいて孤立点を検出する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記孤立点検出手段は、前記補正後の画像データの少なくとも一部の領域に含まれる複数の画素の画素値の差に基づいて孤立点を検出する、請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記補正手段は、網点明度と平均階調との特性に基づいた補正を行なう入力特性変調テーブルを備える、請求項１から４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像データの文字領域を判別する文字領域判別手段をさらに備え、
前記文字領域判別手段は、前記補正手段によって補正されない画像データに基づいて文字領域を判別する、請求項１から５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記文字領域判別手段と前記網点領域判別手段とは、それぞれ異なる入力特性変調テーブルを用いて補正された画像データに基づいて判別を行なう、請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記補正手段は、網点の線数に応じて異なる補正を行なう、請求項１から７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記補正手段は、複数の入力特性変調テーブルを有し、
前記網点領域判別手段は、それぞれの入力特性変調テーブルで補正されたデータに対して、それぞれ異なる線数の網点判別を行なう、請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記補正手段は、複数の異なるプレーンの入力データに対する、複数の入力特性変調テーブルを有する、請求項１から９のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像データを網点明度と平均階調との特性に基づいて補正する補正ステップと、
前記補正された画像データに基づいて網点領域を判別する網点領域判別ステップとを備えた、画像処理方法。
【請求項１２】
画像データを網点明度と平均階調との特性に基づいて補正する補正ステップと、
前記補正された画像データに基づいて網点領域を判別する網点領域判別ステップとをコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関し、特に、画像中の網点領域を判定することができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＭＦＰ（Multi Function Peripheral）、複写機、ファクシミリ装置などの画像形成装置には、入力画像を処理するための画像処理装置が用いられている。
【０００３】
入力画像の処理のために、入力画像の領域の判定が行われる。これは、入力された画像データ中の文字領域、網点領域などを判別して、それぞれの領域に適した特定の処理を行なうものである。
【０００４】
網点領域の判別のためには、網点を構成する孤立点の形状を判別し、孤立点の周期性や個数によって網点領域を特定する手法が提案されている。
【０００５】
下記特許文献１には、網点画像出力時に、複数のγテーブルを参照して階調変調を行ない、その論理和から網点濃度に最適化した階調で出力を行なう画像情報処理装置が開示されている。
【特許文献１】特開平６−４６２６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
原稿をＣＣＤにより読み取って、その読み取り画像から網点領域を抽出する場合には、抽出の精度が悪くなるという問題点があった。
【０００７】
この発明はそのような問題点を解決するためになされたものであり、網点領域の検出精度を上げることができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するためこの発明のある局面に従うと、画像処理装置は、画像データを網点明度と平均階調との特性に基づいて補正する補正手段と、補正された画像データに基づいて網点領域を判別する網点領域判別手段とを備える。
【０００９】
好ましくは網点領域判別手段は、補正された画像データから孤立点を検出する孤立点検出手段を含み、検出された孤立点の特性に基づいて網点領域を判定する。
【００１０】
好ましくは孤立点検出手段は、補正後の画像データの少なくとも一部の領域におけるダイナミックレンジに基づいて孤立点を検出する。
【００１１】
好ましくは孤立点検出手段は、補正後の画像データの少なくとも一部の領域に含まれる複数の画素の画素値の差に基づいて孤立点を検出する。
【００１２】
好ましくは補正手段は、網点明度と平均階調との特性に基づいた補正を行なう入力特性変調テーブルを備える。
【００１３】
好ましくは画像処理装置は、画像データの文字領域を判別する文字領域判別手段をさらに備え、文字領域判別手段は、補正手段によって補正されない画像データに基づいて文字領域を判別する。
【００１４】
好ましくは文字領域判別手段と網点領域判別手段とは、それぞれ異なる入力特性変調テーブルを用いて補正された画像データに基づいて判別を行なう。
【００１５】
好ましくは補正手段は、網点の線数に応じて異なる補正を行なう。
【００１６】
好ましくは補正手段は、複数の入力特性変調テーブルを有し、網点領域判別手段は、それぞれの入力特性変調テーブルで補正されたデータに対して、それぞれ異なる線数の網点判別を行なう。
【００１７】
好ましくは補正手段は、複数の異なるプレーンの入力データに対する、複数の入力特性変調テーブルを有する。
【００１８】
この発明の他の局面に従うと画像処理方法は、画像データを網点明度と平均階調との特性に基づいて補正する補正ステップと、補正された画像データに基づいて網点領域を判別する網点領域判別ステップとを備える。
【００１９】
この発明のさらに他の局面に従うと画像処理プログラムは、画像データを網点明度と平均階調との特性に基づいて補正する補正ステップと、補正された画像データに基づいて網点領域を判別する網点領域判別ステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２０】
これらの発明に従うと、網点領域の検出精度を上げることができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理装置プログラムを提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図１は、本発明の実施の形態の１つにおける画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００２２】
画像処理装置は、ＭＦＰ、ファクシミリ装置、複写機など画像形成装置に搭載される。
【００２３】
図を参照して画像処理装置は、原稿から画像データを読み取るためのＣＣＤセンサ１０１と、ＣＣＤセンサからの信号をＡ／Ｄ変換し、ＲＧＢデータを生成するＡ／Ｄ変換部１０３と、ＲＧＢデータに対してシェーディング補正を行なうシェーディング補正部１０５と、シェーディング補正後のデータに対して各種画像処理を行なう画像処理部１０７と、画像処理実行時に画像を一時格納する画像メモリ１０９と、各種定数の設定、プログラムの実行などを行なう制御部１１１と、ユーザからの設定入力を受付ける操作部１１３と、ユーザへ画像その他の情報を表示する表示部１１５とを備えている。
【００２４】
画像処理部１０７は、画像データの文字領域を判別する文字領域判別部１０７ａと、網点領域を判別する網点領域判別部１０７ｂと、入力特性変調テーブル１０７ｃとを含んでいる。
【００２５】
図２は、網点領域判別部１０７ｂの動作を示すフローチャートである。
【００２６】
ステップＳ１０１において、入力データ（処理対象の画像データ）Ｄに対して、入力特性変調テーブルを適用し、入力データの補正を行なう。ステップＳ１０３において、補正後の画像データから孤立点を検出する。
【００２７】
ステップＳ１０５において、孤立点の数をカウントし、ステップＳ１０７において孤立点の周期性を判定する。ステップＳ１０９において、孤立点の数と周期性とに基づいて、網点領域を判定する。判定後に、網点領域を示す領域データＤｒが得られる。
【００２８】
図３および４は、孤立点を検出するためのフィルタの具体例を示す図である。
【００２９】
図３は１ドット孤立点を、図４は２ドット孤立点を検出するためのフィルタの例である。
【００３０】
ともに中央部の斜線によるハッチングの位置の孤立点を検出することを想定しており、斜線ハッチングの位置の画素値と、その周囲を囲むグレーのハッチングの位置の画素値との差異から、孤立点を検出する。
【００３１】
孤立点フィルタの形状は、画像取り込み時に、ＣＣＤの位相と孤立点の位相とがずれた場合も考慮した形状としている。たとえば、図３の１ドット孤立点を検出するフィルタにおいても、斜線によるハッチングの画素が１×２の画素から構成されるタイプなどが含まれている。
【００３２】
（グレーのハッチングの領域の画素値のMin値）−（斜線ハッチングの領域の画素の平均値）＞Ｒｅｆであれば、黒孤立点（白地に対する黒の孤立点）であるものと判定する。
【００３３】
（斜線ハッチングの領域の画素の平均値）−（グレーのハッチングの領域の画素値のMin値）＞Ｒｅｆであれば、白孤立点（黒地に対する白の孤立点）であるものと判定する。
【００３４】
ここに、Ｒｅｆの値としては、例えばある領域のダイナミックレンジ×α（αは乗算係数）を使用する。また、画素値は小さい方が黒に近く、大きい方が白に近いものとする。
【００３５】
ところで、網点画像の網点明度（白画素と黒画素とで作られる網点画像の白黒比から求められる明度であり、０％（黒画素のみからなる画像）〜１００％（白画素のみからなる画像）の数値で示される）と平均階調（網点画像をスキャナで読み取ったときの網点領域の平均階調であり、０（完全な黒）〜２５５（完全な白）の数値で示される）の特性は特有の非線形特性を有している。また、線数が高いほど非線形の度合いが強くなる。
【００３６】
図５は、網点明度と平均階調との関係を示す図である。
【００３７】
図に示されるように、網点明度と平均階調とはリニアな関係を有しておらず、網点明度よりも平均階調は黒側の数値となる。例えば、網点明度５０％（白画素と黒画素の割合が５０％ずつの状態）であれば、その画像をスキャナで読み取ったときに、平均階調は１２７程度となることが望ましいが、実際は６４程度となってしまう。これは、ＣＣＤの読み取り周期の関係で、白画素を階調２５５の完全な白画素として読み取ることができず、階調６５などの灰色画素として読み取ってしまうため（近辺の黒画素の一部をＣＣＤで読み取ってしまい、その黒画素が読み取り明度を下げてしまうため）である。
【００３８】
すなわち、ＣＣＤによって読み取られた平均階調が中間階調（階調１２７程度）であっても、網点明度は５０％ではなく、黒網点と白網点の面積比率が５０：５０とならない。
【００３９】
このため、本来網点明度の中間位置（５０％）で入れ替わる、黒網点（薄い下地に濃い孤立点がある網点）と、白網点（濃い下地に薄い孤立点がある網点）のバランスが崩れ、従来の技術においては、中間明度での網点検出精度が低下するという問題があった。
【００４０】
また、図５における点線の楕円で示されるシャドウ部（濃い網点領域）ではダイナミックレンジが極端に小さくなる。このため、上述したＲｅｆの値としてダイナミックレンジ×α（αは乗算係数）を使用する場合に、Ｒｅｆ値が極端に低くなり、従来の技術では、網点を適切に判別できない（網点領域とそれ以外の領域の分離が困難である）という問題があった。
【００４１】
図６は、図２のステップＳ１０１で実行される入力特性変調テーブルを用いた画像の処理を説明するための図である。
【００４２】
図の上のグラフにおいて実線は、図５の網点明度と平均階調との関係を示すカーブであり、一点鎖線は、そのカーブをリニアに補正するための入力特性変調テーブルのデータを示す。入力された処理対象の画像データは、入力特性変調テーブルのデータにより明るめのデータに補正される。これにより、図６の下のグラフに示されるように、網点明度と平均階調とをリニアな関係に補正することができる。
【００４３】
図７は、図２のステップＳ１０１で実行される入力特性変調テーブルを用いた画像の処理方法を説明するための図である。
【００４４】
具体的には入力特性変調テーブルは、処理対象となる画像の各画素値（階調０〜２５５）をそれに対応する補正後の画素値（階調０〜２５５）に変換するためのテーブルとなる。入力特性変調テーブルは、図５の網点明度と平均階調との関係を示すグラフを、図６下のリニアな直線に対して線対象となるようにしたグラフである。入力特性変調テーブルは、網点明度と平均階調の関係を求め、それに基づいて作成することができる。
【００４５】
図８は、本発明の効果を説明するための図である。
【００４６】
図６および７の補正により、図８の一点鎖線で示されるように、網点明度と平均階調との関係はリニアになり、網点明度５０％（中間明度）を平均階調１２７付近とすることができる。また、シャドウ部におけるダイナミックレンジを上げることができる。補正後のデータで網点領域の判別が行なわれる。なお、図８における実線は、補正を行なわなかった場合の処理を示す図である。
【００４７】
このように本実施の形態の構成によると、網点明度−平均階調の特性をリニアにすることができるため、中間階調の網点検出精度を向上させることが出来るという効果がある。また、シャドウ部の網点検出を可能にすることができるという効果がある。
【００４８】
また、通常、網点内の文字を判別する場合、黒網点領域においてのみ文字抽出を考慮する必要がある（白網点は色が濃い領域であるため、白網点上に濃い文字を配置しても読めないため、検出する必要性がない）。
【００４９】
例えば、白網点は孤立点領域をダイレーションし、孤立点を含む矩形領域すべてを網点領域として処理し、黒網点は孤立点部分のみを網点領域とすることで、黒網点部分にある文字を網点領域と誤判別してしまうことを防ぐことができる。
【００５０】
本実施の形態では、網点明度−平均階調がリニアとなり、平均階調１２７の位置で黒網点／白網点が切り替わるので、そこまでを黒網点領域として文字判別を行なえばよい。
【００５１】
すなわち補正を行なわない場合（図５）には、かなり暗い階調まで黒網点領域が侵食してきている。このため、黒網点領域はかなり広い階調範囲に対応させる必要があり、捕捉精度が落ちるという問題があったが、本実施の形態によるとそのような問題を解決することができる。
【００５２】
なお、非線形の特性は網点領域固有の特性であるため、上述の補正は、網点領域のみに適用し、その他の領域（文字領域や連続階調領域）においては、変調テーブルを適応せずに判別処理を行なう必要がある。
【００５３】
［変形例１］
【００５４】
なお、文字の領域を判別する文字領域判別部１０７ａ（図１）においては、入力特性変換テーブルを用いずに文字領域を判別してもよいし、文字領域判別に適した入力特性判別テーブルを用いて文字領域を判別してもよい。すなわち、文字領域判別部と網点領域判別部に異なる入力特性変調テーブルを持たせ、各々異なる入力特性変調テーブルを用いて補正したデータそれぞれを対象として、文字領域判別と網点領域判別とを行なってもよい。
【００５５】
［変形例２］
【００５６】
また、網点画像の網点明度と平均階調の関係は特有の非線形特性を有しているが、線数が高いほど非線形の度合いが強くなるという傾向がある。
【００５７】
図９は、線数に応じた網点画像の網点明度と平均階調の関係を示す図である。
【００５８】
このように、線数が高いほどカーブがきつくなるため、網点判別部に、線数に応じた複数の入力特性変調テーブルを持たせ、それぞれの入力特性変調テーブルで変調を行なうこととしてもよい。すなわち、図９の網点明度と平均階調との関係を示す各線数における曲線を、図６下に示されるリニアな直線に対して線対象となるようにし、それを各線数の網点領域を検出するための入力特性変調テーブルとするものである。
【００５９】
このようにすることで、複数の変調されたデータを用いて、異なる線数の網点判別を精度良く行なうことができる。
【００６０】
［変形例３］
【００６１】
また、網点判別部に、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれのプレーンに応じた複数の入力特性変調テーブルを持たせ、それぞれのプレーンのデータに対して対応する入力特性変調テーブルで変調を行なうこととしてもよい。すなわち、異なるプレーンの入力データに対し、異なる入力特性変調テーブルを用いるものである。網点画像の網点明度と平均階調の関係は、各プレーンにおいて異なるため、このようにすることで良好な網点領域の判別を行なうことが可能となる。
【００６２】
［実施の形態における効果］
【００６３】
上述の実施の形態によると、網点領域の網点濃度と入力階調の関係をリニアに補正するテーブルを導入することで、網点領域の検出精度を上げることができるという効果がある。
【００６４】
［その他］
【００６５】
なお、入力特性変換テーブルは、入力データの画素値と補正後の画素値とを１対１に対応付けるデータであってもよいし、入力データの画素値を補正後の画素値に変換する数式、パラメータ、変換プログラムなどであってもよい。
【００６６】
本発明はＭＦＰ、ファクシミリ装置、複写機、ＰＣなどの画像処理装置に対して実施することができる。
【００６７】
また、上述の実施の形態における処理は、ソフトウエアによって行なっても、ハードウエア回路を用いて行なってもよい。
【００６８】
また、上述の実施の形態における処理を実行するプログラムを提供することもできるし、そのプログラムをＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録してユーザに提供することにしてもよい。また、プログラムはインターネットなどの通信回線を介して、装置にダウンロードするようにしてもよい。
【００６９】
なお、上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の実施の形態の１つにおける画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】網点領域判別部１０７ｂの動作を示すフローチャートである。
【図３】孤立点を検出するためのフィルタの具体例を示す図である。
【図４】孤立点を検出するためのフィルタの具体例を示す図である。
【図５】網点明度と平均階調との関係を示す図である。
【図６】図２のステップＳ１０１で実行される入力特性変調テーブルを用いた画像の処理を説明するための図である。
【図７】図２のステップＳ１０１で実行される入力特性変調テーブルを用いた画像の処理方法を説明するための図である。
【図８】本発明の効果を説明するための図である。
【図９】線数に応じた網点画像の網点明度と平均階調の関係を示す図である。
【符号の説明】
【００７１】
１０１  ＣＣＤセンサ、１０３  Ａ／Ｄ変換部、１０５  シェーディング補正部、１０７  画像処理部、１０７ａ  文字領域判別部、１０７ｂ  網点領域判別部、１０７ｃ  入力特性変調テーブル、１０９  画像メモリ、１１１  制御部、１１３  操作部、１１５  表示部。
【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】
2009017313.tif 000009
【図８】
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【図９】
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