(57)【要約】【課題】簡単な演算処理で、画像を構成する画素の属性の判定を行う。また、高精度に画素の属性の判定を行う。【解決手段】プリンタ１０は、スキャナ９１で取り込んだ画像を、領域分類処理によって、エッジ構成部分の領域と網点構成部分の領域とに分類し、領域毎に適した空間フィルタを用いて補正処理を行う。領域分類処理においては、注目画素を中心とする周辺画素から選択された２画素の組合せパターンである差分パターンｔについて、輝度階調値の差分値を算出し、差分パターンｔ毎に用意された閾値と比較することで、ｔ個の差分パターンに対応する差分判定値ｈｔ（ｘ）をそれぞれ算出し、これらに重み付けを行って総合差分判定値Ｈ（ｘ）を算出する。この値を基に、注目画素がエッジ構成部分であるのか、網点構成部分であるのかを判断する。【選択図】図４
2009089266.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を構成する画素について、該画素が表す画像領域の種類に関する属性を判定する画像処理装置であって、
前記画像を構成する各画素の階調値データを読み込むデータ入力手段と、
前記画像を構成する所定の画素及び該所定の画素の周辺の所定範囲の画素群の中から選択した複数の画素の組合せパターンについて、該複数の画素の前記階調値の差分値に基づく差分判定値を算出する差分判定値算出手段と、
前記算出された差分判定値に基づき、前記所定の画素の前記属性を判定する属性判定手段と
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記差分判定値算出手段は、複数種類の前記組合せパターンに対応する複数の前記差分値を算出し、該算出された複数の差分値ごとに前記差分判定値を算出する
画像処理装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像処理装置であって、
前記属性判定手段は、前記複数種類の組合せパターンについて重み付けを行って、前記判定を行う
画像処理装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３記載の画像処理装置であって、
前記差分判定値算出手段は、前記算出された差分判定値が所定の結果を示す場合には、前記組合せパターンの種類を増加させて、前記差分判定値を算出し直し、
前記属性判定手段は、該算出し直された差分判定値に基づき、前記判定を行う
画像処理装置。
【請求項５】
請求項２ないし請求項４のいずれか記載の画像処理装置であって、
前記画像の品質に関する情報を取得する手段と、
該取得された画像の品質に関する情報に応じて、少なくとも前記複数種類の組合せパターンの数及び前記複数種類の組合せパターンの種類のいずれかを切り替える手段と
を備えた画像処理装置。
【請求項６】
画像に画像処理を施す画像処理装置であって、
前記画像を構成する各画素の階調値データを読み込むデータ入力手段と、
前記画像を構成する所定の画素及び該所定の画素の周辺の所定範囲の画素群の中から選択した複数の画素が表す階調値の差分値に基づく差分判定値を算出する差分判定値算出手段と、
該算出された差分判定値に応じた画像処理を前記画像の少なくとも一部に施す画像処理手段と
を備えた画像処理装置。
【請求項７】
画像を構成する画素について、該画素が表す画像領域の種類に関する属性を判定する判定方法であって、
前記画像を構成する各画素の階調値データを読み込み、
前記画像を構成する所定の画素または該所定の画素の周辺の所定範囲の画素群の中から選択した複数の画素の組合せパターンについて、該複数の画素の前記階調値の差分値に基づく差分判定値を算出し、
前記算出された差分判定値に基づき、前記所定の画素の属性を判定する
判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の属性を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コピー機、イメージスキャナ、ファクシミリなどでは、読み取り装置で読み取った画像データを、より高画質に出力するために、画像補正処理を施すことがある。例えば、画像データの基となったドキュメントが文字や線画で構成されていれば、より鮮鋭に出力するために、エッジを強調する補正処理が施され、ドキュメントが網点画像で構成されていれば、モアレを抑制するために、色の変化を滑らかにする補正処理が施される。
【０００３】
このような補正処理を行うためには、文字や網点といった画像の属性を判定する必要がある。特に、文字と網点とが混在しているような画像データを扱う場合には、画像の領域毎に属性を判定することが必要である。このような画像の属性判定を行う技術として、例えば、下記特許文献１及び特許文献２の技術が知られている。
【０００４】
【特許文献１】特開平４−３０４７７６号公報
【特許文献２】特開平７−２２００７２号公報
【０００５】
特許文献１は、階調分布や階調変化を算出し、ファジィ推論からの適合度を用いて、画像の属性を判定する技術を開示している。また、特許文献２は、ライン毎に一次フーリエ変換処理を実施して空間周波数特性を演算し、原稿画像の空間周波数毎の分類、累積結果から入力画像の網点構造の有無、周期性、網点線数を判定する技術を開示している。
【０００６】
しかしながら、これらの方法では、階調分布、階調変化といった特徴量の算出やフーリエ変換処理に演算コストがかかり、処理速度が問題となっていた。また、この処理速度の問題を解決するために、高価なハード構成となることが問題となっていた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の問題を踏まえ、本発明が解決しようとする課題は、簡単な演算処理で、画像を構成する画素の属性の判定を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は適用例として実現することが可能である。
【０００９】
［適用例１］画像を構成する画素について、該画素が表す画像領域の種類に関する属性を判定する画像処理装置であって、
前記画像を構成する各画素の階調値データを読み込むデータ入力手段と、
前記画像を構成する所定の画素及び該所定の画素の周辺の所定範囲の画素群の中から選択した複数の画素の組合せパターンについて、該複数の画素の前記階調値の差分値に基づく差分判定値を算出する差分判定値算出手段と、
前記算出された差分判定値に基づき、前記所定の画素の前記属性を判定する属性判定手段と
を備えた画像処理装置。
【００１０】
かかる構成の画像処理装置は、画像を構成する所定の画素及び周辺の所定範囲の画素群の中から選択した複数の画素の階調値の差分値に基づく差分判定値を算出し、この差分判定値に基づいて、所定の画素の属性を判定する。したがって、簡単な演算処理で画素の属性の判定を行うことができる。なお、本願において、画素の属性とは、画素が表す画像領域の種類に関する属性であり、例えば、文字内部、エッジ部分、網点部分、写真画像部分などをいう。また、上述の差分判定値とは、階調値の差分値そのものを含む概念である。
【００１１】
［適用例２］適用例１記載の画像処理装置であって、差分判定値算出手段は、複数種類の組合せパターンに対応する複数の差分値を算出し、算出された複数の差分値ごとに差分判定値を算出する画像処理装置。
【００１２】
かかる構成の画像処理装置は、複数種類の組合せパターンに対応する複数の差分判定値に基づき、総合的な判定を行うので、判定の精度を向上させることができる。
【００１３】
［適用例３］適用例２記載の画像処理装置であって、属性判定手段は、複数種類の組合せパターンについて重み付けを行って、判定を行う画像処理装置。
【００１４】
かかる構成の画像処理装置は、複数種類の組合せパターンについて重み付けを行って判定を行うので、組合せパターンの特性を反映した判定が可能であり、判定の精度を向上させることができる。
【００１５】
［適用例４］適用例２または適用例３記載の画像処理装置であって、差分判定値算出手段は、算出された差分判定値が所定の結果を示す場合には、組合せパターンの種類を増加させて、差分判定値を算出し直し、属性判定手段は、算出し直された差分判定値に基づき、判定を行う画像処理装置。
【００１６】
かかる構成の画像処理装置は、算出された差分判定値では正確な判定が行いにくい場合には、組合せパターンの種類を増加させて、差分判定値を算出し直して判定を行うので、判定の精度を向上させることができる。また、少ない種類の組合せパターンでは判定を行いにくい場合のみ、多数の種類の組合せパターンで判定を行えるので、多数の種類の組合せパターンを前提とする場合と比べて、処理速度を高速化することができる。
【００１７】
［適用例５］適用例２ないし適用例４のいずれか記載の画像処理装置であって、画像の品質に関する情報を取得する手段と、取得された画像の品質に関する情報に応じて、少なくとも複数種類の組合せパターンの数及び複数種類の組合せパターンの種類のいずれかを切り替える手段とを備えた画像処理装置。
【００１８】
かかる構成の画像処理装置は、画像の品質に関する情報に応じて複数種類の組合せパターンの数や種類を切り替えるので、画像の品質に関する情報に適した組合せパターンを用いて、精度良く、あるいは、高速に判定を行うことができる。
【００１９】
なお、本発明は、画素の属性を判定する画像処理装置としての構成のほか、画像に画像処理を施す画像処理装置や、コンピュータが画素の属性を判定する方法等としても構成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
Ａ．実施例：
本発明の実施例について説明する。
Ａ−１．プリンタ１０の概略構成：
図１は、本願の画像処理装置の実施例としてのプリンタ１０の概略構成を示す説明図である。プリンタ１０は、印刷機能の他に、スキャナ機能、コピー機能を備えた、いわゆる複合機プリンタである。プリンタ１０は、制御ユニット２０、キャリッジ移動機構６０、キャリッジ７０、紙送り機構８０、スキャナ９１、操作パネル９６を備えている。
【００２１】
キャリッジ移動機構６０は、キャリッジモータ６２、駆動ベルト６４、摺動軸６６を備えており、摺動軸６６に移動自在に保持されたキャリッジ７０を、主走査方向に駆動させる。キャリッジ７０は、インクヘッド７１とインクカートリッジ７２とを備えており、インクカートリッジ７２からインクヘッド７１に供給されたインクを、印刷用紙Ｐに吐出する。紙送り機構８０は、紙送りローラ８２、紙送りモータ８４、プラテン８６を備えており、紙送りモータ８４が紙送りローラ８２を回転させることで、プラテン８６の上面に沿って印刷用紙Ｐを搬送する。スキャナ９１は、光学的に画像を読み込むイメージスキャナであり、本実施例においては、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）方式を用いたが、ＣＩＳ（Contact Image Sensor）方式など種々の方式を用いることができる。
【００２２】
上述した各機構は、制御ユニット２０により制御される。制御ユニット２０は、ＣＰＵ３０、ＲＡＭ４０、ＲＯＭ５０を備えるマイクロコンピュータとして構成されており、ＲＯＭ５０に記憶されたプログラムをＲＡＭ４０に展開して実行することで、上述の各機構の制御のほか、図１に示す機能部として機能する。また、ＲＯＭ５０には、差分パターンテーブル５２が記憶されている。これらの機能部や差分パターンテーブル５２の詳細については、後述する。
【００２３】
以上のような構成を有するプリンタ１０は、スキャナ９１によって読み取った画像を、印刷用紙Ｐに印刷することで、コピー機として機能する。なお、上述の印刷機構は、インクジェット式に限らず、レーザ式、熱転写式など、種々の印刷方式を用いることができる。
【００２４】
Ａ−２．画像複製処理：
プリンタ１０を用いて所定の画像のコピーを行う画像複製処理の流れを示すフローチャートを図２に示す。この処理は、ユーザが、コピーの対象とする画像をプリンタ１０にセットし、操作パネル９６を用いてコピーの指示操作を行うことにより開始される。この処理が開始されると、ＣＰＵ３０は、画像入力処理として、スキャナ９１を用いて、結像された光学像を電気信号に変換する（ステップＳ１００）。そして、画像変換処理として、得られたアナログ信号をＡＤ変換回路でデジタル信号に変換し、更に、画像全体が一様な明るさとなるようにシェーディング補正を行う（ステップＳ１１０）。
【００２５】
そして、得られた画像データに対して、画素単位で領域の分類を行う（ステップＳ１２０）。この処理は、画像を構成する画素を、エッジ部分を構成する画素と、網点部分を構成する画素とに分類する処理であり、その詳細については、「Ａ−３．領域分類処理」で後述する。
【００２６】
次に、ＣＰＵ３０は、画像処理部３４の処理として、分類されたそれぞれの領域について、それに適した補正処理を行う（ステップＳ１３０）。この処理は、例えば、エッジ構成領域に分類された画素に対しては強調フィルタを用いて、網点構成領域に分類された画素に対しては平滑フィルタを用いて、空間フィルタリングを行う処理である。このような補正処理を行うことで、後述するステップＳ１５０の画像出力処理において、エッジ構成部分に対してはより鮮鋭に、網点構成部分に対してはモアレを抑制して出力することができる。
【００２７】
領域別補正処理を行うと、ＣＰＵ３０は、出力時に色合い等が再現できるように、ガンマ補正や、入力画像と出力画像の色情報の誤差を小さくする色補正などの全体補正処理を行い（ステップＳ１４０）、印刷制御部３５の処理として、キャリッジ移動機構６０、キャリッジ７０、紙送り機構８０等を駆動させて、画像を印刷用紙Ｐ上に出力する（ステップＳ１５０）。このようにして、画像の複製処理は完了する。
【００２８】
Ａ−３．領域分類処理：
図２のステップＳ１２０に示した領域分類処理の流れを示すフローチャートを図３に示す。この処理が開始されると、ＣＰＵ３０は、まず、画像入力部３１の処理として、上記ステップＳ１１０で得られた画像データ（ここでは、ＲＧＢデータ）をＲＡＭ４０に読み込む（ステップＳ２００）。そして、注目画素を移動する（ステップＳ２１０）。注目画素とは、当該画素がエッジ構成部分または網点構成部分のいずれに該当するかという属性の判定を行う画素であり、本実施例においては、最初の注目画素は、画像の左上端に位置する画素である。
【００２９】
そして、注目画素を移動すると、ＣＰＵ３０は、属性判定部３３の処理として属性判定処理を行い、注目画素がエッジ構成部分であるのか、それとも網点構成部分であるのかを判定する（ステップＳ２２０）。この属性判定処理の詳細については、「Ａ−４．属性判定処理」において後述する。
【００３０】
そして、注目画素の属性を判定すると、ＣＰＵ３０は、その結果をＲＡＭ４０に書き込む（ステップＳ２４０）。そして、対象画像の全ての画素について、上記の処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ２５０）、終了していなければ（ステップＳ２５０：ＮＯ）、処理を上記ステップＳ２１０に戻し、終了していれば（ステップＳ２５０：ＹＥＳ）、領域分類処理を終了して、処理を図２の画像複製処理に戻す。
【００３１】
Ａ−４．属性判定処理：
図３のステップＳ２２０に示した属性判定処理の流れを示すフローチャートを図４に示す。この処理が開始されると、ＣＰＵ３０は、まず、差分判定値算出部３２の処理として、差分判定値ｈｔ（ｘ）を算出する（ステップＳ２２１）。具体的には、この差分判定値ｈｔ（ｘ）は、以下のようにして算出する。
【００３２】
まず、注目画素の周辺の所定範囲の画素群の中から選択された任意の２画素について、当該画素が表す輝度の階調値の差分値Δｆを算出する。なお、画素が表す輝度の階調値は、画素が表すＲＧＢの階調値から公知の手法により求めることができる。この所定範囲とは、画像の左上端から右方向にｉ番目、下方向にｊ番目の画素を画素Ｐ（ｉ，ｊ）として表すこととすれば、本実施例においては、注目画素がＰ（ｉ，ｊ）である場合、注目画素（ｉ，ｊ）を中心とした縦方向に５画素、横方向に５画素の範囲である。また、上述の所定範囲の中から選択された任意の２画素とは、例えば、画素Ｐ（ｉ＋２，ｊ−２）と画素Ｐ（ｉ−２，ｊ＋２）である。図５に示す具体例では、注目画素をＰ（４，４）とし、画素Ｐ（６，２）と画素Ｐ（２，６）とを任意の２画素としている様子を示している。なお、以降、このような任意の２画素の組合せを差分パターンという。
【００３３】
この差分値Δｆについて、図６に具体例を示す。図６（ａ）は、文字のエッジ部分を構成する画素の輝度値を、図６（ｂ）は、網点部分を構成する画素の輝度値を例示している。図示する画素範囲は、上述の５画素×５画素の範囲に対応している。そして、図６（ｃ）には、画素Ｐ（６，２）と画素Ｐ（２，６）との差分値を算出した結果を示している。
【００３４】
図５及び図６で例示した差分パターンについての差分値Δｆを、様々な画像の様々な領域について算出して作成したヒストグラムを図７に示す。図示するように、エッジ構成部分と網点構成部分とでは、差分値の分布に偏りがあり、差分値に対して閾値Ｔｈ-，Ｔｈ+を設定することで、差分値からエッジ構成部分と網点構成部分とを一定の精度で判定できることが分かる。この閾値は、多数の画像を分析することで、実験的、経験的に求められるものである。
【００３５】
上述の閾値は、異なる差分パターンを設定すれば、異なる値として得ることができる。上述のＲＯＭ５０の差分パターンテーブル５２には、予め設定された所定数の差分パターンと閾値とが対応付けられて、記憶されている。図８は、本実施例における差分パターンテーブル５２を概念的に示している。図中の升目は、任意の２画素を選択する注目範囲の画素に対応しており、升目の中心Ｐ（ｉ，ｊ）が注目画素である。なお、差分パターンは、画素の位置の組合せだけでなく、組合せの順序をも含めた概念で捉えられ、その組合せは、実験的、経験的に設定される。また、本例では、注目画素が選択された差分パターンを設定していないが、勿論、注目画素を任意の２画素の１つとして設定してもよい。
【００３６】
ここで説明を差分判定値ｈｔ（ｘ）に戻す。上述の差分値Δｆは、差分パターンテーブル５２に記憶された差分パターンｔ（ｔ：１〜８の整数）ごとに算出される。そして、それに基づいて、差分パターンｔごとに、差分判定値ｈｔ（ｘ）を算出する。この差分判定値ｈｔ（ｘ）は、上述の差分値と閾値との関係に着目して、注目画素の属性判定を行うものである。差分判定値ｈｔ（ｘ）は、具体的には、例えば、次式（１）のように定義することができる。差分判定値ｈｔ（ｘ）の値「+１」はエッジ構成部分であることを、「−１」は網点構成部分であることを示している。
【００３７】
【数１】
2009089266.tif 000003
【００３８】
そして、差分パターンｔごとに差分判定値ｈｔ（ｘ）を算出すると、ＣＰＵ３０は、属性判定部３３の処理として、注目画素の属性を総合的に判断するための総合差分判定値Ｈ（ｘ）を算出する（ステップＳ２２２）。この総合差分判定値Ｈ（ｘ）は、次式（２）で表すことができる。ここで、重み付け係数αは、差分判定値ｈｔ（ｘ）による判定誤差が小さくなるように、実験的、経験的に求められる係数である。また、関数「ｓｉｇｎ」は、数値の正負の符号を表す値を返す関数であり、値が正のときは「+１」、値がゼロのときは「０」、値が負のときは「−１」となる。
【００３９】
【数２】
2009089266.tif 000004
【００４０】
このようにして総合差分判定値Ｈ（ｘ）を算出すると、ＣＰＵ３０は、属性判定部３３の処理として、総合差分判定値Ｈ（ｘ）が０以上であるか否かを判断する（ステップＳ２２３）。その結果、総合差分判定値Ｈ（ｘ）が０以上であれば（ステップＳ２２３：ＹＥＳ）、差分判定値ｈｔ（ｘ）が「+１」側に偏っているとういことであり、注目画素をエッジ構成部分と判断する（ステップＳ２２４）。一方、総合差分判定値Ｈ（ｘ）が０未満であれば（ステップＳ２２３：ＮＯ）、差分判定値ｈｔ（ｘ）が「−１」側に偏っているとういことであり、注目画素を網点構成部分と判断する（ステップＳ２２５）。このようにして、いずれかの判断を行うと、ＣＰＵ３０は、属性判定処理を終了し、図３に示した領域分類処理に処理を戻す。
【００４１】
なお、本実施例においては、差分パターンテーブル５２には、８個の差分パターンを定義したが、差分パターンの数は、これに限るものではなく、例えば、１個でもよいし、３０個でもよい。求められる判定精度や許容される演算量などから、適宜設定すればよい。また、画像の端部を構成する画素について、総合差分判定値Ｈ（ｘ）を算出する際には、端部専用の差分パターンテーブル５２や重み付け係数α等を用意しておいてもよい。
【００４２】
また、本実施例においては、任意の２画素を選択する所定の範囲を、注目画素を含めた５画素×５画素の範囲としたが、これに限るものではない。この範囲を広くすれば、差分パターン選択の自由度が大きくなるが、それに応じてパターン数を増加させれば、演算量も多くなるので、求められる判定精度や許容される演算量などから、適宜設定すればよい。ただし、判定精度と演算量のバランスを考慮すると、５画素×５画素程度が好適である。なお、この所定の範囲は、正方形形状（ｎ画素×ｎ画素）に限る必要はなく、長方形形状（ｍ画素×ｎ画素）、十文字形状、凹凸形状など、種々の形状を設定できる。
【００４３】
また、本実施例においては、変化を検知しやすいことから、輝度の階調値を用いて属性判定を行ったが、階調値は輝度に限るものではなく、色を表す階調値であればよい。例えば、画像データがＹＣｂＣｒ形式で与えられる場合には、輝度の階調値として画像データのＹ成分を直接用いてもよいし、Ｃｂ成分やＣｒ成分を用いてもよいし、画素のＲ成分などを用いてもよい。あるいは、所定位置の画素のＲ成分と、他の所定位置の画素のＧ成分との差分値など、異なる色成分の階調値の差分値を用いてもよい。
【００４４】
また、本実施例においては、５画素×５画素の範囲から選択された２画素の輝度値の差分値を用いて、注目画素の属性判定を行ったが、差分値は、２画素に基づき算出されるものに限るものではない。例えば、３画素以上のｑ個の画素の各組合せ（qＣ3個）の差分値を合算した差分値に基づき算出するものであってもよい。
【００４５】
また、本実施例においては、差分値Δｆを閾値と比較することで差分判定値ｈｔ（ｘ）を算出したが、差分値Δｆを絶対値処理した値と、それに対応して用意された閾値とを比較する構成としてもよい。
【００４６】
また、本実施例においては、差分値Δｆを差分判定値ｈｔ（ｘ）に変換して、「+１」、「０」、「−１」のいずれかとして扱ったが、このような態様に限られるものではない。差分判定値ｈｔ（ｘ）は、差分パターンの階調値の相違を反映して算出されたものであればよく、例えば、差分値Δｆの大きさに応じて、「＋２」、「+１」、「０」、「−１」、「−２」のいずれかの値を返すように設定してもよい。もとより、階調値の差分値そのものであってもよい。
【００４７】
かかる構成のプリンタ１０は、注目画素の周辺の所定範囲の画素群の中から選択した複数の画素の階調値の差分値Δｆを算出し、これを基に差分判定値ｈｔ（ｘ）を算出し、その結果に基づいて注目画素の属性を判定する。したがって、差分計算を中心とした簡単な演算処理で、エッジ構成部分、網点構成部分といった画素の属性の判定を行うことができる。また、当該判定技術は、簡単な演算処理で構成されることから、ソフトウェアで安価に構成することができる。また、簡単な演算処理の組合せで構成されるので、ＳＩＭＤ（Single Instruction Multiple Data）向き並列処理として実装でき、高速処理が可能となる。
【００４８】
また、かかる構成のプリンタ１０は、１つの差分パターンに対応する差分判定値ｈｔ（ｘ）を複数組み合わせて算出する総合差分判定値Ｈ（ｘ）を用いて、画素の属性について総合的な判断を行う。また、この総合的な判断においては、実験的、経験的に求められる重み付けを行う。したがって、判定精度を向上させることができる。
【００４９】
Ｂ．変形例：
実施例の変形例について説明する。
Ｂ−１．変形例１：
上述の実施例においては、注目画素を２つの属性に判定する方法を示したが、判定する属性の数は、３以上としてもよい。例えば、３つの属性「文字内部または背景」と「網点構成部分」と「エッジ構成部分」とに判定する場合には、属性判定処理を図９のようにして行うことができる。この方法では、図示するように、まず、図８と同様の方法で、注目画素が「文字内部または背景」か「文字内部及び背景以外」かの判断を行い（ステップＳ３２１〜Ｓ３２３）、「文字内部及び背景以外」と判断された場合には（ステップＳ３２２：ＮＯ）、「網点構成部分」か「網点構成部分以外」かの判断を行い（ステップＳ３２４〜Ｓ３２６）、「網点構成部分以外」と判断された場合には、さらに「エッジ構成部分」か「その他」かの判断を行う（ステップＳ３２８〜Ｓ３３０）。なお、ステップＳ３２２，Ｓ３２５，Ｓ３２８では、それぞれの判断に好適な閾値や重み付け係数αを用いて、総合差分判定値Ｈ１（ｘ）〜Ｈ３（ｘ）を算出することができる。
【００５０】
Ｂ−２．変形例２：
上述の実施例においては、注目画素について、１種類の総合差分判定値Ｈ（ｘ）を算出して１段階で判定する方法を示したが、複数段階により判定する構成としてもよい。例えば、図１０に示すように、３種類の総合差分判定値Ｈ１１（ｘ），Ｈ１２（ｘ），Ｈ１３（ｘ）を用いて、３段階により判定する構成としてもよい。このとき、差分パターンの数をＨ１１（ｘ）＜Ｈ１２（ｘ）＜Ｈ１３（ｘ）として、閾値なども含めて、後段に用いる総合差分判定値ほど、高精度な判断が可能なように構成してもよい。このような構成とすることで、判断を行いやすい画素は、少ない差分パターンに基づく演算により、迅速に判断を行い、判断の困難性が増すに従って、時間を掛けて確実な判断を行うことができるため、判定の精度確保と、処理速度の高速化とを両立させることができる。
【００５１】
Ｂ−３．変形例３：
上述の実施例においては、対象画像の性質に係わらず、同一の総合差分判定値Ｈ（ｘ）を用いて、画素の属性を判定したが、対象画像の性質に応じて、差分パターンの数や種類等を切り替える構成としてもよい。ここで、画像の性質とは、画像の解像度や色情報（モノクロ／グレースケール／カラー等）、画像の読み取りモード（文字モード／写真モード等）など、画像の品質にかかる性質をいう。このような構成とするのは、例えば、解像度が大きくなれば、より少ない差分パターンで同等の判定が可能になるというように、画像の性質により判定精度に差が生じるからである。
【００５２】
具体的には、例えば、読み取り画像の解像度に対応する複数の差分パターンテーブル５２をＲＯＭ５０に記憶しておき、図４に示したステップＳ２２１の前に、ＣＰＵ３０が、画像品質取得部３６の処理として、スキャナ９１で読み込まれた画像の解像度を取得し、その結果に応じて、差分パターン切替部３７の処理として、ステップＳ２２１で用いる差分パターンテーブル５２を、取得した解像度に対応するものに切り替える構成とすることができる。かかる構成とすることで、画像の性質に適した差分パターンテーブル５２を用いて、より精度良く、あるいは、より高速に判定を行うことができる。
【００５３】
Ｂ−４．変形例４：
上述の実施例においては、図３のステップＳ２２０に示した属性判定処理により各画素の属性を判定し、判定結果を記憶した上で、それに基づいて、図２のステップＳ１３０に示した領域別補正処理を行ったが、差分判定値Ｈｔ（ｘ）や総合差分判定値Ｈ（ｘ）の値をパラメータとして、その値に応じた画像処理を直接行う構成としてもよい。
【００５４】
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明はこうした実施例に限られるものではなく、本発明の要旨を脱しない範囲において、種々なる態様で実施できることは勿論である。例えば、本発明の画像処理装置は、実施例に示したプリンタ複合機に限らず、プリンタ単独機、デジタル複写機、イメージスキャナなど各種デジタル機器に搭載することができる。また、画像処理装置としての構成に限らず、画素が表す画像領域の種類に関する属性を判定する判定方法や、コンピュータプログラム等の形態でも実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】実施例としてのプリンタ１０の概略構成を示す説明図である。
【図２】画像複製処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】領域分類処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】属性判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】輝度の階調値の差分値の算出方法に関する説明図である。
【図６】差分値の算出の具体例を示す説明図である。
【図７】エッジ構成部分と網点構成部分における差分値の偏りを示すヒストグラムである。
【図８】差分パターンテーブル５２を概念的に示す説明図である。
【図９】変形例１としての属性判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】変形例２としての属性判定処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５６】
１０…プリンタ
２０…制御ユニット
３０…ＣＰＵ
３１…画像入力部
３２…差分判定値算出部
３３…属性判定部
３４…画像処理部
３５…印刷制御部
３６…画像品質取得部
３７…差分パターン切替部
４０…ＲＡＭ
５０…ＲＯＭ
５２…差分パターンテーブル
６０…キャリッジ移動機構
６２…キャリッジモータ
６４…駆動ベルト
６６…摺動軸
７０…キャリッジ
７１…インクヘッド
７２…インクカートリッジ
８０…紙送り機構
８２…紙送りローラ
８４…紙送りモータ
８６…プラテン
９１…スキャナ
９６…操作パネル
Ｐ…印刷用紙
【図１】
2009089266.tif 000005
【図２】
2009089266.tif 000006
【図３】
2009089266.tif 000007
【図４】
2009089266.tif 000008
【図５】
2009089266.tif 000009
【図６】
2009089266.tif 000010
【図７】
2009089266.tif 000011
【図８】
2009089266.tif 000012
【図９】
2009089266.tif 000013
【図１０】
2009089266.tif 000014