(57)【要約】      （修正有）【課題】網点判定の精度を上げ、誤判定を減少させ、網点判定結果を用いて行なう適応的な画像処理の最適化を実現する。【解決手段】入力された画像信号について、フィルタ処理を行って画像の縁を検出するフィルタ手段と、前記フィルタ手段からの出力に基づき、前記画像の縁の孤立度合いを示す第１の線数及び第２の線数に関する孤立判定信号を出力する孤立点判定手段と、前記第２の線数に関する孤立判定信号を、注目画素と該注目画素周辺の画素からなる第１の積算領域内の、前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる互いに面積の異なる複数の第２の積算領域内の画素について積算する複数の第１の積算手段と、前記複数の第１の積算手段からの出力に基づき、前記注目画素が第２の線数の網点であるか否かを判定する第１の網点判定手段とを備える。【選択図】図１
2009055241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像信号について、フィルタ処理を行って画像の縁を検出するフィルタ手段と、
前記フィルタ手段からの出力に基づき、前記画像の縁の孤立度合いを示す第１の線数及び第２の線数に関する孤立判定信号を出力する孤立点判定手段と、
前記第２の線数に関する孤立判定信号を、注目画素と該注目画素周辺の画素からなる第１の積算領域内の、前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる互いに面積の異なる複数の第２の積算領域内の画素について積算する複数の第１の積算手段と、
前記複数の第１の積算手段からの出力に基づき、前記注目画素が第２の線数の網点であるか否かを判定する第１の網点判定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の積算手段は、
前記第２の積算領域における前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる複数の第３の積算領域について、前記第２の線数に関する孤立判定信号を積算する複数の第２の積算手段と、
前記複数の第２の積算手段の積算結果をそれぞれ閾値と比較する複数の閾値判定手段と、
前記複数の閾値判定手段における比較結果に基づき積算結果を出力する出力手段と
を備え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】
前記第１の線数に関する孤立判定信号を、前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる第４の積算領域内の、前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる互いに面積の異なる複数の第５の積算領域内の画素について積算する複数の第３の積算手段と、
前記複数の第３の積算手段からの出力に基づき、前記注目画素が第１の線数の網点であるか否かを判定する第２の網点判定手段と
を更に備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２の網点判定手段は、
前記複数の第３の積算手段からの出力と、予め与えられた複数の信号とについての選択を行う第１の選択手段と、
前記第１の選択手段からの出力を用いて論理演算を行う複数の論理演算回路と、
前記複数の論理演算回路からの出力についての選択を行う第２の選択手段と
を備え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】
入力された画像信号について、フィルタ処理を行って画像の縁を検出するフィルタ処理工程と、
前記フィルタ処理工程からの出力に基づき、前記画像の縁の孤立度合いを示す第１の線数及び第２の線数に関する孤立判定信号を出力する孤立点判定工程と、
前記第２の線数に関する孤立判定信号を、注目画素と該注目画素周辺の画素からなる第１の積算領域内の、前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる互いに面積の異なる複数の第２の積算領域内の画素について複数の第１の積算手段により積算する第１の積算工程と、
前記第１の積算工程からの出力に基づき、前記注目画素が第２の線数の網点であるか否かを判定する第１の網点判定工程と
を備える画像処理装置の制御方法。
【請求項６】
前記第１の積算工程は、前記第１の積算手段において、
前記第２の積算領域における前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる複数の第３の積算領域について、前記第２の線数に関する孤立判定信号を複数の第２の積算手段により積算する第２の積算工程と、
前記第２の積算工程における前記複数の第２の積算手段の積算結果をそれぞれ閾値と比較する閾値判定工程と、
前記閾値判定工程における各比較結果に基づき積算結果を出力する出力工程と
を備えることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項７】
前記第１の線数に関する孤立判定信号を、前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる第４の積算領域内の、前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる互いに面積の異なる複数の第５の積算領域内の画素について複数の第３の積算手段により積算する第３の積算工程と、
前記第３の積算工程における出力に基づき、前記注目画素が第１の線数の網点であるか否かを判定する第２の網点判定工程と
を更に備えることを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項８】
前記第２の網点判定工程は、
前記第３の積算工程からの出力と、予め与えられた複数の入力とについての選択を行う第１の選択工程と、
前記第１の選択工程からの出力を用いて論理演算を行う演算工程と、
前記演算工程における演算結果についての選択を行う第２の選択工程と
を備えることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータで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、画像処理装置の制御方法、コンピュータプログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、原稿をスキャナ部によって読み取り、得られた画像データに様々な画像処理を施しプリンタ部で出力するデジタルカラー複写機が知られている。このようなカラー複写機で文字や網点が混在する原稿をコピーする場合、スキャナ部から入力される画像データに対して画像領域別に異なる処理が必要になる。例えば、文字部分をシャープに出力するために画像データにシャープネスを施すフィルタ処理を行う。しかし、網点部に同様のフィルタ処理を行うとモアレが発生することがある。
【０００３】
そこで文字領域と網点領域とを画素単位に像域分離してフィルタ処理を切り替え、原稿画像に応じたフィルタ処理が選択できるように構成されている。
【０００４】
ところが、例えば無彩色画像を読み込んでみると、メカニカルな振動、レンズの色収差、MTFの違いなどにより、色ずれが生じて無彩色画像のエッジ部に有彩色が現れることがある。とくに、網点領域と文字領域との区別は難しく、網点領域を文字領域と誤判定すると、網点領域にエッジ強調を施すことになりモアレを生じる。逆に、文字領域を網点領域と誤判定すると、文字が平滑化されてしまう問題がある。
【０００５】
図２０はこのような網点領域を判定する一連の処理を実現するための構成を示したものであり、同図において１０１は、画像信号を示す。１は、画像信号１０１から画像の縁を抽出するための周波数成分を取り出すための空間フィルタ処理部である。１０２は、画像の内エッジ部分を示す内エッジ信号を示し、１０３は画像の外エッジ部分を示す外エッジ信号を示す。２は、内エッジ信号１０２、外エッジ信号１０３からエッジ抽出された画像の縁がどの程度孤立しているか判定する孤立点判定処理部である。１０４は低線数の孤立判定信号、１０５は高線数の孤立判定信号を示す。３は、低線数孤立判定信号１０４を所定の領域内で積算し所定の閾値と比較判定する積算判定処理部である。４は、高線数孤立判定信号１０５を所定の領域内で積算し所定の閾値と比較判定する積算判定処理部である。１０６は低線数網点信号、１０７は高線数網点信号を示す。
【０００６】
上記構成を用いて一連の処理を行うことにより、入力画像信号１０１より最終的に高網点信号１０６及び低網点信号１０７が得られる。
【特許文献１】特開２００５−１７６２２２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら上記従来技術では網点内に文字がある場合とない場合で所定領域内の孤立点判定信号の積算値が変わってしまい、安定した網点判定ができなかった。特に、文字内の閉領域、文字近傍で高線数孤立判定信号を積算すると誤差が大きいことから、高線数網点判定の誤判定が多かった。その結果、網点判定結果を用いて選択する適応的な処理もできなくなっていた。
【０００８】
そこで、本発明は、網点判定の精度を上げ、誤判定を減少させ、網点判定結果を用いて行なう適応的な画像処理の最適化を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するための本発明は、  入力された画像信号について、フィルタ処理を行って画像の縁を検出するフィルタ手段と、前記フィルタ手段からの出力に基づき、前記画像の縁の孤立度合いを示す第１の線数及び第２の線数に関する孤立判定信号を出力する孤立点判定手段と、前記第２の線数に関する孤立判定信号を、注目画素と該注目画素周辺の画素からなる第１の積算領域内の、前記注目画素と該注目画素周辺の画素からなる互いに面積の異なる複数の第２の積算領域内の画素について積算する複数の第１の積算手段と、前記複数の第１の積算手段からの出力に基づき、前記注目画素が第２の線数の網点であるか否かを判定する第１の網点判定手段とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、網点判定の精度を上げ、誤判定を減少させ、網点判定結果を用いて行なう適応的な画像処理の最適化を実現することができ、これにより複写機の画質向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付する図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
【００１２】
［第１の実施形態］
以下に説明する本発明では、複数の領域内で網点信号を積算し、これらの結果から網点判定を行なうことにより網点判定の精度を上げ、誤判定を減少させ、網点判定結果を用いて行なう適応的な画像処理の最適化を実現するものである。
【００１３】
図１は、本発明の第１の実施形態に対応する網点判定処理のための構成の一例を示したものである。同図において１０１は画像信号である。１は、画像信号１０１から画像の縁を抽出するための周波数成分を取り出すための空間フィルタ処理部である。空間フィルタ処理部１では、まず、画像信号１０１の所望の周波数成分として、エッジ成分の強調・抽出を行い、エッジ抽出信号を出力する。
【００１４】
このフィルタの構成は、例えば５ｘ５サイズからなり注目画素と注目画素周辺画素とを含めた５ｘ５領域の画素と係数の畳み込み演算によって出力結果を演算する。所望の周波数のみを強調・抽出する為に各係数の総和は０となっている。次に、空間フィルタ処理部１では、エッジ抽出信号に対して正負の閾値が設定されている。エッジ抽出信号は正負の符号があり、本実施形態のように画像信号が輝度信号の場合には、エッジ部分を境に外側に正の値、内側に負の値が発生するためである。そこで、空間フィルタ処理部１からは、エッジ抽出信号が負の閾値を下回った場合には、内エッジ信号１０２が出力され、正の閾値を超えた場合に外エッジ信号１０３が出力される。
【００１５】
２は内エッジ信号１０２、外エッジ信号１０３からエッジ抽出された画像の縁の孤立度合いを判定する孤立点判定処理部である。孤立点判定処理部２では、内エッジ信号１０２と外エッジ信号１０３とのそれぞれについてエリア積算器が用意され、入力信号が各エリア積算器に入力される。これらのエリア積算器は、例えば３ｘ３サイズからなり、注目画素と注目画素周辺画素とを含めた３ｘ３領域の画素の判定信号を加算する。各エリア積算器の出力は、予め定められた閾値とそれぞれ比較される。この閾値には、例えば、「２」の値が設定される。
【００１６】
これにより、内エッジ信号１０２の積算結果について、『周辺３ｘ３エリア内に内エッジと判定された画素が２個以上ある」か否かが判定され、２個以上ある場合には判定信号として「１」が出力される。同様に、外エッジ信号１０３の積算結果について、「周辺３ｘ３エリア内に外エッジと判定された画素が２個以上ある」か否かが判定され、２個以上ある場合には判定信号として「１」が出力される。
【００１７】
１０４は低線数（第１の線数）の孤立判定信号、１０５は高線数（第２の線数）の孤立判定信号を示す。３は、低線数孤立判定信号１０４を所定の領域内で積算し所定の閾値と比較判定する積算判定処理部である。１０６は低線数網点信号であり、これらは図２０に示すものと同様である。
【００１８】
５〜８は高線数孤立判定信号１０５をそれぞれ積算領域の異なる所定の領域内で積算し所定の閾値と比較判定する積算判定処理部である。１０８〜１１１は各積算判定処理部５〜８の出力である領域別高線数網点信号を示す。９は、領域別高線数網点信号１０８〜１１１から注目画素が高線数の網点かどうかを判定する網点判定処理部（第１の網点判定手段）である。１１８は高線数網点信号を示す。
【００１９】
図２は、図１における積算判定処理部５の内部構成の一例を示した図であり、同図において、１０は高線数孤立判定信号１０５を第１の積算領域内で積算する積算処理部である。１１は高線数孤立判定信号１０５を第２の積算領域内で積算する積算処理部である。１２は高線数孤立判定信号１０５を第３の積算領域内で積算する積算処理部である。１１２は高線数孤立判定信号１０５の第１の積算領域内での積算値、１１３は高線数孤立判定信号１０５の第２の積算領域内での積算値、１１４は高線数孤立判定信号１０５の第３の積算領域内での積算値をそれぞれ示す。
【００２０】
１３は第１の積算領域内での積算値１１２と所定の閾値とを比較判定する閾値判定処理部である。１４は第２の積算領域内での積算値１１３と所定の閾値とを比較判定する閾値判定処理部である。１５は第３の積算領域内での積算値１１４と所定の閾値とを比較判定する閾値判定処理部である。１１５は閾値判定処理部１３の判定信号、１１６は閾値判定処理部１４の判定信号、１１７は閾値判定処理部１５の判定信号をそれぞれ示す。１６は閾値判定処理部１３〜１５の判定信号１１５〜１１７から、総合的に領域別網点判定を行なう総合判定処理部である。
【００２１】
次に、図３は、図２における積算処理部１０での積算領域の一例を示したものである。同図において、一つ一つの升目は画素を示し、図３では、１７画素×１７画素の面積を有する領域が示されている。この領域内の中央に位置する＊３０１は、現在処理を行なっている注目画素を示す。また、太い実線で囲まれた１１画素×１１画素の領域３０２は、積算処理部１０で対象となる第１の積算領域を示す。
【００２２】
次に、図４は、図２における積算処理部１１での積算領域の一例を示したものである。同図において、一点鎖線で囲まれた領域４０１が積算処理部１１で対象となる第２の積算領域である。同様に、図５は、図２における積算処理部１２での積算領域の一例を示したものである。同図において、一点鎖線で囲まれた領域５０１が積算処理部１２で対象となる第３の積算領域である。
【００２３】
積算処理部１０では、高線数孤立判定信号１０５が、図３に示すように注目画素３０１を中心とする１１×１１画素の範囲である第１の積算領域３０２内で積算される。このとき、高線数孤立判定信号１０５をam_hi_jdg(x,y)とすると、高線数孤立判定信号１０５の第１の積算領域３０２内の積算値am_hi_sum55(x,y)は、下式のように求められる。
am_hi_sum55(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i,j=-5〜5)。
【００２４】
同様にして積算処理１１では、高線数孤立判定信号１０５が、図４に示すような注目画素３０１を中心とする３×１１画素の範囲である第２の積算領域４０１内で積算する。高線数孤立判定信号１０５の第２の積算領域４０１内の積算値am_hi_sum15(x,y)は、下式のように求められる。
am_hi_sum15(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i=-1〜1,j=-5〜5)。
【００２５】
同様にして積算処理１２では、高線数孤立判定信号１０５が、図５に示すように注目画素３０１を中心とする１１×３画素の範囲である第３の積算領域５０１内で積算される。高線数孤立判定信号１０５の第３の積算領域内の積算値am_hi_sum51(x,y)は、下式のように求められる。
【００２６】
am_hi_sum51(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i=-5〜5,j=-1〜1)
次に、図２に示される閾値判定部１３では、あらかじめ設定されている閾値th_hi_sum55との比較判定が行われる。
【００２７】
比較結果において、仮に am_hi_sum55 ＞ th_hi_sum55 を満たす場合、判定信号flag551は、flag551 = １ となり、満たさない場合は flag551 = ０ となる。
【００２８】
また、網点領域の境界部分、網点内線画部分の誤判定防止のため、次のような処理を行う。閾値判定部１４では、あらかじめ設定されている係数para_hi_sum55を用いて、am_hi_div55 = para_hi_sum55 X am_hi_sum55 を算出する。
【００２９】
このとき、am_hi_sum15 ＞ am_hi_div55 を満たす場合、判定信号flag552は、flag552 = １ となり、満たさない場合は flag552 = ０ となる。
【００３０】
同様にして閾値判定部１５では am_hi_sum51 ＞ am_hi_div55 を満たす場合、判定信号flag553は、flag553 = １ となり、満たさない場合は flag553 = ０となる。
【００３１】
このようにして得られた判定信号１１５〜１１７であるflag551, flag552, flag553は総合判定処理部１６に入力する。総合判定処理部１６での処理はいくつか考えられる。一例として３つの判定信号１１５〜１１７の論理演算（論理積）により領域別高線数網点信号１０８を算出する場合、
am_hi55 = flag551 and flag552 and flag553
となる。
【００３２】
次に、積算判定処理部６における信号処理を説明する。積算判定処理部６においても積算判定処理部５と同様に図２のような内部構成となっているが、ここでは、積算処理領域が異なる。
【００３３】
図６は、積算判定処理部６内の積算処理部１０での積算領域の一例を示したものである。太い実線で囲まれた領域６０１が積算処理部１０で対象となる第４の積算領域である。
【００３４】
同様に図７は積算処理部１１での積算領域の一例を示したものであり、一点鎖線で囲まれた領域７０１が積算処理部１１で対象となる第５の積算領域である。また、図８は積算処理部１２での積算領域の一例を示したものであり、一点鎖線で囲まれた領域８０１が積算処理部１２で対象となる第６の積算領域である。
【００３５】
積算判定処理部６内の積算処理部１０では、高線数孤立判定信号１０５が、図６に示すように注目画素３０１を中心とする１３×１３画素の範囲である第４の積算領域６０１内で積算される。高線数孤立判定信号１０５の第４の積算領域内の積算値am_hi_sum66(x,y)は、下式で求められる。
【００３６】
am_hi_sum66(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i,j=-6〜6)。
【００３７】
同様にして積算処理部１１では、高線数孤立判定信号１０５が、図７に示すように注目画素３０１を中心とする５×１３画素の範囲である第５の積算領域７０１内で積算される。高線数孤立判定信号１０５の第５の積算領域内の積算値am_hi_sum26(x,y)は、下式で求められる。
【００３８】
am_hi_sum26(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i=-2〜2,j=-6〜6)。
【００３９】
同様にして積算処理部１２では、高線数孤立判定信号１０５が、図８に示すように注目画素３０１を中心とする１３×５画素の範囲である第６の積算領域８０１内で積算される。高線数孤立判定信号１０５の第６の積算領域内の積算値am_hi_sum62(x,y)は、下式で求められる。
【００４０】
am_hi_sum62(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i=-6〜6,j=-2〜2)。
【００４１】
次に積算判定処理部６内の閾値判定部１３では、あらかじめ設定されている閾値th_hi_sum66との比較判定が行われる。
【００４２】
比較結果において仮に、am_hi_sum66 ＞ th_hi_sum66 を満たす場合、判定信号flag661は、flag661 = 1となり、満たさない場合は flag661 = ０となる。
【００４３】
積算判定処理部６内の閾値判定部１４では、あらかじめ設定されている係数para_hi_sum66を用いて am_hi_div66 = para_hi_sum66 X am_hi_sum66 を算出する。ここで、am_hi_sum26 ＞ am_hi_div66 を満たす場合、判定信号flag662は flag662 = 1となり、満たさない場合はflag662 = ０となる。
【００４４】
同様にして積算判定処理部６内の閾値判定部１５では、am_hi_sum62 ＞ am_hi_div66 を満たす場合、判定信号flag663は flag663 = 1 となり、満たさない場合は flag663 = ０ となる。
【００４５】
このようにして得られた判定信号１１５〜１１７であるflag661, flag662, flag663は総合判定処理部１６に入力する。総合判定処理部１６で３つの判定信号１１５〜１１７のＡＮＤによって領域別高線数網点信号１０８を算出する場合を考えると、
am_hi66 = flag661 and flag662 and flag663
となる。
【００４６】
積算判定処理部７、８における信号処理も、積算判定処理部５、６と同様に図２のような内部構成となっており、積算処理領域のみが異なっている。
【００４７】
次に、図９は、積算判定処理部７内の積算処理部１０での積算領域の一例を示したものである。太い実線で囲まれた領域９０１が積算処理部１０で対象となる第７積算領域である。図１０は、積算処理部１１での積算領域の一例を示したものであり、一点鎖線で囲まれた領域１００１が積算処理部１１で対象となる第８積算領域である。また、図１１は、積算処理部１２での積算領域の一例を示したものであり、一点鎖線で囲まれた領域１１０１が積算処理部１２で対象となる第９の積算領域である。
【００４８】
積算判定処理部７内では、高線数孤立判定信号１０５が図９に示す注目画素３０１を中心とする１５×１５画素の範囲である第７積算領域９０１内で積算され、積算値am_hi_sum77(x,y)が求められる。また、図１０に示す注目画素３０１を中心とする５×１５画素の範囲である第８積算領域１００１内で高線数孤立判定信号１０５が積算され、積算値am_hi_sum27(x,y)が求められる。更に、図１１に示す注目画素３０１を中心とする１５×５画素の範囲である第９積算領域１１０１内で高線数孤立判定信号１０５が積算され、積算値am_hi_sum72(x,y)が算出される。具体的に、各積算値は以下のように求めることができる。
【００４９】
am_hi_sum77(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i,j=-7〜7)
am_hi_sum27(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i=-2〜2,j=-7〜7)
am_hi_sum72(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i=-7〜7,j=-2〜2)。
【００５０】
次に、積算判定処理部７では、あらかじめ設定されている閾値th_hi_sum77、係数para_hi_sum77を用いて判定信号flag771、772、773が算出される。そして、最終的に領域別高線数網点信号am_hi77が得られる。
【００５１】
次に、図１２は、積算判定処理部８内の積算処理部１０での積算領域の一例を示したものである。太い実線で囲まれた領域１２０１が積算処理部１０で対象となる第１０積算領域である。図１３は、積算処理部１１での積算領域の一例を示したものであり、一点鎖線で囲まれた領域１３０１が積算処理部１１で対象となる第１１積算領域である。また、図１４は、積算処理部１２での積算領域の一例を示したものであり、一点鎖線で囲まれた領域１４０１が積算処理部１２で対象となる第１２の積算領域である。
【００５２】
積算判定処理部８内では、高線数孤立判定信号１０５が図１２に示す注目画素３０１を中心とする１７×１７画素の範囲である第１０積算領域１２０１内で積算され、積算値am_hi_sum88(x,y)が求められる。また、図１３に示す注目画素３０１を中心とする５×１７画素の範囲である第１１積算領域１３０１内で高線数孤立判定信号１０５が積算され、積算値am_hi_sum28(x,y)が求められる。更に、図１４に示す注目画素３０１を中心とする１７×５画素の範囲である第１２積算領域１４０１内で高線数孤立判定信号１０５が積算され、積算値am_hi_sum82(x,y)が算出される。具体的に、各積算値は以下のように求めることができる。
【００５３】
am_hi_sum88(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i,j=-8〜8)
am_hi_sum28(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i=-2〜2,j=-8〜8)
am_hi_sum82(x,y) = Σ am_hi_jdg(x+i,y+j) (i=-8〜8,j=-2〜2)。
【００５４】
次に積算判定処理部８では、あらかじめ設定されている閾値th_hi_sum88、係数para_hi_sum88を用いて判定信号flag881、882、883が算出される。そして、最終的に領域別高線数網点信号am_hi88が得られる。
【００５５】
以上のようにして得られた、図１における領域別高線数網点信号１０８〜１１１であるam_hi55、am_hi66、am_hi77、am_hi88は、網点判定処理部９に入力される。網点判定処理部９におけるでの処理はいくつか考えられる。例えば、４つの判定信号１０８〜１１１の論理演算（論理和）によって高線数網点信号１１８を算出するならば、
am_hi = am_hi55 or am_hi66 or am_hi77 or am_hi88
となる。
【００５６】
このように注目画素を中心とする狭い範囲に網点、線画があり網点検出が困難な場合でも、より広い領域で検出できていれば正確に網点と判定できる。また、現行の端部や境界領域では広い範囲では検出できないが、狭い範囲で検出きればこの場合も正確な判定ができる。
【００５７】
以上のように狭い範囲と広い範囲の領域及び各々の閾値を調整することにより、網点判定の検出能力の制御を簡易に行なえる。
【００５８】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図１５は、本発明の第２の実施形態に対応する網点判定処理のための構成の一例を示したものである。同図において１０１は画像信号を示す。１は画像信号１０１から画像の縁を抽出するための周波数成分を取り出すための空間フィルタ処理部である。１０２は、画像の内エッジ部分を示す内エッジ信号、１０３は画像の外エッジ部分を示す外エッジ信号をそれぞれ示す。２は内エッジ信号１０２、外エッジ信号１０３からエッジ抽出された画像の縁がどの程度孤立しているか判定する孤立点判定処理部である。１０４は低線数の孤立判定信号、１０５は高線数の孤立判定信号であり、これらは図２０に示すものと同様である。
【００５９】
５〜８は高線数孤立判定信号１０５をそれぞれ積算領域の異なる所定の領域内で積算し、所定の閾値と比較判定する積算判定処理部である。１０８〜１１１は各々積算判定処理５〜８の出力である領域別高線数網点信号を示す。１７、１８は低線数孤立判定信号１０４をそれぞれ積算領域の異なる所定の領域内で積算し所定の閾値と比較判定する積算判定処理部である。１１９、１２０は各々積算判定処理１７、１８の出力である領域別低線数網点信号を示す。９は領域別高線数網点信号１０８〜１１１から注目画素が高線数の網点かどうかを判定する網点判定処理部である。１１８は高線数網点信号を示す。１９は領域別低線数網点信号１１９、１２０から注目画素が低線数の網点かどうかを判定する網点判定処理部（第２の網点判定手段）である。１２１は低線数網点信号を示す。
【００６０】
また、図１７は、図１５における積算処理部１７での積算領域の一例を示したものである。同図において、太い実線で囲まれた２１画素×２１画素の領域１７０１が第１の積算領域である。同様に図１８は積算処理部１７での積算領域の一例を示したものであり、一点鎖線で囲まれた７画素×２１画素の領域１８０１が第２の積算領域である。また、図１９は積算処理部１７での積算領域の一例を示したものであり、一点鎖線で囲まれた２１画素×７画素の領域１９０１が第３の積算領域である。
【００６１】
まず低線数孤立判定信号１０４を図１７に示すように注目画素１７０２を中心とする２１×２１画素の範囲である第１の積算領域１７０１内で積算する。低線数孤立判定信号１０４をam_lo_jdg(x,y)とすると、低線数孤立判定信号１０４の第１の積算領域内の積算値am_lo_sumaa(x,y)は、下式により求まる。
am_lo_sumaa(x,y) = Σ am_lo_jdg(x+i,y+j) (i,j=-10〜10)。
【００６２】
同様にして低線数孤立判定信号１０４を、図１８に示すように注目画素１７０２を中心とする７×２１画素の範囲である第２の積算領域内１８０１で積算する。低線数孤立判定信号１０４の第２の積算領域内の積算値am_lo_sum3a(x,y)は、下式により求まる。
am_lo_sum3a(x,y) = Σ am_lo_jdg(x+i,y+j) (i=-3〜3,j=-10〜10)。
【００６３】
同様にして低線数孤立判定信号１０４を、図１９に示すように注目画素１７０２を中心とする２１×７画素の範囲である第３の積算領域１９０１内で積算する。低線数孤立判定信号１０４の第３の積算領域内の積算値am_lo_suma3(x,y)は、下式により求まる。
am_lo_suma3(x,y) = Σ am_lo_jdg(x+i,y+j) (i=-10〜10,j=-3〜3)。
【００６４】
次にあらかじめ設定されている閾値th_lo_sumaaとの比較判定を行う。比較結果に置いて仮に、am_lo_sumaa ＞ th_lo_sumaa を満たす場合、判定信号flagaa1は、flagaa1 = 1となり、満たさない場合は、flagaa1 = ０となる。
【００６５】
また、あらかじめ設定されている係数para_lo_sumaaを用いて、am_lo_divaa = para_lo_sumaa X am_lo_sumaa  を算出する。ここで、am_lo_sum3a ＞ am_lo_divaa を満たす場合、判定信号flagaa2は、flagaa2 = 1 となり、満たさない場合は flagaa2 = ０ となる。
【００６６】
同様にして am_lo_suma3 ＞ am_lo_divaa を満たす場合、判定信号flagaa3は、flagaa3 = 1 となり、満たさない場合は、flagaa3 = ０となる。
【００６７】
このようにして得られた判定信号flagaa1, flagaa2, flagaa3は第１の実施形態と同様の処理を行い、領域別低線数網点信号１１９を算出すると
am_loaa = flagaa1 and flagaa2 and flagaa3
となる。
【００６８】
同様にして注目画素１７０２を中心とする１９×１９画素の範囲である第４の積算領域内で積算値am_lo_sum99(x,y)を積算できる。また、７×１９画素の範囲である第５の積算領域内で積算値am_lo_sum39(x,y)を積算できる。更に、１９×７画素の範囲である第６の積算領域内で積算値am_lo_sum93(x,y)を積算できる。これらの積算値と、あらかじめ設定されている閾値th_lo_sum99及び係数para_lo_sum99とを用いて、領域別低線数網点信号１２０であるam_lo99が算出できる。
【００６９】
図１６は図１５における網点判定処理部１９の構成例を示した図である。同図において、２０は設定により領域別低線数網点信号１１９、１２０及び'１'、'０'から一つの信号を選択するセレクタである。２１はＯＲゲートの論理演算回路であり、２２はＡＮＤゲートの論理演算回路である。１２２はＯＲゲート２１の第１の入力信号を示す。１２３はＯＲゲート２１の第２の入力信号を示す。１２４はＡＮＤゲート２２の第１の入力信号を示す。１２５はＡＮＤゲート２２の第２の入力信号を示す。１２６はＯＲゲート２１の出力信号（演算結果）を示す。１２７は設定によりＡＮＤゲート２２の出力信号（演算結果）を示す。２３はＯＲゲート２１の出力信号（演算結果）１２６とＡＮＤゲート２２の出力信号（演算結果）１２７から一つを選択するセレクタである。
【００７０】
上記構成においてセレクタ２０（第１の選択手段）及びセレクタ２３（第２の選択手段）は設定により各入力信号のうち任意の信号を各出力として選択可能である。網点判定処理部１９は、２つの領域別低線数網点信号１１９、１２０の論理和、論理積、どちらか一方、あるいは固定値'１'、'０'のいずれかを出力することもできる。よって、２つの領域について両方共網点を検出した場合のみ低線数網点であると判定することも、どちらか一方が検出した場合に低線数網点であると判定することも可能である。
【００７１】
以上説明したように本発明では、低線数及び高線数孤立信号を複数の大きさの領域で各々積算して独立した閾値を用いて判定し、それらの組み合わせから最終的な低線数網点、高線数網点の判定を行なうよう。これにより、より安定した網点判定ができるようになる。
【００７２】
［その他の実施形態］
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００７３】
また、本発明の目的は、前述した機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムに供給し、そのシステムがプログラムコードを読み出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現し、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成する。また、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した機能が実現される場合も含まれる。
【００７４】
さらに、以下の形態で実現しても構わない。すなわち、記憶媒体から読み出されたプログラムコードを、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込む。そして、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行って、前述した機能が実現される場合も含まれる。
【００７５】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の第１の実施形態に対応する網点判定処理のための構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の構成の一例を示した図である。
【図３】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第１の積算領域の一例を示した図である。
【図４】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第２の積算領域の一例を示した図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第３の積算領域の一例を示した図である。
【図６】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第４の積算領域の一例を示した図である。
【図７】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第５の積算領域の一例を示した図である。
【図８】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第６の積算領域の一例を示した図である。
【図９】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第７の積算領域の一例を示した図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第８の積算領域の一例を示した図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第９の積算領域の一例を示した図である。
【図１２】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第１０の積算領域の一例を示した図である。
【図１３】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第１１の積算領域の一例を示した図である。
【図１４】本発明の第１の実施形態における積算判定処理部の第１２の積算領域の一例を示した図である。
【図１５】本発明の第２の実施形態における網点判定処理のための構成の一例を示した図である。
【図１６】本発明の第２の実施形態における網点判定処理部の構成の一例を示した図である。
【図１７】本発明の第２の実施形態における積算判定処理部の第１の積算領域の一例を示した図である。
【図１８】本発明の第２の実施形態における積算判定処理部の第２の積算領域の一例を示した図である
【図１９】本発明の第２の実施形態における積算判定処理部の第３の積算領域の一例を示した図である
【図２０】網点判定処理のための従来構成を示した図である。
【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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