(57)【要約】【課題】被写体や文字の輪郭をぼかすことなく画像の網点を除去する。【解決手段】網点と網点との間を等間隔の格子状に分割することによって、個々の網点を取り囲む網点セルを生成し、生成した網点セルを所定個数ずつまとめて基本格子を作る。そして、基本格子を構成する各網点セルに網点が形成されているか否かを調べることで、その基本格子の位置における網点配置を取得する。こうすれば、網点が形成されている網点セルは輪郭の内側に位置し、網点が形成されていない網点セルは輪郭の外側に位置すると考えられることから、取得した網点配置に基づいてその基本格子内での輪郭線を推定することが可能となる。こうした方法によって各基本格子の位置で輪郭を推定していけば、画像データ内の輪郭全体を抽出できるので、輪郭の内側のみにぼかし処理を行うことで輪郭をぼかすことなく網点を除去することが可能となる。【選択図】図９
2009100078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の網点によって表現された画像を読み込んだ画像データ内の輪郭を抽出する画像デ
ータ解析装置であって、
前記画像を構成する全ての前記網点の間で、該画像を等間隔の格子状に分割する複数の
網点セルを算出する網点セル算出手段と、
互いに隣接する所定個数の前記網点セルから構成される基本格子を算出する基本格子算
出手段と、
前記基本格子内の各網点セルでの前記網点の形成有無を検出することにより、該基本格
子内での網点配置を検出する網点配置検出手段と、
前記基本格子内で検出された前記網点配置に基づいて、該基本格子内での輪郭を抽出す
る基本格子内輪郭抽出手段と、
互いに隣接する複数の前記基本格子の各々について、該基本格子内での輪郭を抽出する
ことにより、前記画像データ内の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と
を備える画像データ解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像データ解析装置であって、
前記基本格子算出手段は、互いに交差する方向に２つずつ並んだ４つの前記網点セルを
前記基本格子とする手段である画像データ解析装置
【請求項３】
請求項１に記載の画像データ解析装置であって、
前記網点配置検出手段は、前記網点セルに対して所定面積比以上の大きさを有し、且つ
、所定値よりも濃度が高い連続した領域が検出された該網点セルには、前記網点が形成さ
れているものと判断して、前記網点配置を検出する手段である画像データ解析装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像データ解析装置であって、
前記網点配置検出手段は、前記基本格子内での前記網点配置に加えて、該網点配置を構
成する前記網点の各々について、該網点の形状の欠けの有無も検出する手段であり、
前記基本格子内輪郭抽出手段は、前記基本格子内の前記網点配置と、該網点配置を構成
する前記網点の欠けの有無とに基づいて、該基本格子内での輪郭を抽出する手段である画
像データ解析装置。
【請求項５】
請求項１に記載の画像データ解析装置であって、
前記網点配置検出手段は、前記網点セル内で検出された前記網点の中心位置と、該網点
セルの中心位置との偏りに基づいて、該網点の形状の欠けの有無を検出する手段である画
像データ解析装置。
【請求項６】
請求項１に記載の画像データ解析装置であって、
前記画像データ内で抽出された輪郭の内部の領域にローパスフィルタを作用させた後、
得られた該画像データを出力する画像データ出力手段を備える画像データ解析装置。
【請求項７】
複数の網点によって表現された画像を読み込んだ画像データ内の輪郭を抽出する画像デ
ータ解析方法であって、
前記画像を構成する全ての前記網点の間で、該画像を等間隔の格子状に分割する複数の
網点セルを算出する工程と、
互いに隣接する所定個数の前記網点セルから構成される基本格子を算出する工程と、
前記基本格子内の各網点セルでの前記網点の形成有無を検出することにより、該基本格
子内での網点配置を検出する工程と、
前記基本格子内で検出された前記網点配置に基づいて、該基本格子内での輪郭を抽出す
る工程と、
互いに隣接する複数の前記基本格子の各々について、該基本格子内での輪郭を抽出する
ことにより、前記画像データ内の輪郭を抽出する工程と
を備える画像データ解析方法。
【請求項８】
複数の網点によって表現された画像を読み込んだ画像データ内の輪郭を抽出する方法を
、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像を構成する全ての前記網点の間で画像を等間隔の格子状に分割する複数の網点
セルを算出する機能と、
互いに隣接する所定個数の前記網点セルから構成される基本格子を算出する機能と、
前記基本格子内の各網点セルでの前記網点の形成有無を検出することにより、該基本格
子内での網点配置を検出する機能と、
前記基本格子内で検出された前記網点配置に基づいて、該基本格子内での輪郭を抽出す
る機能と、
互いに隣接する複数の前記基本格子の各々について、該基本格子内での輪郭を抽出する
ことにより、前記画像データ内の輪郭を抽出する機能と
をコンピュータにより実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の濃淡を表すために使われる網点を画像から除去する技術に関連する。
【背景技術】
【０００２】
印刷業界などでは、網点と呼ばれる小さな点を用いて画像の濃淡を表現する方法が広く
用いられている。この方法では、表現したい濃さに応じて網点の大きさを変えながら、多
数の網点を印刷することによって画像を印刷する。すると、これを少し離れて見れば、個
々の網点は目立たなくなり、あたかも一定の濃さで塗りつぶされたように見えるので、濃
淡を表すことが可能である。
【０００３】
ここで、網点を用いて形成された画像は、隣接する網点は一定の間隔で形成されている
から、網点による画像をスキャナによって読み込む場合、網点の周期とスキャナの読み取
り解像度との干渉によって干渉縞が発生する「モアレ」と呼ばれる現象が発生し、画質が
低下してしまうことがある。あるいは、濃淡が網点によって表現されている画像のデジタ
ルデータを生成しようとする場合には、網点の一つ一つをデジタルデータによって表現し
なければならないので、網点の周期とデジタルデータの解像度とが干渉して、モアレが生
じ得る。そこで、ローパスフィルタを用いたぼかし処理を行い、網点を除去すると共に網
点で表現された濃淡を中間色の濃淡に置き換えることによって、網点によるモアレの発生
を回避する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】特開平７−９５４０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、こうした技術では、ローパスフィルタによって画像中の文字や被写体の輪郭が
ぼやけてしまうので、画像全体がぼやけた低品質な画像になってしまうという問題があっ
た。もちろん、画像データを詳しく解析して文字や被写体の輪郭を検出すれば、輪郭の部
分を避けてぼかし処理をすることも可能であるが、輪郭を正確に検出するためには複雑な
画像処理が要求されるので、処理負担が増大してしまうという新たな問題を招聘してしま
う。
【０００６】
本発明は、従来の技術が有する上述した課題を解決するためになされたものであり、文
字や被写体の輪郭をぼかすことなく簡易な処理で網点を除去可能とする技術の提供を目的
とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の画像データ解析装置は次の
構成を採用した。すなわち、
複数の網点によって表現された画像を読み込んだ画像データ内の輪郭を抽出する画像デ
ータ解析装置であって、
前記画像を構成する全ての前記網点の間で、該画像を等間隔の格子状に分割する複数の
網点セルを算出する網点セル算出手段と、
互いに隣接する所定個数の前記網点セルから構成される基本格子を算出する基本格子算
出手段と、
前記基本格子内の各網点セルでの前記網点の形成有無を検出することにより、該基本格
子内での網点配置を検出する網点配置検出手段と、
前記基本格子内で検出された前記網点配置に基づいて、該基本格子内での輪郭を抽出す
る基本格子内輪郭抽出手段と、
互いに隣接する複数の前記基本格子の各々について、該基本格子内での輪郭を抽出する
ことにより、前記画像データ内の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と
を備えることを要旨とする。
【０００８】
また、上記の画像データ解析装置に対応する本発明の画像データ解析方法は、
複数の網点によって表現された画像を読み込んだ画像データ内の輪郭を抽出する画像デ
ータ解析方法であって、
前記画像を構成する全ての前記網点の間で、該画像を等間隔の格子状に分割する複数の
網点セルを算出する工程と、
互いに隣接する所定個数の前記網点セルから構成される基本格子を算出する工程と、
前記基本格子内の各網点セルでの前記網点の形成有無を検出することにより、該基本格
子内での網点配置を検出する工程と、
前記基本格子内で検出された前記網点配置に基づいて、該基本格子内での輪郭を抽出す
る工程と、
互いに隣接する複数の前記基本格子の各々について、該基本格子内での輪郭を抽出する
ことにより、前記画像データ内の輪郭を抽出する工程と
を備えることを要旨とする。
【０００９】
かかる本発明の画像データ解析装置および画像データ解析方法では、複数の網点で表現
された画像データを受け取ると、画像データを網点の間で等間隔に分割することによって
個々の網点を取り囲む格子（網点セル）を算出する。尚、画像の一部のみが網点によって
表現された画像の場合（例えば、網点によって表現された写真や絵柄などと、網点ではな
く通常の黒文字が用いられている文章部分とが混在している画像などの場合）には、網点
によって表現された部分に網点セルを設定すればよい。網点セルを算出したら、隣接して
いる網点セルを所定個数ごとにまとめて基本格子を生成し、各基本格子内での網点配置を
検出する。そして、検出した網点配置から、基本格子ごとに輪郭を抽出することにより、
画像データ内の輪郭を抽出する。
【００１０】
かかる本発明は、「互いに隣接する所定個数の網点セルを基本格子にまとめておけば、
その基本格子内の網点配置に基づいて、簡易な処理で輪郭の位置を抽出することができる
」という新たな知見を見出すことによって完成されたものである。そこで、先ず始めに、
本願の発明者によって見出されたかかる知見について説明する。一般に、網点によって画
像を表現する場合、輪郭の内側には網点が形成され、輪郭の外側には網点が形成されない
ことから、個々の網点セルの網点形成の有無は、その網点セルが輪郭線の内側に位置して
いるのか、それとも外側に位置しているのかを意味していると考えることができる。する
と、網点が形成されている網点セルのすぐ隣に網点が形成されていない網点セルがあれば
、これらの網点セルの間に輪郭線が存在していると推定することができる。例えば、隣接
する２つの網点セルのうちの左側の網点セルに網点が形成されており、右側の網点セルに
網点が形成されていない場合には、左の網点セルは輪郭の内側であって右の網点セルは輪
郭の外側であると考えられることから、この２つの網点セルの間に輪郭線が存在すると推
定できる。もちろん、２つの網点セルだけでなく、より多くの網点セルの網点形成の有無
から輪郭線の位置を推定することも可能である。そこで、所定個数ごとに網点セルをまと
めて基本格子を作っておけば、各々の基本格子内の網点セルの網点形成の有無を調べるこ
とによって、各々の基本格子における輪郭線を抽出することが可能である。そして、各基
本格子から抽出した輪郭線をつなぎ合わせていけば、画像データ内の輪郭線を抽出するこ
とが可能となる。
【００１１】
本発明は、こうした新たな知見に基づいており、基本格子の網点配置に基づいて各々の
基本格子で輪郭線を抽出することによって、画像データ内の輪郭を抽出することを可能と
している。こうして画像データ内の輪郭が抽出できれば、抽出した輪郭線の内部に対して
ぼかし処理を行うことにより、輪郭をぼやけさせることなく網点を除去することが可能と
なる。また、こうした方法によれば、各網点セルで網点形成の有無を調べるだけで輪郭を
抽出可能であり、他に複雑な画像解析を行う必要がないので、処理負担を過大に増加させ
ることがなく、網点を除去することが可能となる。
【００１２】
また、上述した本発明の画像データ解析装置では、基本格子を算出する際に、互いに交
差する方向に２つずつ並んだ４つの網点セルをまとめて基本格子とすることとしてもよい
。
【００１３】
基本格子内を横切る輪郭線の向き（例えば、輪郭線が基本格子を縦横何れの方向に横切
っているのか）を決定するためには、少なくとも互いに交差する方向に並んだ複数の網点
セルを、基本格子としてまとめることが必要となる。一例として、上下左右に並んだ４つ
の網点セルからなる基本格子のうち、右上の網点セルのみに網点が形成されていない場合
を考える。まず、左右方向については、網点が形成されていない網点セルは、右半分に存
在する。次に、上下方向については、網点が形成されていない網点セルは、上半分に存在
する。そして、これら２つのことを加味することによって、輪郭線は基本格子の右上部分
を右下から左上に向かって斜めに通っていることが推定可能となっている。この様に、輪
郭線の方向を決める為には、互いに交差する方向に並んだ複数の網点セルが必要となる。
こうした一方で、基本格子としてまとめる網点セルの数が多くなる程、基本格子内での輪
郭線の位置を決定することは困難となる。これらの点に鑑みれば、互いに交差する方向に
並んだ２つずつの網点セルを基本格子としてまとめておくことで、基本格子内の輪郭を簡
単に決定することが可能となる。
【００１４】
また、上述した本発明の画像データ解析装置では、各網点セルにおける網点の形成の有
無を調べる際には、網点セル内に所定の濃度よりも濃度が高い領域が存在するか否かを調
べることとしてもよい。そして、そのような領域が存在し、なお且つ、その領域の大きさ
が網点セルの大きさと比べて所定の比率以上である場合には、その網点セルには網点が形
成されているものと判断することとしてもよい。
【００１５】
一般に、ノイズ等は連続した一定の大きさの領域を形成するのではなく、とびとびに存
在する傾向があることから、この様に濃度の高い領域の大きさを考慮すれば、ノイズ等が
網点セル内に発生している場合であっても、網点とノイズ等とを見分けることが可能とな
る。これにより、ノイズ等の為に網点形成の有無の判断を誤ってしまうことがなく、網点
形成の有無を正確に判断することが可能となり、延いては、輪郭を正確に抽出することが
可能となる。
【００１６】
また、上述した本発明の画像データ解析装置では、各基本格子において網点配置を調べ
ることに加えて、各基本格子内の網点が欠けているか否かを調べることとしてもよい。そ
して、網点配置に加えて、網点の欠けの有無を考慮することによって、その基本格子にお
ける輪郭を抽出することとしてもよい。
【００１７】
網点が欠けている場合、その欠けは輪郭線によって生じたものと考えられることから、
少なくとも、その欠けた網点のより近くを輪郭線が通っているものと推定できる。そこで
、基本格子の網点の欠けの有無を考慮すれば、基本格子内での輪郭線の位置をより正確に
推定することが可能となり、この結果として、画像データ内の輪郭をより正確に抽出する
ことが可能となる。
【００１８】
また、上述した本発明の画像データ解析装置では、網点セル内に形成された網点の中心
位置を求め、求めた網点の中心位置と網点セルの中心位置との偏差を調べることによって
、その網点の形状が欠けているか否かを判断することとしてもよい。
【００１９】
どのような大きさの網点であっても、網点が欠けた場合には、欠けた分だけ中心位置が
偏る。そこで、網点の中心位置と、網点に欠けがない場合の中心位置である網点セルの中
心位置との偏差を調べれば、網点の大きさに拘わらず網点が欠けているか否かを正確に判
断することが可能となり、この結果、輪郭を正確に抽出することが可能となる。
【００２０】
また、上述した本発明の画像データ解析装置では、抽出した輪郭の内部の領域にローパ
スフィルタを作用させ、得られた画像データを出力することとしてもよい。
【００２１】
こうすれば、輪郭の内部のみが、ローパスフィルタによってぼかし処理されるので、輪
郭をぼかすことなく網点を除去することが可能となる。これにより、モアレ等がなく、な
お且つ、輪郭のくっきりした好適な画像を出力することが可能となる。また、ローパスフ
ィルタなどの画像処理フィルタを画像データに適用する処理は、ＣＰＵ等によって簡便に
実行可能なことから、処理負担が過大になることがなく、網点を除去することが可能とな
る。
【００２２】
更に本発明は、上述した画像データ解析方法を実現するためのプログラムをコンピュー
タに読み込ませ、所定の機能を実行させることにより、コンピュータを用いて実現するこ
とも可能である。従って、本発明は次のようなプログラムとしての態様も含んでいる。す
なわち、上述した画像データ解析方法に対応する本発明のプログラムは、
複数の網点によって表現された画像を読み込んだ画像データ内の輪郭を抽出する方法を
、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像を構成する全ての前記網点の間で画像を等間隔の格子状に分割する複数の網点
セルを算出する機能と、
互いに隣接する所定個数の前記網点セルから構成される基本格子を算出する機能と、
前記基本格子内の各網点セルでの前記網点の形成有無を検出することにより、該基本格
子内での網点配置を検出する機能と、
前記基本格子内で検出された前記網点配置に基づいて、該基本格子内での輪郭を抽出す
る機能と、
互いに隣接する複数の前記基本格子の各々について、該基本格子内での輪郭を抽出する
ことにより、前記画像データ内の輪郭を抽出する機能と
をコンピュータによって実現させることを要旨とする。
【００２３】
このプログラムをコンピュータに読み込んで、上記の各機能を実現させれば、網点を迅
速に除去してモアレのない好適な画像を得ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために、次のような順序に従って実施
例を説明する。
Ａ．装置構成：
Ｂ．網点除去処理：
Ｃ．変形例：
Ｃ−１．第１変形例：
Ｃ−２．第２変形例：
【００２５】
Ａ．装置構成  ：
図１は、本実施例の画像データ解析装置を搭載した印刷装置１０を例示した斜視図であ
る。図示されるように、印刷装置１０は、スキャナ部１００と、プリンタ部２００と、ス
キャナ部１００およびプリンタ部２００の動作を制御する制御部３００などから構成され
ている。スキャナ部１００は、印刷された画像を読み込んで画像データを生成するスキャ
ナ機能を有しており、プリンタ部２００は、画像データを受けとって印刷媒体上に画像を
印刷するプリンタ機能を有している。また、スキャナ部１００で読み取った画像をプリン
タ部２００から出力すれば、コピー機能を実現することも可能である。すなわち、本実施
例の印刷装置１０は、単独でスキャナ機能、プリンタ機能、コピー機能を実現可能な、い
わゆるスキャナ・プリンタ・コピー複合装置となっている。
【００２６】
制御部３００には、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭなどが搭載されており、スキャナ部１００
やプリンタ部２００の制御に加えて、プリンタ部２００から出力される画像の画質を改善
するための種々の処理を実行することが可能である。例えば、濃淡が網点によって表され
ている画像をコピーする際に、取り込んだ画像をそのまま印刷するとスキャナ部１００や
プリンタ部２００の解像度と網点とが干渉してモアレが発生してしまう点に鑑みて、取り
込んだ画像データにぼかし処理を施すことで網点を除去する機能を有している。もっとも
、ぼかし処理によって文字や被写体の輪郭がぼやけてしまうと、画像全体がぼやけた低品
質な画像になってしまう。そこで、本実施例の制御部３００は、画像データを解析して輪
郭を推定することによって、輪郭をぼやけさせることなく網点を除去可能とする機能を搭
載している。
【００２７】
図１には、輪郭をぼやけさせずに網点を除去する機能が制御部３００に搭載されている
様子が概念的に示されている。制御部３００は、網点によって濃淡が表された画像データ
をスキャナ部１００や記憶媒体等から受け取ると、画像データを解析して輪郭を推定し、
その輪郭の内側だけにぼかし処理を施して網点を除去する。そして、網点を除去した画像
データをプリンタ部２００に供給することによって、モアレがなく、なお且つ輪郭がくっ
きりした好適な画像を印刷する。以下では、制御部３００が行うこうした処理について詳
しく説明する。
【００２８】
Ｂ．網点除去処理  ：
図２は、本実施例の「網点除去処理」の流れを示した説明図である。かかる処理は、網
点によって印刷された画像をコピーするためにスキャナ部１００で取り込んでプリンタ部
２００から出力する際に、読み込んだ画像の網点を除去するために行われる処理である。
もちろん、スキャナ部１００で取り込んだ画像データを記録媒体に保存しておき、その画
像データを読み出してプリンタ部で印刷する際にも同様な処理が行われる。更には、いわ
ゆる網点処理が施されて網点による表現形式に変換された画像データを受け取って、プリ
ンタ部２００から出力する際にも、制御部３００において同様な処理が行われる。
【００２９】
印刷装置１０のコピー機能が実行されると、スキャナ部１００は画像の読み取りを開始
し、読み取った画像データを制御部３００に転送する。これを受けて、制御部３００は図
２の「網点除去処理」を開始し、スキャナ部１００から送られてくる画像データを制御部
３００のＲＡＭ上に取得する（ステップＳ１００）。尚、本実施例では、図３に例示した
画像を読み込むものとする。
【００３０】
画像データを読み込んだら、次いで、画像データを解析して、「網点セル」を求める処
理を行う（ステップＳ１０２）。ここで、「網点セル」とは次のようなものである。通常
、網点を使って濃淡を表現する場合、網点を不規則な位置に配置するのではなく、網点を
規則的な位置に配置している。例えば、図３に例示した画像を見ると、多数の網点が並べ
られることによって濃淡が表現されているが、これらの網点一つ一つは不規則に配置され
ているのではなく、碁盤目状に規則的に配置されている。図３の画像に限らず、一般に、
網点によって濃淡が表現された画像では、網点が格子状に規則的に配置されており、一つ
一つの網点を取り囲む格子を想定することができる。この格子が「網点セル」と呼ばれて
いる。ステップＳ１０２では、画像の網点を格子状に区分けして、網点一つ一つを取り囲
む格子（網点セル）を求める処理を行う。網点セルを求めるには、種々の方法を用いるこ
とができるが、網点の繰り返しを表す基本ベクトルを算出することによって、容易に求め
ることが可能である。
【００３１】
図４は、基本ベクトルを算出する様子を概念的に示した説明図である。基本ベクトルを
算出するには、まず、網点が描かれている領域の中から任意の領域をサンプル領域として
選び出す。図４（ａ）の例では、Ａと表記した領域をサンプル領域として選び出している
。サンプル領域を選び出したら、今度は、図４（ｂ）に示されている様に、サンプル領域
の画像を少しずつ動かしながら周辺の画像と重ね合わせて、サンプル領域の画像と一致す
る領域を探し出す。サンプル領域の画像と一致する領域が見つかれば、そこでサンプル領
域の画像が繰り返されていることになるので、その領域の位置と元のサンプル領域の位置
との差のベクトルを算出することによって、繰り返しを表すベクトル（基本ベクトル）が
得られる（図４（ｃ）参照）。
【００３２】
こうして基本ベクトルを１つ得たら、今度は、もう１つ別の基本ベクトルを得るために
、先の基本ベクトルとは別の方向にサンプル領域の画像を動かしていく。例えば、図４（
ｃ）の例では、横向きの基本ベクトルが得られたので、今度は、縦方向にサンプル領域の
画像を動かせばよい（図４（ｄ）参照）。そして、先に基本ベクトルを求めた際と同様に
、サンプル領域の画像と一致する領域を探し出す。一致する領域を見つけたら、その領域
の位置と元のサンプル領域の位置との差を求めることで、もう１つの基本ベクトルが得ら
れる（図４（ｄ）参照）。こうして２つの基本ベクトルを得たら、今度は、この２つの基
本ベクトルに基づいて網点セルを求める。
【００３３】
図５は、２つの基本ベクトルから網点セルを求める様子を概念的に示した説明図である
。図５（ａ）に示されている様に、網点を始点として基本ベクトルを描くと、基本ベクト
ルは網点の繰り返し周期を表していることから、基本ベクトルの終点はちょうど隣の網点
の位置にくる。そこで、基本ベクトルの中点に着目すると、基本ベクトルの中点はちょう
ど網点と網点との間隔の真ん中になるので、ここからもう一方の基本ベクトルに平行に直
線を引けば、網点と網点との間を均等に分割する直線を引くことができる。もう一方の基
本ベクトルについても同様に、中点から直線を引くことによって、網点と網点との間を均
等に分割する直線が引ける。こうして２本の直線を引いたら、今度は、この２本の直線を
基本ベクトルを使って平行移動させていくことによって、網点全体に直線を引いていく（
図５（ｂ）参照）。こうして基本ベクトルを用いて網点全体に直線を引くことによって、
網点一つ一つを取り囲む網点セルが決定される（図５（ｂ）参照）。
【００３４】
図６は、図３の画像の一部分（図３で「Ａ」と示した部分）に網点セルが設定されてい
る様子を示した説明図である。図６に示されている様に、直線を引いて網点セルを設定す
ると、実際に網点が存在する部分だけでなく、網点がない部分にも網点セルを設定するこ
とができる。そこで、次のステップＳ１０４では、これら全ての網点セルについて、網点
セルの中に実際に網点が存在するか否かを調べていく。網点が存在するか否かは、網点セ
ル内の画素のデータを取得することで容易に判断することができる。すなわち、網点の部
分の画素は所定の階調値で塗りつぶされているので、この階調値を有する画素が網点セル
内にあるか否かを調べればよい。例えば、黒色に塗りつぶされた網点であれば、網点セル
内の各画素の輝度を所定の閾値と比較することによって、網点の黒色に対応する画素があ
るか否かを調べればよい。網点の黒色に対応する画素があれば、その網点セルは「網点あ
り」と判断できるし、逆に、網点の黒色に対応する画素がなければ、「網点なし」と判断
できる。尚、ノイズ等によって黒色の階調値を有する画素が偶然存在することもあり得る
ので、こうしたノイズ等の影響を避けるために、黒色の階調値を有する画素が一定数以上
固まって存在している場合にのみ「網点あり」と判断することとしてもよい。
【００３５】
以上のようにして、全ての網点セルについて「網点あり」または「網点なし」を判断し
たら、次いで、網点セルの「網点あり」および「網点なし」の配置パターンに基づいて、
網点を除去する領域を設定する処理を行う（図２のステップＳ１０６）。すなわち、網点
セルの「網点あり」および「網点なし」の配置から被写体の輪郭線を推定し、輪郭線の内
側を網点除去領域（ローパスフィルタによるぼかし処理を施す領域）に設定するのである
。ここで、理解を容易にするために、このステップＳ１０６で行う処理の具体的な内容を
説明する前に、まず、「網点あり」および「網点なし」の配置パターンに基づいて被写体
の輪郭を推定する方法について説明する。
【００３６】
図７は、「網点あり」および「網点なし」の配置パターンから、輪郭を推定する様子を
示した説明図である。図７の網点は、図３に示されている画像の一部分であり（図３で「
Ａ」と示した部分）、格子状に描かれている線は、先のステップＳ１０２で設定した網点
セルである。まず、図７において「Ａ」で示した４つの網点セルに注目すると、この４つ
の網点セルには全て網点が存在している。輪郭線の外側には網点は無いはずであるから、
この４つの網点はすべて輪郭線の内側に位置していることになる。したがって、輪郭線は
、この４つの網点の内側には存在しないことが推定できる。
【００３７】
一方、図中「Ｂ」で示された４つの網点セルに注目すると、上側の２つの網点セルでは
網点が無く、下側の２つの網点セルでは網点が存在している。この場合、網点がない上側
の２つの網点セルは輪郭よりも外側に位置しており、網点がある下側の２つの網点セルは
輪郭よりも内側に位置していると考えられる。したがって、輪郭線は、下側の２つの網点
セルと上側の２つの網点セルとの間を横方向に通っていることが推定できる。
【００３８】
また、図中「Ｃ」で示された４つの網点セルに注目すると、右上の網点セルには網点が
なく、その他の３つの網点セルには網点が存在している。このことから、網点のない右上
の網点セルは輪郭よりも外側に位置しており、一方、右上以外の３つの網点セル（網点の
あるセル）は輪郭よりも内側に位置していると考えられる。したがって、輪郭線は、右上
の網点セルとそれ以外の３つの網点セルとの間を斜めに通っていることが推定できる。
【００３９】
この様に、「網点有り」の網点セルおよび「網点無し」の網点セルの位置関係を見れば
、輪郭線の有無あるいは位置を推測することが可能である。そこで、図２のステップＳ１
０６では、先のステップＳ１０４で求めた「網点あり」および「網点なし」の配置関係に
基づいて輪郭線を推定し、推定した輪郭線の内側を網点除去領域（ローパスフィルタによ
るぼかし処理を行う領域）に設定する処理を行うのである。尚、輪郭線を推定する際は、
４つの網点セルに限らず、より多くの網点セルから輪郭線を推定することも可能である。
あるいは、例えば、４つの網点セルを対角線で２つに分割することにより、実質的に３つ
の網点セルから輪郭線を推定することも可能である。この様に、原理的には網点セルの数
は４つに限られることはないが、本実施例では、４つの網点セルの「網点あり」および「
網点なし」の位置関係に基づいて輪郭線を推定するものとして説明する。
【００４０】
また、４つの網点セルの「網点あり」および「網点なし」の位置関係に基づいて輪郭線
を推定する場合、４つの網点セルがそれぞれ「網点あり」または「網点なし」の２通りを
取り得ることから、「網点あり」および「網点なし」の配置パターンは、全部で２の４乗
通り（＝１６通り）しか存在していない。そこで、本実施例の網点除去処理では、これら
の１６通りの網点の配置パターンに対して推定される輪郭線を予め求めておき、推定され
る輪郭線と網点の配置パターンとを対応付けて記憶しておくことによって、迅速に輪郭線
を推定することを可能としている。以下では、こうした方法によって輪郭線を推定し、輪
郭線の内側に網点除去領域を設定する処理（図２のステップＳ１０６）について詳しく説
明する。
【００４１】
図８は、１６通りの網点配置パターンについて、推定される輪郭線および網点除去領域
がそれぞれの網点配置パターンに対応付けられている様子を示した説明図である。前述し
た様に、網点の配置パターンから輪郭線を推定することができるので、１６通りの全ての
網点配置パターンについて、それぞれ輪郭線を対応付けておくことが可能である。例えば
、図中「Ａ」で示された４つの網点が全てある配置パターンの場合、前述した様に、これ
ら４つの網点は輪郭線よりも内側に位置していると推定される。従って、図示されている
様に、この場合は網点の内側を網点除去領域とすることができる。同様に、右上の網点が
ない配置パターンの場合（図８中「Ｂ」で表示）、右上の網点は輪郭線の外側に位置して
おり、その他の３つの網点は輪郭線の内側にあるので、輪郭線は図中に太線で示した位置
にあり、輪郭線の左下の領域を網点除去領域とすることができる。その他の配置パターン
についても、同様に、それぞれ網点除去領域を対応付けておくことが可能である。本実施
例の印刷装置１０の制御部３００は、こうした１６通りの網点配置パターンと網点除去領
域とを対応付けて記憶しており、これらを用いて、次の様に網点除去領域を設定していく
。
【００４２】
図９は、画像に網点除去領域を設定する様子を示した説明図である。図示されている画
像は、図３に示されている画像の一部分（図３で「Ａ」と示した部分）であり、破線は網
点セルである。この画像に対して、本実施例の制御部３００は、次のように網点除去領域
を設定していく。まず、図９（ａ）において「Ａ」で示された４つの網点セルに注目する
と、下側の２つの網点セルには網点があり、上側の２つの網点セルには網点がないので、
この網点配置パターンは、図８の「Ｃ」で示した網点配置パターンである。そこで、制御
部３００は、この網点配置パターンに対応付けて記憶しておいた網点除去領域を読み出し
て、その網点除去領域を画像に設定する。こうして図中「Ａ」で示した４つの網点セルに
着目して網点除去領域を設定したら、今度は、これとは別の４つの網点セルに着目して網
点除去領域を設定する。
【００４３】
図９（ｂ）では、図中「Ｂ」で示された４つの網点セルに着目して網点除去領域を設定
している。この４つの網点セルは、全ての網点セルに網点があるので、図８に「Ａ」で示
した網点配置パターンに対応している。そこで、制御部３００は、この網点配置パターン
に対応付けられている網点除去領域を読み出して、その網点除去領域を画像に設定する。
すると、先ほどの図９（ａ）で設定した網点除去領域にちょうど繋がる様に網点除去領域
が設定される。
【００４４】
こうして網点除去領域を設定したら、また別の４つの網点セルに注目して網点除去領域
を設定していく。例えば、網点セル１つ分ずつ下に移動しながら４つの網点セルに注目し
て網点除去領域を設定していけば、図９（ｃ）に示されているように、網点除去領域を下
に向かって順次設定していくことができる。そして、図中「Ｃ」で示された位置では、今
度は、図８の「Ｄ」で示された配置パターンになっているので、図８の「Ｄ」に対応付け
られている網点除去領域を設定すればよい。この様に、４つの網点セルに着目して、その
配置パターンに対応付けて記憶していた網点除去領域を読み出せば、網点除去領域を順次
設定していくことができる。
【００４５】
図１０は、こうした処理を全ての網点セルに対して行うことによって網点除去領域が設
定された様子を示した説明図である。前述した様に、４つの網点セルの配置パターンごと
に網点除去領域を設定していけば、その配置パターンから推定される輪郭線の内側に網点
除去領域が設定され、図示されている様に、推定される輪郭線の内側だけに網点除去領域
が設定される。こうして網点除去領域を設定したら、今度は、網点除去領域にローパスフ
ィルタを作用させることによって網点を除去する処理を行う（図２のステップＳ１０８）
。
【００４６】
図１１は、網点を除去するために用いるローパスフィルタを例示した説明図である。図
示されている様に、ローパスフィルタでは、対象画素の階調値とその周りの画素の階調値
とを同じ重みで足し合わせて平均値を求め、得られた平均値を対象画素の階調値とする。
こうしたローパスフィルタを、網点除去領域の画素を対象画素として適用していけば、網
点除去領域の階調値が平均化されることによって、網点が除去される。例えば、黒色の網
点の場合、網点除去領域は、網点部分の画素（黒色）と網点以外の部分の画素（例えば白
色）とから構成されるが、ローパスフィルタを適用すると、周辺の平均の階調値に置き換
えられることによって、網点部分の画素および網点以外の部分の画素のいずれも、黒色と
白色との中間色となる。こうして、網点部分もそれ以外の部分も同じ色となって見分けが
つかなくなることにより、網点が除去される。そして、このとき、網点部分と網点以外の
部分との面積比（すなわち網点が表している濃淡）に対応した階調値が得られるので、単
に網点を除去するだけでなく、網点で表されていた濃淡を階調値に置き換えて表現するこ
とが可能となる。
【００４７】
尚、網点除去領域にローパスフィルタを適用する際には、ローパスフィルタの範囲内の
画素（図１１のローパスフィルタでは、縦５画素×横５画素の２５画素）全てを用いて平
均階調値を算出するのではなく、ローパスフィルタの範囲内の画素の中で網点除去領域に
ある画素のみを用いて平均の階調値を算出することとしてもよい。例えば、輪郭線のすぐ
内側の画素を対象画素としてローパスフィルタを適用する場合、輪郭線の外側の画素がロ
ーパスフィルタの範囲内に入ることがあるが、こうした場合には、輪郭線の外側の画素は
用いずに輪郭線の内側の画素のみを用いて平均階調値を算出することとしてもよい。こう
すれば、輪郭線の外側の階調値の影響を受けることがないので、網点で表されていた濃淡
に対応するより正確な階調値を得ることができる。また、輪郭線の内側の階調値と輪郭線
の外側の階調値とが僅かながら近づいてしまう事態を回避することも可能となるので、輪
郭をよりくっきりさせることが可能となる。
【００４８】
こうして、網点除去領域にローパスフィルタを作用させて網点を除去したら、図２の網
点除去処理を終了する。そして、網点が除去された画像データに基づいてプリンタ部２０
０で画像を印刷すれば、網点が除去されていることから、モアレ等がない良好な画像が得
られる。そして、このとき、本実施例の網点除去処理では、輪郭線の内側だけにローパス
フィルタを適用していることから、ローパスフィルタの為に被写体や文字の輪郭までもが
ぼやけてしまう事態を回避することができ、その結果、輪郭がくっきりとした好適な画像
を得ることが可能となる。
【００４９】
以上に説明した様に、本実施例の網点除去処理では、網点の配置パターンに基づいて輪
郭線を推定し、推定した輪郭線の内側だけにローパスフィルタを適用することによって、
被写体や文字の輪郭をぼかすことなく網点を除去することを可能としている。もちろん、
網点の配置から推定した輪郭線は、本来の輪郭線と厳密に一致しているわけではないので
、本来の輪郭を厳密に再現できるわけではない。しかし、輪郭線に従って網点が配置され
ている以上、網点の配置から推定した輪郭線が本来の輪郭線と大きく異なることはないの
で、推定した輪郭線に基づいて網点除去を行うことで、輪郭がほぼ正しく再現された好適
な画像を印刷することが可能となる。特に、文字の輪郭については、推定した輪郭線が本
来の輪郭線と多少異なっていても不自然に感じられることはないので、推定した輪郭線に
基づいて網点を除去することによって十分に品質の高い文字を印刷することが可能となっ
ている。
【００５０】
更に、本実施例の網点除去処理では、１６通りの網点配置パターンについて、網点配置
パターンと網点除去領域とを予め対応付けて記憶していることから（図８を参照）、迅速
に網点除去が可能となっている。すなわち、画像に網点除去領域を設定する際には、画像
の網点配置パターンと１６通りの網点配置パターンとを照合して合致する網点配置パター
ンを探すだけでよく、この網点配置パターンを照合する処理は、照合するパターンが１６
通りしかないことから、極めて高速に処理可能となっている。例えば、ＣＰＵを用いて照
合処理を行う場合、照合処理に必要なデータサイズは４ビット（すなわち１６通り）だけ
でよいので、４ビットを１サイクルで処理可能なＣＰＵ（例えば一般的な８ビットＣＰＵ
など）であれば、１サイクルだけで高速に処理が可能である。この様に、網点除去領域を
設定する際には、高速に実行可能な網点パターンの照合処理を行えばよく、その他に複雑
な画像解析処理は何ら必要としないので、迅速に網点を除去することが可能となっている
。また、ＣＰＵの１サイクルだけで照合処理が可能なことから、汎用の低速なＣＰＵであ
っても十分に高速な処理が可能であるから、画像処理専用の高速ＬＳＩなどを必要とする
ことがなく、装置構成を簡素に保つことも可能となっている。
【００５１】
尚、網点セルの配置パターンから網点除去領域を設定する際には、前述した様に、４つ
の網点セルを用いて網点除去領域を設定するのではなく、より多くの網点セルを用いて設
定することも可能であるし、より少ない網点セルを用いて設定することも可能である。し
かし、本実施例の様に、４つの網点セルを用いた場合には、特に簡便に網点除去領域を設
定することが可能となる。この点について、補足して説明しておく。すなわち、画像に描
かれた多数の網点は、見方を変えれば、網点一つ一つを格子点とする格子と捉えることが
できる。すると、４つの網点は、ちょうどこの格子の単位格子を構成することになる。こ
こで、単位格子は、単位格子を平行に並べていくことで格子全体を構成できる性質（並進
対称性）を有することから、単位格子である４つの網点に網点除去領域を対応付けておけ
ば、この網点除去領域を平行移動させながら並べていくだけで、網点全体に網点除去領域
を設定することが可能である。こうした理由から、図９に示した様に、４つの網点配置パ
ターンごとに網点除去領域を設定する処理を繰り返し実行するだけで、網点全体に網点除
去領域を設定することが可能となっているのである。
【００５２】
Ｃ．変形例  ：
Ｃ−１．第１変形例  ：
上述した実施例では、「網点あり」の網点セルおよび「網点なし」の網点セルの配置パ
ターンに基づいて輪郭線を推定するものとして説明した。しかし、「網点あり」および「
網点なし」の配置パターンに加えて、網点が欠けているか否かを考慮することで、より正
確に輪郭線を推定することが可能である。
【００５３】
図１２は、網点の欠けをも考慮して、輪郭線を推定する様子を示した説明図である。こ
こで、図１２（ａ）は、上述の実施例で説明した網点の欠けを考慮しない場合の配置パタ
ーンから推定される輪郭線である（図８を参照）。図１２（ａ）の網点配置パターンの場
合、前述した様に、右上には網点がなく、その他には網点があることから、図に実線で示
された位置に輪郭線があるものと推定される。一方、網点が欠けている場合、その欠けは
輪郭線によって生じたものであるから、少なくとも、欠けた網点のすぐ近くを輪郭線が通
っているものと推定できる。例えば、図１２（ｂ）に示された配置パターンであれば、左
上の網点が欠けていることから、この網点のすぐ近くを輪郭線が通っていることが推定で
きる。そこで、欠けた網点がある場合には、欠けた網点に輪郭線を近づけることで、より
正確な輪郭線を推定することが可能となる。図１２（ｂ）には、このようにしてより正確
な輪郭線を推定する様子が示されている。尚、図１２（ｂ）では、網点セルの中心を通る
様に輪郭線を近づけるものとしている。しかし、これに限らず、図１２（ａ）に示した状
態から輪郭線の位置を欠けた網点の側に近づけるのであれば、どの様な態様で近づけても
構わない。
【００５４】
また、図１２（ｃ）に示されている様に、右下の網点が欠けている場合には、右下の網
点の近くを輪郭線が通っていることが推定できるので、図１２（ａ）の輪郭線を右下の網
点に近づけることで、より正確な輪郭線が得られる。更に、図１２（ｄ）に示されている
様に、左上の網点と右下の網点との両方が欠けている場合には、輪郭線がこの２つの網点
の近くを通っていることから、図１２（ａ）の輪郭線を欠けた２つの網点に近づけること
で、より正確な輪郭線が得られる。
【００５５】
また、図１２（ｅ）および図１２（ｆ）は、４つの網点セルのうちの左側２つにのみ網
点がある場合について、網点の欠けからより正確な輪郭線を推定する様子が示されている
。図１２（ｅ）の場合、前述の実施例で説明した様に、右側の２つの網点がないことから
、図示されている輪郭線が推定できる。これに対して、図１２（ｆ）の様に、左上の網点
が欠けている場合には、欠けた網点の近くに輪郭線が存在していると考えられることから
、図１２（ｅ）の輪郭線を左上の網点に近づけることで、より正確な輪郭線を得ることが
できる。その他の網点配置パターンについても、同様に、欠けている網点の近くに輪郭線
が存在すると考えられることから、欠けた網点に輪郭線を近づけることで、より正確に輪
郭線を推定することが可能である。
【００５６】
この様に、網点が欠けている場合には、欠けた網点のすぐ近くを輪郭線が通っていると
考えられることから、欠けた網点に輪郭線を近づけることで、より正確な輪郭線が得られ
る。そこで、前述の実施例において、４つの網点セルの「網点あり」「網点なし」の配置
パターンに対して推定される輪郭線および網点除去領域を予め対応付けて記憶しておいた
のと同様に（図８を参照）、第１変形例では、４つの網点セルの「網点あり」「網点なし
」「網点欠け」の配置パターンに対して、推定される輪郭線および網点除去領域を予め対
応付けて記憶しておく。ここで、「網点欠け」を含む配置パターンについては、上述した
様に、欠けた網点に輪郭線を近づけることで得られる輪郭線および網点除去領域を記憶し
ておけばよく、一方、「網点欠け」を含まない配置パターンについては、図８に示した輪
郭線および網点除去領域を記憶しておけばよい。そして、前述の実施例と同様に（図９を
参照）、画像の網点配置パターンと、記憶しておいた配置パターンとを照合することによ
って、画像に網点除去領域を設定する。こうして網点除去領域を設定すれば、網点の欠け
によってより正確に輪郭線を推定し、その内側に網点除去領域を設定することが可能とな
る。
【００５７】
尚、第１変形例では、４つの網点がそれぞれ「網点あり」「網点なし」「網点欠け」の
３通りを取り得ることから、全部で３の４乗通り（＝８１通り）の配置パターンについて
、網点配置パターンと網点除去領域とを対応付けて記憶しておく必要があるので、記憶し
ておく配置パターン数は前述の実施例よりも多くなっている。しかし、前述の実施例で説
明した様に、記憶しておいた配置パターンと画像の網点配置パターンとを照合する処理は
高速に実行可能なことから、記憶しておく配置パターンが多くなっても、依然として高速
に網点除去領域を設定可能となっている。
【００５８】
また、網点セル内の網点が欠けているか否かの判断については、種々の方法によって判
断可能であるが、網点の重心の位置を算出して、網点セルの中心の位置との差を調べるこ
とで容易に判断することが可能である。図１３には、網点の重心と網点セルの中心との差
を調べることで網点の欠けを判断する様子が示されている。図中ハッチで示された画素は
、網点を構成する画素である。網点を構成する画素は、網点セル内の全ての画素について
網点に相当する階調値を有するか否かを調べることで抽出することができる。こうして網
点を構成する画素を抽出したら、それらの画素の重心位置を算出する。ここで、網点が欠
けていなければ、図１３に点線で示されている様に、網点を構成する画素は網点セルの中
心に略円状に存在するはずなので、網点の重心は網点セルの中心と一致する。これに対し
て、網点が欠けていれば、網点が欠けた分だけ重心が偏るので、網点セルの中心と網点の
重心とに偏差が生じる。この様に、網点の重心の位置と網点セルの中心との偏差の有無を
調べれば、網点が欠けているか否かを判断することが可能である。こうした方法で網点の
欠けを判断すれば、どのような大きさの網点であっても欠けがあれば重心がずれることか
ら、網点が表している濃淡（すなわち網点の大きさ）に拘わらず網点の欠けを容易に検出
することが可能である。
【００５９】
図１４は、「網点あり」「網点なし」の配置パターンに網点の欠けも考慮して網点除去
領域を設定した様子を示した説明図である。前述した様に、網点の欠けはその網点の近く
に輪郭線があることを意味しているので、網点欠けを考慮することによって、図示されて
いる様に、輪郭線をより正確に推定することが可能となっている。こうして設定した網点
除去領域に対してローパスフィルター（図１１参照）を適用すれば、本来の輪郭がより正
確に再現された好適な画像を出力することが可能となる。
【００６０】
Ｃ−２．第２変形例  ：
前述した第１変形例では、「網点あり」「網点なし」「網点欠け」の網点配置パターン
に対して推定される輪郭線を予め対応付けて記憶しておくことで、輪郭線を正確に推定す
るものとして説明した。しかし、単に網点の欠けの有無を考慮するだけでなく、欠けた量
をも考慮して、より細かく輪郭線の近づけ方を調整することによって、いっそう正確に輪
郭線を推定することも可能である。
【００６１】
図１５は、欠けた網点について輪郭線を微調整する様子を例示した説明図である。図中
破線で示されているのは、第１変形例の方法によって推定された輪郭線であり、前述した
様に、欠けた網点に近い位置に（図示された例では、網点セルの中心に向けて）輪郭線が
引かれている。しかし、網点の欠けを見れば、輪郭線を網点にもっと近づけてもよいこと
がわかる。
【００６２】
ここで、輪郭線を調整する際には、欠けた網点の形状を詳しく調べて、網点の欠けた部
分の形状と輪郭線とが滑らかに繋がるように輪郭線を調整してもよいし、あるいは、より
簡単に、欠けた網点を構成する画素の中で一番端に位置する画素（図１５の例では、一番
右側の画素）を通るように輪郭線を調整してもよい。尚、こうした微調整を行う処理は、
欠けた網点のみを対象に行えばよいので、処理負担が過大になることはない。この為、第
２変形例においても、依然として高速に網点除去領域を設定可能である。
【００６３】
図１６は、微調整を行った輪郭線に対して網点除去領域が設定された様子を例示した説
明図である。欠けた網点に基づいて輪郭線を微調整すれば、本来の輪郭線により近い位置
に輪郭線を引くことができるので、図示されているように、輪郭線をより正確に推定する
ことが可能となる。
【００６４】
以上、本実施例の画像データ解析装置について説明したが、本発明は上記すべての実施
例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施するこ
とが可能である。
【００６５】
例えば、本実施例では、画像データ解析装置が印刷装置に搭載されている場合について
説明したが、画像データ解析装置は印刷装置に搭載される場合に限られず、例えば、液晶
ディスプレイやＣＲＴディスプレイなどの画像表示装置に搭載することも可能であるし、
フォトビューワーや携帯電話端末などの携帯型表示装置に搭載することも可能である。更
には、街角や公共の場などに置かれた無人の写真印刷端末などに搭載することも可能であ
る。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本実施例の画像データ解析装置を搭載した印刷装置を示す説明図である。
【図２】本実施例の網点除去処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】本実施例の網点除去処理を行う画像を例示した説明図である。
【図４】網点セルを求めるための基本ベクトルを算出する様子を示した説明図である。
【図５】基本ベクトルに基づいて網点セルを求める様子を示した説明図である。
【図６】画像に網点セルが設定された様子を示した説明図である。
【図７】「網点あり」および「網点なし」の配置パターンに基づいて輪郭線を推定する様子を示した説明図である。
【図８】網点配置パターンと網点除去領域とが対応付けられた様子を示した説明図である。
【図９】４つの網点セルごとに網点除去領域を設定していく様子を概念的に示した説明図である。
【図１０】網点除去領域が設定された様子を示した説明図である。
【図１１】網点除去に用いるローパスフィルタを例示した説明図である。
【図１２】第１変形例において、網点の欠けを考慮して輪郭線を推定する様子を概念的に示した説明図である。
【図１３】第１変形例において、網点の重心を調べることで網点の欠けを検出する様子を概念的に示した説明図である。
【図１４】第１変形例において、網点の欠けを考慮して網点除去領域が設定された様子を示した説明図である。
【図１５】第２変形例において、個々の網点の欠けを考慮して輪郭線を微調整する様子を概念的に示した説明図である。
【図１６】第２変形例において、網点除去領域が設定された様子を示した説明図である。
【符号の説明】
【００６７】
１０…印刷装置、
１００…スキャナ部、    ２００…プリンタ部    ３００…制御部
【図１】
2009100078.tif 000003
【図２】
2009100078.tif 000004
【図３】
2009100078.tif 000005
【図４】
2009100078.tif 000006
【図５】
2009100078.tif 000007
【図６】
2009100078.tif 000008
【図７】
2009100078.tif 000009
【図８】
2009100078.tif 000010
【図９】
2009100078.tif 000011
【図１０】
2009100078.tif 000012
【図１１】
2009100078.tif 000013
【図１２】
2009100078.tif 000014
【図１３】
2009100078.tif 000015
【図１４】
2009100078.tif 000016
【図１５】
2009100078.tif 000017
【図１６】
2009100078.tif 000018