(57)【要約】【課題】入力された画像データから精度よく網点下地領域を検出することができる網点下地領域検出方法、この方法を用いて網点下地領域の検出処理を行う画像処理装置、網点下地領域の検出結果に基づいて画像の形成を行う画像形成装置、網点下地領域の検出を行うコンピュータプログラム、及びこのコンピュータプログラムが記録された記録媒体を提供する。【解決手段】入力画像から文字特徴量としてエッジ度を領域分離処理部２４の文字特徴量算出部４１が算出し、網点特徴量として煩雑度を網点特徴量算出部４２が算出し、写真特徴量としてエントロピー値を写真特徴量算出部４３が算出する。グレースケール変換処理部２５は、算出されたこれらの特徴量を基に、入力画像から網点下地領域を検出する。網点下地領域は、網点特徴量が所定量を超え、文字特徴量及び写真特徴量が所定量を超えない領域、即ち網点領域であり文字領域及び写真領域でない領域として検出される。【選択図】図３
2009194740.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から網点により構成された下地の領域を検出する網点下地領域検出方法において、
前記画像から文字画像の特徴を示す文字特徴量を算出し、
前記画像から網点画像の特徴を示す網点特徴量を算出し、
前記画像から写真画像の特徴を示す写真特徴量を算出し、
算出した前記文字特徴量が所定量を超えるか否かを判定し、
算出した前記網点特徴量が所定量を超えるか否かを判定し、
算出した前記写真特徴量が所定量を超えるか否かを判定し、
判定結果の組み合わせに基づいて網点下地領域を検出すること
を特徴とする網点下地領域検出方法。
【請求項２】
前記文字特徴量として、前記画像から各画素の画素値と該画素の周辺画素の画素値との勾配を算出すること
を特徴とする請求項１に記載の網点下地領域検出方法。
【請求項３】
前記網点特徴量として、前記画像から、一又は複数の方向について、隣り合う画素の画素値の変化度合を算出すること
を特徴とする請求項１又は請求項２に記載の網点下地領域検出方法。
【請求項４】
前記写真特徴量として、前記画像の所定領域毎に画素値の出現頻度に対するエントロピーを算出すること
を特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１つに記載の網点下地領域検出方法。
【請求項５】
前記網点特徴量が所定量を超えると判定され、且つ、前記文字特徴量及び前記写真特徴量がそれぞれ所定量を超えないと判定された領域を、前記網点下地領域として検出すること
を特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１つに記載の網点下地領域検出方法。
【請求項６】
入力された画像から網点により構成された下地の領域を検出する網点下地領域検出手段を備える画像処理装置において、
前記画像から文字画像の特徴を示す文字特徴量を算出する文字特徴量算出手段と、
前記画像から網点画像の特徴を示す網点特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、
前記画像から写真画像の特徴を示す写真特徴量を算出する写真特徴量算出手段と、
前記文字特徴量算出手段が算出した文字特徴量が所定量を超えるか否かを判定する文字特徴量判定手段と、
前記網点特徴量算出手段が算出した網点特徴量が所定量を超えるか否かを判定する網点特徴量判定手段と、
前記写真特徴量算出手段が算出した写真特徴量が所定量を超えるか否かを判定する写真特徴量判定手段と
を備え、
前記網点下地領域検出手段は、前記文字特徴量判定手段、網点特徴量判定手段及び写真特徴量判定手段による判定結果の組み合わせに基づいて網点下地領域を検出するようにしてあること
を特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置と、
該画像処理装置へ画像を入力する入力手段と、
前記画像処理装置に設けられ、前記画像処理装置の網点下地領域検出手段により検出された網点下地領域に画像補正を施す画像補正手段と、
該画像補正手段にて画像補正が施された画像に基づいて画像を形成する画像形成手段と
を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項８】
コンピュータに、入力された画像から網点により構成された下地の領域を検出する処理を行わせるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、
前記画像から文字画像の特徴を示す文字特徴量を算出させるステップと、
前記画像から網点画像の特徴を示す網点特徴量を算出させるステップと、
前記画像から写真画像の特徴を示す写真特徴量を算出させるステップと、
算出した前記文字特徴量が所定量を超えるか否かを判定させるステップと、
算出した前記網点特徴量が所定量を超えるか否かを判定させるステップと、
算出した前記写真特徴量が所定量を超えるか否かを判定させるステップと、
判定結果の組み合わせに基づいて網点下地領域を検出させるステップと
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータプログラムが記録してあることを特徴とするコンピュータが読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像から網点で構成された下地領域（網点下地領域）を検出する網点下地領域検出方法、この方法を用いて網点下地領域の検出処理を行う画像処理装置、網点下地領域の検出結果に基づいて画像の形成を行う画像形成装置、網点下地領域の検出を行うコンピュータプログラム、及びこのコンピュータプログラムが記録された記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、スキャナなどで読み取った原稿又はＰＣ（パーソナルコンピュータ）などから与えられた原稿に係る画像を、電子写真方式又はインクジェット方式等により印刷用紙に形成する画像形成装置が普及している。画像形成装置が扱う原稿の種別には、例えば文字原稿、網点原稿、写真原稿及びこれらが混在した原稿等があり、より高画質に原稿の画像を再現するためには、原稿の種別に応じた最適な画像処理及び画像形成処理を行う必要がある。
【０００３】
また、画像処理技術の進展に伴って、画像形成装置はカラー（多色）の画像を高画質に再現することが可能となり、近年ではフルカラーのデジタル複写機及び複合機等の高性能な画像形成装置が製品化されている。しかし、このような画像形成装置であっても、トナー又はインク等の節約などの観点から、黒色の単色での画像形成、所謂モノクローム（以下、単にモノクロという）出力が行われる機会は少なくない。
【０００４】
網点原稿は小さな点を多数並べて画像を構成したものであり、点の大きさ及び点の間隔等を適宜に調整することによって限られた色数で疑似的な階調表現を行うことができるため、多階調で表現された画像の画像形成を行う場合に頻繁に利用される手法である。また、網点により表現された画像上に文字が描かれた原稿、即ち網点下地と網点上文字とで構成される原稿が用いられる機会も多い。しかし、網点下地及び網点上文字で構成されたカラーの原稿を上述のようにモノクロ出力した場合、網点上文字の視認性又は判読性等が低下する虞がある。
【０００５】
特許文献１においては、カラーの画像をモノクロ再生する場合に、網点上の文字又は色地上の文字等に対して、判読性を向上させるように画像を再生することができる画像再生装置が提案されている。この画像再生装置は、カラーの入力信号からモノクロ信号を発生すると共に、入力信号からカラーエッジ、モノクロエッジ又は網点領域等の検出を行って、文字の周囲に積極的にコントラストを付けるγ変換処理又は白抜き処理等を行う。
【０００６】
特許文献２においては、網点上の文字領域を高精度に判別することができる画像領域判別装置が提案されている。この画像領域判別装置は、入力画像から網点領域を判別する網点判別部と、下地のレベルを判別する下地レベル判別部と、所定領域の平均明度を算出する平均明度算出部と、エッジを判別するエッジ判別部とを備えている。網点判別部は判別結果を網点領域信号として出力する。下地レベル判別部が判別した下地レベルに応じて算出された閾値と、平均明度算出部が算出した平均明度とを比較部にて比較し、比較部は比較結果を文字領域信号として出力する。また、エッジ判別部は判別結果をエッジ領域信号として出力する。画像領域判別装置は、網点領域信号、文字領域信号及びエッジ領域信号の論理積を演算し、演算結果を網点内文字エッジ領域信号として出力する。
【特許文献１】特開２００１−３５２４５３号公報
【特許文献２】特開２００２−３６８９９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
カラーの原稿をモノクロ出力する場合に生じる視認性の低下を改善するための試みは多数なされており、上述のように網点下地上の文字についての視認性及び判読性等の改善は重要である。しかしながら、特許文献１に記載の画像再生装置は、網点下地上の文字の周囲にコントラストを付加するために、網点下地上の文字を検出する際に、文字のエッジ情報のみを用いて判定を行っている。このため、網点の濃度及び文字の濃度の差が小さい場合などにおいては、文字のエッジを十分に検出できない可能性があり、網点下地上の文字の視認性及び判読性等を改善する十分な精度が確保できない虞がある。
【０００８】
また、特許文献２に記載の画像領域判別装置は、下地レベル（網点下地の濃度）から算出した閾値と平均明度（文字の濃度）とを比較することによって網点下地上の文字領域を検出する構成である。このため、上述の特許文献１の画像再生装置と同様に、網点の濃度及び文字の濃度の差が小さい場合には、濃度の比較による文字領域の検出を十分な精度で行うことができない可能性があり、網点下地上の文字の視認性及び判読性等を改善する十分な精度が確保できない虞がある。
【０００９】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、網点下地の濃度及び網点上文字の濃度の差が小さい場合であっても、入力された原稿に係る画像から精度よく網点下地領域を検出することができる網点下地領域検出方法、この方法を用いて網点下地領域の検出処理を行う画像処理装置、網点下地領域の検出結果に基づいて画像の形成を行う画像形成装置、網点下地領域の検出を行うコンピュータプログラム、及びこのコンピュータプログラムが記録された記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る網点下地領域検出方法は、画像から網点により構成された下地の領域を検出する網点下地領域検出方法において、前記画像から文字画像の特徴を示す文字特徴量を算出し、前記画像から網点画像の特徴を示す網点特徴量を算出し、前記画像から写真画像の特徴を示す写真特徴量を算出し、算出した前記文字特徴量が所定量を超えるか否かを判定し、算出した前記網点特徴量が所定量を超えるか否かを判定し、算出した前記写真特徴量が所定量を超えるか否かを判定し、判定結果の組み合わせに基づいて網点下地領域を検出することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る網点下地領域検出方法は、前記文字特徴量として、前記画像から各画素の画素値と該画素の周辺画素の画素値との勾配を算出することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る網点下地領域検出方法は、前記網点特徴量として、前記画像から、一又は複数の方向について、隣り合う画素の画素値の変化度合を算出することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る網点下地領域検出方法は、前記写真特徴量として、前記画像の所定領域毎に画素値の出現頻度に対するエントロピーを算出することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係る網点下地領域検出方法は、前記網点特徴量が所定量を超えると判定され、且つ、前記文字特徴量及び前記写真特徴量がそれぞれ所定量を超えないと判定された領域を、前記網点下地領域として検出することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係る画像処理装置は、入力された画像から網点により構成された下地の領域を検出する網点下地領域検出手段を備える画像処理装置において、前記画像から文字画像の特徴を示す文字特徴量を算出する文字特徴量算出手段と、前記画像から網点画像の特徴を示す網点特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、前記画像から写真画像の特徴を示す写真特徴量を算出する写真特徴量算出手段と、前記文字特徴量算出手段が算出した文字特徴量が所定量を超えるか否かを判定する文字特徴量判定手段と、前記網点特徴量算出手段が算出した網点特徴量が所定量を超えるか否かを判定する網点特徴量判定手段と、前記写真特徴量算出手段が算出した写真特徴量が所定量を超えるか否かを判定する写真特徴量判定手段とを備え、前記網点下地領域検出手段は、前記文字特徴量判定手段、網点特徴量判定手段及び写真特徴量判定手段による判定結果の組み合わせに基づいて網点下地領域を検出するようにしてあることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る画像形成装置は、上述の画像処理装置と、該画像処理装置へ画像を入力する入力手段と、前記画像処理装置に設けられ、前記画像処理装置の網点下地領域検出手段により検出された網点下地領域に画像補正を施す画像補正手段と、該画像補正手段にて画像補正が施された画像に基づいて画像を形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、入力された画像から網点により構成された下地の領域を検出する処理を行わせるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、前記画像から文字画像の特徴を示す文字特徴量を算出させるステップと、前記画像から網点画像の特徴を示す網点特徴量を算出させるステップと、前記画像から写真画像の特徴を示す写真特徴量を算出させるステップと、算出した前記文字特徴量が所定量を超えるか否かを判定させるステップと、算出した前記網点特徴量が所定量を超えるか否かを判定させるステップと、算出した前記写真特徴量が所定量を超えるか否かを判定させるステップと、判定結果の組み合わせに基づいて網点下地領域を検出させるステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明に係る記録媒体は、上述のコンピュータプログラムが記録してあることを特徴とする。
【００１９】
本発明においては、入力された原稿に係る画像から文字画像の特徴を示す文字特徴量、網点画像の特徴を示す網点特徴量及び写真画像の特徴を示す写真特徴量を算出する。算出した各特徴量が、それぞれに予め定められた閾値を超えるか否かを判定することによって、画像が文字領域のものであるか、網点領域のものであるか、又は写真領域のものであるかを判断することができる。よって、入力された画像の全体について判定を行い、各特徴量に基づく判定結果の組み合わせにより網点下地領域を画像から検出することができ、網点下地領域に対して濃度補正などの画像処理を精度よく施すことが可能となる。
【００２０】
このとき、文字特徴量としては、入力された画像の各画素の画素値とこれの周辺画素の画素値との勾配（即ち、エッジ度又はエッジ勾配）を算出することができる。なお、エッジ度の算出は例えばソーベルフィルタなどを用いて行うことができる。エッジの有無のみを検出するのではなく、エッジ度を算出することによって、エッジ度が小さくとも、エッジの可能性があるものを抜けなく抽出することが可能となる。
【００２１】
また、網点特徴量としては、縦横に複数の画素が並べられる画像の一又は複数の方向について、隣り合う画素値の変化度合を算出することができ、これにより網点の煩雑さ（煩雑度）を算出することができる。算出を行う方向には画像の主走査方向を含むことが望ましく、また、主走査方向以外の方向としては、例えば主走査方向に対して垂直な方向、及び主走査方向に対して斜め４５°の方向等がある。網点の有無のみを検出するのではなく、網点の煩雑度を算出することによって、煩雑度が小さくとも網点の可能性があるものを抜けなく抽出することが可能となる。
【００２２】
また、写真特徴量としては、入力された画像の所定領域毎に画素値の出現頻度（即ち、ヒストグラム）を求め、このヒストグラムのエントロピー（平均情報量）を算出することができる。画像の各画素の濃度についてヒストグラムを作成した場合、写真画像では濃度変化が広範囲に及ぶヒストグラムが得られる。よって、写真画像についてのヒストグラムからエントロピーを算出した場合、他の画像の場合よりもエントロピーの値は大きい。このことから、ヒストグラムのエントロピーを算出することによって、写真領域を精度よく抽出することが可能となる。
【００２３】
算出した文字特徴量が所定量を超えるか否かを判定することにより画像から文字領域に含まれる可能性の高い領域を抽出することができ、網点特徴量が所定量を超えるか否かを判定することにより網点領域に含まれる可能性の高い領域を抽出することができ、また、写真特徴量が所定量を超えるか否かを判定することにより写真領域に含まれる可能性の高い領域を抽出することができる。網点下地領域は、網点領域に含まれ、かつ、文字領域及び写真領域に含まれない領域である。よって、網点特徴量が所定量を超え、且つ、文字特徴量及び写真特徴量がそれぞれ所定量を超えないと判定された領域を網点下地領域として検出することができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明による場合は、入力された画像から文字特徴量、網点特徴量及び写真特徴量を算出し、網点領域に含まれ、かつ、文字領域及び写真領域に含まれない領域を網点下地領域として検出する構成とすることにより、画像から網点下地領域を高精度に検出することができるため、網点下地領域に適した画像処理を施して、画像形成を行うことが可能となる。よって、網点下地領域の濃度と文字領域の濃度との差を広げるように濃度補正を行うなどの画像処理を精度よく行うことができ、モノクロ出力を行った際の網点下地上の文字の視認性及び判読性等を確実に向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。図１は、本発明に係る画像形成装置の構成を示すブロック図である。図において１は、画像形成装置の各部の制御処理及び各種の演算処理等を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）である。ＣＰＵ１には、ＲＯＭ（Read Only Memory）２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３、操作部４、表示部５、メモリ装着部６、画像入力装置１１、画像出力装置１２及び画像処理装置２０等の機能ブロックが接続されており、ＣＰＵ１の制御によりこれらの機能ブロックが動作する。
【００２６】
なお、本実施の形態に示す画像形成装置は、所謂デジタルカラー複写機であるが、画像をモノクロ出力する機能を備えており、図１においては画像形成装置のモノクロ出力に係る機能ブロックを図示してある。画像形成装置がモノクロ出力を行う場合、画像入力装置１１から画像処理装置２０へ入力されたＲ（赤）、Ｇ（緑）及びＢ（青）の信号は、画像処理装置２０にてＫ（黒）の単色の信号に変換されて画像出力装置１２へ出力される。
【００２７】
ＲＯＭ２は、マスクＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）又はフラッシュメモリ等の不揮発性のメモリ素子により構成され、ＣＰＵ１が実行するプログラム及び実行に必要なデータ等が予め記憶されている。画像形成装置の電源投入後に、ＣＰＵ１はＲＯＭ２からプログラムを読み出して実行することにより処理を開始する。ＲＡＭ３は、ＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）又はフラッシュメモリ等によるデータの書き換えが可能な大容量のメモリ素子により構成され、ＣＰＵ１が演算処理を行う際に発生するデータ及びユーザが設定する各種の設定値等を記憶する。
【００２８】
操作部４は、ファンクションキー、スタートキー、テンキー及び電源キー等を備えており、ユーザからの処理開始指令又は設定の入力等の操作を受け付けることができる。操作部４は、受け付けたユーザの操作をＣＰＵ１へ与える。表示部５は、液晶ディスプレイを備え、ＣＰＵ１からの表示命令に基づいて、画像形成装置の動作状態、ユーザへの警告メッセージ、及びユーザの操作を補助する各種のメニュー等を液晶ディスプレイに表示する。なお、操作部４及び表示部５は、両者を一体に構成したタッチパネルであってもよい。
【００２９】
メモリ装着部６は、所謂メモリカードスロットであり、ＳＤメモリカード又はメモリスティック等のメモリカード１００を着脱自在に装着することができる。メモリ装着部６にメモリカード１００が装着された場合、ＣＰＵ１はメモリカード１００に記憶されたデータの読み出し及びメモリカード１００へのデータの書き込みを行うことができる。また、メモリカード１００にプログラムコード１０１が記憶されている場合には、ＣＰＵ１はメモリカード１００からプログラムコード１０１を読み出してＲＡＭ３に記憶すると共に、プログラムコード１０１を実行してプログラムコード１０１に係る処理を行うことができる。なお、ＲＯＭ２が書き換え可能なメモリ素子で構成されている場合には、メモリカード１００から読み出したプログラムコード１０１をＲＯＭ２に記憶してもよい。
【００３０】
画像入力装置１１は、原稿に光を照射する光源、及びＣＣＤ（Charge Coupled Device）などのイメージセンサが並設された受光部等を備えるスキャナにて構成されている。画像入力装置１１は、ＣＰＵ１の制御に基づいて、光源から原稿へ光を照射すると共に、受光部を一方向へ移動させて、原稿からの反射光をＲＧＢの３つの色成分に分解して受光部で読み取り、ＲＧＢのアナログ信号として画像処理装置２０へ与える。
【００３１】
画像処理装置２０は、Ａ／Ｄ変換部２１、シェーディング補正部２２、入力階調補正部２３、領域分離処理部２４、グレースケール変換処理部２５、空間フィルタ処理部２６、変倍処理部２７、出力階調補正部２８及び階調再現処理部２９等を備えている。Ａ／Ｄ変換部２１は、画像入力装置１１から与えられたＲＧＢのアナログ信号を例えば各８ビットのデジタル信号、即ちＲＧＢの画像データに変換するものであり、変換したＲＧＢの画像データをシェーディング補正部２２に与える。
【００３２】
シェーディング補正部２２は、Ａ／Ｄ変換部２１から与えられたＲＧＢの画像データに対して、画像入力装置１１の照明系、結像系及び撮像系等において生じる各種の歪みを取り除くシェーディング処理を行い、シェーディング処理後のＲＧＢの画像データを入力階調補正部２３へ与える。入力階調補正部２３は、シェーディング補正部２２にて歪みが取り除かれたＲＧＢの画像データに対して、カラーバランスの調整及びコントラストの調整等の処理を行って、処理後のＲＧＢの画像データを領域分離処理部２４へ与える。
【００３３】
領域分離処理部２４は、入力階調補正部２３から与えられたＲＧＢの画像データ中の各画素について、文字画像の特徴を示す文字特徴量、網点画像の特徴を示す網点特徴量及び写真画像（印画紙写真などの連続階調領域）の特徴を示す写真特徴量をそれぞれ算出し、算出結果に基づいて各画素を文字領域、網点領域又は写真領域等の複数の領域のいずれに属するかを判定し、各画素を分離する。領域分離処理部２４は、処理結果として各画素がいずれの領域に属しているかを示す情報（領域分離結果）を、空間フィルタ処理部２６及び階調再現処理部２９へ与えると共に、入力階調補正部２３から与えられたＲＧＢの画像データをそのままグレースケール変換処理部２５へ与える。また、領域分離処理部２４は、文字領域の分離を行う際には、画像データのエッジ検出処理を行い、エッジの検出結果を基に分離を行う。画像データのエッジ検出は、例えばソーベルフィルタを用いた画像処理を施すことによって行うことができる。また、領域分離処理部２４は、領域分離のために算出した各画素の文字特徴量、網点特徴量及び写真特徴量をグレースケール変換処理部２５へ与える。
【００３４】
グレースケール変換処理部２５は、領域分離処理部２４から与えられたＲＧＢによるカラーの画像データを、領域分離処理部２４から与えられた文字特徴量、網点特徴量及び写真特徴量を基に、Ｋによるモノクロの画像データに変換する処理を行う。グレースケール変換処理部２５は、変換したＫの画像データを空間フィルタ処理部２６へ与える。なお、領域分離処理部２４及びグレースケール変換処理部２５が行う処理の詳細については後述する。
【００３５】
空間フィルタ処理部２６は、領域分離処理部２４から与えられる領域分離結果に基づいて、グレースケール変換処理部２５から与えられたＫの画像データに対してデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行う。これにより、画像の空間周波数特性が補正され、画像出力装置１２が出力する画像にぼやけ又は粒状性劣化等を生じることが防止される。例えば、領域分離処理部２４にて文字領域に分離された領域には、特に文字の再現性を高めることを目的として、空間フィルタ処理部２６が鮮鋭強調のフィルタ処理を施して高周波成分を強調する。また、例えば領域分離処理部２４にて網点領域に分離された領域には、空間フィルタ処理部２６がローパスフィルタ処理を施して入力網点成分を除去する。このように空間フィルタ処理が施されたＫの画像データは、空間フィルタ処理部２６から変倍処理部２７へ与えられる。
【００３６】
画像形成装置においては、ユーザは操作部４を操作することによって、形成する画像の拡大／縮小の設定を行うことができるようにしてある。変倍処理部２７は、空間フィルタ処理部２６にて空間フィルタ処理が施されたＫの画像データに対して、ユーザが設定した所定の倍率となるように拡大演算処理又は縮小演算処理を行う。変倍処理部２７の変倍処理が施されたＫの画像データは、出力階調補正部２８にて種々の補正処理が施された後に、階調再現処理部２９へ与えられる。
【００３７】
階調再現処理部２９は、領域分離処理部２４から与えられる領域分離結果に応じて、出力階調補正部２８から与えられたＫの画像データに対して階調再現処理を行う。階調再現処理は、画像データを複数の画素に分類して中間階調を再現できるように二値化又は多値化を行う処理である。例えば、領域分離処理部２４にて文字領域に分離された領域には、特に文字の再現性を高めることを目的として、階調再現処理部２９が画像出力装置１２の高域周波数成分の再現に適する二値化処理又は多値化処理を施す。また、例えば領域分離処理部２４にて網点領域に分離された領域には、出力階調補正部２８にて画像データの濃度を画像出力装置１２の特性値である網点面積率に変換する階調補正処理を施しておき、階調再現処理部２９が画像データを画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように中間階調処理を施す。また、例えば領域分離処理部２４にて写真領域に分離された領域には、階調再現処理部２９が画像出力装置１２における階調再現性に適する二値化処理又は多値化処理を施す。
【００３８】
階調再現処理部２９による処理が施されたＫの画像データは、図示しない画像メモリなどの記憶手段に一時的に蓄積された後、ＣＰＵ１の制御により画像形成のタイミングに合わせて記憶手段から読み出されて画像出力装置１２へ与えられる。画像出力装置１２は、与えられた画像データを紙などの記録用紙上に出力するものであり、電子写真方式又はインクジェット方式等のプリンタである。例えば、電子写真方式の場合には、画像出力装置１２は、感光体ドラムを所定の電位に帯電する帯電器、与えられた画像データに応じてレーザ光を発して感光体ドラム表面に静電潜像を生成するレーザ書込器、感光体ドラム表面に生成された静電潜像にトナーを供給して顕像化する現像器及び感光体ドラム表面に形成されたトナー像を紙上に転写する転写器等を備える。なお、画像出力装置１２は、ディスプレイなどの表示装置であってもよい。
【００３９】
なお、図１に示す画像処理装置２０においては、グレースケール変換処理部２５が領域分離処理部２４の直後に配されているが、これに限るものではなく、空間フィルタ処理部２６の後などの他の位置に配する構成であってもよく、少なくとも領域分離処理部２４より後であり、階調再現処理部２９の前の位置であればいずれの位置に配されてもよい。
【００４０】
また、図１の画像処理装置２０においては画像形成装置がモノクロ出力を行う場合の機能ブロックのみを図示してあるが、画像形成装置は画像をカラー出力する機能も備えている。図２は、画像形成装置がカラー出力を行う場合の画像処理装置２０の構成を示すブロック図である。カラー出力を行う場合、画像処理装置２０は、図１のグレースケール変換処理部２５〜階調再現処理部２９が行う処理に代えて、色補正部２５ａ、黒生成下色除去部２５ｂ、空間フィルタ処理部２６ａ、変倍処理部２７ａ、出力階調補正部２８ａ及び階調再現処理部２９ａによる処理を行う。
【００４１】
カラー出力を行う場合であっても、画像処理部２０のＡ／Ｄ変換部２１、シェーディング補正部２２及び入力階調補正部２３が行う処理は、上述のモノクロ出力の場合と同じである。領域分離処理部２４は、領域分離結果を黒生成下色除去部２５ｂ、空間フィルタ処理部２６ａ及び階調再現処理部２９ａへ与え、入力階調補正部２３から与えられたＲＧＢの画像データをそのまま色補正部２５ａへ与え、各画素の文字特徴量、網点特徴量及び写真特徴量を色補正部２５ａへ与える。
【００４２】
色補正部２５ａは、領域分離処理部２４から与えられたＲＧＢの画像データを、Ｃ（シアン）Ｍ（マゼンタ）Ｙ（イエロー）の色空間の画像データに変換すると共に、画像出力装置１２での色再現の忠実化実現のために、ＣＭＹの各色成分に色補正処理を行う。色補正処理は、具体的には、不要吸収成分をそれぞれ含むＣＭＹのトナー又はインク等の分光特性に基づいた色濁りを、ＣＭＹの各色成分から取り除く処理である。色補正部２５ａは、変換したＣＭＹの画像データを黒生成下色除去部２５ｂへ与える。
【００４３】
黒生成下色除去部２５ｂは、領域分離処理部２４から与えられた領域分離結果、及び色補正部２５ａから与えられたＣＭＹの画像データの各色成分に基づいて、Ｋ（黒）の色成分を生成する黒生成処理を行うと共に、元のＣＭＹの各色成分から黒生成処理にて生成されたＫ成分を差し引いて新たなＣＭＹ成分を生成する処理を行う。これにより、色補正部２５ａから与えられたＣＭＹの画像データは、ＣＭＹＫの４つの色成分を有する画像データに変換され、空間フィルタ処理部２６ａに与えられる。
【００４４】
空間フィルタ処理部２６ａは、領域分離処理部２４から与えられる領域分離の結果に基づいて、黒生成下色除去部２５ｂから与えられたＣＭＹＫの画像データに対してデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行う。これにより、画像の空間周波数特性が補正され、画像出力装置１２が出力する画像にぼやけ又は粒状性劣化等を生じることが防止される。空間フィルタ処理部２６ａにて空間フィルタ処理が施されたＣＭＹＫの画像データは、変倍処理部２７ａにて変倍処理が施され、出力階調補正部２８にて種々の補正処理が施された後、階調再現処理部２９ａへ与えられる。階調再現処理部２９ａは、領域分離処理部２４から与えられる領域分離結果に応じて、出力階調補正部２８ａから与えられたＣＭＹＫの画像データに対して階調再現処理を行う。
【００４５】
例えば、領域分離処理部２４にて文字領域に分離された領域は、特に黒文字又は色文字の再現性を高めることを目的として、空間フィルタ処理部２６ａの鮮鋭強調のフィルタ処理において高周波成分の強調量が大きく設定される。また、階調再現処理部２９ａは、同様に黒文字又は色文字の再現性を高めることを目的として、画像出力装置１２の高域周波数成分の再現に適する二値化処理又は多値化処理を施す。
【００４６】
例えば、領域分離処理部２４にて網点領域に分離された領域は、空間フィルタ処理部２６ａにて入力網点成分を除去するためのローパスフィルタ処理が施される。また、ＣＭＹＫの画像データの濃度を画像出力装置１２の特性値である網点面積率に変換する階調補正処理を出力階調補正部２８ａにて施し、階調再現処理部２９ａがこの画像データを画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように中間階調処理を施す。
【００４７】
例えば、領域分離処理部２４にて写真領域に分離された領域は、画像出力装置１２における階調再現性に適する二値化処理又は多値化処理が階調再現処理部２９ａにて施される。
【００４８】
このように、画像形成装置はカラー出力及びモノクロ出力の両方を選択的に行うことができるようにしてある。出力方法の選択は、例えば操作部４をユーザが操作することによって、カラーモード又はモノクロモードを切り替える構成とすることができる。または、画像入力装置１１から入力された画像データがカラー画像であるかモノクロ画像であるかを自動的に判定するカラー判定部を画像処理装置２０に設け、判定結果に応じて自動的にカラーモード又はモノクロモードの切り替えを行う構成としてもよい。
【００４９】
なお、図１においては画像処理装置２０内にモノクロ出力に係る機能ブロックのみを図示し、図２においてはカラー出力に係る機能ブロックのみを図示したが、これらの機能ブロックは実際には画像処理装置２０内に並列的に設けてある。このとき、Ａ／Ｄ変換部２１、シェーディング補正部２２、入力階調補正部２３及び領域分離処理部２４はモノクロ出力及びカラー出力で共通の機能ブロックとし、グレースケール変換処理部２５と色補正部２５ａ及び黒生成下色除去部２５ｂとを並列に設け、空間フィルタ処理部２６（２６ａ）、変倍処理部２７（２７ａ）、出力階調補正部２８（２８ａ）及び階調再現処理部２９（２９ａ）は共通の機能ブロックとしてもよい。
【００５０】
次に、領域分離処理部２４及びグレースケール変換処理部２５が行う処理の詳細について説明する。図３は、領域分離処理部２４の構成を示すブロック図である。領域分離処理部２４は、画像データから文字特徴量を算出する文字特徴量算出部４１、網点特徴量を算出する網点特徴量算出部４２、及び写真特徴量を算出する写真特徴量算出部４３を有している。入力階調補正部２３から領域分離処理部２４へ入力されたＲＧＢの画像データは、文字特徴量算出部４１、網点特徴量算出部４２及び写真特徴量算出部４３へそれぞれ与えられると共に、グレースケール変換処理部２５へそのまま出力される。
【００５１】
領域分離処理部２４の文字特徴量算出部４１は、入力された画像データに対してエッジ検出フィルタ（ソーベルフィルタ）によるフィルタ処理を施すことによって、文字特徴量として画像の各画素の画素値とこれの周辺画素の画素値との勾配（エッジ度）を算出する。図４は、文字特徴量算出部４１によるエッジ度の算出方法を説明するための模式図である。文字特徴量算出部４１は、画像データの各画素についてエッジ度をそれぞれ算出するが、エッジ度の算出は注目画素とその周囲の８つの画素との９つ（３×３）の画素を基に行う。図４の（ａ）には、画素Ａ5 を注目画素とし、その周囲の画素Ａ1 〜Ａ4 及び画素Ａ6 〜Ａ9 を含めた３×３の画像データが示してある。また、図４の（ｂ１）には、縦方向のエッジ検出フィルタが示してあり、（ｂ２）には横方向のエッジ検出フィルタが示してある。なお、図４及び以下の説明においては、エッジ度の検出を３×３のサイズで行う構成とするが、これに限るものではなく、画像形成装置の特性などに適当なサイズでエッジ度の検出を行えばよい。また、エッジ検出フィルタの係数は一例であって、これに限るものではない。また、図示の簡略化のために、各画素の画素値として１つの数値が示してあるが、実際には各画素の画素値はＲＧＢの３つの値で構成されており、各色について以下の演算をそれぞれ行うものとする。
【００５２】
文字特徴量算出部４１は、まず、入力された画像データの注目画素に応じて図４（ａ）のような３×３のサイズの画像データを抽出し、この画像データの各画素値と対応するエッジ検出フィルタの係数とをそれぞれ積算し、その総和の絶対値を各方向について算出する。また、文字特徴量算出部４１は、図４（ｂ１）及び（ｂ２）の２つのエッジ検出フィルタを用いて算出した各方向についての算出結果を加算し、注目画素のエッジ度とする。
【００５３】
文字特徴量算出部４１が行う演算を以下に示す。
α1 ＝｜（−１）×Ａ1 ＋０×Ａ2 ＋１×Ａ3 
＋（−１）×Ａ4 ＋０×Ａ5 ＋１×Ａ6 
＋（−１）×Ａ7 ＋０×Ａ8 ＋１×Ａ9 ｜    …（式１−１）
α2 ＝｜（−１）×Ａ1 ＋（−１）×Ａ2 ＋（−１）×Ａ3 
＋０×Ａ4 ＋０×Ａ5 ＋０×Ａ6 
＋１×Ａ7 ＋１×Ａ8 ＋１×Ａ9 ｜    …（式１−２）
（エッジ度）＝α1 ＋α2     …（式１−３）
【００５４】
文字特徴量算出部４１は、算出したエッジ度を文字特徴量としてグレースケール変換処理部２５へ与えると共に、写真特徴量算出部４３へ与える。また、文字特徴量算出部４１は、文字特徴量として算出したエッジ度と、予め定められた閾値との比較を行い、注目画素が文字領域に含まれる画素であるか否かを判定する。文字特徴量算出部４１は、エッジ度が閾値を超える場合に注目画素が文字領域に含まれると判定し、この判定結果を示す文字領域信号を領域分離結果の１つとして出力する。例えば、文字領域信号は１ビットのデジタル信号であり、注目画素が文字領域に含まれると判定された場合には文字領域信号が”Ｈ”に設定され、注目画素が文字領域に含まれないと判定された場合には文字領域信号が”Ｌ”に設定される。
【００５５】
図５は、文字特徴量算出部４１が行う文字特徴量算出処理の手順を示すフローチャートである。まず、文字特徴量算出部４１は、入力階調補正部２３から入力される画像データから、処理の対象となる注目画素とその周囲の画素との３×３の画像データ（図４（ａ）参照）を取得する（ステップＳ１）。次いで文字特徴量算出部４１は、縦方向のエッジ検出フィルタ（図４（ｂ１）参照）を用いてフィルタ処理を行うと共に（ステップＳ２）、横方向のエッジ検出フィルタ（図４（ｂ２）参照）を用いてフィルタ処理を行って（ステップＳ３）、それぞれのフィルタ処理により得られる値を加算することによりエッジ度を算出する（ステップＳ４）。
【００５６】
次いで、文字特徴量算出部４１は、算出したエッジ度が予め定められた閾値を超えるか否かを調べ（ステップＳ５）、注目画素が文字領域に含まれるか否かの判定を行う。文字特徴量算出部４１は、エッジ度が閾値を超える場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、文字領域信号を”Ｈ”に設定して出力し（ステップＳ６）、また、エッジ度が閾値を超えない場合（Ｓ５：ＮＯ）、文字領域信号を”Ｌ”に設定して出力する（ステップＳ７）。ステップＳ６又はＳ７にて文字領域信号を出力した後、文字特徴量算出部４１は、画像データの全画素についてエッジ度の算出を終了したか否かを調べ（ステップＳ８）、全画素について終了していない場合には（Ｓ８：ＮＯ）、ステップＳ１へ戻って残りの画素のエッジ度の算出を継続して行い、全画素について終了した場合には（Ｓ８：ＹＥＳ）、文字特徴量算出処理を終了する。
【００５７】
領域分離処理部２４の網点特徴量算出部４２は、入力された画像データに対して隣り合う画素の画素値の変化度合（煩雑度）を網点特徴量として算出する処理を行う。図６は、網点特徴量算出部４２による煩雑度の算出方法を説明するための模式図である。網点特徴量算出部４２は、画像データの各画素について煩雑度を算出するが、煩雑度の算出は注目画素及びその周囲の８つの画素と、更にその周囲の画素とを基に行う。図中の（ａ）には、画素Ａ5 を注目画素とし、その周囲の画素Ａ1 〜Ａ4 及び画素Ａ6 〜Ａ9 を含めた３×３の画像データが示してある。網点特徴量算出部４２は、右方向（図６（ｃ１）参照）、下方向（図６（ｃ２）参照）、右斜め下方向（図６（ｃ３）参照）及び左斜め下方向（図６（ｃ４）参照）の４つの方向について、隣り合う画素の画素値から差分の絶対値の総和をそれぞれ算出し、主走査方向（右方向）を含む４つの方向についてそれぞれ算出した４つの総和を加算した結果を煩雑度とする。なお、図６及び以下の説明においては、煩雑度の検出を３×３のサイズで行う構成とするが、これに限るものではなく、画像形成装置の特性などに適当なサイズで煩雑度の検出を行えばよい。また、煩雑度の検出方向は一例であって、これに限るものではなく、その他の方向について煩雑度を検出する構成としてもよい。ただし、検出方向には画像の主走査方向（本例では右方向）を含むことが望ましい。また、図示の簡略化のために、各画素の画素値として１つの数値が示してあるが、実際には各画素の画素値はＲＧＢの３つの値で構成されており、各色について以下の演算をそれぞれ行うものとする。
【００５８】
例えば図６（ｃ１）の場合、網点特徴量算出部４２は以下の演算を行って総和β1 を算出する。
β1 ＝｜Ａ2 −Ａ1 ｜＋｜Ａ3 −Ａ2 ｜＋｜Ｂ1 −Ａ3 ｜
＋｜Ａ5 −Ａ4 ｜＋｜Ａ6 −Ａ5 ｜＋｜Ｂ2 −Ａ6 ｜
＋｜Ａ8 −Ａ7 ｜＋｜Ａ9 −Ａ8 ｜＋｜Ｂ3 −Ａ9 ｜    …（式２−１）
同様に図６（ｃ２）の場合、網点特徴量算出部４２は以下の演算を行って総和β2 を算出する。
β2 ＝｜Ａ4 −Ａ1 ｜＋｜Ａ5 −Ａ2 ｜＋｜Ａ6 −Ａ3 ｜
＋｜Ａ7 −Ａ4 ｜＋｜Ａ8 −Ａ5 ｜＋｜Ａ9 −Ａ6 ｜
＋｜Ｃ1 −Ａ7 ｜＋｜Ｃ2 −Ａ8 ｜＋｜Ｃ3 −Ａ9 ｜    …（式２−２）
同様に図６（ｃ３）の場合、網点特徴量算出部４２は以下の演算を行って総和β3 を算出する。
β3 ＝｜Ａ5 −Ａ1 ｜＋｜Ａ6 −Ａ2 ｜＋｜Ｄ1 −Ａ3 ｜
＋｜Ａ8 −Ａ4 ｜＋｜Ａ9 −Ａ5 ｜＋｜Ｄ2 −Ａ6 ｜
＋｜Ｄ3 −Ａ7 ｜＋｜Ｄ4 −Ａ8 ｜＋｜Ｄ5 −Ａ9 ｜    …（式２−３）
同様に図６（ｃ４）の場合、網点特徴量算出部４２は以下の演算を行って総和β4 を算出する。
β4 ＝｜Ｅ1 −Ａ1 ｜＋｜Ａ4 −Ａ2 ｜＋｜Ａ5 −Ａ3 ｜
＋｜Ｅ2 −Ａ4 ｜＋｜Ａ7 −Ａ5 ｜＋｜Ａ8 −Ａ6 ｜
＋｜Ｅ3 −Ａ7 ｜＋｜Ｅ4 −Ａ8 ｜＋｜Ｅ5 −Ａ9 ｜    …（式２−４）
よって、網点特徴量算出部４２が網点特徴量として算出する煩雑度は以下の通りである。
（煩雑度）＝β1 ＋β2 ＋β3 ＋β4     …（式２−５）
なお、画像の右端、左端及び下端においては、隣り合う画素が存在せずに差分を算出することができない場合がある。このような差分を算出することができない部分については、差分を”０”とするか、又は、存在しない画素の画素値を”０”とみなして差分を算出するかし、得られた各差分の総和を算出すればよい。
【００５９】
網点特徴量算出部４２は、算出した煩雑度を網点特徴量としてグレースケール変換処理部２５へ与える。また、網点特徴量算出部４２は、網点特徴量として算出した煩雑度と、予め定められた閾値との比較を行い、注目画素が文字領域に含まれる画素であるか否かを判定する。網点特徴量算出部４２は、煩雑度が閾値を超える場合に注目画素が網点領域に含まれると判定し、この判定結果を示す網点領域信号を領域分離結果の１つとして出力する。例えば、網点領域信号は１ビットのデジタル信号であり、注目画素が網点領域に含まれると判定された場合には網点領域信号が”Ｈ”に設定され、注目画素が網点領域に含まれないと判定された場合には網点領域信号が”Ｌ”に設定される。
【００６０】
図７は、網点特徴量算出部４２が行う網点特徴量算出処理の手順を示すフローチャートである。まず、網点特徴量算出部４２は、入力階調補正部２３から入力される画像データから、処理の対象となる注目画素及びその周囲の画素の３×３の画像データ（図６（ａ）参照）と、更にその周囲の画素に係る画像データとを取得する（ステップＳ２１）。次いで網点特徴量算出部４２は、３×３の画像データの各画素について右方向に隣り合う画素との画素値の差分の絶対値の総和を算出し（ステップＳ２２、図６（ｃ１）参照）、下方向に隣り合う画素との画素値の差分の絶対値の総和を算出し（ステップＳ２３、図６（ｃ２）参照）、右斜め下方向に隣り合う画素との画素値の差分の絶対値の総和を算出し（ステップＳ２４、図６（ｃ３）参照）、左斜め下方向に隣り合う画素との画素値の差分の絶対値の総和を算出する（ステップＳ２５、図６（ｃ４）参照）。
【００６１】
次いで、網点特徴量算出部４２は、算出した４つの総和を加算して煩雑度を算出し（ステップＳ２６）、この煩雑度が予め定められた閾値を超えるか否かを調べ（ステップＳ２７）、注目画素が網点領域に含まれるか否かの判定を行う。網点特徴量算出部４２は、煩雑度が閾値を超える場合（Ｓ２７：ＹＥＳ）、網点領域信号を”Ｈ”に設定して出力し（ステップＳ２８）、また、煩雑度が閾値を超えない場合（Ｓ２７：ＮＯ）、網点領域信号を”Ｌ”に設定して出力する（ステップＳ２９）。ステップＳ２８又はＳ２９にて網点領域信号を出力した後、網点特徴量算出部４２は、画像データの全画素について煩雑度の算出を終了したか否かを調べ（ステップＳ３０）、全画素について終了していない場合には（Ｓ３０：ＮＯ）、ステップＳ２１へ戻って残りの画素の煩雑度の算出を継続して行い、全画素について終了した場合には（Ｓ３０：ＹＥＳ）、網点特徴量算出処理を終了する。
【００６２】
領域分離処理部２４の写真特徴量算出部４３は、入力階調補正部２３から入力されたＲＧＢの画像データと、文字特徴量算出部４１から文字特徴量として入力されたエッジ度とを基に、画像の所定領域毎に求めた画素値の出現頻度に対するエントロピー値を写真特徴量として算出するようにしてある。図８及び図９は、写真特徴量算出部４３によるエントロピー値の算出方法を説明するための模式図である。図８中の（ａ）には画像データの一部が図示してあり、（ｄ）にはこれに対するエッジ度が図示してある。写真特徴量算出部４３は、まず、与えられた画像データ及びエッジ度のデータにダウンサンプリング処理を施してデータ量を低減する。
【００６３】
ダウンサンプリング処理は、例えば４×４又は８×８等の所定範囲のデータから代表値を算出し、この代表値をダウンサンプリング後の値とする処理であり、データ量を１／１６又は１／６４等に低減することができる。代表値の算出方法は、例えば所定範囲のいずれか１つの画素値を代表値として選出する方法、又は所定範囲のデータの平均値、合計値、最大値若しくは最小値等を代表値とする方法等の種々の方法を用いることができる。本実施の形態においては、画像データのダウンサンプリング処理については所定範囲のデータの平均値を代表値として算出し、エッジ度のデータのダウンサンプリング処理については所定範囲のデータの合計値を代表値として算出するものとする。
【００６４】
一例として、図８には画像データ及びエッジ度のデータを２×２の所定範囲でそれぞれダウンサンプリング処理した例を示してある。この場合、元の画像データ（図８（ａ）参照）のＡ1 〜Ａ4 の４つの画素について平均値ａ1 ＝（Ａ1 ＋Ａ2 ＋Ａ3 ＋Ａ4 ）／４を算出してダウンサンプリング後の画僧データ（図８（ａ’）参照）としてある。また、元のエッジ度のデータ（図８（ｄ）参照）のＢ1 〜Ｂ4 の４つのエッジ度について合計値ｂ1 ＝Ｂ1 ＋Ｂ2 ＋Ｂ3 ＋Ｂ4 を算出してダウンサンプリング後のエッジ度のデータ（図８（ｄ’）参照）としてある。写真特徴量算出部４３は、同様のダウンサンプリング処理をすべてのデータについて行う。
【００６５】
ダウンサンプリング処理の終了後、写真特徴量算出部４３は算出したデータを基に条件付き局所ヒストグラムの生成処理を行う。この条件付き局所ヒストグラムは、例えばダウンサンプリングされた画像データについて１１×１１などの所定範囲の画像データから、対応するダウンサンプリングされたエッジ度が所定の閾値以下である画像データのみを抽出し、抽出された画像データの画素値と度数との対応をグラフ化したものである。エッジ度が閾値以下の画像データのみを抽出することによって、文字画像のようにエッジにて濃度の急峻な変化が生じるデータをヒストグラムの生成対象から除外することができ、文字画像のデータによるヒストグラム形状の変形を抑制して写真画像の特徴量を精度よく算出することができる。
【００６６】
次いで写真特徴量算出部４３は、得られた条件付き局所ヒストグラムについてのエントロピー値の算出処理を行う。エントロピー値は以下の算出式にて算出することができる。なお、以下の算出式において、”ｉ”はダウンサンプリングされた画像データの画素値（０〜２５５（８ビットデータの場合））であり、”ＨＩＳＴ（ｉ）”は画素値ｉの度数であり、”ＮＵＭ”はヒストグラムに含まれる画素の総数である。
【００６７】
【数１】
2009194740.tif 000003
【００６８】
写真特徴量算出部４３が上記の（式３）により算出したエントロピー値は、ヒストグラムの分布形状を定量的に表したものであり、ヒストグラムの分布がなだらかに広がるほど値は大きくなり、分布が局所的に急峻であるほど値は小さくなる特性を持っている。写真画像は画素値の分布が比較的なだらかに広がっている場合が多いため、写真特徴量算出部４３が算出したエントロピー値が大きいほど、写真画像である可能性が高い。よって、写真特徴量算出部４３は算出したエントロピー値を写真特徴量としてグレースケール変換処理部２５へ与える。
【００６９】
一例として、図９にはダウンサンプリング処理後の画像データａ1 〜ａ9 及びエッジ度のデータｂ1 〜ｂ9 の３×３の領域について生成した条件付き局所ヒストグラムが図示してある。ダウンサンプリング処理後の画像データａ1 〜ａ9 （図９（ａ’）参照）に数値の一例をあてはめたものが図９（ａ”）であり、ダウンサンプリング処理後のエッジ度データｂ1 〜ｂ9 （図９（ｄ’）参照）に数値の一例をあてはめたものが図９（ｄ”）である。
【００７０】
写真特徴量算出部４３は、ダウンサンプリング処理後の３×３の領域の画像データから、例えばエッジ度が”７”以上の画像データを除外して、エッジ度が”６”以下の画像データのみをヒストグラム生成の対象として抽出する。図示の例では、画像データａ1 が除外される（図９（ａ”）のハッチングを付した画素参照）。写真特徴量算出部４３は、抽出した８つの画像データについて画素値毎の度数を調べ、ヒストグラムを生成する（図９（ｅ）参照）。
【００７１】
次いで、写真特徴量算出部４３は、生成したヒストグラムを基に、上述の（式３）を用いてヒストグラムのエントロピー値の算出を行うようにしてある。図９（ｅ）のヒストグラムについて（式３）を適用すると以下のようになる。
（エントロピー値）＝−（１／８）ｌｏｇ2 （１／８）−（３／８）ｌｏｇ2 （３／８）−（１／８）ｌｏｇ2 （１／８）−（２／８）ｌｏｇ2 （２／８）−（１／８）ｌｏｇ2 （１／８）
＝２．２
なお、このエントロピー値＝２．２は、図９（ａ’）に示したダウンサンプリング後の画像データにおけるａ5 に注目して算出されたエントロピー値であり、写真特徴量算出部４３はａ5 の算出に用いた元の画像データの４つの画素のエントロピー値を２．２として扱う。また、写真特徴量算出部４３は、算出した各画素についてのエントロピー値を例えば３×３などの所定領域で平均化し、平均化したエントロピー値を最終的な写真特徴量としてもよい。
【００７２】
写真特徴量算出部４３は、算出したエントロピー値を写真特徴量としてグレースケール変換処理部２５へ与える。また、写真特徴量算出部４３は、写真特徴量として算出したエントロピー値と、予め定められた閾値との比較を行い、画像データの各画素が写真領域に含まれる画素であるか否かを判定する。写真特徴量算出部４３は、エントロピー値が閾値を超える場合に注目画素が写真領域に含まれると判定し、この判定結果を示す写真領域信号を領域分離結果の１つとして出力する。例えば、写真領域信号は１ビットのデジタル信号であり、注目画素が写真領域に含まれると判定された場合には写真領域信号が”Ｈ”に設定され、注目画素が写真領域に含まれないと判定された場合には写真領域信号が”Ｌ”に設定される。
【００７３】
図１０は、写真特徴量算出部４３が行う写真特徴量算出処理の手順を示すフローチャートである。まず、写真特徴量算出部４３は、入力階調補正部２３から入力される画像データを取得すると共に（ステップＳ４１）、文字特徴量算出部４１から入力されるエッジ度のデータを取得する（ステップＳ４２）。次いで写真特徴量算出部４３は、取得した画像データ及びエッジ度のデータに対してダウンサンプリング処理を行って（ステップＳ４３）、データ量を低減する。
【００７４】
ダウンサンプリング処理の終了後、写真特徴量算出部４３は、ダウンサンプリングした画像データ及びエッジ度のデータを基に、エッジ度が閾値以下の画像データを所定範囲内で抽出することによって、条件付きの局所ヒストグラムを生成する（ステップＳ４４）。写真特徴量算出部４３は、生成した局所ヒストグラムを基に上述の算出式によるエントロピー値の算出を行う（ステップＳ４５）。このとき、写真特徴量算出部４３は、算出したエントロピー値を所定領域にて平均化してもよい。
【００７５】
次いで、写真特徴量算出部４３は、算出したエントロピー値が予め定められた閾値を超えるか否かを調べ（ステップＳ４６）、注目画素が写真領域に含まれるか否かの判定を行う。写真特徴量算出部４３は、エントロピー値が閾値を超える場合（Ｓ４６：ＹＥＳ）、写真領域信号を”Ｈ”に設定して出力し（ステップＳ４７）、また、エントロピー値が閾値を超えない場合（Ｓ４６：ＮＯ）、写真領域信号を”Ｌ”に設定して出力する（ステップＳ４８）。ステップＳ４７又はＳ４８にて写真領域信号を出力した後、写真特徴量算出部４３は、画像データの全画素についてエントロピー値の算出を終了したか否かを調べ（ステップＳ４９）、全画素について終了していない場合には（Ｓ４９：ＮＯ）、ステップＳ４１へ戻って残りの画素のエントロピー値の算出を継続して行い、全画素について終了した場合には（Ｓ４９：ＹＥＳ）、写真特徴量算出処理を終了する。
【００７６】
領域分離処理部２４からＲＧＢの画像データと、文字特徴量として算出されたエッジ度、網点特徴量として算出された煩雑度及び写真特徴量として算出されたエントロピー値とが与えられたグレースケール変換処理部２５は、各特徴量を基に画像データから網点下地領域を検出する処理を行って、網点下地領域として検出された画素の濃度を補正し、補正後のカラーの画像を白から黒までの明暗で表現したモノクロの画像（グレースケール画像）に変換する処理を行う。即ち、グレースケール変換処理部２５は、各特徴量が所定値（閾値）を超えるか否かをそれぞれ判定する文字特徴量判定手段、網点特徴量判定手段及び写真特徴量判定手段として動作し、各特徴量についての判定結果の組み合わせに基づいて網点下地領域を検出する網点下地領域検出手段として動作し、更には、検出された網点下地領域の濃度に応じたカラーの画像の濃度補正などの画像補正を施す画像補正手段として動作する。グレースケール変換処理部２５は、画像データの画素毎に特徴量として算出されたエッジ度、煩雑度及びエントロピー値を予め定められた閾値とそれぞれ比較し、各画素の特徴量が以下に示す所定の条件を満たす場合に（即ち、各特徴量の閾値による判定結果が以下の組み合わせの場合に）この画素を網点下地領域の画素とする。
（エッジ度＜閾値Ａ）且つ（煩雑度＞閾値Ｂ）且つ（エントロピー値＜閾値Ｃ）    …（式４）
【００７７】
ここで、閾値Ａ、Ｂ及びＣは、画像形成装置の設計段階などにおいて予め適切な値が定められるものとする。なお、閾値Ａは各画素が文字領域の画素であるか否かを判定するための閾値であり、閾値Ｂは各画素が網点領域の画素であるか否かを判定するための閾値であり、閾値Ｃは各画素が写真領域の画素であるか否かを判定するための閾値である。よって、上記の条件は、換言すれば、画像データ中の文字領域でなく、網点領域であり、写真領域でない領域を網点下地領域として検出する条件である。
【００７８】
グレースケール変換処理部２５は、上記の条件を満たす画素を網点下地領域として検出し、網点下地領域として検出された画素の濃度を補正し（詳細は後述する）、その後にカラー画像からグレースケール画像への変換を行う。カラー画像からグレースケール画像への変換は、例えばＲＧＢの画素値から輝度値を算出する方法、ＲＧＢの画素値の加重平均を算出する方法、又はＲＧＢの画素値のうちＧ成分を用いる方法等の種々の方法を用いることができる。
【００７９】
図１１は、グレースケール変換処理部２５が行う処理の手順を示すフローチャートである。グレースケール変換処理部２５は、まず、領域分離処理部２４から入力される画像データを取得すると共に（ステップＳ６１）、文字特徴量、網点特徴量及び写真特徴量の３つの特徴量を取得する（ステップＳ６２）。次いで、グレースケール変換処理部２５は、取得した画像データ及び特徴量を用いて、画像データから網点下地領域を検出する網点下地領域検出処理を行う（ステップＳ６３）。
【００８０】
図１２は、グレースケール変換処理部２５が行う網点下地領域検出処理の手順を示すフローチャートであり、図１１のステップＳ６３にて行う処理である。なお、図１２に示す網点下地領域検出処理にて用いる３つの閾値Ａ、Ｂ及びＣは、画像形成装置のハードウェア特性などを基に、画像形成装置の設計段階又は製造段階等にて予め適切な値が設定される。網点下地領域検出処理においてグレースケール変換処理部２５は、まず、注目画素の文字特徴量として取得したエッジ度が予め定められた閾値Ａより小さいか否かを調べ（ステップＳ８１）、エッジ度が閾値Ａ以上の場合には（Ｓ８１：ＮＯ）、注目画素が網点下地領域の画素ではなくその他の領域の画素であると判定する（ステップＳ８５）。
【００８１】
エッジ度が閾値Ａより小さい場合（Ｓ８１:ＹＥＳ）、グレースケール変換処理部２５は、注目画素の網点特徴量として取得した煩雑度が予め定められた閾値Ｂより大きいか否かを調べる（ステップＳ８２）。煩雑度が閾値Ｂ以下の場合（Ｓ８２：ＮＯ）、グレースケール変換処理部２５は、注目画素が網点下地領域の画素ではなくその他の領域の画素であると判定する（ステップＳ８５）。
【００８２】
煩雑度が閾値Ｂより大きい場合（Ｓ８２：ＹＥＳ）、グレースケール変換処理部２５は、注目画素の写真特徴量として取得したエントロピー値が閾値Ｃより小さいか否かを調べる（ステップＳ８３）。エントロピー値が閾値Ｃ以上の場合（Ｓ８３：ＮＯ）、グレースケール変換処理部２５は、注目画素が網点下地領域の画素ではなくその他の領域の画素であると判定する（ステップＳ８５）。エントロピー値が閾値Ｃより小さい場合（Ｓ８３：ＹＥＳ）、グレースケール変換処理部２５は、注目画素が網点下地領域の画素であると判定する（ステップＳ８４）。ステップＳ８４又はＳ８５の判定を行ったグレースケール変換処理部２５は、網点下地領域検出処理を終了して、図１１に示すフローチャートの処理に戻る。
【００８３】
網点下地領域検出処理の終了後、グレースケール変換処理部２５は、検出結果を基に注目画素が網点下地領域の画素であるか否かを調べる（ステップＳ６４）。注目画素が網点下地領域の画素である場合（Ｓ６４：ＹＥＳ）、グレースケール変換処理部２５は、注目画素の濃度補正を行って（ステップＳ６５）、カラーの注目画素をグレースケールに変換する（ステップＳ６６）。また、注目画素が網点下地領域の画素でない場合（Ｓ６４：ＮＯ）、グレースケール変換処理部２５は濃度補正を行わずに、カラーの注目画素をグレースケールに変換する（ステップＳ６６）。
【００８４】
グレースケールへの変換が終了した後、グレースケール変換処理部２５は、入力画像データの全画素についてグレースケール変換の処理が終了したか否かを調べ（ステップＳ６７）、全画素の処理を終了していない場合には（Ｓ６７：ＮＯ）、ステップＳ６１へ戻り、上述の処理を繰り返し行う。全画素の処理を終了した場合には（Ｓ６７：ＹＥＳ）、グレースケール変換処理部２５は処理を終了する。
【００８５】
グレースケール変換処理部２５の変換処理により得られたグレースケールの、即ちＫ成分の画像データは、空間フィルタ処理部２６へ与えられる。その後、Ｋ成分の画像データは、空間フィルタ処理部２６、変倍処理部２７、出力階調補正部２８及び階調再現処理部２９にて適切な画像処理が施されて画像出力装置１２にて出力される。
【００８６】
次に、グレースケール変換処理部２５が行う網点下地領域の画素に対する濃度補正処理について説明する。グレースケール変換処理部２５は、網点下地領域の濃度と、網点下地領域上の文字の濃度との差が小さいか否か、即ち濃度差が所定範囲内であるか否かを調べ、濃度差が所定範囲内の場合に網点下地領域の画素の濃度を以下の２種の補正式に従って補正する。なお、以下の補正式において、Ｘinが補正前の画素の濃度値であり、Ｘout が補正後の画素の濃度値である。また、画素の濃度値は０〜２５５の範囲であるものとし、値０は濃度が最も高く（濃く）、値２５５は濃度が最も低い（薄い）ものとする。
（濃度補正式１）
Ｘout ＝Ｘin＋５０                      （Ｘin≦１００）
Ｘout ＝１５０＋（Ｘin−１００）／３    （１００＜Ｘin≦１７５）
Ｘout ＝Ｘin                            （Ｘin＞１７５）
（濃度補正式２）
Ｘout ＝Ｘin                            （Ｘin≦１２０）
Ｘout ＝１２０＋（Ｘin−１２０）／３    （１２０＜Ｘin≦２２０）
Ｘout ＝２５５−（２５５−Ｘin）×３    （Ｘin＞２２０）
なお、上記の濃度補正式１は、網点下地領域の濃度が所定濃度より高濃度の場合に用いられる。濃度補正式２は、網点下地領域の濃度が所定濃度より低濃度の場合に用いられる。濃度補正式１又は濃度補正式２のいずれを用いるかを決定するための判定基準をなす前述の所定濃度は、画像形成装置の設計段階などにおいて適正な値が予め定められるものとするが、例えば入力された画像データ全体の平均濃度などから画像データ毎に算出する構成としてもよい。また、上記の濃度補正式１及び濃度補正式２に含まれる定数は一例であってこれに限るものではない。
【００８７】
図１３及び図１４は、濃度補正式１を説明するための模式図であり、図１３には濃度補正式１をグラフ化して図示し、図１４には濃度補正式１を用いた演算結果を表として図示してある。網点下地領域の濃度が所定濃度より高濃度の場合に、網点下地領域の濃度を高める補正を行うと、網点下地領域上の文字の視認性が低下する虞がある。そこで、グレースケール変換処理部２５は、所定濃度より高濃度の網点下地領域に含まれる画素については、濃度を低減する補正を行う。濃度補正式１を用いることによって、値が０〜１００の高濃度の画素については濃度を大きく低減することができる。また、値１０１〜１７５の中濃度の画素については濃度が高い画素ほど濃度を大きく低減することができる。
【００８８】
図１５及び図１６は、濃度補正式２を説明するための模式図であり、図１５には濃度補正式２をグラフ化して図示し、図１６には濃度補正式２を用いた演算結果を表として図示してある。網点下地領域の濃度が所定濃度より低濃度の場合に、網点下地領域の濃度を低減する補正を行うと、網点下地領域が視認できない程度まで濃度が低減される虞がある。そこで、グレースケール変換処理部２５は、所定濃度より低濃度の網点下地領域に含まれる画素については、濃度を高める補正を行う。濃度補正式２を用いることによって、値が１２０〜２５５の濃度が比較的低い画素について、濃度２２０の画素に対する補正量をピークに、濃度を高めることができる。
【００８９】
なお、グレースケール変換処理部２５は、濃度補正を行う都度に上記の濃度補正式１又は濃度補正式２を用いた演算を行ってもよいが、図１４及び図１６に示した演算結果からＸin及びＸout の値のみを対応付けてテーブルとして記憶しておき、濃度補正の際には記憶したテーブルを参照して補正後の値を取得する構成とすることができる。これにより、グレースケール変換処理部２５による濃度補正の処理を高速化することができる。
【００９０】
上述のように、グレースケール変換処理部２５は、濃度補正式１又は濃度補正式２を用いた濃度補正を行う領域を決定するために、網点下地領域の濃度と、網点下地領域上の文字の濃度との差が所定範囲内であるか否かを調べる必要がある。また、グレースケール変換処理部２５は、濃度補正式１又は濃度補正式２のいずれを用いるかを決定するために、濃度補正の対象となる網点下地領域の濃度が所定濃度より高濃度であるか否かを調べる必要がある。そこで、グレースケール変換処理部２５は、文字領域の特徴量として与えられるエッジ度と、網点領域の特徴量として与えられる煩雑度とを基に、文字領域付近の網点領域の平均濃度を予め算出して文字の濃度と予め比較しておく処理を、網点下地領域の検出処理及び補正処理を行う前に（又は並行して）行う。以下に、グレースケール変換処理部２５が行うこの前段処理を含めた濃度補正処理について説明する。
【００９１】
図１７及び図１８は、グレースケール変換処理部２５が行う濃度補正処理を説明するための模式図であり、一例として７画素×５画素の画像データに対して濃度補正処理を行った場合を（ａ）〜（ｆ）に時系列で示してある。まず、グレースケール変換処理部２５は、網点領域の特徴量として与えられた煩雑度が所定の閾値Ｂ（図１２に示す閾値Ｂと同じであってよい）を超える画素を網点領域の画素として抽出する。図１７（ａ）には、抽出された網点領域の画素がハッチングを付して示してある。また、グレースケール変換処理部２５は、文字領域の特徴量として与えられたエッジ度が所定の閾値Ａ（図１２に示す閾値Ａと同じであってよい）を超える画素を文字領域の画素として抽出する。図１７（ｂ）には、抽出された文字領域の画素がハッチングを付して示してある。
【００９２】
次に、グレースケール変換処理部２５は、網点領域として抽出された画素に対してラベル付けを以下の手順にて行う。
（１）ラベルの初期値は”１”とする。
（２）画像データの左上から順に、未処理の網点領域の画素をラベル付けを行う注目画素とする。
（３）注目画素に対して左上、上、右上又は左の画素にラベルが付されているか否かを調べ、ラベルが付されていればこのラベルを注目画素のラベルとする。ただし、複数の異なるラベルが存在する場合には、最小のラベルを注目画素のラベルとし、これらの複数のラベルを同一ラベルとして関連付けて記憶しておく。
（４）注目画素に対して左上、上、右上又は左の画素にラベルが付されていない場合には、未付加のラベルを注目画素に付す。その後、ラベルの値を１つ増加させる。
（５）画像データの網点領域の全画素について（２）〜（４）を繰り返し行う。
【００９３】
上記の手順に従ってラベルが付された網点領域を図１７（ｃ）に示す。図示の例では、ラベル１が付された網点領域と、ラベル２（及び同一ラベルとみなされたラベル３）が付された網点領域との２つの領域に、網点領域が分離されている。即ち、上記の手順でラベル付けを行うことにより、グレースケール変換処理部２５は、連続した又は近接した網点領域の画素をグループ化することができる。
【００９４】
次いで、グレースケール変換処理部２５は、文字領域と判定された画素を含む網点領域、又は文字領域と判定された画素の近傍の網点領域について、同一ラベル（同一とみなされたラベルも含む）の画素の濃度の平均値を算出する。図１７（ｃ）の例では、ラベル２、３が付された８つの画素の平均濃度をグレースケール変換処理部２５は算出する。その後、グレースケール変換処理部２５は、文字領域の画素の濃度を取得して、算出した網点領域の平均濃度と比較し、文字の濃度と網点領域の濃度との差が所定範囲内であるか否かを調べる。なお、対応する文字領域の画素が複数存在し、濃度が複数存在する場合には、網点領域の平均濃度との差が最も小さいものについて、文字の濃度と網点領域の濃度との差が所定範囲内であるか否かを調べればよい。また、同一ラベルの網点領域についての平均濃度の算出は、ラベルを付す処理と並行して行ってもよい。
【００９５】
図示の例では文字の濃度と網点領域の濃度との差が所定範囲内であるものとし、図１８（ｄ）に文字との濃度差が小さい網点領域の画素をハッチングを付して示す。また、グレースケール変換処理部２５は、図１２に示した網点下地領域検出処理によって網点下地領域の画素を検出するが、この検出結果の一例を網点下地領域の画素にハッチングを付して図１８（ｅ）に示す。これらの結果から、グレースケール変換処理部２５は、文字との濃度差が小さい網点領域（図１８（ｄ）参照）であり、且つ、網点下地領域（図１８（ｅ）参照）である領域を濃度補正する領域とする（図１８（ｆ）参照）。
【００９６】
グレースケール変換処理部２５は、得られた領域の平均濃度を算出し、平均濃度が所定濃度より高い場合にはこの領域に対して上記の濃度補正式１を用いた濃度補正を行い、平均濃度が所定濃度より低い場合にはこの領域に対して濃度補正式２を用いた濃度補正を行う（図１１に示したフローチャートのステップＳ６４、Ｓ６５に対応する）。濃度補正を行った後、グレースケール変換処理部２５は画像データをグレースケールに変換して出力する。
【００９７】
以上の処理により、入力された画像データから文字領域、網点領域及び写真領域の特徴量を算出し、これらの特徴量に基づいて網点下地領域を検出し、網点下地領域の画素の濃度補正を行うことができる。以下においては、これら一連の処理を実例を示しながら説明する。図１９は、画像データの一例を示す模式図である。図中の（ａ）は、画像入力装置１１が原稿を読み取った画像データであり、画像入力装置１１から画像処理装置２０へ入力される。本例の画像データは、下地のない文字５１及び網点写真５２、並びに網点による下地５３を有する文字５４及び網点写真５５等で構成されている。また、図中の（ｂ）〜（ｄ）は領域分離処理部２４による領域分離結果を示したものであり、（ｂ）は領域分離処理部２４の文字特徴量算出部４１が出力する文字領域信号に相当し、（ｃ）は網点特徴量算出部４２が出力する網点領域信号に相当し、（ｄ）は写真特徴量算出部４３が出力する写真領域信号に相当する。ただし、（ｂ）〜（ｄ）に示す領域分離結果は理想的な結果であり、実際には若干の誤差などが含まれる可能性がある。
【００９８】
図２０は、図１９（ａ）に示す画像データ中の領域Ａ周辺を拡大したものであり、１２×１２サイズの画像データについて各画素の画素値（濃度値）を０〜２５５の数値で示してある。ただし、実際の画像データは各画素がＲＧＢの３色についてそれぞれ値を有しているが、説明を簡略化するため、以下においてはＧ成分のみに着目して図示及び説明等を行い、Ｒ成分及びＢ成分については図示及び説明等を省略する。Ｒ成分及びＢ成分についても判定の閾値などが異なるのみで、Ｇ成分と同様の処理を行えばよい。また、以下においては図２０に示した１２×１２サイズのデータを画像入力装置１１から与えられた１つの画像データとみなして各種の処理の説明を行う。
【００９９】
まず画像処理装置２０は、入力された画像データから文字特徴量を算出する。図２１は、図２０に示す画像データから文字特徴量としてエッジ度を算出した結果を示す模式図である。エッジ度の算出は図４（ｂ１）及び（ｂ２）に示した２つのエッジ検出フィルタを用いて領域分離処理部２４の文字特徴量算出部４１にて行われる。文字特徴量算出部４１は、注目画素及びその周囲の画素と、図４（ｂ１）の縦方向のエッジ検出フィルタとにより上述の（式１−１）の演算を行って縦方向のエッジ度を算出する。また、文字特徴量算出部４１は、注目画素及びその周囲の画素と、図４（ｂ２）の横方向のエッジ検出フィルタとにより（式１−２）の演算を行って横方向のエッジ度を算出する。その後、文字特徴量算出部４１は、（式１−３）により、縦方向のエッジ度及び横方向のエッジ度を加算して得られた値を、注目画素の最終的なエッジ度とする。
【０１００】
なお、２つのエッジ検出フィルタはそれぞれ３×３サイズのフィルタであるため、画像データのうち上下左右の端に存在する画素についてはエッジ検出フィルタを用いた演算を行うことができない。そこで、本例では上下左右の端の画素についてはエッジ検出フィルタを用いた演算を行わずに、隣の画素のエッジ度をコピーして端の画素のエッジ度としてある（図２１ではエッジ度をコピーした画素を破線で囲んで示してある）。ただし、端の画素のエッジ度の決定方法はこれに限らず、３×３サイズに対して不足する画素の値を０とみなしてエッジ検出フィルタによる演算を行ってもよい。
【０１０１】
文字特徴量算出部４１は、算出したエッジ度を文字特徴量としてグレースケール変換処理部２５及び写真特徴量算出部４３へ与える。また、文字特徴量算出部４１は、算出したエッジ度と予め定められた閾値とを比較することにより、文字領域の判定を行う。本例では、閾値を５００とし、エッジ度が５００を超える画素にハッチングを付して文字領域を示してある。文字特徴量算出部４１は、この比較結果を文字領域信号として出力する。
【０１０２】
また、画像処理装置２０は、入力された画像データから網点特徴量を算出する。図２２は、図２０に示す画像データから網点特徴量として煩雑度を算出した結果を示す模式図である。網点特徴量算出部４２は、注目画素及びその周囲の画素と更にその周囲の画素とを用いて、図６（ｃ１）〜（ｃ４）に示す各方向について隣り合う画素の値の差分の絶対値の和を（式２−１）〜（式２−４）に基づいて算出し、各方向について算出した４つの和を（式２−５）に基づいて加算することにより、注目画素の煩雑度を算出する。
【０１０３】
なお、煩雑度を算出するためには、注目画素及びその周囲の画素と更にその周囲の画素が必要であるため、画像データの上下左右の端付近に存在する画素については（式２−１）〜（式２−４）の演算を行うことができない場合がある。そこで本例では、注目画素（図６のＡ5 ）に対してその周囲の画素（Ａ1 〜Ａ4 及びＡ6 〜Ａ9 ）が存在しない場合には、存在しない画素に係る差分の算出結果を０とすると共に、更にその周囲の画素（Ｂ1 〜Ｂ3 、Ｃ1 〜Ｃ3 、Ｄ1 〜Ｄ5 、Ｅ1 〜Ｅ5 ）が存在しない場合には、存在しない画素の値を０として差分を算出し、差分の絶対値の総和を求めることで煩雑度を算出する。ただし、端付近の画素の煩雑度の決定方法はこれに限らない。
【０１０４】
網点特徴量算出部４２は、算出した煩雑度を網点特徴量としてグレースケール変換処理部２５へあたえる。また、網点特徴量算出部４２は、算出した煩雑度と予め定められた閾値とを比較することにより、網点領域の判定を行う。本例では、閾値を２４５０とし、図２２には煩雑度が２４５０を超える画素にハッチングを付して網点領域を示してある。網点特徴量算出部４２は、この比較結果を網点領域信号として出力する。
【０１０５】
また、画像処理装置２０は、入力された画像データから写真特徴量としてエントロピー値を算出する。図２３は、図２０に示す画像データから写真特徴量を算出する計算過程を示す模式図である。図２４は、図２０に示す画像データから写真特徴量としてエントロピーを算出した結果を示す模式図である。図２５は、図２０に示す画像データ中の網点領域を示す模式図である。写真特徴量算出部４３は、まず、入力された画像データ及び文字特徴量算出部４１が算出したエッジ量をそれぞれダウンサンプリングする。本例では、写真特徴量算出部４３は、画像データを２×２サイズ毎に４つの画素の平均画素値を算出して代表値とすることによって、１２×１２サイズの画像データを６×６サイズにダウンサンプリングする（図２３（ａ）参照）。また、写真特徴量算出部４３は、画像データの各画素について算出されたエッジ量を２×２サイズ毎に４つのエッジ量の合計値を算出して代表値とすることによって、１２×１２サイズのエッジ量を６×６サイズにダウンサンプリングする（図２３（ｂ）参照）。
【０１０６】
次いで、写真特徴量算出部４３は、ダウンサンプリングされたエッジ量が予め定められた閾値を超えるか否かを判定する。本例ではこの閾値を１０００とし、図２３（ｂ）には閾値を超えるエッジ量にハッチングを付して示してある。その後、写真特徴量算出部４３は、ダウンサンプリングされた画像データから、閾値を超えるエッジ量に対応するデータ（図２３（ａ）にハッチングを付して示す）を除外し、残されたデータを基にエントロピー値の算出を行う。
【０１０７】
写真特徴量算出部４３は、ダウンサンプリングされた画像データについて注目画素及びその周囲の画素の３×３の領域毎にヒストグラムを作成し（ヒストグラムの図示は省略する）、作成したヒストグラムについて上述の（式３）に基づくエントロピー値を算出する。ダウンサンプリング後の画像データの各画素についてエントロピー値を算出した結果が図２４（ａ）である。なお、ヒストグラムの作成は３×３の領域毎に行うため、ダウンサンプリングされた画像データのうち上下左右の端に存在する画素についてはヒストグラムを作成することができず、エントロピー値を算出することができない。そこで、本例では上下左右の端の画素についてはヒストグラムの作成及びエントロピー値の算出を行わず、隣の画素のエントロピー値をコピーして端の画素のエントロピー値としてある（図２４（ａ）ではエントロピー値をコピーした画素を破線で囲んで示してある）。ただし、端の画素のエントロピー値の決定方法はこれに限らない。
【０１０８】
本例においては、写真特徴量算出部４３は更に、算出したエントロピー値について注目画素及びその周囲の画素の３×３サイズの領域で平均化する。図２４（ａ）に示す各エントロピー値を３×３サイズで平均化したものが図２４（ｂ）に示すエントロピーの平均値である。なお、平均化は３×３サイズで行うため、画像データの上下左右の端に存在する画素に対応するエントロピー値については平均化を行うことができない。そこで、本例では上下左右の端の画素については平均化を行わずに、隣の画素のエントロピー値の平均値をコピーして端の画素のエントロピー値の平均値としてある（図２４（ｂ）ではエントロピー値の平均値をコピーした画素を破線で囲んで示してある）。ただし、端の画素に関するエントロピー値の平均値の決定方法はこれに限らない。
【０１０９】
写真特徴量算出部４３は、平均化したエントロピー値を写真特徴量としてグレースケール変換処理部２５へ与える。また、写真特徴量算出部４３は、算出したエントロピー値と予め定められた閾値とを比較することにより、写真領域の判定を行う。本例では、閾値を２．５７とし、図２４（ｂ）にはエントロピー値が閾値を超える画素にハッチングを付して写真領域を示してある。また、この写真領域に対応するダウンサンプリング前の画像データの画素にハッチングを付して図２５に示してある。写真特徴量算出部４３は、この写真領域の判定結果を写真領域信号として出力する。
【０１１０】
文字特徴量、網点特徴量及び写真特徴量を算出した画像処理装置２０は、これらの特徴量に基づいて網点下地領域の検出を行う。図２６は、図２０に示す画像データ中の網点下地領域を示す模式図である。文字特徴量、網点特徴量及び写真特徴量を与えられたグレースケール変換処理部２５は、各特徴量と予め定められた閾値との比較をそれぞれ行って、上述の（式４）に示す条件を満たす画素を網点下地領域として検出する。本例では（式４）において閾値Ａ＝５００、閾値Ｂ＝２４５０、閾値Ｃ＝２．５７とし、（エッジ度＜５００）且つ（煩雑度＞２４５０）且つ（エントロピー値＜２．５７）の条件を満たす網点下地領域の画素を図２６にハッチングを付して示してある。
【０１１１】
以上により、グレースケール変換処理部２５は、与えられた画像データから網点下地領域の検出を行うことができる。ただし、画像データの上下左右の端の画素（図２６に破線で囲んで示してある）については、特徴量算出の際に情報量が不足しており誤判定又は誤差等が含まれる虞があるため、画像形成装置は以降の処理にて網点下地領域の検出結果を用いる場合に、画像データの上下左右の端の画素については検出結果を用いない構成としてもよい。また、グレースケール変換処理部２５は、網点下地領域の検出結果に対して膨張処理及び収縮処理等の補正処理を行うこともできる。これにより例えば図２６に示す検出結果において、写真領域の１画素分飛び出している部分の除去、及び文字領域の欠けている部分の穴埋め等を行うことができる。
【０１１２】
また、グレースケール変換処理部２５は、網点領域及びこの領域上の文字の濃度差が所定範囲内であるかを調べる。このため、グレースケール変換処理部２５は、まず、網点特徴量として与えられた煩雑度が閾値Ｂ（＝２４５０）を超える画素を網点領域とし、この領域の各画素に上述の手順でラベル付けを行う。図２７は、図２０に示す画像データの網点領域に対するラベル付けの結果を示す模式図である。図２８は、図２０に示す画像データ中の網点領域を示す模式図である。また、図２９は、図２０に示す画像データ中の文字領域を示す模式図である。
【０１１３】
本例の場合、網点領域の各画素に対してラベル１〜４が付されるが（図２７参照）、ラベル１〜４は同一ラベルとみなされるため、入力された画像データには１グループの網点領域が含まれていると判断することができる。グレースケール変換処理部２５は、この網点領域（図２８にハッチングを付して示す）の画素の平均濃度（平均画素値）を算出し、平均濃度＝１３７を得る。
【０１１４】
また、グレースケール変換処理部２５は、文字特徴量として与えられたエッジ度が閾値Ａ（＝５００）を超える画素を文字領域とし（図２９にハッチングを付して示す）、図２８に示した網点領域上に存在する文字領域の各画素の濃度値と、網点領域の平均濃度＝１３７とを比較して差分を算出し、最小の差分を取得する。本例では、濃度値が２２０の文字との差分が最小であり、その最小差分は８３である。
【０１１５】
グレースケール変換処理部２５は、網点領域の平均濃度と文字の濃度との最小差分が所定範囲内であるか否かを判定し、所定範囲内であれば網点下地領域の濃度補正を行う。本例では、最小差分が１００より小さい場合にグレースケール変換処理部２５が濃度補正を行うものとし、最小差分が８３であるため、図２０に示す画像データは網点下地領域の濃度補正が行われる。
【０１１６】
グレースケール変換処理部２５は、上述の濃度補正式１又は濃度補正式２を用いて網点下地領域の濃度補正を行うが、濃度補正を行う網点下地領域の平均濃度が所定濃度より濃度が高いか（濃い）又は低い（薄い）かに応じて濃度補正式１又は濃度補正式２のいずれかを用いるかを決定する。本例では、グレースケール変換処理部２５は、平均濃度値が１５０を超えない場合に濃度が高く（濃く）、濃度補正式１による濃度補正を行うものとし、平均濃度値が１５０を超える場合に濃度が低く（薄く）、濃度補正式２による濃度補正を行うものとする。よって、図２６に示した網点下地領域の平均濃度を算出すると１４０であり、所定濃度１５０を超えず、濃度が高い（濃い）ため、グレースケール変換部２５は濃度補正式１による濃度補正を行う。
【０１１７】
図３０は、図２０に示す画像データに対する網点下地領域の濃度補正結果を示す模式図である。グレースケール変換処理部２５は、上述の濃度補正式１（又は図１４を基に予め作成した補正テーブル）を用いて、網点下地領域の各画素の濃度値を補正する。これにより、網点下地領域の濃度を低く（薄く）することができるため、文字領域の文字の視認性を向上することができる。
【０１１８】
グレースケール変換処理部は、カラー画像データのＲＧＢの各成分について、上述の網点下地領域の検出及び濃度補正等の処理を行い、濃度補正後の画像データに対してグレースケール変換を行う。グレースケール変換の方法としては、カラー画像データのＧ成分をそのまま用いる方法、輝度値を算出して用いる方法、又はＲＧＢの画素値の加重平均を算出して用いる方法等の種々の方法を用いることができるが、本例においてはグレースケール変換処理部２５はＧ成分をそのまま用いてグレースケールへの変換を行うものとする。この方法の場合、図３０に示す画像データはＧ成分のものであるため、この画像データがグレースケール変換の結果となる。グレースケール変換処理部２５は、変換したグレースケールの画像データを空間フィルタ処理部２６へ与える。その後、グレースケールの画像データは、空間フィルタ処理部２６、変倍処理部２７、出力階調補正部２８及び階調再現処理部２９にて適切な画像処理が施されて画像出力装置１２にて出力される。
【０１１９】
以上の構成の本発明に係る画像形成装置においては、入力された画像データから文字画像の特徴を示す文字特徴量、網点画像の特徴を示す網点特徴量及び写真画像の特徴量を示す写真特徴量を算出し、各特徴量の算出結果に基づいて網点下地領域の検出を行う構成とすることにより、網点下地領域の検出を精度良く行うことができ、網点下地領域の画素に対する濃度補正などの処理を精度よく行うことができる。
【０１２０】
また本発明に係る画像形成装置は、入力された画像データの各画素について文字特徴量としてエッジ度（エッジの傾き度合い）を算出する構成とすることにより、エッジの傾き度合いが小さくとも、エッジの可能性があるものを抜けなく抽出することができ、文字領域の検出を精度よく行うことができ、これを利用した網点下地領域の検出を精度よく行うことができる。
【０１２１】
また本発明に係る画像形成装置は、入力された画像データの主走査方向を含む４つの方向についての画素値の差分を算出し、これらの総和から網点特徴量として煩雑度を算出する構成とすることにより、網点の有無のみを検出するのではないため、網点の煩雑度が小さくとも網点の可能性があるものを抜けなく抽出することができ、網点領域の検出及び網点下地領域の検出を精度よく行うことができる。
【０１２２】
また本発明に係る画像形成装置は、入力された画像データ及び算出したエッジ度をダウンサンプリングして局所的なヒストグラムを求める構成とすることにより、演算量を低減することができるため処理を高速化することができる。また、このヒストグラムから写真特徴量としてエントロピー値を算出する構成とすることにより、濃度変化が広範囲に及ぶ写真領域を精度よく検出することができ、網点下地領域の検出を精度よく行うことができる。
【０１２３】
また本発明に係る画像形成装置は、文字特徴量として算出されたエッジ度が閾値Ａを超えず、網点特徴量として算出された煩雑度が閾値Ｂを超え、写真特徴量として算出されたエントロピー値が閾値Ｃを超えない画素を、網点下地領域の画素として検出する構成とすることにより、文字領域及び写真領域でない網点領域を網点下地領域として精度よく検出することができる。
【０１２４】
また本発明に係る画像形成装置は、網点領域の濃度とその上の文字の濃度との差が所定範囲内の場合に、網点下地領域の画素に対して濃度補正を行う構成とすることにより、網点下地と文字とのコントラストを確保することができ、形成した画像中の文字の視認性を高めることができる。また、網点下地領域の濃度が高い場合には濃度を低減し、濃度が低い場合には濃度を高めるように濃度補正を行う構成とすることにより、網点下地と文字とのコントラストをより確実に確保することができる。
【０１２５】
なお、本実施の形態においては検出した網点下地領域の画素に対して画像形成装置が濃度補正を行う構成としたが、網点下地領域に対して行う処理はこれに限るものではなく、例えば網点下地領域に対して強めのスムージングフィルタによるフィルタ処理を行う構成としてもよく、これにより画像にモアレが生じることを防止することができ、下地色を滑らかにして画像を表示することができる。また例えば、網点下地領域を除去する処理を行う構成としてもよく、これにより画像形成に必要なトナーなどの量を削減することができる。また更に他の画像処理を行ってもよい。
【０１２６】
また、上述の網点下地領域の検出処理及び濃度補正処理等の画像処理を行うコンピュータプログラムを作成し、そのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム又はソースプログラム等）１０１をメモリカード１００などの記録媒体に記録しておき、プログラムコード１０１をＣＰＵ１が読み出して実行することにより画像形成装置が上述の画像処理を行う構成としてもよい。即ち、図１に示す画像処理装置２０内の各ブロックは、ハードウェアとして構成してもよく、プログラムコード１０１の実行によるソフトウェアとして構成してもよい。また、プログラムコード１０１はメモリカード１００に記録しておく構成に限らず、画像形成装置又はコンピュータ等のＲＯＭ、ＲＡＭ又はハードディスク等の機器に固定された記録媒体にプログラムコード１０１を記録しておく構成としてもよく、機器に着脱可能な可搬型の記録媒体にプログラムコート１０１を記録しておく構成としてもよい。着脱可能な記録媒体としては、例えば、磁気テープ若しくはカセットテープ等のテープ媒体、フレキシブルディスク若しくはハードディスク等の磁気ディスク媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＭＤ若しくはＤＶＤ等のディスク媒体、ＩＣカード若しくは光カード等のカード媒体、又はマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ若しくはフラッシュメモリ等の半導体メモリ等にプログラムコード１０１を保持する構成としてもよい。これにより、網点下地領域の検出処理及び濃度補正処理等の画像処理を行うプログラムコード１０１を記録媒体によって持ち運び自由に提供することができる。
【０１２７】
また、これらの記録媒体に保持されたプログラムコード１０１は、画像形成装置又はコンピュータ等が直接的に読み出して実行する構成であってもよく、画像形成装置又はコンピュータ等に備えられたハードディスクなどの記録媒体に予めインストールされて、画像形成装置又はコンピュータ等がインストールされたプログラムコード１０１を読み出して実行する構成であってもよい。
【０１２８】
また、インターネット及びＬＡＮ等のネットワークに接続機能を画像形成装置又はコンピュータ等に搭載し、ネットワークを介してプログラムコード１０１をダウンロードする構成としてもよい。この場合、ダウンロードの処理を行うプログラムは画像形成装置又はコンピュータ等に予め記憶しておくか、又は種々の記録媒体に保持されたプログラムをインストールして実行する構成としてもよい。なお、本発明は、プログラムコード１０１が電子的な伝送で具現化された搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。また、プログラムコード１０１は、網点下地領域の検出処理及び濃度補正処理を含むモノクロ出力に係る処理のみを実行するためのものでなく、画像形成装置のその他の処理を含めて統括的に実行するように構成されたものであってよい。
【０１２９】
また、画像入力装置１１としては、例えばフラットヘッドスキャナ、フィルムスキャナ又はデジタルカメラ等の機器を用いることができる。画像出力装置１２としては、例えばＣＲＴディスプレイ若しくは液晶ディスプレイ等の画像表示装置、又は処理結果を紙などの記録用紙に出力する電子写真方式若しくはインクジェット方式等のプリンタ等を用いることができる。また、画像形成装置は、ネットワークを介してサーバ装置などに接続するための通信手段としてモデムなどを備える構成としてもよい。
【０１３０】
また、本実施形態においては、画像形成装置がＲＧＢの画像データに対して網点下地領域の検出処理及び濃度補正処理等の画像処理を行う構成としたが、これに限るものではなく、検出精度及び画像処理構成等に応じて、ＣＭＹＫ又はＣＩＥＬＡＢ等の他の色空間の画像データに対して画像処理を行う構成としてもよい。この場合、濃度値と色情報とが混在するＣＭＹＫなどの色空間では、ＲＧＢの場合と同様の処理で画像処理を行えばよい。輝度と色度とが分離されたＣＩＥＬＡＢなどの色空間では、輝度を中心として処理を行い、補助的な情報として色度情報を用いる構成としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】本発明に係る画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】画像形成装置がカラー出力を行う場合の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】領域分離処理部の構成を示すブロック図である。
【図４】文字特徴量算出部によるエッジ度の算出方法を説明するための模式図である。
【図５】文字特徴量算出部が行う文字特徴量算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】網点特徴量算出部による煩雑度の算出方法を説明するための模式図である。
【図７】網点特徴量算出部が行う網点特徴量算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】写真特徴量算出部によるエントロピー値の算出方法を説明するための模式図である。
【図９】写真特徴量算出部によるエントロピー値の算出方法を説明するための模式図である。
【図１０】写真特徴量算出部が行う写真特徴量算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】グレースケール変換処理部が行う処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】グレースケール変換処理部が行う網点下地領域検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】濃度補正式１を説明するための模式図である。
【図１４】濃度補正式１を説明するための模式図である。
【図１５】濃度補正式２を説明するための模式図である。
【図１６】濃度補正式２を説明するための模式図である。
【図１７】グレースケール変換処理部が行う濃度補正処理を説明するための模式図である。
【図１８】グレースケール変換処理部が行う濃度補正処理を説明するための模式図である。
【図１９】画像データの一例を示す模式図である。
【図２０】図１９（ａ）に示す画像データ中の領域Ａ周辺を拡大したものである。
【図２１】図２０に示す画像データから文字特徴量としてエッジ度を算出した結果を示す模式図である。
【図２２】図２０に示す画像データから網点特徴量として煩雑度を算出した結果を示す模式図である。
【図２３】図２０に示す画像データから写真特徴量を算出する計算過程を示す模式図である。
【図２４】図２０に示す画像データから写真特徴量としてエントロピーを算出した結果を示す模式図である。
【図２５】図２０に示す画像データ中の網点領域を示す模式図である。
【図２６】図２０に示す画像データ中の網点下地領域を示す模式図である。
【図２７】図２０に示す画像データの網点領域に対するラベル付けの結果を示す模式図である。
【図２８】図２０に示す画像データ中の網点領域を示す模式図である。
【図２９】図２０に示す画像データ中の文字領域を示す模式図である。
【図３０】図２０に示す画像データに対する網点下地領域の濃度補正結果を示す模式図である。
【符号の説明】
【０１３２】
１  ＣＰＵ
２  ＲＯＭ
３  ＲＡＭ
４  操作部
５  表示部
６  メモリ装着部
１１  画像入力装置（入力手段）
１２  画像出力装置（画像形成手段）
２０  画像処理装置
２１  Ａ／Ｄ変換部
２２  シェーディング補正部
２３  入力階調補正部
２４  領域分離処理部
２５  グレースケール変換処理部（文字特徴量判定手段、網点特徴量判定手段、写真特徴量判定手段、網点下地領域検出手段、画像補正手段）
２６  空間フィルタ処理部
２７  変倍処理部
２８  出力階調補正部
２９  階調再現処理部
４１  文字特徴量算出部（文字特徴量算出手段）
４２  網点特徴量算出部（網点特徴量算出手段）
４３  写真特徴量算出部（写真特徴量算出手段）
１００  メモリカード（記録媒体）
１０１  プログラムコード（コンピュータプログラム）
【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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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