DE69419682T2

DE69419682T2 - Raumfiltereinheit zur adaptiven Randverstärkung

Info

Publication number: DE69419682T2
Application number: DE69419682T
Authority: DE
Inventors: Satoshi Ohuchi; Sadao Takahashi
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1993-09-27
Filing date: 1994-09-26
Publication date: 1999-11-25
Anticipated expiration: 2014-09-27
Also published as: JP3359390B2; EP0645737A1; EP0645737B1; US5825937A; DE69419682D1; JPH0795409A

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG

1. Gebiet der Erfindung

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Raumfiltereinheit, die in einem Bildverarbeitungsapparat verwendet wird, und insbesondere eine Raumfiltereinheit zum Verbessern einer Bildqualität.

2. Stand der Technik

Ein durch einen digitalen Duplizierer, ein Faxgerät usw. zu verarbeitendes Originalbild kann im allgemeinen in drei Kategorien von Bildern klassifiziert werden, Zeichenbilder, Fotografiebilder und halbton-gedruckte Bilder. Diese Kategorien von Bildern weisen bestimmte Eigenschaften auf, so daß unterschiedliche Weisen bei der Verarbeitung dieser Kategorien von Bildern verwendet werden müssen, um die Bildqualität bei den Kopien, die von den Kategorien von Originalbildern erhalten werden, zu verbessern. Für die obigen Zwecke wird, falls ein Originalbild wenigstens zwei der obigen drei Kategorien von Bildteilen enthält, ein Bildbereichs-Klassifikationsprozeß zuerst durchgeführt, um so das Originalbild in Bereiche zu klassifizieren, die aus zwei Kategorien von Bildteilen bestehen. Danach werden Prozesse durchgeführt, die für die Kategorien der Bildteile geeignet sind, und zwar mit den klassifizierten Bereichen.
Verschiedene Verfahren eines derartigen Bildbereichs-Klassifikationsprozesses wurden z. B. in den folgenden Veröffentlichungen vorgeschlagen: "High Quality Digital Image Processing Method Using Moire Suppression and Edge-Enhancement Filtering", 1992, Image-Electronics-Society Annual-Meeting Previous Paper 40, Seiten 183-186, Fig. 1 (Paper 1); und "Image-Region Classification Method for Character/Picture (halftone, photograph) Mixed Image", vorgeschlagen durch den gegenwärtigen Anmelder, Electronics Information Communication Society Paper Journal, Band J75-DI1, Nr. 1, Seiten 3947, Januar 1992 (Paper 2).
Probleme wie die im folgenden beschriebenen, sind bei den obigen konventionellen Bildbereichs-Klassifikationsverfahren vorhanden. Das heißt die Zeichen, die im weißen Hintergrund in dem Originalbild vorhanden sind, können als Zeichen-Bildteile in den Bildbereichs-Klassifikationsverfahren klassifiziert werden und werden somit in einer Art und Weise verarbeitet, die für Zeichenbilder geeignet ist. Jedoch ist es technisch schwierig, Zeichen als Zeichenbilder zu klassifizieren, die in einem Halbton-Hintergrund vorhanden sind (der Ausdruck "Zeichen, die in einem Halbton-Hintergrund vorhanden sind" wird im folgenden als "In-Halbton-Zeichen" bezeichnet) und Zeichen, die in einem Farbhintergrund vorhanden sind. Infolgedessen sind derartige Zeichen nicht klassifiziert, so daß die Zeichen in einer Art und Weise verarbeitet werden, als ob die relevanten Bildteile nicht Zeichenbilder, sondern Bilder der gemischten Kategorie sind oder ein Teil des Bildes derartig, wie ein Halbtonbild oder ein Fotografiebild. Somit können die Zeichen nicht in einer Art und Weise verarbeitet werden, die für Zeichenbilder geeignet ist.
Eine Art und Weise der Verarbeitung, die für Zeichenbilder nicht geeignet ist, ist z. B. eine Art und Weise eines Glättungsprozesses in dem obigen Paper 2. Zusätzlich zur Durchführung eines derartigen Glättungsprozesses ist es ebenso möglich, einen Kantenverbesserungsprozeß nach der Durchführung des Glättungsprozesses mit einem derartigen Bildbereich durchzuführen, der Zeichenbildteile enthält, und zwar zum Zwecke einer Verbesserung der Auflösung eines Bildes auf einer letztendlich erzielten Kopie. Jedoch ist es schwierig, eine Auflösungsverbesserung und eine Moirebeseitigung, die bei einer Verarbeitung von In-Halbton-Zeichen-Bildteilen zu erreichen ist, miteinander in Einklang zu bringen. Ein Moire kann infolge einer Interferenz erscheinen, die zwischen räumlichen Periodizitäten eines Halbtons, der für ein halbton-gedrucktes Bild relevant ist, und einer Dither, die durch einen Apparat, der das Originalbild verarbeitet, bereitgestellt wird, auftreten. Das Erscheinen eines derartiges Moires muß unterdrückt werden, um so die Bildqualität in einem Bild einer letztendlich erzielten Kopie zu verbessern.
Falls man von Zeichen, die in einem weißen Hintergrund in einem Originalbild vorhanden sind, annimmt, daß sie zu klassifizieren sind, ist es deshalb in dem Bildbereichs- Klassifikationsprozeß, wenn Zeichenbilder und derartiges geeignet zu Zeichenbildern, die so reproduziert werden sollen, daß sie Hochqualitätsbilder sind, verarbeitet werden, notwendig, daß Bildteile, die in einem Bereich, der bei dem Bildbereichs-Klassifikationsprozeß klassifiziert wurde, Bild-Bilder bzw. Abbildungs-Bilder zu sein, so gefiltert werden, daß:
(1) die Bildqualität von In-Halbton-Zeichen und Zeichen in einem Farbhintergrund verbessert werden;
(2) das Erscheinen eines Moire von einem halbton-gedruckten Originalbild unterdrückt wird; und
(3) eine Kantenverbesserung und eine Glättungston-Variation für ein Fotografie- Originalbild in Einklang gebracht wird. Jedoch wurde nahezu kein Versuch gemacht, um die Bildqualität von In-Halbton-Zeichen und Zeichen in einem Farbhintergrund im Stand der Technik zu verbessern.
Der vorliegende Anmelder offenbarte einen Apparat zum Darstellen eines digitalen Farbbildes in der japanischen offengelegten Patentanmeldung Nr. 6-131455. Der Apparat ist dahingehend wirksam, um eine Bildqualität von Zeichen in einem weißen Hintergrund, In-Halbton-Zeichen und Zeichen in einem Farbhintergrund in einem reproduzierten Bild zu verbessern und um ebenso wirksam ein Erscheinen eines Moires in dem reproduzierten Bild zu unterdrücken. Es wird angenommen, daß der Apparat keine Einrichtung aufweist, um einen Bildbereichs-Klassifikationsprozeß, wie z. B. den oben erwähnten, durchzuführen und somit Zeichen in einem weißen Hintergrund verarbeiten kann, ohne daß diese Zeichen vorab klassifiziert werden, um diese Zeichen von anderen Bildarten zu unterscheiden. Somit wird bei dem Apparat eine Art und Weise, in der ein Originalbild zum Glätten gefiltert wird, gesteuert, um so an die Charakteristiken von Bildteilen in jedem Originalbild angepaßt zu sein.
Die japanische offengelegten Patentanmeldung Nr. 61-157162 offenbart einen Bildverarbeitungsapparat. Der Apparat detektiert Kantenteile in einem Originalbild, um so zu bestimmen, daß die detektierten Kantenteile jene von Zeichenbereichen sind, und führt einen Kantenverbesserungsprozeß mit den Zeichenbereichen durch. Der Apparat führt einen Glättungsprozeß mit Halbtonbereichen in dem Originalbild durch. Falls In- Halbton-Zeichen in einem derartigen Verfahren verarbeitet werden, detektiert, da ein Kantenausmaß in einem Randbereich eines jeden Zeichens groß ist, das heißt, da der Tongradient dort steil ist, selbst falls das Zeichen in einem Halbton-Hintergrund vorhanden ist und somit der Randbereich aus einem Halbton-Bildteil besteht, die obige Kantenteildetektion den Randbereich so, als ob er ein Kantenteil ist. Somit verbessert der Apparat das Kantenausmaß im Randbereich, obwohl der Randbereich aus dem Halbton-Bildteil besteht. Infolgedessen werden, da der Glättungsprozeß somit nicht mit dem Randbereich durchgeführt wird, der aus dem Halbton-Bildteil besteht. Die Halbton- Punkte, in dem Randbereich bzw. der Peripherie vorhanden sind, so belassen, ohne geglättet zu werden. Somit werden Einschnitte bzw. Zacken, die sich aus den Halbton- Punkten ergeben, belassen, ohne im Randbereich des Zeichens in einem reproduzierten Bild geglättet zu werden, und sie verschlechtern die Bildqualität des reproduzierten Bildes.
Ein Bildverarbeitungsapparat ist aus EP 0 415 648 A3 bekannt. Dieser Apparat verarbeitet Bildsignale, die Bildarten, wie z. B. Zeichen, Raster und Fotografie, enthalten. Ein Raum-Filter-Prozeß kann für jede Art von Bilder ausgeführt werden. Ein Mischverhältnis der Kantenbetonung und des Glättens kann kontinuierlich für charakteristische Umfänge eines Originals geändert werden.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Ein Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, eine Raumfiltereinheit zum Reproduzieren von In-Halbton-Zeichen hoher Bildqualität, Zeichen in einem Farbhintergrund, halbtonbedruckte Bilder und Fotografiebilder bereitzustellen. Dieses Ziel wird durch die Raumfiltereinheit gemäß Anspruch 1 erzielt.
Eine Raumfiltereinheit gemäß der vorliegenden Erfindung beinhaltet zwei Filter. Ein erster Filter führt einen Glättungsprozeß mit einem Originalbild durch und danach führt ein zweiter Filter einen Kantenverbesserungsprozeß damit durch. Eine Art und Weise des Kantenverbesserungsprozesses wird variiert, um so an das Kantenausmaß bzw. den Kantenumfang aktuell verarbeiteter Pixel angepaßt zu werden. Die Kantenausmaße bzw. Kantenumfänge stellen Grade dar, wie steil Tongradienten sind. Der Glättungsprozeß glättet eine periodische Tonoszillation, die ein Raumfrequenz von mehr als 100 Zeilen pro Inch (3,9 Zeilenpaare pro Millimeter) aufweist und die in dem Originalbild vorhanden sind. Somit wird das Erscheinen eines Moires verhindert. Der adaptive Kantenverbesserungsprozeß verursacht, daß In-Halbton-Zeichen und Zeichen in einem Farbhintergrund dünn sind und in ihren Umrissen scharf sind. Weiter verbessert der adaptive Kantenverbesserungsprozeß eine Kante von Kantenteilen, die in dem Originalbild vorhanden sind, falls es ein Bild-Bild ist, das ein Fotografiebild enthält.
Es wird hinsichtlich der Einheit vorgezogen, eine Einrichtung zu haben, um einen Bildbereichs-Klassifikationsprozeß durchzuführen, um so einen Bereich von Zeichen in einem weißen Hintergrund von einem Originalbild zu entfernen, bevor der erste und zweite Filter die relevanten Prozesse mit dem Originalbild durchführen. Der somit entfernte Bereich kann in einer Art und Weise verarbeitet werden, der für Zeichenbilder in Übereinstimmung mit dem Stand der Technik geeignet ist. Somit werden Umrißkanten der Zeichen in dem weißen Hintergrund wirksam verbessert, so daß die Schärfe der Umrisse der Zeichen verbessert werden. Weiter werden die Zeichen in dem weißen Hintergrund daran gehindert, den Glättungsprozeß durchzumachen. Somit ist es nicht notwendig, daß der erste Filter zum Glätten ein adaptiver Glättungsfilter ist, sondern ein Glättungsfilter mit einer fixierten Funktion kann als der erste Filter verwendet werden. Ein Bereich, der verbleibt, nachdem der Bereich von Zeichen in dem weißen Hintergrund von dem Originalbild entfernt ist, ist ein Bildbereich, auf dem die relevanten Prozesse durch den ersten und zweiten Filter durchgeführt werden. Der Bildbereich kann In-Halbton-Zeichen, Zeichen in einem Farbhintergrund, halbton-gedruckte Bilder und Fotografiebilder enthalten.
Infolgedessen ist es möglich, passend In-Halbton-Zeichen, Zeichen in einem Farbhintergrund, halbton-gedruckte Bilder und Fotografiebilder zu reproduzieren, womit eine hohe Bildqualität somit in den somit reproduzierten Bildern erzielt wird, falls jede Sorte bzw. Art von Druckeinrichtung verwendet wird, um die Bilder schließlich auszudrucken.
Um das oben erwähnte Ziel zu erreichen, wird ein Originalbild in der Form eines hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Signals verwendet, um den Glättungsprozeß durchzumachen, der durch das erste Filter durchgeführt wird. Nachdem der Glättungsprozeß durchgemacht wurde, wird ein sich ergebendes Bild in einem Bild in der Form eines hinsichtlich der Dichte linearen Signals konvertiert und macht dann den adaptiven Kantenverbesserungsprozeß durch, der durch das zweite Filter durchgeführt wird. Das hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Signal wird vorteilhaft zum Entfernen eines Moires eingesetzt, das in dem Signal aufgrund einer Eigenschaft des Signals enthalten ist. Weiter ist das hinsichtlich der Dichte lineare Signal vorteilhaft, um Kantenausmaße zu verbessern, um so dünne Zeichen und scharfe Umrisse von Zeichen in einem reproduzierten Bild von entweder In-Halbton-Zeichen oder Zeichen in einem Farbhintergrund in einem Originalbild zu realisieren.
Eine derartige serielle Ausführung des Glättungsprozesses und des adaptiven Kantenverbesserungsprozesses erleichtert, daß eine Einrichtung zum Konvertieren der Form eines Bildes von dem hinsichtlich der Reflexion linearen Signal in das hinsichtlich der Dichte linearen Signal zwischen dem ersten und zweiten Filter eingefügt wird. Falls eine Glättungseinheit und eine Kantenverbesserungseinheit, wie in Fig. 1 der obigen japanischen offengelegten Patentanmeldung Nr. 61-157162 gezeigt ist, parallel geschaltet wird, sollte ein Aufbau kompliziert sein, um die oben erwähnten Vorteile aufgrund der Signalformkonversion infolge der Modifizierung der Struktur zu erzielen, die in Fig. 1 gezeigt ist.
Es wird vorgezogen, daß der erste Filter eine Eigenschaft aufweist, um Halbton-Punkte bzw. -Dots zu glätten, die in einem Originalbild vorhanden sind.
Es wird vorgezogen, daß der zweite Filter einen Kantenberechnungsfilter und einen Kantenverbesserungsfilter aufweist. Der Kantenberechnungsfilter detektiert Positionen, bei denen Kanten vorhanden sind und der Kantenverbesserungsfilter verbessert Raumfrequenzen in einem hohen räumlichen Frequenzband unter Raumfrequenzkomponenten, die die Kanten aufweisen. Der Kantenberechnungsfilter berechnet Kantenausmaße von Bildteilen in einem gegebenen Bild, wobei die Kantenausmaße einen Grad darstellen, wie steil Tongradienten sind. Der Kantenberechnungsfilter weist Charakteristiken auf, um die Berechnungsergebnisse für Arten von Bildteilen zu verbessern, die Charakteristiken aufweisen, wie z. B. jene von Zeichen, die in dem gegebenen Bild vorhanden sind. Der Kantenverbesserungsfilter verbessert geeignet Kanten, die von den somit erhaltenen Kantenausmaßen abhängen. Insbesondere weisen der Kantenberechnungsfilter und der Kantenverbesserungsfilter unterschiedliche Raumfrequenz-Antwortcharakteristiken auf, so daß der Kantenverbesserungsfilter eine hohe Antwort insbesondere für einen Bildteil aufweist, der eine hohe Raumfrequenz in dem gegebenen Bild aufweist, während der Kantenberechnungsfilter eine hohe Antwort insbesondere für einen Bildteil aufweist, der eine niedrige Raumfrequenz aufweist. Die hohe Antwort des Kantenverbesserungsfilters, insbesondere für einen Bildteil mit einer hohen Raumfrequenz, ist wirksam, um die Schärfe von Umrissen von Zeichen in dem gegebenen Bild zu verbessern. Die hohe Antwort der Kantenberechnungsfilter, insbesondere für einen Bildteil mit einer niedrigen Raumfrequenz, ist wirksam, um Kanten von Halbton-Punkten zu unterdrücken, die in einem Halbton-Hintergrund von den zu verbessernden Zeichen vorhanden sind. Allgemein gesprochen, ist eine Raumfrequenz von Zeichen mit einer gewöhnlichen Dicke niedriger als eine von Halbton-Punkten mit einer gewöhnlichen Dichte. Die oben erwähnte niedrige Frequenz entspricht der Raumfrequenz der Zeichen. Somit macht der Halbton-Hintergrund nicht den Kantenverbesserungsprozeß durch und nur die Umrisse der Zeichen machen den Kantenverbesserungsprozeß durch. Somit werden In-Halbton- Zeichen wirksam verarbeitet und werden somit ideal reproduziert.
Hinsichtlich der Zeichen in einem Farbhintergrund gibt, falls der Farbhintergrund in einem Originalbild aus einem kontinuierlich bemalten Farbbereich oder dergleichen besteht, der Kantenberechnungsfilter keine wesentlichen Kantenausmaße infolge einer Berechnung für den Farbhintergrund aus, da der kontinuierlich bemalte Farbbereich im allgemeinen keine wesentlichen Kantenausmaße umfaßt. Infolgedessen verbessert der Kantenverbesserungsfilter nur wesentlichen Kanten von Zeichenbildteilen unter Bildteilen, die Zeichen in dem Farbhintergrund bilden. Somit werden Zeichen in dem Farbhintergrund ebenso wirksam verarbeitet und somit werden sie ideal reproduziert.
Weiter kann es sich bei dem Kanten berechnenden Filter um einen Filter zum Berechnen von Kantenausmaßen infolge der Erzielung einer Differenz zwischen Pixeln mit dem maximalen Niveau und dem minimalen Niveau handeln, wobei die Pixel Pixel unter Pixeln sind, die aus einem aktuell verarbeiteten Pixel und aus Pixeln, die den aktuell verarbeiteten Pixel in einem gegebenen Bild umgeben, bestehen. Alternativ handelt es sich bei dem Kanten berechnenden Filter um einen Filter zum Berechnen von Kantenausmaßen infolge der Erzielung einer ersten Ableitung von Pixeldaten eines aktuell verarbeiteten Pixels und von Pixeln, die den aktuell verarbeiteten Pixel umgeben.
Andere Ziele und weitere Merkmale der vorliegenden Erfindung werden von der folgenden detaillierten Beschreibung klarer, wenn sie in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen gelesen wird.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

Fig. 1 zeigt ein Blockdiagramm einer Raumfiltereinheit in einer ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
Fig. 2A, 2B, 2C und 2D erläutern Effekte der Glättung eines hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Signals und eines hinsichtlich der Dichte linearen Signals, Fig. 2B zeigt Tonvariationen, die durch einen Glättungsprozeß von dem hinsichtlich des Reflexionsgrads linearen Signals erhalten werden, das in Fig. 2A gezeigt ist, Fig. 2D zeigt eine Tonvariation, die durch einen Glättungsprozeß von dem hinsichtlich der Dichte linearen Signal erhalten wird, das in Fig. 2C gezeigt ist;
Fig. 3 zeigt ein Beispiel eines Raumfilters zum Verbessern von Umrißkanten von Zeichen, wobei die Zeichen jene sind, die in einem weißen Hintergrund vorhanden sind, wobei der Raumfilter auf den Kantenverbesserungsfilter anwendbar ist, der in Fig. 1 gezeigt ist;
Fig. 4 erläutert Signalkonversionscharakteristiken zum Konvertieren eines hinsichtlich des Reflexionsgrads linearen Signals in ein hinsichtlich der Dichte lineares Signal;
Fig. 5 zeigt ein Blockdiagramm einer Raumfiltereinheit in einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung, wobei die Einheit ein hinsichtlich der Dichte lineares Signal für einen Kantenverbesserungsprozeß verwendet;
Fig. 6A und 6B zeigen Wirkungen der Durchführung eines Kantenverbesserungsprozesses mit einem hinsichtlich des Reflexionsgrads linearen Signal und einen hinsichtlich der Dicke linearen Signal;
Fig. 7 zeigt Charakteristiken eines Glättungsfilters, der in Fig. 1 und 5 gezeigt ist;
Fig. 8 zeigt ein erstes Beispiel einer adaptiven Kantenverbesserungseinheit, die in Fig. 1 und 5 gezeigt ist;
Fig. 9 zeigt ein Beispiel eines Laplace-Operators (Operator zweiter Ableitung), der auf eines anwendbar ist, das in Fig. 8 gezeigt ist;
Fig. 10 zeigt ein zweites Beispiel einer adaptiven Kantenverbesserungseinheit, die in Fig. 1 und 5 gezeigt ist; und
Fig. 11 zeigt ein Beispiel eines Raumfilters, der auf eine adaptive Kantenverbesserungseinheit anwendbar ist, die in Fig. 10 gezeigt ist.

BESCHREIBUNG VON BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN

Unter Bezugnahme auf Fig. 1 wird nun eine Raumfiltereinheit bei einer ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben. Die Raumfiltereinheit beinhaltet eine Bildbereichs-Klassifikationseinheit 1 zum Klassifizieren eines gegebenen Bildes in Bildteile von Zeichen und Bildteile von Nicht-Zeichen. Die Klassifikationseinheit 1 gibt ein Signal aus, um zu befehlen, ob gegenwärtig verarbeitete Bildteile zu den Zeichen- Bildteilen oder zu den Nicht-Zeichen-Bildteilen gehören. Die Raumfiltereinheit beinhaltet weiter eine Kantenverbesserungseinheit 2 zum Verbessern der Schärfe von Zeichen. Ein Prozeß, den die Kantenverbesserungseinheit 2 durchführt, ist ein Prozeß, der insbesondere für Zeichen-Bildteile geeignet ist, das heißt Zeichen auf einem weißen Hintergrund. Die Raumfiltereinheit beinhaltet weiter eine Glättungseinheit 3 zum Glätten von Halbton-Punkten, um so zu verhindern, daß ein Moire auftritt. Das Glätten von Halbton-Punkten bedeutet, daß periodische Tonoszillationen entfernt werden, die entlang eines gegebenen Bildes aufgrund der Halbton-Punkte vorhanden sind. Die Raumfiltereinheit beinhaltet weiter eine adaptive Kantenverbesserungseinheit 4, um die Kontraktivität bzw. die Zusammenziehbarkeit von In-Halbton-Zeichen und Zeichen in einem Farbhintergrund zu verbessern und um Schärfe von Umrißkanten von Objekten zu verbessern, die in Bild-Bildern vorhanden sind. Prozesse, die die Glättungseinheit 3 und die adaptive Kantenverbesserungseinheit 4 durchführen, sind Prozesse, die insbesondere für die Nicht-Zeichen-Bildteile geeignet sind, das heißt In-Halbton-Zeichen, Zeichen in einem Farbhintergrund, halbton-gedruckte Bilder und Fotografiebilder. Die Raumfiltereinheit beinhaltet weiter eine Auswahleinheit 5, um in Übereinstimmung mit der Signalausgabe durch die Bildbereichs-Klassifikationseinheit 1 eines von Signalen auszuwählen, das durch die Kantenverbesserungseinheit 2 ausgegeben wird und durch die adaptive Kantenverbesserungseinheit 4, die für die aktuell verarbeiteten Bildteile geeignet ist, ausgegeben wird.
Man nimmt an, daß Eingangsbilddaten, die zu der Raumfiltereinheit zugeführt werden, die in Fig. 1 gezeigt ist, 400 dpi, 8-Bits (256-Ton), hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Daten sind. Die hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Daten beziehen sich auf Daten, die gegenüber Lichtintensitäten linear sind, die infolge davon empfangen werden, daß sie durch das Originalbild reflektiert werden. Weiter wird festgelegt, daß ein Wert 255 der Bilddaten sich auf Daten bezieht, die Weiß in dem Originalbild entsprechen, und ein Wert von Null der Bilddaten bezieht sich auf Daten, die sich auf Schwarz darin beziehen. Bilddaten, die durch einen Scanner, der eine CCD enthält, von einem halbton-gedruckten Originalbild erhalten werden, können zu einem Moire führen. Das Moire tritt infolge einer Interferenz zwischen Halbtonperioden, die in dem Originalbild vorhanden sind, und Abtastperioden aufgrund von Eigenschaften gewöhnlicher Bildverarbeitungsprozesse auf. Ein derartiges Moire kann stark die Bildqualität des Originalbildes verschlechtern. Allgemein gesprochen ist ein Glätten durch Filtern wirksam, um zu verhindern, daß ein Moire auftritt und es ist vorteilhaft, daß hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Daten bei dem Glättungsprozeß verwendet werden.
Unter Bezugnahme auf Fig. 2A, 2B, 2C und 2D wird allgemein gesprochen eine Signalpegelvariation aufgrund einer Halbton-Oszillation bei hinsichtlich ihrer Dichte linearen Daten, die in Fig. 2C gezeigt sind, verzerrt, während jener nicht bei hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Daten, die in Fig. 2A gezeigt sind, verzerrt sind. Deshalb ist es leichter, die Oszillation, indem das hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Signal verwendet wird, im Vergleich dazu, daß das hinsichtlich der Dichte lineare Signal verwendet wird, zu entfernen. Das hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Signal und das hinsichtlich der Dichte lineare Signal wurden von demselben ursprünglichen halbton-gedruckten Bild erhalten. Allgemein gesprochen, ist das hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Signal ein Signal, das zuerst infolge eines Einlesens des Originalbildes durch einen Bildscanner erhalten wird. Das hinsichtlich der Dichte lineare Signal ist ein Signal, das infolge der Konversion des somit erhaltenen hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Signals erhalten wird. Das hinsichtlich der Dichte lineare Signal wird in einem Prozeß des Ausdruckens des entsprechenden Bildes verwendet. Da die obige Konversion eine nichtlineare Konversion ist, wird eine periodische Variation des Signalniveaus aufgrund des Vorhandenseins von Halbton-Punkten in dem Bild bei der Konversion verzerrt. Tatsächlich verbleibt, wie in Fig. 2D gezeigt ist, eine Tonoszillation in dem hinsichtlich der Dichte linearen Signal, selbst nachdem es den Glättungsprozeß durchgemacht hat. Die somit verbliebene Tonoszillation kann nicht nur zu einem Moire führen, sondern ebenso zu einer unerwarteten Farbänderung. Auf der anderen Seite können, falls die hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Daten, die in Fig. 2A gezeigt sind, verwendet werden, Daten, die in Fig. 2B gezeigt sind, die nahezu keine Tonoszillation aufweisen, erhalten werden. Deshalb wird das hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Signal als Eingangsbilddaten der Raumfiltereinheit verwendet, die in Fig. 1 gezeigt ist.
Die Bildbereichs-Klassifikationseinheit 1 kann eine Struktur gemäß einem Segmentationsverfahren für Dokumente aufweisen, die Text/Bild enthalten, was in dem oben erwähnten Paper 2 offenbart ist. Die Einheit 1 bestimmt Zeichen in einem weißen Hintergrund als Zeichen-Bildteile und bestimmt jedes In-Halbton-Zeichen und Zeichen in einem Farbhintergrund als Nicht-Zeichen-Bildteile, das heißt Bild-Bildteile. Man nimmt an, daß der Farbhintergrund der Zeichen in einem Farbhintergrund ein Bereich mit einer Helligkeit ist, die zu einem relativ niedrigen hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Datenpegel führt. Verschiedene Strukturen, die grundsätzlich Zeichen in einem weißen Hintergrund von einem gegebenen Bild klassifizieren, können ebenso als eine Struktur bzw. ein Aufbau der Bildbereichs-Klassifikationseinheit 1, abgesehen von jener gemäß dem Verfahren, das in dem Paper 2 offenbart ist, verwendet werden.
Die Kantenverbesserungseinheit 2 verbessert die Schärfe von Zeichen in einem weißen Hintergrund und verwendet z. B. einen digitalen Raumfilter, wie z. B. jenem der in Fig. 3 gezeigt ist. Der digitale Raumfilter, der in Fig. 3 gezeigt ist, ist derselbe wie jener, der in Fig. 11 des oben erwähnte Papers 2 gezeigt ist. Es wird auf die Beschreibung, die die Fig. 11 in dem Paper 2 betrifft, hinsichtlich Details des Filters verwiesen. Weiter ist es möglich, einen Tabellenkonversionsprozeß mit gegebenen Bilddaten durchzuführen, bevor die Bilddaten durch den digitalen Raumfilter hindurchgeführt werden. Es wird auf Fig. 4 hinsichtlich Charakteristiken des Tabellenkonversionsprozesses verwiesen, wobei der Tabellenkonversionsprozeß das hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Signal in ein hinsichtlich der Dichte lineares Signal konvertiert. Das hinsichtlich der Dichte lineare Signal ist ein Signal, das hinsichtlich der Dichte lineare Daten trägt, die Werte aufweisen, die hinsichtlich Dichten eines relevanten Bildes linear sind, und hat einen Wert 0 für Weiß in dem Bild und einen Wert 255 für Schwarz darin.
Mit Bezugnahme auf Fig. 5 wird nun eine Raumfiltereinheit bei einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben. Bei der Filtereinheit, die in Fig. 5 gezeigt ist, wird sowohl der Kantenverbesserungsprozeß durch die Kantenverbesserungseinheit 2 als auch der adaptive Kantenverbesserungsprozeß (der später beschrieben werden wird) durch die adaptive Kantenverbesserungseinheit 4 mit einem Dichtelinearsignal durchgeführt. Insbesondere sind Tabellenkonversionseinheiten 6 vor der Kantenverbesserungseinheit 2 und ebenso vor der adaptiven Kantenverbesserungseinheit 4 jeweilig vorgesehen, wie in Fig. 5 gezeigt ist.
Eine dunkle Zone in einem Bild führt zu einem niedrigen Niveau bzw. Pegel in einem relevanten, hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Signal. Jedoch ist, nachdem das hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Signal in ein hinsichtlich der Dichte lineares Signal konvertiert wurde, der niedrige Pegel in dem hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Signal ein hoher Pegel in dem hinsichtlich der Dichte linearen Signal, und zwar aufgrund der Eigenschaft der Konversion, wie in Fig. 6A und 6B gezeigt ist. Somit sind bei der dunklen Zone, wie z. B. jener in Fig. 4 eines relevanten Bildes, Signalniveau- Variationsausmaße in dem hinsichtlich der Dichte linearen Signal im allgemeinen erhöht. Infolgedessen sind Zeichen, die aus gewöhnlichen schwarzen Bereichen bestehen, dünn und scharf in einem reproduzierten Bild. Dieser Vorteil wird insbesondere verbessert, falls eine Druckeinheit, die nach der Raumfiltereinheit, die in Fig. 5 gezeigt ist, zum Ausdrucken eines reproduzierten Bildes angeschlossen ist, Charakteristiken aufweist, wie z. B. jene einer Elektrofotografie, wobei aufgrund dieser Charakteristiken Punkte, die in einem Originalbild vorhanden sind, ausgedehnt sind und somit ineinander übergehen.
Eine Reihenschaltung der Glättungseinheit 3 und der adaptiven Kantenverbesserungseinheit 4, wie in Fig. 5 gezeigt ist, erleichtert es, daß eine Einrichtung zum Konvertieren der Gestalt eines Bildsignals von einem hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Signal in ein hinsichtlich der Dichte lineares Signal zwischen den Einheiten 3 und 4 eingefügt wird. Somit ist eine Modifikation von dem Aufbau, der in Fig. 1 gezeigt ist, zu dem Aufbau, der in Fig. 5 gezeigt ist, infolge des Einfügens der Tabellenkon versionseinheiten 6 leicht durchzuführen. Infolgedessen wird ein hinsichtlich des Reflexionsgrades lineares Signal, das für den Glättungsprozeß vorteilhaft ist, für den Glättungsprozeß verwendet und ein hinsichtlich der Dichte lineares Signal, das für den Kantenverbesserungsprozeß vorteilhaft ist, wird für den Kantenverbesserungsprozeß verwendet, wie in Fig. 5 gezeigt ist. Wie oben beschrieben wurde, sollte, falls eine Glättungseinheit und eine Kantenverbesserungseinheit parallel geschaltet sind, wie in Fig. 1 der obigen japanischen offengelegten Patentanmeldung Nr. 61-157162 gezeigt ist, eine Struktur kompliziert sein, um die oben erwähnten Vorteile aufgrund der Signalformkonversion infolge einer Modifizierung des Aufbaus, der in Fig. 1 gezeigt ist, zu erhalten. Tatsächlich sind bei der parallelen Blockanordnung, die in Fig. 1 der Anmeldung Nr. 61-157162 gezeigt ist, zwei Tabellenkonversionseinheiten notwendig, eine zum Konvertieren eines hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Signals in ein hinsichtlich der Dichte lineares Signal vor einem Kantenverbesserer b und eine andere zum Konvertieren eines hinsichtlich der Dichte linearen Signals in ein hinsichtlich des Reflexionsgrades lineares Signal nach dem Kantenverbesserer b, zum Beispiel.
Die Glättungseinheit 3, die in Fig. 1 und 5 gezeigt ist, führt den Glättungsprozeß mit einem Bildeinlesen durch einen Scanner durch. Die Glättungseinheit 3 beinhaltet einen Glättungsfilter, der eine Abschneide-Raumfrequenz von etwa 100 Zeilen pro Inch aufweist und somit im allgemeinen Halbton-Tonoszillationen entfernt, die Raumfrequenz von mehr als 100 Zeilen pro Inch (3,9 Zeilenpaare pro Millimeter) aufweisen, und beläßt jene, so wie sie sind, die Raumfrequenzen von weniger als der Abschneidefrequenz aufweisen. Man betrachte Fig. 7 hinsichtlich Charakteristiken der Glättungsfilter. In Folge davon, daß man ein Signal, das Daten eines Originalbildes trägt, durch den Glättungsfilter führt, wird ein Moire aufgrund der Halbton-Tonoszillationen, die in dem Originalbild vorhanden sind, daran gehindert, aufzutreten. Weiter entfernt die Glättungseinheit 3 mit den obigen Charakteristiken ebenso ein Rauschen, das in Fotografie-Originalbildern vorhanden ist.
Die adaptive Kantenverbesserungseinheit 4, die in Fig. 1 und 5 gezeigt ist, verbessert die Kontraktivität bei In-Halbton-Zeichen und bei Zeichen in einem Farbhintergrund und verbessert Schärfe von Außenkanten von Objekten, die in Bild-Bildern vorhanden sind, die halbton-gedruckte Bilder und Fotografiebilder enthalten, womit somit die Schärfe von Bildern verbessert wird. Andere Bereiche, das heißt Bereiche, die keine beträchtlichen Kantenausmaße in einem gegebenen Bild enthalten, werden belassen, ohne daß ein wesentlicher Kantenverbesserungsprozeß durchgemacht wird. Somit kann ein reproduziertes Bild derartig erhalten werden, daß Glättungsausdrücke von dem Bild bei Bereichen erhalten werden, die den obigen Bereichen entsprechen.
Unter Bezugnahme auf Fig. 8 wird ein erstes Beispiel einer Struktur, die auf die adaptive Kantenverbesserungseinheit 4 anwendbar ist, beschrieben. Ein Kantenausmaßberechnungsfilter (Max-Min) 11 in dem Aufbau berechnet Kantenausmaße, wie z. B. jene, die oben beschrieben wurden, bei einem gegebenen Bild und beinhaltet z. B. eine 3 · 3-Maske. Die 3 · 3-Maske berechnet eine Pegeldifferenz zwischen dem maximalen Pegel und dem minimalen Pegel unter Pegeln von relevanten 3 · 3-Pixeln, die aus einem gegenwärtig verarbeiteten Pixel in deren Mitte und Pixeln, die den aktuell verarbeiteten Pixel umgeben, bestehen. Somit wird ein Kantenausmaß des aktuell verarbeiteten Pixels und von Pixeln, die den aktuell verarbeiteten Pixel umgeben, erhalten. Die somit erhaltene Pegeldifferenz wird durch eine vorbestimmte Konstante geteilt, so daß eine Pegeldifferenz in einem Pegel normalisiert wird, der in einem Bereich zwischen 0 und 1 variabel ist. Somit gibt der Kantenausmaßberechnungsfilter 11 einen Wert aus, der in dem 0-1-Bereich für den aktuell verarbeiteten Pixel variabel ist.
Unter Bezugnahme auf Fig. 9 wird nun ein Laplace-Operator 12, der in Fig. 8 gezeigt ist, ein digitaler Raumfilter, der auf einen Kantenverbesserungsfilter wirkt, beschrieben. Dieser Filter ist derselbe wie in dem Filter, der in Fig. 27 (1) von "Fineness Processing Technology", offenbart ist, der durch von Jou Suzuki geschrieben ist, Seiten 107-139, einer Veröffentlichung "Color Hardcopy Image Processing Technology", Triceps WS 114, das von Ken Kawauchi, Triceps, Inc., am 25. Mai 1990 herausgegeben wurde und durch die Showa Printing Company gedruckt wurde. Hinsichtlich Details des Filters wird auf die Beschreibung bezüglich der Fig. 27 (1) in der Veröffentlichung verwiesen. Der Filter multipliziert einen Pegel eines aktuell verarbeiteten Pixels mit 4 und erhält eine Differenz zwischen dem somit mit 4 multiplizierten Pegel und insgesamt Pegeln von 4 Pixeln, die nach links, nach rechts, nach oben und unten an den gegenwärtigen verarbeiteten Pixel angrenzen. Durch den obigen Berechnungsprozeß wird eine Änderungsrate eines Tongradienten entlang jeder Hauptabtastrichtung und Unterabtastrichtung erhalten. Insbesondere wird kein signifikanter Wert durch den Laplace-Operator 12 ausgegeben, falls es keinen Tongradienten gibt, das heißt der Ton ist über einem Bildteil gleichförmig. Falls ein Tongradient über einem Bildteil gleichförmig ist, der die oben erwähnten fünf Pixel enthält, das heißt z. B., falls der Bildteil auf halbem Weg einer Kante positioniert ist, wird ebenso kein signifikanter Wert durch den Laplace- Operator 12 ausgegeben. Falls ein Tongradient in einem Bildteil variiert, das heißt, falls eine Kante in dem Bildteil beginnt oder falls eine Kante in dem Bildteil endet, wird ein signifikanter Wert durch den Laplace-Operator ausgegeben. In einem solchen Fall wird ein negativer Wert für einen Kantenanfangspunkt ausgegeben und ein positiver Ausgangswert wird für einen Kantenendpunkt ausgegeben.
Somit wird ein Kantenverbesserungskoeffizient für eine Kante erzeugt, die aus dem gegenwärtig verarbeiteten Pixel und den anderen 4 Pixeln besteht. Auf die Verbesserung der Kante wird bei der Beschreibung und den Ansprüchen der vorliegenden Anmeldung als eine Operation bzw. ein Betrieb Bezug genommen, um Pegel bzw. Niveaus relevanter Pixel so zu steuern, daß die Schärfe der Kante verbessert wird. Zu diesem Zweck wird eine Tondifferenz zwischen der Innenseite und der Außenseite einer Kante bei einem Bildteil erhöht, der sich in nächster Nähe zu der Kante befindet. Tatsächlich werden infolge der oben erwähnten Operationen, die durch den Laplace-Operator durchgeführt werden, Bilddaten, die zu der adaptiven Kantenverbesserungseinheit 4 mit dem in Fig. 8 gezeigten Aufbau eingegeben werden, so modifiziert, daß ein Tonpegel lokal bei dem Kantenanfangspunkt abgesenkt wird und ein Tonpegel lokal bei dem Kantenendpunkt angehoben wird. Die Struktur des Laplace-Operators 12 ist nicht auf das beschränkt, das in Fig. 9 gezeigt ist und verschiedene Strukturen, die ähnliche Funktionen durchführen, können auf den Laplace-Operator 12 angewendet werden.
Eine Multipliziervorrichtung 13, die in Fig. 8 gezeigt ist, multipliziert Ausgangssignale des Laplace-Operators und des oben beschriebenen Kantenausmaßberechnungsfilters (Max-Min) 11 miteinander. Somit wird ein Kantenverbesserungskoeffizient, der durch den Laplace-Operator 12 erzeugt wird, aufgrund des Kantenausmaßes um den aktuell verarbeiteten Pixel herum gesteuert. Eine Addiervorrichtung 14 addiert ein Signal, das durch die Multipliziervorrichtung 13 ausgegeben wird, mit einem Signal, das durch die Glättungseinheit 3 geglättet wurde und zu der adaptiven Kantenverbesserungseinheit 4 eingegeben wurde, die die in Fig. 8 gezeigte Struktur aufweist. Somit wird die Kante, die aus dem aktuell verarbeiteten Pixel und benachbarten und umgebenden Pixeln besteht, wirksam verbessert, indem der Kantenverbesserungskoeffizient verwendet wird, der durch das berechnete Kantenausmaß gesteuert wird. Falls die adaptive Kantenverbesserungseinheit 4, die in Fig. 5 gezeigt ist, die in den Fig. 8 gezeigten Aufbau aufweist, ist das Signal, das zu der Addiervorrichtung 14, dem Laplace-Operator 12 und dem Kantenausmaßberechnungsfilter 11 eingegeben wird, ein Signal, das durch die Tabellenkonversionseinheit 6 ausgegeben wird.
Der oben beschriebene Laplace-Operator 12 und der Kantenausmaßberechnungsfilter (Max-Min) 11 weist Charakteristiken auf, wie z. B., daß sowohl ein Wert, der von dem Laplace-Operator 12 ausgegeben wird, als auch ein Wert, der durch den Kantenausmaßberechnungsfilter 11 ausgegeben wird, wie ein Raumfrequenz eines Bildteiles um den aktuell verarbeiteten Pixel variiert, und zwar wie folgt: Der Laplace-Operator 12 weist einen großen Ausgangswert insbesondere für einen Bildteil mit einer hohen Raumfrequenz in einem Frequenzbereich auf, während der Kantenausmaßberechnungsfilter einen großen Ausgangswert insbesondere für einen Bildteil aufweist, der eine niedrige Raumfrequenz aufweist, die niedriger als der obige Frequenzbereich ist. Der obige Frequenzbereich ist einer zwischen 6 bis 8 Zeilenpaaren pro mm, das heißt 150 bis 200 Zeilen pro Inch. Ein großer Ausgangswert des Laplace-Operators 12 für einen Bildteil mit einer derartig hohen Raumfrequenz ist wirksam, um Schärfe von Umrissen von Zeichen zu erhöhen.
Ein großer Ausgangswert des Kantenausmaßberechnungsfilters 11, insbesondere für einen Bildteil mit einer derartig niedrigen Raumfrequenz ist wirksam, um eine Verbesserung bzw. Verstärkung von Kanten von Halbton-Punkten, die in einem Halbton- Hintergrund der Zeichen vorhanden sind, zu unterdrücken. Tatsächlich ist allgemein gesprochen eine Raumfrequenz von Zeichen mit einer gewöhnlichen Dicke niedriger als eine von Halbton-Punkten mit einer gewöhnlichen Dichte. Die oben erwähnte niedrige Frequenz entspricht im allgemeinen der Raumfrequenz der Zeichen. Somit ist hinsichtlich Bildteilen, die den Zeichen entsprechen, ein Ausgangswert des Kantenausmaßberechnungsfilters 11 relativ hoch und somit wird der Kantenverbesserungskoeffizient erhöht. Infolgedessen sind Schärfe der Zeichen wirksam verbessert. Auf der anderen Seite wird hinsichtlich eines Bildteiles, der in dem Halbton-Hintergrund enthalten ist, ein Ausgangswert des Kantenausmaßberechnungsfilters relativ niedrig und somit wird der Kantenausmaßkoeffizient reduziert. Infolgedessen wird eine Verbesserung bzw. Verstärkung der Kanten, die in dem Halbton-Hintergrund vorhanden sind, das heißt eine Verbesserung bzw. Verstärkung der Kanten von Halbton-Punkten wirksam unterdrückt.
Die Erzeugung der Kantenverbesserungskoeffizienten durch den Laplace-Operator 12 weist Charakteristiken derartig auf, daß der Laplace-Operator signifikante bzw. wesentliche Ausgangswerte für den Bereich aller möglichen Raumfrequenzen (0 bis 10 Zeilenpaare pro Millimeter) für Bildteile aufweist, die darin Kanten haben. Somit ist es möglich, eine hohe Bildqualität für In-Halbton-Zeichen zu erzielen. Insbesondere ist eine Kantenverbesserungsoperation, so daß Kanten mit hohen Raumfrequenzen verbessert werden, wirksam, um Schärfe von Zeichen zu verbessern. Somit wird es vorgezogen, daß der Laplace-Operator Charakteristiken aufweist, um so die oben erwähnte Kantenverbesserungsoperation zu erzielen. Eine Feineinstellung eines Koeffizienten der Kantenausmaße, die durch den Kantenausmaßberechnungsfilter 11 berechnet werden, das heißt wie groß Koeffizienten der berechneten Kantenausmaße verwendet werden sollten, um direkt die Kantenverbesserungskoeffizienten zu steuern, die durch den Laplace-Operator erzeugt werden, ist durch die folgende Art und Weise möglich: (? - 39) Eine geeignete Tabellenkonversionseinrichtung wird bei einer Position zwischen dem Berechnungsfilter 11 und einer Multiplikationsvorrichtung 13 eingefügt, die durch ein Symbol "a", das in Fig. 8 gezeigt ist, hervorgehoben ist. Die Tabellenkonversionseinrichtung konvertiert einen nach dem anderen Werte, die durch den Berechnungsfilter 11 in Übereinstimmung mit einer Konversionstabelle ausgegeben werden.
Somit werden durch jede Raumfiltereinheit, die in Fig. 1 und 5 gezeigt ist, Tonoszillationen aufgrund von Halbton-Punkten, die in einem halbton-gedruckten Bildteil vorhanden sind, geglättet. Auf-Halbton-Zeichen werden so verarbeitet, daß Tonoszillationen aufgrund von Halbton-Punkten, die in einem Halbton-Hintergrund der In-Halbton- Zeichen vorhanden sind, geglättet werden. Weiter werden Kanten der Halbton-Punkte nicht als Kanten behandelt, die zu verbessern sind, und Kanten von Zeichen, die sogar in dem Halbton-Hintergrund vorhanden sind, werden verbessert. Infolgedessen kann ein reproduziertes Bild erhalten werden, bei dem die Schärfe von Bildteilen, was gewünscht ist, verbessert ist und ungewünschte Tonoszillationen, die in Bildteilen vorhanden sind, sind entfernt.
Mit Bezugnahme auf Fig. 10 wird ein zweites Beispiel eines Aufbaus, der auf eine adaptive Kantenverbesserungseinheit anwendbar ist, die in Fig. 1 und 5 gezeigt ist, nun beschrieben. Der Aufbau, der in Fig. 10 gezeigt ist, ist derselbe wie jener, der in Fig. 8 gezeigt ist, und zwar mit der Ausnahme eines anderen Kantenausmaßberechnungsfilters 15, der anstelle des Kantenausmaßberechnungsfilters 11 vorgesehen ist, der in dem Aufbau verwendet wird, der in Fig. 8 gezeigt ist. Unter Bezugnahme auf Fig. 11 wird nun ein spezifisches Beispiel des Kantenausmaßberechnungsfilters 15 beschrieben. Der Kantenausmaßfilter, der in Fig. 11 gezeigt ist, führt einen Filterprozeß gemäß einer ersten Ableitung mit Tonpegeln eines Pixelsatzes durch, der aus einem aktuell verarbeiteten Pixel und Pixeln, die den aktuell verarbeiteten Pixel umgeben, besteht. Das heißt der Filter, der in Fig. 11 gezeigt ist, erhält einen Absolutwert einer ersten Ableitung von Eingangsbilddaten I, die die Tonpegel des oben erwähnten Pixelsatzes anzeigen, um so einen Tongradienten entlang einer Hauptabtastrichtung zu erhalten, und erhält einen Absolutwert einer ersten Ableitung der Eingangsbilddaten I, um so einen Tongradienten entlang einer Unterabtastrichtung zu erhalten. Der Filter erhält dann, um ein Kantenausmaß zu sein, den Maximalwert der somit erhaltenen Absolutwerte, das heißt der Maximalwert von Absolutwerten von Tongradienten entlang der zwei Richtungen. Eine Funktion f(x), die in Fig. 11 gezeigt ist, ist eine Funktion, um das somit erhaltene Kantenausmaß in einem Wert zu normalisieren. Der mögliche Maximalwert davon ist 1. Hinsichtlich eines weiteren Details des Ausdrucks, der in Fig. 11 gezeigt ist, wird auf eine Gleichung 1 und eine Beschreibung, die die Gleichung betrifft, die in der oben erwähnten japanischen offengelegten Patentanmeldung Nr. 61-157162 offenbart ist, verwiesen. Charakteristiken des Laplace-Operators 12 und des Kantenausmaßberechnungsfilters 15, die von Raumfrequenzen relevanter Bildteile abhängen, ähneln jenen des Laplace-Operators 12 und des Kantenausmaßberechnungsfilters 11, der hinsichtlich des Aufbaus, der in Fig. 8 gezeigt ist, beschrieben wurde. Das heißt, der Laplace-Operator 12 weist einen großen Ausgangswert insbesondere für einen Bildteil mit einer hohen Raumfrequenz in dem Frequenzbereich auf, während der Kantenausmaßberechnungsfilter 15 einen großen Ausgangswert insbesondere für einen Bildteil aufweist, der eine niedrige Raumfrequenz aufweist, die niedriger ist als der obige Frequenzbereich. Der Aufbau des Kantenausmaßberechnungsfilters 15 ist nicht auf jenem beschränkt, der in Fig. 11 gezeigt ist, und verschiedene Strukturen, die ähnliche Funktionen durchführen, können bei dem Kantenausmaßberechnungsfilter 15 angewendet werden.
Weiter ist die vorliegende Erfindung nicht auf die oben beschriebenen Ausführungsformen beschränkt und Variationen und Modifikationen können durchgeführt werden, ohne von dem Umfang der vorliegenden Erfindung abzuweichen.

Claims

1. Raumfiltereinheit zum Raumfiltern von Bilddaten, wobei die Bilddaten Tonpegel eines Bildes darstellen;

wobei die Raumfiltereinheit folgendes umfaßt:

eine erste Filtereinrichtung (3), um einen Glättungsprozeß mit den Bilddaten durchzuführen;

wobei der Glättungsprozeß ein Prozeß ist, durch den Tonoszillationen, die durch die Tonpegel gebildet werden, unterdrückt werden; und

eine zweite Filtereinrichtung (4), um einen adaptiven Kantenverbesserungsprozeß mit den Bilddaten durchzuführen, die zuvor den Glättungsprozeß durchgemacht haben;

wobei der adaptive Kantenverbesserungsprozeß ein Prozeß ist, durch den die Schärfe von Kanten verbessert bzw. verstärkt wird, wobei die Kanten Teile sind, die steile Tongradienten in dem Bild aufweisen;

wobei eine Art und Weise des adaptiven Kantenverbesserungsprozesses von einem Kantenausmaß bzw. Kantenumfang abhängt, der in den Eingangsbilddaten vorhanden ist; und

wobei das Kantenausmaß bzw. der Kantenumfang einen Grad darstellt, wie steil Tongradienten von Tonpegeln sind, die durch die Bilddaten dargestellt werden;

dadurch gekennzeichnet, daß:

die erste Filtereinrichtung (3) den Glättungsprozeß mit den Bilddaten in der Gestalt eines hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Signals durchführt;

wobei das hinsichtlich des Reflexionsgrades lineare Signal Tonpegel darstellt, die hinsichtlich des Reflexionsgrades des Lichts, das durch ein Originalbild reflektiert wird, linear sind;

wobei die Raumfiltereinheit weiter eine Datenform-Konvertiereinrichtung (6) zum konvertieren der Form bzw. Gestalt der Bilddaten von der Form bzw. Gestalt des hinsichtlich des Reflexionsgrades linearen Signals in die Form bzw. Gestalt eines hinsichtlich der Dichte linearen Signals, bevor die zweite Filtereinrichtung den adaptiven Kantenverbesserungsprozeß mit den Bilddaten durchführt, umfaßt; und

das hinsichtlich der Dichte lineare Signal Tonpegel darstellt, die hinsichtlich Dichten des Originalbildes linear sind.

2. Raumfiltereinheit nach Anspruch 1,

dadurch gekennzeichnet, daß:

die Raumfiltereinheit weiter eine Bildbereichs-Klassifikationseinrichtung (1) zum Klassifizieren des Bildes in Zeichenbereiche und andere Bereiche umfaßt;

die Zeichenbereiche Bereiche sind, die Zeichen in einem weißen Hintergrund aufweisen;

der Glättungsprozeß und der adaptive Kantenverbesserungsprozeß mit den anderen Bereichen durchgeführt wird.

3. Raumfiltereinheit nach Anspruch 1,

dadurch gekennzeichnet, daß:

die erste Filtereinrichtung (3) Tonoszillationen aufgrund von Halbton-Punkten entfernt, die in dem Bild vorhanden sind;

die zweite Filtereinrichtung (4) Kanten außer jenen Kanten aufgrund der Halbton-Punkte verbessert bzw. verstärkt.

4. Raumfiltereinheit nach Anspruch 1,

dadurch gekennzeichnet, daß:

die zweite Filtereinrichtung (4) folgendes umfaßt:

eine Kantendetektionseinrichtung (11 oder 15) zum Detektieren von Kanten und Grenzen von Zeichen, die in dem Bild vorhanden sind; und

eine Kantenverbesserungseinrichtung (12) zum Verbessern der Kanten, die durch die Kantendetektionseinrichtung detektiert werden.

5. Raumfiltereinheit nach Anspruch 4,

dadurch gekennzeichnet, daß:

die Kantendetektionseinrichtung (11 oder 15) einen Raumfrequenz-Bandpaßfilter zum Detektieren von Kanten des Bildes umfaßt, das Raumfrequenzen aufweist, die jenen von gewöhnlichen Zeichen entsprechen.

6. Raumfiltereinheit nach Anspruch 4,

dadurch gekennzeichnet, daß:

die Kantenverbesserungseinrichtung (12) hohe Raumfrequenzen, wie sie Kanten aufweisen, verstärkt bzw. verbessert.

7. Raumfiltereinheit nach Anspruch 1,

dadurch gekennzeichnet, daß:

die zweite Filtereinrichtung (4) folgendes umfaßt:

einen Kantenausmaßberechnungsfilter (11 oder 15) zum Berechnen der Kantenausmaße; und

einen Kantenverbesserungsfilter (12) zum Verbessern der Kanten in einer Art und Weise, die von den Kantenausmaßen abhängt, die durch den Kantenausmaßberechnungsfilter berechnet werden;

wobei der Kantenausmaßberechnungsfilter (11 oder 15) große Ausgangswerte aufweist, die insbesondere für Bildteile des Bildes sind, die relativ niedrige Raumfrequenzen aufweisen, während der Kantenverbesserungsfilter (12) große Ausgangswerte aufweist, die insbesondere für Bildteile des Bildes sind, die hohe Raumfrequenzen aufweisen, die höher sind als die relativ niedrigen Raumfrequenzen.

8. Raumfiltereinheit nach Anspruch 7,

dadurch gekennzeichnet, daß:

der Kantenausmaßberechnungsfilter (11) jedes Kantenausmaß infolge der Erzielung einer Differenz zwischen dem maximalen Tonpegel und dem minimalen Tonpegel von Tonpegeln eines relevanten Bildteils des Bildes erhält.

9. Raumfiltereinheit nach Anspruch 7,

dadurch gekennzeichnet, daß:

der Kantenausmaßberechnungsfilter (15) eine erste Ableitung der Bilddaten erhält, um so die Kantenausmaße zu erhalten.

10. Raumfiltereinheit nach Anspruch 7,

dadurch gekennzeichnet, daß:

der Kantenausmaßfilter (12) einen Laplace-Operator zum Erzielen einer zweiten Ableitung der Bilddaten umfaßt.

11. Raumfiltereinheit nach Anspruch 7,

dadurch gekennzeichnet, daß:

die Raumfiltereinheit weiter eine Feineinstelleinrichtung zum Feineinstellen eines Koeffizients der Kantenausmaße umfaßt, die von dem Kantenverbesserungsfilter (12) zu berücksichtigen sind.