JP2000261664A

JP2000261664A - 画像処理装置

Info

Publication number: JP2000261664A
Application number: JP11065666A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Shibaki; 弘幸芝木; Hiromi Okubo; 宏美大久保; Hiroki Kubozono; 浩喜久保園; Hiroshi Ishii; 石井　　博
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1999-03-11
Filing date: 1999-03-11
Publication date: 2000-09-22

Abstract

(57)【要約】【課題】画像入力装置のノイズ特性情報の認識結果に
基づいた最適な画像処理を行う画像処理装置を提供する
ことにある。【解決手段】画像入力手段または画像出力手段のいず
れか一方または両方の特性情報を認識する特性情報認識
手段１と、入力された画像データから画像属性を判定
し、像域ごとに分離する像域分離手段２と、分離させら
れた像域に基いて前記画像入力手段からの画像データに
対し画質処理を施す画質処理手段３と、前記特性情報認
識手段の認識結果に応じて、前記像域分離手段の分離処
理を制御する像域分離制御手段４と、前記画質処理手段
の画質処理を制御する画質処理制御手段５とを備え、前
記特性情報認識手段によって認識される特性情報は、少
なくとも前記画像入力手段のノイズに関するノイズ特性
情報を含むことを特徴とした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、原稿を読み取るス
キャナ等の画像入力装置から入力された画像データを、
画像入力装置または画像出力装置の特性情報に基いて処
理する画像処理装置に関し、特に画像入力装置のノイズ
特性情報の値によって処理を変える画像処理装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】画像入力装置で原稿を読み取り、読み取
った画像データを画像処理装置で画像処理し、画像処理
された画像データに基づいて画像出力装置で画像を出力
させる画像形成装置は、それぞれの装置が一つの装置内
に収まった形態のものから、スキャナーで代表される画
像入力装置、パソコンで代表される画像処理装置、プリ
ンタで代表される画像出力装置がそれぞれネットワーク
を介して接続されているシステム形態のものまで非常に
幅が広く利用されている。上記中の前者は複写機で代表
されるような装置であり、後者はネットワークを介して
各装置が接続されているシステムである。しかしなが
ら、いずれの形態であっても、画像入力装置や画像出力
装置の固有の特性情報の違いによって、形成される画像
品質が大きく変わるという特性を有している。特に、ネ
ットワークを介して接続されている後者の例では、選択
されたスキャナーまたはプリンタによって特性情報がそ
の度に異なり、システム構成が違う度に異なった画質の
画像が得られたり、画質劣化を伴った画像が得られたり
することが度々発生していた。そのために、画像を処理
する画像処理装置において、接続されるスキャナーやプ
リンタの固有の特性情報を前以って認識し、認識された
特性情報に適した画質処理を行う画像処理装置が考案さ
れている。例えば、個々の画像データの作成過程と出力
モードに応じて適切な補正特性を設定し、画像を処理す
ることによって最適な画像を得るようにした特開平９−
１７２５４３号公報に提案されたような画像処理装置の
例も既に世に出されている。また、画像入力装置からの
画像データを像域ごとに分離し、分離された像域ごとに
画像処理を施して最適な画像を得るようにした画像処理
装置も既に実用になっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記の特開平９−１７
２５４３号公報に提案されている画像処理装置での補正
特性は、入出力装置および入力画像種別に対する空間周
波数特性であり、この空間周波数特性に基いて画像デー
タの空間周波数特性を変換している。しかしながら、あ
る入出力装置間での高精細な画像出力を行うためには、
上記の空間周波数特性を変換する処理だけでは不十分で
あり、入出力装置間での階調特性変換、画像中の個々の
画像属性を自動的に認識するための像域分離処理および
認識された像域分離に対する適応な処理、入出力装置間
での解像度情報により行なう解像度変換処理、色再現を
忠実に行なう色変換処理等が必要になってくる。また、
これを解決するための解決手段として入出力装置のガン
マ特性情報、ＭＴＦ特性情報、色特性情報、スキャナＲ
ＧＢドット位置ズレ特性情報、および解像度特性情報等
の諸特性情報を認識して、認識した特性情報に基いて最
適な画像処理を施す画像処理装置は既に提案されてい
る。しかし、スキャナで処理する画像信号には、ＣＣＤ
変換素子、プリアンプ回路、サンプルホールド回路、Ａ
ＧＣ（Automatic Gain Control ）回路、Ａ／Ｄ変換
回路等で発生するノイズ成分が含まれており、ノイズ成
分の大きい画像データでは所定の像域分離処理ができな
いなどの問題が発生していた。また、ＭＴＦが劣化した
画像の場合にも、エッジ部において平滑化されたような
画像となっており、このように平滑化されたエッジ部を
検出しようと試みてもエッジ特異点の抽出が困難となっ
て、いままでのようなやり方では正しい分離処理を行う
ことができない。このような場合、分離処理過程の前処
理としてＭＴＦ補正フィルタを用いてＭＴＦを強調する
方法もあるが、極端にＭＴＦが劣化した画像の場合は画
像信号に含まれるノイズ成分も強調してしまうので、絵
柄領域で占める部分の中に文字領域が誤って入ってきた
り、逆に文字領域で占める部分の中に絵柄領域が誤って
入ってきたりして、従来のままの処理を行なっていたの
では、結果的に良好な画像は得られなかった。そこで、
本発明が解決しようとする課題は、画像入力装置のノイ
ズ特性情報の認識結果に応じた画像処理を行なって、ノ
イズ成分を含んだ画像データに対しても優れた画質処理
を行う画像処理装置を提供することにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１記載の画像処理装置の発明では、画像入力
手段から入力した画像データを画像処理し、画像出力手
段に処理した画像データを出力する画像処理装置におい
て、画像入力手段または画像出力手段のいずれか一方ま
たは両方の特性情報を認識する特性情報認識手段と、前
記画像入力手段により入力された画像データから画像属
性を判定し、像域ごとに分離する像域分離手段と、前記
像域分離手段によって分離させられた像域に基いて前記
画像入力手段からの画像データに対し画質処理を施す画
質処理手段と、前記特性情報認識手段の認識結果に応じ
て、前記像域分離手段の分離処理を制御する像域分離制
御手段と、前記画質処理手段の画質処理を制御する画質
処理制御手段と、を備え、前記特性情報認識手段によっ
て認識される特性情報は、少なくとも前記画像入力手段
のノイズに関するノイズ特性情報を含むことを特徴とす
るものである。また、請求項２記載の発明では、請求項
１記載の画像処理装置において、像域分離手段は画像中
の網点部を検出する網点検出機能を備え、前記特性情報
認識手段によって認識されるノイズ特性情報の値が大き
くなるにしたがって、像域分離制御手段は、像域分離手
段による網点検出をよりし難くなるように制御すること
を特徴とするものである。また、請求項３記載の発明で
は、請求項１記載の画像処理装置において、像域分離手
段は画像中の有色彩または無色彩を検出する色画素検出
機能を備え、前記特性情報認識手段によって認識される
ノイズ特性情報の値が大きくなるにしたがって、像域分
離制御手段は、像域分離手段による色画素検出をよりし
難くなるように制御することを特徴とするものである。
また、請求項４記載の発明では、請求項１記載の画像処
理装置において、前記像域分離制御手段は、前記特性情
報認識手段によって認識されるノイズ特性情報の値があ
らかじめ定められた所定値以下では、像域分離手段に所
定の像域分離処理を行なわせ、ノイズ特性情報の値があ
らかじめ定められた所定値以上の場合は、所定値から離
れるにしたがって像域分離手段に像域分離処理の一部ま
たは全ての処理を行なわせないように制御することを特
徴とするものである。

【０００５】上記のように構成された請求項１の画像処
理装置の発明は、特性情報認識手段によってノイズ特性
情報を認識できるようになっているので、ノイズ特性情
報に適した画像処理を行なうことができる。また、請求
項２の発明は、請求項１のように構成された画像処理装
置の発明に加えて、特性情報認識手段によって認識され
るノイズ特性情報の値が大きくなるにしたがって、像域
分離制御手段は、像域分離手段の網点検出をよりし難く
なるように制御しているので、ノイズ成分が少しぐらい
大きくなっても画像の平均濃度部を網点領域と誤って認
識することがなくなり、ノイズにより誤動作の少ない像
域分離手段を提供することができる。また、請求項３の
発明は、請求項１のように構成された画像処理装置の発
明に加えて、特性情報認識手段によって認識されるノイ
ズ特性情報の値が大きくなるにしたがって、像域分離制
御手段は、像域分離手段の色画素検出をよりし難くなる
ように制御しているので、ノイズ成分が少しぐらい大き
くなっても画像の無色彩領域を有色彩領域と誤って認識
することがなくなり、ノイズにより誤動作の少ない像域
分離手段を提供することができる。また、請求項４の発
明は、請求項１のように構成された画像処理装置の発明
に加えて、特性情報認識手段によって認識されるノイズ
特性情報の値があらかじめ定められた所定値以下では、
像域分離手段に所定の像域分離処理を行なわせ、ノイズ
特性情報の値があらかじめ定められた所定値以上の場合
は、所定値から離れるにしたがって像域分離手段に像域
分離処理の一部または全ての処理を行なわせないように
制御させているので、ノイズ成分がある所定値より大き
くなって像域分離処理の機能が正しく動作しなくなる範
囲でも著しい画質劣化を起こすのを防止することができ
る。

【０００６】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態を添付
図面に基づいて詳細に説明する。図１は、ネットワーク
４０上に各種の画像入力装置、画像処理装置および画像
出力装置が接続されている例を示している。各人が自分
のパソコンをネットワーク４０に接続するだけで、デー
タベースや入出力装置を共通に使用することができるの
で、今後ますます多方面で使用されてくるものと思われ
る。図では、ＭＦ（マルチファンクション）複写機４
１、スキャナ４２、４４、ラップトップコンピュータ４
３、パーソナルコンピュータ４５、レーザプリンタ４
６、４７、およびモデム４８等がネットワーク４０に接
続されている例である。また、モデム４８には公衆回線
で遠隔にあるファックス４９と接続されている。ここ
で、スキャナ４２、４４は後述するスキャナプロファイ
ルと呼ばれている入力装置固有の特性情報を持ってお
り、レーザプリンタ４６、４７は同じく後述するプリン
タプロファイルと呼ばれている出力装置固有の特性情報
を持っている。また、ＭＦ（マルチファンクション）複
写機４１とファックス４９はスキャナプロファイルおよ
びプリンタプロファイルを持っている構成になってい
る。従って、例えば、原稿をスキャナ４２で読み取っ
て、スキャナ４２から出力した画像データをパーソナル
コンピュータ４５に取り込み、画像処理を施してレーザ
プリンタ４７から出力する場合を想定すると、パーソナ
ルコンピュータ４５はスキャナ４２から画像データとス
キャナプロファイルを取り込み、同時にレーザプリンタ
４７からプリンタプロファイルも取り込んでいる。さら
に、スキャナプロファイルとプリンタプロファイルから
取り込んだ情報に基いて、パーソナルコンピュータはス
キャナ４２から取り込んだ画像データを処理し、処理し
た画像データに基いてレーザプリンタ４７で画像を出力
する。このような構成にすることによって、スキャナ４
２とスキャナ４４間の特性情報の違いや、レーザプリン
タ４６とレーザプリンタ４７間の特性情報の違いがあっ
ても、選択された画像入力装置（スキャナ４２またはス
キャナ４４）および画像出力装置（レーザプリンタ４６
またはレーザプリンタ４７）間の個々の特性情報を考慮
して処理されることになり、全体を通して最適化を図っ
た高品質の画像を得ることができる。

【０００７】図２は、画像入出力装置の特性情報を取り
込んで最適化処理を行う画像処理装置１０の主要部を示
したブロック図である。ここで、画像入力装置３０は入
力した原稿または画像データを入力処理する画像入力手
段である画像入力部３０ａと、画像入力部３０ａ固有の
特性情報であるスキャナプロファイル３０ｂとを有して
いる。また、画像出力装置３１も、同様に、画像処理装
置１０から受け取った画像データに基づいて画像を出力
する画像出力手段である画像出力部３１ａと、画像出力
部３１ａ固有の特性情報であるプリンタプロファイル３
１ｂとを有している。さらに、画像処理装置１０では、
スキャナプロファイル３０ｂまたはプリンタプロファイ
ル３１ｂのいずれか一方または両方の特性情報を取り入
れて画像処理を最適化させる最適化制御部９と、画像入
力部３０ａからの画像データを受け取って、上記最適化
制御部９からの最適化処理に基づいて各種の画像処理を
行う画像処理部８とを有している。従って、全体の処理
動作としては、原稿または画像データを画像入力部３０
ａで受け取って入力処理し、次段の画像処理部８に渡
す。もし、入力が原稿の場合には、画像入力部３０ａは
コンタクトガラスに載せた原稿をＣＣＤ等の光電変換素
子によって画像を読み込み、シェーディング補正、ガン
マ補正等の画像補正を行ない、画像データとして次段の
画像処理部８に伝達する。また、入力が画像データの場
合は、画像入力部３０ａはノイズ除去、波形整形等の画
像補正を行ない、画像データとして次段の画像処理部８
に伝達する。また、画像処理装置１０の最適化制御部９
は、画像入力部３０ａや画像出力部３１ａの固有の特性
情報であるスキャナプロファイル２０ａとプリンタプロ
ファイル２１ａとを入力する。さらに、最適化制御部９
はスキャナプロファイル２０ａとプリンタプロファイル
２１ａの情報に基いて画像処理部８で最適な処理ができ
る処理条件を算出し、算出した処理条件を画像処理部８
に与える。画像処理部８では、最適化制御部９から与え
られた処理条件に基づき画像入力部３０ａから入力する
画像データの解像度特性、空間周波数特性、階調特性、
色特性等を変換処理して、画像出力部３１ａに出力す
る。画像出力部３１ａでは入力した画像データを顕像化
し、画像を記録媒体に出力する。

【０００８】また、図３は、本発明の画像処理装置１０
において、図２における画像処理部８と最適化制御部９
との機能をより詳細に示したブロック図である。ここ
で、画像処理部８は、像域分離手段である像域分離部２
と画質処理手段である画質処理部３とから構成されてい
る。また、最適化制御部９は、特性情報認識手段である
特性情報認識部１と、像域分離制御手段である像域分離
制御部４と、画質処理制御手段である画質処理制御部５
とから構成されている。ここで、特性情報認識部１はス
キャナプロファイル３０ｂまたはプリンタプロファイル
３１ｂの特性情報を認識する。また、像域分離制御部４
は特性情報認識部１の認識結果から、最適な像域分離が
行なえるように像域分離部２のパラメータまたは像域分
離処理の最適化を行うものである。同様に、画質処理制
御部５は特性情報認識部４の認識結果から、最適な画質
処理が行なえるように画質処理部３のパラメータまたは
画質処理の最適化を行うものである。図３に基いて最適
化処理の主要動作を説明する。先ず、画像入力装置３０
の画像入力部３０ａは原稿または画像データを入力し、
次段の画像処理部８で処理し易い画像データの形態に整
えて出力する。また、画像入力装置３０は画像を入力処
理する上で固有の特性情報であるスキャナプロファイル
３０ｂを持っており、最適化制御部９の特性情報認識部
１にその情報を伝えている。同様に、画像出力装置３１
は、画像出力部３１ａで画像データを出力処理する上で
固有の特性情報であるプリンタプロファイル３１ｂを特
性情報認識部１に伝える。

【０００９】さらに、画像入力部３０ａから出力された
画像データは、画像処理部８の画質処理部３と像域分離
部２に入力する。画質処理部３は、図示したようにフィ
ルタ処理部１１、密度変換処理部１２、γ（ガンマ）変
換処理部１３、色変換処理部１４、および中間調処理部
１５等の各処理部から構成されており、画像入力部２１
ａから出力された画像データは、先ず、初段のフィルタ
処理部１１に入力する。また、像域分離部２では、入力
した画像データを用いて入力画像の画像属性が、文字や
線画等のエッジ部を持つ領域であるか、網点印刷画像で
ある網点部を持つ領域であるか、または写真等の連続階
調部を持つ絵柄領域であるかを判定する。この領域判定
の際に、像域分離制御部４は特性情報認識部１の認識結
果に基いて像域分離部２の領域判定の検出閾値等を制御
している。この制御の詳細は後述する。この像域分離部
２の像域分離結果に応じて、前述のフィルタ処理部１
１、密度変換処理部１２、γ（ガンマ）変換処理部１
３、色変換処理部１４、中間調処理部１５等の各処理部
に異なった処理をとらせている。また、フィルタ処理部
１１では、スキャナによって劣化したＭＴＦ(Modulatio
n Transfer Function) 特性を補正したり、網点印刷原
稿に生じるモアレを低減するフィルタ処理を施すことに
より画像の空間周波数の変換処理を行う。また、密度変
換処理部１２では入力解像度と出力解像度とに差異があ
る場合や、入力画像に拡大や縮小の変倍処理を必要とす
る場合に解像度変換処理を行う。また、γ変換処理部１
３では所望の階調特性になるように画像データの階調特
性の変換処理を行う。また、色変換処理部１４ではスキ
ャナからのＲＧＢ入力画像をプリンタの再現色であるＣ
ＭＹＫデータに変換処理を行う。また、中間調処理部１
５ではプリンタの出力特性により組織的ディザ処理や誤
差拡散処理等の変換処理を行う。また、前述したが、最
適化制御部９は、特性情報認識部１の認識結果に基いて
最適な像域分離処理や画質処理が行なえるように像域分
離部２や画質処理部３を制御するものである。さらに、
画質処理部３の各処理部によって変換処理された画像デ
ータは画像処理部８から画像出力部３１ａに伝達され、
画像出力部３１ａによって紙等の媒体上に出力される。

【００１０】図４、図５は最適化制御部９における最適
化処理を説明するためのスキャナプロファイル３０ｂや
プリンタプロファイル３１ｂの情報を示したものであ
る。図４の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は空間周波数特性を
示した図である。図４（Ａ）は画像入力装置３０の代表
例であるスキャナの入力ＭＴＦ特性情報を示した例であ
り、図４（Ｂ）は画像出力装置３１の代表例であるプリ
ンタの出力ＭＴＦ特性情報を示した例である。これらの
特性情報は、図３の特性情報認識部１で認識される。例
えば、図４（Ａ）のような入力ＭＴＦ特性情報を持つス
キャナで原稿を読み取って、図４（Ｂ）のような出力Ｍ
ＴＦ特性情報を持つプリンタで媒体上に出力する場合に
は、その合成された特性情報は図４（Ａ）と図４（Ｂ）
に示すＭＴＦ特性を掛け合わせたものとなる。従って、
得られる出力画像のＭＴＦ特性は、かなり周波数特性の
劣化したものとなる。そこで、例えば、出力画像のＭＴ
Ｆ特性が原稿に対して劣化がない図４（Ｃ）のようなＭ
ＴＦ特性を、目標とする（ターゲット）ＭＴＦ特性とし
てあらかじめ記憶しておく。即ち、上述したスキャナプ
ロファイル３０ｂには図４（Ａ）のようなスキャナの入
力ＭＴＦ特性情報が記述されており、プリンタプロファ
イル３１ｂには図４（Ｂ）のようなプリンタの出力ＭＴ
Ｆ特性情報が記述されている。そこで、最適化制御部９
の画質処理制御部５は、特性情報認識部１の認識結果か
ら上記のＭＴＦ特性を掛け合わせた特性を得る。さら
に、得られたＭＴＦ特性からターゲットＭＴＦ特性にす
るにはどのようなフィルタ係数を持った処理が必要かを
求める。画質処理部３のフィルタ処理部１１において求
められたフィルタ係数特性を用いてフィルタ処理を施さ
せることにより、入力から出力までの全体の系がターゲ
ットＭＴＦ特性で処理されたと同じ効果を持たせること
が可能となる。

【００１１】また、図５の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、
（Ｄ）はγ特性を最適化にする例を説明するものであ
る。図５（Ａ）はスキャナプロファイル３０ｂから取り
込んだスキャナのγ特性情報を示してある。横軸は原稿
の読み込み濃度、縦軸はスキャナからの出力階調レベル
である。また、図５（Ｂ）はプリンタプロファイル３１
ｂから取り込んだプリンタのγ特性情報であり、プリン
タに入力される階調レベルに対する紙印刷濃度で示され
ている。また、図５（Ｃ）は上記空間周波数特性の最適
化例と同様に、全体の系において目標（ターゲット）と
するγ特性であり、入力に対する出力の目標とすべきγ
特性情報で示されている。従って、画質処理制御部５
は、図５（Ａ）と図５（Ｂ）のγ特性情報を基に、全体
の系が図５（Ｃ）となるようなγ補正特性、即ち、図５
（Ｄ）を発生する。さらに、画質処理部３のγ変換処理
部１３では、図５（Ｄ）のようなγ補正特性でもって画
像処理が行われることになる。その他の処理部の説明は
省いたが、密度変換処理部１２、色変換処理部１４また
は中間調処理部１５においても必要に応じ同様な補正処
理が行われる。ここで、最適化にしたがって画像処理を
行なう場合に、フィルタ処理では周波数空間でのフィル
タ処理でも、実空間でのコンボリューション演算によっ
てもよく、例えば、５×５マトリクスによるコンボリュ
ーション演算の場合には最適化制御部９によって５×５
マトリクスによるフィルタ係数パラメータを決めること
になる。

【００１２】また、図６は、本発明の画像処理装置にお
ける像域分離部２のより詳細なブロック図である。図に
おいて、像域分離部２は注目画素検知回路２ａ、閾値調
整回路２ｂ、エッジ検出回路２０、網点検出回路２１、
色画素検出回路２２、および総合判定回路２ｃ等から構
成されている。注目画素検知回路２ａは、画像データの
中から注目画素を抜き出して注目画素の特性を検出する
回路である。また、検出された注目画素を上記エッジ検
出回路２０、網点検出回路２１、および色画素検出回路
２２にてそれぞれの特性を検出する際に、像域分離制御
部４からの像域制御データを基に各回路で検出する閾値
レベルを調整する役目を担うのが閾値調整回路２ｂであ
る。さらに、エッジ検出回路２０はＲＧＢデータの中の
Ｇデータを入力し、所定サイズのマトリクスによりパタ
ーンマッチングを行って文字や線画のエッジを検出する
ようになっており、パターンマッチング回路２０ａと膨
張処理回路２０ｂ等で構成されている。また、Ｇデータ
を用いるのは、Ｇデータが輝度信号に近い特性を持って
いるからである。ここで、注目画素を判定する画像デー
タのパターンは３×３の構成では図８のようになってお
り、注目画素（記号＊で表示）に対して周辺の画素はａ
〜ｈで表されている。また、パターンマッチング回路２
０ａに前以って記憶されているエッジ検出パターンは、
図７の（Ａ）〜（Ｄ）で示されている。

【００１３】また、図７において記号＊は注目画素、黒
丸印は黒画素、白丸印は白画素を表している。黒画素お
よび白画素とは入力された画像データに対しある所定の
２つの閾値によって閾値処理を行い、黒画素、白画素、
グレー画素の３値化したものから求められる。即ち、記
号＊の注目画素が図７（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）
のどれかに該当しているパターン構成になっていると、
注目画素をエッジ候補として次段の膨張処理回路２０ｂ
に送られ、膨張処理回路２０ｂで膨張処理を行い、得ら
れた領域をエッジ領域としている。また、網点検出回路
２１はエッジ検出回路２０と同様にＧデータを入力し、
所定サイズのマトリクスによりピーク検出を行って網点
を検出するようになっており、ピーク検出回路２１ａと
膨張処理回路２１ｂで構成されている。注目画素のピー
ク検出はピーク検出回路２１ａで行っており、図８のよ
うな注目画素（記号＊）が周辺の全ての画素ａ〜ｈより
も値が大きく、かつ周辺の画素ａ〜ｈの平均値と注目画
素との差の絶対値が所定の閾値よりも大きいとき、注目
画素（記号＊）を網点候補（山ピーク）として処理す
る。また、同様に注目画素が周辺の全ての画素ａ〜ｈよ
りも値が小さく、かつ周辺の画素ａ〜ｈの平均値と注目
画素との差の絶対値が所定の閾値よりも小さいとき、注
目画素（記号＊）を網点候補（谷ピーク）として処理す
る。さらに、上記の両網点候補に対して次段の膨張処理
回路２１ｂで膨張処理を行い、得られた領域を網点領域
としている。上記のピーク検出回路２１ａにおけるピー
ク検出の際に、画像入力装置３０の所定の特性情報の値
に基いて、検出するための閾値を閾値調整回路２ｂで変
化させて行うようになっていることはエッジ検出や色検
出における場合と同じである。

【００１４】また、色画素検出回路２２はＲＧＢデータ
全てを入力し、色差判定回路２２ａで注目画素に対する
色差判定を行う。即ち、注目画素に対するＲＧＢ各色の
値の差が所定の閾値より大きい場合に色画素候補とし、
色画素候補と検出された画素に対して次段の膨張処理回
路２２ｂで膨張処理を行い、得られた領域を有色彩領域
としている。さらに、前述したエッジ検出回路２０、網
点検出回路２１または色画素検出回路２２で得られた各
検出結果を総合判定回路２ｃで表１に示された真理値表
に基き総合判定し、色文字領域、黒文字領域または絵柄
領域の３つの画像領域に分離している。従って、画像処
理部８（図３参照）では像域分離部２の分離結果に応じ
て各画像属性に最適な画像処理を行なっている。

【表１】また、上記に示したような典型的な像域分離アルゴリズ
ムでは、スキャナのような画像入力装置３０のノイズ特
性がその像域分離性能に大きな影響を与える。例えば、
大きなノイズ成分を含んだ画像を出力するノイズ特性の
劣悪なスキャナでは、本来、平坦な濃度領域のところで
もノイズ成分により濃度が突出したところができて、網
点検出回路２１においてピーク検出され、網点候補画素
として誤検出される。従って、所望する像域分離結果が
得られず画像品質を劣化させる大きな要因の一つになっ
ていた。

【００１５】次に、図９〜図１３までの図を使用して、
画像入力装置３０のノイズ特性により像域分離部２の網
点検出感度または色画素検出感度を変化させて、良好な
像域分離処理が可能となることを説明する。先ず、図３
において、スキャナプロファイル３０ｂには、少なくと
もスキャナのノイズ特性情報が記述され、他の特性情報
と共に画像処理装置１０の特性情報認識部１によって認
識される構成になっている。スキャナのノイズ特性情報
は、例えば、ある濃度パッチを読み込んだときの標準偏
差値で表現することができる。図９はその一例であり、
あるスキャナの濃度−標準偏差特性を示したものであ
る。横軸はイメージ濃度の値で示され、縦軸は各濃度に
おいての標準偏差値である。但し、各色ごとグレースケ
ールチャートを読み込んだ８ビットデータ値（０〜２５
５）に対しての標準偏差値で示されている。この図から
判るように、濃度の比較的に低い（0.1 以下）ところで
はデータ自身もバラツキが大きくスキャナのノイズ特性
情報を示すには適していない。図８の標準偏差データか
らも、経験的にもＩＤ（イメージ濃度）０．２〜０．５
の範囲であれば、濃度値の変化に対する出力値の変化も
大きく、同じ濃度値に対して各色とも同じ安定な標準偏
差値をとるため、スキャナのノイズ特性情報を示すには
最適な濃度範囲である。当然、カラースキャナであれば
スキャナプロファイル３０ｂには、Ｒ、Ｇ、Ｂの各ノイ
ズ特性情報が記述されている。スキャナプロファイル３
０ｂは、最適化制御部９内の特性情報認識部１に一旦入
力され、像域分離パラメータの最適化に必要な情報に直
して像域分離制御部４に転送される。像域分離制御部４
では、転送された特性情報がノイズ特性情報であれば、
ノイズ特性情報に基づいて分離パラメータの最適化を行
うよう構成されている。その最適化の際に、ノイズ特性
情報に基づき図１０に示すようなパラメータ制御を行う
ようにしている。図１０は上記で述べたＩＤ（イメージ
濃度）０．２〜０．５の範囲の所定の濃度において、横
軸はＧデータのノイズ特性（標準偏差）を示している。
横軸の右方向はノイズ成分が大きくなる方向である。ま
た、縦軸は、像域分離部２の網点検出感度を表してお
り、縦軸の上方を網点として検出され易くなる方向にと
ってある。網点として検出され易くするためには、図６
の網点検出回路２１のピーク検出回路２１ａにおける差
分閾値を閾値調整回路２ｂによって低く設定させること
により、小さなピークを網点候補として認識できるよう
にするものである。また、逆に網点として検出され難く
するためには、差分閾値を高く設定させることにより、
検出されたピークを網点候補として認識し難いようにさ
せることによって可能となる。また、図１０に示すよう
に、像域分離制御部４はスキャナのノイズ特性が大きく
なるにしたがって像域分離部２の網点検出の検出感度を
鈍くなるように制御している。このように制御すること
によって従来より大きいノイズが重畳しても、画像の平
坦濃度部を誤って網点領域と認識することがなくなり、
非常に良好な像域分離性能を実現することができる。

【００１６】また、図１１は、ノイズ特性の大小によっ
て色検出感度を変化させている様子を示した図である。
上記の図１０の網点検出で述べたＩＤ（イメージ濃度）
０．２〜０．５の範囲の所定の濃度であることは同じで
ある。図において、横軸はＲとＧとＢのデータのノイズ
特性（標準偏差）の平均値で示してある。横軸の右方向
は図１０と同様ノイズ成分が大きくなる方向である。ま
た、像域分離部２の色画素検出回路２２はＲＧＢデータ
全てによって判定されるので、ノイズ特性もＲＧＢデー
タのノイズ成分（標準偏差）全ての平均値を用いてい
る。また、縦軸は、像域分離部２の色画素検出感度を表
しており、縦軸の上方を色画素として検出され易くなる
方向にとってある。また、色画素として検出され易くす
るためには、図６の色画素検出回路２２の色差判定回路
２２ａにおける差分閾値を閾値調整回路２ｂによって低
く設定させることにより、微弱な色差を持つ画素を色画
素候補として認識できるようにするものである。また、
逆に色画素として検出され難くするためには差分閾値を
高く設定させることにより、検出された色画素を色画素
候補として認識し難いようにさせることである。図１１
に示すように、像域分離制御部４はノイズ特性が大きく
なるにしたがって、像域分離部２の色画素検出の検出感
度を鈍くなるように制御している。このように制御する
ことによって従来より大きいノイズが重畳しても、無色
彩領域を誤って有色彩領域と認識することがなくなり、
非常に良好な像域分離性能を実現することができる。ま
た、上記の図１１のノイズ特性では、ＲＧＢデータのノ
イズ成分（標準偏差）全ての平均値を用いて行なった
が、ＲＧＢのノイズ特性の差が小さければ、ＲＧＢどれ
かをノイズ特性の代表として用いることもできる。その
ことによって、スキャナプロファイル３０ｂに記述すべ
き情報量を削減できるので、記憶容量等が小規模にでき
る利点が発生する。また、上記の説明によって、ノイズ
特性が異なるスキャナからの画像データが入力されて
も、スキャナのノイズ特性情報を用いて像域分離を最適
に処理することができるようになった結果、良好な画像
再現を実現可能になった。しかしながら、ノイズ特性が
ある値以上になって、非常に大きなノイズ成分を含む画
像が入力された時は、像域分離のパラメータをいくら変
更しても、良好な分離結果が得られないことが起きる。
例えば、文字の背景部分など画像濃度が平坦な部分に大
きなノイズが混入すると網点領域と誤認識されるので、
図１０で示したように網点検出の感度を鈍くし網点領域
と認識されないように設定するが、検出感度が一定以上
鈍ると、本来、網点画像であるべき領域まで網点領域と
認識できなくなる。また、色画素検出においても、無色
彩領域に大きなレベルをもつノイズが点在すると色画素
として誤認識するので、色画素と誤認識しないように検
出感度を鈍く設定するが、一定以上鈍らせると、本来、
色画素であるべき領域まで無色彩と判定してしまう。

【００１７】上記のようにノイズ特性がある所定の値以
上になった場合、図１０や図１１で述べたやり方を行う
と、却って画質が劣化し視覚的に非常に見ずらい画像と
なることが起こる。これは、絵柄領域中に文字領域が頻
繁に点在したり、文字領域中に絵柄領域が頻繁に点在し
たり、または黒画素領域中に色画素が頻繁に点在したり
することが原因である。このような現象が発生すると視
覚的に画質は著しく悪化して見える。従って、ノイズ特
性がある所定の値以上になった場合には、像域分離手段
による処理を行わず、画質処理部３は、例えば全面を絵
柄処理にしたり、全面を文字処理にしたりして、全面均
一処理を施した方が画質上好ましい結果になる。また、
図１２、図１３は、ノイズ特性情報の値があらかじめ定
められた所定値以下では像域分離部２に図１０や図１１
で述べたような所定の像域分離処理を行なわせ、ノイズ
特性情報の値があらかじめ定められた所定値以上の場合
は、所定値から離れるにしたがって像域分離部２に像域
分離処理の一部または全ての処理を行わせないようにし
たことを示した図である。図１２は、Ｇデータのノイズ
特性の値（標準偏差値）が所定値のｎ１またはｎ１以下
の場合には、図１０で述べたと同様な制御を行なわせ
る。即ち、像域分離制御部４はスキャナのノイズ特性が
大きくなるにしたがって、像域分離部２の網点検出の検
出感度を鈍くなるように制御している。また、ノイズ特
性の値（標準偏差値）がｎ１以上の場合には、像域分離
部２の像域分離処理の一部または全ての処理を行なわせ
ないように制御する。また、図１３は、ＲＧＢデータの
ノイズ特性の値（標準偏差値）が所定値のｎ２またはｎ
２以下の場合には、図１１で述べたと同様な制御を行な
わせる。即ち、像域分離制御部４はスキャナのノイズ特
性が大きくなるにしたがって、像域分離部２の色画素検
出の検出感度を鈍くなるように制御している。また、ノ
イズ特性の値（標準偏差値）がｎ２以上の場合には、像
域分離部２の像域分離処理の一部または全ての処理を行
なわせないように制御する。

【００１８】

【発明の効果】以上のように請求項１の発明によれば、
ノイズ成分の違う画像入力装置が接続されても、画像入
力装置のノイズ特性情報に基づいた最適な画像処理を行
なえる画像処理装置を提供できるようになった。請求項
２の発明によれば、請求項１の画像処理装置の発明に加
えて、ノイズ成分が少しぐらい大きくなっても画像の平
均濃度部を網点領域と誤まることがなくなって、ノイズ
に強い像域分離手段の網点検出を備えた画像処理装置を
提供することができるようになった。請求項３の発明に
よれば、請求項１の画像処理装置の発明に加えて、ノイ
ズ成分が少しぐらい大きくなっても画像の無色彩領域を
有色彩領域と誤まることがなくなって、ノイズに強い像
域分離手段の色画素検出を備えた画像処理装置を提供す
ることができるようになった。請求項４の発明によれ
ば、請求項１の画像処理装置の発明に加えて、ノイズ成
分がある所定値より大きくなって像域分離処理の機能が
正しく動作しなくなる範囲でも著しい画質劣化を起こす
のを防止した画像処理装置を提供することができるよう
になった。

【図面の簡単な説明】

【図１】ネットワーク上に接続された画像処理装置を説
明する説明図である。

【図２】画像入出力装置の特性情報を取り込んで特性情
報の基づいた最適化処理を行う画像処理装置の主要部の
ブロック図である。

【図３】本発明の実施例を示す画像処理装置の主要部の
ブロック図である。

【図４】（Ａ）は画像入力装置のＭＴＦ特性情報を説明
する説明図、（Ｂ）は画像出力装置のＭＴＦ特性情報を
説明する説明図、（Ｃ）は目標とするＭＴＦ特性情報を
説明する説明図である。

【図５】（Ａ）は画像入力装置のγ特性情報を説明する
説明図、（Ｂ）は画像出力装置のγ特性情報を説明する
説明図、（Ｃ）は目標とするγ特性情報を説明する説明
図、（Ｄ）は画像データを処理するγ補正特性情報を説
明する説明図である。

【図６】本発明の画像処理装置の像域分離部における主
要部のブロック図である。

【図７】（Ａ）乃至（Ｄ）はエッジ部を検出するための
パターンを説明する説明図である。

【図８】注目画素（記号＊で表示）を含んだ３×３サイ
ズのマトリクスパターンを説明する説明図である。

【図９】スキャナの濃度−標準偏差特性の実測したデー
タを説明する説明図である。

【図１０】スキャナのノイズ特性が大きくなるにしたが
って、像域分離部の網点検出の検出感度を鈍くなるよう
に制御することを示した説明図である。

【図１１】スキャナのノイズ特性が大きくなるにしたが
って、像域分離部の色画素検出の検出感度を鈍くなるよ
うに制御することを示した説明図である。

【図１２】Ｇデータのノイズ特性がある所定の値以上に
なった場合における網点検出感度の制御を示した説明図
である。

【図１３】ＲＧＢデータのノイズ特性がある所定の値以
上になった場合における色画素検出感度の制御を示した
説明図である。

【符号の説明】

１特性情報認識部（特性情報認識手段）２像域分離部（像域分離手段）２ａ注目画素検知回路２ｂ閾値調整回路２ｃ総合判定回路３画質処理部（画質処理手段）４像域分離制御部（像域分離制御手段）５画質処理制御部（画質処理制御手段）８画像処理部９最適化制御部１０画像処理装置１１フィルタ処理部１２密度変換処理部１３ガンマ変換処理部１４色変換処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者石井博東京都大田区中馬込１丁目３番６号株式会社リコー内Ｆターム(参考） 5C077 LL19 MP02 MP08 PP15 PP27 PP28 PP32 PP33 PP38 PP42 PP43 PP68 PP71 PP74 SS01 TT02 TT06 5L096 AA02 AA06 BA07 CA14 DA01 EA45 FA43 FA44 FA45 HA13

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像入力手段から入力した画像データを
画像処理し、画像出力手段に処理した画像データを出力
する画像処理装置において、画像入力手段または画像出力手段のいずれか一方または
両方の特性情報を認識する特性情報認識手段と、前記画
像入力手段により入力された画像データから画像属性を
判定し、像域ごとに分離する像域分離手段と、前記像域
分離手段によって分離させられた像域に基いて前記画像
入力手段からの画像データに対し画質処理を施す画質処
理手段と、前記特性情報認識手段の認識結果に応じて、
前記像域分離手段の分離処理を制御する像域分離制御手
段と、前記画質処理手段の画質処理を制御する画質処理
制御手段と、を備え、前記特性情報認識手段によって認識される特性情報は、
少なくとも前記画像入力手段のノイズに関するノイズ特
性情報を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】請求項１記載の画像処理装置において、
像域分離手段は画像中の網点部を検出する網点検出機能
を備え、前記特性情報認識手段によって認識されるノイ
ズ特性情報の値が大きくなるにしたがって、像域分離制
御手段は、像域分離手段による網点検出をよりし難くな
るように制御することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】請求項１記載の画像処理装置において、
像域分離手段は画像中の有色彩または無色彩を検出する
色画素検出機能を備え、前記特性情報認識手段によって
認識されるノイズ特性情報の値が大きくなるにしたがっ
て、像域分離制御手段は、像域分離手段による色画素検
出をよりし難くなるように制御することを特徴とする画
像処理装置。
【請求項４】請求項１記載の画像処理装置において、
前記像域分離制御手段は、前記特性情報認識手段によっ
て認識されるノイズ特性情報の値があらかじめ定められ
た所定値以下の場合は、像域分離手段に所定の像域分離
処理を行なわせ、ノイズ特性情報の値があらかじめ定め
られた所定値以上の場合は、所定値から離れるにしたが
って像域分離手段に像域分離処理の一部または全ての処
理を行なわせないように制御することを特徴とする画像
処理装置。