JP2002101298A - 領域分離装置およびそれを用いた画像処理装置、ならびに領域分離方法 - Google Patents
領域分離装置およびそれを用いた画像処理装置、ならびに領域分離方法Info
- Publication number
- JP2002101298A JP2002101298A JP2000287504A JP2000287504A JP2002101298A JP 2002101298 A JP2002101298 A JP 2002101298A JP 2000287504 A JP2000287504 A JP 2000287504A JP 2000287504 A JP2000287504 A JP 2000287504A JP 2002101298 A JP2002101298 A JP 2002101298A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- image data
- sum
- image
- pixels
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 80
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 228
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 58
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 50
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 28
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 20
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 11
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 7
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 113
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 64
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 58
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 43
- 230000006870 function Effects 0.000 description 27
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 27
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 25
- 238000005956 quaternization reaction Methods 0.000 description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 description 10
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 6
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 5
- 238000003705 background correction Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 3
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 102100029777 Eukaryotic translation initiation factor 3 subunit M Human genes 0.000 description 1
- 101001012700 Homo sapiens Eukaryotic translation initiation factor 3 subunit M Proteins 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 229910003460 diamond Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010432 diamond Substances 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- ZZUFCTLCJUWOSV-UHFFFAOYSA-N furosemide Chemical compound C1=C(Cl)C(S(=O)(=O)N)=CC(C(O)=O)=C1NCC1=CC=CO1 ZZUFCTLCJUWOSV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/40062—Discrimination between different image types, e.g. two-tone, continuous tone
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/168—Segmentation; Edge detection involving transform domain methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Color, Gradation (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】写真領域に属する画素を正確に判定できる領域
分離装置および領域分離方法を提供する。 【解決手段】注目画素を含む一定の大きさの第１画像ブ
ロック内の画素につき、画像データの平均値ＡＶを求め
る（Ｓ１）。その第１画像ブロックにつき、さらに、隣
接画素間の画像データの差の総和TOTAL_SUMを求める
（Ｓ２）。この総和TOTAL_SUMと平均値ＡＶの関数とし
て定められた写真領域判定閾値ＴＨ（ＡＶ）とを比較し
て、注目画素が写真領域に属するか否かを判定する（Ｓ
４）。さらに、一定の大きさの第２画像ブロック内の画
素につき、主走査方向濃度差総和Ｈ_SUMおよび副走査方
向濃度差総和Ｖ_SUMを求める（Ｓ３）。これらの大小関
係に基づき、細線領域の画素を写真領域と判定すべき画
素から除外する（Ｓ５，Ｓ６）。
分離装置および領域分離方法を提供する。 【解決手段】注目画素を含む一定の大きさの第１画像ブ
ロック内の画素につき、画像データの平均値ＡＶを求め
る（Ｓ１）。その第１画像ブロックにつき、さらに、隣
接画素間の画像データの差の総和TOTAL_SUMを求める
（Ｓ２）。この総和TOTAL_SUMと平均値ＡＶの関数とし
て定められた写真領域判定閾値ＴＨ（ＡＶ）とを比較し
て、注目画素が写真領域に属するか否かを判定する（Ｓ
４）。さらに、一定の大きさの第２画像ブロック内の画
素につき、主走査方向濃度差総和Ｈ_SUMおよび副走査方
向濃度差総和Ｖ_SUMを求める（Ｓ３）。これらの大小関
係に基づき、細線領域の画素を写真領域と判定すべき画
素から除外する（Ｓ５，Ｓ６）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、画像データに対
して、いわゆる擬似中間調処理を施す画像処理装置にお
いて好適に用いられ、個々の画素が写真領域に属するか
否か、または細線領域に属するか否かを判定する領域分
離装置および領域分離方法、ならびにこれらが適用され
た画像処理装置に関する。
して、いわゆる擬似中間調処理を施す画像処理装置にお
いて好適に用いられ、個々の画素が写真領域に属するか
否か、または細線領域に属するか否かを判定する領域分
離装置および領域分離方法、ならびにこれらが適用され
た画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル複写機、プリンタおよびファ
クシミリなどの画像形成装置においては、濃度階調を表
す多値画像データを二値画像データに変換する際に、い
わゆる擬似中間調処理が施される。とくに、写真画像を
表す多値画像データは中間調を多く含んでいるから、擬
似中間調処理を欠かすことができない。このような擬似
中間調処理の１つに誤差拡散処理がある。
クシミリなどの画像形成装置においては、濃度階調を表
す多値画像データを二値画像データに変換する際に、い
わゆる擬似中間調処理が施される。とくに、写真画像を
表す多値画像データは中間調を多く含んでいるから、擬
似中間調処理を欠かすことができない。このような擬似
中間調処理の１つに誤差拡散処理がある。
【０００３】誤差拡散処理では、所定の閾値を用いて注
目画素の多値画像データを二値画像データに変換する際
に発生する発生誤差を注目画素の周辺にあって未だ二値
化されていない周辺画素に分配して周辺画素の多値画像
データを変更する処理が、繰り返し実行される。これに
より、画像形成部によって出力されるドットの密集状態
が制御され、擬似的に中間調を表現した出力画像が得ら
れる。画像形成部には、電子写真プロセスによって画像
を記録シート上に形成するものが適用される場合が多
い。
目画素の多値画像データを二値画像データに変換する際
に発生する発生誤差を注目画素の周辺にあって未だ二値
化されていない周辺画素に分配して周辺画素の多値画像
データを変更する処理が、繰り返し実行される。これに
より、画像形成部によって出力されるドットの密集状態
が制御され、擬似的に中間調を表現した出力画像が得ら
れる。画像形成部には、電子写真プロセスによって画像
を記録シート上に形成するものが適用される場合が多
い。
【０００４】一般的な誤差拡散処理では、ドットがラン
ダムに分散されるため、孤立ドットが多く発生しやす
い。ところが、電子写真プロセスによる画像の形成で
は、個々のドットの大きさが必ずしも安定しないから、
孤立ドットの大きさを精度良く制御することができな
い。そのために、一般的な誤差拡散処理は、電子写真プ
ロセスに適用した場合に、階調表現の安定性が不充分で
あり、写真画像の表現には必ずしも適していない。
ダムに分散されるため、孤立ドットが多く発生しやす
い。ところが、電子写真プロセスによる画像の形成で
は、個々のドットの大きさが必ずしも安定しないから、
孤立ドットの大きさを精度良く制御することができな
い。そのために、一般的な誤差拡散処理は、電子写真プ
ロセスに適用した場合に、階調表現の安定性が不充分で
あり、写真画像の表現には必ずしも適していない。
【０００５】中間調処理の他の例として、組織的ディザ
処理がある。組織的ディザ処理は、同じ大きさのドット
を階調に応じて粗密配置するドット分散型のもの（周波
数変調方式）と、ドットの中心間隔を一定に保持する一
方で各ドットの径を階調に応じて増減するドット集中型
のもの（振幅変調方式）とに大別される。これらのう
ち、階調安定性の観点から、ドット集中型の方が電子写
真プロセスによる中間調の表現に適していると言われて
いる。
処理がある。組織的ディザ処理は、同じ大きさのドット
を階調に応じて粗密配置するドット分散型のもの（周波
数変調方式）と、ドットの中心間隔を一定に保持する一
方で各ドットの径を階調に応じて増減するドット集中型
のもの（振幅変調方式）とに大別される。これらのう
ち、階調安定性の観点から、ドット集中型の方が電子写
真プロセスによる中間調の表現に適していると言われて
いる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】そこで、本願の出願人
は、先に提出した特願平１１−３５２８２５号におい
て、二値化処理時の閾値を二次元方向に周期的に変動さ
せることによって、ドットの集中度を高めた改良型誤差
拡散処理を提案した。この改良型誤差拡散処理では、ド
ットが周期的に集中しやすくなるため、いわゆる網点化
処理を施すことができる。しかも、組織的ディザ処理で
は、文字画像や線画画像の解像性に問題があるのに対し
て、改良型誤差拡散処理では、文字画像や線画画像の解
像性をも満足することができる。
は、先に提出した特願平１１−３５２８２５号におい
て、二値化処理時の閾値を二次元方向に周期的に変動さ
せることによって、ドットの集中度を高めた改良型誤差
拡散処理を提案した。この改良型誤差拡散処理では、ド
ットが周期的に集中しやすくなるため、いわゆる網点化
処理を施すことができる。しかも、組織的ディザ処理で
は、文字画像や線画画像の解像性に問題があるのに対し
て、改良型誤差拡散処理では、文字画像や線画画像の解
像性をも満足することができる。
【０００７】したがって、上記の改良型誤差拡散処理を
擬似中間調処理に用いることによって、画素がいずれの
種類の画像の領域に属するのかに応じて処理を変更する
必要がなく、画像処理を著しく簡単にすることができる
という利点が得られる。しかし、二値化閾値の周期変動
は、主として写真画像の階調表現の向上を目的としたも
のであって、これにより生じるドットの集中は、文字画
像領域や網点画像領域に対しては必ずしも良い影響を及
ぼさない。たとえば、低線数の網点領域（たとえば、１
５０線以下の網点領域）では、二値化閾値の変動周期と
の干渉によって、いわゆるモアレ縞が生じる場合があ
る。
擬似中間調処理に用いることによって、画素がいずれの
種類の画像の領域に属するのかに応じて処理を変更する
必要がなく、画像処理を著しく簡単にすることができる
という利点が得られる。しかし、二値化閾値の周期変動
は、主として写真画像の階調表現の向上を目的としたも
のであって、これにより生じるドットの集中は、文字画
像領域や網点画像領域に対しては必ずしも良い影響を及
ぼさない。たとえば、低線数の網点領域（たとえば、１
５０線以下の網点領域）では、二値化閾値の変動周期と
の干渉によって、いわゆるモアレ縞が生じる場合があ
る。
【０００８】したがって、さらなる高画質化のために
は、特に写真領域とその他の領域（文字領域、線画領
域、低線数網点領域）とを正確に分離して、それぞれの
領域に対して最適化された中間調処理を施すことが好ま
しい。なお、ここでいう写真領域には、本来の写真画像
の領域のみならず、高線数の網点領域を含むものとす
る。高線数の網点領域とは、たとえば、約２５センチメ
ートルの距離から肉眼で網点を識別することができない
程度の線数であり、一般的には、１７５線以上である。
１７５〜２００線の網点画像は、美術書の印刷などに用
いられている。
は、特に写真領域とその他の領域（文字領域、線画領
域、低線数網点領域）とを正確に分離して、それぞれの
領域に対して最適化された中間調処理を施すことが好ま
しい。なお、ここでいう写真領域には、本来の写真画像
の領域のみならず、高線数の網点領域を含むものとす
る。高線数の網点領域とは、たとえば、約２５センチメ
ートルの距離から肉眼で網点を識別することができない
程度の線数であり、一般的には、１７５線以上である。
１７５〜２００線の網点画像は、美術書の印刷などに用
いられている。
【０００９】この発明の目的は、写真領域に属する画素
を正確に判定することができる領域分離装置および領域
分離方法を提供することである。また、この発明の他の
目的は、写真領域に属する画素と、写真領域以外に属す
る画素とを正確に区別することにより、それぞれの画像
領域に対して最適な中間調処理を施すことができる画像
処理装置を提供することである。
を正確に判定することができる領域分離装置および領域
分離方法を提供することである。また、この発明の他の
目的は、写真領域に属する画素と、写真領域以外に属す
る画素とを正確に区別することにより、それぞれの画像
領域に対して最適な中間調処理を施すことができる画像
処理装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段および発明の効果】上記の
目的を達成するための請求項１記載の発明は、画像を構
成する画素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個
々の注目画素が画像中の写真領域に属するか否かを判定
する領域分離装置であって、注目画素を含む一定の大き
さの第１画像ブロック中の画素の画像データの平均値を
算出する平均値算出手段（Ｓ１）と、この平均値算出手
段によって算出された平均値に応じた写真領域判定閾値
を発生する写真領域判定閾値発生手段（４０）と、上記
画像ブロック内の各画素について隣接画素との画像デー
タの差を求め、上記画像ブロック内の全ての画素につい
ての上記画像データの差の総和を算出する濃度差総和算
出手段（Ｓ２）と、この濃度差総和算出手段によって算
出された画像データの差の総和が上記写真領域判定閾値
発生手段によって発生された写真領域判定閾値未満であ
れば、上記注目画素が写真領域に属すると判定し、上記
画像データの差の総和が上記写真領域判定閾値以上であ
れば、上記注目画素が写真領域に属しないと判定する第
１判定手段（Ｓ４）とを含むことを特徴とする領域分離
装置である。なお、括弧内の英数字は、後述する実施形
態における対応構成要素等を表す。以下、この項におい
て同じ。
目的を達成するための請求項１記載の発明は、画像を構
成する画素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個
々の注目画素が画像中の写真領域に属するか否かを判定
する領域分離装置であって、注目画素を含む一定の大き
さの第１画像ブロック中の画素の画像データの平均値を
算出する平均値算出手段（Ｓ１）と、この平均値算出手
段によって算出された平均値に応じた写真領域判定閾値
を発生する写真領域判定閾値発生手段（４０）と、上記
画像ブロック内の各画素について隣接画素との画像デー
タの差を求め、上記画像ブロック内の全ての画素につい
ての上記画像データの差の総和を算出する濃度差総和算
出手段（Ｓ２）と、この濃度差総和算出手段によって算
出された画像データの差の総和が上記写真領域判定閾値
発生手段によって発生された写真領域判定閾値未満であ
れば、上記注目画素が写真領域に属すると判定し、上記
画像データの差の総和が上記写真領域判定閾値以上であ
れば、上記注目画素が写真領域に属しないと判定する第
１判定手段（Ｓ４）とを含むことを特徴とする領域分離
装置である。なお、括弧内の英数字は、後述する実施形
態における対応構成要素等を表す。以下、この項におい
て同じ。
【００１１】この構成では、注目画素を含む一定の大き
さの第１画像ブロック中の画素の画像データ平均値と、
上記画像ブロック内の各画素についての隣接画素との画
像データの差の総和を基に、注目画素が写真領域に属す
るか否かが判定される。すなわち、画像データの差の総
和が画像データの平均値に応じて定められた写真領域判
定閾値以上であれば、画像ブロック内の画像濃度に対し
て、画像データの差の総和が比較的大きいものと判定さ
れ、注目画素が写真領域に属しないとの判定が行われ
る。これに対して、画像データの差の総和が写真領域判
定閾値未満であれば、第１画像ブロック内における濃度
変化が緩やかであること意味するから、この場合には、
注目画素が写真領域に属するものとの判定が行われる。
さの第１画像ブロック中の画素の画像データ平均値と、
上記画像ブロック内の各画素についての隣接画素との画
像データの差の総和を基に、注目画素が写真領域に属す
るか否かが判定される。すなわち、画像データの差の総
和が画像データの平均値に応じて定められた写真領域判
定閾値以上であれば、画像ブロック内の画像濃度に対し
て、画像データの差の総和が比較的大きいものと判定さ
れ、注目画素が写真領域に属しないとの判定が行われ
る。これに対して、画像データの差の総和が写真領域判
定閾値未満であれば、第１画像ブロック内における濃度
変化が緩やかであること意味するから、この場合には、
注目画素が写真領域に属するものとの判定が行われる。
【００１２】このようにして、個々の画素が写真領域に
属するか否かを正確に判定できる。第１画像ブロックの
大きさは、たとえば、写真領域以外の領域と判定したい
最低線数の網点画像における少なくとも１つの網点が入
る大きさであることが好ましい。さらに、第１画像ブロ
ックの大きさは、画像データの平均値と画像データの平
均値との関係を表す分布が、写真領域とその他の領域と
分離された領域に現れるように定めることが好ましい。
属するか否かを正確に判定できる。第１画像ブロックの
大きさは、たとえば、写真領域以外の領域と判定したい
最低線数の網点画像における少なくとも１つの網点が入
る大きさであることが好ましい。さらに、第１画像ブロ
ックの大きさは、画像データの平均値と画像データの平
均値との関係を表す分布が、写真領域とその他の領域と
分離された領域に現れるように定めることが好ましい。
【００１３】請求項２記載の発明は、画像を構成する画
素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個々の注目
画素が画像中の細線領域に属するか否かを判定する領域
分離装置であって、注目画素を含む一定の大きさの第２
画像ブロック中の各画素につき、第１方向に隣接する画
素との画像データの差を求め、この画像データの差を上
記第２画像ブロック内の全画素について累計して第１方
向濃度差総和（Ｈ_SUM）を求める第１方向濃度差総和算
出手段（Ｓ３）と、上記第２画像ブロック中の各画素に
つき、上記第１方向とは異なる第２方向に隣接する画素
との画像データの差を求め、この画像データの差を上記
第２画像ブロック内の全画素について累計して第２方向
濃度差総和（Ｖ_SUM）を求める第２方向濃度差総和算出
手段（Ｓ３）と、上記第１方向濃度差総和算出手段およ
び上記第２方向濃度差総和算出手段によって算出された
第１方向濃度差総和および第２方向濃度差総和の大小関
係に基づいて、上記注目画素が細線領域に属するか否か
を判定する第２判定手段（Ｓ５，Ｓ６）とを含むことを
特徴とする領域分離装置である。
素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個々の注目
画素が画像中の細線領域に属するか否かを判定する領域
分離装置であって、注目画素を含む一定の大きさの第２
画像ブロック中の各画素につき、第１方向に隣接する画
素との画像データの差を求め、この画像データの差を上
記第２画像ブロック内の全画素について累計して第１方
向濃度差総和（Ｈ_SUM）を求める第１方向濃度差総和算
出手段（Ｓ３）と、上記第２画像ブロック中の各画素に
つき、上記第１方向とは異なる第２方向に隣接する画素
との画像データの差を求め、この画像データの差を上記
第２画像ブロック内の全画素について累計して第２方向
濃度差総和（Ｖ_SUM）を求める第２方向濃度差総和算出
手段（Ｓ３）と、上記第１方向濃度差総和算出手段およ
び上記第２方向濃度差総和算出手段によって算出された
第１方向濃度差総和および第２方向濃度差総和の大小関
係に基づいて、上記注目画素が細線領域に属するか否か
を判定する第２判定手段（Ｓ５，Ｓ６）とを含むことを
特徴とする領域分離装置である。
【００１４】この構成では、第１方向（たとえば、画像
を読み取るときの主走査方向）に隣接する画素との画像
データの差が、注目画素を含む一定の大きさの第２画像
ブロック内の各画素について求められる。さらに、この
画像データの差を累計して第１方向濃度差総和が演算さ
れる。一方、上記第２画像ブロック中の各画素につい
て、第２方向（たとえば画像読取の際の副走査方向）に
隣接する画素との画像データの差が求められて、この画
像データの差を第２画像ブロック内の全画素について累
計することにより、第２方向濃度差総和が求められる。
そして、第１および第２方向濃度差総和の大小関係に基
づき、注目画素が細線領域を構成する画素であるかどう
か、すなわち細線領域に属するか否かが判定される。
を読み取るときの主走査方向）に隣接する画素との画像
データの差が、注目画素を含む一定の大きさの第２画像
ブロック内の各画素について求められる。さらに、この
画像データの差を累計して第１方向濃度差総和が演算さ
れる。一方、上記第２画像ブロック中の各画素につい
て、第２方向（たとえば画像読取の際の副走査方向）に
隣接する画素との画像データの差が求められて、この画
像データの差を第２画像ブロック内の全画素について累
計することにより、第２方向濃度差総和が求められる。
そして、第１および第２方向濃度差総和の大小関係に基
づき、注目画素が細線領域を構成する画素であるかどう
か、すなわち細線領域に属するか否かが判定される。
【００１５】より具体的には、請求項４に記載されてい
るように、上記第２判定手段は、上記第１方向濃度差総
和算出手段および上記第２方向濃度差総和算出手段によ
って算出された第１方向濃度差総和および第２方向濃度
差総和を各２種類の第１方向判定閾値ＨＬ，ＨＨ（ただ
し、ＨＬ＜ＨＨ）および第２方向判定閾値ＶＬ，ＶＨ
（ただし、ＶＬ＜ＶＨ）とそれぞれ比較し、上記第１方
向濃度差総和が上記第１方向判定閾値ＨＨ以上であり、
かつ、上記第２方向濃度差総和が上記第２方向判定閾値
ＶＬ以下であるか（Ｓ５のＹＥＳ）、または、上記第１
方向濃度差総和が上記第１方向判定閾値ＨＬ以下であ
り、かつ、上記第２方向濃度差総和が上記第２方向判定
閾値ＶＨ以上であれば（Ｓ６のＹＥＳ）、上記注目画素
が細線領域に属すると判定し、さもなければ上記注目画
素が細線領域に属しないと判定する。
るように、上記第２判定手段は、上記第１方向濃度差総
和算出手段および上記第２方向濃度差総和算出手段によ
って算出された第１方向濃度差総和および第２方向濃度
差総和を各２種類の第１方向判定閾値ＨＬ，ＨＨ（ただ
し、ＨＬ＜ＨＨ）および第２方向判定閾値ＶＬ，ＶＨ
（ただし、ＶＬ＜ＶＨ）とそれぞれ比較し、上記第１方
向濃度差総和が上記第１方向判定閾値ＨＨ以上であり、
かつ、上記第２方向濃度差総和が上記第２方向判定閾値
ＶＬ以下であるか（Ｓ５のＹＥＳ）、または、上記第１
方向濃度差総和が上記第１方向判定閾値ＨＬ以下であ
り、かつ、上記第２方向濃度差総和が上記第２方向判定
閾値ＶＨ以上であれば（Ｓ６のＹＥＳ）、上記注目画素
が細線領域に属すると判定し、さもなければ上記注目画
素が細線領域に属しないと判定する。
【００１６】すなわち、第１方向濃度差総和が比較的大
きく、かつ、第２方向濃度差総和が比較的小さい場合に
は、注目画素は、第２方向に沿う細線が多数形成された
細線領域に属する画素である可能性が高い。これに対し
て、第１方向濃度差総和が比較的小さく、かつ、第２方
向濃度差総和が比較的大きければ、注目画素は、第１方
向に沿う細線が多数形成された細線領域に属する可能性
が高い。このようにして、注目画素が細線領域に属する
ものである場合、すなわち写真領域に属しない場合に、
このことを正確に判定することができる。
きく、かつ、第２方向濃度差総和が比較的小さい場合に
は、注目画素は、第２方向に沿う細線が多数形成された
細線領域に属する画素である可能性が高い。これに対し
て、第１方向濃度差総和が比較的小さく、かつ、第２方
向濃度差総和が比較的大きければ、注目画素は、第１方
向に沿う細線が多数形成された細線領域に属する可能性
が高い。このようにして、注目画素が細線領域に属する
ものである場合、すなわち写真領域に属しない場合に、
このことを正確に判定することができる。
【００１７】第２画像ブロックの大きさは、第１方向濃
度差総和と第２方向濃度差総和との関係を表す分布が、
写真領域と細線領域とで分離された領域に現れるように
定められることが好ましい。なお、第１方向と第２方向
とは直交していることが好ましい。第１方向は画像読取
の際の主走査方向であってもよく、この場合には第２方
向は画像読取の際の副走査方向であることが好ましい。
また、第１方向は、画像読取の際の主走査方向に対して
傾斜した方向（たとえば、４５度の角度で傾斜した方
向）であってもよい。この場合には、第２方向はその第
１方向と直交する方向（たとえば、主走査方向に対して
１３５度の角度で傾斜した方向）とすればよい。
度差総和と第２方向濃度差総和との関係を表す分布が、
写真領域と細線領域とで分離された領域に現れるように
定められることが好ましい。なお、第１方向と第２方向
とは直交していることが好ましい。第１方向は画像読取
の際の主走査方向であってもよく、この場合には第２方
向は画像読取の際の副走査方向であることが好ましい。
また、第１方向は、画像読取の際の主走査方向に対して
傾斜した方向（たとえば、４５度の角度で傾斜した方
向）であってもよい。この場合には、第２方向はその第
１方向と直交する方向（たとえば、主走査方向に対して
１３５度の角度で傾斜した方向）とすればよい。
【００１８】請求項３記載の発明は、画像を構成する画
素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個々の注目
画素が画像中の写真領域に属するか否かを判定する領域
分離装置であって、注目画素を含む一定の大きさの第１
画像ブロック中の画素の画像データの平均値を算出する
平均値算出手段（Ｓ１）と、この平均値算出手段によっ
て算出された平均値に応じた写真領域判定閾値を発生す
る写真領域判定閾値発生手段（４０）と、上記画像ブロ
ック内の各画素について隣接画素との画像データの差を
求め、上記画像ブロック内の全ての画素についての上記
画像データの差の総和を算出する濃度差総和算出手段
（Ｓ２）と、この濃度差総和算出手段によって算出され
た画像データの差の総和が上記写真領域判定閾値発生手
段によって発生された写真領域判定閾値未満であれば、
上記注目画素が写真領域に属すると判定し、上記画像デ
ータの差の総和が上記写真領域判定閾値以上であれば、
上記注目画素が写真領域に属しないと判定する第１判定
手段（Ｓ４）と、注目画素を含む一定の大きさの第２画
像ブロック中の各画素につき、第１方向に隣接する画素
との画像データの差を求め、この画像データの差を上記
第２画像ブロック内の全画素について累計して第１方向
濃度差総和（Ｈ_SUM）を求める第１方向濃度差総和算出
手段（Ｓ３）と、上記第２画像ブロック中の各画素につ
き、上記第１方向とは異なる第２方向に隣接する画素と
の画像データの差を求め、この画像データの差を上記第
２画像ブロック内の全画素について累計して第２方向濃
度差総和（Ｖ_SUM）を求める第２方向濃度差総和算出手
段（Ｓ３）と、上記第１方向濃度差総和算出手段および
上記第２方向濃度差総和算出手段によって算出された第
１方向濃度差総和および第２方向濃度差総和の大小関係
に基づいて、上記注目画素が細線領域に属するか否かを
判定する第２判定手段（Ｓ５，Ｓ６）と、上記第１判定
手段によって写真領域に属すると判定され（Ｓ４のＹＥ
Ｓ）、かつ、上記第２判定手段によって細線領域に属し
ないと判定（Ｓ５およびＳ６のＮＯ）された場合に、注
目画素が写真領域に属すると再判定し、上記第１判定手
段によって写真領域に属すると判定され（Ｓ４のＹＥ
Ｓ）、かつ、上記第２判定手段によって細線領域に属す
ると判定（Ｓ５またはＳ６のＮＯ）された場合に、注目
画素が写真領域に属しないと再判定する再判定手段（Ｓ
７，Ｓ８）とを含むことを特徴とする領域分離装置であ
る。
素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個々の注目
画素が画像中の写真領域に属するか否かを判定する領域
分離装置であって、注目画素を含む一定の大きさの第１
画像ブロック中の画素の画像データの平均値を算出する
平均値算出手段（Ｓ１）と、この平均値算出手段によっ
て算出された平均値に応じた写真領域判定閾値を発生す
る写真領域判定閾値発生手段（４０）と、上記画像ブロ
ック内の各画素について隣接画素との画像データの差を
求め、上記画像ブロック内の全ての画素についての上記
画像データの差の総和を算出する濃度差総和算出手段
（Ｓ２）と、この濃度差総和算出手段によって算出され
た画像データの差の総和が上記写真領域判定閾値発生手
段によって発生された写真領域判定閾値未満であれば、
上記注目画素が写真領域に属すると判定し、上記画像デ
ータの差の総和が上記写真領域判定閾値以上であれば、
上記注目画素が写真領域に属しないと判定する第１判定
手段（Ｓ４）と、注目画素を含む一定の大きさの第２画
像ブロック中の各画素につき、第１方向に隣接する画素
との画像データの差を求め、この画像データの差を上記
第２画像ブロック内の全画素について累計して第１方向
濃度差総和（Ｈ_SUM）を求める第１方向濃度差総和算出
手段（Ｓ３）と、上記第２画像ブロック中の各画素につ
き、上記第１方向とは異なる第２方向に隣接する画素と
の画像データの差を求め、この画像データの差を上記第
２画像ブロック内の全画素について累計して第２方向濃
度差総和（Ｖ_SUM）を求める第２方向濃度差総和算出手
段（Ｓ３）と、上記第１方向濃度差総和算出手段および
上記第２方向濃度差総和算出手段によって算出された第
１方向濃度差総和および第２方向濃度差総和の大小関係
に基づいて、上記注目画素が細線領域に属するか否かを
判定する第２判定手段（Ｓ５，Ｓ６）と、上記第１判定
手段によって写真領域に属すると判定され（Ｓ４のＹＥ
Ｓ）、かつ、上記第２判定手段によって細線領域に属し
ないと判定（Ｓ５およびＳ６のＮＯ）された場合に、注
目画素が写真領域に属すると再判定し、上記第１判定手
段によって写真領域に属すると判定され（Ｓ４のＹＥ
Ｓ）、かつ、上記第２判定手段によって細線領域に属す
ると判定（Ｓ５またはＳ６のＮＯ）された場合に、注目
画素が写真領域に属しないと再判定する再判定手段（Ｓ
７，Ｓ８）とを含むことを特徴とする領域分離装置であ
る。
【００１９】この構成では、請求項１および請求項２に
それぞれ記載された特徴を組み合わせることによって、
細線領域に属する画素を写真領域に属する画素と誤判定
することなく、各画素が写真領域に属するか否かを正確
に判定できる。請求項５記載の発明は、注目画素および
その周辺の画素の画像データを用いて、注目画素の画像
データに積分処理を施す積分処理手段（３９）をさらに
含み、この積分処理手段によって前処理された画像デー
タに基づいて、注目画素がいずれの領域に属するかを判
定することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに
記載の領域分離装置である。
それぞれ記載された特徴を組み合わせることによって、
細線領域に属する画素を写真領域に属する画素と誤判定
することなく、各画素が写真領域に属するか否かを正確
に判定できる。請求項５記載の発明は、注目画素および
その周辺の画素の画像データを用いて、注目画素の画像
データに積分処理を施す積分処理手段（３９）をさらに
含み、この積分処理手段によって前処理された画像デー
タに基づいて、注目画素がいずれの領域に属するかを判
定することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに
記載の領域分離装置である。
【００２０】この構成によれば、積分処理手段による前
処理（平滑化処理）を施しておくことにより、高線数の
網点画像を確実に写真領域に属すると判定させることが
できる。請求項６記載の発明は、上記画像データは中間
調処理（３７）に供せられるものであって、この中間調
処理は、写真領域に属すると判定された画素に関して所
定線数での網点化処理（ドット集中型の組織的ディザ処
理や上述の改良型誤差拡散処理など）を施すものであ
り、上記領域分離装置は、さらに、上記所定線数とこの
所定線数＋５０線との間に境界線数を設け、その境界線
数よりも小さい線数の網点画像を構成する画素を写真領
域を構成するものと判定される画素から除外する予備判
定手段（３９）を含むものであることを特徴とする請求
項１、３および４のいずれかに記載の領域分離装置であ
る。
処理（平滑化処理）を施しておくことにより、高線数の
網点画像を確実に写真領域に属すると判定させることが
できる。請求項６記載の発明は、上記画像データは中間
調処理（３７）に供せられるものであって、この中間調
処理は、写真領域に属すると判定された画素に関して所
定線数での網点化処理（ドット集中型の組織的ディザ処
理や上述の改良型誤差拡散処理など）を施すものであ
り、上記領域分離装置は、さらに、上記所定線数とこの
所定線数＋５０線との間に境界線数を設け、その境界線
数よりも小さい線数の網点画像を構成する画素を写真領
域を構成するものと判定される画素から除外する予備判
定手段（３９）を含むものであることを特徴とする請求
項１、３および４のいずれかに記載の領域分離装置であ
る。
【００２１】この構成では、中間調処理における網点化
処理の際の線数とこの線数＋５０線との間に境界線数を
設け、その境界線数よりも小さい範囲の線数の網点画像
については、この画像を構成する画素が写真領域に属す
るものと判定される画素から除外される。これによっ
て、写真画像に施される網点化処理によってモアレ縞が
発生することを防止することができる。請求項７記載の
発明は、上記予備判定手段は、上記中間調処理の処理対
象の画像データに対して上記処理を行うものであること
を特徴とする請求項６記載の領域分離装置である。
処理の際の線数とこの線数＋５０線との間に境界線数を
設け、その境界線数よりも小さい範囲の線数の網点画像
については、この画像を構成する画素が写真領域に属す
るものと判定される画素から除外される。これによっ
て、写真画像に施される網点化処理によってモアレ縞が
発生することを防止することができる。請求項７記載の
発明は、上記予備判定手段は、上記中間調処理の処理対
象の画像データに対して上記処理を行うものであること
を特徴とする請求項６記載の領域分離装置である。
【００２２】請求項８記載の発明は、上記予備判定手段
は、上記境界線数以上の線数の網点画像を構成する網点
同士が接触するように、画像データに対して平滑化処理
を施す積分フィルタ（３９）を含むものであることを特
徴とする請求項６または７記載の領域分離装置である。
この構成により、中間調処理における網点化処理の線数
とこの線数＋５０線との間に設定された境界線数以上の
網点画像については、この網点画像を構成する網点同士
を結合させるような積分処理を施すことができる。その
一方で、上記境界線数未満の線数の網点画像について
は、網点同士が接触しないようにすることができる。こ
れによって、積分フィルタを用いた簡単な前処理を施す
ことによって、高線数の網点画像を確実に写真領域と判
定することができ、かつモアレ縞を生じる線数の網点画
像については写真領域に属しないものと判定することが
できる。
は、上記境界線数以上の線数の網点画像を構成する網点
同士が接触するように、画像データに対して平滑化処理
を施す積分フィルタ（３９）を含むものであることを特
徴とする請求項６または７記載の領域分離装置である。
この構成により、中間調処理における網点化処理の線数
とこの線数＋５０線との間に設定された境界線数以上の
網点画像については、この網点画像を構成する網点同士
を結合させるような積分処理を施すことができる。その
一方で、上記境界線数未満の線数の網点画像について
は、網点同士が接触しないようにすることができる。こ
れによって、積分フィルタを用いた簡単な前処理を施す
ことによって、高線数の網点画像を確実に写真領域と判
定することができ、かつモアレ縞を生じる線数の網点画
像については写真領域に属しないものと判定することが
できる。
【００２３】請求項９記載の発明は、上記請求項１およ
び３〜８のいずれかに記載の領域分離装置と、この領域
分離装置によって写真領域に属すると判定された画素に
対してはドット集中型中間調処理（たとえば、ドット集
中型組織的ディザ処理または上述の改良型網点化処理）
を施すとともに、上記領域分離装置によって写真領域に
属しないと判定された画素に対してはドット分散型中間
調処理（たとえば、通常型誤差拡散処理）を施す中間調
処理手段（３７）とを含むことを特徴とする画像処理装
置である。
び３〜８のいずれかに記載の領域分離装置と、この領域
分離装置によって写真領域に属すると判定された画素に
対してはドット集中型中間調処理（たとえば、ドット集
中型組織的ディザ処理または上述の改良型網点化処理）
を施すとともに、上記領域分離装置によって写真領域に
属しないと判定された画素に対してはドット分散型中間
調処理（たとえば、通常型誤差拡散処理）を施す中間調
処理手段（３７）とを含むことを特徴とする画像処理装
置である。
【００２４】この発明によれば、写真領域に属すると判
定された画素に対してドット集中型の中間調処理を施す
ことにより、良好な階調性で写真画像を再生することが
できる。それに対して、写真領域に属しないと判定され
た画素に対してはドット分散型中間調処理を施すことに
より、文字画像、線画画像および低線数網点画像を良好
な解像性で再生できる。請求項１０記載の発明は、画像
を構成する画素の濃度階調を表す画像データに基づい
て、個々の注目画素が画像中の写真領域に属するか否か
を判定する領域分離方法であって、注目画素を含む一定
の大きさの第１画像ブロック中の画素の画像データの平
均値を算出するステップ（Ｓ１）と、上記画像ブロック
内の各画素について隣接画素との画像データの差を求
め、上記画像ブロック内の全ての画素についての上記画
像データの差の総和を算出するステップ（Ｓ２）と、上
記画像データの差の総和が、上記平均値に応じて定めら
れた写真領域判定閾値未満であれば、上記注目画素が写
真領域に属すると判定し、上記画像データの差の総和が
上記写真領域判定閾値以上であれば、上記注目画素が写
真領域に属しないと判定する第１判定ステップ（Ｓ４）
とを含むことを特徴とする領域分離方法である。この領
域分離方法は、請求項１の発明に対応している。
定された画素に対してドット集中型の中間調処理を施す
ことにより、良好な階調性で写真画像を再生することが
できる。それに対して、写真領域に属しないと判定され
た画素に対してはドット分散型中間調処理を施すことに
より、文字画像、線画画像および低線数網点画像を良好
な解像性で再生できる。請求項１０記載の発明は、画像
を構成する画素の濃度階調を表す画像データに基づい
て、個々の注目画素が画像中の写真領域に属するか否か
を判定する領域分離方法であって、注目画素を含む一定
の大きさの第１画像ブロック中の画素の画像データの平
均値を算出するステップ（Ｓ１）と、上記画像ブロック
内の各画素について隣接画素との画像データの差を求
め、上記画像ブロック内の全ての画素についての上記画
像データの差の総和を算出するステップ（Ｓ２）と、上
記画像データの差の総和が、上記平均値に応じて定めら
れた写真領域判定閾値未満であれば、上記注目画素が写
真領域に属すると判定し、上記画像データの差の総和が
上記写真領域判定閾値以上であれば、上記注目画素が写
真領域に属しないと判定する第１判定ステップ（Ｓ４）
とを含むことを特徴とする領域分離方法である。この領
域分離方法は、請求項１の発明に対応している。
【００２５】請求項１１記載の発明は、画像を構成する
画素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個々の注
目画素が画像中の細線領域に属するか否かを判定する領
域分離方法であって、注目画素を含む一定の大きさの第
２画像ブロック中の各画素につき、第１方向に隣接する
画素との画像データの差を求め、この画像データの差を
上記第２画像ブロック内の全画素について累計して第１
方向濃度差総和を求めるステップ（Ｓ３）と、上記第２
画像ブロック中の各画素につき、上記第１方向とは異な
る第２方向に隣接する画素との画像データの差を求め、
この画像データの差を上記第２画像ブロック内の全画素
について累計して第２方向濃度差総和を求めるステップ
（Ｓ３）と、上記第１方向濃度差総和および第２方向濃
度差総和の大小関係に基づいて、上記注目画素が細線領
域に属するか否かを判定する第２判定ステップ（Ｓ５，
Ｓ６）とを含むことを特徴とする領域分離方法である。
この方法は、請求項２の発明に対応している。
画素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個々の注
目画素が画像中の細線領域に属するか否かを判定する領
域分離方法であって、注目画素を含む一定の大きさの第
２画像ブロック中の各画素につき、第１方向に隣接する
画素との画像データの差を求め、この画像データの差を
上記第２画像ブロック内の全画素について累計して第１
方向濃度差総和を求めるステップ（Ｓ３）と、上記第２
画像ブロック中の各画素につき、上記第１方向とは異な
る第２方向に隣接する画素との画像データの差を求め、
この画像データの差を上記第２画像ブロック内の全画素
について累計して第２方向濃度差総和を求めるステップ
（Ｓ３）と、上記第１方向濃度差総和および第２方向濃
度差総和の大小関係に基づいて、上記注目画素が細線領
域に属するか否かを判定する第２判定ステップ（Ｓ５，
Ｓ６）とを含むことを特徴とする領域分離方法である。
この方法は、請求項２の発明に対応している。
【００２６】請求項１２記載の発明は、画像を構成する
画素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個々の注
目画素が画像中の写真領域に属するか否かを判定する領
域分離方法であって、注目画素を含む一定の大きさの第
１画像ブロック中の画素の画像データの平均値を算出す
るステップ（Ｓ１）と、上記画像ブロック内の各画素に
ついて隣接画素との画像データの差を求め、上記画像ブ
ロック内の全ての画素についての上記画像データの差の
総和を算出するステップ（Ｓ２）と、上記画像データの
差の総和が、上記平均値に応じて定められた写真領域判
定閾値未満であれば、上記注目画素が写真領域に属する
と判定し、上記画像データの差の総和が上記写真領域判
定閾値以上であれば、上記注目画素が写真領域に属しな
いと判定する第１判定ステップ（Ｓ４）と、注目画素を
含む一定の大きさの第２画像ブロック中の各画素につ
き、第１方向に隣接する画素との画像データの差を求
め、この画像データの差を上記第２画像ブロック内の全
画素について累計して第１方向濃度差総和を求めるステ
ップ（Ｓ３）と、上記第２画像ブロック中の各画素につ
き、上記第１方向とは異なる第２方向に隣接する画素と
の画像データの差を求め、この画像データの差を上記第
２画像ブロック内の全画素について累計して第２方向濃
度差総和を求めるステップ（Ｓ３）と、上記第１方向濃
度差総和および第２方向濃度差総和の大小関係に基づい
て、上記注目画素が細線領域に属するか否かを判定する
第２判定ステップ（Ｓ５，Ｓ６）と、上記第１判定ステ
ップによって写真領域に属すると判定され、かつ、上記
第２判定ステップによって細線領域に属しないと判定さ
れた場合に、注目画素が写真領域に属すると再判定し、
上記第１判定ステップによって写真領域に属すると判定
され、かつ、上記第２判定ステップによって細線領域に
属すると判定された場合に、注目画素が写真領域に属し
ないと再判定する再判定ステップ（Ｓ７，Ｓ８）とを含
むことを特徴とする領域分離方法である。この方法は、
請求項３の発明に対応している。
画素の濃度階調を表す画像データに基づいて、個々の注
目画素が画像中の写真領域に属するか否かを判定する領
域分離方法であって、注目画素を含む一定の大きさの第
１画像ブロック中の画素の画像データの平均値を算出す
るステップ（Ｓ１）と、上記画像ブロック内の各画素に
ついて隣接画素との画像データの差を求め、上記画像ブ
ロック内の全ての画素についての上記画像データの差の
総和を算出するステップ（Ｓ２）と、上記画像データの
差の総和が、上記平均値に応じて定められた写真領域判
定閾値未満であれば、上記注目画素が写真領域に属する
と判定し、上記画像データの差の総和が上記写真領域判
定閾値以上であれば、上記注目画素が写真領域に属しな
いと判定する第１判定ステップ（Ｓ４）と、注目画素を
含む一定の大きさの第２画像ブロック中の各画素につ
き、第１方向に隣接する画素との画像データの差を求
め、この画像データの差を上記第２画像ブロック内の全
画素について累計して第１方向濃度差総和を求めるステ
ップ（Ｓ３）と、上記第２画像ブロック中の各画素につ
き、上記第１方向とは異なる第２方向に隣接する画素と
の画像データの差を求め、この画像データの差を上記第
２画像ブロック内の全画素について累計して第２方向濃
度差総和を求めるステップ（Ｓ３）と、上記第１方向濃
度差総和および第２方向濃度差総和の大小関係に基づい
て、上記注目画素が細線領域に属するか否かを判定する
第２判定ステップ（Ｓ５，Ｓ６）と、上記第１判定ステ
ップによって写真領域に属すると判定され、かつ、上記
第２判定ステップによって細線領域に属しないと判定さ
れた場合に、注目画素が写真領域に属すると再判定し、
上記第１判定ステップによって写真領域に属すると判定
され、かつ、上記第２判定ステップによって細線領域に
属すると判定された場合に、注目画素が写真領域に属し
ないと再判定する再判定ステップ（Ｓ７，Ｓ８）とを含
むことを特徴とする領域分離方法である。この方法は、
請求項３の発明に対応している。
【００２７】請求項１３記載の発明は、上記第２判定ス
テップは、上記第１方向濃度差総和および第２方向濃度
差総和を各２種類の第１方向判定閾値ＨＬ，ＨＨ（ただ
し、ＨＬ＜ＨＨ）および第２方向判定閾値ＶＬ，ＶＨ
（ただし、ＶＬ＜ＶＨ）とそれぞれ比較し、上記第１方
向濃度差総和が上記第１方向判定閾値ＨＨ以上であり、
かつ、上記第２方向濃度差総和が上記第２方向判定閾値
ＶＬ以下であるか、または、上記第１方向濃度差総和が
上記第１方向判定閾値ＨＬ以下であり、かつ、上記第２
方向濃度差総和が上記第２方向判定閾値ＶＨ以上であれ
ば、上記注目画素が細線領域に属すると判定し（Ｓ５ま
たはＳ６のＹＥＳ）、さもなければ上記注目画素が細線
領域に属しないと判定する（Ｓ５およびＳ６のＮＯ）ス
テップを含むことを特徴とする請求項１１または１２記
載の領域分離方法である。この方法は、請求項４の発明
に対応している。
テップは、上記第１方向濃度差総和および第２方向濃度
差総和を各２種類の第１方向判定閾値ＨＬ，ＨＨ（ただ
し、ＨＬ＜ＨＨ）および第２方向判定閾値ＶＬ，ＶＨ
（ただし、ＶＬ＜ＶＨ）とそれぞれ比較し、上記第１方
向濃度差総和が上記第１方向判定閾値ＨＨ以上であり、
かつ、上記第２方向濃度差総和が上記第２方向判定閾値
ＶＬ以下であるか、または、上記第１方向濃度差総和が
上記第１方向判定閾値ＨＬ以下であり、かつ、上記第２
方向濃度差総和が上記第２方向判定閾値ＶＨ以上であれ
ば、上記注目画素が細線領域に属すると判定し（Ｓ５ま
たはＳ６のＹＥＳ）、さもなければ上記注目画素が細線
領域に属しないと判定する（Ｓ５およびＳ６のＮＯ）ス
テップを含むことを特徴とする請求項１１または１２記
載の領域分離方法である。この方法は、請求項４の発明
に対応している。
【００２８】請求項１４記載の発明は、注目画素および
その周辺の画素の画像データを用いて、注目画素の画像
データに積分処理を施す積分処理ステップ（３９）をさ
らに含み、この積分処理ステップによって前処理された
画像データに基づいて、注目画素がいずれの領域に属す
るかを判定することを特徴とする請求項１０ないし１３
のいずれかに記載の領域分離方法である。この方法は、
請求項５の発明に対応している。
その周辺の画素の画像データを用いて、注目画素の画像
データに積分処理を施す積分処理ステップ（３９）をさ
らに含み、この積分処理ステップによって前処理された
画像データに基づいて、注目画素がいずれの領域に属す
るかを判定することを特徴とする請求項１０ないし１３
のいずれかに記載の領域分離方法である。この方法は、
請求項５の発明に対応している。
【００２９】請求項１５記載の発明は、上記画像データ
は中間調処理（３７）に供せられるものであって、この
中間調処理は、写真領域に属すると判定された画素に関
して所定線数での網点化処理を施すものであり、上記領
域分離方法は、さらに、上記所定線数とこの所定線数＋
５０線との間に境界線数を設け、その境界線数よりも小
さい線数の網点画像を構成する画素を写真領域を構成す
るものと判定される画素から除外する予備判定ステップ
（３９）を含むことを特徴とする請求項１０、１２およ
び１３のいずれかに記載の領域分離方法である。この方
法は、請求項６の発明に対応している。
は中間調処理（３７）に供せられるものであって、この
中間調処理は、写真領域に属すると判定された画素に関
して所定線数での網点化処理を施すものであり、上記領
域分離方法は、さらに、上記所定線数とこの所定線数＋
５０線との間に境界線数を設け、その境界線数よりも小
さい線数の網点画像を構成する画素を写真領域を構成す
るものと判定される画素から除外する予備判定ステップ
（３９）を含むことを特徴とする請求項１０、１２およ
び１３のいずれかに記載の領域分離方法である。この方
法は、請求項６の発明に対応している。
【００３０】請求項１６記載の発明は、上記予備判定ス
テップ（３９）では、上記中間調処理の処理対象の画像
データに対して上記処理が行われることを特徴とする請
求項１５記載の領域分離方法である。この方法は、請求
項７の発明に対応している。請求項１７記載の発明は、
上記予備判定ステップは、上記境界線数以上の線数の網
点画像を構成する網点同士が接触するように、画像デー
タに対して平滑化処理を施す平滑化ステップ（３９）を
含むことを特徴とする請求項１５または１６記載の領域
分離方法である。この方法は、請求項８の発明に対応し
ている。
テップ（３９）では、上記中間調処理の処理対象の画像
データに対して上記処理が行われることを特徴とする請
求項１５記載の領域分離方法である。この方法は、請求
項７の発明に対応している。請求項１７記載の発明は、
上記予備判定ステップは、上記境界線数以上の線数の網
点画像を構成する網点同士が接触するように、画像デー
タに対して平滑化処理を施す平滑化ステップ（３９）を
含むことを特徴とする請求項１５または１６記載の領域
分離方法である。この方法は、請求項８の発明に対応し
ている。
【００３１】
【発明の実施の形態】以下では、この発明の実施の形態
を、添付図面を参照して詳細に説明する。図１は、この
発明の一実施形態に係る画像処理装置が適用された画像
形成装置の一例であるディジタル複写機の電気的構成を
示すブロック図である。このディジタル複写機は、原稿
の光学像を読み取って対応する電気信号に変換する光電
変換素子（たとえばＣＣＤ等のラインセンサ）を備えた
読取部１を有している。
を、添付図面を参照して詳細に説明する。図１は、この
発明の一実施形態に係る画像処理装置が適用された画像
形成装置の一例であるディジタル複写機の電気的構成を
示すブロック図である。このディジタル複写機は、原稿
の光学像を読み取って対応する電気信号に変換する光電
変換素子（たとえばＣＣＤ等のラインセンサ）を備えた
読取部１を有している。
【００３２】読取部１から出力される電気信号は、オー
トゲインコントロール（ＡＧＣ）回路２１およびアナロ
グ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器２２を有するアナログ
回路部２に入力される。ＡＧＣ回路２１は、読取部１か
らの微小なアナログ電気信号をＡ／Ｄ変換器２２におけ
るＡ／Ｄ変換範囲（リファレンス電圧）まで増幅する機
能を有している。Ａ／Ｄ変換器２２は、ＡＧＣ回路２１
によって増幅された電気信号を量子化することによっ
て、ディジタル画像信号を生成する。たとえば、１ボル
トの微小な振幅の読取部１からの信号を、ＡＧＣ回路２
１によって５ボルトの振幅の電気信号に増幅し、８ビッ
トのＡ／Ｄ変換器２２で０（００ｈ）〜２５５（ＦＦ
ｈ）に量子化することによって、濃度階調を２５６段階
で表現したディジタル画像データが生成される。
トゲインコントロール（ＡＧＣ）回路２１およびアナロ
グ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器２２を有するアナログ
回路部２に入力される。ＡＧＣ回路２１は、読取部１か
らの微小なアナログ電気信号をＡ／Ｄ変換器２２におけ
るＡ／Ｄ変換範囲（リファレンス電圧）まで増幅する機
能を有している。Ａ／Ｄ変換器２２は、ＡＧＣ回路２１
によって増幅された電気信号を量子化することによっ
て、ディジタル画像信号を生成する。たとえば、１ボル
トの微小な振幅の読取部１からの信号を、ＡＧＣ回路２
１によって５ボルトの振幅の電気信号に増幅し、８ビッ
トのＡ／Ｄ変換器２２で０（００ｈ）〜２５５（ＦＦ
ｈ）に量子化することによって、濃度階調を２５６段階
で表現したディジタル画像データが生成される。
【００３３】この画像データは、画像処理部３による種
々の画像処理を受けた後に、出力部４に与えられる。こ
の出力部４は、たとえば、レーザ走査ユニットを備えて
いる。すなわち、このディジタル複写機は、電子写真プ
ロセスに従って原稿の複写像を形成する画像形成部を有
している。この画像形成部は、感光体と、この感光体に
原稿の複写像に対応した静電潜像を書き込む上述のレー
ザ走査ユニットと、感光体の周囲に配置された現像装
置、転写ユニットおよびクリーニングユニットとを備え
ている。レーザ走査ユニットによって感光体に書き込ま
れた静電潜像は、現像装置によってトナー像に現像され
る。このトナー像が、転写ユニットにおいて紙シートや
ＯＨＰシート（透明シート）などの記録シートの表面に
転写される。この転写後のトナー像は、定着ユニットに
よって、加熱および加圧処理を受けることにより、記録
シート上に定着させられる。
々の画像処理を受けた後に、出力部４に与えられる。こ
の出力部４は、たとえば、レーザ走査ユニットを備えて
いる。すなわち、このディジタル複写機は、電子写真プ
ロセスに従って原稿の複写像を形成する画像形成部を有
している。この画像形成部は、感光体と、この感光体に
原稿の複写像に対応した静電潜像を書き込む上述のレー
ザ走査ユニットと、感光体の周囲に配置された現像装
置、転写ユニットおよびクリーニングユニットとを備え
ている。レーザ走査ユニットによって感光体に書き込ま
れた静電潜像は、現像装置によってトナー像に現像され
る。このトナー像が、転写ユニットにおいて紙シートや
ＯＨＰシート（透明シート）などの記録シートの表面に
転写される。この転写後のトナー像は、定着ユニットに
よって、加熱および加圧処理を受けることにより、記録
シート上に定着させられる。
【００３４】読取部１は、原稿を照明する光源と、原稿
からの反射光をラインセンサの検出面に結像させる光学
系とを備えていて、ラインセンサにおける電気的な走査
によって原稿の主走査を行うとともに、ラインセンサお
よび光学系の原稿に対する相対的な移動によって原稿の
副走査を行うようになっている。むろん、光源および光
学系が移動されてもよいし、光源および光学系を静止さ
せておく一方で、原稿を移動させることによって原稿の
副走査が達成されてもよい。
からの反射光をラインセンサの検出面に結像させる光学
系とを備えていて、ラインセンサにおける電気的な走査
によって原稿の主走査を行うとともに、ラインセンサお
よび光学系の原稿に対する相対的な移動によって原稿の
副走査を行うようになっている。むろん、光源および光
学系が移動されてもよいし、光源および光学系を静止さ
せておく一方で、原稿を移動させることによって原稿の
副走査が達成されてもよい。
【００３５】図２は、画像処理部３の機能的な構成を説
明するためのブロック図である。画像処理部３は、シェ
ーディング補正処理部３１、入力γ補正処理部３２、白
黒反転処理部３３、ズーム処理部３４、フィルタ処理部
３５、出力γ補正処理部３６および中間調処理部３７を
備えており、これらの各処理部が入力画像データに対し
て順に処理を施すようになっている。さらに、画像処理
部３には、入力画像データに対応する画素が写真領域を
構成する画素であるか否かを判定するための領域分離機
能部３８と、この領域分離機能部３８に供給される画像
データに前処理を施すための分離前フィルタ処理部３９
とが備えられている。領域分離機能部３８による判定結
果は、フィルタ処理部３５、出力γ補正処理部３６およ
び中間調処理部３７に入力されるようになっている。こ
れらのフィルタ処理部３５、出力γ補正処理部３６およ
び中間調処理部３７においては、入力画像データに対応
する画素が写真領域を構成するか否かに応じて、処理内
容が変更される。
明するためのブロック図である。画像処理部３は、シェ
ーディング補正処理部３１、入力γ補正処理部３２、白
黒反転処理部３３、ズーム処理部３４、フィルタ処理部
３５、出力γ補正処理部３６および中間調処理部３７を
備えており、これらの各処理部が入力画像データに対し
て順に処理を施すようになっている。さらに、画像処理
部３には、入力画像データに対応する画素が写真領域を
構成する画素であるか否かを判定するための領域分離機
能部３８と、この領域分離機能部３８に供給される画像
データに前処理を施すための分離前フィルタ処理部３９
とが備えられている。領域分離機能部３８による判定結
果は、フィルタ処理部３５、出力γ補正処理部３６およ
び中間調処理部３７に入力されるようになっている。こ
れらのフィルタ処理部３５、出力γ補正処理部３６およ
び中間調処理部３７においては、入力画像データに対応
する画素が写真領域を構成するか否かに応じて、処理内
容が変更される。
【００３６】読取部１から出力されるアナログ信号は、
たとえ空白画像を読み取ったときでも、主走査方向に関
して一様ではない。これは、光源および光学系が主走査
方向の中央部と端部とで異なる配光特性を有しており、
かつ、ラインセンサの読取画素ごとに感度ばらつきがあ
るためである。このような読取部１の特性に起因する画
素間の画像データのばらつきを補正するのが、シェーデ
ィング補正処理部３１である。
たとえ空白画像を読み取ったときでも、主走査方向に関
して一様ではない。これは、光源および光学系が主走査
方向の中央部と端部とで異なる配光特性を有しており、
かつ、ラインセンサの読取画素ごとに感度ばらつきがあ
るためである。このような読取部１の特性に起因する画
素間の画像データのばらつきを補正するのが、シェーデ
ィング補正処理部３１である。
【００３７】シェーディング補正処理部３１によって処
理された後の画像データには、入力γ補正処理部３２に
よる強度−濃度変換が施される。この入力γ補正処理部
３２は、読取部１の読取特性を補正することにより、原
稿の濃度に比例する階調特性を持った画像データを生成
する。白黒反転処理部３３は、入力画像データの白黒の
論理を反転する。読取部１は、原稿の高濃度部（黒領
域）を低い電圧で出力する。すなわち、原稿画像の濃度
が高いほど読取部１の出力電圧が低くなる。白黒反転処
理部３３は、画像データの論理を反転することによっ
て、画像の濃度が高いほど画像データの値が大きくなる
ように画像データを変換する。
理された後の画像データには、入力γ補正処理部３２に
よる強度−濃度変換が施される。この入力γ補正処理部
３２は、読取部１の読取特性を補正することにより、原
稿の濃度に比例する階調特性を持った画像データを生成
する。白黒反転処理部３３は、入力画像データの白黒の
論理を反転する。読取部１は、原稿の高濃度部（黒領
域）を低い電圧で出力する。すなわち、原稿画像の濃度
が高いほど読取部１の出力電圧が低くなる。白黒反転処
理部３３は、画像データの論理を反転することによっ
て、画像の濃度が高いほど画像データの値が大きくなる
ように画像データを変換する。
【００３８】ズーム処理部３４は、ディジタル処理によ
って変倍機能を実現するためのものである。フィルタ処
理部３５は、画像データに対してエッジ強調処理または
平滑化処理を施すものである。この実施形態では、フィ
ルタ処理部３５には領域分離機能部３８からの領域分離
信号が入力されるようになっている。この領域分離信号
に応じて、フィルタ処理部３５は、写真領域に属する画
素に対しては平滑化処理を施す一方で、それ以外の領域
を構成する画素に対してはエッジ強調処理を施す。これ
により、写真領域を滑らかに再生することができるとと
もに、文字領域および線画領域ならびに低線数の網点領
域については、良好な解像性で画像を再生できる。
って変倍機能を実現するためのものである。フィルタ処
理部３５は、画像データに対してエッジ強調処理または
平滑化処理を施すものである。この実施形態では、フィ
ルタ処理部３５には領域分離機能部３８からの領域分離
信号が入力されるようになっている。この領域分離信号
に応じて、フィルタ処理部３５は、写真領域に属する画
素に対しては平滑化処理を施す一方で、それ以外の領域
を構成する画素に対してはエッジ強調処理を施す。これ
により、写真領域を滑らかに再生することができるとと
もに、文字領域および線画領域ならびに低線数の網点領
域については、良好な解像性で画像を再生できる。
【００３９】出力γ補正処理部３６は、出力部４におけ
る出力エンジンのγ特性を補正するための処理を画像デ
ータに施す。すなわち、電子写真プロセスでは、感光体
やトナーの帯電特性等によって、入力画像データに対し
てリニアに変化する画像濃度出力を得にくい。このよう
な出力エンジンのγ特性を補正することによって、入力
画像データに対してほぼ線形に変化する画像濃度出力が
実現される。中間調処理部３７は、２５６階調で濃度が
表現された画像データを二値以上２５６値未満の離散値
に変換（量子化）することによって、いわゆる擬似中間
調処理を実現するためのものである。この実施形態で
は、中間調処理部３７は、原則として二値化処理を施す
とともに、必要に応じて四値化処理を行うように構成さ
れている。
る出力エンジンのγ特性を補正するための処理を画像デ
ータに施す。すなわち、電子写真プロセスでは、感光体
やトナーの帯電特性等によって、入力画像データに対し
てリニアに変化する画像濃度出力を得にくい。このよう
な出力エンジンのγ特性を補正することによって、入力
画像データに対してほぼ線形に変化する画像濃度出力が
実現される。中間調処理部３７は、２５６階調で濃度が
表現された画像データを二値以上２５６値未満の離散値
に変換（量子化）することによって、いわゆる擬似中間
調処理を実現するためのものである。この実施形態で
は、中間調処理部３７は、原則として二値化処理を施す
とともに、必要に応じて四値化処理を行うように構成さ
れている。
【００４０】より具体的には、中間調処理部３７は、量
子化閾値を一定値に固定した通常型誤差拡散処理と、量
子化閾値を二次元に周期変動させる改良型誤差拡散処理
（網点化処理、ドット集中型中間調処理）とを切り換え
て行うことができるようになっている。そして、改良型
誤差拡散処理においては、二値誤差拡散処理をベースと
して、ドット集中位置の近傍の画素に対しては、四値化
処理（四値誤差拡散処理）を行い、網点の膨らみ方また
は縮み方の段階数を増加させている。
子化閾値を一定値に固定した通常型誤差拡散処理と、量
子化閾値を二次元に周期変動させる改良型誤差拡散処理
（網点化処理、ドット集中型中間調処理）とを切り換え
て行うことができるようになっている。そして、改良型
誤差拡散処理においては、二値誤差拡散処理をベースと
して、ドット集中位置の近傍の画素に対しては、四値化
処理（四値誤差拡散処理）を行い、網点の膨らみ方また
は縮み方の段階数を増加させている。
【００４１】中間調処理部３７における通常型誤差拡散
処理および改良型誤差拡散処理の切り換えは、領域分離
機能部３８からの領域分離信号に応じて行われる。すな
わち、写真領域に属する画素の画像データに対しては、
改良型誤差拡散処理が施され、それ以外の領域を構成す
る画素の画像データに対しては通常型誤差拡散処理が施
される。図３は、領域分離機能部３８の処理内容を説明
するためのフローチャートである。領域分離機能部３８
は、読取部１における読取順序に従って、読み取られた
原稿画像を構成する個々の画素を順次注目画素とし、そ
の注目画素が写真領域に属するか否かを判定する。その
ために、先ず、注目画素を含む一定の大きさの第１画像
ブロック中の画素の画像データの平均値が算出される
（ステップＳ１）。
処理および改良型誤差拡散処理の切り換えは、領域分離
機能部３８からの領域分離信号に応じて行われる。すな
わち、写真領域に属する画素の画像データに対しては、
改良型誤差拡散処理が施され、それ以外の領域を構成す
る画素の画像データに対しては通常型誤差拡散処理が施
される。図３は、領域分離機能部３８の処理内容を説明
するためのフローチャートである。領域分離機能部３８
は、読取部１における読取順序に従って、読み取られた
原稿画像を構成する個々の画素を順次注目画素とし、そ
の注目画素が写真領域に属するか否かを判定する。その
ために、先ず、注目画素を含む一定の大きさの第１画像
ブロック中の画素の画像データの平均値が算出される
（ステップＳ１）。
【００４２】第１画像ブロックは、適当なバッファメモ
リを用いて、たとえば、図４に示すように、画素Ａ１〜
Ａ１３，Ｂ１〜Ｂ１３，Ｃ１〜Ｃ１３，Ｄ１〜Ｄ１３，
Ｅ１〜Ｅ１３，Ｆ１〜Ｆ１３，Ｇ１〜Ｇ１３からなる、
注目画素Ｄ７を中心とした１３×７画素のマトリクスで
構成されていてもよい。この場合、この１３×７画素の
マトリクスからなる第１画像ブロックの中の画素の画像
データの平均値ＡＶが、下記（１）式に従って算出され
ることになる。
リを用いて、たとえば、図４に示すように、画素Ａ１〜
Ａ１３，Ｂ１〜Ｂ１３，Ｃ１〜Ｃ１３，Ｄ１〜Ｄ１３，
Ｅ１〜Ｅ１３，Ｆ１〜Ｆ１３，Ｇ１〜Ｇ１３からなる、
注目画素Ｄ７を中心とした１３×７画素のマトリクスで
構成されていてもよい。この場合、この１３×７画素の
マトリクスからなる第１画像ブロックの中の画素の画像
データの平均値ＡＶが、下記（１）式に従って算出され
ることになる。
【００４３】 ＡＶ＝（A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8+A9+A10+A11+A12+A13 +B1+B2+B3+B4+B5+B6+B7+B8+B9+B10+B11+B12+B13 +C1+C2+C3+C4+C5+C6+C7+C8+C9+C10+C11+C12+C13 +D1+D2+D3+D4+D5+D6+D7+D8+D9+D10+D11+D12+D13 +E1+E2+E3+E4+E5+E6+E7+E8+E9+E10+E11+E12+E13 +F1+F2+F3+F4+F5+F6+F7+F8+F9+F10+F11+F12+F13 +G1+G2+G3+G4+G5+G6+G7+G8+G9+G10+G11+G12+G13）÷(13×7） ・・・・・・（１） 領域分離機能部３８は、さらに、上記第１画像ブロッ
ク、すなわち１３×７画素のマトリクス内の画素に関し
て、隣接画素間の画像データの差を求め、上記マトリク
ス内のすべての画素についての画像データの差の総和を
算出する（ステップＳ２）。
ク、すなわち１３×７画素のマトリクス内の画素に関し
て、隣接画素間の画像データの差を求め、上記マトリク
ス内のすべての画素についての画像データの差の総和を
算出する（ステップＳ２）。
【００４４】具体的には、領域分離機能部３８は、下記
（２）式に従って読取部１における主走査方向に関する
画素間の画像データの差の総和TOTAL_DHを求める。ま
た、下記（３）式に従って読取部１における副走査方向
に隣接する画素間の画像データの差の総和TOTAL_DVを求
める。そして、これらを加算することによって、１３×
７画素のマトリクス内の画像データの差の総和TOTAL_SU
Mを算出する（下記（４）式参照）。むろん、TOTAL_D
H，TOTAL_DVを求めることなく、画素データの差の総和T
OTAL_SUMを直接的に求めてもかまわない。
（２）式に従って読取部１における主走査方向に関する
画素間の画像データの差の総和TOTAL_DHを求める。ま
た、下記（３）式に従って読取部１における副走査方向
に隣接する画素間の画像データの差の総和TOTAL_DVを求
める。そして、これらを加算することによって、１３×
７画素のマトリクス内の画像データの差の総和TOTAL_SU
Mを算出する（下記（４）式参照）。むろん、TOTAL_D
H，TOTAL_DVを求めることなく、画素データの差の総和T
OTAL_SUMを直接的に求めてもかまわない。
【００４５】 TOTAL_DH＝｜A1-A2｜+｜A2-A3｜+｜A3-A4｜+｜A4-A5｜+｜A5-A6｜+｜A6-A7｜ +｜A7-A8｜+｜A8-A9｜+｜A9-A10｜+｜A10-A11｜+｜A11-A12｜+｜A12-A13｜ +｜B1-B2｜+｜B2-B3｜+｜B3-B4｜+｜B4-B5｜+｜B5-B6｜+｜B6-B7｜ +｜B7-B8｜+｜B8-B9｜+｜B9-B10｜+｜B10-B11｜+｜B11-B12｜+｜B12-B13｜ +｜C1-C2｜+｜C2-C3｜+｜C3-C4｜+｜C4-C5｜+｜C5-C6｜+｜C6-C7｜ +｜C7-C8｜+｜C8-C9｜+｜C9-C10｜+｜C10-C11｜+｜C11-C12｜+｜C12-C13｜ +｜D1-D2｜+｜D2-D3｜+｜D3-D4｜+｜D4-D5｜+｜D5-D6｜+｜D6-D7｜ +｜D7-D8｜+｜D8-D9｜+｜D9-D10｜+｜D10-D11｜+｜D11-D12｜+｜D12-D13｜ +｜E1-E2｜+｜E2-E3｜+｜E3-E4｜+｜E4-E5｜+｜E5-E6｜+｜E6-E7｜ +｜E7-E8｜+｜E8-E9｜+｜E9-E10｜+｜E10-E11｜+｜E11-E12｜+｜E12-E13｜ +｜F1-F2｜+｜F2-F3｜+｜F3-F4｜+｜F4-F5｜+｜F5-F6｜+｜F6-F7｜ +｜F7-F8｜+｜F8-F9｜+｜F9-F10｜+｜F10-F11｜+｜F11-F12｜+｜F12-F13｜ ・・・・・・（２） TOTAL_DV＝ ｜A1-B1｜+｜B1-C1｜+｜C1-D1｜+｜D1-E1｜+｜E1-F1｜+｜F1-G1｜ +｜A2-B2｜+｜B2-C2｜+｜C2-D2｜+｜D2-E2｜+｜E2-F2｜+｜F2-G2｜ +｜A3-B3｜+｜B3-C3｜+｜C3-D3｜+｜D3-E3｜+｜E3-F3｜+｜F3-G3｜ +｜A4-B4｜+｜B4-C4｜+｜C4-D4｜+｜D4-E4｜+｜E4-F4｜+｜F4-G4｜ +｜A5-B5｜+｜B5-C5｜+｜C5-D5｜+｜D5-E5｜+｜E5-F5｜+｜F5-G5｜ +｜A6-B6｜+｜B6-C6｜+｜C6-D6｜+｜D6-E6｜+｜E6-F6｜+｜F6-G6｜ +｜A7-B7｜+｜B7-C7｜+｜C7-D7｜+｜D7-E7｜+｜E7-F7｜+｜F7-G7｜ +｜A8-B8｜+｜B8-C8｜+｜C8-D8｜+｜D8-E8｜+｜E8-F8｜+｜F8-G8｜ +｜A9-B9｜+｜B9-C9｜+｜C9-D9｜+｜D9-E9｜+｜E9-F9｜+｜F9-G9｜ +｜A10-B10｜+｜B10-C10｜+｜C10-D10｜+｜D10-E10｜+｜E10-F10｜+｜F10-G10｜ +｜A11-B11｜+｜B11-C11｜+｜C11-D11｜+｜D11-E11｜+｜E11-F11｜+｜F11-G11｜ +｜A12-B12｜+｜B12-C12｜+｜C12-D12｜+｜D12-E12｜+｜E12-F12｜+｜F12-G12｜ +｜A13-B13｜+｜B13-C13｜+｜C13-D13｜+｜D13-E13｜+｜E13-F13｜+｜F13-G13｜ ・・・・・・（３） TOTAL_SUM＝TOTAL_DH＋TOTAL_DV ・・・・・・（４） 領域分離機能部３８は、また、読取部１における主走査
方向に沿った横線が高密度で平行に形成された横細線領
域、および読取部１における副走査方向に沿った縦線が
平行に高密度で形成された高細線領域を写真領域から区
別するために、注目画素が細線領域（横細線領域または
縦細線領域）に属するか否かを判定する。
方向に沿った横線が高密度で平行に形成された横細線領
域、および読取部１における副走査方向に沿った縦線が
平行に高密度で形成された高細線領域を写真領域から区
別するために、注目画素が細線領域（横細線領域または
縦細線領域）に属するか否かを判定する。
【００４６】この判定のために、領域分離機能部３８
は、注目画素を含む一定の大きさの第２画像ブロック中
の各画素につき、第１方向（たとえば主走査方向）に隣
接する画素間の画像データの差を求め、この画像データ
の差を上記第２画像ブロック内の全画素について累計す
ることにより第１方向濃度差総和を求める。また、領域
分離機能部３８は、上記第２画像ブロック中の各画素に
ついて、第１方向と直交する第２方向（たとえば副走査
方向）に隣接する画素間の画像データの差を求め、この
画像データの差を上記第２ブロック内の全画素について
累計することにより、第２方向濃度差総和を求める。
は、注目画素を含む一定の大きさの第２画像ブロック中
の各画素につき、第１方向（たとえば主走査方向）に隣
接する画素間の画像データの差を求め、この画像データ
の差を上記第２画像ブロック内の全画素について累計す
ることにより第１方向濃度差総和を求める。また、領域
分離機能部３８は、上記第２画像ブロック中の各画素に
ついて、第１方向と直交する第２方向（たとえば副走査
方向）に隣接する画素間の画像データの差を求め、この
画像データの差を上記第２ブロック内の全画素について
累計することにより、第２方向濃度差総和を求める。
【００４７】具体的には、図５に示されているように、
適当なバッファメモリを用いて、注目画素Ｄ７を中心と
した画素Ｂ５〜Ｂ９，Ｃ５〜Ｃ９，Ｄ５〜Ｄ９，Ｅ５〜
Ｅ９，Ｆ５〜Ｆ９からなる５画素×５ラインのマトリク
スが第２画像ブロックとして形成される。そして、下記
（５）式に基づいて、第１方向濃度差総和としての主走
査方向濃度差総和Ｈ_SUMを求め、下記（６）式に基づい
て、第２方向濃度差総和としての副走査方向濃度差総和
Ｖ_SUMを算出する（図３のステップＳ３）。
適当なバッファメモリを用いて、注目画素Ｄ７を中心と
した画素Ｂ５〜Ｂ９，Ｃ５〜Ｃ９，Ｄ５〜Ｄ９，Ｅ５〜
Ｅ９，Ｆ５〜Ｆ９からなる５画素×５ラインのマトリク
スが第２画像ブロックとして形成される。そして、下記
（５）式に基づいて、第１方向濃度差総和としての主走
査方向濃度差総和Ｈ_SUMを求め、下記（６）式に基づい
て、第２方向濃度差総和としての副走査方向濃度差総和
Ｖ_SUMを算出する（図３のステップＳ３）。
【００４８】 Ｈ_SUM＝ ｜B5-B6｜+｜B6-B7｜+｜B7-B8｜+｜B8-B9｜ +｜C5-C6｜+｜C6-C7｜+｜C7-C8｜+｜C8-C9｜ +｜D5-D6｜+｜D6-D7｜+｜D7-D8｜+｜D8-D9｜ +｜E5-E6｜+｜E6-E7｜+｜E7-E8｜+｜E8-E9｜ +｜F5-F6｜+｜F6-F7｜+｜F7-F8｜+｜F8-F9｜ ・・・・・・（５） Ｖ_SUM＝ ｜B5-C5｜+｜C5-D5｜+｜D5-E5｜+｜E5-F5｜ +｜B6-C6｜+｜C6-D6｜+｜D6-E6｜+｜E6-F6｜ +｜B7-C7｜+｜C7-D7｜+｜D7-E7｜+｜E7-F7｜ +｜B8-C8｜+｜C8-D8｜+｜D8-E8｜+｜E8-F8｜ +｜B9-C9｜+｜C9-D9｜+｜D9-E9｜+｜E9-F9｜ ・・・・・・（６） 次に、領域分離機能部３８は、判定閾値テーブル４０
（図２参照）を参照することによって、上記ステップＳ
１で求められた平均値ＡＶの関数として定められた判定
閾値ＴＨ(AV)（写真領域判定閾値）を読み出す。この読
み出された判定閾値ＴＨ(AV)と、上記１３×７画素のマ
トリクス内の画像データの差の総和TOTAL_SUMとが比較
される（ステップＳ４）。すなわち、画像データの差の
総和TOTAL_SUMが、判定閾値ＴＨ(AV)以上であれば（ス
テップＳ４のＮＯ）、注目画素が写真領域以外の種類の
画像を構成する画素であるものと判定される（ステップ
Ｓ７）。したがって、領域分離機能部３８は、これに対
応した領域分離信号（たとえば１ビットの信号であっ
て、その一方の値「０」に設定された信号）を出力す
る。
（図２参照）を参照することによって、上記ステップＳ
１で求められた平均値ＡＶの関数として定められた判定
閾値ＴＨ(AV)（写真領域判定閾値）を読み出す。この読
み出された判定閾値ＴＨ(AV)と、上記１３×７画素のマ
トリクス内の画像データの差の総和TOTAL_SUMとが比較
される（ステップＳ４）。すなわち、画像データの差の
総和TOTAL_SUMが、判定閾値ＴＨ(AV)以上であれば（ス
テップＳ４のＮＯ）、注目画素が写真領域以外の種類の
画像を構成する画素であるものと判定される（ステップ
Ｓ７）。したがって、領域分離機能部３８は、これに対
応した領域分離信号（たとえば１ビットの信号であっ
て、その一方の値「０」に設定された信号）を出力す
る。
【００４９】これに対して、画像データの差の総和TOTA
L_SUMが判定閾値ＴＨ(AV)未満であれば（ステップＳ４
のＹＥＳ）、注目画素Ｄ７が写真領域に属するとの一応
の判定が行われることになる。ただし、この判定が正し
いかどうかは、後に説明するステップＳ５，５６の処理
によって、再判定される。図６は、平均値ＡＶに対応し
た閾値ＴＨ(AV)の設定例を説明するためのグラフであ
る。この図６には、平均値ＡＶと画像データの差の総和
TOTAL_SUMとの関係が示されている。平均値ＡＶに対す
る閾値ＴＨ(AV)の設定例は、実線の曲線で表されてい
る。また、写真領域における平均値ＡＶと画像データの
差の総和TOTAL_SUMとの関係の分布がシンボル「○」で
表されていて、さらに、写真領域以外（文字領域、線画
領域、および低線数の網点領域）における平均値ＡＶと
画像データの差の総和TOTAL_SUMとの関係の分布がシン
ボル「×」によって表されている。
L_SUMが判定閾値ＴＨ(AV)未満であれば（ステップＳ４
のＹＥＳ）、注目画素Ｄ７が写真領域に属するとの一応
の判定が行われることになる。ただし、この判定が正し
いかどうかは、後に説明するステップＳ５，５６の処理
によって、再判定される。図６は、平均値ＡＶに対応し
た閾値ＴＨ(AV)の設定例を説明するためのグラフであ
る。この図６には、平均値ＡＶと画像データの差の総和
TOTAL_SUMとの関係が示されている。平均値ＡＶに対す
る閾値ＴＨ(AV)の設定例は、実線の曲線で表されてい
る。また、写真領域における平均値ＡＶと画像データの
差の総和TOTAL_SUMとの関係の分布がシンボル「○」で
表されていて、さらに、写真領域以外（文字領域、線画
領域、および低線数の網点領域）における平均値ＡＶと
画像データの差の総和TOTAL_SUMとの関係の分布がシン
ボル「×」によって表されている。
【００５０】図６から理解されるように、閾値ＴＨ(AV)
は、シンボル「○」の分布域と、シンボル「×」の分布
域との間に位置するように設定されている。したがっ
て、画像データの差の総和TOTAL_SUMが閾値ＴＨ(AV)未
満であることにより、注目画素が写真領域に属するもの
と判定することができ、画像データの差の総和TOTAL_SU
Mが平均値ＡＶに応じて設定された閾値ＴＨ(AV)以上の
場合には、注目画素が写真領域以外の領域に属するもの
と判断できる。
は、シンボル「○」の分布域と、シンボル「×」の分布
域との間に位置するように設定されている。したがっ
て、画像データの差の総和TOTAL_SUMが閾値ＴＨ(AV)未
満であることにより、注目画素が写真領域に属するもの
と判定することができ、画像データの差の総和TOTAL_SU
Mが平均値ＡＶに応じて設定された閾値ＴＨ(AV)以上の
場合には、注目画素が写真領域以外の領域に属するもの
と判断できる。
【００５１】再び図３を参照すると、領域分離機能部３
８は、さらに上記第２画像ブロックを構成する５×５画
素のマトリクスについて求められた主走査方向濃度差総
和Ｈ_SUMおよび副走査方向濃度差総和Ｖ_SUMの大小関係
をステップＳ５，Ｓ６の処理によって調べ、その結果に
応じて、注目画素Ｄ７が細線領域に属するか否かを判定
する。細線領域に属すると判定された場合には、ステッ
プＳ７の処理によって、注目画素Ｄ７が写真領域に属し
ないと判定され、それに応じた領域分離信号「０」が生
成される。
８は、さらに上記第２画像ブロックを構成する５×５画
素のマトリクスについて求められた主走査方向濃度差総
和Ｈ_SUMおよび副走査方向濃度差総和Ｖ_SUMの大小関係
をステップＳ５，Ｓ６の処理によって調べ、その結果に
応じて、注目画素Ｄ７が細線領域に属するか否かを判定
する。細線領域に属すると判定された場合には、ステッ
プＳ７の処理によって、注目画素Ｄ７が写真領域に属し
ないと判定され、それに応じた領域分離信号「０」が生
成される。
【００５２】具体的に説明すると、図７に示されている
ように、水平方向濃度差総和Ｈ_SUMに関して２つの閾値
ＨＬ，ＨＨ（ＨＨ＞ＨＬ）が設定され、同様に副走査方
向濃度差総和Ｖ_SUMに関して、２つの閾値ＶＬ，ＶＨ
（ＶＨ＞ＶＬ）が設定されている。たとえば、閾値Ｈ
Ｌ，ＨＨ；ＶＬ，ＶＨは、次のような値に設定される。 ＨＬ＝５０ ＨＨ＝１５０ ＶＬ＝５０ ＶＨ＝１００ 図７に示されているように、副走査方向濃度差総和Ｖ_S
UMを横軸にとり、主走査方向濃度差総和Ｈ_SUMを縦軸に
とった平面において、横方向（主走査方向）に沿う細線
が密集した横細線領域を構成する画素については、副走
査方向濃度差総和Ｖ_SUMが大きく、かつ主走査方向濃度
差総和Ｈ_SUMが小さな領域ＨＦに多くの画素が分布す
る。また、縦方向（副走査方向）に沿う細線が密集した
縦細線領域に属する画素については、副走査方向濃度差
総和Ｖ_SUMが小さく、かつ主走査方向濃度差総和Ｈ_SUM
が大きな領域ＶＦに多くの画素が分布している。そし
て、写真領域とみなすべき網点画像および本来の写真画
像については、Ｖ_SUM−Ｈ_SUM平面の中央付近の領域Ｐ
Ｓに画素の分布が得られる。
ように、水平方向濃度差総和Ｈ_SUMに関して２つの閾値
ＨＬ，ＨＨ（ＨＨ＞ＨＬ）が設定され、同様に副走査方
向濃度差総和Ｖ_SUMに関して、２つの閾値ＶＬ，ＶＨ
（ＶＨ＞ＶＬ）が設定されている。たとえば、閾値Ｈ
Ｌ，ＨＨ；ＶＬ，ＶＨは、次のような値に設定される。 ＨＬ＝５０ ＨＨ＝１５０ ＶＬ＝５０ ＶＨ＝１００ 図７に示されているように、副走査方向濃度差総和Ｖ_S
UMを横軸にとり、主走査方向濃度差総和Ｈ_SUMを縦軸に
とった平面において、横方向（主走査方向）に沿う細線
が密集した横細線領域を構成する画素については、副走
査方向濃度差総和Ｖ_SUMが大きく、かつ主走査方向濃度
差総和Ｈ_SUMが小さな領域ＨＦに多くの画素が分布す
る。また、縦方向（副走査方向）に沿う細線が密集した
縦細線領域に属する画素については、副走査方向濃度差
総和Ｖ_SUMが小さく、かつ主走査方向濃度差総和Ｈ_SUM
が大きな領域ＶＦに多くの画素が分布している。そし
て、写真領域とみなすべき網点画像および本来の写真画
像については、Ｖ_SUM−Ｈ_SUM平面の中央付近の領域Ｐ
Ｓに画素の分布が得られる。
【００５３】そこで、この実施形態では、領域分離機能
部３８は、注目画素についての主走査方向濃度差総和Ｈ
_SUMが閾値ＨＨ以上であって、かつ副走査方向濃度差総
和をＶ_SUMが閾値ＶＬ以下である場合に（図３のステッ
プＳ５のＹＥＳ）、注目画素が細線領域（この場合は縦
細線領域）に属するものと判定する。すなわち、注目画
素は写真領域には属さないものと判定されて、このこと
を表す領域分離信号「０」が生成される（ステップＳ
７）。
部３８は、注目画素についての主走査方向濃度差総和Ｈ
_SUMが閾値ＨＨ以上であって、かつ副走査方向濃度差総
和をＶ_SUMが閾値ＶＬ以下である場合に（図３のステッ
プＳ５のＹＥＳ）、注目画素が細線領域（この場合は縦
細線領域）に属するものと判定する。すなわち、注目画
素は写真領域には属さないものと判定されて、このこと
を表す領域分離信号「０」が生成される（ステップＳ
７）。
【００５４】また、領域分離機能部３８は、注目画素に
関する主走査方向濃度差総和Ｈ_SUMが閾値ＨＬ以下であ
って、かつ副走査方向濃度差総和Ｖ_SUMが閾値ＶＨ以上
である場合に（ステップＳ６のＹＥＳ）、注目画素が細
線領域（この場合には横細線領域）に属するものと判定
する。すなわち、注目画素が写真領域に属しないと判定
され、それに応じた領域分離信号「０」が生成される
（ステップＳ７）。ステップＳ５，Ｓ６の判断がいずれ
も否定される場合、すなわち、主走査方向濃度差総和Ｈ
_SUMが閾値ＨＨ以上であるが、副走査方向濃度差総和Ｖ
_SUMが閾値ＶＬを超えている場合、主走査方向濃度差総
和Ｈ_SUMが閾値ＨＬ以下であるが、副走査方向濃度差総
和Ｖ_SUMが閾値ＶＨ未満である場合、および主走査方向
濃度差総和Ｈ_SUMがＨＬ〜ＨＨの範囲にある場合には、
注目画素Ｄ７は細線領域に属さないものと判定される。
すなわち、注目画素Ｄ７に対して、写真領域に属するも
のとの再判定がなされる（ステップＳ８）。この場合、
領域分離機能部３８は、たとえば１ビットの領域分離信
号を写真領域に対応した値（この実施形態では「１」）
に設定する。
関する主走査方向濃度差総和Ｈ_SUMが閾値ＨＬ以下であ
って、かつ副走査方向濃度差総和Ｖ_SUMが閾値ＶＨ以上
である場合に（ステップＳ６のＹＥＳ）、注目画素が細
線領域（この場合には横細線領域）に属するものと判定
する。すなわち、注目画素が写真領域に属しないと判定
され、それに応じた領域分離信号「０」が生成される
（ステップＳ７）。ステップＳ５，Ｓ６の判断がいずれ
も否定される場合、すなわち、主走査方向濃度差総和Ｈ
_SUMが閾値ＨＨ以上であるが、副走査方向濃度差総和Ｖ
_SUMが閾値ＶＬを超えている場合、主走査方向濃度差総
和Ｈ_SUMが閾値ＨＬ以下であるが、副走査方向濃度差総
和Ｖ_SUMが閾値ＶＨ未満である場合、および主走査方向
濃度差総和Ｈ_SUMがＨＬ〜ＨＨの範囲にある場合には、
注目画素Ｄ７は細線領域に属さないものと判定される。
すなわち、注目画素Ｄ７に対して、写真領域に属するも
のとの再判定がなされる（ステップＳ８）。この場合、
領域分離機能部３８は、たとえば１ビットの領域分離信
号を写真領域に対応した値（この実施形態では「１」）
に設定する。
【００５５】このようにして、１３×７画素のマトリク
ス内の画素間の濃度差の総和に基づく判定（ステップＳ
４のＹＥＳ）が、再確認されることになる。図８は、分
離前フィルタ処理部３９の処理を説明するための図であ
る。分離前フィルタ処理部３９は、基本的には、積分フ
ィルタとしての処理を行う積分処理手段を構成してい
る。すなわち、図８(a)に示されているように、注目画
素ｃ３を中心とした合計１３画素（ａ３，ｂ２〜ｂ４，
ｃ１〜ｃ５，ｄ２〜ｄ４，ｅ３）からなる菱形（主走査
方向に対して４５度傾斜した正方形）のマトリクス内の
画素の画像データを用いて注目画素ｃ３の画像データを
平滑化する。
ス内の画素間の濃度差の総和に基づく判定（ステップＳ
４のＹＥＳ）が、再確認されることになる。図８は、分
離前フィルタ処理部３９の処理を説明するための図であ
る。分離前フィルタ処理部３９は、基本的には、積分フ
ィルタとしての処理を行う積分処理手段を構成してい
る。すなわち、図８(a)に示されているように、注目画
素ｃ３を中心とした合計１３画素（ａ３，ｂ２〜ｂ４，
ｃ１〜ｃ５，ｄ２〜ｄ４，ｅ３）からなる菱形（主走査
方向に対して４５度傾斜した正方形）のマトリクス内の
画素の画像データを用いて注目画素ｃ３の画像データを
平滑化する。
【００５６】図８(a)のマトリクス内の各画素の画像デ
ータに乗じられる係数ｓ１〜ｓ６は、図８(b)に示すよ
うに、たとえば、注目画素ｃ３を中心として、主走査方
向および副走査方向に関してほぼ対称となるように設定
される。ｓ１〜ｓ６の値例は、次式のように等しく設定
されてもよいし、異なる値に設定されてもよい。すなわ
ち、たとえば、注目画素からの距離に応じて重み付けを
異ならせるようにｓ１〜ｓ６の値を定めてもよい。
ータに乗じられる係数ｓ１〜ｓ６は、図８(b)に示すよ
うに、たとえば、注目画素ｃ３を中心として、主走査方
向および副走査方向に関してほぼ対称となるように設定
される。ｓ１〜ｓ６の値例は、次式のように等しく設定
されてもよいし、異なる値に設定されてもよい。すなわ
ち、たとえば、注目画素からの距離に応じて重み付けを
異ならせるようにｓ１〜ｓ６の値を定めてもよい。
【００５７】ｓ１＝ｓ２＝ｓ３＝ｓ４＝ｓ５＝ｓ６＝１ ｓ１〜ｓ６が上式の値に定められている場合には、注目
画素ｃ３の画像データは、次の値Ｆ（ｃ３）に変換され
ることになる。 Ｆ(c3)＝{s1c3+s2(c2+c4)+s3(c1+c5)+s4(b3+d3) +s5(b2+b4+d2+d4)+s6(a3+e3)}÷１３ ・・・・・・（７） この実施形態においては、たとえば、中間調処理部３７
において写真領域に属する画素に施される改良型誤差拡
散処理では、スクリーン角４５度、線数１４１線の網点
が形成される。一方、読取部１における読取解像度は、
たとえば、６００ｄｐｉ（dot per inch）である。そう
すると、１４１線の網点においては、図９に示すよう
に、主走査方向および副走査方向にそれぞれ３画素ずつ
離れた斜め４５度のライン上の画素ｐ１，ｐ２に相当す
る位置に網点が存在することになる。
画素ｃ３の画像データは、次の値Ｆ（ｃ３）に変換され
ることになる。 Ｆ(c3)＝{s1c3+s2(c2+c4)+s3(c1+c5)+s4(b3+d3) +s5(b2+b4+d2+d4)+s6(a3+e3)}÷１３ ・・・・・・（７） この実施形態においては、たとえば、中間調処理部３７
において写真領域に属する画素に施される改良型誤差拡
散処理では、スクリーン角４５度、線数１４１線の網点
が形成される。一方、読取部１における読取解像度は、
たとえば、６００ｄｐｉ（dot per inch）である。そう
すると、１４１線の網点においては、図９に示すよう
に、主走査方向および副走査方向にそれぞれ３画素ずつ
離れた斜め４５度のライン上の画素ｐ１，ｐ２に相当す
る位置に網点が存在することになる。
【００５８】一般的に、網点化処理する対象は中間処理
の際の網点化の線数に近いほどドットが良好に安定化さ
れる。これは、画像出力装置において網点化処理する線
数はその装置で画像再現能を維持できる範囲で高い線数
を選んでいるので、網点化する線数がそれ以上の線数で
あれば、網点化しても再現するドットの安定性が悪くな
るからである。すなわち、画像出力装置の中間調処理に
おける網点化の線数以上の網点を忠実に再現しても安定
したドットは形成できない。画像出力装置や中間調処理
の線数にもよるが、最近では６００ｄｐｉで処理するの
が普通であり、一般的に中間調処理の線数と原稿の細線
の線数との差が±５０線以内であればドットの安定性は
維持される。
の際の網点化の線数に近いほどドットが良好に安定化さ
れる。これは、画像出力装置において網点化処理する線
数はその装置で画像再現能を維持できる範囲で高い線数
を選んでいるので、網点化する線数がそれ以上の線数で
あれば、網点化しても再現するドットの安定性が悪くな
るからである。すなわち、画像出力装置の中間調処理に
おける網点化の線数以上の網点を忠実に再現しても安定
したドットは形成できない。画像出力装置や中間調処理
の線数にもよるが、最近では６００ｄｐｉで処理するの
が普通であり、一般的に中間調処理の線数と原稿の細線
の線数との差が±５０線以内であればドットの安定性は
維持される。
【００５９】一方、モアレ縞防止の観点からは、中間調
処理における網点化の線数と画像処理される原稿の網点
線数は近くない方がよい。これは、お互いの線数が近け
れば近いほど人間の目につくほどの大きなモアレ縞が発
生するからである。一般的に中間調処理の線数の±５０
線も離れればモアレ縞はほとんど発生しない。また、網
点化処理されるのは写真などの高線数側のものが普通で
あるから、これらのことにより中間調処理の線数（網点
化処理の線数）とこの線数＋５０線との間に中間調処理
における領域分離の境界線数（たとえば、１７５線）を
設定して、その線数よりも高い線数領域を写真領域と判
断し、それ以下を写真領域以外として除外する。
処理における網点化の線数と画像処理される原稿の網点
線数は近くない方がよい。これは、お互いの線数が近け
れば近いほど人間の目につくほどの大きなモアレ縞が発
生するからである。一般的に中間調処理の線数の±５０
線も離れればモアレ縞はほとんど発生しない。また、網
点化処理されるのは写真などの高線数側のものが普通で
あるから、これらのことにより中間調処理の線数（網点
化処理の線数）とこの線数＋５０線との間に中間調処理
における領域分離の境界線数（たとえば、１７５線）を
設定して、その線数よりも高い線数領域を写真領域と判
断し、それ以下を写真領域以外として除外する。
【００６０】原稿の網点線数と中間調処理部３７による
改良型誤差拡散処理部により形成される網点の線数とが
近似していて、線数の差が±５０線の範囲内の小さな値
であるとき、いわゆるモアレ縞が出力画像中に形成され
るおそれがある。そこで、このような線数範囲の原稿画
素については、改良型誤差拡散処理ではなく、量子化閾
値を一定値に固定した通常型誤差拡散処理を行うことが
適切である。その一方で、改良型誤差拡散処理により形
成される網点線数である１４１線と１４１＋５０線との
間で定めた境界線数以上の高線数の網点画像について
は、写真画像とみなして改良型誤差拡散処理を適用する
ことによって、良好な階調再現を実現できる。
改良型誤差拡散処理部により形成される網点の線数とが
近似していて、線数の差が±５０線の範囲内の小さな値
であるとき、いわゆるモアレ縞が出力画像中に形成され
るおそれがある。そこで、このような線数範囲の原稿画
素については、改良型誤差拡散処理ではなく、量子化閾
値を一定値に固定した通常型誤差拡散処理を行うことが
適切である。その一方で、改良型誤差拡散処理により形
成される網点線数である１４１線と１４１＋５０線との
間で定めた境界線数以上の高線数の網点画像について
は、写真画像とみなして改良型誤差拡散処理を適用する
ことによって、良好な階調再現を実現できる。
【００６１】よって、改良型誤差拡散処理を行う所定線
数（この実施形態では１４１線）とこれよりも＋５０線
多い線数（この実施形態では１９１線）との間に境界線
数を設定し、その境界線数以上の線数の画像を写真領
域、それ以外の画像をその他の領域と領域分離判定す
る。この境界線数は、分離前フィルタ処理部３９の構成
によって決定される。具体的には、図８(a)のマトリク
スの範囲を大きくするほど干渉の生じる線数が低下して
境界線数が低くなる。また、マトリクスの係数ｓ１〜ｓ
６に差をつける（たとえば、中心が高くなるように差を
つける）と、境界線数が大きくなる。図８(a)のマトリ
クスを用いて係数ｓ１〜ｓ６を等しく定めているこの実
施形態の場合には、境界線数は約１７５線となる。
数（この実施形態では１４１線）とこれよりも＋５０線
多い線数（この実施形態では１９１線）との間に境界線
数を設定し、その境界線数以上の線数の画像を写真領
域、それ以外の画像をその他の領域と領域分離判定す
る。この境界線数は、分離前フィルタ処理部３９の構成
によって決定される。具体的には、図８(a)のマトリク
スの範囲を大きくするほど干渉の生じる線数が低下して
境界線数が低くなる。また、マトリクスの係数ｓ１〜ｓ
６に差をつける（たとえば、中心が高くなるように差を
つける）と、境界線数が大きくなる。図８(a)のマトリ
クスを用いて係数ｓ１〜ｓ６を等しく定めているこの実
施形態の場合には、境界線数は約１７５線となる。
【００６２】分離前フィルタ処理部３９における上述の
積分フィルタは、図９に示されているように、１４１線
の網点原稿に関しては、積分フィルタ処理後の画像デー
タにおいて、網点相互間に干渉が生じないように定めら
れている（図９において、平滑化処理後の網点を斜線で
示す）。そして、この積分フィルタは、入力画像が１７
５線以上の高線数の網点画像の場合に、隣接する網点間
に良好な干渉を生じさせる。その結果、領域分離機能部
３８では、１７５線以上の高線数の網点画像について
は、上述の１３×７画素のマトリクス内における画素間
の画像データの差の総和TOTAL_SUMが比較的小さいもの
と判定されて、このような高線数の網点画素を構成する
画素が写真領域に属するものと判定されることになる。
積分フィルタは、図９に示されているように、１４１線
の網点原稿に関しては、積分フィルタ処理後の画像デー
タにおいて、網点相互間に干渉が生じないように定めら
れている（図９において、平滑化処理後の網点を斜線で
示す）。そして、この積分フィルタは、入力画像が１７
５線以上の高線数の網点画像の場合に、隣接する網点間
に良好な干渉を生じさせる。その結果、領域分離機能部
３８では、１７５線以上の高線数の網点画像について
は、上述の１３×７画素のマトリクス内における画素間
の画像データの差の総和TOTAL_SUMが比較的小さいもの
と判定されて、このような高線数の網点画素を構成する
画素が写真領域に属するものと判定されることになる。
【００６３】念のため付言すると、上述の第１画像ブロ
ックは１３×７画素の大きさのマトリクスである必要は
なく、同様に上述の第２画像ブロックは５×５画素の大
きさのマトリクスである必要はない。すなわち、第１画
像ブロックの大きさは、当該第１画像ブロック内におけ
る上述の平均値ＡＶと、画像データの差の総和TOTAL_SU
Mとの関係の分布が、上述の図６に示されているよう
に、分離された領域に現れるように設定すればよい。
ックは１３×７画素の大きさのマトリクスである必要は
なく、同様に上述の第２画像ブロックは５×５画素の大
きさのマトリクスである必要はない。すなわち、第１画
像ブロックの大きさは、当該第１画像ブロック内におけ
る上述の平均値ＡＶと、画像データの差の総和TOTAL_SU
Mとの関係の分布が、上述の図６に示されているよう
に、分離された領域に現れるように設定すればよい。
【００６４】上述の実施形態において１３×７画素のマ
トリクスを採用しているのは、６５線の網点画像を構成
する網点をブロック内に必ず含む領域を参照するためで
ある。６５線の網点画像は、たとえば新聞の写真印刷に
用いられる画像であって、一般的な印刷物において用い
られる最小の網点線数である。したがって、６５線以上
の網点領域を網点領域として（写真領域以外として）分
離することができれば、実用上充分である。
トリクスを採用しているのは、６５線の網点画像を構成
する網点をブロック内に必ず含む領域を参照するためで
ある。６５線の網点画像は、たとえば新聞の写真印刷に
用いられる画像であって、一般的な印刷物において用い
られる最小の網点線数である。したがって、６５線以上
の網点領域を網点領域として（写真領域以外として）分
離することができれば、実用上充分である。
【００６５】この目的のためには、６５線の網点画像を
構成する網点が参照範囲（第１画像ブロック）内に最低
１つ存在しなければならない。この場合、図１０に示さ
れているように、網点Ｄが４５度のスクリーン角で形成
されるとすると、主走査方向に沿って隣接する網点間の
間隔は、√２／６５インチであり、副走査方向に沿う網
点Ｄ間の間隔は１／（６５・√２）インチである。読取
部１における読取解像度が６００ｄｐｉであるとする
と、主走査方向に沿う隣接網点Ｄ間の間隔は、１３（≒
６００×√２／６５）画素となり、副走査方向に沿った
網点Ｄ間の間隔が７（≒６．５３＝６００／（６５・√
２））画素となる。したがって、上述の実施形態で説明
したように、第１画像ブロックの大きさを１３×７画素
のマトリクスに設定することによって、６５線以上の線
数の網点領域を写真領域以外の領域として分離すること
ができる。
構成する網点が参照範囲（第１画像ブロック）内に最低
１つ存在しなければならない。この場合、図１０に示さ
れているように、網点Ｄが４５度のスクリーン角で形成
されるとすると、主走査方向に沿って隣接する網点間の
間隔は、√２／６５インチであり、副走査方向に沿う網
点Ｄ間の間隔は１／（６５・√２）インチである。読取
部１における読取解像度が６００ｄｐｉであるとする
と、主走査方向に沿う隣接網点Ｄ間の間隔は、１３（≒
６００×√２／６５）画素となり、副走査方向に沿った
網点Ｄ間の間隔が７（≒６．５３＝６００／（６５・√
２））画素となる。したがって、上述の実施形態で説明
したように、第１画像ブロックの大きさを１３×７画素
のマトリクスに設定することによって、６５線以上の線
数の網点領域を写真領域以外の領域として分離すること
ができる。
【００６６】このように、第１画像ブロックの大きさ
は、分離対象の網点線数および読取部１の読取解像度に
依存しており、１３×７画素のマトリクスが単なる一例
であることが理解される。第１画像ブロックを形成する
ためのバッファメモリの容量を少なくするためには、対
象とする最低線数の網点画像の網点が参照マトリクス内
に１つ存在するように、第１画像ブロックの大きさを定
めることが好ましい。しかし、第１画像ブロック中に１
つよりも多く（整数である必要はない）の網点が存在す
るように第１画像ブロックの大きさを設定することもで
きる。すなわち、６５線以上の網点領域を写真領域以外
であると判定することを目的とする場合に、１３×７画
素のマトリクスよりも大きなマトリクスを第１画像ブロ
ックとして用いてもよい。
は、分離対象の網点線数および読取部１の読取解像度に
依存しており、１３×７画素のマトリクスが単なる一例
であることが理解される。第１画像ブロックを形成する
ためのバッファメモリの容量を少なくするためには、対
象とする最低線数の網点画像の網点が参照マトリクス内
に１つ存在するように、第１画像ブロックの大きさを定
めることが好ましい。しかし、第１画像ブロック中に１
つよりも多く（整数である必要はない）の網点が存在す
るように第１画像ブロックの大きさを設定することもで
きる。すなわち、６５線以上の網点領域を写真領域以外
であると判定することを目的とする場合に、１３×７画
素のマトリクスよりも大きなマトリクスを第１画像ブロ
ックとして用いてもよい。
【００６７】上述の第２画像ブロックについても同様で
あって、主走査方向濃度差総和Ｈ_SUMと副走査方向濃度
差総和Ｖ_SUMとの関係の分布が、上述の図７に示されて
いるように、写真とみなすべき画像と、細線領域画像と
で分離されるように画素マトリクスの大きさを定めれば
よい。したがって、たとえば、第２画像ブロックは、５
×５画素よりも小さなまたは大きな正方形の画素マトリ
クスであってもよいし、主走査方向と副走査方向とで画
素数の異なる矩形またはその他の形状のマトリクスであ
ってもよい。たとえば、第１画像ブロックを構成する１
３×７画素のマトリクスをそのまま第２画像ブロックと
して採用し、TOTAL_DHおよびTOTAL_DVをそれぞれＨ_SUM
およびＶ_SUMに代えて用いることもできる。
あって、主走査方向濃度差総和Ｈ_SUMと副走査方向濃度
差総和Ｖ_SUMとの関係の分布が、上述の図７に示されて
いるように、写真とみなすべき画像と、細線領域画像と
で分離されるように画素マトリクスの大きさを定めれば
よい。したがって、たとえば、第２画像ブロックは、５
×５画素よりも小さなまたは大きな正方形の画素マトリ
クスであってもよいし、主走査方向と副走査方向とで画
素数の異なる矩形またはその他の形状のマトリクスであ
ってもよい。たとえば、第１画像ブロックを構成する１
３×７画素のマトリクスをそのまま第２画像ブロックと
して採用し、TOTAL_DHおよびTOTAL_DVをそれぞれＨ_SUM
およびＶ_SUMに代えて用いることもできる。
【００６８】ただし、参照マトリクスを大きくすると、
各ラインにおいて初期に処理される画素については、参
照可能な画像データが少ないので、領域分離判定に誤り
が生じるおそれがある。この観点からは、第１画像ブロ
ックおよび第２画像ブロックともに、必要最小限の大き
さのマトリクスを採用しておくことが好ましい。なお、
主走査方向両端部および副走査方向両端部では、第１画
像ブロックまたは第２画像ブロックを構成する画素が不
足することになる。たとえば、各ラインにおいて最初の
画素を注目画素として処理するときには、主走査方向上
流側には画素が存在していない。このようなときには、
１３×７画素のマトリクスまたは５×５画素のマトリク
ス内において、存在しないマトリクス位置の画素の画像
データを「０」と見なして、上述の領域分離判定が行わ
れる。
各ラインにおいて初期に処理される画素については、参
照可能な画像データが少ないので、領域分離判定に誤り
が生じるおそれがある。この観点からは、第１画像ブロ
ックおよび第２画像ブロックともに、必要最小限の大き
さのマトリクスを採用しておくことが好ましい。なお、
主走査方向両端部および副走査方向両端部では、第１画
像ブロックまたは第２画像ブロックを構成する画素が不
足することになる。たとえば、各ラインにおいて最初の
画素を注目画素として処理するときには、主走査方向上
流側には画素が存在していない。このようなときには、
１３×７画素のマトリクスまたは５×５画素のマトリク
ス内において、存在しないマトリクス位置の画素の画像
データを「０」と見なして、上述の領域分離判定が行わ
れる。
【００６９】図１１は、中間調処理部３７の機能的な構
成を説明するためのブロック図である。中間調処理部３
７は、領域分離機能部３８から与えられる領域分離信号
と、注目画素の座標位置を表す注目画素座標と、注目画
素の画像データ（この実施形態では、出力γ補正処理後
の画像データ）とに基づき、誤差拡散処理用のパラメー
タを生成するパラメータ生成処理部５１を備えている。
また、中間調処理部３７は、出力γ補正処理部３６から
与えられる画像データと、パラメータ生成処理部５１か
ら与えられる各種のパラメータとに基づき、入力画像デ
ータに対して誤差拡散処理演算を行う誤差拡散処理部５
２を備えている。
成を説明するためのブロック図である。中間調処理部３
７は、領域分離機能部３８から与えられる領域分離信号
と、注目画素の座標位置を表す注目画素座標と、注目画
素の画像データ（この実施形態では、出力γ補正処理後
の画像データ）とに基づき、誤差拡散処理用のパラメー
タを生成するパラメータ生成処理部５１を備えている。
また、中間調処理部３７は、出力γ補正処理部３６から
与えられる画像データと、パラメータ生成処理部５１か
ら与えられる各種のパラメータとに基づき、入力画像デ
ータに対して誤差拡散処理演算を行う誤差拡散処理部５
２を備えている。
【００７０】パラメータ生成処理部５１は、後述する構
成により、入力画像データを量子化（この実施形態では
二値化または四値化）する際の閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３ま
たはＦ１，Ｆ２，Ｆ３と、画像データを量子化する際に
生じる発生誤差（量子化誤差）を補正するための発生誤
差補正値ＥＣとを生成して、誤差拡散処理部５２に与え
るようになっている。誤差拡散処理部５２は、入力画像
データに対して、累積誤差メモリ６２に記憶されている
累積誤差を加算する誤差加算処理部６１を備えている。
累積誤差メモリ６２には、量子化処理が既に終了した周
辺の画素から注目画素に分配される誤差が累積されて記
憶されている。たとえば、図１２(a)に示されているよ
うに、注目画素Ｘに対しては、その周辺の既に量子化さ
れた画素ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆから予め定める誤差拡
散係数（たとえば、１／４または１／８）を乗じた発生
誤差が累積されて加算されることになる。この場合の累
積誤差は、たとえば、次式により表される。
成により、入力画像データを量子化（この実施形態では
二値化または四値化）する際の閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３ま
たはＦ１，Ｆ２，Ｆ３と、画像データを量子化する際に
生じる発生誤差（量子化誤差）を補正するための発生誤
差補正値ＥＣとを生成して、誤差拡散処理部５２に与え
るようになっている。誤差拡散処理部５２は、入力画像
データに対して、累積誤差メモリ６２に記憶されている
累積誤差を加算する誤差加算処理部６１を備えている。
累積誤差メモリ６２には、量子化処理が既に終了した周
辺の画素から注目画素に分配される誤差が累積されて記
憶されている。たとえば、図１２(a)に示されているよ
うに、注目画素Ｘに対しては、その周辺の既に量子化さ
れた画素ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆから予め定める誤差拡
散係数（たとえば、１／４または１／８）を乗じた発生
誤差が累積されて加算されることになる。この場合の累
積誤差は、たとえば、次式により表される。
【００７１】 累積誤差＝(1/8)×a+(1/4)×b+(1/8)×c+(1/8)×d+(1/8)×e+(1/4)×f ・・・・・・（８） この累積誤差が、それぞれの画素に対応づけて累積誤差
メモリ６２に記憶されており、誤差拡散処理対象の注目
画素に対応した累積誤差が読み出されて、誤差加算処理
部６１により、画像データに加算されることになる。誤
差拡散処理部５２は、さらに、誤差加算処理後の画像デ
ータを、パラメータ生成処理部５１から与えられる、そ
れぞれ通常の誤差拡散処理と改良型誤差拡散処理とに対
応した３つの量子化閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３またはＦ１，
Ｆ２，Ｆ３に基づいて量子化する量子化処理部６３を備
えている。この量子化処理部６３は、この実施形態で
は、画像データを、０，１，２，３の四値を表す２ビッ
トのデータに変換する。
メモリ６２に記憶されており、誤差拡散処理対象の注目
画素に対応した累積誤差が読み出されて、誤差加算処理
部６１により、画像データに加算されることになる。誤
差拡散処理部５２は、さらに、誤差加算処理後の画像デ
ータを、パラメータ生成処理部５１から与えられる、そ
れぞれ通常の誤差拡散処理と改良型誤差拡散処理とに対
応した３つの量子化閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３またはＦ１，
Ｆ２，Ｆ３に基づいて量子化する量子化処理部６３を備
えている。この量子化処理部６３は、この実施形態で
は、画像データを、０，１，２，３の四値を表す２ビッ
トのデータに変換する。
【００７２】量子化閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３は、画像平面
に沿う二次元方向に関して周期変動するように設定され
る変動閾値であり、それらの間には、Ｖ１≦Ｖ２≦Ｖ３
なる大小関係が成立する。また、量子化閾値Ｆ１，Ｆ
２，Ｆ３は、固定閾値であってＦ１≦Ｆ２≦Ｆ３（この
実施形態では、とくにＦ１＝Ｆ２＝Ｆ３）なる大小関係
が成立する。パラメータ生成処理部５１は、変動閾値Ｖ
１，Ｖ２，Ｖ３または固定閾値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３のいず
れかを生成する。これを受けて量子化処理部６３は、３
つの量子化閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３またはＦ１，Ｆ２，Ｆ
３に基づいて、次の場合分け判定Ｉ，II，III，IVをこ
の順に実行することにより、画像データを０〜３に量子
化（四値化）する。場合分け判定をＩ〜IVの順に実行す
る過程で、いずれかの条件に合致すれば、以後の判定は
行わず、量子化された値（出力データ）を確定する。
に沿う二次元方向に関して周期変動するように設定され
る変動閾値であり、それらの間には、Ｖ１≦Ｖ２≦Ｖ３
なる大小関係が成立する。また、量子化閾値Ｆ１，Ｆ
２，Ｆ３は、固定閾値であってＦ１≦Ｆ２≦Ｆ３（この
実施形態では、とくにＦ１＝Ｆ２＝Ｆ３）なる大小関係
が成立する。パラメータ生成処理部５１は、変動閾値Ｖ
１，Ｖ２，Ｖ３または固定閾値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３のいず
れかを生成する。これを受けて量子化処理部６３は、３
つの量子化閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３またはＦ１，Ｆ２，Ｆ
３に基づいて、次の場合分け判定Ｉ，II，III，IVをこ
の順に実行することにより、画像データを０〜３に量子
化（四値化）する。場合分け判定をＩ〜IVの順に実行す
る過程で、いずれかの条件に合致すれば、以後の判定は
行わず、量子化された値（出力データ）を確定する。
【００７３】 Ｉ．誤差加算処理後の画像データ＞Ｖ３またはＦ３のとき、 注目画素を「３」に量子化する。 II．Ｖ３またはＦ３≧誤差加算処理後の画像データ＞Ｖ２またはＦ２のとき 、 注目画素を「２」に量子化する。 III．Ｖ２またはＦ２≧誤差加算処理後の画像データ＞Ｖ１またはＦ１のとき 、 注目画素を「１」に量子化する。 IV．Ｖ１またはＦ１≧誤差加算処理後の画像データのとき、 注目画素を「０」に量子化する。 ・・・・・・（９）
【００７４】このようにして、量子化閾値Ｖ１，Ｖ２，
Ｖ３またはＦ１，Ｆ２，Ｆ３が異なる値を有する場合に
は、注目画素の画像データは、「０」〜「３」の四値に
量子化される。また、閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３またはＦ
１，Ｆ２，Ｆ３が等しい値を有する場合には、上述の場
合分け判定をＩ〜IVを順に実行することにより、注目画
素の画像データは「０」または「３」に二値化されるこ
とになる。
Ｖ３またはＦ１，Ｆ２，Ｆ３が異なる値を有する場合に
は、注目画素の画像データは、「０」〜「３」の四値に
量子化される。また、閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３またはＦ
１，Ｆ２，Ｆ３が等しい値を有する場合には、上述の場
合分け判定をＩ〜IVを順に実行することにより、注目画
素の画像データは「０」または「３」に二値化されるこ
とになる。
【００７５】この量子化処理部６３による量子化処理の
結果生じた発生誤差が、誤差演算部６４によって求めら
れる。この誤差演算部６４は、入力画像データの濃度階
調が０ないし２５５の２５６階調で表されている場合
に、出力データ（量子化結果）に応じて、次式に従って
発生誤差を演算する。 出力データが「３」の場合 発生誤差＝誤差加算処理後の画像データ−２５５（最大階調値） 出力データが「２」の場合 発生誤差＝誤差加算処理後の画像データ−１７０（第２中間階調値） 出力データが「１」の場合 発生誤差＝誤差加算処理後の画像データ−８５（第１中間階調値） 出力データが「０」の場合 発生誤差＝誤差加算処理後の画像データ−０（最小階調値） ・・・・・・（１０） 出力データ「３」は黒画素に対応しており、最大階調値
「２５５」に相当する。また、出力データ「０」は白画
素に対応しており、最小階調値「０」に相当する。そし
て、出力データ「１」「２」は、いわばグレーの画素に
対応していると言うことができ、それぞれ第１中間階調
値「８５」および第２中間階調値「１７０」に相当して
いる。ただし、ここでは、第１中間階調値および第２中
間階調値は、０〜２５５の全階調区間を４等分する階調
値に選択している。
結果生じた発生誤差が、誤差演算部６４によって求めら
れる。この誤差演算部６４は、入力画像データの濃度階
調が０ないし２５５の２５６階調で表されている場合
に、出力データ（量子化結果）に応じて、次式に従って
発生誤差を演算する。 出力データが「３」の場合 発生誤差＝誤差加算処理後の画像データ−２５５（最大階調値） 出力データが「２」の場合 発生誤差＝誤差加算処理後の画像データ−１７０（第２中間階調値） 出力データが「１」の場合 発生誤差＝誤差加算処理後の画像データ−８５（第１中間階調値） 出力データが「０」の場合 発生誤差＝誤差加算処理後の画像データ−０（最小階調値） ・・・・・・（１０） 出力データ「３」は黒画素に対応しており、最大階調値
「２５５」に相当する。また、出力データ「０」は白画
素に対応しており、最小階調値「０」に相当する。そし
て、出力データ「１」「２」は、いわばグレーの画素に
対応していると言うことができ、それぞれ第１中間階調
値「８５」および第２中間階調値「１７０」に相当して
いる。ただし、ここでは、第１中間階調値および第２中
間階調値は、０〜２５５の全階調区間を４等分する階調
値に選択している。
【００７６】誤差演算部６４によって演算された発生誤
差には、誤差補正部６５によって補正処理が施されるこ
とになる。この補正処理は、下記（１１）式に示すよう
に、誤差演算部６４によって求められた発生誤差から、
パラメータ生成処理部５１から与えられる発生誤差補正
値ＥＣを減算することによって達成される。この補正後
の発生誤差に対しては、誤差分配処理部６６による分配
処理が行われ、この分配処理の結果としての累積誤差
が、累積誤差メモリ６２に格納されることになる。
差には、誤差補正部６５によって補正処理が施されるこ
とになる。この補正処理は、下記（１１）式に示すよう
に、誤差演算部６４によって求められた発生誤差から、
パラメータ生成処理部５１から与えられる発生誤差補正
値ＥＣを減算することによって達成される。この補正後
の発生誤差に対しては、誤差分配処理部６６による分配
処理が行われ、この分配処理の結果としての累積誤差
が、累積誤差メモリ６２に格納されることになる。
【００７７】 補正後の発生誤差＝（１０）式の発生誤差−ＥＣ ・・・・・・（１１） 誤差分配処理部６６における処理は、図１２(a)に示さ
れた誤差の累積と反対の処理となる。すなわち、注目画
素Ｘにおいて発生した発生誤差は、図１２(b)に示すよ
うに予め定める誤差拡散係数（この例では１／４または
１／８）を乗じて、注目画素Ｘの周辺にあって、未だ二
値化されていない周辺画素に分配される。
れた誤差の累積と反対の処理となる。すなわち、注目画
素Ｘにおいて発生した発生誤差は、図１２(b)に示すよ
うに予め定める誤差拡散係数（この例では１／４または
１／８）を乗じて、注目画素Ｘの周辺にあって、未だ二
値化されていない周辺画素に分配される。
【００７８】図１３は、パラメータ生成処理部５１の機
能的な構成を説明するためのブロック図である。パラメ
ータ生成処理部５１は、領域分離機能部３８から与えら
れる領域分離信号に基づいて、量子化閾値を一定値に固
定した通常型誤差拡散処理に対応したパラメータ、また
は量子化閾値を画像平面において２次元的に周期変動さ
せて設定する改良型誤差拡散処理のためのパラメータを
生成する。すなわち、領域分離信号が、注目画素が写真
領域に属することを表す値「１」である場合には、改良
型誤差拡散処理のためのパラメータを生成し、領域分離
信号が、注目画素が写真領域以外の領域に属することを
表す値「０」の場合には通常型誤差拡散処理のためのパ
ラメータを生成する。
能的な構成を説明するためのブロック図である。パラメ
ータ生成処理部５１は、領域分離機能部３８から与えら
れる領域分離信号に基づいて、量子化閾値を一定値に固
定した通常型誤差拡散処理に対応したパラメータ、また
は量子化閾値を画像平面において２次元的に周期変動さ
せて設定する改良型誤差拡散処理のためのパラメータを
生成する。すなわち、領域分離信号が、注目画素が写真
領域に属することを表す値「１」である場合には、改良
型誤差拡散処理のためのパラメータを生成し、領域分離
信号が、注目画素が写真領域以外の領域に属することを
表す値「０」の場合には通常型誤差拡散処理のためのパ
ラメータを生成する。
【００７９】このような機能のために、パラメータ生成
処理部５１は、通常型誤差拡散処理のための固定閾値Ｆ
１，Ｆ２，Ｆ３を生成する固定閾値設定部７１と、改良
型誤差拡散処理のための変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を設
定する変動閾値設定部７２と、領域分離信号に基づいて
固定閾値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３または変動閾値Ｖ１，Ｖ２，
Ｖ３のいずれかを選択して、誤差拡散処理部５２に与え
る閾値選択部７３と、発生誤差の補正のための発生誤差
補正値ＥＣを演算して、誤差拡散処理部５２に与える補
正値演算部７４とを備えている。
処理部５１は、通常型誤差拡散処理のための固定閾値Ｆ
１，Ｆ２，Ｆ３を生成する固定閾値設定部７１と、改良
型誤差拡散処理のための変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を設
定する変動閾値設定部７２と、領域分離信号に基づいて
固定閾値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３または変動閾値Ｖ１，Ｖ２，
Ｖ３のいずれかを選択して、誤差拡散処理部５２に与え
る閾値選択部７３と、発生誤差の補正のための発生誤差
補正値ＥＣを演算して、誤差拡散処理部５２に与える補
正値演算部７４とを備えている。
【００８０】補正値演算部７４は、領域分離信号および
変動閾値設定部７２から与えられる変動閾値Ｖ１，Ｖ
２，Ｖ３に基づいて、発生誤差補正値ＥＣを演算する。
具体的には、領域分離信号が「０」であって、注目画素
が写真領域以外に属する画素である場合には、発生誤差
補正値ＥＣを一定値（この実施形態では「０」）に設定
する。その一方で、領域分離信号の値が「１」である場
合には、変動閾値設定部７２から与えられる変動閾値Ｖ
１，Ｖ２，Ｖ３の値に応じて、発生誤差補正値ＥＣを可
変させる。
変動閾値設定部７２から与えられる変動閾値Ｖ１，Ｖ
２，Ｖ３に基づいて、発生誤差補正値ＥＣを演算する。
具体的には、領域分離信号が「０」であって、注目画素
が写真領域以外に属する画素である場合には、発生誤差
補正値ＥＣを一定値（この実施形態では「０」）に設定
する。その一方で、領域分離信号の値が「１」である場
合には、変動閾値設定部７２から与えられる変動閾値Ｖ
１，Ｖ２，Ｖ３の値に応じて、発生誤差補正値ＥＣを可
変させる。
【００８１】固定閾値設定部７１が生成する固定閾値Ｆ
１，Ｆ２，Ｆ３は、この実施形態では、同一の値（たと
えば０〜２５５の中間値である「１２７」）に設定され
ている。この固定閾値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３が誤差拡散処理
部５２に与えられると、この誤差拡散処理部５２の量子
化処理部６３は、入力画像データを「０」または「３」
のいずれかの値に二値化する。変動閾値設定部７２は、
画像平面において２次元的に周期変動する量子化閾値を
設定するための変動閾値マトリクスを記憶した変動閾値
マトリクスメモリ８０と、注目画素座標に基づいて、注
目画素が変動閾値マトリクス内のいずれの位置に該当す
るかを見いだし、当該位置における変動閾値マトリクス
の値を変動閾値選択情報として生成する変動閾値選択情
報生成部８５と、この変動閾値選択情報と注目画素の画
像データ値とに基づき、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を生
成する変動閾値生成部８６とを備えている。
１，Ｆ２，Ｆ３は、この実施形態では、同一の値（たと
えば０〜２５５の中間値である「１２７」）に設定され
ている。この固定閾値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３が誤差拡散処理
部５２に与えられると、この誤差拡散処理部５２の量子
化処理部６３は、入力画像データを「０」または「３」
のいずれかの値に二値化する。変動閾値設定部７２は、
画像平面において２次元的に周期変動する量子化閾値を
設定するための変動閾値マトリクスを記憶した変動閾値
マトリクスメモリ８０と、注目画素座標に基づいて、注
目画素が変動閾値マトリクス内のいずれの位置に該当す
るかを見いだし、当該位置における変動閾値マトリクス
の値を変動閾値選択情報として生成する変動閾値選択情
報生成部８５と、この変動閾値選択情報と注目画素の画
像データ値とに基づき、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を生
成する変動閾値生成部８６とを備えている。
【００８２】変動閾値生成部８６は、変動閾値Ｖ１を生
成するための変動閾値テーブルＴ１が格納された変動閾
値メモリ８１と、変動閾値Ｖ２を生成するための変動閾
値テーブルＴ２が格納された変動閾値メモリ８２と、変
動閾値Ｖ３を生成するための変動閾値テーブルＴ３が格
納された変動閾値メモリ８３とを備えている。さらに、
変動閾値生成部８６は、変動閾値選択情報および注目画
素の画像データの値に基づいて、変動閾値メモリ８１，
８２，８３から、該当する変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を
選択して閾値選択部７３に与える変動閾値選択部８４を
備えている。
成するための変動閾値テーブルＴ１が格納された変動閾
値メモリ８１と、変動閾値Ｖ２を生成するための変動閾
値テーブルＴ２が格納された変動閾値メモリ８２と、変
動閾値Ｖ３を生成するための変動閾値テーブルＴ３が格
納された変動閾値メモリ８３とを備えている。さらに、
変動閾値生成部８６は、変動閾値選択情報および注目画
素の画像データの値に基づいて、変動閾値メモリ８１，
８２，８３から、該当する変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を
選択して閾値選択部７３に与える変動閾値選択部８４を
備えている。
【００８３】閾値選択部７３は、領域分離信号が写真領
域に対応する値「１」である場合には変動閾値Ｖ１，Ｖ
２，Ｖ３を選択して誤差拡散処理部５２に与える。ま
た、領域分離信号が写真領域以外であること表す値
「０」である場合には、固定閾値設定部７１により設定
された固定閾値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を誤差拡散処理部５２
に与える。図１４(a)は、変動閾値マトリクスメモリ８
０に格納された変動閾値マトリクスの一例を示す図であ
り、図１４(b)は、この変動閾値マトリクスの各マトリ
クス位置に対応した変動閾値マトリクスメモリ８０のア
ドレスを示す図である。図１４(a)には、画像データを
四値化する場合を考慮した変動閾値マトリクスが示され
ており、各マトリクス値は、０，１，２，３のうちのい
ずれかの値に設定されている。閾値マトリクス内におい
て小さなマトリクス値に対応する画素においては、比較
的小さな量子化閾値が設定され、大きなマトリクス値に
該当する画素に対しては比較的大きな量子化閾値が設定
される。したがって、注目画素に該当するマトリクス値
が小さければ、この注目画素は高濃度画素（黒画素）に
量子化される可能性が高く、注目画素に該当するマトリ
クス値が大きければ、この注目画素は低濃度画素（白画
素）に量子化される可能性が高くなる。
域に対応する値「１」である場合には変動閾値Ｖ１，Ｖ
２，Ｖ３を選択して誤差拡散処理部５２に与える。ま
た、領域分離信号が写真領域以外であること表す値
「０」である場合には、固定閾値設定部７１により設定
された固定閾値Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を誤差拡散処理部５２
に与える。図１４(a)は、変動閾値マトリクスメモリ８
０に格納された変動閾値マトリクスの一例を示す図であ
り、図１４(b)は、この変動閾値マトリクスの各マトリ
クス位置に対応した変動閾値マトリクスメモリ８０のア
ドレスを示す図である。図１４(a)には、画像データを
四値化する場合を考慮した変動閾値マトリクスが示され
ており、各マトリクス値は、０，１，２，３のうちのい
ずれかの値に設定されている。閾値マトリクス内におい
て小さなマトリクス値に対応する画素においては、比較
的小さな量子化閾値が設定され、大きなマトリクス値に
該当する画素に対しては比較的大きな量子化閾値が設定
される。したがって、注目画素に該当するマトリクス値
が小さければ、この注目画素は高濃度画素（黒画素）に
量子化される可能性が高く、注目画素に該当するマトリ
クス値が大きければ、この注目画素は低濃度画素（白画
素）に量子化される可能性が高くなる。
【００８４】変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を用いて画像を
量子化する処理は、図１４(a)に示す変動閾値マトリク
スを画像平面上において２次元方向に敷き詰めた状況を
仮想することによって理解される。すなわち、この場合
に、量子化処理部６３（図１１参照）における量子化閾
値は、主走査方向および副走査方向（すなわち２次元方
向）に周期変動することになる。したがって、量子化さ
れた後の画像には、周期的にドット（網点）が現れるこ
とになり、結果として網点化処理を行うことができる。
量子化する処理は、図１４(a)に示す変動閾値マトリク
スを画像平面上において２次元方向に敷き詰めた状況を
仮想することによって理解される。すなわち、この場合
に、量子化処理部６３（図１１参照）における量子化閾
値は、主走査方向および副走査方向（すなわち２次元方
向）に周期変動することになる。したがって、量子化さ
れた後の画像には、周期的にドット（網点）が現れるこ
とになり、結果として網点化処理を行うことができる。
【００８５】また、図１４(a)の例では、マトリクス値
「０」（量子化閾値の変動周期の鞍点に対応）をマトリ
クス値「１」で取り囲んだ３×３画素の小マトリクス
と、マトリクス値「３」（量子化閾値の変動周期の頂点
に対応）をマトリクス値「２」で取り囲んだ３×３画素
の小マトリクスとが、主走査方向および副走査方向に交
互に配置されている。これにより、スクリーン角４５度
の網点が形成されることになる。読取部１の読取解像度
が６００ｄｐｉであれば、網点線数は１４１線になる。
「０」（量子化閾値の変動周期の鞍点に対応）をマトリ
クス値「１」で取り囲んだ３×３画素の小マトリクス
と、マトリクス値「３」（量子化閾値の変動周期の頂点
に対応）をマトリクス値「２」で取り囲んだ３×３画素
の小マトリクスとが、主走査方向および副走査方向に交
互に配置されている。これにより、スクリーン角４５度
の網点が形成されることになる。読取部１の読取解像度
が６００ｄｐｉであれば、網点線数は１４１線になる。
【００８６】図１４(a)の変動閾値マトリクスは、６×
６画素に設定されているが、５×５画素や７×７画素な
どの他のマトリクスサイズを採用することもできる。た
とえば、ｎ×ｎ画素のマトリクスのマトリクスサイズを
「ｎ」と定義すると、注目画素に対応した変動閾値マト
リクス内の位置、すなわち変動閾値マトリクスメモリ８
０のアドレスは、注目画素の座標（主走査座標および副
走査座標）を用いて、次式により得ることができる。
６画素に設定されているが、５×５画素や７×７画素な
どの他のマトリクスサイズを採用することもできる。た
とえば、ｎ×ｎ画素のマトリクスのマトリクスサイズを
「ｎ」と定義すると、注目画素に対応した変動閾値マト
リクス内の位置、すなわち変動閾値マトリクスメモリ８
０のアドレスは、注目画素の座標（主走査座標および副
走査座標）を用いて、次式により得ることができる。
【００８７】アドレス＝（主走査座標÷ｎの余り＋副走
査座標÷ｎの余り）×８・・・・・・（１２）この式は、変動
閾値マトリクスの最大マトリクスサイズが「８」である
場合を想定したものであって（図１４(b)参照）、変動
閾値マトリクスメモリ８０のアドレスの指定は、この変
動閾値マトリクスメモリ８０の構成に応じて適宜変更さ
れることになる。
査座標÷ｎの余り）×８・・・・・・（１２）この式は、変動
閾値マトリクスの最大マトリクスサイズが「８」である
場合を想定したものであって（図１４(b)参照）、変動
閾値マトリクスメモリ８０のアドレスの指定は、この変
動閾値マトリクスメモリ８０の構成に応じて適宜変更さ
れることになる。
【００８８】変動閾値選択情報生成部８５は、注目画素
の座標から上記（１２）式に基づいて変動閾値マトリク
スのマトリクス値を読み出し、これを変動閾値選択情報
として変動閾値選択部８４に与える。変動閾値選択部８
４は与えられた変動閾値選択情報に基づいて、変動閾値
メモリ８１，８２，８３の変動閾値テーブルＴ１，Ｔ
２，Ｔ３から、適切な変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を読み
出す。図１５は、変動閾値テーブルＴ１，Ｔ２，Ｔ３の
設定例を示す図である。変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３は、
Ｖ１≦Ｖ２≦Ｖ３の関係が満たされるように設定されて
いる。
の座標から上記（１２）式に基づいて変動閾値マトリク
スのマトリクス値を読み出し、これを変動閾値選択情報
として変動閾値選択部８４に与える。変動閾値選択部８
４は与えられた変動閾値選択情報に基づいて、変動閾値
メモリ８１，８２，８３の変動閾値テーブルＴ１，Ｔ
２，Ｔ３から、適切な変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を読み
出す。図１５は、変動閾値テーブルＴ１，Ｔ２，Ｔ３の
設定例を示す図である。変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３は、
Ｖ１≦Ｖ２≦Ｖ３の関係が満たされるように設定されて
いる。
【００８９】より具体的には、この実施形態において
は、変動閾値マトリクスのマトリクス値「０」に対応す
る変動閾値Ｖ１(0)，Ｖ２(0)，Ｖ３(0)については、原
則として、Ｖ１(0)＝Ｖ２(0)＝Ｖ３(0)となるように変
動閾値Ｖ１(0)，Ｖ２(0)，Ｖ３(0)が定められている。
また、変動閾値マトリクスのマトリクス値「２」および
「３」についても同様に、Ｖ１(2)＝Ｖ２(2)＝Ｖ３(2)
およびＶ１(3)＝Ｖ２(3)＝Ｖ３(3)なる関係が原則とし
て成立するように変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３が定められ
ている。
は、変動閾値マトリクスのマトリクス値「０」に対応す
る変動閾値Ｖ１(0)，Ｖ２(0)，Ｖ３(0)については、原
則として、Ｖ１(0)＝Ｖ２(0)＝Ｖ３(0)となるように変
動閾値Ｖ１(0)，Ｖ２(0)，Ｖ３(0)が定められている。
また、変動閾値マトリクスのマトリクス値「２」および
「３」についても同様に、Ｖ１(2)＝Ｖ２(2)＝Ｖ３(2)
およびＶ１(3)＝Ｖ２(3)＝Ｖ３(3)なる関係が原則とし
て成立するように変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３が定められ
ている。
【００９０】そして、変動閾値マトリクス内における特
定のマトリクス値であるマトリクス値「１」について
は、原則として、変動閾値Ｖ１(1)，Ｖ２(1)，Ｖ３(1)
について、Ｖ１(1)＜Ｖ２(1)＜Ｖ３(1)なる関係が成立
するように、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３が定められてい
る。さらには、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３のいずれにつ
いても、原則として、変動閾値マトリクスのマトリクス
値が小さいほど、小さな変動閾値が割り当てられてい
る。すなわち、次式の関係が成立するように変動閾値Ｖ
１，Ｖ２，Ｖ３が定められている。
定のマトリクス値であるマトリクス値「１」について
は、原則として、変動閾値Ｖ１(1)，Ｖ２(1)，Ｖ３(1)
について、Ｖ１(1)＜Ｖ２(1)＜Ｖ３(1)なる関係が成立
するように、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３が定められてい
る。さらには、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３のいずれにつ
いても、原則として、変動閾値マトリクスのマトリクス
値が小さいほど、小さな変動閾値が割り当てられてい
る。すなわち、次式の関係が成立するように変動閾値Ｖ
１，Ｖ２，Ｖ３が定められている。
【００９１】 Ｖ１(0)＜Ｖ１(1)＜Ｖ１(2)＜Ｖ１(3) Ｖ２(0)＜Ｖ２(1)＜Ｖ２(2)＜Ｖ２(3) Ｖ３(0)＜Ｖ３(1)＜Ｖ３(2)＜Ｖ３(3) ・・・・・・（１２） 誤差拡散処理部５２の量子化処理部６３は、変動閾値Ｖ
１，Ｖ２，Ｖ３が量子化閾値として与えられた場合に、
変動閾値マトリクスのマトリクス値が０，２または３の
場合には、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３がいずれも等しい
ので、入力画像データを「０」または「３」のいずれか
に二値化する。これに対して、変動閾値マトリクスのマ
トリクス値が「１」に該当する注目画素に対しては、変
動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３が異なる値を有しているので、
入力画像データを０ないし３のいずれかの値に四値化す
る。
１，Ｖ２，Ｖ３が量子化閾値として与えられた場合に、
変動閾値マトリクスのマトリクス値が０，２または３の
場合には、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３がいずれも等しい
ので、入力画像データを「０」または「３」のいずれか
に二値化する。これに対して、変動閾値マトリクスのマ
トリクス値が「１」に該当する注目画素に対しては、変
動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３が異なる値を有しているので、
入力画像データを０ないし３のいずれかの値に四値化す
る。
【００９２】図１５において画像データ値の０〜１５の
範囲に注目すると理解されるように、この実施形態で
は、注目画素の画像データの値（濃度値）に応じて、変
動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を可変設定するようになってい
る。具体的には、画像データの値が０〜７の範囲の場合
には、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３は、変動閾値マトリク
スのマトリクス値に関わらずに、０〜２５５の階調の中
間値「１２７」に固定されている。これによって、量子
化閾値を周期変動させない通常型誤差拡散処理が行われ
ることになり、誤差拡散処理部５２の量子化処理部６３
は、入力画像データを「０」または「３」に二値化す
る。
範囲に注目すると理解されるように、この実施形態で
は、注目画素の画像データの値（濃度値）に応じて、変
動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を可変設定するようになってい
る。具体的には、画像データの値が０〜７の範囲の場合
には、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３は、変動閾値マトリク
スのマトリクス値に関わらずに、０〜２５５の階調の中
間値「１２７」に固定されている。これによって、量子
化閾値を周期変動させない通常型誤差拡散処理が行われ
ることになり、誤差拡散処理部５２の量子化処理部６３
は、入力画像データを「０」または「３」に二値化す
る。
【００９３】また、注目画素の画像データの値が８〜１
５の範囲にある場合には、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３
は、変動閾値マトリクスのマトリクス値に応じた変動幅
が画像データの値が１６以上の場合よりも小さくなるよ
うに設定される。このように、極低濃度領域において
は、変動閾値マトリクスのマトリクス値に応じた閾値変
化を小さくするか、または無くすことによって、ドット
集中を緩和または解消することができる。これにより、
写真画像中の低濃度領域については、出力画像中におい
て大きなドットが目立つことがなく、美しい低濃度階調
画像を再生することができる。それとともに、量子化閾
値の変動に起因するテクスチャの発生を抑制できる。
５の範囲にある場合には、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３
は、変動閾値マトリクスのマトリクス値に応じた変動幅
が画像データの値が１６以上の場合よりも小さくなるよ
うに設定される。このように、極低濃度領域において
は、変動閾値マトリクスのマトリクス値に応じた閾値変
化を小さくするか、または無くすことによって、ドット
集中を緩和または解消することができる。これにより、
写真画像中の低濃度領域については、出力画像中におい
て大きなドットが目立つことがなく、美しい低濃度階調
画像を再生することができる。それとともに、量子化閾
値の変動に起因するテクスチャの発生を抑制できる。
【００９４】変動閾値選択部８４は、注目画素の画像デ
ータと、当該注目画素の変動閾値マトリクス内の位置に
該当するマトリクス値（変動閾値選択情報）とに基づい
て、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を変動閾値メモリ８１，
８２，８３から読み出し、閾値選択部７３に与える。補
正値演算部７４は、領域分離信号の値が「０」であっ
て、固定閾値設定部７１より設定される固定閾値Ｆ１，
Ｆ２，Ｆ３が用いられる場合には、発生誤差補正値ＥＣ
を「０」に設定する。一方、領域分離信号が写真領域で
あることを表す値「１」である場合には、補正値演算部
７４は、閾値選択部７３から変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３
を得て、次式に基づいて、発生誤差補正値ＥＣを演算す
る。
ータと、当該注目画素の変動閾値マトリクス内の位置に
該当するマトリクス値（変動閾値選択情報）とに基づい
て、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を変動閾値メモリ８１，
８２，８３から読み出し、閾値選択部７３に与える。補
正値演算部７４は、領域分離信号の値が「０」であっ
て、固定閾値設定部７１より設定される固定閾値Ｆ１，
Ｆ２，Ｆ３が用いられる場合には、発生誤差補正値ＥＣ
を「０」に設定する。一方、領域分離信号が写真領域で
あることを表す値「１」である場合には、補正値演算部
７４は、閾値選択部７３から変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３
を得て、次式に基づいて、発生誤差補正値ＥＣを演算す
る。
【００９５】 発生誤差補正値＝（Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３）÷３−１２７ ・・・・・・（１３） すなわち、変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３の平均値の中間階
調値「１２７」に対する偏差が発生誤差補正値ＥＣとし
て求められ、誤差補正部６５に与えられる。誤差補正部
６５は、誤差演算部６４で演算された発生誤差から発生
誤差補正値ＥＣを引くことによって、補正後の発生誤差
を演算する（上記(11)式参照）。
調値「１２７」に対する偏差が発生誤差補正値ＥＣとし
て求められ、誤差補正部６５に与えられる。誤差補正部
６５は、誤差演算部６４で演算された発生誤差から発生
誤差補正値ＥＣを引くことによって、補正後の発生誤差
を演算する（上記(11)式参照）。
【００９６】このようにして、画像平面において２次元
方向に周期変動する変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を用いる
場合には、周辺の画素に分配される発生誤差が、量子化
閾値の変動の影響を受けることがないように補正され
る。この補正処理は、結局、発生誤差の算出基準値を量
子化閾値の変動に応じて変更する処理にほかならない。
すなわち、上記（１０）式における最小階調値「０」、
第１中間階調値「８５」、第２中間階調値「１７０」お
よび最大階調値「２５５」は、発生誤差の算出基準値で
ある。発生誤差を補正するための上記（１１）式の処理
は、結局、発生誤差の算出基準値「０」，「８５」，
「１７０」，「２５５」を発生誤差補正値ＥＣで補正
し、この補正後の算出基準値「０−ＥＣ」，「８５−Ｅ
Ｃ」，「１７０−ＥＣ」，「２５５−ＥＣ」を基準とし
て量子化誤差を求める処理に他ならない。発生誤差補正
値ＥＣは、上記（１３）式から理解されるとおり、変動
閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３の周期変動とともに周期変動する
から、結局、補正後の算出基準値は、変動閾値Ｖ１，Ｖ
２，Ｖ３と同位相で周期変動することになる。これによ
って、大きな発生誤差が周辺の画素に分配されることを
防止できるので、ドットを効率的に集中させて良好な網
点を形成することができる。
方向に周期変動する変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を用いる
場合には、周辺の画素に分配される発生誤差が、量子化
閾値の変動の影響を受けることがないように補正され
る。この補正処理は、結局、発生誤差の算出基準値を量
子化閾値の変動に応じて変更する処理にほかならない。
すなわち、上記（１０）式における最小階調値「０」、
第１中間階調値「８５」、第２中間階調値「１７０」お
よび最大階調値「２５５」は、発生誤差の算出基準値で
ある。発生誤差を補正するための上記（１１）式の処理
は、結局、発生誤差の算出基準値「０」，「８５」，
「１７０」，「２５５」を発生誤差補正値ＥＣで補正
し、この補正後の算出基準値「０−ＥＣ」，「８５−Ｅ
Ｃ」，「１７０−ＥＣ」，「２５５−ＥＣ」を基準とし
て量子化誤差を求める処理に他ならない。発生誤差補正
値ＥＣは、上記（１３）式から理解されるとおり、変動
閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３の周期変動とともに周期変動する
から、結局、補正後の算出基準値は、変動閾値Ｖ１，Ｖ
２，Ｖ３と同位相で周期変動することになる。これによ
って、大きな発生誤差が周辺の画素に分配されることを
防止できるので、ドットを効率的に集中させて良好な網
点を形成することができる。
【００９７】図１６は、量子化閾値の周期変動とそれに
応じた誤差算出基準値の周期変動とを示す図である。量
子化閾値（変動閾値）Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３が図１６におい
て太線で示すように周期的に変動すると、中間階調値
「１２７」に対する量子化閾値の偏差である発生誤差補
正値ＥＣは、図１６中の矢印で示すように変化する。こ
の場合、下向きの矢印は発生誤差補正値ＥＣが負の値で
あることを表し、上向きの矢印は、発生誤差補正値ＥＣ
が正の値であることを表す。
応じた誤差算出基準値の周期変動とを示す図である。量
子化閾値（変動閾値）Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３が図１６におい
て太線で示すように周期的に変動すると、中間階調値
「１２７」に対する量子化閾値の偏差である発生誤差補
正値ＥＣは、図１６中の矢印で示すように変化する。こ
の場合、下向きの矢印は発生誤差補正値ＥＣが負の値で
あることを表し、上向きの矢印は、発生誤差補正値ＥＣ
が正の値であることを表す。
【００９８】たとえば、変動閾値マトリクス値「０」に
対応した変動閾値Ｖ１＝Ｖ２＝Ｖ３が中間値「１２７」
よりも小さく設定されているとする。この場合に、中間
値「１２７」よりも小さな値を有する注目画素Ｘは、変
動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３よりもその値が大きいときに、
黒画素に相当する値「３」に量子化される。このとき、
誤差演算部６４は、補正前の発生誤差として、次式に示
す値を演算する。 補正前の発生誤差＝注目画素Ｘの累積誤差加算後の値−２５５ ・・・・・・（１４） したがって、この場合には、「１２７」よりも大きな絶
対値の発生誤差が生じることになる。この補正前の発生
誤差は、発生誤差補正値ＥＣを減じることによって、絶
対値の小さな値に補正される。この補正の結果、補正後
の発生誤差は、量子化閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３に応じた小
さな値に補正される。この補正は、発生誤差の算出基準
値を最大階調値「２５５」よりも小さな値Ｒ（３）に補
正することと等価である。
対応した変動閾値Ｖ１＝Ｖ２＝Ｖ３が中間値「１２７」
よりも小さく設定されているとする。この場合に、中間
値「１２７」よりも小さな値を有する注目画素Ｘは、変
動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３よりもその値が大きいときに、
黒画素に相当する値「３」に量子化される。このとき、
誤差演算部６４は、補正前の発生誤差として、次式に示
す値を演算する。 補正前の発生誤差＝注目画素Ｘの累積誤差加算後の値−２５５ ・・・・・・（１４） したがって、この場合には、「１２７」よりも大きな絶
対値の発生誤差が生じることになる。この補正前の発生
誤差は、発生誤差補正値ＥＣを減じることによって、絶
対値の小さな値に補正される。この補正の結果、補正後
の発生誤差は、量子化閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３に応じた小
さな値に補正される。この補正は、発生誤差の算出基準
値を最大階調値「２５５」よりも小さな値Ｒ（３）に補
正することと等価である。
【００９９】なお、図１６において、注目画素の画像デ
ータが出力データ「０」，「１」，「２」，「３」に量
子化された場合の実質的な誤差算出基準値をそれぞれＲ
（０），Ｒ（１），Ｒ（２），Ｒ（３）と表してある。
変動閾値マトリクス値が「１」の場合には、異なる値の
変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を用いた四値化処理が行われ
るので、それに応じて、４つの誤差算出基準値Ｒ
（０），Ｒ（１），Ｒ（２），Ｒ（３）が存在する。
ータが出力データ「０」，「１」，「２」，「３」に量
子化された場合の実質的な誤差算出基準値をそれぞれＲ
（０），Ｒ（１），Ｒ（２），Ｒ（３）と表してある。
変動閾値マトリクス値が「１」の場合には、異なる値の
変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を用いた四値化処理が行われ
るので、それに応じて、４つの誤差算出基準値Ｒ
（０），Ｒ（１），Ｒ（２），Ｒ（３）が存在する。
【０１００】図１７は、変動閾値マトリクス内において
特定の値（この実施形態では「１」）の場合についての
みより高い量子化レベルで量子化すること（すなわち、
この実施形態では四値化すること）の効果を説明するた
めの図である。上述のとおり、図１４(a)に示す変動閾
値マトリクスを適用することによって、量子化閾値を二
次元方向に周期変動させることができ、結果として一定
の線数（たとえば１４１線）の網点により写真画像の階
調を表現することができる。この場合に、網点の核とな
るドットＤＣが形成された場合に、このドットのＤＣの
周りの画素を四値化すると、網点を構成するドットのＤ
Ｃの膨らみ方または縮み方が、ドットＤＣの周囲の画素
を二値化する場合に比較して、より微細に設定すること
ができる。すなわち、たとえば、レーザ走査ユニットを
含む出力部４において、１画素あたりのレーザ発光時間
またはレーザ発光強度を四値（２ビット）で表された画
像データに基づいて４段階に制御することにより、出力
部４における記憶画素の大きさを４段階に制御すること
ができる。
特定の値（この実施形態では「１」）の場合についての
みより高い量子化レベルで量子化すること（すなわち、
この実施形態では四値化すること）の効果を説明するた
めの図である。上述のとおり、図１４(a)に示す変動閾
値マトリクスを適用することによって、量子化閾値を二
次元方向に周期変動させることができ、結果として一定
の線数（たとえば１４１線）の網点により写真画像の階
調を表現することができる。この場合に、網点の核とな
るドットＤＣが形成された場合に、このドットのＤＣの
周りの画素を四値化すると、網点を構成するドットのＤ
Ｃの膨らみ方または縮み方が、ドットＤＣの周囲の画素
を二値化する場合に比較して、より微細に設定すること
ができる。すなわち、たとえば、レーザ走査ユニットを
含む出力部４において、１画素あたりのレーザ発光時間
またはレーザ発光強度を四値（２ビット）で表された画
像データに基づいて４段階に制御することにより、出力
部４における記憶画素の大きさを４段階に制御すること
ができる。
【０１０１】この実施形態では、量子化閾値の周期変動
における鞍部（変動閾値マトリクスの「０」に対応す
る。）の近傍の画素（変動閾値マトリクスのマトリクス
値「１」に該当する。）について、四値化処理を行うこ
ととしている。これにより、ドットの膨らみ方まは縮み
方の段階数が、量子化レベルを二値化にのみ固定してい
る場合に比較して詳細に定めることができ、滑らかな階
調表現が可能となる。この実施形態では、「１」の画素
に対して四値化処理を行っているが、これは一例にすぎ
ず、たとえばマトリクス値「２」の画素に対して量子化
レベルの高い量子化（この実施形態では四値化）処理を
行ってもよいし、マトリクス値「１」および「２」の両
方に関して、量子化レベルの高い量子化処理を行っても
よい。
における鞍部（変動閾値マトリクスの「０」に対応す
る。）の近傍の画素（変動閾値マトリクスのマトリクス
値「１」に該当する。）について、四値化処理を行うこ
ととしている。これにより、ドットの膨らみ方まは縮み
方の段階数が、量子化レベルを二値化にのみ固定してい
る場合に比較して詳細に定めることができ、滑らかな階
調表現が可能となる。この実施形態では、「１」の画素
に対して四値化処理を行っているが、これは一例にすぎ
ず、たとえばマトリクス値「２」の画素に対して量子化
レベルの高い量子化（この実施形態では四値化）処理を
行ってもよいし、マトリクス値「１」および「２」の両
方に関して、量子化レベルの高い量子化処理を行っても
よい。
【０１０２】以上のように、この実施形態によれば、注
目画素を含む第１画像ブロック（１３×７画素のマトリ
クス）内の画素間の画像データの差の総和TOTAL_SUM
と、第１画像ブロック内の画像データの平均値ＡＶに応
じて定められた閾値ＴＨ(AV)との大小比較結果に基づい
て、写真領域の画素をそれ以外の領域を構成する画素か
ら分離して抽出することができる。さらに、第２画像ブ
ロック（５×５画素のマトリクス）内の画素における主
走査方向の画像データの差の総和Ｈ_SUMおよび副走査方
向の画像データの差の総和Ｖ_SUMを所定の閾値ＨＬ，Ｈ
Ｈ，ＶＬ，ＶＨと比較することによって、細線領域を構
成する画素が写真領域に属するものと誤判定されること
を防止できる。したがって、極めて正確に写真画像に属
する画素を抽出できる。
目画素を含む第１画像ブロック（１３×７画素のマトリ
クス）内の画素間の画像データの差の総和TOTAL_SUM
と、第１画像ブロック内の画像データの平均値ＡＶに応
じて定められた閾値ＴＨ(AV)との大小比較結果に基づい
て、写真領域の画素をそれ以外の領域を構成する画素か
ら分離して抽出することができる。さらに、第２画像ブ
ロック（５×５画素のマトリクス）内の画素における主
走査方向の画像データの差の総和Ｈ_SUMおよび副走査方
向の画像データの差の総和Ｖ_SUMを所定の閾値ＨＬ，Ｈ
Ｈ，ＶＬ，ＶＨと比較することによって、細線領域を構
成する画素が写真領域に属するものと誤判定されること
を防止できる。したがって、極めて正確に写真画像に属
する画素を抽出できる。
【０１０３】さらに、分離前フィルタ処理部３９によっ
て平滑化処理が施された後の画像データに対して上述の
ような領域分離処理を行うことにより、高線数（１７５
線以上）の網点領域を写真領域に属するものと確実に判
定することができる。これによって、中間調処理部３７
における網点化処理（改良型誤差拡散処理）によってモ
アレが生じるおそれのない高線数の網点画像について
は、写真画像と同様に良好な階調性での画像再生を行う
ことができる。
て平滑化処理が施された後の画像データに対して上述の
ような領域分離処理を行うことにより、高線数（１７５
線以上）の網点領域を写真領域に属するものと確実に判
定することができる。これによって、中間調処理部３７
における網点化処理（改良型誤差拡散処理）によってモ
アレが生じるおそれのない高線数の網点画像について
は、写真画像と同様に良好な階調性での画像再生を行う
ことができる。
【０１０４】さらに、この実施形態では、写真領域に属
すると判定された画素に対しては、二次元方向に周期変
動する変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を用いた改良型誤差拡
散処理が施されることにより、１７５線以上の高線数の
網点画像および写真画像に対して網点化処理を施すこと
ができる。これによって、電子写真プロセスによる画像
形成において有利なドット集中型中間調処理が可能とな
り、階調表現に優れた再生画像を得ることができる。
すると判定された画素に対しては、二次元方向に周期変
動する変動閾値Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３を用いた改良型誤差拡
散処理が施されることにより、１７５線以上の高線数の
網点画像および写真画像に対して網点化処理を施すこと
ができる。これによって、電子写真プロセスによる画像
形成において有利なドット集中型中間調処理が可能とな
り、階調表現に優れた再生画像を得ることができる。
【０１０５】その一方で、写真領域に属しないと判定さ
れた画素に対しては、量子化閾値を一定値に固定した通
常型誤差拡散処理が行われるので、文字画像、線画画
像、網点画像（低線数のもの）については、良好な解像
性で画像を再生することができるとともに、モアレ縞が
発生することもない。また、この実施形態の改良型誤差
拡散処理では、量子化閾値の変動と同位相で発生誤差の
算出基準値を変動させることとしているので、量子化閾
値の変動に起因する大きな量子化誤差が注目画素の周辺
の周辺画素に分配されることがない。したがって、網点
を構成すべき黒画素を効果的に集中させることができる
ので、の改良型誤差拡散処理による網点化処理を良好に
行うことができる。しかも、画像の濃度を確実に保存で
きるという利点もある。
れた画素に対しては、量子化閾値を一定値に固定した通
常型誤差拡散処理が行われるので、文字画像、線画画
像、網点画像（低線数のもの）については、良好な解像
性で画像を再生することができるとともに、モアレ縞が
発生することもない。また、この実施形態の改良型誤差
拡散処理では、量子化閾値の変動と同位相で発生誤差の
算出基準値を変動させることとしているので、量子化閾
値の変動に起因する大きな量子化誤差が注目画素の周辺
の周辺画素に分配されることがない。したがって、網点
を構成すべき黒画素を効果的に集中させることができる
ので、の改良型誤差拡散処理による網点化処理を良好に
行うことができる。しかも、画像の濃度を確実に保存で
きるという利点もある。
【０１０６】さらには、この実施形態では、網点の核と
なるドットの周囲の画素について、二値化処理ではなく
四値化処理を施すことによって、網点の膨らみ方または
縮み方の段階数を増大させているので、高線数の網点画
像および写真画像を滑らかな階調性で表現することが可
能になる。以上、この発明の一実施形態について説明し
たが、この発明は他の形態で実施することもできる。た
とえば、上述の実施形態では、高い量子化レベル（四値
化）が適用される閾値マトリクス値が固定されているけ
れども、注目画素を含む第３の画像ブロック（たとえ
ば、変動閾値マトリクスと同程度の大きさのマトリクス
領域）について、この第３の画像ブロック内の画像デー
タの平均値を求め、この平均値に基づいて、高い量子化
レベルの量子化処理（四値化処理）を施すべきマトリク
ス値を可変設定することとしてもよい。この場合、第３
の画像ブロック内の画像データの平均値とマトリクス値
との関係は、上記図１４(a)の変動閾値マトリクスを適
用する場合には、下記表１のように設定してもよい。
なるドットの周囲の画素について、二値化処理ではなく
四値化処理を施すことによって、網点の膨らみ方または
縮み方の段階数を増大させているので、高線数の網点画
像および写真画像を滑らかな階調性で表現することが可
能になる。以上、この発明の一実施形態について説明し
たが、この発明は他の形態で実施することもできる。た
とえば、上述の実施形態では、高い量子化レベル（四値
化）が適用される閾値マトリクス値が固定されているけ
れども、注目画素を含む第３の画像ブロック（たとえ
ば、変動閾値マトリクスと同程度の大きさのマトリクス
領域）について、この第３の画像ブロック内の画像デー
タの平均値を求め、この平均値に基づいて、高い量子化
レベルの量子化処理（四値化処理）を施すべきマトリク
ス値を可変設定することとしてもよい。この場合、第３
の画像ブロック内の画像データの平均値とマトリクス値
との関係は、上記図１４(a)の変動閾値マトリクスを適
用する場合には、下記表１のように設定してもよい。
【０１０７】
【表１】
【０１０８】このようにすることによって、いずれの濃
度領域においても、ドット（網点）の周縁部を構成する
画素に対して、確実に４値化処理を施すことができるの
で、より良好な階調再現性を実現できる。また、上述の
実施形態では、量子化閾値の周期変動とともに周期変動
する発生誤差算出基準値は、変動閾値の値に対して一定
の振幅を有しているが、この振幅は、注目画素の近傍の
画像データの大小に応じて変動することとしてもよい。
たとえば、低濃度領域において当該振幅を大きくするこ
とにより、ドットの集中を抑制することができ、ドット
の集中による違和感を抑制して美しい再生画像を実現す
ることができる。これに対して、高濃度領域では、当該
振幅を小さく設定することにより、ドットを良好に集中
させることができ、良好な階調再現性を実現できる。
度領域においても、ドット（網点）の周縁部を構成する
画素に対して、確実に４値化処理を施すことができるの
で、より良好な階調再現性を実現できる。また、上述の
実施形態では、量子化閾値の周期変動とともに周期変動
する発生誤差算出基準値は、変動閾値の値に対して一定
の振幅を有しているが、この振幅は、注目画素の近傍の
画像データの大小に応じて変動することとしてもよい。
たとえば、低濃度領域において当該振幅を大きくするこ
とにより、ドットの集中を抑制することができ、ドット
の集中による違和感を抑制して美しい再生画像を実現す
ることができる。これに対して、高濃度領域では、当該
振幅を小さく設定することにより、ドットを良好に集中
させることができ、良好な階調再現性を実現できる。
【０１０９】また、上述の実施形態では、量子化レベル
を二値化と四値化との二段階に切り換えているが、量子
化レベルの切り換えは三段階上に行われてもよい。たと
えば、二値化処理によってドットの核が形成される画素
の周囲の画素を三値化することとし、さらにその周囲の
画素について四値化処理を行うようにしてもよい。ま
た、上述の実施形態では、黒画素（網点を形成するドッ
トの核）の周囲の画素について四値化を処理行うように
しているが、白画素の周囲に四値化される画素を配置し
て、白画素の周囲にグレーの画素（小面積の黒画素）が
形成されるようにしてもよい。すなわち、この場合に
は、量子化閾値の変動周期の頂点の近傍の画素に関して
高い量子化レベルでの量子化処理が行われることにな
る。
を二値化と四値化との二段階に切り換えているが、量子
化レベルの切り換えは三段階上に行われてもよい。たと
えば、二値化処理によってドットの核が形成される画素
の周囲の画素を三値化することとし、さらにその周囲の
画素について四値化処理を行うようにしてもよい。ま
た、上述の実施形態では、黒画素（網点を形成するドッ
トの核）の周囲の画素について四値化を処理行うように
しているが、白画素の周囲に四値化される画素を配置し
て、白画素の周囲にグレーの画素（小面積の黒画素）が
形成されるようにしてもよい。すなわち、この場合に
は、量子化閾値の変動周期の頂点の近傍の画素に関して
高い量子化レベルでの量子化処理が行われることにな
る。
【０１１０】さらに、上記の実施形態では、この発明が
ディジタル複写機に適用された例について説明したが、
この発明は、画像データを処理する装置に対して広く適
用することができ、たとえばファクシミリ装置や、入力
画像データに画像処理を施して記録シート上に画像を形
成するプリンタに適用することもできる。その他、特許
請求の範囲に記載された事項の範囲で種々の設計変更を
施すことが可能である。
ディジタル複写機に適用された例について説明したが、
この発明は、画像データを処理する装置に対して広く適
用することができ、たとえばファクシミリ装置や、入力
画像データに画像処理を施して記録シート上に画像を形
成するプリンタに適用することもできる。その他、特許
請求の範囲に記載された事項の範囲で種々の設計変更を
施すことが可能である。
【図１】この発明の一実施形態に係る画像処理装置が適
用された画像形成装置の一例であるディジタル複写機の
電気的構成を示すブロック図である。
用された画像形成装置の一例であるディジタル複写機の
電気的構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理部の機能的な構成を説明するためのブ
ロック図である。
ロック図である。
【図３】領域分離機能部の処理内容を説明するためのフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図４】写真領域の画素の抽出のために用いられる第１
画像ブロック（１３×７画素のマトリクス）の例を示す
図である。
画像ブロック（１３×７画素のマトリクス）の例を示す
図である。
【図５】細線領域の画素の抽出のために用いられる第２
画像ブロック（５×５画素のマトリクス）の例を示す図
である。
画像ブロック（５×５画素のマトリクス）の例を示す図
である。
【図６】第１画像ブロック内の画素の画像データの平均
値ＡＶに対応した写真領域判定のための閾値ＴＨ(AV)の
設定例を説明するためのグラフである。
値ＡＶに対応した写真領域判定のための閾値ＴＨ(AV)の
設定例を説明するためのグラフである。
【図７】第２画像ブロックにおける主走査方向濃度差総
和Ｈ_SUMと副走査方向濃度差総和Ｖ_SUMとの関係の分布
例を示す図である。
和Ｈ_SUMと副走査方向濃度差総和Ｖ_SUMとの関係の分布
例を示す図である。
【図８】分離前フィルタ処理部の構成を説明するための
図である。
図である。
【図９】分離前フィルタ処理部による処理内容を説明す
るための図である。
るための図である。
【図１０】第１画像ブロックのマトリクスの大きさを説
明するための図である。
明するための図である。
【図１１】中間調処理部の機能的な構成を説明するため
のブロック図である。
のブロック図である。
【図１２】量子化誤差の累積および分配を説明するため
の図である。
の図である。
【図１３】パラメータ生成処理部の機能的な構成を説明
するためのブロック図である。
するためのブロック図である。
【図１４】変動閾値マトリクスメモリに格納された変動
閾値マトリクス、およびこの変動閾値マトリクスの各マ
トリクス位置に対応した変動閾値マトリクスメモリのア
ドレスを示す図である。
閾値マトリクス、およびこの変動閾値マトリクスの各マ
トリクス位置に対応した変動閾値マトリクスメモリのア
ドレスを示す図である。
【図１５】変動閾値テーブルＴ１，Ｔ２，Ｔ３の設定例
を示す図である。
を示す図である。
【図１６】量子化閾値の周期変動とそれに応じた誤差算
出基準値の周期変動とを示す図である。
出基準値の周期変動とを示す図である。
【図１７】変動閾値マトリクス内における特定の値につ
いてより高い量子化レベルで量子化することの効果を説
明するための図である。
いてより高い量子化レベルで量子化することの効果を説
明するための図である。
１ 読取部 ３ 画像処理部 ４ 出力部 ３７ 中間調処理部 ３８ 領域分離機能部 ３９ 分離前フィルタ処理部 ４０ 判定閾値テーブル ５１ パラメータ生成処理部 ５２ 誤差拡散処理部 ６１ 誤差加算処理部 ６２ 累積誤差メモリ ６３ 量子化処理部 ６４ 誤差演算部 ６５ 誤差補正部 ６６ 誤差分配処理部 ７１ 固定閾値設定部 ７２ 変動閾値設定部 ７３ 閾値選択部 ７４ 補正値演算部 ８０ 変動閾値マトリクスメモリ ８１ 変動閾値メモリ ８２ 変動閾値メモリ ８３ 変動閾値メモリ ８４ 変動閾値選択部 ８５ 変動閾値選択情報生成部 ８６ 変動閾値生成部 Ｔ１ 変動閾値テーブル Ｔ２ 変動閾値テーブル Ｔ３ 変動閾値テーブル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 彦阪 有儀 大阪府大阪市中央区玉造１丁目２番28号 京セラミタ株式会社内 Ｆターム(参考） 2C262 AA24 AA26 AA27 AB13 BB01 BB06 BB23 EA04 EA06 5C077 MP02 MP06 NN11 PP27 PP46 PP47 PP48 PQ12 PQ20 5L096 AA06 DA02 FA43 FA44 FA45 GA07 GA17 GA51
Claims (17)
- 【請求項１】画像を構成する画素の濃度階調を表す画像
データに基づいて、個々の注目画素が画像中の写真領域
に属するか否かを判定する領域分離装置であって、 注目画素を含む一定の大きさの第１画像ブロック中の画
素の画像データの平均値を算出する平均値算出手段と、 この平均値算出手段によって算出された平均値に応じた
写真領域判定閾値を発生する写真領域判定閾値発生手段
と、 上記画像ブロック内の各画素について隣接画素との画像
データの差を求め、上記画像ブロック内の全ての画素に
ついての上記画像データの差の総和を算出する濃度差総
和算出手段と、 この濃度差総和算出手段によって算出された画像データ
の差の総和が上記写真領域判定閾値発生手段によって発
生された写真領域判定閾値未満であれば、上記注目画素
が写真領域に属すると判定し、上記画像データの差の総
和が上記写真領域判定閾値以上であれば、上記注目画素
が写真領域に属しないと判定する第１判定手段とを含む
ことを特徴とする領域分離装置。 - 【請求項２】画像を構成する画素の濃度階調を表す画像
データに基づいて、個々の注目画素が画像中の細線領域
に属するか否かを判定する領域分離装置であって、 注目画素を含む一定の大きさの第２画像ブロック中の各
画素につき、第１方向に隣接する画素との画像データの
差を求め、この画像データの差を上記第２画像ブロック
内の全画素について累計して第１方向濃度差総和を求め
る第１方向濃度差総和算出手段と、 上記第２画像ブロック中の各画素につき、上記第１方向
とは異なる第２方向に隣接する画素との画像データの差
を求め、この画像データの差を上記第２画像ブロック内
の全画素について累計して第２方向濃度差総和を求める
第２方向濃度差総和算出手段と、 上記第１方向濃度差総和算出手段および上記第２方向濃
度差総和算出手段によって算出された第１方向濃度差総
和および第２方向濃度差総和の大小関係に基づいて、上
記注目画素が細線領域に属するか否かを判定する第２判
定手段とを含むことを特徴とする領域分離装置。 - 【請求項３】画像を構成する画素の濃度階調を表す画像
データに基づいて、個々の注目画素が画像中の写真領域
に属するか否かを判定する領域分離装置であって、 注目画素を含む一定の大きさの第１画像ブロック中の画
素の画像データの平均値を算出する平均値算出手段と、 この平均値算出手段によって算出された平均値に応じた
写真領域判定閾値を発生する写真領域判定閾値発生手段
と、 上記画像ブロック内の各画素について隣接画素との画像
データの差を求め、上記画像ブロック内の全ての画素に
ついての上記画像データの差の総和を算出する濃度差総
和算出手段と、 この濃度差総和算出手段によって算出された画像データ
の差の総和が上記写真領域判定閾値発生手段によって発
生された写真領域判定閾値未満であれば、上記注目画素
が写真領域に属すると判定し、上記画像データの差の総
和が上記写真領域判定閾値以上であれば、上記注目画素
が写真領域に属しないと判定する第１判定手段と、 注目画素を含む一定の大きさの第２画像ブロック中の各
画素につき、第１方向に隣接する画素との画像データの
差を求め、この画像データの差を上記第２画像ブロック
内の全画素について累計して第１方向濃度差総和を求め
る第１方向濃度差総和算出手段と、 上記第２画像ブロック中の各画素につき、上記第１方向
とは異なる第２方向に隣接する画素との画像データの差
を求め、この画像データの差を上記第２画像ブロック内
の全画素について累計して第２方向濃度差総和を求める
第２方向濃度差総和算出手段と、 上記第１方向濃度差総和算出手段および上記第２方向濃
度差総和算出手段によって算出された第１方向濃度差総
和および第２方向濃度差総和の大小関係に基づいて、上
記注目画素が細線領域に属するか否かを判定する第２判
定手段と、 上記第１判定手段によって写真領域に属すると判定さ
れ、かつ、上記第２判定手段によって細線領域に属しな
いと判定された場合に、注目画素が写真領域に属すると
再判定し、上記第１判定手段によって写真領域に属する
と判定され、かつ、上記第２判定手段によって細線領域
に属すると判定された場合に、注目画素が写真領域に属
しないと再判定する再判定手段とを含むことを特徴とす
る領域分離装置。 - 【請求項４】上記第２判定手段は、上記第１方向濃度差
総和算出手段および上記第２方向濃度差総和算出手段に
よって算出された第１方向濃度差総和および第２方向濃
度差総和を各２種類の第１方向判定閾値ＨＬ，ＨＨ（た
だし、ＨＬ＜ＨＨ）および第２方向判定閾値ＶＬ，ＶＨ
（ただし、ＶＬ＜ＶＨ）とそれぞれ比較し、上記第１方
向濃度差総和が上記第１方向判定閾値ＨＨ以上であり、
かつ、上記第２方向濃度差総和が上記第２方向判定閾値
ＶＬ以下であるか、または、上記第１方向濃度差総和が
上記第１方向判定閾値ＨＬ以下であり、かつ、上記第２
方向濃度差総和が上記第２方向判定閾値ＶＨ以上であれ
ば、上記注目画素が細線領域に属すると判定し、さもな
ければ上記注目画素が細線領域に属しないと判定するも
のであることを特徴とする請求項２または３記載の領域
分離装置。 - 【請求項５】注目画素およびその周辺の画素の画像デー
タを用いて、注目画素の画像データに積分処理を施す積
分処理手段をさらに含み、 この積分処理手段によって前処理された画像データに基
づいて、注目画素がいずれの領域に属するかを判定する
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の
領域分離装置。 - 【請求項６】上記画像データは中間調処理に供せられる
ものであって、この中間調処理は、写真領域に属すると
判定された画素に関して所定線数での網点化処理を施す
ものであり、 上記領域分離装置は、さらに、 上記所定線数とこの所定線数＋５０線との間に境界線数
を設け、その境界線数よりも小さい線数の網点画像を構
成する画素を写真領域を構成するものと判定される画素
から除外する予備判定手段を含むものであることを特徴
とする請求項１、３および４のいずれかに記載の領域分
離装置。 - 【請求項７】上記予備判定手段は、上記中間調処理の処
理対象の画像データに対して上記処理を行うものである
ことを特徴とする請求項６記載の領域分離装置。 - 【請求項８】上記予備判定手段は、上記境界線数以上の
線数の網点画像を構成する網点同士が接触するように、
画像データに対して平滑化処理を施す積分フィルタを含
むものであることを特徴とする請求項６または７記載の
領域分離装置。 - 【請求項９】上記請求項１および３〜８のいずれかに記
載の領域分離装置と、 この領域分離装置によって写真領域に属すると判定され
た画素に対してはドット集中型中間調処理を施すととも
に、上記領域分離装置によって写真領域に属しないと判
定された画素に対してはドット分散型中間調処理を施す
中間調処理手段とを含むことを特徴とする画像処理装
置。 - 【請求項１０】画像を構成する画素の濃度階調を表す画
像データに基づいて、個々の注目画素が画像中の写真領
域に属するか否かを判定する領域分離方法であって、 注目画素を含む一定の大きさの第１画像ブロック中の画
素の画像データの平均値を算出するステップと、 上記画像ブロック内の各画素について隣接画素との画像
データの差を求め、上記画像ブロック内の全ての画素に
ついての上記画像データの差の総和を算出するステップ
と、 上記画像データの差の総和が、上記平均値に応じて定め
られた写真領域判定閾値未満であれば、上記注目画素が
写真領域に属すると判定し、上記画像データの差の総和
が上記写真領域判定閾値以上であれば、上記注目画素が
写真領域に属しないと判定する第１判定ステップとを含
むことを特徴とする領域分離方法。 - 【請求項１１】画像を構成する画素の濃度階調を表す画
像データに基づいて、個々の注目画素が画像中の細線領
域に属するか否かを判定する領域分離方法であって、 注目画素を含む一定の大きさの第２画像ブロック中の各
画素につき、第１方向に隣接する画素との画像データの
差を求め、この画像データの差を上記第２画像ブロック
内の全画素について累計して第１方向濃度差総和を求め
るステップと、 上記第２画像ブロック中の各画素につき、上記第１方向
とは異なる第２方向に隣接する画素との画像データの差
を求め、この画像データの差を上記第２画像ブロック内
の全画素について累計して第２方向濃度差総和を求める
ステップと、 上記第１方向濃度差総和および第２方向濃度差総和の大
小関係に基づいて、上記注目画素が細線領域に属するか
否かを判定する第２判定ステップとを含むことを特徴と
する領域分離方法。 - 【請求項１２】画像を構成する画素の濃度階調を表す画
像データに基づいて、個々の注目画素が画像中の写真領
域に属するか否かを判定する領域分離方法であって、 注目画素を含む一定の大きさの第１画像ブロック中の画
素の画像データの平均値を算出するステップと、 上記画像ブロック内の各画素について隣接画素との画像
データの差を求め、上記画像ブロック内の全ての画素に
ついての上記画像データの差の総和を算出するステップ
と、 上記画像データの差の総和が、上記平均値に応じて定め
られた写真領域判定閾値未満であれば、上記注目画素が
写真領域に属すると判定し、上記画像データの差の総和
が上記写真領域判定閾値以上であれば、上記注目画素が
写真領域に属しないと判定する第１判定ステップと、 注目画素を含む一定の大きさの第２画像ブロック中の各
画素につき、第１方向に隣接する画素との画像データの
差を求め、この画像データの差を上記第２画像ブロック
内の全画素について累計して第１方向濃度差総和を求め
るステップと、 上記第２画像ブロック中の各画素につき、上記第１方向
とは異なる第２方向に隣接する画素との画像データの差
を求め、この画像データの差を上記第２画像ブロック内
の全画素について累計して第２方向濃度差総和を求める
ステップと、 上記第１方向濃度差総和および第２方向濃度差総和の大
小関係に基づいて、上記注目画素が細線領域に属するか
否かを判定する第２判定ステップと、 上記第１判定ステップによって写真領域に属すると判定
され、かつ、上記第２判定ステップによって細線領域に
属しないと判定された場合に、注目画素が写真領域に属
すると再判定し、上記第１判定ステップによって写真領
域に属すると判定され、かつ、上記第２判定ステップに
よって細線領域に属すると判定された場合に、注目画素
が写真領域に属しないと再判定する再判定ステップとを
含むことを特徴とする領域分離方法。 - 【請求項１３】上記第２判定ステップは、上記第１方向
濃度差総和および第２方向濃度差総和を各２種類の第１
方向判定閾値ＨＬ，ＨＨ（ただし、ＨＬ＜ＨＨ）および
第２方向判定閾値ＶＬ，ＶＨ（ただし、ＶＬ＜ＶＨ）と
それぞれ比較し、上記第１方向濃度差総和が上記第１方
向判定閾値ＨＨ以上であり、かつ、上記第２方向濃度差
総和が上記第２方向判定閾値ＶＬ以下であるか、また
は、上記第１方向濃度差総和が上記第１方向判定閾値Ｈ
Ｌ以下であり、かつ、上記第２方向濃度差総和が上記第
２方向判定閾値ＶＨ以上であれば、上記注目画素が細線
領域に属すると判定し、さもなければ上記注目画素が細
線領域に属しないと判定するステップを含むことを特徴
とする請求項１１または１２記載の領域分離方法。 - 【請求項１４】注目画素およびその周辺の画素の画像デ
ータを用いて、注目画素の画像データに積分処理を施す
積分処理ステップをさらに含み、 この積分処理ステップによって前処理された画像データ
に基づいて、注目画素がいずれの領域に属するかを判定
することを特徴とする請求項１０ないし１３のいずれか
に記載の領域分離方法。 - 【請求項１５】上記画像データは中間調処理に供せられ
るものであって、この中間調処理は、写真領域に属する
と判定された画素に関して所定線数での網点化処理を施
すものであり、 上記領域分離方法は、さらに、 上記所定線数とこの所定線数＋５０線との間に境界線数
を設け、その境界線数よりも小さい線数の網点画像を構
成する画素を写真領域を構成するものと判定される画素
から除外する予備判定ステップを含むことを特徴とする
請求項１０、１２および１３のいずれかに記載の領域分
離方法。 - 【請求項１６】上記予備判定ステップでは、上記中間調
処理の処理対象の画像データに対して上記処理が行われ
ることを特徴とする請求項１５記載の領域分離方法。 - 【請求項１７】上記予備判定ステップは、上記境界線数
以上の線数の網点画像を構成する網点同士が接触するよ
うに、画像データに対して平滑化処理を施す平滑化ステ
ップを含むことを特徴とする請求項１５または１６記載
の領域分離方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000287504A JP3512380B2 (ja) | 2000-09-21 | 2000-09-21 | 領域分離装置およびそれを用いた画像処理装置、ならびに領域分離方法 |
| US09/939,608 US7002622B2 (en) | 2000-09-21 | 2001-08-28 | Area separating apparatus, image processing apparatus employing the same, and area separating method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000287504A JP3512380B2 (ja) | 2000-09-21 | 2000-09-21 | 領域分離装置およびそれを用いた画像処理装置、ならびに領域分離方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002101298A true JP2002101298A (ja) | 2002-04-05 |
| JP3512380B2 JP3512380B2 (ja) | 2004-03-29 |
Family
ID=18771235
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000287504A Expired - Fee Related JP3512380B2 (ja) | 2000-09-21 | 2000-09-21 | 領域分離装置およびそれを用いた画像処理装置、ならびに領域分離方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7002622B2 (ja) |
| JP (1) | JP3512380B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016012767A (ja) * | 2014-06-27 | 2016-01-21 | 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 | 画像処理装置 |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3647405B2 (ja) * | 2001-09-26 | 2005-05-11 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| US7760400B2 (en) * | 2004-10-07 | 2010-07-20 | Ricoh Company, Limited | Creating multiple threshold matrices to be used in error diffused multilevel halftoning |
| JP4166744B2 (ja) * | 2004-10-18 | 2008-10-15 | シャープ株式会社 | 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
| JP4169054B2 (ja) * | 2006-07-12 | 2008-10-22 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| JP5195090B2 (ja) * | 2008-07-01 | 2013-05-08 | 株式会社リコー | 画像処理装置及び画像形成装置 |
| JP2010161503A (ja) * | 2009-01-06 | 2010-07-22 | Canon Inc | 画像形成装置及び画像形成方法 |
| CN111787246B (zh) * | 2013-11-26 | 2023-07-14 | 株式会社尼康 | 摄像元件及摄像装置 |
| BR112016021867B1 (pt) * | 2014-03-31 | 2022-08-02 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Sistema de impressão, método de processamento de dados de imagem, meio de armazenamento não transitório legível por computador |
| JP6580091B2 (ja) * | 2017-07-05 | 2019-09-25 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
| US10313564B1 (en) * | 2018-06-15 | 2019-06-04 | Xerox Corporation | Methods and systems for usage control of printing material |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5760922A (en) * | 1993-10-08 | 1998-06-02 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Area recognizing device and gradation level converting device employing area recognizing device |
| US5659402A (en) * | 1994-01-14 | 1997-08-19 | Mita Industrial Co., Ltd. | Image processing method and apparatus |
| JP3585703B2 (ja) * | 1997-06-27 | 2004-11-04 | シャープ株式会社 | 画像処理装置 |
| JP3472479B2 (ja) * | 1998-05-22 | 2003-12-02 | シャープ株式会社 | 画像処理装置 |
| JP3611742B2 (ja) * | 1999-05-31 | 2005-01-19 | シャープ株式会社 | 画像処理装置 |
-
2000
- 2000-09-21 JP JP2000287504A patent/JP3512380B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2001
- 2001-08-28 US US09/939,608 patent/US7002622B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016012767A (ja) * | 2014-06-27 | 2016-01-21 | 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 | 画像処理装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20020054396A1 (en) | 2002-05-09 |
| JP3512380B2 (ja) | 2004-03-29 |
| US7002622B2 (en) | 2006-02-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7251060B2 (en) | Image-processing device using quantization threshold values produced according to a dither threshold matrix and arranging dot-on pixels in a plural-pixel field according to the dither threshold matrix | |
| US7633650B2 (en) | Apparatus and method for processing binary image produced by error diffusion according to character or line drawing detection | |
| JP4912270B2 (ja) | 画像処理装置及びその制御方法 | |
| JP3581477B2 (ja) | デジタル複写機 | |
| JP3325243B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH11341284A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH0818777A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3512380B2 (ja) | 領域分離装置およびそれを用いた画像処理装置、ならびに領域分離方法 | |
| US7106476B1 (en) | Image processing method, image processing apparatus, image forming method and recording medium | |
| US6917446B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| JP3886727B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP4097114B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び記録媒体 | |
| JP3480924B2 (ja) | 画像形成方法、画像形成装置および記録媒体 | |
| JPH10285390A (ja) | 画像処理装置 | |
| JP4861506B2 (ja) | 画像処理装置およびその制御方法 | |
| JP3932158B2 (ja) | 画像形成方法、画像処理装置及び記憶媒体 | |
| JP3512381B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
| JP4072918B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP4545167B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 | |
| JP3589966B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
| JP3183787B2 (ja) | 網点領域判定装置 | |
| JP3216963B2 (ja) | 網点領域判定装置 | |
| JP3938457B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP4261564B2 (ja) | 画像形成方法、画像処理装置及び記憶媒体 | |
| JP2002077618A (ja) | 画像処理装置及び方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20040106 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090116 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090116 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100116 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100116 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110116 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120116 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130116 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130116 Year of fee payment: 9 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130116 Year of fee payment: 9 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130116 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140116 Year of fee payment: 10 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |