JP2002300387A - 網点領域検出装置、画像形成装置、プログラム、記憶媒体及び網点領域検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 局所的に網点領域／非網点領域の判別が難し
い場合であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離
することができる網点領域検出装置、画像形成装置、プ
ログラム、記憶媒体及び網点領域検出方法を提供する。 【解決手段】 網点分離部１１１を、文字を構成する線
状部位を検出する線状検出手段１１１ａと、網点を構成
するドットまたはドット間隙間を検出するドット検出手
段１１１ｂと、線状検出手段１１１ａ及びドット検出手
段１１１ｂにおける検出結果に基づいて網点領域を検出
する網点領域検出手段１１１ｃとにより構成する。これ
により、網点領域の検出の判定材料として極点画素情報
及び線状部位情報を用いることにより、局所的に網点領
域／非網点領域の判別が難しい場合であっても、網点部
分と文字部分とを正確に分離することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、網点領域検出装
置、画像形成装置、プログラム、記憶媒体及び網点領域
検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】網点で表現した写真や絵などの網点領域
と文字などの線画領域とが混在している画像を例えばデ
ジタル複写機などで再生する場合、再生画像の品質向上
を図るために網点写真などの網点領域に対してはモアレ
除去の処理を、また文字などの線画領域に対しては鮮鋭
化処理をそれぞれ施すことが望ましい。また、ファクシ
ミリ装置などで画像を伝送する場合などにおいても、画
像データの圧縮率を向上するには、網点、線画の各領域
に適した画像圧縮処理を施すことが望ましい。このよう
な画像処理を実現するには、その前処理として、画像中
の網点領域、線画領域をそれぞれ正確に分離抽出する必
要がある。

【０００３】そこで、特開平３−２７６９６６号公報に
は、山谷の極点画素を検出し、注目範囲における極点画
素の状態で網点領域を検出する方法が開示されている。
この方法によれば、網点部分の面積率の大小や原稿の配
置状態などに関係なく、画像中の網点部分を正確に分離
することが可能になっている。

【０００４】一方、特開平２−１６２４７７号公報に
は、注目画素における急峻な濃度変化の連続性に着目
し、濃度変化が連続する場合は文字であるものとして非
網点領域とすることにより、文字部分と網点部分とを分
離する方法が開示されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
３−２７６９６６号公報に記載されている方法において
は、文字の形状や配置によって、その文字の一部を網点
領域として誤認識してしまう場合がある。より具体的に
は、明朝体等の文字においてはストロークの端点が山極
点を為すことがあり、また、「田」などの文字では谷極
点も存在することがあり、このような極点を有する文字
の場合には、その文字の一部が網点領域として認識され
てしまうためである。

【０００６】一方、特開平２−１６２４７７号公報に記
載されている方法においては、カラー網点における大き
なドットが複数色で重なりあった場合と、小さい文字の
端点などの着目画素を含む狭い範囲とでは画素の状態が
類似しており、判別が難しいという問題がある。

【０００７】本発明の目的は、局所的に網点領域／非網
点領域の判別が難しい場合であっても、網点部分と文字
部分とを正確に分離することができる網点領域検出装
置、画像形成装置、プログラム、記憶媒体及び網点領域
検出方法を提供することである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明の網
点領域検出装置は、デジタル多値データに変換された入
力画像の所定の局所領域内に特定方向に連続する急峻な
濃度変化を生じる線状部位が存在するか否かを判定する
線状部位判定手段と、前記入力画像の所定の局所領域内
の中心画素と所定の周囲画素との濃度レベルを比較して
極点画素を検出する極点画素検出手段と、この極点画素
検出手段により検出された前記極点画素が所定の小領域
内に一定数以上含まれている場合に、当該小領域を網点
候補領域と判定する網点候補領域判定手段と、この網点
候補領域判定手段により網点候補領域と判定された前記
小領域が一定の状態で分布しており、かつ、前記線状部
位判定手段によって判定された前記線状部位が前記小領
域に存在しない場合にのみ、当該小領域を網点領域とし
て検出する網点領域検出手段と、を備える。

【０００９】したがって、網点領域の検出の判定材料と
して極点画素情報及び線状部位情報を用いることによ
り、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合
であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離するこ
とが可能になる。

【００１０】請求項２記載の発明の網点領域検出装置
は、デジタル多値データに変換された入力画像の所定の
局所領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じ
る線状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定手
段と、前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所
定の周囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を
検出する極点候補画素検出手段と、この極点候補画素検
出手段により検出された極点候補画素を含む局所領域に
前記線状部位判定手段によって判定された前記線状部位
が存在しない場合にのみ、当該極点候補画素を極点画素
として出力する極点画素検出手段と、この極点画素検出
手段により検出された前記極点画素が所定の小領域内に
一定数以上含まれている場合に、当該小領域を網点候補
領域と判定する網点候補領域判定手段と、この網点候補
領域判定手段により網点候補領域と判定された前記小領
域が一定の状態で分布している場合に、当該小領域を網
点領域として検出する網点領域検出手段と、を備える。

【００１１】したがって、網点領域の検出の判定材料と
して極点画素情報及び線状部位情報を用いることによ
り、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合
であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離するこ
とが可能になる。

【００１２】請求項３記載の発明の網点領域検出装置
は、デジタル多値データに変換された入力画像の所定の
局所領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じ
る線状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定手
段と、前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所
定の周囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を
検出する極点候補画素検出手段と、この極点候補画素検
出手段により検出された極点候補画素を含む局所領域に
前記線状部位判定手段によって判定された前記線状部位
が存在しない場合にのみ、当該極点候補画素を極点画素
として出力する極点画素検出手段と、この極点画素検出
手段により検出された前記極点画素が所定の小領域内に
一定数以上含まれている場合に、当該小領域を網点候補
領域と判定する網点候補領域判定手段と、この網点候補
領域判定手段により網点候補領域と判定された前記小領
域が一定の状態で分布しており、かつ、前記線状部位判
定手段によって判定された前記線状部位が前記小領域に
存在しない場合にのみ、当該小領域を網点領域として検
出する網点領域検出手段と、を備える。

【００１３】したがって、網点領域の検出の判定材料と
して極点画素情報及び線状部位情報を用いることによ
り、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合
であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離するこ
とが可能になる。

【００１４】請求項４記載の発明は、請求項１ないし３
の何れか一記載の網点領域検出装置において、局所領域
内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素
の濃度レベルに比べて最大または最小である場合に、当
該中心画素を極点画素または極点候補画素として検出す
る。

【００１５】したがって、画像中の極点画素または極点
候補画素を正確に検出することが可能になる。

【００１６】請求項５記載の発明は、請求項１ないし３
の何れか一記載の網点領域検出装置において、局所領域
内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素
の濃度レベルに比べて所定のしきい値より大きい場合ま
たは小さい場合に、当該中心画素を極点画素または極点
候補画素として検出する。

【００１７】したがって、画像中の極点画素または極点
候補画素を正確に検出することが可能になる。

【００１８】請求項６記載の発明は、請求項１ないし３
の何れか一記載の網点領域検出装置において、局所領域
内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素
の濃度レベルに比べて最大または最小であり、かつ当該
中心画素の濃度レベルと当該中心画素を中心にして点対
称位置にある他の２つの画素の濃度レベルの平均値との
差の絶対値が所定のしきい値よりも大きい場合に、当該
中心画素を極点画素または極点候補画素として検出す
る。

【００１９】したがって、画像中の極点画素または極点
候補画素を正確に検出することが可能になる。

【００２０】請求項７記載の発明は、請求項１ないし６
の何れか一記載の網点領域検出装置において、中心画素
と比較する所定の周囲画素として、中心画素を通り上下
左右斜め方向に延出する直線上に並んだ画素を用いる。

【００２１】したがって、中心画素と所定の周囲画素と
の濃度レベルの比較を正確に行うことが可能になる。

【００２２】請求項８記載の発明は、請求項５または６
記載の網点領域検出装置において、中心画素の濃度レベ
ルまたは所定の周囲画素の濃度レベルに応じてしきい値
を変える。

【００２３】したがって、線画領域の極点画素または極
点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または極点
候補画素として検出することを回避することが可能にな
り、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確に検
出することが可能になる。

【００２４】請求項９記載の発明は、請求項８記載の網
点領域検出装置において、中心画素の濃度レベルが所定
の周囲画素の濃度レベルに比べて高い山の極点画素検出
または極点候補画素検出の場合のしきい値を中心画素の
濃度レベルが大なるときには大きくなるように設定し、
中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに
比べて低い谷の極点画素検出または極点候補画素検出の
場合のしきい値を中心画素の濃度レベルが小なるときに
は小さくなるように設定する。

【００２５】したがって、線画領域の極点画素検出また
は極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または
極点候補画素として検出することを回避することが可能
になり、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確
に検出することが可能になる。

【００２６】請求項１０記載の発明は、請求項８記載の
網点領域検出装置において、所定の周囲画素の濃度レベ
ルの平均値を求め、該平均値に応じてしきい値を変え
る。

【００２７】したがって、線画領域の極点画素検出また
は極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または
極点候補画素として検出することを回避することが可能
になり、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確
に検出することが可能になる。

【００２８】請求項１１記載の発明の画像形成装置は、
原画像をデジタル多値データに変換する画像入力手段
と、請求項１ないし１０の何れか一記載の網点領域検出
装置と、この網点領域検出装置による網点領域検出結果
に応じて再生された画像データに基づいた画像を記録媒
体上に印刷する画像印刷手段と、を備える。

【００２９】したがって、請求項１ないし１０のいずれ
か一記載の発明と同様の作用を奏する画像形成装置が得
られる。

【００３０】請求項１２記載の発明のプログラムは、入
力画像に存在する網点で表現した写真や絵などの網点領
域の検出をコンピュータに実行させるためのプログラム
であって、前記コンピュータに、デジタル多値データに
変換された入力画像の所定の局所領域内に特定方向に連
続する急峻な濃度変化を生じる線状部位が存在するか否
かを判定する線状部位判定機能と、前記入力画像の所定
の局所領域内の中心画素と所定の周囲画素との濃度レベ
ルを比較して極点画素を検出する極点画素検出機能と、
この極点画素検出機能により検出された前記極点画素が
所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定機能
と、この網点候補領域判定機能により網点候補領域と判
定された前記小領域が一定の状態で分布しており、か
つ、前記線状部位判定機能によって判定された前記線状
部位が前記小領域に存在しない場合にのみ、当該小領域
を網点領域として検出する網点領域検出機能と、を実行
させる。

【００３１】したがって、網点領域の検出の判定材料と
して極点画素情報及び線状部位情報を用いることによ
り、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合
であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離するこ
とが可能になる。

【００３２】請求項１３記載の発明のプログラムは、入
力画像に存在する網点で表現した写真や絵などの網点領
域の検出をコンピュータに実行させるためのプログラム
であって、前記コンピュータに、デジタル多値データに
変換された入力画像の所定の局所領域内に特定方向に連
続する急峻な濃度変化を生じる線状部位が存在するか否
かを判定する線状部位判定機能と、前記入力画像の所定
の局所領域内の中心画素と所定の周囲画素との濃度レベ
ルを比較して極点候補画素を検出する極点候補画素検出
機能と、この極点候補画素検出機能により検出された極
点候補画素を含む局所領域に前記線状部位判定機能によ
って判定された前記線状部位が存在しない場合にのみ、
当該極点候補画素を極点画素として出力する極点画素検
出機能と、この極点画素検出機能により検出された前記
極点画素が所定の小領域内に一定数以上含まれている場
合に、当該小領域を網点候補領域と判定する網点候補領
域判定機能と、この網点候補領域判定機能により網点候
補領域と判定された前記小領域が一定の状態で分布して
いる場合に、当該小領域を網点領域として検出する網点
領域検出機能と、を実行させる。

【００３３】したがって、網点領域の検出の判定材料と
して極点画素情報及び線状部位情報を用いることによ
り、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合
であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離するこ
とが可能になる。

【００３４】請求項１４記載の発明のプログラムは、入
力画像に存在する網点で表現した写真や絵などの網点領
域の検出をコンピュータに実行させるためのプログラム
であって、前記コンピュータに、デジタル多値データに
変換された入力画像の所定の局所領域内に特定方向に連
続する急峻な濃度変化を生じる線状部位が存在するか否
かを判定する線状部位判定機能と、前記入力画像の所定
の局所領域内の中心画素と所定の周囲画素との濃度レベ
ルを比較して極点候補画素を検出する極点候補画素検出
機能と、この極点候補画素検出機能により検出された極
点候補画素を含む局所領域に前記線状部位判定機能によ
って判定された前記線状部位が存在しない場合にのみ、
当該極点候補画素を極点画素として出力する極点画素検
出機能と、この極点画素検出機能により検出された前記
極点画素が所定の小領域内に一定数以上含まれている場
合に、当該小領域を網点候補領域と判定する網点候補領
域判定機能と、この網点候補領域判定機能により網点候
補領域と判定された前記小領域が一定の状態で分布して
おり、かつ、前記線状部位判定手段によって判定された
前記線状部位が前記小領域に存在しない場合にのみ、当
該小領域を網点領域として検出する網点領域検出機能
と、を実行させる。

【００３５】したがって、網点領域の検出の判定材料と
して極点画素情報及び線状部位情報を用いることによ
り、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合
であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離するこ
とが可能になる。

【００３６】請求項１５記載の発明は、請求項１２ない
し１４の何れか一記載のプログラムにおいて、局所領域
内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素
の濃度レベルに比べて最大または最小である場合に、当
該中心画素を極点画素検出または極点候補画素として検
出する。

【００３７】したがって、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することが可能になる。

【００３８】請求項１６記載の発明は、請求項１２ない
し１４の何れか一記載のプログラムにおいて、局所領域
内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素
の濃度レベルに比べて所定のしきい値より大きい場合ま
たは小さい場合に、当該中心画素を極点画素検出または
極点候補画素として検出する。

【００３９】したがって、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することが可能になる。

【００４０】請求項１７記載の発明は、請求項１２ない
し１４の何れか一記載のプログラムにおいて、局所領域
内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素
の濃度レベルに比べて最大または最小であり、かつ当該
中心画素の濃度レベルと当該中心画素を中心にして点対
称位置にある他の２つの画素の濃度レベルの平均値との
差の絶対値が所定のしきい値よりも大きい場合に、当該
中心画素を極点画素検出または極点候補画素として検出
する。

【００４１】したがって、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することが可能になる。

【００４２】請求項１８記載の発明は、請求項１２ない
し１７の何れか一記載のプログラムにおいて、中心画素
と比較する所定の周囲画素として、中心画素を通り上下
左右斜め方向に延出する直線上に並んだ画素を用いる。

【００４３】したがって、中心画素と所定の周囲画素と
の濃度レベルの比較を正確に行うことが可能になる。

【００４４】請求項１９記載の発明は、請求項１６また
は１７記載のプログラムにおいて、中心画素の濃度レベ
ルまたは所定の周囲画素の濃度レベルに応じてしきい値
を変える。

【００４５】したがって、線画領域の極点画素検出また
は極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または
極点候補画素として検出することを回避することが可能
になり、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確
に検出することが可能になる。

【００４６】請求項２０記載の発明は、請求項１９記載
のプログラムにおいて、中心画素の濃度レベルが所定の
周囲画素の濃度レベルに比べて高い山の極点画素検出ま
たは極点候補画素検出の場合のしきい値を中心画素の濃
度レベルが大なるときには大きくなるように設定し、中
心画素の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比
べて低い谷の極点画素検出または極点候補画素検出の場
合のしきい値を中心画素の濃度レベルが小なるときには
小さくなるように設定する。

【００４７】したがって、線画領域の極点画素検出また
は極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または
極点候補画素として検出することを回避することが可能
になり、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確
に検出することが可能になる。

【００４８】請求項２１記載の発明は、請求項１９記載
のプログラムにおいて、所定の周囲画素の濃度レベルの
平均値を求め、該平均値に応じてしきい値を変える。

【００４９】したがって、線画領域の極点画素検出また
は極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または
極点候補画素として検出することを回避することが可能
になり、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確
に検出することが可能になる。

【００５０】請求項２２記載の発明のコンピュータに読
み取り可能な記憶媒体は、請求項１２ないし２１のいず
れか一記載のプログラムを記録した。

【００５１】したがって、この記憶媒体をコンピュータ
にインストールすることにより、請求項１２ないし２１
のいずれか一記載のプログラムと同様の作用を得ること
が可能になる。

【００５２】請求項２３記載の発明の網点領域検出方法
は、入力画像に存在する網点で表現した写真や絵などの
網点領域を検出する網点領域検出方法であって、デジタ
ル多値データに変換された入力画像の所定の局所領域内
に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線状部位
が存在するか否かを判定する線状部位判定工程と、前記
入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周囲画
素との濃度レベルを比較して極点画素を検出する極点画
素検出工程と、この極点画素検出工程により検出された
前記極点画素が所定の小領域内に一定数以上含まれてい
る場合に、当該小領域を網点候補領域と判定する網点候
補領域判定工程と、この網点候補領域判定工程により網
点候補領域と判定された前記小領域が一定の状態で分布
しており、かつ、前記線状部位判定工程によって判定さ
れた前記線状部位が前記小領域に存在しない場合にの
み、当該小領域を網点領域として検出する網点領域検出
工程と、を含んでなる。

【００５３】したがって、網点領域の検出の判定材料と
して極点画素情報及び線状部位情報を用いることによ
り、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合
であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離するこ
とが可能になる。

【００５４】請求項２４記載の発明の網点領域検出方法
は、入力画像に存在する網点で表現した写真や絵などの
網点領域を検出する網点領域検出方法であって、デジタ
ル多値データに変換された入力画像の所定の局所領域内
に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線状部位
が存在するか否かを判定する線状部位判定工程と、前記
入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周囲画
素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検出する極
点候補画素検出工程と、この極点候補画素検出工程によ
り検出された極点候補画素を含む局所領域に前記線状部
位判定工程によって判定された前記線状部位が存在しな
い場合にのみ、当該極点候補画素を極点画素として出力
する極点画素検出工程と、この極点画素検出工程により
検出された前記極点画素が所定の小領域内に一定数以上
含まれている場合に、当該小領域を網点候補領域と判定
する網点候補領域判定工程と、この網点候補領域判定工
程により網点候補領域と判定された前記小領域が一定の
状態で分布している場合に、当該小領域を網点領域とし
て検出する網点領域検出工程と、を含んでなる。

【００５５】したがって、網点領域の検出の判定材料と
して極点画素情報及び線状部位情報を用いることによ
り、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合
であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離するこ
とが可能になる。

【００５６】請求項２５記載の発明の網点領域検出方法
は、入力画像に存在する網点で表現した写真や絵などの
網点領域を検出する網点領域検出方法であって、デジタ
ル多値データに変換された入力画像の所定の局所領域内
に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線状部位
が存在するか否かを判定する線状部位判定工程と、前記
入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周囲画
素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検出する極
点候補画素検出工程と、この極点候補画素検出工程によ
り検出された極点候補画素を含む局所領域に前記線状部
位判定工程によって判定された前記線状部位が存在しな
い場合にのみ、当該極点候補画素を極点画素として出力
する極点画素検出工程と、この極点画素検出工程により
検出された前記極点画素が所定の小領域内に一定数以上
含まれている場合に、当該小領域を網点候補領域と判定
する網点候補領域判定工程と、この網点候補領域判定工
程により網点候補領域と判定された前記小領域が一定の
状態で分布しており、かつ、前記線状部位判定手段によ
って判定された前記線状部位が前記小領域に存在しない
場合にのみ、当該小領域を網点領域として検出する網点
領域検出工程と、を含んでなる。

【００５７】したがって、網点領域の検出の判定材料と
して極点画素情報及び線状部位情報を用いることによ
り、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合
であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離するこ
とが可能になる。

【００５８】請求項２６記載の発明は、請求項２３ない
し２５の何れか一記載の網点領域検出方法において、局
所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周
囲画素の濃度レベルに比べて最大または最小である場合
に、当該中心画素を極点画素検出または極点候補画素と
して検出する。

【００５９】したがって、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することが可能になる。

【００６０】請求項２７記載の発明は、請求項２３ない
し２５の何れか一記載の網点領域検出方法において、局
所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周
囲画素の濃度レベルに比べて所定のしきい値より大きい
場合または小さい場合に、当該中心画素を極点画素検出
または極点候補画素として検出する。

【００６１】したがって、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することが可能になる。

【００６２】請求項２８記載の発明は、請求項２３ない
し２５の何れか一記載の網点領域検出方法において、局
所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周
囲画素の濃度レベルに比べて最大または最小であり、か
つ当該中心画素の濃度レベルと当該中心画素を中心にし
て点対称位置にある他の２つの画素の濃度レベルの平均
値との差の絶対値が所定のしきい値よりも大きい場合
に、当該中心画素を極点画素検出または極点候補画素と
して検出する。

【００６３】したがって、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することが可能になる。

【００６４】請求項２９記載の発明は、請求項２３ない
し２８の何れか一記載の網点領域検出方法において、中
心画素と比較する所定の周囲画素として、中心画素を通
り上下左右斜め方向に延出する直線上に並んだ画素を用
いる。

【００６５】したがって、中心画素と所定の周囲画素と
の濃度レベルの比較を正確に行うことが可能になる。

【００６６】請求項３０記載の発明は、請求項２７また
は２８記載の網点領域検出方法において、中心画素の濃
度レベルまたは所定の周囲画素の濃度レベルに応じてし
きい値を変える。

【００６７】したがって、線画領域の極点画素検出また
は極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または
極点候補画素として検出することを回避することが可能
になり、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確
に検出することが可能になる。

【００６８】請求項３１記載の発明は、請求項３０記載
の網点領域検出方法において、中心画素の濃度レベルが
所定の周囲画素の濃度レベルに比べて高い山の極点画素
検出または極点候補画素検出の場合のしきい値を中心画
素の濃度レベルが大なるときには大きくなるように設定
し、中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベ
ルに比べて低い谷の極点画素検出または極点候補画素検
出の場合のしきい値を中心画素の濃度レベルが小なると
きには小さくなるように設定する。

【００６９】したがって、線画領域の極点画素検出また
は極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または
極点候補画素として検出することを回避することが可能
になり、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確
に検出することが可能になる。

【００７０】請求項３２記載の発明は、請求項３０記載
の網点領域検出方法において、所定の周囲画素の濃度レ
ベルの平均値を求め、該平均値に応じてしきい値を変え
る。

【００７１】したがって、線画領域の極点画素検出また
は極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または
極点候補画素として検出することを回避することが可能
になり、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確
に検出することが可能になる。

【００７２】

【発明の実施の形態】本発明の第一の実施の形態を図１
ないし図１８に基づいて説明する。

【００７３】（画像形成装置の説明）図１は、画像形成
装置の構成を概略的に示す説明図である。図１に示す画
像形成装置は、カラー原稿のコピーができるカラーコピ
ー機として構成されていて、コピーのオリジナルとなる
原稿を送る自動原稿送り装置（ＡＤＦ：Auto Document
Feeder）２００と、ＡＤＦ２００によって送られた原稿
を読み取り画像入力手段として機能するスキャナ４００
と、スキャナ４００によって読み取られて作成された画
像データに基づいて画像を記録媒体上に印刷する画像印
刷手段として機能するプリンタ１００とを有している。

【００７４】さらに、図１に示す画像形成装置には、オ
ペレータがコピーに係る指示等をカラーコピー機に入力
するための操作部３００と、スキャナ４００と同様に原
稿を読み取ることができるハンディタイプスキャナ５０
０とを備えている。このハンディタイプスキャナ５００
には、外部センサ５１０が内蔵されている。

【００７５】まず、ＡＤＦ２００について説明する。Ａ
ＤＦ２００は、多数の原稿を載積した状態で保持するこ
とができる原稿台２１０と、原稿台２１０上に置かれた
原稿を送り出す呼び出しコロ２１２と、原稿の重送を避
けるための分離コロ２１３と、原稿が所定の位置まで繰
り出された後にさらにスキャナ４００による読み取り位
置まで搬送するプルアウトローラ２１７および搬送ベル
ト２１６とを有している。なお、この呼び出しコロ２１
２および分離コロ２１３は、給紙モータ（図示せず）に
よって駆動され、プルアウトローラ２１７および搬送ベ
ルト２１６は搬送モータ（図示せず）によって駆動され
る。

【００７６】また、呼び出しコロ２１２の手前には、原
稿台２１０に原稿があるか否かを検出するための光学セ
ンサである原稿有無センサ２１１が設けられている。さ
らに、分離コロ２１３とプルアウトローラ２１７との間
には、原稿のサイズや先端を検出するための光学センサ
である原稿先端センサ２１４が備えられている。そし
て、プルアウトローラ２１７の原稿搬送方向下流側に
は、光学センサであるレジストセンサ２１５が配置され
ている。なお、原稿先端センサ２１４は、原稿の主走査
方向（図１の紙面に垂直な方向）の異なる位置に配置さ
れた複数のセンサで構成されており、これらのセンサを
組み合わせることによって、主走査方向の原稿サイズ、
すなわち、原稿幅を検出することができるよう構成され
ている。

【００７７】さらに、ＡＤＦ２００には、給紙モータの
回転量に応じたパルスを出力するパルス発生器（図示せ
ず）が設けられている。ＡＤＦ２００の制御装置（図示
せず）は、このパルス発生器が発生するパルスをカウン
トすることにより、原稿が原稿先端センサ２１４を通過
するまでの時間を計測し、この時間から副走査方向の原
稿サイズ、すなわち、原稿の長さを検出することができ
る。

【００７８】続いて、スキャナ４００について説明す
る。スキャナ４００は、コンタクトガラス４０１と、コ
ンタクトガラス４０１の下方に配置されて白色光を照射
する照明用ランプ４０２と、照明用ランプ４０２の白色
光を分光するダイクロイックプリズム（図示せず）およ
び分光された光を検出するＣＣＤ（Charge Cuppled Dev
ice）イメージセンサ４１０とを有している。照明用ラ
ンプ４０２は、図１の左右方向（副走査方向）に機械的
に一定速度で移動される。照明用ランプ４０２から出た
光は、コンタクトガラス４０１上にセットされた原稿の
表面で、原稿に描かれた画像（以下、単に画像という）
の濃度に応じて反射される。この反射光は、画像の光像
として多数のミラーおよびレンズを通り、ＣＣＤイメー
ジセンサ４１０の直前に設けられたダイクロイックプリ
ズムに入射する。ダイクロイックプリズムは、入射した
光を、その波長に応じてＲ、Ｇ、Ｂの３色に分光する。

【００７９】次に、プリンタ１００について説明する。
プリンタ１００は、感光体ドラム１と、感光体ドラム１
の周囲に設けられる一連の静電写真のプロセスユニッ
ト、すなわち、帯電チャージャ５、書き込みユニット
３、現像ユニット４、転写ドラム２、クリーニングユニ
ット６を有している。

【００８０】書き込みユニット３には、図示しないレー
ザーダイオードが設けられている。このレーザーダイオ
ードが発するレーザー光は、回転多面鏡３ｂ、レンズ３
ｃ、ミラー３ｄ、およびレンズ３ｅを経て感光体ドラム
１の表面に照射される。この回転多面鏡３ｂは、ポリゴ
ンモータ３ａによって高速かつ一定の速度で回転するよ
う駆動されている。レーザーダイオードは、その発光タ
イミングが、各々の画素位置を順次走査する回転多面鏡
３ｂの回転偏向動作と同期するように制御されている。
このとき、レーザーダイオードは、記録すべき画像の濃
度に対応する画素単位の２値信号（記録有／記録無）に
より駆動されている。つまり、レーザーダイオードは、
感光体ドラム１表面の画像の各走査位置で、その画像の
画素濃度（記録有／記録無）に応じたレーザー光が照射
されるようにオン、オフしている。

【００８１】感光体ドラム１の表面は、あらかじめ帯電
チャージャ５によるコロナ放電によって一様に高電位に
帯電されている。この表面にレーザー光が照射される
と、その光の強度に応じて帯電電位が変化する。すなわ
ち、レーザーダイオードが発するレーザー光の照射の有
無に応じ、画像の濃淡に対応した電位分布、すなわち静
電潜像が感光体ドラム１上に形成されることになる。

【００８２】この静電潜像は、書き込みユニット３より
も下流に配置された現像ユニット４によって可視像化さ
れる。本実施の形態の現像ユニット４には、４組の現像
器４Ｍ、４Ｃ、４Ｙおよび４ＢＫが備えられており、そ
れぞれの現像器にはＭ、Ｃ、Ｙ、ＢＫのトナーが収納さ
れている。プリンタ１００では、上記４つの現像器のい
ずれか一つが選択的に付勢されるように構成されている
ので、静電潜像はＭ、Ｃ、Ｙ、またはＢＫのいずれか一
つのトナーで可視像化される。

【００８３】一方、給紙カセット１１に収納された記録
媒体であるコピー用紙（以下、単に用紙という）は、給
紙コロ１２で繰り出され、レジストローラ１３によって
タイミングをとられて転写ドラム２の表面に送り込まれ
る。そして、転写ドラム２の表面に吸着された状態で転
写ドラム２の回転に伴って移動し、さらに感光体ドラム
１の表面に近接した位置で、転写チャージャ７による帯
電によって感光体ドラム１上に形成されたトナー像が用
紙の表面に転写される。

【００８４】このジョブが単色コピーモードで行われる
場合、トナー像の転写が終了した用紙は、転写ドラム２
から分離され、トナーの定着処理がなされて排紙トレイ
１０に排紙される。

【００８５】一方、フルカラーモードの場合には、Ｂ
Ｋ、Ｍ、ＣおよびＹの４色の画像を一枚の用紙上に重ね
て形成する必要がある。この場合、まず感光体ドラム１
上にＢＫ色のトナー像を形成し、形成したトナー像を用
紙に転写したのち、用紙を転写ドラム２から分離するこ
となく感光体ドラム１上につぎのＭ色のトナー像を形成
し、そのトナー像を再び用紙に転写する。さらに、Ｃ色
およびＹ色についても感光体ドラム１上へのトナー像の
形成とそれの転写紙への転写をおこなう。このように、
トナー像の形成と転写のプロセスを繰り返すことによ
り、一つのカラー画像が用紙上に形成される。

【００８６】すべてのトナー像の転写が終了すると、用
紙は分離チャージャ８によって転写ドラム２から分離さ
れ、定着器９でトナー像の定着処理を受けた後、排紙ト
レイ１０に排出される。

【００８７】このような画像形成装置であるカラーコピ
ー機には、図２に示すように、システムコントローラ５
０と、クロックパルスを発生する同期制御回路６０とが
備えられている。システムコントローラ５０は、カラー
コピー機を全般的に制御するマイクロコンピュータに付
加されたもので、オペレータがカラーコピー機に動作を
指示する操作部３００が接続されている。

【００８８】このようなシステムコントローラ５０に
は、操作部３００や同期制御回路６０の他、スキャナ４
００、プリンタ１００、スキャナ４００によって読み取
られた画像に基づく画像データを処理してプリンタ１０
０に出力する画像処理ユニット１０１が接続されてい
る。

【００８９】スキャナ４００は、システムコントローラ
５０の制御により、原稿を走査して画像を読み取り、Ａ
／Ｄ変換して８ビット、Ｒ、Ｇ、Ｂ３色のデータでなる
画像データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）を生成する。なお、こ
の走査タイミングの基になる主走査同期信号は、プリン
タ１００の回転多面鏡３ｂが回転することによって発生
し、レーザー光が走査を開始する時期に同期されてい
る。

【００９０】（画像処理ユニットの説明）図３は、画像
処理ユニット１０１の構成を示すブロック図である。図
３に示す画像処理ユニット１０１は、スキャナ４００か
ら出力されたＲ、Ｇ、Ｂデータをエントロピー符号化す
る圧縮伸長回路１０２、圧縮された画像データを保持す
るページメモリ１０３、反射率リニアな信号を濃度リニ
アな信号に変換するＬｏｇ変換回路１０４、平滑化フィ
ルタからなるフィルタ回路１０５、色を合わせるための
色補正回路１０６、Ｋ信号分だけ各色材の信号から減じ
るＵＣＲ回路１０７を備えている。

【００９１】加えて、画像処理ユニット１０１は、絵柄
(網点、写真)用のディザを用いて中間調を表現する階調
処理回路１０８、画像を各領域に分離する像域分離回路
１０９、圧縮前の信号から網点領域のみを分離するため
の網点分離部１１１、網点分離の結果を記憶するための
網点分離結果メモリ１１２、圧縮前の信号からエッジ領
域のみを分離するためのエッジ分離部１１３、エッジ分
離の結果を記憶するためのエッジ分離結果メモリ１１４
を備えている。

【００９２】スキャナ４００から出力されたＲ、Ｇ、Ｂ
データは、エッジ分離部１１３、網点分離部１１１に送
られると共に、ＲＧＢ信号として圧縮伸長回路１０２に
送られる。

【００９３】エッジ分離部１１３は、読み取られた直後
の信号により原稿中からエッジ領域を検出する回路であ
る。この具体的な構成については、例えば論文「文字／
絵柄(網点、写真)混在画像の像域分離方式」(電子情報
通信学会論文誌Ｖｏｌ．Ｊ７５−ＤＩ１Ｎｏ．１ｐｐ３
９−４７ １９９２．１)に記載された方法を用いる。
この方法を詳述すると、エッジ分離は入力画像データに
エッジ強調を施した後、閾値ＴＨ１，ＴＨ２（ＴＨ１>
ＴＨ２）を用いて３値化（注目画素がＴＨ１よりも大き
ければ白画素、ＴＨ２よりも小さければ黒画素）し、３
値化後の黒画素と白画素の連続性をパターンマッチング
により検出し、５×５画素のブロック内において黒連続
画素及び白連続画素が１個以上存在する場合に注目画素
をエッジ領域と判断し、それ以外は非エッジ領域と判断
することで行うものである(画素単位の処理)。

【００９４】網点分離部１１１は、読み取られた直後の
信号により、原稿中から網点領域を検出する回路であ
る。この具体的な構成については、後述する。

【００９５】圧縮伸長回路１０２では、まず、画像信号
を変換してエントロピーを減少させ、次いで圧縮する。
圧縮の方法として、例えばここでは固定長圧縮を行う。
具体的には、変換部では例えば色変換及びサブバンド変
換によって画像の統計的電力を局在させ、エントロピー
を減少させる。色変換の例として、ここではＹＩＱ変換
を用いる。また、サブバンド変換の例としては、ハール
ウェーブレット変換を用いる。

【００９６】変換後の係数の圧縮は、例えば次のように
行う。まず、Ｉ，Ｑ係数をサブサンプリングして情報量
を削減する。この際、視覚的な画質を考慮して文字部と
絵柄部で異なるサブサンプリングを行う等、適応的なサ
ブサンプリングを行うと効果的である。また、Ｙ係数に
ついては、前述のハールウェーブレット変換を行い、得
られた係数を量子化することで情報量を削減する。

【００９７】この際、視覚的な画質を考慮して文字部と
絵柄部で異なる量子化を行う等、適応的な量子化を行う
と効果的であり、また、交流成分の量子化についてはベ
クトル量子化が有効である。最後に、量子化後の値を1
つの符号（例えば１２ビット）に埋め込み、固定長圧縮
する。この場合、適応的な量子化や適応的なサブサンプ
リングを行った場合には領域情報も符号に埋め込む必要
がある。

【００９８】圧縮された符号は、ページメモリ１０３に
保持され、第２版作成時にはページメモリ１０３から読
み出された圧縮符号が圧縮時と逆の手順で復号化され、
伸長された画像データＲ',Ｇ',Ｂ'が得られる。

【００９９】入力データは圧縮伸長回路１０２に送ら
れ、Ｋ版作成時には同時にＬｏｇ変換回路１０４にも送
られる。一方、Ｃ,Ｍ,Ｙ版作成時には圧縮伸長後のデー
タがＬｏｇ変換回路１０４に送られる。Ｌｏｇ変換回路
１０４では信号の特性を反射率空間から濃度空間へ変換
するようなテーブル変換を行う。ここで、出力信号はイ
ンク量を表す。

【０１００】フィルタ回路１０５は各種フィルタで構成
され、後述する像域分離回路１０９がその画像信号が属
すると判断した領域に従い、最も適当なフィルタ処理を
施す。例えば、絵柄部に対しては平滑化フィルタ処理を
施し、文字部に対してはエッジ強調フィルタ処理を施
す。

【０１０１】色補正回路１０６はスキャナ４００での色
分解フィルタの濁り成分、あるいはインクの濁り成分を
除去するための回路であり、一般に、マスキング方式、
四面体補間法、三角柱補間法などがある。

【０１０２】ＵＣＲ回路１０７は、像域分離回路１０９
からの領域判断情報に基づき、処理を次のように切り替
える。すなわち、黒文字領域においては、Ｋをスルーに
し、Ｃ＝Ｍ＝Ｙ＝０にする。色文字領域においては、
Ｋ，Ｃ，Ｍ，Ｙをスルーにし、上記以外すなわち絵柄領
域においては、 Ｋ'＝０．６×Ｋ Ｃ'＝Ｃ−Ｋ' Ｍ'＝Ｍ−Ｋ' Ｙ'＝Ｙ−Ｋ' とする。

【０１０３】階調処理回路１０８では、サイズの異なる
２種類のディザテーブルを用意し、像域分離回路１０９
からの信号が色文字、黒文字の場合はサイズの小さなデ
ィザテーブル(例えば１×１)で処理を行い、それ以外の
場合にはサイズの大きなディザテーブル(例えば２×２)
で処理を行い、処理後のデータはプリンタ１００に送ら
れる。

【０１０４】次に、網点分離部１１１について図４を参
照して説明する。図４に示すように、網点分離部１１１
は、文字を構成する線状部位を検出する線状検出手段１
１１ａと、網点を構成するドットまたはドット間隙間を
検出するドット検出手段１１１ｂと、線状検出手段１１
１ａ及びドット検出手段１１１ｂにおける検出結果に基
づいて網点領域を検出する網点領域検出手段１１１ｃと
により構成されている。以下において、線状検出手段１
１１ａ、ドット検出手段１１１ｂ、網点領域検出手段１
１１ｃの各部について詳細に説明する。

【０１０５】まず、線状部位判定手段を実現する線状検
出手段１１１ａについて説明する。線状検出手段１１１
ａは、入力画像信号から、文字を構成するストロークに
相当するような特定方向に連続する急峻な濃度変化を生
じる線状部位を検出する。具体的には、参照範囲を設定
し、その中で画像信号の値差で判定するものである。例
えば図５に示すような主走査方向位置ｉ、副走査方向位
置ｊを中心とした３×３画素の参照範囲を設定した場合
について説明する。そして、３×３画素の参照範囲を設
定した場合には、画素値の濃度差は、図６に示すような
形で算出されることになる。

【０１０６】ここで、図６（ａ）は縦方向の線状検出を
行うもので、中心に対して左右の濃度差をとり、しきい
値以上の場合は「線状」と判定するものである。つま
り、しきい値をｔｈとして、 （ｊ−１，ｉ）−（ｊ−１，ｉ）＞ｔｈ かつ （ｊ−１，ｉ）−（ｊ−１，ｉ＋１）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ）−（ｊ，ｉ−１）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ）−（ｊ，ｉ＋１）＞ｔｈ かつ （ｊ＋１，ｉ）−（ｊ＋１，ｉ−１）＞ｔｈ かつ （ｊ＋１，ｉ）−（ｊ＋１，ｉ＋１）＞ｔｈ が成り立つ場合に、「線状」と判定されることになる。

【０１０７】図６（ｂ）は横方向の線状検出を行うもの
で、中心に対して上下の濃度差をとり、しきい値以上の
場合は「線状」と判定するものである。つまり、しきい
値をｔｈとして、 （ｊ，ｉ−１）−（ｊ−１，ｉ−１）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ−１）−（ｊ＋１，ｉ−１）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ）−（ｊ−１，ｉ）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ）−（ｊ＋１，ｉ）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ＋１）−（ｊ−１，ｉ＋１）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ＋１）−（ｊ＋１，ｉ＋１）＞ｔｈ が成り立つ場合に、「線状」と判定されることになる。

【０１０８】図６（ｃ）は右上がりの対角方向の線状検
出を行うもので、しきい値をｔｈとして、 （ｊ−１，ｉ＋１）−（ｊ−１，ｉ）＞ｔｈ かつ （ｊ−１，ｉ＋１）−（ｊ，ｉ＋１）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ）−（ｊ−１，ｉ−１）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ）−（ｊ＋１，ｉ＋１）＞ｔｈ かつ （ｊ＋１，ｉ−１）−（ｊ，ｉ−１）＞ｔｈ かつ （ｊ＋１，ｉ−１）−（ｊ＋１，ｉ）＞ｔｈ が成り立つ場合に、「線状」と判定されることになる。

【０１０９】図６（ｄ）は右下がりの対角方向の線状検
出を行うもので、しきい値をｔｈとして、 （ｊ−１，ｉ−１）−（ｊ−１，ｉ）＞ｔｈ かつ （ｊ−１，ｉ−１）−（ｊ，ｉ−１）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ）−（ｊ−１，ｉ＋１）＞ｔｈ かつ （ｊ，ｉ）−（ｊ＋１，ｉ−１）＞ｔｈ かつ （ｊ＋１，ｉ＋１）−（ｊ，ｉ＋１）＞ｔｈ かつ （ｊ＋１，ｉ＋１）−（ｊ＋１，ｉ）＞ｔｈ が成り立つ場合に、「線状」と判定されることになる。

【０１１０】そして、上記した図６（ａ）〜（ｄ）のい
ずれも成り立たない場合は、参照範囲は「線状」ではな
いと判定されることになる。

【０１１１】次に、極点画素検出手段を実現するドット
検出手段１１１ｂについて説明する。ドット検出手段１
１１ｂは、入力画像信号から、山極点（網点を構成する
ドットに相当）と谷極点（ドット間隙間に相当）を求め
る。具体的には、参照範囲（注目画素を中心に３×３画
素程度。なお、線状検出手段１１１ａの参照範囲とは独
立。）において、中心画素と近傍画素との濃度レベルの
値差によって山極点（網点を構成するドットに相当）と
谷極点（ドット間隙間に相当）とを求める。以下に、極
点検出について詳細に述べる。なお、説明を簡単とする
ため、ここでは濃度の最大レベル位置を与える山の極点
画素を検出する場合を例に採って述べる。濃度の最小レ
ベル位置を与える谷の極点画素を検出するには、山の極
点画素と正反対の性質を有するから、以下に述べる検出
条件中の［ ］内の語句を採用すればよい。

【０１１２】さて、注目画素が山の極点画素である条件
は、当該注目画素の濃度レベルがその周囲の画素の濃度
レベルよりも大きいことである。したがって、極点検出
条件として、まず、次のを採用することができる。

【０１１３】 所定の局所領域内において、中心画素
の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて最
大［最小］であるとき、中心画素を極点画素とする。

【０１１４】この極点検出条件の具体例を図７（ａ）
〜（ｄ）に示す。局所領域として、図７（ａ）は３×３
画素サイズの矩形マスクを、図７（ｂ）は十字形のマス
クを、図７（ｃ）は井桁形のマスクを、図７（ｄ）は５
×５画素サイズの矩形マスクをそれぞれ採用したもので
ある。各マスク中、ハッチングした画素が中心画素であ
る。これらのマスクにおいて、その中心画素の濃度レベ
ルが当該マスク内の他のすべての画素のいずれよりも大
きい時に、中心画素を極点画素として検出すればよい。

【０１１５】さらに、他の極点検出条件として、まず、
次のを採用することができる。

【０１１６】 所定の局所領域内において、中心画素
の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて所
定のしきい値ＴＨ１よりも大きい［小さい］とき、中心
画素を山の極点画素とする。

【０１１７】この極点検出条件の具体例を図８（ａ）
（ｂ）に示す。図８（ａ）は局所領域として３×３画素
サイズの矩形マスクを採用し、図８（ｂ）は５×５画素
サイズの矩形マスクを採用したものである。これらの各
マスクにおいて、中心画素Ｌｃがその周囲の所定の画素
Ｌ１〜Ｌ８に対して次の条件、 Ｌｃ−Ｌ１＞ＴＨ１ ＆ Ｌｃ−Ｌ２＞ＴＨ１ ＆ Ｌｃ−Ｌ３＞ＴＨ１ ＆ Ｌｃ−Ｌ４＞ＴＨ１ ＆ Ｌｃ−Ｌ５＞ＴＨ１ ＆ Ｌｃ−Ｌ６＞ＴＨ１ ＆ Ｌｃ−Ｌ７＞ＴＨ１ ＆ Ｌｃ−Ｌ８＞ＴＨ１ を満たすとき、中心画素Ｌｃを極点画素として検出すれ
ばよい。

【０１１８】さらに、他の極点検出条件として、まず、
次のを採用することができる。

【０１１９】 所定の局所領域内において、中心画素
の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて最
大［最小］であり、かつ、当該中心画素を中心にして点
対称の位置にある他の２つの画素の濃度レベルの平均値
との差の絶対値が所定のしきい値ＴＨ２よりも大きいと
き、中心画素を極点画素とする。

【０１２０】この極点検出条件の具体例を図９に示
す。図９は局所領域として３×３画素サイズの矩形マス
クを採用したもので、このマスクにおいて、中心画素Ｌ
ｃがその周囲の所定の画素Ｌ１〜Ｌ８に対して次の条
件、 Ｌｃ＞Ｌ１ ＆ Ｌｃ＞Ｌ２ ＆ Ｌｃ＞Ｌ３ ＆ Ｌｃ＞Ｌ４ ＆ Ｌｃ＞Ｌ５ ＆ Ｌｃ＞Ｌ６ ＆ Ｌｃ＞Ｌ７ ＆ Ｌｃ＞Ｌ８ かつ ｜２×Ｌｃ＞Ｌ１−Ｌ８｜＞ＴＨ２ ＆ ｜２×Ｌｃ＞Ｌ２−Ｌ７｜＞ＴＨ２ ＆ ｜２×Ｌｃ＞Ｌ３−Ｌ６｜＞ＴＨ２ ＆ ｜２×Ｌｃ＞Ｌ４−Ｌ５｜＞ＴＨ２ を満たすとき、中心画素Ｌｃを極点画素として検出すれ
ばよい。

【０１２１】さらに、他の極点検出条件として、まず、
次のを採用することができる。

【０１２２】 所定の局所領域よりも小さく、かつ当
該局所領域の中心画素を含む小領域において中心画素の
濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルよりも大きい
［小さい］かまたは等しく、かつ当該中心画素の濃度レ
ベルが当該小領域を除く局所領域内の所定の画素の濃度
レベルよりも所定のしきい値ＴＨ３以上に大きい［小さ
い］とき、当該中心画素を山の極点画素として検出す
る。

【０１２３】この極点検出条件の具体例を図１０に示
す。図１０は局所領域として５×５画素サイズの矩形マ
スクを採用したもので、このマスクにおいて、中心画素
Ｌｃがその周囲の所定の画素Ｌ１〜Ｌ１６に対して次の
条件、 Ｌｃ≧Ｌ１ ＆ Ｌｃ≧Ｌ２ ＆ Ｌｃ≧Ｌ３ ＆ Ｌｃ≧Ｌ４ ＆ Ｌｃ≧Ｌ５ ＆ Ｌｃ≧Ｌ６ ＆ Ｌｃ≧Ｌ７ ＆ Ｌｃ≧Ｌ８ かつ Ｌｃ−Ｌ９＞ＴＨ３ ＆ Ｌｃ−Ｌ１０＞ＴＨ３ ＆ Ｌｃ−Ｌ１１＞ＴＨ３ ＆ Ｌｃ−Ｌ１２＞ＴＨ３ ＆ Ｌｃ−Ｌ１３＞ＴＨ３ ＆ Ｌｃ−Ｌ１４＞ＴＨ３ ＆ Ｌｃ−Ｌ１５＞ＴＨ３ ＆ Ｌｃ−Ｌ１６＞ＴＨ３ を満たすとき、中心画素Ｌｃを極点画素として検出すれ
ばよい。

【０１２４】ところで、前記各極点検出条件にお
けるしきい値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３の値を中心画素ま
たはその周囲の画素の濃度レベルに応じて適応的（アダ
プティブ）に変えるようにすれば、文字などの線画部の
極点画素を誤って網点部の極点画素として検出すること
を防ぐことができ、網点部の極点画素のみをさらに確実
に検出することが可能となる。次に、このしきい値を適
応的(アダプティブ)に変えるための方法をに述べ
る。

【０１２５】 しきい値を２つ用意し、スキャナ４０
０の特性などで山と谷の極点の出方、例えば山と谷の極
点付近の濃度勾配が異なるような時は、山と谷で異なっ
たしきい値を用いる。

【０１２６】 一般に網点部をデジタル化した場合、
網点部の山の極点付近では、極点の濃度レベルが大きく
［小さく］なればなるほどその近傍の画素との濃度のレ
ベル差が大きくなるという性質がある。したがって、こ
の性質を利用し、しきい値を山の高さに応じて変えるよ
うにすればよい。例えば、前記の極点検出条件を例に
採ると、しきい値ＴＨ１として２つの値Ａ，Ｂ（Ａ＞
Ｂ）を用意し、 もし Ｌｃ≧αならば → ＴＨ１＝Ａ もし Ｌｃ＜αならば → ＴＨ１＝Ｂ （α：切り換え判定値）のように、中心画素Ｌｃの濃度
レベルに応じてしきい値ＴＨ１を２段階に変えればよ
い。なお、前記判定式中のＬｃに代えて、中心画素の周
囲画素の平均濃度レベル、例えば図８（ａ）のマスク中
の周囲画素Ｌ１〜Ｌ８の平均濃度レベルを用いてしきい
値ＴＨ１を切り換えるようにすることもできる。

【０１２７】さらにまた、前記検出条件〜中のいず
れか２つ、またはそれ以上の複数の検出条件を用意し、
それぞれの検出条件によって極点画素を演出した後、最
終的にそれらの検出結果の論理和（ＯＲ）をとることに
より、極点画素を検出するようにしてもよい。例えば、
図８を例にとれば、図８（ａ）の３×３の小さな画素サ
イズのマスクで小さな網点ドットの極点画素を検出し、
図８（ｂ）の５×５の大きな画素サイズのマスクで大き
な網点ドットの極点画素を検出し、これらの検出結果の
論理和（ＯＲ）をとればよい。これにより、広範な線数
の網点に対して極点画素を正確に検出することが可能と
なる。

【０１２８】次に、網点候補領域検出手段及び網点領域
検出手段を実現する網点領域検出手段１１１ｃについて
説明する。網点領域検出手段１１１ｃは、線状検出手段
１１１ａ及びドット検出手段１１１ｂにおける検出結果
に基づいて網点領域を検出する。具体的には、ドット検
出手段１１１ｂにおいて検出した極点画素の数を小領域
毎に計数し、その数がしきい値以上であれば該小領域を
網点候補領域とする。次に、注目小領域と周辺の小領域
における網点候補領域の分布状態を判定し、注目の小領
域が網点領域であるか否かを判定する。この判定時にお
いて、線状検出手段１１１ａにおける線状判定結果を利
用する。

【０１２９】まず、網点候補領域検出について説明す
る。網点候補領域の検出処理は、ブロック単位または画
素単位で行うことができる。網点候補領域検出条件とし
ては、次のを採用することができる。

【０１３０】 ドット検出手段１１１ｂで検出した山
と谷の極点画素を所定の大きさの小領域Ｓにてそれぞれ
計数し、この山と谷の極点画素の合計値を当該小領域の
極点画素数Ｐとし、この極点画素数Ｐが所定のしきい値
以上であるときに、 ・当該小領域Ｓ内のすべての画素を網点候補領域とする
（ブロック単位で処理の場合） あるいは ・当該小領域Ｓ内の中心画素を網点候補領域とする(画
素単位で処理の場合)。

【０１３１】この検出条件の具体例を図１１に示す。
図１１（ａ）はブロック単位で処理する場合の例、図１
１（ｂ）は画素単位で処理する場合の例である。前記条
件を満たした場合、それぞれにおいて図１１に示すハッ
チングした画素を網点候補領域として決定するものであ
る。

【０１３２】さらに、網点の面積率にできるだけ影響を
受けないようにするため、前記における極点画素数Ｐ
に代え、次のまたはにより得られる極点画素数Ｐを
採用することもできる。

【０１３３】 山と谷の極点画素をそれぞれ別に計数
し、２つの計数値の大きい側の値を当該小領域Ｓの極点
画素数Ｐとする。

【０１３４】 山と谷の極点画素をそれぞれ別に計数
し、２つの計数値の和の値を当該小領域Ｓの極点画素数
Ｐとする。

【０１３５】さらに、写真部や線画部の極点画素を網点
候補領域として誤って検出することを防止するため、網
点部の極点画素は均一かつ多数存在するという性質を利
用し、次のにより得られる極点画素数Ｐを採用するこ
ともできる。

【０１３６】 小領域Ｓを複数の領域Ｓｉに分割して
各領域Ｓｉごとに極点画素数を計数し、極点画素数が所
定の値以下となる領域Ｓｉの数が所定の値以上であると
きは当該小領域Ｓの極点画素数を零とし、所定の値より
小さいときは各領域Ｓｉの極点画素数の合計値を当該小
領域Ｓの極点画素数Ｐとする。

【０１３７】この検出条件の具体例を図１２に示す。
図１２は、小領域Ｓを４つの領域Ｓ _１，Ｓ_２，Ｓ_３，Ｓ
_４に分割し、各領域ごとにその極点画素数Ｐ_１，Ｐ_２，
Ｐ_３，Ｐ_４を計数し、どれか１つでも計数値が零であれ
ば小領域Ｓの極点画素数を零とし、そうでなければ各領
域の極点画素数Ｐ_１，Ｐ_２，Ｐ_３，Ｐ_４の合計値を小領
域Ｓの極点画素数Ｐとする。

【０１３８】さらにまた、極点候補領域の検出条件とし
て次のを採用することができる。

【０１３９】 小領域Ｓを複数の領域Ｓｉに分割して
各領域Ｓｉごとに極点画素数を計数し、極点画素数が所
定の値以下となる領域Ｓｉの数が所定の値以下であると
き、 ・当該小領域Ｓ内のすべての画素を網点候補領域として
検出する（ブロック単位で処理の場合） あるいは ・当該小領域Ｓ内の中心画素を網点候補領域として検出
する（画素単位で処理の場合）。

【０１４０】この検出条件の具体例を図１２により説
明すれば、小領域Ｓを４つの領域Ｓ _１，Ｓ_２，Ｓ_３，Ｓ
_４に分割し、この分割した各領域ごとに極点画素の有無
を判定し、すべての領域Ｓ_１，Ｓ_２，Ｓ_３，Ｓ_４に極点
画素が存在するとき、小領域Ｓ内のすべての画素（ブロ
ック単位で処理の場合）または中心画素（画素単位で処
理の場合）を網点候補領域とすればよい。

【０１４１】次に、注目の小領域が網点領域であるか否
かの判定について説明する。網点領域検出手段１１１ｃ
は、線状検出手段１１１ａ及びドット検出手段１１１ｂ
における検出結果に基づいて網点領域を検出する。網点
領域の検出処理は、ブロック単位または画素単位で行う
ことができる。すなわち、 ブロック単位で処理する場合 注目の小領域とその周囲の小領域における網点候補領域
の分布状態を判定し、注目の小領域が網点領域であるか
否かを決定する。

【０１４２】 画素単位で処理する場合 注目の画素とその周囲の画素における網点候補領域の分
布状態を判定し、注目の画素が網点領域であるか否かを
決定する。

【０１４３】そして、前記のブロック単位で処理する
場合、具体的には次のの網点領域検出条件を採用する
ことができる。

【０１４４】 注目の小領域とその周囲の小領域のう
ちで網点候補領域と判定された小領域の数が所定の個数
以上あるとき、当該領域内のすべての画素を網点領域と
する。なお、ブロック単位で処理を行う場合、それぞれ
の小領域の中心画素で各小領域を代表させての処理を
行い、その結果に従って注目の小領域が網点領域である
か否かを決定するようにしてもよい。これにより、処理
の簡素化と高速化を図ることができる。

【０１４５】この検出条件の具体例を図１３に示す。
図１３は、注目の小領域とその前後の小領域において、
×印を付した画素を各領域の代表画素として選定し、こ
の×印画素がそれぞれ網点候補領域であるか否かを判定
することにより網点領域を検出するようにしたものであ
る。そして、例えばこの３つの×印の画素のすべてが網
点候補領域であるとき、図１３において注目の小領域内
のハッチングして示した全ての画素を網点領域として決
定する。

【０１４６】また、前記の画素単位で処理する場合、
具体的には次のまたはの網点領域検出条件を採用す
ることができる。

【０１４７】 注目画素と周囲の画素のうちで網点候
補領域の画素が所定の個数以上あるとき、当該注目画素
を網点領域とする。なお、周囲の画素としては、注目画
素に連続する画素、あるいは注目画素から所定の距離だ
け離れた位置の画素など、任意の位置の画素を採用する
ことができる。

【０１４８】この検出条件の具体例を図１４および図
１５に示す。図１４は、×印を付して示す飛び飛びの位
置の画素を採用し、この×印画素のうちで網点領域の画
素が所定の個数以上あるとき、図１４においてハッチン
グした注目画素を網点領域として決定するものである。
また、図１５は、×印を付して示す連続位置の画素を採
用し、この連続する×印画素のうちで網点候補領域の画
素が所定の個数以上あるとき、図１５においてハッチン
グした注目画素を網点領域として決定するものである。

【０１４９】なお、前記図１３〜図１５の各例とも、周
囲の小領域または周囲画素を主走査方向（横方向）にア
クセスした場合を示したが、副走査方向（縦方向）にア
クセスしてもよいのであって、アクセスの仕方はライン
バッファの量と分離精度に応じて決めればよい。

【０１５０】加えて、前述したように、注目の小領域が
網点領域であるか否かの判定は、線状検出手段１１１ａ
における線状判定結果も利用する。すなわち、参照範囲
（注目小領域だけでもよいし、注目小領域および周辺小
領域まで広げてもよい）における線状判定結果の分布に
よって、注目小領域が網点領域であるか否かの判定を制
御する。例えば参照範囲において、線状判定された個所
がしきい値以上の数である場合は、網点候補領域の分布
状態によらず常に注目小領域は非網点とする。または、
参照範囲において、線状判定された個所が連続して存在
した場合は、網点候補領域の分布状態によらず常に注目
小領域は非網点とする。

【０１５１】このようにして画像中の全画素から分離検
出された網点領域は、網点分離結果メモリ１１２に格納
された後、像域分離回路１０９に出力される。ここで、
像域分離回路１０９について説明する。本実施の形態で
は、図１６に示すように、像域分離回路１０９は色分離
回路１２１及び判定回路１２２を有する。色分離回路１
２１は、例えば、次の２つのステップからなる。すなわ
ち、第一ステップでは、注目画素のｍａｘ（ｃ−ｍ，ｍ
−ｙ，ｙ−ｃ）を求め、この値がＴＨ４（しきい値）よ
りも大きい場合、注目画素を有彩画素とする。第二ステ
ップでは、注目ブロック（４×４画素）において上記有
彩画素を計数し、この係数値が所定のしきい値ＴＨ５よ
りも大きい場合、注目ブロックを色ブロックとする（ブ
ロック単位の処理）。

【０１５２】判定回路１２２は、色分離回路１２１から
得られた結果、網点分離結果メモリ１１２に格納された
網点分離結果、エッジ分離結果１１４に格納されたエッ
ジ分離結果（全てオン、オフ）を受けて、次のような判
定を行う。すなわち、エッジ分離（オン）、網点分離
（オフ）、色分離（オフ）により黒文字領域信号を発生
し、エッジ分離（オン）、網点分離（オフ）、色分離
（オン）により色文字領域信号を発生し、それ以外は全
て絵柄領域信号を発生する。これらの領域信号が、フィ
ルタ回路１０５、ＵＣＲ回路１０７及び階調処理回路１
０８に送られ、前記のように各領域に最適な処理を行
う。

【０１５３】以上、図３に示す画像処理ユニット１０１
における処理動作について述べた。ここで、図１７は画
像処理ユニット１０１の処理動作に基づく網点領域検出
処理の流れを概略的に示すフローチャートである。な
お、このフローチャートにおける処理条件は次の（ａ）
（ｂ）（ｃ）の通りである。

【０１５４】（ａ） ドット検出手段１１１ｂにおける
極点画素の検出は、Ｍ×Ｍのブロックで行う（例えば、
図７（ａ）の３×３画素サイズのマスク） （ｂ） 網点領域検出手段１１１ｃにおける網点候補領
域の検出は、Ｎ×Ｎのブロック（Ｎ＞Ｍ）を用いてブロ
ック単位で行う（例えば、図１１（ａ）の４×４画素サ
イズの小領域Ｓ） （ｃ） 網点領域検出手段１１１ｃにおける網点領域の
検出は、前記Ｎ×Ｎのブロックを図１８に示すように主
走査方向にＫ個並べ、ブロック単位で行う。

【０１５５】処理が開始されると、処理に必要なＮライ
ン分のデジタル多値データを読み込み(ステップＳ１)、
Ｍ×Ｍ画素サイズのマスク、例えば図７（ａ）の３×３
画素サイズのマスクを各画素に順次適用し、例えばマス
ク内の中心画素の濃度レベルが周囲画素の濃度レベルに
比べて最大または最小であるとき、その時の中心画素を
極点画素として順次検出していく(ステップＳ２)。

【０１５６】続くステップＳ３において、前記のようし
て検出されたＮライン分の極点画素についてＮ×Ｎのブ
ロックごと、例えば、図１１（ａ）の４×４画素サイズ
の小領域Ｓ（以下「ブロックＳ」という）ごとにその極
点画素数Ｐを計数する。そして、ステップＳ４におい
て、例えば、得られた極点画素数Ｐが所定のしきい値以
上であるブロックＳを網点候補領域として検出する。

【０１５７】次いで、ステップＳ５において、図１８に
示すように、主走査方向に前記ブロックＳをＫ個並べ、
このＫ個のブロック中で網点候補領域のブロックの数Ｂ
を求める。そして、ステップＳ６において、このブロッ
ク数Ｂが所定の個数Ｂ_ＴＨ以上であるか否かを判定し、
所定の個数Ｂ_ＴＨよりも大きいときは（ステップＳ６の
Ｙ）、ステップＳ７に進む。

【０１５８】ステップＳ７では、注目ブロックに線状部
位が有るか否かを判断する。注目ブロックに線状部位が
ない場合には（ステップＳ７のＮ）、注目ブロックを網
点領域と判定する(ステップＳ８)。

【０１５９】一方、所定の個数個数Ｂ_ＴＨよりも小さい
ときは（ステップＳ６のＮ）、注目ブロックに線状部位
が有る場合には（ステップＳ７のＹ）、注目ブロックは
非網点領域と判定する(ステップＳ９)。

【０１６０】上記の処理を繰り返し実行することにより
（ステップＳ１０，Ｓ１１）、入力画像中のすべての画
素が網点領域と非網点領域とに領域分離される。

【０１６１】ここに、網点領域の検出の判定材料として
極点画素情報及び線状部位情報を用いることにより、局
所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合であっ
ても、網点部分と文字部分とを正確に分離することがで
きる。

【０１６２】本発明の第二の実施の形態を図１９に基づ
いて説明する。なお、前述した第一の実施の形態と同一
部分は同一符号で示し説明も省略する。本実施の形態
は、第一の実施の形態とは、網点分離部１１１に代えて
網点分離部１３１を備えた点で異なるものである。

【０１６３】本実施の形態の網点分離部１３１について
図１９を参照して説明する。図１９に示すように、本実
施の形態の網点分離部１３１は、文字を構成する線状部
位を検出する線状検出手段１３１ａと、網点を構成する
ドットまたはドット間隙間を線状検出手段１３１ａにお
ける検出結果に応じて検出するドット検出手段１３１ｂ
と、ドット検出手段１３１ｂにおける検出結果に基づい
て網点領域を検出する網点領域検出手段１３１ｃとによ
り構成されている。

【０１６４】線状検出手段１３１ａは、第一の実施の形
態で説明した線状検出手段１１１ａと何ら変わるもので
はないため、説明は省略する。

【０１６５】ドット検出手段１３１ｂは、第一の実施の
形態で説明したドット検出手段１１１ｂと同様に極点画
素（極点候補画素）を検出するが、注目画素近傍に線状
検出手段１３１ａにより「線状」と判定された個所がし
きい値（１以上）以上存在した場合には、その検出され
た極点画素（極点候補画素）を非極点画素とする処理を
行う点でドット検出手段１１１ｂとは異なるものであ
る。つまり、ドット検出手段１３１ｂは、極点画素検出
手段及び極点候補画素検出手段を実現するものである。

【０１６６】網点候補領域検出手段及び網点領域検出手
段を実現する網点領域検出手段１３１ｃは、ドット検出
手段１３１ｂにおける検出結果に基づいて網点領域を検
出する。網点領域の検出処理は、ブロック単位または画
素単位で行うことができる。なお、網点領域の検出処理
のうち、網点候補領域検出については、第一の実施の形
態で説明した網点候補領域検出と何ら変わるものではな
いため、その説明は省略する。すなわち、 ブロック単位で処理する場合 注目の小領域とその周囲の小領域における網点候補領域
の分布状態を判定し、注目の小領域が網点領域であるか
否かを決定する。

【０１６７】 画素単位で処理する場合 注目の画素とその周囲の画素における網点候補領域の分
布状態を判定し、注目の画素か網点領域であるか否かを
決定する。

【０１６８】そして、前記のブロック単位で処理する
場合、具体的には次のの網点領域検出条件を採用する
ことができる。

【０１６９】 注目の小領域とその周囲の小領域のう
ちで網点候補領域と判定された小領域の数が所定の個数
以上あるとき、当該領域内のすべての画素を網点領域と
する。なお、ブロック単位で処理を行う場合、それぞれ
の小領域の中心画素で各小領域を代表させての処理を
行い、その結果に従って注目の小領域が網点領域である
か否かを決定するようにしてもよい。これにより、処理
の簡素化と高速化を図ることができる。

【０１７０】この検出条件の具体例を図１３に示す。
図１３は、注目の小領域とその前後の小領域において、
×印を付した画素を各領域の代表画素として選定し、こ
の×印画素がそれぞれ網点候補領域であるか否かを判定
することにより網点領域を検出するようにしたものであ
る。そして、例えばこの３つの×印の画素のすべてが網
点候補領域であるとき、図１３において注目の小領域内
のハッチングして示した全ての画素を網点領域として決
定する。

【０１７１】また、前記の画素単位で処理する場合、
具体的には次のまたはの網点領域検出条件を採用す
ることができる。

【０１７２】 注目画素と周囲の画素のうちで網点候
補領域の画素が所定の個数以上あるとき、当該注目画素
を網点領域とする。なお、周囲の画素としては、注目画
素に連続する画素、あるいは注目画素から所定の距離だ
け離れた位置の画素など、任意の位置の画素を採用する
ことができる。

【０１７３】この検出条件の具体例を図１４および図
１５に示す。図１４は、×印を付して示す飛び飛びの位
置の画素を採用し、この×印画素のうちで網点領域の画
素が所定の個数以上あるとき、図１４においてハッチン
グした注目画素を網点領域として決定するものである。
また、図１５は、×印を付して示す連続位置の画素を採
用し、この連続する×印画素のうちで網点候補領域の画
素が所定の個数以上あるとき、図１５においてハッチン
グした注目画素を網点領域として決定するものである。

【０１７４】なお、前記図１３〜図１５の各例とも、周
囲の小領域または周囲画素を主走査方向（横方向）にア
クセスした場合を示したが、副走査方向（縦方向）にア
クセスしてもよいのであって、アクセスの仕方はライン
バッファの量と分離精度に応じて決めればよい。

【０１７５】ここに、網点領域の検出の判定材料として
極点画素情報及び線状部位情報を用いることにより、局
所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合であっ
ても、網点部分と文字部分とを正確に分離することがで
きる。

【０１７６】本発明の第三の実施の形態を図２０に基づ
いて説明する。なお、前述した第一の実施の形態または
第二の実施の形態と同一部分は同一符号で示し説明も省
略する。本実施の形態は、第一の実施の形態とは、網点
分離部１１１に代えて網点分離部１４１を備えた点で異
なるものである。

【０１７７】本実施の形態の網点分離部１４１について
図２０を参照して説明する。図２０に示すように、本実
施の形態の網点分離部１４１は、文字を構成する線状部
位を検出する線状検出手段１４１ａと、網点を構成する
ドットまたはドット間隙間を線状検出手段１４１ａにお
ける検出結果に応じて検出するドット検出手段１４１ｂ
と、線状検出手段１４１ａ及びドット検出手段１４１ｂ
における検出結果に基づいて網点領域を検出する網点領
域検出手段１４１ｃとにより構成されている。

【０１７８】線状検出手段１４１ａは、第一の実施の形
態で説明した線状検出手段１１１ａと何ら変わるもので
はないため、説明は省略する。なお、本実施の形態にお
いては、この線状検出手段１４１ａにおける線状検結果
をドット検出手段１４１ｂと網点領域検出手段１４１ｃ
との両方で利用するものである。

【０１７９】ドット検出手段１４１ｂは、第二の実施の
形態で説明したドット検出手段１３１ｂと同様であるた
め説明は省略するが、極点画素判定時に周辺の線状判定
結果を利用するものである。

【０１８０】網点領域検出手段１４１ｃは、第一の実施
の形態で説明した網点領域検出手段１１１ｃと同様であ
るため説明は省略するが、網点領域判定時に周辺の線状
判定結果を利用するものである。

【０１８１】ここに、網点領域の検出の判定材料として
極点画素情報及び線状部位情報を用いることにより、局
所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合であっ
ても、網点部分と文字部分とを正確に分離することがで
きる。

【０１８２】本発明は上記した各実施の形態に示す特定
のハードウェア構成に限定されるものではなく、ソフト
ウェアによっても実現可能である。図２１は、本発明を
ソフトウェアによって実現する場合の網点領域検出装置
６００の構成例を示すブロック図である。網点領域検出
装置６００は、この網点領域検出装置６００の各部を集
中的に制御するＣＰＵ６０１を備えており、このＣＰＵ
６０１には、ＢＩＯＳなどを記憶したＲＯＭや各種デー
タを書換え可能に記憶するＲＡＭで構成されるメモリ６
０２がバス接続されており、マイクロコンピュータを構
成している。また、ＣＰＵ６０１には、ＨＤＤ（Hard D
isk Drive）６０３と、コンピュータ読み取り可能な記
憶媒体であるＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ６０４を読
み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ６０５と、網点領域検出装
置６００とインターネット等との通信を司る通信装置６
０６と、キーボード６０７と、ＣＲＴ、ＬＣＤなどの表
示装置６０８と、画像入力手段であるスキャナ６０９と
が、図示しないＩ／Ｏを介してバス接続されている。

【０１８３】ＣＤ−ＲＯＭ６０４などのコンピュータ読
み取り可能な記憶媒体には本発明の網点領域検出機能を
実現するプログラムが記録されており、このプログラム
を網点領域検出装置６００にインストールすることによ
り、ＣＰＵ６０１に本発明の網点領域検出機能を実行さ
せることができる。また、スキャナ６０９から入力され
た文書などの画像は一時的にＨＤＤ６０３などに格納さ
れる。そして、該プログラムが起動されると、ＨＤＤ６
０３などに一時保存された画像データが読み込まれ、網
点領域を検出する処理が実行され、網点領域検出結果に
応じて再生された画像が表示装置６０８などに出力され
る。

【０１８４】なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ６
０４のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種
光磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスクなど
の各種磁気ディスク、半導体メモリ等、各種方式のメデ
ィアを用いることができる。また、インターネットなど
のネットワークからプログラムをダウンロードし、ＨＤ
Ｄ６０３にインストールするようにしてもよい。この場
合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶
装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラム
は、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するもの
であってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の
実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、ワ
ープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやＯＳ
などを構成する一群のプログラムファイルの一部として
含まれているものであってもよい。

【０１８５】また、本発明は、上記のソフトウェアを適
用することにより、カラーコピー機に設けられたシステ
ムコントローラ５０においても実現可能である。図２２
に示すように、システムコントローラ５０は、各種演算
を行いカラーコピー機の各部を集中的に制御するＣＰＵ
５１と、各種の制御プログラムや固定データを記憶して
いるＲＯＭ５２（フラッシュメモリも含む）と、各種デ
ータを書き換え可能に記憶しＣＰＵ５１の作業エリアと
なるＲＡＭ５３と、Ｉ／Ｏポート５４とが、バス５５で
接続されている。ＲＯＭ５２は、この発明の記憶媒体を
実施するもので、そのフラッシュメモリに記憶されてい
る制御プログラムなどは、Ｉ／Ｏポート５４を介し、図
示しない外部装置からダウンロードして書き換えること
が可能である。

【０１８６】

【発明の効果】請求項１記載の発明の網点領域検出装置
によれば、デジタル多値データに変換された入力画像の
所定の局所領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化
を生じる線状部位が存在するか否かを判定する線状部位
判定手段と、前記入力画像の所定の局所領域内の中心画
素と所定の周囲画素との濃度レベルを比較して極点画素
を検出する極点画素検出手段と、この極点画素検出手段
により検出された前記極点画素が所定の小領域内に一定
数以上含まれている場合に、当該小領域を網点候補領域
と判定する網点候補領域判定手段と、この網点候補領域
判定手段により網点候補領域と判定された前記小領域が
一定の状態で分布しており、かつ、前記線状部位判定手
段によって判定された前記線状部位が前記小領域に存在
しない場合にのみ、当該小領域を網点領域として検出す
る網点領域検出手段と、を備え、網点領域の検出の判定
材料として極点画素情報及び線状部位情報を用いること
により、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい
場合であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離す
ることができる。

【０１８７】請求項２記載の発明の網点領域検出装置に
よれば、デジタル多値データに変換された入力画像の所
定の局所領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を
生じる線状部位が存在するか否かを判定する線状部位判
定手段と、前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素
と所定の周囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画
素を検出する極点候補画素検出手段と、この極点候補画
素検出手段により検出された極点候補画素を含む局所領
域に前記線状部位判定手段によって判定された前記線状
部位が存在しない場合にのみ、当該極点候補画素を極点
画素として出力する極点画素検出手段と、この極点画素
検出手段により検出された前記極点画素が所定の小領域
内に一定数以上含まれている場合に、当該小領域を網点
候補領域と判定する網点候補領域判定手段と、この網点
候補領域判定手段により網点候補領域と判定された前記
小領域が一定の状態で分布している場合に、当該小領域
を網点領域として検出する網点領域検出手段と、を備
え、網点領域の検出の判定材料として極点画素情報及び
線状部位情報を用いることにより、局所的に網点領域／
非網点領域の判別が難しい場合であっても、網点部分と
文字部分とを正確に分離することができる。

【０１８８】請求項３記載の発明の網点領域検出装置に
よれば、デジタル多値データに変換された入力画像の所
定の局所領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を
生じる線状部位が存在するか否かを判定する線状部位判
定手段と、前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素
と所定の周囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画
素を検出する極点候補画素検出手段と、この極点候補画
素検出手段により検出された極点候補画素を含む局所領
域に前記線状部位判定手段によって判定された前記線状
部位が存在しない場合にのみ、当該極点候補画素を極点
画素として出力する極点画素検出手段と、この極点画素
検出手段により検出された前記極点画素が所定の小領域
内に一定数以上含まれている場合に、当該小領域を網点
候補領域と判定する網点候補領域判定手段と、この網点
候補領域判定手段により網点候補領域と判定された前記
小領域が一定の状態で分布しており、かつ、前記線状部
位判定手段によって判定された前記線状部位が前記小領
域に存在しない場合にのみ、当該小領域を網点領域とし
て検出する網点領域検出手段と、を備え、網点領域の検
出の判定材料として極点画素情報及び線状部位情報を用
いることにより、局所的に網点領域／非網点領域の判別
が難しい場合であっても、網点部分と文字部分とを正確
に分離することができる。

【０１８９】請求項４記載の発明によれば、請求項１な
いし３の何れか一記載の網点領域検出装置において、局
所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周
囲画素の濃度レベルに比べて最大または最小である場合
に、当該中心画素を極点画素検出または極点候補画素と
して検出することにより、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することができる。

【０１９０】請求項５記載の発明によれば、請求項１な
いし３の何れか一記載の網点領域検出装置において、局
所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周
囲画素の濃度レベルに比べて所定のしきい値より大きい
場合または小さい場合に、当該中心画素を極点画素検出
または極点候補画素として検出することにより、画像中
の極点画素検出または極点候補画素を正確に検出するこ
とができる。

【０１９１】請求項６記載の発明によれば、請求項１な
いし３の何れか一記載の網点領域検出装置において、局
所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周
囲画素の濃度レベルに比べて最大または最小であり、か
つ当該中心画素の濃度レベルと当該中心画素を中心にし
て点対称位置にある他の２つの画素の濃度レベルの平均
値との差の絶対値が所定のしきい値よりも大きい場合
に、当該中心画素を極点画素検出または極点候補画素と
して検出することにより、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することができる。

【０１９２】請求項７記載の発明によれば、請求項１な
いし６の何れか一記載の網点領域検出装置において、中
心画素と比較する所定の周囲画素として、中心画素を通
り上下左右斜め方向に延出する直線上に並んだ画素を用
いることにより、中心画素と所定の周囲画素との濃度レ
ベルの比較を正確に行うことができる。

【０１９３】請求項８記載の発明によれば、請求項５ま
たは６記載の網点領域検出装置において、中心画素の濃
度レベルまたは所定の周囲画素の濃度レベルに応じてし
きい値を変えることにより、線画領域の極点画素検出ま
たは極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出また
は極点候補画素として検出することを回避することがで
きるので、極点画素検出または極点候補画素をさらに正
確に検出することができる。

【０１９４】請求項９記載の発明によれば、請求項８記
載の網点領域検出装置において、中心画素の濃度レベル
が所定の周囲画素の濃度レベルに比べて高い山の極点画
素検出または極点候補画素検出の場合のしきい値を中心
画素の濃度レベルが大なるときには大きくなるように設
定し、中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レ
ベルに比べて低い谷の極点画素検出または極点候補画素
検出の場合のしきい値を中心画素の濃度レベルが小なる
ときには小さくなるように設定することにより、線画領
域の極点画素検出または極点候補画素を誤って網点領域
の極点画素検出または極点候補画素として検出すること
を回避することができるので、極点画素検出または極点
候補画素をさらに正確に検出することができる。

【０１９５】請求項１０記載の発明によれば、請求項８
記載の網点領域検出装置において、所定の周囲画素の濃
度レベルの平均値を求め、該平均値に応じてしきい値を
変えることにより、線画領域の極点画素検出または極点
候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または極点候
補画素として検出することを回避することができるの
で、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確に検
出することができる。

【０１９６】請求項１１記載の発明の画像形成装置によ
れば、原画像をデジタル多値データに変換する画像入力
手段と、請求項１ないし１０の何れか一記載の網点領域
検出装置と、この網点領域検出装置による網点領域検出
結果に応じて再生された画像データに基づいた画像を記
録媒体上に印刷する画像印刷手段と、を備えることによ
り、請求項１ないし１０のいずれか一記載の発明と同様
の作用効果を奏する画像形成装置を得ることができる。

【０１９７】請求項１２記載の発明のプログラムによれ
ば、入力画像に存在する網点で表現した写真や絵などの
網点領域の検出をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムであって、前記コンピュータに、デジタル多値デ
ータに変換された入力画像の所定の局所領域内に特定方
向に連続する急峻な濃度変化を生じる線状部位が存在す
るか否かを判定する線状部位判定機能と、前記入力画像
の所定の局所領域内の中心画素と所定の周囲画素との濃
度レベルを比較して極点画素を検出する極点画素検出機
能と、この極点画素検出機能により検出された前記極点
画素が所定の小領域内に一定数以上含まれている場合
に、当該小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域
判定機能と、この網点候補領域判定機能により網点候補
領域と判定された前記小領域が一定の状態で分布してお
り、かつ、前記線状部位判定機能によって判定された前
記線状部位が前記小領域に存在しない場合にのみ、当該
小領域を網点領域として検出する網点領域検出機能と、
を実行させ、網点領域の検出の判定材料として極点画素
情報及び線状部位情報を用いることにより、局所的に網
点領域／非網点領域の判別が難しい場合であっても、網
点部分と文字部分とを正確に分離することができる。

【０１９８】請求項１３記載の発明のプログラムによれ
ば、入力画像に存在する網点で表現した写真や絵などの
網点領域の検出をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムであって、前記コンピュータに、デジタル多値デ
ータに変換された入力画像の所定の局所領域内に特定方
向に連続する急峻な濃度変化を生じる線状部位が存在す
るか否かを判定する線状部位判定機能と、前記入力画像
の所定の局所領域内の中心画素と所定の周囲画素との濃
度レベルを比較して極点候補画素を検出する極点候補画
素検出機能と、この極点候補画素検出機能により検出さ
れた極点候補画素を含む局所領域に前記線状部位判定機
能によって判定された前記線状部位が存在しない場合に
のみ、当該極点候補画素を極点画素として出力する極点
画素検出機能と、この極点画素検出機能により検出され
た前記極点画素が所定の小領域内に一定数以上含まれて
いる場合に、当該小領域を網点候補領域と判定する網点
候補領域判定機能と、この網点候補領域判定機能により
網点候補領域と判定された前記小領域が一定の状態で分
布している場合に、当該小領域を網点領域として検出す
る網点領域検出機能と、を実行させ、網点領域の検出の
判定材料として極点画素情報及び線状部位情報を用いる
ことにより、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難
しい場合であっても、網点部分と文字部分とを正確に分
離することができる。

【０１９９】請求項１４記載の発明のプログラムによれ
ば、入力画像に存在する網点で表現した写真や絵などの
網点領域の検出をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムであって、前記コンピュータに、デジタル多値デ
ータに変換された入力画像の所定の局所領域内に特定方
向に連続する急峻な濃度変化を生じる線状部位が存在す
るか否かを判定する線状部位判定機能と、前記入力画像
の所定の局所領域内の中心画素と所定の周囲画素との濃
度レベルを比較して極点候補画素を検出する極点候補画
素検出機能と、この極点候補画素検出機能により検出さ
れた極点候補画素を含む局所領域に前記線状部位判定機
能によって判定された前記線状部位が存在しない場合に
のみ、当該極点候補画素を極点画素として出力する極点
画素検出機能と、この極点画素検出機能により検出され
た前記極点画素が所定の小領域内に一定数以上含まれて
いる場合に、当該小領域を網点候補領域と判定する網点
候補領域判定機能と、この網点候補領域判定機能により
網点候補領域と判定された前記小領域が一定の状態で分
布しており、かつ、前記線状部位判定手段によって判定
された前記線状部位が前記小領域に存在しない場合にの
み、当該小領域を網点領域として検出する網点領域検出
機能と、を実行させ、網点領域の検出の判定材料として
極点画素情報及び線状部位情報を用いることにより、局
所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合であっ
ても、網点部分と文字部分とを正確に分離することがで
きる。

【０２００】請求項１５記載の発明によれば、請求項１
２ないし１４の何れか一記載のプログラムにおいて、局
所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周
囲画素の濃度レベルに比べて最大または最小である場合
に、当該中心画素を極点画素検出または極点候補画素と
して検出することにより、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することができる。

【０２０１】請求項１６記載の発明によれば、請求項１
２ないし１４の何れか一記載のプログラムにおいて、局
所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周
囲画素の濃度レベルに比べて所定のしきい値より大きい
場合または小さい場合に、当該中心画素を極点画素検出
または極点候補画素として検出することにより、画像中
の極点画素検出または極点候補画素を正確に検出するこ
とができる。

【０２０２】請求項１７記載の発明によれば、請求項１
２ないし１４の何れか一記載のプログラムにおいて、局
所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所定の周
囲画素の濃度レベルに比べて最大または最小であり、か
つ当該中心画素の濃度レベルと当該中心画素を中心にし
て点対称位置にある他の２つの画素の濃度レベルの平均
値との差の絶対値が所定のしきい値よりも大きい場合
に、当該中心画素を極点画素検出または極点候補画素と
して検出することにより、画像中の極点画素検出または
極点候補画素を正確に検出することができる。

【０２０３】請求項１８記載の発明によれば、請求項１
２ないし１７の何れか一記載のプログラムにおいて、中
心画素と比較する所定の周囲画素として、中心画素を通
り上下左右斜め方向に延出する直線上に並んだ画素を用
いることにより、中心画素と所定の周囲画素との濃度レ
ベルの比較を正確に行うことができる。

【０２０４】請求項１９記載の発明によれば、請求項１
６または１７記載のプログラムにおいて、中心画素の濃
度レベルまたは所定の周囲画素の濃度レベルに応じてし
きい値を変えることにより、線画領域の極点画素検出ま
たは極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出また
は極点候補画素として検出することを回避することがで
きるので、極点画素検出または極点候補画素をさらに正
確に検出することができる。

【０２０５】請求項２０記載の発明によれば、請求項１
９記載のプログラムにおいて、中心画素の濃度レベルが
所定の周囲画素の濃度レベルに比べて高い山の極点画素
検出または極点候補画素検出の場合のしきい値を中心画
素の濃度レベルが大なるときには大きくなるように設定
し、中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベ
ルに比べて低い谷の極点画素検出または極点候補画素検
出の場合のしきい値を中心画素の濃度レベルが小なると
きには小さくなるように設定することにより、線画領域
の極点画素検出または極点候補画素を誤って網点領域の
極点画素検出または極点候補画素として検出することを
回避することができるので、極点画素検出または極点候
補画素をさらに正確に検出することができる。

【０２０６】請求項２１記載の発明によれば、請求項１
９記載のプログラムにおいて、所定の周囲画素の濃度レ
ベルの平均値を求め、該平均値に応じてしきい値を変え
ることにより、線画領域の極点画素検出または極点候補
画素を誤って網点領域の極点画素検出または極点候補画
素として検出することを回避することができるので、極
点画素検出または極点候補画素をさらに正確に検出する
ことができる。

【０２０７】請求項２２記載の発明のコンピュータに読
み取り可能な記憶媒体によれば、請求項１２ないし２１
のいずれか一記載のプログラムを記録したことにより、
この記憶媒体をコンピュータにインストールすること
で、請求項１２ないし２１のいずれか一記載のプログラ
ムと同様の作用効果を得ることができる。

【０２０８】請求項２３記載の発明の網点領域検出方法
によれば、入力画像に存在する網点で表現した写真や絵
などの網点領域を検出する網点領域検出方法であって、
デジタル多値データに変換された入力画像の所定の局所
領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線
状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定工程
と、前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定
の周囲画素との濃度レベルを比較して極点画素を検出す
る極点画素検出工程と、この極点画素検出工程により検
出された前記極点画素が所定の小領域内に一定数以上含
まれている場合に、当該小領域を網点候補領域と判定す
る網点候補領域判定工程と、この網点候補領域判定工程
により網点候補領域と判定された前記小領域が一定の状
態で分布しており、かつ、前記線状部位判定工程によっ
て判定された前記線状部位が前記小領域に存在しない場
合にのみ、当該小領域を網点領域として検出する網点領
域検出工程と、を含み、網点領域の検出の判定材料とし
て極点画素情報及び線状部位情報を用いることにより、
局所的に網点領域／非網点領域の判別が難しい場合であ
っても、網点部分と文字部分とを正確に分離することが
できる。

【０２０９】請求項２４記載の発明の網点領域検出方法
によれば、入力画像に存在する網点で表現した写真や絵
などの網点領域を検出する網点領域検出方法であって、
デジタル多値データに変換された入力画像の所定の局所
領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線
状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定工程
と、前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定
の周囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検
出する極点候補画素検出工程と、この極点候補画素検出
工程により検出された極点候補画素を含む局所領域に前
記線状部位判定工程によって判定された前記線状部位が
存在しない場合にのみ、当該極点候補画素を極点画素と
して出力する極点画素検出工程と、この極点画素検出工
程により検出された前記極点画素が所定の小領域内に一
定数以上含まれている場合に、当該小領域を網点候補領
域と判定する網点候補領域判定工程と、この網点候補領
域判定工程により網点候補領域と判定された前記小領域
が一定の状態で分布している場合に、当該小領域を網点
領域として検出する網点領域検出工程と、を含み、網点
領域の検出の判定材料として極点画素情報及び線状部位
情報を用いることにより、局所的に網点領域／非網点領
域の判別が難しい場合であっても、網点部分と文字部分
とを正確に分離することができる。

【０２１０】請求項２５記載の発明の網点領域検出方法
によれば、入力画像に存在する網点で表現した写真や絵
などの網点領域を検出する網点領域検出方法であって、
デジタル多値データに変換された入力画像の所定の局所
領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線
状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定工程
と、前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定
の周囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検
出する極点候補画素検出工程と、この極点候補画素検出
工程により検出された極点候補画素を含む局所領域に前
記線状部位判定工程によって判定された前記線状部位が
存在しない場合にのみ、当該極点候補画素を極点画素と
して出力する極点画素検出工程と、この極点画素検出工
程により検出された前記極点画素が所定の小領域内に一
定数以上含まれている場合に、当該小領域を網点候補領
域と判定する網点候補領域判定工程と、この網点候補領
域判定工程により網点候補領域と判定された前記小領域
が一定の状態で分布しており、かつ、前記線状部位判定
手段によって判定された前記線状部位が前記小領域に存
在しない場合にのみ、当該小領域を網点領域として検出
する網点領域検出工程と、を含み、網点領域の検出の判
定材料として極点画素情報及び線状部位情報を用いるこ
とにより、局所的に網点領域／非網点領域の判別が難し
い場合であっても、網点部分と文字部分とを正確に分離
することができる。

【０２１１】請求項２６記載の発明によれば、請求項２
３ないし２５の何れか一記載の網点領域検出方法におい
て、局所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所
定の周囲画素の濃度レベルに比べて最大または最小であ
る場合に、当該中心画素を極点画素検出または極点候補
画素として検出することにより、画像中の極点画素検出
または極点候補画素を正確に検出することができる。

【０２１２】請求項２７記載の発明によれば、請求項２
３ないし２５の何れか一記載の網点領域検出方法におい
て、局所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所
定の周囲画素の濃度レベルに比べて所定のしきい値より
大きい場合または小さい場合に、当該中心画素を極点画
素検出または極点候補画素として検出することにより、
画像中の極点画素検出または極点候補画素を正確に検出
することができる。

【０２１３】請求項２８記載の発明によれば、請求項２
３ないし２５の何れか一記載の網点領域検出方法におい
て、局所領域内におけるその中心画素の濃度レベルが所
定の周囲画素の濃度レベルに比べて最大または最小であ
り、かつ当該中心画素の濃度レベルと当該中心画素を中
心にして点対称位置にある他の２つの画素の濃度レベル
の平均値との差の絶対値が所定のしきい値よりも大きい
場合に、当該中心画素を極点画素検出または極点候補画
素として検出することにより、画像中の極点画素検出ま
たは極点候補画素を正確に検出することができる。

【０２１４】請求項２９記載の発明によれば、請求項２
３ないし２８の何れか一記載の網点領域検出方法におい
て、中心画素と比較する所定の周囲画素として、中心画
素を通り上下左右斜め方向に延出する直線上に並んだ画
素を用いることにより、中心画素と所定の周囲画素との
濃度レベルの比較を正確に行うことができる。

【０２１５】請求項３０記載の発明によれば、請求項２
７または２８記載の網点領域検出方法において、中心画
素の濃度レベルまたは所定の周囲画素の濃度レベルに応
じてしきい値を変えることにより、線画領域の極点画素
検出または極点候補画素を誤って網点領域の極点画素検
出または極点候補画素として検出することを回避するこ
とができるので、極点画素検出または極点候補画素をさ
らに正確に検出することができる。

【０２１６】請求項３１記載の発明によれば、請求項３
０記載の網点領域検出方法において、中心画素の濃度レ
ベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて高い山の極
点画素検出または極点候補画素検出の場合のしきい値を
中心画素の濃度レベルが大なるときには大きくなるよう
に設定し、中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素の濃
度レベルに比べて低い谷の極点画素検出または極点候補
画素検出の場合のしきい値を中心画素の濃度レベルが小
なるときには小さくなるように設定することにより、線
画領域の極点画素検出または極点候補画素を誤って網点
領域の極点画素検出または極点候補画素として検出する
ことを回避することができるので、極点画素検出または
極点候補画素をさらに正確に検出することができる。

【０２１７】請求項３２記載の発明によれば、請求項３
０記載の網点領域検出方法において、所定の周囲画素の
濃度レベルの平均値を求め、該平均値に応じてしきい値
を変えることにより、線画領域の極点画素検出または極
点候補画素を誤って網点領域の極点画素検出または極点
候補画素として検出することを回避することができるの
で、極点画素検出または極点候補画素をさらに正確に検
出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第一の実施の形態の画像形成装置の構
成を概略的に示す説明図である。

【図２】画像形成装置に内蔵される各部の電気的接続を
示すブロック図である。

【図３】画像処理ユニットの構成を示すブロック図であ
る。

【図４】網点分離部の構成を示すブロック図である。

【図５】主走査方向位置ｉ、副走査方向位置ｊを中心と
した３×３画素の参照範囲を例示的に示す説明図であ
る。

【図６】（ａ）は縦方向の線状検出状態、（ｂ）は横方
向の線状検出状態、（ｃ）は右上がりの対角方向の線状
検出状態、（ｄ）は右下がりの対角方向の線状検出状態
をそれぞれ示す説明図である。

【図７】局所領域と極点画素の一例を示す説明図であ
る。

【図８】局所領域と極点画素の一例を示す説明図であ
る。

【図９】局所領域と極点画素の一例を示す説明図であ
る。

【図１０】局所領域と極点画素の一例を示す説明図であ
る。

【図１１】網点候補領域の検出例を示す説明図である。

【図１２】小領域の分割の例を示す説明図である。

【図１３】網点領域の検出例を示す説明図である。

【図１４】網点領域の検出例を示す説明図である。

【図１５】網点領域の検出例を示す説明図である。

【図１６】像域分離回路の構成を示すブロック図であ
る。

【図１７】網点領域検出処理の流れを概略的に示すフロ
ーチャートである。

【図１８】網点候補領域の計数例を示す説明図である。

【図１９】本発明の第二の実施の形態の網点分離部の構
成を示すブロック図である。

【図２０】本発明の第三の実施の形態の網点分離部の構
成を示すブロック図である。

【図２１】本発明をソフトウェアによって実現する場合
の網点領域検出装置の構成例を示すブロック図である。

【図２２】本発明をソフトウェアによって実現する場合
のシステムコントローラの構成例を示すブロック図であ
る。

【符号の説明】

１００ 画像印刷手段 ４００ 画像入力手段 ６００ 網点領域検出装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C077 LL19 MP02 MP08 PP27 PP43 PP68 PQ12 PQ20 SS02 TT02 TT06 5L096 AA02 AA06 BA07 DA02 EA17 FA23 FA43 GA07 GA12 GA51

Claims (32)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 デジタル多値データに変換された入力画
   像の所定の局所領域内に特定方向に連続する急峻な濃度
   変化を生じる線状部位が存在するか否かを判定する線状
   部位判定手段と、 前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周
   囲画素との濃度レベルを比較して極点画素を検出する極
   点画素検出手段と、 この極点画素検出手段により検出された前記極点画素が
   所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
   小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定手段
   と、 この網点候補領域判定手段により網点候補領域と判定さ
   れた前記小領域が一定の状態で分布しており、かつ、前
   記線状部位判定手段によって判定された前記線状部位が
   前記小領域に存在しない場合にのみ、当該小領域を網点
   領域として検出する網点領域検出手段と、を備える網点
   領域検出装置。
2. 【請求項２】 デジタル多値データに変換された入力画
   像の所定の局所領域内に特定方向に連続する急峻な濃度
   変化を生じる線状部位が存在するか否かを判定する線状
   部位判定手段と、 前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周
   囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検出す
   る極点候補画素検出手段と、 この極点候補画素検出手段により検出された極点候補画
   素を含む局所領域に前記線状部位判定手段によって判定
   された前記線状部位が存在しない場合にのみ、当該極点
   候補画素を極点画素として出力する極点画素検出手段
   と、 この極点画素検出手段により検出された前記極点画素が
   所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
   小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定手段
   と、 この網点候補領域判定手段により網点候補領域と判定さ
   れた前記小領域が一定の状態で分布している場合に、当
   該小領域を網点領域として検出する網点領域検出手段
   と、を備える網点領域検出装置。
3. 【請求項３】 デジタル多値データに変換された入力画
   像の所定の局所領域内に特定方向に連続する急峻な濃度
   変化を生じる線状部位が存在するか否かを判定する線状
   部位判定手段と、 前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周
   囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検出す
   る極点候補画素検出手段と、 この極点候補画素検出手段により検出された極点候補画
   素を含む局所領域に前記線状部位判定手段によって判定
   された前記線状部位が存在しない場合にのみ、当該極点
   候補画素を極点画素として出力する極点画素検出手段
   と、 この極点画素検出手段により検出された前記極点画素が
   所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
   小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定手段
   と、 この網点候補領域判定手段により網点候補領域と判定さ
   れた前記小領域が一定の状態で分布しており、かつ、前
   記線状部位判定手段によって判定された前記線状部位が
   前記小領域に存在しない場合にのみ、当該小領域を網点
   領域として検出する網点領域検出手段と、を備える網点
   領域検出装置。
4. 【請求項４】 局所領域内におけるその中心画素の濃度
   レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて最大また
   は最小である場合に、当該中心画素を極点画素または極
   点候補画素として検出する請求項１ないし３の何れか一
   記載の網点領域検出装置。
5. 【請求項５】 局所領域内におけるその中心画素の濃度
   レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて所定のし
   きい値より大きい場合または小さい場合に、当該中心画
   素を極点画素または極点候補画素として検出する請求項
   １ないし３の何れか一記載の網点領域検出装置。
6. 【請求項６】 局所領域内におけるその中心画素の濃度
   レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて最大また
   は最小であり、かつ当該中心画素の濃度レベルと当該中
   心画素を中心にして点対称位置にある他の２つの画素の
   濃度レベルの平均値との差の絶対値が所定のしきい値よ
   りも大きい場合に、当該中心画素を極点画素または極点
   候補画素として検出する請求項１ないし３の何れか一記
   載の網点領域検出装置。
7. 【請求項７】 中心画素と比較する所定の周囲画素とし
   て、中心画素を通り上下左右斜め方向に延出する直線上
   に並んだ画素を用いる請求項１ないし６の何れか一記載
   の網点領域検出装置。
8. 【請求項８】 中心画素の濃度レベルまたは所定の周囲
   画素の濃度レベルに応じてしきい値を変える請求項５ま
   たは６記載の網点領域検出装置。
9. 【請求項９】 中心画素の濃度レベルが所定の周囲画素
   の濃度レベルに比べて高い山の極点画素検出または極点
   候補画素検出の場合のしきい値を中心画素の濃度レベル
   が大なるときには大きくなるように設定し、中心画素の
   濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて低い
   谷の極点画素検出または極点候補画素検出の場合のしき
   い値を中心画素の濃度レベルが小なるときには小さくな
   るように設定する請求項８記載の網点領域検出装置。
10. 【請求項１０】 所定の周囲画素の濃度レベルの平均値
    を求め、該平均値に応じてしきい値を変える請求項８記
    載の網点領域検出装置。
11. 【請求項１１】 原画像をデジタル多値データに変換す
    る画像入力手段と、 請求項１ないし１０の何れか一記載の網点領域検出装置
    と、 この網点領域検出装置による網点領域検出結果に応じて
    再生された画像データに基づいた画像を記録媒体上に印
    刷する画像印刷手段と、を備える画像形成装置。
12. 【請求項１２】 入力画像に存在する網点で表現した写
    真や絵などの網点領域の検出をコンピュータに実行させ
    るためのプログラムであって、前記コンピュータに、 デジタル多値データに変換された入力画像の所定の局所
    領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線
    状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定機能
    と、 前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周
    囲画素との濃度レベルを比較して極点画素を検出する極
    点画素検出機能と、 この極点画素検出機能により検出された前記極点画素が
    所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
    小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定機能
    と、 この網点候補領域判定機能により網点候補領域と判定さ
    れた前記小領域が一定の状態で分布しており、かつ、前
    記線状部位判定機能によって判定された前記線状部位が
    前記小領域に存在しない場合にのみ、当該小領域を網点
    領域として検出する網点領域検出機能と、を実行させる
    ためのプログラム。
13. 【請求項１３】 入力画像に存在する網点で表現した写
    真や絵などの網点領域の検出をコンピュータに実行させ
    るためのプログラムであって、前記コンピュータに、 デジタル多値データに変換された入力画像の所定の局所
    領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線
    状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定機能
    と、 前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周
    囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検出す
    る極点候補画素検出機能と、 この極点候補画素検出機能により検出された極点候補画
    素を含む局所領域に前記線状部位判定機能によって判定
    された前記線状部位が存在しない場合にのみ、当該極点
    候補画素を極点画素として出力する極点画素検出機能
    と、 この極点画素検出機能により検出された前記極点画素が
    所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
    小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定機能
    と、 この網点候補領域判定機能により網点候補領域と判定さ
    れた前記小領域が一定の状態で分布している場合に、当
    該小領域を網点領域として検出する網点領域検出機能
    と、を実行させるためのプログラム。
14. 【請求項１４】 入力画像に存在する網点で表現した写
    真や絵などの網点領域の検出をコンピュータに実行させ
    るためのプログラムであって、前記コンピュータに、 デジタル多値データに変換された入力画像の所定の局所
    領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線
    状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定機能
    と、 前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周
    囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検出す
    る極点候補画素検出機能と、 この極点候補画素検出機能により検出された極点候補画
    素を含む局所領域に前記線状部位判定機能によって判定
    された前記線状部位が存在しない場合にのみ、当該極点
    候補画素を極点画素として出力する極点画素検出機能
    と、 この極点画素検出機能により検出された前記極点画素が
    所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
    小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定機能
    と、 この網点候補領域判定機能により網点候補領域と判定さ
    れた前記小領域が一定の状態で分布しており、かつ、前
    記線状部位判定手段によって判定された前記線状部位が
    前記小領域に存在しない場合にのみ、当該小領域を網点
    領域として検出する網点領域検出機能と、を実行させる
    ためのプログラム。
15. 【請求項１５】 局所領域内におけるその中心画素の濃
    度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて最大ま
    たは最小である場合に、当該中心画素を極点画素または
    極点候補画素として検出する請求項１２ないし１４の何
    れか一記載のプログラム。
16. 【請求項１６】 局所領域内におけるその中心画素の濃
    度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて所定の
    しきい値より大きい場合または小さい場合に、当該中心
    画素を極点画素または極点候補画素として検出する請求
    項１２ないし１４の何れか一記載のプログラム。
17. 【請求項１７】 局所領域内におけるその中心画素の濃
    度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて最大ま
    たは最小であり、かつ当該中心画素の濃度レベルと当該
    中心画素を中心にして点対称位置にある他の２つの画素
    の濃度レベルの平均値との差の絶対値が所定のしきい値
    よりも大きい場合に、当該中心画素を極点画素または極
    点候補画素として検出する請求項１２ないし１４の何れ
    か一記載のプログラム。
18. 【請求項１８】 中心画素と比較する所定の周囲画素と
    して、中心画素を通り上下左右斜め方向に延出する直線
    上に並んだ画素を用いる請求項１２ないし１７の何れか
    一記載のプログラム。
19. 【請求項１９】 中心画素の濃度レベルまたは所定の周
    囲画素の濃度レベルに応じてしきい値を変える請求項１
    ６または１７記載のプログラム。
20. 【請求項２０】 中心画素の濃度レベルが所定の周囲画
    素の濃度レベルに比べて高い山の極点画素検出または極
    点候補画素検出の場合のしきい値を中心画素の濃度レベ
    ルが大なるときには大きくなるように設定し、中心画素
    の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて低
    い谷の極点画素検出または極点候補画素検出の場合のし
    きい値を中心画素の濃度レベルが小なるときには小さく
    なるように設定する請求項１９記載のプログラム。
21. 【請求項２１】 所定の周囲画素の濃度レベルの平均値
    を求め、該平均値に応じてしきい値を変える請求項１９
    記載のプログラム。
22. 【請求項２２】 請求項１２ないし２１のいずれか一記
    載のプログラムを記録したコンピュータに読み取り可能
    な記憶媒体。
23. 【請求項２３】 入力画像に存在する網点で表現した写
    真や絵などの網点領域を検出する網点領域検出方法であ
    って、 デジタル多値データに変換された入力画像の所定の局所
    領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線
    状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定工程
    と、 前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周
    囲画素との濃度レベルを比較して極点画素を検出する極
    点画素検出工程と、 この極点画素検出工程により検出された前記極点画素が
    所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
    小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定工程
    と、 この網点候補領域判定工程により網点候補領域と判定さ
    れた前記小領域が一定の状態で分布しており、かつ、前
    記線状部位判定工程によって判定された前記線状部位が
    前記小領域に存在しない場合にのみ、当該小領域を網点
    領域として検出する網点領域検出工程と、 を含んでなる網点領域検出方法。
24. 【請求項２４】 入力画像に存在する網点で表現した写
    真や絵などの網点領域を検出する網点領域検出方法であ
    って、 デジタル多値データに変換された入力画像の所定の局所
    領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線
    状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定工程
    と、 前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周
    囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検出す
    る極点候補画素検出工程と、 この極点候補画素検出工程により検出された極点候補画
    素を含む局所領域に前記線状部位判定工程によって判定
    された前記線状部位が存在しない場合にのみ、当該極点
    候補画素を極点画素として出力する極点画素検出工程
    と、 この極点画素検出工程により検出された前記極点画素が
    所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
    小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定工程
    と、 この網点候補領域判定工程により網点候補領域と判定さ
    れた前記小領域が一定の状態で分布している場合に、当
    該小領域を網点領域として検出する網点領域検出工程
    と、を含んでなる網点領域検出方法。
25. 【請求項２５】 入力画像に存在する網点で表現した写
    真や絵などの網点領域を検出する網点領域検出方法であ
    って、 デジタル多値データに変換された入力画像の所定の局所
    領域内に特定方向に連続する急峻な濃度変化を生じる線
    状部位が存在するか否かを判定する線状部位判定工程
    と、 前記入力画像の所定の局所領域内の中心画素と所定の周
    囲画素との濃度レベルを比較して極点候補画素を検出す
    る極点候補画素検出工程と、 この極点候補画素検出工程により検出された極点候補画
    素を含む局所領域に前記線状部位判定工程によって判定
    された前記線状部位が存在しない場合にのみ、当該極点
    候補画素を極点画素として出力する極点画素検出工程
    と、 この極点画素検出工程により検出された前記極点画素が
    所定の小領域内に一定数以上含まれている場合に、当該
    小領域を網点候補領域と判定する網点候補領域判定工程
    と、 この網点候補領域判定工程により網点候補領域と判定さ
    れた前記小領域が一定の状態で分布しており、かつ、前
    記線状部位判定手段によって判定された前記線状部位が
    前記小領域に存在しない場合にのみ、当該小領域を網点
    領域として検出する網点領域検出工程と、を含んでなる
    網点領域検出方法。
26. 【請求項２６】 局所領域内におけるその中心画素の濃
    度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて最大ま
    たは最小である場合に、当該中心画素を極点画素または
    極点候補画素として検出する請求項２３ないし２５の何
    れか一記載の網点領域検出方法。
27. 【請求項２７】 局所領域内におけるその中心画素の濃
    度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて所定の
    しきい値より大きい場合または小さい場合に、当該中心
    画素を極点画素または極点候補画素として検出する請求
    項２３ないし２５の何れか一記載の網点領域検出方法。
28. 【請求項２８】 局所領域内におけるその中心画素の濃
    度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて最大ま
    たは最小であり、かつ当該中心画素の濃度レベルと当該
    中心画素を中心にして点対称位置にある他の２つの画素
    の濃度レベルの平均値との差の絶対値が所定のしきい値
    よりも大きい場合に、当該中心画素を極点画素または極
    点候補画素として検出する請求項２３ないし２５の何れ
    か一記載の網点領域検出方法。
29. 【請求項２９】 中心画素と比較する所定の周囲画素と
    して、中心画素を通り上下左右斜め方向に延出する直線
    上に並んだ画素を用いる請求項２３ないし２８の何れか
    一記載の網点領域検出方法。
30. 【請求項３０】 中心画素の濃度レベルまたは所定の周
    囲画素の濃度レベルに応じてしきい値を変える請求項２
    ７または２８記載の網点領域検出方法。
31. 【請求項３１】 中心画素の濃度レベルが所定の周囲画
    素の濃度レベルに比べて高い山の極点画素検出または極
    点候補画素検出の場合のしきい値を中心画素の濃度レベ
    ルが大なるときには大きくなるように設定し、中心画素
    の濃度レベルが所定の周囲画素の濃度レベルに比べて低
    い谷の極点画素検出または極点候補画素検出の場合のし
    きい値を中心画素の濃度レベルが小なるときには小さく
    なるように設定する請求項３０記載の網点領域検出方
    法。
32. 【請求項３２】 所定の周囲画素の濃度レベルの平均値
    を求め、該平均値に応じてしきい値を変える請求項３０
    記載の網点領域検出方法。