JP2003162716A

JP2003162716A - 画像処理方法、画像処理装置および画像形成装置ならびに画像判別方法、画像判別プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Info

Publication number: JP2003162716A
Application number: JP2001359865A
Authority: JP
Inventors: Hirotaka Nakamura; 宏貴中村; Haruo Yamamoto; 治男山本
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2001-11-26
Filing date: 2001-11-26
Publication date: 2003-06-06

Abstract

(57)【要約】【課題】視覚的により好ましく、解像力、階調性とも
に優れた高画質な記録が可能な画像処理方法、画像判別
方法および画像処理装置ならびにそれを備えた画像形成
装置を提供する。【解決手段】ステップｓ１でノイズ重畳処理部に入力
された画像データに対応するノイズマトリクステーブル
をノイズ記憶部から読み出し、ステップｓ２でノイズを
重畳する。ノイズマトリクステーブルとして、パワース
ペクトルが空間周波数に逆比例する空間周波数特性を持
つ１／ｆノイズが予め算出され、ノイズ記憶部に格納さ
れている。ステップｓ３で全画素のついて処理が終了し
たかどうかを判断し、終了していなければステップｓ１
に戻り、終了していれば処理を終了する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力された画像デ
ータにノイズを重畳した後、中間調生成処理を施し、多
階調画像を生成する画像処理方法、画像処理装置および
画像形成装置ならびに入力された画像データがコンピュ
ータグラフィックスであるか否かを判別する画像判別方
法、画像判別プログラムおよびコンピュータ読み取り可
能な記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の画像処理装置においては、階調再
現性を向上させる中間調生成処理方法として、２値ディ
ザ法、誤差拡散法、多値ディザ法、多値誤差拡散法など
の技術が挙げられるが、これらの技術だけでは、画像出
力時に疑似輪郭や濃度ムラを生じたり、粒状性の悪い画
像が出力されてしまうことがある。

【０００３】この対策として、特許第２８９４１１７号
公報記載の画像信号処理方法およびその装置は、画像デ
ータにノイズを重畳することで、視覚的により好ましい
画像を得ることができることを示している。この技術
は、画像入力装置にて入力された画像信号を画像出力装
置に適合した画像信号に変換処理するに際し、入力画像
信号に対し視覚的に知覚しにくい空間周波数特性のノイ
ズを画像信号レベルに応じて予め重畳させた後、画像出
力装置へ送出するものである。これによって、画像の鮮
鋭性、色調を損なうことなく、原稿自身が持っている画
像ノイズや疑似輪郭等を相殺することができ、視覚的に
好ましい画像を得ることができる。

【０００４】また、最近では入力される画像データとし
てコンピュータグラフィック（ＣＧ）画像が用いられ
る。ＣＧ画像は、特定の模様、たとえば芝生の面、木
目、光沢面のような質感（テクスチャと称する）を付加
することにより、画像をよりリアルなものにできること
が一般的に知られている。特開平９−１３５３５５公報
記載のプリンタ用画質補正方式は、ＣＧ画像データの下
位データをランダマイズすることで、画像の輪郭線を目
立たなくし、画像の品質を向上させている。

【０００５】さらに、画像データを出力する際に行う色
変換処理においても、ＣＧ画像とスキャナやデジタルカ
メラなどで取り込んだ画像とでは、最適な出力画像を得
るための処理が異なる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上述の画像処理装置が
重畳している視覚的に知覚し難い空間周波数特性のノイ
ズは、高周波の空間周波数成分が強くなる。高周波成分
が強いノイズの変化は非常に激しいので、このようなノ
イズを再現するためにはドット再現性の高い画像形成装
置が必要となり、ドット再現性の低い画像形成装置（た
とえば、インクジェット方式、電子写真方式など）で
は、このノイズを再現することが非常に困難となる。

【０００７】また、ノイズ重畳処理の後にディザ処理を
行うと、ディザ処理は周期を持った処理であり、ノイズ
を加えていてもノイズを加えていない場合と比べて出力
値が変わらない画素があるために、ノイズがディザ処理
後の出力に影響を及ぼす画素はほんの一部になる。した
がって、出力画像の空間周波数の特性は、ノイズの空間
周波数特性と比べると低い空間周波数を含んでしまい、
ノイズ重畳処理時の空間周波数特性とは異なってしまう
という問題がある。また、これに伴って、重畳したノイ
ズが知覚され易くなってしまい、出力画像を見る人に不
快感を与えてしまうおそれがある。

【０００８】また、ＣＧ画像を扱う場合に適切な処理を
行うためには、入力画像データがＣＧ画像であるか否か
の判断を行わなければならない。ＣＧ画像であるか否か
は、ユーザが画像を見て判断されるのが一般的であるの
で、画像に適切な処理が施されるかどうかはユーザの画
像識別能力に依存する。したがって、ＣＧ画像の判別に
不慣れなユーザは、ＣＧ画像に対して適切な処理を施す
ことが困難になり、出力画像の画質が非常に悪いものと
なってしまう。

【０００９】本発明の目的は、視覚的により好ましく、
解像力、階調性ともに優れた高画質な記録が可能な画像
処理方法、画像判別方法および画像処理装置ならびにそ
れを備えた画像形成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】本発明は、画像データに
ノイズを重畳するノイズ重畳処理工程と、画像データに
対し中間調生成処理を行う中間調生成処理工程とを含む
画像処理方法において、前記ノイズ重畳処理工程は、入
力画像データに対してパワースペクトルが空間周波数に
逆比例する周波数特性を有する１／ｆノイズを重畳する
ことを特徴とする画像処理方法である。

【００１１】本発明に従えば、入力画像データに対して
パワースペクトルが空間周波数に逆比例する周波数特性
を有する１／ｆノイズを重畳するので、ノイズや疑似輪
郭を相殺し、視覚的により好ましく、解像力、階調性と
もに優れた高画質な記録を行うことができる。また、１
／ｆノイズは、観測者に安らぎを与える効果があるた
め、ノイズが知覚された場合においても観測者に不快感
を与えにくい。さらに、１／ｆノイズ（１／ｆ揺らぎ）
は自然界に多く観測される揺らぎであるため、このノイ
ズを重畳することによって画像に質感を与えることがで
きる。

【００１２】また本発明は、画像データにノイズを重畳
するノイズ重畳処理工程と、画像データに対し中間調生
成処理を行う中間調生成処理工程とを含む画像処理方法
において、前記ノイズ重畳処理工程は、同一形状で区切
られた１または複数の画素からなるブロックに対し、ブ
ロック内の全ての画素について、同じ値のノイズを重畳
し、前記ノイズは、パワースペクトルが空間周波数に逆
比例する周波数特性を有する１／ｆノイズであることを
特徴とする画像処理方法である。

【００１３】本発明に従えば、入力画像データに対して
パワースペクトルが空間周波数に逆比例する周波数特性
を有する１／ｆノイズをブロック内の全ての画素が同じ
ノイズ値となるように重畳するので、各ブロック内のい
ずれかの画素で１／ｆノイズ値による出力を得ることが
できる。したがって、ブロック単位で見れば、１／ｆノ
イズが重畳されていることになり、ノイズや疑似輪郭を
相殺し、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに
優れた高画質な記録を行うことができる。また、１／ｆ
ノイズは、観測者に安らぎを与える効果があるため、ノ
イズが知覚された場合においても観測者に不快感を与え
にくい。さらに、１／ｆノイズ（１／ｆ揺らぎ）は自然
界に多く観測される揺らぎであるため、このノイズを重
畳することによって画像に質感を与えることができる。

【００１４】また本発明は、前記中間調生成処理は、デ
ィザ処理であり、前記ブロックの大きさは、前記ディザ
処理に用いられるディザマトリクスの大きさと同じであ
ることを特徴とする。

【００１５】本発明に従えば、ブロックの大きさが、デ
ィザ処理に用いられるディザマトリクスの大きさと同じ
であるので、ディザ処理後の出力が、各ディザマトリク
ス内のいずれかの画素で１／ｆノイズ値による異なる出
力を得ることができる。

【００１６】また本発明は、前記画像データがカラー画
像データのとき、前記ブロックは、各色成分ごとに設定
されることを特徴とする。

【００１７】本発明に従えば、画像データがカラー画像
データのとき、前記ブロックは、各色成分ごとに設定さ
れるので、ディザ処理後の出力が、各色成分毎の各ブロ
ック内のいずれかの画素で各ノイズ値による異なる出力
を得ることができる。

【００１８】また本発明は、画像データの各画素ごとに
画素の属する像域を判定する像域分離処理工程を含み、
前記ブロックは、前記像域分離処理の処理結果に応じて
設定されることを特徴とする。

【００１９】本発明に従えば、ブロックは、前記像域分
離処理の処理結果に応じて設定されるので、ディザ処理
後の出力が、像域分離処理結果に応じたブロック内のい
ずれかの画素で各ノイズ値による異なる出力を得ること
ができる。

【００２０】また本発明は、ノイズ重畳処理工程は、予
め定められた濃度範囲の画像データに対してノイズを重
畳することを特徴とする。

【００２１】本発明に従えば、予め定められた濃度範囲
の画像データに対してノイズを重畳するので、疑似輪郭
や濃度ムラを生じやすい濃度範囲にのみノイズを重畳す
ることができ、より高画質な記録を行うことができる。

【００２２】また本発明は、前記画像データがカラー画
像データのとき、前記ノイズ重畳処理工程は、各色成分
ごとにノイズを重畳することを特徴とする。

【００２３】本発明に従えば、画像データがカラー画像
データのとき、前記ノイズ重畳処理工程は、各色成分ご
とにノイズを重畳するので、各色成分毎に適切な量のノ
イズを加えることができ、カラー画像において、より高
画質な記録を行うことができる。

【００２４】また本発明は、ノイズ重畳処理工程は、ノ
イズ重畳処理を行うごとに前記１／ｆノイズを算出する
ことを特徴とする。

【００２５】本発明に従えば、ノイズ重畳処理を行うご
とに前記１／ｆノイズを算出するので、重畳するノイズ
を記憶しておく必要がなく記憶領域を削減することがで
きる。

【００２６】また本発明は、ノイズ重畳処理工程は、前
記１／ｆノイズのマトリクスノイズテーブルを用いてノ
イズを重畳することを特徴とする。

【００２７】本発明に従えば、１／ｆノイズのマトリク
スノイズテーブルを用いてノイズを重畳するので、処理
画素に対応するテーブル値を各処理画素に加算するだけ
で、ノイズ重畳処理を行うことができる。

【００２８】また本発明は、前記マトリクスノイズテー
ブルの各要素は、前記ブロックの大きさに応じて並べら
れていることを特徴とする。

【００２９】本発明に従えば、マトリクスノイズテーブ
ルの各要素は、前記ブロックの大きさに応じて並べられ
ているので、処理画素が１画素進むにつれてマトリクス
ノイズテーブルを順に１つ１つ対応させるだけでよく、
各処理画素に対応するノイズ値を求めるのに、除算など
の演算を行う必要がない。

【００３０】また本発明は、前記画像データがカラー画
像データのとき、前記ノイズ重畳処理工程は、各色成分
ごとにマトリクスノイズテーブルを用いてノイズを重畳
することを特徴とする。

【００３１】本発明に従えば、画像データがカラー画像
データのとき、前記ノイズ重畳処理工程は、各色成分ご
とにマトリクスノイズテーブルを用いてノイズを重畳す
るので、各色成分毎に処理画素に対応するテーブル値を
加算するだけで、各色成分毎に適切な量のノイズを重畳
することができる。

【００３２】また本発明は、画像データの各画素ごとに
画素の属する像域を判定する像域分離処理工程を含み、
前記ノイズ重畳処理工程は、像域分離処理結果に応じ
て、各像域ごとのマトリクスノイズテーブルを用いてノ
イズを重畳することを特徴とする。

【００３３】本発明に従えば、像域分離処理結果に応じ
て、各像域ごとにマトリクスノイズテーブルを用いてノ
イズを重畳するので、像域分離処理結果に応じて適切な
量のノイズを重畳することができる。

【００３４】また本発明は、入力された画像データの濃
度値が単調に変化する単調変化領域を検出する検出工程
と、検出された領域が画像全体に占める割合に基づい
て、入力された画像データがコンピュータグラフィック
スであるかどうかを判別する判別工程とを有する画像判
別方法である。

【００３５】本発明に従えば、入力された画像データの
濃度値が単調に変化する単調変化領域を検出し、検出さ
れた領域が画像全体に占める割合に基づいて、入力され
た画像データがコンピュータグラフィックスであるかど
うかを判別するので、ユーザの画像識別能力に依存する
ことなくコンピュータグラフィックス画像に対して適切
な処理を施すことができる。

【００３６】また本発明は、検出工程は、画像データの
注目画素の濃度値と注目画素に隣接する画素の濃度値と
の濃度変化に基づいて前記単調変化領域を検出すること
を特徴とする。

【００３７】本発明に従えば、画像データの注目画素の
濃度値と注目画素に隣接する画素の濃度値との濃度変化
に基づいて単調変化領域を検出するので、濃度が単調に
変化する領域を精度よく検出することができる。

【００３８】また本発明は、検出工程は、画像データの
１ラインごとに単調変化領域を検出し、前記判別工程
は、検出された単調変化領域が１ライン中に占める割合
によってラインが単調変化ラインであるかどうかを判断
し、単調変化ラインが全ラインに占める割合に基づい
て、入力された画像データがコンピュータグラフィック
スであるかどうかを判別することを特徴とする。

【００３９】本発明に従えば、画像データの１ラインご
とに単調変化領域を検出し、検出された単調変化領域が
１ライン中に占める割合によってラインが単調変化ライ
ンであるかどうかを判断し、単調変化ラインが全ライン
に占める割合に基づいて、入力された画像データがコン
ピュータグラフィックスであるかどうかを判別するの
で、単調変化領域の検出を全画像領域で行う場合より
も、精度よくコンピュータグラフィックス画像であるか
否かの判別を行うことができる。

【００４０】また本発明は、画像データがカラー画像デ
ータのとき、各色成分ごとに検出工程および判別工程を
行うことを特徴とする。

【００４１】本発明に従えば、画像データがカラー画像
データのときは各色成分ごとに検出工程および判別工程
を行うので、入力画像がカラー画像である場合にも入力
画像がコンピュータグラフィックス画像であるか否かを
判別することができる。

【００４２】また本発明は、上記の画像判別方法による
判別結果に基づいて画像処理を行うことを特徴とする画
像処理方法である。

【００４３】本発明に従えば、上記の画像判別方法によ
る判別結果に基づいて画像処理を行うので、画像データ
がコンピュータグラフィックスであるか否かによって後
処理の実行を判定したり、たとえば質感付加処理や色変
換処理を自動的に施すことができる。

【００４４】また本発明は、画像判別方法をコンピュー
タに実行させるためのプログラムである。

【００４５】本発明に従えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact
Disc−Read Only Memory）などの記録媒体を介して、あ
るいは、ネットワークからのダウンロードにより、パー
ソナルコンピュータやワークステーションなどの汎用コ
ンピュータ、プリンタ（複合機も含む）に画像判別方法
を実行させることができる。

【００４６】また本発明は、上記の画像判別方法をコン
ピュータに実行させるためのプログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体である。

【００４７】本発明に従えば、画像データがコンピュー
タグラフィックスか否かを判別する画像判別方法のプロ
グラムを記録媒体に記録して提供することができる。

【００４８】また本発明は、入力された画像データを上
記の画像処理方法を用いて変換して出力することを特徴
とする画像処理装置である。

【００４９】本発明に従えば、入力された画像データを
前記の画像処理方法を用いて変換して出力するので、視
覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画
質な画像を画像出力装置で出力する出力画像データに変
換することができる。また、画像データがコンピュータ
グラフィックスであるか否かによって処理を実行するか
否かを判定したり、質感付加処理や色変換処理などの異
なった処理を選択して自動的に施すことができる。

【００５０】また本発明は、原稿を読み取って画像デー
タを得る画像入力装置と、上記の画像処理装置と、前記
画像処理装置により処理が施された出力画像データに基
づいて画像を出力する画像出力装置とを含むことを特徴
とする画像形成装置である。

【００５１】本発明に従えば、色調を損なうことなく、
原稿自身が持っている画像ノイズや疑似輪郭等を相殺
し、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優れ
た高画質な画像を出力することができる。また、入力さ
れた画像データの種類に応じて自動的に最適な処理が施
され、好ましい出力画像を得ることができる。

【００５２】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の第１の実施形態
である画像処理装置１３を含む画像形成装置１１の構成
を示すブロック図である。画像形成装置１１は、たとえ
ば電子写真方式やインクジェット方式を用いたデジタル
複写機などである。画像形成装置１１は、画像入力装置
１２、画像処理装置１３および画像出力装置１４からな
り、画像処理装置１３は、アナログ／デジタル（以後
「Ａ／Ｄ」と略称する）変換部２１、シェーディング補
正部２２、入力階調補正部２３、色補正部２４、像域分
離処理部２５、墨生成下色除去部２６、空間フィルタ処
理部２７、ノイズ重畳処理部２８および中間調出力階調
処理部２９から構成される。

【００５３】Ａ／Ｄ変換部２１は、画像入力装置１２
（たとえばスキャナ）から与えられるＲＧＢ（Ｒ：赤、
Ｇ：緑、Ｂ：青）の反射率信号を、デジタル信号に変換
する。シェーディング補正部２２は、Ａ／Ｄ変換された
反射率信号に対して、シェーディング補正処理を施す。
シェーディング補正処理は、画像入力装置１２の照明系
・結像系および撮像系に起因して画像信号に生じる各種
の歪みを取除くために行われる。入力階調補正部２３
は、シェーディング補正処理が施された反射率信号に、
入力階調補正処理を施す。入力階調補正処理は、反射率
信号を、濃度信号等であるような画像処理装置１３が扱
いやすい信号に変換する処理である。入力階調補正部２
３は、濃度信号に、カラーバランス処理をさらに施して
もよい。色補正部２４は、ＲＧＢの濃度信号をＣＭＹ
（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロー）の濃度信
号に変換し、かつ画像出力装置１４における色再現の忠
実化実現のために、ＣＭＹの濃度信号に色補正処理を施
す。色補正処理は、具体的には、不要吸収成分をそれぞ
れ含むＣＭＹのトナーやインクの分光特性に基づいた色
濁りを、ＣＭＹの濃度信号から取除く処理である。

【００５４】像域分離処理部２５は、色補正部２４から
出力されたＣＭＹの濃度データに基づき、文字、網点、
その他の像域に分離する像域分離処理を行う（像域分離
処理工程）。像域分離処理部２５における分離結果は、
墨生成下色除去部２６・空間フィルタ処理部２７に与え
られ、中間調出力階調処理部２９にも与えられることが
ある。墨生成下色除去部２６は、色補正部２４から出力
された濃度信号を構成するＣＭＹの色信号に基づいて、
黒の色信号を生成する墨生成処理を行う。また墨生成下
色除去部２６は、ＣＭＹの色信号に対して下色除去処理
を行う。下色除去処理は、ＣＭＹの色信号から墨生成処
理で生成された黒の色信号を差し引いて新たなＣＭＹの
色信号を得る処理である。これらの処理の結果、ＣＭＹ
の濃度信号は、ＣＭＹＫ（Ｋ：黒）の色信号から成る画
像データに変換される。空間フィルタ処理部２７は、墨
生成下色除去部２６で得られたＣＭＹＫの画像データに
対して、デジタルフィルタを用いた空間フィルタ処理を
施す。これによって画像の空間周波数特性が補正される
ので、画像出力装置１４が出力する画像にぼやけまたは
粒状性劣化を生じることを防止することができる。

【００５５】ノイズ重畳処理部２８は、空間フィルタ処
理後のＣＭＹＫの画像データに対して、例えば予め用意
されたノイズマトリクステーブルのテーブル値による出
力値をノイズとして画像データにノイズ重畳処理を施す
（ノイズ重畳処理工程）。中間調出力階調処理部２９
は、ノイズ重畳処理後のＣＭＹＫの画像データに対し
て、階調補正処理および中間調生成処理を施す（中間調
生成処理工程）。中間調生成処理は、画像を複数の画素
に分割して階調を再現できるようにする処理である。ま
た中間調出力階調処理部２９は、画像データの濃度値
を、画像出力装置１４の特性値である網点面積率に変換
する処理を行ってもよい。中間調出力階調処理部２９に
よって処理された濃度信号が、画像出力装置１４に与え
られる。なお、本発明はデジタル複写機に限定されるも
のではなく、画像入力装置１２、画像処理装置１３、画
像出力装置１４がネットワークを介して接続されている
形態でも構わない。

【００５６】以下ではさらにノイズ重畳処理部２８およ
び中間調出力階調処理部２９について説明する。なお、
ＣＭＹＫの各色成分の濃度値に対するノイズ重畳処理お
よび中間調生成処理は、ノイズを重畳する実際の値が異
なるだけであるので、任意の１つの色成分の濃度値に対
するノイズ重畳処理と中間調出力階調処理だけを説明し
ている。また、像域分離処理結果毎のノイズ重畳処理も
像域分離処理結果毎にノイズマトリクステーブルが異な
るだけであるので、像域判定結果にかかわらず、ノイズ
重畳処理と中間調出力階調処理が行われる場合を説明し
ている。

【００５７】図２は、この処理におけるノイズ重畳処理
部２８の構成を示すブロック図を表したものである。ノ
イズ重畳処理部２８は、ノイズ重畳部３１とノイズ記憶
部３２とから構成される。ノイズ重畳処理部に入力され
た濃度データに対して、ノイズ重畳部３１でノイズマト
リクステーブルを持つノイズ記憶部３２からその画素
（入力された濃度データ）に対応するノイズ値を読出し
重畳する。図３は、ノイズ重畳処理部２８によるノイズ
重畳処理を示すフローチャートである。ステップｓ１で
ノイズ重畳処理部２８に入力された画像データに対応す
るノイズマトリクステーブルをノイズ記憶部３２から読
み出し、ステップｓ２でノイズを重畳する。ステップｓ
３で全画素のついて処理が終了したかどうかを判断し、
終了していなければステップｓ１に戻り、終了していれ
ば処理を終了する。

【００５８】たとえば、図４のようにノイズマトリクス
テーブルのサイズを６４×６４、各テーブル番号をＮ
（ｍ，ｎ）（ｍ＝０，１，２，…，６３，ｎ＝０，１，
２，…，６３）とするマトリクステーブルを考える。処
理画素の位置を示す座標を（ｘ，ｙ）とすると、この処
理画素に用いるノイズマトリクスのテーブル番号はＮｏ
ｉｓｅ（ｘ％６４，ｙ％６４）（％は剰余を表す）で求
められ、この求められたテーブル番号に対応するノイズ
値を画像データに重畳する。

【００５９】このノイズマトリクステーブルとしては、
パワースペクトルが空間周波数に逆比例する空間周波数
特性を持つようなノイズ（１／ｆノイズ）が予め算出さ
れ、ノイズ記憶部３２に格納されている。１／ｆノイズ
の算出方法は後で詳しく述べる。このような１／ｆノイ
ズには、観測者に安らぎを与える効果があることが広く
知られている。このため、出力画像においてノイズが知
覚された場合においても観測者に不快感を与えにくい。
さらに、１／ｆノイズ（１／ｆ揺らぎ）は自然界に多く
観測される揺らぎであるため、このノイズを重畳するこ
とによって画像に質感を与えることができる。また、１
／ｆノイズは視覚的に知覚し難い空間周波数特性のノイ
ズと比較すると低周波成分を多く含むため、１／ｆノイ
ズマトリクスの値の変化は、視覚的に知覚し難い空間周
波数特性のノイズの変化よりも緩やかになる。したがっ
て、視覚的に知覚し難い空間周波数特性のノイズを再現
できないようなドット再現性の低い画像形成装置であっ
ても、１／ｆノイズは再現することが可能である。

【００６０】また、ノイズ重畳処理は、予め設定してお
いた濃度範囲内の画素に対してのみ行うこともできる。
たとえば、ノイズ重畳処理を行わない場合、入力濃度値
が１２０の付近で擬似輪郭が生じるとする。この擬似輪
郭を相殺するために、入力データの濃度範囲が１００か
ら１４０の範囲であれば、ノイズを重畳する。この場合
のノイズ重畳処理部２８の構成を図５に示す。ノイズ重
畳処理部２８はノイズ重畳部３１とノイズ記憶領域３２
とノイズ重畳判定部３３から構成される。

【００６１】このときのノイズ重畳処理部２８は、図６
のフローチャートが示すノイズ重畳処理を行う。ステッ
プｓ１１で、ノイズ重畳判定部３３は、画像データの入
力濃度値が予め設定された濃度範囲の上限値α以下であ
るかどうかを判断する。αより大きければステップｓ１
５に進み、α以下であればステップｓ１２に進む。ステ
ップｓ１２では、入力濃度値が濃度範囲の下限値β以上
であるかどうかを判断する。βより小さければステップ
ｓ１５に進み、β以上であればステップｓ１３に進む。
ステップｓ１３では、画像データに対応するノイズマト
リクステーブルをノイズ記憶部３２から読み出し、ステ
ップｓ１４でノイズを重畳する。ステップｓ１５で全画
素について処理が終了したかどうかを判断し、終了して
いなければステップｓ１１に戻り、終了していれば処理
を終了する。

【００６２】画像入力装置１２より読み込まれる画像が
カラー画像である場合、疑似輪郭や濃度ムラ、あるいは
粒状性の劣化が色成分毎に異なることがあるので、この
ようなときには、ノイズマトリクステーブルを各色成分
毎に用意し、たとえばシアンは−７から＋７までのノイ
ズ値、マゼンタは−１１から＋１１までのノイズ値、イ
エローは−３から＋３までのノイズ値、ブラックは−５
から＋５までのノイズ値を重畳する。

【００６３】また、疑似輪郭や濃度ムラ、あるいは、粒
状性の劣化は文字領域ではあまり目立たず、文字領域以
外で目立つことが多い。そこで、予め像域分離処理部２
５によって、入力された画像データの像域分離処理を行
い、その結果に応じたマトリクスノイズテーブルを使用
する。像域分離結果が文字である像域に対しては、−３
から＋３までのノイズ値のマトリクスノイズテーブル
（場合によってはノイズを付加しなくてもよい）、文字
領域以外に対しては−７から＋７までの大きいノイズ値
のマトリクスノイズテーブルを用いるようにすることも
できる。

【００６４】像域分離処理の方法には、たとえば「文字
／網点／写真混在画像の適応２値化方式」（画像電子学
会研究会予稿９０−０６−０４）に記載されている方法
を用いることができる。以下に詳細を説明する。注目画
素を中心としたＭ×Ｎ（Ｍ，Ｎは自然数）画素のブロッ
ク内で以下のような判定を行い、それを注目画素の領域
識別信号とする。

【００６５】１．ブロック内の中央の９画素に対して信
号レベルの平均値（Ｄ_ave）を求め、その平均値を用い
てブロック内の各画素を２値化する。また、最大画素信
号レベル（Ｄ_max）、最小画素信号レベル（Ｄ_min）も同
時に求める。

【００６６】２．網点領域では、小領域における画像信
号の変動が大きいことや、背景に比べて濃度が高いこと
を利用し、網点領域を識別する。２値化されたデータに
対して主走査、副走査方向でそれぞれ０から１への変化
点数、１から０への変化点数を求めて、それぞれＫ_H，
Ｋ_Vとし、閾値Ｔ_H，Ｔ_Vと比較して両者がともに閾値を
上回ったら網点領域とする。また、背景との誤判定を防
ぐために、Ｄ_max，Ｄ_min，Ｄ_aveを閾値Ｂ₁，Ｂ₂と比較
する。

【００６７】

【数１】

【００６８】３．文字領域では、最大信号レベルと最小
信号レベルの差が大きく、濃度も高いと考えられること
から、文字領域の識別を以下のように行う。非網点領域
において先に求めていた最大、最小信号レベルとそれら
の差分（Ｄ_sub）を閾値Ｐ_A，Ｐ_B，Ｐ_Cと比較し、どれか
１つが上回ったならば文字領域、全て閾値以下ならば写
真領域（その他領域）とする。

【００６９】

【数２】

【００７０】また、ノイズ記憶部３１をノイズ生成部３
４で置き換えることもできる。このときのノイズ重畳処
理部２８のブロック図を図７に示す。入力画像データに
重畳するノイズ値はノイズを重畳するごとにノイズ生成
部３４で算出される。

【００７１】ノイズ生成部３４の構成を図８に示す。ノ
イズ生成部３４は基準ノイズ記憶部４１とノイズ補正値
設定部４２とノイズ補正部４３とから構成される。基準
ノイズ記憶部４１にはノイズの強さを−１から＋１の値
に規格化した１／ｆノイズマトリクステーブルが実数で
記憶されている。また、ノイズ補正値設定部４２には、
規格化されたノイズ値に乗算される係数が格納されてい
る。ノイズ重畳処理時には、規格化されたノイズマトリ
クステーブルが基準ノイズ記憶部４１から、係数がノイ
ズ補正値設定部４２から読出され、ノイズ補正部４３で
設定された範囲に増幅された後、この値がノイズ重畳部
３１に渡される。この構成例は、入力画像データに１／
ｆノイズを重畳する処理を説明したものであるが、入力
濃度値（濃度範囲）に応じてノイズを重畳するか否かを
判定する場合や、像域分離結果に応じたノイズ重畳処理
を行う場合においても同様に、入力画像データに重畳す
るノイズ値を算出することができる。この場合、ノイズ
補正値設定部４２には、入力濃度値（濃度範囲）・領域
分離結果（領域識別信号）に応じた係数が格納される。

【００７２】次に１／ｆノイズの算出方法について詳し
く説明する。ノイズの算出は以下の手順に従って行う。
ノイズマトリクステーブルのサイズはＫ×Ｌとする。

【００７３】空間周波数帯域を互いに重なり合わない
帯域に等分割し、パワースペクトルが空間周波数に逆比
例するように、分割された各帯域のパワースペクトルの
値Ｆ（ｍ，ｎ）を設定する。分割される空間周波数帯域
は、画像出力装置の解像度に依存する。たとえば、水平
方向、垂直方向の解像度が６００ｄｐｉ（dot perinc
h）の画像出力装置ならば、この装置が出力する画像の
空間周波数の範囲は水平方向、垂直方向共に［−１１．
８２：１１．８２］（１ｉｎｅｓ／ｍｍ）となる。さら
に実数フーリエ変換の対称性を考慮すると、パワースペ
クトルを設定する帯域の範囲は画像出力装置の持つ空間
周波数帯域の半分でよい。ここでは分割する周波数帯域
を−μＮ≦μ≦μＮ，０≦ν≦νＮ（μは水平方向の空
間周波数、μＮは水平方向のナイキスト周波数、νは垂
直方向の空間周波数、νＮは垂直方向のナイキスト周波
数）とする。この帯域を図９のようにＫ×Ｌ／２個に分
割し、各帯域のパワースペクトルを設定する。

【００７４】で分轄した各帯域（ｍ，ｎ）の位相φ
（ｍ，ｎ）を（１）式のように設定する（ＲＡＮＤは乱
数を表す）。ｍ＝０，ｎ＝０のとき０、それ以外は０か
ら２πの乱数が各帯域の位相に設定される。ｍ＝０，ｎ
＝０のとき０とするのは、ノイズを重畳することによっ
て画像データ全体の濃度値の平均が変わらないようにす
るためである。

【００７５】

【数３】

【００７６】式（２）の演算を、ノイズマトリクスを
構成する全ての要素Ｎｏｉｓｅ（ｋ，ｌ）について行
い、ノイズマトリクステーブルを生成する。Ｗ（ｍ，
ｎ）は各帯域の重み係数であり、式（３）のように表さ
れる。

【００７７】

【数４】

【００７８】で求めたノイズマトリクスの値を−１
から＋１の範囲に正規化する。正規化したノイズマト
リクスに任意の値を掛け、ノイズの値を所望の範囲にす
る。

【００７９】以上のように、１／ｆノイズを画像データ
に重畳することで、ノイズや疑似輪郭を相殺し、視覚的
により好ましく、解像力、階調性ともに優れた高画質な
記録を行うことができる。また、１／ｆノイズは、観測
者に安らぎを与える効果があるため、ノイズが知覚され
た場合においても観測者に不快感を与えにくい。さら
に、１／ｆノイズ（１／ｆ揺らぎ）は自然界に多く観測
される揺らぎであるため、このノイズを重畳することに
よって画像に質感を与えることができる。

【００８０】図１０は、本発明の第２の実施形態である
画像処理装置１３を含む画像形成装置１１の構成を示す
ブロック図である。本実施形態における画像処理装置の
構成は、図１に示した画像処理装置１３に曲線記憶部２
９１、補正量記憶部２９２および出力変換テーブル記憶
部２９３を加えた構成となっている。その他の部位につ
いては、第１の実施形態と同様であれば同じ符号を付し
て説明は省略する。

【００８１】本実施形態では、ノイズ重畳処理部２８お
よび中間調出力階調処理部２９におけるノイズ重畳処理
および中間調生成処理について特徴がある。なお、ＣＭ
ＹＫの各色成分の濃度値に対するノイズ重畳処理および
中間調生成処理は、ノイズを重畳する実際の値および同
一形状に区切られるブロックが異なるだけであるので、
任意の１つの色成分の濃度値に対するノイズ重畳処理と
中間調出力階調処理だけを説明している。また、像域分
離処理結果毎のノイズ重畳処理も像域分離処理結果毎に
ノイズマトリクステーブルが異なったり、同一形状に区
切られるブロックが異なるだけであるので、像域判定結
果にかかわらず、ノイズ重畳処理と中間調出力階調処理
が行われる場合を説明している。

【００８２】まず、中間調出力階調処理部２９における
階調補正処理について説明する。図１１は、階調補正処
理に用いる基準補正曲線５１および階調補正曲線５２を
示すグラフである。横軸は画像データの入力濃度値、縦
軸は入力濃度値に対する補正値を示している。

【００８３】ノイズ重畳処理後の中間調出力階調処理が
階調補正処理と中間調生成処理とを同時に行う多値ディ
ザ処理である場合、ディザマトリクスの大きさが２×２
の多値ディザ処理であれば、２×２のマトリクスの各画
素はそれぞれ出力変換テーブル（出力テーブル）を持
つ。この出力変換テーブルは、階調補正処理のために生
成される階調補正曲線に基づいて作成される。階調補正
曲線５２は、入力される８ビットの画像データに対し
て、図１１に示すように、入力濃度値０〜２５５に対し
て補正値０〜１０２０までの１０ビットの値を出力する
形になっている。多値ディザ処理の階調補正曲線作成の
ために、図１１に示すような基準補正曲線５１が曲線記
憶部２９１に記憶されており、かつ複数の補正量が予め
設定されている。複数の補正量は予め設定されて補正量
記憶部２９２に記憶されている。中間調出力階調処理部
２９は、ＣＭＹＫの画像データが与えられた時点で、基
準補正曲線５１と補正量（図１１の矢印）とを用いて実
際に用いるべき階調補正曲線５２を作成する。

【００８４】ただし、この階調補正曲線は、各画像出力
装置において所望の出力特性が得られるように階調補正
を行うためのもので、各画像出力装置は同じように設計
されていても所望の出力特性を得るためにそれぞれに適
切な補正量を設定することで適切な階調補正曲線が作成
される。また経時変化も起こり得るので、その変化に応
じて適切な補正量を設定することで適切な階調補正曲線
を作成することが可能である。

【００８５】図１２は、マトリクスサイズ２×２の多値
ディザ処理の出力テーブルを示す図である。階調補正曲
線５２から２×２多値ディザ処理の第１から第４画素の
出力テーブルを作成する。入力値０〜２５５に対して補
正値Ｖが０≦Ｖ＜２５５であれば、第１の出力テーブル
はｔｂ１＝Ｖ、第２の出力テーブルはｔｂ２＝０、第３
の出力テーブルはｔｂ３＝０、第４の出力テーブルはｔ
ｂ４＝０とする。２５５≦Ｖ＜５１０であれば、第１の
出力テーブルはｔｂ１＝２５５、第２の出力テーブルは
ｔｂ２＝Ｖ−２５５、第３の出力テーブルはｔｂ３＝
０、第４の出力テーブルはｔｂ４＝０とする。５１０≦
Ｖ＜７６５であれば、第１の出力テーブルはｔｂ１＝２
５５、第２の出力テーブルはｔｂ２＝２５５、第３の出
力テーブルはｔｂ３＝Ｖ−５１０、第４の出力テーブル
はｔｂ４＝０とする。７６５≦Ｖ≦１０２０であれば、
第１の出力テーブルはｔｂ１＝２５５、第２の出力テー
ブルはｔｂ２＝２５５、第３の出力テーブルはｔｂ３＝
２５５、第４の出力テーブルはｔｂ４＝Ｖ−７６５とす
る。このように生成された出力テーブルを出力変換テー
ブル記憶部２９３に記憶させ、これを用いて多値ディザ
処理が行われる。

【００８６】これに対して、ノイズ重畳処理部２８は、
パワースペクトルが空間周波数に逆比例する空間周波数
特性のノイズ（１／ｆノイズ）のマトリクステーブルを
用いてノイズ重畳処理を行う。

【００８７】図４に示した６４×６４サイズのマトリク
スノイズテーブルを用いて、処理画素の位置を示す座標
を（ｘ，ｙ）とし、ディザ処理に用いられるディザマト
リクスの大きさに合わせた２×２の画素ブロック内には
同じノイズ値が加わるように、座標（ｘ，ｙ）に位置す
る画素に対して、テーブル番号がＮ１（（ｘ／２）％６
４，（ｙ／２）％６４）となるノイズ値を画素に加える
（なお、割算は小数点以下切捨てとし、％は剰余を示
す）。これによって、図１３に示すようにディザマトリ
クスの大きさと同じで、同一形状で区切られた１または
複数の画素からなるブロックに対して、ブロック内の全
ての画素について同じ値のノイズを重畳することができ
る。

【００８８】また、マトリクスサイズが６４×６４の１
／ｆノイズのマトリクスノイズテーブルＮ１（ｍ，ｎ）
から、ノイズマトリクステーブル内の各要素を２×２の
ディザマトリクスに合わせて縦横それぞれ２個ずつ同じ
要素を並べて１２８×１２８のマトリクスノイズテーブ
ルを予め作成しておく。そして、この予め作成しておい
たマトリクスノイズテーブルの各テーブル番号をＮ２
（ｍ，ｎ）とし（ｍ＝０，１，２，…，１２７，ｎ＝
０，１，２，…，１２７）、処理画素の位置を示す座標
を（ｘ，ｙ）とすると、その処理画素に用いるマトリク
スノイズテーブルのテーブル番号は、Ｎ２（ｘ％１２
８，ｙ％１２８）で求められ（なお、％は剰余を示
す）、この求められたテーブル番号Ｎ２（ｘ％１２８，
ｙ％１２８）のノイズ値を処理画素に加える。１／ｆノ
イズマトリクステーブルの生成方法については、第１の
実施形態で説明した方法と同様である。

【００８９】このようにしてノイズ重畳処理が行われる
が、入力される画像データの濃度値がたとえば１５０と
いう値が連続するような濃度が一様な部分について、ノ
イズ重畳処理を行わずに出力テーブルを用いて多値ディ
ザ処理を行う場合を考える。まず、入力濃度値が１５０
のとき、階調補正曲線５２から補正値が求めると、３０
５となる（図１１参照）。このときの多値ディザ処理で
は、前記したようにディザマトリクス内の４つの画素の
うち、第２の画素が５０（＝３０５−２５５）という値
を出力し、第１の画素は２５５、第３、第４の画素は０
という値を出力する。これを繰り返して処理を進める
と、ディザ処理によって出力画像に周期性が生じ、疑似
輪郭など画質の劣化を引き起こしてしまう。ここで、多
値ディザ処理の前にノイズ重畳処理を行う場合、上述の
ように、ディザマトリクスの大きさと同じブロック内の
画素に同じノイズ値が重畳されるようにノイズ重畳処理
を行う。−７から＋７までのノイズ値により処理される
とすると、入力濃度値が１４３から１５７の間で変動
し、第２の画素は５０前後の値を変動して返す（出力す
る）こととなる。他の３つの画素はノイズの影響を受け
ずに、第１の画素は２５５、第３、第４の画素は０とい
う値を返し、これを繰り返すことで１つおきの画素にノ
イズ値の影響を及ぼすことになる。他の大きな濃度変化
のない画像領域についても同様となる。

【００９０】この多値ディザ処理は１つのディザマトリ
クスで１つのドットを再現しているので、マトリクス単
位で見れば、１／ｆノイズを重畳していることになる。
これにより、原稿内のわずかな濃度変化による画像ノイ
ズや擬似輪郭等を相殺し、視覚的により好ましく、自然
物の質感を再現し、見るものに安らぎを与える高画質な
記録を行うことができる。また、画素単位で見た場合、
ノイズの影響を受けない画素が存在するために、元のノ
イズの空間周波数特性よりも低い空間周波数特性を含
み、視覚的に知覚されやすいノイズになる。しかし、１
／ｆノイズは観測者に安らぎを与える特徴をもつため
に、ノイズが知覚された場合にも、観測者に不快感を与
えにくい。

【００９１】また、カラー画像の場合、色成分毎にスク
リーン角を変えるとき、ディザマトリクスの大きさ、形
を変えて処理が施されるので、その際にはディザマトリ
クスの大きさに応じて、ノイズ重畳処理を行うブロック
を、たとえばシアンは図１４（ａ）のような１０画素の
ブロック、マゼンタは図１４（ｂ）のような１０画素の
ブロック、イエロー、ブラックは図１４（ｃ）のような
３×３画素のブロックとする。

【００９２】さらに、像域毎に異なる大きさのディザマ
トリクスを用いてディザ処理が行われるときは、像域分
離結果が文字である像域に対して１×１の画素を１つの
画素ブロックとし、文字以外の像域に対しては２×２の
画素を１つの画素ブロックとして、ノイズ重畳処理を行
うこともできる。

【００９３】図１５は、本発明の第３の実施形態である
画像処理装置１３を含む画像形成装置１１の構成を示す
ブロック図である。画像形成装置１１は、たとえば電子
写真方式やインクジェット方式を用いたデジタル複写機
などである。画像形成装置１１は、画像入力装置１２、
画像処理装置１３および画像出力装置１４からなり、画
像処理装置１３は、Ａ／Ｄ変換部２１、シェーディング
補正部２２、入力階調補正部２３、色補正部２４、像域
分離処理部２５、墨生成下色除去部２６、空間フィルタ
処理部２７、ノイズ重畳処理部２８、中間調出力階調処
理部２９から構成される。

【００９４】Ａ／Ｄ変換部２１は、画像入力装置１２
（たとえばスキャナ）から与えられるＲＧＢ（Ｒ：赤、
Ｇ：緑、Ｂ：青）の反射率信号を、デジタル信号に変換
する。シェーディング補正部２２は、Ａ／Ｄ変換された
反射率信号に対して、シェーディング補正処理を施す。
シェーディング補正処理は、画像入力装置１２の照明系
・結像系および撮像系に起因して画像信号に生じる各種
の歪みを取除くために行われる。入力階調補正部２３
は、シェーディング補正処理が施された反射率信号に、
入力階調補正処理を施す。入力階調補正処理は、反射率
信号を、濃度信号等であるような画像処理装置１３が扱
いやすい信号に変換する処理である。入力階調補正部２
３は、濃度信号に、カラーバランス処理をさらに施して
もよい。色補正部２４は、ＲＧＢの濃度信号をＣＭＹ
（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロー）の濃度信
号に変換し、かつ画像出力装置１４における色再現の忠
実化実現のために、ＣＭＹの濃度信号に色補正処理を施
す。色補正処理は、具体的には、不要吸収成分をそれぞ
れ含むＣＭＹのトナーやインクの分光特性に基づいた色
濁りを、ＣＭＹの濃度信号から取除く処理である。

【００９５】像域分離処理部２５は、色補正部２４から
出力されたＣＭＹの濃度データに基づき、文字、網点、
その他（写真）の像域に分離する像域分離処理を行う。
像域分離処理部２５における分離結果は、墨生成下色除
去部２６・空間フィルタ処理部２７に与えられ、中間調
出力階調処理部２９にも与えられることがある。墨生成
下色除去部２６は、色補正部２４から出力された濃度信
号を構成するＣＭＹの色信号に基づいて、黒の色信号を
生成する墨生成処理を行う。また墨生成下色除去部２６
は、ＣＭＹの色信号に対して下色除去処理を行う。下色
除去処理は、ＣＭＹの色信号から墨生成処理で生成され
た黒の色信号を差し引いて新たなＣＭＹの色信号を得る
処理である。これらの処理の結果、ＣＭＹの濃度信号
は、ＣＭＹＫ（Ｋ：黒）の色信号から成る画像データに
変換される。空間フィルタ処理部２７は、墨生成下色除
去部２６で得られたＣＭＹＫの画像データに対して、デ
ジタルフィルタを用いた空間フィルタ処理を施す。これ
によって画像の空間周波数特性が補正されるので、画像
出力装置１４が出力する画像にぼやけまたは粒状性劣化
を生じることを防止することができる。

【００９６】ノイズ重畳処理部２８は、空間フィルタ処
理後のＣＭＹＫの画像データに対して、予め用意された
ノイズマトリクステーブルのテーブル値による出力値を
ノイズとして画像データにノイズ重畳処理を施す。中間
調出力階調処理部２９は、ノイズ重畳処理後のＣＭＹＫ
の画像データに対して、階調補正処理および中間調生成
処理を施す。中間調生成処理は、画像を複数の画素に分
割して階調を再現できるようにする処理である。また中
間調出力階調処理部２９は、画像データの濃度値を、画
像出力装置１４の特性値である網点面積率に変換する処
理を行ってもよい。中間調出力階調処理部２９によって
処理された濃度信号が、画像出力装置１４に与えられ
る。なお、本発明はデジタル複写機に限定されるもので
はなく、画像入力装置１２、画像処理装置１３、画像出
力装置１４がネットワークを介して接続されている形態
でも構わない。

【００９７】画像判別部３０は、入力された画像データ
がコンピュータグラフィックス（ＣＧ）画像であるかど
うかを判別し、判別結果を色補正部２４およびノイズ重
畳処理部２８などに出力する。本実施形態の画像判別部
３０は、色補正部２４の前段に設けられ、ネットワーク
やＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＳＣＳＩ（Small
Computer System Interface）などのインターフェース
を介してコンピュータから出力された画像データが入力
される。色補正部２４では、画像判別部３０の判別信号
に基づいて色変換方法を変えることにより、入力画像の
種類に適した色変換が行われる。たとえば色変換処理を
ＬＵＴ（ルックアップテーブル）変換によって行う場
合、ＣＧ画像には自然界に存在しない色が含まれるの
で、予めＣＧ画像用のＬＵＴと非ＣＧ画像用のＬＵＴを
用意しておき、ＣＧ画像と判別された場合にはＣＧ画像
用のＬＵＴで変換を行う。

【００９８】ノイズ重畳処理部２８では、画像判別部３
０の判別信号に基づいて重畳するノイズなどを変える。
たとえば、ＣＧ画像の場合、１／ｆノイズを付加する、
あるいは、印刷写真（網点領域）・印画紙写真・ＣＧ画
像の各領域で１／ｆノイズの強さを変えることで入力画
像に最適な処理が施される。

【００９９】図１６は、本発明の第４の実施形態である
画像処理装置１３を含む画像形成装置１１の構成を示す
ブロック図である。本実施形態では、画像判別部３０が
像域分離処理部２５に組み込まれていること以外は、図
１５に示す構成と同じであるので、同じ部位には図１５
と同じ参照符号を付し説明は省略する。本実施形態の画
像判別部３０は像域分離処理部２５に組み込まれてお
り、入力階調補正部２３の後段に像域分離処理部２５が
備えられ、その後に色補正部２４が配置されている。こ
の構成では、前述した領域分離処理を行うと共に、入力
階調補正部２３から出力されたＲＧＢ信号をそのまま色
補正部２４に出力する。

【０１００】図１７に、像域分離処理部２５の構成を示
す。像域分離処理部２５は、文字・網点・写真領域判定
部２５１と画像判別部３０より構成される。文字・網点
・写真領域判定部２５１は入力画像データを文字領域・
網点領域・写真領域のいずれかに分離処理する。領域分
離処理については、前述の方法で行えばよい。写真領域
であると分離された領域に対して画像判別３０によって
ＣＧ画像であるか否かの判別を行う。ＣＧ画像を含む画
像データに前述の領域分離処理を施すと写真領域と判断
されるので、写真領域のデータに対して、さらに判別処
理を行うものである。

【０１０１】なお、前述の領域分離方法は、下地領域も
写真領域として判別されるので、予め下地領域を検出し
ておく。たとえば、注目画素のデータ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の
それぞれの信号レベルをＤ_R，Ｄ_G，Ｄ_Bとし、閾値ＴＨ
_BACKとした場合、以下の関係を満たすとき、下地と判定
できる。（Ｄ_R＞ＴＨ_BACK）かつ（Ｄ_G＞ＴＨ_BACK）かつ（Ｄ_B＞
ＴＨ_BACK）

【０１０２】また、複数の領域が混在した画像データで
は、ＣＧ画像を判別する際に用いる１ラインの全画素数
Ｋ・画像の全ライン数Ｌは、ヘッダに格納されている値
とは異なるので、写真領域と判断された画素を計数する
カウンタを設けておき、この計数値より上記数値を求め
ればよい。

【０１０３】以下では、画像判別部３０の動作について
詳細に説明する。まず、ＣＧ画像の判別方法について説
明する。画像データを構成する画素の濃度値の変化に注
目し、濃度が単調に変化する単調変化領域と濃度が単調
に変化しない領域との２つの領域に大別することを考え
る。図１８は、画素濃度の変化例を示すグラフである。
入力画像データの濃度が単調に変化する領域とは、図１
８（ａ）に示すように、ある一定の画素数以上で、濃度
値が単調増加、単調減少、または不変の領域のことであ
る。これに対して、単調変化ではない領域とは、図１８
（ｂ）に示すように、濃度変化の方向が増加から減少、
または減少から増加に頻繁に逆転する領域である。テク
スチャーマッピングなどの特別な質感付加処理を行って
いないコンピュータグラフィックス画像の場合には、一
定の濃度が連続する領域、濃度が徐々に増加、または減
少する領域、すなわち単調変化領域が画像全体の領域に
対して占める割合が高くなる傾向にある。これに対し
て、スキャナで取り込んだ画像（印刷写真や印画紙写真
など）やデジタルカメラで撮影した写真画像はノイズな
どの影響から、濃度値が単調に変化する領域が画像全体
の領域に対して占める割合は低くなる傾向にある。この
ような傾向を利用すれば、入力画像データから濃度値が
単調に変化する領域を検出し、単調変化領域が画像全体
に対して占める割合を求めることによって、その画像が
ＣＧ画像であるかどうかを判別することができる。

【０１０４】図１９は、画像判別部３０の構成を示すブ
ロック図である。この画像判別部３０は濃度変化判別部
６１と、単調変化ブロック検出部６２と、単調変化ライ
ン判定部６３と、ＣＧ判定部６４とから構成される。入
力画像データは、たとえば１ライン毎に画素単位で走査
方向順に与えられ、濃度変化判別部６１に入力される。
ここで、入力画像データとは、本発明をコンピュータシ
ステムで実現する場合、ネットワークを介してダウンロ
ードされた画像データ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc−
Read Only Memory）などの記録媒体に記録されているデ
ータのことであり、プリンタ・複合機に組み込んで実現
する場合は、コンピュータから出力されるデータのこと
である。

【０１０５】濃度変化判別部６１では画素の濃度値の変
化方向を「増加」、「不変」、「減少」の３つに判別す
る。図２０は、濃度変化判別部６１の構成を示すブロッ
ク図である。濃度変化判別部６１は、差分算出部６１
１、濃度変化判別部６１２および前濃度値記憶部６１３
から構成される。前濃度値記憶部６１３は、図２１に示
すように注目ライン上の注目画素Ｘ_kの直前画素の濃度
値Ｘ_k-1を格納する。差分算出部６１１は、注目画素Ｘ_K
と前画素濃度値記憶部６１３に格納されているＸ_k _-1と
の差分Ｘ_K−Ｘ_k-1を算出する。濃度変化判別部６１２で
は、差分算出部６１１で求めた差分値Ｘ_K−Ｘ_k-1に基づ
いて、濃度変化の方向を判別する。差分値が０の場合に
は「不変」、差分値が正の場合には「増加」、差分値が
負の場合には「減少」と濃度変化の方向を判別する。

【０１０６】次に単調変化ブロック検出部６２におい
て、入力画像データのライン中の単調変化領域の検出を
行う。図２２は、単調変化ブロック検出部６２の構成を
示すブロック図である。単調変化ブロック検出部６２
は、単調変化継続判定処理部６２１、単調変化画素カウ
ンタ６２２、単調変化ブロック判定部６２３および単調
変化ブロックカウンタ６２４から構成される。濃度変化
判別部６１において濃度変化が「不変」と判別された場
合、単調変化カウンタ６２２の計数値を１だけ増加す
る。濃度変化判別部６１において濃度変化が「増加」ま
たは「減少」と判別された場合には、単調変化継続判定
処理部６２１によって、単調変化が継続しているか否か
が判定される。

【０１０７】図２３は、単調変化継続判定処理部６２１
の構成を示すブロック図である。単調変化継続判定処理
部６２１は、単調変化継続判定部６２１ａと前変化方向
保持部６２１ｂとから構成される。前変化方向保持部６
２１ｂには、過去の「増加」または「減少」の方向が格
納されている。表１に濃度値の変化と前変化保持部６２
１ｂの値との関係を示す。

【０１０８】

【表１】

【０１０９】単調変化継続判定部６２１ａは、前変化方
向保持部６２１ｂの値と現在の変化方向とを比較し、変
化方向が等しい場合には単調変化継続、変化方向が異な
る場合には単調変化終了と判定する。本発明では、図１
８に示したように、濃度変化が不変の場合も含めて、単
調増加であるか、あるいは、単調減少であるかの判別を
行うものである。たとえば、濃度変化が「増加」から
「不変」へと変わったとき、前変化方向保持部６２１ｂ
には「増加」を表す「＋１」の値が格納される。

【０１１０】単調変化継続判定処理部６２１によって、
単調変化継続であると判定した場合には単調変化カウン
タ６２２の計数値を１だけ増加する。単調変化終了であ
ると判定した場合には、単調変化ブロック判定部６２３
によって、単調変化ブロックかどうかの判定が行われ
る。単調変化ブロック判定部６２３では、単調変化カウ
ンタ６２２の計数値cntと予め正の整数値で定められて
いる閾値ｂｌｏｃｋとを比較し、cnt≧ｂｌｏｃｋの場
合には計数した領域を単調変化ブロックと判定し、単調
変化ブロックカウンタ６２４に計数値cntを加算する。

【０１１１】図２４は、単調変化ライン計数部６３の構
成を示すブロック図である。単調変化ライン計数部６３
は、単調変化ライン判定部６３１と単調変化ラインカウ
ンタ６３２とから構成される。単調変化ライン判定部６
３１では、単調変化ブロックカウンタ６２４の計数値Ｂ
_ｃｎｔが１ラインの全画素数Ｂに占める割合Ｂ_ｃｎｔ
／Ｂと、予め定められた閾値ＢＬＯＣＫとを比較し、Ｂ
_ｃｎｔ／Ｂ≧ＢＬＯＣＫの場合には、このラインを単
調変化ラインであると判定し、単調変化ラインカウンタ
６３２によって計数する。

【０１１２】ＣＧ判定部６４は、単調変化ラインカウン
タ６３２の値に基づいて、入力画像データがコンピュー
タグラフィックス画像であるか否かの判定を行い、ＣＧ
画像または非ＣＧ画像を示す信号が出力される。この判
定は、画像の全ライン数Ｌに占める単調変化ライン数ｌ
の割合ｌ／Ｌと予め定められた閾値ＬＩＮＥとを比較す
ることによって行い、ｌ／Ｌ≧ＬＩＮＥの場合には、入
力画像をＣＧと判定する。なお、１ラインの全画素数Ｋ
および画像データの全ライン数Ｌは、入力画像データの
ヘッダ部に格納されているので、そのデータを用いて上
記の処理を行えばよい。

【０１１３】図２５は、本発明における画像判別処理の
流れを示すフローチャートである。ステップａ１では、
単調変化ラインカウンタ６３２の値をクリアし、単調変
化ラインカウンタの値Ｌ_-ｃｎｔを０にセットする。ス
テップａ２では、入力された画像データのあるラインが
単調変化ラインであるか否かのライン判定を行う。ステ
ップａ３では、全てのラインの判別が終了したかどうか
を判断し、全てのラインの判別が終了していないときに
はステップａ２に戻る。全てのラインの判別が終了して
いれば、ステップａ４でＣＧ判定処理を行い、処理を終
了する。

【０１１４】図２６は、図２５におけるステップａ２の
ライン判定処理の流れを示すフローチャートである。ス
テップｂ１で、１ライン中の単調変化ブロックが検出さ
れる。次にステップｂ２で、前ステップにおいて検出し
た単調変化ブロックの大きさに基づいて、このラインが
単調変化ラインであるか否かの判定が行われる。

【０１１５】図２７は、図２６におけるステップｂ１の
単調変化ブロック検出処理の流れを示すフローチャート
である。ステップｃ１で単調変化画素カウンタ６２２の
値ｃｎｔを０にクリアし、前変化方向保持部６２１ｂの
値ｈｏｌｄを０にセットする。ステップｃ２では、濃度
値の変化方向Ｓ_kの判別を行う。ステップｃ３で変化が
０であるか否かを判断する。変化が０のときには、ステ
ップｃ４で単調変化カウンタの計数値ｃｎｔに１を加え
る。０でないときにはステップｃ５で変化方向Ｓ_kと前
変化保持部６２１ｂに格納されている値が等しいか否か
を判断する。等しいときにはステップｃ４に進み、単調
変化カウンタの計数値に１を加える。等しくないときに
はステップｃ６で、ｈｏｌｄの値が初期状態であるか否
かを判断する。ｈｏｌｄの値が初期状態であると判断さ
れたときには、ステップｃ７でｈｏｌｄに現在の変化方
向Ｓ_kを代入してステップｃ４に進み、単調変化カウン
タの計数値に１を加える。初期状態でないと判断された
とき、すなわち濃度変化の方向が変化したときには、ス
テップｃ８で単調変化画素カウンタ６２２の計数値ｃｎ
ｔのチェックを行い、ステップｃ９でｈｏｌｄに現在の
変化方向Ｓ_kを代入する。ステップｃ４またはステップ
ｃ９が終了すると、ステップｃ１０でラインが終了した
か否かの判定を行い、終了していないときにはステップ
ｃ２に戻る。１ラインが終了したときは、単調変化ブロ
ック検出処理を終了する。

【０１１６】図２８は、図２７におけるステップｃ２の
濃度変化判別処理の流れを示すフローチャートである。
ステップｄ１で、注目画素Ｘ_kと直前画素Ｘ_k-1の濃度値
の差分Ｘ_k−Ｘ_k-1を計算する。ステップｄ２で差分が正
の値であるかどうかを判断する。差分が正の値であると
きには、ステップｄ３でＳ_kに＋１を代入する。正の値
でないときには、ステップｄ４で差分が負の値であるか
否かを判断する。差分が負の値であるときには、ステッ
プｄ５でＳ_kに−１を代入する。負の値でないときはス
テップｄ６でＳ_kに０を代入する。Ｓ_kの値は濃度変化の
方向を示し、−１は「減少」、０は「不変」、＋１は
「増加」をそれぞれ表す。

【０１１７】図２９は、図２７のステップｃ８における
単調変化カウンタチェック処理の流れを示すフローチャ
ートである。ステップｅ１で単調変化画素カウンタ６２
２の計数値ｃｎｔが予め正の整数で設定された閾値ｂｌ
ｏｃｋよりも大きいか否かの判断を行う。計数値ｃｎｔ
が閾値ｂｌｏｃｋよりも大きいときは、単調変化ブロッ
クカウンタ６２４の計数値Ｂ_-ｃｎｔに単調変化画素カ
ウンタ６２２の計数値ｃｎｔを加え、ステップｅ３に進
む。ｃｎｔがｂｌｏｃｋよりも小さいときはステップｅ
３に進む。ステップｅ３で単調変化画素カウンタ６２２
の値ｃｎｔを０にクリアする。なお、この閾値ｂｌｏｃ
ｋはたとえば１ラインの画素数が１２８０であるとき、
１００程度の値にするとよい。

【０１１８】図２７の単調変化ブロック検出処理につい
てさらに詳しく説明する。入力画像データである画素の
濃度値の変化方向により、濃度値の単調な変化が継続し
ているか否かを以下のように判断する。

【０１１９】変化方向が０の場合（ステップｃ３でＹＥ
Ｓの場合）、濃度値は変化しない。したがって濃度値が
単調に変化する領域が継続していると判断する。

【０１２０】符号が±１の場合（ステップｃ３でＮＯの
場合）、前変化保持部６２１ｂに格納されている値ｈｏ
ｌｄによって、以下のように判断を下す。

【０１２１】ｈｏｌｄと現在の符号が等しい場合に
は、濃度値が単調に変化する領域が継続していると判断
する。ｈｏｌｄが初期状態である場合には、濃度値が単調に
変化する領域が継続していると判断する。ｈｏｌｄに現
在の符号を格納する。ｈｏｌｄと現在の符号が異なる場合には、濃度変化の
方向が増加から減少、または減少から増加に逆転したこ
とになるので、濃度値が単調に変化する領域が終了した
と判断する。ｈｏｌｄに現在の符号を格納する。

【０１２２】単調変化が継続していると判断したときに
は、単調変化画素カウンタ６２２の計数値ｃｎｔに１を
加算する。単調変化が終了したと判断したときには、単
調変化画素カウンタ６２２の計数値ｃｎｔと単調変化ブ
ロック閾値ｂｌｏｃｋとを比較する。計数値がｂｌｏｃ
ｋよりも大きい場合には計数した領域が単調変化領域で
ある可能性が高いため、ブロックカウンタの計数値Ｂ_-
ｃｎｔにｃｎｔを加えた後、ｃｎｔの値をクリアする。

【０１２３】図３０は、図２６のステップｂ２における
単調変化ライン判定処理の流れを示すフローチャートで
ある。ステップｆ１でブロックカウンタの計数値Ｂ_-ｃ
ｎｔが１ラインの全画素数に占める割合Ｂ_ｃｎｔ／Ｂ
と閾値ＢＬＯＣＫとの比較を行い、閾値よりも大きいと
きにはステップｆ２で単調変化ラインカウンタ６３２の
計数値Ｌ_-ｃｎｔを１だけ増加し、処理を終了する。

【０１２４】図３１は、図２５のステップａ４における
ＣＧ判定処理の流れを示すフローチャートである。ステ
ップｇ１で単調変化カウンタの計数値Ｌ_-ｃｎｔを画像
の全ライン数Ｌで割った値Ｌ_-ｃｎｔ／Ｌと閾値ＬＩＮ
Ｅとの比較を行い、Ｌ_-ｃｎｔ／Ｌが閾値ＬＩＮＥより
も大きいときには、ステップｇ２で入力画像がＣＧ画像
であると判定し、閾値よりも小さいときにはステップｇ
３で非ＣＧ画像であると判定する。

【０１２５】入力画像データがカラー画像データである
場合の処理の流れを図３２に示す。ステップｈ１の初期
設定、ステップｈ２のライン判定、ステップｈ３の全ラ
イン終了判定、ステップｈ５のＣＧ判定におけるそれぞ
れの処理は、図２５の処理と同様に行う。ステップｈ４
では、全ての色成分について処理が終了したか否かを判
断し、処理が終了していないときはステップｈ２に戻
り、終了した場合はステップｈ５に進む。

【０１２６】以上のような本発明の判別結果を用いて、
入力画像データがＣＧ画像と非ＣＧ画像の場合とで異な
った後処理を施す。たとえば、インクジェクトプリンタ
やデジタル複写機の色補正処理やノイズ重畳処理などの
画像の種類（印刷紙写真、ＧＣ、プレゼンテーション）
に応じた処理の選択を、判別結果を用いることで自動的
に行うことが可能になり、入力画像に対して最適な処理
を選択することができる。

【０１２７】このようにＣＧ画像として判別された画像
データに対する処理（色補正処理やノイズ重畳処理）
は、所定の処理が施されるように固定しておいてもよい
し、あるいは、コンピユータの入力画面にて任意に処理
方法を変えるようにしておいてもよい。色補正処理の場
合であれば、あえてＣＧ画像用の色補正テーブルを用い
るのではなく他の色補正テーブルを用いて別の効果を出
す、ノイズ重畳処理の場合であればノイズの強さを変え
ればよい。

【０１２８】また、本発明はコンピュータに実行させる
ためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
な記録媒体に、画像判別方法を記録するものとすること
もできる。この結果、上記画像判別方法を行うプログラ
ムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することが
できる。

【０１２９】なお、この記録媒体としては、マイクロコ
ンピュータで処理が行われるためのメモリ、たとえばＲ
ＯＭ（Read Only Memory）のようなものそのものがプロ
グラムメディアであってもよいし、また、外部記憶装置
としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録
媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディ
アであってもよい。

【０１３０】いずれの場合においても、格納されている
プログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行さ
せる構成であってもよいし、あるいは、いずれの場合も
プログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マ
イクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロ
ードされて、そのプログラムが実行される方式であって
もよい。このダウンロード用のプログラムは、予め本体
装置に格納されているものとする。

【０１３１】ここで、上記プログラムメディアは、本体
と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープや
カセットテープなどのテープ系、フレキシブルディスク
やハードディスクなどの磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／
ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤなどの光ディスクのディスク系、Ｉ
Ｃカード（メモリカードを含む）／光カードなどのカー
ド系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable P
rogrammable ReadOnly Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Elect
rically Erasable Programmable ReadOnly Memory）、
フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリを含めた固定
的にプログラムを担持する媒体であってもよい。

【０１３２】また、本発明はインターネットを含む通信
ネットワークを継続可能なシステム構成とし、通信ネッ
トワークからプログラムをダウンロードするように流動
的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、
このように通信ネットワークからプログラムをダウンロ
ードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは
予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体
からインストールされるものであってもよい。

【０１３３】上記記録媒体は、コンピュータシステムに
備えられるプログラム読み取り装置により読み取られる
ことで画像判別方法が実行される。

【０１３４】コンピュータシステムは、フラットベッド
スキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画
像入力装置、所定のプログラムがロードされることによ
り上記画像判別方法など様々な処理が行われるコンピュ
ータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴ（Cath
ode Ray Tube）ディスプレイ・液晶ディスプレイなどの
画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに
出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワ
ークを介してサーバなどに接続するための通信手段とし
てのモデムなどが備えられる。

【０１３５】なお、上記画像判別処理のプログラムは、
コンピュータのプリンタドライバに備えるようにしても
よいし、あるいはプリンタ側に備えるようにしてもよ
い。

【０１３６】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、ノイズや
疑似輪郭を相殺し、視覚的により好ましく、解像力、階
調性ともに優れた高画質な記録を行うことができる。ま
た、１／ｆノイズは、観測者に安らぎを与える効果があ
るため、ノイズが知覚された場合においても観測者に不
快感を与えにくい。さらに、１／ｆノイズ（１／ｆ揺ら
ぎ）は自然界に多く観測される揺らぎであるため、この
ノイズを重畳することによって画像に質感を与えること
ができる。

【０１３７】また本発明によれば、各ブロック内のいず
れかの画素で１／ｆノイズ値による出力を得ることがで
きる。したがって、ブロック単位で見れば、１／ｆノイ
ズが重畳されていることになり、画像の鮮鋭性を損なう
ことなくノイズや疑似輪郭を相殺し、視覚的により好ま
しく、解像力、階調性ともに優れた高画質な記録を行う
ことができる。また、１／ｆノイズは、観測者に安らぎ
を与える効果があるため、ノイズが知覚された場合にお
いても観測者に不快感を与えにくい。さらに、１／ｆノ
イズ（１／ｆ揺らぎ）は自然界に多く観測される揺らぎ
であるため、このノイズを重畳することによって画像に
質感を与えることができる。

【０１３８】また本発明によれば、ディザ処理後の出力
が、各ディザマトリクス内のいずれかの画素で１／ｆノ
イズ値による異なる出力を得ることができる。

【０１３９】また本発明によれば、ディザ処理後の出力
が、各色成分毎の各ブロック内のいずれかの画素で各ノ
イズ値による異なる出力を得ることができる。

【０１４０】また本発明によれば、ディザ処理後の出力
が、像域分離処理結果に応じたブロック内のいずれかの
画素で各ノイズ値による異なる出力を得ることができ
る。

【０１４１】また本発明によれば、疑似輪郭や濃度ムラ
を生じやすい濃度範囲にのみノイズを重畳することがで
き、より高画質な記録を行うことができる。

【０１４２】また本発明によれば、各色成分毎に適切な
量のノイズを加えることができ、カラー画像において、
より高画質な記録を行うことができる。

【０１４３】また本発明に従えば、重畳するノイズを記
憶しておく必要がなく記憶領域を削減することができ
る。

【０１４４】また本発明によれば、処理画素に対応する
テーブル値を各処理画素に加算するだけで、ノイズ重畳
処理を行うことができる。

【０１４５】また本発明によれば、処理画素が１画素進
むにつれてマトリクスノイズテーブルを順に１つ１つ対
応させるだけでよく、各処理画素に対応するノイズ値を
求めるのに、除算などの演算を行う必要がない。

【０１４６】また本発明によれば、各色成分毎に処理画
素に対応するテーブル値を加算するだけで、各色成分毎
に適切な量のノイズを重畳することができる。

【０１４７】また本発明によれば、像域分離処理結果に
応じて適切な量のノイズを重畳することができる。

【０１４８】また本発明によれば、ユーザの画像識別能
力に依存することなくコンピュータグラフィックス画像
に対して適切な処理を施すことができる。

【０１４９】また本発明によれば、濃度が単調に変化す
る領域を精度よく検出することができる。

【０１５０】また本発明によれば、単調変化領域の検出
を全画像領域で行う場合よりも、精度よくコンピュータ
グラフィックス画像であるか否かの判別を行うことがで
きる。

【０１５１】また本発明によれば、入力画像がカラー画
像である場合にも入力画像がコンピュータグラフィック
ス画像であるか否かを判別することができる。

【０１５２】また本発明によれば、画像データがコンピ
ュータグラフィックスであるか否かによって後処理の実
行を判定したり、たとえば質感付加処理や色変換処理を
自動的に施すことができる。

【０１５３】また本発明によれば、ＣＤ−ＲＯＭ（Comp
act Disc−Read Only Memory）などの記録媒体を介し
て、あるいは、ネットワークからのダウンロードによ
り、パーソナルコンピュータやワークステーションなど
の汎用コンピュータ、プリンタ（複合機も含む）に画像
判別方法を実行させることができる。

【０１５４】また本発明によれば、画像データがコンピ
ュータグラフィックスか否かを判別する画像判別方法の
プログラムを記録媒体に記録して提供することができ
る。

【０１５５】また本発明によれば、視覚的により好まし
く、解像力、階調性ともに優れた高画質な画像を画像出
力装置で出力する出力画像データに変換することができ
る。また、画像データがコンピュータグラフィックスで
あるか否かによって処理を実行するか否かを判定した
り、質感付加処理や色変換処理などの異なった処理を選
択して自動的に施すことができる。

【０１５６】また本発明に従えば、色調を損なうことな
く、原稿自身が持っている画像ノイズや疑似輪郭等を相
殺し、視覚的により好ましく、解像力、階調性ともに優
れた高画質な画像を出力することができる。また、入力
された画像データの種類に応じて自動的に最適な処理が
施され、好ましい出力画像を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態である画像処理装置１
３を含む画像形成装置１１の構成を示すブロック図であ
る。

【図２】ノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図
である。

【図３】ノイズ重畳処理部２８によるノイズ重畳処理を
示すフローチャートである。

【図４】６４×６４サイズのマトリクスノイズテーブル
を示す図である。

【図５】ノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図
である。

【図６】予め定める濃度範囲内の画像データに対するノ
イズ重畳処理のフローチャートである。

【図７】ノイズ重畳処理部２８の構成を示すブロック図
である。

【図８】ノイズ生成部３４の構成を示すブロック図であ
る。

【図９】１／ｆノイズ算出処理における空間周波数帯域
分割を示す図である。

【図１０】本発明の第２の実施形態である画像処理装置
１３を含む画像形成装置１１の構成を示すブロック図で
ある。

【図１１】階調補正処理に用いる基準補正曲線５１およ
び階調補正曲線５２を示すグラフである。

【図１２】マトリクスサイズ２×２の多値ディザ処理の
出力テーブルを示す図である。

【図１３】画像データに重畳するノイズ値の位置を示す
図である。

【図１４】カラー画像の場合に、ノイズ重畳処理で色成
分毎にスクリーン角を変化させたときのディザマトリク
スの例を示す図である。

【図１５】本発明の他の実施形態である画像処理装置１
３を含む画像形成装置１１の構成を示すブロック図であ
る。

【図１６】本発明の他の実施形態である画像処理装置１
３を含む画像形成装置１１の構成を示すブロック図であ
る。

【図１７】像域分離処理部２５の構成を示すブロック図
である。

【図１８】画素濃度の変化例を示すグラフである。

【図１９】画像判別部３０の構成を示すブロック図であ
る。

【図２０】濃度変化判別部６１の構成を示すブロック図
である。

【図２１】注目ライン上の注目画素Ｘ_kと直前画素の濃
度値Ｘ_k-1との関係を示す図である。

【図２２】単調変化ブロック検出部６２の構成を示すブ
ロック図である。

【図２３】単調変化継続判定処理部６２１の構成を示す
ブロック図である。

【図２４】単調変化ライン計数部６３の構成を示すブロ
ック図である。

【図２５】画像判別処理のフローチャートである。

【図２６】図２５におけるライン判定処理のフローチャ
ートである。

【図２７】図２６における単調変化ブロック検出処理の
フローチャートである。

【図２８】図２７における濃度変化判別処理のフローチ
ャートである。

【図２９】図２７における単調変化カウンタチェック処
理のフローチャートである。

【図３０】図２６における単調変化ライン判定処理のフ
ローチャートである。

【図３１】図２５におけるＣＧ判定処理のフローチャー
トである。

【図３２】画像データがカラー画像データのときの画像
判別処理のフローチャートである。

【符号の説明】

１１画像形成装置１２画像入力装置１３画像処理装置１４画像出力装置２１アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換部２２シェーディング補正部２３入力階調補正部２４色補正部２５像域分離処理部２６墨生成下色除去部２７空間フィルタ処理部２８ノイズ重畳処理部２９中間調出力階調処理部３０画像判別部３１ノイズ重畳部３２ノイズ記憶部３３ノイズ重畳判定部３４ノイズ生成部４１基準ノイズ記憶部４２ノイズ補正値設定部４３ノイズ補正部５１基準補正曲線５２階調補正曲線６１濃度変化判別部６２単調変化ブロック検出部６３単調変化ライン計数部６４ＣＧ判定部２５１文字・網点・写真領域判定部２９１曲線記憶部２９２補正量記憶部２９３出力変換テーブル記憶部６１１差分算出部６１２濃度変化判別部６１３前濃度記憶部６２１単調変化継続判定処理部６２１ａ単調変化継続判定部６２１ｂ前変化方向保持部６２２単調変化画素カウンタ６２３単調変化ブロック判定部６２４単調変化ブロックカウンタ６３１単調変化ライン判定部６３２単調変化ラインカウンタ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 5B057 CA01 CA02 CA08 CA12 CA16 CB01 CB02 CB07 CB12 CB16 CE01 CE13 CE14 DA17 DA20 DB02 DB05 DB06 DB09 DC22 DC36 5C077 LL03 MP01 MP08 NN08 NN11 PP33 PP48 PP68 PQ12 PQ20 PQ23 TT02 5C079 HB03 LC01 LC04 MA04 MA11 NA02 PA02 PA03 5L096 AA02 AA03 AA06 DA01 FA46 FA59 GA07 GA38 MA00

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像データにノイズを重畳するノイズ重
畳処理工程と、画像データに対し中間調生成処理を行う
中間調生成処理工程とを含む画像処理方法において、前記ノイズ重畳処理工程は、入力画像データに対してパ
ワースペクトルが空間周波数に逆比例する周波数特性を
有する１／ｆノイズを重畳することを特徴とする画像処
理方法。
【請求項２】画像データにノイズを重畳するノイズ重
畳処理工程と、画像データに対し中間調生成処理を行う
中間調生成処理工程とを含む画像処理方法において、前記ノイズ重畳処理工程は、同一形状で区切られた１ま
たは複数の画素からなるブロックに対し、ブロック内の
全ての画素について、同じ値のノイズを重畳し、前記ノイズは、パワースペクトルが空間周波数に逆比例
する周波数特性を有する１／ｆノイズであることを特徴
とする画像処理方法。
【請求項３】前記中間調生成処理は、ディザ処理であ
り、前記ブロックの大きさは、前記ディザ処理に用いられる
ディザマトリクスの大きさと同じであることを特徴とす
る請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】前記画像データがカラー画像データのと
き、前記ブロックは、各色成分ごとに設定されることを
特徴とする請求項２または３記載の画像処理方法。
【請求項５】画像データの各画素ごとに画素の属する
像域を判定する像域分離処理工程を含み、前記ブロックは、前記像域分離処理の処理結果に応じて
設定されることを特徴とする請求項２〜４のいずれか１
つに記載の画像処理方法。
【請求項６】前記ノイズ重畳処理工程は、予め定めら
れた濃度範囲の画像データに対してノイズを重畳するこ
とを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の画
像処理方法。
【請求項７】前記画像データがカラー画像データのと
き、前記ノイズ重畳処理工程は、各色成分ごとにノイズ
を重畳することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１
つに記載の画像処理方法。
【請求項８】前記ノイズ重畳処理工程は、ノイズ重畳
処理を行うごとに前記１／ｆノイズを算出することを特
徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の画像処理
方法。
【請求項９】前記ノイズ重畳処理工程は、前記１／ｆ
ノイズのマトリクスノイズテーブルを用いてノイズを重
畳することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに
記載の画像処理方法。
【請求項１０】前記マトリクスノイズテーブルの各要
素は、前記ブロックの大きさに応じて並べられているこ
とを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１１】前記画像データがカラー画像データの
とき、前記マトリクスノイズテーブルは、各色成分ごと
に設定されることを特徴とする請求項９記載の画像処理
方法。
【請求項１２】画像データの各画素ごとに画素の属す
る像域を判定する像域分離処理工程を含み、前記ノイズ重畳処理工程は、像域分離処理結果に応じ
て、各像域ごとのマトリクスノイズテーブルを用いてノ
イズを重畳することを特徴とする請求項９記載の画像処
理方法。
【請求項１３】入力された画像データの濃度値が単調
に変化する単調変化領域を検出する検出工程と、検出された領域が画像全体に占める割合に基づいて、入
力された画像データがコンピュータグラフィックスであ
るかどうかを判別する判別工程とを有する画像判別方
法。
【請求項１４】前記検出工程は、画像データの注目画
素の濃度値と注目画素に隣接する画素の濃度値との濃度
変化に基づいて前記単調変化領域を検出することを特徴
とする請求項１３記載の画像判別方法。
【請求項１５】前記検出工程は、画像データの１ライ
ンごとに単調変化領域を検出し、前記判別工程は、検出された単調変化領域が１ライン中
に占める割合によってラインが単調変化ラインであるか
どうかを判断し、単調変化ラインが全ラインに占める割
合に基づいて、入力された画像データがコンピュータグ
ラフィックスであるかどうかを判別することを特徴とす
る請求項１４記載の画像判別方法。
【請求項１６】前記画像データがカラー画像データの
とき、各色成分ごとに検出工程および判別工程を行うこ
とを特徴とする請求項１３〜１５のいずれか１つに記載
の画像判別方法。
【請求項１７】請求項１３〜１６のいずれか１つに記
載の画像判別方法による判別結果に基づいて画像処理を
行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】請求項１３〜１６のいずれか１つに記
載の画像判別方法をコンピュータに実行させるためのプ
ログラム。
【請求項１９】請求項１３〜１６のいずれか１つに記
載の画像判別方法をコンピュータに実行させるためのプ
ログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体。
【請求項２０】入力された画像データを請求項１〜１
２および１７のいずれか１つに記載の画像処理方法を用
いて変換して出力することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２１】原稿を読み取って画像データを得る画
像入力装置と、請求項２０記載の画像処理装置と、前記画像処理装置により処理が施された出力画像データ
に基づいて画像を出力する画像出力装置とを含むことを
特徴とする画像形成装置。