JP2003250043A - 画像形成装置 - Google Patents
画像形成装置Info
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- JP2003250043A JP2003250043A JP2002049421A JP2002049421A JP2003250043A JP 2003250043 A JP2003250043 A JP 2003250043A JP 2002049421 A JP2002049421 A JP 2002049421A JP 2002049421 A JP2002049421 A JP 2002049421A JP 2003250043 A JP2003250043 A JP 2003250043A
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Abstract
応処理毎の特徴量を算出することにより、回路規模や処
理時間の増大を防止しつつ高品質な画像を形成する。 【解決手段 】エッジ量算出手段6、7は、それぞれ微
分フィルタ、網点検出フィルタを用いてエッジ量を算出
する。合成手段8は、算出されたエッジ量を基に文字部
分で1、それ以外の領域で0となる信号を出力し、フィ
ルタ処理部2、プリンタγ補正部4、中間調処理部5で
適応処理する。合成手段9は、算出されたエッジ量を基
に文字または網点で1、それ以外の領域で0となる信号
を出力し、自動地肌除去処理部3で適応処理する。
Description
成する画像形成装置に関し、例えばレーザープリンタ、
デジタル複写機、カラーレーザプリンタ、デジタルカラ
ー複写機などに好適な技術である。
理や地肌除去処理、フィルタ処理などでは、画像の特徴
に応じて処理方法や処理パラメータを切り換える適応処
理が行われている。
演算から文字領域候補と中間調領域を識別し、所定領域
内の文字領域候補の画素数により文字領域であるか中間
調領域であるかを判定する装置(特許第2507948
号を参照)、画像のエッジ情報に応じてディザマトリク
スパターンを選択する装置(特開平9−294208号
公報を参照)、像域分離結果によって地肌除去手段を制
御することにより、新聞の地肌を除去しつつ、絵柄のハ
イライト部や文字の再現性を維持する装置(特開平7−
264409号公報を参照)などがある。
数備えた画像処理装置において、適応処理毎に個別の画
像特徴量を算出すると、回路規模や処理時間が増大する
という問題がある。また、複数の適応処理の全てに共通
の画像特徴量を適用すると、各適応処理に最適な特徴量
を与えることができず、良好な画像を形成できない。
もので、本発明の目的は、複数の画像特徴量から簡易な
演算によって適応処理毎の特徴量を算出することによ
り、回路規模や処理時間の増大を防止しつつ高品質な画
像を形成する画像形成装置を提供することにある。
は、高画質な画像を形成するために、文字・写真・網点
など画像の種類に応じてそれぞれに最適な画像処理を施
すことが望ましい。そのために、原稿を文字・写真・網
点などの領域に分離したり、画像特徴量を算出して、画
像特徴に応じた適応処理を行なうことが多い。
ルタ処理などの適応処理を複数持つ画像処理装置では、
各適応処理において最適な特徴量信号(制御信号)が異
なる。これらの各適応処理毎に個別に分離情報あるいは
画像特徴量を算出すると、回路規模や処理時間が増大す
るという問題がある。
から簡易な演算によって適応処理毎の特徴量信号を算出
することにより、回路規模や処理時間の増大を防止しつ
つ高品質な画像を形成する画像形成装置を提供すること
にある。
特徴量を適応処理毎に最適に合成することにより、高品
質な画像を形成する。
像特徴量の組合せを変更することにより、各画像出力モ
ードに最適な特徴量で適応処理を行なう。
利用し、複数のエッジ量を適応処理毎に最適に合成する
ことにより、高品質な画像を形成する。
なう適応処理のための信号を発生し、また、適応処理毎
の特徴量信号を論理演算または最大値算出という簡易な
演算によって発生させる。
以外の部分、画像の網点部分とそれ以外の部分、画像の
文字部分または網点部分とそれ以外の部分とで適応処理
を行い、画像のエッジ度合いで適応処理を行ない、さら
に特徴量または特徴量信号が本来の画像特徴により近く
なるようにする。
を適応処理毎に合成方法を変更して合成することによ
り、各適応処理で最適な制御を行ない、高品質な画像を
形成する。
報を入力または算出し、これらを合成することにより、
適応処理に必要な特徴量を算出する。
論理演算という簡易な演算によって算出することによ
り、回路規模や処理時間の増大を防止する。
用いて具体的に説明する。
処理装置の一例を示す。入力データは、CCDで読み取
ったアナログデータを1画素当たり8bitのデジタル
値に変換したRGBデータであり、この入力データにス
キャナγ補正(画像入力装置に特有のRGBデータを標
準のRGBデータに変換)を行なった後、フィルタ処理
部で平滑化・エッジ強調等のフィルタ処理が行なわれ
る。その後、自動地肌除去処理部で文字や絵柄の低濃度
部の再現性を維持したまま原稿の地肌を除去する処理を
行なう。地肌除去されたデータは色補正処理部において
RGBデータからCMYKデータに変換され、UCR/
UCA処理を行なう。そしてプリンタγ補正を行なった
後、中間調処理部においてディザ処理や誤差拡散処理等
の中間調処理方法によりプリンタの出力bit数(1〜
2bit程度)に量子化して送出する。上記した処理は
各画素について行う。なお、デジタル画像処理装置の構
成は図1に示す構成以外にも様々な形態があり、本発明
は図1に示した構成に限定されるものではない。
略化のためモノクロ画像処理の場合について説明する。
構成を示す。図2において、スキャナγ補正部1、フィ
ルタ処理部2、自動地肌除去処理部3、プリンタγ補正
部4、中間調処理部5は図1で説明したものと同様であ
る。
のエッジ量算出手段6、7で画像のエッジ量を算出し、
そのエッジ量を異なる合成手段8、9で合成して特徴量
信号を発生させる。合成手段8からの特徴量信号は、フ
ィルタ処理部2、プリンタγ補正部4及び中間調処理部
5に送出され、各処理の適応処理の切り換え信号として
用いられる。また、合成手段9からの特徴量信号は自動
地肌除去処理部3に送られ、地肌除去処理の切り換え信
号として用いられる。
の詳細について、以下説明する。エッジ量算出手段6、
7はそれぞれ異なるエッジ量を算出する。エッジ量算出
手段6では、まず図3(a)から(d)に示す4つの微
分フィルタによってエッジ量を算出する。図3(a)は
縦方向、(b)は横方向、(c)及び(d)は斜め方向
のエッジを検出する。次に、図3(a)から(d)のフ
ィルタによって算出されたエッジ量の最大値を算出し
(最大値をedge1とする)、所定の閾値(Thr
1)によって2値化する(2値化結果をEout1とす
る)。
t1=1となるようなレベルに設定する。そして、2値
化した結果を膨張処理部で膨張処理する。ここで膨張処
理とは、注目画素を中心として例えば図4に示すような
5×5領域内における最大値をとることである。
out1=1となる。また、600dpiでは120線
程度以下の低線数網点の一部もEout1=1となる。
その他の領域はEout1=0となる。
5の網点検出用フィルタを用いてエッジ量を算出する。
図5のフィルタは1と−1が対角に配置されており、網
点画像に対して比較的大きなエッジ量を算出することが
できる。算出されたエッジ量(edge2とする)は所
定の閾値(Thr2)によって2値化される(2値化結
果をEout2とする)。
り、文字部分ではEout2=0となるレベルに設定す
る。そして2値化した結果をエッジ量算出手段6と同様
に膨張処理する。
の文字や網点画像では部分的にエッジ量が小さい値とな
ってしまう場合があり、所定領域内の最大値をとること
によって、エッジ量が小さい値となることを防ぐためで
ある。
出手段6及び7の出力値(Eout1,Eout2)が
入力される。合成手段8の出力値(Gout1とする)
は Gout1=Eout1∩^Eout2 (∩は論理
積、^は否定を表す) で算出される。
する)は Gout2=Eout1∪Eout2 (∪は論理和を
表す) で算出される。Eout1は文字部分及び低線数網点で
1となり、Eout2は網点画像でのみ1となる信号で
ある。よって、Gout1は文字部分でのみ1となり、
それ以外の領域では0となる。また、Gout2は文字
部分または網点画像において1となり、それ以外の領域
では0となる。
段8、9の詳細な構成を示す。
タ処理部2、プリンタγ補正部4、中間調処理部5に送
出され、文字領域か否かで適応処理が行なわれる。ま
た、合成手段9の出力値Gout2は自動地肌除去処理
部3に送出され、文字または網点領域か否かで適応処理
が行なわれる。
3、プリンタγ補正部4及び中間調処理部5において
は、Gout1またはGout2の信号を用いて、画像
の各領域に最適な処理が施されるように適応処理が行な
われる。これらは公知の技術を使用することが可能であ
り、以下に各処理について簡単に説明する。
t1によってフィルタの切り換えを行なう。図7は、フ
ィルタ処理部2の構成例を示す。フィルタ処理部2には
スキャナγ補正後のデータが入力され、図8に示す平滑
化フィルタによって平滑化されたデータと平滑化されて
いないデータがセレクタに入力される。セレクタではG
out1が1(文字領域)の場合には、平滑化されてい
ないデータを選択し、Gout1が0(文字以外の領
域)の場合には、平滑化されたデータを選択する。その
後、図9に示すエッジ強調フィルタによってエッジ強調
を行ない、自動地肌除去処理部3に送出する。このよう
に、文字領域には平滑化を行なわずにエッジ強調のみを
行なうことで、文字の鮮鋭性を確保する。また、文字以
外の領域に対してはエッジ強調を行なう前に平滑化を行
なうことにより、網点画像でのモアレ防止やノイズ成分
の除去を行なうことが可能である。
out2が1(文字または網点領域)の場合には画像デ
ータをそのまま出力し、Gout2が0(文字でも網点
でもない領域)の場合には入力画像データから所定の値
を減算することにより地肌除去を行なう。これにより、
絵柄のハイライト部や文字の再現性を維持したまま、地
肌を除去することができる。このような自動地肌除去処
理としては、例えば特開平7−264409号公報など
に記載された構成を用いる。
ut1によって2つのγテーブルを切り換える。図10
は、γテーブルの一例を示す。点線はGout1=1
(文字領域)の画素に対するγテーブルであり、実線は
Gout1=0(文字以外の領域)の画素に対するγテ
ーブルである。点線のγテーブルは文字をはっきりと出
すために低濃度及び高濃度側の傾きを急にしている。一
方、実線のγテーブルは階調性を重視するために比較的
リニアな特性としている。
号Gout1によってディザ処理のマスクサイズを切り
換える場合について説明する。図11は、ディザマスク
を切り換えて中間調処理を行なう場合の構成を示す。G
out1=1(文字領域)の場合には、例えば2×2画
素を単位とするようなディザマスクを選択し、Gout
1=0(文字以外の領域)の場合には、例えば4×4画
素を単位とするようなドット集中型のディザマスクを選
択する。こうして選択されたディザマスクを用いてディ
ザ処理を行うことにより、文字領域に対しては文字の鮮
鋭性を確保し、文字以外の領域に対しては階調再現性と
粒状性に優れた画像を形成することができる。
エッジ量に対して異なる論理演算を行なう簡易な構成で
あるので、複数の適応処理にそれぞれ最適な特徴量を算
出することが可能となり、小規模な回路構成で高画質な
画像を形成することができる。
の構成を示す。実施例2では、スキャナγ補正後の入力
データから2つのエッジ量算出手段10、11で画像の
エッジ量を算出し、そのエッジ量を異なる3つの合成手
段12〜14で合成して特徴量信号を発生させる。合成
手段12からの特徴量信号は中間調処理部5に、合成手
段13からの特徴量信号はフィルタ処理部2とプリンタ
γ補正部4に、合成手段14からの特徴量信号は自動地
肌除去処理部3に送られ、各処理の切り換え信号として
用いられる。以下に、各部分の処理について説明する。
異なるエッジ量を算出する。エッジ量算出手段10で
は、まず図3(a)から(d)に示す4つの微分フィル
タによってエッジ量を算出し、算出されたエッジ量の最
大値を算出した後に膨張処理を行なう。
び図13に示す大きさの異なる網点検出用フィルタによ
ってエッジ量を算出し、算出されたエッジ量の最大値を
算出した後に膨張処理を行なう。5×5のフィルタ(図
5)の場合には低線数網点に対しては良い応答を示す
が、高線数網点においては応答が悪く、逆に3×3のフ
ィルタ(図13)の場合には高線数網点に対しては応答
が良く、低線数網点に対して応答が悪い。そこで、低線
数から高線数まで全ての網点に対してエッジ量をとるた
めに異なるサイズのフィルタを使用している。
エッジ量は、文字部分及び低線数網点において大きな値
となる。また、エッジ量算出手段11によって算出され
るエッジ量は、網点部分において大きな値となる。
量算出手段10及び11の出力値(edge3,edg
e4とする)が入力される。合成手段12では、エッジ
量算出手段10の出力値edge3とエッジ量算出手段
11の出力値edge4をそれぞれ4値化し、2つの最
大値(Gout3)を算出する。
ge4をそれぞれ2値化(Eout3,Eout4)す
る。
t3=1となるレベルに設定する。また、Thr4は網
点画像ではEout4=1となり、文字部分ではEou
t4=0となるレベルに設定する。その後、以下の論理
演算を行ない合成手段13の出力値Gout4とする。
(∩は論理積、^は否定を表す) 合成手段14では、まずedge3とedge4をそれ
ぞれ2値化(Eout3’,Eout4’)する。
r3とThr4に等しい値でも異なる値でも良い。等し
い値とした場合にはEout3’=Eout3,Eou
t4’=Eout4となる。また、異なる値として特徴
量信号を調整することも可能である。その後、以下の論
理演算を行ない合成手段14の出力値Gout5とす
る。
(∪は論理和を表す) Eout3及びEout3’は文字部分及び低線数網点
で1となり、Eout4及びEout4’は網点画像で
のみ1となる信号である。よって、Gout4は文字部
分でのみ1となり、それ以外の領域では0となる。ま
た、Gout5は文字部分または網点画像において1と
なり、それ以外の領域では0となる。
合成手段12〜14の詳細な構成を示す。
タ処理部2、プリンタγ補正部4に送出され、実施例1
と同様に文字領域か否かで適応処理が行なわれる。ま
た、合成手段14の出力値Gout5は自動地肌除去処
理部3に送出され、実施例1と同様に文字または網点領
域か否かで適応処理が行なわれる。
画像のエッジ度合いをあらわす4レベルの信号であり、
中間調処理部5に送出され、画像のエッジ度合いに応じ
た適応処理が行なわれる。例えば、画像のエッジ度合い
によって誤差拡散処理のディザ閾値の振幅を多段階に切
り換え、モアレを防止するとともに文字の鮮鋭性を確保
しつつ、粒状性・安定性に優れた画像を形成することが
可能となる(特開2001−128004号公報を参
照)。
エッジ量に対して最大値算出または論理演算を行なう簡
易な構成であるので、複数の適応処理のそれぞれに最適
な特徴量を算出することができる。
の構成を示す。実施例3では、スキャナγ補正後の入力
データから2つのエッジ量算出手段10、11で画像の
エッジ量を算出し、そのエッジ量を異なる合成手段13
及び14で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段
13、及び14からの特徴量信号はセレクタ15に送出
される。セレクタ15では、出力モード(文字モードま
たは文字写真モード)によって何れか一方の信号が選択
され、中間調処理部5に送出される。また、合成手段1
3からの特徴量信号はプリンタγ補正部4に、合成手段
14からの特徴量信号は自動地肌除去処理部3にも送ら
れる。
実施例2のエッジ量算出手段10及び11と同様であ
る。また、合成手段13及び14は前述した実施例2の
合成手段13及び14と同様である。つまり、合成手段
13からの特徴量信号は文字領域であるか否かを表し、
合成手段14からの特徴量信号は文字または網点領域で
あるか否かを表す。
には合成手段13からの特徴量信号を、文字モードの場
合には合成手段14からの特徴量信号を選択する。
4は実施例1と同様の処理が行なわれるので説明は省略
する。以下に、フィルタ処理部2と中間調処理部5につ
いて説明する。
よりフィルタ処理を行なうが、出力モードによって使用
するフィルタを切り換える。文字モードでは文字をはっ
きり出すためにエッジ強調を強く行なうフィルタを用い
る。そのため網点画像は平滑化されずに、原稿の網点が
残る。一方、文字写真モードでは粒状性を向上するため
に比較的平滑化の強いフィルタを用いて、網点を平滑化
する。したがって後段の中間調処理部5において、文字
写真モードにおいては網点画像に対してディザ処理を行
なってもモアレは発生しないが、文字モードにおいては
原稿の網点が残っているためディザ処理を行なうとモア
レが発生してしまう。
すように、セレクタ15からの信号(Sout)によ
り、誤差拡散処理を行なうかディザ処理を行なうかを選
択する。Sout=1の場合には誤差拡散処理を選択
し、Sout=0の場合にはディザ処理を選択する。こ
のような構成を用いることにより、文字モードでは、S
outが合成手段14からの特徴量信号(文字または網
点領域において1)であるので、文字または網点領域に
対しては誤差拡散処理を行ない、それ以外の領域(写真
部分)に対してはディザ処理を行なう。よって網点画像
に対しては誤差拡散処理を行なうため、原稿の網点が残
っていてもモアレは発生しない。また、文字写真モード
では、Soutが合成手段13からの特徴量信号(文字
領域において1)であるので、文字領域に対しては誤差
拡散処理を行ない、それ以外の領域(網点画像や写真部
分)に対してはディザ処理を行う。文字写真モードでは
原稿の網点は平滑化されているので、網点画像に対して
ディザ処理を行なってもモアレは発生しない。
と出力モードに最適な特徴量を簡易な構成で算出するこ
とが可能となる。
像データから特徴量であるエッジ量を算出する構成を採
っているが、本発明はこれに限定されず、画像データと
共に特徴量を入力する構成を採ることも可能であり、こ
の場合には、特徴量を算出する手段は不要となる。ま
た、合成手段で多段階の信号を発生させ、フィルタ処
理、地肌除去処理、γ補正、中間調処理などにおいて、
多段階に切り換えを行なうようにしてもよい。
の構成を示す。本実施例の構成では、写真領域分離手段
20、エッジ量算出手段21、白地検出手段22を備え
ており、その出力信号を合成手段23及び24で合成し
て特徴量信号を発生させる。合成手段23からの特徴量
信号は中間調処理部5、合成手段24からの特徴量信号
はフィルタ処理部2に送出され、各処理の適応処理の切
り換え信号として用いられる。
出手段21、白地検出手段22の詳細について説明す
る。
像は中間濃度の領域が広く存在し、写真以外の画像(文
字画像や網点画像)では中間濃度の領域は少ないことを
利用して、写真領域であるか否かを判定する。具体的に
は、所定領域(例えば図18に示すような注目画素を中
心とした5×5画素領域)を参照し、その領域内の全画
素が中間濃度であるときに、その画素を写真領域である
と判定し、それ以外の場合には写真以外の領域と判定す
る。写真領域と判定された場合には1、写真以外の領域
と判定された場合には0を出力する。
(a)から(d)に示す4つの微分フィルタによってエ
ッジ量を算出する。図3(a)は縦方向、(b)は横方
向、(c)及び(d)は斜め方向のエッジを検出する。
図3(a)から(d)のフィルタによって算出されたエ
ッジ量の最大値をその画素のエッジ量として出力する。
図18に示すような注目画素を中心とした5×5画素領
域)を参照し、その領域内の全画素が低濃度であるとき
に、その画素を白地領域であると判定し、それ以外の場
合には非白地領域と判定する。これにより、画像の白地
部と写真のハイライト部では白地と判定され、網点画像
のハイライト部では参照領域内に網点ドットが含まれる
ために非白地と判定される。白地領域と判定された場合
には1、非白地領域と判定された場合には0を出力す
る。なお、白地と判定された領域を所定領域膨張処理す
ることで、文字エッジ付近の白地までを白地と判定する
ことも可能である。
る。図19は、合成の手段23の構成を示す。合成手段
23には、エッジ量算出手段21からの出力信号(Si
gnal1とする)と写真領域分離手段20からの出力
信号(Signal2とする)が入力される。エッジ量
Signal1は2値化手段において適当な閾値Thr
1を用いて2値化される(2値化結果をSignal
1’とする)。 if Signal1>Thr1 Signal1’=1 else Signal1’=0 合成手段23の出力信号Out1は Out1=Signal1’∩^Signal2(∩は
論理積、^は否定を表す) と表される。つまり、写真領域内の非エッジ領域におい
て1、それ以外では0となる信号を出力する。
合成手段24にはエッジ量算出手段21からの出力信号
(Signal1)と白地検出手段22からの出力信号
(Signal3とする)が入力される。エッジ量Si
gnal1は2値化手段において適当な閾値Thr2を
用いて2値化される(2値化結果をSignal1’’
とする)。 if Signal1>Thr2 Signal1’’=1 else Signal1’’=0 合成手段24の出力信号Out2はOut1=Sign
al1’’∩Signal3と表される。つまり、白地
領域内のエッジ量領域(=白地上文字)で1、それ以外
の領域で0となる信号を出力する。
ut1及びOut2は、それぞれ中間調処理部5とフィ
ルタ処理部2に送出される。
の特徴量信号Out2によってフィルタの切り換えを行
なう。図7は、その一例の構成を示す。スキャナγ補正
後のデータが入力され、図8に示す平滑化フィルタによ
って平滑化されたデータと平滑化されていないデータが
セレクタに入力される。セレクタでは特徴量信号Out
2が1(白地上文字領域)の場合には、平滑化されてい
ないデータを選択し、特徴量信号Out2が0(それ以
外の領域)の場合には、平滑化されたデータを選択す
る。その後、図9に示すエッジ強調フィルタによってエ
ッジ強調を行なう。このように、文字領域には平滑化を
行なわずにエッジ強調のみを行なうことで、文字の鮮鋭
性を確保し、文字以外の領域に対してはエッジ強調を行
なう前に平滑化を行なうことにより、網点画像でのモア
レ防止やノイズ成分の除去を行なうことが可能である。
らの特徴量信号Out1によってディザ処理のマスクサ
イズを切り換えて中間調処理を行なう。ディザマスクを
切り換えて中間調処理を行なう場合の構成を図11に示
す。Out1が1(写真領域内の非エッジ領域)の場合
には、例えば4×4画素を単位とするようなドット集中
型のディザマスクを選択し、Out1が0(それ以外の
領域)の場合には例えば2×2画素を単位とするような
ディザマスクを選択する。こうして選択されたディザマ
スクを用いてディザ処理を行うことにより、写真領域内
の非エッジ領域に対しては階調再現性と粒状性に優れた
画像を形成することができ、それ以外の領域(写真領域
内のエッジ領域や文字領域)に対しては、鮮鋭性を確保
した画像を形成することができる。
という簡易な構成で、複数の適応処理のそれぞれに最適
な特徴量信号を算出することが可能となるため、小規模
な回路構成で高画質な画像を形成することができる。
として図3の微分フィルタを用いたが、本発明はこれに
限定されず、例えば図21に示すラプラシアンフィルタ
など、画像のエッジを抽出するフィルタを用いることが
可能である。また、図22に示すような3×3画素領域
の最大値と最小値を求め、その差を注目画素のエッジ量
とする構成でも良い。
検出手段を用いることも可能である。非白地検出手段と
は、例えば、所定領域内の最小値が所定値(低濃度)以
上であるときに、その画素を非白地領域であると判定す
るものである。このような構成を用いれば、「白地」と
いう情報の代わりに「非白地」という情報を合成手段に
入力することになるが、「非白地」信号を反転させるこ
とにより白地検出手段の場合と同等の結果が得られるこ
とは明らかである。
領域分離手段をジェネレーション画像分離手段に置き換
えた実施例である(その構成図は省略する)。ジェネレ
ーション画像分離手段は、万線ディザ処理を施された画
像を対象としてジェネレーション画像を抽出する。
の構成を示す。まず、図24に示すMTF補正フィルタ
によりMTF補正を行なう。MTF補正を行ない万線の
起伏を大きくすることで万線ディザ処理された画像を抽
出しやすくする。MTF補正後のデータを適当な閾値で
2値化し、注目画素を中心とした5×5画素領域出でパ
ターンマッチングを行う。図25は、パターンマッチン
グに用いるパターンを示す。このパターンでは、600
dpiで150線から300線程度の万線までを検出す
ることが可能である。これらのパターンのどれか1つと
一致した場合には注目画素をジェネレーション画像であ
ると判定して1を出力し、一致しない場合にはジェネレ
ーション画像でないと判定して0を出力する。このパタ
ーンでは、600dpiで150線から300線程度の
万線までを検出することが可能である。その他の構成は
実施例4と全く同様であるので説明は省略する。
を行なわずにエッジ強調のみを行なうことで、文字の鮮
鋭性を確保し、文字以外の領域に対してはエッジ強調を
行なう前に平滑化を行なうことにより、ジェネレーショ
ン画像(万線ディザ画像)でのモアレ防止やノイズ成分
の除去を行なうことが可能である。
ョン画像領域内の非エッジ領域に対しては階調再現性と
粒状性に優れた画像を形成することができ、それ以外の
領域(ジェネレーション画像領域内のエッジ領域や文字
領域)に対しては、鮮鋭性を確保した画像を形成するこ
とができる。
の構成を示す。本実施例の構成では、エッジ量算出手段
21、網点分離手段25、文字分離手段26を備えてお
り、その出力信号を合成手段27及び28で合成して特
徴量信号を発生させる。合成手段27からの特徴量信号
はフィルタ処理部2、プリンタγ補正処理部4及び中間
調処理部5に、合成手段28からの特徴量信号は自動地
肌除去処理部3に送出され、各処理の適応処理の切り換
え信号として用いられる。
4と同様であるのでその説明を省略し、網点分離手段2
5及び文字分離手段26について説明する。
それぞれ画像の網点領域と文字領域を抽出する手段であ
り、このような像域分離の技術としては、「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−D−II No.1 p
p.39−47 1992年1月)に記載された技術な
どがある。
にあたる画素(ピーク画素)がある程度の面積をもって
存在することを利用する。具体的には、図22の3×3
画素領域において、注目画素データ(Lとする)が他の
全ての画素データよりも高く(または低く)、注目画素
を挟んで対角に位置する2つの画素データ(a,bとす
る)が4対とも |2×L−a―b|>TH (THは固定の閾値) であるときに、注目画素をピーク画素とする。次に図2
7に示す2×2ブロック内にピーク画素を含むブロック
が2つ以上存在する場合に、注目ブロックを網点候補ブ
ロックとする。最後に図28に示す3×3ブロック内に
網点候補ブロックが4ブロック以上存在すれば、注目ブ
ロックを網点領域と判定する。網点領域と判定された場
合には1、非網点領域と判定された場合には0を出力す
る。
続性を利用する。まず、入力画像データを2つの固定閾
値で3値化し、黒画素または白画素が連続する箇所をパ
ターンマッチングにて検出する。図29は使用するパタ
ーンの一例である。これらのパターンと一致する場合
に、注目画素を文字領域候補とする。注目画素が非網点
領域かつ文字領域候補であるときに、その画素を文字領
域であると判定して1を出力し、それ以外の場合には非
文字領域であると判定して0を出力する。
いて説明する。合成手段27にはエッジ量算出手段2
1、網点分離手段25、文字分離手段26からの出力信
号が入力される(それぞれSignal1,Signa
l2,Signal3とする)。図30は合成手段27
の構成を示す。エッジ量算出手段21からの出力信号S
ignal1は実施例4と同様に所定の閾値で2値化さ
れる(2値化信号をSignal1’とする)。合成手
段27の出力信号Out3は Out3=(Signal1’∩Signal2)∪S
ignal3 (∪は論理和を表す) と表される。Out3が1となる領域は主に文字画像
(黒文字、白抜き文字、網点上文字)である。
分離手段26からの出力信号Signal2,Sign
al3が入力される。図31は合成手段28の構成を示
す。合成手段28の出力信号Out4は Out4=Signal2∪Signal3 と表される。つまり、網点領域と文字領域において1と
なる。
フィルタ処理部2、プリンタγ補正処理部4及び中間調
処理部5に、合成手段28からの特徴量信号Out4は
自動地肌除去処理部3に送出される。
特徴量信号Out3によってフィルタの切り換えを行な
い、文字画像に対しては平滑化を行なわずにエッジ強調
のみを行うことが可能となる。特徴量信号Out3を用
いた切り換えを行なうことにより、白地上の文字だけで
なく、網点上の文字も強調することができる。
ut4が1(網点または文字領域)の場合には画像デー
タをそのまま出力し、Out4が0(網点でも文字でも
ない領域)の場合には入力画像データから所定の値を減
算することにより地肌除去を行なう。これにより、絵柄
のハイライト部や文字の再現性を維持したまま、地肌を
除去することができる。このような自動地肌除去処理と
しては、例えば特開平7−264409号公報に記載さ
れた構成を用いることが可能である。
Out3によって2つのγテーブルを切り換える。図1
0は、γテーブルの一例を示す。点線はOut3=1
(文字画像)の画素に対するγテーブルであり、実線は
Out3=0(文字画像以外の領域)の画素に対するγ
テーブルである。点線のγテーブルは文字をはっきりと
出すために低濃度及び高濃度側の傾きを急にしている。
一方、実線のγテーブルは階調性を重視するために比較
的リニアな特性としている。
に、特徴量に応じて、セレクタで誤差拡散処理とディザ
処理の切り換えを行なう。特徴量信号Out3=1のと
きには誤差拡散処理を選択し、Out3=1のときには
ディザ処理を選択する。これにより、文字画像に対して
は誤差拡散処理で鮮鋭性の良い画像を形成し、文字以外
の画像に対してはディザ処理により階調再現性と粒状性
に優れた画像を形成することができる。
段のそれぞれから分離結果の信号が出力される構成とし
ているが、網点分離手段と文字分離手段を併せた像域分
離手段から1つの信号が出力される構成でも良い。例え
ば、像域分離手段において網点と判定された場合には
1、文字と判定された場合には2、それ以外の場合には
0を出力するような構成とすることができる。この場合
には、例えば合成手段28では if(像域分離結果=1)or(像域分離結果=2)→
Out4=1 else→Out4=0 という論理計算により特徴量信号を算出することが可能
である。
の構成を示す。本実施例の構成では、エッジ量算出手段
21、網点分離手段25、文字分離手段26、白地検出
手段22を備えており、その出力信号を合成手段29及
び30で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段2
9からの特徴量信号はフィルタ処理部2、プリンタγ補
正処理部4及び中間調処理部5に、合成手段30からの
特徴量信号は自動地肌除去処理部3に送出され、各処理
の適応処理の切り換え信号として用いられる。
5、文字分離手段26、白地検出手段22については実
施例4、6と同様である。これらからの出力信号(それ
ぞれSignal1,Signal2,Signal
3,Signal4とする)は合成手段29及び合成手
段30に送出される。
ッジ量算出手段21からの信号Signal1は2値化
手段1及び2値化手段2において適当な閾値によって2
値化される(2値化された信号をそれぞれSignal
1’,Signal1’’とする)。合成手段29の出
力信号Out5は Out5=((Signal1’∩Signal4)∪
(Signal1’’∩Signal2))∪Sign
al3 と表される。(Signal1’∩Signal4)は
低コントラスト文字を抽出し、(Signal1’’∩
Signal2)は網点上文字を抽出する。よって、O
ut5は低コントラスト文字や網点上文字を含めた文字
画像において1となる。
成手段30の出力信号Out6は Out6=(Signal2∪Signal3)∪(S
ignal1’∩Signal4) と表される。Out6は網点、文字、低コントラスト文
字において1となる。
フィルタ処理部2、プリンタγ補正処理部4及び中間調
処理部5に、合成手段30からの特徴量信号Out6は
自動地肌除去処理部3に送出され、実施例6と同様に特
徴量信号による適応処理が行なわれる。
えて、低コントラスト文字を抽出できるので、より高品
質な画像を形成することが可能となる。
像の種類や特徴を表す信号から簡易な演算で複数の適応
処理毎に最適な特徴量信号を算出することにある。よっ
て、画像の種類や特徴を表す信号を算出する手段(文字
分離手段、エッジ量算出手段など)や適応処理(フィル
タ処理、中間調処理、自動地肌除去処理など)は実施例
に示した構成以外の公知の技術を用いても良い。
力画像データから文字領域分離やエッジ量算出などを行
なう構成としているが、画像データと共にこれらの情報
を入力する構成にすることも可能であり、この場合に
は、文字領域分離手段やエッジ量算出手段などは不要と
なる。
ば、以下のような効果が得られる。 (1)複数の画像特徴量を適応処理毎に最適に合成する
ことにより、小規模な構成で高品質な画像を形成するこ
とができる。 (2)複数の画像特徴量を画像出力モード及び適応処理
毎に最適に合成することにより、各画像出力モードに最
適な画像形成を小規模な構成で実現することができる。 (3)画像特徴量としてエッジ量を利用し、複数のエッ
ジ量を適応処理毎に最適に合成することにより、高品質
な画像を形成することができる。また、エッジ量算出に
エッジ抽出フィルタを使用することにより、高精度なエ
ッジ量算出が可能となる。 (4)フィルタ処理、地肌除去処理、γ補正、中間調処
理などにおいて、多段階に切り換えを行なうことができ
る。 (5)フィルタ処理、地肌除去処理、γ補正、中間調処
理などにおいて、2段階に切り換えを行なうことができ
る。 (6)適応処理処理毎の特徴量信号を論理演算または最
大値算出という簡易な演算によって発生させることがで
きる。 (7)画像の文字部分とそれ以外の部分、画像の網点部
分とそれ以外の部分、画像の文字部分または網点部分と
それ以外の部分とでそれぞれに最適な画像処理を行なう
ことができる。また、画像のエッジ度合いに応じた最適
な画像処理を行なうことができる。 (8)膨張処理を行なうことによって、特徴量または特
徴量信号を本来の画像の特徴により近いものにすること
ができる。 (9)画像の種類や特徴を示す情報を適応処理毎に合成
方法を変更して合成することにより、各適応処理に最適
な特徴量信号を生成することができ、高品質な画像を形
成することができる。特に合成方法を論理演算という簡
易な演算にすることにより、各適応処理毎に異なる特徴
量信号を生成させても回路規模や処理時間が増大するこ
とがない。
例を示す。
な構成を示す。
細な構成を示す。
す。
Claims (8)
- 【請求項1】 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行
う複数の適応処理手段を備えた画像形成装置であって、
前記画像の複数の特徴量の組み合わせまたは合成方法
を、前記適応処理手段毎に変更して適応処理を行うこと
を特徴とする画像形成装置。 - 【請求項2】 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行
う複数の適応処理手段と、複数の画像出力モードとを備
えた画像形成装置であって、前記画像の複数の特徴量の
組み合わせまたは合成方法を、前記画像出力モード毎に
または適応処理手段毎に変更して適応処理を行うことを
特徴とする画像形成装置。 - 【請求項3】 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行
う複数の適応処理手段を備えた画像形成装置であって、
前記画像の特徴量を算出する複数の特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段で算出される複数の特徴量の組み合
わせまたは合成方法を変更して前記適応処理手段毎の特
徴量を生成する特徴量生成手段とを備え、前記生成され
た特徴量に応じて適応処理を行なうことを特徴とする画
像形成装置。 - 【請求項4】 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行
う複数の適応処理手段と、複数の画像出力モードとを備
えた画像形成装置であって、前記画像の特徴量を算出す
る複数の特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出
される複数の特徴量の組み合わせまたは合成方法を変更
して前記画像出力モード毎または適応処理手段毎の特徴
量を生成する特徴量生成手段とを備え、前記生成された
特徴量に応じて適応処理を行なうことを特徴とする画像
形成装置。 - 【請求項5】 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行
う複数の適応処理手段と、複数の画像出力モードとを備
えた画像形成装置であって、前記画像の特徴量を算出す
る複数の特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出
される複数の特徴量の組み合わせまたは合成方法を変更
して前記適応処理手段毎の特徴量を生成する複数の特徴
量生成手段と、前記複数の特徴量生成手段で生成された
複数の特徴量の内から、前記画像出力モードに応じた特
徴量を選択する選択手段とを備え、前記選択された特徴
量に応じて適応処理を行なうことを特徴とする画像形成
装置。 - 【請求項6】 所定画像に対して適応処理を行う複数の
適応処理手段を備えた画像形成装置であって、前記画像
の種類と画像の特徴量の合成方法を、前記適応処理手段
毎に変更して適応処理を行うことを特徴とする画像形成
装置。 - 【請求項7】 所定画像に対して適応処理を行う複数の
適応処理手段を備えた画像形成装置であって、前記画像
の種類を判定する判定手段と、前記画像の特徴量を算出
する特徴量算出手段とを備え、前記画像の種類と画像の
特徴量の合成方法を、前記適応処理手段毎に変更して適
応処理を行うことを特徴とする画像形成装置。 - 【請求項8】 所定画像に対して適応処理を行う複数の
適応処理手段を備えた画像形成装置であって、前記画像
の種類を判定する判定手段と、前記画像の特徴量を算出
する特徴量算出手段とを備え、前記画像の種類と画像の
特徴量の合成方法を変更して前記適応処理手段毎の特徴
量を生成する特徴量生成手段とを備え、前記生成された
特徴量に応じて適応処理を行なうことを特徴とする画像
形成装置。
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2002
- 2002-02-26 JP JP2002049421A patent/JP3942080B2/ja not_active Expired - Fee Related
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