JP2004112534A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】文字部では線の太りを防止し網点部では階調性や粒状性の劣化を防止でき、孤立点ノイズを精度よく除去でき、画像品質の向上を図ることができること。
【解決手段】入力された画像の注目画素が細線化対象であるか判断し（ステップＳ１１）、細線化対象である場合には（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、注目画素が文字部であるか判断し（ステップＳ１２）、文字部である場合には（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、細線化する処理を施し（ステップＳ１３）、文字部でない場合には（ステップＳ１２：Ｎｏ）、細線化を弱めた処理を施す（ステップＳ１４）。これにより、文字部には細線化処理を行って線の太りを防止し尖鋭性のある再現が行え、絵柄部には細線化処理を弱く作用させて階調の連続性や粒状性を向上できる。
【選択図】　　　　図７

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、デジタル複写機等に用いられ、入力された画像に対し画像処理を行う画像処理方法に関し、特に、画像に含まれる黒画像を細線化や孤立点ノイズの除去を行い画像品質の向上を図った画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理方法の１つとして、画像に含まれる黒画像を細線化する画像処理方法がある。この細線化により文字部では太りを防止して尖鋭性の再現が可能となり、絵柄部（網点部）では階調性や粒状性の劣化を防止できるようになる。従来、黒画像を細線化する技術としては、ある所定のパターンとマッチングする場合に画素濃度を小さくしたり、画素を削除するものがある（例えば、特許文献１，２，３参照。）。また、上記パターンマッチングを行わずに主走査と副走査の細線化処理を行うものがある（例えば、特許文献４参照。）。
【０００３】
次に、他の画像処理方法として、画像に含まれる孤立点除去に関するものがある。この孤立点除去は、ある所定のパターンとマッチングする場合に注目画素を削除する技術がある（例えば、特許文献５参照。）。また、パターンマッチングを行わずに孤立点除去処理を行うものがある（例えば、特許文献６，７参照。）。これらは、注目画素周辺の画素の濃度を利用して、濃度の平均値を用いたり、判定のしきい値を複数有して孤立点ノイズの除去を行うものである。さらに、画像のエッジ量と地肌部検出結果により文字部と絵柄部に分離し、文字部かつ孤立点として検出された画素を孤立点として処理を行うものがある（例えば、特許文献８参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平７−２６２３６９号公報
【特許文献２】
特開２０００−０８５１８１号公報
【特許文献３】
特開２０００−１０３１１７号公報
【特許文献４】
特開平８−０６５５２０号公報
【特許文献５】
特開平５−１１０８４３号公報
【特許文献６】
特開平８−１６３３５６号公報
【特許文献７】
特開平５−３４４３３４号公報
【特許文献８】
特開平９−２４７４６１号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１，２，３に開示されたものは、パターンマッチングのためのパターンを記憶するメモリー素子の増加やマッチング処理時間の増加があり装置が高価なものとなったり、生産性が劣るという問題点があった。
【０００６】
また、特許文献４に開示された技術では文字部（線画部）と絵柄部（網点部）の区別を行わずに原稿全体に一様に細線化処理を施すため、文字部では太りを防止し尖鋭性のある再現が可能であるが、絵柄部では網点を構成する画素が細線化されるため、階調の連続性や粒状性が劣化する問題点があった。
【０００７】
次に、孤立点の除去に関し特許文献５に記載された技術でも、パターンマッチングのためのパターンを記憶するメモリー素子の増加やマッチング処理時間の増加が生じて装置が高価なものとなり、生産性が劣るという問題点があった。
【０００８】
また、特許文献６，７に記載の技術では、文字部と絵柄部に関する判別が行えない欠点があった。また、特許文献８に記載された技術では、エッジ量を算出し１つのしきい値により２つの画像種類（文字部（線画部）と絵柄部（網点部））しか有しておらず、誤判定、誤除去を完全に行えるものではなかった。
【０００９】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、文字部では線の太りを防止し網点部では階調性や粒状性の劣化を防止でき、孤立点ノイズを精度よく除去でき、画像品質の向上を図ることができる画像処理方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明にかかる画像処理方法は、入力された画像の注目画素と周辺画素をそれぞれ検出し、該画像の種類が文書画像であるか、あるいは網点画像であるかを判定する判定工程と、前記判定工程の判定結果に応じて前記注目画素を細線化する処理工程とを含むことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２の発明にかかる画像処理方法は、請求項１に記載の発明において、前記判定工程は、前記画像の注目画素を中心とする複数方向のエッジ量に基づき前記画像の種類を判定することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３の発明にかかる画像処理方法は、請求項１または２に記載の発明において、前記処理工程は、前記判定工程の判定結果が前記文書画像である場合には前記細線化を行い、前記判定結果が網点画像である場合には前記細線化を行わないことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項４の発明にかかる画像処理方法は、請求項１または２に記載の発明において、前記処理工程は、前記判定工程の判定結果が前記文書画像である場合には前記細線化を行い、前記判定結果が網点画像である場合には前記細線化の効果を弱めることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５の発明にかかる画像処理方法は、入力された画像の注目画素と周辺画素をそれぞれ検出し、該画像の種類が文書画像であるか、あるいは網点画像であるかを判定する判定工程と、前記画像の注目画素と周辺画素をそれぞれ検出し、前記画像に含まれる孤立点ノイズを検出する孤立点検出工程と、前記判定工程の判定結果と、前記孤立点検出工程の検出結果に基づき、前記画像に含まれる孤立点ノイズを除去する除去工程とを含むことを特徴とする。
【００１５】
また、請求項６の発明にかかる画像処理方法は、請求項５に記載の発明において、前記判定工程は、前記画像の注目画素を中心とする複数方向のエッジ量に基づき前記画像の種類を判定することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項７の発明にかかる画像処理方法は、請求項５または６に記載の発明において、前記処理工程は、前記判定工程により判定された画像種類別に孤立点の除去能力を変更することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項８の発明にかかる画像処理方法は、請求項６に記載の発明において、前記処理工程は、前記エッジ量別に孤立点の除去能力を変更することを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。図１は、本実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。図にはデジタル複合機（ＭＦＰ）の構成を示した。
【００１９】
原稿を光学的に読み取る読み取りユニット１は、原稿に対するランプ照射の反射光をミラーおよびレンズにより受光素子に集光する。受光素子（本実施の形態ではＣＣＤを例とする）は、センサーボードユニット（ＳＢＵ）２に搭載され、ＣＣＤに於いて電気信号に変換された画像信号はデジタル信号に変換された後、センサーボードユニット２から出力される。
【００２０】
センサーボードユニット２から出力される画像信号は、デジタル信号とバスとのインターフェースを一括管理し、またデジタル信号の処理を分担する画像データ制御部３に入力される。機能デバイスおよびデータバス間における画像データの伝送は画像データ制御部３が全て制御する。画像データ制御部３は、画像データに関し、センサーボードユニット２，パラレルバス４，デジタル変換された画像信号に対し画像処理を行うプログラマブルな演算処理手段（以下、画像処理プロセッサー５と称す）間のデータ転送，本実施の形態の全体制御を司るシステムコントローラー６，画像データに対するプロセスコントローラー７間の通信を行う。
【００２１】
センサーボードユニット２からの画像信号は、画像データ制御部３を経由して画像処理プロセッサー５に転送され、光学系およびデジタル信号への量子化に伴う信号劣化（スキャナー系の信号劣化とする）を補正し、再度画像データ制御部３へ出力される。
【００２２】
次に、メモリーに蓄積し画像読み出し時に付加的な処理、例えば画像方向の回転、画像の合成等を行う場合の画像データの流れを説明する。画像処理プロセッサー５から画像データ制御部３へ転送されたデータは、画像データ制御部３からパラレルバス４を経由して画像メモリーアクセス制御部８に送られる。ここではシステムコントローラー６の制御に基づき、画像データとメモリーモジュール９のアクセス制御，外部ＰＣ（パソコン）１０のプリント用データの展開，メモリー有効活用のための画像データの圧縮／伸張を行う。
【００２３】
画像メモリーアクセス制御部８へ送られたデータは、データ圧縮後にメモリーモジュール９へ蓄積され、蓄積データを必要に応じて読み出す。読み出しデータは伸張し、本来の画像データに戻し画像メモリーアクセス制御部８からパラレルバス４経由で画像データ制御部３へ戻される。
【００２４】
画像データ制御部３から画像処理プロセッサー５への転送後は、画質処理およびビデオデータ制御部１１でのパルス制御を行い、作像ユニット１２に於いて転写紙上に再生画像を形成する。画像データの流れに於いて、パラレルバス４および画像データ制御部３でのバス制御により、ＭＦＰの機能を実現する。
【００２５】
ＦＡＸ送信機能は、読み取り画像データを画像処理プロセッサー５にて画像処理を実施し、画像データ制御部３およびパラレルバス４を経由してファクシミリ制御ユニット１３へ転送する。ファクシミリ制御ユニット１３にて通信網へのデータ変換を行い、公衆回線１４へＦＡＸデータとして送信する。
【００２６】
ＦＡＸ受信は、公衆回線１４からの回線データをファクシミリ制御ユニット１３にて画像データへ変換し、パラレルバス４および画像データ制御部３を経由して画像処理プロセッサー５へ転送される。この場合、特別な画質処理は行わず、ビデオデータ制御部１１においてドット再配置およびパルス制御を行い、作像ユニット１２に於いて転写紙上に再生画像を形成する。
【００２７】
複数ジョブ、例えばコピー機能，ＦＡＸ送受信機能，プリンター出力機能が並行に動作する状況に於いて、読み取りユニット１、作像ユニット１２およびパラレルバス４使用権のジョブへの割り振りをシステムコントローラー６およびプロセスコントローラー７にて制御する。プロセスコントローラー７は画像データの流れを制御し、システムコントローラー６は、システム全体を制御し、各リソースの起動を管理する。ＭＦＰの機能選択は、操作パネル１５にて選択入力し、コピー機能、ＦＡＸ機能等の処理内容を設定する。
【００２８】
システムコントローラー６とプロセスコントローラー７は、パラレルバス４，画像データ制御部３およびシリアルバス１６を介して相互に通信を行う。画像データ制御部３内に於いてパラレルバス４とシリアルバス１６とのデータインターフェースのためのデータフォーマット変換を行う。
【００２９】
（実施の形態１）
本実施の形態１における細線化処理の工程とエッジ量検出の工程は、画像処理プロセッサー５が実行する。以下、これらの処理について説明する。
【００３０】
図２は、細線化の処理工程を説明するための図である。（ａ）に示すように、ＤＯ画素を中心として前後左右の画素がそれぞれＤｕｐ，Ｄｄｗ，Ｄｌｔ，Ｄｒｔであるとする。そして（ｂ）に示すように、ＤＯ画素については、左右の画素Ｄｌｔ，Ｄｒｔの濃度に基づき、
【００３１】
Ｄｌｔ＞しきい値上限
Ｄｒｔ＜しきい値下限
が成り立つ場合は、ＤＯ画素濃度を図３に示す条件（補正式）に基づき濃度値を下げる方向に補正する。
【００３２】
図３は、細線化を行う際の内容を説明するための図表である。（ａ）は主走査方向，（ｂ）は副走査方向の細線化が図表化されている。各図表には、処理レベル（１，２）と、各処理レベル別の検出条件および補正式を記載した。補正式にあるように、細線化１の処理レベルでは０．７５倍の細線化を行い、細線化２の処理レベルでは０．５倍の細線化を行う。この結果細線化が実現される。
【００３３】
検出条件にあるように、細線化対象のエッジは、ｓｆｍｕｔｈ，ｓｆｍｄｔｈ（主走査）、ｓｆｓｕｔｈ，ｓｆｓｄｔｈ（副走査）としてプログラマブルに設定されたしきい値により検出される。
【００３４】
図４は、エッジ量検出にかかる構成を示すブロック図である。図３の検出条件により検出された細線化候補の画素は、次にエッジ量検出手段２０のエッジ量検出工程によってエッジ量が求められる。エッジ量は、縦，横，斜めの合計４方向の１次微分フィルタ２１ａ〜２１ｄによりエッジ量が求められる。１次微分フィルタ２１ａ〜２１ｄの出力はそれぞれ絶対値化部２２で絶対値化された後、最大値検出部２３で４方向のうち最大値Ｅが検出され、この後ビットシフト部２４で所定ビット（８ビット，２５６階調）化して出力される。
【００３５】
図５は、フィルタ係数を示す図である。（ａ）〜（ｄ）には、それぞれ縦，横，斜め２方向のエッジに関するフィルタ係数が示されている。エッジ量をプログラマブルに設定されるしきい値と比較し、しきい値より大きい場合は文字部、小さい場合は網点部（絵柄部）と判定される。
【００３６】
図６は、細線化対象の判別処理を示すフローチャートである。上記エッジ量の判定において網点部（絵柄部）と判定された画素には細線化対象となった画素であっても細線化を行わない。
【００３７】
まず、注目画素が細線化対象であるか判断し（ステップＳ１）、細線化対象である場合のみ（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、次に進み、非対象の場合（ステップＳ１：Ｎｏ）、終了する。次に、注目画素が文字部であるか判断し（ステップＳ２）、文字部でない（網点部）場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、終了する。文字部の場合には（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、細線化処理を実行する（ステップＳ３）。
【００３８】
図７は、細線化処理時における処理レベルの判別処理を示すフローチャートである。上記エッジ量の判定において文字部と判定された画素には細線化対象となった画素であれば例えば細線化２の処理を施し、網点部（絵柄部）と判定された画素には細線化対象となった画素であれば例えば細線化１（細線化２よりも効果が弱い）の処理を施す。
【００３９】
まず、注目画素が細線化対象であるか判断し（ステップＳ１１）、細線化対象である場合のみ（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、次に進み、非対象の場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、終了する。次に、注目画素が文字部であるか判断し（ステップＳ１２）、文字部である場合には（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、細線化２の処理（図３参照）を施し（ステップＳ１３）、文字部でない場合には（ステップＳ１２：Ｎｏ）、細線化１の処理（図３参照）を施す（ステップＳ１４）。
【００４０】
以上説明した実施の形態１によれば、文字部に対する細線化処理を行って太りを防止し尖鋭性のある再現が可能となり、絵柄部については細線化処理を行わないか、あるいは弱く作用させることができるため、階調の連続性や粒状性を向上でき、これらを簡単な処理で実行できるようになる。
【００４１】
（実施の形態２）
本実施の形態２における孤立点の検出、除去工程とエッジ量検出の工程は、画像処理プロセッサー５が実行する。以下、これらの処理について説明する。図８は、孤立点検出の処理を説明するための図である。図示のように、注目画素Ｃの周辺に黒画素が存在しない場合、注目画素Ｃは孤立点であると判定する。
【００４２】
図示の例では、注目画素Ｃの全周囲に対して１画素分の非検出画素を設けて周辺画素を検出し、また、注目画素の左右方向については所定画素列分の検出を行っている。孤立点検出のアルゴリズムは、以下に示すマトリクス内で、注目画素Ｃを判定する際にＡ１〜Ａ３６までの周辺画素の黒レベル値を用いて以下のように行う。
【００４３】
（Ａ１＜しきい値１）ＡＮＤ（Ａ２＜しきい値１）ＡＮＤ（Ａ３＜しきい値１）ＡＮＤ・・・（Ａ１０＜しきい値１）ＡＮＤ（Ａ２７＜しきい値１）ＡＮＤ（Ａ２８＜しきい値１）ＡＮＤ（Ａ２９＜しきい値１）ＡＮＤ・・・（Ａ３６＜しきい値１）
【００４４】
かつ、（Ａ１１＜しきい値２）ＡＮＤ（Ａ１２＜しきい値２）ＡＮＤ（Ａ１３＜しきい値２）ＡＮＤ・・・（Ａ２５＜しきい値２）
【００４５】
ならばＣは孤立点である。なお、しきい値１、しきい値２は同じ値であってもよい。
【００４６】
また、図８の検出工程により検出された孤立点除去候補の画素は、前述した図４に示すエッジ量検出手段２０によって縦、横、斜めの計４方向の１次微分フィルタ２１によりエッジ量が求められ、最大値Ｅが出力される。また、フィルタ係数は前述した図５記載のものと同様であり、これらの説明は省略する。
【００４７】
図９は、検出されたエッジ量の膨張にかかる処理を示すブロック図である。上記処理により検出されたエッジ量Ｅは、膨張処理部３０の４値化部３１によりしきい値ｔｈ０，ｔｈ１，ｔｈ２を用いて４値化し、２ビットの信号を作成する。この後、膨張部３２で膨張処理を行う。
【００４８】
４値化部３１に設定されるしきい値ｔｈ０，ｔｈ１，ｔｈ２は、プログラムにより設定されるデータであり以下の関係を有する。
【００４９】
２５５≧ｔｈ０＞ｔｈ１＞ｔｈ２≧０
【００５０】
しきい値ｔｈ０〜２５５の範囲のエッジ量をもつ画素には、２ビットの「１１」（以下Ｅ３）、
しきい値ｔｈ１〜ｔｈ０の範囲のエッジ量をもつ画素には、２ビットの「１０」（以下Ｅ２）、
しきい値ｔｈ２〜ｔｈ１の範囲のエッジ量をもつ画素には、２ビットの「０１」（以下Ｅ１）、
しきい値０〜ｔｈ１の範囲のエッジ量をもつ画素には、２ビットの「００」（以下Ｅ０）の信号を作成する。
【００５１】
膨張部３２は、上記２ビットの信号に対し、Ｎ＊Ｍ画素（主走査Ｎ、副走査Ｍ）の中の膨張を行う。この処理は、Ｎ＊Ｍ画素の中央画素のエッジ量をＮ＊Ｍマトリクス内の最大のエッジ量で置き換えるものである。本実施の形態では例えば、７×５の膨張を行う。
【００５２】
孤立点、文字などは、絵柄部や網点部に比較して注目画素の周囲に画素が存在する確率が低いため、総じてエッジ量が大きくなる。そのため孤立点や文字部などがＥ３、Ｅ２になるようにしきい値ｔｈ２，ｔｈ１を選ぶことが好ましい。絵柄部や網点部に関しては、Ｅ１になるようにしきい値ｔｈ０を選ぶことが好ましい。
【００５３】
図１０は、孤立点除去の判別処理の一例を示すフローチャートである。前記エッジ量のＥ３は孤立点である確率が高いため、図８に示した孤立点検出のためのしきい値（Ａ１〜Ａ３６）を大きく設定し、孤立点の検出および除去能力を高めておく。また、前記エッジ量のＥ１は、絵柄、網点部の確率が高いため、孤立点除去を行わないかまたは図８の孤立点検出のためのしきい値（Ａ１〜Ａ３６）を小さく設定し、孤立点検出、除去能力を弱めておく。前記エッジ量のＥ２の部分は、文字部である確率が高いため、前記Ｅ３とＥ１部分の中間程度に孤立点検出および除去能力を設定しておくことが好ましい。
【００５４】
まず、注目画素が孤立点除去対象であるか判断する（ステップＳ２１）。非除去対象であれば（ステップＳ２１：Ｎｏ）、終了する。除去対象であれば（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、注目画素のエッジ量を検出する（ステップＳ２２）。エッジ量がＥ０であれば、孤立点除去を行わない（ＯＦＦ，ステップＳ２３）。エッジ量がＥ１であれば、孤立点除去を弱める（しきい値を小さく設定する，ステップＳ２４）。エッジ量がＥ２であれば、孤立点除去を中間値にする（Ｅ３とＥ１の中間程度の設定，ステップＳ２５）。エッジ量がＥ３であれば、孤立点除去を強める（しきい値を大きく設定する，ステップＳ２６）。
【００５５】
以上のように実施の形態２によれば、簡単な方法で孤立点、文字部、絵柄部等の判定が可能になり、孤立点の誤除去を防止できるようになる。
【００５６】
なお、本実施の形態で説明した細線化および孤立点の除去に関する方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【００５７】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、画像の文字部に対しては細線化を行い線の太りを防止して尖鋭性のある再現が可能となる。同時に、絵柄部に対しては細線化処理を行わないか、または弱く作用させることができるようになり、階調の連続性や粒状性の向上が図れるという効果を奏する。
【００５８】
また、文字部と絵柄部の判定を行い、孤立点ノイズを精度よく除去できるため、孤立点の誤除去を防止可能となる。上記処理は画像種別の判定に基づき簡単な処理で行えるようになる。これらにより、画像処理時の品質向上を図ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】細線化の処理工程を説明するための図である。
【図３】細線化を行う際の内容を説明するための図表である。
【図４】エッジ量検出にかかる構成を示すブロック図である。
【図５】フィルタ係数を示す図である。
【図６】細線化対象の判別処理を示すフローチャートである。
【図７】細線化処理時における処理レベルの判別処理を示すフローチャートである。
【図８】孤立点検出の処理を説明するための図である。
【図９】検出されたエッジ量の膨張にかかる処理を示すブロック図である。
【図１０】孤立点除去の判別処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　読み取りユニット
２　センサーボードユニット
３　画像データ制御部
５　画像処理プロセッサー
６　システムコントローラー
７　プロセスコントローラー
８　画像メモリーアクセス制御部
９　メモリーモジュール
１１　ビデオデータ制御部
１２　作像ユニット
２０　エッジ量検出手段
２１　１次微分フィルタ
２２　絶対値化部
２３　最大値検出部
２４　ビットシフト部
３０　膨張処理部
３１　４値化部
３２　膨張部

Claims (8)

1. 入力された画像の注目画素と周辺画素をそれぞれ検出し、該画像の種類が文書画像であるか、あるいは網点画像であるかを判定する判定工程と、
   前記判定工程の判定結果に応じて前記注目画素を細線化する処理工程と、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
2. 前記判定工程は、前記画像の注目画素を中心とする複数方向のエッジ量に基づき前記画像の種類を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記処理工程は、前記判定工程の判定結果が前記文書画像である場合には前記細線化を行い、前記判定結果が網点画像である場合には前記細線化を行わないことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
4. 前記処理工程は、前記判定工程の判定結果が前記文書画像である場合には前記細線化を行い、前記判定結果が網点画像である場合には前記細線化の効果を弱めることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
5. 入力された画像の注目画素と周辺画素をそれぞれ検出し、該画像の種類が文書画像であるか、あるいは網点画像であるかを判定する判定工程と、
   前記画像の注目画素と周辺画素をそれぞれ検出し、前記画像に含まれる孤立点ノイズを検出する孤立点検出工程と、
   前記判定工程の判定結果と、前記孤立点検出工程の検出結果に基づき、前記画像に含まれる孤立点ノイズを除去する除去工程と、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
6. 前記判定工程は、前記画像の注目画素を中心とする複数方向のエッジ量に基づき前記画像の種類を判定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
7. 前記処理工程は、前記判定工程により判定された画像種類別に孤立点の除去能力を変更することを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理方法。
8. 前記処理工程は、前記エッジ量別に孤立点の除去能力を変更することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。

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