JP2004228745A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】種々の大きさや形状の孤立点が混在している場合でも，孤立点の検出を適切に行い，その検出結果により良好な画像処理を行うことができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】この画像処理装置は，黒孤立点を検出する黒孤立点判別部１２と白孤立点を検出する白孤立点判別部１３とを含む孤立点検出部１１を有する。黒孤立点判別部１２は，各サイズの縮小フィルタにより縮小処理を施す３×３ｍａｘ処理部２１，５×５ｍａｘ処理部２２，７×７ｍａｘ処理部２３と，黒孤立点認識部１４を有する。黒孤立点認識部１４は，入力画像データ中の黒孤立点を判別する黒孤立点フィルタ部２４Ａと，各縮小フィルタにより縮小された画像データ中の黒孤立点を判別する各黒孤立点フィルタ部２４Ｂ，２４Ｃ，２４Ｄと，それらのフィルタ部２４Ａ〜２４Ｄの判別結果の論理和を取るＯＲ処理部２５とを有する。
【選択図】 図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，画像データから孤立点を検出することにより画像処理を行う画像処理装置に関する。さらに詳細には，デジタル式の複写機などに適用され，読み込んだ画像データ中における孤立点の検出を通じて画像処理を行う画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より，デジタル式の複写機などにおいては，原稿を読み込んだ画像データに対し，文字画像領域，網点画像領域，濃淡画像領域等の判別を行う。より良好な出力画像を得るために，その領域の特性に応じて，エッジ強調やスムージング等の適切な画像処理を行うのである。そのうち，網点画像領域の判別には，一般に，所定領域中にある孤立点の個数を所定値と比較する方法が用いられる。そのために，まず，画像データ中の孤立点を検出する。
【０００３】
従来，孤立点の検出は，例えばある画素を中心とした５×５等の所定の画素サイズのフィルタによって，その画素の画像データが，周囲の他の画素のいずれよりも小さい（黒孤立点）またはいずれよりも大きい（白孤立点）ことによって行われていた。以下では，画像データとは明度値であるとする。従って，値が大きい方が白い画素である。しかし，画像の解像度が上昇し，画素に対する孤立点の大きさが相対的に大きくなった場合には，上記のような一定の画素サイズのフィルタでは検出できなくなる。そこで，孤立点の大きさを小さくする各種の処理を行うことにより，高解像度の画像でも孤立点を検出できる技術が提案されている（特許文献１参照。）。
【０００４】
この技術では，孤立点の大きさを小さくする処理として，間引き処理とオープニング処理とが提案されている。間引き処理は，画像データを所定画素ごとに間引いて画素数を減らす処理方法である。また，オープニング処理は，各画素を中心とした３×３画素の最大フィルタ（黒孤立点用）あるいは最小フィルタ（白孤立点用）を適用して，その画素の画像データを，そのフィルタ中の最大値または最小値に書き換える方法である。これにより，孤立点を小さくして，孤立点の検出を行うのである。これらの処理によって，高解像度の画像からも孤立点が検出できるようになった。
【０００５】
【特許文献１】
特開２０００−５９６１５号公報（第６，８頁，第８，１７図）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，前記した従来の画像処理装置では，次のような問題点があった。一般に網点原稿では，孤立点の個々の大きさや画像中の孤立点の密度を変更することによって階調を表現している。しかし，濃度５０％前後の階調の網点画像や複写の繰り返しによって画質の劣化が発生した画像では，隣接する孤立点同士の辺縁部がぼけてくっついてしまうことがある。このようにくっついてしまった画像データに対して間引き処理を行うと，複数の孤立点が全体で１つの孤立点と判断されたり，または，孤立点と判断されなかったりするおそれがあった。
【０００７】
また，あるいは，オープニング処理では３×３画素のフィルタを使用しているため，大きさが１〜２画素の孤立点は消去されてしまう。すなわち，解像度があまり大きくない画像や，種々の大きさの孤立点が混在している画像に対してこの方法を適用すると，孤立点の数が正確に把握できないおそれがあった。そして，このように孤立点の個数を誤判断された場合，その領域が網点領域であることが判別できなくなるおそれがあるという問題点があった。
【０００８】
本発明は，前記した従来の画像処理装置が有する問題点を解決するためになされたものである。すなわちその課題とするところは，種々の大きさや形状の孤立点が混在している場合でも，孤立点の検出を適切に行い，その検出結果により良好な画像処理を行うことができる画像処理装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この課題の解決を目的としてなされた本発明の画像処理装置は，画像データから孤立点を抽出し，その抽出結果に応じた画像処理を行う画像処理装置であって，入力画像データに第１の縮小処理を施す第１縮小手段と，入力画像データに第２の縮小処理を施す第２縮小手段と，第１の縮小処理を施された画像データ及び第２の縮小処理を施された画像データに基づいて，入力画像データ中の孤立点を認識する孤立点認識手段とを有するものである。
【００１０】
本発明の画像処理装置によれば，入力画像データは第１縮小手段と第２縮小手段とによってそれぞれ縮小処理が施される。もともと異なる大きさであった孤立点が，各縮小手段のいずれかによって孤立点認識手段の認識に適した大きさに縮小される。そして，孤立点認識手段によってその縮小された画像データ中の孤立点が認識される。従って，孤立点のもともとの大きさに拘わらず，孤立点と認識される。これにより，種々の大きさや形状の孤立点が混在している場合でも，孤立点の検出を適切に行い，その検出結果により良好な画像処理を行うことができる。
【００１１】
また，本発明の画像処理装置において，第１縮小手段は，入力画像データに第１の縮小フィルタにより第１の縮小処理を施し，第２縮小手段は，入力画像データに第２の縮小フィルタにより第２の縮小処理を施し，第１の縮小フィルタ及び第２の縮小フィルタは，注目画素の周囲の所定領域内の画素のデータの最小値もしくは最大値を出力するものであり，それらの所定領域のサイズが互いに異なるものであることが望ましい。
このようにすれば，注目画素のデータが，各縮小フィルタの所定領域内の最小値もしくは最大値でない場合には，最小値もしくは最大値に置き換えられる。従って，例えば孤立点の辺縁部等は，その周辺の地色に置き換えられる。すなわち，そのフィルタの所定領域の大きさに応じて，境界部分の画素のデータが変更されるので孤立点が縮小される。
【００１２】
また，本発明の画像処理装置において，孤立点認識手段は，第１の縮小処理を施された画像データ中の孤立点を判別する第１孤立点判別手段と，第２の縮小処理を施された画像データ中の孤立点を判別する第２孤立点判別手段と，第１孤立点判別手段の判別結果と第２孤立点判別手段の判別結果との論理和を取るＯＲ手段とを有することが望ましい。
このようにすれば，第１縮小手段と第２縮小手段とによってそれぞれ縮小処理が施された画像データから，それぞれ孤立点が判別される。さらに，ＯＲ手段によって各孤立点判別手段の判別結果の論理和が取られるので，いずれかの孤立点判別手段によって判別されれば，その結果はＯＲ手段によって取得される。従って，もともと異なる大きさであった孤立点でも，それぞれ孤立点として判別される。
【００１３】
また，本発明の画像処理装置において，孤立点認識手段は，入力画像データ中の孤立点を判別する第３孤立点判別手段をさらに有し，ＯＲ手段は，第１孤立点判別手段の判別結果，第２孤立点判別手段の判別結果及び第３孤立点判別手段の判別結果の論理和を取ることが望ましい。
このようにすれば，初めから縮小する必要のない大きさの孤立点も第３孤立点判別手段によって判別されるからである。
【００１４】
また，本発明の画像処理装置において，孤立点認識手段により認識された孤立点に基づいて，網点領域を判別する網点判別手段をさらに有することが望ましい。
このようにすれば，種々の大きさや形状の孤立点が混在している場合でも，孤立点の検出が適切に行われるので，より良好に網点領域の判別を行うことができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下，本発明を具体化した一実施の形態について，図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態は，デジタル複写機等に搭載され，読み込んだ画像データから孤立点を検出する画像処理装置である。
【００１６】
本実施の形態の画像処理装置１０は，その概略構成を図１に示すように，画像入力部１，色変換部２，領域判別部３，文字エッジ判別部４，網点判別部５，エッジ再生部６，画像出力部７を有する。この画像処理装置１０は，画像入力部１で画像データを入力し，その入力した画像データに各種の処理を施して，画像出力部７によって出力するものである。
【００１７】
画像入力部１から画像出力部７に至る間で行われる各種の処理には，以下のものがある。色変換部２は，入力された画像データの色空間を出力系の色空間へと変換する処理部分である。領域判別部３は，画像中のエッジや孤立点を検出し，属性分離を行う処理部分である。本発明のポイントであり後で詳しく説明する孤立点検出処理は，この領域判別部３の中にある孤立点検出部１１によって行われる。文字エッジ判別部４は，領域判別部３で検出されたエッジのうち文字エッジを判別し，その文字エッジに属する各画素にエッジフラグを立てる処理部分である。網点判別部５は，領域判別部３で検出された孤立点に基づいて網点領域を判別し，網点フラグを立てる処理部分である。
【００１８】
エッジ再生部６は，文字エッジ判別部４や網点判別部５において判別された各領域に対する属性フラグに従って，色変換部２によって色変換された画像データを処理する処理部分である。例えば，文字エッジ領域と判別された部分に対しては，エッジ強調を行って文字の輪郭を強調する。あるいは，網点領域と判断された部分に対しては，スムージング処理を行う。これによって，より良好な出力画像を得るのである。
【００１９】
次に，孤立点検出処理を行う孤立点検出部１１について説明する。孤立点検出部１１は，その概略構成を図２に示すように，同様の形式の黒孤立点判別部１２と白孤立点判別部１３との両方を備えている。黒孤立点判別部１２は，それぞれサイズの異なる縮小フィルタによって縮小処理を施す縮小手順を行う３×３ｍａｘ処理部２１と５×５ｍａｘ処理部２２と７×７ｍａｘ処理部２３との３種類のｍａｘ処理部を有している。さらに，それぞれ同一構成であり，画像データ中の黒孤立点を判別する孤立点判別手順を行う４つの黒孤立点フィルタ部２４Ａ，２４Ｂ，２４Ｃ，２４Ｄを有している。さらに，黒孤立点フィルタ部２４Ａ〜２４Ｄの判別結果の論理和を取るＯＲ手順を行うＯＲ処理部２５を有している。この黒孤立点フィルタ部２４Ａ〜２４ＤとＯＲ処理部２５とによって黒孤立点認識部１４が構成されている。
【００２０】
また，白孤立点判別部１３は，それぞれサイズの異なる縮小フィルタによって縮小処理を施す縮小手順を行う３×３ｍｉｎ処理部３１と５×５ｍｉｎ処理部３２と７×７ｍｉｎ処理部３３との３種類のｍｉｎ処理部を有している。さらに，それぞれ同一構成であり，画像データ中の白孤立点を判別する孤立点判別手順を行う４つの白孤立点フィルタ部３４Ａ，３４Ｂ，３４Ｃ，３４Ｄを有している。さらに，白孤立点フィルタ部３４Ａ〜３４Ｄの判別結果の論理和を取るＯＲ手順を行うＯＲ処理部３５を有している。この白孤立点フィルタ部３４Ａ〜３４ＤとＯＲ処理部３５とによって白孤立点認識部１５が構成されている。
【００２１】
まず，孤立点検出部１１における処理全体の流れについて説明する。図２に示すように，孤立点検出部１１に入力された各画素の画像データは，黒孤立点判別部１２と白孤立点判別部１３との両方へそれぞれ入力される。そのうち，黒孤立点判別部１２に入力された画像データは，次の４通りの処理ルート２６，２７，２８，２９へそれぞれ送られる。
（１）そのまま黒孤立点フィルタ部２４Ａに入力される（処理ルート２６）。
（２）３×３ｍａｘ処理部２１で変換されて黒孤立点フィルタ部２４Ｂに入力される（処理ルート２７）。
（３）５×５ｍａｘ処理部２２で変換されて黒孤立点フィルタ部２４Ｃに入力される（処理ルート２８）。
（４）７×７ｍａｘ処理部２３で変換されて黒孤立点フィルタ部２４Ｄに入力される（処理ルート２９）。
これらの４通りの処理ルート２６〜２９でそれぞれ行われた判別処理の結果が，ＯＲ処理部２５に入力される。そして，各処理ルート２６〜２９のいずれかの結果が「１」であれば，その画素は黒孤立点であると判別される。白孤立点判別部１３についても同様である。
【００２２】
次に，各３種類のｍａｘ処理部２１〜２３およびｍｉｎ処理部３１〜３３について説明する。名称中のｎ×ｎはそれぞれフィルタの大きさを表している。各ｍａｘ処理部は，注目画素の画像データを，その画素を中心としたフィルタ中の最大値に置き換えるものである。例えば，３×３ｍａｘ処理部２１では，注目画素の画像データは，その周囲の３×３画素中の最も白い画素の画像データに置き換えられる。また，各ｍｉｎ処理部３１〜３３は，それぞれフィルタ中の最小値と置き換えるものである。
【００２３】
この各処理部によれば，孤立点の大きさがフィルタサイズに応じて縮小される。例えば，各ｍａｘ処理部による黒孤立点の縮小程度はおよそ次の通りである。３×３ｍａｘ処理部２１では，３×３画素の孤立点が１×１画素の孤立点とされる。５×５ｍａｘ処理部２２では，５×５画素の孤立点が１×１画素の孤立点とされる。７×７ｍａｘ処理部２３では，７×７画素の孤立点が１×１画素の孤立点とされる。その一方で，それぞれフィルタサイズより小さい孤立点は消されてしまう。すなわち，３×３画素〜８×８画素の黒孤立点は，この各ｍａｘ処理部２１〜２３のいずれかの縮小結果のうちに，１×１画素〜２×２画素の黒孤立点となるものがある。この点，各ｍｉｎ処理部においても同様である。
【００２４】
ここで，フィルタサイズが７×７画素までであるのは，次の理由による。一般的な網点原稿では，スクリーン線数が６５線（ラインペア／インチ）以上の網点が使用される。そのうち，孤立点サイズが最大となる６５線５０％網点では，入力解像度８５０ｄｐｉで入力した場合，計算上６．５画素角程度の大きさの孤立点となる。そこで，原稿のにじみや読取時のぼけを考慮に入れても，８×８画素まで対応できれば十分である。さらには，低線数の網点ではモアレが発生しにくいので，これより大きい孤立点は判別できなくても問題が少ないという理由もある。
【００２５】
次に，黒孤立点フィルタ部２４Ａ〜２４Ｄと白孤立点フィルタ部３４Ａ〜３４Ｄについて説明する。各黒孤立点フィルタ部２４Ａ〜２４Ｄおよび各白孤立点フィルタ部３４Ａ〜３４Ｄは，図３に示すように，注目画素（ｄ３３）を中心とした（ａ）３×３フィルタ４１と（ｂ）５×５フィルタ４２との２つのフィルタを有している。そして，黒孤立点フィルタ部２４Ａ〜２４Ｄでは，３×３フィルタ４１による第１判別結果（Ｂ３３１）と，５×５フィルタ４２による第２判別結果（Ｂ３３２）とから，そのいずれかが「１」であれば，注目画素（ｄ３３）は黒孤立点であると判別する。いずれの結果も「０」である場合には，黒孤立点ではないと判別する。図３中で，「ｄｍｎ」は，ｍｎ画素の画像データを表している。ここでは，黒孤立点フィルタ部２４について説明する。
【００２６】
３×３フィルタ４１は，注目画素に対し次式の処理を行う。ここで，ｏｆｆｓｅｔ１は，所定のしきい値である。
ＩＦ（ｄ３３≦ｍｉｎ（ｄ２２，ｄ２３，ｄ２４，ｄ３２，ｄ３４，ｄ４２，ｄ４３，ｄ４４）−ｏｆｆｓｅｔ１）Ｂ３３１＝１；
ＥＬＳＥ Ｂ３３１＝０；
すなわち，注目画素を取り囲む８画素の画像データの最小値からｏｆｆｓｅｔ１を減算した結果（Ａ１）と注目画素の画像データ（ｄ３３）とを比較する。ｄ３３がＡ１以下であれば注目画素の第１判別結果（Ｂ３３１）を「１」とし，そうでなければ「０」とする。
【００２７】
また，５×５フィルタ４２では，次式の処理を行う。ここで，ｏｆｆｓｅｔ２，ｏｆｆｓｅｔ３は，所定のしきい値であり，ｏｆｆｓｅｔ１とはそれぞれ異なっていてもよい。
ＩＦ｛（ａｖｅｒａｇｅ（ｄ２２，ｄ２３，ｄ２４，ｄ３２，ｄ３３，ｄ３４，ｄ４２，ｄ４３，ｄ４４）≦ｍｉｎ（ｄ１１，ｄ１２，ｄ１３，ｄ１４，ｄ１５，ｄ２１，ｄ２５，ｄ３１，ｄ３５，ｄ４１，ｄ４５，ｄ５１，ｄ５２，ｄ５３，ｄ５４，ｄ５５）−ｏｆｆｓｅｔ２）
ａｎｄ
（ｄ３３≦ｍｉｎ（ｄ１１，ｄ１２，ｄ１３，ｄ１４，ｄ１５，ｄ２１，ｄ２５，ｄ３１，ｄ３５，ｄ４１，ｄ４５，ｄ５１，ｄ５２，ｄ５３，ｄ５４，ｄ５５）−ｏｆｆｓｅｔ３）
ａｎｄ
（ｄ３３＝ｍｉｎ（ｄ２２，ｄ２３，ｄ２４，ｄ３２，ｄ３３，ｄ３４，ｄ４２，ｄ４３，ｄ４４））｝Ｂ３３２＝１；
ＥＬＳＥ Ｂ３３２＝０；
【００２８】
すなわち，次の３つの条件をすべて満たした場合に，注目画素の第２判別結果（Ｂ３３２）を「１」とする。それ以外は「０」とする。第１の条件は，注目画素を中心とする３×３画素の画像データの平均値（Ａ２）と，上記９画素の周囲を囲む１６画素の画像データの最小値からｏｆｆｓｅｔ２を減算した結果（Ａ３）とを比較し，Ａ２がＡ３以下であることである。第２の条件は，注目画素の画像データ（ｄ３３）と上記１６画素の画像データの最小値からｏｆｆｓｅｔ３を減算した結果（Ａ４）とを比較し，ｄ３３がＡ４以下であることである。第３の条件は，注目画素の画像データ（ｄ３３）が，注目画素を中心とする９画素の画像データの最小値と等しいことである。
【００２９】
ここで，第３の条件は，１画素より大きい孤立点に含まれる２画素以上を，それぞれ孤立点とカウントすることを防止するために加えられている。フィルタ内の２画素以上が同じ最小値を有する場合には，さらに１つに絞り込むようにするとよい。
【００３０】
これらの各フィルタ４１，４２は，次のように機能する。３×３フィルタ４１では，注目画素が１×１画素の黒孤立点である場合に，第１判別結果（Ｂ３３１）の「１」が得られる。５×５フィルタ４２では，注目画素が３×３画素までの黒孤立点である場合に，第２判別結果（Ｂ３３２）の「１」が得られる。黒孤立点フィルタ部２４では，第１判別結果（Ｂ３３１）と第２判別結果（Ｂ３３２）とのいずれかが「１」であれば，注目画素（ｄ３３）は黒孤立点であると判別するので，１×１画素〜３×３画素までの黒孤立点が判別される。
【００３１】
なお，ここでは黒孤立点について説明したが，白孤立点についても同様に判別される。白孤立点について判別する白孤立点フィルタ部３４Ａ〜３４Ｄも，上記の黒孤立点フィルタ部２４Ａ〜２４Ｄと同様に２サイズのフィルタを有している。それらのフィルタは，上記の３×３フィルタ４１あるいは５×５フィルタ４２において，各「ｍｉｎ」を「ｍａｘ」に，各「ｏｆｆｓｅｔ」の減算「−」を加算「＋」に，各判定の「≦」を「≧」にそれぞれ変更したものである。従って，１×１画素〜３×３画素までの白孤立点が判別される。
【００３２】
これにより，図２に示すように，１×１画素〜８×８画素の黒孤立点が処理ルート２６〜２９のいずれかのルートによって，それぞれ１つの黒孤立点として検出される。処理ルート２６では，画像データがそのまま黒孤立点フィルタ部２４Ａに入力されるので，１×１画素〜３×３画素の孤立点が検出される。また，処理ルート２７〜２９では，各ｍａｘ処理部２１〜２３のいずれかで３×３〜８×８画素までの黒孤立点が１×１画素〜２×２画素までに縮小され，黒孤立点フィルタ部２４でそれぞれ黒孤立点として判別される。具体的には，処理ルート２７では，３×３画素〜４×４画素程度であった黒孤立点が検出される。処理ルート２８では，５×５画素〜６×６画素程度であった黒孤立点が検出される。処理ルート２９では，７×７画素〜８×８画素程度であった黒孤立点が検出される。従って，各種の大きさの黒孤立点が混在していても，それぞれ１つの孤立点として検出することが可能となった。白孤立点についても同様である。
【００３３】
また，隣接する孤立点同士の辺縁部がぼけてくっついてしまった場合の処理の例を図４に示す。くっついてしまった孤立点５１は，各ｍａｘ処理部２１〜２３で縮小され，最も濃い部分であった点５２と点５３とに分けられる。さらに黒孤立点フィルタ部２４によって，そのうちの１画素が黒孤立点と判別される。ここでは，点５２は画素５４の位置の黒孤立点として検出され，点５３は画素５５の位置の黒孤立点として検出された。この結果，くっついていた孤立点５１は，画素５４と画素５５との２点の孤立点として検出された。
【００３４】
なお，本実施の形態の画像処理装置では，各画素の画像データは，黒孤立点判別部１２と白孤立点判別部１３との両方へ入力され，両方の結果を得ている。しかし，これらの結果がともに「１」となることはあり得ないので，いずれか先に行った処理にて結果が「１」となった場合，他方の処理は省略してもよい。また，各部内の処理においても，例えば黒孤立点フィルタ部２４Ａ〜２４Ｄは同一構成であるので，１つのみを備えて，各処理部２１〜２３等の結果について順に実行することも可能である。この場合もいずれかの段階で結果「１」が得られれば，それ以降の処理は省略できる。ここでは，処理時間を短縮するために，それぞれフィルタを設けてハード処理を行っているので，いずれの処理も並行して実行している。
【００３５】
以上詳細に説明したように本実施の形態の画像処理装置によれば，３×３画素以上の孤立点は，各ｍａｘ処理部２１〜２３または各ｍｉｎ処理部３１〜３３において２×２画素程度まで縮小される。従って，種々の大きさの孤立点が混在していても，同程度の大きさにそろえられる。さらに，１×１画素〜２×２画素の孤立点は，黒孤立点フィルタ部２４Ａまたは白孤立点フィルタ部３４Ａにおいて，孤立点と判別される。従って，大きさのそろえられた孤立点はそれぞれ１つの孤立点と判別される。これにより，種々の大きさや形状の孤立点が混在している画像データであっても，それぞれを１つの孤立点として検出することが可能であり，孤立点の個数を正確に検出できる画像処理装置となった。
【００３６】
なお，本実施の形態は単なる例示にすぎず，本発明を何ら限定するものではない。したがって本発明は当然に，その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良，変形が可能である。
例えば，本実施の形態では，ハード処理を行っているが，同様の処理をソフト処理とし，各手順を順に行うことも可能である。
また例えば，本実施の形態では，黒孤立点の検出用に４つの処理ルート２６〜２９を用意した。しかし，検出したい孤立点の大きさがある程度限定される場合や，さらに大きい孤立点も検出したい場合等では，このルート数は変更可能である。
また，本実施の形態の画像処理装置は，デジタル複写機に限らず，プリンタ，スキャナ，ファクシミリ等各種の画像処理機能を有する機器に搭載することもできる。
【００３７】
（付記１） コンピュータに，画像データから孤立点を抽出させ，その抽出結果に応じた画像処理を行わせる画像処理プログラムにおいて，コンピュータに，
入力画像データに第１の縮小処理を施す第１縮小手順と，
前記入力画像データに第２の縮小処理を施す第２縮小手順と，
前記第１の縮小処理を施された画像データ及び前記第２の縮小処理を施された画像データに基づいて，前記入力画像データ中の孤立点を認識する孤立点認識手順とを実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【００３８】
（付記２） 付記１に記載する画像処理プログラムにおいて，コンピュータに，
前記第１縮小手順にて，前記入力画像データに第１の縮小フィルタにより前記第１の縮小処理を施させ，
前記第２縮小手順にて，前記入力画像データに第２の縮小フィルタにより前記第２の縮小処理を施させ，
前記第１の縮小フィルタ及び前記第２の縮小フィルタとして，
注目画素の周囲の所定領域内の画素のデータの最小値もしくは最大値を出力するものであり，
それらの前記所定領域のサイズが互いに異なるものを用いることを特徴とする画像処理プログラム。
【００３９】
（付記３） 付記１に記載する画像処理プログラムにおいて，
前記孤立点認識手順は，
前記第１の縮小処理を施された画像データ中の孤立点を判別する第１孤立点判別手順と，
前記第２の縮小処理を施された画像データ中の孤立点を判別する第２孤立点判別手順と，
前記第１孤立点判別手順の判別結果と前記第２孤立点判別手順の判別結果との論理和を取るＯＲ手順とを含むことを特徴とする画像処理プログラム。
【００４０】
（付記４） 付記３に記載する画像処理プログラムにおいて，
前記孤立点認識手順は，前記入力画像データ中の孤立点を判別する第３孤立点判別手順をさらに含み，
コンピュータに，前記第１孤立点判別手順の判別結果，前記第２孤立点判別手順の判別結果及び前記第３孤立点判別手順の判別結果の論理和を取る前記ＯＲ手順を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【００４１】
（付記５） 付記１に記載する画像処理プログラムにおいて，コンピュータに，
前記孤立点認識手順により認識された孤立点に基づいて，網点領域を判別する網点判別手順をさらに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【００４２】
（付記６） 画像データから孤立点を抽出し，その抽出結果に応じた画像処理を行う画像処理装置において，
入力画像データに縮小処理を施す縮小手段と，
前記縮小処理を施された画像データ中の孤立点を判別する第１孤立点判別手段と，
前記入力画像データ中の孤立点を判別する第２孤立点判別手段と，
前記第１孤立点判別手段の判別結果と前記第２孤立点判別手段の判別結果との論理和を取るＯＲ手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【００４３】
（付記７） コンピュータに，画像データから孤立点を抽出させ，その抽出結果に応じた画像処理を行わせる画像処理プログラムにおいて，コンピュータに，
入力画像データに縮小処理を施す縮小手順と，
前記縮小処理を施された画像データ中の孤立点を判別する第１孤立点判別手順と，
前記入力画像データ中の孤立点を判別する第２孤立点判別手順と，
前記第１孤立点判別手順の判別結果と前記第２孤立点判別手順の判別結果との論理和を取るＯＲ手順とを実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【００４４】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように本発明によれば，種々の大きさや形状の孤立点が混在している場合でも，孤立点の検出を適切に行い，その検出結果により良好な画像処理を行うことができる画像処理装置が提供されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】孤立点検出部の概略構成を示すブロック図である。
【図３】黒孤立点フィルタ部の構成を示す説明図である。
【図４】処理結果の例を示す説明図である。
【符号の説明】
５ 網点判別部（網点判別手段）
１０ 画像処理装置
１４ 黒孤立点認識部（孤立点認識手段）
１５ 白孤立点認識部（孤立点認識手段）
２１ ３×３ｍａｘ処理部（縮小手段）
２２ ５×５ｍａｘ処理部（縮小手段）
２３ ７×７ｍａｘ処理部（縮小手段）
２４Ａ 黒孤立点フィルタ部（第３孤立点判別手段）
２４Ｂ，２４Ｃ，２４Ｄ 黒孤立点フィルタ部（第１，第２孤立点判別手段）
２５ ＯＲ処理部（ＯＲ手段）
３１ ３×３ｍｉｎ処理部（縮小手段）
３２ ５×５ｍｉｎ処理部（縮小手段）
３３ ７×７ｍｉｎ処理部（縮小手段）
３４Ａ 白孤立点フィルタ部（第３孤立点判別手段）
３４Ｂ，３４Ｃ，３４Ｄ 白孤立点フィルタ部（第１，第２孤立点判別手段）
３５ ＯＲ処理部（ＯＲ手段）

Claims (5)

1. 画像データから孤立点を抽出し，その抽出結果に応じた画像処理を行う画像処理装置において，
   入力画像データに第１の縮小処理を施す第１縮小手段と，
   前記入力画像データに第２の縮小処理を施す第２縮小手段と，
   前記第１の縮小処理を施された画像データ及び前記第２の縮小処理を施された画像データに基づいて，前記入力画像データ中の孤立点を認識する孤立点認識手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載する画像処理装置において，
   前記第１縮小手段は，前記入力画像データに第１の縮小フィルタにより前記第１の縮小処理を施し，
   前記第２縮小手段は，前記入力画像データに第２の縮小フィルタにより前記第２の縮小処理を施し，
   前記第１の縮小フィルタ及び前記第２の縮小フィルタは，
   注目画素の周囲の所定領域内の画素のデータの最小値もしくは最大値を出力するものであり，
   それらの前記所定領域のサイズが互いに異なるものであることを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１に記載する画像処理装置において，
   前記孤立点認識手段は，
   前記第１の縮小処理を施された画像データ中の孤立点を判別する第１孤立点判別手段と，
   前記第２の縮小処理を施された画像データ中の孤立点を判別する第２孤立点判別手段と，
   前記第１孤立点判別手段の判別結果と前記第２孤立点判別手段の判別結果との論理和を取るＯＲ手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項３に記載する画像処理装置において，
   前記孤立点認識手段は，前記入力画像データ中の孤立点を判別する第３孤立点判別手段をさらに有し，
   前記ＯＲ手段は，前記第１孤立点判別手段の判別結果，前記第２孤立点判別手段の判別結果及び前記第３孤立点判別手段の判別結果の論理和を取ることを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１に記載する画像処理装置において，
   前記孤立点認識手段により認識された孤立点に基づいて，網点領域を判別する網点判別手段をさらに有することを特徴とする画像処理装置。

Images