JP2004274398A - Image processor, image forming device, image processing method, image processing program, and recording medium - Google Patents

Image processor, image forming device, image processing method, image processing program, and recording medium Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide; an image processor capable of subjecting variably magnified image data after variable magnification processing, to proper image processing which doesn't bring about degradation of image quality and prevents the moire; an image forming device provided with the same; an image processing method; a program for causing the image processing method to be executed on a computer; and a recording medium having the program recorded therein. <P>SOLUTION: The image processor is provided with; a variable magnification part 1 for variably magnifying input image data in accordance with a set variable power rate; a document type automatic discrimination part 2 for calculating a frequency of image data subjected to variable magnification processing in the variable magnification part 1; and a control part 3 for switching filter processing to be applied to the image data after variable magnification, on the basis of the frequency calculation result obtained by the document type automatic discrimination part 2 and output characteristics of an image output device 103 for outputting image data. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、周波数(線数)判別結果および画像出力手段の出力特性に基づいて変倍処理を施した変倍後画像データに適切な画像処理を行なう画像処理装置、該画像処理装置を備えた画像形成装置、画像処理方法、該画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、および該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
電子写真プロセスやインクジェット方式を用いた複写機などの画像形成装置は、従来のアナログ式のほかにデジタル式のものが普及している。デジタル画像処理技術の進展によって、カラー画像を高画質に再現するフルカラーのデジタル複写機・複合機などの画像形成装置が製品化されている。
【0003】
デジタル化により、高画質化・高機能化が実現できるようになった反面、デジタル化による問題も生じている。その問題の一つとして、網点で形成されている印刷写真原稿(以下、網点画像と称する)を読み込んだ場合、中間調処理の方法により発生するモアレ(干渉縞)がある。このモアレ関して、様々な対策が提案されている。
【0004】
一般に、網点画像を拡大・縮小などの変倍処理をして再生出力する場合、スキャナ、プリンタ、ディスプレイなどの入出力デバイスの解像度や、網点画像の線数、変倍率などの組み合わせにより、出力画像にモアレが発生する。上記網点画像の線数とは、広い意味では入力画像の周波数特性を指すものであり、網点以外にも誤差拡散処理された画像における周期的な特性を有する部分や、万線で表された画像領域もこれに該当する。
【0005】
上記モアレを抑制する手段としてフィルタ処理が施されるが、何れの組み合わせに対しても一様に平滑化フィルタを適用すると画像全体を不用意にぼかしてしまうため、相当な画質劣化を招くことになる。このような場合、網点画像の線数(網点線数)や変倍率などに応じて画質劣化を引き起こすことなく、かつモアレの発生を防ぐことのできる最適なフィルタ処理を施すことが画質向上の重要なファクターとなる。
【0006】
モアレを抑制するための具体的な対策として、例えば、特開昭61−80971号公報(特許文献1)においては、デジタル画信号をフーリエ変換し、網点の線数に応じたパターンデータと比較することにより原稿の網点線数を判定して、網点線数に応じたフィルタ係数を選択し平滑化処理する画信号処理装置が提案されている。
【0007】
同公報に記載された発明によれば、網点線数に応じた適正な平滑化処理を行なうことができる。しかしながら、同公報に記載された発明では、1)変倍処理に対応して最適なフィルタを選択することができない、2)入力解像度、ディザマトリクスのサイズや出力解像度などの入出力特性の変更に対応できない、という問題がある。
【0008】
また、例えば、特許第2680469号公報(特許文献2)においては、入力デバイスから入力された画像の通過帯域を制限するローパスフィルタと、このローパスフィルタのカットオフ周波数を決定する演算部とを備え、上記カットオフ周波数を、入力デバイスの解像度、出力デバイスの解像度、ディザマトリクスのサイズおよび画像の出力倍率により、出力画像に生じるモアレを抑制する値として求める画像読取装置が提案されている。
【0009】
同公報に記載された発明によれば、網点画像のような強い周期性を持つ画像を縮小または拡大する場合に、画像出力倍率やディザマトリクスを変えることによって生じるモアレを抑制することができる。
【0010】
【特許文献1】
特開昭61−80971号公報 (1986年4月24日公開)
【0011】
【特許文献2】
特許第2680469号公報 (1997年8月1日公開)
【0012】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特許第2680469号公報に記載された発明によっても、変倍処理を施した変倍後画像データに対して、画質劣化を引き起こすことなく、かつモアレの発生を防ぐことのできる適切な画像処理を施すことができないという問題点がある。
【0013】
具体的には、1)網点線数に応じたフィルタ係数の最適化が実現できない、2)変倍率を画像入力時のサンプリング周期とみなしているため、いろいろな変倍処理の方法に対応できない、3)変倍処理の方法が異なると、出力画像におけるモアレの発生の様子も異なるため、変倍率が同じであったとしても、全く同じフィルタを適用することは最良ではない、といった理由により適切な画像処理を施すことができない。
【0014】
一般的に用いられている変倍処理の方法としては、例えば、バイキュービック法、バイリニア法、およびニアレストネイバー法が挙げられる。変倍処理の方法が異なる場合、出力画像におけるモアレの発生の様子も異なるため、変倍処理の方法に応じたフィルタを適用する必要がある。
【0015】
本発明は、上記のような従来の問題点を解決するために成されたものである。そして、その目的は、変倍処理を施した変倍後画像データに対して、画質劣化を引き起こすことなく、かつモアレの発生を防ぐことのできる適切な画像処理を施し得る画像処理装置、該画像処理装置を備えた画像形成装置、画像処理方法、該画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、および該プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【0016】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、上記の課題を解決するために、画像入力手段により読み込まれた入力画像データに処理を施す画像処理装置において、設定された変倍率に応じて上記入力画像データを変倍する変倍手段と、上記変倍手段により変倍処理された変倍後画像データの周波数を算出する周波数算出手段と、上記周波数算出手段により算出された周波数算出結果と、画像データを出力する画像出力手段の出力特性と、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を切替える制御手段とを備えることを特徴としている。
【0017】
上記の構成によれば、面積階調画像や幾何学的な画像などの周期性のある画像を変倍処理した場合、変倍処理後に上記変倍後画像データの周波数を算出して、その周波数算出結果と画像出力手段の出力特性とに基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を制御するため、出力画像にモアレが発生しない最適なフィルタ処理を上記変倍後画像データに施すことができる。
【0018】
例えば、網点画像が変倍処理(拡大・縮小)された場合でも、変倍後画像データの網点の線数(周波数)に応じて最適なフィルタ処理を選択することができるので、モアレの無い良質な出力画像を得ることができる。
【0019】
また、変倍処理後に線数(周波数)を判別するため、入力解像度や出力解像度が異なるデバイスに対しても、常に最適なフィルタ係数が選択できる。変倍処理後に線数(周波数)を判別することにより、変倍率に対するテーブルが不要となるため、予め設定しておくフィルタ係数の個数を削減できる。また、変倍処理の方法に依存しないため、変倍処理の方法を変更することによって変倍後画像データの網点線数の周波数特性が変化した場合においても、モアレの発生を防ぐことができる。
【0020】
すなわち、変倍処理を施した変倍後画像データに対して、画質劣化を引き起こすことなく、かつモアレの発生を防ぐことのできる適切な画像処理を施し得る画像処理装置を提供することができる。
【0021】
本発明の画像処理装置は、上記の構成において、上記制御手段は、上記周波数算出結果が予め定められている閾値より大きい場合には適応化混合フィルタを選択し、上記閾値以下の場合には平滑化フィルタを選択することがより好ましい。
【0022】
上記の構成によれば、高線数のときは、高周波成分は平滑化し、低周波成分は鮮鋭化する周波数特性をもつフィルタである適応化混合フィルタを選択することによって、網点周期により発生するモアレは防ぎつつ、画像中のエッジの鮮鋭度を保つことができる。このため、不用意に画像全体をぼかしてしまい画質劣化を招くことがない。
【0023】
また、低線数のときは、全周波数成分に渡り平滑化を行なう特性をもつフィルタである平滑化フィルタを選択することによって、網点周期により発生する低周波成分のモアレを防ぎつつ、画像中に存在する高周波成分のノイズもぼかすことができるため、出力画質の向上が実現できる。
【0024】
本発明の画像形成装置は、上記の課題を解決するために、上記発明の何れかに記載された画像処理装置を備えることを特徴としている。
【0025】
上記の構成によれば、網点画像などの周期性をもつ画像が変倍処理された場合でも、網点の線数(変倍後画像データの周波数)に応じて最適なフィルタ処理が施されるため、モアレの無い良質な出力画像を形成することができる。
【0026】
すなわち、変倍処理を施した変倍後画像データに対して、画質劣化を引き起こすことなく、かつモアレの発生を防ぐことのできる適切な画像処理を施し得る画像形成装置を提供することができる。
【0027】
本発明の画像処理方法は、上記の課題を解決するために、画像入力手段により読み込まれた入力画像データに処理を施す画像処理方法において、設定された変倍率に応じて上記入力画像データを変倍する変倍工程と、上記変倍工程により変倍処理された変倍後画像データの周期性のある画像領域の周波数を算出する周波数算出工程と、上記周波数算出工程により算出された周波数算出結果、および、画像データを出力する画像出力手段の出力特性、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を選択するフィルタ処理選択工程と、上記フィルタ処理選択工程により決定されたフィルタ処理を上記変倍後画像データに対して行なう画像処理工程と、を有することを特徴としている。
【0028】
上記の方法によれば、面積階調画像や幾何学的な画像など周期性のある画像を変倍したときに、出力画像にモアレが発生しない最適なフィルタ処理を施すことができる。例えば、網点画像が変倍処理(拡大・縮小)された場合でも網点の線数(周波数)に応じて最適なフィルタ処理を選択することができるので、モアレの無い良質な出力画像を得ることができる。
【0029】
また、入力解像度や出力解像度が異なるデバイスに対しても常に最適なフィルタ係数が選択できる。変倍処理後に線数(周波数)を判別することにより、変倍率に対するテーブルが不要となるため、予め設定しておくフィルタ係数の個数を削減できる。また、変倍処理の方法に依存しないので変倍処理の方法が変わって周波数特性が変わってもモアレの発生を防ぐことができる。
【0030】
すなわち、変倍処理を施した変倍後画像データに対して、画質劣化を引き起こすことなく、かつモアレの発生を防ぐことのできる適切な画像処理を施し得る画像処理方法を提供することができる。
【0031】
本発明の画像処理方法は、上記の方法において、上記フィルタ処理選択工程は、上記周波数算出結果が予め定められている閾値より大きい場合には適応化混合フィルタを選択し、上記閾値以下の場合には平滑化フィルタを選択することがより好ましい。
【0032】
上記の方法によれば、高線数のときは、高周波成分は平滑化し、低周波成分は鮮鋭化する周波数特性をもつフィルタである適応化混合フィルタを選択することによって、網点周期により発生するモアレは防ぎつつ、画像中のエッジの鮮鋭度を保つことができる。このため、不用意に画像全体をぼかしてしまい画質劣化を招くことがない。
【0033】
また、低線数のときは、全周波数成分に渡り平滑化を行なう特性をもつフィルタである平滑化フィルタを選択することによって、網点周期により発生する低周波成分のモアレを防ぎつつ、画像中に存在する高周波成分のノイズもぼかすことができるため、出力画質の向上が実現できる。
【0034】
本発明の画像処理プログラムは、上記の課題を解決するために、上記発明の何れかに記載された画像処理装置が備えている各部として、コンピュータを機能させることを特徴としている。
【0035】
本発明の画像処理プログラムは、上記の課題を解決するために、上記発明の何れかに記載された画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【0036】
本発明の記録媒体は、上記の課題を解決するために、上記発明の画像処理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。
【0037】
これにより、上記記録媒体、またはネットワークを介して、一般的なコンピュータに画像処理プログラムをインストールすることによって、該コンピュータを用いて上記の画像処理方法を実現する、言い換えれば、該コンピュータを画像処理装置として機能させることができる。
【0038】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施の形態について図面に基づいて説明すれば、以下の通りである。なお、本発明はこれに限定されるものではない。
【0039】
(A)画像処理装置
本発明にかかる画像処理装置101は、図1に示すように、画像入力装置(画像入力手段)102により読み込まれた入力画像データの周期性のある画像領域に対して、上記入力画像データの周期性のある画像領域の周波数を判別し、その判別結果に応じた処理を施す画像処理装置において、設定された変倍率に応じて上記入力画像データを変倍する変倍部(変倍手段)1と、上記変倍部1により変倍処理された変倍後画像データの周波数を算出する原稿種別自動判別部(周波数算出手段)2と、上記原稿種別自動判別部2により算出された周波数算出結果、および、画像データを出力する画像出力装置(画像出力手段)103の出力特性、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を切替える制御部(制御手段)3と、を備える。
【0040】
ここで、周期性のある画像領域とは、面積階調画像領域以外にも、例えば、幾何学的な模様をデジタルカメラで撮った画像もこれに含まれる。面積階調画像領域とは、例えば、網点から構成される網点画像領域、規則的に密に並んだ平行線から構成される万線画像領域、または誤差拡散によって作成される画像データのような、中間調を含む色を表現するための画像領域である。また、面積階調画像領域とは、画素配分法・ディザ法および濃度パターン法などの中間調生成方法によって表現される画像領域も含む。
【0041】
図1は、本発明の実施の一形態としてのデジタル複写機・複合機などのデジタルカラー画像形成装置100に用いられている画像処理装置101の構成図である。画像入力装置102は、CCD(Charge Coupled Device)ラインセンサからなり、原稿から反射してきた光をR、G、B(R:赤、G:緑、B:青)に色分解されたカラー画像信号(反射率信号)に変換する。
【0042】
上記画像入力装置102のCCDラインセンサにより入力されたカラー画像信号(RGBアナログ信号)は、A/D(アナログ・デジタル)変換部4にてRGBデジタル信号に変換される。このRGBデジタル信号は、シェーディング補正部5にて画像入力装置102の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みが取り除かれた反射率信号となる。
【0043】
入力処理部6は、反射率信号を画像処理に適した濃度信号に変換する。すなわち、入力処理部6は、反射率信号をRGB信号の補色であるCMY(C:シアン、M:マゼンタ、Y:イエロー)信号に変換する。
【0044】
変倍部1は、画像形成装置100に備えられた操作パネル(操作手段)104より入力される信号に基づいて画像(入力画像データ)の拡大や縮小の変倍処理を行なう。
【0045】
原稿種別自動判別部2は、変倍部1にて変倍処理された原稿(変倍後画像データ)に面積階調画像領域が含まれているか否かを判定する。変倍後画像データに面積階調画像領域が含まれている場合は、線数(周波数)を算出する。原稿種別自動判別部2からの出力信号のうち、CMY信号は、領域分離処理部7に出力され、算出された線数(周波数)の情報は、制御部3に出力される。
【0046】
原稿種別自動判別部2は、入力された原稿種別の判定処理、例えば、入力された原稿が文字原稿、文字/印刷写真原稿、文字/印画紙写真原稿、印刷写真原稿、印画紙写真原稿の何れであるのかを判定する機能を備えていても良い。
【0047】
なお、原稿種別自動判別部2にて行われる線数の算出についての説明は、後述の「(F)原稿種別自動判別部」において詳述する。
【0048】
制御部3は、原稿種別自動判別部2にて算出された周波数算出結果、および、画像データを出力する画像出力装置103の出力特性、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を決定する。制御部3の出力信号であるフィルタ係数は、空間フィルタ部10に出力される。
【0049】
次に、領域分離処理部7は、文字、写真、網点などの各種領域が混在した原稿における黒文字、色文字、網点の再現性を高めるために、各画素がどのような領域に属する画素であるかの判定を行なう。領域分離処理部7は、出力信号として領域識別信号を、黒生成/下色除去部9、空間フィルタ部10、中間調生成部11のそれぞれに出力し、その各部においては各種領域に適した処理が施される。また、領域分離処理部7は、もう1つの出力信号としてCMY信号を色補正部8に出力する。
【0050】
色補正部8は、CMY信号に対して、色再現性を高める処理を行なう。色補正部8は、出力信号として、色再現性を高める処理が施されたCMY信号を、黒生成/下色除去部9に出力する。
【0051】
黒生成/下色除去部9は、CMY信号を、シアン、マゼンタ、イエローにさらに黒(K)を加えた4色信号、すなわちCMYK信号に変換する。黒生成/下色除去部9は、領域分離処理部7からの領域識別信号に応じて、文字・写真・網点などの各種領域に適した処理をCMYK信号に対して行なう。黒生成/下色除去部9は、出力信号としてCMYK信号を空間フィルタ部10に出力する。
【0052】
空間フィルタ部10は、領域分離処理部7からの領域識別信号および制御部3からの出力信号であるフィルタ係数に基づいて、黒生成/下色除去部9からのCMYK信号に対して、エッジ強調処理や平滑化処理を行なう。空間フィルタ部10は、出力信号としてCMYK信号を、中間調生成部11に出力する。
【0053】
中間調生成部11は、領域分離処理部7からの領域識別信号に応じて、空間フィルタ部10からのCMYK信号に対して、画像(変倍後画像データ)を出力するための階調再現処理を行なう。中間調生成部11は、出力信号としてCMYK信号を、画像出力装置103に出力する。
【0054】
画像出力装置103は、中間調生成部11からのCMYK信号に応じて、出力画像を形成する。画像出力装置103としては、例えば、電子写真方式やインクジェット方式のプリンタなどの画像出力装置、または、液晶ディスプレイなどの画像表示装置を用いればよい。
【0055】
画像出力装置103を画像表示装置で実現する場合、黒生成/下色除去部9および中間調生成部11にて行なう処理は不要であるため、領域分離処理部7における処理は省略してもよい。この場合、色補正部8は、CMY信号を画像表示装置用のRGB信号に変換して、画像表示装置のγ特性に応じてγ補正処理を行なう。色補正部8は、出力信号としてRGB信号を空間フィルタ部10に出力する。空間フィルタ部10は、RGB信号に対して、上述のエッジ強調処理や平滑化処理を行なう。次に、空間フィルタ部10は、画像出力データを画像出力装置103としての画像表示装置に出力する。
【0056】
画像処理装置101内において行なわれる上述の各処理は、図示しないCPU(Central Processing Unit)により制御される。
【0057】
(B)処理内容
本発明にかかる画像処理装置101の基本的な動作フローチャートを図2に示す。
【0058】
変倍部1において操作パネル104より入力される信号に基づいて入力画像(入力画像データ)の変倍処理を行なう(ステップ1、以下ステップをSと略す)。
【0059】
原稿種別自動判別部2において、S1にて変倍処理された変倍後画像データに対して、面積階調画像領域が含まれているか否かを判定する(S2)。S2において、面積階調画像領域が含まれていると判定されるとS3に進み、面積階調画像領域が含まれていないと判定されるとS5に進む。なお、原稿種別自動判別部2は、操作パネル104において、画像モードとして、文字/印刷写真モードあるいは印刷写真モードが選択された場合には、自動的にS3に進む。
【0060】
原稿種別自動判別部2において、線数(周波数)の算出が行なわれる(S3)。制御部3にて、原稿(変倍後画像データ)の線数、および出力特性(ディザマトリクスのサイズと画像出力装置の解像度)に基づいて、適切なフィルタ係数が選択される(S4)。
【0061】
各種領域(文字・写真・網点など)混在原稿における黒文字・色文字・網点の再現性を高めるために、領域分離処理部7において各画素がどのような領域に属する画素であるかの判定が行われる(S5)。S5の判定結果に基づいて、領域分離処理部7から、黒生成/下色除去部9、空間フィルタ部10、中間調生成部11に、出力信号として領域識別信号が分配される。その各部において各種領域に適した処理が施される。
【0062】
空間フィルタ部10にて、面積階調画像領域に対して、制御部3により選択されたフィルタ係数を用いた処理が行なわれる(S6)。
【0063】
(C)変倍処理による周波数特性の変化
変倍処理による周波数特性の変化について、図3に基づいて以下に説明する。図3はある線数の網点画像に対して、ニアレストネイバー法により変倍処理を行った場合における周波数特性のピーク位置の変化を示すグラフである。縦軸はMTF(modulation transfer function:変調伝達関数)を示し、横軸は周波数を示す。変倍率100%時の周波数特性のピーク位置は変倍処理前を示し、変倍率200%時および変倍率50%時の周波数特性のピーク位置は変倍処理後を示す。
【0064】
図3によれば、変倍率200%時の周波数特性のピーク位置は、変倍率100%時の周波数特性のピーク位置に比べて低周波側にシフトしている。また、変倍率50%時の周波数特性のピーク位置は、変倍率100%時の周波数特性のピーク位置に比べて、高周波側にシフトしている。
【0065】
このように、網点画像の周波数特性は変倍率により変化するため、変倍処理を行なうことによって出力画像におけるモアレの発生の様子も変化する。また、変倍率が同じであったとしても、変倍処理の方法が異なると、出力画像におけるモアレの発生の様子も異なる。
【0066】
したがって、モアレの発生を抑制するためには、変倍処理を行なった場合、または変倍率は同じであるが変倍処理方法を変更した場合に、網点画像の周波数特性の変化に応じてフィルタ係数をその都度選択する必要がある。これにより、変倍処理に応じた最適なフィルタ処理が行なわれ、モアレの発生を抑制することができる。
【0067】
ここでは、変倍処理の方法として、ニアレストネイバー法を用いた例を示したが、本発明にかかる画像処理装置101の変倍部3において行なわれる変倍処理は、ニアレストネイバー法に限られず、一般的に用いられているバイキュービック法、バイリニア法などの変倍処理を適用することができる。
【0068】
上記ニアレストネイバー法は、変倍率50%時は入力画像の画素を1画素おきに間引く処理を行い、変倍率200%時は入力画像の画素を1画素ずつ重複させる処理を行なう方法である。
【0069】
(D)線数の違いと周波数特性
線数の違いと周波数特性について、図4に基づいて説明する。図4には、ある変倍率、例えば変倍率100%時における8種類の線数の網点画像に関する各周波数特性を表わしたグラフが示される。縦軸はMTFを示し、横軸は周波数を示す。図4によれば、8種類の線数の網点画像に関する周波数特性のピーク位置は、線数毎に異なっている。
【0070】
このように、網点画像の線数の違いは、周波数特性においてピーク位置の違いとなって現れる。したがって、周波数特性のピーク位置に応じたフィルタ係数を選択することにより、変倍後画像データの網点線数に応じた最適なフィルタ処理を行なうことができる。
【0071】
(E)フィルタの設定
本発明にかかる画像処理装置101の制御部3のフィルタ係数およびフィルタ係数テーブルについて、図4〜図8に基づいて以下に説明する。
【0072】
上述したように、入力画像に対する変倍処理後の画像における周波数特性を求め、そのピーク周波数に応じたフィルタ係数を選択するように制御すれば、変倍率、変倍方法、および網点の線数(入力画像の周波数)に応じた最適なフィルタ処理を行なうことができる。
【0073】
制御部3は、画像出力装置103のディザマトリクスのサイズおよび解像度などの出力特性が変化した場合においても最適なフィルタ処理を行なうために、様々な出力特性に対応したフィルタ係数テーブルを保有していることが好ましい。
【0074】
制御部3は、入力画像の変倍処理後のピーク周波数と、画像出力装置103の出力特性と、に対するフィルタ係数テーブル、すなわち、変倍処理後の網点の線数と、画像出力装置103の解像度およびディザマトリクスのサイズと、に対するフィルタ係数テーブルを保有していることがより好ましい。図5は、このフィルタ係数テーブルの構成を模式的に示した図である。
【0075】
なお、図5中の変倍処理後のピーク周波数Fa〜Fhに対応する線数、すなわち65線/インチ(図中および以下では、「線/インチ」を「線」と略す。)、85線、100線、120線、133線、150線、175線、および200線は、入力解像度600×600dpi(dot per inch)、変倍率100%時の線数を標記している。例えば、入力解像度が300×300dpiでは、画素単位で見た周期は短くなり、同じ線数であってもピーク周波数は高周波側に現れる。これについて、図6に基づいて説明する。
【0076】
図6は、120線のラインパターンを入力解像度600×600dpiおよび300×300dpiにて読み込んだ場合の画素の様子を拡大して模式的に示した図である。黒ドットはラインの黒濃度部分を、白ドットはライン間の白濃度部分を画素単位で表している。120線のラインパターンを、600×600dpiで読み込んだ場合、黒画素は4〜5画素おきに現れるの対し、300×300dpiで読み込んだ場合には、黒画素はほぼ3画素おきに現れる。
【0077】
すなわち、画素単位で見ると後者の方が前者よりも周期は短くなっており、ピーク周波数は高周波側にシフトすることになる。つまり、同じ線数であっても、入力解像度が異なるとピークの位置は変わるため、図4に示されているピーク位置Fa〜Fhは対応する線数と1対1の関係を示したグラフではない。
【0078】
画像処理装置101の制御部3には、図5に示されるようなフィルタ係数テーブルが格納されている。制御部3は、原稿種別自動判別部2の出力信号である線数(周波数)算出結果と、画像出力装置103の出力特性とによって参照される枠に対応するフィルタ係数を読み出し、空間フィルタ部10に出力するようにCPU(図示しない)により制御される。
【0079】
図4に示されるグラフにおいて、画像データの周波数特性のピーク位置がFaの範囲にある場合は、図5のテーブルaからフィルタ係数が選択されることになり、このとき出力特性が特性Aならば、フィルタ係数Aが選択されることになる。なお、上述したように入力解像度によって周波数特性のピーク位置が異なって現れるため、変倍処理後の変倍後画像データには、画像入力装置102の入力解像度の情報も含まれる。
【0080】
図5に示すように、画像出力装置103の解像度を「OutN」、ディザマトリクスのサイズを「Dsize」として表わした場合、画像出力装置103の出力特性は、「OutN/Dsize」により表わすことができる。また、出力される画像は、ディザマトリクスのパターン(周期)として表される。したがって、出力特性「OutN/Dsize」は、出力される画像の実質的な解像度を表す。
【0081】
図5に示されるフィルタ係数テーブルは、65線(Fa)、85線(Fb)、100線(Fc)、120線(Fd)、133線(Fe)、150線(Ff)、175線(Fg)、および200線(Fh)の8種類の線数に対して、それぞれに対応したフィルタ係数テーブルa〜hを保有し、このa〜hの各フィルタ係数テーブル中にフィルタ係数A〜Eを設定した状態を模式的に示したものである。
【0082】
フィルタ係数A〜Eとしては、例えば、図7(a)〜(c)および図8(a)・(b)に示される7×7画素サイズのフィルタ係数を用いる。なお、フィルタ係数のサイズは、7×7に限定されるものではない。また、図7(d)〜(f)および図8(c)・(d)には、それぞれのフィルタ係数の周波数特性を表わすグラフが示されており、縦軸がMTF、横軸が周波数である。
【0083】
フィルタ係数A〜Eは、様々な出力特性を有する数種類の一般的な画像出力装置により実際に様々な画像を出力して、モアレの程度や画像のぼやけの程度を確認しながら予め設定された最適値である。フィルタ係数A〜Eは、変倍後画像データのピーク周波数において発生するモアレを除去するために、その周波数のMTFを下げるような特性に設定することが好ましい。
【0084】
フィルタ係数の最適値の求め方としては、例えば、画像形成装置における入力画像の周波数特性を解析し、それを基に経験的にフィルタ係数を変化させながら出力画像を作成し、最適な画質が得られているか目視で確認するという作業を何パターンも試すことによりフィルタ係数の最適値を決定するという方法を用いることができる。
【0085】
なお、これらのフィルタ係数A〜Eは、変倍処理の方法として、モアレが発生しやすいとされているニアレストネイバー法を用いた場合においても、モアレを防止できるように設計されている。このように、変倍処理の方法およびモアレの発生するピーク周波数を予め考慮に入れてフィルタ係数を設定しておけば、変倍処理の方法が変わった場合でもモアレの出ない最適な出力画質を実現することができる。
【0086】
制御部3は、周波数算出結果を予め定められている閾値と比較して、周波数算出結果が閾値より大きい場合には適応化混合フィルタを選択し、周波数算出結果が上記閾値以下の場合には平滑化フィルタを選択することがより好ましい。
【0087】
低線数(低周波)の網点画像に適用するため平滑化フィルタの設定例としてフィルタ係数A〜Cが図7(a)〜(c)に示され、高線数(高周波)の網点画像に適用するため適応化混合フィルタの設定例としてフィルタ係数D・Eが図8(a)・(b)に示される。
【0088】
平滑化度の度合いは、フィルタ係数A>フィルタ係数B>フィルタ係数Cとなるように、鮮鋭化度の度合いは、フィルタ係数D<フィルタ係数Eとなるように設定されている。
【0089】
なお、本実施の形態においては、各フィルタ係数は上述のように設定されているが、本発明はこれに限定されることなく、主として、どの周波数域に対してMTFを下げるのかに応じて係数A〜Eを変化させればよい。そのため、例えば係数D、Eについて低周波域に対する鮮鋭化の度合いが逆転することも有り得る。
【0090】
図5のフィルタ係数テーブルにおいては、入力解像度600×600dpi、変倍率100%、出力特性が特性Aのとき、ピーク周波数の位置がFf以下、つまり網点の線数が150線以下のものを低線数とし、Fg以上つまり175線以上のものを高線数と判定している。入力解像度600×600dpi、変倍率100%、出力特性が特性Bのとき、ピーク周波数の位置がFc以下、つまり網点の線数が100線以下のものを低線数とし、Fd以上つまり120線以上のものを高線数と判定している。
【0091】
なお、低線数と高線数とを判定する閾値は、様々な出力特性を有する数種類の一般的な画像出力装置により実際に様々な画像を出力して、出力特性に応じて形成される画像の品質に基づいて予め設定された値である。この閾値は、上述したフィルタ係数の最適値を求める時に併せて設定すればよい。
【0092】
上記閾値は、実際の画像形成装置を用いた調整作業によって、目視で出力される画質を確認しながら設定すればよい。すなわち、例えば多くの画像を用いて、図5に示すような組合せを作成し、出力される画像の品質に応じてどの線数から高線数と見なせば適切であるかを事前に求め、該当する線数を閾値とすればいよい。
【0093】
低線数の網点画像の場合は、全周波数成分に渡り平滑化する特性をもつフィルタである平滑化フィルタを適用することによって、網点周期により発生する低周波成分のモアレを防ぎ、かつ画像中に存在する高周波成分のノイズもぼかすことができるので、出力画質の向上が実現できる。
【0094】
高線数の網点画像の場合、高周波成分は平滑化し低周波成分は鮮鋭化する周波数特性をもつフィルタである適応化混合フィルタを適用することによって、網点周期により発生する高周波成分のモアレは防ぎ、かつ画像中に存在する低周波成分のエッジの鮮鋭度を保つことができる。そのため不用意に画像全体をぼかしてしまうといった画質劣化を招くことがなく、良好な出力画質が実現できる。
【0095】
以上のように、変倍処理後の変倍後画像データの周波数特性と画像出力装置103の出力特性とを基にフィルタを選択することにより、様々な線数の網点画像(周期的な画像)や変倍処理の倍率、および入出力解像度に対応した最適なフィルタ処理を施すことが可能となる。
【0096】
(F)原稿種別自動判別部
本発明にかかる画像処理装置101の原稿種別自動判別部2について、図9に基づいてより詳細に説明する。
【0097】
原稿種別自動判別部2は、面積階調判定部13と線数算出部19とを含んで構成される。面積階調判定部13において、図中C、M、Yにより示される変倍後画像データに面積階調画像領域が含まれているか否かを判定し、線数算出部19において、面積階調画像領域の線数(周波数)の算出を行なう。
【0098】
面積階調判定部13は、面積階調領域判定部14、面積階調領域画素カウンタ15、総画素数カウンタ16、除算器17、および判定部18を含んで構成される。面積階調判定部13は、図中C、M、Yにより示される変倍後画像データに、網点領域、誤差拡散処理された領域、万線などの面積階調画像領域が含まれているか否かの判定を、例えば以下の(1)〜(6)のようにして行なう。まず、面積階調領域判定部14にて(1)〜(3)が行なわれる。
【0099】
(1) 注目画素を含むm×n(例えば、50×50 画素)のマスク内の画素を抽出し、各画素値から算出した、平均値などの値を閾値としてマスク内画素を2値化する。
【0100】
(2) 2値化画像から、反転回数、すなわち「0」から「1」、「1」から「0」への変化点数を主走査方向、副走査方向に算出する。
【0101】
(3) 算出された反転回数の最大値を選択し、その値が予め定められた閾値より大きければ、注目画素は面積階調画像領域画素であると判定し、そうでなければ注目画素は非面積階調画像領域画素であると判定する。
【0102】
(4) 面積階調領域画素カウンタ15にて、変倍後画像データ中の面積階調領域の画素をカウントする。
【0103】
(5) 除算器17にて、上記面積階調領域の画素のカウント値を、総画素数カウンタ16にて求められた総画素数で除算する。
【0104】
(6) 判定部18にて、上記(5)の除算の結果と、予め定められている閾値とを比較し、閾値より大きければ面積階調画像領域が含まれていると判定し、閾値以下であれば面積階調領域は含まれていないと判定する。
【0105】
線数算出部19は、面積階調判定部13にて面積階調画像領域が含まれていると判定された場合に線数(周波数)の算出を行なう。面積階調画像領域が含まれていないと判定された場合、処理はスルー(何も行なわない)となる。
【0106】
線数算出部19における網点の線数(周波数)の算出方法について以下に説明する。線数算出部19における線数の算出は、面積階調画像領域の網点の線数を算出できればよく、従来公知の線数の算出方法を用いて行なえばよい。例えば、特開平11−155067号公報に公開されている線数の判定方法を用いればよい。
【0107】
画像の周波数特性は、網点成分がその高周波領域で信号強度のピークをもって分布している。CMY各版の信号強度分布が位置する角度方向がそれぞれの版の網点角度に相当し、信号強度における最大値を示すピークが発生している位置の径が各版の印刷線数に相当する。ここでは、C,M,Y何れかの変倍後画像データを二次元フーリエ変換して周波数特性分布を抽出し、極座標で表現した信号強度分布に変換する。径ごとに信号強度を算出し、その最大値となる径から網点線数(周波数)を推定する。
【0108】
本発明にかかる画像形成装置100は、上記の画像処理装置101を含んでいればよく、さらに他の構成を備えていてもよい。
【0109】
(G)画像処理方法
本発明にかかる画像処理方法について、図10に基づいて、以下に説明する。本発明にかかる画像処理方法は、画像入力手段により読み込まれた入力画像データの周期性のある画像領域に対して、上記入力画像データの周期性のある画像領域の周波数を判別し、その判別結果に応じた処理を施す画像処理方法において、設定された変倍率に応じて上記入力画像データを変倍する変倍工程(ステップ11、以下ステップをSと略す)と、上記変倍工程(S11)により変倍処理された変倍後画像データの周期性のある画像領域の周波数を算出する周波数算出工程(S12)と、上記周波数算出工程(S12)により算出された周波数算出結果、および、画像データを出力する画像出力手段の出力特性、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を選択するフィルタ処理選択工程(S13)と、上記フィルタ処理選択工程(S13)により決定されたフィルタ処理を上記変倍後画像データに対して行なう画像処理工程(S14)と、を有する。なお、本発明にかかる画像処理方法はこれに限定されるものではなく、他の工程が含まれていてもよい。
【0110】
S11の変倍工程は、設定された変倍率に応じて入力画像データの拡大や縮小の変倍処理を行なう工程である。変倍工程(S11)の変倍処理は、設定された変倍率に応じて入力画像データを拡大または縮小することができればよく、一般に使用される従来公知の変倍処理方法を用いることができる。例えば、変倍処理方法として、バイキュービック法、バイリニア法、またはニアレストネイバー法を適用すればよい。
【0111】
S12の周波数算出工程は、変倍処理された変倍後画像データの周期性のある画像領域の周波数を算出する工程である。S12の周波数算出工程は、変倍後画像データの周期性のある画像領域の周波数を算出できればよく、従来公知の方法を用いて行なえばよい。変倍後画像データの周期性のある画像領域の周波数の算出は、例えば、特開平11−155067号公報に公開されている線数の判定方法を用いてもよい。
【0112】
S13のフィルタ処理選択工程は、周波数算出工程(S12)により算出された周波数算出結果、および、画像データを出力する画像出力装置(画像出力手段)の出力特性、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を選択する工程である。フィルタ処理選択工程(S13)のフィルタ処理の選択は、予め準備されているフィルタ処理用のフィルタ係数を、上記の条件、すなわち周波数算出結果および出力特性に基づいて選択することができればよい。
【0113】
S14の画像処理工程は、フィルタ処理選択工程(S13)により選択されたフィルタ処理を上記変倍後画像データに施す工程である。画像処理工程(S14)は、フィルタ処理選択工程(S13)により選択されたフィルタ処理を上記変倍後画像データに対して行なうことができればよく、その具体的な手法等については特に限定されるものではない。
【0114】
上記S13のフィルタ処理選択工程は、上記周波数算出結果を予め定められている閾値と比較して、上記周波数算出結果が上記閾値より大きい場合には適応化混合フィルタを選択し、上記周波数算出結果が上記閾値以下の場合には平滑化フィルタを選択する工程であることがより好ましい。
【0115】
高線数のときは、高周波成分は平滑化し、低周波成分は鮮鋭化する周波数特性をもつフィルタである適応化混合フィルタを選択することによって、網点周期により発生するモアレは防ぎつつ、画像中のエッジの鮮鋭度を保つことができる。このため、不用意に画像全体をぼかしてしまい画質劣化を招くことがない。
【0116】
また、低線数のときは、全周波数成分に渡り平滑化を行なう特性をもつフィルタである平滑化フィルタを選択することによって、網点周期により発生する低周波成分のモアレを防ぎつつ、画像中に存在する高周波成分のノイズもぼかすことができるため、出力画質の向上が実現できる。
【0117】
(G)デジタル複写機・複合機以外の適用例
本発明にかかる画像処理装置101のデジタル複写機・複合機以外の適用例について以下に説明する。
【0118】
(1)画像入力装置、画像処理装置(サーバ)、画像出力装置がネットワークを介して接続されている形態
入力解像度は、入力画像データのヘッダ情報より判断し、出力特性は、例えばメーカーと型番などの画像出力装置に関する情報より判断するように制御すればよい。図5に示されるフィルタ係数対応テーブルについては、画像出力装置毎に網点線数(周波数)に対応するフィルタ係数の表を作成するように制御すればよい。
【0119】
(2)アプリケーションソフトウェア
上記(1)の方法をアプリケーションソフトウェアとして実施する。なお、この実施方法については後述の「(H)アプリケーションソフトウェア」に詳述する。
【0120】
(3)デジタルカメラで撮影した画像に対する処理
幾何学的に細かなパターンのある被写体を撮影した時に、被写体のパターンとCCDのパターンとが干渉してモアレが発生する。このモアレを除去する場合は、デジタルカメラ106で撮影した画像をコンピュータ105に取り込んで処理を行っても良く、直接プリンタ(画像形成装置100)に入力して処理を行ってもよい(図11参照)。尚、図11において、復号処理部20は、デジタルカメラから入力されるJPEG(Joint Photographic Experts Group)形式などの圧縮画像データに対して、復号化・逆量子化・逆直交変換処理を行ってYCrCb(Y:輝度、Cr・Cb:色差)の画素データに変換するものであり、この例では、さらにYCrCbデータをCMYデータ(RGBデータを補色反転したデータ)に変換している。
【0121】
この場合、入力解像度はデジタルカメラ106の解像度とし、線数は幾何学的に細かなパターンの周波数とすればよい。
【0122】
(H)アプリケーションソフトウェア
本発明にかかる画像処理方法をアプリケーションソフトウェアとして実施する場合について、図12に基づいて以下に説明する。
【0123】
本発明にかかる画像処理方法をアプリケーションソフトウェアとして実施する場合は、例えば、スキャナなどの画像入力装置102によって、取り込んだ入力画像データに対して、コンピュータ108上にて画像データ全体または選択した画像領域の色を調整するなどの色調補正処理などの画像処理と共に、本発明にかかる画像処理方法をアプリケーションソフトウェアとして実施する。本発明にかかる画像処理方法によって画像処理が施された画像を、ディスプレイなどの画像表示装置107に表示、またはプリンタなどの画像出力装置103より出力する。プリンタで出力する場合には、プリンタ・ドライバにて色補正処理(RGB→CMYK)や中間調処理がなされる。
【0124】
図12に示されるコンピュータシステム120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102、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ108、マウスやキーボードなどのユーザーインターフェース109、コンピュータ108の処理結果を表示するCRTディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置107、およびコンピュータ108の処理結果を紙などに出力するプリンタなどの画像出力装置103により構成される。
【0125】
コンピュータシステム120は、さらに、データを保存するための外部記録装置110や、ネットワークを介してサーバなどに接続するためのモデム、ネットワークカードなどの通信手段111が備えられていてもよい。
【0126】
(I)プログラム・記録媒体
本発明にかかる画像処理プログラムは、上記画像処理装置101が備えている各部として、コンピュータを機能させるためのプログラムである。また、本発明にかかる画像処理プログラムは、本発明にかかる画像処理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。
【0127】
本発明にかかる記録媒体は、上記画像処理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。すなわち、本発明にかかる記録媒体は、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録することのできるコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、本発明にかかる画像処理方法を記録したものである。
【0128】
本実施の形態における記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばROMそのものがプログラムメディアであってもよく、また、図示していないが外部記録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。
【0129】
記録媒体に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れる構成であってもよい。
【0130】
また、記録媒体に格納されているプログラムは、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図示されていないプログラム記録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。この場合、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、フロッピー(登録商標)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、IC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 Programmable Read Only Memory)、EEROM(Electrically Erasable Programmable Read Only 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良い。
【0132】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、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良い。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、デジタルカラー画像形成装置や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上述した画像処理方法が実行される。
【0134】
上記のプログラムによれば、周波数(線数)判別結果および出力特性に基づいて変倍処理を施した変倍後画像データに適切なフィルタ処理を行なうことができる画像処理方法をコンピュータが読み取り、実行することができ、この画像処理方法を汎用的なものとすることができる。
【0135】
上記の記録媒体によれば、周波数(線数)判別結果および出力特性に基づいて変倍処理を施した変倍後画像データに適切なフィルタ処理を行なうことができる画像処理方法のプログラムを容易にコンピュータに供給することができる。
【0136】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置は、以上のように、画像入力手段により読み込まれた入力画像データに処理を施す画像処理装置において、設定された変倍率に応じて上記入力画像データを変倍する変倍手段と、上記変倍手段により変倍処理された変倍後画像データの周波数を算出する周波数算出手段と、上記周波数算出手段により算出された周波数算出結果と、画像データを出力する画像出力手段の出力特性と、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を切替える制御手段とを備えるものである。
【0137】
それゆえ、面積階調画像や幾何学的な画像などの周期性のある画像を変倍処理した場合、変倍処理後に上記変倍後画像データの周波数を算出して、その周波数算出結果と画像出力手段の出力特性とに基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を制御するため、出力画像にモアレが発生しない最適なフィルタ処理を上記変倍後画像データに施すことができる。
【0138】
例えば、網点画像が変倍処理(拡大・縮小)された場合でも、変倍後画像データの網点の線数(周波数)に応じて最適なフィルタ処理を選択することができるので、モアレの無い良質な出力画像を得ることができる。
【0139】
また、変倍処理後に線数(周波数)を判別するため、入力解像度や出力解像度が異なるデバイスに対しても、常に最適なフィルタ係数が選択できる。変倍処理後に線数(周波数)を判別することにより、変倍率に対するテーブルが不要となるため、予め設定しておくフィルタ係数の個数を削減できる。また、変倍処理の方法に依存しないため、変倍処理の方法を変更することによって変倍後画像データの網点線数の周波数特性が変化した場合においても、モアレの発生を防ぐことができる。
【0140】
すなわち、変倍処理を施した変倍後画像データに対して、画質劣化を引き起こすことなく、かつモアレの発生を防ぐことのできる適切な画像処理を施し得る画像処理装置を提供することができるという効果を奏する。
【0141】
本発明の画像処理装置は、上記の構成において、上記制御手段は、上記周波数算出結果が予め定められている閾値より大きい場合には適応化混合フィルタを選択し、上記閾値以下の場合には平滑化フィルタを選択することがより好ましい。
【0142】
それゆえ、高線数のときは、高周波成分は平滑化し、低周波成分は鮮鋭化する周波数特性をもつフィルタである適応化混合フィルタを選択することによって、網点周期により発生するモアレは防ぎつつ、画像中のエッジの鮮鋭度を保つことができる。このため、不用意に画像全体をぼかしてしまい画質劣化を招くことがないという効果を奏する。
【0143】
また、低線数のときは、全周波数成分に渡り平滑化を行なう特性をもつフィルタである平滑化フィルタを選択することによって、網点周期により発生する低周波成分のモアレを防ぎつつ、画像中に存在する高周波成分のノイズもぼかすことができるため、出力画質の向上が実現できるという効果を奏する。
【0144】
本発明の画像形成装置は、以上のように、上記発明の何れかに記載された画像処理装置を備えるものである。
【0145】
それゆえ、網点画像などの周期性をもつ画像が変倍処理された場合でも、網点の線数(変倍後画像データの周波数)に応じて最適なフィルタ処理が施されるため、モアレの無い良質な出力画像を形成することができる。
【0146】
すなわち、変倍処理を施した変倍後画像データに対して、画質劣化を引き起こすことなく、かつモアレの発生を防ぐことのできる適切な画像処理を施し得る画像形成装置を提供することができるという効果を奏する。
【0147】
本発明の画像処理方法は、以上のように、画像入力手段により読み込まれた入力画像データに処理を施す画像処理方法において、設定された変倍率に応じて上記入力画像データを変倍する変倍工程と、上記変倍工程により変倍処理された変倍後画像データの周期性のある画像領域の周波数を算出する周波数算出工程と、上記周波数算出工程により算出された周波数算出結果、および、画像データを出力する画像出力手段の出力特性、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を選択するフィルタ処理選択工程と、上記フィルタ処理選択工程により決定されたフィルタ処理を上記変倍後画像データに対して行なう画像処理工程と、を有する方法である。
【0148】
上記の方法によれば、面積階調画像や幾何学的な画像など周期性のある画像を変倍したときに、出力画像にモアレが発生しない最適なフィルタ処理を施すことができる。例えば、網点画像が変倍処理(拡大・縮小)された場合でも網点の線数(周波数)に応じて最適なフィルタ処理を選択することができるので、モアレの無い良質な出力画像を得ることができる。
【0149】
また、入力解像度や出力解像度が異なるデバイスに対しても常に最適なフィルタ係数が選択できる。変倍処理後に線数(周波数)を判別することにより、変倍率に対するテーブルが不要となるため、予め設定しておくフィルタ係数の個数を削減できる。また、変倍処理の方法に依存しないので変倍処理の方法が変わって周波数特性が変わってもモアレの発生を防ぐことができる。
【0150】
すなわち、変倍処理を施した変倍後画像データに対して、画質劣化を引き起こすことなく、かつモアレの発生を防ぐことのできる適切な画像処理を施し得る画像処理方法を提供することができるという効果を奏する。
【0151】
本発明の画像処理方法は、上記の方法において、上記フィルタ処理選択工程は、上記周波数算出結果が予め定められている閾値より大きい場合には適応化混合フィルタを選択し、上記閾値以下の場合には平滑化フィルタを選択することがより好ましい。
【0152】
上記の方法によれば、高線数のときは、高周波成分は平滑化し、低周波成分は鮮鋭化する周波数特性をもつフィルタである適応化混合フィルタを選択することによって、網点周期により発生するモアレは防ぎつつ、画像中のエッジの鮮鋭度を保つことができる。このため、不用意に画像全体をぼかしてしまい画質劣化を招くことがないという効果を奏する。
【0153】
また、低線数のときは、全周波数成分に渡り平滑化を行なう特性をもつフィルタである平滑化フィルタを選択することによって、網点周期により発生する低周波成分のモアレを防ぎつつ、画像中に存在する高周波成分のノイズもぼかすことができるため、出力画質の向上が実現できるという効果を奏する。
【0154】
本発明の画像処理プログラムは、以上のように、上記発明の何れかに記載された画像処理装置が備えている各部として、コンピュータを機能させることを特徴としている。
【0155】
本発明の画像処理プログラムは、上記の課題を解決するために、上記発明の何れかに記載された画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【0156】
本発明の記録媒体は、上記の課題を解決するために、上記発明の画像処理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。
【0157】
これにより、上記記録媒体、またはネットワークを介して、一般的なコンピュータに画像処理プログラムをインストールすることによって、該コンピュータを用いて上記の画像処理方法を実現する、言い換えれば、該コンピュータを画像処理装置として機能させ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】本発明にかかる画像処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【図2】本発明にかかる画像処理装置の概略的な処理内容を示すフローチャートである。
【図3】変倍処理による周波数特性の変化を示すグラフである。
【図4】線数の違いと周波数特性との関係を示すグラフである。
【図5】本発明にかかる画像処理装置のフィルタ係数テーブルの構成を示した模式図である。
【図6】同じ線数の画像を、異なる入力解像度にて取り込んだ場合に、周波数特性が変化することを示す説明図である。
【図7】(a)〜(c)は図5のフィルタ係数テーブルにおける係数A〜Cの一例を示す表、(d)〜(f)は図5のフィルタ係数テーブルにおける係数A〜Cの周波数特性を示すグラフである。
【図8】(a)および(b)は図5のフィルタ係数テーブルにおける係数DおよびEの一例を示す表、(c)および(d)は図5のフィルタ係数テーブルにおける係数DおよびEの周波数特性を示すグラフである。
【図9】本発明にかかる画像処理装置の原稿種別自動判別部の一構成例を示すブロック図である。
【図10】本発明にかかる画像処理方法の概略的な処理手順を示すフローチャートである。
【図11】本発明にかかる画像処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【図12】本発明にかかる画像処理方法をアプリケーションソフトウェアとして実施する場合の一構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
1 変倍部(変倍手段)
2 原稿種別自動判別部(周波数算出手段)
3 制御部(制御手段)
101 画像処理装置
102 画像入力装置(画像入力手段)
103 画像出力装置(画像出力手段)
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention is provided with an image processing apparatus that performs appropriate image processing on post-magnification image data that has been subjected to magnification processing based on a frequency (line number) discrimination result and output characteristics of an image output unit, and the image processing apparatus. The present invention relates to an image forming apparatus, an image processing method, a program for causing a computer to execute the image processing method, and a recording medium storing the program.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art As an image forming apparatus such as a copying machine using an electrophotographic process or an ink jet method, a digital type is widely used in addition to a conventional analog type. With the progress of digital image processing technology, image forming apparatuses such as full-color digital copying machines and multifunction peripherals that reproduce color images with high image quality have been commercialized.
[0003]
While digitalization has made it possible to achieve higher image quality and higher functionality, digitalization has also caused problems. One of the problems is moire (interference fringes) generated by a halftone processing method when a printed photographic document (hereinafter, referred to as a halftone image) formed of halftone dots is read. Various countermeasures have been proposed for this moiré.
[0004]
In general, when reproducing and outputting a halftone image after performing scaling processing such as enlargement / reduction, the resolution of input / output devices such as a scanner, a printer, and a display, and the combination of the number of lines of the halftone image, a scaling ratio, etc. Moire occurs in the output image. The screen ruling of the halftone dot image refers to the frequency characteristic of the input image in a broad sense, and is represented by a portion having a periodic characteristic in an image subjected to error diffusion processing in addition to the halftone dot, or a line. This also applies to the image area.
[0005]
Filter processing is performed as means for suppressing the moiré. However, applying a smoothing filter uniformly to any of the combinations will inadvertently blur the entire image, resulting in considerable image quality degradation. Become. In such a case, it is possible to improve the image quality by performing an optimal filter process that does not cause image quality deterioration and prevents the occurrence of moiré in accordance with the number of lines (dot number) or the magnification of the halftone image. It is an important factor.
[0006]
As a specific countermeasure for suppressing moiré, for example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 61-80971 (Patent Document 1), a digital image signal is Fourier-transformed and compared with pattern data corresponding to the number of halftone dots. Thus, an image signal processing apparatus has been proposed which determines the halftone frequency of a document, selects a filter coefficient according to the halftone frequency, and performs a smoothing process.
[0007]
According to the invention described in the publication, an appropriate smoothing process according to the halftone frequency can be performed. However, according to the invention described in the above publication, 1) it is not possible to select an optimum filter corresponding to the scaling process. 2) It is necessary to change input / output characteristics such as input resolution, dither matrix size and output resolution. There is a problem that it cannot be handled.
[0008]
Also, for example, Japanese Patent No. 2680469 (Patent Document 2) includes a low-pass filter that limits a pass band of an image input from an input device, and a calculation unit that determines a cutoff frequency of the low-pass filter. There has been proposed an image reading apparatus that obtains the cutoff frequency as a value that suppresses moiré generated in an output image based on the resolution of an input device, the resolution of an output device, the size of a dither matrix, and the output magnification of an image.
[0009]
According to the invention described in the publication, when reducing or enlarging an image having a strong periodicity such as a halftone dot image, it is possible to suppress moire caused by changing an image output magnification or a dither matrix.
[0010]
[Patent Document 1]
JP-A-61-80971 (published on April 24, 1986)
[0011]
[Patent Document 2]
Japanese Patent No. 2680469 (published August 1, 1997)
[0012]
[Problems to be solved by the invention]
However, according to the invention described in the above-mentioned Japanese Patent No. 2680469, an appropriate image which can prevent the occurrence of moiré without deteriorating the image quality of the scaled image data subjected to the scaling process. There is a problem that processing cannot be performed.
[0013]
Specifically, 1) optimization of the filter coefficient according to the halftone frequency cannot be realized, and 2) since the scaling factor is regarded as the sampling period at the time of image input, it is not possible to cope with various scaling methods. 3) If the scaling method is different, the appearance of moiré in the output image is also different. Therefore, even if the scaling ratio is the same, it is not best to apply the same filter exactly because it is not the best. Image processing cannot be performed.
[0014]
Examples of commonly used scaling processing methods include, for example, a bicubic method, a bilinear method, and a nearest neighbor method. When the scaling method is different, the appearance of moiré in the output image is also different, so it is necessary to apply a filter according to the scaling method.
[0015]
The present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems. An object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of performing appropriate image processing on reduced-magnification image data that has been subjected to magnification processing without deteriorating image quality and preventing occurrence of moire. An object of the present invention is to provide an image forming apparatus including a processing device, an image processing method, a program for causing a computer to execute the image processing method, and a recording medium on which the program is recorded.
[0016]
[Means for Solving the Problems]
According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus for processing input image data read by an image input unit, the image processing apparatus changing the input image data according to a set scaling factor. Multiplying means for multiplying, a frequency calculating means for calculating the frequency of the image data after scaling processed by the scaling means, a frequency calculation result calculated by the frequency calculating means, and outputting the image data And a control unit for switching a filtering process to be performed on the image data after scaling based on an output characteristic of the image output unit.
[0017]
According to the above configuration, when scaling processing is performed on a periodic image such as an area gradation image or a geometric image, the frequency of the scaled image data is calculated after the scaling processing, and the frequency is calculated. Based on the calculation result and the output characteristics of the image output means, the filter processing performed on the scaled image data is controlled. it can.
[0018]
For example, even when a halftone image is scaled (enlarged / reduced), an optimal filter process can be selected according to the number of lines (frequency) of halftone dots of the scaled image data. It is possible to obtain a high quality output image without any.
[0019]
Further, since the number of lines (frequency) is determined after the scaling process, the optimum filter coefficient can always be selected even for devices having different input resolutions and output resolutions. By discriminating the number of lines (frequency) after the scaling process, a table for the scaling ratio is not required, so that the number of filter coefficients set in advance can be reduced. Further, since the method does not depend on the method of the scaling process, even when the frequency characteristic of the halftone frequency of the image data after the scaling is changed by changing the method of the scaling process, occurrence of moire can be prevented.
[0020]
That is, it is possible to provide an image processing apparatus that can perform appropriate image processing on the scaled image data that has been subjected to the scaling processing without deteriorating the image quality and preventing the occurrence of moire.
[0021]
In the image processing apparatus of the present invention, in the above configuration, the control means selects an adaptive mixing filter when the frequency calculation result is larger than a predetermined threshold, and performs smoothing when the frequency calculation result is equal to or smaller than the threshold. It is more preferable to select an activation filter.
[0022]
According to the above configuration, when the number of lines is high, the high frequency component is smoothed, and the low frequency component is generated by the dot period by selecting an adaptive mixing filter having a frequency characteristic of sharpening. It is possible to keep the sharpness of the edge in the image while preventing moiré. Therefore, the entire image is not carelessly blurred and the image quality does not deteriorate.
[0023]
In addition, when the number of lines is low, by selecting a smoothing filter having a characteristic of performing smoothing over all frequency components, it is possible to prevent the moire of low frequency components generated by the halftone dot period, Since the noise of the high-frequency component existing in the image can be blurred, the output image quality can be improved.
[0024]
According to another aspect of the invention, an image forming apparatus includes the image processing apparatus according to any one of the aspects of the invention.
[0025]
According to the above configuration, even when an image having a periodicity such as a halftone image is subjected to scaling processing, optimal filtering is performed in accordance with the number of lines of the halftone dot (frequency of the scaled image data). Therefore, a high-quality output image without moire can be formed.
[0026]
In other words, it is possible to provide an image forming apparatus capable of performing appropriate image processing on the scaled image data that has been subjected to the scaling process without deteriorating the image quality and preventing the occurrence of moire.
[0027]
In order to solve the above-mentioned problem, an image processing method according to the present invention, in an image processing method for processing input image data read by an image input unit, converts the input image data in accordance with a set scaling factor. A magnification step of multiplying, a frequency calculation step of calculating a frequency of an image area having periodicity of the image data after the magnification processing that has been scaled by the magnification step, and a frequency calculation result calculated by the frequency calculation step And a filter processing selecting step of selecting a filter processing to be performed on the scaled image data based on output characteristics of an image output unit that outputs image data; and a filter processing determined by the filter processing selecting step. And an image processing step performed on the image data after scaling.
[0028]
According to the above-described method, when a periodic image such as an area gradation image or a geometric image is scaled, an optimal filter process that does not cause moire in an output image can be performed. For example, even when a halftone image is scaled (enlarged / reduced), an optimum filter process can be selected according to the number of lines (frequency) of the halftone dot, so that a high-quality output image without moire can be obtained. be able to.
[0029]
Further, the optimum filter coefficient can always be selected for devices having different input resolutions and output resolutions. By discriminating the number of lines (frequency) after the scaling process, a table for the scaling ratio is not required, so that the number of filter coefficients set in advance can be reduced. Further, since the method does not depend on the method of the scaling process, even if the method of the scaling process changes and the frequency characteristics change, it is possible to prevent the occurrence of moire.
[0030]
In other words, it is possible to provide an image processing method capable of performing appropriate image processing on the scaled image data that has been subjected to the scaling process without deteriorating the image quality and preventing the occurrence of moire.
[0031]
In the image processing method of the present invention, in the above method, the filter processing selecting step selects an adaptive mixing filter when the frequency calculation result is larger than a predetermined threshold, and when the frequency calculation result is equal to or smaller than the threshold, It is more preferable to select a smoothing filter.
[0032]
According to the above method, when the number of lines is high, the high frequency component is smoothed, and the low frequency component is generated by the dot period by selecting an adaptive mixing filter having a frequency characteristic of sharpening. It is possible to keep the sharpness of the edge in the image while preventing moiré. Therefore, the entire image is not carelessly blurred and the image quality does not deteriorate.
[0033]
In addition, when the number of lines is low, by selecting a smoothing filter having a characteristic of performing smoothing over all frequency components, it is possible to prevent the moire of low frequency components generated by the halftone dot period, Since the noise of the high-frequency component existing in the image can be blurred, the output image quality can be improved.
[0034]
In order to solve the above-mentioned problems, an image processing program according to the present invention causes a computer to function as each unit included in the image processing apparatus according to any one of the above-mentioned inventions.
[0035]
An image processing program according to the present invention causes a computer to execute the image processing method according to any one of the above-mentioned inventions in order to solve the above-mentioned problems.
[0036]
A recording medium according to the present invention is a computer-readable recording medium that stores a program for causing a computer to execute the image processing method according to the present invention in order to solve the above-described problems.
[0037]
Accordingly, the image processing method is implemented using the computer by installing the image processing program in a general computer via the recording medium or the network. In other words, the computer is connected to the image processing apparatus. Can function as
[0038]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to this.
[0039]
(A) Image processing device
As shown in FIG. 1, the image processing apparatus 101 according to the present invention applies a cycle of the input image data to a periodic image area of the input image data read by the image input A magnification unit (magnification means) 1 for judging the frequency of an image region having a characteristic and performing processing in accordance with the result of the judgment, in accordance with a set magnification ratio An automatic document type discriminating section (frequency calculating means) 2 for calculating the frequency of the image data after the scaling process performed by the scaling section 1; and a frequency calculation result calculated by the automatic document type discriminating section 2. And a control unit (control unit) 3 for switching a filtering process to be performed on the image data after scaling based on an output characteristic of an image output device (image output unit) 103 that outputs image data.
[0040]
Here, the image area having periodicity includes, in addition to the area gradation image area, for example, an image of a geometric pattern taken by a digital camera. The area gradation image region is, for example, a halftone dot image region composed of halftone dots, a line image region composed of regularly arranged parallel lines, or image data created by error diffusion. This is an image area for expressing a color including a halftone. The area gradation image region also includes an image region expressed by a halftone generation method such as a pixel distribution method / dither method and a density pattern method.
[0041]
FIG. 1 is a configuration diagram of an image processing apparatus 101 used in a digital color image forming apparatus 100 such as a digital copying machine or a multifunction peripheral according to an embodiment of the present invention. The image input device 102 is composed of a CCD (Charge Coupled Device) line sensor, and is a color image signal obtained by separating light reflected from a document into R, G, and B (R: red, G: green, B: blue). (Reflectance signal).
[0042]
A color image signal (RGB analog signal) input by the CCD line sensor of the image input device 102 is converted into an RGB digital signal by an A / D (analog / digital) converter 4. This RGB digital signal is a reflectance signal from which various distortions generated in the illumination system, the imaging system, and the imaging system of the image input device 102 have been removed by the shading correction unit 5.
[0043]
The input processing unit 6 converts the reflectance signal into a density signal suitable for image processing. That is, the input processing unit 6 converts the reflectance signal into a CMY (C: cyan, M: magenta, Y: yellow) signal that is a complementary color of the RGB signal.
[0044]
The magnification unit 1 performs magnification processing for enlarging or reducing an image (input image data) based on a signal input from an operation panel (operation means) 104 provided in the image forming apparatus 100.
[0045]
The document type automatic discrimination unit 2 determines whether or not the document (image data after scaling) subjected to the scaling process by the scaling unit 1 includes an area gradation image area. If the image data after scaling includes an area gradation image area, the number of lines (frequency) is calculated. Among the output signals from the document type automatic discrimination unit 2, the CMY signal is output to the area separation processing unit 7, and the information on the calculated number of lines (frequency) is output to the control unit 3.
[0046]
The document type automatic discrimination unit 2 determines whether the input document type is a text document, a text / print photo document, a text / print paper photo document, a print photo document, or a photographic paper photo document. May be provided.
[0047]
The calculation of the number of lines performed by the document type automatic discrimination unit 2 will be described in detail later in “(F) Document Type Automatic Discrimination Unit”.
[0048]
The control unit 3 determines a filtering process to be performed on the scaled image data based on the frequency calculation result calculated by the document type automatic determination unit 2 and the output characteristics of the image output device 103 that outputs the image data. I do. A filter coefficient, which is an output signal of the control unit 3, is output to the spatial filter unit 10.
[0049]
Next, in order to improve the reproducibility of black characters, color characters, and halftone dots in a document in which various types of regions such as characters, photographs, and halftone dots are mixed, the region separation processing unit 7 Is determined. The region separation processing unit 7 outputs a region identification signal as an output signal to each of the black generation / under color removal unit 9, the spatial filter unit 10, and the halftone generation unit 11, and each unit performs processing suitable for various regions. Is applied. Further, the area separation processing section 7 outputs a CMY signal to the color correction section 8 as another output signal.
[0050]
The color correction unit 8 performs a process for improving color reproducibility on the CMY signals. The color correction unit 8 outputs, to the black generation / under color removal unit 9, a CMY signal that has been subjected to processing for improving color reproducibility as an output signal.
[0051]
The black generation / under color removal unit 9 converts the CMY signal into a four-color signal obtained by adding black (K) to cyan, magenta, and yellow, that is, a CMYK signal. The black generation / under color removal unit 9 performs processing suitable for various regions such as characters, photographs, and halftone dots on the CMYK signals in accordance with the region identification signal from the region separation processing unit 7. The black generation / under color removal unit 9 outputs a CMYK signal to the spatial filter unit 10 as an output signal.
[0052]
The spatial filter unit 10 enhances the edge of the CMYK signal from the black generation / under color removal unit 9 based on the region identification signal from the region separation processing unit 7 and the filter coefficient output from the control unit 3. Perform processing and smoothing processing. The spatial filter unit 10 outputs a CMYK signal to the halftone generation unit 11 as an output signal.
[0053]
The halftone generation unit 11 performs a tone reproduction process for outputting an image (magnified image data) with respect to the CMYK signal from the spatial filter unit 10 in accordance with the region identification signal from the region separation processing unit 7. Perform The halftone generator 11 outputs a CMYK signal to the image output device 103 as an output signal.
[0054]
The image output device 103 forms an output image according to the CMYK signal from the halftone generation unit 11. As the image output device 103, for example, an image output device such as an electrophotographic or inkjet printer or an image display device such as a liquid crystal display may be used.
[0055]
When the image output device 103 is implemented by an image display device, the processes performed by the black generation / under color removal unit 9 and the halftone generation unit 11 are unnecessary, so that the processes in the region separation processing unit 7 may be omitted. . In this case, the color correction unit 8 converts the CMY signals into RGB signals for the image display device, and performs a γ correction process according to the γ characteristics of the image display device. The color correction unit 8 outputs the RGB signals to the spatial filter unit 10 as output signals. The spatial filter unit 10 performs the above-described edge enhancement processing and smoothing processing on the RGB signals. Next, the spatial filter unit 10 outputs the image output data to an image display device as the image output device 103.
[0056]
Each of the above-described processes performed in the image processing apparatus 101 is controlled by a CPU (Central Processing Unit) not shown.
[0057]
(B) Processing content
FIG. 2 shows a basic operation flowchart of the image processing apparatus 101 according to the present invention.
[0058]
The scaling unit 1 performs a scaling process on an input image (input image data) based on a signal input from the operation panel 104 (step 1, hereinafter step is abbreviated as S).
[0059]
The document type automatic discrimination unit 2 determines whether or not the scaled image data subjected to the scaling process in S1 includes an area gradation image area (S2). In S2, if it is determined that the full-scale image region is included, the process proceeds to S3, and if it is determined that the full-scale image region is not included, the process proceeds to S5. The document type automatic discrimination unit 2 automatically proceeds to S3 when the character / print photo mode or print photo mode is selected as the image mode on the operation panel 104.
[0060]
The document type automatic discrimination unit 2 calculates the number of lines (frequency) (S3). The control unit 3 selects an appropriate filter coefficient based on the number of lines of the document (image data after scaling) and output characteristics (the size of the dither matrix and the resolution of the image output device) (S4).
[0061]
In order to enhance the reproducibility of black characters, color characters, and halftone dots in a document mixed with various areas (characters, photographs, halftone dots, etc.), the area separation processing unit 7 determines which area each pixel belongs to. Is performed (S5). Based on the determination result in S5, the area identification signal is distributed as an output signal from the area separation processing section 7 to the black generation / under color removal section 9, the spatial filter section 10, and the halftone generation section 11. In each part, processing suitable for various regions is performed.
[0062]
The spatial filter unit 10 performs a process using the filter coefficient selected by the control unit 3 on the area gradation image area (S6).
[0063]
(C) Changes in frequency characteristics due to scaling processing
The change in the frequency characteristic due to the scaling process will be described below with reference to FIG. FIG. 3 is a graph showing a change in the peak position of the frequency characteristic when a scaling process is performed on a halftone image having a certain number of lines by the nearest neighbor method. The vertical axis indicates MTF (modulation transfer function), and the horizontal axis indicates frequency. The peak position of the frequency characteristic when the magnification is 100% indicates the state before the magnification processing, and the peak position of the frequency characteristic when the magnification is 200% and the magnification is 50% indicates the state after the magnification processing.
[0064]
According to FIG. 3, the peak position of the frequency characteristic at the magnification of 200% is shifted to the lower frequency side as compared with the peak position of the frequency characteristic at the magnification of 100%. Further, the peak position of the frequency characteristic at the magnification of 50% is shifted to a higher frequency side than the peak position of the frequency characteristic at the magnification of 100%.
[0065]
As described above, since the frequency characteristic of the halftone dot image changes according to the magnification, the occurrence of moiré in the output image also changes by performing the magnification process. Further, even if the scaling ratio is the same, if the method of the scaling process is different, the appearance of moire in the output image is different.
[0066]
Therefore, in order to suppress the occurrence of moiré, when the scaling process is performed, or when the scaling ratio is the same but the scaling process method is changed, the filtering is performed according to the change in the frequency characteristic of the halftone image. The coefficients need to be selected each time. Thereby, optimal filter processing according to the scaling processing is performed, and occurrence of moire can be suppressed.
[0067]
Here, an example in which the nearest neighbor method is used as the method of the scaling process has been described, but the scaling process performed in the scaling unit 3 of the image processing apparatus 101 according to the present invention is not limited to the nearest neighbor method. Instead, a commonly used scaling process such as a bicubic method or a bilinear method can be applied.
[0068]
The nearest neighbor method is a method of performing a process of thinning out the pixels of the input image every other pixel when the magnification is 50%, and performing a process of overlapping the pixels of the input image one by one at a magnification of 200%.
[0069]
(D) Difference in number of lines and frequency characteristics
The difference in the number of lines and the frequency characteristics will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a graph showing frequency characteristics of a halftone image having eight different numbers of lines at a certain magnification, for example, 100%. The vertical axis indicates MTF, and the horizontal axis indicates frequency. According to FIG. 4, the peak position of the frequency characteristic regarding the halftone dot image having eight types of lines differs for each line number.
[0070]
Thus, the difference in the number of lines of the halftone image appears as a difference in the peak position in the frequency characteristic. Therefore, by selecting a filter coefficient according to the peak position of the frequency characteristic, it is possible to perform an optimal filter process according to the halftone frequency of the image data after scaling.
[0071]
(E) Filter setting
A filter coefficient and a filter coefficient table of the control unit 3 of the image processing apparatus 101 according to the present invention will be described below with reference to FIGS.
[0072]
As described above, if the frequency characteristics in the image after the scaling process for the input image are obtained and the control is performed so as to select the filter coefficient according to the peak frequency, the scaling ratio, the scaling method, and the number of halftone dots are obtained. Optimal filter processing according to (frequency of the input image) can be performed.
[0073]
The control unit 3 has a filter coefficient table corresponding to various output characteristics in order to perform optimal filtering even when output characteristics such as the size and resolution of the dither matrix of the image output device 103 change. Is preferred.
[0074]
The control unit 3 determines a filter coefficient table for the peak frequency of the input image after the scaling process and the output characteristic of the image output device 103, that is, the number of halftone dots after the scaling process, It is more preferable to have a filter coefficient table for the resolution and the size of the dither matrix. FIG. 5 is a diagram schematically showing the configuration of the filter coefficient table.
[0075]
The number of lines corresponding to the peak frequencies Fa to Fh after the scaling process in FIG. 5, that is, 65 lines / inch ("lines / inch" is abbreviated as "lines" in the drawings and hereinafter), and 85 lines. , 100 lines, 120 lines, 133 lines, 150 lines, 175 lines, and 200 lines indicate the number of lines at an input resolution of 600 × 600 dpi (dot per inch) and a magnification of 100%. For example, when the input resolution is 300 × 300 dpi, the cycle viewed in pixel units becomes shorter, and the peak frequency appears on the higher frequency side even with the same number of lines. This will be described with reference to FIG.
[0076]
FIG. 6 is a diagram schematically showing an enlarged state of a pixel when a line pattern of 120 lines is read at input resolutions of 600 × 600 dpi and 300 × 300 dpi. Black dots represent the black density portion of the line, and white dots represent the white density portion between the lines in pixel units. When a line pattern of 120 lines is read at 600 × 600 dpi, black pixels appear every 4 to 5 pixels, whereas when read at 300 × 300 dpi, black pixels appear almost every 3 pixels.
[0077]
That is, when viewed in pixel units, the latter has a shorter cycle than the former, and the peak frequency shifts to the higher frequency side. That is, even if the number of lines is the same, the position of the peak changes when the input resolution is different. Therefore, the peak positions Fa to Fh shown in FIG. Absent.
[0078]
The control unit 3 of the image processing apparatus 101 stores a filter coefficient table as shown in FIG. The control unit 3 reads out a filter coefficient corresponding to a frame referred to by a line frequency (frequency) calculation result, which is an output signal of the document type automatic discrimination unit 2, and an output characteristic of the image output device 103, and outputs a spatial filter unit 10. Is controlled by a CPU (not shown).
[0079]
In the graph shown in FIG. 4, when the peak position of the frequency characteristic of the image data is in the range of Fa, the filter coefficient is selected from the table a in FIG. , Filter coefficient A is selected. Since the peak position of the frequency characteristic appears differently depending on the input resolution as described above, the scaled image data after the scaling processing includes information on the input resolution of the image input device 102.
[0080]
As shown in FIG. 5, when the resolution of the image output device 103 is represented by “OutN” and the size of the dither matrix is represented by “Dsize”, the output characteristics of the image output device 103 can be represented by “OutN / Dsize”. . The output image is represented as a dither matrix pattern (period). Therefore, the output characteristic “OutN / Dsize” indicates the substantial resolution of the output image.
[0081]
The filter coefficient table shown in FIG. 5 includes 65 lines (Fa), 85 lines (Fb), 100 lines (Fc), 120 lines (Fd), 133 lines (Fe), 150 lines (Ff), and 175 lines (Fg). ) And 200 lines (Fh) for eight types of line numbers, and corresponding filter coefficient tables a to h are stored, and filter coefficients A to E are set in each of the filter coefficient tables a to h. This is a diagram schematically showing the state in which it is performed.
[0082]
As the filter coefficients A to E, for example, filter coefficients of 7 × 7 pixel size shown in FIGS. 7A to 7C and FIGS. 8A and 8B are used. Note that the size of the filter coefficient is not limited to 7 × 7. FIGS. 7 (d) to 7 (f) and FIGS. 8 (c) and 8 (d) show graphs representing the frequency characteristics of the respective filter coefficients. The vertical axis is MTF, and the horizontal axis is frequency. is there.
[0083]
The filter coefficients A to E are set to an optimum value set in advance by actually outputting various images by several kinds of general image output devices having various output characteristics and confirming the degree of moiré and the degree of image blurring. Value. It is preferable that the filter coefficients A to E are set to have such a characteristic that the MTF of the frequency is reduced in order to remove the moire generated at the peak frequency of the image data after scaling.
[0084]
As a method of obtaining the optimum value of the filter coefficient, for example, an output image is created while empirically changing the filter coefficient based on the analysis of the frequency characteristics of the input image in the image forming apparatus, and the optimum image quality is obtained. It is possible to use a method of determining the optimum value of the filter coefficient by trying several patterns of the operation of visually confirming whether the filter coefficient has been set.
[0085]
Note that these filter coefficients A to E are designed so as to prevent moiré even when the nearest neighbor method, which is liable to generate moiré, is used as a method of scaling processing. As described above, if the filter coefficient is set in consideration of the scaling method and the peak frequency at which moiré occurs, the optimum output image quality free from moiré even when the scaling method is changed. Can be realized.
[0086]
The control unit 3 compares the frequency calculation result with a predetermined threshold, selects an adaptive mixing filter if the frequency calculation result is larger than the threshold, and smoothes if the frequency calculation result is equal to or less than the threshold. It is more preferable to select an activation filter.
[0087]
FIGS. 7A to 7C show filter coefficients A to C as setting examples of a smoothing filter to be applied to a halftone image having a low screen ruling (low frequency). FIGS. 8A and 8B show filter coefficients D and E as setting examples of an adaptive mixing filter to be applied to an image.
[0088]
The degree of smoothing is set so that filter coefficient A> filter coefficient B> filter coefficient C, and the degree of sharpening is set so that filter coefficient D <filter coefficient E.
[0089]
In the present embodiment, each filter coefficient is set as described above, but the present invention is not limited to this, and the coefficient is mainly determined according to which frequency range the MTF is to be reduced. A to E may be changed. Therefore, for example, the degree of sharpening of the coefficients D and E in the low-frequency range may be reversed.
[0090]
In the filter coefficient table of FIG. 5, when the input resolution is 600 × 600 dpi, the magnification is 100%, and the output characteristic is characteristic A, the peak frequency position is equal to or less than Ff, that is, the line number of the halftone dot is equal to or less than 150 lines. The number of lines is determined to be higher than Fg, ie, 175 lines or higher. When the input resolution is 600 × 600 dpi, the magnification is 100%, and the output characteristic is the characteristic B, the peak frequency position is equal to or less than Fc, that is, the number of halftone dots is equal to or less than 100 lines, and the low number of lines is used. The above is determined as a high screen ruling.
[0091]
The thresholds for determining the number of low lines and the number of high lines are determined by outputting various images by several types of general image output devices having various output characteristics and forming the images in accordance with the output characteristics. Is a value set in advance based on the quality of the image. This threshold value may be set together with the above-described optimum value of the filter coefficient.
[0092]
The threshold value may be set while confirming the image quality visually output by an adjustment operation using an actual image forming apparatus. That is, for example, using many images, a combination as shown in FIG. 5 is created, and it is determined in advance which line number is appropriate to be considered as a high line number according to the quality of the output image, The corresponding number of lines may be set as the threshold.
[0093]
In the case of a halftone dot image with a low screen ruling, by applying a smoothing filter which is a filter having a characteristic of smoothing over all frequency components, it is possible to prevent the moire of low frequency components generated by the halftone dot period, and Since the noise of the high-frequency component existing therein can also be blurred, the output image quality can be improved.
[0094]
In the case of a halftone dot image with a high screen ruling, by applying an adaptive mixing filter having a frequency characteristic of smoothing high frequency components and sharpening low frequency components, moire of high frequency components generated by the dot period is reduced. This prevents the sharpness of the edge of the low-frequency component existing in the image. Therefore, a good output image quality can be realized without causing image quality deterioration such as inadvertently blurring the entire image.
[0095]
As described above, by selecting a filter based on the frequency characteristics of the scaled image data after the scaling process and the output characteristics of the image output device 103, a halftone dot image with various numbers of lines (a periodic image) ), The magnification of the scaling process, and the optimum filter process corresponding to the input / output resolution.
[0096]
(F) Document type automatic discrimination unit
The document type automatic discrimination unit 2 of the image processing apparatus 101 according to the present invention will be described in more detail with reference to FIG.
[0097]
The document type automatic discrimination unit 2 includes an area gradation judgment unit 13 and a line number calculation unit 19. The area gradation determining section 13 determines whether or not the scaled image data indicated by C, M, and Y in the drawing includes an area gradation image area. The number of lines (frequency) in the image area is calculated.
[0098]
The area gradation determining unit 13 includes an area gradation area determining unit 14, an area gradation area pixel counter 15, a total pixel number counter 16, a divider 17, and a determining unit 18. The area gradation determining unit 13 determines whether or not the scaled image data indicated by C, M, and Y in the drawing includes an area gradation image area such as a halftone dot area, an area subjected to error diffusion processing, and a line. The determination as to whether or not to do so is made, for example, as in the following (1) to (6). First, (1) to (3) are performed by the area gradation region determination unit 14.
[0099]
(1) The pixels in the mask of m × n (for example, 50 × 50 pixels) including the target pixel are extracted, and the pixels in the mask are binarized using a value such as an average value calculated from each pixel value as a threshold value. .
[0100]
(2) From the binarized image, the number of inversions, that is, the number of transition points from “0” to “1” and “1” to “0” is calculated in the main scanning direction and the sub-scanning direction.
[0101]
(3) The maximum value of the calculated number of inversions is selected. If the maximum value is larger than a predetermined threshold value, it is determined that the target pixel is an area gradation image area pixel. It is determined that the pixel is an area gradation image area pixel.
[0102]
(4) The area gradation area pixel counter 15 counts pixels in the area gradation area in the image data after scaling.
[0103]
(5) The divider 17 divides the count value of the pixels in the area gradation area by the total number of pixels obtained by the total pixel number counter 16.
[0104]
(6) The determination unit 18 compares the result of the division in the above (5) with a predetermined threshold. If the result is larger than the threshold, it is determined that the area gradation image area is included, and the determination is equal to or less than the threshold. If so, it is determined that the area gradation area is not included.
[0105]
The number-of-lines calculating unit 19 calculates the number of lines (frequency) when the area gradation determining unit 13 determines that the area gradation image region is included. If it is determined that the area gradation image area is not included, the processing is through (does nothing).
[0106]
A method of calculating the number of lines (frequency) of a halftone dot in the number of lines calculation unit 19 will be described below. The calculation of the number of lines in the number-of-lines calculating unit 19 only needs to be able to calculate the number of halftone dots of the area gradation image area, and may be performed using a conventionally known method of calculating the number of lines. For example, a method for determining the number of lines disclosed in JP-A-11-155067 may be used.
[0107]
In the frequency characteristics of the image, the halftone dot components are distributed with the peak of the signal intensity in the high frequency region. The angular direction in which the signal intensity distribution of each plate of CMY is located corresponds to the halftone dot angle of each plate, and the diameter of the position where the peak indicating the maximum value of the signal intensity occurs corresponds to the number of printing lines of each plate. . Here, any of the C, M, and Y scaled image data is subjected to a two-dimensional Fourier transform to extract a frequency characteristic distribution, which is converted into a signal intensity distribution expressed in polar coordinates. The signal intensity is calculated for each diameter, and the halftone frequency (frequency) is estimated from the maximum diameter.
[0108]
The image forming apparatus 100 according to the present invention may include the above-described image processing apparatus 101, and may further include another configuration.
[0109]
(G) Image processing method
An image processing method according to the present invention will be described below with reference to FIG. The image processing method according to the present invention determines the frequency of the periodic image area of the input image data for the periodic image area of the input image data read by the image input unit, and determines the determination result. In the image processing method for performing the processing according to the above, a scaling step (Step 11, hereinafter step is abbreviated as S) for scaling the input image data according to the set scaling ratio, and the scaling step (S11) Frequency calculating step (S12) for calculating the frequency of an image area having periodicity of the scaled image data subjected to the scaling processing according to (1), the frequency calculation result calculated in the frequency calculating step (S12), and the image data A filter process selecting step (S13) for selecting a filter process to be applied to the scaled image data based on an output characteristic of an image output unit that outputs the image data; Having an image processing step of performing filtering processing determined by-option step (S13) with respect to the scaled image data (S14), the. It should be noted that the image processing method according to the present invention is not limited to this, and may include other steps.
[0110]
The scaling step of S11 is a step of performing scaling processing for enlarging or reducing the input image data according to the set scaling factor. In the scaling process in the scaling step (S11), it is sufficient that the input image data can be enlarged or reduced in accordance with the set scaling ratio, and a conventionally known scaling method generally used can be used. For example, a bicubic method, a bilinear method, or a nearest neighbor method may be applied as the scaling processing method.
[0111]
The frequency calculating step of S12 is a step of calculating the frequency of a periodic image area of the scaled image data subjected to the scaling process. The frequency calculation step of S12 only needs to be able to calculate the frequency of the periodic image area of the scaled image data, and may be performed using a conventionally known method. The calculation of the frequency of the image area having periodicity of the image data after scaling may be performed by using, for example, a line number determination method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. H11-155067.
[0112]
The filtering process selecting step of S13 is based on the frequency calculation result calculated in the frequency calculating step (S12) and the output characteristics of the image output device (image output means) for outputting the image data. This is a step of selecting a filter process to be performed on the image. The selection of the filter processing in the filter processing selection step (S13) may be any method as long as the filter coefficients for the filter processing prepared in advance can be selected based on the above conditions, that is, the frequency calculation result and the output characteristics.
[0113]
The image processing step of S14 is a step of applying the filter processing selected in the filter processing selecting step (S13) to the image data after scaling. The image processing step (S14) is only required to be able to perform the filter processing selected in the filter processing selection step (S13) on the image data after the above-mentioned magnification, and the specific method is not particularly limited. is not.
[0114]
The filter processing selecting step of S13 compares the frequency calculation result with a predetermined threshold, and selects an adaptive mixing filter if the frequency calculation result is greater than the threshold, and determines whether the frequency calculation result is When the value is equal to or less than the threshold value, it is more preferable to select a smoothing filter.
[0115]
When the number of lines is high, high-frequency components are smoothed, and low-frequency components are sharpened. By selecting an adaptive mixing filter having a frequency characteristic that sharpens low-frequency components, moire caused by halftone dot periods can be prevented, and Edge sharpness can be maintained. Therefore, the entire image is not carelessly blurred and the image quality does not deteriorate.
[0116]
In addition, when the number of lines is low, by selecting a smoothing filter having a characteristic of performing smoothing over all frequency components, it is possible to prevent the moire of low frequency components generated by the halftone dot period, Since the noise of the high-frequency component existing in the image can be blurred, the output image quality can be improved.
[0117]
(G) Application examples other than digital copiers / multifunction machines
An application example of the image processing apparatus 101 according to the present invention other than a digital copying machine / multifunction machine will be described below.
[0118]
(1) A form in which an image input device, an image processing device (server), and an image output device are connected via a network
The input resolution may be determined based on the header information of the input image data, and the output characteristics may be controlled based on information about the image output device such as a manufacturer and a model number. The filter coefficient correspondence table shown in FIG. 5 may be controlled so that a table of filter coefficients corresponding to the halftone frequency (frequency) is created for each image output device.
[0119]
(2) Application software
The method (1) is implemented as application software. This implementation method will be described in detail in “(H) Application Software” described later.
[0120]
(3) Processing for images taken with a digital camera
When a subject having a geometrically fine pattern is photographed, moire occurs due to interference between the pattern of the subject and the pattern of the CCD. In order to remove the moiré, the image taken by the digital camera 106 may be taken into the computer 105 for processing, or may be directly input to the printer (image forming apparatus 100) for processing (see FIG. 11). ). Note that in FIG. 11, the decoding processing unit 20 performs decoding, inverse quantization, and inverse orthogonal transform processing on the compressed image data in the JPEG (Joint Photographic Experts Group) format or the like input from the digital camera to perform YCrCb decoding. (Y: luminance, Cr · Cb: color difference) pixel data. In this example, the YCrCb data is further converted to CMY data (data obtained by complementing RGB data with complementary colors).
[0121]
In this case, the input resolution may be the resolution of the digital camera 106, and the number of lines may be the frequency of a geometrically fine pattern.
[0122]
(H) Application software
A case where the image processing method according to the present invention is implemented as application software will be described below with reference to FIG.
[0123]
When the image processing method according to the present invention is implemented as application software, for example, the input image data captured by the image input device 102 such as a scanner is compared with the entire image data or the selected image area on the computer 108 on the computer 108. The image processing method according to the present invention is implemented as application software together with image processing such as color tone correction processing such as color adjustment. The image processed by the image processing method according to the present invention is displayed on an image display device 107 such as a display or output from an image output device 103 such as a printer. When outputting with a printer, color correction processing (RGB → CMYK) and halftone processing are performed by a printer driver.
[0124]
A computer system 120 shown in FIG. 12 includes an image input device 102 such as a flatbed scanner, a film scanner, and a digital camera, a computer 108 that performs various processes such as the image processing method by loading a predetermined program, and a mouse. And a user interface 109 such as a keyboard, an image display device 107 such as a CRT display or a liquid crystal display for displaying the processing results of the computer 108, and an image output device 103 such as a printer for outputting the processing results of the computer 108 to paper or the like. You.
[0125]
The computer system 120 may further include an external recording device 110 for storing data, and a communication unit 111 such as a modem or a network card for connecting to a server or the like via a network.
[0126]
(I) Program / recording medium
An image processing program according to the present invention is a program for causing a computer to function as each unit included in the image processing apparatus 101. An image processing program according to the present invention is a program for causing a computer to execute the image processing method according to the present invention.
[0127]
A recording medium according to the present invention is a computer-readable recording medium storing the image processing program. That is, the recording medium according to the present invention is a computer-readable recording medium capable of recording a program to be executed by a computer, in which the image processing method according to the present invention is recorded.
[0128]
As a recording medium in the present embodiment, a memory (not shown) for processing by a microcomputer, for example, a ROM itself may be a program medium. It may be a program medium provided with a device and readable by inserting a recording medium into the device.
[0129]
The program stored in the recording medium may be configured to be accessed and executed by a microprocessor.
[0130]
Further, the program stored in the recording medium may read the program, the read program may be downloaded to a program recording area (not shown) of the microcomputer, and the program may be executed. . In this case, it is assumed that the download program is stored in the main device in advance.
[0131]
Here, the program medium is a recording medium configured to be separable from the main body, such as a tape system such as a magnetic tape or a cassette tape, a magnetic disk such as a floppy (registered trademark) disk or a hard disk, a CD-ROM / MO / Disc system of optical disc such as MD / DVD, card system such as IC card (including memory card) / optical card, or mask ROM, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEROM (Electrically Erasable Programmable Read Only) Flash, It may be a medium that carries a fixed program including a semiconductor memory such as a ROM.
[0132]
Further, in the present embodiment, since the system configuration is such that a communication network including the Internet can be connected, a medium that carries the program in a fluid manner such that the program is downloaded from the communication network may be used. When the program is downloaded from the communication network, the download program may be stored in the main device in advance, or may be installed from another recording medium.
[0133]
The recording medium is read by a program reading device provided in a digital color image forming apparatus or a computer system to execute the above-described image processing method.
[0134]
According to the above program, the computer reads and executes an image processing method capable of performing an appropriate filtering process on the scaled image data that has been scaled based on the frequency (line number) determination result and the output characteristics. This image processing method can be made general-purpose.
[0135]
According to the recording medium described above, it is possible to easily provide a program of an image processing method capable of performing appropriate filter processing on image data after scaling, which has been subjected to scaling based on the frequency (number of lines) determination result and output characteristics. Can be supplied to the computer.
[0136]
【The invention's effect】
As described above, the image processing apparatus according to the present invention, in the image processing apparatus that processes the input image data read by the image input unit, includes a scaling unit that scales the input image data according to a set scaling factor. Means, a frequency calculating means for calculating the frequency of the image data after scaling processed by the scaling means, a frequency calculation result calculated by the frequency calculating means, and an image output means for outputting image data. And control means for switching a filtering process to be performed on the image data after scaling based on the output characteristics.
[0137]
Therefore, when performing scaling processing on an image having periodicity such as an area gradation image or a geometric image, the frequency of the image data after scaling is calculated after the scaling processing, and the frequency calculation result and the image are calculated. Since the filtering process to be performed on the image data after scaling is controlled based on the output characteristics of the output means, it is possible to perform the optimal filtering process on the image data after scaling without generating moiré in the output image.
[0138]
For example, even when a halftone image is scaled (enlarged / reduced), an optimal filter process can be selected according to the number of lines (frequency) of halftone dots of the scaled image data. It is possible to obtain a high quality output image without any.
[0139]
Further, since the number of lines (frequency) is determined after the scaling process, the optimum filter coefficient can always be selected even for devices having different input resolutions and output resolutions. By discriminating the number of lines (frequency) after the scaling process, a table for the scaling ratio is not required, so that the number of filter coefficients set in advance can be reduced. Further, since the method does not depend on the method of the scaling process, even when the frequency characteristic of the halftone frequency of the image data after the scaling is changed by changing the method of the scaling process, occurrence of moire can be prevented.
[0140]
In other words, it is possible to provide an image processing apparatus that can perform appropriate image processing on the scaled image data that has been subjected to the scaling processing without deteriorating the image quality and preventing the occurrence of moire. It works.
[0141]
In the image processing apparatus of the present invention, in the above configuration, the control means selects an adaptive mixing filter when the frequency calculation result is larger than a predetermined threshold, and performs smoothing when the frequency calculation result is equal to or smaller than the threshold. It is more preferable to select an activation filter.
[0142]
Therefore, when the number of lines is high, the high-frequency component is smoothed, and the low-frequency component is sharpened. The sharpness of the edge in the image can be maintained. For this reason, there is an effect that the entire image is not carelessly blurred and the image quality is not deteriorated.
[0143]
In addition, when the number of lines is low, by selecting a smoothing filter having a characteristic of performing smoothing over all frequency components, it is possible to prevent the moire of low frequency components generated by the halftone dot period, Since the noise of the high frequency component existing in the image can be blurred, the effect of improving the output image quality can be realized.
[0144]
As described above, an image forming apparatus according to the present invention includes the image processing apparatus according to any one of the above-described aspects.
[0145]
Therefore, even when an image having a periodicity such as a halftone dot image is subjected to scaling processing, an optimal filter process is performed in accordance with the number of lines of the halftone dot (frequency of the image data after scaling). It is possible to form a high-quality output image without any defect.
[0146]
In other words, it is possible to provide an image forming apparatus that can perform appropriate image processing on the scaled image data that has been subjected to the scaling processing without deteriorating the image quality and preventing the occurrence of moire. It works.
[0147]
As described above, the image processing method according to the present invention is the image processing method for performing processing on input image data read by an image input unit, wherein the scaling is performed by scaling the input image data according to a set scaling factor. A frequency calculation step of calculating a frequency of an image area having periodicity of the scaled image data subjected to the scaling processing in the scaling step, a frequency calculation result calculated in the frequency calculation step, and an image A filter process selecting step of selecting a filter process to be performed on the scaled image data based on an output characteristic of an image output unit that outputs data; and a filtering process determined by the filter process selecting step. And an image processing step performed on the data.
[0148]
According to the above-described method, when a periodic image such as an area gradation image or a geometric image is scaled, an optimal filter process that does not cause moire in an output image can be performed. For example, even when a halftone image is scaled (enlarged / reduced), an optimum filter process can be selected according to the number of lines (frequency) of the halftone dot, so that a high-quality output image without moire can be obtained. be able to.
[0149]
Further, the optimum filter coefficient can always be selected for devices having different input resolutions and output resolutions. By discriminating the number of lines (frequency) after the scaling process, a table for the scaling ratio is not required, so that the number of filter coefficients set in advance can be reduced. Further, since the method does not depend on the method of the scaling process, even if the method of the scaling process changes and the frequency characteristics change, it is possible to prevent the occurrence of moire.
[0150]
In other words, it is possible to provide an image processing method that can perform appropriate image processing on the scaled image data that has been subjected to the scaling process without deteriorating the image quality and preventing the occurrence of moire. It works.
[0151]
In the image processing method of the present invention, in the above method, the filter processing selecting step selects an adaptive mixing filter when the frequency calculation result is larger than a predetermined threshold, and when the frequency calculation result is equal to or smaller than the threshold, It is more preferable to select a smoothing filter.
[0152]
According to the above method, when the number of lines is high, the high frequency component is smoothed, and the low frequency component is generated by the dot period by selecting an adaptive mixing filter having a frequency characteristic of sharpening. It is possible to keep the sharpness of the edge in the image while preventing moiré. For this reason, there is an effect that the entire image is not carelessly blurred and the image quality is not deteriorated.
[0153]
In addition, when the number of lines is low, by selecting a smoothing filter having a characteristic of performing smoothing over all frequency components, it is possible to prevent the moire of low frequency components generated by the halftone dot period, Since the noise of the high frequency component existing in the image can be blurred, the effect of improving the output image quality can be realized.
[0154]
As described above, an image processing program according to the present invention is characterized by causing a computer to function as each unit included in the image processing apparatus according to any one of the above-described inventions.
[0155]
An image processing program according to the present invention causes a computer to execute the image processing method according to any one of the above-mentioned inventions in order to solve the above-mentioned problems.
[0156]
A recording medium according to the present invention is a computer-readable recording medium that stores a program for causing a computer to execute the image processing method according to the present invention in order to solve the above-described problems.
[0157]
Accordingly, the image processing method is implemented using the computer by installing the image processing program in a general computer via the recording medium or the network. In other words, the computer is connected to the image processing apparatus. The effect that it can be made to function as is produced.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a schematic processing content of the image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 3 is a graph showing a change in a frequency characteristic due to a scaling process.
FIG. 4 is a graph showing a relationship between a difference in the number of lines and a frequency characteristic.
FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a configuration of a filter coefficient table of the image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing that frequency characteristics change when images having the same number of lines are captured at different input resolutions.
7A to 7C are tables showing examples of coefficients A to C in the filter coefficient table of FIG. 5, and FIGS. 7D to 7F are frequencies of coefficients A to C in the filter coefficient table of FIG. It is a graph which shows a characteristic.
8 (a) and (b) are tables showing examples of coefficients D and E in the filter coefficient table of FIG. 5, and FIGS. 8 (c) and (d) are frequencies of coefficients D and E in the filter coefficient table of FIG. It is a graph which shows a characteristic.
FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration example of a document type automatic discrimination unit of the image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 10 is a flowchart showing a schematic processing procedure of an image processing method according to the present invention.
FIG. 11 is a block diagram illustrating a configuration example of an image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 12 is a block diagram illustrating a configuration example in a case where the image processing method according to the present invention is implemented as application software.
[Explanation of symbols]
1 Magnification unit (magnification means)
2 Document type automatic discrimination unit (frequency calculation means)
3 control part (control means)
101 Image processing device
102 Image input device (image input means)
103 Image output device (image output means)

Claims (8)

画像入力手段により読み込まれた入力画像データに処理を施す画像処理装置において、
設定された変倍率に応じて上記入力画像データを変倍する変倍手段と、
上記変倍手段により変倍処理された変倍後画像データの周波数を算出する周波数算出手段と、
上記周波数算出手段により算出された周波数算出結果と、画像データを出力する画像出力手段の出力特性と、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を切替える制御手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
In an image processing apparatus that processes input image data read by an image input unit,
Scaling means for scaling the input image data according to the set scaling ratio,
Frequency calculating means for calculating the frequency of the scaled image data subjected to scaling processing by the scaling means,
Control means for switching filter processing to be performed on the scaled image data based on the frequency calculation result calculated by the frequency calculation means and an output characteristic of the image output means for outputting image data. Image processing device.
上記制御手段は、上記周波数算出結果が予め定められている閾値より大きい場合には適応化混合フィルタを選択し、上記閾値以下の場合には平滑化フィルタを選択することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。The control means selects an adaptive mixing filter when the frequency calculation result is larger than a predetermined threshold value, and selects a smoothing filter when the frequency calculation result is equal to or less than the threshold value. An image processing apparatus according to claim 1. 請求項1または2に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置。An image forming apparatus comprising the image processing apparatus according to claim 1. 画像入力手段により読み込まれた入力画像データに処理を施す画像処理方法において、
設定された変倍率に応じて上記入力画像データを変倍する変倍工程と、
上記変倍工程により変倍処理された変倍後画像データの周期性のある画像領域の周波数を算出する周波数算出工程と、
上記周波数算出工程により算出された周波数算出結果、および、画像データを出力する画像出力手段の出力特性、に基づいて上記変倍後画像データに施すフィルタ処理を選択するフィルタ処理選択工程と、
上記フィルタ処理選択工程により決定されたフィルタ処理を上記変倍後画像データに対して行なう画像処理工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。
In an image processing method for processing input image data read by an image input unit,
A scaling step of scaling the input image data according to the set scaling factor;
A frequency calculating step of calculating a frequency of an image area having periodicity of the image data after the scaling process, which has been scaled by the scaling process,
A frequency calculation result calculated by the frequency calculation step, and an output characteristic of an image output unit that outputs image data, a filter processing selection step of selecting a filter processing to be performed on the scaled image data,
An image processing step of performing the filtering process determined in the filtering process selecting step on the scaled image data.
上記フィルタ処理選択工程は、上記周波数算出結果が予め定められている閾値より大きい場合には適応化混合フィルタを選択し、上記閾値以下の場合には平滑化フィルタを選択することを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。The filter processing selecting step selects an adaptive mixing filter when the frequency calculation result is larger than a predetermined threshold, and selects a smoothing filter when the frequency calculation result is equal to or smaller than the threshold. Item 5. The image processing method according to Item 4. 請求項1または2に記載の画像処理装置が備えている各部として、コンピュータを機能させるための画像処理プログラム。An image processing program for causing a computer to function as each unit included in the image processing apparatus according to claim 1. 請求項4または5に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。An image processing program for causing a computer to execute the image processing method according to claim 4. 請求項6または7に記載の画像処理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。A computer-readable recording medium recording the image processing program according to claim 6.
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