JP2004295318A - 網点線数特定装置,網点線数特定方法,網点線数特定装置を用いた画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】複数の空間周波数フィルタによりディジタル画像データをフィルタ処理し,該フィルタ処理後の各ディジタル画像データの各々の分散値を算出することにより,かかる分散値に基づきディジタル画像データの網点線数を特定するものであり,これにより,網点線数に最も適したフィルタ処理を実行することが可能となる。その結果,文字等からなる画像データのエッジ部が過剰に平滑化されずに,良好な画像を再生することが可能となる。
【選択図】図2
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は,網点構造を有するディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定装置,網点線数特定方法,及び網点線数特定装置を用いた画像処理装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来,ディジタル複写機やFAX装置等の画像処理装置において,ディジタル画像データの網点と上記画像処理装置が生成する画像を構成するスクリーンとの干渉によりモアレが発生するという問題があった。このモアレの発生を防止するためには,画像処理を行う前に,ディジタル画像データの網点構造を平滑化して上記網点の周波数成分(網点成分)を除去する必要がある。
【0003】
上記網点成分を除去するものに,例えば特許文献1に提案される空間フィルタ装置がある。このフィルタ装置は,線数100以上の網点領域に含まれる網点成分を一律に除去する平滑化フィルタを用いることにより,モアレの発生を防止している。
【0004】
【特許文献1】特開平07−95409号公報
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら,線数100以上の全ての網点領域の網点成分を除去する処理を一律に施す場合に,高線数(例えば線数175以上)からなる網点領域をフィルタ処理すると,網点成分を十分に除去することはできるが,その反面,文字等のエッジ部分の強調が無くなり,鮮明な画像を再生することができないという問題があった。このような問題は,網点線数に適応したフィルタ処理を実行することにより解決されると考えられる。そのためには,ディジタル画像データの網点線数を特定する必要がある。
また,網点線数に適応したフィルタ処理をしなければ,結果的に不必要なフィルタ処理をする場合が生じ,処理に費やされる時間を無駄に浪費する恐れがある。
従って,本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり,その目的とするところは,網点構造を有するディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定装置,網点線数特定方法,及び当該網点線数特定装置を用いた画像処理を提供することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は,異なる網点構造を有するディジタル画像データの網点領域の線数を特定する網点線数特定装置において,複数の空間周波数フィルタにより上記ディジタル画像データをフィルタ処理するフィルタ処理手段と,上記フィルタ処理手段によりフィルタ処理されたディジタル画像データの各々の分散値を算出する分散値算出手段と,上記分散値算出手段により算出された分散値に基づいて上記ディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定手段と,を具備してなることを特徴とする網点線数特定装置として構成されている。このように構成することにより,網点線数に最も適したフィルタ処理を実行することが可能となる。その結果,文字等からなる画像データのエッジ部が過剰に平滑化されずに,良好な画像が再生され得る。
【0007】
この場合,上記フィルタ処理手段が,マトリクスサイズの異なる複数の空間周波数フィルタによりフィルタ処理するものであることが望ましく,また,上記空間周波数フィルタが,ガウスフィルタであることが望ましい。
【0008】
また本発明は,上記網点線数特定装置が具備する各手段に相当する処理を行う網点線数特定方法として捉えたものであっても良い。
即ち,異なる網点構造を有するディジタル画像データの網点領域の線数を特定する網点線数特定方法において,複数の空間周波数フィルタにより上記ディジタル画像データをフィルタ処理するフィルタ処理工程と,上記フィルタ処理工程によりフィルタ処理されたディジタル画像データの各々の分散値を算出する分散値算出工程と,上記分散値算出工程により算出された分散値に基づいて上記ディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定工程と,を具備してなることを特徴とする網点線数特定方法として構成することができる。
【0009】
更に,前記課題は,下記の画像処理装置によっても解決され得る。
即ち,上記網点線数特定装置と,該網点線数特定装置により特定された網点線数に応じた上記空間周波数フィルタによりフィルタ処理されたディジタル画像データに対して所定の擬似中間調処理を実行する手段とを具備してなることを特徴とする画像処理装置を提供するものであっても良い。
【0010】
【発明の実施の形態】
以下添付図面を参照しながら,本発明の実施の形態について説明し,本発明の理解に供する。尚,以下の実施の形態は,本発明を具体化した一例であって,本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
ここに,図1は本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置のシステムブロック図,図2は本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置が行う処理の一例を説明するフローチャート,図3は5×5のガウスフィルタを示す図,図4は7×7のガウスフィルタを示す図,図5は9×9のガウスフィルタを示す図である。
【0011】
まず,図1を用いて,本発明の一実施形態に係る網点線数特定装置のシステム構成について説明する。
本網点線数特定装置は,画像データ入力部1,フィルタ処理部5(フィルタ処理手段の一例),フィルタ処理部7(フィルタ処理手段の一例),フィルタ処理部9(フィルタ処理手段の一例),分散値算出処理部2(分散値算出手段の一例),線数特定部3(網点線数特定手段の一例),出力処理部4,及びこれらを制御するCPUやDSP等からなる不図示の演算処理部を備えて構成されている。上記画像入力部1に入力されたディジタル画像データは,上記画像入力部1によって上記各フィルタ処理部5,7,9へ転送され,その後,上記各フィルタ処理部において上記ディジタル画像データに含まれる網点成分を除去するフィルタ処理がなされる。各フィルタ処理がなされた各々の画像データは,上記分散値算出処理部2においてその分散値が算出される。その後,線数特定部3において上記分散値に基づいて入力されたディジタル画像データに含まれる網点線数が特定される。その後,画像データ出力部4によって,線数特定部3において特定された網点線数に応じたフィルタ処理がなされた画像データが出力される。
【0012】
ここで,図3を用いて上記フィルタ処理部5ついて説明する。
フィルタ処理部5には空間周波数フィルタの一例であるガウスフィルタ51が使用される。このガウスフィルタ51は図3(a)に示されように,5×5のマトリクスからなるフィルタである。ここで示されるマトリクスの1つのブロックは1画素を示すものとして説明するが,特にこれに限れず,1網点或いは数画素で構成されたものを示すと考えても差し支えない。図3(b)にはフィルタ51の周波数特性を表すグラフ52が示されている。かかる周波数特性グラフ52は,横軸をフィルタ51に入力される画像データの網点線数とし,縦軸をフィルタ51によるフィルタ処理後の画像データに含まれる網点成分のパワースペクトルとして,画像データの網点線数に対するフィルタ処理後のパワースペクトルを表すものである。この周波数特性グラフ52から分かるように,上記フィルタ51を用いることにより,網点線数175以上の画像データに含まれる網点成分のパワースペクトルを略0としている。即ち,上記フィルタ51は網点線数175以上の画像データに含まれる網点成分を略完全に除去する性質を有する。その反面,網点線数が175未満の画像データについては,画像データが有する網点線数が減少するにつれて,その網点成分の除去が困難な傾向にある。尚,上記パワースペクトルは画像データに周波数成分(網点成分)がどの程度含まれているかどうかを示す目安であり,この数値が略0を示すことは,即ちフィルタ51Aより画像データに含まれる網点成分が略完全に除去されたことを意味する。
【0013】
続いて,図4を用いて上記フィルタ処理部7について説明する。
フィルタ処理部7には,上記フィルタ処理部5と同じく空間周波数フィルタの一例であるガウスフィルタ71が使用される。このガウスフィルタ71は図4(a)に示されように,7×7のマトリクスからなるフィルタである。図4(b)にはフィルタ71の周波数特性を表すグラフ72が示されている。この周波数特性グラフ72から分かるように,上記フィルタ71を用いることにより,網点線数150以上の画像データに含まれる網点成分のパワースペクトルを略0としている。即ち,上記フィルタ71は上記フィルタ51とは異なり,網点線数150以上の画像データに含まれる網点成分を略完全に除去する性質を有する。その反面,網点線数が150未満の画像データについては,画像データが有する網点線数が減少するにつれて,その網点成分の除去が困難な傾向にある。
【0014】
更に,図5を用いて上記フィルタ処理部9について説明する。
フィルタ処理部9には,上記フィルタ処理部5及びフィルタ処理部7と同じく空間周波数フィルタの一例であるガウスフィルタ91が使用される。このガウスフィルタ91は図5(a)に示されように,9×9のマトリクスからなるフィルタである。図5(b)にはフィルタ91の周波数特性を表すグラフ92が示されている。この周波数特性グラフ92から分かるように,上記フィルタ91を用いることにより,網点線数133以上の画像データに含まれる網点成分のパワースペクトルを略0としている。即ち,上記フィルタ91は上記フィルタ51及びフィルタ71とは異なり,網点線数133以上の画像データに含まれる網点成分を略完全に除去する性質を有する。その反面,網点線数が133未満の画像データについては,画像データが有する網点線数が減少するにつれて,その網点成分の除去が困難な傾向にある。
【0015】
次に,図2のフローチャートを用いて,本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置が備えるCPUやDSP等からなる演算処理部により実行される処理手順について説明する。以下,S10,S20,…は,処理手順(ステップ)の番号を示す。処理はステップS10より開始される。
画像データ入力部1に入力された画像データは,フィルタ処理部5,7,9の各ガウスフィルタ51,71,91によって画像データに含まれる網点成分を除去するフィルタ処理がなされる(S10,S11,S12)。このように,ステップS10,S11,S12において,一のディジタル画像データをマトリクスサイズの異なる複数のフィルタによるフィルタ処理を実行させるための手段がフィルタ処理手段の一例である。
【0016】
次に,ステップS20において,上記各フィルタ51,71,91でフィルタ処理された各々の画像データの分散値が算出される。即ち,上記フィルタ51を通過した5×5のマトリクスサイズの画像データの分散値が算出され,同様にして上記7×7,9×9のマトリクスサイズの画像データの分散値が算出される。ここでいう分散値σ2は一般に確率統計で用いられる分散のことであり,例えば,上記フィルタ51のマトリクスサイズ(5×5)を通過した25個の画素の各画素値xi(例えば256階調で表された場合のその階調度)の平均をxPとしたときの各画素値の偏差σ〔=xi−xP〕の2乗の平均値(式1参照)で表される。
【数1】
式1からも分かるように,分散値は上記マトリクスサイズの画像データ内における画素値のばらつきの度合いを表すものである。従って,上記分散値σ2が小さい場合は上記ばらつきが少ないことを意味し,即ち,隣接する画素間の階調差(濃度差)が小さいことを意味する。この分散値σ2が略0である場合は上記ばらつきがほとんど無く,即ち画素間の階調差がほとんど無いことを意味する。逆に,上記分散値σ2が大きい場合は上記ばらつきが多いことを意味し,即ち画素間の階調差が大きいことを意味する。一般に,網点線数は使用する紙質と用途によってある程度決定されるものであり,複写機やFAX装置等の画像処理装置で通常使用される用紙サイズ(A4,B4サイズ)では,細かな階調性の再現が要求される写真等の画像データは高線数で表現され,エッジ部の多い文字等で構成される画像データは低線数で表現されている。従って,上記分散値σ2が小さい画像データは高線数で表現された画像データであると判断することができ,上記分散値σ2が大きい画像データは低線数で表現された画像データであると判断することができる。
このように,ステップS20の分散値算出処理を実行させるための手段が分散値算出手段の一例である。
【0017】
ステップ20においてフィルタ処理後の各画像データの分散値が算出されると,続いて上記各分散値が所定の閾値kと比較される(S30,S40,S50,S60)。ここで,フィルタ51によりフィルタ処理された画像データの分散値をσ5 2,フィルタ71によりフィルタ処理された画像データの分散値をσ7 2,フィルタ91によりフィルタ処理された画像データの分散値をσ9 2とすると,ステップS30ではσ5 2,σ7 2,σ9 2のすべてにおいてその値が閾値k未満であるかどうかが判断される。上述した周波数特性グラフから読み取られるように,線数175以上の画像データが入力された場合は,どのフィルタでフィルタ処理を行っても網点成分を十分に除去することが可能である。このような場合,上記各分散値は小さく,所定の閾値を越えることはない。即ち,上記ステップS30の処理は入力された画像データの線数が175以上であるかどうかを判断するものである。また,画像データをマトリクスサイズやフィルタ係数が大きいフィルタ(フィルタ91)で処理するよりも小さいフィルタ(フィルタ51)で処理したほうが処理時間を短縮することができ,更に画像データに含まれるエッジ部の過剰な平滑化を防止することができる。そうすると,上記のどのフィルタを用いても十分に画像データの網点成分を除去することができるのであれば,マトリクスサイズが最も小さいフィルタ51でフィルタ処理することが望ましい。従って,上記ステップS30において分散値σ5 2,σ7 2,σ9 2がすべて閾値k未満であると判断された場合は,ステップ31においてフィルタ51によりフィルタ処理された画像データが出力され,その後に一連の処理が終了する。また,分散値σ5 2,σ7 2,σ9 2のいずれかが閾値k以上であると判断されると処理はステップ40に進む。尚,ステップS30において分散値σ5のみを閾値kと比較判断することとしても良い。分散値σ5 2が閾値k未満であれば,当然に分散値σ7 2,σ9 2も閾値k未満であるからである。
このように,線数が175以上であると特定された画像データを,その線数に最も適したフィルタ51でフィルタ処理することにより,画像データに含まれ網点成分が十分に除去されると共に,従来生じていたエッジ部分の過剰な平滑化が防止され,その結果として良好な画像を再生することが可能となる。また,フィルタ71,91よりもマトリクスサイズの小さいフィルタ51によりフィルタ処理することにより,フィルタ処理に費やされる時間が大幅に短縮され得る。
【0018】
ステップS40では分散値σ5 2が閾値k以上であり,分散値σ7 2,σ9 2が閾値k未満であるかどうかが判断される。分散値σ5 2が閾値k以上であることは,フィルタ51では入力された画像データの網点成分を十分に除去することができず,これは該画像データが線数175未満のものであることを意味する。また,分散値σ7 2,σ9 2が閾値k未満であることは,フィルタ71及びフィルタ91によって入力された画像データの網点成分を十分に除去することができ,これは該画像データが線数150以上のものであることを意味する。即ち,上記ステップS40の処理は入力された画像データの線数が150以上かつ175未満であるかどうかを判断するものである。従って,上記ステップS40の判断が肯定された場合はステップS41においてフィルタ71によりフィルタ処理された画像データが出力されて,その後に一連の処理が終了する。否定された場合は,処理はステップ50に進む。尚,ステップS40の処理が,分散値σ5 2が閾値k以上かつσ7 2が閾値k未満であることをと比較判断するものであっても良い。分散値σ7 2が閾値k未満であれば,当然に分散値σ9 2も閾値k未満であるからである。
【0019】
ステップS50では分散値σ5 2,σ7 2が閾値k以上であり,分散値σ9 2が閾値k未満であるかどうかが判断される。分散値σ5 2,σ7 2が閾値k以上であることは,フィルタ51及びフィルタ71では入力された画像データの網点成分を十分に除去することができず,これは該画像データが線数150未満のものであることを意味する。また,分散値σ9 2が閾値k未満であることは,フィルタ91によって入力された画像データの網点成分を十分に除去することができ,これは該画像データが線数133以上のものであることを意味する。即ち,上記ステップS50の処理は入力された画像データの線数が133以上かつ150未満であるかどうかを判断するものである。従って,上記ステップS50の判断が肯定された場合はステップS51においてフィルタ91によりフィルタ処理された画像データが出力されて,その後に一連の処理が終了する。否定された場合は,処理はステップ60に進む。尚,ステップS50の処理が,分散値σ7 2が閾値k以上かつσ9 2が閾値k未満であることをと比較判断するものであっても良い。分散値σ7 2が閾値k以上であれば,当然に分散値σ5 2も閾値k以上であるからである。
【0020】
ステップ60ではσ5 2,σ7 2,σ9 2のすべてにおいてその値が閾値k以上であるかどうかが判断される。線数133未満の画像データが入力された場合は,どのフィルタでフィルタ処理を行っても網点成分を十分に除去することができない。このような場合,上記各分散値は大きくなり所定の閾値を越えてしまう。即ち,上記ステップS60の処理は入力された画像データの線数が133未満であるかどうかを判断するものである。従って,上記ステップS60の判断が肯定された場合は,処理ステップS51において上記各フィルタによりフィルタ処理がなされた画像データを出力しないで入力された画像データをそのままの状態で出力し,その後に一連の処理が終了する。上記各フィルタで処理しても網点成分を十分に除去できず,そのためフィルタ処理をするだけ時間を浪費することになりかねないからである。尚,ステップS60において分散値σ9 2のみを閾値kと比較判断することとしても良い。分散値σ9 2が閾値k以上であれば,当然に分散値σ5 2,σ7 2も閾値k以上であるからである。
このようにステップS30,S40,S50,S60の処理が順次行われることにより,入力された画像データに含まれる網点線数が適確に識別されることになる。線数が識別された画像データは,上記ステップS31,S41,S51において網点線数に応じた最適なフィルタで処理がなされる。これにより画像データに含まれる網点成分が十分に除去されると共に,過剰な平滑化が防止され,その結果,良好な画像を再生することが可能となる。
【0021】
【実施例】
前記したように,上記ステップS30の処理は入力された画像データの線数が175以上であるかどうかを判断するものである。上記実施形態の説明においても触れたが,一般に,網点線数は使用する紙質と用途によってある程度決定されるものである。通常,新聞紙に使用される更紙には線数65,書籍・雑誌等で使用される上質紙には線数120若しくは133,カレンダー・カタログ等に使用されるコート紙には線数150,美術書や写真集に使用されるアート紙には線数175若しくは200で画像が表現されることが多い。従って,このように紙質・用途に応じた線数が通常定められているのであれば,上記ステップS30の処理を入力された画像データの線数が175,200であるかどうかを判断するものであると考えることも可能である。
ステップS40の処理についても,上記ステップS30と同じように,入力された画像データの線数が150であるかどうかを判断するものであり,ステップS50の処理は入力された画像データの線数が133であるかどうかを判断するものであると考えることができる。
【0022】
【発明の効果】
以上説明したように,本発明は,複数の空間周波数フィルタによりディジタル画像データをフィルタ処理し,該フィルタ処理後の各ディジタル画像データの各々の分散値を算出することにより,かかる分散値に基づきディジタル画像データの網点線数を特定するものであり,これにより,網点線数に最も適したフィルタ処理を実行することが可能となる。その結果,文字等からなる画像データのエッジ部が過剰に平滑化されずに,良好な画像を再生することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置のシステムブロック図。
【図2】本発明の実施の形態に係る網点線数特定装置が行う処理の一例を説明するフローチャート。
【図3】5×5のガウスフィルタを示す図。
【図4】7×7のガウスフィルタを示す図。
【図5】9×9のガウスフィルタを示す図。
【符号の説明】
1…画像データ入力部
2…分散値算出処理部
3…線数特定部
4…出力処理部
5…5×5フィルタ処理部
7…7×7フィルタ処理部
9…9×9フィルタ処理部
51…マトリクスサイズが5×5のガウスフィルタ
52…5×5のガウスフィルタの周波数特性グラフ
71…マトリクスサイズが7×7のガウスフィルタ
72…7×7のガウスフィルタの周波数特性グラフ
91…マトリクスサイズが9×9のガウスフィルタ
92…9×9のガウスフィルタの周波数特性グラフ
Claims (5)
- 異なる網点構造を有するディジタル画像データの網点領域の線数を特定する網点線数特定装置において,
複数の空間周波数フィルタにより上記ディジタル画像データをフィルタ処理するフィルタ処理手段と,
上記フィルタ処理手段によりフィルタ処理されたディジタル画像データの各々の分散値を算出する分散値算出手段と,
上記分散値算出手段により算出された分散値に基づいて上記ディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定手段と,を具備してなることを特徴とする網点線数特定装置。 - 上記フィルタ処理手段が,マトリクスサイズの異なる複数の空間周波数フィルタによりフィルタ処理するものである請求項1に記載の網点線数特定装置。
- 上記空間周波数フィルタが,ガウスフィルタである請求項1又は2に記載の網点線数特定装置。
- 異なる網点構造を有するディジタル画像データの網点領域の線数を特定する網点線数特定方法において,
複数の空間周波数フィルタにより上記ディジタル画像データをフィルタ処理するフィルタ処理工程と,
上記フィルタ処理工程によりフィルタ処理されたディジタル画像データの各々の分散値を算出する分散値算出工程と,
上記分散値算出工程により算出された分散値に基づいて上記ディジタル画像データの網点線数を特定する網点線数特定工程と,を具備してなることを特徴とする網点線数特定方法。 - 上記網点線数特定装置と,該網点線数特定装置により特定された網点線数に応じた上記空間周波数フィルタによりフィルタ処理されたディジタル画像データに対して所定の擬似中間調処理を実行する手段と,を具備してなることを特徴とする画像処理装置。
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