JP2005190383A - 網点領域識別装置、および網点領域識別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】高精度の網点領域識別装置、および網点領域識別方法を提供する。
【解決手段】網点領域識別装置１０は、画像データの領域を参照して、第１の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第１のエッジ検出部１と、領域を参照して、第１の方向と直交する第２の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第２のエッジ検出部２と、第１および第２のエッジ検出手段１、２によって検出されたエッジを、所定の領域において参照し、参照された所定の領域内における第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定し、判定された対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出する網点特徴検出部３と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、画像データ中の網点領域を自動的に識別する網点領域識別装置、および網点領域識別方法に関する。

従来、複写機では、スキャナで入力した画像に対して像域分離処理を行い、画像中の文字領域や網点領域を識別し、各領域に適した画像処理を施すことが行われている。網点領域の識別技術としては、網点ドットの中心画素であるピーク画素を検出し、ピーク画素の密度や周期から網点領域を識別する方法が多用されている。

図２８は、ピーク点による網点画像を説明する図である。図２９および図３０は、クロス点による網点画像を説明する図である。ピーク点は、図２８の太線で囲った四角の領域の中心画素であり、中心画素と周辺画素の濃度差によって検出することができる。

特許文献１に記載された装置は、ピーク画素以外の網点の特徴を利用して網点領域を識別する方式であって、ピーク点の代わりにクロス点を検出している。クロス点は、図２９の太線で囲った四角の領域の中心画素である。図３０は、図２９に示されたクロス点の拡大図である。

同文献では、対角線上の一方向で濃度が極大値をとり、かつ、他方向で濃度が極小値をとる画素をクロス点として検出している。図３０を参照して説明すると、左上から中心画素を通り右下に行く対角線上では濃度は極大値をとり、右上から左下に行く対角線上では濃度は極小値をとる。クロス点は、ピーク点よりも参照領域サイズを小さく設定できること、および文字部で誤分離が発生しにくいことという利点がある。これは、ピーク点検出時には読点や濁点などがピーク点として検出されやすいが、クロス点にはそのような検出されやすい明示的なパターンが無いからである。

特開２００２−１４２１０９号公報

しかしながら、同文献に記載された装置では、クロス点よりもむしろハイライト網点等の検出の方が容易である場合は、ピーク点検出を使うことを言及している。しかし、上記クロス点検出方法では、５０％から少し離れた４０％網点は、網点ドット同士が接しておらず網点間に白画素が存在するため、対角線上に極大値が存在しない。６０％網点では逆に極小値が存在しない。その場合、４０％網点や６０％網点はピーク点検出でカバーしなければならなくなる。そのため、クロス点検出でカバーする範囲が少なくなるので、クロス点検出による参照領域サイズの小規模化や文字部誤分離抑制効果も極めて小さくなる。実際はほとんど無い状態と言い得る。そのために、ピーク点検出でカバーする場合、クロス点検出を行う意味が無くなってしまう。また、６５線あたりの低線数の４０％網点ドットと文字部に存在する読点は、８ポイント程度の文字であれば同程度の大きさであり、ピーク点検出では識別困難であるので、ピーク点検出を使用するにも限界があるという問題があった。

特許文献１においては、カラー網点の場合については言及していないが、ピーク点検出やクロス点検出時の判定閾値を厳しくすると、カラー網点原稿において、網点ドットが重なり合って網点ドット形状が見えにくくなっている（網点ドットが孤立で存在しない）場合に、ピーク点やクロス点が検出されない不具合が発生するという問題があった。

もっとも顕著な場合はＣ、Ｍ、Ｙの３色のドットで表された３Ｃグレー網点であり（図１７参照）、網点ドットが重なることでロゼッタの特有の模様が作り出されているので、ピーク点やクロス点の検出が非常に困難となる問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、その目的は、５０％網点や６０％網点をクロス点検出でカバーできるクロス点検出方式を提供し、小規模かつ文字部での誤分離が発生しにくいクロス点検出の利点を生かした高精度の網点領域識別装置、および網点領域識別方法を提供することである。

また、本発明の目的は、入力カラーＲＧＢ信号を原稿のＣＭＹ版に分解し、版ごとにピーク点およびクロス点を検出することで、３Ｃグレー網点でも判定閾値を緩和せずにピーク点およびクロス点を検出でき、混色のカラー網点の場合でも、小規模かつ文字部での誤分離発生を低減させてクロス点検出を可能にする高精度の網点領域識別装置、および網点領域識別方法を実現することである。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、網点領域識別装置であって、画像データにおける領域を参照して、前記画像データにおける第１の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第１のエッジ検出手段と、前記領域を参照して、前記画像データにおける前記第１の方向と直交する第２の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第２のエッジ検出手段と、前記第１および第２のエッジ検出手段によって検出されたエッジを、所定の領域において参照し、参照された前記所定の領域内における前記第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および前記第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定し、判定された前記対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出する網点特徴検出手段と、を備えることを特徴とする。

この請求項１にかかる発明によれば、網点領域識別装置であって、第１のエッジ検出手段は、画像データにおける領域を参照して、画像データにおける第１の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する。第２のエッジ検出手段は、領域を参照して、画像データにおける第１の方向と直交する第２の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する。網点領域検出手段は第１および第２のエッジ検出手段によって検出されたエッジを、所定の領域において参照し、参照された所定の領域内における第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定し、判定された対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出する。この構成によって、２つの方向におけるエッジの立ち上がりおよび立ち下がりの対称性に基づいて網点画素を検出するので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の網点領域識別装置において、前記網点特徴検出手段は、前記網点特徴を有する画素として、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点画素を検出するものであることを特徴とする。

この請求項２にかかる発明によれば、網点特徴検出手段は、網点特徴を有する画素として、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点画素を検出する。この構成によって、第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を用いてクロス点画素を検出するため、従来のピーク点画素検出のみによる網点領域識別や濃度の極小値および／または極大値を利用したクロス点検出による網点領域識別と比較して、装置を小規模化でき文字部の誤検出を抑制できるので、高精度に網点領域を識別できる。

また、請求項３にかかる発明は、請求項１または２に記載の網点領域識別装置において、前記第１のエッジ検出手段および第２のエッジ検出手段は、それぞれ一次微分フィルタを使用してエッジを検出するものであることを特徴とする。

この請求項３にかかる発明によれば、第１のエッジ検出手段および第２のエッジ検出手段は、それぞれ一次微分フィルタを使用してエッジを検出する。この構成によって、一次微分フィルタを用いて第１の方向および第２の方向のエッジを検出するため、厳密に第１の方向や第２の方向でない場合、あるいは網点ドットがはっきりしない場合であっても概ね対応でき、大きな誤識別を起こしにくいので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項４にかかる発明は、請求項１〜３のいずれか１つに記載の網点領域識別装置において、前記網点特徴検出手段は、前記第１のエッジ検出手段によって検出されたエッジデータおよび前記第２のエッジ検出手段によって検出されたエッジデータを比較して、両エッジの大きさを表す指標の絶対値がほぼ等しいと判定した場合、クロス点画素でないと判定するものであることを特徴とする。

この請求項４にかかる発明によれば、網点特徴検出手段は、第１のエッジ検出手段によって検出されたエッジデータおよび第２のエッジ検出手段によって検出されたエッジデータを比較して、両エッジの大きさを表す指標の絶対値がほぼ等しいと判定した場合、クロス点画素でないと判定する。この構成によって、第１のエッジおよび第２のエッジ検出部結果において、第１の方向と第２の方向の中間方向でレスポンスがほぼゼロになる場合は、クロス点画素との識別が困難な中間方向の角度を有する細線画像を、正確に網点特徴画素から排除することができ、文字部での誤識別を抑制することができるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項５にかかる発明は、請求項１〜４のいずれか１つに記載の網点領域識別装置において、前記網点特徴検出手段は、大きさが異なる複数の所定の参照領域を参照し、前記複数の所定の参照領域ごとに前記第１のエッジ検出手段および第２のエッジ検出手段によって検出される前記対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出するものであることを特徴とする。

この請求項５にかかる発明によれば、網点特徴検出手段は、大きさが異なる複数の所定の参照領域を参照し、複数の所定の参照領域ごとに第１のエッジ検出手段および第２のエッジ検出手段によって検出される対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する。この構成によって、網点特徴検出手段が、サイズの異なる複数の領域を参照して、参照領域毎に立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を用いてクロス点画素を検出するので、低線数網点から高線数網点まで線数の高低にかかわらず、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項６にかかる発明は、請求項１〜５のいずれか１つに記載の網点領域識別装置において、さらに、前記第１の方向と前記第２の方向の中間方向である第３の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第３のエッジ検出手段と、前記第３の方向と直交する第４の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第４のエッジ検出手段と、を備え、前記網点特徴検出手段は、前記第３および第４のエッジ検出手段によって検出されたエッジを、前記所定の領域において参照し、参照された前記所定の領域内における前記第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および前記第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定し、判定された前記対称性、前記第１のエッジ検出手段および第２のエッジ検出手段によって検出された前記対称性によって検出された前記対称性のうちの１つに基づいて、網点特徴を有する画素を検出するものであることを特徴とする。

この請求項６にかかる発明によれば、さらに、第１の方向と第２の方向の中間方向である第３の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第３のエッジ検出手段と、第３の方向と直交する第４の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第４のエッジ検出手段と、を備え、網点特徴検出手段は、第３および第４のエッジ検出手段によって検出されたエッジを、所定の領域において参照し、参照された所定の領域内における第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定し、判定された対称性、第１のエッジ検出手段および第２のエッジ検出手段によって検出された対称性によって検出された対称性のうちの１つに基づいて、網点特徴を有する画素を検出する。この構成によって、第１および第２のエッジ検出手段と同様に、第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出するので、カラー網点や原稿のスキューにも対応でき、カラー網点画像やスキューのある原稿に対しても、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項７にかかる発明は、請求項６に記載の網点領域識別装置において、前記網点特徴検出手段は、前記第１のエッジ検出手段によって検出された前記対称性、および前記第２のエッジ検出手段によって検出された前記対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第１の網点特徴検出手段と、前記第３のエッジ検出手段によって検出された前記対称性、および前記第４のエッジ検出手段によって検出された前記対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第２の網点特徴検出手段と、を有するものであり、さらに、前記第１の網点特徴検出手段によって検出された網点特徴画素データを補正する第１の補正手段と、前記第２の網点特徴検出手段によって検出された網点特徴画素データを補正する第２の補正手段と、を備えたことを特徴とする。

この請求項７にかかる発明によれば、網点特徴検出手段は、第１のエッジ検出手段によって検出された対称性、および第２のエッジ検出手段によって検出された対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第１の網点特徴検出手段と、第３のエッジ検出手段によって検出された対称性、および第４のエッジ検出手段によって検出された対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第２の網点特徴検出手段と、を有し、さらに、第１の網点特徴検出手段によって検出された網点特徴画素データを補正する第１の補正手段と、第２の網点特徴検出手段によって検出された網点特徴画素データを補正する第２の補正手段と、を備える。この構成によって、網点特徴検出手段によって検出された網点画像を補正するので、検出された網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項８にかかる発明は、網点領域識別方法であって、画像データにおける領域を参照して、前記画像データにおける第１の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第１のエッジ検出工程と、前記領域を参照して、前記画像データにおける前記第１の方向と直交する第２の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第２のエッジ検出工程と、前記第１のエッジ検出工程および第２のエッジ検出工程によって検出されたエッジデータを、所定の領域において参照し、参照された前記所定の領域内における前記第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、前記第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定する対称性判定工程と、前記対称性判定工程において判定された前記対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出する網点特徴検出工程と、を含むことを特徴とする。

この請求項８にかかる発明によれば、網点領域識別方法であって、第１のエッジ検出工程では画像データにおける領域を参照して、画像データにおける第１の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する。第２のエッジ検出工程では、領域を参照して、画像データにおける第１の方向と直交する第２の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する。対称性判定工程では、第１のエッジ検出工程および第２のエッジ検出工程によって検出されたエッジデータを、所定の領域において参照し、参照された所定の領域内における第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定する。網点特徴検出工程では、対称性判定工程において判定された対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出する。この構成によって、２つの方向におけるエッジの立ち上がりおよび立ち下がりの対称性に基づいて網点画素を検出するので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項９にかかる発明は、請求項８に記載の網点領域識別方法において、前記網点特徴検出工程は、前記網点特徴を有する画素として、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点画素を検出するものであることを特徴とする。

この請求項９にかかる発明によれば、網点特徴検出工程は、網点特徴を有する画素として、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点画素を検出する。この構成によって、第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を用いてクロス点画素を検出するため、従来のピーク点画素検出のみによる網点領域識別や濃度の極小値および／または極大値を利用したクロス点検出による網点領域識別と比較して、装置を小規模化でき文字部の誤検出を抑制できるので、高精度に網点領域を識別できる。

また、請求項１０にかかる発明は、請求項８または９に記載の網点領域識別方法において、前記第１のエッジ検出工程および第２のエッジ検出工程は、それぞれ一次微分フィルタを使用してエッジを検出するものであることを特徴とする。

この請求項１０にかかる発明によれば、第１のエッジ検出工程および第２のエッジ検出工程は、それぞれ一次微分フィルタを使用してエッジを検出する。この構成によって、一次微分フィルタを用いて第１の方向および第２の方向のエッジを検出するため、厳密に第１の方向や第２の方向でない場合、あるいは網点ドットがはっきりしない場合であっても概ね対応でき、大きな誤識別を起こしにくいので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項１１にかかる発明は、請求項８〜１０のいずれか１つに記載の網点領域識別方法において、前記網点特徴検出工程は、前記第１のエッジ検出工程によって検出されたエッジデータおよび前記第２のエッジ検出工程によって検出されたエッジデータを比較して、両エッジの大きさを示す指標の絶対値がほぼ等しいと判定した場合、クロス点画素でないと判定するものであることを特徴とする。

この請求項１１にかかる発明によれば、網点特徴検出工程は、第１のエッジ検出工程によって検出されたエッジデータおよび第２のエッジ検出工程によって検出されたエッジデータを比較して、両エッジの大きさを示す指標の絶対値がほぼ等しいと判定した場合、クロス点画素でないと判定する。この構成によって、第１のエッジおよび第２のエッジ検出部結果において、第１の方向と第２の方向の中間方向でレスポンスがほぼゼロになる場合は、クロス点画素との識別が困難な中間方向の角度を有する細線画像を、正確に網点特徴画素から排除することができ、文字部での誤識別を抑制することができるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項１２にかかる発明は、請求項８〜１１のいずれか１つに記載の網点領域識別方法において、前記対称性判定工程は、大きさが異なる複数の所定の参照領域を参照して前記対称性を判定するものであり、前記網点特徴検出工程は、前記複数の所定の参照領域ごとに判定された対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出するものであることを特徴とする。

この請求項１２にかかる発明によれば、対称性判定工程は、大きさが異なる複数の所定の参照領域を参照して対称性を判定するものであり、網点特徴検出工程は、複数の所定の参照領域ごとに判定された対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出する。この構成によって、対称性判定工程において、サイズの異なる複数の領域を参照して、参照領域毎に立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定して、網点特徴検出工程において判定された対称性に基づいてクロス点画素を検出するので、低線数網点から高線数網点まで線数の高低にかかわらず、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項１３にかかる発明は、請求項８〜１２のいずれか１つに記載の網点領域識別方法において、さらに、前記第１の方向と前記第２の方向の中間方向である第３の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第３のエッジ検出工程と、前記第３の方向と直交する第４の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第４のエッジ検出工程と、を含み、前記対称性判定工程は、前記第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性および第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定する第１の判定工程と、前記第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性および第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定する第２の判定工程と、を含むものであり、前記網点特徴検出工程は、前記第１の判定工程において判定された対称性および第２の判定工程において判定された対称性のうちの１つに基づいて、網点特徴を有する画素を検出するものであることを特徴とする。

この請求項１３にかかる発明によれば、さらに、第１の方向と第２の方向の中間方向である第３の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第３のエッジ検出工程と、第３の方向と直交する第４の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第４のエッジ検出工程と、を含み、対称性判定工程は、第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性および第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定する第１の判定工程と、第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性および第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定する第２の判定工程と、を含むものであり、網点特徴検出工程は、第１の判定工程において判定された対称性および第２の判定工程において判定された対称性のうちの１つに基づいて、網点特徴を有する画素を検出する。この構成によって、第１および第２のエッジ検出工程と同様に、第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出するので、カラー網点や原稿のスキューにも対応でき、カラー網点画像やスキューのある原稿に対しても、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項１４にかかる発明は、請求項１３に記載の網点領域識別方法において、前記網点特徴検出工程は、前記第１の判定工程によって判定された対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第１の網点特徴検出工程と、前記第２の判定工程において判定された対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第２の網点特徴検出工程と、前記第１の網点特徴検出工程によって検出された網点特徴画素データを補正する第１の補正工程と、前記第２の網点特徴検出工程によって検出された網点特徴画素データを補正する第２の補正工程と、を含むものであることを特徴とする。

この請求項１４にかかる発明によれば、網点特徴検出工程は、第１の判定工程によって判定された対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第１の網点特徴検出工程と、第２の判定工程において判定された対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第２の網点特徴検出工程と、第１の網点特徴検出工程によって検出された網点特徴画素データを補正する第１の補正工程と、第２の網点特徴検出工程によって検出された網点特徴画素データを補正する第２の補正工程と、を含むものである。この構成によって、網点特徴検出工程によって検出された網点画像を補正するので、検出された網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項１５にかかる発明は、網点領域識別装置であって、複数の色信号からなる入力画像データを、前記複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換する色変換手段と、前記色変換手段による色変換処理後の画像データから、網点ドットの中心画素であるピーク点を検出するピーク点検出手段と、前記色変換手段による色変換処理後の画像データから、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点を検出するクロス点検出手段と、を備え、前記ピーク点検出手段によって検出されたピーク点データおよび前記クロス点検出手段によって検出されたクロス点データに基づいて、前記入力画像データにおける網点領域を識別することを特徴とする。

この請求項１５にかかる発明によれば、色変換手段が、複数の色信号からなる入力画像データを、複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換する。ピーク点検出手段は、色変換処理後の画像データから、網点ドットの中心画素であるピーク点を検出する。クロス点検出手段は、色変換処理後の画像データから、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点を検出する。網点領域識別装置は、ピーク点検出手段によって検出されたピーク点データおよびクロス点検出手段によって検出されたクロス点データに基づいて、入力画像データにおける網点領域を識別する。この構成によって、複数の色信号からなる入力画像データを、前記複数の色信号と属性の異なる複数の色信号からなる画像データに色変換後、ピーク点およびクロス点を検出して網点領域を識別するため、入力の色空間ではピーク点あるいはクロス点検出が困難であった混色のカラー網点においても検出が容易な色空間に変換した後にピーク点およびクロス点を検出することによって網点領域を高精度に識別することができる。また、混色カラー網点に対しても単色網点と同様に装置の小規模化と文字部の誤検出を低減できるクロス点検出が可能となるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項１６にかかる発明は、請求項１５に記載の網点領域識別装置において、前記色変換手段は、複数の色信号からなる入力画像データを、プロセスカラーに応じた信号を含む前記複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換するものであることを特徴とする。

この請求項１６にかかる発明によれば、色変換手段は、複数の色信号からなる入力画像データを、プロセスカラーに応じた信号を含む複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換する。この構成によって、入力画像データをプロセスカラーに応じた信号に変換後、ピーク点およびクロス点を検出するため、３Ｃカラー網点であっても単色網点同様に装置の小規模化と文字部の誤検出を低減できるクロス点検出が可能となるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項１７にかかる発明は、請求項１５または１６に記載の網点領域識別装置において、前記ピーク点検出手段は、少なくとも低濃度および高濃度の網点を検出するものであり、前記クロス点検出手段は、少なくとも中間濃度の網点を検出するものであることを特徴とする。

この請求項１７にかかる発明によれば、ピーク点検出手段は、少なくとも低濃度および高濃度の網点を検出するものであり、クロス点検出手段は、少なくとも中間濃度の網点を検出する。この構成によって、ピーク点検出とクロス点検出とで、それぞれ検出効率の高い網点濃度を最低限検出できれば良いため、検出効率の低下する網点濃度を検出する際に発生していた文字部の誤検出を低減できるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項１８にかかる発明は、請求項１５〜１７のいずれか１つに記載の網点領域識別装置において、前記ピーク点検出手段は、前記色変換手段によって変換された前記所定の複数の色信号ごとに、前記ピーク点を検出するものであり、前記クロス点検出手段は、前記色変換手段によって変換された前記所定の複数の色信号ごとに、前記クロス点を検出するものであることを特徴とする。

この請求項１８にかかる発明によれば、ピーク点検出手段は、色変換手段によって変換された所定の複数の色信号ごとに、ピーク点を検出する。クロス点検出手段は、色変換手段によって変換された所定の複数の色信号ごとに、クロス点を検出する。この構成によって、複数の色信号ごとにピーク点およびクロス点を検出するので、任意の色の混色カラー網点に対しても、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項１９にかかる発明は、請求項１５〜１８のいずれか１つに記載の網点領域識別装置において、さらに、前記ピーク点検出手段によって検出された前記ピーク点データ、および前記クロス点検出手段によって検出された前記クロス点データのうち１つ以上の前記検出されたデータに基づいて、変換された前記複数の色ごとに、補正を行う補正手段を備え、前記補正手段によって補正処理された前記データに基づいて網点領域を識別するものであることを特徴とする。

この請求項１９にかかる発明によれば、さらに、ピーク点検出手段によって検出されたピーク点データ、およびクロス点検出手段によって検出されたクロス点データのうち１つ以上の検出されたデータに基づいて、変換された複数の色ごとに、補正を行う補正手段を備え、補正手段によって補正処理されたデータに基づいて網点領域を識別する。この構成によって、ピーク点およびクロス点の出現状態に応じて補正を各色ごとに行うため、孤立して存在するピーク点やクロス点をより正確に排除できるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項２０にかかる発明は、請求項１５〜１９のいずれか１つに記載の網点領域識別装置において、前記ピーク点検出手段は、注目画素と前記注目画素を囲む周辺画素との濃度差が所定のしきい値以上であるか否かを判定し、以上でないと判定した場合、前記注目画素はピーク点でないと判定とするものであることを特徴とする。

この請求項２０にかかる発明によれば、ピーク点検出手段は、注目画素と注目画素を囲む周辺画素との濃度差が所定のしきい値以上であるか否かを判定し、以上でないと判定した場合、注目画素はピーク点でないと判定する。この構成によって、ピーク点検出の条件として、注目画素と周辺画素との濃度差が一定以上であることとしているため、文字部の端点等でピーク点を誤検出してしまうことを防止できるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項２１にかかる発明は、網点領域識別方法であって、複数の色信号からなる入力画像データを、前記複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換する色変換工程と、前記色変換工程における色変換処理後の画像データから、網点ドットの中心画素であるピーク点を検出するピーク点検出工程と、前記色変換工程における色変換処理後の画像データから、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点を検出するクロス点検出工程と、前記ピーク点検出工程で検出されたピーク点データおよび前記クロス点検出工程で検出されたクロス点データに基づいて、前記入力画像データにおける網点領域を識別する網点領域識別工程と、を含むことを特徴とする。

この請求項２１にかかる発明によれば、網点領域識別方法であって、色変換工程は、複数の色信号からなる入力画像データを、複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換する。ピーク点検出工程は、色変換処理後の画像データから、網点ドットの中心画素であるピーク点を検出する。クロス点検出工程は、色変換処理後の画像データから、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点を検出する。網点領域識別工程は、ピーク点検出工程で検出されたピーク点データおよびクロス点検出工程で検出されたクロス点データに基づいて、入力画像データにおける網点領域を識別する。この構成によって、複数の色信号からなる入力画像データを、前記複数の色信号と属性の異なる複数の色信号からなる画像データに色変換後、ピーク点およびクロス点を検出して網点領域を識別するため、入力の色空間ではピーク点あるいはクロス点検出が困難であった混色のカラー網点においても検出が容易な色空間に変換した後にピーク点およびクロス点を検出することによって網点領域を高精度に識別することができる。また、混色カラー網点に対しても単色網点と同様に装置の小規模化と文字部の誤検出を低減できるクロス点検出が可能となるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項２２にかかる発明は、請求項２１に記載の網点領域識別方法において、前記色変換工程は、複数の色信号からなる入力画像データを、プロセスカラーに応じた信号を含む前記複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換するものであることを特徴とする。

この請求項２２にかかる発明によれば、色変換工程は、複数の色信号からなる入力画像データを、プロセスカラーに応じた信号を含む複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換する。この構成によって、入力画像データをプロセスカラーに応じた信号に変換後、ピーク点およびクロス点を検出するため、３Ｃカラー網点であっても単色網点同様に装置の小規模化と文字部の誤検出を低減できるクロス点検出が可能となるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項２３にかかる発明は、請求項２１または２２に記載の網点領域識別方法において、前記ピーク点検出工程は、少なくとも低濃度および高濃度の網点を検出するものであり、前記クロス点検出工程は、少なくとも中間濃度の網点を検出するものであることを特徴とする。

この請求項２３にかかる発明によれば、ピーク点検出工程は、少なくとも低濃度および高濃度の網点を検出するものであり、クロス点検出工程は、少なくとも中間濃度の網点を検出する。この構成によって、ピーク点検出とクロス点検出とで、それぞれ検出効率の高い網点濃度を最低限検出できれば良いため、検出効率の低下する網点濃度を検出する際に発生していた文字部の誤検出を低減できるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項２４にかかる発明は、請求項２１〜２３のいずれか１つに記載の網点領域識別方法において、前記ピーク点検出工程は、前記色変換工程によって変換された前記所定の複数の色信号ごとに、前記ピーク点を検出するものであり、前記クロス点検出工程は、前記色変換工程によって変換された前記所定の複数の色信号ごとに、前記クロス点を検出するものであることを特徴とする。

この請求項２４にかかる発明によれば、ピーク点検出工程は、色変換工程によって変換された所定の複数の色信号ごとに、ピーク点を検出するものであり、クロス点検出工程は、色変換工程によって変換された所定の複数の色信号ごとに、クロス点を検出する。この構成によって、複数の色信号ごとにピーク点およびクロス点を検出するので、任意の色の混色カラー網点に対しても、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項２５にかかる発明は、請求項２１〜２４のいずれか１つに記載の網点領域識別方法において、さらに、前記ピーク点検出工程において検出されたピーク点データ、および前記クロス点検出工程において検出された前記クロス点データのうち１つ以上の前記検出されたデータに基づいて、前記色変換工程において変換された前記複数の色ごとに、補正を行う補正工程を、含み、前記網点領域識別工程は、前記補正工程において補正処理を施された前記データに基づいて網点領域を識別するものであることを特徴とする。

この請求項２５にかかる発明によれば、さらに、ピーク点検出工程において検出されたピーク点データ、およびクロス点検出工程において検出されたクロス点データのうち１つ以上の検出されたデータに基づいて、色変換工程において変換された複数の色ごとに、補正を行う補正工程を、含み、網点領域識別工程は、補正工程において補正処理を施されたデータに基づいて網点領域を識別する。この構成によって、ピーク点およびクロス点の出現状態に応じて補正を各色ごとに行うため、孤立して存在するピーク点やクロス点をより正確に排除できるので、網点領域を高精度に識別することができる。

また、請求項２６にかかる発明は、請求項２１〜２５のいずれか１つに記載の網点領域識別方法において、前記ピーク点検出工程は、注目画素と前記注目画素を囲む周辺画素との濃度差が所定のしきい値以上であるか否かを判定し、以上でないと判定した場合、前記注目画素はピーク点でないと判定するものであることを特徴とする。

この請求項２６にかかる発明によれば、ピーク点検出工程は、注目画素と注目画素を囲む周辺画素との濃度差が所定のしきい値以上であるか否かを判定し、以上でないと判定した場合、注目画素はピーク点でないと判定する。この構成によって、ピーク点検出の条件として、注目画素と周辺画素との濃度差が一定以上であることとしているため、文字部の端点等でピーク点を誤検出してしまうことを防止できるので、網点領域を高精度に識別することができる。

本発明（請求項１）にかかる網点領域識別装置は、２つの方向におけるエッジの立ち上がりおよび立ち下がりの対称性に基づいて網点画素を検出するので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項２）にかかる網点領域識別装置は、第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を用いてクロス点画素を検出するため、従来のピーク点画素検出のみによる網点領域識別や濃度の極小値および／または極大値を利用したクロス点検出による網点領域識別と比較して、装置を小規模化でき文字部の誤検出を抑制できるので、高精度に網点領域を識別できるという効果を奏する。

また、本発明（請求項３）にかかる網点領域識別装置は、一次微分フィルタを用いて第１の方向および第２の方向のエッジを検出するため、厳密に第１の方向や第２の方向でない場合、あるいは網点ドットがはっきりしない場合であっても概ね対応でき、大きな誤識別を起こしにくいので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項４）にかかる網点領域識別装置は、第１のエッジおよび第２のエッジ検出部結果において、第１の方向と第２の方向の中間方向でレスポンスがほぼゼロになる場合は、クロス点画素との識別が困難な中間方向の角度を有する細線画像を、正確に網点特徴画素から排除することができ、文字部での誤識別を抑制することができるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項５）にかかる網点領域識別装置は、網点特徴検出手段が、サイズの異なる複数の領域を参照して、参照領域毎に立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を用いてクロス点画素を検出するので、低線数網点から高線数網点まで線数の高低にかかわらず、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項６）にかかる網点領域識別装置は、第１および第２のエッジ検出手段と同様に、第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出するので、カラー網点や原稿のスキューにも対応でき、カラー網点画像やスキューのある原稿に対しても、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項７）にかかる網点領域識別装置は、網点特徴検出手段によって検出された網点画像を補正するので、検出された網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項８）にかかる網点領域識別方法は、２つの方向におけるエッジの立ち上がりおよび立ち下がりの対称性に基づいて網点画素を検出するので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項９）にかかる網点領域識別方法は、第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を用いてクロス点画素を検出するため、従来のピーク点画素検出のみによる網点領域識別や濃度の極小値および／または極大値を利用したクロス点検出による網点領域識別と比較して、装置を小規模化でき文字部の誤検出を抑制できるので、高精度に網点領域を識別できるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１０）にかかる網点領域識別方法は、一次微分フィルタを用いて第１の方向および第２の方向のエッジを検出するため、厳密に第１の方向や第２の方向でない場合、あるいは網点ドットがはっきりしない場合であっても概ね対応でき、大きな誤識別を起こしにくいので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１１）にかかる網点領域識別方法は、第１のエッジおよび第２のエッジ検出部結果において、第１の方向と第２の方向の中間方向でレスポンスがほぼゼロになる場合は、クロス点画素との識別が困難な中間方向の角度を有する細線画像を、正確に網点特徴画素から排除することができ、文字部での誤識別を抑制することができるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１２）にかかる網点領域識別方法は、対称性判定工程において、サイズの異なる複数の領域を参照して、参照領域毎に立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定して、網点特徴検出工程において判定された対称性に基づいてクロス点画素を検出するので、低線数網点から高線数網点まで線数の高低にかかわらず、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１３）にかかる網点領域識別方法は、第１および第２のエッジ検出工程と同様に、第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出するので、カラー網点や原稿のスキューにも対応でき、カラー網点画像やスキューのある原稿に対しても、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１４）にかかる網点領域識別方法は、網点特徴検出工程によって検出された網点画像を補正するので、検出された網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１５）にかかる網点領域識別装置は、複数の色信号からなる入力画像データを、前記複数の色信号と属性の異なる複数の色信号からなる画像データに色変換後、ピーク点およびクロス点を検出して網点領域を識別するため、入力の色空間ではピーク点あるいはクロス点検出が困難であった混色のカラー網点においても検出が容易な色空間に変換した後にピーク点およびクロス点を検出することによって網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。また、混色カラー網点に対しても単色網点と同様に装置の小規模化と文字部の誤検出を低減できるクロス点検出が可能となるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１６）にかかる網点領域識別装置は、入力画像データをプロセスカラーに応じた信号に変換後、ピーク点およびクロス点を検出するため、３Ｃカラー網点であっても単色網点同様に装置の小規模化と文字部の誤検出を低減できるクロス点検出が可能となるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１７）にかかる網点領域識別装置は、ピーク点検出とクロス点検出とで、それぞれ検出効率の高い網点濃度を最低限検出できれば良いため、検出効率の低下する網点濃度を検出する際に発生していた文字部の誤検出を低減できるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１８）にかかる網点領域識別装置は、複数の色信号ごとにピーク点およびクロス点を検出するので、任意の色の混色カラー網点に対しても、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１９）にかかる網点領域識別装置は、ピーク点およびクロス点の出現状態に応じて補正を各色ごとに行うため、孤立して存在するピーク点やクロス点をより正確に排除できるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項２０）にかかる網点領域識別装置は、ピーク点検出の条件として、注目画素と周辺画素との濃度差が一定以上であることとしているため、文字部の端点等でピーク点を誤検出してしまうことを防止できるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項２１）にかかる網点領域識別方法は、複数の色信号からなる入力画像データを、前記複数の色信号と属性の異なる複数の色信号からなる画像データに色変換後、ピーク点およびクロス点を検出して網点領域を識別するため、入力の色空間ではピーク点あるいはクロス点検出が困難であった混色のカラー網点においても検出が容易な色空間に変換した後にピーク点およびクロス点を検出することによって網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。また、混色カラー網点に対しても単色網点と同様に装置の小規模化と文字部の誤検出を低減できるクロス点検出が可能となるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項２２）にかかる網点領域識別方法は、入力画像データをプロセスカラーに応じた信号に変換後、ピーク点およびクロス点を検出するため、３Ｃカラー網点であっても単色網点同様に装置の小規模化と文字部の誤検出を低減できるクロス点検出が可能となるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項２３）にかかる網点領域識別方法は、ピーク点検出とクロス点検出とで、それぞれ検出効率の高い網点濃度を最低限検出できれば良いため、検出効率の低下する網点濃度を検出する際に発生していた文字部の誤検出を低減できるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項２４）にかかる網点領域識別方法は、複数の色信号ごとにピーク点およびクロス点を検出するので、任意の色の混色カラー網点に対しても、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項２５）にかかる網点領域識別方法は、ピーク点およびクロス点の出現状態に応じて補正を各色ごとに行うため、孤立して存在するピーク点やクロス点をより正確に排除できるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

また、本発明（請求項２６）にかかる網点領域識別方法は、ピーク点検出の条件として、注目画素と周辺画素との濃度差が一定以上であることとしているため、文字部の端点等でピーク点を誤検出してしまうことを防止できるので、網点領域を高精度に識別することができるという効果を奏する。

（１．実施の形態）
（１．１．網点領域検出装置の全体構成と検出手順）
図１は、実施の形態１による網点領域検出装置の機能的ブロック図である。網点領域検出装置１０は、第１のエッジ検出部１、第２のエッジ検出部２、網点特徴検出部３、密度補正部４、および膨張部５を備える。

図２は、図１に示した第１のエッジ検出部１と第２のエッジ検出部２の機能的ブロック図である。図３は、実施の形態１による網点領域検出動作を説明するフローチャートである。図４は、画像におけるエッジ部分を説明する模式図である。図１〜４を参照しながら、網点領域検出装置の各機能を、検出動作の順に説明する。

図４中の領域５０１内の符号５０３に示された升目４０３が、クロス点である。縦エッジは図中の矢印ＡとＢが横切る部分に相当し、＋エッジがＡ、−エッジがＢである。横エッジは図中矢印ＣとＤが横切る部分に相当し、＋エッジがＣであり、−エッジがＤである。横エッジは、図３０で説明すると、矢印ＣとＤが越える部分のエッジに相当する。図３０中で示された＋エッジ（＝立ち上がりエッジ）がＣであり、−エッジ（立ち下がりエッジ）がＤである。

第１のエッジ検出部１は横エッジを検出する。同様に、第２のエッジ検出部２は縦エッジを検出する。

図５は、エッジ検出用フィルタの一例を示す模式図である。

網点特徴検出部３は、図３０のように横エッジの＋エッジＣと−エッジＤが左右対称であることと、縦エッジの＋エッジＡと−エッジＢが上下対称であることを利用して、クロス点を検出する。

密度補正部４は、クロス点の密度を参照して、孤立して存在するクロス点等の網点領域ではありえない過剰に検出されたクロス点を排除する。ここで、密度だけでなくクロス点の周期を検出して排除するか否かを判断しても良い。

膨張部５は、密度補正後のクロス点を膨張させることによって、網点ドット間や網点領域の縁も包含する形で網点領域として識別する。

さらに、各部の機能を実行する動作を図３のフローチャートに示される網点領域検出動作の手順に沿って説明する。第１のエッジ検出部１および第２のエッジ検出部２は、横エッジ検出用フィルタ１１、縦エッジ検出用フィルタ２１、符号判定部１２および２２、絶対値化部１５および２５、減算器１６、絶対値化部１７、比較器１８、乗算器１３、および２３、セレクタ１４および２４を含む。

横エッジ検出用フィルタ１１は、図５に示された３ｘ３サイズの横エッジ検出用フィルタ５０１を使用して、局所領域の横エッジ度Ｓを検出する。縦エッジ検出用フィルタ２１は、図５に示された３ｘ３サイズの縦エッジ検出用フィルタ５０２を使用して、局所領域の縦エッジ度Ｔを検出する（ステップＳ１０１）。

絶対値化部１５および絶対値化部２５は、横エッジ度Ｓと縦エッジ度Ｔの絶対値｜Ｓ｜、｜Ｔ｜を算出する。減算器１６は、差分｜Ｓ｜−｜Ｔ｜を算出する（ステップＳ１０２）。絶対値化部１７は、減算器１６により算出された前記差分｜Ｓ｜−｜Ｔ｜の絶対値｜｜Ｓ｜−｜Ｔ｜｜を算出する。

ここで、絶対値化部１７の算出した差分の絶対値｜｜Ｓ｜−｜Ｔ｜｜に対して、＋エッジまたは−エッジの符号を付けたものが、横エッジあるいは縦エッジの値になる。

符号判定部１２および符号判定部２２は、ＳとＴの符号がそれぞれ＋ならば１、−ならば−１を出力する。符号判定部１２および２２によって出力された出力値を使用して、乗算器１３および乗算器２３は、｜｜Ｓ｜−｜Ｔ｜｜に対して乗算を行う。乗算器１３および１４の乗算によって｜｜Ｓ｜−｜Ｔ｜｜に対して符号が付けられ、＋エッジまたは−エッジとなる。

比較器１８は、｜Ｓ｜と｜Ｔ｜の値を比較し、｜Ｓ｜の方が大きい場合は縦エッジを０にして、セレクタ２４に出力する。比較器１８は、｜Ｔ｜の方が大きい場合は横エッジを０にしてセレクタ１４に出力する（ステップＳ１０３）。

ここで、横エッジと縦エッジにおいて、ＳとＴの値でなく｜Ｓ｜と｜Ｔ｜の差分値を使用するのは、斜めエッジに対しては横エッジと縦エッジの差分値の出力をほぼ０にするためである。例えば、図４の網点ドット同士が少し離れた場合の中心画素ではクロス点検出したいが、図５の斜め線の隙間ではクロス点として検出したくない場合がある。ＳやＴの値は斜めエッジに対してもある程度のレスポンスがあるため、ＳおよびＴの値を横エッジおよび縦エッジの値として直接用いた場合は、図４のクロス領域４０１、４０２と、斜線領域４５０との明確な識別ができなくなることが生じる。そこで、差分値をとることによって斜線領域４５０のような場合は、縦エッジと横エッジがレスポンスしないようにすることができる。

なお、図２に示された構成では、第１のエッジ検出部１と第２のエッジ検出部２が一部の回路を共通して使用しているが、それぞれ別々に分離した構成にすることも可能である。

（１．２．網点特徴検出部）
図６は、図１に示された網点特徴検出部の機能的ブロック図である。網点特徴検出部３は、マスク１（３１）〜マスク４（３４）、符号反転部３５および３６、符号反転部３９、最小値選択部３７および４０、しきい値判定部３８、４１、および加算部４２を備える。

図７は、図６の網点特徴検出部で使用するマスクの一例を示す模式図である。マスク１（７１）は、横エッジＣ（図３０および図４）の和を算出するマスクであり、ここでは５ｘ５サイズを使用する。同様にマスク２は、横エッジＤの、マスク３は縦エッジＡの、マスク４は縦エッジＢの、それぞれ和を算出するマスクである。これらのマスク１〜４を使用して横および縦のエッジの和を算出する（ステップＳ１０４）。

符号反転部３５および符号反転部３６は、マスク１とマスク３による処理データの符号を反転する。

最小値選択部３７は、反転したマスク１の検出データ、マスク２の検出データ、反転したマスク３の検出データ、およびマスク４の検出データから、最小値を選択する。

図８は、クロス点のパターンを説明する図である。しきい値判定部３８は、前記選択された最小値が所定のしきい値ｃ＿ｔｈ（＞０）以上の場合にクロス点１であると判定する（ステップＳ１０５）。ここで検出しているのは、図８の「クロス点１」８１のようなクロス点であり、横エッジＣが−、Ｄが＋、縦エッジＡが−、Ｂが＋であるクロス点である。

最小値を使用してしきい値判定しているのは、それぞれ横エッジや縦エッジの＋エッジあるいは−エッジが存在するべき領域（＝対称性のある領域）に、所定値以上存在しているかどうかで各エッジが偏って存在していないかどうかを判定していることになる。これ以外にも対称性を利用した判定方法で代用可能な方法は幾つか存在する。

図８に示されたクロス点２のタイプ８２のパターンに対しても同様に検出するため、符号反転部３９（図６）を使用して符号を全て反転させ、マスク１〜４の結果を使用してクロス点１と同様のしきい値を使用する方式で検出する（ステップＳ１０６）。そして、加算器４２でクロス点１とクロス点２の論理和ＯＲを算出し、クロス点であると判定する（ステップＳ１０７）。

（１．３．効果）
以上説明したように、実施の形態１の網点領域識別装置によれば、横エッジの＋エッジと−エッジの対称性、および、縦エッジの＋エッジと−エッジの対称性を利用してクロス点を検出し、クロス点の検出により網点領域を識別するため、図４のように５０％から少し離れた網点も含めてクロス点検出が可能となる。

また、横エッジおよび縦エッジを２次元の一次微分フィルタを使って検出しているので、横エッジ縦エッジが厳密に０度や９０度でなくても検出できる。また、質の悪い印刷物、濃度の低いカラー網点などの網点ドットがはっきりしない場合でも、幅広く検出可能であるので、大きな画像劣化に繋がる誤識別を低減することができる。

また、４５°方向のエッジである斜めエッジにおいては、レスポンスがほぼゼロになるので、図４の斜め線４５０と明確に識別でき、文字部分での誤識別を低減できる。

図９は、ピーク点を説明する模式図である。以上説明した検出の動作については、クロス点検出部を備えてクロス点を検出する構成について説明したが、図９に示されたピーク点に関しても、横エッジと縦エッジのそれぞれの＋エッジおよび−エッジの対称性を利用して、ピーク点検出することが可能である。図９のパターンに合わせて、図７に示されたマスクの組み合わせを変化させることによって実現できる。例えば、横エッジＣとＤにはマスク３と４を、縦エッジＡとＢにはマスク１と２を使用すればピーク点が検出可能となる。

（１．４．変形例１）
図１０は、網点特徴検出部の変形例１による機能的ブロック図である。

実施の形態１による網点特徴検出部３は、横エッジおよび縦エッジ検出結果を、５ｘ５エリアで参照しているが、５ｘ５の場合、１００線あたりの低線数でクロス点を検出するのには好適であるが、しかしながら、例えば１５０線に対しては参照エリアが大きすぎてエリア内に隣のクロス点も含まれてしまい、好適にクロス点を検出できない場合がある。そこで、変形例１の網点特徴検出部３０では、５ｘ５エリアでの網点特徴検出部ａ５１と、３ｘ３エリアでの網点特徴検出部ｂ５２ を備え、少なくともどちらか一方でクロス点が検出された場合、クロス点であると判定する。

変形例１による網点特徴検出部は、サイズの異なる複数の領域を参照して、参照領域毎に立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を用いてクロス点画素を検出する構成であるため、低線数網点から高線数網点まで、線数の高低によらず網点領域を高精度に識別することができる。

（２．実施の形態２）
（２．１．実施の形態２による網点領域識別装置）
図１１は、エッジラインが斜めであるクロス領域パターンを示す模式図である。図１２は、図１１のパターンの一部を拡大した図である。

実施の形態１では、縦エッジ値と横エッジ値とを算出して網点特徴を検出する構成であるため、最も網点特徴を取得しやすいのは４５°に配置された図２９に示されたような網点である。また、図５に示した２次元フィルタを使用するため、多少のスクリーン角や原稿の傾きにも対応できるのではあるが、しかしながら、図１１および１２に示されたように、図２９の網点パターンを４５°傾斜させた場合には最も網点特徴が検出しにくい。即ち、縦エッジと横エッジの検出だけでは対応が容易でない場合が生じる。更に、縦エッジと横エッジの検出だけの構成では、斜め線を識別して除外するため、わざと対応しないように構成している側面もある。

図１３は、実施の形態２による網点領域識別装置の機能的ブロック図である。実施の形態２の網点領域識別装置１００が実施の形態１と異なる点は、第１のエッジ検出部１０１で検出される横エッジ、第２のエッジ検出部１０２で検出される縦エッジに加えて、斜めエッジを検出する第３のエッジ検出１０３および第４のエッジ検出１０４を備えることである。また、第３および第４のエッジ検出部１０３、１０４によって検出された斜めエッジから、網点特徴を検出する網点特徴検出部Ｙ１０６を備える点が異なる

図１４は、図１３に示された第３のエッジ検出部１０３および第４のエッジ検出部１０４が使用する斜めエッジ検出用フィルタの一例を示す模式図である。

第３のエッジ検出１０３および第４のエッジ検出１０４は、それぞれ図１４に示した方向の異なる２つの斜めエッジ検出用フィルタ１４１、１４２を用いて斜めエッジ１と斜めエッジ２を検出する。

第１および第２のエッジ検出部１０１、１０２により検出された横エッジと縦エッジによって、網点特徴検出部Ｘ１０５はスクリーン角４５°近辺の網点のクロス点を検出する。そして、第３および第４のエッジ検出部１０３、１０４により検出された斜めエッジ１と斜めエッジ２から、網点特徴検出部Ｙ１０６は、スクリーン角４５°網点を、マイナス４５°回転させた配置の網点のクロス点（図１１、図１２に示された網点パターン）を検出する。

斜めエッジに関しても、各方向での＋エッジと−エッジの対称性を利用し（図１２）、実施の形態１で検出したと同様の方式でクロス点を検出する。

加算器１０７は、網点特徴検出部Ｘ１０５と網点特徴検出部Ｙ１０６から検出されたクロス点の論理和を算出する。密度補正１０８と膨張１０９は実施の形態１と同様に密度補正処理、および膨張処理を施す。

（２．２．効果）
以上、本実施の形態によれば、横エッジと縦エッジに加えて、斜めエッジ１とそれに直交すれる斜めエッジ２を検出し、同様に＋エッジと−エッジの対称性を利用してクロス点を検出するため、例えばカラー網点やスキューなどのスクリーン角４５°以外の網点であってもクロス点検出が可能となる。

（２．３．変形例２）
図１５は、実施の形態２の変形例による網点領域識別装置の機能的ブロック図である。実施の形態２による網点領域識別装置では、４５°近辺の網点のクロス点（図２９）と、９０°近辺の網点のクロス点（図１１、１２）の論理和を、密度補正前に実施した。それに対して、本変形例２は図１５に示すように密度補正部を別々に備え、上記角度のクロス点の検出後それぞれ密度補正した後に、加算処理を施す構成である点が異なる。即ち、図１５に示すように、密度補正部Ｘ２０７と密度補正部Ｙ２０８とを別々に備え、文字部分で誤検出したクロス点を、縦横エッジから検出したクロス点と、斜めエッジから検出したクロス点とに分けて密度補正することができるので、文字部誤検出に対する密度補正精度の向上が可能となる。

なお、膨張処理や周期判定を行う場合は周期判定も、縦横エッジと斜めエッジとで別々に処理した方が識別精度向上をもたらす場合がある。このような場合には、密度補正部と同様に、それぞれ別々に備えることが望ましい。

（３．実施の形態３）
（３．１．網点領域識別装置の全体構成）
図１６は、実施の形態３による網点領域識別装置の機能的ブロック図である。網点領域識別装置３００は、色変換部３０１、Ｃ−ピーク点検出部３０２、Ｃ−クロス点検出部３０３、Ｍ−ピーク点検出部３０５、Ｍ−クロス点検出部３０６、Ｙ−ピーク点検出部３０８、Ｙ−クロス点検出部３０９、加算器３０４、３０７、３１０、３１１、密度補正部３１２、および膨張部３１３を備える。

色変換部３０１は、スキャナ読み取りやネットワークを介して取得したＲＧＢの入力画像データに対して、色変換処理を施し、ＣＭＹの画像データへ変換する。このＣＭＹは、プロセスカラーのＣＭＹである。色変換処理は、次式により施す。

Ｃ ＝ ａ０ ＋ ａ１×Ｒ ＋ ａ２×Ｇ ＋ ａ３×Ｂ
Ｍ ＝ ｂ０ ＋ ｂ１×Ｒ ＋ ｂ２×Ｇ ＋ ｂ３×Ｂ （式１）
Ｙ ＝ ｃ０ ＋ ｃ１×Ｒ ＋ ｃ２×Ｇ ＋ ｃ３×Ｂ
ここで、ａ０〜ａ３、ｂ０〜ｂ３、ｃ０〜ｃ３は色変換パラメータである。

なお、ＲＧＢ→ＣＭＹ変換の非線形性を吸収するため、色相ごとに色変換パラメータを切り換える色相分割色変換を使用することが可能である。また、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）に代表格子点上のＣＭＹ値を格納しておき、補間演算を行うＬＵＴ色変換を使用することも可能である。

図１７は、３Ｃグレー画像におけるロゼッタの発生を説明する図である。一般のカラー印刷原稿は一部特色が使われる場合もあるが、大半はＣ（シアン）版、Ｍ（マゼンタ）版、Ｙ（イエロー）版の重ね合わせを使用する。実施の形態３では、それらの色の重ね合わせを元のＣ版、Ｍ版、Ｙ版に分解する。図１８のロゼッタが発生している３Ｃグレー画像は、各版に分解される。

次に、ＣＭＹの各色ごとに、例えばシアンに対しては、Ｃピーク点検出部３０２がピークを検出し、Ｃクロス点検出部３０３がクロス点検出する。マゼンタとイエローに対してもそれぞれピーク点検出とクロス点検出とを行う。

（３．２．ピーク点検出部）
図１８は、ピーク点を説明する模式図である。図１９、２０および２１は、クロス点を説明する模式図である。ピーク点検出は図１８のようなハイライト網点、あるいは逆にダーク部の網点におけるピーク点を検出する。しかし、図１９の５０％網点（クロス点）では、ピーク点を検出しない。図１９の５０％網点については、クロス点検出部がクロス点であることを検出し、網点特徴を検出する。

ピーク点検出は、図１８の太めの実線で囲った四角の領域１９０１を参照し、その中心画素を検出する。図１８における実線内の領域１８０１を拡大して示したのが領域１８０２である。ピーク点１８０３は、ピーク点の中心画素と参照領域の外枠付近に位置する周辺画素とで、濃度差が大きい特徴がある。図１８はハイライト網点を図示したものであるが、ダーク網点に対しても白黒を反転させて考えることができる。

一方、５０％網点でピーク点検出しようとすると、図１９の点線の四角２００１を最低限、参照領域サイズとする必要がある。しかも、点線内を拡大したのが図２０における領域１９０１であるが、ピーク点の特徴である周辺画素との濃度差を判定する場合でも、参照領域いっぱいに網点ドットがあり、周辺画素との濃度差がはっきりしないことや、四隅に隣接する網点ドットが出現しているため、対角線方向での濃度差が適切に判定できないことから、ピーク点の検出が困難である。そのため、従来、緩和されて設定された判定基準でピーク点を検出することで、５０％付近の網点もピーク点検出でカバーしていた。

ここで、従来の緩和されたしきい値でのピーク点の検出について簡単に説明する。例えば、電子情報通信学会論文誌Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ２ １９９２−１「文字／絵柄（網点、写真）混在画像の像域分離方法」にピーク画素検出方法が記載されている。同記載によると、ピーク画素検出は、注目画素が濃度変化の山を示す極点であるかどうかを周囲の画素との濃度関係から判定する。Ｍ×Ｍ画素からなるブロック内において、「中心画素の濃度レベルが他のすべての濃度レベルよりも高い、あるいは低いときに」（条件１）おいて、式２あるいは式３のようにして極点かどうかを判定する。

図２２および２３は、中心画素の濃度レベルを説明する図である。

（１）Ｍ＝３（画素２２０１）の場合、
｜ ２ｍ０ − ｍ１ − ｍ８ ｜ ≧ ΔｍＴＨ かつ、
｜ ２ｍ０ − ｍ２ − ｍ７ ｜ ≧ ΔｍＴＨ かつ、 （式２）
｜ ２ｍ０ − ｍ３ − ｍ６ ｜ ≧ ΔｍＴＨ かつ、
｜ ２ｍ０ − ｍ４ − ｍ５ ｜ ≧ ΔｍＴＨ

（２）Ｍ＝５（画素２２０２）の場合、
｜ ２ｍ０ − ｍ３ − ｍ２２ ｜ ≧ ΔｍＴＨ かつ、
｜ ２ｍ０ − ｍ８ − ｍ１７ ｜ ≧ ΔｍＴＨ かつ、
・・・・・・・・・・・・・・・・ （式３）
｜ ２ｍ０ − ｍ１ − ｍ２４ ｜ ≧ ΔｍＴＨ かつ、
｜ ２ｍ０ − ｍ７ − ｍ１８ ｜ ≧ ΔｍＴＨ

つまり、中心画素を挟んで対称の位置にある２つの画素レベルの平均値と中心画素の濃度差の絶対値が、しきい値ΔｍＴＨ以上である場合に、中心画素をピーク画素として検出する。

図２４−１および２４−２は、画素位置と濃度の関係の一例を示すグラフである。以上説明した従来のピーク点検出によると、例えばＭ＝３でのピーク画素検出で式２の第１行の条件式について考えると、注目画素ｍ０と両サイドの画素ｍ１、ｍ８の濃度差が図２４−１に示したような関係にある場合にもｍ０をピーク点として検出することになる。つまり、ｍ０とｍ１の濃度差が１以上あり、かつ、上記条件式が成り立てば良く、この場合、殆ど片側のｍ８の濃度差だけが効いているといっても良い。

しかし、図１８の画素１８０１のようなピーク点に対して本来検出したいのは、図２４−２に示したような両側のｍ１とｍ８に対して、ある程度濃度差を有する画素である。そこで、本実施の形態のピーク点検出では、上記従来のピーク点検出の検出条件における上記（条件１）ではなく、「中心画素の濃度レベルが他のすべての濃度レベルよりも所定値（図２４のα）以上高い、あるいは低いときに」（条件２）と設定する。

ところで、従来、緩和して設定された基準のピーク点検出によって救われていたのは５０％網点だけでなく、図１７に示したように、版が重なり合ったカラー網点も救われていた。網点ドットが重なり合うことで網点本来の孤立ドットの形状が崩れ、判定が困難になっており、本実施の形態のように両サイドの濃度差を見るピーク点検出を行ってしまうと、混色カラー網点での検出精度が悪くなるデメリットがあった。しかし、本実施の形態では、ピーク点検出の前にプロセスカラーのＣＭＹに変換することによって、孤立ドットの形状を概ね復元できるので、混色カラー網点でのピーク点検出精度も確保できる。

（３．３．クロス点検出部、密度補正部、および膨張部）
クロス点検出部は、図１９における太い実線で囲った四角の領域１９０２を参照し、その中心画素を検出する。図１９に示したとおり、クロス点検出は、文字部での誤検出抑制効果に加えてピーク点よりも小さい参照領域で検出できるメリットがある。実線内１９０２を拡大したのが図２１である。

クロス点検出は、例えば既に説明した実施の形態１によるクロス点検出方式により行う。即ち、横エッジの立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、縦エッジの立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性により、クロス点を網点特徴として検出する方式である。なお、クロス点検出方式はこれに限らず、先に挙げた特許文献１に記載された濃度の極大値と極小値による検出を行っても実現可能である。

クロス点検出に関しても、ピーク点検出と同様に、ＣＭＹ版で検出することにより、ＲＧＢで検出するよりも混色カラー網点での検出精度が向上する。

加算器３０４、３０７、３１０は、ＣＭＹ版それぞれ検出したピーク点とクロス点との論理和をとる。

加算器３１１は、ＣＭＹ版ごとに検出されたピーク点およびクロス点との論理和のさらに各版の論理和をとる。

密度補正部３１２は、加算器３１１によって生成されたピーク点とクロス点との論理和に対して、孤立して存在するクロス点等、網点領域ではありえない過剰に検出されたピーク点あるいはクロス点の排除を、密度に応じて行う。ここで、密度だけでなくピーク点および／またはクロス点の周期を見て排除するか否かを判断しても良い。

膨張部３１３では、密度補正後のピーク点および／またはクロス点を膨張することによって網点ドット間や網点領域の縁も包含する形で網点領域として識別する。

（３．４．網点領域識別手順）
図２５は、実施の形態３による網点領域識別手順を説明するフローチャートである。以上説明した各部の機能は、網点領域識別手順として以下のような手順を取って実行される。色変換部３０１は、入力されたＲＧＢをＣＭＹに変換処理を施す（ステップＳ２０１）。各ピーク点検出部３０２、３０５、３０８は、各色ごとのピーク点を検出する（ステップＳ２０２）。各クロス点検出部３０３、３０６、３０９は、各色ごとのクロス点を検出する（ステップＳ２０３）。加算部３０４、３０７、３１０は、各ＣＭＹについて、検出されたピーク点およびクロス点の論理和を取る（ステップＳ２０４）。加算部３１１は、ＣＭＹごとに取られた論理和について、さらに全ての論理和を取る（ステップＳ２０５）。密度補正部３１２は、密度に応じて検出されたクロス点およびピーク点に対して補正処理を施す（ステップＳ２０６）。膨張部３１３は、密度補正部３１２によって補正処理を施されたクロス点および／またはピーク点に対して、膨張処理を施して、網点領域として識別する（ステップＳ２０７）。

（３．５．効果）
以上、本実施の形態によれば、入力カラーＲＧＢデータからプロセスカラーのＣＭＹに色変換後、各版ごとにピーク点およびクロス点を検出する構成であるため、混色カラー網点であっても単色網点と同様に、ピーク点検出およびクロス点検出によって、例えば特に文字部での誤検出を抑制しながら、高精度の網点領域の識別が可能となる。

（３．６．変形例３）
図２６は、実施の形態３の変形例の機能的ブロック図である。実施の形態３においては、ＣＭＹ版ごとに検出したピーク点およびクロス点を加算処理した後に、密度補正と膨張処理を施す構成であったが、本変形例３ではＣＭＹ各色のピーク点およびクロス点を全て加算処理する前に、各色ごとに密度補正を施す構成である点が異なる。即ち、Ｃ密度補正部４３１、Ｍ密度補正部４３２、Ｙ密度補正部４３３をそれぞれ有する点が異なる。

この構成によって、版ごとに密度補正パラメータを異ならせて設定することも可能である。例えばＣＭＹ版ごとの色変換精度の差をより高精度に吸収することが可能になる。勿論ピーク点検出やクロス点検出のパラメータでも吸収できるが、両方で吸収すればより効果が高まる。その結果、文字部誤検出に対する密度補正精度の向上に良好な影響を与える。

例えば、Ｃのピーク点が孤立して存在し、かつ、近くにＭのピーク点も孤立して存在する場合、版ごとに見た方が低密度であり、孤立ピークを排除し易い。

なお、膨張処理や周期判定を行う場合は周期判定も、版ごとで別処理した方が識別精度向上できる場合があり、それ故、周期判定も版ごとに別処理する構成も可能である。

また、本実施の形態では色ごとにピーク点とクロス点のＯＲをとった後で密度補正を実施しているが、より細かい制御をするため、ＯＲをとる前にピーク点とクロス点とで別々に密度補正を施す構成が可能である。

（３．７．変形例４）
実施の形態３および変形例３においては、ピーク点検出とクロス点検出の検出方式やパラメータ設定により、それぞれハイライト網点、ダーク網点、中間濃度（５０％付近）網点を、ピーク点およびクロス点のいずれか一方でカバーするかが適切に切り換わる構成になっていた。図１６で説明すると、Ｃピーク点検出３０２とＣクロス点３０３の結果のＯＲを加算器３０４でとる構成になっている。

図２７は、実施の形態３の他の変形例による網点領域識別装置の要部を説明する図である。変形例４による網点領域識別装置は、例えばＣについては、Ｃ−ピーク点検出部５４２およびＣ−クロス点検出部５４３の他に、平均濃度算出部５４１およびセレクタ５４４を備える。

変形例４による網点領域識別装置では、図２７に示したように、平均濃度算出部５４１が、注目画素を含む所定参照エリア内の平均濃度を算出し、算出された平均濃度値をセレクタ５４４に送信し、セレクタ５４４は、平均濃度に応じてピーク点およびクロス点のいずれか一方を選択する。平均濃度をしきい値処理し、低濃度あるいは高濃度であればピーク点を選択し、中間濃度であればクロス点を選択する。この構成によって、ピーク点かクロス点かの担当濃度網点の切り替えを、ピーク点検出およびクロス点検出のパラメータ調整よりも簡単に行うことができ、操作がより簡易となる。

なお、例えば低濃度と中間濃度の境界付近である低中濃度を更に判定して低中濃度領域ではピーク点とクロス点のＯＲをとる構成も、他の変形と例として可能である。

また、１．ピーク点検出の代わりにハイライト網点やダーク網点の検出に適した別の網点特徴検出を用いる構成、２．クロス点検出の代わりに中間濃度網点の検出に適した別の網点特徴検出を用いる構成による実現手段もある。その一例を挙げると、ピーク点検出の代わりに特開昭６３−２７９６６５号公報に記載のパターンマッチングにより網点ドットを検出する方法を用いる構成、クロス点検出の代わりに特開平４−１４３７８号公報に記載の白地検出を用いる（白地検出はハイライト網点以外の網点を非白地として検出できる）構成が可能である。

（４．ハードウェア構成、記録媒体）
図３１は、実施の形態による網点領域識別装置のハードウェア構成例を示す図である。上述した網点領域識別装置は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現できる。コンピュータ７００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）７０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ７０１には、バス７０７を介してＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）７０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）７０３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）７０４、グラフィック処理装置７０５、入力インタフェース７０６が接続されている。ＲＯＭ７０２、およびＲＡＭ７０３には、ＣＰＵ７０１に実行させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が格納される。またＲＡＭ７０３には、ＣＰＵ７０１による処理に必要な各種データが格納される。ＨＤＤ７０４には、ＯＳ、各種ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、検出されたデータなどが格納される。

グラフィック処理装置７０５には、モニタ７１１が接続されている。グラフィック処理装置７０５は、ＣＰＵ７０１からの命令に従って、画像をモニタ７１１の画面に表示させる。入力インタフェース７０６には、キーボード７１２とマウス７１３とが接続されている。入力インタフェース７０６は、キーボード７１２やマウス７１３から送られてくる信号を、バス７０７を介してＣＰＵ７０１に送信する。

以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。本実施の形態をコンピュータ７００上で実現するには、コンピュータ７００にドライバプログラムを実装する。

尚、本実施形態の網点領域識別装置で実行される網点領域識別プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（Ｒ）ディスク、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されて提供される。

また、本実施形態の網点領域識別プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供および配布するように構成しても良い。

以上のように、本発明にかかる網点領域識別装置、および網点領域識別方法は、画像処理装置に有用であり、特に複写機に適している。

実施の形態１による網点領域検出装置の機能的ブロック図である。 図１に示した第１のエッジ検出部と第２のエッジ検出部の機能的ブロック図である。 実施の形態１による網点領域検出動作を説明するフローチャートである。 画像におけるエッジ部分を説明する模式図である。 エッジ検出用フィルタの一例を示す模式図である。 図１に示された網点特徴検出部の機能的ブロック図である。 図６の網点特徴検出部で使用するマスクの一例を示す模式図である。 クロス点のパターンを説明する図である。 ピーク点を説明する模式図である。 変形例１による網点特徴検出部の機能的ブロック図である。 画像におけるエッジラインが斜めであるクロス領域パターンを示す模式図である。 図１１のパターンの一部を拡大した図である。 実施の形態２による網点領域識別装置の機能的ブロック図である。 図１３に示された第３のエッジ検出部および第４のエッジ検出部が使用する斜めエッジ検出用フィルタの一例を示す模式図である。 実施の形態２の変形例による網点領域識別装置の機能的ブロック図である。 実施の形態３による網点領域識別装置の機能的ブロック図である。 ３Ｃグレー画像におけるロゼッタの発生を説明する図である。 画像におけるピーク点を説明する模式図である。 画像におけるクロス点を説明する模式図である。 画像におけるクロス点を説明する模式図である。 画像におけるクロス点を説明する模式図である。 中心画素の濃度レベルを説明する図である。 中心画素の濃度レベルを説明する図である。 画素位置と濃度の関係の一例を示すグラフである。 画素位置と濃度の関係の一例を示すグラフである。 実施の形態３による網点領域識別手順を説明するフローチャートである。 実施の形態３の変形例の機能的ブロック図である。 実施の形態３の他の変形例による網点領域識別装置の要部を説明する図である。 ピーク点による網点画像を説明する図である。 クロス点による網点画像を説明する図である。 クロス点による網点画像を説明する図である。 本実施の形態による網点領域識別装置のハードウェア構成例を示す図である。

符号の説明

１ 第１のエッジ検出部
２ 第２のエッジ検出部
３、５１、５２ 網点特徴検出部
４、１０８ 密度補正部
５、１０９、２１０ 膨張部
１１ 横エッジ検出用フィルタ
１２、２２ 符号判定部
１３、２３ 乗算器
１４、２４ セレクタ
１５、１７ 絶対値化部
１６ 減算器
１８ 比較器
２１ 縦エッジ検出用フィルタ
３１〜３４、 マスク
３５、３６、３９ 符号反転部
３７、４０ 最小値選択部
３８、４１ しきい値判定部
４２、５３ 加算器
１０１、２０１ 第１のエッジ検出部
１０２、２０２ 第２のエッジ検出部
１０３、２０３ 第３のエッジ検出部
１０４、２０４ 第４のエッジ検出部
１０５、２０５ 網点特徴検出部Ｘ
１０６、２０６ 網点特徴検出部Ｙ
１０７、２０９ 加算器
２０７ 密度補正部Ｘ
２０８ 密度補正部Ｙ
３０１、４２１ 色変換部
３０２、４２２、５４２ Ｃ−ピーク点検出部
３０３、４２３、５４３ Ｃ−クロス点検出部
３０５、４２５ Ｍ−ピーク点検出部
３０６、４２６ Ｍ−クロス点検出部
３０８、４２８ Ｙ−ピーク点検出部
３０９、４２９ Ｙ−クロス点検出部
３０４、３０７、３１０、３１１、４２４、４２７、４３０、４３４ 加算器
３１２、４３１〜４３３ 密度補正部
３１３、４３５ 膨張部
５４１ 平均濃度算出部
５４４ セレクタ
７００ コンピュータ

Claims (26)

1. 画像データにおける領域を参照して、前記画像データにおける第１の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第１のエッジ検出手段と、
   前記領域を参照して、前記画像データにおける前記第１の方向と直交する第２の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第２のエッジ検出手段と、
   前記第１および第２のエッジ検出手段によって検出されたエッジを、所定の領域において参照し、参照された前記所定の領域内における前記第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および前記第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定し、判定された前記対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出する網点特徴検出手段と、
   を備えることを特徴とする網点領域識別装置。
2. 前記網点特徴検出手段は、前記網点特徴を有する画素として、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点画素を検出するものであることを特徴とする請求項１に記載の網点領域識別装置。
3. 前記第１のエッジ検出手段および第２のエッジ検出手段は、それぞれ一次微分フィルタを使用してエッジを検出するものであることを特徴とする請求項１または２に記載の網点領域識別装置。
4. 前記網点特徴検出手段は、
   前記第１のエッジ検出手段によって検出されたエッジデータおよび前記第２のエッジ検出手段によって検出されたエッジデータを比較して、両エッジの大きさを表す指標の絶対値がほぼ等しいと判定した場合、クロス点画素でないと判定するものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の網点領域識別装置。
5. 前記網点特徴検出手段は、大きさが異なる複数の所定の参照領域を参照し、前記複数の所定の参照領域ごとに前記第１のエッジ検出手段および第２のエッジ検出手段によって検出される前記対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出するものであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の網点領域識別装置。
6. さらに、
   前記第１の方向と前記第２の方向の中間方向である第３の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第３のエッジ検出手段と、
   前記第３の方向と直交する第４の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第４のエッジ検出手段と、を備え、
   前記網点特徴検出手段は、
   前記第３および第４のエッジ検出手段によって検出されたエッジを、前記所定の領域において参照し、参照された前記所定の領域内における前記第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および前記第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定し、判定された前記対称性、前記第１のエッジ検出手段および第２のエッジ検出手段によって検出された前記対称性によって検出された前記対称性のうちの１つに基づいて、網点特徴を有する画素を検出するものであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の網点領域識別装置。
7. 前記網点特徴検出手段は、
   前記第１のエッジ検出手段によって検出された前記対称性、および前記第２のエッジ検出手段によって検出された前記対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第１の網点特徴検出手段と、
   前記第３のエッジ検出手段によって検出された前記対称性、および前記第４のエッジ検出手段によって検出された前記対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第２の網点特徴検出手段と、を有するものであり、
   さらに、
   前記第１の網点特徴検出手段によって検出された網点特徴画素データを補正する第１の補正手段と、
   前記第２の網点特徴検出手段によって検出された網点特徴画素データを補正する第２の補正手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項６に記載の網点領域識別装置。
8. 画像データにおける領域を参照して、前記画像データにおける第１の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第１のエッジ検出工程と、
   前記領域を参照して、前記画像データにおける前記第１の方向と直交する第２の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第２のエッジ検出工程と、
   前記第１のエッジ検出工程および第２のエッジ検出工程によって検出されたエッジデータを、所定の領域において参照し、参照された前記所定の領域内における前記第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性、および、前記第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定する対称性判定工程と、
   前記対称性判定工程において判定された前記対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出する網点特徴検出工程と、
   を含むことを特徴とする網点領域識別方法。
9. 前記網点特徴検出工程は、前記網点特徴を有する画素として、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点画素を検出するものであることを特徴とする請求項８に記載の網点領域識別方法。
10. 前記第１のエッジ検出工程および第２のエッジ検出工程は、それぞれ一次微分フィルタを使用してエッジを検出するものであることを特徴とする請求項８または９に記載の網点領域識別方法。
11. 前記網点特徴検出工程は、
    前記第１のエッジ検出工程によって検出されたエッジデータおよび前記第２のエッジ検出工程によって検出されたエッジデータを比較して、両エッジの大きさを示す指標の絶対値がほぼ等しいと判定した場合、クロス点画素でないと判定するものであることを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１つに記載の網点領域識別方法。
12. 前記対称性判定工程は、大きさが異なる複数の所定の参照領域を参照して前記対称性を判定するものであり、
    前記網点特徴検出工程は、前記複数の所定の参照領域ごとに判定された対称性に基づいて網点特徴を有する画素を検出するものであることを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１つに記載の網点領域識別方法。
13. さらに、
    前記第１の方向と前記第２の方向の中間方向である第３の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第３のエッジ検出工程と、
    前記第３の方向と直交する第４の方向の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジを検出する第４のエッジ検出工程と、を含み、
    前記対称性判定工程は、
    前記第１の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性および第２の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定する第１の判定工程と、
    前記第３の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性および第４の方向の立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの対称性を判定する第２の判定工程と、を含むものであり、
    前記網点特徴検出工程は、前記第１の判定工程において判定された対称性および第２の判定工程において判定された対称性のうちの１つに基づいて、網点特徴を有する画素を検出するものであることを特徴とする請求項８〜１２のいずれか１つに記載の網点領域識別方法。
14. 前記網点特徴検出工程は、
    前記第１の判定工程によって判定された対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第１の網点特徴検出工程と、
    前記第２の判定工程において判定された対称性に基づいて、網点特徴を有する画素を検出する第２の網点特徴検出工程と、
    前記第１の網点特徴検出工程によって検出された網点特徴画素データを補正する第１の補正工程と、
    前記第２の網点特徴検出工程によって検出された網点特徴画素データを補正する第２の補正工程と、
    を含むものであることを特徴とする請求項１３に記載の網点領域識別方法。
15. 複数の色信号からなる入力画像データを、前記複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換する色変換手段と、
    前記色変換手段による色変換処理後の画像データから、網点ドットの中心画素であるピーク点を検出するピーク点検出手段と、
    前記色変換手段による色変換処理後の画像データから、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点を検出するクロス点検出手段と、を備え、
    前記ピーク点検出手段によって検出されたピーク点データおよび前記クロス点検出手段によって検出されたクロス点データに基づいて、前記入力画像データにおける網点領域を識別することを特徴とする網点領域識別装置。
16. 前記色変換手段は、複数の色信号からなる入力画像データを、プロセスカラーに応じた信号を含む前記複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換するものであることを特徴とする請求項１５に記載の網点領域識別装置。
17. 前記ピーク点検出手段は、少なくとも低濃度および高濃度の網点を検出するものであり、
    前記クロス点検出手段は、少なくとも中間濃度の網点を検出するものであることを特徴とする請求項１５または１６に記載の網点領域識別装置。
18. 前記ピーク点検出手段は、前記色変換手段によって変換された前記所定の複数の色信号ごとに、前記ピーク点を検出するものであり、
    前記クロス点検出手段は、前記色変換手段によって変換された前記所定の複数の色信号ごとに、前記クロス点を検出するものであることを特徴とする請求項１５〜１７のいずれか１つに記載の網点領域識別装置。
19. さらに、前記ピーク点検出手段によって検出された前記ピーク点データ、および前記クロス点検出手段によって検出された前記クロス点データのうち１つ以上の前記検出されたデータに基づいて、変換された前記複数の色ごとに、補正を行う補正手段を備え、前記補正手段によって補正処理された前記データに基づいて網点領域を識別するものであることを特徴とする請求項１５〜１８のいずれか１つに記載の網点領域識別装置。
20. 前記ピーク点検出手段は、注目画素と前記注目画素を囲む周辺画素との濃度差が所定のしきい値以上であるか否かを判定し、以上でないと判定した場合、前記注目画素はピーク点でないと判定とするものであることを特徴とする請求項１５〜１９のいずれか１つに記載の網点領域識別装置。
21. 複数の色信号からなる入力画像データを、前記複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換する色変換工程と、
    前記色変換工程における色変換処理後の画像データから、網点ドットの中心画素であるピーク点を検出するピーク点検出工程と、
    前記色変換工程における色変換処理後の画像データから、最近接網点ドット間の中心画素であるクロス点を検出するクロス点検出工程と、
    前記ピーク点検出工程で検出されたピーク点データおよび前記クロス点検出工程で検出されたクロス点データに基づいて、前記入力画像データにおける網点領域を識別する網点領域識別工程と、
    を含むことを特徴とする網点領域識別方法。
22. 前記色変換工程は、複数の色信号からなる入力画像データを、プロセスカラーに応じた信号を含む前記複数の色信号と属性の異なる所定の複数の色信号からなる画像データに変換するものであることを特徴とする請求項２１に記載の網点領域識別方法。
23. 前記ピーク点検出工程は、少なくとも低濃度および高濃度の網点を検出するものであり、
    前記クロス点検出工程は、少なくとも中間濃度の網点を検出するものであることを特徴とする請求項２１または２２に記載の網点領域識別方法。
24. 前記ピーク点検出工程は、前記色変換工程によって変換された前記所定の複数の色信号ごとに、前記ピーク点を検出するものであり、
    前記クロス点検出工程は、前記色変換工程によって変換された前記所定の複数の色信号ごとに、前記クロス点を検出するものであることを特徴とする請求項２１〜２３のいずれか１つに記載の網点領域識別方法。
25. さらに、前記ピーク点検出工程において検出されたピーク点データ、および前記クロス点検出工程において検出された前記クロス点データのうち１つ以上の前記検出されたデータに基づいて、前記色変換工程において変換された前記複数の色ごとに、補正を行う補正工程を、含み、
    前記網点領域識別工程は、前記補正工程において補正処理を施された前記データに基づいて網点領域を識別するものであることを特徴とする請求項２１〜２４のいずれか１つに記載の網点領域識別方法。
26. 前記ピーク点検出工程は、注目画素と前記注目画素を囲む周辺画素との濃度差が所定のしきい値以上であるか否かを判定し、以上でないと判定した場合、前記注目画素はピーク点でないと判定するものであることを特徴とする請求項２１〜２５のいずれか１つに記載の網点領域識別方法。

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