JP2005217761A - 網点解析装置、網点解析プログラム、および網点解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を精度良く計算する網点解析装置、網点解析プログラム、および網点解析方法を提供する。
【解決手段】 網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんする網点収れん部６２と、収れんされた複数の網点の中から、１つの主網点とその主網点の周辺に存在する複数の従網点とからなる網点ユニットを複数選ぶ選択部６３と、各網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔および配列方向を算出する算出部６４と、算出部６４によって各網点ユニット毎に算出された、配列間隔および配列方向の統計的な分布を求め、その分布中のピークに対応する間隔と方向を、上記網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向として求める統計処理部６５とを備えた。
【選択図】 図５

Description

本発明は、網点画像を構成する網点の規則的な配列を解析する網点解析装置、網点解析プログラム、および網点解析方法に関する。

紙などの記録媒体に印刷された画像の多くは、画像が網点で表現された網点画像である。このような印刷物は、一般には、原稿を網点画像化したものをフィルムに焼き、そのフィルムから刷版を作成し、その刷版を印刷機にかけるという工程で生成される。ここで、このような工程で生成された印刷物、あるいは上記の刷版を作成するためのフィルムのみがユーザの手元に保管されており、それら印刷物あるいはフィルムをカラースキャナで電子データとして取り込み、その電子データを元に印刷用の刷版を作成し、その刷版を印刷機にかけて新たに印刷物を生成する等ということがしばしば行なわれる。そのような印刷を行なう場合、原稿として保管されていた印刷物を印刷した印刷機の解像度、あるいは原稿として保管されていたフィルムから作成された刷版をかけることを予定されていた印刷機の解像度と、今回使用する印刷機の解像度とが微妙にずれている等ということは十分に起こりうることである。このような解像度のずれに気づかずに、印刷物を生成すると、モアレ縞が生じる等の著しい画像の劣化を招くことがある。そこで、画像の微細構造を平滑化する変換フィルタを用いて、原稿として保管されていた印刷物やフィルムからカラースキャナー等によって得られた電子データを、網点構造が平滑化された平滑画像を表わす電子データに変換する、デスクリーニングと呼ばれる処理が従来から知られている。

このようなデスクリーニング処理では、数値データが対応付けられた画素の２次元的な配列によって網点画像を表わす画像データに対し、一例として以下に説明するデータ処理が施される。

まず、網点画像を表わす画像データを、網点構造が平滑化された平滑画像を表わす画像データに変換する変換フィルタが用意される。この変換フィルタは、数学的には所定サイズの２次元の行列で表現される。

次に、処理対象の画像を構成する複数の画素それぞれを対象画素として、以下説明するデータ処理が実行される。まず今回の対象画素を中心とする画素の配列に上記の変換フィルタを表わす行列が重ねられる。続いて、行列の各要素の値と、その要素が重ね合わされている画素に対応する数値データが積算され、行列の要素の個数分だけ得られるこれら積算値の和が算出される。そして、上記の対象画素に元々対応していた数値データが、上記の積算値の和に置き換えられる。

このようなデータ処理が、画像を構成する全ての画素に対して１通り実行されることを以下ではフィルタ処理と称する。デスクリーニング処理では、１回以上のフィルタ処理が画像データに施されることによって網点画像が有する網点構造が平滑化される。

このようなデスクリーニングを効率良く実施するためには、処理の前に網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向をなるべく正確に把握しておき、これら間隔や方向に応じて適切な変換フィルタを用意することが望ましい。

図１５は、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向に応じた適切な変換フィルタの一例を示す模式図である。

図１５には、複数の網点Ｐと、その網点Ｐで構成された網点画像に重ねられた変換フィルタＦが示されている。変換フィルタＦでは、一辺の長さが網点Ｐの配列の間隔Ｌに等しく、網点Ｐの配列の方向と同じ方向を向いた正方形の領域Ｑ内の要素群が０以外の一定値であり、この領域Ｑ外の要素群は全て０である。このような行列で表現される変換フィルタを、図中の矢印方向Ｄに移動させながら、上述のフィルタ処理を画像に施すことによって網点画像が有する網点構造が効率良く平滑化される。

そこでこのような効率的なデスクリーニング処理を行なうために、処理対象の網点画像を表わす画像データにフーリエ変換処理を施すことによって求めたその画像の空間構造の周波数特性を曲座標で表わし、この曲座標で表わされた周波数特性のピークに対応する空間周波数と角度から網点の配列間隔と配列方向を計算する計算機能を備えたデスクリーニング装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
特開平１１−１５５０６７号公報（段落番号００２７−段落番号００５９、第１図）

しかしながら、特許文献１に示すデスクリーニング装置においてなされる網点の配列の間隔と方向の計算処理には、画像データにフーリエ変換処理を施すことによって得られる周波数特性に画像における網点構造以外の雑多な周波数成分がノイズ分として多く含まれており、バンドパスフィルタなどを用いてもこれらのノイズを除去しきれないために計算精度が低いという問題がある。

ここで、網点の配列の間隔と方向の計算処理は、デスクリーニング装置だけでなく、例えば、網点画像に対する拡大および縮小処理等の網点画像に施す処理一般に対しても適用が考えられる。従って、上記のような計算精度の低さは、デスクリーニング装置と同様に、このような処理一般においても問題である。

本発明は、上記事情に鑑み、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を精度良く計算する網点解析装置と、コンピュータ内で実行され、そのコンピュータをこのような網点解析装置として動作させる網点解析プログラムと、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を精度良く計算する網点解析方法を提供することを目的とする。

規則的に並ぶ網点で画像を表現した網点画像における、網点の規則的な配列の間隔および方向を求める網点解析装置であって、
上記網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんさせる網点収れん部と、
上記網点収れん部により収れんされた複数の網点に基づいて、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔および方向を計算する計算部とを備えたことを特徴とする。

本発明の網点解析装置では、上記網点収れん部によって網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんさせることによって、網点の配列を強調することができる。その強調された網点の配列から、上記計算部によって配列の間隔およびその配列の方向を計算するので、本発明の網点解析装置によれば、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を精度良く計算することができる。

ここで、本発明の網点解析装置において、上記計算部が、さらに、
上記網点収れん部により収れんされた複数の網点の中から、１つの主網点とその主網点の周辺に存在する複数の従網点とからなる網点ユニットを選ぶ選択部と、
上記選択部により選ばれた網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔およびその配列方向を算出し、その算出結果に基づいて、上記網点画像全体を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を算出する算出部とを備えたものであるという形態は好ましい形態である。

このような計算部によれば、上記網点画像全体を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を容易に算出することができる。

さらに、このような計算部を備えた網点解析装置において、
「上記選択部が、上記網点ユニットを複数選ぶものであり、
上記算出部が、上記選択部によって選ばれた複数の網点ユニットそれぞれについて、各網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔および配列方向を算出するものであり、
この計算部が、さらに、
上記算出部によって各網点ユニット毎に算出された、配列間隔および配列方向の統計的な分布を求め、その分布中のピークに対応する間隔と方向を、上記網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向として求める統計処理部を備えたものである」
という形態はさらに好ましい形態である。

このような計算部を備えた網点解析装置によれば、上記網点画像全体を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向をより精度良く算出することができる。

また、本発明の網点解析装置は、以下に説明する本発明のデスクリーニングプログラムをコンピュータ内で実行することによっても得ることができる。

ここで、上記目的を達成する本発明の網点解析プログラムは、
コンピュータ内で実行され、そのコンピュータを、規則的に並ぶ網点で画像を表現した網点画像における、網点の規則的な配列の間隔および方向を求める網点解析装置として動作させる網点解析プログラムであって、
上記コンピュータを
上記網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんさせる網点収れん部と、
上記網点収れん部により収れんされた複数の網点に基づいて、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を計算する計算部とを備えた網点解析装置として動作させることを特徴とする。

このような本発明の網点解析プログラムをコンピュータ内で実行することによって、本発明の網点解析装置を容易に実現することができる。

また、上記目的を達成する本発明の網点解析方法は、
規則的に並ぶ網点で画像を表現した網点画像における、網点の規則的な配列の間隔および方向を求める網点解析方法であって、
上記網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんさせる網点収れん過程と、
上記網点収れん過程により収れんされた複数の網点に基づいて、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を計算する計算過程とを有することを特徴とする。

このような本発明の網点解析方法によれば、本発明の網点解析装置や、本発明の網点解析プログラムが内部で実行されているコンピュータと同様に、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を精度良く計算することができる。

なお、本発明にいう網点解析プログラムおよび網点解析方法については、ここではその基本形態のみを示すのにとどめるが、これは単に重複を避けるためであり、本発明にいう網点解析プログラムおよび網点解析方法には、上記の基本形態のみではなく、前述した網点解析装置の各形態に対応する各種の形態が含まれる。

また、上記本発明の網点解析装置と、上記網点解析プログラムとでは、それらを構成する構成要素名として、網点収れん部や計算部といった互いに同一の名称を付しているが、網点解析プログラムの場合は、そのような作用をなすソフトウェアを指し、網点解析装置の場合は、ハードウェアを含んだものを指している。

さらに、本発明の網点解析プログラムを構成する網点収れん部などといった構成要素は、１つの構成要素の機能が１つのプログラム部品によって担われるものであってもよく、１つの構成要素の機能が複数のプログラム部品によって担われるものであってもよく、複数の構成要素の機能が１つのプログラム部品によって担われるものであってもよい。また、これらの構成要素は、そのような作用を自分自身で実行するものであってもよく、あるいは、コンピュータに組み込まれている他のプログラムやプログラム部品に指示を与えて実行させるものであっても良い。

以上説明したように、本発明の網点解析装置、網点解析プログラム、および網点解析方法によれば、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を精度良く計算することができる。

以下、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の網点解析装置の一実施形態が組み込まれた画像読取−印刷システムの全体構成図である。

カラースキャナ１０では、原稿画像１１が読み取られて、その読み取った原稿画像１１をあらわすＣＭＹ３色の色分解画像データが生成される。このＣＭＹの画像データはワークステーション２０に入力される。ワークステーション２０では、オペレータにより、入力された画像データに基づく、電子的な集版が行なわれ、印刷用の画像をあらわす画像データが生成される。ここでは、電子的な集版によっていわゆるＰＤＬ（Ｐａｇｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述された記述言語データとして画像データが一旦生成され、その画像データが、いわゆるＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）により、ビットマップに展開されたＣＭＹＫ４色それぞれに対応した印刷用の画像データに変換される。

この印刷用の画像データは、フィルムプリンタ３０に入力され、フィルムプリンタ３０では、その入力された画像データに対応した、ＣＭＹＫ各版の印刷用フィルム原版が作成される。

この印刷用フィルム原版からは刷版が作成され、その作成された刷版が印刷機４０に装着される。この印刷機４０に装着された刷版にはインクが塗布され、その塗布されたインクが印刷用の用紙上に転移されてその用紙上に印刷画像４１が形成される。

ここで、この図１に示す画像読取−印刷システムにおける、本発明の一実施形態としての特徴は、ワークステーション２０の内部で実行される処理内容に関連があり、以下、先ず、このワークステーション２０について説明する。

このワークステーション２０では、上述した電子的な集版が行われる際に、入力された画像データに対して、その画像データが表わす網点画像の網点構造の解析が行なわれ、その解析結果に基づいてその網点構造を十分に平滑化するデスクリーニング処理が行われる。そして、このデスクリーニング処理を経た画像データに基づいて、印刷用の画像をあらわす画像データが生成される。ここで、上記の網点解析およびデスクリーニング処理に関する説明は後に譲り、ここでは、次に、ワークステーション２０のハードウェア構成について説明する。

図２は、図１に１つのブロックで示すワークステーション２０の外観斜視図、図３は、そのワークステーション２０のハードウェア構成図である。

このワークステーション２０は、外観構成上、本体装置２１、その本体装置２１からの指示に応じて表示画面２２ａ上に画像を表示する画像表示装置２２、本体装置２１に、キー操作に応じた各種の情報を入力するキーボード２３、および、表示画面２２ａ上の任意の位置を指定することにより、その位置に表示された、例えばアイコン等に応じた指示を入力するマウス２４を備えている。この本体装置２１は、外観上、フレキシブルディスクを装填するためのフレキシブルディスク装填口２１ａ、およびＣＤ−ＲＯＭを装填するためのＣＤ−ＲＯＭ装填口２１ｂを有する。

本体装置２１の内部には、図３に示すように、各種プログラムを実行するＣＰＵ２１１、ハードディスク装置２１３に格納されたプログラムが読み出されＣＰＵ２１１での実行のために展開される主メモリ２１２、各種プログラムやデータ等が保存されたハードディスク装置２１３、フレキシブルディスク５１が装填されその装填されたフレキシブルディスク５１をアクセスするＦＤドライブ２１４、ＣＤ−ＲＯＭ５２が装填され、その装填されたＣＤ−ＲＯＭ５２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭドライブ２１５、カラースキャナ１０（図１参照）と接続され、カラースキャナ１０から画像データを受け取るＩ／Ｏインタフェース２１６、フィルムプリンタ３０に画像データを送るプリンタインタフェース２１７が内蔵されており、これらの各種要素と、さらに図２にも示す画像表示装置２２、キーボード２３、マウス２４は、バス２５を介して相互に接続されている。

ここで、ＣＤ−ＲＯＭ５２には、このワークステーション２０を網点解析装置が組み込まれたデスクリーニング装置として動作させるためのデスクリーニングプログラムが記憶されている。このデスクリーニングプログラムには、ワークステーション２０を網点解析装置として動作させるための網点解析プログラムが組み込まれている。このＣＤ−ＲＯＭ５２はＣＤ−ＲＯＭドライブ２１５に装填され、そのＣＤ−ＲＯＭ５２に記憶された、網点解析プログラムが組み込まれたデスクリーニングプログラムがこのワークステーション２０にアップロードされてハードディスク装置２１３に記憶される。

ここで、デスクリーニングプログラムに組み込まれてＣＤ−ＲＯＭ５２に記憶されている網点解析プログラムが、本発明の網点解析プログラムの一実施形態に相当するものである場合には、このＣＤ−ＲＯＭ５２に記憶されている網点解析プログラムがハードディスク装置２１３にアップロードされて格納された場合であっても、更に、フレキシブルディスク５１にダウンロードされた場合であっても、いずれも本発明の網点解析プログラムの一実施形態に相当する。

以下、本発明の網点解析装置、本発明の網点解析プログラム、および本発明の網点解析方法それぞれの一実施形態について説明し、その後、それらをデスクリーニング装置に適用した適用例について説明する。

図４は、本発明の網点解析プログラムの一実施形態を示す図である。

ここでは、この網点解析プログラム５３０は、第１のデスクリーニングプログラム５２０に組み込まれてＣＤ−ＲＯＭ５２に記憶されている。

この網点解析プログラム５３０は、図１、図２に示すワークステーション２０内で実行され、そのワークステーション２０を、入力された画像データを、網点構造が平滑化された平滑画像に変換する網点解析装置として動作させるものであり、画像入力部５３１と網点収れん部５３２と選択部５３３と算出部５３４と統計処理部５３５とを有する。

画像入力部５３１は、図１に示すカラースキャナ１０から画像データを受け取る役割を担っており、網点収れん部５３２は、その画像データが表わす網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんさせる役割を担っており、選択部５３３は、網点収れん部５３２により収れんされた複数の網点の中から、１つの主網点とその主網点の周辺に存在する複数の従網点とからなる網点ユニットを複数選ぶ役割を担っており、算出部５３４は、選択部５３３によって選ばれた複数の網点ユニットそれぞれについて、各網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔および配列方向を算出する役割を担っており、統計処理部５３５は、算出部５３４によって各網点ユニット毎に算出された、配列間隔および配列方向の統計的な分布を求め、その分布中のピークに対応する間隔と方向を、上記網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向として求める役割を担っている。

図５は、本発明の網点解析装置の一実施形態を示すブロック図である。

この網点解析装置６０は、図４の網点解析プログラム５３０が、図１、図２に示すワークステーション２０にインストールされて実行されることにより構成されるものである。

この網点解析装置６０は、画像入力部６１と網点収れん部６２と選択部６３と算出部６４と統計処理部６５とから構成されている。画像入力部６１、網点収れん部６２、選択部６３、算出部６４、および統計処理部６５は、図４に示す網点解析プログラム５３０を構成する、画像入力部５３１、網点収れん部５３２、選択部５３３、算出部５３４、および統計処理部５３５にそれぞれ対応する。但し、この図５に示す網点解析装置６０の各要素は、図１、図２に示すワークステーション２０のハードウェアとそのワークステーションで実行されるＯＳやアプリケーションプログラムとの組合せで構成されているのに対し、図４に示す網点解析プログラム５３０の各要素はアプリケーションプログラムのみにより構成されている点が異なる。

画像入力部６１では、図１に示すカラースキャナ１０から画像データが受け取られ、網点収れん部６２では、その画像データが表わす網点画像を構成する個々の網点がその網点の中心方向に収れんされ、選択部６３では、網点収れん部６２により収れんされた複数の網点の中から、１つの主網点とその主網点の周辺に存在する複数の従網点とからなる網点ユニットが複数選ばれ、算出部６４では、選択部６３によって選ばれた複数の網点ユニットそれぞれについて、各網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔および配列方向が算出され、統計処理部６５では、算出部６４によって各網点ユニット毎に算出された、配列間隔および配列方向の統計的な分布が求められ、その分布中のピークに対応する間隔と方向が、上記網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向として求められる。

図６は、本発明の網点解析方法の一実施形態を示すフローチャートである。

この網点解析方法は、画像入力過程（ステップＳ１１０）と網点収れん過程（ステップＳ１２０）と選択過程（ステップＳ１３０）と算出過程（ステップＳ１４０）と統計処理過程（ステップＳ１５０）とを有する。

この網点解析方法を示す図６のフローチャートが有する、画像入力過程（ステップＳ１１０）、網点収れん過程（ステップＳ１２０）、選択過程（ステップＳ１３０）、算出過程（ステップＳ１４０）、および統計処理過程（ステップＳ１５０）は、図４に示す網点解析プログラム５３０を構成する、画像入力部５３１、網点収れん部５３２、選択部５３３、算出部５３４、および統計処理部５３５によってそれぞれ担われた、図５に示す網点解析装置６０を構成する、画像入力部６１、網点収れん部６２、選択部６３、算出部６４、および統計処理部６５の動作に対応する。

画像入力過程（ステップＳ１１０）は、図１に示すカラースキャナ１０から画像データを受け取る過程であり、網点収れん過程（ステップＳ１２０）は、その画像データが表わす網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんさせる過程であり、選択過程（ステップＳ１３０）は、網点収れん過程（ステップＳ１２０）により収れんされた複数の網点の中から、１つの主網点とその主網点の周辺に存在する複数の従網点とからなる網点ユニットを複数選ぶ過程であり、算出過程（ステップＳ１４０）は、選択過程（ステップＳ１３０）によって選ばれた複数の網点ユニットそれぞれについて、各網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔および配列方向を算出する過程であり、統計処理過程（ステップＳ１５０）は、算出過程（ステップＳ１４０）によって各網点ユニット毎に算出された、配列間隔および配列方向の統計的な分布を求め、その分布中のピークに対応する間隔と方向を、上記網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向として求める過程である。

次に、図６に示すフローチャートの網点収れん過程（ステップＳ１２０）、選択過程（ステップＳ１３０）、算出過程（ステップＳ１４０）、および統計処理部（ステップＳ１５０）の詳細について説明する。以下の説明では、図６に示すフローチャートのこれらの過程を説明することによって、図４に示す第１のデスクリーニングプログラム５２０の網点収れん部５３２、選択部５３３、算出部５３４、および統計処理部５３５と、図５に示す網点解析装置６０の網点収れん部６２、選択部６３、算出部６４、および統計処理部６５の作用も合わせて説明する。

まず、図６に示す網点収れん過程について説明する。

この過程で実施される網点収れん処理とは、図７を参照して以下に説明する数値変換処理を、網点画像を構成する、数値データが対応付けられた複数の画素全てに対して、所定回数だけ繰り返すことを意味する。

図７は、１つの対象画素に対する数値変換処理の１例を示す図である。

図７には、数値データが対応付けられた９個の画素の２次元的な配列が示されており、正方形状に配置された９個の画素のうちの中央の画素Ｔが数値変換処理の対象画素である。図７のパート（ａ）には数値変換処理前の対象画素が周辺画素とともに示されており、図７のパート（ｂ）には数値変換処理後の対象画素が周辺画素とともに示されている。

図７に示す数値変換処理では、対象画素Ｔの周囲の８個の画素それぞれの数値データの中に、この対象画素Ｔの数値データ以上の数値データがあるときには、対象画素Ｔの数値データを、周囲の８個の画素それぞれの数値データのうちの最小の数値データに置き換えるという処理が実施される。

図７の例では、対象画素Ｔの数値データは「１７９」である。この数値データ「１７９」と周囲の８個の画素それぞれの数値データとを比較する。その結果、これら８個の画素の中に、対象画素Ｔの数値データ「１７９」よりも大きな「２０１」という数値データが対応付けられた画素Ｓ１が確認される。従って、上述の処理に従って、対象画素Ｔの数値データ「１７９」が、周囲の８個の画素それぞれの数値データのうちの最小の数値データに置き換えられる。ここで、これら８個の画素のうち、最小の数値データが対応付けられている画素は図中の下段中央の画素Ｓ２であり、その数値データは「１３３」である。つまり、対象画素Ｔの数値データ「１７９」は、画素Ｓ２の数値データ「１３３」に置き換えられる。

前述の網点収れん処理は、このような数値変換処理を、網点画像を構成する、数値データが対応付けられた複数の画素全てに対して、所定回数だけ繰り返すことを意味する。このような網点収れん処理により、周囲のどの画素の数値データよりも大きな数値データが対応付けられている画素はその数値データが保たれる。一方、周囲に自分に対応付けられている数値データ以上の数値データが対応付けられた画素が１つでも存在するような画素の数値データは、その画素に数値変換処理が施される毎に小さな数値データに置き換えられていく。

網点画像における各網点に対応する複数の画素それぞれの数値データは、網点収れん処理において、各画素に数値変換処理が施される毎に、網点の外周部に対応する画素から中心部に対応する画素に向かって順次小さな数値データに置き換えられていき、最終的には網点の中心部に対応する画素の数値データのみがもとのままの数値データを保った状態になる。その結果、各網点が中心方向に収れんされる。

図８から図１０は、上記の網点収れん処理の実例を示す図である。図８は、網点収れん処理が施される前の画像を示す図であり、図９は、網点画像を構成する全ての画素に１回の数値変換処理を施す網点収れん処理を経た画像を示す図であり、図１０は、網点画像を構成する全ての画素に５回の数値変換処理を施す網点収れん処理を経た画像を示す図である。数値変換処理を繰り返すにつれ、図８に示すぼんやりと広がった網点が、図１０に示す中心部分に収れんされた網点へと変化している。図６に示す網点収れん過程（ステップＳ１２０）では、網点を図１０に示す状態にまで収れんさせ、さらに、網点が収れんされたこの画像に二値化処理を施す。この二値化処理では、各画素が有する数値データに対し、所定の閾値以上の数値データを「１」、その閾値未満の数値データを「０」に置き換えるというデータ処理が施される。この二値化処理により、図１０に示す状態の画像から、収れんされた網点以外の背景画像をとりのぞく。これにより、以下に説明する、網点解析を精度良く実施することができる。

以下、図６に示すフローチャートの選択過程（ステップＳ１３０）、および算出過程（ステップＳ１４０）の詳細について説明する。

図１１は、図６に示す選択過程による網点ユニットの選択例を示す模式図である。

図１１には、図６の網点収れん過程（ステップＳ１２０）によって収れんされた複数の網点Ｐの配列と、これら複数の網点Ｐから選択された１つの網点ユニットＹが示されている。この網点ユニットＹは、１つの主網点ＭＰと４つの従網点ＳＰで構成されている。図６に示す選択過程（ステップＳ１３０）では、このような網点ユニットを網点画像全体から複数個選択する。

図１２は、図６に示す算出過程を説明する図である。

図１２には、図１１に示す網点ユニットＹの拡大図が示されている。

まず、網点ユニットＹを構成する主網点ＭＰと４つの従網点ＳＰ１，ＳＰ２，ＳＰ３，ＳＰ４それぞれとの間の間隔Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４を算出する。

次に、主網点ＭＰと従網点ＳＰ１とがなす直線が図１２中の水平軸ＨＬとなす角度θ１と、主網点ＭＰと従網点ＳＰ２とがなす直線が図１２中の垂直軸ＶＬとなす角度θ２と、網点ＭＰと従網点ＳＰ３とがなす直線が図１２中の水平軸ＨＬとなす角度θ３と、主網点ＭＰと従網点ＳＰ４とがなす直線が図１２中の垂直軸ＶＬとなす角度θ４とをそれぞれ算出する。

図６に示す算出過程（ステップＳ１４０）では、図６に示す選択過程（ステップＳ１３０）で選択された全ての網点ユニットに対してこのような算出処理を実行する。

次に、図６に示すフローチャートの統計処理過程（ステップＳ１５０）の詳細について説明する。

上述の算出過程（ステップＳ１４０）で得られる複数の間隔および角度は、網点画像における網点が規則的に配列されているために、全てほぼ似た値の間隔および角度となる。図６に示す統計処理過程（ステップＳ１５０）では、まず、得られた間隔および角度それぞれの分布をヒストグラム等として求める。そして、間隔分布から、網点画像における網点配列の配列間隔として、間隔分布のピークに対応する間隔を求める。また、角度分布から、網点配列の配列方向として、角度分布のピークに対応する角度を求める。

本実施形態によれば、このようにして、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向を精度良く計算することができる。

尚、上記説明した実施形態では、本発明の網点解析装置の選択部、本発明の網点解析プログラムの選択部、および本発明の網点解析方法の選択過程として、中心方向に収れんされた網点の中から、網点ユニットを複数選択する例を挙げて説明したが、本発明はこれに限るものではなく、網点ユニットを１つだけ選択するものであってもよい。その場合、網点解析装置の算出部、網点解析プログラムの算出部、および網点解析方法の算出過程は、それぞれこの１つの網点ユニットに対して主網点と４つの従網点それぞれとの組み合わせに応じた４つの間隔と４つの角度とを求めるものであり、網点解析装置の統計処理部、網点解析プログラムの統計処理部、および網点解析方法の統計処理過程は、これら４つの間隔および４つの角度に対して簡易的な統計処理（例えば平均を求める）等を施すことによって網点画像における網点配列の配列間隔および配列方向を求めるものである。

また、本実施形態では、網点解析装置の統計処理部、網点解析プログラムの統計処理部、および網点解析方法の統計処理過程として、複数の網点ユニットについて得られた複数の間隔および角度に対して間隔分布および角度分布を求め、それぞれの分布におけるピークに対応する間隔および角度を、網点画像における網点配列の配列間隔および配列方向として求める例を挙げて説明したが、本発明はこれに限るものではなく、網点解析装置の統計処理部、網点解析プログラムの統計処理部、および網点解析方法の統計処理過程は、複数の網点ユニットについて得られた複数の間隔および角度に対して間隔平均および角度平均を、網点画像における網点配列の配列間隔および配列方向として求めるものであってもよい。

次に、上記説明した実施形態を組み込んだ第１のデスクリーニング装置におけるデスクリーニング処理について説明する。以下、説明の便宜上この第１のデスクリーニング装置におけるデスクリーニング処理を第１のデスクリーニング処理と呼称する。

ここで、この第１のデスクリーニング処理は、図１、図２に示すワークステーション２０に、図４に示す第１のデスクリーニングプログラム５２０がインストールされて実行されることにより構成されたデスクリーニング装置の動作に相当する。

以下、この第１のデスクリーニング処理について説明する。

図１３は、第１のデスクリーニング処理を示すフローチャートである。

ここで、図１３に示すフローチャートは、ＣＭＹＫ４色それぞれに対応した印刷用の画像データが原稿として保管されているときに、この原稿に施されるデスクリーニング処理を示すフローチャートである。

また、図１３のフローチャートにおいて、ステップＳ２０１からステップＳ２０７までの処理が、本発明の網点解析方法の一例に相当する。

このような原稿から新たに印刷物を作成する時の留意点は、前述したように、上記の印刷用の画像データから作成される刷版をかけることを予定していた印刷機の解像度と、今回使用する印刷機の解像度とが微妙にずれている可能性があるということである。そこで、両者のずれに起因するモアレ縞等の不具合を防止するために、一例として以下に説明するようなデスクリーニング処理が、原稿として保管されている画像データに施される。

まず、画像入力処理（ステップＳ２０１）において、ＣＭＹＫ４色それぞれに対応した印刷用の画像データが入力される。次に、画像データ選択処理（ステップＳ２０２）において、これら４色それぞれに対応した印刷用の画像データの中から一色の画像データが選択される。

画像データ選択処理（ステップＳ２０２）で選択された画像データに対して網点収れん処理（ステップＳ２０３）が実施され、さらに、網点が収れんされた画像に対して二値化処理（ステップＳ２０４）が実施される。これらの処理により、上記の画像データから網点画像を構成する網点が抽出される。

次に、抽出された網点に対し選択処理（ステップＳ２０５）が実施される。この処理により、抽出された網点の中から前述の網点ユニットが複数選択される。

ステップＳ２０５の処理で選択された複数の網点ユニットに対し算出処理（ステップＳ２０６）が実施される。この処理により、複数の網点ユニットそれぞれについて、各網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔および配列方向が算出される。

次に、これらの配列間隔および配列方向に対して、統計処理（ステップＳ２０７）が実施される。この処理により、上記の配列間隔および配列方向の統計的な分布が求められ、それらの分布中のピークに対応する間隔と方向とが、ステップＳ２０２で選択された画像データが表わす網点画像を構成する網点の配列間隔および配列方向として求められる。

以上の処理により得られた網点画像を構成する網点の配列間隔および配列方向に応じて、図１５を参照して説明したような適切な変換フィルタを用意し、その変換フィルタを用いたフィルタ処理（ステップＳ２０８）をステップＳ２０２で選択された画像データに施す。この処理により、この画像データに対するデスクリーニングが実現される。

次に、画像入力処理（ステップＳ２０１）でこのデスクリーニング装置に入力されたＣＭＹＫ４色それぞれに対応した印刷用の画像データの中に、デスクリーニング処理が未だ施されていない画像データがあるか否かが判定される（ステップＳ２０９）。

ステップＳ２０９の判定処理において、未処理の画像データがないと判定された場合（ステップＳ２０９におけるＮｏ判定）、処理を終了する。

ステップＳ２０９の判定処理において、未処理の画像データがあると判定された場合（ステップＳ２０９におけるＹｅｓ判定）、ステップＳ２０２からステップＳ２０９までの処理を再び実施する。たたし、このときのステップＳ２０２の画像データ選択処理において選択される画像データは、デスクリーニング装置に入力されたＣＭＹＫ４色の画像データのうちの、未処理の画像データの中の１つである。このようにして、デスクリーニング装置に入力されたＣＭＹＫ４色の画像データの全てにデスクリーニング処理が施されると処理を終了する。

このようなデスクリーニング処理によれば、網点画像の網点構造を効率的に平滑化できる。

次に、ここまでに説明した第１のデスクリーニング処理とは異なる第２のデスクリーニング処理について説明する。以下に説明するこの第２のデスクリーニング処理は、図４に示す第１のデスクリーニングプログラム５２０とは異なる第２のデスクリーニングプログラムが、図１、図２に示すワークステーション２０にインストールされて実行されることにより構成される第２のデスクリーニング装置の動作に相当する。ここで、この第２のデスクリーニングプログラムに組み込まれる網点解析プログラムは、図４に示す第１のデスクリーニングプログラム５２０に組み込まれた網点解析プログラム５３０と同等の網点解析プログラムである。

図１４は、第２のデスクリーニング処理を示すフローチャートである。

ここで、図１４に示すフローチャートは、部分的に網点以外の構造（例えば、空白あるいは文字等）を有する網点画像に対するデスクリーニング処理を示すフローチャートである。このような網点画像に対するデスクリーニング処理は、画像中の網点以外の部分の画素には処理を施さず、網点構造の部分の画素のみに処理を施すという効率的な処理であることが望ましい。そこで、図１４のフローチャートが示すデスクリーニング処理では、以下に説明するように、画像を構成する各画素毎にその画素が網点構造の部分にあるか否かの判定を行ない、その画素が網点構造の部分にある場合にのみその画素に処理を施すというデータ処理を行なっている。

また、このフローチャートが示すデスクリーニング処理は、図１３のフローチャートが示すデスクリーニング処理と同様に、ＣＭＹＫ４色それぞれに対応した印刷用の画像データを処理の対象としている。

ここで、図１４に示すフローチャートにおいて、画像入力処理（ステップＳ２０１）と画像データ選択処理（ステップＳ２０２）とが本発明の網点解析方法における画像入力過程の一例を構成し、網点収れん処理（ステップＳ２０３）と二値化処理（ステップＳ２０４）とが本発明の網点解析方法における網点収れん過程の一例を構成し、選択処理（ステップＳ３０２）と算出処理（ステップＳ３０３）とが本発明の網点解析方法における計算過程の一例を構成している。

図１４では、図１３に示すフローチャートにおける処理と同一の処理については、図１３と同じ符号を付して示されている。以下では、これらの処理についての説明は省略し、図１３に示すフローチャートとの相違点であるステップＳ３０１からステップＳ３０６の処理について説明する。

網点収れん処理（ステップＳ２０３）と二値化処理（ステップＳ２０４）により、中心方向に収れんされた網点が処理対象の網点画像から抽出されると以下のデータ処理が開始される。

まず、画像データ選択処理（ステップＳ２０２）で選択された処理対象の網点画像を構成する複数の画素のうち、後述の変換フィルタを用いたデータ処理を今回施す対象画素を中心とした検索範囲内に、上記の中心方向に収れんされた網点が存在するか否かが判定される（ステップＳ３０１）。この検索範囲は、画像を検索したときに、その検索場所に網点構造がある場合には過不足なく網点を見つけだせる範囲であり、例えば、処理対象の網点画像の網点の配列間隔について処理前に予測値を求めておき、その予測値を一辺とする正方形状の範囲を検索範囲としたもの等である。

ステップＳ３０１の判定処理において、上記の検索範囲内に網点があると判定された場合（ステップＳ３０１におけるＹｅｓ判定）、対象画素に最も近い網点を主網点とし、その主網点と、その主網点の周辺に存在する複数の従網点とからなる１つの網点ユニットが選択される選択処理（ステップＳ３０２）が実行され、その網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔および配列方向が算出される算出処理（ステップＳ３０３）が実行される。そして、これら配列間隔および配列方向に対応した適切な変換フィルタを用意し、その変換フィルタを用いたデータ処理が今回の対象画素に施される（ステップＳ３０４）。

このように、ステップＳ３０１からステップＳ３０４において、対象画素周辺の検索範囲内での網点検索とその検索結果に応じたフィルタ処理が実行される。この網点検索とその検索結果に応じたフィルタ処理との組み合わせが図１４のフローチャートが示す第２のデスクリーニング処理の特徴である。この特徴によれば、処理対象の画像のうちの、例えば空白部分等の網点画像以外の部分に対応している画素については上記のフィルタ処理を施さなくて済むので、より効率的なデスクリーニング処理を実行することができる。

ステップＳ３０１の判定処理において、上記の所定範囲内に網点がないと判定された場合（ステップＳ３０１におけるＮｏ判定）、あるいはステップＳ３０４の処理が終了した場合、処理対象の網点画像を構成する複数の画素全てに対して、ステップＳ３０１からステップＳ３０４で、網点検索と必要なフィルタ処理が施された否かが判定される（ステップＳ３０５）。

ステップＳ３０５の判定処理において、複数の画素全てに対して上記の処理を施したと判定された場合（ステップＳ３０５におけるＹｅｓ判定）には、ステップＳ２０９の判定処理が実行される。図１３の説明において前述したように、この判定処理を実行することによって、画像入力処理（ステップＳ２０１）で入力されたＣＭＹＫ４色それぞれに対応した画像データ全てに、網点検索と必要なフィルタ処理を施すことができる。

ステップＳ３０５の判定処理において、未処理の画素が存在していると判定された場合（ステップＳ３０５におけるＮｏ判定）には、今回の対象画素に隣接する未処理の画素を次回の対象画素とし（ステップＳ３０６）、この画素に対してステップＳ３０１からステップＳ３０４で、網点検索と必要なフィルタ処理とが施され、再度ステップＳ３０５の未処理画素の有無判定が実行される。

この未処理画素の有無判定（ステップＳ３０５）により、網点画像を構成する全ての画素に対してステップＳ３０１からステップＳ３０４で実行される網点検索とその検索結果に応じたフィルタ処理という処理が施される。

図１４に示すフローチャートが示すデスクリーニング処理によれば、ステップＳ３０１からステップＳ３０４で実行される網点検索とその検索結果に応じたフィルタ処理という特徴的な処理によって、処理対象の網点画像により効率的なデスクリーニング処理を施すことができる。

以上説明した第１および第２のデスクリーニング処理において、それぞれのフィルタ処理で使用されるフィルタとして、図１５を参照して説明した変換フィルタＦを挙げたが、上記のフィルタ処理で使用されるフィルタの形態はこれに限るものではない。以下では、図１５に示す変換フィルタＦに替えて、変換フィルタＦの形態とは別の形態の変換フィルタを用いた実施形態について説明する。ただし、この実施形態は、上記の変換フィルタの形態と、その変換フィルタを用いたフィルタ処理の処理内容の他は、全て上記の第１および第２のデスクリーニング処理における処理内容と同じであるので、ここでは、この変換フィルタの形態と、その変換フィルタを用いたフィルタ処理の処理内容についてのみ説明する。

図１６は、デスクリーニング処理におけるフィルタ処理で使用される変換フィルタの別例を示す図である。

図１６に示す変換フィルタＦ２は、一辺の長さが処理対象の網点画像Ａを構成する網点の規則的な配列の間隔と等しい正方形を有しており、さらに網点の配列の方向と同じ方向を向いている。

図１６では、ＸＹ座標が（５，４）の画素Ｇに対して、変換フィルタＦ２を用いたフィルタ処理が施されている状態が例示されている。

まず、網点画像Ａを構成する画素のうち、変換フィルタＦ２と重なる部分を有するものについて、各画素の、変換フィルタＦ２と重なっている部分の面積が算出される。ここで、この面積は、画素全てが変換フィルタＦ２と重なっている場合を１．０とした割合で示される。図１６には、上記の画素Ｇの周辺で、変換フィルタＦ２と重なる部分を有する画素全てについて、変換フィルタＦ２と重なっている部分の面積が示されている。

次に、上記の面積が算出された画素全てについて、各画素が有している数値データと、その画素に対応する上記の面積とが積算される。そして、これらの積算結果の総和がとられ、その総和が変換フィルタＦ２の面積で除算され、処理対象の画素Ｇが有している数値データが、この除算結果に置換される。この一連の処理は、変換フィルタＦ２と重なっている範囲内の画素の数値データ全てに対して、それぞれ変換フィルタＦ２とどれだけ重なっているかに基づいて重み付けした上で平均値を算出することを意味し、処理対象の画素Ｇが有している数値データはこの平均値となる。

変換フィルタＦ２を用いたこのような処理が、網点画像Ａを構成する画素全てに対して実施されることにより、これらの画素が有する数値データは、全て上記の平均値に均される。これにより、網点画像Ａの網点構造が効率的に平滑化される。

尚、以上の説明では、本発明の適用例としてデスクリーニング処理を例に挙げたが、本発明の適用はこれに限るものではない。例えば、以下に説明するような網点画像に電子的な拡大縮小を施す処理にも本発明は適用することができる。

網点画像に限らず、一般に、数値データが対応付けられた複数の画素の２次元的な配列で表現された画像に拡大縮小処理を施すと、その処理の結果得られる画像に周期的な空間構造が現れてしまうことが知られている。ここで、この拡大縮小処理を施す画像が網点構造である場合には、この周期的な空間構造と網点構造とが互いに干渉するため、処理後の画像にモアレ縞等の画質の劣化が生じてしまうおそれがある。このモアレ縞は、拡大縮小処理に伴う空間構造の周期と、画像がもともと有している網点構造の周期との関係に応じて発生するので、原稿となる網点画像の網点構造の配列間隔や配列方向をが予め把握されていれば、その網点画像をどのような比率で拡大あるいは縮小すればモアレ縞が発生するか予測することができる。従って、本発明の網点解析装置、網点解析プログラム、および網点解析方法によって原稿となる網点画像の網点構造を解析することにより、その画像をモアレ縞の発生を抑制して拡大あるいは縮小することができる。

本発明の網点解析装置の一実施形態が組み込まれた画像読取−印刷システムの全体構成図である。 図１に１つのブロックで示すワークステーション２０の外観斜視図である。 ワークステーション２０のハードウェア構成図である。 本発明の網点解析プログラムの一実施形態を示す図である。 本発明の網点解析装置の一実施形態を示すブロック図である。 本発明の網点解析方法の一実施形態を示すフローチャートである。 １つの対象画素に対する数値変換処理の１例を示す図である。 数値変換処理が施される前の画像を示す図である。 １回の数値変換処理を経た画像を示す図である。 ５回の数値変換処理を経た画像を示す図である。 図６に示す選択過程による網点ユニットの選択の選択例を示す模式図である。 図６に示す算出過程を説明する図である。 第１のデスクリーニング処理を示すフローチャートである。 第２のデスクリーニング処理を示すフローチャートである。 網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔およびその配列の方向に応じた適切な変換フィルタの一例を示す模式図である。 デスクリーニング処理におけるフィルタ処理で使用される変換フィルタの別例を示す図である。

符号の説明

１０ カラースキャナ
２０ ワークステーション
２１ 本体装置
２１ａ フレキシブルディスク装填口
２１ｂ ＣＤ−ＲＯＭ装填口
２１１ ＣＰＵ
２１２ 主メモリ
２１３ ハードディスク装置
２１４ ＦＤドライブ
２１５ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
２１６ Ｉ／Ｏインタフェース
２１７ プリンタインタフェース
２２ 画像表示装置
２２ａ 表示画面
２３ キーボード
２４ マウス
２５ バス
３０ フィルムプリンタ
４０ 印刷機
５１ フレキシブルディスク
５２ ＣＤ−ＲＯＭ
５２０ デスクリーニングプログラム
５３０ 網点解析プログラム
５３１ 画像入力部
５３２ 網点収れん部
５３３ 選択部
５３４ 算出部
５３５ 統計処理部
６０ 網点解析装置
６１ 画像入力部
６２ 網点収れん部
６３ 選択部
６４ 算出部
６５ 統計処理部

Claims (5)

1. 規則的に並ぶ網点で画像を表現した網点画像における、網点の規則的な配列の間隔および方向を求める網点解析装置であって、
   前記網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんさせる網点収れん部と、
   前記網点収れん部により収れんされた複数の網点に基づいて、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔および方向を計算する計算部とを備えたことを特徴とする網点解析装置。
2. 前記計算部が、さらに、
   前記網点収れん部により収れんされた複数の網点の中から、１つの主網点とその主網点の周辺に存在する複数の従網点とからなる網点ユニットを選ぶ選択部と、
   前記選択部により選ばれた網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔および配列方向を算出し、その算出結果に基づいて、前記網点画像全体を構成する網点の規則的な配列の間隔および方向を算出する算出部とを備えたものであることを特徴とする請求項１記載の網点解析装置。
3. 前記計算部において、
   前記選択部が、前記網点ユニットを複数選ぶものであり、
   前記算出部が、前記選択部によって選ばれた複数の網点ユニットそれぞれについて、各網点ユニットを構成する主網点および従網点の配列間隔および配列方向を算出するものであり、
   この計算部が、さらに、
   前記算出部によって各網点ユニット毎に算出された配列間隔および配列方向の統計的な分布を求め、その分布中のピークに対応する間隔と方向を、前記網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔および方向として求める統計処理部を備えたものであることを特徴とする請求項２記載の網点解析装置。
4. コンピュータ内で実行され、該コンピュータを、規則的に並ぶ網点で画像を表現した網点画像における、網点の規則的な配列の間隔および方向を求める網点解析装置として動作させる網点解析プログラムであって、
   前記コンピュータを、
   前記網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんさせる網点収れん部と、
   前記網点収れん部により収れんされた複数の網点に基づいて、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔および方向を計算する計算部とを備えた網点解析装置として動作させることを特徴とする網点解析プログラム。
5. 規則的に並ぶ網点で画像を表現した網点画像における、網点の規則的な配列の間隔および方向を求める網点解析方法であって、
   前記網点画像を構成する個々の網点をその網点の中心方向に収れんさせる網点収れん過程と、
   前記網点収れん過程により収れんされた複数の網点に基づいて、網点画像を構成する網点の規則的な配列の間隔および方向を計算する計算過程とを有することを特徴とする網点解析方法。

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