JP2005222374A - 画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータが実行するためのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像データ中の線を高精度に検出して、鮮鋭性の良い画像を得られる中間調処理を行うことが可能な画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】本発明に係る画像処理装置の線検知部１０７は、画像データの注目画素が線の縁であるか否かを検知する線縁検知部５１０と、当該注目画素が線の中であるか否かを検知する線中検知部５２０と、線縁検知部５１０で注目画素が線の縁と検知された場合、または、線中検知部５２０で注目画素が線の中であると検知された場合に、注目画素を線と検知する線判定部５３０を備えている。
【選択図】 図５

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムに関し、詳細には、画像データ中の線領域を高精度に検出する画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムに関する。

多値の入力画像を少値や二値でしか出力できない出力装置で出力したり、また、データ量を削減する等を目的として、入力画像をその多値数より少ない多値や二値の出力画像に変換する各種の中間調処理が用いられている。かかる中間調処理は、その処理結果が周期的なドット配列となるものと、非周期的なドット配列となるものとの二種類に分類できる。前者の例としてディザ処理、後者の例として誤差拡散処理がある。

上述のディザ処理では、定義した基調に応じてドットが配置される。規則的にドットが配置されるため、ざらつきを余り感じず粒状性が良いという特徴がある。しかるに、入力画像が周期構造を持つ場合には、定義した基調と入力画像の周期とで干渉が発生して画像品質が低下することがある。

上述の誤差拡散処理では、基調を定義せずにドットが配置される。原画像に忠実な解像性を得ることができ、入力画像との干渉は発生しないとう特徴がある。しかるに、ドットの配置が規則的でないため部分的なドットの粗密が生じて粒状性が悪くなる場合がある。

そのため、従来からざらつきと干渉を共に抑制しながら高い解像性を得るための画像処理方法が提案されている。例えば、特許文献１（特開２００１−１２８００４）では、誤差拡散処理において、入力画像のエッジ度合いに応じて量子化しきい値の振動幅を多段階に制御することにより、網点部のモアレ抑制と画像平坦部の安定性かつ粒状性を両立させる技術について開示されており、この中で、エッジ度合いによってしきい値の振幅を変化させる技術を開示している。また、特許文献２（特開平９−１９１４００）では、注目画素を含む近傍の濃度値と濃度差に基づいて、文字領域であるか否かを判定する技術が開示されている。

特開２００１−１２８００４号公報 特開平９−１９１４００号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、微分フィルタを用いてエッジ度を算出する構成であるが、同文献で記載されている微分フィルタを使用した場合には、線画像に対するエッジ度は線の縁周辺をエッジとして求めることとなり、本来の線の形状とは異なるエッジを検出することになる。すなわち、線の縁周辺の背景で高いエッジ度を得ることになり、また、特に細線の中は低いエッジ度を得ることになる。すなわち、同文献の技術では、線の近傍の背景領域に対しては、エッジ度が高い領域に用いる処理（誤差拡散処理）を行うことになる。このため、薄い下地上に文字を載せている画像に対して処理を行う場合、文字周囲の背景に対して誤差拡散処理を行うことによりドットが発生しないことによる白抜け、さらに文字周囲の背景でドットが発生しないため、その分エッジ度が低くなった背景領域で急激にドットが発生する現象が生じるという問題がある。

他方、特許文献２の技術では、パターンマッチングを用いて文字領域であるか否かを判定する場合に、入力階調値を２値的に変換してから判定処理を行う構成であるため、ノイズの影響で判定結果がばらついてしまうという問題がある。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、画像データ中の線を高精度に検出して、鮮鋭性の良い画像を得られる中間調処理を行うことが可能な画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明（請求項１）は、入力される画像データ中の線の検出を行う画像処理装置において、前記画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知する線縁検知手段と、前記画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知する線中検知手段と、前記線縁検知手段で前記注目領域が線の縁であると検知された場合、または、前記線中検知手段で前記注目領域が線の中であると検知された場合に、当該注目領域を線と検知する線検知手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明（請求項２）は、前記線縁検知手段は、前記画像データの注目領域を一次微分して一次微分値を算出する一次微分値算出手段と、前記一次微分値が所定値以上の場合に、前記注目領域を線の縁であると判定する線縁判定手段と、を含むことを特徴とする。

また、本発明（請求項３）は、前記線縁検知手段は、前記画像データの注目領域が所定濃度値以上であるか否かを判断する濃度判断手段を備え、前記線縁判定手段は、前記画像データの注目領域が、前記一次微分値が所定値以上であり、かつ、前記所定濃度値以上である場合に当該注目領域を線の縁であると判定することを特徴とする。

また、本発明（請求項４）は、前記線中検知手段は、前記画像データの注目領域を二次微分して二次微分値を算出する二次微分値算出手段と、前記二次微分値が所定値以上の場合に前記注目領域が線の中であると判定する線中判定手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明（請求項５）は、原稿モードに応じて、前記線縁検知手段および前記線中検知手段の少なくとも一方の検知特性を変化させる、または、前記線縁検知手段および前記線中検知手段の少なくとも一方を使用しないようにすることを特徴とする。

また、本発明（請求項６）は、前記線検出手段の検知結果に基づいて、中間調処理の方式または中間調処理のパラメータを変更して、前記画像データの注目領域に対して中間調処理を施す中間調処理手段を備えたことを特徴とする。

また、本発明（請求項７）は、前記中間調処理手段は、前記線検知手段で線と検知されなかった画像データの領域に対しては、量子化のために画像空間上で変動する第１しきい値を用いて中間調処理を施し、前記線検知手段で線と検知された画像データの領域に対しては、画像空間上で変動しない第２しきい値または前記第１しきい値とは異なる変動を有する第３しきい値を用いて中間処理処理を施すことを特徴とする。

また、本発明（請求項８）は、前記第３しきい値は、前記第１しきい値と異なる周期または振幅を有することを特徴とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明（請求項９）は、入力される画像データ中の線の検出を行う画像処理方法において、前記画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知する線縁検知工程と、前記画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知する線中検知工程と、前記線縁検知工程で前記注目領域が線の縁であると検知された場合、または、前記線中検知工程で前記注目領域が線の中であると検知された場合に、当該注目領域を線と検知する線工程と、を含むことを特徴とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明（請求項１０）は、入力される画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知する線縁検知工程と、前記画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知する線中検知工程と、前記線縁検知工程で前記注目領域が線の縁であると検知された場合、または、前記線中検知工程で前記注目領域が線の中であると検知された場合に、当該注目領域を線と検知する線工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明（請求項１）によれば、線縁検知手段は、画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知し、線中検知手段は、前記画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知し、線検知手段は、前記線縁検知手段で前記注目領域が線の縁であると検知された場合、または、前記線中検知手段で前記注目領域が線の中であると検知された場合に、当該注目領域を線と検知することとしたので、線の検知性能を向上させることができ、この線検知結果を使用して中間調処理を行うことにより、鮮鋭性の良い画像を得て高品質な出力画像を得ることが可能となるという効果を奏する。

また、本発明（請求項２）によれば、線縁検知手段では、一次微分値算出手段は、前記画像データの注目領域を一次微分して一次微分値を算出し、線縁判定手段は、一次微分値が所定値以上の場合に、前記注目領域を線の縁であると判定することとしたので、高精度に線の縁を判定することが可能となるという効果を奏する。

また、本発明（請求項３）によれば、線縁検知手段では、濃度判定手段は、画像データの注目領域が所定濃度値以上であるか否かを判断し、線縁判定手段は、画像データの注目領域が、一次微分値が所定値以上であり、かつ、所定濃度値以上である場合に当該注目領域を線の縁であると判定することとしたので、濃度の低い画素を線の縁と判断して背景の部分を線の縁と判断することを防止することができ、高精度に線の縁を検出することが可能となるという効果を奏する。

また、本発明（請求項４）によれば、線中検知手段では、二次微分値算出手段は、画像データの注目領域を二次微分して二次微分値を算出し、線中判定手段は、前記二次微分値が所定値以上の場合に前記注目領域が線の中であると判定することとしたので、高精度に線の中を検出することが可能となるという効果を奏する。

また、本発明（請求項５）によれば、原稿モードに応じて、前記線縁検知手段および前記線中検知手段の少なくとも一方の検知特性を変化させる、または、前記線縁検知手段および前記線中検知手段の少なくとも一方を使用しないようにすることとしたので、原稿の種類に応じた線の検出を行うことが可能となるという効果を奏する。

また、本発明（請求項６）によれば、中間調処理手段は、線検出手段の検知結果に基づいて、中間調処理の方式または中間調処理のパラメータを変更して、画像データの注目領域に対して中間調処理を施すこととしたので、鮮鋭性の良い画像を得ることができる中間調処理を行うことが可能となるという効果を奏する。

また、本発明（請求項７）によれば、前記中間調処理手段は、前記線検知手段で線と検知されなかった画像データの領域に対しては、量子化のために画像空間上で変動する第１しきい値を用いて中間調処理を施し、前記線検知手段で線と検知された画像データの領域に対しては、画像空間上で変動しない第２しきい値または前記第１しきい値とは異なる変動を有する第３しきい値を用いて中間処理処理を施すこととしたので、線に対しては解像性が良く、画像平坦部分に対しては粒状性の良い画像を得ることが可能となるという効果を奏する。

また、本発明（請求項８）によれば、第３しきい値は、第１しきい値と異なる周期または振幅を有することとしたので、線に対しては解像性が良く、画像平坦部分に対しては粒状性の良い画像を得るための中間調処理を、画像空間上で変動するしきい値を使用して行うことが可能となるという効果を奏する。

また、本発明（請求項９）によれば、入力される画像データ中の線の検出を行う画像処理方法において、前記画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知し、前記画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知し、さらに、注目領域が線の縁であると検知された場合、または、記注目領域が線の中であると検知された場合に、当該注目領域を線と検知することとしたので、線の検知性能を向上させることができ、この線検知結果を使用して中間調処理を行うことにより、鮮鋭性の良い画像を得て高品質な出力画像を得ることが可能となるという効果を奏する。

また、本発明（請求項１０）によれば、コンピュータでプログラムを実行することにより、入力される画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知する線縁検知工程と、前記画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知する線中検知工程と、前記線縁検知工程で前記注目領域が線の縁であると検知された場合、または、前記線中検知工程で前記注目領域が線の中であると検知された場合に、当該注目領域を線と検知する線工程と、を実現することとしたので、線の検知性能を向上させることができ、この線検知結果を使用して中間調処理を行うことにより、鮮鋭性の良い画像を得て高品質な出力画像を得ることが可能となるという効果を奏する。

以下、この発明に係る画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムについて、図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施例における構成要素には、当業者が容易に想定できるものまたは実質的に同一のものが含まれる。本明細書において、画像データの領域とは、１画素からなる領域（画素領域）と、複数画素からなる領域（複数画素領域）の両者を含むものとする。

本発明の実施例に係る画像処理装置を図１〜図８を参照して説明する。以下の説明では、入力階調値および出力階調値は、「０」以上「２５５」以下の整数値を取り、「０」は最も濃度が低く、「２５５」は最も濃度が高いとする。図１は本発明の実施例に係る画像処理装置１００の構成を示す図である。画像処理装置１００は、図１に示すように、画像入力部１０１と、修正入力値算出部１０２と、出力階調値決定部１０３と、誤差算出部１０４と、誤差バッファ１０５と、誤差和算出部１０６と、線検知部１０７と、しきい値選択部１０８とを備えている。

画像入力部１０１は、外部から画像データを入力して修正入力部算出部１０２および線検知部１０７に出力する。ここで、入力される画像データとしては、例えば、モノクロ複写機等のスキャナで読み取られ、濃度補正処理や周波数補正処理が施された画像データが入力される。線検知部１０７は、画像入力部１０１から入力される画像データの注目画素に対して、後述する方法で線検知を行い、その線判定結果（線の場合「１」、線でない場合「０」）をしきい値選択部１０８に出力する。

しきい値選択部１０８は、線検知部１０７から入力さる線判定結果に基づいて、しきい値を決定し、決定したしきい値情報を出力階調値決定部１０３に出力する。具体的には、画像データの注目画素が線である場合は、注目画素の画素位置によってしきい値を変化させない固定しきい値（画像空間上で変動しない第２しきい値）を決定し、他方、画像データの注目画素が線でない場合は、注目画素の画素位置によってしきい値を変化させるディザしきい値マトリクス（画像空間上で変動する第１しきい値）を用いて注目画素の量子化を用いることを決定して、そのしきい値情報を出力階調値決定部１０３に出力する。図２は、ディザしきい値マトリクス２０１，２０２，２０３の一例を示す図である。

修正入力値算出部１０２は、画像入力部１０１から入力される画像データ中の注目画素における画素データと、誤差和算出部１０６から入力される周辺画素における誤差和との和である修正入力値を算出して出力階調値決定部１０３および誤差算出部１０４に出力する。

出力階調値決定部１０３は、しきい値選択部１０８から入力されるしきい値情報から注目画素に対応するしきい値と、修正入力値算出部１０２から入力される修正入力値との大小関係を比較して、出力階調値を決定して、誤差算出部１０４と外部に出力する。

具体的には、出力階調値決定部１０３では、しきい値選択部１０８が固定しきい値を用いることを決定した場合には、例えば、予め出力階調値「８５」に相当するドット、「１７０」に相当するドット、「２５５」に相当するドットを出すか否かを決定するしきい値を「４３」、「１２８」、「２１３」としておき、以下のようにして、修正入力値としきい値の大小関係を比較して、出力階調値を決定することができる。

修正入力値≦「４３」 →出力階調値「０」
「４３」＜修正入力値≦「１２８」 →出力階調値「８５」
「１２８」＜修正入力値≦「２１３」 →出力階調値「１７０」
修正入力値＞「２１３」 →出力階調値「２５５」

なお、ここでは、出力階調値を「０」、「８５」、「１７０」、「２５５」、その出力階調値を発生させるためのしきい値を「４３」、「１２８」、「２１３」としているが、出力階調値は必ずしも均等である必要はない。例えば、小さな出力階調値ではその出力階調値に相当する濃度を安定して表現できない場合などには、小さな出力階調値を使用しないで、例えば、「０」、「１２８」、「１９２」、「２５５」といった不均等な出力階調値の組を使用することにしても良い。また、しきい値は、画素位置により変化せずに固定である点が重要であるため、これに限らず例えば、「２０」、「６０」、「１２８」のようなしきい値の組を使用することにしても良い。

他方、出力階調値決定部１０３では、例えば、しきい値選択部１０８が図２に示すしきい値マトリクスを用いることを決定した場合について説明する。図２に示すマトリクス２０１，マトリクス２０２，マトリクス２０３は、それぞれ、出力階調値「８５」に相当するドット、「１７０」に相当するドット、「２５５」に相当するドットを出すか否かを決定するしきい値であり、６００ｄｐｉの出力解像度において、約２１２線、４５度の網点基調を表現する４値出力用のしきい値マトリクスである。

しきい値マトリクス上で注目画素に対応する位置は、出力画像のサイズにタイル状に繰り返し敷き詰めたときの、注目画素がしきい値マトリクス中のどの位置に相当するかにより決定する。すなわち、しきい値マトリクスのサイズが横ｗ画素、縦ｈ画素であり、注目画素の位置が出力画像座標で横ｘ、縦ｙである場合は、しきい値マトリクス座標で横（ｘ％ｗ）、縦（ｙ％ｈ）のしきい値を用いる。例えば、注目画素に対応するしきい値がしきい値マトリクス座標で横０、縦３である場合は、出力階調値「８５」、「１７０」、「２５５」に相当するドットを出すか否かを決定するためのしきい値は、それぞれ、「２００」、「２０８」、「２１６」となり、以下のようにして、修正入力値としきい値の大小関係を比較して、出力階調値を決定することができる。

修正入力値≦「２００」 →出力階調値「０」
「２００」＜修正入力値≦「２０８」 →出力階調値「８５」
「２０８」＜修正入力値≦「２１６」 →出力階調値「１７０」
修正入力値＞「２１６」 →出力階調値「２５５」

誤差算出部１０４は、修正入力値算出部１０２から入力される修正入力値から出力階調値決定部１０３から入力される出力階調値を減じた値を誤差（量子化誤差）として誤差バッファ１０５に格納する。

誤差和算出部１０６は、誤差マトリクスを用いて注目画素に関与する誤差の和を算出する。図３は、誤差マトリクスの一例を示す図である。同図に示す誤差マトリクスは全ての要素を加算したとき「１」となるように設計されている。これは、発生した誤差を過不足なく周囲の画素で用いるためである。図３において、「Ｘ」で示した部分が注目画素を示している。例えば、注目画素Ｘの１ライン真上の画素の誤差が「３２」である場合は、誤差マトリクス中のその画素に対応する値は「４／３２」であるので、その画素から注目画素に関与する誤差は両者の積である「４」となる。

このようにして、誤差和算出部１０６は、１つの注目画素に対して２ライン上の７画素、１ライン上の７画素、同一ラインの３画素の計１７画素における誤差を誤差バッファ１０５から読み出し、図３の誤差マトリクスと積和演算を行うことで注目画素に関与する誤差和を算出して、その誤差和を修正誤差値算出部１０２に出力する。

図４は、誤差マトリクスの他の例を示している。図４の誤差マトリクスは、マトリクス中の各値を図３の３２倍としたものである。同図において、注目画素を「Ｘ」で示している。例えば、注目画素Ｘの１ライン真上の画素の量子化誤差が「３２」である場合、誤差マトリクス中のその画素に対応する値は「４」であるので、その画素から注目画素に関与する誤差をひとまず両者の積である「１２８」とする。

このようにして、誤差和算出部１０６は、１つの注目画素に対して２ライン上の７画素、１ライン上の７画素、および同一ラインの３画素の計１７画素における量子化誤差を誤差バッファ１０５から読み出し、図４の誤差マトリクスと積和演算を行うことで注目画素に関与する誤差和を算出する。これにより、高速な整数演算で誤差和を注目画素に関与する誤差を算出することができる。その後、誤差マトリクス中の各値は３２倍にしているため、誤差和を「３２」で除して最終的な誤差和とする。

図５は、線検知部１０７の詳細な構成を示す図である。線分検知部１０７は、図５に示すように、画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知する線縁検知部５１０と、画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知する線中検知部５２０と、線縁検知部５１０および線中検知部５２０の検出結果に基づいて画像データの注目領域が線であるか否かを検知する線判定部５３０とを備えている。

線縁検知部５１０は、一次微分フィルタ部５１１と、絶対値算出部５１２と、一次微分最大値選択部５１３と、線縁判定部５１４と、高濃度判定部５１５とを備えている。一次微分フィルタ部５１１は、画像入力部１０１から入力される画像データの注目画素に対して、一次微分フィルタ演算、具体的には、縦横斜めの４方向の傾斜を検出するために、４つの一次微分フィルタを用いて、それぞれ入力階調値と積和演算を行い、４種類の一次微分値を得て絶対値算出部５１２に出力する。図６は、縦横斜めの４方向の傾斜を検出するため一次微分フィルタ６０１〜６０４の一例を示す図である。

絶対値算出部５１２は、一次微分フィルタ部５１０から入力される４種類の一次微分値の絶対値をそれぞれ算出して、最大値選択部５１３に出力する。一次微分最大値選択部５１３は、絶対値算出部５１２から入力される４種類の一次微分値の絶対値のうち、最大値を注目画素の一次微分最大値として線縁判定部５１４に出力する。

高濃度判定部５１５は、入力画像部１０１から入力される画像データに対して、注目画素の入力階調値が濃度しきい値以上であるか否かを判定して、高濃度判定結果（濃度しきい値以上の場合「１」／濃度しきい値未満の場合「０」）を線縁判定部５１４に出力する。線縁判定部５１４は、一次微分最大値選択部５１３から入力される一次微分最大値と、高濃度判定部５１５から入力される高濃度判定結果とに基づいて、一次微分最大値が一次微分しきい値以上でありかつ高濃度判定結果が「１」である場合に、注目画素を線縁であると判定して、それ以外の場合は線縁でないと判定して、その線縁判定結果（線縁の場合「１」／線縁でない場合「０」）を線判定部５３０に出力する。

線中検知部５２０は、二次微分フィルタ部５２１と、二次微分最大値選択部５２２と、線中判定部５２３とを備えている。二次微分フィルタ部５２１は、画像入力部１０１から入力される画像データの注目画素に対して、二次微分フィルタ演算を行い、具体的には、縦横斜めの４方向の傾斜を検出するために、４つの二次微分フィルタを用いてそれぞれ入力階調値と積和演算を行い、４種類の二次微分値を得て、二次微分最大値選択部５２２に出力する。図７は、縦横斜めの４方向の傾斜を検出するための４つの二次微分フィルタ７０１〜７０４の一例を示す図である。

二次微分最大値選択部５２２は、二次微分フィルタ部５２１から入力される４種類の二次微分値のうち、最大の値を注目画素の二次微分最大値として線中判定部５２３に出力する。線中判定部５２３は、二次微分最大値選択部５２２から入力される二次微分最大値に基づいて、二次微分最大値が二次微分しきい値以上である場合に注目画素を線中であると判定して、それ以外の場合は線中でないと判定して、その線中判定結果（線中の場合「１」／線中でない場合「０」）を線判定部５３０に出力する。

線判定部５３０は、線縁判定部５１４から入力される線縁判定結果と、線中判定部５２３から入力される線中判定結果とに基づいて、線縁判定結果と線中判定結果のいずれかが「１」である場合に線と判定し、それ以外の場合は線ではないと判定して、その線判定結果（線の場合「１」／線でない場合「０」）をしきい値選択部１０８に出力する。

図８を参照して、線検知部１０７の線判定の具体例を説明する。図８は線検知部１０７により検知する領域を説明するための説明図であり、同図では一次元画像を用いて説明する。なお、ここでは、一次元画像であるため、一次微分値および二次微分値は一方向のみのフィルタで算出している。

８０１は、入力画像の分布を示しており、横軸は座標、縦軸は階調値を表している。座標「７」〜座標「１１」に分布する濃度が存在している。この入力画像に対して濃度しきい値８０４以上である画素の領域を高濃度判定結果８０７として示している。８０２は、８０１の入力画像を一次微分した結果とその絶対値を示しており、横軸は座標、縦軸は一次微分値を表している。この入力画像に対して一次微分値の絶対値が一次微分しきい値８０５以上である画素の領域を一次微分判定結果８０８として示している。８０３は、８０１の入力画像を二次微分した結果を示し、縦軸は二次微分値を表している。この入力画像に対して二次微分値が二次微分しきい値８０６以上である画素の領域を二次微分判定結果８０９として示している。

線判定部５１４は、高濃度判定結果８０７の領域でかつ一次微分判定結果８０８の領域（図中の斜線ａの領域）と、二次微分判定結果８０９で示す領域（図中で斜線ｂで示す領域）の少なくとも一方を満たす領域を線として検知する。このように、線の縁と検知された場合でも、その濃度の低い部分は線と判断しないので、背景を除いた線の部分を正確に検知することができる。

以上説明したように、上記実施例によれば、線検知部１０７においては、線縁検知部５１０は、画像データの注目画素が線の縁であるか否かを検知し、線中検知部５２０は、当該注目画素が線の中であるか否かを検知し、線判定部５３０は、線縁検知部５１０で注目画素が線の縁と検知された場合、または、線中検知部５２０で注目画素が線の中であると検知された場合に、注目画素を線と検知することとしたので、画像データ中の線を高精度に検知することができ、この結果、鮮鋭性の良い画像を得ることができる中間調処理を行うことが可能となり、高品質な出力画像を得ることができる。

また、線縁検知部５１０では、画像データの注目画素の一次微分値が所定値以上であるか否かを判定し、また、注目画素が濃度しきい値以上であるか否かを判定し、その一次微分値が所定値以上であり、かつ、所定濃度値以上である場合に、当該注目画素を線の縁であると判断することとしたので、濃度の低い画素を線の縁と判断して背景の部分を線の縁と判断することを防止することができ、高精度に線の縁を検出することができる。なお、線縁検知部５１０では、注目画素が所定濃度値以上であるか否かの判断を行わないで、画像データの注目画素の一次微分値が所定値以上の場合に、注目画素を線の縁であると判断する構成としても良い。

また、線中検知部５２０は、画像データの注目画素の二次微分値が所定値以上であるか否かを判定し、二次微分値が所定値以上の場合に、注目画素が線の中であると判定することとしたので、高精度に線の中を検出することができる。

（変形例１）
なお、上記実施例においては、画素毎に線判定を行っているが、本発明はこれに限られるものではなく、複数画素を含む領域に対する線判定をその領域内のある画素の線判定結果を代表させるなどして、画素単位ではなく、複数画素単位で線判定を行う構成としても良い。これにより、判定の回数を低減でき、高速に線の判定を行うことが可能となる。

（変形例２）
また、上記実施例では、出力階調値決定部１０３は、線判定結果に基づいてしきい値を切り替える構成としたが、本発明はこれに限られるものではなく、例えば、注目画素が線である場合は固定しきい値処理を行い、線でない場合はディザしきい値処理を行うというように、異なるしきい値処理手段を用意しておき、線判定結果に基づいて処理手段を切り替える構成としても良い。

（変形例３）
また、上記実施例では、線検知部１０７で検知対象となる画像データを、濃度補正処理や周波数補正処理を行った画像データとしたが、本発明はこれに限られるものではなく、これらの補正前の画像データを検知対象としても良い。また、スキャナの濃度補正処理と周波数処理を行い、プリンタの濃度補正処理を行っていない画像データ等の補正途中の画像データを検知対象とすることにしても良い。

（変形例４）
また、自動認識した原稿の特性やユーザが指定した原稿モードに応じて線検知部１０７の特性を変化させることにしても良い。例えば、ユーザが鮮鋭性を重視しない写真画像を複写する際に用いる写真原稿モードを指定した場合、標準のモードで用いられている二次微分しきい値をより高い値にして、線と検知する領域を小さくすることで粒状性の良い出力画像を得ることができる。この際、一次微分フィルタのしきい値を変えても良い。また、二次微分フィルタを用いずに線判定を行うことでも同様の効果を得ることができる。

（変形例５）
また、原稿の特性や原稿モードに応じて、線検出部１０７のフィルタ係数を変えても良い。図９は、二次微分フィルタ９０１〜９０４の例を示す図である。具体的には、線検出部１０７の二次微分フィルタ部５２１の二次微分フィルタとして、図７に示す二次微分フィルタの代わりに、図９に示す二次微分フィルタを用いることで線中とみなす画像の特性を変化させることができる。図９の二次微分フィルタ９０１は、図７の二次微分フィルタ７０１と比較して左右端の重みが相対的に大きくしており、高周波の線への感応性を低下させて、低周波の線への感応性を向上させている。この変更によって、平滑化フィルタを掛けた場合のように、解像性の低い画像に対する線の検知性能を向上させることができる。

（変形例６）
上記実施例では、画像データの注目画素が線である場合は、注目画素の画素位置によってしきい値を変化させない固定しきい値を使用することとしたが、本発明はこれに限られるものではない。変形例６を上記図１および図１０を参照して説明する。

図１０は、ディザしきい値マトリクスの他の例を示す図である。図１において、しきい値選択部１０８は、線検知部１０７から入力される線判定結果に基づいて、注目画素が線である場合は図１０のディザしきい値マトリクス（画像空間上で変動する第３しきい値）、線でない場合は図２のディザしきい値マトリクス（画像空間上で変動する第１しきい値）を用いて注目画素の量子化を用いることを決定して、決定したしきい値マトリクスの情報をしきい値情報として出力階調値決定部１０３に出力する。出力階調値決定部１０３は、このしきい値情報に基づき、注目画素が線である場合は図１０のディザしきい値マトリクス、線でない場合は図２のディザしきい値マトリクスを用いて注目画素の量子化を行って出力階調値を出力する。

図２のディザしきい値マトリクスは、上述したように６００ｄｐｉの出力解像度において約２１２線、４５度の網点基調を表現する４値出力用のしきい値マトリクスである。他方、図１０のディザしきい値マトリクス１００１、１００２、１００３は、それぞれ出力階調値「８５」に相当するドット、「１７０」に相当するドット、「２５５」に相当するドットを出すか否かを決定するしきい値であり、図１０のディザしきい値マトリクスは６００ｄｐｉの出力解像度において３００線、０度の低濃度では網点基調、中濃度では万線基調を表現する４値出力用のしきい値マトリクスである。このように、注目画素が「線」である場合は高線数、「線」でない場合は低線数のディザしきい値マトリクスを切り替えて処理を行うことで、線に対しては解像性が良く、画像平坦部分に対しては粒状性の良い画像を得ることができる。

図１１は、ディザしきい値マトリクスの他の例を示す図である。注目画素が線である場合は図１１のディザしきい値マトリクス、線でない場合は図２のディザしきい値マトリクスを用いて注目画素の量子化を行うことにしても良い。図１１のディザしきい値マトリクスは、図２のディザしきい値マトリクスと同様に、６００ｄｐｉの出力解像度において約２１２線、４５度の網点基調を表現する４値出力用のしきい値マトリクスであるが、しきい値の振幅が図２のディザしきい値マトリクスの半分となっている。

このように、注目画素が線である場合は振幅の小さいディザしきい値マトリクスに、線でない場合は振幅の大きいディザしきい値マトリクスを切り替えて処理を行うことで、線に対しては解像性が良く、画像平坦部分に対しては粒状性の良い画像を得ることができる。その理由は、振幅が大きいディザしきい値マトリクスを用いた場合は、振幅の小さいディザしきい値マトリクスを用いた場合に比して、出力画像にディザしきい値の基調を強く反映させることになり、他方、振幅が小さいディザしきい値マトリクスを用いた場合は、入力画像の特徴を強く反映させることができるからである。

（プログラム）
なお、本発明の画像処理装置は、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェイス機器、スキャナ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、１つの機器から構成される装置（ホストコンピュータ等）に適用しても良い。

また、本発明の目的は、上述した画像処理装置の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（または、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを実行することによっても達成することが可能である。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した画像処理装置の機能を実現することになり、そのプログラムコードまたはそのプログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記録媒体としては、ＦＤ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリ、ＲＯＭなどの光記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、半導体記録媒体を使用することができる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した画像処理装置の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した画像処理装置の機能が実現される場合も含まれること言うまでもない。

また、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した画像処理装置の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

以上のように、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムは、画像データの特徴量を検出する場合に広く有用であり、特に、スキャナ、プリンタ、ファクシミリ、複写機、デジタル複合機、プリンタドライバ等に適している。

本発明の実施例に係る画像処理装置の構成を示す図である。 ディザしきい値マトリクスの一例を示す図である。 誤差マトリクスの一例を示す図である。 誤差マトリクスの他の例を示す図である。 図１の線検知部の詳細な構成を示す図である。 一次微分フィルタの一例を示す図である。 二次微分フィルタの一例を示す図である。 線検知部により検知する領域を説明するための説明図である。 二次微分フィルタの他の例を示す図である。 ディザしきい値マトリクスの他の例を示す図である。 ディザしきい値マトリクスの他の例を示す図である。

符号の説明

１００ 画像処理装置
１０１ 画像入力部
１０２ 修正入力値算出部
１０３ 出力階調値決定部
１０４ 誤差算出部
１０５ 誤差バッファ
１０６ 誤差和算出部
１０７ 線検知部
１０８ しきい値選択部
２０１，２０２，２０３ ディザしきい値マトリクス
５１０ 線縁検知部
５１１ 一次微分フィルタ部
５１２ 絶対値算出部
５１３ 一次微分最大値選択部
５１４ 線縁判定部
５１５ 高濃度判定部
５２０ 線中検知部
５１２ 二次微分フィルタ部
５２２ 二次微分最大値選択部
５２３ 線中判定部
５３０ 線判定部
６０１，６０２，６０３ 一次微分フィルタ
７０１，７０２，７０３ 二次微分フィルタ
８０４ 濃度しきい値
８０５ 一次微分しきい値
８０６ 二次微分しきい値
９０１，９０２，９０３ 二次微分フィルタ
１００１，１００２，１００３ ディザしきい値マトリクス
１１０１，１１０２，１１０３ ディザしきい値マトリクス

Claims (10)

1. 入力される画像データ中の線の検出を行う画像処理装置において、
   前記画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知する線縁検知手段と、
   前記画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知する線中検知手段と、
   前記線縁検知手段で前記注目領域が線の縁であると検知された場合、または、前記線中検知手段で前記注目領域が線の中であると検知された場合に、当該注目領域を線と検知する線検知手段と、
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記線縁検知手段は、
   前記画像データの注目領域を一次微分して一次微分値を算出する一次微分値算出手段と、
   前記一次微分値が所定値以上の場合に、前記注目領域を線の縁であると判定する線縁判定手段と、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記線縁検知手段は、
   前記画像データの注目領域が所定濃度値以上であるか否かを判断する濃度判断手段を備え、
   前記線縁判定手段は、前記画像データの注目領域が、前記一次微分値が所定値以上であり、かつ、前記所定濃度値以上である場合に当該注目領域を線の縁であると判定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記線中検知手段は、
   前記画像データの注目領域を二次微分して二次微分値を算出する二次微分値算出手段と、
   前記二次微分値が所定値以上の場合に前記注目領域が線の中であると判定する線中判定手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 原稿モードに応じて、前記線縁検知手段および前記線中検知手段の少なくとも一方の検知特性を変化させる、または、前記線縁検知手段および前記線中検知手段の少なくとも一方を使用しないようにすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記線検出手段の検知結果に基づいて、中間調処理の方式または中間調処理のパラメータを変更して、前記画像データの注目領域に対して中間調処理を施す中間調処理手段を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
7. 前記中間調処理手段は、
   前記線検知手段で線と検知されなかった画像データの領域に対しては、量子化のために画像空間上で変動する第１しきい値を用いて中間調処理を施し、
   前記線検知手段で線と検知された画像データの領域に対しては、画像空間上で変動しない第２しきい値または前記第１しきい値とは異なる変動を有する第３しきい値を用いて中間処理処理を施すことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記第３しきい値は、前記第１しきい値と異なる周期または振幅を有することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 入力される画像データ中の線の検出を行う画像処理方法において、
   前記画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知する線縁検知工程と、
   前記画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知する線中検知工程と、
   前記線縁検知工程で前記注目領域が線の縁であると検知された場合、または、前記線中検知工程で前記注目領域が線の中であると検知された場合に、当該注目領域を線と検知する線工程と、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
10. 入力される画像データの注目領域が線の縁であるか否かを検知する線縁検知工程と、
    前記画像データの注目領域が線の中であるか否かを検知する線中検知工程と、
    前記線縁検知工程で前記注目領域が線の縁であると検知された場合、または、前記線中検知工程で前記注目領域が線の中であると検知された場合に、当該注目領域を線と検知する線工程と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータが実行するためのプログラム。

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