JP2006237699A - 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 網点領域など周期性のある領域を正確に判別することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像の領域判別部は、画素ごとに孤立点か否かを判定するための孤立点判別処理部３０１と、それぞれが異なる周期で孤立点の周期性を判定する複数の周期性判別部３０３と、複数の周期性判別部のそれぞれに接続され、周期性に応じて孤立点と判断される領域を拡張する複数の拡張処理部３０５と、複数の拡張処理部３０５のＯＲ演算を行ない、その結果を出力するＯＲ演算部３０７とを備えている。孤立点の周期性に応じて適正な領域拡張処理が行われるため、正確に網点領域全体を判別することが可能となる。
【選択図】 図３

Description

この発明は画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関し、特に網点領域などの画像の周期性のある領域を判別するための画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。

従来よりＭＦＰ（Multi Function Peripheral）、コピー機、プリンタ、ファクシミリ装置などに代表される、記録媒体に画像を形成する画像形成装置が知られている。このような画像形成装置の分野において、再現される画像にモアレが生じることを防ぐために、スクリーン印刷などの網点で形成された網点領域を判別する技術が知られている。

網点領域を判別する方法として、孤立点の周期性を判定し、周期性条件を満たす場合に網点領域と判別する処理方法がある。

以下の特許文献１は、濃度の極点を検出し、極点画素の間隔が所定の範囲にあって、極点画素が所定数以上の時、極点画素を網点画素として検出する技術を開示している。
特開平６−１５２９４４号公報

ところが上記した特許文献１の技術では、網点領域の端部においては孤立点間隔の判定条件を満たさず、網点領域として判別できないという課題があった。

たとえば図１４に示されるような孤立点間隔判定フィルタを用い、図１５に示される網点画像の領域判定を行なう場合を想定する（図１５において黒の四角で示される画素が孤立点である）。この場合、図１５の右上から左下に向かう向きのハッチングで示される領域では、孤立点が図１４のフィルタとマッチするため網点領域として判別される。

しかしながら、図１５の左上から右下に向かう向きのハッチングで示される領域（網点領域の端部の領域）の画像は、図１４のフィルタとマッチしないため、網点領域として判別できないのである。

この発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、網点領域など周期性のある領域を正確に判別することができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的としている。

上記目的を達成するためこの発明のある局面に従うと、画像処理装置は、画像データを入力する入力手段と、入力された画像データ中の周期性のある領域を判別する判別手段と、周期性に基づいて、判別された領域を拡張する拡張手段とを備える。

この発明の他の局面に従うと、画像処理装置は、処理対象の画像データを入力する入力部と、処理対象の画素が孤立点か否かを判別する孤立点判別処理部と、孤立点判別処理部にて判別された孤立点が、処理対象の画素の周辺に周期的にあるか否かを判別する周期性判別部と、周期性判別部にて周期性有りとして判別された領域を拡張する拡張処理部とを備えた画像処理装置であって、拡張処理部にて拡張された領域を網点領域として判別し、判別する周期の異なる複数の周期性判別部を有し、周期性判別部毎に独立した拡張処理部を持つことを特徴とする。

好ましくは画像処理装置は、周期性判別部毎に拡張幅の異なる拡張処理部を備える。

好ましくは画像処理装置は、周期性判別部の検出対象の周期が短いほど、拡張幅を小さくする。

好ましくは画像処理装置は、周期性判別部の検出対象のパターンに応じて、領域拡張形状を変更する。

この発明のさらに他の局面に従うと、画像処理方法は、画像データを入力する入力ステップと、入力された画像データ中の周期性のある領域を判別する判別ステップと、周期性に基づいて、判別された領域を拡張する拡張ステップとを備える。

この発明のさらに他の局面に従うと、画像処理方法は、処理対象の画像データを入力する入力ステップと、処理対象の画素が孤立点か否かを判別する孤立点判別処理ステップと、孤立点判別処理ステップにて判別された孤立点が、処理対象の画素の周辺に周期的にあるか否かを判別する周期性判別ステップと、周期性判別ステップにて周期性有りとして判別された領域を拡張する拡張処理ステップとを備えた画像処理方法であって、拡張処理ステップにて拡張された領域を網点領域として判別し、周期性判別ステップは、周期の異なる複数の周期性で判別を行ない、拡張処理ステップは、周期性に応じた拡張処理を行なう。

この発明のさらに他の局面に従うと、画像処理プログラムは、画像データを入力する入力ステップと、入力された画像データ中の周期性のある領域を判別する判別ステップと、周期性に基づいて、判別された領域を拡張する拡張ステップとをコンピュータに実行させる。

この発明のさらに他の局面に従うと、画像処理プログラムは、処理対象の画像データを入力する入力ステップと、処理対象の画素が孤立点か否かを判別する孤立点判別処理ステップと、孤立点判別処理ステップにて判別された孤立点が、処理対象の画素の周辺に周期的にあるか否かを判別する周期性判別ステップと、周期性判別ステップにて周期性有りとして判別された領域を拡張する拡張処理ステップとをコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、拡張処理ステップにて拡張された領域を網点領域として判別し、周期性判別ステップは、周期の異なる複数の周期性で判別を行ない、拡張処理ステップは、周期性に応じた拡張処理を行なう。

これらの発明に従うと、周期性に応じて領域の拡張処理を行うことができるため、網点領域など周期性のある領域を正確に判別することができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することが可能である。

以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。

図１は、本発明の実施の形態の１つにおける画像処理装置が適用されるタンデム方式のカラー複写機の概略構成を示す模式的断面図である。

図１を参照して、カラー複写機１００は、原稿から画像データを読取るイメージリーダ部１０１と、画像処理装置１０と、用紙上に画像を印刷するプリンタ部１０２とから構成されている。

イメージリーダ部１０１の原稿台１０３上に載置された原稿は、スキャナ１０４の備える露光ランプ１０５により照射される。スキャナ１０４は、スキャナモータ１１２により矢印方向に移動して原稿全体を走査する。原稿面からの反射光は、ミラー１０６〜１０８および集光レンズを介してＣＣＤ１１０上に像を結ぶ。ＣＣＤ１１０は、原稿面からの反射光をＲＧＢの色データ（アナログ信号）に変換して画像処理装置１０に出力する。ＣＣＤ１１０が画像処理装置１０に出力する色データを、画像データという。

画像処理装置１０は、ＣＣＤ１１０から入力される画像データに所定の画像処理を施し
てレーザ装置１１３にデジタル信号を出力する。

ここで画像処理装置１０からレーザ装置１１３に出力されるデジタル信号は、シアン用の画像色データＣと、マゼンタ用の画像色データＭと、イエロー用の画像色データＹと、ブラック用の画像色データＫである。レーザ装置１１３は、入力された画像色データＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋに基づいて、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックそれぞれの感光体ドラム１１５Ｃ，１１５Ｍ，１１５Ｙ，１１５Ｋにレーザビームを出力する。

プリンタ部１０２において、レーザ装置１１３から出力されるレーザビームは、帯電チャージャ１１４Ｃ，１１４Ｍ，１１４Ｙ，１１４Ｋによって帯電された感光体ドラム１１５Ｃ，１１５Ｍ，１１５Ｙ，１１５Ｋを露光し、静電潜像を形成する。シアン、マゼンタ、イエロー、およびブラックの４色の現像器１１６Ｃ，１１６Ｍ，１１６Ｙ，１１６Ｋにより、感光体ドラム１１５Ｃ，１１５Ｍ，１１５Ｙ，１１５Ｋ上の静電潜像が現像される。

一方、無端ベルト１３０は、駆動ローラ１３３Ａと固定ローラ１３３Ｂ，１３３Ｃ，１３３Ｄとにより弛まないように懸架されている。駆動ローラ１３３Ａが図中で反時計回りに回転すると、無端ベルト１３０が所定速度で図中で反時計回りに回転する。

給紙カセット１２０〜１２２より適当な用紙が搬送され、タイミングローラ１３１から無端ベルト１３０に用紙が供給される。無端ベルト１３０に供給された用紙は、無端ベルト１３０上に担持され、図中で左方向に搬送される。これにより、用紙がシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの順に感光体ドラム１１５Ｃ，１１５Ｍ，１１５Ｙ，１１５Ｋと接触する。用紙がそれぞれの感光体ドラム１１５Ｃ，１１５Ｍ，１１５Ｙ，１１５Ｋと接触したときに、感光体ドラムと対をなす転写チャージャ１１７Ｃ，１１７Ｍ，１１７Ｙ，１１７Ｋにより感光体ドラム上に現像されたトナー像が用紙に転写される。

トナー像が転写された用紙は、定着ローラ対１３２により加熱される。これにより、トナーは溶かされて用紙に定着する。その後、用紙はプリンタ部１０２から排出される。

図２は、画像処理装置１０の機能を示す機能ブロック図である。

図を参照して、画像処理装置１０には、イメージリーダ部１０１から出力される画像データが入力される。画像処理装置１０は、画像データを、画像の属性に応じた領域に分割する領域判別部２００と、画像の属性に応じて画像データに所定の処理を実行する画像処理部３００とを含む。

画像の属性に応じた領域には、網点が表された網点領域、文字が表された文字領域を含む。領域判別部２００は、画像データ中から網点領域と文字領域とを抽出する。そして、抽出した領域情報を画像処理部３００に出力する。また、領域判別部２００は、網点領域と判別した場合には、網点領域中の孤立点のサイズを画像処理部３００に出力する。なお、領域判別は、網点領域および文字領域に限られず、たとえば、グラフや図形が表されたベタ画像を含む図形領域等を判別するようにしてもよい。

画像処理部３００は、画像データに対して、領域判別部２００により判別された領域に応じた画像処理を実行する。画像処理には、スムージング処理、エッジ強調処理が含まれる。より具体的には、網点領域の画像データには、スムージング処理を実行し、文字領域の画像データには、エッジ強調処理を実行する。また、網点領域中に文字が表されている場合には、文字のエッジ部分に対してエッジ強調処理を実行する。画像処理部３００は、領域判別部２００より入力される孤立点サイズに応じて、スムージング処理およびエッジ強調処理のレベルを変更する。スムージング処理は、レベルが高いほど隣接する画像値が平滑化される。このため、画像処理部３００は、孤立点のサイズが小さいほどスムージング処理のレベルを高くする。エッジ強調処理は、レベルが高いほどエッジの強調量が増える。画像処理部３００は、孤立点のサイズが大きいほど、エッジ強調処理のレベルを高くする。しかしながら、網点領域中にない文字領域に対して実行されるエッジ強調処理のレベルより小さいレベルとするのが好ましい。また、レベルには、スムージング処理またはエッジ強調処理を実行しないレベルを含む。画像によっては、スムージング処理またはエッジ強調処理をしないことが好ましい場合もあるからである。たとえば、エッジ強調処理を実行することにより、文字エッジのがたつきが目立つような場合もある。

このように、網点領域中の孤立点のサイズに応じて、画像データに実行するスムージング処理またはエッジ強調処理のレベルを変更するので、いかなる孤立点サイズの網点領域を含む画像データに対しても、適切な画像処理を実行することができ、網点領域の画質を向上させることが可能となる。

図３は、領域判別部のハード構成の一部を示すブロック図である。

図を参照して領域判別部２００は、画素ごとに孤立点か否かを判定するための孤立点判別処理部３０１と、孤立点の周期性（孤立点同士の間隔と配列の方向）を判定する複数の周期性判別部３０３と、複数の周期性判別部のそれぞれに接続され、周期性に応じて孤立点と判断される領域を拡張する複数の拡張処理部３０５と、複数の拡張処理部３０５のＯＲ演算を行ない、その結果を出力するＯＲ演算部３０７とを備えている。

このように本実施の形態における画像処理装置は、検出対象の網点形状（周期性）が異なる周期性判別処理部毎に、独立した拡張処理部を持つことを特徴としている。このような構成を採用することで、検出した網点の周期、形状に応じて適正な領域拡張処理が行われ、正確に網点領域全体を判別することができるという効果がある。

以下、図３の各構成要素について説明する。

（ア） 孤立点判別処理部３０１
孤立点判別処理部３０１は、画像データ（画素データ）を入力し、処理対象画素がドット（孤立点）か否かを判別する。ドットは黒ドット、白ドットの双方の場合があるが、ここでは両者またはいずれかを検出するものとする。孤立点検出方法に関して以下に説明する。

図４は、孤立点検出フィルタの具体例を示す図である。

図４において、（Ａ）〜（Ｄ）はそれぞれ１ドット孤立点検出フィルタ、２ドット孤立点検出フィルタ、３ドット孤立点検出フィルタ、４ドット孤立点検出フィルタを示している。

図では、縦横それぞれ７画素のマトリクスにおいて、フィルタ部分にハッチングを付している。また、マトリクス中の各画素を特定するために、小文字ｖに行番号および列番号を組合わせて示している。たとえば、左上の１行１列の画素はｖ１１で表わし、７行７
列の画素はｖ７７で表わしている。注目画素は、４行４列の画素ｖ４４である。

太枠で囲まれる右上から左下に向かう向きのハッチングで示される画素の画素値の平均値（これは中央の画素ほど重み付けして平均値を求めてもよい）と、左上から右下に向かう向きのハッチングで示される画素の画素値の平均値とを比較し、双方の差分がしきい値以上であり、且つ、中央の平均値の方が小さい（暗い）場合に黒孤立点であると判別する。

一方、双方の差分がしきい値以上であり、且つ、中央の平均値の方が大きい場合に白孤立点と判別する。

孤立点のサイズは、１ドット、２ドット、３ドット・・・等あるため、一般的には全てのドットサイズの孤立点が検出できるように、検出対象のドットサイズが異なる図４のようなフィルタを並列に設置する。

（イ） 周期性判別部３０３
周期性判別部３０３は、処理対象画素の近傍に孤立点があり、且つ、周辺に均一周期で孤立点が存在するか否かを判別する。

図５〜１１は、周期性判別部（１）〜（７）のそれぞれで用いられる周期性判別フィルタの具体例を示す図である。

図５から図１１に向かうにつれ、フィルタのサイズが大きくされており、配列の周期が長い（孤立点同士の間隔が広い）孤立点を検出するようになっている。これにより、線数の多い網点から、線数の少ない網点までを検出対象とすることができる。

周期性判別フィルタにおいて、周期性を満たす条件としては、中央の領域（中央およびドットのハッチングで示される領域）と、周辺のＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのそれぞれ異なるハッチングで示される領域の全てにそれぞれ１つずつの孤立点が存在した場合に、周期性ありと判定する。図５〜図１１の黒丸で示される孤立点が存在した場合に、上記条件が満たされることとなる。すなわち、黒丸は検出対象の網点パターンの例を示している。

（ウ） 拡張処理部３０５
拡張処理部３０５は、周期性判別部３０３で周期性ありと判別された画素の領域を拡張する。

図１２は、拡張処理部３０５の行なう処理を示す図である。

図を参照して、斜線のハッチングで示される領域は周期性の判別によって周期性ありと判別された領域を示し、矢印で示される部分が領域を拡張する部分を示す。矢印の長さ（拡張幅）を、孤立点の間隔（周期）に対応させることで、網点領域の端部において適切な領域の拡張が可能となる。

拡張処理部（１）〜（７）は、判別条件の異なる周期性判別部（１）〜（７）のそれぞれに独立して持たせているため、それぞれの周期性に対応した拡張幅を設定することができる。これにより、拡張する領域を周期性に合わせて変更することができる。具体的には、繰返しの周期が長い孤立点が検出された場合には、拡張幅を広くし、逆の場合は狭くする。

なお、図１２に示されるように、周期性の方向（ドットの並ぶ方向）を判断し、その方向に領域を拡張することが望ましい。周期性の方向を判断する方法の１つとして、図５〜図１１に示されるフィルタを回転させたフィルタを複数用意し、どのフィルタで周期性ありの検出が行なわれたかを判断する手法を採用することができる。

（エ） ＯＲ演算部３０７
ＯＲ演算部３０７は、全ての拡張処理部の論理和を算出し、それを最終的な網点領域の判別結果とする。

［その他］
図１３に示されるように、網点（スクリーン）には様々な線数、角度を持ったものがあり、それぞれに対して最適な拡張の形状が存在する。周期性判別部の条件に応じて、拡張形状を変更する事で、網点領域をより正確に判別する事ができる。すなわち、検出された孤立点のパターンや角度に応じて領域を拡張する形状を変更することが望ましい。

なお、上記の例では孤立点が周期的に配列される部分を網点領域として検出の対象としたが、周期性のある模様領域を判別する画像処理装置であれば本願発明を適用することができる。

また、上述の例においては画像形成装置内の画像処理装置に本発明を適用することとしたが、汎用のパーソナルコンピュータなどで実行されるソフトウェアとして本発明を実施することも可能である。この場合、ソフトウェアは大きくは、図３に対応させて、孤立点判別処理ステップと、周期性判別ステップと、周期性に合わせた拡張処理を行なう拡張処理ステップとを順に実行することとなる。さらに、図２に対応させて拡張された領域に対して画像処理を行う画像処理ステップを実行させてもよい。

また、そのような複数のステップを方法として実行することもできる。また、上述のソフトウェアプログラムをＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録してユーザに提供するようにしてもよい。

［実施の形態における効果］
以上のような構成により、線数の異なる網点に対して、網点判別結果を適正な幅で拡張することで網点領域全体を正確に判別することが可能となる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明の実施の形態の１つにおける画像処理装置が適用されるタンデム方式のカラー複写機の概略構成を示す模式的断面図である。 画像処理装置の機能を示す機能ブロック図である。 領域判別部のハード構成の一部を示すブロック図である。 孤立点検出フィルタの具体例を示す図である。 周期性判別部（１）で用いられる周期性判別フィルタの具体例を示す図である。 周期性判別部（２）で用いられる周期性判別フィルタの具体例を示す図である。 周期性判別部（３）で用いられる周期性判別フィルタの具体例を示す図である。 周期性判別部（４）で用いられる周期性判別フィルタの具体例を示す図である。 周期性判別部（５）で用いられる周期性判別フィルタの具体例を示す図である。 周期性判別部（６）で用いられる周期性判別フィルタの具体例を示す図である。 周期性判別部（７）で用いられる周期性判別フィルタの具体例を示す図である。 拡張処理部３０５の行なう処理を示す図である。 網点（スクリーン）のパターンを示す図である。 孤立点間隔判定フィルタの具体例を示す図である。 網点画像の領域判定の具体例を示す図である。

符号の説明

１０ 画像処理装置、１００ カラー複写機、２００ 領域判別部、３００ 画像処理部、３０１ 孤立点判別処理部、３０３ 周期性判別部、３０５ 拡張処理部、３０７ ＯＲ演算部。

Claims (9)

1. 画像データを入力する入力手段と、
   前記入力された画像データ中の周期性のある領域を判別する判別手段と、
   前記周期性に基づいて、前記判別された領域を拡張する拡張手段とを備えた、画像処理装置。
2. 処理対象の画像データを入力する入力部と、
   処理対象の画素が孤立点か否かを判別する孤立点判別処理部と、
   前記孤立点判別処理部にて判別された孤立点が、処理対象の画素の周辺に周期的にあるか否かを判別する周期性判別部と、
   前記周期性判別部にて周期性有りとして判別された領域を拡張する拡張処理部とを備えた画像処理装置であって、
   前記拡張処理部にて拡張された領域を網点領域として判別し、
   判別する周期の異なる複数の周期性判別部を有し、周期性判別部毎に独立した拡張処理部を持つことを特徴とする、画像処理装置。
3. 周期性判別部毎に拡張幅の異なる拡張処理部を備えた、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 周期性判別部の検出対象の周期が短いほど、拡張幅を小さくする、請求項３に記載の画像処理装置。
5. 周期性判別部の検出対象のパターンに応じて、領域拡張形状を変更する、請求項２から４のいずれかに記載の画像処理装置。
6. 画像データを入力する入力ステップと、
   前記入力された画像データ中の周期性のある領域を判別する判別ステップと、
   前記周期性に基づいて、前記判別された領域を拡張する拡張ステップとを備えた、画像処理方法。
7. 処理対象の画像データを入力する入力ステップと、
   処理対象の画素が孤立点か否かを判別する孤立点判別処理ステップと、
   前記孤立点判別処理ステップにて判別された孤立点が、処理対象の画素の周辺に周期的にあるか否かを判別する周期性判別ステップと、
   前記周期性判別ステップにて周期性有りとして判別された領域を拡張する拡張処理ステップとを備えた画像処理方法であって、
   前記拡張処理ステップにて拡張された領域を網点領域として判別し、
   前記周期性判別ステップは、周期の異なる複数の周期性で判別を行ない、
   前記拡張処理ステップは、周期性に応じた拡張処理を行なう、画像処理方法。
8. 画像データを入力する入力ステップと、
   前記入力された画像データ中の周期性のある領域を判別する判別ステップと、
   前記周期性に基づいて、前記判別された領域を拡張する拡張ステップとをコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
9. 処理対象の画像データを入力する入力ステップと、
   処理対象の画素が孤立点か否かを判別する孤立点判別処理ステップと、
   前記孤立点判別処理ステップにて判別された孤立点が、処理対象の画素の周辺に周期的にあるか否かを判別する周期性判別ステップと、
   前記周期性判別ステップにて周期性有りとして判別された領域を拡張する拡張処理ステップとをコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
   前記拡張処理ステップにて拡張された領域を網点領域として判別し、
   前記周期性判別ステップは、周期の異なる複数の周期性で判別を行ない、
   前記拡張処理ステップは、周期性に応じた拡張処理を行なう、画像処理プログラム。

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