JP2006287623A - 入力画像補正装置、画像処理装置、画像形成装置、入力画像補正方法、入力画像補正プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 入力画像データに対する領域分離処理を適切に行わせることができ、この結果、原稿が元来有している特徴が損なわれないように画像形成を行うことのできる入力画像補正装置を提供する。
【解決手段】 本発明の画像処理装置は、入力された画像データのＭ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に、該ブロックの画像特徴量を算出する画像特徴量算出部２２と、上記ブロック内の注目画素に強調処理を行う強調処理部２６とを備える。上記強調処理部２６は、上記画像特徴量算出部２２によって算出された画像特徴量に基づいて強調処理の強弱を調整する構成である。これにより、原稿が元来有している特徴が損なわれないように入力画像データを補正することができる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、入力された画像データの補正装置に関し、特に、画像入力時の画質欠陥を改善する処理に関し、さらに視覚的な画質の向上のみにとどまらず、画像領域分離処理に対して適した画像を生成する入力画像補正装置、画像処理装置、画像形成装置、入力画像補正方法、入力画像補正プログラムおよび記録媒体に関するものである。

現在、デジタル複写機などの画像形成装置において、文字や絵柄（網点）などが混在した原稿を処理して再生する場合、いわゆる領域分離処理と呼ばれる処理によって文字領域や網点領域などの領域を識別し、各種領域に適した処理を施すことで画質の向上が図られている。

この領域分離処理において、網点領域を識別する場合、一般に、濃度変化が頻繁におこる部分を網点領域として検出する方法がよく用いられている。例えば、注目画素とその周辺画素との分散値を求め、その値が所定閾値より大きければ網点領域であると判定する方法や、注目画素に対しエッジ検出フィルタをたたみ込み、その周期性を判定することで網点領域を検出する方法などが挙げられる。

画像入力装置では画像情報が光センサ（ＣＣＤやＣ−ＭＯＳセンサ）によって電気信号に変換される。前記光センサでは各センサ部が規則的に配列されており、この規則性と原稿上の網点の周期性の干渉によって、網点領域の一部に原稿には無い輝度の変化が生じる。この様な輝度の変化は画質欠陥として認識される。そして、この画質欠陥を補正する処理として、網点領域に平滑化処理や平均化処理を施す手法は一般的である。

上記の技術として、たとえば特開平４−３１３９５９号は、画像情報に平滑化処理を施した後、得られた平滑化信号の変化の大きい部分のみに強調処理を行うことで輝度変化のない鮮明な画像を得ることの出来る画像信号処理方法を提示している。
特開平４−３１３９５９号（公開日：１９９２年１１月５日）

しかしながら、特許文献１に開示された方法を用いると、不必要な網点部分の濃度変化は解消されるものの、網点の特徴量であるところの繁雑さが得られなくなる部分が多く存在することになり、領域分離処理が正しく機能しない。つまりは原稿の画像特徴量の抽出が損なわれてしまうことになる。

特許文献１に開示された方法では、例えば、画像入力装置の影響で、網点領域の一部に原稿には無い輝度の変化が生じた場合、つまり、図１７（ａ）に示すような濃度の不必要な変化が生じた場合、これを補正するために、平滑化処理を行って、図１７（ｂ）に示すように、濃度値の不必要な変化を軽減させている。

ところが、図１７（ｂ）に示すように平滑化処理をすれば、出力される信号はその不要な変化量が軽減されているものの、繁雑度が大きく下がってしまうことになるので、本来、網点領域である部分が網点領域でないと認識される虞がある。これにより、入力画像データの領域分離処理が適切に行えないという問題が生じる。

従って、特許文献１に開示された方法をカラー画像形成装置に適用すれば、入力画像データに対する領域分離処理が適切に行えないので、原稿が元来有している特徴が損なわれた状態で画像が形成されて出力されることになる。

本発明は、上記の問題を考慮してなされたもので、その目的は、入力画像データに対する領域分離処理を適切に行わせることができ、この結果、原稿が元来有している特徴が損なわれないように画像形成を行うことのできる入力画像補正装置、画像処理装置、画像形成装置、入力画像補正方法、入力画像補正プログラムおよび記録媒体を提供することにある。

本発明に係る入力画像補正装置は、上記課題を解決するために、入力された画像データのＭ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に、該ブロックの画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、上記ブロック内の画素に対して強調処理を施して画質欠陥を補正する補正処理部とを備え、上記補正処理部は、上記画像特徴量算出部によって算出された画像特徴量に基づいて強調処理の強弱の度合いを調整することを特徴としている。

上記の構成によれば、補正処理部では、画像特徴量算出部によって算出された画像特徴量に基づいて強調処理の強弱が調整されることになる。つまり、Ｍ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に画像特徴量が算出され、この画像特徴量に基づいて強調処理の強弱が調整されるようになる。

これにより、例えば、画像入力装置に起因する不必要な濃度値（画素値）の増減をブロック単位で適切に是正することが可能となる。

このように、画像入力装置より入力される画像データの入力時に生じる画質欠陥を補正することができるので、入力画像データの各ブロックの画像特徴量は、原稿が元来有する画像特徴量と同じになるように調整される。この結果、入力画像データに対して領域分離をする際に、適切に領域分離を行うことが可能となる。

従って、原稿が元来有している特徴が損なわれないように領域分離を行うことが可能となり、結果として、原稿に忠実な出力画像を得ることが可能となる。

上記補正処理部としては、具体的に、上記画像特徴量算出部により算出された画像特徴量に基づいて、強調処理を行う際の処理内容を切り替えるための処理切替え閾値を設定する処理閾値設定部と、上記画像特徴量算出部により算出された画像特徴量に基づいて、強調処理の強弱の度合いを示す強調係数を設定する強調係数設定部と、上記処理閾値設定部によって設定された処理切替え閾値と、上記強調係数設定部によって設定された強調係数とに基づいて、ブロック内の画素に対して強調処理を施す強調処理部とを備えた構成であってもよい。

上記画像特徴量算出部により算出される画像特徴量は、複数種類の特徴量からなり、上記補正処理部は、上記複数種類の特徴量のうち、少なくとも１種類の特徴量を保持するデータ保持部を備え、上記処理閾値設定部および上記強調係数設定部は、上記データ保持部に保持された特徴量を用いて処理切替え閾値および強調係数を設定する構成であってもよい。

この場合、データ保持部に、複数種類の特徴量のうち、少なくとも１種類の特徴量が保持され、保持した特徴量を用いて、処理切替え閾値の設定と強調係数の設定とを行うようになっているので、１度計算した結果を有効に利用することが可能となる。

そして、保持すべき特徴量を限定することにより、演算速度の向上と回路規模の縮小と図ることが可能となる。

上記データ保持部として、具体的に、複数の特徴量のうち少なくとも１つの特徴量を、少なくとも１／Ｍライン分保持する２つのバッファと、Ｍ×Ｎ画素よりなるブロック毎に、一方のバッファを書き込み用、他方のバッファを読み出し用とし切り替える切替制御部とを備える構成であってもよい。

上記画像特徴量算出部によって算出される画像特徴量は、Ｍ×Ｎ画素からなるブロック内の繁雑度を示す繁雑情報および明暗を示す濃度情報であり、上記処理閾値設定部は、上記繁雑情報と濃度情報とに基づいて処理切替え閾値を設定し、上記強調係数設定部は、上記繁雑情報に基づいて強調係数を設定するようにしてもよい。

このように、画像特徴量算出部によって算出される画像特徴量が、繁雑度を示す繁雑情報および明暗を示す濃度情報であれば、ブロック単位で網点領域と判定されるであろう領域を簡易に判定することが可能となる。

従って、上記処理閾値設定部による処理切替え閾値の設定、および上記強調係数設定部による強調係数は、何れも繁雑度（繁雑情報）によって設定されるので、網点領域と判定されるであろう領域に対して適切な処理（強調処理）を施すことが可能となる。

上記強調処理部は、具体的に、注目画素とその周辺画素との重み付き平均を行い、得られた重み付き平均値と注目画素の画素値との差分値を求める演算部と、上記演算部で求めた差分値と、上記処理閾値設定部によって設定された処理切替え閾値とを比較して、ブロック内の画素に対する強調処理の内容を切り替える切替部と、上記切替部による切り替え結果に基づいて、上記演算部で得られた重み付き平均値と上記差分値とを加算する加算部とを備えた構成が考えられる。

本発明の画像処理装置は、画像入力装置より入力される画像データの入力時に生じる画質欠陥を補正する入力画像補正部と、上記入力画像補正装置によって画質欠陥が補正された画像データに対して、少なくとも網点を含む複数の領域を分離する領域分離処理部とを少なくとも備えた画像処理装置であって、上記入力画像補正部として、上記構成の入力画像補正装置が用いられることを特徴としている。

上記の構成によれば、入力画像補正部によって、画像入力装置より入力される画像データの入力時に生じる画質欠陥が適切に補正されるので、領域分離処理部では入力画像データに対して原稿に忠実に領域分離を行うことができる。

従って、原稿が元来有している特徴を行うことなく領域分離処理を行うことが可能となる。

本発明の画像形成装置は、画像処理すべき画像の画像情報を入力する画像入力装置と、上記画像入力装置からの画像情報に対して画像処理を行う、上記構成の画像処理装置と、上記画像処理装置によって画像処理された画像を出力する画像出力装置とを備えることを特徴としている。

上記の構成によれば、上記画像処理装置によって、原稿が元来有している特徴を行うことなく領域分離処理を行うことが可能となるので、原稿に忠実な出力画像を得ることが可能となる。

本発明の入力画像補正方法は、入力された画像データのＭ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に、該ブロックの画像特徴量を算出する工程と、上記ブロック内の画素に対して強調処理をする際に、上記工程によって得られた画像特徴量に基づいて、強調処理の強弱の度合いを調整して画質欠陥を補正する工程と含むことを特徴としている。

上記の構成によれば、Ｍ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に画像特徴量が算出され、この画像特徴量に基づいて強調処理の強弱が調整されるようになる。

これにより、例えば画像入力装置に起因する不必要な濃度値（画素値）の増減をブロック単位で適切に是正することが可能となる。

このように、画像入力装置より入力される画像データの入力時に生じる画質欠陥を補正することができるので、入力画像データの各ブロックの画像特徴量は、原稿が元来有する画像特徴量と同じになるように調整される。この結果、入力画像データに対して領域分離をする際に、適切に領域分離を行うことが可能となる。

従って、原稿が元来有している特徴が損なわれないように領域分離を行うことが可能となり、結果として、原稿に忠実な出力画像を得ることが可能となる。

本発明の入力画像補正プログラムは、入力された画像データのＭ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に、該ブロックの画像特徴量を算出する手順と、上記ブロック内の画素に対して強調処理をする際に、上記工程によって得られた画像特徴量に基づいて、強調処理の強弱の度合いを調整して画質欠陥を補正する手順とをコンピュータに実行させるプログラムである。

この場合、原稿が元来有している特徴が損なわれないように領域分離を行うことを可能とする入力画像補正処理を汎用のコンピュータに実行させることが可能となる。

さらに、上記構成の入力画像補正プログラムをコンピュータ読取可能な記録媒体に記録してもよい。

この場合、原稿が元来有している特徴が損なわれないように領域分離を行うことを可能とする入力画像補正処理を実行するプログラムを、コンピュータに容易に供給することが可能となる。

本発明に係る画像処理装置は、以上のように、入力された画像データのＭ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に、該ブロックの画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、上記ブロック内の画素に対して強調処理を施して画質欠陥を補正する補正処理部とを備え、上記補正処理部は、上記画像特徴量算出部によって算出された画像特徴量に基づいて強調処理の強弱の度合いを調整することで、画像入力装置に起因する不必要な濃度値（画素値）の増減をブロック単位で適切に是正することが可能となる。これにより、入力画像データの各ブロックの画像特徴量は、原稿が元来有する画像特徴量と同じになるように調整されるので、入力画像データに対して領域分離をする際に、適切に領域分離を行うことが可能となり、結果として、原稿に忠実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。

本発明の一実施の形態について説明すれば、以下の通りである。なお、本実施の形態では、本発明をデジタルカラー画像形成装置（例えばデジタル複写機・複合機）に適用した例について説明する。

図２は、本発明に係る一実施例としてのデジタルカラー画像形成装置の概略構成を示すブロック図である。

上記デジタルカラー画像形成装置は、図２に示すように、カラー画像入力装置１、カラー画像処理装置２、カラー画像出力装置３、及び、操作パネル４を含む構成となっている。

上記カラー画像入力装置１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）ラインセンサからなり、原稿から反射してきた光をＲ、Ｇ、Ｂ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）に色分解された電気信号に変換するようになっている。そして、ラインセンサにより入力されたカラー画像信号（ＲＧＢアナログ信号：入力画像データ）は、カラー画像処理装置２に送られる。

上記カラー画像処理装置２は、Ａ／Ｄ（アナログ・デジタル）変換部１１、シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、入力画像補正部１４、領域分離処理部１５、空間フィルタ処理部１６、下色除去／色補正部１７、黒生成部１８、出力階調補正部１９、階調再現処理部２０を含む構成となっている。

上記Ａ／Ｄ変換部１１は、上記カラー画像入力装置１からのＲＧＢアナログ信号をＲＧＢデジタル信号に変換し、後段のシェーディング補正部１２に出力するようになっている。

上記シェーディング補正部１２は、上記Ａ／Ｄ変換部１１からのＲＧＢデジタル信号から、上記カラー画像入力装置１を構成する照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除き、各種の歪みを取り除いたＲＧＢデジタル信号を後段の入力階調補正部１３に出力するようになっている。

上記入力階調補正部１３は、上記シェーディング補正部１２からのＲＧＢデジタル信号を構成する反射率信号が画像処理に適した画像信号（濃度信号）に変換し、変換後のＲＧＢデジタル信号を後段の入力画像補正部１４に出力するようになっている。

上記入力画像補正部１４は、本願発明の入力画像補正装置に対応し、上記入力階調補正部１３からのＲＧＢデジタル信号に対して、上記カラー画像入力装置１によって生じた画質欠陥を補正し、更に領域分離処理に適した信号に変換し、補正変換した後のＲＧＢデジタル信号を後段の領域分離処理部１５に出力するようになっている。

上記領域分離処理部１５は、上記入力画像補正部１４からのＲＧＢデジタル信号から、文字・網点などの混在原稿における各構成要素の領域を判別し、その結果を領域識別信号として、後段の空間フィルタ処理部１６、下色除去／色補正部１７、黒生成部１８、階調再現処理部２０にそれぞれ出力すると共に、入力画像補正部から出力されたＲＧＢデジタル信号をそのまま後段の空間フィルタ処理部１６に出力するようになっている。

上記空間フィルタ処理部１６は、上記入力画像補正部１４からのＲＧＢデジタル信号に対して、エッジ強調処理や平滑化処理を施した後、該ＲＧＢデジタル信号を後段の下色除去／色補正部１７に出力するようになっている。

上記下色除去／色補正部１７は、上記空間フィルタ処理部１６からのＲＧＢデジタル信号に対して、色再現性を高めるためにＣＭＹ信号に変換した後、該ＣＭＹ信号を後段の黒生成部１８に出力するようになっている。

上記黒生成部１８は、上記下色除去／色補正部１７からのＣＭＹ信号を、ＣＭＹＫ４色信号に変換した後、該ＣＭＹＫ４色信号を後段の出力階調補正部１９に出力するようになっている。

上記出力階調補正部１９は、上記黒生成部１８からのＣＭＹＫ４色信号を、カラー画像出力装置３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行い、後段の階調再現処理部２０に出力するようになっている。

上記階調再現処理部２０は、上記出力階調補正部１９からのＣＭＹＫ４色信号に対して、カラー画像出力装置３から画像を出力するための階調再現処理を施し、後段の上記カラー画像出力装置３に出力するようになっている。

上記カラー画像出力装置３は、例えば、電子写真方式やインクジェット方式のプリンタ等からなり、上記カラー画像処理装置２の階調再現処理部２０からのＣＭＹＫ４色信号に基づいて出力画像を形成するようになっている。なお、このカラー画像出力装置３は、液晶ディスプレイ等の画像表示装置であっても構わない。この場合には、黒生成部１８以降の処理は省かれる。

また、上記領域分離処理部１５にて得られた判定結果出力信号（領域識別信号）は、空間フィルタ処理部１６、下色除去／色補正部１７、黒生成部１８、階調再現処理部２０にそれぞれ引き渡され、その各部において各種領域に適した処理が施される。

上記操作パネル４は、デジタルカラー画像形成装置の動作モードを設定する設定ボタンやテンキー、液晶ディスプレイなどで構成される表示部より構成されるものである。

以上のデジタルカラー画像形成装置における各種の処理は、不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。

ここで、上記構成のデジタルカラー画像形成装置において、入力画像に対応した適切な出力画像を得るには、領域分離処理部１５における領域分離処理を適切に行う必要がある。つまり、領域分離処理部１５における各領域の判定を適切に行わせる必要がある。このために、本願では、領域分離処理部１５における領域の判定を適切に行わせるために、前段の入力画像補正部１４において入力画像に含まれる画像の欠陥を適切に補正するようにしている。このように、入力画像に含まれる画像の欠陥を適切に補正することで、入力画像補正部１４の後段にある領域分離処理部１５における領域の判定を適切に行わせることが可能となる。

ここで、入力画像補正部１４の概略について図１および図３を参照しながら以下に説明する。

図１は、入力画像補正部１４の概略を示すブロック図である。図３は、入力画像補正部１４における入力画像補正処理の流れを示すフローチャートである。

上記入力画像補正部１４は、図１に示すように、ＦＩＦＯ（First-In First-Out:先入れ先出し)メモリ２１、画像特徴量算出部２２、データ保持部２３、処理閾値評価部２４、強調係数評価部２５、強調処理部２６を含んだ構成となっている。

上記ＦＩＦＯメモリ２１は、入力される原画像データ（以下、入力画像データと称する）の色チャンネル（ＲＧＢの各色成分）ごとに複数ライン設けられ、それぞれの色チャンネルごとの入力画像データを記憶するためのメモリである。

上記画像特徴量算出部２２は、上記ＦＩＦＯメモリ２１に記憶された入力画像データから、ＭｘＮ画素からなる部分領域の特徴量（データ０）を算出する演算部である。この画像特徴量算出部２２では、色チャンネルごと、すなわち入力された画像データのＲ，Ｇ，Ｂ成分ごとに特徴量を算出するようになっている。なお、画像特徴量算出部２２の詳細については、後述する。

上記データ保持部２３は、上記画像特徴量算出部２２によって算出された色チャンネルごとの特徴量のうち、少なくとも一つの特徴量を後段の処理閾値評価部２４によって参照可能に保持する手段である。なお、このデータ保持部２３の詳細については、後述する。

上記処理閾値評価部２４は、上記画像特徴量算出部２２によって算出されたＭ×Ｎ画素からなる部分領域の特徴量から、後段の強調処理部２６における強調処理を適切な処理とするための閾値Ｐｔｈを算出すると共に、後段の強調係数評価部２５における強調係数ＢＳＴを算出するのに必要な繁雑度判定結果ＨＴＢ、広域繁雑度判定結果ＨＴＡおよび平坦部判定結果ＨＴＣを算出する演算部である。なお、処理閾値評価部２４の詳細および繁雑度判定結果ＨＴＢ、広域繁雑度判定結果ＨＴＡおよび平坦部判定結果ＨＴＣの詳細については、後述する。

上記強調係数評価部２５は、上記処理閾値評価部２４からの繁雑度判定結果ＨＴＢ、広域繁雑度判定結果ＨＴＡおよび平坦部判定結果ＨＴＣから、後段の強調処理部２６において使用する強調係数ＢＳＴを算出する演算部である。なお、この強調係数評価部２５の詳細については、後述する。

上記強調処理部２６は、上記処理閾値評価部２４からの閾値Ｐｔｈと上記強調係数評価部２５からの強調係数ＢＳＴとに基づいて、上記ＦＩＦＯメモリ２１からの各色チャンネルごとの入力画像データに対して、適応的な強調処理を行う処理部である。なお、上記強調処理部２６において処理された入力画像データは、逐次、図２に示す後段の領域分離処理部１５に出力される。

以上のことから、上記構成の入力画像補正部１４は、カラー画像入力装置１より入力される画像データの入力時に生じる画質欠陥を補正する入力画像補正装置であって、入力された画像データのＭ×Ｎ（Ｍ，Ｎは３）画素からなるブロック毎に、該ブロックの画像特徴量を算出する画像特徴量算出部２２と、上記ブロック内の画素に対して強調処理を施して画質欠陥を補正するための、データ保持部２３、処理閾値評価部２４、強調係数評価部２５、強調処理部２６からなる補正処理部２０とを備え、上記補正処理部２０は、上記画像特徴量算出部２２によって算出された画像特徴量に基づいて強調処理の強弱の度合いを調整（適応的な調整）するようになっている。

ここで、上記構成の入力画像補正部１４における入力画像補正処理の流れの概要を図１に示すブロック図および図３に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。

まず、画像特徴量算出部２２によって、画像特徴算出処理が実行される（ステップＳ１）。ここでは、画像特徴量算出部２２が、ＦＩＦＯメモリ２１に格納された色チャンネルごとの入力画像データから、Ｍ×Ｎ画素からなる部分領域の特徴量（データ０：後述する濃度情報、繁雑情報）を算出する。このステップＳ１における特徴量算出処理の詳細については、画像特徴量算出部２２の詳細な説明とともに後述する。

次に、処理閾値評価部２４によって、処理閾値評価処理が実行される（ステップＳ２）。ここでは、処理閾値評価部２４が、ステップＳ１において算出された特徴量から、強調処理部２６において強調処理を適切な処理とするための閾値Ｐｔｈと、強調係数評価部２５において強調係数ＢＳＴを算出するのに必要な繁雑度判定結果ＨＴＢ、広域繁雑度判定結果ＨＴＡおよび平坦部判定結果ＨＴＣを算出する。このステップＳ２における処理閾値評価処理の詳細については、処理閾値評価部２４の詳細な説明とともに後述する。

続いて、強調係数評価部２５によって、強調係数評価処理が実行される（ステップＳ３）。ここでは、強調係数評価部２５が、ステップＳ２において算出された繁雑度判定結果ＨＴＢ、広域繁雑度判定結果ＨＴＡおよび平坦部判定結果ＨＴＣから、強調係数ＢＳＴを算出する。このステップＳ３における強調係数評価処理の詳細については、強調係数評価部２５の詳細な説明とともに後述する。

次いで、補正処理部２０によって、補正処理が実行される（ステップＳ４）。ここでは、強調処理部２６が、ステップＳ２で得られた閾値Ｐｔｈと、ステップＳ３で得られた強調係数ＢＳＴとに基づいて、ＦＩＦＯメモリ２１に格納されている入力画像データに対して、色チャンネルごとに適応的な強調処理を実行する。このステップＳ４における補正処理の詳細については、強調処理部２６の詳細な説明とともに後述する。

そして、１ライン分の補正処理が完了したか否かが判断される（ステップＳ５）。ここで、１ライン分の補正処理が完了していなければ、ステップＳ１に移行し、各種処理を繰り返す。一方、１ライン分の補正処理が完了していれば、ステップＳ６に移行し、全画像データに対する処理が完了したか否かが判断される（ステップＳ６）。

ステップＳ６において、全画像データに対する処理が完了していなければ、ステップＳ１に移行し、各種処理を繰り返す。一方、全画像データに対する処理が完了していれば、処理を終了する。

以上のように、入力画像データに対して、Ｍ×Ｎ画素の部分領域ごとに特徴量が求められ、この特徴量に基づいて、画像欠陥を修正するための強調処理に使用する強調係数が設定されるので、入力画像データの特徴に応じた適切な画像欠陥の修正を行うことが可能となる。

以下、上記入力画像補正部１４の各部の詳細について説明する。

まず、画像特徴量算出部２２の詳細について、図４および図５を参照しながら以下に説明する。なお、ここでは、Ｍ×Ｎ画素の領域からなるブロックとして、３×３画素の領域から特徴量を算出する例について説明する。ここでは、上記ブロック内の繁雑度と、ブロック内の濃度とを画像特徴量として説明する。

図４は、画像特徴量算出部２２の概要を示すブロック図であり、図５は、画像特徴量算出部２２における画像特徴量算出処理の流れを示すフローチャートである。

上記画像特徴量算出部２２は、図４に示すように、総和算出部３１、演算部３２、繁雑度算出部３３、最小値算出部３４、選択部（ＳＥＬ）３５、最大繁雑度選択部３６を含んだ構成となっている。ここで、総和算出部３１、演算部３２、繁雑度算出部３３は、入力画像データの色チャンネルごと（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分）に設けられている。

上記総和算出部３１は、入力画像データの色チャンネル（ＲＩＮ，ＧＩＮ，ＢＩＮ）毎に、１ブロック（９画素）の画素値の総和（ＳＵＭＲ，ＳＵＭＧ，ＳＵＭＢ）を算出し、後段の繁雑度算出部３３と最小値算出部３４とに出力するようになっている。

上記演算部３２は、入力画像データの色チャンネル（ＲＩＮ，ＧＩＮ，ＢＩＮ）毎に、１ブロック（９画素）の画素値を２値化し、後段の繁雑度算出部３３に出力するようになっている。

上記繁雑度算出部３３は、総和算出部３１からの１ブロック（９画素）の画素値の総和（ＳＵＭＲ，ＳＵＭＧ，ＳＵＭＢ）と、演算部３２からの１ブロック（９画素）の画素値を２値化したデータとに基づいて、色チャンネルごとの繁雑度（ＲＶ，ＧＶ，ＢＶ）を算出し、後段の選択部３５と最大繁雑度選択部３６に出力するようになっている。

上記最小値算出部３４は、総和算出部３１で算出された色チャンネルごとの総和（ＳＵＭＲ，ＳＵＭＧ，ＳＵＭＢ）から最小値を算出し、後段の選択部３５に出力するようになっている。

上記選択部３５は、最小値算出部３４で算出された最小値に基づいて、繁雑度算出部３３で算出された色チャンネルごとの繁雑度（ＲＶ，ＧＶ，ＢＶ）から、最小濃度チャンネルの繁雑度ＭＩＮＳＶを選択するようになっている。

上記最大繁雑度選択部３６は、繁雑度算出部３３で算出された色チャンネルごとの繁雑度（ＲＶ，ＧＶ，ＢＶ）から、最大繁雑度ＣＲＮＴＶを選択するようになっている。

以上のことから、上記構成の画像特徴量算出部２２は、総和算出部３１で算出した画素値の総和（ＳＵＭＲ，ＳＵＭＧ，ＳＵＭＢ）と、選択部３５で選択した最小濃度チャンネルの繁雑度ＭＩＮＳＶと、最大繁雑度選択部３６で選択した最大繁雑度ＣＲＮＴＶとを図１に示すデータ０（特徴量データ）として出力していることになる。

ここで、ある注目画素近傍の３×３画素のブロックに対して画素値をＰ（Ｘ）とするとブロックの分散値：Ｖａｒｉａｎｃｅ（Ｘ）は、以下の式（１）で表すことができる。

上記の式（１）から、繁雑さを示す特徴量として、上記の分散値を用いてもよいし、上記分散値の分子のみの値や、求められた分散値を適切な数値で除算した値などを用いてもよい。また、分散値の代わりに１次微分値の絶対値の和などを用いることも可能である。

上記構成の画像特徴量算出部２２による画像特徴量算出処理の流れは、図５に示すフローチャートのようになる。なお、図５に示す処理は、図３に示すフローチャートのステップＳ１に対応するサブルーチンである。

まず、色成分毎にブロックの総和を算出する（ステップＳ１１）。ここでは、総和算出部３１によって、各色成分毎にブロック（３×３画素）の画素値の総和が算出される。

そして、色成分毎にブロックの分散値（繁雑度）を算出する（ステップＳ１２）。ここでは、繁雑度算出部３３によって、総和算出部３１で算出した総和と、演算部３２で演算した１ブロックの画素値を２値化したデータとから、各色成分毎にブロックの分散値（繁雑度）が算出される。

次に、ブロックの総和の最小値を算出する（ステップＳ１３）。ここでは、最小値算出部３４によって、総和算出部３１で算出したブロックの総和の最小値が算出される。

続いて、ブロックの総和が最小となる色成分の繁雑度ＭＩＮＳＶを求める（ステップＳ１４）。ここでは、選択部３５によって、繁雑度算出部３３からの各色チャンネル毎の繁雑度と、最小値算出部３４からのブロックの最小値とから、ブロックの総和が最小となる色成分（最小濃度チャンネル）の繁雑度ＭＩＮＳＶが選択される。

最後に、色成分毎に求められたブロックの分幸から最大値ＣＲＮＴＶを求める（ステップＳ１５）。ここでは、最大繁雑度選択部３６によって、繁雑度算出部３３からの色チャンネル毎の繁雑度から最大繁雑度ＣＲＮＴＶが選択される。

次に、画像特徴量保持手段としてのデータ保持部２３の詳細について、図６、図７および図８を参照しながら以下に説明する。

図６は、データ保持部２３の概要を示すブロック図であり、図７は、データ保持部２３におけるデータの保持状態を示す図であり、図８は、データ保持部２３におけるデータ保持処理の流れを示すフローチャートである。

上記データ保持部２３は、画像特徴量算出部２２からの出力を適宜再利用可能にするためのデータ保持手段であり、図６に示すように、メモリ制御部（切替制御部）４１と、処理回路４２と、２つのメモリＡ、Ｂとを含んだ構成となっている。

上記メモリ制御部４１は、２つのメモリＡ、Ｂに対してデータの書込／読出の切替制御を行う制御手段である。具体的には、メモリ制御部４１は、３ライン毎に２つのメモリＡ，Ｂの書き込みおよび読み出しを交替させて、画像特徴量算出部２２より入力された最大繁雑度ＣＲＮＴＶ信号を、３画素ごとにそのアドレスを一つ進めて更新するようになっている。

なお、メモリ制御部４１における３画素毎のカウントは、図示しないカウンタからのカウント数（ＣｏｕｎｔＸ，ＣｏｕｎｔＹ）を示す信号によって行われる。ここで、ＣｏｕｎｔＸは、原稿画像を読み出したときに主走査方向（Ｘ方向）の画素のカウント数を示し、ＣｏｕｎｔＹは、原稿画像を読み出したときに副走査方向（Ｙ方向）の画素のカウント数を示す。

上記処理回路４２は、メモリＡ，Ｂに保持されている値を、３ｘ３画素のブロックごとにアドレスを一つ進め、ブロック毎の特徴量（ＲＥＦＡ，ＲＥＦＢ，ＲＥＦＣ）として出力する。また、処理回路４２は、注目ブロック（注目画素を含む３ｘ３画素のブロック）、直前ブロックの特徴量（ＲＥＦＤ）をメモリＡ，Ｂに保持しておき、他の特徴量（ＲＥＦＡ，ＲＥＦＢ，ＲＥＦＣ）と同様に出力する。このため、処理回路４２には、特徴量ＲＥＦＤを遅延させるためのディレイ回路（図示せず）が設けられている。

ここで、上記メモリＡ，Ｂに保持されている特徴量（ＲＥＦＡ，ＲＥＦＢ，ＲＥＦＣ，ＲＥＦＤ）の位置関係は、図７に示すようになる。

上記構成のデータ保持部２３を備えることにより、特徴量の再計算を行う必要が無いので処理時間の短縮につながり、また、保持するべき特徴量は１ブロックごとになるので、必要となるメモリ量は少なくて済む。

上記構成のデータ保持部２３におけるデータ保持処理の流れについて、図８に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。

まず、ＣｏｕｎｔＹをリセットし（ステップＳ２１）、ラインデータを入力する（ステップＳ２２）。

次に、ＣｏｕｎｔＸをリセットすると共に、読み出しアドレスをリセットし（ステップＳ２３）、さらに、ＣｏｕｎｔＹをインクリメントする（ステップＳ２４）。

続いて、３ラインごとにメモリＡ，Ｂの読出し／書込みを切り替える（ステップＳ２５）。具体的には、ＣｏｕｎｔＹが３毎、例えば３で除算した結果が０の時、メモリＡとメモリＢの機能（読み出し／書き込み）を切り替える。

次に、１画素毎にＣＲＮＴＶを読み出す（ステップＳ２６）。このとき、ＣＲＮＴＶを１画素ごとに読み出してＣｏｕｎｔＸをインクリメントしていく。

そして、３画素毎に値を書込み、アドレスをインクリメントする（ステップＳ２７）。ここでは、３毎、例えば３で除算した結果が０の時、書き込み用のメモリに値を書き込み、アクセス用のアドレスをインクリメントする。

その後、特徴量（ＲＥＦＡ，ＲＥＦＢ，ＲＥＦＣ）を読出し、および、遅延させた特徴量ＲＥＦＤを出力する（ステップＳ２８）。具体的には、読み出し用のメモリから、アドレスに従い、特徴量（ＲＥＦＡ，ＲＥＦＢ，ＲＥＦＣ）を、ディレイ回路から特徴量ＲＥＦＤを出力する。

続いて、１ライン分完了したか否かが判定される（ステップＳ２９）。ここで、１ライン分完了していれば、ステップＳ３０に移行し、１ライン分完了していなければ、ステップＳ２７に移行する。

さらに、ステップＳ３０において、全データ完了したか否かが判定される。ここで、全データ完了していれば、処理は終了し、全データ完了していなければ、ステップＳ２３に移行し、再びデータ保持処理が実行される。

以上のような構成または方法を用いることによって、算出された特徴量を保持しつつ、その為のメモリあるいはバッファの増大を抑えることで、演算速度の向上と回路規模の縮小を図りつつ、より精度の高い領域判定処理のための前処理を実現することができる。本処理例では各ブロックの最大繁雑度を保持することでより広域な領域の繁雑度を示す特徴量を判定することで精度の向上を図っている。

続いて、処理閾値評価部２４の詳細について図９、図１０、図１１を参照しながら以下に説明する。

図９は、処理閾値評価部２４の概要を示すブロック図であり、図１０は、処理閾値評価処理の流れを示すフローチャートであり、図１１は、閾値の選択例を示す図である。

上記処理閾値評価部２４は、注目画素領域が繁雑であるか平坦であるか、あるいは暗部であるか明部であるかを判定し、この結果に応じて、強調処理部２６で処理内容を変更するか否かを判定する閾値を出力するものであり、図９に示すように、明暗領域判定部５１と、繁雑度判定部５２と、広域繁雑度判定部５３と、処理切替え閾値判定部５４とを含んだ構成となっている。

上記明暗領域判定部５１は、上述した画像特徴量算出部２２からの色チャンネル（ＲＩＮ，ＧＩＮ，ＢＩＮ）毎の、１ブロックの総和（ＳＵＭＲ，ＳＵＭＧ，ＳＵＭＢ）と、暗領域判定用閾値ＭＳＵＭおよび明領域判定用閾値ＬＵＭＴＨを比較して、それぞれ暗領域判定結果、明領域判定結果を出力する。この判定結果は、後段の繁雑度判定部５２および広域繁雑度判定部５３に送られる。

なお、上記暗領域判定用閾値ＭＳＵＭおよび明領域判定用閾値ＬＵＭＴＨは、図示しないメモリに格納され必要に応じて読み出されるものとする。

上記の比較の手法は、上記総和と暗領域判定用閾値ＭＳＵＭまたは明領域判定用閾値ＬＵＭＴＨを直接比較してもよいし、以下に示す関数との比較でも良い。

例えば、暗部判定として、ＳＵＭＲ＋ＳＵＭＧ＋ＳＵＭＢ＜ＭＳＵＭや、明部判定として、ＳＵＭＲ＞ＬＵＭＴＨ∩ＳＵＭＧ＞ＬＵＭＴＨ∩ＳＵＭＢ＞ＬＵＭＴＨなどの比較式を用いることが可能である。

上記繁雑度判定部５２は、上述の画像特徴量算出部２２からの繁雑度ＭＩＮＳＶと、繁雑度判定用閾値との値を比較して繁雑度判定を行う。この際に判定用閾値は、前記暗領域判定結果および明領域判定結果を用いて切り替えるものとする。例えば判定用閾値としてＶＴＨ０およびＶＴＨ１が与えられるものとして、ＶＴＨ０＞ＶＴＨ１であるとき、注目ブロックが明部または暗部と判定されている場合は、ＶＴＨ０を用い、そうでない場合はＶＴＨ１を用いる。この切り替えにより、原稿の部分領域の濃度によって、繁雑度の判定レベルが切り替わり、例えば撮像素子（ＣＣＤ）による暗部電流ノイズと網点との誤検知を減少させることができる。

本例では２つの閾値を与えているが、１つの基準閾値に対して、予め定められる係数を掛ける、あるいはビットシフトをするなどの演算を行い、閾値を変更してもよい。この繁雑度判定結果出力をＨＴＢとする。本例において はフラグ的に判定式が成立時：１、そうでない時：０ としている。

なお、上記の判定用閾値としてＶＴＨ０およびＶＴＨ１は、図示しないメモリに格納され必要に応じて読み出されるものとする。

上記広域繁雑度判定部５３は、上述した画像特徴量算出部２２からの最大繁雑度ＣＲＮＴＶ信号と、上述したデータ保持部２３に保持されているところの、注目ブロックの周辺に存在する周辺ブロックの特徴量（ＲＥＦＡ，ＲＥＦＢ，ＲＥＦＣ，ＲＥＦＤ）の各値とを用いた式と、広域繁雑度判定用閾値との値を比較して注目画素に対する繁雑度判定を行う。この場合も繁雑度判定部５２と同様に上記明暗領域判定部５１における暗領域判定結果および明領域判定結果を用いて判定用閾値を、与えられた閾値ＶＶＴＨ０，ＶＶＴＨ１より選択する。ここでも同様に１つの閾値を設定しておき上記と同様に演算により切り替えてもよい。

ここで、上記の最大繁雑度ＣＲＮＴＶ信号と、特徴量（ＲＥＦＡ，ＲＥＦＢ，ＲＥＦＣ，ＲＥＦＤ）の各値とを用いた式とは、単純に平均した値や重み付け平均、例えば以下に示す式（２）で示される値であってもよい。

また、広域繁雑度判定部５３では、ＶＶＦＬＴＨ＜＜ＶＶＴＨ０，ＶＶＴＨ１なる閾値ＶＶＦＬＴＨを用いて比較をして積極的に、注目画素に対する平坦部の判定も行うものとする。比較的広域な特徴量を扱っているため、平坦な領域中の微小な繁雑領域、たとえば、紙面上の小さな埃などの誤検知を減少させることができるためである。平坦部判定結果出力をＨＴＣ、広域繁雑度判定結果出力を判定結果ＨＴＡとする。ＨＴＡ，ＨＴＣはフラグ的に判定式成立時：１、そうでない時：０としている。

なお、上記の閾値としてＶＶＦＬＴＨ、ＶＶＴＨ０、ＶＶＴＨ１は、図示しないメモリに格納され必要に応じて読み出されるものとする。

上記処理切替え閾値判定部５４は、上記繁雑度判定部５２からの判定結果ＨＴＢと、上記広域繁雑度判定部５３からの判定結果ＨＴＡ，ＨＴＣを基に、与えられた複数の閾値ＰＴＨ０〜ＰＴＨ３の中から１つを選択して、処理切替閾値Ｐｔｈとして出力する。ここで、ＰＴＨ０〜ＰＴＨ３がＰＴＨ０≧ＰＴＨ１≧ＰＴＨ２≧ＰＴＨ３なる値のとき、ＨＴＡ，ＨＴＢ，ＨＴＣの各判定値による、与えられた閾値の選択例を図１１に示す（「ｄｏｎ'ｔ ｃａｒｅ」は、１または０の何れでも良いことの意である）。このように設定することで、比較的広範囲の特徴量を用いて後段の処理における強調処理部２６での効果の切替え閾値を調整できるため、保持するべき網点および文字のパターンを損なうことなく、撮像素子に起因する雑音を効率よく軽減させるといったような所望の処理を精度よく実行することができる。

なお、上記の閾値としてＰＴＨ０、ＰＴＨ１、ＰＴＨ２、ＰＴＨ３は、図示しないメモリに格納され必要に応じて読み出されるものとする。

上記構成の処理閾値評価部２４における処理閾値評価処理の流れを、図１０に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。この処理閾値評価処理は、図３に示すステップＳ２に対応するサブルーチンである。

先ず、判定用の閾値および初期値設定を行う（ステップＳ５１）。具体的には、明暗領域判定部５１、繁雑度判定部５２、広域繁雑度判定部５３に判定用の閾値および初期値を与える。ここで与えられる閾値は、あらかじめ設定されたものがＲＯＭ等に保持されていて、この値が読み出されセットされる。

続いて、特徴量読み込みを行い（ステップＳ５２）、周辺ブロックの特徴量加算を行う（ステップＳ５３）。具体的には、データ保持部２３に保持された特徴量（ＲＥＦＡ，ＲＥＦＢ，ＲＥＦＣ，ＲＥＦＤ）が広域繁雑度判定部５３に読み込まれ、この広域繁雑度判定部５３の内部において特徴量が加算される。

次に、明領域、あるいは、暗領域判定を行い、繁雑度の判定閾値の設定を行う（ステップＳ５３）。具体的には、明暗領域判定部５１において得られた判定結果が繁雑度の判定閾値として設定される。

次いで、繁雑度判定（ステップＳ５５）、広域繁雑度判定（ステップＳ５６）、平坦領域判定（ステップＳ５７）を行う。具体的には、繁雑度判定部５２において繁雑度の判定結果ＨＴＢを得て、広域繁雑度判定部５３において広域繁雑度の判定結果ＨＴＡと平坦領域の判定結果ＨＴＣとを得る。

最後に、各結果に応じた、処理切替え閾値選択を行う（ステップＳ５８）。具体的には、処理切替え閾値判定部５４において、ステップＳ５５で得られた判定結果ＨＴＢ、ステップＳ５６で得られた判定結果ＨＴＡ、ステップＳ５７で得られた判定結果ＨＴＣから、適切な閾値Ｐｔｈが選択される。

なお、上記構成の処理閾値評価部２４からは、判定結果ＨＴＡ，ＨＴＢ，ＨＴＣが内部の処理切替え閾値判定部５４の他に、強調係数評価部２５にも出力される。

続いて、強調係数評価部２５の詳細について、図１２、図１３、図１４（ａ）（ｂ）を参照しながら以下に説明する。

図１２は、強調係数評価部２５の概要を示すブロック図であり、図１３は、強調係数評価部２５における強調係数評価処理の流れを示すフローチャートであり、図１４（ａ）（ｂ）は、繁雑度と強調係数との関係を示すグラフである。

上記強調係数評価部２５は、図１２に示すように、繁雑度評価部６１と強調係数演算部６２とを含む構成である。

上記繁雑度評価部６１は、処理閾値評価部２４からの判定結果ＨＴＡ，ＨＴＢ，ＨＴＣから、繁雑度の判定を行う。ここでは、判定結果に含まれる判定値は、０または１なので、簡易に繁雑度の評価が可能である。例えば、前出の例に従って判定方法の例を挙げると、論理演算式（ＨＴＡ∪ＨＴＢ）∩ＨＴＣなどが挙げられる。例えば、ＨＴＡ＝１、ＨＴＢ＝０、ＨＴＣ＝１のとき、上記判定例では結果が１となり繁雑という判定とする。この判定結果を後段の強調係数演算部６２に出力する。

上記強調係数演算部６２は、画像特徴量算出部２２からの繁雑度ＭＩＮＳＶと、繁雑度評価部６１からの判定結果とに基づいて、強調係数ＢＳＴを算出する。

具体的には、繁雑度評価部６１において、繁雑であると判定されれば、図１４（ａ）（ｂ）に示すような繁雑度に対して減少関数となるような演算にて強調係数ＢＳＴを算出する。強調係数ＢＳＴは、前出のＭＩＮＶＳを用いて、初期値ＢＳＴ１が与えられた場合、例えば、ＢＳＴ＝ＢＳＴ０−ＭＩＮＳＶなどと設定すればよい。この場合、図１４（ａ）のような特性になる。ここで、画像のある着目領域は、通常、ある程度繁雑であるから はゼロではないので、この他に、予め定められる係数をＭＩＮＶＳで除算する項を初期値に加える方法(図１４（ｂ）)や、より複雑な関数を用いてもよい。

また、繁雑度評価部６１における判定の結果、繁雑でない場合は、予め定められる初期値ＢＳＴ０をそのまま強調係数ＢＳＴとして出力する。ここで、ＢＳＴ０＝ＢＳＴ１でも構わないし、例えば、ＢＳＴ０＝０．７×ＢＳＴ１などの演算式で求めてもよい。

この様に、強調係数ＢＳＴを設定することで、比較的繁雑な領域におけるわずかな繁雑度の差異、つまり一様な網点領域においては、撮像素子による画質欠陥に起因する差異であるが、後段の強調処理部２６において強調処理を施すことにより、この欠陥を補正可能となる。

上記構成の強調係数評価部２５における強調係数評価処理の流れを、図１３に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。この処理閾値処理は、図３に示すステップＳ３に対応するサブルーチンである。

まず、繁雑度評価を行う（ステップＳ６１）。具体的には、繁雑度評価部６１が、処理閾値評価部２４からの繁雑度の判定結果に基づいて繁雑度の評価を行う。

次いで、評価の結果、繁雑であるか否かを判断する（ステップＳ６２）。ここで、繁雑であると判断されれば、ステップＳ６３に移行して、強調係数演算部６２において強調係数を補正する。一方、繁雑でないと判断されれば、ステップ６４に移行して、強調係数として固定値を選択する。

最後に、ステップＳ６３またはＳ６４において補正あるいは選択された強調係数を出力する（ステップＳ６５）。

最後に、強調処理部２６の詳細について図１５、図１６、図１７を参照しながら以下に説明する。

図１５は、強調処理部２６の概要を示すブロック図であり、図１６は、強調処理部２６における強調処理の流れを示すフローチャートであり、図１７（ａ）〜（ｃ）は各画素における濃度値のバラツキ度合いを示す図である。

上記強調正処理部２６は、強調係数評価部２５によって得られた注目画素に対する強調係数ＢＳＴ、および処理閾値評価部２４によって得られた処理切替え閾値Ｐｔｈを用いて、注目画素に処理を施していく処理部であって、図１５に示すように、演算部７１と、切替部７２と、加算器７３とを含む構成である。これら、演算部７１、切替部７２、加算器７３は、それぞれ色チャンネルごとに設けられているので、色チャンネルごとに画像データが入力される。

上記演算部７１は、色成分毎に設定可能な重み係数ＫＡ，ＫＢ，ＫＣを与えて、注目画素とその周辺画素との重みつき加算処理（重み付き平均値）を行い、重みつき加算処理の結果と注目画素との差分を取る。この差分値を後段の切替部７２、加算器７３に送る。

上記切替部７２は、演算部７１からの差分値の絶対値と前出の閾値Ｐｔｈを比較し、差分値の絶対値が閾値Ｐｔｈより大きい場合は、差分値に強調係数ＢＳＴを掛け、そうでない場合は、差分を零とする。この切替部７２の差分演算結果は、後段の加算器７３に出力される。

上記加算器７３は、演算部７１からの重みつき加算結果と、切替部７２からの差分演算結果を加算し、色チャンネルごとに結果出力（ＲＯＵＴ，ＧＯＵＴ，ＢＯＵＴ）する。

上述した処理閾値評価部２４において各領域に適切となるよう定められたＰｔｈをもとに強調処理の切り替えを行うことで、撮像素子の特に雑音成分を軽減し、また、強調処理において上述の強調係数ＢＴＳをもって強調処理することにより、図１７（ａ）に示すような撮像素子の周期的な配列に起因する画質欠陥（濃度値のバラツキ）を、図１７（ｃ）に示すように、網点領域の特徴量を損なうことなく改善することが可能となる。

上記の構成の入力画像補正部１４における入力画像処理の具体例について、図１８〜図２２を参照しながら以下に説明する。

図１８は、入力画像データの値を示す図であり、図１９は、処理に使用される各パラメータの初期値を示す図であり、図２０は、入力画像データに対する処理途中の画像データの値を示す図であり、図２１は、画像補正処理をした結果の値を示す図であり、図２２は、画像データの値と相対空間座標との関係を示すグラフである。

まず、図１８では、表の各区切りごとに上から（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の各信号値を示している。例として、斜線部分の画素の濃度値を計算する。各色チャンネルの３×３画素のブロックの総和（ＳＵＭＲ，ＳＵＭＧ，ＳＵＭＢ）を求めると以下のようになる。

ただし、Ｒ（ｉ）はブロック内各画素の画像データ値であるからＳＵＭＲ＝１６１６、同様にＳＵＭＧ＝１８８１，ＳＵＭＢ＝１６８２である。

また、繁雑度は、以下の分散式の分子部分を演算し、高速化およびメモリ削減のため、７ｂｉｔ右シフトする。この分散式は、前述の式（１）と同じものである。

以上の計算を行うと、各色チャンネルに対してそれぞれ繁雑度（Ｒｖ，Ｇｖ，Ｂｖ）と表すと各値は（８４、２７、５９）となる。従って、前出の最小濃度チャンネルの繁雑度ＭＩＮＳＶ、最大繁雑度ＣＲＮＴＶは共に、８４となる。

次に、図１９は、各処理に使用する初期値を示している。

上記各色チャンネルのブロックの総和、最小濃度チャンネルの繁雑度および最大繁雑度を基に、前出の各評価・判定を行う。

ここで、暗部判定式としてＳＵＭＲ＜ＭＳＵＭ∩ＳＵＭＧ＜ＭＳＵＭ∩ＳＵＭＢ＜ＭＳＵＭを用いる。この判定式において、左辺の結果がＳＵＭＲ＝１６１６、ＳＵＭＧ＝１８８１、ＳＵＭＢ＝１６８２であり、ＭＳＵＭ＝７５０であるので、この判定式に合致しない。

また、明部判定式として、ＳＵＭＲ＋ＳＵＭＧ＋ＳＵＭＢ＞ＬＵＭＴＨを用いる。この判定式において、左辺＝５１７９、ＬＵＭＴＨ＝５４００であり、やはりこの判定式にも合致しない。

従って、繁雑度判定部５２においては、ＭＩＮＳＶ（８４）とＶＴＨ１（１８０）との比較となり、ＭＩＮＳＶ＜ＶＴＨ１であるから、前記判定フラグ ＝０である。

図２０は、図１８で与えられている画像データ値（濃度）に対する計算結果で、各画素ごとに上からＣＲＮＴＶ，ＭＩＮＳＶ，ＰＴＨ，ＢＳＴの結果である。ＰＴＨ，ＢＳＴの計算方法は後述する。計算に当たって、図の端部の画素については、図には示していないが端部の画素の外側に位置する画素の値を用いている。

この図より前記データ保持部２３に保持されている周辺特徴量を用いて、（ＲＥＦＡ，ＲＥＦＢ，ＲＥＦＣ，ＲＥＦＤ）＝（２５３，１８２，２５５，２３１）となる。

これにより、広域繁雑度判定部５３における広域繁雑度判定は、これらの和ＶＶを用いるとするとＶＶ＝１００５となる。各判定式（閾値ＶＶＦＬＴＨおよび ＶＶＴＨ０，ＶＶＴＨ１との比較）の結果、前記判定フラグ（ＨＴＡ，ＨＴＣ）は、それぞれ（１，０）となる。従って、選択閾値Ｐｔｈは、図１１および図１９より、Ｐｔｈ＝ＰＴＨ３＝３となる。

また、強調係数ＢＴＳは、ＢＳＴ＝ＢＳＴ１＋６−ＭＩＮＳＶ＞＞２（＞＞２：ビット右シフトの意味。ＭＮＩＳＶの値を２ビット右シフトする。）なる式で求めるものとする。ただし、１２８のとき強調度１とし、上限値:１６０・下限値:１２８の丸め処理をおこなう。この結果、ＢＳＴ＝１４９となる。強調処理部２６において、重みつき積和演算部（演算部７１）では、注目画素Ｃｉｊに対しての演算値Ｃ’ｉｊは、以下の関係式（４）で求める。

具体的には、演算値Ｃ’ｉｊは、上記関係式（４）の整数部で求めるものとすると、Ｒ成分については、Ｃ’ｉｊ ＝（１６４＋１７３＋１８９＋１６０＋１８７）×８／６４＋（１９７＋１８８＋１８２＋１７６）×６／６４＝１７８となる。このときの差分値は−１４であり、この絶対値はＰｔｈより大であるから、出力値（整数部）は、
重みつき加算結果＋（差分値×強調係数 ／１２８）
＝１７８＋（−１４＊１４９／１２８）＝１６１
となる。上記式の分母１２８が強調度１に正規化するためのものである。

同様にして求めた結果を図２１に挙げる。

また、図２２に注目画素と同じ行の値のグラフを挙げる。このグラフにおいて、縦軸が画像データの値、横軸が相対空間座標で、実線が処理前、破線が処理後である。このグラフから、撮像素子により低下したレベルが周辺と同レベルの方向に補正されていることがわかる。

以上のように、上記構成の入力画像補正部１４によれば、任意の画素数で構成されるブロック単位で特徴量を算出し、補正処理を行うようになっているので、カラー画像入力装置１を構成する撮像素子による画質劣化が生じたりしても、原稿が元来持っている特徴を損なわせることなく適切に入力画像の補正を行うことができる。

これにより、図２に示す入力画像補正部１４の後段の領域分離処理部１５における領域分離を適切に行うことが可能となるので、最終的にカラー画像出力装置３からは、原稿画像により忠実な画像が出力されることになる。

このように、本願発明の入力画像補正装置（入力画像補正部１４）は、網点と判断されるべき領域を的確に判断し、その濃淡を原稿に忠実に調整することができるので、例えば、画像入力装置として画像情報が光センサ（ＣＣＤやＣ−ＭＯＳセンサ）によって電気信号に変換される場合に好適である。つまり、このような光センサでは各センサ部が規則的に配列されており、この規則性と原稿上の網点の周期性の干渉によって、網点領域の一部に原稿には無い輝度の変化が生じる。そして、この様な輝度の変化は画質欠陥として認識される。そして、このような画質欠陥は、入力画像データを複数の画素からなるブロック毎に算出した画像特徴量から容易に判定することが可能となるので、上記構成の入力画像補正部１４を用いることは非常に有効である。

従って、本発明は、画像入力装置より入力される画像データの入力時に生じる画質欠陥を補正する入力画像補正装置に好適である。

以上では、本発明の一実施例としてデジタルカラー画像形成装置を用いて説明したが、本発明はコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、入力画像補正処理を記録するものとすることもできる。

この結果、入力画像補正処理を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。

なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。

いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、あるいは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。

ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスクやCD−ROM／MO／MD／DVD等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。

また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。

また、記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであっても良い。

上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置やコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法（入力画像補正処理方法）が実行される。

コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのモデムなどが備えられる。

本画像処理方法をこのコンピュータシステムで実行する場合、閾値・初期値等の設定値を任意に変更するように、すなわち、画像表示装置に示される結果に応じて改めて設定し直すなどユーザの好みに応じた処理ができるように初期値たしきい値を変更できるようにしても良い。閾値の変更を行うには、キーボードやマウスを用いて直接数値を入力したり、閾値を表すシンボルをドラッグすることにより設定される。

本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明は、入力画像データの入力時に発生する画質欠陥を補正し、原稿が元来有している特徴を損なわないようにするものなので、画像入力を行う装置、例えばカラー画像複写機、ＦＡＸ、スキャナ、カラー複合機などに用いることができる。

本発明に係る画像処理装置に備えられた入力画像補正部の概略構成を示すブロック図である。 図１に示す入力画像補正部を含んだ画像処理装置を備えたデジタルカラー画像形成装置の概略構成を示すブロック図である。 図１に示す入力画像補正部における入力画像補正処理の流れを示すフローチャートである。 図１に示す入力画像補正部を構成する画像特徴量算出部の概要を示すブロック図である。 図４に示す画像特徴量算出部における画像特徴量算出処理の流れを示すフローチャートである。 図１に示す入力画像補正部を構成するデータ保持部の概要を示すブロック図である。 図１に示す入力画像補正部を構成するデータ保持部におけるデータの保持状態を示す図である。 図６に示すデータ保持部におけるデータ保持処理の流れを示すフローチャートである。 図１に示す入力画像補正部を構成する処理閾値評価部の概要を示すブロック図である。 図９に示す処理閾値評価部における処理閾値評価処理の流れを示すフローチャートである。 図９に示す処理閾値評価部で使用する閾値の選択例を示す図である。 図１に示す入力画像補正部を構成する強調係数評価部の概要を示すブロック図である。 図１２に示す強調係数評価部における強調係数評価処理の流れを示すフローチャートである。 （ａ）（ｂ）は、繁雑度と強調係数との関係を示すグラフである。 図１に示す入力画像補正部を構成する補正処理部の概要を示すブロック図である。 図１５に示す補正処理部における補正処理の流れを示すフローチャートである。 （ａ）〜（ｃ）は網点領域における濃度値のバラツキ度合いを示す図である。 入力画像データの値を示す図である。 処理に使用される各パラメータの初期値を示す図である。 入力画像データに対する処理途中の画像データの値を示す図である。 画像補正処理をした結果の値を示す図である。 画像データの値と相対空間座標との関係を示すグラフである。

符号の説明

１ カラー画像入力装置（画像入力装置）
２ カラー画像処理装置（画像処理装置）
３ カラー画像出力装置（画像出力装置）
４ 操作パネル
１１ Ａ／Ｄ変換部
１２ シェーディング補正部
１３ 入力階調補正部
１４ 入力画像補正部（入力画像補正装置）
１５ 領域分離処理部
１６ 空間フィルタ処理部
１７ 下色除去／色補正部
１８ 黒生成部
１９ 出力階調補正部
２０ 階調再現処理部
２１ ＦＩＦＯメモリ
２２ 画像特徴量算出部
２３ データ保持部
２４ 処理閾値評価部（処理閾値設定部）
２５ 強調係数評価部（強調係数設定部）
２６ 強調処理部
３１ 総和算出部
３２ 演算部
３３ 繁雑度算出部
３４ 最小値算出部
３５ 選択部
３６ 最大繁雑度選択部
４１ メモリ制御部（切替制御部）
４２ 処理回路
５１ 明暗領域判定部
５２ 繁雑度判定部
５３ 広域繁雑度判定部
５４ 閾値判定部
６１ 繁雑度評価部
６２ 強調係数演算部
ＢＳＴ 強調係数
ＣＲＮＴＶ 最大繁雑度
ＨＴＡ 広域繁雑度判定結果
ＨＴＢ 繁雑度判定結果
ＨＴＣ 平坦部判定結果
ＭＩＮＳＶ 繁雑度
Ｐｔｈ 閾値

Claims (11)

1. 入力された画像データのＭ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に、該ブロックの画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、
   上記ブロック内の画素に対して強調処理を施して画質欠陥を補正する補正処理部とを備え、
   上記補正処理部は、上記画像特徴量算出部によって算出された画像特徴量に基づいて強調処理の強弱の度合いを調整することを特徴とする入力画像補正装置。
2. 上記補正処理部は、
   上記画像特徴量算出部により算出された画像特徴量に基づいて、強調処理を行う際の処理内容を切り替えるものであり、
   上記画像特徴量算出部により算出された画像特徴量に基づいて、強調処理を行う際の処理内容を切り替えるための処理切替え閾値を設定する処理閾値設定部と、
   上記画像特徴量算出部により算出された画像特徴量に基づいて、強調処理の強弱の度合いを示す強調係数を設定する強調係数設定部と、
   上記処理閾値設定部によって設定された処理切替え閾値と、上記強調係数設定部によって設定された強調係数とに基づいて、ブロック内の画素に対して強調処理を施す強調処理部とを備えていることを特徴とする請求項１に記載の入力画像補正装置。
3. 上記画像特徴量算出部により算出される画像特徴量は、複数種類の特徴量からなり、
   上記補正処理部は、
   上記複数種類の特徴量のうち、少なくとも１種類の特徴量を保持するデータ保持部を備え、
   上記処理閾値設定部および上記強調係数設定部は、上記データ保持部に保持された特徴量を用いて処理切替え閾値および強調係数を設定すること特徴とする請求項２に記載の入力画像補正装置。
4. 上記データ保持部は、
   複数の特徴量のうち少なくとも１つの特徴量を、少なくとも１／Ｍライン分保持する２つのバッファと、
   Ｍ×Ｎ画素よりなるブロック毎に、一方のバッファを書き込み用、他方のバッファを読み出し用とし切り替える切替制御部とを備えていることを特徴とする請求項３に記載の入力画像補正装置。
5. 上記画像特徴量算出部によって算出される画像特徴量は、Ｍ×Ｎ画素からなるブロック内の繁雑度および濃度であり、
   上記処理閾値設定部は、上記繁雑度と濃度とに基づいて処理切替え閾値を設定し、
   上記強調係数設定部は、上記繁雑度に基づいて強調係数を設定することを特徴とする請求項２に記載の入力画像補正装置。
6. 上記強調処理部は、
   注目画素とその周辺画素との重み付き平均を行い、得られた重み付き平均値と注目画素の画素値との差分値を求める演算部と、
   上記演算部で求めた差分値と、上記処理閾値設定部によって設定された処理切替え閾値とを比較して、ブロック内の画素に対する強調処理の内容を切り替える切替部と、
   上記切替部による切り替え結果に基づいて、上記演算部で得られた重み付き平均値と上記差分値とを加算する加算部とを備えていること特徴とする請求項２に記載の入力画像補正装置。
7. 画像入力装置より入力される画像データの入力時に生じる画質欠陥を補正する入力画像補正部と、
   上記入力画像補正装置によって画質欠陥が補正された画像データに対して、少なくとも網点を含む複数の領域を分離する領域分離処理部とを少なくとも備えた画像処理装置であって、
   上記入力画像補正部として、請求項１〜６の何れか１項に記載の入力画像補正装置が用いられることを特徴とする画像処理装置。
8. 画像処理すべき画像の画像情報を入力する画像入力装置と、
   上記画像入力装置からの画像情報に対して画像処理を行う、請求項７に記載の画像処理装置と、
   上記画像処理装置によって画像処理された画像を出力する画像出力装置とを備えることを特徴とする画像形成装置。
9. 入力された画像データのＭ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に、該ブロックの画像特徴量を算出する工程と、
   上記ブロック内の画素に対して強調処理をする際に、上記工程によって得られた画像特徴量に基づいて、強調処理の強弱の度合いを調整して画質欠陥を補正する工程と含むことを特徴とする入力画像補正方法。
10. 入力された画像データのＭ×Ｎ（Ｍ，ＮはＭ＝Ｎ＝１以外の任意の正の整数）画素からなるブロック毎に、該ブロックの画像特徴量を算出する手順と、
    上記ブロック内の画素に対して強調処理をする際に、上記工程によって得られた画像特徴量に基づいて、強調処理の強弱の度合いを調整して画質欠陥を補正する手順とをコンピュータに実行させる入力画像補正プログラム。
11. 請求項１０に記載の入力画像補正プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

Images