JP2007053439A - 孤立点判定装置、画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、孤立点判定方法、孤立点判定プログラム、画像処理プログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても適切に孤立点を判定できる孤立点判定装置を提供する。
【解決手段】 孤立点判定処理部（孤立点判定装置）１０は、注目画素を含む主走査方向ラインにおける各画素の輝度値の平均値をライン特徴量として算出する特徴量算出部１１と、特徴量算出部１１によって算出されたライン特徴量に基づいて閾値を算出する閾値算出部１２と、閾値算出部１２によって算出された閾値に基づいて、注目画素が孤立点であるか否かを判定する判定部１３とを備えている。このように、孤立点の判定に用いる閾値をライン特徴量に基づいて動的に設定することによって、ハーフトーン手法に用いられているドットを孤立点として誤判定するのを防止する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、入力された画像にノイズとして含まれ得る孤立点の判定を行うための孤立点判定装置及び孤立点判定方法、また、孤立点を補正するための画像処理装置、さらには、上記画像処理装置を備えた画像読取装置及び画像形成装置に関するものである。

スキャナなどによって読み取られた画像には度々孤立点が含まれる。この孤立点は、原稿を読み取る際に、原稿に塵などが付着していたことなどに起因して生じるノイズである。孤立点は画像の美観を損ねるため、これを適宜補正するための様々な方法が考え出されている。また、孤立点を補正する方法としては、単純に孤立点を除去するものや、孤立点を除去するとともに除去した画素を周辺の画素情報を使って補間するものなど、様々な方法が存在する。

従来の技術として、例えば特許文献１には、画像を所定面積の単位領域に分割し、各単位領域に含まれる黒ドットをカウントし、これを閾値と比べることによって単位領域に含まれる黒ドットが孤立点であるか否かを判定する方法が記載されている。孤立点を含む単位領域では黒ドットの数が少ないのに対して、文字などを含む単位領域では黒ドットの数が多いと考えられるため、黒ドットの数が閾値よりも少ない単位領域に含まれる黒ドットは、孤立点として判定することができるというものである。

しかしながら、特許文献１に記載された方法には、低濃度網点ドットを含む画像を用いる場合に網点ドットを孤立点として除去してしまうという問題があった。これに対して特許文献２では、ノイズ孤立点と低濃度網点ドットとの周辺領域の特徴量の違いに着目した画像処理法方が記載されている。

通常、網点画像では網点ドットが周期的に配置されるため、網点ドットの近傍に他の網点ドットが配置されることになる。従って、網点ドットには、白画素が多く連続して隣接することはない。一方、ノイズ孤立点には、多くの白画素が連続して隣接すると考えられる。そこで、孤立点と判定された画素が網点ドットであるかノイズ孤立点であるかを、隣接する白画素の連続数に基づいて判別し、ノイズ孤立点である場合にのみ補正を行う画像処理装置が特許文献２に記載されている。
特開昭６３−８６６７３号公報（昭和６３年(1988)４月１８日公開） 特許第３４８０８８７号公報（平成１０年(1998)８月２５日公開） 特開平１１−１０３３９２号公報（平成１１年(1999)４月１３日公開）

しかしながら、特許文献２に記載された方法は、網点画像に対しては有効であるものの、網点以外のハーフトーン手法を用いた画像に対しては、やはり必要なドットを孤立点として誤判定してしまうという問題を抱えている。

昨今では、インクジェット方式のプリンタなどによる出力画像のみならず、印刷物においても、従来の網点方式に代えて誤差拡散法やＦＭスクリーン法といった新しいハーフトーン手法が用いられている。これらの新しいハーフトーン手法では、網点の場合と異なり周期的にドットが配置されるとは限らない。すなわち、上記の新しいハーフトーン手法を利用した画像では、非周期的にドットが配置されるため、必要なドットに多くの白画素が連続して隣接する場合もある。このため、特許文献２に記載された方法は、各種ハーフトーン手法で必要なドットを孤立点として誤判定してしまうことがあった。

本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても適切に孤立点を判定できる孤立点判定装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明に係る孤立点判定装置は、入力された画像に含まれる注目画素が孤立点であるか否かを判定する孤立点判定装置であって、注目画素を含む所定の部分領域の画素値の特徴量を算出する特徴量算出手段と、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて閾値を算出する閾値算出手段と、上記閾値算出手段によって算出された閾値に基づいて、上記注目画素が孤立点であるか否かを判定する判定手段とを備えていることを特徴とする。

上記構成によれば、注目画素を含む所定の部分領域における画素値の特徴量が、特徴量算出手段によって算出される。この特徴量とは、注目画素を含む部分領域が、例えば余白又は行間に位置するのか、あるいは文字又はハーフトーン画像やベタ画像を含む絵の領域に位置するのかなどの領域特性を示す指標となる量である。そして、上記構成によれば、閾値算出手段によって、孤立点を判定するために用いる閾値が上記の特徴量に基づいて算出される。すなわち、閾値算出手段によって算出される閾値は、注目画素の含まれる部分領域がどのような領域に存在するのかに応じて決定される。よって、閾値算出手段が、例えば、部分領域が余白又は行間に位置する場合には、孤立点と判定され易い閾値を算出し、一方、部分領域が文字又は絵の領域に位置する場合には、孤立点と判定され難い閾値を算出することによって、判定手段は、濁点や半濁点、あるいは誤差拡散法やＦＭスクリーン法等により階調再現された低濃度のドットを不要な孤立点として誤判定するのを防止しつつ、余白や行間に含まれる本当に不要な孤立点を積極的に検出することができる。以上のように、本発明の孤立点判定装置によれば、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても適切に孤立点を判定することができる。

また、上記部分領域は、一方向に連続する画素によって構成される線状の領域であることが好ましい。

通常、画像中の文字は、縦又は横方向に配列され、行と行（又は列と列）の間には一定の余白（すなわち行間）が生じる。また、画像の外縁部には、通常、縦又は横方向に余白が延在する。よって、部分領域を一方向に連続する画素によって構成される線状の領域とすることにより、注目画素を含む部分領域が、余白又は行間に位置するのか、あるいは文字又は絵の領域に位置するのかを、明確に切り分けることができる。すなわち、特徴量算出手段によって算出される特徴量により、部分領域の領域特性を明確に示すことができるようになる。よって、判定部は、一層正確に孤立点を判定できるようになる。

さらに、本発明の孤立点判定装置を画像処理システムに組み込む場合、特徴量の算出に用いる部分領域を注目画素の含まれるライン単位とすることによって、画像処理においてライン単位での取り扱いが可能となる。これにより、画像処理システムとしてライン単位での設計が可能となり、前後に配置される他の画像処理システムとライン単位でデータの授受が行うことが可能になるため、データハンドリングが向上する。

また、上記部分領域の画素値の特徴量とは、上記部分領域に含まれる各画素の画素値の平均値であることが好ましい。

部分領域が主として余白又は行間に位置する場合には、部分領域に含まれる各画素の画素値は、背景色（通常は白）に近くなると考えられる。従って、部分領域に含まれる画素の画素値の平均値も、背景色（通常は白）に近くなると考えられる。一方、部分領域が主として文字又は絵の領域に位置する場合には、文字又は絵を構成するドットによって、平均値が背景色（通常は白）から離れていくと考えられる。よって、部分領域に含まれる各画素の画素値の平均値を用いることによって、部分領域の領域特性を好適に示すことができる。

また、上記部分領域の画素値の特徴量とは、上記部分領域に含まれる各画素の画素値の分散値であってもよい。

部分領域が主として余白又は行間に位置する場合には、部分領域に含まれる画素の画素値は、一様に背景色（通常は白）に近くなると考えられる。従って、部分領域に含まれる画素の画素値の分散値は、小さくなると考えられる。一方、部分領域が主として文字又は絵の領域に位置する場合には、文字又は絵を構成するドットと背景とによって、部分領域の画素値には様々な値が表れると考えられる。従って、部分領域に含まれる画素の画素値の分散値は、大きくなると考えられる。よって、部分領域に含まれる各画素の画素値の分散値を用いることによって、部分領域の領域特性を好適に示すことができる。

また、上記部分領域の画素値の特徴量とは、上記画像に含まれる各部分領域における、注目画素を含む部分領域の画素値の標準偏差値であってもよい。

例えば画素が白の場合に画素値が大きくなるような画像データでは、余白又は行間に位置する部分領域は、他の部分領域に比べて標準偏差値が大きくなると考えられる。一方、文字や絵の領域に位置する部分領域は、余白又は行間に位置する部分領域に比べて標準偏差値が小さくなると考えられる。このように、全ての部分領域における注目画素を含む部分領域の画素値の標準偏差値を用いることによって、部分領域の領域特性を好適に示すことができる。

また、上記閾値算出手段は、上記注目画素及びその隣接領域を含む近傍領域に関する閾値である近傍領域用閾値を上記特徴量に基づいて算出し、上記判定手段は、上記近傍領域の画素値と上記近傍領域用閾値とを比較した結果に基づいて、注目画素が孤立点であるか否かを判定することが好ましい。

上記構成によれば、判定手段は、注目画素のみでなく、その隣接領域をも含む近傍領域の画素値を閾値と比較することによって、孤立点の判定を行う。これにより、画像に含まれる不要な孤立点が単一の画素からなるものでなく、複数の画素からなるものであっても、判定手段が近傍領域を閾値と比較するので、孤立点として検出することができる。

また、上記閾値算出手段は、上記近傍領域を取り囲む周囲領域に関する閾値である周囲領域用閾値を上記特徴量に基づいてさらに算出し、上記判定手段は、上記近傍領域の画素値と上記近傍領域用閾値とを比較した結果、及び上記周囲領域の画素値と上記周囲領域用閾値とを比較した結果に基づいて、注目画素が孤立点であるか否かを判定することが好ましい。

上記構成によれば、判定手段は、近傍領域の画素値と近傍領域用閾値とを比較した結果と、周囲領域の画素値と周囲領域用閾値とを比較した結果との２つの結果に基づいて、注目画素が孤立点であるか否かを判定する。ここで、近傍領域の画素値を比較するための近傍領域用閾値と、周囲領域の画素値と比較するための周囲領域用閾値とは、何れも、閾値算出手段によって、部分領域の特徴量に基づいて算出される。よって、部分領域の領域特性に応じて、より正確に注目画素が孤立点であるか否かを算出することができる。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記何れかの孤立点判定装置の各手段と、上記判定手段によって孤立点と判定された注目画素を補正する補正手段とを備えていることを特徴とする。

上記構成によれば、上記の孤立点判定装置に備わる判定手段によって孤立点と判定された注目画素が、補正手段によって補正される。従って、本発明に係る画像処理装置は、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても適切に孤立点を補正し、品質の良い画像を得ることができる。

また、本発明に係る別の画像処理装置は、上記の孤立点判定装置の各手段と、上記判定手段によって孤立点と判定された注目画素、及びその隣接領域に含まれる少なくとも１つの画素を補正する補正手段とを備えていることを特徴とする。

上記構成によれば、上記の孤立点判定装置に備わる判定手段によって孤立点と判定された注目画素が、補正手段によって補正される。従って、本発明に係る画像処理装置は、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても適切に孤立点を補正し、品質の良い画像を得ることができる。

さらに、孤立点を補正するにあたって、補正手段は、注目画素のみならず、その隣接領域に含まれる少なくとも１つの画素をも補正する。従って、孤立点が単一の画素からなるものでなく、複数の画素からなるものであっても、同時にまとめて補正することができる。

また、本発明に係る別の画像処理装置は、上記の孤立点判定装置の各手段と、上記判定手段によって孤立点と判定された注目画素の隣接領域を取り囲む周囲領域の画素値に基づいて、上記注目画素を補正する補正手段とを備えていることを特徴とする。

上記構成によれば、上記の孤立点判定装置に備わる判定手段によって孤立点と判定された注目画素が、補正手段によって補正される。従って、本発明に係る画像処理装置は、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても適切に孤立点を補正し、品質の良い画像を得ることができる。

さらに、上記構成によれば、補正手段は、孤立点と判定された注目画素を白などの固定された色を示す画素値に補正するのではなく、周囲領域の画素値に基づいた画素値に補正する。これにより、補正後の注目画素は、周囲領域の画素値に基づいた画素値となるため、周囲領域と調和することになる。このように、上記構成によれば、違和感のない補正を行うことができる。

また、上記補正手段は、上記周囲領域に含まれる各画素の画素値の平均値に基づいて、上記注目画素を補正してもよい。

上記構成によれば、補正後の注目画素の画素値は、周囲領域に含まれる各画素の画素値の平均値となる。平均値の算出には、多くの計算量を必要とないため、少ない処理量で違和感のない補正を行うことができる。また、周囲領域に含まれる画素の画素値に多少のバラツキがあっても、平均することによってバラツキに影響されない画素値で補正を行うことができる。

また、上記補正手段は、上記周囲領域に含まれる各画素の画素値の最大値に基づいて、上記注目画素を補正してもよい。あるいは、上記補正手段は、上記周囲領域に含まれる各画素の画素値の最小値に基づいて、上記注目画素を補正してもよい。

上記構成によれば、補正後の注目画素の画素値は、周囲領域に含まれる何れかの画素の画素値となる。従って、周囲領域と調和した違和感のない補正を行うことができる。さらに、最大値又は最小値を算出するにあたって四則演算は不要である。よって、少ない処理量で違和感のない補正を行うことができる。

また、上記補正手段は、上記周囲領域に含まれる各画素の画素値の中央値に基づいて、上記注目画素を補正してもよい。

上記構成によれば、補正後の注目画素の画素値は、周囲領域に含まれる何れかの画素の画素値となる。従って、周囲領域と調和した違和感のない補正を行うことができる。また、周囲領域に含まれる画素の画素値に多少のバラツキがあっても、中央値を用いることによってバラツキに影響されない画素値で補正を行うことができる。

また、本発明に係る画像読取装置は、上記何れかに記載の画像処理装置と、上記画像処理装置に入力する画像を原稿から読み取るための原稿読取部とを備えていることを特徴とする。

上記構成によれば、上述した画像処理装置を備えているため、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても読み取った画像に含まれる孤立点を適切に補正できる。よって、品質の良い画像を取得できる画像読取装置を実現することができる。

また、本発明に係る画像形成装置は、上記何れかの画像処理装置と、上記画像処理装置によって補正された画像を印刷するための画像形成部とを備えていることを特徴とする。

上記構成によれば、上述した画像処理装置を備えているため、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても、孤立点を適切に補正することができる。よって、品質の良い画像を印刷できる画像形成装置を実現することができる。

ところで、上記孤立点判定装置又は画像処理装置は、ハードウェアで実現してもよいし、プログラムをコンピュータに実行させることによって実現してもよい。具体的には、本発明に係るプログラムは、上記孤立点判定装置又は画像処理装置の各手段としてコンピュータを動作させるプログラムであり、本発明に係る記録媒体には、当該プログラムが記録されている。

これらのプログラムがコンピュータによって実行されると、当該コンピュータは、上記孤立点判定装置又は画像処理装置として動作する。したがって、上記孤立点判定装置又は画像処理装置と同様の効果が得られる。

また、上記課題を解決するために、本発明に係る孤立点判定方法は、入力された画像に含まれる注目画素が孤立点であるか否かを判定する孤立点判定方法であって、注目画素を含む所定の大きさの部分領域における画素値の特徴量を算出する特徴量算出工程と、上記特徴量算出工程において算出された特徴量に基づいて閾値を算出する閾値算出工程と、上記閾値算出工程において算出された閾値に基づいて、上記注目画素が孤立点であるか否かを判定する判定工程とを含んでいることを特徴とする。

上記構成によれば、注目画素を含む所定の大きさの部分領域における画素の特徴量が、特徴量算出工程において算出される。この特徴量とは、注目画素を含む部分領域が、例えば余白又は行間に位置するのか、あるいは文字又はハーフトーン画像やベタ画像を含む絵の領域に位置するのか（換言すれば領域特性）を示す指標となる量である。そして、上記構成によれば、閾値算出工程において、孤立点を判定するために用いる閾値が上記の特徴量に基づいて算出される。すなわち、閾値算出工程において算出される閾値は、注目画素の含まれる部分領域がどのような領域に存在するのか（換言すれば領域特性）に応じて決定される。よって、閾値算出工程において、例えば、部分領域が余白又は行間に位置する場合には、孤立点と判定され易い閾値を算出し、一方、部分領域が文字又は絵の領域に位置する場合には、孤立点と判定され難い閾値を算出することによって、判定工程において、濁点や半濁点、あるいは誤差拡散法やＦＭスクリーン法等により階調再現された低濃度のドットを不要な孤立点として誤判定するのを防止しつつ、本当に不要な孤立点を確実に検出することができる。以上のように、本発明の孤立点判定方法によれば、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても適切に孤立点を判定することができる。

本発明に係る孤立点判定装置は、以上のように、注目画素を含む所定の大きさの部分領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて閾値を算出する閾値算出手段と、上記閾値算出手段によって算出された閾値に基づいて、上記注目画素が孤立点であるか否かを判定する判定手段とを備えた構成となっている。

また、本発明に係る孤立点判定方法は、以上のように、注目画素を含む所定の大きさの部分領域における画素値の特徴量を算出する特徴量算出工程と、上記特徴量算出工程において算出された特徴量に基づいて閾値を算出する閾値算出工程と、上記閾値算出工程において算出された閾値に基づいて、上記注目画素が孤立点であるか否かを判定する判定工程とを含んだ構成となっている。

従って、上述したように、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても適切に孤立点を判定できるという効果を奏する。

本発明の一実施形態について図１ないし図９に基づいて説明すると以下の通りである。図２は、本実施形態のデジタルカラー複合機の要部構成を示す機能ブロック図である。デジタルカラー複合機５００は、主として、画像処理装置１００、カラー画像入力部（原稿読取部）２０１、カラー画像出力部（画像形成部）３０１、及び操作パネル４０１を備えている。デジタルカラー複合機５００は、カラー画像入力部２０１によって原稿から画像を読み取り、読み取った画像に対して画像処理装置１００によって孤立点の補正などの各種画像処理を行い、画像処理を行った画像をカラー画像出力部３０１によって出力する装置である。

カラー画像入力部（原稿読取部）２０１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）や光源を備えたスキャナ装置によって構成され、光源から原稿に光を照射し、ＣＣＤを用いて原稿からの反射光像をＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号として読み取ることによって、画像処理装置１００に入力する画像を原稿から取得するためのものである。
カラー画像出力部（画像形成部）３０１は、インクジェット方式又は電子写真方式などの方式を有する印刷装置によって構成され、画像処理装置１００から出力された画像データに基づいて、印刷部によって紙などの記録媒体に画像を形成するためのものである。
操作パネル４０１は、例えば、タッチパネルなどを備え、画像処理装置１００、カラー画像入力部２０１、カラー画像出力部３０１に対して、ユーザが様々な命令を与えるために用いられる。

上記の画像処理装置１００、カラー画像入力部２０１、カラー画像出力部３０１、操作パネル４０１は、図示しない入出力インターフェースによって互いに接続されている。そして、外部との接続部、例えば、イーサネット（登録商標）を介してネットワークプリンタとして機能するためのインターフェース部や、ファックス送受信のための電話線を接続するためのインターフェース部などの外部インターフェース部を含めて、全体としてデジタルカラー複合機５００を構成している。

次に、画像処理装置１００について説明する。画像処理装置１００は、図２に示すように、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１０１、シェーディング補正部１０２、入力階調補正部１０３、孤立点除去処理部１０４、領域分離処理部１０５、色空間変換部１０６、空間フィルタ処理部１０７、補間処理部１０８、色補正部１０９、黒生成下色除去部１１０、出力階調補正部１１１、階調再現処理部１１２を含んでいる。

上述したカラー画像入力部２０１によってＲＧＢのアナログ信号として得られた画像データは、Ａ／Ｄ変換部１０１に出力される。Ａ／Ｄ変換部１０１は、入力されたＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換し、シェーディング補正部１０２に出力する。
シェーディング補正部１０２は、Ａ／Ｄ変換部１０１から入力されたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力部の照明系、結像系、又は撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施し、処理を施した画像データを入力階調補正部１０３に出力する。

入力階調補正部１０３は、シェーディング補正部１０２によって各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号などカラー画像処理装置に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施し、処理を施した画像データを孤立点除去処理部１０４に出力する。
孤立点除去処理部１０４は、入力された画像データ中に含まれる不要な情報となる孤立点などのノイズ領域を検出し、ノイズ領域とされた画素の周辺画素情報を使って補正処理を施し、処理を施した画像データを領域分離処理部１０５に出力する。孤立点除去処理部１０４が行う処理の詳細については後述する。

領域分離処理部１０５は、孤立点除去処理部１０４から入力されたＲＧＢ信号の画像データに基づいて、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分類する。そして、領域分離処理部１０５は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、空間フィルタ処理部１０７、黒生成下色除去部１１０、及び階調再現処理部１１２へ出力するとともに、孤立点除去処理部１０４から入力された入力信号をそのまま後段の色空間変換部１０６に出力する。

色空間変換部１０６は、ＲＧＢの画像データを、均等色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊信号（ＣＩＥ[ＣＩＥ：Commission Internationale de l'Eclairage：国際照明委員会]１９７６規定のＬ＊ａ＊ｂ＊信号：Ｌ＊：明度，ａ＊・ｂ＊：色度）やＬ＊ｕ＊ｖ＊信号（ＣＩＥ１９７６規定のＬ＊ｕ＊ｖ＊信号：Ｌ＊：明度，ｕ＊・ｖ＊：色度）あるいはＬｃｃ（Ｌ：輝度，c：色度）の色空間に変換する。変換式の一例としてＬｃｃへ色空間の変換を行う場合は、Ｒ，Ｇ，Ｂを明度信号Ｌと二つの彩度信号ｃ１，ｃ２に変換する。例えば、入力される画像データのＲＧＢ信号がテレビジョン系のＲ，Ｇ，Ｂの場合、変換後の明度信号Ｌ及び彩度信号ｃ１，ｃ２は、次の式（１）〜（３）
Ｌ ＝０．３０Ｒ＋０．３９Ｇ＋０．１１Ｂ …（１）
ｃ１＝０．７４（Ｒ−Ｌ）−０．２７（Ｂ−Ｌ） …（２）
ｃ２＝０．４８（Ｒ−Ｌ）＋０．４１（Ｂ−Ｌ） …（３）
のように表わされる。そして、色空間変換部１０６は、色空間をＬｃｃに変換した画像データを後段の空間フィルタ処理部１０７に出力する。

空間フィルタ処理部１０７は、色空間変換部１０６から入力されたＬｃｃ信号の画像データに対して、領域分離処理部１０５から入力された領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒状性劣化を防ぐように処理を行う。例えば、領域分離処理部１０５によって文字領域に分類された領域については、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１０７が、空間フィルタ処理のうちの鮮鋭強調処理によって、高周波数の強調量を大きくする。一方、網点領域に分類された領域については、空間フィルタ処理部１０７が、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理を施す。空間フィルタ処理部１０７は、以上の処理を施した画像データを後段の補間処理部１０８へ出力する。

補間処理部１０８は、上記のフィルタ処理の施された画像データに対し、周辺画素の画素データを用いて補間演算を行い補間画素の画素データを求める。そして、補間処理を行った画像データを色補正部１０９に出力する。
色補正部１０９は、Ｌｃｃ信号の画像データをＣＭＹの色空間へ変換するとともに、カラー画像出力部３０１に合わせて色補正を行い、色補正後の画像データを後段の黒生成下色除去部１１０に出力する。

黒生成下色除去部１１０は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理と、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成するＣＭＹ更新処理とを行う。これにより、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行う方法（一般的方法）がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙ、出力されるデータをＣ'，Ｍ'，Ｙ'，Ｋ'、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、Ｃ'，Ｍ'，Ｙ'，Ｋ'は、次の式（４）〜（７）
Ｋ'＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝ …（４）
Ｃ'＝Ｃ−αＫ' …（５）
Ｍ'＝Ｍ−αＫ' …（６）
Ｙ'＝Ｙ−αＫ' …（７）
と表される。このようにして色空間が変換された画像データは、出力階調補正部１１１に出力される。

出力階調補正部１１１は、入力された画像データのカラーバランスを整えると同時に、濃度信号などをカラー画像出力部３０１の扱い易い信号に変換する処理を施し、処理を施した画像データを階調再現処理部１１２に出力する。

階調再現処理部１１２は、空間フィルタ処理部１０７と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基に所定の処理を施す。例えば、領域分離処理部１０５によって文字領域に分類された領域については、特に黒文字或いは色文字の再現性を高めるために、階調再現処理部１１２が、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化又は多値化処理を施す。一方、領域分離処理部１０５によって網点領域に分類された領域については、出力階調補正部１１１が、濃度信号などの信号をカラー画像出力部３０１の用いる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、これを階調再現処理部１１２が、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）を施す。

また、領域分離処理部１０５によって写真領域に分類された領域については、階調再現処理部１１２が、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化又は多値化処理を行う。これらの各処理が施された画像データは、一旦図示しない記憶部に記憶された後、所定のタイミングで読み出されて、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号としてカラー画像出力部３０１に入力される。

なお、画像処理装置１００の各部、すなわちＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１０１、シェーディング補正部１０２、入力階調補正部１０３、孤立点除去処理部１０４、領域分離処理部１０５、色空間変換部１０６、空間フィルタ処理部１０７、補間処理部１０８、色補正部１０９、黒生成下色除去部１１０、出力階調補正部１１１、及び階調再現処理部１１２は、図示しないＤＳＰ（Digital Signal Processor）によって実現してもよいし、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）に各種制御プログラムを実行させることによって実現してもよい。

また、上述した構成では、孤立点除去処理部１０４が入力階調補正部１０３の後段として設けられているが、本発明はこれに限定されるものではなく、色補正部１０９や黒生成下色除去部１１０の後段など、入力階調補正部１０３以降で階調再現処理部１１２以前であれば、何れの位置に設けてもよい。

次に、孤立点除去処理部１０４の処理内容について詳述する。ここでは、画像データ構造として、ＲＧＢカラーのＲ，Ｇ，Ｂによる各プレーンデータを扱うものとする。また、画像データに用いられるＲ，Ｇ，Ｂは、それぞれ一般的な８ビットのデータで表され、０から２５５の値をとるものとする。例えば、画素データにおいて、Ｒ，Ｇ，Ｂの全てが０の場合は黒、一方Ｒ，Ｇ，Ｂの全てが２５５の場合は白を表す。

本実施形態の孤立点除去処理の概要を説明する。本実施形態では、入力された画像データ（ＲＧＢとする）に含まれるドットが、画像として必要なドットであるか否か（孤立点であるか否か）を判断する尺度として、主走査方向に連続する画素によって構成される線状の領域（以下、ラインという）の輝度の平均値（統計量）を算出する。この場合、行間や余白にかかるラインでは概して高い値（８ビットであれば２５５に近い値）を示す傾向がある一方で、文字又はハーフトーン画像やベタ画像を含む絵にかかるラインでは、濃度のある画素が含まれるため平均値が高い値とはなりにくい。このように、ライン毎の輝度の平均値には、ラインの領域特性が表現される。

よって、この平均値を重み係数として閾値に反映し、行間や余白にかかるラインについては孤立点判定条件を緩めて孤立点と判定され易くし、また文字又はハーフトーン画像やベタ画像を含む絵にかかるラインでは条件を厳しくして孤立点である確率の高い場合にのみ孤立点と判定されるようにすることによって、誤検出の少ない孤立点除去処理を実現する。

図１は、孤立点除去処理部１０４の詳細な構成を示す機能ブロック図である。孤立点除去処理部１０４は、主として孤立点判定処理部（孤立点判定装置）１０及び孤立点補正処理部（補正手段）２０を備えている。ここで、孤立点判定処理部１０は、画像に含まれる孤立点を検出するためのものであり、孤立点補正処理部２０は、孤立点判定処理部１０によって検出された孤立点を補正するためのものである。まず、本実施形態に係る孤立点判定処理部１０について説明する。

本実施形態の孤立点判定処理部１０は、入力された画像の各画素が孤立点であるか否かを順次判定するものであり、以下、判定対象となる画素のことを注目画素という。孤立点判定処理部１０は、詳細には、特徴量算出部（特徴量算出手段）１１、閾値算出部（閾値算出手段）１２、及び判定部（判定手段）１３を含んでいる。特徴量算出部１１、閾値算出部１２、及び判定部１３は、図示しないＤＳＰ（Digital Signal Processor）によって実現してもよいし、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）に各種制御プログラムを実行させることによって実現してもよい。

図３は、孤立点判定処理部１０の各部が行う処理工程を示すフロー図である。まず、前段の入力階調補正部１０３から出力された画像データは、特徴量算出部１１に入力される。そして、特徴量算出部１１は、入力された画像において、注目画素を含む所定の大きさの部分領域における画素値の特徴量を算出する（Ｓ１）。本実施形態では一例として、特徴量算出部１１が、注目画素を含む画像の主走査方向１ラインを部分領域とし、この１ラインに含まれる画素の輝度値の平均値をライン特徴量として算出する。

具体的には、特徴量算出部１１は、入力された画像データから、注目画素を含む主走査方向（行方向）１ライン分の画素データを読み取り、１ライン分の画素の輝度値を加算する。そして、１ライン分の輝度値の総和を、例えば加算時にカウントアップすることなどによって得た１ライン分の画素数で除算することによって、注目画素を含む１ライン分の画素の輝度値の平均値をライン特徴量として算出する。算出したライン特徴量は、注目画素を含む部分領域の領域特性を表す一つの指標として捉えることができる。なお、ライン特徴量は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各プレーンデータについて、ライン毎に算出する。

図４は、各ラインの領域特性を示す図である。図４に示すように、通常、画像中に含まれる文字列は、行方向又は列方向に配列されている。よって、ライン特徴量を算出することによって、注目画素の含まれるラインがどのような領域であるかを判別することができる。

具体的に説明すると、図４のラインＬ１又はラインＬ３のように、ラインが文字領域又は絵領域などにかかっている場合には、これらの領域の多くはＲＧＢの輝度値が低いため、ライン特徴量が低い値になる傾向がある。一方、図４のラインＬ２又はラインＬ４のように、ラインが行間や余白などにかかっている場合には、紙の下地領域の多くは濃度が低くＲＧＢの輝度値が高いため、ライン特徴量が高い値になる傾向がある。従って、注目画素の含まれるラインのライン特徴量を算出することにより、判定対象としている注目画素が、文字や絵の領域内に位置しているのか、あるいは、余白や行間に位置しているのかを容易に判別することができる。

そして、算出されたライン特徴量は、閾値算出部１２に入力される。次に、閾値算出部１２は、算出されたライン特徴量に基づいて、後述する判定部１３において孤立点であるか否かを判定するために用いる閾値を算出する（Ｓ２）。概略的には、閾値算出部１２は、ライン特徴量が重み係数となるようにライン特徴量の規格化を行った後に、あらかじめ設定されている初期閾値に対して、重み係数に基づいた値を加算することによって実際に用いる閾値を算出する。例えば、注目画素がラインｎに位置しており、初期閾値をＴＨｉｎｉとすると、ラインｎにおいて用いられる閾値ＴＨｎは、次の式（８）
ＴＨｎ＝ＴＨｉｎｉ＋α×（規格化されたラインｎのライン特徴量） …（８）
のように表される。ただし、αは調整用パラメータで任意の定数であり、初期閾値ＴＨｉｎｉと併せて計算式を最適化するよう決定される。上記の式（８）において、実質的な変数は、規格化されたラインｎのライン特徴量である。なお、実際には、ＴＨｎは、Ｒ，Ｇ，Ｂの各プレーンデータ毎に算出される。

以上のように、本実施形態では、孤立点の判定に用いる閾値を、ライン特徴量に基づいてライン毎に決定する構成となっている。これにより、閾値を固定値とする場合に比べて、孤立点を精度よく判定することができる。

閾値算出部１２の処理をより具体的に説明すると、本実施形態では一例として、閾値算出部１２が２種類の閾値を算出する。図５は、孤立点であるか否かを判定する際に用いられる孤立点判定用領域を示す図である。本実施形態では一例として、注目画素を中心とした７×７＝４９画素からなる領域を孤立点判定用領域として用いる。孤立点判定用領域は、図５に示すように、中心に存在する注目画素と、注目画素に隣接してこれを取り囲む隣接領域と、隣接領域を取り囲む周囲領域とからなる。なお、注目画素及び隣接領域をまとめて近傍領域という。注目画素が孤立点であるか否かの判定は、この近傍領域の輝度を近傍領域用閾値と比較した結果、及び周囲領域の輝度を周囲領域用閾値と比較した結果に基づいて行われる。このため、閾値算出部１２は、ライン特徴量に基づいて近傍領域用閾値及び周囲領域用閾値の２種類の閾値を算出する。

以下に近傍領域用閾値及び周囲領域用閾値の算出方法の具体例を示す。ラインｎにおける近傍領域用閾値をＴＨ１ｎ、周囲領域用閾値をＴＨ２ｎとすると、近傍領域用閾値をＴＨ１ｎ、周囲領域用閾値をＴＨ２ｎは、それぞれ次の式（９）、（１０）
ＴＨ１ｎ＝ＴＨ１ｉｎｉ＋β×{(ライン特徴量)／２５５} …（９）
ＴＨ２ｎ＝ＴＨ２ｉｎｉ＋γ×{(２５５−ライン特徴量)／２５５} …（１０）
と表される。ただし、ＴＨ１ｉｎｉは近傍領域用閾値の初期値であり、βは調整用パラメータである。同様に、ＴＨ２ｉｎｉは周囲領域用閾値の初期値であり、γは調整用パラメータである。

上記の式（９）及び式（１０）を用いた各閾値の具体的な算出例を以下に示す。ＴＨ１ｉｎｉ＝５１２、β＝２０４８と設定し、ラインｎのライン特徴量が１２７であった場合、近傍領域用閾値ＴＨ１ｎは式（９）より、
ＴＨ１ｎ＝５１２＋２０４８×（１２７／２５５）≒１５３６
となる。同様に、ＴＨ２ｉｎｉ＝２０４８、γ＝１０２４と設定し、ラインｎのライン特徴量が１２７であった場合、周囲領域用閾値ＴＨ２ｎは式（１０）より、
ＴＨ２ｎ＝２０４８＋１０２４×｛（２５５−１２７）／２５５｝≒２５６０
となる。

そして、これら２つの閾値ＴＨ１ｎ及びＴＨ２ｎは、後段の判定部１３に入力される。判定部１３は、入力された近傍領域用閾値ＴＨ１ｎ、周囲領域用閾値ＴＨ２ｎに基づいて、ラインｎに存在する注目画素が孤立点であるか否かを判定する。具体的には、判定部１３は、図５に示す注目画素を中心とした孤立点判定用領域の画素データを、入力階調補正部１０３から入力された入力画像データの中から読み取り（Ｓ３）、近傍領域に含まれる画素の輝度値の総和Ａを算出する（Ｓ４）。さらに、判定部１３は、周囲領域に含まれる画素の輝度値の総和Ｂを算出する（Ｓ５）。なお、ステップＳ３〜Ｓ５についても、Ｒ，Ｇ，Ｂの各プレーンデータ毎に処理を行う。

続いて、判定部１３は、近傍領域の画素の輝度値の総和Ａを近傍領域用閾値ＴＨ１ｎと比較するとともに、周囲領域の画素の輝度値の総和Ｂを周囲領域用閾値ＴＨ２ｎと比較する。そして、Ｒ，Ｇ，Ｂの何れか１つについて、以下の条件（イ）、（ロ）
Ａ＜ＴＨ１ｎ …（イ）
Ｂ＞ＴＨ２ｎ …（ロ）
の双方が満たされる場合に、注目画素が孤立点であると判定する（Ｓ６）。

ここで、本実施形態の孤立点判定方法の原理及び利点を説明する。注目画素を含む近傍領域の輝度が閾値よりも小さい場合は、近傍領域の輝度値が低いことを意味し、これは、近傍領域に何らかのドットが配置されていることを示唆している。一方、周囲領域の輝度が閾値よりも大きい場合は、周囲領域は輝度値が高いことを意味し、これは、周囲領域にはドットが配置されていないことを示唆している。従って、２つの条件（イ）及び（ロ）の双方を満たすということは、近傍領域に配置されたドットが周囲から分断されている、すなわち孤立点であることを示唆している。

ここで、本実施形態の構成によれば、孤立点であるか否かを判定する際に用いる各閾値を、ライン特徴量に基づいて算出する。例えば、注目画素を通るラインが文字や絵にかかっている場合には、上述したようにライン特徴量が小さくなるため、式（９）の｛ ｝内の値も小さくなる。よって、孤立点判定用領域における近傍領域の画素の輝度値の総和Ａに対して用いられる近傍領域用閾値ＴＨ１ｎは、式（９）の｛ ｝内の値が小さくなるため、小さな閾値となる。ここで近傍領域用閾値ＴＨ１ｎが小さくなるということは、上記の総和Ａの値が小さくないと条件（イ）が満たされないことを意味する。よって、図５の近傍領域の画素の輝度値の総和Ａが小さいこと、すなわち、近傍領域の何れの画素もより黒に近い値でないと、条件（イ）を満たさないことになるため、条件としては厳しくなる。

また、この場合、式（１０）によれば、ライン特徴量の補数である（255−ラインｎのライン特徴量）の値は大きくなる。よって、孤立点判定用領域における周囲領域の画素の輝度値の総和Ｂに対して用いられる周囲領域用閾値ＴＨ２ｎは、式（１０）の{ }内の値が大きくなるため、大きな閾値となる。ここで周囲領域用閾値が大きくなるということは、上記の総和Ｂの値が大きくないと、条件（ロ）が満たされなくなることを意味する。よって、図５の周囲部分の画素の輝度値の総和Ｂが大きいこと、すなわち、周囲領域の何れの画素もより白に近い値でないと、条件（ロ）を満たさないことになるため、条件としては厳しくなる。

従って、注目画素を通るラインが文字や絵にかかっている場合には、上記の（イ）及び（ロ）の条件が厳しくなり、近傍領域に存在するドットは、孤立点であると判定され難くなる。これにより、文字の濁点やハーフトーン手法で用いられるドットを孤立点と誤判定するのを防止することができる。

一方、注目画素を通るラインが余白や行間にかかっている場合には、上述したようにライン特徴量が大きくなるため、式（９）の｛ ｝内の値も大きくなる。よって、孤立点判定用領域における近傍領域の画素の輝度値の総和Ａに対して用いられる近傍領域用閾値ＴＨ１ｎは、式（９）の｛ ｝内の値が小さくなるため、大きな閾値となる。ここで近傍領域用閾値ＴＨ１ｎが大きくなるということは、上記の総和Ａの値が多少大きくても条件（イ）が満たされることを意味する。よって、図５の近傍領域の画素の輝度値の総和Ａが多少大きいこと、すなわち、近傍領域の画素が黒から多少離れた値であっても、条件（イ）を満たすことになるため、条件としては緩くなる。

また、この場合、式（１０）によれば、ライン特徴量の補数である（255−ラインｎのライン特徴量）の値は小さくなる。よって、孤立点判定用領域における周囲領域の画素の輝度値の総和Ｂに対して用いられる周囲領域用閾値ＴＨ２ｎは、式（１０）の{ }内の値が小さくなるため、小さな閾値となる。ここで周囲領域用閾値が小さくなるということは、上記の総和Ｂの値が多少大きくなくても、条件（ロ）が満たされることを意味する。よって、図５の周囲部分の画素の輝度値の総和Ｂがあまり大きくないこと、すなわち、周囲領域の画素が多少白から離れた値であっても、条件（ロ）を満たすことになるため、条件としては緩くなる。

従って、注目画素を通るラインが余白や行間にかかっている場合には、上記の（イ）及び（ロ）の条件が緩くなり、近傍領域に存在するドットは、孤立点であると判定され易くなる。通常、余白や行間に存在するドットは、不要な孤立点である可能性が高いため、これにより、積極的に不要な孤立点を除くことができる。

さらに、本実施形態の構成によれば、孤立点であるか否かを、注目画素を含む近傍領域の輝度に基づいて判定する。これにより、孤立点が単一の画素ではなく複数の画素群からなるものであっても、正確に孤立点と判定することができる。

なお、本実施形態では、近傍領域に含まれる画素の輝度値の総和Ａ、及び周囲領域に含まれる画素の輝度値の総和Ｂを算出する構成としたが、本発明はこれに限定されず、近傍領域に含まれる画素の輝度値の平均値Ａ’、及び周囲領域に含まれる画素の輝度値の平均値Ｂ’を算出する構成としてもよい。

次に、上述したステップＳ６の後続の処理について説明する。ステップＳ６で注目画素が孤立点であると判定された場合には、孤立点補正処理部２０が注目画素を補正する（Ｓ７）。この補正処理の詳細については後述する。そして、ステップＳ８に進む。一方、注目画素が孤立点でないと判定された場合には、注目画素の補正を行うことなくステップＳ８に進む。

ステップＳ８では、全ての画素について孤立点の判定を行ったか否かを判定する。ここで、全ての画素について孤立点の判定を行った場合は、処理を終了する。一方、そうでない場合はＳ９に進み、現在の注目画素がラインの終端であるか否かを判定する。ここで、注目画素がラインの終端にない場合はステップＳ１０に進み、注目画素を１画素分ずらしてステップＳ３に戻り、新しい注目画素が孤立点であるか否かの判定を行う。一方、注目画素がラインの終端にある場合はステップＳ１１に進み、注目画素を次のラインに移動する。そして、ステップＳ１に戻り、新しいラインのライン特徴量を算出し、算出したライン特徴量に基づいて閾値を算出して、上述の処理を繰り返す。

以上のようにして、画像の隅の画素から順次注目画素を移動させながら孤立点であるか否かを判定することにより、画像に含まれる全画素について孤立点の判定を行うとともに、孤立点の補正を行うことができる。

なお、本実施形態では、特徴量を算出する部分領域を、画像の主走査方向１ライン分としているが、本発明はこれに限定されず、副走査方向（縦方向）１ライン分であってもよい。画像に含まれる文字が横書きである場合、行間も横方向に延びるため、主走査方向（横方向）のラインを用いることが好ましい。一方、画像に含まれる文字が縦書きである場合、行間も縦方向に延びるため、副走査方向（縦方向）のラインを用いることが好ましい。また、余白は通常、縦及び横方向の何れにも延在しているため、主走査方向及び副走査方向の両方としてもよい。また、特徴量の算出に用いられるラインの大きさは、１ライン分に限定されるものではなく、複数ライン分であってもよい。

また、本実施形態では、ライン特徴量及び閾値を算出するのに用いる画像データと、孤立点の判定に用いる画像データとを、前段の入力階調補正部１０３から入力された同一の画像データとしたが、本発明はこれに限定されない。例えば、カラー画像入力部２０１が原稿の状態を取得するために予めプレスキャンを行う場合は、図６に示すように、ライン特徴量及び閾値の算出にプレスキャン画像データを用い、孤立点の判定及び補正に前段から入力された本スキャン画像データを用いてもよい。

さらに、孤立点判定処理部１０は、図６に示すように、ライン毎に算出されたライン特徴量を一旦記憶するための特徴量記憶部１４を備えていてもよい。この場合、閾値算出部１２は、特徴量記憶部１４に記憶されたライン特徴量に基づいて、ライン毎に閾値を算出する。

また、本実施形態では孤立点判定用領域として図５に示す７×７＝４９画素からなる領域について説明したが、本発明はこれに限定されない。孤立点判定用領域の大きさが、図５のものと異なっていてもよいし、さらには、孤立点判定用領域の形状も異なっていてもよい。別の形状の孤立点判定用領域としては、図７に示すように、画像の上下左右方向を頂点とする菱形形状であってもよい。この場合、注目画素は上述した実施形態と同様に、孤立点判定用領域の中心に位置し、近傍領域も画像の上下左右方向を頂点とする菱形形状とすることができる。なお、近傍領域や周辺領域のサイズは、判定したい孤立点の大きさなどに応じて適切なサイズに設定することが好ましい。

また、本実施形態では、ラインの領域特性を示す指標としてラインに含まれる画素の輝度値の平均値を用いたが、本発明はこれに限定されない。ラインの領域特性を示すライン特徴量として、平均値の代わりに、分散値、標準偏差値、又は中央値などを用いてもよい。その際に規格化すべき値は、適宜その特徴量に合わせて変更することで上述した実施形態と同様に孤立点を判定する方法を提供することができる。

なお、ライン特徴量として画素の輝度値の分散値を用いる場合、ライン特徴量からは、ラインに含まれる画素にどの程度の輝度の分散があるかが示される。例えば、ラインが行間又は余白にかかると分散値が低くなり、ラインが文字又は絵にかかると分散値が大きくなるものと考えられる。従って、分散値から、ラインがどのような領域に位置するかを推定することができる。よって、閾値算出部は、ライン特徴量が大きい場合には条件が厳しくなり、ライン特徴量が小さい場合には条件が緩くなるような閾値を、ライン特徴量に基づいて算出すればよい。

一方、ライン特徴量として全ラインに対する対象ラインの輝度の標準偏差値を用いる場合、対象となるラインが、画像に含まれる全ラインの中で、どの程度の輝度値を有しているかが分かる。換言すれば、行間又は余白にかかるラインは、他のラインと比べて輝度の標準偏差値が有意に高くなると考えられる。このように、ライン特徴量として標準偏差値を用いる場合であっても、ライン特徴量から、ラインがどのような領域に位置するかを推定することができる。よって、閾値算出部は、ライン特徴量が大きい場合には条件が緩くなり、ライン特徴量が小さい場合には条件が厳しくなるような閾値を、ライン特徴量に基づいて算出すればよい。なお、ライン特徴量として標準偏差値を用いる場合は、例えば、まず、各ライン毎に画素の輝度値の平均値を算出し、次に、対象となるラインの輝度の平均値が、全ラインの中でどの程度の標準偏差値を有するかを算出すればよい。

また、ライン特徴量として画素の輝度値の中央値を用いる場合は、平均値を用いる場合と同様の効果が得られると考えられる。従って、この場合、閾値算出部は、ライン特徴量として平均値を用いる場合と同様の条件となるように閾値を算出すればよい。

次に、判定部１３によって孤立点と判定された画素の補正方法について説明する。孤立点と判定された画素に対して補正を行うのは、孤立点補正処理部２０である。孤立点の補正方法としては、例えば、孤立点と判定された注目画素の画素値を孤立点補正処理部２０が白（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５）に補正してもよいが、以下の方法がより好ましい。

すなわち本実施形態では、孤立点と判定された注目画素を置き換えるための画素値として、孤立点判定用領域における周囲領域の画素値を用いる。上述したように、注目画素が孤立点と判定される条件として、周囲領域の画素の輝度値の総和が閾値よりも大きいという条件があった。よって、孤立点と判定された注目画素の周囲領域は、画素の輝度値の総和が大きい、すなわち白に近いことが分かる。ここで、孤立点を補正する画素値として周囲領域の画素の輝度値を用いることによって、孤立点に対して周囲領域と調和するように補正することが可能となり、自然な補正を行うことができる。

具体的には、孤立点を判定する際に、すでに周囲領域の画素の輝度値の総和を算出しているので、これを周囲領域に含まれる画素数で除算して得られる周囲領域の輝度値の平均値によって孤立点を補正することができる。あるいは、その代わりに、周囲領域に含まれる画素の輝度値の最大値、最小値又は中央値を用いてもよく、公知の方法のうち好適な方法を用いることができる。

孤立点補正処理部２０は、上記の何れかの処理を行うことによって孤立点と判定された画素を補正する。

なお、孤立点補正処理部２０は、孤立点と判定された注目画素のみを上記の方法によって補正してもよいが、孤立点と判定された注目画素に加えて、隣接領域も同様に補正することが好ましい。この場合、隣接領域に含まれる少なくとも１つの画素を補正することが好ましく、隣接領域全体を補正することがさらに好ましい。これにより、孤立点が単一の画素によるものでなく複数の画素からなるものであっても、一度にまとめて補正することが可能となる。

ところで、上述した実施形態では、ＲＧＢ信号のカラー画像データを取り扱う場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。カラー画像データの種別はＲＧＢ信号に限定されるものではなく、ＲＧＢ信号として入力されたカラー画像データを、例えば均等色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊信号やＬ＊ｕ＊ｖ＊信号などに変換して得られた各種カラー画像データについて、上述した孤立点の判定及び補正を行ってもよい。

なお、本発明は、上述した孤立点判定処理部１０を含む孤立点判定装置として実施してもよいし、孤立点判定処理部１０に孤立点補正処理部２０を組み合わせた画像処理装置として実施してもよい。また、画像処理装置としては、孤立点判定処理部１０及び孤立点補正処理部２０に、上述した各部１０１〜１１２をさらに組み合わせて用いてもよい。

また、本発明は、上記の画像処理装置にカラー画像入力部を組み合わせた画像読取装置として実施してもよい。画像読取装置の一例を示す機能ブロック図を図８に示す。図８に示すように、画像読取装置６００は、操作パネル４０１、カラー画像入力部２０１及び画像処理装置１２０を備え、画像処理装置１２０は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１０１、シェーディング補正部１０２、入力階調補正部１０３、及び孤立点除去処理部１０４を含んでいる。なお、操作パネル４０１、カラー画像入力部２０１、Ａ／Ｄ変換部１０１、シェーディング補正部１０２、入力階調補正部１０３、及び孤立点除去処理部１０４は、それぞれ上述したものと同じである。画像読取装置６００は、ＣＣＤなどを備えるカラー画像入力部２０１によって画像を読み取り、画像処理装置１２０によって画像の調整ならびに孤立点の判定及び補正を行う。そして、孤立点の補正された画像データは、パーソナルコンピュータやプリンタなどへ送信される。

また、本発明は、上記の画像処理装置にカラー画像出力部を組み合わせた画像形成装置として実施してもよい。画像形成装置の一例を示す機能ブロック図を図９に示す。図９に示すように、画像形成装置７００は、操作パネル４０１、画像処理装置１３０及びカラー画像出力部３０１を備え、画像処理装置１３０は、孤立点除去処理部１０４、領域分離処理部１０５、色空間変換部１０６、空間フィルタ処理部１０７、補間処理部１０８、色補正部１０９、黒生成下色除去部１１０、出力階調補正部１１１、及び階調再現処理部１１２を含んでいる。なお、操作パネル４０１、カラー画像出力部３０１、孤立点除去処理部１０４、領域分離処理部１０５、色空間変換部１０６、空間フィルタ処理部１０７、補間処理部１０８、色補正部１０９、黒生成下色除去部１１０、出力階調補正部１１１、及び階調再現処理部１１２は、それぞれ上述したものと同じである。画像形成装置７００は、画像処理装置１３０によってパーソナルコンピュータやスキャナなどから入力された画像データに対して孤立点の判定や補正を行い、カラー画像出力部３０１によって孤立点の補正された画像を出力する。

最後に、画像処理装置の各ブロック、特に孤立点除去処理部１０４に含まれる特徴量算出部１１、閾値算出部１２、判定部１３、孤立点補正処理部２０は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。

すなわち、画像処理装置は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラム及び各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである画像処理装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記画像処理装置に供給し、そのコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。上記のプログラムを記録媒体に記録することによって、持ち運び自在に提供することができる。

上記記録媒体としては、例えば、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／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、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／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

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孤立点補正方法が実行される。

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及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。

また、画像処理装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、通信ネットワークを介して上記プログラムコードを供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

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。

本発明によれば、様々なハーフトーン手法が用いられている画像であっても適切に孤立点を判定できる。従って、画像における孤立点を補正する画像処理装置、スキャナ、画像形成装置、複合機などに適用することができる。

本発明の一実施形態を示すものであり、孤立点除去処理部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態を示すものであり、デジタルカラー複合機の機能構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態を示すものであり、孤立点判定方法の処理手順を示すフロー図である。 画像を構成するラインについて説明する図である。 本発明の一実施形態を示すものであり、孤立点の判定に用いられる孤立点判定用領域を示す図である。 本発明の別の実施形態を示すものであり、孤立点除去処理部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の別の実施形態を示すものであり、孤立点の判定に用いられる孤立点判定用領域を示す図である。 本発明の一実施形態を示すものであり、画像読取装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態を示すものであり、画像形成装置の機能構成を示すブロック図である。

符号の説明

１０ 孤立点判定処理部（孤立点判定装置）
１１ 特徴量算出部（特徴量算出手段）
１２ 閾値算出部（閾値算出手段）
１３ 判定部（判定手段）
２０ 孤立点補正処理部（補正手段）
１００ 画像処理装置
１２０ 画像処理装置
１３０ 画像処理装置
２０１ カラー画像入力部（原稿読取部）
３０１ カラー画像出力部（画像形成部）
６００ 画像読取装置
７００ 画像形成装置

Claims (20)

1. 入力された画像に含まれる注目画素が孤立点であるか否かを判定する孤立点判定装置であって、
   注目画素を含む所定の部分領域の画素値の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   上記特徴量算出手段によって算出された特徴量に基づいて閾値を算出する閾値算出手段と、
   上記閾値算出手段によって算出された閾値に基づいて、上記注目画素が孤立点であるか否かを判定する判定手段とを備えていることを特徴とする、孤立点判定装置。
2. 上記部分領域は、一方向に連続する画素によって構成される線状の領域であることを特徴とする、請求項１に記載の孤立点判定装置。
3. 上記部分領域の画素値の特徴量とは、上記部分領域に含まれる各画素の画素値の平均値であることを特徴とする、請求項１又は２に記載の孤立点判定装置。
4. 上記部分領域の画素値の特徴量とは、上記部分領域に含まれる各画素の画素値の分散値であることを特徴とする、請求項１又は２に記載の孤立点判定装置。
5. 上記部分領域の画素値の特徴量とは、上記画像に含まれる各部分領域における、注目画素を含む部分領域の画素値の標準偏差値であることを特徴とする、請求項１又は２に記載の孤立点判定装置。
6. 上記閾値算出手段は、上記注目画素及びその隣接領域を含む近傍領域に関する閾値である近傍領域用閾値を上記特徴量に基づいて算出し、
   上記判定手段は、上記近傍領域の画素値と上記近傍領域用閾値とを比較した結果に基づいて、注目画素が孤立点であるか否かを判定することを特徴とする、請求項１から５の何れか１項に記載の孤立点判定装置。
7. 上記閾値算出手段は、上記近傍領域を取り囲む周囲領域に関する閾値である周囲領域用閾値を上記特徴量に基づいてさらに算出し、
   上記判定手段は、上記近傍領域の画素値と上記近傍領域用閾値とを比較した結果、及び上記周囲領域の画素値と上記周囲領域用閾値とを比較した結果に基づいて、注目画素が孤立点であるか否かを判定することを特徴とする、請求項６に記載の孤立点判定装置。
8. 請求項１から７の何れか１項に記載の孤立点判定装置の各手段と、
   上記判定手段によって孤立点と判定された注目画素を補正する補正手段とを備えていることを特徴とする、画像処理装置。
9. 請求項６又は７に記載の孤立点判定装置の各手段と、
   上記判定手段によって孤立点と判定された注目画素、及びその隣接領域に含まれる少なくとも１つの画素を補正する補正手段とを備えていることを特徴とする、画像処理装置。
10. 請求項７に記載の孤立点判定装置の各手段と、
    上記判定手段によって孤立点と判定された注目画素の隣接領域を取り囲む周囲領域の画素値に基づいて、上記注目画素を補正する補正手段とを備えていることを特徴とする、画像処理装置。
11. 上記補正手段は、上記周囲領域に含まれる各画素の画素値の平均値に基づいて、上記注目画素を補正することを特徴とする、請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 上記補正手段は、上記周囲領域に含まれる各画素の画素値の最大値に基づいて、上記注目画素を補正することを特徴とする、請求項１０に記載の画像処理装置。
13. 上記補正手段は、上記周囲領域に含まれる各画素の画素値の最小値に基づいて、上記注目画素を補正することを特徴とする、請求項１０に記載の画像処理装置。
14. 上記補正手段は、上記周囲領域に含まれる各画素の画素値の中央値に基づいて、上記注目画素を補正することを特徴とする、請求項１０に記載の画像処理装置。
15. 請求項８から１４の何れか１項に記載の画像処理装置と、
    上記画像処理装置に入力する画像を原稿から読み取るための原稿読取部とを備えていることを特徴とする、画像読取装置。
16. 請求項８から１４の何れか１項に記載の画像処理装置と、
    上記画像処理装置によって補正された画像を印刷するための画像形成部とを備えていることを特徴とする、画像形成装置。
17. 請求項１から７の何れか１項に記載の孤立点判定装置を動作させるための孤立点判定プログラムであって、コンピュータを各手段として機能させるための孤立点判定プログラム。
18. 請求項８から１４の何れか１項に記載の画像処理装置を動作させるための画像処理プログラムであって、コンピュータを各手段として機能させるための画像処理プログラム。
19. 請求項１７又は１８に記載のプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
20. 入力された画像に含まれる注目画素が孤立点であるか否かを判定する孤立点判定方法であって、
    注目画素を含む所定の大きさの部分領域における画素値の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
    上記特徴量算出工程において算出された特徴量に基づいて閾値を算出する閾値算出工程と、
    上記閾値算出工程において算出された閾値に基づいて、上記注目画素が孤立点であるか否かを判定する判定工程とを含んでいることを特徴とする、孤立点判定方法。

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