JP2007128328A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 検出した前記特徴量に応じてフィルタリングに用いられる画素値を除外することで文字の品位を向上させる。
【解決手段】 原稿画像を画素ごとのデジタル信号として読み取る画像読み取り手段と、原稿画像読み取りと同時に、前記原稿画像の画素ごとの特徴量を検出する特徴量検出手段と、注目画素を含むＭ×Ｎ（ＮとＭは自然数）の領域内に存在する画素値に重み付けを行い、重み付けされた画素値に基づいて前記注目画素の空間周波数特性を変更するフィルタリング処理手段を備える画像処理装置であって、前記注目画素を含むＭ×Ｎの領域内において、前記特徴量検出手段にて検出される前記特徴量に所定の特徴量が存在するとき、その特徴量が存在する画素をフィルタリング処理から除外することを特徴とする。
【選択図】 図１９

Description

本発明は、画像処理システムに関するものであり、詳細にはカラー画像データの入力、および出力を効率よく、かつ高画質で制御可能な画像処理システムに関するものである。

従来、カラー原稿画像をデジタル的に読み取って複写画像を生成するシステムとして図１０に示すようないわゆるカラー原稿複写装置が知られている。

図１０において、１００１はイメージスキャナ部であり、原稿を読み取り、デジタル信号処理を行う部分である。また、１００２は、プリンタ部であり、イメージスキャナ１００１によって読み取られた原稿画像に対応した画像を用紙にフルカラーでプリント出力する部分である。

イメージスキャナ１００１において、１０００は鏡面圧板であり、原稿台ガラス（以下プラテン）１００３上の原稿１００４は、ランプ１００５で照射され、ミラー１００６、１００７、１００８に導かれ、レンズ１００９によって、３ラインの個体撮像素子センサ（以下ＣＣＤ）１０１０上に像を結び、フルカラー情報としてのレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３つの画像信号が信号処理部１０１１に送られる。なお、１００５、１００６は速度ｖで、１００７、１００８は速度１／２ｖでラインセンサの電気的走査（主走査）方向に対して垂直方向に機械的に動くことによって、原稿全面を走査（副走査）する。ここで、原稿１００４は、主走査および副走査ともに４００ｄｐｉ(ｄｏｔｓ／ｉｎｃｈ)の解像度で読み取られる。

信号処理部１０１１においては、読み取られた画像信号を電気的に処理し、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｂｋ）の各成分に分解し、プリンタ部１００２に送る。また、イメージスキャナ１００１における一回の原稿走査につき、Ｍ、Ｃ、Ｙ、Ｂｋのうちひとつの成分がプリンタ部１００２に送られ、計４回の原稿走査によって、一回のプリントアウトが完成する。

イメージスキャナ部１００１より送られてくるＭ、Ｃ、Ｙ、Ｂｋの各画像信号は、レーザードライバー１０１２に送られる。レーザードライバー１０１２は、送られてきた画像信号に応じ、半導体レーザー１０１３を変調駆動する。レーザー光は、ポリゴンミラー１０１４、ｆ−θレンズ１０１５、ミラー１０１６を介し、感光ドラム１０１７上を走査する。ここで、読取と同様に主走査および副走査ともに４００ｄｐｉ(ｄｏｔｓ／ｉｎｃｈ)の解像度で書き込まれる。

１０１８は回転現像器であり、マゼンタ現像部１０１９、シアン現像部１０２０、イエロー現像部１０２１、ブラック現像部１０２２より構成され、４つの現像部が交互に感光ドラム１０１７に接し、感光ドラム上に形成された静電現像をトナーで現像する。

１０２３は転写ドラムであり、用紙カセット１０２４または１０２５より供給される用紙をこの転写ドラム１０２３に巻き付け、感光ドラム上に現像された像を用紙に転写する。

この様にして、Ｍ、Ｃ、Ｙ、Ｂｋの４色が順次転写された後に、用紙は、定着ユニット１０２６を通過して、トナーが用紙に定着された後に排紙される。

また、イメージスキャナ部１００１とプリンタ部１００２とが独立で動作する構成のものもあり、その場合には、図１１に示すように、画像データを一時的に保持する記憶部１１０１を有する構成が一般的である。イメージスキャナ部１００１から入力された画像データは、画像処理部１０１１にてスキャナ用画像処理を施した後、記憶部１１０１に一時的に保持される。プリントする際は、記憶部１１０１に保持された画像データを画像処理部１０１１に送り、プリント用画像処理を施した後、プリンタ部１００２に送りプリントする。

具体的な構成例としては図１に示すようなものがあり、スキャナ１０１から取り込まれた画像データは入力画像処理１０２にて処理された後、像域分離処理１０３にて画像の属性データが検出される。検出された属性データは、文字フラグや色フラグとしてフラグメモリ１０６に保持される。また、画像データは入力画像処理１０４にて属性データに応じて適応的な処理が施され、画像メモリ１０５に保持される。

一旦保持された画像データは、属性データをもとに出力画像処理１１６にて適応処理を施され、プリンタ１１７から出力される。

又、別の従来例としては、特許文献１をあげることが出来る。
特開平９−４６５１８号公報

以上、説明したような従来例では、入力画像処理にてスムージング処理を実施した場合、文字や文字の周辺部にもスムージングがかかってしまい、文字品位の低下が問題となっていた。そのため、文字の周辺部ではフィルタのサイズを縮小する技術（特許文献１）などが提案されているが、文字品位は保持されるものの、周波数特性が大きく変わるため、スムージングの効果が落ちてしまう問題がある。

そこで本発明では、原稿画像を画素ごとのデジタル信号として読み取る画像読み取り手段と、原稿画像読み取りと同時に、前記原稿画像の画素ごとの特徴量を検出する特徴量検出手段と、注目画素を含むＭ×Ｎ（ＮとＭは自然数）の領域内に存在する画素値に重み付けを行い、重み付けされた画素値に基づいて前記注目画素の空間周波数特性を変更するフィルタリング処理手段を備える画像処理装置であって、前記注目画素を含むＭ×Ｎの領域内において、前記特徴量検出手段にて検出される前記特徴量に所定の特徴量が存在するとき、その特徴量が存在する画素をフィルタリング処理から除外することを特徴とする画像処理装置であって、検出した前記特徴量に応じてフィルタリングに用いられる画素値を除外することで文字の品位を向上させる画像処理装置を提供できる。

以上のように、文字周辺部でスムージング処理を行う際、エッジ部の画像データを除外することで文字の縁に発生するノイズを除去することができる。

また、フィルタ処理からデータを除去するのではなく、エッジ部の画像データを注目画素の画素値に置き換えることでフィルタリングを実施することで、回路構成が複雑になることなく、文字の縁に発生するノイズを除去することができる。

さらには、置き換える画素値を注目画素の画素値するのではなく、注目画素近傍の平均値を用いることで、網点中などの文字でも同様の効果が得られる。

次に、本発明の詳細を実施例の記述に従って説明する。

（第１の実施例）
以下、本発明の一実施例を、図面を用いて説明する。

図１は、本発明を実施するための構成の一例を示すブロック図である。

［読みとり部］
複写すべき原稿は、１０１のスキャナ部の図示しない原稿載置台ガラス上に置かれ、読み取られる。スキャナ部は図１０と同様、カラーの３ラインＣＣＤにより原稿画像を画素ごとにデジタル的に読み取って、第一の入力画像処理部１０２にカラー画像信号を転送する。入力画像処理部１０２では、スキャナ部から送られてきたＲＧＢのカラー画像信号に対しシェーディング補正、ＣＣＤライン間補正、色補正など、周知の画像処理を行う。

１０３は、１０２から出力される入力画像処理済みのカラー画像信号に対し像域分離処理を行うブロックであり、入力画像の画素ごとに写真領域、文字領域、網点領域、といった画像の特徴を検出して、像域ごとの属性を表すフラグデータを生成する像域分離処理部である。

［像域分離処理］
ここで像域分離処理部について説明する。

像域分離処理とは、原稿画像に含まれる画像の特徴に応じて最適な画像処理を施すために原稿画像の特徴を抽出して像域属性を示す信号（以後フラグデータという）を生成するために行われる。例えば原稿中には連続階調のフルカラーの写真領域や、黒一色の文字領域、あるいは新聞印刷のような網点印刷領域など、様々な画像領域が混在しているのが普通である。

これらを一律に同一の画像処理手順で処理して出力すると、その出力画像は一般に好ましい画質が得られない場合が多い。

そこで本発明では１０２から入力されるカラー画像信号を用いて原稿画像中に含まれる画像データの属性を検出し、それを識別するためのフラグデータを生成する。具体的な手順を図２に示す。

図２は原稿画像の一例を示すものであり、ひとつのページ２０１内に銀塩写真領域２０２、黒文字領域２０３、網点印刷領域２０４、カラーのグラフィック領域２０５が混在している様子を示している。

ここでスキャナ部はこの原稿画像をカラーのＣＣＤセンサによって走査し画素ごとのカラーデジタル信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）として読み取る。読み取られたＲＧＢ信号は画像の領域ごとの属性によって決まる特徴を持っている。各領域においてＣＣＤセンサが読み取る信号値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）のうちのＧ信号をＣＣＤの並び方向にプロットしてみると例えば図３のようになる。

図３で３０２、３０３、３０４、３０５はそれぞれ図２の２０２から２０５までの領域を読み取った場合に特徴的に現れる特性の一例であり、横軸はＣＣＤならび方向の画素位置、縦軸は読み取り信号値で上に行くほど白に近い（明るい）画素であることを表している。

領域ごとの特徴を説明すると、２０２は写真領域であるので、読み取られる画像信号の位置による変化３０２は比較的ゆるやかであり、近距離の画素値の差分３１２は小さな値となる。

３０３は黒文字領域２０３の特性であり、白地に黒い文字が書かれているので、その信号値のプロットは白地部３１３から文字部３２３にかけて急激に読み取り信号値が変化するような特性となる。

３０４は網点領域２０４の特性であり、網点領域というのは白地３１４とその上に印刷された網点３２４との繰り返しとなるので信号値のプロットしたものは図のように白と黒が高い頻度で繰り返す特性となる。

３０５はグラフ領域のプロット図である。グラフィックのエッジ部３１５では信号値は急激に小さくなり、内部の色塗り部分３２５は一定の中間レベルがつづくような特性となる。

これらの属性を判定するためには、上で説明したような領域ごとの特徴を読み取り信号値から検出して判定するようにすればよい。そのためには注目画素近傍での画像データの変化量、あるいは変化量の一定区間内の積算値、周辺画素の輝度値（白地か色のついた背景か）、一定区間内の画像データの白から黒への変化の回数、など周知の手法を用いた特徴抽出手法を用い、それに基づいた周知の属性判別手法を用いることができる。

このようにして、図２の原稿画像に対して生成された属性フラグの一例を図４に示す。ここでは属性フラグ（フラグデータ）として文字フラグ、図形フラグ、網点フラグの３種類のフラグを生成しているが、もちろんそれに限定されるわけではない。図４（ａ）は文字フラグであり、図中の黒で表す画素が文字属性を持つ画素であり文字フラグ＝１が生成され、それ以外は文字フラグ＝０（図では白い部分）となっている。（ｂ）は図形フラグであり、グラフィック領域で１となりそれ以外で０となる領域、（ｃ）は網点フラグであり、網点領域で１となりそれ以外で０となるような領域を表している。

写真領域はこれらのいずれにもあてはまらないので、すべてのフラグが０となり、図４には表れてこないことになる。

次に、色フラグの生成方法の一例を説明する。

画像データのある画素が色か否かを判別するには、画素の色度を色空間上にマッピングすることで容易に判別される。一例として、Ｌａｂ色空間を例に説明する。

Ｌａｂ色空間とは、均等知覚色空間として１９７６年にＣＩＥ（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ ｄｅ ｌ‘Ｅｃｌａｉｒａｇｅ：国際照明委員会）より提案された色空間である。Ｌは明度（明るさ）、ａは赤から緑への色度、ｂは青から黄色への色度を表わしている。 Ｌａｂ色空間ではこの３次元色空間における変化量とその変化によって受ける視覚の色変化の印象とが比例するよう補正されているため、精度の高い色判別が可能になる。

ＲＧＢ信号からＬａｂ信号に変換する例を示す。通常は、ＲＧＢ信号からいったんＸＹＺ三刺激値を算出し、その後、ＸＺＹ三刺激値からＬａｂ信号値を導出する。一例を示す。例における変換式の係数はデバイスに依存するため、この限りではない。

Ｘ ＝ ０．４１２３９１×Ｒ ＋ ０．３５７５８４×Ｇ ＋ ０．１８０４８１×Ｂ
Ｙ ＝ ０．２１２６３９×Ｒ ＋ ０．７１５１６９×Ｇ ＋ ０．０７２１９２×Ｂ
Ｚ ＝ ０．０１９３３１×Ｒ ＋ ０．１１９１９５×Ｇ ＋ ０．９５０５３２×Ｂ
Ｌ ＝ １１６（Ｙ／Ｙ０）^（1/3） − １６
ａ ＝ ５００（ （Ｘ／Ｘ０）^（1/3） − （Ｙ／Ｙ０）^（1/3） ）
ｂ ＝ ２００（ （Ｙ／Ｙ０）^（1/3） − （Ｚ／Ｚ０）^（1/3） ）
ただし、Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０は、標準光における三刺激値
上式から算出した各画素のａｂ値を直交座標系にマッピングし、その画素が有彩色か無彩色かを判定する。図９にて例を示す。ａ軸９０１、ｂ軸９０２は、直交座標系のそれぞれの軸を表す。有彩色か無彩色かの判定において、たとえば彩度を基準とした場合、この座標系では、ａ軸９０１とｂ軸９０２の交点、つまり原点が色成分ゼロの点になる。原点から離れる、つまり、ａとｂの値が大きくなるに連れ、彩度は大きくなる。この彩度が変化する過程において、ある大きさを閾値に、有彩色か無彩色かを判定する。たとえば、斜線部９０３を無彩色の領域と仮定すると、ある画素のａｂ値が斜線部９０３の内側の９０４にある場合、この画素は無彩色と判定する。ある画素のａｂ値が斜線部９０３の外側の９０５にある場合、この画素は有彩色と判定する。

以上のような手法をとることで、画素が有彩色か無彩色かを判定することが出来る。

色度への変換は、Ｌａｂを用いて説明したがこれに限るものではない。また、計算量を減らすため、簡易的な変換式に置き換えてもかまわない。

以上の像域分離処理により画像の属性が画素ごとに検出されると、次に１０４の第二の入力画像処理部で画像属性に応じた画像処理が施される。

ここでは、例えば文字領域に対して画像の高周波成分を強調して文字の鮮鋭度を強調し、また、網点領域に対してはいわゆるローパスフィルター処理を行い、デジタル画像に特有のモアレ成分を除去する、といった処理を行うことができる。これらの処理の切り替えを１０３で生成した属性フラグデータに応じて画素単位で行うことが可能である。

［画像データの蓄積］
スキャナで読み取られ、種々の入力画像処理を施された画像データ、および上記の手順で生成された属性フラグデータはそれぞれ１０５の画像メモリ１および１０６のフラグメモリ１に一時的に記憶される。このとき画像データおよび属性フラグデータは原稿１ページ分全体もしくは１ページのうちのあらかじめ決められたサイズ分の部分画像として記憶される。

一時記憶された画像データおよび属性フラグデータは、データ圧縮部１０９で圧縮されて記憶装置１１０に記憶される。１１０は半導体記憶装置のような高速の記憶手段であることが望ましい。またデータ圧縮部では画像データ、およびフラグデータに対し、それぞれ異なるデータ圧縮処理を行う。すなわち、画像データに対してはＪＰＥＧ圧縮のような非可逆であるが、人間の視覚特性を考慮して画像の劣化が目立たなくするような高能率の圧縮処理をほどこし、またフラグデータに対しては属性フラグ情報の欠落や変化が発生しないためにＪＢＩＧ圧縮のような可逆圧縮方式を用いるのが望ましい。

このようにして１１０には異なる圧縮処理を施された画像データおよびフラグデータが原稿１ページ単位で記憶される。記憶されたデータはまた１１１の補助記憶装置に書き出す場合もある。補助記憶装置は、望ましくはハードディスクのような、記録スピードは若干遅いが大容量のデータの記憶が可能な媒体を用いる。こうすることにより、多数ページの原稿画像を効率的に記憶蓄積することができるようになる。

［画像データの読み出し］
１１０または１１１に記憶された画像データおよび属性フラグデータは、プリント部から出力するために読み出され、それぞれ１１２のデータ伸長部で圧縮データの解凍が行われ、それぞれ１１４の画像メモリ２および１１５のフラグメモリ２に書き出される。

このとき１１３の画素密度変換部では、記憶された画像データの画素密度の変換を行う場合がある。これは、例えば蓄積された画像データを拡大、または縮小してプリント出力したい場合、あるいは蓄積された複数ページを１枚のプリント出力用紙上に合成して出力したい、といった場合に使用される。

複数ページの合成出力は例えば図５に示すような場合である。すなわち２つの原稿画像５０１と５０２があらかじめ記憶装置に記憶されているものとする。これを原稿と同一サイズの出力用紙に２枚を合成して５０３のようなプリント出力を得ようとする場合である。

そのために、まず記憶されている画像データ５０１を記憶手段から読み出し圧縮データの解凍を行い、１１３の画素密度変換部で所定の倍率で縮小し、かつ図示しない回転処理部で左９０度回転して画像メモリ２の所定の領域に書き込まれる。（図５の５０４に相当する領域）
次に画像データ５０２を読み出し、同様に解凍、解像度変換、回転処理を行い画像メモリ２の５０５に相当する領域に書き込む。

このとき、原稿Ａ、Ｂに対応するフラグデータも同様に解凍、解像度変換、回転処理されフラグメモリ２の対応する領域に書き込まれる。

ここで画像データの解像度変換とフラグデータの解像度変換はそれぞれ異なる手法を適用することが望ましい。例えば画像データに対しては線形補間法や双３次スプライン補間法などの周知の手法を適用することができる。またフラグデータの解像度変換には最近傍処理法などの２値データに適した解像度変換方法を用いることが望ましい。

［画像データの出力］
画像メモリ２およびフラグメモリ２に一時的に記憶された画像データおよびフラグデータは所定のサイズに達すると出力画像処理部１１６に転送される。

出力画像処理部１１６ではＲＧＢの画像データをプリント出力するための周知の画像処理、すなわち輝度濃度変換、ＲＧＢ→ＣＭＹＫ変換、ガンマ補正、２値化処理、などといった処理を行い、プリンタ部１１７へ転送する。

プリンタ部１１７は転送されたＣＭＹＫの画像信号によってレーザー駆動し図１０と同様の手順で転写紙上に可視画像を形成し出力する。

ここでフラグメモリ２に記憶されたフラグデータは出力画像処理部１１６の処理の切り替えに用いられる。すなわち写真領域と文字領域ではＲＧＢ→ＣＭＹＫ変換の係数を異ならせることにより出力画像の画質を向上させることができる。例えば文字領域すなわち文字フラグ＝１である画素に対しては黒文字が黒トナーのみで再現できるような変換係数（すなわち画像データが無彩色の場合はＣ、Ｍ、Ｙ＝０となるような係数）を適用し、それ以外では無彩色であってもＣ、Ｍ、Ｙが０とならず、深みのある黒を再現できるような係数を用いることができる。

また、２値化処理においてはＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ信号を周知の誤差拡散処理やディザ処理を用いて０または１の２値信号に変換するが、このとき文字領域やグラフ領域では出力画像の鮮鋭度が優先されるので誤差拡散処理を適用し、写真や網点領域では階調性が重視されるのでディザ処理を適用する、というように２値化処理の内容を、やはり属性フラグデータにより切り替えることで出力画像の画質向上を図ることができる。

このときの構成のブロック図の一例を図６に示す。

１１４の画像メモリ２、１１５のフラグメモリ２、およびプリンタ部１１７は図１と同一である。画像メモリ２から読み出されたＲＧＢのカラー画像データは並列に６０１、６０２の２つのＲＧＢ→ＣＭＹＫ変換回路に入力され、それぞれ独立にＣＭＹＫ画像信号に変換される。６０１、６０２の出力はフラグメモリのフラグ信号に従って６０３のセレクタ１でいずれか一方が選択される。６０１に文字領域用の変換係数が設定されており６０２にそれ以外の場合の係数が設定されている場合にはフラグメモリ内の文字フラグ＝１のときに６０１の出力を選択し、文字フラグ＝０のときは６０２の出力を選択する。

セレクタ１の出力は、やはり並列に２系統に分離され、一方は６０４のガンマ補正回路１と６０６の誤差拡散２値化処理部を通って２値のＣＭＹＫ信号として６０８のセレクタ２に入力される。

もう一方は６０５のガンマ補正回路２、６０７のディザ処理２値化回路を通ってやはり２値のＣＭＹＫ信号として６０８のセレクタ２に入力される。

セレクタ２では６０６または６０７のいずれかの出力を選択してプリンタ部へ転送するが、ここでは文字領域およびグラフ領域で誤差拡散処理を選択するので、文字フラグ＝１または図形フラグ＝１の場合セレクタ２は６０６の出力を選択し、そうでない場合は６０７の出力を選択するようにすればよい。

［プリント画像］
外部通信路１１９から通信インターフェース１１８を介して入力される画像データとして代表的なものは、いわゆるＰＤＬ（Ｐａｇｅ Ｄｉｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ：ページ記述言語）で記述された画像データである。

通信インターフェース１１８から入力されたＰＤＬデータはインタープリタ１０８でディスプレーリストと呼ばれる中間言語形式に変換される。このディスプレーリストを１０７のＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）に送り、ビットマップデータに展開する。展開された画像データは１０５の画像メモリ１に記憶されるが、このときＲＩＰ１０７は同時に展開した画像データの属性情報をフラグデータとして生成して１０６のフラグメモリ１に記憶させる。フラグデータは、ＲＩＰに入力されるＰＤＬデータがその部品ごとに保持している属性情報（写真であるとか文字やグラフィックである、など）を参照して、展開画像の対応する画素のフラグデータを生成するようにすればよい。つまり文字部品を生成するＰＤＬコマンドがＲＩＰに入力されたら、ＲＩＰはこの文字データのビットマップ画像を生成すると同時に、文字が生成された領域に対応するフラグデータとして文字フラグ＝１を生成すればよい。

［偽造判定処理］
偽造判定処理１２０で行われる紙幣などの偽造判定処理には幾つか方法があるが、代表的な方法はパターンマッチングである。紙幣の形状、色などの特徴、あるいは、意図的に埋め込まれた特徴を抽出し、予め記憶されたものとの一致度を見て、判定するものである。一例を図７に示す。

判定回路７００に、判定用の画像信号ＲＧＢが入力される。ＲＧＢ信号は、二値化部７０１にて二値化される。二値化の閾値は可変であり、メモリに７０２に記憶されている。二値化された信号は、特徴点抽出部７０３に入力され、メモリ７０４に記憶されている特徴に該当する場合は、その部位を切り出す。メモリ７０４に記憶される特徴は、紙幣の特徴を表す形状、色、特定マークなどである。また、意図的に埋め込まれた特徴も含まれる。

切り出された信号は、パターンマッチング部７０５に入力され、メモリ７０６に該当するパターンに合致した場合、制御ＣＰＵ７０７に判定結果を送信する。偽造との結果を受けた制御ＣＰＵ７０７は、プリンタ部で出力されるべき画像を塗りつぶしたりして、偽造を阻止する。

以上が複写機で行われる偽造判定処理の一例であるが、これに限るものではない。

このような画像処理システムでは、像域分離処理を用いて原稿画像の特徴を抽出することで、原稿画像に含まれる画像の特徴に応じて最適な画像処理を施している。たとえば、原稿画像中の写真部と文字部を切り分け、写真部には色調や階調性を重視した写真用処理を、文字部には鮮鋭度を重視した文字用処理を施すことで複写画像の画像品位を向上させている。また、画像の色成分を検出し、無彩色の文字などは黒単色で印字したりすることで画像品位の向上を図ってきた。

しかし、像域分離処理の精度や処理構成などにより、文字近傍でスムージング処理が施され、その結果、文字の周辺部に縁取りのようなノイズが発生し、文字の品位を低下させることもある。ひとつの例を図１１に示す。

画像信号１１０１は、白い下地１１０２と黒い文字エッジ１１０３の一部を切り出したものである。そのときの読み取り信号値はＲＧＢとも８ビット表示で、下地１１０２は２５５レベル、文字エッジ１１０３は０レベルである。同じ位置の属性フラグを１１０６に示す。文字属性と判定された文字部１１０８と文字属性でないと判定された非文字部１１０７が図示されている。この属性フラグ１１０６を基に、文字部１１０８はエッジ強調用のフィルタ処理、非文字部１１０７はスムージング用のフィルタ処理を実施する。図１２にフィルタ処理に用いられる重み付けの例を示す。スムージング係数１２０１は、スムージングフィルタ用の係数の例である。エッジ強調係数１２０２は、エッジ強調フィルタ用の係数の例である。

フィルタ処理とは畳み込み演算で、図１３に示す処理にて実現される。画像データ１３０１とフィルタパラメータ１３０２を畳み込み演算する場合、式１３ａ、式１３ｂ、式１３ｃの演算処理が行われる。式１３ａのＤｉｖ１３０３は、フィルタパラメータ１３０２の各要素の和である。式１３ｂのＣｏｍ１３０４は、画像データ１３０１とフィルタパラメータ１３０２を畳み込み演算した結果である。式１３ｃのＶａｌ１３０５は、畳み込み演算の結果Ｃｏｍ１３０４を正規化するために、フィルタパラメータの要素の和であるＤｉｖ１３０３で除算した結果である。この値を、注目画素１３０６の位置に返すことでフィルタリングは行われる。

図１１の画像信号１１０１に対し、属性フラグ１１０６にて、スムージングフィルタ１２０１とエッジ強調フィルタ１２０２を適応的に処理した結果を１１１０に示す。フィルタ処理前の文字エッジ１１０３は処理後の信号値は変わらず、文字部１１１３を得る。一方、フィルタ処理前の下地１１０２には、フィルタリング実行後、下地１１１２内に縁取り１１１１が発生する。これは文字を縁取るように発生するため、文字の品位を著しく低下させる。

本現象を、図１３に示すフィルタリング処理の説明に従い、図１４にて具体的に説明する。画像信号１４０１に対し、フィルタパラメータ１４０５にてフィルタリングを実施する。このとき、フィルタのサイズを５×５とすると、注目画素が１４０２のとき、フィルタリングの対象となる画素のうち、外側の１列（１４０３）がエッジ上の画素データとなる。この１列に対してもフィルタパラメータ１４０５で与えられる重み付けにて畳み込み演算されるため、外側の１列１４０３は、演算結果に強く影響を与える。

図１３の式に基づきフィルタリングを行うと、
Ｄｉｖ＝６４
Ｃｏｍ＝１５０４５
Ｖａｌ＝２３５
となる。

Ｖａｌの画素値は、フィルタ処理後の画像信号１４０６の注目画素位置１４０７に与えられる。画像全体に対し同様の演算がなされると、１４０８に示すように文字エッジ１４０４の外側に縁取りのような信号値が発生する。その結果、文字の品位が著しく低下する。

そこで本発明では、文字品位を低下させずに、好適な適応的フィルタリングを実施し、文字と写真（下地）の画像品位の向上を図ることを目的とする。具体的には、画質劣化の原因である文字の周辺に発生する縁取りを抑制するものである。

上記の問題を回避する手段を、図１５と図１６に示す。

図１５は処理構成を示す図である。入力データ１５０１において、注目画素を中心とするＮ×Ｍの領域を参照し、その領域内に文字があるかないかを確認する（１５０２）。このとき、画像信号から上記に示すような像域分離処理を用い、文字エッジを示す属性フラグを生成した上で、これを参照すると良い。文字エッジがない場合は、通常のフィルタリング処理（１５０３）を行う。文字エッジがある場合は、文字エッジがある部分の画像信号をフィルタリング処理より除外してフィルタリングを行う（１５０５）。図１６にて、具体的に説明する。

図１６は、画像信号１６０１に対し、属性フラグ１１０６を参照して、フィルタパラメータ１６０５を用いてフィルタリング処理する例である。画像信号１６０１は、注目画素を１６０２とし、フィルタリング対象画像の一部が文字エッジ１６０４に含まれる画像である。属性フラグ１１０６を参照すると、１６０３が文字属性を示す画素である（図の赤い２列）。これらの画素を除外してフィルタリング処理を行う。

図１３に示すフィルタリング処理に則ると、
Ｄｉｖ＝６４−（１×７＋３×３）＝４８
Ｃｏｍ＝１２２４０
Ｖａｌ＝１２２４０ ／ ４８＝２５５
となる。

Ｖａｌの画素値は、フィルタ処理後の画像信号１６０８の注目画素位置１６０９に与えられる。画像全体に同様な処理を行っても、属性フラグを参照し、文字エッジ部の画素は除外できるため、従来のように、文字の周辺に発生した縁取り１４０８は発生しない（１６１０）。

以上のように、フィルタリングを行う際、フィルタリング対象領域内の属性フラグを参照し、文字属性を持つ画素値をフィルタリング対象から除外することで、文字の周辺に発生していた縁取りが抑制でき、文字品位の向上が図れる。

［第２の実施例］
第１の実施例では、フィルタリングを行う際、フィルタリング対象領域内の属性フラグを参照し、文字属性を持つ画素値をフィルタリング対象から除外する方法を説明したが、第１の実施例の場合、畳み込み演算後に正規化する除算係数Ｄｉｖの値が、フィルタパラメータの値や、除外するエッジの量により変動するため、ハードウェアに実装する場合は、回路規模が増大する傾向がある。そこで、第２の実施例では、回路構成を増大させないよう、除算係数Ｄｉｖを一定にする方法を図１７と図１８とを例に説明する。

図１７は処理構成を示す図である。入力データ１７０１において、注目画素を中心とするＮ×Ｍの領域を参照し、その領域内に文字があるかないかを確認する（１７０２）。このとき、画像信号から上記に示すような像域分離処理を用い、文字エッジを示す属性フラグを生成した上で、これを参照すると良い。文字エッジがない場合は、通常のフィルタリング処理（１７０３）を行う。文字エッジがある場合は、文字エッジがある部分の画像信号を注目画素値に置換してフィルタリングを行う（１７０５）。図１８にて、具体的に説明する。

図１８は、画像信号１８０１に対し、属性フラグ１１０６を参照して、フィルタパラメータ１８０５を用いてフィルタリング処理する例である。画像信号１８０１は、注目画素を１８０２とし、フィルタリング対象画像の一部が文字エッジ１８０４に含まれる画像である。属性フラグ１１０６を参照すると、１８０３が文字属性を示す画素である（図の赤い２列）。これらの画素の画素値を注目画素の画素値にて置換し（１８０７の部分）、置換画像信号１８０６を得る。この画像信号１８０６を元に、フィルタパラメータ１８０５にてフィルタリング処理を行う。

図１３に示すフィルタリング処理に則ると、
Ｄｉｖ＝６４
Ｃｏｍ＝１６３２０
Ｖａｌ＝１６３２０ ／ ６４＝２５５
となる。

Ｖａｌの画素値は、フィルタ処理後の画像信号１８０８の注目画素位置１８０９に与えられる。画像全体に同様な処理を行っても、属性フラグを参照して置換することで、文字エッジ部の画素は除外できるため、従来のように、文字の周辺に発生した縁取り１４０８は発生しない。

以上のように、フィルタリングを行う際、フィルタリング対象領域内の属性フラグを参照し、文字属性を持つ画素値を注目画素の画素値に置換することで、文字の周辺に発生していた縁取りが抑制でき、文字品位の向上が図れる。

［第３の実施例］
第２の実施例では、フィルタリングを行う際、フィルタリング対象領域内の属性フラグを参照し、文字属性を持つ画素値を注目画素の画素値に置換する方法を説明したが、網点中の文字の場合、網点の線数や濃度によってはムラが発生することがある。これは、注目画素が、網点上にあるか否かで置換する値が大きく変動するためである。そこで、第３の実施例では、注目画素値で置換するのではなく、注目画素近傍の平均値にて置換する方法を図１９と図２０とを例に説明する。

図１９は処理構成を示す図である。入力データ１９０１において、注目画素を中心とするＮ×Ｍの領域を参照し、その領域内に文字があるかないかを確認する（１９０２）。このとき、画像信号から上記に示すような像域分離処理を用い、文字エッジを示す属性フラグを生成した上で、これを参照すると良い。文字エッジがない場合は、通常のフィルタリング処理（１９０３）を行う。文字エッジがある場合は、文字エッジがある部分の画像信号を注目画素近傍の平均値に置換してフィルタリングを行う（１９０５）。図２０にて、具体的に説明する。

図２０は、画像信号２００１に対し、属性フラグ１１０６を参照して、フィルタパラメータ１２０１を用いてフィルタリング処理する例である。画像信号２００１は、注目画素を２００２とし、フィルタリング対象画像の一部が文字エッジ２００４に含まれる画像である。属性フラグ１１０６を参照すると、２００３が文字属性を示す画素である（図の赤い２列）。これらの画素の画素値を、注目画素近傍の画素の平均値にて置換する。たとえば、２００５に示すように、注目画素を含む３×３領域を抽出し、その平均値２００６を算出する。２００７に示すように、属性フラグ１１０６が文字属性を示す画素の画素値を平均値２００６にて置換し（２００８の部分）、置換画像信号２００７を得る。この画像信号２００７を元にフィルタリング処理を行う。

図１３に示すフィルタリング処理に則ると、
Ｄｉｖ＝６４
Ｃｏｍ＝１５９１６
Ｖａｌ＝１５９１６ ／ ６４＝２４８
となる。

Ｖａｌの画素値は、フィルタ処理後の画像信号２００８の注目画素位置２００９に与えられる。画像全体に同様な処理を行っても、属性フラグを参照して置換することで、文字エッジ部の画素は除外できるため、従来のように、文字の周辺に発生した縁取り１４０８は発生しない。また、置換する画素値に注目画素近傍の平均値を用いることで、網点内の文字近傍でも好適なフィルタリングが実施できる。

以上のように、フィルタリングを行う際、フィルタリング対象領域内の属性フラグを参照し、文字属性を持つ画素値を注目画素近傍の平均値に置換することで、文字の周辺に発生していた縁取りが抑制でき、文字品位の向上が図れる。

本発明を実施する構成の一例を示すブロック図 本発明に適用される原稿画像の一例 本発明の像域分離処理を説明する図 本発明によるフラグデータを説明する図 本発明によるレイアウト合成出力を説明する図 本発明の出力画像処理構成の一例を示すブロック図 本発明に適用される偽造判定処理の一例 本発明に適用される色変換処理を説明する図 本発明の像域分離処理を説明する図 従来のカラー画像複写装置を説明する図 従来の処理を説明する図 フィルタの説明をする図 フィルタの説明をする図 従来の処理を説明する図 本発明に適用される第１の実施例の処理例を説明する図 本発明に適用される第１の実施例の処理構成を説明する図 本発明に適用される第２の実施例の処理例を説明する図 本発明に適用される第２の実施例の処理構成を説明する図 本発明に適用される第３の実施例の処理例を説明する図 本発明に適用される第３の実施例の処理構成を説明する図

Claims (10)

1. 原稿画像を画素ごとのデジタル信号として読み取る画像読み取り手段と、
   原稿画像読み取りと同時に、前記原稿画像の画素ごとの特徴量を検出する特徴量検出手段と、
   注目画素を含むＭ×Ｎ（ＮとＭは自然数）の領域内に存在する画素値に重み付けを行い、重み付けされた画素値に基づいて前記注目画素の空間周波数特性を変更するフィルタリング処理手段を備える画像処理装置であって、
   前記注目画素を含むＭ×Ｎの領域内において、前記特徴量検出手段にて検出される前記特徴量に所定の特徴量が存在するとき、その特徴量が存在する画素をフィルタリング処理から除外することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記フィルタリング処理手段は、平滑化処理であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記特徴量は、文字を示すことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 原稿画像を画素ごとのデジタル信号として読み取る画像読み取り手段と、
   原稿画像読み取りと同時に、前記原稿画像の画素ごとの特徴量を検出する特徴量検出手段と、
   注目画素を含むＭ×Ｎ（ＮとＭは自然数）の領域内に存在する画素値に重み付けを行い、重み付けされた画素値に基づいて前記注目画素の空間周波数特性を変更するフィルタリング処理手段を備える画像処理装置であって、
   前記注目画素を含むＭ×Ｎの領域内において、前記特徴量検出手段にて検出の前記特徴量に所定の特徴量が存在するとき、その特徴量が存在する画素の画素値を注目画素の画素値に置き換えた後にフィルタリング処理することを特徴とする画像処理装置。
5. 前記フィルタリング処理手段は、平滑化処理であることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記特徴量は、文字を示すことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
7. 原稿画像を画素ごとのデジタル信号として読み取る画像読み取り手段と、
   原稿画像読み取りと同時に、前記原稿画像の画素ごとの特徴量を検出する特徴量検出手段と、
   注目画素を含むＭ×Ｎ（ＮとＭは自然数）の領域内に存在する画素値に重み付けを行い、重み付けされた画素値に基づいて前記注目画素の空間周波数特性を変更するフィルタリング処理手段と、
   注目画素を含むＰ×Ｑ（ＰとＱは自然数）の領域内の平均値を算出する平均値算出手段を備える画像処理装置であって、
   前記注目画素を含むＭ×Ｎの領域内において、前記特徴量検出手段にて検出の前記特徴量に所定の特徴量が存在するとき、その特徴量が存在する画素の画素値を、前記平均値算出手段により算出の前記平均値に置き換えた後にフィルタリング処理することを特徴とする画像処理装置。
8. 前記フィルタリング処理手段は、平滑化処理であることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記特徴量は、文字を示すことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
10. 前記注目画素を含むＰ×Ｑ（ＰとＱは自然数）の領域内は、注目画素を含むＭ×Ｎ（ＮとＭは自然数）の領域内より小さいことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。

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