JP2011151617A - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】
低解像度で読み取った画像データを鮮鋭性の高い高画質の画像データに高速に変換する画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供することにある。
【解決手段】
原稿画像を所定の解像度で読み取って画像データを生成し、前記画像データを処理する画像処理装置において、原稿画像を解像度Ｎｄｐｉで読み取って解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データを生成する画像読み取り手段と、前記解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データをニアレストネイバー法に基づいて解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換する変換手段と、前記変換した解像度Ｍｄｐｉの第２の画像データに、「Ｌ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）以下のサイズＬ’×Ｌ’（Ｌ’は２以上の整数）」のサイズのフィルターを適用して当該画像データの画素の濃度を平滑化して第３の画像データを生成する平滑化手段と、を有する。
【選択図】 図１９

Description

本発明は、原稿画像を読み取って生成した画像データを高画質の画像データに変換する画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。

従来から、スキャナー等の画像処理装置には、原稿画像の読み取り速度の高速化と、読み取って生成した画像データの高画質化の両方が求められている。

しかしながら、高画質の画像データを生成するため原稿画像を高解像度で読み取ると、原稿画像の読み取り処理に要する時間が長くなり、原稿画像の読み取り速度の高速化を図ることができない。一方、原稿画像の読み取り速度を高速化するため原稿画像を低解像度で読み取ると、生成した画像データの画質は読み取り解像度の高い画像データに劣り、画像データの高画質化を図ることができない。

このように、原稿画像の読み取り速度の高速化と読み取って生成する画像データの高画質化とは、トレードオフの関係にある。

そこで、特許文献１では、低解像度で原稿画像を読み取って高解像度で記録する高速モードを画像処理装置に設け、当該高速モードが指定された場合に、低解像度で読み取った画像データを画素補間によって高解像度の画像データに変換し、高解像度の画像データとして記録することが開示されている。

特開２００２−８４４１６号公報

しかしながら、文字等の細線が含まれる原稿画像を低解像度で読み取る場合、解像度が低いことにより、細線がより太い線として読み取られ鮮鋭性の低い画像データが生成されるが、低解像度で読み取って生成した画像データを画素補間によって高解像度の画像データに変換しても、細線は太いままであり画像データの画質は向上しない。

また、画像処理装置では、原稿画像を読み取って生成した画像データに対して、必要に応じて、モアレを除去するための平滑化処理等の画像処理を行う。しかし、平滑化処理を行うことによって、画像データのノイズが除去される一方で、画像データの鮮鋭性が失われる。そのため、読み取り解像度の低い画像データに平滑化処理等の画像処理を行った上で、印刷等の出力時に当該画像データを高解像度の画像データに変換しても、画像データの鮮鋭性は失われたまま画質は向上せず、画像データの細線はより太い線として印刷されてしまう。

一方、そもそも、原稿画像を高速にかつ高解像度で読み取ることが可能な画像処理装置を開発することが検討されるが、開発のために高いコストが必要となってしまう。

そこで、本願発明は、低解像度で読み取った画像データを鮮鋭性の高い高画質の画像データに高速に変換する画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供するものである。

上記の目的を達成するために、本発明の第１の側面によれば、原稿画像を所定の解像度で読み取って画像データを生成し、前記画像データを処理する画像処理装置において、原稿画像を解像度Ｎｄｐｉで読み取って解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データを生成する画像読み取り手段と、前記解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データをニアレストネイバー法に基づいて解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換する変換手段と、前記変換した解像度Ｍｄｐｉの第２の画像データに、「Ｌ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）以下のサイズＬ’×Ｌ’（Ｌ’は２以上の整数）」のサイズのフィルターを適用して当該画像データの画素の濃度を平滑化して第３の画像データを生成する平滑化手段と、を有する。

これにより、読み取り解像度の低い画像データを鮮鋭性の高い画像データに高速に変換することができ、画像処理装置は原稿画像の鮮鋭性の高い高画質の画像データを高速に生成することができる。

上記の第１の側面において好ましい態様によれば、さらに、前記フィルターのサイズは、「Ｌ×Ｌ」である。

この態様によれば、画像データの解像度をＬ倍に変換する場合は、Ｌ×Ｌの平滑化フィルターを使用することにより、より鮮鋭性の高い画像データに変換することができる。

上記の第１の側面において好ましい態様によれば、さらに、前記フィルターは、平均化フィルター、加重平均化フィルターのいずれかまたは両方である。

この態様によれば、平均化フィルター、加重平均化フィルターのいずれを使用しても、読み取り解像度の低い画像データを鮮鋭性の高い画像データに変換することができる。

上記の目的を達成するために、本発明の第２の側面によれば、原稿画像を所定の解像度で読み取って画像データを生成し、前記画像データを処理する画像処理方法において、原稿画像を解像度Ｎｄｐｉで読み取って解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データを生成する画像読み取り工程と、前記解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データをニアレストネイバー法に基づいて解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換する変換工程と、前記変換した解像度Ｍｄｐｉの第２の画像データに、「Ｌ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）以下のサイズＬ’×Ｌ’（Ｌ’は２以上の整数）」のサイズのフィルターを適用して当該画像データの画素の濃度を平滑化して第３の画像データを生成する平滑化工程と、を有する。

上記の目的を達成するために、本発明の第３の側面によれば、所定の解像度で読み取られた画像データを処理する画像処理をコンピューターに実行させるコンピューター読み取り可能な画像処理プログラムにおいて、前記画像データは、原稿画像が画像読み取り手段により解像度Ｎｄｐｉで読み取られることによって生成された解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データであって、前記解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データをニアレストネイバー法に基づいて解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換する変換工程と、前記変換した解像度Ｍｄｐｉの第２の画像データに、「Ｌ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）以下のサイズＬ’×Ｌ’（Ｌ’は２以上の整数）」のサイズのフィルターを適用して当該画像データの画素の濃度を平滑化して第３の画像データを生成する平滑化工程と、を実行させる。

本実施の形態例の画像処理装置の構成図である。 原稿画像と読み取り解像度の対応関係を表す図である 読み取り解像度６００ｄｐｉの画像データを表す図である。 読み取り解像度３００ｄｐｉの画像データを表す図である。 読み取り解像度２００ｄｐｉの画像データを表す図である。 ２×２サイズの平滑化フィルターを表す図である。 解像度３００ｄｐｉの画像データと平滑化フィルターの対応図である。 読み取り解像度３００ｄｐｉの画像データの平滑化後の図である。 ３００ｄｐｉから６００ｄｐｉに解像度変換した画像データを表す図である。 ６００ｄｐｉの画像データと２×２の平滑化フィルターの対応図である。 解像度を２倍に変換した画像データの平滑化後（２×２）の図である。 ２００ｄｐｉから６００ｄｐｉに解像度変換した画像データを表す図である。 ３×３サイズの平滑化フィルターを表す図である。 ６００ｄｐｉの画像データと３×３の平滑化フィルターの対応図である。 解像度を３倍に変換した画像データの平滑化後（３×３）の図である。 ３×３サイズの加重平均化フィルターを表す図である。 ６００ｄｐｉの画像データと２×２の平滑化フィルターの対応図である。 解像度を３倍に変換した画像データの平滑化後（２×２）の図である。 本実施の形態例のフローチャート図である。

以下、図面にしたがって本発明の実施の形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。

第１の実施の形態例に係る画像処理装置は、原稿画像を解像度Ｎｄｐｉで読み取って生成した第１の画像データを解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換し、当該第２の画像データを「Ｌ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）以下のサイズＬ’×Ｌ’（Ｌ’は２以上の整数）」のサイズの平滑化フィルターによって平滑化して第３の画像データを生成することにより、読み取り解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データを鮮鋭性の高い高画質の第３の画像データに高速に変換するものである。

図１は、第１の実施の形態例にかかるスキャナー１０の機能を表す図である。スキャナー１０は、画像読み取り手段１１、第１の画像処理手段１２、第２の画像処理手段１３、とを有する。なお、本実施の形態例では、画像処理装置としてスキャナー１０を挙げているが、複合機やＦＡＸ等であってもよい。

スキャナー１０は、次のような流れで原稿画像１４を読み取って画像データ１５を生成する。まず、画像読み取り手段１１が原稿画像１４を読み取って画像データＩＭ１を生成し、第１の画像処理手段１２に渡す。第１の画像処理手段１２は、画像データＩＭ１に対して解像度変換処理と平滑化処理とを行って画像データＩＭ３を生成し、第２の画像処理手段１３に入力する。第２の画像処理手段１３は、入力された画像データＩＭ３に対して必要に応じてエッジ強調等の画像処理を行う。各手段について以下に具体的に述べる。

画像読み取り手段１１は、原稿台、ＣＣＤなどのイメージセンサー等（図示せず）を備え、原稿台に置かれた原稿画像１４を、所定の解像度に基づいて光学的に読み取りＲＧＢ値の各色の階調データで表される画像データＩＭ１を生成する。画像読み取り手段１１が原稿画像１４を読み取る際の解像度は、予め設定されていてもよいし、画像読み取り時に指定されてもよい。

第１の画像処理手段１２は本発明の特徴部分であり、解像度変換手段１２１と平滑化手段１２２とを有する。解像度変換手段１２１は、画像読み取り手段１１が生成した画像データＩＭ１（Ｎｄｐｉ）を所定の解像度（Ｍｄｐｉ）の画像データＩＭ２（図示せず）にニアレストレイバー法に基づいて変換する。ニアレストネイバー法とは画像データの拡大または縮小に用いられる画素補間方法であり、変換後における画像データの補間対象の画素の値を、当該画素に最も近い元の画像データの画素の値とする画素補間方法である。

平滑化手段１２２は、画像データＩＭ２における画素間の色の変化を滑らかにして画像データのノイズやモアレを除去する。具体的に、平滑化手段１２２は、画像データにおける画素間の濃度差を抑えることによって画像データを平滑化する。平滑化処理によって、画像データのノイズは除去されるが、その一方で画像データの鮮鋭性は失われる。平滑化処理の例については、後述する。

図１に戻り、第２の画像処理手段１３はエッジ強調手段１３１を有し、入力された画像データＩＭ３に対して必要に応じてエッジ強調処理等の画像処理を行う。エッジ強調処理とは、色の変化量の多い画素間を検出し当該画素間の変化量を強調することにより、画像の輪郭をはっきりさせる処理である。

スキャナー１０は、ハードウェアとして、図示しないが、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリー、操作パネル、入出力インタフェース等を備える。ＲＯＭには、スキャナー１０全体を制御する制御プログラム等の基本のプログラム等が格納されている。スキャナー１０における各手段は、ＲＯＭに格納されるプログラムと、その指示に従って処理を実行するＣＰＵ等で構成される。

画像読み取り手段１１によって生成される画像データＩＭ１は、原稿画像１４読み取り時の解像度によって異なる。以下、図２〜５において、読み取り解像度と生成される画像データとの対応関係を説明する。

図２は、原稿画像１４の一例と読み取り解像度の対応関係を表す図である。原稿画像１４は、例えば、濃度２５５（黒）の細線１９を有する画像である。例えば、読み取り解像度が６００ｄｐｉである場合、画像読み取り手段１１は、画素範囲（６００ｄｐｉ）１６を１画素の範囲として原稿画像１４を読み取る。同様にして、画像読み取り手段１１は、読み取り解像度が３００ｄｐｉである場合は画素範囲（３００ｄｐｉ）１７を１画素の範囲として、読み取り解像度が２００ｄｐｉである場合は画素範囲（２００ｄｐｉ）１８を１画素の範囲として、原稿画像１４を読み取る。

図３は、原稿画像１４の一例と、当該原稿画像１４を解像度６００ｄｐｉで読み取って生成した画像データ４１とを表す図である。画像読み取り手段１１は、画素範囲（６００ｄｐｉ）１６を１画素として原稿画像１４を読み取って、読み取り解像度６００ｄｐｉの画像データ４１を生成する。読み取り解像度６００ｄｐｉの画像データ４１において、横軸が画像データの主走査方向の各画素を、縦軸が各画素の濃度（階調値）を表す。

図３において、読み取り解像度が６００ｄｐｉの場合の画素範囲（６００ｄｐｉ）１６の幅は、原稿画像１４の細線１９の幅とほぼ同じである。細線１９の濃度は「２５５」であるため、読み取り解像度６００ｄｐｉの画像データ４１の細線１９に対応する画素（画素６１）の濃度は、細線１９の濃度と同等の「２５５」となる。続いて、読み取り解像度３００ｄｐｉ、２００ｄｐｉの画像データについて説明する。

図４は、原稿画像１４の一例と、当該原稿画像１４を解像度３００ｄｐｉで読み取って生成した画像データ４２とを表す図である。画像読み取り手段１１は、画素範囲（３００ｄｐｉ）１７を１画素として原稿画像１４を読み取って、読み取り解像度３００ｄｐｉの画像データ４２を生成する。同図において、読み取り解像度が３００ｄｐｉの場合の画素範囲（３００ｄｐｉ）１７の幅は、原稿画像１４の細線１９の幅の約２倍である。従って、読み取り解像度３００ｄｐｉの画像データ４２の細線１９に対応する画素（画素３１）の濃度は、細線１９の濃度「２５５」の約１／２の濃度「１２７」となる。

同様にして、図５は、原稿画像１４の一例と、当該原稿画像１４を解像度２００ｄｐｉで読み取って生成した画像データ４３とを表す図である。画像読み取り手段１１は、画素範囲（２００ｄｐｉ）１８を１画素として原稿画像１４を読み取って、読み取り解像度２００ｄｐｉの画像データ４３を生成する。同図において、読み取り解像度が２００ｄｐｉの場合の画素範囲（２００ｄｐｉ）１８の幅は、原稿画像１４の細線１９の幅の約３倍である。従って、読み取り解像度２００ｄｐｉの画像データ４３の細線１９に対応する画素（画素２１）の濃度は、細線１９の濃度「２５５」の約１／３の濃度「８５」となる。

このように、原稿画像１４の読み取り時の解像度によって、生成される画像データにおける画像を構成する画素の面積とその濃度が異なる。具体的には、読み取り解像度が低い程、細線１９を構成する画素の面積は広くなり、当該画素の濃度が低くなる。つまり、読み取り解像度が低い程、細線１９がぼやけた鮮鋭性の低い画像データが生成される。ただし、このような読み取り解像度の低い（例えば、２００ｄｐｉ、３００ｄｐｉ）画像データを高解像度（例えば、６００ｄｐｉ）の画像データに解像度変換しても、画像データの解像度が変わるだけであり、細線１９を構成する画素の面積とその濃度は変わらないため、画像データの画質は向上しない。

次に、画像データの平滑化処理について具体的に説明する。平滑化処理では、図６のような平滑化フィルター５１が用いられる。以下に、平滑化処理の例として、図４の読み取り解像度３００ｄｐｉの画像データ４２を平滑化する例について説明する。

図６は２×２サイズの平滑化フィルター５１であり、対応する画像データの２×２画素の濃度の平均値を注目画素の濃度とする平均化フィルターである。注目画素とは、対応する画像データの２×２画素のうち濃度演算の対象画素であり、同図の平滑化フィルター５１の注目画素の位置５２は左上の画素である。以下、具体的に述べる。

図７は、読み取り解像度３００ｄｐｉの画像データ４２に、図６の平滑化フィルター５１を対応させた図である。図６の平滑化フィルター５１の注目画素の位置５２は左上の画素であるため、この場合の注目画素は画素３０である。そこで、第１の画像処理手段１２は、画素３０、画素３１、画素３４、画素３５の濃度の平均値を、画素３０の濃度とする。画素３０の濃度が設定されると、第１の画像処理手段１２は、続いて平滑化フィルター５１を１画素分ラスター方向に移動させ、注目画素、画素３１の濃度を演算する。

図８は、原稿画像１４を解像度３００ｄｐｉで読み取って生成した画像データ４２と、当該画像データに平滑化フィルター５１を適用して平滑化処理を行った平滑化処理後の画像データ８１とを表す図である。

まず、注目画素が画素３０である場合について説明する。平滑化フィルター５１が画像データの画素３０、画素３１、画素３４、画素３５に対応する場合、画素３０が注目画素に当たる。画素３１、画素３５の濃度はそれぞれ「１２７」であり、画素３０、画素３４の濃度は「０」である。これにより、注目画素３０の濃度は、各画素の平均濃度「６３」（≒（１２７＋１２７）／４）となる。

次に、注目画素が画素３１である場合について説明する。平滑化フィルター５１が１画素分ラスター方向に移動し画像データの画素３１、画素３２、画素３５、画素３６に対応する場合、画素３１が注目画素に当たる。画素３１、画素３５の濃度はそれぞれ「１２７」であり、画素３２、画素３６の濃度は「０」である。これにより、注目画素３１の濃度は、各画素の平均濃度「６３」（≒（１２７＋１２７）／４）となる。

続いて、注目画素が画素３２である場合について説明する。平滑化フィルター５１が１画素分ラスター方向に移動し画像データの画素３２、画素３３、画素３６、画素３７に対応する場合、画素３２が注目画素に当たる。画素３２、画素３３、画素３６、画素３７の濃度は全て「０」であるため、注目画素３２の濃度は「０」（≒０／４）となる。

このようにして読み取り解像度３００ｄｐｉの画像データ４２が平滑化された結果、平滑化後の画像データ８１の画素３０、画素３１の濃度は「６３」、画素３２の濃度は「０」となる。平滑化前の画像データ４２と平滑化後の画像データ８１とを比較すると、細線１９を構成する主走査方向の画素が、平滑化前の画像データ４２では画素３１のみであったのに対し、平滑化後の画像データ８１では画素３０、画素３１の２つの画素に増えている。また、細線１９を構成する画素の濃度が、平滑化前の画像データ４２では「１２７」であったのに対し、平滑化後の画像データ８１では画素３０、画素３１共に「６３」であり、平滑化処理によって濃度が低下してしまっている。

このように、細線１９を含む画像データに平滑化処理が行われると、画像データの細線１９は太くなり、またその濃度が低くなる。つまり、平滑化処理が行われると、画像データのノイズは除去されるが、その一方で鮮鋭性の低いぼやけた画像データに変換されてしまう。

以上、述べてきたように、読み取り解像度の低い画像データ、及び、平滑化処理が行われた画像データは、鮮鋭性が低い。また、そのような画像データを高解像度の画像データに変換しても、その鮮鋭性が向上するわけではなく画質は低いままである。

そこで、本実施の形態例の画像処理装置は、読み取り解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データを、ニアレストネイバー法に基づいて解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換し、当該第２の画像データを「Ｌ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）以下のサイズＬ’×Ｌ’（Ｌ’は２以上の整数）」のサイズの平滑化フィルターによって平滑化することにより、第１の画像データを鮮鋭性の高い高画像の第３の画像データに高速に変換する。以下、まず、第１の画像処理手段１２が、読み取り解像度３００ｄｐｉ（Ｎｄｐｉ）の画像データを６００ｄｐｉ（Ｍｄｐｉ）の画像データにニアレストネイバー法に基づいて変換し、当該画像データを「２×２（＝６００／３００）」のサイズの平滑化フィルターによって平滑化する例を説明する。

図９は、読み取り解像度３００ｄｐｉの画像データ４２と、当該画像データを６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ９１とを表す図である。

画像データの解像度を３００ｄｐｉから６００ｄｐｉのように、ニアレストネイバー法に基づいて２倍の解像度に変換する場合、解像度変換前９２の画素３１は、解像度変換後９３の４つの画素（画素３１ａ、画素３１ｂ、画素３１ｃ、画素３１ｄ）に変換される。従って、６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ９１において、画素３１ａ〜ｄの濃度は画素３１の濃度「１２７」と同じであり、画素３０ａ〜ｄ、画素３２ａ〜ｄの濃度は画素３０、画素３２の濃度「０」と同じである。

図１０は、６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ９１に図６の平滑化フィルター５１を対応させた図である。平滑化フィルター５１の注目画素の位置５２は左上の画素であるため、この場合の注目画素は画素３０ｂである。そこで、第１の画像処理手段１２は、画素３０ｂ、画素３１ａ、画素３０ｄ、画素３１ｃの濃度の平均値を画素３０ｂの濃度とする。画素３０ｂの濃度が設定されると、第１の画像処理手段１２は、続いて平滑化フィルター５１を１画素分ラスター方向に移動させ、注目画素、画素３１ａの濃度を演算する。

図１１は、６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ９１と、当該画像データに平滑化フィルター５１を適用して平滑化処理を行った平滑化後の画像データ１１１を表す図である。以下、注目画素が画素３０ｂ、画素３１ａ、画素３１ｂ、画素３２ａの場合について、それぞれ説明する。

まず、注目画素が画素３０ｂである場合について説明する。図１０のように、平滑化フィルター５１が画像データの画素３０ｂ、画素３１ａ、画素３０ｄ、画素３１ｃに対応する場合、画素３０ｂが注目画素に当たる。画素３１ａ、画素３１ｃの濃度はそれぞれ「１２７」であり、画素３０ｂ、３０ｄの濃度は「０」である。これにより、注目画素３０ｂの濃度は、各画素の平均濃度「６３」（≒（１２７＋１２７）／４）となる。

次に、注目画素が画素３１ａである場合について説明する。平滑化フィルター５１が１画素分ラスター方向に移動し画像データの画素３１ａ、画素３１ｂ、画素３１ｃ、画素３１ｄに対応する場合、画素３１ａが注目画素に当たる。画素３１ａ、画素３１ｂ、画素３１ｃ、画素３１ｄの濃度は全て「１２７」である。これにより、注目画素３１ａの濃度は、各画素の平均濃度「１２７」（≒（１２７＋１２７＋１２７＋１２７）／４）となる。

続いて、注目画素が画素３１ｂである場合について説明する。平滑化フィルター５１が１画素分ラスター方向に移動し画像データの画素３１ｂ、画素３２ａ、画素３１ｄ、画素３２ｃに対応する場合、画素３１ｂが注目画素に当たる。画素３１ｂ、画素３１ｄの濃度はそれぞれ「１２７」であり、画素３２ａ、画素３２ｃの濃度は「０」である。これにより、注目画素３１ｂの濃度は、各画素の平均濃度「６３」（≒（１２７＋１２７）／４）となる。

さらに、注目画素が画素３２ａである場合は、平滑化フィルター５１が画像データの画素３２ａ、画素３２ｂ、画素３２ｃ、画素３２ｄに対応し、画素３２ａが注目画素に当たる。画素３２ａ、画素３２ｂ、画素３２ｃ、画素３２ｄの濃度は全て「０」であるため、注目画素３２ａの濃度は「０」となる。

このようにして６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ９１が平滑化された結果、平滑化後の画像データ１１１の画素３１ａの濃度は「１２７」、画素３０ｂ、画素３１ｂの濃度は「６３」、画素３２ａの濃度は「０」となる。また、平滑化後の画像データ１１１では、画素３０ｂと画素３１ａとの間、画素３１ａと画素３１ｂとの間に濃度変化、即ち、エッジ１１３が生じている。平滑化前の画像データ９１における、画素３０ｂと画素３１ａとの間、画素３１ｂと画素３２ａの間の濃度変化もエッジ１１２である。以下、エッジとエッジの間の幅をエッジ幅１１４と称する。

平滑化前の画像データ９１と平滑化後の画像データ１１１とを比較すると、細線１９を構成する画素のうち最高濃度「１２７」の画素に対応する画像のエッジ幅１１４が異なっている。具体的には、平滑化前の画像データ９１のエッジ幅１１４は６００ｄｐｉの２画素分（画素３１ａ、画素３１ｂ）であったのに対し、平滑化後の画像データ１１１のエッジ幅１１４は６００ｄｐｉの１画素分（画素３１ａ）となっている。平滑化後の画像データ１１１のエッジ幅１１４（１画素分）は、図３の読み取り解像度６００ｄｐｉの画像データ４１におけるエッジ幅、１画素分（画素６１）と同じである。このことは、解像度変換及び平滑化処理によって線太りが改善され、画像データの鮮鋭性が向上していることを表している。

このようにして、本実施の形態例における画像処理装置は、原稿画像を解像度Ｎｄｐｉで読み取って生成した第１の画像データを解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換し、当該第２の画像データをＬ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）のサイズの平滑化フィルターにより平滑化することによって、そのエッジ幅が解像度Ｍｄｐｉの画像データのエッジ幅と同等の、鮮鋭性の高い第３の画像データを生成することができる。

また、図８において前述したとおり、平滑化処理が行われることにより細線１９の濃度、即ち、画像データにおける高濃度の画像の濃度が低くなる。しかし、平滑化後の第３の画像データ１１１の画素３１ａにおいて、平滑化前の第２の画像データ９１における細線１９を構成する画素（画素３１ａ、画素３１ｂ）の濃度「１２７」が維持されている。

その理由は次の通りである。ニアレストネイバー法に基づいて画像データの解像度を２倍（３００ｄｐｉから６００ｄｐｉ）に変換する場合、図９に示した通り、解像度変換前の画像データ（読み取り解像度３００ｄｐｉの画像データ４２）の１画素は、解像度変換後の第２の画像データ（６００ｄｐｉの解像度変換画像データ９１）の４画素に変換される。そして、解像度変換後の第２の画像データの４画素に対して２×２のサイズの平滑化フィルターを適用して注目画素の濃度を演算すると、当該４画素の濃度が同じであることから、注目画素の濃度が維持される。

従って、本実施の形態例における画像処理装置は、読み取り解像度が低いことにより細線等の線太りが発生した鮮鋭性の低い第１の画像データを、平滑化処理による画像データの濃度低下を回避しながら、線太りを改善した鮮鋭性の高い第３の画像データに変換することができる。

また、ニアレストネイバー法に基づく画像データの解像度変換処理は、他の画素補間方法（倍リニア法、バイキュービック法）に基づく解像度変換処理と比べて処理速度が速い。また、画像データの平滑化処理についても、演算回路等によって高速に処理を行うことができる。つまり、本実施の形態例における画像処理装置は、第１の画像データを鮮鋭性の高い第３の画像データに高速に変換することができる。

これにより、本実施の形態例における画像処理装置は、原稿画像１４を低解像度で読み取って高速に第１の画像データを生成し、さらに、当該第１の画像データを高速に鮮鋭性の高い第３の画像データに変換することにより、原稿画像１４の高画質な画像データを高速に生成することができる。

また、図１に示したとおり、第２の画像処理手段１３は、第１の画像処理手段１２の生成した第３の画像データＩＭ３に対して、さらに、エッジ強調処理を行うことにより、より鮮鋭性の高い画像データに変換することができる。

なお、本実施の形態例ではモノクロの画像データを例示しているが、本実施の形態例の画像処理装置はカラー画像に対しても有効である。カラー画像である場合、第１の画像処理手段１２は、入力された第１の画像データを解像度変換して第２の画像データを生成した後、当該第２の画像データに対して色の要素毎にそれぞれ平滑化処理を行う。色の要素とは、ＲＧＢの各要素であっても良いし、ＣＭＹＫの各要素であっても良い。

以上、第１の画像処理手段１２が、画像データを２倍の解像度の画像データにニアレストネイバー法に基づいて変換し、当該画像データを２×２のサイズの平滑化フィルター５１を適用して平滑化する例について述べてきたが、次に、読み取り解像度２００ｄｐｉ（Ｎｄｐｉ）の画像データを３倍の６００ｄｐｉ（Ｍｄｐｉ）の画像データにニアレストネイバー法に基づいて変換し、当該画像データを「３×３（＝６００／２００）」のサイズの平滑化フィルターによって平滑化する例について説明する。

図１２は、読み取り解像度２００ｄｐｉの画像データ４３と、当該画像データを６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ１２１とを表す図である。

画像データの解像度を２００ｄｐｉから６００ｄｐｉのように、ニアレストネイバー法に基づいて３倍の解像度に変換する場合、解像度変換前１２２の画素２１は、解像度変換後１２３の９つの画素（画素２１ａ、画素２１ｂ、画素２１ｃ、…、画素２１ｉ）に変換される。従って、６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ１２１において、画素２１ａ〜ｉの濃度は画素２１の濃度「８５」と同じであり、画素２０ａ〜ｉ、画素２２ａ〜ｉの濃度は画素２０、２２の濃度「０」と同じである。

図１３は３×３サイズの平滑化フィルター１３１であり、対応する画像データの３×３画素の濃度の平均値を注目画素の濃度とする平均化フィルターである。注目画素とは、画像データの３×３画素のうち濃度演算の対象画素であり、同図の平滑化フィルター１３１では注目画素の位置１３２は中央の画素である。

図１４は、６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ１２１に図１３の平滑化フィルター１３１を対応させた図である。平滑化フィルター１３１の注目画素の位置１３２は中央の画素であるため、この場合の注目画素は画素２０ｆである。そこで、第１の画像処理手段１２は、画素２０ｂ、画素２０ｃ、画素２１ａ、画素２０ｅ、画素２０ｆ、画素２１ｄ、画素２０ｈ、画素２０ｉ、画素２１ｇの濃度の平均値を画素２０ｆの濃度とする。画素２０ｆの濃度が設定されると、第１の画像処理手段１２は、続いて平滑化フィルター１３１を１画素分ラスター方向に移動させ、注目画素、画素２１ｄの濃度を演算する。

図１５は、６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ１２１と、当該画像データに平滑化フィルター１３１を適用して平滑化処理を行った画像データ１５１を表す図である。以下、注目画素が画素２０ｅ、画素２０ｆ、画素２１ｄ、画素２１ｅの場合について、それぞれ説明する。

まず、注目画素が画素２０ｅである場合について説明する。平滑化フィルター１３１が画像データの画素２０ａ〜画素２０ｉに対応する場合、画素２０ｅが注目画素に当たる。画素２０ａ〜画素２０ｉの濃度は全て「０」であるため、注目画素２０ｅの濃度は「０」となる。

続いて、注目画素が画素２０ｆである場合について説明する。平滑化フィルター１３１が１画素分ラスター方向に移動し、図１４のように画像データの画素２０ｂ、画素２０ｃ、画素２１ａ、画素２０ｅ、画素２０ｆ、画素２１ｄ、画素２０ｈ、画素２０ｉ、画素２１ｇに対応する場合、画素２０ｆが注目画素に当たる。画素２１ａ、画素２１ｄ、画素２１ｇの濃度は「８５」であり、それ以外の画素の濃度は「０」である。これにより、注目画素２０ｆの濃度は、各画素の平均濃度「２８」（≒（８５＋８５＋８５）／９）となる。

続いて、注目画素が画素２１ｄである場合について説明する。平滑化フィルター１３１が１画素分ラスター方向に移動し画像データの画素２０ｃ、画素２１ａ、画素２１ｂ、画素２０ｆ、画素２１ｄ、画素２１ｅ、画素２０ｉ、画素２１ｇ、画素２１ｈに対応する場合、画素２１ｄが注目画素に当たる。画素２０ｃ、画素２０ｆ、画素２０ｉの濃度は「０」であり、それ以外の画素の濃度は「８５」であるため、注目画素２１ｄの濃度は、各画素の平均濃度「５６」（≒（８５＋８５＋８５＋８５＋８５＋８５）／９）となる。

さらに、注目画素が画素２１ｅである場合について説明する。平滑化フィルター１３１が１画素分ラスター方向に移動し画像データの画素２１ａ〜画素２１ｉに対応する場合、画素２１ｅが注目画素に当たる。画素２１ａ〜画素２１ｉの濃度は全て「８５」であるため、注目画素２１ｅの濃度は「８５」となる。

このようにして、６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ１２１が平滑化された結果、平滑化後の画像データ１５１の画素２１ｅの濃度は「８５」、画素２１ｄ、画素２１ｆの濃度は「５６」、画素２０ｆ、画素２２ｄの濃度は「２８」となる。また、平滑化後の画像データ１５１において、画素２１ｄと画素２１ｅ間、画素２１ｅと画素２１ｆ間にエッジ１５３が生じている。

平滑化前の画像データ１２１と平滑化後の画像データ１５１とを比較すると、細線１９を構成する画素のうち最高濃度「８５」の画素に対応する画像のエッジ幅１５４が異なっている。具体的には、平滑化前の画像データ９１のエッジ幅１５４は６００ｄｐｉの３画素分（画素２１ｄ、画素２１ｅ、画素２１ｆ）であったのに対し、平滑化後の画像データ１５１のエッジ幅１５４は６００ｄｐｉの１画素分（画素２１ｅ）となっている。平滑化後の画像データ１５１のエッジ幅１５４（１画素分）は図３の読み取り解像度６００ｄｐｉの画像データ４１におけるエッジ幅、１画素分（画素６１）と同じである。このことは、解像度変換及び平滑化処理によって線太りが改善され、画像データの鮮鋭性が向上していることを表している。

また、平滑化後の画像データ１５１の画素２１ｅにおいて、平滑化前の画像データ１２１における細線１９を構成する画素（画素２１ｄ、画素２１ｅ、画素２１ｆ）の濃度「８５」が維持されている。

従って、本実施の形態例における画像処理装置は、読み取り解像度（Ｎｄｐｉ）の第１の画像データを３（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）倍の解像度である第２の画像データ（Ｍｄｐｉ）に変換し、当該第２の画像データを３×３（Ｌ×Ｌ）のサイズの平滑化フィルターによって平滑化する場合も同様にして、平滑化処理による画像データの濃度低下を回避しながら、鮮鋭性の高い第３の画像データに変換することができる。また、同様にして、本実施の形態例における画像処理装置は、低解像度で原稿画像１４を読み取ってさらに高速に第１の画像データを生成し、当該第１の画像データを鮮鋭性の高い第３の画像データに高速に変換することにより、原稿画像１４の高画質な画像データを高速に生成することができる。

なお、上記の実施の形態例の平滑化フィルター（図６、図１３）は、フィルターに対応する画像データの画素範囲の濃度平均値を注目画素の濃度とする平均化フィルターであるとして述べてきたが、平滑化フィルターは加重平均化フィルターであってもよい。

図１６は、３×３サイズの加重平均化フィルター１６１の例を表す図である。均一の重みが付与されている平均化フィルター１３１に対して、加重平均化フィルター１６１は、注目画素の位置１６２に周辺画素よりも大きい重みが付与される。この重みが調整されることにより、注目画素の元の色の反映率が調整される。第１の画像処理手段１２は、画像データのエッジを明瞭にしたい場合、加重平均化フィルター１６１を用いて平滑化処理を行う。

以上、第１の画像処理手段１２が、読み取り解像度２００ｄｐｉの画像データをニアレストネイバー法に基づいて３倍の解像度である６００ｄｐｉの画像データに変換し、当該画像データを３×３のサイズの平滑化フィルターを適用して平滑化する例について述べてきた。しかし、第１の画像処理手段１２は、例えば、第１の画像データを解像度が３（Ｌ）倍の第２の画像データに変換する場合、３×３（Ｌ×Ｌ）以下のサイズである２×２（Ｌ’×Ｌ’）のサイズの平滑化フィルターを用いて第２の画像データの平滑化処理を行ってもよい。

以下、第１の画像処理手段１２が、読み取り解像度２００ｄｐｉ（Ｎｄｐｉ）の画像データをニアレストネイバー法に基づいて３倍の６００ｄｐｉ（Ｍｄｐｉ）の画像データに変換し、当該画像データを「２×２」のサイズの平滑化フィルター５１によって平滑化する例について説明する。

図１７は、６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ１２１に図６の平滑化フィルター５１を対応させた図である。平滑化フィルター５１の注目画素の位置５２は左上の画素であるため、この場合の注目画素は画素２０ｃである。そこで、第１の画像処理手段１２は、画素２０ｃ、画素２１ａ、画素２０ｆ、画素２１ｄの濃度の平均値を画素２０ｃの濃度とする。画素２０ｃの濃度が設定されると、第１の画像処理手段１２は、続いて平滑化フィルター５１を１画素分ラスター方向に移動させ、注目画素、画素２１ａの濃度を演算する。

図１８は、６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ１２１と、当該画像データに２×２の平滑化フィルター５１を適用して平滑化処理を行った画像データ１８１を表す図である。以下、注目画素が画素２０ｃ、画素２１ａ、画素２１ｂ、画素２１ｃの場合について、それぞれ説明する。

まず、注目画素が画素２０ｃである場合について説明する。図１７のように平滑化フィルター５１が画像データの画素２０ｃ、画素２１ａ、画素２０ｆ、画素２１ｄに対応する場合、画素２０ｃが注目画素に当たる。画素２０ｃ、画素２０ｆの濃度は「０」、画素２１ａ、画素２１ｄの濃度は「８５」であるため、注目画素２０ｃの濃度は「４２」（≒（８５＋８５）／４）となる。

続いて、注目画素が画素２１ａである場合について説明する。平滑化フィルター５１が１画素分ラスター方向に移動し画像データの画素２１ａ、画素２１ｂ、画素２１ｄ、画素２１ｅに対応する場合、画素２１ａが注目画素に当たる。画素２１ａ、画素２１ｂ、画素２１ｄ、画素２１ｅの濃度は全て「８５」であるため、注目画素２１ａの濃度は「８５」となる。

同様にして、注目画素が画素２１ｂである場合も、平滑化フィルター５１が対応する画像データの画素２１ｂ、画素２１ｃ、画素２１ｅ、画素２１ｆの濃度は全て「８５」であるため、注目画素である画素２１ｂの濃度は「８５」となる。

そして、注目画素が画素２１ｃである場合は、平滑化フィルター５１が対応する画像データの画素２１ｃ、画素２１ｆの濃度は「８５」、画素２２ａ、画素２２ｄの濃度は「０」であるため、注目画素である画素２１ｃの濃度は「４２」（≒（８５＋８５）／４）となる。

このようにして、３倍の解像度である６００ｄｐｉに解像度変換した画像データ１２１が２×２のサイズの平滑化フィルターによって平滑化された結果、平滑化後の画像データ１８１の画素２１ａ、画素２１ｂの濃度は「８５」、画素２０ｃ、画素２１ｃの濃度は「４２」、画素２０ｂ、画素２２ａの濃度は「０」となる。また、平滑化後の画像データ１８１において、画素２０ｃと画素２１ａ間、画素２１ｂと画素２１ｃ間にエッジ１８３が生じている。

平滑化前の画像データ１２１と平滑化後の画像データ１８１とを比較すると、細線１９を構成する画素のうち最高濃度「８５」の画素に対応する画像のエッジ幅１８４が異なっている。具体的には、平滑化前の画像データ１２１のエッジ幅１８４は６００ｄｐｉの３画素分（画素２１ａ、画素２１ｂ、画素２１ｃ）であったのに対し、平滑化後の画像データ１８１のエッジ幅１８４は６００ｄｐｉの２画素分（画素２１ａ、画素２１ｂ）である。平滑化後の画像データ１８１のエッジ幅１８４（２画素分）は、図３の読み取り解像度６００ｄｐｉの画像データ４１におけるエッジ幅、１画素分（画素６１）と同じではないもののその幅が近くなっている。このことは、解像度変換及び平滑化処理によって線太りが改善され、画像データの鮮鋭性が向上していることを表している。

また、平滑化後の画像データ１８１の画素２１ａ、画素２１ｂにおいて、平滑化前の画像データ１２１における細線１９を構成する画素（画素２１ａ、画素２１ｂ、画素２１ｃ）の濃度「８５」が維持されている。

従って、本実施の形態例における画像処理装置は、読み取り解像度（Ｎｄｐｉ）の第１の画像データを３（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）倍の解像度である第２の画像データ（Ｍｄｐｉ）に変換し、当該第２の画像データを３×３（Ｌ×Ｌ）以下のサイズである２×２（Ｌ’×Ｌ’）のサイズの平滑化フィルターによって平滑化する場合も同様にして、平滑化処理による画像データの濃度低下を回避しながら、鮮鋭性の高い第３の画像データに変換することができる。また、同様にして、本実施の形態例における画像処理装置は、低解像度で原稿画像１４を読み取って第１の画像データを生成し、当該第１の画像データを高速に鮮鋭性の高い第３の画像データに変換することにより、原稿画像１４の高画質な画像データを高速に生成することができる。

図１９は、本実施の形態例における画像処理のフローチャート図である。まず、スキャナー１０は、原稿画像１４の読み取り条件を取得する（Ｓ１０）。読み取り条件は予め設定されていてもよいし、画像読み取り時にユーザーに指定させてもよい。例えば、読み取り条件として原稿画像１４を解像度３００ｄｐｉで読み取り解像度６００ｄｐｉの画像データに変換することが指定されている場合、画像読み取り手段１１は、原稿画像１４を解像度３００ｄｐｉで読み取って第１の画像データＩＭ１を生成する（Ｓ１１）。

続いて、スキャナー１０は、生成した第１の画像データＩＭ１の解像度変換を行うか否か判断する（Ｓ１２）。第１の画像データＩＭ１の解像度変換を行う場合（Ｓ１２のＹＥＳ）、第１の画像処理手段１２は、第１の画像データＩＭ１の解像度を、指定された条件に従って解像度変換し第２の画像データＩＭ２を生成する（Ｓ１３）。上記の読み取り条件の場合、第１の画像処理手段１２は、解像度３００ｄｐｉの第１の画像データＩＭ１を解像度６００ｄｐｉの第２の画像データＩＭ２に変換する。続いて、第１の画像処理手段１２は、変換した第２の画像データＩＭ２に対して平滑化処理を行い第３の画像データＩＭ３を生成する（Ｓ１４）。一方、第１の画像データＩＭ１の解像度変換を行わない場合（Ｓ１２のＮＯ）、第１の画像処理手段１２は、解像度変換処理（Ｓ１３）、及び平滑化処理（Ｓ１４）を行わない。

続いて、スキャナー１０は、必要に応じて、第３の画像データＩＭ３、または第１の画像データＩＭ１に対してエッジ強調等の画像処理を行う（Ｓ１５）。そして、当該画像データをＲＯＭ等のメモリーに保存する（Ｓ１６）。

以上、本実施の形態例において、第１の画像データの読み取り解像度（Ｎｄｐｉ）が２００ｄｐｉ、３００ｄｐｉであり、第２の画像データの解像度（Ｍｄｐｉ）が６００ｄｐｉの場合を例示したが、上記の解像度の例に限定されるものではない。また、第１の画像データは必ずしも鮮鋭性の低い画像データに限定されるものではない。本実施の形態例における画像処理装置は、第１の画像データを、さらにその鮮鋭性を高めた第３の画像データに変換するために用いられてもよい。

また、以上、実施の形態例の処理をスキャナー１０の処理として説明してきたが、当該画像処理は、コンピューター読み取り可能な記録媒体にプログラムとして記憶されて、当該プログラムをコンピューターが読み出して実行することによって行われてもよい。

１０：スキャナー（画像処理装置）、
１１：画像読み取り手段、
１２：第１の画像処理手段（変換手段、平滑化手段）、
１３：第２の画像処理手段、
１４：原稿画像、
１５：画像データ

Claims (9)

1. 原稿画像を所定の解像度で読み取って画像データを生成し、前記画像データを処理する画像処理装置において、
   原稿画像を解像度Ｎｄｐｉで読み取って解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データを生成する画像読み取り手段と、
   前記解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データをニアレストネイバー法に基づいて解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換する変換手段と、
   前記変換した解像度Ｍｄｐｉの第２の画像データに、「Ｌ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）以下のサイズＬ’×Ｌ’（Ｌ’は２以上の整数）」のサイズのフィルターを適用して当該画像データの画素の濃度を平滑化して第３の画像データを生成する平滑化手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１において、
   前記フィルターのサイズは、「Ｌ×Ｌ」であることを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１または２において、
   前記フィルターは、平均化フィルター、加重平均化フィルターのいずれかまたは両方であることを特徴とする画像処理装置。
4. 原稿画像を所定の解像度で読み取って画像データを生成し、前記画像データを処理する画像処理方法において、
   原稿画像を解像度Ｎｄｐｉで読み取って解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データを生成する画像読み取り工程と、
   前記解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データをニアレストネイバー法に基づいて解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換する変換工程と、
   前記変換した解像度Ｍｄｐｉの第２の画像データに、「Ｌ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）以下のサイズＬ’×Ｌ’（Ｌ’は２以上の整数）」のサイズのフィルターを適用して当該画像データの画素の濃度を平滑化して第３の画像データを生成する平滑化工程と、
   を有することを特徴とする画像処置方法。
5. 請求項４において、
   前記フィルターのサイズは、「Ｌ×Ｌ」であることを特徴とする画像処理方法。
6. 請求項４または５において、
   前記フィルターは、平均化フィルター、加重平均化フィルターのいずれかまたは両方であることを特徴とする画像処理方法。
7. 所定の解像度で読み取られた画像データを処理する画像処理をコンピューターに実行させるコンピューター読み取り可能な画像処理プログラムにおいて、
   前記画像データは、原稿画像が画像読み取り手段により解像度Ｎｄｐｉで読み取られることによって生成された解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データであって、
   前記解像度Ｎｄｐｉの第１の画像データをニアレストネイバー法に基づいて解像度Ｍｄｐｉ（Ｍ＞Ｎ）の第２の画像データに変換する変換工程と、
   前記変換した解像度Ｍｄｐｉの第２の画像データに、「Ｌ×Ｌ（Ｌ＝Ｍ／Ｎ）以下のサイズＬ’×Ｌ’（Ｌ’は２以上の整数）」のサイズのフィルターを適用して当該画像データの画素の濃度を平滑化して第３の画像データを生成する平滑化工程と、
   を実行させることを特徴とする画像処置プログラム。
8. 請求項７において、
   前記フィルターのサイズは、「Ｌ×Ｌ」であることを特徴とする画像処理プログラム。
9. 請求項７または８において、
   前記フィルターは、平均化フィルター、加重平均化フィルターのいずれかまたは両方であることを特徴とする画像処理プログラム。

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