JP2012019512A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】文字などの細線部での再現性向上と網点などの非文字部での画像の平滑化が同時に行える画像処理装置の提供。
【解決手段】複数のラインセンサから構成されるラインセンサ部と、前記ラインセンサ部で読み取られた複数のラインセンサ出力信号をそれぞれ画素単位で保存する画像メモリ部と、前記画像メモリ部から注目画素を含む複数の処理範囲で構成される画素配列を画像処理単位として生成する画素配列生成部と、前記複数の処理範囲の標準偏差を求める標準偏差算出部と、前記複数の処理範囲間の標準偏差の差分値を求める標準偏差差分算出部と、前記標準偏差の差分値の最大値および最小値を求める最大値最小値抽出部と、前記最大値と最小値の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する標準偏差非文字判定部と、前記注目画素に対して平滑化処理を行う平滑化処理部と、エッジ強調処理を行う文字強調処理部と、を有する画像処理装置を有する。
【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、スキャナなどの画像読み取りを行う画像処理装置および画像処理方法に関する。

従来、画像データの注目画素を含む、所定の方向に沿って互いに隣接する複数の画素から成る画素ブロックを抽出し、画素ブロック内のエッジ量を一次微分フィルタで調べ、エッジの連続性を判定することが行われる。このエッジの連続性の判定結果により、画素ブロックに隣接する画素のエッジ量を増大させるようにエッジ量の補正を行う。

さらにはエッジ量の値に基づいて、エッジ強調フィルタまたは平滑化フィルタなどの少なくとも二つ以上のフィルタで処理された画像データの混合比を変えて出力することにより、細線部のエッジの急峻さを保持しながらも網点画像や写真画像データに対しては平滑化処理を行い、滑らかに再現する技術がある（特許文献１参照）。

しかしながら、上記技術では一次微分により画像ブロック内のエッジ量を算出しているため、例えば白黒のラインが連続するラダーパターンなど、網点の周期と酷似する周期パターンを持った画像の場合では、網点と誤認識されて平滑化処理が行われる。これにより白黒ラダーパターンのラインエッジ部分は強調されず、逆に平滑化処理がなされて鈍った画像となってしまう問題がある。

特開平５−３０７６０３号公報

本発明が解決しようとする課題は、上記問題を解決し、文字などの細線部での再現性向上と網点などの非文字部での画像の平滑化が同時に行える画像処理装置および画像処理方法を提供することである。

上記課題を達成するために、実施形態の画像処理装置は、複数のラインセンサから構成されるラインセンサ部と、前記ラインセンサ部で読み取られた複数のラインセンサ出力信号をそれぞれ画素単位で保存する画像メモリ部と、前記画像メモリ部から注目画素を含む複数の処理範囲で構成される画素配列を画像処理単位として生成する画素配列生成部と、前記複数の処理範囲の標準偏差を求める標準偏差算出部と、前記複数の処理範囲間の標準偏差の差分値を求める標準偏差差分算出部と、前記標準偏差の差分値の最大値および最小値を求める最大値最小値抽出部と、前記最大値と最小値の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する標準偏差非文字判定部と、前記注目画素に対して平滑化処理を行う平滑化処理部と、エッジ強調処理を行う文字強調処理部と、を有する。

第１の実施形態における画像処理装置の全体図である。 同実施形態におけるラインセンサの概念図である。 同実施形態における画像処理部のブロック図である。 同実施形態における画素配列を説明する図である。 同実施形態における画像処理のフローチャートである。 同実施形態における非文字判定のフローチャートである。 第２の実施形態における画像処理部のブロック図である。 同実施形態における非文字判定のフローチャートである。 同実施形態における非文字判定と画像処理の関係を示す図である。 同実施形態における非文字判定の誤判定抑制について説明する図である。 第３の実施形態における非文字判定のフローチャートである。 同実施形態における非文字判定と画像処理の関係を示す図である。 同実施形態における非文字判定の誤判定抑制について説明する図である。 第４の実施形態における非文字判定と画像処理の関係を示す図である。 同実施形態における画像処理の混合比を説明する図である。 第５の実施形態におけるラインセンサの概念図である。 同実施形態における非文字判定と画像処理の関係を示す図である。

以下、実施形態について図１から図１７を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、スキャナ等の画像読取装置で同時読取されたカラーＲ、Ｇ、Ｂ信号の画像処理において、文字や線などの細線部の再現性向上と、網点や背景などの非文字部の平滑化が同時に行える画像処理に関するものである。

＜第１の実施形態＞
本実施形態に係る画像処理装置の画像処理装置の全体図を図１に示す。この画像処理装置は、大きく分けてスキャナ部１１と、スキャナ部１１で読み取られた原稿のラインセンサ出力に対して画像処理を施す画像処理部１２と、複写用紙にプリントして出力するプリンタ部１３からなる。スキャナ部１１は、原稿を読み取る原稿台１１１と、原稿を照明する光源１１２、原稿の反射光を導くミラー１１３ａ、１１３ｂ、１１３ｃ、反射光を集光するレンズ１１４およびラインセンサ部１１５を有する。矢印で示すように、スキャナ部１１の原稿台１１１より読取られる原稿パターンは、光源１１２により照射され、この反射光がミラー１１３ａ、１１３ｂ、１１３ｃからレンズ１１４を介してラインセンサ部１１５に入射する。ラインセンサ部１１５では、これをカラー別に配置されたラインセンサによって光電変換し画像信号を出力する。

画像処理部１２では、ラインセンサ部１１５で読み取られた画像信号にディジタル処理を施し、プリンタ部へ出力する。

プリンタ部１３は、給紙カセット１３１、現像ドラム１３２および搬送ローラ１３３、排紙口１３４などを有し、画像処理部１２でから出力される信号に基づき、給紙装置１３１内の複写用紙に潜像・現像処理を行い、排紙口１３４から排紙する。

図２は、本実施形態に使用するラインセンサ部１１５の概念図である。本実施形態で使用するラインセンサ部１１５は、カラー用のラインセンサＲ（赤）、ラインセンサＧ（緑）、およびラインセンサＢ（青）から構成される。本実施例ではカラー用のラインセンサＲ、ラインセンサＧおよび、ラインセンサＢは、画素ピッチおよび画素数としての受光素子の数が同じとする。しかし後述するように、色ごとに解像度の異なるラインセンサや、さらにモノクロ用ラインセンサなどが追加されても同様の考え方で実施可能である。

図３は、画像処理部１２のブロック図である。画像処理部１２は、スキャナ部１１で行われる２次元原稿の読み取り走査に従い、カラー信号を読み取るラインセンサＲ、ラインセンサＧ、およびラインセンサＢから出力される信号をＡ／Ｄ（Analog to Digital）変換し、シェーディング補正および各ラインセンサ間の読み取り位相差を補正するライン間補正などの処理を行った後、カラーＲ、Ｇ、Ｂ信号を画素単位で保存する画像メモリ部１２１と、画像メモリ部１２１に保存された画像データから注目画素を含む複数の処理範囲で構成される画素配列を画像処理単位として生成する画素配列生成部１２２と、画素配列の複数の処理範囲のそれぞれに対して標準偏差を求める標準偏差算出部１２３と、標準偏差算出部１２３で算出した複数の処理範囲間で標準偏差の差分値を求める標準偏差差分算出部１２４と、複数の処理範囲間で算出した標準偏差の差分値の最大値および最小値を求める最大値最小値抽出部１２５と、最大値最小値抽出部１２５で算出した最大値と最小値の差分値を所定の判定閾値と比較して注目画素が「非文字」か「非文字でないか」を判定する標準偏差非文字判定部１２６と、注目画素に対して平滑化処理を行う平滑化処理部１２７と、エッジ強調処理を行う文字強調処理部１２８とを有する。尚、標準偏差非文字判定部１２６の判定が「非文字」の場合に平滑化処理部１２７で平滑化処理を行い、「非文字でない」場合に文字強調処理部１２８でエッジ強調処理を行う。

ここで、本実施形態で使用する「非文字」、「非文字でない」という用語の意味について説明する。「非文字」とは、網点、写真などの画像の背景色、および読み取り原稿の下地色などを意味する。また、「非文字でない」とは、文字またな細線パターンなどを意味する。

図４は、本実施形態の処理単位となる画素配列を示している。画像処理を行う画素（Ｘ，Ｙ）を注目画素とする。図４の点線枠に示すように、画素配列は処理範囲Ａ、処理範囲Ｂ、処理範囲Ｃおよび処理範囲Ｄの４つの処理範囲をから形成されており、すべての処理範囲で注目画素（Ｘ，Ｙ）が必ず含まれる。

処理範囲Ａは、左上、および右下の座標で表すと、(Ｘ−１０，Ｙ−１０)〜(Ｘ，Ｙ)であり、処理範囲Ｂは同様に、(Ｘ−１０，Ｙ)〜(Ｘ，Ｙ＋１０)、処理範囲Ｃは、(Ｘ，Ｙ−１０)〜(Ｘ＋１０，Ｙ)、処理範囲Ｄは、(Ｘ，Ｙ)〜(Ｘ＋１０，Ｙ＋１０)となる。従ってここでは一つの処理範囲を１１(画素)×１１(画素)とする。

本実施形態では一つの処理範囲を１１(画素)×１１(画素)としたが、この値は実験により後述する非文字判定処理結果から最適な画素数を定めている。しかし、この処理範囲の画素数に関しては、５（画素）×５（画素）以上の範囲であれば非文字判定結果に誤りが少なくなる。また、画素数を余り大きくすると解像度劣化や処理速度の遅延を生じる。したがって採用する非文字処理に応じて最適な画素数を実験により決定することが好ましい。また、本実施形態では主走査および副走査方向に同画素数の領域を設定しているが、主走査および副走査方向に異なる画素数を設定してもよい。

次に、本実施形態の画像処理について図５のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップＳＴ５０１では、画像メモリ部１２１から各ラインセンサＲ、Ｇ、Ｂに対応した画素配列を画素配列生成部１２２にて生成する。画素配列については図４に示している。

ステップＳＴ５０２では、この画素配列に対して、注目画素を含んだ複数の処理範囲を設定する。図４の例では４つの処理範囲、すなわち処理範囲Ａ、処理範囲Ｂ、処理範囲Ｃ、および処理範囲Ｄを設定する。

ステップＳＴ５０３では、処理範囲Ａ、処理範囲Ｂ、処理範囲Ｃ、および処理範囲Ｄに演算を施し非文字判定を行う。この非文字判定の詳細については後述する。なお、ステップＳＴ５０３〜ステップＳＴ５０５までを非文字判定処理ステップＳＴ５０とする。非文字判定結果が「非文字」の場合は（ステップＳＴ５０３：非文字）、平滑化処理を行うか無処理とする（ステップＳＴ５０４）。非文字判定結果が「非文字でない」場合は（ステップＳＴ５０３：非文字でない）、その注目画素に対してエッジ強調処理を行う（ステップＳＴ５０５）。無処理とする場合は、例えば網点を網点のまま出力したい場合などで選択できるようにする。

ステップＳＴ５０６では、注目画素を走査し、画像メモリ部に保存された処理すべき画像データにわたり処理を行ったかどうかを判断する。画像データの全画素にわたり処理がなされていれば（ステップＳＴ５０６：Ｙｅｓ）、ステップＳＴ５０７に進み、画像データの全画素にわたり処理がなされていなければ（ステップＳＴ５０６：Ｎｏ）、ステップＳＴ５０２に戻り、次の注目画素に対する画像配列に対して処理を続ける。

ステップＳＴ５０７では、カラーＲ、Ｇ、Ｂ信号の画素配列すべてにおいて処理が完了したかどうかを判断する。カラーＲ、Ｇ、Ｂ信号の画素配列すべてにおいて処理が完了していれば（ステップＳＴ５０７：Ｙｅｓ）、ステップＳＴ５０８に進み、処理が完了していなければ（ステップＳＴ５０７：Ｎｏ）、次のカラー信号について処理を行う。

ステップＳＴ５０８では、カラーＲ、Ｇ、Ｂ信号の画素配列すべてにおいて非文字判定処理がなされた画像データを出力する。

図６は、図５に示す非文字判定ステップＳＴ５０３のフローチャートである。まずステップＳＴ６０１では、処理すべき画像配列の注目画素（Ｘ，Ｙ）と、注目画素を含む処理範囲Ａ、処理範囲Ｂ、処理範囲Ｃ、および処理範囲Ｄを抽出する。

ステップＳＴ６０２では、標準偏差算出部１２３にて、この処理範囲Ａ、処理範囲Ｂ、処理範囲Ｃ、処理範囲Ｄそれぞれに対して標準偏差値を算出する。

ステップＳＴ６０３では、標準偏差差分算出部１２４にてステップＳＴ６０２で求めた標準偏差に対して、式（１）に示すように各処理範囲間の標準偏差差分値（絶対値）を求める演算を行う。

標準偏差差分値ＡＢ＝｜処理範囲Ａの標準偏差値−処理範囲Ｂの標準偏差値｜
標準偏差差分値ＡＣ＝｜処理範囲Ａの標準偏差値−処理範囲Ｃの標準偏差値｜
標準偏差差分値ＡＤ＝｜処理範囲Ａの標準偏差値−処理範囲Ｄの標準偏差値｜…（１）
標準偏差差分値ＢＣ＝｜処理範囲Ｂの標準偏差値−処理範囲Ｃの標準偏差値｜
標準偏差差分値ＢＤ＝｜処理範囲Ｂの標準偏差値−処理範囲Ｄの標準偏差値｜
標準偏差差分値ＣＤ＝｜処理範囲Ｃの標準偏差値−処理範囲Ｄの標準偏差値｜
ステップＳＴ６０４では、最大値最小値抽出部１２５にてステップＳＴ６０３で求めた各処理範囲間の標準偏差差分値の中から最大値と最小値を求める。

ステップＳＴ６０５では、標準偏差非文字判定部１２６にて注目画素に対する非文字判定を行う。この非文字判定は、ステップＳＴ６０４（式（１））にて求めた各標準偏差差分値の最大値と最小値の差を求め、この差が所定の判定閾値ｔｈ_１よりも小さい場合は（ステップＳＴ６０５：Ｙｅｓ）、注目画素は「非文字」であると判断する。この時、この注目画素に対して第１のフラグＦｌａｇ_１の値を１とする（ステップＳＴ６０６）。また、標準偏差差分値の最大値と最小値の差が所定の判定閾値ｔｈ_１以上の場合は（ステップＳＴ６０５：Ｎｏ）、注目画素は「非文字でない」と判断し、第１のフラグＦｌａｇ_１の値を０とする（ステップＳＴ６０７）。そしてこの第１のフラグＦｌａｇ_１により、図５に示す非文字判定処理ステップＳＴ５０にて平滑化処理（ステップＳＴ５０４）、エッジ強調処理（ステップＳＴ５０５）を行う。

尚、ステップＳＴ５０４およびステップＳＴ５０５は、ステップＳＴ５０３の非文字判定に続いて平滑化処理またはエッジ強調処理を行っているが、採用する画像処理の種類によってはステップＳＴ５０６後の全画素について一括して画像処理を行う方が好ましい場合や、ステップＳＴ５０７後のＲ、Ｇ、Ｂカラーに対する全画素について一括して画像処理を行う場合もある。これらは適宜、採用する画像処理とそれに対する実験結果によって処理の順番は前後してよい。

以上述べたように、第１の実施形態によれば、画像データより算出される複数の処理範囲の標準偏差値を用いて非文字判定を行い、この非文字判定結果によりエッジ強調処理と平滑化処理を切り替えている。具体的には、注目画素を含むＭ×Ｎ画素からなる複数の処理範囲を設け、複数の処理範囲から算出される標準偏差値差分値を比較し、これらの差分が小さければ非文字と判定して平滑効果の高い画像処理を行い、差分が大きかった場合は文字または細線パターンと判定してエッジ強調効果の高い画像処理を行う。

この非文字判定は、網点などのある周期を持った画像パターンでは標準偏差値の差分が小さくなるという特徴を用いている。一方で、文字や細線パターンの場合は、突発的に線が出現するため標準偏差値の差分値は大きくなるという特徴を用いている。

本実施形態の標準偏差を用いた非文字判定は、文字や線のような細線再現を向上させたい箇所ではエッジ強調効果の高い処理がかかり、ざらつきを抑えたい背景や網点などの非文字部では、平滑化効果の高い処理をすることができる。

なお、処理範囲Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ間の標準偏差値の差分値の最大値と最小値の差を用いて非文字判定をしているため、８ビット階調（２５６階調）の画素を処理する場合には、判定閾値ｔｈ_１は、例えば３程度の小さな値となる。このように小さな値を判定閾値として設定できることから精度の高い非文字判定が可能となる。

さらに、この判定閾値ｔｈ_１の値はカラーＲＧＢ毎に異なる値を設定することによってさらに非文字判定の自由度と正確性を高めることが可能になる。

本実施形態で説明した標準偏差差分値を用いた非文字判定は、標準偏差を利用した処理方法例でありこれに限定されない。また複雑な処理をしないためどのような特徴の画像に対しても汎用的に適用することが可能である。

＜第２の実施形態＞
本実施形態は、第１の実施形態より、さらに非文字判定の正確性を高めることが可能である。図３は、本実施形態の画像処理部１２のブロック図である。

画像処理部１２は、図３に加えて画素配列生成部１２２で生成した画素配列の複数の処理範囲に対して平均濃度を求める平均濃度算出部７１と、この複数の処理範囲間の平均濃度の差分値を求める平均濃度差分算出部７２と、平均濃度の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する平均濃度非文字判定部７３と、標準偏差非文字判定部１２６と平均濃度非文字判定部７３との判定結果から最終的に注目画素が「非文字」か「非文字でない」かを判定する最終非文字判定部７４と、をさらに有する。この平均濃度による非文字判定は、第１の実施形態の標準偏差による非文字判定の補助的判定とする。

図８は、図５のステップＳＴ５０で示す非文字判定のフローチャートである。なお、ステップＳＴ６０１〜ステップＳＴ６０７は、第１の実施形態と同じであるため説明を省略する。

ステップＳＴ８０１では、平均濃度算出部７１にて、処理範囲Ａ、処理範囲Ｂ、処理範囲Ｃ、処理範囲Ｄそれぞれに対して平均濃度値（画素値平均）を算出する。

ステップＳＴ８０２では、平均濃度差分算出部７２にてステップＳＴ８０１で求めた平均濃度値に対して、式（２）に示すように各処理範囲間の平均濃度差分値（絶対値）を求める演算を行う。

平均濃度差分値ＡＢ＝｜処理範囲Ａの平均濃度−処理範囲Ｂの平均濃度｜
平均濃度差分値ＡＣ＝｜処理範囲Ａの平均濃度−処理範囲Ｃの平均濃度｜
平均濃度差分値ＡＤ＝｜処理範囲Ａの平均濃度−処理範囲Ｄの平均濃度｜ …（２）
平均濃度差分値ＢＣ＝｜処理範囲Ｂの平均濃度−処理範囲Ｃの平均濃度｜
平均濃度差分値ＢＤ＝｜処理範囲Ｂの平均濃度−処理範囲Ｄの平均濃度｜
平均濃度差分値ＣＤ＝｜処理範囲Ｃの平均濃度−処理範囲Ｄの平均濃度｜
ステップＳＴ８０３では、平均濃度非文字判定部７３にて注目画素に対する非文字判定を行う。この非文字判定は、ステップＳＴ８０２（式（２））で求めた各処理範囲間の平均濃度差分値が、所定の判定閾値ｔｈ_２よりも小さい場合は（ステップＳＴ８０３：Ｙｅｓ）、注目画素は「非文字」であると判断する。この時、この注目画素に対して第２のフラグＦｌａｇ_２の値を１とする（ステップＳＴ８０４）。また、各処理範囲間の平均濃度差分値が所定の判定閾値ｔｈ_２以上の場合は（ステップＳＴ８０４：Ｎｏ）、注目画素は「非文字でないと」判断し、第２のフラグＦｌａｇ_２の値を０とする（ステップＳＴ８０５）。

ステップＳＴ８０６では、最終非文字判定部７４にて、第1のフラグＦｌａｇ_１と第２のフラグＦｌａｇ_２の値により総合的に注目画素が「非文字」か「非文字でない」かを判断する。

第１のフラグＦｌａｇ_１および第２のフラグＦｌａｇ_２による最終非文字判定と、その際に実行される画像処理種別を図９に示す。第１のフラグＦｌａｇ_１＝１および第２のフラグＦｌａｇ_２＝１の場合、すなわち標準偏差による非文字判定と、平均濃度での非文字判定の両方で「非文字」と判定された時のみに「非文字」と最終判断し、この場合に平滑化処理を行うかまたは無処理とする。そしてこれ以外の場合では、「非文字でない」（文字または線）と判断しエッジ強調処理を行う。

このように、標準偏差差分値による非文字判定の他に、平均濃度差分値などの補助的な非文字判定と総合的に判断することにより、非文字判定の正確性が向上する。例えば、図１０に具体例を示す。例えば原稿パターンが周期性のある白黒ラダーパターンのような場合には、第１の実施形態で示した標準偏差差分値による非文字判定においては誤認識が生じる可能性がある。

図９では、標準偏差差分値による非文字判定において、領域Ａは「非文字」と判定された領域であり、領域Ｂは「非文字でない」と判定された領域とする。この判定結果のままで画像処理が行われると、領域Ｂに平滑化処理がなされ、領域Ａにエッジ強調処理がなされてしまうことになる。

一方平均濃度の非文字判定結果では、白黒ラダーパターンのような場合は、領域Ａ、領域Ｂともにほぼ同じ平均濃度差がつくため領域Ａおよび領域Ｂともに「非文字でない」と判断させることが可能である。

したがって、以上述べた第２の実施形態によれば、第１の実施形態の標準偏差差分値による非文字判定に加え、平均濃度差の非文字判定を行い、この両者の非文字判定結果を総合的に判断することによってさらに正確な非文字判定が可能となる。

なお、処理範囲Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ間の平均濃度差分値を用いて非文字判定をしているため、判定閾値ｔｈ_２は判定閾値ｔｈ_１と同様に小さな値となる。このように小さな値を判定閾値ｔｈ_２として設定できることから精度の高い非文字判定が可能となる。

さらに、この判定閾値ｔｈ_２の値はカラーＲＧＢ毎に異なる値を設定することによってさらに非文字判定の自由度と正確性を高めることが可能になる。

また、標準偏差差分値による非文字判定と平均濃度差の非文字判定において処理範囲Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの画素数（Ｍ×Ｎ）を同じものとして説明したが、異なる画素数を設定しても構わない。すなわち非文字判定の方法毎に独立した最適な画素数を有する処理範囲を設定するほうが好ましい場合もある。処理範囲Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの画素数（Ｍ×Ｎ）と判定閾値は実験により決定する。

本実施形態で説明した平均濃度差分値を用いた非文字判定は、平均濃度を利用した処理方法例でありこれに限定されない。また複雑な処理をしないためどのような特徴の画像に対しても汎用的に適用することが可能である。

＜第３の実施形態＞
本実施形態は、標準偏差による非文字判定と、平均濃度による非文字判定を総合的に判断し、その判定結果毎に画像処理を変えるものである。ステップＳＴ１１１では、標準偏差による非文字判定結果（ステップＳＴ６０６およびステップＳＴ６０７）で設定した第１のフラグＦｌａｇ_１と、平均濃度による非文字判定結果による非文字判定結果（ステップＳＴ８０４およびステップＳＴ８０５）で設定した第２のフラグＦｌａｇ_２とを用いて、
すべての非文字判定の場合に対応した画像処理を行う。

Ｆｌａｇ_１＝１、Ｆｌａｇ_２＝１の場合には処理１（ステップＳＴ１１２）、Ｆｌａｇ_１＝１、Ｆｌａｇ_２＝０の場合には処理２、Ｆｌａｇ_１＝０、Ｆｌａｇ_２＝１の場合には処理３、およびＦｌａｇ_１＝０、Ｆｌａｇ_２＝０の場合には処理４を行うものとする。

図１２は、その一例を示している。処理１では、平滑化処理を行うか、処理を行わない（無処理）。処理２では、弱いエッジ強調処理を行う。処理３、処理４ではエッジ強調処理に加えてモルフォロジー処理などを追加している。また処理３、処理４ではモルフォロジー処理の効果の程度を変化させてもよい。

モルフォロジー処理とは、膨張、収縮、オープニング、クロージングなどの処理行う画像フィルタである。一般的には２値化された画像に対して行われるため白黒画像を例にとり簡単に説明する。注目画素の周辺に１画素でも白い画素があれば白に置き換える処理を膨張処理（Dilation）といい、逆に周辺に１画素でも黒い画素があれば黒に置き換える処理を収縮（Erosion）という。さらに、膨張・収縮を繰り返し行う場合では、複数回膨張して収縮する処理をクロージング（Closing）、複数回収縮して膨張する処理をオープニング（Opening）という。

図１３にて、このモルフォロジー処理が有効な例について説明する。読み取り原稿についた埃や画像中のノイズなどがあると、その周辺部が網点などの非文字領域であっても埃やノイズを文字として判断してしまう場合がある。

領域Ｃは非文字判定領域を示し、領域Ｄは、埃やノイズのため、標準偏差による非文字判定または平均濃度による非文字判定のどちらか、または両方で「非文字でない」と誤判定された領域である。

このような場合は、モルフォロジー処理をエッジ強調処理と合わせて行うことにより、誤判定された領域Ｄを除去することが可能である。

以上述べたように、第３の実施形態によれば、第１、第２の実施形態の効果に加えて埃やノイズのために誤判定された領域を除去することが可能である。

＜第４の実施形態＞
本実施形態は、第３の実施形態の変形例である。図１４に示すように、Ｆｌａｇ_１＝１、Ｆｌａｇ_２＝１の場合には「非文字」と最終的に判断し、Ｆｌａｇ_１＝０、Ｆｌａｇ_２＝０の場合には「非文字でない」と判断する。これは、標準偏差による非文字判定と平均濃度による非文字判定が一致した場合にのみ処理を行う例である。

また、図１５は、標準偏差による非文字判定と平均濃度による非文字判定が一致しない場合に、処理１と処理４の混合比を変えて画像処理を行う。図１５の例では、標準偏差を用いたの判定結果の方を優先するため、処理２では、処理１の混合比を多くし、処理３では処理４の混合比を多くするものである。

このような処理を行うことによって、エッジ成分を残したまま、画像のざらつきなどを抑えた画像処理が行える。

＜第５の実施形態＞
第１の実施形態から第４の実施形態までは、複数のラインセンサの解像度が等しい場合について説明した。例えば、高解像度のラインセンサを付加したハイブリッドセンサなどを使用する画像形成装置では、この高解像度のラインセンサの情報をもとにその他の低解像度の画像に対して高解像度変換を行うものがある。

図１６は、ハイブリッドセンサの概念図である。カラー用のラインセンサＲ、ラインセンサＧ、ラインセンサＢに加え、ラインセンサＫ（黒）が追加されている。

モノクロ用のラインセンサＫは、画素ピッチおよび画素数がカラー用ラインセンサＲ、Ｇ、Ｂと異なる。例えば、図１６の例では受光素子のピッチがカラー用ラインセンサＲ、Ｇ、Ｂの画素ピッチの半分であることから、画素数は２倍となる。例えばカラーＲ、Ｇ、Ｂ信号に関しては３００ｄｐｉであれば、モノクロ信号は、６００ｄｐｉの解像度を有する。

このように解像度が異なるラインセンサを有する場合には、各センサの非文字判定結果に基づき図１７に示すような画像処理を行う。

各ラインセンサで最適な画素配列を設定し、それぞれが第１から第４の実施形態で例示した非文字判定を行う。その後、図１７に示すように低解像度のラインセンサでは、「非文字」と判定された注目画素に対しては、平滑化効果のある高解像化処理を選択し、「非文字でない」と判定された注目画素に対しては、エッジ強調効果のある高解像化処理を選択する。なお、高解像度のラインセンサでは、第１から第４の実施形態で例示した画像処理を行う。

これにより、ハイブリッドセンサなどの複数の解像度を持つラインセンサに対しても、非文字判定と高解像度化が行える。

以上述べたように、第５の実施形態によれば、低解像度から高解像度に変換した場合にも細線向上が向上し、モアレやノイズ、ざらつきなどを低減することができる。

以上述べた本実施形態によれば、画像データの複数の処理範囲より算出される標準偏差値を用いて非文字判定を行い、この非文字判定結果よりエッジ強調処理と平滑化処理を切り替えている。これにより文字や線のような細線再現を向上させたい箇所ではエッジ強調効果の高い処理がなされ、非文字部のようなざらつきを抑えたい箇所では平滑化効果の高い処理がなされる。従って網点の周期と酷似したラダーパターンにおいても細線再現が可能となる。また、この非文字判定に使用する判定閾値は、小さな値を設定できることから精度の高い非文字判定が可能である。

さらに、この判定閾値はカラーＲＧＢ毎に異なる値を設定することによってさらに非文字判定の自由度と正確性を高めることが可能である。

また、標準偏差差分値を用いた非文字判定は、複雑な処理を必要としないためどのような特徴の画像に対しても汎用的に適用することが可能である。

さらに、この標準偏差差分値による非文字判定に平均濃度差の非文字判定を加え、この両者の非文字判定結果を総合的に判断することによって、より正確な非文字判定が可能となる。そして、総合的な非文字判定毎に適用する画像処理を変えることにより、埃やノイズのために誤判定された領域の除去や、低解像度から高解像度に変換した場合にも細線向上が向上し、画像のモアレやノイズ、ざらつきなどを低減することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１１…スキャナ部
１２…画像処理部
１３…プリンタ部
１２１…画像メモリ部
１２２…画素配列生成部
１２３…標準偏差算出部
１２４…標準偏差差分算出部
１２５…最大値最小値抽出部
１２６…標準偏差非文字判定部
１２７…平滑化処理部
１２８…文字強調処理部
７１…平均濃度算出部
７２…平均濃度差分算出部
７３…平均濃度非文字判定部
７４…最終非文字判定部

Claims (10)

1. 複数のラインセンサから構成されるラインセンサ部と、
   前記ラインセンサ部で読み取られた複数のラインセンサ出力信号をそれぞれ画素単位で保存する画像メモリ部と、
   前記画像メモリ部から注目画素を含む複数の処理範囲で構成される画素配列を画像処理単位として生成する画素配列生成部と、
   前記複数の処理範囲の標準偏差を求める標準偏差算出部と、
   前記複数の処理範囲間の標準偏差の差分値を求める標準偏差差分算出部と、
   前記標準偏差の差分値の最大値および最小値を求める最大値最小値抽出部と、
   前記最大値と最小値の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する標準偏差非文字判定部と、
   前記注目画素に対して平滑化処理を行う平滑化処理部と、エッジ強調処理を行う文字強調処理部と、
   を有する画像処理装置。
2. 前記標準偏差非文字判定部の判定が非文字の場合に平滑化処理を行い、非文字でない場合にエッジ強調処理を行う請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記画素配列の複数の処理範囲に対して平均濃度を求める平均濃度算出部と、
   前記複数の処理範囲間の平均濃度の差分値を求める平均濃度差分算出部と、
   前記平均濃度の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する平均濃度非文字判定部と、
   前記標準偏差非文字判定部と平均濃度非文字判定部との判定結果から最終的に前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する最終非文字判定部と、
   をさらに有する請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記画素配列は、注目画素を中心とし、この注目画素を含むＭ行Ｎ列（Ｍ、Ｎは２以上の正数）の処理範囲を主走査および副走査方向にそれぞれに有する請求項１から３のいずれかに記載の画像処理装置。
5. 前記最終非文字判定部は、非文字か非文字でないか以外のその他の判定をさらに有する請求項４記載の画像処理装置。
6. 複数のラインセンサ出力信号をそれぞれ画素単位で画像メモリ部に保存するステップと、
   前記画像メモリ部から注目画素を含む複数の処理範囲で構成される画素配列を画像処理単位として生成するステップと、
   前記複数の処理範囲の標準偏差を求めるステップと、
   前記複数の処理範囲間の標準偏差の差分値を求めるステップと、
   前記標準偏差の差分値の最大値および最小値を求めるステップと、
   前記最大値と最小値の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する標準偏差非文字判定ステップと、
   前記注目画素に対して平滑化処理またはエッジ強調処理を行うステップと、
   を有する画像処理方法。
7. 前記注目画素が非文字の場合に平滑化処理を行い、非文字でない場合にエッジ強調処理を行うステップをさらに有する請求項６記載の画像処理方法。
8. 前記画素配列の複数の処理範囲に対して平均濃度を求めるステップと、
   前記複数の処理範囲間の平均濃度の差分値を求めるステップと、
   前記平均濃度の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する平均濃度非文字判定ステップと、
   前記標準偏差非文字判定ステップと平均濃度非文字判定ステップとの判定結果から最終的に前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する最終非文字判定ステップと、
   をさらに有する請求項７記載の画像処理方法。
9. 前記最終非文字判定ステップは、非文字か非文字でないか以外のその他の判定をさらに有する請求項８記載の画像処理方法。
10. 前記その他の判定の場合に、前記平滑化処理とエッジ強調処理の混合比を変化させるステップを有する請求項９記載の画像処理方法。

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