JP2013211772A - 画像処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】網点を含む画像のエッジ検出を適切に行うことができる技術を提供すること。
【解決手段】網点を含む原画像データに対して平滑化処理を実行して、平滑化画像データを生成する平滑化部と、平滑化画像データに対して第１エッジ検出処理を実行して、エッジ画素データと、非エッジ画素データとを含む第１の二値画像データを生成する二値画像データ生成部と、合成処理を実行して、処理用画像データを生成する処理用画像データ生成部と、処理用画像データに対して第２エッジ検出処理を含む他の処理を実行する処理部と、を備える。合成処理は、処理用画像データ内の複数の画素データのうち、第１の二値画像データ内のエッジ画素データに対応する画素データの値を、原画像データ内の対応する画素データの値に設定し、非エッジ画素データに対応する画素データの値を、平滑化画像データ内の対応する画素データの値に設定する処理を含む。
【選択図】 図５

Description

本発明は、画像に含まれるエッジを特定する技術に関する。

画像データに対して、エッジフィルタを用いたエッジ検出処理を行って、当該画像データが表す画像のエッジを検出する技術が知られている。例えば、エッジ検出処理は、画像認識処理、具体的には、画像に含まれるオブジェクト領域（文字領域や写真領域など）と背景領域を特定する処理に用いられる。

特開平５―２２５３７８号公報 特開２００６−８５６６５号公報 特開２００１−１４８００９号公報

ところで、雑誌などの面積階調方式で印刷された印刷物をスキャナで読み込むと、画像全体に、通常の観察者には認識され難い網点が存在する。上述のような網点を含む画像に対してエッジ検出処理を行うと、通常の観察者には均一に見える領域にもエッジが検出され得る。このため、エッジ検出処理の目的（例えば、画像認識処理）によっては、適切にエッジを検出できない場合があった。

本発明は、網点を含む画像のエッジ検出を適切に行うことができる技術を提供することを目的とする。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の適用例として実現することが可能である。

［適用例１］画像処理装置であって、網点を含む原画像を表す原画像データを取得する取得部と、原画像データに対して平滑化処理を実行して、平滑化画像データを生成する平滑化部と、前記平滑化画像データに対して第１エッジ検出処理を実行して、エッジを構成するエッジ画素を表すエッジ画素データと、エッジを構成しない非エッジ画素を表す非エッジ画素データとを含む第１の二値画像データを生成する二値画像データ生成部と、前記原画像データと、前記平滑化画像データと、前記第１の二値画像データと、を用いて合成処理を実行して、処理用画像データを生成する処理用画像データ生成部であって、前記合成処理は、前記処理用画像データ内の複数の画素データのうち、前記第１の二値画像データ内の前記エッジ画素データに対応する画素データの値を、前記原画像データ内の対応する画素データの値に設定し、前記非エッジ画素データに対応する画素データの値を、前記平滑化画像データ内の対応する画素データの値に設定する処理を含む、前記処理用画像データ生成部と、前記処理用画像データに対して前記第１エッジ検出処理とは異なる第２エッジ検出処理を含む他の処理を実行する処理部と、を備える、画像処理装置。

上記構成によれば、部分処理用画像データが表す画像では、エッジとなり得る領域以外の網点が除去され得る。従って、処理用画像データを用いて、第２エッジ検出処理を実行すれば、エッジとなり得る領域以外の領域でエッジが検出されることを抑制することができ、この結果、第２エッジ検出処理を適切に実行することができる。

なお、本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、画像処理装置の他、例えば、画像処理方法、画像処理方法を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体などの形態で実現することができる。

実施例における画像処理装置としての計算機２００の構成を示すブロック図である。 画像処理のフローチャートである。 スキャンデータが表すスキャン画像ＳＩの一例を示す図である。 網点除去処理のフローチャートである。 網点除去処理を説明するための説明図である。 第２エッジ画像データが表す第２エッジ画像ＥＧＩの一例を示す図である。 判定画像ＢＩの一例を示す図である。 スキャン画像ＳＩ（図３）に対応する二値画像データの一例を示す図である。 オブジェクト画像の輝度分布を表すヒストグラムの一例を示す図である。 判定テーブル２９２の一例を示す図である。

Ａ．実施例：
Ａ−１．画像処理装置の構成：
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、実施例における画像処理装置としての計算機２００の構成を示すブロック図である。

計算機２００は、例えば、パーソナルコンピュータであり、ＣＰＵ２１０と、ＲＯＭとＲＡＭとを含む内部記憶装置２４０と、マウスやキーボードなどの操作部２７０と、外部装置と通信を行うための通信部２８０と、ハードディスクドライブなどの外部記憶装置２９０と、を備えている。

計算機２００は、通信部２８０を介して、外部装置であるスキャナ３００と複合機４００と通信可能に接続されている。スキャナ３００は、光学的に原稿を読み取ることによってスキャンデータを取得する画像読取装置である。複合機４００は、光学的に原稿を読み取ることによってスキャンデータを取得する画像読取部（図示せず）を備えている。

内部記憶装置２４０には、ＣＰＵ２１０が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域２４１が設けられている。外部記憶装置２９０は、ドライバプログラム２９１と、後述する画像処理において参照される判定テーブル２９２と、を格納している。ドライバプログラム２９１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどに格納されて提供される。

ＣＰＵ２１０は、ドライバプログラム２９１を実行することにより、後述する画像処理を実行する画像処理機能を含むスキャナドライバ１００として機能する。スキャナドライバ１００は、取得部１１０と、選択部１１５と、平滑化部１２０と、二値画像データ生成部１３０と、処理用画像データ生成部１４０と、処理部１５０と、を備えている。これらスキャナドライバ１００の各機能ブロックは、後述の画像処理を実行する。特に、選択部１１５と、平滑化部１２０と、二値画像データ生成部１３０と、処理用画像データ生成部１４０とは、後述の網点除去処理を実行する。

Ａ−２．画像処理：
図２は、画像処理のフローチャートである。この画像処理は、スキャンデータが表すスキャン画像に含まれるオブジェクト画像の種類を特定するための処理である。

図２のステップＳ１００では、取得部１１０は、処理対象とするスキャンデータを取得する。具体的には、スキャナドライバ１００は、スキャナ３００または複合機４００の画像読取部を制御して、スキャンデータを取得する。スキャンデータは、ＲＧＢ画素データによって構成されたビットマップデータである。ＲＧＢ画素データは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３つの成分値（本実施例の各成分値は、２５６階調の階調値）を含む画素データである。色成分のうち、レッド成分をＲ成分とも呼び、グリーン成分をＧ成分とも呼び、ブルー成分をＢ成分とも呼ぶ。また、スキャンデータのうち、Ｒ成分の画素データから構成される画像データをＲ成分スキャンデータとも呼ぶ。スキャンデータのうち、Ｇ成分の画素データから構成される画像データをＧ成分スキャンデータとも呼ぶ。スキャンデータのうち、Ｂ成分の画素データから構成される画像データをＢ成分スキャンデータとも呼ぶ。

図３は、スキャンデータが表すスキャン画像ＳＩの一例を示す図である。このスキャン画像ＳＩは、背景画像Ｂｇ１と、文字を表す文字オブジェクト画像Ｏｂ２と、写真を表す写真オブジェクト画像Ｏｂ３と、描画を表す描画オブジェクト画像Ｏｂ４とを含んでいる。ここで、描画オブジェクト画像は、イラスト、表、線図、模様などを含む画像である。スキャンデータは面積階調方式で印刷された印刷物（例えば、雑誌）を読み取ることで生成される。従って、スキャン画像ＳＩは、通常の観察者には認識され難い網点を含んでいる。すなわち、スキャン画像ＳＩは、網点で表現された画像であり、網点画像とも呼ぶ。本実施例では、背景画像Ｂｇ１は、薄いグレーの網点で形成されている。また、文字オブジェクト画像Ｏｂ２は、黒色で示される７つの文字からなる文字群を含んでいる。描画オブジェクト画像Ｏｂ４は、３つの球状のイラスト画像ＣＭ、ＣＣ、ＣＹを含んでいる。イラスト画像ＣＭの色は、マゼンダ色であり、イラスト画像ＣＣの色は、シアン色であり、イラスト画像ＣＹの色は、黄色である。ステップＳ１００で、取得部１１０によって取得された画像データが、スキャン画像ＳＩを表すスキャンデータであることとして、以下の画像処理を説明する。

図４は、網点除去処理のフローチャートである。図５は、網点除去処理を説明するための説明図である。本実施例では、スキャナドライバ１００は、スキャン画像ＳＩに対して、網点除去処理を実行する（ステップＳ１５０）。網点除去処理は、スキャン画像ＳＩに含まれるオブジェクト画像のエッジ部分以外の領域の網点を除去する処理である。以下に、網点除去処理について、説明する。

図４のステップＳ１５５では、選択部１１５は、バッファ領域２４１にスキャン画像ＳＩを表すスキャンデータを格納する。

ステップＳ１５７では、選択部１１５は、スキャンデータのうち、Ｒ成分スキャンデータ、Ｇ成分スキャンデータ、Ｂ成分スキャンデータのいずれかのデータを順次選択する。以下のステップＳ１６０〜ステップＳ１７５の処理では、ステップＳ１５７でＢ成分スキャンデータが選択された場合を例にして、説明を行う。

図５（ａ）には、Ｂ成分スキャンデータが表す画像中のイラスト画像ＣＣの拡大図（左側）と、拡大図中のＡ−Ａ画素ライン上の階調値（成分値）の分布状態を表すグラフ（右側）とが、示されている。ステップＳ１５７で、選択部１１５によって、スキャン画像ＳＩを表す画像データのＢ成分スキャンデータが選択された場合には、黄色で表されるイラスト画像ＣＹのエッジは、表現されない。しかしながら、シアン色で表されるイラスト画像ＣＣは、図５（ａ）の右図に示すように、濃い濃度で表現される。なお、マゼンダ色で表されるイラスト画像ＣＭのエッジも、濃い濃度で表現され得る。図５（ａ）には、背景画像Ｂｇ１のＢ成分データであるＢ成分背景画像Ｂｇ１ｂが示されている。

ステップＳ１６０では、平滑化部１２０は、選択部１１５によって選択された色成分データ（Ｂ成分スキャンデータ）に対して、縦１１画素×横１１画素の大きさである平滑化フィルタｓｆ（図４参照）を用いた平滑化処理を実行して、部分平滑化画像データを生成する。具体的には、平滑化部１２０は、Ｂ成分スキャンデータが表すＢ成分スキャン画像の注目画素に、中心位置ｓｆａ（図４参照）が重なるように平滑化フィルタｓｆを配置する。平滑化部１２０は、注目画素を中心とした平滑化フィルタｓｆ（１１画素×１１画素）内の階調値（成分値とも呼ぶ）の平均を算出し、当該平均成分値を注目画素の成分値に変更する第１処理を行う。平滑化部１２０は、Ｂ成分スキャン画像のすべての画素を注目画素に設定して、それぞれ第１処理を実行することで、平滑化処理を実現する。

図５（ｂ）には、部分平滑化画像データが表す部分平滑化画像におけるイラスト画像ＣＣ１の拡大図（左側）と、拡大図中のＢ−Ｂ画素ライン上の階調値（成分値）の分布状態を表すグラフ（右側）とが示されている。イラスト画像ＣＣ１は、イラスト画像ＣＣに対して平滑化処理を行うことにより生成された画像である。図５（ｂ）に示すように、イラスト画像ＣＣ１の外側には、部分平滑化画像の一部である背景画像Ｂｇ１ａが示されている。図５（ｂ）の右図には、イラスト画像ＣＣと背景画像Ｂｇ１ｂとの境界部分に対応する領域の階調値変化が平滑化処理によって滑らかになったことが、示されている。なお、部分平滑化画像データの生成に用いられる平滑化フィルタｓｆの大きさは、縦１１画素×横１１画素に限られず、縦Ｑ１（Ｑ１は１以上の整数）画素×横Ｑ２（Ｑ２は１以上の整数）画素の大きさの平滑化フィルタｓｆを用いてもよい。

ステップＳ１６５では、二値画像データ生成部１３０は、部分平滑化画像データに対して、縦３画素×横３画素の大きさであるｓｏｂｅｌフィルタｅｆ１、ｅｆ２（図４参照）を用いた第１エッジ検出処理を実行して、部分第１エッジ画像データを生成する。具体的には、二値画像データ生成部１３０は、部分平滑化画像データが表す部分平滑化画像の注目画素（ｘ,ｙ）に、中心位置ｅｆａ、ｅｆｂが重なるようにｓｏｂｅｌフィルタｅｆ１、ｅｆ２を配置する。二値画像データ生成部１３０は、注目画素（ｘ,ｙ）を含む９つの画素の成分値Ｐを用いて、以下の式１により、エッジ強度Ｓ（ｘ,ｙ）を算出する。二値画像データ生成部１３０は、算出したエッジ強度Ｓ（x,ｙ）を注目画素の成分値に変更する第２処理を行う。二値画像データ生成部１３０は、部分平滑化画像のすべての画素を注目画素に設定して、それぞれ第２処理を実行することで、第１エッジ検出処理を実現する。

...式（１）
ここで、上記式（１）に示すように、９つの画素は、部分第１エッジ画像における画素位置（ｘ，ｙ）に対応する部分平滑化画像における画素位置（ｘ，ｙ）を中心とした隣り合う３行３列の９つの位置の画素である。上記式（１）の第１項および第２項は、９つの位置の画素の成分値に、対応する係数をそれぞれ乗じた値の和の絶対値である。上述したエッジ強度Ｓ（x,ｙ）は、注目画素と周辺画素との間の成分値の変化の大きさ（微分値）で表され、式（１）の第１項は、横方向の微分を算出する項であり、第２項は、縦方向の微分を算出する項である。なお、部分第１エッジ画像の生成には、Ｓｏｂｅｌフィルタに限らず、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｒｏｂｅｒｔｓフィルタなど種々のエッジ検出用フィルタが利用できる。

部分第１エッジ画像データが表す部分第１エッジ画像は、エッジが検出され得るエッジ検出領域と、エッジが検出されないエッジ非検出領域とを含む。エッジ検出領域に含まれる各画素の成分値は、それぞれ１以上であり、エッジ非検出領域に含まれる各画素の成分値は、すべて０である。

図５（ｃ）には、部分第１エッジ画像におけるイラスト画像ＣＣ２の拡大図（左側）と、拡大図中のＣ−Ｃ画素ライン上の階調値（成分値）の分布状態を表すグラフ（右側）とが示されている。イラスト画像ＣＣ２は、イラスト画像ＣＣ１に対して第１エッジ検出処理を行うことにより生成された画像である。図５（ｃ）に示すように、イラスト画像ＣＣ２の外側には、エッジ非検出領域ＣＣ２ｃが示されている。また、イラスト画像ＣＣ２は、図５（ｃ）の左図に示すように、エッジ検出領域ＣＣ２ａ（グレー部分）と、エッジ非検出領域ＣＣ２ｂ（グレー部分よりも内側部分）とを含む。図５（ｃ）の右図には、イラスト画像ＣＣと背景画像Ｂｇ１ｂとの境界部分に対応する領域に、エッジ検出領域ＣＣ２ａが形成されていることが、示されている。

ステップＳ１６７では、二値画像データ生成部１３０は、部分第１エッジ画像データに対して、二値化処理を実行して、部分エッジ二値画像データを生成する。具体的には、二値画像データ生成部１３０は、部分第１エッジ画像の注目画素の成分値と、所定の閾値Ｔｈａとを比較して、注目画素の成分値が、閾値Ｔｈａよりも小さければ、注目画素の成分値を０に設定し、注目画素の成分値が、閾値Ｔｈａ以上であれば、注目画素の成分値を１に設定する第３処理を実行する。二値画像データ生成部１３０は、部分第１エッジ画像のすべての画素を注目画素に設定して、それぞれ第３処理を実行することで、二値化処理を実現する。成分値が０である画素は、エッジを構成しない非エッジ画素であり第１非エッジ画素と呼ぶ。成分値が１である画素は、エッジを構成するエッジ画素であり第１エッジ画素と呼ぶ。部分エッジ二値画像データが表す部分エッジ二値画像は、第１エッジ画素を含む第１エッジ画素領域と、第１非エッジ画素を含む第１非エッジ画素領域とを含む。

図５（ｄ）には、部分エッジ二値画像データが表す部分エッジ二値画像におけるイラスト画像ＣＣ３の拡大図（左側）と、拡大図中のＤ−Ｄ画素ライン上の階調値（成分値）の分布状態を表すグラフ（右側）とが示されている。イラスト画像ＣＣ３は、イラスト画像ＣＣ２に対して二値化処理を行うことにより生成された画像である。イラスト画像ＣＣ３の外側には、図５（ｄ）に示すように、第１非エッジ画素領域ＣＣ３ｃが示されている。また、イラスト画像ＣＣ３は、図５（ｄ）の左図に示すように、第１エッジ画素領域ＣＣ３ａ（黒塗り部分）と、第１非エッジ画素領域ＣＣ３ｂ（黒塗り部分よりも内側部分）とを含む。図５（ｄ）の右図には、イラスト画像ＣＣと背景画像Ｂｇ１ｂとの境界部分に対応する領域に、第１エッジ画素領域ＣＣ３ａが形成されていることが、示されている。

ステップＳ１７０では、二値画像データ生成部１３０は、部分エッジ二値画像データに対して、縦７画素×横７画素の大きさであるエッジ太らせフィルタｆｆ（図４参照）を用いた太らせ処理を実行して、部分太らせ画像データを生成する。具体的には、二値画像データ生成部１３０は、部分エッジ二値画像の注目画素に、中心位置ｆｆａ（図４参照）が重なるようにエッジ太らせフィルタｆｆを配置する。二値画像データ生成部１３０は、エッジ太らせフィルタｆｆ（縦７画素×横７画素）内で、成分値が１である画素を１つでも検出した場合には、注目画素の成分値を１に設定し、エッジ太らせフィルタｆｆ内で、成分値が１である画素を１つも検出しなかった場合には、注目画素の成分値を０に設定する第４処理を実行する。二値画像データ生成部１３０は、部分エッジ二値画像のすべての画素を注目画素に設定して、それぞれ第４処理を実行することで、太らせ処理を実現する。こうすれば、部分エッジ二値画像に含まれる第１エッジ画素の周囲に位置する第１非エッジ画素を表す第１非エッジ画素データ（周囲非エッジ画素データとも呼ぶ）が、エッジを構成するエッジ画素を表すエッジ画素データに置換される。太らせ処理後のエッジを構成するエッジ画素（第２エッジ画素とも呼ぶ）は、第１エッジ画素と、周囲非エッジ画素データから置換されたエッジ画素データが表すエッジ画素とを含む。この結果、部分エッジ二値画像の第１エッジ画素領域が拡張された部分太らせ画像を表す部分太らせ画像データが、生成される。なお、太らせ処理後のエッジを構成しない非エッジ画素（第２非エッジ画素とも呼ぶ）は、第１非エッジ画素のうち、周囲非エッジ画素データが表す第１非エッジ画素を除いた画素により構成される。部分太らせ画像は、第２エッジ画素を含む第２エッジ画素領域と、第２非エッジ画素を含む第２非エッジ画素領域とを含む。

図５（ｅ）には、部分太らせ画像データにおけるイラスト画像ＣＣ４の拡大図（左側）と、拡大図中のＥ−Ｅ画素ライン上の階調値（成分値）の分布状態を表すグラフ（右側）とが示されている。イラスト画像ＣＣ４は、イラスト画像ＣＣ３に対して太らせ処理を行うことにより生成された画像である。イラスト画像ＣＣ４の外側には、図５（ｅ）に示すように、第２非エッジ画素領域ＣＣ４ｃが示されている。また、イラスト画像ＣＣ４は、図５（ｅ）に示すように、第２エッジ画素領域ＣＣ４ａ（黒塗り部分）と、第２非エッジ画素領域ＣＣ４ｂ（黒塗り部分よりも内側部分）とを含む。図５（ｄ）、（ｅ）に示すように、第２エッジ画素領域ＣＣ４ａは、第１エッジ画素領域ＣＣ３ａが拡張されることにより形成されている。従って、第２エッジ画素領域ＣＣ４ａの幅ｄｂは、第１エッジ画素領域ＣＣ３ａの幅ｄａよりも広い。

ステップＳ１７５では、処理用画像データ生成部１４０は、Ｂ成分スキャンデータと、部分平滑化画像データと、部分エッジ二値画像データとを用いて、合成処理を行い、部分処理用画像データを生成する。具体的には、処理用画像データ生成部１４０は、合成処理として、部分処理用画像データ内の画素データのうち、部分太らせ画像データ内の第２エッジ画素領域に属するエッジ画素データに対応する画素データ（成分値）を、Ｂ成分スキャンデータ内の対応する画素データ（成分値）に設定する処理を行う。また、処理用画像データ生成部１４０は、合成処理として、第２非エッジ画素領域に属する非エッジ画素データに対応する画素データ（成分値）を、部分平滑化画像データ内の対応する画素データ（成分値）に設定する処理を行う。これにより、部分処理用画像データが生成される。部分処理用画像データが表す部分処理用画像は、エッジを検出し得るエッジ検出領域と、エッジが検出されない非エッジ検出領域とを含む。

図５（ｆ）には、部分処理用画像におけるイラスト画像ＣＣ５の拡大図（左側）と、拡大図中のｆ−ｆ画素ライン上の階調値（成分値）の分布状態を表すグラフ（右側）とが示されている。イラスト画像ＣＣ５は、イラスト画像ＣＣ４に対して合成処理を行うことにより生成された画像である。イラスト画像ＣＣ５の外側には、図５（ｆ）に示すように、非エッジ検出領域ＣＣ５ｃが示されている。イラスト画像ＣＣ５は、図５（ｆ）に示すように、エッジ検出領域ＣＣ５ａと、非エッジ検出領域ＣＣ５ｂとを含む。エッジ検出領域ＣＣ５ａは、図５（ａ）および（ｆ）に示すように、イラスト画像ＣＣ（スキャン画像ＳＩ）の対応部分と同様の成分値濃度である。また、非エッジ検出領域ＣＣ５ｂおよび非エッジ検出領域ＣＣ５ｃは、図５（ｂ）および（ｆ）に示すように、イラスト画像ＣＣ１（部分平滑化画像）の対応部分と同様の成分値濃度である。この図から分かるように、部分処理用画像において、非エッジ検出領域ＣＣ５ｂおよび非エッジ検出領域ＣＣ５ｃでは、網点が除去されている。

ステップＳ１８０では、選択部１１５は、すべての色成分に対してステップＳ１６０〜ステップＳ１７５の処理を実行したか否かを判断する。選択部１１５は、すべての色成分に対してステップＳ１６０〜ステップＳ１７５の処理を実行していない場合（ステップＳ１８０：Ｎｏ）には、ステップＳ１５７の処理にリターンする。選択部１１５は、すべての色成分に対してステップＳ１６０〜ステップＳ１７５の処理を実行した場合（ステップＳ１８０：Ｙｅｓ）には、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の処理用画像データを外部記憶装置２９０に格納し（ステップＳ１８５）、網点除去処理を終了する。

図２のステップＳ２００では、スキャナドライバ１００の処理部１５０は、網点除去処理を行ったＲ、Ｇ、Ｂ成分の部分処理用画像データを用いて、第２エッジ検出処理を行って、第２エッジ画像ＥＧＩを表す第２エッジ画像データを生成する。第２エッジ画像データは、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分のデータ、すなわち、Ｒ成分の画素データから構成されるＲ成分エッジ画像データと、Ｇ成分の画素データから構成されるＧ成分エッジ画像データと、Ｂ成分の画素データから構成されるＢ成分エッジ画像データと、から構成される。

具体的には、処理部１５０は、特定の色成分の部分処理用画像に対して、順番に注目画素を設定し、各注目画素に対して、上述したｓｏｂｅｌフィルタを適用し、上記式（１）に基づいて、注目画素ごとのエッジ強度を算出する。処理部１５０は、算出したエッジ強度をそれぞれ対応する注目画素の成分値に設定する第５処理を行う。処理部１５０は、他の色成分の部分処理用画像に対しても、それぞれ第５処理を実行することで、第２検出処理を実現する。

図６は、第２エッジ画像データが表す第２エッジ画像ＥＧＩの一例を示す図である。図６では、便宜上、エッジ強度が小さい画素を白で、エッジ強度が大きい画素を黒で示している。第２エッジ画像ＥＧＩには、スキャン画像ＳＩの各オブジェクト画像Ｏｂ２〜Ｏｂ４のエッジＥｇ２〜Ｅｇ４が含まれていることが分かる。なお、図６の下部には、描画オブジェクト画像Ｏｂ４に含まれる３つのイラスト画像ＣＭ、ＣＣ、ＣＹに対応するエッジＥｇ４ｍ、Ｅｇ４ｃ、Ｅｇ４ｙが、色成分ごとに示されている。

図２のステップＳ３００では、処理部１５０は、第２エッジ画像ＥＧＩに対して複数のブロックＢ（図６）を設定する。ブロックＢは、第２エッジ画像ＥＧＩに対して格子状に配置されたブロックである。１つのブロックＢは、例えば、縦Ｎ画素×横Ｎ画素（Ｎは１以上の整数）の大きさを有する。Ｎの値は、例えば、１０〜５０程度に設定される。第２エッジ画像ＥＧＩとスキャン画像ＳＩとは同じサイズ（縦および横の画素数が同じ）であるので、ブロックＢはスキャン画像ＳＩに対して設定されていると言うこともできる。

図２のステップＳ３５０では、処理部１５０は、判定画像ＢＩを設定する。図７は、判定画像ＢＩの一例を示す図である。判定画像ＢＩを構成する画素ＢＰは、上述した複数のブロックＢのそれぞれに対応している。判定画像ＢＩの各画素の画素値は、対応するブロックＢに関する各種の情報（例えば、後述の識別子）を表す値が用いられる。判定画像ＢＩは、ステップＳ３５０の段階では、すべての画素の画素値が０に設定されている。

図２のステップＳ４００では、処理部１５０は、判定を行って、各ブロックを、ベタブロックと非ベタブロックとに区分する。具体的には、処理部１５０は、スキャン画像ＳＩにおける各ブロックＢの平均エッジ強度（ＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅ）を算出する。平均エッジ強度（ＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅ）は、第２エッジ画像ＥＧＩにおけるブロックＢ内の複数の画素の各成分値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の平均値である。そして、処理部１５０は、ブロックＢの平均エッジ強度と所定の基準値とを比較して、当該ブロックＢを、ベタブロックおよび非ベタブロックのいずれかに区分する。ベタブロックは、平均エッジ強度が所定の基準値より小さいブロックである。非ベタブロックは、平均エッジ強度が所定の基準値以上のブロックである。

例えば、処理部１５０は、平均エッジ強度（ＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅ）を、色成分ごとに定められた基準値（ＥＴｒ、ＥＴｇ、ＥＴｂ）と比較する。この結果、処理部１５０は、ＥＲａｖｅ＜ＥＴｒ、かつ、ＥＧａｖｅ＜ＥＴｇ、かつ、ＥＢａｖｅ＜ＥＴｂが成立する場合には、処理対象のブロックＢをベタブロックに区分する。逆に、処理部１５０は、ＥＲａｖｅ≧ＥＴｒ、および、ＥＧａｖｅ≧ＥＴｇ、および、ＥＢａｖｅ≧ＥＴｂのうちの少なくとも一つが成立する場合には、処理対象のブロックＢを非ベタブロックに区分する。

処理部１５０は、処理対象のブロックＢの判定を行う度に、言い換えれば、ブロックＢを、ベタブロックまたは非ベタブロックに区分する度に、判定画像ＢＩの対応する画素に判定結果を記載する。処理部１５０は、処理対象のブロックＢをベタブロックに区分した場合には、判定画像ＢＩの対応する画素の画素値を１に更新する。処理部１５０は、処理対象のブロックＢを非ベタブロックに区分した場合には、判定画像ＢＩの対応する画素の画素値を変更しない（すなわち、画素値は０に維持される）。

図４（ａ）には、処理部１５０がすべてのブロックＢに対して区分を実行した後の判定画像ＢＩが示されている。この段階では、判定画像ＢＩの各画素の画素値は、「０」か「１」となっている。画素値「０」は、その画素に対応するブロックＢが非ベタブロックに区分されたことを示している。画素値「１」は、その画素に対応するブロックＢがベタブロックに区分されたことを示している。

図２のステップＳ５００では、処理部１５０は、各ブロックＢを複数の領域に分類して、領域ごとに識別子を付すラベリング処理を実行する。具体的には、処理部１５０は、判定画像ＢＩにおいて、画素値が「０」であり、互いに隣接する非ベタブロックから構成されるブロック群に対応する領域を１つの非ベタ領域として特定する。処理部１５０は、画素値が「１」であり、互いに隣接するベタブロックから構成されるブロック群に対応する領域を１つのベタ領域として特定する。そして、処理部１５０は、同じ領域に属する画素が同じ画素値を有し、互いに異なる領域に属する画素が異なる画素値を有するように、判定画像ＢＩの画素値を変更する。この結果、判定画像ＢＩにおいて、同じが素値を有する画素で構成される画像領域が特定される。

図４（ｂ）には、ラベリング処理後の判定画像ＢＩの一例が示されている。図４（ｂ）の例では、４つの画像領域ＰＧ１〜ＰＧ４が特定されていることがわかる。このように、判定画像ＢＩにおいて特定された画像領域に対応して、ブロックＢを最小単位とする画像領域が、スキャン画像ＳＩにおいて特定される。

この結果、スキャン画像ＳＩ（図３）において破線で示す領域Ａ２、Ａ３、Ａ４内のブロックＢが非ベタ領域として特定され、これらの領域Ａ２、Ａ３、Ａ４を除いた領域Ａ１がベタ領域として特定される。非ベタ領域Ａ２、Ａ３、Ａ４は、それぞれ、オブジェクト画像Ｏｂ２、Ｏｂ３、Ｏｂ４に対応する領域であることが分かる。また、ベタ領域Ａ１は、背景画像Ｂｇ１に対応する領域であることが分かる。上述したように互いに隣接する非ベタブロックは、１つの非ベタ領域として特定されるために、非ベタ領域は通常ベタ領域に囲まれている。

図２のステップＳ６００では、処理部１５０は、所定の基準値（ＢＣＲ、ＢＣＧ、ＢＣＢ）を用いて、各非ベタ領域の二値画像データを生成する。具体的には、処理部１５０は、スキャン画像ＳＩの非ベタ領域を構成する各画素の画素値を「０」および「１」のいずれかに二値化することによって、当該非ベタ領域を構成する各画素を、「１」に対応するオブジェクト画素と、「０」に対応する非オブジェクト画素とに分類する。処理部１５０は、非ベタ領域を構成する画素ｉの成分値（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）が、以下の式（２）〜式（４）を全て満たす場合には、画素ｉに対応する二値画像データの画素値を「０」とし、式（２）〜式（４）のいずれかを満たさない場合には、当該画素値を「１」とする。

ＢＣＲ−ΔＶ＜Ｒｉ＜ＢＣＲ＋ΔＶ ...（２）
ＢＣＧ−ΔＶ＜Ｇｉ＜ＢＣＧ＋ΔＶ ...（３）
ＢＣＢ−ΔＶ＜Ｂｉ＜ＢＣＢ＋ΔＶ ...（４）

式（２）〜式（４）から分かるように、所定の基準値（ＢＣＲ、ＢＣＧ、ＢＣＢ）と、当該非ベタ領域の画素ｉの対応する成分値との差の絶対値が、全ての成分について所定値ΔＶより小さい場合に、画素ｉは、非オブジェクト画素に分類される。そして、少なくとも１つの成分の当該絶対値が、所定値ΔＶ以上である場合に、画素ｉは、オブジェクト画素に分類される。

図８は、スキャン画像ＳＩ（図３）に対応する二値画像データＷＩの一例を示す図である。図８の二値画像データＷＩにおいて黒い部分はオブジェクト画素によって構成される画像を表している。また、図８の二値画像データＷＩにおいて白い部分は非オブジェクト画素によって構成される画像を表している。図８の二値画像データＷＩにおいて、オブジェクト画素によって構成される画像（文字二値画像とも呼ぶ）ＢＫ１は、非ベタ領域Ａ２の文字オブジェクト画像Ｏｂ２と対応する。また、オブジェクト画素によって構成される画像（写真二値画像とも呼ぶ）ＢＫ２は、非ベタ領域Ａ３の写真オブジェクト画像Ｏｂ３と対応する。さらに、オブジェクト画素によって構成される画像（描画二値画像とも呼ぶ）ＢＫ３は、非ベタ領域Ａ４の描画オブジェクト画像Ｏｂ４と対応する。

図２のステップＳ８００では、処理部１５０は、オブジェクト属性判定処理を実行することによって、スキャン画像ＳＩの各オブジェクト画像の属性を判定する。処理部１５０は、処理対象のオブジェクト画像の画素密度Ｄ、分布幅Ｗ、色数Ｃに基づいて、オブジェクト画像の属性を判定する。

画素密度Ｄは、スキャン画像ＳＩ内のオブジェクト画像に占めるオブジェクト画素（対応する二値画像データにおける画素値が「１」である画素）の割合を示す値である。画素密度Ｄは、Ｄ＝Ｎｏ／Ｎａで表される。ここで、値Ｎｏは、オブジェクト画素の数、値Ｎａは、オブジェクト画像の全ての画素の数である。

ステップＳ８００では、処理部１５０は、さらに、スキャン画像ＳＩ内のオブジェクト画像の輝度分布を算出する。図９は、オブジェクト画像の輝度分布を表すヒストグラムの一例を示す図である。図９のヒストグラムは、横軸に輝度値Ｙ（２５６階調）を取り、各輝度値を有する画素の数を縦軸にプロットして得られる。輝度値Ｙは、ＲＧＢ画素データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を用いて、例えば、輝度値Ｙ=((0.298912×Ｒ)＋(0.586611×Ｇ)＋(0.114478×Ｂ))という式で算出される。

分布幅Ｗは、例えば、有効輝度値の最大値と有効輝度値の最小値との差分である。有効輝度値は、階調数分（例えば、２５６個）の輝度値Ｙのうち、基準数Ｔｈ２以上の画素が有する輝度値Ｙ（図８のハッチングされた領域に対応する輝度値）である（図９）。図９の例では、分布幅Ｗは、輝度値Ｙ６と、輝度値Ｙ１との差分である。

色数Ｃは、本実施例では、上述した有効輝度値の数である。輝度値Ｙが異なれば、その画素の色が異なるので、互いに異なる輝度値Ｙの数（輝度値Ｙの種類の数）は、互いに異なる色の数（色の種類の数）を表している。図９の例では、色数Ｃは、Ｃ１とＣ２とＣ３との和である（Ｃ１＝Ｙ２−Ｙ１、Ｃ２＝Ｙ４−Ｙ３、Ｃ３＝Ｙ６−Ｙ５）。

処理部１５０は、上述した画素密度Ｄと、分布幅Ｗと、色数Ｃとに基づいて、オブジェクト画像の属性を判定する。例えば、処理部１５０は、上述した画素密度Ｄ、分布幅Ｗ、色数Ｃのそれぞれが、対応する基準値Ｄｔｈ、Ｗｔｈ、Ｃｔｈ以上であるか否かを判断する。処理部１５０は、これらの判断結果を用いて、判定テーブル２９２を参照して、オブジェクト画像の属性を判定する。本実施例では、オブジェクト画像の属性は、「写真」「文字」「描画」のいずれかに判定される。

図１０は、判定テーブル２９２の一例を示す図である。判定テーブル２９２から分かるように、対象領域の属性が「文字」であると判定される場合は、以下の２つである。
（１−１）色数Ｃ＜Ｃｔｈ、かつ、画素密度Ｄ＜Ｄｔｈ
（１−２）分布幅Ｗ＜Ｗｔｈ、かつ、色数Ｃ≧Ｃｔｈ、かつ、画素密度Ｄ＜Ｄｔｈ
また、対象領域の属性が「描画」であると判定される場合は、以下の１つである。
（２−１）色数Ｃ＜Ｃｔｈ、かつ、画素密度Ｄ≧Ｄｔｈ
また、対象領域の属性が「写真」であると判定される場合は、以下の２つである。
（３−１）分布幅Ｗ≧Ｗｔｈ、かつ、色数Ｃ≧Ｃｔｈ
（３−２）分布幅Ｗ＜Ｗｔｈ、かつ、色数Ｃ≧Ｃｔｈ、かつ、画素密度Ｄ≧Ｄｔｈ

例えば、（１−１）に示す場合に、対象領域の属性を「文字」であると判定するので、色数Ｃが比較的少なく、画素密度Ｄが比較的小さいという、典型的な文字の特徴を有する画像領域の属性を、正しく判定することができる。また、（２−１）に示す場合に、対象領域の属性を「描画」であると判定するので、色数Ｃが比較的少なく、画素密度Ｄが比較的大きいという、典型的な描画の特徴を有する画像領域の属性を、正しく判定することができる。また、（３−１）に示す場合に、対象領域の属性を「写真」であると判定するので、分布幅Ｗが比較的大きく、色数Ｃが比較的多いという、典型的な写真の特徴を有する画像領域の属性を、正しく判定することができる。

分布巾Ｗが比較的小さく、かつ、色数Ｃが比較的多く、かつ、画素密度Ｄが比較的小さい場合には、分布巾Ｗが比較的小さい点、画素密度Ｄが比較的小さい点の２点で、「文字」の特徴に合致している。一方、「写真」の特徴に合致している点は、色数Ｃが比較的多い点だけであり、「描画」の特徴に合致している点は、見られない。本実施例では、上述した（１−２）の場合には、対象領域の属性は、「文字」であると判定するので、典型的ではないものの、特徴の合致点の多さに基づいて、精度良く画像領域の属性を特定することができる。

スキャナドライバ１００は、以上の画像処理を行うことによって、スキャンデータが表す画像に含まれるオブジェクト画像が、写真、文字、描画のいずれに属するかを判定することができる。この結果、オブジェクト画像の属性に適した画像処理（例えば、圧縮処理や色補正処理）を実施することができる。

本実施例では、スキャナドライバ１００は、部分太らせ画像データ内の非エッジ画素データ（第２非エッジ画素領域ＣＣ４ｂおよび背景画像Ｂｇ１ｄ）に対応する画素データ（成分値）を、部分平滑化画像データ内の対応する画素データ（成分値）に設定する（図４：ステップＳ１７５）ことにより部分処理画像データを生成する。このようにすれば、部分処理用画像データが表す部分処理用画像では、エッジとなり得る領域以外の領域の網点が除去され得る。従って、部分処理用画像データを用いて、上述の画像処理における第２エッジ検出処理（図２：ステップＳ２００）を実行すれば、エッジとなり得る領域以外の領域でエッジが検出されることを抑制することができ、この結果、第２エッジ検出処理を適切に実行することができる。また、スキャナドライバ１００は、部分処理用画像データ内の画素データのうち、第２エッジ画素データ（第２エッジ画素領域ＣＣ４ａ）に対応する画素データ（成分値）を、スキャンデータ内の対応する画素データ（成分値）に設定する（図４：ステップＳ１７５）。このようによれば、スキャン画像のエッジとなり得る領域の画素データ（成分値）が、スキャンデータの画素データ（成分値）に設定されるので、スキャンデータの画素データを用いて第２エッジ検出処理を適切に実行することができる。

ここで、背景色が白色（２５６階調のＲＧＢ値で（２５５、２５５、２５５））で、特定のオブジェクト画像が黄色（２５６階調のＲＧＢ値で（２５５、２５５、０））である場合に、輝度値Ｙを用いたエッジ検出処理を実行することを想定する。輝度値Ｙは、例えば、輝度値Ｙ=((0.298912×Ｒ)＋(0.586611×Ｇ)＋(0.114478×Ｂ))の式で定義されることから分かるように、黄色と白色との差が生じるＢ成分の輝度値Ｙに対する寄与は、Ｒ、Ｇ成分と比較して、非常に小さい。従って、輝度値Ｙを用いてエッジ検出をした場合に、黄色のオブジェクト画像のエッジを精度よく検出できない可能性がある。

一方、本実施例では、スキャナドライバ１００は、スキャンデータの色成分ごとに、部分平滑化画像データ、部分第１エッジ検出画像データ、および、部分エッジ二値画像データを生成し、合成処理を色成分ごとに行って、色成分ごとの部分処理用画像データを生成する（図４：ステップＳ１５７〜Ｓ１８０）。このようにすれば、部分処理用画像データを用いて、エッジ検出処理（例えば、第２エッジ検出処理（図２：ステップＳ２００））を実行した場合に、精度よくエッジを検出することができる。例えば、黄色で形成されるイラスト画像ＣＹ（図３）のエッジを検出する場合には、スキャンデータのＲ成分またはＧ成分から生成される部分処理用画像データを用いてエッジ検出処理を行えば、図６に示すように、精度よくエッジを検出することができる。

本実施例では、スキャナドライバ１００は、部分エッジ二値画像に含まれるエッジ画素の周囲に位置する非エッジ画素を表す非エッジ画素データ（周囲非エッジ画素データ）を、エッジ画素データに置換する、太らせ処理を実行する（図４：ステップＳ１７０）。このようにすれば、図４のステップＳ１７５で部分処理用画像データを生成する場合に、オブジェクト画像のエッジ検出領域（例えば、図５（ｆ）のエッジ検出領域ＣＣ５ａ）を広くすることができ、第２エッジ検出処理（図２：ステップＳ２００）を精度よく実行することができる。

本実施例では、スキャナドライバ１００は、第２エッジ画像データに含まれるＲ、Ｇ、Ｂ色成分のデータを用いて、スキャン画像を、エッジ強度が基準値よりも小さいベタブロック（ベタ領域）と、エッジ強度が基準値以上である非ベタブロック（非ベタ領域）とに区分している（図２：ステップＳ４００、ステップＳ５００）。詳しくは、スキャナドライバ１００は、ＥＲａｖｅ≧ＥＴｒ、および、ＥＧａｖｅ≧ＥＴｇ、および、ＥＢａｖｅ≧ＥＴｂで表される条件のうちの少なくとも一つの条件が成立する場合には、処理対象のブロックを、非ベタブロックに区分する。このようにすれば、輝度値Ｙを用いてエッジ強度を算出し、基準値と比較して、処理対象のブロックをベタブロックと非ベタブロックとに区分する場合と比較して、処理対象のブロックを、精度よくベタブロックと非ベタブロックとに区分することができる。例えば、スキャン画像が白色背景画像と黄色画像（黄色のエッジ）とを有する場合に、白色背景画像と黄色画像とが属する領域（ブロック）を区分する場合を想定する。輝度値Ｙを用いて平均エッジ強度を算出した場合には、平均エッジ強度が基準値より小さくなり、非ベタ領域（非ベタブロック）に区分されにくい。しかしながら、色成分ごとの平均エッジ強度（ＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅ）を用いれば、ＥＢａｖｅが低く設定されるものの、ＥＲａｖｅまたはＥＧａｖｅが基準値を超えて、非ベタ領域（ベタブロック）に区分され易くなる。

本実施例において、スキャン画像ＳＩが原画像の例である。ｓｏｂｅｌフィルタｅｆ１、ｅｆ２が、エッジ検出フィルタの例である。Ｒ成分スキャンデータ、Ｇ成分スキャンデータ、および、Ｂ成分スキャンデータが、部分原画像データの例である。部分太らせ画像データが、第１の二値画像データの例である。部分エッジ二値画像データが、第２の二値画像データの例である。Ｒ成分エッジ画像データ、Ｇ成分エッジ画像データ、および、Ｂ成分エッジ画像データが、複数の部分エッジ画像データの例である。判定画像ＢＩは、区分画像データの例である。

Ｃ．変形例：
（１）上記実施例において、処理部１５０は、図２のステップ４００で、スキャン画像ＳＩの各ブロックごとに、色成分ごとの平均エッジ強度（ＥＲａｖｅ、ＥＧａｖｅ、ＥＢａｖｅ）と、色成分ごとに定められた基準値（ＥＴｒ、ＥＴｇ、ＥＴｂ）とをそれぞれ比較して、各ブロックを、ベタブロックと非ベタブロックとに区分するようにしていたが、これに限られるものではない。処理部１５０は、スキャン画像ＳＩのブロックごとに、ブロック内の各画素で、３つの色成分のうちの最も高い成分値（最高成分値とも呼ぶ）を特定し、各画素の最高成分値を用いてブロック内の平均エッジ強度を算出する。そして、処理部１５０は、算出した平均エッジ強度と、所定の基準値とを比較して、各ブロックをベタブロックと非ベタブロックとに区分するようにしてもよい。

一般的に言えば、処理部１５０は、複数の色成分のエッジ画像データを用いて、スキャン画像を、エッジ強度が基準値よりも小さな領域（ベタブロック）と、エッジ強度が基準値以上である領域（非ベタブロック）とに区分することが好ましい。

（２）上記実施例では、処理用画像データ生成部１４０は、網点除去処理（図４）のステップＳ１７５で、部分処理用画像データ内の画素データのうち、第２エッジ画素データ（第２エッジ画素領域ＣＣ４ａ）に対応する画素データ（成分値）を、スキャンデータ内の対応する画素データ（成分値）に設定するようにしているが、これに限られない。例えば、処理用画像データ生成部１４０は、部分エッジ二値画像データ内の画素データのうち、第１エッジ画素データ（第１エッジ画素領域ＣＣ３ａ）に対応する画素データ（成分値）を、スキャンデータ内の対応する画素データ（成分値）に設定するようにしてもよい。

また、上記実施例では、処理用画像データ生成部１４０は、網点除去処理（図４）のステップＳ１７５で、部分処理用画像データ内の画素データのうち、第２非エッジ画素データ（第２非エッジ画素領域ＣＣ４ｂ、第２非エッジ画素領域ＣＣ４ｃ）に対応する画素データ（成分値）を、部分平滑化画像データ内の対応する画素データ（成分値）に設定するようにしているが、これに限られない。例えば、処理用画像データ生成部１４０は、部分エッジ二値画像データ内の画素データのうち、第１非エッジ画素データ（第１非エッジ画素領域ＣＣ３ｂ、第１非エッジ画素領域ＣＣ３ｃ）に対応する画素データ（成分値）を、スキャンデータ内の対応する画素データ（成分値）に設定するようにしてもよい。

（３）上記実施例では、スキャナドライバ１００の画像処理機能は、計算機２００によって実現されているが、これに代えて、複合機、デジタルカメラ、スキャナなどによって実現されてもよい。また、当該画像処理機能は、１つの装置で実現されてもよいし、これに代えて、ネットワークを介して接続される複数の装置によって、実現されても良い。この場合には、当該画像処理機能を実現する複数の装置を備えるシステムが、画像処理装置に相当する。

（４）上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

２００...複合機、２１０...ＣＰＵ、２４０...内部記憶装置、２７０...操作部、２８０...通信部、２９０...外部記憶装置、２９１...ドライバプログラム、２９２...判定テーブル、１００...スキャナドライバ

Claims (5)

1. 画像処理装置であって、
   網点を含む原画像を表す原画像データを取得する取得部と、
   原画像データに対して平滑化処理を実行して、平滑化画像データを生成する平滑化部と、
   前記平滑化画像データに対して第１エッジ検出処理を実行して、エッジを構成するエッジ画素を表すエッジ画素データと、エッジを構成しない非エッジ画素を表す非エッジ画素データとを含む第１の二値画像データを生成する二値画像データ生成部と、
   前記原画像データと、前記平滑化画像データと、前記第１の二値画像データと、を用いて合成処理を実行して、処理用画像データを生成する処理用画像データ生成部であって、前記合成処理は、前記処理用画像データ内の複数の画素データのうち、前記第１の二値画像データ内の前記エッジ画素データに対応する画素データの値を、前記原画像データ内の対応する画素データの値に設定し、前記非エッジ画素データに対応する画素データの値を、前記平滑化画像データ内の対応する画素データの値に設定する処理を含む、前記処理用画像データ生成部と、
   前記処理用画像データに対して前記第１エッジ検出処理とは異なる第２エッジ検出処理を含む他の処理を実行する処理部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記原画像データは、複数の色成分に対応する複数の部分原画像データを含み、
   前記平滑化部は、前記複数の部分原画像データに対してそれぞれ前記平滑化処理を実行して、前記複数の色成分に対応する複数の部分平滑化画像データを生成し、
   前記二値画像データ生成部は、前記複数の部分平滑化画像データに対してそれぞれ前記第１エッジ検出処理を実行して、前記複数の色成分に対応する複数の部分エッジ二値画像データを生成し、
   前記処理用画像データ生成部は、前記複数の部分原画像データと、前記複数の部分平滑化画像データと、前記複数の部分エッジ二値画像データとを用いて、前記合成処理を前記複数の色成分ごとに行い、複数の部分処理用画像データを生成する、画像処理装置。
3. 請求項１または２に記載の画像処理装置であって、
   前記二値画像データ生成部は、さらに、前記第１エッジ検出処理の後に太らせ処理を実行し、
   前記第１エッジ検出処理は、前記平滑化画像データに対してエッジ検出フィルタを適用して、エッジを構成するエッジ画素を表すエッジ画素データと、エッジを構成しない非エッジ画素を表す非エッジ画素データと、を含む第２の二値画像データを生成する処理であり、
   前記太らせ処理は、前記第２の二値画像データに含まれる周囲非エッジ画素データを前記第２の二値画像データに含まれる前記エッジ画素データに置換することによって、前記第１の二値画像データを生成する処理であり、
   前記周囲非エッジ画素データは、前記第２の二値画像データが表す画像における前記エッジ画素の周囲に位置する前記非エッジ画素を表す前記非エッジ画素データである、画像処理装置。
4. 請求項１ないし３に記載の画像処理装置であって、
   前記処理用画像データは、複数の色成分に対応する複数の部分処理用画像データを含み、
   前記処理部は、
   前記複数の部分処理用画像データに対してそれぞれ前記第２エッジ検出処理を実行して、前記複数の色成分に対応する複数の部分エッジ画像データを生成し、
   前記複数の部分エッジ画像データを用いて、前記原画像を、エッジ強度が基準値よりも小さな領域と、前記エッジ強度が前記基準値以上である領域とに区分するための１つの区分画像データを生成する、画像処理装置。
5. 網点を含む原画像を表す原画像データを取得する機能と、
   原画像データに対して平滑化処理を実行して、平滑化画像データを生成する機能と、
   前記平滑化画像データに対して第１エッジ検出処理を実行して、エッジを構成するエッジ画素を表すエッジ画素データと、エッジを構成しない非エッジ画素を表す非エッジ画素データとを含む第１の二値画像データを生成する機能と、
   前記原画像データと、前記平滑化画像データと、前記第１の二値画像データと、を用いて合成処理を実行して、処理用画像データを生成する機能であって、前記合成処理は、前記処理用画像データ内の複数の画素データのうち、前記第１の二値画像データ内の前記エッジ画素データに対応する画素データの値を、前記原画像データ内の対応する画素データの値に設定し、前記非エッジ画素データに対応する画素データの値を、前記平滑化画像データ内の対応する画素データの値に設定する処理を含む、前記機能と、
   前記処理用画像データに対して前記第１エッジ検出処理とは異なる第２エッジ検出処理を含む他の処理を実行する機能と、
   をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。