JP2672553B2

JP2672553B2 - 画像処理装置

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Publication number: JP2672553B2
Application number: JP63051709A
Authority: JP
Inventors: 勝久辻
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1988-03-07
Filing date: 1988-03-07
Publication date: 1997-11-05
Anticipated expiration: 2012-11-05
Also published as: JPH01227576A

Description

【発明の詳細な説明】〔技術分野〕本発明は、入力された画像データに階調処理をして出
力する画像処理装置に関する。

〔従来技術〕

デジタル複写機等において、濃淡画像（中間調画像）
を再現する場合は、組織的デイザ方が一般的である。

画像源である原稿が、面積階調で表現された網点画像
の場合は、その網点パターンとデイザ処理のためのデイ
ザパターンとの間で干渉が起り、その結果、モアレが発
生する。このモアレの発生を防ぐものとして、例えば特
開昭55−120025号公報に記載されているように、網点画
像に対しては平滑化処理をし、網点の周期パターンを除
去してからデイザ処理を行なうようにしたものがある。
しかし、上記の平滑化処理をすることにより、画像のシ
ヤープネス（解像度）が低下し、特に、網点画像の中に
文字が存在している場合は、この文字がボケてしまい、
判読できなくなるという欠点がある。

また、最近は、プリンタの進歩により、白か黒かの２
色だけでなく、３値,4値など、数レベル程度の変調が可
能になつており、このようなプリンタを用いる場合に
は、多値デイザ法により階調再現することができる。

多値デイザ法においては、中間レベルのドツトの用い
方によつて種々のデイザ処理が行なわれている。

第19図はデイザ処理のための閾値マトリクス（デイザ
マトリクス）パターンの例の説明図である。なお、同図
は説明を簡単にするために３値のデイザ法について示し
ている。

同図（ａ）に示した閾値マトリクスを用いる方法は、
先ず、第１閾値マトリクスを低い閾値で順次うめてゆ
き、次に第２閾値をうめて行くやり方である。一方、同
図（ｂ）では、第１と第２の閾値マトリクスを低いレベ
ルの閾値で交互にうめて行くやり方である。従つて、同
図（ｂ）の方が入力される個々の画素（ピクセル）レベ
ルをより忠実に再現できるため、解像力に優れるが、出
力安定性の劣る（隣接ピクセルで同一レベルの露光が与
えられ、全てのピクセル（４×４＝16個）に割り当てら
れてから次の露光レベルが順次割り当てられる場合、つ
まり隣接ピクセルの露光輝度差が小さいとき（分散値）
で安定性が劣る）中間レベルのドツトの出現率が高いた
め、マトリクス全体としての階調再現性は劣る。逆に、
同図（ａ）では、中間レベルのドツトの出現率を低く抑
えているため、滑らかな階調特性が得られる。

以上のように、組織的デイザ法では、階調性と解像力
の両立は難しいため、画像の種類によつて処理法を適応
的に変える方法が提案されている。

すなわち、階調性が重視される写真画像（濃度階調画
像）には第19図の（ａ）のような階調特性の良いパター
ンを用い、文字，線画などのような解像性能が重視され
る画像に対しては同図（ｂ）のような解像力の優れたパ
ターン、あるいは固定閾値による２値化または多値化が
用いられる。

画像の中で、網点画像は、写真画像と同様に階調性が
重視されるため、階調特性の優れたデイザパターンが用
いられる。しかし、網点画像は微小なドツトが規則的に
配列され、個々のドツトの径が変化することにより階調
再現を行なつている。

組織的デイザ法による階調処理では、デイザの周期パ
ターンと網点原稿のパターンとの間に干渉が起き、モア
レが発生する。

このモアレ発生を避けるため、従来は、網点原稿を処
理する場合は、まず、平滑化処理を行ない、網点の周期
成分を除去してから、デイザ法による階調処理を行なつ
ていた。これによりモアレのない、階調再現性のよい画
像が得られるが、網点画像（印刷物など）では、写真画
像に比べて、階調画の中に文字が混在している場合が多
く、平滑化処理や高階調性のパターンの使用により、こ
れらの文字が判読できなくなるという不具合があつた。

〔目的〕

本発明は、上記従来技術の問題点を解消し、複数の色
成分からなる画像においてモアレの発生を防止すること
を目的とする。

〔構成〕

上記したように、多値デイザ法には、中間調レベルの
ドツトの配置の仕方によつて、第19図（ａ）と（ｂ）で
説明した方法がある。そして、同図（ｂ）によるもの
は、各画素毎の入力レベルを出力多値数のステツプで比
較的忠実に再現することができ、また同図（ａ）による
ものは、閾値マトリクス内で閾値の偏りが大きいため、
画素単位には、入力レベルを忠実に再現されにくい。

モアレは、入力データが画素毎に忠実に再現されれば
発生しないが、第19図（ａ）のように、画素毎の閾値の
偏りが大きい周期のパターンを用いた場合に特に顕著に
現われる。また、第19図（ｂ）の場合も、規則パターン
を用いるため、モアレが発生しない訳ではないが、画素
レベルでも比較的忠実に入力データを再現するため、モ
アレのパワーを低く抑えることができる。このモアレの
低減効果は、多値数が増えるほど大きく、８値程度では
ほとんどモアレが視覚的に認められないレベルまで抑え
られる。また、網点画像は、本質的には２値画像である
ため、第19図（ｂ）のような中間レベルを多用するパタ
ーンを用いても、網点パターンがドツト集中型のデイザ
信号の効果を与えるため、写真画像に用いたような画像
のムラ（不安定性）が抑えられる。そして、文字の再現
性が良いことは前記のとおりである。

したがつて、網点画像に対しては、第19図の（ａ）よ
りも同図（ｂ）のパターンを用いた方が高画質の出力が
得られる。

本発明では、画像を写真／網点／文字の３種、または
写真／網点・文字の２種に分類し、写真画像に対して
は、第19図の（ａ）のような階調性重視のデイザパター
ンを用い、網点画像に対しては、第19図の（ｂ）のパタ
ーンを用いてもよいし、さらに品質を高めるために、エ
ツジ強調を行なつたり、固定閾値による２値化または多
値化を行なつてもよい。

また、デイザパターンは、第19図の（ａ）と（ｂ）に
例示したドツト分散型に限らず、そのマトリクスのサイ
ズや閾値のレイアウトを変えたものを用いてもよい。第
19図（ａ）と（ｂ）のデイザパターンは中間レベルのド
ツトの使い方（配置の仕方）として両極端のものであ
り、プリンタの性能によつては、中間的なパターンを用
いることにより、階調性や解像力の改善は可能である。

閾値レイアウトは、第19図（ｃ）に示したように、ド
ツト集中型とすれば、より安定した階調特性を得ること
ができる。

ここで、第19図（ａ），（ｂ）に示した閾値マトリク
スを４値以上に拡張した場合について説明する。

多値デイザ法では、（Ｎ＋１）値化するためには、通
常、Ｎ個の閾値マトリクスを用いる。この閾値マトリク
スに１〜Ｎまでの番号を付す。

また、マトリクスの要素数をＭとするとき、各要素に
１〜Ｍまでの番号を付す。ｍ×ｎのサイズのマトリクス
を用いれば、Ｍ＝ｍ×ｎとなる。但し、正確には、Ｍは
階調表現の単位を構成する画素数である。このとき、第
ｊ番目の閾値マトリクスの第ｉ番目の要素の閾値をthr
（i,j）とするとき、thr（i,j）は、第19図（ａ）に示したタイプのマトリクスパターンで
は、 thr（i,j）＝（ｉ−１）×Ｎ＋ｊ …（１）となり、第19図（ｂ）に示したタイプのマトリクスパタ
ーンでは、 thr（i,j）＝Ｍ×（ｊ−１）＋ｉ …（２）となる。

（１），（２）式において、マトリクスの要素番号と
マトリクス中での位置の対応を変えることにより、ドツ
ト集中型やドツト分散型のパターンとなる。ここでは、
入力データは、濃度リニアで、Ｍレベルに量子化された
信号である場合について記述している。

入力データが濃度リニアでない場合や、出力レベルが
濃度リニアでない場合は補正が必要である。

特に、表現可能な階調数（Ｎ×Ｍ＋１）が、入力デー
タのレベル数より多い場合には、入力濃度値に対し、出
力濃度値がリニアになるように階調特性を設定すること
ができる。

以下、本発明を実施例を図面を参照して説明する。

先ず、多色原稿の処理の説明に入る前に、単色（白，
黒）原稿の画像処理について説明する。

第３図は本発明の前提となる単色原稿からの画像信号
のための画像処理装置の一例を示すシステムブロック図
であつて、（ａ）は画像を、写真部か網点・文字部かに
分類して処理を切り換えるようにした具体例の構成で、
１は入力系、２は写真部用処理部、３は網点・文字部用
処理部、４は領域判定部、５はセレクタ、６は出力系で
ある。

また、同図（ｂ）は画像を写真部か網点部か文字部か
の３種類に分類して処理を切り換えるように構成した具
体例で、３−１は網点部用処理部、３−２は文字部用処
理部、５−１はセレクタである。

そして、同図（ｃ）は、文字部ではエツジ強調を施
し、網点部ではエツジ強調処理をしないように構成した
具体例で、７はエツジ強調処理部、８はセレクタであ
る。なお、（ｂ），（ｃ）において（ａ）と同一符号は
同一部分に対応する。

上記第３図に示した各具体例では、複数の画像処理部
による処理結果を、領域判定部の判定結果に従つて選択
する構成であり、（ｃ）に示すように領域判定部４は画
像の種類に応じて処理された結果を選択するだけでな
く、領域判定信号に応じて、写真部用処理部や網点・文
字部用処理部のデイザ閾値データを変化させたり、エツ
ジ強調処理部のエツジ強調フイルタの演算を変化させる
ように構成してもよい。

第４図は第３図の写真部用処理回路、網点・文字部用
処理部におけるデイザ処理回路の構成例を示すブロック
図であつて、９はライン同期信号を入力とするｙ進カウ
ンタ、10は画素同期信号を入力とするｘ進カウンタ、11
はROMテーブルで、画像データとカウンタ9,10の出力を
アドレスとする閾値マトリクスのアドレスでアドレスさ
れるROMの番地に処理結果を格納しておくことにより、
テーブル参照式に多値デイザ処理を行なうものである。
なお、ここではデイザマトリクスサイズがｙ×ｘの矩形
とし場合を示す。

以下、上記した画像処理装置の構成と動作を詳細に説
明する。

先ず、領域判定部４について、写真／網点／文字分離
アルゴリズムの説明を行なう。

（１）着色画素密度による判定この判定は、（１−１）低レベル（地肌レベル＋α）で２値化した場
合、地肌レベルを越える画素（＝着色されている画素）
を抽出することができる。

（１−２）一般に、濃度階調の写真原稿は、ほとんどの
領域が地肌レベル以上の画素で構成されていると考えら
れる。

（１−３）網点・文字画像は、白黒の２値画像であるか
ら、地肌レベルの画素と高濃度の着色画素が同程度混在
していると考えられる。

（１−４）前記（１−１）で抽出された着色画素の密度
を計算すると、（１−２），（１−３）の仮定から、写
真画像ではほとんど最高レベルの密度であり、網点・文
字画像では中程度の密度であると考えられる。

従つて、ある閾値を設定し、その閾値以上のときは写
真画像、小さいときは網点・文字画像と判定するもので
ある。

第５図は着色画素密度による判定アルゴリズムのため
のブロック図であつて、10はMTF補正回路、30は比較
器、40は着色画素密度フイルタ、50は比較器である。こ
のアルゴリズムは文字等の白黒の境界部（エツジ部）で
着色画素の密度が低いことを用いた分離法であるため、
エツジのなまりが大きいと、誤判定が生じやすくなる。

したがつて、比較器30で着色画素を抽出する前に、入
力系のMTF補正を行なう方が望ましい。この補正のため
にMTF補正回路20を設けている。比較器30は入力画像デ
ータが地肌レベル（thr1）を越えるときは着色画素とし
て、着色画素を抽出する。

着色画素密度フイルタ40は、４×４〜８×８程度のサ
イズのものを用いればよい。

前記（１−２）で説明したように、写真領域では、走
査窓中のほとんどすべての画素が着色画素であるから、
比較器50の領域判定の閾値（thr2）は、当該走査窓中の
参照画素数Ｎ個のうち、Ｎ〜Ｎ−２個程度に設定すれば
よい。また、この参照画素は、走査窓サイズを、例え
ば、７×７とした場合は、49画素すべてではなく、以下
に示したような一部の画素を用いることで、構成を簡略
化できる。

第６図は参照画素の画素配置列の説明図であつて、
（ａ）は７×７すべての画素、（ｂ）は十字型、（ｃ）
はＸ字型、（ｄ）米型、（ｅ）は□型、（ｆ）は型の配置画素を示す。

上記した着色画素密度による判定は、第１図で説明し
たように、スキヤナで読取られた画像データは、入力系
の特に高周波領域でのMTFの劣化を補正する必要があ
る。したがつて、MTF補正回路20は、高域強調特性をも
つデジタルフイルタとすることができる。高域強調は、
通常、原画像からラプラシアン（２次微分）を引くこと
により行なう方法が一般的である。

第７図はMTF補正に用いる２次元高域強調フイルタの
説明図であつて、（ａ），（ｂ），（ｃ）は３×３サイ
ズのフイルタ、（ｄ），（ｅ）は５×５サイズのフイル
タである。フイルタのサイズは３×３よりも、５×3,5
×５などのように、大きいサイズとすることでより適正
な補正を行なうことができる。

フイルタの係数は、実際には、入力系のMTF特性に従
つて決定されるものである。また、実際の入力系のMTF
特性に合わせて、主走査方向と副走査方向の係数が異な
るように構成してもよい。

なお、同図（ｂ）又は（ｃ）に示したように、４方位
の画素のみを用いれば、ハードウエアの構成を簡略化す
ることができる。

第８図は３×３のフイルタの一例を示す回路ブロツク
図であつて、３×３のマトリクス演算を行なうために、
２ライン分のバツフア20−1,20−2,及び９個のラツチ20
−3,20−4,20−5,20−6,20−7,20−8,20−9,20−10,20
−11を持ち、ラツチにラツチした９画素のデータを加算
器20−12,20−13,20−14,20−15,20−16,20−17,20−1
9,20−20および乗算器20−18用いて前記第７図のような
演算を実行する。なお、加算器，乗算器のかわりにROM
を用いることにより、任意の係数のマトリクス演算を簡
単に行なう構成とすることもできる。

第９図は着色画素密度フイルタとしての着色画素密度
演算回路の一例を示す回路ブロックであつて、ここで
は、５×５サイズ走査窓ブロック図であつて、ここで
は、５×５サイズの走査窓内の着色画素数を計数する例
を示す。同図において、低レベル２値化された１ビツト
のデータがシフトレジスタ40−１に入力される。シフト
レジスタ40−１入力される。シフトレジスタ40−１から
は主走査方向に５画素分の２値データ（合計５ビツト）
が出力される。次段の計数器40−２では、主走査方向５
画素当りの着色画素数を計数する。すなわち、５ビツト
中の“1"の数を計数する。計数器40−２はROMを用い、
テーブル参照方式にして、５ビツトのデータでアドレス
される番地に、５ビツト中の“1"の数に対応した０〜５
までの値を格納しておくことにより実現できる。

主走査方向の画素密度データは、ラインバツフア40−
3,40−4,40−5,40−６とラツチ40−7,40−8,40−9,40−
10,40−11により５ライン分保持され、この５ライン分
の画素密度データを加算器40−12,40−13,40−14及び40
−15で加算することにより、５×５＝25画素当りの着色
画素数が算出される。この着色画素密度と所定の閾値th
r（25〜23程度）を比較器40−16で比較し、比較結果が
閾値thrより大きいとき“0"（写真領域）、小さいとき
“1"（網点・文字領域）の領域判定信号を出力する。

次に、エツジ画素密度による写真／網点／文字分離ア
ルゴリズムについて説明する。

（２）エツジ画素密度による判定この判定は、（２−１）ラプラシアンオペレータ，ロバーツオペレー
タ等により、エツジ画素の抽出を行なう。

（２−２）写真画像（濃度階調）では、急激な濃度変化
が少ないため、エツジ抽出される画素は少ない。

（２−３）文字画像は、基本的には２値画像であるた
め、エツジ抽出される画素が多い。

（２−４）エツジ画素の密度を計算すると、上記（２−
２），（２−３）により、写真部では密度が低く、文字
部では密度が高くなる。

以上により、写真／網点／文字を分離する。

第10図は、上記（２）アルゴリズムを実行するための
構成例を示すブロツク図であつて、60は微分値演算回
路、70は比較器、80はエツジ画素密度フイルタ、90は比
較器である。

同図において、入力画像データに対して、第１ステツ
プとして、微分値演算回路60において、ラプラシアン
（２次微分）やグラジエント（１次微分）値の大きさを
用いて行なう方法が一般的である。この微分値演算の結
果を比較器70において閾値thr3と比較し、閾値より演算
結果が大きいときはエツジと判定し、小さいときは非エ
ツジと判定する。

第11図は微分フイルタの例の説明図であつて、（ａ）
〜（ｄ）は２次微分、（ｅ）〜（ｎ）は１次微分フイル
タである。

エツジ抽出では、微分値の絶対値の大小が問題となる
が、同図（ａ）〜（ｎ）に示した１次微分フイルタは強
い方向性を持つため、（ｅ）−（ｆ），（ｇ）−
（ｈ），（ｉ）−（ｊ），（ｋ）−（ｌ），（ｍ）−
（ｎ）のように、方向性の直交する微分値f_y,f_xの２乗
和の平方根を用いることが望ましい。しかし、簡単のために、（|f
_x|＋|f_y|）/2,max（|f_x|）,|f_y|）を用いてもよい。ま
た、注目画素位置における８方向の勾配の最大値を用い
るようにしてもよい。

第12図は上記８方向の勾配の最大値を求めるための説
明図であつて、３×３の走査窓中の各画素の階調レベル
を図示のように、ａ〜ｉとすると、注目画素（ｅの位
置）位置における濃度勾配（１次微分）は、で得られる。

第10図の比較器70によるエツジ抽出のための判定レベ
ルthr3は、入力系のMTF特性や抽出すべき画像の特徴に
よつて決定すべき値である。

この閾値thr3は固定値でもよいが、原稿の地肌レベル
を考慮した浮動閾値を用いてもよい。

そして、微分値演算回路60の出力が閾値thr3より大の
ときエツジ、小のとき非エツジとする。

次段のエツジ画素密度フイルタ80を通した後、比較器
90において、閾値thr4を用いて写真部と網点・文字部の
領域判定を行なう。

エツジ画素密度を用いることの利点として、ノイズの
影響による網点・文字部の抽出漏れや、写真部での誤判
定の防止を挙げることができる。密度フイルタのサイズ
としては、３×３〜８×８程度のものを用いればよい。

第10図のブロツク図において、第１段の微分値演算回
路60から出力される微分値と、所定の閾値（thr3）と比
較することにより、エツジ画素かどうかを判定する、微
分値演算は、前記第８図に示したMTF補正回路と同様の
ものを用いることにより実現できる。そのときのフイル
タ係数は第11図に示したようなものを用いればよい。

エツジ画素密度の演算および領域判定は、第９図に示
した着色画素密度演算および判定回路と同様のものを用
いることができる。この際、エツジ画素密度が所定の閾
値（thr4）より大きいときは“1"（文字領域）を、小さ
いときは“0"（絵柄−写真領域）を出力する。

次に、網点検出による領域判定アルゴリズムについて
説明する。

（３）網点検出による判定この判定は、網点・文字領域を抽出するためのもので
あり、（３−１）入力画像をスライスし２値する。

（３−２）２値画像に対してパターンマツチング法によ
り、網点（ドツト）の検出を行なう。

（３−３）単位ブロツク毎に、網点の有無により、網点
領域かどうかの判定を行なう。

（３−４）隣接ブロツクの判定結果により、判定の修正
を行ない、ノイズによる誤判定を低減することによつて
実行する。

第13図は網点検出による領域判定アルゴリズムのため
のブロツク図であつて、100はMTF補正回路、110は比較
器、120は網点検出回路、130は領域判定回路、140は判
定修正回路である。

網点画像は、基本的には２値画像であり、表現すべき
濃度の大きさに従つて、ドツト径が変調されているもの
である。このアルゴリズムでは、このドツトを検出し、
ドツトの検出された領域近傍を網点画像領域と判定す
る。ドツトの検出には、パターンマツチング法を用いる
が、網点ピツチ，網点面積率によつてドツト径が変化す
るため、複数種のテンプレートを用意する。

第14図はパターンマツチング法に用いるテンプレート
の一例の説明図であつて、走査窓内の各要素（画素）を
M_ijで表わす。なお、同図には、○，×，△で示された
大きさの異なる３種のテンプレートを示している。

第14図のテンプレートによる網点検出条件は、次のと
おりである。画素M₄₄に関して、そして、次に、画像を８×８〜16×16程度のサイズの
ブロツクに分割し、網点の検出されたブロツクを網点領
域と判定する。

第15図はノイズ等による誤判定を防止するために、領
域判定後に行なう判定修正処理の説明図であつて、例え
ば、８×８画素の隣接ブロツク１〜４のうち、３ブロツ
ク以上が網点領域と判定されるときは残りの１ブロツク
も網点と修正する。逆に、４ブロツク中、網点と判定さ
れるブロツクが２ブロツク以下のときは、４ブロツクす
べてが網点領域ではないと修正する。

以下、網点検出による領域判定の上記アルゴリズムを
実行する回路構成を説明する。

第13図のブロツク図において、この網点検出による領
域判定アルゴリズムは前記したように、網点のドツトを
その形状から検出するものであり、その検出の性能は、
入力系のMTF特性に大きく依存するため、MTF補正を施す
ことが望ましい。MTF補正回路100でMTF補正された画像
データは、比較器110において、通常の２値化レベル
（６ビツトデータのときは32程度）閾値thr5で２値化
し、前記第12図で説明したテンプレートを用いて網点検
出を行なう。この網点検出回路120の詳細を説明する。

第16図は網点検出回路の一例を示す構成図であつて、
同図（ａ）は７×７のサイズの走査窓の49画素のデータ
をそろえるための回路で、６ライン分のラインメモリ12
0−１及び７×７＝49ビツトのラツチ120−７〜120−19
から構成される。49画素分の２値データM₁₁〜M₇₇は、ラ
ツチ群から同時に取り出すことができる。

第16図（ｂ），（ｃ），（ｄ）はパターンマツチング
による網点の検出回路で、（ｂ），（ｃ），（ｄ）はそ
れぞれ第12図に示した３種のテンプレート○，×，△に
対応する。

同図において、３種のテンプレート○，×，△に対し
て、判定結果ｎ_○,n_×,n_△を出力する。

判定出力ｎ_○,n_×,n_△は、各パターンと一致するとき
は“0"、一致しないときは“1"となる。

同図（ｅ）は網点検出信号ｎを得る回路図であつて、
網点を検出した場合は“1"、無い場合は“0"を出力す
る。

第17図は領域判定回路の一例を示す構成図であつて、
130−18は８ビツトのシリアル・パラレル変換器、130−
２はOR、130−３はラツチ、130−４はOR、130−５はラ
インメモリ、130−６はラツチ、130−７はラツチであ
る。

同図においては、８×８サイズのブロツク毎に網点の
有無を検出し、網点領域信号Ｐを出力する。

８×８ブロツクに少なくとも１個の網点が検出されれ
ばＰ＝“1"、１個も検出されないときはＰ＝“0"を出力
する。

網点検出回路120（第13図）からの網点検出信号ｎ
は、８ビツトシリアル・パラレル変換器130−１に入力
され、主走査方向に８画素たまる毎に８ビツト分が並列
にOR130−２に出力される。OR130−２からは、８ビツト
（８画素）のうち、１つでも“1"（網点検出）がある場
合に、“1"が出力される。すなわち、８×１ブロツク内
の網点の有無を判定する。このOR130−２からの出力は
ラツチ130−3,OR130−４を通り、ラインメモリ130−５
に記憶される。ラインメモリ130−５には、１ライン目
の８画素毎の領域判定結果が記憶される。２ライン目の
網点検出信号が入力されると、OR130−２からは２ライ
ン目の８画素毎の領域判定信号が出力される。同時に、
ラインメモリ130−５からは、１ライン目の８画素毎の
領域判定信号が出力され、OR130−４により、８×２ブ
ロツク領域判定結果が出力される。ラインメモリ130−
５には、８×７ブロツクの領域判定結果が記憶される。
８ライン目の網点検出信号が入力されると、８ライン目
の８×１ブロツクの領域判定結果がラツチ130−３を通
してOR130−４に入力される。同時に、１〜７ライン目
までの８×７ブロツクの領域判定結果がラツチ130−６
を通してOR130−４に入力される。OR130−４からは、８
×８ブロツクの領域判定結果が出力される。８×８ブロ
ツクの判定結果Ｐが得られる毎に、ラツチ130−７にそ
の判定結果が保持される。８×８ブロツクの判定結果Ｐ
がラツチ130−７に保持されると、ラツチ130−3,ラツチ
130−６の出力はクリアされ、ラインメモリ130−５には
“0"が書込まれ、９〜15ライン目のブロツクの領域判定
に備える。

第18図は判定修正回路の一例を示す構成図であつて、
140−1,140−２はラインメモリ、140−３〜140−６はラ
ツチ、140−７〜140−10は３入力NAND、140−11は４入
力NANDである。

同図において、領域判定回路からの領域信号Ｐは８ラ
イン毎にラインメモリ140−１に記憶される。ラインメ
モリ140−１に記憶された領域信号Ｐは、８画素毎に出
力され、ラツチ140−３に保持される。ラインメモリ140
−１は、８ラインの間は同じ動作をする。すなわち、８
×８のブロツクを処理中は同じ信号を出力する。このラ
インメモリ140−１から、８回目（８ライン目）のデー
タが出力されると、そのデータはラインメモリ140−２
に記憶される。

同時に、ラインメモリ140−１には、次のブロツク
（９ライン目）のデータが記憶される。

こうして、ラインメモリ140−1,140−２には、ライン
メモリ140−1,140−２には、それぞれ副走査方向に隣接
するブロツクの領域信号が記憶されることになる。ライ
ンメモリ140−1,140−２からは、８画素毎に領域判定信
号が出力されて、ラツチ140−3,140−４の出力は、次段
のラツチ140−5,140−６に８画素毎にラツチされる。こ
れらの４個のラツチには、第15図に示したように、３入
力NAND140−７〜140−10により、隣接する４ブロツクの
うち、少なくとも３ブロツクが網点領域と判定されると
き、注目ブロツクは網点領域と判定し、２ブロツク以下
のときは非網点領域と判定する。ここで、網点領域と判
定された場合は“1"が、非網点領域と判定された場合は
“0"が、４入力NAND140−11から出力される。

以上、３種の領域判定法（１），（２），（３）につ
いて説明した。

領域判定法（１）と（２）は、ともに写真領域／網点
・文字領域の判定を行なうものであるから、どちらか一
方を用いてもよい。ただし、（１）では、地肌部は文字
領域と判定され易いが、逆に、低濃度文字は、文字領域
と判定され、都合がよい。また、（２）では、地肌部は
写真領域と判定されるため、写真のハイライト部にとつ
ては好都合であるが、低濃度（低コントラスト）文字は
抽出漏れし易いという特徴がある。

一方、（３）の判定法は、網点／文字領域の判定をす
るものであるが、連続階調（濃度階調）の写真は文字領
域と判定される。このように、（１）または（２）およ
び（３）の判定法を用いることにより、画像を写真／網
点／文字の３種類、または写真／網点・文字の２種類に
分離することができる。

以上のように、写真画像（濃度階調画像）と網点・文
字画像を分離し、写真画像領域に対しては集中型のデイ
ザ処理を、また網点・文字領域に対しては分散型のデイ
ザ処理を施すことで、写真画像に対しても必要以上に平
滑化されることがなく、シヤープネスが向上し、網点・
文字領域に対して例えば第19図（ｂ）に示したようなパ
ターンのデイザ処理をすることによつて、モアレを抑制
し、シヤープネスを良い出力画像を得ることができる。
網点文字領域に対して分散型の多値デイザ処理を施すこ
とで、濃度平滑を不要とすることもでき、文字について
も良好な結果を得ることができる。なお、網点と文字を
さらに分離してもよい。

また、上記において、画像を写真／網点・文字の２種
類に分離するときは、（１）又は（２）の一方の判定方
法を用いるだけでよく、構成が簡単になる。

以上説明したように、画像を、濃度階調画像（写真）
と面積階調画像（網点画像や文字）とに分離して、それ
ぞれの画像に適したデイザパターンで階調処理を施すこ
とによつて、いずれの画像もそのシヤープネスを向上さ
せることができると共に、網かけされた文字もシヤープ
に再現することができる。

次に、上記した画像処理技術を多色複写機（所謂フル
カラー複写機）等のカラー画像処理に適用した本発明の
実施例を説明する。

所謂フルカラー複写機では、画像源としての原稿を複
数の色、例えば、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３色
に色分解して読取り、この色分解して読取られた各色の
画像データ毎に、前述した判定法を適用して領域の判定
を行なう。その後、色毎に、それぞれの判定結果に従つ
て、それぞれの領域に最適の階調処理を選択する方法が
考えられる。

本発明では、写真領域（濃度階調）用と網点領域（面
積階調）用とで異なるデイザパターンを用いるが、デイ
ザパターンが異なると、そのγ特性も違つてくる。フル
カラー複写機では、階調性の他に、色再現性も重要な要
素である。通常は、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、
シアン（Ｃ）の３色または黒（BK）を加えた４色につい
て、３つ又は４つのデイザパターンを１組として用いる
が、その中で１色でも所定外のパターンを１組として用
いるが、１色でも所定外のパターンを用いると、γ特性
や色材の重なり具合が変わる。

そのため、色バランスがくずれ、色再現性が悪くなつ
てしまうという不具合が生じる。

従つて、網点領域や写真領域のように、色再現性が重
要な領域では、１組のパターンで統一するのが望まし
い。

そこで、本発明では、各色毎に領域判定された結果を
基にして領域の総合判断を行なう。このとき、以下の点
を考慮する。

1.1色でも網点領域と判定された領域は、全色について
網点画像領域であることが多い（前記判定法（３）によ
る判定結果）。

2.1色でも文字領域（前記判定法（２）による判定結
果）と判定された領域では、BK成分についても文字領域
である可能性が高い。

3.色地上に文字がある場合は、地色の色成分に対しては
写真領域となるが、文字の持つ色成分のうち、地色の色
成分以外の色成分は文字領域となる。

以上の考慮点１〜３により、次のような総合判定を行
なう。

1.1色でも網点領域と判定された場合は、全ての色成分
に対して網点領域と判定する。

2.網点領域以外では、各色毎に文字／写真領域の判定結
果に従う。

3.4色で色再現する場合には、網点領域以外では、１色
でも文字領域と判定された場合は、BK成分に関しては文
字領域と判定する。

以上は、画像を文字／網点／写真の３種の領域に分類
する場合の総合判定法である。この総合判定法では、網
点領域の判定結果を最優先させているが、その理由は網
点画像中にうもれた文字（網のかかつた文字）を抽出す
るのは困難であり、また、網点領域用の階調処理として
第19図の（ｂ）に示したタイプのデイザパターンを用い
れば、文字も十分良好に再現されるからである。

それ故、文字領域と網点領域では、同じ階調処理を行
なうようにしてもよい。上記総合判定法の項目２では、
文字／写真領域判定は、各毎に行なうようにしている
が、この場合は、写真画像にとつては、前記したよう
に、デイザパターン設定外のパターンが混じることによ
つて、色再現性が悪くなる可能性はあるが、文字が混在
する場合は、文字再現性を優先させた方が、総合的には
画質が良いため、このように決める。

前記項目３では、特に、色地上の黒文字の再現性向上
を考慮したものであるが、色文字原稿の場合も、BK成分
は文字領域と判定されるが、色文字の場合はBK成分がな
いため、BK成分に対しては、どちらの階調処理を選択し
ても再生画像には、悪影響はない。また、上記項目2,3
の文字／写真領域判定には、地肌を絵柄領域と判定され
る理由から、前記判定法（２）が適しているが、判定精
度向上のために、判定法（１）を併用してもよい。

また、更に画質を向上するための方法について説明す
る。

文字画像において、白地上の黒文字は、使用頻度が高
く、黒文字の品質の向上は総合的な画質の向上に大きく
寄与する。

ところで、黒文字を再現する場合、特に、Y,M,C,BKの
４色を用いる場合は、UCR（下色除去）100％処理が理想
的に行なえれば、BKのみで再現される。しかし、現実に
は、ノイズやカラーバランスのズレなどで色成分が残つ
てしまう。

この色成分は、再生された黒文字を色付かせたり、シ
ヤープネスを低下させて、品質を劣化させる。従つて、
（白地の）黒文字は、色成分を除去し（出力しない
で）、黒のみで再現するのが望ましい。白地上の黒文字
（以下、白黒文字と称する）の領域は、次の方法で判定
できる。

白黒文字は、R,G,Bの全ての色成分に対して文字領域
となるから、３色すべて文字領域と判定されたとき、白
黒文字領域であると判定する。

このとき、地肌は絵柄領域と判定する必要があるた
め、前記判定法（２）を用いる。なお、写真領域の判定
精度を向上するため、判定法（１）を併用してもよい。
（“1"）、絵柄領域を偽（“0"）として、両者の論理積
を用いて判定すればよい。

第１図は上記したフルカラー複写機における画像処理
の一実施例を示すブロツク図であつて、１は入力系、１
−１は色補正回路、１−３は判定法（３）による網点領
域判定回路、１−４は判定法（２）／（１）による文字
領域判定回路、１−５は色補正・UCR回路、１−６は網
点用階調処理回路、１−７は文字用階調処理回路、１−
８は写真用階調処理回路、１−９はセレクタ（１）、１
−10はセレクタ（２）、１−11は出力制御部、６は出力
系である。

同図において、原稿は、まず入力系１によりR,G,Bに
色分解されて読取られる。この色分解データR,G,Bは、
色補正回路１−１と色補正・UCR回路１−５に入力され
る。

色補正・UCR回路１−５では、出力系６の色材の色補
正および黒生成のための下色除去（UCR）処理が施さ
れ、Y,M,C,BKの４色の出力すべき色材の量が算出され
る。この出力データY,M,C,BKは、３種の階調処理回路
（網点用階調処理回路１−6,文字用階調処理回路１−7,
写真用階調処理回路１−８）に入力され、それぞれの回
路において、網点，文字，写真の各画像に最適の処理が
なされる。

一方、色補正回路１−１では、原稿に用いられるイン
クの色補正を行なう。これは、特に白黒文字領域の判定
精度を向上するためのものである。

一般に、印刷物を用いられるY,M,Cのインクのうち、
M,Cは他の成分を含んでいる。そのため、特に、R,G,Bの
ような２次色ではそれぞれ、R,G,B光に対しても吸収を
持つようになる。その結果、このような色文字は、R,G,
Bの３色の成分に対して、全て文字領域と判定されてし
まい、黒文字領域と判断されてしまう。

同図に示した実施例では、白黒文字に対しては、Y,M,
Cの色成分は出力を止めるようにしているため、誤判定
された色文字は消えてしまうことになる。この不具合を
避けるためのマスキング処理を行なう。色補正回路１−
１からの出力は、Y,M,Cの色成分毎に、網点領域判定回
路１−3,文字領域判定回路１−４において、前記判定法
（３），判定法（２）または／および（１）により、網
点領域，文字領域の抽出を行なう。

網点領域判定回路１−３は、入力した色成分Y,M,Cに
ついて、それぞれ網点領域のとき、出力Y_HT,M_HT,C_HTを
真（“1"）とする。また、文字領域判定回路１−４は、
入力した色成分Y,M,Cについて、それぞれ文字領域のと
き、出力Y_CHAR,M_CHAR,C_CHARを真（“1"）とする。

そして、BK_CHAR＝Y_CHAR or M_CHAR or C_CHARであ
り、これらの出力Y_CHAR,M_CHAR,C_CHARBK_CHARに従つて、
文字用階調処理回路１−７の出力か、写真用階調処理回
路１−８の出力がセレクタ１−９により選択される。

次に、網点領域信号＝Y_HT and Y_CHAR）or（M_HT an
d M_CHAR）or（C_HT and C_CHAR）に従つて、網点用階
調処理回路１−６の出力かセレクタ（１）の出力かがセ
レクタ（２）で選択される。このうち、Y,M,Cの各色成
分は、黒文字領域信号＝Y_CHAR and M_CHAR and C
_CHARと、網点領域信号の補数の論理積で得られる白黒文
字領域信号に従つて、出力制御部１−11で制御され、出
力Y,M,C,BKが出力系６へ送出される。出力系６では、Y,
M,C,BKの４色の色材を用いて画像を再生する。

第２図は階調処理を、網点・文字領域と写真領域で切
換えるように構成した本発明の他の実施例を示すブロツ
ク図であつて、１−12は網点・文字用階調処理回路、１
−13はセレクタであり、第１図と同一符号は同一部分に
対応する。

同図において、この実施例の構成と前記第１図に示し
た実施例の構成上の相違は、階調処理結果を選択するセ
レクタが１段で、その選択信号が、Y_CHAR,M_CHAR,C_CHAR,
BK_CHARと網点領域信号の論理和を用いている点である。
その余の動作は第１図で説明したものと同様である。

以上、各実施例は、４色（Y,M,C,BK）で画像が再現す
る場合についてのものであるが、Y,M,Cの３色を用いて
再現する場合は、BK文字,BK成分に関する部分を除いて
適用することができる。

〔効果〕

以上説明したように、本発明によれば、複数の色成分
からなる画像においてモアレの発生を防止することがで
きる。

【図面の簡単な説明】第１図は本発明の一実施例を示すブロツク図、第２図は
本発明の他の実施例を示すブロツク図、第３図は本発明
の前提となる単色原稿からの画像信号のための画像処理
装置の一例を示すシステムブロツク図、第４図はデイザ
処理回路の構成例を示すブロツク図、第５図は着色画素
密度による領域判定アルゴリズムのためのブロツク図、
第６図は参照画素配置例の説明図、第７図はMTF補正に
用いる２次元高域強調フイルタの説明図、第８図は３×
３のフイルタの一例を示す回路ブロツク図、第９図は着
色画素密度演算回路の一例を示す回路ブロツク図、第10
図はエツジ画素密度による領域判定アルゴリズムのため
のブロツク図、第11図は微分フイルタの例の説明図、第
12図は８方向の勾配の最大値を求めるための説明図、第
13図は網点検出による領域判定アルゴリズムのためのブ
ロツク図、第14図はパターンマツチング法に用いるテン
プレートの一例の説明図、第15図は判定修正処理の説明
図、第16図は網点検出回路の一例を示す構成図、第17図
は領域判定回路の一例を示す構成図、第18図は判定修正
回路の一例を示す構成図、第19図はデイザ処理のための
閾値マトリクスパターンの例の説明図である。１……入力系、２……写真部用処理部、３……網点・文
字部用処理部、４……領域判定部、５……セレクタ、６
……出力系、１−１……色補正回路、１−３……網点領
域判定回路、１−４……文字領域判定回路、１−５……
色補正・UCR回路、１−６……網点用階調処理回路、１
−７……文字用階調処理回路、１−８……写真用階調処
理回路、１−9,1−10,1−13……セレクタ、１−11……
出力制御部、１−12……網点・文字用階調処理回路。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】１つの画像の複数の色成分に関する画像デ
ータが入力されることにより階調処理を行って、階調処
理された複数の色成分に関する画像データを出力する画
像処理装置において、前記入力される複数の色成分毎に画像中の領域を網点領
域であるかどうか判定する第１の判定手段と、前記第１の判定手段が網点領域を判定した１つの色成分
の領域に対応する他の複数の色成分の領域を網点領域と
判定する第２の判定手段と、前記第２の判定手段が網点領域と判定した領域に対して
網点領域用の階調処理をして画像データを出力する第１
の階調処理手段と、を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】前記入力される複数の色成分毎に画像中の
領域を文字領域か写真領域か判定する第３の判定手段
と、文字領域に対して文字領域用の階調処理をして画像デー
タを出力する第２の階調処理手段と、写真領域に対して写真領域用の階調処理をして画像デー
タを出力する第３の階調処理手段と、前記第２の判定手段が網点領域と判定した領域以外の領
域に対して前記第３の判定手段の判定結果に応じて第２
の階調処理手段と第３の階調処理手段を選択する選択手
段と、をさらに備えていることを特徴とする請求項１記載の画
像処理装置。