JP3146576B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はデジタル複写機、フアク
シミリ、イメージスキヤナなどに適用される画像処理装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像をデジタル処理する画像処理技術の
採用により、従来のアナログ系以上の画像品質でかつ、
各種の記録装置に最適な方法で高精細な画像出力を得る
ことができるようになつた。しかしながらその反面、画
像のデジタル化に伴い、今までアナログ系では見られな
かつた種々の問題点が発生するようになつた。モアレ縞
の発生や文字の網点化の問題がその一例である。この問
題を解消する方法として、網点領域と判断された画素は
平滑化回路後の画像データが、また、エツジと判断され
た画素はエツジ強調後の画像データがそれぞれ切り換え
選択されることで、文字の網点化が防止され、モアレ縞
が除去されることが知られている。

【０００３】そして、従来技術では、エツジ強調フイル
タおよび平滑化フイルタの切り換えをエツジ量（エツジ
の強度）によつて制御しており、特にエツジ強調と平滑
化の切り換えに遷移領域を設け、その領域ではエツジ量
により両者を混合している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながらこの方式
では、遷移領域の決め方が難しく、たとえ決まつたとし
ても網点領域での十分な平滑化を得ることは難しい。ま
た、従来装置ではフイルタ処理の切り換えに遷移領域を
設けて切り換えを行つていたが、画像の特徴に合わせた
より細かな制御が望まれている。

【０００５】さらに、従来網点領域の検出はパターンマ
ツチングによつて行つていたが、従来の方式では判定は
Ｍ×Ｎのブロツクでの処理となり、ハードウエアの面で
規模の増大が問題となつていた。

【０００６】本発明はこのような背景に基づいてなされ
たもので、その第１の目的は、文字やライン画像のエツ
ジの急峻さを保持しつつ網点画像中での誤処理によるエ
ツジ強調処理を防止し、かつ連続画像（写真画像）中の
エツジをも良好に強調することができる画像処理装置を
提供することにある。また、第２の目的は、網点領域判
定結果によりフアジイ推論のルール群を切り換えること
で、画像の特徴に合わせてより細かな制御を行うことが
できる画像処理装置を提供することにある。さらに、第
３の目的は、簡単なハードウエアにより網点領域の検出
を行うことができる画像処理装置を提供することにあ
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記第１の目的は、画像
データの網点領域を検出する網点領域検出手段と、画像
データのエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、画像
データに対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フイル
タと、画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイ
ルタと、画像データに対して処理を行なわずに入力され
た画像データをそのまま出力するスルーバツフアと、エ
ツジ強調フイルタからの出力とスルーバツフアからの出
力を混合する混合手段と、エツジ量検出手段によつて検
出されたエツジ量に応じてフアジイ推論によつて混合手
段における混合比を設定する混合比設定手段と、平滑化
フイルタからの出力と混合手段からの出力のいずれかを
網点領域検出手段の検出結果に応じて選択する選択手段
とを備えた第１の手段によつて達成される。

【０００８】上記第１および第２の目的は、画像データ
の網点領域を検出する網点領域検出手段と、画像データ
のエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、画像データ
に対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フイルタと、
画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
と、画像データに対して処理を行なわずに入力された画
像データをそのまま出力するスルーバツフアと、スルー
バツフアからの出力と平滑化フイルタからの出力のいず
れかを網点領域検出手段の検出結果に応じて選択する選
択手段と、エツジ強調フイルタからの出力と選択手段か
らの出力を混合する混合手段と、エツジ量検出手段によ
つて検出されたエツジ量に応じてフアジイ推論によつて
混合手段における混合比を設定する混合比設定手段とを
備えた第２の手段によつて達成される。

【０００９】

【００１０】

【００１１】上記第３の目的は、第１または第２の手段
における網点領域検出手段を、イメージスキヤナによつ
て読み取られた画像データの主走査方向１ライン内での
濃度勾配の状態によつて網点領域を判定するように設定
した第３の手段によつて達成される。

【００１２】

【作用】第１の手段においては、網点領域検出手段によ
つて網点領域の検出を行い、網点と判定された領域に対
しては、選択手段によつて平滑化フイルタ処理結果のみ
を出力し、それ以外ではフイルタ処理を施さないオリジ
ナルの画像データとエツジ強調フイルタ処理の結果とを
適応的に混合する。

【００１３】第２の手段においては、網点領域検出手段
によつて網点領域の検出を行い、網点と判定された領域
に対しては、選択手段によつて平滑化フイルタ処理の結
果とエツジ強調フイルタ処理の結果との切り換えを行
い、それ以外ではフイルタ処理を施さないオリジナルの
画像データとエツジ強調フイルタ処理の結果との切り換
えを行う。ここで網点領域と判定された領域に対して
は、エツジ強調の度合を小さくし、また網点領域以外で
はエツジ強調の度合を強める。

【００１４】

【００１５】

【００１６】第３の手段においては、第１または第２の
手段において画像データの主走査方向１ライン内での濃
度勾配の状態より網点領域の検出を行うようにする。

【００１７】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図１は第１の実施例に係る画像処理装置のブロツ
ク図である。図において、画像処理装置は原稿を読み取
るスキヤナ１００と、スキヤナ１００によつて読み取ら
れた信号が入力されるラインバツフア１０１と、ライン
バツフア１０１からの出力が入力される平滑化フイルタ
１０２、エツジ強調フイルタ１０３、スルーバツフア１
０４、網点領域検出手段１０５、エツジ量検出手段１０
６と、エツジ量検出手段１０６の出力が入力される判定
装置１０７と、エツジ強調フイルタ１０３、スルーバツ
フア１０４および判定装置１０７の出力が入力される混
合器１０８と、平滑化フイルタ１０２、混合器１０８、
網点領域検出手段１０５からの出力が入力されるセレク
タ１０９と、セレクタ１０９の出力が入力されるγ補正
部１１０と、γ補正部１１０からの出力が入力されるプ
リンタ１１１とからなつている。

【００１８】この画像処理装置では、原稿をスキヤナ１
００により読み取り、デジタル化した後に画像信号はラ
インバツフア１０１に入り、注目画素を含むラインとそ
の前後の数ライン分のデータがバツフアリングされる。
これらの信号はエツジ強調フイルタ１０３によりエツジ
強調処理を施され、結果が混合器１０８に入力される。
また、何もフイルタ処理されていない画像データもスル
ーバツフア１０４を通じて混合器１０８に入力する。こ
こで、上記混合器１０８での混合比は、エツジ量検出手
段１０６により算出されたエツジ量を判定する判定装置
１０７により決定される。

【００１９】またラインバツフア１０１の画像信号は網
点領域検出手段１０５に入力され、画像データが網点領
域に当たるか否かが判定される。この判定結果に基づき
セレクタ１０９により、平滑化フイルタ１０２で平滑化
された画像データか、上記混合器１０８の出力のいずれ
か一方が選択される。しかる後に、γ補正手段１１０に
より、原稿の濃度特性を忠実に再現するようにスキヤナ
１００およびプリンタ１１１の濃度特性を補正し、しか
る後にプリンタ１１１に出力する。

【００２０】エツジ量検出手段１０６において、エツジ
画素検出に微分フイルタを用いることが一般的である
が、ここでは例として主走査方向、副走査方向共に一次
微分フイルタによつて行つている。一次微分フイルタと
して３×３のマトリツクスを使用する場合を図２および
図３に示す。この２種類の一次微分フイルタによつて算
出されたエツジ強度は合成され、ある固定しきい値によ
り２値化される。そして注目画素を含むＭ×Ｍのマトリ
ツクスでの密度をとることによりエツジ量を算出する。
これを例示したのが図４である。ここでは、３×３のマ
トリツクスでの例である。ここでエツジ画素と判定され
た結果が１で、それ以外が０である。その結果として注
目画素（中心画素）のエツジ量は６／９となる。

【００２１】網点画像はその性質として決まつた線数
（例えば１５０線）のドツト画像により構成されている
ため、スキヤナ１００により読み取られた網点画像はあ
る一定周期の濃淡の繰り返しとなつている。そこで網点
領域検出手段１０５は、この周期性に着目して網点の判
定を行う。図５に代表的な網点画像の主走査方向のプロ
フアイルと網点画像に対してイメージスキヤナ１００で
読み取つた結果の一次微分値の符号を示してある。同様
に図６にはエツジ画像の主走査方向プロフアイルと一次
微分値の符号を、また、図７に写真画像（連続階調画
像）の主走査方向プロフアイルと一次微分値の符号を示
してある。

【００２２】これらの図からも明らかなように、網点画
像の場合は一次微分値の符号に着目し注目画素を含む連
続した同符号のドツト数を計数し、同様に計数された隣
の異符号のドツト数と比較し、その差がある一定のしき
い値以下である時、注目画素を含む連続した同符号の画
素を網点領域とする。

【００２３】図８は網点領域検出のフローチヤートであ
り、図において、Ｄｉは画像データ、Ｓ０は計数された
符号格納レジスタ、Ｓ１は符号計数カウンタのためのレ
ジスタ、Ｓｉは差分値の符号である。

【００２４】まず、各レジスタＳ０，Ｓ１をリセツトし
（ステツプ１）、一次微分を隣接画素間の差分とし、順
次隣合つた画素の符号を調べ、同一符号の連続した画素
数を計数する（ステツプ２、ステツプ３、ステツプ
４）。ここで次に符号が変化するまでの同符号のブロツ
クを注目ブロツクとする。もし符号の変化があつた場合
は、既に計数された１つ前の連続した異符号のブロツク
と比較し（ステツプ３、ステツプ５、ステツプ６）、も
しそのドツト数の差が１以下であれば、注目ブロツクを
網点とし（ステツプ６、ステツプ７）、それ以外の場合
は、注目ブロツクを非網点領域とする（ステツプ６、ス
テツプ８）。

【００２５】次に、図１の判定装置１０７について説明
する。例としてフアジイ推論を用いた場合を図９ないし
図１１に示す。具体的にはエツジ量による条件部のメン
バシツプ関数を図９に、混合比を決定するための結論部
のメンバシツプ関数を図１０に示す。また実際の推論例
を図１１に示す。ここでエツジ量検出手段１０６により
検出されたエツジ量が４／９であるとすると、図１１で
示すようにルール１およびルール２のメンバシツプ関数
に適合し、それに対応する結論部のメンバシツプ関数の
適合度（網がけ）が得られ、適合部の重心を計算するこ
とによりエツジ強調フイルタ１０３の結果の混合比０．
３を得ることができる。この判定装置１０７としては、
フアジイコントローラチツプを用いても良いし、予め条
件部および結論部のメンバシツプ関数をＲＯＭによるル
ツクアツプテーブルとしてもよい。

【００２６】図１２は第２の実施例に係る画像処理装置
のブロツク図である。図において、画像処理装置は原稿
を読み取るスキヤナ１００と、スキヤナ１００によつて
読み取られた信号が入力されるラインバツフア１０１
と、ラインバツフア１０１からの出力が入力される平滑
化フイルタ１０２、エツジ強調フイルタ１０３、スルー
バツフア１０４、網点領域検出手段１０５、エツジ量検
出手段１０６と、エツジ量検出手段１０６の出力が入力
される判定装置１０７と、スルーバツフア１０４、平滑
化フイルタ１０２、網点領域検出手段１０５および判定
装置１０７の出力が入力されるセレクタ１０９と、エツ
ジ強調フイルタ１０３、セレクタ１０９および判定装置
１０７からの出力が入力される混合器１０８と、混合器
１０８の出力が入力されるγ補正部１１０と、γ補正部
１１０からの出力が入力されるプリンタ１１１とからな
つている。

【００２７】この画像処理装置では、原稿をスキヤナ１
００により読み取り、デジタル化した後に画像信号はラ
インバツフア１０１に入り、注目画素を含むラインとそ
の前後の数ライン分のデータがバツフアリングされる。
これらの信号は平滑化フイルタ１０２によるフイルタ処
理を施され、結果がセレクタ１０９に入力され、また、
何もフイルタ処理されていない画像データもスルーバツ
フア１０４を通じてセレクタ１０９に入力される。

【００２８】また、ラインバツフア１０１の画像信号は
網点領域検出手段１０５に入力され、画像データが網点
領域に当たるか否かが判定される。この判定結果に基づ
いてセレクタ１０９により平滑化された画像データか、
何も処理されていない画像データかのいずれか一方が選
択される。次に、エツジ強調フイルタ１０３によりエツ
ジ強調処理を施された結果の出力およびセレクタ１０８
の出力が混合器１０８に入力され、所定の混合比に従つ
て混合され、しかる後に、混合器１０８の出力は、γ補
正手段１１０により原稿の濃度特性を忠実に再現するよ
うにスキヤナ１００およびプリンタ１１１の濃度特性を
補正され、その結果がプリンタ１１１に出力される。

【００２９】ここで、上記混合器１０８での混合比は、
判定装置１０７により決定されることは前述と同様であ
るが、この判定装置１０７では網点領域検出手段１０５
の検出結果に基づき、エツジ強調の度合を換えるように
動作する。

【００３０】判定装置１０７での判定手段にはフアジイ
推論を用いるが、図１２に示すように網点領域検出手段
１０５による検出結果により判定装置１０７のフアジイ
推論ルール群を切り換える。２つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を図１３から図１９に示す。

【００３１】図１４および図１５には網点領域用のルー
ルを、図１６および図１７には非網点領域用のルールを
示す。具体的には各々エツジ量による条件部のメンバシ
ツプ関数を図１４および図１６に、混合比を決定するた
めの結論部のメンバシツプ関数を図１５および図１７に
示す。ここで実際の推論例を以下に述べる。

【００３２】図１８は網点領域と判定された領域に対す
る推論例である。ここでエツジ量検出手段１０６により
検出されたエツジ量が４／９であるとすると、図１８で
示すようにルールａおよびルールｂのメンバシツプ関数
に適合し、それに対応する結論部のメンバシツプ関数の
適合度（網がけ）が得られ、適合部の重心を計算するこ
とによりエツジ強調フイルタ１０３の結果の混合比０．
２５を得ることができる。

【００３３】また、図１９は非網点領域と判定された領
域に対する推論例である。ここでエツジ量検出手段１０
６により検出されたエツジ量が４／９であるとすると、
同図に示すようにルールａおよびルールｂのメンバシツ
プ関数に適合し、それに対応する結論部のメンバシツプ
関数の適合度（網がけ）が得られ、適合部の重心を計算
することによりエツジ強調フイルタ１０３の結果の混合
比０．５を得ることができる。

【００３４】上述したように、網点領域か否かにより推
論に用いるルール群を換えることで図１３の混合器１０
８におけるエツジ強調フイルタ処理結果と平滑化ないし
はスルーの結果の混合度合を換えることができる。

【００３５】この判定装置１０７の構成は、前述と同様
にフアジイコントローラチツプを用いてもよいし、予め
条件部および結論部のメンバシツプ関数をＲＯＭによる
ルツクアツプテーブルとしてもよい。

【００３６】図２０は第３の実施例に係る画像処理装置
のブロツク図である。図１２に示す実施例と異なるとこ
ろは、混合器１０８における混合比が、判定装置１０７
のみによつて検出される点であり、その他は同じ構成と
なつており、それぞれの動作も同様であるので、ここで
の説明は省略する。

【００３７】

【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、網点領域
検出を行い網点と判定された領域に対しては、平滑化フ
イルタ処理結果のみを出力し、それ以外ではフイルタ処
理を施さないオリジナルの画像データとエツジ強調フイ
ルタ処理の結果とを適応的に混合するフイルタ処理を行
つているので、文字やライン画像のエツジの急峻さを保
持しつつ、本来平滑化処理の度合を多く必要とする網点
画像中での誤つたエツジ強調処理をなくし、かつ連続画
像（写真画像）中のエツジをも良好に強調することによ
り望ましいフイルタ処理が行え、画質を向上させること
ができる。

【００３８】請求項２記載の発明によれば、網点領域と
判定された領域に対しては、エツジ強調の度合をより小
さくし、また網点領域以外ではエツジ強調の度合をより
強めることで、文字やライン画像のエツジの急峻さを保
持しつつ網点画像中での誤処理をなくし、かつ連続画像
（写真画像）中のエツジをも良好に強調することにより
望ましいフイルタ処理が行え、画質を向上させることが
できる。

【００３９】

【００４０】

【００４１】請求項３記載の発明によれば、網点領域検
出方式を簡単にすることで、ハードウエア量を削減する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例に係る画像処理装置のブ
ロツク図である。

【図２】一次微分フイルタの説明図である。

【図３】一次微分フイルタの説明図である。

【図４】一次微分フイルタの説明図である。

【図５】網点画像の主走査方向のプロフアイルと一次微
分値の符号を示す説明図である。

【図６】エツジ画像の主走査方向のプロフアイルと一次
微分値の符号を示す説明図である。

【図７】写真画像の主走査方向のプロフアイルと一次微
分値の符号を示す説明図である。

【図８】網点領域検出方法のフローチヤートである。

【図９】判定装置におけるエツジ量による条件部のメン
バシツプ関数を示す説明図である。

【図１０】判定装置における混合比を決定するための結
論部のメンバシツプ関数を示す説明図である。

【図１１】判定装置におけるフアジイ推論例を示す説明
図である。

【図１２】本発明の第２の実施例に係る画像処理装置の
ブロツク図である。

【図１３】図１２に示す画像処理装置の要部の詳細ブロ
ツク図である。

【図１４】判定装置における２つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。

【図１５】判定装置における２つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。

【図１６】判定装置における２つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。

【図１７】判定装置における２つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。

【図１８】判定装置における２つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。

【図１９】判定装置における２つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。

【図２０】本発明の第３の実施例に係る画像処理装置の
ブロツク図である。

【符号の説明】

１００ スキヤナ １０１ ラインバツフア １０２ 平滑化フイルタ １０３ エツジ強調フイルタ １０４ スルーバツフア １０５ 網点領域検出手段 １０６ エツジ量検出手段 １０７ 判定装置 １０８ 混合器 １０９ セレクタ １１０ γ補正手段 １１１ プリンタ

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 1/40 - 1/409 H04N 1/46 H04N 1/60 G06T 1/00 - 9/40

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データの網点領域を検出する網点領
   域検出手段と、 画像データのエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、 画像データに対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フ
   イルタと、 画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
   と、 画像データに対して処理を行なわずに入力された画像デ
   ータをそのまま出力するスルーバツフアと、 エツジ強調フイルタからの出力とスルーバツフアからの
   出力を混合する混合手段と、 エツジ量検出手段によつて検出されたエツジ量に応じて
   フアジイ推論によつて混合手段における混合比を設定す
   る混合比設定手段と、 平滑化フイルタからの出力と混合手段からの出力のいず
   れかを網点領域検出手段の検出結果に応じて選択する選
   択手段と、 を備えた画像処理装置。
2. 【請求項２】 画像データの網点領域を検出する網点領
   域検出手段と、 画像データのエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、 画像データに対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フ
   イルタと、 画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
   と、 画像データに対して処理を行なわずに入力された画像デ
   ータをそのまま出力するスルーバツフアと、 スルーバツフアからの出力と平滑化フイルタからの出力
   のいずれかを網点領域検出手段の検出結果に応じて選択
   する選択手段と、 エツジ強調フイルタからの出力と選択手段からの出力を
   混合する混合手段と、 エツジ量検出手段によつて検出されたエツジ量に応じて
   フアジイ推論によつて混合手段における混合比を設定す
   る混合比設定手段と、 を備えた画像処理装置。
3. 【請求項３】 網点領域検出手段は、イメージスキヤナ
   によつて読み取られた画像データの主走査方向１ライン
   内での濃度勾配の状態によつて網点領域を判定するよう
   に設定された請求項１または２記載の画像処理装置。