JP3346111B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は連続した階調を含
んだ画像を２値化する画像２値化処理を行なう画像処理
装置に関し、特に２値化と同時にエッジ強調を行なえる
高画質の２値化処理の可能な画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像処理において連続した階調を
含んだ画像の明暗を０と１に２値化するデータ処理が行
なわれている。

【０００３】図６は、そのような従来の画像処理装置の
構成を示すブロック図である。図６を参照して、従来の
画像処理装置１０は、装置全体を制御するＭＰＵ（Micr
o Processor Unit）１１と、画像処理装置の操作を行な
うための操作パネル１２と、ＣＣＤなどの光電変換素子
およびこれを走査する駆動系からなる画像入力装置１３
と、入力された画像データをアナログデータからデジタ
ルデータに変換するＡ／Ｄ変換装置１４と、Ｌｏｇ変換
装置１５と、先鋭度ＭＴＦ（Modulator Transfer Funct
ion ）補正装置１６と、ガンマ補正装置１７と、画像２
値化装置１８と、プリンタ（画像記録装置）１９とを含
む。ＭＰＵ１１、操作パネル１２と各装置１３〜１９と
の間はＭＰＵシステムバス３５で接続され、各装置間１
３〜１９は画像バス３６で接続される。

【０００４】画像入力装置１３は、たとえば連続階調画
像と線画像などからなる混在原稿をスキャンして標本化
アナログ信号を生成し、Ａ／Ｄ変換装置１４は、その標
本化アナログ信号を１画素がたとえば８ビット（２５６
階調）の値を持つ連続階調反射率データとして量子化す
る。Ｌｏｇ変換装置１５は、連続階調反射率データか
ら、連続階調反射率データとはｌｏｇの関係であるとこ
ろの８ビット連続階調濃度データを算出する。

【０００５】先鋭度補正装置１６は、たとえばラプラシ
アルフィルタなどのデジタルフィルタを用いて、連続階
調濃度画像の先鋭度補正を行なう。ガンマ補正装置１７
は、画像入力装置１３と画像記録装置１９の階調カーブ
の差異を補正して画像処理装置全体として望ましいガン
マ特性を実現するため、もしくは操作者が自己の望まし
いガンマ特性を設定するためのものである。具体的に
は、たとえば２５６ワード８ビット程度のＬＵＴ（ルッ
クアップテーブル）ＲＡＭを用いて、ＭＰＵ１１により
非線形ガンマ補正データがＲＡＭに設定され、ガンマ補
正を行なうものである。

【０００６】画像２値化装置１８は、たとえば誤差拡散
２値化方式等の面積階調２値化法を用いて、前述のガン
マ補正された８ビット連続階調濃度データを明暗に応じ
た１ビット２値データに変換する。変換された１ビット
２値データは、プリンタ１９（電子写真プリンタもしく
はインクジェットプリンタなど）で記録媒体に印字され
る。

【０００７】ところで、画像２値化装置１８で行なわれ
る２値化手法である誤差拡散法は、入力画像濃度と出力
画像濃度の画像ごとの濃度差（２値化誤差）を算出し、
この算出結果を周辺画素に特定の重み付けを施した後に
分散させていく方法である。これについては、文献Ｒ．
Ｗ．Ｆｌｏｙｄ，Ｌ．Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ “An adapt
ive algorithm for spatial gray scale” ＳＩＤ．１
７．ｐｐ．７５〜７７（１９７６）で報告がなされてい
る。

【０００８】同文献によれば、入力多値画像の濃度を式
（１）、出力画像濃度を式（２）とすれば、２値化誤差
Ｅ_xyは式（３）で表わされる。誤差拡散法は、この２値
化誤差Ｅ_xyを平均して小さくしようとするもので、入力
多値画像ｆ（ｘ，ｙ）に対して周辺誤差の重み付け平均
値で補正を行なう。重み付け平均値をＥａｖｅ_xyとすれ
ば、Ｅａｖｅ_xyは式（４）で表わされる。一般に重み付
け係数ｍ_k,l は注目画素に近いほど大きく、主走査方向
のマトリックサイズｋは５画素、副走査方向サイズｌは
２〜３ラインとする場合が多い。

【０００９】

【数１】

【００１０】なお、ｘ，ｙは、画像データの画素のアド
レスを示す変数で、ｘの値は、副走査方向のアドレス、
ｙの値は、主走査方向のアドレスを示す。したがって、
ｆ（ｘ，ｙ）は、アドレス（ｘ，ｙ）の画素の画像デー
タの値、ｇ（ｘ，ｙ）は、アドレス（ｘ，ｙ）の画素の
出力画像濃度、同様にＥ_xy，Ｅａｖｅ_xyはそれぞれ、ア
ドレス（ｘ，ｙ）の画素に対する２値化誤差および積分
データの値を示す。

【００１１】また、ｋ，ｌは、係数がマトリックス状に
配置されたフィルタの縦、横方向のアドレスを示してお
り、ｋ，ｌは、フィルタの範囲内で変動する。式（４）
におけるｍ_k,l は、フィルタにおけるアドレス（ｋ，
ｌ）の係数を示す。

【００１２】図７は従来の画像２値化装置１８の内部構
成を示すブロック図である。図７を参照して、画像２値
化装置１８は、多値（たとえば２５６階調）の画像デー
タｆ（ｘ，ｙ）を誤差データＥａｖｅ_xyで補正するため
の加算器２１と、加算器２１に接続され、誤差補正デー
タｆ１（ｘ，ｙ）を所定の２値化しきい値Ｔｈ（たとえ
ば１２８）で２値化して２値データｇ（ｘ，ｙ）を出力
する比較器２２と、１ビットの２値データｇ（ｘ，ｙ）
を入力し、２値データｇ（ｘ，ｙ）が“１”であればＨ
ｉｇｈ基準値を、“０”であればＬｏｗを選択して出力
するセレクタ２３と、セレクタ２３から出力された値と
誤差補正データｆ1 （ｘ，ｙ）との差を算出する減算器
２４と、算出された２値化誤差Ｅ_xyをストアする誤差格
納メモリ２５と、２値化された誤差データＥ_xyを他の画
素へ拡散するための重み付け平均値Ｅａｖｅ_xyを算出す
る周辺誤差重み付けフィルタ２６とを含む。

【００１３】図７に示すように、式（３）で表わされた
２値化誤差Ｅ_xyは実際には Ｅ_xy＝ｆ（ｘ，ｙ）＋Ｅａｖｅ_xy−ｇ（ｘ，ｙ）…（５） で表わされ、図に示すようなフィードバックループを構
成する。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】誤差拡散２値化法の重
大な問題は、低濃度の再生の再現性がよくないことであ
る。誤差拡散は１ドットの大きさが固定で、その密度の
変化によって画像の濃淡を表わすため、薄い濃度領域で
は原理的に高周波画像が再現できない問題があった。こ
れらの問題に鑑みて、従来ラプラシアンフィルタ（２次
微分フィルタ）を用いた先鋭度補正装置１６により、低
濃度細線の振幅レベルを増幅し、画像の先鋭度を高め、
低濃度細線の再現性を改善する方式が広く行なわれてき
た。

【００１５】しかしながら、たとえばラプラシアンフィ
ルタによる先鋭度補正を行なうためには、従来、２値化
装置とは別に先鋭度補正のための回路を設ける必要があ
り、装置が複雑になるとともに高価になるという問題が
あった。

【００１６】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、簡単な構成でかつ安価であると
ともに高品位な誤差拡散法による階調数変換が可能な画
像処理装置を提供することを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】請求項１に係る、入力さ
れたＭ値の画像データをＮ値の画像データ（Ｍ＞Ｎ）に
変換する誤差拡散法を用いた階調変換方式を有する画像
処理装置は、変換されたＮ値データを記憶する記憶手段
と、記憶されたＮ値データに対して局所的重み付け積分
値を算出する第１演算手段と、記憶されたＮ値データに
対して局所的微分値を算出する第２演算装置と、局所的
重み付け積分値と局所的微分値と入力されたＭ値画像デ
ータから補正データを算出する第３演算手段と、補正デ
ータで入力されたＭ値画像データを補正する補正手段と
を含む。

【００１８】記憶されたＮ値データに対して局所的微分
値が第２演算手段で演算され、その演算結果も考慮して
入力画像データの補正データが算出される。局所的微分
値が演算され、それによってエッジ強調効果が得られ、
低濃度再生の再現性が向上するため、従来のような高価
なＭＴＦ補正回路が不要になる。

【００１９】請求項２に係る画像処理装置においては、
請求項１の第３演算手段は局所的微分値に所望の比率を
乗算する乗算手段と、乗算結果と局所的重み付け積分値
を加算する手段と、加算結果と入力Ｍ値画像データとの
差を算出する手段とを含み、その算出結果が補正データ
とされる。

【００２０】局所的微分値に応じて所望の比率を乗算す
るため、比率を選択することによりエッジ強調等を自由
に調整することができる。

【００２１】請求項３に係る画像処理装置においては、
請求項１の第３演算手段が、入力されたＭ値画像データ
の画像の領域の特性を判別する領域判別手段と、領域判
別手段による判別結果により、所定の乗算係数を設定す
る手段と、局所的微分値に乗算係数を乗算する手段と、
乗算結果を局所的重み付け積分値に加算する手段と、加
算された値と入力Ｍ値画像データとの差を算出する手段
とを含み、その算出結果が補正データとされる。

【００２２】入力画像データの画像領域の特性によって
乗算係数が所定の値に設定され、それが局所的微分値に
対して乗算されるため、入力された画像データの特性に
応じた補正が行なわれる。

【００２３】請求項４に係る画像処理装置においては、
請求項３の領域判別手段が局所領域の入力されたＭ値画
像データの最大値／最小値を演算する第４演算手段と、
前記第４演算手段の演算結果に基づいて領域を判別する
判別手段とを含む。

【００２４】入力Ｍ値画像データの最大値／最小値が演
算され、その結果に基づいて領域が判別される。

【００２５】請求項５に係る画像処理装置においては、
領域判別手段は領域が文字領域かまたは写真領域かを判
別し、乗算係数を設定する手段は、文字領域では乗算係
数を写真領域よりも高い値に設定する。

【００２６】入力画像データが文字データか写真データ
かが判定され、文字データであれば写真データよりも乗
算比が高く設定されるため文字データであればエッジが
強調され写真データであればエッジは強調されない。

【００２７】請求項６に係る画像処理装置においては、
請求項３の領域判別手段が局所領域の入力されたＭ値画
像データのエッジを検出する手段と、エッジ検出結果に
基づいて領域を判別する判別手段を含む。

【００２８】入力されたＭ値画像データのエッジを検出
することによって領域の特性が判別される。

【００２９】請求項７に係る画像処理装置においては、
請求項６の領域判別手段は、領域が文字領域かまたは写
真領域かを判別し、乗算係数を設定する手段は文字領域
では乗算係数を写真領域よりも高い値に設定する。

【００３０】したがって、文字データであれば写真デー
タに比べてエッジの強調が行なわれる。

【００３１】

【発明の実施の形態】

（１） 第１実施形態 以下この発明の実施形態を図面を参照して説明する。

【００３２】図１は第１の実施形態に係る画像処理装置
の要部を示すブロック図であり、従来の画像処理装置の
図７に対応する。図１を参照して、この発明の第１実施
形態に係る画像処理装置の画像２値化装置１００は、従
来の画像２値化装置１８に対して出力画像濃度ｇ（ｘ，
ｙ）を入力し、その２値画像データを３ライン分ストア
する２値画像メモリ２７と、２値画像メモリ２７からの
２値画像データｇ（ｘ，ｙ）を受けてそれに対して注目
画素の周辺の２値化結果の重み付け平均をとった積分デ
ータＢｉｎｔ_xyを作成するための２値画像積分フィルタ
２８と、同じく２値画像メモリ２７からの２値画像デー
タｇ（ｘ，ｙ）を受けてそれに対して注目画素の周辺の
２値化結果の２次微分値をとった微分データを作成する
ための２値画像微分フィルタ２９と、積分データＢｉｎ
ｔ_xyと、微分データＢｄｉｆｆｅｒ_xyとを加算する加算
器３０と、加算器３０からの加算データＢａｖｅ_xyと入
力画像データｆ（ｘ，ｙ）との差データＥＢａｖｅ_xyを
算出するための減算器３１とが追加される。差データＥ
Ｂａｖｅ_xyが加算器２１によって入力画像データｆ
（ｘ，ｙ）に加算されることにより、２値化平均誤差を
周辺画素へ分散させるための第２の演算ループが形成さ
れる。

【００３３】次に動作について説明する。入力された式
（１）で表わされる多値画像濃度データｆ（ｘ，ｙ）が
加算器２１に入力される。加算器２１で誤差補正された
誤差補正データｆ１（ｘ，ｙ）は、比較器２２により固
定２値化しきい値Ｔｈで２値化される。２値化された出
力画像濃度はｇ（ｘ，ｙ）（＝０ｏｒ１）（式（２））
で表わされ、この値がセレクタ２３と２値画像メモリ２
７に入力される。セレクタ２３において所定の基準値に
応じて選択された誤差データｅ１（ｘ，ｙ）が減算器２
４に入力され、そこで２値化誤差Ｅ_xyが算出される。２
値化誤差Ｅ_xyは誤差メモリ２５に３ライン分記憶され、
誤差重み付けフィルタ２６を用いて２値化誤差Ｅ_xyを他
の画素へ拡散させるための重み付け平均値Ｅａｖｅ_xyが
算出される。この値は式（４）で述べたとおりである。

【００３４】２値画像メモリ２７に入力された出力画像
濃度データｇ（ｘ，ｙ）は２値画像積分フィルタ２８で
積分され、式（６）で表わされる２値画像積分値Ｂｉｎ
ｔ_xyが得られる。また、出力画像データｇ（ｘ，ｙ）は
２値画像微分フィルタ２９にも入力され、そこで式
（７）で表わされる２値画像微分値Ｂｄｉｆｆｅｒ_xyが
得られる。

【００３５】ここで、Ｂｄｉｆｆｅｒ_xy，Ｂａｖｅ_xyお
よびＥＢａｖｅ_xyはそれぞれ、アドレス（ｘ，ｙ）の画
素に対する微分データ、加算データおよび差データの値
を示す。

【００３６】ここで、式（６）中のｍ２_k,l は、２値画
像積分フィルタ２８に示すように中央になるに従い重み
の増す係数の総和＝１の重み付け積分係数である。ま
た、式（７）におけるｍ３_k,l は、２値画像微分フィル
タ２９に示すように、総和＝０の２次微分係数である。
これらはともに、式（４）と同様に各フィルタにおける
アドレス（ｋ，ｌ）の係数を示す。

【００３７】次に加算器１０により２値画像積分値Ｂｉ
ｎｔ_xyに対して２値画像微分値Ｂｄｉｆｆｅｒ_xyを加算
することでエッジ強調された２値化平均値Ｂａｖｅ_xyが
式（８）に示すように得られる。この２値化平均値Ｂａ
ｖｅ_xyと原画像データｆ（ｘ，ｙ）との差ＥＢａｖｅ_xy
を減算器３１で求める。差ＥＢａｖｅ_xyは式（９）で表
わされる。これと周辺誤差の重み付け平均値Ｅａｖｅ_xy
を用いて入力画像データｆ（ｘ，ｙ）に対して加算器２
１で補正する。

【００３８】この補正による効果を図２に示す。図２
（Ａ）は従来の誤差拡散画像であり、図２（Ｂ）がこの
実施形態による画像の例である。従来の誤差拡散画像と
比較して、エッジの強調されたコントラストのよい高品
位な画像が得られるのがわかる。

【００３９】

【数２】

【００４０】（２） 第２実施形態 次にこの発明の第２実施形態について説明する。

【００４１】図３はこの発明の第２実施形態の構成を示
すブロック図である。第１の実施形態に対して第２の実
施形態においては入力画像データｆ（ｘ，ｙ）の領域の
特性を判別する領域判別装置３２が設けられている点が
第１の実施形態と異なる。すなわち第２の実施形態にお
いては、入力画像データｆ（ｘ，ｙ）の属する領域が文
字領域か写真領域かのいずれの領域であるかを判別し、
その判別結果に応じて２値画像微分値Ｂｄｉｆｆｅｒ_xy
に対して定数Ｃを乗算器３３で乗算し、式（１０）で表
わされるＢｄｉｆｆｅｒ′_xyを算出する。算出されたそ
れ以外の構成については第１の実施形態と同様であるの
で、同一部分に同一符号を付して構成の詳細な説明は省
略する。

【００４２】次に、領域判別装置３２の具体的な動作内
容について説明する。線画領域と連続階調写真画像領域
からなる混在原稿に対して、すべての領域で等しくエッ
ジを強調すると写真領域ではノイズが強調され、望まし
くない結果が得られる場合がある。したがって、入力画
像データが文字領域のものか写真画像領域のものかを判
別し、自動的に定数Ｃの増減を制御すれば画質的にも操
作上も効果的である。

【００４３】領域判別装置３２は、入力画像データが文
字領域と判定すれば、定数Ｃを写真領域よりも大きく
し、エッジ強調量を大きくする。その結果先鋭度の高い
画像が得られる。一方、写真領域と判定すれば、定数Ｃ
を文字領域よりも低く設定する。それによってエッジ強
調量が小さくなり、先鋭度の低い画像が得られる。

【００４４】このようにエッジ強調量が調整された乗算
データＢｄｉｆｆｅｒ′_xyが２値画像積分フィルタから
の出力Ｂｉｎｔ_xyと加算され、式（１１）で表わされる
２値化平均値Ｂａｖｅ′_xyが算出され、これと原画像デ
ータｆ（ｘ，ｙ）との差ＥＢａｖｅ′_xy（式（１２））
が加算器２１に加算される。

【００４５】

【数３】

【００４６】次に、領域判別装置３２の具体的な構成に
ついて説明する。図４は領域判別装置３２の具体的構成
を示すブロック図である。図４を参照して、入力された
画像データｆ（ｘ，ｙ）はメモリ５１に５ライン分記憶
され、最大値／最小値検出フィルタ５２により注目画素
を中心とする５×５局所領域内のａからｘまでの２５画
素の最大値／最小値がそれぞれ検出される。検出された
最大値／最小値は減算器５３によりその差（最大値−最
小値）が算出され、比較器５４により、ＭＰＵ１１が与
える領域判別しきい値ｔｈ１と比較される。

【００４７】上記の差がしきい値ｔｈ１より大きければ
文字領域と判定し、セレクタ５５によってＭＰＵ１１が
設定する文字領域用係数Ｔ（たとえば１．５）が選択さ
れ出力される。上記の差がしきい値ｔｈ１よりも小さけ
れば写真領域と判定し、セレクタ５５によってＭＰＵ１
１が設定する写真領域用係数Ｐ（たとえば０．０）が選
択され係数Ｃとして出力される。このような処理によ
り、文字領域はシャープに、写真領域はノイズが少なく
滑らかな高品位な画像が得られる。

【００４８】次に領域判別装置３２の別の具体例につい
て説明する。図５は領域判別装置３２の他の実施形態を
示すブロック図である。図６を参照して、入力された画
像データｆ（ｘ，ｙ）はメモリ６１により５ライン分記
憶され、１次微分フィルタや２次微分フィルタ、あるい
はそれらの組合せフィルタ等からなるエッジ検出フィル
タ６２により５×５局所領域内エッジ量が検出され、そ
れらの絶対値が出力される。検出された絶対値エッジ量
は、比較器６３によりＭＰＵ１１が与える領域判別しき
い値ｔｈ２と比較される。

【００４９】上記の値がしきい値ｔｈ２よりも大きけれ
ば文字領域と判定し、セレクタ６５によってＭＰＵ１１
が設定する文字領域用係数Ｔ（たとえば１．５）が選択
されて出力される。上記の差がしきい値ｔｈよりも小さ
ければ写真領域と判定し、セレクタ６５によってＭＰＵ
１１が設定する写真領域用係数Ｐ（たとえば０．０）が
選択されて係数Ｃとして出力される。

【００５０】このような処理により、文字領域はシャー
プに、写真領域はノイズが少なく滑らかな高品位な画像
が得られる。

【００５１】なお、上記実施形態では、領域判別装置を
設け、その判別結果に応じて所定の定数を乗算したが、
領域判別をすることなく、画像に対して所望のエッジ強
調を行なうため、所望の定数を乗算するようにしてもよ
い。

【００５２】本実施形態においては、２５６階調（２５
６値）の画像データを２値画像データに変換するものを
示したが、これに限るものではなく、多値画像データを
これより階調数の少ない画像データに変換するもの、す
なわち、Ｍ値の画像データをＮ値の画像データ（Ｍ＞
Ｎ）に変換する画像処理装置に適用できることはいうま
でもない。

【００５３】

【発明の効果】上記のように請求項１に係る画像処理装
置によれば、変換されたＮ値データに対して局所的微分
値を算出し、局所的微分値を用いて入力されたＭ値画像
データを補正するため、エッジ強調効果が得られ、低濃
度再生の再現性が向上する。したがって、従来のような
ラプラシアンフィルタによるＭＴＦ補正をする必要がな
くなる。その結果、装置が簡単になるとともに安価にで
きかつ高品位な階調数変換を行なえる画像処理装置が提
供できる。

【００５４】請求項２に係る画像処理装置によれば、局
所的微分値に対して所望の比率を乗算するため、比率を
選択することによりエッジ強調量を自由に調整できる。

【００５５】その結果、エッジ強調量を自由に調整でき
る画像処理装置が提供できる。請求項３，４および６に
係る画像処理装置においては、入力画像データの画像領
域の特性によって乗算係数が所定の値に設定され、それ
が局所的微分値に対して乗算されるため、入力された画
像データの特性に応じたデータ補正が行なわれる。

【００５６】その結果、画像領域の特性に応じたエッジ
強調が行なわれる画像処理装置が提供できる。

【００５７】請求項５および請求項７に係る画像処理装
置においては、入力画像データが文字データか写真デー
タかが判別され、文字データであれば写真データよりも
乗算係数が高く設定される。

【００５８】その結果、文字データであれば写真データ
に比べてエッジが強調されるため、文字ははっきりと、
一方写真はノイズが抑えられた画像が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１実施形態に係る画像２値化装置
のブロック図である。

【図２】この発明の効果を説明するための図である。

【図３】この発明の第２実施形態に係る画像２値化装置
のブロック図である。

【図４】領域判別装置の一実施形態を示す図である。

【図５】領域判別装置の他の実施形態を示す図である。

【図６】従来の画像処理装置の要部を示すブロック図で
ある。

【図７】従来の画像２値化装置のブロック図である。

【符号の説明】

１１ ＭＰＵ １２ 操作パネル １３ 画像入力装置 １４ Ａ／Ｄ変換装置 １５ Ｌｏｇ変換装置 １６ 先鋭度補正装置 １７ ガンマ補正装置 １８ 画像２値化装置 １９ プリンタ ２１ 加算器 ２２ 比較器 ２３ セレクタ ２４ 減算器 ２５ 誤差格納メモリ ２６ 誤差重み付けフィルタ ２７ ２値画像メモリ ２８ ２値画像積分フィルタ ２９ ２値画像微分フィルタ ３０ 加算器 ３１ 減算器 ３２ 領域判別装置 ３３ 乗算器

───────────────────────────────────────────────────── 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

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力されたＭ値の画像データをＮ値の画
   像データ（Ｍ＞Ｎ）に変換する誤差拡散法を用いた階調
   変換方式を有する画像処理装置であって、 変換されたＮ値データを記憶する記憶手段と、 前記記憶されたＮ値データに対して局所的重み付け積分
   値を算出する第１演算手段と、 前記記憶されたＮ値データに対して局所的微分値を算出
   する第２演算手段と、 前記局所的重み付け積分値と前記局所的微分値と前記入
   力されたＭ値画像データから補正データを算出する第３
   演算手段と、 前記補正データで前記入力されたＭ値画像データを補正
   する補正手段とを含む、画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記第３演算手段は、前記局所的微分値
   に所望の比率を乗算する乗算手段と前記乗算結果と前記
   局所的重み付け積分値を加算する手段と、前記加算結果
   と前記入力Ｍ値画像データとの差を算出する手段とを含
   み、その算出結果を前記補正データとする、請求項１に
   記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記第３演算手段は、 前記入力されたＭ値画像データの画像の領域の特性を判
   別する領域判別手段と、 前記領域判別手段による判別結果により、所定の乗算係
   数を設定する手段と、 前記局所的微分値に前記乗算係数を乗算する手段と、 前記乗算結果を前記局所的重み付け積分値に加算する手
   段と、 前記加算された値と前記入力Ｍ値画像データとの差を算
   出する手段とを含み、その算出結果を前記補正データと
   する、請求項１に記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記領域判別手段は、局所領域の前記入
   力されたＭ値画像データの最大値／最小値を演算する第
   ４演算手段と、前記第４演算手段の演算結果に基づいて
   前記領域を判別する判別手段とを含む、請求項３に記載
   の画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記領域判別手段は前記領域が文字領域
   かまたは写真領域かを判別し、 前記乗算係数を設定する手段は、前記文字領域では前記
   乗算係数を前記写真領域よりも高い値に設定する、請求
   項４に記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記領域判別手段は、局所領域の前記入
   力されたＭ値画像データのエッジを検出する手段と、前
   記エッジ検出結果に基づいて前記領域を判別する判別手
   段を含む、請求項３に記載の画像処理装置。
7. 【請求項７】 前記領域判別手段は、前記領域が文字領
   域かまたは写真領域かを判別し、 前記乗算係数を設定する手段は、前記文字領域では前記
   乗算係数を写真領域よりも高い値に設定する、請求項６
   に記載の画像処理装置。