JP3380065B2 - 領域識別装置及び階調変換処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、Ｋ値階調画像をＮ値階
調画像（Ｋ＞Ｎ）に変換したＮ値階調画像中の輪郭領域
と非輪郭領域を識別する領域識別装置、及びＮ値階調画
像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する階調変換処理装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、印刷装置や表示装置等の出力装置
として多値データにより印刷や表示を行なうようになっ
てきた。よって、これらに用いる画像情報を電子的に扱
う場合は情報量が増大している。このため、ファクシミ
リ、静止画ファイル、複写装置等では原画像を２値化信
号にして伝送・記憶・処理している。しかし、この２値
化信号をそのまま出力装置で再生すると画質が劣化す
る。この画質の劣化を解決するために、原画像を２値化
信号にして伝送、記憶、編集処理し、出力装置で再生す
る時に、２値化信号から原画像の多値階調信号を推定す
る方法がある。

【０００３】従来、原画像の濃淡を２値化信号（疑似中
間調画像）で表現するディジタルハーフトーン技術とし
て、ディザ法、誤差拡散方法がある。さらに、この疑似
中間調画像を対象として、２値化信号から原画像の多値
階調信号を推定する方法には、中間調推定方法がある。
（例えば、特開昭６１−２５１３６８公報）この中間調
推定方法では、走査開口内の白黒画素数の比率に応じて
中間調を推定していた。

【０００４】また、２値画像中のエッジを一つのエッジ
検出フィルタで検出し、検出フィルタの出力によって輪
郭領域・非輪郭領域・中間領域を識別して走査開口内の
加算重み係数を変化させ平滑特性を可変していた。（例
えば、特開平４−５１３７８公報）

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記の従
来の構成では、ファクシミリ、静止画ファイル、複写装
置が扱う種々の文書画像に対して、ページ単位で異なる
画像特性を有する場合、若しくは１ページ中の異なる領
域で画像特性が異なる場合に最適な多値階調信号を推定
できないといった問題点を有していた。

【０００６】また、Ｋ値画像の濃淡を２値化信号（Ｋ＞
２）で表現するディジタルハーフトーン技術は、２値化
変換する際にデータが拡散し、さらに独特のテクスチャ
を発生させる。よって、輪郭領域と非輪郭領域の識別を
一つのエッジ検出器だけで行うと、２値化処理時のデー
タの拡散、または、ドット配置パターンによるテクスチ
ャの影響を受けてしまうといった問題点を有していた。

【０００７】また、走査開口が小さいと推定値が変動
し、誤差が大きいという問題点を有していた。また、フ
ァクシミリ、静止画ファイル、複写装置は様々な対象画
像を扱うので、対象画像に合わせて所望の識別処理と画
質調整を行うことができないという問題点を有してい
た。

【０００８】本発明は上記従来の問題点を解決するもの
で、画像中の輪郭部および非輪郭領域を２値化データの
拡散、テクスチャに影響されることなく、対象画像に合
わせて領域識別を行う領域識別装置を提供することを第
１の目的とし、画像中のどの領域においても最適な階調
変換を行い、さらに対象画像に合わせた画質調整を行う
優れた階調変換処理装置を提供することを第２の目的と
する。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この第１の目的を達成す
るために、本発明の領域識別装置は、次の第１の構成、
第２の構成、第３の構成、第４の構成を有する。第１の
構成では、エッジ検出特性が同一で、かつ着目位置が異
なる複数のフィルタと、前記複数のフィルタのそれぞれ
の出力を所定の値と比較し、前記所定の値以上の出力の
み加算する加算手段と、前記加算手段の出力を所定の判
定レベルで判定し、所定の判定値を出力する判定手段と
を有する。

【００１０】第２の構成では、第１の構成に、更に、複
数の処理モード若しくは画質調整値を設定する設定手段
と、前記設定手段の設定内容に応じて前記所定の判定レ
ベルを制御する第１の制御手段とを有する。第３の構成
では、エッジ検出特性が同一で、かつ着目位置が異なる
複数の第１のフィルタの出力を加算する第１の検出手段
と、前記第１のフィルタとエッジ検出特性が異なる複数
の第２のフィルタにより構成され、エッジ検出特性が同
一で、かつ着目位置が異なる前記複数の第２のフィルタ
の出力を加算する第２の検出手段と、前記第１の検出手
段の出力を第１の判定レベルで判定し、所定の第１の判
定値を出力する第１の判定手段と、前記第２の検出手段
の出力を第２の判定レベルで判定し、所定の第２の判定
値を出力する第２の判定手段とを有する。

【００１１】第４の構成では、第３の構成に、更に、複
数の処理モード若しくは画質調整値を設定する設定手段
と、前記設定手段の設定内容に応じて前記第１の判定値
若しくは前記第２の判定値の有効、無効を制御する第２
の制御手段とを有する。また、第２の目的を達成するた
めに、Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換す
る階調変換処理装置において、本発明の階調変換処理装
置は、次の第５の構成、第６の構成、第７の構成を有す
る。

【００１２】第５の構成では、前記Ｎ値階調画像中の着
目画素およびその周辺画素に所定の重み係数を乗じて加
算し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）
に変換する第１の平滑フィルタと、走査開口サイズ若し
くは加算する重み係数を異ならせることで、前記第１の
平滑フィルタより平滑度を大きくし、前記Ｎ値階調画像
を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第２の平滑フ
ィルタと、前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエ
ッジ検出手段と、前記エッジ量から混合比を算出する混
合比制御手段と、前記第１の平滑フィルタと前記第２の
平滑フィルタを前記混合比に基づいて混合する混合処理
手段と、前記Ｎ値階調画像中の非輪郭領域と輪郭領域を
識別する識別手段と、前記識別手段からの制御信号によ
って非輪郭領域は前記混合処理手段の出力を選択し、輪
郭領域では前記第１の平滑フィルタの出力を選択する選
択手段とを有し、前記識別手段は前記第１または第３の
構成である。

【００１３】第６の構成では、前記Ｎ値階調画像中の着
目画素およびその周辺画素に所定の重み係数を乗じて加
算し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）
に変換する第１の平滑フィルタと、走査開口サイズ若し
くは加算する重み係数を異ならせることで、前記第１の
平滑フィルタより平滑度を大きくし、前記Ｎ値階調画像
を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第２の平滑フ
ィルタと、前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエ
ッジ検出手段と、前記エッジ量から混合比を算出する混
合比制御手段と、前記第１の平滑フィルタと前記第２の
平滑フィルタを前記混合比に基づいて混合する混合処理
手段と、前記第１の平滑フィルタの出力を強調する強調
手段と、前記Ｎ値階調画像中の非輪郭領域と輪郭領域を
識別する識別手段と、前記識別手段からの制御信号によ
って非輪郭領域は前記混合処理手段の出力を選択し、輪
郭領域では前記強調手段の出力を選択する選択手段とを
有し、前記識別手段は前記第１または第３の構成であ
る。

【００１４】第７の構成では、前記Ｎ値階調画像中の着
目画素およびその周辺画素に所定の重み係数を乗じて加
算し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）
に変換する第１の平滑フィルタと、走査開口サイズ若し
くは加算する重み係数を異ならせることで、前記第１の
平滑フィルタより平滑度を大きくし、前記Ｎ値階調画像
を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第２の平滑フ
ィルタと、前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエ
ッジ検出手段と、前記エッジ量から混合比を算出する混
合比制御手段と、前記第１の平滑フィルタと前記第２の
平滑フィルタを前記混合比に基づいて混合する第１の処
理手段と、前記第１の平滑フィルタの着目画素を含む走
査開口内の１つの行方向若しくは１つの列方向の所定の
重み係数の和と着目画素を含まない走査開口内の端に位
置する１つの行方向若しくは１つの列方向の所定の重み
係数の和に基づいて前記第１の平滑フィルタの出力を変
更する第２の処理手段と、前記Ｎ値階調画像中の輪郭領
域と非輪郭領域を識別する識別手段と、前記識別手段か
らの制御信号によって非輪郭領域は前記第１の処理手段
を選択し、輪郭領域では前記第２の処理手段を選択する
選択手段とを有し、前記識別手段は前記第１または第３
の構成である。

【００１５】

【００１６】

【００１７】

【００１８】

【作用】この第１の構成によって、エッジ検出特性が同
一で、かつ着目位置が異なる複数のフィルタの合成値を
エッジ成分とすることで、複数のフィルタの相関を利用
できるので、データの拡散、テクスチャの影響を排除し
てＮ値画像中の輪郭領域と非輪郭領域を精度良く識別で
きる。

【００１９】さらに、第２の構成によって、第１の制御
手段は、設定手段からの処理モード若しくは画質調整値
の設定値によって所定の判定レベルを制御できるので、
種々の画像に対応して異なる識別領域を得ることができ
る。また、第３の構成によって、異なる特性のエッジ検
出フィルタの判定値から、領域を判定できるので、対象
画像の画像特性の影響を抑えて領域識別を行うことがで
きる。

【００２０】また、第４の構成によって、第１の制御手
段は、設定手段からの処理モード若しくは画質調整値の
設定値によって、第１の判定値若しくは第２の判定値の
有効、無効を制御できるので、対象画像の特性に合わせ
た領域識別を行うことができる。また、第５の構成によ
って、識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は混
合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では混合処理手段
が混合としている平滑フィルタの１つを選択するので、
誤識別の影響を抑えて、Ｎ値画像中の輪郭領域では解像
度を確保した階調変換を行い、非輪郭領域では階調性を
確保した階調変換を行うことができる。

【００２１】また、第６の構成によって、識別手段から
の制御信号によって非輪郭領域は混合処理手段の出力を
選択し、輪郭領域では混合処理手段が混合としている平
滑フィルタの１つを強調した出力を選択するので、誤識
別の影響を抑えて、Ｎ値画像中の輪郭領域では先鋭度を
確保した階調変換を行い、非輪郭領域では階調性を確保
した階調変換を行うことができる。

【００２２】また、第７の構成によって、識別手段から
の制御信号によって非輪郭領域は第１の処理手段を選択
し、輪郭領域では第１の処理手段が混合としている平滑
フィルタの１つを用い、走査開口を等価的に小さくする
ようにデータ変換した出力を選択するので、誤識別の影
響を抑えて、Ｎ値画像中の輪郭領域では解像度を確保し
た階調変換を行い、非輪郭領域では階調性を確保した階
調変換を行うことができる。

【００２３】

【００２４】

【００２５】

【００２６】

【００２７】

【実施例】以下本発明の一実施例の領域識別装置及び階
調変換処理装置について、図面を参照しながら説明す
る。図１は、本発明の第１の実施例における領域識別装
置Ａを含む階調変換処理装置のブロック図を示すもので
ある。

【００２８】図１において、階調変換回路１はＮ値階調
画像データ１００をＭ値階調画像データ２００に変換す
る。（ただし、Ｎ＜Ｍとする。）強調回路５は、Ｎ値階
調画像１００、または、階調変換回路１から出力される
推定値ＮＡ（信号３００）を強調処理し、強調信号ＥＦ
（信号５００）を生成する。

【００２９】データ変換回路７は、階調変換回路１から
出力される推定値ＮＡ（信号３００）を入力し、データ
変換処理を画素単位で実行し、信号７００を出力する。
このデータ変換処理は、推定値ＮＡ（信号３００）の先
鋭度を高める。領域識別装置Ａの識別回路４は、Ｎ値階
調画像の輪郭領域と非輪郭領域を識別する識別信号４０
０（信号ＳＥ）を出力する。

【００３０】選択回路６は、識別信号４００と制御信号
６１（ＣＯＮＴ１）によって、入力Ａ〜入力Ｄの選択を
行い、選択信号６００を出力する。この選択によって、
信号２００（Ｘｏｕｔ）、信号３００（推定値ＮＡ）、
信号５００（ＥＦ）または信号７００のいずれかが選択
信号６００として出力される。以上のように構成された
領域識別装置Ａを含む階調変換処理装置について、以
下、順次に、階調変換回路１、領域識別装置Ａの識別回
路４、データ変換回路７、強調回路５、選択回路６につ
いて説明を行う。

【００３１】まず、図２は階調変換回路１のブロック図
を示すものである。階調変換回路１は、１画素単位でＮ
値階調画像を走査し、Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ
＜Ｍ）に変換する。以下、階調変換回路１の構成要素に
ついて説明を行う。第１多値化変換回路１１は、第１加
算回路１１１と第１正規化回路１１２より構成される。
第１加算回路１１１は、Ｎ値階調画像データ１００を入
力し、それぞれ着目画素およびその周辺の画素を設定さ
れた重み係数に応じて加算処理を行なう。第１正規化回
路１１２は、第１加算回路１１１より得られる加算結果
の信号ＳＡを、階調数Ｎと重み係数の和に基づいて、推
定値ＮＡに変換する。

【００３２】第２多値化変換回路１２は、第２加算回路
１２１と第２正規化回路１２２より構成される。第２加
算回路１２１は、Ｎ値階調画像データ１００を入力し、
それぞれ着目画素およびその周辺の画素を設定された重
み係数に応じて加算処理を行なう。第２正規化回路１２
２は、第２加算回路１２１より得られる加算結果の信号
ＳＢを、階調数Ｎと重み係数の和に基づいて、推定値Ｎ
Ｂに変換する。

【００３３】エッジ抽出回路１９は、Ｎ値階調画像中の
エッジ成分を検出する。混合回路１３は、第１正規化回
路１１２、第２正規化回路１２２から得られる推定値Ｎ
Ａ、推定値ＮＢを第１重み付け制御回路１３４からの重
み付け係数Ｋａ、Ｋｂによって混合処理し、混合信号Ｘ
を算出する。量子化回路１４は、混合信号Ｘを再量子化
処理し、Ｍ値階調画像に変換する。ここで、推定値Ｎ
Ａ、推定値ＮＢが０から１の実数値に変換され、０≦混
合信号Ｘ≦１になるように混合変換する場合でも、量子
化回路１４は、［Ｘ・（Ｍ−１）＋０．５］の演算を行
うことで、必要とする階調数Ｍに再量子化することがで
きる。量子化回路１４をＲＡＭなどの書き換え可能なメ
モリで構成すれば、再量子化によって、表示装置、プリ
ンタ装置で必要な階調数Ｍにそれぞれ対応できる。ま
た、推定値ＮＡ、推定値ＮＢが０から（Ｍ−１）の整数
値に変換され、０≦混合信号Ｘ≦（Ｍ−１）になるよう
に混合変換する場合、量子化回路１４は、［Ｘ＋０．
５］の演算を行い、最大値をＭ−１として必要とする階
調数Ｍに再量子化する。

【００３４】以上のように構成された階調変換回路１に
ついて、以下、図２、図３、図４、図５、図２４を用い
てその動作を説明する。本発明の第１の実施例ではＮ、
Ｍは特定されるものではないが、例えばＮ＝２、Ｍ＝２
５６として、以下の説明を行なう。図３（ａ）は第２加
算回路１２１に用いるフィルタ図、図３（ｂ）は第１加
算回路１１１に用いるフィルタ図を示すものである。

【００３５】フィルタの開口サイズ、フィルタの重み係
数は特定されるものでないが、本発明の第１の実施例で
は、第１加算回路１１１には図３（ｂ）に図示する３×
３のサイズと重み係数を有するフィルタ１１１０を用
い、信号ＳＡを生成する。また、第２加算回路１２１に
は図３（ａ）に図示する５×５のサイズと重み係数を有
するフィルタ１２１０を用い、信号ＳＢを生成する。着
目画素の値をＰ（ｉ，ｊ）、着目画素の重み係数をＷ
（ｉ，ｊ）とした場合、信号ＳＡ＝ΣΣＷ（ｉ，ｊ）・
Ｐ（ｉ，ｊ）の演算を走査開口領域内のすべての画素位
置で行い、演算結果をすべて加算処理する。信号ＳＢも
同様である。よって、信号ＳＡ、信号ＳＢは、それぞれ
（数１）、（数２）のように演算される。ここで、・は
乗算を示す演算子である。

【００３６】

【数１】

【００３７】

【数２】

【００３８】第１加算回路１１１は、図３（ｂ）に図示
する３×３のサイズと重み係数を有するフィルタ１１１
０を用い、信号ＳＡを生成する場合、図２４に図示する
回路で実現できる。入力したＮ値画像データ１００は、
遅延回路１１３とラッチ回路１１７で主走査方向ｉと副
走査方向ｊに展開される。３×３領域に展開された９画
素の画像データは乗算器１１４によってそれぞれ重み係
数レジスタ１１５からの重み係数が乗算され、乗算結果
は加算回路１１６ですべて加算され、信号ＳＡを得る。
加算結果は「０」から「１６」のＭ（＝１７）値画像デ
ータとなる。乗算器１１４は、重み係数レジスタ１１５
からの重み係数が２n であれば、ビットシフトの演算に
よっても実現でき、回路を簡易化できる。 第１加算回
路１１１、第２加算回路１２１において、入力される画
像データの階調数をｎ、加算される領域の重み係数の和
をＳｎとした場合、出力の最大値Ｍｘは（数３）のよう
に演算される。

【００３９】

【数３】

【００４０】第１加算回路１１１において、重み係数の
和をＳａとし、出力値ＳＡの最大値をＭａとすると、Ｍ
ａ＝（ｎ−１）×Ｓａとなる。本発明の第１の実施例で
は、ｎ＝２であり、第１加算回路１１１は図３（ｂ）の
フィルタ１１１０に基づいて加算処理を行うので、各画
素の重み係数からＳａ＝１６、Ｍｂ＝１６となる。

【００４１】同様に、第２加算回路１２１において、重
み係数の和をＳｂとし、出力値ＳＢの最大値をＭｂとす
ると、Ｍｂ＝（ｎ−１）×Ｓｂとなる。本発明の第１の
実施例では、ｎ＝２であり、第２加算回路１２１は図３
（ａ）のフィルタ１２１０に基づいて加算処理を行うの
で、各画素の重み係数からＳｂ＝２５、Ｍｂ＝２５とな
る。

【００４２】次に、第１正規化回路１１２、第２正規化
回路１２２の説明を行なう。 第１正規化回路１１２、
第２正規化回路１２２は、入力値をＳＧｘとし、（数
３）から得られるＭｘを入力値の最大値とすると、（数
４）に基づいて、入力値ＳＧｘを出力値ＳＣｘに正規化
する。［ ］は小数部を切り捨てる整数化処理である。

【００４３】

【数４】

【００４４】（数４）は演算回路としても良いし、ＣＰ
Ｕ、ＤＳＰなどによって、ＳＧｘからＳＣｘへの対応を
予め（数４）に基づき計算し、計算された値をテーブル
化したルック・アップ・テーブル（以下単にＬＵＴと記
す。）を用いても良い。以上に説明した（数３）、（数
４）により、加算結果である入力値ＳＧｘはそれぞれＭ
値階調画像データに正規化される。具体的には、（数
５）によって第１正規化回路１１２の入力値ＳＡは推定
値ＮＡに正規化処理され、（数６）によって第２正規化
回路１２２の入力値ＳＢは推定値ＮＢに正規化処理され
る。ここで、入力値ＳＡの最大値をＭａとし、入力値Ｓ
Ｂの最大値をＭｂとする。また、［］は小数部を切り捨
てる整数化処理である。

【００４５】

【数５】

【００４６】

【数６】

【００４７】本発明の第１の実施例では、例えばＭａ＝
１６、Ｍｂ＝２５あり、Ｍ＝２５６とすると、それぞれ
入力ＳＡに対する出力ＮＡ、入力ＳＢに対する出力ＮＢ
が演算され、２５６階調の画像データとしてそれぞれ混
合回路１３に出力される。第１加算回路１１１、第２加
算回路１２１において、使用するフィルタの重み係数の
値は、正の数値だけでなく負の数値、零の値としても良
い。さらには整数だけでなく実数でも良い。零が係数の
画素は、入力値に「０」が乗算され、結果は「０」とし
て加算される。加算結果が負の場合は「０」に処理さ
れ、最大値は（数３）に基づく数値に処理される。

【００４８】また、重み係数、加算される領域サイズ
（走査開口）は、設計段階で決定される所定の値および
所定のサイズであり、Ｎ値階調画像データ、Ｍ値階調画
像データから要求される画像品質、即ち要求される空間
フィルタの特性によって考慮されるものである。従っ
て、本発明の第１の実施例では、異なる領域サイズとし
たが、同じサイズとしても良い。重み係数を異ならせる
ことで入力画像データの平滑度合（空間フィルタの平滑
特性）を変えることができる。

【００４９】次に、混合回路１３の説明を図２、図５を
用いて行なう。図５は混合回路１３の動作説明図を示す
ものである。重み付け混合係数Ｋａ、Ｋｂは図５に図示
するａ、ｃの重み付け特性を示し、エッジ抽出回路１９
からの信号Ｅｏｕｔに基づいて決定される。図２に図示
する推定値ＮＡは乗算器１３１によって係数Ｋａとかけ
算され、推定値ＮＢは乗算器１３２によって係数Ｋｂと
かけ算される。乗算された結果は加算器１３３によって
加算され混合信号Ｘを出力する。

【００５０】推定値ＮＡ（信号３００）、推定値ＮＢ、
エッジ量Ｅｏｕｔ（信号１８１）を入力とし、生成され
る混合信号をＸとすると、混合回路１３により混合信号
Ｘは（数７）に基づいて生成される。ここで、ＭＡＸは
Ｅｏｕｔ（信号１８１）が出力する最大値である。

【００５１】

【数７】

【００５２】（数７）に基づいて混合された混合信号Ｘ
は、量子化回路１４によって整数化処理され、最終的に
Ｍ値階調画像データに変換される。例えば、Ｍ＝２５６
とした場合は２５６階調の画像データＸｏｕｔ（信号２
００）が生成される。このように、エッジ量Ｅｏｕｔ
（信号１８１）によって、混合回路１３は、入力された
複数の信号（推定値ＮＡ、推定値ＮＢ）に重みづけを行
い、混合処理することで補間画像データを生成する。

【００５３】エッジ量Ｅｏｕｔが大きくなるほど、混合
回路１３は、推定値ＮＢより推定値ＮＡの混合比を大き
くする。これは、平滑度を小さくする操作となり、解像
度を保持する方向となる。また逆に、エッジ量Ｅｏｕｔ
が小きくなるほど、混合回路１３は、推定値ＮＡより推
定値ＮＢの混合比を大きくする。これは、平滑度を大き
くする操作となり、入力画像データはより滑らかになる
ように処理される。よって、写真領域などのエッジ変化
の小さい領域は平滑度が向上する。

【００５４】また、図５に図示するように、係数Ｋａ、
係数Ｋｂとして線形な変化特性を持つａ、ｃを用いる変
わりにｂ、ｄのようにＭＡＸ／２で２値的な変化特性を
示す係数としても良い。これは選択操作となり、文字な
どの処理に最適である。第１重み付け制御回路１３４を
ＲＡＭまたはＲＯＭによるＬＵＴによって構成すれば、
任意な変化特性の係数操作が実現できる。ただし、Ｋａ
＋Ｋｂ＝１となるようにする。

【００５５】以上に説明したように、混合回路１３での
補間処理によって、異なる複数の加算回路（空間フィル
タ）の出力をエッジ量Ｅｏｕｔによって連続的に推移さ
せることができる。結果、入力画像データのエッジ成分
に応じて、局所的に平滑処理の度合を連続変化させ、入
力画像データを所定の多値レベルに変換できる。このエ
ッジ保存を適応的に行う多値化変換処理は、文字・線画
領域の解像度と写真領域の滑らかさを両立させることが
できる。特に文字・写真の混在する領域において、２値
的な切り替え処理を行なわないため誤識別による画像劣
化は非常に小さく抑えられる。

【００５６】本発明の第１の実施例では、２つの入力を
混合処理したが、少なくとも２つ以上の入力で行なえば
良く、同様の効果が得られる。また、加算の領域サイズ
（走査開口）、若しくは、重み係数が異なる加算回路の
種類を多くして混合処理すれば、より連続的な階調画像
データが生成できる。さらには、３つ以上の入力に対し
て、同時（並列）に重み付けの操作を行なうことも容易
にでき、精度の良い補間処理ができる。また、混合回路
１３では、線形な重み付けを行なったが、非線形な重み
づけを行なっても良い。

【００５７】次に、エッジ抽出回路１９について図４、
図８を用いて説明する。図４はエッジ抽出回路１９に用
いるフィルタ図、図８は第１の実施例で用いるフィルタ
の空間周波数特性図である。エッジ抽出回路１９には、
図４に図示するフィルタ１９００、フィルタ１９０１の
１次微分フィルタを用いる。主走査方向ｉのエッジ成分
は、フィルタ１９０１が検出し、副走査方向ｊのエッジ
成分は、フィルタ１９００が検出する。よって、フィル
タ１９００の各係数によって得られる加算値の絶対値
と、フィルタ１９０１の各係数によって得られる加算値
の絶対値を合成することで、Ｎ値画像中の主走査方向ｉ
と副走査方向ｊのエッジ成分を抽出することができる。
図８に図示すように、フィルタ１９００、フィルタ１９
０１はｆ０にピークを有する空間周波数特性を持つ。よ
って、Ｎ値画像中の特定の周波数を中心としたエッジ成
分を抽出する。抽出されたエッジ成分は、最大値ＭＡＸ
にクリップ処理され、混合回路１３にエッジ量Ｅｏｕｔ
（信号１８１）として出力される。

【００５８】ここで、対象とする画像は、様々な図柄、
写真、文字によって構成されるため、エッジ成分の空間
周波数を特定することは通常困難である。従って、特定
の周波数を中心としたエッジ成分を抽出することで効果
が期待できるのは、画像の特性を把握できる場合、また
は限定される場合であり、輪郭として検出したい所望の
領域のエッジ成分を抽出することができる。

【００５９】しかし、通常、ＦＡＸ、文書ファイル、ワ
ープロ、複写機などでは、複数ページで異なる任意の対
象画像を扱い、さらには１ページの画像中においても、
図柄、写真、文字が混在している。１ページの各図柄領
域、写真領域、文字領域で期待する輪郭領域のエッジ成
分を抽出するには、異なる空間周波数をもつエッジ検出
器を複数用意し、対応する必要がある。さらには、エッ
ジ成分の空間周波数を特定することは困難である為、適
応的に複数のエッジ検出器を利用する必要がある。

【００６０】異なる空間周波数をもつエッジ成分に、適
応的に対応するように、エッジ抽出回路１９を改良した
実施例について、次に説明する。図６はエッジ抽出回路
１９の改良ブロック図である。図６の改良ブロック図で
は、エッジ抽出回路１９は、第１エッジ検出回路１５、
第２エッジ検出回路１６、混合回路１７、クリップ回路
１８より構成される。

【００６１】第１エッジ検出回路１５、第２エッジ検出
回路１６は画像中の着目画素位置でのエッジ成分を検出
する。混合回路１７は、第１エッジ検出回路１５、第２
エッジ検出回路１６から得られるエッジ成分の信号Ｅ
ａ、信号Ｅｂを第２重み付け制御回路１７４からの重み
付け係数Ｋｃ、Ｋｄによって混合処理し、エッジ量Ｅｇ
を出力する。第１エッジ検出回路１５のエッジ成分Ｅａ
は、乗算回路１７１によって係数Ｋｃとかけ算され、第
２エッジ検出回路１６のエッジ成分Ｅｂは、乗算回路１
７２によって係数Ｋｄとかけ算される。乗算された結果
は加算器１７３によって加算され、エッジ量Ｅｇを出力
する。また、混合回路１７は演算回路を用いずＲＡＭ、
ＲＯＭによるＬＵＴとしても良い。

【００６２】係数Ｋｃ、ＫｄはＫｃ＝Ｅａ／（Ｅａ＋Ｅ
ｂ＋Ｃｎ）、Ｋｄ＝１−Ｋｃより演算され、エッジ量Ｅ
ｇはＥｇ＝Ｋｃ×Ｅａ＋Ｋｄ×Ｅｂより演算される。定
数Ｃｎは、Ｅａ、Ｅｂに比べ必要とする精度が許容でき
る小さい値であれば良い。例えば、Ｃ＝０．５とする。

【００６３】クリップ回路１８は、混合回路１７より入
力したエッジ量Ｅｇを量子化処理し、最大値をＭＡＸに
クリップ処理し、クリップ処理したエッジ量Ｅｏｕｔを
混合回路１３に出力する。図７（ａ）は第１エッジ検出
回路１５に用いるフィルタ図、図７（ｂ）は第２エッジ
検出回路１６に用いるフィルタ図、図２３は２次微分フ
ィルタ１５００の回路ブロック図である。

【００６４】エッジ成分Ｅａは、図７（ａ）に図示する
２次微分フィルタ１５００を用いて生成され、図示した
重み係数で加算された結果の絶対値をエッジ量Ｅａとす
る。また、エッジ成分Ｅｂは、図７（ｂ）に図示する１
次微分フィルタ１６０１、１６０２を用いて生成され、
図示した各フィルタの重み係数で加算されたそれぞれの
結果の絶対値を加算してエッジ量Ｅｂとする。

【００６５】図２３は、２次微分フィルタ１５００の回
路ブロック図である。遅延回路１５０は、Ｎ値画像デー
タ１００をラインメモリで副走査方向ｊに遅延させる。
副走査方向ｊに遅延したデータはラッチによって主走査
方向ｉに遅延され、用いるフィルタの係数によって、そ
れぞれ加算回路１５２、加算回路１５３、加算回路１５
９、加算回路１６０で加算される。乗算器１５４は加算
回路１５３の出力を４倍にし、乗算器１５７は加算回路
１５９の出力を−１倍にする。加算器１５５は乗算器１
５７と乗算器１５４の出力を加算することで、エッジ成
分を出力する。絶対値回路１５６は加算器１５５の絶対
値を算出することで、着目画素のエッジ成分Ｅａを出力
する。図２３は２次微分フィルタを実現する回路であ
り、主走査方向ｉの遅延用ラッチと副走査方向ｊの遅延
用ラインメモリを増減させることで、用いられる２次微
分フィルタの係数に合わせることができる。

【００６６】エッジ成分Ｅａ、エッジ成分Ｅｂの空間周
波数特性は、図８に図示するように、異なるｆ１、ｆ２
にピークを有する空間周波数特性を示し、ピーク周波数
は、ｆ１＞ｆ２の関係になる。また、図４に図示したフ
ィルタ１９００、フィルタ１９０１のピーク周波数に対
してｆ１＞ｆ０＞ｆ２の関係になる。この異なるエッジ
成分Ｅａ、エッジ成分Ｅｂの出力に対して、混合回路１
７は、エッジ成分の出力が大きくなる方の成分比を適応
的に大きくするように制御する。これによって、ｆ０の
特定周波数を中心に検出するのに比べ、広い周波数範囲
のエッジ成分を抽出することができ、写真の輪郭、文字
の輪郭、図形の輪郭など条件の異なる輪郭領域のエッジ
成分を適応的に検出することができる。図７（ａ）で
は、エッジ成分Ｅａの生成に２次微分フィルタ、図７
（ｂ）では、エッジ成分Ｅｂの生成に１次微分フィルタ
を用いたが、設定された空間周波数を検出する検出器で
あれば良い。また、３つ以上のエッジ検出器の出力を混
合処理しても同様の効果が得られる。

【００６７】このように、特性の異なるエッジ成分を混
合処理することで２値的な処理の切り替えをなくし、か
つ空間周波数的に画像中の広範囲なエッジ成分を適応的
に抽出することができる。このエッジ量Ｅｏｕｔを混合
回路１３に用いれば、局所的な画像エッジの特性に適応
して走査開口の混合処理を行なうことができ、エッジ成
分を含めた完全な混合処理が実行できる。即ち、文字、
図形、写真など異なる特性を有する画像が混在しても、
推定処理では、２値的な切り替え処理を完全になくし、
かつ、自動的に局所的な画像エッジの特性に適応するこ
とができる。よって、それぞれの領域に最適なエッジ成
分の抽出と、エッジ成分に応じた推定処理が実行できる
ので、画像の局所的な誤識別の影響を小さく抑え、画像
劣化を非常に小さく抑えることができる。さらには、扱
う画像を特定する操作が不要となる。画像を特定する操
作は処理時間が必要なので、図６に図示するエッジ抽出
回路１９を用いることで、処理の高速化を図ることがで
きる。また、ＦＡＸ等の受信画像のように画像を特定で
きない画像でも最適な処理を実行できる。

【００６８】次に、領域識別装置Ａの識別回路４につい
て、その動作を図８、図９、図１０、図１１、図１２を
用いて説明する。図９は識別回路４のブロック図、図１
０（ａ）はエッジ検出フィルタ４１、エッジ検出フィル
タ４２の検出位置の配置図、図１０（ｂ）はエッジ検出
フィルタ４１のフィルタ図、図１０（ｃ）はエッジ検出
フィルタ４２のフィルタ図を示すものである。本発明の
第１の実施例においてＮ、Ｍは特定されるものではない
が、例えばＮ＝２、Ｍ＝２５６として以下の説明を行な
う。

【００６９】図９において、エッジ検出フィルタ４１は
第１検出器Ａ（４１ａ）〜第９検出器Ａ（４１ｉ）の９
個の検出器と検出器（４１ａ〜４１ｉ）の出力を加算す
る加算器４１０より構成され、加算信号ＥＳＡを生成す
る。図１０（ａ）に図示するように、９個の検出器（４
１ａ〜４１ｉ）は、階調変換回路１が処理する着目画素
位置を位置Ｅとすると、位置Ｅを含む周辺位置Ａ〜Ｉを
それぞれの検出位置としてエッジ量を検出する。検出器
（４１ａ〜４１ｉ）には同じフィルタを使用する。例え
ば、エッジ成分の抽出には、図１０（ｂ）に図示する１
次微分フィルタ４１００、４１０１を用い、図示した各
フィルタの重み係数で加算されたそれぞれの結果の絶対
値を加算してエッジ量とする。

【００７０】図２２は、エッジ検出フィルタ４１の第ｎ
検出器Ａ（４１ａ〜４１ｉ）の１つを実現する回路ブロ
ック図である。ここで、ｎは１〜９である。遅延回路４
１８は、Ｎ値画像データ１００をラインメモリで副走査
方向ｊに遅延させる。副走査方向ｊに遅延したデータは
ラッチによって主走査方向ｉに遅延され、用いるフィル
タの係数によって、それぞれ加算回路４１２ａ〜４１２
ｄで加算される。加算器４１３は副走査方向ｊの差分値
を演算し、絶対値回路４１５は加算器４１３の絶対値を
算出することで副走査方向ｊのエッジ成分（フィルタ４
１００のエッジ成分）を出力する。また、加算器４１４
は主走査方向ｉの差分値を演算し、絶対値回路４１６は
加算器４１４の絶対値を算出することで主走査方向ｉの
エッジ成分（フィルタ４１０１のエッジ成分）を出力す
る。加算器４１７は主走査方向ｉのエッジ成分と副走査
方向ｊのエッジ成分を加算することで、着目画素のエッ
ジ成分を出力する。図２２は１次微分フィルタを実現す
る回路であり、主走査方向ｉの遅延用ラッチと副走査方
向ｊの遅延用ラインメモリを増減させることで、用いら
れる１次微分フィルタの係数に合わせることができる。

【００７１】同様に、エッジ検出フィルタ４２は第１検
出器Ｂ（４２ａ）〜第９検出器Ｂ（４２ｉ）の９個の検
出器と検出器（４２ａ〜４２ｉ）の出力を加算する加算
器４２０より構成され、加算信号ＥＳＢを生成する。図
１０（ａ）に図示するように、９個の検出器（４２ａ〜
４２ｉ）は階調変換回路１が処理する着目画素位置を位
置Ｅとすると、位置Ｅを含む周辺位置Ａ〜Ｉをそれぞれ
の検出位置としてエッジ量を検出する。検出器４２ａ〜
４２ｉには同じフィルタを使用する。例えば、エッジ成
分抽出には図１０（ｃ）に図示する１次微分フィルタ４
２００、４２０１を用い、図示した各フィルタの重み係
数で加算されたそれぞれの結果の絶対値を加算してエッ
ジ量とする。

【００７２】図８に図示するように、エッジ検出特性
は、異なるピークを有する空間周波数特性を示す。フィ
ルタ４１００、フィルタ４１０１のピーク周波数をＦＳ
ａとし、フィルタ４２００、フィルタ４２０１のピーク
周波数をＦＳｂとすると、ＦＳａ＞ＦＳｂの関係とな
る。よって、文字・図形などの周波数の高いパターンの
輪郭検出にはエッジ検出フィルタ４１が適し、テクスチ
ャ、網点周波数に影響されず写真などの低い周波数の輪
郭検出にはエッジ検出フィルタ４２が適する。また、複
数の検出器の加算値をエッジ量とすることにより複数の
検出器の検出値が大きく、かつ、相関が高いときに大き
な出力となる。よって、２値化処理によって起こるデー
タの拡散、または独特のテクスチャによる影響を受けず
にエッジ検出ができる。

【００７３】図９において、第１比較回路４３は、信号
ＥＳＡと比較レベルＣＰＡ（信号６４）を比較し、ＥＳ
Ａ＞ＣＰＡのとき「Ｈ」を出力し、ＥＳＡ≦ＣＰＡのと
き「Ｌ」を出力する。同様に、第２比較回路４４は、信
号ＥＳＢと比較レベルＣＰＢ（信号６５）を比較し、Ｅ
ＳＢ＞ＣＰＢのとき「Ｈ」を出力し、ＥＳＢ≦ＣＰＢの
とき「Ｌ」を出力する。ここで、「Ｈ」は輪郭領域と判
定し、「Ｌ」は非輪郭領域と判定した判定レベルとす
る。

【００７４】ＡＮＤ回路４５は、制御信号６２（信号Ｃ
ＯＮＴ２）が「Ｈ」のとき、第１比較回路４３の出力を
有効にし、「Ｌ」のときは無効で、かつ出力を常に
「Ｌ」とする。同様に、ＡＮＤ回路４６は制御信号６３
（信号ＣＯＮＴ３）が「Ｈ」のとき、第２比較回路４４
の出力を有効にし、「Ｌ」のときは無効で、かつ出力を
常に「Ｌ」とする。

【００７５】ＯＲ回路４７はＡＮＤ回路４５、ＡＮＤ回
路４６の出力のいずれかが「Ｈ」のときに「Ｈ」の識別
信号４００を出力し、どちらも「Ｌ」のとき「Ｌ」を出
力する。ここで、「Ｈ」は輪郭領域と判定し、「Ｌ」は
非輪郭領域と判定したレベルとする。このように、第１
比較回路４３、第２比較回路４４は、比較レベルＣＰ
Ａ、ＣＰＢをパラメータにして、複数位置で検出された
エッジ信号を加算した信号ＥＳＡ、信号ＥＳＢの検出信
号を判定する。図８に図示するように、比較レベルＣＰ
Ａによって識別ａの領域が検出され、比較レベルＣＰＢ
によって識別ｂの領域が検出される。よって、比較レベ
ルＣＰＡ、ＣＰＢのパラメータで識別する周波数領域を
制御することができる。

【００７６】また、制御信号６２は第１比較回路４３の
判定結果の有効、無効を制御し、制御信号６３は第２比
較回路４４の判定結果の有効、無効を制御する。結果、
写真画像の輪郭、文字画像の輪郭、図形画像の輪郭、網
点画像の輪郭、文字・写真混在画像の輪郭など最適条件
の異なる対象画像の輪郭領域検出に対応でき、さらに検
出特性の制御ができる。

【００７７】また、図９に図示する識別回路４は、図１
１に図示するように、９個の検出器（４１ａ〜４１ｉ）
の出力と、レジスタ４１１の値とを９個の比較器（４１
ｊ〜４１ｒ）でそれぞれ比較し、レジスタ４１１の値以
上を加算器４１０で加算するように改良しても良い。同
様に、９個の検出器（４２ａ〜４２ｉ）の出力と、レジ
スタ４２１の値とを９個の比較器（４２ｊ〜４２ｒ）で
それぞれ比較し、レジスタ４２１の値以上を加算器４２
０で加算するように改良しても良い。

【００７８】この改良によって改善される効果につい
て、以下、図１２（ａ）、図１２（ｂ）、図１２
（ｃ）、図１２（ｄ）を用いて説明する。図１２（ａ）
は、２値化データ１００のパターン図を図示したもので
ある。領域２０００は文字・図形領域を示し、領域２０
００の内部の領域２２００は、２値化処理によってデー
タが拡散し、文字・図形のイメージデータが移動した例
である。このデータの移動は、コンピュータの描画によ
る電子データでは発生しない。しかし、スキャナーなど
の入力によって原稿が読み込まれる場合、原稿濃度が薄
い、または、かすれた状態では多く発生する。また、非
輪郭領域での領域２１００は、Ｋ値画像データの濃淡値
が小さいときに、２値化処理によって多く発生する孤立
点である。これは、Ｋ値画像データの濃淡値が一定のデ
ータとすると、誤差拡散法、ディザ法などのディジタル
ハーフトーン技術では、ある広い領域で濃淡値を平均的
に保存するように２値化処理するからである。

【００７９】図１２（ｂ）は、エッジ検出フィルタ４１
のうち、着目画素位置Ｅを検出する第５検出器Ａ（４１
ｅ）を１つ用て、画像のエッジを検出したときの出力図
を図示したものである。第５検出器Ａ（４１ｅ）は、フ
ィルタ４１００、フィルタ４１０１を用い、主走査方向
と副走査方向の画像のエッジを検出し、それぞれの出力
を合成することで着目画素位置Ｅでのエッジを検出す
る。実施回路は図２２と同じである。このエッジ検出の
出力データを用いて、領域を識別する。誤差拡散法、デ
ィザ法などのディジタルハーフトーン技術では、２値値
化する前のデータが一定値でも、２値化処理によってデ
ータが拡散するため、エッジ出力Ｅｇは「０」にならな
い。よって、非輪郭領域での孤立点領域２００の影響
（誤識別）を考慮し、識別する判定レベルを「３」以上
とすると、図１２（ｂ）の点線で囲まれた領域３０００
を輪郭領域として検出できる。図１２（ｂ）に図示する
うに、孤立点領域２１００の誤検出はないものの、文字
・図形領域２０００は検出されず、外側の領域を検出し
ている。さらに、検出領域３０００は、図１２（ａ）に
図示した、２値化処理によってデータが移動した領域２
２００の影響を受け、領域３０００が孤立した状態で識
別している。判定レベルを「２」以上とすると、識別領
域は広がるが、領域３０００が孤立した状態は解決され
ない。また、孤立点領域２１００の周辺で、誤検出領域
がさらに多くなる。

【００８０】図１２（ｃ）は、エッジ検出フィルタ４１
のエッジ出力ＥＳＡの出力図を図示したものである。エ
ッジ検出フィルタ４１は第１検出器Ａ（４１ａ）〜第９
検出器Ａ（４１ｉ）の９個の検出器と検出器（４１ａ〜
４１ｉ）の出力を加算する加算器４１０より構成され、
加算信号ＥＳＡを生成するので、各検出器（４１ａ〜４
１ｉ）の相関が大きいと、より大きなエッジ成分を出力
し、相関が小さいと、エッジ成分の出力は大きくならな
い。よって、非輪郭領域では、孤立点の影響を抑え、輪
郭領域ではデータの拡散による影響を受けずに領域を識
別できるようになる。ここで、図９に図示する第１比較
回路４３の判定レベルＣＰＡの値を「８」に設定する
と、図１２（ｃ）の点線で囲まれた領域３０００を輪郭
領域として検出できる。孤立点領域１００の誤検出はあ
るものの、文字・図形領域２０００の周辺を含めて広い
領域を１つの連結した状態で検出している。また、検出
領域３０００は、図１２（ａ）に図示した、２値化処理
によってデータが移動した領域２２００の影響を全く受
けていない。ここで、判定レベルＣＰＡの値を「１５」
に設定することで、文字・図形領域２０００のみ抽出し
て識別することもできる。このように、判定レベルＣＰ
Ａの値の設定を異ならせることで、抽出する領域を異な
らせ、識別領域を変化させることができる。

【００８１】図１２（ｄ）は、図１１に図示する改良し
たエッジ検出フィルタ４１のエッジ出力ＥＳＡの出力図
を図示したものである。この改良によって、エッジ成分
が所定レベル以上を加算対象とするので、孤立点の影響
を排除でき、図１２（ｃ）の孤立点の誤検出を改善す
る。ここで、比較値（ＲＥＧ１）を「１」とし、図１１
に図示する９個のエッジ検出器（４１ａ〜４１ｉ）のエ
ッジ出力Ｅｇを、それぞれ各比較器（４１ｊ〜４１ｒ）
で比較し、Ｅｇ＞１の時に加算器４１０でエッジ出力Ｅ
ｇを加算する。さらに、図９に図示する第１比較回路４
３の判定レベルＣＰＡの値を「８」に設定すると、図１
２（ｄ）の点線で囲まれた領域３０００を輪郭領域とし
て検出できる。孤立点領域２１００の誤検出もなく、文
字・図形領域２０００の周辺を含めて広い領域を１つの
連結した状態で検出している。また、検出領域３０００
は、図１２（ａ）に図示した、２値化処理によってデー
タが移動した領域２２００の影響を全く受けていない。
よって、図１２（ｃ）と比べると、エッジ検出フィルタ
４１の検出精度が向上していることが分かる。同様の処
理により、エッジ検出フィルタ４２の検出精度も向上で
きる。ここで、判定レベルＣＰＡの値を「１２」に設定
することで、文字・図形領域２０００のみ抽出して識別
することもできる。このように、判定レベルＣＰＡの値
の設定を異ならせることで、抽出する領域を異ならせ、
識別領域を変化させることができる。

【００８２】以上のことから、着目画素位置を含む周辺
位置から複数のエッジ検出フィルタで検出されるエッジ
量を加算し、所定レベルと比較することで、輪郭領域で
ある文字・図形領域を精度良く検出できる。さらに、エ
ッジ検出フィルタで検出されるエッジ量を、所定値と比
較判定して、所定以上の値を加算する処理を追加するこ
とで、２値化処理で生じるデータ拡散の影響を排除で
き、さらには、２値化画像中のテクスチャによる誤検出
を排除できる。結果、非輪郭領域での誤検出量を小さく
し、かつ輪郭領域のエッジ量を加算処理できるので、エ
ッジ検出精度をより向上できる。

【００８３】また、図９、図１１に図示する識別回路４
は、Ｎ値階調画像中の輪郭領域と非輪郭領域を識別する
ので、それぞれの識別領域で異なる階調変換処理（Ｎ値
画像をＭ値画像［Ｎ＜Ｍ］に変換する処理）を用いるこ
とができる。よって、それぞれの輪郭領域と非輪郭領域
に最適な階調変換処理を用いることで、Ｎ値階調画像全
体に対して、解像度と均一性の両立ができる階調変換処
理が実現できる。

【００８４】また、輪郭領域の近傍では、階調変換処理
のｎ×ｍの走査開口が、輪郭領域の文字・図形領域２０
００と非輪郭領域を含めた２値化データから中間状態の
推定値ＮＡを出力する。この中間領域は、画質上、解像
度が優先する領域なので、輪郭領域として識別する必要
がある。ｎ×ｍの走査開口が文字・図形領域２０００を
含む位置を輪郭領域と判定するには、文字・図形領域２
０００の周辺を含めて広い領域を１つの連結した状態で
検出する必要があり、この理由から、図９に図示する識
別回路４は、文字・図形領域２０００の周辺を含めて広
い領域を１つの連結した状態で検出するので、階調変換
処理と非常に相性が良い。

【００８５】次に、データ変換回路７について図１３、
図１４、図１５を用いて説明する。図１３はデータ変換
回路７のブロック図、図１４（ａ）はデータ変換回路７
の係数設定を説明するためのフィルタ図、図１４（ｂ）
はデータ変換曲線図、図１５はデータ変換回路７の動作
説明図を示すものである。ここでは、Ｎ＝２、Ｍ＝１７
とし、さらに図２に図示する第１正規化回路１１２の正
規化係数を１（ＳＡ＝ＮＡ）として説明する。

【００８６】図１３において、入力される推定値ＮＡ
（信号３００）は、図２に図示される第１多値化変換回
路１１によって生成される信号である。第１多値化変換
回路１１の第１加算回路１１１には図３（ｂ）に図示す
るフィルタ１１１０を用いる。データ変換回路７の係数
設定回路７１は、係数設定レジスタ７２にデータ変換係
数を設定する。データ変換係数は、第１多値化変換回路
１１の第１加算回路１１１で用いるフィルタ１１１０の
重み係数に基づいて算出される。算出方法については後
述する。

【００８７】第１多値化変換回路１１が出力した推定値
ＮＡ（信号３００）は、減算器７７によってレジスタ７
２ａの値「４」が減算され、さらに減算結果はレジスタ
７２ｃの値「２」が乗算器７８によって乗算され、信号
７８０を得る。比較回路７３は、入力条件がＡ＞Ｂの時
に出力信号７３０を「Ｈ」レベルにし、Ａ≦Ｂのとき
「Ｌ」レベルする。選択回路７５は、比較回路７３の出
力信号７３０が「Ｈ」レベルの時、レジスタ７２ｄの値
「１６」を選択し、「Ｌ」レベルのときに出力信号７８
０を選択し、出力信号７５０を出力する。比較回路７４
は入力条件がＡ＜Ｂの時に出力信号７４０を「Ｌ」レベ
ルにし、Ａ≧Ｂのとき「Ｈ」レベルする。除去回路７６
は、信号７４０が「Ｌ」レベルのとき出力信号を「０」
とし、「Ｈ」レベルのとき、出力信号７５０を出力信号
７００として出力する。

【００８８】ここで、図１４（ａ）を用いて、係数設定
レジスタ７２に設定する各レジスタ７２ａ〜７２ｄの値
の算出方法について説明する。図１４（ａ）では、フィ
ルタ１１１０を実施例として説明する。各画素位置での
重み係数をＷ１１〜Ｗ３３とすると、Ｗ１１、Ｗ１３、
Ｗ３１、Ｗ３３は「１」、Ｗ１２、Ｗ２１、Ｗ２３、Ｗ
３２は「２」、Ｗ２２は「４」となる。重み係数は特定
されるものでないが、着目画素位置の重み係数が周囲画
素位置より大きいほど効果が大きい。さらに、主走査方
向ｉ、副走査方向ｊで対象になるように係数を配置する
と、方向に依存しなくなるので、画質上好ましい。

【００８９】レジスタ７２ａの値をｒｅｇ（ａ）、レジ
スタ７２ｂの値をｒｅｇ（ｂ）、レジスタ７２ｃの値を
ｒｅｇ（ｃ）、レジスタ７２ｄの値をｒｅｇ（ｄ）とす
ると各レジスタ値は（数８）のように算出される。

【００９０】

【数８】

【００９１】ｒｅｇ（ａ）は行ライン上端の重み係数を
加算したが、行ライン上端、行ライン下端、列ライン左
端、列ライン右端のいずれか１つのライン上の重み係数
を加算すれば良い。ｒｅｇ（ｄ）は重み係数の総和が設
定される。（数８）の演算は、走査開口の行方向の端
行、若しくは列方向の端列に位置する画素位置から得ら
れる想定上の推定値分を、推定値ＮＡから予め除去する
ことで、開口を等価的に小さくする方向にデータ変換を
行うので、先鋭度を向上させる。走査開口サイズが大き
くなった場合でも走査開口の行方向の端行、若しくは列
方向の端列に位置する画素から得られる想定上の推定分
を、予め推定値から削除するので同様の効果がある。

【００９２】以上のデータ変換により、入力される推定
値ＮＡ（信号３００）は図１４（ｂ）に図示するデータ
変換曲線によって変換され、出力信号７００として出力
される。図１５は、２値画像データ上を図１４（ａ）の
フィルタ１１１０で主走査方向ｉへ移動させた場合の推
定値ＮＡ（信号３００）と、推定値ＮＡ（信号３００）
をデータ変換回路７で処理した信号７００を比較した図
面であり、先鋭度（解像度）が向上している様子がわか
る。

【００９３】この変換信号７００を、図１で図示した選
択回路６の入力Ｄに用いることによって、識別回路４で
識別した輪郭領域の先鋭度（解像度）を向上させること
ができる。また、誤識別が非輪郭領域で存在しても急激
な濃度変化を起こさないので、画質劣化を小さく抑える
ことができる。なお、データ変換回路７のレジスタ７２
に設定するの各値（７２ａ〜７２ｄ）が固定される場合
は、データ変換回路７をＲＯＭに置き換え、内部にデー
タ変換係数に対応するデータ変換テーブルを格納して同
様のデータ変換を行っても良い。さらに、データ変換回
路７のレジスタ７２に設定するの各値（７２ａ〜７２
ｄ）が可変される場合は、データ変換回路７をＲＡＭに
置き換え、フィルタ１１１０の重み係数に対応する係数
を算出し、変換曲線に対応する変換テーブルを再度作成
し、作成した変換テーブルをＲＡＭに再度設定するよう
にしても良い。

【００９４】次に、強調回路５について図１、図１６を
用いて説明する。図１６は強調回路５のブロック図であ
る。図１６において、遅延回路５０は３ラインのライン
メモリより構成され、副走査方向ｊに推定値ＮＡ（信号
３００）を遅延させる。遅延されたデータは、遅延回路
５１によって主走査方向ｉに遅延する。遅延回路５１は
ラッチによって構成される。乗算回路５２は強調する着
目画素位置の値Ｐ（ｉ，ｊ）を５倍にする。加算回路５
４は、着目画素位置の周辺に位置する画素値Ｐ（ｉ−
１，ｊ−１）、Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１）、Ｐ（ｉ−１，ｊ
＋１）、Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）を加算する。乗算回路５
６は、加算回路５４の出力を−１倍する。加算回路５３
は、乗算回路５２と乗算回路５６の出力を加算する。絶
対値回路５５は加算回路５３の出力の絶対値を算出し、
強調信号ＥＦ（信号５００）を出力する。

【００９５】この強調回路５は、推定値ＮＡ（信号３０
０）の画像を着目画素位置毎、即ち１画素単位で強調処
理する。よって、着目する強調位置をＰ（ｉ，ｊ）とす
ると、強調信号ＥＦは（数９）により演算される。ただ
し、ＡＢＳ［ ］は絶対値をとる演算である。

【００９６】

【数９】

【００９７】また、同様の強調信号ＥＦ（信号５００）
は、推定値ＮＡ（信号３００）を３ラインのラインメモ
リで遅延させずに生成することもできる。この場合は、
強調する着目画素位置（ｉ，ｊ）を含む位置（ｉ，
ｊ）、位置（ｉ−１，ｊ−１）、位置（ｉ＋１，ｊ−
１）、位置（ｉ−１，ｊ＋１）、位置（ｉ＋１，ｊ＋
１）の５点を、推定位置として、それぞれ図２の第１多
値化変換回路１１を用いて推定値ＮＡを算出し、算出さ
れた各位置での推定値ＮＡ（ｉ，ｊ）、ＮＡ（ｉ−１，
ｊ−１）、ＮＡ（ｉ＋１，ｊ−１）、ＮＡ（ｉ−１，ｊ
＋１）、ＮＡ（ｉ＋１，ｊ＋１）を（数９）の各位置に
対応する画素値として代入することで、Ｎ値階調画像１
００から直接に強調信号ＥＦ（信号５００）を得ること
ができる。 このＮ値階調画像１００から直接に強調信
号ＥＦを得ると、遅延回路５０の３ラインのラインメモ
リの容量が大幅に削減できる。本発明の第１の実施例で
はＮ＝２、Ｍ＝２５６である為、信号３００の遅延は８
ビット／画素を行なうのに対して、Ｎ値階調画像１００
の遅延は１ビット／画素となる。遅延ライン数が同じ場
合、ラインメモリ容量は１／８となる。Ｎ値階調画像１
００から直接に強調信号ＥＦを得る方法は、５点を着目
位置として推定するので第１多値化変換回路１１の規模
は５倍になる。しかし、削減されるメモリ容量の７／８
に相当するゲート換算数と、５倍の第１多値化変換回路
１１の規模のゲート換算数では、Ｎ値階調画像１００か
ら直接に強調信号ＥＦ（信号５００）を得る方がゲート
換算数が小さい。これは、ＬＳＩ化する際に有利とな
り、高速化できるといった効果がある。

【００９８】以上の強調回路５を用いることで、先鋭渡
を高めた推定値ＮＡの強調画像を得ることができる。こ
の強調信号５００（信号ＥＦ）をＮ値階調画像中の輪郭
領域に用いることによって、エッジの先鋭度の劣化を抑
えることができる。また、輪郭領域のみ強調することで
非輪郭領域の平滑性を劣化させることなくＭ値階調画像
を得ることができる。結果、輪郭領域ではエッジが保存
され、非輪郭領域では平滑性の良いＭ値階調画像（Ｎ＜
Ｍ）を得ることができる。

【００９９】次に、選択回路６について図１を用いて説
明する。選択回路６は、制御信号６１（信号ＣＯＮＴ
１）と識別信号４００（信号ＳＥ）によって、入力Ａ
（信号２００）、入力Ｂ（信号３００）、入力Ｃ（信号
２００）、入力Ｄ（信号５００または信号７００）の選
択を行ない、選択信号６００を出力する。

【０１００】選択する条件は、例えば（表１）のように
行なう。ここで、選択信号６００をＯＵＴとする。ま
た、信号４００（信号ＳＥ）の「Ｈ」レベルは輪郭領
域、「Ｌ」レベルは非輪郭領域と判定した結果を表わ
す。

【０１０１】

【表１】

【０１０２】（表１）より、制御信号６１（信号ＣＯＮ
Ｔ１）は３ステップの信号レベルを有する。よって、選
択回路６は制御信号６１によって以下の選択を行う。信
号レベルが「０」のときは、非輪郭領域に入力Ａ、輪郭
領域に入力Ｂを選択する。信号レベルが「１」のとき、
非輪郭領域に入力Ｃ、輪郭領域に入力Ｄを選択する。信
号レベルが「２」のとき、非輪郭領域に入力Ｂ、輪郭領
域に入力Ｄを選択する。

【０１０３】よって、「写真モード」では、階調性が重
視されるので入力Ａ、入力Ｂを用いて処理し、輪郭領域
の強調処理は行なわない。「文字・写真モード」では、
解像度と階調性が重視されるので入力Ｃ、入力Ｄを用い
て処理し、輪郭領域の強調処理を行なう。さらに、「文
字モード」では、解像度が重視されるので入力Ｂと入力
Ｄを用いて処理し、輪郭領域の強調処理を行なう。

【０１０４】このように、後述する操作パネル９１から
の設定操作によって、（表１）に示す「処理モード」を
設定し、制御回路９２が対応する制御信号６１（信号Ｃ
ＯＮＴ１）の設定を行うことで、種々の対象画像に最適
なＮ値階調画像からＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）への変換処
理が実行できる。また、強調処理を行う強調回路５の出
力信号５００を、データ変換回路７の出力信号７００に
置き換えても良い。データ変換回路７は、走査開口の行
方向の端行、若しくは列方向の端列に位置する画素位置
から得られる想定上の推定値分を、推定値ＮＡから予め
除去することで、開口を等価的に小さくする方向にデー
タ変換を行うので、先鋭度を向上させる。

【０１０５】以上、第１の実施例によって輪郭領域では
エッジ劣化が少なく、非輪郭領域では平滑性の良いＭ値
階調画像（Ｎ＜Ｍ）を得ることができる。以下、本発明
の第２の実施例における階調変換処理装置ついて図面を
参照しながら説明する。図１７は本発明の第２の実施例
における階調変換処理装置のブロック図を示すものであ
る。

【０１０６】図１７において、第１変換回路２はＲＡＭ
などのＬＵＴで構成され、制御回路９２から制御信号９
２０（信号ＴＡＢ１）を経由して設定される変換テーブ
ルによってＫ値画像データを変換する。Ｎ値化回路８
は、第１変換回路２からのＫ値画像データをＮ値階調画
像データ（Ｋ＞Ｎ）に変換する。

【０１０７】画像メモリ９は、例えば半導体メモリまた
はハードディスク装置等からなりＮ値化回路８からのＮ
値階調画像データを記憶する。推定回路９３は図１に図
示する本発明の第１の実施例の階調変換処理装置であ
り、画像メモリ９からのＮ値階調画像データ１００をＭ
値階調画像データ６００（Ｎ＜Ｍ）に変換する。

【０１０８】第２変換回路３はＲＡＭなどのＬＵＴで構
成され、制御回路９２から制御信号９２１（信号ＴＡＢ
２）を経由して設定される変換テーブルによってＭ値階
調画像データを変換する。制御回路９２は、操作パネル
９１からの設定信号に応じて推定回路９３、第１変換回
路２、第２変換回路３に制御信号を出力する。

【０１０９】操作パネル９１は例えば複数のキーより構
成され、画像の解像度レベルの設定、「写真モード」、
「文字・写真モード」、「文字モード」、「文字・図形
モード」「網点モード」値等の入力スイッチの設定に従
って、制御回路９２に設定された内容に応じて設定信号
を出力する。以上のように構成された階調変換処理装置
について、以下にその動作を説明する。

【０１１０】まず、Ｎ値化回路８においてＫ値画像から
Ｎ値画像（Ｋ＞Ｎ）へ変換する実施例について図２１を
用いて説明する。Ｎ値化処理を行なう変換方法はディザ
法、誤差拡散法などがあが、本発明の第２の実施例で
は、例えば、図２１に図示する誤差拡散法によってＫ値
画像データをＮ値画像データに変換する。図２１におい
て、Ｋ値画像データｆｘｙは加算器８１によって着目画
素周辺の積算誤差値Ｅｒｒと加算され出力ｆ´ｘｙを出
力する。このｆ´ｘｙはＮ値化処理回路８２で予め設定
される複数のしきい値と比較されることでＮ値に量子化
され、出力ｇｘｙが出力される。加算器８３はｅｘｙ＝
ｆ´ｘｙ−ｇｘｙの演算を行い、量子化誤差ｅｘｙはあ
る重み係数で着目画素周辺に分配され、誤差メモリ８６
に記憶される。かけ算器８４は着目画素周辺に分配され
た誤差値ｅにウェイトマトリクスＷｉｊの重み係数をか
け算して積算誤差値Ｅｒｒを出力する。信号８０１はＥ
ｒｒ＝ΣΣｅ（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）×Ｗｉｊとなる。例え
ば、Ｎ＝２とすると、ｇｘｙは「０」、「２５５」の２
値データを出力し、正規化回路８７は「０」、「２５
５」の２値データを「０」、「１」の２値データに正規
化する。これによって、Ｋ値画像データはＮ値画像デー
タに正規化される。

【０１１１】推定回路９３の入力画像に、図２１に示す
誤差拡散法で生成されるハーフトーン画像を用いると、
エッジ部の劣化が少なく、かつ疑似輪郭のない解像度と
階調性を両立する推定復元を行なうことができる。ここ
では誤差拡散法をＫ値階調をＮ値階調（Ｋ＞Ｎ）にする
Ｎ値化処理として用いたが、Ｎ値化回路８は、本発明の
第２の実施例で特定されるものでなく、画像中の平均的
なデータ値を保存する処理であれば良い。よって、公知
のＮ値化（Ｋ＞Ｎ）手段で処理を行って良く、例えば、
平均誤差最小法、ディザ法、多値ディザ法等を用いても
良い。

【０１１２】次に、第１変換回路２、第２変換回路３に
ついて、図１７、図１８、図１９、図２０を用いて説明
する。図１８（ａ）は第１変換回路２、第２変換回路３
の変換動作の説明図、図１８（ｂ）は走査開口位置と黒
画素位置の関係図、図１９はデータ変換の説明図、図２
０は変換テーブルの説明図である。本発明の第２の実施
例においてＮ、Ｍ、Ｋは特定されるものでないが、Ｎ＝
２、Ｍ＝２５６、Ｋ＝２５６とする。また、説明を容易
にするために図２に図示する階調変換回路１の中で、第
１多値化変換回路１１の推定値ＮＡを実施例として説明
する。また、第１加算回路１１１に用いるフィルタ１１
１０の走査開口を２×２とし、開口内の加算重み係数を
すべて１として、その推定動作の説明を行なう。よっ
て、第１加算回路１１１は着目画素位置の画素値をＰ
（ｉ，ｊ）、重み付け係数をＷ（ｉ，ｊ）とすると、信
号ＳＡはＳＡ＝ΣΣＷ（ｉ，ｊ）・Ｐ（ｉ，ｊ）である
から、（数３）はＳＡ＝Ｐ（ｉ，ｊ）＋Ｐ（ｉ＋１，
ｊ）＋Ｐ（ｉ，ｊ＋１）＋Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）とな
る。ここで、・は乗算を示す演算子である。また、Ｓａ
＝４、Ｍａ＝４となる。これに伴って、第１正規化回路
１１２の正規化は（数５）に従って、Ｍａ＝４、Ｍ＝２
５６を代入して算出され、推定値ＮＡが出力される。
（Ｍ−１）／Ｍａはおおよそ６４となるので、走査開口
２×２の領域でカウントされる１個の黒画素は、推定値
ＮＡでは６４のデータ値となる。

【０１１３】まず、第１変換回路２、第２変換回路３に
図１８（ａ）に図示する変換曲線３を設定した場合の説
明を行なう。変換曲線３は、入力信号Ｘｉｎと出力信号
ＹｏｕｔがＹｏｕｔ＝Ｘｉｎなる関係をもつ。これは、
入力信号をそのまま出力信号とする変換テーブルであ
る。推定回路９３は、Ｎ値階調画像からＭ値階調画像
（Ｎ＜Ｍ）を推定する。Ｋ＝Ｍとすれば、Ｎ値化回路８
に入力されるＫ値画像を推定することになる。Ｎ値化回
路８は、着目画素の濃淡データを「０」、「２５５」の
２値データに変換し、生じる誤差を周辺画素に拡散させ
る。「０」、「２５５」の２値データは「０」、「１」
に正規化され、画像メモリ９に記憶される。この２値量
子化処理によって、８ビット／画素は１ビット／画素に
変換され、データ容量は１／８に圧縮される。この圧縮
画像は、ビットマップ構造を有し、圧縮率は固定長であ
る。よって、可変長符号化による圧縮に比べ、圧縮時間
が一定の為、リアルタイム処理に適する。さらには、画
像メモリ９内の画像データはビットマップ構造を有する
ため、可変長符号化による圧縮画像のように一旦伸長し
てから編集する必要がないので、重ね編集を高速に実行
できるものである。この２値データの「０」を白ドッ
ト、「１」を黒ドットで表現する出力装置、若しくは、
２値データの「１」を白ドット、「０」を黒ドットで表
現する表示装置に出力すればドットの粗密によるデジタ
ルハーフトーンの画像が得られる。

【０１１４】画像メモリ９に格納した「０」、「１」の
２値データから、Ｍ値階調画像を第１多値化変換回路１
１で推定する。例えば、一定値「１６」のＫ値画像デー
タはＮ値化回路８によって正規化データ「０」、「１」
に変換され、「０」を白画素、「１」を黒画素で図示す
ると、図１８（ｂ）のように主走査方向にＤｘ、副走査
方向にＤｙの距離を有する「０」「１」の２値データに
変換される。第１多値化変換回路１１は、走査開口内の
データ値を加算し、正規化処理することでＭ値階調画像
の推定を行なう。走査開口が２×２で、加算の重み付け
係数をすべて１にすると、Ｍ＝２５６、Ｍａ＝４とな
り、黒ドット「１」は（数５）によりデータ値でおおよ
そ６４に換算される。

【０１１５】Ｋ値データが小さい値、即ち、画像のハイ
ライト領域では、黒画素（２値データの「１」）の拡散
範囲より走査開口サイズが小さくなり、走査位置によっ
て推定値ＮＡが変動する。図１８（ｂ）に図示した走査
位置Ａでは、推定値が６４、位置Ｂでは０、位置Ｃでは
６４となる。一定値「１６」のＫ値画像データに対し、
推定値は一定とならず変動している。シャドウ領域にお
いても、白画素（２値データの「０」）の拡散範囲より
走査開口サイズが小さくなり、やはり推定値ＮＡは変動
する。

【０１１６】このハイライト領域、シャドウ領域の推定
値ＮＡの変動を改善する為、図１８（ａ）に図示する変
換曲線１を第１変換回路２に、変換曲線２を第２変換回
路３に設定する。変換処理の概念的な説明を図１８
（ａ）、図１８（ｂ）、図１８（ｃ）を用いて説明す
る。ここで、入力データを一定値で１６、即ち、図１８
（ａ）のＨ点におけるＫ値画像データの変換処理につい
て説明する。また、図１８（ｂ）、図１８（ｃ）では、
２値データの「０」を白画素、「１」を黒画素で図示す
る。

【０１１７】図１８（ａ）に図示するように、変換曲線
１によって、入力データ「１６」は、第１変換回路２の
変換曲線１によって４倍にされ、「６４」の出力データ
（Ｂ点）に変換される。また、この４倍にされたＫ値画
像データ「６４」は、Ｎ値化回路８によって「０」
「１」に変換される。概念的には、データが４倍になっ
ているので図１８（ｃ）のように主走査方向にＤｘ／
２、副走査方向にＤｙ／２の距離を有する「０」「１」
の２値データに変換される。図１８（ｃ）に図示した走
査位置Ａでは、推定値ＮＡは６４であり、位置Ｂで６
４、位置Ｃで６４となる。しかし、Ｋ値画像データは変
換曲線１で４倍にされているので、変換曲線２を用いて
１／４倍（Ｅ点）にし、位置Ａでは１６、位置Ｂでは１
６、位置Ｃでは１６とする。結果、図１８（ａ）に比
べ、推定値ＮＡの変動を抑え、かつ精度の良い推定値を
得ることができる。

【０１１８】図１８（ａ）のＧ点は、Ｋ値画像データの
信号レンジの中央値で、０から２５５を入力する信号範
囲とした場合、１２８の位置に設定される点である。第
１変換回路２では、Ｇ点以下のハイライト領域では直線
ＡＧよりＫ値画像データが大きくなるように変換し（例
えば、点ＡＢＧを通る曲線）、Ｇ点以上のシャドウ領域
でが直線ＧＤより小さくなるように変換（例えば点ＧＣ
Ｄを通る曲線）する。これによってハイライト領域では
黒画素（２値データ「１」）の拡散範囲、またはシャド
ウ領域では白画素（２値データ「０」）の拡散範囲が小
さくなる。また、第２変換回路３では、第１変換回路２
で行った変換処理の逆変換処理を行なう。即ち、第２変
換回路３では、Ｇ点以下のハイライト領域での曲線ＡＢ
Ｇをによる変換値を、ＡＥＧ点を通る曲線により逆変換
し、Ｇ点以上のシャドウ領域での曲線ＧＣＤによる変換
値を、ＧＦＤ点を通る曲線により逆変換する。

【０１１９】このように、Ｋ値画像データを信号レンジ
の中央値近傍に集中するように第１変換回路２で変換
し、Ｍ値データの推定値ＮＡを第２変換回路３で逆変換
すると、ハイライト領域、またはシャドウ領域で、推定
値ＮＡの変動が小さくなる。以上、変換処理の概要につ
いて述べたが、詳細について図１９（ａ）、図１９
（ｂ）、図１９（ｃ）、図１９（ｄ）、図１９（ｅ）、
図１９（ｆ）を用いて説明する。

【０１２０】図１９（ａ）は、Ｋ値画像データの実施例
を示すものである。説明において、Ｋ値画像データの最
大値は２５５、最小値は０とする。実施例では、Ｋ値画
像データの最大値２５５のほぼ１／１６にあたる一定値
「１６」を処理する対象データとする。図１９（ｂ）
は、図１９（ａ）のＫ値画像データをＮ値化回路８で２
値化処理したときの２値化データ１００の例を示すもの
である。図１９（ｂ）に図示するように、平均的な状態
では領域Ａ（４×４）の中で「１」が１個存在する２値
化データが得られる。

【０１２１】図１９（ｃ）は、図１９（ｂ）の２値化デ
ータ１００を、第１多値化変換回路１１で推定した場合
の推定値ＮＡの出力を示すものである。領域Ａ内の平均
値は「１６」となり、確かに領域Ａを単位とする平均値
では、Ｋ値画像データが推定されているが、内部の個々
の画素位置では、推定値ＮＡの変動が０から６４と大き
い。

【０１２２】一方、図１９（ｄ）は、図１９（ａ）のＫ
値画像データ「１６」を変換曲線１（変換１）で４倍に
変換し、Ｋ値画像データの最大値２５５のほぼ１／４に
あたる「６４」をＮ値化回路８で２値化処理した２値化
データ１００の例を示すものである。図１９（ｄ）に図
示するように、平均的な状態では領域Ａのなかで「１」
が４個存在する２値化データに変換される。

【０１２３】図１９（ｅ）は、図１９（ｄ）の２値化デ
ータ１００を、第１多値化変換回路１１で推定した場合
の推定値ＮＡの出力を示すものである。次に、図１９
（ｆ）は、図１９（ｅ）の推定値ＮＡを、変換曲線２
（変換２）で１／４倍に逆変換した出力である。ここ
で、１／４倍にする理由は、Ｎ値化回路８に入力するＫ
値画像データを変換曲線１（変換１）で４倍に変換した
ため、変換前の状態に戻す逆変換が必要となるためであ
る。図１９（ｆ）では、領域Ａの内部において、個々の
画素位置での推定値ＮＡの変動はなく、かつ、Ｋ値画像
データ「１６」が精度良く推定されている。

【０１２４】ここで、変換による効果を説明すると、変
換を行わない図１９（ｃ）の推定値ＮＡに比べて、第１
変換回路２、第２変換回路３で変換を行う図１９（ｆ）
の推定値ＮＡは、明らかに推定値の変動が抑えられてお
り、さらには精度の良い推定値が得られている。この変
換処理は、２値化データが拡散しやすいハイライト領
域、またはシャドウ領域で特に効果がある。

【０１２５】以上のように、Ｋ値画像データを信号レン
ジの中央値近傍に集中するように第１変換回路２で変換
し、変換したＫ値画像データをＮ値化データ（Ｋ＞Ｎ）
にＮ値化変換することで、ハイライト領域の黒ドット、
またはシャドウ領域の白ドットのデータ拡散範囲を抑え
ることができる。このＮ値化データ（Ｋ＞Ｎ）から得ら
れるＭ値データ（Ｎ＜Ｍ）の推定値ＮＡを第２変換回路
３で逆変換すると、ハイライト領域、またはシャドウ領
域で、推定値の変動を抑え、かつ精度のよい推定値ＮＡ
を得ることができる。これは、Ｎ値化回路８の２値化処
理によって起こるデータの拡散範囲を制御することに相
当し、着目画素位置からの距離が小さい領域に、白ドッ
ト「０」若しくは黒ドット「１」のデータの拡散範囲を
抑えることで、局所的な変動を抑えた推定値ＮＡを得る
ことができるものである。

【０１２６】また、第１変換回路２、第２変換回路３の
変換動作は、白ドット「０」若しくは黒ドット「１」の
データの拡散範囲を、ハイライト領域、またはシャドウ
領域で、着目画素位置からの距離が小さくなるように抑
えるので、走査開口を小さく設定しても、推定値の変動
を抑えることができる。走査開口を小さくすることで回
路規模を小さくでき、さらに、解像度を高めることがで
きる。 この変動が小さい推定値ＮＡ（Ｍ値画像デー
タ）を、出力装置、若しくは、表示装置に出力すれば濃
度ムラの少ない高品位な画像が得られる。

【０１２７】また、推定回路９３を図１に図示する階調
変換処理装置としたが、図２に図示する階調変換回路
１、第１多値化変換回路１１、または多値化変換回路１
２としても良い。所定の走査開口内の画素値から多値化
レベルを推定することでＮ値階調画像をＭ値階調画像
（Ｎ＜Ｍ）に変換する装置ならすべてに効果がある。ま
た、推定値ＮＡの変動量は第１変換回路２の変換量、第
１加算回路１１１に用いるフィルタ１１１０の走査開口
サイズにより決定される。開口サイズが一定の場合は変
換量が大きい程効果があるが、図１８（ａ）の直線ＢＣ
の変化量も小さくなり、エッジ成分の検出量は抑圧され
る。これは、検出したエッジ成分によって推定する開口
サイズを制御する装置では影響が大きい。例えば、文字
・図形では直線ＢＣの変化量が大きい方が好ましい。

【０１２８】よって、処理する画像に対応するように、
操作パネル９１上に「処理モード」を設定する操作キー
を設け、操作キーの設定により設定信号を制御回路９２
に出力する。制御回路９２は変換メモリを内蔵し、変換
テーブルを複数種記憶する。操作パネル９１から設定さ
れる「処理モード」に応じて変換テーブルを信号９２
０、信号９２１を経由して第１変換回路２、第２変換回
路３の変換テーブルを再設定する。 図２０に図示する
ように、画質調整用の変換テーブルは、例えば、変換メ
モリに格納されている。エッジ成分を重視する「文字・
図形モード」が設定されると、ＬＵＴ３の先頭アドレス
から変換曲線３のテーブルが読み出され、信号９２０を
経由して第１変換回路２に、信号９２１を経由して第２
変換回路３に変換テーブルを再設定する。

【０１２９】同様に、平滑性を重視する「写真モード」
が設定されるとＬＵＴ１の先頭アドレスから変換曲線１
のテーブルが読み出され、信号９２０を経由して第１変
換回路２に、ＬＵＴ２の先頭アドレスから変換曲線２の
テーブルが読み出され、信号９２１を経由して第２変換
回路３にそれぞれ変換テーブルを再設定する。図２０に
図示するように、複数種の変換テーブルを変換メモリに
格納することで、種々の画像に対応することができ、画
質調整もできる。

【０１３０】更に、推定回路９３は、制御回路９２から
の制御信号６１〜６５を制御することでも種々の画像に
対応することができ、画質調整できる。以下、その動作
について図９、（表１）、（表２）を用いて説明を行な
う。

【０１３１】

【表２】

【０１３２】（表１）に示す動作により、制御信号６１
（信号ＣＯＮＴ１）は、「処理モード」に応じて強調処
理の有無（またはデータ変換の有無）など、各推定出力
の選択をする。制御信号６２（信号ＣＯＮＴ２）、制御
信号６３（信号ＣＯＮＴ３）は、図９に図示する識別信
号４００を制御するものである。制御信号６２（信号Ｃ
ＯＮＴ２）は、図９に図示するＡＮＤ回路４５を制御
し、第１比較回路４３で判定される結果の有効、無効を
制御する。また、制御信号６３（信号ＣＯＮＴ３）は図
９に図示するＡＮＤ回路６３を制御し、第２比較回路４
４で判定される結果の有効、無効を制御する。「Ｈ」レ
ベルで有効、「Ｌ」レベルで無効となる。比較レベルＣ
ＰＡ、比較レベルＣＰＢは、識別レベルを操作する。比
較レベル値（ＣＰＡ、ＣＰＢ）が大きいほど、大きなエ
ッジ検出レベルが必要となり、識別領域が制限される。
逆に、比較レベル値（ＣＰＡ、ＣＰＢ）が小さいほど、
小さなエッジ検出レベルで識別するので、識別領域が広
くなる。 以上の制御信号を用いて、「処理モード」に
最適な制御値を設定する。

【０１３３】「写真モード」では、平滑性が重視される
ので識別処理を行なわい。よって、ＣＯＮＴ２を
「Ｌ」、ＣＯＮＴ３を「Ｌ」に設定する。この設定で
は、比較レベル値ＣＰＡ、ＣＰＢは無効である。「文字
・写真モード」では、文字領域の解像度と写真領域の平
滑性の両方が重視されるので、識別処理を行う。しか
し、空間周波数が広範囲に分布する網点画像による誤識
別を考慮して、識別周波数の高いエッジ検出フィルタ４
１を用いた識別信号は無効にし、網点周波数より識別周
波数が低く、かつ網点周波数による誤識別が小さいエッ
ジ検出フィルタ４２を用いた識別信号を有効にする。よ
って、ＣＯＮＴ２を「Ｌ」、ＣＯＮＴ３を「Ｈ」に設定
する。この設定では、比較レベルＣＰＡの値は無効、比
較レベルＣＰＢの値は有効である。

【０１３４】「文字モード」では、文字領域の解像度が
重視されるので識別処理を行う。さらに、空間周波数を
広範囲に検出した識別信号を得る為に、エッジ検出フィ
ルタ４１とエッジ検出フィルタ４２の両方を用いた結果
を有効にする。よって、ＣＯＮＴ２を「Ｈ」、ＣＯＮＴ
３を「Ｈ」に設定する。この設定では、比較レベルＣＰ
Ａ、比較レベルＣＰＢの値は有効に機能する。さらに、
エッジの検出領域を広げる為に、比較レベルＣＰＢの値
をＢ１からＢ２（Ｂ１＞Ｂ２）に変更する。

【０１３５】また、操作パネル９１に複数の画質設定キ
ーを設け、設定操作をすることで制御回路９２は複数の
設定ステップで比較レベル値ＣＰＡ、ＣＰＢを設定し、
識別領域を制御することで画質調整を行なう。以上のよ
うに第２の実施例によれば、制御信号６１〜６５を制御
することで、推定回路９３は、種々の画像に対応するこ
とができ、画質調整できる。よって、Ｎ値階調画像をＭ
値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する際に、種々の画像に対
応した最適な変換処理を行い、所望の画質調整も変換時
に実行することから、所望する画質で高品位なＭ値階調
画像（Ｎ＜Ｍ）を生成できる。

【０１３６】以上のように、本発明の第１の実施例、第
２の実施例によれば、複数のエッジ検出の加算によって
輪郭領域を検出する識別手段を有することで、Ｋ値画像
をＮ値画像（Ｋ＞Ｎ）に変換した際の、データの拡散に
よるデータ変動に影響されることなく、画像中の輪郭領
域と非輪郭領域を精度良く識別することができる。さら
に、Ｎ値画像中の輪郭領域は先鋭度を重視し、非輪郭領
域では階調性を重視した推定処理を実行する手段を有す
ため、Ｎ値画像中の輪郭領域および非輪郭領域のいずれ
の領域においても高品位なＭ値画像（Ｎ＜Ｍ）を推定す
ることができる。

【０１３７】また、Ｋ値画像データを信号レンジの中央
値近傍に集中させる変換を行う手段を有し、変換された
Ｋ値画像データをＮ値化データ（Ｋ＞Ｎ）に変換するこ
とで、Ｎ値化データの拡散範囲を抑えることができる。
このＮ値化データを推定手段が推定することで、走査開
口を小さくしても推定値の変動を抑えることができると
いった効果がある。小さい走査開口による処理は、解像
度が確保され、かつ低コストで実現できる。

【０１３８】また、特性の異なる複数のエッジ検出手段
の出力を画像特性に合わせて混合したエッジ成分量を生
成し、エッジ成分量によって複数の空間フィルタを混合
する手段を有することから、２値的な処理の状態変更を
伴わずに、かつ空間周波数に対して広範囲のエッジ成分
を抽出できる。よって、種々の画像若しくは画像領域に
適応した階調変換を行うことができる。

【０１３９】また、Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜
Ｍ）に変換する際に、種々の画像に対応した最適な変換
処理を行うように制御する制御手段を有し、所望の画質
調整も変換時に実行する手段を有することから、所望の
画質で高品位なＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）を生成できる。
また、本発明を複写機、プリンタ、表示装置、ＦＡＸ、
文書ファイルなどに応用することで、画像データ容量を
削減して記憶、データ転送を実現でき、出力および表示
段階で高品位な推定画像を得ることができる。さらに、
白黒画像に限らずカラーの出力装置およびカラーの表示
装置およびカラーのＦＡＸに応用すれば、画質を維持し
ながら、さらに画像データ容量の削減を行なうことがで
きる。カラーでは、ＲＧＢ画像、若しくは、ＹＭＣ画像
のそれぞれの色に、白黒と同様の処理を行うことで実現
できる。

【０１４０】また、本発明の第１、第２の実施例におけ
る領域識別装置及び階調変換処理装置をすべてＣＰＵ、
またはＤＳＰを用いた演算処理（ソフトウェア処理）に
よって実現してもよい。また、本発明の階調変換処理装
置を画像データの圧縮・伸長処理として用いると、固定
長の符号化とビットマップ構造を維持した圧縮・伸長処
理が実現できる。固定長の符号化は、固定した時間で圧
縮・伸長を行うので、リアルタイム処理を行う装置に最
適である。さらに、ビットマップ構造を維持した圧縮
は、画像記録装置内の任意の位置に対する重ね書き編集
を可能にし、可変長符号化方式のように圧縮画像を一度
再展開して編集する必要がないために編集処理の高速化
を図ることができる。以上の実施例の効果をまとめる
と、複数のエッジ検出の加算によって輪郭領域を検出す
る識別手段を有することで、Ｋ値画像をＮ値画像（Ｋ＞
Ｎ）に変換した際の、データの拡散によるデータ変動に
影響されることなく、画像中の輪郭領域と非輪郭領域を
精度良く識別することができるといった効果がある。さ
らに、Ｎ値画像中の輪郭領域は先鋭度を重視し、非輪郭
領域では階調性を重視した推定処理を実行する手段を有
すため、Ｎ値画像中の輪郭領域および非輪郭領域のいず
れの領域においても高品位なＭ値画像（Ｎ＜Ｍ）を推定
することができるといった効果がある。また、Ｋ値画像
データを信号レンジの中央値近傍に集中させる変換を行
う手段を有し、変換されたＫ値画像データをＮ値化デー
タ（Ｋ＞Ｎ）に変換することで、Ｎ値化データの拡散範
囲を抑えることができる。このＮ値化データを推定手段
が推定することで、走査開口を小さくしても推定値の変
動を抑えることができるといった効果がある。小さい走
査開口による処理は、解像度が確保され、かつ低コスト
で実現できるといった効果がある。また、特性の異なる
複数のエッジ検出手段の出力を画像特性に合わせて混合
したエッジ成分量を生成し、エッジ成分量によって複数
の空間フィルタを混合する手段を有することから、２値
的な処理の状態変更を伴わずに、かつ空間周波数に対し
て広範囲のエッジ成分を抽出できる。よって、種々の画
像若しくは画像領域 に適応した階調変換を行うことがで
きるといった効果がある。また、Ｎ値階調画像をＭ値階
調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する際に、種々の画像に対応し
た最適な変換処理を行うように制御する制御手段を有
し、所望の画質調整も変換時に実行する手段を有するこ
とから、所望の画質で高品位なＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）
を生成できるといった効果がある。

【０１４１】

【発明の効果】以上のように本発明は、エッジ検出特性
が同一で、かつ着目位置が異なる複数のフィルタの合成
値をエッジ成分とすることで、複数のフィルタの相関を
利用できるので、データの拡散、テクスチャの影響を排
除してＮ値画像中の輪郭領域と非輪郭領域を精度良く識
別できる。

【０１４２】また、第１の制御手段は、設定手段からの
処理モード若しくは画質調整値の設定値によって所定の
判定レベルを制御できるので、種々の画像に対応して異
なる識別領域を得ることができる。また、異なる特性の
エッジ検出フィルタの判定値から、領域を判定できるの
で、対象画像の画像特性の影響を抑えて領域識別を行う
ことができる。

【０１４３】また、第１の制御手段は、設定手段からの
処理モード若しくは画質調整値の設定値によって、第１
の判定値若しくは第２の判定値の有効、無効を制御でき
るので、対象画像の特性に合わせた領域識別を行うこと
ができる。また、第５の構成によって、識別手段からの
制御信号によって非輪郭領域は混合処理手段の出力を選
択し、輪郭領域では混合処理手段が混合としている平滑
フィルタの１つを選択するので、誤識別の影響を抑え
て、Ｎ値画像中の輪郭領域では解像度を確保した階調変
換を行い、非輪郭領域では階調性を確保した階調変換を
行うことができる。

【０１４４】また、識別手段からの制御信号によって非
輪郭領域は混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では
混合処理手段が混合としている平滑フィルタの１つを強
調した出力を選択するので、誤識別の影響を抑えて、Ｎ
値画像中の輪郭領域では先鋭度を確保した階調変換を行
い、非輪郭領域では階調性を確保した階調変換を行うこ
とができる。さらに、識別手段からの制御信号によって
非輪郭領域は第１の処理手段を選択し、輪郭領域では第
１の処理手段が混合としている平滑フィルタの１つを用
い、走査開口を等価的に小さくするようにデータ変換し
た出力を選択するので、誤識別の影響を抑えて、Ｎ値画
像中の輪郭領域では解像度を確保した階調変換を行い、
非輪郭領域では階調性を確保した階調変換を行うことが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例における領域識別装置Ａ
を含む階調変換処理装置のブロック図である。

【図２】本発明の第１の実施例の図１における階調変換
回路１のブロック図である。

【図３】（ａ）第２加算回路１２１に用いるフィルタ図
（１２１０）である。 （ｂ）第１加算回路１１１に用いるフィルタ図（１１１
０）である。

【図４】エッジ抽出回路１９に用いるフィルタ図（１９
００、１９０１）である。

【図５】第１の実施例に用いる混合回路１３の動作説明
図である。

【図６】エッジ抽出回路１９の改良ブロック図である。

【図７】（ａ）第１エッジ検出回路１５に用いるフィル
タ図（１５００）である。 （ｂ）第２エッジ検出回路１６に用いるフィルタ図（１
６００、１６０１）である。

【図８】第１の実施例で用いるフィルタの空間周波数特
性図である。

【図９】識別回路４のブロック図である。

【図１０】（ａ）エッジ検出フィルタ４１、エッジ検出
フィルタ４２の検出位置の配置図っである。 （ｂ）エッジ検出フィルタ４１に用いるフィルタ図（４
１００、４１０１）である。 （ｃ）エッジ検出フィルタ４２に用いるフィルタ図（４
２００、４２０１）である。

【図１１】エッジ検出フィルタ４１、エッジ検出フィル
タ４２の改良ブロック図である。

【図１２】（ａ）２値化データ１００のパターン図であ
る。 （ｂ）エッジ検出フィルタ４１の第５検出器Ａ（４１
ｅ）のエッジ出力図である。 （ｃ）エッジ検出フィルタ４１のエッジ出力ＥＳＡの出
力図である。 （ｄ）改良したエッジ検出フィルタ４１のエッジ出力Ｅ
ＳＡの出力図である。

【図１３】データ変換回路７のブロック図である。

【図１４】（ａ）はデータ変換回路７の係数設定を説明
するためのフィルタ図（１０００）である。 （ｂ）はデータ変換曲線図である。

【図１５】データ変換回路７の動作説明図である。

【図１６】強調回路５のブロック図である。

【図１７】本発明の第２の実施例における階調変換処理
装置のブロック図である。

【図１８】（ａ）第１変換回路２、第２変換回路３の変
換動作の説明図である。 （ｂ）変換前の走査開口位置と画素位置の関係図であ
る。 （ｃ）変換後の走査開口位置と画素位置の関係図であ
る。

【図１９】（ａ）Ｋ値画像データのデータ図である。 （ｂ）図１９（ａ）のＫ値画像データを２値化処理した
ときの２値化データ図である。 （ｃ）図１９（ｂ）の２値化データ１００を推定した場
合の推定値ＮＡの出力データ図である。 （ｄ）図１９（ａ）のＫ値画像データを変換曲線１で変
換し、２値化処理したときの２値化データ図である。 （ｅ）図１９（ｄ）の２値化データ１００を推定した場
合の推定値ＮＡの出力データ図である。 （ｆ）図１９（ｅ）の推定値ＮＡを、変換曲線２で逆変
換した出力データ図である。

【図２０】変換テーブルの説明図である。

【図２１】Ｎ値化回路８のブロック図である。

【図２２】エッジ検出フィルタ４１の第ｎ検出器Ａの回
路ブロック図である。

【図２３】フィルタ１５００の回路ブロック図である。

【図２４】第１加算回路１１１の回路ブロック図であ
る。

【符号の説明】

１ 階調変換回路 ２ 第１変換回路 ３ 第２変換回路 ４ 識別回路 ５ 強調回路 ６ 選択回路 ７ データ変換回路 ８ Ｎ値化回路 ９ 画像メモリ １１ 第１多値化変換回路 １２ 第２多値化変換回路 １３ 混合回路 １４ 量子化回路 １５ 第１エッジ検出回路 １６ 第２エッジ検出回路 １７ 混合回路 １９ エッジ抽出回路 ４１ エッジ検出フィルタ ４２ エッジ検出フィルタ ９１ 操作パネル ９２ 制御回路 ９３ 推定回路

───────────────────────────────────────────────────── 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 G06T 5/00 100

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 エッジ検出特性が同一で、かつ着目位置
   が異なる複数のフィルタと、 前記複数のフィルタのそれぞれの出力を所定の値と比較
   し、前記所定の値以上の出力のみ加算する加算手段と、 前記加算手段の出力を所定の判定レベルで判定し、所定
   の判定値を出力する判定手段とを備え、 前記所定の判定値よりＮ値画像中の輪郭領域と非輪郭領
   域を識別する領域識別装置。
2. 【請求項２】 前記領域識別装置は、更に、複数の処理
   モード若しくは画質調整値を設定する設定手段と、前記
   設定手段の設定内容に応じて前記所定の判定レベルを制
   御する第１の制御手段と、を備えることを特徴とする請
   求項１記載の領域識別装置。
3. 【請求項３】 エッジ検出特性が同一で、かつ着目位置
   が異なる複数の第１のフィルタの出力を加算する第１の
   検出手段と、 前記第１のフィルタとエッジ検出特性が異なる複数の第
   ２のフィルタにより構成され、エッジ検出特性が同一
   で、かつ着目位置が異なる前記複数の第２のフィルタの
   出力を加算する第２の検出手段と、 前記第１の検出手段の出力を第１の判定レベルで判定
   し、所定の第１の判定値を出力する第１の判定手段と、 前記第２の検出手段の出力を第２の判定レベルで判定
   し、所定の第２の判定値を出力する第２の判定手段とを
   備え、 前記所定の第１の判定値と前記所定の第２の判定値に基
   づいてＮ値画像中の輪郭領域と非輪郭領域を識別する領
   域識別装置。
4. 【請求項４】 複数の第１のフィルタの各出力をそれぞ
   れ第１のレベルと比較し、前記第１のレベル以上の出力
   のみ加算した結果を前記第１の検出手段の出力とし、前
   記第２の検出手段は、複数の第２のフィルタの各出力を
   それぞれ第２のレベルと比較し、前記第２のレベル以上
   の出力のみ加算した結果を前記第２の検出手段の出力と
   することを特徴とする請求項３記載の領域識別装置。
5. 【請求項５】 前記領域識別装置は、更に、複数の処理
   モード若しくは画質調整値を設定する設定手段と、前記
   設定手段の設定内容に応じて前記第１の判定値若しくは
   前記第２の判定値の有効、無効を制御する第２の制御手
   段と、を備えることを特徴とする請求項３記載の領域識
   別装置。
6. 【請求項６】 Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）
   に変換する階調変換処理装置において、 前記Ｎ値階調画像中の着目画素およびその周辺画素に所
   定の重み係数を乗じて加算し、前記Ｎ値階調画像を前記
   Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第１の平滑フィルタ
   と、 走査開口サイズ若しくは加算する重み係数を異ならせる
   ことで、前記第１の平滑フィルタより平滑度を大きく
   し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に
   変換する第２の平滑フィルタと、 前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエッジ検出手
   段と、 前記エッジ量から混合比を算出する混合比制御手段と、 前記第１の平滑フィルタと前記第２の平滑フィルタを前
   記混合比に基づいて混合する混合処理手段と、 前記Ｎ値階調画像中の非輪郭領域と輪郭領域を識別する
   識別手段と、 前記識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は前記
   混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では前記第１の
   平滑フィルタの出力を選択する選択手段と、を備え、前記識別装置は、請求項１または請求項３記載の識別装
   置である ことを特徴とする階調変換処理装置。
7. 【請求項７】 Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）
   に変換する階調変換処理装置において、 前記Ｎ値階調画像中の着目画素およびその周辺画素に所
   定の重み係数を乗じて加算し、前記Ｎ値階調画像を前記
   Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第１の平滑フィルタ
   と、 走査開口サイズ若しくは加算する重み係数を異ならせる
   ことで、前記第１の平滑フィルタより平滑度を大きく
   し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜ Ｍ）に
   変換する第２の平滑フィルタと、 前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエッジ検出手
   段と、 前記エッジ量から混合比を算出する混合比制御手段と、 前記第１の平滑フィルタと前記第２の平滑フィルタを前
   記混合比に基づいて混合する混合処理手段と、 前記第１の平滑フィルタの出力を強調する強調手段と、 前記Ｎ値階調画像中の非輪郭領域と輪郭領域を識別する
   識別手段と、 前記識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は前記
   混合処理手段の出力を選択し、輪郭領域では前記強調手
   段の出力を選択する選択手段とを備え、 前記識別手段は、請求項１または請求項３に記載の領域
   識別装置であることを特徴とする階調変換処理装置。
8. 【請求項８】 Ｎ値階調画像をＭ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）
   に変換する階調変換処理装置において、 前記Ｎ値階調画像中の着目画素およびその周辺画素に所
   定の重み係数を乗じて加算し、前記Ｎ値階調画像を前記
   Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に変換する第１の平滑フィルタ
   と、 走査開口サイズ若しくは加算する重み係数を異ならせる
   ことで、前記第１の平滑フィルタより平滑度を大きく
   し、前記Ｎ値階調画像を前記Ｍ値階調画像（Ｎ＜Ｍ）に
   変換する第２の平滑フィルタと、 前記Ｎ値階調画像中のエッジ量を検出するエッジ検出手
   段と、 前記エッジ量から混合比を算出する混合比制御手段と、 前記第１の平滑フィルタと前記第２の平滑フィルタを前
   記混合比に基づいて混合する第１の処理手段と、 前記第１の平滑フィルタの着目画素を含む走査開口内の
   １つの行方向若しくは１つの列方向の所定の重み係数の
   和と着目画素を含まない走査開口内の端に位置する１つ
   の行方向若しくは１つの列方向の所定の重み係数の和に
   基づいて前記第１の平滑フィルタの出力を変更する第２
   の処理手段と、 前記Ｎ値階調画像中の輪郭領域と非輪郭領域を識別する
   識別手段と、 前記識別手段からの制御信号によって非輪郭領域は前記
   第１の処理手段を選択 し、輪郭領域では前記第２の処理
   手段を選択する選択手段とを備え、 前記識別手段は、請求項１または請求項３に記載の領域
   識別装置であることを特徴とする階調変換処理装置。
9. 【請求項９】 前記階調変換処理装置は、更に、複数の
   処理モード若しくは画質調整値を設定する設定手段と、
   前記設定手段の設定内容に応じて識別手段の第１の制御
   手段若しくは第２の制御手段を制御する第３の制御手段
   を備え、前記設定内容により識別処理を異ならせること
   を特徴とする請求項６または請求項７または請求項８記
   載の階調変換処理装置。
10. 【請求項１０】 前記Ｎ値画像が２値画像であることを
    特徴とする請求項１または請求項３記載の領域識別装
    置。