JP4431607B2 - 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、フィルタ処理により画質の劣化を防止することができる画像処理装置、該画像処理装置を備えた画像形成装置、画像処理方法、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム及び該コンピュータプログラムを記録したコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体に関する。

スキャナ又はデジタルカメラなどの画像入力装置で画像を入力し、ディスプレイ又はプリンタなどの画像出力装置で画像を出力するまでの間には、入力された画像データに対していくつかの画像処理が組み合わせて施される。スキャナ又はデジタルカメラなどの光学入力デバイスの撮像素子としては、ＣＣＤ（Charge Coupled Device：電荷結合素子）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor：相補型金属酸化膜半導体）イメージセンサや、ＣＩＳ（Contact Image Sensor：接触型画像センサ）等が用いられる。また、スキャナ又はデジタルカメラなどでは、レンズを通して集光された光を、撮像素子にて光電変換により電気信号に変え、電気信号をＡ／Ｄ変換処理してデジタルデータとして撮像画像を得た後、デジタルデータ上で画像処理を施し、画像出力装置に合わせた形態に変換して出力される。

例えば、画像入力装置として１次元ラインＣＣＤセンサを撮像素子として使用したスキャナと、画像出力装置としてインクジェット方式又はレーザ方式のプリンタを備えたマルチファンクションプリンタ又はデジタル複写機と称される装置を例に挙げると、特許文献１に記載のように、スキャナで読み取った原稿の撮像画像をプリンタに出力するまでの間には、いくつかの画像処理が施される。一般的には、入力された撮像画像を用いて画像処理を行う場合、例えば、視感度補正処理及びフィルタ処理などが施される。

視感度補正処理は、撮像画像のデジタルデータ値を人間の視覚特性に合わせるために行われる。撮像素子及びＡ／Ｄ変換処理を通した画像の変換特性は、通常はリニアな特性であり、撮像素子への光量増加に比例してデジタルデータ値が増加する。これに対し、人間の視覚特性は入射する光線の光量に対して対数の特性を持っていることが知られている。このため、視感度補正処理は、Ａ／Ｄ変換後のデジタルデータ値を人間の視覚特性に合わせたデジタルデータ値に変換することで、後の画像処理を容易にする目的で実施される。

フィルタ処理は、様々な目的で実施されるが、一例として、光学入力デバイスに用いられる光学レンズのＭＴＦ（Modulation Transfer Function）特性による撮像画像の空間周波数特性悪化の改善目的が挙げられ、一般には撮像画像に対し、視感度補正を行った後のデジタルデータを入力画像とする。例えば、特許文献２には、画像に対するエッジ強調処理結果とスムージング結果とを、エッジ判定結果から混合する空間フィルタ処理について開示されている。また、特許文献３には、画像に対するフィルタ演算結果と元画像とを、コントラストから算出した混合比で混合する画像フィルタについて開示されている。また、特許文献４には、対象画素と周囲画素の画素値差を用いて平滑処理の内容を切り替える画像フィルタについて開示されている。
特許第３４７２４７９号公報 特開昭６１−１５７１６９号公報 特開平１０−２７１３４０号公報 特開平７−２８８７６８号公報

光学入力デバイスから出力される撮像画像のデジタルデータには、ノイズが含まれている。このノイズは、撮像素子に起因するものと、Ａ／Ｄ変換処理に起因するものがあり、撮像素子に起因するノイズは、大別すると出力電気信号に依存するノイズ（光量依存ノイズ）と、出力電気信号に依存しないノイズ（光量非依存ノイズ）に分けることができる。また、Ａ／Ｄ変換処理に起因するノイズは、デジタル出力値にはあまり依存しない。

光量依存ノイズは、光電変換される電子数のばらつきに起因し、光量の２分の１乗に比例する。光量非依存ノイズ及びＡ／Ｄ変換処理に起因するノイズは、増幅回路のランダムノイズ、撮像素子の素子間ばらつき又はＡ／Ｄ変換器の変換誤差などにより生ずる。一般的にはコスト面から、ランダムノイズの低減対策には限界があるため、合計のノイズ量としてはデジタル値に依存しないランダムノイズの大きさが支配的となる。結果として、撮像画像のデジタルデータには、データ値の全域に同程度のノイズ量が重畳されている。

視感度補正処理は、上述のとおり、撮像画像のデジタルデータ値に対して非線形変換を行う。図３１は従来の視感度補正処理の入力値と出力値との関係の一例を示す説明図である。図３１において、横軸は入力値、縦軸は出力値を表わす。０から１０２３までの値で表現される１０ビット値のＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）デジタルデータ（入力値）は、０から２５５までの値で表現されるＲ、Ｇ、Ｂ、各８ビット値に変換されて出力される。図３１に示すように、ＲＧＢデジタルデータ値が低い領域、すなわち、高濃度部（暗部）においては、ＲＧＢデジタルデータ値が高い領域、すなわち、低濃度部（明部）に対して、入力値の変化に対する出力値の変化が大きい。

図３２は従来の視感度補正処理での入力値に対する出力値の変化量を示す説明図である。図３２は図３１の例における出力値の変化量であり、入力値が１００から１２０に変化した場合（入力値の変化量は２０）と、入力値が９００から９２０に変化した場合（入力値の変化量は２０）とにおける出力値の変化量を示す。括弧内は入力と出力とが完全比例している（リニア）場合の傾き０．２５（＝２５６／１０２４）に対する増幅率（ゲイン）を示す。図３２に示すように、入力値がともに２０変化したのに対し、高濃度部である１００から１２０への変化では、出力値は３．４倍から４．０倍の範囲の増幅が行われ、低濃度部である９００から９２０への変化において出力値は０．２倍から０．４倍の範囲の減衰が行われていることを示す。この結果、視感度補正処理の出力において、高濃度部におけるノイズは増幅され、低濃度部のノイズは減衰する。

このため、視感度補正処理後のフィルタ処理において、高濃度部におけるノイズは大きく、低濃度部におけるノイズは目立たない状態でのデジタルデータが入力画像として入力される。フィルタ処理では、ＭＴＦ特性改善のために強調特性を持つフィルタ処理が行われるが、強調特性のフィルタ処理は高濃度付近で増幅されたノイズを更に増幅する。

図３３は強調特性を有するフィルタ処理前後の画像データの一例を示す説明図である。図３３において、横軸は画素位置を示し、縦軸は画像データのデータ値（濃度値）を示す。図３３は低濃度（主に下地領域）から高濃度（主にベタ領域）に遷移するフィルタ処理への入力画像データに対して、強調特性を持つフィルタ処理を施した後の結果の一例を示す。図３３に示すように、低濃度領域の入力画像データはノイズの影響が少なく、入力値のばらつきが少ないのに対し、高濃度領域（ベタ領域）はノイズの影響で入力値のばらつきが大きい。強調特性を持つフィルタ処理を行った結果、高濃度領域におけるノイズは更に増幅され、フィルタ処理後のデータ値のばらつきが大きくなるという課題がある。

一方、フィルタ処理の前後のデジタルデータ値が０〜２５５の８ビットの整数で構成されているため、演算結果として０を下回るフィルタ処理結果は０にクリップされている。ノイズ波高の負の部分が制限されているために、図３３のＣで示される画素位置（画素領域）のフィルタ処理前のデジタルデータ値とフィルタ処理後のデジタルデータ値との平均値を算出した場合、例えば、フィルタ処理前の平均値が５．３であるのに対して、フィルタ処理後の平均値は９．０となり、フィルタ処理により平均濃度が高くなるという課題がある。

上述の課題で発生する画質への影響は、特に画像の高濃度域で入力値が一定であるベタ部において特に顕著であり、画像の高濃度領域に濃淡が生じ、画像にザラツキ感が発生する。また、フィルタ処理後の濃度値が高くなるため、画像の濃さが薄くなり（より明るくなり）コントラストが低下する。これを排除するには、強調特性ではなく、平滑特性を持つフィルタ処理を行うことが効果的である。しかし、反面、平滑特性を持つフィルタ処理を行った場合、特にエッジ部において先鋭さを損なうため、画質面での悪影響が発生する。そこで、従来の技術では、エッジ部の温存を主眼に、エッジ部又はコントラスト差の大きい部分を検知し、エッジ部又はコントラスト差が大きい部分では平滑特性を抑制することで回避を目指していた。しかし、エッジ部又はコントラスト差を用いてエッジを保存しようとすると、淡い文字についてはエッジを保存することが可能であるものの、淡い文字と同程度の濃度差を有する高濃度領域（主にベタ領域）については、ノイズを抑制できず濃淡が発生してしまい上述の２つの課題を解決することができなかった。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、フィルタ処理により画質の劣化を防止することができる画像処理装置、該画像処理装置を備えた画像形成装置、画像処理方法、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム及び該コンピュータプログラムを記録したコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体を提供することを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像データに対して画像処理を行う画像処理装置において、入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出する濃度算出手段と、注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定する領域画像判定手段と、該領域画像判定手段で文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して平滑化処理を施す第１処理手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を施す第２処理手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記領域画像判定手段で文字エッジ領域画像であると判定した場合又は前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を施す第２処理手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記濃度算出手段で算出した濃度に応じて、前記第１処理手段及び第２処理手段それぞれで処理した画像データに対して重み付け処理を施す重み付け処理手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像データに対してデジタルフィルタ演算処理を行う画像処理装置において、入力画像データに対して平滑化処理を行うための第１フィルタ係数を記憶する記憶手段と、入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出する濃度算出手段と、注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定する領域画像判定手段と、該領域画像判定手段で文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して前記第１フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う演算手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を行うための第２フィルタ係数を記憶する記憶手段を備え、前記演算手段は、前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して前記第２フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行うように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を行うための第２フィルタ係数を記憶する記憶手段を備え、前記演算手段は、前記領域画像判定手段で文字エッジ領域画像であると判定した場合又は前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して前記第２フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行うように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記濃度算出手段で算出した濃度に応じて、前記第１フィルタ係数及び第２フィルタ係数それぞれに重み付け処理を施す重み付け処理手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記濃度算出手段は、複数の特定色それぞれの画素領域の画素値に基づいて、濃度を算出するように構成してあり、前記重み付け処理手段は、前記濃度算出手段で算出した濃度に応じて、前記特定色それぞれに対して共通の重み付け処理を施すように構成してあることを特徴とする。

本発明に係る画像形成装置は、前述の発明のいずれか１つに係る画像処理装置と、該画像処理装置で処理された画像の形成を行う画像形成手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、入力画像データに対して画像処理を行う画像処理方法において、入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出し、注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定し、文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して平滑化処理を施すことを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、入力画像データに対してデジタルフィルタ演算処理を行う画像処理方法において、入力画像データに対して平滑化処理を行うための第１フィルタ係数を記憶してあり、入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出し、注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定し、文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して前記第１フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行うことを特徴とする。

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、入力画像データに対して画像処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出する濃度算出手段と、注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定する領域画像判定手段と、該領域画像判定手段で文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して平滑化処理を施す第１処理手段として機能させることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を施す第２処理手段として機能させることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、入力画像データに対してデジタルフィルタ演算処理を行わせるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出する濃度算出手段と、注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定する領域画像判定手段と、該領域画像判定手段で文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して平滑化処理を行うための第１フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う第１演算手段として機能させることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を行うための第２フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う第２演算手段として機能させることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体は、前述の発明のいずれか１つに係るコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とする。

本発明にあっては、入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、その画素領域の濃度を算出する。画素領域は、例えば、注目点を中心として５画素×５画素の領域とすることができる。また、算出する濃度は、例えば、濃度値の平均値とすることができる。注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定し、文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合（第１濃度閾値は、高濃度であるか否かを判定する閾値であり、画素領域が高濃度領域である場合、例えば、ベタ領域などの暗部）、入力画像データに対して平滑化処理を施す。これにより、高濃度領域におけるノイズを抑制するとともに、ノイズに起因するフィルタ処理後の平均濃度の増加を抑制することができ、画質劣化を防止することができる。また、平滑化処理を施す場合に文字エッジ領域を除外することにより、文字エッジの劣化を防止しつつ、高濃度領域で増幅されたノイズを平滑化処理で抑制することができ、画質低下を防止することができる。

また、本発明にあっては、画素領域の濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合（第２濃度閾値は、低濃度であるか否かを判定する閾値であり、画素領域が低濃度領域である場合）、入力画像データに対して、画素領域が高濃度領域である場合に施した平滑化処理とは異なる処理（第２処理）を施す。この場合、平滑化処理と異なる処理は、例えば、強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、あるいは強い平滑化処理と弱い平滑化処理との組み合わせでもよい。これにより、低濃度領域（例えば、下地領域などの明部）についてはエッジの劣化を防止することができる。

また、本発明にあっては、注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定し、文字エッジ領域画像であると判定した場合又は画素領域が低濃度領域であると判定した場合、入力画像データに対して、画素領域が高濃度領域である場合に施した平滑化処理とは異なる処理（第２処理）を施す。文字エッジ領域、又は文字エッジ領域以外の領域であって低濃度領域に対して第２処理を施すことにより、エッジを保存してエッジの劣化を防止することができる。

また、本発明にあっては、入力画像データに対して平滑化処理して得られた画像データ、及び入力画像データに対して前記平滑化処理と異なる第２処理を施して得られた画像データそれぞれに対して、画素領域の濃度に応じて重み付け処理を施し、重み付けした画像データそれぞれを加算する。例えば、平滑化処理後の画像データに対する重み付け係数をα、第２処理後の画像データに対する重み付け係数をβとすると、画素領域の濃度が高濃度（暗部）である場合、α＝１、β＝０とし、画素領域の濃度が低濃度（明部）である場合、α＝０、β＝１とし、画素領域の濃度が低濃度から高濃度になるに応じてαを０から１に増加させるとともに、βを１から０に減少させることができる。画素領域の濃度が低濃度側から高濃度側に遷移するにつれて重み付け係数（混合比）α、βを連続的に変化させることにより、入力画像の濃度が変化した場合であっても出力画像の濃度に急激な変化を生じさせることを抑制でき、画質の劣化をさらに防止することができる。

また、本発明にあっては、入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、その画素領域の濃度を算出する。画素領域は、例えば、注目点を中心として５画素×５画素の領域とすることができる。また、算出する濃度は、例えば、濃度値の平均値とすることができる。注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定し、文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合（第１濃度閾値は、高濃度であるか否かを判定する閾値であり、画素領域が高濃度領域である場合、例えば、ベタ領域などの暗部）、演算手段は、入力画像データに対して平滑化処理を行うための第１フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う。これにより、高濃度領域におけるノイズを抑制するとともに、ノイズに起因するフィルタ処理後の平均濃度の増加を抑制することができ、画質劣化を防止することができる。また、平滑化処理を施す場合に文字エッジ領域を除外することにより、文字エッジの劣化を防止しつつ、高濃度領域で増幅されたノイズを平滑化処理で抑制することができ、画質低下を防止することができる。

また、本発明にあっては、画素領域の濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合（第２濃度閾値は、低濃度であるか否かを判定する閾値であり、画素領域が低濃度領域である場合）、演算手段は、入力画像データに対して、画素領域が高濃度領域である場合に用いた平滑化処理を行うための第１フィルタ係数とは異なる第２フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う。この場合、第２フィルタ係数を用いたフィルタ演算は、例えば、強調処理演算、強調処理演算と平滑化処理演算との混合処理演算、あるいは強い平滑化処理演算と弱い平滑化処理演算との組み合わせでもよい。これにより、低濃度領域（例えば、下地領域などの明部）についてはエッジの劣化を防止することができる。また、演算手段を共通化し、画素領域の濃度に応じてフィルタ演算に用いるフィルタ係数を選択するようにしているので、例えば、画素領域の濃度に応じて複数の演算処理部を設け、それぞれの演算処理部で処理する場合に比べて処理量を低減することができる。特に、フィルタのサイズ（フィルタマトリクスのサイズ）が大きい場合には処理量を一層低減することができる。また、フィルタ係数の係数値の種類が少ない場合には、処理量を最適化することができる。

また、本発明にあっては、注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定し、文字エッジ領域画像であると判定した場合又は画素領域が低濃度領域であると判定した場合、演算手段は、入力画像データに対して、画素領域が高濃度領域である場合に用いた平滑化処理を行うための第１フィルタ係数とは異なる第２フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う。文字エッジ領域、又は文字エッジ領域以外の領域であって低濃度領域に対して第２フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行うことにより、エッジを保存してエッジの劣化を防止することができる。

また、本発明にあっては、第１フィルタ係数及び第２フィルタ係数それぞれに対して、画素領域の濃度に応じて重み付け処理を施し、重み付けしたフィルタ係数それぞれを加算して得られたフィルタ係数を用いて演算手段でフィルタ演算を行う。例えば、第１フィルタ係数に対する重み付け係数をα、第２フィルタ係数に対する重み付け係数をβとすると、画素領域の濃度が高濃度（暗部）である場合、α＝１、β＝０とし、画素領域の濃度が低濃度（明部）である場合、α＝０、β＝１とし、画素領域の濃度が低濃度から高濃度になるに応じてαを０から１に増加させるとともに、βを１から０に減少させることができる。画素領域の濃度が低濃度側から高濃度側に遷移するにつれて重み付け係数（混合比）α、βを連続的に変化させることにより、入力画像の濃度が変化した場合であっても出力画像の濃度に急激な変化を生じさせることを抑制でき、画質の劣化をさらに防止することができる。

また、本発明にあっては、複数の特定色、例えば、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）それぞれの画素領域の画素値に基づいて、画素領域の濃度を判定し、判定した濃度に応じて、特定色それぞれに対して共通の重み付け処理を施す。例えば、重み付け係数（混合比）α、βをそれぞれの特定色に対して同じ値を用いる。共通の重み付け係数を用いることにより、すべての色に対して共通のフィルタ処理又はフィルタ演算を施すことができ、混色時と単色時の処理又は演算の不均一性を防止することができる。

また、本発明にあっては、画像処理装置で処理された画像の形成を行うことにより、画質の劣化を防止した画像を形成することができる。

本発明にあっては、高濃度領域におけるノイズを抑制するとともに、ノイズに起因するフィルタ処理後の平均濃度の増加を抑制することができ、画質劣化を防止することができる。また、低濃度領域（例えば、下地領域などの明部）についてはエッジの劣化を防止することができる。

実施の形態１
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置の構成を示すブロック図である。画像形成装置（例えば、デジタルカラー複写機）は、画像処理装置としての画像処理部１００、画像入力部１１０、画像出力部１２０、操作パネル１３０などを備えている。

画像入力部１１０は、原稿に対して読取用の光を照射する光源、ＣＣＤラインセンサ等（いずれも不図示）を備えており、原稿から反射されてきた光をＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）に色分解した電気信号に変換し、カラー画像信号（ＲＧＢ反射率信号）を取得する。ラインセンサを撮像素子としているため、光源及びＣＣＤラインセンサをラインセンサの長辺（主走査方向）と垂直（副走査方向）に走査して、２次元画像を読み取る。生成した電気信号はＡ／Ｄ変換処理を施してデジタルデータに変換され、画像データとして後段の画像処理部１００に出力される。

画像処理部１００は、入力された画像データに対して後述する各処理を施した後、画像出力部１２０へ出力画像の出力を行う。

画像出力部１２０は、電子写真方式の印字部、又はインクジェット方式などの印字部を備えており、印字部にて用紙、ＯＨＰフィルム等のシート上に画像を形成し、画像を出力する。

操作パネル１３０は、デジタル複写機の動作モードを設定するための設定ボタン、テンキー、液晶ディスプレイなどの表示装置より構成されている。

画像処理部１００は、Ａ／Ｄ変換部１０、シェーディング補正部２０、視感度補正部３０、空間フィルタ処理部５０、変倍処理部６０、色補正部７０、中間調出力階調処理部８０などを備えている。

シェーディング補正部２０は、Ａ／Ｄ変換部１０でＡ／Ｄ変換された反射率信号に対して、シェーディング補正処理を施す。シェーディング補正処理は、画像入力部１１０の照明系、結像系及び撮像系の構成に起因して画像信号に生じる各種の歪みを取除くために行われる。

視感度補正部３０は、撮像素子であるＣＣＤラインセンサの感度特性と人間の視感度特性との違いを補正するために、Ｒ、Ｇ、Ｂの信号毎に別個に設けられたＬＵＴ（Look Up Table）メモリの入力値に相当するデータ値を読み出して、出力値とする処理を行う。ＬＵＴメモリには、例えば、図３１に示したような変換特性を持つデータが格納されている。

空間フィルタ処理部５０は、入力された画像データに対して空間フィルタ処理を行う。なお、詳細は後述する。

変倍処理部６０は、画像入力部１１０と画像出力部１２０との解像度の違いを吸収するため、画像入力部１１０に依存した解像度と画像サイズとで入力された画像データを、画像出力部１２０に合わせて画像解像度及び画像サイズの変更を行う。

色補正部７０は、Ｒ、Ｇ、Ｂの信号をＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙｅ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の濃度信号に変換し、かつ画像出力部１２０における色再現の忠実化実現のために、Ｃ、Ｍ、Ｙｅ、Ｋの濃度信号に対して色補正処理を施す。色補正処理は具体的には、不要吸収成分をそれぞれ含むＣ、Ｍ、Ｙｅ、Ｋの色材の分光特性に基づいた色濁りをＣ、Ｍ、Ｙｅ、Ｋの濃度信号から取除く処理である。

中間調出力階調処理部８０は、Ｃ、Ｍ、Ｙｅ、Ｋ画像データに対して、階調補正処理及び中間調生成処理を施す。中間調生成処理は、画像を複数の画素に分割して階調を再現できるようにする処理であり、２値や多値のディザ法、誤差拡散法等を用いることができる。また中間調出力階調処理部８０は、画像データの濃度値を画像出力部１２０の特性値である網点面積率に変換する処理を行うこともできる。中間調出力階調処理部８０によって処理された濃度信号は、画像出力部１２０へ出力される。

画像処理部１００の動作は、例えば、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。なお、画像形成装置は、デジタル複写機に限定されるものではなく、例えば、コピア機能、プリンタ機能、ファクシミリ送信機能、scan to e-mail機能等を備えるデジタルカラー複合機であっても良い。デジタルカラー複合機は、さらに、例えば、モデム又はネットワークカードよりなる通信装置を備えている。ファクシミリの送信を行う場合には、モデムで相手先との送信手続きを行い送信可能な状態が確保されると、所定の形式で圧縮された画像データ（スキャナで読み込まれた画像データ）をメモリから読み出し、圧縮形式の変更など必要な処理を施して、相手先に通信回線を介して順次送信する。また、ファクシミリを受信する場合、ＣＰＵは、通信手続きを行いながら相手先から送信されてくる画像データを受信して画像処理部１００へ入力し、画像処理部１００は、取得した画像データを圧縮・伸張処理部（不図示）にて伸張処理を施す。伸張された画像データは、必要に応じて、回転処理又は解像度変換処理が行なわれ、出力階調補正処理、階調再現処理などが施された後、画像出力部１２０へ出力される。また、ネットワークカード又はＬＡＮケーブルなどを介して、ネットワークに接続されたコンピュータや他のデジタル複合機とデータ通信を行うこともできる。なお、カラー複合機に限定されず、モノクロの複合機であってもよい。

図２は空間フィルタ処理部５０の構成の一例を示すブロック図である。空間フィルタ処理部５０は、局所濃度算出部５１、混合比算出部５２、第１フィルタ演算部５３、第２フィルタ演算部５４、重み付け処理部５５などを備え、重み付け処理部５５は、乗算器５５１、５５２、加算器５５３を備えている。

空間フィルタ処理部５０は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各８ビットデータを１画素のデータとした画像データを入力画像データとし、所定のフィルタ処理演算後に、Ｒ、Ｇ、Ｂの各８ビットデータを１画素のデータとした画像データを出力する。空間フィルタ処理部５０は、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれ独立にフィルタ処理演算を行い、各色それぞれの演算において、他の色データを参照しない。以下、単一プレーン色（Ｒ、Ｇ、Ｂのいずれか）の処理内容を示す。他の色についても処理内容は同様である。

局所濃度算出部５１は、入力された画像の注目点（注目画素）を中心とした所要の大きさの画素領域内の画素値に基づいて、画素領域の濃度を算出する。

図３は画素領域の局所濃度算出の一例を示す説明図である。図３に示すように、画素領域は、入力された画像の主走査方向、すなわちＣＣＤラインセンサの画素列方向に（２Ｈ＋１）画素、画像の副走査方向、すなわちＣＣＤラインセンサの走査方向に（２Ｖ＋１）画素で構成され、例えば、（２Ｈ＋１）＝５画素、（２Ｖ＋１）＝５画素の大きさを有する。

局所濃度算出部５１は、注目点を含む２５画素の各画素値に１を乗算して、乗算した結果を画素領域の大きさ（２５画素数）で除算する。これにより、局所濃度算出部５１は、画素領域内の平均濃度値を算出する。入力された画像の画素値が０〜２５５（８ビット）である場合、局所濃度算出部５１は、２５５から算出した平均濃度値を減算した値を最終的な画素領域の局所濃度値（濃度）として算出する。

空間フィルタ処理部５０の演算は、Ｒ、Ｇ、Ｂ信号を用いているので、濃度値が０に近いほど高濃度側であり、濃度値が２５５に近いほど低濃度側になる。局所濃度値は、２５５から算出した濃度値を減算しているため、局所濃度値が０に近いほど低濃度（明部）となり、局所濃度値が２５５に近いほど高濃度（暗部）となる。

なお、画像データとしてＣ、Ｍ、Ｙ、又はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ信号を用いる場合は、濃度値が０に近いほど低濃度側であり、濃度値が２５５に近いほど高濃度側になる。局所濃度値は、２５５から算出した濃度値を減算しているため、局所濃度値が２５５に近いほど低濃度（明部）となり、局所濃度値が０に近いほど高濃度（暗部）となる。

局所濃度値の算出は、画素領域の平均濃度に基づいて算出する構成に限定されるものではなく、局所濃度は注目点（注目画素）を代表する濃度を、入力画像に含まれるノイズの影響を抑えて求めることが出来ればよい。例えば、参照する画素（画素領域内の画素）のうち、特定数の濃度値が高い画素と、特定数の濃度値が低い画素を除いた、中央値を持つ複数の画素の濃度平均値（または唯一の画素の濃度値）を用いて局所濃度値とすることもできる。あるいは、参照する画素のうち、特定数の濃度値が低い画素のみを除いた、濃度値が高い画素のみを用いた濃度平均値を用いて局所濃度値とすることもできる。あるいは、図３の例では画素領域内の各画素のすべての重み付けが同一であるが、注目点の重み付けを大きくし、注目点から離れるほど重み付けを小さくするといった加重濃度平均値を用いることもできる。

また、注目点を含む周辺画素の参照位置又は参照画素数もこれに限定されるものではない。例えば、入力画像の主走査方向と副走査方向の解像度が異なる場合に、主走査方向と副走査方向の参照画素数を変えることもできる。また、例えば参照する位置は、注目点からの一定画素間距離という考え方から、例えば、参照画素として注目点を中心とする正方形（あるいは長方形）状に参照する以外に、円形状の参照範囲（画素領域）を取ることもできる。また、算出する計算量を削減するために、例えば、注目点を含む同一ライン上の複数画素と注目点を含む同一列上の複数画素のみを参照画素とすることもできる。

第１フィルタ演算部５３は、入力された画像データに対して、所定のフィルタ演算用のフィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う。

図４はフィルタ演算のための参照画素領域の一例を示す説明図である。図４に示すように、入力画像の主走査方向、すなわちＣＣＤラインセンサの画素列方向に（２Ｈ＋１）画素、画像の副走査方向、すなわちＣＣＤラインセンサの走査方向に（２Ｖ＋１）画素の領域（参照画素領域）内の画素を参照画素として参照し、参照画素と後述する空間フィルタカーネルとを用いて演算を行う。演算結果は、参照画素領域の中央位置である注目点（ｘ、ｙ）（注目画素）に対する結果として出力する。

図５は空間フィルタカーネルの構成例を示す説明図である。図５に示すように、空間フィルタカーネルは、参照画素領域に対応した大きさを有し、フィルタ演算用のフィルタ係数Ｋ（−Ｈ、−Ｖ）、…、Ｋ（０、０）、…、Ｋ（Ｈ、Ｖ）を有する。第１フィルタ演算部５３は、式（１）に従ったコンボリューション演算を行う。

ここで、Ｏ（ｘ、ｙ）は、注目点（ｘ、ｙ）に対するフィルタ演算結果を示し、Ｉ（ｉ，ｊ）は、参照画素の座標である。

第１フィルタ演算部５３は、上述のフィルタ演算用のフィルタ係数Ｋを用いることにより、入力画像データに対して平滑化処理を行う。

図６は第１フィルタ演算部５３で用いるフィルタ係数の一例を示す説明図である。図６に示すように、空間フィルタカーネル（フィルタ係数）の大きさは、７画素×７画素の参照画素領域に対応して４９個のフィルタ係数Ｋを有している。各参照画素に対して、正の係数を持った係数組を用いてコンボリューション演算が施される。これにより、７×７画素の広域に渡る参照画素を用いた平滑特性をもったフィルタ処理結果を得ることができる。

第２フィルタ演算部５４は、第１フィルタ演算部５３と同様の構成を備える。ただし、第２フィルタ演算部５４で用いるフィルタ演算用のフィルタ係数Ｋは、第１フィルタ演算部５３で用いるフィルタ係数Ｋとは異なっている。

図７は第２フィルタ演算部５４で用いるフィルタ係数の一例を示す説明図である。図７に示すように、空間フィルタカーネルの大きさは、７画素×７画素の参照画素領域に対応して４９個のフィルタ係数Ｋを有している。各参照画素に対して、正負混在の係数を持った係数組を用いてコンボリューション演算が施される。これにより、強調特性と平滑特性を併せ持った混合特性のフィルタ処理結果を得ることができる。なお、混合特性の例としては、これに限定されず、強調処理のみ、あるいは強い平滑化処理と弱い平滑化処理との組み合わせでもよい。

混合比算出部５２は、局所濃度算出部５１で算出した局所濃度値に応じて、重み付け係数（混合比）α、βを生成し、生成した重み付け係数α、βを重み付け処理部５５へ出力する。

重み付け処理部５５は、第１フィルタ演算部５３で演算した結果に対して乗算器５５１で重み付け係数αを乗算し、第２フィルタ演算部５４で演算した結果に対して乗算器５５２で重み付け係数βを乗算し、乗算器５５１、５５２それぞれで乗算した値を加算器５５３で加算し、空間フィルタ処理部５０の処理結果として出力する。

図８は重み付け係数α、βの一例を示す説明図である。図８において、横軸は局所濃度算出部５１で算出した局所濃度値であり、縦軸は重み付け値である。図８に示すように、局所濃度値が小さい領域（低濃度領域）では、重み付け係数αを０とし、重み付け係数βを１とする。この場合、空間フィルタ処理結果は、第２フィルタ演算部５４の出力と同一、すなわち、図７の例で示す強調特性と平滑特性を併せ持った混合特性のフィルタ処理結果となる。

また、局所濃度値が大きい領域（高濃度領域）では、重み付け係数αを１とし、重み付け係数βを０とする。この場合、空間フィルタ処理結果は、第１フィルタ演算部５３の出力と同一、すなわち、図６の例で示す平滑特性のフィルタ処理結果となる。

局所濃度値が低濃度側から高濃度側に遷移する領域では、重み付け係数α、βは、例えば、α＋β＝１となるように連続的に変化させることができる。

図８に示すように、局所濃度値がＤ１のところで重み付け係数αを０から増加させている。この局所濃度値Ｄ１としては、例えば、視感度補正部３０における入力値に対する出力値の増幅率（ゲイン）が１以上になる出力値よりも高濃度側を目安とすることができる。例えば、図３１の例で示す特性の場合に、増幅率が１以上になる出力値が概略１５０とすると、Ｄ１の値を１０５（２５５−１５０）に設定することにより、例えば、視感度補正部３０において増幅されて混入したノイズを平滑化によって打ち消すことができる。一方で平滑化によって、文字と文字の背景との境界（文字エッジ部）に鈍りが生じ、文字が不鮮明になるといった悪影響が出る恐れがあるため、この点を考慮すれば、重み付け係数αを０から増加させる点は高濃度側に近づけることが好ましい。そこで、ノイズによる画質低下と平滑化による文字エッジ部の鈍りとの両者を抑制すべく、局所濃度値Ｄ１を１０５から２５５の間で設定することができる。

一方、局所濃度値がＤ２のところで重み付け係数αを１にしている。この局所濃度値Ｄ２としては、例えば、文字エッジ部には生じないような高濃度値、例えば、２５０などの値に設定することができる。文字エッジ部は、下地濃度と画像領域の濃度とが存在する領域であるため、局所濃度値が２５０などのような高い濃度値は取り得ないからである。

局所濃度値がＤ１からＤ２までの間では、重み付け係数α、βは、α＋β＝１の関係を満たすように変化させる。これにより、入力値が連続的に変化した場合にも、出力値に急激な変化を起こさないようにすることができるとともに、高濃度域におけるノイズを、平滑特性を有するフィルタ演算を施すことで抑制しつつ、高濃度域以外の濃度域では混合特性のフィルタ演算を施すことで、エッジを保存して良好な画像処理結果を得ることができる。

図６の例のようなフィルタ係数を用いて第１フィルタ演算部５３で行う演算により高濃度領域（暗部）で増幅されたノイズを抑制するための平滑特性は、上述の例に限定されるものではない。例えば、画像内の画素を主走査方向及び副走査方向をそれぞれ直交軸とした２次元の各基本周期として周波数成分で表した場合、外部から混入されるノイズの周波数特性が、より低次（低周波）の周波数までに分布しているため、これらのノイズの周波数帯域を減衰させるフィルタ特性を有するものであれば種々のフィルタ係数を用いることができる。

また、上述の例では、フィルタ演算として主走査方向が７画素、副走査方向が７画素の計４９画素を用いたＦＩＲ（Finite Impulse Response：有限インパルス応答）型のコンボリューション演算を用いたフィルタ処理方式にて例示しているが、所要の平滑化特性、あるいは特定の周波数域のみを増幅する強調特性、あるいは特定の周波数域は減衰、つまり平滑化特性を有し、また別の特定の周波数域は増幅、つまり強調特性を有するような混合特性を得るためのフィルタ演算としては、これに限定されるものではない。例えば、ＩＩＲ（Infinite Impulse Response：無限インパルス応答）型のフィルタ演算形式を取ることもできる。このＩＩＲ型のフィルタ演算形式としては、例えば、前段で演算済みのフィルタ処理結果と入力画像データとを用いて、帰還フィルタを構成するような例が挙げられる。ＦＩＲ型のフィルタ演算の場合でも、注目点を含む周辺画素の参照位置や参照画素数は上述の例のように、主走査方向が７画素、副走査方向が７画素の計４９画素に限定されるものではなく、例えば、入力画像の主走査方向と副走査方向の解像度が異なる場合に、コンボリュージョン演算を行う際の主走査方向及び副走査方向それぞれの参照画素数と係数組を変えることもできる。対象とする周波数帯域が広ければ主走査方向の参照画素数と副走査方向の参照画素数は増えることとなる。この参照画素の参照位置と参照画素数及びフィルタ処理の形態は、目的とするフィルタ特性を得るための実装コスト（演算量、回路規模）と効果のトレードオフを鑑みて、適切な構成を決定することができる。

次に画像処理部１００の動作について説明する。図９は画像処理部１００の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。空間フィルタ処理部５０（以下、処理部５０という）は、注目画素の局所濃度値を算出し（Ｓ１１）、局所濃度値に応じた重み付け係数（混合比）α、βを設定する（Ｓ１２）。

処理部５０は、入力画像データに対して第１フィルタ演算部５３でフィルタ演算を行い（Ｓ１３）、入力画像データに対して第２フィルタ演算部５４でフィルタ演算を行う（Ｓ１４）。なお、ステップＳ１１、Ｓ１２の処理、ステップＳ１３の処理及びステップＳ１４の処理は並列処理をすることができる。

処理部５０は、第１フィルタ演算部５３の演算結果に係数αを乗算し（Ｓ１５）、第２フィルタ演算部５４の演算結果に係数βを乗算し（Ｓ１６）、係数αを乗算した演算結果と係数βを乗算した演算結果を加算し（Ｓ１７）、処理を終了する。

以上説明したように、高濃度領域におけるノイズを抑制するとともに、ノイズを抑制することでノイズに起因するフィルタ処理後の平均濃度の増加を抑制することができ、画質劣化を防止することができる。また、低濃度領域（例えば、下地領域などの明部）についてはエッジの劣化を防止することができる。また、画素領域の濃度（局所濃度値）が低濃度側から高濃度側に遷移するにつれて重み付け係数（混合比）α、βを連続的に変化させることにより、入力画像の濃度が変化した場合であっても出力画像の濃度に急激な変化を生じさせることを抑制でき、画質の劣化をさらに防止することができる。

実施の形態２
実施の形態１では、局所濃度算出部５１で算出した局所濃度値に基づいて、混合比算出部５２で重み付け係数（混合比）α、βを算出し、第１フィルタ演算部５３及び第２フィルタ演算部５４の演算結果に重み付けする構成であったが、入力画像又は複数の画素で構成される画素ブロックの領域属性を示す領域分離信号に基づいて、係数（混合比）を算出することもできる。

図１０は実施の形態２の画像処理装置を備える画像形成装置の構成を示すブロック図である。画像処理部１００は、新たに領域分離処理部４０を備えている。領域分離処理部４０は、視感度補正部３０から出力されたＲ、Ｇ、Ｂの信号より、入力画像中の各画素を文字エッジ領域、網点領域、その他領域の何れかに分離するものである。領域分離処理部４０は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域分離信号Ａを、空間フィルタ処理部５０、色補正部７０及び中間調出力階調処理部８０へと出力すると共に、視感度補正部３０より出力された入力信号をそのまま後段の空間フィルタ処理部５０へ出力する。

領域分離処理部４０にて文字に分離された領域は、特に文字の再現性を高めるために空間フィルタ処理部５０において鮮鋭強調処理がなされ、色補正部７０において黒文字の黒生成量が高くなるように処理がなされる。また、中間調出力階調処理部８０においては高域周波数の再現に適した２値や多値のディザ法又は誤差拡散法が選択される。

領域分離処理部４０にて網点に分離された領域は、空間フィルタ処理部５０において画素の局所濃度値に応じて、平滑化処理、強調特性と平滑特性を併せ持ったフィルタによる処理、平滑化特性と強調特性及び平滑特性を併せ持った特性とが混合された処理が施される。そして、中間調出力階調処理部８０においては、階調再現性を重視した２値や多値のディザ法又は誤差拡散法を用いた処理がなされる。

図１１は領域分離処理部４０の構成を示すブロック図である。領域分離処理部４０は、最小濃度値算出部４１、最大濃度値算出部４２、最大濃度差算出部４３、総和濃度繁雑度算出部４４、下地印画紙・文字網点判定部４５、最大濃度差閾値設定部４６、総和濃度繁雑度閾値設定部４７、文字エッジ領域判定部４８などを備えている。

最小濃度値算出部４１は、注目画素を含むｎ×ｍの画素ブロック（例えば、１５×１５画素）における最小濃度値を算出し、最大濃度差算出部４３は、注目画素を含むｎ×ｍの画素ブロック（例えば、１５×１５画素）における最大濃度値を算出する。最大濃度差算出部４３は、算出された最大濃度値と最小濃度値との差分である最大濃度差を算出する。

総和濃度繁雑度算出部４４は、注目画素を含むｎ×ｍの画素ブロック（例えば、１５×１５画素）における隣接する画素の濃度差の絶対値の総和である総和濃度繁雑度を算出する。

下地領域の濃度分布は、濃度変化が少ないので最大濃度差及び総和濃度繁雑度ともに非常に小さくなる。また、印画紙写真領域（例えば、印画紙写真のような連続階調領域を印画紙写真領域と称する。）の濃度分布は、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差及び総和濃度繁雑度はともに小さく、かつ、下地領域よりは多少大きくなる。すなわち、下地領域及び印画紙写真領域（その他領域）においては、最大濃度差及び総和濃度繁雑度とも小さい値をとなる。

網点領域の濃度分布は、最大濃度差は網点によりさまざまであるが、総和濃度繁雑度が網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が大きくなる。したがって、最大濃度差と所定の文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が大きい場合には、網点画素であると判別することが可能である。

文字エッジ領域の濃度分布は、最大濃度差が大きく、それに伴い総和濃度繁雑度も大きくなるが、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和濃度繁雑度は小さくなる。したがって、最大濃度差と所定の文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が小さい場合には、文字エッジ画素であると判別することが可能である。

下地印画紙・文字網点判定部４５は、算出された最大濃度差と最大濃度差閾値設定部４６で設定された最大濃度差閾値、及び算出された総和濃度繁雑度と総和濃度繁雑度閾値設定部４７で設定された総和濃度繁雑度閾値の比較を行う。下地印画紙・文字網点判定部４５は、最大濃度差が最大濃度差閾値よりも小さく、かつ、総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値よりも小さい場合、注目画素はその他領域（下地・印画紙写真領域）であると判定し、最大濃度差が最大濃度差閾値よりも大きいか、又は総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値よりも大きい場合、注目画素は文字・網点領域であると判定する。

文字エッジ領域判定部４８は、下地印画紙・文字網点判定部４５で注目画素が文字・網点領域であると判断された場合、算出された総和濃度繁雑度と最大濃度差に文字・網点判定閾値を掛けた値との比較を行い、総和濃度繁雑度の方が小さければ文字エッジ領域であると判定し、総和濃度繁雑度の方が大きければ、網点領域であると判定し、判定信号（領域分離信号）Ａを出力する。以上の処理により、注目画素を文字エッジ領域、網点領域、その他領域に分離することができる。

図１２は実施の形態２の空間フィルタ処理部５０の構成の一例を示すブロック図である。なお、局所濃度算出部５１、第１フィルタ演算部５３、重み付け処理部５５は実施の形態１と同様であるので説明は省略する。

係数組選択部５６は、図７の例で示したような強調特性と平滑特性を併せ持った混合特性のフィルタ係数、後述する強調特性を有するフィルタ係数などを格納してある。係数組選択部５６は、領域分離信号Ａに応じたフィルタ係数を選択し、選択したフィルタ係数を第２フィルタ演算部５４へ出力する。例えば、領域分離信号Ａが文字エッジ領域の場合は強調特性を有するフィルタ係数が選択され、領域分離信号Ａが網点領域又はその他領域（すなわち、文字エッジ領域以外）である場合は、強調特性と平滑特性を併せ持ったフィルタ係数が選択される。

図１３は強調特性を有するフィルタ係数の一例を示す説明図である。強調特性、あるいは鮮鋭化特性を有するフィルタ係数は、低い空間周波数成分に比べて高い空間周波数成分が弱められることにより文字エッジ部にぼけが生じることを防止すべく、比較的高い空間周波数成分を強調するものである。なお、図１３のフィルタ係数は、一例であって、これに限定されるものではない。

混合比算出部５２は、局所濃度算出部５１で算出した局所濃度値と領域分離信号Ａとに基づいて、重み付け係数（混合比）α、βを設定し、設定した重み付け係数α、βを重み付け処理部５５へ出力する。

図１４は重み付け係数α、βの設定の一例を示す説明図である。図１４に示すように、混合比算出部５２は、領域分離信号Ａが文字エッジ領域の場合は、局所濃度値に係わらず、重み付け係数α＝０、重み付け係数β＝１の如く設定する。領域分離信号Ａが文字エッジ領域の場合、係数組選択部５６は、強調特性を有するフィルタ係数を選択するので、空間フィルタ処理結果は、第２フィルタ演算部５４の出力と同一、つまり強調特性のフィルタ処理結果を得ることになる。すなわち、文字エッジが強調された画像データが出力される。

混合比算出部５２は、領域分離信号Ａが網点又はその他領域（すなわち、文字エッジ領域以外）で、局所濃度値が大きい（例えば、局所濃度値が２５０以上）場合、重み付け係数α＝１、重み付け係数β＝０の如く設定する。この場合、空間フィルタ処理結果は、第１フィルタ演算部５３の出力と同一のフィルタ処理結果、すなわち、平滑化処理された画像データが得られる。

混合比算出部５２は、領域分離信号Ａが網点又はその他領域（すなわち、文字エッジ領域以外）で、局所濃度値が小さい（例えば、局所濃度値が１０５以下）場合、重み付け係数α＝０、重み付け係数β＝１の如く設定する。領域分離信号Ａが網点又はその他領域である場合、係数組選択部５６は、強調特性と平滑特性を併せ持ったフィルタ係数を選択するので、強調特性と平滑特性をもったフィルタ処理がなされる。

混合比算出部５２は、領域分離信号Ａが網点又はその他領域（すなわち、文字エッジ領域以外）で、局所濃度値が中間値（例えば、局所濃度値が１０５〜２５０）場合、重み付け係数α＝１−ａ、重み付け係数β＝ａ（０＜ａ＜１）の如く設定する。領域分離信号Ａが網点又はその他領域である場合、係数組選択部５６は、強調特性と平滑特性を併せ持ったフィルタ係数を選択するので、濃度値に応じて、第２フィルタ演算部５４で強調特性と平滑特性を併せ持ったフィルタ係数によるフィルタ演算と、第１フィルタ演算部５３で平滑特性を有するフィルタ係数による演算結果とが混合された処理がなされる。

上述のように、網点領域やその他領域について、局所濃度値によって、フィルタ処理の方法を切り替えることにより、網点領域及びその他領域の高濃度域においては平滑化を施して入力画像データに含まれるノイズを増幅することを抑制し、網点領域及びその他領域の低濃度域においては、強調特性と平滑特性をもったフィルタ処理を行うことで、低周波成分に対するＭＴＦ特性を改善しつつ、不要な高周波成分を除去することができる。

次に実施の形態２の画像処理部１００の動作について説明する。図１５は実施の形態２の画像処理部１００の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。空間フィルタ処理部５０（以下、処理部５０という）は、注目画素の局所濃度値を算出し（Ｓ２１）、局所濃度値及び領域分離信号に応じた重み付け係数（混合比）α、βを設定する（Ｓ２２）。

処理部５０は、入力画像データに対して第１フィルタ演算部５３でフィルタ演算を行い（Ｓ２３）、領域分離信号に基づいてフィルタ係数を選択し（Ｓ２４）、入力画像データに対して、選択したフィルタ係数を用いて第２フィルタ演算部５４でフィルタ演算を行う（Ｓ２５）。なお、ステップＳ２１、Ｓ２２の処理、ステップＳ２３の処理及びステップＳ２４、Ｓ２５の処理は並列処理をすることができる。

処理部５０は、第１フィルタ演算部５３の演算結果に係数αを乗算し（Ｓ２６）、第２フィルタ演算部５４の演算結果に係数βを乗算し（Ｓ２７）、係数αを乗算した演算結果と係数βを乗算した演算結果を加算し（Ｓ２８）、処理を終了する。

以上説明したように、平滑化処理を施す場合に文字エッジ領域を除外することにより、文字エッジの劣化を防止しつつ、高濃度領域で増幅されたノイズを平滑化処理で抑制することができ、画質低下を防止することができる。また、文字エッジ領域に対して強調特性をもったフィルタ処理を施し、又は文字エッジ領域以外の領域であっては局所濃度値に応じて強調特性と平滑特性をもったフィルタ処理を施すことにより、エッジを保存してエッジの劣化を防止することができる。また、画素領域の濃度（局所濃度値）が低濃度側から高濃度側に遷移するにつれて重み付け係数（混合比）α、βを連続的に変化させることにより、入力画像の濃度が変化した場合であっても出力画像の濃度に急激な変化を生じさせることを抑制でき、画質の劣化をさらに防止することができる。

実施の形態３
上述の実施の形態１、２では、空間フィルタ処理部５０は、第１フィルタ演算部５３、第２フィルタ演算部５４の２つのフィルタ演算部を備える構成であったが、空間フィルタ処理部５０の構成は、これに限定されるものではなく、複数のフィルタ係数を混合して１つのフィルタ係数を生成し、生成したフィルタ係数を用いることでフィルタ演算部を１つに共通化することもできる。

図１６は実施の形態３の空間フィルタ処理部５０の構成の一例を示すブロック図である。実施の形態３では、空間フィルタ処理部５０は、局所濃度算出部５１、混合比算出部５２、第１係数組供与部５７、第２係数組供与部５８、重み付け処理部５９、フィルタ演算部５０１などを備え、重み付け処理部５９は、乗算器５９１、５９２、加算器５９３を備えている。なお、局所濃度算出部５１、混合比算出部５２は、実施の形態１、２と同様であるので説明は省略する。

第１係数組供与部５７は、平滑特性を有するフィルタ係数を格納し、第２係数組供与部５８は、第１係数組供与部５７が格納するフィルタ係数とは異なるフィルタ係数であって、例えば、強調特性と平滑特性を併せ持った混合特性のフィルタ係数を格納する。

重み付け処理部５９は、第１係数組供与部５７から取り出したフィルタ係数に混合比算出部５２で算出された重み付け係数αを乗算し、第２係数組供与部５８から取り出したフィルタ係数に混合比算出部５２で算出された重み付け係数βを乗算し、重み付け係数α、βがそれぞれ乗算されたフィルタ係数を加算して１つのフィルタ係数（混合フィルタ係数）を生成し、生成したフィルタ係数をフィルタ演算部５０１へ出力する。

フィルタ演算部５０１は、２種類のフィルタ係数が混合されて生成されたフィルタ係数を用いて、入力画像データとのコンボリューション演算を行う。

ここで、フィルタ係数の混合方法について説明する。図１７は空間フィルタカーネルの構成例を示す説明図である。図１７に示すように、空間フィルタカーネルは、参照画素領域に対応した大きさを有し、フィルタ演算用の係数Ｌ（−Ｈ、−Ｖ）、…、Ｌ（０、０）、…、Ｌ（Ｈ、Ｖ）を有する。

混合する２つのフィルタ係数の構成を、例えば、上述の図５の例及び図１７の例であるとし、入力画像データＩ（ｉ、ｊ）に対して、フィルタ係数をα：β（α＋β＝１）の比率で適用してフィルタ処理を行うものとする。Ｏ（ｘ、ｙ）を注目画素に対するフィルタ処理結果であるとすると、Ｏ（ｘ、ｙ）は、式（２）で表わすことができる。

ここで、式（３）を満たすように予めフィルタ係数を正規化している場合には、Ｏ（ｘ、ｙ）は、式（４）で表わすことができる。

入力画像データＩ（ｉ、ｊ）に対して、フィルタ係数をα：β（α＋β＝１）の比率で適用してフィルタ処理を行う処理は、フィルタ係数をα：βで混合して新たなフィルタ係数を生成し、生成されたフィルタ係数を用いてフィルタ処理を行う場合と等価になる。

次に画像処理部１００の動作について説明する。図１８は実施の形態３の画像処理部１００の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。空間フィルタ処理部５０（以下、処理部５０という）は、注目画素の局所濃度値を算出し（Ｓ３１）、局所濃度値に応じて重み付け係数（混合比）α、βを設定する（Ｓ３２）。

処理部５０は、第１係数組供与部５７から取り出したフィルタ係数に係数αを乗算し（Ｓ３３）、第２係数組供与部５８から取り出したフィルタ係数に係数βを乗算する（Ｓ３４）。処理部５０は、係数αを乗算したフィルタ係数と係数βを乗算したフィルタ係数を加算し（Ｓ３５）、加算されたフィルタ係数を用いてフィルタ演算を行い（Ｓ３６）、処理を終了する。

以上説明したように、フィルタ演算部を１つにし（共通化し）、画素領域の濃度（局所濃度値）に応じて、複数のフィルタ係数を混合して１つのフィルタ係数を生成しているので、例えば、複数のフィルタ演算部を設けて、それぞれのフィルタ演算部で処理する場合に比べて処理量を低減することができる。特に、フィルタのサイズ（フィルタマトリクスのサイズ）が大きい場合には処理量を一層低減することができる。また、フィルタ係数の係数値の種類が少ない場合には、処理量を最適化することができる。

実施の形態４
上述の実施の形態３では、第２係数組供与部５８は、第１係数組供与部５７で格納した平滑特性を有するフィルタ係数とは異なるフィルタ係数を格納する構成であったが、これに限定されるものではなく、第２係数組供与部５８で複数のフィルタ係数を格納しておき、領域分離信号Ａに応じて、格納したフィルタ係数の中から１つのフィルタ係数を選択するとともに、混合比算出部５２で算出する重み付け係数（混合比）α、βを領域分離信号Ａに応じて設定することもできる。

図１９は実施の形態４の空間フィルタ処理部５０の構成の一例を示すブロック図である。空間フィルタ処理部５０の構成は、実施の形態３の場合と同様であるが、領域分離信号Ａが、混合比算出部５２及び第２係数組供与部５８へ出力されている点が異なる。

混合比算出部５２は、局所濃度算出部５１から出力される局所濃度値及び領域分離信号Ａに基づいて、重み付け係数（混合比）α、βを算出する。なお、算出方法は実施の形態２と同様である。

第２係数組供与部５８は、実施の形態２（図１２）の係数組選択部５６と同様に、図７の例で示したような強調特性と平滑特性を併せ持った混合特性のフィルタ係数、図１３の例で示したような強調特性を有するフィルタ係数などを格納してある。第２係数組供与部５８は、領域分離信号Ａに応じたフィルタ係数を選択し、選択したフィルタ係数を重み付け処理部５９へ出力する。例えば、領域分離信号Ａが文字エッジ領域の場合は強調特性を有するフィルタ係数が選択され、領域分離信号Ａが網点領域又はその他領域（すなわち、文字エッジ領域以外）である場合は、強調特性と平滑特性を併せ持ったフィルタ係数が選択される。

第１係数組供与部５７、重み付け処理部５９、フィルタ演算部５０１は、実施の形態３と同様であるので説明は省略する。

次に画像処理部１００の動作について説明する。図２０は実施の形態４の画像処理部１００の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。空間フィルタ処理部５０（以下、処理部５０という）は、注目画素の局所濃度値を算出し（Ｓ４１）、局所濃度値及び領域分離信号に応じて重み付け係数（混合比）α、βを設定する（Ｓ４２）。

処理部５０は、第１係数組供与部５７から取り出したフィルタ係数に係数αを乗算し（Ｓ４３）、領域分離信号に応じて第２係数組供与部５８のフィルタ係数を選択し（Ｓ４４）、第２係数組供与部５８から取り出した選択後のフィルタ係数に係数βを乗算する（Ｓ４５）。処理部５０は、係数αを乗算したフィルタ係数と係数βを乗算したフィルタ係数を加算し（Ｓ４６）、加算されたフィルタ係数を用いてフィルタ演算を行い（Ｓ４７）、処理を終了する。

以上説明したように、平滑化処理を施す場合に文字エッジ領域を除外することにより、文字エッジの劣化を防止しつつ、高濃度領域で増幅されたノイズを平滑化処理で抑制することができ、画質低下を防止することができる。また、文字エッジ領域に対して強調特性をもったフィルタ処理を施し、又は文字エッジ領域以外の領域であっては局所濃度値に応じて強調特性と平滑特性をもったフィルタ処理を施すことにより、エッジを保存してエッジの劣化を防止することができる。また、画素領域の濃度（局所濃度値）が低濃度側から高濃度側に遷移するにつれて重み付け係数（混合比）α、βを連続的に変化させることにより、入力画像の濃度が変化した場合であっても出力画像の濃度に急激な変化を生じさせることを抑制でき、画質の劣化をさらに防止することができる。

実施の形態５
上述の実施の形態では、局所濃度値がＤ２のところで混合比算出部５２で算出する重み付け係数（混合比）α、βは、α＝１、β＝０とする構成であったが、これに限定されるものではない。

図２１は重み付け係数α、βの他の例を示す説明図である。図２１において、横軸は局所濃度算出部５１で算出した局所濃度値であり、縦軸は重み付け値である。図２１に示すように、局所濃度値がＤ２のところで、重み付け係数α＜１、重み付け係数β＞０としている。これにより、平滑化処理の結果である第１フィルタ演算部５３での演算又は第１係数組供与部５７のフィルタ係数を用いたフィルタ演算の処理結果と、第２フィルタ演算部５４での演算又は第２係数組供与部５８のフィルタ係数を用いたフィルタ演算の処理結果との混合出力が最大濃度でも行われる。

この実施の形態５の構成における利点として、第１フィルタ演算部５３での演算又は第１係数組供与部５７のフィルタ係数を用いたフィルタ演算を簡易化できる場合がある点を挙げることができる。

図２２は平滑特性を有するフィルタ係数の一例を示す説明図である。図２２に示すようなフィルタ係数の場合、フィルタ係数の値は、１、０のみであり、係数値の種類が少ない。このため、フィルタ演算に要する処理量を少なくすることができる。図２２の例のような強力な平滑特性を有するフィルタ係数を用いた第１フィルタ演算部５３での演算又は第１係数組供与部５７の図２２の例のようなフィルタ係数を用いたフィルタ演算の処理結果と、第２フィルタ演算部５４での演算又は第２係数組供与部５８のフィルタ係数を用いたフィルタ演算の処理結果とを混合することで、強力な平滑化結果を弱め、適度な平滑化結果を得ることが出来る。

実施の形態６
上述の実施の形態では、Ｒ、Ｇ、Ｂの色毎に局所濃度値を算出して重み付け係数（混合比）α、βを算出する構成であったが、これに限定されるものではなく、Ｒ、Ｇ、Ｂの複数色の局所濃度値を算出し、算出した局所濃度値に基づいて各色に共通の重み付け係数α、βを算出する構成とすることもできる。

図２３は実施の形態６の空間フィルタ処理部５０の構成の一例を示すブロック図であり、図２４は各色空間フィルタ部５０４、５０５、５０６の構成の一例を示すブロック図である。図２３に示すように、実施の形態６の空間フィルタ処理部５０は、共通局所濃度算出部５０２、共通混合比算出部５０３、各色空間フィルタ部５０４、５０５、５０６などを備えている。

共通局所濃度算出部５０２は、図３の例に示すように５画素×５画素の画素領域に対して、全て同じ重み係数（図３の例では、１）を付与した係数組を用いて色毎にコンボリューション演算を行った後、更に色毎に重みを加味して加重平均値を算出して局所濃度値を算出する。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの三色の場合、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色の重みをそれぞれ０．３０、０．５８、０．１２として加重平均することにより、色毎の濃度ではなく光量に対応した濃度値を得ることが出来る。

共通混合比算出部５０３は、共通局所濃度算出部５０２で算出した局所濃度値及び領域分離信号Ａに応じて、各色に対して共通の重み付け係数（混合比）α、βを算出し、算出した重み付け係数α、βを各色空間フィルタ部５０４、５０５、５０６へ出力する。

各色空間フィルタ部５０４は、第１フィルタ演算部５３、第２フィルタ演算部５４、係数組選択部５６、重み付け処理部５５を備えている。第１フィルタ演算部５３、第２フィルタ演算部５４、係数組選択部５６、重み付け処理部５５の構成は、図１２の例と同様であるので説明は省略する。また、各色空間フィルタ部５０５、５０６は、各色空間フィルタ部５０４と同様の構成を有する。

以上の構成により、各色に対して、共通の重み付け係数（混合比）α、βを用いることで、全色に対して共通のフィルタ処理を施すことが出来る。これにより、混色時に色毎に異なったフィルタ処理が施されることがなく、混色時と非混色時の画質の違いを防止することができる。

実施の形態７
上述の実施の形態では、第１フィルタ演算部５３、第２フィルタ演算部５４を並列に設け、同じ入力画像データを入力して個々に演算する構成であったが、これに限定されるものではなく、第１フィルタ演算部５３、第２フィルタ演算部５４を直列に設けることもできる。

図２５は実施の形態７の空間フィルタ処理部５０の構成の一例を示すブロック図である。実施の形態７の空間フィルタ処理部５０は、局所濃度算出部５１、第１係数組選択部５６１、第２係数組選択部５６２、第１フィルタ演算部５３、第２フィルタ演算部５４などを備えている。

第１係数組選択部５６１は、予め複数組のフィルタ係数を格納してあり、局所濃度算出部５１で算出した局所濃度値及び領域分離信号Ａに応じてフィルタ係数を選択し、選択したフィルタ係数を第１フィルタ演算部５３へ出力する。

図２６はフィルタ係数の選択方法の一例を示す説明図であり、図２７は第１フィルタ係数の一例を示す説明図であり、図２８は第２フィルタ係数の一例を示す説明図であり、図２９は第３フィルタ係数の一例を示す説明図である。図２６に示すように、第１係数組選択部５６１は、領域分離信号Ａが網点又はその他領域（すなわち、文字エッジ領域以外）である場合、局所濃度値に応じて、平滑化特性の平滑化の度合いが異なる第１フィルタ係数（図２７参照）、第２フィルタ係数（図２８参照）、第３フィルタ係数（図２９参照）、第４フィルタ係数（図６参照）のいずれかを選択する。これにより、例えば、局所濃度値が大きく（高濃度）なるに応じて、平滑化の度合いを高くするようにする。これにより、高濃度領域におけるノイズを抑制するとともに、ノイズに起因するフィルタ処理後の平均濃度の増加を抑制することができ、画質劣化を防止することができる。

また、第１係数組選択部５６１は、領域分離信号Ａが文字エッジ領域である場合、局所濃度値に関わらず、第１フィルタ係数（図２７参照）を選択し、平滑化処理を施さないようにする。

第２係数組選択部５６２は、領域分離信号Ａが網点又はその他領域（すなわち、文字エッジ領域以外）である場合、図７に示すような混合特性のフィルタ処理を行うためのフィルタ係数を選択し、領域分離信号Ａが文字エッジ領域である場合、図１３に示すような強調特性を有するフィルタ処理を行うためのフィルタ係数を選択し、選択したフィルタ係数を第２フィルタ演算部５４へ出力する。

第１フィルタ演算部５３は、第１係数組選択部５６１で選択したフィルタ係数を用いて、入力画像データに対してフィルタ演算を行い、演算後の画像データを第２フィルタ演算部５４へ出力する。

第２フィルタ演算部５４は、第２係数組選択部５６２で選択したフィルタ係数を用いて、第１フィルタ演算部５３から出力された画像データに対してフィルタ演算を行う。

上述のとおり、第１係数組選択部５６１は、平滑化特性を有する複数のフィルタ係数の中から、局所濃度値及び領域分離信号Ａに応じて１つのフィルタ係数を選択し、第２係数組選択部５６２は、強調特性と平滑化特性とを組み合わせた混合特性を有する複数のフィルタ係数の中から、領域分離信号Ａに応じて１つのフィルタ係数を選択する。これにより、前段のフィルタ処理部である第１フィルタ演算部５３で、ある程度の周波数以上のノイズを除去した後、第２フィルタ演算部５４で特定の画像領域に対応した最適なフィルタ処理を行うことができる。なお、第１フィルタ演算部５３と第２フィルタ演算部５４とを入れ替えて処理の順序を変更することもできる。

次に実施の形態７の画像処理部１００の動作について説明する。図３０は実施の形態７の画像処理部１００の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。空間フィルタ処理部５０（以下、処理部５０という）は、注目画素の局所濃度値を算出し（Ｓ５１）、局所濃度値及び領域分離信号に応じて第１係数組のフィルタ係数を選択する（Ｓ５２）。

処理部５０は、選択されたフィルタ係数を用いて第１フィルタ演算部５３で演算を行い（Ｓ５３）、演算結果を第２フィルタ演算部５４へ出力する。処理部５０は、領域分離信号に応じて第２係数組のフィルタ係数を選択し（Ｓ５４）、選択したフィルタ係数を用いて第１フィルタ演算部５３の演算結果に対して第２フィルタ演算部５４で演算を行い（Ｓ５５）、処理を終了する。

実施の形態８
上述の実施の形態において、デジタルカラー複写機（又は複合機）に備えられた空間フィルタ処理部５０及び制御部（不図示）を構成する各部（各機能ブロック）は、ＣＰＵ等のプロセッサを用いてソフトウェアによって実現することもできる。すなわち、デジタル複写機（または複合機）は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラム及び各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。

本発明は、上述した機能を実現するソフトウェアであるデジタル複写機（又は複合機）の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、デジタル複写機（又は複合機）に供給し、そのコンピュータ（又はＣＰＵ、ＭＰＵなど）が記録媒体に記録されたプログラムコードを読み出し実行することで達成することができる。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープ、カセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスク若しくはハードディスク等の磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、デジタル複写機（又は複合機）を通信ネットワークと接続可能に構成し、通信ネットワークを介して上記プログラムコードを供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されるものではなく、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されるものではなく、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも利用可能であり、また、ＩｒＤＡ又はリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。

なお、本発明は上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。また、デジタル複写機（又は複合機）の各機能ブロックは、ソフトウェアを用いて実現されるものに限らず、ハードウェアロジックによって構成されるものであってもよく、処理の一部を行うハードウェアと当該ハードウェアの制御、残余の処理を行うソフトウェアを実行する演算手段とを組み合わせたものであってもよい。

本発明は、フラットベッドスキャナ、フィルムスキャナ、デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上述の各処理を行うコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ又は液晶ディスプレイなどの画像表示装置、及びコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタ等の画像形成装置により構成されてもよい。また、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えることもできる。

上述の実施の形態で示したフィルタ係数は、一例であって、これに限定されるものではなく、異なる係数値を有するフィルタ係数、異なるサイズのフィルタ係数を適宜用いることができる。

本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置の構成を示すブロック図である。 空間フィルタ処理部の構成の一例を示すブロック図である。 画素領域の局所濃度算出の一例を示す説明図である。 フィルタ演算のための参照画素領域の一例を示す説明図である。 空間フィルタカーネルの構成例を示す説明図である。 第１フィルタ演算部で用いるフィルタ係数の一例を示す説明図である。 第２フィルタ演算部で用いるフィルタ係数の一例を示す説明図である。 重み付け係数の一例を示す説明図である。 画像処理部の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２の画像処理装置を備える画像形成装置の構成を示すブロック図である。 領域分離処理部の構成を示すブロック図である。 実施の形態２の空間フィルタ処理部の構成の一例を示すブロック図である。 強調特性を有するフィルタ係数の一例を示す説明図である。 重み付け係数の設定の一例を示す説明図である。 実施の形態２の画像処理部の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態３の空間フィルタ処理部の構成の一例を示すブロック図である。 空間フィルタカーネルの構成例を示す説明図である。 実施の形態３の画像処理部の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態４の空間フィルタ処理部の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態４の画像処理部の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。 重み付け係数の他の例を示す説明図である。 平滑特性を有するフィルタ係数の一例を示す説明図である。 実施の形態６の空間フィルタ処理部の構成の一例を示すブロック図である。 各色空間フィルタ部の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態７の空間フィルタ処理部の構成の一例を示すブロック図である。 フィルタ係数の選択方法の一例を示す説明図である。 第１フィルタ係数の一例を示す説明図である。 第２フィルタ係数の一例を示す説明図である。 第３フィルタ係数の一例を示す説明図である。 実施の形態７の画像処理部の空間フィルタ処理の手順の一例を示すフローチャートである。 従来の視感度補正処理の入力値と出力値との関係の一例を示す説明図である。 従来の視感度補正処理での入力値に対する出力値の変化量を示す説明図である。 強調特性を有するフィルタ処理前後の画像データの一例を示す説明図である。

符号の説明

１０ Ａ／Ｄ変換部
２０ シェーディング補正部
３０ 視感度補正部
４０ 領域分離処理部
５０ 空間フィルタ処理部
５１ 局所濃度算出部
５２ 混合比算出部
５３ 第１フィルタ演算部
５４ 第２フィルタ演算部
５５、５９ 重み付け処理部
５５１、５５２、５９１、５９２ 乗算器
５５３、５９３ 加算器
５６ 係数組選択部
５６１ 第１係数組選択部
５６２ 第２係数組選択部
５７ 第１係数組供与部
５８ 第２係数組供与部
５０１ フィルタ演算部
５０２ 共通局所濃度算出部
５０３ 共通混合比算出部
５０４、５０５、５０６ 各色空間フィルタ部
６０ 変倍処理部
７０ 色補正部
８０ 中間調出力階調処理部
１００ 画像処理部
１１０ 画像入力部
１２０ 画像出力部
１３０ 操作パネル

Claims (17)

1. 入力画像データに対して画像処理を行う画像処理装置において、
   入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出する濃度算出手段と、
   注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定する領域画像判定手段と、
   該領域画像判定手段で文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して平滑化処理を施す第１処理手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を施す第２処理手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記領域画像判定手段で文字エッジ領域画像であると判定した場合又は前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を施す第２処理手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記濃度算出手段で算出した濃度に応じて、前記第１処理手段及び第２処理手段それぞれで処理した画像データに対して重み付け処理を施す重み付け処理手段を備えることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の画像処理装置。
5. 入力画像データに対してデジタルフィルタ演算処理を行う画像処理装置において、
   入力画像データに対して平滑化処理を行うための第１フィルタ係数を記憶する記憶手段と、
   入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出する濃度算出手段と、
   注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定する領域画像判定手段と、
   該領域画像判定手段で文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して前記第１フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う演算手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
6. 入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を行うための第２フィルタ係数を記憶する記憶手段を備え、
   前記演算手段は、
   前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して前記第２フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行うように構成してあることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を行うための第２フィルタ係数を記憶する記憶手段を備え、
   前記演算手段は、
   前記領域画像判定手段で文字エッジ領域画像であると判定した場合又は前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して前記第２フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行うように構成してあることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
8. 前記濃度算出手段で算出した濃度に応じて、前記第１フィルタ係数及び第２フィルタ係数それぞれに重み付け処理を施す重み付け処理手段を備えることを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記濃度算出手段は、
   複数の特定色それぞれの画素領域の画素値に基づいて、濃度を算出するように構成してあり、
   前記重み付け処理手段は、
   前記濃度算出手段で算出した濃度に応じて、前記特定色それぞれに対して共通の重み付け処理を施すように構成してあることを特徴とする請求項４又は請求項８に記載の画像処理装置。
10. 請求項１から請求項９までのいずれか１項に記載された画像処理装置と、該画像処理装置で処理された画像の形成を行う画像形成手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
11. 入力画像データに対して画像処理を行う画像処理方法において、
    入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出し、
    注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定し、
    文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して平滑化処理を施すことを特徴とする画像処理方法。
12. 入力画像データに対してデジタルフィルタ演算処理を行う画像処理方法において、
    入力画像データに対して平滑化処理を行うための第１フィルタ係数を記憶してあり、
    入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出し、
    注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定し、
    文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して前記第１フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行うことを特徴とする画像処理方法。
13. コンピュータに、入力画像データに対して画像処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、
    コンピュータを、
    入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出する濃度算出手段と、
    注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定する領域画像判定手段と、
    該領域画像判定手段で文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して平滑化処理を施す第１処理手段と
    して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
14. コンピュータを、
    前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を施す第２処理手段と
    して機能させることを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
15. コンピュータに、入力画像データに対してデジタルフィルタ演算処理を行わせるコンピュータプログラムにおいて、
    コンピュータを、
    入力画像の複数の画素により構成された画素領域の画素値に基づいて、該画素領域の濃度を算出する濃度算出手段と、
    注目画素を含む複数の画素で構成された画素ブロック内の画素値に基づいて、入力画像が文字エッジ領域画像であるか否かを判定する領域画像判定手段と、
    該領域画像判定手段で文字エッジ領域画像でないと判定し、かつ前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第１濃度閾値より大きい場合、入力画像データに対して平滑化処理を行うための第１フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う第１演算手段と
    して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
16. コンピュータを、
    前記濃度算出手段で算出した濃度が所定の第２濃度閾値より小さい場合、入力画像データに対して強調処理、強調処理と平滑化処理との混合処理、又は強い平滑化処理と弱い平滑化処理とを組み合わせた処理のいずれかの処理を行うための第２フィルタ係数を用いてフィルタ演算を行う第２演算手段と
    して機能させることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータプログラム。
17. 請求項１３から請求項１６までのいずれか１項に記載のコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体。

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