JP5312111B2 - 画像読取方法及び画像読取装置 - Google Patents

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Description

本発明は画像原稿から読み込んだ画像データが網点から構成される領域を含むか否かを判別する画像読取方法及び画像読取装置に関する。
スキャナ等の画像読取装置を用いて画像データを生成する場合、読み取り対象の原稿に網点で表現される写真や図が含まれていると、網点の配置周期性により生成された画像データにモアレと呼ばれる干渉縞が発生する場合がある。モアレの発生を抑制する為には、高解像度で原稿の読み取りを行った後、平滑化処理を行い、画像データを所望の解像度に変倍する方法が用いられている。
この方法には文字の輪郭部など本来平滑化を適用したくない箇所にも処理が適用されるという弊害もある。このため、複数の原稿を連続的に読み取る場合には、ユーザが原稿毎に網点領域が存在するか否かを判断して設定を切り替えなければならず、著しく作業効率を低下させる要因になっていた。従って、原稿画像中に網点領域が存在するか否かを自動的に判定する方法の確立とその判定精度が極めて重要となっている。
画像読取装置から生成された画像データに網点が含まれるか否かを判別するために、網点原稿に特徴的に現われる特徴画素を利用して判別する方法が従来より提案されている。従来より一般的に用いられる技術として、例えば、画像中から周辺画素に対して濃度等の注目成分の値が高いピーク画素を検出し、このピーク画素を利用して求められる値をもとに対象原稿が網点原稿であるか否かを判断する方法があった。
ピーク画素を参考に網点原稿判別を行う方法の1つは、例えば、特許文献1に開示されている。これによれば、数ラインの画像データを対象にピーク画素とその周辺画素(例えば、3×3画素)から構成される画素集合を1ブロックとみなし、該ブロックの濃度等の特徴を既知のパターンの特徴と比較することで対象原稿が網点原稿であるか否かを判断する。また、特許文献2にも別の方法が開示されている。これによれば、隣接するピーク画素同士の間の距離をピーク画素間距離として算出し、画像データ中に特定のピーク画素間距離が頻出した場合に該画像データを網点原稿であると判断する。
特許第3726439号公報 特許第3183787号公報
しかしながら、特許文献2で利用するピーク画素間距離のように、網点部分を特徴的に示す画素間の距離を求め、その出現頻度のみに基づいて対象画像データが網点原稿であるか否かを判定する方法では、次のような問題があった。即ち、原稿内の網点領域以外の領域から検出された特徴画素間距離も判断の対象となってしまい、判定の精度が良くない。
また、原稿上では網点の特徴画素間距離は一定であっても、画像データ上では原稿のライン数と読取解像度の組み合わせ次第で必ずしも特徴画素間距離が一定とならず、2つの距離に出現頻度が分散する場合がある。その結果、出現頻度の際立つ距離を検知できずに網点原稿と判別されないという問題もある。
本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、高精度に網点画像の判別が可能な画像読取方法及び画像読取装置を提供することを目的としている。
上記目的を達成するために本発明の画像読取装置は次のような構成からなる。
即ち、画像読取装置により原稿の画像を読み取る画像読取方法であって、前記原稿の予め定められた方向に並んだ画素に対応した画像データに関し、各画素を注目画素として、該注目画素の値と該注目画素に対する隣接画素の値とを比較する比較工程と、前記比較工程における比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第1特徴を示す画素を第1特徴画素として検出する第1検出工程と、前記比較工程における比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第2特徴を示す画素を第2特徴画素として検出する第2検出工程と、前記第1検出工程において検出された隣り合う前記第1特徴画素の間の第1特徴画素間距離を算出する第1算出工程と、前記第2検出工程において検出された隣り合う前記第2特徴画素の間の第2特徴画素間距離を算出する第2算出工程と、前記第1特徴画素間距離と前記第2特徴画素間距離とに基づいて特徴画素間距離を算出する特徴画素間距離の算出工程と、前記方向に並んだ全ての画素から算出された特徴画素間距離に関し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前記ヒストグラムにおいて所定の頻度を超える特徴画素間距離が存在するかどうかを判別する判別工程と、前記判別工程における判別の結果に基づいて、前記原稿が網点原稿であるかどうかを判断する判断工程とを有することを特徴とする。
また他の発明によれば、前記原稿の画像を読取るスキャナ部と、前記原稿の予め定められた方向に並んだ画素に対応した画像データに関し、各画素を注目画素として、該注目画素の値と該注目画素に対する隣接画素の値とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第1特徴を示す画素を第1特徴画素として検出する第1検出手段と、前記比較手段による比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第2特徴を示す画素を第2特徴画素として検出する第2検出手段と、前記第1検出手段により検出された隣り合う前記第1特徴画素の間の第1特徴画素間距離を算出する第1算出手段と、前記第2検出手段により検出された隣り合う前記第2特徴画素の間の第2特徴画素間距離を算出する第2算出手段と、前記第1特徴画素間距離と前記第2特徴画素間距離とに基づいて特徴画素間距離を算出する特徴画素間距離の算出手段と、前記方向に並んだ全ての画素から算出された特徴画素間距離に関し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記ヒストグラムにおいて所定の頻度を超える特徴画素間距離が存在するかどうかを判別する判別手段と、前記判別手段における判別の結果に基づいて、前記原稿が網点原稿であるかどうかを判断する判断手段とを有することを特徴とする画像読取装置を備える。
従って本発明によれば、複数種類の特徴画素間距離から求め、かつ連続する同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムに基づいて、原稿が網点原稿であるかどうかを判断することができる。これにより、1つの特徴画素による特徴画素間距離に左右されず、安定した特徴画素間距離に基づいた判断ができるので、高精度に網点原稿を判別できるという効果がある。
本発明の代表的な実施例であるスキャナ(画像読取装置)の制御と画像処理に用いられる画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施例に従う網点原稿判別処理を示すフローチャートである。 本発明の実施例1に従う第1特徴画素と第2特徴画素の検出処理の詳細を示すフローチャートである。 特徴画素の検出方法を模式的に説明する図である。 原稿を読取って得られた画像データのライン方向の各画素を表す図である。 画像データから検出された特徴画素間距離の出現回数を示すヒストグラムである。 本発明の実施例2に従う第1特徴画素と第2特徴画素の検出処理を示すフローチャートである。 本発明の実施例2に従う特徴画素の検出方法を模式的に説明する図である。 原稿を読取って得られた画像データのライン方向の各画素を表す図である。
101:スキャナ(画像読取装置)、221:パーソナルコンピュータ(PC)、307:ROM、308:RAM、309:CPU
以下添付図面を参照して本発明の好適な実施例について、さらに具体的かつ詳細に説明する。尚、以下説明する実施例は本発明を限定するものでなく、また説明された実施例の特徴の全てが本発明に必須のものとは限らない。
図1は本発明の代表的な実施例であるスキャナ(画像読取装置)の制御と画像処理に用いられる画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。この画像処理装置は、一般的なパーソナルコンピュータ(PC)において後述する制御プログラムを実行させることにより実現する。
図1に示されているように、PC221は、ROM307、RAM308、CPU309、ディスク装置310、バス311、スキャナインタフェース(I/F)312、外部入力インタフェース(I/F)313、外部記憶装置314を含む。ROM307は、後述する制御プログラムを保持する。RAM308は、その制御プログラムの動作に必要な作業領域として用いられる。CPU309はROM307に保持されている制御プログラムを読み出して実行し、画像読取制御の処理を行う。
バス311は、上記の各構成要素を相互接続し、各構成要素間でのデータの授受を行なう。スキャナインタフェース312はUSBインタフェースに準拠するもので、スキャナ101との通信を行う。一方、スキャナ101にも同じ規格のインタフェースが備えられている。なお、このインタフェースはIEEE1394等、別の規格に従うインタフェースを採用しても良い。外部入力インタフェース313は、マウスやキーボードなどの入力部320と接続する。
また、外部記憶装置314はフレキシブルディスクやCD−ROMといった外部記憶媒体を記憶媒体として用い、制御プログラムが外部記憶媒体に記憶されている場合に、それを読み出してPC221にインストールする。なお、ネットワークコネクタ(不図示)を介してネットワーク経由で制御プログラムをダウンロードすることも可能である。
以上の構成のPC221にはスキャナ101とLCDなどのモニタ223が接続されており、スキャナ101に載置された原稿から画像を読取る際には、ユーザはモニタ223と入力部320とを用いて画像読取に必要な操作を行なう。
なお、図1に示す構成は、スキャナとPCにおいて実現される画像読取制御装置とが別体の構成の例について示しているが、本発明はこれによって限定されるものではない。例えば、多機能プリンタ(以下、MFP)とよばれるスキャナ機能とプリンタ機能とが一体化した装置にも本発明は適用可能である。この場合には、MFPのスキャナ部で原稿を読取ることで生成された画像データをMFP内のCPUを含む制御部で画像処理を行なうことで実現される。これは特に、MFPが複写機として機能する場合に適用される。
以下、上記構成のPCとスキャナとからなる画像読取システムやMFPにおいて実行される網点原稿判別処理についての実施例について説明する。
図2は本発明の実施例に従う網点原稿判別処理を示すフローチャートである。
まず、ステップS201ではスキャナにより画像原稿を読取って画像データを1ライン読み込む。次に、ステップS202では、ステップS201で読み込んだ1ライン分の画像データ中から注目画素を決定する。尚、1ライン分の画像データを受け取った直後は画像データ中の先頭画素を注目画素とし、以降繰り返し処理の際には前回の注目画素に続く画素を注目画素とする。なお、ライン方向に各画素の位置はx座標値で表わされ、先頭画素はx=0とする。従って、一般的に注目画素の位置はxで表わす。
さらにステップS203〜S204では、ステップS201で読み込まれた画像データ中から第1特徴画素と第2特徴画素を検出する。この実施例では、各画素から濃度値を算出し、隣接画素に比べ所定の値以上濃度値が高い画素を第1特徴画素、隣接画素に比べ所定の値以上画素値が低い画素を第2特徴画素とする。尚、画素値として、濃度値以外にもRGB輝度値などを用いてもよい。
図3は第1特徴画素と第2特徴画素の検出処理の詳細を示すフローチャートである。
図4は特徴画素の検出方法を模式的に説明する図である。
ここで、図3と図4とを参照しながら、第1特徴画素、第2特徴画素の検出処理(第1検出、第2検出)について説明する。
図4に示されているように、画像読取装置が読取ライン502に沿って、原稿中の網点501が並んでいるとする。ライン503は次の読取ラインである。また、読取ライン502、503の矢印は読取方向を表している。スキャナ101で原稿(特に、網点501)を読取り、PC221でその読取りにより得られた画像データを所定の解像度で画像処理すると、その結果、画像データ504が得られる。画像データの各画素は濃度値をもっており、図4には画像データの各画素に対応した濃度値505が示されている。
ステップS301では、注目画素と隣接画素との濃度に対応する画素値の差を求める。図4を参照して説明するなら、画像データ504の各画素に注目し、注目画素Exと注目画素の直前の隣接画素Ex-1の値を比較する。
次に、ステップS302では、予め定めた閾値とステップS301で算出された値の差の絶対値を比較する。その比較の結果、隣接画素に比べて注目画素の値が予め定めた値以上に増加していた場合に、注目画素をピーク画素として検出する。図4では、Px、Px+1、Px+2がそれぞれピーク画素を表す。
ステップS302における比較の結果、ステップS301で求めた画素値のレベル差の絶対値が予め定めた閾値以上だった場合に、処理はステップS303において注目画素と隣接画素のそれぞれの画素値を比較する。この比較の結果、注目画素の値が隣接画素の値より大きい場合にはステップS304において注目画素を第1特徴画素として検出する。これに対して、注目画素の値が隣接画素の値より小さい場合にはステップS305において注目画素を第2特徴画素として検出する。
注目画素Exとその直前の隣接画素Ex-1の濃度値をそれぞれ、Cx、Cx-1とし、予め定めた閾値をVTHとする。これら2つ画素の濃度値を比較した結果、式(1)と式(3)の判定条件の論理積が成立すると判別された場合、注目画素Exは第1特徴画素として検出される。一方、式(2)と式(3)の判定条件の論理積が成立すると判別された場合、注目画素Exは第2特徴画素として検出される。
x ≧Cx-1 ……(1)
x-1>Cx ……(2)
|Cx−Cx-1|≧VTH ……(3)
この結果、図4に示す例では、Px、Px+1、Px+2が第1特徴画素として検出される。一方、Dx、Dx+1、Dx+2が第2特徴画素として検出される。
さて、図2に戻って説明を続けると、ステップS205では、ステップS203〜S204において画像データから検出された隣接する第1特徴画素同士と隣接する第2特徴画素同士の間の距離を、第1特徴画素間距離及び第2特徴画素間距離として算出する。
第1特徴画素間距離及び第2特徴画素間距離の算出処理(第1算出、第2算出)については、図5を参照して、それぞれ説明する。
図5は原稿を読取って得られた画像データのライン方向の各画素を表す図である。
図5において、701は原稿の網点部をスキャナを用いて読み取り生成された画像データ、702〜704は画像データ701における第1特徴画素、705〜707は画素データ701における第2特徴画素を示している。
この実施例では、隣接する第1特徴画素の間に存在する画素数を第1特徴画素間距離として算出する。例えば、第1特徴画素703とこれに隣接する第1特徴画素704との間には自分自身を含めて画素703、706の2つの画素が存在する。この為、第1特徴画素703と第1特徴画素704の間の第1特徴画素間距離は2画素となる。同様に、隣接する第2特徴画素の間に存在する画素の数をこれら第2特徴画素間の第2特徴画素間距離として算出する。
図5の例を参照すれば、網点原稿判別の基準となる特徴画素間距離は次のようになる。
第1特徴画素702と第1特徴画素703との間には3つの画素が存在しており、この3画素がこれら第1特徴画素間の距離となる。同様に、第1特徴画素703と第1特徴画素704の間の第1特徴画素間距離は2画素となる。また、第2特徴画素705と第2特徴画素706との間の第2特徴画素間距離は2画素、第2特徴画素706と第2特徴画素707の間の第2特徴画素間距離は3画素となる。
図5の例では、第1特徴画素702、703の間の第1特徴画素間距離と第2特徴画素705、706の間の第2特徴画素間距離の平均が特徴画素間距離となり、その値は2.5画素となる。同様に、第1特徴画素703、704の間の第1特徴画素間距離、第2特徴画素706、707の間の第2特徴画素間距離から算出される特徴画素間距離は2.5画素となる。
ステップS206では、ステップS205において算出した第1特徴画素間距離と、これに隣接する第2特徴画素間距離の2つの距離を使用し、網点原稿判別の基準となる特徴画素間距離を算出する。この実施例では、第1特徴画素間距離Pxとこれに隣接する第2特徴画素間距離Dxの平均値(Px+Dx)/2を特徴画素間距離[x]として説明する。
ステップS207では、ステップS206で求めた特徴画素間距離[x]をステップS206にて直前に算出した特徴画素間距離[x−1]と比較する。この比較の結果、[x]=[x−1]であった場合には、処理はステップS208に進み、図6に示すようなヒストグラム中の特徴画素間距離[x]に対応する距離の出現回数に+1を加算する。このようにすることで、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離だけが後述するヒストグラム作成の対象となる。その後、処理はステップS209に進む。これに対して、[x]≠[x−1]であれば、処理はステップS209に進み、注目画素xがそのラインの終端画素に達したかどうかを調べる。
ここで、注目画素が終端画素に達していると判断されれば、処理はステップS211に進み、そうでなければ、処理はステップS210に進み、注目画素を次の画素に移し、処理はステップS203に戻り、上述の処理を終端画素まで繰り返す。このようにして、ステップS201で読み込まれた1ライン分の画像データの全画素に対してステップS202〜ステップS208の処理を施し、図6に示すヒストグラムが作成される。
さて、ヒストグラム完成後、処理はステップS211において、作成したヒストグラムにおいて所定の頻度を超える距離(例えば、ヒストグラム中に現れる全距離の出現回数の20%を占める出現回数を記録する距離)が存在するか否かを調べる。ここで、これに該当する距離が存在する場合には、処理はステップS212に進み、読み取り対象原稿を網点原稿と判別する。これに対して、該当する距離が存在しない場合には処理はステップS213に進み、読み取り対象原稿を網点原稿でないと判別する。
従って以上説明した実施例に従えば、2つの異なる特徴をもつ画素間距離を平均化し、これを特徴画素間距離として定義し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離から作成されたヒストグラムにより読取った原稿が網点原稿であるかどうかを判断する。これにより、1つの特定の特徴をもった画素間距離の出現頻度による従来の判定と比べ、判定対象の特徴が増え、安定した画素間距離の値に基づいて判定がなされるので、1つの特徴や読取解像度により大きな影響を受けることがなくなり、判定精度が向上する。
この実施例に従う網点原稿判別処理は全体的な処理フローは実施例1で図2に示すフローチャートを参照して既に説明したものと同じなので、その説明は省略する。ここでは、この実施例に特徴的な処理である第1特徴画素と第2特徴画素の検出処理と、第1特徴画素間距離と第2特徴画素間距離の算出処理とについて説明する。
図7は実施例2に従う第1特徴画素と第2特徴画素の検出処理を示すフローチャートである。
図8は実施例2に従う特徴画素の検出方法を模式的に説明する図である。
ここで、図7と図8とを参照しながら、第1特徴画素、第2特徴画素の検出処理(第1検出、第2検出)について説明する。
図8に示されているように、画像読取装置が読取ライン602に沿って、原稿中の網点601が並んでいるとする。ライン603は次の読取ラインである。また、読取ライン602、603の矢印は読取方向を表している。スキャナ101で原稿(特に、網点601)を読取り、PC221でその読取りにより得られた画像データを所定の解像度で画像処理すると、その結果、画像データ604が得られる。画像データの各画素は濃度値をもっており、図8には画像データの各画素に対応した濃度値605が示されている。
まず、ステップS401では注目画素Exと両側に隣接する画素Ex-1、Ex+1との間でそれぞれ、濃度に対応する画素値の差を求める。ステップS402では、注目画素Exの値が直前に隣接する画素Ex-1の値以上であるかを調べる。
ここで、注目画素Exの値が直前に隣接する画素Ex-1の値以上であった場合、処理はステップS403に進む。ステップS403では、注目画素Exの値が直後に隣接する画素Ex+1の値より大きいかどうかを調べる。ステップS403において、注目画素Exの値が直後に隣接する画素Ex+1の値より大きいと判定された場合、処理はステップS405に進み、注目画素を第1特徴画素として検出する。
さて、ステップS402において、注目画素Exxの値が直前に隣接する画素Ex-1より小さいと判定された場合、処理はステップS404に進む。ステップS404では、注目画素Exの値が直後に隣接する画素Ex+1の値以下であるかどうかを調べる。ステップS404において、注目画素Exの値が直後に隣接する画素Ex+1の値以下であると判定された場合、処理はステップS406に進み、注目画素を第2特徴画素として検出する。
注目画素とその直前直後の隣接画素Ex、Ex-1、Ex+1の濃度値を夫々Cx、Cx-1、Cx+1とする。注目画素と両隣接画素との値を夫々比較した結果、式(4)と式(5)の判定条件の論理積が成立すると判別された場合、注目画素Exは第1特徴画素として検出される。一方、式(6)と式(7)の判定条件の論理積が成立すると判別された場合には、注目画素Exは第2特徴画素として検出される。
その判別条件は以下の通りである。
x ≧Cx-1 ……(4)
x >Cx+1 ……(5)
x <Cx-1 ……(6)
x ≦Cx+1 ……(7)
この結果、図8に示す例では、Px、Px+1、Px+2が第1特徴画素として検出される。一方、Dx、Dx+1、Dx+2が第2特徴画素として検出される。
次に第1特徴画素間距離及び第2特徴画素間距離の算出処理(第1算出、第2算出)については、図9を参照して、それぞれ説明する。
図9は原稿を読取って得られた画像データのライン方向の各画素を表す図である。
図9において、801は原稿の網点部をスキャナを用いて読み取り生成された画像データ、802〜804は画像データ801における第1特徴画素、805〜807は画素データ801における第2特徴画素を示している。
この実施例では、隣接する第1特徴画素の間に存在する画素数を第1特徴画素間距離として算出する。例えば、第1特徴画素802とこれに隣接する第1特徴画素803との間には自分自身を含めて画素803、805の2つの画素が存在する。この為、第1特徴画素802と第1特徴画素803の間の第1特徴画素間距離は2画素となる。同様に、隣接する第2特徴画素の間に存在する画素の数をこれら第2特徴画素間の第2特徴画素間距離として算出する。
図9の例を参照すれば、網点原稿判別の基準となる特徴画素間距離は次のようになる。
第1特徴画素802と第1特徴画素803との間には2つの画素が存在しており、この2画素がこれら第1特徴画素間の距離となる。同様に、第1特徴画素803と第1特徴画素804の間の第1特徴画素間距離は3画素となる。また、第2特徴画素805と第2特徴画素806との間の第2特徴画素間距離は2画素、第2特徴画素806と第2特徴画素807の間の第2特徴画素間距離は3画素となる。
図8の例では、第1特徴画素802、803の間の第1特徴画素間距離と第2特徴画素805、806の間の第2特徴画素間距離の平均が特徴画素間距離となり、その値は2画素となる。同様に、第1特徴画素803、804の間の第1特徴画素間距離、第2特徴画素806、807の間の第2特徴画素間距離から算出される特徴画素間距離は3画素となる。
従って以上説明した実施例に従えば、連続する3つの画素の値を調べることにより、2つの異なる特徴をもつ画素間距離を平均化し、これを特徴画素間距離として定義し、この距離のヒストグラムにより読取った原稿が網点原稿であるかどうかを判断する。
なお、上述した各種動作はROMなどのコンピュータが読取可能な記録媒体に格納されたプログラムコードをCPUが実行して行なわれる。

Claims (8)

  1. 画像読取装置により原稿の画像を読み取る画像読取方法であって、
    前記原稿の予め定められた方向に並んだ画素に対応した画像データに関し、各画素を注目画素として、該注目画素の値と該注目画素に対する隣接画素の値とを比較する比較工程と、
    前記比較工程における比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第1特徴を示す画素を第1特徴画素として検出する第1検出工程と、
    前記比較工程における比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第2特徴を示す画素を第2特徴画素として検出する第2検出工程と、
    前記第1検出工程において検出された隣り合う前記第1特徴画素の間の第1特徴画素間距離を算出する第1算出工程と、
    前記第2検出工程において検出された隣り合う前記第2特徴画素の間の第2特徴画素間距離を算出する第2算出工程と、
    前記第1特徴画素間距離と前記第2特徴画素間距離とに基づいて特徴画素間距離を算出する特徴画素間距離の算出工程と、
    前記方向に並んだ全ての画素から算出された特徴画素間距離に関し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、
    前記ヒストグラムにおいて所定の頻度を超える特徴画素間距離が存在するかどうかを判別する判別工程と、
    前記判別工程における判別の結果に基づいて、前記原稿が網点原稿であるかどうかを判断する判断工程とを有することを特徴とする画像読取方法。
  2. 前記第1検出工程は、
    前記注目画素と該注目画素の隣接画素との2つの画素の値の差の絶対値を予め定められた閾値と比較し、前記絶対値が前記予め定められた閾値より大きい場合に、前記注目画素の値が前記隣接画素の値以上なら、前記注目画素を前記第1特徴画素として検出することを特徴とする請求項1に記載の画像読取方法。
  3. 前記第2検出工程は、さらに
    前記注目画素の値が前記隣接画素の値より小さいなら、前記注目画素を前記第2特徴画素として検出することを特徴とする請求項2に記載の画像読取方法。
  4. 前記第1検出工程は、
    前記方向に関し、前記注目画素の値と該注目画素の直前の隣接画素の値とを比較し、前記注目画素の値が前記直前の隣接画素の値以上である場合に、前記注目画素の値が該注目画素の直後の隣接画素の値より大きいなら、前記注目画素を前記第1特徴画素として検出することを特徴とする請求項1に記載の画像読取方法。
  5. 前記第2検出工程は、
    前記方向に関し、前記注目画素の値と該注目画素の直前の隣接画素の値とを比較し、前記注目画素の値が前記直前の隣接画素の値より小さい場合に、前記注目画素の値が該注目画素の直後の隣接画素の値以下なら、前記注目画素を前記第2特徴画素として検出することを特徴とする請求項4に記載の画像読取方法。
  6. 前記特徴画素間距離の算出工程は、前記第1特徴画素間距離と前記第2特徴画素間距離との平均値を算出し、該算出された値を前記特徴画素間距離とすることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像読取方法。
  7. 請求項1乃至6のいずれか1項に記載の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
  8. 前記原稿の画像を読取るスキャナ部と、
    前記原稿の予め定められた方向に並んだ画素に対応した画像データに関し、各画素を注目画素として、該注目画素の値と該注目画素に対する隣接画素の値とを比較する比較手段と、
    前記比較手段による比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第1特徴を示す画素を第1特徴画素として検出する第1検出手段と、
    前記比較手段による比較の結果、前記注目画素の値が隣接画素の値に比べ、第2特徴を示す画素を第2特徴画素として検出する第2検出手段と、
    前記第1検出手段により検出された隣り合う前記第1特徴画素の間の第1特徴画素間距離を算出する第1算出手段と、
    前記第2検出手段により検出された隣り合う前記第2特徴画素の間の第2特徴画素間距離を算出する第2算出手段と、
    前記第1特徴画素間距離と前記第2特徴画素間距離とに基づいて特徴画素間距離を算出する特徴画素間距離の算出手段と、
    前記方向に並んだ全ての画素から算出された特徴画素間距離に関し、連続して同じ値をもつ特徴画素間距離のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
    前記ヒストグラムにおいて所定の頻度を超える特徴画素間距離が存在するかどうかを判別する判別手段と、
    前記判別手段における判別の結果に基づいて、前記原稿が網点原稿であるかどうかを判断する判断手段とを有することを特徴とする画像読取装置。
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