JP5522997B2 - 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、入力画像の画像情報に基づき画像出力を行う画像処理技術に関する。

従来、原稿画像をプリント出力する装置として、例えばデジタル複写機等が普及している。デジタル複写機に代表される電子写真方式や印刷方式等の画像形成装置での画像出力の多くは、ドットのオン／オフの２値で表現されている。一般的にドットのオン／オフを決定する方法として網点が用いられており、その網点の大きさを変調することで画像の階調表現を行っている。

ＡＭスクリーニング（Amplitude Modulation Screening）では、各色毎に網点を所定のピッチで配置し、規則的なパターンを重ね合わせるため、スクリーン間での干渉稿（スクリーン間モアレ）が発生する。画像に発生するモアレが人間の目につきやすい低周波なモアレである場合、著しく画質は低下する。そのため、ＡＭスクリーニングでは、各色のスクリーン角度をずらすことで、スクリーン間モアレの発生を抑制するよう設計している。

しかし、ＡＭスクリーニングでは、複数の画素を１単位とするために出力周波数が低周波数になり、原稿とスクリーンとが干渉して縞模様（原稿モアレ）が発生することがある。特に、網点画像等の周期的な画像に対しては、知覚できるほど低周波な原稿モアレが発生しやすい。

原稿モアレの発生を低減させる方法として、画像処理時に空間周波数フィルタを用い、画像データに対してフィルタ処理を行う方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。また、読み取った原稿画像から線数と角度を求めて原稿画像と同じハーフトーンスクリーンを生成し、ハーフトーンスクリーンのパターンを網点パターンと一致させることで、両者の干渉の低減を図る方法が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。

特開平８−５１５３６号公報 特開２００４−２００７４６号広報

しかしながら、前述の原稿とスクリーンとの原稿モアレを低減するための方法には、次のような問題が挙げられる。例えば、特許文献１に記載のようなフィルタ処理によって網点を除去する方法には、エッジがぼやけてしまう、低線数では網点が除去しきれないなどの問題がある。また、例えば、特許文献２に記載のような原稿画像の線数と角度を検出してスクリーンを作成しハーフトーン処理を行う方法には、線数と角度が真値からわずかでもずれると低周波なモアレが発生し画像が劣化するという問題がある。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、原稿画像を出力する際、鮮鋭で画像劣化の少ない出力結果を得られるようにすることを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、入力画像の網点の線数及び角度を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された線数及び角度に従って、前記入力画像を網点セル領域に分割する分割手段と、前記網点セル領域をさらに小さい複数の小領域に分割する小領域分割手段と、前記入力画像のエッジ部を判定する判定手段と、前記網点セル領域が前記判定手段によりエッジ部ではないと判定された場合、前記網点セル領域に含まれる画素の画素値を平均化し、前記網点セル領域が前記判定手段によりエッジ部であると判定された場合、当該網点セル領域を構成する前記小領域毎に画素の画素値を平均化する平均化処理手段と、前記平均化処理手段により処理が施された画像に、前記検出手段により検出された線数及び角度での網点スクリーン処理を行うスクリーン処理手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、検出した線数及び角度に従って入力画像を網点セル領域に分割して画像信号に係る平均化処理を行い、平均化処理された画像に検出した線数及び角度での網点スクリーン処理を行う。これにより、原稿とスクリーンとの干渉による原稿モアレの発生を低減でき、画像劣化の少ない出力画像を得ることができる。

本発明の実施形態における画像処理装置を適用可能な画像形成装置の構成例を示す図である。 本実施形態における画像処理部の構成例を示す図である。 本実施形態における画像処理手順の一例を示すフローチャートである。 本実施形態における平均化・エッジ処理の例を示すフローチャートである。 本実施形態での網点セル領域分割処理と平均化処理を示す模式図である。 原稿画像をフーリエ変換した一例を擬似的に示す図である。 本実施形態でのエッジ検出処理と平均化調整処理を示す模式図である。 本実施形態を適用して作成した網点画像を説明するための図である。 本実施形態における画像処理装置を実現可能なコンピュータ機能を示す図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

図１は、本発明の一実施形態における画像処理装置を適用可能な画像形成装置（例えば、カラー複写機）の構成例を示す断面図である。図１において、１０１はイメージスキャナ部であり、１００はプリンタ部である。イメージスキャナ部１０１は、原稿を読み取り、その原稿画像に対してデジタル信号処理を行う。プリンタ部１００は、イメージスキャナ部１０１で読み取った原稿画像に対応した画像の形成を行い、記録用紙上にプリント出力する。以下、イメージスキャナ部１０１及びプリンタ部１００の詳細な構成を説明する。

まず、イメージスキャナ部１０１において、１０２は原稿圧板、１０３は原稿台硝子である。原稿１０４は、その記録面を図示下方に向けて原稿台硝子１０３上に載置され、原稿圧板１０２によりその位置が固定される。１０５はハロゲンランプであり、原稿１０４に光を照射する。原稿１０４からの反射光は、ミラー１０６、１０７に導かれ、レンズ１０８により収束されてリニアＣＣＤイメージセンサ（以下、ＣＣＤ）１１０の受光面上に結像する。なお、レンズ１０８には、赤外光カットフィルタ１３１が設けられている。

ＣＣＤ１１０は、原稿１０４からの光を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色に分解して読み取り、画像処理部１０９へ送出する。ＣＣＤ１１０は、例えばＲＧＢそれぞれ約５０００画素の受光素子が３ライン並んで構成され、Ａ３サイズの原稿の短手方向２９７ｍｍを４００ｄｐｉ（ドット／インチ）で読み取ることが可能である。また、同様に、Ａ３サイズの原稿の短手方向２９７ｍｍを６００ｄｐｉで読み取るためには、ＣＣＤ１１０は、ＲＧＢそれぞれ約７５００画素の１次元イメージセンサで構成すればよい。なお、ハロゲンランプ１０５及びミラー１０６が速度Ｖでミラー１０７が速度Ｖ／２で副走査方向（ＣＣＤ１１０の並びに直交する方向）に機械的に移動することで、原稿１０４からの反射光は一定の距離を経てＣＣＤ１１０に結像され、読み取られるようになる。

１１１は均一な色度を有する基準白色板であり、レンズ１０８によるシェーディングムラやＣＣＤ１１０の各画素の感度ムラを補正するための基準色度値を提供する。１０９は画像処理部である。画像処理部１０９は、ＣＣＤ１１０で読み取られた信号をデジタル信号に変換し、印刷（画像出力）の際のトナー色に対応したシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、及びブラック（Ｋ）の各色成分画像を形成してプリンタ部１００へ送出する。

イメージスキャナ部１０１における１回の原稿スキャン（１回の副走査に相当）につき、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ内の１つの色成分画像がプリンタ部１００に送出されることにより、１回のプリント処理が完了する。画像処理部１０９より送出されたＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの画像信号は、プリンタ部１００内のレーザドライバ１１２へ送られる。レーザドライバ１１２は、各画素の画像信号に応じてレーザダイオード１１３を発光させることによりレーザ光を出力する。レーザ光は、ポリゴンミラー１１４、ｆ−θレンズ１１５、及びミラー１１６を介して感光ドラム１１７上を走査する。

１１９〜１２２は現像器であり、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの各色について現像を行う。４個の現像器１１９〜１２２が、順次感光ドラム１１７に当接して、前述したレーザ光の照射により形成された感光ドラム１１７上の静電潜像に対し対応するトナーにより現像を行う。１２３は転写ドラムであり、用紙カセット１２４あるいは用紙カセット１２５より給紙された記録用紙を静電気の作用で巻きつけ、感光ドラム１１７上で現像されたトナー像を記録用紙上に転写する。４色成分を使用した記録処理では、転写ドラム１２３が４回転することで各色成分のトナー像が重畳記録される。そして、記録用紙を剥離爪で転写ドラム１２３から剥離させ、定着ユニット１２６に向けて搬送してトナー像を定着させ、装置外部へ排出させる。以上が本実施形態における画像形成装置（例えば、カラー複写機）の動作概要である。

次に、本実施形態における画像処理部１０９の詳細について説明する。

図２は、画像処理部１０９の詳細な構成例を示す図である。
図２において、１１０は前述したＣＣＤである。ＣＣＤ１１０で読み取られたＲＧＢの各信号出力は、画像処理部１０９に入力される。

画像処理部１０９において、Ａ／Ｄ変換器（アナログ−デジタル変換器）２０１は、入力されるＲＧＢの各信号出力をデジタル信号に変換する。シェーディング補正部２０２は、照明光量やレンズ光学系で発生するＣＣＤ１１０の受光面上の光量ムラ及びＣＣＤ１１０の各画素の感度ムラを補正する。入力マスキング部２０３は、読み取りＲＧＢ信号の色味をＲＧＢマトリクス演算により正しく補正する。

ＬＯＧ変換部２０４は、ＲＧＢの各信号をＣＭＹの各濃度信号に変換する。ＵＣＲ・出力マスキング部２０５は、ＣＭＹ信号からＫ（黒）信号を除去してＣＭＹＫの４色の信号に変換するＵＣＲ（下色除去）演算、及びＣＭＹＫ信号にプリンタ（画像出力部）の色再現性を補正するためのマトリクス演算を行う。なお、プリンタ部１００における各プリント色に対応して、ＣＭＹＫの４色の信号のうち１色の信号が、各読み取りスキャン毎に順次出力される。図２においては、この出力動作を示すために、出力信号を“Ｃ／Ｍ／Ｙ／Ｋ”と表記している。

線数・角度検出部２０６は、原稿画像（入力画像）の網点の線数及び角度を検出する。具体的には、線数・角度検出部２０６は、ＵＣＲ・出力マスキング部２０５から出力されたＣＭＹＫの多値信号に対して、各色毎に網点の線数及び角度を検出する。網点セル領域分割部２０７は、線数・角度検出部２０６で検出された線数及び角度に従って、ＣＭＹＫの各色毎に多値信号を網点セル領域に分割する。

平均化・エッジ処理部２０８は、網点セル領域分割部２０７により分割された網点セル領域毎に画像信号に係る平均化処理を行い、網点セル領域毎に多値信号の平均値を取って、その値を出力信号とする。ここで、エッジ部を含む網点セル領域では、平均化処理において網点セル領域内で一様に平均化すると画像におけるエッジがぼやけてしまう。そのため、平均化・エッジ処理部２０８は、網点セル領域内のエッジ量を検出するエッジ量検出部を備え、エッジ量に応じて平均化処理の程度を制御し平均化調整を行うことが望ましい。例えば、平均化・エッジ処理部２０８は、網点セル領域内にエッジが含まれる場合には、エッジ強調処理を行うことが望ましい。

スクリーン作成部２０９は、線数・角度検出部２０６で検出された線数及び角度に応じたハーフトーンスクリーンを作成する。ハーフトーン処理部２１０は、スクリーン作成部２０９で作成されたハーフトーンスクリーンを用い、平均化処理された画像に対してハーフトーン処理（網点スクリーン処理）を行い、ＣＭＹＫの各色の多値信号を２値画像信号に変換する。そして、得られたＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの各２値画像信号が、プリンタ部１００内のレーザドライバ１１２へ順次出力される。

図３は、本実施形態における画像処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３００にて、イメージスキャナ部１０１のＣＣＤ１１０により原稿から読み取られた原稿画像データは、前述したように機能部２０１〜２０５で所定の信号処理が施され、線数・角度検出部２０６に対してＣＭＹＫ信号が入力される。

次に、ステップＳ３０１にて、線数・角度検出部２０６は、入力された原稿画像のＣＭＹＫ信号から、ＣＭＹＫ画像のそれぞれの色毎に網点の線数と角度を検出する。

網点の線数と角度を検出するためには、例えばＣＭＹＫの多値画像のそれぞれをフーリエ変換して周波数を算出すればよい。フーリエ変換した結果から、周波数のピークを調べることで、原稿画像の線数と角度を求めることができる。図６は、原稿画像をフーリエ変換した一例を擬似的に示す図である。図６において、原稿画像の周期は、画像中心６０１から周波数ピーク６０２までの距離６０３で表される。

なお、線数と角度の検出方法は前述した方法に限定されるものではない。例えば、対象の画像を縦横に数ピクセルずらし、ずらした画像ともとの画像との自己相関関数によって線数と角度を検出するようにしても良い。例えば、縦横に数ピクセルの範囲で画像を動かした場合に、２４００ｄｐｉの画像で縦１３ピクセル・横４ピクセル、縦（−４）ピクセル・横１３ピクセルずらしたところで自己相関係数が最大になったとする。この場合には、網点の角度が７２．９度と−１７．１度、線数が１７６．５線と算出できる。

また、原稿画像の網点にスーパーセルが使われている場合には、縦横のピクセル数が網点セルによって異なるため、前述した方法は使えない。しかし、スーパーセルが使われている場合には、数個の網点セルをまとめたパターンを繰り返し用いている。そのため、広い範囲で自己相関を取り、自己相関が最大になる点から角度を算出し、その点までに数個所あるピーク点の数を求めることで線数を算出することができる。

その他、数種類の線数・角度の網点画像とのパターンマッチングにより線数と角度を求めるようにしても良い。例えば、一般的によく使われる網点の角度は１５度、４５度、７５度、９０度、３０度、６０度などがあり、線数は１００線、１２０線、１３３線、１５０線、１７５線などがある。そこで、これら角度と線数の網点画像とパターンマッチングを行い、最も適合する角度と線数を選択すれば線数と角度を求められる。

次に、ステップＳ３０２にて、網点セル領域分割部２０７は、ステップＳ３０１において検出されたＣＭＹＫの多値画像のそれぞれの網点の線数と角度に従って、画像を網点セル領域に分割する。

網点セル領域分割部２０７により画像を網点セル領域に分割する処理を、図５を参照して説明する。図５（Ａ）は、ＣＭＹＫ多値画像の１つを表し、図５（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）、（Ｅ）はその多値画像を網点セル領域に分割する処理を模式的に表している。ステップＳ３０１において検出された線数と角度によって、図５（Ａ）に示す画像に対して図５（Ｂ）に示すように網点セル領域の境界線が引ける。ここで、境界線上のピクセルの属する網点セル領域は、境界線を図５（Ｃ）に示すような直交座標系に変換し、例えば小数点切り捨て等を行うと、境界線上のピクセルの属する網点セル領域が図５（Ｄ）に示すように決められる。これをもとの座標に戻すと、図５（Ｅ）に示すようになる。このようにして、画像を網点セル領域に分割する。

次に、ステップＳ３０３にて、平均化・エッジ処理部２０８は、分割した網点セル領域毎に多値画像の画素値の平均値を求め、網点セル領域内の画素値を前記平均値に置き換える。図５（Ｆ）は、平均化処理の結果を模式的に表している。図５（Ｅ）に示したように網点セル領域に分割された多値画像の網点セル領域内での平均値を多値画像の画素値と置き換えると、図５（Ｆ）に示すようになる。

ここで、網点セル領域内にエッジが含まれていると、平均化処理によってエッジがぼやけてしまうため、網点セル領域内のエッジ量を検出し、エッジ量に応じて平均化処理の程度を制御することが望ましい。図４は、エッジ量に応じて平均化処理を制御するようにした平均化・エッジ処理部２０８での処理の流れの一例を示すフローチャートである。図４に示すように、平均化・エッジ処理部２０８は、網点セル領域内にエッジが含まれるか否かを判定する（Ｓ４０１）。例えば網点セル領域内のエッジ量を検出し、検出したエッジ量が所定の閾値を超えるか否かによって判定を行うようにすれば良い。判定の結果、網点セル領域内にエッジを含む場合にはエッジ量に応じて平均化処理の程度を調整して多値画像の画素値を平均値に置き換える（Ｓ４０２）。一方、網点セル領域内にエッジを含まない場合には、多値画像の画素値を単純に網点セル領域内での平均値に置き換える（Ｓ４０３）。前述した処理をすべての網点セル領域について行う（Ｓ４０４）。

例えば、網点セル領域内での網点の形は網点の成長方向を決定するスポット関数によるため様々であるが、網点セルの縦横の中心軸に対して軸対称になっていることが一般的である。そのため、網点セル領域を複数の領域に分割して、例えば網点セル領域を縦横の中心軸で４分割して、分割した４つの領域のそれぞれで平均値を算出し、算出した平均値と網点セル領域全体の平均値との差をエッジ量とすることでエッジの検出を行うことができる。エッジ検出を模式的に表したものが図７（Ａ）、（Ｂ）である。図７（Ａ）に示す網点セル領域の中でエッジを含むと判定されたものが図７（Ｂ）に示す網点セル領域である。エッジを含むと判断された網点セル領域では、網点セル領域を４分割してそれぞれ平均値を算出し４分割した領域の値と置き換えればよい。これを模式的に表したものが図７（Ｂ）、（Ｃ）である。図７（Ｂ）に示すエッジを含むと判定された網点セル領域をそれぞれ４分割し、４分割した領域の値を対応する領域の平均値と置き換えたものが図７（Ｃ）に示すようになる。これによって、エッジ部がぼやけてしまうことを抑制し、エッジ強調処理を実現してエッジ部を適切に強調できる。

なお、エッジの検出と平均値の調整方法は、前述した方法に限られるものではない。例えば、網点セル領域内のヒストグラムを取り、その偏りをエッジ量としてもよい。また、エッジのパターン画像を予め用意し、その画像とのパターンマッチングを行い、その適合の度合いをエッジ量としてもよい。また、網点セル領域内の画素値から重心を求め、重心の中心からのズレ量をエッジ量としても良い。

その他、平均値の調節の手法としては、例えば、エッジ量に応じて網点セル領域内の画素にぼかし処理を行ってもよい。また、パターンマッチングによって適合度が高かったエッジパターン画像を使い、網点セル領域内の平均値が一致するように調整した画像を網点セル領域内の画素値と置き換えても良い。また、網点セル領域内の重心の位置で網点セル領域を分割し、それぞれの分割した領域での平均値をそれぞれ網点セル領域内の画素値と置き換えても良い。

次に、ステップＳ３０４にて、スクリーン作成部２０９は、ステップＳ３０１において検出された線数と角度に従ってハーフトーンスクリーンを作成する。つまり、ステップＳ３０２において分割した網点セル領域と一致するハーフトーンスクリーンを作成する。

次に、ステップＳ３０５にて、ハーフトーン処理部２１０は、ＣＭＹＫ画像それぞれに対して、ステップＳ３０４において作成されたハーフトーンスクリーンを使ってハーフトーン処理（網点スクリーン処理）を行い、２値化画像を生成し出力する。

なお、本発明は前述した実施形態に限定されるものではなく、この他に様々な形態で実施可能である。例えば、前述した実施形態では、複写機のスキャナ部から入力される画像に基づき画像出力を行う例を示している。しかし、これに限定されず、本発明は電子写真プリンタ等を用い、デジタルカメラで撮影された画像やコンピュータ上で作成されたデジタル画像やコンピュータグラフィックス（ＣＧ）画像などをプリント出力する場合にも適用可能である。

以上、本実施形態によれば、入力画像の画像情報に基づき画像出力を行う際、入力画像から網点の線数及び角度を検出し、それに従って網点セル領域で平均値を取った画像に、検出された線数と角度のスクリーンを作成してスクリーン処理を行う。これにより、原稿とスクリーンとの干渉による原稿モアレの発生が低減でき、高品位な出力画像を得ることができる。さらに、網点セル領域で平均値を取る際に、エッジ部を含む網点セル領域では平均化処理の調整を行うと、エッジのぼやけが低減でき、画像劣化の少ない鮮鋭な出力画像を得ることができる。

図８に、本実施形態における画像処理を適用して作成した画像と従来例の結果の一例を示す。図８（Ａ）がスキャナから読み取った網点画像である。図８（Ｂ）が、図８（Ａ）に示した画像から線数と角度を検出した結果に基づいてスクリーンを作成し、図８（Ａ）に示した画像にスクリーン処理を行った結果として得られた網点画像である。線数と角度に微量のズレがある場合、図８（Ｂ）に示したように低周波なモアレが発生してしまう。図８（Ｃ）が、本実施形態における画像処理においてエッジ検出を行わずに作成した網点画像である。網点セル領域内で平均化処理を行った後にスクリーン処理を行っているので、図８（Ｃ）に示した画像では図８（Ｂ）に示したようなモアレが発生していない。さらに、図８（Ｄ）が、本実施形態における画像処理においてエッジ検出処理及び平均化調整処理（エッジ強調処理）を行った結果として得られた網点画像である。図８（Ｄ）に示した画像は、図８（Ｃ）に示した画像よりエッジ部分が鮮明であり、図８（Ａ）に示す原稿画像を適切に再現できていることが分かる。

（本発明の他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

例えば、前述した本実施形態における画像処理装置は、図９に示すようなコンピュータ機能７００を有し、そのＣＰＵ７０１により前述した実施形態での動作が実施される。
コンピュータ機能７００は、図９に示すように、ＣＰＵ７０１と、ＲＯＭ７０２と、ＲＡＭ７０３とを備える。また、操作部（ＣＯＮＳ）７０９のコントローラ（ＣＯＮＳＣ）７０５と、ＣＲＴやＬＣＤ等の表示部としてのディスプレイ（ＤＩＳＰ）７１０のディスプレイコントローラ（ＤＩＳＰＣ）７０６とを備える。さらに、ハードディスク（ＨＤ）７１１、及びフレキシブルディスク等の記憶デバイス（ＳＴＤ）７１２のコントローラ（ＤＣＯＮＴ）７０７と、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）７０８とを備える。それら機能部７０１、７０２、７０３、７０５、７０６、７０７、７０８は、システムバス７０４を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
ＣＰＵ７０１は、ＲＯＭ７０２又はＨＤ７１１に記憶されたソフトウェア、又はＳＴＤ７１２より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス７０４に接続された各構成部を総括的に制御する。すなわち、ＣＰＵ７０１は、前述したような動作を行うための処理プログラムを、ＲＯＭ７０２、ＨＤ７１１、又はＳＴＤ７１２から読み出して実行することで、前述した実施形態での動作を実現するための制御を行う。ＲＡＭ７０３は、ＣＰＵ７０１の主メモリ又はワークエリア等として機能する。
ＣＯＮＳＣ７０５は、ＣＯＮＳ７０９からの指示入力を制御する。ＤＩＳＰＣ７０６は、ＤＩＳＰ７１０の表示を制御する。ＤＣＯＮＴ７０７は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び前述した実施形態における前記処理プログラム等を記憶するＨＤ７１１及びＳＴＤ７１２とのアクセスを制御する。ＮＩＣ７０８はネットワーク７１３上の他の装置と双方向にデータをやりとりする。

なお、前記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１０９ 画像処理部、２０６ 線数・角度検出部、２０７ 網点セル領域分割部、２０８ 平均化・エッジ処理部、２０９ スクリーン作成部、２１０ ハーフトーン処理部

Claims (6)

1. 入力画像の網点の線数及び角度を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された線数及び角度に従って、前記入力画像を網点セル領域に分割する分割手段と、
   前記網点セル領域をさらに小さい複数の小領域に分割する小領域分割手段と、
   前記入力画像のエッジ部を判定する判定手段と、
   前記網点セル領域が前記判定手段によりエッジ部ではないと判定された場合、前記網点セル領域に含まれる画素の画素値を平均化し、前記網点セル領域が前記判定手段によりエッジ部であると判定された場合、当該網点セル領域を構成する前記小領域毎に画素の画素値を平均化する平均化処理手段と、
   前記平均化処理手段により処理が施された画像に、前記検出手段により検出された線数及び角度での網点スクリーン処理を行うスクリーン処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記判定手段は、前記網点セル領域内のエッジ量が所定の閾値を超える場合には、当該網点セル領域をエッジ部であると判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記スクリーン処理手段は、前記検出手段により検出された線数及び角度のスクリーンを作成し、前記平均化処理手段により処理が施された画像を当該スクリーンを用いて網点スクリーン処理を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
4. 請求項１〜３の何れか１項に記載の画像処理装置と、
   前記画像処理装置により画像処理された画像信号に係る画像を出力する画像出力手段とを有することを特徴とする画像形成装置。
5. 入力画像の網点の線数及び角度を検出する検出工程と、
   前記検出工程にて検出された線数及び角度に従って、前記入力画像を網点セル領域に分割する分割工程と、
   前記網点セル領域をさらに小さい複数の小領域に分割する小領域分割工程と、
   前記入力画像のエッジ部を判定する判定工程と、
   前記網点セル領域が前記判定工程にてエッジ部ではないと判定された場合、前記網点セル領域に含まれる画素の画素値を平均化し、前記網点セル領域が前記判定工程にてエッジ部であると判定された場合、当該網点セル領域を構成する前記小領域毎に画素の画素値を平均化する平均化処理工程と、
   前記平均化処理工程にて処理が施された画像に、前記検出工程にて検出された線数及び角度での網点スクリーン処理を行うスクリーン処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
6. 入力画像の網点の線数及び角度を検出する検出ステップと、
   前記検出ステップにて検出された線数及び角度に従って、前記入力画像を網点セル領域に分割する分割ステップと、
   前記網点セル領域をさらに小さい複数の小領域に分割する小領域分割ステップと、
   前記入力画像のエッジ部を判定する判定ステップと、
   前記網点セル領域が前記判定ステップにてエッジ部ではないと判定された場合、前記網点セル領域に含まれる画素の画素値を平均化し、前記網点セル領域が前記判定ステップにてエッジ部であると判定された場合、当該網点セル領域を構成する前記小領域毎に画素の画素値を平均化する平均化処理ステップと、
   前記平均化処理ステップにて処理が施された画像に、前記検出ステップにて検出された線数及び角度での網点スクリーン処理を行うスクリーン処理ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。