JP6070302B2 - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Description

この発明は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関し、特に画像中で網点が表された網点領域を判別するための画像処理装置、その画像処理装置で実行される画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

紙などの記録媒体に形成された画像は、文字が表された文字領域、写真などの階調が表現される網点領域が含まれる。このような記録媒体に形成された画像をスキャナなど読取り装置で読取って、記録媒体に画像形成する際には、読み取った画像に適切な画像処理が実行される。文字領域と網点領域とでは、異なる画像処理が実行される。このため、読取った画像から網点領域を正確に判別することが望まれる。

出願人は、画像データから網点領域を抽出する技術として、特開２００５−０６４８６２号公報および特開２００６−２３７６９９号公報を出願している。これらの技術は、画像データ中から網点を構成する孤立点を抽出し、孤立点が網点領域に含まれるか否かを孤立点のサイズまたは周辺の孤立点の配置状況によって判別している。

一方、文字領域に表される文字は、線を構成しない部分を含む。線を構成しない部分は、句読点、ピリオド、コロン、セミコロン等や、文字を書くときに撥ねる部分または払う部分を含む。文字の線を構成しない部分が、孤立点として検出される場合があり、その結果、文字の周辺の網点を構成する孤立点のサイズが特定の状況の場合には、文字の一部が網点領域と判別されてしまう場合があるとった問題があった。
特開２００５−０６４８６２号公報 特開２００６−２３７６９９号公報

この発明は上述した問題点を解決するためになされたもので、この発明の目的の１つは、画像データ中で文字が表された領域を判別する精度を向上させた画像処理装置を提供することである。

この発明の他の目的は、画像データ中で文字が表された領域を判別する精度を向上させた画像処理方法を提供することである。

この発明のさらに他の目的は、画像データ中で文字が表された領域を判別する精度を向上させた画像処理プログラムを提供することである。

上述した目的を達成するためにこの発明のある局面によれば、画像処理装置は、画像データから孤立点を抽出する孤立点抽出手段と、抽出された複数の孤立点それぞれのサイズを検出するサイズ検出手段と、抽出された複数の孤立点それぞれを処理対象とし、当該処理対象となる孤立点の周辺に位置する他の孤立点の数が所定数以上であることを条件に、当該処理対象となる孤立点を網点が表された網点領域に存在する網点内孤立点に決定する網点内孤立点決定手段と、を備え、網点内孤立点決定手段は、処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合、計数の対象を、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点に制限する制限手段を、含む。

この局面に従えば、画像データから孤立点を抽出し、抽出された複数の孤立点それぞれのサイズを検出し、抽出された複数の孤立点のうち、周辺に位置する他の孤立点の数が所定数以上である孤立点を網点内孤立点に決定するが、処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合は、計数の対象を、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点に制限する。画像データ中で網点領域内に文字が表されている場合、その文字の一部が孤立点として抽出される場合があるが、処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合は、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点が所定数以上存在することを条件に網点を構成する孤立点と判断する。このため、画像データ中で網点領域内の文字を網点の一部と誤って判断する場合を除外できる場合がある。その結果、画像データ中で文字が表された領域を判別する精度を向上させた画像処理装置を提供することができる。

好ましくは、網点内孤立点決定手段は、処理対象となる孤立点からの距離が第１の距離以下の周辺領域に位置する他の孤立点の数が所定数以上である領域条件を判定する領域条件判定手段を含む。

この局面に従えば、網点の線数に対応して第１の距離を定めれば、網点を構成する孤立点を決定することができる。

好ましくは、網点の線数を決定する線数決定手段と、決定された網点領域内孤立点および決定された線数に基づいて網点領域を決定する網点領域決定手段と、をさらに備え、領域条件判定手段は、第１の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の周辺領域それぞれで、他の孤立点を計数する線数別計数手段を、含み、線数決定手段は、複数の周辺領域のうち領域条件を満たすことになる最小の第１の距離に対応する線数を決定する。

この局面に従えば、網点の線数を容易に決定することができる。

好ましくは、網点内孤立点決定手段は、処理対象となる孤立点からの距離が第１の距離以下かつ第１の距離より小さい第２の距離以上の特定領域であって処理対象となる孤立点からの方向の異なる複数の分割領域それぞれに位置する他の孤立点の数が所定数以上である周期性条件を判定する周期性判定手段を、含む。

この局面に従えば、処理対象となる孤立点から方向の異なる複数の分割領域それぞれに他の孤立点が存在することを条件に処理対象となる孤立点を網点を構成する孤立点と判断するので、網点を構成する孤立点を決定する精度を向上させることができる。

好ましくは、網点の線数を決定する線数決定手段と、決定された網点領域内孤立点および決定された線数に基づいて網点領域を決定する網点領域決定手段と、をさらに備え、周期性判定手段は、第１の距離および第２の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の特定領域それぞれで、複数の分割領域それぞれに位置する他の孤立点を計数する線数別計数手段を、含み、線数決定手段は、複数の特定領域のうち周期性条件を満たすことになる最小の第１の距離に対応する線数を決定する。

この局面に従えば、網点の線数を容易に決定することができる。

好ましくは、制限手段は、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズを変更する基準変更手段を、含む。

この局面に従えば、網点領域内の文字のサイズおよび網点を構成する孤立点のサイズは画像データによって異なる場合があるので、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズを変更することによって、網点領域内の文字のサイズおよび網点を構成する孤立点のサイズが異なる画像データに対して、文字が表された領域を判別する精度を向上させることができる。

この発明の他の局面によれば、画像処理方法は、画像データから孤立点を抽出する孤立点抽出ステップと、抽出された複数の孤立点それぞれのサイズを検出するサイズ検出ステップと、抽出された複数の孤立点それぞれを処理対象とし、当該処理対象となる孤立点の周辺に位置する他の孤立点の数が所定数以上であることを条件に、当該処理対象となる孤立点を網点が表された網点領域に存在する網点内孤立点に決定する網点内孤立点決定ステップと、を画像処理装置に実行させ、網点内孤立点決定ステップは、処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合、計数の対象を、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点に制限する制限ステップを含む。

この局面に従えば、画像データ中で文字が表された領域を判別する精度を向上させた画像処理方法を提供することができる。

この発明のさらに他の局面に従えば、画像処理プログラムは、画像データから孤立点を抽出する孤立点抽出ステップと、抽出された複数の孤立点それぞれのサイズを検出するサイズ検出ステップと、抽出された複数の孤立点それぞれを処理対象とし、当該処理対象となる孤立点の周辺に位置する他の孤立点の数が所定数以上であることを条件に、当該処理対象となる孤立点を網点が表された網点領域に存在する網点内孤立点に決定する網点内孤立点決定ステップと、を画像処理装置を制御するコンピューターに実行させ、網点内孤立点決定ステップは、処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合、計数の対象を、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点に制限する制限ステップを含む。

この局面に従えば、画像データ中で文字が表された領域を判別する精度を向上させた画像処理プログラムを提供することができる。

本発明の実施の形態の一つにおけるＭＦＰの外観を示す斜視図である。 ＭＦＰのハードウェア構成の概要の一例を示すブロック図である。 本実施の形態における画像処理装置の機能を示す機能ブロック図である。 領域判別部の網点領域を判別する機能の一例を示すブロック図である。 孤立点検出フィルタの一例を示す図である。 サイズ対応テーブルの一例を示す図である。 網点検出フィルタの一例を示す図である。 網点領域決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 変形例における領域判別部の網点領域を判別する機能の一例を示すブロック図である。 周期性検出フィルタの一例を示す図である。 変形例における網点領域決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。以下の説明では同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

図１は、本発明の実施の形態の一つにおけるＭＦＰの外観を示す斜視図である。図１を参照して、ＭＦＰ１００は、画像形成装置の一例であり、原稿を読み取るための原稿読取部１３０と、原稿を原稿読取部１３０に搬送するための自動原稿搬送装置１２０と、原稿読取部１３０が原稿を読み取って出力する画像データに基づいて用紙等に画像を形成するための画像形成部１４０と、画像形成部１４０に用紙を供給するための給紙部１５０と、ユーザーインターフェースとしての操作パネル１６０とを含む。

自動原稿搬送装置１２０は、原稿給紙トレイ上にセットされた複数枚の原稿を１枚ずつ自動的に原稿読取部１３０のプラテンガラス上に設定された所定の原稿読み取り位置まで搬送し、原稿読取部１３０により原稿画像が読み取られた原稿を原稿排紙トレイ上に排出する。原稿読取部１３０は、原稿読取位置に搬送されてきた原稿に光を照射する光源と、原稿で反射した光を受光する光電変換素子とを含み、原稿のサイズに応じた原稿画像を走査する。光電変換素子は、受光した光を電気信号である画像データに変換して、画像形成部１４０に出力する。給紙部１５０は、給紙トレイに収納された用紙を画像形成部１４０に搬送する。

画像形成部１４０は、周知の電子写真方式により画像を形成するものであって、原稿読取部１３０から入力される画像データにシェーディング補正などの各種のデータ処理を施した、データ処理後の画像データまたは、外部から受信された画像データに基づいて、給紙部１５０により搬送される用紙に画像を形成する。

図２は、ＭＦＰのハードウェア構成の概要の一例を示すブロック図である。図２を参照して、ＭＦＰ１００は、メイン回路１１０を含む。メイン回路１１０は、ＣＰＵ１１１と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）部１１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１４と、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１５と、ファクシミリ部１１６と、外部記憶装置１１７と、画像処理装置２０１と、を含む。ＣＰＵ１１１は、自動原稿搬送装置１２０、原稿読取部１３０、画像形成部１４０、給紙部１５０および操作パネル１６０と接続され、ＭＦＰ１００の全体を制御する。

ＲＯＭ１１３は、ＣＰＵ１１１が実行するプログラム、またはそのプログラムを実行するために必要なデータを記憶する。ＲＡＭ１１４は、ＣＰＵ１１１がプログラムを実行する際の作業領域として用いられる。また、ＲＡＭ１１４は、原稿読取部１３０から連続的に送られてくる読取画像を一時的に記憶する。

ファクシミリ部１１６は、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）に接続され、ＰＳＴＮにファクシミリデータを送信する、またはＰＳＴＮからファクシミリデータを受信する。ファクシミリ部１１６は、受信したファクシミリデータを、ＨＤＤ１１５に記憶するか、または、画像形成部１４０でプリント可能なプリントデータに変換して、画像形成部１４０に出力する。これにより、画像形成部１４０は、ファクシミリ部１１６により受信されたファクシミリデータを用紙に画像を形成する。また、ファクシミリ部１１６は、原稿読取部１３０によって読み取られたデータ、またはＨＤＤ１１５に記憶されたデータをファクシミリデータに変換して、ＰＳＴＮに接続されたファクシミリ装置に送信する。

通信Ｉ／Ｆ部１１２は、ネットワークにＭＦＰ１００を接続するためのインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ部１１２は、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）またはＦＴＰ（Ｆｉｌｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等の通信プロトコルで、ネットワークに接続された他のコンピューターと通信する。なお、通信のためのプロトコルは、特に限定されることはなく、任意のプロトコルを用いることができる。また、通信Ｉ／Ｆ部１１２が接続されるネットワークは、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）であり、接続形態は有線または無線を問わない。またネットワークは、ＬＡＮに限らず、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、公衆交換電話網（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）を用いたネットワーク等であってもよい。さらに、ネットワークは、インターネットに接続されている。このため、ＭＦＰ１００は、インターネットに接続されたサーバー等のコンピューターと通信が可能である。

外部記憶装置１１７は、ＣＰＵ１１１により制御され、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１８、または半導体メモリーが装着される。ＣＰＵ１１１は、外部記憶装置１１７を介してＣＤ−ＲＯＭ１１８または半導体メモリーにアクセス可能である。ＣＰＵ１１１は、外部記憶装置１１７に装表されたＣＤ−ＲＯＭ１１８または半導体メモリーに記録されたプログラムをＲＡＭ１１４にロードして実行する。なお、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１８に記録されたプログラムに限られず、ＨＤＤ１１５に記憶されたプログラムをＲＡＭ１１４にロードして実行するようにしてもよい。この場合、通信Ｉ／Ｆ部１１２に接続されるネットワークを介して、ネットワークに接続された他のコンピューターが、ＭＦＰ１００のＨＤＤ１１５に記憶されたプログラムを書換える、または、新たなプログラムを追加して書き込むようにしてもよい。さらに、ＭＦＰ１００が、ネットワークに接続された他のコンピューターからプログラムをダウンロードして、そのプログラムをＨＤＤ１１５に記憶するようにしてもよい。ここでいうプログラムは、ＣＰＵ１１１が直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

なお、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムを記憶する媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ１１８に限られず、光ディスク（ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）／ＭＤ（Ｍｉｎｉ Ｄｉｓｃ）／ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ））、ＩＣカード、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）などの半導体メモリーであってもよい。

操作パネル１６０は、ＭＦＰ１００の上方に設けられ、表示部１６１と操作部１６３とを含む。表示部１６１は、液晶表示装置（ＬＣＤ）、有機ＥＬＤ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｓｐｌａｙ）等のディスプレイであり、ユーザーに対する指示メニューや取得した画像データに関する情報等を表示する。操作部１６３は、タッチパネル１６５と、複数のキーからなるハードキー部１６７と、を含む。ハードキー部１６７が含む複数のキーそれぞれは、接点スイッチを含み、ＣＰＵ１１１に接続される。タッチパネル１６５は、操作ユーザーが指またはスタイラスペンで指示した位置を検出し、検出した位置の座標をＣＰＵ１１１に出力する。

画像処理装置２０１は、ＣＰＵ１１１により制御され、画像データを処理する。画像処理装置２０１は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のＩＣであってもよいし、汎用的なＣＰＵであってもよい。画像処理装置２０１を汎用的なＣＰＵとする場合、画像処理装置２０１は、ＣＰＵ１１１と同様に、ＲＯＭ１１３に記憶されたプログラムをＲＡＭ１１４に読み出して実行する。なお、画像処理装置２０１が実行するプログラムは、ＲＯＭ１１３に記憶されたプログラムに限らず、ＨＤＤ１１５に記憶されたプログラム、外部記憶装置１１７に装表されたＣＤ−ＲＯＭ１１８または半導体メモリーに記録されたプログラムであってもよい。また、画像処理装置２０１が実行するプログラムは、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムと同様に、外部から入力されるプログラムであってもよい。

画像処理装置２０１の詳細は後述するが、画像データを、複数種類の属性ごとの領域に分割し、分割された領域ごとに異なる画像処理を実行し、画像処理後の画像データを出力する。画像処理装置２０１が処理対象とする画像データは、画像形成部１４０によって画像形成される前の画像データである。画像処理装置２０１が処理対象とする画像データは、原稿読取部１３０によって原稿が読み取られて出力される画像データ、ファクシミリ部１１６によって受信されたファクシミリデータ、通信Ｉ／Ｆ部１１２によって外部のコンピューターから受信されるデータ、ＨＤＤ１１６から読み出されたデータまたは外部記憶装置１１７によってＣＤ−ＲＯＭ１１９から読み出されたデータを、含む。

図３は、本実施の形態における画像処理装置の機能を示す機能ブロック図である。図を参照して、画像処理装置２０１は、画像データに基づいて画像の属性を判別し、画像データを属性ごとの領域に分割する領域判別部２１１と、画像の属性に応じで画像データに所定の処理を実行する画像処理部２１３とを含む。

画像の属性は、網点が表された網点領域を示す網点属性、文字が表された文字領域を示す文字属性を、含む。領域判別部２１１は、属性ごとに分割した領域を示す領域情報を画像処理部２１３に出力する。

なお、領域判別は、網点属性の領域および文字属性の領域に限られず、たとえば、グラフや図形が表され、明度変化の少ないベタ画像を含む図形等の部分が表された図形領域を示す図形属性、写真が表された写真領域を示す写真属性等を判別するようにしてもよい。

画像処理部２１３は、画像データに対して、領域判別部２１１により分割された領域それぞれに対して、その領域の属性に応じた画像処理を実行する。画像処理には、スムージング処理、エッジ強調処理が含まれる。より具体的には、画像処理部２１３は、網点属性の領域の画像データにスムージング処理を実行し、文字属性の領域の画像データにエッジ強調処理を実行する。

画像処理部２１３は、網点属性の領域の画像データにスムージング処理を実行する場合、孤立点サイズに応じて、スムージング処理およびエッジ強調処理のレベルを変更する。画像処理部２１３は、孤立点サイズを画像データから検出してもよいし、画像処理部２１３から入力されるようにしてもよい。この場合、領域判別部２１１は、網点領域と判別した場合には、網点領域中の孤立点のサイズを画像処理部２１３に出力する。スムージング処理は、レベルが高いほど隣接する画像値が平滑化される。このため、画像処理部２１３は、孤立点のサイズが小さいほどスムージング処理のレベルを高くする。

エッジ強調処理は、レベルが高いほどエッジの強調量が増える。画像処理部２１３は、網点属性の領域に囲まれる文字属性の領域にエッジ強調処理を実行する場合、周辺の網点属性の領域中の孤立点のサイズが大きいほど、エッジ強調処理のレベルを高くする。しかしながら、画像処理部２１３は、網点属性の領域に囲まれない文字属性の領域に対して実行されるエッジ強調処理のレベルより小さいレベルとするのが好ましい。

また、スムージング処理およびエッジ強調処理それぞれのレベルは、スムージング処理またはエッジ強調処理を実行しないレベルを含む。画像によっては、スムージング処理またはエッジ強調処理をしないことが好ましい場合もあるからである。たとえば、エッジ強調処理を実行することにより、文字エッジのがたつきが目立つような場合である。このように、網点領域中の孤立点のサイズに応じて、画像データに実行するスムージング処理またはエッジ強調処理のレベルを変更するので、いかなる孤立点サイズの網点領域を含む画像データに対しても、適切な画像処理を実行することができ、網点領域の画質を向上させることが可能となる。

以下の説明では、領域判別部２１１が、画像データ中から網点領域を抽出する場合を主に説明する。

図４は、領域判別部の網点領域を判別する機能の一例を示すブロック図である。図４を参照して、領域判別部２１１は、画像データから孤立点を抽出する孤立点抽出部５１と、孤立点のサイズを検出するサイズ検出部５３と、網点内孤立点決定部５５と、網点の線数を決定する線数決定部５７と、網点領域を決定する網点領域決定部５９と、を含む。

孤立点抽出部５１は、複数のサイズの孤立点を抽出する。具体的には、孤立点抽出部５１は、複数のサイズそれぞれに対応した感度を有する孤立点検出フィルタを用いて、画素ごとに複数のサイズ別の評価値を算出する。そして、孤立点抽出部５１は、処理対象とする画素について、算出された複数のサイズ別の評価値の少なくとも１つが孤立点成立条件を満たす場合に、処理対象となる画素が孤立点の中心画素と判断する。ここでは、孤立点抽出部５１は、サイズが１〜７画素の孤立点を検出する場合を例に説明する。なお、検出する孤立点のサイズは、１〜７画素に限られるものではなく、サイズが８画素以上の孤立点を検出するようにしてもよい。また、孤立点のサイズの範囲は、１〜７画素に限定されるものではない、これより狭い範囲としてもよいし、より広い範囲としてもよい。以下、領域判別部２１１が処理の対象とする画素を処理対象画素という。

孤立点検出フィルタは、評価値を算出するために用いる複数の画素の位置と、計算式とを定義し、サイズの大きな孤立点を検出するための孤立点検出フィルタほど、評価値を算出するために用いる周辺に存在する画素の画素値の数が多い。孤立点検出フィルタを用いて処理対象画素ごとに算出する評価値は、処理対象画素の画素値と処理対象画素の周辺に存在する複数の画素の画素値とから所定の計算式に従って算出される値である。所定の計算式は、例えば、処理対象画素を基準に孤立点サイズに応じて定まる１以上の孤立点内画素の画素値の平均から、処理対象画素を基準に孤立点サイズに応じて定まる孤立点内画素の周辺に配置された複数の周辺画素の画素値の最大値を減算した値とすればよい。孤立点内画素は、処理対象画素が孤立点の中心画素と仮定した場合に、孤立点を構成する画素である。

ここで、１〜４画素のサイズの孤立点を検出するための第１〜第４孤立点検出フィルタを例に説明する。図５（Ａ）〜図５（Ｄ）は、孤立点検出フィルタの一例を示す図である。図５（Ａ）〜図５（Ｄ）では、縦横それぞれ７画素のマトリクスに孤立点検出フィルタ部分にハッチングを付して示している。また、マトリクス中の各画素を特定するために、小文字ｖ、行番号および列番号を組み合わせて示している。たとえば、左上の１行１列の画素はｖ１１で表わし、７行７列の画素はｖ７７で表わしている。処理対象画素は、４行４列の画素ｖ４４である。そして、評価値を算出するために用いられる画素は、ハッチングが付された画素で示される。以下の説明では、各画素の画素値を表すときは、大文字Ｖ、行番号および列番号を組み合わせて示す。たとえば、１行１列の画素ｖ１１の画素値はＶ１１である。

図５（Ａ）は、孤立点サイズが１画素の孤立点を検出するための第１孤立点検出フィルタの一例を示す図である。第１孤立点検出フィルタは、評価値Ｅ１を算出するために用いられる画素を、処理対象画素ｖ４４と、その周辺の画素ｖ３３〜ｖ３５，ｖ４３，ｖ４５，ｖ５３〜ｖ５５としている。孤立点抽出部５１は、評価値Ｅ１を式（１）に従って算出する。
Ｅ１＝Ｖ４４−Ｍａｘ（Ｖ３３，Ｖ３４，Ｖ３５，Ｖ４３，Ｖ４５，Ｖ５３，Ｖ５４，Ｖ５５） … （１）
なお、Ｍａｘは括弧内の画素値の最大値を示す。

図５（Ｂ）は、孤立点サイズが２画素の孤立点を検出するための第２孤立点検出フィルタの一例を示す図である。第２孤立点検出フィルタは、評価値Ｅ２を算出するために用いられる画素を、処理対象画素ｖ４４と、その周辺の画素ｖ２４，ｖ３３〜ｖ３５，ｖ４２，ｖ４３，ｖ４５，ｖ４６，ｖ５３〜ｖ５５，ｖ６４としている。孤立点抽出部５１は、評価値Ｅ２を式（２）に従って算出する。
Ｅ２＝Ａｖｅｒａｇｅ（Ｖ３４、Ｖ４３，Ｖ４４，Ｖ４５，Ｖ５４）−Ｍａｘ（Ｖ２４，Ｖ３３，Ｖ３５，Ｖ４２，Ｖ４６，Ｖ５３，Ｖ５５，Ｖ６４） … （２）
なお、Ａｖｅｒａｇｅは括弧内の画素値の平均値を示す。

図５（Ｃ）は、孤立点サイズが３画素の孤立点を検出するための第３孤立点検出フィルタの一例を示す図である。第３孤立点検出フィルタは、評価値Ｅ３を算出するために用いられる画素を、処理対象画素ｖ４４と、その周辺の画素ｖ２３〜ｖ２５，ｖ３２〜ｖ３６，ｖ４２，ｖ４３，ｖ４５，ｖ４６，ｖ５２〜ｖ５６，ｖ６３〜ｖ６５としている。孤立点抽出部５１は、評価値Ｅ３を式（３）に従って算出する。
Ｅ３＝Ａｖｅｒａｇｅ（Ｖ３３，Ｖ３４、Ｖ３５，Ｖ４３，Ｖ４４，Ｖ４５，Ｖ５３，Ｖ５４，Ｖ５５）−Ｍａｘ（Ｖ２３，Ｖ２４，Ｖ２５，Ｖ３２，Ｖ３６，Ｖ４２，Ｖ４６，Ｖ５２，Ｖ５６，Ｖ６３，Ｖ６４，Ｖ６５） … （３）
図５（Ｄ）は、孤立点サイズが４画素の孤立点を検出するための第４孤立点検出フィルタの一例を示す図である。第４孤立点検出フィルタは、評価値Ｅ４を算出するために用いられる画素を、処理対象画素ｖ４４と、その周辺の画素ｖ１４，ｖ２３〜ｖ２５，ｖ３２〜ｖ３６，ｖ４１〜ｖ４３，ｖ４５〜ｖ４７，ｖ５２〜ｖ５６，ｖ６３〜ｖ６５，ｖ７４としている。孤立点抽出部５１は、評価値Ｅ４を式（４）に従って算出する。
Ｅ４＝Ａｖｅｒａｇｅ（Ｖ２４，Ｖ３３，Ｖ３４、Ｖ３５，Ｖ４２，Ｖ４３，Ｖ４４，Ｖ４５，Ｖ４６，Ｖ５３，Ｖ５４，Ｖ５５，Ｖ６４）−Ｍａｘ（Ｖ１４，Ｖ２３，Ｖ２５，Ｖ３２，Ｖ３６，Ｖ４１，Ｖ４７，Ｖ５２，Ｖ５６，Ｖ６３，Ｖ６５，Ｖ７４） … （４）
なお、ここでは、孤立点サイズが１〜４画素の孤立点を検出するための第１〜第４孤立点検出フィルタについて説明したが、孤立点サイズが５画素以上の孤立点を検出するための孤立点検出フィルタは、第１〜第４孤立点検出フィルタと孤立点内画素および周辺画素の範囲が異なるのみで、同様の方法で評価値を算出するフィルタとすることができる。

図４に戻って、孤立点抽出部５１は、処理対象とする画素について、複数のサイズ別に算出された評価値の少なくとも１つが孤立点成立条件を満たす場合に、処理対象となる画素が孤立点の中心画素と判断し、処理対象画素の画像データ中の位置（例えば、座標）を孤立点位置情報として、網点内孤立点決定部５５に出力する。また、孤立点抽出部５１は、処理対象画素について、複数のサイズ別に算出された評価値のうち孤立点成立条件を満たす評価値が存在する場合、孤立点成立条件を満たすサイズと評価値との組のすべてを、その処理対象画素に対して決定する。そして、孤立点抽出部５１は、処理対象画素の画像データ中の位置と、決定されたサイズと評価値との組のすべてと、をサイズ検出部５３に出力する。

孤立点成立条件は、評価値が予め定められたしきい値以上である。このしきい値は、予め定められた値である。また、画像データが原稿読取部１３０が出力する画像データの場合、原稿読取部１３０の特性により定まる値とするのが好ましい。さらに、しきい値は、原稿読取部１３０が出力する画像データ中のノイズを考慮して定めるのが好ましい。また、しきい値は、孤立点のサイズ別に異なる値にしてもよい。

サイズ検出部５３は、孤立点抽出部５１から１つの位置に対してサイズと評価値との組が１つ入力される場合、入力される組とともに入力される位置で特定される処理対象画素のサイズを、入力される組に含まれるサイズに決定する。サイズ検出部５３は、孤立点抽出部５１から１つの位置に対してサイズと評価値との組が複数入力される場合、入力される複数の組のうち評価値が最大の組を選択し、入力される組とともに入力される位置で特定される処理対象画素のサイズを、選択された組に含まれるサイズに決定する。サイズ検出部５３は、処理対象画素のサイズを決定する場合、処理対象画素の位置と決定されたサイズとの組をサイズ情報として、網点内孤立点決定部５５に出力する。

網点内孤立点決定部５５は、網点内孤立点を決定する。網点内孤立点は、孤立点抽出部５１において抽出された孤立点のうち、網点が表された網点領域に存在する孤立点をいう。網点内孤立点決定部５５は、制限部６１と、領域条件判定部６３と、を含む。制限部６１は、サイズ検出部５３からサイズ情報が入力される。制限部６１は、サイズ情報で定まる処理対象画素が属する孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合、領域条件判定部６３において計数の対象となる孤立点を、処理対象画素が属する孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点に制限する。具体的には、制限部６１は、サイズ対応テーブルを参照して、孤立点情報に含まれるサイズに対し、計数の対象となる孤立点のサイズを決定し、処理対象画素の位置と決定したサイズとの組を制限情報として、領域条件判定部６３に出力する。

図６は、サイズ対応テーブルの一例を示す図である。図６を参照して、サイズ対応テーブルは、孤立点サイズの項目と、計数対象孤立点サイズの項目とを含むサイズ対応レコードを含む。孤立点サイズの項目は、処理対象画素が属する孤立点のサイズが設定され、計数対象孤立点サイズの項目は、計数の対象となる孤立点のサイズが設定される。単位は、画素数である。具体的には、サイズ対応テーブルは、処理対象画素が属する孤立点のサイズが１画素〜３画素に対して、計数の対象となる孤立点のサイズを１画素〜７画素を定める。また、処理対象画素が属する孤立点のサイズが４画素に対して、計数の対象となる孤立点のサイズを２画素〜７画素を定め、処理対象画素が属する孤立点のサイズが５画素に対して、計数の対象となる孤立点のサイズを３画素〜７画素を定め、処理対象画素が属する孤立点のサイズが６画素に対して、計数の対象となる孤立点のサイズを４画素〜７画素を定め、処理対象画素が属する孤立点のサイズが７画素に対して、計数の対象となる孤立点のサイズを５画素〜７画素を定める。

サイズ対応テーブルは、処理対象画素が文字の一部の孤立点として検出される場合に、周辺で網点を構成する孤立点をできるだけ計数しないように定められる。サイズ対応テーブルは、文字を構成する孤立点はサイズが所定の値より大きい場合が多いこと、網点領域の特性を利用して、処理対象画素が属する孤立点のサイズと、計数の対象となる孤立点のサイズとを定める。文字を構成する孤立点と網点を構成する孤立点との相違は、網点領域を構成する孤立点は周辺で網点を構成する孤立点とサイズが大きく異なることは稀であること、文字の周辺の孤立点は網点領域を構成する孤立点である場合が多いことである。なお、サイズ対応テーブルは、図６に示したものに限定されるものではなく、文字を構成する孤立点と網点を構成する孤立点との相違を利用したものであればよい。

図４に戻って、制限部６１は、基準変更部６５を含む。基準変更部６５は、サイズ対応テーブルを変更する。ユーザーが、操作部１６３に入力する操作に従って、サイズ対応テーブルを変更する。例えば、サイズ対応テーブルを複数種類準備しておき、複数種類のサイズ対応テーブルのうちユーザーにより選択されたサイズ対応テーブルを選択する。網点領域内に表された文字のサイズおよび網点を構成する孤立点のサイズは画像データによって異なる場合がある。処理対象画素が含まれる孤立点のサイズを基準に計数の対象となる孤立点のサイズを変更することによって、網点領域内の文字のサイズおよび網点を構成する孤立点のサイズが異なる画像データに対して、網点領域内に表された文字の一部の孤立点を網点領域と判別しないようにすることができる。このため、網点領域内の文字のサイズおよび網点を構成する孤立点のサイズが異なる画像データ中で文字が表された領域を判別する精度を向上させることができる。

なお、制限部６１は、サイズ情報で定まる処理対象画素が属する孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合に領域条件判定部６３において計数の対象となる孤立点を、処理対象画素が属する孤立点のサイズから所定の範囲内のサイズ以上の孤立点に制限するようにしてもよい。この場合には、基準変更部６５は所定の範囲を変更し、サイズ対応テーブルは不要である。

また、制限部６１は、処理対象画素が属する孤立点のサイズより小さい画素の値のみを変更するようにし、処理対象画素が属する孤立点のサイズより大きい画素の値を最大のサイズに固定するようにしてもよい。処理対象画素が属する孤立点のサイズより大きい画素の値を最大のサイズに固定する理由は、網点領域を構成する孤立点をできるだけ網点内孤立点として検出しやすくするためである。

領域条件判定部６３は、孤立点抽出部５１から孤立点位置情報が入力され、サイズ検出部５３からサイズ情報が入力され、制限部６１から制限情報が入力される。孤立点位置情報は、処理対象画素の位置を含む。サイズ情報は、処理対象画素のサイズを含む。制限情報は、計数の対象となる他の孤立点のサイズを含む。孤立点抽出部５１によって、画像データのすべての画素に対して処理が実行される場合、孤立点抽出部５１によって決定された孤立点の中心画素の位置が入力され、サイズ検出部５３からその中心画素が属する孤立点のサイズが入力され、制限部６１からその中心画素に対して計数の対象となる孤立点のサイズが入力される。このため、孤立点抽出部５１によって決定された孤立点の中心画素それぞれに対して、その中心画素が属する孤立点のサイズと、計数の対象となる他の孤立点のサイズとが定まる。

以下、説明のため、孤立点の中心画素を、単に孤立点画素といい、孤立点画素の画像データ中の位置と、その孤立点画素が属する孤立点のサイズとを孤立点情報という。

領域条件判定部６３は、画像データ中の孤立点画素のすべてに対して、領域条件を満たすか否かを判断し、領域条件を満たす孤立点画素を網点領域内の孤立点の中心画素と判定する。領域条件は、処理対象となる孤立点画素からの距離が第１の距離以下の周辺領域に位置し、かつ、そのサイズが制限部６１によって決定されたサイズの孤立点画素の数が所定数以上であることである。第１の距離は、網点の線数によって異なる。網点の線数が少ないほど、第１の距離は長い。

領域条件判定部６３は、線数別計数部６７を含む。線数別計数部６７は、処理対象となる孤立点画素ごとに、第１の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の周辺領域それぞれで、制限部６１によって決定されたサイズの孤立点画素を計数する。線数別計数部６７は、第１の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の周辺領域それぞれに対応した網点検出フィルタを用いて、処理対象画素ごとに複数の線数別に、制限部６１によって決定されたサイズの孤立点画素を計数する。網点検出フィルタは、線数が少ないほど第１の距離が長い周辺領域を定義する。

領域条件判定部６３は、線数別計数部６７により複数の線数別の網点検出フィルタを用いて計数された孤立点画素の数が、複数の線数別の網点検出フィルタのいずれかで所定の値以上の場合に、処理対象となる孤立点画素が網点領域内の孤立点の中心画素と判定する。領域条件判定部６３は、処理対象となる孤立点画素を網点領域内の孤立点の中心画素と判定する場合、その孤立点画素が属する孤立点を網点内孤立点に決定し、網点内孤立点情報を網点領域決定部５９に出力する。網点内孤立点情報は、網点内孤立点の中心画素に決定された孤立点画素の位置と、網点内孤立点のサイズとを含む。

また、領域条件判定部６３は、処理対象となる孤立点画素が網点領域内と判定する場合、処理対象となる孤立点画素の位置と、複数の線数別の網点検出フィルタのうち他の孤立点画素の数が所定の値以上となる網点検出フィルタのフィルタ識別情報との組を線数決定部５７に出力する。複数の線数別の網点検出フィルタのうち他の孤立点画素の数が所定の値以上となる網点検出フィルタが複数の場合、複数の網点検出フィルタのフィルタ識別情報を出力する。

線数決定部５７は、領域条件判定部６３から孤立点画素の位置とフィルタ識別情報との組が入力される。線数決定部５７は、フィルタ識別情報が複数の場合に、線数の最も少ない網点検出フィルタに対応する線数を網点の線数に決定し、孤立点画素の位置と決定した線数との組を網点領域決定部５９に出力する。

網点領域決定部５９は、領域条件判定部６３から網点内孤立点情報が入力され、線数決定部５７から孤立点画素の位置と線数との組が入力される。網点領域決定部５９は、網点内孤立点の中心画素（孤立点画素）からその中心画素に対応する線数で定まる距離の範囲内に存在する孤立点画素を、新たな網点内孤立点の中心画素に決定し、すべての網点内孤立点の中心画素を含む領域を仮網点領域に決定する。さらに、網点領域決定部５９は、仮網点領域を、網点内孤立点のサイズにより定まる距離だけ拡張した領域を網点領域に決定する。具体的には、仮網点領域を、網点内孤立点のサイズの半分の距離を拡張する。孤立点は、円形であるため、孤立点の中心画素からの距離は、孤立点のサイズの半分だからである。網点領域決定部５９は、決定された網点領域の画像データ中の位置を示す網点領域情報を、画像処理部２１３に出力する。

なお、ここでは、説明のために画像データがモノクロの２値のデータの場合を例に説明したが、画像データが例えば、赤、緑、青からなるカラーの場合、画像データを赤の成分の画像データ、緑の成分の画像データ、青のデータの画像データに分離し、それぞれで上述した処理を実行するようにすればよい。この場合には、網点領域は、赤、緑、青の３つの画像データに対応して３つの網点領域が定まるが、それらの論理和となる１つの網点領域とすればよい。

図７は、網点検出フィルタの一例を示す図である。図７では、第１の線数に対応する第１の網点検出フィルタ３０１と、第１の線数より少ない第２の線数に対応する第２の網点検出フィルタ３０３と、を示している。第１の網点検出フィルタ３０１は、処理対象画素から第１の距離を６画素とし、処理対象画素を中心とし、第１の距離を半径する円形の周辺領域を定める。第２の網点検出フィルタ３０３は、第１の距離を９画素とし、処理対象画素を中心とし、第１の距離を半径する円形の周辺領域を定める。

図７中の黒点は孤立点画素を示す。第１の網点検出フィルタ３０１で定まる周辺領域内に、処理対象画素以外に４つの孤立点画素を含む。第２の網点検出フィルタ３０３で定まる周辺領域内に、処理対象画素以外に８つの孤立点画素を含む。所定の値を４とすれば、第１の網点検出フィルタ３０１および第２の網点検出フィルタ３０３のいずれも領域条件を満たすが、この場合は、線数の少ない方を優先し、第１の線数を網点の線数に決定する。

図８は、網点領域決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。網点領域決定処理は、画像処理装置２０１が実行する処理であり、画像処理装置２０１を汎用的なＣＰＵで構成する場合には、画像処理装置２０１がＲＯＭ１１３等に記憶されたプログラムを実行することにより画像処理装置２０１が実行する処理である。

図８を参照して、画像処理装置２０１は、画像データ中の孤立点を検出する（ステップＳ０１）。孤立点は、孤立点の中心画素である孤立点画素の位置と孤立点のサイズとで定まる。例えば、画像データ中の複数の画素それぞれに対して、図５（Ａ）〜図５（Ｄ）に示した孤立点のサイズ別の孤立点検出フィルタを用いてサイズ別の評価値を算出し、しきい値と比較する。サイズ別の評価値のいずれかがしきい値以上となる場合に、その画素を孤立点画素に決定する。さらに、しきい値以上となる評価値に対応するサイズを、孤立点のサイズに決定する。なお、しきい値以上となる評価値が複数の場合には、最大の評価値となる孤立点検出フィルタに対応するサイズを孤立点のサイズに決定する。ここでは、孤立点の直径が１画素から７画素までの７つのサイズの孤立点を検出する。なお、検出する孤立点のサイズは、これに限られることなく、これより狭い範囲であってもよいし、広い範囲であってもよい。

次のステップＳ０２においては、処理対象孤立点を選択する。ステップＳ０１において検出された孤立点のうち１つを処理対象孤立点に選択する。そして処理対処孤立点のサイズがしきい値ＴＨ１以上か否かを判断する（ステップＳ０３）。ここでは、しきい値ＴＨ１は、図６に示したサイズ対応テーブルによって定められ、計数対象となる孤立点サイズが制限されるサイズである。ここでは、しきい値ＴＨ１は、４画素である。処理対象孤立点のサイズがしきい値ＴＨ１以上ならば処理をステップＳ０４に進めるが、そうでなければステップＳ０４をスキップして処理をステップＳ０５に進める。

ステップＳ０４においては、計数対象の孤立点のサイズを決定する。計数対象の孤立点のサイズは、処理対象孤立点のサイズに対応して予め定められている。ここでは、図６に示したサイズ対応テーブルを、ＨＤＤ１１５から読み出し、サイズ対応テーブルによって、処理対象孤立点のサイズに対応して定められた計数対象の孤立点のサイズを決定する。処理対象孤立点のサイズが４画素ならば計数対象の孤立点のサイズを２画素〜７画素に決定し、処理対象孤立点のサイズが５画素ならば計数対象の孤立点のサイズを３画素〜７画素に決定し、処理対象孤立点のサイズが６画素ならば計数対象の孤立点のサイズを４画素〜７画素に決定し、処理対象孤立点のサイズが７画素ならば計数対象の孤立点のサイズを５画素〜７画素に決定する。なお、サイズ対応テーブルを用いることなく、処理対象孤立点のサイズから所定の画素数、例えば２画素を減算した画素数以上のサイズを計数対象となる孤立点のサイズにしてもよい。また、処理対象孤立点のサイズから所定の画素数、例えば２画素を減算および加算した画素数の範囲のサイズを計数対象となる孤立点のサイズにしてもよい。

ステップＳ０５においては、線数を小さい順に選択する。予め定められた複数の線数のうちから小さい順に線数を選択する。そして、選択された線数に対応する周辺領域を決定する（ステップＳ０６）。周辺領域は、処理対象画素の位置を中心にした円の範囲である。線数は、網点領域内の孤立点の中心画素の間隔を定めるため、周辺領域は、網点領域内の孤立点の中心の間隔を半径とする円形の領域である。このため、周辺領域は、線数が大きいほど小さくなる。なお、周辺領域の形状は円形に限らず、処理対象画素の位置を中心にして定まる形状であれば、例えば、矩形にしてもよい。

ステップＳ０７においては、処理対象画素を中心にして定まる周辺領域内に存在する孤立点を計数する。ここで計数の対象となる孤立点は、ステップＳ０４が実行される場合には、ステップＳ０４において決定されたサイズの孤立点であり、ステップＳ０４が実行されない場合には、すべてのサイズの孤立点である。

ステップＳ０８においては、計数値がしきい値ＴＨ２以上か否かを判断する。ステップＳ０７において計数された孤立点数がしきい値ＴＨ２以上ならば処理をステップＳ０９に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１１に進める。ステップＳ０９においては、処理対象孤立点を網点内孤立点に設定し、処理をステップＳ１０に進める、次のステップＳ１０においては、網点領域の線数をステップＳ０５において選択された線数に決定し、処理をステップＳ１２に進める。

一方、ステップＳ１１においては、ステップＳ０５において処理対象として選択されていない線数が存在するか否かを判断する。未選択の線数が存在するならば処理をステップＳ０５に戻し、存在しなければ処理をステップＳ１２に進める。

ステップＳ１２においては、ステップＳ０１において検出された孤立点のうちで、ステップＳ０２において処理対象として選択されていない孤立点が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていない孤立点が存在するならば処理をステップＳ０２に戻すが、存在しなければ処理をステップＳ１３に進める。ステップＳ１３においては、網点内孤立点を拡張する。具体的には、ステップＳ０９において網点内孤立点に設定された孤立点からステップＳ１０において決定された線数の対応する距離の範囲内に存在する孤立点を新たに網点内孤立点に設定する。そして、次のステップＳ１４においては、網点内孤立点に基づいて網点領域を決定し、処理を終了する。具体的には、網点内孤立点を含む領域を網点領域に決定する。

＜網点内孤立点決定部の変形例＞
上述した実施の形態においては、領域判別部２０１は、領域条件を満たす孤立点を網点内孤立点に決定する。領域条件は、孤立点画素から網点の線数に対応するサイズの周辺領域に存在する他の孤立点画素の数が所定の値以上であることである。網点領域は、網点の線数に対応する間隔でサイズの異なる孤立点が配列される。このため、網点領域は、孤立点が周期的に配置されている。変形例における網点内孤立点決定部は、領域条件に加えて、処理対象となる孤立点の周辺に配置される孤立点が処理対象となる孤立点を基準に定まる方向を条件にさらに考慮したものである。

図９は、変形例における領域判別部の網点領域を判別する機能の一例を示すブロック図である。図９を参照して、図４に示した機能と異なる点は、網点内孤立点決定部５５を網点内孤立点決定部５５Ａに、領域条件判定部６３を周期性条件判定部６３Ａに変更した点である。その他の機能は、図４に示した機能と同じなので、ここでは説明を繰り返さない。

周期性条件判定部６３Ａは、孤立点抽出部５１から孤立点位置情報が入力され、サイズ検出部５３からサイズ情報が入力され、制限部６１から制限情報が入力される。孤立点位置情報は、処理対象画素の位置を含む。サイズ情報は、処理対象画素のサイズを含む。制限情報は、計数の対象となる他の孤立点のサイズを含む。孤立点抽出部５１によって、画像データのすべての画素に対して処理が実行される場合、孤立点抽出部５１によって決定された孤立点画素の位置が入力され、サイズ検出部５３からその孤立点画素が属する孤立点のサイズが入力され、制限部６１からその孤立点画素に対して計数の対象となる孤立点のサイズが入力される。このため、孤立点抽出部５１によって決定された孤立点画素それぞれに対して、その孤立点画素が属する孤立点のサイズと、計数の対象となる他の孤立点のサイズとが定まる。

周期性条件判定部６３Ａは、画像データ中の孤立点画素のすべてに対して、周期性条件を満たすか否かを判断し、周期性条件を満たす孤立点画素を網点領域内の孤立点の中心画素と判定する。周期性条件は、処理対象となる孤立点画素からの距離が第１の距離以下かつ第２の距離以上の特定領域であって処理対象となる孤立点画素からの方向の異なる複数の分割領域それぞれにおいて所定数以上の他の孤立点が存在することである。ここでは、複数の分割領域を、処理対象となる孤立点画素からの方向が互いに直行する４つの方向にそれぞれ配置される４つの分割領域としている。なお、分割領域の数は、これに限定されるものではなく、２つであってもよいし、５つ以上であってもよい。第２の距離は、第１の距離より短い。第１の距離および第２の距離は、網点の線数によって異なる。網点の線数が少ないほど、第１の距離および第２の距離は長い。

周期性条件判定部６３Ａは、線数別計数部６７Ａを含む。線数別計数部６７Ａは、処理対象となる孤立点画素ごとに、第１の距離および第２の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の特定領域それぞれで、４つの分割領域ごとに、制限部６１によって決定されたサイズの孤立点画素を計数する。線数別計数部６７Ａは、第１の距離および第２の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の特定領域それぞれに対応した周期性検出フィルタを用いて、処理対象となる孤立点画素ごとに複数の線数別に、制限部６１によって決定されたサイズの孤立点画素を計数する。周期性検出フィルタは、線数が少ないほど第１の距離および第２の距離が長い特定領域を定義する。特定領域は、孤立点画素からの方向が互いに直行する４つの方向にそれぞれ配置される４つの分割領域を含む。

周期性条件判定部６３Ａは、線数別計数部６７Ａにより複数の線数別の周期性検出フィルタを用いて４つの分割領域ごとに計数された孤立点画素の数が、複数の線数別の周期性検出フィルタのいずれかで所定の値以上の場合に、処理対象となる孤立点画素が網点領域内の孤立点画素と判定する。ここでは、周期性条件判定部６３Ａは、処理対象となる孤立点画素を網点領域内の孤立点の中心画素と判定する場合、その孤立点画素が属する孤立点を網点内孤立点に決定し、網点内孤立点情報を網点領域決定部５９に出力する。網点内孤立点情報は、網点内孤立点の中心画素に決定された孤立点画素の位置と、網点内孤立点のサイズとを含む。

また、周期性条件判定部６３Ａは、処理対象となる孤立点画素が網点領域内と判定する場合、処理対象となる孤立点画素の位置と、複数の線数別の周期性検出フィルタのうち４つの分割領域における他の孤立点画素の数が所定の値以上となる周期性検出フィルタのフィルタ識別情報との組を線数決定部５７に出力する。複数の線数別の周期性検出フィルタのうち４つの分割領域における他の孤立点画素の数が所定の値以上となる周期性検出フィルタが複数の場合、複数の周期性検出フィルタのフィルタ識別情報を出力する。

図１０は、周期性検出フィルタの一例を示す図である。図１０では、第１の線数に対応する周期性検出フィルタ４０１を示している。周期性検出フィルタ４０１は、処理対象画素を中心とし、第１の距離である６画素を半径とする同心円と、第２の距離である３画素を半径とする同心円とで囲まれる特定領域４０３を定め、特定領域４０３中に、処理対象画素からの方向が互いに直行する４つの第１〜第４分割領域４０５，４０６，４０７，４０８を定める。

図１０中の黒点は孤立点画素を示す。周期性検出フィルタ４０１で定まる４つの第１〜第４分割領域４０５，４０６，４０７，４０８それぞれに、処理対象画素以外の孤立点画素を含む。所定の値を１とすれば、周期性検出フィルタ４０１によって周期性条件を満たす。この場合は、周期性検出フィルタ４０１に対応する第１の線数を網点の線数に決定する。

図１１は、変形例における網点領域決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１を参照して、図８に示した網点領域決定処理と異なる点は、ステップＳ０６〜ステップＳ０８が、ステップＳ０６Ａ〜ステップＳ０８Ａに変更された点である。その他の処理は、図８に示した恵美展領域決定処理と同じなので、ここでは説明を繰り返さない。

ステップＳ０６Ａにおいては、ステップＳ０５において選択された線数に対応する４つの分割領域を決定する。４つの分割領域は、処理対象画素の位置を中心にした半径が第１の距離の同心円と半径が第２の距離の同心円とで囲まれる特定領域を４つに分割した領域である。線数は、網点領域内の孤立点の中心画素の間隔を定めるため、特定領域は、網点領域内の孤立点の中心画素の間隔を半径とする円形の領域である。このため、特定領域を定める第１の距離および第２の距離は、線数が大きいほど小さくなる。なお、特定領域の形状は同心円に限らず、処理対象画素の位置を中心にして定まる形状であれば、例えば、矩形にしてもよい。

ステップＳ０７Ａにおいては、処理対象画素を中心にして定まる４つの分割領域内に存在する孤立点を計数する。ここで計数の対象となる孤立点は、ステップＳ０４が実行される場合には、ステップＳ０４において決定されたサイズの孤立点であり、ステップＳ０４が実行されない場合には、すべてのサイズの孤立点である。

ステップＳ０８Ａにおいては、４つの分割領域のすべてで計数値がしきい値ＴＨ３以上か否かを判断する。ステップＳ０８Ａにおいて４つの分割領域ごとに計数された孤立点数のすべてしきい値ＴＨ３以上ならば処理をステップＳ０９に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１１に進める。

以上説明したように、本実施の形態におけるＭＦＰ１００は、画像処理装置２０１を備えており、その画像処理装置２０１は、画像データから孤立点を抽出し、抽出された複数の孤立点それぞれのサイズを検出し、抽出された複数の孤立点のうち、周辺に位置する他の孤立点の数が所定数以上である孤立点を網点内孤立点に決定するが、処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合は、計数の対象を、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点に制限する。画像データ中で網点領域内に文字が表されている場合、その文字の一部が孤立点として抽出される場合があるが、処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合は、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点が所定数以上存在することを条件に網点を構成する孤立点と判断する。このため、画像データ中で網点領域内の文字を網点の一部と誤って判断する場合を除外できる場合があり、画像データ中で文字が表された領域を判別する精度を向上させることができる。

また、処理対象となる孤立点からの距離が第１の距離以下の周辺領域に位置する他の孤立点の数が所定数以上である領域条件を判定するので、網点の線数に対応して第１の距離を定めれば、網点を構成する孤立点を決定することができる。

また、第１の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の周辺領域を定める網点検出フィルタを用いて、他の孤立点を計数し、複数の網点検出フィルタのうち領域条件を満たすことになる網点検出フィルタのうち第１の距離が最小の網点検出フィルターに対応するに線数を網点の線数に決定する。このため、網点の線数を容易に決定することができる。

また、処理対象となる孤立点からの距離が第１の距離以下かつ第２の距離以上の特定領域であって処理対象となる孤立点からの方向の異なる複数の分割領域を定める周期性検出フィルタを用いて周期性条件を判定する。網点を構成する孤立点は、網点領域に輪郭部を除いて異なる方向に他の孤立点が配置される周期性を有する。このため、網点を構成する孤立点を決定する精度を向上させることができる。

さらに、第１の距離および第２の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の特定領域を定める周期性検出フィルタを用いて、他の孤立点を計数し、複数の周期性検出フィルタのうち周期性条件を満たすことになる周期性検出フィルタに対応する線数を網点の線数に決定する。このため、網点の線数を容易に決定することができる。

さらに、計数の対象となる孤立点のサイズは、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるが、複数のサイズ対応テーブルのうちから１つを選択することによって、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズを変更する。網点領域内の文字のサイズおよび網点を構成する孤立点のサイズは画像データによって異なる場合があるので、処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズを変更することによって、網点領域内の文字のサイズおよび網点を構成する孤立点のサイズが異なる画像データに対して、文字が表された領域を判別する精度を向上させることができる。

なお、上述した実施の形態においては、画像処理装置２０１について説明したが、図８または図１１に示した網点領域決定処理をＭＦＰ１００に実行させる画像処理法、または、図８または図１１に示した網点領域決定処理を、ＣＰＵ１１１に実行させる画像処理プログラムとして捉えることができるのは言うまでもない。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

＜付記＞
（１）画像データを処理する画像処理手段を、さらに備え、
前記画像処理手段は、前記画像データ中で前記決定された網点領域に第１の処理を実行し、前記画像データ中で前記決定された網点領域以外の領域に第２の処理を実行する、請求項３または５に記載お画像処理装置。
（２）前記第１の処理は、スムージング処理を含み、前記第２の処理はエッジ強調処理を含む、（１）に記載の画像処理装置。
（３）原稿を読み取って画像データを出力する原稿読取手段を、さらに備えた請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置。

１００ ＭＦＰ、２０１画像処理装置、１１０ メイン回路、１１１ ＣＰＵ、１１２ 通信Ｉ／Ｆ部、１１３ ＲＯＭ、１１４ ＲＡＭ、１１５ ＨＤＤ、１１６ ファクシミリ部、１１７ 外部記憶装置、１２０ 自動原稿搬送装置、１３０ 原稿読取部、１４０ 画像形成部、１５０ 給紙部、１６０ 操作パネル、１６１ 表示部、１６３ 操作部、１６５ タッチパネル、１６７ ハードキー部、２１１ 領域判別部、２１３ 画像処理部、５１ 孤立点抽出部、５３ サイズ検出部、５５，５５Ａ 網点内孤立点決定部、５７ 線数決定部、５９ 網点領域決定部、６１ 制限部、６３ 領域条件判定部、６３ 領域条件判定部、６３Ａ 周期性条件判定部、６５ 制限部、６５ 基準変更部、６７，６７Ａ 線数別計数部、３０１，３０３ 網点検出フィルタ、４０１ 周期性検出フィルタ、４０３ 特定領域、４０５，４０６，４０７，４０８ 分割領域。

Claims (8)

1. 画像データから孤立点を抽出する孤立点抽出手段と、
   前記抽出された複数の孤立点それぞれのサイズを検出するサイズ検出手段と、
   前記抽出された複数の孤立点それぞれを処理対象とし、当該処理対象となる孤立点の周辺に位置する他の孤立点の数が所定数以上であることを条件に、当該処理対象となる孤立点を網点が表された網点領域に存在する網点内孤立点に決定する網点内孤立点決定手段と、を備え、
   前記網点内孤立点決定手段は、前記処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合、計数の対象を、前記処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点に制限する制限手段を、含む、画像処理装置。
2. 前記網点内孤立点決定手段は、前記処理対象となる孤立点からの距離が第１の距離以下の周辺領域に位置する他の孤立点の数が所定数以上である領域条件を判定する領域条件判定手段を含む、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 網点の線数を決定する線数決定手段と、
   前記決定された網点領域内孤立点および前記決定された線数に基づいて網点領域を決定する網点領域決定手段と、をさらに備え、
   前記領域条件判定手段は、前記第１の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の周辺領域それぞれで、前記他の孤立点を計数する線数別計数手段を、含み、
   前記線数決定手段は、前記複数の周辺領域のうち前記領域条件を満たすことになる最小の第１の距離に対応する線数を決定する、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記網点内孤立点決定手段は、前記処理対象となる孤立点からの距離が第１の距離以下かつ前記第１の距離より小さい第２の距離以上の特定領域であって前記処理対象となる孤立点からの方向の異なる複数の分割領域それぞれに位置する他の孤立点の数が所定数以上である周期性条件を判定する周期性判定手段を、含む請求項１に記載の画像処理装置。
5. 網点の線数を決定する線数決定手段と、
   前記決定された網点領域内孤立点および前記決定された線数に基づいて網点領域を決定する網点領域決定手段と、をさらに備え、
   前記周期性判定手段は、前記第１の距離および前記第２の距離が網点の複数の線数にそれぞれ対応して異なる複数の特定領域それぞれで、前記複数の分割領域それぞれに位置する前記他の孤立点を計数する線数別計数手段を、含み、
   前記線数決定手段は、前記複数の特定領域のうち前記周期性条件を満たすことになる最小の第１の距離に対応する線数を決定する、請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記制限手段は、前記処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズを変更する基準変更手段を、含む、請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置。
7. 画像データから孤立点を抽出する孤立点抽出ステップと、
   前記抽出された複数の孤立点それぞれのサイズを検出するサイズ検出ステップと、
   前記抽出された複数の孤立点それぞれを処理対象とし、当該処理対象となる孤立点の周辺に位置する他の孤立点の数が所定数以上であることを条件に、当該処理対象となる孤立点を網点が表された網点領域に存在する網点内孤立点に決定する網点内孤立点決定ステップと、を画像処理装置に実行させ、
   前記網点内孤立点決定ステップは、前記処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合、計数の対象を、前記処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点に制限する制限ステップを含む、画像処理方法。
8. 画像データから孤立点を抽出する孤立点抽出ステップと、
   前記抽出された複数の孤立点それぞれのサイズを検出するサイズ検出ステップと、
   前記抽出された複数の孤立点それぞれを処理対象とし、当該処理対象となる孤立点の周辺に位置する他の孤立点の数が所定数以上であることを条件に、当該処理対象となる孤立点を網点が表された網点領域に存在する網点内孤立点に決定する網点内孤立点決定ステップと、を画像処理装置を制御するコンピューターに実行させ、
   前記網点内孤立点決定ステップは、前記処理対象となる孤立点のサイズが予め定められたサイズ以上の場合、計数の対象を、前記処理対象となる孤立点のサイズを基準に定まるサイズの孤立点に制限する制限ステップを含む、画像処理プログラム。

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