JP6651776B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラムに関する。

電子写真方式の画像形成装置では、レジストずれやスキューずれ、表裏に印刷可能な装置では表裏ずれが発生する。そこで、ずれ量を測定して、それを相殺するように画像の位置補正や変形補正を行う補正技術が既に知られている。このような補正技術の例として、平行移動、倍率補正、歪み補正、色間ずれ補正、表裏ずれ補正等が知られている。

上記のような補正技術には、擬似階調処理前の多値画像に対して補正を行うものと、例えば特許文献１に記載された擬似階調処理後の少値画像に対して補正を行うものが知られている。そして、一般的には、多値画像に対して補正を行う処理が、少値画像に対して補正を行う処理より、本質的に画質異常が発生しにくく、比較的自由な画像変形が行えることが知られている。

多値画像に対する補正処理を行う具体例として、例えば特許文献１には、画像のスキューに起因する色版の重ね合わせずれを抑えつつ、細線画像の太りを抑え、かつ、画像の部分抜けの発生を抑える目的で、画像を構成する画素の一部を、スキューずれ等のずれ量に基づいて画素内に存在する画像箇所の面積に応じた多値の中間調の画素に変換し、書込用マトリクス（所謂ディザ閾値マトリクス）を適用して書込用画素に変換する際に、書込用マトリクス内分布を周辺画素の階調に基づいて決定する技術が開示されている。

しかし、従来の多値画像に対して画像の位置補正や変形補正を行う装置では、背景が白地以外の場合に、文字や線画の周囲で白抜けが発生して画像劣化になるという問題が発生する。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであって、多値画像に対して画像の位置補正や変形補正を行う装置において、背景が白地以外の場合であっても、文字や線画の周囲で白抜けの発生するのを防止することを目的とする。

上述した目的を達成するため、本発明の画像処理装置は、入力された画像データに対して幾何補正を行う画像処理装置であって、その画像データにおける注目画素のエッジ情報を取得するエッジ判定手段と、その画像データのオブジェクト情報に基づいて画素値が異なる複数の画素値補正画像データを生成する幾何補正手段と、幾何補正手段によって生成された複数の画素値補正画像データから、画素ごとに適用する画素値を選択して補正画像合成データを生成する合成手段と、合成手段により生成された補正画像合成データに対して疑似階調処理を施す疑似階調処理手段と、を備え、幾何補正手段は、幾何補正後の所定画素に対応する画像データにおける注目座標がオブジェクト境界である場合は注目座標周辺の座標点のオブジェクト情報とオブジェクト情報ごとの優先度に基づいて注目座標の画素値を決定し、画像データにおける注目座標が非オブジェクト境界である場合は注目座標周辺の座標点のエッジ情報に基づいて注目座標の画素値を決定して、画素値が異なる複数の画素値補正画像データを生成することを特徴とする。

本発明によれば、多値画像に対して画像の位置補正や変形補正を行う装置において、背景が白地以外の場合であっても、文字や線画の周囲で白抜けが発生するのを防止することが可能となる。

本発明の実施形態における画像処理装置のハードウェア構成図である。 本発明の第１実施形態における画像処理装置の全体構成図である。 本発明の第１実施形態におけるオブジェクト情報の一例を示す模式図である。 本発明の第１実施形態における画像歪みに対する幾何補正の一例について説明する模式図である。 本発明の第１実施形態における幾何補正部の構成図である。 本発明の第１実施形態における対応座標点算出部を説明する模式図である。 本発明の第１実施形態における補間演算部を説明する模式図である。 本発明の第１実施形態における前景・背景二値化部の概略構成図である。 本発明の第１実施形態における合成部について説明する模式図である。 本発明の第１実施形態におけるドット寄せ部の概略構成図である。 本発明の第１実施形態における第１の判定部および第２の判定部について説明する模式図である。 本発明の第１実施形態における閾値決定部について説明する模式図である。 本発明の第１実施形態における幾何補正処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態における幾何補正結果の具体例を示す模式図である。 本発明の第１実施形態における幾何補正部で生成される画像の一例を示す模式図である。 本発明の第１実施形態における前景・背景二値化処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態におけるドット寄せ部による出力結果の一例を示す模式図である。 本発明の第１実施形態における処理画像例を示す模式図である。 本発明の第２実施形態における画像処理装置の全体構成図である。 本発明の第２実施形態におけるオブジェクト情報の一例を示す模式図である。 本発明の第２実施形態における幾何補正部の構成図である。 本発明の第２実施形態における幾何補正部で生成される画像の一例を示す模式図である。 本発明の第２実施形態における前景・背景二値化部の概略構成図である。 本発明の第２実施形態におけるドット寄せ部による出力結果の一例を示す模式図である。 本発明の第２実施形態におけるパラメータ選択部にて選択するオブジェクト境界用のパラメータを説明する図である。 図２５におけるスクリーンパラメータ決定方法を示す模式図である。 本発明の第２実施形態におけるパラメータ選択部にて選択する非オブジェクト境界用のパラメータを説明する図である。 図２７におけるスクリーンパラメータ決定方法を示す模式図である。 本発明の第２実施形態における処理画像例を示す模式図である。 従来の処理画像例を示す模式図である。

本発明の実施形態の画像処理装置に関し以下図面を用いて説明するが、本発明の趣旨を越えない限り、何ら本実施形態に限定されるものではない。なお、各図中、同一又は相当する部分には同一の符号を付しており、その重複説明は適宜に簡略化乃至省略する。なお、本実施形態における画像処理装置は、例えば複合機、プリンタ、ＦＡＸ等の画像形成機能を有する画像形成装置に適用されるものであってよい。

本実施形態における画像処理装置のハードウェア構成について図１を参照して説明する。本実施形態における画像処理装置は、画像処理に必要な情報処理機能を担う基本的なハードウェアとして、ＣＰＵ１００、ＲＡＭ１０１、ＲＯＭ１０２、ＮＷ Ｉ／Ｆ１０３、ＨＤＤ１０４、入力部１０５、出力部１０６、画像形成部１０７を備えている。

ＣＰＵ１００は、画像処理装置における後述する各種処理を実現する処理部である。ＣＰＵ１００は、ＲＯＭ１０２に格納された各処理プログラムをＲＡＭ１０１に読み出して、これを実行することにより各種処理を実現する。

ＲＡＭ１０１は、上記のようにＣＰＵ１００のワークメモリとして機能する。また、ＲＡＭ１０１はこの後実施形態で説明するラインメモリとしての役割も担う。ＲＯＭ１０２は、上記のように、各処理プログラムや画像処理装置の処理に必要な各種パラメータ等を格納する記憶部である。

ＮＷ Ｉ／Ｆ１０３は、画僧処理装置と外部装置又は外部ネットワーク等と接続するためのネットワークインタフェースである。なお、通信形態としては例えばＬＡＮやＷＡＮ、あるいはＮＦＣ等の近距離無線通信も適用でき、無線か有線かを問わない。

ＨＤＤ１０４は、例えば画像等を保存するための記憶部であり、入力部１０５から入力された入力画像等を保存する。

入力部１０５は画像形成部１０７が形成するための画像の元データ等を入力するハードウェアであり、例えばスキャナ等に相当する。出力部１０６は画像を表示する表示部であったり、画像形成部１０７で画像が形成された用紙を排出する用紙排出部等を含む。画像形成部１０７は、上記の元データ等に基づいて画像を形成するエンジン部である。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態における画像処理装置は、概略的には幾何補正後の画素値を、周囲４点の整数値座標のオブジェクト情報に基づく値から算出し、算出した補正後の画素値を二値化するというものである。そして、本実施形態においては、二値化したデータの一方を前景、他方を背景と分類し、それぞれに応じた画素値を選択することで、前景と背景の境界部で中間濃度画素が発生することを防ぎ、疑似階調処理後の白抜けを防止する。

第１実施形態における画像処理装置の全体構成について図２を参照して説明する。本実施形態の画像処理装置は、入力画像取得部１と、レンダリング部２と、ずれ量取得部３と、幾何補正パラメータ設定部４と、幾何補正部５と、前景・背景二値化部６と、擬似階調処理部７と、プリンタ出力部８を備える。

入力画像取得部１は、ページ記述言語で記載された入力画像を取得する。

レンダリング部２は、入力画像取得部１が取得したページ記述言語を解釈して、各色８ｂｉｔの階調値をもつビットマップ画像に変換する。そのとき、入力画像に含まれている文字・ライン・グラフィック・イメージ等のオブジェクト情報も解釈して、画素ごとに付与する。

ずれ量取得部３は、四隅の座標点が幾何補正なしでプリンタ出力するとどう変化するか、つまり、どれくらいずれるか、を計測して取得する。ここでは表面に対する裏面のずれ量を計測して取得し、補正する例について説明する。表裏のずれ量取得は、表面と裏面の四隅にトンボを印字し、それぞれの座標点を計測する。この計測には、装置内蔵型のセンサで自動計測する方法や、記録媒体に印字したものを定規で手動計測し、その結果を入力する方法を用いることが好ましい。

幾何補正パラメータ設定部４は、ずれ量取得部３で取得した表裏各４点の座標点から、幾何補正パラメータとして、ｍａｔ［０］〜ｍａｔ［７］を算出する。

幾何補正部５は、入力された画像データのオブジェクト情報に基づいて画素値が異なる複数の画素値補正画像データを生成する幾何補正手段である。複数の画素値補正画像データとして生成される補正データとしては、例えば複数の画素値をもつ多値補正画像データであることが好ましい。

さらに、幾何補正部５は、画像データのオブジェクト情報に基づいて、オブジェクト情報が異なる複数のオブジェクト補正画像データを生成することとしてもよい。そして、幾何補正部５は、入力された画像データの座標点に対応して算出された座標点に所定の補正量が付加された座標点の画素値を算出することが好ましい。また、幾何補正部５は、画像データのオブジェクト情報の座標点に所定の補正量が付加された座標点の画素値を算出することが好ましい。

幾何補正パラメータとしたｍａｔ［０］〜ｍａｔ［７］を適用して、出力時に発生する位置ずれや歪みを見越した補正を行う。ここでは、オブジェクト情報に基づいて入力画像の前景画素と背景画素を識別し、前景・背景二値化部６で使用するため後述する前景背景合成比率画像を含む複数種類の画像を生成しておく。本実施形態における幾何補正部５は、次ブロックの前景・背景二値化部６の前処理として機能する。

前景・背景二値化部６は、前景背景合成比率画像に対してドット寄せ処理を行い、オブジェクト境界が前景と背景の階調値で二値化された画像を生成する。

オブジェクト境界が前景と背景の階調値で二値化された画像、つまり補正画像合成データに対して、擬似階調処理部７でスクリーン処理を行い白画素と黒画素に二値化し、プリンタ出力部８でプリンタ出力する。

擬似階調処理部７は、オブジェクト情報に応じて、適用するスクリーンを切り替える。オブジェクト情報が文字やラインの場合は３００線程度のスクリーンを適用し、グラフィックやイメージの場合は２００線程度のスクリーンを適用する。このとき参照するオブジェクト情報も、幾何補正部５および前景・背景二値化部６で処理された後のものであり、その時点での画像と対応がとれている。

本実施形態におけるオブジェクト情報の一例について図３を参照して説明する。本実施形態においては、オブジェクト情報を文字、ライン、グラフィック、及びイメージの４種類とする。文字やラインの背景が白地であっても色地であっても、均一濃度である場合、背景部のオブジェクト情報はグラフィックとなる。

本実施形態においては、オブジェクト情報として２ｂｉｔで表されたものを用いる。オブジェクト情報として、文字の場合は０１、ラインの場合は１０、グラフィックの場合は１１、イメージの場合は００の各オブジェクト情報が画素ごとに付与される。なお、オブジェクト情報には、予め優先順位をつけておくことが好ましい。本実施形態では、優先度が高い順に、文字、ライン、グラフィック、イメージとする。

次に、本実施形態における画像歪みに対する幾何補正について図４を参照して説明する。左側には、破線で表した入力画像（１）を幾何補正なしでプリンタ出力した場合に発生する画像歪みの例として補正なし時の出力画像（２）を実線で表している。また、右側には、プリンタ出力画像（４）を破線で表し、画像歪みを見越して逆補正した画像（３）を実線で表している。逆補正した画像（３）は、プリンタ出力画像（４）が入力画像（１）と同じになるようにするための画像である。

例えば、表裏ずれの場合は、入力画像（１）が表面、出力画像（２）が幾何補正なし時の裏面出力画像、逆補正した画像（３）が裏面に対する幾何補正後画像、プリンタ出力画像（４）が逆補正した画像（３）をプリンタ出力した画像となる。なお、ここでは、表面にはプリンタ出力しても歪みが発生しないものとする。

本実施形態では、ずれ量取得部３が、入力画像（１）の四隅の座標と出力画像（２）の四隅の座標を取得し、幾何補正パラメータ設定部４が、プリンタ出力時に発生する画像歪みを見越して逆補正を行い、逆補正した画像（３）の画像を生成するための幾何補正パラメータとして、上述したｍａｔ［０］〜ｍａｔ［７］を設定する。

次に、本実施形態における幾何補正部５の構成について図５を参照して説明する。幾何補正部５は、対応座標点算出部５０と、４点抽出部５１と、第１のオブジェクト抽出部５２と、第２のオブジェクト抽出部５３と、補間演算部５４と、前景画素値選択部５５と、背景画素値選択部５６と、蓄積部５７を備える。

対応座標点算出部５０は、逆補正した画像（３）上の座標点（ｘ、ｙ）に対応する入力画像（１）上の座標点（Ｘ、Ｙ）を、幾何補正パラメータであるｍａｔ［０］〜ｍａｔ［７］を適用して算出する。座標点（Ｘ、Ｙ）は、小数点以下の値をもつ実数値で算出されることが好ましい。

４点抽出部５１は、座標点（Ｘ、Ｙ）を囲む近傍４点を、Ｘ及びＹの整数部の値に基づき抽出する。

第１のオブジェクト抽出部５２は、４点に付与されているオブジェクト情報のうち、最も優先度の高いオブジェクト情報を抽出し、優先度の高いオブジェクト優先画像（ｄ）の座標点（ｘ、ｙ）の画素値として蓄積部５７のラインメモリに蓄積する。また、第１のオブジェクト抽出部５２は、抽出したオブジェクト情報の他に４点の階調値を後段の前景画素値選択部５５に送る。

第２のオブジェクト抽出部５３は、４点に付与されているオブジェクト情報のうち、最も優先度の低いオブジェクト情報を抽出し、優先度の低いオブジェクト優先画像（ｅ）の座標点（ｘ、ｙ）の画素値として蓄積部５７のラインメモリに蓄積する。また、第２のオブジェクト抽出部５３は、抽出したオブジェクト情報の他に４点の階調値を後段の背景画素値選択部５６に送る。

補間演算部５４は、周囲４点のオブジェクト情報に基づき補間演算を行い、前景背景合成比率画像（ａ）の座標点（ｘ、ｙ）の画素値として蓄積部５７のラインメモリに蓄積する。

前景画素値選択部５５は、第１のオブジェクト抽出部５２で抽出したオブジェクト情報をもつ画素の階調値を４点から抽出し、前景優先画像（ｂ）の座標点（ｘ、ｙ）の画素値として蓄積部５７のラインメモリに蓄積する。

背景画素値選択部５６は、第２のオブジェクト抽出部５３で抽出したオブジェクト情報をもつ画素の階調値を４点から抽出し、背景優先画像（ｃ）の座標点（ｘ、ｙ）の画素値として蓄積部５７のラインメモリに蓄積する。なお、抽出された４点が全て同じオブジェクトである場合、前景優先画像（ｂ）と背景優先画像（ｃ）、優先度の高いオブジェクト優先画像（ｄ）と優先度の低いオブジェクト優先画像（ｅ）の画素値は同じになる。

次に、本実施形態における対応座標点算出部５０について図６を参照して説明する。対応座標点算出部５０は、以下の二次元射影変換式、式１および式２を適用して、（ｘ、ｙ）に対応する座標点（Ｘ、Ｙ）を算出する。

本実施形態における幾何補正は、入力画像（１）における座標点（Ｘ、Ｙ）の階調値およびオブジェクト情報を補間演算で求め、逆補正した画像（３）の座標点（ｘ、ｙ）の階調値およびオブジェクト情報として還元することにより行われる。

次に、本実施形態における補間演算部５４について図７を参照して説明する。まず、４点抽出部５１により、（Ｘ、Ｙ）の整数部に該当する（Ｘ０、Ｙ０）の座標点、及び、（Ｘ０＋１、Ｙ０）、（Ｘ０、Ｙ０＋１）、（Ｘ０＋１、Ｙ０＋１）の計４点の座標点が抽出される。

補間演算は、画素値に対して次式のように行う。ここでは、重みｗｘ、ｗｙを４点の画素値に適用して、（Ｘ、Ｙ）の画素値を算出する。Ｘの小数部がｗｘに相当し、Ｙの小数部がｗｙに相当する。
（ｘ、ｙ）の画素値＝（Ｘ、Ｙ）の画素値＝（Ｘ０、Ｙ０）の画素値×（１−ｗｘ）×（１−ｗｙ）＋（Ｘ０＋１、Ｙ０）の画素値×ｗｘ×（１−ｗｙ）＋（Ｘ０、Ｙ０＋１）の画素値×（１−ｗｘ）×ｗｙ＋（Ｘ０＋１、Ｙ０＋１）の画素値×ｗｘ×ｗｙ

本実施形態における補間演算部５４で行う補間演算は、画素値に対して行うのではなく、オブジェクト情報に基づいて行う。つまり、本実施形態における補間演算は、次式のように行う。
画像（ａ）の（ｘ、ｙ）の画素値＝（Ｘ０、Ｙ０）のオブジェクト情報に基づく値×（１−ｗｘ）×（１−ｗｙ）＋（Ｘ０＋１、Ｙ０）のオブジェクト情報に基づく値 × ｗｘ × （１−ｗｙ）＋（Ｘ０、Ｙ０＋１）のオブジェクト情報に基づく値×（１−ｗｘ）×ｗｙ＋（Ｘ０＋１、Ｙ０＋１）のオブジェクト情報に基づく値×ｗｘ×ｗｙ

なお、オブジェクト情報に基づく値は、該当画素のオブジェクト情報が第１のオブジェクト抽出部５２で抽出された最も優先度の高いオブジェクトである場合は２５５、それ以外のオブジェクト情報である場合は０となる。ただし、４点全て同じオブジェクトである場合は強制的に０とする。

次に、本実施形態における前景・背景二値化部６の概略構成について図８を参照して説明する。本実施形態における前景・背景二値化部６は、ドット寄せ部６０と、合成部６１を備える。

ドット寄せ部６０は、多値補正画像データの画素値を二値化処理した二値化画像データを生成するドット寄せ手段である。より具体的には、ドット寄せ部６０は、前景背景合成比率画像（ａ）に対して、背景優先画像（ｃ）を参照してドット寄せ処理を行い、０（白画素）又は２５５（黒画素）の二値画像であるドット寄せ後の画像（ａ’）を生成する。ここで、前景背景合成比率画像（ａ）、背景優先画像（ｃ）は４×４画素を参照するものとする。

合成部６１は、幾何補正部５によって生成された複数の画素値補正画像データから、画素ごとに適用する画素値を選択して補正画像合成データを生成する合成手段である。

より具体的には、合成部６１は、二値化画像データであるドット寄せ後の画像（ａ’）に基づき、画素ごとに前景優先画像（ｂ）又は背景優先画像（ｃ）を選択して、補正後８ｂｉｔ画像を生成する。

同様に、合成部６１は、ドット寄せ後の画像（ａ’）に基づき、画素ごとに優先度の高いオブジェクト優先画像（ｄ）又は優先度の低いオブジェクト優先画像（ｅ）を選択して、補正後オブジェクト情報を生成する。ここで、補正後８ｂｉｔ画像および補正後オブジェクト情報は、２×２画素分が求められる。

合成部６１について図９を参照してさらに説明する。本図は、左から、ドット寄せ後の画像（ａ’）の画素値、補正後８ｂｉｔ画像、補正後オブジェクト情報を示し、ドット寄せ後の画像（ａ’）の画素値に対して、選択される補正後８ｂｉｔ画像および補正後オブジェクト情報の対応関係を示している。

補正後８ｂｉｔ画像は、ドット寄せ後の画像（ａ’）の画素値に基づき、画素値が２５５であれば前景優先画像（ｂ）を選択し、画素値が０であれば背景優先画像（ｃ）を選択した画素値で構成される。

また、補正後オブジェクト情報は、ドット寄せ後の画像（ａ’）に基づき、画素値が２５５であれば優先度の高いオブジェクト優先画像（ｄ）を選択し、画素値が０であれば優先度の低いオブジェクト優先画像（ｅ）を選択した画素値で構成される。

つまり、本実施形態においては、合成部６１は、補正後８ｂｉｔ画像とオブジェクト情報が補正後も完全に対応するように、オブジェクト情報も同様に補正を行っている。なお、ここで決定した補正後８ｂｉｔ画像と補正後オブジェクト情報は、いずれも後段の擬似階調処理部７への入力となる。本実施形態では、補正後オブジェクト情報に基づいて、補正後８ｂｉｔ画像に適用するスクリーンを切り替えて、擬似階調処理が行われることが好ましい。

次に、ドット寄せ部６０について図１０を参照してさらに説明する。ドット寄せ部６０は、第１の判定部６００と、第２の判定部６０１と、閾値決定部６０２と、閾値処理部６０３を備える。

第１の判定部６００は、二値化処理に用いるスクリーンを判定する第１の判定手段である。より具体的には、第１の判定部６００は、横万線スクリーンを適用してドット寄せを行うか、縦万線スクリーンを適用してドット寄せを行うか、あるいは、斜め万線スクリーンを適用してドット寄せを行うかを背景優先画像（ｃ）から判定する。

第２の判定部６０１は、二値化処理におけるドット寄せ方向を判定する第２の判定手段である。より具体的には、第２の判定部６０１は、斜め万線スクリーンを適用する場合に左上、右上、左下、右下のどちらに比重をおいてドット寄せを行うかを背景優先画像（ｃ）から判定する。

閾値決定部６０２は、第１の判定部６００と第２の判定部６０１の判定結果に応じて、２×２画素に対して適用するディザ閾値を決定する。

閾値処理部６０３は、閾値決定部６０２で決定したディザ閾値を、前景背景合成比率画像（ａ）に対して適用し、閾値以上であれば２５５（黒画素）、閾値未満であれば０（白画素）に変換して出力する。

第１の判定部６００及び第２の判定部６０１について図１１を参照してさらに詳細に説明する。ここでは、背景優先画像（ｃ）の４×４画素を参照して判定するものとする。

第１の判定部６００は、ｐ００、ｐ０１、ｐ１０、ｐ１１、ｐ２０、ｐ２１、ｐ３０、ｐ３１の画素の平均値を算出し、左平均とし、ｐ０２、ｐ０３、ｐ１２、ｐ１３、ｐ２２、ｐ２３、ｐ３２、ｐ３３の画素の平均値を算出し、右平均とする。

また、第１の判定部６００は、ｐ００、ｐ０１、ｐ０２、ｐ０３、ｐ１０、ｐ１１、ｐ１２、ｐ１３の画素の平均値を算出し、上平均とし、ｐ２０、ｐ２１、ｐ２２、ｐ２３、ｐ３０、ｐ３１、ｐ３２、ｐ３３の画素の平均値を算出し、下平均とする。

そして、ここでは、左平均と右平均の差分の絶対値を、左右差、上平均と下平均の差分の絶対値を、上下差とする。そして、第１の判定部６００は、左右差＜上下差であれば、縦万線スクリーンを適用すると判定し、左右差＞上下差であれば、横万線スクリーンを適用すると判定し、左右差＝上下差であれば、斜め万線スクリーンを適用すると判定する。

他方、第２の判定部６０１は、ｐ００、ｐ０１、ｐ１０、ｐ１１の画素の平均値を算出し、左上平均とし、ｐ０２、ｐ０３、ｐ１２、ｐ１３の画素の平均値を算出し、右上平均とする。また、第２の判定部６０１は、ｐ２０、ｐ２１、ｐ３０、ｐ３１の画素の平均値を算出し、左下平均とし、ｐ２２、ｐ２３、ｐ３２、ｐ３３の画素の平均値を算出し、右下平均とする。そして、第２の判定部６０１は、左上、右上、左下、右下のうち、平均値が最大の方向を寄せ方向として判定する。

閾値決定部６０２について図１２を参照して説明する。まず、前提として、３２×３２程度のサイズの縦万線スクリーン用ディザ閾値マトリクス、及び、横万線スクリーン用ディザ閾値マトリクスを予め用意する。

閾値決定部６０２は、第１の判定部６００にて縦万線スクリーンを適用すると判定された場合は、縦万線スクリーン用ディザ閾値マトリクスから該当画素位置に対応した２×２画素分のディザ閾値を抽出する。

また、閾値決定部６０２は、第１の判定部６００にて横万線スクリーンを適用すると判定された場合は、横万線スクリーン用ディザ閾値マトリクスから該当画素位置に対応した２×２画素分のディザ閾値を抽出する。

さらに、閾値決定部６０２は、第１の判定部６００にて斜め万線スクリーンを適用すると判定された場合は、縦万線スクリーン用ディザ閾値マトリクスから該当画素位置に対応した２×２画素分のディザ閾値を抽出し、図に示すようにドット寄せ方向に応じて並べ替える。

閾値決定部６０２は、第２の判定部６０１にて寄せ方向が右上と判定された場合は、右上に小さい方のディザ閾値、対角の左下に大きい方のディザ閾値を配置する。また、閾値決定部６０２は、残り２つには小さい方のディザ閾値を大きい方のディザ閾値の平均値を配置する。寄せ方向が左下、左上、右下の場合も同様である。

次に、本実施形態における幾何補正処理手順について図１３を参照して説明する。まず、幾何補正パラメータ設定部４は、幾何補正後の座標点（ｘ、ｙ）を、初期値（０、０）に設定する（ステップＳ１、ステップＳ２）。

次に、幾何補正部５は、幾何補正を行う（ステップＳ３）。幾何補正部５による幾何補正処理の結果が蓄積部５７のラインメモリに蓄積される（ステップＳ４）。幾何補正部５は、ｘ方向に座標点を「＋１」する。幾何補正部５は、ｘの座標位置がｘ方向の画素数を越える（ステップＳ８）まで、ステップＳ３からステップＳ５までの処理を繰り返す。

次に、幾何補正部５は、ｙ方向に座標点を「＋１」する（ステップＳ６）。幾何補正部５は、ｙの座標位置がｙ方向の画素数を越えないとき（ステップＳ９、ＮＯ）、ｙが偶数か否かを判定する（ステップＳ１０）。幾何補正部５によりｙが偶数と判定されたとき（ステップＳ１０、ＹＥＳ）、前景・背景二値化部６に進み、２ライン分の前景背景二値化結果を取得する（ステップＳ７）。

幾何補正部５は、ｙが偶数でないと判定したとき（ステップＳ１０、ＮＯ）、ステップＳ２からの処理を繰り返す。つまり、幾何補正部５は、ｙの座標位置がｙ方向の画素数を越えるまで（ステップＳ９）、ステップＳ２からステップＳ６までの処理を繰り返す。なお、ステップＳ５の蓄積処理においては、最新４ライン分の結果を蓄積し、それ以前の結果は破棄してもよい。

次に、本実施形態における幾何補正処理結果の具体例について図１４を参照して説明する。本図に示すように、〇で表した周囲４点の画素に対して、〇の中に×を記載した入力画像（１）の座標点（Ｘ、Ｙ）に対応する（ａ）〜（ｅ）の画素値をｗｘ＝０．７５、ｗｙ＝０．５とすると、次のようになる。

前景背景合成比率画像（ａ）は、２５５×０．２５×０．５＋２５５×０．７５×０．５＋２５５×０．２５×０．５＝１５９．３７５の小数点以下を切り捨てた１５９となる。

優先度の高いオブジェクト優先画像（ｄ）は、文字オブジェクトであることを表す０１となり、前景優先画像（ｂ）は、文字オブジェクトの画素がもつ画素値２５５になる。

他方、優先度の低いオブジェクト優先画像（ｅ）は、グラフィックオブジェクトであることを表す１１となり、背景優先画像（ｃ）は、グラフィックオブジェクトの画素がもつ画素値８０になる。

次に、本実施形態における幾何補正部５で生成される（ａ）〜（ｃ）の画像について図１５を参照して説明する。本図では、例示としてひらがな「あ」を表す画像を用いている。

前景背景合成比率画像（ａ）は、オブジェクト境界のエッジ部で０〜２５５の値をもつ多値画像になる。前景優先画像（ｂ）は、文字（またはライン）が入力画像に対してやや太めになった画像になり、背景優先画像（ｃ）は、文字（またはライン）が入力画像に対してやや細めになった画像になる。

また、優先度の高いオブジェクト優先画像（ｄ）は、（ｂ）に対応したオブジェクト情報画像になり、優先度の低いオブジェクト優先画像（ｅ）は、（ｃ）に対応したオブジェクト情報画像になる。

次に、本実施形態における前景・背景二値化部６における処理手順について図１６を参照して説明する。まず、前景・背景二値化部６は、ｘを初期値０に設定する（ステップＳ７１）。

次に、前景・背景二値化部６は、蓄積部５７のラインメモリに蓄積された最新４ライン分の幾何補正結果から、４×４画素の幾何補正結果を切り出してくる（ステップＳ７２）。このとき、前景・背景二値化部６は、ｘ方向には、ｘ−１、ｘ、ｘ＋１、ｘ＋２の座標点の結果を切り出す。なお、ｘ＝０の場合のようにｘ−１＝−１になってしまい、座標点が存在しないケースでは、幾何補正結果である（ａ）〜（ｅ）の画素値が全て０であるとする。

前景・背景二値化部６は、４×４画素の幾何補正結果を参照し、２×２画素分の前景背景二値化結果を取得する（ステップＳ７３）。前景・背景二値化部６は、ｘ方向に＋２する（ステップＳ７５）。そして、前景・背景二値化部６は、ｘの座標位置がｘ方向の画素数を越えるまで、ステップＳ７２〜ステップＳ７４の処理を繰り返す。

次に、本実施形態におけるドット寄せ部６０の出力について図１７を参照して説明する。ここでも、例示としてひらがな「あ」を用いる。ドット寄せ部６０により、オブジェクト境界のエッジ部で０〜２５５の値をもつ多値画像であった（ａ）が、０（白画素）又は２５５（黒画素）の二値画像に変換される。

ドット寄せは、多値画像から二値画像への変換であるため、横線エッジに対しては縦万線スクリーンを適用して二値化し、縦線エッジに対しては横万線スクリーンを適用して二値化する、といった（ａ）の画像に対して方向別のスクリーン処理を適用する方法で行うことが好ましい。

次に、本実施形態における処理画像例について図１８を参照して説明する。前景背景二値化処理後の黒線、つまり黒文字の一部は、図１７に示したドット寄せ処理結果を使って合成部６１で画像を生成する。このため、エッジ部がギザギザした形状の画像になる。オブジェクト情報も、画像に合わせてギザギザの山部分（以下「黒文字部」とする。）は文字オブジェクト、ギザギザの谷部分はグラフィックオブジェクトに変換される。

前景背景二値化処理後の画像に対して擬似階調処理を行うと、黒文字部は階調値２５５のため文字オブジェクト用のスクリーンパターンを適用しても実質そのまま、すなわち無変換となり、色地部分のみグラフィックオブジェクト用のスクリーンパターンに置き換わる。本図のとおり、オブジェクト境界での白抜けは発生しない。

なお、エッジ部のギザギザは、画素単位のかなり高周波なものであり、昨今のプリンタの出力解像度では目視で確認できるようなものではない。図１８の例では、色地背景のスクリーンパターン上にまっすぐな直線が描画されているように見えるという効果を奏する。

なお、図１８（ａ）は、黒文字を構成する横線を、下または上に０．５画素分ずらす幾何補正を想定した図になっており、線画の上下でギザギザ形状が５０％を占めている。例えば下に０．２５画素分ずらす幾何補正をすると、図１８（ｂ）のように線画の上部は７５％、下部は２５％のギザギザ形状になる。

また、必ず一様なギザギザ模様になるわけではない。回転を伴う幾何補正を行う場合や、入力画像の線画が元々傾きをもっている場合、図１８（ｃ）のように比率がグラデーション状に変化するギザギザ形状になる。

どのようなギザギザ形状になるかは、図１７に示したドット寄せ処理結果で決まる。図１７に示したドット寄せ処理結果に基づき、図９に示した表に従って、図１５の前景優先画像（ｂ）又は背景優先画像（ｃ）を画素単位で選択することにより、ギザギザ形状、かつ、前景画像、つまり本例では文字と背景画像の階調値に二値化された画像になる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態における画像処理装置について説明する。なお、第１実施形態と重複する構成についての説明は省略する。

第１実施形態においては、スクリーン処理後の網掛けで表された２値画像に対し、ドット寄せ処理を施すことにより、網掛けの周期的な模様が崩れてモアレが発生することがある。

第２実施形態は、上記のモアレの発生を防止するための構成を、第１実施形態の構成に加えたものである。

すなわち、第２実施形態においては、オブジェクト情報に基づいて、文字と背景の境界部などのオブジェクト境界では、白抜け防止のためのドット抜け処理を施す一方、グラフィックオブジェクトである網掛けを構成する網掛けドットの境界ではモアレ抑制効果のある凹凸パターンをつけることで、網掛けドットの周期性を崩し、モアレの発生を防止する。

この第２実施形態における画像処理装置の画像処理装置の全体構成について図１９を参照して説明する。ここでは、図２に示した第１実施形態における構成の幾何補正部５と前景・背景二値化部６の間にオブジェクト境界判定部６２とパラメータ選択部６３の構成が新たに加わっている。

オブジェクト境界判定部６２は、オブジェクト情報に基づき、２×２画素からなる注目画素ブロックが、異なるオブジェクト間の境目を含むオブジェクト境界領域であるか否かを判定する。

パラメータ選択部６３は、画像データにおける注目座標がオブジェクト境界であるか網掛けドットの境界である非オブジェクト境界であるかに基づいて第１の判定部６００で判定されるスクリーン用のパラメータを選択するパラメータ選択手段である。パラメータ選択部６３は、オブジェクト境界判定部６２の結果に基づき、パラメータを選択する。

パラメータ選択部６３は、注目座標がオブジェクト境界である場合、スクリーン用のパラメータを規則的に配列されたパラメータ群から選択する。また、パラメータ選択部６３は、注目座標が非オブジェクト境界である場合、スクリーン用のパラメータを不規則に配列されたパラメータ群から選択する。各パラメータ群の詳細については後述する。

前景・背景二値化部６は、前景背景合成比率画像に対して、パラメータ選択部６３で選択されたパラメータを使ってドット寄せ処理を行い、前景と背景の階調値で二値化された画像を生成する。

擬似階調処理部７は、前景と背景の階調値で二値化された画像に対してスクリーン処理を行って白画素と黒画素に二値化し、プリンタ出力部８でプリンタ出力する。

次に、オブジェクト情報について図２０を参照して説明する。例えばグラフ等の図表を作成する際に使用される網掛けは、網を構成する各ドットも、背景地も、全てグラフィックとなり、グラフィックオブジェクトとして画素ごとに付与される。

次に、第２実施形態における画像処理装置に加わるエッジ判定部５８、前景・背景画素値選択部５９と、オブジェクト境界判定部６２の判定処理について図２１を参照して説明する。

ここでは、補間演算部５４は、周囲４点のオブジェクト情報およびエッジ判定結果に基づき補間演算を行う。

エッジ判定部５８は、注目画素がエッジ部か否かを判定するエッジ判定手段である。結果として、画素ごとに、８ｂｉｔ画像とオブジェクト情報に加えてエッジ判定結果が付与される。注目画素がエッジ部か否かを判定する方法は、注目画素を中心に５×５画素を参照し、最大値と最小値の差が所定値以上であればエッジ、所定値未満であれば非エッジと判定する。

オブジェクト境界判定部６２は、第一のオブジェクト抽出部５２で抽出したオブジェクト情報と第二のオブジェクト抽出部５３で抽出したオブジェクト情報が、異なるオブジェクトを指し示している場合は、４点で構成される注目画素ブロックがオブジェクト境界であると判定する。一方、抽出したオブジェクト情報が、同じオブジェクトを指し示している場合、すなわち４点全て同じオブジェクトである場合は、４点で構成される注目画素ブロックが非オブジェクト境界であると判定する。

前景・背景画素値選択部５９は、注目画素ブロックがオブジェクト境界である場合は、第一のオブジェクト抽出部５２で抽出したオブジェクト情報をもつ画素の階調値を４点から抽出し、前景優先画像（ｂ） の座標点（ｘ、ｙ）の画素値として蓄積部５７のラインメモリに蓄積する。かつ、第二のオブジェクト抽出部５３で抽出したオブジェクト情報をもつ画素の階調値を４点から抽出し、背景優先画像（ｃ） の座標点（ｘ、ｙ）の画素値として蓄積部５７のラインメモリに蓄積する。

一方、注目画素ブロックが非オブジェクト境界である場合は、エッジ判定部５８の結果に応じて、エッジ画素の階調値を４点から抽出し、前景優先画像（ｂ） の座標点（ｘ、ｙ）の画素値として蓄積部５７のラインメモリに蓄積する。かつ、非エッジ画素の階調値を４点から抽出し、背景優先画像（ｃ） の座標点（ｘ、ｙ）の画素値として蓄積部５７のラインメモリに蓄積する。４点全てエッジ画素である場合は、（ｃ）は、（ｂ）と同じ値とする。４点全て非エッジ画素である場合は、（ｂ）は、（ｃ）と同じ値とする。

なお、入力解像度よりも出力解像度の方が高い処理フローにおいては、幾何補正前に、出力解像度への解像度変換を行う。例えば、入力解像度が１２００ｄｐｉであり、０．５ｄｏｔ分のレジストずれを補正すると、エッジ部で中間階調の画素が発生する。そこで、出力解像度が２４００ｄｐｉの場合、２４００ｄｐｉに変換してから１ｄｏｔ分、つまり１２００ｄｐｉで０．５ｄｏｔ分に相当のレジストずれを補正する。これによりエッジ部で中間階調の画素が発生しない。よって、幾何補正による画質劣化を小さくすることができる。

なお、解像度変換は、レンダリング部２と幾何補正部５の間において行われることがこのましい。

第２実施形態における補間演算部５４の処理について図７を参照して説明する。第２実施形態における補間演算部５４で実施する補間演算は、オブジェクト情報に加えエッジ判定結果に基づいて行う。

抽出した４点からなる注目画素ブロックがオブジェクト境界である場合については、第１実施形態において説明した演算式により行う。なお、エッジ判定結果に基づく値は、該当画素がエッジである場合は２５５、非エッジである場合は０となる。

他方、抽出した４点からなる注目画素ブロックが非オブジェクト境界である場合は、次式により行う。
画像（ａ）の（ｘ、ｙ）の画素値＝（Ｘ０、Ｙ０）のエッジ判定結果に基づく値 × （１−ｗｘ） × （１−ｗｙ）
＋ （Ｘ０＋１、Ｙ０）のエッジ判定結果に基づく値 × ｗｘ × （１−ｗｙ）＋ （Ｘ０ 、Ｙ０＋１）のエッジ判定結果に基づく値 × （１−ｗｘ） × ｗｙ＋ （Ｘ０＋１、Ｙ０ ＋１）のエッジ判定結果に基づく値 × ｗｘ × ｗｙ

次に、幾何補正部５で生成される(a)〜(c)の画像について図２２を参照して説明する。

前景背景合成比率画像（ａ）は、文字や線画のオブジェクト境界、あるいは、網掛けの非オブジェクト境界のエッジ部で、０〜２５５の値をもつ多値画像になる。前景優先画像（ｂ）は、文字（またはライン）、あるいは、網掛けのドットが入力画像に対してやや太めになった画像になる。背景優先画像（ｃ）は、文字（またはライン）、あるいは、網掛けのドットが入力画像に対してやや細めになった画像になる。

優先度の高いオブジェクト優先画像（ｄ）は、（ｂ）に対応したオブジェクト情報画像になる。優先度の低いオブジェクト優先画像（ｅ）は、（ｃ）に対応したオブジェクト情報画像になる。

次に、図８に示した構成にパラメータ選択部６３を加えた構成について図２３を参照して説明する。パラメータ選択部６３は、オブジェクト境界判定結果に応じて、ドット寄せで適用する縦万線および横万線スクリーン用のパラメータを選択する。ドット寄せ部６０は、前景背景合成比率画像（ａ）に対して、（ｃ）を参照して、選択したパラメータを使ったドット寄せ処理を行い、０（白画素）または２５５（黒画素）の二値画像であるドット寄せ後の画像（ａ’）を生成する。

次に、第２実施形態におけるドット寄せ部６０の出力について図２４を参照して説明する。文字や線画などのオブジェクト境界、あるいは、網掛け領域などの非オブジェクト境界のエッジ部で０〜２５５の値をもつ多値画像であった（ａ）が、０（白画素）または２５５（黒画素）の二値画像に変換される。

ドット寄せは、多値画像から二値画像への変換であるため、横線エッジに対しては縦万線スクリーンを適用して二値化し、縦線エッジに対しては横万線スクリーンを適用して二値化する、といった（ａ）の画像に対して方向別のスクリーン処理を適用する方法で行う。

次に、パラメータ選択部６３にて選択する、オブジェクト境界用のパラメータについて図２５を参照して説明する。注目画素ブロックがオブジェクト境界である場合は、ドット寄せで適用する縦万線および横万線スクリーン用のパラメータを、図２５に示したパラメータ配列から選択する。

図２５のパラメータ配列をＤｉｔ（ｎ）、 ｎ＝０、…、６３とすると、ｎが偶数の要素には１２８未満の数値が、ｎが奇数の要素には１２８以上の数値が入るよう、すなわち小さい値と大きい値が交互に並んだ配列になるよう、規則的なパラメータ群として構成されている。例えば画素値１２８の横線に対してＤｉｔ（ｎ）をそのまま適用して閾値処理を行うと２５５、０、２５５、０、２５５、０、２５５、０、…．が出力され、高周波な白黒パターンになる。Ｄｉｔ（ｎ）は、高周波な白黒パターン（凹凸パターン）に変換することを狙ったパラメータ配列になっている。

幾何補正後の座標（ｘ、ｙ）、 （ｘ＋１、ｙ）、 （ｘ、ｙ＋１）、 （ｘ＋１、ｙ＋１） （ｘ、ｙは偶数）の４点に適用する縦万線スクリーンおよび横万線スクリーンを図２６に示す。ｘ％６４は、ｘを６４で割った余りである。従って、パラメータ選択部６３は、Ｄｉｔ（ｘ％６４）、 Ｄｉｔ（ｘ％６４ ＋１）、 Ｄｉｔ（ｙ％６４）、 Ｄｉｔ（ｙ％６４＋１）の４つを、図２５のパラメータ配列から選択すればよい。

次に、パラメータ選択部６３にて選択する、非オブジェクト境界用のパラメータについて図２７を参照して説明する。注目画素ブロックが非オブジェクト境界である場合は、ドット寄せで適用する縦万線および横万線スクリーン用のパラメータを、図２７に示したパラメータ配列から選択する。

図２７では、パラメータ配列をＤｉｔ_ｒ（ｍ）（ｎ）、ｍ＝０、…、７、ｎ＝０、…、６３とすると、行ごとに、不規則に数値が並ぶよう、不規則なパラメータ群として構成されている。例えば画素値１２８の横線に対してＤｉｔ_ｒ（ｍ）（ｎ）をそのまま適用して閾値処理を行うと、１行目のパラメータを使った場合、６４画素のうち３２画素が白、３２画素が黒のパターンが出力される。他の行のパラメータを使った場合も、白黒の割合は同じになるが、１行目を使った場合とは異なるパターンになる。

また、いずれにしても図２６のように０、２５５、０、２５５、０、２５５、０、２５５、…．といった規則的な出力にはならない。Ｄｉｔ_ｒ（ｍ）（ｎ）は、不規則で分散性の良い白黒パターン、つまり凹凸パターンに変換することを狙ったパラメータ配列になっている。

幾何補正後の座標（ｘ、ｙ）、（ｘ＋１、ｙ）、（ｘ、ｙ＋１）、（ｘ＋１、ｙ＋１）（ｘ、ｙは偶数） の４点に適用する縦万線スクリーンおよび横万線スクリーンを図２８に示す。

従って、パラメータ選択部６３は、Ｄｉｔ_ｒ（（ｙ／２）％８）（ｘ％６４）、Ｄｉｔ_ｒ（（ｙ／２）％８）（ｘ％６４＋１）、Ｄｉｔ_ｒ（（ｘ／２）％８）（ｙ％６４）、Ｄｉｔ_ｒ（（ｘ／２）％８）（ｙ％６４＋ １）の４つを、図２７のパラメータ配列から選択すればよい。

例えばｘ＝２、ｙ＝４の場合は、縦万線スクリーン用パラメータとしてＤｉｔ_ｒ（２）（２）とＤｉｔ_ｒ（２）（３）、横万線スクリーン用パラメータとしてＤｉｔ_ｒ（１）（４）とＤｉｔ_ｒ（１）（５）が選択される。

ここで選択したパラメータを使って閾値処理すると、２ｄｏｔ長単位のぶつ切りの線が形成されることも考えられるが、ここで選択したパラメータはエッジ部の１ｄｏｔ幅の部分に適用されるため、実際に２ｄｏｔ長単位のぶつ切りの線が出力画像上に形成される場合はない。

次に、第２実施形態における閾値決定部６０２について図１０を参照して説明する。第一の判定部６００にて縦万線スクリーンを適用すると判定された場合は、パラメータ選択部６３で選択された縦万線スクリーン用のパラメータを、閾値処理部６０３で適用する閾値として決定する。

他方、第一の判定部６００にて横万線スクリーンを適用すると判定された場合は、パラメータ選択部６３で選択された横万線スクリーン用のパラメータを、閾値処理部６０３で適用する閾値として決定する。

第一の判定部６００にて斜め万線スクリーンを適用すると判定された場合は、パラメータ選択部６３で選択された縦万線スクリーン用のパラメータを、ドット寄せ方向に応じて並べ替えたものを、閾値処理部６０３で適用する閾値として決定する。

次に、第２実施形態における処理画像例について図２９を参照して説明する。（１）から（３）の黒線、つまり黒文字の一部は、図２４のドット寄せ結果を使って合成部６１で画像を生成するため、エッジ部がギザギザした形状の画像になる。オブジェクト情報も、画像に合わせてギザギザの山部分、つまり黒画素は文字オブジェクト、ギザギザの谷部分はグラフィックオブジェクトに変換される。

（１）は、黒文字を構成する横線を、下（または上）に０．５画素分ずらす幾何補正を想定した図になっており、線画の上下でギザギザ形状が５０％を占めている。（２）は下に０．２５画素分ずらす幾何補正を想定した図になっており、線画の上部は７５％、下部は２５％のギザギザ形状になる。

また、必ず一様なギザギザ模様になるわけではなく、（３）のように回転を伴う幾何補正を行う場合や入力画像の線画が元々傾きをもっている場合は、比率がグラデーション状に変化するギザギザ形状になる。このように、エッジ部に凹凸をつけることで、１ｄｏｔ未満の単位で線の重心を変えることを可能にしている。

（１）から（３）は、図２５で説明したオブジェクト境界用のパラメータを使って処理されているため、エッジ部に比較的高周波な凹凸パターンが付く。昨今のプリンタ出力解像度では目視で確認できないレベルの凹凸であり、まっすぐな直線が描画されているように見えるはずである。従って、画像変形による線のがたつきを防止する効果がある。

（４）は、網掛け部の処理画像である。網掛けドットのエッジに凹凸をつけることで１ｄｏｔ未満の単位で重心を変えているのは同じであるが、図２７で説明した非オブジェクト境界用のパラメータを使って処理されているため、（１）や（２）のような規則的な凹凸パターンではなく、不規則なパターンの凹凸が付く。従って、モアレの発生を防止する効果がある。

モアレは、周期性のあるパターン同士が、それぞれ異なる周期をもつ場合に、干渉によって発生する模様である。本実施形態における周期性のあるパターン同士とは、一方が網掛け、もう一方がここで言っている凹凸パターンである。網掛けには、いろいろな周期の網掛けがあるため、凹凸パターンの周期と異なる周期をもつ網掛けも存在し、モアレが発生するケースが出てくる。

そこで、本実施形態では、干渉発生要因の一方である凹凸パターンの方の周期性をくずしてやることで、干渉は発生しなくなる。なお、ここでの「不規則な」とは、周期性をくずした、非周期的な、程度の意味で使用している。また、本実施形態では規則的に配列されたパラメータ群や不規則に配列されたパラメータ群を予め用意しておく例で説明したが、一般的な乱数発生方式を使って逐次発生させたパラメータを使うようにしてもよい。

なお、従来の処理画像例について図３０を参照して説明する。例えば特許文献１のように、従来は、前景・背景二値化部６が設けられていない。そのため、幾何補正後に前景（黒文字）と背景（色地）の境界部で中間濃度画素が発生する。よって、擬似階調処理後は、その中間濃度画素が文字オブジェクト用のスクリーンパターンに置き換わり、色地部分がグラフィックオブジェクト用のスクリーンパターンに置き換わることになり、線数が異なるスクリーンパターンの境界部で白抜けが発生してしまうことになる。

なお、上述する各実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。例えば、上述した本実施形態の画像処理装置における各処理を、ハードウェア、又は、ソフトウェア、あるいは、両者の複合構成を用いて実行することも可能である。

なお、ソフトウェアを用いて処理を実行する場合には、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ内のメモリにインストールして実行させることが可能である。あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。

１ 入力画像取得部
２ レンダリング部
３ ずれ量取得部
４ 幾何補正パラメータ設定部
５ 幾何補正部
６ 前景・背景二値化部
７ 擬似階調処理部
８ プリンタ出力部
５０ 対応座標点算出部
５１ ４点抽出部
５２ 第１のオブジェクト抽出部
５３ 第２のオブジェクト抽出部
５４ 補間演算部
５５ 前景画素値選択部
５６ 背景画素値選択部
５７ 蓄積部
５８ エッジ判定部
５９ 前景・背景画素値選択部
６０ ドット寄せ部
６１ 合成部
６２ オブジェクト境界判定部
６３ パラメータ選択部
６００ 第１の判定部
６０１ 第２の判定部
６０２ 閾値決定部
６０３ 閾値処理部

特開２０１３−６６１５３号公報

Claims (11)

1. 入力された画像データに対して幾何補正を行う画像処理装置であって、
   前記画像データにおける注目画素のエッジ情報を取得するエッジ判定手段と、
   前記画像データのオブジェクト情報に基づいて画素値が異なる複数の画素値補正画像データを生成する幾何補正手段と、
   前記幾何補正手段によって生成された前記複数の画素値補正画像データから、画素ごとに適用する画素値を選択して補正画像合成データを生成する合成手段と、
   前記合成手段により生成された補正画像合成データに対して疑似階調処理を施す疑似階調処理手段と、
   を備え、
   前記幾何補正手段は、幾何補正後の所定画素に対応する前記画像データにおける注目座標がオブジェクト境界である場合は前記注目座標周辺の座標点のオブジェクト情報と前記オブジェクト情報ごとの優先度に基づいて前記注目座標の画素値を決定し、前記画像データにおける注目座標が非オブジェクト境界である場合は前記注目座標周辺の座標点のエッジ情報に基づいて前記注目座標の画素値を決定して、画素値が異なる複数の画素値補正画像データを生成する
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記幾何補正手段は、前記注目座標周辺の座標点のオブジェクト情報と、前記注目座標の座標情報に基づいて前記注目座標の画素値を決定して多値補正画像データを生成し、
   前記幾何補正手段によって生成された前記多値補正画像データの画素値を二値化処理した二値化画像データを生成するドット寄せ手段を備え、
   前記合成手段は、前記ドット寄せ手段によって生成された前記二値化画像データに基づいて、前記複数の画素値補正画像データから、画素ごとに適用する画素値を選択して補正画像合成データを生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記幾何補正手段は、前記画像データにおける注目座標がオブジェクト境界である場合は前記画像データのオブジェクト情報に基づいて前記注目座標の画素値を決定し、前記画像データにおける注目座標が非オブジェクト境界である場合は前記画像データのエッジ情報に基づいて前記注目座標の画素値を決定して多値補正画像データを生成することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記ドット寄せ手段は、二値化処理に用いるスクリーンを判定する第１の判定手段を備えることを特徴とする請求項２又は３記載の画像処理装置。
5. 前記ドット寄せ手段は、二値化処理におけるドット寄せ方向を判定する第２の判定手段を備えることを特徴とする請求項２から４の何れか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記画像データにおける注目画素がオブジェクト境界であるか非オブジェクト境界であるかに基づいて前記ドット寄せ手段において用いられるスクリーンを規定するパラメータを所定のパラメータ群から選択するパラメータ選択手段を備えることを特徴とする請求項３から５の何れか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記パラメータ選択手段は、前記画像データにおける注目画素がオブジェクト境界である場合、前記ドット寄せ手段において用いられるスクリーンを規定するパラメータを規則的に配列されたパラメータ群から選択または逐次発生させることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
8. 前記パラメータ選択手段は、前記画像データにおける注目画素が非オブジェクト境界である場合、前記ドット寄せ手段において用いられるスクリーンを規定するパラメータを不規則に配列されたパラメータ群から選択または逐次発生させることを特徴とする請求項６又は７記載の画像処理装置。
9. 前記幾何補正手段は、前記画像データの歪みを補正し、前記画像データのオブジェクト情報に基づいて、オブジェクト情報が異なる複数のオブジェクト補正画像データを生成し、
   前記合成手段は、前記ドット寄せ手段によって二値化された前記二値化画像データに基づいて、前記複数の画素値補正画像データと、前記複数のオブジェクト補正画像データとから、画素ごとに適用する画素値とオブジェクト情報を選択して前記補正画像合成データを生成し、
   前記疑似階調処理手段は、前記合成手段によって生成された前記補正画像合成データに対して施す疑似階調処理に使用するスクリーンを、前記補正画像合成データのオブジェクト情報に基づいて判定することを特徴とする請求項２から８の何れか１項に記載の画像処理装置。
10. 入力された画像データに対して幾何補正を行う画像処理方法であって、
    前記画像データにおける注目画素のエッジ情報を取得する第１ステップと、
    前記画像データのオブジェクト情報に基づいて画素値が異なる複数の画素値補正画像データを生成して記憶部に記憶する第２ステップと、
    前記記憶部に記憶された前記複数の画素値補正画像データから、画素ごとに適用する画素値を選択して補正画像合成データを生成して前記記憶部に記憶する第３ステップと、
    前記記憶部に記憶された補正画像合成データに対して疑似階調処理を施す第４ステップと、
    を備え、
    前記第２ステップでは、幾何補正後の所定画素に対応する前記画像データにおける注目座標がオブジェクト境界である場合は前記注目座標周辺の座標点のオブジェクト情報と前記オブジェクト情報ごとの優先度に基づいて前記注目座標の画素値を決定し、前記画像データにおける注目座標が非オブジェクト境界である場合は前記注目座標周辺の座標点のエッジ情報に基づいて前記注目座標の画素値を決定して、画素値が異なる複数の画素値補正画像データを生成する
    ことを特徴とする画像処理方法。
11. 入力された画像データに対して幾何補正を行う画像処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記画像データにおける注目画素のエッジ情報を取得する第１処理と、
    入力された画像データの歪みを補正し、前記画像データのオブジェクト情報に基づいて画素値が異なる複数の画素値補正画像データを生成して記憶部に記憶する第２処理と、
    前記記憶部に記憶された前記複数の画素値補正画像データから、画素ごとに適用する画素値を選択して補正画像合成データを生成して前記記憶部に記憶する第３処理と、
    前記記憶部に記憶された補正画像合成データに対して疑似階調処理を施す第４処理と、
    をコンピュータに実行させ、
    前記第２処理では、幾何補正後の所定画素に対応する前記画像データにおける注目座標がオブジェクト境界である場合は前記注目座標周辺の座標点のオブジェクト情報と前記オブジェクト情報ごとの優先度に基づいて前記注目座標の画素値を決定し、前記画像データにおける注目座標が非オブジェクト境界である場合は前記注目座標周辺の座標点のエッジ情報に基づいて前記注目座標の画素値を決定して、画素値が異なる複数の画素値補正画像データを生成する
    ことを特徴とするプログラム。

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