JP6667582B2 - 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、画像に対してエッジ補正処理を行う画像処理装置、制御方法、及びプログラムに関するものである。

従来、画像処理装置においてジャギーと呼ばれる文字等のエッジ部に発生するガタツキを改善する技術が知られている。特許文献１にはスクリーン処理前の多値の画像データを用いて、信号値のコントラストが予め決められた閾値以上である画素をエッジ画素と判定し、スクリーン処理後の画像データとエッジ画素の補正データを合成するエッジ補正技術が開示されている。

また、パーソナルコンピュータのＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）として、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）が知られている。Ｗｉｎｄｏｗｓなどのアーキテクチャでは、透過オブジェクトを簡易に表現するために、ＲＯＰ（ＲａｓｔｅｒＯＰｅｒａｔｉｏｎ）と呼ばれる技術が採用されている。ＲＯＰでは、下地の画像とこれに重ねる画像とを画素単位に論理演算し、透過画像を表現することができる。

ところで、プリンタなどの画像形成装置においては、Ｗｉｎｄｏｗｓとの親和性を確保するために、ＲＯＰをサポートするページ記述言語（ＰＤＬ）を採用することがある。この場合、ＲＯＰで表現される半透明オブジェクトは、透過率に応じて網目状に加工した網目上のマスク画像と下地のバックグラウンド画像を論理合成して生成される。

上述のＲＯＰで表現される半透明オブジェクトは、下地の画像が白で、網目画像が一定以上の濃さがあり、信号値のコントラストがある画像となる。

ここで、半透明を実現するために網目上で表現される領域は、画像形成装置上でのエッジ検出処理においてエッジ画素と判定されてしまう。この場合、本来、半透明オブジェクトを表現する領域にまで、ジャギーを改善するためのエッジ補正処理が行われて、縁取り処理などにより、本来の色値と異なる画像（ユーザが意図するよりも濃い色合いの画像）となってしまう。

特許文献２には、当該半透明オブジェクトにエッジ補正処理が行われることを抑制するための技術が記載されている。特許文献２には、半透明オブジェクトの色値を保ちつつ、画像全体のジャギーは改善する方法が記載されている。特許文献２は、一般的な画像においては、エッジ画素が密集することは少なく、ＲＯＰで表現される半透明オブジェクトは、エッジ画像が密集していることに着目している。ＲＯＰで表現される半透明オブジェクトを構成する画素であるか否かを判定し、半透明オブジェクトを構成する画素であると判定された場合には、該注目画素に対してエッジ補正処理を行わないよう制御する仕組みが開示されている。

特開２００６−２９５８７７号公報 特開２０１６−５８８７９号公報

特許文献２に記載の方法では、判定パターンと注目画素を含む画像領域がパターンマッチングで一致する場合に、当該注目画素が半透明オブジェクトを構成する画素であると判定する。

しかしながら、特許文献２に記載方法では、半透明オブジェクトの上に文字などのオブジェクトが重なるようなケースにおいては、規則的な半透明パターンが崩れてしまい、半透明オブジェクトのパターンであると判定できない場合がある。即ち、従来の方法では、半透明オブジェクトの領域に、更に文字や線などのオブジェクトが重なった領域については、半透明オブジェクトを構成する画素と判定できず、当該重なった領域の境界や内側にエッジ補正処理が適用されてしまう懸念がある。この場合、文字等が潰れ、文字等の可読性が低下するといった問題点がある。

本発明は、上述の懸念点の少なくとも１つを鑑みなされたものである。本発明は、透明オブジェクトに文字等を重ねたオブジェクトを含む印刷データに対しても、適切にエッジ補正処理を行える仕組みを提供することを目的の１つとする。本発明の別の目的は、ユーザにとって違和感の少ないエッジ補正処理を行うための仕組みを提供することである。

上記の少なくとも１つの目的を達成するために本発明の画像処理装置は、入力画像における注目画素及びその周辺画素を含む複数画素の明暗と、予め保持されている半透明オブジェクトを判定するパターンとを比較する比較手段と、前記比較手段での比較結果に基づき、前記注目画素に対してかけるエッジ補正処理の強度を少なくとも３段階で変化させる制御手段と、を有することを特徴とする。

本発明の１つの側面としては、複数のベンダの印刷装置に対応するプリンタドライバ又はプリントクライアントを用いて印刷を行う場合であっても、ベンダ毎の拡張機能を適切に利用できるようになる。また、本発明の１つの側面としては、ドライバは、所定の印刷プロトコルに則するクラスドライバとして実現し、ベンダ毎の拡張は、サンドボックス化された環境で動作する拡張アプリケーションが実現するため、セキュリティと利便性を両立できるようになる。また、本発明の別の側面としては、所定の印刷プロトコルに則する印刷ジョブを生成するプリンタドライバのための拡張アプリケーションを提供することで、当該アプリケーションを介してベンダ毎の印刷設定を反映した印刷を行えるようになる。

印刷システムの一例を示す図である。 画像処理部のハードウェアモジュール構成の一例を示す図である。 エッジ補正処理に用いるルックアップテーブルの一例を示す図である。 エッジ判定処理の一例を示すフローチャートである。 類似度の導出方法の一例を示すフローチャートである。 ＲＯＰを用いた半透明パターンを説明するための模式図である。 判定パターンの一例を説明するための模式図である。 判定パターンの反転処理を説明するための模式図である。 ２値化した出力画像の一例である。 画像合成処理の一例を説明するフローチャートである。 エッジ補正に関する係数の一例を説明する図である。 出力画像を説明するための図である。 出力画像を説明するための図である。 出力画像を説明するための図である。 出力画像を説明するための図である。 出力画像を説明するための図である。 第２の実施形態における判定パターンの一例である。 第２の実施形態における類似度の導出方法の一例を示すフローチャートである。 類似度を導出する処理を行う回路構成の一例を示す模式図である。

以下、本発明を実施するための実施形態について図面を用いて説明する。なお、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また実施の形態で説明されている特徴の組み合わせのすべてが発明の解決手段に必須のものとは限らない。

＜第１の実施形態＞
本実施形態では、エッジ補正処理を実行する画像処理装置２を例にエッジ補正処理の方法を説明する。特に、入力された画像における各画素の半透明度合いを示す類似度を導出し、半透明度合いに応じてエッジ補正処理を実施する形態について説明する。

＜装置構成＞
図１は、本実施形態におけるシステム構成の概略図である。図１に示される画像処理システムは、ホストコンピュータ１、画像形成装置２によって構成される。ホストコンピュータ１は、一般のＰＣ（パーソナルコンピュータ）などのコンピュータである。このホストコンピュータ１上の不図示のプリンタドライバ等のソフトウェアアプリケーションで作成された画像や文書は、ＰＤＬ（Ｐａｇｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ）データとしてネットワークを介して画像形成装置２に送信される。画像形成装置２は、ＰＤＬデータを含む印刷ジョブをホストコンピュータ１から受信し、当該印刷ジョブに基づきシートに画像を印刷する機能を有する。

なお、本実施形態では画像処理装置の一例として印刷機能を有する画像形成装置を例示しているがこれに限定されるものではない。印刷のための画像を生成するプリントサーバなどであってもよい。

続けて画像形成装置２のハードウェア構成について説明する。画像形成装置２は、コントローラ２１、印刷エンジン２２、ＵＩ（ユーザインタフェース）部２３を有する。

コントローラ２１は、印刷エンジン２２に接続され、ホストコンピュータ１からＰＤＬデータを受け取り、印刷エンジン２２で処理可能な印刷データに変換し、その印刷データを印刷エンジン２２に出力する。

印刷エンジン２２は、コントローラ２１より出力された印刷データに基づいて、シートに画像を印刷する。画像が印刷されたシートは図示省略の排紙部に排紙される。なお、本実施形態の説明における印刷エンジン２２は、電子写真方式の印刷エンジンとしているがこれに限定されるものではない。例えば、インクジェット方式の印刷エンジンなどであってもよい。

操作部２３は、ユーザにより操作され、種々の機能を選択したり、操作指示を行うために使用される。即ち、操作部２３は、ユーザ操作を受け付ける受付部やユーザに情報を提示する表示部として機能する。この操作部２３は、表面にタッチパネルが設けられた液晶ディスプレイや、スタートキーやストップキー、テンキー等の各種キー等を配置したキーボード等を備えている。

次に、コントローラ２１の詳細について説明する。コントローラ２１はホストＩ／Ｆ（インターフェース）部１０１、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３を有する。またコントローラ２１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０４、画像処理部１０５、エンジンＩ／Ｆ部１０６、内部バス１０７を有する。ホストＩ／Ｆ部１０１は、ホストコンピュータ１から送信されたＰＤＬデータを受け取るためのインターフェースである。

ＣＰＵ１０２は、ＲＡＭ１０３やＲＯＭ１０４に格納されているプログラムやデータを用いて画像形成装置２全体の制御を行うと共に、コントローラ２１が行う後述の処理を実行する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０２が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを備えている。ＲＯＭ１０４は、後述の各種処理をＣＰＵ１０２に実行させるためのプログラムやデータ、また、コントローラ２１の設定データなどが格納されている。

画像処理部１０５は、ＣＰＵ１０２からの設定に応じて、ホストＩ／Ｆ部１０１が受け取ったＰＤＬデータに対してプリント用画像処理を行い、印刷エンジン２２で処理可能な印刷データを生成する。画像処理部１０５は特に、受け取ったＰＤＬデータに対してラスタライズを行うことで、１画素あたり複数の色成分を持つ画像データを生成する。複数の色成分とは、ＲＧＢ（赤、緑、青）などの色空間において独立した色成分のことである。画像データは、画素毎に１つの色成分につき８ビット（２５６階調）の値を持つ。すなわち、画像データは多値の画素を含む、多値のビットマップデータである。画像処理部１０５は、生成された画像データを用いて、ＲＧＢ色空間からＣＭＹＫ（シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック）色空間への色変換やスクリーン処理などの画像処理を施すことで印刷データを生成する。また、画像処理部１０５では、エッジ補正処理なども行われる。画像処理部１０５の詳細については後述する。

エンジンＩ／Ｆ部１０６は、画像処理部１０５によって生成された印刷データを、印刷エンジン２２に送信するインターフェースである。内部バス１０７は、上述の各部に対してデータや制御コマンドを送受信するためのシステムバスである。

＜画像処理部＞
次に、画像処理部１０５の詳細について説明する。なお、上述したように画像処理部１０５は、ホストＩ／Ｆ部１０１で受け取ったＰＤＬデータに対してラスタライズ処理を行うことで、ＲＧＢの多値の画像データを生成する。図２は、画像処理部１０５において、当該生成された多値の画像データに対して行われるプリント用画像処理について説明するための図である。画像処理部１０５は、図２に示すように、色変換処理部２０１、ガンマ補正処理部２０２を有する。また、画僧処理部１０５は、スクリーン処理部２０３、エッジ補正データ生成部２０４、判定画像生成部２０５、エッジ判定部２０６、２値化部２０７、半透明度合い算出部２０８、画像合成部２０９を有する。

色変換処理部２０１は、多値の画像データに対してＲＧＢ色空間からＣＭＹＫ色空間への色変換処理を行う。この色変換処理によって１画素あたり８ビット（２５６階調）の多値の濃度値（階調値、信号値とも呼ぶ）を持つＣＭＹＫ画像データが生成される。このＣＭＹＫ画像データは色変換処理部２０１内の不図示のバッファに格納される。

ガンマ補正処理部２０２は、後述するスクリーン処理部２０３でスクリーン処理された画像データが記録紙へと転写された際の濃度特性が所望の特性となるよう、一次元のルックアップテーブルを用いて、入力された画素データを補正する。本実施形態では、例としてリニアな形状をした一次元のルックアップテーブルを用いる。このルックアップテーブルは入力がそのまま出力されるようなルックアップテーブルである。ただし、印刷エンジン２２の状態の変化に応じて、ＣＰＵ１０２は、この一次元のルックアップテーブルを書き換えても良い。ガンマ補正後の画素データは、スクリーン処理部２０３に入力される。

スクリーン処理部２０３は、ガンマ補正処理部２０２から受け取った多値（例えば、８ビット）のＣＭＹＫイメージを印刷エンジン２２の色材の潜像画像である多値（例えば、４ビット）のＣＭＹＫイメージに変換し、画像合成部２０９に出力する。

エッジ補正データ生成部２０４は、色変換処理部２０１からＣＭＹＫイメージを受け取り、一次元のルックアップテーブルを用いて、エッジ画素におけるエッジ補正データを生成する。その後、生成したエッジ補正データを画像合成部２０９に出力する。本実施形態では、例として、図３に示す一次元のルックアップテーブルを用いてエッジ補正データを生成する。エッジ補正データ生成部２０４に入力された画素の信号値が１５３の場合は、エッジ補正データは１３となる。

判定画像生成部２０５は、色変換処理部２０１からＣＭＹＫイメージを受け取り、エッジ判定部２０６や半透明度合い算出部２０８で実施する判定処理のための判定画像を生成する。本実施形態では、例として、各色版に予め定められた重み付けを行い判定用の画像を生成する。具体的には、以下の式を用いて判定画像を生成する。
Ｌ＝（Ｃ×Ｗｃ）＋（Ｍ×Ｗｍ）＋（Ｙ×Ｗｙ）＋（Ｋ×Ｗｋ）・・・式（１）

本実施例では例えば、Ｗｃ＝０．３、Ｗｍ＝０．６、Ｗｙ＝０．１、Ｗｋ＝１．０とする。重み付け係数の値はこれに限定するものではなく、輝度を信号に変換してもよい。また、重み付けではなく、各色版の最大値、ＣＭＹＫの平均値を判定用の画像としてもよいことは言うまでもない。

エッジ判定部２０６は、判定画像生成部２０５から判定画像を受け取り、判定画像からエッジ画素を判定する。エッジ画素として判定された画素は“１”を出力し、エッジ画素でないと判定された画素は“０”を出力する。エッジ判定画像を画像合成部２０９に出力する。エッジ判定部２０６の処理の詳細については図４を参照して後述する。即ち、エッジ判定部２０６は、注目画素がエッジを構成する画素であるか否かを判定する。

２値化部２０７は、判定画像生成部２０５から判定画像を受け取り、判定画像から２値画像を生成する。２値化部２０７は、予め定められた閾値（本実施例では、６３）と判定画像を比較し、閾値よりも判定画像が大きい場合に“１”を出力し、それ以外の場合は、“０”を出力する。２値化した２値化画像を半透明度合い算出部２０８に出力する。

半透明度合い算出部２０８は、２値化部２０７から２値化画像を受け取り、２値化画像と判定パターン画像の一致度合を示す類似度を算出する。そして、算出した半透明度合いを画像合成部２０９に出力する。半透明度合い算出２０８の処理の詳細については、図５を参照して後述する。

画像合成部２０９は、エッジ判定部２０６から受け取ったエッジ判定画像と半透明度合い算出部２０８から受け取った半透明度合いに基づいて画像合成処理を行う。画像合成部２０９は、エッジ判定画像と半透明度合いに基づいてエッジ補正データ生成部から受け取ったエッジ補正画像とスクリーン処理部２０３から受け取ったスクリーン画像（ハーフトーン画像とも呼ぶ）に画像合成処理を実施する。画像合成部２０９で実施される画像合成処理の詳細については後述する。その後、画像合成処理後の画像をエンジンＩ／Ｆ部１０６に出力する。

＜エッジ判定部２０６の動作＞
上述のように、エッジ判定部２０６は、判定画像生成部２０５から受け取った判定画像を入力画像として、エッジ画素の判定を行う。そして、判定したエッジ画素のエッジ情報を“１”（エッジあり）にする。なお、エッジ画素として判定されなかった画素は、エッジ情報を“０”（エッジなし）のままにする。

図４は、エッジ判定部２０６で行われるエッジ判定処理のフローチャートである。

エッジ判定部２０６は、注目画素と注目画素を中心とする周辺の８画素の計９画素（参照領域）のコントラスト（濃度段差）を算出し、コントラストが予め決められた閾値よりも大きいかどうかでエッジ判定を実施する。

ステップＳ４０１において、エッジ判定部２０６は、参照領域の中で最も画素値が大きい画素値（最大値［ＭＡＸ］）を求める。ステップＳ４０２において、エッジ判定部２０６は、参照領域の中で最も画素値が小さい画素値（最小値［ＭＩＮ］）を求める。ステップＳ４０３において、エッジ判定部２０６は、ステップＳ４０１で求めた最大値［ＭＡＸ］からステップＳ４０２で求めた最小値［ＭＩＮ］を減算し、コントラスト値［ＣＯＮＴ］を求める。これにより、参照領域の信号値の段差量が算出される。

ステップＳ４０４において、エッジ判定部２０６は、ステップＳ４０３で求めたコントラスト値［ＣＯＮＴ］と予め定められたエッジ判定値［Ｓｕｂ］とを比較し、コントラスト値［ＣＯＮＴ］の方が大きいかどうかを判定する。判定の結果、エッジ判定値［Ｓｕｂ］よりもコントラスト値［ＣＯＮＴ］の方が大きい場合にはステップＳ４０５に進む。

一方、エッジ判定値［Ｓｕｂ］よりもコントラスト値［ＣＯＮＴ］の方が大きくない場合にはステップＳ４０７に進む。エッジ判定値［Ｓｕｂ］よりもコントラスト値［ＣＯＮＴ］の方が大きくない場合は、エッジ補正処理が必要ないと判断する。ステップＳ４０５において、エッジ判定部２０６は、注目画素の信号値に予め定められた値ｍａｒｇｉｎを加算した値と最大値［ＭＡＸ］を比較し、注目画素の信号値に予め定められた値ｍａｒｇｉｎを加算した値が大きいかどうか判定する。

ステップＳ４０６において、エッジ判定部２０６は、エッジ判定信号を“１（ＯＮ）”に設定する。ステップＳ４０７において、エッジ判定部２０６は、エッジ判定信号を“０（ＯＦＦ）”に設定する。ステップＳ４０８において、エッジ判定部２０６は、全ての画素に処理を行ったか判定する。全ての画素に処理が終了していない場合は、ステップＳ４０９へ移行する。全ての画素に処理が終了した場合は、本処理を終える。ステップＳ４０９において、エッジ判定部２０６は、注目画素を次の画素に移動し、ステップＳ４０１からステップＳ４０８の処理を再度行う。

なお、本実施形態では、一例として注目画素を中心とした近傍９画素の最大値と最小値に基づき注目画素がエッジであると判定する場合を例示したがこれに限定されるものではない。そのほかのエッジ判定アルゴリズムに基づきエッジを構成する画素を検出することもできる。また、ニューラルネットワークなど用いてエッジ画素を検出することもできる。

＜半透明度合い算出部２０８の動作＞
半透明度合い算出部２０８は、半透明パターンの画像が存在する領域を判定するものである。半透明度合い算出部２０８は、２値化画像に対して所定のサイズのウィンドウを設定し、そのウィンドウ内の画素と予め用意した判定パターンの一致度合いを示す類似度を算出する。本実施形態では、注目画素を中心とし、当該注目画素に隣接する周辺画素を含複数画素である７×７画素のウィンドウを設定する。

半透明オブジェクトが存在する文書データを印刷する場合、描画コマンドとして通常のオブジェクトに対し、画素を間引いた画像を生成するためのＰＤＬデータがホストコンピュータ１において生成される。ＣＰＵ１０２は、ＰＤＬデータに含まれる半透明オブジェクトの描画命令に基づいて、レンダリング処理を行い、画素が間引かれた半透明パターン画像を生成する。半透明パターン画像は、通常の色値を持つオブジェクトに対し透過率に応じて画素がパターン状に画素が間引かれた画像である。なお、本実施形態では、レンダリング処理を画像形成装置２で行う場合を例示しているがこれに限定されるものではない。ホストコンピュータ１が半透明パターン画像を含むラスタ画像を生成し、当該ラスタ画像を含む印刷ジョブを受信して印刷に供するようにしてもよい。

図６は、半透明パターン画像を構成するパターンの例を示す図である。例えば、ＣＰＵ１０２は、半透明パターン画像を３００ｄｐｉの解像度で描画するよう構成されている。ここで、図６（ａ）〜（ｄ）はそれぞれ、透過率としてそれぞれ９５％、８５％、７５％、５０％が指定された場合の半透明パターン画像を示している。このように、半透明パターンは、透過率ごとにパターン形状が異なり、透過率０％および１００％を除く透過率それぞれに対するパターンが用意される。ＣＰＵ１０２は、図６に示すような１６×１６のマトリクスパターンを繰り返し配置することで、半透明パターン画像を生成する。これらのパターン画像は、描画位置や描画するオブジェクトの個数に応じて、マトリクスで表現する位相が異なるよう設定される。例えば、図６（ａ）〜（ｄ）に示すパターンが右にＭ画素（Ｍ：最大１５画素）、下にＮ画素（最大１５画素）ずれた状態のパターンを繰り返し描画する。

ところで、当該生成された半透明画像の上に文字などのオブジェクトが重なるようなケースにおいては、規則的な半透明パターンが崩れてしまい、従来の方法では半透明オブジェクトのパターンであると判定できない場合がある。即ち、従来の方法では、半透明オブジェクトの領域に、更に文字や線などのオブジェクトが重なると、当該重なった領域については、半透明オブジェクトを構成する画素と判定できず、当該重なった領域の境界や内側にエッジ補正処理等が適用されてしまう。この場合、文字等が潰れ、文字等の可読性が低下するといった問題点がある。

本実施形態では透明オブジェクトに文字等を重ねた領域を含む画像に対しても、適切にエッジ補正処理を行えるように、類似度に基づくエッジ補正処理を行う仕組みを提供する。以下具体的な仕組みについて説明する。

＜判定パターンの説明＞
本実施形態では、７×７画素の教師パターンで半透明度合いを算出する場合について説明する。教師パターンの大きさは７×７に限ったものではなく、１６×１６でも良いことは言うまでもない。また、本実施形態では、半透明度合いの算出を６００ｄｐｉの解像度で実施するが、３００ｄｐｉや１２００ｄｐｉであっても良いことは言うまでもない。

本実施形態では、図６に示した３００ｄｐｉの１６×１６のパターンは６００ｄｐｉに単純拡大され、３２×３２のパターンとなって半透明度合い算出部２０８に入力される。

ここで、半透明パターンは９９％〜５０％の透過率まで孤立点の状態を保持して成長し、４９％〜１％で孤立点の状態が反転する。この特徴を有しているため、ここでは、図７に示す判定パターンを用いて半透明度合いの算出を行う。

図７は、判定を行うための教師データとなる教師パターンの一例を示す図である。以降、これらの教師データを単に判定パターンとも呼ぶものとする。図７の“０”の値は、２値化部２０７の該当する画素が“０”であるかを判定するために用いられる。図７の“１”の値は、２値化部２０７の該当する画素が“１”であるかを判定するために用いられる。

図７（ａ）は、７×７の領域内に１つのドット（縦又は横に画素値が“１”の画素が隣接する画素群）が存在する場合の判定パターンである。図７（ｂ）は、７×７の領域内に２つのドットが存在する場合の判定パターンである。図７（ｃ）は、７×７の領域内に３つのドットが存在する場合の判定パターンである。図７（ｄ）は、７×７の領域内に４つのドットが存在する場合の判定パターンである。図７（ｅ）は、７×７の領域内に５つのドットが存在する場合の判定パターンである。図７（ｆ）は、７×７の領域内に６つのドットが存在する場合の判定パターンである。図７（ｇ）は、７×７の領域内に７つのドットが存在する場合の判定パターンである。図７（ｈ）は、透過率５０％を判定する判定パターンであり、７×７の領域内に８つのドットが存在する場合の判定パターンである。図７の判定パターンはあくまで一例であり、ＣＰＵ１０２で生成される半透明パターン画像やＣＰＵ１０２で半透明パターン画像を生成する解像度に応じて適宜異ならせることができる。

＜類似度の導出処理＞
続いて、類似度の導出処理を、図５、図８、図９を用いて説明する。ここで、変数［ｔｍｐ］は所定の判定パターン［ｐａｔ］と２値化画像［ｂｉ］の一致度合い（類似度）を示すものである。変数［ｉ］、変数［ｊ］は２値化画像［ｂｉ］と判定パターン［ｐａｔ］の画素位置を示すものである。変数［ｋ］は、判定パターン［ｐａｔ］を回転反転した画像を示すものである。

図８は、図７（ｄ）の判定パターンを回転、反転した画像である。図８（ａ）は、図７（ｄ）そのものであり、変数［ｋ］＝０である。図８（ｂ）は、図７（ｄ）を右に９０度回転したものであり、変数［ｋ］＝１である。図８（ｃ）は、図７（ｄ）を右に１８０度回転したものであり、変数［ｋ］＝２である。図８（ｄ）は、図７（ｄ）を右に２７０度回転したものであり、変数［ｋ］＝３である。図８（ｅ）は、図７（ｄ）を左右反転したものであり、変数［ｋ］＝４である。図８（ｆ）は、図８（ｅ）を右に９０度回転したものであり、変数［ｋ］＝５である。図８（ｇ）は、図８（ｅ）を右に１８０度回転したものであり、変数［ｋ］＝６である。図８（ｈ）は、図８（ｅ）を右に２７０度回転したものであり、変数［ｋ］＝７である。

変数［ｐ］は、図７の（ａ）〜（ｈ）の判定パターン［ｐａｔ］を示すものである。本実施形態では、２３種類存在する。ｐ＝０が（ａ）、ｐ＝１〜３が（ｂ）、ｐ＝７が（ｈ）に対応する。変数［ｎ］は、図７の（ａ）〜（ｈ）の判定パターン［ｐａｔ］の論理反転の有無を意味する。変数［ｎ］＝０の場合は、論理反転無し。変数［ｎ］＝１の場合は、論理反転有りを意味する。類似度［ＳＣＯＲＥ］は、最終的な２値化画像［ｂｉ］と判定パターン［ｐａｔ］との一致度合いを示したものであり、全ての判定パターン［ｐａｔ］との一致度合いの中で一番大きいものを類似度［ＳＣＯＲＥ］とする。

図９は、２値化画像の例を示したものである。図９（ａ）は、半透明画像を模した２値化画像の一例である。図９（ｂ）は、文字や線等を模した２値化画像の一例である。図９（ｃ）は、画像の一部が半透明画像の一例である。

図５は、半透明度合い算出部２０８の処理を説明するフローチャートである。なお、本実施形態では、説明のために、一例の判定処理を繰り返し処理を含むフローチャートで説明するが、これに限定されるものではない。各処理を行うための複数のハードウェア回路を配置し、複数のパターンによる判定を同時並列に行うようにしてもよい（詳細は後述する）。

ステップＳ５０１では、半透明度合い算出部２０８は、変数の初期化を行う。変数［ｔｍｐ］、変数［ｉ］、変数［ｊ］、変数［ｋ］に０を代入する。ステップＳ５０２では、半透明度合い算出部２０８は、２値化画像と判定パターンの対応する各画素を比較し、一致するかどうか判定する。一致する場合は、一致度合いを示す類似度［ｔｍｐ］に１を加算するためにステップＳ５０３へ移行する。一致しない場合は、類似度［ｔｍｐ］に１を加算せずに、ステップＳ５０４へ移行する。

ステップＳ５０３では、半透明度合い算出部２０８は、類似度［ｔｍｐ］に１を加算する。本実施形態では、７×７画素で類似度を算出するので、全ての画素が一致する場合は、類似度［ｔｍｐ］は４９となる。

ここで、２値化画像が図９（ａ）、判定パターンが図８（ａ）の場合について説明する。図８（ａ）は、変数［ｐ］＝７、変数［ｋ］＝０、変数［ｎ］＝０の場合である。まず、変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０について比較を行う。図８（ａ）の変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０の画素は、１である。そして、図９（ａ）の変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０の画素の値は、１であり、図８（ａ）と一致するので、類似度［ｔｍｐ］に１を加算する。次に、２値化画像が図９（ｂ）、判定パターンが図８（ａ）の場合について説明する。まず、変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０について比較を行う。図８（ａ）の変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０の画素は、１である。そして、図９（ｂ）の変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０の画素の値は、０であり、図８（ａ）と一致しないので、類似度［ｔｍｐ］に１を加算しない。

ステップＳ５０４では、半透明度合い算出部２０８は、次の画素と比較を行うために変数［ｉ］に１を加算する。ステップＳ５０５では、半透明度合い算出部２０８は、７×７画素のある副走査位置における、主走査方向にすべての画素について比較を行ったか判断する。本実施形態では、７×７画素なので、変数［ｉ］が７の場合に主走査方向にすべての画素について比較を行ったか判定できる。主走査方向にすべての画素について比較を行ったと判断された場合は、ステップＳ５０６へ移行して、変数［ｉ］に０を代入する。

ステップＳ５０６では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｉ］に０を代入する。ステップＳ５０７では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｊ］に１を加算して、注目画素を副走査方向に移動させる。ステップＳ５０８では、半透明度合い算出部２０８は、７×７画素すべての画素について比較を行ったか判断する。本実施形態では、ウィンドウサイズに７×７画素を採用しているため、変数［ｊ］が７の場合に主走査方向にすべての画素について比較を行ったと判断する。すべての画素について比較を行ったと判断された場合は、ステップＳ５０９へ移行して、変数［ｊ］と変数［ｉ］に０を代入して変数の初期化を行う。

ここで、２値化画像が図９（ａ）、判定パターンが図８（ａ）の場合について説明する。図８（ａ）と図９（ａ）は７×７画素の全ての画素が一致するので、類似度［ｔｍｐ］は４９となる。次に、２値化画像が図９（ｂ）、判定パターンが図８（ａ）の場合についてフローチャートに従って各画素を比較すると、一部の画素に一致が見られる。この場合４９画素中の３１画素と一致するので、類似度［ｔｍｐ］は３１となる。

上述したように、図９（ａ）は類似度［ｔｍｐ］が４９、図９（ｂ）は類似度［ｔｍｐ］が２４、図（ｃ）は類似度［ｔｍｐ］が３１となる。このように、半透明画像を模した図９（ａ）は４９（最大値）となり、一部半透明画像を含む図９（ｃ）は３１、文字や線を模した図９（ｂ）が一番低い２４となる。このように教師パターンである判定パターンと注目画素を含むウィンドウとのパターンマッチングを行うことで、半透明度合いを占める類似度を定量化できる。

続けて、ステップＳ５０９では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｊ］と変数［ｉ］に０を代入して変数の初期化を行う。

ステップＳ５１０では、半透明度合い算出部２０８は、類似度［ｔｍｐ］と類似度［ＳＣＯＲＥ］を比較し、類似度［ｔｍｐ］が類似度［ＳＣＯＲＥ］よりも大きい場合は、類似度［ＳＣＯＲＥ］に類似度［ｔｍｐ］を代入する。類似度［ｔｍｐ］を代入することで類似度［ＳＣＯＲＥ］を更新する。これにより、判定した判定パターンの中で一番一致度が高い類似度が採用されることとなる。

ステップＳ５１１では、半透明度合い算出部２０８は、類似度［ＳＣＯＲＥ］に類似度［ｔｍｐ］を代入する。ステップＳ５１２では、半透明度合い算出部２０８は、次の判定パターンと比較を行うために、変数［ｋ］に１を加算し、ステップＳ５１３へ移行する。

ステップＳ５１３では、半透明度合い算出部２０８は、全ての回転、反転した判定パターンと類似度［ｔｍｐ］を算出したかを判定する。変数［ｋ］が８の場合は、全ての回転、判定した判定パターンと類似度［ｔｍｐ］を算出したと判断し、ステップＳ５１４へ移行する。まだ判定パターンが残っていると判断した場合は、ステップＳ５０２へ移行する。

ステップＳ５１４では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｋ］に０を代入して、初期化する。ステップＳ５１５では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｐ］に１を加算し、次の判定パターンとの類似度［ｔｍｐ］を算出する。ステップＳ５１６では、半透明度合い算出部２０８は、図７の（ａ）〜（ｈ）の判定パターンの類似度［ｔｍｐ］を算出したかを判断する。変数［ｐ］が２３の場合は、図７の（ａ）〜（ｈ）の判定パターンと類似度［ｔｍｐ］を算出したと判断して、ステップＳ５１７へ移行する。

ステップＳ５１７では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｐ］に０を代入して初期化を行う。ステップＳ５１８では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｎ］に１を加算することで、図７の（ａ）〜（ｈ）の判定パターンの論理を反転した判定パターン［ｐａｔ］と２値化画像［ｂｉ］の類似度［ｔｍｐ］を算出する。

ステップＳ５１８では、半透明度合い算出部２０８は、図７の（ａ）〜（ｈ）の判定パターンと論理を反転した図７の（ａ）〜（ｈ）の判定パターンの両方で類似度［ｔｍｐ］を算出したかを判定する。ｎが２の場合は、図７の（ａ）〜（ｈ）の判定パターンと論理を反転した図７の（ａ）〜（ｈ）の判定パターンの両方で類似度［ｔｍｐ］を算出したと判断し、この時点の類似度［ＳＣＯＲＥ］を２値化画像［ｂｉ］の半透明度合いとして出力する。変数［ｎ］が１の場合は、ステップＳ５０２へ移行する。

以上の処理を、注目画素を１画素ずつずらしながら２値化画像の全画素に適用することにより、半透明度合い画像が生成される。

＜処理の並列化方法に関する説明＞
続けて、図１９を用いて複数のパターンによる判定を並列に行う方法を説明する。図１９は、判定を並列に行うための回路構成の一例を説明するための模式図である。

マッチング回路は、判定パターンを図示省略の不揮発性メモリなどから読み出して、当該判定パターンと、入力データである注目画素を含む７×７のウィンドウの各画素を比較し、一致する画素のカウント結果を出力するハードウェア回路である。このマッチング回路を複数用意しておき、各マッチング回路に異なる判定パターンを割り当て、同じ入力データを供給することで、全ての判定パターンに対する類似度［ｔｍｐ］を導出することができる。各マッチング回路で導出された類似度は、Ｓｅｌｅｃｔｏｒに入力される。Ｓｅｌｅｃｔｏｒは入力された複数の類似度のうち、一番大きい類似度を出力するよう構成されたセレクタである。このようなハードウェア構成を採用すると、類似度導出に係る時間を削減することができる。

＜画像合成部２０９の動作＞
続けて、エッジ補正を実現する画像合成処理について図１０を用いて説明する。図１０は、画像合成部２０９で行われる、画像合成処理のフローチャートである。

ステップＳ１００１では、画像合成部２０９は、注目画素がエッジ画素であるかエッジ判定部２０６から入力されたエッジ判定画像から判定する。エッジ判定画像が“１”の場合は、注目画素がエッジ画素であると判断し、ステップＳ１００２へ移行する。エッジ判定画像が“０”の場合は、ステップＳ１００４へ移行してスクリーン処理部２０３から入力されたスクリーンデータを出力する。

ステップＳ１００２では、画像合成部２０９は、注目画素の半透明度合いに基づいて、スクリーン処理部２０３のスクリーンデータＳｃｒＤａｔａとエッジ補正データ生成部２０４のエッジ補正データＥｄｇｅＤａｔａを決定する。具体的には、以下の式を用いて画像合成データＣｏｍｂＤａｔａを生成する。
ＣｏｍｂＤａｔａ＝ＥｄｇｅＤａｔａ×α＋ＳｃｒＤａｔａ×β・・・式（２）

なお、画像合成データＣｏｍｂＤａｔａの生成アルゴリズムは、これに限定するものではなく、類似度［Ｓｃｏｒｅ］に基づいてエッジ補正データＥｄｇｅＤａｔａとスクリーンデータＳｃｒＤａｔａを合成する割合が変化するものであればよい。

ステップＳ１００３では、画像合成部２０９は、ステップＳ１００３で生成した画像合成データＣｏｍｂＤａｔａを出力する。ステップＳ１００４では、画像合成部２０９は、スクリーンデータを出力する。

ステップＳ１００５では、画像合成部２０９は、全ての画素に画像合成処理を行ったか判定する。全ての画素に画像合成処理を行った場合は、処理を終了する。全ての画素に画像合成処理を行っていないと判定した場合は、ステップＳ１００６へ移行する。

ステップＳ１００６では、画像合成部２０９は、注目画素を次の画素へ移動し、ステップＳ１００１へ移行し、画像合成処理を行う。

＜本実施形態におけるエッジ補正処理の効果＞
次に、図１２、図１３を用いて、本実施形態における処理結果とその効果を説明する。

図１２は、下地が白の画像に透過率２５％のオブジェクトにＲＯＰコマンドを使って画像を描画した場合を説明するための図である。図１２（ａ）は、信号値１２８の８×８のオブジェクトである。図１２（ｂ）は透過率２５％で使用する網目画像である。図１２（ｃ）はＲＯＰコマンドを使って図１２（ａ）のオブジェクトを透過率２５％で描画した場合の画像である。ホストＩ／Ｆ部１０１から受け取ったＲＯＰコマンドを含むＰＤＬデータに基づき、図１２（ｃ）を生成する処理を画像処理部１０５が実施する。

図１３（ａ）は、色変換処理部２０１の出力画像である。図１３（ａ）は、ＲＯＰコマンドを使って図１２（ａ）の半透明オブジェクトを透過率２５％で描画した場合の画像である。

図１３（ｂ）は、スクリーン処理部２０３の出力画像である。図１３（ａ）の各画素値と画像の位置によって決定されるスクリーンマトリクスの閾値を比較し、画素値が大きい場合に１５（４ビット）が出力され、画素値が閾値以下の場合は０が出力される。図１３（ｃ）は、エッジ補正データ生成部２０４の出力画像である。エッジ補正データ生成部２０４は、図１３（ａ）の各画素値を引数として、図３のエッジ補正データ生成用の一次元のルックアップテーブルを参照し、図１３（ｃ）を生成する。画素１３０１の信号値は１２８なので、画素１３０３のエッジ補正データは、１２となる。

図１３（ｄ）は、判定画像生成部２０５の出力画像である。画素１３０１の信号値はＫ：１２８であるものとする。従って、上述した式（１）を用いて判定画像の画素１３０４の出力を算出すると、「出力画像Ｌ＝（Ｃ×０．３）＋（Ｍ×０．６）＋（Ｙ×０．１）＋（Ｋ×１）＝１２８」となる。

図１３（ｅ）は、エッジ判定部２０６の出力画像である。本実施形態ではエッジ判定値［Ｓｕｂ］が３２なので、画素１３０４を中心とする３×３画素１３０５の最大値は、１２８となる。そして、画素１３０４を中心とする３×３画素１３０５の最小値は、０となる。従って、コントラスト値は、最大値―最小値＝１２８−０＝１２８となり、エッジ判定値［Ｓｕｂ］よりも大きいので、エッジ画素１３０７は“１”（エッジあり）となる。

図１３（ｆ）は、２値化部２０７の出力画像である。本実施形態では、２値化部２０７の閾値は６３である。判定画像の画素１３０７は１２８で、閾値６３よりも大きいので、“１”が出力される（画素１３０８）。

図１３（ｇ）は、半透明度合い算出部２０８の出力画像である。注目画素１３０１を例に挙げて説明を行う。注目画素１３０１の半透明度合いは、７×７画素１３０６で算出する。７×７画素の２値化画像は、７×７画素の２値化画像１３０９となる。このとき、判定パターンの図８（ａ）を論理反転したものと７×７画素全てが一致するので、注目画素１３１０に対する類似度［Ｓｃｏｒｅ］は４９となる。

図１３（ｈ）は、エッジ補正処理の抑止を行わない場合（注目画素が半透明オブジェクトを構成する画素であるかの判定を行わない場合）の画像である。エッジ補正処理の抑止を行わない場合は、エッジ画素と判断された画素は、図１３（ｂ）のスクリーン処理部２０３の出力画像と図１３（ｃ）のエッジ補正データ生成部２０４の出力画像の大きい方の値を出力する場合について説明する。画素１３１１は、画素１３０７が“１”なので、エッジ画素である。画素１３１１は、画素１３１３と画素１３０３の大きい方の値を出力する。画素１３１３は０で、画素１３０３は１２なので、画素１３１１は、１２となる。その他の画素についても、同様に処理を行うと図１３（ｈ）のような結果となる。この、エッジ補正処理後の出力画像を示す図１３（ｈ）は、エッジ補正処理を行う前の図１３（ｂ）と比較して濃度が濃くなっていることがわかる。

一方、図１３（ｉ）は、本実施形態における画像合成部２０９の出力画像である。注目画素１３０１を例に挙げて説明を行う。図１１は、係数α、βの一例を説明するための模式図である。係数αは類似度［Ｓｃｏｒｅ］が第１閾値（例えば、２４）を超えると単調減少し、第２閾値（例えば、３１）を超えると以降は、０となる係数である。即ち、係数αは、半透明らしさを示す判定パターンとの類似度が高くなるにつれて、エッジ補正の強度を低下させる係数である。係数βは、例えば１を採用することができる。類似度［Ｓｃｏｒｅ］に対応する係数αは、ルックアップテーブルに記憶されており、類似度［Ｓｃｏｒｅ］をキーとして、当該ルックアップテーブルを参照することで、係数αを取得する。

例えば、注目画素１３０１の半透明度合い１３１０は４９なので、係数α＝０、係数β＝１．０となる。従って、式（２）より「ＣｏｍｂＤａｔａ＝ＥｄｇｅＤａｔａ×α＋ＳｃｒＤａｔａ×β＝１２×０＋０×１．０＝０」となり、画像合成処理後の画素１３１２は０となる。その他の画素についても同様に処理を行うと図１３（ｉ）の結果となる。図１３（ｉ）のように判定パターンとして判定した画素については、エッジ補正データの影響度合いを式（２）に基づき低下させることで、エッジ補正処理を行う場合であっても、半透明パターンに対する濃度上昇を抑制することができる。

図１４は本発明の効果を説明するための図である。図１４（ａ）は、半透明オブジェクトを含む画像である。図１４（ａ）のオブジェクト１４０１は、信号値１９２のひし形のオブジェクトである。図１４（ａ）のオブジェクト１４０２は、信号値０の長方形の透過率７５％のオブジェクトである。図１４（ｂ）は、図１４（ａ）にエッジ補正処理を適用しなかった場合の画像形成装置２で印刷した印刷物をスキャナで読み取った画像である。
図１４（ｃ）は、図１４（ａ）にエッジ補正処理を適用した場合の画像形成装置２で印刷した印刷物をスキャナで読み取った画像である。図１４（ｄ）は、図１４（ａ）に本実施形態でエッジ補正処理を適用した場合の画像形成装置２で印刷した印刷物をスキャナで読み取った画像である。

図１４（ｃ）は、オブジェクト１４０２がエッジ補正処理によって濃度が上昇していることがわかる。図１４（ｃ）に対して図１４（ｄ）は、半透明オブジェクトを判定し、濃度上昇を抑制できていることがわかる。

上述したように、半透明度合いを算出し、半透明度合いに応じてスクリーンデータとエッジ補正データを合成する本発明の方法を用いると、半透明を含む画像であっても適切にエッジ補正処理を適用することができる。

＜先行技術との差の説明＞
次に、図１５を用いて、本実施形態における処理例と処理結果の詳細を説明する。

図１５（ａ）は、色変換処理部２０１の出力画像である。図１５（ａ）の左側には透過率７５％でＫ版の信号値１２８の半透明画素１５０１の上にゴシック体で“日”という文字１５０２をＫ版の信号値２５５で配置され、右側には幅８画素、縦に２６画素、Ｋ版の信号値１２８の縦棒１５０３が配置されている画像である。本例では、説明を簡略化させるためにＣＭＹ版の信号値は０とする。

図１５（ｂ）は、スクリーン処理部２０３の出力画像である。図１５（ａ）の各画素値と画像の位置によって決定されるスクリーンマトリクスの閾値を比較し、画素値が大きい場合に１５（４ビット）が出力され、画素値が閾値以下の場合は０が出力される。

図１５（ｃ）は、エッジ補正データ生成部２０４の出力画像である。エッジ補正データ生成部２０４は、図１５（ａ）の各画素値を引数として、図３のエッジ補正データ生成用の一次元のルックアップテーブルを参照し、図１５（ｃ）を生成する。半透明の画素１５０１の信号値は１２８なので、半透明の画素１５０５のエッジ補正データは、１２となる。画素１５０４の信号値は１２８なので、半透明の画素１５０６のエッジ補正データは、１２となる。

図１５（ｄ）は、判定画像生成部２０５の出力画像である。半透明の画素１５０１の信号値は１２８なので、上述した式（１）を用いて判定画像の画素１５０７の出力を算出する。即ち、「Ｌ＝（Ｃ×０．３）＋（Ｍ×０．６）＋（Ｙ×０．１）＋（Ｋ×１）＝１２８」となる。

図１５（ｅ）は、エッジ判定部２０６の出力画像である。本実施形態ではエッジ判定値［Ｓｕｂ］が３２なので、半透明の画素を中心とする３×３画素１５０８の最大値は、１２８となる。そして、半透明の画素を中心とする３×３画素１５０８の最小値は、０となる。従って、コントラスト値は、最大値―最小値＝１２８−０＝１２８となり、エッジ判定値［Ｓｕｂ］よりも大きいので、エッジ画素１５０９は“１”（エッジあり）となる。

図１５（ｆ）は、２値化部２０７の出力画像である。本実施形態では、２値化部２０７の閾値は６３である。判定画像の画素１５０７は１２８で、閾値６３よりも大きいので、“１”が出力される（画素１５１０）。

図１５（ｇ）は、半透明度合い算出部２０８の出力画像である。注目画素１５０１を例に挙げて説明を行う。注目画素１５０１の半透明度合いは、７×７画素１５１１で算出する。７×７画素の２値化画像は、７×７画素の２値化画像１５１２となる。このとき、図９（ｃ）と同じなので、注目画素１５０１の半透明度合い１５１３は３１となる。本来であれば、全ての判定パターンと比較し、最も半透明度合いが高い値となるが、本実施形態では、説明を簡略化するために図８（ａ）の判定パターンとの半透明度合いの数値のみを使って説明を行う。

次に、注目画素１５０４を例に挙げて説明を行う。注目画素１５０４の半透明度合いは、７×７画素１５１４で算出する。７×７画素の２値化画像は、７×７画素の２値化画像１５１５となる。このとき、図９（ｂ）と同じなので、注目画素１５０４の半透明度合い１５１６は２４となる。

図１５（ｈ）は、半透明度合いに応じて画像を合成せず、従来手法のように半透明パターンと一致した画素は、エッジ補正処理を抑止し、一致しない場合は、エッジ補正処理を適用した場合の画像である。注目画素１５０１を例に挙げて説明を行う。注目画素１５０１の半透明度合い１５１３は３１であり、４９ではないので、半透明パターンとは一致しないと判定される。従って、エッジ補正データ１５０５とスクリーンデータの大きいが出力されるので、合成画像の画素１５１７はエッジ補正データ１５０５の値である１２となる。

このように、半透明画素と文字画像が隣接する画素で半透明パターンが崩れてしまい、半透明パターンと一致しなくなってしまう。そして、図１５（ｈ）に示すように、文字の“日”の中や周辺の半透明画素にエッジ補正処理が適用されてしまい、“日”の可読性が著しく低下してしまうことがわかる。

図１５（ｉ）は、画像合成部２０９の出力画像である。注目画素１５０１を例に挙げて説明を行う。注目画素１５０１の類似度１５１３は３１なので、図１１から係数α＝０、係数β＝１．０と決定される。従って、式（２）よりＣｏｍｂＤａｔａ＝ＥｄｇｅＤａｔａ×α＋ＳｃｒＤａｔａ×β＝１２×０＋０×１．０＝０となり、画像合成処理後の画素１５１８は０となる。

続いて、注目画素１５０４を例に挙げて説明を行う。注目画素１５０４の半透明度合い１５１６は２４なので、図１１から係数α＝１．０、係数β＝１．０と決定される。従って、式（２）より、「ＣｏｍｂＤａｔａ＝ＥｄｇｅＤａｔａ×α＋ＳｃｒＤａｔａ×β＝１２×１．０＋０×１．０＝１２」となる。従って、画像合成処理後の画素１５１９は１２となる。

上述したように、半透明度合いを算出し、半透明度合いに応じてスクリーンデータとエッジ補正データを合成する本発明の方法を用いると、半透明パターンが崩れる画素においても高い半透明度合いを算出することができる。これにより、半透明パターンが崩れる画素であってもエッジ補正処理を抑制することができる。そして、画素１５０４のような通常のエッジ画素に対しては、適切にエッジ補正処理を適用することができる。

図１６は、本発明の効果を説明するための図である。図１６は、図１４を拡大したものである。図１６（ａ）は、特許文献２の技術を使って、半透明オブジェクトを含む画素である場合にエッジ補正処理を抑止したものである。図１６（ｂ）は、本実施形態でエッジ補正処理を適用した場合の図である。図１６（ａ）は、文字の内部にエッジ補正処理が適用されて、文字が潰れて可読性が低下しているのに対して、本実施形態を適用した場合は、文字の可読性が低下していないことがわかる。

＜効果＞
以上説明したように、従来手法のように半透明パターンと一致した画素は、エッジ補正処理を抑止し、一致しない場合は、エッジ補正処理を適用した場合は半透明パターンが少しでも崩れると抑止制御することができず、弊害が発生してしまう。そして、本課題は半透明であるという情報を太らせても解決することはできない。なぜなら、“日”という文字の“口”の中の全ての半透明画素が半透明パターンと異なるからである。従って、本例においてはそもそも太らせる情報がない。

一方、本実施形態では、半透明パターンを模した判定パターンとの一致度合を示す類似度を算出し、半透明度合いに応じてスクリーンデータとエッジ補正データを合成する。また、当該類似度に応じてスクリーンデータとエッジ補正データを合成する。従って、図１５（ｉ）に示すように、半透明パターンが崩れる画素はエッジ補正データを抑制しながら通常のエッジ画素にはエッジ補正処理を適用することができる。

＜第２の実施形態＞
第２の実施形態では、判定パターンの中に２値化画像にかかわらず、半透明度合いを加算する画素（ドントケア）を設け、判定パターンの数を削減する仕組みについて説明する。複数の判定パターンを集約することで、保持に必要な回路や演算に必要なコストを削減することができる。なお、第２の実施形態では、第１の実施形態とハードウェア構成は同一であるものとする。また、第１の実施形態と同様の処理については適宜省略しつつ説明する。

＜判定パターンの説明＞
第２の実施形態では、図１７に示す判定パターンを用いて半透明度合いの算出を行う。図１７は、判定パターンの例を示す図である。図１７の“０”は、２値化部２０７の該当する画素が“０”であるかを判定する。図１７の“１”は、２値化部２０７の該当する画素が“１”であるかを判定する。図１７の“２”は、２値化部２０７の該当する画素が“０”であっても“１”であっても関係なく半透明度合いに加算を行う。

図１７（ａ）、（ｂ）が第２の実施形態における判定パターンである。図１７（ｃ）〜（ｆ）は、図１７（ａ）における変数［ｋ］＝０〜３を示したものである。図１７（ｇ）〜（ｊ）は、図１７（ｂ）における変数［ｋ］＝０〜３を示したものである。図１７（ｃ）は、図１７（ａ）における変数［ｋ］＝０にあたるものである。図１７（ｄ）は、図１７（ａ）における変数［ｋ］＝１にあたるものであり、図１７（ａ）を右に９０度回転させたものである。

図１７（ｅ）は、図１７（ａ）における変数［ｋ］＝２にあたるものであり、図１７（ａ）を右に１８０度回転させたものである。

図１７（ｆ）は、図１７（ａ）における変数［ｋ］＝３にあたるものであり、図１７（ａ）を右に２７０度回転させたものである。図１７（ｇ）は、図１７（ｂ）における変数［ｋ］＝０にあたるものである。

図１７（ｈ）は、図１７（ｂ）における変数［ｋ］＝１にあたるものであり、図１７（ｂ）を右に９０度回転させたものである。図１７（ｉ）は、図１７（ｂ）における変数［ｋ］＝２にあたるものであり、図１７（ｂ）を右に１８０度回転させたものである。

図１７（ｊ）は、図１７（ｂ）における変数［ｋ］＝３にあたるものであり、図１７（ｂ）を右に２７０度回転させたものである。図１７（ａ）は、図７（ａ）〜（ｄ）の判定パターンの代替となる判定パターンである。図７（ａ）〜（ｄ）に着目すると、特徴が存在することがわかる。図７（ｂ）は二つの孤立点が存在する場合を示したものであるが、中心の２×２画素の孤立点と図１７（ａ）の“２”となっている画素位置のいずれかがもう一つの孤立点となっているものである。図７（ｃ）は三つの孤立点が存在する場合を示したものであるが、中心の２×２画素の孤立点と図１７（ａ）の“２”となっている画素位置のいずれかが二つが孤立点となっているものである。図７（ｄ）は四つの孤立点が存在する場合を示したものであり、図１７（ａ）の“２”が全て孤立点となっている判定パターンである。

図７（ａ）は一つの孤立点が存在する場合を示したものであり、図１７（ａ）の“２”になにもない場合のパターンである。以上のことから、注目画素を含む２×２画素の孤立点（対応画素が“１”）と図１７（ａ）の“２”となっている画素以外が“０”は共通であることがわかる。従って、図１７（ａ）の“２”となっている画素以外で図７（ａ）〜（ｄ）の半透明度合いを算出することができる。

８つの図７（ａ）〜（ｄ）の判定パターンを１つの判定パターンの図１７（ａ）に置き換えることで、判定パターンを保持するための回路や半透明度合いを演算するための回路を１／８に減らすことができる。また、ソフトウェアプログラムにより判定を行うケースであれば、判定処理の演算コストを１／８に削減することができる。

図１７（ｂ）は、図７（ｅ）〜（ｈ）の判定パターンの代替となる判定パターンである。図７（ｅ）〜（ｈ）に着目すると、特徴が存在することがわかる。図７（ｅ）〜（ｈ）は、図１７（ｂ）の“２”以外の画素は同じで共通であることがわかる。そして、図７（ｅ）〜（ｈ）の差分は、図１７（ｂ）の“２”の画素位置にドットが存在するかどうかである。従って、図１７（ｂ）の“２”となっている画素以外で図７（ｅ）〜（ｈ）の半透明度合いを算出することができる。

１５個の図７（ｅ）〜（ｈ）の判定パターンを１つの判定パターンの図１７（ｂ）に置き換えることで、判定パターンを保持するための回路や半透明度合いを演算するための回路を１／１５に減らすことができる。

＜フローチャートの説明＞
図１８は、半透明度合い算出部２０８の処理を説明するフローチャートである。

ステップＳ１８０１では、半透明度合い算出部２０８は、変数の初期化を行う。変数［ｔｍｐ］、変数［ｉ］、変数［ｊ］、変数［ｋ］に０を代入する。ステップＳ１８０２では、半透明度合い算出部２０８は、２値化画像と判定パターンの対応する各画素を比較し、一致するかどうか判定する。一致する場合は、類似度［ｔｍｐ］に１を加算するためにステップＳ１８０４へ移行する。一致しない場合は、類似度［ｔｍｐ］に１を加算せずに、ステップＳ１８０３へ移行する。

ステップＳ１８０３では、半透明度合い算出部２０８は、判定パターンの注目画素が“２”であるかを判定する。判定パターンの注目画素が“２”の場合は、類似度［ｔｍｐ］に１を加算するために、ステップＳ１８０４へ移行する。判定パターンの注目画素が“２”でない場合は、注目画素を次の画素へ移動させるためにステップＳ１８０５へ移行する。

ステップＳ１８０４では、半透明度合い算出部２０８は、類似度［ｔｍｐ］に１を加算する。

ここで、２値化画像が図９（ａ）、判定パターンが図１７（ａ）の場合について説明する。図１７（ａ）は、変数［ｐ］＝０、変数［ｋ］＝０、変数［ｎ］＝０の場合である。まず、変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０について比較を行う。図１７（ａ）の変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０の画素は、２である。そして、図９（ａ）の変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０の画素の値は、１なので、ステップＳ１８０２では一致しないと判断され、ステップＳ１８０３へ移行する。そして、ステップＳ１８０３において、判定パターンは２であると判定されるので、ステップＳ１８０４へ移行して、類似度［ｔｍｐ］に１を加算する。

次に、２値化画像が図９（ｂ）、判定パターンが図１７（ａ）の場合について説明する。まず、変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０について比較を行う。図１７（ａ）の変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０の画素は、２である。そして、図９（ｂ）の変数［ｉ］＝０、変数［ｊ］＝０の画素の値は、０であり、図１７（ａ）と一致しないので、ステップＳ１８０３へ移行する。そして、ステップＳ１８０３において、判定パターンは２であると判定されるので、ステップＳ１８０４へ移行して、類似度［ｔｍｐ］に１を加算する。

ステップＳ１８０５では、半透明度合い算出部２０８は、次の画素と比較を行うために変数［ｉ］に１を加算する。ステップＳ１８０６では、半透明度合い算出部２０８は、７×７画素のある副走査位置における、主走査方向にすべての画素について比較を行ったか判断する。本実施形態では、７×７画素なので、変数［ｉ］が７の場合に主走査方向にすべての画素について比較を行ったか判定できる。主走査方向にすべての画素について比較を行ったと判断された場合は、ステップＳ１８０７へ移行して、変数［ｉ］に０を代入する。

ステップＳ１８０７では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｉ］に０を代入する。ステップＳ１８０８では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｊ］に１を加算して、注目画素を副走査方向に移動させる。

ステップＳ１８０９では、半透明度合い算出部２０８は、７×７画素すべての画素について比較を行ったか判断する。本実施形態では、７×７画素なので、変数［ｊ］が７の場合に主走査方向にすべての画素について比較を行ったか判定できる。すべての画素について比較を行ったと判断された場合は、ステップＳ１８１０へ移行して、変数［ｊ］と変数［ｉ］に０を代入して変数の初期化を行う。

ここで、２値化画像が図９（ａ）、判定パターンが図１７（ａ）の場合について説明する。図１７（ａ）と図９（ａ）をフローチャートに従って各画素を比較すると、図１７（ａ）の“２”の画素位置以外の全ての画素が一致する。図１７（ａ）の“２”の画素位置は一致度合いに加算されるので、類似度［ｔｍｐ］は４９となる。

次に、２値化画像が図９（ｂ）、判定パターンが図１７（ａ）の場合について説明する。フローチャートに従って各画素を比較すると、４９画素中の２２画素が一致するので、２２＋５（図１７（ａ）の“２”の画素）＝２７となり、類似度［ｔｍｐ］は２７となる。

続いて、２値化画像が図９（ｃ）、判定パターンが図１７（ａ）の場合について説明する。フローチャートに従って各画素を比較すると、以下の場合に一致する。変数［ｉ］＝１〜６かつ変数［ｊ］＝３のとき。変数［ｉ］＝１〜６かつ変数［ｊ］＝４のとき。変数［ｊ］＝５のとき。変数［ｊ］＝６のとき。即ち、以上の２６画素と一致するので、２６＋５（図１７（ａ）の“２”の画素）＝３１となり、類似度［ｔｍｐ］は３１となる。

上述したように、図９（ａ）は類似度が４９、図９（ｂ）は類似度が２７、図９（ｃ）は類似度が３１となる。このように、半透明画像を模した図９（ａ）は４９（最大値）となり、一部半透明画像を含む図９（ｃ）は３１、文字や線を模した図９（ｂ）が一番低い２７となり、半透明度合いを定量化できていることがわかる。

ステップＳ１８１０では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｊ］と変数［ｉ］に０を代入して変数の初期化を行う。ステップＳ１８１１では、半透明度合い算出部２０８は、類似度［ｔｍｐ］と類似度［ＳＣＯＲＥ］を比較し、類似度［ｔｍｐ］が類似度［ＳＣＯＲＥ］よりも大きい場合は、類似度［ＳＣＯＲＥ］に類似度［ｔｍｐ］を代入する。類似度［ｔｍｐ］を代入することで、類似度［ＳＣＯＲＥ］を更新する。これにより、判定した判定パターンの中で一番一致度が高いものの類似度が採用されることとなる。

ステップＳ１８１２では、半透明度合い算出部２０８は、類似度［ＳＣＯＲＥ］に類似度［ｔｍｐ］を代入する。

ステップＳ１８１３では、半透明度合い算出部２０８は、次の判定パターンと比較を行うために、変数［ｋ］に１を加算し、ステップＳ１８１４へ移行する。

ステップＳ１８１４では、半透明度合い算出部２０８は、全ての回転、反転した判定パターンに対する類似度を算出したかを判定する。変数［ｋ］が４の場合は、全ての回転、判定した判定パターンに対する類似度を算出したと判断し、ステップＳ１８１５へ移行する。まだ判定パターンが残っていると判断した場合は、ステップＳ１８０２へ移行する。

ステップＳ１８１５では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｋ］に０を代入して、初期化する。ステップＳ１８１６では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｐ］に１を加算し、次の判定パターンを用いた類似度を算出する。

ステップＳ１８１７では、半透明度合い算出部２０８は、図１７（ａ）、（ｂ）の判定パターンに対する類似度を算出したかを判断する。変数［ｐ］が２の場合は、図１７（ａ）、（ｂ）の判定パターンに対する類似度を算出したと判断して、ステップＳ１８１８へ移行する。

ステップＳ１８１８では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｐ］に０を代入して初期化を行う。ステップＳ１８１９では、半透明度合い算出部２０８は、変数［ｎ］に１を加算することで、図１７（ａ）、（ｂ）の判定パターンの論理を反転した判定パターンと２値化画像［ｂｉ］の類似度を算出する。

ステップＳ１８１９では、半透明度合い算出部２０８は、図１７（ａ）、（ｂ）の判定パターンと論理を反転した図１７（ａ）、（ｂ）の判定パターンの両方で類似度を算出したかを判定する。ｎが２の場合は、図１７（ａ）、（ｂ）の判定パターンと論理を反転した図１７（ａ）、（ｂ）の判定パターンの両方で類似度を算出したと判断し、この時点の類似度［ＳＣＯＲＥ］を２値化画像［ｂｉ］の半透明度合いとして出力する。変数［ｎ］が１の場合は、ステップＳ１８０２へ移行する。

以上、説明したように、判定パターンの中に２値化画像にかかわらず、半透明度合いを加算する画素を設けることで、複数の判定パターンを集約することができる。なお、第１の実施形態でも説明したように、演算の高速化を図る目的で、ハードウェア回路として図１８の各処理で説明した演算と同様の結果を出力する回路を構成することができる。この場合、図１９で説明したように、判定パターンと入力データ（７×７）に基づき類似度［ｔｍｐ］を出力する複数のマッチング回路と、セレクタ等の構成で実現すればよい。

以上説明したように、第２の実施形態では、第１の実施形態に比べて、回路規模や演算コストを下げつつ、低コストでエッジ補正処理を実現することができる。具体的には、２３パターンを２パターンに集約できるので、判定パターンを保持するための回路を２／２３に減らすことができる。また、演算に必要な回路も削減することができる。

＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の各実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ）によっても実現可能である。

２ 画像形成装置
１０５ 画像処理部
２２ 印刷エンジン

Claims (7)

1. 入力画像における注目画素及びその周辺画素を含む複数画素の明暗と、予め保持されている半透明オブジェクトを判定するパターンとを比較する比較手段と、
   前記比較手段での比較結果に基づき、前記注目画素に対してかけるエッジ補正処理の強度を少なくとも３段階で変化させる制御手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記比較手段は、前記複数画素の明暗と前記パターンとの合致度を求め、
   前記制御手段は、前記合致度が低い場合に、強度が強くなるよう前記エッジ補正処理の強度を変化させることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記パターンには複数の画素が含まれ、前記パターンの各画素の値は、前記パターンの各画素に対応する前記入力画像の画素の値と比較され、
   前記パターンには、前記入力画像の画素が閾値よりも暗い画素の場合に前記合致度を高くする画素と、前記入力画像の画素が閾値よりも明るい画素の場合に前記合致度を高くする画素と、前記入力画像における画素が閾値よりも明るいか暗いかに関わらず合致度を変化させない画素とを有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記入力画像に対してスクリーン処理をかけることでスクリーン処理後の画像を得るスクリーン処理手段と、
   前記制御手段で決定した強度で前記スクリーン処理後の画像における前記注目画素に対してエッジ補正処理を行うエッジ補正処理手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記半透明オブジェクトを描画する際に用いられた解像度に基づいて、前記パターンを異ならせることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. コンピュータに
   入力画像における注目画素及びその周辺画素を含む複数画素の明暗と、予め保持されている半透明オブジェクトを判定するパターンとを比較する比較工程と、
   前記比較工程での比較結果に基づき、前記注目画素に対してかけるエッジ補正処理の強度を少なくとも３段階で変化させる制御工程と、
   を実行させることを特徴とする画像処理方法。
7. 請求項６に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。