JP6681771B2 - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理用プログラム - Google Patents

Description

本発明は、漫画などで用いられるスクリーントーン領域に対応した画像処理を行うための画像処理装置、画像処理方法及び画像処理用プログラムに関する。

漫画は、近年、雑誌やコミックスの形態で販売されているだけではなく、電子書籍の形態でも販売されている。電子書籍の形態の漫画であっても、漫画は濃淡を表現するためにスクリーントーンが多用される。

スクリーントーンは、パターンが規則的なものと、規則的でないもの（「砂目」といわれるものなど。）とに分類される。各領域毎の規則的なスクリーントーンは、その領域内で規則的に二次元配列された（例えば、格子状に配列された）複数の点により構成される。スクリーントーンの所定の規則的な配列は共通としつつ、スクリーントーンの１つの区画にあるドットの専有面積割合を変更することにより濃淡を調整した多種類のスクリーントーンが用意されている。配列の細かさ（「線数」により表される。）に関しても多種類のスクリーントーンが用意されており、漫画家は、これらのスクリーントーンを必要箇所毎に切り替えて用いる。

特開２０００−２２９３９号公報

ところで、電子書籍の形態の漫画を作成するために、漫画の原画を読み込んでデジタル化する際に、読取対象となる原画に、砂目でないスクリーントーンに含まれる規則的に配列された複数の点が存在すると、それらの点に起因して、デジタル化した画像のサイズを変換したり、デジタル化した画像を規則的に二次元配列されたドット状の画素より構成される表示部に表示すると、モアレが発生してしまう場合がある。

このようなモアレを軽減するためには、例えば、デジタル化した画像に含まれる規則的なスクリーントーンに含まれる点の濃淡の振幅を低減させる必要がある。そのためには、前処理として、デジタル化した画像に含まれる規則的なスクリーントーンの領域を抽出する必要がある。それから、抽出されたスクリーントーン領域に含まれる規則的なスクリーントーンを構成する点に対して濃淡の振幅低減の処理をかける。

引用文献１には、原画像を、文字・線画領域、疑似濃淡領域、文字・線画・疑似濃淡領域の３種類に分けてから、種類毎に異なった方法で縮小処理を行う画像処理装置が記載されている。ここで、疑似濃淡領域を検出するためには、注目画素の分散値の評価をしている。また、文字や線画と重なっている疑似濃淡が、疑似濃淡領域に入らないようにするために、疑似濃淡領域から文字・線画領域を除く処理をしている。そして、文字・線画領域を検出するためには、平滑化処理をしてからエッジ検出をして、検出したエッジの階調を閾値と比較している。

従って、引用文献１に記載の発明では、文字・線画領域を正しく検出しないと、疑似濃淡領域から正しく文字・線画領域を除くことができないが、平滑化処理でぼけた画像から処理しているなど、必ずしも文字・線画領域を正しく検出することができないという課題がある。

また、引用文献１に記載の発明では、疑似濃淡が規則的なものであっても、不規則なものであっても、これらを疑似濃淡として検出してしまうので、モアレ軽減処理を適用する疑似濃淡領域に、実際にはそれが不要である不規則な疑似濃淡領域が含まれてしまうことがあるという課題がある。

そこで、本発明は、デジタル化した画像に含まれる規則的なスクリーントーン領域を高精度に抽出するため画像処理装置、画像処理方法及び画像処理用プログラムを提供することを目的とする。

本発明によれば、
原画像から複数の孤立点を検出する孤立点検出手段と、
検出された前記複数の孤立点の各々について、当該孤立点と近接し、同種類のスクリーントーン領域を構成する可能性がある孤立点までのベクトルを最適ベクトルとして検出する最適ベクトル検出手段と、
相互に類似であると判断される複数の最適ベクトルが、該複数の最適ベクトルに対応する代表ベクトルにより代表される同一のベクトルグループに属するように、前記複数の最適ベクトルを１以上のベクトルグループにグループ化するグループ化手段と、
前記複数の孤立点に含まれる個々の孤立点に、その孤立点とその孤立点に隣接する１以上の孤立点と前記ベクトルグループ毎の前記代表ベクトルとに基づいて、何れかの前記ベクトルグループを割り当てるベクトルグループ割当て手段と、
相互に近接する孤立点へのベクトルグループの割当てに基づいて、自孤立点に割り当てられたベクトルグループが間違いであると判断された孤立点に対するベクトルグループの割当てを削除することにより残りの孤立点をスクリーントーンを構成する孤立点として抽出するスクリーントーン抽出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置が提供される。

また、本発明によれば、
原画像から複数の孤立点を検出する孤立点検出ステップと、
検出された前記複数の孤立点の各々について、当該孤立点と近接し、同種類のスクリーントーン領域を構成する可能性がある孤立点までのベクトルを最適ベクトルとして検出する最適ベクトル検出ステップと、
相互に類似であると判断される複数の最適ベクトルが、該複数の最適ベクトルに対応する代表ベクトルにより代表される同一のベクトルグループに属するように、前記複数の最適ベクトルを１以上のベクトルグループにグループ化するグループ化ステップと、
前記複数の孤立点に含まれる個々の孤立点に、その孤立点とその孤立点に隣接する１以上の孤立点と前記ベクトルグループ毎の前記代表ベクトルとに基づいて、何れかの前記ベクトルグループを割り当てるベクトルグループ割当てステップと、
相互に近接する孤立点へのベクトルグループの割当てに基づいて、自孤立点に割り当てられたベクトルグループが間違いであると判断された孤立点に対するベクトルグループの割当てを削除することにより残りの孤立点をスクリーントーンを構成する孤立点として抽出するスクリーントーン抽出ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法が提供される。

更に、本発明によれば、コンピュータを上記の画像処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。

本発明により、デジタル化した画像に含まれる規則的なスクリーントーン領域を高精度に抽出することができる。

本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明の実施形態による画像処理装置で用いられるグループ情報記憶部に記憶されるベクトルグループのテーブルを示す図である。 本発明の実施形態による画像処理装置により行われる画像処理方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施形態における孤立点の検出を説明するためのものである。 本発明の実施形態における最適ベクトルの検出を説明するための図である。 本発明の実施形態における孤立点に対するベクトルグループの割当てを説明するための図である。 本発明の実施形態におけるスクリーントーン領域の拡張を説明するための図である。 本発明の実施形態におけるスクリーントーン領域の拡張における絵柄と交差した孤立点の検出を説明するための図である。 本発明の実施形態におけるスクリーントーン領域の拡張における交差領域の除外を説明するための図である。 本発明の実施形態によりスクリーントーン領域が検出された結果の例を示す図である。 本発明の他の実施形態による画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明の他の実施形態による画像処理装置により行われる画像処理方法を説明するためのフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について詳細に説明する。

［第１の実施の形態］
図１は、本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。

図１を参照すると、この画像処理装置は、画像入力部１０１、原画像記憶部１０３、二値化部１０５、二値化画像記憶部１０７、孤立点検出部１０９、孤立点情報記憶部１１１、最適ベクトル検出部１１３、最適ベクトル情報記憶部１１５、グループ化部１１７、グループ情報記憶部１１９、ベクトルグループ割当部１２１、割当情報記憶部１２３、スクリーントーン抽出部１２５、スクリーントーン領域情報記憶部１２７、スクリーントーン領域拡張部１２９、交差領域削除部１３１、階調反転部１３３、モアレ対策処理部１３５、モアレ対策済画像記憶部１３７、画像縮小部１３９、縮小済画像記憶部１４１及び画像出力部１４３を含む。

画像入力部１０１は、デジタル原画や用紙に描かれている漫画の原画を入力して、例えば、２５６階調で濃淡を表したデジタル原画像に変換して、これを、原画像記憶部１０３に格納する。

孤立点検出部１０９は、二値化画像記憶部１０７に記憶されている二値化画像から１以上の孤立点を検出して、各孤立点を表す孤立点情報を孤立点情報記憶部１１１に格納する。孤立点情報は、例えば、識別情報と位置情報（原画像の所定の基準位置に対する相対的なＸ座標及びＹ座標など）を含む。なお、二値化部１０５、二値化画像記憶部１０７は必須ではなく、削除してもよい。この場合の構成は、図１１に示すようになる。二値化部１０５、二値化画像記憶部１０７を用いない場合は、孤立点検出部１０９は、原画像記憶部１０３に記憶されている原画像から１以上の孤立点を検出しても良い。また、二値化部１０５の代わりに、他の種類の画像処理部（例えば、グレースケールへの変換を行うためのグレースケール変換部）を設けてもよい。二値化部１０５又は他の種類の画像処理部が処理する前の画像のことを原画像といい、処理した後の画像（例えば、二値画像）のことを二次画像ということにする。

孤立点情報記憶部１１１は、孤立点検出部１０９が検出した全ての孤立点について、その識別情報と位置情報（Ｘ座標及びＹ座標などにより表される）を含む孤立点情報を格納する。

最適ベクトル検出部１１３は、各孤立点毎に、当該孤立点と同一のスクリーントーンを構成する可能性がある孤立点までのベクトルを最適ベクトルとして検出し、最適ベクトルを表す最適ベクトル情報を最適ベクトル情報記憶部１１５に格納する。ここで、最適ベクトル検出部１１３は、各孤立点について、当該孤立点を起点として、他の孤立点を終点とするベクトルであって、向きが共通であり、最短ベクトルと、長さが前記最短ベクトルに対して整数倍の関係にある１以上のベクトルより構成されるベクトル群を検出し、ベクトル群における最短ベクトルを最適ベクトルとする。

なお、向きが相互に異なる複数のベクトル群を検出することができる場合もあるが、このような場合には、ベクトル群ごとに求まった最短のベクトルを候補ベクトルとし、候補ベクトルの中から最適ベクトルを選択する。また、候補ベクトル同士を比較し、これらのうち最短のベクトルを最適ベクトルしても良い。

最短のベクトルを最適ベクトルとすることにより、スクリーントーン抽出部１２５が抽出するスクリーントーンの領域の部分的な欠落を最小限にすることができるため好ましい。また、向きが共通であり、最短ベクトルと、長さが前記最短ベクトルに対して整数倍の関係にある複数のベクトルから最適ベクトルを抽出するので、ノイズによる孤立点までのベクトルを誤って最適ベクトルとして抽出してしまうことを避けることができる。

最適ベクトル情報記憶部１１５は、最適ベクトル検出部１１３により検出された最適ベクトルを全て記憶する。ここで、最適ベクトルは、個々の孤立点毎に求められるものであるが、最適ベクトル情報記憶部１１５は、孤立点との対応関係を持たずに、最適ベクトルを記憶する。つまり、最適ベクトル情報記憶部１１５には、最適ベクトルの集合が形成されるだけである。

グループ化部１１７は、全ての最適ベクトルが何れかのベクトルグループに属するようにグループ化をする。具体的には、相互に類似であると判断される複数の最適ベクトルが、複数の最適ベクトルに対応する代表ベクトルにより代表される同一のベクトルグループに属するように、複数の最適ベクトルを１以上のベクトルグループにグループ化する。

グループ化について、より詳細な説明をすると、所定の基準に従って相互に類似する最適ベクトルが同一のベクトルグループに属するように集めて、全ての最適ベクトルを１以上のベクトルグループにグループ分けをする。また、１以上のベクトルグループをそれに含まれる最適ベクトルの数が多い順に並び替える。つまり、ベクトルグループに含まれる最適ベクトルの数が多い順に高い優先順位が割り当てられるように、各ベクトルグループに優先順位を割り当てる。それに含まれる最適ベクトルの数が多いほど、それらの最適ベクトルに対応する代表ベクトルが、スクリーントーンを構成する孤立点間のベクトルである可能性が高いからである。従って、並び替え後のベクトルグループで上位のものは、下位のものと比較して、ベクトルグループの持つ代表ベクトルが画像内で用いられているスクリーントーンを示すベクトルと一致している可能性が高い。

なお、複数の最適ベクトルが所定の基準に従って相互に類似するとは、例えば、ベクトル値が近いことである。基準とするベクトルと比較してベクトル先端座標が所定距離内又は、ベクトル長さ及びベクトル角度が所定範囲内であれば、ベクトル値が近いということができる。基準ベクトルとして、個々の最適ベクトルを用い、最適ベクトル間での比較に基づいて、ベクトルグループの判定をすることもできるし、基準ベクトルとして、現時点でのベクトルグループに含まれる複数の最適ベクトルから算出したベクトル（例えば、平均ベクトル）を用いて、そのようなベクトルと候補の最適ベクトルとの比較に基づいて、ベクトルグループの判定をすることもできる。

また、各ベクトルグループに対して、上述の代表ベクトルを割り当てる。代表ベクトルは、ベクトルグループに含まれる複数の最適ベクトルに基づいて求める。例えば、複数の最適ベクトルの所定の算法による平均値、中間値などを、代表ベクトルとすることができる。

グループ情報記憶部１１９は、図２に示すように、各ベクトルグループについて、グループ情報（そのベクトルグループの識別情報、そのベクトルグループに含まれる最適ベクトルの数、そのベクトルグループに対応した代表ベクトルの長さ及び角度並びにそのベクトルグループの優先順位）を保持する。

ベクトルグループ割当部１２１は、孤立点情報記憶部１１１に格納されている孤立点情報と、グループ情報記憶部１１９に格納されているグループ情報に基づいて、個々の孤立点に何れかのベクトルグループを割り当てる。１つの具体例をより詳細に説明をすると、１つ１つの孤立点に順々にベクトルグループを割り当てていくが、１つの孤立点に着目した場合、優先順位が高い順にベクトルグループの割り当てを試みる。割り当てを試みるベクトルグループの代表ベクトル、それを９０度回転させたベクトル、１８０度回転させたベクトル及び２７０度回転したベクトルの合わせて４種類のベクトルを、その孤立点を始点として、合わせ、４つのベクトルにそれぞれ対応する４つの終点のうちの何れかの終点に何れかの他の孤立点が存在するならば、始点に存在する着目している孤立点は、現在割当てを試みているベクトルグループに属すると判断する。割り当てを試みるベクトルグループの代表ベクトル、それを９０度回転させたベクトル、１８０度回転させたベクトル及び２７０度回転したベクトルの合わせて４種類のベクトルについて試したのは、スクリーントーンが正方格子の構成を有する場合を想定したからであり、もし、スクリーントーンがハニカム構成を有するのであれば、回転角度は、１２０度及び２４０度となる。

この割当ての試みを、各孤立点について、優先順位の最も高いベクトルグループから始め、割当てに成功したならば、処理を終了し、割当てに失敗したならば、次の優先順位のベクトルグループの割り当てを試みる。

割当情報記憶部１２３は、全ての孤立点について、孤立点識別情報とそれに割り当てられたベクトルグループの識別情報とを対応付けて記憶する。

スクリーントーン抽出部１２５は、相互に隣接する同一のベクトルグループに属する孤立点を集めて構成されるスクリーントーン領域を抽出する。具体的には、個々の孤立点について、その孤立点に割り当てられたベクトルグループと、その周囲の１以上の孤立点の各々に割り当てられたベクトルグループとが一致するか否かを判断することに基づいて、スクリーントーンと判定していくことを繰り返すことによりスクリーントーン領域を抽出する。周囲に当該孤立点と同一のベクトルグループが割り当てられている孤立点が少ない孤立点は、スクリーントーン領域を構成しないと判断し、どのベクトルグループにも属さないようにするための処理をする。つまり、その孤立点に対するベクトルグループの割当てを削除する。ここで、孤立点が少ないことは、数で判断することもあるし、割合（例えば、同一のベクトルグループが割り当てられている周囲の孤立点の数／周囲の孤立点の数）で判断することもある。更に、孤立点間の距離もこの判断で考慮してもよい。こうすることにより、自孤立点に割り当てられたベクトルグループが間違いであるような孤立点を見つけ、このような孤立点に対するベクトルグループの割当てを削除することができる。つまり、スクリーントーン抽出部１２５は、自孤立点に割り当てられたベクトルグループと、その孤立点に隣接する１以上の孤立点にそれぞれ割り当てられたベクトルグループとの比較に基づいて、自孤立点に割り当てられたベクトルグループが間違いであると判断された孤立点に対するそのベクトルグループの割当てを削除することにより残りの孤立点をスクリーントーンを構成する孤立点として抽出する。

スクリーントーン領域情報記憶部１２７は、スクリーントーン抽出部１２５により抽出された１以上のスクリーントーン領域に関する情報を記憶する。具体的には、個々のスクリーン領域について、その識別情報とそれに含まれる全ての孤立点の識別情報を対応付けて記憶する。また、各スクリーントーン領域を構成する全ての画素の座標も含む。

スクリーントーン領域拡張部１２９は、原画像に含まれているスクリーントーン以外の絵柄による影響により、孤立点検出部１０９により孤立点として検出されることができなかったことが原因でスクリーントーン領域に含まれないと判定された不完全な点を新たに追加するべき追加点として検出して、その追加点をスクリーントーン領域に追加することによりスクリーントーン領域を拡張する。具体的には、スクリーントーン領域を構成する孤立点を起点とした代表ベクトルの終点を中心とし且つ所定の半径を持つ円の内部と外部との間に存在するエッジの割合に基づいて、孤立点検出部１０９では抽出できなかった追加点を検出したならば、検出したその追加点をそのスクリーントーン領域に追加する。これを、スクリーントーン領域に存在する個々の孤立点について行う。ここで、所定の半径としては、例えば、そのスクリーントーンに含まれる拡張検査用の起点として利用した孤立点の半径を用いる。スクリーントーン領域拡張部１２９によりスクリーントーン領域を拡張することにより、モアレ対策をすることができる領域を広げることができる。

更に、スクリーントーン領域を構成する孤立点を起点とした代表ベクトルの終点に、スクリーントーン抽出部１２５にてスクリーントーンに属さないと判定され、ベクトルグループから除外された孤立点が存在する場合は、その孤立点に対し、起点のベクトルグループを割り当てることで、ベクトルグループ割当部１２１における割り当て間違いや、スクリーントーン抽出部１２５で誤って除外された孤立点の修正をする。

原画像に含まれているスクリーントーン以外の絵柄による影響により、孤立点検出部１０９により孤立点として検出されることができなかったことが原因でスクリーントーン領域に含まれないこととなった追加点があることは上述した通りであるが、そのような追加点は絵柄と交差している。具体的には、原画像に含まれる絵柄がスクリーントーンに含まれる点と交差すると、その点は、絵柄と合成したものとなってしまう。例えば、スクリーントーンを構成する点と絵柄に含まれる直線とが部分的に交差すると、直線の側に半円が付随するような形状となってしまう。従って、これらの点のうちの一部は、スクリーントーンを構成する点の一部として残っているが、残りの部分は、もはやスクリーントーンを構成する点として残ってはいなくて、その部分は絵柄に含まれた状態で存在することになる。スクリーントーンを構成する点の一部として残っている部分に対しては、モアレ対策をすることが好ましいが、絵柄に含まれてしまった部分に対しては、モアレ対策をしない方が好ましい。仮にモアレ対策をすると、絵柄が劣化することとなってしまう。

交差領域削除部１３１は、スクリーントーン領域拡張部１２９によりスクリーントーン領域を拡張しつつも、このような交差領域（つまり、点と絵柄が交差した領域）を拡張領域から除外するために設けられている。具体的には、交差領域削除部１３１は、孤立点と絵柄が交差する部分としない部分との境界を検出し、この境界により、これらの部分を分ける。そして、境界により部分孤立点から分けられた交差領域をスクリーントーン領域から削除する。簡易的には、絵柄の線のエッジを表す境界線と孤立点の輪郭を現す円周との間の２つの交点を検出し、この２つの交点を結ぶ直線を境界とする。

階調反転部１３３は、二値化画像記憶部１０７に記憶されている二値化画像の階調を反転する。これにより、黒は白になり、白は黒になる。従って、黒い孤立点として検出することができなかった白い孤立点を黒い孤立点として検出できるようになる。スクリーントーンは、それにより表そうとする階調に応じて、大きく分けて、白に黒点が入るパターンと、黒に白点が入るパターンの２種類のパターンがあるが、階調反転部１３３で、二値化画像を反転することにより、両種類のパターンに対応することが可能となる。なお、二値化画像を用いない場合は、図１１に示すように、階調反転部１３３を原画像記憶部１０３に接続し、原画像記憶部１０３に記憶されている原画像の階調を反転させても良い。

モアレ対策処理部１３５は、スクリーントーン領域情報記憶部１２７に格納されているスクリーントーン領域情報に基づいて判別したスクリーントーン領域を考慮して作成されたマスクを用いて、デジタル原画像に対してモアレ対策のための処理を行う。モアレ対策のための処理とは、例えば、２次元のガウシアンフィルタをかける処理である。

モアレ対策済画像記憶部１３７は、モアレ対策処理部１３５によりモアレ対策を施された画像を記憶する。

画像縮小部１３９は、モアレ対策済画像記憶部１３７に記憶されているモアレ対策済みの画像を縮小する。

縮小済画像記憶部１４１は、モアレ対策を施されてから縮小された画像を記憶する。

画像出力部１４３は、縮小済画像記憶部１４１に記憶されている画像を外部に出力する。

次に図３を参照して本実施形態による画像処理装置の動作について説明をする。

まず、画像入力部１０１は、デジタル画像又は漫画画像を入力して、デジタル原画像を原画像記憶部１０３に格納する（ステップＳ２０１）。

次に、二値化部１０５は、デジタル原画像を二値化して、二値化画像を二値化画像記憶部１０７に格納する（ステップＳ２０３）。

次に、孤立点検出部１０９は、二値化画像から孤立点を検出して、孤立点情報を孤立点情報記憶部１１１に格納する（ステップＳ２０５）。なお、図１１に示すように二値化部１０５を設けない場合には、図１２に示すようにステップＳ２０３の処理は行わなくても良い。その場合は、ステップＳ２０５で、原画像から孤立点を検出して、孤立点情報を孤立点情報記憶部１１１に格納する。

次に、最適ベクトル検出部１１３は、孤立点情報に基づいて最適ベクトルを検出し、最適ベクトル情報を最適ベクトル情報記憶部１１５に格納する（ステップＳ２０７）。

次に、グループ化部１１７は、最適ベクトル情報に基づいて最適ベクトルのグループ化を行い、図２に示すようなグループ情報をグループ情報記憶部１１９に格納する（ステップＳ２０９）。

次に、ベクトルグループ割当部１２１は、各孤立点に何れかのベクトルグループを割り当てて、割当情報を割当情報記憶部１２３に格納する（ステップＳ２１１）。

次に、スクリーントーン抽出部１２５は、スクリーントーン領域を抽出し、スクリーントーン領域情報をスクリーントーン情報記憶部１２７に格納する（ステップＳ２１３）。

次に、スクリーントーン領域拡張部１２９は、スクリーントーン領域を拡張し、この拡張を、スクリーントーン情報記憶部１２７に格納されているスクリーントーン領域情報に反映させる（ステップＳ２１５）。

次に、交差領域削除部１３１は、孤立点と絵柄との交差領域をスクリーントーン領域から削除し、この削除を、スクリーントーン情報記憶部１２７に格納されているスクリーントーン領域情報に反映させる（ステップＳ２１７）。なお、追加点が白点の場合は、ステップＳ２１７の処理は行わなくて良い。

次に、制御部（図示せず）が反転画像処理済みでないと判断したならば（ステップＳ２１９でＮＯ）、階調反転部１３３は、二値化画像記憶部１０７に格納されている二値化画像の階調を反転する（ステップＳ２２１）。なお、ステップＳ２０３の処理を行わなかった場合は、階調反転部１３３は、原画像記憶部１０３に格納されている原画像の階調を反転させる。

ステップＳ２２１からは、ステップＳ２０５に戻り、それから、ステップＳ２１９まで進む。なお、上述したように、追加点が白点の場合は、ステップＳ２１７の処理は行わなくて良い。

次に、制御部（図示せず）が反転画像処理済みであると判断したならば（ステップＳ２１９でＹＥＳ）、モアレ対策処理部１３５は、デジタル原画像に対してモアレ対策を施す（ステップＳ２２３）。

次に、画像縮小部１３９は、モアレ対策済みの画像を縮小する処理を行い、処理済みの画像を縮小済画像記憶部１４１に格納する（ステップＳ２２５）。

次に、画像出力部１４３は、モアレ対策が施されてから縮小されたデジタル画像を外部に出力する（ステップＳ２２７）。

なお、図３には示さないが、反転しない二値化画像と反転した二値画像の何れか一方のみに対して、ステップＳ２０５〜Ｓ２１７の処理を行ってもよい。ステップＳ２０３の処理を行わなかった場合は、反転しない原画像と反転した原画像の何れか一方のみに対して、ステップＳ２０５〜Ｓ２１７の処理を行ってもよい。この後、ステップＳ２２３〜Ｓ２２７の処理を行う。

次に、図４から図１０の具体例を参照して、本実施形態の説明をする。

例えば、図４に示すような二値化画像には、線の他に孤立点が存在するが、孤立点検出部１０９は、これらの孤立点を検出する。

図５（ａ）は、最適ベクトル検出部１１３が、最適ベクトルを求めるにあたり、利用する周辺の孤立点の範囲を示すものである。円の中心にあるのは、着目している孤立点である。当該範囲は、円で示される半径以下且つ−１５度から６５度の角度の範囲である。図５（ｂ）は、着目している孤立点から、範囲に含まれる幾つかの孤立点までのベクトルを示す。図５（ｃ）は、着目している孤立点から約６０度の向きを持って規則的に並ぶ孤立点までの複数のベクトルを示す。これらのベクトルのうち最短のベクトルを最適ベクトルとする。図５（ｃ）では、最短のベクトルと、最短のベクトルに対して約２倍、３倍、４倍の長さの４つのベクトルが描かれている。図５（ｄ）は、各孤立点に最適ベクトルが割り当てられた状態を示している。

図６（ａ）は、ベクトルグループ割当部１２１により、代表ベクトルｇ２を用いて、多数の孤立点に代表ベクトルｇ２により代表されるベクトルグループが割り当てられる様子を示している。代表ベクトルｇ２だけを用いた場合、図６（ａ）の例では、左下から右上に向かう列における最も右上の孤立点は、当該ベクトルグループに属することができなくなってしまうが、代表ベクトルｇ２を９０度回転させたベクトルも用いて判断をするため、左隣の列にある孤立点との対応関係をとることができる。従って、当該ベクトルグループに属することができる。図６（ｂ）は、スクリーントーン抽出部１２５による処理の様子を示している。丸で囲まれた領域内の孤立点のように、近くに同一のベクトルグループに属する孤立点があまりない場合には、現在割り当てられているベクトルグループのＩＤを外す処理を行う。

図６（ｃ）は、図６（ｂ）の丸で囲まれた領域内の孤立点に割り当てられていたベクトルグループのＩＤが外されたことを示している。ここで、図６（ｂ）の丸で囲まれた領域の左上に存在する右上向きの長いベクトルは、他の右上向きの短いベクトルの整数倍であるため、この孤立点は代表ベクトルｇ２のグループＩＤが付与されている。この長いベクトルの近接点には、丸で囲まれた領域内の孤立点も含むが、周囲に代表ベクトルｇ２が付与された孤立点が多数ある結果、同じベクトルグループのＩＤの近接点を多く持つと判断されて、グループＩＤは削除されず、代表ベクトルｇ２により代表されるベクトルグループに属する孤立点と判定されている。

図７（ａ）には、代表ベクトルｇ２が割り当てられている多数の孤立点のうちの２つの孤立点を始点とする２つの代表ベクトルが描かれていて、それらの代表ベクトルの終点には、絵柄と交差した点（丸付数字１、２で示す。）が存在する。終点位置にある２つの交差部を見ると、左上側の交差部は、半分程度しか直線と交差していないのに対して、右下側の交差部は、８０パーセント以上が直線と交差している。スクリーントーン領域拡張部１２９は、前者の交差部については、スクリーントーン領域を構成する孤立点を起点とした代表ベクトルの終点を中心とし且つ所定の半径を持つ円の内部と外部との間に存在するエッジの割合が所定値以上であるので、追加点とするが、後者の交差部については、その割合が所定値未満であるので、追加点にはしない。

図7（ｂ）では、図7（ａ）で判定された追加点に対し、更に代表ベクトルをあて、その終点位置にある追加点（丸付数字３で示す。）を判定している図である。

図７（ｃ）は、追加点として判定されたものが複数揃った状態を示している。図７（ｂ）と図７（ｃ）とを比較すると代表ベクトルｇ２が付されている孤立点が増加しているが、増加分が、スクリーントーン領域に追加されることとなった追加点である。

図８は、スクリーントーン領域拡張部１２９が、スクリーントーン領域を構成する孤立点を起点とした代表ベクトルの終点を中心とし且つ所定の半径を持つ円の内部と外部との間に存在するエッジの割合が所定値以上であるかどうかを判断する具体例を説明するものである。例えば、８方向（０度、４５度、９０度、・・・、３１５度）それぞれにエッジが存在するか否かをみて、例えば、４方向以上にエッジが存在するならば、当該不完全な点を追加点とする。

図９（ａ）は、交差領域削除部１３１が、孤立点を追加する際に、それと図柄が交差している領域をスクリーントーン領域から削除する処理を具体的に示すものである。ＳＴＡＲＴに対応する交点（円周と線のエッジとの交点）からＥＮＤに対応する交点（円周と線のエッジとの交点）までの範囲の円弧とこれに対応する弦により囲まれる半月状の領域を交差領域とする。図９（ｂ）は交差領域を除外した追加点をスクリーントーン領域に反映したものになる。

図１０（ａ）は、モアレ軽減処理を施す前の画像であり、図１０（ｂ）は、これに対して、スクリーントーンに含まれる点のみを抽出した画像である。

本実施形態によれば、規則的に並んでいると判断される点のみを抽出するので、絵柄の点や砂目の点等の規則的でない点、すなわち、スクリーントーンに含まれない点、に対して誤ってモアレ対策処理を施してしまうことを防止することができる。

なお、上記の画像処理装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合わせにより実現することができる。また、上記の画像処理装置により行なわれる画像処理方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらに組合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory)）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

本発明は、画像から規則的なパターンを検出するために利用することができる。

１０１ 画像入力部；１０３ 原画像記憶部；１０５ 二値化部；１０７ 二値化画像記憶部；１０９ 孤立点検出部；１１１ 孤立点情報記憶部；１１３ 最適ベクトル検出部；１１５ 最適ベクトル情報記憶部；１１７ グループ化部；１１９ グループ情報記憶部；１２１ ベクトルグループ割当部；１２３ 割当情報記憶部；１２５ スクリーントーン抽出部；１２７ クリーントーン領域情報記憶部；１２９ スクリーントーン領域拡張部；１３１ 交差領域削除部；１３３ 階調反転部；１３５ モアレ対策処理部；１３７ モアレ対策済画像記憶部；１３９ 画像縮小部；１４１ 縮小済画像記憶部；１４３ 画像出力部

Claims (19)

1. 原画像から複数の孤立点を検出する孤立点検出手段と、
   検出された前記複数の孤立点の各々について、当該孤立点と近接し、同種類のスクリーントーン領域を構成する可能性がある孤立点までのベクトルを最適ベクトルとして検出する最適ベクトル検出手段と、
   相互に類似であると判断される複数の最適ベクトルが、該複数の最適ベクトルに対応する代表ベクトルにより代表される同一のベクトルグループに属するように、前記複数の最適ベクトルを１以上のベクトルグループにグループ化するグループ化手段と、
   前記複数の孤立点に含まれる個々の孤立点に、その孤立点とその孤立点に隣接する１以上の孤立点と前記ベクトルグループ毎の前記代表ベクトルとに基づいて、何れかの前記ベクトルグループを割り当てるベクトルグループ割当て手段と、
   同じベクトルグループが割り当てられた孤立点が多数存在する領域をスクリーントーンを構成する孤立点として抽出するスクリーントーン抽出手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記最適ベクトル検出手段は、検出された前記複数の孤立点の各々について、当該孤立点を起点として、他の孤立点を終点とするベクトルであって、向きが共通であり、最短ベクトルと、長さが前記最短ベクトルに対して整数倍の関係にある１以上のベクトルより構成されるベクトル群を１以上検出し、各ベクトル群における前記最短ベクトルを最適ベクトルとすることを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記ベクトルグループ割当て手段は、着目した孤立点を始点とした或る前記代表ベクトル又は該或る代表ベクトルを所定角度回転させたベクトルの終点に他の孤立点が存在するならば、前記着目した孤立点に前記或る代表ベクトルにより代表されるベクトルグループを割り当てることを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置であって、
   前記複数のベクトルグループは、自身に属する前記孤立点の数が多い順に優先順位が与えられており、
   前記ベクトルグループ割当て手段は、各孤立点に対する前記ベクトルグループの割当てを前記優先順位に従って行うことを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置であって、
   前記スクリーントーン領域に含まれている孤立点であるが、前記原画像に含まれているスクリーントーン以外の絵柄による影響により、前記孤立点検出手段により孤立点として検出されることができなかったことが原因で前記スクリーントーン領域に含まれないこととなった不完全な点を追加点として新たに検出して、その追加点を前記スクリーントーン領域に追加することにより前記スクリーントーン領域を拡張するスクリーントーン領域拡張手段を更に備えることを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項５に記載の画像処理装置であって、
   前記スクリーントーン領域拡張手段により前記スクリーントーン領域に追加された追加点と絵柄とが交差している領域を前記スクリーントーン領域から削除する交差領域削除手段を更に備えることを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置であって、
   前記原画像の階調を反転した反転画像を生成するための階調反転手段を更に備え、
   反転しない前記原画像と反転した前記原画像の少なくとも一方を対象として、前記孤立点検出手段、前記最適ベクトル検出手段、前記グループ化手段、前記ベクトルグループ割当て手段及び前記スクリーントーン抽出手段が動作することを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置であって、
   前記原画像を二次画像に変換するための画像処理手段を更に備え、
   各手段は、前記原画像の代わりに前記画像処理手段から出力された前記二次画像を用いることを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置であって、
   前記スクリーントーン領域を考慮して作成したマスクを用いて、前記原画像に対してモアレ対策のための処理をするモアレ対策処理手段を更に備えることを特徴とする画像処理装置。
10. 原画像から複数の孤立点を検出する孤立点検出ステップと、
    検出された前記複数の孤立点の各々について、当該孤立点と近接し、同種類のスクリーントーン領域を構成する可能性がある孤立点までのベクトルを最適ベクトルとして検出する最適ベクトル検出ステップと、
    相互に類似であると判断される複数の最適ベクトルが、該複数の最適ベクトルに対応する代表ベクトルにより代表される同一のベクトルグループに属するように、前記複数の最適ベクトルを１以上のベクトルグループにグループ化するグループ化ステップと、
    前記複数の孤立点に含まれる個々の孤立点に、その孤立点とその孤立点に隣接する１以上の孤立点と前記ベクトルグループ毎の前記代表ベクトルとに基づいて、何れかの前記ベクトルグループを割り当てるベクトルグループ割当てステップと、
    同じベクトルグループが割り当てられた孤立点が多数存在する領域をスクリーントーンを構成する孤立点として抽出するスクリーントーン抽出ステップと、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
11. 請求項１０に記載の画像処理方法であって、
    前記最適ベクトル検出ステップは、検出された前記複数の孤立点の各々について、当該孤立点を起点として、他の孤立点を終点とするベクトルであって、向きが共通であり、最短ベクトルと、長さが前記最短ベクトルに対して整数倍の関係にある１以上のベクトルより構成されるベクトル群を１以上検出し、各ベクトル群における前記最短ベクトルを最適ベクトルとすることを特徴とする画像処理方法。
12. 請求項１０記載の画像処理方法であって、
    前記ベクトルグループ割当てステップは、着目した孤立点を始点とした或る前記代表ベクトル又は該或る代表ベクトルを所定角度回転させたベクトルの終点に他の孤立点が存在するならば、前記着目した孤立点に前記或る代表ベクトルにより代表されるベクトルグループを割り当てることを特徴とする画像処理方法。
13. 請求項１０乃至１２の何れか１項に記載の画像処理方法であって、
    前記複数のベクトルグループは、自身に属する前記孤立点の数が多い順に優先順位が与えられており、
    前記ベクトルグループ割当てステップは、各孤立点に対する前記ベクトルグループの割当てを前記優先順位に従って行うことを特徴とする画像処理方法。
14. 請求項１０乃至１３の何れか１項に記載の画像処理方法であって、
    前記スクリーントーン領域に含まれている孤立点であるが、前記原画像に含まれているスクリーントーン以外の絵柄による影響により、前記孤立点検出ステップにより孤立点として検出されることができなかったことが原因で前記スクリーントーン領域に含まれないこととなった不完全な点を追加点として新たに検出して、その追加点を前記スクリーントーン領域に追加することにより前記スクリーントーン領域を拡張するスクリーントーン領域拡張ステップを更に有することを特徴とする画像処理方法。
15. 請求項１４に記載の画像処理方法であって、
    前記スクリーントーン領域拡張ステップにより前記スクリーントーン領域に追加された追加点と絵柄とが交差している領域を前記スクリーントーン領域から削除する交差領域削除ステップを更に有することを特徴とする画像処理方法。
16. 請求項１０乃至１５の何れか１項に記載の画像処理方法であって、
    前記原画像の階調を反転した反転画像を生成するための階調反転ステップを更に備え、
    反転しない前記原画像と反転した前記原画像の少なくとも一方を対象として、前記孤立点検出ステップ、前記最適ベクトル検出ステップ、前記グループ化ステップ、前記ベクトルグループ割当てステップ及び前記スクリーントーン抽出ステップが実行されることを特徴とする画像処理方法。
17. 請求項１０乃至１６の何れか１項に記載の画像処理方法であって、
    前記原画像を二次画像に変換するための画像処理ステップを更に備え、
    各ステップは、前記原画像の代わりに前記画像処理ステップが出力する前記二次画像を用いることを特徴とする画像処理方法。
18. 請求項１０乃至１７の何れか１項に記載の画像処理方法であって、
    前記スクリーントーン領域を考慮して作成したマスクを用いて、前記原画像に対してモアレ対策のための処理をするモアレ対策処理ステップを更に有することを特徴とする画像処理方法。
19. コンピュータを請求項１乃至９の何れか１項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。