JP6976824B2 - 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、モアレ発生の原因となる周期パターンを除去する技術に関する。

近年、スキャナ、プリンタ、コピー、ＦＡＸ等複数の機能を有するＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎ−Ｐｒｉｎｔｅｒ）が広く普及している。ＭＦＰにおいてプリンタ機能を実現するための画像形成装置は、電子写真方式とインクジェット方式に大別される。電子写真方式は、インクジェット方式に比べて記録媒体への色材形成が不安定なため、一般的に、中間調処理では、ランダムなドットパターンではなく、周期的なドットパターンを生成するケースが多い。これにより、低粒状性、即ち低ノイズな画像出力を実現する。

周期的なドットパターンは、例えば、閾値マトリクスにＡＭスクリーンを用いたディザ処理により生成される。ＡＭスクリーンとしては、網点スクリーン（ドットスクリーン）やラインスクリーンが知られている。一方、ランダムなドットパターンは、例えば、閾値マトリクスにＦＭスクリーンを用いたディザ処理や、誤差拡散処理により生成される。ＦＭスクリーンとしては、ブルーノイズマスクやグリーンノイズマスクが知られている。

記録媒体への色材形成が不安定な電子写真方式の画像形成装置では、中間調処理において周期的なドットパターンを生成することにより、低粒状性、即ち低ノイズな画像出力を実現できる。しかし、中間調処理前の画像に周期的なパターンが含まれている場合、中間調処理で使用するＡＭスクリーンの周期（閾値の周期）と干渉し、中間調処理後の画像に低周波の模様（モアレ）が発生する。その結果、プリント物の画質が大きく劣化する。

中間調処理前の画像に周期的なパターンが含まれる最たるケースは、ＭＦＰにおけるプリント物のコピーである。網点パターンやラインパターン等の周期的なドットパターンは、電子写真方式のプリンタだけでなく、新聞や雑誌を対象とした一般的な印刷における中間調再現にも広く用いられているため、コピー対象となる多くのプリント物は周期的なパターンを含んでいる。そのため、プリント物のコピー時に、中間調処理においてＡＭスクリーンを使用した場合、多くのケースにおいて、コピー出力物にモアレが発生してしまう。

また、デジタル原稿をプリントするケースにおいても、プリント出力物にモアレが発生することがある。例えば、プレゼンテーション原稿といったベクタデータをラスタ画像に変換する際、ベクタデータに含まれる半透明オブジェクトは、しばしば周期的なパターンとしてラスタライズされる。この周期的なパターンを含むラスタ画像は、色変換処理やガンマ補正処理等を経た後に中間調処理で使用されるため、中間調処理においてＡＭスクリーンを使用した場合、プリント出力物にモアレが発生してしまう。

以上示したモアレは、中間調処理においてランダムなドットパターンを生成するようにすれば低減するが、画像形成装置が電子写真方式の場合、記録媒体への色材形成が不安定なため、粒状性、即ちノイズが悪化してしまう。従って、電子写真方式において、モアレの低減と低粒状性（低ノイズ）とを両立するのは困難である。

このような問題を解決し得る技術として、特許文献１には、中間調処理を行う前段階において、エッジの形状を保持しつつ、網点等の周期的なパターンのみを選択的に平滑化する技術が開示されている。具体的には、入力画像の全面を平滑化して網点等の周期的なパターンを除去した画像と、平滑化前の入力画像とを、場所ごとに異なる重みでアルファブレンドする。場所ごとの重みは、像域判定手段が生成する網点度やエッジ度といった局所的な特徴量によって決定され、網点度の高い領域では平滑化後画像のブレンド比率が大きくなり、エッジ度の高い領域では平滑化前画像のブレンド比率が大きくなる。これにより、中間調処理を行う前段階において、ＡＭスクリーンと干渉する周期的なパターンを除去できるため、中間調処理においてＡＭスクリーンを使用してもモアレの発生を抑制できる。また、エッジの形状が保持されるため、入力画像の全面を平滑化した場合に比べ、高画質なプリント出力物が得られる。

また、特許文献２には、入力画像を選択的に平滑化することで、エッジの形状を保持しつつノイズを除去する技術が開示されている。具体的には、まず、入力画像にフィルタ処理を適用し、信号成分が含まれる第一の周波数帯域のパワーを上げ、且つ、ノイズ成分が含まれる第二の周波数帯域のパワーを下げる。これにより、入力画像に比べてＳＮ比が向上した参照画像を生成する。そして、参照画像における相関判定結果に基づいて、入力画像を選択的に平滑化する。これにより、エッジやテクスチャといった信号成分を保持しつつ、ノイズ成分を好適に除去できる。

特開２００８−０１１２６８号公報 特開２０１３−１１５６９７号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、エッジを跨いだ平滑化が行われるため、周期的なパターンを完全に除去するように平滑化後画像のブレンド比率を調整すると、エッジが暈けてしまうケースが多かった。一方、エッジの形状を保持するために平滑化後画像のブレンド比率を小さくすると、エッジ近傍で周期パターンが残ってしまうケースが多かった。この問題を解決するために、ブレンド比率の生成に用いる局所的な特徴量の算出方法を改善すると、回路規模が大きくなり実装コストが増大する傾向があった。さらに、高価な実装コストを掛けて特徴量の算出方法を改善したとしても、エッジを跨ぐ平滑化が行われた画像を好適な比率でブレンドするのは困難なため、十分な効果が得られなかった。

一方、特許文献２に記載の技術は、相関を判定することでエッジを跨がない平滑化が可能なため、入力画像を選択的に平滑化する技術としては、特許文献１に記載の技術に比べて利点がある。また、ブレンド比率の生成に用いる局所的な特徴量を算出するための回路が不要なため、前述のような実装コストの増大を抑制できる。

しかしながら、相関判定に使用する参照画像を生成する際、信号成分とノイズ成分の周波数特性は考慮しているが、ＡＭスクリーンと干渉する周期的なパターンの周波数特性は考慮していない。そのため、特許文献２に記載の技術を中間調処理前の画像に適用した場合、ＡＭスクリーンと干渉する周期的なパターンが残る、或いは逆に、入力画像を暈し過ぎてしまい、高画質なプリント出力物が得られないという問題があった。

そこで本発明は、このような事情に鑑み、中間調処理において周期的なドットパターンを生成する画像処理装置において、中間調処理前の画像に周期的なパターンが含まれていても、中間調処理後の画像におけるモアレの発生を抑制することを目的とする。

本発明の一実施形態は、入力画像に基づき所定の空間周波数の範囲の成分を抽出するフィルタ処理を行うことで、バンドパス画像を生成するフィルタ処理手段と、前記バンドパス画像の着目領域における画素値の変化量を導出し、該導出した変化量に応じて、相関判定用の閾値を設定する設定手段と、前記バンドパス画像に基づき、前記閾値を用いて、着目画素と、該着目画素の周辺画素との間に相関があるか判定する判定手段と、前記判定手段が出力する相関判定結果に従い、前記入力画像に基づく平滑化を行う平滑化手段と、前記平滑化手段の出力画像に基づき、ドットパターンを生成する中間調処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。

本発明によれば、中間調処理において周期的なドットパターンを生成する画像処理装置において、中間調処理前の画像に周期的なパターンが含まれていても、中間調処理後の画像におけるモアレの発生を抑制できる。

実施例１における画像処理装置の構成を示すブロック図 実施例１における画像処理部の構成を示すブロック図 実施例１における周期パターン除去回路の構成を示すブロック図 実施例１における着目領域を示す図 実施例１におけるフィルタ処理部のフィルタ係数及び振幅特性 実施例２における周期パターン除去回路の構成を示すブロック図 実施例３における周期パターン除去回路の構成を示すブロック図 実施例４における周期パターン除去回路の構成を示すブロック図

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。尚、以下の実施形態は、本発明の具体例であるから、技術的に好ましい様々の限定が付けられている。しかし、本発明の思想に沿うものであれば、実施形態は以下の実施形態やその他の具体的方法に限定されるものではない。

［実施例１］
＜画像処理装置の構成について＞
以下、第１の実施例における画像処理装置について、図１を用いて説明する。図１は、本実施例における画像処理装置の全体構成の一例を示すブロック図である。図示するように、画像処理装置は、ＣＰＵ回路部１１０と、原稿１００をスキャンして画像を読み取る画像読み取り部１２０と、画像処理部１３０と、プリンタ部１４０とを備える。画像読み取り部１２０は、レンズ１２２と、ＣＣＤセンサ１２４と、アナログ信号処理部（Ａ／Ｄ変換部）１２６とを備える。レンズ１２２を介しＣＣＤセンサ１２４に結像された原稿１００の画像が、ＣＣＤセンサ１２４によりＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）のアナログ電気信号に変換される。

アナログ信号に変換された画像情報は、アナログ信号処理部１２６に入力され、Ｒ、Ｇ、Ｂの色毎に補正等が行われた後にアナログ・デジタル変換（Ａ／Ｄ変換）される。デジタル化されたフルカラー信号（以下、デジタル画像と呼ぶ）は、画像処理部１３０に入力される。画像処理部１３０は、デジタル画像に対し、後述する入力補正処理、周期パターン除去処理、色空間変換処理、濃度補正処理、及び中間調処理を施し、これらの処理が施された後のデジタル画像をプリンタ部１４０へ出力する。

プリンタ部１４０は、電子写真方式やインクジェット方式等を採用する画像形成装置であり、入力されたデジタル画像に基づいて記録媒体上に画像を形成する。また、ＣＰＵ回路部１１０は、演算制御用のＣＰＵ１１２、固定データやプログラムを格納するＲＯＭ１１４、データの一時保存やプログラムのロードに使用されるＲＡＭ１１６、及び外部記憶装置１１８を備える。ＣＰＵ回路部１１０（のＣＰＵ１１２）は、画像読み取り部１２０、画像処理部１３０、及びプリンタ部１４０を統括的に制御し、以下で説明する本実施例における処理を実行する。外部記憶装置１１８は、本実施例における画像処理装置が使用するパラメータやプログラムを記憶するハードディスク等の記憶媒体である。ＲＡＭ１１６に展開されるデータやプログラム等が、ＲＯＭ１１４ではなく外部記憶装置１１８からロードされる構成であっても構わない。

＜画像処理部の構成について＞
以下、本実施例における画像処理部１３０について、図２を用いて詳しく説明する。図２は、本実施例における画像処理部１３０の回路構成の一例を示すブロック図である。

図示するように、画像処理部１３０は、入力インターフェース２１０と、入力補正回路２２０と、周期パターン除去回路２３０と、色空間変換回路２４０と、濃度補正回路２５０と、中間調処理回路２６０と、出力インターフェース２７０とを備える。アナログ信号処理部１２６からバス２０５経由で画像処理部１３０にデジタル画像が入力されると、画像処理部１３０の前述の構成要素の夫々において、以下に記載する処理が実行される。

入力インターフェース２１０を経由して入力補正回路２２０にデジタル画像２１５が入力される。このデジタル画像２１５は、Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号で構成される。入力補正回路２２０は、デジタル画像２１５に対し、原稿１００を読み取るセンサの特性のばらつきや原稿照明用ランプの配光特性のばらつきを補正するための処理を行い、該処理後のデジタル画像２２５を周期パターン除去回路２３０に出力する。

入力補正回路２２０から出力された、Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号で構成されるデジタル画像２２５が、周期パターン除去回路２３０に入力される。周期パターン除去回路２３０は、デジタル画像２２５に対し、周期パターン除去処理を行い、該周期パターン除去処理後のデジタル画像２３５を色空間変換回路２４０に出力する。尚、周期パターン除去処理については、後で詳しく説明する（図３参照）。

周期パターン除去回路２３０から出力された、Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号で構成されるデジタル画像２３５が、色空間変換回路２４０に入力される。色空間変換回路２４０は、Ｒ、Ｇ、Ｂの輝度信号で構成されるデジタル画像２３５を、Ｃ（Ｃｙａｎ）、Ｍ（Ｍａｇｅｎｔａ）、Ｙ（Ｙｅｌｌｏｗ）、Ｋ（Ｂｌａｃｋ）の濃度信号で構成されるデジタル画像２４５に変換し、濃度補正回路２５０に出力する。

色空間変換回路２４０から出力された、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの濃度信号で構成されるデジタル画像２４５が、濃度補正回路２５０に入力される。濃度補正回路２５０は、デジタル画像２４５に対し濃度補正処理を行い、該濃度補正処理後のデジタル画像２５５を中間調処理回路２６０に出力する。濃度補正回路２５０において、後続の中間調処理回路２６０で２値化又は多値化されたときに濃度変化が起きないように、中間調処理回路２６０の特性を考慮して予め濃度補正処理を行っておく。

濃度補正回路２５０から出力された、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの濃度信号で構成されるデジタル画像２５５が、中間調処理回路２６０に入力される。中間調処理回路２６０は、デジタル画像２５５に対し、中間調処理、具体的には、所定の線数によるハーフトーンスクリーン処理を行う。これにより、各画素が多値の画素値を有するデジタル画像２５５は、中間調表現のデジタル画像、即ち各画素が２値又は多値の画素値を有するデジタル画像２６５に変換される。そして、中間調処理回路２６０は、デジタル画像２６５を、出力インターフェース２７０、バス２７５経由でプリンタ部１４０に出力する。

この中間調処理回路２６０における中間調処理（ハーフトーンスクリーン処理）では、周期的なドットパターンを生成する。これにより、特にプリンタ部１４０に電子写真方式を採用した場合において、ランダムなドットパターンを生成する場合に比べ、低粒状性、即ち低ノイズな画像出力を実現できる。周期的なドットパターンは、例えば、閾値マトリクスにＡＭスクリーンを用いたディザ処理といった公知の方法により生成する。出力が２値のディザ処理のケースでは、中間調処理前の画素値が閾値マトリクスの値を超える場合、ドットＯＮを示す値が出力される一方、該画素値が閾値マトリクスの値以下の場合、ドットＯＦＦを示す値が出力される。ＡＭスクリーンとしては、網点スクリーン（ドットスクリーン）やラインスクリーン等を用いる。尚、中間調処理回路２６０では、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの濃度信号で構成されるデジタル画像２５５に基づいて周期的なドットパターンが生成できれば良く、用いる方法はディザ処理に限定されない。

＜周期パターン除去処理について＞
以下、本実施例における周期パターン除去回路２３０で実行される周期パターン除去処理について、図３を用いて説明する。周期パターン除去回路２３０では、色成分毎に同じ処理が実行され、図３は、周期パターン除去回路２３０のうち、１つの色成分に対する処理を行う回路の一例を示すブロック図である。図示するように、この回路は、フィルタ処理部３０１と、相関判定部３０２と、平滑化部３０３とを備える。

図３において、ｉ（ｘ、ｙ）は、入力補正回路２２０から出力されたデジタル画像２２５のうちの１つの色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂのうちの何れか）を示す。このとき、ｘとｙは画像における位置を示す。解像度は６００ｄｐｉとする。以下、ｉ（ｘ、ｙ）を入力画像と呼ぶ。

フィルタ処理部３０１は、入力画像ｉ（ｘ、ｙ）とフィルタ係数ｋ（ｘ、ｙ）との畳み込み演算を行うことにより、バンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。フィルタ係数ｋ（ｘ、ｙ）は設計パラメータであり、値を変更することにより、フィルタの周波数特性を変更できる。所望の周波数特性を持つフィルタ係数は、窓関数法といった公知の手法により生成する。窓関数法を用いる場合、ｕ、ｖをそれぞれｘ方向、ｙ方向の空間周波数、Ｆ（ｕ、ｖ）を目標周波数特性としたとき、Ｆ（ｕ、ｖ）を逆フーリエ変換し、窓関数を掛けてフィルタサイズを制限することで、所望の特性を持つフィルタ係数が得られる。尚、フィルタ処理部３０１で用いるフィルタの特徴については、後で詳しく説明する（図５参照）。

相関判定部３０２は、着目領域において、着目画素とこの着目画素周辺の各画素（周辺画素とする）との間で、相関があるか否かを判定する。平滑化部３０３は、相関判定部３０２が出力する相関判定結果ｃ（ｘ、ｙ）に基づき、着目領域において、着目画素と相関のある周辺画素のみを用いて平滑化を行う。平滑化に用いる画素の値は、入力画像ｉ（ｘ、ｙ）の画素値である。そして、平滑化して得られた値を着目画素の値として導出する。ｏ（ｘ、ｙ）はこのようにして導出された値を有する画像である。以下、ｏ（ｘ、ｙ）を出力画像と呼ぶ。出力画像ｏ（ｘ、ｙ）は、デジタル画像２３５のうちの１つの色成分として、色空間変換回路２４０へ出力される。

以下、相関判定部３０２と平滑化部３０３とにおける処理について、図４を用いて詳しく説明する。図４は、着目領域の例として、着目画素に隣接する３画素四方の領域を示している。

図４に示す着目領域の夫々において、着目画素は中央の画素であり、着目領域４０１〜４０３では、着目画素に対する添え字を「１１」としている。着目領域４０１は、入力画像ｉ（ｘ、ｙ）における領域であり、着目領域４０１におけるｉ_ijは、入力画像ｉ（ｘ、ｙ）の画素値である。着目領域４０２は、フィルタ処理部３０１が出力するバンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）における領域であり、着目領域４０２におけるｂ_ijはバンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）の画素値である。着目領域４０３は、相関判定部３０２が出力する相関判定結果ｃ（ｘ、ｙ）における領域であり、着目領域４０３におけるｃ_ijは、相関判定結果ｃ（ｘ、ｙ）の画素値である。

相関判定には、フィルタ処理部３０１で生成されるバンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）が用いられ、ｃ_ijは式（１）に従って算出される。式（１）において、ｃ_ij =１の画素は着目画素との間で相関がある（相関あり）と判定された画素である。一方、ｃ_ij =０の画素は着目画素との間で相関がない（相関なし）と判定された画素である。つまり、相関判定部３０２は、着目領域において、バンドパス画像の着目画素とその周辺画素との間で差分絶対値を求め、その差分絶対値が所定の閾値（相関判定用閾値とする）Ｔｈを超えているか否か（言い換えると、所定の閾値以下か否か）を判定する。相関判定の具体例として、図４の符号４０４は、バンドパス画像における着目領域の一例を示す図であり、符号４０５は、この着目領域４０４に対し、相関判定用閾値Ｔｈ＝５とした場合の相関判定結果を示す図である。

平滑化部３０３は、着目領域内で相関あり（ｃ_ij =１）と判定された１又は複数の画素について、入力画像における画素値ｉ_ijの平均をとる。例えば、相関判定結果４０５の場合、平均化した値ｉ_avgは、「（ｉ₀₀₊ｉ₁₀₊ｉ₂₀₊ｉ₀₁₊ｉ₁₁₊ｉ₂₁）÷６」となる。そして、着目画素値ｉ₁₁は、ｉ_avgで置換される。以上の処理を画像全面に対して行うことにより、出力画像ｏ（ｘ、ｙ）が得られる。

尚、上記の説明では、相関判定と平滑化における着目領域のサイズを３画素四方としたが、それ以外のサイズであっても構わない。また、中間調処理のモードによって、着目領域のサイズを適応的に切り替えても構わない。具体的には、中間調処理で生成するドットパターンの空間周波数が低いほど、モアレに寄与する周波数成分が低周波になる。一般的に、低周波成分を除去するためにはサイズの大きなフィルタが必要となる。そのため、中間調処理で生成するドットパターンの空間周波数が低いほど、上述の着目領域のサイズを大きくすることで、低周波成分の除去性能を確保できる。一方、中間調処理で生成するドットパターンの空間周波数が高いほど、着目領域のサイズを小さくすることで、低周波成分の暈しすぎを防ぐことができる。

＜フィルタ処理部で用いるフィルタの特徴について＞
以下、フィルタ処理部３０１で用いるフィルタ係数ｋ（ｘ、ｙ）の特徴について、図５を用いて説明する。

バンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）は、中間調処理回路２６０で生成される周期的ドットパターンと干渉する周波数成分が抑圧され、さらに、直流付近の低周波成分が抑圧された画像が望ましい。このようなバンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）を得るために、本実施例では、以下に示すように、所定の空間周波数の範囲の周波数成分を抽出する一方で、その他の範囲の周波数成分を抑圧するバンドパスフィルタを用いる。例えば、図５の符号５０１に示すような１１×１１サイズのフィルタ係数を用いる。フィルタ係数５０１の周波数特性は略等方的であり、例として、ｘ方向の振幅特性を符号５０２に示す。

中間調処理回路２６０で生成される周期的ドットパターンは、中間調処理のモードに依存するが、一般的に、空間周波数が６ｃｙｃｌｅ／ｍｍよりも高いことが多い。モアレは、入力画像の周波数成分と、中間調処理で生成される周期的ドットパターンの空間周波数とが近い場合において特に目立つ。そのため、フィルタ係数５０１は、符号５０２に示されるように、６ｃｙｃｌｅ／ｍｍ付近よりも高周波な成分を抑圧する特性を持つようにする。

また、周波数成分によって勾配が発生する範囲は、低周波ほど広範囲になる。そのため、直流付近の低周波成分は、エッジ部だけでなくエッジ周辺部でも勾配を生じさせ、前述の相関判定および平滑化において悪影響を与える。具体的には、式（１）に示した通り、勾配の大きい画素は、エッジを跨ぐ画素と見なされ、平滑化対象から除外される。しかし、直流付近の低周波成分が含まれていると、エッジ部だけでなくエッジ周辺部でも大きな勾配が生じるため、エッジ周辺部における平滑化が不十分になってしまう。これを解決しようとして、相関判定用閾値Ｔｈの値を大きくして、平滑化対象になる画素を増やすと、エッジ周辺部だけでなく、エッジ部が暈けてしまい、画質が大幅に劣化する。このような理由から、フィルタ係数５０１は、符号５０２に示されるように直流付近の低周波成分を抑圧するように設定される。

一方、文字やエッジの形状を保持するために、上記以外の周波数成分は通過させるようにフィルタ係数５０１は設定される。文字やエッジの６ｃｙｃｌｅ／ｍｍよりも高周波な成分は、符号５０２に示す特性を持つフィルタによって除去されてしまう。しかし、文字やエッジは、３ｃｙｃｌｅ／ｍｍ付近の成分を多く持っているため、符号５０２に示す特性のフィルタを用いて３ｃｙｃｌｅ／ｍｍ付近の周波数成分を通過させることで、暈けはするものの、文字やエッジの形状を保持できる。このようなバンドパス画像を相関判定に使用することで、文字やエッジが平滑化されることなく、モアレ発生の原因となる周波数成分のみを好適に除去できる。

バンドパス画像は、６ｃｙｃｌｅ／ｍｍ付近よりも高周波な成分が抑圧され、モアレ発生の原因となる周期パターンが除去されるが、文字やエッジが暈けている。しかし、文字やエッジの形状が保持されているため、このバンドパス画像を相関判定に使用すれば、文字やエッジが平滑化されず、平滑化後の画像では、文字やエッジの暈けを防ぐことができる。一方、モアレ発生の原因となる周期パターンは、バンドパス画像において除去されているため、このバンドパス画像を相関判定に使用すれば、モアレ発生の原因となる周期パターンを平滑化できる。このように、バンドパス画像の時点では、周期パターンが除去されるだけでなく、文字やエッジも暈けてしまっているが、本実施例では、このバンドパス画像を相関判定に使用して入力画像を平滑化する。こうすることで、文字やエッジが暈けることなく、周期パターンだけが除去された平滑化画像を得る点が本実施例の大きな特徴である。

尚、上述の例では、フィルタ処理部３０１で１１×１１サイズのフィルタを用いたが、フィルタサイズは１１×１１以外であっても構わない。

また、フィルタ特性は、符号５０２に示す特性に限定されない。例えば、中間調処理回路２６０で生成される周期的ドットパターンの空間周波数が８ｃｙｃｌｅ／ｍｍよりも高い場合は、符号５０２に示す特性ではなく、６ｃｙｃｌｅ／ｍｍ付近は通過させ、８ｃｙｃｌｅ／ｍｍ付近よりも高周波な成分を抑圧する特性を採用する。これにより、文字やエッジの形状を保持できる。

また、中間調処理のモードによって、フィルタ処理部３０１で用いるフィルタ係数を切り替えても構わない。具体的には、中間調処理で生成するドットパターンの空間周波数が低いほど、モアレに寄与する周波数成分が低周波になる。そのため、中間調処理で生成するドットパターンの空間周波数が低いほど、カットオフ周波数の低いフィルタを用いる。これにより、モアレ発生の原因となる周波数成分を確実に除去できる。一方、中間調処理で生成するドットパターンの空間周波数が高いほど、カットオフ周波数の高いフィルタを用いることで、文字やエッジの暈けを防ぐことができる。

また、中間調処理回路２６０で実行するハーフトーンスクリーン処理のスクリーン線数に応じて、フィルタ処理部３０１で抽出する成分の空間周波数範囲の上限を設定しても構わない。つまり、スクリーン線数が高くなるにつれて、フィルタ処理部３０１で抽出する成分の空間周波数範囲の上限を高く設定する。

＜本実施例の効果について＞
本実施例によれば、中間調処理において周期的なドットパターンを生成する画像処理装置において、中間調処理前の画像に周期的なパターンが含まれていても、中間調処理後の画像におけるモアレの発生を抑制できる。中間調処理において周期的なドットパターンを生成することで、特に、プリンタ部１４０に電子写真方式を採用した場合において、ランダムなドットパターンを生成する場合に比べ、低粒状性、即ち低ノイズな画像出力を実現できる。

また、本実施例によれば、相関を判定することでエッジを跨がない平滑化が可能なため、特許文献１に記載の技術に比べて、高品位な平滑化画像が得られる。また、本実施例では、ブレンド比率の生成に用いる局所的な特徴量を算出するための回路が不要なため、特許文献１に記載の技術に比べて実装コストの増大を抑制できる。

また、本実施例では、特許文献２に記載の技術と異なり、相関判定に使用する参照画像（バンドパス画像）を生成する際、図５の符号５０２に示すように、ＡＭスクリーンと干渉する周期的なパターンの周波数特性を考慮したフィルタを用いる。このフィルタは、モアレ発生の原因となる周期パターンを除去する特性を有する。そのため、特許文献２に記載の技術では、ＡＭスクリーンと干渉する周期的なパターンが残る、或いは逆に、入力画像を暈し過ぎるという問題があったが、本実施例によれば、高画質なプリント出力物が得られる。

また、特許文献２に記載の技術では、相関判定に使用する参照画像を生成する際、信号成分が含まれる第一の周波数帯域のパワーを上げる。一般的な画像において、直流付近の低周波成分は、信号成分を多く含んでいるため、特許文献２に記載の技術によれば、直流付近の低周波成分が増幅されてしまう。前述の通り、直流付近の低周波成分は、エッジ部だけでなくエッジ周辺部でも勾配を生じさせ、相関判定および平滑化において悪影響を与える。しかし、本実施例の構成によれば、符号５０２に示されるように直流付近の低周波成分を抑圧するフィルタを用いるため、エッジ周辺部における平滑化が不十分、或いは逆に、エッジ部を暈しすぎてしまうことを防ぐことができる。

また、特許文献２に記載の技術では、相関判定に使用する参照画像を生成する際、信号成分が含まれる第一の周波数帯域のパワーを上げる。一般的に、周波数成分のパワーを増幅すると、ダイナミックレンジが拡大する。そのため、参照画像の階調値を確実に表現するためには、参照画像のビット数を増やす必要があり、実装コストの観点からは不利である。しかし、本実施例の構成によれば、符号５０２に示されるように、参照画像を生成するフィルタの振幅特性の最大値を１以下に設定するため、参照画像のダイナミックレンジは拡大しない。そのため、参照画像の階調値を表現するためのビット数を増やす必要がなく、実装コストを抑えることができる。

［実施例２］
実施例１には、相関判定に使用するバンドパス画像を生成した際にサイズの小さな文字が平滑化されてしまい、相関判定においてモアレ発生の原因となる周期パターンと区別が付かず、結果、平滑化部３０３において、周期パターンと同様に暈されてしまう虞がある。

ところで、入力画像において、モアレ発生の原因となる周期パターンのみが存在する場合、バンドパス画像の画素値が広い範囲に渡って均一になる。一方、サイズの小さな文字が存在する場合は、文字の中心部付近ではバンドパス画像の画素値が均一になり、相関判定時に周期パターンと区別が付かなくなることがあるが、文字領域と周辺領域との境界付近において該画素値に変化が生じることが多い。そのため、バンドパス画像の画素値の変化を、複数画素の範囲に渡って評価することで、サイズの小さな文字と、周期パターンとを区別できる。

本実施例では、バンドパス画像の画素値の変化を、図４に示した３×３サイズの着目領域において評価、即ち変化量を導出し、該導出した変化量に応じて相関判定用閾値Ｔｈを場所によって変化させる。具体的には、変化量が大きい場所では、着目領域において文字やエッジが含まれていると判定し、相関判定用閾値Ｔｈを小さく設定することで、文字やエッジの形状の保持性能を高める。逆に、変化量が小さい場所では、着目領域において周期パターン以外は含まれていないと判定し、相関判定用閾値Ｔｈを大きく設定することで、周期パターンの除去性能を高める。尚、以下では既述の実施例との差分について主に説明し、既述の実施例と同様の内容については説明を適宜省略する。

＜周期パターン除去処理について＞
以下、本実施例における周期パターン除去回路２３０で実行される周期パターン除去処理について、図６を用いて説明する。本実施例でも実施例１と同様に、周期パターン除去回路２３０では、色成分毎に同じ処理が実行される。図６は、本実施例における周期パターン除去回路２３０のうち、１つの色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂのうちの何れか）に対する処理を行う回路の一例を示すブロック図である。

図示するように、本実施例における周期パターン除去回路２３０は、フィルタ処理部６０１と、相関判定部６０２と、平滑化部６０３とを備える。これらは、実施例１におけるフィルタ処理部３０１、相関判定部３０２、平滑化部３０３と同様のものである。但し、本実施例における周期パターン除去回路２３０は、閾値設定部６０４を備える点で実施例１と相違する。

閾値設定部６０４は、バンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）の画素値の変化量Ｅを、着目領域４０２を構成する複数画素の値から導出する。例えば、変化量Ｅを式（２）に従って算出することで、式（１）に示した相関判定のための演算と、回路を共通化でき、実装コストの増大を抑制できる。尚、変化量Ｅの導出方法は式（２）を用いる方法に限定されず、複数画素の範囲内におけるバンドパス画像の画素値の変化量を評価できれば、どのような方法で導出しても構わない。

そして、変化量Ｅが所定の閾値Ｔｈ_Ｅより大きい場合は、着目領域において文字やエッジが含まれていると判定し、相関判定部６０２で使用する相関判定用閾値Ｔｈとして小さな値Ｔｈ_１を設定することで、文字やエッジの形状の保持性能を高める。一方、変化量Ｅが所定の閾値Ｔｈ_Ｅより小さい場合は、着目領域において周期パターン以外は含まれていないと判定し、相関判定用閾値Ｔｈとして、Ｔｈ_１よりも大きな値Ｔｈ_２を設定することで、周期パターンの除去性能を高める。尚、変化量Ｅが所定の閾値Ｔｈ_Ｅと等しい場合は、相関判定用閾値Ｔｈとして、Ｔｈ_１とＴｈ_２との何れかを設定すれば良い。このように本実施例では、変化量Ｅが大きくなるにつれて平滑化部６０３における平滑化を抑制するように、相関判定用閾値Ｔｈを設定する。

＜本実施例の効果について＞
本実施例によれば、サイズの小さな文字を暈すことなく、モアレ発生の原因となる周期パターンのみを好適に除去できる。

［実施例３］
本実施例では、ゲインを掛けたバンドパス画像を入力画像に加算することで、入力画像を強調する。その他の構成は、実施例１と同様である。

＜周期パターン除去処理について＞
以下、本実施例における周期パターン除去回路２３０で実行される周期パターン除去処理について、図７を用いて説明する。本実施例でも実施例１と同様に、周期パターン除去回路２３０では、色成分毎に同じ処理が実行される。図７は、本実施例における周期パターン除去回路２３０のうち、１つの色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂのうちの何れか）に対する処理を行う回路の一例を示すブロック図である。

図示するように、本実施例における周期パターン除去回路２３０は、フィルタ処理部７０１と、相関判定部７０２と、平滑化部７０３とを備える。これらは、実施例１におけるフィルタ処理部３０１、相関判定部３０２、平滑化部３０３と同様のものである。但し、本実施例における周期パターン除去回路２３０は、乗算部７０４及び加算部７０５を備える点で実施例１と相違する。

乗算部７０４は、バンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）に所定のゲイン係数Ｇを乗算し、これによって得られる強調量ｄ（ｘ、ｙ）を加算部７０５へ出力する。加算部７０５は、強調量ｄ（ｘ、ｙ）を入力画像ｉ（ｘ、ｙ）に加算し、これによって得られる先鋭性が強調された画像（強調画像とする）ｅ（ｘ、ｙ）を平滑化部７０３へ出力する。平滑化部３０３は、強調画像ｅ（ｘ、ｙ）に対する平滑化処理を行い、これによって得られる出力画像ｏ（ｘ、ｙ）を色空間変換回路２４０へ出力する。

尚、フィルタ処理部７０１では、図５の符号５０２に示すような、直流（０ｃｙｃｌｅ／ｍｍ）における振幅特性が略ゼロのフィルタ係数を使用する。この理由は、直流（０ｃｙｃｌｅ／ｍｍ）における振幅特性がゼロでないフィルタ係数を用いると、強調量ｄ（ｘ、ｙ）の平均値が略ゼロにならず、強調画像ｅ（ｘ、ｙ）の平坦部における画素値が変化してしまい、出力画像の色味が変化してしまうからである。

＜本実施例の効果について＞
本実施例によれば、モアレ発生の原因となる周期パターンを除去する機能に加え、入力画像を強調する機能を実現できる。また、モアレ発生の原因となる周波数成分が除去されたバンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）に基づいて強調処理を行うため、強調処理によって、モアレ発生の原因となる周波数成分が増幅されるといった弊害が発生しない。つまり、本実施例の構成によれば、モアレ発生の原因となる周波数成分のみを除去しつつ、さらに、モアレ発生の原因とならない周波数成分のみを強調することで、文字やエッジの視認性を向上させることができる。また、図５の符号５０２等のような直流（０ｃｙｃｌｅ／ｍｍ）における振幅特性が略ゼロのフィルタ係数を使用することで、画像の全体的な色味を保つことができる。

［実施例４］
実施例１では、色成分ごとに相関判定を行うため、相関判定結果が色成分ごとに異なり、その結果、平滑化の程度も、色成分によって異なっていた。しかし、平滑化の程度が色成分によって異なると、エッジ部や細線部において色ズレが目立つことがある。

そこで、本実施例では、カラー画像の輝度成分（明るさ成分）に基づいてバンドパス画像を生成し、そのバンドパス画像を用いて相関判定を行う。そして、得られた相関判定結果を全ての色成分に対して共通に用いて、色成分ごとに平滑化を行う。これにより、平滑化の程度が色成分によらず同じになり、エッジ部や細線部における色ズレが目立たなくなる。また、フィルタ処理部と相関判定部を色成分ごとに持つ必要がないため、実施例１の構成に比べ、回路規模を小さくでき、実装コストを削減できる。

＜周期パターン除去処理について＞
以下、本実施例における周期パターン除去回路２３０で実行される周期パターン除去処理について、図８を用いて説明する。図８は、本実施例における周期パターン除去回路２３０の一例を示すブロック図である。

図８に示す周期パターン除去回路２３０は、上述の実施例（図３、図６、図７参照）と異なり、全ての色成分に対する処理を行う構成を持つ。この周期パターン除去回路２３０は、フィルタ処理部８０２、相関判定部８０３、並びに、平滑化部８０４、平滑化部８０５、及び平滑化部８０６を備える。これらは、実施例１におけるフィルタ処理部３０１、相関判定部３０２、平滑化部３０３と同様のものである。但し、本実施例における周期パターン除去回路２３０は、輝度成分算出部８０１を備える点で実施例１と相違する。

輝度成分算出部８０１は、ＲＧＢの入力画像の各色の画素値に基づいて輝度画像Ｌ（ｘ、ｙ）を生成し、フィルタ処理部８０２に出力する。ＲＧＢの入力画像の各色の画素値をｉ_Ｒ（ｘ、ｙ）、ｉ_Ｇ（ｘ、ｙ）、ｉ_Ｂ（ｘ、ｙ）としたとき、輝度画像Ｌ（ｘ、ｙ）の画素値を、例えば式（３）に従って算出する。尚、輝度画像の導出方法は式（３）を用いる方法に限定されない。

フィルタ処理部８０２は、輝度画像Ｌ（ｘ、ｙ）からバンドパス画像ｂ（ｘ、ｙ）を生成し、相関判定部８０３はこのバンドパス画像を用いて相関判定結果ｃ（ｘ、ｙ）を導出する。平滑化部８０４は、入力画像ｉ_Ｒ（ｘ、ｙ）に対する平滑化処理を行い、平滑化部８０５は、入力画像ｉ_Ｇ（ｘ、ｙ）に対する平滑化処理を行い、平滑化部８０６は、入力画像ｉ_Ｂ（ｘ、ｙ）に対する平滑化処理を行う。この際、平滑化部８０４、８０５、８０６は夫々、共通の相関判定結果ｃ（ｘ、ｙ）に基づき、入力画像に対する平滑化処理を行う。

＜本実施例の効果等について＞
本実施例によれば、エッジ部や細線部おける色ズレを発生させることなく、モアレ発生の原因となる周期パターンを除去できる。また、実施例１の構成に比べ、回路規模を小さくでき、実装コストを削減できる。

尚、本実施例では輝度画像を用いて相関判定を行ったが、相関判定結果が色プレーン毎に異ならなければ良いので、色プレーン毎に相関判定した後、色プレーン毎の相関判定結果に基づいて、平滑化処理に用いる相関判定結果を導出しても良い。これにより、輝度画像のみを用いる場合に比べ、色ズレの抑制効果を高めることができる。

例えば、平滑化処理に用いる相関判定結果を多数決で決めても良い。ここで、R、Ｇ、Ｂの相関判定結果をｃ_R（ｘ、ｙ）、ｃ_Ｇ（ｘ、ｙ）、ｃ_Ｂ（ｘ、ｙ）とし、着目領域４０３における、これらの画素値をｃ_R_ij、ｃ_Ｇ_ij、ｃ_Ｂ_ijとする。また、平滑化に用いる相関判定結果をｃ（ｘ、ｙ）とし、着目領域４０３におけるｃ（ｘ、ｙ）の画素値をｃ_ijとする。このｃ_ijを多数決で決める場合は、着目領域４０３の（ｉ、ｊ）の位置におけるｃ_R_ij、ｃ_Ｇ_ij、ｃ_Ｂ_ijのうち、いずれか２つ以上が１（相関あり）になった場合において、同じ位置（ｉ、ｊ）における画素値ｃ_ijを１（相関あり）とする。一方、ｃ_R_ij、ｃ_Ｇ_ij、ｃ_Ｂ_ijのうち、いずれか２つ以上が０（相関なし）になった場合は、画素値ｃ_ijを０（相関なし）とする。

または、平滑化優先モードでは、色プレーン毎の相関判定結果の論理和を使用し、鮮鋭化優先モードでは、色プレーン毎の相関判定結果の論理積を使用するといったように、モードによって使い分けても良い。即ち、平滑化優先モードでは、着目領域４０３の（ｉ、ｊ）の位置におけるｃ_R_ij、ｃ_Ｇ_ij、ｃ_Ｂ_ijのいずれか１つ以上が１（相関あり）になった場合において、同じ位置（ｉ、ｊ）における画素値ｃ_ijを１（相関あり）とする。一方、その他の場合においては０（相関なし）とする。また、鮮鋭化優先モードでは、ｃ_R_ij、ｃ_Ｇ_ij、ｃ_Ｂ_ijの全てが１（相関あり）になった場合において、同じ位置（ｉ、ｊ）における画素値ｃ_ijを１（相関あり）とし、その他の場合においては０（相関なし）とする。

または、色プレーン毎の相関判定結果を加算することで、各画素の値が色プレーン数に応じた多値（例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの場合、０、１、２、３）となるような共通の相関判定結果を導出しても良い。具体的には、着目領域４０３の（ｉ、ｊ）の位置におけるｃ_R_ij、ｃ_Ｇ_ij、ｃ_Ｂ_ijの和を、同じ位置（ｉ、ｊ）における画素値ｃ_ijとし、この多値の画素値ｃ_ijに基づいて平滑化を行う。この場合、色成分ごとの平滑化手段は、共通の相関判定結果の画素値ｃ_ijに応じた程度で平滑化を行う。例えば、公知のバイラテラルフィルタのように、入力画像ｉ（ｘ、ｙ）の着目領域４０１における画素値ｉ_ijと、画素値ｃ_ijを画素ごとに乗算した値の総和を、画素値ｃ_ijの総和で除算する。そして、この除算後の値を、着目画素の平滑化後の画素値として用いる。

また、上述した実施例１〜４の形態を、適宜組み合わせて用いても構わない。

［その他の実施例］
本発明は、上述の実施形態の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ー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）によっても実現可能である。

Claims (14)

1. 入力画像に基づき所定の空間周波数の範囲の成分を抽出するフィルタ処理を行うことで、バンドパス画像を生成するフィルタ処理手段と、
   前記バンドパス画像の着目領域における画素値の変化量を導出し、該導出した変化量に応じて、相関判定用の閾値を設定する設定手段と、
   前記バンドパス画像に基づき、前記閾値を用いて、着目画素と、該着目画素の周辺画素との間に相関があるか判定する判定手段と、
   前記判定手段が出力する相関判定結果に従い、前記入力画像に基づく平滑化を行う平滑化手段と、
   前記平滑化手段の出力画像に基づき、ドットパターンを生成する中間調処理手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記所定の空間周波数の範囲は、前記ドットパターンと干渉してモアレを発生させる周波数成分と、直流付近の低周波成分とを除外した範囲であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記フィルタ処理手段の振幅特性の最大値は、１以下であることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記中間調処理手段は、所定の線数によるハーフトーンスクリーン処理を行い、
   前記所定の線数が高いほど、前記所定の空間周波数の範囲の上限が高く設定されることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記設定手段は、前記変化量が大きくなるにつれて前記平滑化手段における前記平滑化を抑制するように前記相関判定用の閾値を設定することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記バンドパス画像の画素値にゲイン係数を乗算することで、画素ごとの強調量を導出する導出手段と、
   前記入力画像の画素値に前記強調量を加算することで、先鋭性が強調された強調画像を生成する生成手段と
   を更に有し、
   前記平滑化手段は、前記強調画像に対し前記平滑化を行うことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
7. 入力画像に基づき所定の空間周波数の範囲の成分を抽出するフィルタ処理を行うことで、バンドパス画像を生成するフィルタ処理手段と、
   前記バンドパス画像に基づき、着目画素と、該着目画素の周辺画素との間に相関があるか判定する判定手段と、
   前記判定手段が出力する相関判定結果に従い、前記入力画像に基づく平滑化を行う平滑化手段と、
   前記平滑化手段の出力画像に基づき、ドットパターンを生成する中間調処理手段と、
   を有し、
   前記入力画像は、複数の色成分を含み、
   前記色成分ごとの前記平滑化手段は、前記複数の色成分の全てに対し共通に用いられる相関判定結果に従い、前記色成分ごとの前記平滑化を行うことを特徴とする画像処理装置。
8. 前記複数の色成分のそれぞれの画素値に基づき、画素ごとの輝度を算出することで、輝度画像を生成する生成手段を更に有し、
   前記フィルタ処理手段は、前記輝度画像に対し前記フィルタ処理を行うことで前記バンドパス画像を生成し、
   前記判定手段は、前記生成されたバンドパス画像に基づき導出した前記相関判定結果を、前記共通に用いられる相関判定結果として、前記色成分ごとの平滑化手段に出力することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記色成分ごとの前記判定手段は、前記着目画素と前記周辺画素との間の差分絶対値を算出し、該算出した差分絶対値が所定の閾値以下の場合に、該着目画素と該周辺画素との間に前記相関があると判定し、
   前記共通に用いられる相関判定結果は、前記色成分ごとの相関判定結果に基づき導出されることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
10. 前記共通に用いられる相関判定結果は、前記色成分ごとの相関判定結果を用いた多数決により導出されることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記共通に用いられる相関判定結果は、前記色成分ごとの相関判定結果の論理和又は論理積であることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
12. 前記共通に用いられる相関判定結果は、前記色成分ごとの前記相関判定結果を加算することで導出され、
    前記平滑化手段は、前記共通に用いられる相関判定結果の画素値に応じた程度で前記平滑化を行うことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
13. 入力画像に基づき所定の空間周波数の範囲の成分を抽出するフィルタ処理を行うことで、バンドパス画像を生成する生成ステップと、
    前記バンドパス画像の着目領域における画素値の変化量を導出し、該導出した変化量に応じて、相関判定用の閾値を設定する設定ステップと、
    前記バンドパス画像に基づき、前記閾値を用いて、着目画素と、該着目画素の周辺画素との間に相関があるか判定する判定ステップと、
    前記判定ステップにおける相関判定結果に従い、前記入力画像に基づく平滑化を行う平滑化ステップと、
    前記平滑化ステップにおける出力画像に基づき、ドットパターンを生成する生成ステップと
    を有することを特徴とする画像処理方法。
14. コンピュータに請求項１３に記載の方法を実行させるためのプログラム。

Images