JPH01133470A - デジタル画像処理方法 - Google Patents
デジタル画像処理方法Info
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- JPH01133470A JPH01133470A JP62291548A JP29154887A JPH01133470A JP H01133470 A JPH01133470 A JP H01133470A JP 62291548 A JP62291548 A JP 62291548A JP 29154887 A JP29154887 A JP 29154887A JP H01133470 A JPH01133470 A JP H01133470A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 18
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- 238000005562 fading Methods 0.000 abstract 1
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- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
[発明の分野]
本発明は、デジタル画像処理方法に関し、特にデジタル
複写機等で発生するモアレの除去に関する。
複写機等で発生するモアレの除去に関する。
[従来の技術]
複写機やファクシミリなどで原稿として使用される画像
の中には、網点印刷されたものがある。
の中には、網点印刷されたものがある。
網点印刷された画像を、例えばCODイメージセンサな
どのデジタル画像読取装置で読み取ると、画像読取のサ
ンプリング周期と、原稿画像の網点密度(網点周期)と
の干渉により、読取った画像にモアレが生じる。また、
デジタルプリンタで階調を表現するために網点処理を行
なう場合、入力画像が網点処理されたものであると、画
像の網点周期と階調処理の網点周期との干渉によって、
やはリモアレが生じる。
どのデジタル画像読取装置で読み取ると、画像読取のサ
ンプリング周期と、原稿画像の網点密度(網点周期)と
の干渉により、読取った画像にモアレが生じる。また、
デジタルプリンタで階調を表現するために網点処理を行
なう場合、入力画像が網点処理されたものであると、画
像の網点周期と階調処理の網点周期との干渉によって、
やはリモアレが生じる。
このため、デジタル複写機等においては、モアレを除去
するために様々な方法が従来より提案されている。
するために様々な方法が従来より提案されている。
例えば、原稿画像読取装置の光学系に複屈折ガラスを配
置して光束を分割し、分割された光束の光路長を互いに
ずらし、それらの光束を再び合成することで網点のコン
トラストを小さくする方法が知られている。また、画像
信号を処理する電気系にデジタルフィルタを挿入して、
網点のコントラストを小さくする方法も知られている。
置して光束を分割し、分割された光束の光路長を互いに
ずらし、それらの光束を再び合成することで網点のコン
トラストを小さくする方法が知られている。また、画像
信号を処理する電気系にデジタルフィルタを挿入して、
網点のコントラストを小さくする方法も知られている。
しかしながら、従来のモアレ除去方法では、網点の密度
が比較的粗い(例えば50ライン/インチ)画像に対し
てもモアレ除去を行なおうとすると、文字がぼけて見に
くくなるという不都合が生じるため、網点密度が比較的
大きい画像以外ではモアレの除去ができない。
が比較的粗い(例えば50ライン/インチ)画像に対し
てもモアレ除去を行なおうとすると、文字がぼけて見に
くくなるという不都合が生じるため、網点密度が比較的
大きい画像以外ではモアレの除去ができない。
[発明の目的]
本発明は、網点の密度が比較的粗い画像に対してもモア
レの発生を抑制するとともに、文字などのぼけをなくす
ることを目的とする。
レの発生を抑制するとともに、文字などのぼけをなくす
ることを目的とする。
[発明の構成]
上記目的を達成するため1本発明においては、画像情報
の少なくとも一部に対して、その画像情報の周期性の有
無と周期の大きさとを自動的に識別し、識別した周期の
大きさに応じてモアレ除去処理の内容を切換える。
の少なくとも一部に対して、その画像情報の周期性の有
無と周期の大きさとを自動的に識別し、識別した周期の
大きさに応じてモアレ除去処理の内容を切換える。
即ち、網点の周期は各々の原稿画像内で一定であり、ま
た画像読取系のサンプリング周期も一定であるから、各
々の画像に対して生じるモアレの周期は一定である。従
って、原稿画像からモアレを除去する場合には、その原
稿画像に最も効果的なモアレ除去フィルタ係数が存在す
る。そこで、原稿画像に存在する網点やモアレの周期に
応じて、フィルタ係数などを切換えることにより、網点
やモアレの成分のみを画像情報から効率的に除去するこ
とができる。この場合、モアレ以外の画像成分、例えば
文字情報の尖鋭度に対するモアレ除去フィルタの影響は
、最小限に抑えられる。
た画像読取系のサンプリング周期も一定であるから、各
々の画像に対して生じるモアレの周期は一定である。従
って、原稿画像からモアレを除去する場合には、その原
稿画像に最も効果的なモアレ除去フィルタ係数が存在す
る。そこで、原稿画像に存在する網点やモアレの周期に
応じて、フィルタ係数などを切換えることにより、網点
やモアレの成分のみを画像情報から効率的に除去するこ
とができる。この場合、モアレ以外の画像成分、例えば
文字情報の尖鋭度に対するモアレ除去フィルタの影響は
、最小限に抑えられる。
後述する本発明の好ましい実施例においては、予め用意
した、互いに網点周期の異なる複数組の基準網点配列デ
ータと入力画像情報との各々の相関性を検出することに
より1画像情報の周期性の有無と周期の大きさとを識別
している。また、文字情報などの解除度の低下を防止す
るため、モアレ除去処理では、平滑化処理の他にエツジ
強調処理を実行する。また、平滑化処理の空間フィルタ
の大きさは、エツジ強調用の空間フィルタの大きさ以上
に設定する。
した、互いに網点周期の異なる複数組の基準網点配列デ
ータと入力画像情報との各々の相関性を検出することに
より1画像情報の周期性の有無と周期の大きさとを識別
している。また、文字情報などの解除度の低下を防止す
るため、モアレ除去処理では、平滑化処理の他にエツジ
強調処理を実行する。また、平滑化処理の空間フィルタ
の大きさは、エツジ強調用の空間フィルタの大きさ以上
に設定する。
本発明の他の目的及び特徴は、以下の、図面を参照した
実施例説明により明らかになろう。
実施例説明により明らかになろう。
[実施例]
第2図に、本発明を実施する一形式のデジタル複写機の
電装部の構成概略を示す。第2図を参照する。原稿の画
像は、イメージスキャナ30で読み取られ、読取られた
画像の信号が画像処理ユニット50に印加される。画像
処理ユニット50から出力される記録画像情報が、プリ
ンタ33に印加され、転写紙上に記録される。
電装部の構成概略を示す。第2図を参照する。原稿の画
像は、イメージスキャナ30で読み取られ、読取られた
画像の信号が画像処理ユニット50に印加される。画像
処理ユニット50から出力される記録画像情報が、プリ
ンタ33に印加され、転写紙上に記録される。
画像処理ユニット50には、シェーディング補正回路3
6.MTF補正回路37.マスキング処理回路38.U
CR(下色除去)回路39.濃度パターン回路40及び
階調処理回路41が備わっている。31はシステム制御
ユニット、32は同期制御回路である。
6.MTF補正回路37.マスキング処理回路38.U
CR(下色除去)回路39.濃度パターン回路40及び
階調処理回路41が備わっている。31はシステム制御
ユニット、32は同期制御回路である。
MTF補正回路37は、デジタル空間フィルタであって
、モアレの除去2文字情報の尖鋭化などの処理を実行す
る。この実施例では、MTF補正回路37のフィルタの
状態(パラメータ)が、原稿画像の内容に応じて自動的
に設定される。
、モアレの除去2文字情報の尖鋭化などの処理を実行す
る。この実施例では、MTF補正回路37のフィルタの
状態(パラメータ)が、原稿画像の内容に応じて自動的
に設定される。
その処理を行なう構成要素の概略を第1図に示し、処理
の内容の概略を第3図に示す、第1図及び第3図を参照
して説明する。原稿1が画像読取部2にセットされると
、画像読取部2を少しだけ走査して、原稿lの先端部分
の画像情報を読込む、ここで読んだ画像情報に基づいて
、網点周期検出部5が画像の網点(又はモア・し)の有
無と周期の検出を行なう、その検出結果に応じて、網点
周期検8部5は、係数切換部6を制御する。係数切換部
6は、第2図に示すMTF補正回路37に含まれるフィ
ルタ3の係数を、網点周期検出部5が検出した周期に応
じて設定する。この後で、原稿1の全体を走査し、画像
情報全体を読込み通常のコピー処理を行なう。
の内容の概略を第3図に示す、第1図及び第3図を参照
して説明する。原稿1が画像読取部2にセットされると
、画像読取部2を少しだけ走査して、原稿lの先端部分
の画像情報を読込む、ここで読んだ画像情報に基づいて
、網点周期検出部5が画像の網点(又はモア・し)の有
無と周期の検出を行なう、その検出結果に応じて、網点
周期検8部5は、係数切換部6を制御する。係数切換部
6は、第2図に示すMTF補正回路37に含まれるフィ
ルタ3の係数を、網点周期検出部5が検出した周期に応
じて設定する。この後で、原稿1の全体を走査し、画像
情報全体を読込み通常のコピー処理を行なう。
もう少し具体的に説明する。網点周期検出部5にはパタ
ーンマツチング5a、網点プレート5b。
ーンマツチング5a、網点プレート5b。
周期検出5cの各処理要素が備わっている。網点プレー
ト5bは、網点を形成する基本的な画素配列パターンの
参照データであり、互いに網点周期が異なる多数組の参
照データを有している。この参照データのうち、100
線/インチ及び200線/インチの密度(周期)゛のパ
ターンの例を、それぞれ第4a図及び第4b図に示す、
使用するパターンの密度は1周期切換要素5cによって
選択される。
ト5bは、網点を形成する基本的な画素配列パターンの
参照データであり、互いに網点周期が異なる多数組の参
照データを有している。この参照データのうち、100
線/インチ及び200線/インチの密度(周期)゛のパ
ターンの例を、それぞれ第4a図及び第4b図に示す、
使用するパターンの密度は1周期切換要素5cによって
選択される。
パターンマツチング要素5aは、読込んだ画像情報と網
点プレート5bから得られる参照データとの相関性を求
め、その相関性の大小から、網点の有無を識別する。ま
た、順次に網点プレート5bの網点密度(周期)を切換
えて、各々の密度で得られる相関性の大小関係を比較し
、最も大きな相関性が得られた密度を、網点周期として
検出する。
点プレート5bから得られる参照データとの相関性を求
め、その相関性の大小から、網点の有無を識別する。ま
た、順次に網点プレート5bの網点密度(周期)を切換
えて、各々の密度で得られる相関性の大小関係を比較し
、最も大きな相関性が得られた密度を、網点周期として
検出する。
つまり、パターンマツチング処理によって、原稿画像上
の網点の周期を検出する。
の網点の周期を検出する。
網点プレート5bの参照データをF(x、y)、原稿画
像情報をO(x、y)で示すと、両者め相関性を示す情
報C(x、y)は次の第(1)式で求められる。
像情報をO(x、y)で示すと、両者め相関性を示す情
報C(x、y)は次の第(1)式で求められる。
・・・・(1)
ここで、XyYは二次元座標を示し、X、Yは参照デー
タF(x、y)と原稿画像情報0(x、y)との相対位
置関係を示す。X、Yの値を変えることにより。
タF(x、y)と原稿画像情報0(x、y)との相対位
置関係を示す。X、Yの値を変えることにより。
蘭点プレートの平行移動や回転を行なった場合の相関性
が求められる。第5図に示すように網点プレートを移動
して、様々な位置関係で相関性を求めることにより、実
際の網点の配置パターンと網点プレートのパターン位置
とが一致する時の相関性を得ることができる。
が求められる。第5図に示すように網点プレートを移動
して、様々な位置関係で相関性を求めることにより、実
際の網点の配置パターンと網点プレートのパターン位置
とが一致する時の相関性を得ることができる。
実際に変化させるX、Yの範囲は、網点プレートのマト
リクスサイズに応じて定まり、この例では8≧X≧0,
8≧Y≧0の範囲を調べている。つまり、マトリクスサ
イズが8×8であるため、マトリクスの周期性により、
座標を8単位ずらすと。
リクスサイズに応じて定まり、この例では8≧X≧0,
8≧Y≧0の範囲を調べている。つまり、マトリクスサ
イズが8×8であるため、マトリクスの周期性により、
座標を8単位ずらすと。
前の位置関係と同じになるので、この範囲内を調べれば
十分である。
十分である。
また・Xi # X2 t 71及びy2は、積分範囲
を定めるブロック座標である。マトリクスサイズの8x
8画素が1ブロツクに対応する。積分範囲は、X方向及
びy方向にそれぞれ16ブロツク以上とし、全体で25
6ブロツク以上を調べるようにしている。つまり、1 1x1−x21≧16及び 1yt−y21≧16である。
を定めるブロック座標である。マトリクスサイズの8x
8画素が1ブロツクに対応する。積分範囲は、X方向及
びy方向にそれぞれ16ブロツク以上とし、全体で25
6ブロツク以上を調べるようにしている。つまり、1 1x1−x21≧16及び 1yt−y21≧16である。
上記数値の16は、網点プレートのマトリクスの画素数
の2倍を目安に定めである。従って1画素のサンプリン
グピッチを16個/ m mとすると、横方向g m
m X 11方向8mmの正方形の画像領域を、網点検
出のために調べることになる。網点印刷された原稿では
、原稿の全面に網が入っているので、このような小領域
だけ調べるだけで、十分に網点を検出できる。相関性C
(X、V)は、原稿画像に網点プレートの参照データに
近い周期の周期的な情報成分が多く含まれるに応じて、
値が大きくなる。従って、相関性C(X、Y)の値を調
べることにより、網点の有無と周期とを識別しうる。し
かし、連続階調の写真や文字部などでは、相関性C(X
、Y)は小さく、網点は検出されない。
の2倍を目安に定めである。従って1画素のサンプリン
グピッチを16個/ m mとすると、横方向g m
m X 11方向8mmの正方形の画像領域を、網点検
出のために調べることになる。網点印刷された原稿では
、原稿の全面に網が入っているので、このような小領域
だけ調べるだけで、十分に網点を検出できる。相関性C
(X、V)は、原稿画像に網点プレートの参照データに
近い周期の周期的な情報成分が多く含まれるに応じて、
値が大きくなる。従って、相関性C(X、Y)の値を調
べることにより、網点の有無と周期とを識別しうる。し
かし、連続階調の写真や文字部などでは、相関性C(X
、Y)は小さく、網点は検出されない。
上記網点検出処理の流れの概略を第6図に示すので参照
されたい。
されたい。
再び第1図を参照する。モアレを除去するためのフィル
タ3には、平滑化フィルタ3aとエツジ強調フィルタ3
bの2つの要素が備わっている。
タ3には、平滑化フィルタ3aとエツジ強調フィルタ3
bの2つの要素が備わっている。
平滑化フィルタ3aとエツジ強調フィルタ3bがその処
理で使用する係数は、係数切換部6によって設定される
。この係数切換部6は、Il!!点周期検出部5が上述
のようにして検出した網点周期に応じて制御される。
理で使用する係数は、係数切換部6によって設定される
。この係数切換部6は、Il!!点周期検出部5が上述
のようにして検出した網点周期に応じて制御される。
つまり、その時に原稿台にセットされた原稿に存在する
(検出された)網点の周期に応じて、フィルタの種類(
機能)が切換わる。実際には、網点周期50線/インチ
、100線/インチ、150線/インチ及び200線/
インチの4種類に対応付けて、各フィルタの係数が第7
図に示すように変化する。
(検出された)網点の周期に応じて、フィルタの種類(
機能)が切換わる。実際には、網点周期50線/インチ
、100線/インチ、150線/インチ及び200線/
インチの4種類に対応付けて、各フィルタの係数が第7
図に示すように変化する。
第7図に示す二次元配置された係数は、フィルタの各画
素位置の重み係数である。つまり、各画素毎に、濃度情
報とそれに割当てられた重みとの乗算結果の全画素の総
和が、中央に位置する注目画素に対するフィルタ出力に
なる。なお、実際の重み係数は、二次元配置して示され
る係数の値にその下に示す定数(例えば50線の平滑化
フィルタの場合には1/46)を掛けた値になる。
素位置の重み係数である。つまり、各画素毎に、濃度情
報とそれに割当てられた重みとの乗算結果の全画素の総
和が、中央に位置する注目画素に対するフィルタ出力に
なる。なお、実際の重み係数は、二次元配置して示され
る係数の値にその下に示す定数(例えば50線の平滑化
フィルタの場合には1/46)を掛けた値になる。
第1図のフィルタ3を通すことによって生じる画像信号
の濃度波形の変化を第8図に示す、第8図に示すように
、平滑化を行なうと、周期的な濃度変動として現われる
網点情報ΔD1は、平滑化されて振幅が小さくなるが、
同時に、ステップ状の濃度変化として現われる文字部分
の変化がなだらかになる。しかし、エツジ強調を行なう
と、コントラストの大きい(濃度変化の大きい)文字部
分は濃度変化が再び鋭くなるが、コントラストの小さい
網点情報に対しては大きな変化を及ぼさない、従って、
文字情報をぼかすことなく1画像信号中の網点成分だけ
をなくシ、モアレの発生を抑えることができる。
の濃度波形の変化を第8図に示す、第8図に示すように
、平滑化を行なうと、周期的な濃度変動として現われる
網点情報ΔD1は、平滑化されて振幅が小さくなるが、
同時に、ステップ状の濃度変化として現われる文字部分
の変化がなだらかになる。しかし、エツジ強調を行なう
と、コントラストの大きい(濃度変化の大きい)文字部
分は濃度変化が再び鋭くなるが、コントラストの小さい
網点情報に対しては大きな変化を及ぼさない、従って、
文字情報をぼかすことなく1画像信号中の網点成分だけ
をなくシ、モアレの発生を抑えることができる。
なお、網点周期検出部5が網点を検出しなかった時には
、画像信号がフィルタ3をバイパスするか、又はフィル
タとして実質上機能しないように係数が設定される。
、画像信号がフィルタ3をバイパスするか、又はフィル
タとして実質上機能しないように係数が設定される。
[効果]
以上のとおり1本発明によれば、様々な密度の網点画像
に対して、効果的にモアレの出力を防止できる。網点密
度に応じて自動的に処理内容が変わるので、モアレ防止
動作によって文字情報などの解像度が低下することもな
い。
に対して、効果的にモアレの出力を防止できる。網点密
度に応じて自動的に処理内容が変わるので、モアレ防止
動作によって文字情報などの解像度が低下することもな
い。
第1図は、第2図に示す装置の網点検出及び網点除去に
関する部分の処理要素を示すブロック図である。 第2図は、本発明を実施する一形式の複写機の電装部の
構成概略を示すブロック図である。 第3図は、フィルタ3の係数を設定するまでの処理の流
れの概略を示すフローチャートである。 第4a図及び第4b図は、網点プレート5bにおける参
照データの配列パターンの2例を示す平面図である。 第5図は、W像データと網点プレートとの位置関係を示
す斜視図である。 第6図は、網点周期検出処理の流れの概略を示すフロー
チャートである。 第7図は、平滑化フィルタ3aとエツジ強調フィルタ3
bの各係数の網点密度に応じた変化を示す平面図である
。 第8図は、フィルタ3での処理前と処理後の画像情報の
濃度波形を示す波形図である。 l:原稿 2:画像読取部3:フィルタ
3a:平滑化フィルタ3b=エツジ強調フ
ィルタ 4:デイザ処理部 5:網点周期検出部5a:パ
ターンマツチング要素 5b=網点プレート 5a二周期切換要素6:係数
切換部 30:イメージスキャナ 31ニジステム制御ユニツト 32:同期制御回路 33;プリンタ36:シェー
ディング補正回路 37:MTF補正回路 38:マスキング処理回路 39 : UCR処理回路 40:濃度パターン回路 41:階調処理回路50:画
像処理ユニット 俸3図
関する部分の処理要素を示すブロック図である。 第2図は、本発明を実施する一形式の複写機の電装部の
構成概略を示すブロック図である。 第3図は、フィルタ3の係数を設定するまでの処理の流
れの概略を示すフローチャートである。 第4a図及び第4b図は、網点プレート5bにおける参
照データの配列パターンの2例を示す平面図である。 第5図は、W像データと網点プレートとの位置関係を示
す斜視図である。 第6図は、網点周期検出処理の流れの概略を示すフロー
チャートである。 第7図は、平滑化フィルタ3aとエツジ強調フィルタ3
bの各係数の網点密度に応じた変化を示す平面図である
。 第8図は、フィルタ3での処理前と処理後の画像情報の
濃度波形を示す波形図である。 l:原稿 2:画像読取部3:フィルタ
3a:平滑化フィルタ3b=エツジ強調フ
ィルタ 4:デイザ処理部 5:網点周期検出部5a:パ
ターンマツチング要素 5b=網点プレート 5a二周期切換要素6:係数
切換部 30:イメージスキャナ 31ニジステム制御ユニツト 32:同期制御回路 33;プリンタ36:シェー
ディング補正回路 37:MTF補正回路 38:マスキング処理回路 39 : UCR処理回路 40:濃度パターン回路 41:階調処理回路50:画
像処理ユニット 俸3図
Claims (4)
- (1)画像情報に対して所定のモアレ除去処理を行なう
デジタル画像処理方法において:前記画像情報の少なく
とも一部に対して、その画像情報の周期性の有無と周期
の大きさとを自動的に識別し、識別した周期の大きさに
応じて前記モアレ除去処理の内容を切換える、ことを特
徴とするデジタル画像処理方法。 - (2)前記モアレ除去処理は、平滑化処理とエッジ強調
処理を含み、該平滑化処理とエッジ強調処理のフィルタ
係数が、識別した周期の大きさに応じて設定される、前
記特許請求の範囲第(1)項記載のデジタル画像処理方
法。 - (3)前記平滑化処理の空間フィルタの大きさが、前記
エッジ強調処理の空間フィルタの大きさ以上に設定され
た、前記特許請求の範囲第(2)項記載のデジタル画像
処理方法。 - (4)画像情報と、予め用意した、互いに網点周期の異
なる複数組の基準網点配列データとの各々の相関性を検
出することにより、画像情報の周期性の有無と周期の大
きさとを識別する、前記特許請求の範囲第(1)項、第
(2)項又は第(3)項記載のデジタル画像処理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62291548A JPH01133470A (ja) | 1987-11-18 | 1987-11-18 | デジタル画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62291548A JPH01133470A (ja) | 1987-11-18 | 1987-11-18 | デジタル画像処理方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH01133470A true JPH01133470A (ja) | 1989-05-25 |
Family
ID=17770339
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62291548A Pending JPH01133470A (ja) | 1987-11-18 | 1987-11-18 | デジタル画像処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH01133470A (ja) |
Cited By (5)
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