JPH01222964A - 画像処理装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） この発明は、２値画像と網点画像および写真画像等の中
間調画像とが混在する画像を高品質に出力するための画
像処理装置に関する。

（従来の技術） ディジタル回路技術の発達と、半導体メモリを始めとす
る記憶装置の大容量化・低廉化により、画像をディジタ
ル的に取扱うことが多くなってきた。例えば従来アナロ
グ的に行われていた画像複写機の分野でも、原稿の画像
をスキャナで電気信号に変換して読取り、適当なディジ
タル画像処理を施した後、ディジタル制御のプリンタで
出力する、ディジタル複写機の開発が盛んになっている
。

ディジタル信号により駆動される画像出力装置として、
溶融熱転写プリンタやレーザプリンタなどが広く用いら
れている。これらのプリンタは通常、１画素にっき２な
いし数レベル程度の濃度表現能力しか持たない。このよ
うなプリンタで多階調を表現するために、面積変調法な
どの手段が用いられている。これは複数の画素の組合せ
により、ある領域の濃度の面積積分で多階調を表現する
ものである。面積変調法の一種である組織的ディザ法は
、濃度変化の緩やかな部分では階調数を高く、濃度変化
の急峻な部分では解像度を高く記録できる特長を有し、
広く用いられている。

しかし、組織的ディザ法による出力画像は周期構造を持
つので、原画像に網点構造などの周期性があるとモアレ
ノイズが生じ、出力画像の画質を著しく劣化させること
がある。そこで、原画像を予めローパスフィルタを通し
、モアレノイズを起こす高い周波数成分を除いておくこ
とにより、モアレノイズの発生を防ぐ方法が用いられて
いる。

この方法はローパスフィルタによる解像度の低下を伴う
ため、文字や線画等の２値画像の画質が低下する。特に
、スキャナのような入力装置で入力された画像は、入力
装置による解像度の劣化を受けているから、この方法で
は高い解像度を確保することは難しい。

一般の画像、特に文書画像は文字・線画等の解像度が重
要な２値画像領域と、網点画像・写真画像等の階調性の
重要な多値画像領域という２つの領域により構成される
。この性質を利用して、入力画像の各領域についてその
種類が２値画像・多値画像のいずれであるかを識別し、
その識別結果に応じて例えば２値画像領域は単純２値化
処理、多値画像領域は組織的ディザ処理というように、
各々の領域毎に最適な処理を施して出力する方式が知ら
れている（例えば「文書画像の再生について」牧野他、
電子通信学会研資ＰＲＬ８１−１４）。

画像の種類を識別する方法としては、多値画像領域は２
値画像領域より濃度変化が緩やかであるという性質を利
用する方法が知られている。例えば特開昭５８−３３７
４号公報には、入力画像を小ブロックに分割し、ブロッ
ク毎の最大濃度と最小濃度との差を求め、その差が閾値
より大きければ２値画像領域、小さければ多値画像領域
と識別する方法が開示されている。

しかし、このような方法に限らず、一般に画像の種類を
正しく識別することは非常に難しく、ある程度の識別誤
りは避けられない。識別誤りが生じた場合、入力画像は
不適切な処理が施されることになり、画質は大きく劣化
してしまう。

（発明が解決しようとする課８） このように従来の技術では、入力画像にディザ処理を施
すと網点画像の部分でモアレノイズを生じ、またモアレ
ノイズの発生を防ぐようにすると解像度が低下し、２値
画像の部分の画質が劣化するという問題があった。

さらに、入力画像の各領域について画像の種類を２値画
像領域か多値画像領域かという二者択一により確定的に
識別し、それに基づいて入力画像に処理を施す方法では
、識別誤りが生じた場合に画質が大きく劣化するという
問題があった。

本発明の目的は、解像度の劣化を伴わずに網点画像領域
におけるモアレノイズの発生を防止することができる画
像処理装置を提供することにある。

本発明の他の目的は、網点画像領域についてはモアレノ
イズの発生を防止し、２値画像領域については尖鋭な出
力画像が得られる画像処理装置を提供することを目的と
する。

本発明のもう一つの目的は、入力画像の領域についての
誤った識別結果に基づく処理による画質劣化の少ない画
像処理装置を提供することを目的とする。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明では入力画像の各領域について画像の種類を識別
する場合の領域の大きさを、ディザ処理に際して用（讐
られるディザマトリクスの大きさの１／２を越える大き
さにすることにより、画像の鍾類が少なくとも網点画像
（特に周期がディザのそれに近い網点画像）かどうか、
あるいは２値画像か網点画像かそれ以外（例えば写真画
像、下地、その他）を識別し、網点画像と識別した領域
の入力画像については高域成分を抑圧する処理を施す。

適応処理手段は例えば高域成分に対してゲインを付与す
るフィルタ回路と、ガンマ変換回路を有し、２値画像と
識別された領域の入力画像に対してはフィルタ回路のゲ
インを上げ、かつガンマ変換囲路のガンマ特性を急峻に
し、網点画像と識別された領域の入力画像に対してはフ
ィルタ回路のゲインを落とす制御を行なう。

より好ましくは、識別手段は入力画像の各領域について
２値画像のと網点画像の各々の可能性の高さに応じた多
値レベルの識別結果を出力し、適応処理手段はその多値
レベルの識別結果に応じてフィルタ回路による高域ゲイ
ンおよびガンマ回路のガンマ特性を連続的に制御する。

（作　用） 本発明では画像の種類を識別する際、ディザマトリクス
の大きさの１／２を越える大きさを持つ領域毎に識別を
行なうことにより、ディザ処理時にモアレノイズを起こ
し得る、ディザ周期に近い周期の網点画像の領域が高精
度に識別される。

そして、この識別結果に基づいて網点画像の領域につい
てのみ高域を抑圧することにより、他の２値画像領域の
解像度を低下させることなく、網点画像領域でのモアレ
ノイズの発生が防止される。

一方、２値画像領域については、フィルタ回路のゲイン
を上げて高域強調を行なうとともに、ガンマ特性を急峻
にすることにより、解像度が高くなりエツジが尖鋭とな
る。２値画像でも網点画像でもない領域、例えば写真画
像や下地部分及び識別不可能な部分については、中間的
な処理を施せばよい。

さらに、多値レベルの識別結果を用いて適応処理のパラ
メータであるフィルタ回路のゲインや、ガンマ特性を連
続的に制御すれば、識別誤りが起こり易い領域において
大きな画質劣化が生じることが避けられる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の詳細な説明する。

第１図は本発明の画像処理装置を適用したディジタル複
写機の構成を示すブロック図である。本装置は原稿上の
画像（人力画像）を走査して、ディジタル信号として読
取る画像読取り部１と、読取った画像信号に画像読取り
部１に起因する読取り特性の補正を行なうシェーディン
グ補正部２と、補正処理された画像信号から領域毎の人
力画像の種類を識別する領域識別部３と、領域識別部３
の識別結果に応じて、入力画像の各領域に対して最適な
処理を施す適応処理部４と、適応処理部４がら出力され
る画像信号に多値ディザ処理を行ない、画像出力部６へ
の駆動信号に変換する多値ディザ処理部５と、駆動信号
に従って原稿画像を出力画像として再生する画像出力部
６によって構成される。

第２図に画像読取り部１の構成を示す。光源１１により
原稿１２上の画像が照明され、原稿１２上の画像の帯状
領域１３が分布屈折串形円筒レンズアレイ１４によって
、ＣＣＤラインセンサ１５の受光面上にライン状に等倍
結像される。ラインセンサ１５上に結像された画像は電
気信号として順次読出され、画像信号１６となる。ライ
ンセンサ１５の素子密度は本実施例では１６画素／　ｍ
＋ｉである。画像信号を１ラインずつ読出しながらレン
ズアレイ１４およびラインセンサ１５をラインセンサ１
５の光センサアレイの配列方向と垂直に１７１６ｖｓず
つ移動させることにより、原稿１２ヱ全面の画像を１／
ｌａｍ１１の密度で読取ることができる。

レンズアレイ１４のＭＴＦ特性は一般に理想的ではない
ので、画像信号１６にはいくらかのぼけ成分が含まれて
おり、解像度が低下している。画像信号１６は増幅器１
７で増幅された後、Ａ／Ｄ変換器１８によりディジタル
信号１９に変換される。

このような画像読取り系では光源の照度むら、ラインセ
ンサ１５を構成する各光センサの暗電流、感度のばらつ
きなどの要因により、−様な濃度の原稿を読取っても、
得られる画像信号は−様でない。この現象は通常、シェ
ーディングと呼ばれている。

第１図のシェーディング補正部２は、画像読取り部１に
おける上記照度むら、暗電流、感度のばらつき等を補正
し、原稿画像が標準の白ならば「１」、黒ならば「０」
となるように画像信号の規格化を行なう。具体的には、
まず原稿１２の画像を読取る前に、画像読取り部１の原
稿１２の端部に配置しである濃度の−様な黒基準板２１
および白基準板２２を読取り、そのとき得られる黒およ
び白基準信号をラインメモリに記憶する。原稿１２の画
像読取り時には、このラインメモリに記憶した値を画像
信号に演算することにより、シェーディング補正を行な
う。画像読取り部１、シェーディング補正部２について
は例えば本発明者らの提案した特開昭８１−７１７６４
号公報に詳しく述べである。

シェーディング補正部２で補正・規格化された画像信号
に、適応処理部４で画像の各領域の種類に応じた最適な
処理が施される。ここで、最適な処理とは適応処理部４
の後段の多値ディザ処理部５を介して画像出力部６によ
り得られた出力画像が入力画像の種類に応じて、解像度
または階調性が高く表現されることを目的とした処理で
ある。

具体的には、原稿画像が文字や線画等の２値画像であれ
ば解像度を高く表現し、網点画像や写真画像などならば
階調性を高く表現し、かつモアレノイズが発生しないよ
うな処理を行なう。そのためには、入力画像の各領域が
どのような種類の画像であるかを識別する必要がある。

一般に文書画像では一つの画像上にいくつかの種類の画
像が混在していることも多い関係で、局所的な識別を行
なう必要がある。この識別を行なうのが領域識別部３で
ある。

次に、領域識別部３について第３図〜第９図を用いて説
明する。領域識別の原理は、特開昭６０−２０４１７７
号公報に示されているものと同様である。まず、画像信
号をバイパスフィルタに通して低域成分を除いた信号（
ラプラシアン信号）を考える。このラプラシアン信号を
適正な閾値で２値化した信号の注目画素周辺のある領域
内の２次元的なバタンをラプラシアン・バタンと呼ぶこ
とにする。ラプラシアン・バタンは、画像の種類に大き
く依存する。例えば文字や線画のような２値画像では濃
度の極大点が連続しているので、ラプラシアン・バタン
は第３図（ａ）ように連続したバタンとなりやすい。第
３図では２値化信号の「０」。

「１」をそれぞれ口・■で表している。

これに対し、網点画像では濃度の極大点は分散している
ので、ラプラシアン・バタンも第３図（ｂ）に示すよう
に分散したバタンとなる。特にバタンサイズが網点の周
期に近い、またはより大きい場合は、この特徴がはっき
り表れる。

また写真画像や、文字画像の下地部分、網点画像のベタ
部分など（以下、下地部）では濃度の変化は小さく、そ
のためラプラシアン信号はほとんど０となり、ラプラシ
アン・バタンは第３図（Ｃ）に示すような形となる。

ここで、入力画像を大きく２値画像と網点画像の２種類
にわけて考える。各ラプラシアン・バタンの２値画像と
網点画像における出現頻度は、模式的に第４図のように
表わされる。第４図で横軸が各バタンを、縦軸がその相
対頻度を表わす。同図からバタンにより２値画像だけに
表われやすいバタン（領域Ａ）および網点画像だけに表
われやすいバタン（領域Ｅ）があることがわかる。従っ
て、各ラプラシアン・バタンに対して２値画像または網
点画像のいずれが表われやすいかを対応させたテーブル
を作成しておき、このテーブルを参照することにより、
高精度で画像の種類を識別することができる。

モアレノイズを防ぐには、多値ディザ処理部５でのディ
ザ周期（ディザマトリクスの大きさの１／２に相当する
）に近い周期の網点を特に高い精度で識別する必要があ
る。網点画像のラプラシアン・バタンは低域成分が除去
されているため、第５図（ａ）に示すようにほぼデユー
ティ５０％の繰返しバタンとなっている。一方、文字な
どの２値画像のエツジ部は、例えば第５図（ｂ）に示す
ようなバタンとなっている。

ここで、バタンマツチングに用いるバタンサイズを網点
周期の１／２以下にすると、網点画像と２値画像とを識
別することができない。バタンサイズが網点周期の１７
２である場合のバタンを第５図（Ｃ）の太線枠で示す。

網点とバタンかどのような位相関係にあっても、観測さ
れるバタンは第５図（ｂ）に示したエツジ部のバタンと
類似しており、両者の区別は原理的に困難である。一方
、バタンサイズが網点周期の３／４および網点周期に等
しい場合を第５図（ｄ）　（ｅ）にそれぞれに示す。第
５図（ｄ）では網点とバタンの位相により、網点に特有
のバタン（牢印で示す）が生じ、同図（ｅ）では位相関
係によらず常に網点特有のバタンとなる。

これにより、網点とエツジ部の識別ができることがわか
る。第５図（ｄ）のようにバタンサイズが網点周期より
小さい場合には、特徴的バタンが周期的に発生する、す
なわち識別結果が周期的に変動する。しかし、識別結果
の信号に後述するような入城処理を行なえば、識別結果
が平滑化されることにより一様に網点と識別される。

以上の理由から、バタンマツチングのサイズを検出すべ
き網点周期の１／２より大きくすることにより、当該周
期およびそれに近い周期の網点成分を検出できる。この
方式では当然、マツチングバタンのバタンサイズの２倍
以上の大きさの網点は検出できない。しかし、そのよう
な網点はかなり粗い網点であるので、網点画と識別しな
くても多値ディザ処理時にモアレノイズが生じることは
なく、画質は劣化しない。

ところで、バタンテーブルの出力として２値画像か網点
画像か、または２値画像か網点画像が写真画像かという
確定的な２通りまたは３通りの信号を出力することも考
えられる。しかし、第４図の領域Ｃ内のバタンのように
、２値画像および網点画像のいずれにも出現しやすいバ
タンや、領域Ｂのバタンのように２値画像の方にはるか
に現われやすいが、網点画像にも現われるバタンおよび
その逆の領域Ｄ゛内のようなバタンもある。従って、２
値画像か網点画像かの境界を定める閾値の設定は難しく
、またそれをどのように定めても識別誤りがある程度生
じることは避けられない。

そこで、本実施例では後述するように領域識別部３の識
別結果を確定的なものとせず、２値画像と網点画像の各
々の可能性の高さに応じた多値レベルの識別結果とし、
その識別結果に従って処理パラメータを連続的に切換え
るようにし、またバタンマツチングによる識別の後に識
別精度の向上のための入城処理を行なう。すなわち、バ
タンマツチングの出力信号として、そのラプラシアンが
どの程度文字画・線画等の２値画像らしいかという尤度
を示す信号を出力する。これを文字尤度信号と呼ぶこと
にする。

具体的には、各バタンに対する文字尤度信号を次のよう
に定める。２値画像および網点画像において、バタンに
の発生する相対頻度をそれぞれＨｃ　（ｋ）　、　Ｈｓ
　（ｋ）とすると、バタンにの画素が２値画像である事
後確率および網点画像である事後確率（以下、単に確率
という）Ｐｃ（ｋ）。

Ｐ　ｓ　（ｋ）は、ベイズの定理よりそれぞれ次式％式
％ 全ての画像における２値画像、網点画像の確率およびバ
タンにの出現頻度である。

ここで、バタンにの文字尤度信号Ｑ　（ｋ）をＰｃ（ｋ
）　、　Ｐ　ｓ　（ｋ）の比の対数として、次式（２）
のように定める。

Ｑ　（ｋ）　＝　ＩｏｇｌＰ　ｃ　（ｋ）　／　Ｐ　ｓ
　（ｋ）１−　ｌｏｇｌＨｃ　（ｋ）　／　Ｈｓ　（ｋ
））　十ｃ　　（２＞（Ｃは定数） この信号Ｑは値が大きいほど２値画像らしさが高く、値
が小さいほど網点画像らしさが高く、正ならば２値画像
である確率が網点画像である確率より高くなることを意
味する。このＱ　（ｋ）をそのまま、または適当に量子
化して、その画素の文字尤度信号として出力する。

なお、第３図（ｅ）に示されているような下地部のバタ
ンには、文字尤度として０付近の値を割当てる。このよ
うな割当ては（１）下地部は文字画・網点画の双方の比
較的頻度が高く現れる。（２）下地部に対する適応処理
として文字画・網点画の中間の処理がよい１等の理由か
ら合理的であると考えられる。

このようにして得られた文字尤度信号は必ずしも識別精
度は高くなく、ランダムに識別誤りが生ずる。この原因
として（１）入力画像信号に加わるノイズのためラプラ
シアン・バタンか変形する。

（２）本来２値画像および網点画像の両方に出現頻度の
高いバタンか存在する９等が挙げられる。このため、次
の入城処理回路で文字尤度信号の識別精度を上げている
。

この入城処理回路による識別精度の向上の原理は、次の
ように説明される。一般の画凍では、２値画像領域・網
点画像領域・写真画像領域が互いに細かく入組んでいる
ことは少ない。例えばある画素が２値画像領域ならば、
その隣接画素も２値画像領域である可能性は極めて高い
。従って、例えばある画素の文字尤度信号が大きく、そ
の隣接画素の文字尤度信号が全て小さければ、その画素
の文字尤度信号は小さいと考えてよい。そこで、入城処
理回路ではそのように修正を行なう。入城処理回路はま
た前述したように、網点画像に対する識別結果の周期性
を平滑化する効果も持つ。

本実施例では入城処理回路を文字尤度信号の空間的な平
滑化により実現している。すなわち、画素Ｘでの文字尤
度信号をＱ　（ｘ）とすると、次式（３）によりＱ’（
ｘ）を計算する。

Ｑ’（Ｘ）−ΣＱ　（ｘ＋　ｙ）／Σ　　　　　（３）
ｙ　　　　　　　　　　　　ｙ （但し、ｙは周辺領域を示すベクトル）Ｑ’（ｘ）を適
当に量子化したものを領域識別部３の最終的な出力であ
る識別信号Ｒとしている。この平滑化領域内が同じ種類
の画像で、かつ平滑化領域内の文字尤度信号Ｑのノイズ
成分が互いに独立であると仮定すると、この領域が２値
画像である確率Ｐａｃと網点画像である確率Ｐａｓは、
次式％式％ Ｐａ５ｍ　１１　Ｐ　ｓ　（ｘ＋ｙ）・ｃ　ｔ　　　　
　　　　（４−ｂ）ｙ 従って、これらの確率の比の対数Ｑａは、次式４式％ すなわち式（３）と同様になり、Ｑ゛は上記平滑領域内
での文字尤度を表わす。この文字尤度信号Ｑ°の大きさ
により画素の種類を識別すれば、その識別結果は前記の
仮定の下での最適な推定となり、高い識別精度を示す。

上述した原理に基づく領域識別部３の具体的な構成を第
６図に示す。第１図のシェーディング補正部２で補正・
規格化された画像信号３１はディジタルフィルタ３２に
入力される。このディジタルフィルタ３２のカーネルお
よび周波数応答を第７図および第８図に示す。これは１
種のラプラシアン・フィルタであり、その出力信号３３
は画像の高域成分を表わす。このディジタルフィルタ３
２は後述する適応処理部４内のフィルタ回路と共用され
ており、その詳細な説明は後述する。

ラプラシアン信号３３は２値化回路３４で適当な閾値Ｔ
によりｒＯＪ、ｒｌＪに２値化された後、バタンマツチ
ング回路３５に人力される。ここで、閾値Ｔは例えば０
よりやや大きい値にとる。これは閾値Ｔを０にとると、
入力画像信号中の小さなノイズもラプラシアン・バタン
に現れ、識別精度が下がるためで、閾値Ｔを０よりやや
大きくすれば、ノイズに対する不感帯が設定される。

バタンマツチング回路３５では入力された２確信号をラ
インメモリ３６に通して２次元的なバタン（ラプラシア
ン・バタン）を求め、そのバタンから予め定められたバ
タンテーブル３７を参照して、その注目画素の周辺の画
素の種類を１画素毎に出力する。ラプラシアン・バタン
のバタンサイズは、第１図の多値ディザ処理部５でのデ
ィザ周期と同程度の網点成分を検出するためには、前述
したように少なくともディザ周期の１／２を越えるサイ
ズが必要である。本実施例では多値ディザのディザ周期
を４×４とし、バタンサイズも４×４の正方形にとって
いる。これにより４×４の周期に近い網点成分は、特に
高い精度で識別できる。

このバタンテーブル３７の出力、すなわち文字尤度信号
３８は３ビツトのディジタル信号であり、これは前記の
式（２）の値を等間隔の７つの閾値で量子化したもので
ある。３ビツト（８レベル）程度あれば、量子化による
悪影響はほとんどなく、とれによりバタンテーブル３７
の容量を節約できる。

文字尤度信号３８は平滑化回路３９に人力され、注目画
素およびそれに隣接する８画素、計９画素の文字尤度信
号にコンポルージョン的に加算演算が行なわれる。この
加算出力はテーブル４０により再び量子化され、３ビツ
トの識別信号４１に変換される。この量子化は必ずしも
等間隔の量子化である必要はない。本実施例では３ビツ
ト、すなわち［０−７］の多値レベルをとる識別信号４
１の値Ｑと、その画素が２値画像である確率Ｐの対応を
第９図に示すように定めており、そのようにテーブル４
０の内容を構成している。

前記の各ラプラシアン・バタンの２値画像および網点画
像における相対頻度Ｈｃ、Ｈｓは、２値画像および網点
画像を適当にモデル化し、これより作成することができ
る。また、いくつかの標準的な２値画像および網点画像
を画像読取り系により読取り、実際に頻度を数えるとい
う方法もある。

この場合、画像読取り系の特性も自動的に相対頻度表の
中に含まれる。

また、前記大域処理回路の構成は必ずしも上記の平滑化
方式による構成に限るものではない。

上記の方式では下地部を２値画像と網点画像の中間の性
質と考え、文字尤度信号に０に近い値を割当てている。

しかし、一般に下地部は２値画像のエツジの近くに隣接
する場合が多いので、領域の境界（特に２値画像のエツ
ジ部）では平均化により文字尤度信号は０に近い値にな
りやすい。すなわち、２値画像と網点画像との中間的な
画像としでぶ別されやすくなる。

そこで、下地部は２値画像と網点画像の中間的な領域で
はなく、別個の次元とする方法も考えられる。例えば、
下地部には文字尤度信号として２値画像と網点画像の各
々の可能性の高さに応じた値を割当てず、下地部という
独立なコードを識別結果として割当て、入城処理回路で
は下地部と識別された画素を無視して平均化を行なうよ
うにする。具体的には注目画素の周辺領域の各画素のう
ち、下地部である画素は除いて文字尤度の加算を行い、
下地部である画素を除いた画素数で割算を行なう。この
ような方法を用いると、処理回路はやや複雑となるが、
下地部に隣接した２値画像のエツジも文字尤度が高くな
る。

なお、この考え方をさらに発展させ、下地部を無視する
のではなく、下地部が写真画像領域に多く発生すること
や、２値画像および網点画像の周辺で多く発生すること
を考慮した識別処理方式も考えられる。

この方式では、下地部で発生するバタン（下地部バタン
）が極めて多い場合には、写真画像領域または中間的な
領域であると識別し、２値画像パタンがある程度以上あ
り、かつ下地部パタンがある場合には、単なる平滑化方
式より２値画像として識別し、逆に網点画像バタンかあ
る程度以上あって、かつ下地部バタンかある場合には、
単なる平滑化方式より網点画像として識別する。また、
２値画像バタンと網点画像バタンか同程度ある場合には
、平滑化方式とほぼ同じ識別をする。

この処理は第６図における文字尤度信号３８の３ビツト
に割当てられた各バタン毎に加算処理を行ない、加算結
果に非線形な重み付は処理を施した後、多数決をとるこ
とにより実現可能である。

このような入城処理を行なった識別信号を使用すること
により、２値画像の周辺部でも確実に２値化することが
可能となり、エツジの尖鋭な出力画像が得られる。また
網点画像の周辺や写真画像は滑らかとなり、より自然な
画像を得ることができる。

このようにじて領域識別部３で得られた識別信号に基づ
いて、適応処理部４で画像の種類に応じた最適な適応処
理を画像信号に施される。この適応処理は主として次段
の多値ディザ処理部５を介して画像出力部６から高画質
の出力画像を得るための処理である。ここでは分りやす
くするため、適応処理部４について説明する前に多値デ
ィザ処理部５および画像出力部６の処理について説明す
る。

本実施例では画像出力部６に溶融型熱転写方式のプリン
タを用いている。溶融型熱転写方式は機械的な構成が簡
単であり、またベタ濃度が高いなどの特長をもっている
。しかし、基本的に・Ｃンクを記録紙上に転写する／転
写しないを制御する２値記録のプリンタであるため、１
画素ごとに独立して多階調を表現することが困難である
。

従来技術の項でも述べたように、このようなプリンタで
階調画像を表現する方法として、面積変調法がある。こ
れは複数の画素の組で階調を表わす方法である。その中
でも組織的ディザ法は、解像度と階調性の両者を満たす
階調画像の表現方式である。特に、組織的ディザ法の拡
張である多値ディザ法は、１画素に対する記録信号を複
数レベルにすることにより、２値のディザ法に比べて、
小さいディザ周期で、より高い階調性を期待することが
できる。

この多値ディザ法を溶融熱転写記録に適用した場合には
、１画素毎の濃度変調範囲が狭く、高い階調性を得るこ
とは難しいとされていた。ところが、特願昭８２−２０
３３９４号、同８２−２０３３９１号等に記載されてい
るように、ディザの閾値マトリクス（ディザマトリクス
ともいう）に工夫を施し、溶融熱転写においても高解像
性と多階調性とを両立させる方式が考案されている。こ
の方式は記録濃度領域をいくつかに分割した部分濃度領
域において、最適な記録バタンを選択するディザ方式で
ある。すなわち、階調性を必要とする画像信号に対して
はそれぞれ濃度領域において最も優れた階調性を有する
記録バタンを選択するように閾値処理し、解像度を必要
とする画像信号に対しては各画素の有無を優先的に出現
させ、解像度を維持するように閾値処理を行なう。この
ような多値ディザ処理方式を本実施例における多値ディ
ザ処理部５に適用することがＨｊ能である。

多値ディザ処理部５では入力された画像信号工をｎ−１
個の閾値ｔ１〜ｔ　ｎ−１でｎ値化し、画像出力部６で
用いられるサーマルヘッドのヘッド駆動信号量に変換す
る。ヘッド駆動信号量は例えばサーマルヘッドにおける
記録素子である発熱抵抗素子に供給するパルスの幅を決
定するものであり、それによってサーマルヘッドでの発
生熱量をｎ値に制御して記録インク量を変調する。とこ
ろが、インク量を１画素毎に独立に制御しても、安定し
た階調は得られない。そこで、一つのディザ閾値マトリ
クスに対応する複数画素の組によって、一つの階調パタ
ンを構成する。

階調バタンは例えば第１０図に示すａ１〜ａ６のパタン
の中から、出力すべき画像の記録濃度に応じて選択する
。この例では本実施例と同様に一つの階調バタンを４×
４画素で構成している。パタンａ３の場合には十字形状
をなす７画素が適当な電流パルスに基づいて記録され、
他の９画素は記録されない。これら６つのパタンはそれ
ぞれ各濃度領域において優れた階調性を有し、インクの
付着に起因するノイズを抑えたパタンであるため、高画
質の記録画像が得られる。このような階調バタンは解像
度よりも階調性を必要とする画像信号に対して適用する
。すなわち、空間的に−様な、またはなだらかに濃度変
化している画像信゛号に対して出力される画像は、厳密
には各画素毎には正しい原画像濃度を再現しないが、デ
ィザの周期単位の面積で視覚的に積分すれば原画像の濃
度を再現する。

このように多値ディザ法は安定で高い階調性を実現でき
る反面、２つの欠点を持つ。第１に原画像のエツジが理
想的にシャープな場合、すなわち隣接画素間で画像濃度
がｒＯＪから「１」に、または「１」から「０」に変化
している場合は、そのエツジはディザ処理後もシャープ
に表現されるが、画像読み取り部１等でぼけが生じてエ
ツジがだれると、その部分は網点状または凹凸状に表現
されたり、線の太さが位置により異なったりして、。

画像の高解像性が損なわれる。第２に原画像がディザの
周期に近い規則的な周期成分を持っていると・原画像に
ない低周波の規則構造が出力画像にモアレノイズとして
現われ、画質を著しく損なう。

そこで、多値ディザ処理部５でこれらの劣化が起こらな
いように、適応処理部４では原画像が文字画や線画のよ
うな２値画像ならば、高域強調処理による画像読取り系
で生ずる高域成分の低下の補正、またガンマ変換処理に
より文字・線などのエツジ部をシャープにして、ディザ
化によるだれやエツジの網点化を防ぐ。一方、原画像か
網点画、特にその網点周期がディザの周期に近い網点画
像の場合は、ディザの周期成分を除くローパスフィルタ
を通して、ディザ処理によるモアレノイズの発生を防ぐ
。また、ガンマ変換処理は階調再現性を損うので、原画
像が階調画像すなわち、網点両像や写真画像の場合は行
なわない。

画像の種類がはっきり確定している場合は、以上のよう
な適応処理を行なうことにより、いずれの種類の画像に
対しても高画質な画像を出力できる。しかし、前述した
ように領域識別部３では識別不明な場合があり、そのよ
うなときは中間的な識別信号を出力する。このように画
像の種類のはっきりしない領域については、その画像の
種類の確からしさに応じた中間的なパラメータで処理を
行なう方がよい。

その理由としては、第１に最適な処理を行なうことによ
る画質の改善より、不適切な処理による画質の劣化の方
が大きいことが挙げられる。本来、多値ディザ法は２値
画像・網点画像の両方に対しである程度の画質を確保で
き、また網点画像に対して識別不明な領域が大きな面積
で連続していない限り、モアレノイズは生じないからで
ある。

第２に識別不明な画素は本来、２値画像または網点画像
の特徴が少ない画素である可能性が高く、その場合には
中間的なパラメータで処理を行なってもほとんど画質の
劣化はない。

次に、第１図における適応処理部４の具体的な構成を第
１１図を用いて説明する。まず第１図のシェーディング
補正部２からの画像信号５１は第１のフィルタ５２に入
力され、２×２の平滑化が施される。第１のフィルタ５
２の出力信号５３は、さらに第２のフィルタ５４に入力
される。これらのフィルタ５２．５４のカーネルを第１
２図（ａ）　（ｂ）にそれぞれ示す。

第１フイルタ５２の出力信号５３を遅延回路５６で主走
査方向および副走査方向に１画素ずつ遅延させた信号５
７と、第２のフィルタ５４の出力信号５５は減算器５８
に入力され、両者の差信号５９が得られる。この差信号
５９は原画像信号の高域成分を表わす。前述したように
高域成分の計算は領域識別部３でのそれと共通化してい
る関係で、差、信号５９は領域識別部３でも用いられる
。

信号５７．５９は遅延回路６０．６１で主走査方向およ
び副走査方向にそれぞれ数画素ずつ遅延される。これら
の遅延操作は、領域識別部３での識別処理による識別信
号の遅れに画像信号を合せるためのものである。遅延回
路６１から出力された高域信号６３は乗算器６４に入力
されて定数ｋが乗じられ、その乗算結果が加算器６５で
遅延回路６０の出力信号と加算されることにより、高域
変調信号６６が得られる。この高域変調信号６６はさら
にガンマ変換回路６７でガンマ変換を受け、その変換信
号６８が適応処理部４の出力信号となる。

高域変調信号６８は乗算定数ｋにより高域分のゲインの
異なる信号となる。例えばに−０ならば高域変調信号６
８は遅延回路６０の出力信号６２と同じになる。ｋ−−
１ならば第２のフィルタ５４の出力信号５５と同じ、す
なわち、４×４の平均化を行なった信号となり、従って
４×４周期のディザとの間でモアレを起こさない。また
、ｋ＞０ならばｋの値に応じて高域強調された信号とな
る。

一方、ガンマ変換回路６７は入力信号Ｘ（加算器６５の
出力信号６６）に対し、次式（６）に示す変換を行なう
。

ｙ−ａ　（Ｘ−ｂ）　＋ｂ　　　　　　　（６）例えば
ｂ−０，５とし、ａ−１ならば恒等変換、ａ＞１ならば
ａの値に応じたガンマ変換となる。

ここで、ｋ、ａ、ｂなどの処理パラメータは、領域識別
部３より出力される第６図における識別信号４１に応じ
て切換えられる。識別信号４１の各値Ｑ（０〜７）に対
する処理パラメータの選び方の例を第１３図に示す。こ
の図で示されるようにＱが大、すなわち２値画像らしさ
が大きければ、ｋ、ａの値を大きくすることにより高域
成分を持上げ、かつガンマ特性を立てて、尖鋭な画像を
記録する。

Ｑが小、すなわち網点画像らしさが大きければ、ｋ■−
１，ａ■１にして、ディザとの間でモアレを起こす成分
を除去し、またガンマ変換の傾きも１にして階調性を保
つ。

Ｑが０、すなわち２値画像らしさが０の場合には、ｋは
適当な大きさにして画像読取り系による高域分の低下を
補正し、かつａ−１として階調性も保つ。

このような適応処理を行なうことにより、原画像が文字
画・線画等の２値画像、網点画像、写真画像のいずれの
場合でも最適な処理が行なわれ、高画質な出力画像を得
ることができる。また、識別誤りや識別不明の部分があ
っても、画質の劣化を最小限に止どめることができる。

次に、本発明をカラー画像複写機に適用した実施例を第
１４図に示す。この実施例は第１図の実施例をカラー化
したもので、画像読取り部にＲＧＢカラーセンサを用い
ていることと、ＲＧＢ信号をＹＭＣのインク量信号系に
変換する色修正回路が加わっていること、および画像出
力部としてカラープリンタを用いている点が異なってい
る。

まず、カラー画像読取り部１０１でＲＧＢカラーセンサ
によりカラー画像を読取る。カラーセンサは第１５図に
示すように、モノクロのラインセンサの受光面上にＫＧ
Ｂの色フィルタを順次繰返し配置したものである。隣接
する３素子の組が１画素に対応し、これらの出力信号の
組がその画素の色情報を表すＲＧＢ色信号となる。カラ
ー画像読取り部ｌｏｔで得られたＲＧＢ色信号はシェー
ディング補正部１０２でセンサの各素子の感度ばらつき
や光源の照度むらなどの補正が先の実施例と同様にして
なされた後、色修正部１０３でイエロー（Ｙ）、マゼン
タ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、黒（Ｋ）の４色のインクのイ
ンク量信号に変換される。インク量信号は各インクの記
録濃度を指示する信号である。記録インクの分光特性が
理想的ならば、ＲＧＢ色信号０極性０反転′１簀７“０
．？イ″量信号が得られる。しかし、実際にもちいる色
インクは不要色分を含んでおり、また濃度も十分でない
ので、色修正部１０３でインクの色特性の補正を行ない
、黒の濃度を高めるために信号を付加する（黒加色）。

実用的な色修正演算とし°Ｃマスキング則などが知られ
ており、これに基づいて色修正を行なうことにより、高
い色再現性が得られる。

本実施例で用いる溶融熱転写プリンタは面順次式すなわ
ち、１色のインク毎に１ページずつ記録を行なう方式で
あるため、色修正部１０３が出力するインク量信号も面
順次信号としている。

このインク量信号は領域識別部１０４および適応処理部
１０５に入力され、先の実施例と同様にして領域識別部
１０４からの識別信号に基づいて適応処理部１０５で画
像の種類に応じた最適な処理が行なわれる。このように
インク量信号に対して領域識別を行なうことにより、明
るさの近い色で字と地を形成している場合（例えば赤の
背景に緑の文字など）でも、高精度で識別を行なうこと
ができる。

適応処理部１０５で処理されたインク量信号は、多値デ
ィザ処理部１０６で前記と同様の多値ディザ処理がなさ
れた後、溶融熱転写方式によるカラープリンタを用いた
カラー画像出力部１０７部で記録されることにより、解
像度・階調性共に高い高画質なカラー画像が再生される
。

カラー画像はモノクロ解像に比べ、階調再現性はより重
要である。また、カラー画像においては画像読取り時や
色修正に際してノイズが生じやすい。本発明は画像の種
類を識別するときの精度が高いのでノイズに強く、また
識別誤り時の画質劣化を小さくできことから、カラー画
像を扱う場合、特に効果的である。

［発明の効果］ 本発明によれば、入力画像の種類を識別する際、ディザ
マトリクスの大きさの１７２を越える太きさを持つ領域
毎に識別を行なうことにより、ディザ処理時にモアレノ
イズを起こし得るディザ周期に近い周期の網点画像の領
域を高精度に識別することができ、その識別結果に基づ
いて網点画像の領域についてのみ高域を抑圧することに
より、他の２値画像領域の解像度を低下させることなく
、網点画像領域でのモアレノイズの発生を防止すること
が可能となる。

また、特に解像度が要求される２値画像領域については
、高域にゲインを付与するためのフィルタ回路のゲイン
を上げて高域強調を行ない、かっガンマ特性を立てるこ
とによって解像度を高くし、さらにエツジを尖鋭にする
ことができる。

さらに、本発明では２値画像と網点画像の各々の可能性
の高さに応じて値が変化するような多値レベルの識別結
果を出力する領域識別手段を用い、その識別結果に従っ
て適応処理のパラメータとしてのフィルタ回路のゲイン
や、ガンマ特性を連続的に制御することで、識別誤りが
起こり易い領域における大きな画質劣化を防止すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明をディジタル複写機に適用した実施例の
構成を示すブロック図、第２図は第１図における画像読
取り部の構成を示す図、第３図は２値画像・網点画像・
写真画像におけるラプラシアン・パタンの例を示す図、
第４図は各ラプラシアン・パタンの相対頻度を示す図、
第５図はラプラシアン・パタンのサイズと網点画像の識
別力の関係を説明するための図、第６図は第１図におけ
る領域識別部の構成を示す図、第７図および第８図は第
６図におけるラプラシアン信号生成用ディジタルフィル
タのカーネルと空間周波数応答を示す図、第９図は第６
図の領域識別部における文字画像である確率に対する識
別信号値の割当てを示す図、第１０図は多値ディザ法に
おけるディザパタンの説明図、第１１図は第１図におけ
る適応処理部の構成を示す図、第１２図は第１１図の適
応処理部における第１および第２のディジタルフィルタ
の特性を示す図、第１３図は識別信号に対する適応処理
パラメータの割当てを示す図、第１４図は本発明をディ
ジタルカラー複写機に適用した実施例の構成を示す図、
第１５図は同実施例で使用するカラーセンサの説明図で
ある。 １・・・画像読取り部、２・・・シェーディング補正部
、３・・・領域識別部、４・・・適応処理部、５・・・
多値ディザ処理部、６・・・画像出力部、１０１・・・
カラー画像読取り部、１０２・・・シェーディング補正
部、１０３・・・色修正部、１０４・・・領域識別部、
１０５・・・適応処理部、１０６・・・多値ディザ処理
部、１０７・・・カラー画像出力部。 出願人代理人　　弁理士　鈴江武彦 第３図 弔４ｒＸＪ （ａ）　　　　　　　　　　　（ｂ） （ｃ）　　　　　　　　　　　（ｄ） （ｅ）＠５　　図 ＄９図 ａｌ　　　　　　ａ２　　　　　ａ３　　　　　ａ４　
　　　　　ａ５　　　　　ａ６第１０図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力画像の各領域について画像の種類を識別する
   識別手段と、 この識別手段の識別結果に応じて、前記入力画像の各領
   域に対し適応処理を施す適応処理手段と、 この適応処理手段から出力される画像をディザ法により
   変換処理するディザ処理手段と、このディザ処理手段の
   出力に従って画像を出力する画像出力手段とを備え、 前記識別手段は注目画素とその周辺領域の画素を含み、
   かつ前記ディザ処理手段で用いるディザマトリクスの大
   きさの１／２を越える大きさの領域について、画像の種
   類が少なくとも網点画像かどうかを識別し、 前記適応処理手段は前記識別手段により網点画像と識別
   された領域の入力画像について高域成分を抑圧する処理
   を施すことを特徴とする画像処理装置。
2. （２）入力画像の各領域について画像の種類を識別する
   識別手段と、 この識別手段の識別結果に応じて、前記入力画像の各領
   域に対し適応処理を施す適応処理手段と、 この適応処理手段から出力される画像をディザ法により
   変換処理するディザ処理手段と、このディザ処理手段の
   出力に従って画像を出力する画像出力手段とを備え、 前記識別手段は入力画像の注目画素とその周辺領域の画
   素を含み、かつ前記ディザ処理手段で用いるディザマト
   リクスの大きさの１／２を越える大きさの各領域につい
   て２値画像と網点画像の各々の可能性の高さに応じた多
   値レベルの識別結果を出力し、 適応処理手段は高域成分に対してゲインを付与するフィ
   ルタ回路と、ガンマ変換回路を有し、識別手段の識別結
   果に従ってフィルタ回路のゲインおよびガンマ変換回路
   のガンマ特性を連続的に制御することを特徴とする画像
   処理装置。
3. （３）入力画像の各領域について画像の種類を識別する
   識別手段と、 この識別手段の識別結果に応じて、前記入力画像の各領
   域に対し適応処理を施す適応処理手段と、 この適応処理手段から出力される画像を多値ディザ法に
   より変換処理する多値ディザ処理手段と、 この多値ディザ処理手段の出力に従って画像を出力する
   画像出力手段とを備え、 前記識別手段は入力画像の注目画素とその周辺領域の画
   素を含み、かつ前記多値ディザ処理手段で用いるディザ
   マトリクスの大きさの１／２を越える大きさの各領域に
   ついて２値画像と網点画像の各々の可能性の高さに応じ
   た多値レベルの識別結果を出力し、 適応処理手段は高域成分に対してゲインを付与するフィ
   ルタ回路と、ガンマ変換回路を有し、識別手段の識別結
   果に従ってフィルタ回路のゲインおよびガンマ変換回路
   のガンマ特性を連続的に制御し、 多値ディザ処理手段は入力される画像信号を該画像信号
   とその画素位置に応じて、画像出力手段を駆動する少な
   くとも３値以上の出力信号に変換することを特徴とする
   画像処理装置。