JPH05145759A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
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- JPH05145759A JPH05145759A JP3329786A JP32978691A JPH05145759A JP H05145759 A JPH05145759 A JP H05145759A JP 3329786 A JP3329786 A JP 3329786A JP 32978691 A JP32978691 A JP 32978691A JP H05145759 A JPH05145759 A JP H05145759A
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- JP
- Japan
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- halftone dot
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- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 文字やライン画像のエツジの急峻さを保持し
つつ網点画像中での誤処理によるエツジ強調処理を防止
し、かつ、連続画像(写真画像)中のエツジをも良好に
強調することができるようにする。 【構成】 網点領域検出手段105と、エツジ量検出手
段106と、イメージスキヤナ100により読み取られ
た画像データと、該画像データに対してエツジ強調フイ
ルタ103によるフイルタ処理を施した結果の出力とを
入力する混合器108と、該混合器108による両入力
の混合比を前記エツジ量検出手段106の出力に応じて
切り換える判定装置107と、混合器出力と、平滑化フ
イルタ出力とを、網点領域検出手段105により得られ
たフアジイ推論によつて混合して選択する選択手段10
9とを備えた。
つつ網点画像中での誤処理によるエツジ強調処理を防止
し、かつ、連続画像(写真画像)中のエツジをも良好に
強調することができるようにする。 【構成】 網点領域検出手段105と、エツジ量検出手
段106と、イメージスキヤナ100により読み取られ
た画像データと、該画像データに対してエツジ強調フイ
ルタ103によるフイルタ処理を施した結果の出力とを
入力する混合器108と、該混合器108による両入力
の混合比を前記エツジ量検出手段106の出力に応じて
切り換える判定装置107と、混合器出力と、平滑化フ
イルタ出力とを、網点領域検出手段105により得られ
たフアジイ推論によつて混合して選択する選択手段10
9とを備えた。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明はデジタル複写機、フアク
シミリ、イメージスキヤナなどに適用される画像処理装
置に関する。
シミリ、イメージスキヤナなどに適用される画像処理装
置に関する。
【0002】
【従来の技術】画像をデジタル処理する画像処理技術の
採用により、従来のアナログ系以上の画像品質でかつ、
各種の記録装置に最適な方法で高精細な画像出力を得る
ことができるようになつた。しかしながらその反面、画
像のデジタル化に伴い、今までアナログ系では見られな
かつた種々の問題点が発生するようになつた。モアレ縞
の発生や文字の網点化の問題がその一例である。この問
題を解消する方法として、網点領域と判断された画素は
平滑化回路後の画像データが、また、エツジと判断され
た画素はエツジ強調後の画像データがそれぞれ切り換え
選択されることで、文字の網点化が防止され、モアレ縞
が除去されることが知られている。
採用により、従来のアナログ系以上の画像品質でかつ、
各種の記録装置に最適な方法で高精細な画像出力を得る
ことができるようになつた。しかしながらその反面、画
像のデジタル化に伴い、今までアナログ系では見られな
かつた種々の問題点が発生するようになつた。モアレ縞
の発生や文字の網点化の問題がその一例である。この問
題を解消する方法として、網点領域と判断された画素は
平滑化回路後の画像データが、また、エツジと判断され
た画素はエツジ強調後の画像データがそれぞれ切り換え
選択されることで、文字の網点化が防止され、モアレ縞
が除去されることが知られている。
【0003】そして、従来技術では、エツジ強調フイル
タおよび平滑化フイルタの切り換えをエツジ量(エツジ
の強度)によつて制御しており、特にエツジ強調と平滑
化の切り換えに遷移領域を設け、その領域ではエツジ量
により両者を混合している。
タおよび平滑化フイルタの切り換えをエツジ量(エツジ
の強度)によつて制御しており、特にエツジ強調と平滑
化の切り換えに遷移領域を設け、その領域ではエツジ量
により両者を混合している。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】しかしながらこの方式
では、遷移領域の決め方が難しく、たとえ決まつたとし
ても網点領域での十分な平滑化を得ることは難しい。ま
た、従来装置ではフイルタ処理の切り換えに遷移領域を
設けて切り換えを行つていたが、画像の特徴に合わせた
より細かな制御が望まれている。
では、遷移領域の決め方が難しく、たとえ決まつたとし
ても網点領域での十分な平滑化を得ることは難しい。ま
た、従来装置ではフイルタ処理の切り換えに遷移領域を
設けて切り換えを行つていたが、画像の特徴に合わせた
より細かな制御が望まれている。
【0005】さらに、従来網点領域の検出はパターンマ
ツチングによつて行つていたが、従来の方式では判定は
M×Nのブロツクでの処理となり、ハードウエアの面で
規模の増大が問題となつていた。
ツチングによつて行つていたが、従来の方式では判定は
M×Nのブロツクでの処理となり、ハードウエアの面で
規模の増大が問題となつていた。
【0006】本発明はこのような背景に基づいてなされ
たもので、その第1の目的は、文字やライン画像のエツ
ジの急峻さを保持しつつ網点画像中での誤処理によるエ
ツジ強調処理を防止し、かつ連続画像(写真画像)中の
エツジをも良好に強調することができる画像処理装置を
提供することにある。また、第2の目的は、網点領域判
定結果によりフアジイ推論のルール群を切り換えること
で、画像の特徴に合わせてより細かな制御を行うことが
できる画像処理装置を提供することにある。さらに、第
3の目的は、簡単なハードウエアにより網点領域の検出
を行うことができる画像処理装置を提供することにあ
る。
たもので、その第1の目的は、文字やライン画像のエツ
ジの急峻さを保持しつつ網点画像中での誤処理によるエ
ツジ強調処理を防止し、かつ連続画像(写真画像)中の
エツジをも良好に強調することができる画像処理装置を
提供することにある。また、第2の目的は、網点領域判
定結果によりフアジイ推論のルール群を切り換えること
で、画像の特徴に合わせてより細かな制御を行うことが
できる画像処理装置を提供することにある。さらに、第
3の目的は、簡単なハードウエアにより網点領域の検出
を行うことができる画像処理装置を提供することにあ
る。
【0007】
【課題を解決するための手段】上記第1の目的は、画像
データの網点領域を検出する網点領域検出手段と、画像
データのエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、画像
データに対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フイル
タと、画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイ
ルタと、画像データに対して処理を行なわずに入力され
た画像データをそのまま出力するスルーバツハと、エツ
ジ強調フイルタからの出力とスルーバツハからの出力を
混合する混合手段と、エツジ量検出手段によつて検出さ
れたエツジ量に応じてフアジイ推論によつて混合手段に
おける混合比を設定する混合比設定手段と、平滑化フイ
ルタからの出力と混合手段からの出力のいずれかを網点
領域検出手段の検出結果に応じて選択する選択手段とを
備えることによつて達成される。画像処理装置。
データの網点領域を検出する網点領域検出手段と、画像
データのエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、画像
データに対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フイル
タと、画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイ
ルタと、画像データに対して処理を行なわずに入力され
た画像データをそのまま出力するスルーバツハと、エツ
ジ強調フイルタからの出力とスルーバツハからの出力を
混合する混合手段と、エツジ量検出手段によつて検出さ
れたエツジ量に応じてフアジイ推論によつて混合手段に
おける混合比を設定する混合比設定手段と、平滑化フイ
ルタからの出力と混合手段からの出力のいずれかを網点
領域検出手段の検出結果に応じて選択する選択手段とを
備えることによつて達成される。画像処理装置。
【0008】上記第1および第2の目的は、画像データ
の網点領域を検出する網点領域検出手段と、画像データ
のエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、画像データ
に対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フイルタと、
画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
と、画像データに対して処理を行なわずに入力された画
像データをそのまま出力するスルーバツハと、スルーバ
ツハからの出力と平滑化フイルタからの出力のいずれか
を網点領域検出手段の検出結果に応じて選択する選択手
段と、エツジ強調フイルタからの出力と選択手段からの
出力を混合する混合手段と、エツジ量検出手段によつて
検出されたエツジ量に応じてフアジイ推論によつて混合
手段における混合比を設定する混合比設定手段とを備え
た第2の手段によつて達成される。
の網点領域を検出する網点領域検出手段と、画像データ
のエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、画像データ
に対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フイルタと、
画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
と、画像データに対して処理を行なわずに入力された画
像データをそのまま出力するスルーバツハと、スルーバ
ツハからの出力と平滑化フイルタからの出力のいずれか
を網点領域検出手段の検出結果に応じて選択する選択手
段と、エツジ強調フイルタからの出力と選択手段からの
出力を混合する混合手段と、エツジ量検出手段によつて
検出されたエツジ量に応じてフアジイ推論によつて混合
手段における混合比を設定する混合比設定手段とを備え
た第2の手段によつて達成される。
【0009】上記第1および第2の目的は、画像データ
の網点領域を検出する網点領域検出手段と、画像データ
のエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、画像データ
に対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フイルタと、
画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
と、画像データに対して処理を行なわずに入力された画
像データをそのまま出力するスルーバツハと、スルーバ
ツハからの出力と平滑化フイルタからの出力のいずれか
を選択する選択手段と、エツジ量検出手段によつてよつ
て検出されたエツジ量に応じてフアジイ推論によつて混
合比を設定するとともに、網点領域検出手段の検出結果
に応じてエツジ強調の度合いを設定する混合比・エツジ
強調設定手段とを備えた第3の手段によつて達成され
る。
の網点領域を検出する網点領域検出手段と、画像データ
のエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、画像データ
に対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フイルタと、
画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
と、画像データに対して処理を行なわずに入力された画
像データをそのまま出力するスルーバツハと、スルーバ
ツハからの出力と平滑化フイルタからの出力のいずれか
を選択する選択手段と、エツジ量検出手段によつてよつ
て検出されたエツジ量に応じてフアジイ推論によつて混
合比を設定するとともに、網点領域検出手段の検出結果
に応じてエツジ強調の度合いを設定する混合比・エツジ
強調設定手段とを備えた第3の手段によつて達成され
る。
【0010】上記第2の目的は、第3の手段における混
合比・エツジ強調設定手段を網点領域検出手段からの検
出結果に応じてフアジイ推論に使用されるルール群を切
り換えるように設定した第4の手段によつても達成され
る。
合比・エツジ強調設定手段を網点領域検出手段からの検
出結果に応じてフアジイ推論に使用されるルール群を切
り換えるように設定した第4の手段によつても達成され
る。
【0011】上記第3の目的は、第1、第2および第3
の手段における網点領域検出手段を、イメージスキヤナ
によつて読み取られた画像データの主走査方向1ライン
内での濃度勾配の状態によつて網点領域を判定するよう
に設定した第5の手段によつて達成される。
の手段における網点領域検出手段を、イメージスキヤナ
によつて読み取られた画像データの主走査方向1ライン
内での濃度勾配の状態によつて網点領域を判定するよう
に設定した第5の手段によつて達成される。
【0012】
【作用】第1の手段においては、網点領域検出手段によ
つて網点領域の検出を行い、網点と判定された領域に対
しては、選択手段によつて平滑化フイルタ処理結果のみ
を出力し、それ以外ではフイルタ処理を施さないオリジ
ナルの画像データとエツジ強調フイルタ処理の結果とを
適応的に混合する。
つて網点領域の検出を行い、網点と判定された領域に対
しては、選択手段によつて平滑化フイルタ処理結果のみ
を出力し、それ以外ではフイルタ処理を施さないオリジ
ナルの画像データとエツジ強調フイルタ処理の結果とを
適応的に混合する。
【0013】第2の手段においては、網点領域検出手段
によつて網点領域の検出を行い、網点と判定された領域
に対しては、選択手段によつて平滑化フイルタ処理の結
果とエツジ強調フイルタ処理の結果との切り換えを行
い、それ以外ではフイルタ処理を施さないオリジナルの
画像データとエツジ強調フイルタ処理の結果との切り換
えを行う。ここで網点領域と判定された領域に対して
は、エツジ強調の度合を小さくし、また網点領域以外で
はエツジ強調の度合を強める。
によつて網点領域の検出を行い、網点と判定された領域
に対しては、選択手段によつて平滑化フイルタ処理の結
果とエツジ強調フイルタ処理の結果との切り換えを行
い、それ以外ではフイルタ処理を施さないオリジナルの
画像データとエツジ強調フイルタ処理の結果との切り換
えを行う。ここで網点領域と判定された領域に対して
は、エツジ強調の度合を小さくし、また網点領域以外で
はエツジ強調の度合を強める。
【0014】第3の手段においては、網点領域検出を行
い網点と判定された領域に対しては、強い平滑化フイル
タ処理を行い、その結果とエツジ強調フイルタ処理の結
果との切り換えを行い、それ以外ではフイルタ処理を施
さないオリジナルの画像データとエツジ強調フイルタ処
理の結果との切り換えを行う。
い網点と判定された領域に対しては、強い平滑化フイル
タ処理を行い、その結果とエツジ強調フイルタ処理の結
果との切り換えを行い、それ以外ではフイルタ処理を施
さないオリジナルの画像データとエツジ強調フイルタ処
理の結果との切り換えを行う。
【0015】第4の手段においては、第3の手段におい
て網点領域判定結果によりフアジイ推論のルール群を切
り換える。
て網点領域判定結果によりフアジイ推論のルール群を切
り換える。
【0016】第5の手段においては、第1ないし第3の
手段において画像データの主走査方向1ライン内での濃
度勾配の状態より網点領域の検出を行うようにする。
手段において画像データの主走査方向1ライン内での濃
度勾配の状態より網点領域の検出を行うようにする。
【0017】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図1は第1の実施例に係る画像処理装置のブロツ
ク図である。図において、画像処理装置は原稿を読み取
るスキヤナ100と、スキヤナ100によつて読み取ら
れた信号が入力されるラインバツハ101と、ラインバ
ツハ101からの出力が入力される平滑化フイルタ10
2、エツジ強調フイルタ103、スルーバツハ104、
網点領域検出手段105、エツジ量検出手段106と、
エツジ量検出手段106の出力が入力される判定装置1
07と、エツジ強調フイルタ103、スルーバツハ10
4および判定装置107の出力が入力される混合器10
8と、平滑化フイルタ102、混合器108、網点領域
検出手段105からの出力が入力されるセレクタ109
と、セレクタ109の出力が入力されるγ補正部110
と、γ補正部110からの出力が入力されるプリンタ1
11とからなつている。
する。図1は第1の実施例に係る画像処理装置のブロツ
ク図である。図において、画像処理装置は原稿を読み取
るスキヤナ100と、スキヤナ100によつて読み取ら
れた信号が入力されるラインバツハ101と、ラインバ
ツハ101からの出力が入力される平滑化フイルタ10
2、エツジ強調フイルタ103、スルーバツハ104、
網点領域検出手段105、エツジ量検出手段106と、
エツジ量検出手段106の出力が入力される判定装置1
07と、エツジ強調フイルタ103、スルーバツハ10
4および判定装置107の出力が入力される混合器10
8と、平滑化フイルタ102、混合器108、網点領域
検出手段105からの出力が入力されるセレクタ109
と、セレクタ109の出力が入力されるγ補正部110
と、γ補正部110からの出力が入力されるプリンタ1
11とからなつている。
【0018】この画像処理装置では、原稿をスキヤナ1
00により読み取り、デジタル化した後に画像信号はラ
インバツフア101に入り、注目画素を含むラインとそ
の前後の数ライン分のデータがバツフアリングされる。
これらの信号はエツジ強調フイルタ103によりエツジ
強調処理を施され、結果が混合器108に入力される。
また、何もフイルタ処理されていない画像データもスル
ーバツフア104を通じて混合器108に入力する。こ
こで、上記混合器108での混合比は、エツジ量検出手
段106により算出されたエツジ量を判定する判定装置
107により決定される。
00により読み取り、デジタル化した後に画像信号はラ
インバツフア101に入り、注目画素を含むラインとそ
の前後の数ライン分のデータがバツフアリングされる。
これらの信号はエツジ強調フイルタ103によりエツジ
強調処理を施され、結果が混合器108に入力される。
また、何もフイルタ処理されていない画像データもスル
ーバツフア104を通じて混合器108に入力する。こ
こで、上記混合器108での混合比は、エツジ量検出手
段106により算出されたエツジ量を判定する判定装置
107により決定される。
【0019】またラインバツフア101の画像信号は網
点領域検出手段105に入力され、画像データが網点領
域に当たるか否かが判定される。この判定結果に基づき
セレクタ109により、平滑化フイルタ102で平滑化
された画像データか、上記混合器108の出力のいずれ
か一方が選択される。しかる後に、γ補正手段110に
より、原稿の濃度特性を忠実に再現するようにスキヤナ
100およびプリンタ111の濃度特性を補正し、しか
る後にプリンタ111に出力する。
点領域検出手段105に入力され、画像データが網点領
域に当たるか否かが判定される。この判定結果に基づき
セレクタ109により、平滑化フイルタ102で平滑化
された画像データか、上記混合器108の出力のいずれ
か一方が選択される。しかる後に、γ補正手段110に
より、原稿の濃度特性を忠実に再現するようにスキヤナ
100およびプリンタ111の濃度特性を補正し、しか
る後にプリンタ111に出力する。
【0020】エツジ量検出手段106において、エツジ
画素検出に微分フイルタを用いることが一般的である
が、ここでは例として主走査方向、副走査方向共に一次
微分フイルタによつて行つている。一次微分フイルタと
して3×3のマトリツクスを使用する場合を図2および
図3に示す。この2種類の一次微分フイルタによつて算
出されたエツジ強度は合成され、ある固定しきい値によ
り2値化される。そして注目画素を含むM×Mのマトリ
ツクスでの密度をとることによりエツジ量を算出する。
これを例示したのが図4である。ここでは、3×3のマ
トリツクスでの例である。ここでエツジ画素と判定され
た結果が1で、それ以外が0である。その結果として注
目画素(中心画素)のエツジ量は6/9となる。
画素検出に微分フイルタを用いることが一般的である
が、ここでは例として主走査方向、副走査方向共に一次
微分フイルタによつて行つている。一次微分フイルタと
して3×3のマトリツクスを使用する場合を図2および
図3に示す。この2種類の一次微分フイルタによつて算
出されたエツジ強度は合成され、ある固定しきい値によ
り2値化される。そして注目画素を含むM×Mのマトリ
ツクスでの密度をとることによりエツジ量を算出する。
これを例示したのが図4である。ここでは、3×3のマ
トリツクスでの例である。ここでエツジ画素と判定され
た結果が1で、それ以外が0である。その結果として注
目画素(中心画素)のエツジ量は6/9となる。
【0021】網点画像はその性質として決まつた線数
(例えば150線)のドツト画像により構成されている
ため、スキヤナ100により読み取られた網点画像はあ
る一定周期の濃淡の繰り返しとなつている。そこで網点
領域検出手段105は、この周期性に着目して網点の判
定を行う。図5に代表的な網点画像の主走査方向のプロ
フアイルと網点画像に対してイメージスキヤナ100で
読み取つた結果の一次微分値の符号を示してある。同様
に図6にはエツジ画像の主走査方向プロフアイルと一次
微分値の符号を、また、図7に写真画像(連続階調画
像)の主走査方向プロフアイルと一次微分値の符号を示
してある。
(例えば150線)のドツト画像により構成されている
ため、スキヤナ100により読み取られた網点画像はあ
る一定周期の濃淡の繰り返しとなつている。そこで網点
領域検出手段105は、この周期性に着目して網点の判
定を行う。図5に代表的な網点画像の主走査方向のプロ
フアイルと網点画像に対してイメージスキヤナ100で
読み取つた結果の一次微分値の符号を示してある。同様
に図6にはエツジ画像の主走査方向プロフアイルと一次
微分値の符号を、また、図7に写真画像(連続階調画
像)の主走査方向プロフアイルと一次微分値の符号を示
してある。
【0022】これらの図からも明らかなように、網点画
像の場合は一次微分値の符号に着目し注目画素を含む連
続した同符号のドツト数を計数し、同様に計数された隣
の異符号のドツト数と比較し、その差がある一定のしき
い値以下である時、注目画素を含む連続した同符号の画
素を網点領域とする。
像の場合は一次微分値の符号に着目し注目画素を含む連
続した同符号のドツト数を計数し、同様に計数された隣
の異符号のドツト数と比較し、その差がある一定のしき
い値以下である時、注目画素を含む連続した同符号の画
素を網点領域とする。
【0023】図8は網点領域検出のフローチヤートであ
り、図において、Diは画像データ、S0は計数された
符号格納レジスタ、S1は符号計数カウンタのためのレ
ジスタ、Siは差分値の符号である。
り、図において、Diは画像データ、S0は計数された
符号格納レジスタ、S1は符号計数カウンタのためのレ
ジスタ、Siは差分値の符号である。
【0024】まず、各レジスタS0,S1をリセツトし
(ステツプ1)、一次微分を隣接画素間の差分とし、順
次隣合つた画素の符号を調べ、同一符号の連続した画素
数を計数する(ステツプ2、ステツプ3、ステツプ
4)。ここで次に符号が変化するまでの同符号のブロツ
クを注目ブロツクとする。もし符号の変化があつた場合
は、既に計数された1つ前の連続した異符号のブロツク
と比較し(ステツプ3、ステツプ5、ステツプ6)、も
しそのドツト数の差が1以下であれば、注目ブロツクを
網点とし(ステツプ6、ステツプ7)、それ以外の場合
は、注目ブロツクを非網点領域とする(ステツプ6、ス
テツプ8)。
(ステツプ1)、一次微分を隣接画素間の差分とし、順
次隣合つた画素の符号を調べ、同一符号の連続した画素
数を計数する(ステツプ2、ステツプ3、ステツプ
4)。ここで次に符号が変化するまでの同符号のブロツ
クを注目ブロツクとする。もし符号の変化があつた場合
は、既に計数された1つ前の連続した異符号のブロツク
と比較し(ステツプ3、ステツプ5、ステツプ6)、も
しそのドツト数の差が1以下であれば、注目ブロツクを
網点とし(ステツプ6、ステツプ7)、それ以外の場合
は、注目ブロツクを非網点領域とする(ステツプ6、ス
テツプ8)。
【0025】次に、図1の判定装置107について説明
する。例としてフアジイ推論を用いた場合を図9ないし
図11に示す。具体的にはエツジ量による条件部のメン
バシツプ関数を図9に、混合比を決定するための結論部
のメンバシツプ関数を図10に示す。また実際の推論例
を図11に示す。ここでエツジ量検出手段106により
検出されたエツジ量が4/9であるとすると、図11で
示すようにルール1およびルール2のメンバシツプ関数
に適合し、それに対応する結論部のメンバシツプ関数の
適合度(網がけ)が得られ、適合部の重心を計算するこ
とによりエツジ強調フイルタ103の結果の混合比0.
3を得ることができる。この判定装置107としては、
フアジイコントローラチツプを用いても良いし、予め条
件部および結論部のメンバシツプ関数をROMによるル
ツクアツプテーブルとしてもよい。
する。例としてフアジイ推論を用いた場合を図9ないし
図11に示す。具体的にはエツジ量による条件部のメン
バシツプ関数を図9に、混合比を決定するための結論部
のメンバシツプ関数を図10に示す。また実際の推論例
を図11に示す。ここでエツジ量検出手段106により
検出されたエツジ量が4/9であるとすると、図11で
示すようにルール1およびルール2のメンバシツプ関数
に適合し、それに対応する結論部のメンバシツプ関数の
適合度(網がけ)が得られ、適合部の重心を計算するこ
とによりエツジ強調フイルタ103の結果の混合比0.
3を得ることができる。この判定装置107としては、
フアジイコントローラチツプを用いても良いし、予め条
件部および結論部のメンバシツプ関数をROMによるル
ツクアツプテーブルとしてもよい。
【0026】図12は第2の実施例に係る画像処理装置
のブロツク図である。図において、画像処理装置は原稿
を読み取るスキヤナ100と、スキヤナ100によつて
読み取られた信号が入力されるラインバツハ101と、
ラインバツハ101からの出力が入力される平滑化フイ
ルタ102、エツジ強調フイルタ103、スルーバツハ
104、網点領域検出手段105、エツジ量検出手段1
06と、エツジ量検出手段106の出力が入力される判
定装置107と、スルーバツハ104、平滑化フイルタ
102、網点領域検出手段105および判定装置107
の出力が入力されるセレクタ109と、エツジ強調フイ
ルタ103、セレクタ109および判定装置107から
の出力が入力される混合器108と、混合器108の出
力が入力されるγ補正部110と、γ補正部110から
の出力が入力されるプリンタ111とからなつている。
のブロツク図である。図において、画像処理装置は原稿
を読み取るスキヤナ100と、スキヤナ100によつて
読み取られた信号が入力されるラインバツハ101と、
ラインバツハ101からの出力が入力される平滑化フイ
ルタ102、エツジ強調フイルタ103、スルーバツハ
104、網点領域検出手段105、エツジ量検出手段1
06と、エツジ量検出手段106の出力が入力される判
定装置107と、スルーバツハ104、平滑化フイルタ
102、網点領域検出手段105および判定装置107
の出力が入力されるセレクタ109と、エツジ強調フイ
ルタ103、セレクタ109および判定装置107から
の出力が入力される混合器108と、混合器108の出
力が入力されるγ補正部110と、γ補正部110から
の出力が入力されるプリンタ111とからなつている。
【0027】この画像処理装置では、原稿をスキヤナ1
00により読み取り、デジタル化した後に画像信号はラ
インバツフア101に入り、注目画素を含むラインとそ
の前後の数ライン分のデータがバツフアリングされる。
これらの信号は平滑化フイルタ102によるフイルタ処
理を施され、結果がセレクタ109に入力され、また、
何もフイルタ処理されていない画像データもスルーバツ
フア104を通じてセレクタ109に入力される。
00により読み取り、デジタル化した後に画像信号はラ
インバツフア101に入り、注目画素を含むラインとそ
の前後の数ライン分のデータがバツフアリングされる。
これらの信号は平滑化フイルタ102によるフイルタ処
理を施され、結果がセレクタ109に入力され、また、
何もフイルタ処理されていない画像データもスルーバツ
フア104を通じてセレクタ109に入力される。
【0028】また、ラインバツフア101の画像信号は
網点領域検出手段105に入力され、画像データが網点
領域に当たるか否かが判定される。この判定結果に基づ
いてセレクタ109により平滑化された画像データか、
何も処理されていない画像データかのいずれか一方が選
択される。次に、エツジ強調フイルタ103によりエツ
ジ強調処理を施された結果の出力およびセレクタ108
の出力が混合器108に入力され、所定の混合比に従つ
て混合され、しかる後に、混合器108の出力は、γ補
正手段110により原稿の濃度特性を忠実に再現するよ
うにスキヤナ100およびプリンタ111の濃度特性を
補正され、その結果がプリンタ111に出力される。
網点領域検出手段105に入力され、画像データが網点
領域に当たるか否かが判定される。この判定結果に基づ
いてセレクタ109により平滑化された画像データか、
何も処理されていない画像データかのいずれか一方が選
択される。次に、エツジ強調フイルタ103によりエツ
ジ強調処理を施された結果の出力およびセレクタ108
の出力が混合器108に入力され、所定の混合比に従つ
て混合され、しかる後に、混合器108の出力は、γ補
正手段110により原稿の濃度特性を忠実に再現するよ
うにスキヤナ100およびプリンタ111の濃度特性を
補正され、その結果がプリンタ111に出力される。
【0029】ここで、上記混合器108での混合比は、
判定装置107により決定されることは前述と同様であ
るが、この判定装置107では網点領域検出手段105
の検出結果に基づき、エツジ強調の度合を換えるように
動作する。
判定装置107により決定されることは前述と同様であ
るが、この判定装置107では網点領域検出手段105
の検出結果に基づき、エツジ強調の度合を換えるように
動作する。
【0030】判定装置107での判定手段にはフアジイ
推論を用いるが、図12に示すように網点領域検出手段
105による検出結果により判定装置107のフアジイ
推論ルール群を切り換える。2つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を図13から図19に示す。
推論を用いるが、図12に示すように網点領域検出手段
105による検出結果により判定装置107のフアジイ
推論ルール群を切り換える。2つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を図13から図19に示す。
【0031】図14および図15には網点領域用のルー
ルを、図16および図17には非網点領域用のルールを
示す。具体的には各々エツジ量による条件部のメンバシ
ツプ関数を図14および図16に、混合比を決定するた
めの結論部のメンバシツプ関数を図15および図17に
示す。ここで実際の推論例を以下に述べる。
ルを、図16および図17には非網点領域用のルールを
示す。具体的には各々エツジ量による条件部のメンバシ
ツプ関数を図14および図16に、混合比を決定するた
めの結論部のメンバシツプ関数を図15および図17に
示す。ここで実際の推論例を以下に述べる。
【0032】図18は網点領域と判定された領域に対す
る推論例である。ここでエツジ量検出手段106により
検出されたエツジ量が4/9であるとすると、図18で
示すようにルールaおよびルールbのメンバシツプ関数
に適合し、それに対応する結論部のメンバシツプ関数の
適合度(網がけ)が得られ、適合部の重心を計算するこ
とによりエツジ強調フイルタ103の結果の混合比0.
25を得ることができる。
る推論例である。ここでエツジ量検出手段106により
検出されたエツジ量が4/9であるとすると、図18で
示すようにルールaおよびルールbのメンバシツプ関数
に適合し、それに対応する結論部のメンバシツプ関数の
適合度(網がけ)が得られ、適合部の重心を計算するこ
とによりエツジ強調フイルタ103の結果の混合比0.
25を得ることができる。
【0033】また、図19は非網点領域と判定された領
域に対する推論例である。ここでエツジ量検出手段10
6により検出されたエツジ量が4/9であるとすると、
同図に示すようにルールaおよびルールbのメンバシツ
プ関数に適合し、それに対応する結論部のメンバシツプ
関数の適合度(網がけ)が得られ、適合部の重心を計算
することによりエツジ強調フイルタ103の結果の混合
比0.5を得ることができる。
域に対する推論例である。ここでエツジ量検出手段10
6により検出されたエツジ量が4/9であるとすると、
同図に示すようにルールaおよびルールbのメンバシツ
プ関数に適合し、それに対応する結論部のメンバシツプ
関数の適合度(網がけ)が得られ、適合部の重心を計算
することによりエツジ強調フイルタ103の結果の混合
比0.5を得ることができる。
【0034】上述したように、網点領域か否かにより推
論に用いるルール群を換えることで図13の混合器10
8におけるエツジ強調フイルタ処理結果と平滑化ないし
はスルーの結果の混合度合を換えることができる。
論に用いるルール群を換えることで図13の混合器10
8におけるエツジ強調フイルタ処理結果と平滑化ないし
はスルーの結果の混合度合を換えることができる。
【0035】この判定装置107の構成は、前述と同様
にフアジイコントローラチツプを用いてもよいし、予め
条件部および結論部のメンバシツプ関数をROMによる
ルツクアツプテーブルとしてもよい。
にフアジイコントローラチツプを用いてもよいし、予め
条件部および結論部のメンバシツプ関数をROMによる
ルツクアツプテーブルとしてもよい。
【0036】図20は第3の実施例に係る画像処理装置
のブロツク図である。図12に示す実施例と異なるとこ
ろは、混合器108における混合比が、判定装置107
のみによつて検出される点であり、その他は同じ構成と
なつており、それぞれの動作も同様であるので、ここで
の説明は省略する。
のブロツク図である。図12に示す実施例と異なるとこ
ろは、混合器108における混合比が、判定装置107
のみによつて検出される点であり、その他は同じ構成と
なつており、それぞれの動作も同様であるので、ここで
の説明は省略する。
【0037】
【発明の効果】請求項1記載の発明によれば、網点領域
検出を行い網点と判定された領域に対しては、平滑化フ
イルタ処理結果のみを出力し、それ以外ではフイルタ処
理を施さないオリジナルの画像データとエツジ強調フイ
ルタ処理の結果とを適応的に混合するフイルタ処理を行
つているので、文字やライン画像のエツジの急峻さを保
持しつつ、本来平滑化処理の度合を多く必要とする網点
画像中での誤つたエツジ強調処理をなくし、かつ連続画
像(写真画像)中のエツジをも良好に強調することによ
り望ましいフイルタ処理が行え、画質を向上させること
ができる。
検出を行い網点と判定された領域に対しては、平滑化フ
イルタ処理結果のみを出力し、それ以外ではフイルタ処
理を施さないオリジナルの画像データとエツジ強調フイ
ルタ処理の結果とを適応的に混合するフイルタ処理を行
つているので、文字やライン画像のエツジの急峻さを保
持しつつ、本来平滑化処理の度合を多く必要とする網点
画像中での誤つたエツジ強調処理をなくし、かつ連続画
像(写真画像)中のエツジをも良好に強調することによ
り望ましいフイルタ処理が行え、画質を向上させること
ができる。
【0038】請求項2記載の発明によれば、網点領域と
判定された領域に対しては、エツジ強調の度合をより小
さくし、また網点領域以外ではエツジ強調の度合をより
強めることで、文字やライン画像のエツジの急峻さを保
持しつつ網点画像中での誤処理をなくし、かつ連続画像
(写真画像)中のエツジをも良好に強調することにより
望ましいフイルタ処理が行え、画質を向上させることが
できる。
判定された領域に対しては、エツジ強調の度合をより小
さくし、また網点領域以外ではエツジ強調の度合をより
強めることで、文字やライン画像のエツジの急峻さを保
持しつつ網点画像中での誤処理をなくし、かつ連続画像
(写真画像)中のエツジをも良好に強調することにより
望ましいフイルタ処理が行え、画質を向上させることが
できる。
【0039】請求項3記載の発明によれば、網点領域検
出を行い網点と判定された領域に対しては、強い平滑化
フイルタ処理を行い、その結果とエツジ強調フイルタ処
理の結果との切り換えを行い、それ以外ではフイルタ処
理を施さないオリジナルの画像データとエツジ強調フイ
ルタ処理の結果との切り換えを行うことで、文字やライ
ン画像のエツジの急峻さを保持しつつ、本来平滑化処理
の度合を多く必要とする網点画像中での誤つたエツジ強
調処理をなくし、かつ連続画像(写真画像)中のエツジ
をも良好に強調することにより望ましいフイルタ処理が
行え、画質を向上させることができる。
出を行い網点と判定された領域に対しては、強い平滑化
フイルタ処理を行い、その結果とエツジ強調フイルタ処
理の結果との切り換えを行い、それ以外ではフイルタ処
理を施さないオリジナルの画像データとエツジ強調フイ
ルタ処理の結果との切り換えを行うことで、文字やライ
ン画像のエツジの急峻さを保持しつつ、本来平滑化処理
の度合を多く必要とする網点画像中での誤つたエツジ強
調処理をなくし、かつ連続画像(写真画像)中のエツジ
をも良好に強調することにより望ましいフイルタ処理が
行え、画質を向上させることができる。
【0040】請求項4記載の発明によれば、フイルタ処
理の切り換えにフアジイ推論を用い、かつ網点領域判定
結果によりフアジイ推論のルール群を切り換えること
で、画像の特徴に合わせてより細かな制御を行うことが
できる。
理の切り換えにフアジイ推論を用い、かつ網点領域判定
結果によりフアジイ推論のルール群を切り換えること
で、画像の特徴に合わせてより細かな制御を行うことが
できる。
【0041】請求項5記載の発明によれば、網点領域検
出方式を簡単にすることで、ハードウエア量を削減する
ことができる。
出方式を簡単にすることで、ハードウエア量を削減する
ことができる。
【図1】本発明の第1の実施例に係る画像処理装置のブ
ロツク図である。
ロツク図である。
【図2】一次微分フイルタの説明図である。
【図3】一次微分フイルタの説明図である。
【図4】一次微分フイルタの説明図である。
【図5】網点画像の主走査方向のプロフアイルと一次微
分値の符号を示す説明図である。
分値の符号を示す説明図である。
【図6】エツジ画像の主走査方向のプロフアイルと一次
微分値の符号を示す説明図である。
微分値の符号を示す説明図である。
【図7】写真画像の主走査方向のプロフアイルと一次微
分値の符号を示す説明図である。
分値の符号を示す説明図である。
【図8】網点領域検出方法のフローチヤートである。
【図9】判定装置におけるエツジ量による条件部のメン
バシツプ関数を示す説明図である。
バシツプ関数を示す説明図である。
【図10】判定装置における混合比を決定するための結
論部のメンバシツプ関数を示す説明図である。
論部のメンバシツプ関数を示す説明図である。
【図11】判定装置におけるフアジイ推論例を示す説明
図である。
図である。
【図12】本発明の第2の実施例に係る画像処理装置の
ブロツク図である。
ブロツク図である。
【図13】図12に示す画像処理装置の要部の詳細ブロ
ツク図である。
ツク図である。
【図14】判定装置における2つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。
アジイ推論の例を示す説明図である。
【図15】判定装置における2つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。
アジイ推論の例を示す説明図である。
【図16】判定装置における2つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。
アジイ推論の例を示す説明図である。
【図17】判定装置における2つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。
アジイ推論の例を示す説明図である。
【図18】判定装置における2つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。
アジイ推論の例を示す説明図である。
【図19】判定装置における2つのルール群を用いたフ
アジイ推論の例を示す説明図である。
アジイ推論の例を示す説明図である。
【図20】本発明の第3の実施例に係る画像処理装置の
ブロツク図である。
ブロツク図である。
100 スキヤナ 101 ラインバツフア 102 平滑化フイルタ 103 エツジ強調フイルタ 104 スルーバツフア 105 網点領域検出手段 106 エツジ量検出手段 107 判定装置 108 混合器 109 セレクタ 110 γ補正手段 111 プリンタ
Claims (5)
- 【請求項1】 画像データの網点領域を検出する網点領
域検出手段と、 画像データのエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、 画像データに対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フ
イルタと、 画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
と、 画像データに対して処理を行なわずに入力された画像デ
ータをそのまま出力するスルーバツハと、 エツジ強調フイルタからの出力とスルーバツハからの出
力を混合する混合手段と、 エツジ量検出手段によつて検出されたエツジ量に応じて
フアジイ推論によつて混合手段における混合比を設定す
る混合比設定手段と、 平滑化フイルタからの出力と混合手段からの出力のいず
れかを網点領域検出手段の検出結果に応じて選択する選
択手段と、 を備えた画像処理装置。 - 【請求項2】 画像データの網点領域を検出する網点領
域検出手段と、 画像データのエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、 画像データに対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フ
イルタと、 画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
と、 画像データに対して処理を行なわずに入力された画像デ
ータをそのまま出力するスルーバツハと、 スルーバツハからの出力と平滑化フイルタからの出力の
いずれかを網点領域検出手段の検出結果に応じて選択す
る選択手段と、 エツジ強調フイルタからの出力と選択手段からの出力を
混合する混合手段と、 エツジ量検出手段によつて検出されたエツジ量に応じて
フアジイ推論によつて混合手段における混合比を設定す
る混合比設定手段と、 を備えた画像処理装置。 - 【請求項3】 画像データの網点領域を検出する網点領
域検出手段と、 画像データのエツジ量を検出するエツジ量検出手段と、 画像データに対してエツジ強調処理を行うエツジ強調フ
イルタと、 画像データに対して平滑化処理を行う平滑化フイルタ
と、 画像データに対して処理を行なわずに入力された画像デ
ータをそのまま出力するスルーバツハと、 スルーバツハからの出力と平滑化フイルタからの出力の
いずれかを選択する選択手段と、 エツジ量検出手段によつてよつて検出されたエツジ量に
応じてフアジイ推論によつて混合比を設定するととも
に、網点領域検出手段の検出結果に応じてエツジ強調の
度合いを設定する混合比・エツジ強調設定手段と、 を備えた画像処理装置。 - 【請求項4】 混合比・エツジ強調設定手段が網点領域
検出手段からの検出結果に応じてフアジイ推論に使用さ
れるルール群を切り換えるように設定された請求項3記
載の画像処理装置。 - 【請求項5】 網点領域検出手段は、イメージスキヤナ
によつて読み取られた画像データの主走査方向1ライン
内での濃度勾配の状態によつて網点領域を判定するよう
に設定された請求項1、2および3のいずれか1項に記
載の画像処理装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP32978691A JP3146576B2 (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 画像処理装置 |
US08/261,240 US5410619A (en) | 1991-09-03 | 1994-06-14 | Digital image processing apparatus for processing a variety of types of input image data |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP32978691A JP3146576B2 (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 画像処理装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05145759A true JPH05145759A (ja) | 1993-06-11 |
JP3146576B2 JP3146576B2 (ja) | 2001-03-19 |
Family
ID=18225250
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP32978691A Expired - Fee Related JP3146576B2 (ja) | 1991-09-03 | 1991-11-19 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3146576B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6897983B1 (en) | 1999-04-16 | 2005-05-24 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processor |
JP2013506159A (ja) * | 2009-09-23 | 2013-02-21 | ノバルティス アーゲー | 不定形画像に基づく色付きコンタクトレンズ |
-
1991
- 1991-11-19 JP JP32978691A patent/JP3146576B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6897983B1 (en) | 1999-04-16 | 2005-05-24 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processor |
US7064868B2 (en) | 1999-04-16 | 2006-06-20 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processor |
JP2013506159A (ja) * | 2009-09-23 | 2013-02-21 | ノバルティス アーゲー | 不定形画像に基づく色付きコンタクトレンズ |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP3146576B2 (ja) | 2001-03-19 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |