JPH07298074A

JPH07298074A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH07298074A
Application number: JP6091268A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Ouchi; 敏大内; Sadao Takahashi; 禎郎高橋; Koichi Narahara; 孝一楢原
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1994-04-28
Filing date: 1994-04-28
Publication date: 1995-11-10

Abstract

(57)【要約】【目的】原稿の判定を自動的に行い、原稿の種類に応
じた最適な処理を施す。【構成】プレスキャンを有する機種の場合、原稿種判
定回路９はプレスキャン時に原稿種を判定する。フィル
タ決定回路１０は、その後のＫＣＭＹ版時に、判定され
た原稿に合った平滑化フィルタ２、エッジ強調フィルタ
４を使用する。プレスキャンを有しない機種の場合、原
稿種判定回路９は最初の版（例えばＫ版）作成時に原稿
種を判定し、フィルタ決定回路１０は、ＣＭＹ版時に判
定された原稿に合ったフィルタを使用する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理装置に関し、
特に複写すべき原稿の種類に応じて最適な処理を施すよ
うに構成された画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、複写機などの画像処理装置には複
写する原稿の種類に対応した幾つかのモード、例えば
「文字モード」、「写真モード」、「文字写真モード」
などが設定されている。そして、これら各モードによっ
て空間フィルタやディザを切り替えている。さらに、
「写真モード」を「印刷写真モード」と「印画紙写真モ
ード」に分けて色補正係数を切り替えているカラー複写
機もある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】例えば、ユーザーが
「文字モード」、「写真モード」、「文字写真モード」
を選択し、それに応じて空間フィルタやディザを切り替
えたり、あるいは銀塩写真用の色補正係数と網点写真用
の色補正係数が設定され、ユーザーからの指定（ボタン
操作）によって色補正係数を切り替える方法がある（ゼ
ロックステクニカルレポートＮＯ７，１９９２，ｐｐ
３０〜３１を参照）。しかし、この方法は、ユーザーが
モード設定しなければならず、しかも、複写しようとし
ている「絵」が銀塩写真であるのか網点写真であるのか
を、操作の度にユーザーが判断しなければならないこと
から、ユーザーの負担が大きい。

【０００４】このようなユーザーの負担を軽減するため
に、原稿の下地のヒストグラムによって原稿の種類を判
別し、自動的に２値化処理（ディザ処理、誤差拡散処
理、２値処理）を切り替えるようにした画像処理装置が
ある（特開平１−３０２９６２号公報を参照）。しか
し、この装置では原稿下地のヒストグラム分布によって
原稿の種類を判別していることから、例えば網点画像と
文字画像とでは基本的に似たような分布となる可能性が
高くなり、このため両者が誤って判定され、原稿画像に
適さない２値化処理が施されるという欠点が指摘され
る。

【０００５】本発明の目的は、原稿の判定を自動的に行
い、原稿の種類に応じた最適な処理を施すようにした画
像処理装置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、原稿をＲ，Ｇ，Ｂのディ
ジタル画像信号として読み取る手段と、該読み取られた
画像信号から該原稿の種類を判定する手段と、該画像信
号に対して空間フィルタリングを行う第１手段と、該
Ｒ，Ｇ，Ｂ信号をＹ，Ｍ，Ｃ信号に色補正し、該Ｒ，
Ｇ，Ｂ信号からＫ信号を生成する第２手段と、該Ｙ，
Ｍ，Ｃ信号から該Ｋ信号を減算する第３手段と、該減算
後のＹ’，Ｍ’，Ｃ’とＫ信号を中間調処理し、該
Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’，Ｋ信号を出力する出力手段の特性に
合わせてガンマ変換する第４手段とを備えた画像処理装
置において、前記原稿の種類を判定する手段は、該読み
取られた画像信号から原稿中の文字に属する画素または
画素ブロックを計数する手段と、該計数値を基に該原稿
中の文字の割合を判定する手段で構成された文字画像判
定手段であり、該文字画像の判定結果を基に前記第１、
第２、第３、第４手段の内の少なくとも一つ以上の手段
を制御する手段とを備えたことを特徴としている。

【０００７】請求項２記載の発明では、原稿をＲ，Ｇ，
Ｂのディジタル画像信号として読み取る手段と、該読み
取られた画像信号から該原稿の種類を判定する手段と、
該画像信号に対して空間フィルタリングを行う第１手段
と、該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号をＹ，Ｍ，Ｃ信号に色補正し、該
Ｒ，Ｇ，Ｂ信号からＫ信号を生成する第２手段と、該
Ｙ，Ｍ，Ｃ信号から該Ｋ信号を減算する第３手段と、該
減算後のＹ’，Ｍ’，Ｃ’とＫ信号を中間調処理し、該
Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’，Ｋ信号を出力する出力手段の特性に
合わせてガンマ変換する第４手段とを備えた画像処理装
置において、前記原稿の種類を判定する手段は、該読み
取られた画像信号から原稿中の写真に属する画素または
画素ブロックを計数する手段と、該計数値を基に該原稿
中の写真の割合を判定する手段で構成された写真画像判
定手段であり、該写真画像の判定結果を基に前記第１、
第２、第３、第４手段の内の少なくとも一つ以上の手段
を制御する手段とを備えたことを特徴としている。

【０００８】請求項３記載の発明では、原稿をＲ，Ｇ，
Ｂのディジタル画像信号として読み取る手段と、該読み
取られた画像信号から該原稿の種類を判定する手段と、
該画像信号に対して空間フィルタリングを行う第１手段
と、該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号をＹ，Ｍ，Ｃ信号に色補正し、該
Ｒ，Ｇ，Ｂ信号からＫ信号を生成する第２手段と、該
Ｙ，Ｍ，Ｃ信号から該Ｋ信号を減算する第３手段と、該
減算後のＹ’，Ｍ’，Ｃ’とＫ信号を中間調処理し、該
Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’，Ｋ信号を出力する出力手段の特性に
合わせてガンマ変換する第４手段とを備えた画像処理装
置において、前記原稿の種類を判定する手段は、該読み
取られた画像信号から原稿中の網点に属する画素または
画素ブロックを計数する手段と、該計数値を基に該原稿
中の網点の割合を判定する手段で構成された網点画像判
定手段であり、該網点画像の判定結果を基に前記第１、
第２、第３、第４手段の内の少なくとも一つ以上の手段
を制御する手段とを備えたことを特徴としている。

【０００９】請求項４記載の発明では、計数される網点
は、周期性のある網点であることを特徴としている。

【００１０】請求項５記載の発明では、計数される網点
は、特定方向に周期性を持つ網点であることを特徴とし
ている。

【００１１】請求項６記載の発明では、計数される網点
は、特定線数の網点であることを特徴としている。

【００１２】請求項７記載の発明では、原稿の種類を判
定する手段が、請求項１記載の文字画像判定手段と、請
求項２記載の写真画像判定手段と、請求項３記載の網点
画像判定手段と、各判定手段の判定結果を基に前記原稿
中の文字、写真、網点の構成割合を判定する手段とで構
成され、該構成割合を基に請求項１または２または３記
載の第１、第２、第３、第４手段の内の少なくとも一つ
以上の手段を制御する手段を備えたことを特徴としてい
る。

【００１３】請求項８記載の発明では、原稿種判定手段
は、プレスキャン時に、または最初の版作成時に原稿の
種類を判定することを特徴としている。

【００１４】請求項９記載の発明では、文字、写真、網
点の割合に応じて、前記制御手段は、前記第１手段内の
空間フィルタの平滑度、エッジ強調度を制御し、前記第
２、３手段内のＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの信号を制御し、前記第
４手段内の中間調処理におけるディザ処理の切り替え、
ガンマテーブルの切り替えを制御することを特徴として
いる。

【００１５】

【作用】原稿種判定回路はプレスキャン時に、あるいは
最初の版（例えばＫ版）作成時に原稿種を判定する。フ
ィルタ決定回路は、その後のＫＣＭＹ版時に、あるいは
ＣＭＹ版時に判定された原稿に合った平滑化フィルタ、
エッジ強調フィルタを使用する。また、原稿種の判定結
果に応じて色補正／墨生成、ＵＣＲ、プリンタガンマを
切り替える。

【００１６】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体
的に説明する。〈原稿種の判定によって空間フィルタを切り替える第１
の実施例〉図１は、本発明の一実施例のブロック構成図
であり、面順次にすなわち一回のスキャンで一つの版を
プリントするカラー複写機に適用した場合の構成を示
す。図１において、１はカラースキャナ、２は平滑化回
路、３はＬｏｇ変換回路、４はエッジ強調回路、５は色
補正／墨生成回路、６はＵＣＲ回路、７は中間調処理回
路、８はカラープリンタ、９は原稿種判定回路、１０は
フィルタ決定回路である。本実施例は、特に原稿種の判
定によって空間フィルタの切り替えを行うもので、ま
ず、図１の装置の概略動作を説明し、次いで装置を構成
する各処理ブロックについて詳述する。

【００１７】カラー複写機の機種としては、例えば原稿
サイズを検知するなどの目的のためにプレスキャンを行
ってから本スキャンに入る機種と、プレスキャンを行わ
ない機種がある。これら機種の相違によって本発明の実
施態様が若干異なる。すなわち、プレスキャンを有する
機種の場合、プレスキャン時に原稿種を判定し、その後
のＫＣＭＹ版時に、判定された原稿に合った空間フィル
タを使用する。プレスキャンを有しない機種の場合、最
初の版（例えばＫ版）作成時（つまり、最初のスキャン
時）に原稿種を判定し、その後のＣＭＹ版時に、判定さ
れた原稿に合った空間フィルタを使用する。従って、Ｋ
版時にはデフォルト、例えば後述するように「フィルタ
決定回路」の平滑化フィルタ、エッジ強調フィルタ
を使用する。

【００１８】以下、各処理ブロックについて説明する
と、カラースキャナ１は、ＣＣＤ素子等の光電変換素子
を有し、原稿を読み取ってＲＧＢの３色に色分解し、例
えば８ビットのディジタル信号を出力する。この出力さ
れる信号は、反射率リニアな信号である。

【００１９】平滑化回路２、エッジ強調回路４は、後述
するフィルタ決定回路で選択された係数を用いてフィル
タリングを行うもので、ＲＡＭなどで構成された係数格
納テーブルと、積和演算部などで構成される。このフィ
ルタリングは、注目画素とその周囲の画素についてフィ
ルタの係数（重みテーブル）で積和演算を行って、注目
画素の値を決める空間フィルタ処理であり、図２５
（ａ）の平滑化フィルタの例を用いて簡単に説明する。

【００２０】図２に示すように、３本のラインバッファ
に原画像データが格納されている。３×３の原画像デー
タｄ１とフィルタｆの各係数との積和を演算する。この
場合、１、３行目の係数が０であるので、２行目の原画
像データについてのみ積和が計算され、（１／４）＋１
＋（１１／４）＝４となり、注目画素（値２）Ｐ１の画
素値は、Ｐ１’＝４になる。同様にその隣の画素Ｐ２
（値１１）については、３×３の原画像データｄ２とフ
ィルタｆの各係数との積和を演算することによって求め
られ、Ｐ２’＝６になる。この処理によって、値２、１
１という鋭い原画像が値４、６の如く凸が減らされ、平
滑化される。エッジ強調も同様に積和演算されるが、そ
の処理は濃度差が大きい部分（エッジ）を強調処理する
ものである。

【００２１】Ｌｏｇ変換回路３は、テーブルを利用し
て、反射率リニア信号を濃度リニア信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
に変換する。濃度リニア信号においては、白は（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）であり、黒は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
＝（２５５，２５５，２５５）である。

【００２２】色補正／墨生成回路５において、説明を簡
単にするために、以下のような線形一次式で色補正を行
うものとする。すなわち、この色補正方法は、Ｒ，Ｇ，
Ｂをエッジ強調後の信号（各８ビット）とし、Ｃ（シア
ン），Ｍ（マゼンタ），Ｙ（イエロー）をプリンタ駆動
信号（各８ビット）とし、ａ０〜ａ３、ｂ０〜ｂ３、ｃ
０〜ｃ３を色補正係数群とすると、式（１）によって表
される。

【００２３】Ｃ＝ａ０＋ａ１×Ｒ＋ａ２×Ｇ＋ａ３×ＢＭ＝ｂ０＋ｂ１×Ｒ＋ｂ２×Ｇ＋ｂ３×ＢＹ＝ｃ０＋ｃ１×Ｒ＋ｃ２×Ｇ＋ｃ３×Ｂ式（１）本実施例は、上記した色補正方法に限定されるものでは
なく、例えば、Ｒの２乗、Ｇ×Ｂなどの２次項を考慮し
た非線形二次の色補正方法、あるいはこのよう非線形二
次の近似式の結果を利用して、ＲＧＢ空間の代表点にＣ
ＭＹ値を設定し、その値を補間することによって色補正
を行うメモリ補間法（例えば、特公昭５８−１６１８０
号公報を参照）などにも適用することができる。なお、
色補正係数群ａ０〜ａ３、ｂ０〜ｂ３、ｃ０〜ｃ３は実
験で求める。

【００２４】また、墨生成は、濃度リニア信号（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）から、以下の演算によってＫ（墨）信号を生成
する。

【００２５】Ｋ₀＝ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）式（２）そして、テーブル変換で、Ｋ＝ｆ（Ｋ₀）となる変換を
施す。図３は、墨量変換テーブルの例を示す。このテー
ブル変換の主な目的は、絵柄（網点、写真）のハイライ
ト領域（Ｋ₀＜５０）にはできるだけ墨を入れない（Ｋ
＝０）ようにすることである。

【００２６】ＵＣＲ（下色除去）処理とは、Ｃ，Ｍ，Ｙ
信号からＫ信号を作成し、Ｋ信号分だけ各色材の信号か
ら減じる処理をいう。つまり、Ｙ，Ｍ，Ｃによって墨を
表現するとインクまたはトナー量が多くなる。そこで、
墨を用い、使用した量だけＹ，Ｍ，Ｃの量を減らすわけ
である。例えば、このような処理としてＣＭＹ量の半分
を減らし、それに相当する量のＫを生成する５０％ＵＣ
Ｒ、あるいはＣＭＹ量をほぼ０にし、その代わりに相当
量のＫを生成する１００％ＵＣＲがある。

【００２７】本実施例のＵＣＲ回路６においては、最初
のスキャン時、すなわちＫ版作像時には墨発生回路５か
らのＫ信号をそのまま出力する。そして、２回目以降
（２〜４）のスキャン時、すなわちＣ，Ｍ，Ｙ版作像時
には、ＫをプリントしたことによるＣＭＹの減算を行
う。すなわち、Ｃ’（ｏｒＭ’ｏｒＹ’）＝Ｃ（ｏｒＭｏｒＹ）−Ｋ式（３）中間調処理回路７では、出力プリンタ用ガンマ変換とデ
ィザ処理を行う。これらの処理は、後述するようにそれ
ぞれガンマテーブルとディザテーブルによって実現され
る。カラープリンタ８としては、本実施例では多値入
力、多値出力のカラープリンタを想定しているが、上記
した中間調処理回路７で２値化処理（ディザ法、ドット
パターン法などで）を行って２値のカラープリンタで階
調画像を再生してもよい。

【００２８】次に、原稿種判定回路９について説明す
る。本実施例では、後述するようにこの原稿種判定方法
として幾つかの判定方法が用いられる。そして、これら
はそれぞれ文字、写真、網点毎に単体で使用してもよい
し、並列に作動させて総合的に判定してもよい。

【００２９】（文字画像の判定）図４は、文字画像判定
部の構成を示す。文字画素検出回路２１は、Ｇ（グリー
ン）信号から文字の一部である画素（以下、文字画素）
を検出し、カウンタ回路２２は、原稿の全領域から検出
された文字画素を計数（Ｃ₀）する。比較器２３、２４
は、計数値Ｃ₀と所定の閾値ｔｈ１、ｔｈ２とを比較
し、判定部２５では、Ｃ₀＞ｔｈ１のときＳ１＝２（多
い）、Ｃ₀＜ｔｈ２のときＳ１＝０（少ない）、その他
のときＳ１＝１となる（中程度）、３値の出力信号Ｓ１
を出力する。このように、文字画素を検出し、その計数
値で対象原稿に文字が含まれているか否か、あるいはど
の程度含まれているかという割合を判定する。

【００３０】なお、上記した文字画素検出回路２１とし
ては、例えば特開平２−２９２９５７号公報に記載され
た文字部分離方式を用いる。図５は、上記公報に記載さ
れた文字分離部のブロック図である。２値化回路３１で
は、多階調の画像信号を所定の閾値を用いて２値化す
る。黒画素パターンマッチング回路３２と白画素パター
ンマッチング回路３３は、それぞれ２値化後の黒画素お
よび白画素が連結する領域をパターンマッチングによっ
て検出する。

【００３１】図６は、黒画素の連結を検出するパターン
であり、図７は、白画素の連結を検出するパターンを示
す。それぞれのマッチング回路３２、３３はこれらパタ
ーンにマッチングしたとき、注目画素を連結黒画素、連
結白画素として出力する。計数回路３４、３５は、それ
ぞれ注目画素を中心とした３×３のマトリックス内に存
在する連結黒画素、連結白画素を計数し、計数値が例え
ば２以上になったときに出力する。アンド回路３６は、
２個以上の連結黒画素と連結白画素が同時に存在すると
き、アクティブになり、注目画素を仮文字部画素として
出力する。判定回路３７は、注目画素を中心とした５×
５のマトリックス内に例えば仮文字部画素が１個以上存
在するとき、注目画素を文字部画素として判定する。こ
の判定結果が図４の文字画素検出回路２１から出力され
る。

【００３２】上記した実施例の他に、文字画素の検出
後、所定サイズのブロック（例えば８×８画素）毎に、
文字画素を計数し、計数値Ｃが所定個以上の場合に注目
ブロックを「文字ブロック」とし、この文字ブロックの
計数値で対象原稿の判定を行うようにしてもよい。

【００３３】（写真画像の判定）写真原稿を読み込んだ
場合、中間レベルをとる画素が多く、またこれら画素は
ある程度の塊を持っている。本実施例では、写真原稿に
おけるこのような特性を利用して、写真の一部である画
素（以下、写真画素）を検出し、その計数値で対象原稿
に写真が含まれるか、あるいはどの程度含まれるかを判
定する。

【００３４】図８は、写真画像判定部の構成を示す。こ
の判定部は、図４に示した文字画素検出回路を写真画素
検出回路４０に置き換えたものである。写真画素検出回
路４０において、３値化回路４１はＧ（グリーン）信号
を２つの閾値で３値化し、中間レベル画素（閾値α＞Ｘ
＞閾値β）に対し、パターンマッチング回路４２は図９
に示すパターンとのマッチングを行う。そして、３×７
の全ての画素が中間レベルであるとき、３×７サイズの
画像の注目画素（中心画素）を写真原稿画素として出力
する。以下、このようなマッチング処理を原稿画像の全
領域に対して行う。

【００３５】カウンタ回路４３は、検出された写真画素
を計数（Ｃ₁）する。比較器４４、４５は、計数値Ｃ₁と
所定の閾値ｔｈ３、ｔｈ４とを比較し、判定部４６で
は、Ｃ₁＞ｔｈ３のときＳ２＝２（多い）、Ｃ₁＜ｔｈ４
のときＳ２＝０（少ない）、その他のときＳ２＝１（中
程度）となる、３値の出力信号Ｓ２を出力する。

【００３６】なお、写真画素検出の後、所定サイズのブ
ロック（例えば８×８画素）毎に、写真画素を計数し、
計数値が所定個以上の場合に注目ブロックを「写真ブロ
ック」とし、この写真ブロックの計数値で対象原稿が写
真であるか否かを判定するようにしてもよい。

【００３７】（網点画像の判定）網点の一部である画素
（以下、網点画素）を検出し、その計数値で対象原稿に
網点が含まれているか否か、あるいはどの程度含まれて
いるかを判定する。図１０は、網点画像判定部の第１実
施例の構成を示す。この判定部は、図４に示した文字画
素検出回路を網点画素検出回路５１に置き換えたもので
ある。そして、ここでは網点画素の検出方法として、例
えば特開平２−１１５９８８号公報に記載された「極点
画素」検出による網点領域分離方法、あるいは本出願人
が先に提案した論文「文字／絵柄（網点、写真）混在画
像の像域分離方式」（電子情報通信学会論文誌Ｖｏ
ｌ．Ｊ７５−ＤＩ１Ｎｏ．１ｐｐ３９−４７１９
９２年１月を参照）に記載された「ピーク画素」検出に
よる網点領域検出の技術を用いる。

【００３８】上記公報に記載の技術と、論文の記載内容
はほぼ同一であるので、後者のもので説明すると、ピー
ク画素は次の演算によって検出する。図１１に示すよう
に、３×３のブロックにおいて、中心画素の濃度レベル
Ｌが周囲のすべての画素のそれよりも高い、あるいは低
く、かつ、Ｌと中心画素を挾んで対角線に存在する対画
素の濃度レベルａ，ｂが、４対ともに、｜２×Ｌ−ａ−
ｂ｜＞ＴＨ（固定の閾値）であるとき、中心画素をピー
ク画素とする。

【００３９】網点画素検出回路５１から後の処理は前述
したものと同様であるので省略する。判定部５５からは
３値の出力信号Ｓ３が出力される。なお、網点画素検出
の後、所定サイズのブロック（例えば８×８画素）毎
に、網点画素を計数し、計数値が所定個以上の場合に注
目ブロックを「網点ブロック」とし、この網点ブロック
の計数値で対象原稿が網点であるか否かを判定するよう
にしてもよい。

【００４０】本実施例は上記した例の他に、網点画素の
検出としてパターンマッチング（例えば、特開平４−１
４３７９号公報の第１３図に記載）を利用してもよい。
図１２は、パターンマッチングを用いた網点画像判定部
の第２実施例の構成を示す。ＭＴＦ補正回路６１はＧ信
号に対してＭＴＦ補正を施した後、２値化回路６２で所
定の閾値で２値化し、パターンマッチング回路６３でパ
ターンマッチングを行う。

【００４１】図１３（ａ）〜（ｅ）は、上記公報に記載
されたパターンの例を示す。図において、それぞれ丸印
を付けた画素が現在注目している注目画素であり、実線
の四角形で囲まれた画素が周辺画素となる。パターンマ
ッチングは注目画素と周辺画素の関係が、（イ）注目画
素の濃度が全ての周辺画素の濃度よりもある一定の濃度
以上高い場合、（ロ）注目画素の濃度が全ての周辺画素
の濃度よりもある一定の濃度以上低い場合、をパターン
にマッチングしているとみなして、該注目画素を網点と
して検出するものである。

【００４２】カウンタ回路６４以降の動作は前述した図
４、図８と同様であるので、その説明は省略する。判定
部６７からは３値の出力信号Ｓ３が出力される。

【００４３】準備するマッチング用のパターンとして、
本実施例では更に有効な方法として、網点の周期性を利
用して網点画素を検出する方法を採る（ただし、パター
ンサイズは大きくなる）。網点の周期性を判定するメリ
ットは次の通りである。網点画像であっても周期性のな
いランダムなドット配置からなる網点であれば、モアレ
の発生がないので、モアレ除去のための強い平滑化処理
を施す必要はない。つまり逆に言うと周期性のある網点
にこそ強い平滑化が必要となるわけで、このことから網
点の周期性を判定する有効性が理解されよう。従って、
前述した網点画像の判定方法では、周期性を判定してい
ないため、ランダムなドット配置の網点にまで平滑化処
理を施してしまう可能性がある。

【００４４】そこで、本実施例では周期性のある網点画
像を検出するパターンとして、図１４、１５、１６に示
すパターンを用いる。図において、“１”は、黒画素で
あり、“０”は、白画素である。“Ｘ”はマッチングの
対象とならない画素である。網点の間隔（黒画素と黒画
素の間）は、図１６のパターンで一番小さい。判定は図
１４から１６に示したパターンの一つを用いて行っても
よいが、図１４から１６に示したパターンの論理和をと
ることによって広範囲な線数（網点数／インチ）に対し
て網点画素の検出が可能になる。

【００４５】そして、図１４、１５、１６のパターンと
マッチングした中心画素を網点として検出し、対象原稿
の全面について、この周期性を持つ網点画素をカウンタ
６４で計数（Ｃ₂₁）し、比較器６５、６６で所定の閾値
ｔｈ７、ｔｈ８と比較して、判定部６７から３値の出力
信号Ｓ３が出力される。

【００４６】特定方向の周期性判定付き網点画像の判
定；図１７は、特定方向にある網点の周期性を判定する
網点画像判定回路の第３実施例の構成を示し、万線型の
網点印刷原稿や線状のパターンで再生されたジェネレー
ション画像原稿を判定する。図１８、１９は、特定方向
の周期性を判定するパターンを示し、図１８は縦方向の
網点を検出するパターン、図１９は横方向の網点を検出
するパターンを示す。このパターンを用いる利点は、網
点の方向が分かればそれに応じた最適な平滑化フィルタ
を選択できることである。言い替えればモアレの発生と
ならない方向に対しては、不必要な平滑化が施されるこ
とがない。

【００４７】図１７において、パターンマッチング回路
７３は、図１８のパターンを用いて、ＭＴＦ補正され２
値化された画像とのマッチングを行って、該パターンに
マッチングした中心画素を網点画素として出力し（縦方
向の網点を検出）、同様に、パターンマッチング回路７
４は、図１９のパターンを用いて横方向にある網点画素
を検出する。カウンタ７５、７６は、対象原稿の全面に
ついてそれら縦、横網点画素を計数し（Ｃ₂₂、Ｃ₂₃）、
比較器７７、７８、７９、８０で所定の閾値ｔｈ９、ｔ
ｈ１０、ｔｈ１１、ｔｈ１２と比較して判定部８１から
３値の出力信号Ｓ３が出力される。この判定結果Ｓ３を
利用した空間フィルタの決定については後述する。

【００４８】線数判定付き網点画像の判定；図２０は、
網点の周期つまり線数（インチ当たりの網点の数）を判
定する網点画像判定回路の第４実施例の構成を示す。本
実施例によって線数が分かればそれに応じた最適な平滑
化フィルタを選択することができる。ここでは周期性の
大きさまで限定するためには、パターンを幾つか準備し
て、それぞれの線数を算出し判定する。図２０におい
て、パターンマッチング９３、９４、９５は、それぞれ
図１４、１５、１６のパターンを用いてマッチングを行
い、それぞれのカウンタ９６、９７、９８で線数を計数
し、所定の閾値と比較することによって判定出力Ｓ３を
得る。そして、後述するように、この判定結果Ｓ３を利
用して空間フィルタを決定する。

【００４９】（フィルタ決定回路）フィルタ決定回路１
０は、前述した原稿種判定回路９からの判定情報に基づ
いて平滑化フィルタ２とエッジ強調フィルタ４の係数を
選択する。そして、選択された係数を、平滑化回路２、
エッジ強調回路４内の係数テーブルにロードし、２回目
以降のスキャン時に、前述したように入力画素と係数テ
ーブルとの積和演算を行う。

【００５０】ここでは説明を簡単にするために、フィル
タ決定回路１０には、図２１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に
示すような平滑化フィルタと、図２２（ａ）、（ｂ）、
（ｃ）に示すようなエッジ強調フィルタが格納されてい
る。そして、上記した一つの判定回路からの判定結果に
よってフィルタを選択する。例えば、網点画像でないと
いう判定結果であれば（Ｓ３＝０）、平滑化が最も小さ
い図２１（ａ）の平滑化フィルタを選択し、そうでなけ
れば平滑化が最も大きい図２１（ｃ）の平滑化フィルタ
を選択する。

【００５１】なお、本実施例は種々の変形が考えられ
る。例えば、選択されたフィルタの係数を平滑化回路
２、エッジ強調回路４内の係数テーブルにロードする代
わりに、予め平滑化回路２、エッジ強調回路４内にそれ
ぞれ図２１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）と図２２（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）の係数テーブルを用意しておき、判定結
果に応じて、何れかの係数テーブル（つまりフィルタ）
を選択するようにしてもよい。

【００５２】本実施例ではさらに後述するように総合的
に判定することによってフィルタを選択する。図２３
は、文字画像の判定結果、写真画像の判定結果、網点画
像の判定結果とを総合的に判定することによってフィル
タを選択する、原稿種判定回路の他の実施例の構成を示
す。図２３において、判定回路からの出力ｎ１は、平滑
化フィルタ選択用の制御信号であり、判定回路からの出
力ｎ２は、エッジ強調フィルタ選択用の制御信号であ
り、それぞれ３値（０，１，２）である。そして、この
実施例では、文字画像の判定結果Ｓ１、写真画像の判定
結果Ｓ２、網点画像の判定結果Ｓ３から原稿中の文字、
写真、網点の構成割合を判定することができる。

【００５３】図２４は、上記制御信号ｎ１，ｎ２を組み
合わせた判定例を示す。図中の数字からは、図２
１、２２のフィルタないしを選択することを意味し
ている。基本的には、文字（Ｓ１）が多い程（Ｓ１＝
２）、制御信号ｎ２はエッジ強調を大きくしたフィルタ
（図２４の）を選択し、網点（Ｓ２）が多い程（Ｓ２
＝２）、制御信号ｎ１は平滑化を大きくしたフィルタ
（図２４の）を選択する。写真の場合は（Ｓ２＝２、
Ｓ１＝Ｓ３＝０）、平滑化、エッジ強調共に中程度の処
理（ｎ１＝、ｎ２＝）となる。また、対象原稿中
に、文字、写真、網点が含まれる割合に応じて、平滑化
とエッジ強調の度合いが制御されていることが、図２４
の判定例から理解されよう。

【００５４】〈原稿種の判定によって空間フィルタを切
り替える第２の実施例〉本実施例では網点の周期性の方
向に応じて平滑化フィルタを切り替える。図１７におい
て、縦方向の網点からなる原稿の場合、すなわち判定の
結果、Ｃ₂₂＞ｔｈ９でかつＣ₂₃＜ｔｈ１２が判定回路か
ら出力されたとき、図２５（ａ）の平滑化フィルタを選
択する。同様に、横方向の網点からなる原稿の場合（Ｃ
₂₂＜ｔｈ１０でかつＣ₂₃＞ｔｈ１１）は、図２５（ｂ）
の平滑化フィルタを選択する。また、網点原稿が含まれ
ていない場合（Ｃ₂₂＜ｔｈ１０でかつＣ₂₃＜ｔｈ１２）
は、平滑化を行わない。

【００５５】〈原稿種の判定によって空間フィルタを切
り替える第３の実施例〉ここでは、網点の周期性に応じ
て平滑化フィルタを切り替える実施例を示す。図２０に
おいて、周期性が大きい網点からなる原稿の場合（Ｃ₃₁
＞ｔｈ１３＆Ｃ₃₂＜ｔｈ１６＆Ｃ₃₃＜ｔｈ１８）は、図
２６（ａ）の平滑化フィルタを選択する（＆は論理積、
以下同じ）。同様に、周期性が中間の網点からなる原稿
の場合（Ｃ₃₁＜ｔｈ１４＆Ｃ₃₂＞ｔｈ１５＆Ｃ₃₃＜ｔｈ
１８）は、図２６（ｂ）の平滑化フィルタを選択し、周
期性が小さい網点からなる原稿の場合（Ｃ₃₁＜ｔｈ１４
＆Ｃ₃₂＜ｔｈ１５＆Ｃ₃₃＞ｔｈ１８）は、図２６（ｃ）
の平滑化フィルタを選択する。そして、網点原稿が含ま
れない場合（Ｃ₃₁＜ｔｈ１４＆Ｃ₃₂＜ｔｈ１６＆Ｃ₃₃＜
ｔｈ１８）は平滑化を実施しない。また、網点の切り貼
り原稿などで２種類以上の周期性がある場合、大きな周
期性に対応する平滑化フィルタを選択すればよい。

【００５６】〈第４の実施例〉本実施例４では、原稿種
判定によって色補正／墨生成、ＵＣＲ、プリンタガンマ
を切り替えるものである。ここでは説明を簡単にするた
めに、プレスキャンで原稿種を判定し、特に原稿の中に
文字だけを含むと判定された場合（Ｓ２「写真」＝０、
Ｓ３「網点」＝０）の処理例について説明する。

【００５７】図１の色補正／墨生成回路５においては、
絵柄（写真、網点）がないので図２のテーブル変換を行
わずにＫ＝Ｋ₀として出力する。そして、文字画像に適
した墨生成、すなわち出来るだけＣＭＹを墨に置き換え
る。

【００５８】図２７は、中間調処理回路７内に設けられ
たプリンタガンマテーブルを示す。図中ａは絵柄用のプ
リンタガンマテーブル、ｂは文字用のプリンタガンマテ
ーブルである。そして、原稿種判定によって原稿の中に
文字だけを含むと判定されたとき、図２７のｂの文字用
のプリンタガンマテーブルを使用する。このテーブルを
用いることにより、コントラストが付くため（コントラ
ストの強調）文字画像の画質を向上させるのに効果的で
ある。なお、一般的にプリンタガンマ（変換）とは、プ
リンタに入力されるデータを、出力すべきプリンタの特
性に依存するデータに変換または補正することをいう。

【００５９】さらに、原稿種の判定として、次式（４）
にヒットするような無彩色画素の計数値を利用し、画像
がカラーかモノクロかの判定を行う。その判定の結果、
黒文字だけの原稿と判定されたとき、上記処理に加えて
ＵＣＲ回路６において、Ｃ＝Ｍ＝Ｙ＝０（つまり、Ｃ，
Ｍ，Ｙインクを打たず、Ｋインクをベタで打つ）とする
ことも、インク量またはトナー量を削減できることから
有効である。無彩色の条件は、ｍａｘ（｜Ｒ−Ｇ｜，｜Ｇ−Ｂ｜，｜Ｂ−Ｒ｜）＜ＴＨ０式（４）である。なお、上記式は、カラースキャナから出力され
る各色の差の絶対値を算出する回路と、その最大値を求
める比較器などで実現できる。

【００６０】〈第５の実施例〉図２８は、本発明の他の
実施例の構成を示す。この実施例では、図１のフィルタ
決定回路を、ディザ決定回路１１に置き換えたものであ
る。そして、最初のスキャン時の原稿種判定の結果を基
に使用するディザを決定し、後述するようにディザ決定
回路１１内のディザテーブルあるいはディザマトリック
スなどを中間調処理回路７に格納し、２回目以降のスキ
ャン時に、決定されたディザを使用して中間調処理を行
う実施例である。実施例１と同様に、中間調処理回路７
に予め複数のディザテーブルあるいはディザマトリック
スを格納しておき、ディザ決定回路１１からの決定信号
に従って選択してもよい。

【００６１】以下、実施例５について説明する。前述し
たように、本発明ではカラープリンタとして多値入力、
多値出力のプリンタを用いる。現状のカラー複写機では
プリンタの能力から２５６階調を表現するために、図２
９図のａ₁、ａ₂に示すような２×１（主走査２画素、副
走査１画素）程度のディザテーブルを使用して多値ディ
ザ処理して階調画像を出力する。ただし、図２９におい
て、主走査方向右画素用のディザテーブルａ₁は、入力
が１２８以上では出力は２５５、主走査方向左画素用の
ディザテーブルａ₂は、入力が１２８以下では出力は０
である。

【００６２】例えば、図３０に示すように、主走査ライ
ン上のある画素ｇ１、ｇ２、ｇ３、ｇ４．．．の濃度が
それぞれ画素ｇ１＝６４、ｇ２＝６５、ｇ３＝９０、ｇ
４＝１９２であるとき、図２９のディザテーブルを参照
して、次のように２×１の画素についてディザ処理され
る。まず、画素ｇ１＝６４は主走査方向に対して左の画
素であるので、ａ₂のテーブルを用いて、濃度値０に変
換され、画素ｇ２＝６５は右の画素であるので、ａ₁の
テーブルを用いて濃度値１２８に変換される。そして、
ディザ処理された画素ｇ１が濃度値０で、ｇ２が濃度値
１２８でプリントされ（濃度値に応じてドットサイズを
変える）、出力画像としては、ｇ１とｇ２の平均である
濃度値６４に見える。以下、同様に画素ｇ３＝９０はａ
₂のテーブルを用いて濃度値０に、画素ｇ４＝１９２は
ａ₁のテーブルを用いて濃度値２５５にディザ処理され
る。このような処理が各色について行われる。

【００６３】さて、本発明では、原稿種判定（説明を簡
単にするためプレスキャン判定）によって、特に原稿の
中に文字だけを含む（Ｓ２「写真」＝０、Ｓ３「網点」
＝０）と判定された場合には、ディザ決定回路１１は図
２９に示すｂの文字用のディザテーブルを選択し、中間
調処理回路７に設定する。中間調処理回路７はｂのディ
ザテーブルを用いて、１×１（１画素）を基本としたデ
ィザ処理を行う（なお、ｂは説明を簡単にするために、
例えば入力−出力関係がリニアであるとする）。

【００６４】先の例で説明すると、画素ｇ１、ｇ２、ｇ
３．．．が文字画素であるとき、各画素ｇ１（６４）、
ｇ２（６５）、ｇ３（９０）．．毎に、その濃度値をｂ
のディザテーブルに従って、ｇ１＝６４、ｇ２＝６５、
ｇ３＝９０．．に変換する。このようなディザ処理を行
う方が解像度を重視する文字画像には有効となる。

【００６５】また、プリンタが２値出力のカラープリン
タであるとき、中間調処理回路７では、多値の入力画像
をディザマトリクスを用いて２値化して、階調画像を出
力する。この２値のディザ処理は、画素の値と閾値行列
（ディザマトリックス）の要素の値とを比較して、画素
の値が小さければ０に、それ以外の場合は１に変換する
方法である。

【００６６】すなわち、ｎ×ｎサイズの画像データを
〔Ｇ〕とし、そのｘ，ｙ成分をｇ（ｘ，ｙ）とする。ま
た、ｎ×ｎサイズの閾値行列（ディザマトリックス）を
〔Ｍ〕とし、そのｘ，ｙ成分をｍ（ｘ，ｙ）とし、ｎ×
ｎサイズの２値画像〔Ｂ〕のｘ，ｙ成分をｂ（ｘ，ｙ）
とし、演算＞：を次のように定義する。

【００６７】〔Ｂ〕＝〔Ｇ〕＞：〔Ｍ〕ｂ（ｘ，ｙ）＝０：ＩＦｇ（ｘ，ｙ）＜ｍ（ｘ，ｙ）ｂ（ｘ，ｙ）＝１：Ｅｌｓｅ〔Ｇ〕の整数倍の画像データを〔〔Ｇ〕〕とすれば、〔〔Ｂ〕〕＝〔〔Ｇ〕〕＞：〔〔Ｍ〕〕＝〔〔Ｇ〕＞：
〔Ｍ〕〕〔〔Ｇ〕〕：画像全体で、ｎ×ｎサイズの〔Ｇ〕が複数
個で構成される。〔〔Ｍ〕〕：〔〔Ｇ〕〕と同じサイズになるように、
〔Ｍ〕を複数個並べて構成される。〔〔Ｂ〕〕：２値変換結果であり、〔〔Ｇ〕〕と同じサ
イズで〔Ｂ〕が複数個で構成される。

【００６８】変換処理は、ｎ×ｎ画素分だけを考えれば
よく、以下同様の処理を繰返す。図３１は、上記した２
値のディザ処理を示す図である。ただし、前述したよう
に、原稿の中に文字だけを含むと判定されたときは、文
字の解像度を重視して、ディザ決定回路１１で固定の閾
値テーブルを選択し、中間調処理回路７では、固定の閾
値を用いて２値化処理する。図３２は、図３１の入力画
像を固定の閾値で２値化処理した出力画像を示す。

【００６９】あるいは、再生画像におけるモアレの発生
は網点原稿の周期とディザの周期の干渉から起こるもの
であり、図１４、１５、１６に示した周期性検出パター
ンを利用して、周期性のある原稿であると判定された場
合（Ｓ３「網点」＝１または２）、ディザ決定回路１１
でランダムディザ（閾値がランダムに配置されたディ
ザ）を選択するようにすれば、モアレ除去に効果があ
る。

【００７０】

【発明の効果】以上、説明したように、請求項１、８、
９記載の発明によれば、プレスキャンないしファースト
スキャン時に自動的に原稿中に文字領域がどの程度ある
のかが判定されるので、その情報に応じてその後の処理
である、空間フィルタ、色補正／墨生成、ＵＣＲ、プリ
ンタガンマ、ディザ処理を最適に制御することが可能と
なる。

【００７１】請求項２、８、９記載の発明によれば、プ
レスキャンないしファーストスキャン時に自動的に原稿
中に写真領域がどの程度あるのかが判定されるので、そ
の情報に応じてその後の処理である、空間フィルタ、色
補正／墨生成、ＵＣＲ、プリンタガンマ、ディザ処理を
最適に制御することが可能となる。

【００７２】請求項３、８、９記載の発明によれば、プ
レスキャンないしファーストスキャン時に自動的に原稿
中に網点領域がどの程度あるのかが判定されるので、そ
の情報に応じてその後の処理である、空間フィルタ、色
補正／墨生成、ＵＣＲ、プリンタガンマ、ディザ処理を
最適に制御することが可能となる。

【００７３】請求項４記載の発明によれば、プレスキャ
ンないしファーストスキャン時に自動的に原稿中に周期
性のある網点領域がどの程度あるのかが判定されるの
で、その情報に応じてその後の処理で平滑化フィルタを
選択することができ、従って必要以上に平滑化を行うこ
とがなく、再生画像の画質を向上させることが可能とな
る。

【００７４】請求項５記載の発明によれば、プレスキャ
ンないしファーストスキャン時に自動的に原稿中に特定
方向の周期性を持つ網点領域がどの程度あるのかが判定
されるので、その情報に応じてその後の処理で平滑化フ
ィルタを選択することができ、従って必要以上に平滑化
を行うことがなく、再生画像の画質を向上させることが
可能となる。

【００７５】請求項６記載の発明によれば、プレスキャ
ンないしファーストスキャン時に自動的に原稿中に網点
周期の大きさつまり線数を特定し、その情報に応じてそ
の後の処理で平滑化フィルタを選択しているので、必要
最小限の平滑化すなわち最適な平滑化を行うことが可能
となる。

【００７６】請求項７記載の発明によれば、プレスキャ
ンないしファーストスキャン時に自動的に原稿中に文
字、写真、網点領域がそれぞれどの程度あるのかが判定
されるので、その情報に応じてその後の処理である、空
間フィルタ、色補正／墨生成、ＵＣＲ、プリンタガン
マ、ディザ処理を最適に制御することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の構成を示す。

【図２】空間フィルタ処理を説明する図である。

【図３】墨量変換テーブルの例を示す図である。

【図４】文字画像判定部の構成を示す図である。

【図５】文字画素検出回路の構成を示す図である。

【図６】黒画素の連結を検出するパターンである。

【図７】白画素の連結を検出するパターンである。

【図８】写真画像判定部の構成を示す図である。

【図９】写真画素の検出を説明する図である。

【図１０】網点画像判定部の第１実施例の構成を示す。

【図１１】ピーク画素の検出を説明する図である。

【図１２】網点画像判定部の第２実施例の構成を示す。

【図１３】（ａ）〜（ｅ）は網点検出のパターン例であ
る。

【図１４】周期性のある網点画像を検出する第１のパタ
ーン例である。

【図１５】周期性のある網点画像を検出する第２のパタ
ーン例である。

【図１６】周期性のある網点画像を検出する第３のパタ
ーン例である。

【図１７】網点画像判定部の第３実施例の構成を示す。

【図１８】縦方向の網点を検出するパターンである。

【図１９】横方向の網点を検出するパターンである。

【図２０】網点画像判定部の第４実施例の構成を示す。

【図２１】（ａ）〜（ｃ）は平滑化フィルタの例であ
る。

【図２２】（ａ）〜（ｃ）はエッジ強調フィルタの例で
ある。

【図２３】原稿種判定回路の他の実施例の構成を示す。

【図２４】文字、写真、網点の判定結果を組み合わせた
判定例である。

【図２５】（ａ）、（ｂ）は縦方向、横方向の網点に適
用される平滑化フィルタの例である。

【図２６】（ａ）〜（ｃ）は、異なる周期性の網点に適
用される平滑化フィルタの例である。

【図２７】絵柄用、文字用のプリンタガンマテーブルの
例を示す。

【図２８】本発明の他の実施例の構成を示す。

【図２９】絵柄用、文字用のディザテーブルの例を示
す。

【図３０】多値ディザ処理を説明する図である。

【図３１】２値のディザ処理を説明する図である。

【図３２】固定閾値で２値化処理する図である。

【符号の説明】

１カラースキャナ２平滑化回路３Ｌｏｇ変換回路４エッジ強調回路５色補正／墨生成回路６ＵＣＲ回路７中間調処理回路８カラープリンタ９原稿種判定回路１０フィルタ決定回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】原稿をＲ，Ｇ，Ｂのディジタル画像信号
として読み取る手段と、該読み取られた画像信号から該
原稿の種類を判定する手段と、該画像信号に対して空間
フィルタリングを行う第１手段と、該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号を
Ｙ，Ｍ，Ｃ信号に色補正し、該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号からＫ信
号を生成する第２手段と、該Ｙ，Ｍ，Ｃ信号から該Ｋ信
号を減算する第３手段と、該減算後のＹ’，Ｍ’，Ｃ’
とＫ信号を中間調処理し、該Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’，Ｋ信号
を出力する出力手段の特性に合わせてガンマ変換する第
４手段とを備えた画像処理装置において、前記原稿の種
類を判定する手段は、該読み取られた画像信号から原稿
中の文字に属する画素または画素ブロックを計数する手
段と、該計数値を基に該原稿中の文字の割合を判定する
手段で構成された文字画像判定手段であり、該文字画像
の判定結果を基に前記第１、第２、第３、第４手段の内
の少なくとも一つ以上の手段を制御する手段とを備えた
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】原稿をＲ，Ｇ，Ｂのディジタル画像信号
として読み取る手段と、該読み取られた画像信号から該
原稿の種類を判定する手段と、該画像信号に対して空間
フィルタリングを行う第１手段と、該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号を
Ｙ，Ｍ，Ｃ信号に色補正し、該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号からＫ信
号を生成する第２手段と、該Ｙ，Ｍ，Ｃ信号から該Ｋ信
号を減算する第３手段と、該減算後のＹ’，Ｍ’，Ｃ’
とＫ信号を中間調処理し、該Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’，Ｋ信号
を出力する出力手段の特性に合わせてガンマ変換する第
４手段とを備えた画像処理装置において、前記原稿の種
類を判定する手段は、該読み取られた画像信号から原稿
中の写真に属する画素または画素ブロックを計数する手
段と、該計数値を基に該原稿中の写真の割合を判定する
手段で構成された写真画像判定手段であり、該写真画像
の判定結果を基に前記第１、第２、第３、第４手段の内
の少なくとも一つ以上の手段を制御する手段とを備えた
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】原稿をＲ，Ｇ，Ｂのディジタル画像信号
として読み取る手段と、該読み取られた画像信号から該
原稿の種類を判定する手段と、該画像信号に対して空間
フィルタリングを行う第１手段と、該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号を
Ｙ，Ｍ，Ｃ信号に色補正し、該Ｒ，Ｇ，Ｂ信号からＫ信
号を生成する第２手段と、該Ｙ，Ｍ，Ｃ信号から該Ｋ信
号を減算する第３手段と、該減算後のＹ’，Ｍ’，Ｃ’
とＫ信号を中間調処理し、該Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’，Ｋ信号
を出力する出力手段の特性に合わせてガンマ変換する第
４手段とを備えた画像処理装置において、前記原稿の種
類を判定する手段は、該読み取られた画像信号から原稿
中の網点に属する画素または画素ブロックを計数する手
段と、該計数値を基に該原稿中の網点の割合を判定する
手段で構成された網点画像判定手段であり、該網点画像
の判定結果を基に前記第１、第２、第３、第４手段の内
の少なくとも一つ以上の手段を制御する手段とを備えた
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】前記計数される網点は、周期性のある網
点であることを特徴とする請求項３記載の画像処理装
置。
【請求項５】前記計数される網点は、特定方向に周期
性を持つ網点であることを特徴とする請求項３記載の画
像処理装置。
【請求項６】前記計数される網点は、特定線数の網点
であることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項７】原稿の種類を判定する手段が、請求項１
記載の文字画像判定手段と、請求項２記載の写真画像判
定手段と、請求項３記載の網点画像判定手段と、各判定
手段の判定結果を基に前記原稿中の文字、写真、網点の
構成割合を判定する手段とで構成され、該構成割合を基
に請求項１または２または３記載の第１、第２、第３、
第４手段の内の少なくとも一つ以上の手段を制御する手
段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】前記原稿種判定手段は、プレスキャン時
に、または最初の版作成時に原稿の種類を判定すること
を特徴とする請求項１、２、３または７記載の画像処理
装置。
【請求項９】文字、写真、網点の割合に応じて、前記
制御手段は、前記第１手段内の空間フィルタの平滑度、
エッジ強調度を制御し、前記第２、３手段内のＹ，Ｍ，
Ｃ，Ｋの信号を制御し、前記第４手段内の中間調処理に
おけるディザ処理の切り替え、ガンマテーブルの切り替
えを制御することを特徴とする請求項１、２、３または
７記載の画像処理装置。