JPH08163355A - 網点領域判定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】検出部52a 〜52d では、各メモリ51a 〜51d か
らそれぞれ与えられる画像データに並列に二値化処理が
施される。その結果、ピーク画素に対応する画像データ
がハイレベルデータに変換される。次に、ｔ画素分の検
出結果がシフトレジスタSR1 〜SR4 に記憶されると、こ
れに応答して上記検出結果のパターンと網点領域を表す
マスクパターンとがマッチするか否かが各ラインごとに
並列に判別される。その結果、マッチすると判別される
と、論理「１」が判定部53に与えられる。判定部53で
は、与えられた論理「１」が２つ以上であれば、メモリ
51a〜51d に保持されているすべての領域が網点領域で
あると判定される。 【効果】１次元のマスクパターンを利用しているので、
従来に比べて回路規模を簡素化できる。また、各ライン
ごとに並列に処理しているので、処理の迅速化を図るこ
とができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、たとえばスキャナで
光学的に読取られた原稿画像が網点領域に属する原稿画
像であるか否かを判定する網点領域判定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、原稿画像をＣＣＤ（電荷結合
素子）などで構成したスキャナで光学的に読取って濃度
に対応する画像データに変換し、この変換された画像デ
ータに基づいて原稿画像を形成するようにしたディジタ
ル複写機が用いられている。この種のディジタル複写機
では、文字・線画，写真または単位面積当たりのドット
のサイズで階調が表現される網点（screen）が混在する
原稿画像でも高品質な複写物が取得できるように、原稿
画像が文字・線画領域，写真領域または網点領域のいず
れの領域に属するかが判定され、各領域に応じた画像処
理が施される。具体的には、文字・線画領域では、エッ
ジ強調または黒色文字の強調などの画像処理が施され
る。また、網点領域では、モアレ除去のための平滑化な
どの画像処理が施される。

【０００３】網点領域か否かの判定は、たとえば次のよ
うにして行われる。原稿画像が光学的に読取られて画像
データに変換されると、副走査方向の複数ライン（たと
えば１１ライン）の画像データが複数ラインの容量を有
するメモリに保持される。そして、注目画素を中心とす
る連続した一定範囲（たとえば３画素×３ライン）の検
出領域において、注目画素の濃度が周囲の画素よりも相
対的に濃いか薄いかが判定される。その結果、注目画素
の濃度が周囲の画素よりも相対的に濃いと判定される
と、当該注目画素はピーク画素であると検出される。一
方、注目画素の濃度が周囲の画素よりも相対的に薄いと
判定されると、当該注目画素はディップ画素であると検
出される。

【０００４】このようにして検出領域内のピーク画素ま
たはディップ画素が検出されると、上記注目画素とした
画素のうち一定数の画素で構成した判定領域（たとえば
９画素×９ライン）において、ピーク画素またはディッ
プ画素の出現パターンが網点領域を表す複数のマスクパ
ターンと一致するか否か、またはピーク画素またはディ
ップ画素の存在密度が一定以上であるか否かが判別され
る。その結果、一致するパターンがある、または存在密
度が一定以上であると判別されると、上記判定領域は網
点領域であると判定される。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来技術では、二次元のマスクパターンに相当する画像デ
ータを一時記憶して判定しなければならず、処理をビッ
トストリーム化できないので、処理速度が遅いという不
具合があった。また、上記従来技術では、パターンマッ
チング処理において、二次元のマスクパターンが用いら
れるので、全体として、回路規模が比較的大きいという
不具合があった。

【０００６】そこで、この発明の目的は、上述の技術的
課題を解決し、処理速度の迅速化を図ることができると
ともに、回路規模の簡素化を図ることができる網点領域
判定装置を提供することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の請求項１記載の網点領域判定装置は、原稿画像を読取
ってその濃度に対応する画像データに変換して出力する
変換手段と、この変換手段から出力された画像データの
中から複数(s個) のラインに対応する画像データを保持
する保持手段と、この保持手段に保持されている画像デ
ータに基づいてピーク画素またはディップ画素を各ライ
ンごとに並列に検出する検出手段と、所定数(t個) の画
素で構成され、網点領域を表す一次元のマスクパターン
が複数記憶されたパターン記憶手段と、上記検出手段の
検出結果のうち、連続する所定数(t個) の画素に対応す
る検出結果のパターンと上記パターン記憶手段に記憶さ
れたマスクパターンとがマッチするか否かを各ラインご
とに並列に判別するマッチング判別手段と、このマッチ
ング判別手段において、上記検出結果記憶手段に記憶さ
れた検出結果のパターンが上記パターン記憶手段に記憶
されたマスクパターンとマッチすると判別されたライン
数が複数のラインのうち一定数以上であれば、上記マッ
チング判別手段でマッチするか否かを判別した画素をす
べて含む領域を網点領域であると判定する判定手段とを
含むことを特徴とする。

【０００８】また、請求項２記載の網点領域判定装置
は、上記検出手段が、注目画素に対応する画像データの
みに基づいてピーク画素またはディップ画素を検出する
ものであることを特徴とする。また、請求項３記載の網
点領域判定装置は、上記検出手段が、注目画素に対応す
る画像データと、当該注目画素に隣接するすべての画素
に対応する各画像データとを比較して、ピーク画素また
はディップ画素を検出するものであることを特徴とす
る。

【０００９】

【作用】上記請求項１記載の構成では、１ラインの画素
のうち、連続する所定数(t) の画素に対応するピーク画
素またはディップ画素の検出結果のパターンが網点領域
を表すマスクパターンにマッチするか否かが複数ライン
ごとに並列に判別される。そして、その結果、マッチす
ると判別されたライン数が複数のラインのうち所定数以
上であれば、他のマッチしないラインは本来は網点領域
であるにもかかわらずマッチしなかったものとみなさ
れ、マッチするか否かが判別されたすべての領域が網点
領域であると判定される。

【００１０】このように、上記構成によれば、ピーク画
素またはディップ画素の検出処理およびマスクパターン
にマッチするか否かの判別処理は、各ラインごとに並列
に行われるので、全体として、処理の迅速化を図ること
ができる。また、マスクパターンにマッチするか否かの
判別処理が各ラインごとに行われているので、二次元の
マスクパターンを用いてパターンマッチング処理を行っ
ていた従来技術に比べて、回路規模を簡素化できる。

【００１１】また、請求項２記載の構成によれば、注目
画素に対応する画像データのみを利用してピーク画素ま
たはディップ画素が検出されるので、極めて簡単な構成
で検出処理を達成できる。また、請求項３記載の構成に
よれば、注目画素に隣接するすべての画素に対応する画
像データを利用してピーク画素またはディップ画素が検
出されるので、より確実にピーク画素またはディップ画
素を検出できる。

【００１２】

【実施例】以下では、この発明の実施例を、添付図面を
参照して詳細に説明する。図２は、この発明の網点領域
判定装置が適用されたディジタルカラー複写機の要部の
電気的構成を示すブロック図である。このディジタルカ
ラー複写機には、複写すべきカラー原稿画像を光学的に
読取って赤(R) ，緑(G) および青(B) の加色法による３
原色画像データに光電変換するとともに、各Ｒ，Ｇ，Ｂ
の３原色画像データをそれぞれの補色であるイエロー
(Y) ，マゼンタ(M) およびシアン(C) の減色法による３
原色画像データに変換して出力するＣＣＤ（電荷結合素
子）などで構成された変換手段であるスキャナ１が備え
られている。スキャナ１の分解能は、たとえば１インチ
当たり４００画素程度である。

【００１３】スキャナ１で生成されて出力されるＹ，
Ｍ，Ｃの各画像データは、原稿画像の濃度に対応するｋ
ビット（たとえばｋ＝８；２５６階調）で表されたディ
ジタルデータである。ディジタルカラー複写機にはま
た、上記スキャナ１から出力されたＹ，Ｍ，Ｃの各画像
データに種々の処理を施すための画像処理回路２、およ
び原稿画像に対応する静電潜像を形成すべき感光体に光
を照射させる出力部３が備えられている。

【００１４】より具体的に説明すると、画像処理回路２
には入力処理回路４が備えられていて、上記Ｙ，Ｍ，Ｃ
の各画像データはこの入力処理回路４に与えられる。入
力処理回路４では、上記Ｙ，Ｍ，Ｃの各画像データに対
して、スキャナ１と画像処理回路２とのクロック差を解
消するため、クロック変換などの処理が施される。その
後、上記Ｙ，Ｍ，Ｃの各画像データは、文字・写真・網
点判定回路５に与えられる。

【００１５】文字・写真・網点判定回路５に与えられた
画像データのうち任意のｓ（たとえばｓ＝４）ラインの
画像データを保持するための保持手段であるラインメモ
リ５１に保持される。文字・写真・網点判定回路５で
は、ラインメモリ５１に保持されている画像データに基
づいて、その画像データが文字・線画領域，写真領域ま
たは網点領域のいずれの領域に属する画像データである
かが判定される。網点領域とは、単位面積当たりのドッ
トのサイズで階調が表現された領域のことである。判定
結果は、後述する黒生成回路，ズーム・移動回路，フィ
ルタ回路，階調処理回路および出力制御回路に与えられ
る。

【００１６】入力処理回路４から出力された画像データ
はまた、文字・写真・網点判定回路５を経て、黒生成回
路６に与えられる。黒生成回路６では、高濃度部におけ
る濃度不足を補うための黒(BK)データが生成される。具
体的には、たとえばＹ，Ｍ，Ｃの各画像データの最小値
に補正係数ｑ（たとえばｑ＝0.5 〜1 ）を乗じた値を各
画像データから除去し、この除去した値をＢＫデータと
するようにして生成される。Ｙ，Ｍ，Ｃの各画像データ
およびＢＫデータは色セレクト回路７に与えられる。

【００１７】色セレクト回路７では、上記Ｙ，Ｍ，Ｃ，
ＢＫ画像データのうちいずれか１つの色に対応する画像
データが選択される。選択された画像データは、ズーム
・移動回路８に与えられ、設定倍率などに応じて拡大ま
たは縮小などの処理が施される。その後、フィルタ回路
９に与えられ、文字・写真・網点判定回路５から与えら
れた判定結果に応じた平滑化処理またはエッジ強調化処
理などが施される。そして、階調処理回路１０に与えら
れ、いわゆるディザ処理または多値ディザ処理などの中
間調処理が施される。

【００１８】中間調処理が施された画像データは、出力
制御回路１１で出力に必要な処理が施され、上記出力部
３に与えられる。この実施例の特徴は、上記文字・写真
・網点判定回路５における網点領域判定機能にある。図
１は、上記文字・写真・網点判定回路５における網点領
域判定処理の流れを示すブロック図である。なお、図１
は、ラインメモリ５１で保持される画像データに対応す
るライン数であるｓが４の場合を示している。

【００１９】文字・写真・網点判定回路５には、Ｙ，
Ｍ，Ｃの各画像データのうち、任意の色の画像データの
中の任意の４ラインに対応する画像データを保持するラ
インメモリ５１ａ，５１ｂ，５１ｃ，５１ｄが備えられ
ている。ラインメモリ５１ａ〜５１ｄに保持されている
画像データは、それぞれ、順に、かつ互いに並列に検出
手段であるピーク検出部５２ａ，５２ｂ，５２ｃ，５２
ｄに与えられる。

【００２０】次に、画素ごとに分割した状態の原稿を示
す図３も同時に参照しつつ、原稿画像の先頭ラインから
４ライン目までの画像データがラインメモリ５１ａ〜５
１ｄにそれぞれ保持されている場合を例にとって説明す
る。ピーク検出部５２ａでは、ラインメモリ５１ａから
与えられる画像データに二値化処理が施される。この二
値化処理におけるしきい値は、網点領域を構成するドッ
トの一般的濃度よりも若干低い値に設定されている。し
たがって、ドットの中心のピーク画素に対応する画像デ
ータはハイレベルのデータに変換され、ピーク画素以外
の画素に対応する画像データはローレベルのデータに変
換される。

【００２１】なお、上記しきい値を各ドット間の谷間で
あるディップ画素の一般的濃度よりも若干高い値に設定
し、ディップ画素に対応する画像データをハイレベルの
データに変換するとともに、ディップ画素以外の画素に
対応する画像データをローレベルのデータに変換するよ
うにしてもよい。以下では、ピーク画素に対応する画像
データをハイレベルのデータに変換する場合について説
明する。

【００２２】ピーク検出部５２ａの出力は順にｔ（たと
えばｔ＝８）画素の記憶要素を有するシフトレジスタＳ
Ｒ１に与えられる。その結果、シフトレジスタＳＲ１に
は、１ライン目の１画素目Ｐ₁₁からｔ画素目Ｐ_1tまでの
各画素の互いの位置関係を保ちつつ、上記二値化データ
が記憶される。文字・写真・網点判定回路５にはまた、
パターンマッチング部ＰＭ１が備えられている。パター
ンマッチング部ＰＭ１では、上記シフトレジスタＳＲ１
に先頭ラインのｔ画素分の二値化データが記憶されたこ
とに応答して、網点領域を表すマスクパターンを利用し
たパターンマッチング処理が行われる。

【００２３】図４にｔ＝８とした場合のマスクパターン
の一例を示す。なお、この図４では、黒および白で表現
した要素がそれぞれ論理「１」（ハイレベル）および論
理「０」（ローレベル）に対応している。上記マスクパ
ターンは、図４に示すように、種々の線数の網点領域に
対応できるように、図示しないメモリに複数保持されて
いる。具体的には、図４(a) ，(b) には、線数の最も多
い網点領域（たとえば200 線／インチ）に対応するマス
クパターンが表されており、図４(b) ，(c) ，・・・，
(l) となるのに従って、各マスクパターンに対応する線
数は順に少なくなっていく。そして、図４(m) 〜(o) に
は、線数の最も少ない網点領域（たとえば65線／イン
チ）に対応するマスクパターンが表されている。

【００２４】このように、この実施例では、従来利用し
ていた二次元（９画素×９ライン）のマスクパターンで
はなく、１次元（ｔドット×１ライン）のマスクパター
ンが利用される。そのため、従来と同様な手法を採用し
て、ｔドット×ｓラインの２次元のマスクパターンを利
用する場合に比べて、処理および回路規模の簡素化を同
時に図ることができる。

【００２５】ところで、図４において、各マスクパター
ンには、ピーク画素を表す黒で表現した要素が周期的に
表れている。これは、網点領域がドットが周期的に配列
されて構成されたものだからである。したがって、この
マスクパターンのようなパターンでピーク画素が出現し
ているか否かに基づけば、網点領域か否かを確実に判定
できる。

【００２６】そこで、上記パターンマッチング部ＰＭ１
では、上記図４に示したような各マスクパターンとシフ
トレジスタＳＲ１に記憶されている検出結果のパターン
とがマッチするか否かが判別される。その結果、図４に
示したマスクパターンのうちいずれか１つのマスクパタ
ーンでもマッチングしたものがあると判別されると、ピ
ーク画素の出現に周期性があると判断され、論理「１」
がマッチ数判定部５３に与えられる。一方、いずれのマ
スクパターンもマッチングしないと判別されると、論理
「０」がマッチ数判定部５３に与えられる。

【００２７】以上のような処理が２〜４ライン目に対し
ても同様に行われる。なお、上述したが、この２〜４ラ
イン目に対して行われる上記マッチング処理は時間的に
並列に行われる。また、この実施例では、パターンマッ
チング部ＰＭ１〜ＰＭ４がマッチング判別手段に相当
し、マッチ数判定部５３が判定手段に相当する。

【００２８】マッチ数判定部５３では、上記各パターン
マッチング部ＰＭ１〜ＰＭ４から与えられた論理値に基
づき、論理「１」の数が２以上であるか否かが判別され
る。その結果、論理「１」の数が２以上であると判別さ
れると、マッチングしなかったラインは、本来は網点領
域であって、いずれかのマスクパターンとマッチするは
ずであるにもかかわらず、何らかの理由でマッチしなか
ったものとみなされ、注目画素とされた全領域が網点領
域であると判定される。具体的には、図３に示した原稿
において、太線で囲んだ先頭ラインから４ライン目の１
画素目Ｐ₁₁，Ｐ ₂₁，Ｐ₃₁，Ｐ₄₁からｔ画素目Ｐ_1t，
Ｐ_2t，Ｐ_3t，Ｐ_4tをすべて含む領域が網点領域であると
判定される。

【００２９】なお、スキャナ１の検出画素のサイズをた
とえば0.0625(mm/画素) とすると、上記網点領域である
か否かが判定される領域は、ｔ＝８の場合、主走査方向
Ｍに、8(画素) ×0.0625(mm/画素) ＝0.5(mm) 、副走査
方向Ｓに、4(画素) ×0.0625(mm/画素) ＝0.25(mm)の大
きさの領域となる。このように、この実施例では、比較
的小さな領域（たとえば0.5(mm) ×0.25(mm)）において
網点領域の判定処理を行うことができる。

【００３０】そして、以上の処理が注目画素を主走査方
向Ｍに１画素ずつずらしながら繰り返し行われる。この
とき、従前の処理においてシフトレジスタＳＲ１〜ＳＲ
４に記憶された検出結果は順にシフトしていく。そし
て、１〜４ラインにわたる処理が終了すると、次に１〜
４ライン目に対応する画像データが消去されるとともに
２〜５ライン目に対応する画像データがラインメモリ５
１に取込まれて保持され、同様の処理が行われる。そし
て、全ラインにわたって上記処理が行われ、さらに全色
の画像データに対して上記処理が行われたことをもっ
て、すべての網点領域判定処理が終了する。

【００３１】以上のようにこの実施例のディジタルカラ
ー複写機によれば、各ラインごとに並列に網点領域判定
処理を行っているので、処理の迅速化を図ることができ
る。また、網点領域か否かの判定に必要なパターンマッ
チング処理を１ラインごとに行っているので、所定の判
定範囲（たとえば９画素×９ライン）にわたる二次元の
マスクパターンを用いてパターンマッチング処理を行っ
ていた従来技術に比べて、回路規模を簡素化できる。

【００３２】この発明の実施例の説明は以上のとおりで
あるが、この発明は上述の実施例に限定されるものでは
ない。たとえば上記実施例では、ラインメモリ５１ａ〜
５１ｄから順に与えられる個々の画像データに対して単
に二値化処理を施すことによってピーク画素またはディ
ップ画素の検出を行っているが、たとえば同一ライン上
の注目画素に隣接する画素に対応する画像データを利用
してピーク画素またはディップ画素の検出を行うように
してもよい。

【００３３】より具体的に説明すると、この変形例で
は、図５に示す画素Ｐ_A 〜Ｐ_C のうち画素Ｐ_B を注目画
素とし、この注目画素Ｐ_B に対応する濃度を表すｋビッ
トの画像データＤ_B と、当該注目画素Ｐ_B に隣接する画
素Ｐ_A ，Ｐ_C にそれぞれ対応する画像データＤ_A ，Ｄ_C
とに基づき、下記(1) ，(2) または(3) 式が満足された
か否かによってピーク画素を検出する。

【００３４】 Ｄ_A ＜Ｄ_B かつ Ｄ_B ＞Ｄ_C かつ Ｄ_B ＞Ｄ_TH3 ‥‥(1) Ｄ_A ＜Ｄ_B かつ Ｄ_B ＞Ｄ_C ‥‥(2) Ｄ_A ＜Ｄ_B かつ Ｄ_B ≧Ｄ_C ‥‥(3) ただし、上記Ｄ_TH3 はしきい値である。また、下記(1)
′，(2) ′または(3) ′式が満足されたか否かによっ
てディップ画素を検出する。

【００３５】 Ｄ_A ＞Ｄ_B かつ Ｄ_B ＜Ｄ_C かつ Ｄ_A ＞Ｄ_TH3 ‥‥(1) ′ Ｄ_A ＞Ｄ_B かつ Ｄ_B ＜Ｄ_C ‥‥(2) ′ Ｄ_A ＞Ｄ_B かつ Ｄ_B ≦Ｄ_C ‥‥(3) ′ この変形例によれば、注目画素Ｐ_B およびこの注目画素
Ｐ_B に同一ライン上で隣接する画素Ｐ_A ，Ｐ_C を利用し
てピーク画素またはディップ画素の検出を行うので、判
定をより確実に行うことができる。

【００３６】また、上記実施例では、注目画素と同じラ
イン上の画素に対応する画像データを利用してピーク画
素またはディップ画素の検出を行っているが、たとえば
この方法によるピーク画素の検出に加えて、次の方法を
併用してもよい。すなわち、たとえば注目画素とするラ
インの副走査方向Ｓ（図３参照）に対して隣接する前後
ラインの画像データを取込み、この取込んだ画像データ
の中の注目画素を中心とする一定範囲の検出領域におけ
る画像データを利用し、当該注目画素の濃度が他の画素
の濃度よりも濃いか否かを判別する。より具体的には、
図６に示すように、３ライン×３画素の検出領域ＫＥに
おいて、中央の注目画素Ｐ _e に対応する画像データ
Ｄ_e 、および当該注目画素Ｐ_e に隣接するすべての画素
Ｐ_a ，Ｐ_b ，Ｐ_c ，Ｐ_d ，Ｐ_f ，Ｐ_g ，Ｐ_h ，Ｐ_i にそ
れぞれ対応する画像データＤ_a ，Ｄ_b ，Ｄ_c ，Ｄ_d ，Ｄ
_f ，Ｄ_g ，Ｄ_h ，Ｄ_i を利用し、 Ｄ_e ≧Ｄ_TH1 ‥‥(4) Ｄ_e ＞ＭＡＸ｛Ｄ_a ，Ｄ_b ，Ｄ_c ，Ｄ_d ，Ｄ_f ，Ｄ_g ，Ｄ_h ，Ｄ_i ｝ ‥(5) の各式の判定の論理積が成立するか否かを判別する（全
階調数を256 とすると、上記Ｄ_TH1 はたとえば35。）。

【００３７】その結果、各式の判定の論理積が成立する
と判別されると、注目画素はピーク画素であると判断さ
れ、ハイレベルの信号が出力される。一方、各式の判定
の論理積は成立しないと判別されると、注目画素はピー
ク画素ではないと判断され、ローレベルの信号が出力さ
れる。なお、上記(4) ，(5) 式を用いるピーク画素の検
出では、原稿画像の先頭ライン、原稿画像の左端１画
素、右端１画素および最終ラインに対してはピーク画素
の検出は行われないが、原稿画像の端付近はほとんど目
立たないので、無視しても特に問題はない。

【００３８】そして、主・副走査方向に対して互いに同
一位置の画素において、この上記(4) ，(5) 式を用いる
方法によって出力された信号と、上記同一ライン上の画
像データを用いる方法によって得られた信号との間で論
理和が取られ、いずれか一方の方法でも、ピーク画素で
あると検出されると、その注目画素はピーク画素である
とみなされる。

【００３９】このように、この構成によれば、注目画素
Ｐ_e に隣接するすべての画素Ｐ_a ，Ｐ_b ，Ｐ_c ，Ｐ_d ，
Ｐ_f ，Ｐ_g ，Ｐ_h ，Ｐ_i にそれぞれ対応する画像データ
Ｄ_a，Ｄ_b ，Ｄ_c ，Ｄ_d ，Ｄ_f ，Ｄ_g ，Ｄ_h ，Ｄ_i が利
用されるので、ピーク画素をより確実に検出できる。た
だし、この方法では、注目画素とするラインの前後ライ
ンの画像データが必要なので、同一ライン上の画像デー
タのみを用いていた方法と異なり、網点領域か否かの判
定に必要なラインよりも前後２ラインだけ余計に保持し
ておく必要がある。

【００４０】さらに、この方法と同様な方法でディップ
画素を検出して網点領域か否かを判定するようにしても
よい。次に、上記方法と同様な方法によるディップ画素
の検出処理について簡単に説明する。上記注目画素Ｐ_e
がディップ画素であるか否かの検出は、たとえば画素Ｐ
_a ，Ｐ_b ，Ｐ_c ，Ｐ_d ，Ｐ_e ，Ｐ_f ，Ｐ_g ，Ｐ_h ，Ｐ_i
にそれぞれ対応する画像データＤ_a ，Ｄ_b ，Ｄ_c ，
Ｄ_d ，Ｄ_e ，Ｄ_f ，Ｄ_g ，Ｄ_h ，Ｄ_i を利用する場合、
次の(6) 〜(8) 式の論理積が成立するか否かの判別結果
に基づいて行われる。

【００４１】 Ｄ_d ≧Ｄ_TH1 ‥‥(6) Ｄ_e ＜Ｄ_d ‥‥(7) Ｄ_e ≦ＭＩＮ｛Ｄ_a ，Ｄ_b ，Ｄ_c ，Ｄ_f ，Ｄ_g ，Ｄ_h ，Ｄ_i ｝ ‥‥(8) この結果、各式の判定の論理積が成立すると判別される
と、注目画素Ｐ_e の濃度は周囲の画素Ｐ_a ，Ｐ_b ，
Ｐ_c ，Ｐ_d ，Ｐ_f ，Ｐ_g ，Ｐ_h ，Ｐ_i の濃度よりも相対
的に薄いとみなされ、注目画素Ｐ_e はディップ画素であ
ると検出される。

【００４２】さらにまた、上記(4) ，(5) 式を用いる方
法のみでピーク画素の検出処理を行うようにしてもよ
い。さらに、ピーク画素およびディップ画素の両方の出
現パターンを利用して網点領域か否かを判定するように
してもよい。なお、この場合、ピーク画素またはディッ
プ画素のいずれかに出現パターンがあると判別される
と、網点領域であると判定するようにすればよい。

【００４３】さらにまた、上記実施例では、ディジタル
カラー複写機を例にとって説明したが、この発明は、た
とえばディジタルモノクロ複写機、カラー／モノクロフ
ァクシミリ装置またはカラー／モノクロプリンタなど、
原稿画像が網点領域の原稿画像であるか否かを判定する
処理が必要な他の画像形成装置にも適用可能である。そ
の他この発明の要旨を変更しない範囲で種々の設計変更
を施すことは可能である。

【００４４】

【発明の効果】以上のように請求項１記載の網点領域判
定装置によれば、ピーク画素またはディップ画素の検出
処理およびマスクパターンにマッチするか否かの判別処
理は、各ラインごとに並列に行われるので、全体とし
て、処理の迅速化を図ることができる。

【００４５】また、マスクパターンにマッチするか否か
の判別処理が各ラインごとに行われているので、二次元
のマスクパターンを用いてパターンマッチング処理を行
っていた従来技術に比べて、回路規模を簡素化できる。
また、請求項２記載の網点領域判定装置によれば、注目
画素に対応する画像データのみを利用してピーク画素ま
たはディップ画素が検出されるので、極めて簡単な構成
で検出処理を達成できる。

【００４６】また、請求項３記載の網点領域判定装置に
よれば、注目画素に隣接するすべての画素に対応する画
像データを利用してピーク画素またはディップ画素が検
出されるので、より確実にピーク画素またはディップ画
素を検出できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の網点領域判定装置が適用された一実
施例のディジタルカラー複写機における網点領域判定処
理の流れを説明するためのブロック図である。

【図２】上記ディジタルカラー複写機の要部の電気的構
成を示すブロック図である。

【図３】網点領域判定処理をよりわかりやすく説明する
ための画素ごとに分割された原稿を示す図である。

【図４】上記網点領域判定処理にて利用されるマスクパ
ターンの一例を示す図である。

【図５】注目画素に対応する画像データと、当該注目画
素に同一ライン上で隣接する画素にそれぞれ対応する画
像データとに基づいて、ピーク画素またはディップ画素
を検出する構成を説明するための図である。

【図６】注目画素に対応する画像データと、前後のライ
ンも含めて当該注目画素に隣接するすべての画像データ
とに基づいて、ピーク画素またはディップ画素を検出す
る構成を説明するための図である。

【符号の説明】

１ スキャナ ２ 画像処理回路 ５ 文字・写真・網点判定回路 ５１ａ〜５１ｄ ラインメモリ ５２ａ〜５２ｄ ピーク検出部 ＳＲ１〜ＳＲ４ シフトレジスタ ＰＭ１〜ＰＭ４ パターンマッチング部 ５３ マッチ数判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山本 治男 大阪府大阪市中央区玉造１丁目２番28号 三田工業株式会社内

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】原稿画像を読取ってその濃度に対応する画
   像データに変換して出力する変換手段と、 この変換手段から出力された画像データの中から複数(s
   個) のラインに対応する画像データを保持する保持手段
   と、 この保持手段に保持されている画像データに基づいてピ
   ーク画素またはディップ画素を各ラインごとに並列に検
   出する検出手段と、 所定数(t個) の画素で構成され、網点領域を表す一次元
   のマスクパターンが複数記憶されたパターン記憶手段
   と、 上記検出手段の検出結果のうち、連続する所定数(t個)
   の画素に対応する検出結果のパターンと上記パターン記
   憶手段に記憶されたマスクパターンとがマッチするか否
   かを各ラインごとに並列に判別するマッチング判別手段
   と、 このマッチング判別手段において、上記検出結果記憶手
   段に記憶された検出結果のパターンが上記パターン記憶
   手段に記憶されたマスクパターンとマッチすると判別さ
   れたライン数が複数のラインのうち一定数以上であれ
   ば、上記マッチング判別手段でマッチするか否かを判別
   した画素をすべて含む領域を網点領域であると判定する
   判定手段とを有することを特徴とする網点領域判定装
   置。
2. 【請求項２】上記検出手段は、注目画素に対応する画像
   データのみに基づいてピーク画素またはディップ画素を
   検出するものであることを特徴とする請求項１記載の網
   点領域判定装置。
3. 【請求項３】上記検出手段は、注目画素に対応する画像
   データと、当該注目画素に隣接するすべての画素に対応
   する各画像データとを比較して、ピーク画素またはディ
   ップ画素を検出するものであることを特徴とする請求項
   １記載の網点領域判定装置。