JPH08181864A - 画像処理装置 - Google Patents
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- JPH08181864A JPH08181864A JP6317436A JP31743694A JPH08181864A JP H08181864 A JPH08181864 A JP H08181864A JP 6317436 A JP6317436 A JP 6317436A JP 31743694 A JP31743694 A JP 31743694A JP H08181864 A JPH08181864 A JP H08181864A
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- 238000009499 grossing Methods 0.000 abstract description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 9
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 網点、写真、白地上文字、網点上文字、色地
上文字のそれぞれに最適な画質再生が可能でかつ安価で
簡易に構成することのできる画像処理装置を提供する。 【構成】 スキャナー等の画像入力装置１から得られた
画像信号が、網点度算出手段２、平滑化手段３、フィル
タ手段４、ラプラシアン演算手段５、エッジ度算出手段
６にそれぞれ入力される。平滑化手段３の出力とフィル
タ手段４の出力は、網点度算出手段２の出力に応じてそ
の混合比率を変えて混合される。ラプラシアン演算手段
５の出力は、エッジ度算出手段６の出力に応じて適当な
値に変換される。混合器７と変換器８の出力を加算する
ことにより、出力画像信号が得られる。
上文字のそれぞれに最適な画質再生が可能でかつ安価で
簡易に構成することのできる画像処理装置を提供する。 【構成】 スキャナー等の画像入力装置１から得られた
画像信号が、網点度算出手段２、平滑化手段３、フィル
タ手段４、ラプラシアン演算手段５、エッジ度算出手段
６にそれぞれ入力される。平滑化手段３の出力とフィル
タ手段４の出力は、網点度算出手段２の出力に応じてそ
の混合比率を変えて混合される。ラプラシアン演算手段
５の出力は、エッジ度算出手段６の出力に応じて適当な
値に変換される。混合器７と変換器８の出力を加算する
ことにより、出力画像信号が得られる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、デジタル複写機、デジ
タルカラー複写機、ファクシミリ等の画像処理装置に関
し、特に、画質向上のための画像処理装置に関する。
タルカラー複写機、ファクシミリ等の画像処理装置に関
し、特に、画質向上のための画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】原稿には網点、写真、白地上文字、網点
上文字、色地上文字が存在する。これらをデジタルカラ
ー複写機、デジタル複写機、ファクシミリ等で再生する
場合、白地上文字は像域分離により別処理（文字処理）
しているのが現状である。また、白地上文字以外の原稿
は、全て、絵柄として処理されている。絵柄処理では網
点のモアレを防ぐために平滑化が必須である。ところが
白地上文字以外の原稿にも文字として、網点上文字、色
地上文字が存在するため絵柄として処理されると解像度
が不十分になり画質が劣ってしまう。また、写真におい
てはモアレが発生しないにも関わらず平滑化されるた
め、細部の情報が失われ画質が劣化するという問題があ
る。特公平５−２１３８４号公報に記載された発明で
は、エッジ度に応じて平滑化信号とエッジ強調信号とを
混合している。この方式は網点と文字の両立を狙ったも
のであるが、写真原稿に対してはモアレが発生すること
がないのに平滑化されてしまうため、細部の情報が失わ
れてしまうという問題がある。また、網点上文字につい
ては、網点と網点上文字の境界部で遷移領域が存在する
ので、網点上文字周囲に網点ドットが目立ち、テクスチ
ュアの変化による画質劣化を招く。これに対して、像域
分離により色地上文字は別処理させて、さらに、絵柄処
理において網点上文字や写真のエッジの解像度を高める
ようにした提案がある。この方式は最初に網点領域全面
に平滑化を行うので、特公平５−２１３８４号公報公報
に記載された発明で起こりうるような、網点上文字と網
点の境界のテクスチュアの変化による画質劣化は起こら
ない。しかしながら、この方式においては、像域分離装
置を搭載したりフィルタを直列に２段階に構成している
ので、ラインバッファなどのハードウェアが余分に必要
になり、コストがかかっていた。また、特開平２−１８
６８７６号公報では、孤立度とエッジ度という二つの特
徴量より推論して、フィルタの出力を切り替えている。
これは網点と写真と文字の画質を意識したものである
が、網点上文字は網点に含まれて平滑化されている。さ
らにはきめの細かい推論を行う場合には、特徴量の段階
の自乗に比例して状態が増加し、推論器が非常に大きく
なって非現実的になる。
上文字、色地上文字が存在する。これらをデジタルカラ
ー複写機、デジタル複写機、ファクシミリ等で再生する
場合、白地上文字は像域分離により別処理（文字処理）
しているのが現状である。また、白地上文字以外の原稿
は、全て、絵柄として処理されている。絵柄処理では網
点のモアレを防ぐために平滑化が必須である。ところが
白地上文字以外の原稿にも文字として、網点上文字、色
地上文字が存在するため絵柄として処理されると解像度
が不十分になり画質が劣ってしまう。また、写真におい
てはモアレが発生しないにも関わらず平滑化されるた
め、細部の情報が失われ画質が劣化するという問題があ
る。特公平５−２１３８４号公報に記載された発明で
は、エッジ度に応じて平滑化信号とエッジ強調信号とを
混合している。この方式は網点と文字の両立を狙ったも
のであるが、写真原稿に対してはモアレが発生すること
がないのに平滑化されてしまうため、細部の情報が失わ
れてしまうという問題がある。また、網点上文字につい
ては、網点と網点上文字の境界部で遷移領域が存在する
ので、網点上文字周囲に網点ドットが目立ち、テクスチ
ュアの変化による画質劣化を招く。これに対して、像域
分離により色地上文字は別処理させて、さらに、絵柄処
理において網点上文字や写真のエッジの解像度を高める
ようにした提案がある。この方式は最初に網点領域全面
に平滑化を行うので、特公平５−２１３８４号公報公報
に記載された発明で起こりうるような、網点上文字と網
点の境界のテクスチュアの変化による画質劣化は起こら
ない。しかしながら、この方式においては、像域分離装
置を搭載したりフィルタを直列に２段階に構成している
ので、ラインバッファなどのハードウェアが余分に必要
になり、コストがかかっていた。また、特開平２−１８
６８７６号公報では、孤立度とエッジ度という二つの特
徴量より推論して、フィルタの出力を切り替えている。
これは網点と写真と文字の画質を意識したものである
が、網点上文字は網点に含まれて平滑化されている。さ
らにはきめの細かい推論を行う場合には、特徴量の段階
の自乗に比例して状態が増加し、推論器が非常に大きく
なって非現実的になる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このように従来の方法
は、いずれも方法においても画質の劣化、ハードウェア
量の増大、高コスト等の問題がある。本発明は上記の問
題点に鑑みてなされたものであり、網点、写真、白地上
文字、網点上文字、色地上文字のそれぞれに最適な画質
再生が可能でかつ安価で簡易に構成することのできる画
像処理装置を提供することを目的とする。
は、いずれも方法においても画質の劣化、ハードウェア
量の増大、高コスト等の問題がある。本発明は上記の問
題点に鑑みてなされたものであり、網点、写真、白地上
文字、網点上文字、色地上文字のそれぞれに最適な画質
再生が可能でかつ安価で簡易に構成することのできる画
像処理装置を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明では、デ
ィジタル入力画像から網点度を算出する網点度算出手段
と、前記網点度に応じて前記ディジタル入力画像の信号
を補正するする画像信号補正手段と、前記ディジタル入
力画像に対してラプラシアン演算を行なうラプラシアン
演算手段と、該ラプラシアンを補正するラプラシアン補
正手段と、網点度に応じて補正された信号とラプラシア
ンを補正した信号とを演算する演算手段とからなること
とした。
ィジタル入力画像から網点度を算出する網点度算出手段
と、前記網点度に応じて前記ディジタル入力画像の信号
を補正するする画像信号補正手段と、前記ディジタル入
力画像に対してラプラシアン演算を行なうラプラシアン
演算手段と、該ラプラシアンを補正するラプラシアン補
正手段と、網点度に応じて補正された信号とラプラシア
ンを補正した信号とを演算する演算手段とからなること
とした。
【０００５】請求項２の発明では、画像信号補正手段
は、画像の周波数特性を補正することとした。
は、画像の周波数特性を補正することとした。
【０００６】請求項３の発明では、網点度が大きくなる
につれ高域周波数を抑圧するように補正することとし
た。
につれ高域周波数を抑圧するように補正することとし
た。
【０００７】請求項４の発明では、前記ラプラシアン補
正手段は、ラプラシアンの値に応じて補正することとし
た。
正手段は、ラプラシアンの値に応じて補正することとし
た。
【０００８】請求項５の発明では、前記ラプラシアン補
正手段は、入力画像のエッジ度を算出する手段から得ら
れるエッジ度の値に応じて補正することとした。
正手段は、入力画像のエッジ度を算出する手段から得ら
れるエッジ度の値に応じて補正することとした。
【０００９】請求項６の発明では、ディジタル入力画像
から網点度を算出する網点度算出手段と、前記網点度に
応じて前記ディジタル入力画像の信号を補正するする画
像信号補正手段と、網点度に応じてエッジ強調を行なう
エッジ強調手段と、前記入力画像に対してエッジ度を算
出するエッジ度算出手段と、網点度に応じて補正された
信号とエッジ強調された信号とをエッジ度に応じて比率
を変えて混合する混合手段とからなることとした。
から網点度を算出する網点度算出手段と、前記網点度に
応じて前記ディジタル入力画像の信号を補正するする画
像信号補正手段と、網点度に応じてエッジ強調を行なう
エッジ強調手段と、前記入力画像に対してエッジ度を算
出するエッジ度算出手段と、網点度に応じて補正された
信号とエッジ強調された信号とをエッジ度に応じて比率
を変えて混合する混合手段とからなることとした。
【００１０】
【作用】請求項１の発明においては、ディジタル入力画
像から網点度を算出する網点度算出手段と、前記網点度
に応じて前記ディジタル入力画像の信号を補正する画像
信号補正手段と、前記ディジタル入力画像に対してラプ
ラシアン演算を行なうラプラシアン演算手段と、該ラプ
ラシアンを補正するラプラシアン補正手段と、網点度に
応じて補正された信号とラプラシアンを補正した信号と
を演算する演算手段を用いて、白地上文字、網点上文
字、色地上文字、網点、写真の混在した原稿に対して最
適な補正を行なうことが可能となる。
像から網点度を算出する網点度算出手段と、前記網点度
に応じて前記ディジタル入力画像の信号を補正する画像
信号補正手段と、前記ディジタル入力画像に対してラプ
ラシアン演算を行なうラプラシアン演算手段と、該ラプ
ラシアンを補正するラプラシアン補正手段と、網点度に
応じて補正された信号とラプラシアンを補正した信号と
を演算する演算手段を用いて、白地上文字、網点上文
字、色地上文字、網点、写真の混在した原稿に対して最
適な補正を行なうことが可能となる。
【００１１】請求項２の発明においては、画像信号補正
手段により、画像の周波数特性を補正することが可能と
なる。
手段により、画像の周波数特性を補正することが可能と
なる。
【００１２】請求項３の発明においては、網点度が大き
くなるにつれ高域周波数を抑圧するように補正すること
が可能となる。
くなるにつれ高域周波数を抑圧するように補正すること
が可能となる。
【００１３】請求項４の発明においては、ラプラシアン
補正手段により、ラプラシアンの値に応じて補正するこ
とが可能となる。
補正手段により、ラプラシアンの値に応じて補正するこ
とが可能となる。
【００１４】請求項５の発明においては、入力画像のエ
ッジ度を算出する手段から得られるエッジ度の値に応じ
て補正することが可能となる。
ッジ度を算出する手段から得られるエッジ度の値に応じ
て補正することが可能となる。
【００１５】請求項６の発明においては、ディジタル入
力画像から網点度を算出する網点度算出手段と、前記網
点度に応じて前記ディジタル入力画像の信号を補正する
する画像信号補正手段と、網点度に応じてエッジ強調を
行なう手段、前記入力画像に対してエッジ度を算出する
手段、網点度に応じて補正された信号とエッジ強調され
た信号とをエッジ度に応じて比率を変えて混合するが可
能となる。
力画像から網点度を算出する網点度算出手段と、前記網
点度に応じて前記ディジタル入力画像の信号を補正する
する画像信号補正手段と、網点度に応じてエッジ強調を
行なう手段、前記入力画像に対してエッジ度を算出する
手段、網点度に応じて補正された信号とエッジ強調され
た信号とをエッジ度に応じて比率を変えて混合するが可
能となる。
【００１６】
【実施例】以下、本発明を実施例に基づいて詳細に説明
する。本発明が適用される画像処理装置の実施例を図１
に示す。スキャナー等の画像入力装置１から得られた画
像信号が、網点度算出手段２、平滑化手段３、フィルタ
手段４、ラプラシアン演算手段５、エッジ度算出手段６
にそれぞれ入力される。平滑化手段３の出力とフィルタ
手段４の出力は、網点度算出手段２の出力に応じてその
混合比率を変えて混合される。ラプラシアン演算手段５
の出力は、エッジ度算出手段６の出力に応じて適当な値
に変換される。混合器７と変換器８の出力を加算するこ
とにより、出力画像信号が得られる。次に、網点度算出
手段２、平滑化手段３、フィルタ手段４、ラプラシアン
演算手段５、エッジ度算出手段６、混合器７、変換器
８、加算器９について、以下に順を追って説明する。
する。本発明が適用される画像処理装置の実施例を図１
に示す。スキャナー等の画像入力装置１から得られた画
像信号が、網点度算出手段２、平滑化手段３、フィルタ
手段４、ラプラシアン演算手段５、エッジ度算出手段６
にそれぞれ入力される。平滑化手段３の出力とフィルタ
手段４の出力は、網点度算出手段２の出力に応じてその
混合比率を変えて混合される。ラプラシアン演算手段５
の出力は、エッジ度算出手段６の出力に応じて適当な値
に変換される。混合器７と変換器８の出力を加算するこ
とにより、出力画像信号が得られる。次に、網点度算出
手段２、平滑化手段３、フィルタ手段４、ラプラシアン
演算手段５、エッジ度算出手段６、混合器７、変換器
８、加算器９について、以下に順を追って説明する。
【００１７】先ず、網点度算出手段について、図２の実
施例に基づいて説明する。網点画像の特徴は、二次元的
に山谷ピークが規則的に繰り返されていることである。
そのピーク密度を網点度とすることにより、画素及び周
囲がどの程度網点らしいかを判断することができる。網
点度算出手段２は、山ピーク検出部１０、谷ピーク検出
部１１、論理和演算部１２、ラインバッフア１３、積算
器１４からなる。最初に、入力画像から３×３画素のマ
スクで山ピーク検出、谷ピーク検出を行う。ここで山ピ
ーク検出、谷ピーク検出の条件及び例を以下に示す。ｐ
は注目画素、Ｔｈ１は山ピーク検出用閾値、Ｔｈ２は谷
ピーク検出用閾値である。 山ピーク画素検出の条件： ｐ＞ａ１＆ｐ＞ａ２＆ｐ＞ｂ１＆ｐ＞ｂ２＆ｐ＞ｃ１＆
ｐ＞ｃ２＆ｐ＞ｄ１＆ｐ＞ｄ２＆２ｐ−ａ１−ａ２＞＝
Ｔｈ１＆２ｐ−ｂ１−ｂ２＞＝Ｔｈ１ ＆２ｐ−ｃ１−ｃ２＞＝Ｔｈ１＆２ｐ−ｄ１−ｄ２＞＝
Ｔｈ１ 谷ピーク画素検出の条件： ｐ＜ａ１＆ｐ＜ａ２＆ｐ＜ｂ１＆ｐ＜ｂ２＆ｐ＜ｃ１＆
ｐ＜ｃ２＆ｐ＜ｄ１＆ｐ＜ｄ２＆ａ１＋ａ２−２ｐ＞＝
Ｔｈ２＆ｂ１＋ｂ２−２ｐ＞＝Ｔｈ２ ＆ｃ１＋ｃ２−２ｐ＞＝Ｔｈ２＆ｄ１＋ｄ２−２ｐ＞＝
Ｔｈ２ 山谷ピーク検出の出力は、それぞれ１ビットの信号でそ
れぞれの信号の論理和をとり、ピークがあるかないかと
いう信号を生成する。積算器１４は、８×８画素のマス
ク内でピークがいくつ存在するか、というピーク画素量
を数える部分である。このピーク画素量を網点度とす
る。積算器１４で８ラインのマスクを使用するため、ラ
インバッファは７ライン分用意してある。
施例に基づいて説明する。網点画像の特徴は、二次元的
に山谷ピークが規則的に繰り返されていることである。
そのピーク密度を網点度とすることにより、画素及び周
囲がどの程度網点らしいかを判断することができる。網
点度算出手段２は、山ピーク検出部１０、谷ピーク検出
部１１、論理和演算部１２、ラインバッフア１３、積算
器１４からなる。最初に、入力画像から３×３画素のマ
スクで山ピーク検出、谷ピーク検出を行う。ここで山ピ
ーク検出、谷ピーク検出の条件及び例を以下に示す。ｐ
は注目画素、Ｔｈ１は山ピーク検出用閾値、Ｔｈ２は谷
ピーク検出用閾値である。 山ピーク画素検出の条件： ｐ＞ａ１＆ｐ＞ａ２＆ｐ＞ｂ１＆ｐ＞ｂ２＆ｐ＞ｃ１＆
ｐ＞ｃ２＆ｐ＞ｄ１＆ｐ＞ｄ２＆２ｐ−ａ１−ａ２＞＝
Ｔｈ１＆２ｐ−ｂ１−ｂ２＞＝Ｔｈ１ ＆２ｐ−ｃ１−ｃ２＞＝Ｔｈ１＆２ｐ−ｄ１−ｄ２＞＝
Ｔｈ１ 谷ピーク画素検出の条件： ｐ＜ａ１＆ｐ＜ａ２＆ｐ＜ｂ１＆ｐ＜ｂ２＆ｐ＜ｃ１＆
ｐ＜ｃ２＆ｐ＜ｄ１＆ｐ＜ｄ２＆ａ１＋ａ２−２ｐ＞＝
Ｔｈ２＆ｂ１＋ｂ２−２ｐ＞＝Ｔｈ２ ＆ｃ１＋ｃ２−２ｐ＞＝Ｔｈ２＆ｄ１＋ｄ２−２ｐ＞＝
Ｔｈ２ 山谷ピーク検出の出力は、それぞれ１ビットの信号でそ
れぞれの信号の論理和をとり、ピークがあるかないかと
いう信号を生成する。積算器１４は、８×８画素のマス
ク内でピークがいくつ存在するか、というピーク画素量
を数える部分である。このピーク画素量を網点度とす
る。積算器１４で８ラインのマスクを使用するため、ラ
インバッファは７ライン分用意してある。
【００１８】平滑化手段３は、網点のモアレを抑圧する
ものである。平滑化手段３としての平滑化マスクの例を
以下に示す。この平滑化手段３の出力は混合器に入り、
フィルタ手段４の出力とともに網点度算出手段２の出力
に応じてその混合比率を変えて混合される。
ものである。平滑化手段３としての平滑化マスクの例を
以下に示す。この平滑化手段３の出力は混合器に入り、
フィルタ手段４の出力とともに網点度算出手段２の出力
に応じてその混合比率を変えて混合される。
【００１９】フィルタ手段４は、写真部分の画質を大き
く左右するものである。スキャナから得られる画像は、
理想的には、ＭＴＦ劣化及びノイズの少ないデータであ
り、この部分では、スルーのフィルタが選択される。と
ころが現実のスキャナでは、Ｓ／Ｎ比が悪かったりＭＴ
Ｆ劣化が大きかったりする。そのためＳ／Ｎ比の悪いデ
ータに対してはノイズを除去するフィルタを採用した
り、ＭＴＦ劣化の大きいデータに対してはＭＴＦ補正用
のフィルタを採用することもある。図３にノイズ除去用
フィルタを、またＭＴＦ補正用フィルタの例を以下に示
す。
く左右するものである。スキャナから得られる画像は、
理想的には、ＭＴＦ劣化及びノイズの少ないデータであ
り、この部分では、スルーのフィルタが選択される。と
ころが現実のスキャナでは、Ｓ／Ｎ比が悪かったりＭＴ
Ｆ劣化が大きかったりする。そのためＳ／Ｎ比の悪いデ
ータに対してはノイズを除去するフィルタを採用した
り、ＭＴＦ劣化の大きいデータに対してはＭＴＦ補正用
のフィルタを採用することもある。図３にノイズ除去用
フィルタを、またＭＴＦ補正用フィルタの例を以下に示
す。
【００２０】ラプラシアン演算手段５は、エッジ強調を
行なうためのラプラシアンを演算するものである。以下
にラプラシアンフィルタの係数の例を示す。
行なうためのラプラシアンを演算するものである。以下
にラプラシアンフィルタの係数の例を示す。
【００２１】エッジ度算出手段６は、図４に示すよう
に、３×３のラプラシアンフィルタの出力の絶対値を用
いる。勿論、３×３のラプラシアンフィルタの他にも５
×５のサイズのもの、Ｓｏｂｅｌオペレータなどの一次
微分フィルタを用いてもよい。この場合も出力の絶対値
を用いる。これらの出力の値は、０から２５５に丸めて
いる。
に、３×３のラプラシアンフィルタの出力の絶対値を用
いる。勿論、３×３のラプラシアンフィルタの他にも５
×５のサイズのもの、Ｓｏｂｅｌオペレータなどの一次
微分フィルタを用いてもよい。この場合も出力の絶対値
を用いる。これらの出力の値は、０から２５５に丸めて
いる。
【００２２】図５は混合器の実施例を示す。この図で混
合器は点線で囲った部分が該当し、規格化手段１８、Ｎ
ＯＴ回路１９、乗算器２０，２１、加算器２２からな
り、網点度算出手段１５、平滑化手段１６、フィルタ手
段１７の出力はそれぞれ規格化手段１８、乗算器２０、
乗算器２１へ入力される。
合器は点線で囲った部分が該当し、規格化手段１８、Ｎ
ＯＴ回路１９、乗算器２０，２１、加算器２２からな
り、網点度算出手段１５、平滑化手段１６、フィルタ手
段１７の出力はそれぞれ規格化手段１８、乗算器２０、
乗算器２１へ入力される。
【００２３】網点度を規格化する手段により、網点度の
値が、０から１に規格化される（この規格化された網点
度を、規格化網点度と呼ぶ）。規格化網点度と網点度の
関係を、図６に示す。規格化の際、同時に参照テーブル
により非線形変換を行う。規格化網点度信号と平滑化さ
れた信号とを乗じる乗算器２０の出力信号と、規格化網
点度信号の否定をとる回路（規格化網点度をａとする
と、１−ａという信号を出力する回路）の出力信号とフ
ィルタ手段１７によりフィルタ処理された信号とを乗じ
る乗算器２１の出力信号を加算器２２で加算する。即
ち、乗算器２０の出力信号と乗算器２１の出力信号を加
算器２２で加算する。
値が、０から１に規格化される（この規格化された網点
度を、規格化網点度と呼ぶ）。規格化網点度と網点度の
関係を、図６に示す。規格化の際、同時に参照テーブル
により非線形変換を行う。規格化網点度信号と平滑化さ
れた信号とを乗じる乗算器２０の出力信号と、規格化網
点度信号の否定をとる回路（規格化網点度をａとする
と、１−ａという信号を出力する回路）の出力信号とフ
ィルタ手段１７によりフィルタ処理された信号とを乗じ
る乗算器２１の出力信号を加算器２２で加算する。即
ち、乗算器２０の出力信号と乗算器２１の出力信号を加
算器２２で加算する。
【００２４】変換器の実施例を図７に示す。図７におい
て、点線で囲った部分が変換器である。エッジ度を規格
化する手段によりエッジ度の値が０から１に規格化され
る（これを規格化エッジ度と呼ぶ）。この規格化手段２
６は、混合器に用いている規格化手段と同様のものを用
いている。乗算器２５で規格化エッジ度とラプラシアン
信号を乗じる。この乗算器２５の出力が変換器２７の出
力となる。
て、点線で囲った部分が変換器である。エッジ度を規格
化する手段によりエッジ度の値が０から１に規格化され
る（これを規格化エッジ度と呼ぶ）。この規格化手段２
６は、混合器に用いている規格化手段と同様のものを用
いている。乗算器２５で規格化エッジ度とラプラシアン
信号を乗じる。この乗算器２５の出力が変換器２７の出
力となる。
【００２５】ここでディジタル入力画像から網点度を算
出する網点度算出手段と、前記網点度に応じて前記ディ
ジタル入力画像の信号を補正するする画像信号補正手段
と、前記ディジタル入力画像に対してラプラシアン演算
を行なうラプラシアン演算手段と、該ラプラシアンを補
正するラプラシアン補正手段と、網点度に応じて補正さ
れた信号とラプラシアンを補正した信号とを演算する演
算手段とからなることとしたのが請求項１記載の発明で
ある。
出する網点度算出手段と、前記網点度に応じて前記ディ
ジタル入力画像の信号を補正するする画像信号補正手段
と、前記ディジタル入力画像に対してラプラシアン演算
を行なうラプラシアン演算手段と、該ラプラシアンを補
正するラプラシアン補正手段と、網点度に応じて補正さ
れた信号とラプラシアンを補正した信号とを演算する演
算手段とからなることとしたのが請求項１記載の発明で
ある。
【００２６】また、画像信号補正手段により画像の周波
数特性を補正することとしたのが請求項２記載の発明で
あり、網点度が大きくなるにつれ高域周波数を抑圧する
ように補正することとしたのが請求項３記載の発明であ
り、ラプラシアン補正手段がラプラシアンの値に応じて
補正することとしたのが請求項４記載の発明であり、ラ
プラシアン補正手段が、入力画像のエッジ度を算出する
手段から得られるエッジ度の値に応じて補正することと
したのが請求項５記載の発明である。
数特性を補正することとしたのが請求項２記載の発明で
あり、網点度が大きくなるにつれ高域周波数を抑圧する
ように補正することとしたのが請求項３記載の発明であ
り、ラプラシアン補正手段がラプラシアンの値に応じて
補正することとしたのが請求項４記載の発明であり、ラ
プラシアン補正手段が、入力画像のエッジ度を算出する
手段から得られるエッジ度の値に応じて補正することと
したのが請求項５記載の発明である。
【００２７】本発明の第２の実施例を図８に示す。スキ
ャナなどの画像入力装置から得られた画像信号が、網点
度算出手段２８、平滑化手段２９、フィルタ手段３０、
ラプラシアン演算手段３１にそれぞれ入力される。平滑
化手段２９の出力とフィルタ手段３０の出力は、網点度
算出手段２８の出力に応じて混合器において、その混合
比率を変えて混合される。更に、非線形変換手段３３で
ラプラシアンの出力を変換する。実際には、ルックアッ
プテーブルや演算式を用いて図９に示すように、ラプラ
シアンの絶対値のある値以下は０にするといった変換特
性を持たせる。非線形変換後のラプラシアン値は混合器
３２の出力に加算される。
ャナなどの画像入力装置から得られた画像信号が、網点
度算出手段２８、平滑化手段２９、フィルタ手段３０、
ラプラシアン演算手段３１にそれぞれ入力される。平滑
化手段２９の出力とフィルタ手段３０の出力は、網点度
算出手段２８の出力に応じて混合器において、その混合
比率を変えて混合される。更に、非線形変換手段３３で
ラプラシアンの出力を変換する。実際には、ルックアッ
プテーブルや演算式を用いて図９に示すように、ラプラ
シアンの絶対値のある値以下は０にするといった変換特
性を持たせる。非線形変換後のラプラシアン値は混合器
３２の出力に加算される。
【００２８】本発明の第３の実施例を図１０に示す。ス
キャナなどの画像入力装置から得られた画像信号が、網
点度算出手段３５、平滑化手段３６、フィルタ手段３
７、エッジ強調手段３８、エッジ度算出手段３９にそれ
ぞれ入力される。平滑化手段３６の出力とフィルタ手段
３７の出力は、網点度算出手段３５の出力に応じて混合
器４０において、その混合比率を変えて混合される。更
に、混合器４１で混合器４０の出力とエッジ強調手段３
８の出力とがエッジ度算出手段３９の出力に応じて混合
される。
キャナなどの画像入力装置から得られた画像信号が、網
点度算出手段３５、平滑化手段３６、フィルタ手段３
７、エッジ強調手段３８、エッジ度算出手段３９にそれ
ぞれ入力される。平滑化手段３６の出力とフィルタ手段
３７の出力は、網点度算出手段３５の出力に応じて混合
器４０において、その混合比率を変えて混合される。更
に、混合器４１で混合器４０の出力とエッジ強調手段３
８の出力とがエッジ度算出手段３９の出力に応じて混合
される。
【００２９】ここで用いるエッジ強調手段３８のフィル
タ係数の例を以下に示す。 混合器４０と混合器４１は同一の構成で、混合比率を制
御する信号が、網点度か、エッジ度かの違いによる。混
合器４１ではエッジ度が高ければエッジ強調信号の比率
が高くなりエッジ度が低ければ混合器４０の出力信号の
比率が高くなるようになっている。このように、ディジ
タル入力画像から網点度を算出する網点度算出手段と、
前記網点度に応じて前記ディジタル入力画像の信号を補
正するする画像信号補正手段と、網点度に応じてエッジ
強調を行なうエッジ強調手段と、前記入力画像に対して
エッジ度を算出するエッジ度算出手段と、網点度に応じ
て補正された信号とエッジ強調された信号とをエッジ度
に応じて比率を変えて混合する混合手段とからなるのが
請求項６記載の発明である。本発明は上記の例に限ら
ず、網点、写真、白地上文字、網点上文字、色地上文字
のそれぞれに最適な画質再生が可能で、かつ安価で簡易
に構成することのできるデジタル複写機、デジタルカラ
ー複写機、ファクシミリ等の画像処理装置に対し広く適
用することができる。
タ係数の例を以下に示す。 混合器４０と混合器４１は同一の構成で、混合比率を制
御する信号が、網点度か、エッジ度かの違いによる。混
合器４１ではエッジ度が高ければエッジ強調信号の比率
が高くなりエッジ度が低ければ混合器４０の出力信号の
比率が高くなるようになっている。このように、ディジ
タル入力画像から網点度を算出する網点度算出手段と、
前記網点度に応じて前記ディジタル入力画像の信号を補
正するする画像信号補正手段と、網点度に応じてエッジ
強調を行なうエッジ強調手段と、前記入力画像に対して
エッジ度を算出するエッジ度算出手段と、網点度に応じ
て補正された信号とエッジ強調された信号とをエッジ度
に応じて比率を変えて混合する混合手段とからなるのが
請求項６記載の発明である。本発明は上記の例に限ら
ず、網点、写真、白地上文字、網点上文字、色地上文字
のそれぞれに最適な画質再生が可能で、かつ安価で簡易
に構成することのできるデジタル複写機、デジタルカラ
ー複写機、ファクシミリ等の画像処理装置に対し広く適
用することができる。
【００３０】
【発明の効果】請求項１の発明によれば、白地上文字、
網点上文字、色地上文字、網点、写真の混在原稿に対し
て最適な補正を、簡易、且つ低コストのハードウェアで
実現することができる。
網点上文字、色地上文字、網点、写真の混在原稿に対し
て最適な補正を、簡易、且つ低コストのハードウェアで
実現することができる。
【００３１】請求項２の発明によれば、網点、写真それ
ぞれに最適な周波数制御を簡易で低コストのハードウェ
アで実現することができる。
ぞれに最適な周波数制御を簡易で低コストのハードウェ
アで実現することができる。
【００３２】請求項３の発明によれば、網点に対して平
滑化を行なうことによりモアレを抑えた高画質な網点画
像を再現することができる。
滑化を行なうことによりモアレを抑えた高画質な網点画
像を再現することができる。
【００３３】請求項４の発明によれば、非常に簡易な装
置で文字と絵柄の両立が図られ、高画質な画像を再現す
ることができる。
置で文字と絵柄の両立が図られ、高画質な画像を再現す
ることができる。
【００３４】請求項５及び６の発明によれば、エッジ度
を算出する別の手段を用いることにより、文字と絵柄の
画質が更に高い次元で再現することができる。
を算出する別の手段を用いることにより、文字と絵柄の
画質が更に高い次元で再現することができる。
【００３５】
【図１】本発明の第１の実施例を示す図である。
【図２】網点度算出手段の実施例を示す図である。
【図３】ノイズ除去フィルタの実施例を示す図である。
【図４】エッジ度算出手段の実施例を示す図である。
【図５】混合器の実施例を示す図である。
【図６】規格化網点度と網点度の関係を示す図である。
【図７】変換器の実施例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施例を示す図である。
【図９】ラプラシアンの変換特性を示す図。
【図１０】本発明の第３の実施例を示す図である。
【００３６】
１ 画像入力装置 ２，１５，２８，３５ 網点度算出手段 ３，１６，２９，３６ 平滑化手段 ４，１７，３０，３７ フィルタ手段 ５，２３，３１ ラプラシアン演算手段 ６，２４，３９ エッジ度算出手段 ７，２３，２７，３２，４０，４１ 混合器 ８，２７ 変換器 ９，２２，３４ 加算器 １０ 山ピーク検出部 １１ 谷ピーク検出部 １２ 論理和演算部 １３ ラインバッファ １４ 積算器。 １８，２６ 規格化手段 １９ ＮＯＴ回路 ２０，２１，２５ 乗算器 ３３ 非線形変換器 ３８ エッジ強調手段。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/40 Ｆ
Claims (6)
- 【請求項１】 ディジタル入力画像から網点度を算出す
る網点度算出手段と、前記網点度に応じて前記ディジタ
ル入力画像の信号を補正するする画像信号補正手段と、
前記ディジタル入力画像に対してラプラシアン演算を行
なうラプラシアン演算手段と、該ラプラシアンを補正す
るラプラシアン補正手段と、網点度に応じて補正された
信号とラプラシアンを補正した信号とを演算する演算手
段とからなることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 前記画像信号補正手段は、画像の周波数
特性を補正することを特徴とする請求項１記載の画像処
理装置。 - 【請求項３】 網点度が大きくなるにつれ高域周波数を
抑圧するように補正することを特徴とする請求項２記載
の画像処理装置。 - 【請求項４】 前記ラプラシアン補正手段は、ラプラシ
アンの値に応じて補正することを特徴とする請求項１記
載の画像処理装置。 - 【請求項５】 前記ラプラシアン補正手段は、入力画像
のエッジ度を算出する手段から得られるエッジ度の値に
応じて補正することを特徴とする請求項１記載の画像処
理装置。 - 【請求項６】 ディジタル入力画像から網点度を算出す
る網点度算出手段と、前記網点度に応じて前記ディジタ
ル入力画像の信号を補正するする画像信号補正手段と、
網点度に応じてエッジ強調を行なうエッジ強調手段と、
前記入力画像に対してエッジ度を算出するエッジ度算出
手段と、網点度に応じて補正された信号とエッジ強調さ
れた信号とをエッジ度に応じて比率を変えて混合する混
合手段とからなることを特徴とする画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6317436A JPH08181864A (ja) | 1994-12-21 | 1994-12-21 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6317436A JPH08181864A (ja) | 1994-12-21 | 1994-12-21 | 画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08181864A true JPH08181864A (ja) | 1996-07-12 |
Family
ID=18088203
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6317436A Pending JPH08181864A (ja) | 1994-12-21 | 1994-12-21 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08181864A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6868180B2 (en) | 2001-01-24 | 2005-03-15 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus, image forming apparatus, and image processing method |
| US7170642B2 (en) | 2001-04-12 | 2007-01-30 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing apparatus and method for improving output image quality |
| US7379210B2 (en) | 2003-03-25 | 2008-05-27 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus, image forming apparatus, and image processing method |
| US7423781B2 (en) | 2002-03-20 | 2008-09-09 | Ricoh Company, Ltd. | Image processor and image processing method for image enhancement using edge detection |
| US7609879B2 (en) | 2003-09-11 | 2009-10-27 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device |
| US7826098B2 (en) | 2000-12-25 | 2010-11-02 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus |
-
1994
- 1994-12-21 JP JP6317436A patent/JPH08181864A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7826098B2 (en) | 2000-12-25 | 2010-11-02 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus |
| US6868180B2 (en) | 2001-01-24 | 2005-03-15 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus, image forming apparatus, and image processing method |
| US7170642B2 (en) | 2001-04-12 | 2007-01-30 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing apparatus and method for improving output image quality |
| US7423781B2 (en) | 2002-03-20 | 2008-09-09 | Ricoh Company, Ltd. | Image processor and image processing method for image enhancement using edge detection |
| US7379210B2 (en) | 2003-03-25 | 2008-05-27 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus, image forming apparatus, and image processing method |
| US7609879B2 (en) | 2003-09-11 | 2009-10-27 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device |
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