JP2001069338A

JP2001069338A - 画像処理装置および記録媒体

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Publication number: JP2001069338A
Application number: JP24075599A
Authority: JP
Inventors: Itaru Furukawa; 至古川; Shoichi Umagoe; 昌一馬越
Original assignee: Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Priority date: 1999-08-27
Filing date: 1999-08-27
Publication date: 2001-03-16
Anticipated expiration: 2019-08-27
Also published as: JP3638231B2

Abstract

(57)【要約】【課題】線切れの発生源となる細線を検出し、当該検
出結果に基づき線切れを防止する処理を行う画像処理に
関する技術を提供する。【解決手段】画像処理装置１は、細線検出部２０およ
び線切れ防止処理部５０を備える。細線検出部２０は、
原画像を所定方向に縮小して縮小画像を生成し、得られ
た縮小画像について前記所定方向に直交する方向（直交
方向）において特定濃度領域を細らせる処理を行うこと
により第１処理画像を生成し、得られた第１処理画像に
ついて直交方向において特定濃度領域を太らせる処理を
行うことにより第２処理画像を生成する。そして、縮小
画像と第２処理画像との差分をとることにより生成され
た差分画像の各画素値により細線の存在の程度を知るこ
とができる。また、線切れ防止処理部５０は、細線の検
出結果に基づいて、線切れが発生しそうな領域に対して
選択的にぼかしなどの所定のフィルタ処理を行うことが
できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理における
「線切れ」現象の発生箇所となる細線を検出する技術、
および線切れ現象を防止する技術に関する。

【０００２】

【背景技術】デジタル画像の網点化処理を行うに際し
て、線切れ現象が発生することがある。たとえば、次の
ように、網点ピッチとデジタル画像の画素ピッチとの比
が整数比の関係にない場合に生じる「線切れ」現象が存
在する。図２２および図２３は、その原理について説明
する図である。

【０００３】図２２は、網点ピッチとデジタル画像の画
素ピッチとの比が整数比の関係にある場合において、５
０％濃度の垂直方向（縦方向）の細線を網点化する例を
示すものである。ここでは、たとえば、網点の線数が１
７５線（１インチあたりの線数）、画素ピッチが３５０
ｄｐｉ（１インチあたりの画素数）である場合のよう
に、網点ピッチＵ１（＝１／１７５（インチ））と画素
ピッチＵ２（１／３５０（インチ））」との比Ｕ２／Ｕ
１が３５０／１７５＝２／１＝２（整数）の場合を示し
ている。この場合には、元のデジタル画像における各画
素が網点化される際に、網点パターンの単位領域（以下
「単位網点領域ＤＵ」）と個々の画素ＰＸとの間での相
対位置はどの部分でも同一であって、それらの間に空間
的変化は生じないため、いずれの画素位置に存在する細
線であっても、同様の網点面積を有するように網点化さ
れる。

【０００４】しかしながら、網点ピッチとデジタル画像
の画素ピッチとの比が整数比の関係にない場合には、網
点化処理において、原画像の画素が同じ濃度（階調値）
を有する場合であっても、網点化時における画素の相対
位置に応じて、網点化の結果（網点化時に於ける面積の
大きさ）は異なるものとなる。

【０００５】たとえば、図２３において、網点の線数が
１７５線（１インチあたりの線数）、画素ピッチが４０
０ｄｐｉ（１インチあたりの画素数）である場合のよう
に、網点ピッチＵ１（＝１／１７５（インチ））と画素
ピッチＵ３（１／４００（インチ））」との比Ｕ３／Ｕ
１が４００／１７５＝２．２、すなわち整数でない場合
について考える。この場合において、デジタル画像の各
画素ＰＸの網点パターン上における単位網点領域ＤＵと
の相対位置は、徐々にずれていき比較的大きな周期で変
動する。したがって、網点パターン上での画素の相対位
置が、ＰＡの位置に存在することもあれば、ＰＢの位置
に存在することもある。そして、ＰＡの位置に１画素幅
の細線が存在する場合には網点化時の面積が比較的小さ
く（大きく）、ＰＢの位置に１画素幅の細線が存在する
場合には網点化時の面積が比較的大きく（小さく）な
る。ここで、１画素幅の細線ＬＡが垂直方向に対して微
小角θだけ傾いて存在する場合（図２４（ａ）参照）に
は、網点化時における画素の相対位置がＰＡからＰＢな
どへと比較的大きな周期で周期的に変動する状態に相当
し、その周期的変動に応じて細線の太さも変動して見え
ることになるが、特に、網点化時の面積が小さな部分で
は、人間の目にはその細線が途切れた様に映る「線切
れ」現象となって現れる。この状況が、図２４（ｂ）に
模式的に示されている（便宜上、各網点は黒丸で示して
いる）。この線切れ現象は、網点ピッチに対して、線幅
が小さい場合に顕著に生じる。

【０００６】以上が網点ピッチとデジタル画像の画素ピ
ッチとの比が整数比の関係にない場合に生じる「線切
れ」現象の概略である。

【０００７】また、このような線切れ現象は、ＵＳＭ
（アンシャープマスク）処理によって生じることもあ
る。このＵＳＭ処理は、網点化出力の際に一般的に生じ
るシャープネスの低下を回避するために行うものであ
る。この際の線切れ現象は、両側からのエッジ強調によ
り、細線の濃度レベルが低下することに伴うものであ
る。これは、図２５に示すように、細線部では高濃度領
域の両側からのエッジ強調によるピークが重なって画素
値が飽和してしまうことがあり、そのために細線部の濃
度（したがってその部分の網点面積率）が、本来のもの
よりも低下することに起因する。細線におけるこの領域
は、上記と同様、人間の目には「線切れ」として映るこ
とになる。さらに、「線切れ」を発生させる細線が等間
隔で平行に並んでいる場合には、各線の低濃度部がお互
いに連なって、長周期の濃度変動＝モアレが発生する。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】そして、上記のような
各種の原因で生ずる線切れ現象は、画像品質を低下させ
るものであり、画像出力時の大きな障害となる。

【０００９】そこで、本発明は前記問題点に鑑み、線切
れの発生源となる細線を検出する画像処理に関する技
術、および当該検出結果に基づき線切れを防止する処理
を行う画像処理に関する技術を提供することを目的とす
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に記載の画像処理装置は、原画像に対して
処理を施す画像処理装置であって、前記原画像を所定方
向に縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成手段と、
前記縮小画像について、前記所定方向に直交する方向に
おいて特定濃度領域を細らせる細らせ処理を行うことに
より第１処理画像を生成する細らせ処理手段と、前記第
１処理画像について、前記所定方向に直交する方向にお
いて特定濃度領域を太らせる太らせ処理を行うことによ
り第２処理画像を生成する太らせ処理手段と、前記縮小
画像と前記第２処理画像との差分である差分画像を生成
する差分画像生成手段と、を備えることを特徴とする。

【００１１】請求項２に記載の画像処理装置は、請求項
１に記載の画像処理装置において、前記縮小画像生成手
段は、前記原画像を前記所定方向に縮小するにあたって
前記所定方向に沿うｎ画素の平均化処理を伴うことを特
徴とする。

【００１２】請求項３に記載の画像処理装置は、請求項
１に記載の画像処理装置において、前記特定濃度領域
は、高濃度領域であることを特徴とする。

【００１３】請求項４に記載の画像処理装置は、請求項
１に記載の画像処理装置において、前記特定濃度領域
は、低濃度領域であることを特徴とする。

【００１４】請求項５に記載の画像処理装置は、請求項
１に記載の画像処理装置において、前記所定方向は、互
いに異なる２つの方向であり、前記縮小画像生成手段、
前記細らせ処理手段、前記太らせ処理手段、および前記
差分画像生成手段は、前記２つの方向のそれぞれに関す
る各処理を行うことを特徴とする。

【００１５】請求項６に記載の画像処理装置は、請求項
１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置にお
いて、前記差分画像に対して、前記縮小画像生成手段に
おける縮小率の逆数倍に前記所定方向に拡大する拡大処
理を行うことにより、前記原画像の各画素位置における
細線の有無の程度を表す細線指標を生成する拡大処理手
段、をさらに備えることを特徴とする。

【００１６】請求項７に記載の画像処理装置は、請求項
６に記載の画像処理装置において、前記原画像に所定の
フィルタ処理を施した結果を前記原画像に加重する際の
加重係数を前記細線指標に基づいて決定する加重係数決
定手段と、前記原画像に所定のフィルタ処理を施した結
果を、前記加重係数を用いて前記原画像に加重した処理
画像を得るフィルタ処理手段と、をさらに備えることを
特徴とする。

【００１７】請求項８に記載の画像処理装置は、請求項
７に記載の画像処理装置において、前記加重係数決定手
段は、あらかじめ細線指標と加重係数との対応関係を参
照テーブルとして有していることを特徴とする。

【００１８】請求項９に記載の画像処理装置は、請求項
７に記載の画像処理装置において、前記拡大処理手段
は、前記拡大処理を行うにあたって、前記差分画像の高
濃度領域を拡張する処理をも行うことにより前記細線指
標を生成することを特徴とする。

【００１９】請求項１０に記載の記録媒体は、コンピュ
ータを、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の画
像処理装置として機能させるためのプログラムを記録し
たコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特
徴とする。

【００２０】

【発明の実施の形態】＜Ａ．構成＞図１は、この発明の
実施形態に係る画像処理装置１のハードウエア構成を表
す概念図である。画像処理装置１は、ＣＰＵ２、半導体
メモリおよびハードディスクなどを含む記憶部３、各種
の記録媒体から情報を読み出すメディアドライブ４、モ
ニタなどを含む表示部５、キーボートおよびマウスなど
を含む入力部６、デジタル画像を読み込む画像入力部
７、処理後の画像を出力する画像出力部８を備えるコン
ピュータシステムである。ＣＰＵ２は、バスラインＢＬ
および入出力インターフェースＩＦを介して、記憶部
３、メディアドライブ４、表示部５、入力部６、画像入
力部７、画像出力部８などに接続されている。また、メ
ディアドライブ４は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital
Versatile Disk）、フレキシブルディスクなどの可搬性
の記録媒体９からその中に記録されている情報を読み出
す。このコンピュータシステムは、プログラムを記録し
た可搬性記録媒体９からそのプログラムを読み込むこと
によって、後述するような細線検出機能とそれに基づく
線切れ防止機能とを持つようになる。さらに、記憶部３
は、読み込まれたプログラムの全部または一部を記憶す
るプログラム記憶部３ａ、および各種の処理画像を記憶
する画像記憶部３ｂなどを有する。

【００２１】図２は画像処理装置１の概略構成を表す機
能ブロック図であり、図３は画像処理装置１のさらに詳
細な機能ブロック図である。図３においては、垂直方向
および水平方向に伸びる細線を検出し、その検出結果に
基づいて線切れ防止処理を行う場合の機能ブロックを記
載している。

【００２２】図２および図３に示されるように、画像処
理装置１は、デジタル画像を読み込む画像入力部７と、
細線検出機能を有する細線検出部２０と、検出結果に基
づく線切れ防止機能を有する線切れ防止処理部５０と、
処理後の画像を網点化して出力する画像出力部８とを備
えている。

【００２３】細線検出部２０は、一般的には、所定方向
に伸びる細線を検出することが可能であるが、ここで
は、細線検出部２０は、垂直方向の細線を検出する垂直
方向細線検出部２０Ａと水平方向の細線を検出する水平
方向細線検出部２０Ｂとを有するものとし、垂直方向お
よび水平方向に伸びる細線を検出する場合を示している
（図３）。ここにおいて、「水平方向」とは画素のマト
リクス配列における行方向を指しており、「垂直方向」
とはそのマトリクス配列における列方向を指している
が、これらは相対的なものであって、上記とは逆に定義
することもできる。

【００２４】この細線検出部２０（２０Ａ，２０Ｂ）
は、読み込まれたデジタル画像（原画像）を所定方向
（ここでは垂直方向および水平方向）に縮小して縮小画
像を生成する縮小画像生成部２１（２１Ａ，２１Ｂ）
と、白細線抽出部２３ｗ（２３ｗＡ，２３ｗＢ）および
黒細線抽出部２３ｂ（２３ｂＡ，２３ｂＢ）とを有して
いる。

【００２５】ここにおいて、この実施形態では「黒」が
階調値「０」で、「白」が階調値「２５５」で表現され
ている場合を考えている（８ビット表現の場合）。この
ため、黒側の階調領域が「低濃度領域」として、また、
白側の階調領域が「高濃度領域」としてそれぞれ定義さ
れる。このため、この実施形態での「濃度」は「白濃
度」であって、たとえば「白線」とは「低濃度領域（黒
領域）の中に存在する高濃度（白）の線」ということに
なる。一般には、原画像の背景色（白または黒）側の濃
度を持つ領域が低濃度領域として定義される。

【００２６】白細線抽出部２３ｗは、大きな階調値（高
濃度値）を有する画素の集合として表現される細線（白
細線）を抽出するものであり、黒細線抽出部２３ｂは、
小さな階調値（低濃度値）を有する画素の集合として表
現される細線（黒細線）を抽出するものである。なお、
ここでは、白黒の両細線を抽出しているが、白細線また
は黒細線のうちのいずれか一方のみを抽出すればよい場
合には、対応する一方の抽出部２３ｗ，２３ｂのみを設
ければよい。

【００２７】これらの白細線抽出部２３ｗおよび黒細線
抽出部２３ｂは、それぞれ、縮小画像生成部２１（２１
Ａ，２１Ｂ）において生成された縮小画像についてその
縮小方向に直交する方向（直交方向）において特定濃度
領域（高濃度領域または低濃度領域）を細らせる細らせ
処理を行うことにより第１処理画像を生成する細らせ処
理部２５（２５ｗＡ，２５ｂＡ，２５ｗＢ，２５ｂＢ）
と、第１処理画像について、縮小方向に直交する方向に
おいて特定濃度領域を太らせる太らせ処理を行うことに
より第２処理画像を生成する太らせ処理部２７（２７ｗ
Ａ，２７ｂＡ，２７ｗＢ，２７ｂＢ）と、縮小画像と第
２処理画像との差分である差分画像を生成する差分画像
生成部２９（２９ｗＡ，２９ｂＡ，２９ｗＢ，２９ｂ
Ｂ）とを有している。

【００２８】また、細線検出部２０は、白細線に関する
差分画像と黒細線に関する差分画像とを合成する細線デ
ータ合成部３１（３１Ａ，３１Ｂ）と、高濃度領域を拡
張する処理を行う高濃度領域拡張部３３（３３Ａ，３３
Ｂ）と、得られた差分画像を縮小方向と同じ方向に今度
は拡大（縮小画像生成部２１における縮小率の逆数倍に
拡大して原画像の画素数と同一となるように拡大）する
拡大処理部３５（３５Ａ，３５Ｂ）とをさらに有してい
る。なお、拡大処理部３５における拡大処理により、原
画像の各画素位置における細線の有無の程度を表す細線
指標が生成される。また、高濃度領域拡張部３３は、拡
大処理部３５による拡大処理を行うにあたって、差分画
像の高濃度領域を拡張する処理を併せて行うものであ
り、高濃度領域拡張部３３と拡大処理部３５とを併せて
広義の拡大処理手段と称することもできる。

【００２９】また、線切れ防止処理部５０は、上記の垂
直方向および水平方向の細線指標に関するデータを合成
する垂直水平方向細線データ合成部５１と、得られた細
線指標に基づいて加重係数を決定する加重係数決定部５
３と、その加重係数に基づいて原画像に所定のフィルタ
処理を施した結果を原画像に加重して処理画像を得るフ
ィルタ処理部５５と、を有している。

【００３０】以下では、このような概略構成を有する画
像処理装置１において、垂直方向および水平方向に伸び
る細線を検出する動作について、ならびにその検出結果
に基づいて線切れ防止を行う動作について説明する。

【００３１】＜Ｂ．動作＞＜Ｂ１．概要＞図４は、画像処理装置１における処理動
作について示すフローチャートである。図４に示すよう
に、まず、ステップＳＰ１０において、画像入力部７な
どを用いて、処理対象となる原画像Ｇを読み込む。この
原画像Ｇは、複数の画素が垂直方向および水平方向にお
いてマトリクス配列され、それらの各画素が複数の階調
値（たとえば２の８乗＝２５６階調）を有するデジタル
画像として得られる。

【００３２】次に、ステップＳＰ２０において垂直方向
に伸びる細線を検出する動作を行い、ステップＳＰ３０
において水平方向に伸びる細線を検出する動作を行う。
これらの両方向に伸びる細線の検出結果は、ステップＳ
Ｐ６０において合成される。そして、ステップＳＰ７０
において細線の検出結果に基づいて線切れ防止のための
処理を行い、ステップＳＰ８０において処理後の画像が
出力される。

【００３３】＜Ｂ２．垂直方向の細線検出＞ここで、垂
直方向に伸びる細線を検出する動作（ステップＳＰ２
０）の詳細について説明する。図５は、その処理の手順
を示すフローチャートである。

【００３４】まず、ステップＳＰ２１において、原画像
Ｇを垂直方向において１／ｍに縮小して縮小画像を生成
する縮小画像生成処理が行われる。

【００３５】図６は、この処理を説明するための概念図
であり、原画像Ｇにおいて垂直方向に配列されているｎ
画素（ｎ＝８）の階調値の平均を算出することにより縮
小処理後の縮小画像Ｇ０の１画素の画素値が算出され
る。ただし、ｎは２以上の整数である。言い換えれば、
このステップＳＰ２１の縮小処理においてｎ画素が１画
素に縮小される。ここでは、変倍率１／ｍは、１／ｎ
（すなわちｍ＝ｎ）となる。

【００３６】＜白細線抽出＞次に、ステップＳＰ２２に
おいて、高濃度の領域が１画素幅程度の幅で線状に連な
った細線としての白細線を抽出する処理を行う。そのた
め、縮小画像Ｇ０に対して、ステップＳＰ２３〜ＳＰ２
５の動作を行う。図８は、白細線の検出動作の原理につ
いて説明するための図であり、これらの動作を図８を参
照しながら説明する。

【００３７】ステップＳＰ２３では、縮小画像Ｇ０につ
いて水平方向において高濃度領域を細らせる細らせ処理
を行うことにより第１処理画像Ｇ１を生成する。具体的
には、縮小画像Ｇ０における各注目画素Ｐｖ（ｉ，ｊ）
（図７）の画素値とその水平方向の隣接画素Ｐｖ（ｉ＋
１，ｊ）の画素値との最小値を算出し、その値を第１処
理画像Ｇ１における各画素Ｐｖｉ（ｉ，ｊ）の画素値と
する。すなわち、Ｐｖｉ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ｛Ｐｖ
（ｉ，ｊ），Ｐｖ（ｉ＋１，ｊ）｝である。そして、縮
小画像Ｇ０内の全ての画素のそれぞれを順次に注目画素
として上記処理を進めることにより、第１処理画像Ｇ１
を生成する。

【００３８】図８（ａ）は、処理前の縮小画像Ｇ０にお
ける水平方向に配列される複数の画素の画素値の一例を
表すものである。この画素列は、水平方向に１画素分の
幅を有し、かつ、垂直方向にｎ画素分の長さを有する細
線（白細線）が存在する場合に相当する。このような画
素Ｐｖの配列にステップＳＰ２３の処理を施すと、図８
（ｂ）の画素Ｐｖｉの配列が生成される。図８（ｂ）で
は、各画素値はゼロとなっている。

【００３９】つぎに、ステップＳＰ２４において、第１
処理画像Ｇ１について、水平方向において高濃度領域を
太らせる太らせ処理を行うことにより第２処理画像Ｇ２
を生成する。具体的には、第１処理画像Ｇ１における各
注目画素Ｐｖｉ（ｉ，ｊ）の画素値とその水平方向にお
いて反対側の隣接画素Ｐｖｉ（ｉ−１，ｊ）の画素値と
の最大値を算出し、その値を第２処理画像Ｇ２における
各画素Ｐｖｉａ（ｉ，ｊ）の画素値とする。すなわち、
Ｐｖｉａ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ｛Ｐｖｉ（ｉ−１，ｊ），
Ｐｖｉ（ｉ，ｊ）｝である。そして、第１処理画像Ｇ１
内の全ての画素のそれぞれを順次に注目画素として上記
処理を進めることにより、第２処理画像Ｇ２を生成す
る。

【００４０】図８（ｂ）の画素Ｐｖｉの配列にステップ
ＳＰ２４の高濃度領域太らせ処理を施すと、図８（ｃ）
の画素Ｐｖｉａの配列が生成され、ここでは、左から２
番目の画素値は復元されずにゼロとなったままである。

【００４１】そして、ステップＳＰ２５において、縮小
画像Ｇ０と第２処理画像Ｇ２との差分である差分画像Ｇ
３を生成する。具体的には、縮小画像Ｇ０における各注
目画素Ｐｖ（ｉ，ｊ）の画素値と、第２処理画像Ｇ２に
おける対応する位置の画素Ｐｖｉａ（ｉ，ｊ）の画素値
との差分値を、差分画像Ｇ３の画素Ｍｖｗ（ｉ，ｊ）に
おける画素の画素値とする。すなわち、Ｍｖｗ（ｉ，
ｊ）＝Ｐｖ（ｉ，ｊ）−Ｐｖｉａ（ｉ，ｊ）である。た
だし、この差分値が負となる場合には、ゼロに修正する
ものとし（リミット処理）、この修正動作をも含めた差
分動作により得られる画像を差分画像と称するものとす
る。

【００４２】そして、第２処理画像Ｇ２内の全ての画素
のそれぞれを順次に注目画素として上記処理を進めるこ
とにより、差分画像Ｇ３を生成する。

【００４３】図８（ｄ）は、図８（ａ）の画素Ｐｖの配
列と図８（ｃ）の画素Ｐｖｉａの配列とについてステッ
プＳＰ２５の処理を施した結果を示した図である。ここ
では、左から２番目の画素の画素値が大きな値を有して
おり、この部分に細線が存在する程度が高いことが示さ
れている。

【００４４】ここで、図８は、検出すべき細線が存在す
る部分に関してステップＳＰ２３〜ＳＰ２５の処理を施
した場合について説明するための図であったが、図９を
参照しながら、検出すべき細線が存在しない場合につい
て例示する。図９は、水平方向に２画素分の幅を有し、
かつ、垂直方向にｎ画素分の長さを有する線が存在する
場合に同様の処理を施した場合について説明するための
図である。

【００４５】この場合には、画素Ｐｖの配列にステップ
ＳＰ２３の処理を施すと、図９（ｂ）の画素Ｐｖｉの配
列が生成されるが、左から２番目の画素の画素値はゼロ
とはならずに、値２５５を有している。そして、この画
素Ｐｖｉの配列にステップＳＰ２４の高濃度領域太らせ
処理を施すと、図９（ｃ）の画素Ｐｖｉａの配列が生成
され、ここでは、左から２番目の画素値と３番目の画素
値が縮小画像Ｇ０の元の値に復元され、高濃度領域が２
画素幅に戻る。したがって、差分画像Ｇ３の画素Ｍｖｗ
（ｉ，ｊ）は、全てゼロとなり、細線が存在しないもの
として判定される。

【００４６】このように縮小方向に直交する方向である
水平方向に細らせ処理および太らせ処理を順次に行い、
その結果得られた画像Ｇ２と縮小画像Ｇ０との差分であ
る差分画像Ｇ３を得ることにより、１画素幅の高濃度領
域として表現される白細線を抽出することができる。

【００４７】図１０は、このような処理を平面的に行う
場合について説明する図であり、図１０（ａ）は処理前
の縮小画像Ｇ０を表し、図１０（ｂ）は処理後の差分画
像Ｇ３を表す。図１０（ｂ）に示すように、処理前の縮
小画像Ｇ０の水平方向の画素配列であるラインＬ２，Ｌ
３，Ｌ５、Ｌ６においては、水平方向の幅が１画素分で
ある高濃度領域が存在し、このような領域が差分画像Ｇ
３において細線が存在する程度が高い領域として抽出さ
れている。一方、処理前の縮小画像Ｇ０のラインＬ１，
Ｌ４，Ｌ７においては、水平方向の幅が２画素分である
高濃度領域が存在するが、差分画像Ｇ３においてこのよ
うな領域は細線が存在する程度が低いとして差分画像Ｇ
３の各画素の値はゼロとなっている。

【００４８】＜黒細線抽出＞次に、ステップＳＰ２６に
おいて、低濃度の領域が１画素幅程度の幅で線状に連な
った細線としての黒細線を抽出する処理を行う。そのた
め、縮小画像Ｇ０に対して、ステップＳＰ２７〜ＳＰ２
９の動作を行う。上記のステップＳＰ２２の白細線抽出
処理動作においては、特定濃度領域である高濃度領域を
水平方向に細らせた後に同方向に太らせることにより、
その結果画素値が復元される程度の差に基づいて細線が
存在する程度を検出していたが、このステップＳＰ２６
の黒細線抽出処理動作においては、特定濃度領域として
低濃度領域を選択し、この低濃度領域を水平方向に細ら
せた後に同方向に太らせることにより、各画素値が復元
される程度の差に基づいて細線が存在する程度を検出す
る。

【００４９】具体的には、ステップＳＰ２７において、
縮小画像Ｇ０について水平方向において低濃度領域を細
らせる細らせ処理を行うことにより第１処理画像Ｇ１を
生成する。具体的には、縮小画像Ｇ０における各注目画
素Ｐｖ（ｉ，ｊ）（図７）の画素値とその水平方向の隣
接画素Ｐｖ（ｉ＋１，ｊ）の画素値との「最大値」を算
出し、その値を第１処理画像Ｇ１における各画素Ｐｖａ
（ｉ，ｊ）の画素値とする。すなわち、Ｐｖａ（ｉ，
ｊ）＝ｍａｘ｛Ｐｖ（ｉ，ｊ），Ｐｖ（ｉ＋１，ｊ）｝
である。

【００５０】つぎに、ステップＳＰ２８において、第１
処理画像Ｇ１について、水平方向において低濃度領域を
太らせる太らせ処理を行うことにより第２処理画像Ｇ２
を生成する。具体的には、第１処理画像Ｇ１における各
注目画素Ｐｖａ（ｉ，ｊ）の画素値とその水平方向にお
いて反対側の隣接画素Ｐｖａ（ｉ−１，ｊ）の画素値と
の「最小値」を算出し、その値を第２処理画像Ｇ２にお
ける各画素Ｐｖａｉ（ｉ，ｊ）の画素値とする。すなわ
ち、Ｐｖａｉ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ｛Ｐｖａ（ｉ−１，
ｊ），Ｐｖａ（ｉ，ｊ）｝である。

【００５１】そして、ステップＳＰ２９において、縮小
画像Ｇ０と第２処理画像Ｇ２との差分である差分画像Ｇ
３を生成する。具体的には、第２処理画像Ｇ２における
対応する位置の画素Ｐｖａｉ（ｉ，ｊ）の画素値と、縮
小画像Ｇ０における各注目画素Ｐｖ（ｉ，ｊ）の画素値
との差分値を、差分画像Ｇ３の画素Ｍｖｂ（ｉ，ｊ）に
おける画素の画素値とする。すなわち、Ｍｖｂ（ｉ，
ｊ）＝Ｐｖａｉ（ｉ，ｊ）−Ｐｖ（ｉ，ｊ）である。た
だし、この差分値が負となる場合には、ゼロに修正する
ものとする。

【００５２】なお、上記各ステップＳＰ２７〜ＳＰ２９
においては、各画像Ｇ０〜Ｇ２内の全ての画素のそれぞ
れを順次に注目画素として各処理を進めることにより、
各画像Ｇ１〜Ｇ３を生成する。

【００５３】図１１（ａ）は、処理前の縮小画像Ｇ０に
おける水平方向に配列される複数の画素の画素値の一例
を表すものである。この画素列は、水平方向に１画素分
の幅を有し、かつ、垂直方向にｎ画素分の長さを有する
黒細線が存在する場合に相当する。このような画素Ｐｖ
の配列にステップＳＰ２７の処理を施すと、図１１
（ｂ）の画素Ｐｖａの配列が生成され、ここでは、各画
素値は２５５となっている。

【００５４】そして、図１１（ｂ）の画素Ｐｖａの配列
にステップＳＰ２８の低濃度領域太らせ処理を施すと、
図８（ｃ）の画素Ｐｖａｉの配列が生成され、ここで
は、左から２番目の画素値は復元されずに２５５となっ
たままである。

【００５５】図１１（ｄ）は、図１１（ｃ）の画素Ｐｖ
ａｉの配列と図１１（ａ）の画素Ｐｖの配列とについて
ステップＳＰ２９の処理を施した結果を示した図であ
る。ここでは、左から２番目の画素の画素値が大きな値
を有しており、この部分に細線が存在する程度が高いこ
とが示されている。

【００５６】ここで、図１１は、検出すべき細線が存在
する部分に関してステップＳＰ２７〜ＳＰ２９の処理を
施した場合について説明するための図であったが、図１
２を参照しながら、検出すべき細線が存在しない場合に
ついて例示する。図１２は、水平方向に２画素分の幅を
有し、かつ、垂直方向にｎ画素分の長さを有する黒線
（低濃度の線）が存在する場合に同様の処理を施した場
合について説明するための図である。

【００５７】この場合には、画素Ｐｖの配列にステップ
ＳＰ２７の処理を施すと、図１２（ｂ）の画素Ｐｖａの
配列が生成されるが、左から２番目の画素の画素値は２
５５とはならずに、値ゼロを有している。そして、この
画素Ｐｖａの配列にステップＳＰ２８の高濃度領域太ら
せ処理を施すと、図１２（ｃ）の画素Ｐｖａｉの配列が
生成され、ここでは、左から２番目の画素値と３番目の
画素値が縮小画像Ｇ０の元の値に復元され、低濃度領域
が２画素幅に戻る。したがって、差分画像Ｇ３の画素Ｍ
ｖｂ（ｉ，ｊ）は、全てゼロとなり、細線が存在しない
ものとして判定される。

【００５８】このように縮小方向に直交する方向である
水平方向に細らせ処理および太らせ処理を順次に行い、
その結果得られた画像Ｇ２と縮小画像Ｇ０との差分であ
る差分画像Ｇ３を得ることにより、１画素幅の低濃度領
域として表現される黒細線を抽出することができる。

【００５９】図１３は、このような処理を平面的に行う
場合について説明する図であり、図１３（ａ）は処理前
の縮小画像Ｇ０を表し、図１３（ｂ）は処理後の差分画
像Ｇ３を表す。このように、処理前の縮小画像Ｇ０の水
平方向の画素配列であるラインＬ２，Ｌ３，Ｌ５、Ｌ６
においては、水平方向の幅が１画素分である低濃度領域
が存在し、このような領域が差分画像Ｇ３において細線
が存在する程度が高い領域として抽出されている。一
方、処理前の縮小画像Ｇ０のラインＬ１，Ｌ４，Ｌ７に
おいては、水平方向の幅が２画素分である低濃度領域が
存在するが、差分画像Ｇ３においてこのような領域は細
線が存在する程度が低いものとされている。

【００６０】＜白黒細線抽出結果の合成など＞つぎに、
ステップＳＰ３０（図５）において、上記の白細線抽出
結果と黒細線抽出結果とを合成する。具体的には、各画
素（ｉ，ｊ）における上記の画素Ｍｖｗ（ｉ，ｊ）と画
素Ｍｖｂ（ｉ，ｊ）とを加算することにより、白細線お
よび黒細線の両方の細線に関する細線データを合成す
る。すなわち、Ｍｖ（ｉ，ｊ）＝Ｍｖｗ（ｉ，ｊ）＋Ｍ
ｖｂ（ｉ，ｊ）である。

【００６１】そして、ステップＳＰ３１において、高濃
度領域を拡張する処理（高濃度領域拡張処理）を行う。
この高濃度領域拡張処理は、たとえば、注目画素および
その隣接８画素の合計９個の画素の画素値のうちの最大
値をその注目画素の画素値とするフィルタを用いること
により実現できる。図１４は、そのような最大値フィル
タを用いて高濃度領域拡張処理を行う場合の処理前
（ａ）および処理後（ｂ）の画像の画素値を表す図であ
る。この高濃度領域拡張処理処理は、後述するように、
細線データをマスクデータとして用いてフィルタ処理を
行うにあたって、細線が存在する近傍の領域にもフィル
タ処理による影響を加えるために行うものであり、細線
の位置を検出することのみを目的とする場合においては
不要である。

【００６２】さらに、ステップＳＰ３２において、各画
素Ｍｖ（ｉ，ｊ）で構成される画像を垂直方向に拡大処
理する。具体的には、各画素Ｍｖ（ｉ，ｊ）を最近隣内
挿法（ニアレストネイバー法）を用いて、垂直方向にｍ
倍（＝ｎ倍）に拡大する。

【００６３】この拡大率ｍ（＝ｎ）は、縮小画像生成部
２１における拡大率（縮小率）１／ｍ（＝１／ｎ）の逆
数であり、この拡大の結果、原画像の画素数と同一とな
るようにする。これにより、細線の存在位置を原画像の
各画素位置に対応づけて特定することが容易になる。な
お、細線の存在位置を検出する必要がない場合、たとえ
ば細線の有無のみを検出する場合などにおいては、この
拡大処理は不要である。

【００６４】以上のようにして、垂直方向の細線を検出
することができる。

【００６５】＜Ｂ３．水平方向の細線検出＞つぎに、ス
テップＳＰ４０（図４）における水平方向の細線の検出
について説明する。水平方向の細線検出は、垂直方向の
細線検出と同様の処理に基づいて行うことができる。

【００６６】図１５は、水平方向に伸びる細線を検出す
る手順を示すフローチャートであり、図５に対応するも
のである。図１５において「水平方向」を表す添え字ｈ
を有する参照符号は、図５において「垂直方向」を表す
ｖを添え字として有する参照符号に対応する。また、ス
テップＳＰ４１〜ＳＰ５２の処理は、それぞれ、対応す
るステップＳＰ２１〜ＳＰ３２の処理と同様の処理であ
る。

【００６７】ここで、垂直方向の細線検出と相違する点
は、原画像Ｇを（垂直方向ではなく）「水平方向」に縮
小し、その水平方向と直交する方向である「垂直方向」
に太らせ処理および細らせ処理を行うことにより細線を
検出する点である。すなわち、上記の垂直方向の細線検
出動作において、垂直方向を水平方向と置き換え、水平
方向を垂直方向と置き換えればよい。

【００６８】また、これに応じて、ステップＳＰ２２，
ステップＳＰ２６に対応する工程においても、「垂直方
向」の隣接画素との最大、最小演算を行うことになる。
たとえば、ステップＳＰ２３においては、高濃度領域細
らせ処理を行うにあたって、縮小画像Ｇ０における各注
目画素Ｐｈ（ｉ，ｊ）（図７）の画素値とその垂直方向
の隣接画素Ｐｈ（ｉ，ｊ＋１）の画素値との最小値を算
出し、その値を第１処理画像Ｇ１における各画素Ｐｈｉ
（ｉ，ｊ）の画素値とする。すなわち、Ｐｈｉ（ｉ，
ｊ）＝ｍｉｎ｛Ｐｈ（ｉ，ｊ），Ｐｈ（ｉ，ｊ＋１）｝
である。また、その他の処理についても同様である。

【００６９】このようなステップＳＰ４０の処理によ
り、細線検出動作などを行うことができる。

【００７０】＜Ｂ４．両方向の細線データ合成＞次のス
テップＳＰ６０（図４）では、このようにして得られた
垂直方向の細線データと水平方向の細線データとを合成
して両方向の細線データを考慮した細線データ（マスク
データ）Ｍを生成する。具体的には、上記のＭｖ（ｉ，
ｊ）とＭｈ（ｉ，ｊ）とについて、両者の差の絶対値を
新たな値Ｍ（ｉ，ｊ）として算出する。すなわち、Ｍ
（ｉ，ｊ）＝ａｂｓ｛Ｍｖ（ｉ，ｊ）−Ｍｈ（ｉ，
ｊ）｝である。ただし、記号ａｂｓ｛｝は、絶対値を表
す。

【００７１】なお、この演算は排他的論理和に準ずるも
のである。ここで、ＭｖとＭｈとについて論理和（加
算）ではなく排他的論理和（減算）を行うのは、次のよ
うな理由による。ＭｖおよびＭｈの値が両方とも大きな
値となるのは、たとえば、垂直方向の細線が存在し、か
つ、水平方向の細線が存在する部分、すなわち両細線が
交差する部分である。しかしながら、このような交差部
分は、線切れが生じる部分であるとは考えにくく、逆
に、一つの方向にのみ、細線が生じる場合に特に線切れ
が生じやすいと考えられる。たとえば、図１６において
は、線切れは、交差部分Ａ１ではなく、厳密な垂直方向
からわずかの角度だけずれた方向に伸びる細線部分Ａ２
などにおいて起こりやすいものと考えられる。したがっ
て、ＭｖとＭｈとについて排他的論理和（減算）を行う
ことにより、細線部分としての検出領域から上記のよう
な交差部分を排除し、一つの方向にのみ細線が存在する
場合を特徴的に抽出することが好ましいと考えられる。

【００７２】＜Ｂ５．線切れ防止処理＞次にステップＳ
Ｐ７０において、上記のマスクデータＭに基づいて、線
切れ防止処理を行う。この処理は、線切れ防止処理部５
０により行われる。

【００７３】図１７は、ステップＳＰ７０における詳細
動作を表すフローチャートである。図１７の各ステップ
ＳＰ７１〜ＳＰ７５の工程を、原画像Ｇ内の全ての画素
について行うことにより、原画像Ｇに対して線切れ防止
のための処理を施すことが可能になる。

【００７４】まず、ステップＳＰ７１において、原画像
Ｇの注目画素位置に対応するマスクデータＭの値に基づ
いて、対応する加重係数ｋを決定する。この加重係数ｋ
は、マスクデータＭの値を変数とする関数により表され
る値であり、たとえば図１８に示すような関数により表
される。図１８は、横軸にマスクデータＭの値をとり、
縦軸に加重係数ｋ（ここでｋはゼロ以上１以下の実数）
の値をとったグラフである。

【００７５】具体的には、この各マスクデータＭの値に
対応するｋの値を参照テーブルＬＵＴ（図１８）にあら
かじめ記憶しておくことができる。これにより、各マス
クデータＭの値に対応するｋを即時に参照することがで
きる。また、Ｍとｋとの関係の数式による表現が困難な
場合であっても容易にｋの値を決定することができる。

【００７６】なお、Ｍとｋとの関係が所定の数式で表せ
る場合などには、その所定の数式に基づいて随時計算に
よってＭに対応するｋを求めてもよい。

【００７７】また、図１９は、線切れ防止処理の概要を
示す説明図である。上記の加重係数ｋを用いて、原画像
Ｇに対してフィルタ処理を施した結果を原画像Ｇに加重
して処理画像を出力画像として得る。

【００７８】そのため、次のステップＳＰ７３におい
て、注目画素およびその近傍画素を用いてフィルタ処理
を行う。この処理の際のフィルタとしては、たとえば、
図２０に示すような加重平均フィルタを用いることがで
きる。この加重平均フィルタは、注目画素の画素値に４
／１６を乗じた値と、注目画素に対して左右上下に隣接
する画素のそれぞれの画素値に２／１６を乗じた値と、
注目画素に対して斜め方向に隣接する画素のそれぞれの
画素値に１／１６を乗じた値とを加算することにより当
該注目画素の位置における新たな画素値とするフィルタ
であり、これにより、「ぼかし」処理を行うことができ
る。

【００７９】そして、ステップＳＰ７５において、図１
９に示すように、原画像Ｇに対して図２０のような加重
平均フィルタによる処理を行って得た値を、原画像Ｇの
画素値に加重して新たな画素値とするにあたって、その
加重時の係数として上述の加重係数ｋを用いる。より具
体的には、注目画素およびその近傍画素に対して加重平
均フィルタ処理を行って得られた画素値ｐ２に加重係数
ｋを乗じた値と、注目画素の画素値ｐ１に係数（１−
ｋ）を乗じた値とを加算することにより、注目画素位置
における新たな画素値とする。

【００８０】このような各ステップＳＰ７１〜ＳＰ７５
の動作を、原画像Ｇ内の全ての画素について行うことに
より、原画像Ｇに対して線切れ防止のための処理を施す
ことができる。

【００８１】ここで、マスクデータＭは、原画像Ｇの各
画素位置に関して、線切れの発生原因である細線の存在
程度を表す指標としての値を有している。したがって、
このマスクデータＭに基づいて定められた係数ｋに応じ
て、加重平均フィルタによる影響をどの程度加えるかを
決定することにより、細線が存在する位置を特定した上
で、適切に加重平均フィルタによる処理を特定の領域に
おいて施すことができる。言い換えれば、線切れが発生
する可能性が高い部分のみに対して、選択的に加重平均
フィルタによる「ぼかし」効果を加えることができる。

【００８２】なお、ここでは図１８に示すように、マス
クデータＭが閾値Ｓ１以下の場合には、加重係数ｋをゼ
ロにしている。この閾値Ｓ１をゼロでない所定の値（た
とえば２０程度）として設定することにより、縮小画像
Ｇ０において隣接する２つの画素が若干異なる画素値
（たとえば、両画素の画素値が２４５，２５５）を有し
ておりステップＳＰ２０などにおいて細線として「誤検
出」されていた場合（正確には細線が存在する程度がゼ
ロではないものとして検出されていた場合）にも、その
影響を排除して、上記加重平均フィルタによる処理が必
要な位置に対して選択的にフィルタ処理の結果を加重す
ることができる。

【００８３】また、マスクデータＭは、上述のステップ
ＳＰ３１において高濃度領域拡張処理を施すことによっ
て得られている。したがって、このような加重平均フィ
ルタ処理をさらに施すことにより、細線部分のみならず
細線近傍の部分においてもフィルタ処理による影響を加
えることができるので、滑らかに細線を太らせるような
処理を施すことが可能になる。これにより、線切れの防
止の効果をさらに大きくすることができる。この際に、
拡張処理後のマスクデータから、拡張処理前のマスクデ
ータＭを除外（減算）することで、「細線自体の濃度を
保ったまま、周囲のみぼかして太らせる」ことができ
る。このため、低コントラストの細線が消えてしまうこ
とがなくなる。

【００８４】なお、上述の例においては、ｋがゼロでな
い場合にもステップＳＰ７３においてフィルタ処理を行
ったが、ｋがゼロである場合にはフィルタ処理を行わず
に原画像の対応画素の画素値をそのまま新たな画素値と
して出力してもよい。

【００８５】＜Ｃ．変形例など＞上記実施形態の垂直方
向の細線検出動作（ステップＳＰ２０）においては、縮
小画像Ｇ０，第１処理画像Ｇ１，第２処理画像Ｇ２、差
分画像Ｇ３の各画像の作成にあたって、それぞれの全画
素全てについて画像を作成した後に次の処理に移行する
場合を示したがこれに限定されず、たとえば、１ライン
（行）ずつ各画像Ｇ０〜Ｇ３の作成を進めてもよい。ま
た、ステップＳＰ４０の水平方向の細線検出動作につい
ても同様であり、１カラム（列）ずつ各画像Ｇ０〜Ｇ３
を作成してもよい。

【００８６】また、上記実施形態においては、ステップ
ＳＰ６０などにおいて、２つの方向に関する細線検出デ
ータを合成することによりマスクデータＭを得ていた
が、これに限定されず、１つの方向に関する細線検出デ
ータをマスクデータＭとして用いてもよい。

【００８７】上記実施形態においては、原画像を垂直ま
たは水平方向に縮小する際の縮小率１／ｍの逆数ｍと、
その方向に沿う平均化処理の画素数ｎとが等しい（ｍ＝
ｎ）場合について説明したが、これに限定されない。た
とえば、原画像を所定方向に縮小する際の縮小率１／ｍ
の逆数ｍは、所定方向に沿う平均化処理の画素数ｎより
も小さくてもよい。

【００８８】図２１は、そのような場合のステップＳＰ
２１における縮小画像生成動作について説明する図であ
り、上記実施形態の図６に対応する図である。

【００８９】上記実施形態では、原画像Ｇにおける所定
方向の８画素（ｎ＝８）の平均値を縮小画像Ｇ０の１画
素とし、同様の動作を所定方向に８画素（ｍ＝ｎ＝８）
ずつずらしながら繰り返すことにより、原画像Ｇを所定
方向において１／８に縮小して縮小画像を生成していた
が、この変形例では、原画像Ｇにおける所定方向のｎ画
素（ｎ＝８）ごとの平均値を縮小画像Ｇ０の１画素とす
るものの、同様の動作を４画素（ｍ＝４≠ｎ）ずつずら
しながら繰り返すことにより、原画像Ｇを所定方向にお
いて１／４に縮小して縮小画像を生成する。これによれ
ば、ｎ画素の平均化処理により特定方向に伸びる細線の
検出を行うにあたって、縮小時の所定方向の情報の欠落
を低下させることができるので、生成されるマスクデー
タＭにおける「がたつき」を防止することができる。

【００９０】ここで、検出すべき細線の方向は、上記平
均化処理における画素数ｎの値を変更することにより調
整することができる。すなわち、この画素数ｎが大きく
なるにつれて特定方向からのずれ角が小さな細線を検出
することができ、逆に画素数ｎを小さくするにつれて特
定方向からのずれ角が大きな細線を検出することができ
る。言い換えれば、画素数ｎが大きいほど、検出する細
線の特定方向からのずれの範囲を限定することができ、
特定方向に伸びる細線を検出することができる。このよ
うに、平均化処理における画素数ｎを調整することによ
り、検出すべき細線の方向性を調整することができ、指
向性を有する細線検出が可能である。

【００９１】また、上記実施形態においては、垂直方向
および水平方向に配列された画素配列の垂直方向および
水平方向に近い方向に伸びる細線検出などについて説明
した。これは、たとえば、網点パターンの方向と画素の
配列方向とが傾きを有しない場合（平行の場合）に生じ
る線切れ現象を回避するために用いることができる。し
かしながら、本発明は、これに限定されず、垂直方向お
よび水平方向以外の特定の方向に伸びる細線の検出など
についても適用することができる。たとえば、網点パタ
ーンが画素の配列方向に所定の傾きを有している場合に
おいて、線切れの発生源となる細線の方向性も変化する
ことになるが、このような線切れの発生源となる細線の
方向性に応じて、その方向に伸びる細線を検出し、さら
には、その検出結果に基づいて、線切れ防止処理を行う
ことができる。この場合においては、線切れの発生源と
なる細線の方向性に応じて、検出すべき細線の方向（斜
め方向）に縮小し、その直交方向に細らせ処理および太
らせ処理を順次行うことなどにより、細線を検出するこ
とができる。なお、斜め方向の縮小動作においては、そ
の斜め方向において座標変換により投影される複数の対
応画素の平均を求めればよい。また、細らせ処理および
太らせ処理においては、検出すべき細線の方向に応じ
て、垂直水平双方向に配列された画素列において注目画
素の垂直方向、水平方向、斜め方向に隣接する画素を用
いて細らせ太らせ処理を適宜に使い分けることができ
る。具体的には、検出すべき細線の方向に直交する方向
に最も近い方向の隣接画素を用いることができる。

【００９２】さらに、上記実施形態においては、互いに
垂直な２つの方向（垂直方向および水平方向）近傍にお
いて伸びる細線の検出などについて説明したが、これに
限定されず、検出すべき細線が互いに異なる任意の２つ
の方向近傍に指向性を有する場合にもその２つの方向近
傍に伸びる細線の検出を行うことができる。これによれ
ば、たとえば、直交しない２つの軸方向を基準にする網
点パターンを用いて網点化を行う場合にも、同様の効果
を得ることができる。

【００９３】

【発明の効果】以上のように、請求項１に記載の画像処
理装置によれば、原画像を所定方向に縮小して生成した
縮小画像について所定方向に直交する方向に細らせ処理
を行った後に太らせ処理を行うことにより第２処理画像
が得られ、この第２処理画像と縮小画像との差分である
差分画像が得られるので、得られた差分画像により所定
方向に近い方向において伸びる細線を検出することがで
きる。

【００９４】請求項２に記載の画像処理装置によれば、
原画像を所定方向に縮小するにあたって所定方向に沿う
ｎ画素の平均化処理を伴うので、このｎの値を調整する
ことにより、検出すべき細線の指向性を調整することが
できる。

【００９５】請求項３に記載の画像処理装置によれば、
特定濃度領域は高濃度領域であるので、差分画像に基づ
いて高濃度の細線を検出することができ、請求項４に記
載の画像処理装置によれば、特定濃度領域は低濃度領域
であるので、差分画像に基づいて低濃度の細線を検出す
ることができる。

【００９６】請求項５に記載の画像処理装置によれば、
特に線切れが生じやすい２つの方向の細線を検出するこ
とができる。

【００９７】請求項６に記載の画像処理装置によれば、
差分画像に対して、縮小画像生成手段における縮小率の
逆数倍に所定方向に拡大する拡大処理を行うことによ
り、原画像の各画素位置における細線の有無の程度を表
す細線指標を生成するので、検出された細線の原画像に
おける対応位置を容易に求めることができる。

【００９８】また、請求項７に記載の画像処理装置によ
れば、原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を前記
原画像に加重する際の加重係数を前記細線指標に基づい
て決定する加重係数決定手段と、前記原画像に所定のフ
ィルタ処理を施した結果を、前記加重係数を用いて前記
原画像に加重した処理画像を得るフィルタ処理手段と、
を備えているので、線切れが発生する可能性が高い部分
である細線部分を特定して選択的にフィルタ処理の影響
を加えて、線切れ防止処理を行うことができる。

【００９９】請求項８に記載の画像処理装置によれば、
加重係数決定手段は、あらかじめ細線指標と加重係数と
の対応関係を参照テーブルとして有しているので、加重
係数決定手段は、細線指標に基づいて加重係数を容易に
決定することができる。

【０１００】請求項９に記載の画像処理装置によれば、
拡大処理手段は、拡大処理を行うにあたって、差分画像
の高濃度領域を拡張する処理をも行うことにより細線指
標を生成し、その細線指標に基づいて得られた加重係数
を用いてフィルタ処理手段がフィルタ処理を行うので、
細線の近傍にもフィルタ処理を施すことができる。

【０１０１】さらに、請求項１０に記載の記録媒体によ
れば、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の発明
と同様の効果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置１のハー
ドウエア構成を表す図である。

【図２】画像処理装置１に関する機能ブロック図であ
る。

【図３】画像処理装置１の詳細機能ブロック図である。

【図４】画像処理装置１における処理動作に関するフロ
ーチャートである。

【図５】垂直方向に伸びる細線を検出する動作に関する
フローチャートである。

【図６】縮小画像生成処理を説明するための概念図であ
る。

【図７】注目画素Ｐｖ（ｉ，ｊ）について説明するため
の概念図である。

【図８】白細線の検出動作について説明するための図で
ある。

【図９】白細線の検出動作について説明するための図で
ある。

【図１０】白細線の検出動作について説明するための図
である。

【図１１】黒細線の検出動作について説明するための図
である。

【図１２】黒細線の検出動作について説明するための図
である。

【図１３】黒細線の検出動作について説明するための図
である。

【図１４】高濃度領域拡張処理（ステップＳＰ３１）に
ついて説明するための図である。

【図１５】水平方向に伸びる細線を検出する動作に関す
るフローチャートである。

【図１６】原画像Ｇの細線を示す図である。

【図１７】線切れ防止処理の詳細動作を表すフローチャ
ートである。

【図１８】マスクデータＭと加重係数ｋとの関係を示す
図である。

【図１９】線切れ防止処理の概要を示す説明図である。

【図２０】フィルタの一例である加重平均フィルタを示
す図である。

【図２１】縮小画像生成動作の変形例に関する説明図で
ある。

【図２２】線切れについて説明するための図である。

【図２３】線切れについて説明するための図である。

【図２４】線切れについて説明するための図である。

【図２５】ＵＳＭ処理による線切れについて説明するた
めの図である。

【符号の説明】

１画像処理装置２０細線検出部２０Ａ垂直方向細線検出部２０Ｂ水平方向細線検出部２１縮小画像生成部２３ｂＡ，２３ｂＢ黒細線抽出部２３ｗＡ，２３ｗＢ白細線抽出部５０線切れ防止処理部Ｇ原画像Ｇ０縮小画像Ｇ３差分画像ＬＵＴ参照テーブルＭマスクデータｋ加重係数

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｈ０４Ｎ 1/405 Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１Ｄ１０４ (72)発明者馬越昌一京都市上京区堀川通寺之内上る４丁目天神北町１番地の１大日本スクリーン製造株式会社内Ｆターム(参考） 5B057 CA02 CA06 CA07 CA12 CA16 CB02 CB06 CB07 CB12 CB16 CC02 CD06 CE04 CE06 CE13 CF01 CF02 CH07 CH08 CH09 CH18 DA08 DA17 DB02 DB05 DB08 DC05 5C076 AA21 AA22 AA32 AA40 BA06 BA07 BB25 BB43 CA10 CB01 5C077 LL08 MP02 MP06 PP02 PP20 PP28 PP43 PP47 PP51 PP65 PP68 PQ08 PQ18 PQ23

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】原画像に対して処理を施す画像処理装置
であって、前記原画像を所定方向に縮小して縮小画像を生成する縮
小画像生成手段と、前記縮小画像について、前記所定方向に直交する方向に
おいて特定濃度領域を細らせる細らせ処理を行うことに
より第１処理画像を生成する細らせ処理手段と、前記第１処理画像について、前記所定方向に直交する方
向において特定濃度領域を太らせる太らせ処理を行うこ
とにより第２処理画像を生成する太らせ処理手段と、前記縮小画像と前記第２処理画像との差分である差分画
像を生成する差分画像生成手段と、を備えることを特徴
とする画像処理装置。
【請求項２】請求項１に記載の画像処理装置におい
て、前記縮小画像生成手段は、前記原画像を前記所定方向に
縮小するにあたって前記所定方向に沿うｎ画素の平均化
処理を伴うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】請求項１に記載の画像処理装置におい
て、前記特定濃度領域は、高濃度領域であることを特徴とす
る画像処理装置。
【請求項４】請求項１に記載の画像処理装置におい
て、前記特定濃度領域は、低濃度領域であることを特徴とす
る画像処理装置。
【請求項５】請求項１に記載の画像処理装置におい
て、前記所定方向は、互いに異なる２つの方向であり、前記縮小画像生成手段、前記細らせ処理手段、前記太ら
せ処理手段、および前記差分画像生成手段は、前記２つ
の方向のそれぞれに関する各処理を行うことを特徴とす
る画像処理装置。
【請求項６】請求項１ないし請求項５のいずれかに記
載の画像処理装置において、前記差分画像に対して、前記縮小画像生成手段における
縮小率の逆数倍に前記所定方向に拡大する拡大処理を行
うことにより、前記原画像の各画素位置における細線の
有無の程度を表す細線指標を生成する拡大処理手段、を
さらに備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】請求項６に記載の画像処理装置におい
て、前記原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を前記原
画像に加重する際の加重係数を前記細線指標に基づいて
決定する加重係数決定手段と、前記原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を、前記
加重係数を用いて前記原画像に加重した処理画像を得る
フィルタ処理手段と、をさらに備えることを特徴とする
画像処理装置。
【請求項８】請求項７に記載の画像処理装置におい
て、前記加重係数決定手段は、あらかじめ細線指標と加重係
数との対応関係を参照テーブルとして有していることを
特徴とする画像処理装置。
【請求項９】請求項７に記載の画像処理装置におい
て、前記拡大処理手段は、前記拡大処理を行うにあたって、
前記差分画像の高濃度領域を拡張する処理をも行うこと
により前記細線指標を生成することを特徴とする画像処
理装置。
【請求項１０】コンピュータを、請求項１ないし請求
項９のいずれかに記載の画像処理装置として機能させる
ためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
な記録媒体。