JP2003189091A - 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 網点画像の線数に関わらず、網点画像を正確
に判別することができる画像処理装置、画像処理法法、
および画像処理プログラムを提供すること。 【解決手段】 網点／カラー領域信号作成部３２に、低
周波網点画像および高周波網点画像をそれぞれ判別する
ために、低周波孤立点検出フィルタ５７２と低周波孤立
点個数カウント部６０と比較器６４、および高周波孤立
点検出フィルタ５７３と高周波孤立点個数カウント部６
１と比較器６５を設ける。そして、比較器６４と６５と
の出力の論理和をＯＲ回路６８で算出し、その算出結果
に対し網点領域拡張処理部６９による拡張処理を施した
信号を網点領域信号（＿ＡＭＩ）として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、各画素ごとの属性
の判別を行う画像処理装置に関する。さらに詳細には、
網点画像を線数の大きさに関わらずに精度よく判別する
ことができる画像処理装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】画像をスキャナを用いて読み取り、画素
に分解して画像処理を行うデジタル複写機などにおいて
は、文字画像、写真画像、および網点画像によって最適
な画像処理方法が異なっているため、画像の属性を判別
してその判別結果に応じて画像処理方法が切り替えられ
ている。このため、画像の属性を正確に判別することが
要求される。そして、文字画像と判別されたものに対し
てはエッジ強調処理を施し、写真画像あるいは網点画像
と判別されたものに対してはスムージング処理を施す処
理が一般的に行われている。ここで、網点画像の判別は
一般的に、網点画像を形成している孤立点を検出し、所
定領域内に存在する孤立点の個数を計数して、その計数
結果に基づき行われている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の画像処理装置では、すべての網点画像を精度よ
く判別することができないという問題があった。すなわ
ち、スキャナで十分に解像することができる線数が粗い
網点画像を、文字画像であると誤判別することがあっ
た。なぜなら、線数が粗い網点画像の場合、文字画像に
おける孤立点の個数と差がなくなり、文字画像も網点画
像として検出されるおそれがある。そのため、このよう
な誤検出を防止すべく網点領域を判別するための閾値を
大きくしているからである。そして、網点画像が文字画
像と誤判別されると、網点画像に対してエッジ強調処理
が施される。その結果、その網点画像の濃度が濃く再現
されてしまい再現性が悪化していた。

【０００４】そこで、本発明は上記した問題点を解決す
るためになされたものであり、網点画像の線数に関わら
ず、網点画像を正確に判別することができる画像処理装
置、画像処理法法、および画像処理プログラムを提供す
ることを課題とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めになされた本発明に係る画像処理装置は、画像データ
に基づき網点画像の特徴を示す網点特徴点画素を抽出す
る第１網点特徴点画素抽出手段と、第１網点特徴点画素
抽出手段とは異なる条件で網点特徴点を抽出する第２網
点特徴点画素抽出手段と、第１網点特徴点画素抽出手段
により抽出された網点特徴点画素のうち注目画素を含む
第１の領域内に存在するものの個数を計数する第１網点
特徴点画素計数手段と、第２網点特徴点画素抽出手段に
より抽出された網点特徴点画素のうち注目画素を含む第
２の領域内に存在するものの個数を計数する第２網点特
徴点画素計数手段と、第１および第２網点特徴点画素計
数手段の計数結果に基づき、注目画素が網点領域に属す
るか否かを判別する網点領域判別手段と、を有すること
を特徴とするものである。

【０００６】この画像処理装置では、まず、画像データ
から網点特徴点画素が抽出される。すなわち、第１網点
特徴点画素抽出手段と第２網点特徴点画素抽出手段とに
より、異なる条件下で網点画像の特徴を示す網点特徴点
画素がそれぞれ抽出される。

【０００７】ここで、第１網点特徴点画素抽出手段は、
線数の粗い網点画像における網点特徴点画素を抽出し、
第２網点特徴点画素抽出手段は、線数の細かい網点画像
における網点特徴点画素を抽出するようにすればよい。
なお、網点特徴点画素の抽出条件は、第１網点特徴点画
素抽出手段の方が第２網点特徴点画素抽出手段よりも厳
しく設定される。

【０００８】このようにそれぞれの条件下で網点特徴点
画素が抽出されると、次に所定領域内に存在するそれぞ
れの個数が計数される。すなわち、第１網点特徴点画素
計数手段により、第１網点特徴点画素抽出手段で抽出さ
れた網点特徴点画素のうち注目画素を含む第１の領域内
に存在するものの個数が計数される。また、第２網点特
徴点画素計数手段により、第２網点特徴点画素抽出手段
で抽出された網点特徴点画素のうち注目画素を含む所定
領域内に存在するものの個数が計数される。なお、第１
の領域と第２の領域とは、同じサイズであってもよい
し、異なるサイズであってもよい。

【０００９】そして、網点特徴点画素の個数の計数が終
了すると、網点領域判別手段により、第１および第２網
点特徴点画素計数手段の計数結果に基づき、注目画素が
網点領域に属するか否かが判別される。

【００１０】具体的には、網点領域判別手段は、第１網
点特徴点画素計数手段の計数値が第１の閾値より大きい
場合、あるいは第２網点特徴点画素計数手段の計数値が
第２の閾値より大きい場合に、注目画素は網点領域に属
すると判別する。なお、第１の閾値は、第２の閾値より
も小さい。

【００１１】上記のようにして網点画像の判別を行うこ
とができるのは以下の理由からである。すなわち、線数
が粗い（低周波）網点画像は、固定領域において孤立点
の個数が少なくなるので、文字領域に多くの孤立点が検
出されてしまうと、文字画像と網点画像との区別が難し
くなる。しかし、線数の粗い網点画像の孤立点は、読み
取った時に解像しやすい。従って、文字領域に孤立点が
検出されないような厳しい条件で検出することで、文字
画像における孤立点との差をだすことができる。このた
めに、網点特徴点画素の抽出条件は、第１網点特徴点画
素抽出手段の方が第２網点特徴点画素抽出手段よりも厳
しく設定されているのである。

【００１２】一方、線数が細かい（高周波）網点画像
は、読み取り解像度の限界を超えてしまうので、孤立点
が潰れる箇所が発生する。このため、孤立点を検出しや
すくする必要がある。その結果、細かな文字画像でも孤
立点が多く検出されやすい。しかし、線数の細かい網点
画像における孤立点は、固定領域において個数が非常に
多く存在する。従って、文字画像における孤立点の個数
と差がでやすい。

【００１３】このように、線数の大きさにより網点画像
の特徴が異なる。このため本発明の画像処理装置では、
線数の粗い網点画像と、線数の細かい網点画像とを別々
に判別している。また、それぞれの判別は、異なる条件
（網点特徴点画素の抽出条件および網点画像の判別閾
値）、つまりそれぞれの網点画像を正確に判別すること
ができるような条件を設定した上で行われる。そして、
網点領域判別手段により、注目画素が線数の粗い網点画
像または線数の細かい網点画像のいずれかに属していれ
ば、注目画素は網点領域に属すると判断される。従っ
て、線数の大きさに関わらず、網点領域を正確に判別す
ることができるのである。このため、網点画像に対して
エッジ強調が施されることはない。従って、網点画像の
濃度が濃くなることはない。

【００１４】また、本発明は、画像データに基づき網点
画像の特徴を示す網点特徴点画素を抽出する第１網点特
徴点画素抽出工程と、第１網点特徴点画素抽出工程とは
異なる条件で網点特徴点を抽出する第２網点特徴点画素
抽出工程と、第１網点特徴点画素抽出工程により抽出さ
れた網点特徴点画素のうち注目画素を含む第１の領域内
に存在するものの個数を計数する第１網点特徴点画素計
数工程と、第２網点特徴点画素抽出工程により抽出され
た網点特徴点画素のうち注目画素を含む第２の領域内に
存在するものの個数を計数する第２網点特徴点画素計数
工程と、第１網点特徴点画素計数工程での計数値と第１
の閾値とを比較する第１比較工程と、第２網点特徴点画
素計数工程での計数値と第２の閾値とを比較する第２比
較工程と、第１および第２比較工程における比較結果に
基づき、注目画素が網点領域に属するか否かを判別する
網点領域判別工程と、を有することを特徴とする画像処
理方法にも及ぶこととする。

【００１５】さらに、本発明は、コンピュータに、画像
データに基づき網点画像の特徴を示す網点特徴点画素を
抽出する第１網点特徴点画素抽出ステップと、第１網点
特徴点画素抽出ステップとは異なる条件で網点特徴点を
抽出する第２網点特徴点画素抽出ステップと、第１網点
特徴点画素抽出ステップにより抽出された網点特徴点画
素のうち注目画素を含む第１の領域内に存在するものの
個数を計数する第１網点特徴点画素計数ステップと、第
２網点特徴点画素抽出ステップにより抽出された網点特
徴点画素のうち注目画素を含む第２の領域内に存在する
ものの個数を計数する第２網点特徴点画素計数ステップ
と、第１網点特徴点画素計数ステップでの計数値と第１
の閾値とを比較する第１比較ステップと、第２網点特徴
点画素計数ステップでの計数値と第２の閾値とを比較す
る第２比較ステップと、第１および第２比較ステップに
おける比較結果に基づき、注目画素が網点領域に属する
か否かを判別する網点領域判別ステップと、を実現させ
ることを特徴とする画像処理プログラムにも及ぶことと
する。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の画像処理装置を具
体化した最も好適な実施の形態について図面に基づいて
詳細に説明する。なお、実施の形態において、網点中文
字とは、網点で表現される網点画像内に描かれた文字画
像であって背景が網点である文字画像を意味する。ま
た、網点中文字領域とは、網点画像内に描かれた文字画
像の領域を意味する。

【００１７】本実施の形態に係るカラー画像処理装置の
概略構成を図１に示す。このカラー画像処理装置には、
ＣＣＤセンサ１１と、画像合成部１２と、Ａ／Ｄ変換部
１３と、シェーディング補正部１４と、各ライン間の補
正を行うライン間補正部１５と、各色の色収差の補正を
行う色収差補正部１６と、変倍・移動処理部１７と、色
変換部１８と、色補正部１９と、領域判別部２０と、Ｍ
ＴＦ補正部２１と、プリンタＩ／Ｆ２２とが備わってい
る。

【００１８】ＣＣＤセンサ１１は、スキャナにより原稿
を走査して得られる反射光を受光し、それを光電変換し
てアナログのＲＧＢ信号を得るものである。画像合成部
１２は、ＣＣＤセンサ１１で取得されたアナログのＲＧ
Ｂ信号のそれぞれの信号についてのｏｄｄ（奇数成分）
とｅｖｅｎ（偶数成分）とを合成するものである。Ａ／
Ｄ変換部１３は、画像合成部１２で合成されたアナログ
のＲＧＢ信号をデジタル信号に変換するものである。な
お、画像合成部１２およびＡ／Ｄ変換部１３は、ＲＧＢ
信号のそれぞれの信号に対応して設けられている。

【００１９】シェーディング補正部１４は、画像上の主
走査方向の光量ムラを除去するものである。具体的に
は、原稿の読み取り動作前に、シェーディング補正用の
白色板からの反射光をＣＣＤセンサ１１で受光し、そこ
で得られたアナログデータをデジタルデータに変換して
からそのデジタルデータをメモリに記憶する。そして、
原稿の読み取り時に、メモリに記憶されたデジタルデー
タを基準値として原稿の読み取りデータを補正するよう
になっている。

【００２０】変倍・移動処理部１７は、メモリの書き込
みおよび読み出し動作の制御を行うことにより、画像の
主走査方向における拡大・縮小処理および画像の移動処
理を行うものである。色変換部１８は、規格化された表
色系への変換を行うものであり、ここではＲＧＢ信号に
基づいてＬａｂデータを作成するようになっている。そ
して、色変換部１８で作成されたＬａｂデータは、色補
正部１９および領域判別部２０に入力されるようになっ
ている。色補正部１９は、Ｌａｂデータに基づき、実際
に用いる４色のトナーの分光特性、記録プロセスを考慮
して所望する色で記録が可能な記録濃度信号ＣＭＹＫを
作成するものである。

【００２１】領域判別部２０は、各画素ごとに画像属性
を判別するものであり、各属性に対応する信号を生成し
て、それらの信号に基づき最終的にはＭＴＦ補正部２１
に対する制御信号（ＣＤＭＰＸ，ＫＤＭＰＸ）を生成す
るようになっている。この領域判別部２０には、図２に
示すように、カラー信号作成部３０と、各種エッジ信号
作成部３１と、網点／カラー領域信号作成部３２と、網
点中文字領域信号作成部３３と、ＭＴＦ制御信号作成部
３４とが備わっている。

【００２２】ここで、カラー信号作成部３０は、色変換
部１８で作成されたＬａｂデータに基づいて、カラー信
号（ＣＯＬＯＲ）および黒色領域信号（＿ＢＬＡＣＫ）
を作成するものである。そして、カラー信号作成部３０
は、図３に示されるように、変換部３５と、カラー判定
用閾値テーブル３６および黒判定用閾値テーブル３７
と、２つの比較器３８，３９とから構成されている。

【００２３】変換部３５は、色変換部１８で作成された
色差データ（ａ８−０，ｂ８−０）を用い、変換式（√
（ａ² ＋ｂ² ））により彩度データ（Ｗ７−０）を作成
するものである。カラー判定用閾値テーブル３６は、明
度データ（Ｌ７−０）に基づきカラー信号（ＣＯＬＯ
Ｒ）を生成するための閾値を作成するものである。ま
た、黒判定用閾値テーブル３７は、明度データ（Ｌ７−
０）に基づき黒色領域信号（＿ＢＬＡＣＫ）を生成する
ための閾値を作成するものである。ここにおいて、カラ
ー信号（ＣＯＬＯＲ）および黒色領域信号（＿ＢＬＡＣ
Ｋ）を生成するための閾値を明度データ（Ｌ７−０）に
基づいて作成しているのは、彩度量が明度に非線形的に
依存しているためである。

【００２４】このような構成によりカラー信号作成部３
０は、比較器３８において、彩度データ（Ｗ７−０）と
カラー判別用閾値テーブル３６によって作成された閾値
とを比較することにより、カラー信号（ＣＯＬＯＲ）を
作成するようになっている。また、比較器３９におい
て、彩度データ（Ｗ７−０）と黒判別用閾値テーブル３
７によって作成された閾値とを比較することにより、黒
色領域信号（＿ＢＬＡＣＫ）を作成するようになってい
る。

【００２５】図２に戻って、各種エッジ信号作成部３１
は、明度データ（Ｌ７−０）に基づいて、低周波孤立点
信号（Ｌ＿ＡＭＩ）、高周波孤立点信号（Ｈ＿ＡＭ
Ｉ）、文字検出用孤立点信号（Ｍ＿ＡＭＩ）、網点中文
字領域検出用エッジ信号（＿ＥＤＧＬ）、網点中文字領
域検出用内エッジ信号（＿ＩＮＥＤＧ）、および文字エ
ッジ領域信号（＿ＥＤＧ）を作成するものである。そし
て、各種エッジ信号作成部３１は、これらの信号を生成
すべく図４に示すように、マトリクス作成部４１と、特
徴量抽出部４２と、２つのセレクタ４３，４４と、４つ
の比較器４５〜４８と、外／内エッジ判定部４９と、２
つのＯＲ回路５０，５１とを含んでいる。

【００２６】マトリクス作成部４１は、入力画像データ
から７×７画素サイズのマトリクスデータを作成するも
のである。マトリクス作成部４１で７×７画素サイズの
マトリクスデータを作成するのは、孤立点検出部５７で
この画素サイズのデータを使用するからである。そし
て、マトリクス作成部４１で作成されたマトリクスデー
タに対して特徴量抽出部４２による処理が施されるよう
になっている。ここで、特徴量抽出部４２には、１次微
分フィルタ（主走査方向と副走査方向）５２，５３と、
２次微分フィルタ（＋型と×型）５４，５５と、外／内
エッジ判別フィルタ５６と、孤立点検出部５７とが備わ
っている。なお、主走査方向１次微分フィルタ５２、副
走査方向１次微分フィルタ５３、＋型２次微分フィルタ
５４、×型２次微分フィルタ５５、外／内エッジ判別フ
ィルタ５６には、それぞれ５×５画素サイズの公知のフ
ィルタを使用すればよい。

【００２７】また、本発明の特徴部である孤立点検出部
５７は、低周波孤立点信号（Ｌ＿ＡＭＩ）、高周波孤立
点信号（Ｈ＿ＡＭＩ）、および文字検出用孤立点信号
（Ｍ＿ＡＭＩ）を作成するものである。ただし、本発明
の効果のみを得るためには、文字検出用孤立点信号（Ｍ
＿ＡＭＩ）を作成する必要はない。この孤立点検出部５
７には、図５に示すように、５×３画素サイズのスムー
ジングフィルタ５７１と、低周波孤立点検出フィルタ５
７２と、高周波孤立点検出フィルタ５７３と、文字検出
用孤立点検出フィルタ５７４と、ノイズ除去フィルタ５
７５とが備わっている。

【００２８】ここで、孤立点検出部５７に、低周波孤立
点検出フィルタ５７２と、高周波孤立点検出フィルタ５
７３とを備えているのは、網点領域を高精度に判別する
ためである。すなわち、線数が粗い網点画像における孤
立点（低周波孤立点）は、孤立点のサイズが大きくなる
ため、検出フィルタのサイズを大きくする必要がある。
ところが、線数が細かくなるにしたがって、孤立点のサ
イズが小さくなる。このため、検出フィルタのサイズが
大きいままでは、所定の線数を超えると孤立点をまった
く検出することができなくなる。従って、低周波孤立点
を検出するための低周波孤立点検出フィルタ５７２と、
高周波孤立点を検出するための高周波孤立点検出フィル
タ５７３とを設けているのである。

【００２９】これにより、あらゆる線数の網点画像にお
ける孤立点を検出することができるようになっている。
具体的には、低周波孤立点検出フィルタ５７２により、
線数６５〜１３３Ｌまでの網点画像における孤立点を検
出することができる。一方、高周波孤立点検出フィルタ
５７３により、線数１３３〜２００Ｌまでの網点画像に
おける孤立点を検出することができる（図８参照）。従
って、孤立点検出部５７において、線数６５〜２００Ｌ
までの網点画像における孤立点を正確に検出することが
できる。

【００３０】そして、図５に戻って、低周波孤立点検出
フィルタ５７２により、７×７画素サイズの領域でパタ
ーンマッチングが実行されて低周波孤立点信号（Ｌ＿Ａ
ＭＩ）が作成されるようになっている。具体的には、注
目画素Ｖ４４の明度値が次の条件を満たす場合に、低周
波孤立点信号（Ｌ＿ＡＭＩ）が”Ｈ”アクティブとされ
る。

【００３１】その条件は、 V44≧Max(V33,V34,V35,V43,V45,V53,V54,V55) and V44≧Max(V22,V23,V24,V25,V26,V32,V36,V42,V46,V52,V
56,V62,V66)＋OFFSET0 または V44≧Max(V22,V23,V24,V25,V26,V32,V36,V42,V46,V52,V
56,V62,V66) and V44≧Max(V11,V12,V13,V14,V15,V16,
V17,V21,V27,V31,V37,V41,V47,V51,V57,V61,V67,V71,V7
2,V73,V74,V75,V76,V77)＋OFFSET1 または V44≦Min(V33,V34,V35,V43,V45,V53,V54,V55) and V44≦Min(V22,V23,V24,V25,V26,V32,V36,V42,V46,V52,V
56,V62,V66)−OFFSET0 または V44≦Min(V22,V23,V24,V25,V26,V32,V36,V42,V46,V52,V
56,V62,V66) and V44≦Min(V11,V12,V13,V14,V15,V16,
V17,V21,V27,V31,V37,V41,V47,V51,V57,V61,V67,V71,V7
2,V73,V74,V75,V76,V77)−OFFSET1 または Max(V22,V33,V55,V66)≦V44−OFFSET2 and Min(V26,V35,V53,V62)≧V44＋OFFSET2 or Min(V22,V33,V55,V66)≧V44＋OFFSET2 and Max(V26,V35,V53,V62)≦V44−OFFSET2 or Max(V23,V33,V55,V65)≦V44−OFFSET2 and Min(V52,V53,V35,V36)≧V44＋OFFSET2 or Min(V23,V33,V55,V65)≧V44＋OFFSET2 and Max(V52,V53,V35,V36)≦V44−OFFSET2 or Max(V24,V34,V54,V64)≦V44−OFFSET2 and Min(V42,V43,V45,V46)≧V44＋OFFSET2 or Min(V24,V34,V54,V64)≧V44＋OFFSET2 and Max(V42,V43,V45,V46)≦V44−OFFSET2 or Max(V25,V35,V53,V63)≦V44−OFFSET2 and Min(V32,V33,V55,V56)≧V44＋OFFSET2 or Min(V25,V35,V53,V63)≧V44＋OFFSET2 and Max(V32,V33,V55,V56)≦V44−OFFSET2 である。なお、OFFSET0、OFFSET1、およびOFFSET2は、
低周波孤立点判別の閾値である。

【００３２】ここで、低周波孤立点検出フィルタ５７２
によって処理された信号は、ノイズ除去フィルタ５７５
によりノイズ除去されるようになっている。このように
ノイズ除去を行うのは、孤立点が連続して検出される、
つまり隣り合う画素がともに孤立点として検出されるお
それがあるからである。そして、このノイズ除去フィル
タ５７５により、連続した孤立点を消去するようになっ
ている。具体的には、ノイズ除去フィルタ５７５により
次式に基づきノイズ除去が実行されるようになってい
る。 d33＝!d24＊d33＊!d34＊!d42＊!d43＊!d44 なお、式中における「！」は反転処理を意味し、「＊」
はＡＮＤ処理を意味する。

【００３３】また、高周波孤立点検出フィルタ５７３に
より、５×５画素サイズの領域でパターンマッチングが
実行されて高周波孤立点信号（Ｈ＿ＡＭＩ）が作成され
るようになっている。具体的には、注目画素Ｖ４４の明
度値が次の条件を満たす場合に、高周波孤立点信号（Ｈ
＿ＡＭＩ）が”Ｈ”アクティブとされる。

【００３４】その条件は、 V44≧Max(V33,V34,V35,V43,V45,V53,V54,V55) ＋OFFSET
3 または V44≧Max(V22,V23,V24,V25,V26,V32,V36,V42,V46,V52,V
56,V62,V66)＋OFFSET4 または V44≦Min(V33,V34,V35,V43,V45,V53,V54,V55) −OFFSET
3 または V44≦Min(V22,V23,V24,V25,V26,V32,V36,V42,V46,V52,V
56,V62,V66)−OFFSET4 または Max(V22,V33,V55,V66)≦V44−OFFSET5 and Min(V26,V35,V53,V62)≧V44＋OFFSET5 or Min(V22,V33,V55,V66)≧V44＋OFFSET5 and Max(V26,V35,V53,V62)≦V44−OFFSET5 or Max(V23,V33,V55,V65)≦V44−OFFSET5 and Min(V52,V53,V35,V36)≧V44＋OFFSET5 or Min(V23,V33,V55,V65)≧V44＋OFFSET5 and Max(V52,V53,V35,V36)≦V44−OFFSET5 or Max(V24,V34,V54,V64)≦V44−OFFSET5 and Min(V42,V43,V45,V46)≧V44＋OFFSET5 or Min(V24,V34,V54,V64)≧V44＋OFFSET5 and Max(V42,V43,V45,V46)≦V44−OFFSET5 or Max(V25,V35,V53,V63)≦V44−OFFSET5 and Min(V32,V33,V55,V56)≧V44＋OFFSET5 or Min(V25,V35,V53,V63)≧V44＋OFFSET5 and Max(V32,V33,V55,V56)≦V44−OFFSET5 である。なお、OFFSET3、OFFSET4、およびOFFSET5は、
高周波孤立点判別の閾値である。

【００３５】このように低周波孤立検出フィルタ５７２
（７×７画素サイズ）と高周波孤立点検出フィルタ５７
３（５×５画素サイズ）のフィルタサイズを変えること
により、孤立点検出部５７において、あらゆる網点画像
における孤立点を検出することができる。

【００３６】さらに、文字検出用孤立点検出フィルタ５
７４により、５×５画素サイズのマトリクスデータと、
スムージングフィルタ５７１により処理されたデータと
が用いられて、５×５画素サイズの領域でパターンマッ
チングが実行されて文字検出用孤立点信号（Ｍ＿ＡＭ
Ｉ）が作成されるようになっている。具体的には、注目
画素Ｖ４４あるいはＳ４４の明度値が次の条件を満たす
場合に、文字検出用孤立点信号（Ｍ＿ＡＭＩ）が”Ｈ”
アクティブとされる。

【００３７】その条件は、 S44＜Min(S22,S23,S24,S25,S26,S32,S36,S42,S46,S52,S
56,S62,S63,S64,S65,V66)−OFFSET6 または S44＞Max(S22,S23,S24,S25,S26,S32,S36,S42,S46,S52,S
56,S62,S63,S64,S65,V66)＋OFFSET7 または Max(V22,V33,V55,V66)≦V44−OFFSET8 and Min(V26,V35,V53,V62)≧V44＋OFFSET8 or Min(V22,V33,V55,V66)≧V44＋OFFSET8 and Max(V26,V35,V53,V62)≦V44−OFFSET8 or Max(V23,V33,V55,V65)≦V44−OFFSET8 and Min(V52,V53,V35,V36)≧V44＋OFFSET8 or Min(V23,V33,V55,V65)≧V44＋OFFSET8 and Max(V52,V53,V35,V36)≦V44−OFFSET8 or Max(V24,V34,V54,V64)≦V44−OFFSET8 and Min(V42,V43,V45,V46)≧V44＋OFFSET8 or Min(V24,V34,V54,V64)≧V44＋OFFSET8 and Max(V42,V43,V45,V46)≦V44−OFFSET8 or Max(V25,V35,V53,V63)≦V44−OFFSET8 and Min(V32,V33,V55,V56)≧V44＋OFFSET8 or Min(V25,V35,V53,V63)≧V44＋OFFSET8 and Max(V32,V33,V55,V56)≦V44−OFFSET8 である。なお、OFFSET6、OFFSET7、およびOFFSET8は、
文字検出用孤立点判別の閾値である。

【００３８】図４に戻って、セレクタ４３の端子Ａには
主走査方向１次微分フィルタ５２からの出力が入力さ
れ、セレクタ４３の端子Ｂには副走査方向１次微分フィ
ルタ５３からの出力が入力されている。また、セレクタ
４４の端子Ａには＋型２次微分フィルタ５４からの出力
が入力され、セレクタ４４の端子Ｂには×型２次微分フ
ィルタ５５からの出力が入力されている。そして、各セ
レクタ４３，４４ではともに、端子Ａ，Ｂへの入力値の
うち大きいものを選択して出力するようになっている。

【００３９】また、比較器４５の端子Ｐにはセレクタ４
３からの出力（ＥＤＧ０７−００）が入力され、比較器
４５の端子Ｑにはエッジリファレンス値（ＥＤＧＲＥＦ
０７−００）が入力されている。同様に、比較器４６の
端子Ｐにはセレクタ４３からの出力（ＥＤＧ０７−０
０）が入力され、比較器４６の端子Ｑにはエッジリファ
レンス値（ＥＤＧＲＥＦ１７−１０）が入力されてい
る。一方、比較器４７の端子Ｐにはセレクタ４４からの
出力（ＥＤＧ１７−１０）が入力され、比較器４７の端
子Ｑにはエッジリファレンス値（ＥＤＧＲＥＦ２７−２
０）が入力されている。同様に、比較器４８の端子Ｐに
はセレクタ４４からの出力（ＥＤＧ１７−１０）が入力
され、比較器４８の端子Ｑにはエッジリファレンス値
（ＥＤＧＲＥＦ３７−３０）が入力されている。

【００４０】そして、比較器４５の出力と比較器４７の
出力とがＯＲ回路５０に入力されている。また、比較器
４６の出力と比較器４８の出力とがＯＲ回路５１に入力
されている。以上のような構成により、ＯＲ回路５０に
おいて、次の条件（１），（２）のいずれかが成立した
場合に、文字エッジ領域信号（＿ＥＤＧ）が”Ｌ”アク
ティブとされるようになっている。その条件は、（１）
主走査方向１次フィルタ５２および副走査方向１次フィ
ルタ５３によってフィルタ処理された値の最大値がエッ
ジリファレンス値（ＥＤＧＲＥＦ０７−００）よりも大
きい場合、（２）＋型２次微分フィルタ５４および×型
２次微分フィルタ５５によってフィルタ処理された値の
最大値がエッジリファレンス値（ＥＤＧＲＥＦ２７−２
０）よりも大きい場合である。

【００４１】同様に、ＯＲ回路５１において、次の条件
（３），（４）のいずれかが成立した場合に、網点中文
字領域検出用エッジ信号（＿ＥＤＧＬ）が”Ｌ”アクテ
ィブとされるようになっている。その条件は、（３）主
走査方向１次フィルタ５２および副走査方向１次フィル
タ５３によってフィルタ処理された値の最大値がエッジ
リファレンス値（ＥＤＧＲＥＦ１７−１０）よりも大き
い場合、（４）＋型２次微分フィルタ５４および×型２
次微分フィルタ５５によってフィルタ処理された値の最
大値がエッジリファレンス値（ＥＤＧＲＥＦ３７−３
０）よりも大きい場合である。

【００４２】外／内エッジ判定部４９には、外／内エッ
ジ判別フィルタ５６によるフィルタ処理が施された値と
判定リファレンス値（ＩＮＯＵＴ７−０）とが入力され
ている。そして、外／内エッジ判定部４９においては、
公知の方法によりエッジ画素が内エッジ画素であるか外
エッジ画素であるかが判別されるようになっている。

【００４３】再び図２に戻って、網点／カラー領域信号
作成部３２は、カラー信号（ＣＯＬＯＲ）と網点判別用
孤立点信号（Ｌ＿ＡＭＩ，Ｈ＿ＡＭＩ）とに基づいて、
カラー領域信号（＿ＣＯＬ＿ＤＯＴ）および網点領域信
号（＿ＡＭＩ）を作成するものである。すなわち、網点
／カラー領域信号作成部３２は、網点領域とカラー領域
を判別するものである。そして、領域判別部２０におい
て、網点／カラー領域信号作成部３２によってカラー領
域信号（＿ＣＯＬ＿ＤＯＴ）と網点領域信号（＿ＡＭ
Ｉ）との両方の信号がアクティブとされた画素が、カラ
ー網点領域に属すると判別されることになる。この網点
／カラー領域信号作成部３２には、図７に示すように、
低周波孤立点個数カウント部６０と、高周波孤立点個数
カウント部６１と、色画素個数カウント部６２と、３つ
の比較器６４〜６６と、ＯＲ回路６８と、網点領域拡張
処理部６９と、カラー領域拡張処理部７０とが含まれて
いる。

【００４４】低周波孤立点個数カウント部６０は、１７
×４５画素マトリクス領域内に存在する低周波孤立点の
個数を計数するものである。同様に、高周波孤立点個数
カウント部６１は、１７×４５画素マトリクス領域内に
存在する高周波孤立点の個数を計数するものである。そ
して、低周波孤立点個数カウント部６０からの出力が、
比較器６４の端子Ｐに入力されている。一方、高周波孤
立点個数カウント部６１からの出力が、比較器６５の端
子Ｐに入力されている。ここで、比較器６４，６５の各
端子Ｑには各リファレンス値（ＣＮＴＲＥＦ１７−１
０，２７−２０）がそれぞれ入力されている。そして、
比較器６４と６５とからの出力がＯＲ回路６８に入力さ
れている。なお、リファレンス値（ＣＮＴＲＥＦ１７−
１０）は低めの値に設定され、リファレンス値（ＣＮＴ
ＲＥＦ１７−２０）は高めの値に設定されている。

【００４５】これにより、ＯＲ回路６８において、低周
波孤立点の個数がリファレンス値（ＣＮＴＲＥＦ１７−
１０）よりも大きい場合、高周波孤立点の個数がリファ
レンス値（ＣＮＴＲＥＦ２７−２０）よりも大きい場合
の少なくともいずれかの条件が成立すれば、注目画素が
網点領域に属すると判定されるようになっている。ここ
で、比較器６４においては、図８（ａ）に示すように、
低周波網点画像として線数６５〜１３３Ｌの網点画像を
検出することができるようになっている。また、比較器
６５においては、図８（ｂ）に示すように、高周波網点
画像として線数１２０〜２００Ｌの網点画像を検出する
ことができるようになっている。すなわち、低周波網点
画像と高周波網点画像をそれぞれ正確に判別することが
できる。従って、ＯＲ回路６８において、線数６５〜２
００Ｌの網点画像を正確に判別することができるのであ
る。そして、ＯＲ回路６８により注目画素が網点画素で
あると判別されると、網点領域信号（＿ＡＭＩ）が”
Ｌ”アクティブとされる。その後、網点領域信号（＿Ａ
ＭＩ）に対して、網点領域拡張処理部６９による領域拡
張処理が施されるようになっている。

【００４６】ここで、網点領域拡張処理部６９は、図９
に示すように、注目画素ａｍｉ（１６，４）に対して、
主走査方向８ドットおよび副走査方向２ライン離れた位
置に相当する画素ａｍｉ（８，２），ａｍｉ（８，
４），ａｍｉ（８，６），ａｍｉ（１６，２），ａｍｉ
（１６，６），ａｍｉ（２４，２），ａｍｉ（２４，
４），ａｍｉ（２４，６）、および主走査方向１６ドッ
トおよび副走査方向４ライン離れた位置に相当する画素
ａｍｉ（０，０），ａｍｉ（０，２），ａｍｉ（０，
４），ａｍｉ（０，６），ａｍｉ（０，８），ａｍｉ
（８，０），ａｍｉ（８，８），ａｍｉ（１６，０），
ａｍｉ（１６，８），ａｍｉ（２４，０），ａｍｉ（２
４，８），ａｍｉ（３２，０），ａｍｉ（３２，２），
ａｍｉ（３２，４），ａｍｉ（３２，６），ａｍｉ（３
２，８）のいずれかが網点であれば、注目画素が網点で
あるか否かに関わらず、注目画素を網点とすることによ
り、網点領域の拡張処理を行うようになっている。

【００４７】具体的には、次式により拡張処理が行われ
る。 ami(16,4)＝ami(0,0)＋ami(8,0)＋ami(16,0)＋ami(24,
0)＋ami(32,0)＋ami(0,2)＋ami(8,2)＋ami(16,2)＋ami
(24,2)＋ami(32,2)＋ami(0,4)＋ami(8,4)＋ami(24,4)＋
ami(32,4)＋ami(0,6)＋ami(8,6)＋ami(16,6)＋ami(24,
6)＋ami(32,6)＋ami(0,8)＋ami(8,8)＋ami(16,8)＋ami
(24,8)＋ami(32,8) なお、式中における「＋」はＯＲ処理を意味する。

【００４８】このように網点領域拡張処理部６９におい
て網点領域を拡張することにより、網点領域とベタ領域
の境目付近において、１７×４５画素マトリクス領域内
に存在する孤立点が減少し孤立点の計数値がリファレン
ス値付近の値となることを防止することができる。この
ため、網点／カラー領域信号作成部３２において、あら
ゆる線数の網点領域を精度よく判別することができる。

【００４９】図７に戻って、色画素個数カウント部６２
は、１７×４５画素マトリクス領域内に存在する色画素
の個数を計数するものである。そして、色画素個数カウ
ント部６２からの出力が、比較器６６の端子Ｐに入力さ
れている。ここで、比較器６６の端子Ｑには、リファレ
ンス値（ＣＮＴＲＥＦ３７−３０）が入力されている。
これにより、比較器６６において、色画素の個数がリフ
ァレンス値（ＣＮＴＲＥＦ３７−３０）よりも大きい場
合に、注目画素が色画素であると判定されて、カラー領
域信号（＿ＣＯＬ＿ＤＯＴ）が”Ｌ”アクティブとされ
る。その後、カラー領域信号（＿ＣＯＬ＿ＤＯＴ）に対
して、カラー領域拡張処理部７０による領域拡張処理が
施されるようになっている。

【００５０】このカラー領域拡張処理部７０における領
域拡張処理は、網点領域拡張処理部６９における領域拡
張処理と同様の方法により行われるようになっている。
つまり、主走査方向８ドットおよび副走査方向２ライン
離れた位置に相当する画素、および主走査方向１６ドッ
トおよび副走査方向４ライン離れた位置に相当する画素
のいずれかが色画素であれば、注目画素が色画素である
か否かに関わらず、注目画素を色画素であるとみなすこ
とにより、カラー領域の拡張処理を行うようになってい
る。

【００５１】このようにカラー領域拡張処理部７０にお
いてカラー領域を拡張することにより、カラー領域と黒
文字領域の境目において、１７×４５マトリクス領域内
に存在する色画素が減少し色画素の計数値がリファレン
ス値付近の値となることを防止することができる。この
ため、網点／カラー領域信号作成部３２において、カラ
ー領域を正確に判別することができる。

【００５２】図２に戻って、網点中文字領域信号作成部
３３は、文字検出用孤立点信号（Ｍ＿ＡＭＩ）と網点中
文字領域検出用エッジ信号（＿ＥＤＧＬ）と網点中文字
領域検出用内エッジ信号（＿ＩＮＥＤＧ）とに基づい
て、網点中文字領域信号（＿ＭＯＪＩ）を作成するもの
である。すなわち、網点中文字領域信号作成部３３は、
網点中文字領域を判別するものである。この網点中文字
領域信号作成部３３には、図１０に示すように、低周波
網点中文字領域判別部７４と高周波網点中文字領域判別
部７５と、ＡＮＤ回路７８と、ＯＲ回路８１とが備わっ
ている。そして、低周波網点中文字領域判別部７４に
は、孤立点個数カウント部７６と、比較器７７とが含ま
れている。また、高周波網点中文字領域判別部７５に
は、内エッジ個数カウント部７９と、比較器８０とが含
まれている。

【００５３】ここで、孤立点個数カウント部７６は、１
１×１１画素マトリクス領域内に存在する文字検出用孤
立点の個数を計数するものである。内エッジ個数カウン
ト部７９は、５×５画素マトリクス領域内に存在する内
エッジ画素の個数を計数するものである。

【００５４】ここにおいて、孤立点個数カウント部７６
からの出力が、比較器７７の端子Ｑに入力されている。
一方、比較器７７の端子Ｐにはリファレンス値（ＣＮＴ
ＲＥＦ４７−４０）が入力されている。

【００５５】また、ＡＮＤ回路７８には、網点中文字領
域検出用エッジ信号（＿ＥＤＧＬ）と網点中文字領域検
出用内エッジ信号（＿ＩＮＥＤＧ）とが入力されてい
る。このため、ＡＮＤ回路７８においては、「＿ＥＤＧ
Ｌ」と「＿ＩＮＥＤＧ」との論理積が算出される。そし
て、その算出結果が内エッジ個数カウント部７９に入力
されている。さらに、内エッジ個数カウント部７９から
の出力が、比較器８０の端子Ｐに入力されている。一
方、比較器８０の端子Ｑにはリファレンス値（ＣＮＴＲ
ＥＦ５７−５０）が入力されている。

【００５６】そして、比較器７７からの出力と比較器８
０からの出力とが、ＯＲ回路８１に入力され、ＯＲ回路
８１からの出力が網点中文字領域信号作成部３３の出力
となっている。このような構成により、網点中文字領域
信号作成部３３は、文字検出用孤立点の計数値がリファ
レンス値（ＣＮＴＲＥＦ４７−４０）より小さい場合
（低周波数網点中文字領域）、あるいは内エッジ画素の
計数値がリファレンス値（ＣＮＴＲＥＦ５７−５０）よ
りも大きい場合（高周波網点中文字領域）に、注目画素
は網点中文字領域に属すると判断する。そして、網点中
文字領域信号作成部３３は、注目画素が網点中文字領域
に属すると判断した場合に、網点中文字領域信号（＿Ｍ
ＯＪＩ）を”Ｌ”アクティブにするようになっている。

【００５７】このように網点中文字領域の判別を低周波
網点中文字領域判別部７４と高周波網点中文字領域判別
部７５とに分けて行っているのは、網点画像上に存在す
る文字画像を判別する場合には、網点画像の線数の大き
さに応じて検出方法を変更する必要があるからである。
この理由について図１１を用いて詳細に説明する。

【００５８】まず、低周波網点画像上に文字画像が描か
れている場合には、図１１（ａ）に示すように、次のよ
うな特徴がある。すなわち、網点領域では、孤立点が大
きいためエッジ画素が多く、解像されやすいため孤立点
も多い。一方、文字領域では、エッジ画素が多いが、孤
立点は少ない。このように、網点領域と文字領域とで
は、孤立点の個数に大きな差がでる。従って、孤立点の
個数に基づき低周波網点画像中の文字領域を判別するこ
とができる。

【００５９】一方、高周波網点画像上に文字画像が描か
れている場合には、図１１（ｂ）に示すように、次のよ
うな特徴がある。すなわち、網点領域では、孤立点が小
さいためエッジ画素が少なく、解像されにくいため孤立
点も少ない。一方、文字領域では、エッジ画素が多い
が、孤立点は少ない。このように、網点領域と文字領域
とでは、内エッジ画素の個数に大きな差がでる。従っ
て、内エッジ画素の個数に基づき高周波網点画像中の文
字領域を判別することができる。

【００６０】再び図２に戻って、ＭＴＦ制御信号作成部
３４は、カラー領域信号（＿ＣＯＬ＿ＤＯＴ）、網点領
域信号（＿ＡＭＩ）、網点中文字領域信号（＿ＭＯＪ
Ｉ）、網点中文字領域検出用内エッジ信号（＿ＩＮＥＤ
Ｇ）、文字エッジ領域信号（＿ＥＤＧ）、および黒色領
域信号（＿ＢＬＡＣＫ）に基づいて、ＭＴＦ制御部２１
の動作を制御するＭＴＦ制御信号（ＣＤＭＰＸ２−０，
ＫＤＭＰＸ２−０）を作成するものである。

【００６１】図１に戻って、ＭＴＦ補正部２１は、画像
の先鋭度などの補正を行うものである。このＭＴＦ補正
部２１は、図１２に示すように、ＣＭＹＫの各色に対応
してシアン（Ｃ）用補正部９０と、マゼンタ（Ｍ）用補
正部９１と、イエロー（Ｙ）用補正部９２と、ブラック
（Ｋ）用補正部９３とを備え、４色同時に補正処理を行
うようになっている。そして、ＣＭＹの補正処理は、領
域判別部２０で作成されたＭＴＦ制御信号により制御さ
れ、Ｋの補正処理は、ＭＴＦ制御信号により制御される
ようになっている。

【００６２】ここで、各色用補正部の構成についてより
詳細に説明する。なお、シアン（Ｃ）用補正部９０、マ
ゼンタ（Ｍ）用補正部９１、イエロー（Ｙ）用補正部９
２、およびブラック（Ｋ）用補正部９３は、すべて同じ
構成を有している。従って、ここでは代表してシアン
（Ｃ）用補正部９０の構成について説明し、その他の補
正部についての説明は省略する。このシアン（Ｃ）用補
正部９０には、図１２に示すように、濃度エッジ強調量
作成部１１０と、スムージング処理部１１１と、ｍａｘ
処理部１１２と、ｍｉｎ処理部１１３と、増量ＬＵＴ部
１１４と、増／減量演算部１１５と、減量処理部１１６
と、増量処理部１１７と、２つのセレクタ１０２，１０
３と、加算器１０４とが含まれている。なお、各処理部
でのデータ処理は公知の方法により行われるため説明は
省略する。また、演算部１１５では数式によりデータ処
理が行われ、処理部１１６，１１７ではテーブルによる
データ処理が行われるようになっている。

【００６３】そして、濃度エッジ強調量作成部１１０か
らの出力がセレクタ１０２の端子Ａに入力されている。
一方、セレクタ１０２の端子Ｂには、明度エッジ強調量
が入力され、端子ＳにはＭＴＦ制御信号が入力されてい
る。これにより、セレクタ１０２では、ＭＴＦ制御信号
の内容にしたがって、端子Ａまたは端子Ｂへの入力値の
いずれかが選択されて出力されるようになっている。

【００６４】また、スムージング処理部１１１からの出
力がセレクタ１０３の端子Ａに入力され、ｍａｘ処理部
１１２からの出力がセレクタ１０３の端子Ｂ、および増
量ＬＵＴ部１１４と増／減量演算部１１５にも入力され
ている。そして、増量ＬＵＴ部１１４からの出力がセレ
クタ１０３の端子Ｃに入力され、増／減量演算部１１５
からの出力がセレクタ１０３の端子Ｄに入力されてい
る。また、ｍｉｎ処理部１１３からの出力がセレクタ１
０３の端子Ｅに入力されている。さらに、増量処理部１
１６からの出力がセレクタ１０３の端子Ｆに入力され、
増量処理部１１７からの出力がセレクタ１０３の端子Ｇ
に入力されている。また、何も処理を施していないデー
タ（スルー処理データ）がセレクタ１０３の端子Ｈに入
力されている。そして、セレクタ１０３の端子ＳにＭＴ
Ｆ制御信号が入力されている。これにより、セレクタ１
０３では、ＭＴＦ制御信号の内容にしたがって、端子Ａ
〜Ｈへの入力値のいずれかが選択されて出力されるよう
になっている。

【００６５】そして、セレクタ１０２からの出力とセレ
クタ１０３からの出力とがそれぞれ加算器１０４の端子
Ａと端子Ｂとに入力されている。これにより、加算器１
０４においては、エッジ強調データとセレクタ１０３で
選択された処理データとが加算処理され、その加算デー
タがＭＴＦ補正部２１からの出力となる。その他の色の
記録濃度信号（Ｍ，Ｙ，Ｋ）に対しても、シアン（Ｃ）
と同様の処理が実行される。

【００６６】ここで、ＭＴＦ補正部２１におけるデータ
処理の一例を挙げる。網点領域に属するデータ（ＣＭＹ
Ｋ）に対してはスムージング処理が施される。色文字内
エッジ領域に属するデータ（Ｋ）に対してはＭＡＸ処理
が施され、色文字内エッジ領域に属するデータ（ＣＭ
Ｙ）に対してはＭＡＸ処理と濃度エッジ強調処理とが施
される。色文字ダイレーションエッジ領域に属するデー
タ（ＣＭＹＫ）に対してはＭＡＸ処理が施される。黒文
字内エッジ領域に属するデータ（Ｋ）に対してはＭＡＸ
処理と増量ＬＵＴと明度エッジ強調処理とが施され、黒
文字内エッジ領域に属するデータ（ＣＭＹ）に対しては
ＭＩＮ処理が施される。黒文字ダイレーションエッジ領
域に属するデータ（Ｋ）に対してはＭＡＸ処理と増量演
算処理が施され、黒文字ダイレーションエッジ領域に属
するデータ（ＣＭＹ）に対してはＭＩＮ処理と減量処理
とが施される。文字外エッジ領域に属するデータ（ＣＭ
ＹＫ）に対してはＭＩＮ処理が施される。写真外エッジ
領域に属するデータ（ＣＭＹＫ）に対しては減量処理が
施され、写真内エッジ領域に属するデータ（ＣＭＹＫ）
に対しては増量処理が施される。ベタ領域に属するデー
タはスルー処理される。

【００６７】このようにしてＭＴＦ補正部２１において
処理が施された各色の画像データは、プリンタＩ／Ｆ２
２を介してプリンタ等の画像出力装置に送信されるよう
になっている。かくして、画像出力装置において再現画
像が得られるのである。

【００６８】次に、上記した構成を有するカラー画像処
理装置の全体動作について簡単に説明する。まず、原稿
の画像情報が、ＣＣＤセンサ１１により読み取られる。
そして、ＣＣＤセンサ１１で読み込まれたアナログの画
像データが、Ａ／Ｄ変換されてデジタルの画像データと
される。そうすると、そのデジタルの画像データに対
し、シェーディング補正、ライン間補正、色収差補正、
変倍・移動処理、色変換処理、色補正、領域判別処理、
およびＭＴＦ補正が順次施される。そして、各種の画像
処理が施された画像データに基づき、プリンタＩ／Ｆ２
２を介してプリンタ等により記録体上に原稿の再現画像
が出力される。

【００６９】ここで、領域判別部２０においては、各画
素の属性判別、つまり各画素がどのような領域に属する
かが判別される。この属性判別のうち、網点領域の判別
が本発明の特徴点であるから、この判別方法について説
明する。

【００７０】網点領域の判別は、領域判別部２０に備わ
る網点／カラー領域信号作成部３２において行われる。
まず、低周波孤立点個数カウント部６０で、各種エッジ
信号作成部３１に備わる孤立点検出部５７より作成され
た低周波孤立点信号（Ｌ＿ＡＭＩ）に基づき、９×４５
画素マトリクス内に存在する低周波孤立点の個数が計数
される。また、高周波孤立点個数カウント部６１におい
て、各種エッジ信号作成部３１に備わる孤立点検出部５
７より作成された高周波孤立点信号（Ｈ＿ＡＭＩ）に基
づき、９×４５画素マトリクス内に存在する高周波孤立
点の個数が計数される。

【００７１】次いで、比較器６４において、低周波孤立
点個数カウント部６０における計数値とリファレンス値
（ＣＮＴＲＥＦ１７−１０）とが比較される。また、高
周波孤立点個数カウント部６１における計数値とリファ
レンス値（ＣＮＴＲＥＦ１７−２０）とが比較される。
そして、これらの比較器６４，６５における比較結果
が、ＯＲ回路６８に入力される。

【００７２】そうすると、ＯＲ回路６８において、低周
波孤立点の計数値がリファレンス値（ＣＮＴＲＥＦ１７
−１０）よりも大きい場合、高周波孤立点の計数値がリ
ファレンス値（ＣＮＴＲＥＦ２７−２０）よりも大きい
場合のいずれかの条件が成立すれば、注目画素が網点領
域に属すると判定される。すなわち、注目画素が低周波
網点領域あるいは高周波網点領域のいずれかに属する場
合に、その注目画素は網点領域に属すると判断されるの
である。そして、網点領域信号（＿ＡＭＩ）が”Ｌ”ア
クティブとされる。その後、網点領域信号（＿ＡＭＩ）
に対して、網点領域拡張処理部６９による領域拡張処理
が施される。

【００７３】このように網点／カラー領域信号作成部３
２において、低周波網点領域と高周波網点領域との判別
を別々に行っている。すなわち、線数が粗い低周波網点
領域の検出は、文字領域中に孤立点が検出されにくいサ
イズの低周波孤立点検出フィルタ５７２にて検出した孤
立点の計数値と、低めに設定したリファレンス値（ＣＮ
ＴＲＥＦ１７−１０）とを比較することにより行ってい
る。また、線数が細かい高周波網点領域の検出は、細か
な孤立点も検出できるサイズの高周波孤立点検出フィル
タ５７３にて検出した孤立点の計数値と、高めに設定し
たリファレンス値（ＣＮＴＲＥＦ１７−２０）とを比較
することにより行っている。これにより、網点画像の線
数の大きさに関わらず、精度よく網点領域を判別するこ
とができる。

【００７４】なお、網点領域の判別は、注目画素を主走
査方向に１画素分ずつ移動させ、主走査方向の最終位置
に到達したら副走査方向に１画素分移動させることを繰
り返すことにより、入力された画像データの全画素につ
いて行われる。

【００７５】その後、領域判別部２０で行われた領域判
別の結果、すなわち各種の領域属性判別信号にしたがっ
て、ＭＴＦ補正部２１において各種属性に応じた画像処
理が施される。従って、本実施形態に係るカラー画像処
理装置では、上記したように線数の大きさに関わらず網
点領域が正確に判別されるので、良好な画質の出力画像
が得られる。

【００７６】ここで、上記の説明では、本発明をハード
ウェアを利用して実現した場合について例示したが、本
発明はソフトウェアによっても実現することができる。
そこで、ソフトウェアによって上記の画像処理装置およ
び画像処理方法を実現させる場合における処理の流れ
を、図１３および図１４に示すフローチャートを用いて
説明する。なお、ここでは、本発明の特徴である網点領
域の判別処理についてのみ説明する。

【００７７】まず、ソフトウェアをコンピュータ（例え
ば、複写機やプリンタなど）に読み込ませる。読み込み
が終了すると、コンピュータと本発明のソフトウェアが
協働して以下の網点領域の判別処理が実行される。すな
わち、まずコンピュータは、入力された画像データに基
づき孤立点を検出する（Ｓ１）。この孤立点の検出は、
図１４に示すサブルーチンにしたがって行われる。

【００７８】そこで、孤立点検出のサブルーチンの処理
を図１４に示すフローチャートを参照して説明する。コ
ンピュータは、このサブルーチンの処理を実行すると、
画像データから７×７画素サイズのマトリクスデータを
作成する（Ｓ１１）。

【００７９】次いで、コンピュータは、注目画素が低周
波孤立点であるか否かを判断する（Ｓ１２）。具体的に
は、注目画素の明度が周辺３×３画素の明度よりも大き
く、かつ周辺５×５画素の明度よりも大きいか、または
注目画素の明度が周辺５×５画素の明度よりも大きく、
かつ周辺７×７画素の明度よりも大きいか、または注目
画素の明度が周辺３×３画素の明度よりも小さく、かつ
周辺５×５画素の明度よりも小さいか、または注目画素
の明度が周辺５×５画素の明度よりも小さく、かつ周辺
７×７画素の明度よりも小さいかをコンピュータが判断
する。そして、上記の条件のいずれかが成立する場合に
は、コンピュータはその注目画素は低周波孤立点である
と判断し（Ｓ１２：ＹＥＳ）、ノイズ除去処理を実行し
て（Ｓ１３）、このサブルーチンの処理を終了する。

【００８０】一方、上記の条件がいずれも成立しない場
合には、コンピュータはその注目画素は低周波孤立点で
ないと判断し（Ｓ１２：ＮＯ）、続いてその注目画素が
高周波孤立点であるか否かを判断する（Ｓ１４）。具体
的には、注目画素の明度が周辺３×３画素の明度よりも
大きいか、または注目画素の明度が周辺５×５画素の明
度よりも大きいか、または注目画素の明度が周辺３×３
画素の明度よりも小さいか、または注目画素の明度が周
辺５×５画素の明度よりも小さいかをコンピュータが判
断する。そして、上記の条件のいずれかが成立する場合
には、コンピュータはその注目画素は高周波孤立点であ
ると判断し（Ｓ１４：ＹＥＳ）、このサブルーチンの処
理を終了する。一方、上記の条件がいずれも成立しない
場合には、コンピュータはその注目画素は高周波孤立点
でないと判断し（Ｓ１４：ＮＯ）、その注目画素の画像
データに対してスムージング処理を施す（Ｓ１５）。

【００８１】そして、コンピュータはスムージング処理
を施すと、注目画素が文字検出用孤立点であるか否かを
判断する（Ｓ１６）。具体的には、注目画素の明度が周
辺５×５画素の明度よりも大きいか、または注目画素の
明度が周辺５×５画素の明度よりも小さいかをコンピュ
ータが判断する。そして、上記の条件のいずれかが成立
する場合には、コンピュータはその注目画素は網点中文
字検出用孤立点であると判断し（Ｓ１６：ＹＥＳ）、こ
のサブルーチンの処理を終了する。一方、上記の条件が
いずれも成立しない場合には、コンピュータはその注目
画素は網点中文字検出用孤立点でないと判断し（Ｓ１
６：ＮＯ）、このサブルーチンの処理を終了する。

【００８２】図１３に示すフローチャートに戻って、上
記したサブルーチンの処理が終了すると、コンピュータ
は、Ｓ１で検出された孤立検出が低周波孤立点であるか
否かを判断する（Ｓ２）。このとき、Ｓ１で検出された
孤立点が低周波孤立点である場合には（Ｓ２：ＹＥ
Ｓ）、コンピュータは低周波孤立点の総数をカウントす
る（Ｓ４）。具体的に、コンピュータは、１７×４５画
素マトリクス領域内に存在する低周波孤立点の個数をカ
ウントする。そして、コンピュータは、カウントした低
周波孤立点の総数が閾値（ＣＮＴＲＥＦ１７−１０）よ
りも大きいか否かを判断する（Ｓ４）。その判断の結
果、低周波孤立点の総数が閾値（ＣＮＴＲＥＦ１７−１
０）よりも大きい場合（Ｓ４：ＹＥＳ）、注目画素は網
点領域に属すると判断する。そして、コンピュータは、
網点領域と判別した領域に対して拡張処理を行い（Ｓ
５）、拡張処理した領域を最終的に網点領域であると判
断する。一方、低周波孤立点の総数が閾値（ＣＮＴＲＥ
Ｆ１７−１０）よりも小さい場合、コンピュータは、注
目画素は網点領域に属しないと判別する（Ｓ４：Ｎ
Ｏ）。

【００８３】また、コンピュータは、Ｓ１で検出された
孤立点が低周波孤立点でない場合には（Ｓ２：ＮＯ）、
Ｓ１で検出された孤立点が高周波孤立点であるか否かを
判断する（Ｓ６）。このとき、Ｓ１で検出された孤立点
が高周波孤立点である場合には（Ｓ６：ＹＥＳ）、コン
ピュータは高周波孤立点の総数をカウントする（Ｓ
７）。具体的に、コンピュータは、１７×４５画素マト
リクス領域内に存在する高周波孤立点の個数をカウント
する。そして、コンピュータは、カウントした高周波孤
立点の総数が閾値（ＣＮＴＲＥＦ２７−２０）よりも大
きいか否かを判断する（Ｓ８）。その判断の結果、高周
波孤立点の総数が閾値（ＣＮＴＲＥＦ２７−２０）より
も大きい場合（Ｓ８：ＹＥＳ）、注目画素は網点領域に
属すると判断する。そして、コンピュータは、網点領域
と判別した領域に対して拡張処理を行い（Ｓ５）、拡張
処理した領域を最終的に網点領域であると判断する。

【００８４】一方、高周波孤立点の総数が閾値（ＣＮＴ
ＲＥＦ２７−２０）よりも小さい場合、コンピュータ
は、注目画素は網点領域に属しないと判別する（Ｓ８：
ＮＯ）。また、コンピュータは、Ｓ１で検出された孤立
点が高周波孤立点でない場合にも（Ｓ６：ＮＯ）、注目
画素は網点領域に属しないと判別する。

【００８５】このような手順の処理を行うソフトウェア
を、上記したハードウェアが構成されていない画像処理
装置（コンピュータに相当）に読み込むことにより、上
記した画像処理装置と同様の効果を得ることができる。
すなわち、線数の大きさに関わらず網点領域を正確に判
別することができ、画質が良好な出力画像を得ることも
できる。なお、このソフトウェアはプログラムとして存
在する場合もあるし、プログラムを記録した記録媒体と
して存在する場合もある。

【００８６】以上、詳細に説明したように実施の形態に
係るカラー画像処理装置によれば、網点／カラー領域信
号作成部３２に、低周波網点画像および高周波網点画像
を別々に判別するために、低周波孤立点検出フィルタ５
７２と低周波孤立点個数カウント部６０と比較器６４、
および高周波孤立点検出フィルタ５７３と高周波孤立点
個数カウント部６１と比較器６５を有している。そし
て、低周波孤立点検出フィルタ５７２と高周波孤立点検
出フィルタ５７３とでは、異なる条件で孤立点が検出さ
れる。そして、検出された孤立点が、それぞれ低周波孤
立点個数カウント部６０および高周波孤立点個数カウン
ト部６１で計数され、その計数結果に基づき比較器６４
および６５でそれぞれ網点領域の判別が行われる。この
とき、網点領域を判別するためのリファレンス値が、比
較器６４と６５とで異なる値に設定されている。これに
より、低周波網点画像と高周波網点画像とをそれぞれ正
確に判別することができる。そして、ＯＲ回路６９に
て、低周波網点画像または高周波網点画像のいずれかに
属する場合には、網点画像に属すると判別される。従っ
て、網点画像の線数の大きさに関わらず、網点画像を精
度よく判別することができる。よって、網点画像の濃度
が濃く再現されることはない。すなわち、画像の再現性
が良好である。

【００８７】なお、上記した実施の形態は単なる例示に
すぎず、本発明を何ら限定するものではなく、その要旨
を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であるこ
とはもちろんである。例えば、上記した実施の形態で
は、網点特徴点として孤立点を検出しているがこれに限
られず、網点を特徴づけるものであればその他のものを
検出するようにしてもよい。また、本発明は上記した実
施の形態の他、デジタル複写機、プリンタ、およびファ
クシミリ等の画像処理装置にも適用することができる。
また、上記した実施の形態において例示したフィルタの
マトリクスサイズや線数などは、単なる例示にすぎない
ことは言うまでもない。すなわち、例えば各種フィルタ
のサイズは、解像度や画像の種類などにより最適なもの
が選択されるのである。

【００８８】

【発明の効果】以上説明した通り本発明によれば、網点
画像の線数に関わらず、網点画像を正確に判別すること
ができる画像処理装置、画像処理法法、および画像処理
プログラムが提供されている。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態に係るカラー画像形成装置の概略構
成を示すブロック図である。

【図２】図１の領域判別部の概略構成を示すブロック図
である。

【図３】図２のカラー信号作成部の概略構成を示すブロ
ック図である。

【図４】図２の各種エッジ信号作成部の概略構成を示す
ブロック図である。

【図５】図４の孤立点検出部の概略構成を示すブロック
図である。

【図６】孤立点検出部に低周波孤立点検出フィルタと高
周波孤立点検出フィルタとを設けた理由を説明するため
の図である。

【図７】図２の網点／カラー領域信号作成部の概略構成
を示すブロック図である。

【図８】網点／カラー領域信号作成部における網点領域
の判別結果を示す図である。

【図９】図７の網点領域拡張処理部における処理内容を
説明するための図である。

【図１０】図２の網点中文字領域信号作成部の概略構成
を示すブロック図である。

【図１１】網点中文字領域信号作成部に低周波網点中文
字領域判別部と高周波網点中文字領域判別部とを設けた
理由を説明するための図である。

【図１２】図１のＭＴＦ補正部の概略構成を示すブロッ
ク図である。

【図１３】ソフトウェアにより本発明を実現した場合に
おける処理（網点領域判別処理）の内容を示すフローチ
ャートである。

【図１４】同じく、ソフトウェアにより本発明を実現し
た場合における処理（孤立点検出処理）の内容を示すフ
ローチャートである。

【符号の説明】

２０ 領域判別部 ２１ ＭＴＦ補正部 ３１ 各種エッジ信号作成部 ３２ 網点／カラー領域信号作成部 ５７ 孤立点検出部 ６０ 低周波孤立点個数カウント部 ６１ 高周波孤立点個数カウント部 ６４ 比較器（低周波側） ６５ 比較器（高周波側） ６８ ＯＲ回路 ５７２ 低周波孤立点検出フィルタ ５７３ 高周波孤立点検出フィルタ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 BA24 CA01 CA07 CA08 CA12 CA16 CB01 CB07 CB08 CB12 CC01 CE02 CE03 CE06 CE08 CE13 CE18 CH07 CH08 CH09 CH11 DA08 DB02 DB06 DB08 DB09 DC32 5C077 LL02 LL06 LL19 MM03 MP02 MP08 NN02 NN04 PP02 PP03 PP06 PP23 PP32 PP33 PP36 PP43 PP58 PQ12 PQ22 PQ23 TT08 5C079 HB01 HB03 HB08 HB12 JA23 LA06 LB12 MA02 MA04 NA02 NA03 PA07 5L096 FA43 FA44 GA28 JA11

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データに基づき網点画像の特徴を示
   す網点特徴点画素を抽出する第１網点特徴点画素抽出手
   段と、 前記第１網点特徴点画素抽出手段とは異なる条件で網点
   特徴点を抽出する第２網点特徴点画素抽出手段と、 前記第１網点特徴点画素抽出手段により抽出された網点
   特徴点画素のうち注目画素を含む第１の領域内に存在す
   るものの個数を計数する第１網点特徴点画素計数手段
   と、 前記第２網点特徴点画素抽出手段により抽出された網点
   特徴点画素のうち注目画素を含む第２の領域内に存在す
   るものの個数を計数する第２網点特徴点画素計数手段
   と、 前記第１および第２網点特徴点画素計数手段の計数結果
   に基づき、注目画素が網点領域に属するか否かを判別す
   る網点領域判別手段と、を有することを特徴とする画像
   処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載する画像処理装置におい
   て、 前記第１網点特徴点画素抽出手段は、線数の粗い網点画
   像における網点特徴点画素を抽出し、 前記第２網点特徴点画素抽出手段は、線数の細かい網点
   画像における網点特徴点画素を抽出することを特徴とす
   る画像処理装置。
3. 【請求項３】 請求項２に記載する画像処理装置におい
   て、 前記網点領域判別手段は、前記第１網点特徴点画素計数
   手段の計数値が第１の閾値より大きい場合、あるいは前
   記第２網点特徴点画素計数手段の計数値が第２の閾値よ
   り大きい場合に、注目画素は網点領域に属すると判別す
   ることを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 画像データに基づき網点画像の特徴を示
   す網点特徴点画素を抽出する第１網点特徴点画素抽出工
   程と、 前記第１網点特徴点画素抽出工程とは異なる条件で網点
   特徴点を抽出する第２網点特徴点画素抽出工程と、 前記第１網点特徴点画素抽出工程により抽出された網点
   特徴点画素のうち注目画素を含む第１の領域内に存在す
   るものの個数を計数する第１網点特徴点画素計数工程
   と、 前記第２網点特徴点画素抽出工程により抽出された網点
   特徴点画素のうち注目画素を含む第２の領域内に存在す
   るものの個数を計数する第２網点特徴点画素計数工程
   と、 前記第１網点特徴点画素計数工程での計数値と第１の閾
   値とを比較する第１比較工程と、 前記第２網点特徴点画素計数工程での計数値と第２の閾
   値とを比較する第２比較工程と、 前記第１および第２比較工程における比較結果に基づ
   き、注目画素が網点領域に属するか否かを判別する網点
   領域判別工程と、を有することを特徴とする画像処理方
   法。
5. 【請求項５】 コンピュータに、 画像データに基づき網点画像の特徴を示す網点特徴点画
   素を抽出する第１網点特徴点画素抽出ステップと、 前記第１網点特徴点画素抽出ステップとは異なる条件で
   網点特徴点を抽出する第２網点特徴点画素抽出ステップ
   と、 前記第１網点特徴点画素抽出ステップにより抽出された
   網点特徴点画素のうち注目画素を含む第１の領域内に存
   在するものの個数を計数する第１網点特徴点画素計数ス
   テップと、 前記第２網点特徴点画素抽出ステップにより抽出された
   網点特徴点画素のうち注目画素を含む第２の領域内に存
   在するものの個数を計数する第２網点特徴点画素計数ス
   テップと、 前記第１網点特徴点画素計数ステップでの計数値と第１
   の閾値とを比較する第１比較ステップと、 前記第２網点特徴点画素計数ステップでの計数値と第２
   の閾値とを比較する第２比較ステップと、 前記第１および第２比較ステップにおける比較結果に基
   づき、注目画素が網点領域に属するか否かを判別する網
   点領域判別ステップと、を実現させることを特徴とする
   画像処理プログラム。