JPH08163354A - 網点領域判定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】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と、その二値化デ
ータはシフトレジスタSR1 〜SR4 に与えられる。次い
で、ｔ画素分の二値化データがレジスタSR1 〜SR4 に与
えられると、これに応答して上記二値化データのパター
ンと線数ごとに分類された１次元のマスクパターンとの
マッチング状態が各パターンの間のハミング距離に基づ
いて認識され、この認識されたマッチング状態に基づ
き、マッチング状態が高いほど大きく重み付けられた判
定値が各線数ごとに記憶される。そして、この記憶され
た判定値のうち最大の判定値がしきい値以上であれば、
レジスタSR1 〜SR4 に記憶された二値化データに対応す
る画素を含む領域が網点領域と判定される。 【効果】１次元のマスクパターンを利用しているので、
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、処理の迅速化を図れる。

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】さらに、上記従来技術では、網点領域を文
字・線画領域と誤判定されるという不具合もあった。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】また、この発明の他の目的は、網点領域を
文字・線画領域と誤判定することがない網点領域判定装
置を提供することである。

【０００８】

【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
がドットの周期である線数ごとに分類されて記憶されて
いる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
ターンとのマッチ状態を各ラインごとに並列に認識する
マッチ状態認識手段と、このマッチ状態認識手段でライ
ンごとに認識された各パターンのマッチ状態に基づき、
マッチ状態が高いほど大きく重み付けされた判定値を各
線数ごとに合計して記憶する判定値記憶手段と、この判
定値記憶手段で記憶された判定値のうち最大の判定値が
所定のしきい値以上であるか否かを判別する判別手段
と、この判別手段での判別の結果、上記判定値がしきい
値以上であると判別されると、上記マッチ状態認識手段
でマッチ状態が認識された画素をすべて含む領域を当該
線数の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。

【０００９】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。

【００１０】

【作用】上記請求項１記載の構成では、複数のラインに
おいて、各ラインの所定数の画素におけるピーク画素ま
たはディップ画素の検出結果のパターンと線数ごとに分
類されたマスクパターンとのマッチ状態が各ラインごと
に並列に認識される。その後、この認識されたマッチ状
態に基づき、マッチ状態が高いほど大きく重み付けされ
た判定値が各線数ごとに合計して記憶される。

【００１１】網点領域は、たとえば図８(a) に示すピー
ク画素の出現周期がラインごとに異なるおそれのある文
字・線画領域と異なり、通常、たとえば図８(b) に示す
ように、ピーク画素の出現周期がラインにかかわらず一
定である。そこで、上記構成では、マッチ状態が際立っ
て高い線数があるか否かを調べるため、上記記憶された
判定値のうち最大の判定値がしきい値以上であるか否か
が判別される。その結果、最大の判定値がしきい値以上
であると判別されると、ドットの配列周期はラインにか
かわらずほぼ一定であるとみなされ、上記マッチ状態が
認識された画素をすべて含む領域が当該線数の網点領域
であると判定される。

【００１２】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各パターンのマ
ッチ状態の認識処理は、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、各パターンのマッチ状態の認識処理は各ラインご
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。

【００１３】さらに、ピーク画素の出現周期の同一性を
利用して網点領域か否かを判定しているので、ピーク画
素の出現周期がラインごとに異なるおそれのある文字・
線画領域を網点領域と誤って判定することがない。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実
現できる。

【００１４】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。

【００１５】

【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。

【００１６】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α
ビット（たとえばα＝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。

【００１７】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。

【００１８】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。

【００１９】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データは出力色セレクト回路７に与えられ
る。

【００２０】出力色セレクト回路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。

【００２１】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。

【００２２】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４
つのラインメモリ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
にピーク検出部５２ａ，５２ｂ，５２ｃ，５２ｄに与え
られる。

【００２３】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。

【００２４】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。

【００２５】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ｔ画素分の二値化データが記憶されたことに応答し
て、１インチ当たりのドット数である線数によって複数
のグループに分類された網点領域、言い換えればピーク
画素が出現する周期によって複数のグループに分類され
た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。

【００２６】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。図４Ａ(a) ，
(b) には、ピーク画素が出現する周期が２周期（線数は
たとえば200 線／インチ）のマスクパターンが表されて
いる。また、図４Ｂ(a) 〜(c) には、上記周期が３周期
（線数はたとえば150 線／インチ）のマスクパターンが
表されている。さらに、図４Ｃ(a) 〜(d) 、図４Ｄ(a)
〜(c) 、図４Ｅ(a) ，(b)および図４Ｆには、それぞ
れ、上記周期が、４周期（線数はたとえば100 線／イン
チ）、５周期（線数はたとえば85線／インチ）、６周期
（線数はたとえば65線／インチ）および７周期（線数は
たとえば50線／インチ）のマスクパターンが表されてい
る。

【００２７】このように、この実施例では、従来利用し
ていた二次元（９ライン×９ドット）のマスクパターン
ではなく、１次元（１ライン×ｔドット）のマスクパタ
ーンを利用する。そのため、従来と同様な手法を採用し
て、ｓライン×ｔドットの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図
ることができる。

【００２８】図１に戻って、上記パターンマッチング部
ＰＭ１では、上記図４で示したような各マスクパターン
とシフトレジスタＳＲ１に記憶された検出結果のパター
ンとのマッチング状態が認識され、その認識されたマッ
チング状態に基づき、マッチング状態が高くなるのに従
って大きい重みが付けられた判定値ｙ_ij（ただし、ｉは
各線数のグループを表す。たとえば上記図４Ａ〜Ｆの例
ではｉ＝Ａ〜Ｆの値を取る。また、ｊは各グループ内の
マスクパターンを表す。たとえば上記図４Ａの例ではｊ
＝ａ，ｂの値、図４Ｂの例ではｊ＝ａ，ｂ，ｃを取
る。）が記憶される。

【００２９】より具体的に説明すると、上記マッチング
状態は、２つの論理値の排他的論理和を取った際に出力
される論理値が「１」となった数を表す、いわゆるハミ
ング距離によって認識される。さらに詳しく説明する
と、先ず、検出結果のパターンといずれかのマスクパタ
ーンとの間の主走査方向Ｍに対して互いに同一位置の画
素において排他的論理和が取られる。たとえば検出結果
のパターンおよびマスクパターンをそれぞれ図５Ａ(a)
，図５Ａ(b) とすると、排他的論理和の結果は図５Ａ
(c) に示すようになる。ここで、ハミング距離は、上述
のように、排他的論理和を取った結果論理「１」となる
数のことであるから、この場合には０となる。このと
き、検出結果のパターンとマスクパターンとのマッチン
グ状態は最も高いとみなされ、網点領域であると後で判
定するために判定値ｙ_ijは「１」とされる。

【００３０】また、検出結果のパターンおよびマスクパ
ターンをそれぞれ図５Ｂ(a) ，図５Ｂ(b) とすると、排
他的論理和の結果は図５Ｂ(c) に示すようになる。この
とき、ハミング距離は１である。ハミング距離が１のと
きには、検出結果のパターンとマスクパターンとが完全
にマッチしていないということを表しているので、網点
領域でないと後で判定するために判定値ｙ_ijを「０」に
することが考えられる。しかし、ピーク画素として検出
されるべき画素が誤ってピーク画素として検出されなか
った（図の状態）、またはピーク画素でない画素がノイ
ズなどでピーク画素として誤って検出されたものと考え
ることもできる。したがって、判定値ｙ_ijは、完全にマ
ッチしたときの半分の「０．５」とされる。

【００３１】さらに、検出結果のパターンおよびマスク
パターンをそれぞれ図５Ｃ(a) ，図５Ｃ(b) とすると、
排他的論理和の結果は図５Ｃ(c) に示すようになる。こ
のとき、ハミング距離は２である。この場合も、判定値
ｙ_ijを「０」にすることが考えられる。しかし、排他的
論理和を取った結果の論理値が異なる画素が互いに隣合
う画素のときには、ピーク画素として検出されるべき画
素が単にずれただけとも考えられる。したがって、ハミ
ング距離が２であって、かつ論理値が異なる画素が互い
に隣合う画素であるときには、ハミング距離が１のとき
と同様に、判定値ｙ_ijは「０．５」とされる。

【００３２】なお、その他ハミング距離が３以上、また
はハミング距離が２であっても、論理値が異なる画素が
互いに隣合う画素でない場合には、判定値ｙ_ijは「０」
とされる。このようにして、シフトレジスタＳＲ１に記
憶された検出結果のパターンとすべての線数のグループ
のすべてのマスクパターンとが比較され、各線数のグル
ープ内の複数のマスクパターンに対応する判定値ｙ_ijが
各グループごとに加算されてその合計値が記憶される。

【００３３】下記(1) 式に合計値Ｙ_ik（ｋはライン数）
を求めるための一般式を示す。なお、以下では、たとえ
ば〔ｊ＝ａ，ｂ〕は、ａからｂまでの和を表すものとす
る。 Ｙ_ik＝Σｙ_ij 〔ｊ＝ａ，ｂ，・・・〕 ‥‥(1) 先頭ラインの場合には、ｋ＝１なので、 Ｙ_i1＝Σｙ_ij 〔ｊ＝ａ，ｂ，・・・〕 ‥‥(2) となる。

【００３４】以上の処理が２〜４ライン目に対しても同
様にして行われ、下記(3) 〜(5) 式に示すように、各ラ
インごとに合計値Ｙ_i2，Ｙ_i3，Ｙ_i4が記憶される。 Ｙ_i2＝Σｙ_ij 〔ｊ＝ａ，ｂ，・・・〕 ‥‥(3) Ｙ_i3＝Σｙ_ij 〔ｊ＝ａ，ｂ，・・・〕 ‥‥(4) Ｙ_i4＝Σｙ_ij 〔ｊ＝ａ，ｂ，・・・〕 ‥‥(5) なお、上述したが、２〜４ライン目に対する上記パター
ンマッチング処理は時間的に並列に行われる。

【００３５】各パターンマッチング部ＰＭ１〜ＰＭ４で
記録された判定値ｙ_ijの合計値Ｙ_ikは網点判定部５３に
与えられる。ところで、上記合計値Ｙ_ikは、高ければ高
いほど、検出結果のパターンとマスクパターンとのマッ
チング状態が高いことを表している。一方、網点領域
は、ドットが周期的に配列されて構成された領域である
から、ピーク画素の出現周期は一定である。したがっ
て、もしもシフトレジスタＳＲ１〜ＳＲ４に記憶された
すべての画素を含む領域が網点領域であれば、各パター
ンマッチング部ＰＭ１〜ＰＭ４からそれぞれ与えられた
合計値Ｙ_ikは、それぞれ、ある線数のグループのものだ
けが他の線数のグループのものよりも高くなるはずであ
る。

【００３６】そこで、網点判定部５３では、先ず、下記
(6) 式に示すように、各パターンマッチング部ＰＭ１〜
ＰＭ４からそれぞれ与えられた各ラインごとの合計値Ｙ
_i1，Ｙ_i2，Ｙ_i3，Ｙ_i4をさらに加算して新たな合計値Ｙ
Ｎ_i を求める。 ＹＮ_i ＝Ｙ_i1＋Ｙ_i2＋Ｙ_i3＋Ｙ_i4 ‥‥(6) 次いで、この求められた合計値ＹＮ_i の最大値ＭＡＸ
｛ＹＮ_i ｝が所定のしきい値Ｙ_TH（たとえばＹ_TH＝３）
以上であるか否かを判別する。そして、その結果、上記
最大値ＭＡＸ｛ＹＮ_i ｝がしきい値Ｙ_TH以上であると判
別されると、注目画素とした全領域が当該線数ｉを有す
る網点領域であると判定される。具体的には、図３に太
線で囲んだ１〜４ライン目の１画素目Ｐ₁₁，Ｐ₂₁，
Ｐ₃₁，Ｐ₄₁からｔ画素目Ｐ_1t，Ｐ_2t，Ｐ_3t，Ｐ_4tまでの
すべての領域が網点領域であると判定される。

【００３７】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。

【００３８】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。

【００３９】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、上記網点領域判定処理は、各ライン
ごとに並列に行っているので、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。

【００４０】さらに、ピーク画素の出現周期がラインに
かかわらず一定であることを利用して網点領域か否かを
判定しているので、ピーク画素の出現周期がラインごと
に異なるおそれのある文字・線画領域を網点領域である
と誤判定することがない。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、シフトレ
ジスタＳＲ１〜ＳＲ４に記憶された検出結果のパターン
とマスクパターンとの間のハミング距離に応じて判定値
ｙ_ijに重みを付けて記憶しているが、たとえば上記検出
結果のパターンとマスクパターンとがマッチするか否か
を判別し、マッチすれば判定値ｙ_ijは「１」、マッチし
なければ判定値ｙ_ijは「０」というようにしてもよい。

【００４１】この構成によれば、上記実施例に比べて、
構成を簡素化できる。また、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。

【００４２】より具体的に説明すると、この変形例で
は、図６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(7) ，(8) または(9) 式が満足された
か否かによってピーク画素を検出する。

【００４３】 Ｄ_A ＜Ｄ_B かつ Ｄ_B ＞Ｄ_C かつ Ｄ_B ＞Ｄ_TH3 ‥‥(7) Ｄ_A ＜Ｄ_B かつ Ｄ_B ＞Ｄ_C ‥‥(8) Ｄ_A ＜Ｄ_B かつ Ｄ_B ≧Ｄ_C ‥‥(9) ただし、上記Ｄ_TH3 はしきい値である。また、下記(7)
′，(8) ′または(9) ′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。

【００４４】 Ｄ_A ＞Ｄ_B かつ Ｄ_B ＜Ｄ_C かつ Ｄ_A ＞Ｄ_TH3 ‥‥(7) ′ Ｄ_A ＞Ｄ_B かつ Ｄ_B ＜Ｄ_C ‥‥(8) ′ Ｄ_A ＞Ｄ_B かつ Ｄ_B ≦Ｄ_C ‥‥(9) ′ 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。

【００４５】さらに、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７に示すように、３ライン×３画素の検出領域Ｋ
Ｅ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 ‥‥(10) Ｄ_e ＞ＭＡＸ｛Ｄ_a ，Ｄ_b ，Ｄ_c ，Ｄ_d ，Ｄ_f ，Ｄ_g ，Ｄ_h ，Ｄ_i ｝ ‥(11) 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）。

【００４６】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(10)，(11)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。

【００４７】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(10)，(11)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。

【００４８】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。

【００４９】さらにまた、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(12)〜(14)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。

【００５０】 Ｄ_d ≧Ｄ_TH1 ‥‥(12) Ｄ_e ＜Ｄ_d ‥‥(13) Ｄ_e ≦ＭＩＮ｛Ｄ_a ，Ｄ_b ，Ｄ_c ，Ｄ_f ，Ｄ_g ，Ｄ_h ，Ｄ_i ｝ ‥‥(14) 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。

【００５１】さらに、上記(10)，(11)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
らにまた、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。

【００５２】さらに、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
ばモノクロディジタル複写機、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
この発明の範囲内で種々の設計変更を施すことは可能で
ある。

【００５３】

【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
処理および各パターンのマッチ状態の認識処理は、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、各パターンのマッチ状
態の認識処理は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。

【００５４】さらに、ピーク画素またはディップ画素の
出現周期の同一性を利用して網点領域か否かを判定して
いるので、ピーク画素またはディップ画素の出現周期が
ラインごとに異なるおそれのある文字・線画領域を網点
領域と誤って判定することがない。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実現で
きる。

【００５５】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
ための図である。

【図４】上記網点領域判定処理に用いられるマスクパタ
ーンの一例を説明するための図である。

【図５】判定値の重み付けの決定に必要なハミング距離
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、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７】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。

【図８】文字・線画領域と網点領域とのピーク画素の出
現周期の違い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 ５１ ラインメモリ ５２ａ，５２ｂ，５２ｃ，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 網点判定部

───────────────────────────────────────────────────── 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ドットの周期である線数ごとに分類
   されて記憶されている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のマッチ状態を各
   ラインごとに並列に認識するマッチ状態認識手段と、 このマッチ状態認識手段でラインごとに認識された各パ
   ターンのマッチ状態に基づき、マッチ状態が高いほど大
   きく重み付けされた判定値を各線数ごとに合計して記憶
   する判定値記憶手段と、 この判定値記憶手段で記憶された判定値のうち最大の判
   定値が所定のしきい値以上であるか否かを判別する判別
   手段と、 この判別手段での判別の結果、上記判定値がしきい値以
   上であると判別されると、上記マッチ状態認識手段でマ
   ッチ状態が認識された画素をすべて含む領域を当該線数
   の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。