JPH08255240A - 画像修正装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 修正対象の画像に各種の画像が混在していて
も、修正対象の全ての領域について十分に画質を向上さ
せる。 【構成】 画像修正装置を、ＣＰＵ１０、修正演算部１
２、カラーモニタ１４、キーボード１６、マウス１８、
入力機２０、画像メモリ２２、演算方法メモリ２４、及
び出力機２６等がメインバス５０に接続された構成とす
る。まずＣＰＵ１０が、入力機２０に対象画像を読み取
らせて得られた画像データを画像メモリ２２に格納し、
この画像データを用いてカラーモニタ１４に対象画像を
表示させる。操作者はこの表示を見て、修正すべき領域
を指定すると共に、その領域に対する修正演算方法を、
演算方法メモリ２４に予め記憶された写真状用、墨文字
用、抜き文字用、細線用の４種の演算方法の中から選択
する。修正演算部１２は、指定された領域に対し指定さ
れた修正演算方法を実行する。ＣＰＵ１０は、この演算
実行後の画像データによる画像を出力機２６に出力させ
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像に対してエッジ強
調やスムージング等の修正処理を行なうことにより画質
を向上させる画像修正装置及び方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像に対してエッジ強調やスムージング
等の修正処理を行なう画像修正装置としては、従来、以
下のようなものがあった。

【０００３】図７は、従来の画像修正装置の一例（以下
「従来例１」という）を示す構成図である。この画像修
正装置は、修正演算部５２、入力機５４、出力機５６、
及び磁気ディスク装置５８がメインバス５０に接続され
た構成となっており、このメインバス５０を介して各部
の間でデータ転送が行なわれる。画像修正を行なう際に
は、まず、入力機５４によって修正対象の画像（以下
「対象画像」という）が読み取られ、デジタル画像デー
タが生成される。修正演算部５２は、この画像データを
メインバス５０を介して取り込み、これに対して所定の
画像修正演算を行なうことにより、対象画像の全体に対
するエッジ強調やスムージング処理等の修正処理を行な
う。この画像修正演算後の画像データ（以下「修正画像
データ」という）は出力機５６に転送され、出力機５６
はこの修正画像データによって表わされる画像を出力す
る。また、修正画像データは、その保存が必要な場合に
は、磁気ディスク装置５８に転送され、そこに記憶され
る。

【０００４】図８は、従来の画像修正装置の他の例（以
下「従来例２」という）を示す構成図である。この画像
修正装置は、ＣＰＵ６０、修正演算部６２、カラーモニ
タ６４、キーボード６６、マウス６８、入力機７０、画
像メモリ７２、出力機７６、及び磁気ディスク装置７８
がメインバス５０に接続された構成となっており、この
メインバス５０を介して各部の間でデータ転送が行なわ
れる。画像修正を行なう際には、上記従来例１と同様、
まず、入力機７０によって対象画像が読み取られ、デジ
タル画像データが生成される。ＣＰＵ６０は、この画像
データを画像メモリ７２に一旦格納し、画像メモリ７２
に格納された画像データを用いてカラーモニタ６４に対
象画像を表示させる。操作者は、このカラーモニタ６４
における対象画像の表示を見ながら、マウス６８やキー
ボード６６を用いて、対象画像のうち修正すべき領域を
指定する。修正演算部６２は、画像メモリ７２に格納さ
れた画像データのうち指定された領域に対応する画像デ
ータに対して所定の画像修正演算を行なうことにより、
指定された領域についてエッジ強調やスムージング処理
等の修正処理を行なう。ＣＰＵ６０は、この画像修正演
算後の画像データ（修正画像データ）を出力機７６に転
送し、修正画像データによって表わされる画像を出力さ
せる。またＣＰＵ６０は、キーボード６６やマウス６８
からの指令に基づいて、修正画像データを磁気ディスク
装置７８に転送し、そこに保存する。

【０００５】上記従来例１及び従来例２において行なわ
れる画像修正演算には、従来、以下のような演算方法が
用いられていた。

【０００６】（１）演算方法１ 本演算方法では、対象画像又はその中の修正対象の領域
（以下、両者を総称して「修正対象領域」という）の各
画素に順次着目して、着目画素を含むｎ×ｎ画素の領域
を想定し、この領域に含まれる画素の濃度の平均値Ｅを
算出する。そして、算出された平均値Ｅと着目画素の濃
度値との差に所定の係数を乗じた値を着目画素の濃度値
に加算し、この加算によって得られた値を着目画素の修
正処理後の濃度値とする。例えば図９に示すように、着
目画素をｗライン目でｍピクセル目の画素Ｘとし、ｎを
３とすると、ｎ×ｎ画素の濃度の平均値Ｅは、 Ｅ＝｛Ｖ(w-1,m-1)＋Ｖ(w-1,m)＋Ｖ(w-1,m+1) ＋Ｖ(w, m-1)＋Ｖ(w, m)＋Ｖ(w, m+1) ＋Ｖ(w+1,m-1)＋Ｖ(w+1,m)＋Ｖ(w+1,m+1)｝／９ …(1) ただし、Ｖ(i,j)：ｉライン目でｊピクセル目の画素の
濃度値である。したがって、修正処理後の着目画素Ｘの
濃度値ＶSは、前記所定の係数をｋとすると、 ＶS＝Ｖ(w,m)＋ｋ・｛Ｖ(w,m)−Ｅ｝ …(2) となる。上式においてｋ＞０とすれば本演算方法はエッ
ジ強調の処理となり、ｋ＜０とすればスムージングの処
理となる。

【０００７】（２）演算方法２ 本演算方法では、修正対象領域の各画素に順次着目して
以下の処理を行なう。まず、着目画素とその周辺の画素
に対する重み付けを示すｎ×ｎのエッジ検出用フィルタ
を複数個用意し、着目画素とその周辺の画素に対してそ
れらのエッジ検出用フィルタを使って加重平均を求め
る。そして、エッジ検出用フィルタ毎に得られる加重平
均の値を比較することにより、着目画素周辺におけるエ
ッジ方向などのエッジの形態を判別する。次に、予め決
められた所定の修正処理を行なうための修正用フィルタ
を各種のエッジ形態に応じて複数用意しておき、その複
数の修正用フィルタの中から前記判別の結果にしたがっ
て一つの修正用フィルタを選択し、選択された修正用フ
ィルタを用いて、再び、着目画素とその周辺の画素の濃
度の加重平均を求める。そして、この加重平均の値を修
正処理後の着目画素の濃度値とする。このようにして修
正対象領域の全ての画素の濃度値が変更されると、その
修正対象領域の画像に対し、予め用意された複数の修正
用フィルタに応じてエッジ強調やスムージング等の修正
処理が行なわれたことになる。

【０００８】（３）演算方法３ 本演算方法では、所定の修正処理に対応する濃度値変換
テーブルを予め用意しておき、修正対象領域の各画素の
濃度値をこの濃度値変換テーブルで変換し、変換後の濃
度値を修正処理後の濃度値とする。このようにして修正
対象領域の全ての画素の濃度値が変換されると、修正対
象領域の画像に対し濃度値変換テーブルに応じてエッジ
強調やスムージング等の修正処理が行なわれたことにな
る。例えば図１０に示すような濃度値変換テーブルによ
って修正対象領域の各画素の濃度値を変換すると、修正
対象領域の画像に対してエッジ強調の処理が行なわれ
る。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】修正対象の画像（対象
画像）には、写真のような画像（以下「写真状画像」と
いう）や、白地に黒で文字を書いたような画像（以下
「墨文字状画像」という）、黒地に白で文字を書いたよ
うな画像（以下「抜き文字状画像」という）等が混在し
ているものがある。このような対象画像に対して修正処
理を行なって画質を向上させたい場合には、写真状画像
の領域に対してはスムージング処理やエッジ強調処理を
行ない、墨文字状画像の領域に対しては黒い部分を強調
するような処理を行ない、抜き文字状画像の領域に対し
ては白い部分を強調するような処理を行なうというよう
に、それぞれの画像の種類に適した修正処理を行なうこ
とが望まれる。

【００１０】しかし、前記従来例１及び従来例２におけ
る画像修正演算は、前述の演算方法１〜演算方法３など
から目的や用途等に応じて採用された一つの演算方法に
よって行なわれ、この画像修正演算により、対象画像の
全体又は指定された領域に対し、採用された演算方法に
応じたエッジ強調やスムージング等の処理が行なわれ
る。このため、上記のように対象画像に種類の異なる画
像が混在している場合には、採用された演算方法に適し
た画像の領域については画質が大きく向上するが、採用
された演算方法に適さない画像の領域については画質が
ほとんど向上しないことになる。

【００１１】いま、図１１（ａ）に示すように、対象画
像に墨文字状画像と抜き文字状画像とが混在している場
合を考えると、墨文字状画像の領域すなわち上半分の領
域における点線で示された円内の３×３画素（以下「第
１画素群」という）は白地と墨文字との境界部分に相当
し、抜き文字状画像の領域すなわち下半分の領域におけ
る点線で示された円内の３×３画素（以下「第２画素
群」という）は黒地と抜き文字との境界部分に相当する
が、この第１画素群と第２画素群の濃度分布は同一であ
って、共に、図１１（ｂ）に示すようになる。このた
め、修正処理後も第１画素群と第２画素群の濃度分布は
同一となる。例えば画像修正のために前記演算方法１を
採用し、式(2)においてｋ＞０とすると、墨文字状画像
及び抜き文字状画像のいずれに対してもエッジ強調の処
理が行なわれ、これにより、図１１（ｂ）の３×３画素
のうち上下方向における中央位置の３画素すなわち白と
黒の中間の濃度の画素（以下「中間画素」という）の濃
度が高くなり、第１画素群と第２画素群の濃度分布は共
に図１１（ｃ）に示すようになる。これに対し、墨文字
状画像の画素群である第１画素群に対しては、本来、図
１１（ｄ）に示すように中間画素の濃度が高くなるよう
に修正することが望まれ、抜き文字状画像の画素群であ
る第２画素群に対しては、本来、図１１（ｅ）に示すよ
うに中間画素の濃度が低くなるように修正することが望
まれる。したがって、この場合には修正処理により、墨
文字状画像の領域の画質は向上するが、抜き文字状画像
の領域については画質の向上が見られず、むしろ画質が
劣化することになる。

【００１２】また、対象画像の内容と採用された演算方
法との関係によっては、対象画像の各領域において或程
度の画質向上は見られるが、いずれの領域についても期
待された程度には画質が向上しない、ということもあ
る。

【００１３】本発明はこのような課題を解決するために
成されたものであり、その目的とするところは、修正対
象の画像に各種の画像が混在していても、修正対象の全
ての領域について十分に画質を向上させることができる
画像修正装置及び方法を提供することにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に成された本発明に係る第１の画像修正装置は、画像デ
ータに対して修正演算を行なうことにより該画像データ
によって表わされる対象画像の質を向上させる画像修正
装置において、 ａ）前記画像データに基づいて対象画像を表示する表示
手段と、 ｂ）画像の種類毎に用意された複数の修正演算手段と、 ｃ）前記表示手段による対象画像の表示に基づき、該対
象画像において修正すべき領域を操作者が指定するため
の領域指定手段と、 ｄ）前記領域指定手段によって指定された領域の画像の
種類に応じた修正演算手段を、前記複数の修正演算手段
の中から選択する選択手段と、 ｅ）前記画像データのうち領域指定手段によって指定さ
れた領域に対応する画像データに対し、前記選択手段に
よって選択された修正演算手段で修正演算を行なわせる
制御手段と、を備えることを特徴としている。

【００１５】本発明に係る第２の画像修正装置は、請求
項１に記載の画像修正装置において、前記選択手段は、 ｉ）前記領域指定手段によって指定された領域の画像の
種類に適した修正演算手段を操作者が指定するための演
算指定手段を含み、 ii）前記演算指定手段によって指定された修正演算手段
を、前記領域指定手段によって指定された領域の画像に
対する修正演算手段として選択する、ことを特徴として
いる。

【００１６】本発明に係る第３の画像修正装置は、請求
項１に記載の画像修正装置において、前記選択手段は、 ｉ）前記領域指定手段によって指定された領域の画像の
種類を操作者が指定するための画像指定手段を含み、 ii）前記画像指定手段によって指定された画像の種類に
対応する修正演算手段を、前記領域指定手段によって指
定された領域の画像に対する修正演算手段として選択す
る、ことを特徴としている。

【００１７】本発明に係る第４の画像修正装置は、請求
項１に記載の画像修正装置において、前記選択手段は、 ｉ）前記領域指定手段によって指定された領域の画像の
濃度ヒストグラムに基づいて該画像の種類を判別する判
別手段を含み、 ii）前記判別手段によって判別された画像の種類に対応
する修正演算手段を、前記領域指定手段によって指定さ
れた領域の画像に対する修正演算手段として選択する、
ことを特徴としている。

【００１８】本発明に係る画像修正方法は、画像データ
に対して修正演算を行なうことにより該画像データによ
って表わされる対象画像の質を向上させるための画像修
正方法において、 ａ）前記画像データに基づいて表示手段に対象画像を表
示する第１ステップと、 ｂ）前記表示手段による対象画像の表示に基づき、該対
象画像において修正すべき領域を画像の種類毎に指定す
る第２ステップと、 ｃ）第２ステップにより指定された領域の画像の種類に
応じた修正演算手段を、画像の種類毎に予め用意された
複数の修正演算手段の中から選択する第３ステップと、 ｄ）第２ステップにより指定された領域に対応する画像
データに対し、第３ステップにより選択された修正演算
手段により修正演算を行う第４ステップと、 を有することを特徴としている。

【００１９】

【作用】上記第１の画像修正装置では、修正対象の画像
データに基づいて対象画像が表示手段に表示され、操作
者は、この表示を見て、対象画像において修正すべき領
域を領域指定手段によって指定する。この指定された領
域（以下「指定領域」という）に対しては、その領域の
画像の種類に応じた修正演算手段が、画像の種類毎に予
め用意された複数の修正演算手段の中から選択される。
そして、指定領域に対応する画像データに対し、この選
択された修正演算手段によって修正演算が行なわれる。
このように本画像修正装置では、修正すべき領域が指定
されると、その領域に対しては、その領域の画像の種類
に応じた修正処理が行なわれる。

【００２０】上記第２乃至第４の画像修正装置では、上
記第１の画像修正装置における修正演算手段の選択が以
下のようにして行なわれる。

【００２１】すなわち上記第２の画像修正装置では、操
作者は、表示手段に表示された対象画像を見て、指定領
域の画像の種類を判断し、その画像の種類に適した修正
演算手段を演算指定手段によって指定する。この指定さ
れた修正演算手段がその領域に対して選択された修正演
算手段となる。

【００２２】上記第３の画像修正装置では、操作者は、
表示手段に表示された対象画像を見て、指定領域の画像
の種類を判断し、その画像の種類を画像指定手段によっ
て指定する。修正演算手段は画像の種類毎に用意されて
おり、この指定された画像の種類に対応する修正演算手
段が、その領域に対して選択された修正演算手段とな
る。

【００２３】上記第４の画像修正装置では、画像の濃度
ヒストグラムが画像の種類に応じた特徴を有しているこ
とを利用して、判別手段により、領域指定手段によって
指定された領域の画像の種類が判別される。そして、こ
の判別された画像の種類に対応する修正演算手段が、そ
の領域に対して選択された修正演算手段となる。

【００２４】上記画像修正方法では、上記第１乃至第４
の画像修正装置による画像修正の場合と同様にして、対
象画像において指定された領域の画像に対して修正処理
が行なわれる。その際、修正すべき領域は、表示手段に
よる対象画像の表示に基づき、画像の種類毎に別領域と
なるように指定される。したがって、一つの指定領域の
中には一種類の画像のみが存在し、選択される修正演算
手段はその画像の種類に応じたものであるため、修正処
理により指定領域の画質が大きく向上する。

【００２５】

【実施例】

［実施例のハードウェア構成］図１は、本発明の一実施
例（以下「実施例１」という）である画像修正装置のハ
ードウェア構成を示す図である。この画像修正装置は、
ＣＰＵ１０、修正演算部１２、カラーモニタ１４、キー
ボード１６、マウス１８、入力機２０、画像メモリ２
２、演算方法メモリ２４、出力機２６、及び磁気ディス
ク装置２８がメインバス５０に接続された構成となって
おり、このメインバス５０を介して各部の間でデータ転
送が行なわれる。

【００２６】上記構成においてＣＰＵ１０は、キーボー
ド１６及びマウス１８による入力操作に基づいて動作
し、メインバス５０に接続された各部の動作の制御や各
部の間でのデータ転送の制御を行なう。

【００２７】入力機２０は、対象画像を読み取って、Ｙ
（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）、Ｋ
（黒）の各色毎のデジタル画像データを生成する。この
画像データは画像メモリ２２に格納される。

【００２８】カラーモニタ１４は、画像メモリ２２に格
納された画像データに基づいて対象画像を表示するとと
もに、マウス１８の操作のための表示等を行なう。

【００２９】修正演算部１２は、画像メモリ２２に格納
された画像データに対して修正演算を行なう。本実施例
において使用される修正演算方法は、写真用、墨文字
用、抜き文字用、及び細線用の４種であり、これらの修
正演算方法は、修正演算部１２によって実行されるべき
プログラムとして演算方法メモリ２４に記憶されてい
る。ここで、写真用、墨文字用、抜き文字用、及び細線
用の修正演算方法は、それぞれ、写真状画像、墨文字状
画像、抜き文字状画像、及び細線から成る画像（以下
「細線状画像」という）に適した演算方法であり、それ
らの具体例は後述する。

【００３０】出力機２６は、修正演算部１２によって修
正処理が行なわれた後の画像データによって表わされる
修正後の画像を出力するために使用される。また、磁気
ディスク装置２８は、修正処理後の画像データ等を保存
するために使用される。

【００３１】［画像修正の手順］以下、上記構成の画像
修正装置を用いた画像修正処理について説明する。な
お、以下において対象画像はカラー画像とする。

【００３２】図２は、この画像修正の手順を示すフロー
チャートである。画像修正を行なう際には、まず、ステ
ップＳ１０においてＣＰＵ１０が、入力機２０に対象画
像を読み取らせて、ＹＭＣＫの各色毎のデジタル画像デ
ータを生成し、この画像データを画像メモリ２２に格納
する。次にステップＳ１２においてＣＰＵ１０は、画像
メモリ２２に格納された画像データを用いてカラーモニ
タ１４に対象画像を表示させる。

【００３３】このような表示がカラーモニタ１４で行な
われると、ステップＳ１４において、操作者がカラーモ
ニタ１４の画面を見ながら、対象画像のうち修正すべき
領域をマウス１８を用いて指定する。そして、ステップ
Ｓ１６において操作者は、指定された領域（指定領域）
の修正処理に使用する修正演算方法、及び、修正処理の
対象とする色（ＹＭＣＫのいずれか）や修正の程度を示
す修正処理ゲイン係数等の修正処理に必要なパラメタ
（以下「修正処理パラメタ」という）を、キーボード１
６やマウス１８を用いて指定する。このとき操作者は、
修正演算方法の指定に際し、指定領域の画像をカラーモ
ニタ１４で見て、その画像の種類、すなわち写真状画像
か、墨文字状画像か、抜き文字状画像か、細線状画像か
を判断する。そして、この判断に基づき、指定領域の画
質を向上させるのに適した修正演算方法を予め演算方法
メモリ２４に記憶されている既述の４種の演算方法の中
から選択し、これを指定する。なお、ここでは指定領域
に対して修正演算方法を指定しているが、指定領域にお
ける画像の種類を指定するようにしてもよい。その場合
には、例えばＣＰＵ１０内のメモリに画像の種類とその
画像の種類に適した修正演算方法とを対応づける表を記
憶しておけばよい。この表を参照することによりＣＰＵ
１０は、操作者が指定した画像の種類に基づいて指定領
域に対する修正演算方法を決定することができる。

【００３４】図４は、上述のステップＳ１４及びＳ１６
の実行後におけるカラーモニタ１４の表示の一例を示
す。本実施例では、カラーモニタ１４に、対象画像３２
が表示されるとともに、マウス１８等による操作のため
の表示も行なわれる構成となっており、図４に示した例
は、対象画像３２における墨文字状画像の領域３０が指
定領域とされ、指定領域３０のエリア番号として"２"が
割り当てられ、修正演算方法として"墨文字用"が指定さ
れ、修正の程度を示す修正処理ゲイン係数として1.5が
指定され、修正処理の対象とする色としてＣ（シアン）
が指定されたことを示している。

【００３５】ステップＳ１６の実行後、既に指定された
領域以外に修正すべき領域が存在する場合には、再びス
テップＳ１４へ戻って、操作者は他の修正すべき領域を
指定し、次のステップＳ１６において、その指定領域に
対して修正演算方法や修正処理パラメタを指定する。以
下同様にして、対象画像において修正すべき領域が残っ
ている限り、ステップＳ１８→Ｓ１４→Ｓ１６→Ｓ１８
というループが繰り返し実行される。修正すべき領域の
指定が全て終了すると、ステップＳ２０へ進む。

【００３６】ステップＳ２０では、指定領域の画像を、
その領域に対して指定された修正演算方法及び修正処理
パラメタを使用して修正する。本実施例では、図３のフ
ローチャートに示す手順にしたがって、ＣＰＵ１０によ
る制御の下、修正演算部１２がステップＳ２０の修正処
理を行なう。すなわち、まずステップＳ３０において、
指定領域についての領域情報（例えば指定領域である矩
形の左下の座標値及び右上の座標値）、その指定領域に
対する修正演算方法の識別情報、及び修正処理パラメタ
を取得する。次にステップＳ３２において、修正処理パ
ラメタによって指定された色の画像データのうち、指定
領域に対応する画像データを前記領域情報に基づいて画
像メモリ２２から読み出す。その後、ステップＳ３４〜
Ｓ４０により、前記識別情報によって示される修正演算
方法が、写真用、墨文字用、抜き文字用、細線用の４種
の演算方法のうちのいずれであるかを判定し、ステップ
Ｓ４４〜Ｓ５０により、その判定結果に応じた演算方法
に基づく修正演算を、画像メモリ２２から読み出された
画像データに対して行なう。このとき、修正処理ゲイン
係数等の修正パラメタが使用される。

【００３７】このようにして、指定された修正演算方法
に応じてステップＳ４４〜Ｓ５０のいずれかが実行され
た後は、ステップＳ４２へ進み、指定領域に対応する修
正演算後の画像データを画像メモリ２２の元の領域に書
き込む。これにより、対象画像における一つの指定領域
に対する修正処理が終了する。

【００３８】以上説明した図２のステップＳ２０の処理
（図３のフローチャートの処理）は、ステップＳ１４に
よって指定された全ての指定領域について実行される。
すなわち、未修正の指定領域が残っている限り、ステッ
プＳ２２→Ｓ２０→Ｓ２２というループが繰り返し実行
される。そして、全ての指定領域について修正処理が終
了すると、ステップＳ２４へ進む。この時点において画
像メモリ２２には、修正処理完了後の画像データ（修正
画像データ）が格納されている。ステップＳ２４におい
てＣＰＵ１０は、この修正画像データを出力機２６に転
送し、修正画像データによって表わされる画像を出力さ
せる。またＣＰＵ１０は、キーボード１６やマウス１８
からの指令に基づいて、修正画像データを磁気ディスク
装置２８に転送し、そこに保存する。

【００３９】［修正演算方法の具体例］以下、本実施例
で用意されている４種の修正演算方法のそれぞれについ
ての具体例を説明する。

【００４０】（１）写真用修正演算方法 本演算方法では、指定領域の各画素に順次着目して、着
目画素の濃度値と着目画素の周囲の所定画素群の濃度の
平均値Ｅとの差に、修正処理ゲイン係数ｋを乗じた値
を、着目画素の濃度値に加算する。そして、この加算に
よって得られた値を着目画素の修正処理後の濃度値とす
る。このような演算方法によれば、周囲画素とのバラン
スを崩さずにエッジ強調やスムージングなどの修正処理
を行なうことができる。

【００４１】例えば、図５（ａ）に示すようにｗライン
目でｍピクセル目の画素Ｘを着目画素としたとき、本演
算方法では、斜線が付された９画素の濃度値を用いて、
以下のｉ）〜iii)により修正処理後の着目画素Ｘの濃度
値を算出する。

【００４２】ｉ）着目画素Ｘの上下方向の差分と左右方
向の差分の大きさを比較する。ここで、上下方向の差分
は ｜Ｖ(w,m-1)−Ｖ(w,m)｜＋｜Ｖ(w,m+1)−Ｖ(w,m)｜ …(3) により算出し、左右方向の差分は ｜Ｖ(w-1,m)−Ｖ(w,m)｜＋｜Ｖ(w+1,m)−Ｖ(w,m)｜ …(4) により算出する。ただし、Ｖ(i,j)はｉライン目でｊピ
クセル目の画素の濃度値を表わすものとする（以下同
様）。

【００４３】ii）上記の比較結果に基づき、差分の大き
い方向の着目画素Ｘの周囲５画素の濃度の平均値Ｅを求
める。すなわち、上下方向の差分が大きい場合には Ｅ＝｛Ｖ(w,m-2)＋Ｖ(w,m-1)＋Ｖ(w,m)＋Ｖ(w,m+1)＋Ｖ(w,m+2)｝／５ …(5) により平均値Ｅを算出し、左右方向の差分が大きい場合
には Ｅ＝｛Ｖ(w-2,m)＋Ｖ(w-1,m)＋Ｖ(w,m)＋Ｖ(w+1,m)＋Ｖ(w+2,m)｝／５ …(6) により平均値Ｅを算出する。

【００４４】iii)上記のようにして求めた平均値Ｅとス
テップＳ３０で取得した修正処理ゲイン係数ｋとを用い
て、次式により修正処理後の着目画素Ｘの濃度値Ｖn(w,
m)を算出する。 Ｖn(w,m)＝Ｖ(w,m)＋ｋ・｛Ｖ(w,m)−Ｅ｝ …(7)

【００４５】上式においてｋ＞０とすれば本演算方法は
エッジ強調の処理となり、ｋ＜０とすればスムージング
の処理となる。

【００４６】（２）墨文字用修正演算方法 本演算方法では、指定領域の各画素に順次着目して、着
目画素の濃度値と着目画素の周囲の所定画素群の中での
最も低い濃度値Ｍinとの差に、修正処理ゲイン係数ｋを
乗じた値を、着目画素の濃度値に加算する。そして、こ
の加算によって得られた値を着目画素の修正処理後の濃
度値とする。このような演算方法によれば、文字の墨部
分を強調することができる。

【００４７】例えば、図５（ｂ）に示すようにｗライン
目でｍピクセル目の画素Ｘを着目画素としたとき、本演
算方法では、斜線が付された５画素の濃度値を用いて、
以下のｉ）〜iii)により修正処理後の着目画素Ｘの濃度
値を算出する。

【００４８】ｉ）上述の写真用修正演算方法と同様に、
上記の式(3)及び(4)に基づき、着目画素Ｘの上下方向の
差分と左右方向の差分の大きさを比較する。

【００４９】ii）上記の比較結果に基づき、差分の大き
い方向の着目画素Ｘの周囲３画素の濃度のうちでの最小
値Ｍinを求める。すなわち、上下方向の差分が大きい場
合には三つの濃度値Ｖ(w,m-1)、Ｖ(w,m)、Ｖ(w,m+1)の
うちの最小値をＭinとし、左右方向の差分が大きい場合
には三つの濃度値Ｖ(w-1,m)、Ｖ(w,m)、Ｖ(w+1,m)のう
ちの最小値をＭinとする。

【００５０】iii)上記のようにして求めた最小値Ｍinと
ステップＳ３０で取得した修正処理ゲイン係数ｋとを用
いて、次式により修正処理後の着目画素Ｘの濃度値Ｖn
(w,m)を算出する。 Ｖn(w,m)＝Ｖ(w,m)＋ｋ・｛Ｖ(w,m)−Ｍin｝ …(8)

【００５１】本演算方法は墨文字状画像に適した修正演
算方法であり、修正処理ゲイン係数ｋとしてｋ＞０なる
値が指定されることにより、この値に応じて文字の墨部
分を強調するようなエッジ強調の処理が行なわれる。

【００５２】（３）抜き文字用修正演算方法 本演算方法では、指定領域の各画素に順次着目して、着
目画素の濃度値と着目画素の周囲の所定画素群の中での
最も高い濃度値Ｍaxとの差に、修正処理ゲイン係数ｋを
乗じた値を、着目画素の濃度値から減算する。そして、
この減算によって得られた値を着目画素の修正処理後の
濃度値とする。このような演算方法によれば、文字の抜
きの部分を強調することができる。

【００５３】例えば、上記と同様、図５（ｂ）に示すよ
うにｗライン目でｍピクセル目の画素Ｘを着目画素とし
たとき、本演算方法では、斜線が付された５画素の濃度
値を用いて、以下のｉ）〜iii)により修正処理後の着目
画素Ｘの濃度値を算出する。

【００５４】ｉ）上述の写真用修正演算方法及び墨文字
用修正演算方法と同様に、式(3)及び(4)に基づき、着目
画素Ｘの上下方向の差分と左右方向の差分の大きさを比
較する。

【００５５】ii）上記の比較結果に基づき、差分の大き
い方向の着目画素Ｘの周囲３画素の濃度のうちでの最大
値Ｍaxを求める。すなわち、上下方向の差分が大きい場
合には三つの濃度値Ｖ(w,m-1)、Ｖ(w,m)、Ｖ(w,m+1)の
うちの最大値をＭaxとし、左右方向の差分が大きい場合
には三つの濃度値Ｖ(w-1,m)、Ｖ(w,m)、Ｖ(w+1,m)のう
ちの最大値をＭaxとする。

【００５６】iii)上記のようにして求めた最大値Ｍaxと
ステップＳ３０で取得した修正処理ゲイン係数ｋとを用
いて、次式により修正処理後の着目画素Ｘの濃度値Ｖn
(w,m)を算出する。 Ｖn(w,m)＝Ｖ(w,m)−ｋ・｛Ｍax−Ｖ(w,m)｝ …(9)

【００５７】本演算方法は抜き文字状画像に適した修正
演算方法であり、修正処理ゲイン係数ｋとしてｋ＞０な
る値が指定されることにより、この値に応じて文字の抜
き部分を強調するようなエッジ強調の処理が行なわれ
る。

【００５８】（４）細線用修正演算方法 本演算方法では、指定領域の各画素に順次着目して、以
下の処理を行なう。すなわち、着目画素の濃度値がその
周囲の所定画素群の中で最も低い場合は、着目画素の濃
度値とその所定画素群の中での最も高い濃度値との差
に、修正処理ゲイン係数ｋを乗じた値を、着目画素の濃
度値から減算する。そして、この減算によって得られた
値を着目画素の修正処理後の濃度値とする。逆に着目画
素の濃度値がその周囲の所定画素群の中で最も高い場合
は、着目画素の濃度値とその所定画素群の中での最も低
い濃度値との差に、修正処理ゲイン係数ｋを乗じた値
を、着目画素の濃度値に加算する。そして、この加算に
よって得られた値を着目画素の修正処理後の濃度値とす
る。このような演算方法によれば、細線の中心すなわち
芯線を強調することができる。

【００５９】例えば、上記と同様、図５（ｂ）に示すよ
うにｗライン目でｍピクセル目の画素Ｘを着目画素とし
たとき、本演算方法では、斜線が付された５画素の濃度
値を用いて、以下のｉ）〜iii)により修正処理後の着目
画素Ｘの濃度値を算出する。

【００６０】ｉ）着目画素Ｘの周囲の上下方向と左右方
向のそれぞれの３画素の中で、着目画素Ｘの濃度が最大
か否か及び最小か否かを判定する。

【００６１】ii）この判別結果に基づいて以下のように
場合分けをする。なお、以下において「中間」とは、着
目画素Ｘの濃度値が最大でも最小でもないことを意味す
るものとする。 ａ）着目画素Ｘの濃度値が上下方向で最大、左右方向で
最大の場合 ｂ）着目画素Ｘの濃度値が上下方向で最大、左右方向で
最小の場合 ｃ）着目画素Ｘの濃度値が上下方向で最大、左右方向で
中間の場合 ｄ）着目画素Ｘの濃度値が上下方向で最小、左右方向で
最大の場合 ｅ）着目画素Ｘの濃度値が上下方向で最小、左右方向で
最小の場合 ｆ）着目画素Ｘの濃度値が上下方向で最小、左右方向で
中間の場合 ｇ）着目画素Ｘの濃度値が上下方向で中間、左右方向で
最大の場合 ｈ）着目画素Ｘの濃度値が上下方向で中間、左右方向で
最小の場合 ｊ）着目画素Ｘの濃度値が上下方向で中間、左右方向で
中間の場合

【００６２】iii)上記各場合に応じて修正処理後の着目
画素Ｘの濃度値を以下のように算出する。

【００６３】上記各場合のうちａ）、ｂ），ｄ）、ｅ）
の場合は、着目画素Ｘの周囲に細線が存在すると判断さ
れるが、このままでは細線の方向を判断することができ
ないため、まず、既述の写真用修正演算方法で用いた方
法によって細線の方向を判断する。すなわち、式(3)及
び(4)を用いて着目画素Ｘの上下方向の差分と左右方向
の差分のうちいずれが大きいかを判定し、この判定結果
に基づいて以下のように判断する。ａ）の場合におい
て、上下方向の差分の方が大きいとき着目画素Ｘの周囲
の画像は横罫線状、左右方向の差分の方が大きいとき着
目画素Ｘの周囲の画像は縦罫線状であり、着目画素Ｘは
それぞれの罫線の芯線上の画素と判断する。ｂ）の場合
において、上下方向の差分の方が大きいとき着目画素Ｘ
の周囲の画像は横罫線状、左右方向の差分の方が大きい
とき着目画素Ｘの周囲の画像は抜きの縦罫線状であり、
着目画素Ｘはそれぞれの罫線の芯線上の画素と判断す
る。ｄ）の場合において、上下方向の差分の方が大きい
とき着目画素Ｘの周囲の画像は抜きの横罫線状、左右方
向の差分の方が大きいとき着目画素Ｘの周囲の画像は縦
罫線状であり、着目画素Ｘはそれぞれ罫線の芯線上の画
素と判断する。ｅ）の場合において、上下方向の差分の
方が大きいとき着目画素Ｘの周囲の画像は抜きの横罫線
状、左右方向の差分の方が大きいとき着目画素Ｘの周囲
の画像は抜きの縦罫線状であり、着目画素Ｘはそれぞれ
の罫線の芯線上の画素と判断する。

【００６４】次に、上記において、着目画素Ｘの周囲の
画像が横罫線状であると判断されたときには下記ｃ）の
場合の処理を、抜きの横罫線状であると判断されたとき
には下記ｆ）の場合の処理を、縦罫線状であると判断さ
れたときには下記ｇ）の場合の処理を、抜きの縦罫線状
であると判断されたときには下記ｈ）の場合の処理を、
それぞれ行ない、これにより、修正処理後の着目画素Ｘ
の濃度値Ｖn(w,m)を算出する。

【００６５】ｃ）の場合は、着目画素Ｘの周囲の画像は
横罫線状であって着目画素Ｘはこの罫線の芯線上の画素
と判断される。この場合、上下方向の３画素の濃度値Ｖ
(w,m-1)、Ｖ(w,m)、Ｖ(w,m+1)のうちの最小値Ｍinを求
め、この最小値ＭinとステップＳ３０で取得した修正処
理ゲイン係数ｋとを用いて、次式により修正処理後の着
目画素Ｘの濃度値Ｖn(w,m)を算出する。 Ｖn(w,m)＝Ｖ(w,m)＋ｋ・｛Ｖ(w,m)−Ｍin｝ …(10) このような演算によれば、修正処理ゲイン係数ｋとして
ｋ＞０なる値が指定されることにより、この値に応じて
横罫線である細線の芯線を強調することができる。

【００６６】ｆ）の場合は、着目画素Ｘの周囲の画像は
抜きの横罫線状であって着目画素Ｘはこの罫線の芯線上
の画素と判断される。この場合、上下方向の３画素の濃
度値Ｖ(w,m-1)、Ｖ(w,m)、Ｖ(w,m+1)のうちの最大値Ｍa
xを求め、この最大値ＭaxとステップＳ３０で取得した
修正処理ゲイン係数ｋとを用いて、次式により修正処理
後の着目画素Ｘの濃度値Ｖn(w,m)を算出する。 Ｖn(w,m)＝Ｖ(w,m)−ｋ・｛Ｍax−Ｖ(w,m)｝ …(11) このような演算によれば、修正処理ゲイン係数ｋとして
ｋ＞０なる値が指定されることにより、この値に応じて
抜きの横罫線である細線の芯線を強調することができ
る。

【００６７】ｇ）の場合は、着目画素Ｘの周囲の画像は
縦罫線状であって着目画素Ｘは縦罫線の芯線上の画素と
判断される。この場合、左右方向の３画素の濃度値Ｖ(w
-1,m)、Ｖ(w,m)、Ｖ(w+1,m)のうちの最小値Ｍinを求
め、この最小値ＭinとステップＳ３０で取得した修正処
理ゲイン係数ｋとを用いて、前記横罫線状の場合と同
様、式(10)により修正処理後の着目画素Ｘの濃度値Ｖn
(w,m)を算出する。このような演算によれば、修正処理
ゲイン係数ｋとしてｋ＞０なる値が指定されることによ
り、この値に応じて縦罫線である細線の芯線を強調する
ことができる。

【００６８】ｈ）の場合は、着目画素Ｘの周囲の画像は
抜きの縦罫線状であって着目画素Ｘはこの罫線の芯線上
の画素と判断される。この場合、左右方向の３画素の濃
度値Ｖ(w-1,m)、Ｖ(w,m)、Ｖ(w+1,m)のうちの最大値Ｍa
xを求め、この最大値ＭaxとステップＳ３０で取得した
修正処理ゲイン係数ｋとを用いて、前記抜きの横罫線状
の場合と同様、式(11)により修正処理後の着目画素Ｘの
濃度値Ｖn(w,m)を算出する。このような演算によれば、
修正処理ゲイン係数ｋとしてｋ＞０なる値が指定される
ことにより、この値に応じて抜きの縦罫線である細線の
芯線を強調することができる。

【００６９】ｊ）の場合は、着目画素Ｘの周囲の画像は
チント状と判断される。したがって、この場合には着目
画素Ｘの濃度値を変更しない。

【００７０】［実施例の効果］以上の説明からわかるよ
うに本実施例では、操作者が対象画像において修正すべ
き領域を画像の種類毎に指定し、各指定領域に対応する
画像データに対し、その指定領域の画像の種類に適した
画像修正演算を行なわせることができる（図３参照）。
画像の種類に適した画像修正演算を具体的に実現するに
は、例えば、上記（１）〜（３）において説明した写真
用修正演算方法、墨文字用修正演算方法、抜き文字用修
正演算方法、及び細線用修正演算方法などを、修正演算
部１２が実行すべきプログラムとして演算方法メモリ２
４に記憶させておけばよい。上記（１）〜（４）の説明
からわかるように、これらの修正演算方法は、それぞれ
に対応する種類の画像の質を十分に向上させることがで
きる。例えば図１１（ａ）に示した既述の対象画像すな
わち墨文字状画像と抜き文字状画像とが混在している修
正対象の場合には、墨文字状画像の領域における点線の
円内の３×３画素である第１画素群と抜き文字状画像の
領域における点線の円内の３×３画素である第２画素群
との濃度分布は、共に、図１１（ｂ）に示すようにな
る。しかし、墨文字状画像の領域である上半分の領域と
抜き文字状画像の領域である下半分の領域とをそれぞれ
別個に指定し、上半分の指定領域に対しては墨文字用の
修正演算方法を、下半分の指定領域に対しては抜き文字
用の修正演算方法を、それぞれ選択すると（図２のステ
ップＳ１４、Ｓ１６参照）、第１画素群の濃度分布は図
１１（ｄ）に示すようになり、第２画素群の濃度分布は
図１１（ｅ）に示すようになる。これは、上半分の領域
及び下半分の領域に対してそれそれの画像の種類に適し
た修正処理が行なわれ、双方の領域において画質が向上
したことを意味する。

【００７１】このように本実施例によれば、対象画像に
写真状画像や墨文字状画像などの各種の画像が混在して
いる場合であっても、修正対象の全ての領域において十
分に画質を向上させることができる。

【００７２】［他の実施例］次に、本発明の他の実施例
（以下「実施例２」という）である画像修正装置につい
て説明する。この画像修正装置は上記実施例１と同一の
ハードウェア構成（図１参照）を有するが、画像修正の
手順が上記実施例１と相違する。すなわち、上記実施例
１では、各指定領域の画像の修正に使用する修正演算方
法の選択（図２のステップＳ１６）は操作者の判断に基
づいて行なわれていたが、本実施例では、ＣＰＵ１０が
各指定領域の画像の種類を自動的に判別し、その判別結
果に基づいて各指定領域の画像の種類に適した修正演算
方法を選択する。

【００７３】図６は、このような本実施例の画像修正の
手順を示すフローチャートである。画像修正を行なう際
には、上記実施例１の画像修正処理と同様、まずＣＰＵ
１０が、入力機２０に対象画像を読み取らせて得られた
画像データを画像メモリ２２に格納し、格納された画像
データを用いてカラーモニタ１４に対象画像を表示させ
る（ステップＳ１０、Ｓ１２）。そして、操作者がカラ
ーモニタ１４の画面を見ながら、対象画像のうち修正す
べき領域をマウス１８を用いて順次指定していく（ステ
ップＳ１４、Ｓ１８）。

【００７４】ここで修正すべき領域が指定される毎に、
上記実施例１とは異なり、ステップＳ６６においてＣＰ
Ｕ１０が、その指定領域に対応する画像データを用い
て、濃度ヒストグラムを求める。そして、この濃度ヒス
トグラムに基づいてその指定領域の画像の種類を判別
し、この判別結果に基づき、その画像の種類に適した修
正演算方法を選択する。本実施例において予め用意され
ている修正演算方法は、写真用、墨文字用、抜き文字用
の３種であり、ＣＰＵ１０はこれら３種の中から指定領
域の画像の種類に適した修正演算方法を選択する。

【００７５】このようなステップＳ６６の処理におい
て、濃度ヒストグラムに基づく画像の種類の判別は以下
のようにして行なうことができる。墨文字状画像の濃度
ヒストグラムには、図１２（ａ）に示すように、白地に
対応するピークである低濃度ピークと墨文字部分に対応
するピークである高濃度ピークとが現われ、低濃度ピー
クの方が高濃度ピークよりも高い。また、抜き文字状画
像の濃度ヒストグラムには、図１２（ｂ）に示すよう
に、抜き文字部分に対応するピークである低濃度ピーク
と黒地に対応するピークである高濃度ピークとが現わ
れ、高濃度ピークの方が低濃度ピークよりも高い。一
方、写真状画像の濃度ヒストグラムには、図１２（ｃ）
に示すように、低濃度ピークや高濃度ピークだけでな
く、中間の濃度においてもピークが現われることがあ
り、写真状画像の場合における中間の濃度の頻度は墨文
字状画像及び抜き文字状画像の場合よりも高い。したが
って、中間の濃度の頻度により写真状画像か否かを判別
し、写真状画像でない場合には、低濃度ピークと高濃度
ピークのいずれが高いかを調べることにより、墨文字状
画像か抜き文字状画像かを判別することができる。この
ようにして濃度ヒストグラムに基づき、対象画像が写真
状、墨文字状、抜き文字状の３種のいずれの画像である
かを判別することができる。

【００７６】ステップＳ６６において修正演算方法が選
択された後は、次のステップＳ１６において操作者が、
指定領域において修正処理の対象とする色や修正処理ゲ
イン係数などの修正処理パラメタをキーボード１６やマ
ウス１８を用いて指定する。この点、上記実施例１の場
合と同様である。

【００７７】ステップＳ６６の実行後、現時点の指定領
域以外に修正すべき領域がある場合には、ステップＳ１
４へ戻って操作者は他の修正すべき領域を指定し、対象
画像において修正すべき領域が残っていない場合には、
ステップＳ２０へ進む。以降の処理は、上記実施例１の
場合と同様である。

【００７８】以上の説明からわかるように本実施例によ
れば、操作者が対象画像において修正すべき領域を画像
の種類毎に指定するだけで、各指定領域に対応する画像
データに対し、その指定領域の画像の種類に適した修正
演算方法が自動的に選択され、選択された修正演算方法
により指定領域の画像に対する修正処理が行なわれる。
したがって、上記実施例１に比べ画像修正装置の操作性
が向上する。

【００７９】上記実施例における画像データはＹＭＣＫ
の４色としたが、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３色
のデータであってもよい。

【００８０】

【発明の効果】本発明によれば、対象画像において修正
すべき指定領域に対して、その指定領域の画像の種類に
応じた修正演算手段が選択され、その修正演算手段によ
りその指定領域の画像に対する修正処理が行なわれる。
この修正処理に使用する修正演算手段は、従来のように
各種の画像に対して画質を向上させる必要はなく、その
演算手段に対応する一種類の画像に対してのみ画質を向
上させることができればよい。このため、対応する画像
の種類に対して効果の大きい修正演算手段を採用するこ
とができる。したがって、対象画像に各種の画像が混在
する場合であっても、操作者が対象画像において画像の
種類毎に修正すべき領域を指定することにより、修正対
象の全ての領域において画質を十分に向上させることが
できる。

【００８１】なお、上記における修正演算手段の選択
は、本発明に係る第２又は第３の画像修正装置では、操
作者によって直接的に、又は操作者による指定領域の画
像の種類の指定に基づいて間接的に行なわれるが、本発
明に係る第４の画像修正装置では、指定領域の画像の種
類が濃度ヒストグラムに基づいて判別され、その判別結
果に基づいて自動的に修正演算手段が選択される。した
がって、第４の画像修正装置によれば、操作者が修正す
べき領域を指定するだけで、各指定領域の画像に適した
修正演算手段により修正処理が行なわれこととなり、操
作性が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例（実施例１）である画像修
正装置のハードウェア構成を示す図。

【図２】 実施例１の画像修正の手順を示すフローチャ
ート。

【図３】 実施例１の画像修正において指定領域の画像
に対して行なわれる修正処理を示すフローチャート。

【図４】 実施例１におけるカラーモニタによる表示の
一例を示す図。

【図５】 実施例１において用意される画像修正演算方
法の具体例を説明するための図。

【図６】 本発明の他の実施例（実施例２）の画像修正
の手順を示すフローチャート。

【図７】 従来の画像修正装置の一例（従来例１）を示
す構成図。

【図８】 従来の画像修正装置の他の例（従来例２）を
示す構成図。

【図９】 従来の画像修正演算方法を説明するための
図。

【図１０】 従来の画像修正演算方法を説明するための
図。

【図１１】 墨文字状画像と抜き文字状画像とが混在し
ている対象画像に対する各種の修正処理を示す図。

【図１２】 墨文字状画像、抜き文字状画像、及び写真
状画像の濃度ヒストグラムを示す図。

【符号の説明】

１０…ＣＰＵ １２…修正演算部 １４…カラーモニタ １６…キーボード １８…マウス ２０…入力機 ２２…画像メモリ ２４…演算方法メモリ ２６…出力機 ３０…指定領域 ３２…対象画像

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データに対して修正演算を行なうこ
   とにより該画像データによって表わされる対象画像の質
   を向上させる画像修正装置において、 ａ）前記画像データに基づいて対象画像を表示する表示
   手段と、 ｂ）画像の種類毎に用意された複数の修正演算手段と、 ｃ）前記表示手段による対象画像の表示に基づき、該対
   象画像において修正すべき領域を操作者が指定するため
   の領域指定手段と、 ｄ）前記領域指定手段によって指定された領域の画像の
   種類に応じた修正演算手段を、前記複数の修正演算手段
   の中から選択する選択手段と、 ｅ）前記画像データのうち領域指定手段によって指定さ
   れた領域に対応する画像データに対し、前記選択手段に
   よって選択された修正演算手段で修正演算を行なわせる
   制御手段と、を備えることを特徴とする画像修正装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の画像修正装置におい
   て、 前記選択手段は、 ｉ）前記領域指定手段によって指定された領域の画像の
   種類に適した修正演算手段を操作者が指定するための演
   算指定手段を含み、 ii）前記演算指定手段によって指定された修正演算手段
   を、前記領域指定手段によって指定された領域の画像に
   対する修正演算手段として選択する、ことを特徴とする
   画像修正装置。
3. 【請求項３】 請求項１に記載の画像修正装置におい
   て、 前記選択手段は、 ｉ）前記領域指定手段によって指定された領域の画像の
   種類を操作者が指定するための画像指定手段を含み、 ii）前記画像指定手段によって指定された画像の種類に
   対応する修正演算手段を、前記領域指定手段によって指
   定された領域の画像に対する修正演算手段として選択す
   る、ことを特徴とする画像修正装置。
4. 【請求項４】 請求項１に記載の画像修正装置におい
   て、 前記選択手段は、 ｉ）前記領域指定手段によって指定された領域の画像の
   濃度ヒストグラムに基づいて該画像の種類を判別する判
   別手段を含み、 ii）前記判別手段によって判別された画像の種類に対応
   する修正演算手段を、前記領域指定手段によって指定さ
   れた領域の画像に対する修正演算手段として選択する、
   ことを特徴とする画像修正装置。
5. 【請求項５】 画像データに対して修正演算を行なうこ
   とにより該画像データによって表わされる対象画像の質
   を向上させるための画像修正方法において、 ａ）前記画像データに基づいて表示手段に対象画像を表
   示する第１ステップと、 ｂ）前記表示手段による対象画像の表示に基づき、該対
   象画像において修正すべき領域を画像の種類毎に指定す
   る第２ステップと、 ｃ）第２ステップにより指定された領域の画像の種類に
   応じた修正演算手段を、画像の種類毎に予め用意された
   複数の修正演算手段の中から選択する第３ステップと、 ｄ）第２ステップにより指定された領域に対応する画像
   データに対し、第３ステップにより選択された修正演算
   手段により修正演算を行う第４ステップと、を有するこ
   とを特徴とする画像修正方法。