JPH10112800A

JPH10112800A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH10112800A
Application number: JP8264935A
Authority: JP
Inventors: Katsushi Horibatake; 勝史堀畑
Original assignee: Mita Industrial Co Ltd
Current assignee: Kyocera Mita Industrial Co Ltd
Priority date: 1996-10-04
Filing date: 1996-10-04
Publication date: 1998-04-28

Abstract

(57)【要約】【目的】網点領域の検出率を向上させる。【構成】文字および網点などの混在画像に対して、ピ
ーク点演算回路１１は、注目画素毎に注目画素とその周
辺画素の濃度差を演算し、一次判定記憶回路１２でこの
濃度差から注目画素濃度がピーク値か否かを一次判定す
る。これに加えて、網点１周期性演算回路１３は１２画
素内にそのピーク値がいくつあるかを演算し、１つでも
ある場合に網点候補とする。網点連続性演算回路１４
は、その網点候補に対して、３８画素内にそのピーク値
がいくつあるかを演算する。二次判定回路１５は、３８
画素内にそのピーク値が９割以上あるかどうかを判断す
る。さらに、最終判定回路および記憶回路１６は、注目
画素のエリアを１００線以下の網点画像として抽出して
領域分離データを出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えばデジタル複写機
やファクシミリなどのデジタル画像形成装置の画像処理
装置などに用いられ、文字、絵柄（網点や写真）などの
画像の種類に応じた混在画像処理を施す画像処理装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】この種の画像処理装置において、原稿画
像の再生の条件として高い解像度と階調性とが要求され
るが、文字の他に、絵柄（網点、写真）が含まれる混在
画像の場合、上記両方の品質を維持するために、各画像
の種類に最適なディザマトリクスが適用されて画像の再
生処理が行われている。

【０００３】従来、このような文字や絵柄の画像の種類
を識別する技術は種々提案されている。

【０００４】特開平７−２５４９８２号公報に記載の画
像処理装置では、混在原稿から文字領域、網点領域およ
び写真領域のいずれにも属さない中間領域を求め、さら
に、この中間領域を近隣のブロックの領域種別に応じて
細分類することで、異種領域間境界の画像歪を低減させ
ることが提案されている。

【０００５】つまり、この画像処理装置は、まず、文
字、網点、写真が混在する原画像を光学的読取手段など
を介して画素単位で取り込み、画素数Ｍ行×Ｎ列（Ｍ＞
＞ｉ，Ｎ＞＞ｊ）の入力画像に対してｉ行×ｊ列（ｉ，
ｊはいずれも２以上の整数）画素のブロックの単位で領
域振り分けを行う。即ち、文字領域、網点領域、写真領
域および上記いずれの領域にも属さない中間領域への振
り分けが行われ、さらに、中間領域に対しては行方向と
列方向のいずれか一方の方向に対して近隣のブロックの
領域種別に応じて、近隣の画像と自然さのある連続性
（画像歪のない）を持たせるべく細分類される。さら
に、分類（細分類も含む）された画像の種類に応じたデ
ィザマトリクスが採用され、全体として親和性のある画
像処理が施される。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記特開平７−２５４
９８２号公報に記載の構成では、文字領域、網点領域、
写真領域および上記いずれの領域にも属さない中間領域
の４つの領域に分類する方法であり、主走査方向の周期
性だけの判定では網点領域の検出率がよくないという問
題があった。

【０００７】本発明は、上記従来の問題を解決するもの
で、網点領域の検出率を向上させることができる画像処
理装置を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、画素単位で取り込んだ入力画像に対して分類された
画像領域の種類に応じた画像処理を施す画像処理装置に
おいて、注目画素の画像濃度とその近隣画素の画像濃度
を比較して注目画素がピーク点か否かを判定するピーク
点判定手段と、注目画素を含む第１の所定エリア内にピ
ーク点が少なくとも１つあるときその注目画素を網点候
補と判定する第１の網点候補判定手段と、第２の所定エ
リアに第１の網点候補判定手段によって網点候補と判定
された画素数が所定画素数以上であるときに第２の所定
エリアまたはこの第２の所定エリアを含む拡張エリアを
網点領域と判定する第１の網点領域判定手段とを有する
ことを特徴とするものである。また、好ましくは、本発
明の画像処理装置における第１の所定エリアは１行×ｉ
列であって、第２の所定エリアは１行×ｊ列（ｉ＜ｊ）
である。さらに、好ましくは、本発明の画像処理装置に
おいて、第２の所定エリアを含む拡張エリアとは１行×
ｊ列からなる第２の所定エリアとその前行および／また
は後行からなるｋ行×ｊ列のエリアである。

【０００９】この構成により、文字および網点などの混
在画像に対して、注目画素とその周辺画素の濃度差から
注目画素濃度がピーク値か否かを一次判定した後に、こ
れに加えて、第１の所定画素数内にそのピーク値がある
網点候補に対して、第１の所定画素数よりも多い第２の
所定画素数内にそのピーク値が所定画素数以上あるか否
かで網点領域の連続性を判定するので、文字寄りの１０
０線以下の荒い網点領域を良好な検出率で抽出すること
が可能となる。

【００１０】また、本発明の画像処理装置は、画素単位
で取り込んだ入力画像に対して分類された画像領域の種
類に応じた画像処理を施す画像処理装置において、注目
画素の画像濃度とその隣接画素の画像濃度との濃度差が
しきい値よりも大きいときその注目画素を網点候補と判
定する第２の網点候補判定手段と、第２の所定エリアに
前記第２の網点候補判定手段によって網点候補と判定さ
れた画素数が所定画素数以上あるときに第２の所定エリ
アまたはこの第２の所定エリアを含むエリアを網点領域
と判定する第２の網点領域判定手段とを有することを特
徴とするものである。また、好ましくは、本発明の画像
処理装置における第２の所定エリアは１行×ｊ列であっ
て、第２の所定エリアを含む拡張エリアとは１行×ｊ列
からなる第２の所定エリアとその前行および／または後
行からなるｋ行×ｊ列のエリアである。さらに、好まし
くは、本発明の画像処理装置において、注目画素が文字
領域か否かを判定する文字領域判定手段を有し、第２の
網点領域判定手段は所定エリア内に文字領域判定手段を
によって文字領域と判定された画素については文字領域
判定手段の判定を優先させる構成とする。

【００１１】この構成により、文字および網点などの混
在画像に対して、画素ブロック毎に注目画素が、輝度変
化の少ない平坦部、網点候補部、文字部および上記いず
れの領域にも分類されない中間部に領域振り分けを行っ
て一次判定した後に、これに加えて、連続性を考慮し
て、振り分けられた各部に対して、所定画素数内に網点
候補の画素が所定画素数以上あるか否かで網点領域の連
続性を判定するので、１００線以上の細かい網点領域を
良好な検出率で抽出することが可能となる。

【００１２】さらに、本発明の画像処理装置は、画素単
位で取り込んだ入力画像に対して分類された画像領域の
種類に応じた画像処理を施す画像処理装置において、注
目画素の画像濃度とその近隣画素の画像濃度を比較して
前記注目画素がピーク点か否かを判定するピーク点判定
手段と、注目画素を含む第１の所定エリア内にピーク点
が少なくとも１つあるときその注目画素を第１の網点候
補と判定する第１の網点候補判定手段と、注目画素の画
像濃度とその隣接画素の画像濃度との濃度差がしきい値
よりも大きいときその注目画素を第２の網点候補と判定
する第２の網点候補判定手段と、第２の所定エリアに第
１の網点候補判定手段によって第１の網点候補と判定さ
れた画素数が所定画素数以上であるときに第２の所定エ
リアまたはこの第２の所定エリア内を含む拡張エリアを
第１の網点領域と判定する第１の網点領域判定手段と、
第２の所定エリアに第２の網点候補判定手段によって第
２の網点候補と判定された画素数が所定画素数以上ある
ときに第２の所定エリアまたはこの第２の所定エリアを
含むエリアを第２の網点領域と判定する第２の網点領域
判定手段とを有することを特徴とするものである。ま
た、好ましくは、本発明の画像処理装置における第１の
所定エリアは１行×ｉ列であって、第２の所定エリアは
１行×ｊ列（ｉ＜ｊ）である。さらに、好ましくは、本
発明の画像処理装置において、第２の所定エリアを含む
拡張エリアとは１行×ｊ列からなる第２の所定エリアと
その前行および／または後行からなるｋ行×ｊ列のエリ
アである。さらに、好ましくは、本発明の画像処理装置
において、注目画素が文字領域か否かを判定する文字領
域判定手段を有し、第２の網点領域判定手段は所定エリ
ア内に文字領域判定手段をによって文字領域と判定され
た画素については文字領域判定手段の判定を優先させる
構成とする。

【００１３】この構成により、文字寄りの１００線以下
の荒い網点検出と、１００線以上の細かい網点検出とを
区別して行うことが可能となり、各網点部の検出率を大
幅に向上可能なことはもちろん、網点部の細かさに応じ
た画像再生処理が可能となる。

【００１４】

【実施の形態】以下、本発明に係る画像処理装置の実施
の形態について図面を参照して説明する。

【００１５】（実施形態１）図１は本発明の実施形態１
における画像処理装置の構成を示す全体ブロック図であ
る。

【００１６】図１において、文字および絵柄（網点や写
真）などが混在した混在原稿を読み取って記憶する入力
画像データ読取部１は、例えば光学的読取素子が少なく
ともライン状またはマトリクス状に配列されたイメージ
スキャナなどで構成されており、原稿に対して相対走査
可能に構成されている。この入力画像データ読取部１
は、例えば４００ｄｐｉ（ドット／インチ）程度の分解
能を有すると共に、各画素を多値、例えば２のａ乗（ａ
＝２以上の整数、例えばａ＝８）レベルで読み取り可能
なものである。また、入力画像データ読取部１の内部に
は、図示しない画素メモリが設けられており、この画素
メモリは、読み取られた原稿画像の各画素データを記憶
する。

【００１７】この入力画像データ読取部１が接続される
入力ラインバッファ２は処理メモリ３に接続され、入力
画像データ読取部１の画素メモリから出力されてくる画
素データを所定量だけ蓄積し、この所定量の画素データ
を同期させて、処理メモリ３に出力する。この処理メモ
リ３が接続される領域分離判定回路４は、注目画素と、
その近傍の画素との画像濃度差から網点ピークを判定
し、その主走査方向のエリア周期性および連続性から二
次判定を行って網点領域の領域振り分けを行って領域分
離データを出力する。これらの入力ラインバッファ２お
よび領域分離判定回路４が接続された領域別画像処理回
路５は、入力ラインバッファ２から出力された画素デー
タに対して、領域分離判定回路４で判定された領域種別
を示す領域分離データに応じて、その領域種別に適した
領域別画像処理パターンで画像再生処理を行う。

【００１８】さらに、この領域別画像処理回路５が接続
された出力ラインバッファ６は、画素データを一時的に
記憶すると共に画素データを順次シリアルに出力する。
この出力ラインバッファ６が接続された出力画像データ
書込部７は、再生用の画像に置き換えられた画像をハー
ドコピーなどさせるためのものである。つまり、この出
力画像データ書込部７は、レーザ発光素子と面走査用の
ポリゴンミラーから構成されており、出力ラインバッフ
ァ６から出力される１行分の画素データを所定電位に帯
電されている感光体に時系列的に出力し、この感光体面
上に再生画像としての静電潜像を形成するものである。
この静電潜像は、図略の給紙手段により静電潜像の形成
動作と同期して給送されてくる転写紙に転写されること
でハードコピーなどが得られるようになっている。

【００１９】図２は、図１の領域分離判定回路４の詳細
な構成を示すブロック図である。

【００２０】図２において、処理メモリ３が接続される
ピーク点演算回路１１および濃度値演算回路２３は一次
判定記憶回路１２に接続され、この濃度値演算回路２３
で画素濃度の演算を施し、ピーク点演算回路１１で画素
濃度のピーク点の演算を施して、その演算結果を一次判
定記憶回路１２に導いて、ピーク候補となる網点ピーク
かどうかを判定すると共に、その判定結果を一時的に記
憶する。これらの濃度値演算回路２３、ピーク点演算回
路１１および一次判定記憶回路１２によりピーク点判定
手段が構成され、注目画素の画像濃度とその周辺の近隣
画素の画像濃度をその濃度差から比較して注目画素濃度
がピーク点か否かを判定する。

【００２１】また、この一次判定記憶回路１２が接続さ
れる第１の網点候補判定手段としての網点１周期性演算
回路１３は、注目画素を含む所定エリア（第１の所定エ
リア、本実施形態では１行×１２列）内にピーク点が少
なくとも１つあるときは網点候補と判断する。この網点
１周期性演算回路１３が接続される網点連続性演算回路
１４は、注目エリア（第２の所定エリア）の画素数（本
実施形態では１行×３８列）内の網点候補数を演算す
る。この網点連続性演算回路１４が接続される二次判定
回路１５は、注目エリアの画素数（本実施形態では１行
×３８列）内の網点候補数が例えば９割以上（３８画素
中３５画素以上）あるかどうかを判断する。これらの一
次判定記憶回路１２および二次判定回路１５が接続され
る最終判定回路および記憶回路１６は、注目エリアとそ
の前後のエリア（３行３８列からなる拡張エリア）を１
００線以下の網点画像として抽出して領域分離データを
出力する。このとき、注目エリアのみを網点領域として
もよい。これらの網点連続性演算回路１４、二次判定回
路１５および最終判定回路および記憶回路１６により第
１の網点領域判定手段が構成され、第２の所定エリア
（本実施形態では１行×３８列）内に第１の網点候補判
定手段によって網点候補と判定された画素数が所定画素
数（本実施形態では３５画素）以上であるときに第２の
所定エリアまたはこの第２の所定エリアを含む拡張エリ
アを網点領域と判定する。

【００２２】このように、１２画素毎に周期性判定をし
たのは、例えば最も荒い６５線で必ず１画素存在し、１
００線では約２画素が存在することになるから、文字寄
りの荒い線数である１００線以下の線数においても１２
画素づつ見てゆくと必ず網点のドットが存在することに
なるからである。

【００２３】また、３８画素毎に連続性判定をしたの
は、網点はある程度広いエリアで存在していることに着
目し、網点は少なくとも２ｍｍ程度の幅以上の広さで存
在するものとして、例えば４００ｄｐｉ（ドット／イン
チ）で１ドットが１／１６ｍｍであり、２ｍｍでドット
が３２個存在するが、余裕を見て３８画素としたからで
ある。

【００２４】上記構成により、以下、その領域分類処理
について説明する。◇図３は図２の領域分離判定回路４
で扱う演算マトリクスを示す画素模式図、図４は図２の
領域分離判定回路４の動作を示すフローチャートであ
る。

【００２５】入力画像データ読取部１の画素メモリ内に
は画素データとして、Ｓ（１，１）〜Ｓ（Ｍ，Ｎ）が取
り込まれている。これらの文字領域や網点領域などの領
域分離処理は所定の大きさのブロック単位毎に行われ
る。これらのブロック単位の大きさは、ｍ行×ｎ列
（ｍ，ｎ＝２以上の整数、ｍ，ｎ＜＜Ｍ，Ｎ）が採用可
能であるが、本実施形態１では、ブロック単位として、
図３に示すように正方形の５行×５列を採用する。

【００２６】入力画像データ読取部１の画素メモリ内に
読み込まれた画素データＳは入力ラインバッファ２を介
して処理メモリ３に図３に示す５行×５列のブロック単
位で読み出され、主走査方向（横方向）に１画素づつ順
次右方向にシフトされ１行終了後、副走査方向に１画素
下方にシフトされ、上記と同様に主走査方向に１画素づ
つ順次右方向にシフトされて順次注目画素がサンプリン
グされることになる。

【００２７】図４に示すように、まず、ステップＳ１で
サンプリングされた図３に示す５行×５列の画素ブロッ
クの注目画素である注目画素に対して、濃度値演算回路
２３で、輝度差ＭＭ＝（ブロック内にある画素の濃度値
の最大値）−（ブロック内にある画素の濃度値の最小
値）の演算を実行し、一次判定記憶回路１２でこの輝度
差ＭＭが所定値ＴＨ１よりも大きいかどうかを判定する
（ステップＳ２）。ステップＳ２でその輝度差ＭＭが所
定値ＴＨ１以下であれば、一次判定記憶回路１２は、ス
テップＳ３でその注目画素が白、黒、グレーなどの平坦
部（ベタ部）であると判定してその判定結果を順次記憶
する。また、ステップＳ２でその輝度差ＭＭが所定値Ｔ
Ｈ１よりも大きければ、一次判定記憶回路１２は、その
注目画素が急峻部であると判定してその判定結果を順次
記憶した後、次のステップＳ４に移行する。

【００２８】ステップＳ４でピーク点演算回路１１によ
り画素濃度のピーク点の演算が実行され、さらに、この
ピーク点の演算結果に基づいて、一次判定記憶回路１２
でピーク点かどうかの判定をしてその判定結果を順次記
憶する。ステップＳ４でピーク点と判定した場合、一次
判定記憶回路１２は、その注目画素がピーク点であると
判定する（ステップＳ５）。

【００２９】ここで、ピーク点の演算の一例を示すと、
図３に示すように、処理メモリ３に５行×５列のブロッ
ク単位で読み出された画素データＳに対して、以下の式
（１）〜式（８）のように全ての注目画素濃度◆−周辺
画素濃度◇を演算する。

【００３０】Ｃ３−Ｅ１＝Ｍ［Ｃ］［３］−Ｍ［Ｅ］［１］・・・・・（１）Ｃ３−Ｅ３＝Ｍ［Ｃ］［３］−Ｍ［Ｅ］［３］・・・・・（２）Ｃ３−Ｅ５＝Ｍ［Ｃ］［３］−Ｍ［Ｅ］［５］・・・・・（３）Ｃ３−Ｃ１＝Ｍ［Ｃ］［３］−Ｍ［Ｃ］［１］・・・・・（４）Ｃ３−Ｃ５＝Ｍ［Ｃ］［３］−Ｍ［Ｃ］［５］・・・・・（５）Ｃ３−Ａ１＝Ｍ［Ｃ］［３］−Ｍ［Ａ］［１］・・・・・（６）Ｃ３−Ａ３＝Ｍ［Ｃ］［３］−Ｍ［Ａ］［３］・・・・・（７）Ｃ３−Ａ５＝Ｍ［Ｃ］［３］−Ｍ［Ａ］［５］・・・・・（８）さらに、以下の式（９）〜式（２０）のように全ての注
目画素濃度◆−周辺画素濃度◇の値が所定値ＡＳ１より
も大きく、かつ、全ての注目画素濃度◆−隣接画素濃度
◇の値が所定値ＡＳ２よりも大きい場合を網点ピークと
する。このとき、画素濃度を０〜２５５までの２５６階
調とした場合に、所定値ＡＳ１は２０〜２５、所定値Ａ
Ｓ２は２５〜３５程度である。

【００３１】Ｃ３−Ｅ１＞ＡＳ１・・・・・（９）Ｃ３−Ｅ３＞ＡＳ１・・・・・（１０）Ｃ３−Ｅ５＞ＡＳ１・・・・・（１１）Ｃ３−Ｃ１＞ＡＳ１・・・・・（１２）Ｃ３−Ｃ５＞ＡＳ１・・・・・（１３）Ｃ３−Ａ１＞ＡＳ１・・・・・（１４）Ｃ３−Ａ３＞ＡＳ１・・・・・（１５）Ｃ３−Ａ５＞ＡＳ１・・・・・（１６）かつＣ３−Ｅ３＞ＡＳ２・・・・・（２３）Ｃ３−Ｃ１＞ＡＳ２・・・・・（１８）Ｃ３−Ｃ５＞ＡＳ２・・・・・（１９）Ｃ３−Ａ３＞ＡＳ２・・・・・（２０）また、ステップＳ４でピーク点ではないと判定した場
合、注目画素を含むブロック内の濃度＞ＴＨｄ（ＴＨｄ
は所定のしきい値）を満たす画素の数ｎＨ（高濃度画素
数）を判定する（ステップＳ６）。ステップＳ６で高濃
度画素数（ｎＨ＞ＨＨ）であれば、一次判定記憶回路１
２は、その注目画素が文字部であると判定してその判定
結果を順次記憶する（ステップＳ７）。また、ステップ
Ｓ６で高濃度画素数（ｎＨ＞ＨＨ）でなければ、一次判
定記憶回路１２は、その注目画素が、平坦部、文字部お
よびピーク点以外の中間部であると判定してその判定結
果を順次記憶する（ステップＳ８）。このようにして、
所定領域内の輝度差と平均値から平坦部、網点候補、文
字、中間部など画像の種類を領域分類して抽出する一次
判定を行う。

【００３２】さらに、領域分類判定の一次判定を行った
注目画素がその最終列の注目画素かどうかを、図示しな
い全体制御部で判断する（ステップＳ９）。ステップＳ
９で、その最終列の注目画素ではないと判断した場合に
は、主走査方向（右方向）に１画素シフトさせたステッ
プＳ１のサンプリングに戻って上記一次判定を、主走査
方向（右方向）に順次シフトさせながら最終列の注目画
素まで繰り返す。また、ステップＳ９で、その最終列の
注目画素であると判断した場合には次のステップＳ１０
に移行する。

【００３３】ステップＳ１０では、一次判定記憶回路１
２で記憶された一次判定の結果から、主走査方向に所定
画素数（本実施形態では１２画素）だけ網点１周期性演
算回路１３でサンプリングを行う。さらに、網点１周期
性演算回路１３は、ステップＳ１０でサンプリングした
エリアに対して、周期性に基づく演算を行う（ステップ
Ｓ１１）。この周期性に基づく演算とは、注目画素を含
む所定画素数（本実施形態では１２画素）内にピーク点
が少なくとも１個あるかどうかを判断し、ピーク点が少
なくとも１個あれば、その注目画素を網点の周期性によ
り網点候補とする。

【００３４】さらに、網点候補かどうかの二次判定とし
ての周期性判定を行った注目画素がその最終列の注目画
素かどうかを、図示しない全体制御部で判断する（ステ
ップＳ１２）。ステップＳ１２で、その最終列の注目画
素ではないと判断した場合には、主走査方向（右方向）
にシフトさせたステップＳ１０の１２画素のサンプリン
グに戻り、このような網点候補かどうかの二次判定を、
主走査方向（右方向）に順次シフトさせながら最終列の
注目画素まで繰り返す。また、ステップＳ１２で、その
最終列の注目画素であると判断した場合には次のステッ
プＳ１３に移行する。

【００３５】次に、ステップＳ１３では、網点１周期性
演算回路１３からの演算結果から、主走査方向（右方
向）に所定画素数（本実施形態では３８画素）だけ網点
連続性演算回路１４で網点候補の画素のサンプリングを
行う。さらに、網点連続性演算回路１４は、ステップＳ
１３でサンプリングした注目エリアに対して、連続性に
基づく演算を行って、二次判定回路１５で網点領域であ
るかどうかの判定を行う（ステップＳ１４）。つまり、
この連続性に基づく演算とは、注目エリアの画素数（本
実施形態では３８画素）内の網点候補数を演算すること
である。この網点連続性演算回路１４による演算結果か
ら、二次判定回路１５では、注目エリアの画素数（本実
施形態では３８画素）内の網点候補数が例えば９割以上
（３８画素中３５画素以上）あるかどうかを判断する。
この二次判定回路１５による判定結果から、網点候補数
が９割以上（３８画素中３５画素以上）あれば、最終判
定回路および記憶回路１６は、それらの注目エリアとそ
の前後行のエリア（拡張エリア）を１００線以下の網点
領域として抽出し、ステップＳ１５に移行する。また、
ステップＳ１４で、網点候補数が９割以上ではない場合
（３８画素中３４以下の場合）には、ステップＳ１６で
上記一次判定のまま（平坦部、文字部または中間部とい
う判定結果のまま）としてステップＳ１５に移行する。

【００３６】つまり、ステップＳ１５では、網点領域か
どうかの二次判定としての連続性判定を行った注目画素
がその最終列の注目画素かどうかを、図示しない全体制
御部で判断する。ステップＳ１５で、その最終列の注目
画素ではないと判断した場合には、主走査方向（右方
向）にシフトさせたステップＳ１３の３８画素のサンプ
リングに戻り、このような網点領域かどうかの二次判定
を、主走査方向（右方向）に順次シフトさせながら最終
列の注目画素まで繰り返す。また、ステップＳ１５で、
その最終列の注目画素であると判断した場合には、次の
ステップＳ２３に移行する。

【００３７】ステップＳ２３では、ステップＳ１３〜Ｓ
１６で最終列まで連続性判定を繰り返した行が最終の行
かどうかを判定する。ステップＳ２３で最終行でないな
らばステップＳ１に戻り、ステップＳ１で最終行となる
までステップＳ１〜Ｓ２３の上記各処理を繰り返す。ス
テップＳ２３で最終行で最終列となった段階で判定処理
を終了する。

【００３８】したがって、文字および網点、写真などの
混在画像に対して、まず、５×５の画素サンプリングで
注目画素がピーク値かどうかを一次判定し、次に、網点
画像の周期性および連続性に基づく主走査の連続画素に
対する連続性を二次判定とすることによって、文字寄り
の１００線以下の荒い網点領域を良好な検出率で抽出す
ることが可能となる。

【００３９】（実施形態２）図５は本発明の実施形態２
における画像処理装置の構成を示す全体ブロック図であ
り、図６は、図５の領域分離判定回路２２の詳細な構成
を示すブロック図である。なお、図５で、図１と同様の
作用効果を奏する部材には同一の符号を付けてその説明
を省略する。

【００４０】図５および図６において、５行×９列のブ
ロック単位（演算マトリクスＬ）毎に読み出される処理
メモリ２１が接続される濃度値演算回路２３および隣接
変化点演算回路２４は一次判定記憶回路２５に接続さ
れ、濃度値演算回路２３でそのブロック内の画素の輝度
差ＭＭを演算し、また、隣接変化点演算回路２４で縦方
向および横方向における隣接変化点数（隣接する２画素
間の濃度差）を演算し、それらの演算結果を一次判定記
憶回路２５に導いて、この輝度差ＭＭと所定値ＴＨ１と
の大小関係を判定し、また、隣接変化点数ｋＨが所定値
ＴＨ２よりも大きく、かつ隣接変化点数ｋＶが所定値Ｔ
Ｈ３よりも大きいかどうかを判定し、さらに、高濃度画
素数（ｎＨ＞ＨＨ）を判定して、それらの判定結果を一
時的に記憶する。この輝度差ＭＭは、輝度差ＭＭ＝（ブ
ロック内にある画素の濃度値の最大値）−（ブロック内
にある画素の濃度値の最小値）である。これらの濃度値
演算回路２３、隣接変化点演算回路２４および一次判定
記憶回路２５により第２の網点候補判定手段を含む判定
手段が構成され、注目画素毎に、輝度変化の少ない平坦
部、網点候補部、文字部および上記いずれの領域にも分
類されない中間部に領域振り分けを行う。この第２の網
点候補判定手段は、注目画素の画像濃度とその隣接画素
の画像濃度との濃度差がしきい値よりも大きいときその
注目画素を網点候補と判定するものである。

【００４１】また、この一次判定記憶回路２５が接続さ
れる網点連続性演算回路２６は、注目エリアの画素数
（本実施形態では３８画素）内の網点候補数を演算す
る。この網点連続性演算回路２６が接続される二次判定
回路２７は、所定画素数（本実施形態では３８画素）内
の網点候補が９割以上（３８画素中３５画素以上）ある
かどうかを判断する。これらの一次判定記憶回路２５お
よび二次判定回路２７が接続される最終判定回路および
記憶回路２８は、注目エリアとその前後行のエリアを１
００線以上の網点画像として抽出して領域分離データを
出力する。このとき、注目エリアのみを網点領域として
もよい。これらの網点連続性演算回路２６、二次判定回
路２７、最終判定回路および記憶回路２８により第２の
網点領域判定手段が構成され、第２の所定エリアに第２
の網点候補判定手段によって網点候補と判定された画素
数が所定画素数以上あるときに第２の所定エリアまたは
この第２の所定エリアを含むエリアを網点領域と判定す
る。つまり、上記判定手段で振り分けられた各部に対し
て、所定画素数（３８画素）内に網点候補の画素が所定
画素数以上（３５画素以上）あるか否かで網点領域の連
続性を判定する。さらに、これらの第２の網点候補判定
手段を含む判定手段、および第２の網点候補判定手段に
より領域分離判定回路２２が構成されている。

【００４２】このように、３８画素毎に連続性判定をし
たのは、網点はある程度広いエリアで存在していること
に着目し、網点は少なくとも２ｍｍ程度の幅以上の広さ
で存在するとして、例えば４００ｄｐｉ（ドット／イン
チ）で１ドットが１／１６ｍｍであり、２ｍｍでドット
が３２個存在するが、余裕を見て３８画素としたからで
ある。

【００４３】上記構成により、以下、その領域分類処理
について説明する。◇図７は図６の領域分離判定回路２
２で扱う演算マトリクスを示す画素模式図、図８は図６
の領域分離判定回路２２の動作を示すフローチャートで
ある。

【００４４】入力画像データ読取部１の画素メモリ内に
読み込まれた画素データＳは入力ラインバッファ２を介
して処理メモリ２１に図７に示すような５行×９列の画
素ブロック単位（演算マトリクスＬ）毎に読み出され、
主走査方向（右方向）に１画素づつ順次シフトされ１行
終了後、副走査方向に１画素下方にシフトされ、上記と
同様に主走査方向（右方向）に１画素づつ順次シフトさ
れて順次注目画素がサンプリングされることになる。

【００４５】図８に示すように、まず、ステップＳ２１
でサンプリングされた図７に示す５行×９列の画素ブロ
ックの注目画素である中心画素に対して、濃度値演算回
路２３で、輝度差ＭＭ＝（ブロック内にある画素の濃度
値の最大値）−（ブロック内にある画素の濃度値の最小
値）の演算を実行し、一次判定記憶回路２５でこの輝度
差ＭＭが所定値ＴＨ１よりも大きいかどうかを判定する
（ステップＳ２２）。ステップＳ２２でその輝度差ＭＭ
が所定値ＴＨ１以下であれば、一次判定記憶回路２５
は、ステップＳ２３でその注目画素が白、黒、グレーな
どの平坦部（ベタ部）であると判定してその判定結果を
順次記憶する。また、ステップＳ２２でその輝度差ＭＭ
が所定値ＴＨ１よりも大きければ、一次判定記憶回路２
５は、その注目画素が急峻部であると判定してその判定
結果を順次記憶した後、次のステップＳ２４に移行す
る。

【００４６】このように、ステップＳ２２でその注目画
素が急峻部であると一次判定記憶回路２５が判定した場
合、ステップＳ２１でサンプリングされた５行×９列の
ブロックの中心画素に対して、隣接変化点演算回路２４
で縦方向および横方向における隣接変化点数（隣接する
２画素間の濃度差）の演算が実行される。この隣接変化
点演算回路２４による演算結果としての隣接変化点情報
（横方向における隣接変化点数ｋＨ、縦方向における隣
接変化点数ｋＶ）から、一次判定記憶回路２５は、隣接
変化点数ｋＨが所定値ＴＨ２よりも大きく、かつ隣接変
化点数ｋＶが所定値ＴＨ３よりも大きいかどうかを判定
する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４で隣接変化点
数ｋＨが所定値ＴＨ２よりも大きく、かつ隣接変化点数
ｋＶが所定値ＴＨ３よりも大きければ、一次判定記憶回
路２５は、その注目画素が網点候補部であると判定する
（ステップＳ２５）。また、ステップＳ２４で隣接変化
点数ｋＨが所定値ＴＨ２よりも大きく、かつ隣接変化点
数ｋＶが所定値ＴＨ３よりも大きくなければ、ステップ
Ｓ２６で高濃度画素数（ｎＨ＞ＨＨ）を判定する。ステ
ップＳ２６で高濃度画素数（ｎＨ＞ＨＨ）であれば、一
次判定記憶回路２５は、その注目画素が文字部であると
判定してその判定結果を順次記憶する（ステップＳ２
７）。また、ステップＳ２６で高濃度画素数（ｎＨ＞Ｈ
Ｈ）でなければ、一次判定記憶回路２５は、その注目画
素が中間部であると判定してその判定結果を順次記憶す
る（ステップＳ２８）。このようにして、所定領域内の
輝度差と平均値から文字、網点、写真など画像の種類を
領域分類して抽出する一次判定を行う。

【００４７】ここで、この一次判定の一例を示すと、処
理メモリ２１に５行×９列のブロック単位で読み出され
た画素データに対して、以下の式（２１）〜式（２５）
のように演算する。

【００４８】Ｌ［ｍ］［ｎ］−Ｌ［ｍ］［ｎ＋１］＝ｋＨ・・・・・・・・（２１）Ｌ［ｍ］［ｎ］−Ｌ［ｍ＋１］［ｎ］＝ｋＶ・・・・・・・・（２２）ｉｆ（ａｂｓ（ｋＨ）＞ＭＭ／ＳＮ）ｋＨ＋＝１・・・（２３）ｉｆ（ａｂｓ（ｋＶ）＞ＭＭ／ＳＮ）ｋＶ＋＝１・・・（２４）ｉｆ（Ｌ［ｍ］［ｎ］＞ＴＨ４）ｎＨ＋＝１・・・（２５）ここで、輝度差ＭＭ＝濃度最大値Ｍａｘ−濃度最小値Ｍ
ｉｎであり、隣接変化点数（隣接する２画素間の濃度
差）ｋＨ，ｋＶで、ｋＨは横方向の主走査方向の場合、
ｋＶは縦方向の副走査方向の場合である。また、ＳＮは
定数値である。

【００４９】さらに、領域分類判定の一次判定を行った
注目画素がその最終列の注目画素かどうかを、図示しな
い全体制御部で判断する（ステップＳ２９）。ステップ
Ｓ２９で、その最終列の注目画素ではないと判断した場
合には、主走査方向（右方向）に１画素シフトさせたス
テップＳ２１のサンプリングに戻って上記一次判定を、
主走査方向（右方向）に順次シフトさせながら最終列の
注目画素まで繰り返す。また、ステップＳ２９で、その
最終列の注目画素であると判断した場合には次のステッ
プＳ３０に移行する。

【００５０】ステップＳ３０では、この一次判定の終了
後、一次判定記憶回路２５で記憶された一次判定の各結
果から、主走査方向（右方向）に所定画素数（本実施形
態では３８画素）だけ網点連続性演算回路２６で網点候
補の画素をサンプリングする。さらに、網点連続性演算
回路２６は、ステップＳ３０でサンプリングしたブロッ
クに対して、所定画素数（本実施形態では３８画素）内
の網点候補数を演算し、この演算結果から、二次判定回
路２７が、所定画素数（本実施形態では３８画素）内の
網点候補が９割以上（３８画素中３５画素以上）あるか
どうかを判断すると共に、この網点候補が９割以上（３
８画素中３５画素以上）ある場合、この注目エリアとそ
の前後行のエリアを網点部とする（ステップＳ３１）。
このように、二次判定回路２７による判定結果から、網
点候補が９割以上（３８画素中３５画素以上）の場合、
最終判定回路および記憶回路２８は、それらの注目エリ
アとその前後行のエリアを１００線以上の細かい網点画
像として抽出することになる。また、ステップＳ３１
で、網点候補が９割以上（３８画素中３５画素以上）で
はない場合には、ステップＳ３２で上記一次判定の各結
果に戻してステップＳ３３に移行する。

【００５１】ステップＳ３３では、網点領域かどうかの
二次判定としての連続性判定を行った注目画素がその最
終列の注目画素かどうかを、図示しない全体制御部で判
断する。ステップＳ３３で、その最終列の注目画素では
ないと判断した場合には、主走査方向（右方向）にシフ
トさせたステップＳ３０の３８画素のサンプリングに戻
り、このような網点領域かどうかの二次判定を、主走査
方向（右方向）に順次シフトさせながら最終列の注目画
素まで１行分繰り返す。また、ステップＳ３３で、その
最終列の注目画素であると判断した場合には、次のステ
ップＳ３４に移行する。

【００５２】ステップＳ３４では、ステップＳ３０〜Ｓ
３３で最終列まで連続性判定を繰り返した行が最終の行
かどうかを判定する。ステップＳ３４で最終行でないな
らばステップＳ２１に戻り、ステップＳ３４で最終行と
なるまでステップＳ２１〜Ｓ３４の各処理を繰り返す。
ステップＳ３４で最終行で最終列となった段階で判定処
理を終了する。

【００５３】したがって、文字／網点写真などの混在原
稿に対して、まず、５×９の画像サンプリングでそのエ
リアの輝度差を判定して平坦部と急峻部とに分類し、さ
らに、その急峻部を隣接画素間の濃度変化を判定して網
点候補と文字部などに分類する一次判定を行い。さら
に、この網点候補に関しては、さらに連続性を考慮し、
主走査に連続する所定数の判定画素数から網点候補の画
素数をカウントし、このカウント数が所定値以上の条件
を満たせば、面積的に網点領域と判断することができ
る。この場合、先の文字判定と重複した部分は文字処理
を優先させるものとする。このようにして、網点の周期
性と連続性に着目したことによって網点の検出率を向上
させることができる。

【００５４】（実施形態３）本実施形態３では、上記実
施形態１，２を組み合わせて構成されている。

【００５５】図９は本発明の実施形態３における画像処
理装置の構成を示す全体ブロック図であり、図１０は、
図９の領域分離判定回路３２の詳細な構成を示すブロッ
ク図である。なお、図９および図１０で、図１および図
２や図５および図６と同様の作用効果を奏する部材には
同一の符号を付けてその説明を省略する。

【００５６】図９および図１０において、濃度値演算回
路２３および一次判定記憶回路３３により第５の判定手
段が構成されており、注目画素毎にブロック内の画素濃
度の急峻性を判定する。また、濃度値演算回路２３、ピ
ーク点演算回路１１および一次判定記憶回路３３により
第１の判定手段が構成されており、第５の判定手段で判
定された所定以上の急峻性を持つ注目画素濃度がピーク
値か否かをブロック毎に判定する。網点１周期性演算回
路３４、網点連続性演算回路３５、二次判定回路３６お
よび最終判定回路および記憶回路３７により第２の判定
手段が構成され、注目画素を含む１２画素内にピーク点
があれば網点候補と判断し、さらに注目エリアの３８画
素内に網点候補が所定画素数以上あるか否かで網点領域
を判定する。濃度値演算回路２３、隣接変化点演算回路
２４および一次判定記憶回路３３により第６の判定手段
が構成されており、第１の判定手段または第２の判定手
段で判定にもれた注目画素に対して、網点候補部、文字
部および上記いずれの領域にも分類されない中間部に領
域振り分けを行う。さらに、網点連続性演算回路３５、
二次判定回路３６および最終判定回路および記憶回路３
７により第４の判定手段が構成され、第６の判定手段で
振り分けられた各部に対して、所定画素数内に網点候補
の画素が所定画素数以上あるか否かで網点領域の連続性
を判定する。

【００５７】上記構成により、以下、その領域分類処理
について説明する。◇図１１は図１０の領域分離判定回
路３２の動作を示すフローチャートである。

【００５８】入力画像データ読取部１の画素メモリ内に
読み込まれた画素データＳは入力ラインバッファ２を介
して処理メモリ３１に５行×５列または５行×９列のブ
ロック単位（演算マトリクスＬ）で読み出され、主走査
方向（右方向）に１画素づつ順次シフトされ１行終了
後、副走査方向に１画素下方にシフトされ、上記と同様
に主走査方向（右方向）に１画素づつ順次シフトされて
順次サンプリングされることになる。

【００５９】図１０および図１１に示すように、まず、
ステップＳ４１で急峻性判断を行うが、上記実施形態２
のステップＳ２１，２２と略同様に為され、サンプリン
グブロックの中心画素に対して、濃度値演算回路２３
で、そのブロック内の輝度差ＭＭを演算し、その演算結
果に基づいて、一次判定記憶回路３３でその輝度差ＭＭ
が所定値ＴＨ１よりも大きいかどうかを判定する。さら
に、ステップＳ４１で輝度差ＭＭが所定値ＴＨ１以下の
急峻性がない場合、実施形態２のステップＳ２３，２９
と略同様に為され、一次判定記憶回路３３は、その注目
画素が網点写真などの白、黒、グレーなどの平坦部（ベ
タ部）であると判定してその判定結果を順次記憶し、こ
れを、主走査方向（右方向）に順次シフトさせながら最
終列の注目画素まで繰り返す。

【００６０】次に、ステップＳ４１でその輝度差ＭＭが
所定値ＴＨ１よりも大きければ、一次判定記憶回路３３
は、その中心画素が急峻部であると判定してその判定結
果を順次記憶した後、次のステップＳ４３のピーク値判
断に移行する。ステップＳ４３でピーク値判断を行う
が、上記実施形態１のステップＳ１〜Ｓ３と略同様に為
され、ピーク点の演算およびピーク点かどうかの一次判
定を、主走査方向（右方向）に順次シフトさせながら最
終列の注目画素まで繰り返す。ステップＳ４３でピーク
点であれば、ステップＳ４４で連続性判断を行うが、上
記実施形態１のステップＳ４〜Ｓ１０と略同様に為さ
れ、注目画素を含む所定画素数（本実施形態では１２画
素）内にピーク点が少なくとも１個あるかどうかを判断
し、ピーク点が少なくとも１個あれば、その注目画素を
網点の周期性により網点候補とし、これを、主走査方向
（右方向）に順次シフトさせながら最終列の注目画素ま
で繰り返し、さらに、注目エリアの画素数（本実施形態
では３８画素）内の網点候補数を演算し、所定画素数
（本実施形態では３８画素）内の網点候補数が９割以上
（３８画素中３５画素以上）で連続性があるかどうかを
判断し、これを、主走査方向（右方向）に順次シフトさ
せながら最終列の注目エリアまで繰り返す。さらに、ス
テップＳ４４で連続性があると判断した場合、ステップ
Ｓ４５で文字寄りの１００線以下の荒い網点部Iとす
る。また、ステップＳ４４で連続性がないと判断した場
合には、文字部、網点部IIまたは中間部の可能性があ
り、後述するステップＳ４６〜Ｓ５１の各処理を行って
もよい。

【００６１】次に、ステップＳ４３で網点ピークでなけ
れば、ステップＳ４６で隣接変化判断を行うが、上記実
施形態２のステップＳ２４〜Ｓ２５と略同様に為され、
隣接変化点演算回路２４による演算結果としての隣接変
化点情報（横方向における隣接変化点数ｋＨ、縦方向に
おける隣接変化点数ｋＶ）から、一次判定記憶回路３３
は、隣接変化点数ｋＨが所定値ＴＨ２よりも大きく、か
つ隣接変化点数ｋＶが所定値ＴＨ３よりも大きいとき
に、その注目画素が網点候補部であると判定する。さら
に、ステップＳ４６でその注目画素が網点候補部ではな
いと判定した場合、ステップＳ４７で濃度画素判断を行
うが、上記実施形態２のステップＳ２６〜Ｓ２８と略同
様に為され、高濃度画素数（ｎＨ＞ＨＨ）であれば、一
次判定記憶回路３３は、ステップＳ４８でその注目画素
が文字部であると判定し、また、高濃度画素数（ｎＨ＞
ＨＨ）でなければ、ステップＳ４９でその注目画素が中
間部であると判定してその判定結果を順次記憶する。

【００６２】さらに、ステップＳ４６でその中心画素が
網点候補部であると判定した場合、ステップＳ５０で連
続性判断を行うが、上記実施形態２のステップＳ３０〜
Ｓ３３と略同様に為され、サンプリングブロックに対し
て、網点連続性演算回路３５は、注目エリアの画素数
（本実施形態では３８画素）内の網点候補数を演算し、
この演算結果から、二次判定回路３６が、注目エリアの
画素数（本実施形態では３８画素）内の網点候補が９割
以上（３８画素中３５画素以上）あるかどうかを判断
し、これを、主走査方向（右方向）に順次シフトさせな
がら最終列の注目画素まで繰り返す。さらに、ステップ
Ｓ５０で連続性があると判断した場合、注目エリアとそ
の前後のエリアをステップＳ５１で１００線以上の細か
い網点部IIと判断する。また、ステップＳ５０で連続性
がないと判断した場合には、その注目画素が中間部であ
ると判断する。

【００６３】したがって、文字寄りの１００線以下の荒
い網点部Iの検出と、１００線以上の細かい網点部IIの
検出とを区別して行うことにより、網点部の検出率を大
幅に向上させることができることはもちろん、網点部の
細かさに応じた画像再生処理が可能となる。

【００６４】

【発明の効果】以上により本発明によれば、注目画素毎
に、注目画素とその周辺画素の濃度差から注目画素濃度
がピーク点か否かを一次判定するだけではなく、これに
加えて、第１の所定エリア内にピーク点が少なくとも１
つあるとき注目画素を網点と判定し、第２の所定エリア
にその網点候補が所定画素数以上あるか否かで網点領域
の連続性を判定するため、文字寄りの１００線以下の荒
い網点領域を良好な検出率で抽出することができる。

【００６５】また、注目画素毎に、隣接画素との濃度差
が大きいか否かを一次判定するだけではなく、注目エリ
アに網点候補の画素が所定画素数以上あるか否かで網点
領域の連続性を判定するので、１００線以上の細かい網
点領域を良好な検出率で抽出することができる。

【００６６】さらに、文字寄りの１００線以下の荒い網
点検出と、１００線以上の細かい網点検出とを区別して
行うことができ、各網点の検出率を大幅に向上させるこ
とができると共に、網点部の細かさに応じた画像再生処
理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態１における画像処理装置の構
成を示す全体ブロック図である。

【図２】図１の領域分離判定回路４の詳細な構成を示す
ブロック図である。

【図３】図２の領域分離判定回路４で扱う演算マトリク
スを示す画素模式図である。

【図４】図２の領域分離判定回路４の動作を示すフロー
チャートである。

【図５】本発明の実施形態２における画像処理装置の構
成を示す全体ブロック図である。

【図６】図５の領域分離判定回路２２の詳細な構成を示
すブロック図である。

【図７】図６の領域分離判定回路２２で扱う演算マトリ
クスを示す画素模式図である。

【図８】図６の領域分離判定回路２２の動作を示すフロ
ーチャートである。

【図９】本発明の実施形態３における画像処理装置の構
成を示す全体ブロック図である。

【図１０】図９の領域分離判定回路３２の詳細な構成を
示すブロック図である。

【図１１】図１０の領域分離判定回路３２の動作を示す
フローチャートである。

【符号の説明】

１入力画像データ読取部２入力ラインバッファ３，２１，３１処理メモリ４，３２，３２領域分離判定回路５領域別画像処理回路６出力ラインバッファ７出力画像データ書込部１１ピーク点演算回路１２，２５，３３一次判定記憶回路１３，３４網点１周期性演算回路１４，２６，３５網点連続性演算回路１５，２７，３６二次判定回路１６，２８，３７最終判定回路および記憶回路２３濃度値演算回路２４隣接変化点演算回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画素単位で取り込んだ入力画像に対して
分類された画像領域の種類に応じた画像処理を施す画像
処理装置において、注目画素の画像濃度とその近隣画素の画像濃度を比較し
て前記注目画素がピーク点か否かを判定するピーク点判
定手段と、注目画素を含む第１の所定エリア内にピーク点が少なく
とも１つあるときその注目画素を網点候補と判定する第
１の網点候補判定手段と、第２の所定エリアに前記第１の網点候補判定手段によっ
て網点候補と判定された画素数が所定画素数以上である
ときに前記第２の所定エリアまたはこの第２の所定エリ
アを含む拡張エリアを網点領域と判定する第１の網点領
域判定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】前記第１の所定エリアは１行×ｉ列であ
って、前記第２の所定エリアは１行×ｊ列（ｉ＜ｊ）で
あ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】前記第２の所定エリアを含む拡張エリア
とは１行×ｊ列からなる第２の所定エリアとその前行お
よび／または後行からなるｋ行×ｊ列のエリアであるこ
とを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】画素単位で取り込んだ入力画像に対して
分類された画像領域の種類に応じた画像処理を施す画像
処理装置において、注目画素の画像濃度とその隣接画素の画像濃度との濃度
差がしきい値よりも大きいときその注目画素を網点候補
と判定する第２の網点候補判定手段と、第２の所定エリアに前記第２の網点候補判定手段によっ
て網点候補と判定された画素数が所定画素数以上あると
きに前記第２の所定エリアまたはこの第２の所定エリア
を含むエリアを網点領域と判定する第２の網点領域判定
手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】前記第２の所定エリアは１行×ｊ列であ
って、前記第２の所定エリアを含む拡張エリアとは１行
×ｊ列からなる第２の所定エリアとその前行および／ま
たは後行からなるｋ行×ｊ列のエリアであることを特徴
とする請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】画素単位で取り込んだ入力画像に対して
分類された画像領域の種類に応じた画像処理を施す画像
処理装置において、注目画素の画像濃度とその近隣画素の画像濃度を比較し
て前記注目画素がピーク点か否かを判定するピーク点判
定手段と、注目画素を含む第１の所定エリア内にピーク点が少なく
とも１つあるときその注目画素を第１の網点候補と判定
する第１の網点候補判定手段と、注目画素の画像濃度とその隣接画素の画像濃度との濃度
差がしきい値よりも大きいときその注目画素を第２の網
点候補と判定する第２の網点候補判定手段と、第２の所定エリアに前記第１の網点候補判定手段によっ
て第１の網点候補と判定された画素数が所定画素数以上
であるときに前記第２の所定エリアまたはこの第２の所
定エリアを含む拡張エリアを第１の網点領域と判定する
第１の網点領域判定手段と、第２の所定エリアに前記第２の網点候補判定手段によっ
て第２の網点候補と判定された画素数が所定画素数以上
あるときに前記第２の所定エリアまたはこの第２の所定
エリアを含むエリアを第２の網点領域と判定する第２の
網点領域判定手段とを有することを特徴とする画像処理
装置。
【請求項７】前記第１の所定エリアは１行×ｉ列であ
って、前記第２の所定エリアは１行×ｊ列（ｉ＜ｊ）で
あることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】前記第２の所定エリアを含む拡張エリア
とは１行×ｊ列からなる第２の所定エリアとその前行お
よび／または後行からなるｋ行×ｊ列のエリアであるこ
とを特徴とする請求項６または７記載の画像処理装置。
【請求項９】注目画素が文字領域か否かを判定する文
字領域判定手段を有し、前記第２の網点領域判定手段は所定エリア内に前記文字
領域判定手段をによって文字領域と判定された画素につ
いては文字領域判定手段の判定を優先させることを特徴
とする請求項４〜８のいずれかに記載の画像処理装置。