JPS6356064A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明はディジタル複写機やファクシミリ等に適用さ
れる画像処理方法に係り、特に網点画像を含む原稿に対
する画像処理の改良に関する。

〔従来の技術〕

画像の濃淡を再現する方法としては、階調を微小点（網
点と呼ぶ）の大小に分解し、一定面積中に含まれるイン
ク付着部の面積の割合で視覚的に濃淡を表わす擬似面積
階調方式が一般的である。

この擬似面積階調方式においては、ｎＸｎ画素の正方領
域を階調表示の１単位とし、ｎＸｎの異なる閾値から成
るディザマトリックスの各閾値と原画走査で得られた画
像信号とを比較し、その大小に応じて記録装置の記録素
子をオン・オフすることにより中間調出力を得るように
している。

ところで、かかる方式においては、網点画像を含む原稿
画像を読取った際、網点画像と読取素子（ＣＣＤ等）の
サンプリング密度との関係による干渉あるいは網点画像
とディザマトリックスとの干渉等によりその出力画像に
モアレが出現し、画品質を著しく損なう原因となってい
た。

このため従来方式では空間フィルタを用いたローパスフ
ィルタによって低周波域に発生したモアレ及び網点の成
分を除去し、網点画像を連続調画像に変換した後、その
後の処理を行なうようにしていた。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかし、かかる従来装置においては、原稿中に網点画像
以外に文字画像や写真画像等が含まれていた場合、これ
ら文字領域や写真領域で画質が著しく劣化するという問
題点がある。また、その後の処−理でＭＴＦ（Ｍｏｄｕ
ｌａｔｉｏｎ　　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　　Ｆｕｎｃｔｉｏ
ｎ）補正のためのアンシャープマスキング処理を行なう
ことが可能であるがこの場合画質が改善されるのは写真
画像のみで文字領域については画質は劣化したままであ
る。

また、この種の画像処理においては、画像中に文字及び
写真等が混在する場合に備えて、通常特開昭５８−３３
７４号公報あるいは特開昭５８−２２０５６３号公報に
示されるような適宜の方法を用いて上述のフィルタ処理
後に中間調領域と文字領域とを識別し、その後該識別結
果に基づきこれら２つの領域に各別の画像処理を加える
ようにして、これら２領域の画像品質を向上させるよう
にしているが、前述の従来方式では文字領域での信号劣
化が著しいため、前記識別処理の際かなりの判定誤りを
生じてしまうという問題点があった。

この発明は上記実情に鑑みてなされたもので、文字、写
真及び網点画像等が混在した原稿画像に対して全ての領
域で高画質の画像再現を行なうことができる画像処理方
法を提供しようとするものである。

〔問題点を解決するための手段および作用〕そこでこの
発明では、網点の基本周波数成分を除去するフィルタ処
理の前後における注目画素の濃淡レベル値の例えば差を
所定の閾値と比較し、該比較結果に基づき当該注目画素
が網点画像領域に含まれるか否かを識別し、網点画像領
域に含まれると判別された画素はその出力濃淡レベルを
前記フィルタ処理後の濃淡レベル値とし、それ以外の画
素はその出力濃淡レベルを前記フィルタ処理前の濃淡レ
ベル値とするようにする。

前記閾値との比較相手としては前記フィルタ処理前後の
注目画素の各濃淡レベル値の差量外に、例えば、前記フ
ィルタ処理前後の注目画素の各濃淡レベル値の差を当該
注目画素のフィルタ処理前の濃淡レベル値あるいはフィ
ルタ処理後の濃淡レベル値で除した値又は前記フィルタ
処理前後の注目画素の各濃淡レベル値の比等を挙げるこ
とができる。

かかる手段によれば、前記識別処理により原稿中に含ま
れる網点領域を抽出し、該抽出した網点領域についての
み連続調画像への変換のためのフィルタ処理が行なわれ
ることになる。

〔実施例〕 第２図（ａ）（ｂ）及び（ｃ）は夫々、網点画像、写真
画像及び文字画像についてのパワースペクトルを示すも
のであり、その横軸には空間周波数ｆ（１７ｐｓ／ｍｍ
）がとられている。これら各画像毎のパワースペクトル
を比較すれば明らかなように、網点画像では網点の基本
周波数成分（３，９１ｐｓ／ｍｍの整数倍：この場合ス
クリーン線数は１００線／インチ）がはっきりと強い強
度で表われるのに対し、その他の写真画像や文字画像で
は前記網点の基本周波数成分はそれ程極端に強い強度を
示さない。

本発明はこのような特性に着目したもので、具体的には
網点の基本周波数にそのピークを合わせた空間フィルタ
の応答に基づき網点領域を抽出するようにする。

今、原稿画像中に１００線印刷の網点画像と写真画像と
文字画像との３種の画像領域が混在しているとし、この
原稿画像から網点領域を抽出する方法の一例について説
明する。

第３図はこの方法で用いる空間フィルタ（３×３）の−
例を示すものであり、第４図にこのフィルタの空間周波
数特性を示す。かかるフィルタを用いてフィルタ処理を
行なうようにすれば、スクリーン数が１００線／　ｉ　
ｎ　ｃ　ｈである場合の網点の基本周波数成分（３，９
Ｎ　ｐｓ／ｍｍの整数倍）を完全に除去でき、網点画像
から連続調画像への変換が可能になる。

このようなフィルタリング処理は、別言すれば、網点画
像の場合フィルタ処理前後での画素濃度の変化度（例え
ば差）が他の画像に比べて大きいことを意味しており、
この点に着目することで画像中の網点領域を識別するよ
うにする。

すなわち、Ｄｖｐを前記フィルタリング処理前の注目画
素濃度、Ｄｆ’を同フィルタ処理後の注目画素濃度であ
るとすると、上記フィルタリング処理によ′る変化度Ｖ
を次式のように決定する。

Ｖ　−ｌ　Ｄｖｐ−ＤＩ’　　ｌ 上式から得られるフィルタ処理前後の画素濃度の差の絶
対値Ｖは、前記第３図及び第４図に示したフィルタ固有
の特性により、３．９Ｊ２　ｐｓ／ｍｍ付近の周波数帯
域の成分が多く存在するときには大きな値となる。した
がって、■の値が大きいもの捏網点領域である可能性が
高いが、これだけでは濃度の高い画像領域はどＶの値が
大きくなるため、確度の高い判定ができないと考えられ
る。

したがって本方法では、次式に示す如く、前記値Ｖを着
目画素の濃度値（フィルタ処理前の画素濃度Ｄ　ｖｐ）
で正規化し、 Ｇ−Ｖ／Ｄｖｐ＝　ｌ　Ｄｖｐ−Ｄｆ　ｌ　／Ｄｖｐさ
らにこの値Ｇを所定の閾値Ｔｈｌと比較し、該正規化値
Ｇが閾値Ｔｈｌを超えた場合当該着目画素が網点領域に
含まれると判断するようにする。

そして、上記比較によって網点と識別された画素はその
出力濃度Ｄ　ｎｖｐを前記フィルタ処理結果Ｄｒで置き
換え、それ以外の画素は前記フィルタ処理前の濃度Ｄｖ
ｐを出力濃度Ｄ　ｌｖｐとしてそのまま出力することに
より、網点領域のみを連続調画像に変換するようにし、
文字頭載および写真領域における画質劣化を防止するよ
うにする。

すなわち Ｖ／Ｄｖｐ≧ＴｈｌのときはＤｎｖｐ　−ＤｆＶ／Ｄｖ
ｐ＜ＴｈｌのときはＤｎｖｐ　−Ｄｖｐとする。

第１図はかかる画像処理を実施する際の装置構成例を示
すものであり、画像入力装置１は例えばＣＣＤラインイ
メージセンサおよびＡ／Ｄ変換器等で構成され、ＣＣＤ
イメージセンサによって読取られた原稿画像データはＡ
　／　Ｄ変換器によって例えば８ビツトの多値濃度デー
タに変換して出力される。画像メモリ２は例えばページ
メモリであり、画像人力装置１から入力された多値濃度
データを原稿１ペ一ジ分格納する。

フィルタ処理回路３は第３図及び第４図に示したような
空間フィルタ処理を行なうもので、画像メモリ２から入
力された注目画素を中心とする３×３′の画素マトリッ
クスの濃度データに第３図に示した３Ｘ３の空間フィル
タをかける演算を行ない、そのフィルタ処理結果Ｄｆを
マルチプレクサ６及び演算回路４に出力する。演算回路
４には、フィルタ処理回路３の出力Ｄｒの他に、画像メ
モリ２から注目画素の濃度データＤｖｐが入力されてお
り、演算回路４では前述の演算１Ｄｖｐ−Ｄｒ　ｌ／Ｄ
ｖｐを行ない、その演算結果を判定回路５に入カする。

判定回路５はこの演算結果Ｇ＝（ｌＤｖｐ−Ｄｆ’ｌ／
Ｄｖｐ）を予設定した所定の閾値Ｔｈｌと比較し、その
大小の比較結果をマルチプレクサ６に入力する。マルチ
プレクサ６は注目画素のフィルタ処理前の濃度データＤ
ｖｐおよびフィルタ処理後の濃度データＤｒを切替出力
するもので、判定回路５からＧ≧Ｔｈｌを示す信号が入
力されたときはＤｆ’を選択し、Ｇ＜Ｔｈｌを示す信号
が入力されたときはＤｖｐを選択して出力する。がかる
マルチプレクサ６の出力は、その後例えば文字／中間調
識別回路に入力され、かかる回路において当該着目画素
が文字領域あるいは中間調領域のいずれに含まれるかが
判別され、その後各領域毎に最適な各別の画像処理が行
なわれた後、ハードコピーとして出力される。

かかる実施例によれば、文字、写真等の劣化なしに網点
画像を連続調画像に変換することができるため、例えば
後処理で行なう文字／中間調識別処理の判定確度を向上
させることができ、また、モアレ等の出現も適格に抑え
ることができる。

なお、上記実施例では、網点の線数が変化した場合はこ
れに応じて３×３の空間フィルタ内の係数値を変化させ
る必要があるが、この場合にはＲＯＭ等のメモリに予め
複数種の係数を格納しておき、これを網点数に応じて適
宜選択するようにすればよい。本実施例のフィルタ処理
では１００線以上の高解像網点について有効性が確認さ
れており、また低解像網点についても５Ｘ５あるいは７
×７の空間フィルタを採用することで十分に対処できる
。

また、上記実施例では画素の濃度レベルデータとして濃
度データを用いるようにしたが、これは勿論“反射率デ
ータであってもよい。

さらに、上記実施例では演算結果１Ｄｖｐ−Ｄｆｌ／Ｄ
ｖｐと閾値Ｔｈｌとの比較に基づき網点領域を識別する
ようにしたが、判定式はこれに限るわけではなく例えば
他に ｉ）フィルタ処理前後の注目画素の濃度値の差の絶対値
１Ｄｖｐ−Ｄｆ　ｌをフィルタ処理後の濃度値Ｄｆ’で
正規化した値と閾値Ｔｈ２との比較結果に基づき識別す
る方法 ｌ　Ｄｖｐ−Ｄｒｌ　／Ｄｒ≧Ｔｈ２ １１）フィルタ処理前後の注目画素の濃度値の比Ｄｖｐ
／Ｄｆ’と閾値Ｔｈ３との比較結果で網点領域を識別す
る方法。

Ｄ　ｖｐ／　Ｄ　［’≧Ｔｈ３ １ｉｉ　）正規化を行なわないで、フィルタ処理前後の
注目画素のｉＱ度値の差の絶対値１Ｄｖｐ−Ｄｒ　ｌと
閾値Ｔｈ４との比較結果で網点領域を識別する方法。

等を挙げることができる。

〔発明の効果〕

以上説明したようにこの発明によれば、網点画像を連続
調画像へ変換する空間フィルタ処理の結果に基づき網点
領域を識別し網点領域と識別された領域についてのみ前
記フィルタ処理を施すようにしたので、網点画像、文字
画像及び写真画像が混在する原稿に対して文字部及び写
真部での画像劣化を引き起こすことなく全ての領域につ
いて高品質の画像再現を行なうことができ、さらに後処
理で行なう文字／中間調識別処理の判定確度を大幅に向
上させることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例構成を示すブロック図、第
２図は各画像毎のパワースペクトルを示すグラフ、第３
図は同実施例に用いる空間フィルタの一例を示す図、第
４図は同空間フィルタの空間周波数特性を示すグラフで
ある。 １・・・画像入力装置、２・・・画像メモリ、３・・・
フィルタ処理回路、４・・・演算回路、５・・判定回路
、６・・・マルチプレクサ。 ゛（ニ）ｊ 第２図 第４図

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）網点画像を含む原稿を読取り、該読取ったデータ
   に網点の基本周波数成分を除去するフィルタ処理を加え
   た後、記録する画像処理方法において、 前記フィルタ処理の前後における注目画素の濃淡レベル
   に基づき当該注目画素が網点画像領域に含まれるか否か
   を識別し、網点画像領域に含まれると判別された画素は
   、その出力濃淡レベルを前記フィルタ処理後の濃淡レベ
   ル値とし、それ以外の画素はその出力濃淡レベルを前記
   フィルタ処理前の濃淡レベル値とするようにしたことを
   特徴とする画像処理方法。
2. （２）前記識別処理は、前記フィルタ処理の前後におけ
   る注目画素の濃淡レベルの差を求め、該求めた差を所定
   の閾値と比較し、該比較結果に基づき行なわれる特許請
   求の範囲第（１）項記載の画像処理方法。
3. （３）前記識別処理は、前記フィルタ処理の前後におけ
   る注目画素の濃淡レベルの差を当該注目画素のフィルタ
   処理前の濃淡レベル値で除した値を求め、該求めた値を
   所定の閾値と比較し該比較結果に基づき行なわれる特許
   請求の範囲第（１）項記載の画像処理方法。
4. （４）前記識別処理は、前記フィルタ処理の前後におけ
   る注目画素の各濃淡レベル値の差を当該注目画素のフィ
   ルタ処理後の濃淡レベル値で除した値を求め、該求めた
   値を所定の閾値と比較し該比較結果に基づき行なわれる
   特許請求の範囲第（１）項記載の画像処理方法。
5. （５）前記識別処理は、前記フィルタ処理の前後におけ
   る注目画素の各濃淡レベル値の比を求め、該求めた比を
   所定の閾値と比較し、該比較結果に基づき行なわれる特
   許請求の範囲第（１）項記載の画像処理方法。