JP2011049753A - Image processing apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置に関し、特に、細線の濃度を適正に復元する技術に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly to a technique for appropriately restoring the density of fine lines.
従来、スキャナで原稿を読み取ると空間周波数特性が劣化した画像データが生成されるため、様々なＭＴＦ（Modulation Transfer Function）補正が行われている。例えば、表中の罫線のような細線はスキャンによって薄くなるので、エッジ強調処理が行われる。 Conventionally, when an original is read by a scanner, image data having a degraded spatial frequency characteristic is generated, and thus various MTF (Modulation Transfer Function) corrections are performed. For example, since a fine line such as a ruled line in the table is thinned by scanning, edge emphasis processing is performed.
近年、カラープリンタの普及に合わせて、スキャナについてもカラー化の要望が高まっているところ、カラースキャナにおいても空間周波数特性の劣化は避けることができない。これに対して、カラー画像データの色成分ごとに従来のＭＴＦ補正を施すことが考えられる。
しかしながら、例えば、細線にエッジ強調を施す場合に、色成分毎に下地と細線との階調差が異なっていると、エッジ強調後に細線のカラーバランスが変動して、色が変わってしまう。
In recent years, with the widespread use of color printers, there is a growing demand for colorization of scanners. However, even in color scanners, deterioration of spatial frequency characteristics cannot be avoided. On the other hand, it is conceivable to perform conventional MTF correction for each color component of color image data.
However, for example, when edge enhancement is performed on a fine line, if the gradation difference between the background and the fine line differs for each color component, the color balance of the fine line varies after edge enhancement, and the color changes.
図１４は、黄色い下地に黒い細線をひいた原稿と、当該原稿を読み取って得られた画像データとにおける下地部分と細線部分との階調値を例示する表である。図１４に例示されるように、原稿では、細線のすべての色成分で階調値がいずれも２０となっているが、読み取り画像では、ＭＴＦによって、細線の階調値が色成分ごとに異なっている。
この読み取り画像に対してエッジ強調を施しても、読み取り画像では下地と細線との階調差がＲ色では１８２、Ｇ色では１８０、Ｂ色では４６となっており、細線の色成分毎の階調値を揃えることができない。このため、細線のカラーバランスが変動して、原稿の細線とは異なる色になってしまう。
FIG. 14 is a table exemplifying gradation values of a background portion and a fine line portion in a document in which a black thin line is drawn on a yellow background and image data obtained by reading the document. As illustrated in FIG. 14, in the original, the gradation value is 20 for all the color components of the fine line. However, in the read image, the gradation value of the fine line differs for each color component depending on the MTF. ing.
Even if edge enhancement is applied to the read image, the gradation difference between the background and the fine line in the read image is 182 for the R color, 180 for the G color, and 46 for the B color. The gradation values cannot be aligned. For this reason, the color balance of the fine line varies, resulting in a color different from the fine line of the original.
本発明は、上述のような問題に鑑みて為されたものであって、カラーバランスが改善するようにＭＴＦ補正を行う画像処理装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide an image processing apparatus that performs MTF correction so that color balance is improved.
上記目的を達成するため、本発明に係る画像処理装置は、ＭＴＦ誤差を含むカラー画像データを処理する画像処理装置であって、画像データ中の細線部分を検出する検出手段と、色成分毎に、細線部分の画素と、その周辺の画素であって、細線部分以外の画素との階調差を算出する差分手段と、各色成分について、前記差分手段にて算出された階調差が大きいほど、当該色成分の階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, an image processing apparatus according to the present invention is an image processing apparatus that processes color image data including an MTF error, a detection unit that detects a thin line portion in the image data, and a color component for each color component. The difference means for calculating the gradation difference between the pixels in the fine line portion and the surrounding pixels, and the pixels other than the fine line portion, and for each color component, the larger the gradation difference calculated by the difference means, And correction means for correcting the gradation of the pixels in the thin line portion so that the gradation difference of the color component becomes large.
このようにすれば、色成分毎に、細線部分とその周辺との補正前の階調差が大きいほど、補正後の階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正するので、カラーバランスが改善するようにＭＴＦ補正を行うことができる。
この場合において、前記補正手段は、細線部分の画素の階調値が周辺画素の階調値よりも小さい場合には、前記階調差がゼロの場合に最大値１をとり、階調差が最大の場合に最小の正値をとる補正係数を、細線部分の画素の階調値に乗算することによって階調値を補正するのが望ましく、前記最小の正値は０．５であるとすれば更に好適である。
In this way, for each color component, the gradation of the pixels in the fine line portion is corrected so that the gradation difference after correction between the fine line portion and its surroundings increases as the gradation difference after correction increases. Therefore, MTF correction can be performed so that the color balance is improved.
In this case, when the gradation value of the pixel in the thin line portion is smaller than the gradation value of the surrounding pixels, the correction means takes the maximum value 1 when the gradation difference is zero, and the gradation difference is It is desirable to correct the gradation value by multiplying the gradation value of the pixel in the thin line portion by a correction coefficient that takes the minimum positive value in the maximum case, and the minimum positive value is assumed to be 0.5. More preferably.
また、前記補正係数は階調差の増加に比例して単調減少するとすれば、補正前の階調差が大きいほど、補正後の階調差が大きくすることができる。
また、前記差分手段は、前記周辺画素として、細線部分の画素の２５近傍内にある画素を選択すれば、細線部分のＭＴＦ補正を行うのに十分である。
また、前記検出手段は、エッジを検出することによって細線部分を検出しても良い。
If the correction coefficient monotonously decreases in proportion to the increase in gradation difference, the gradation difference after correction can be increased as the gradation difference before correction increases.
In addition, if the difference means selects a pixel within the vicinity of 25 of the pixel in the thin line portion as the peripheral pixel, it is sufficient to perform MTF correction of the thin line portion.
The detecting means may detect the thin line portion by detecting an edge.
本発明に係る画像処理装置は、ＭＴＦ誤差を含むカラー画像データを処理する画像処理装置であって、画像データ中の細線部分を検出する細線検出手段と、前記細線部分の幅を検出する幅検出手段と、細線部分の画素の周辺画素の明度の平均値を算出する平均手段と、前記幅と平均との乗算値が小さいほど、階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。また、ＭＴＦ誤差を含むカラー画像データを処理する画像処理装置であって、画像データ中の細線部分を検出する細線検出手段と、前記細線部分の幅を検出する幅検出手段と、細線部分の画素の周辺の所定範囲内のエッジ画素の個数を計数する計数手段と、前記幅と個数との乗算値が小さいほど、階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備えても良い。このようにしても、細線部分のＭＴＦ補正を行うことができる。 An image processing apparatus according to the present invention is an image processing apparatus for processing color image data including an MTF error, and includes thin line detection means for detecting a thin line portion in the image data, and width detection for detecting the width of the thin line portion. Means, an averaging means for calculating an average value of brightness of pixels around the thin line portion pixels, and a gradation of the pixels in the thin line portion so that the gradation difference increases as the multiplication value of the width and the average decreases. And a correction means for correcting. An image processing apparatus for processing color image data including an MTF error, a thin line detecting unit for detecting a thin line portion in the image data, a width detecting unit for detecting a width of the thin line portion, and a pixel of the thin line portion A counting means for counting the number of edge pixels in a predetermined range around the pixel, and a correction for correcting the gradation of the pixels in the thin line portion so that the gradation difference increases as the product of the width and the number decreases. Means. Even in this case, the MTF correction of the thin line portion can be performed.
以下、本発明に係る画像処理の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
［１］第１の実施の形態
本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。
（１−１）画像処理装置の構成
先ず、本実施の形態に係る画像処理装置の構成について説明する。
Hereinafter, embodiments of image processing according to the present invention will be described with reference to the drawings.
[1] First Embodiment An image processing apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described.
(1-1) Configuration of Image Processing Device First, the configuration of the image processing device according to the present embodiment will be described.
図１は、本実施の形態に係る画像処理装置の外観斜視図である。図１に示されるように、画像処理装置１は、いわゆるＭＦＰ（Multi Function Peripheral）であって、スキャナ部１０１、プリンタ部１０２、給紙部１０３及びフィニッシャ部１０４を備えている。
スキャナ部１０１はＡＤＦ（Automatic Document Feeder）を備えており、載置された複数枚の原稿を１枚ずつ送って読み取り、画像データを生成する。プリンタ部１０２は、制御基板を内蔵しており、スキャナ部１０１が生成した画像データを一旦記憶して画像処理を施した後、当該画像データを用いて画像形成を実行する。
FIG. 1 is an external perspective view of the image processing apparatus according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the image processing apparatus 1 is a so-called MFP (Multi Function Peripheral), and includes a scanner unit 101, a printer unit 102, a paper feed unit 103, and a finisher unit 104.
The scanner unit 101 includes an ADF (Automatic Document Feeder), and sends and reads a plurality of placed documents one by one to generate image data. The printer unit 102 incorporates a control board, temporarily stores the image data generated by the scanner unit 101 and performs image processing, and then executes image formation using the image data.
給紙部１０３は、記録シートのサイズ毎にトレイを備えており、その内部に記録シートを収納している。給紙部１０３は、プリンタ部１０２が画像形成をするための記録シートを供給する。プリンタ部１０２にて画像形成された記録シートはフィニッシャ部１０４に排出される。
（１−２）制御基板の構成
図２は、プリンタ部１０２が備える制御基板の構成を示すブロック図である。図２に示されるように、制御基板２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０４、ＮＩＣ（Network Interface Card）２０５及び入出力インタフェース２０６を備えている。
The sheet feeding unit 103 includes a tray for each size of the recording sheet, and stores the recording sheet therein. The paper feeding unit 103 supplies a recording sheet for the printer unit 102 to form an image. The recording sheet on which an image is formed by the printer unit 102 is discharged to the finisher unit 104.
(1-2) Configuration of Control Board FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of the control board provided in the printer unit 102. As shown in FIG. 2, the control board 2 includes a CPU (Central Processing Unit) 201, a ROM (Read Only Memory) 202, a RAM (Random Access Memory) 203, a HDD (Hard Disk Drive) 204, a NIC (Network Interface Card). ) 205 and an input / output interface 206.
ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤＤ２０４、ＮＩＣ２０５及び入出力インタフェース２０６は内部バス２００を介してコマンドやデータを遣り取りする。また、入出力インタフェース２０６には入出力バス２１０を介してスキャナ部１０１、操作パネル２１１、プリントエンジン２１２、ファクシミリインタフェース２１３が接続されている。 The CPU 201, ROM 202, RAM 203, HDD 204, NIC 205, and input / output interface 206 exchange commands and data via the internal bus 200. The scanner unit 101, the operation panel 211, the print engine 212, and the facsimile interface 213 are connected to the input / output interface 206 via the input / output bus 210.
ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に記憶されている制御プログラムを読み出し、ＲＡＭ２０３を作業用記憶領域として動作する。ＮＩＣ２０５はＣＰＵ２０１の制御の下、ネットワークを介して画像データやジョブを送受信する。入出力インタフェース２０６もまたＣＰＵ２０１の制御の下、スキャナ部１０１や操作パネル２１１、プリントエンジン２１２、ファクシミリインタフェース２１３とコマンドや画像データを送受信する。 The CPU 201 reads a control program stored in the ROM 202 and operates using the RAM 203 as a working storage area. The NIC 205 transmits and receives image data and jobs via the network under the control of the CPU 201. The input / output interface 206 also transmits / receives commands and image data to / from the scanner unit 101, the operation panel 211, the print engine 212, and the facsimile interface 213 under the control of the CPU 201.
操作パネル２１１は、液晶タッチパネルやハードキーを備えており、ユーザに情報を提示したり、ユーザの操作入力を受け付けたりする。プリントエンジン２１２は電子写真方式によってカラー画像を形成する。ファクシミリインタフェース２１３はファクシミリ回線を介してファクシミリデータを送受信する。
ＨＤＤ２０４は、入出力インタフェース２０６を介してスキャナ部１０１から受信した画像データを記憶する。ＣＰＵ２０１はＨＤＤ２０４に記憶された画像データを画像処理プログラムに従って画像処理する。
The operation panel 211 includes a liquid crystal touch panel and hard keys, and presents information to the user and accepts user operation inputs. The print engine 212 forms a color image by electrophotography. The facsimile interface 213 transmits / receives facsimile data via a facsimile line.
The HDD 204 stores image data received from the scanner unit 101 via the input / output interface 206. The CPU 201 processes the image data stored in the HDD 204 according to an image processing program.
（１−３）画像処理
次に、制御基板２が実行する画像処理について説明する。
図３は、制御基板２の機能構成を示すブロック図である。図３に示されるように、制御基板２は細線検出部３０１を備えると共に、色成分毎に補正値算出部３０２とセレクタ３０３とを備えている。
(1-3) Image Processing Next, image processing executed by the control board 2 will be described.
FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the control board 2. As shown in FIG. 3, the control board 2 includes a thin line detection unit 301 and a correction value calculation unit 302 and a selector 303 for each color component.
また、制御基板２はカラー画像データを構成する各画素を順次走査する。各画素データはＲＧＢ３色の階調値からなっており、本実施のデータでは色成分毎に８ビット、２５６階調のデータからなっている。
細線検出部３０１は当該画素が細線部分であるか否かを判定する。このため、例えば、画素毎にＲＧＢ各色の階調値を比較して、最小値Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を求める。ある画素について、Ｒ色の階調値が１００、Ｇ色の階調値が１２４、Ｂ色の階調値が５２である場合には、最小値Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）はＢ色の階調値である５２となる。
The control board 2 sequentially scans each pixel constituting the color image data. Each pixel data is composed of gradation values of three colors of RGB, and in this embodiment data is composed of data of 8 bits and 256 gradations for each color component.
The fine line detection unit 301 determines whether or not the pixel is a fine line part. For this reason, for example, the gradation value of each RGB color is compared for each pixel, and the minimum value Min (R, G, B) is obtained. For a certain pixel, when the gradation value of the R color is 100, the gradation value of the G color is 124, and the gradation value of the B color is 52, the minimum value Min (R, G, B) is the value of the B color. The gradation value is 52.
そして、前記最小値Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を階調値とするモノクロ画像にて、対象画素がエッジ画素であるか否かを判定する。エッジの検出には、例えば、１次微分フィルタや２次微分フィルタを用いる。当該画素がエッジ画素である場合には、細線部分である旨の判定結果がＲＧＢ各色のセレクタ３０３に入力される。さもなければ、細線部分でない旨の判定結果がＲＧＢ各色のセレクタ３０３に入力される。 Then, it is determined whether or not the target pixel is an edge pixel in the monochrome image having the minimum value Min (R, G, B) as a gradation value. For example, a primary differential filter or a secondary differential filter is used for edge detection. When the pixel is an edge pixel, a determination result indicating that the pixel is a thin line portion is input to the RGB color selector 303. Otherwise, the determination result indicating that the portion is not a thin line portion is input to the selector 303 for each color of RGB.
また、これと並行して、ＲＧＢ各色に対してそれぞれ補正値算出部３０２が色成分毎の補正値の候補を算出する。
図４は、補正値算出部３０２の機能構成を示すブロック図である。図４に示されるように、補正値算出部３０２は、５×５ＭＡＸ部４０１、差分部４０２、階調補正係数テーブル部４０３及び乗算部４０４を備えている。５×５ＭＡＸ部４０１は、対象画素の２５近傍、すなわち、対象画素を中心とする縦横いずれも５画素の正方領域内に含まれる２５個の画素について、対象色成分ごとに階調値の最大値を特定する。
In parallel with this, the correction value calculation unit 302 calculates correction value candidates for each color component for each color of RGB.
FIG. 4 is a block diagram illustrating a functional configuration of the correction value calculation unit 302. As illustrated in FIG. 4, the correction value calculation unit 302 includes a 5 × 5 MAX unit 401, a difference unit 402, a gradation correction coefficient table unit 403, and a multiplication unit 404. The 5 × 5 MAX unit 401 calculates the maximum tone value for each target color component for 25 pixels in the vicinity of the target pixel, that is, 25 pixels included in the square area of 5 pixels both centered on the target pixel. Is identified.
次に、差分部４０２が、５×５ＭＡＸ処理４０１にて得られた最大値Ｐと元の階調値Ｑとの階調差Ｐ−Ｑを算出する。なお、差分が負値となる場合、差分部４０２は階調差Ｐ−Ｑをゼロとする。そして、階調補正係数テーブル部４０３はＲＯＭ２０２に記憶されている階調補正テーブルを参照して、階調差Ｐ−Ｑから補正係数の候補を決定する。
図５は、階調補正係数テーブルにおける階調差Ｐ−Ｑと補正係数との関係を示すグラフである。本実施の形態においては、各画素は０から２５５までの階調値をとるので、階調差もまた０から２５５までの値をとる。補正係数は階調差に比例して減少し、階調差が０のときに１．０となり、階調差が２５５のときに０．５となる。
Next, the difference unit 402 calculates a gradation difference P-Q between the maximum value P obtained in the 5 × 5 MAX process 401 and the original gradation value Q. If the difference is a negative value, the difference unit 402 sets the gradation difference PQ to zero. Then, the gradation correction coefficient table unit 403 refers to the gradation correction table stored in the ROM 202 and determines a correction coefficient candidate from the gradation difference PQ.
FIG. 5 is a graph showing the relationship between the gradation difference PQ and the correction coefficient in the gradation correction coefficient table. In this embodiment, each pixel takes a gradation value from 0 to 255, so that the gradation difference also takes a value from 0 to 255. The correction coefficient decreases in proportion to the gradation difference, becomes 1.0 when the gradation difference is 0, and becomes 0.5 when the gradation difference is 255.
乗算部４０４は、階調補正係数テーブルを参照して決定された補正係数Ｐと元の階調値Ｑとを乗算して、補正値の候補Ｐ×Ｑを算出する。例えば、対象画素の対象色成分の階調値が２５近傍内で最大である場合には、差分処理４０２がゼロを出力するので、補正係数の値は１．０となる。この補正係数を元の階調値に乗算すると、最終的に元の階調値が出力される。 The multiplication unit 404 multiplies the correction coefficient P determined with reference to the gradation correction coefficient table and the original gradation value Q to calculate a correction value candidate P × Q. For example, when the gradation value of the target color component of the target pixel is the maximum in the vicinity of 25, the difference process 402 outputs zero, so the value of the correction coefficient is 1.0. When this correction coefficient is multiplied by the original gradation value, the original gradation value is finally output.
また、対称画素の対象色成分の階調値が２で、２５近傍における対象色成分の最大階調値が２５５である場合には、差分処理４０２が２５３を出力するので、補正係数は０．５に近い値となる。これを元の階調値２に乗算すると最終的に１が出力される。
図３に戻って、補正値算出部３０２が算出した補正値の候補は、元の階調値と共にセレクタ３０３に入力される。セレクタ３０３は細線検出部３０１の判定結果に基づいて、補正値の候補と元の階調値との何れを選択するかを決定する。具体的には、対象画素がエッジ画素であると判定された場合には補正値の候補が選択され、さもなければ元の階調値が選択される。
When the gradation value of the target color component of the symmetric pixel is 2 and the maximum gradation value of the target color component in the vicinity of 25 is 255, the difference processing 402 outputs 253, so the correction coefficient is 0. A value close to 5. When this is multiplied by the original gradation value 2, 1 is finally output.
Returning to FIG. 3, the correction value candidate calculated by the correction value calculation unit 302 is input to the selector 303 together with the original gradation value. The selector 303 determines which of the correction value candidates and the original gradation value is to be selected based on the determination result of the thin line detection unit 301. Specifically, if it is determined that the target pixel is an edge pixel, a correction value candidate is selected, otherwise the original gradation value is selected.
このようにすれば、エッジ画素について、周辺画素との間で階調差が大きい色成分は階調値を大きく減少させる一方、階調差が小さい色成分は補正による階調値の減少幅を小さくすることができる。したがって、ＭＴＦによって変化したエッジ画素のカラーバランスを補正することができる。
（１−４）階調補正の考え方
次に、本実施の形態に係る階調補正の考え方について説明する。
In this way, with respect to the edge pixel, a color component having a large tone difference with the surrounding pixels greatly reduces the tone value, while a color component having a small tone difference has a reduced tone value reduction range due to correction. Can be small. Therefore, it is possible to correct the color balance of the edge pixel changed by the MTF.
(1-4) Concept of gradation correction Next, the concept of gradation correction according to the present embodiment will be described.
図６は、細線を横切る線上の画素の階調を示す図であって、（ａ）はＭＴＦに起因する細線部分の階調値の変動を表わし、（ｂ）は本実施の形態による補正を表わす。図６（ａ）に示されるように、細線部分の階調値が下地部分の階調値よりも低い場合には、ＭＴＦによって細線部分の階調値が増大する。図６（ａ）の例では、細線を構成する画素、すなわち、内エッジの画素の階調値が細線に沿った画素、すなわち、外エッジの画素の階調値２０９よりも低いために、６４まで増大している。内エッジの他の画素の階調値もＭＴＦによって増大している。 6A and 6B are diagrams showing the gradation of pixels on a line crossing the thin line, where FIG. 6A shows the fluctuation of the gradation value of the fine line portion caused by MTF, and FIG. 6B shows the correction according to the present embodiment. Represent. As shown in FIG. 6A, when the gradation value of the thin line portion is lower than the gradation value of the base portion, the gradation value of the thin line portion is increased by MTF. In the example of FIG. 6A, since the gradation value of the pixels constituting the thin line, that is, the pixel at the inner edge is lower than the gradation value 209 of the pixel along the thin line, that is, the pixel at the outer edge, 64 Has increased. The gradation values of the other pixels on the inner edge are also increased by the MTF.
このため、例えば、黄色の下地に黒色の細線が引かれた原稿をスキャナで読み取ると、黄色を構成するＲ成分とＧ成分は階調値が高く、Ｂ成分は階調値が低いので、ＭＴＦによって、細線の黒色を構成するＲ成分とＧ成分の階調値が高くなる一方、Ｇ成分の階調値はあまり高くならない。このため、細線が青みがかる。このように、細線部分と下地部分の階調差が大きいほどＭＴＦによる細線部分の階調値の増大量が大きくなり、階調差が小さいほど増大量も小さくなる。 For this reason, for example, when an original having a yellow background with black thin lines is read by a scanner, the R component and G component constituting yellow have a high gradation value, and the B component has a low gradation value. As a result, the gradation values of the R component and the G component constituting the black of the thin line are increased, while the gradation value of the G component is not so high. For this reason, the fine line is bluish. As described above, the amount of increase in the gradation value of the fine line portion by MTF increases as the gradation difference between the thin line portion and the background portion increases, and the amount of increase decreases as the gradation difference decreases.
これに対して、本実施の形態においては、図５に示されるように、エッジ画素と周辺画素との階調差が小さいほど補正係数を１．０に近づけて、階調補正の前後に亘る階調値の変化を小さくする。また、エッジ画素と周辺画素との階調差が大きいほど補正係数を小さくして、階調補正の前後に亘る階調値の変化を大きくする。
図６（ｂ）の例では、内エッジの画素の階調値が６４から４０に補正され、ＭＴＦによる階調値の浮き上がりが補正される。このような補正を色成分毎に行えば、ＭＴＦによる階調値の変動が色成分毎に異なっていても、カラーバランスを改善することができる。
On the other hand, in the present embodiment, as shown in FIG. 5, the correction coefficient is brought closer to 1.0 as the gradation difference between the edge pixel and the peripheral pixel is smaller, and before and after the gradation correction. Reduce the change in gradation value. Further, as the gradation difference between the edge pixel and the peripheral pixel is larger, the correction coefficient is decreased, and the change in the gradation value before and after the gradation correction is increased.
In the example of FIG. 6B, the gradation value of the pixel at the inner edge is corrected from 64 to 40, and the rising of the gradation value due to MTF is corrected. If such correction is performed for each color component, the color balance can be improved even if the variation in gradation value due to MTF differs for each color component.
例えば、色付きの下地上に灰色の細線が引かれている原稿を考える。下地部分の色成分ＲＧＢごとの階調値をそれぞれ（２００、１５０、１００）とし、ＭＴＦによって細線部分の階調値が（１００、１００、１００）から（１２０、１１０、１００）に変化したとする。これに対して、画像処理装置１による補正値はそれぞれ（１０１、１０１、１００）となり、カラーバランスが改善される。 For example, consider a manuscript in which a gray thin line is drawn on a colored ground. The gradation value for each color component RGB of the ground portion is set to (200, 150, 100), respectively, and the gradation value of the thin line portion is changed from (100, 100, 100) to (120, 110, 100) by MTF. To do. On the other hand, the correction values by the image processing apparatus 1 are (101, 101, 100), respectively, and the color balance is improved.
［２］第２の実施の形態
本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。本実施の形態に係る画像処理装置は上記第１の実施の形態に係る画像処理装置と概ね同様の構成を備える一方、階調補正の方法において相違する。以下、相違点に着目して本実施の形態を説明する。
図７は、本実施の形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を示すブロック図である。本実施の形態においても、各画素データはＲＧＢの成分毎に８ビット、２５６階調のデータからなっている。
[2] Second Embodiment An image processing apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described. The image processing apparatus according to the present embodiment has substantially the same configuration as that of the image processing apparatus according to the first embodiment, but differs in the gradation correction method. Hereinafter, the present embodiment will be described focusing on the differences.
FIG. 7 is a block diagram showing the contents of image processing executed by the image processing apparatus according to the present embodiment. Also in the present embodiment, each pixel data is composed of 8-bit, 256-gradation data for each RGB component.
図７に示されるように、先ず、細線検出部７０１にて画像中の細線部分を検出し、検出した細線の線幅を線幅検出部７０２にて検出する。線幅の検出は、例えば、Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）にて２値化した画像のドット数をカウントすることによって求められる。
この処理と並行して、明度算出部７０３は画素ごとの明度を算出する。対象画素の色成分毎の階調値をそれぞれＲ、Ｇ、Ｂとすると明度は
補正係数算出部７０５は、線幅検出部７０２にて求めた線幅から第１補正係数を決定するとともに、平均明度算出部７０４にて求めた平均明度から第２補正係数を決定し、第１、２補正係数の積を最終的な補正係数とする。
As shown in FIG. 7, first, the fine line detection unit 701 detects a fine line part in the image, and the line width detection unit 702 detects the line width of the detected fine line. The detection of the line width is obtained, for example, by counting the number of dots in an image binarized with Min (R, G, B).
In parallel with this processing, the brightness calculation unit 703 calculates the brightness for each pixel. When the gradation value for each color component of the target pixel is R, G, and B, the brightness is
The correction coefficient calculation unit 705 determines a first correction coefficient from the line width obtained by the line width detection unit 702, determines a second correction coefficient from the average lightness obtained by the average lightness calculation unit 704, and first 2 is the final correction coefficient.
図８は、線幅から第１補正係数を決定する第１補正係数テーブルを説明する図である。図８に示されるように、第１補正係数テーブルは１から１０までの線幅ごとに対応する第１補正係数を示すテーブルであって、線幅が大きくなるに連れてＳ字状に第１補正係数の値が小さくなる。これは線幅が大きくなるに連れてＭＴＦの影響が小さくなることに対応している。 FIG. 8 is a diagram illustrating a first correction coefficient table for determining the first correction coefficient from the line width. As shown in FIG. 8, the first correction coefficient table is a table indicating the first correction coefficient corresponding to each line width from 1 to 10, and the first correction coefficient table is first S-shaped as the line width increases. The value of the correction coefficient becomes small. This corresponds to the effect of MTF becoming smaller as the line width becomes larger.
図９は、ＭＴＦの影響を受けたスキャン画像を示す図であって、（ａ）は文字“Ｈ”のスキャン画像、（ｂ）、（ｃ）は文字“警”のスキャン画像である。図９に示されるように、線幅が太い方が階調の低下が小さい。また、同じ線幅であっても、“Ｈ”の横線ように周辺階調が高い線は薄くなり、“警”のように周辺階調が低い線は濃くなる傾向にある。すなわち、細線の周辺の平均明度によって、階調の変化の仕方が異なる。 FIG. 9 is a diagram illustrating a scan image affected by MTF, where (a) is a scan image of the character “H”, and (b) and (c) are scan images of the character “war”. As shown in FIG. 9, the lower the gradation, the smaller the line width is. Even with the same line width, a line with a high peripheral gradation such as a horizontal line “H” tends to be thin, and a line with a low peripheral gradation such as “war” tends to be dark. That is, the method of changing the gradation varies depending on the average brightness around the fine line.
なお、線幅が１０以上である線はＭＴＦ補正の必要が無いので、第１補正係数は不要であり、第１補正係数テーブルにおいて第１補正係数は定義されない。
図１０は、平均明度から第２補正係数を決定する第２補正係数テーブルを説明する図である。図１０に示されるように、第２補正係数テーブルは０から２５５までの平均明度に対応する第２補正係数を示すテーブルであって、平均明度に比例して第２補正係数の値が大きくなる。
Note that since a line having a line width of 10 or more does not require MTF correction, the first correction coefficient is not necessary, and the first correction coefficient is not defined in the first correction coefficient table.
FIG. 10 is a diagram for explaining a second correction coefficient table for determining the second correction coefficient from the average brightness. As shown in FIG. 10, the second correction coefficient table is a table showing the second correction coefficient corresponding to the average brightness from 0 to 255, and the value of the second correction coefficient increases in proportion to the average brightness. .
階調補正部７０６は、補正係数算出部７０５が算出した補正係数で各画素の色成分ごとの階調値を除算することによって階調を補正する。
このようにすれば、ＭＴＦによって階調の変化を補正することができる。
［３］第３の実施の形態
本発明の第３の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。本実施の形態に係る画像処理装置は上記第２の実施の形態に係る画像処理装置と概ね同様の構成を備える一方、平均明度に代えてエッジ密度を用いる点において相違する。以下、相違点に着目して本実施の形態を説明する。
The gradation correction unit 706 corrects the gradation by dividing the gradation value for each color component of each pixel by the correction coefficient calculated by the correction coefficient calculation unit 705.
In this way, a change in gradation can be corrected by the MTF.
[3] Third Embodiment An image processing apparatus according to a third embodiment of the present invention will be described. The image processing apparatus according to the present embodiment has substantially the same configuration as the image processing apparatus according to the second embodiment, but differs in that edge density is used instead of average brightness. Hereinafter, the present embodiment will be described focusing on the differences.
図１１は、本実施の形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を示すブロック図である。本実施の形態においても、各画素データはＲＧＢの成分毎に８ビット、２５６階調のデータからなる場合について説明する。
図１１に示されるように、先ず、細線検出部１１０１にて画像中の細線部分を検出し、検出した細線の線幅を線幅検出部１１０２にて検出する。
FIG. 11 is a block diagram showing the contents of image processing executed by the image processing apparatus according to this embodiment. Also in the present embodiment, a case will be described in which each pixel data is composed of 8-bit, 256-gradation data for each RGB component.
As shown in FIG. 11, first, a fine line portion in the image is detected by the fine line detection unit 1101, and the line width of the detected fine line is detected by the line width detection unit 1102.
この処理と並行して、エッジ密度検出部１１０３は画素ごとのエッジ密度を検出する。本実施の形態において、エッジ密度とは、対象画素を中心とする８１近傍内に存するエッジ画素の個数をいう。ただし、対象画素はエッジ画素に含めない。
補正係数算出部１１０４は、線幅検出部１１０２にて求めた線幅から第１補正係数を決定するとともに、エッジ密度検出部１１０３にて求めたエッジ密度から第３補正係数を決定し、第１、３補正係数の積を最終的な補正係数とする。
In parallel with this processing, the edge density detection unit 1103 detects the edge density for each pixel. In the present embodiment, the edge density refers to the number of edge pixels existing in the vicinity of 81 centered on the target pixel. However, the target pixel is not included in the edge pixel.
The correction coefficient calculation unit 1104 determines a first correction coefficient from the line width obtained by the line width detection unit 1102 and also determines a third correction coefficient from the edge density obtained by the edge density detection unit 1103. 3 is the final correction coefficient.
第１補正係数は、上記第２の実施の形態と同様に決定される（図８を参照）。
図１２は、エッジ密度から第３補正係数を決定する第３補正係数テーブルを説明する図である。図１２に示されるように、第２補正係数テーブルは０から８０までのエッジ密度に対応する第３補正係数を示すテーブルであって、０から８０まで増加するエッジ密度に比例して第３補正係数の値が１．０から０．５まで減少する。
The first correction coefficient is determined in the same manner as in the second embodiment (see FIG. 8).
FIG. 12 is a diagram for explaining a third correction coefficient table for determining the third correction coefficient from the edge density. As shown in FIG. 12, the second correction coefficient table is a table showing third correction coefficients corresponding to edge densities from 0 to 80, and the third correction coefficient table is proportional to the edge density increasing from 0 to 80. The coefficient value decreases from 1.0 to 0.5.
階調補正部１１０５は、補正係数算出部１１０４が算出した補正係数で各画素の色成分ごとの階調値を除算することによって階調を補正する。
このようにしても、ＭＴＦによって階調の変化を補正することができる。
［４］第４の実施の形態
本発明の第４の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。本実施の形態に係る画像処理装置は上記第３の実施の形態に係る画像処理装置と概ね同様の構成を備える一方、エッジ密度に代えて線長や線端といった情報を用いる点において相違する。以下、相違点に着目して本実施の形態を説明する。
The gradation correction unit 1105 corrects the gradation by dividing the gradation value for each color component of each pixel by the correction coefficient calculated by the correction coefficient calculation unit 1104.
Even in this case, a change in gradation can be corrected by the MTF.
[4] Fourth Embodiment An image processing apparatus according to the fourth embodiment of the present invention will be described. The image processing apparatus according to the present embodiment has substantially the same configuration as the image processing apparatus according to the third embodiment, but differs in that information such as line length and line end is used instead of edge density. Hereinafter, the present embodiment will be described focusing on the differences.
図１３は、本実施の形態に係る画像処理装置が実行する画像処理の内容を示すブロック図である。図１３に示されるように、先ず、細線検出部１３０１にて画像中の細線部分を検出し、検出した細線の線幅を線幅検出部１３０２にて検出する。
この処理と並行して、線長検出部１３０３は検出した細線の長さを検出する。細線の長さは、例えば、連続するエッジ画素の個数を計数することによって求められる。
FIG. 13 is a block diagram showing the contents of image processing executed by the image processing apparatus according to this embodiment. As shown in FIG. 13, first, a fine line portion in the image is detected by the fine line detection unit 1301, and the line width of the detected fine line is detected by the line width detection unit 1302.
In parallel with this processing, the line length detection unit 1303 detects the length of the detected thin line. The length of the fine line is obtained, for example, by counting the number of continuous edge pixels.
また、線端検出部１３０４は細線の端部を検出する。細線の線幅が１ドットである場合には、９近傍（対象画素を中心とする３×３画素の正方領域）内に当該細線の画素が２つ以下しか含まれていなければ端部と判定する。また、２ドットである場合には、９近傍内に当該細線の画素が４つ以下しか含まれていなければ端部と判定する。
補正係数算出部１３０４は、線幅検出部１３０２にて求めた線幅、線長検出部１３０３にて求めた線長、及び線端検出部１３０４にて求めた線端か否かに応じて補正計数を算出する。
The line end detection unit 1304 detects the end of the thin line. If the line width of the fine line is 1 dot, it is determined as an end if no more than 2 pixels of the fine line are included in the vicinity of 9 (3 × 3 pixel square area centered on the target pixel) To do. In the case of 2 dots, if there are no more than 4 pixels of the fine line in the vicinity of 9, the edge is determined.
The correction coefficient calculation unit 1304 performs correction according to the line width obtained by the line width detection unit 1302, the line length obtained by the line length detection unit 1303, and the line end obtained by the line end detection unit 1304. Calculate the count.
階調補正部１３０５は、補正係数算出部１３０４が算出した補正係数を用いて各画素の色成分ごとの階調値を補正する。このようにしても、ＭＴＦによって階調の変化を補正することができる。
［５］変形例
以上、本発明を実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明が上述の実施の形態に限定されないのは勿論であり、以下のような変形例を実施することができる。
The gradation correction unit 1305 corrects the gradation value for each color component of each pixel using the correction coefficient calculated by the correction coefficient calculation unit 1304. Even in this case, a change in gradation can be corrected by the MTF.
[5] Modifications As described above, the present invention has been described based on the embodiments. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and the following modifications can be implemented. .
（１）上記実施の形態においては、Ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を用いて色下地上の細線やモノクロ下地上のカラー細線を求める場合について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、他の方法を用いて細線を検出しても良い。
例えば、画素毎にＲＧＢ各色の階調値を比較して、最大値Ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を求め、Ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）とＭｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）との差を用いて細線を検出しても良い。
(1) In the above embodiment, the case of obtaining a fine line on a color background or a color thin line on a monochrome background using Min (R, G, B) has been described, but the present invention is not limited to this. Needless to say, the thin line may be detected using other methods.
For example, the gradation values of each RGB color are compared for each pixel to obtain the maximum value Max (R, G, B), and the difference between Max (R, G, B) and Min (R, G, B) is calculated. It may be used to detect a thin line.
（２）上記実施の形態においては、図５、８、９及び１２に補正係数テーブルの値を示したが、これらはあくまで例示に過ぎず、本発明はこれらの値には限定されない。ＭＴＦは光学系の特性によって決定されるものであるので、補正係数テーブルの値も光学系の特性に応じて決定されるべきである。
（３）上記実施の形態においては、下地の方が細線よりも階調値が高い場合について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、細線の方が下地よりも階調値が低い場合にも本発明を適用してその効果を得ることができる。
(2) In the above embodiment, the values of the correction coefficient table are shown in FIGS. 5, 8, 9 and 12, but these are merely examples, and the present invention is not limited to these values. Since the MTF is determined by the characteristics of the optical system, the values in the correction coefficient table should also be determined according to the characteristics of the optical system.
(3) In the above embodiment, the case where the gradation value of the background is higher than that of the thin line has been described, but it is needless to say that the present invention is not limited to this, and the gradation value of the thin line is higher than that of the background. The effect can be obtained by applying the present invention even when the value is low.
細線の方が下地よりも階調値が低い場合には、最大階調値２５５の補数を用いて上記の処理を行えば良い。例えば、下地の階調値が２０で、細線の階調値が２００である場合には、２５５に関する補数、すなわち、下地では２３５、細線では５５を用いて上記の処理を行えば良い。そして、処理後に再度、２５５に関する補数を求めて、その補数の値を補正値とする。 When the gradation value of the thin line is lower than that of the background, the above processing may be performed using the complement of the maximum gradation value 255. For example, when the gradation value of the background is 20 and the gradation value of the thin line is 200, the above processing may be performed using the complement of 255, that is, 235 for the background and 55 for the thin line. Then, after the processing, the complement for 255 is obtained again, and the value of the complement is used as the correction value.
（４）上記実施の形態においては、最大階調値が２５５である場合について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、２５５以外の値、例えば、１５や６３、或いは５１１といった値を用いても良い。
また、上記実施の形態においては、ＲＧＢの３つの色成分を用いてカラーを表現する場合について説明したが、本発明がこれに限定されないのは言うまでもなく、他の色を用いてカラーを表現する場合にも本発明を適用してその効果を得ることができる。
(4) In the above embodiment, the case where the maximum gradation value is 255 has been described, but it is needless to say that the present invention is not limited to this, and values other than 255, such as 15, 63, or 511, for example. A value may be used.
In the above embodiment, the case where the color is expressed using the three color components of RGB has been described. However, the present invention is not limited to this, and the color is expressed using other colors. Even in this case, the effect can be obtained by applying the present invention.
本発明に係る画像処理装置は、細線の濃度を適正に復元する技術として有用である。 The image processing apparatus according to the present invention is useful as a technique for properly restoring the density of fine lines.
１…画像処理装置
２…制御基板
２０１…ＣＰＵ（Central Processing Unit）
２０２…ＲＯＭ（Read Only Memory）
２０３…ＲＡＭ（Random Access Memory）
２０４…ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
２０５…ＮＩＣ（Network Interface Card）
２０６…入出力インタフェース
３０１…細線検出部
３０２…補正値算出部
３０３…セレクタ
４０１…５×５ＭＡＸ部
４０２…差分部
４０３…階調補正係数テーブル部
４０４…乗算部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Image processing apparatus 2 ... Control board 201 ... CPU (Central Processing Unit)
202 ... ROM (Read Only Memory)
203 ... RAM (Random Access Memory)
204: HDD (Hard Disk Drive)
205 ... NIC (Network Interface Card)
206: Input / output interface 301 ... Fine line detection unit 302 ... Correction value calculation unit 303 ... Selector 401 ... 5x5 MAX unit 402 ... Difference unit 403 ... Tone correction coefficient table unit 404 ... Multiplication unit
Claims (8)
画像データ中の細線部分を検出する検出手段と、
色成分毎に、細線部分の画素と、その周辺の画素であって、細線部分以外の画素との階調差を算出する差分手段と、
各色成分について、前記差分手段にて算出された階調差が大きいほど、当該色成分の階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備える
ことを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus for processing color image data including an MTF error,
Detecting means for detecting a thin line portion in the image data;
For each color component, a difference means for calculating a gradation difference between a pixel in a thin line portion and a pixel in the vicinity of the pixel other than the thin line portion;
Correction means for correcting the gradation of the pixels in the thin line portion so that the gradation difference of the color component increases as the gradation difference calculated by the difference means increases for each color component. A featured image processing apparatus.
前記階調差がゼロの場合に最大値１をとり、階調差が最大の場合に最小の正値をとる補正係数を、細線部分の画素の階調値に乗算することによって階調値を補正する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 When the gradation value of the pixel in the thin line portion is smaller than the gradation value of the surrounding pixels, the correction means
The gradation value is obtained by multiplying the gradation value of the pixel in the thin line portion by a correction coefficient that takes a maximum value of 1 when the gradation difference is zero and takes a minimum positive value when the gradation difference is maximum. The image processing apparatus according to claim 1, wherein correction is performed.
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 2, wherein the minimum positive value is 0.5.
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the correction coefficient monotonously decreases in proportion to an increase in gradation difference.
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the difference unit selects a pixel in the vicinity of 25 pixels of a thin line portion as the peripheral pixel.
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1, wherein the detection unit detects a thin line portion by detecting an edge.
画像データ中の細線部分を検出する細線検出手段と、
前記細線部分の幅を検出する幅検出手段と、
細線部分の画素の周辺画素の明度の平均値を算出する平均手段と、
前記幅と平均との乗算値が小さいほど、階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備える
ことを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus for processing color image data including an MTF error,
Fine line detecting means for detecting a thin line portion in the image data;
Width detecting means for detecting the width of the thin line portion;
An averaging means for calculating the average value of the brightness of the peripheral pixels of the pixel of the thin line portion;
An image processing apparatus comprising: correction means for correcting the gradation of the pixels in the thin line portion so that the gradation difference increases as the product of the width and the average decreases.
画像データ中の細線部分を検出する細線検出手段と、
前記細線部分の幅を検出する幅検出手段と、
細線部分の画素の周辺の所定範囲内のエッジ画素の個数を計数する計数手段と、
前記幅と個数との乗算値が小さいほど、階調差が大きくなるように、細線部分の画素の階調を補正する補正手段と、を備える
ことを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus for processing color image data including an MTF error,
Fine line detecting means for detecting a thin line portion in the image data;
Width detecting means for detecting the width of the thin line portion;
Counting means for counting the number of edge pixels within a predetermined range around the pixels of the thin line portion;
An image processing apparatus comprising: a correcting unit that corrects the gradation of a pixel in a thin line portion so that the gradation difference increases as the product of the width and the number decreases.
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