JP3158535B2 - Image processing device - Google Patents
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Landscapes
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、擬似中間調の２値画像
データを多階調の画像データ（以下、多値画像データと
いう。）に復元する画像復元回路を備えた画像処理装置
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus having an image restoration circuit for restoring pseudo halftone binary image data to multi-gradation image data (hereinafter referred to as multi-value image data).
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、ファクシミリ装置においては、画
像信号を公衆電話回線を介して伝送するため、送信側
で、文字などの非中間調画像については、当該非中間調
画像を所定のしきい値を用いて２値化することによって
非中間調の２値画像データに変換して受信側に伝送し、
写真などの中間調画像については、上記中間調画像の多
値画像データをディザ法などにより２値化することによ
って擬似中間調の２値画像データに変換して受信側に伝
送している。一方、受信側では、受信した上記非中間調
の２値画像データと上記擬似中間調の２値画像データに
応じて異なった処理、例えば各々２値画像データの抽
出、画素密度の変換方式の切り換え、画像データの圧縮
などの符号化方式の切り換えなどを行なう必要がある。2. Description of the Related Art Conventionally, in a facsimile apparatus, since an image signal is transmitted through a public telephone line, a non-halftone image such as a character is transmitted on a transmitting side by a predetermined threshold value. Is converted to non-halftone binary image data by binarization using
The halftone image such as a photograph is converted into pseudo halftone binary image data by binarizing the multivalued image data of the halftone image by a dither method or the like and transmitting the binary image data to the receiving side. On the other hand, on the receiving side, different processing is performed according to the received non-halftone binary image data and the pseudo halftone binary image data, for example, extraction of binary image data and switching of the pixel density conversion method. It is necessary to switch the encoding system such as compression of image data.
【０００３】このため、受信された２値画像データが上
記非中間調の２値画像データであるか、もしくは上記擬
似中間調の２値画像データであるかを自動的に判別する
必要があり、この判別を行い判別結果の信号を出力する
ための画像領域信号発生方法（以下、第１の従来例の方
法という。）が、例えば特公昭６３−１１８３２号公報
において開示されている。この第１の従来例の方法は、
網点写真領域と文章領域の両方を有する画像信号に対し
て、各画素が前記領域のどちらに含まれるかを示す画像
領域信号を発生する方法であって、注目画素を含む複数
画素を囲むマスクをかけ、マスク内の前記複数画素の値
から形成される画素パターンを取り出し、あらかじめ起
こりうるすべての画素パターンを網点写真領域と文章領
域とに区分して予め記憶させておいた画素パターン対画
像領域信号テーブルに従って、前記画素パターンに対応
する画像領域信号を取り出し、この画像領域信号を前記
注目画素に対する画像領域信号とすることを特徴として
いる。具体的には、網点写真領域と文章領域とを区分し
て各画素パターンをテーブル用ＲＯＭに予め記憶させて
おき、当該ＲＯＭのアドレス端子に処理すべき画像信号
を入力させることによって、当該ＲＯＭのデータ端子か
ら画像領域信号を得る。Therefore, it is necessary to automatically determine whether the received binary image data is the non-halftone binary image data or the pseudo halftone binary image data. An image area signal generation method (hereinafter referred to as a first conventional example) for performing this determination and outputting a signal of the determination result is disclosed in, for example, Japanese Patent Publication No. 63-11832. The method of the first conventional example is as follows.
A method for generating, for an image signal having both a halftone dot photograph area and a text area, an image area signal indicating which pixel is included in each of the areas, and a mask surrounding a plurality of pixels including a pixel of interest , A pixel pattern formed from the values of the plurality of pixels in the mask is taken out, and all possible pixel patterns are divided into a halftone dot photograph area and a text area and stored in advance. In accordance with the area signal table, an image area signal corresponding to the pixel pattern is extracted, and this image area signal is used as an image area signal for the target pixel. Specifically, the halftone dot photograph area and the text area are divided and each pixel pattern is stored in advance in a table ROM, and an image signal to be processed is input to an address terminal of the ROM, whereby the ROM , An image area signal is obtained from the data terminal.
【０００４】また、入力される２値画像データが上記非
中間調の２値画像データであるか、もしくは上記擬似中
間調の２値画像データであるかを自動的に判別するため
の装置（以下、第２の従来例の装置という。）が、三田
良信ほか「ニューラルネットワークによる２値画像の高
精細多値復元」，ジャパン・ハードコピー’９０，ＮＩ
Ｐ−２４，ｐｐ２３３−２３６，１９９０年に提案され
ている。この第２の従来例の装置では、最近脚光を浴び
ているニューラルネットワークのバックプロパゲーショ
ンを用いて、ニューラルネットワークによる２値画像の
多値変換と、ニューラルネットワークにより２値画像を
領域分離して領域別に多値変換を行っている。この装置
において用いたニューラルネットワークは、入力層と、
中間層と、出力層の３層構造のものを用い、入力層にお
いて注目画素周辺に設けたウィンドウ内に含まれる画素
数分の個数のユニットを設け、出力層において多値画像
データの出力用の１個のユニットを設けている。An apparatus (hereinafter referred to as an apparatus) for automatically determining whether input binary image data is the above-mentioned non-halftone binary image data or the above-mentioned pseudo-halftone binary image data. , "Second conventional device.", Yoshinobu Mita et al., "High-Resolution Multi-Valued Reconstruction of Binary Images Using Neural Network," Japan Hard Copy '90, NI
P-24, pp233-236, 1990. In the device of the second conventional example, multi-value conversion of a binary image by a neural network is performed by using back propagation of a neural network that has recently been spotlighted, and the binary image is region-separated by the neural network. Separately, multi-value conversion is performed. The neural network used in this device consists of an input layer,
A unit having a three-layer structure of an intermediate layer and an output layer is used. In the input layer, units of the number of pixels included in the window provided around the pixel of interest are provided. One unit is provided.
【０００５】[0005]
【０００６】[0006]
【０００７】ところで、従来、ファクシミリ装置におい
ては、画像信号を公衆電話回線を介して伝送するため、
写真などの中間調画像については、送信側で上記中間調
画像の多値画像データをディザ法などにより２値化する
ことによって擬似中間調の２値画像データに変換して受
信側に伝送し、一方、受信側では、受信された擬似中間
調の２値画像データを多値画像データに復元する方法が
用いられている。Conventionally, in a facsimile apparatus, an image signal is transmitted via a public telephone line.
For a halftone image such as a photograph, the multi-valued image data of the halftone image is binarized by a dither method or the like on the transmitting side to be converted into pseudo halftone binary image data and transmitted to the receiving side. On the other hand, on the receiving side, a method of restoring received pseudo halftone binary image data to multivalued image data is used.
【０００８】また、昨今、多値画像データを高速及び高
解像度で記録するカラーレーザプリンタが実用化されて
いるが、一般には２値画像データを記録する２値プリン
タが多く使用されている。多値画像データを記憶装置に
記憶する場合、大容量の記憶装置が必要であるが、この
問題点を解決するため、多値画像データを一旦２値画像
データに変換して記憶装置に格納し、画像処理又は記録
時には上記２値画像データを上記記憶装置から読み出し
た後多値画像データに復元する方法が提案されている。In recent years, color laser printers for recording multi-valued image data at high speed and high resolution have been put into practical use. In general, binary printers for recording binary image data are often used. When storing multi-valued image data in a storage device, a large-capacity storage device is required. To solve this problem, the multi-valued image data is temporarily converted to binary image data and stored in the storage device. In image processing or recording, a method has been proposed in which the binary image data is read from the storage device and then restored to multi-valued image data.
【０００９】この種の方法及び装置がそれぞれ、例えば
特開昭６２−１１４３７８号公報及び特開昭６２−１０
７５７３号公報において開示されている。A method and an apparatus of this kind are disclosed, for example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-114378 and Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-10 / 1987.
No. 7573 discloses it.
【００１０】前者の第４の従来例の画像処理方法は、従
来の２値画像データを用いながらも多値プリンタを用い
てこれら装置の性能を十分に引き出すとともに、文字画
像については復元された文字品質向上させるため、２値
画像データから中間調画像を復元し、復元された中間調
画像に、拡大・縮小処理又は画像強調処理などの所定の
画像処理を行なうことを特徴としている。この第４の従
来例の方法では、２値画像データを多値画像データを復
元するために、復元処理したい画素（以下、注目画素と
いう。）の周辺に所定の大きさの正方形状のウィンドウ
を設けて、当該ウィンドウ内でスムージング処理を行っ
ていた。In the former image processing method of the fourth conventional example, while using conventional binary image data, the performance of these devices can be sufficiently brought out by using a multi-valued printer, and the restored character image can be obtained. In order to improve the quality, a halftone image is restored from the binary image data, and a predetermined image process such as an enlargement / reduction process or an image enhancement process is performed on the restored halftone image. In the method of the fourth conventional example, in order to restore binary image data to multivalued image data, a square window having a predetermined size is formed around a pixel to be restored (hereinafter, referred to as a pixel of interest). And a smoothing process is performed within the window.
【００１１】また、後者の第５の従来例の画像処理装置
は、ディザ法などの簡単な２値回路を用いた場合に画質
が劣化することを防止するとともに、簡単な回路で構成
するため、２値化画像情報を所定のブロック毎に分割す
る手段と、当該ブロック毎に画調を識別する識別手段
と、当該識別手段の識別結果に応じて、前記ブロック内
の画像情報を各画素毎に多値レベルに変換する変換手段
とを備えたことを特徴としている。当該装置において、
画像の伝送、蓄積処理時には２値画像データとして扱う
ことにより画像の表示編集の効率化を図るとともに、画
像の再生時にはアナログ画像に近い多値表現を行ってい
る。上記識別手段及び上記変換手段は、具体的にはそれ
ぞれ、ディザマトリックスのサイズに相当するブロック
内でパターンマッチングにより画調の判定を行なう画調
判定用ＲＯＭ、及び変換用ＲＯＭで構成されている。[0011] The image processing apparatus of the fifth conventional example prevents deterioration in image quality when a simple binary circuit such as a dither method is used, and is configured by a simple circuit. Means for dividing the binarized image information into predetermined blocks, identifying means for identifying a picture tone for each block, and image information in the block for each pixel in accordance with the identification result of the identifying means. Conversion means for converting to a multi-valued level. In the device,
At the time of image transmission and storage processing, the efficiency of display and editing of the image is improved by treating the image as binary image data, and at the time of image reproduction, a multi-value expression similar to an analog image is performed. Specifically, the identification means and the conversion means are each composed of an image tone determination ROM for performing image tone determination by pattern matching within a block corresponding to the size of the dither matrix, and a conversion ROM.
【００１２】しかしながら、上記第１の従来例の方法で
は、画像領域の判別のために、画素パターンテーブル用
ＲＯＭを備えているので、領域判別の領域を大きくする
と大容量のＲＯＭが必要となり、製造コストが大きくな
るという問題点があった。また、上記第２の従来例の装
置では、装置構成が複雑であるとともに、処理速度が非
常に遅いという問題点があった。However, in the method of the first conventional example, since the ROM for the pixel pattern table is provided for discriminating the image area, if the area for discriminating the area is enlarged, a large capacity ROM is required. There was a problem that cost increased. Further, the second prior art apparatus has a problem that the apparatus configuration is complicated and the processing speed is very slow.
【００１３】また、上記第４の従来例の方法又は上記第
５の従来例の装置を用いて、擬似中間調で２値化された
２値画像データを例えば写真画像のような多値画像デー
タに復元する場合、上述のように所定の大きさの空間フ
ィルタを用いている。ここで、一般に、当該空間フィル
タの大きさは、どの空間周波数帯域における擬似中間調
のテクスチャを排除しかつどの空間周波数帯域における
画像本来が有する成分を保存し又は強調するかで決定さ
れる。しかしながら、予め決められた固定の大きさの空
間フィルタを用いて多値画像データに復元する場合に、
２値画像データの解像度が変化すれば、後者の空間周波
数帯域が移動し、これによって、元の画像に復元できず
画像の再現性が低下するという問題点があった。Further, using the method of the fourth conventional example or the apparatus of the fifth conventional example, binary image data binarized in pseudo halftone is converted into multi-value image data such as a photographic image. , A spatial filter having a predetermined size is used as described above. Here, in general, the size of the spatial filter is determined according to which spatial frequency band the pseudo-halftone texture is excluded and in which spatial frequency band the original component of the image is preserved or emphasized. However, when restoring to multi-value image data using a predetermined fixed size spatial filter,
If the resolution of the binary image data changes, the latter spatial frequency band shifts, which causes a problem that the original image cannot be restored and the reproducibility of the image deteriorates.
【００１４】さらに、擬似中間調で２値化された２値画
像データにおいては、擬似中間調のテクスチャが有する
空間周波数成分と、画像本来が有する空間周波数成分と
が混在する。一般に前者の空間周波数は後者の空間周波
数に比較して高いが、特に、ドット集中型組織的ディザ
法による擬似中間調で２値化された２値画像データの画
像は、例えば誤差拡散法によるそれに比較して前者の空
間周波数はより低い空間周波数帯域に存在する。Further, in the binary image data binarized by the pseudo halftone, the spatial frequency component of the pseudo halftone texture and the spatial frequency component of the image are mixed. Generally, the spatial frequency of the former is higher than the spatial frequency of the latter. In comparison, the former spatial frequency exists in a lower spatial frequency band.
【００１５】従って、両者の空間周波数帯域に差がない
場合、擬似中間調の２値画像データであるか又は非中間
調の２値画像データであるかの判別のみを行なう像域判
別回路では、誤った像域判別を行なう可能性がある。こ
の誤った像域判別結果を用いて例えば上記第４又は第５
の従来例の復元装置を用いて２値画像データを多値画像
データに復元した場合、元の画像に復元できず画像の再
現性が低下するという問題点があった。Therefore, when there is no difference between the two spatial frequency bands, the image area discriminating circuit which only discriminates whether it is pseudo halftone binary image data or non-halftone binary image data, There is a possibility that erroneous image area determination is performed. Using the incorrect image area determination result, for example, the fourth or fifth
When the binary image data is restored to the multi-valued image data using the conventional restoring device, there is a problem that the original image cannot be restored and the reproducibility of the image is reduced.
【００１６】本発明の第１の目的は以上の問題点を解決
し、従来例に比較し簡単な回路で構成でき、擬似中間調
で２値化された２値画像データと、所定のしきい値を用
いて非中間調で２値化された２値画像データとを、２値
画像データの解像度が変化した場合であっても、従来例
に比較し高速でかつより正確に判別することができる画
像処理装置を提供することにある。また、本発明の第２
の目的は以上の問題点を解決し、擬似中間調で２値化さ
れた２値画像データと、所定のしきい値を用いて非中間
調で２値化された２値画像データとを含む入力された２
値画像データを多値画像データに復元する場合に、２値
画像データの解像度が変化した場合であっても、従来例
に比較して画像の再現性を向上させ、画像の劣化を防止
することができる画像処理装置を提供することにある。A first object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, and can be constituted by a circuit simpler than that of the conventional example. Binary image data binarized by pseudo-halftone and a predetermined threshold are provided. Even when the resolution of the binary image data is changed, the binary image data that has been binarized in a non-halftone using the values can be determined faster and more accurately than in the conventional example. An object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of performing the above. Further, the second aspect of the present invention
The object of the present invention is to solve the above problems and include binary image data binarized by pseudo halftone and binary image data binarized by non-halftone using a predetermined threshold value. 2 entered
When restoring value image data into multi-valued image data, even if the resolution of binary image data changes, the image reproducibility is improved compared to the conventional example, and image deterioration is prevented. To provide an image processing apparatus capable of performing the above.
【００１７】[0017]
【課題を解決するための手段】本発明に係る請求項１記
載の画像処理装置は、擬似中間調で２値化された２値画
像データと、所定のしきい値を用いて非中間調で２値化
された２値画像データとを含む入力された２値画像デー
タに基づいて、処理すべき注目画素を含む複数画素から
なるブロック内の画像の特徴を示す特徴データを演算す
る演算手段と、上記演算手段によって演算された特徴デ
ータに基づいて、上記入力された２値画像データが擬似
中間調の２値画像データであるか、又は非中間調の２値
画像データであるかの判別を行なう判別手段とを備えた
画像処理装置において、上記判別手段は、上記特徴デー
タを所定のしきい値と比較することによって上記判別を
行うとともに、上記入力された２値画像データの解像度
に基づいて上記しきい値を変更することを特徴とする。
また、請求項２記載の画像処理装置は、請求項１記載の
画像処理装置において、上記特徴データはブロック内の
同一種の画素の隣接状態を示す隣接数であり、上記判別
手段は該隣接数に基づいて上記判別を行うことを特徴と
する。According to the first aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus comprising: a binary image data binarized by a pseudo halftone; Calculating means for calculating feature data indicating a feature of an image in a block including a plurality of pixels including a target pixel to be processed, based on input binary image data including binarized binary image data; Determining whether the input binary image data is pseudo-halftone binary image data or non-halftone binary image data based on the feature data calculated by the calculating means. A determination unit that performs the determination by comparing the characteristic data with a predetermined threshold value, and performs the determination based on the resolution of the input binary image data. Above And changes the have value.
According to a second aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the first aspect, the characteristic data is an adjacent number indicating an adjacent state of pixels of the same type in the block, and the discriminating means determines the adjacent number. The above-mentioned determination is performed based on
【００１８】さらに、請求項３記載の画像処理装置は、
請求項１又は２記載の画像処理装置において、上記特徴
データはブロック内の同一種の画素の隣接状態を示す隣
接数であり、該隣接数に基づいて上記判別を行うことを
特徴とする。Further, the image processing apparatus according to claim 3 is
3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the characteristic data is an adjacent number indicating an adjacent state of the same type of pixel in the block, and the determination is performed based on the adjacent number.
【００１９】さらに、請求項４記載の画像処理装置は、
入力された２値画像データに基づいて、所定のウィンド
ウを有する空間フィルタを用いて上記入力された２値画
像データを多階調の画像データに復元する復元手段を備
えた画像処理装置において、上記復元手段は、上記入力
された２値画像データの解像度が所定のしきい値よりも
高いとき、所定の第１の大きさのウィンドウを有する空
間フィルタを用いて上記入力された２値画像データを多
階調の画像データに復元し、一方、上記入力された２値
画像データの解像度が所定のしきい値よりも低いとき、
上記第１の大きさよりも小さいウィンドウを有する空間
フィルタを用いて上記入力された２値画像データを多階
調の画像データに復元することを特徴とする。Further, the image processing apparatus according to claim 4 is
An image processing apparatus comprising a restoration unit for restoring the input binary image data to multi-gradation image data using a spatial filter having a predetermined window based on the input binary image data, When the resolution of the input binary image data is higher than a predetermined threshold, the restoration means converts the input binary image data using a spatial filter having a window of a predetermined first size. When the resolution of the input binary image data is lower than a predetermined threshold value,
The input binary image data is restored to multi-gradation image data using a spatial filter having a window smaller than the first size.
【００２０】またさらに、請求項５記載の画像処理装置
は、入力された２値画像データに基づいて当該２値画像
データが組織的ディザ法によって２値化された２値画像
データであるか否かを判別する判別手段と、上記入力さ
れた２値画像データに対して上記判別手段による判別結
果に応じた画像処理を行なうことによって上記入力され
た２値画像データを多階調の画像データに復元する復元
手段とを備え、上記判別手段は、上記入力された２値画
像データの解像度が所定値以下のとき、組織的ディザ法
によって２値化されたものではないと判別することを特
徴とする。Still further, according to the image processing apparatus of the present invention, it is preferable that the binary image data is binary image data binarized by the systematic dither method based on the input binary image data. Determination means for determining whether the input binary image data is multi-tone image data by performing image processing on the input binary image data in accordance with the determination result by the determination means Restoring means for restoring, wherein when the resolution of the input binary image data is equal to or smaller than a predetermined value, the determining means determines that the binary image data is not binarized by the systematic dither method. I do.
【００２１】[0021]
【作用】以上のように構成された請求項１記載の画像処
理装置においては、上記判別手段は、上記特徴データを
所定のしきい値と比較することによって上記判別を行う
とともに、上記入力された２値画像データの解像度に基
づいて上記しきい値を変更する。ここで、上記特徴デー
タは、好ましくは、ブロック内の同一種の画素の隣接状
態を示す隣接数である。例えば、画像の読み取り時のモ
ードとして、ファインモードと、ウルトラファインモー
ドがあった場合、各モードに応じて上記しきい値を変更
して像域判別を行なう。従って、ＲＯＭを用いず、従来
例の方法又は装置に比較して簡単な回路で構成すること
ができ、上記２値画像データの解像度が変更した場合で
あっても、高速でかつより正確に上記各データを判別を
行なうことができる。In the image processing apparatus according to the first aspect of the present invention, the discriminating means performs the discrimination by comparing the characteristic data with a predetermined threshold value. The threshold value is changed based on the resolution of the binary image data. Here, the feature data is preferably an adjacent number indicating an adjacent state of the same type of pixel in the block. For example, when there are a fine mode and an ultra-fine mode as modes at the time of reading an image, the image area is determined by changing the threshold value according to each mode. Therefore, it is possible to configure a simple circuit as compared with the conventional method or apparatus without using a ROM, and to perform the above operation at high speed and more accurately even when the resolution of the binary image data is changed. Each data can be determined.
【００２２】また、請求項３記載の画像処理装置におい
ては、請求項１又は２記載の画像処理装置において、さ
らに、上記判別手段によって判別された結果に基づいて
上記入力された２値画像データを多階調の画像データに
復元する復元手段を備えたので、より正確な像域判別結
果に基づいて復元処理をすることができる。従って、入
力された２値画像データを多値画像データに復元する場
合に、２値画像データの解像度が変化した場合であって
も、従来例に比較して画像の再現性を向上させ、画像の
劣化を防止することができる。According to a third aspect of the present invention, in the image processing apparatus of the first or second aspect, the input binary image data is further converted based on a result determined by the determining means. Since the restoration means for restoring to multi-gradation image data is provided, restoration processing can be performed based on a more accurate image area determination result. Therefore, when the input binary image data is restored to the multi-valued image data, even if the resolution of the binary image data changes, the image reproducibility is improved as compared with the conventional example, Degradation can be prevented.
【００２３】さらに、請求項４記載の画像処理装置にお
いては、上記復元手段は、上記入力された２値画像デー
タの解像度が所定のしきい値よりも高いとき、所定の第
１の大きさのウィンドウを有する空間フィルタを用いて
上記入力された２値画像データを多階調の画像データに
復元し、一方、上記入力された２値画像データの解像度
が所定のしきい値よりも低いとき、上記第１の大きさよ
りも小さいウィンドウを有する空間フィルタを用いて上
記入力された２値画像データを多階調の画像データに復
元する。従って、入力された２値画像データを多値画像
データに復元する場合に、２値画像データの解像度が変
化した場合であっても、上述のように空間フィルタのウ
ィンドウの大きさを変更することによって、画像本来が
有する空間周波数成分を保存することができ、従来例に
比較して画像の再現性を向上させ、画像の劣化を防止す
ることができる。Further, in the image processing apparatus according to the fourth aspect, when the resolution of the input binary image data is higher than a predetermined threshold value, the restoration means has a predetermined first size. When the input binary image data is restored to multi-tone image data by using a spatial filter having a window, while the resolution of the input binary image data is lower than a predetermined threshold, The input binary image data is restored to multi-gradation image data using a spatial filter having a window smaller than the first size. Therefore, when restoring the input binary image data to multi-level image data, even if the resolution of the binary image data changes, the size of the window of the spatial filter should be changed as described above. As a result, the spatial frequency component inherent in the image can be preserved, the reproducibility of the image can be improved as compared with the conventional example, and the deterioration of the image can be prevented.
【００２４】またさらに、請求項５記載の画像処理装置
においては、上記判別手段は、入力された２値画像デー
タに基づいて当該２値画像データが組織的ディザ法によ
って２値化された２値画像データであるか否かを判別す
るが、上記入力された２値画像データの解像度が所定値
以下のとき、組織的ディザ法によって２値化されたもの
ではないと判別する。従って、２値画像データの解像度
が変化した場合であっても、画像本来が有する空間周波
数成分を保存することができ、従来例に比較して画像の
再現性を向上させ、画像の劣化を防止することができ
る。Further, in the image processing apparatus according to the fifth aspect, the discriminating means may be a binary image obtained by binarizing the binary image data by an organized dither method based on the input binary image data. It is determined whether or not the input image data is image data. When the resolution of the input binary image data is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the input binary image data is not binarized by the systematic dither method. Therefore, even when the resolution of the binary image data changes, the spatial frequency component inherent in the image can be preserved, and the reproducibility of the image is improved as compared with the conventional example, and the deterioration of the image is prevented. can do.
【００２５】[0025]
【実施例】以下、図面を参照して本発明に係る一実施例
のファクシミリ装置について説明する。ここで、本実施
例のファクシミリ装置は、図３に示すように、受信され
た２値画像データを多値画像データに復元を行なう画像
復元処理部６２を備えたことを特徴としている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A facsimile apparatus according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. Here, as shown in FIG. 3, the facsimile apparatus of the present embodiment is characterized by including an image restoration processing unit 62 for restoring received binary image data to multi-valued image data.
【００２６】なお、以下の実施例の記述において、「中
間調画像」及び「中間調領域」とはそれぞれ、例えば写
真などの中間調画像の多値画像データをディザ法などの
擬似中間調の方法で２値化した擬似中間調画像及びその
画像の領域を意味し、一方、「非中間調画像」及び「非
中間調領域」とはそれぞれ、例えば文字などの非中間調
画像及びその画像の領域をいう。これらの「中間調画
像」と「非中間調画像」の中間の画像として、文字画像
を擬似中間調で２値化した画像、文字フォントなどの人
工的に形成した画像などが考えられるが、これらの画像
は本実施例において「非中間調画像」として扱うことと
する。さらに、写真画像を所定のしきい値を用いて非中
間調で単純２値化した画像については、画像情報がほと
んど喪失するため、本実施例において考慮の対象外とす
る。In the following description of the embodiment, "halftone image" and "halftone region" are used to denote multi-valued image data of a halftone image such as a photograph by a pseudo halftone method such as a dither method. Means a pseudo-halftone image binarized in and a region of the image. On the other hand, a “non-halftone image” and a “non-halftone region” are a non-halftone image such as a character and a region of the image, respectively. Say. As an intermediate image between the "halftone image" and the "non-halftone image", an image obtained by binarizing a character image with a pseudo halftone, an image formed artificially such as a character font, and the like can be considered. This image is treated as a “non-halftone image” in this embodiment. Further, an image obtained by simply binarizing a photographic image in a non-halftone mode using a predetermined threshold value is not considered in the present embodiment because almost all image information is lost.
【００２７】一般に、画像データの２値化方法は次のよ
うに分類することができる。すなわち、画像データの２
値化方法は、所定のしきい値を用いて２値化を行なう単
純２値化法と、擬似中間調で２値化を行なう擬似中間調
２値化法の２つに大きく分けることができる。また、擬
似中間調２値化法は、ランダムディザ法（誤差拡散法と
もいう。）（以下、本実施例において、第１中間調の２
値化法又は第１中間調モードの２値化法という。）と、
組織的ディザ法の２つに分類することができ、さらに、
上記組織的ディザ法は、ドット分散型ディザ法と、ドッ
ト集中型ディザ法（以下、本実施例において、第２中間
調の２値化法又は第２中間調モードの２値化法とい
う。）の２つに分類することができる。いま、ランダム
ディザ法及び組織的ディザ法を用いて擬似中間調で２値
化された２値画像をそれぞれ、ランダム中間調画像、及
び組織的中間調画像とし、さらに、ドット集中型組織的
ディザ法を用いて擬似中間調で２値化された２値画像を
集中型中間調画像とする。一方、ランダムディザ法は基
本的にはドット分散型の２値化法であるので、その他の
擬似中間調画像を、分散型中間調画像と呼ぶことができ
る。本実施例においては、ランダム中間調画像に対して
は組織的中間調の判別結果を無効にし、一方、集中型中
間調画像に対しては分散型中間調の判別結果を無効にす
ることによって、像域判別に関する判別精度を向上させ
ている。In general, the binarization method of image data can be classified as follows. That is, 2 of the image data
The binarization method can be broadly divided into a simple binarization method for performing binarization using a predetermined threshold value and a pseudo halftone binarization method for performing binarization using pseudo halftone. . The pseudo halftone binarization method is a random dither method (also referred to as an error diffusion method) (hereinafter, in this embodiment, the first halftone binarization method).
It is referred to as a binarization method or a first halftone mode binarization method. )When,
It can be divided into two types, organized dithering,
The systematic dither method is a dot dispersion type dither method and a dot concentration type dither method (hereinafter, referred to as a second halftone binarization method or a second halftone mode binarization method in this embodiment). Can be classified into two types. Now, the binary images binarized by the pseudo halftone using the random dither method and the systematic dither method are respectively referred to as a random halftone image and a systematic halftone image. Is used as a concentrated halftone image. On the other hand, since the random dither method is basically a dot dispersion type binarization method, other pseudo halftone images can be called dispersion halftone images. In this embodiment, by invalidating the systematic halftone discrimination result for a random halftone image, and disabling the distributed halftone discrimination result for a centralized halftone image, The accuracy of discrimination regarding image area discrimination is improved.
【００２８】本発明に係る一実施例のファクシミリ装置
について以下の項目の順で説明する。 （１）本実施例の特徴 （２）ファクシミリ装置の構成及び動作 （３）画像復元処理部 （４）１５×１８マトリックスメモリ回路 （５）像域判別部 （５−１）各部の構成及び動作 （５−２）隣接状態判定部 （５−３）組織的中間調判定部 （５−４）９×１７マトリックスメモリ回路 （５−５）判定データ生成部 （５−６）判別データ信号生成部 （６）中間調画像復元部 （６−１）各部の構成及び動作 （６−２）平滑量計算部 （６−３）エッジ強調量計算部 （６−４）エッジ判別量計算部 （６−５）復元データ計算部A facsimile apparatus according to one embodiment of the present invention will be described in the following order. (1) Features of the present embodiment (2) Configuration and operation of facsimile apparatus (3) Image restoration processing unit (4) 15 × 18 matrix memory circuit (5) Image area determination unit (5-1) Configuration and operation of each unit (5-2) Adjacent state determination unit (5-3) Systematic halftone determination unit (5-4) 9 × 17 matrix memory circuit (5-5) Determination data generation unit (5-6) Determination data signal generation unit (6) Halftone image restoration unit (6-1) Configuration and operation of each unit (6-2) Smoothing amount calculation unit (6-3) Edge enhancement amount calculation unit (6-4) Edge discrimination amount calculation unit (6- 5) Restored data calculation unit
【００２９】（１）本実施例の特徴 この実施例のファクシミリ装置は、図７に示すように、
（ａ）擬似中間調で２値化された２値画像データと、所
定のしきい値を用いて非中間調で２値化された２値画像
データとを含む受信された２値画像データに基づいて所
定のエッジ強調量と所定の平滑量と所定のエッジ判別量
を計算するとともに、後述する判別データ信号生成部１
１４からそれぞれ出力され所定の集中型中間調画像及び
組織的中間調画像であることの判別結果をそれぞれ示す
集中型中間調判別信号及び組織的中間調判別信号とＭＰ
Ｕ５０から出力されるウルトラファイン信号と上記計算
された各量に基づいて入力された２値画像データを多値
の中間調データに復元する中間調画像復元部１０１と、
（ｂ）受信された２値画像データと、ＭＰＵ５０からそ
れぞれ出力される集中型中間調信号とウルトラファイン
信号とランダム中間調信号とに基づいて、注目画素を中
心とする所定の領域について各画素毎に、集中型中間調
画像であることの判別結果を示す集中型中間調判別信号
及び組織的中間調画像であることの判別結果を示す組織
的中間調判別信号を生成するとともに、中間調領域であ
るか又は非中間調領域であるかを判別した結果を示す像
域判別データを出力する像域判別部１０２と、（ｃ）所
定のしきい値を用いて非中間調で２値化された２値画像
データを白又は黒を示す多値の非中間調画像データに単
純に変換する単純多値化部１０３と、（ｄ）ＭＰＵ５０
から出力される復元実行信号がＨレベルであるとき、上
記像域判別データが示す混合割合に応じて中間調画像復
元部１０１から出力される多値の中間調画像データと単
純多値化部１０３から出力される多値の非中間調画像デ
ータとを混合することによって多値画像データを生成し
て補間処理部６４を介してプリンタ制御部５５に出力
し、一方、上記復元実行信号がＬレベルであるとき、単
純多値化部１０３から出力される多値の非中間調画像デ
ータをそのまま補間処理部６４を介してプリンタ制御部
５５に出力するデータ混合部１０４とを備えたことを特
徴とする。(1) Features of the present embodiment As shown in FIG.
(A) Received binary image data including binary image data binarized by pseudo halftone and binary image data binarized by non-halftone using a predetermined threshold value A predetermined edge enhancement amount, a predetermined smoothing amount, and a predetermined edge determination amount are calculated based on the determination data signal generation unit 1 described later.
14 and a centralized halftone discrimination signal and a systematic halftone discrimination signal, each indicating a result of discrimination as a predetermined centralized halftone image and systematic halftone image.
A halftone image restoration unit 101 for restoring binary image data input to multi-value halftone data based on the ultrafine signal output from U50 and each of the calculated amounts,
(B) Based on the received binary image data and the centralized halftone signal, ultrafine signal, and random halftone signal output from the MPU 50, a predetermined area centering on the pixel of interest is set for each pixel. In addition, a centralized halftone determination signal indicating a determination result of a centralized halftone image and an organized halftone determination signal indicating a determination result of an organized halftone image are generated, and An image area discrimination unit 102 that outputs image area discrimination data indicating a result of discriminating whether the area is a non-halftone area or not, and (c) binarized in non-halftone using a predetermined threshold value A simple multi-value conversion unit 103 that simply converts the binary image data into multi-valued non-halftone image data indicating white or black, and (d) the MPU 50
Is high, the multi-value halftone image data output from the halftone image restoration unit 101 and the simple multi-value conversion unit 103 are output in accordance with the mixture ratio indicated by the image area determination data. The multi-valued image data is generated by mixing the multi-valued non-halftone image data output from the printer control unit 64 and output to the printer control unit 55 via the interpolation processing unit 64. , A data mixing unit 104 that outputs the multi-valued non-halftone image data output from the simple multi-value conversion unit 103 to the printer control unit 55 via the interpolation processing unit 64 as it is. I do.
【００３０】ここで、中間調画像復元部１０１は、
（ａ）受信された２値画像データの各画素データに基づ
いて中間調画像データの復元のための３つの第１乃至第
３平滑量データを計算して出力する平滑量計算部１０９
と、（ｂ）受信された２値画像データの各画素データに
基づいてエッジ強調処理を行うための第１乃至第３エッ
ジ強調量データを計算して出力するエッジ強調量計算部
１１０と、（ｃ）受信された２値画像データの各画素デ
ータに基づいてエッジ領域を判別するために用いる第１
及び第２エッジ判別量を計算して出力するエッジ判別量
計算部１１１と、（ｄ）各部１０９乃至１１１から出力
されるデータと、判別データ信号生成部１１４から出力
される集中型中間調判別信号と組織的中間調判別信号
と、ＭＰＵ５０から出力されるウルトラファイン信号に
基づいて多値の中間調画像データを復元して出力する復
元データ計算部１１２とを備える。Here, the halftone image restoration unit 101
(A) A smoothing amount calculation unit 109 that calculates and outputs three first to third smoothing amount data for restoring halftone image data based on each pixel data of the received binary image data.
(B) an edge enhancement amount calculation unit 110 that calculates and outputs first to third edge enhancement amount data for performing edge enhancement processing based on each pixel data of the received binary image data, c) The first used to determine the edge area based on each pixel data of the received binary image data
And (d) data output from each of the units 109 to 111, and a centralized halftone determination signal output from the determination data signal generation unit 114. And a restored data calculation unit 112 for restoring and outputting multi-valued halftone image data based on an ultrafine signal output from the MPU 50.
【００３１】また、像域判別部１０２は、（ａ）入力さ
れる画素データに基づいて所定の領域内で少数である方
の同一種の画素の、主副走査方向の４方向についての隣
接状態を示す主副走査方向隣接数を計算するとともに、
所定の７×７のウィンドウ内の黒画素数データを計算
し、上記計算された各データと、ＭＰＵ５０からそれぞ
れ出力されるウルトラファイン信号と集中型中間調信号
に基づいて、各画素毎に、注目画素を中心とする所定の
領域の画像が非分散型中間調画像であることを示す非分
散型中間調画像検出信号と、上記所定の領域の画像が分
散型中間調画像であることを示す分散型中間調画像検出
信号と、上記７×７のウィンドウ内が全部白画像である
か又は全部黒画像であるかを示す全白全黒画像検出信号
とを生成して出力する隣接状態判定部１０５と、（ｂ）
入力される画素データに基づいて、各画素毎に、注目画
素を中心とする所定の領域の画像が組織的中間調画像で
あるか否かを検出して検出結果を示す組織的中間調検出
信号を出力する組織的中間調判定部１０６と、（ｃ）隣
接状態判定部１０５と組織的中間調判定部１０６から各
画素毎にシリアルに出力される４個の各検出信号（計４
ビット）を、注目画素を中心とする所定の９×１７のウ
ィンドウ内で同時に出力する９×１７マトリックスメモ
リ回路１０７と、（ｄ）マトリックスメモリ回路１０７
から出力される各検出信号に基づいて各検出信号毎に上
記９×１７のウィンドウ内で上記各検出信号を加算して
得られる各判定データを生成して出力する判定データ生
成部１０８と、（ｅ）判定データ生成部１０８から出力
される各判定データに基づいて、上記所定の９×１７の
ウィンドウの領域の画像が集中型中間調画像であるか否
かを判別して判別結果を示す集中型中間調判別信号を生
成して出力し、上記所定の９×１７のウィンドウの領域
の画像が組織的中間調画像であるか否かを判別して判別
結果を示す組織的中間調判別信号を生成して出力すると
ともに、中間調領域であるか又は非中間調領域であるか
を判別した結果を示す像域判別データを出力する判別デ
ータ信号生成部１１４とを備える。The image area determining unit 102 determines (a) the adjacent state of the smaller number of the same kind of pixels in a predetermined area in four main and sub scanning directions based on the input pixel data. Calculate the number of neighbors in the main and sub scanning directions indicating
Black pixel number data in a predetermined 7 × 7 window is calculated, and based on each of the calculated data, the ultrafine signal and the concentrated halftone signal output from the MPU 50, a target pixel is calculated. A non-dispersion type halftone image detection signal indicating that an image of a predetermined area centered on a pixel is a non-dispersion type halftone image, and a variance indicating that the image of the predetermined area is a distribution type halftone image. State determination unit 105 that generates and outputs a pattern halftone image detection signal and an all-white all-black image detection signal indicating whether the 7 × 7 window is an all-white image or an all-black image. And (b)
Based on the input pixel data, for each pixel, a systematic halftone detection signal indicating whether or not the image of a predetermined area centered on the pixel of interest is a systematic halftone image and indicating a detection result , And (c) four detection signals serially output for each pixel from the adjacent state determination unit 105 and the systematic halftone determination unit 106 (total of 4 signals).
And a (d) matrix memory circuit 107 for simultaneously outputting within a predetermined 9 × 17 window centering on the pixel of interest.
A determination data generation unit 108 that generates and outputs determination data obtained by adding the detection signals within the 9 × 17 window for each detection signal based on the detection signals output from e) Based on each determination data output from the determination data generating unit 108, it is determined whether or not the image of the predetermined 9 × 17 window area is a concentrated halftone image, and the determination result indicating the determination result is displayed. A type halftone discrimination signal is generated and output, and it is determined whether or not the image of the predetermined 9 × 17 window area is an organized halftone image. A discrimination data signal generation unit 114 for generating and outputting the image data, and outputting image area discrimination data indicating the result of discriminating between the halftone area and the non-halftone area.
【００３２】特に、本実施例では、隣接状態判定部１０
５において、分散型中間調画像を検出するための詳細後
述する４方向の隣接数のしきい値として、設定される解
像度に応じて、ウルトラファイン用の第１しきい値と、
ファイン用の第２しきい値の２つのうちの１つを用いる
ことを特徴とする。Particularly, in this embodiment, the adjacent state judging unit 10
5, a first threshold value for ultra-fine according to a set resolution as a threshold value of the number of adjacent directions in four directions to be described later for detecting a distributed halftone image;
It is characterized in that one of the two second threshold values for fine is used.
【００３３】（２）ファクシミリ装置の構成及び動作 図１は、本発明に係る一実施例であるファクシミリ装置
の機構部の縦断面図であり、図３は、図１に図示したフ
ァクシミリ装置の信号処理部の構成を示すブロック図で
ある。図１に示すように、このファクシミリ装置は、プ
リンタ部１とその上方に設置された画像読取部２０とに
大きく分けられ、プリンタ部１上に操作パネル４０が設
けられ、また、プリンタ部１の側面部に電話機４２が設
けられる。(2) Configuration and Operation of Facsimile Apparatus FIG. 1 is a longitudinal sectional view of a mechanism section of a facsimile apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a signal of the facsimile apparatus shown in FIG. FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a processing unit. As shown in FIG. 1, the facsimile apparatus is roughly divided into a printer unit 1 and an image reading unit 20 installed above the printer unit 1. An operation panel 40 is provided on the printer unit 1, and A telephone 42 is provided on the side surface.
【００３４】図１において、プリンタ部１は、従来の装
置と同様の構成を有する電子写真方式レーザビームプリ
ンタであり、以下に簡単にその動作を述べる。まず、回
転駆動される感光体ドラム２上の感光体が、帯電器３に
より一様に帯電される。次に、光学系４により画像デー
タに応じてレーザビームが照射されて感光体ドラム２上
に静電潜像が形成される。この静電潜像に現像器５のト
ナーが付着する。一方、給紙カセット１１にはカット紙
が置かれており、ピックアップローラ１２によりカット
紙が一枚ずつピックアップされた後、給紙ローラ１３に
よって感光体ドラム２の転写部の方へ送り込まれる。感
光体ドラム２に付着したトナーは、転写チャージャ６に
よりカット紙に転写され、定着器１２により定着され
る。上記定着工程の後のカット紙が、排紙ローラ１４，
１６によって排紙通路１５を介して排紙トレー１３に排
出される。なお、カット紙に付着しなかったトナーはク
リーナ８により回収され、これで一回のプリントが終了
する。In FIG. 1, a printer unit 1 is an electrophotographic laser beam printer having a configuration similar to that of a conventional apparatus, and its operation will be briefly described below. First, the photoconductor on the photoconductor drum 2 that is rotationally driven is uniformly charged by the charger 3. Next, the optical system 4 irradiates a laser beam according to the image data to form an electrostatic latent image on the photosensitive drum 2. The toner of the developing device 5 adheres to the electrostatic latent image. On the other hand, cut paper is placed in the paper feed cassette 11, and the cut paper is picked up one by one by the pickup roller 12, and then sent to the transfer portion of the photosensitive drum 2 by the paper feed roller 13. The toner adhered to the photosensitive drum 2 is transferred to cut paper by the transfer charger 6 and fixed by the fixing device 12. The cut sheet after the fixing step is discharged to the discharge rollers 14,
The paper 16 is discharged to the paper discharge tray 13 via the paper discharge passage 15. The toner that has not adhered to the cut sheet is collected by the cleaner 8, and one printing operation is completed.
【００３５】次に、画像読取部２０の動作について説明
する。送信原稿の読取りは従来の装置と同様に行われ
る。すなわち、原稿トレー２１上に置かれた原稿は、原
稿センサ２２により検知され、当該原稿がローラ２３に
よりセンサ２５の位置まで１枚ずつ送り込まれる。次
に、モータ（図示せず。）によるローラ２４の回転と密
着型リニアイメージセンサ２６の読み取りに同期して原
稿が密着型リニアイメージセンサ２６により読取られ、
原稿画像はデジタル画像データに変換された後、図２に
図示したバッファメモリ５９に出力されるとともに、後
述する圧縮伸長部６０によって圧縮画像データに変換さ
れて圧縮画像メモリ５１に格納される。画像読み取り終
了後は、上記原稿は排出ローラ２７により排紙トレー２
８に排出される。Next, the operation of the image reading section 20 will be described. Reading of the transmission original is performed in the same manner as in the conventional apparatus. That is, the originals placed on the original tray 21 are detected by the original sensor 22, and the originals are fed one by one to the position of the sensor 25 by the rollers 23. Next, the original is read by the contact linear image sensor 26 in synchronization with the rotation of the roller 24 by the motor (not shown) and the reading of the contact linear image sensor 26,
After being converted into digital image data, the original image is output to the buffer memory 59 shown in FIG. After the image reading is completed, the original is discharged by the discharge roller 27 to the discharge tray 2.
It is discharged to 8.
【００３６】図２は、このファクシミリ装置の操作パネ
ル４０の正面図である。図２に示すように、操作パネル
４０は、「０」乃至「９」の数字キーとアスタリスクキ
ー「＊」とシャープキー「＃」とからなる電話機用テン
キー５４０と、液晶表示パネル５４１と、操作キー５４
２，５４３，５４６と、表示ＬＥＤ５４４，５４５，５
４７，５４８とを備える。液晶パネル５４１は、当該フ
ァクシミリ装置の動作状態を表示し又は操作者への指示
事項を表示する。キー５４２は、当該ファクシミリ装置
の送信動作の開始を指示するための送信キーである。キ
ー５４３は、送信時の中間調モードを設定するためのキ
ーであり、キー５４３を１回押下する毎に、「第１中間
調モード」、「第２中間調モード」、及び「単純２値化
モード」の３つのモードが順に選択的に設定される。こ
れらの設定状態は表示ＬＥＤ５４４，５４５によって表
示され、「第１中間調モード」が設定されたとき表示Ｌ
ＥＤ５４４のみがオンされ、「第２中間調モード」が設
定されたとき表示ＬＥＤ５４５のみがオンされ、「単純
２値化モード」が設定されたとき表示ＬＥＤ５４４，５
４５がともにオフとされる。キー５４６は、画像の読み
取り時の解像度を設定するためのキーであり、キー５４
６を１回押下する毎に、「ファインモード」、「ウルト
ラファインモード」、及び「標準モード」の３つのモー
ドを順に選択的に設定される。これらの設定状態は表示
ＬＥＤ５４７，５４８によって表示され、「ファインモ
ード」が設定されたとき表示ＬＥＤ５４７のみがオンさ
れ、「ウルトラファインモード」が設定されたとき表示
ＬＥＤ５４８のみがオンされ、「標準モード」が設定さ
れたとき表示ＬＥＤ５４７，５４８がともにオフとされ
る。なお、本実施例において、標準モードの解像度は、
主走査方向８ドット／ｍｍ及び副走査方向３．８５ドッ
ト／ｍｍであり、ファインモードの解像度は、主走査方
向８ドット／ｍｍ及び副走査方向７．７ドット／ｍｍで
あり、ウルトラファインモードの解像度は、主走査方向
１６ドット／ｍｍ及び副走査方向１５．４ドット／ｍｍ
である。FIG. 2 is a front view of the operation panel 40 of the facsimile machine. As shown in FIG. 2, the operation panel 40 includes a telephone numeric keypad 540 including numeric keys “0” to “9”, an asterisk key “*” and a sharp key “#”, a liquid crystal display panel 541, and an operation panel. Key 54
2,543,546 and display LEDs 544,545,5
47,548. The liquid crystal panel 541 displays the operation state of the facsimile apparatus or displays instructions to the operator. The key 542 is a transmission key for instructing the facsimile apparatus to start a transmission operation. The key 543 is a key for setting the halftone mode at the time of transmission. Each time the key 543 is pressed once, the “first halftone mode”, the “second halftone mode”, and the “simple binary mode” Mode "is selectively set in order. These setting states are displayed by the display LEDs 544 and 545, and are displayed when the "first halftone mode" is set.
Only the ED 544 is turned on, only the display LED 545 is turned on when the “second halftone mode” is set, and the display LEDs 544, 5 are set when the “simple binarization mode” is set.
45 are both turned off. A key 546 is a key for setting a resolution at the time of reading an image.
Each time the button 6 is pressed once, three modes of “fine mode”, “ultra fine mode”, and “standard mode” are selectively set in order. These setting states are displayed by the display LEDs 547 and 548. When the "fine mode" is set, only the display LED 547 is turned on. When the "ultra fine mode" is set, only the display LED 548 is turned on, and the "standard mode" is set. Are set, the display LEDs 547 and 548 are both turned off. In this embodiment, the resolution in the standard mode is
The resolution in the fine mode is 8 dots / mm in the main scanning direction and 3.85 dots / mm in the sub scanning direction. The resolution in the fine mode is 8 dots / mm in the main scanning direction and 7.7 dots / mm in the sub scanning direction. The resolution is 16 dots / mm in the main scanning direction and 15.4 dots / mm in the sub-scanning direction.
It is.
【００３７】図３に示すように、このファクシミリ装置
においては、このファクシミリ装置の全体の制御を行な
うＭＰＵ５０と、それぞれファクシミリの信号処理及び
通信処理などを行なうＨＤＬＣ解析部５２、モデム５３
及びＮＣＵ５４と、それぞれファクシミリの画像信号を
一時的に格納する画像圧縮用画像メモリ５１、バッファ
メモリ５９及びページメモリ６１と、それぞれ所定の画
像信号の処理を行なう圧縮伸長部６０及び画像復元処理
部６２とが備えられ、各処理部２０，５１，５２，５
３，５４，５９，６０，６１がバス６３を介してＭＰＵ
５０に接続される。また、操作パネル４０が直接にＭＰ
Ｕ５０に接続されるとともに、プリンタ部１内に設けら
れ多値の画像データに基づいて当該画像データの画像を
プリントする多値のレーザプリンタ７０を制御するプリ
ンタ制御部５５がＭＰＵ５０に接続される。As shown in FIG. 3, in the facsimile apparatus, an MPU 50 for controlling the whole of the facsimile apparatus, an HDLC analyzer 52 for performing signal processing and communication processing of the facsimile, and a modem 53, respectively.
, An NCU 54, an image compression image memory 51 for temporarily storing a facsimile image signal, a buffer memory 59 and a page memory 61, and a compression / decompression unit 60 and an image restoration processing unit 62 for processing predetermined image signals, respectively. And each of the processing units 20, 51, 52, 5
3, 54, 59, 60 and 61 are connected to the MPU via the bus 63.
50. Also, the operation panel 40 is directly
The MPU 50 is connected to the MPU 50 and connected to the U50. The printer control unit 55 is provided in the printer unit 1 and controls the multivalued laser printer 70 that prints an image of the image data based on the multivalued image data.
【００３８】なお、相手先のファクシミリ装置からのフ
ァクシミリ信号の受信時に、ＭＰＵ５０は、図４及び図
５を参照して詳細後述するように、ＣＣＩＴＴ勧告Ｔ．
３０において規定されるフェーズＢで受信される各デー
タ信号と、画像読取部２０内の画像処理部２０ａから出
力される復元オン信号に基づいて、ランダム中間調信号
と、集中型中間調信号と、復元実行信号と、ウルトラフ
ァイン信号と、ファイン信号の計５つの制御信号を発生
し、前者４つの制御信号を画像復元処理部６２に出力す
るとともに、後者２つの制御信号を補間処理部６４に出
力する。At the time of receiving a facsimile signal from the facsimile machine of the other party, the MPU 50 transmits the CCITT Recommendation T.50 as described in detail later with reference to FIGS.
30, a random halftone signal, a centralized halftone signal, and a halftone signal based on each data signal received in the phase B defined in 30 and the restoration ON signal output from the image processing unit 20a in the image reading unit 20. A total of five control signals, a restoration execution signal, an ultra fine signal, and a fine signal, are generated, and the former four control signals are output to the image restoration processor 62, and the latter two control signals are output to the interpolation processor 64. I do.
【００３９】画像復元処理部６２は、ＭＰＵ５０から出
力されるランダム中間調信号と集中型中間調信号と復元
実行信号とウルトラファイン信号に基づいて、ページメ
モリ６１から出力される２値画像データに対して、詳細
後述するように画像復元処理を行った後、復元後の多値
画像データを補間処理部６４に出力する。次いで、補間
処理部６４は、公知の回路で構成され、ＭＰＵ５０から
出力され記録時の解像度を示すウルトラファイン信号と
ファイン信号とに基づいて、入力される復元後の多値画
像データに対して所定の補間処理を行った後、プリンタ
制御部５５に出力する。本実施例において、レーザプリ
ンタ７０は、ウルトラファインの解像度を有し、補間処
理部６４は、ウルトラファイン信号とファイン信号がと
もにＬレベルであって解像度が標準モードであるとき
は、主走査方向に２倍の補間処理を行なうとともに、副
走査方向に４倍の補間処理を行なう。また、ウルトラフ
ァイン信号がＬレベルでありかつファイン信号がＨレベ
ルであって解像度がファインモードであるときは、補間
処理部６４は、主走査方向に２倍の補間処理を行なうと
ともに、副走査方向に２倍の補間処理を行なう。さら
に、ウルトラファイン信号がＨレベルでありかつファイ
ン信号がＬレベルであって解像度がウルトラファインモ
ードであるときは、補間処理部６４は、補間処理を行な
わずに、入力された多値画像データをそのままプリンタ
制御部５５に出力する。The image restoration processing unit 62 performs a process on the binary image data output from the page memory 61 based on the random halftone signal, the centralized halftone signal, the restoration execution signal, and the ultrafine signal output from the MPU 50. Then, after performing the image restoration processing as described in detail later, the multi-valued image data after the restoration is output to the interpolation processing unit 64. Next, the interpolation processing unit 64 is configured of a known circuit, and performs predetermined processing on the input multi-valued image data after restoration based on the ultra-fine signal and the fine signal output from the MPU 50 and indicating the resolution at the time of recording. , And outputs the result to the printer control unit 55. In this embodiment, the laser printer 70 has an ultra-fine resolution, and the interpolation processing unit 64 operates in the main scanning direction when both the ultra-fine signal and the fine signal are at the L level and the resolution is in the standard mode. A double interpolation process is performed, and a quadruple interpolation process is performed in the sub-scanning direction. When the ultrafine signal is at the L level and the fine signal is at the H level and the resolution is in the fine mode, the interpolation processing unit 64 performs the double interpolation processing in the main scanning direction and performs the interpolation processing in the sub-scanning direction. Is subjected to double interpolation processing. Further, when the ultra-fine signal is at the H level and the fine signal is at the L level and the resolution is in the ultra-fine mode, the interpolation processing unit 64 performs the interpolation processing on the input multi-valued image data without performing the interpolation processing. The data is output to the printer control unit 55 as it is.
【００４０】まず、ファクシミリ装置の送信動作につい
て述べる。上記画像読取部２０による上述のすべての画
像読み取り動作が終了すると、ＮＣＵ５４は相手先のフ
ァクシミリ装置を呼び出し、ＣＣＩＴＴ勧告に規定され
た呼設定手順に従って、相手先のファクシミリ装置と回
線接続処理が実行される（ＣＣＩＴＴ勧告Ｔ．３０に規
定する（以下、同様である。）フェーズＡ）。この回線
接続処理の完了後、相互のファクシミリ装置の能力に従
った解像度、圧縮方式等の決定がＭＰＵ５０によって行
われるとともに、同一メーカ製の装置間に許可される独
自モードによる情報の伝達、位相調整、トレーニングな
どの処理がＮＣＵ５４、モデム５３及びＨＤＬＣ解析部
５２によって行われる（フェーズＢ）。なお、送信側の
ファクシミリ装置から受信側のファクシミリ装置に伝送
される解像度の情報は、操作キー５４６で設定され、他
社製とのファクシミリ通信では、ファインモードか標準
モードかの解像度の情報が伝送される。本実施例におい
ては、独自モードにおいて、当該フェーズＢの通信にお
ける例えばＣＣＩＴＴ勧告に規定する非標準機能設定信
号（ＮＳＳ）を用いて、下記の情報が送信側のファクシ
ミリ装置から受信側のファクシミリ装置に伝送される。
（ａ）ウルトラファインモード、ファインモード、標準
モードのうちのいずれの解像度かを示す情報、（ｂ）第
１中間調モード、第２中間調モード、単純２値化モード
のうちのいずれの２値化方法かを示す情報、並びに
（ｃ）送信される画像データが復元すべき画像データで
あるか否かを示す復元オン信号の情報。First, the transmission operation of the facsimile machine will be described. When all the above-described image reading operations by the image reading unit 20 are completed, the NCU 54 calls the facsimile apparatus of the other party, and the line connection processing is executed with the facsimile apparatus of the other party according to the call setting procedure specified in the CCITT recommendation. (Specified in CCITT Recommendation T.30 (the same applies hereinafter) Phase A). After the completion of the line connection processing, the MPU 50 determines the resolution, compression method, and the like according to the capabilities of the mutual facsimile machines, and transmits information in a unique mode allowed between devices of the same manufacturer, and adjusts the phase. , Training and the like are performed by the NCU 54, the modem 53 and the HDLC analyzer 52 (phase B). The resolution information transmitted from the transmission-side facsimile apparatus to the reception-side facsimile apparatus is set with the operation keys 546. In the facsimile communication with another manufacturer, the resolution information of the fine mode or the standard mode is transmitted. You. In the present embodiment, in the unique mode, the following information is transmitted from the transmission-side facsimile apparatus to the reception-side facsimile apparatus using the non-standard function setting signal (NSS) defined in the CCITT recommendation in the communication of the phase B, for example. Transmitted.
(A) information indicating which one of the ultra-fine mode, the fine mode, and the standard mode is the resolution; (b) any one of the first half-tone mode, the second half-tone mode, and the simple binary mode And (c) information of a restoration ON signal indicating whether or not the transmitted image data is image data to be restored.
【００４１】次いで、圧縮用画像メモリ５１に格納され
た圧縮画像データは圧縮伸長部６０によって一旦ページ
メモリ６１に伸長された後、相手先のファクシミリ装置
の能力に応じて再圧縮処理が実行されて圧縮用画像メモ
リ５１に格納される。格納された画像データは、ＨＤＬ
Ｃ解析部５２によって所定のＨＤＬＣフレーム加工処理
が実行された後、モデム５３によって所定のファクシミ
リ信号に変調される。画像データで変調されたファクシ
ミリ信号はＮＣＵ５４と電話回線を介して相手先のファ
クシミリ装置に送信される（フェーズＣ）。画像データ
の送信の完了を確認すると（フェーズＤ）、所定の回線
切断手順に従って、相手先のファクシミリ装置との回線
切断処理が実行され（フェーズＥ）、送信動作が終了す
る。Next, after the compressed image data stored in the compression image memory 51 is temporarily expanded into the page memory 61 by the compression / expansion unit 60, recompression processing is executed in accordance with the capability of the facsimile machine of the other party. It is stored in the compression image memory 51. The stored image data is HDL
After a predetermined HDLC frame processing process is performed by the C analysis unit 52, the signal is modulated by the modem 53 into a predetermined facsimile signal. The facsimile signal modulated with the image data is transmitted to the destination facsimile apparatus via the NCU 54 and the telephone line (phase C). When the completion of the transmission of the image data is confirmed (Phase D), a line disconnection process with the facsimile machine of the other party is executed according to a predetermined line disconnection procedure (Phase E), and the transmission operation ends.
【００４２】次いで、ファクシミリ装置の受信動作につ
いて説明する。相手先のファクシミリ装置から電話回線
を介して着呼があると、着呼信号がＮＣＵ５４とモデム
５３を介してＭＰＵ５０に入力されて検出された後、所
定のファクシミリの回線接続手順に従って、相手先のフ
ァクシミリ装置との回線接続処理が実行される（フェー
ズＡ）。この回線接続処理の完了後、相互のファクシミ
リ装置の能力に従った解像度、圧縮方式等の決定がＭＰ
Ｕ５０によって行われるとともに、同一メーカ製の装置
間に許可される独自モードによる情報の伝達、位相調
整、トレーニングなどの処理がＮＣＵ５４、モデム５３
及びＨＤＬＣ解析部５２によって行われる（フェーズ
Ｂ）。ここで、他社製のファクシミリ装置とのファクシ
ミリ通信においては、ファインモード又は標準モードを
示す解像度の情報が送信側のファクシミリ装置から受信
側のファクシミリ装置に伝送されて受信された後、ＭＰ
Ｕ５０に入力される。また、独自モードにおいては、非
標準機能設定信号（ＮＳＳ）を用いて伝送される上記
（ａ）乃至（ｃ）の情報が送信側のファクシミリ装置か
ら受信側のファクシミリ装置に伝送されて受信されてＭ
ＰＵ５０に入力される。Next, the receiving operation of the facsimile machine will be described. When there is an incoming call from the other party's facsimile apparatus via the telephone line, an incoming call signal is input to the MPU 50 via the NCU 54 and the modem 53 and detected, and then the other party's facsimile is connected according to a predetermined facsimile line connection procedure. A line connection process with the facsimile machine is executed (phase A). After the completion of the line connection processing, the resolution, compression method, etc. according to the capability of the mutual facsimile machine are determined by MP.
The NCU 54 and the modem 53 perform processing such as information transmission, phase adjustment, and training in a unique mode permitted between devices manufactured by the same manufacturer while being performed by the U50.
And the HDLC analysis unit 52 (phase B). Here, in facsimile communication with a facsimile machine made by another company, after the information of the resolution indicating the fine mode or the standard mode is transmitted from the facsimile machine on the transmitting side to the facsimile apparatus on the receiving side and received, the MP
It is input to U50. In the unique mode, the information (a) to (c) transmitted using the non-standard function setting signal (NSS) is transmitted from the transmitting facsimile to the receiving facsimile and received. M
It is input to PU50.
【００４３】次いで、相手先のファクシミリ装置から送
信される圧縮画像信号は、ＮＣＵ５４を介してモデム５
３に入力されて復調され、復調後の圧縮画像データはＨ
ＤＬＣ解析部５２においてＨＤＬＣフレームから圧縮画
像データのみを取り出す所定のＨＤＬＣ逆加工処理が行
われた後、圧縮用画像メモリ５１に格納される（フェー
ズＣ）。すべてのページの圧縮画像信号を受信し、画像
データの受信完了を確認したとき（フェーズＤ）、所定
のファクシミリの回線切断手順に従って、相手先のファ
クシミリ装置との回線切断処理が実行される（フェーズ
Ｅ）。圧縮用画像メモリ５１に格納された画像データは
圧縮伸長部６０によって１ページ毎、ページメモリ６１
を用いて実際の画像データに伸長されて展開される。こ
こで、ＭＰＵ５０は圧縮用画像メモリ５１に格納された
画像データのデータ量をページ単位で監視し、ページ毎
のデータ量が予め決められたデータ量Ｍを超えているか
否かをチェックする。このチェックは、独自モードでは
なく、他社製のファクシミリ装置とのファクシミリ通信
において、相手方のファクシミリ装置から受信された画
像データが中間調モードによる中間調画像データである
か否かを判定するために行われる。他社製のファクシミ
リ装置とのファクシミリ通信の場合、独自モードによる
中間調モードの情報の伝送がないため、２値化方法が中
間調モードであるか否かを判断することができない。そ
のため、本実施例において、ページ単位でのデータ量を
チェックし、当該データ量が所定のデータ量を超えた時
に中間調モードであると判定している。Next, the compressed image signal transmitted from the other party's facsimile apparatus is transmitted to the modem 5 via the NCU 54.
3 and demodulated, and the compressed image data after demodulation is H
After a predetermined HDLC reverse processing for extracting only the compressed image data from the HDLC frame is performed in the DLC analyzer 52, the data is stored in the compression image memory 51 (phase C). When the compressed image signals of all pages are received and the completion of the reception of the image data is confirmed (Phase D), a line disconnection process with the destination facsimile apparatus is executed according to a predetermined facsimile line disconnection procedure (Phase D). E). The image data stored in the compression image memory 51 is stored in the page memory 61 for each page by the compression / decompression unit 60.
To expand the image data into actual image data. Here, the MPU 50 monitors the data amount of the image data stored in the compression image memory 51 on a page-by-page basis, and checks whether the data amount of each page exceeds a predetermined data amount M. This check is performed not in the original mode but in facsimile communication with a facsimile machine of another company to determine whether or not the image data received from the other party's facsimile apparatus is halftone image data in the halftone mode. Is In the case of facsimile communication with a facsimile machine made by another company, it is not possible to determine whether the binarization method is the halftone mode since there is no transmission of the halftone mode in the original mode. For this reason, in the present embodiment, the data amount in page units is checked, and when the data amount exceeds a predetermined data amount, it is determined that the mode is the halftone mode.
【００４４】なお、本実施例においては、ページ単位の
データ量が所定のデータ量との単純な比較によって中間
調モードの判定を行っているが、本発明はこれに限ら
ず、画像データの圧縮方式に依存して上記しきい値のデ
ータ量Ｍを変化させたり、受信した画像データからフィ
ルビットを削除するなどの処理を行ってもよい。In this embodiment, the halftone mode is determined by a simple comparison of the data amount of each page with a predetermined data amount. However, the present invention is not limited to this. Depending on the method, processing such as changing the data amount M of the threshold value or deleting fill bits from received image data may be performed.
【００４５】さらに、ページメモリ６１に展開された画
像データは、画像復元処理部６２に入力されて、詳細後
述される処理によって高密度の２値画像データに変換さ
れた後、補間処理を行なう補間処理部６４を介してプリ
ンタ制御部５５に出力される。プリンタ制御部５５への
画像データの転送に同期して、ＭＰＵ５０からプリンタ
制御部５５に記録開始信号が出力されて、プリンタ制御
部５５は、レーザプリンタ７０に制御信号及び画像デー
タを送信して画像データの記録を実行させる。Further, the image data expanded in the page memory 61 is input to an image restoration processing section 62, and is converted into high-density binary image data by a process described later in detail. The data is output to the printer control unit 55 via the processing unit 64. In synchronization with the transfer of the image data to the printer control unit 55, a recording start signal is output from the MPU 50 to the printer control unit 55, and the printer control unit 55 transmits the control signal and the image data to the laser printer 70, and Execute data recording.
【００４６】ＭＰＵ５０は、操作パネル４０を用いて入
力される操作者の指令に基づいて所定の処理を行なうと
ともに、操作者への指示情報及び本ファクシミリ装置の
状態情報を操作パネル４０に出力して表示する。The MPU 50 performs predetermined processing based on an operator's command input using the operation panel 40, and outputs instruction information to the operator and status information of the facsimile apparatus to the operation panel 40. indicate.
【００４７】図４及び図５は、図３に図示したＭＰＵ５
０でファクシミリ通信の受信処理において実行される制
御信号設定処理の制御フローを示すフローチャートであ
る。ＭＰＵ５０は、相手先のファクシミリ装置との受信
処理のフェーズＢにおいて受信した、独自モードか否か
の情報、解像度の情報、２値化方法の情報、及び復元オ
ン信号の情報に基づいて、次の通り制御信号設定処理を
行なう。FIGS. 4 and 5 show the MPU 5 shown in FIG.
10 is a flowchart showing a control flow of a control signal setting process executed in the reception process of facsimile communication at 0. The MPU 50 receives the following information based on the information of the original mode or not, the information of the resolution, the information of the binarization method, and the information of the restoration ON signal received in the phase B of the receiving process with the other party's facsimile machine. The control signal setting process is performed as follows.
【００４８】図４に示すように、ステップＳ１０１にお
いて自社製のファクシミリ装置との間の独自モードであ
るか否かが判断され、独自モードであるときは（ステッ
プＳ１０１においてＹＥＳ）、ステップＳ１０２におい
て第１中間調モードであるか否かが判断され、次いで、
ステップＳ１０３において第２中間調モードであるか否
かが判断される。一方、独自モードでないときは（ステ
ップＳ１０１においてＮＯ）、図５のステップＳ１０７
に進む。As shown in FIG. 4, in step S101, it is determined whether or not the mode is a unique mode with a facsimile machine manufactured in-house. If the mode is the unique mode (YES in step S101), the process proceeds to step S102. 1 It is determined whether the mode is the halftone mode,
In step S103, it is determined whether the mode is the second halftone mode. On the other hand, when the mode is not the unique mode (NO in step S101), step S107 in FIG.
Proceed to.
【００４９】第１中間調モードであるとき（ステップＳ
１０２においてＹＥＳ）、Ｓ１０４においてランダム中
間調信号がＨレベルに設定されかつ集中型中間調信号が
Ｌレベルに設定された後、ステップＳ１０８に進む。ま
た、第２中間調モードであるとき（ステップＳ１０３に
おいてＹＥＳ）、Ｓ１０５においてランダム中間調信号
がＬレベルに設定されかつ集中型中間調信号がＨレベル
に設定された後、ステップＳ１０８に進む。さらに、第
１中間調モードでも第２中間調モードでもないとき（ス
テップＳ１０２，Ｓ１０３においてともにＮＯ）、Ｓ１
０６においてランダム中間調信号がＬレベルに設定され
かつ集中型中間調信号がＬレベルに設定された後、ステ
ップＳ１０８に進む。When in the first halftone mode (step S
(YES in 102), after the random halftone signal is set to the H level and the centralized halftone signal is set to the L level in S104, the process proceeds to step S108. If the mode is the second halftone mode (YES in step S103), the process proceeds to step S108 after the random halftone signal is set to the L level and the centralized halftone signal is set to the H level in S105. Further, when neither the first halftone mode nor the second halftone mode is set (NO in steps S102 and S103), S1
After the random halftone signal is set to L level and the centralized halftone signal is set to L level at 06, the process proceeds to step S108.
【００５０】次いで、ステップＳ１０８において復元オ
ン信号がＨレベルであるか否かが判断され、次いで、ス
テップＳ１０９において解像度が標準モードであるか否
かが判断される。ここで、復元オン信号がＨレベルであ
り（ステップＳ１０８においてＹＥＳ）かつ解像度が標
準モードでないとき（ステップＳ１０９においてＮ
Ｏ）、Ｓ１１０において復元実行信号をＨレベルに設定
した後、ステップＳ１１６に進む。一方、復元オン信号
がＬレベルであり（ステップＳ１０８においてＮＯ）も
しくは解像度が標準モードであるとき（ステップＳ１０
９においてＹＥＳ）、Ｓ１１１において復元実行信号を
Ｌレベルに設定した後、ステップＳ１１６に進む。Next, in step S108, it is determined whether or not the restoration ON signal is at the H level. Next, in step S109, it is determined whether or not the resolution is in the standard mode. Here, when the restoration ON signal is at the H level (YES in step S108) and the resolution is not in the standard mode (N in step S109).
O), after setting the restoration execution signal to the H level in S110, the process proceeds to step S116. On the other hand, when the restoration ON signal is at the L level (NO in step S108) or when the resolution is in the standard mode (step S10).
9 is YES), the restoration execution signal is set to L level in S111, and then the process proceeds to step S116.
【００５１】さらに、ステップＳ１１６において解像度
が標準モードであるか否かが判断され、次いで、ステッ
プＳ１１７において解像度がファインモードであるか否
かが判断される。ここで、解像度が標準モードであると
きは（ステップＳ１１６においてＹＥＳ）、ステップＳ
１１８においてファイン信号をＬレベルに設定しかつウ
ルトラファイン信号をＬレベルに設定した後、当該設定
処理を終了する。また、解像度がファインモードである
ときは（ステップＳ１１７においてＹＥＳ）、ステップ
Ｓ１１９においてファイン信号をＨレベルに設定しかつ
ウルトラファイン信号をＬレベルに設定した後、当該設
定処理を終了する。さらに、解像度が標準モードでなく
（ステップＳ１１６においてＮＯ）かつファインモード
でないとき（ステップＳ１１７においてＮＯ）、ステッ
プＳ１２０においてファイン信号をＬレベルに設定しか
つウルトラファイン信号をＨレベルに設定した後、当該
設定処理を終了する。Further, in step S116, it is determined whether or not the resolution is in the standard mode. Then, in step S117, it is determined whether or not the resolution is in the fine mode. Here, when the resolution is the standard mode (YES in step S116),
After setting the fine signal to the L level and setting the ultra fine signal to the L level at 118, the setting process ends. If the resolution is in the fine mode (YES in step S117), the fine signal is set to the H level and the ultra fine signal is set to the L level in step S119, and the setting process ends. Further, when the resolution is not in the standard mode (NO in step S116) and is not in the fine mode (NO in step S117), after setting the fine signal to L level and setting the ultra fine signal to H level in step S120, The setting process ends.
【００５２】一方、独自モードではなく、他社製のファ
クシミリ装置とのファクシミリ通信であるとき、フロー
がステップＳ１０１から図５のステップＳ１０７に進
み、ランダム中間調信号をＬレベルに設定しかつ集中型
中間調信号をＬレベルに設定した後、ステップＳ１１２
に進む。ステップＳ１１２において、受信した画像デー
タのページ単位のデータ量が所定のしきい値のデータ量
Ｍを超えているか否か判断され、次いで、ステップＳ１
１３において解像度が標準モードであるか否かが判断さ
れる。ここで、受信した画像データのページ単位のデー
タ量が所定のしきい値のデータ量Ｍを超え（ステップＳ
１１２においてＹＥＳ）かつ解像度が標準モードでない
とき（ステップＳ１１３においてＮＯ）、ステップＳ１
１４において復元実行信号をＨレベルに設定した後、ス
テップＳ１２１に進む。一方、受信した画像データのペ
ージ単位のデータ量が所定のしきい値のデータ量Ｍを超
えず（ステップＳ１１２においてＮＯ）もしくは解像度
が標準モードであるとき（ステップＳ１１３においてＹ
ＥＳ）、ステップＳ１１５において復元実行信号をＬレ
ベルに設定した後、ステップＳ１２１に進む。On the other hand, when the facsimile communication with another manufacturer's facsimile machine is performed instead of the original mode, the flow advances from step S101 to step S107 in FIG. 5, where the random halftone signal is set to L level and After setting the tone signal to L level, step S112
Proceed to. In step S112, it is determined whether or not the data amount of the received image data in page units exceeds a data amount M of a predetermined threshold value.
At 13, it is determined whether or not the resolution is the standard mode. Here, the data amount of the received image data in page units exceeds the data amount M of the predetermined threshold value (step S
If the resolution is not the standard mode (YES in 112) (NO in step S113), step S1
After setting the restoration execution signal to the H level in 14, the process proceeds to step S121. On the other hand, when the data amount of the received image data in page units does not exceed the data amount M of the predetermined threshold value (NO in step S112), or when the resolution is in the standard mode (Y in step S113).
ES), after setting the restoration execution signal to the L level in step S115, the process proceeds to step S121.
【００５３】次いで、ステップＳ１２１において解像度
が標準モードであるか否かが判断され、解像度が標準モ
ードであるときは（ステップＳ１２１においてＹＥ
Ｓ）、ファイン信号をＬレベルに設定しかつウルトラフ
ァイン信号をＬレベルに設定した後、当該設定処理を終
了する。一方、解像度が標準モードでないときは（ステ
ップＳ１２１においてＮＯ）、ファイン信号をＨレベル
に設定しかつウルトラファイン信号をＬレベルに設定し
た後、当該設定処理を終了する。Next, in step S121, it is determined whether or not the resolution is in the standard mode. When the resolution is in the standard mode (YE in step S121)
S) After setting the fine signal to the L level and setting the ultra fine signal to the L level, the setting process ends. On the other hand, when the resolution is not the standard mode (NO in step S121), the fine signal is set to the H level, and the ultra fine signal is set to the L level, and then the setting process ends.
【００５４】上記制御信号設定処理において、解像度が
標準モードのときに復元実行信号をＬレベルに設定する
のは、画像復元時の解像度が粗過ぎると、擬似中間調特
有のテクスチャが有する空間周波数が画像本来が有する
空間周波数に近づくため、十分な復元結果を得ることが
できないからである。なお、画像復元を行なうときは、
ファインモード又はウルトラファインモードの２通りの
場合だけであるので、画像復元処理部６２へはウルトラ
ファイン信号のみが送られる。画素データに基づいて、
所定のしきい値を用いて非中間調で２値化された２値画
像データを白又は黒を示す多値の非中間調画像データに
単純に変換して非中間調データとしてデータ混合部１０
４に出力する。In the above control signal setting process, the restoration execution signal is set to L level when the resolution is in the standard mode. If the resolution at the time of image restoration is too coarse, the spatial frequency of the texture peculiar to the pseudo half tone is changed. This is because a sufficient restoration result cannot be obtained because the spatial frequency approaches the original spatial frequency of the image. When performing image restoration,
Only in the two cases of the fine mode and the ultra fine mode, only the ultra fine signal is sent to the image restoration processing section 62. Based on the pixel data,
The binary image data binarized in non-halftone using a predetermined threshold value is simply converted into multi-valued non-halftone image data representing white or black and converted into non-halftone data by the data mixing unit 10.
4 is output.
【００５５】図６は、図３に図示した画像読取部２０内
の画像処理部２０ａのブロック図である。図６に示すよ
うに、操作パネル４０のキー５４３を用いて第１中間調
モードに設定されたとき、Ｈレベルの第１中間調モード
信号がＭＰＵ５０から画像処理部２０ａ内のオアゲート
７８の第１の入力端子に入力される。また、操作パネル
４０のキー５４３を用いて第２中間調モードに設定され
たとき、Ｈレベルの第２中間調モード信号がＭＰＵ５０
から画像処理部２０ａ内のオアゲート７８の第２の入力
端子及びデータセレクタ７５の選択信号入力端子ＳＥＬ
に入力される。オアゲート７８から出力される信号はデ
ータセレクタ７７の選択信号入力端子ＳＥＬ及びアンド
ゲート８３の第１の入力端子に入力される。FIG. 6 is a block diagram of the image processing section 20a in the image reading section 20 shown in FIG. As shown in FIG. 6, when the first halftone mode is set using the key 543 of the operation panel 40, the first halftone mode signal of the H level is sent from the MPU 50 to the first gate of the OR gate 78 in the image processing unit 20a. Input terminal. When the second halftone mode is set using the key 543 of the operation panel 40, the H level second halftone mode signal is output from the MPU 50.
To the second input terminal of the OR gate 78 in the image processing unit 20a and the selection signal input terminal SEL of the data selector 75.
Is input to The signal output from the OR gate 78 is input to the selection signal input terminal SEL of the data selector 77 and the first input terminal of the AND gate 83.
【００５６】イメージセンサ２６から出力されるアナロ
グ画像信号は、Ａ／Ｄ変換器７１によって多値ディジタ
ル画像信号に変換された後、単純２値化部７２と、擬似
中間調２値化部７３，７４と、領域分離部７９とに入力
される。単純２値化部７２は、入力された多値ディジタ
ル画像信号に対して単純２値化の処理を行った後、処理
後の２値化画像データをデータセレクタ７６，７７の各
入力端子Ａに出力する。また、擬似中間調２値化部７３
は、入力された多値ディジタル画像信号に対して誤差拡
散法又はランダムディザ法を用いて２値化処理を行った
後、処理後の２値化画像データをデータセレクタ７５の
入力端子Ａに出力する。さらに、擬似中間調２値化部７
４は、入力された多値ディジタル画像信号に対してドッ
ト集中型組織的ディザ法を用いて２値化処理を行った
後、処理後の２値化画像データをデータセレクタ７５の
入力端子Ｂに出力する。データセレクタ７５は、Ｌレベ
ルの選択信号が入力されているとき、入力端子Ａに入力
される２値化画像データを選択してデータセレクタ７６
の入力端子Ｂに出力し、一方、Ｈレベルの選択信号が入
力されているとき、入力端子Ｂに入力される２値化画像
データを選択してデータセレクタ７６の入力端子Ｂに出
力する。The analog image signal output from the image sensor 26 is converted into a multi-valued digital image signal by an A / D converter 71, and then converted into a simple binarizing section 72 and a pseudo halftone binarizing section 73, 74 and the area separating unit 79. The simple binarization unit 72 performs a simple binarization process on the input multi-valued digital image signal, and then applies the processed binary image data to the input terminals A of the data selectors 76 and 77. Output. The pseudo halftone binarization section 73
Performs binary processing on an input multi-valued digital image signal using an error diffusion method or a random dither method, and outputs the processed binary image data to an input terminal A of a data selector 75. I do. Further, the pseudo halftone binarizing section 7
4 performs a binarization process on the input multi-valued digital image signal by using a dot concentration type systematic dither method, and then outputs the processed binarized image data to an input terminal B of a data selector 75. Output. When an L-level selection signal is input, the data selector 75 selects the binary image data input to the input terminal A, and
When the H-level selection signal is input, the binary image data input to the input terminal B is selected and output to the input terminal B of the data selector 76.
【００５７】さらに、領域分離部７９は、入力された多
値ディジタル画像信号に基づいて画素毎に写真画像か文
字画像かを判別し、写真画像と判別したときＨレベルの
判別信号をデータセレクタ７６の選択信号入力端子ＳＥ
Ｌ及び中間調画素計数部８０に出力し、一方、文字画像
と判別したときＬレベルの判別信号を同様に出力する。
データセレクタ７６は、文字画像領域であってＬレベル
の選択信号が入力されるとき、単純２値化処理された２
値化画像データを選択してデータセレクタ７７の入力端
子Ｂに出力し、一方、写真画像領域であってＨレベルの
選択信号が入力されるとき、擬似中間調で２値化された
２値化画像データを選択して同様に出力する。さらに、
データセレクタ７７は、Ｌレベルの選択信号が入力され
ているとき、単純２値化された２値化画像データを選択
してバッファメモリ５９に出力し、一方、Ｈレベルの選
択信号が入力されているとき、データセレクタ７６から
出力される２値化画像データを同様に出力する。Further, the area separating section 79 determines whether the image is a photographic image or a character image for each pixel based on the input multi-valued digital image signal. Selection signal input terminal SE
The signal is output to the L and halftone pixel counting section 80. On the other hand, when the image is determined to be a character image, an L level determination signal is similarly output.
When an L-level selection signal is input in the character image area, the data selector 76 performs a simple binarization process on the binary image.
The binarized image data is selected and output to the input terminal B of the data selector 77. On the other hand, when an H-level selection signal is input in the photographic image area, the binarized binarized by pseudo halftone Image data is selected and output similarly. further,
When the L-level selection signal is input, the data selector 77 selects the simple binarized binarized image data and outputs it to the buffer memory 59, while the H-level selection signal is input. When it is, the binarized image data output from the data selector 76 is similarly output.
【００５８】中間調画素計数部８０は、入力されるＨレ
ベルの判別信号を１ページ毎に計数し、計数データを乗
数が８である乗算器８１を介して比較器８２の入力端子
Ａに出力する。比較器８２は、入力端子Ａに入力される
データが入力端子Ｂに入力される１ページの画素数のデ
ータと比較し、Ａ＞ＢのときのみＨレベルの信号をアン
ドゲート８３の第２の入力端子に出力する。そして、ア
ンドゲート８３から復元オン信号が出力される。The halftone pixel counting section 80 counts the input H-level discrimination signal for each page, and outputs the count data to the input terminal A of the comparator 82 via the multiplier 81 having a multiplier of 8. I do. The comparator 82 compares the data input to the input terminal A with the data of the number of pixels of one page input to the input terminal B, and outputs an H level signal only when A> B to the second gate of the AND gate 83. Output to the input terminal. Then, a restoration ON signal is output from the AND gate 83.
【００５９】以上のように構成された画像処理部２０ａ
において、第１中間調モード又は第２中間調モードが操
作パネル４０のキー５４３を用いて設定されかつ写真画
像である中間調領域が１ページの領域の１／８を超えた
ときに、Ｈレベルの復元オン信号がＭＰＵ５０に出力す
る。このように復元オン信号を生成しているのは、たと
え中間調モードで２値化したとしても、中間調領域が十
分に小さい場合は画像復元をしない方が好ましいからで
ある。The image processing unit 20a configured as described above
When the first halftone mode or the second halftone mode is set using the key 543 of the operation panel 40 and the halftone area which is a photographic image exceeds 1/8 of the area of one page, the H level Is output to the MPU 50. The reason why the restoration ON signal is generated is that it is preferable not to perform image restoration when the halftone area is sufficiently small even if binarization is performed in the halftone mode.
【００６０】（３）画像復元処理部 この画像復元処理部６２は、図７に示すように、受信さ
れた２値画像データから多値の中間調データを復元する
中間調画像復元部１０１を備えるが、この中間調画像の
復元処理は、以下のような効果を有する。すなわち、写
真画像のような中間調画像データは、一般に１画素当た
り複数ビットの多値画像データで表される。しかしなが
ら、ファクシミリ通信などの画像データの通信時又はフ
ァイリングなどの画像データの保存時において上記多値
画像データを擬似中間調で２値化して２値画像データに
変換することによって、通信すべき又は保存すべきデー
タ量を大幅に削減することが可能である。(3) Image Restoration Processing Unit As shown in FIG. 7, the image restoration processing unit 62 includes a halftone image restoration unit 101 for restoring multi-value halftone data from the received binary image data. However, this halftone image restoration process has the following effects. That is, halftone image data such as a photographic image is generally represented by multi-valued image data having a plurality of bits per pixel. However, during communication of image data such as facsimile communication or storage of image data such as filing, the multi-valued image data is binarized by pseudo-halftone and converted into binary image data, so that communication or storage is performed. It is possible to greatly reduce the amount of data to be performed.
【００６１】この中間調画像の復元処理は、例えば、擬
似中間調で２値化した中間調データを異なった画素密度
で２値で記録又は表示する場合に有効である。すなわ
ち、単なる変倍処理を行わず、一旦多値画像データに復
元した後変倍処理を行なうことによって、元の擬似中間
調の２値画像データの周期性によるモアレの発生を防止
することができる。復元された多値画像データは擬似中
間調で２値化され、ディスプレイ又はプリンタなどの出
力系に出力される。このとき、出力系が入力されるデー
タを高密度で処理することができる装置であれば、その
装置の特性を十分に生かすことができる。また、例え
ば、中間調画像の復元処理は、擬似中間調で２値化され
た２値画像データを多値の画像データに復元して多値の
ディスプレイ又はプリンタなどの出力系に出力する場合
に有効である。This halftone image restoration processing is effective, for example, when halftone data binarized by pseudo halftone is recorded or displayed in binary at different pixel densities. In other words, the moiré due to the periodicity of the original pseudo halftone binary image data can be prevented by performing the scaling process after restoring the multi-valued image data once without performing the simple scaling process. . The restored multi-valued image data is binarized in pseudo halftone and output to an output system such as a display or a printer. At this time, if the output system can process input data at a high density, the characteristics of the device can be fully utilized. Further, for example, the halftone image restoration processing is performed when restoring binary image data binarized by pseudo halftone into multivalued image data and outputting it to an output system such as a multivalued display or a printer. It is valid.
【００６２】図７は、図３に図示した画像復元処理部６
２のブロック図である。図７に示すように、ページメモ
リ６１からシリアルに読み出される２値画像データは、
１５×１８マトリックスメモリ回路１００に入力され
る。１５×１８マトリックスメモリ回路１００は、図８
に示すように、１５×１８のウィンドウ内のマトリック
スの各位置に位置する各画素データＤ０００乃至Ｄ１４
１７を生成して、中間調画像復元部１０１内の平滑量計
算部１０９、エッジ強調量計算部１１０及びエッジ判別
量計算部１１１と、像域判別部１０２内の隣接状態検出
部１０５と組織的中間調判定部１０６と、単純多値化部
１０３に出力する。FIG. 7 shows the image restoration processing unit 6 shown in FIG.
2 is a block diagram of FIG. As shown in FIG. 7, the binary image data read serially from the page memory 61 is:
It is input to a 15 × 18 matrix memory circuit 100. The 15 × 18 matrix memory circuit 100 corresponds to FIG.
As shown in FIG. 3, each pixel data D000 to D14 located at each position of the matrix in the 15 × 18 window
17 is generated, and the smoothing amount calculating unit 109, the edge enhancement amount calculating unit 110, and the edge discriminating amount calculating unit 111 in the halftone image restoring unit 101, and the adjacent state detecting unit 105 in the image area discriminating unit 102 are systematically connected. The output is output to the halftone determination unit 106 and the simple multi-value conversion unit 103.
【００６３】中間調画像復元部１０１は、平滑量計算部
１０９と、エッジ強調量計算部１１０と、エッジ判別量
計算部１１１と、復元データ計算部１１２とを備える。
ここで、平滑量計算部１０９は、受信された２値画像デ
ータの各画素データに基づいて中間調画像データの復元
のための３つの第１乃至第３平滑量データを計算して出
力する。また、エッジ強調量計算部１１０は、受信され
た２値画像データの各画素データに基づいてエッジ強調
処理を行うための第１乃至第３エッジ強調量データを計
算して出力する。さらに、エッジ判別量計算部１１１
は、受信された２値画像データの各画素データに基づい
てエッジ領域を判別するために用いる第１及び第２エッ
ジ判別量を計算して出力する。復元データ計算部１１２
は、各部１０９乃至１１１から出力されるデータと、判
別データ信号生成部１１４から出力される集中型中間調
判別信号と組織的中間調判別信号と、ＭＰＵ５０から出
力されるウルトラファイン信号に基づいて多値の中間調
画像データを復元して出力する。The halftone image restoring unit 101 includes a smoothing amount calculating unit 109, an edge enhancement amount calculating unit 110, an edge discriminating amount calculating unit 111, and a restored data calculating unit 112.
Here, the smoothing amount calculation unit 109 calculates and outputs three first to third smoothing amount data for restoring halftone image data based on each pixel data of the received binary image data. Further, the edge enhancement amount calculation unit 110 calculates and outputs first to third edge enhancement amount data for performing an edge enhancement process based on each pixel data of the received binary image data. Further, the edge discrimination amount calculation unit 111
Calculates and outputs first and second edge discrimination amounts used for discriminating an edge region based on each pixel data of the received binary image data. Restored data calculation unit 112
Are based on data output from each of the units 109 to 111, a centralized halftone determination signal and a systematic halftone determination signal output from the determination data signal generation unit 114, and an ultrafine signal output from the MPU 50. The halftone image data of the value is restored and output.
【００６４】像域判別部１０２は、隣接状態検出部１０
５と、組織的中間調判定部１０６と、９×１７マトリッ
クスメモリ回路１０７と、判定データ生成部１０８と、
判別データ信号生成部１１４とを備える。ここで、隣接
状態判定部１０５は、入力される画素データに基づいて
所定の領域内で少数である方の同一種の画素の、主副走
査方向の４方向についての隣接状態を示す主副走査方向
隣接数を計算するとともに、所定の７×７のウィンドウ
内の黒画素数データを計算し、上記計算された各データ
と、ＭＰＵ５０からそれぞれ出力されるウルトラファイ
ン信号と集中型中間調信号に基づいて、各画素毎に、注
目画素を中心とする所定の領域の画像が非分散型中間調
画像であることを示す非分散型中間調画像検出信号と、
上記所定の領域の画像が分散型中間調画像であることを
示す分散型中間調画像検出信号と、上記７×７のウィン
ドウ内が全部白画像であるか又は全部黒画像であるかを
示す全白全黒画像検出信号とを生成して出力する。一
方、組織的中間調判定部１０６は、入力される画素デー
タに基づいて、各画素毎に、注目画素を中心とする所定
の領域の画像が組織的中間調画像であるか否かを検出し
て検出結果を示す組織的中間調検出信号を出力する。さ
らに、９×１７マトリックスメモリ回路１０７は、隣接
状態判定部１０５と組織的中間調判定部１０６から各画
素毎にシリアルに出力される４個の各検出信号（計４ビ
ット）を、注目画素を中心とする所定の９×１７のウィ
ンドウ内で同時に出力する。The image area discriminating section 102 includes the adjacent state detecting section 10
5, a systematic halftone determination unit 106, a 9 × 17 matrix memory circuit 107, a determination data generation unit 108,
A determination data signal generation unit 114; Here, based on the input pixel data, the adjacent state determination unit 105 determines the adjacent state of the smaller number of the same type of pixels in the predetermined area in four main and sub scanning directions. The number of adjacent pixels in the direction is calculated, and the number of black pixels in a predetermined 7 × 7 window is calculated. Based on the calculated data, the ultrafine signal and the concentrated halftone signal output from the MPU 50, respectively. For each pixel, a non-dispersive halftone image detection signal indicating that an image of a predetermined area around the pixel of interest is a non-dispersive halftone image,
A distributed halftone image detection signal indicating that the image of the predetermined area is a distributed halftone image, and a total indicating whether the 7 × 7 window is an all white image or an all black image. A white and black image detection signal is generated and output. On the other hand, based on the input pixel data, the systematic halftone determination unit 106 detects, for each pixel, whether an image in a predetermined area centered on the pixel of interest is a systematic halftone image. And outputs a systematic halftone detection signal indicating the detection result. Further, the 9 × 17 matrix memory circuit 107 converts the four detection signals (total 4 bits) serially output from the adjacent state determination unit 105 and the systematic halftone determination unit 106 for each pixel into a pixel of interest. Output simultaneously within a predetermined 9 × 17 window at the center.
【００６５】判定データ生成部１０８は、マトリックス
メモリ回路１０７から出力される各検出信号に基づいて
各検出信号毎に上記９×１７のウィンドウ内で上記各検
出信号を加算して得られる各判定データを生成して出力
する。最後に、判別データ信号生成部１１４は、判定デ
ータ生成部１０８から出力される各判定データに基づい
て、上記所定の９×１７のウィンドウの領域の画像が集
中型中間調画像であるか否かを判別して判別結果を示す
集中型中間調判別信号を生成して出力し、上記所定の９
×１７のウィンドウの領域の画像が組織的中間調画像で
あるか否かを判別して判別結果を示す組織的中間調判別
信号を生成して出力するとともに、中間調領域であるか
又は非中間調領域であるかを判別した結果を示す像域判
別データを出力する。ここで、像域判別データは、上記
領域内の画像が完全に中間調画像であるとき０となり、
一方、非中間調画像となるとき１となる０から１までの
値域を有する。The judgment data generating unit 108 calculates each judgment data obtained by adding the above detection signals in the 9 × 17 window for each detection signal based on each detection signal output from the matrix memory circuit 107. Is generated and output. Finally, the determination data signal generation unit 114 determines whether or not the image of the predetermined 9 × 17 window area is a concentrated halftone image based on each determination data output from the determination data generation unit 108. And generates and outputs a centralized halftone determination signal indicating the determination result.
It is determined whether or not the image of the window area of × 17 is a systematic halftone image, and a systematic halftone determination signal indicating the determination result is generated and output. Image area determination data indicating the result of determination as to whether or not the image is a key area. Here, the image area determination data is 0 when the image in the area is a completely halftone image,
On the other hand, it has a value range from 0 to 1 which becomes 1 when a non-halftone image is obtained.
【００６６】また、単純多値化部１０３は、マトリック
スメモリ回路１００から出力される画素データに基づい
て、所定のしきい値を用いて非中間調で２値化された２
値画像データを白又は黒を示す多値の非中間調画像デー
タに単純に変換して非中間調データとしてデータ混合部
１０４に出力する。Further, based on the pixel data output from the matrix memory circuit 100, the simple multi-level conversion unit 103 uses a predetermined threshold value to perform binarization in a non-halftone mode.
The value image data is simply converted to multi-valued non-halftone image data indicating white or black and output to the data mixing unit 104 as non-halftone data.
【００６７】さらに、データ混合部１０４は、図１９に
示すように、乗算器２８１と、減算器２８２と、乗算器
２８３と、加算器２８４と、データセレクタ２８５とを
備える。復元実行信号がＨレベルであるとき、データ混
合部１０４は、中間調画像復元部１０１から出力される
多値の中間調画像データと単純多値化部１０３から出力
される多値の非中間調画像データと上記像域判別データ
に基づいて次の「数１」の計算を行って、すなわちこれ
らのデータを上記像域判別データが示す混合割合に応じ
て混合することによって、多値画像データを生成して補
間処理部６４を介してプリンタ制御部５５に出力する。Further, as shown in FIG. 19, the data mixing section 104 includes a multiplier 281, a subtractor 282, a multiplier 283, an adder 284, and a data selector 285. When the restoration execution signal is at the H level, the data mixing unit 104 outputs the multi-valued halftone image data output from the halftone image restoration unit 101 and the multi-valued non-halftone output from the simple multi-level conversion unit 103. Based on the image data and the image area discrimination data, the following “Equation 1” is calculated, that is, by mixing these data according to the mixing ratio indicated by the image area discrimination data, multi-valued image data is obtained. It is generated and output to the printer control unit 55 via the interpolation processing unit 64.
【数１】 多値画像データ＝（中間調画像データ）×｛１−（像域
判別データ）｝＋（非中間調画像データ）×（像域判別
データ）## EQU1 ## Multi-valued image data = (halftone image data) × {1- (image area determination data)} + (non-halftone image data) × (image area determination data)
【００６８】一方、復元実行信号がＬレベルであると
き、データ混合部１０４は、データセレクタ２８５を用
いて、単純多値化部１０３から出力される多値の非中間
調画像データを選択して多値画像データとして補間処理
部６４を介してプリンタ制御部５５に出力する。On the other hand, when the restoration execution signal is at L level, data mixing section 104 selects multi-valued non-halftone image data output from simple multi-level conversion section 103 using data selector 285. The data is output to the printer control unit 55 via the interpolation processing unit 64 as multivalued image data.
【００６９】本実施例では、中間調とも非中間調ともと
れる領域での像域判別の誤判別を目立たなくするため、
上述のように、データ混合部１０４において中間調画像
らしさ及び非中間調画像らしさを示す像域判別データの
混合割合に応じて上記中間調画像データと上記非中間調
画像データとを混合して多値の画像データを復元してい
る。In the present embodiment, in order to make the erroneous determination of the image area distinction in a region where both halftone and non-halftone can be obtained inconspicuous,
As described above, the data mixing unit 104 mixes the halftone image data and the non-halftone image data according to the mixing ratio of the image area discrimination data indicating the halftone image likeness and the non-halftone image likeness. The value image data is restored.
【００７０】（４）１５×１８マトリックスメモリ回路 図８は、図７に図示した１５×１８マトリックスメモリ
回路１００のブロック図である。図８に示すように、１
５×１８マトリックスメモリ回路１００は、それぞれペ
ージメモリ６１から入力される２値画像データの転送ク
ロックの周期と同一の周期、すなわち画像データの１ド
ットの周期を有するクロックＣＬＫに基づいて入力され
る画像データを主走査方向の１回の走査時間である１水
平期間だけ遅延させる１４個のＦＩＦＯメモリＤＭ１乃
至ＤＭ１４と、それぞれ上記クロックＣＬＫに同期して
入力される画像データをクロックＣＬＫの１周期期間だ
け遅延させて出力する（１５×１７）個の遅延型フリッ
プフロップＤＦ００１乃至ＤＦ０１７，ＤＦ１０１乃至
ＤＦ１１７，ＤＦ２０１乃至ＤＦ２１７，．．．，ＤＦ
１４０１乃至ＤＦ１４１７とを備える。(4) 15 × 18 Matrix Memory Circuit FIG. 8 is a block diagram of the 15 × 18 matrix memory circuit 100 shown in FIG. As shown in FIG.
The 5 × 18 matrix memory circuit 100 receives an image based on a clock CLK having the same cycle as the transfer clock of the binary image data input from the page memory 61, that is, a clock CLK having one dot cycle of the image data. 14 FIFO memories DM1 to DM14 for delaying data by one horizontal period which is one scanning time in the main scanning direction, and image data input in synchronization with the clock CLK for one cycle period of the clock CLK. (15 × 17) delayed flip-flops DF001 to DF017, DF101 to DF117, DF201 to DF217,. . . , DF
1401 to DF1417.
【００７１】ページメモリ６１から各ページの画像の最
初の画素から最後の画素への方向でシリアルで出力され
る２値画像データは、フリップフロップＤＦ００１に入
力された後、縦続接続された１７個のフリップフロップ
ＤＦ００１乃至ＤＦ０１７を介して出力されるととも
に、ＦＩＦＯメモリＤＭ１に入力された後、縦続接続さ
れた１４個のＦＩＦＯメモリＤＭ１乃至ＤＭ１４を介し
て出力される。ＦＩＦＯメモリＤＭ１から出力される画
像データは、フリップフロップＤＦ１０１に入力された
後、縦続接続されたフリップフロップＤＦ１０１乃至Ｄ
Ｆ１１７を介して出力される。また、ＦＩＦＯメモリＤ
Ｍ２から出力される画像データは、フリップフロップＤ
Ｆ２０１に入力された後、縦続接続されたフリップフロ
ップＤＦ２０１乃至ＤＦ２１７を介して出力される。以
下、同様にして、各ＦＩＦＯメモリＤＭ３乃至ＤＭ１４
から出力される画像データはそれぞれ、フリップフロッ
プＤＦ３０１乃至ＤＦ１４０１に入力された後、それぞ
れ縦続接続されたフリップフロップＤＦ３０１乃至ＤＦ
３１７，ＤＦ４０１乃至ＤＦ４１７，．．．，ＤＦ１４
０１乃至ＤＦ１４１７を介して出力される。The binary image data serially output from the page memory 61 in the direction from the first pixel to the last pixel of the image of each page is input to the flip-flop DF001, and then cascade-connected. After being output through the flip-flops DF001 to DF017 and input to the FIFO memory DM1, it is output via 14 cascaded FIFO memories DM1 to DM14. After the image data output from the FIFO memory DM1 is input to the flip-flop DF101, the cascaded flip-flops DF101 to DF101 to D
Output via F117. Also, FIFO memory D
The image data output from M2 is a flip-flop D
After being input to F201, it is output via cascaded flip-flops DF201 to DF217. Hereinafter, similarly, each of the FIFO memories DM3 to DM14
Are output to flip-flops DF301 to DF1401, respectively, and then cascade-connected flip-flops DF301 to DF140, respectively.
317, DF401 to DF417,. . . , DF14
01 to DF1417.
【００７２】以上のように構成された１５×１８マトリ
ックスメモリ回路１００において、当該回路１００に最
初に入力された１ドットの画素データがフリップフロッ
プＤＦ１４１７から出力されたとき、そのときに入力さ
れた画像データが画素データＤ０００として出力される
とともに、各フリップフロップＤＦ００１乃至ＤＦ０１
７からそれぞれ１５×１８のウィンドウ内のｉ＝０の主
走査線上の各画素データＤ００１乃至Ｄ０１７が出力さ
れ、ＦＩＦＯメモリＤＭ１及び各フリップフロップＤＦ
１０１乃至ＤＦ１１７からそれぞれ１５×１８のウィン
ドウ内のｉ＝１の主走査線上の各画素データＤ１００乃
至Ｄ１１７が出力され、ＦＩＦＯメモリＤＭ２及び各フ
リップフロップＤＦ２０１乃至ＤＦ２１７からそれぞれ
１５×１８のウィンドウ内のｉ＝２の主走査線上の各画
素データＤ２００乃至Ｄ２１７が出力され、以下同様に
して、各ＦＩＦＯメモリＤＭ３乃至ＤＭ１４及び各フリ
ップフロップＤＦ３０１乃至ＤＦ１４１７からそれぞ
れ、各画素データＤ３００乃至Ｄ１４１７が出力され
る。In the 15 × 18 matrix memory circuit 100 configured as described above, when the 1-dot pixel data first input to the circuit 100 is output from the flip-flop DF1417, the image input at that time The data is output as pixel data D000, and the flip-flops DF001 to DF01 are output.
7, the respective pixel data D001 to D017 on the main scanning line of i = 0 in the 15 × 18 window are output, and the FIFO memory DM1 and each flip-flop DF
Pixel data D100 to D117 on the main scanning line of i = 1 in a 15 × 18 window are output from 101 to DF117, respectively, and i in a 15 × 18 window are respectively output from the FIFO memory DM2 and the flip-flops DF201 to DF217. The pixel data D200 to D217 on the main scanning line of = 2 are output. Similarly, the pixel data D300 to D1417 are output from the FIFO memories DM3 to DM14 and the flip-flops DF301 to DF1417.
【００７３】（５）像域判別部 （５−１）各部の構成及び動作 図９乃至図１４は、図７に図示した像域判別部１０２の
ブロック図であり、像域判別部１０２は、隣接状態判定
部１０５と、組織的中間調判定部１０６と、９×１７マ
トリックスメモリ回路１０７と、判定データ生成部１０
８と、判別データ信号生成部１１４とを備える。以下、
像域判別部１０２における処理の特徴について説明す
る。(5) Image Area Determining Unit (5-1) Configuration and Operation of Each Unit FIGS. 9 to 14 are block diagrams of the image area determining unit 102 shown in FIG. An adjacent state determination unit 105, an organized halftone determination unit 106, a 9 × 17 matrix memory circuit 107, and a determination data generation unit 10
8 and a discrimination data signal generation unit 114. Less than,
The features of the processing in the image area determination unit 102 will be described.
【００７４】図２０に、文字画像を読み取った後、所定
のしきい値を用いて２値化したときに得られる非中間調
画像の一例を示し、図２１に、均一濃度チャートを読み
取った後、誤差拡散法で２値化したときに得られる擬似
中間調２値化画像の一例を示す。また、図２２に、写真
画像を読み取った後、スクリーン角が０度のドット集中
型組織的ディザ法で２値化したときに得られる組織的中
間調画像の一例を示す。FIG. 20 shows an example of a non-halftone image obtained when a character image is read and then binarized using a predetermined threshold value, and FIG. 1 shows an example of a pseudo halftone binary image obtained when binarization is performed by an error diffusion method. FIG. 22 shows an example of a systematic halftone image obtained when a photographic image is read and then binarized by a dot concentration systematic dither method with a screen angle of 0 degrees.
【００７５】本実施例においては、入力された画像デー
タの画像が分散型中間調画像であるか否かを判定するた
めの処理を隣接状態判定部１０５で行い、一方、入力さ
れた画像データの画像が組織的中間調画像であるか否か
を判定するための処理を組織的中間調判定部１０６で行
なう。また、隣接状態判定部１０５は、図２０の画像と
図２１の画像との区別の判定を行っている。図２０と図
２１における各ウィンドウＷ７内においては、同一の画
素数の黒画素が存在しており、当該ウィンドウＷ７にお
いて各画像の画像濃度は同一であるといえる。これらウ
ィンドウＷ７内の各画像間の大きな相違点は、少数画素
の主走査方向及び副走査方向（以下、主副走査方向とい
う。）の隣接状態である。ここで、少数画素とは、所定
のウィンドウ内において、白画素と黒画素のうちで個数
の少ない方の画素をいい、図２０及び図２１の例では、
少数画素は黒画素である。In this embodiment, a process for determining whether or not the image of the input image data is a distributed halftone image is performed by the adjacent state determination unit 105. A process for determining whether or not the image is a systematic halftone image is performed by the systematic halftone determination unit 106. Further, the adjacent state determination unit 105 determines the distinction between the image in FIG. 20 and the image in FIG. In each window W7 in FIGS. 20 and 21, there are black pixels of the same number of pixels, and it can be said that the image density of each image in the window W7 is the same. The major difference between the images in the window W7 is the adjacent state of the small number of pixels in the main scanning direction and the sub-scanning direction (hereinafter, referred to as the main-sub-scanning direction). Here, the minority pixel refers to a pixel having a smaller number among white pixels and black pixels in a predetermined window, and in the examples of FIGS. 20 and 21,
The few pixels are black pixels.
【００７６】また、少数画素から主副走査方向の４方向
のいずれかに、上記少数画素と同一種の画素で隣接して
いる隣接箇所の総数を、以下、４方向の隣接数という。
本実施例においては、図２３に示すように、主走査方向
の隣接数を計数するとともに、図２４に示すように、副
走査方向の隣接数を計数する。一般に、注目画素を中心
とした７×７のウィンドウ内における黒画素数に対する
主副走査方向の４方向の隣接数のグラフにおいて、分散
型中間調画像である中間調画像領域と、非分散型中間調
画像である非中間調画像領域は、図２５のように区分さ
れて示される。図２５から明らかなように、所定のウィ
ンドウ内において、黒画素数と白画素数が等しくなると
き、各画像領域の境界線上のしきい値を示す４方向の隣
接数が大きくなり、当該しきい値よりも大きい４方向の
隣接数のときに非中間調画像が存在し、当該しきい値よ
りも小さい４方向の隣接数のときに非中間調画像が存在
する。The total number of adjacent locations adjacent to the same kind of pixel as the above-mentioned small number of pixels in any of the four directions from the small number of pixels to the main and sub scanning directions is hereinafter referred to as the number of adjacents in the four directions.
In this embodiment, as shown in FIG. 23, the number of neighbors in the main scanning direction is counted, and as shown in FIG. 24, the number of neighbors in the sub-scanning direction is counted. Generally, in a graph of the number of black pixels in a 7 × 7 window centered on a pixel of interest and the number of adjacent pixels in the four main and sub scanning directions, a halftone image area that is a distributed halftone image and a non-dispersive halftone image The non-halftone image area, which is a toned image, is divided and shown as in FIG. As is clear from FIG. 25, when the number of black pixels and the number of white pixels are equal within a predetermined window, the number of adjacent pixels in the four directions indicating the thresholds on the boundary line of each image region increases, and the threshold value increases. A non-halftone image exists when the number of adjacencies in four directions is larger than the value, and a non-halftone image exists when the number of adjacencies in four directions is smaller than the threshold value.
【００７７】しかしながら、画像の読み取り時の解像度
が高くなると、図２６に示すように、当該４方向の隣接
数のしきい値も、次の理由のため上昇する。 （ａ）分散型中間調領域のエッジの急峻な部分は非分散
型中間調画像に誤って判別される可能性がある。しかし
ながら、例えばファインモードで読み取ったときにエッ
ジの急峻な画像も、ウルトラファインモードで読み取る
と、エッジの緩やかな画像となる。従って、高い解像度
で読み取るほど、急峻なエッジの部分は減少するといえ
る。 （ｂ）細線の画像は破線の画像になりやすく、破線は分
散型中間調画像に判別される。しかしながら、比較的低
い解像度で読み取った細線の画像も、比較的高い解像度
で読み取った場合、十分に大きな幅を有する直線とな
る。従って、より高い解像度で読み取るほど、このよう
な破線の画像が減少する。However, when the resolution at the time of reading an image increases, as shown in FIG. 26, the threshold value of the number of adjacent pixels in the four directions also increases for the following reason. (A) There is a possibility that a steep edge portion of the dispersed halftone area is erroneously determined as a non-dispersed halftone image. However, for example, an image with a sharp edge when read in the fine mode also becomes an image with a gentle edge when read in the ultrafine mode. Therefore, it can be said that as the reading is performed at a higher resolution, the sharp edge portion decreases. (B) A thin line image tends to be a broken line image, and the broken line is determined to be a dispersed halftone image. However, an image of a thin line read at a relatively low resolution becomes a straight line having a sufficiently large width when read at a relatively high resolution. Therefore, as the image is read at a higher resolution, the number of such broken-line images decreases.
【００７８】従って、本実施例においては、当該４方向
の隣接数のしきい値として、ファインモード用の第１し
きい値と、ウルトラファイン用の第２しきい値の２つの
しきい値を用意し、前者を図９に示すテーブル用ＲＯＭ
１２３に格納するとともに、後者をテーブル用ＲＯＭ１
２４に格納する。そして、比較器１２７によって４方向
の隣接数すなわち主副走査方向の隣接数と、上記テーブ
ル用ＲＯＭ１２３又は１２４から出力されるしきい値も
しくは集中型中間調信号がＨレベルであるときは０とを
比較することによって、分散型中間調画像か非分散型中
間調画像かの領域判別を行っている。Therefore, in this embodiment, two thresholds, ie, a first threshold for the fine mode and a second threshold for the ultra fine, are set as the thresholds of the number of adjacencies in the four directions. Prepare the former, the table ROM shown in FIG.
123, and the latter is stored in the table ROM 1
24. Then, the comparator 127 sets the number of adjacencies in four directions, that is, the number of adjacencies in the main and sub scanning directions, and 0 when the threshold value or the concentrated halftone signal output from the table ROM 123 or 124 is at the H level. By performing the comparison, it is determined whether the region is a dispersed halftone image or a non-dispersed halftone image.
【００７９】次に、図１１に図示した、組織的中間調画
像の判別を行なう組織的中間調判定部１０６における判
定方法について説明する。組織的中間調画像について
は、その画像が有する周期性から判別が可能であり、本
実施例においては、図２７に図示した５個のウィンドウ
Ｗ４ａ乃至Ｗ４ｄを用いたパターンマッチングの方法を
用いる。Next, a description will be given of a determination method in the systematic halftone determination section 106 shown in FIG. 11 for determining a systematic halftone image. The systematic halftone image can be distinguished from the periodicity of the image. In this embodiment, a pattern matching method using the five windows W4a to W4d shown in FIG. 27 is used.
【００８０】図２７において、注目画素＊を含む４×４
のウィンドウＷ４ａと、当該ウィンドウＷ４ａに対して
第１及び第２の斜め方向に隣接して位置する４個の各４
×４のウィンドウＷ４ｂ乃至Ｗ４ｄとの間で、画像パタ
ーンのマッチングを行い、各画素データが一致しない画
素数を計数することによって、集中型中間調画像に対す
る中間調判別値を求めることができる。ここで、第１の
斜め方向とは、主走査方向と副走査方向の両方向に対し
て４５度だけ斜めに傾斜した右上から左下への斜め方向
をいい、第２の斜め方向とは、主走査方向と副走査方向
の両方向に対して４５度だけ斜めに傾斜した左上から右
下への斜め方向をいう。なお、上記４個のウィンドウＷ
４ｂ乃至Ｗ４ｄは、スクリーン角が０度と４５度の２種
類のドット集中型組織的ディザ画像に同時に対応できる
ようにするために用いている。In FIG. 27, 4 × 4 pixels including the target pixel *
Window W4a and four windows 44 adjacent to the window W4a in the first and second oblique directions.
By performing image pattern matching between the × 4 windows W4b to W4d and counting the number of pixels in which each pixel data does not match, a halftone discrimination value for a concentrated halftone image can be obtained. Here, the first oblique direction refers to an oblique direction from upper right to lower left obliquely inclined by 45 degrees with respect to both the main scanning direction and the sub-scanning direction, and the second oblique direction refers to main scanning direction. A direction obliquely inclined from the upper left to the lower right by 45 degrees with respect to both the direction and the sub-scanning direction. The above four windows W
Reference numerals 4b to W4d are used to simultaneously support two types of dot-concentrated systematic dither images having screen angles of 0 ° and 45 °.
【００８１】いま、例えば、図２８の画像パターンＰＡ
Ｔ１と、図２９の画像パターンＰＡＴ２と、図３０の画
像パターンＰＡＴ３について、上記のパターンマッチン
グの方法を用いて、非マッチング画素数を計数した結果
を「表１」に示す。ここで、画像パターンＰＡＴ１は非
中間調画像であり、画像パターンＰＡＴ２はスクリーン
角が０度であって１周期が４画素であるドット集中型組
織的ディザ法を用いて擬似中間調で２値化した組織的中
間調画像であり、画像パターンＰＡＴ３はスクリーン角
が４５度であって１周期が４画素であるドット集中型組
織的ディザ法を用いて擬似中間調で２値化した組織的中
間調画像である。Now, for example, the image pattern PA shown in FIG.
Table 1 shows the results of counting the number of non-matching pixels for T1, the image pattern PAT2 in FIG. 29, and the image pattern PAT3 in FIG. 30 using the above-described pattern matching method. Here, the image pattern PAT1 is a non-halftone image, and the image pattern PAT2 is binarized in pseudo-halftone using a dot concentration type systematic dither method in which the screen angle is 0 degrees and one cycle is 4 pixels. An image pattern PAT3 is a systematic halftone binarized by a pseudo halftone using a dot concentration type systematic dither method having a screen angle of 45 degrees and a period of 4 pixels. It is an image.
【００８２】[0082]
【表１】 [Table 1]
【００８３】「表１」から明らかなように、非中間調の
画像パターンである図２８の画像パターンＰＡＴ１の場
合に、非マッチング画素数が大きな値となっており、こ
れによって、図２９及び図３０のような組織的中間調画
像を判別することが可能であることが明らかである。As is clear from Table 1, in the case of the image pattern PAT1 in FIG. 28 which is a non-halftone image pattern, the number of non-matching pixels has a large value. It is clear that it is possible to discriminate an organized halftone image such as 30.
【００８４】（５−２）隣接状態判定部 図９は、隣接状態判定部１０５のブロック図である。本
実施例において、少数画素の主副走査方向の４方向の隣
接数は、図２３及び図２４の矢印が示す各画素間の隣接
箇所を計数することによって求める。ここで、主走査方
向又は副走査方向の各１走査線上の隣接数を計数するた
めに、図１０に示す隣接数計数回路１２０を用いる。(5-2) Adjacent State Judging Unit FIG. 9 is a block diagram of the adjacent state judging unit 105. In the present embodiment, the number of adjacent small pixels in the four main scanning directions is determined by counting the number of adjacent pixels indicated by arrows in FIGS. Here, in order to count the number of neighbors on each scanning line in the main scanning direction or the sub-scanning direction, an adjacent number counting circuit 120 shown in FIG. 10 is used.
【００８５】図９に示すように、７×７黒画素数計数回
路１２１は、入力される２値画素データに基づいて、注
目画素を中心とする７×７のウィンドウ内の黒画素数を
計数し、計数データを比較器１２２の入力端子Ａ、テー
ブル用ＲＯＭ１２３，１２４の各アドレス端子、及び比
較器１２８，１２９の各入力端子Ａに出力する。これに
応答して、テーブル用ＲＯＭ１２３は、入力される黒画
素数の計数データに対応するファインモード用の第１し
きい値データをデータセレクタ１２５の入力端子Ａに出
力し、一方、テーブル用ＲＯＭ１２４は、入力される黒
画素数の計数データに対応するウルトラファインモード
用の第２しきい値データをデータセレクタ１２５の入力
端子Ｂに出力する。さらに、データセレクタ１２５は、
選択信号として入力されるウルトラファイン信号がＬレ
ベルであるとき、第１しきい値データを選択してクリア
回路１２６を介して比較器１２７の入力端子Ｂに出力
し、一方、ウルトラファイン信号がＨレベルであると
き、第２しきい値データを選択して同様に出力する。As shown in FIG. 9, the 7 × 7 black pixel number counting circuit 121 counts the number of black pixels in a 7 × 7 window centered on the target pixel based on the input binary pixel data. Then, the count data is output to the input terminal A of the comparator 122, the address terminals of the table ROMs 123 and 124, and the input terminals A of the comparators 128 and 129. In response, the table ROM 123 outputs the fine mode first threshold data corresponding to the input count data of the number of black pixels to the input terminal A of the data selector 125. Outputs the second threshold data for the ultra fine mode corresponding to the input count data of the number of black pixels to the input terminal B of the data selector 125. Further, the data selector 125
When the ultrafine signal input as the selection signal is at the L level, the first threshold data is selected and output to the input terminal B of the comparator 127 via the clear circuit 126, while the ultrafine signal is at the H level. When it is at the level, the second threshold data is selected and output in the same manner.
【００８６】一方、比較器１２２は、黒画素数の計数デ
ータとデータ“２４”とを比較することによって、黒画
素及び白画素のうちどちらが少数画素であるか否かを判
別し、少数画素が白画素であるときＨレベルの判別信号
Ｃ１２２を隣接数計数回路１２０に出力し、一方、少数
画素が黒画素であるときＬレベルの判別信号Ｃ１２２を
同様に出力する。On the other hand, the comparator 122 compares the count data of the number of black pixels with the data “24” to determine which of the black pixels and the white pixels is the minority pixel, and When the pixel is a white pixel, an H-level determination signal C122 is output to the adjacent number counting circuit 120, and when the minority pixel is a black pixel, an L-level determination signal C122 is similarly output.
【００８７】隣接数計数回路１２０は、図１０に示すよ
うに、黒画素及び白画素毎に、黒画素隣接数計数回路３
０１と白画素隣接数計数回路３０２においてそれぞれ、
図２３及び図２４で示した上記４方向の隣接数を計数
し、データセレクタ３０３によって少数画素を示す判別
信号Ｃ１２２を用いて少数画素の４方向の隣接数データ
を得る。当該隣接数データは比較器１２７の入力端子Ａ
に入力される。比較器１２７は、上記隣接数データとし
きい値データとを比較して、Ａ＞Ｂであるとき、Ｈレベ
ルの非分散型中間調検出信号Ｊ−ＡとＬレベルの分散型
中間調検出信号Ｊ−Ｂとを９×１７マトリックスメモリ
回路１０７に出力し、一方、Ａ＜Ｂであるとき、Ｌレベ
ルの非分散型中間調検出信号Ｊ−ＡとＨレベルの分散型
中間調検出信号Ｊ−Ｂとを同様に出力し、さらに、Ａ＝
Ｂのとき、Ｌレベルの非分散型中間調検出信号Ｊ−Ａと
Ｌレベルの分散型中間調検出信号Ｊ−Ｂとを同様に出力
する。なお、独自モードのファクシミリ受信であって受
信した２値画像データがドット集中型組織的ディザ法を
用いて擬似中間調で２値化された画像データであると
き、すなわち集中型中間調信号がＨレベルであるとき、
クリア回路１２６によってしきい値データが０にクリア
され、これによって、分散型中間調検出信号Ｊ−ＢがＬ
レベルとなる。As shown in FIG. 10, the adjacent number counting circuit 120 includes a black pixel adjacent number counting circuit 3 for each black pixel and white pixel.
01 and the white pixel adjacent number counting circuit 302 respectively.
The number of adjacent pixels in the four directions shown in FIGS. 23 and 24 is counted, and data selector 303 obtains data on the number of adjacent pixels in the four directions using the discrimination signal C122 indicating the small number of pixels. The adjacent number data is input terminal A of the comparator 127.
Is input to The comparator 127 compares the adjacent number data with the threshold data, and when A> B, the non-dispersive halftone detection signal JA at the H level and the distributed halftone detection signal J at the L level −B is output to the 9 × 17 matrix memory circuit 107. On the other hand, when A <B, the non-dispersive halftone detection signal JA at the L level and the distributed halftone detection signal JB at the H level are output. Is output in the same manner, and A =
In the case of B, an L-level non-dispersive halftone detection signal JA and an L-level distributed halftone detection signal JB are similarly output. Note that when the received binary image data is facsimile reception in the original mode and is image data binarized by pseudo halftone using the dot concentrated systematic dither method, that is, the concentrated halftone signal is H When the level
The threshold data is cleared to 0 by the clear circuit 126, whereby the distributed halftone detection signal JB becomes L
Level.
【００８８】一方、比較器１２８は上記黒画素数の計数
データとデータ“０”とを比較し等しいときＨレベルの
信号をオアゲート１３０に出力し、比較器１２９は上記
黒画素数の計数データとデータ“４９”とを比較し等し
いときＨレベルの信号をオアゲート１３０に出力する。
オアゲート１３０は、入力される信号のいずれかがＨレ
ベルのとき、７×７のウィンドウ内がすべて黒画素又は
白画素であることを示すＨレベルの全黒全白検出信号Ｊ
−Ｃを９×１７マトリックスメモリ回路１０７に出力す
る。On the other hand, the comparator 128 compares the count data of the number of black pixels with the data "0" and outputs an H level signal to the OR gate 130 when they are equal, and the comparator 129 outputs the count data of the number of black pixels. The data is compared with data “49” and outputs an H level signal to the OR gate 130 when they are equal.
When any of the input signals is at the H level, the OR gate 130 outputs the H-level all-black / all-white detection signal J indicating that all of the 7 × 7 windows are black or white pixels.
-C is output to the 9 × 17 matrix memory circuit 107.
【００８９】（５−３）組織的中間調判定部 図１１は、図７に図示した組織的中間調判定部１０６の
ブロック図である。図１１に示すように、非マッチング
画素計数回路１４０は、図２７で示したウィンドウＷ４
ａとウィンドウＷ４ｂとの間の非マッチングの画素数を
計数し、非マッチング画素計数回路１４１は、図２７で
示したウィンドウＷ４ａとウィンドウＷ４ｃとの間の非
マッチングの画素数を計数する。また、非マッチング画
素計数回路１４２は、図２７で示したウィンドウＷ４ａ
とウィンドウＷ４ｄとの間の非マッチングの画素数を計
数し、非マッチング画素計数回路１４３は、図２７で示
したウィンドウＷ４ａとウィンドウＷ４ｅとの間の非マ
ッチングの画素数を計数する。各計数回路１４０乃至１
４３で計数された計数データは、加算器１４４乃至１４
６によって加算された後、比較器１４７の入力端子Ａに
入力される。比較器１４７は、入力される加算データと
予め決められたしきい値データＪ２とを比較し、Ａ＜Ｂ
のときＨレベルの比較結果信号をアンドゲート１４９の
第１の入力端子に出力する。本実施例において、比較器
１４７に入力されるしきい値データＪ２は、好ましくは
１５である。(5-3) Systematic Halftone Determining Unit FIG. 11 is a block diagram of the systematic halftone determining unit 106 shown in FIG. As shown in FIG. 11, the non-matching pixel counting circuit 140 uses the window W4 shown in FIG.
The number of unmatched pixels between a and the window W4b is counted, and the unmatched pixel counting circuit 141 counts the number of unmatched pixels between the window W4a and the window W4c shown in FIG. In addition, the non-matching pixel counting circuit 142 uses the window W4a shown in FIG.
The number of unmatched pixels between the window W4d and the window W4d is counted, and the unmatched pixel counting circuit 143 counts the number of unmatched pixels between the window W4a and the window W4e shown in FIG. Each counting circuit 140 to 1
The count data counted in 43 is added to adders 144 to 14
After being added by 6, it is input to the input terminal A of the comparator 147. Comparator 147 compares the input addition data with predetermined threshold data J2, and calculates A <B
At this time, an H level comparison result signal is output to the first input terminal of the AND gate 149. In this embodiment, the threshold data J2 input to the comparator 147 is preferably 15.
【００９０】一方、ランダム中間調信号がノアゲート１
４８の第１の入力端子に入力され、ウルトラファイン信
号がノアゲート１４８の第２の反転入力端子に入力され
る。ノアゲート１４８の出力信号は、アンドゲート１４
９の第２の入力端子に入力され、アンドゲート１４９か
ら組織的中間調検出信号Ｊ−Ｄが出力される。On the other hand, the random halftone signal is
48, and the ultra fine signal is input to the second inverting input terminal of the NOR gate 148. The output signal of NOR gate 148 is AND gate 14
9 and the AND gate 149 outputs the systematic halftone detection signal J-D.
【００９１】以上のように構成された組織的中間調判定
部１０６において、各計数回路１４０乃至１４３で計数
されて加算された非マッチング画素数が上記しきい値デ
ータＪ２よりも小さいとき、組織的中間調画像であると
判定してＨレベルの組織的中間調検出信号Ｊ−Ｄが出力
される。ただし、独自モードであって受信した２値画像
データがランダムディザ法を用いて擬似中間調で２値化
された２値画像データであるとき、ノアゲート１４８及
びアンドゲート１４９によって、組織的中間調検出信号
Ｊ−ＤをＬレベルとされる。これは以下の理由による。
パターンマッチング法を用いた組織的中間調判別法は、
隣接しマッチング処理を行なう２つのウィンドウ間で大
きな濃度変化がないことを仮定している。しかしなが
ら、読取時の解像度が低下すれば、その仮定が成立しな
くなり、この場合、組織的中間調判定部１０６は組織的
中間調画像と判定すべきところを非組織的中間調と誤っ
て判別する可能性が大きくなるためである。When the number of non-matching pixels counted and added by each of the counting circuits 140 to 143 is smaller than the threshold data J2 in the systematic halftone judging section 106 configured as described above, It is determined that the image is a halftone image, and an H-level organized halftone detection signal JD is output. However, when the binary image data received in the original mode is binary image data binarized by pseudo halftone using the random dither method, the systematic halftone detection is performed by the NOR gate 148 and the AND gate 149. The signal JD is set to L level. This is for the following reason.
The systematic halftone discrimination method using the pattern matching method
It is assumed that there is no significant change in density between two adjacent windows that perform matching processing. However, if the resolution at the time of reading is reduced, the assumption is not satisfied, and in this case, the systematic halftone determination unit 106 erroneously determines what should be determined as the systematic halftone image as the non-systematic halftone. This is because the possibility increases.
【００９２】 （５−４）９×１７マトリックスメモリ回路 図１２は、図７に図示した９×１７マトリックスメモリ
回路１０７のブロック図である。(5-4) 9 × 17 Matrix Memory Circuit FIG. 12 is a block diagram of the 9 × 17 matrix memory circuit 107 shown in FIG.
【００９３】図１２に示すように、９×１７マトリック
スメモリ回路１０７は、それぞれページメモリ６１から
入力される２値画像データの転送クロックの周期と同一
の周期、すなわち画像データの１ドットの周期を有する
クロックＣＬＫに同期して各画素毎に検出されて入力さ
れる下記の４つの検出信号からなる４ビットの判定デー
タを、主走査方向の１回の走査時間である１水平期間だ
け遅延させる８個のＦＩＦＯメモリＤＭ１１乃至ＤＭ１
８と、それぞれ上記クロックＣＬＫに同期して入力され
る４ビットの判定データをクロックＣＬＫの１周期期間
だけ遅延させて出力する（９×１６）個の遅延型フリッ
プフロップＤＧ００１乃至ＤＧ０１６，ＤＧ１０１乃至
ＤＧ１１６，ＤＧ２０１乃至ＤＧ２１６，．．．，ＤＧ
８０１乃至ＤＧ８１６とを備える。なお、当該マトリッ
クスメモリ回路１０７の各回路においては、下記の４ビ
ットの判定データをパラレルで処理する。 （ａ）隣接状態判定部１０５から出力される非分散型中
間調検出信号Ｊ−Ａ（以下、判定データＪ−Ａとい
う。）。 （ｂ）隣接状態判定部１０５から出力される分散型中間
調検出信号Ｊ−Ｂ（以下、判定データＪ−Ｂとい
う。）。 （ｃ）隣接状態判定部１０５から出力される全黒全白検
出信号Ｊ−Ｃ（以下、判定データＪ−Ｃという。）。 （ｄ）組織的中間調判定部１０６から出力される組織的
中間調検出信号Ｊ−Ｄ（以下、判定データＪ−Ｄとい
う。）。As shown in FIG. 12, the 9 × 17 matrix memory circuit 107 sets the same cycle as the transfer clock cycle of the binary image data input from the page memory 61, ie, the cycle of one dot of the image data. The 4-bit determination data consisting of the following four detection signals, which are detected and input for each pixel in synchronization with the clock CLK, are delayed by one horizontal period, which is one scanning time in the main scanning direction. FIFO memories DM11 to DM1
And (9 × 16) delay flip-flops DG001 to DG016 and DG101 to DG116 each of which outputs 4-bit decision data, which is input in synchronization with the clock CLK, with a delay of one cycle period of the clock CLK. , DG201 to DG216,. . . , DG
801 to DG816. Note that each circuit of the matrix memory circuit 107 processes the following 4-bit determination data in parallel. (A) Non-dispersion type halftone detection signal JA output from adjacent state determination section 105 (hereinafter referred to as determination data JA). (B) Distributed halftone detection signal JB (hereinafter referred to as determination data JB) output from the adjacent state determination unit 105. (C) An all-black / all-white detection signal JC output from the adjacent state determination unit 105 (hereinafter, referred to as determination data JC). (D) A systematic halftone detection signal JD output from the systematic halftone determination unit 106 (hereinafter, referred to as determination data JD).
【００９４】上述の各判定部１０５，１０６から各ペー
ジの画像の最初の画素から最後の画素への方向でシリア
ルで出力される４ビットの判定データは、フリップフロ
ップＤＧ００１に入力された後、縦続接続された１６個
のフリップフロップＤＧ００１乃至ＤＧ０１６を介して
出力されるとともに、ＦＩＦＯメモリＤＭ１１に入力さ
れた後、縦続接続された８個のＦＩＦＯメモリＤＭ１１
乃至ＤＭ１８を介して出力される。ＦＩＦＯメモリＤＭ
１１から出力される画像データは、フリップフロップＤ
Ｇ１０１に入力された後、縦続接続されたフリップフロ
ップＤＧ１０１乃至ＤＧ１１６を介して出力される。ま
た、ＦＩＦＯメモリＤＭ１２から出力される画像データ
は、フリップフロップＤＧ２０１に入力された後、縦続
接続されたフリップフロップＤＧ２０１乃至ＤＧ２１０
を介して出力される。以下、同様にして、各ＦＩＦＯメ
モリＤＭ１３乃至ＤＭ１８から出力される判定データは
それぞれ、フリップフロップＤＧ３０１乃至ＤＧ８０１
に入力された後、それぞれ縦続接続されたフリップフロ
ップＤＧ３０１乃至ＤＧ３１６，．．．，ＤＧ８０１乃
至ＤＧ８１６を介して出力される。The 4-bit determination data serially output from the determination units 105 and 106 in the direction from the first pixel to the last pixel of each page image is input to the flip-flop DG001 and then cascaded. After being output via the connected 16 flip-flops DG001 to DG016 and input to the FIFO memory DM11, the cascade-connected 8 FIFO memories DM11
Through DM18. FIFO memory DM
Image data output from the flip-flop D
After being input to G101, it is output via cascaded flip-flops DG101 to DG116. After the image data output from the FIFO memory DM12 is input to the flip-flop DG201, the flip-flops DG201 to DG210 are cascaded.
Is output via. Hereinafter, similarly, the judgment data output from each of the FIFO memories DM13 to DM18 are respectively referred to as flip-flops DG301 to DG801.
, Cascade-connected flip-flops DG301 to DG316,. . . , DG801 to DG816.
【００９５】以上のように構成された９×１７マトリッ
クスメモリ回路１０７において、当該回路１０７に最初
に入力された、１ドットの画素データに対応する４ビッ
トの判定データがフリップフロップＤＧ８１６から出力
されたとき、そのときに入力された判定データが４ビッ
トの判定データＪ０００として出力されるとともに、各
フリップフロップＤＧ００１乃至ＤＧ０１６からそれぞ
れ９×１７のウィンドウ内のｉ＝０の主走査線上の各画
素データに対応する判定データＪ００１乃至Ｊ０１６が
出力され、ＦＩＦＯメモリＤＭ１１及び各フリップフロ
ップＤＧ１０１乃至ＤＧ１１６からそれぞれ９×１７の
ウィンドウ内のｉ＝１の主走査線上の各判定データＪ１
００乃至Ｊ１１６が出力され、ＦＩＦＯメモリＤＭ１２
及び各フリップフロップＤＧ２０１乃至ＤＧ２１６から
それぞれ９×１７のウィンドウ内のｉ＝２の主走査線上
の各判定データＪ２００乃至Ｊ２１６が出力され、以下
同様にして、各ＦＩＦＯメモリＤＭ１３乃至ＤＭ１８及
び各フリップフロップＤＧ３０１乃至ＤＧ８１６からそ
れぞれ、各判定データＪ３００乃至Ｊ８１６が出力され
る。In the 9 × 17 matrix memory circuit 107 configured as described above, the 4-bit decision data corresponding to the one-dot pixel data, which is first input to the circuit 107, is output from the flip-flop DG816. At this time, the judgment data input at that time is output as 4-bit judgment data J000, and each of the flip-flops DG001 to DG016 is converted into each pixel data on the i = 0 main scanning line in a 9 × 17 window. Corresponding judgment data J001 to J016 are output, and each judgment data J1 on the i = 1 main scanning line in a 9 × 17 window is output from the FIFO memory DM11 and each of the flip-flops DG101 to DG116.
00 to J116 are output and the FIFO memory DM12
And the respective judgment data J200 to J216 on the main scanning line of i = 2 in the 9 × 17 window are output from the respective flip-flops DG201 to DG216. DG816 output the respective determination data J300 to J816.
【００９６】従って、図１３に示すように、９×１７の
ウィンドウ内の各画素（ｉ＝０，１，２，…，８；ｊ＝
０，１，２，…，１６）に対応する１画素当たり４ビッ
トの判定データＪｉｊ−Ａ乃至Ｊｉｊ−Ｄが同時に当該
マトリックスメモリ回路１０７から判定データ生成部１
０８に出力される。Therefore, as shown in FIG. 13, each pixel (i = 0, 1, 2,..., 8;
0, 1, 2,..., 16), four bits of determination data Jij-A to Jij-D per pixel are simultaneously output from the matrix memory circuit 107 to the determination data generator 1.
08 is output.
【００９７】（５−５）判定データ生成部 図１３は、図７に図示した判定データ計数部１０８のブ
ロック図である。図１３に示すように、上記マトリック
スメモリ回路１０７から出力される判定データＪｉｊ−
Ａ乃至Ｊｉｊ−Ｄが各判定データ毎にそれぞれ、計数回
路１６０乃至１６３に入力され、各計数回路１６０乃至
１６３は入力される各判定データのＨレベル（“１”）
のデータの個数を９×１７のウィンドウ内で計数して、
下記の判定データＪ−Ａ乃至Ｊ−Ｄの各計数データを判
別データ信号生成部１１４に出力する。 （ａ）判定データＪ−Ａの計数データ：非分散型中間調
判別画素数。 （ｂ）判定データＪ−Ｂの計数データ：分散型中間調判
別画素数。 （ｃ）判定データＪ−Ｃの計数データ：全黒全白画素
数。 （ｄ）判定データＪ−Ｄの計数データ：組織的中間調判
別画素数。(5-5) Determination Data Generation Unit FIG. 13 is a block diagram of the determination data counting unit 108 shown in FIG. As shown in FIG. 13, the determination data Jij- output from the matrix memory circuit 107 is output.
A to Jij-D are input to the counting circuits 160 to 163 for each determination data, and the counting circuits 160 to 163 output the H level (“1”) of the input determination data.
Is counted in a 9 × 17 window,
The count data of the following determination data JA to JD is output to the determination data signal generation unit 114. (A) Count data of determination data JA: number of non-dispersion type halftone determination pixels. (B) Count data of the determination data JB: the number of pixels of the distributed halftone determination pixel. (C) Count data of judgment data JC: the number of all black and all white pixels. (D) Count data of the judgment data JD: the number of systematic halftone discrimination pixels.
【００９８】（５−６）判別データ信号生成部 図１４は、図３に図示した判別データ信号生成部１１４
のブロック図である。(5-6) Discrimination Data Signal Generation Unit FIG. 14 shows the discrimination data signal generation unit 114 shown in FIG.
It is a block diagram of.
【００９９】図１４に示すように、非分散型中間調判別
画素数ＪＳ−Ａが、分散型中間調画像に対する非中間調
指数を出力するためのテーブル用ＲＯＭ１７２の第１の
アドレス端子、加算器１７０の入力端子Ａ及び比較器１
７１の入力端子Ａに入力され、分散型中間調判別画素数
ＪＳ−Ｂが、加算器１７０の入力端子Ｂ及び比較器１７
１の入力端子Ｂに入力される。加算器１７０は入力され
る２つのデータを加算した後、テーブル用ＲＯＭ１７２
の第２のアドレス端子に出力する。比較器１７１は、Ａ
＜ＢのときＨレベルの分散型中間調判別信号をアンドゲ
ート１７９の第１の反転入力端子に出力する。As shown in FIG. 14, the non-dispersion type halftone discrimination pixel number JS-A is determined by the first address terminal of the table ROM 172 for outputting the non-halftone index for the dispersive halftone image, and an adder. 170 input terminal A and comparator 1
71, the number JS-B of the distributed halftone determination pixels is input to the input terminal B of the adder 170 and the comparator 17.
1 input terminal B. The adder 170 adds the two input data, and then adds the two data to the table ROM 172.
To the second address terminal. Comparator 171 has A
When <B, the H-level distributed halftone discrimination signal is output to the first inverting input terminal of the AND gate 179.
【０１００】また、９×１７のウィンドウ内の総画素数
のデータ“１５３”が減算器１７３の入力端子Ａに入力
され、全黒全白画素数ＪＳ−Ｃが減算器１７３の入力端
子Ｂに入力され、組織的中間調判別画素数ＪＳ−Ｄが、
組織的中間調画像に対する非中間調らしさを示す非中間
調指数を出力するテーブル用ＲＯＭ１７４の第２のアド
レス端子に入力されるとともに、乗数が３である乗算器
１７６を介して比較器１７７の入力端子Ｂに入力され
る。減算器１７３はデータ“１５３”から全黒全白画素
数ＪＳ−Ｃを減算して減算結果のデータをテーブル用Ｒ
ＯＭ１７４の第１のアドレス端子に出力するとともに、
乗数が２である乗算器１７５を介して比較器１７７の入
力端子Ａに出力する。比較器１７７は、Ａ＞Ｂであると
き、Ｈレベルの組織的中間調判別信号を、復元データ計
算部１１２に出力するとともに、アンドゲート１７９の
第２の入力端子に出力する。組織的中間調判別信号がＨ
レベルであってかつ分散型中間調判別信号がＬレベルで
あるとき、アンドゲート１７９は、Ｈレベルの集中型中
間調判別信号を復元データ計算部１１２に出力する。The data “153” of the total number of pixels in the 9 × 17 window is input to the input terminal A of the subtractor 173, and the total black and white pixel number JS-C is input to the input terminal B of the subtractor 173. Input, the number of systematic halftone discrimination pixels JS-D is
An input to the second address terminal of the table ROM 174 for outputting a non-halftone index indicating the likelihood of a non-halftone for the organized halftone image, and an input to the comparator 177 via a multiplier 176 having a multiplier of 3 Input to terminal B. The subtractor 173 subtracts the number of all black and all white pixels JS-C from the data “153”, and outputs the resulting data to the table R.
Output to the first address terminal of OM174,
The signal is output to the input terminal A of the comparator 177 via the multiplier 175 having a multiplier of 2. When A> B, the comparator 177 outputs the H-level organized halftone discrimination signal to the restored data calculation unit 112 and to the second input terminal of the AND gate 179. The systematic halftone discrimination signal is H
When the level is at the level and the distributed halftone discrimination signal is at the L level, the AND gate 179 outputs the concentrated halftone discrimination signal at the H level to the restored data calculation unit 112.
【０１０１】図３１は、テーブル用ＲＯＭ１７２に格納
される、分散型中間調画像に対する非中間調らしさを示
す非中間調指数のグラフであり、図３２は、テーブル用
ＲＯＭ１７４に格納される、組織的中間調画像に対する
非中間調指数のグラフである。ここで、各グラフの横軸
のデータｘ１，ｘ２は次の「数２」，「数３」で表され
る。FIG. 31 is a graph of a non-halftone index indicating the likelihood of non-halftone for a distributed halftone image stored in the table ROM 172. FIG. 32 is a systematic table stored in the table ROM 174. 5 is a graph of a non-halftone index for a halftone image. Here, the data x1 and x2 on the horizontal axis of each graph are represented by the following “Equation 2” and “Equation 3”.
【数２】 ｘ１＝（非分散型中間調判別画素数）／｛（非分散型中
間調判別画素数）＋（分散型中間調判別画素数）｝X1 = (non-dispersion type halftone discrimination pixel number) / {(non-dispersion type halftone discrimination pixel number) + (dispersion type halftone discrimination pixel number)}
【数３】 ｘ２＝（組織的中間調判別画素数）／｛（総画素数）−
（全白全黒画像検出画素数）｝X2 = (organized halftone discrimination pixel number) / ｛(total pixel number) −
(Number of pixels for detecting all white and all black images)
【０１０２】なお、データｘ１の分母は加算器１７０に
よって計算され、データｘ２の分母は減算器１７３によ
って計算される。図３１から明らかなように、分散型中
間調画像に対する非中間調らしさを示す非中間調指数ｙ
１は、データｘ１に対して次のような値を有する。
（ａ）０≦ｘ１≦０．５のとき、ｙ１＝０，（ｂ）０．
５＜ｘ１≦０．８のとき、ｙ１＝２×ｘ１−１，（ｃ）
ｘ１＞０．８のとき、ｙ１＝１。The denominator of data x1 is calculated by adder 170, and the denominator of data x2 is calculated by subtractor 173. As is apparent from FIG. 31, the non-halftone index y indicating the non-halftone-likeness of the dispersed halftone image
1 has the following value for the data x1.
(A) When 0 ≦ x1 ≦ 0.5, y1 = 0, (b) 0.
When 5 <x1 ≦ 0.8, y1 = 2 × x1-1, (c)
When x1> 0.8, y1 = 1.
【０１０３】また、図３２から明らかなように、組織的
中間調画像に対する非中間調らしさを示す非中間調指数
ｙ２は、データｘ２に対して次のような値を有する。 （ａ）０≦ｘ２≦２／３のとき、ｙ２＝０， （ｂ）ｘ２＞２／３のとき、ｙ２＝２×（１−ｘ２）。As is apparent from FIG. 32, the non-halftone index y2 indicating the non-halftone-likeness of the systematic halftone image has the following value for the data x2. (A) When 0 ≦ x2 ≦ 2/3, y2 = 0, and (b) When x2> ２, y2 = 2 × (1−x2).
【０１０４】なお、説明の便宜上、非中間調指数ｙ１，
ｙ２の値を０から１までの値としているが、図１４の回
路においては、当該非中間調指数ｙ１，ｙ２を４ビット
のデータで表している。Incidentally, for convenience of explanation, the non-halftone index y1,
Although the value of y2 is set to a value from 0 to 1, the non-halftone indices y1 and y2 are represented by 4-bit data in the circuit of FIG.
【０１０５】テーブル用ＲＯＭ１７２は、アドレス端子
に入力されるデータＪＳ−Ａ及び加算器１７０の出力デ
ータに基づいて、格納しているテーブルから分散型中間
調画像に対する非中間調指数を求めた後、比較選択器１
７８の第１の入力端子に出力する。また、テーブル用Ｒ
ＯＭ１７４は、アドレス端子に入力されるデータＪＳー
Ｄ及び減算器１７３の出力データに基づいて、格納して
いるテーブルから組織的中間調画像に対する非中間調指
数を求めた後、比較選択器１７８の第２の入力端子に出
力する。比較選択器１７８は、入力される各中間調指数
のうち最大のデータを選択した後、選択したデータを像
域判別データとして、データ混合部１０４に出力する。The table ROM 172 obtains the non-halftone index for the distributed halftone image from the stored table based on the data JS-A input to the address terminal and the output data of the adder 170. Comparison selector 1
78 to the first input terminal. Also, R for table
The OM 174 obtains the non-halftone index for the organized halftone image from the stored table based on the data JS-D input to the address terminal and the output data of the subtractor 173, and then determines the non-halftone index of the comparison selector 178. Output to the second input terminal. After selecting the largest data among the input halftone indices, the comparison selector 178 outputs the selected data to the data mixing unit 104 as image area determination data.
【０１０６】以上のように構成された判別データ信号生
成部１１４においては、比較器１７１を用いて、ＪＳ−
Ａ＜ＪＳ−Ｂすなわちｘ１＜０．５ならば、分散型中間
調判別信号がＨレベルに設定される。また、乗算器１７
５，１７６及び比較器１７７を用いて、３（ＪＳ−Ｄ）
＞２｛総画素数−（ＪＳ−Ｃ）｝すなわちｘ２＞２／３
ならば、組織的中間調判別信号がＨレベルに設定され
る。さらに、集中型中間調画像とは組織的中間調画像の
うちランダム中間調画像でない画像であるから、アンド
ゲート１７９を用いて集中型中間調判別信号を得てい
る。In the discrimination data signal generation unit 114 configured as described above, the comparator 171
If A <JS-B, that is, x1 <0.5, the distributed halftone discrimination signal is set to the H level. The multiplier 17
5, 176 and the comparator 177, 3 (JS-D)
> 2 {total number of pixels- (JS-C)}, that is, x2> 2/3
If so, the systematic halftone discrimination signal is set to the H level. Furthermore, since the concentrated halftone image is an image that is not a random halftone image among the organized halftone images, a concentrated halftone discrimination signal is obtained using the AND gate 179.
【０１０７】（６）中間調画像復元部 （６−１）各部の構成及び動作 図７に図示した中間調画像復元部１０１は、平滑量計算
部１０９と、エッジ強調量計算部１１０と、エッジ判別
量計算部１１１と、復元データ計算部１１２を備える。
以下、各計算部１０９乃至１１２における処理の特徴に
ついて説明する。(6) Halftone Image Restoring Unit (6-1) Configuration and Operation of Each Unit The halftone image restoring unit 101 shown in FIG. It includes a discrimination amount calculation unit 111 and a restoration data calculation unit 112.
Hereinafter, features of the processing in each of the calculation units 109 to 112 will be described.
【０１０８】当該中間調画像復元部１０１は、擬似中間
調で２値化された２値画像データを元の写真画像に近い
多値画像データに復元する処理を行なう。まず、分散型
中間調画像の多値画像データへの復元について説明す
る。多値画像データに復元するためには、注目画素の周
辺の画素値を参照することが必要である。ほとんどの擬
似中間調の２値化方法が面積階調法であることを考慮に
入れれば、平滑量計算部１０９において、図３３乃至図
３５にそれぞれ示す平滑空間フィルタＦ１乃至Ｆ３を用
いることによって、２値画像データから多値画像データ
に復元することができる。The halftone image restoring unit 101 performs a process of restoring binary image data binarized by pseudo halftone into multivalued image data close to the original photographic image. First, restoration of a distributed halftone image to multivalued image data will be described. In order to restore multivalued image data, it is necessary to refer to pixel values around the target pixel. Taking into account that most of the pseudo halftone binarization methods are area gradation methods, the smoothing amount calculation unit 109 uses the smoothing spatial filters F1 to F3 shown in FIGS. The binary image data can be restored to the multi-valued image data.
【０１０９】しかしながら、上記の平滑空間フィルタＦ
１乃至Ｆ３のみを用いて画像復元処理を行なうと、元の
２値画像データが有する高周波の空間成分が消失してし
まう可能性が大きい。従って、本実施例では、エッジ強
調量計算部１１０において、図３６乃至図４７に図示し
た２次微分フィルタであるエッジ量検出空間フィルタＦ
１１乃至Ｆ１４，Ｆ２１乃至Ｆ２４，Ｆ３１乃至Ｆ３４
を用いて消失する高周波の空間周波数成分を検出し、そ
れを多値画像データに含ませる。However, the smooth spatial filter F
When the image restoration process is performed using only 1 to F3, there is a high possibility that the high-frequency spatial components of the original binary image data will disappear. Therefore, in the present embodiment, the edge enhancement amount calculation unit 110 uses the edge amount detection spatial filter F, which is the secondary differential filter illustrated in FIGS.
11 to F14, F21 to F24, F31 to F34
Is used to detect a high-frequency spatial frequency component that disappears, and this is included in the multi-valued image data.
【０１１０】しかしながら、これらの２次微分フィルタ
は擬似中間調のテクスチャをエッジ量として検出するこ
とがある。すなわち、いわゆるエッジ領域と呼ばれるエ
ッジの急峻な領域ではテクスチャは本来のエッジに埋も
れるが、エッジの緩やかな領域ではテクスチャが本来の
エッジのエッジ量よりも大きなエッジ量として現れる可
能性がある。これを解決するために、エッジ判別量計算
部１１１において図４８乃至図５５に図示した１次微分
フィルタであるエッジ量検出空間フィルタＦ４１乃至Ｆ
４４，Ｆ５１乃至Ｆ５４を用いてエッジ領域か否かの判
別を行なう。さらに、復元データ計算部１１２におい
て、エッジ判別量計算部１１１で計算されたエッジ判別
量に基づいてエッジ領域と判別された画素についての
み、上記の２次微分フィルタを用いたエッジ強調を行な
う。However, these secondary differential filters may detect a pseudo-halftone texture as an edge amount. That is, the texture is buried in the original edge in a so-called edge region where the edge is sharp, but in a region with a gentle edge, the texture may appear as an edge amount larger than the original edge amount. In order to solve this, the edge discrimination amount calculation unit 111 uses the first-order differential filters shown in FIGS.
44, F51 to F54 to determine whether or not the area is an edge area. Further, the restored data calculation unit 112 performs the edge emphasis using the above-described secondary differential filter only on the pixels determined as the edge area based on the edge determination amount calculated by the edge determination amount calculation unit 111.
【０１１１】エッジ量検出空間フィルタを主副走査方向
の４方向に対して設けているのは、複数の方向のエッジ
量を検出し、それらのうちの最も大きなエッジ量を得る
ためである。また、エッジ量検出空間フィルタにおいて
複数の種類の大きさのウィンドウを用いてエッジ量を計
算するのは、複数の空間周波数成分のエッジ量を検出
し、それらのうちから最も大きなエッジ量を得るためで
ある。しかしながら、平滑空間フィルタ及びエッジ量検
出空間フィルタにおいて用いる各ウィンドウの大きさ
は、送信側のファクシミリ装置における原稿の読み取り
時の解像度に依存している。すなわち、同一の原稿を読
み取っても読み取り時の解像度が高ければ、２値画像デ
ータにおいて低周波成分が大きくなり、解像度が低けれ
ば高周波成分が大きくなるからである。従って、本実施
例においては、ファインモードとウルトラファインモー
ドで、用いる空間フィルタを次のように変更する。 （ａ）ファインモードのときに用いる空間フィルタ：Ｆ
１，Ｆ１１乃至Ｆ１４，Ｆ２１乃至Ｆ２４，Ｆ４１乃至
Ｆ４４。 （ｂ）ウルトラファインモードのときに用いる空間フィ
ルタ：Ｆ２，Ｆ１１乃至Ｆ１４，Ｆ２１乃至Ｆ２４，Ｆ
３１乃至Ｆ３４，Ｆ４１乃至Ｆ４４，Ｆ５１乃至Ｆ５
４。The reason why the edge amount detecting spatial filters are provided in the four main and sub scanning directions is to detect the edge amounts in a plurality of directions and obtain the largest edge amount among them. In addition, the edge amount is calculated by using a plurality of types of windows in the edge amount detection spatial filter in order to detect the edge amounts of a plurality of spatial frequency components and obtain the largest edge amount from among them. It is. However, the size of each window used in the smoothing spatial filter and the edge amount detecting spatial filter depends on the resolution at the time of reading a document in the facsimile apparatus on the transmitting side. That is, even if the same document is read, if the resolution at the time of reading is high, the low-frequency component becomes large in the binary image data, and if the resolution is low, the high-frequency component becomes large. Therefore, in the present embodiment, the spatial filter used in the fine mode and the ultra fine mode is changed as follows. (A) Spatial filter used in fine mode: F
1, F11 to F14, F21 to F24, F41 to F44. (B) Spatial filters used in the ultra fine mode: F2, F11 to F14, F21 to F24, F
31 to F34, F41 to F44, F51 to F5
4.
【０１１２】次に、組織的中間調画像についての画像復
元について説明する。平滑量計算部１０９において用い
る平滑空間フィルタＦ１乃至Ｆ３の各ウィンドウの１辺
の大きさはモアレの発生が生じないように、組織的ディ
ザのしきい値マトリックスの１辺の大きさの整数倍に設
定する必要がある。従って、本実施例においては、対象
とする組織的ディザが４×４又は８×８の大きさのしき
い値を用いているので、図３５の８×８の平滑空間フィ
ルタＦ３をさらに用いる。また、エッジ強調処理におい
ては、組織的中間調画像のなかで、分散型中間調画像と
集中型中間調画像とで処理方法が異なる。集中型中間調
画像はテクスチャが有する空間周波数が低いため、エッ
ジ強調処理を行なうためのウィンドウの大きさが大きく
なり過ぎる。従って、本実施例においては、集中型中間
調画像に対しては、エッジ強調を行わず。組織的中間調
画像のうち分散型中間調画像については、分散型中間調
画像と同様のエッジ強調処理を行なう。Next, image restoration for an organized halftone image will be described. The size of one side of each window of the smoothing spatial filters F1 to F3 used in the smoothing amount calculating unit 109 is an integral multiple of the size of one side of the threshold matrix of the organized dither so that moire does not occur. Must be set. Therefore, in this embodiment, since the target systematic dither uses a threshold value of 4 × 4 or 8 × 8, the 8 × 8 smooth spatial filter F3 of FIG. 35 is further used. In the edge enhancement processing, the processing method differs between the distributed halftone image and the concentrated halftone image among the systematic halftone images. Since the spatial frequency of the texture of the concentrated halftone image is low, the size of the window for performing the edge enhancement processing is too large. Therefore, in the present embodiment, edge enhancement is not performed on the concentrated halftone image. For the distributed halftone image among the systematic halftone images, the same edge enhancement processing as that for the distributed halftone image is performed.
【０１１３】（６−２）平滑量計算部 図１５は、図７に図示した平滑量計算部１０９のブロッ
ク図である。(6-2) Smoothing Amount Calculator FIG. 15 is a block diagram of the smoothing amount calculator 109 shown in FIG.
【０１１４】図１５に示すように、平滑空間フィルタＦ
１は、マトリックスメモリ回路１００から出力される２
値画素データに基づいて平滑量を計算し、計算した平滑
量データを、６３／４９の乗数を有する乗算器３１１を
介して第１平滑量データとして復元データ計算部１１２
に出力する。また、平滑空間フィルタＦ２は、マトリッ
クスメモリ回路１００から出力される２値画素データに
基づいて平滑量を計算し、計算した平滑量データを、６
３／８１の乗数を有する乗算器３１２を介して第２平滑
量データとして復元データ計算部１１２に出力する。さ
らに、平滑空間フィルタＦ３は、マトリックスメモリ回
路１００から出力される２値画素データに基づいて平滑
量を計算し、計算した平滑量データを、６３／６４の乗
数を有する乗算器３１３を介して第３平滑量データとし
て復元データ計算部１１２に出力する。なお、乗算器３
１１乃至３１３は、各平滑空間フィルタＦ１乃至Ｆ３間
のウィンドウの大きさが異なることから生じる平滑量の
違いを補正するために設けられる。As shown in FIG. 15, the smooth spatial filter F
1 is 2 output from the matrix memory circuit 100
A smoothing amount is calculated based on the value pixel data, and the calculated smoothing amount data is output as first smoothing amount data via a multiplier 311 having a multiplier of 63/49 as a restored data calculating unit 112.
Output to The smoothing spatial filter F2 calculates a smoothing amount based on the binary pixel data output from the matrix memory circuit 100, and converts the calculated smoothing amount data into 6
The data is output to the restored data calculation unit 112 as second smoothed amount data via a multiplier 312 having a multiplier of 3/81. Further, the smoothing spatial filter F3 calculates a smoothing amount based on the binary pixel data output from the matrix memory circuit 100, and outputs the calculated smoothing amount data via a multiplier 313 having a multiplier of 63/64. The data is output to the restored data calculation unit 112 as 3 smoothing amount data. Note that the multiplier 3
Reference numerals 11 to 313 are provided to correct a difference in smoothing amount caused by a difference in window size between the smoothing spatial filters F1 to F3.
【０１１５】（６−３）エッジ強調量計算部 図１６は、図７に図示したエッジ強調量計算部１１０の
ブロック図である。図１６に示すように、各エッジ量検
出空間フィルタＦ１１，Ｆ１２は、マトリックスメモリ
回路１００から出力される２値画素データに基づいてそ
れぞれエッジ強調量を計算し、絶対値比較選択器３２１
に出力する。絶対値比較選択器３２１は入力される２つ
のエッジ強調量の各絶対値を比較し最大のエッジ強調量
を選択した後、絶対値比較選択器３２３に出力する。ま
た、各エッジ量検出空間フィルタＦ１３，Ｆ１４は、マ
トリックスメモリ回路１００から出力される２値画素デ
ータに基づいてそれぞれエッジ強調量を計算し、絶対値
比較選択器３２２に出力する。絶対値比較選択器３２２
は入力される２つのエッジ強調量の各絶対値を比較し最
大のエッジ強調量を選択した後、絶対値比較選択器３２
３に出力する。絶対値比較選択器３２３は、入力される
２つのエッジ強調量の各絶対値を比較し最大のエッジ強
調量を選択した後、乗数が３である乗算器３２４を介し
て第１エッジ強調量データとして復元データ計算部１１
２に出力する。(6-3) Edge Enhancement Amount Calculator FIG. 16 is a block diagram of the edge enhancement amount calculator 110 shown in FIG. As shown in FIG. 16, each of the edge amount detection spatial filters F11 and F12 calculates an edge enhancement amount based on the binary pixel data output from the matrix memory circuit 100, and outputs an absolute value comparison selector 321.
Output to The absolute value comparison selector 321 compares the absolute values of the two inputted edge enhancement amounts, selects the maximum edge enhancement amount, and outputs the selected edge enhancement amount to the absolute value comparison selector 323. Each of the edge amount detection spatial filters F13 and F14 calculates an edge enhancement amount based on the binary pixel data output from the matrix memory circuit 100, and outputs the calculated edge enhancement amount to the absolute value comparison selector 322. Absolute value comparison selector 322
Compares the absolute values of the two input edge enhancement amounts and selects the maximum edge enhancement amount, and then selects the absolute value comparison selector 32
Output to 3. The absolute value comparison selector 323 compares the absolute values of the two input edge enhancement amounts and selects the maximum edge enhancement amount, and then outputs the first edge enhancement amount data via the multiplier 324 having a multiplier of 3. As the restored data calculation unit 11
Output to 2.
【０１１６】各エッジ量検出空間フィルタＦ２１，Ｆ２
２は、マトリックスメモリ回路１００から出力される２
値画素データに基づいてそれぞれエッジ強調量を計算
し、絶対値比較選択器３３１に出力する。絶対値比較選
択器３３１は入力される２つのエッジ強調量の各絶対値
を比較し最大のエッジ強調量を選択した後、絶対値比較
選択器３３３に出力する。また、各エッジ量検出空間フ
ィルタＦ２３，Ｆ２４は、マトリックスメモリ回路１０
０から出力される２値画素データに基づいてそれぞれエ
ッジ強調量を計算し、絶対値比較選択器３３２に出力す
る。絶対値比較選択器３３２は入力される２つのエッジ
強調量の各絶対値を比較し最大のエッジ強調量を選択し
た後、絶対値比較選択器３３３に出力する。絶対値比較
選択器３３３は、入力される２つのエッジ強調量の各絶
対値を比較し最大のエッジ強調量を選択した後、乗数が
３／２である乗算器３３４を介して第２エッジ強調量デ
ータとして復元データ計算部１１２に出力する。Each edge amount detection spatial filter F21, F2
2 is output from the matrix memory circuit 100.
The edge enhancement amount is calculated based on the value pixel data, and output to the absolute value comparison selector 331. The absolute value comparison selector 331 compares the absolute values of the two inputted edge enhancement amounts, selects the maximum edge enhancement amount, and outputs the selected edge enhancement amount to the absolute value comparison selector 333. Each of the edge amount detection spatial filters F23 and F24 is provided in the matrix memory circuit 10
The edge enhancement amounts are calculated based on the binary pixel data output from 0 and output to the absolute value comparison selector 332. The absolute value comparison selector 332 compares the absolute values of the two input edge enhancement amounts, selects the maximum edge enhancement amount, and outputs the selected edge enhancement amount to the absolute value comparison selector 333. The absolute value comparison selector 333 compares the absolute values of the two input edge enhancement amounts and selects the maximum edge enhancement amount, and then performs the second edge enhancement via a multiplier 334 having a multiplier of 3/2. The data is output to the restored data calculation unit 112 as quantity data.
【０１１７】各エッジ量検出空間フィルタＦ３１，Ｆ３
２は、マトリックスメモリ回路１００から出力される２
値画素データに基づいてそれぞれエッジ強調量を計算
し、絶対値比較選択器３４１に出力する。絶対値比較選
択器３４１は入力される２つのエッジ強調量の各絶対値
を比較し最大のエッジ強調量を選択した後、絶対値比較
選択器３４３に出力する。また、各エッジ量検出空間フ
ィルタＦ３３，Ｆ３４は、マトリックスメモリ回路１０
０から出力される２値画素データに基づいてそれぞれエ
ッジ強調量を計算し、絶対値比較選択器３４２に出力す
る。絶対値比較選択器３４２は入力される２つのエッジ
強調量の各絶対値を比較し最大のエッジ強調量を選択し
た後、絶対値比較選択器３４３に出力する。絶対値比較
選択器３４３は、入力される２つのエッジ強調量の各絶
対値を比較し最大のエッジ強調量を選択した後、第３エ
ッジ強調量データとして復元データ計算部１１２に出力
する。Each of the edge amount detecting spatial filters F31, F3
2 is output from the matrix memory circuit 100.
The edge enhancement amount is calculated based on the value pixel data, and output to the absolute value comparison selector 341. The absolute value comparison selector 341 compares the absolute values of the two input edge enhancement amounts, selects the maximum edge enhancement amount, and outputs the selected edge enhancement amount to the absolute value comparison selector 343. Each of the edge amount detection spatial filters F33 and F34 is provided in the matrix memory circuit 10
The edge enhancement amounts are calculated based on the binary pixel data output from 0 and output to the absolute value comparison selector 342. The absolute value comparison selector 342 compares the absolute values of the two input edge enhancement amounts, selects the maximum edge enhancement amount, and outputs the selected edge enhancement amount to the absolute value comparison selector 343. The absolute value comparison selector 343 compares the absolute values of the two input edge enhancement amounts, selects the maximum edge enhancement amount, and outputs the maximum edge enhancement amount to the restored data calculation unit 112 as third edge enhancement amount data.
【０１１８】なお、乗算器３２４，３３４は、各エッジ
量検出空間フィルタＦ１１乃至Ｆ１４，Ｆ２１乃至Ｆ２
４，Ｆ３１乃至Ｆ３４間のウィンドウの大きさが異なる
ことから生じるエッジ強調量の違いを補正するために設
けられる。Note that the multipliers 324 and 334 are provided with respective edge amount detection spatial filters F11 to F14 and F21 to F2.
4, provided to correct a difference in the amount of edge enhancement caused by a difference in window size between F31 and F34.
【０１１９】（６−４）エッジ判別量計算部 図１７は、図７に図示したエッジ判別量計算部１１１の
ブロック図である。図１７に示すように、各エッジ量検
出空間フィルタＦ４１，Ｆ４２は、マトリックスメモリ
回路１００から出力される２値画素データに基づいてそ
れぞれエッジ判別量を計算し、入力されるデータの絶対
値を計算して出力する各絶対値回路３５１，３５２を介
して比較選択器３５３に出力する。比較選択器３５３は
入力される２つのエッジ判別量を比較し最大のエッジ判
別量を選択した後、比較選択器３５７に出力する。ま
た、各エッジ量検出空間フィルタＦ４３，Ｆ４４は、マ
トリックスメモリ回路１００から出力される２値画素デ
ータに基づいてそれぞれエッジ判別量を計算し、各絶対
値回路３５４，３５５を介して比較選択器３５６に出力
する。比較選択器３５６は入力される２つのエッジ判別
量を比較し最大のエッジ判別量を選択した後、比較選択
器３５７に出力する。比較選択器３５７は、入力される
２つのエッジ判別量を比較し最大のエッジ判別量を選択
した後、乗数が６／４である乗算器３５８を介して第１
エッジ判別量データとして復元データ計算部１１２に出
力する。(6-4) Edge Discrimination Amount Calculator FIG. 17 is a block diagram of the edge discrimination amount calculator 111 shown in FIG. As shown in FIG. 17, each of the edge amount detection spatial filters F41 and F42 calculates the edge discrimination amount based on the binary pixel data output from the matrix memory circuit 100, and calculates the absolute value of the input data. The data is output to the comparison selector 353 via the absolute value circuits 351 and 352 which output the data. The comparison selector 353 compares the two input edge discrimination amounts, selects the maximum edge discrimination amount, and outputs the selected edge discrimination amount to the comparison selector 357. Further, each of the edge amount detection spatial filters F43 and F44 calculates an edge discrimination amount based on the binary pixel data output from the matrix memory circuit 100, and outputs the comparison selector 356 via each of the absolute value circuits 354 and 355. Output to The comparison selector 356 compares the two input edge discrimination amounts, selects the maximum edge discrimination amount, and outputs the selected edge discrimination amount to the comparison selector 357. The comparison selector 357 compares the two input edge discrimination amounts and selects the maximum edge discrimination amount, and then outputs the first edge discrimination value via the multiplier 358 having a multiplier of 6/4.
The data is output to the restored data calculation unit 112 as edge determination amount data.
【０１２０】各エッジ量検出空間フィルタＦ５１，Ｆ５
２は、マトリックスメモリ回路１００から出力される２
値画素データに基づいてそれぞれエッジ判別量を計算
し、入力されるデータの絶対値を計算して出力する各絶
対値回路３６１，３６２を介して比較選択器３６３に出
力する。比較選択器３６３は入力される２つのエッジ判
別量を比較し最大のエッジ判別量を選択した後、比較選
択器３６７に出力する。また、各エッジ量検出空間フィ
ルタＦ５３，Ｆ５４は、マトリックスメモリ回路１００
から出力される２値画素データに基づいてそれぞれエッ
ジ判別量を計算し、各絶対値回路３６４，３６５を介し
て比較選択器３６６に出力する。比較選択器３６６は入
力される２つのエッジ判別量を比較し最大のエッジ判別
量を選択した後、比較選択器３６７に出力する。比較選
択器３６７は、入力される２つのエッジ判別量を比較し
最大のエッジ判別量を選択した後、第２エッジ判別量デ
ータとして復元データ計算部１１２に出力する。Each edge amount detecting spatial filter F51, F5
2 is output from the matrix memory circuit 100.
The edge discriminating amount is calculated based on the value pixel data, and the absolute value of the input data is calculated and output to the comparison selector 363 via the absolute value circuits 361 and 362 which output the calculated value. The comparison selector 363 compares the two input edge discrimination amounts, selects the maximum edge discrimination amount, and outputs the selected edge discrimination amount to the comparison selector 367. Each of the edge amount detection spatial filters F53 and F54 is provided in the matrix memory circuit 100.
The edge discriminating amounts are calculated based on the binary pixel data output from the comparators and output to the comparison selector 366 via the absolute value circuits 364 and 365, respectively. The comparison selector 366 compares the two input edge discrimination amounts, selects the maximum edge discrimination amount, and outputs the selected edge discrimination amount to the comparison selector 367. The comparison selector 367 compares the two input edge discrimination amounts and selects the largest edge discrimination amount, and then outputs the selected edge discrimination amount to the restored data calculation unit 112 as second edge discrimination amount data.
【０１２１】なお、乗算器３５８は、各エッジ量検出空
間フィルタＦ４１乃至Ｆ４４，Ｆ５１乃至Ｆ５４間のウ
ィンドウの大きさが異なることから生じるエッジ判別量
の違いを補正するために設けられる。The multiplier 358 is provided to correct a difference in edge discrimination amount caused by a difference in window size between the edge amount detection spatial filters F41 to F44 and F51 to F54.
【０１２２】（６−５）復元データ計算部 図１８は、図７に図示した復元データ計算部１１２のブ
ロック図である。図１８に示すように、第１及び第２平
滑量データがデータセレクタ２５１に入力され、データ
セレクタ２５１は、ウルトラファイン信号がＬレベルの
とき第１平滑量データを選択してデータセレクタ２５２
の入力端子Ａに出力し、一方、ウルトラファイン信号が
Ｈレベルのとき第２平滑量データを選択してデータセレ
クタ２５２の入力端子Ａに出力する。データセレクタ２
５２は、組織的中間調判別信号がＬレベルであるとき入
力端子Ａに入力される第１又は第２平滑量データを選択
して平滑成分量として加算器２６１に出力し、一方、組
織的中間調判別信号がＨレベルであるとき入力端子Ｂに
入力される第３平滑量データを選択して平滑成分量とし
て加算器２６１に出力する。(6-5) Restored Data Calculator FIG. 18 is a block diagram of the restored data calculator 112 shown in FIG. As shown in FIG. 18, the first and second smoothing amount data are input to the data selector 251. The data selector 251 selects the first smoothing amount data when the ultrafine signal is at the L level, and selects the first smoothing amount data.
To the input terminal A of the data selector 252. On the other hand, when the ultrafine signal is at the H level, the second smoothing amount data is selected and output to the input terminal A of the data selector 252. Data selector 2
52 selects the first or second smoothing amount data input to the input terminal A when the systematic halftone discrimination signal is at the L level, and outputs the selected data to the adder 261 as a smoothing component amount; When the tone discrimination signal is at the H level, the third smoothing amount data input to the input terminal B is selected and output to the adder 261 as the smoothing component amount.
【０１２３】絶対比較選択器２５３は、入力される第１
及び第２エッジ強調量データのうち絶対値が大きいエッ
ジ強調量データを選択して絶対値比較選択器２５６に出
力する。ウルトラファイン信号はインバータ２５５を介
してクリア回路２５４に入力され、クリア回路２５４は
ウルトラファイン信号の反転信号がＬレベルのとき、入
力される第３エッジ強調量データをそのまま絶対値比較
選択器２５６に出力し、一方、ウルトラファイン信号の
反転信号がＨレベルのとき、入力される第３エッジ強調
量データをクリアしてデータ“０”を絶対値比較選択器
２５６に出力する。絶対値比較選択器２５６は、入力さ
れる２つのエッジ強調量データのうち絶対値の大きいエ
ッジ強調量データを選択してクリア回路２５７を介して
加算器２６１に出力する。The absolute comparison selector 253 receives the input first
And the edge enhancement amount data having the larger absolute value is selected from the second edge enhancement amount data and output to the absolute value comparison selector 256. The ultrafine signal is input to the clear circuit 254 via the inverter 255. When the inverted signal of the ultrafine signal is at the L level, the clear circuit 254 outputs the input third edge enhancement amount data to the absolute value comparison selector 256 as it is. On the other hand, when the inverted signal of the ultrafine signal is at the H level, the input third edge enhancement amount data is cleared and data "0" is output to the absolute value comparison selector 256. The absolute value comparison selector 256 selects edge enhancement amount data having a large absolute value from the two pieces of input edge enhancement amount data, and outputs the selected data to the adder 261 via the clear circuit 257.
【０１２４】第１及び第２エッジ判別量データがデータ
セレクタ２５９に入力され、データセレクタ２５９は、
ウルトラファイン信号がＬレベルのとき第１エッジ判別
量データを選択して比較器２６０の入力端子Ａに出力
し、一方、ウルトラファイン信号がＨレベルのとき第２
エッジ判別量データを選択して比較器２６０の入力端子
Ａに出力する。比較器２６０の入力端子Ｂに予め決めら
れたしきい値データＪ３が入力され、比較器２６０はＡ
＜ＢのときＨレベルの比較結果信号をオアゲート２５８
を介してクリア回路２５７に出力する。なお、本実施例
において、上記しきい値データＪ３は好ましくは４であ
る。一方、集中型中間調判別信号がオアゲート２５８を
介してクリア回路２５７に入力され、クリア回路２５７
はオアゲート２５８から入力される信号がＬレベルのと
き、絶対値比較選択器２５６から入力されるデータをそ
のまま加算器２６１に出力し、一方、オアゲート２５８
から入力される信号がＨレベルのとき、絶対値比較選択
器２５６から入力されるデータをクリアしてデータ
“０”を加算器２６１に出力する。The first and second edge discrimination amount data are input to the data selector 259, and the data selector 259
When the ultrafine signal is at the L level, the first edge discrimination amount data is selected and output to the input terminal A of the comparator 260.
The edge determination amount data is selected and output to the input terminal A of the comparator 260. The predetermined threshold data J3 is input to the input terminal B of the comparator 260, and the comparator 260
When <B, the H-level comparison result signal is output to the OR gate 258.
Is output to the clear circuit 257. In the present embodiment, the threshold data J3 is preferably 4. On the other hand, the centralized halftone discrimination signal is input to the clear circuit 257 via the OR gate 258, and the clear circuit 257
Outputs the data input from the absolute value comparison selector 256 to the adder 261 as it is when the signal input from the OR gate 258 is at the L level.
Is high, the data input from the absolute value comparison selector 256 is cleared and data "0" is output to the adder 261.
【０１２５】さらに、加算器２６１は入力される平滑成
分量とエッジ強調成分量とを加算してリミッタ回路２６
２に出力し、リミッタ回路２６２は入力されるデータを
０乃至６３の値のデータに丸めた後、中間調画像データ
としてデータ混合部１０４に出力する。Further, the adder 261 adds the input smoothing component amount and the edge emphasizing component amount to generate a limiter circuit 26.
2, the limiter circuit 262 rounds the input data to data having a value of 0 to 63, and then outputs the data to the data mixing unit 104 as halftone image data.
【０１２６】[0126]
【発明の効果】以上詳述したように本発明に係る請求項
１記載の画像処理装置によれば、擬似中間調で２値化さ
れた２値画像データと、所定のしきい値を用いて非中間
調で２値化された２値画像データとを含む入力された２
値画像データに基づいて、処理すべき注目画素を含む複
数画素からなるブロック内の画像の特徴を示す特徴デー
タを演算する演算手段と、上記演算手段によって演算さ
れた特徴データに基づいて、上記入力された２値画像デ
ータが擬似中間調の２値画像データであるか、又は非中
間調の２値画像データであるかの判別を行なう判別手段
とを備えた画像処理装置において、上記判別手段は、上
記特徴データを所定のしきい値と比較することによって
上記判別を行うとともに、上記入力された２値画像デー
タの解像度に基づいて上記しきい値を変更する。ここ
で、上記特徴データは、好ましくは、ブロック内の同一
種の画素の隣接状態を示す隣接数である。従って、ＲＯ
Ｍを用いず、従来例の方法又は装置に比較して簡単な回
路で構成することができ、上記２値画像データの解像度
が変化した場合であっても、高速でかつより正確に上記
各データを判別を行なうことができる。As described above in detail, according to the image processing apparatus of the first aspect of the present invention, the binary image data binarized by the pseudo halftone and the predetermined threshold value are used. Input binary data including non-halftone binary image data
Calculating means for calculating feature data indicating a feature of an image in a block composed of a plurality of pixels including a pixel of interest to be processed based on the value image data; and inputting the input data based on the feature data calculated by the calculating means. A discriminating unit for discriminating whether the obtained binary image data is pseudo-halftone binary image data or non-halftone binary image data. The determination is performed by comparing the feature data with a predetermined threshold value, and the threshold value is changed based on the resolution of the input binary image data. Here, the feature data is preferably an adjacent number indicating an adjacent state of the same type of pixel in the block. Therefore, RO
Without using M, it is possible to configure with a simple circuit as compared with the conventional method or apparatus, and even if the resolution of the binary image data is changed, it is possible to perform the above-described data processing at high speed and more accurately. Can be determined.
【０１２７】また、請求項３記載の画像処理装置におい
ては、請求項１又は２記載の画像処理装置において、さ
らに、上記判別手段によって判別された結果に基づいて
上記入力された２値画像データを多階調の画像データに
復元する復元手段を備えたので、より正確な像域判別結
果に基づいて復元処理をすることができる。従って、入
力された２値画像データを多値画像データに復元する場
合に、２値画像データの解像度が変化した場合であって
も、従来例に比較して画像の再現性を向上させ、画像の
劣化を防止することができる。According to a third aspect of the present invention, in the image processing apparatus of the first or second aspect, the input binary image data is further converted based on a result determined by the determining means. Since the restoration means for restoring to multi-gradation image data is provided, restoration processing can be performed based on a more accurate image area determination result. Therefore, when the input binary image data is restored to the multi-valued image data, even if the resolution of the binary image data changes, the image reproducibility is improved as compared with the conventional example, Degradation can be prevented.
【０１２８】さらに、請求項４記載の画像処理装置にお
いては、入力された２値画像データを多値画像データに
復元する場合に、２値画像データの解像度が変化した場
合であっても、上述のように空間フィルタのウィンドウ
の大きさを変更することによって、画像本来が有する空
間周波数成分を保存することができ、従来例に比較して
画像の再現性を向上させ、画像の劣化を防止することが
できる。Further, in the image processing apparatus according to the fourth aspect, when the input binary image data is restored to the multi-valued image data, even if the resolution of the binary image data changes, By changing the size of the window of the spatial filter as described above, it is possible to preserve the spatial frequency component inherent in the image, to improve the reproducibility of the image as compared with the conventional example, and to prevent image degradation. be able to.
【０１２９】またさらに、請求項５記載の画像処理装置
においては、入力された２値画像データに基づいて当該
２値画像データが組織的ディザ法によって２値化された
２値画像データであるか否かを判別するが、上記入力さ
れた２値画像データの解像度が所定値以下のとき、組織
的ディザ法によって２値化されたものではないと判別す
る。従って、２値画像データの解像度が変化した場合で
あっても、画像本来が有する空間周波数成分を保存する
ことができ、従来例に比較して画像の再現性を向上さ
せ、画像の劣化を防止することができる。Further, in the image processing apparatus according to the fifth aspect, whether the binary image data is binary image data binarized by the systematic dither method based on the input binary image data is determined. If the resolution of the input binary image data is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the binary image data is not binarized by the systematic dither method. Therefore, even when the resolution of the binary image data changes, the spatial frequency component inherent in the image can be preserved, and the reproducibility of the image is improved as compared with the conventional example, and the deterioration of the image is prevented. can do.
【図１】 本発明に係る一実施例であるファクシミリ装
置の機構部の縦断面図である。FIG. 1 is a longitudinal sectional view of a mechanism of a facsimile apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図２】 図１に図示したファクシミリ装置の操作パネ
ルの正面図である。FIG. 2 is a front view of an operation panel of the facsimile machine shown in FIG.
【図３】 図１に図示したファクシミリ装置の信号処理
部のブロック図である。FIG. 3 is a block diagram of a signal processing unit of the facsimile apparatus shown in FIG.
【図４】 図３に図示したファクシミリ装置の信号処理
部内のＭＰＵで実行される制御信号設定処理の制御フロ
ーの第１のフローチャートである。4 is a first flowchart of a control flow of a control signal setting process executed by an MPU in a signal processing unit of the facsimile apparatus shown in FIG.
【図５】 図３に図示したファクシミリ装置の信号処理
部内のＭＰＵで実行される制御信号設定処理の制御フロ
ーの第２のフローチャートである。FIG. 5 is a second flowchart of a control flow of a control signal setting process executed by the MPU in the signal processing unit of the facsimile apparatus shown in FIG.
【図６】 図３に図示したファクシミリ装置の信号処理
部内の画像処理部のブロック図である。6 is a block diagram of an image processing unit in a signal processing unit of the facsimile apparatus shown in FIG.
【図７】 図３に図示した画像復元処理部のブロック図
である。FIG. 7 is a block diagram of an image restoration processing unit shown in FIG. 3;
【図８】 図７に図示した１５×１８マトリックスメモ
リ回路のブロック図である。FIG. 8 is a block diagram of the 15 × 18 matrix memory circuit shown in FIG. 7;
【図９】 図７に図示した隣接状態判定部のブロック図
である。FIG. 9 is a block diagram of an adjacent state determination unit illustrated in FIG. 7;
【図１０】 図９に図示した隣接数計数回路のブロック
図である。FIG. 10 is a block diagram of an adjacent number counting circuit shown in FIG. 9;
【図１１】 図７に図示した組織的中間調判定部のブロ
ック図である。11 is a block diagram of the systematic halftone determination unit shown in FIG.
【図１２】 図７に図示した９×１７マトリックスメモ
リ回路のブロック図である。FIG. 12 is a block diagram of the 9 × 17 matrix memory circuit shown in FIG. 7;
【図１３】 図７に図示した判定データ生成部のブロッ
ク図である。FIG. 13 is a block diagram of a determination data generator shown in FIG. 7;
【図１４】 図７に図示した判別データ信号生成部のブ
ロック図である。FIG. 14 is a block diagram of a discrimination data signal generator shown in FIG. 7;
【図１５】 図７に図示した平滑量計算部のブロック図
である。FIG. 15 is a block diagram of a smoothing amount calculator shown in FIG. 7;
【図１６】 図７に図示したエッジ強調量計算部のブロ
ック図である。FIG. 16 is a block diagram of an edge enhancement amount calculator shown in FIG. 7;
【図１７】 図７に図示したエッジ判別量計算部のブロ
ック図である。FIG. 17 is a block diagram of an edge discrimination amount calculator shown in FIG. 7;
【図１８】 図７に図示した復元データ計算部のブロッ
ク図である。FIG. 18 is a block diagram of a restoration data calculation unit illustrated in FIG. 7;
【図１９】 図７に図示したデータ混合部のブロック図
である。19 is a block diagram of a data mixing unit shown in FIG.
【図２０】 文字画像を読み取った後、所定のしきい値
を用いて２値化したときに得られる非中間調画像の一例
を示す図である。FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a non-halftone image obtained when a character image is read and then binarized using a predetermined threshold.
【図２１】 均一濃度チャートを読み取った後、誤差拡
散法で２値化したときに得られる擬似中間調２値化画像
の一例を示す図である。FIG. 21 is a diagram illustrating an example of a pseudo halftone binary image obtained when a uniform density chart is read and then binarized by an error diffusion method.
【図２２】 写真画像を読み取った後、スクリーン角が
０度のドット集中型組織的ディザ法で２値化したときに
得られる擬似中間調２値化画像の一例を示す図である。FIG. 22 is a diagram showing an example of a pseudo halftone binary image obtained when a photographic image is read and then binarized by a dot concentration type systematic dither method with a screen angle of 0 °.
【図２３】 ７×７のウィンドウ内の各画素における主
走査方向の隣接を示す図である。FIG. 23 is a diagram illustrating adjacent pixels in a 7 × 7 window in the main scanning direction.
【図２４】 ７×７のウィンドウ内の各画素における副
走査方向の隣接を示す図である。FIG. 24 is a diagram illustrating adjacent pixels in a 7 × 7 window in the sub-scanning direction.
【図２５】 ７×７のウィンドウ内における黒画素数に
対する主副走査方向の４方向の隣接数を示すグラフにお
ける中間調画像と非中間調画像の各領域及び４方向の隣
接数のしきい値を示す図である。FIG. 25 is a graph showing the number of adjacent pixels in the four directions in the main and sub-scanning directions with respect to the number of black pixels in a 7 × 7 window; FIG.
【図２６】 ７×７のウィンドウ内における黒画素数に
対する主副走査方向の４方向の隣接数を示すグラフにお
ける中間調画像と非中間調画像の各領域及びファイン用
とウルトラファイン用の４方向の隣接数の各しきい値を
示す図である。FIG. 26 is a graph showing the number of black pixels in a 7 × 7 window and the number of adjacent pixels in four directions in the main and sub scanning directions, each region of a halftone image and a non-halftone image, and four directions for fine and ultrafine. It is a figure which shows each threshold value of the number of adjacencies.
【図２７】 集中型中間調画像に対する中間調指数を計
算するためのパターンマッチング法を説明するための５
個のパターンマッチング用ウィンドウＷ４ａ乃至Ｗ４ｅ
を示す図である。FIG. 27 is a diagram illustrating a pattern matching method for calculating a halftone index for a concentrated halftone image;
Window W4a to W4e for pattern matching
FIG.
【図２８】 図２７に図示したパターンマッチング用ウ
ィンドウを用いて行なう、パターンマッチング法による
計算例を示すために用いる第１の画像パターンＰＡＴ１
を示す図である。28. First image pattern PAT1 used to show a calculation example by the pattern matching method performed using the pattern matching window shown in FIG.
FIG.
【図２９】 図２７に図示したパターンマッチング用ウ
ィンドウを用いて行なう、パターンマッチング法による
計算例を示すために用いる第２の画像パターンＰＡＴ２
を示す図である。29 shows a second image pattern PAT2 used to show an example of calculation by the pattern matching method performed using the pattern matching window shown in FIG. 27.
FIG.
【図３０】 図２７に図示したパターンマッチング用ウ
ィンドウを用いて行なう、パターンマッチング法による
計算例を示すために用いる第３の画像パターンＰＡＴ３
を示す図である。30 is a third image pattern PAT3 used to show a calculation example by the pattern matching method performed using the pattern matching window shown in FIG. 27;
FIG.
【図３１】 図７に図示した判別データ信号生成部のテ
ーブル用ＲＯＭに格納される、分散型中間調画像に対す
る非中間調指数のグラフである。31 is a graph of a non-halftone index for a distributed halftone image stored in the table ROM of the discrimination data signal generation unit shown in FIG. 7;
【図３２】 図７に図示した判別データ信号生成部のテ
ーブル用ＲＯＭに格納される、組織的中間調画像に対す
る非中間調指数のグラフである。32 is a graph of a non-halftone index for a systematic halftone image stored in the table ROM of the discrimination data signal generation unit shown in FIG. 7;
【図３３】 図１５に図示した平滑量計算部において用
いる、７×７のウィンドウ内の黒画素数を計数するため
の平滑空間フィルタＦ１を示す図である。FIG. 33 is a diagram illustrating a smoothing spatial filter F1 used in the smoothing amount calculator illustrated in FIG. 15 for counting the number of black pixels in a 7 × 7 window.
【図３４】 図１５に図示した平滑量計算部において用
いる、９×９のウィンドウ内の黒画素数を計数するため
の平滑空間フィルタＦ２を示す図である。FIG. 34 is a diagram illustrating a smoothing spatial filter F2 used in the smoothing amount calculation unit illustrated in FIG. 15 for counting the number of black pixels in a 9 × 9 window.
【図３５】 図１５に図示した平滑量計算部において用
いる、８×８のウィンドウ内の黒画素数を計数するため
の平滑空間フィルタＦ３を示す図である。35 is a diagram illustrating a smoothing spatial filter F3 used in the smoothing amount calculation unit illustrated in FIG. 15 for counting the number of black pixels in an 8 × 8 window.
【図３６】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ１１を示す図である。FIG. 36 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F11 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation unit illustrated in FIG. 16;
【図３７】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ１２を示す図である。FIG. 37 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F12 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation unit illustrated in FIG. 16;
【図３８】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ１３を示す図である。38 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F13 used in the edge enhancement amount calculation unit illustrated in FIG. 16 for calculating an edge enhancement amount.
【図３９】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ１４を示す図である。39 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F14 used in the edge enhancement amount calculation unit illustrated in FIG. 16 for calculating an edge enhancement amount.
【図４０】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ２１を示す図である。40 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F21 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation unit illustrated in FIG. 16;
【図４１】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ２２を示す図である。FIG. 41 is a diagram showing an edge amount detection spatial filter F22 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation unit shown in FIG. 16;
【図４２】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ２３を示す図である。42 is a diagram showing an edge amount detection spatial filter F23 for calculating an edge enhancement amount used in the edge enhancement amount calculation unit shown in FIG.
【図４３】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ２４を示す図である。FIG. 43 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F24 used in the edge enhancement amount calculation unit illustrated in FIG. 16 for calculating an edge enhancement amount.
【図４４】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ３１を示す図である。FIG. 44 is a diagram showing an edge amount detection spatial filter F31 for calculating an edge enhancement amount used in the edge enhancement amount calculation unit shown in FIG. 16;
【図４５】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ３２を示す図である。FIG. 45 is a diagram showing an edge amount detection spatial filter F32 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation unit shown in FIG. 16;
【図４６】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ３３を示す図である。FIG. 46 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F33 for calculating an edge enhancement amount used in the edge enhancement amount calculation unit illustrated in FIG. 16;
【図４７】 図１６に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ３４を示す図である。FIG. 47 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F34 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation unit illustrated in FIG. 16;
【図４８】 図１７に図示したエッジ判別量計算部にお
いて用いられる、エッジ判別量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ４１を示す図である。48 is a diagram showing an edge amount detection spatial filter F41 for calculating an edge determination amount, which is used in the edge determination amount calculation unit shown in FIG. 17;
【図４９】 図１７に図示したエッジ判別量計算部にお
いて用いられる、エッジ判別量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ４２を示す図である。FIG. 49 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F42 for calculating an edge determination amount, which is used in the edge determination amount calculation unit illustrated in FIG. 17;
【図５０】 図１７に図示したエッジ判別量計算部にお
いて用いられる、エッジ判別量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ４３を示す図である。50 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F43 for calculating an edge determination amount, which is used in the edge determination amount calculation unit illustrated in FIG. 17;
【図５１】 図１７に図示したエッジ判別量計算部にお
いて用いられる、エッジ判別量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ４４を示す図である。FIG. 51 is a diagram showing an edge amount detection spatial filter F44 for calculating an edge determination amount, which is used in the edge determination amount calculation unit shown in FIG. 17;
【図５２】 図１７に図示したエッジ判別量計算部にお
いて用いられる、エッジ判別量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ５１を示す図である。52 is a diagram showing an edge amount detection spatial filter F51 for calculating an edge determination amount, which is used in the edge determination amount calculation unit shown in FIG. 17;
【図５３】 図１７に図示したエッジ判別量計算部にお
いて用いられる、エッジ判別量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ５２を示す図である。53 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F52 for calculating an edge determination amount, which is used in the edge determination amount calculation unit illustrated in FIG. 17;
【図５４】 図１７に図示したエッジ判別量計算部にお
いて用いられる、エッジ判別量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ５３を示す図である。FIG. 54 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F53 for calculating an edge determination amount, which is used in the edge determination amount calculation unit illustrated in FIG. 17;
【図５５】 図１７に図示したエッジ判別量計算部にお
いて用いられる、エッジ判別量を計算するためのエッジ
量検出空間フィルタＦ５４を示す図である。FIG. 55 is a diagram illustrating an edge amount detection spatial filter F54 used in the edge determination amount calculation unit illustrated in FIG. 17 for calculating an edge determination amount.
１…プリンタ部、 ２０…画像読取部、 ２０ａ…画像処理部、 ４０…操作パネル、 ５０…ＭＰＵ、 ５３…モデム、 ５４…ＮＣＵ、 ５５…プリンタ制御部、 ５９…バッファメモリ、 ６１…ページメモリ、 ６２…画像復元処理部、 ６４…補間処理部、 ７０…レーザプリンタ、 １００…１５×１８マトリックスメモリ回路、 １０１…中間調画像復元部、 １０２…像域判別部、 １０３…単純多値化部、 １０４…データ混合部、 １０５…隣接状態判定部、 １０６…組織的中間調判定部、 １０７…９×１７マトリックスメモリ回路、 １０８…判定データ生成部、 １０９…平滑量計算部、 １１０…エッジ強調量計算部、 １１１…エッジ判別量計算部、 １１２…復元データ計算部、 １１４…判別データ信号生成部、 １２１…７×７黒画素数計数回路、 １２３，１２４…テーブル用ＲＯＭ、 １２５…データセレクタ、 １２６，２５４…クリア回路、 ２５１，２５９…データセレクタ、 ５４３…操作キー。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Printer part, 20 ... Image reading part, 20a ... Image processing part, 40 ... Operation panel, 50 ... MPU, 53 ... Modem, 54 ... NCU, 55 ... Printer control part, 59 ... Buffer memory, 61 ... Page memory, 62: image restoration processing unit, 64: interpolation processing unit, 70: laser printer, 100: 15 × 18 matrix memory circuit, 101: halftone image restoration unit, 102: image area discrimination unit, 103: simple multi-value conversion unit, 104: data mixing unit, 105: adjacent state determination unit, 106: organized halftone determination unit, 107: 9 × 17 matrix memory circuit, 108: determination data generation unit, 109: smoothing amount calculation unit, 110: edge enhancement amount Calculation unit 111: edge discrimination amount calculation unit 112: restoration data calculation unit 114: discrimination data signal generation unit 121: 7 × 7 black pixel count Road, for 123 and 124 ... table ROM, 125 ... data selector, 126,254 ... clear circuit, 251,259 ... data selector, 543 ... operation key.
Claims (5)
タと、所定のしきい値を用いて非中間調で２値化された
２値画像データとを含む入力された２値画像データに基
づいて、処理すべき注目画素を含む複数画素からなるブ
ロック内の画像の特徴を示す特徴データを演算する演算
手段と、 上記演算手段によって演算された特徴データに基づい
て、上記入力された２値画像データが擬似中間調の２値
画像データであるか、又は非中間調の２値画像データで
あるかの判別を行なう判別手段とを備えた画像処理装置
において、 上記判別手段は、上記特徴データを所定のしきい値と比
較することによって上記判別を行うとともに、上記入力
された２値画像データの解像度に基づいて上記しきい値
を変更することを特徴とする画像処理装置。1. An input binary image including binary image data binarized in a pseudo halftone and binary image data binarized in a non-halftone using a predetermined threshold value. A calculating means for calculating feature data indicating a feature of an image in a block consisting of a plurality of pixels including a target pixel to be processed based on the data; and the input means based on the feature data calculated by the calculating means. A discriminating means for discriminating whether the binary image data is pseudo-halftone binary image data or non-halftone binary image data; An image processing apparatus for performing the determination by comparing characteristic data with a predetermined threshold value, and changing the threshold value based on the resolution of the input binary image data.
画素の隣接状態を示す隣接数であり、上記判別手段は該
隣接数に基づいて上記判別を行うことを特徴とする請求
項１記載の画像処理装置。2. The apparatus according to claim 1, wherein the characteristic data is an adjacent number indicating an adjacent state of pixels of the same type in the block, and the determining means performs the determination based on the adjacent number. Image processing device.
段によって判別された結果に基づいて上記入力された２
値画像データを多階調の画像データに復元する復元手段
を備えたことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処
理装置。3. The image processing apparatus according to claim 2, further comprising:
3. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a restoration unit for restoring the value image data into multi-gradation image data.
所定のウィンドウを有する空間フィルタを用いて上記入
力された２値画像データを多階調の画像データに復元す
る復元手段を備えた画像処理装置において、 上記復元手段は、上記入力された２値画像データの解像
度が所定のしきい値よりも高いとき、所定の第１の大き
さのウィンドウを有する空間フィルタを用いて上記入力
された２値画像データを多階調の画像データに復元し、
一方、上記入力された２値画像データの解像度が所定の
しきい値よりも低いとき、上記第１の大きさよりも小さ
いウィンドウを有する空間フィルタを用いて上記入力さ
れた２値画像データを多階調の画像データに復元するこ
とを特徴とする画像処理装置。4. Based on the input binary image data,
An image processing apparatus comprising a restoration unit for restoring the input binary image data to multi-gradation image data by using a spatial filter having a predetermined window, wherein the restoration unit includes the input binary image When the resolution of the data is higher than a predetermined threshold, the input binary image data is restored to multi-gradation image data using a spatial filter having a window of a predetermined first size,
On the other hand, when the resolution of the input binary image data is lower than a predetermined threshold, the input binary image data is multi-stored using a spatial filter having a window smaller than the first size. An image processing apparatus for restoring tone image data.
該２値画像データが組織的ディザ法によって２値化され
た２値画像データであるか否かを判別する判別手段と、 上記入力された２値画像データに対して上記判別手段に
よる判別結果に応じた画像処理を行なうことによって上
記入力された２値画像データを多階調の画像データに復
元する復元手段とを備え、 上記判別手段は、上記入力された２値画像データの解像
度が所定値以下のとき、組織的ディザ法によって２値化
されたものではないと判別することを特徴とする画像処
理装置。5. A discriminating means for discriminating, based on the input binary image data, whether or not the binary image data is binary image data binarized by an organized dither method, Restoring means for restoring the input binary image data to multi-gradation image data by performing image processing on the binary image data according to the discrimination result by the discriminating means; Wherein the resolution of the input binary image data is equal to or less than a predetermined value, the image data is determined not to have been binarized by the systematic dither method.
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Applications Claiming Priority (1)
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