JP3942080B2 - 画像形成装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、高品質な画像を形成する画像形成装置に関し、例えばレーザープリンタ、デジタル複写機、カラーレーザプリンタ、デジタルカラー複写機などに好適な技術である。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像形成装置を構成する中間調処理や地肌除去処理、フィルタ処理などでは、画像の特徴に応じて処理方法や処理パラメータを切り換える適応処理が行われている。
【０００３】
例えば、背景領域とエツジ領域との論理和演算から文字領域候補と中間調領域を識別し、所定領域内の文字領域候補の画素数により文字領域であるか中間調領域であるかを判定する装置（特許第２５０７９４８号を参照）、画像のエッジ情報に応じてディザマトリクスパターンを選択する装置（特開平９−２９４２０８号公報を参照）、像域分離結果によって地肌除去手段を制御することにより、新聞の地肌を除去しつつ、絵柄のハイライト部や文字の再現性を維持する装置（特開平７−２６４４０９号公報を参照）などがある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記した適応処理を複数備えた画像処理装置において、適応処理毎に個別の画像特徴量を算出すると、回路規模や処理時間が増大するという問題がある。また、複数の適応処理の全てに共通の画像特徴量を適用すると、各適応処理に最適な特徴量を与えることができず、良好な画像を形成できない。
【０００５】
本発明は上記した問題点に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、複数の画像特徴量から簡易な演算によって適応処理毎の特徴量を算出することにより、回路規模や処理時間の増大を防止しつつ高品質な画像を形成する画像形成装置を提供することにある。
【０００６】
また、デジタル複写機やプリンタにおいては、高画質な画像を形成するために、文字・写真・網点など画像の種類に応じてそれぞれに最適な画像処理を施すことが望ましい。そのために、原稿を文字・写真・網点などの領域に分離したり、画像特徴量を算出して、画像特徴に応じた適応処理を行なうことが多い。
【０００７】
しかし、中間調処理や地肌除去処理、フィルタ処理などの適応処理を複数持つ画像処理装置では、各適応処理において最適な特徴量信号（制御信号）が異なる。これらの各適応処理毎に個別に分離情報あるいは画像特徴量を算出すると、回路規模や処理時間が増大するという問題がある。
【０００８】
本発明の他の目的は、画像の種類や特徴量から簡易な演算によって適応処理毎の特徴量信号を算出することにより、回路規模や処理時間の増大を防止しつつ高品質な画像を形成する画像形成装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明では、複数の画像特徴量を適応処理毎に最適に合成することにより、高品質な画像を形成する。
【００１０】
本発明では、画像出力モードによっても画像特徴量の組合せを変更することにより、各画像出力モードに最適な特徴量で適応処理を行なう。
【００１１】
本発明では、画像特徴量としてエッジ量を利用し、複数のエッジ量を適応処理毎に最適に合成することにより、高品質な画像を形成する。
【００１２】
本発明の装置では、多段階に切り換えを行なう適応処理のための信号を発生し、また、適応処理毎の特徴量信号を論理演算または最大値算出という簡易な演算によって発生させる。
【００１３】
本発明の装置では、画像の文字部分とそれ以外の部分、画像の網点部分とそれ以外の部分、画像の文字部分または網点部分とそれ以外の部分とで適応処理を行い、画像のエッジ度合いで適応処理を行ない、さらに特徴量または特徴量信号が本来の画像特徴により近くなるようにする。
【００１４】
本発明では、画像の種類や特徴を示す情報を適応処理毎に合成方法を変更して合成することにより、各適応処理で最適な制御を行ない、高品質な画像を形成する。
【００１５】
本発明では、画像の種類や特徴を示す各情報を入力または算出し、これらを合成することにより、適応処理に必要な特徴量を算出する。
【００１６】
本発明では、各適応処理に必要な特徴量を論理演算という簡易な演算によって算出することにより、回路規模や処理時間の増大を防止する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
【００１８】
図１は、本発明が適用されるデジタル画像処理装置の一例を示す。入力データは、ＣＣＤで読み取ったアナログデータを１画素当たり８ｂｉｔのデジタル値に変換したＲＧＢデータであり、この入力データにスキャナγ補正（画像入力装置に特有のＲＧＢデータを標準のＲＧＢデータに変換）を行なった後、フィルタ処理部で平滑化・エッジ強調等のフィルタ処理が行なわれる。その後、自動地肌除去処理部で文字や絵柄の低濃度部の再現性を維持したまま原稿の地肌を除去する処理を行なう。地肌除去されたデータは色補正処理部においてＲＧＢデータからＣＭＹＫデータに変換され、ＵＣＲ／ＵＣＡ処理を行なう。そしてプリンタγ補正を行なった後、中間調処理部においてディザ処理や誤差拡散処理等の中間調処理方法によりプリンタの出力ｂｉｔ数（１〜２ｂｉｔ程度）に量子化して送出する。上記した処理は各画素について行う。なお、デジタル画像処理装置の構成は図１に示す構成以外にも様々な形態があり、本発明は図１に示した構成に限定されるものではない。
【００１９】
以下の実施例の説明においては、説明の簡略化のためモノクロ画像処理の場合について説明する。
【００２０】
（実施例１）
図２は、本発明の実施例１の構成を示す。図２において、スキャナγ補正部１、フィルタ処理部２、自動地肌除去処理部３、プリンタγ補正部４、中間調処理部５は図１で説明したものと同様である。
【００２１】
スキャナγ補正後の入力データから、２つのエッジ量算出手段６、７で画像のエッジ量を算出し、そのエッジ量を異なる合成手段８、９で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段８からの特徴量信号は、フィルタ処理部２、プリンタγ補正部４及び中間調処理部５に送出され、各処理の適応処理の切り換え信号として用いられる。また、合成手段９からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３に送られ、地肌除去処理の切り換え信号として用いられる。
【００２２】
エッジ量算出手段６、７と合成手段８、９の詳細について、以下説明する。エッジ量算出手段６、７はそれぞれ異なるエッジ量を算出する。エッジ量算出手段６では、まず図３（ａ）から（ｄ）に示す４つの微分フィルタによってエッジ量を算出する。図３（ａ）は縦方向、（ｂ）は横方向、（ｃ）及び（ｄ）は斜め方向のエッジを検出する。次に、図３（ａ）から（ｄ）のフィルタによって算出されたエッジ量の最大値を算出し（最大値をｅｄｇｅ１とする）、所定の閾値（Ｔｈｒ１）によって２値化する（２値化結果をＥｏｕｔ１とする）。
【００２３】
ｉｆ ｅｄｇｅ１＞Ｔｈｒ１ Ｅｏｕｔ１＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ１＝０
ここで、Ｔｈｒ１は低コントラストの文字部分がＥｏｕｔ１＝１となるようなレベルに設定する。そして、２値化した結果を膨張処理部で膨張処理する。ここで膨張処理とは、注目画素を中心として例えば図４に示すような５×５領域内における最大値をとることである。
【００２４】
以上のような処理により、文字部分ではＥｏｕｔ１＝１となる。また、６００ｄｐｉでは１２０線程度以下の低線数網点の一部もＥｏｕｔ１＝１となる。その他の領域はＥｏｕｔ１＝０となる。
【００２５】
エッジ量算出手段７では、図５に示す５×５の網点検出用フィルタを用いてエッジ量を算出する。図５のフィルタは１と−１が対角に配置されており、網点画像に対して比較的大きなエッジ量を算出することができる。算出されたエッジ量（ｅｄｇｅ２とする）は所定の閾値（Ｔｈｒ２）によって２値化される（２値化結果をＥｏｕｔ２とする）。
【００２６】
ｉｆ ｅｄｇｅ２＞Ｔｈｒ２ Ｅｏｕｔ２＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ２＝０
ここで、Ｔｈｒ２は網点画像ではＥｏｕｔ２＝１となり、文字部分ではＥｏｕｔ２＝０となるレベルに設定する。そして２値化した結果をエッジ量算出手段６と同様に膨張処理する。
【００２７】
膨張処理を行なう理由は、低コントラストの文字や網点画像では部分的にエッジ量が小さい値となってしまう場合があり、所定領域内の最大値をとることによって、エッジ量が小さい値となることを防ぐためである。
【００２８】
合成手段８、９には、それぞれエッジ量算出手段６及び７の出力値（Ｅｏｕｔ１，Ｅｏｕｔ２）が入力される。合成手段８の出力値（Ｇｏｕｔ１とする）は
Ｇｏｕｔ１＝Ｅｏｕｔ１∩＾Ｅｏｕｔ２ （∩は論理積、＾は否定を表す）
で算出される。
【００２９】
また、合成手段９の出力値（Ｇｏｕｔ２とする）は
Ｇｏｕｔ２＝Ｅｏｕｔ１∪Ｅｏｕｔ２ （∪は論理和を表す）
で算出される。Ｅｏｕｔ１は文字部分及び低線数網点で１となり、Ｅｏｕｔ２は網点画像でのみ１となる信号である。よって、Ｇｏｕｔ１は文字部分でのみ１となり、それ以外の領域では０となる。また、Ｇｏｕｔ２は文字部分または網点画像において１となり、それ以外の領域では０となる。
【００３０】
図６は、エッジ量算出手段６、７と合成手段８、９の詳細な構成を示す。
【００３１】
合成手段８の出力値Ｇｏｕｔ１は、フィルタ処理部２、プリンタγ補正部４、中間調処理部５に送出され、文字領域か否かで適応処理が行なわれる。また、合成手段９の出力値Ｇｏｕｔ２は自動地肌除去処理部３に送出され、文字または網点領域か否かで適応処理が行なわれる。
【００３２】
フィルタ処理部２、自動地肌除去処理部３、プリンタγ補正部４及び中間調処理部５においては、Ｇｏｕｔ１またはＧｏｕｔ２の信号を用いて、画像の各領域に最適な処理が施されるように適応処理が行なわれる。これらは公知の技術を使用することが可能であり、以下に各処理について簡単に説明する。
【００３３】
フィルタ処理部２では、特徴量信号Ｇｏｕｔ１によってフィルタの切り換えを行なう。図７は、フィルタ処理部２の構成例を示す。フィルタ処理部２にはスキャナγ補正後のデータが入力され、図８に示す平滑化フィルタによって平滑化されたデータと平滑化されていないデータがセレクタに入力される。セレクタではＧｏｕｔ１が１（文字領域）の場合には、平滑化されていないデータを選択し、Ｇｏｕｔ１が０（文字以外の領域）の場合には、平滑化されたデータを選択する。その後、図９に示すエッジ強調フィルタによってエッジ強調を行ない、自動地肌除去処理部３に送出する。このように、文字領域には平滑化を行なわずにエッジ強調のみを行なうことで、文字の鮮鋭性を確保する。また、文字以外の領域に対してはエッジ強調を行なう前に平滑化を行なうことにより、網点画像でのモアレ防止やノイズ成分の除去を行なうことが可能である。
【００３４】
自動地肌除去処理部３では、特徴量信号Ｇｏｕｔ２が１（文字または網点領域）の場合には画像データをそのまま出力し、Ｇｏｕｔ２が０（文字でも網点でもない領域）の場合には入力画像データから所定の値を減算することにより地肌除去を行なう。これにより、絵柄のハイライト部や文字の再現性を維持したまま、地肌を除去することができる。このような自動地肌除去処理としては、例えば特開平７−２６４４０９号公報などに記載された構成を用いる。
【００３５】
プリンタγ補正部４では、特徴量信号Ｇｏｕｔ１によって２つのγテーブルを切り換える。図１０は、γテーブルの一例を示す。点線はＧｏｕｔ１＝１（文字領域）の画素に対するγテーブルであり、実線はＧｏｕｔ１＝０（文字以外の領域）の画素に対するγテーブルである。点線のγテーブルは文字をはっきりと出すために低濃度及び高濃度側の傾きを急にしている。一方、実線のγテーブルは階調性を重視するために比較的リニアな特性としている。
【００３６】
中間調処理部５の処理例として、特徴量信号Ｇｏｕｔ１によってディザ処理のマスクサイズを切り換える場合について説明する。図１１は、ディザマスクを切り換えて中間調処理を行なう場合の構成を示す。Ｇｏｕｔ１＝１（文字領域）の場合には、例えば２×２画素を単位とするようなディザマスクを選択し、Ｇｏｕｔ１＝０（文字以外の領域）の場合には、例えば４×４画素を単位とするようなドット集中型のディザマスクを選択する。こうして選択されたディザマスクを用いてディザ処理を行うことにより、文字領域に対しては文字の鮮鋭性を確保し、文字以外の領域に対しては階調再現性と粒状性に優れた画像を形成することができる。
【００３７】
上記したように、実施例１は、複数の画像エッジ量に対して異なる論理演算を行なう簡易な構成であるので、複数の適応処理にそれぞれ最適な特徴量を算出することが可能となり、小規模な回路構成で高画質な画像を形成することができる。
【００３８】
（実施例２）
図１２は、本発明の実施例２の構成を示す。実施例２では、スキャナγ補正後の入力データから２つのエッジ量算出手段１０、１１で画像のエッジ量を算出し、そのエッジ量を異なる３つの合成手段１２〜１４で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段１２からの特徴量信号は中間調処理部５に、合成手段１３からの特徴量信号はフィルタ処理部２とプリンタγ補正部４に、合成手段１４からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３に送られ、各処理の切り換え信号として用いられる。以下に、各部分の処理について説明する。
【００３９】
エッジ量算出手段１０、１１は、それぞれ異なるエッジ量を算出する。エッジ量算出手段１０では、まず図３（ａ）から（ｄ）に示す４つの微分フィルタによってエッジ量を算出し、算出されたエッジ量の最大値を算出した後に膨張処理を行なう。
【００４０】
また、エッジ量算出手段１１では、図５及び図１３に示す大きさの異なる網点検出用フィルタによってエッジ量を算出し、算出されたエッジ量の最大値を算出した後に膨張処理を行なう。５×５のフィルタ（図５）の場合には低線数網点に対しては良い応答を示すが、高線数網点においては応答が悪く、逆に３×３のフィルタ（図１３）の場合には高線数網点に対しては応答が良く、低線数網点に対して応答が悪い。そこで、低線数から高線数まで全ての網点に対してエッジ量をとるために異なるサイズのフィルタを使用している。
【００４１】
エッジ量算出手段１０によって算出されるエッジ量は、文字部分及び低線数網点において大きな値となる。また、エッジ量算出手段１１によって算出されるエッジ量は、網点部分において大きな値となる。
【００４２】
合成手段１２〜１４には、それぞれエッジ量算出手段１０及び１１の出力値（ｅｄｇｅ３，ｅｄｇｅ４とする）が入力される。合成手段１２では、エッジ量算出手段１０の出力値ｅｄｇｅ３とエッジ量算出手段１１の出力値ｅｄｇｅ４をそれぞれ４値化し、２つの最大値（Ｇｏｕｔ３）を算出する。
【００４３】
合成手段１３では、まずｅｄｇｅ３とｅｄｇｅ４をそれぞれ２値化（Ｅｏｕｔ３，Ｅｏｕｔ４）する。
【００４４】
ｉｆ ｅｄｇｅ３＞Ｔｈｒ３ Ｅｏｕｔ３＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ３＝０
ｉｆ ｅｄｇｅ４＞Ｔｈｒ４ Ｅｏｕｔ４＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ４＝０
ここで、Ｔｈｒ３は低コントラストの文字部分がＥｏｕｔ３＝１となるレベルに設定する。また、Ｔｈｒ４は網点画像ではＥｏｕｔ４＝１となり、文字部分ではＥｏｕｔ４＝０となるレベルに設定する。その後、以下の論理演算を行ない合成手段１３の出力値Ｇｏｕｔ４とする。
【００４５】
Ｇｏｕｔ４＝Ｅｏｕｔ３∩＾Ｅｏｕｔ４ （∩は論理積、＾は否定を表す）
合成手段１４では、まずｅｄｇｅ３とｅｄｇｅ４をそれぞれ２値化（Ｅｏｕｔ３’，Ｅｏｕｔ４’）する。
【００４６】
ｉｆ ｅｄｇｅ３＞Ｔｈｒ３’ Ｅｏｕｔ３’＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ３’＝０
ｉｆ ｅｄｇｅ４＞Ｔｈｒ４’ Ｅｏｕｔ４’＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ４’＝０
ここで、Ｔｈｒ３’とＴｈｒ４’は合成手段１３のＴｈｒ３とＴｈｒ４に等しい値でも異なる値でも良い。等しい値とした場合にはＥｏｕｔ３’＝Ｅｏｕｔ３，Ｅｏｕｔ４’＝Ｅｏｕｔ４となる。また、異なる値として特徴量信号を調整することも可能である。その後、以下の論理演算を行ない合成手段１４の出力値Ｇｏｕｔ５とする。
【００４７】
Ｇｏｕｔ５＝Ｅｏｕｔ３’∪Ｅｏｕｔ４’（∪は論理和を表す）
Ｅｏｕｔ３及びＥｏｕｔ３’は文字部分及び低線数網点で１となり、Ｅｏｕｔ４及びＥｏｕｔ４’は網点画像でのみ１となる信号である。よって、Ｇｏｕｔ４は文字部分でのみ１となり、それ以外の領域では０となる。また、Ｇｏｕｔ５は文字部分または網点画像において１となり、それ以外の領域では０となる。
【００４８】
図１４は、エッジ量算出手段１０、１１と合成手段１２〜１４の詳細な構成を示す。
【００４９】
合成手段１３の出力値Ｇｏｕｔ４はフィルタ処理部２、プリンタγ補正部４に送出され、実施例１と同様に文字領域か否かで適応処理が行なわれる。また、合成手段１４の出力値Ｇｏｕｔ５は自動地肌除去処理部３に送出され、実施例１と同様に文字または網点領域か否かで適応処理が行なわれる。
【００５０】
また、合成手段１２の出力値Ｇｏｕｔ３は画像のエッジ度合いをあらわす４レベルの信号であり、中間調処理部５に送出され、画像のエッジ度合いに応じた適応処理が行なわれる。例えば、画像のエッジ度合いによって誤差拡散処理のディザ閾値の振幅を多段階に切り換え、モアレを防止するとともに文字の鮮鋭性を確保しつつ、粒状性・安定性に優れた画像を形成することが可能となる（特開２００１−１２８００４号公報を参照）。
【００５１】
以上したように、実施例２は、複数の画像エッジ量に対して最大値算出または論理演算を行なう簡易な構成であるので、複数の適応処理のそれぞれに最適な特徴量を算出することができる。
【００５２】
（実施例３）
図１５は、本発明の実施例３の構成を示す。実施例３では、スキャナγ補正後の入力データから２つのエッジ量算出手段１０、１１で画像のエッジ量を算出し、そのエッジ量を異なる合成手段１３及び１４で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段１３、及び１４からの特徴量信号はセレクタ１５に送出される。セレクタ１５では、出力モード（文字モードまたは文字写真モード）によって何れか一方の信号が選択され、中間調処理部５に送出される。また、合成手段１３からの特徴量信号はプリンタγ補正部４に、合成手段１４からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３にも送られる。
【００５３】
エッジ量算出手段１０及び１１は前述した実施例２のエッジ量算出手段１０及び１１と同様である。また、合成手段１３及び１４は前述した実施例２の合成手段１３及び１４と同様である。つまり、合成手段１３からの特徴量信号は文字領域であるか否かを表し、合成手段１４からの特徴量信号は文字または網点領域であるか否かを表す。
【００５４】
セレクタ１５では、文字写真モードの場合には合成手段１３からの特徴量信号を、文字モードの場合には合成手段１４からの特徴量信号を選択する。
【００５５】
自動地肌除去処理３及びプリンタγ補正部４は実施例１と同様の処理が行なわれるので説明は省略する。以下に、フィルタ処理部２と中間調処理部５について説明する。
【００５６】
フィルタ処理部２では、均一のフィルタによりフィルタ処理を行なうが、出力モードによって使用するフィルタを切り換える。文字モードでは文字をはっきり出すためにエッジ強調を強く行なうフィルタを用いる。そのため網点画像は平滑化されずに、原稿の網点が残る。一方、文字写真モードでは粒状性を向上するために比較的平滑化の強いフィルタを用いて、網点を平滑化する。したがって後段の中間調処理部５において、文字写真モードにおいては網点画像に対してディザ処理を行なってもモアレは発生しないが、文字モードにおいては原稿の網点が残っているためディザ処理を行なうとモアレが発生してしまう。
【００５７】
そこで、中間調処理部５では、図１６に示すように、セレクタ１５からの信号（Ｓｏｕｔ）により、誤差拡散処理を行なうかディザ処理を行なうかを選択する。Ｓｏｕｔ＝１の場合には誤差拡散処理を選択し、Ｓｏｕｔ＝０の場合にはディザ処理を選択する。このような構成を用いることにより、文字モードでは、Ｓｏｕｔが合成手段１４からの特徴量信号（文字または網点領域において１）であるので、文字または網点領域に対しては誤差拡散処理を行ない、それ以外の領域（写真部分）に対してはディザ処理を行なう。よって網点画像に対しては誤差拡散処理を行なうため、原稿の網点が残っていてもモアレは発生しない。また、文字写真モードでは、Ｓｏｕｔが合成手段１３からの特徴量信号（文字領域において１）であるので、文字領域に対しては誤差拡散処理を行ない、それ以外の領域（網点画像や写真部分）に対してはディザ処理を行う。文字写真モードでは原稿の網点は平滑化されているので、網点画像に対してディザ処理を行なってもモアレは発生しない。
【００５８】
上記したように、実施例３では、適応処理と出力モードに最適な特徴量を簡易な構成で算出することが可能となる。
【００５９】
なお、実施例１から実施例３では、入力画像データから特徴量であるエッジ量を算出する構成を採っているが、本発明はこれに限定されず、画像データと共に特徴量を入力する構成を採ることも可能であり、この場合には、特徴量を算出する手段は不要となる。また、合成手段で多段階の信号を発生させ、フィルタ処理、地肌除去処理、γ補正、中間調処理などにおいて、多段階に切り換えを行なうようにしてもよい。
【００６０】
（実施例４）
図１７は、本発明の実施例４の構成を示す。本実施例の構成では、写真領域分離手段２０、エッジ量算出手段２１、白地検出手段２２を備えており、その出力信号を合成手段２３及び２４で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段２３からの特徴量信号は中間調処理部５、合成手段２４からの特徴量信号はフィルタ処理部２に送出され、各処理の適応処理の切り換え信号として用いられる。
【００６１】
まず、写真領域分離手段２０、エッジ量算出手段２１、白地検出手段２２の詳細について説明する。
【００６２】
写真領域分離手段２０では、一般に写真画像は中間濃度の領域が広く存在し、写真以外の画像（文字画像や網点画像）では中間濃度の領域は少ないことを利用して、写真領域であるか否かを判定する。具体的には、所定領域（例えば図１８に示すような注目画素を中心とした５×５画素領域）を参照し、その領域内の全画素が中間濃度であるときに、その画素を写真領域であると判定し、それ以外の場合には写真以外の領域と判定する。写真領域と判定された場合には１、写真以外の領域と判定された場合には０を出力する。
【００６３】
エッジ量算出手段２１では、まず図３（ａ）から（ｄ）に示す４つの微分フィルタによってエッジ量を算出する。図３（ａ）は縦方向、（ｂ）は横方向、（ｃ）及び（ｄ）は斜め方向のエッジを検出する。図３（ａ）から（ｄ）のフィルタによって算出されたエッジ量の最大値をその画素のエッジ量として出力する。
【００６４】
白地検出手段２２では、所定領域（例えば図１８に示すような注目画素を中心とした５×５画素領域）を参照し、その領域内の全画素が低濃度であるときに、その画素を白地領域であると判定し、それ以外の場合には非白地領域と判定する。これにより、画像の白地部と写真のハイライト部では白地と判定され、網点画像のハイライト部では参照領域内に網点ドットが含まれるために非白地と判定される。白地領域と判定された場合には１、非白地領域と判定された場合には０を出力する。なお、白地と判定された領域を所定領域膨張処理することで、文字エッジ付近の白地までを白地と判定することも可能である。
【００６５】
次に、合成手段２３、２４について説明する。図１９は、合成の手段２３の構成を示す。合成手段２３には、エッジ量算出手段２１からの出力信号（Ｓｉｇｎａｌ１とする）と写真領域分離手段２０からの出力信号（Ｓｉｇｎａｌ２とする）が入力される。エッジ量Ｓｉｇｎａｌ１は２値化手段において適当な閾値Ｔｈｒ１を用いて２値化される（２値化結果をＳｉｇｎａｌ１’とする）。
ｉｆ Ｓｉｇｎａｌ１＞Ｔｈｒ１ Ｓｉｇｎａｌ１’＝１
ｅｌｓｅ Ｓｉｇｎａｌ１’＝０
合成手段２３の出力信号Ｏｕｔ１は
Ｏｕｔ１＝Ｓｉｇｎａｌ１’∩＾Ｓｉｇｎａｌ２（∩は論理積、＾は否定を表す）
と表される。つまり、写真領域内の非エッジ領域において１、それ以外では０となる信号を出力する。
【００６６】
図２０は、合成の手段２４の構成を示す。合成手段２４にはエッジ量算出手段２１からの出力信号（Ｓｉｇｎａｌ１）と白地検出手段２２からの出力信号（Ｓｉｇｎａｌ３とする）が入力される。エッジ量Ｓｉｇｎａｌ１は２値化手段において適当な閾値Ｔｈｒ２を用いて２値化される（２値化結果をＳｉｇｎａｌ１’’とする）。
ｉｆ Ｓｉｇｎａｌ１＞Ｔｈｒ２ Ｓｉｇｎａｌ１’’＝１
ｅｌｓｅ Ｓｉｇｎａｌ１’’＝０
合成手段２４の出力信号Ｏｕｔ２は
Ｏｕｔ１＝Ｓｉｇｎａｌ１’’∩Ｓｉｇｎａｌ３
と表される。つまり、白地領域内のエッジ量領域（＝白地上文字）で１、それ以外の領域で０となる信号を出力する。
【００６７】
合成手段２３及び２４からの特徴量信号Ｏｕｔ１及びＯｕｔ２は、それぞれ中間調処理部５とフィルタ処理部２に送出される。
【００６８】
フィルタ処理部２では、合成手段２４からの特徴量信号Ｏｕｔ２によってフィルタの切り換えを行なう。図７は、その一例の構成を示す。スキャナγ補正後のデータが入力され、図８に示す平滑化フィルタによって平滑化されたデータと平滑化されていないデータがセレクタに入力される。セレクタでは特徴量信号Ｏｕｔ２が１（白地上文字領域）の場合には、平滑化されていないデータを選択し、特徴量信号Ｏｕｔ２が０（それ以外の領域）の場合には、平滑化されたデータを選択する。その後、図９に示すエッジ強調フィルタによってエッジ強調を行なう。このように、文字領域には平滑化を行なわずにエッジ強調のみを行なうことで、文字の鮮鋭性を確保し、文字以外の領域に対してはエッジ強調を行なう前に平滑化を行なうことにより、網点画像でのモアレ防止やノイズ成分の除去を行なうことが可能である。
【００６９】
次に中間調処理部５では、合成手段２３からの特徴量信号Ｏｕｔ１によってディザ処理のマスクサイズを切り換えて中間調処理を行なう。ディザマスクを切り換えて中間調処理を行なう場合の構成を図１１に示す。Ｏｕｔ１が１（写真領域内の非エッジ領域）の場合には、例えば４×４画素を単位とするようなドット集中型のディザマスクを選択し、Ｏｕｔ１が０（それ以外の領域）の場合には例えば２×２画素を単位とするようなディザマスクを選択する。こうして選択されたディザマスクを用いてディザ処理を行うことにより、写真領域内の非エッジ領域に対しては階調再現性と粒状性に優れた画像を形成することができ、それ以外の領域（写真領域内のエッジ領域や文字領域）に対しては、鮮鋭性を確保した画像を形成することができる。
【００７０】
上記したように、実施例４では、論理演算という簡易な構成で、複数の適応処理のそれぞれに最適な特徴量信号を算出することが可能となるため、小規模な回路構成で高画質な画像を形成することができる。
【００７１】
なお、本実施例ではエッジ量算出手段２１として図３の微分フィルタを用いたが、本発明はこれに限定されず、例えば図２１に示すラプラシアンフィルタなど、画像のエッジを抽出するフィルタを用いることが可能である。また、図２２に示すような３×３画素領域の最大値と最小値を求め、その差を注目画素のエッジ量とする構成でも良い。
【００７２】
また、白地検出手段２２の代わりに非白地検出手段を用いることも可能である。非白地検出手段とは、例えば、所定領域内の最小値が所定値（低濃度）以上であるときに、その画素を非白地領域であると判定するものである。このような構成を用いれば、「白地」という情報の代わりに「非白地」という情報を合成手段に入力することになるが、「非白地」信号を反転させることにより白地検出手段の場合と同等の結果が得られることは明らかである。
【００７３】
（実施例５）
実施例５は、実施例４の写真領域分離手段をジェネレーション画像分離手段に置き換えた実施例である（その構成図は省略する）。ジェネレーション画像分離手段は、万線ディザ処理を施された画像を対象としてジェネレーション画像を抽出する。
【００７４】
図２３は、ジェネレーション画像分離手段の構成を示す。まず、図２４に示すＭＴＦ補正フィルタによりＭＴＦ補正を行なう。ＭＴＦ補正を行ない万線の起伏を大きくすることで万線ディザ処理された画像を抽出しやすくする。ＭＴＦ補正後のデータを適当な閾値で２値化し、注目画素を中心とした５×５画素領域出でパターンマッチングを行う。図２５は、パターンマッチングに用いるパターンを示す。このパターンでは、６００ｄｐｉで１５０線から３００線程度の万線までを検出することが可能である。これらのパターンのどれか１つと一致した場合には注目画素をジェネレーション画像であると判定して１を出力し、一致しない場合にはジェネレーション画像でないと判定して０を出力する。このパターンでは、６００ｄｐｉで１５０線から３００線程度の万線までを検出することが可能である。その他の構成は実施例４と全く同様であるので説明は省略する。
【００７５】
フィルタ処理部２では、文字領域は平滑化を行なわずにエッジ強調のみを行なうことで、文字の鮮鋭性を確保し、文字以外の領域に対してはエッジ強調を行なう前に平滑化を行なうことにより、ジェネレーション画像（万線ディザ画像）でのモアレ防止やノイズ成分の除去を行なうことが可能である。
【００７６】
また、中間調処理部５では、ジェネレーション画像領域内の非エッジ領域に対しては階調再現性と粒状性に優れた画像を形成することができ、それ以外の領域（ジェネレーション画像領域内のエッジ領域や文字領域）に対しては、鮮鋭性を確保した画像を形成することができる。
【００７７】
（実施例６）
図２６は、本発明の実施例６の構成を示す。本実施例の構成では、エッジ量算出手段２１、網点分離手段２５、文字分離手段２６を備えており、その出力信号を合成手段２７及び２８で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段２７からの特徴量信号はフィルタ処理部２、プリンタγ補正処理部４及び中間調処理部５に、合成手段２８からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３に送出され、各処理の適応処理の切り換え信号として用いられる。
【００７８】
エッジ量算出手段２１は、前述した実施例４と同様であるのでその説明を省略し、網点分離手段２５及び文字分離手段２６について説明する。
【００７９】
網点分離手段２５及び文字分離手段２６はそれぞれ画像の網点領域と文字領域を抽出する手段であり、このような像域分離の技術としては、「文字／絵柄（網点，写真）混在画像の像域分離方式」（電子情報通信学会論文誌 Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−II Ｎｏ．１ ｐｐ．３９−４７ １９９２年１月）に記載された技術などがある。
【００８０】
網点領域の抽出は、網点の頂上または谷底にあたる画素（ピーク画素）がある程度の面積をもって存在することを利用する。具体的には、図２２の３×３画素領域において、注目画素データ（Ｌとする）が他の全ての画素データよりも高く（または低く）、注目画素を挟んで対角に位置する２つの画素データ（ａ，ｂとする）が４対とも
｜２×Ｌ−ａ―ｂ｜＞ＴＨ （ＴＨは固定の閾値）
であるときに、注目画素をピーク画素とする。次に図２７に示す２×２ブロック内にピーク画素を含むブロックが２つ以上存在する場合に、注目ブロックを網点候補ブロックとする。最後に図２８に示す３×３ブロック内に網点候補ブロックが４ブロック以上存在すれば、注目ブロックを網点領域と判定する。網点領域と判定された場合には１、非網点領域と判定された場合には０を出力する。
【００８１】
文字領域の抽出は黒画素または白画素の連続性を利用する。まず、入力画像データを２つの固定閾値で３値化し、黒画素または白画素が連続する箇所をパターンマッチングにて検出する。図２９は使用するパターンの一例である。これらのパターンと一致する場合に、注目画素を文字領域候補とする。注目画素が非網点領域かつ文字領域候補であるときに、その画素を文字領域であると判定して１を出力し、それ以外の場合には非文字領域であると判定して０を出力する。
【００８２】
次に、合成手段２７及び合成手段２８について説明する。合成手段２７にはエッジ量算出手段２１、網点分離手段２５、文字分離手段２６からの出力信号が入力される（それぞれＳｉｇｎａｌ１，Ｓｉｇｎａｌ２，Ｓｉｇｎａｌ３とする）。図３０は合成手段２７の構成を示す。エッジ量算出手段２１からの出力信号Ｓｉｇｎａｌ１は実施例４と同様に所定の閾値で２値化される（２値化信号をＳｉｇｎａｌ１’とする）。合成手段２７の出力信号Ｏｕｔ３は
Ｏｕｔ３＝（Ｓｉｇｎａｌ１’∩Ｓｉｇｎａｌ２）∪Ｓｉｇｎａｌ３ （∪は論理和を表す）
と表される。Ｏｕｔ３が１となる領域は主に文字画像（黒文字、白抜き文字、網点上文字）である。
【００８３】
合成手段２８には網点分離手段２５、文字分離手段２６からの出力信号Ｓｉｇｎａｌ２，Ｓｉｇｎａｌ３が入力される。図３１は合成手段２８の構成を示す。
合成手段２８の出力信号Ｏｕｔ４は
Ｏｕｔ４＝Ｓｉｇｎａｌ２∪Ｓｉｇｎａｌ３
と表される。つまり、網点領域と文字領域において１となる。
【００８４】
合成手段２７からの特徴量信号Ｏｕｔ３はフィルタ処理部２、プリンタγ補正処理部４及び中間調処理部５に、合成手段２８からの特徴量信号Ｏｕｔ４は自動地肌除去処理部３に送出される。
【００８５】
フィルタ処理部２では、実施例４と同様に特徴量信号Ｏｕｔ３によってフィルタの切り換えを行ない、文字画像に対しては平滑化を行なわずにエッジ強調のみを行うことが可能となる。特徴量信号Ｏｕｔ３を用いた切り換えを行なうことにより、白地上の文字だけでなく、網点上の文字も強調することができる。
【００８６】
自動地肌除去処理部３では、特徴量信号Ｏｕｔ４が１（網点または文字領域）の場合には画像データをそのまま出力し、Ｏｕｔ４が０（網点でも文字でもない領域）の場合には入力画像データから所定の値を減算することにより地肌除去を行なう。これにより、絵柄のハイライト部や文字の再現性を維持したまま、地肌を除去することができる。このような自動地肌除去処理としては、例えば特開平７−２６４４０９号公報に記載された構成を用いることが可能である。
【００８７】
プリンタγ補正処理部４では、特徴量信号Ｏｕｔ３によって２つのγテーブルを切り換える。図１０は、γテーブルの一例を示す。点線はＯｕｔ３＝１（文字画像）の画素に対するγテーブルであり、実線はＯｕｔ３＝０（文字画像以外の領域）の画素に対するγテーブルである。点線のγテーブルは文字をはっきりと出すために低濃度及び高濃度側の傾きを急にしている。一方、実線のγテーブルは階調性を重視するために比較的リニアな特性としている。
【００８８】
中間調処理部５では、図１６に示すように、特徴量に応じて、セレクタで誤差拡散処理とディザ処理の切り換えを行なう。特徴量信号Ｏｕｔ３＝１のときには誤差拡散処理を選択し、Ｏｕｔ３＝１のときにはディザ処理を選択する。これにより、文字画像に対しては誤差拡散処理で鮮鋭性の良い画像を形成し、文字以外の画像に対してはディザ処理により階調再現性と粒状性に優れた画像を形成することができる。
【００８９】
本実施例では、網点分離手段と文字分離手段のそれぞれから分離結果の信号が出力される構成としているが、網点分離手段と文字分離手段を併せた像域分離手段から１つの信号が出力される構成でも良い。例えば、像域分離手段において網点と判定された場合には１、文字と判定された場合には２、それ以外の場合には０を出力するような構成とすることができる。この場合には、例えば合成手段２８では
ｉｆ（像域分離結果＝１）ｏｒ（像域分離結果＝２）→Ｏｕｔ４＝１
ｅｌｓｅ→Ｏｕｔ４＝０
という論理計算により特徴量信号を算出することが可能である。
【００９０】
（実施例７）
図３２は、本発明の実施例７の構成を示す。本実施例の構成では、エッジ量算出手段２１、網点分離手段２５、文字分離手段２６、白地検出手段２２を備えており、その出力信号を合成手段２９及び３０で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段２９からの特徴量信号はフィルタ処理部２、プリンタγ補正処理部４及び中間調処理部５に、合成手段３０からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３に送出され、各処理の適応処理の切り換え信号として用いられる。
【００９１】
エッジ量算出手段２１、網点分離手段２５、文字分離手段２６、白地検出手段２２については実施例４、６と同様である。これらからの出力信号（それぞれＳｉｇｎａｌ１，Ｓｉｇｎａｌ２，Ｓｉｇｎａｌ３，Ｓｉｇｎａｌ４とする）は合成手段２９及び合成手段３０に送出される。
【００９２】
図３３は、合成手段２９の構成を示す。エッジ量算出手段２１からの信号Ｓｉｇｎａｌ１は２値化手段１及び２値化手段２において適当な閾値によって２値化される（２値化された信号をそれぞれＳｉｇｎａｌ１’，Ｓｉｇｎａｌ１’’とする）。合成手段２９の出力信号Ｏｕｔ５は
Ｏｕｔ５＝（（Ｓｉｇｎａｌ１’∩Ｓｉｇｎａｌ４）∪（Ｓｉｇｎａｌ１’’∩Ｓｉｇｎａｌ２））∪Ｓｉｇｎａｌ３
と表される。（Ｓｉｇｎａｌ１’∩Ｓｉｇｎａｌ４）は低コントラスト文字を抽出し、（Ｓｉｇｎａｌ１’’∩Ｓｉｇｎａｌ２）は網点上文字を抽出する。よって、Ｏｕｔ５は低コントラスト文字や網点上文字を含めた文字画像において１となる。
【００９３】
図３４は、合成手段３０の構成を示す。合成手段３０の出力信号Ｏｕｔ６は
Ｏｕｔ６＝（Ｓｉｇｎａｌ２∪Ｓｉｇｎａｌ３）∪（Ｓｉｇｎａｌ１’∩Ｓｉｇｎａｌ４）
と表される。Ｏｕｔ６は網点、文字、低コントラスト文字において１となる。
【００９４】
合成手段３０からの特徴量信号Ｏｕｔ５はフィルタ処理部２、プリンタγ補正処理部４及び中間調処理部５に、合成手段３０からの特徴量信号Ｏｕｔ６は自動地肌除去処理部３に送出され、実施例６と同様に特徴量信号による適応処理が行なわれる。
【００９５】
本実施例の構成では、実施例６の効果に加えて、低コントラスト文字を抽出できるので、より高品質な画像を形成することが可能となる。
【００９６】
上記説明したように、本発明の主旨は、画像の種類や特徴を表す信号から簡易な演算で複数の適応処理毎に最適な特徴量信号を算出することにある。よって、画像の種類や特徴を表す信号を算出する手段（文字分離手段、エッジ量算出手段など）や適応処理（フィルタ処理、中間調処理、自動地肌除去処理など）は実施例に示した構成以外の公知の技術を用いても良い。
【００９７】
また、上記した実施例４〜７においては入力画像データから文字領域分離やエッジ量算出などを行なう構成としているが、画像データと共にこれらの情報を入力する構成にすることも可能であり、この場合には、文字領域分離手段やエッジ量算出手段などは不要となる。
【００９８】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、以下のような効果が得られる。
（１）複数の画像特徴量を適応処理毎に最適に合成することにより、小規模な構成で高品質な画像を形成することができる。
（２）複数の画像特徴量を画像出力モード及び適応処理毎に最適に合成することにより、各画像出力モードに最適な画像形成を小規模な構成で実現することができる。
（３）画像特徴量としてエッジ量を利用し、複数のエッジ量を適応処理毎に最適に合成することにより、高品質な画像を形成することができる。また、エッジ量算出にエッジ抽出フィルタを使用することにより、高精度なエッジ量算出が可能となる。
（４）フィルタ処理、地肌除去処理、γ補正、中間調処理などにおいて、多段階に切り換えを行なうことができる。
（５）フィルタ処理、地肌除去処理、γ補正、中間調処理などにおいて、２段階に切り換えを行なうことができる。
（６）適応処理処理毎の特徴量信号を論理演算または最大値算出という簡易な演算によって発生させることができる。
（７）画像の文字部分とそれ以外の部分、画像の網点部分とそれ以外の部分、画像の文字部分または網点部分とそれ以外の部分とでそれぞれに最適な画像処理を行なうことができる。また、画像のエッジ度合いに応じた最適な画像処理を行なうことができる。
（８）膨張処理を行なうことによって、特徴量または特徴量信号を本来の画像の特徴により近いものにすることができる。
（９）画像の種類や特徴を示す情報を適応処理毎に合成方法を変更して合成することにより、各適応処理に最適な特徴量信号を生成することができ、高品質な画像を形成することができる。特に合成方法を論理演算という簡易な演算にすることにより、各適応処理毎に異なる特徴量信号を生成させても回路規模や処理時間が増大することがない。
【００９９】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用されるデジタル画像処理装置の一例を示す。
【図２】本発明の実施例１の構成を示す
【図３】（ａ）〜（ｄ）は、微分フィルタを示す。
【図４】膨張領域における参照領域を示す。
【図５】網点検出用フィルタの第１の例を示す。
【図６】実施例１のエッジ量算出手段と合成手段の詳細な構成を示す。
【図７】フィルタ処理部の構成を示す。
【図８】平滑化フィルタを示す。
【図９】エッジ強調フィルタを示す。
【図１０】γテーブルを示す。
【図１１】中間調処理部の第１の構成を示す。
【図１２】本発明の実施例２の構成を示す。
【図１３】網点検出用フィルタの第２の例を示す。
【図１４】実施例２のエッジ量算出手段と合成手段の詳細な構成を示す。
【図１５】本発明の実施例３の構成を示す。
【図１６】中間調処理部の第２の構成を示す。
【図１７】本発明の実施例４の構成を示す。
【図１８】５×５画素参照領域を示す。
【図１９】実施例４の合成手段２３の構成を示す。
【図２０】実施例４の合成手段２４の構成を示す。
【図２１】ラプラシアンフィルタを示す。
【図２２】３×３画素参照領域を示す。
【図２３】ジェネレーション画像検出手段の構成を示す。
【図２４】ＭＴＦ補正フィルタを示す。
【図２５】万線画像検出 パターンを示す。
【図２６】本発明の実施例６の構成を示す。
【図２７】網点領域検出用ブロックを示す。
【図２８】網点領域補正用ブロックを示す。
【図２９】黒・白画素の連続性検出 パターンを示す。
【図３０】実施例６の合成手段２７の構成を示す。
【図３１】実施例６の合成手段２８の構成を示す。
【図３２】本発明の実施例７の構成を示す。
【図３３】実施例７の合成手段２９の構成を示す。
【図３４】実施例７の合成手段３０の構成を示す。
【符号の説明】
１ スキャナγ補正部
２ フィルタ処理部
３ 自動地肌除去処理部
４ プリンタγ補正部
５ 中間調処理部
６、７ エッジ量算出手段
８、９ 合成手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、高品質な画像を形成する画像形成装置に関し、例えばレーザープリンタ、デジタル複写機、カラーレーザプリンタ、デジタルカラー複写機などに好適な技術である。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像形成装置を構成する中間調処理や地肌除去処理、フィルタ処理などでは、画像の特徴に応じて処理方法や処理パラメータを切り換える適応処理が行われている。
【０００３】
例えば、背景領域とエツジ領域との論理和演算から文字領域候補と中間調領域を識別し、所定領域内の文字領域候補の画素数により文字領域であるか中間調領域であるかを判定する装置（特許第２５０７９４８号を参照）、画像のエッジ情報に応じてディザマトリクスパターンを選択する装置（特開平９−２９４２０８号公報を参照）、像域分離結果によって地肌除去手段を制御することにより、新聞の地肌を除去しつつ、絵柄のハイライト部や文字の再現性を維持する装置（特開平７−２６４４０９号公報を参照）などがある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記した適応処理を複数備えた画像処理装置において、適応処理毎に個別の画像特徴量を算出すると、回路規模や処理時間が増大するという問題がある。また、複数の適応処理の全てに共通の画像特徴量を適用すると、各適応処理に最適な特徴量を与えることができず、良好な画像を形成できない。
【０００５】
本発明は上記した問題点に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、複数の画像特徴量から簡易な演算によって適応処理毎の特徴量を算出することにより、回路規模や処理時間の増大を防止しつつ高品質な画像を形成する画像形成装置を提供することにある。
【０００６】
また、デジタル複写機やプリンタにおいては、高画質な画像を形成するために、文字・写真・網点など画像の種類に応じてそれぞれに最適な画像処理を施すことが望ましい。そのために、原稿を文字・写真・網点などの領域に分離したり、画像特徴量を算出して、画像特徴に応じた適応処理を行なうことが多い。
【０００７】
しかし、中間調処理や地肌除去処理、フィルタ処理などの適応処理を複数持つ画像処理装置では、各適応処理において最適な特徴量信号（制御信号）が異なる。これらの各適応処理毎に個別に分離情報あるいは画像特徴量を算出すると、回路規模や処理時間が増大するという問題がある。
【０００８】
本発明の他の目的は、画像の種類や特徴量から簡易な演算によって適応処理毎の特徴量信号を算出することにより、回路規模や処理時間の増大を防止しつつ高品質な画像を形成する画像形成装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明では、複数の画像特徴量を適応処理毎に最適に合成することにより、高品質な画像を形成する。
【００１０】
本発明では、画像出力モードによっても画像特徴量の組合せを変更することにより、各画像出力モードに最適な特徴量で適応処理を行なう。
【００１１】
本発明では、画像特徴量としてエッジ量を利用し、複数のエッジ量を適応処理毎に最適に合成することにより、高品質な画像を形成する。
【００１２】
本発明の装置では、多段階に切り換えを行なう適応処理のための信号を発生し、また、適応処理毎の特徴量信号を論理演算または最大値算出という簡易な演算によって発生させる。
【００１３】
本発明の装置では、画像の文字部分とそれ以外の部分、画像の網点部分とそれ以外の部分、画像の文字部分または網点部分とそれ以外の部分とで適応処理を行い、画像のエッジ度合いで適応処理を行ない、さらに特徴量または特徴量信号が本来の画像特徴により近くなるようにする。
【００１４】
本発明では、画像の種類や特徴を示す情報を適応処理毎に合成方法を変更して合成することにより、各適応処理で最適な制御を行ない、高品質な画像を形成する。
【００１５】
本発明では、画像の種類や特徴を示す各情報を入力または算出し、これらを合成することにより、適応処理に必要な特徴量を算出する。
【００１６】
本発明では、各適応処理に必要な特徴量を論理演算という簡易な演算によって算出することにより、回路規模や処理時間の増大を防止する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
【００１８】
図１は、本発明が適用されるデジタル画像処理装置の一例を示す。入力データは、ＣＣＤで読み取ったアナログデータを１画素当たり８ｂｉｔのデジタル値に変換したＲＧＢデータであり、この入力データにスキャナγ補正（画像入力装置に特有のＲＧＢデータを標準のＲＧＢデータに変換）を行なった後、フィルタ処理部で平滑化・エッジ強調等のフィルタ処理が行なわれる。その後、自動地肌除去処理部で文字や絵柄の低濃度部の再現性を維持したまま原稿の地肌を除去する処理を行なう。地肌除去されたデータは色補正処理部においてＲＧＢデータからＣＭＹＫデータに変換され、ＵＣＲ／ＵＣＡ処理を行なう。そしてプリンタγ補正を行なった後、中間調処理部においてディザ処理や誤差拡散処理等の中間調処理方法によりプリンタの出力ｂｉｔ数（１〜２ｂｉｔ程度）に量子化して送出する。上記した処理は各画素について行う。なお、デジタル画像処理装置の構成は図１に示す構成以外にも様々な形態があり、本発明は図１に示した構成に限定されるものではない。
【００１９】
以下の実施例の説明においては、説明の簡略化のためモノクロ画像処理の場合について説明する。
【００２０】
（実施例１）
図２は、本発明の実施例１の構成を示す。図２において、スキャナγ補正部１、フィルタ処理部２、自動地肌除去処理部３、プリンタγ補正部４、中間調処理部５は図１で説明したものと同様である。
【００２１】
スキャナγ補正後の入力データから、２つのエッジ量算出手段６、７で画像のエッジ量を算出し、そのエッジ量を異なる合成手段８、９で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段８からの特徴量信号は、フィルタ処理部２、プリンタγ補正部４及び中間調処理部５に送出され、各処理の適応処理の切り換え信号として用いられる。また、合成手段９からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３に送られ、地肌除去処理の切り換え信号として用いられる。
【００２２】
エッジ量算出手段６、７と合成手段８、９の詳細について、以下説明する。エッジ量算出手段６、７はそれぞれ異なるエッジ量を算出する。エッジ量算出手段６では、まず図３（ａ）から（ｄ）に示す４つの微分フィルタによってエッジ量を算出する。図３（ａ）は縦方向、（ｂ）は横方向、（ｃ）及び（ｄ）は斜め方向のエッジを検出する。次に、図３（ａ）から（ｄ）のフィルタによって算出されたエッジ量の最大値を算出し（最大値をｅｄｇｅ１とする）、所定の閾値（Ｔｈｒ１）によって２値化する（２値化結果をＥｏｕｔ１とする）。
【００２３】
ｉｆ ｅｄｇｅ１＞Ｔｈｒ１ Ｅｏｕｔ１＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ１＝０
ここで、Ｔｈｒ１は低コントラストの文字部分がＥｏｕｔ１＝１となるようなレベルに設定する。そして、２値化した結果を膨張処理部で膨張処理する。ここで膨張処理とは、注目画素を中心として例えば図４に示すような５×５領域内における最大値をとることである。
【００２４】
以上のような処理により、文字部分ではＥｏｕｔ１＝１となる。また、６００ｄｐｉでは１２０線程度以下の低線数網点の一部もＥｏｕｔ１＝１となる。その他の領域はＥｏｕｔ１＝０となる。
【００２５】
エッジ量算出手段７では、図５に示す５×５の網点検出用フィルタを用いてエッジ量を算出する。図５のフィルタは１と−１が対角に配置されており、網点画像に対して比較的大きなエッジ量を算出することができる。算出されたエッジ量（ｅｄｇｅ２とする）は所定の閾値（Ｔｈｒ２）によって２値化される（２値化結果をＥｏｕｔ２とする）。
【００２６】
ｉｆ ｅｄｇｅ２＞Ｔｈｒ２ Ｅｏｕｔ２＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ２＝０
ここで、Ｔｈｒ２は網点画像ではＥｏｕｔ２＝１となり、文字部分ではＥｏｕｔ２＝０となるレベルに設定する。そして２値化した結果をエッジ量算出手段６と同様に膨張処理する。
【００２７】
膨張処理を行なう理由は、低コントラストの文字や網点画像では部分的にエッジ量が小さい値となってしまう場合があり、所定領域内の最大値をとることによって、エッジ量が小さい値となることを防ぐためである。
【００２８】
合成手段８、９には、それぞれエッジ量算出手段６及び７の出力値（Ｅｏｕｔ１，Ｅｏｕｔ２）が入力される。合成手段８の出力値（Ｇｏｕｔ１とする）は
Ｇｏｕｔ１＝Ｅｏｕｔ１∩＾Ｅｏｕｔ２ （∩は論理積、＾は否定を表す）
で算出される。
【００２９】
また、合成手段９の出力値（Ｇｏｕｔ２とする）は
Ｇｏｕｔ２＝Ｅｏｕｔ１∪Ｅｏｕｔ２ （∪は論理和を表す）
で算出される。Ｅｏｕｔ１は文字部分及び低線数網点で１となり、Ｅｏｕｔ２は網点画像でのみ１となる信号である。よって、Ｇｏｕｔ１は文字部分でのみ１となり、それ以外の領域では０となる。また、Ｇｏｕｔ２は文字部分または網点画像において１となり、それ以外の領域では０となる。
【００３０】
図６は、エッジ量算出手段６、７と合成手段８、９の詳細な構成を示す。
【００３１】
合成手段８の出力値Ｇｏｕｔ１は、フィルタ処理部２、プリンタγ補正部４、中間調処理部５に送出され、文字領域か否かで適応処理が行なわれる。また、合成手段９の出力値Ｇｏｕｔ２は自動地肌除去処理部３に送出され、文字または網点領域か否かで適応処理が行なわれる。
【００３２】
フィルタ処理部２、自動地肌除去処理部３、プリンタγ補正部４及び中間調処理部５においては、Ｇｏｕｔ１またはＧｏｕｔ２の信号を用いて、画像の各領域に最適な処理が施されるように適応処理が行なわれる。これらは公知の技術を使用することが可能であり、以下に各処理について簡単に説明する。
【００３３】
フィルタ処理部２では、特徴量信号Ｇｏｕｔ１によってフィルタの切り換えを行なう。図７は、フィルタ処理部２の構成例を示す。フィルタ処理部２にはスキャナγ補正後のデータが入力され、図８に示す平滑化フィルタによって平滑化されたデータと平滑化されていないデータがセレクタに入力される。セレクタではＧｏｕｔ１が１（文字領域）の場合には、平滑化されていないデータを選択し、Ｇｏｕｔ１が０（文字以外の領域）の場合には、平滑化されたデータを選択する。その後、図９に示すエッジ強調フィルタによってエッジ強調を行ない、自動地肌除去処理部３に送出する。このように、文字領域には平滑化を行なわずにエッジ強調のみを行なうことで、文字の鮮鋭性を確保する。また、文字以外の領域に対してはエッジ強調を行なう前に平滑化を行なうことにより、網点画像でのモアレ防止やノイズ成分の除去を行なうことが可能である。
【００３４】
自動地肌除去処理部３では、特徴量信号Ｇｏｕｔ２が１（文字または網点領域）の場合には画像データをそのまま出力し、Ｇｏｕｔ２が０（文字でも網点でもない領域）の場合には入力画像データから所定の値を減算することにより地肌除去を行なう。これにより、絵柄のハイライト部や文字の再現性を維持したまま、地肌を除去することができる。このような自動地肌除去処理としては、例えば特開平７−２６４４０９号公報などに記載された構成を用いる。
【００３５】
プリンタγ補正部４では、特徴量信号Ｇｏｕｔ１によって２つのγテーブルを切り換える。図１０は、γテーブルの一例を示す。点線はＧｏｕｔ１＝１（文字領域）の画素に対するγテーブルであり、実線はＧｏｕｔ１＝０（文字以外の領域）の画素に対するγテーブルである。点線のγテーブルは文字をはっきりと出すために低濃度及び高濃度側の傾きを急にしている。一方、実線のγテーブルは階調性を重視するために比較的リニアな特性としている。
【００３６】
中間調処理部５の処理例として、特徴量信号Ｇｏｕｔ１によってディザ処理のマスクサイズを切り換える場合について説明する。図１１は、ディザマスクを切り換えて中間調処理を行なう場合の構成を示す。Ｇｏｕｔ１＝１（文字領域）の場合には、例えば２×２画素を単位とするようなディザマスクを選択し、Ｇｏｕｔ１＝０（文字以外の領域）の場合には、例えば４×４画素を単位とするようなドット集中型のディザマスクを選択する。こうして選択されたディザマスクを用いてディザ処理を行うことにより、文字領域に対しては文字の鮮鋭性を確保し、文字以外の領域に対しては階調再現性と粒状性に優れた画像を形成することができる。
【００３７】
上記したように、実施例１は、複数の画像エッジ量に対して異なる論理演算を行なう簡易な構成であるので、複数の適応処理にそれぞれ最適な特徴量を算出することが可能となり、小規模な回路構成で高画質な画像を形成することができる。
【００３８】
（実施例２）
図１２は、本発明の実施例２の構成を示す。実施例２では、スキャナγ補正後の入力データから２つのエッジ量算出手段１０、１１で画像のエッジ量を算出し、そのエッジ量を異なる３つの合成手段１２〜１４で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段１２からの特徴量信号は中間調処理部５に、合成手段１３からの特徴量信号はフィルタ処理部２とプリンタγ補正部４に、合成手段１４からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３に送られ、各処理の切り換え信号として用いられる。以下に、各部分の処理について説明する。
【００３９】
エッジ量算出手段１０、１１は、それぞれ異なるエッジ量を算出する。エッジ量算出手段１０では、まず図３（ａ）から（ｄ）に示す４つの微分フィルタによってエッジ量を算出し、算出されたエッジ量の最大値を算出した後に膨張処理を行なう。
【００４０】
また、エッジ量算出手段１１では、図５及び図１３に示す大きさの異なる網点検出用フィルタによってエッジ量を算出し、算出されたエッジ量の最大値を算出した後に膨張処理を行なう。５×５のフィルタ（図５）の場合には低線数網点に対しては良い応答を示すが、高線数網点においては応答が悪く、逆に３×３のフィルタ（図１３）の場合には高線数網点に対しては応答が良く、低線数網点に対して応答が悪い。そこで、低線数から高線数まで全ての網点に対してエッジ量をとるために異なるサイズのフィルタを使用している。
【００４１】
エッジ量算出手段１０によって算出されるエッジ量は、文字部分及び低線数網点において大きな値となる。また、エッジ量算出手段１１によって算出されるエッジ量は、網点部分において大きな値となる。
【００４２】
合成手段１２〜１４には、それぞれエッジ量算出手段１０及び１１の出力値（ｅｄｇｅ３，ｅｄｇｅ４とする）が入力される。合成手段１２では、エッジ量算出手段１０の出力値ｅｄｇｅ３とエッジ量算出手段１１の出力値ｅｄｇｅ４をそれぞれ４値化し、２つの最大値（Ｇｏｕｔ３）を算出する。
【００４３】
合成手段１３では、まずｅｄｇｅ３とｅｄｇｅ４をそれぞれ２値化（Ｅｏｕｔ３，Ｅｏｕｔ４）する。
【００４４】
ｉｆ ｅｄｇｅ３＞Ｔｈｒ３ Ｅｏｕｔ３＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ３＝０
ｉｆ ｅｄｇｅ４＞Ｔｈｒ４ Ｅｏｕｔ４＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ４＝０
ここで、Ｔｈｒ３は低コントラストの文字部分がＥｏｕｔ３＝１となるレベルに設定する。また、Ｔｈｒ４は網点画像ではＥｏｕｔ４＝１となり、文字部分ではＥｏｕｔ４＝０となるレベルに設定する。その後、以下の論理演算を行ない合成手段１３の出力値Ｇｏｕｔ４とする。
【００４５】
Ｇｏｕｔ４＝Ｅｏｕｔ３∩＾Ｅｏｕｔ４ （∩は論理積、＾は否定を表す）
合成手段１４では、まずｅｄｇｅ３とｅｄｇｅ４をそれぞれ２値化（Ｅｏｕｔ３’，Ｅｏｕｔ４’）する。
【００４６】
ｉｆ ｅｄｇｅ３＞Ｔｈｒ３’ Ｅｏｕｔ３’＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ３’＝０
ｉｆ ｅｄｇｅ４＞Ｔｈｒ４’ Ｅｏｕｔ４’＝１
ｅｌｓｅ Ｅｏｕｔ４’＝０
ここで、Ｔｈｒ３’とＴｈｒ４’は合成手段１３のＴｈｒ３とＴｈｒ４に等しい値でも異なる値でも良い。等しい値とした場合にはＥｏｕｔ３’＝Ｅｏｕｔ３，Ｅｏｕｔ４’＝Ｅｏｕｔ４となる。また、異なる値として特徴量信号を調整することも可能である。その後、以下の論理演算を行ない合成手段１４の出力値Ｇｏｕｔ５とする。
【００４７】
Ｇｏｕｔ５＝Ｅｏｕｔ３’∪Ｅｏｕｔ４’（∪は論理和を表す）
Ｅｏｕｔ３及びＥｏｕｔ３’は文字部分及び低線数網点で１となり、Ｅｏｕｔ４及びＥｏｕｔ４’は網点画像でのみ１となる信号である。よって、Ｇｏｕｔ４は文字部分でのみ１となり、それ以外の領域では０となる。また、Ｇｏｕｔ５は文字部分または網点画像において１となり、それ以外の領域では０となる。
【００４８】
図１４は、エッジ量算出手段１０、１１と合成手段１２〜１４の詳細な構成を示す。
【００４９】
合成手段１３の出力値Ｇｏｕｔ４はフィルタ処理部２、プリンタγ補正部４に送出され、実施例１と同様に文字領域か否かで適応処理が行なわれる。また、合成手段１４の出力値Ｇｏｕｔ５は自動地肌除去処理部３に送出され、実施例１と同様に文字または網点領域か否かで適応処理が行なわれる。
【００５０】
また、合成手段１２の出力値Ｇｏｕｔ３は画像のエッジ度合いをあらわす４レベルの信号であり、中間調処理部５に送出され、画像のエッジ度合いに応じた適応処理が行なわれる。例えば、画像のエッジ度合いによって誤差拡散処理のディザ閾値の振幅を多段階に切り換え、モアレを防止するとともに文字の鮮鋭性を確保しつつ、粒状性・安定性に優れた画像を形成することが可能となる（特開２００１−１２８００４号公報を参照）。
【００５１】
以上したように、実施例２は、複数の画像エッジ量に対して最大値算出または論理演算を行なう簡易な構成であるので、複数の適応処理のそれぞれに最適な特徴量を算出することができる。
【００５２】
（実施例３）
図１５は、本発明の実施例３の構成を示す。実施例３では、スキャナγ補正後の入力データから２つのエッジ量算出手段１０、１１で画像のエッジ量を算出し、そのエッジ量を異なる合成手段１３及び１４で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段１３、及び１４からの特徴量信号はセレクタ１５に送出される。セレクタ１５では、出力モード（文字モードまたは文字写真モード）によって何れか一方の信号が選択され、中間調処理部５に送出される。また、合成手段１３からの特徴量信号はプリンタγ補正部４に、合成手段１４からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３にも送られる。
【００５３】
エッジ量算出手段１０及び１１は前述した実施例２のエッジ量算出手段１０及び１１と同様である。また、合成手段１３及び１４は前述した実施例２の合成手段１３及び１４と同様である。つまり、合成手段１３からの特徴量信号は文字領域であるか否かを表し、合成手段１４からの特徴量信号は文字または網点領域であるか否かを表す。
【００５４】
セレクタ１５では、文字写真モードの場合には合成手段１３からの特徴量信号を、文字モードの場合には合成手段１４からの特徴量信号を選択する。
【００５５】
自動地肌除去処理３及びプリンタγ補正部４は実施例１と同様の処理が行なわれるので説明は省略する。以下に、フィルタ処理部２と中間調処理部５について説明する。
【００５６】
フィルタ処理部２では、均一のフィルタによりフィルタ処理を行なうが、出力モードによって使用するフィルタを切り換える。文字モードでは文字をはっきり出すためにエッジ強調を強く行なうフィルタを用いる。そのため網点画像は平滑化されずに、原稿の網点が残る。一方、文字写真モードでは粒状性を向上するために比較的平滑化の強いフィルタを用いて、網点を平滑化する。したがって後段の中間調処理部５において、文字写真モードにおいては網点画像に対してディザ処理を行なってもモアレは発生しないが、文字モードにおいては原稿の網点が残っているためディザ処理を行なうとモアレが発生してしまう。
【００５７】
そこで、中間調処理部５では、図１６に示すように、セレクタ１５からの信号（Ｓｏｕｔ）により、誤差拡散処理を行なうかディザ処理を行なうかを選択する。Ｓｏｕｔ＝１の場合には誤差拡散処理を選択し、Ｓｏｕｔ＝０の場合にはディザ処理を選択する。このような構成を用いることにより、文字モードでは、Ｓｏｕｔが合成手段１４からの特徴量信号（文字または網点領域において１）であるので、文字または網点領域に対しては誤差拡散処理を行ない、それ以外の領域（写真部分）に対してはディザ処理を行なう。よって網点画像に対しては誤差拡散処理を行なうため、原稿の網点が残っていてもモアレは発生しない。また、文字写真モードでは、Ｓｏｕｔが合成手段１３からの特徴量信号（文字領域において１）であるので、文字領域に対しては誤差拡散処理を行ない、それ以外の領域（網点画像や写真部分）に対してはディザ処理を行う。文字写真モードでは原稿の網点は平滑化されているので、網点画像に対してディザ処理を行なってもモアレは発生しない。
【００５８】
上記したように、実施例３では、適応処理と出力モードに最適な特徴量を簡易な構成で算出することが可能となる。
【００５９】
なお、実施例１から実施例３では、入力画像データから特徴量であるエッジ量を算出する構成を採っているが、本発明はこれに限定されず、画像データと共に特徴量を入力する構成を採ることも可能であり、この場合には、特徴量を算出する手段は不要となる。また、合成手段で多段階の信号を発生させ、フィルタ処理、地肌除去処理、γ補正、中間調処理などにおいて、多段階に切り換えを行なうようにしてもよい。
【００６０】
（実施例４）
図１７は、本発明の実施例４の構成を示す。本実施例の構成では、写真領域分離手段２０、エッジ量算出手段２１、白地検出手段２２を備えており、その出力信号を合成手段２３及び２４で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段２３からの特徴量信号は中間調処理部５、合成手段２４からの特徴量信号はフィルタ処理部２に送出され、各処理の適応処理の切り換え信号として用いられる。
【００６１】
まず、写真領域分離手段２０、エッジ量算出手段２１、白地検出手段２２の詳細について説明する。
【００６２】
写真領域分離手段２０では、一般に写真画像は中間濃度の領域が広く存在し、写真以外の画像（文字画像や網点画像）では中間濃度の領域は少ないことを利用して、写真領域であるか否かを判定する。具体的には、所定領域（例えば図１８に示すような注目画素を中心とした５×５画素領域）を参照し、その領域内の全画素が中間濃度であるときに、その画素を写真領域であると判定し、それ以外の場合には写真以外の領域と判定する。写真領域と判定された場合には１、写真以外の領域と判定された場合には０を出力する。
【００６３】
エッジ量算出手段２１では、まず図３（ａ）から（ｄ）に示す４つの微分フィルタによってエッジ量を算出する。図３（ａ）は縦方向、（ｂ）は横方向、（ｃ）及び（ｄ）は斜め方向のエッジを検出する。図３（ａ）から（ｄ）のフィルタによって算出されたエッジ量の最大値をその画素のエッジ量として出力する。
【００６４】
白地検出手段２２では、所定領域（例えば図１８に示すような注目画素を中心とした５×５画素領域）を参照し、その領域内の全画素が低濃度であるときに、その画素を白地領域であると判定し、それ以外の場合には非白地領域と判定する。これにより、画像の白地部と写真のハイライト部では白地と判定され、網点画像のハイライト部では参照領域内に網点ドットが含まれるために非白地と判定される。白地領域と判定された場合には１、非白地領域と判定された場合には０を出力する。なお、白地と判定された領域を所定領域膨張処理することで、文字エッジ付近の白地までを白地と判定することも可能である。
【００６５】
次に、合成手段２３、２４について説明する。図１９は、合成の手段２３の構成を示す。合成手段２３には、エッジ量算出手段２１からの出力信号（Ｓｉｇｎａｌ１とする）と写真領域分離手段２０からの出力信号（Ｓｉｇｎａｌ２とする）が入力される。エッジ量Ｓｉｇｎａｌ１は２値化手段において適当な閾値Ｔｈｒ１を用いて２値化される（２値化結果をＳｉｇｎａｌ１’とする）。
ｉｆ Ｓｉｇｎａｌ１＞Ｔｈｒ１ Ｓｉｇｎａｌ１’＝１
ｅｌｓｅ Ｓｉｇｎａｌ１’＝０
合成手段２３の出力信号Ｏｕｔ１は
Ｏｕｔ１＝Ｓｉｇｎａｌ１’∩＾Ｓｉｇｎａｌ２（∩は論理積、＾は否定を表す）
と表される。つまり、写真領域内の非エッジ領域において１、それ以外では０となる信号を出力する。
【００６６】
図２０は、合成の手段２４の構成を示す。合成手段２４にはエッジ量算出手段２１からの出力信号（Ｓｉｇｎａｌ１）と白地検出手段２２からの出力信号（Ｓｉｇｎａｌ３とする）が入力される。エッジ量Ｓｉｇｎａｌ１は２値化手段において適当な閾値Ｔｈｒ２を用いて２値化される（２値化結果をＳｉｇｎａｌ１’’とする）。
ｉｆ Ｓｉｇｎａｌ１＞Ｔｈｒ２ Ｓｉｇｎａｌ１’’＝１
ｅｌｓｅ Ｓｉｇｎａｌ１’’＝０
合成手段２４の出力信号Ｏｕｔ２は
Ｏｕｔ１＝Ｓｉｇｎａｌ１’’∩Ｓｉｇｎａｌ３
と表される。つまり、白地領域内のエッジ量領域（＝白地上文字）で１、それ以外の領域で０となる信号を出力する。
【００６７】
合成手段２３及び２４からの特徴量信号Ｏｕｔ１及びＯｕｔ２は、それぞれ中間調処理部５とフィルタ処理部２に送出される。
【００６８】
フィルタ処理部２では、合成手段２４からの特徴量信号Ｏｕｔ２によってフィルタの切り換えを行なう。図７は、その一例の構成を示す。スキャナγ補正後のデータが入力され、図８に示す平滑化フィルタによって平滑化されたデータと平滑化されていないデータがセレクタに入力される。セレクタでは特徴量信号Ｏｕｔ２が１（白地上文字領域）の場合には、平滑化されていないデータを選択し、特徴量信号Ｏｕｔ２が０（それ以外の領域）の場合には、平滑化されたデータを選択する。その後、図９に示すエッジ強調フィルタによってエッジ強調を行なう。このように、文字領域には平滑化を行なわずにエッジ強調のみを行なうことで、文字の鮮鋭性を確保し、文字以外の領域に対してはエッジ強調を行なう前に平滑化を行なうことにより、網点画像でのモアレ防止やノイズ成分の除去を行なうことが可能である。
【００６９】
次に中間調処理部５では、合成手段２３からの特徴量信号Ｏｕｔ１によってディザ処理のマスクサイズを切り換えて中間調処理を行なう。ディザマスクを切り換えて中間調処理を行なう場合の構成を図１１に示す。Ｏｕｔ１が１（写真領域内の非エッジ領域）の場合には、例えば４×４画素を単位とするようなドット集中型のディザマスクを選択し、Ｏｕｔ１が０（それ以外の領域）の場合には例えば２×２画素を単位とするようなディザマスクを選択する。こうして選択されたディザマスクを用いてディザ処理を行うことにより、写真領域内の非エッジ領域に対しては階調再現性と粒状性に優れた画像を形成することができ、それ以外の領域（写真領域内のエッジ領域や文字領域）に対しては、鮮鋭性を確保した画像を形成することができる。
【００７０】
上記したように、実施例４では、論理演算という簡易な構成で、複数の適応処理のそれぞれに最適な特徴量信号を算出することが可能となるため、小規模な回路構成で高画質な画像を形成することができる。
【００７１】
なお、本実施例ではエッジ量算出手段２１として図３の微分フィルタを用いたが、本発明はこれに限定されず、例えば図２１に示すラプラシアンフィルタなど、画像のエッジを抽出するフィルタを用いることが可能である。また、図２２に示すような３×３画素領域の最大値と最小値を求め、その差を注目画素のエッジ量とする構成でも良い。
【００７２】
また、白地検出手段２２の代わりに非白地検出手段を用いることも可能である。非白地検出手段とは、例えば、所定領域内の最小値が所定値（低濃度）以上であるときに、その画素を非白地領域であると判定するものである。このような構成を用いれば、「白地」という情報の代わりに「非白地」という情報を合成手段に入力することになるが、「非白地」信号を反転させることにより白地検出手段の場合と同等の結果が得られることは明らかである。
【００７３】
（実施例５）
実施例５は、実施例４の写真領域分離手段をジェネレーション画像分離手段に置き換えた実施例である（その構成図は省略する）。ジェネレーション画像分離手段は、万線ディザ処理を施された画像を対象としてジェネレーション画像を抽出する。
【００７４】
図２３は、ジェネレーション画像分離手段の構成を示す。まず、図２４に示すＭＴＦ補正フィルタによりＭＴＦ補正を行なう。ＭＴＦ補正を行ない万線の起伏を大きくすることで万線ディザ処理された画像を抽出しやすくする。ＭＴＦ補正後のデータを適当な閾値で２値化し、注目画素を中心とした５×５画素領域出でパターンマッチングを行う。図２５は、パターンマッチングに用いるパターンを示す。このパターンでは、６００ｄｐｉで１５０線から３００線程度の万線までを検出することが可能である。これらのパターンのどれか１つと一致した場合には注目画素をジェネレーション画像であると判定して１を出力し、一致しない場合にはジェネレーション画像でないと判定して０を出力する。このパターンでは、６００ｄｐｉで１５０線から３００線程度の万線までを検出することが可能である。その他の構成は実施例４と全く同様であるので説明は省略する。
【００７５】
フィルタ処理部２では、文字領域は平滑化を行なわずにエッジ強調のみを行なうことで、文字の鮮鋭性を確保し、文字以外の領域に対してはエッジ強調を行なう前に平滑化を行なうことにより、ジェネレーション画像（万線ディザ画像）でのモアレ防止やノイズ成分の除去を行なうことが可能である。
【００７６】
また、中間調処理部５では、ジェネレーション画像領域内の非エッジ領域に対しては階調再現性と粒状性に優れた画像を形成することができ、それ以外の領域（ジェネレーション画像領域内のエッジ領域や文字領域）に対しては、鮮鋭性を確保した画像を形成することができる。
【００７７】
（実施例６）
図２６は、本発明の実施例６の構成を示す。本実施例の構成では、エッジ量算出手段２１、網点分離手段２５、文字分離手段２６を備えており、その出力信号を合成手段２７及び２８で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段２７からの特徴量信号はフィルタ処理部２、プリンタγ補正処理部４及び中間調処理部５に、合成手段２８からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３に送出され、各処理の適応処理の切り換え信号として用いられる。
【００７８】
エッジ量算出手段２１は、前述した実施例４と同様であるのでその説明を省略し、網点分離手段２５及び文字分離手段２６について説明する。
【００７９】
網点分離手段２５及び文字分離手段２６はそれぞれ画像の網点領域と文字領域を抽出する手段であり、このような像域分離の技術としては、「文字／絵柄（網点，写真）混在画像の像域分離方式」（電子情報通信学会論文誌 Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−II Ｎｏ．１ ｐｐ．３９−４７ １９９２年１月）に記載された技術などがある。
【００８０】
網点領域の抽出は、網点の頂上または谷底にあたる画素（ピーク画素）がある程度の面積をもって存在することを利用する。具体的には、図２２の３×３画素領域において、注目画素データ（Ｌとする）が他の全ての画素データよりも高く（または低く）、注目画素を挟んで対角に位置する２つの画素データ（ａ，ｂとする）が４対とも
｜２×Ｌ−ａ―ｂ｜＞ＴＨ （ＴＨは固定の閾値）
であるときに、注目画素をピーク画素とする。次に図２７に示す２×２ブロック内にピーク画素を含むブロックが２つ以上存在する場合に、注目ブロックを網点候補ブロックとする。最後に図２８に示す３×３ブロック内に網点候補ブロックが４ブロック以上存在すれば、注目ブロックを網点領域と判定する。網点領域と判定された場合には１、非網点領域と判定された場合には０を出力する。
【００８１】
文字領域の抽出は黒画素または白画素の連続性を利用する。まず、入力画像データを２つの固定閾値で３値化し、黒画素または白画素が連続する箇所をパターンマッチングにて検出する。図２９は使用するパターンの一例である。これらのパターンと一致する場合に、注目画素を文字領域候補とする。注目画素が非網点領域かつ文字領域候補であるときに、その画素を文字領域であると判定して１を出力し、それ以外の場合には非文字領域であると判定して０を出力する。
【００８２】
次に、合成手段２７及び合成手段２８について説明する。合成手段２７にはエッジ量算出手段２１、網点分離手段２５、文字分離手段２６からの出力信号が入力される（それぞれＳｉｇｎａｌ１，Ｓｉｇｎａｌ２，Ｓｉｇｎａｌ３とする）。図３０は合成手段２７の構成を示す。エッジ量算出手段２１からの出力信号Ｓｉｇｎａｌ１は実施例４と同様に所定の閾値で２値化される（２値化信号をＳｉｇｎａｌ１’とする）。合成手段２７の出力信号Ｏｕｔ３は
Ｏｕｔ３＝（Ｓｉｇｎａｌ１’∩Ｓｉｇｎａｌ２）∪Ｓｉｇｎａｌ３ （∪は論理和を表す）
と表される。Ｏｕｔ３が１となる領域は主に文字画像（黒文字、白抜き文字、網点上文字）である。
【００８３】
合成手段２８には網点分離手段２５、文字分離手段２６からの出力信号Ｓｉｇｎａｌ２，Ｓｉｇｎａｌ３が入力される。図３１は合成手段２８の構成を示す。
合成手段２８の出力信号Ｏｕｔ４は
Ｏｕｔ４＝Ｓｉｇｎａｌ２∪Ｓｉｇｎａｌ３
と表される。つまり、網点領域と文字領域において１となる。
【００８４】
合成手段２７からの特徴量信号Ｏｕｔ３はフィルタ処理部２、プリンタγ補正処理部４及び中間調処理部５に、合成手段２８からの特徴量信号Ｏｕｔ４は自動地肌除去処理部３に送出される。
【００８５】
フィルタ処理部２では、実施例４と同様に特徴量信号Ｏｕｔ３によってフィルタの切り換えを行ない、文字画像に対しては平滑化を行なわずにエッジ強調のみを行うことが可能となる。特徴量信号Ｏｕｔ３を用いた切り換えを行なうことにより、白地上の文字だけでなく、網点上の文字も強調することができる。
【００８６】
自動地肌除去処理部３では、特徴量信号Ｏｕｔ４が１（網点または文字領域）の場合には画像データをそのまま出力し、Ｏｕｔ４が０（網点でも文字でもない領域）の場合には入力画像データから所定の値を減算することにより地肌除去を行なう。これにより、絵柄のハイライト部や文字の再現性を維持したまま、地肌を除去することができる。このような自動地肌除去処理としては、例えば特開平７−２６４４０９号公報に記載された構成を用いることが可能である。
【００８７】
プリンタγ補正処理部４では、特徴量信号Ｏｕｔ３によって２つのγテーブルを切り換える。図１０は、γテーブルの一例を示す。点線はＯｕｔ３＝１（文字画像）の画素に対するγテーブルであり、実線はＯｕｔ３＝０（文字画像以外の領域）の画素に対するγテーブルである。点線のγテーブルは文字をはっきりと出すために低濃度及び高濃度側の傾きを急にしている。一方、実線のγテーブルは階調性を重視するために比較的リニアな特性としている。
【００８８】
中間調処理部５では、図１６に示すように、特徴量に応じて、セレクタで誤差拡散処理とディザ処理の切り換えを行なう。特徴量信号Ｏｕｔ３＝１のときには誤差拡散処理を選択し、Ｏｕｔ３＝１のときにはディザ処理を選択する。これにより、文字画像に対しては誤差拡散処理で鮮鋭性の良い画像を形成し、文字以外の画像に対してはディザ処理により階調再現性と粒状性に優れた画像を形成することができる。
【００８９】
本実施例では、網点分離手段と文字分離手段のそれぞれから分離結果の信号が出力される構成としているが、網点分離手段と文字分離手段を併せた像域分離手段から１つの信号が出力される構成でも良い。例えば、像域分離手段において網点と判定された場合には１、文字と判定された場合には２、それ以外の場合には０を出力するような構成とすることができる。この場合には、例えば合成手段２８では
ｉｆ（像域分離結果＝１）ｏｒ（像域分離結果＝２）→Ｏｕｔ４＝１
ｅｌｓｅ→Ｏｕｔ４＝０
という論理計算により特徴量信号を算出することが可能である。
【００９０】
（実施例７）
図３２は、本発明の実施例７の構成を示す。本実施例の構成では、エッジ量算出手段２１、網点分離手段２５、文字分離手段２６、白地検出手段２２を備えており、その出力信号を合成手段２９及び３０で合成して特徴量信号を発生させる。合成手段２９からの特徴量信号はフィルタ処理部２、プリンタγ補正処理部４及び中間調処理部５に、合成手段３０からの特徴量信号は自動地肌除去処理部３に送出され、各処理の適応処理の切り換え信号として用いられる。
【００９１】
エッジ量算出手段２１、網点分離手段２５、文字分離手段２６、白地検出手段２２については実施例４、６と同様である。これらからの出力信号（それぞれＳｉｇｎａｌ１，Ｓｉｇｎａｌ２，Ｓｉｇｎａｌ３，Ｓｉｇｎａｌ４とする）は合成手段２９及び合成手段３０に送出される。
【００９２】
図３３は、合成手段２９の構成を示す。エッジ量算出手段２１からの信号Ｓｉｇｎａｌ１は２値化手段１及び２値化手段２において適当な閾値によって２値化される（２値化された信号をそれぞれＳｉｇｎａｌ１’，Ｓｉｇｎａｌ１’’とする）。合成手段２９の出力信号Ｏｕｔ５は
Ｏｕｔ５＝（（Ｓｉｇｎａｌ１’∩Ｓｉｇｎａｌ４）∪（Ｓｉｇｎａｌ１’’∩Ｓｉｇｎａｌ２））∪Ｓｉｇｎａｌ３
と表される。（Ｓｉｇｎａｌ１’∩Ｓｉｇｎａｌ４）は低コントラスト文字を抽出し、（Ｓｉｇｎａｌ１’’∩Ｓｉｇｎａｌ２）は網点上文字を抽出する。よって、Ｏｕｔ５は低コントラスト文字や網点上文字を含めた文字画像において１となる。
【００９３】
図３４は、合成手段３０の構成を示す。合成手段３０の出力信号Ｏｕｔ６は
Ｏｕｔ６＝（Ｓｉｇｎａｌ２∪Ｓｉｇｎａｌ３）∪（Ｓｉｇｎａｌ１’∩Ｓｉｇｎａｌ４）
と表される。Ｏｕｔ６は網点、文字、低コントラスト文字において１となる。
【００９４】
合成手段３０からの特徴量信号Ｏｕｔ５はフィルタ処理部２、プリンタγ補正処理部４及び中間調処理部５に、合成手段３０からの特徴量信号Ｏｕｔ６は自動地肌除去処理部３に送出され、実施例６と同様に特徴量信号による適応処理が行なわれる。
【００９５】
本実施例の構成では、実施例６の効果に加えて、低コントラスト文字を抽出できるので、より高品質な画像を形成することが可能となる。
【００９６】
上記説明したように、本発明の主旨は、画像の種類や特徴を表す信号から簡易な演算で複数の適応処理毎に最適な特徴量信号を算出することにある。よって、画像の種類や特徴を表す信号を算出する手段（文字分離手段、エッジ量算出手段など）や適応処理（フィルタ処理、中間調処理、自動地肌除去処理など）は実施例に示した構成以外の公知の技術を用いても良い。
【００９７】
また、上記した実施例４〜７においては入力画像データから文字領域分離やエッジ量算出などを行なう構成としているが、画像データと共にこれらの情報を入力する構成にすることも可能であり、この場合には、文字領域分離手段やエッジ量算出手段などは不要となる。
【００９８】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、以下のような効果が得られる。
（１）複数の画像特徴量を適応処理毎に最適に合成することにより、小規模な構成で高品質な画像を形成することができる。
（２）複数の画像特徴量を画像出力モード及び適応処理毎に最適に合成することにより、各画像出力モードに最適な画像形成を小規模な構成で実現することができる。
（３）画像特徴量としてエッジ量を利用し、複数のエッジ量を適応処理毎に最適に合成することにより、高品質な画像を形成することができる。また、エッジ量算出にエッジ抽出フィルタを使用することにより、高精度なエッジ量算出が可能となる。
（４）フィルタ処理、地肌除去処理、γ補正、中間調処理などにおいて、多段階に切り換えを行なうことができる。
（５）フィルタ処理、地肌除去処理、γ補正、中間調処理などにおいて、２段階に切り換えを行なうことができる。
（６）適応処理処理毎の特徴量信号を論理演算または最大値算出という簡易な演算によって発生させることができる。
（７）画像の文字部分とそれ以外の部分、画像の網点部分とそれ以外の部分、画像の文字部分または網点部分とそれ以外の部分とでそれぞれに最適な画像処理を行なうことができる。また、画像のエッジ度合いに応じた最適な画像処理を行なうことができる。
（８）膨張処理を行なうことによって、特徴量または特徴量信号を本来の画像の特徴により近いものにすることができる。
（９）画像の種類や特徴を示す情報を適応処理毎に合成方法を変更して合成することにより、各適応処理に最適な特徴量信号を生成することができ、高品質な画像を形成することができる。特に合成方法を論理演算という簡易な演算にすることにより、各適応処理毎に異なる特徴量信号を生成させても回路規模や処理時間が増大することがない。
【００９９】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用されるデジタル画像処理装置の一例を示す。
【図２】本発明の実施例１の構成を示す
【図３】（ａ）〜（ｄ）は、微分フィルタを示す。
【図４】膨張領域における参照領域を示す。
【図５】網点検出用フィルタの第１の例を示す。
【図６】実施例１のエッジ量算出手段と合成手段の詳細な構成を示す。
【図７】フィルタ処理部の構成を示す。
【図８】平滑化フィルタを示す。
【図９】エッジ強調フィルタを示す。
【図１０】γテーブルを示す。
【図１１】中間調処理部の第１の構成を示す。
【図１２】本発明の実施例２の構成を示す。
【図１３】網点検出用フィルタの第２の例を示す。
【図１４】実施例２のエッジ量算出手段と合成手段の詳細な構成を示す。
【図１５】本発明の実施例３の構成を示す。
【図１６】中間調処理部の第２の構成を示す。
【図１７】本発明の実施例４の構成を示す。
【図１８】５×５画素参照領域を示す。
【図１９】実施例４の合成手段２３の構成を示す。
【図２０】実施例４の合成手段２４の構成を示す。
【図２１】ラプラシアンフィルタを示す。
【図２２】３×３画素参照領域を示す。
【図２３】ジェネレーション画像検出手段の構成を示す。
【図２４】ＭＴＦ補正フィルタを示す。
【図２５】万線画像検出 パターンを示す。
【図２６】本発明の実施例６の構成を示す。
【図２７】網点領域検出用ブロックを示す。
【図２８】網点領域補正用ブロックを示す。
【図２９】黒・白画素の連続性検出 パターンを示す。
【図３０】実施例６の合成手段２７の構成を示す。
【図３１】実施例６の合成手段２８の構成を示す。
【図３２】本発明の実施例７の構成を示す。
【図３３】実施例７の合成手段２９の構成を示す。
【図３４】実施例７の合成手段３０の構成を示す。
【符号の説明】
１ スキャナγ補正部
２ フィルタ処理部
３ 自動地肌除去処理部
４ プリンタγ補正部
５ 中間調処理部
６、７ エッジ量算出手段
８、９ 合成手段
Claims (8)
- 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行う複数の適応処理手段を備えた画像形成装置であって、前記画像の複数の特徴量の組み合わせまたは合成方法を、前記適応処理手段毎に変更して適応処理を行うことを特徴とする画像形成装置。
- 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行う複数の適応処理手段と、複数の画像出力モードとを備えた画像形成装置であって、前記画像の複数の特徴量の組み合わせまたは合成方法を、前記画像出力モード毎にまたは適応処理手段毎に変更して適応処理を行うことを特徴とする画像形成装置。
- 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行う複数の適応処理手段を備えた画像形成装置であって、前記画像の特徴量を算出する複数の特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出される複数の特徴量の組み合わせまたは合成方法を変更して前記適応処理手段毎の特徴量を生成する特徴量生成手段とを備え、前記生成された特徴量に応じて適応処理を行なうことを特徴とする画像形成装置。
- 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行う複数の適応処理手段と、複数の画像出力モードとを備えた画像形成装置であって、前記画像の特徴量を算出する複数の特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出される複数の特徴量の組み合わせまたは合成方法を変更して前記画像出力モード毎または適応処理手段毎の特徴量を生成する特徴量生成手段とを備え、前記生成された特徴量に応じて適応処理を行なうことを特徴とする画像形成装置。
- 所定画像の特徴量に応じて適応処理を行う複数の適応処理手段と、複数の画像出力モードとを備えた画像形成装置であって、前記画像の特徴量を算出する複数の特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段で算出される複数の特徴量の組み合わせまたは合成方法を変更して前記適応処理手段毎の特徴量を生成する複数の特徴量生成手段と、前記複数の特徴量生成手段で生成された複数の特徴量の内から、前記画像出力モードに応じた特徴量を選択する選択手段とを備え、前記選択された特徴量に応じて適応処理を行なうことを特徴とする画像形成装置。
- 所定画像に対して適応処理を行う複数の適応処理手段を備えた画像形成装置であって、前記画像の種類と画像の特徴量の合成方法を、前記適応処理手段毎に変更して適応処理を行うことを特徴とする画像形成装置。
- 所定画像に対して適応処理を行う複数の適応処理手段を備えた画像形成装置であって、前記画像の種類を判定する判定手段と、前記画像の特徴量を算出する特徴量算出手段とを備え、前記画像の種類と画像の特徴量の合成方法を、前記適応処理手段毎に変更して適応処理を行うことを特徴とする画像形成装置。
- 所定画像に対して適応処理を行う複数の適応処理手段を備えた画像形成装置であって、前記画像の種類を判定する判定手段と、前記画像の特徴量を算出する特徴量算出手段とを備え、前記画像の種類と画像の特徴量の合成方法を変更して前記適応処理手段毎の特徴量を生成する特徴量生成手段とを備え、前記生成された特徴量に応じて適応処理を行なうことを特徴とする画像形成装置。
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