JP4138126B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、電子化された画像を鮮鋭化や平滑化などにより高画質化するための画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、デジタル技術の発達により、複写機のデジタル化が急速に進んでいる。画像信号をデジタル化することにより、プリンタ機能やＦＡＸ機能との融合や、デジタル信号処理技術の適用による画像の高画質化などのメリットなどがある。デジタル複写機では原稿画像をスキャナで走査して電気信号として読み取り、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換したのち、像域識別処理、フィルタ処理、階調処理などのデジタル信号処理を施したのち、例えば電子写真方式などで出力紙上に記録画像を形成する。
【０００３】
このようなデジタル複写機においては高画質処理が必要になる。スキャナでは、原稿画像を光学系でＣＣＤ上に結像させるため、光学系のＭＴＦ特性によっては空間周波数の高い成分が劣化し、エッジがぼけるなどの現象がおきる。これは文字や線画などの解像度劣化につながる。また、一般の印刷物原稿では網点法により中間調表現を行っており、周期的な網点パターンが構成されている。これをそのまま処理すると、網点パターンがノイズとなって画質が劣化したり、階調処理部でデジタル処理特有のモアレが生ずる可能性がある。このため、高画質な画像を記録するためには、文字や線画の部分ではエッジ強調フィルタを施して、スキャナによるぼけの影響を補正する必要がある。また、網点印刷原稿では平滑化フィルタを施して網点成分を除く必要がある。
【０００４】
これらの処理を選択的に行うために、像域識別を行ない、識別結果に応じて信号処理を切り替える方法が従来知られている。この方法では、まず像域識別処理により画像信号から原稿の領域種別を自動的に識別する。具体的には文字、網点、写真、下地などの領域に識別する。そして、識別信号に応じて、信号処理方式を切り替える。例えば、文字と識別された領域ではエッジ強調処理方式を用い、網点と識別された領域では平滑化処理方式を施すなどの切替えを行うようにしている。
【０００５】
このような像域識別の手段としては、例えば、階調領域と文字領域の局所的な濃度の変化の違いや局所的なパ夕一ンの違いを利用する方法が知られている。前者の例として、特開昭５８−３３７４号公報では、画像を小ブロックに分割し、各ブロック内の最大濃度と最小濃度の差を求め、その差が閾値より大きければ当該ブロックを文字画領域とし、小さければ当該ブロックを階調画領域として識別する方法が開示されている。
【０００６】
また、後者の例として、特開昭６０−２０４１７７号公報では、画像にラプラシアン・フィルタをかけた後、２値化し、例えばその４×４画素のパターンの形状により識別を行う方法が開示されている。
【０００７】
これらの微小な領域を参照して識別を行う方法では、網点領域や階調画像上の急峻なエッジが文字部と誤識別されやすいなどという問題があった。この問題を解決するため、画像全体を粗い解像度で走査し、画像の構造をソフトウエアにより解析して像域の識別を行うという方式（ミックスモード通信のための文字領域の抽出アルゴリズム、電子通信学会論文誌Ｊ６７−Ｄ，ｖ０１１１．ｐｐ１２７７−１２８４（１９８４））や、これらの手法を組み合わせた方法なども提案されている。それぞれ、性能やコストで得失があり、装置の要求性能や用途に応じて、適した方式が適用されている。
【０００８】
このような識別結果に応じた信号処理の切替え方式としては、エッジ強調と平滑化を切替える方式が多く用いられる。エッジ強調と平滑化を切替えると文字領域とそうでない領域の遷移領域でノイズが発生したり、像域識別部での誤識別が生じた場合の画質劣化が大きいため、エッジ強調と平滑化を多段階的に切り替える方式が用いられる。特公平６−５８８５号公報には、画像にエッジ強調処理と平滑化処理を施したのち、エッジ検出部から出力されるエッジ検出信号で制御される混合比率により、これらの信号を混合する方式が開示されている。
【０００９】
また、特開昭６０−１６７５７４号公報では、画像信号にエッジ成分抽出処理と平滑化処理を施したのち、識別信号で制御される係数をエッジ成分信号に乗じた信号と平滑化信号を加算する方式が開示されている。これらの方式は、構成は若干異なるものの結果としては識別信号に応じてエッジ成分の強度を変調させることになる。
【００１０】
しかしながら、従来技術ではエッジ成分の強度を識別結果に応じて変調させているため、処理の切替えの自由度が低くなっている。例えば、前記引例（特公平６−５８８５号公報）の実施例では強調する周波数の強度のゲインを変えることはできるが、強調周波数自体は固定で変えることはできない。このため、平滑化を行う場合のカットオフ周波数を変えることも不可能である。また、主走査方向と副走査方向の周波数特性も固定となるため、エッジ強調の強度を主走査と副走査について独立に変調することもできない。従来技術で画像処理の自由度を上げるには引例の実施例を拡張して種類以上のフィルタを設け、これらの出力の混合比を変調することにより可能ではあるが、自由度に応じた処理回路が必要となるため、回路規模が増大するという問題がある。
【００１１】
このように複写機に適用する上で文字領域と文字領域以外の２種類というように識別領域種が少ない場合には、画像処理の自由度が低いことは大きな問題とならない。しかし、最近では前述したように画像全体の構造を利用した識別手段を用いることにより、よりきめの細かく領域種の多い識別が可能となってきている。例えば、粗い網点と細かい網点の間の識別や小さい文字と太い文字の間の識別も可能となる。この場合、画像の周波数特性は網点の周期や文字の太さにより変わってくるので、平滑化すべき周波数帯域や強調すベき周波数帯域は領域により異なる。そこで、さらなる高画質化を実現するには、識別結果によりフィルタ特性、すなわち周波数帯域やゲインをきめ細かく変化させる必要がある。
【００１２】
また、デジタル複写機では拡大縮小を行う場合、副走査方向はスキャナの走査速度を変えることにより行ない、主走査方向は信号処理により行われている。このため、信号処理による拡大縮小の前段にフィルタ処理を設ける場合、フィルタ部での信号の縦横比は拡大縮小率により変わってくる。このため、拡大縮小率に応じて、縦横の周波数特性を変える必要がある。
【００１３】
このように従来技術では、きめの細かい像域種類違いに対応することや拡大縮小時での信号の縦横の特性の違いに対処することができなかった。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、従来技術ではエッジ成分の強度を識別結果に応じて変調させているため、処理の切替えの自由度が低くなっている。最近では前述したように画像全体の構造を利用した識別手段を用いることにより、よりきめの細かく領域種の多い識別が可能となってきて、例えば、粗い網点と細かい網点の間の識別や小さい文字と太い文字の間の識別、この場合、画像の周波数特性が網点の周期や文字の太さにより変わってくるので平滑化すべき周波数帯域や強調すベき周波数帯域が領域により異なり、さらなる高画質化を実現するには識別結果によりフィルタ特性、すなわち周波数帯域やゲインをきめ細かく変化させる必要がある。
【００１５】
また、デジタル複写機では拡大縮小を行う場合、副走査方向はスキャナの走査速度を変えることにより行ない、主走査方向は信号処理により行われている。このため、信号処理による拡大縮小の前段にフィルタ処理を設ける場合、フィルタ部での信号の縦横比は拡大縮小率により変わってくる。このため、拡大縮小率に応じて、縦横の周波数特性を変える必要がある。
【００１６】
このように、きめの細かい像域種類違いに対応することや拡大縮小時での信号の縦横の特性の違いに対処することができないという問題があった。
【００１７】
そこで、この発明は、フィルタ処理の自由度を上げ、細かい網点と粗い網点、細かい文字と太い文字など多くの領域種や拡大縮小時の縦横の画像の周波数特性の違いに応じて信号処理の周波数特性を自由に変調できる画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
この発明は、入力された画像信号を、周辺画素の濃度差や彩度および網点領域の粗さに基づいて分離する第１の演算手段と、入力された画像信号から濃度分布や濃度変化である構造情報を抽出するとともに、前記第１の演算手段により分離された画像データを参照して、色成分毎に文字領域、網点領域、その他の領域に分離する第２の演算手段と、前記第１の演算手段から出力された分離信号および前記第２の演算手段から出力された分離信号に基づき、全部の画素を前寄せで記録する１画素変調処理または奇数画素目は前寄せ、偶数画素目は後ろ寄せで記録する２画素変調処理を選択する第３の演算手段と、を有し、前記第３の演算手段は、予め決められた固定の係数を含み、その固定の係数と縮退画像信号を用いて平均化する第１の積和演算部と、前記第１の演算手段および前記第２の演算手段のそれぞれの出力に基づいて求められる第２の係数と縮退画像信号を用いて積和演算処理する第２の積和演算部と、を含み、第１及び第２の積和演算部で演算されて求められた結果を加算して出力する加算部を具備したことを特徴とする画像処理装置を提供するものである。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２３】
図１は、この発明の画像処理装置を適用した第１実施例のデジタルカラー複写機の構成を示すものである。この装置は、画像入力部１０１、色変換部１０２、マクロ像域識別部１０３、ミクロ像域識別部１０４、高画質化処理部１０５、拡大縮小部１０６、墨入れ処理部１０７、階調処理部１０８、画像記録部１０９、及びこれら各部の制御などを行う制御部１１０より構成されている。この発明の画像処理装置は高画質化処理部１０５に適用している。なお、トリミングやマスキングなど、この発明と直接関係しない編集処理などの説明は省略する。
【００２４】
まず、全体の構成について簡単に説明する。
【００２５】
制御部１１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、プログラムＲＯＭなどにより構成されている。複写機の図示しないコントロールパネルを通してユーザより指示される原稿モードや拡大縮小率などの情報に応じて、各処理部の動作モードや計算パラメータの設定を行う。
【００２６】
画像入力部１０１では、原稿画像を読み取り、カラー画像信号１５１を出力する。画像入力部１０１の構成について簡単に説明する。ハロゲンランプなどの線状の光源により原稿面のライン状の領域に光を照射する。そして、可動な３枚のミラーとレンズよりなる縮小光学系により原稿面の前記ライン状領域をカラーラインセンサ上に結像する。カラーラインセンサはそれぞれＲ，Ｇ，Ｂのカラーフィルタのついた３本のＣＣＤラインセンサを互いに近接して平行に配置したもので、画像情報に応じたＣＣＤ受光面上の光量分布を電気信号に変換して順次読みだし、増幅器で増幅したのち、Ａ／Ｄ変換器でデジ夕ル信号に変換する。さらに、ＣＣＤの感度むらや光源の照度むらの補正のためのシェーディング補正回路やＲＧＢの３つのラインセンサの位置の違いを補正するための遅延／補間回路などがあるが、詳しい説明は省略する。
【００２７】
上記の可動ミラーをラインセンサと直角方向に走査しながら読み取りを繰り返すことにより、原稿画像全面の情報を順次読み取る。ここで、ラインセンサの方向を主走査方向、可動ミラーの移動方向を副走査方向とよぶ。画像を拡大縮小する場合は、可動ミラーの副走査方向への走査速度を拡大縮小倍率に反比例させる。ＣＣＤでの電気信号の読取り速度は一定としておくので、副走査方向に拡大縮小し、主走査方向には等倍の画像信号が得られる。
【００２８】
なお、本実施例での画像入力部１０１のサンプリング密度は、縦横とも６００ｄｐｉすなわち、１インチあたり６００画素としている。
【００２９】
つぎに、色変換部１０２では、ＲＧＢ反射率を表すカラー画像信号１５１を、記録する色材の濃度を表すＹＭＣの濃度信号１５２に変換する。ＲＧＢ反射率とＹＭＣの濃度の関係は一般に複雑な非線形な関係となる。このため、この変換処理を実現するには３次元のテーブルルックアップ法や１次元のテーブルルックアップと３×３のマトリクスを組み合わせた方法などが用いられる。具体的な構成については例えば特公平１−０５５２４５号や特公昭６１−００７７７４号などに詳しく記述されている。
【００３０】
マクロ像域識別部１０３では、入力した画像信号１５１から画像全体の構造を分析したのち、像域の識別を行ない、マクロ像域信号を出力する。
【００３１】
図２は、マクロ像域識別部１０３の構成例を示すものである。マクロ像域識別部１０３は、画像分離部２０１、画像メモリ部２０２、ＣＰＵ２０３、プログラムメモリ２０４、及び領域信号出力部２０５から構成されている。すなわち、画像分離部２０１は、画像入力部１５１から出力されたカラー画像信号１５１を周辺画素の濃度差や彩度などの状態により、複数プレーンの画像データに分離し、画像メモリ部２０２に順次記憶していく。この画像メモリ部２０２は、画像のプレーン数分の容量を持っており、分離した画像信号を１画面分すべて記憶する。
【００３２】
つぎに、プログラムメモリ（ＲＯＭ）２０４に格納されたプログラムコードにしたがって、ＣＰＵ２０３で画像メモリ部２０２に記憶された分離画像データの内容を参照しながら、領域の分離を行い、分離結果を画像メモリ部２０２に書き込んでいく。画像メモリ部２０２に記憶された領域情報は、領域信号出力部２０５で、画像入力部１０１からの２回目の読み取り信号に同期して読み出される。このとき、画像メモリ部２０２内部の領域分離情報の画素密度と画像入力部１０１からの画像信号の画素密度が異なるので、領域分離信号の密度変換を行い、両者の画素密度を整合させて出力する。
【００３３】
本実施例において領域分離信号は３ビットの信号で表わし、その値と領域の関係は図３に示す通りである。すなわち、信号値０が通常文字領域、信号値１が背景上文字領域、信号値２が連続階調領域、信号値３が網点階調領域、信号値４がその他領域を表している。この他に、領域分離信号を５ビットの信号で表わし、各ビットの信号がそれぞれ５つの領域を表わすようにしてもよい。
【００３４】
ミクロ像域識別部１０４では、入力した画像（濃度）信号１５２からその濃度分布や濃度変化などのミクロな構造情報を抽出し、さらにマクロ領域識別部１０３から出力されるマクロ識別信号から参照して、文字領域、網点領域、その他の領域に分離する。ここで、マクロ識別信号を用いてミクロの識別閾値や識別処理を切り替えることにより、階調画像のエッジなどのようにミクロな構造情報が文字領域と類似しているパターンをもつ領域も正しく識別することができる。そして、文字領域では値２、網点領域では値０、その他の領域では値１をとる識別信号１５３を出力する。
【００３５】
なお、文字領域とは文字や線画のエッジおよびその近傍までを含めた領域とする。また、その他領域とは銀塩写真などの非網点の階調画像や文字の書かれていない背景領域などである。像域識別の具体的方式については特開平２−１９９５８８号公報や特開平１−３７８３号公報などに詳しく記述されている。マクロ領域識別信号を用いることにより、画像のマクロな構造情報を利用できるので識別精度が向上する。
【００３６】
高画質化処理部１０５では、ＹＭＣのカラー画像信号に鮮鋭化や平滑化の処理を施す。複写機では原稿として主に文書画像が用いられる。このような画像では文字画像や階調画像などが混在している。文字画像は鮮鋭に再現されることが重要である。一方、階調画像は階調が滑らかに再現されることが重要である。また、印刷や市販のプリンタでは階調表現に網点を用いていることが多く、この網点成分を除くことも重要である。
【００３７】
このため、高画質化処理部１０５では、マクロ像域識別部１０３およびミクロ像域識別部１０４から出力される像域信号１５３に応じて、選択的にフィルタ処理の特性を切替える。像域信号が文字を表す場合はエッジ強調フィルタをかけてエッジの強調を行う。また、像域信号が階調のエッジを表す場合は弱いエッジ強調フィルタをかける。また、像域信号がなだらかな階調を表す場合には平滑化フィルタをかけてノイズや網点成分の除去を行う。これにより、文字画像は鮮鋭に、階調画像は滑らかに再現することができる。
【００３８】
この高画質処理部１０５に本発明を適用しており、詳細は後述する。
【００３９】
拡大縮小部１０６では、主走査方向の拡大縮小を行う。拡大縮小処理の方式としては線形補間法、投影法などが知られている。デジタル信号処理により拡大縮小する場合に、拡大時に線がぎざぎざになるジャギーノイズと縮小時に網点画像に生ずるモアレなどが問題となる。線形補間法はジャギーノイズが生じにくく、投影法はモアレノイズが発生しにくい。このため、本実施例では拡大時は線形補間法、縮小時は投影法を用いることでこれらのノイズの発生を抑えている。線形補間法、投影法については特開昭２−３０８３７８号公報などに詳しく記述されている。上述したように本実施例では、画像入力部１０１で副走査方向の拡大縮小を行っており、これらにより２次元の両方向への拡大縮小が実現できる。
【００４０】
墨入れ処理部１０７では、フィルタ処理されたカラーのＹＭＣ信号をＹＭＣＫの４版の信号に変換する。ＹＭＣの３色の色材を重ねても黒を表現できるが、一般に黒の色材はＹＭＣの重ねより濃度が高い、安価であるなどの理由で、一般のカラー記録では黒の色材をも含めたＹＭＣＫの４色で記録を行う。具体的にはＵＣＲ（Under Color Reduction）やＧＣＲ（Gray Component Removal)などの方式が知られ、実際に用いられている。ＧＣＲ法の計算式を下記に示す。ただし、入力するＣＭＹの濃度信号をＣＭＹ、出力するＣＭＹＫの濃度信号をＣ'、M'、Y'、K'と記述している。
K'＝ｋ・ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）
Ｃ'＝（Ｃ−Ｋ）／（１−Ｋ）
M'＝（Ｍ−Ｋ）／（１−Ｋ）
Y'＝（Ｙ−Ｋ）／（１−Ｋ）
また、電子写真などの記録では光のオンオフの長さを変調して、中間濃度を表現している。階調処理部１０８は、この変調処理を行う。具体的には、濃度信号に応じた幅のパルス信号を発生する。このパルスに応じて、前記のレーザ光のオンオフを制御する。ここで、パルスを単位周期の中で前に寄せる制御と後ろに寄せる制御を切替えられるように構成されている。
【００４１】
変調方式には、２画素変調と１画素変調の２通りがある。２画素変調方式では、奇数画素目は前寄せ、偶数画素目は後ろ寄せで記録する。一方、１画素変調方式では全部の画素を前寄せで記録する。１画素変調方式はパルスのオンオフの周期が１画素単位なので、１画素単位の解像度で記録できる。一方、２画素変調方式は周期が２画素単位なので１画素変調方式に比べ、解像度が低下する。しかし、同じ濃度を表現するためのパルス幅が２倍となるので、濃度の安定性が高くなり、１画素変調方式に比ベ階調性が良くなる。このように、１画素変調方式は文字画像の記録に適した方式であり、一方２画素変調方式は階調画像の記録に適した方式である。
【００４２】
本実施例では、像域信号により、２画素変調処理と１画素変調処理とを選択する。具体的には、像域信号が文字を表す場合には１画素変調処理を選択し、階調のエッジやなだらかな部分を表す場合には２画素変調処理を選択する。これにより、階調領域では階調が滑らかで階調性に富んだ画像を再現でき、文字領域では高解像度でシャープな画像を記録することができる。
【００４３】
続いて、画像記録部１０９について説明する。本実施例では、画像記録部１０９に電子写真方式を用いる。電子写真方式の原理を簡単に説明する。まず、画像濃度信号に応じてレーザ光などを強度変調し、この変調光を感光ドラムに照射する。感光ドラムの感光面には照射光量に応じた電荷が生じる。したがって、画像信号の走査位置に応じてレーザ光を感光ドラムの軸方向に走査するとともに、感光ドラムを回転走査させることにより、画像信号に応じた２次元の電荷分布が感光ドラム上に形成される。続いて、現像機で帯電したトナーを感光ドラム上に付着させる。この時、電位に応じた量のトナーが付着して画像を形成する。この感光ドラム上のトナーを転写ベルトを介して記録紙の上に転写し、最後に定着器により、トナーを溶融させて記録紙の上に定着する。この操作をＹＭＣＫの４色の卜ナーについて順次行うことにより、フルカラーの画像を紙面上に記録することができる。
【００４４】
次に、この発明を適用している高画質化処理部１０５の構成と動作について詳しく説明する。高画質化処理部１０５の構成を図４に示す。高画質化処理部１０５は、第１、第２、及び第３のフィルタ部３０１、３０２、３０３と係数発生部３０４とから構成されている。
【００４５】
色変換部１０２から出力された画像信号１５２は、第１、第２、及び第３のフィルタ部３０１、３０２、３０３に入力する。フィルタ部３０１，３０２，３０３は、それぞれ画像信号のＣＭＹ成分に対応しており、Ｃ成分の画像信号３５１をフィルタ部３０１でフィルタ処理して画像信号１５３ｃを出力し、Ｍ成分の画像信号３５２をフィルタ部３０２でフィルタ処理して画像信号１５３ｍを出力し、Ｙ成分の画像信号３５３をフィルタ部３０３でフィルタ処理して画像信号１５３ｙを出力する。これらのフィルタの構成はまったく同じであるので、以下第１のフィルタ部３０１について詳しく説明する。
【００４６】
図５は、第１のフィルタ部３０１の構成を示すものである。フィルタ部３０１は、遅延回路部４０１と積和演算部４０２よりなる。まず、入力した画像信号４５１は、遅延回路部４０１で遅延され、注目画素周辺の縦横各５×５画素の２５画素の信号４５２〜４７６が並列に出力される。遅延回路部４０１の構成は、図６に示すように、４個のラインディレイ９０１〜９０４と２０個の画素ディレイ９０５〜９２４よりなる。これによりそれぞれ遅延０ラインから遅延４ラインまでの画像信号９５１、９６１〜９６４が生成される。
【００４７】
これらの５つの画像信号は、さらにそれぞれ４個の画素ディレイにより遅延され、それぞれ０画素から４画素遅延された画像信号が生成され、計２５個の画像信号が生成される。ここで、ｍラインの遅延とｎ画素の遅延を受けた画像信号をＰｍ、ｎと表記する（０≦ｍ＜５、０≦ｎ＜５、ｍ、ｎは整数）。
【００４８】
これらの画像信号は、積和演算部４０２に入力され、係数発生部３０４から出力される２５個の係数信号４５２との積和Ｑが計算されて出力信号４５３となる。この計算式を下記に示す。
【００４９】

図７は、係数発生部３０４の構成を示すものである。
【００５０】
係数発生部３０４は、ミクロ像域識別部１０４で生成した識別信号、及び制御部１１０より設定される拡大縮小率を示す値を入力し、画像の領域に応じたフィルタ係数を発生する。具体的には２５個のテーブルにより構成される。各テーブルはそれぞれ１０個の値を持ち、ＲＯＭ（読出し専用メモリ）により構成される。
【００５１】
これら１０個の値は、識別信号及び拡大縮小率Ｒにより選択される。すなわち、拡大縮小率が５０％以下、５０〜８０％、８０％〜１２５％、１２５％〜２００％、２００％以上の５通りと識別信号が０、１の２通りの計１０通りの場合に応じて、１０個のいずれかの値が選択される。すなわち、識別信号及び拡大縮小率を前記の５通りに類別した信号によりアドレスされるＲＯＭの内容が係数信号として出力される。このようなテーブル内容の例を図８に示す。
【００５２】
なお、本実施例ではテーブルの内容をすべてＲＯＭ（読出し専用メモリ）に格納しているが、ＲＡＭ（読み書き可能メモリ）に格納してもよい。この場合、拡大縮小率に応じてＲＡＭの内容を書き換えることにより、テーブルに格納するデータを２個に抑えることができ、メモリの容量を小さくすることができる。
【００５３】
また、原稿モードなどの他のモード指定によりフィルタ係数を切り替える場合も同じメモリ容量で実現できる。
【００５４】
なお、ここではＣ成分の画像信号に対するフィルタ３０１についてのみ説明したが、Ｍ成分の画像信号、Ｙ成分の画像信号もまったく同様の処理を行う。
【００５５】
次に、本実施例の動作と本発明を適用した効果について、従来例と比較しながら具体的に説明する。
【００５６】
本実施例の高画質化処理部１０５では畳み込み演算、いわゆるデジタルフィルタ処理を行っている。このフィルタ演算は識別信号及び拡大縮小率に応じて図８に示した係数発生部３０４のテーブルに従って切り替えられる。まず、拡大縮小率が１００％すなわち等倍の場合を考えると、識別結果が文字領域、網点領域、その他の領域で選択されるフィルタのカーネルを図９、その周波数応答特性を図１０に示す。ただし、フィルタは回転対称で縦横とも同じ周波数特性なので１次元の特性のみ表示する。
【００５７】
図１０からわかるように、本実施例での網点領域は１７５ｄｐｉの成分を除き、文字領域は１５０ｄｐｉの成分を強調し、その他領域では１２０ｄｐｉの成分をやや強調するような設計となっている。これは、通常のカラー印刷では１７５ｄｐｉの網点画像が多く用いられるのでこの周波数成分を除くこと、文字領域は細かい文字まで鮮鋭に再現するため高い周波数まで強調すること、それ以外の部分では画像入力部１０１でのぼけを補正することを目的にした設定となっている。ただし、これらは係数発生部３０４内のテーブルにより自由に設定できるので、画像入力部１０１の読取り特性、視覚特性や画質目標に応じて適当に設計が可能である。
【００５８】
これに対して従来例の高画質化処理について説明する。特公平６−５８８５号公報には図１１に示すとおり、画像にエッジ強調部１００３でエッジ強調処理と平滑部１００２で平滑化処理を施したのち、エッジ検出部１００１から出力されるエッジ検出信号で制御される混合比率により、これらの信号を混合部１００４で混合する方式が開示されている。エッジ強調部１００３、平滑部１００２は、それぞれ２次微分フィルタ、平均化フィルタにより構成されている。それらのフィルタのカーネルと周波数特性を図１２、図１３に示す。
【００５９】
このため、混合部１００４までの出力の周波数特性は、２つのフィルタの周波数特性の線形和となり、図１３の２つの周波数特性を線形混合したものとなる。この混合した例を破線で示す。このため、平滑化とエッジ強調の周波数特性は独立に設定可能であるが、それ以外の特性はこれらの線形和の範囲しか実現できない。このため、本実施例のように、文字領域、網点領域、その他領域でそれぞれ強調周波数や除去周波数を自由に設定することができず、すべての領域を目標とおりに高画質化することが困難となる。
【００６０】
また、本実施例では係数発生部３０４のテーブルにより拡大縮小率に応じたフィルタ係数を設定することができる。２００％拡大時のフィルタのカーネルは図１４に示すとおり縦横が非対称であり、縦方向のサイズの大きい構成となっている。前記でも述べたように、既存の多くのデジタル複写機と同様に、本実施例では画像入力部１０１で副走査方向のサンプリング密度を変えることにより、副走査方向の拡大縮小を行っている。さらに、高画質化処理部１０５の後段でデジタル処理により主走査方向の拡大縮小を行つているため、高画質化処理部１０５での画像信号は縦と横のサンプリング密度が異なる。
【００６１】
２００％拡大の場合、具体的には縦方向１２００ｄｐｉ、横方向６００ｄｐｉとなる。このため、本実施例のようにフィルタサイズを縦方向より横方向より大きくすることにより、最終的な出力画像の縦横の周波数特性はほぼ同じとなる。ただし、ここで縦とは副走査方向、横とは主走査方向を表わす。なお、拡大時は識別結果によりフィルタを切り替える効果が少ないので、本実施例では拡大時には識別信号によらずフィルタ係数を同じ設定としているが、必ずしもこれに限るものではなく、拡大時にも識別信号によりフィルタ係数を切り変える設定としてもよい。
【００６２】
一方、従来例では拡大縮小率に応じてフィルタのカーネルを変えることができないので、拡大縮小時にエッジ強調や平滑化の度合が方向により異なった信号が出力される。このため、線の方向により鮮鋭度の異なる不均一な画像が記録される。
【００６３】
以上説明したように上記第１実施例によれば、フィルタを構成する乗算係数を像域信号および拡大縮小倍率に応じて独立に変更することができる。これにより、信号処理部の周波数特性や縦横の方向性を画像の領域と拡大縮小率に応じて自由に変更することが可能となる。これにより、拡大時での画像のぼけや拡大縮小時での画像の縦横方向の解像度の不均一性を防ぐことができる。これらにより、より高画質な画像を再現する処理を提供することが可能となる。
【００６４】
次に、第１実施例の第１変形例について説明する。本変形例ではフィルタ部の構成が第１実施例と異なっている。
【００６５】
図１５は、この構成を示すものである。本変形例では、４個のラインディレイと２０個の画素ディレイにから出力された２５個の画像信号を生成するまでは第１実施例と同様であるが、これらの信号を加算器群１３０１に入力したのち、積和計算部１３０２に入力する。加算器群１３０１ではＸ軸、Ｙ軸に関して軸対称位置にある画像信号同士の加算を行う。具体的には下記式に示す加算を行う。なお、Ｑ８は加算ではないが表記の便宜上信号Ｑ８＝Ｐ２，２とする。
【００６６】
Ｑ０＝Ｐ０，０＋Ｐ０，４＋Ｐ４，０＋Ｐ４，４
Ｑ１＝Ｐ０，１＋Ｐ０，３＋Ｐ４，１＋Ｐ４，３
Ｑ２＝Ｐ０，２＋Ｐ４，２
Ｑ３＝Ｐ１，０＋Ｐ１，４＋Ｐ３，０＋Ｐ３，４
Ｑ４＝Ｐ１，１＋Ｐ１，３＋Ｐ３，１＋Ｐ３，３
Ｑ５＝Ｐ１，２＋Ｐ３，２
Ｑ６＝Ｐ２，０＋Ｐ２，４
Ｑ７＝Ｐ２，１＋Ｐ２，３
Ｑ８＝Ｐ２，２
本変形例の係数発生部１３０３では９個の係数を発生する。係数の発生にテーブルを用いる点、識別信号と拡大縮小率によりテーブル内の値が選択される点は、第１実施例と同様であるが発生する係数信号が９個である点が異なる。この発生した係数信号と加算器群１３０１で生成した９個の画像信号とを積和計算部１３０２で積和演算し、この結果が出力信号となる。
【００６７】
本変形例では、通常のフィルタの係数が縦および横の軸について軸対称であることを利用して、軸対称な位置の画像信号を予め加算してから共通な係数を乗算する。本変形例の係数テーブルの内容を図１６に示す。第１実施例の係数テーブルと等価な処理になるように構成されている。
【００６８】
以上説明したように上記第１実施例の第１変形例によれば、第１実施例の効果に加え、係数発生部のテーブルサイズが小さくなること、積和計算部での乗算演算数が減ることにより回路規模を小さくすることができる。なお、その分フィルタ係数の自由度が減るが、通常の条件ではフィルタのカーネルは縦横とも軸対称であり実用上なんら問題はない。
【００６９】
次に、第１実施例の第２変形例について説明する。
【００７０】
第１実施例では識別信号は文字領域、網点領域、その他領域の３種類をとったが、本変形例では文字領域識別とその他領域の識別の間に２レべル、および網点領域識別とその他領域の識別の間に２レベル設け、計７種類の識別信号を設ける。すなわち、ミクロ像域識別部１０４で、文字領域とその他領域の中間的な性質をもつ領域についてはその性質の度合に応じて、中間信号値を出力し、また網点領域とその他領域の中間的な性質をもつ領域についても同様に中間信号を出力する。識別信号の値とその意味を図１７に示す。すなわち、識別信号０が網点領域、識別信号１がかなり網点領域、識別信号２がやや網点領域、識別信号３がその他領域、識別信号４がやや文字領域、識別信号５がかなり文字領域、識別信号６が文字領域としている。
【００７１】
本変形例の係数発生部では、識別信号の種類（本例では７種類）に応じた係数テーブルを用意しておく。中間信号に応じた係数は中間的な値としておくことで、中間的な識別信号に対しては中間的な処理を行うことができる。
【００７２】
以上説明したように上記第１実施例の第２変形例によれば、中間値の信号値を用いることにより上記で示したように係数発生部のテーブルは大きくなるが、一方、識別誤りによる画質劣化を小さくすることと、２つの領域の境界で処理が大きく変化することによる弊害を防ぐことができるという利点がある。
【００７３】
次に、第２実施例について説明する。
【００７４】
図１８は、この発明の画像処理装置を適用した第２実施例のデジタルカラー複写機の構成を示すものである。この装置は、画像入力部１４０１、色変換部１４０２、マクロ像域識別部１４０３、ミクロ像域識別部１４０４、高画質化処理部１４０５、拡大縮小部１４０６、墨入れ処理部１４０７、階調処理部１４０８、画像記録部１４０９、及びこれら各部の制御などを行う制御部１４１０より構成されている。本実施例では、マクロ像域識別部１４０３、ミクロ像域識別部１４０４、高画質化処理部１４０５の構成、及びその間の信号の流れが第１実施例と異なっている。それ以外の画像入力部１４０１、色変換部１４０２、拡大縮小部１４０６、墨入れ処理部１４０７、階調処理部１４０８、画像記録部１４０９は第１実施例とまったく同様であるので説明を省略する。
【００７５】
以下、異なる部分について構成と動作を詳しく説明する。
【００７６】
本実施例のマクロ像域識別部１４０３の構成は、第１実施例と同様であるが、プログラムＲＯＭにしたがつて実行するので領域分析の内容と識別信号の種類が若干異なっている。マクロ像域識別部１４０３は、第１実施例の識別動作に加え、粗い網点領域と細かい網点領域の識別を行う。ここで網点の粗さは、１５０ｄｐｉを目安として、これより周波数が高い領域を細かい、周波数が低い領域を粗い網点と定義する。これらの分離は、ソフト処理で画像の周期成分を調べる処理を追加することにより可能である。
【００７７】
図１９は、第２の実施例におけるマクロ識別信号の値と領域の関係を示すものである。すなわち、信号値０が通常文字領域、信号値１が背景上文字領域、信号値２が連続階調領域、信号値３が細かい網点階調領域、信号値４が粗い網点階調領域、信号値５がその他領域としている。
【００７８】
図２０は、ミクロ像域識別部１４０４の構成を示すものである。ミクロ像域識別部１４０４は、像域識別部１５０１，１５０２，１５０３から構成されている。このミクロ像域識別部１４０４では、ＹＭＣの色ごとに独立して識別処理を行い、色ごとに独立した識別信号を出力する。
【００７９】
まず、色変換部１４０２から出力された画像信号のＣＭＹのそれぞれの色成分であるＣ成分の画像信号１５５１、Ｍ成分の画像信号１５５２、Ｙ成分の画像信号１５５３は、それぞれの色の像域識別部１５０１〜１５０３に入力する。各像域識別部（１５０１〜１５０３）には、マクロ識別信号１５５４も入力する。各像域識別部（１５０１〜１５０３）では、各色成分の画像信号とマクロ像域信号とを用いてそれぞれに領域識別を行い、文字、網点、それ以外の３領域に分類し、それぞれ値２、０、１をとるミクロ識別信号１５５５、１５５６、１５５７を出力する。ミクロ識別信号（１５５５〜１５５７）は、該当する色成分の文字や網点があるかどうかの識別を行う。
【００８０】
例えば、黒色はＹＭＣのすべての成分をもち、緑色はＣとＹの成分を、赤色はＭとＹの成分のみをもつので、Ｍ成分のミクロ識別信号１５５６は黒文字や赤文字の領域は文字領域として識別され、緑文字領域はその他の領域と識別される。同様に、黒や赤の網点部分は網点領域として識別されるが、緑色の網点の領域はその他領域として識別される。
【００８１】
図２１は、高画質化処理部１４０５の構成を示すものである。高画質化処理部１４０５は、遅延回路１６０１、加算器群１６０２、第１の積和演算部１６０３、第１の係数発生部１６０４、第２の積和演算部１６０５、第２の係数発生部１６０６、及び加算部１６０８とから構成されている。なお、第１実施例と同様に高画質化処理部１４０５は、Ｃ，Ｍ，Ｙの３色の色信号ごとに３チャネルの同じ処理により構成されているので、ここではＣ信号の処理部のみ説明する。
【００８２】
まず、色変換部１４０２から出力されたＣ成分の画像信号１６５１は、ライン遅延と画素遅延よりなる遅延回路部１６０１で遅延され、注目画素周辺の縦横各５×５画素の２５個の信号を並列に出力する。なお、この遅延回路部１６０１は、第１実施例と同様なので説明は省略する。第１実施例と同様にｍラインの遅延とｎ画素の遅延を受けた画像信号をＰｍ，ｎと表記する。遅延回路部１６０１から出力された２５個の並列画像信号Ｐｍ，ｎは、加算器群１６０２に入力され上述した加算処理を施され、縮退した画像信号Ｑ０〜Ｑ８が出力される。
【００８３】
縮退画像信号Ｑ０〜Ｑ８は、第１の積和演算部１６０３及び第２の積和演算部１６０５に入力する。第１の積和演算部１６０３では、第１の係数発生部１６０４より出力する９個の第１の係数信号Ａ０〜Ａ８と縮退画像信号との間で下記に示す積和演算処理を行い、その演算結果の信号Ｒ０が出力される。
【００８４】
Ｒ０＝ΣＡｉ−Ｑｉ
ｉ
第１の係数発生部１６０４は、ＲＡＭより構成され、ここに９個の係数が格納されている。このＲＡＭの内容が、そのまま第１の係数信号として出力される。９個の係数を図２２に示す。これらの係数により第１の積和演算部１６０３では平均化フィルタ処理が実現される。
【００８５】
ＲＡＭの内容は、１ページの画像信号を処理している間は固定であるが、その他の期間は制御部１４１０から設定することができる。このため、例えば拡大縮小時や設定される原稿モードによってこの係数値を書き換えることができる。
【００８６】
第２の積和演算部１６０５では、第２の係数発生部１６０６より出力する９個の第２の係数信号Ｂ０〜Ｂ８と縮退画像信号Ｑ０〜Ｑ８の間で下記式に示す積和演算処理を行ない、その演算結果の信号Ｒ１が出力される。
【００８７】

図２３は、第２の係数発生部１６０６の構成を示すものである。この第２の係数発生部１６０６は、識別変換部１７０１と係数テーブル１７０２とから構成されている。第２の係数発生部１６０６では、ミクロ像域識別部１４０４で生成したＣ色の識別信号、マクロ像域識別部１４０３から出力するマクロ識別信号を入力し、画像の領域に応じた係数を発生する。
【００８８】
識別変換部１７０１には、マクロ識別信号とＣ色のミクロ識別信号が入力される。識別変換部１７０１は、ハードウエア的にはルックアップテーブルにより構成されている。前記で説明したようにマク口識別信号は６通りの値を、ミクロ識別信号は３通りの値をとるが、識別変換部１７０１はルックアップテーブルにより３ビット（ｂｉｔ）の係数選択信号を出力する。
【００８９】
識別変換部１７０１から出力した３ビット（ｂｉｔ）の係数選択信号により、係数テーブル１７０２の内容を選択する。係数テーブル１７０２は、９個の係数の組が８種類格納されており、係数選択信号によりこの８種類の中から選択された信号が出力される。これら２つのテーブルではマクロ識別信号とミクロ識別信号により決まる画像領域に応じて最適な係数が選択される。ここで、マクロ識別信号とミクロ識別信号はそれぞれ６通りおよび３通りで計１８通りの組合わせがある。
【００９０】
これらの信号は独立ではないのでこの１８通りには冗長な分類がある。このため識別変換部１７０１のテーブルにより５通りに縮退させ、係数テーブル１７０２の容量を小さくすることができる。この６通りの信号の意味は０：粗い網点、１：細かい網点、２：背景上文字、３：文字、４：階調上のエッジ、５：その他としている。識別変換部１７０１のルックアップテーブルの入力と出力信号の関係を図２４に、係数テーブル１７０２の内容を図２５に示す。
【００９１】
図２５に示されるように、第２の積和演算部１６０５では領域に応じた周波数特性の２次微分フィルタ演算が行われる。具体的には粗い網点部では１２０ｄｐｉの周波数成分を除き、細かい網点部では１７５ｄｐｉの周波数成分を除き、背景文字では１２０ｄｐｉの周波数成分を除き、文字領域では１５０ｄｐｉの周波数成分を強調し、階調上のエッジ領域では強調し、１２０ｄｐｉの周波数成分をやや強調その他の領域ではフラットな周波数特性とする。
【００９２】
最後に加算部１６０８で第１の積和演算部１６０３の出力信号Ｒ０と第２の積和演算部１６０５の出力信号Ｒ１に対して下記式の演算を行ない、高画質化処理部の出力信号Ｒ２として出力する。
【００９３】
Ｒ２＝Ｒ０＋ｆ（Ｒ１）
ここでｆ（）は非線形変換関数であり、その入出力特性を図２６に示す。この変換はエッジ強調による画像エッジ部での過強調を防ぐためのものである。
【００９４】
以上はＣ信号について説明したが、Ｍ信号、Ｙ信号についても同様の処理を行う。ただし、入力する画像信号はそれぞれＭ成分、Ｃ成分の画像信号を用いる。
【００９５】
以上説明したように上記第２実施例によれば、第１の積和演算部で固定の平均化フィルタ処理、第２の積和演算部で２次微分フィルタ処理を行い、２次微分処理の係数を識別信号に応じて切り替えることにより、第１実施例と同様に全体のフィルタ特性を自由に切替えることができる。
【００９６】
また、２次微分処理出力は画像の高域周波数成分、平均化処理出力は画像の低域周波数成分を表わし、これらを分離することによりフィルタ係数の設計が容易になる。
【００９７】
また、低域成分は画像の階調再現性に対して大きく寄与するのに対し、高域成分は画像の鮮鋭さに寄与するため、高域成分だけに非線形変換処理を施すことにより、階調再現性をそこなうことなく鮮鋭度を改善することができる。
【００９８】
また、本実施例ではマクロ像域識別により識別された結果により直接フィルタ係数を選択できる。例えば、本実施例で粗い網点および細かい網点の場合に選択されるフィルタのカーネルをそれぞれ図２８の（ａ）と（ｂ）に示す。細かい網点では外周部の係数が０となっており、等価的に３×３とサイズの小さいフィルタが選択されることになる。一方、粗い網点では５×５のフィルタが選択され、網点の粗さにより等価的にフィルタサイズすなわちカットオフ周波数を切り替えることが可能となる。このように粗い網点ではカットオフ周波数を下げることによりモアレの発生を防ぎ、細かい網点領域ではカットオフ周波数を上げることにより画像の鮮鋭感を保つことができる。
【００９９】
また、本実施例ではＣＭＹの成分ごとに係数発生部をもつので、ＣＭＹごとに独立にフィルタ係数の設定が可能である。
【０１００】
画像入力部では一般に光学レンズにより原稿をＣＣＤ上に結像させるが、レンズの色収差によりＲＧＢ成分でＭＴＦ特性を同一にすることは難しい。また、３ラインタイプのＣＣＤセンサを用いる場合、センサ間の読取り位置の補正を行う際に、拡大縮小率によっては補間演算を行なう必要があるが、この場合にも副走査方向の解像度が低下する。
【０１０１】
ＲＧＢのうち１つの色成分の解像度が低い場合、色変換後のＣＭＹ信号ともに解像度に影響を受けるが、その補色への影響が最も大きい。例えば、Ｂ成分の信号のＭＴＦ特性が低い場合、Ｂの補色であるＹ信号のＭＴＦ特性が最も影響を受けて低くなり、記録画像の画質としてはＹ成分のある赤や緑の文字の鮮鋭度が悪くなる。本実施例ではフィルタの係数をＣＭＹごとにフィルタ係数を適正値に設定することにより、この影響を補正し、どの色の文字も同様に精細に再現することが可能となる。
【０１０２】
次に、第２実施例の変形例について説明する。本変形例は第２実施例に対し、第２の係数発生部の構成だけが異なっている。そこで、この部分についてのみ説明する。
【０１０３】
図２７は、本変形例に係る第２の係数発生部１６０７の構成を示すものである。第２の係数発生部１６０７は、識別変換テーブル１９０１、乗数テーブル１９０２、係数テーブル１９０３、及び乗算器群１９０４よりなる。
【０１０４】
識別変換テーブル１９０１には、マクロ識別信号とミクロ識別信号を入力し、これらの値の組によってアドレスされる３ｂｉｔの乗数選択信号が出力される。
【０１０５】
乗数テーブル１９０２には、８個の乗数値が格納されており、乗数選択信号により８個のいずれかが選択され、乗数信号として出力される。
【０１０６】
係数テーブル１９０３には、９個の係数が格納されており、これらの値は常に９個の係数信号として出力され、乗算器群１９０４内の９個の乗算器でそれぞれ乗数信号と乗算され、係数信号として出力され、第２の積和演算部１６０５に供給される。
【０１０７】
本変形例では、識別信号に応じて選択された乗数信号により係数信号が生成され、これによりフィルタの特性を制御することができる。１自由度の乗数信号で制御を行うため、フィルタの周波数特性の自由度は小さくなるが、一方係数テーブルや乗数テーブルなどのテーブルの総サイズを小さくすることができる。
【０１０８】
また、第２の積和演算処理後に非線形変換などを行ってから加算を行うため、高域成分を低域成分と独立して処理が可能である。
【０１０９】
なお、本発明の適用例として、フィルタ処理の係数の切替えの例を中心に説明したが、本発明はこれに限るものではない。例えば、識別信号に応じて色変換処理の処理パラメータや墨入れ処理部の墨入れ係数を切り替えることも可能である。これにより、画像の領域に応じて記録色度を色再現性重視や濃度重視などの間で切り替えることが可能となる。
【０１１０】
以上説明したように上記発明の実施の形態によれば、フィルタ処理などの画像処理の特性を画像の領域に応じてきめ細かく制御することができ、細かい文字の精細再現、銀塩写真などの階調画像の鮮鋭再現、網点でのモアレの発生の防止などを同時に実現することができる。
【０１１１】
【発明の効果】
以上詳述したようにこの発明によれば、フィルタ処理の自由度を上げ、細かい網点と粗い網点、細かい文字と太い文字など多くの領域種や拡大縮小時の縦横の画像の周波数特性の違いに応じて信号処理の周波数特性を自由に変調できる画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の画像処理装置を適用した第１実施例のデジタルカラー複写機の構成を示すブロック図。
【図２】マクロ像域識別部の構成例を示す図。
【図３】領域分離信号の値と領域の関係を説明するための図。
【図４】高画質化処理部の構成を示す図。
【図５】第１のフィルタ部の構成を示す図。
【図６】遅延回路部の構成を示す図。
【図７】係数発生部の構成を示す図。
【図８】係数発生部のテーブルの内容を示す図。
【図９】各領域のフィルタカーネルを示す図。
【図１０】各領域の周波数応答特性を示す図。
【図１１】従来の高画質化処理を説明するための図。
【図１２】従来のフィルタカーネルを示す図。
【図１３】従来のフィルタの周波数特性を示す図。
【図１４】２００％拡大時のフィルタのカーネルを示す図。
【図１５】第１実施例の第１変形例のフィルタ部の構成を示す図。
【図１６】係数発生部のテーブルの内容を示す図。
【図１７】係数発生部からの識別信号を説明するための図。
【図１８】この発明の画像処理装置を適用した第２実施例のデジタルカラー複写機の構成を示すブロック図。
【図１９】マクロ識別信号の値と領域の関係を説明するための図。
【図２０】ミクロ像域識別部の構成を示す図。
【図２１】高画質化処理部の構成を示す図。
【図２２】第１の係数発生部の係数を示す図。
【図２３】第２の係数発生部の構成を示す図。
【図２４】識別変換部のルックアップテーブルの入力と出力信号の関係を示す図。
【図２５】係数テーブルの内容を説明するための図。
【図２６】加算部の非線形変換の特性を示す図。
【図２７】変形例の第２の係数発生部の構成を示す図。
【図２８】粗い網点および細かい網点の場合に選択されるフィルタのカーネルを示す図。
【符号の説明】
１０１，１４０１…画像入力部（画像入力手段）
１０２，１４０２…色変換部
１０３，１４０３…マクロ像域識別部（識別手段）
１０４，１４０４…ミクロ像域識別部（識別手段、出力手段）
１０５，１４０５…高画質化処理部
１０６，１４０６…拡大縮小部
１０７，１４０７…墨入れ処理部
１０８，１４０８…階調処理部
１０９，１４０９…画像記録部
１１０，１４１０…制御部
３０１，３０２，３０３…フィルタ部（演算手段）
３０４…係数発生部（発生手段）
１５０１，１５０２，１５０３…像域識別部
１６０１…遅延回路部
１６０２…加算器群
１６０３…第１の積和演算部（第１の演算手段）
１６０４…第１の係数発生部
１６０５…第２の積和演算部（第２の演算手段）
１６０６…第２の係数発生部（発生手段）
１６０８…加算部（加算手段）

Claims (3)

1. 入力された画像信号を、周辺画素の濃度差や彩度および網点領域の粗さに基づいて分離する第１の演算手段と、
   入力された画像信号から濃度分布や濃度変化である構造情報を抽出するとともに、前記第１の演算手段により分離された画像データを参照して、色成分毎に文字領域、網点領域、その他の領域に分離する第２の演算手段と、
   前記第１の演算手段から出力された分離信号および前記第２の演算手段から出力された分離信号に基づき、全部の画素を前寄せで記録する１画素変調処理または奇数画素目は前寄せ、偶数画素目は後ろ寄せで記録する２画素変調処理を選択する第３の演算手段と、
   を有し、
   前記第３の演算手段は、予め決められた固定の係数を含み、その固定の係数と縮退画像信号を用いて平均化する第１の積和演算部と、前記第１の演算手段および前記第２の演算手段のそれぞれの出力に基づいて求められる第２の係数と縮退画像信号を用いて積和演算処理する第２の積和演算部と、を含み、第１及び第２の積和演算部で演算されて求められた結果を加算して出力する加算部
   を具備したことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１の演算手段は、所定の周波数を境界条件として細かい網点領域と粗い網点領域とを識別することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記第３の演算手段は、前記第１の演算手段による演算結果に基づき、フィルタサイズを変更することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。

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