JP4821580B2 - 画像処理システムおよび画像処理プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理システムおよび画像処理プログラムに関する。
デジタル画像（以下、単に画像ともいう）として、文字や線画等の他に写真等を表すための網点画像が含まれていることがある。その画像をプリンタ等を用いて高画質に印刷するために、文字や線画等の領域に対して行う画像処理と、網点領域に対して行う画像処理とを分けて行っている。そのために、網点を含む画像から網点領域を抽出する必要がある。例えば、網点領域を抽出する技術として、ソーベルフィルタ、ラプラシアンなどからエッジ成分を抽出し、抽出したエッジ成分を２値化して、エッジ部分の画素数、白黒の反転回数、周期性などの特徴量から、網点領域か否かを判定する手法が多く用いられている。
これに関連する技術として、例えば、特許文献１には、デジタル画像内における網点画像領域と文字領域とを分離することが可能な技術を提供することを課題とし、この画像処理装置は、網点情報に基づいて、所定の網点Ｄ０と４つの隣接網点Ｄ１〜Ｄ４のそれぞれとを結ぶ４つのベクトルＶ１〜Ｖ４を求め、そして、注目画素から４つのベクトルＶ１〜Ｖ４のそれぞれに相当するベクトル量だけ移動させた４つの近傍画素を選択し、選択した４つの近傍画素のそれぞれと注目画素との差分の絶対値を加算した加算結果を求め、その加算結果に基づいて、その注目画素が網点画像領域内の画素であるか文字領域内の画素であるかについての判定処理を行い、この判定処理の結果を用いることにより、網点画像領域と文字領域とに対して異なる処理を施すことが可能になることが開示されている。
また、例えば、特許文献２には、多種類の画像の混在する入力画像に対しても高精細な出力画像を得ることを目的とし、入力画像の原稿を複写して出力画像として出力するデジタル複写機の如き画像形成装置であって、走査、サンプリングによって読取られた入力画像情報におけるエッジの立ち上がり／立ち下がりにより画像の特徴を抽出し、その特徴量を予め設定された識別基準値と比較して網点領域か、文字領域か、中間調領域かの識別を行い、網点領域に対しては平滑化処理を、文字領域に対しては鮮鋭化処理を、中間調領域に対しては、適応化混合処理を行って画像情報を高画質化する高画質化画像処理部を有していることが開示されている。
また、例えば、特許文献３には、丸め誤差の影響を受けない画像校正方法を提供することを課題とし、画像校正方法は、中間調ビットマップ原画像を所定の色校正関数によって校正して、色校正された中間調ビットマップ画像を生成する方法であり、その方法は、中間調ビットマップ原画像を提供するステップと、一組の副画像ブロックにおける中間調ビットマップ原画像のドット面積率を推定するステップと、各々の副画像ブロックについて、所定の色校正関数に基づき、目標となるドット面積率を計算するステップと、その各々の副画像ブロックについて、オン状態又はオフ状態に変換する中間調ビットマップ画像の画素数（Ｎ）を計算するステップと、各々の副画像ブロックについて、中間調ビットマップ原画像におけるＮ個の画素を、それぞれ、オン又はオフ状態のいずれかに変換し、目標となるドット面積率を有する修正された中間調ビットマップ画像を生成するステップとを備えることが開示されている。
また、例えば、非特許文献１には、癌領域を同心円形孤立性陰影と仮定し、これを選択的に抽出するＭｏｒｐｈｏｌｏｇｙフィルタ（非特許文献２）の一変形であるＱｕｏｉｔ（輪投げ）フィルタを開発し、そのフィルタは、（１）入力画像として同心円でかつ中心から周辺に向かって単調減少するモデル画像を仮定した場合、フィルタ出力が解析的に表現できる特徴をもっている、（２）このフィルタを２回連続して適用すると、上記モデル画像を選択的に復元する能力を有することが開示されている。
特開２００２−２５２７５６号公報
特開平０６−０６２２３０号公報
特開２００４−０４０７８１号公報
磯部義明、外４名，「孤立性陰影抽出用Ｑｕｏｉｔフィルタの性質とその乳癌Ｘ線陰影抽出への応用」，電子情報通信学会，１９９３年０２月，電子情報通信学会論文誌（Ｄ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ７６−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．２，ｐｐ．２７９−２８７
Haralick R.M., Sternberg S.R. and Zhuang X.:"Image Analysis Using Mathematical Morphology",IEEE Trans.PAMI,9,4,pp.532-550(1987)
また、例えば、特許文献２には、多種類の画像の混在する入力画像に対しても高精細な出力画像を得ることを目的とし、入力画像の原稿を複写して出力画像として出力するデジタル複写機の如き画像形成装置であって、走査、サンプリングによって読取られた入力画像情報におけるエッジの立ち上がり／立ち下がりにより画像の特徴を抽出し、その特徴量を予め設定された識別基準値と比較して網点領域か、文字領域か、中間調領域かの識別を行い、網点領域に対しては平滑化処理を、文字領域に対しては鮮鋭化処理を、中間調領域に対しては、適応化混合処理を行って画像情報を高画質化する高画質化画像処理部を有していることが開示されている。
また、例えば、特許文献３には、丸め誤差の影響を受けない画像校正方法を提供することを課題とし、画像校正方法は、中間調ビットマップ原画像を所定の色校正関数によって校正して、色校正された中間調ビットマップ画像を生成する方法であり、その方法は、中間調ビットマップ原画像を提供するステップと、一組の副画像ブロックにおける中間調ビットマップ原画像のドット面積率を推定するステップと、各々の副画像ブロックについて、所定の色校正関数に基づき、目標となるドット面積率を計算するステップと、その各々の副画像ブロックについて、オン状態又はオフ状態に変換する中間調ビットマップ画像の画素数（Ｎ）を計算するステップと、各々の副画像ブロックについて、中間調ビットマップ原画像におけるＮ個の画素を、それぞれ、オン又はオフ状態のいずれかに変換し、目標となるドット面積率を有する修正された中間調ビットマップ画像を生成するステップとを備えることが開示されている。
また、例えば、非特許文献１には、癌領域を同心円形孤立性陰影と仮定し、これを選択的に抽出するＭｏｒｐｈｏｌｏｇｙフィルタ（非特許文献２）の一変形であるＱｕｏｉｔ（輪投げ）フィルタを開発し、そのフィルタは、（１）入力画像として同心円でかつ中心から周辺に向かって単調減少するモデル画像を仮定した場合、フィルタ出力が解析的に表現できる特徴をもっている、（２）このフィルタを２回連続して適用すると、上記モデル画像を選択的に復元する能力を有することが開示されている。
本発明は、このような背景技術の状況の中でなされたもので、網点を含む画像から精度よく網点領域を抽出できるようにした画像処理システムおよび画像処理プログラムを提供することを目的としている。
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
本願請求項１記載の発明は、網点を含む画像を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出手段と、前記網点強度算出手段によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出手段を具備することを特徴とする画像処理システムである。
本願請求項１記載の発明は、網点を含む画像を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出手段と、前記網点強度算出手段によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出手段を具備することを特徴とする画像処理システムである。
本願請求項２記載の発明は、網点を含む画像を平滑化する平滑化手段と、前記平滑化手段によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出手段と、前記網点強度算出手段によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出手段と、前記網点領域強度算出手段によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記平滑化手段によって平滑化された画像を合成する画像合成手段を具備することを特徴とする画像処理システムである。
本願請求項３記載の発明は、網点を含む画像を平滑化する第１の平滑化手段と、前記網点を含む画像を、前記第１の平滑化手段とは異なる特性で平滑化する第２の平滑化手段と、前記第１の平滑化手段によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出手段と、前記網点強度算出手段によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出手段と、前記網点領域強度算出手段によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記第２の平滑化手段によって平滑化された画像を合成する画像合成手段を具備することを特徴とする画像処理システムである。
本願請求項４記載の発明は、網点を含む画像を平滑化する第１の平滑化手段と、前記第１の平滑化手段によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出手段と、前記網点強度算出手段によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出手段と、前記網点領域強度算出手段によって算出された網点領域としての網点の強度に合わせて平滑化のフィルタサイズの大きさを変化させて又は該網点領域としての網点の強度に合わせて平滑化のフィルタの係数を変化させて、前記網点を含む画像を平滑化する第２の平滑化手段と、前記網点領域強度算出手段によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記第２の平滑化手段によって平滑化された画像を合成する画像合成手段を具備することを特徴とする画像処理システムである。
本願請求項５記載の発明は、前記第２のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズは、第１の平滑化手段および第１のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズよりも大きいフィルタによって、前記網点を含む画像を平滑化することを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理システムである。
本願請求項６記載の発明は、画像処理システムに、網点を含む画像を平滑化する平滑化機能と、前記平滑化機能によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出機能と、前記網点強度算出機能によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出機能を実現させることを特徴とする画像処理プログラムである。
本願請求項７記載の発明は、画像処理システムに、網点を含む画像を平滑化する平滑化機能と、前記平滑化機能によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出機能と、前記網点強度算出機能によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出機能と、前記網点領域強度算出機能によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記平滑化機能によって平滑化された画像を合成する画像合成機能を実現させることを特徴とする画像処理プログラムである。
本願請求項８記載の発明は、画像処理システムに、網点を含む画像を平滑化する第１の平滑化機能と、前記網点を含む画像を、前記第１の平滑化機能とは異なる特性で平滑化する第２の平滑化機能と、前記第１の平滑化機能によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出機能と、前記網点強度算出機能によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出機能と、前記網点領域強度算出機能によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記第２の平滑化機能によって平滑化された画像を合成する画像合成機能を実現させることを特徴とする画像処理プログラムである。
本願請求項９記載の発明は、画像処理システムに、網点を含む画像を平滑化する第１の平滑化機能と、前記第１の平滑化機能によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出機能と、前記網点強度算出機能によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出機能と、前記網点領域強度算出機能によって算出された網点領域としての網点の強度に合わせて平滑化のフィルタサイズの大きさを変化させて又は該網点領域としての網点の強度に合わせて平滑化のフィルタの係数を変化させて、前記網点を含む画像を平滑化する第２の平滑化機能と、前記網点領域強度算出機能によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記第２の平滑化機能によって平滑化された画像を合成する画像合成機能を実現させることを特徴とする画像処理プログラムである。
本願請求項１０記載の発明は、前記第２のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズは、第１の平滑化機能および第１のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズよりも大きいフィルタによって、前記網点を含む画像を平滑化することを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理プログラムである。
請求項１の画像処理システムによれば、本構成を有していない場合に比較して、網点を含む画像から精度よく網点領域を抽出できるようになる。
請求項２の画像処理システムによれば、本構成を有していない場合に比較して、網点を含む画像から精度よく網点領域を抽出でき、高画質な画像を再現できるようになる。
請求項３の画像処理システムによれば、本構成を有していない場合に比較して、網点を含む画像から精度よく網点領域を抽出でき、より高画質な画像を再現できるようになる。
請求項４の画像処理システムによれば、本構成を有していない場合に比較して、網点を含む画像から精度よく網点領域を抽出でき、更に高画質な画像を再現できるようになる。
請求項５の画像処理システムによれば、本構成を有していない場合に比較して、請求項３または４の画像処理システムによる効果に加えて、隣接する網点との干渉を避けることができ、より高画質な画像を再現できるようになる。
請求項６の画像処理プログラムによれば、本構成を有していない場合に比較して、網点を含む画像から精度よく網点領域を抽出できるようになる。
請求項７の画像処理プログラムによれば、本構成を有していない場合に比較して、網点を含む画像から精度よく網点領域を抽出でき、高画質な画像を再現できるようになる。
請求項８の画像処理プログラムによれば、本構成を有していない場合に比較して、網点を含む画像から精度よく網点領域を抽出でき、より高画質な画像を再現できるようになる。
請求項９の画像処理プログラムによれば、本構成を有していない場合に比較して、網点を含む画像から精度よく網点領域を抽出でき、更に高画質な画像を再現できるようになる。
請求項１０の画像処理プログラムによれば、本構成を有していない場合に比較して、請求項８または９の画像処理プログラムによる効果に加えて、隣接する網点との干渉を避けることができ、より高画質な画像を再現できるようになる。
以下、図面に基づき本発明の好適な各種の実施の形態を説明する。
図１は、第１の実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはプログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、プログラム、システムおよび方法の説明をも兼ねている。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散または並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続を含む。
また、システムとは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
図１は、第１の実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはプログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、プログラム、システムおよび方法の説明をも兼ねている。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散または並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続を含む。
また、システムとは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
第１の実施の形態は、図１に示すように、画像受付モジュール１１、多値化モジュール１２、平滑化モジュール１３、網点強度算出モジュール１４、網点領域強度算出モジュール１５を有している。
画像受付モジュール１１は、網点を含む画像（以下、網点画像ともいう）を受け付ける。例えば、画像としては、ＣＭＹＫ（Ｃｙａｎ Ｍａｇｅｎｔａ Ｙｅｌｌｏｗ ｂｌａｃＫ）各４色の高精細な２値データである。そして、受け付ける手段として、スキャナ、ファックス等による画像入力、ハードディスク等の記憶媒体からの読み出し、通信回線を介して画像を受け取る等がある。画像受付モジュール１１は、受け付けた画像を多値化モジュール１２へ渡す。
画像受付モジュール１１は、網点を含む画像（以下、網点画像ともいう）を受け付ける。例えば、画像としては、ＣＭＹＫ（Ｃｙａｎ Ｍａｇｅｎｔａ Ｙｅｌｌｏｗ ｂｌａｃＫ）各４色の高精細な２値データである。そして、受け付ける手段として、スキャナ、ファックス等による画像入力、ハードディスク等の記憶媒体からの読み出し、通信回線を介して画像を受け取る等がある。画像受付モジュール１１は、受け付けた画像を多値化モジュール１２へ渡す。
多値化モジュール１２は、画像受付モジュール１１によって受け付けた網点画像が２値画像であれば、個々の画素の階調値の０，１を０，２５５に変換する。平滑化モジュール１３による平滑化を行うためである。多値化モジュール１２は、多値化した画像を平滑化モジュール１３へ渡す。
平滑化モジュール１３は、多値化モジュール１２によって多値化された画像を平滑化する。これによって、各画素が０，２５５の階調値以外を有することができ、網点の大きさ、網点の角度、網点の形状をある程度ぼかすことができる。この平滑化によって、第１のモルフォロジカルフィルタの出力値に対して、網点の大きさ等の要因による影響を低くすることができる。
また、平滑化するのであればどのような手法でもよいが、単純平均平滑化が望ましい。これは、例えば、淡色領域の網点において、第１のモルフォロジカルフィルタの出力値がより高い値となるようにするためである。ここでいう、単純平均平滑化とは、例えば、注目画素とその周囲画素の平均をその注目画素の値とするものであり、具体的には各係数を１／９とした３×３のフィルタによるフィルタリング処理などのことである。
平滑化モジュール１３は、平滑化した画像を網点強度算出モジュール１４へ渡す。
また、平滑化するのであればどのような手法でもよいが、単純平均平滑化が望ましい。これは、例えば、淡色領域の網点において、第１のモルフォロジカルフィルタの出力値がより高い値となるようにするためである。ここでいう、単純平均平滑化とは、例えば、注目画素とその周囲画素の平均をその注目画素の値とするものであり、具体的には各係数を１／９とした３×３のフィルタによるフィルタリング処理などのことである。
平滑化モジュール１３は、平滑化した画像を網点強度算出モジュール１４へ渡す。
網点強度算出モジュール１４は、平滑化モジュール１３によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、画像の画素毎の網点の強度を算出する。網点強度算出モジュール１４は、画像の画素毎の網点の強度を算出した画像を網点領域強度算出モジュール１５へ渡す。
網点領域強度算出モジュール１５は、網点強度算出モジュール１４によって算出された網点の強度に対して、第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する。
ここでの第２のモルフォロジカルフィルタは、モルフォロジカルフィルタの基本演算であるクロージング（Ｃｌｏｓｉｎｇ）を利用する。クロージングは、多値画像の膨張を行った後に、その多値画像の縮退を行うものである。つまり、膨張は、近隣に位置する網点同士を結びつける働きを有し、縮退は、結びついたものをそのままの結合の状態で元に戻す働きを有している。したがって、多値の状態のまま、画素毎に算出されていた網点強度を、領域としての網点強度として、算出することができる。
ここでの第２のモルフォロジカルフィルタは、モルフォロジカルフィルタの基本演算であるクロージング（Ｃｌｏｓｉｎｇ）を利用する。クロージングは、多値画像の膨張を行った後に、その多値画像の縮退を行うものである。つまり、膨張は、近隣に位置する網点同士を結びつける働きを有し、縮退は、結びついたものをそのままの結合の状態で元に戻す働きを有している。したがって、多値の状態のまま、画素毎に算出されていた網点強度を、領域としての網点強度として、算出することができる。
図２のフローチャートを用いて、第１の実施の形態による作用・働き（動作）を説明する。
ステップＳ２１では、画像受付モジュール１１が受け付けた２値データである網点画像（ＣＭＹＫの４枚）を、多値化モジュール１２が多値化画像に変換する。これによって、例えば、８ビットの深さ（階調値）を持つ画像が生成される。階調値を持つ画像とするのは、最終的に網点強度または網点領域強度を算出（網点強度算出モジュール１４または網点領域強度算出モジュール１５による処理）するためである。
ステップＳ２２では、ステップＳ２１で多値化された画像を、平滑化モジュール１３が平滑化する。
ステップＳ２３では、網点強度算出モジュール１４が第１のモルフォロジカルフィルタを用いて、ステップＳ２２で平滑化された画像の画素毎の網点の強度を算出する。第１のモルフォロジカルフィルタについては、図１１から図１５を用いて後に詳述する。
ステップＳ２４では、網点領域強度算出モジュール１５が第２のモルフォロジカルフィルタによって、ステップＳ２３で網点の強度を算出された画像の網点領域としての網点の強度を算出する。つまり、ステップＳ２３では、画素毎の網点強度を算出したが、ステップＳ２４では、複数の画素による領域としての網点強度を算出する。この算出された網点強度は、どの領域が網点としての可能性が高いかを示すものである。
ステップＳ２１では、画像受付モジュール１１が受け付けた２値データである網点画像（ＣＭＹＫの４枚）を、多値化モジュール１２が多値化画像に変換する。これによって、例えば、８ビットの深さ（階調値）を持つ画像が生成される。階調値を持つ画像とするのは、最終的に網点強度または網点領域強度を算出（網点強度算出モジュール１４または網点領域強度算出モジュール１５による処理）するためである。
ステップＳ２２では、ステップＳ２１で多値化された画像を、平滑化モジュール１３が平滑化する。
ステップＳ２３では、網点強度算出モジュール１４が第１のモルフォロジカルフィルタを用いて、ステップＳ２２で平滑化された画像の画素毎の網点の強度を算出する。第１のモルフォロジカルフィルタについては、図１１から図１５を用いて後に詳述する。
ステップＳ２４では、網点領域強度算出モジュール１５が第２のモルフォロジカルフィルタによって、ステップＳ２３で網点の強度を算出された画像の網点領域としての網点の強度を算出する。つまり、ステップＳ２３では、画素毎の網点強度を算出したが、ステップＳ２４では、複数の画素による領域としての網点強度を算出する。この算出された網点強度は、どの領域が網点としての可能性が高いかを示すものである。
モルフォロジカルフィルタは、数学的モルフォロジー（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ、形態論）を利用したものとして、画像処理の分野で信号処理手法として知られているものである（非特許文献２および非特許文献１参照）。ここでの第１のモルフォロジカルフィルタは、孤立陰影を抽出するが、文字や細線は抽出しないようにできるフィルタである。さらに、網点領域内に存在する文字や細線も抽出しないものである。
ここで、モルフォロジーの処理例を説明する（詳細は非特許文献１参照）。モルフォロジー処理は、最小値フィルタ、最大値フィルタを利用した手法であり、そのフィルタ値、フィルタ形状を自由に設定できるものである。
基本的な４つの処理の式を以下に示す。
Ｄｉｌａｔｉｏｎ：ｆ'（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ（ｆ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＋ｇ（ｉ，ｊ））
Ｅｒｏｓｉｏｎ：ｆ'（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ（ｆ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）−ｇ（ｉ，ｊ））
Ｏｐｅｎｉｎｇ：Ｄｉｌａｔｉｏｎ（Ｅｒｏｓｉｏｎ）
Ｃｌｏｓｉｎｇ：Ｅｒｏｓｉｏｎ（Ｄｉｌａｔｉｏｎ）
ただし、ｆ（ｘ，ｙ）：入力信号
ｆ'（ｘ，ｙ）：出力信号
ｇ（ｉ，ｊ）：フィルタ
である。
Ｄｉｌａｔｉｏｎ処理とは、入力信号ｆ（ｘ，ｙ）に対して、フィルタｇ（ｉ，ｊ）で、膨張（拡張、拡大ともいわれる）を行う処理のことである。
Ｅｒｏｓｉｏｎ処理とは、入力画像ｆ（ｘ，ｙ）に対して、フィルタｇ（ｉ，ｊ）で、縮退（縮小ともいわれる）を行う処理のことである。
そして、Ｃｌｏｓｉｎｇ処理とは、Ｄｉｌａｔｉｏｎ処理、Ｅｒｏｓｉｏｎ処理を続けて行う処理のことである。
また、Ｏｐｅｎｉｎｇ処理とは、Ｅｒｏｓｉｏｎ処理、Ｄｉｌａｔｉｏｎ処理を続けて行う処理のことである。
基本的な４つの処理の式を以下に示す。
Ｄｉｌａｔｉｏｎ：ｆ'（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ（ｆ（ｘ−ｉ，ｙ−ｊ）＋ｇ（ｉ，ｊ））
Ｅｒｏｓｉｏｎ：ｆ'（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ（ｆ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）−ｇ（ｉ，ｊ））
Ｏｐｅｎｉｎｇ：Ｄｉｌａｔｉｏｎ（Ｅｒｏｓｉｏｎ）
Ｃｌｏｓｉｎｇ：Ｅｒｏｓｉｏｎ（Ｄｉｌａｔｉｏｎ）
ただし、ｆ（ｘ，ｙ）：入力信号
ｆ'（ｘ，ｙ）：出力信号
ｇ（ｉ，ｊ）：フィルタ
である。
Ｄｉｌａｔｉｏｎ処理とは、入力信号ｆ（ｘ，ｙ）に対して、フィルタｇ（ｉ，ｊ）で、膨張（拡張、拡大ともいわれる）を行う処理のことである。
Ｅｒｏｓｉｏｎ処理とは、入力画像ｆ（ｘ，ｙ）に対して、フィルタｇ（ｉ，ｊ）で、縮退（縮小ともいわれる）を行う処理のことである。
そして、Ｃｌｏｓｉｎｇ処理とは、Ｄｉｌａｔｉｏｎ処理、Ｅｒｏｓｉｏｎ処理を続けて行う処理のことである。
また、Ｏｐｅｎｉｎｇ処理とは、Ｅｒｏｓｉｏｎ処理、Ｄｉｌａｔｉｏｎ処理を続けて行う処理のことである。
図１１を用いて、第１のモルフォロジカルフィルタによる処理例を説明する。
ステップＳ１１１、ステップＳ１１３では、Ｅｒｏｓｉｏｎ処理を行う。
ステップＳ１１２、ステップＳ１１４では、Ｅｒｏｓｉｏｎ処理された画像に対して、Ｄｉｌａｔｉｏｎ処理を行う。つまり、処理対象の画像に対して、ステップＳ１１１とステップＳ１１２による処理、ステップＳ１１３とステップＳ１１４による処理によって、それぞれＯｐｅｎｉｎｇ処理を行っている。
そして、ステップＳ１１５では、ステップＳ１１２の処理結果からステップＳ１１４の処理結果を差し引いた画像を生成する。
以上の処理（ステップＳ１１１〜ステップＳ１１５）が、第１のモルフォロジカルフィルタによる処理である。
ステップＳ１１１、ステップＳ１１３では、Ｅｒｏｓｉｏｎ処理を行う。
ステップＳ１１２、ステップＳ１１４では、Ｅｒｏｓｉｏｎ処理された画像に対して、Ｄｉｌａｔｉｏｎ処理を行う。つまり、処理対象の画像に対して、ステップＳ１１１とステップＳ１１２による処理、ステップＳ１１３とステップＳ１１４による処理によって、それぞれＯｐｅｎｉｎｇ処理を行っている。
そして、ステップＳ１１５では、ステップＳ１１２の処理結果からステップＳ１１４の処理結果を差し引いた画像を生成する。
以上の処理（ステップＳ１１１〜ステップＳ１１５）が、第１のモルフォロジカルフィルタによる処理である。
図１３を用いて、１次元の信号に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによる処理を行った例を説明する。
図１３（Ｂ）は、横幅９画素の平面状のフィルタ（Ｄｉｓｋ型フィルタ）を示している。図１３（Ｃ）は、横幅９画素のリング状のフィルタ（Ｒｉｎｇ型フィルタ）を示している。図１３（Ｄ）は、横幅９画素の網点を模式的に四角柱で近似して表したものである。
図１３（Ｂ）は、横幅９画素の平面状のフィルタ（Ｄｉｓｋ型フィルタ）を示している。図１３（Ｃ）は、横幅９画素のリング状のフィルタ（Ｒｉｎｇ型フィルタ）を示している。図１３（Ｄ）は、横幅９画素の網点を模式的に四角柱で近似して表したものである。
図１３（Ａ）の「オリジナル信号」のグラフは、図１３（Ｄ）で示した網点の一次元波形である。
図１３（Ａ）の「フィルタ形状」のグラフは、それぞれ図１３（Ｂ）の平面状のフィルタ、図１３（Ｃ）のリング状のフィルタの一次元波形である（図１１のステップＳ１１１、ステップＳ１１３の処理結果）。
図１３（Ａ）の「Ｍｉｎ信号（Ｅｒｏｓｉｏｎ）」のグラフは、それぞれのフィルタでＥｒｏｓｉｏｎ処理をしたものである。つまり、９画素の中央にのみ波形が立つ。図１３（Ａ）の「Ｍｉｎ信号のＭａｘ信号（Ｏｐｅｎｉｎｇ）」のグラフは、それぞれのフィルタでＯｐｅｎｉｎｇ処理をしたものである（図１１のステップＳ１１２、ステップＳ１１４の処理結果）。
図１３（Ａ）の「処理画像」のグラフは、図１１のステップＳ１１５の処理結果である。つまり、第１のモルフォロジカルフィルタによる処理を行った結果である。
図１３（Ａ）の「フィルタ形状」のグラフは、それぞれ図１３（Ｂ）の平面状のフィルタ、図１３（Ｃ）のリング状のフィルタの一次元波形である（図１１のステップＳ１１１、ステップＳ１１３の処理結果）。
図１３（Ａ）の「Ｍｉｎ信号（Ｅｒｏｓｉｏｎ）」のグラフは、それぞれのフィルタでＥｒｏｓｉｏｎ処理をしたものである。つまり、９画素の中央にのみ波形が立つ。図１３（Ａ）の「Ｍｉｎ信号のＭａｘ信号（Ｏｐｅｎｉｎｇ）」のグラフは、それぞれのフィルタでＯｐｅｎｉｎｇ処理をしたものである（図１１のステップＳ１１２、ステップＳ１１４の処理結果）。
図１３（Ａ）の「処理画像」のグラフは、図１１のステップＳ１１５の処理結果である。つまり、第１のモルフォロジカルフィルタによる処理を行った結果である。
さらに、図１４、図１５に、実際の画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによる処理を行った結果を示す。図１４は網点画像に対して、図１５は文字画像（「旧」という文字画像）に対して、処理を行ったものである。
図１４（Ａ）、図１５（Ａ）は、それぞれ原画像を示している。
図１４（Ｂ）、図１５（Ｂ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１１の処理結果を示している。
図１４（Ｃ）、図１５（Ｃ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１２の処理結果を示している。
図１４（Ｄ）、図１５（Ｄ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１３の処理結果を示している。
図１４（Ｅ）、図１５（Ｅ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１４の処理結果を示している。
図１４（Ｆ）、図１５（Ｆ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１５の処理結果を示している。つまり、第１のモルフォロジカルフィルタによる処理によって、網点画像は抽出されており（図１４（Ｆ））、文字画像は抽出されていないこと（図１５（Ｆ））がわかる。
図１４（Ａ）、図１５（Ａ）は、それぞれ原画像を示している。
図１４（Ｂ）、図１５（Ｂ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１１の処理結果を示している。
図１４（Ｃ）、図１５（Ｃ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１２の処理結果を示している。
図１４（Ｄ）、図１５（Ｄ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１３の処理結果を示している。
図１４（Ｅ）、図１５（Ｅ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１４の処理結果を示している。
図１４（Ｆ）、図１５（Ｆ）は、それぞれ図１１のステップＳ１１５の処理結果を示している。つまり、第１のモルフォロジカルフィルタによる処理によって、網点画像は抽出されており（図１４（Ｆ））、文字画像は抽出されていないこと（図１５（Ｆ））がわかる。
図３、図４を用いて、第２の実施の形態を説明する。第１の実施の形態とは異なる点を、主に説明する。図３は、第２の実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
画像受付モジュール３１は、第１の実施の形態の画像受付モジュール１１と同様である。
多値化モジュール３２は、その機能は第１の実施の形態の多値化モジュール１２と同様であるが、多値化した画像を平滑化モジュール３３の他に画像合成モジュール３６へも渡す。
平滑化モジュール３３は、その機能は第１の実施の形態の平滑化モジュール１３と同様であるが、平滑化した画像を網点強度算出モジュール３４の他に画像合成モジュール３６へも渡す。
網点強度算出モジュール３４は、第１の実施の形態の網点強度算出モジュール１４と同様である。
網点領域強度算出モジュール３５は、その機能は第１の実施の形態の網点領域強度算出モジュール１５と同様であるが、網点領域の強度を算出した結果を画像合成モジュール３６へ渡す。
画像受付モジュール３１は、第１の実施の形態の画像受付モジュール１１と同様である。
多値化モジュール３２は、その機能は第１の実施の形態の多値化モジュール１２と同様であるが、多値化した画像を平滑化モジュール３３の他に画像合成モジュール３６へも渡す。
平滑化モジュール３３は、その機能は第１の実施の形態の平滑化モジュール１３と同様であるが、平滑化した画像を網点強度算出モジュール３４の他に画像合成モジュール３６へも渡す。
網点強度算出モジュール３４は、第１の実施の形態の網点強度算出モジュール１４と同様である。
網点領域強度算出モジュール３５は、その機能は第１の実施の形態の網点領域強度算出モジュール１５と同様であるが、網点領域の強度を算出した結果を画像合成モジュール３６へ渡す。
画像合成モジュール３６は、多値化モジュール３２により多値化した画像と、平滑化モジュール３３により平滑化した画像した画像とを合成する。その際に、網点領域と網点以外の領域（例えば、文字線画領域）との境界部分での急激な信号変化を低減するために、網点領域強度算出モジュール３５によって算出した網点領域強度を重みとして、重み付け合成を行う。重み付け合成としては、例えば、網点領域強度を０〜１の値に正規化し（つまり、０に近似した数値の部分は文字線画領域であり、１に近似した部分は網点領域を表すことになる）、平滑化した画像の各画素値に乗算するようにしてもよい。また、網点領域強度を０〜１の値に正規化した後、その割合（０からの割合、１からの割合）に応じて、多値化した画像、平滑化した画像、のそれぞれの画素値を採用するという合成をしてもよい。
図４のフローチャートを用いて、第２の実施の形態による作用・働き（動作）を説明する。
ステップＳ４１は、第１の実施の形態のステップＳ２１と同様であるが、多値化した画像をステップＳ４２の他にステップＳ４５へも渡す。
ステップＳ４２は、第１の実施の形態のステップＳ２２と同様であるが、平滑化した画像をステップＳ４３の他にステップＳ４５へも渡す。
ステップＳ４３は、第１の実施の形態のステップＳ２３と同様である。
ステップＳ４４は、第１の実施の形態のステップＳ２４と同様であるが、網点領域の強度を算出した結果をステップＳ４５へ渡す。
ステップＳ４５では、画像合成モジュール３６が、ステップＳ４１で多値化された画像とステップＳ４２で平滑化された画像とを、ステップＳ４４で算出した網点領域強度に基づいて合成する。
ステップＳ４１は、第１の実施の形態のステップＳ２１と同様であるが、多値化した画像をステップＳ４２の他にステップＳ４５へも渡す。
ステップＳ４２は、第１の実施の形態のステップＳ２２と同様であるが、平滑化した画像をステップＳ４３の他にステップＳ４５へも渡す。
ステップＳ４３は、第１の実施の形態のステップＳ２３と同様である。
ステップＳ４４は、第１の実施の形態のステップＳ２４と同様であるが、網点領域の強度を算出した結果をステップＳ４５へ渡す。
ステップＳ４５では、画像合成モジュール３６が、ステップＳ４１で多値化された画像とステップＳ４２で平滑化された画像とを、ステップＳ４４で算出した網点領域強度に基づいて合成する。
図５、図６、図７を用いて、第３の実施の形態を説明する。第１の実施の形態または第２の実施の形態とは異なる点を、主に説明する。図５は、第３の実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
画像受付モジュール５１は、第１の実施の形態の画像受付モジュール１１と同様である。
多値化モジュール５２は、その機能は第１の実施の形態の多値化モジュール１２と同様であるが、多値化した画像を第１の平滑化モジュール５３の他に第２の平滑化モジュール５６、画像合成モジュール５７へも渡す。
第１の平滑化モジュール５３は、第１の実施の形態の平滑化モジュール１３と同様である。
網点強度算出モジュール５４は、第１の実施の形態の網点強度算出モジュール１４と同様である。
網点領域強度算出モジュール５５は、第１の実施の形態の網点領域強度算出モジュール１５と同様であるが網点領域の強度を算出した結果を画像合成モジュール５７へ渡す。
画像受付モジュール５１は、第１の実施の形態の画像受付モジュール１１と同様である。
多値化モジュール５２は、その機能は第１の実施の形態の多値化モジュール１２と同様であるが、多値化した画像を第１の平滑化モジュール５３の他に第２の平滑化モジュール５６、画像合成モジュール５７へも渡す。
第１の平滑化モジュール５３は、第１の実施の形態の平滑化モジュール１３と同様である。
網点強度算出モジュール５４は、第１の実施の形態の網点強度算出モジュール１４と同様である。
網点領域強度算出モジュール５５は、第１の実施の形態の網点領域強度算出モジュール１５と同様であるが網点領域の強度を算出した結果を画像合成モジュール５７へ渡す。
第２の平滑化モジュール５６は、多値化モジュール５２によって多値化された画像に対して、その画像の網点特性を残すような平滑化を行う。
つまり、第２の実施の形態では、画像合成モジュール３６の画像合成に利用する信号として、網点強度算出に利用する平滑化信号（つまり平滑化モジュール３３によって平滑化した画像）を利用していた。そして、モルフォロジカルフィルタの出力をできる限り利用するために、単純平均平滑化を行ったが、この信号では、画像合成後にプリンタ出力などを行うと、元画像では微小面積網点で構成されていたような淡色部分が、再度、プリンタ出力用に擬似中間調生成された場合に、網点が生成できない可能性がある。したがって、第３の実施の形態では、単純平均平滑化ではなく、元画像の網点特性を残すような平滑化を行う。つまり、フィルタ係数にガウス分布を用いて、コンボリューションを行い、平滑化を行う。図７に、フィルタの一例（サイズ５×５、分散０．５の場合）を示す。網点の特性を多少残すようなフィルタ係数（中央部分の重みが高くなるような係数）であれば、ガウス分布に限る必要はない。
画像合成モジュール５７は、その機能は第２の実施の形態の画像合成モジュール３６と同様であるが、多値化モジュール５２により多値化した画像と、第２の平滑化モジュール５６により平滑化した画像した画像とを合成する。
つまり、第２の実施の形態では、画像合成モジュール３６の画像合成に利用する信号として、網点強度算出に利用する平滑化信号（つまり平滑化モジュール３３によって平滑化した画像）を利用していた。そして、モルフォロジカルフィルタの出力をできる限り利用するために、単純平均平滑化を行ったが、この信号では、画像合成後にプリンタ出力などを行うと、元画像では微小面積網点で構成されていたような淡色部分が、再度、プリンタ出力用に擬似中間調生成された場合に、網点が生成できない可能性がある。したがって、第３の実施の形態では、単純平均平滑化ではなく、元画像の網点特性を残すような平滑化を行う。つまり、フィルタ係数にガウス分布を用いて、コンボリューションを行い、平滑化を行う。図７に、フィルタの一例（サイズ５×５、分散０．５の場合）を示す。網点の特性を多少残すようなフィルタ係数（中央部分の重みが高くなるような係数）であれば、ガウス分布に限る必要はない。
画像合成モジュール５７は、その機能は第２の実施の形態の画像合成モジュール３６と同様であるが、多値化モジュール５２により多値化した画像と、第２の平滑化モジュール５６により平滑化した画像した画像とを合成する。
図６のフローチャートを用いて、第３の実施の形態による作用・働き（動作）を説明する。
ステップＳ６１は、第１の実施の形態のステップＳ２１と同様であるが、多値化した画像をステップＳ６２の他にステップＳ６５、ステップＳ６６へも渡す。
ステップＳ６２は、第１の実施の形態のステップＳ２２と同様である。
ステップＳ６３は、第１の実施の形態のステップＳ２３と同様である。
ステップＳ６４は、第１の実施の形態のステップＳ２４と同様であるが網点領域の強度を算出した結果をステップＳ６６へも渡す。
ステップＳ６５では、第２の平滑化モジュール５６が、ステップＳ６１で多値化された画像をその画像の網点特性を残すような平滑化を行う。
ステップＳ６６では、第２の実施の形態のステップＳ４５と同様であるが、ステップＳ６１で多値化された画像とステップＳ６５で平滑化された画像とを、ステップＳ６４で算出した網点領域強度に基づいて合成する。
ステップＳ６１は、第１の実施の形態のステップＳ２１と同様であるが、多値化した画像をステップＳ６２の他にステップＳ６５、ステップＳ６６へも渡す。
ステップＳ６２は、第１の実施の形態のステップＳ２２と同様である。
ステップＳ６３は、第１の実施の形態のステップＳ２３と同様である。
ステップＳ６４は、第１の実施の形態のステップＳ２４と同様であるが網点領域の強度を算出した結果をステップＳ６６へも渡す。
ステップＳ６５では、第２の平滑化モジュール５６が、ステップＳ６１で多値化された画像をその画像の網点特性を残すような平滑化を行う。
ステップＳ６６では、第２の実施の形態のステップＳ４５と同様であるが、ステップＳ６１で多値化された画像とステップＳ６５で平滑化された画像とを、ステップＳ６４で算出した網点領域強度に基づいて合成する。
図８、図９、図１０を用いて、第４の実施の形態を説明する。第１の実施の形態または第３の実施の形態とは異なる点を、主に説明する。図８は、第４の実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
画像受付モジュール８１は、第１の実施の形態の画像受付モジュール１１と同様である。
多値化モジュール８２は、第３の実施の形態の多値化モジュール５２と同様である。
第１の平滑化モジュール８３は、第１の実施の形態の平滑化モジュール１３と同様である。
網点強度算出モジュール８４は、第１の実施の形態の網点強度算出モジュール１４と同様である。
網点領域強度算出モジュール８５は、その機能は第１の実施の形態の網点領域強度算出モジュール１５と同様であるが、網点領域の強度を算出した結果を画像合成モジュール８７の他に第２の平滑化モジュール８６へも渡す。
画像受付モジュール８１は、第１の実施の形態の画像受付モジュール１１と同様である。
多値化モジュール８２は、第３の実施の形態の多値化モジュール５２と同様である。
第１の平滑化モジュール８３は、第１の実施の形態の平滑化モジュール１３と同様である。
網点強度算出モジュール８４は、第１の実施の形態の網点強度算出モジュール１４と同様である。
網点領域強度算出モジュール８５は、その機能は第１の実施の形態の網点領域強度算出モジュール１５と同様であるが、網点領域の強度を算出した結果を画像合成モジュール８７の他に第２の平滑化モジュール８６へも渡す。
第２の平滑化モジュール８６は、多値化モジュール８２によって多値化された画像に対して、より適応的に平滑化するために、網点領域強度算出モジュール８５によって算出した網点領域の強度に合わせて、フィルタサイズの大きさを変化させて、平滑化を行う。例えば、網点強度が大きい、つまり、より網点らしい、と判定された場合は、平滑化のフィルタサイズを大きくして、より網点をぼかすことも可能である。
また、より適応的に平滑化するために、網点領域の強度に合わせて、フィルタの係数を変化させてもよい。例えば、第３の実施の形態のようにガウス分布を用いるのであれば、網点強度が大きい、つまり、より網点らしい、と判定された場合は、ガウス分布の分散値を大きくすれば、より網点をぼかすことも可能である。例えば、図７に示した５×５のガウス分布係数は分散０．５であるが、これを分散３．０にすると、図１０のようなフィルタになる。
画像合成モジュール８７は、第３の実施の形態の画像合成モジュール５７と同様である。
また、より適応的に平滑化するために、網点領域の強度に合わせて、フィルタの係数を変化させてもよい。例えば、第３の実施の形態のようにガウス分布を用いるのであれば、網点強度が大きい、つまり、より網点らしい、と判定された場合は、ガウス分布の分散値を大きくすれば、より網点をぼかすことも可能である。例えば、図７に示した５×５のガウス分布係数は分散０．５であるが、これを分散３．０にすると、図１０のようなフィルタになる。
画像合成モジュール８７は、第３の実施の形態の画像合成モジュール５７と同様である。
図９のフローチャートを用いて、第４の実施の形態による作用・働き（動作）を説明する。
ステップＳ９１は、第３の実施の形態のステップＳ６１と同様である。
ステップＳ９２は、第１の実施の形態のステップＳ２２と同様である。
ステップＳ９３は、第１の実施の形態のステップＳ２３と同様である。
ステップＳ９４は、第３の実施の形態のステップＳ６４と同様であるが、網点領域の強度を算出した結果をステップＳ９５へも渡す。
ステップＳ９５は、第３の実施の形態のステップＳ６５と同様であるが、ステップＳ９４による網点領域の強度に応じて、平滑化のフィルタを適応的に変化させて、その変化させたフィルタを用いて平滑化を行う。
ステップＳ９６は、第３の実施の形態のステップＳ６６と同様である。
ステップＳ９１は、第３の実施の形態のステップＳ６１と同様である。
ステップＳ９２は、第１の実施の形態のステップＳ２２と同様である。
ステップＳ９３は、第１の実施の形態のステップＳ２３と同様である。
ステップＳ９４は、第３の実施の形態のステップＳ６４と同様であるが、網点領域の強度を算出した結果をステップＳ９５へも渡す。
ステップＳ９５は、第３の実施の形態のステップＳ６５と同様であるが、ステップＳ９４による網点領域の強度に応じて、平滑化のフィルタを適応的に変化させて、その変化させたフィルタを用いて平滑化を行う。
ステップＳ９６は、第３の実施の形態のステップＳ６６と同様である。
図１６を参照して、実施の形態の画像処理システムのハードウェア構成例について説明する。図１６に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成される画像処理システムであり、スキャナ等のデータ読み取り部１６１７と、プリンタなどのデータ出力部１６１８を備えたハード構成例を示している。なお、このハードウェア構成は、第１から第４の実施の形態について適用する。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１６０１は、上述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、画像受付モジュール１１、多値化モジュール１２、平滑化モジュール１３、網点強度算出モジュール１４、網点領域強度算出モジュール１５等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムに従った処理を実行する制御部である。
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１６０２は、ＣＰＵ１６０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１６０３は、ＣＰＵ１６０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス１６０４により相互に接続されている。
ホストバス１６０４は、ブリッジ１６０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス１６０６に接続されている。
キーボード１６０８、マウス等のポインティングデバイス１６０９は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ１６１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などから成り、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。
ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１６１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ１６０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、画像受付モジュール１１が受け付けた画像や多値化モジュール１２、平滑化モジュール１３等による結果データ（画像）などが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
ドライブ１６１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１６１３に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース１６０７、外部バス１６０６、ブリッジ１６０５、およびホストバス１６０４を介して接続されているＲＡＭ１６０３に供給する。リムーバブル記録媒体１６１３も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。
接続ポート１６１４は、外部接続機器１６１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート１６１４は、インタフェース１６０７、および外部バス１６０６、ブリッジ１６０５、ホストバス１６０４等を介してＣＰＵ１６０１等に接続されている。通信部１６１６は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部１６１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部１６１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。
なお、図１６に示す画像処理システムのハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１６に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１６に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（多機能複写機とも呼ばれ、スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等の機能を有している）などに組み込まれていてもよい。
前記実施の形態においては、第１の平滑化モジュール（５３、８３）と第２の平滑化モジュール（５６、８６）は、同一の大きさのフィルタを用いたが、第２の平滑化モジュール（５６、８６）で用いるフィルタの大きさよりも小さいフィルタによって、網点画像を平滑化してもよい。また、第１の平滑化モジュール（５３、８３）で用いるフィルタサイズは、網点情報から自動的に算出してもよい。
そのために、網点画像の網点情報として、入力解像度と線数を取得した場合、網点の中心と網点の中心との距離は、入力解像度／線数で計算できる。例えば、入力解像度が２４００ｄｐｉで線数が１７７線だった場合は、２４００／１７７＝１３．５５９となり、網点の中心と網点の中心との距離は、約１４画素程度と算出できる。したがって、第１の平滑化モジュール（５３、８３）のフィルタサイズは、スクリーン角が０度の場合は１４×１４のサイズとなる。しかし、スクリーン角は０度、１５度、４５度、７５度等があるため、最適な形状やサイズも変わってくる。従って、隣接する網点との干渉を避けるためには、１４より小さめの値、例えば、９×９や１１×１１などの値を設定した方が好ましい。また、平滑化することで、網点の形状をぼかすことができるため、次工程の網点強度算出モジュール（５４、８４）による処理に対して、値に幅を持たせることができる。また、フィルタの形状は特に規定しないが、スクリーンの形状を考慮すると、円形か四角の形状をもったフィルタを持つのが妥当である。
そのために、網点画像の網点情報として、入力解像度と線数を取得した場合、網点の中心と網点の中心との距離は、入力解像度／線数で計算できる。例えば、入力解像度が２４００ｄｐｉで線数が１７７線だった場合は、２４００／１７７＝１３．５５９となり、網点の中心と網点の中心との距離は、約１４画素程度と算出できる。したがって、第１の平滑化モジュール（５３、８３）のフィルタサイズは、スクリーン角が０度の場合は１４×１４のサイズとなる。しかし、スクリーン角は０度、１５度、４５度、７５度等があるため、最適な形状やサイズも変わってくる。従って、隣接する網点との干渉を避けるためには、１４より小さめの値、例えば、９×９や１１×１１などの値を設定した方が好ましい。また、平滑化することで、網点の形状をぼかすことができるため、次工程の網点強度算出モジュール（５４、８４）による処理に対して、値に幅を持たせることができる。また、フィルタの形状は特に規定しないが、スクリーンの形状を考慮すると、円形か四角の形状をもったフィルタを持つのが妥当である。
また、網点領域強度算出モジュール（１５、３５、５５、８５）で用いる第２のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズは、網点情報から自動的に算出してもよい。
第２のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズも第１の平滑化モジュール（５３、８３）のフィルタサイズを、入力解像度と線数（網点情報）から取得したのと同様に算出できる。ただし、第１の平滑化モジュール（５３、８３）のフィルタサイズは、隣接する網点との干渉を避けるために、計算値よりも小さめに設定したが、第２のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズは逆に大きめに設定する。その理由は、第２のモルフォロジカルフィルタの用途が、画素単位で算出されている網点強度を、領域としての網点強度として算出するためであって、隣接する網点の強度が膨張して一体化するようにしているためである。従って、例えば、網点の中心と網点の中心との距離が約１４画素と設定された場合は、１４より大きめの値、例えば、１７×１７や１９×１９などの値を設定した方が好ましい。フィルタの形状は特に規定しないが、スクリーンの形状を考慮すると、円形か四角の形状をもったフィルタを持つのが妥当である。
第２のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズも第１の平滑化モジュール（５３、８３）のフィルタサイズを、入力解像度と線数（網点情報）から取得したのと同様に算出できる。ただし、第１の平滑化モジュール（５３、８３）のフィルタサイズは、隣接する網点との干渉を避けるために、計算値よりも小さめに設定したが、第２のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズは逆に大きめに設定する。その理由は、第２のモルフォロジカルフィルタの用途が、画素単位で算出されている網点強度を、領域としての網点強度として算出するためであって、隣接する網点の強度が膨張して一体化するようにしているためである。従って、例えば、網点の中心と網点の中心との距離が約１４画素と設定された場合は、１４より大きめの値、例えば、１７×１７や１９×１９などの値を設定した方が好ましい。フィルタの形状は特に規定しないが、スクリーンの形状を考慮すると、円形か四角の形状をもったフィルタを持つのが妥当である。
また、第４の実施の形態における第２の平滑化モジュール８６において、平滑化の各種パラメータは、画素毎の網点強度（網点強度算出モジュール８４による算出結果）、または画素領域としての網点強度（網点領域強度算出モジュール８５による算出結果）によって、変更または選択してもよい。つまり、より適応的に平滑化するために、網点領域の強度に合わせて、フィルタサイズの大きさを変化させてもよい。例えば、より網点をぼかすために、網点強度が大きければ、フィルタサイズも大きくすることも可能である。
同様に、より適応的に平滑化するために、網点領域の強度に合わせて、フィルタの係数を変化させてもよい。例えば、より網点をぼかすために、網点強度が大きければ、ガウス分布の分散値を大きくすることも可能である。
同様に、より適応的に平滑化するために、網点領域の強度に合わせて、フィルタの係数を変化させてもよい。例えば、より網点をぼかすために、網点強度が大きければ、ガウス分布の分散値を大きくすることも可能である。
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、上記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、上記のプログラムまたはその一部は、上記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、上記のプログラムまたはその一部は、上記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
１１…画像受付モジュール
１２…多値化モジュール
１３…平滑化モジュール
１４…網点強度算出モジュール
１５…網点領域強度算出モジュール
３１…画像受付モジュール
３２…多値化モジュール
３３…平滑化モジュール
３４…網点強度算出モジュール
３５…網点領域強度算出モジュール
３６…画像合成モジュール
５１…画像受付モジュール
５２…多値化モジュール
５３…第１の平滑化モジュール
５４…網点強度算出モジュール
５５…網点領域強度算出モジュール
５６…第２の平滑化モジュール
５７…画像合成モジュール
８１…画像受付モジュール
８２…多値化モジュール
８３…第１の平滑化モジュール
８４…網点強度算出モジュール
８５…網点領域強度算出モジュール
８６…第２の平滑化モジュール
８７…画像合成モジュール
１２…多値化モジュール
１３…平滑化モジュール
１４…網点強度算出モジュール
１５…網点領域強度算出モジュール
３１…画像受付モジュール
３２…多値化モジュール
３３…平滑化モジュール
３４…網点強度算出モジュール
３５…網点領域強度算出モジュール
３６…画像合成モジュール
５１…画像受付モジュール
５２…多値化モジュール
５３…第１の平滑化モジュール
５４…網点強度算出モジュール
５５…網点領域強度算出モジュール
５６…第２の平滑化モジュール
５７…画像合成モジュール
８１…画像受付モジュール
８２…多値化モジュール
８３…第１の平滑化モジュール
８４…網点強度算出モジュール
８５…網点領域強度算出モジュール
８６…第２の平滑化モジュール
８７…画像合成モジュール
Claims (10)
- 網点を含む画像を平滑化する平滑化手段と、
前記平滑化手段によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出手段と、
前記網点強度算出手段によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。 - 網点を含む画像を平滑化する平滑化手段と、
前記平滑化手段によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出手段と、
前記網点強度算出手段によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出手段と、
前記網点領域強度算出手段によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記平滑化手段によって平滑化された画像を合成する画像合成手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。 - 網点を含む画像を平滑化する第１の平滑化手段と、
前記網点を含む画像を、前記第１の平滑化手段とは異なる特性で平滑化する第２の平滑化手段と、
前記第１の平滑化手段によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出手段と、
前記網点強度算出手段によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出手段と、
前記網点領域強度算出手段によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記第２の平滑化手段によって平滑化された画像を合成する画像合成手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。 - 網点を含む画像を平滑化する第１の平滑化手段と、
前記第１の平滑化手段によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出手段と、
前記網点強度算出手段によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出手段と、
前記網点領域強度算出手段によって算出された網点領域としての網点の強度に合わせて平滑化のフィルタサイズの大きさを変化させて又は該網点領域としての網点の強度に合わせて平滑化のフィルタの係数を変化させて、前記網点を含む画像を平滑化する第２の平滑化手段と、
前記網点領域強度算出手段によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記第２の平滑化手段によって平滑化された画像を合成する画像合成手段
を具備することを特徴とする画像処理システム。 - 前記第２のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズは、第１の平滑化手段および第１のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズよりも大きいフィルタによって、前記網点を含む画像を平滑化する
ことを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理システム。 - 画像処理システムに、
網点を含む画像を平滑化する平滑化機能と、
前記平滑化機能によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出機能と、
前記網点強度算出機能によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 画像処理システムに、
網点を含む画像を平滑化する平滑化機能と、
前記平滑化機能によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出機能と、
前記網点強度算出機能によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出機能と、
前記網点領域強度算出機能によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記平滑化機能によって平滑化された画像を合成する画像合成機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 画像処理システムに、
網点を含む画像を平滑化する第１の平滑化機能と、
前記網点を含む画像を、前記第１の平滑化機能とは異なる特性で平滑化する第２の平滑化機能と、
前記第１の平滑化機能によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出機能と、
前記網点強度算出機能によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出機能と、
前記網点領域強度算出機能によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記第２の平滑化機能によって平滑化された画像を合成する画像合成機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 画像処理システムに、
網点を含む画像を平滑化する第１の平滑化機能と、
前記第１の平滑化機能によって平滑化された画像に対して、第１のモルフォロジカルフィルタによって、前記画像の画素毎の網点の強度を算出する網点強度算出機能と、
前記網点強度算出機能によって算出された網点の強度に対して、前記第１のモルフォロジカルフィルタとは異なる第２のモルフォロジカルフィルタによって、網点領域としての網点の強度を算出する網点領域強度算出機能と、
前記網点領域強度算出機能によって算出された網点領域としての網点の強度に合わせて平滑化のフィルタサイズの大きさを変化させて又は該網点領域としての網点の強度に合わせて平滑化のフィルタの係数を変化させて、前記網点を含む画像を平滑化する第２の平滑化機能と、
前記網点領域強度算出機能によって算出された網点領域としての網点の強度を重みとして用いて、前記網点を含む画像と前記第２の平滑化機能によって平滑化された画像を合成する画像合成機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 前記第２のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズは、第１の平滑化機能および第１のモルフォロジカルフィルタのフィルタサイズよりも大きいフィルタによって、前記網点を含む画像を平滑化する
ことを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理プログラム。
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