JP6271874B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、エッジ強調処理を行う画像処理装置、画像処理方法、プログラム、および記憶媒体に関する。

従来、画像に対してエッジ強調処理を行うことで文字画像であれば可読性が増し、写真であればその写真が鮮鋭になり画質の向上を図る事が可能になる。処理としてはフィルタによる畳みこみ演算を用いられるのが一般的であり、エッジ強調処理によりエッジ付近のコントラストが強調された画像に変換される。具体的には明るい領域と暗い領域の接する位置では明るい所はより明るく、暗いところはより暗く変換されることで境界部が誇張され、見た目には鮮鋭になったように見える。

カラー画像に対してエッジ強調を行う技術に関しては多くの技術がこれまでも公開されている。

スキャンされた原稿画像に対して、黒い文字を判定しその黒い文字と判定された箇所に対してエッジ強調を行い、またその黒い文字をプリントする時に墨版で生成することで可読性の向上を図る技術がある。例えば色画像データに対して輝度と彩度にデータを分離しエッジ量と彩度から黒エッジ度合いを求め、そのエッジに対して強調処理を行っている。

また注目画素の周囲の明度の閾値との大小関係から文字やロゴなどのエッジが明瞭なベタ部境界をより鮮鋭に、そうでない絵柄の部分ではそれを抑えるよう選択的に鮮鋭度強調量を制御する処理も開示されている（例えば特許文献１等参照）。

特開平7-274004号公報

しかしながら、上述のような手段を含めた一般のエッジ強調処理を行うとエッジ付近が不自然に縁取られてしまう場合が出てしまう。例えば用紙の白地と接する画像の端は本来画像的には強調すべきエッジではなく、そこでエッジ強調処理を行うとその用紙白地に隣接する箇所を縁取ってしまう。これは写真画像の四辺での発生が考えられるが、それ以外にもロゴマークや飾り文字もそのエッジは用紙白地に接することが多い。そのエッジがエッジ強調処理により過度に縁取られることで同様の不自然な縁取りがみえてしまう。こういった画像のエッジは本来十分な鮮鋭度を持っている事が多く、強いエッジ強調処理を行わずに強調量を抑えても十分な画質を持っているものがほとんどである。

ところが不自然な縁取りの弊害が出ない程度にエッジ強調を抑えてしまうと、逆にエッジを強調したいような画像で十分な強調量が得られない事が多い。

本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、画像に対して適切な程度のエッジ強調処理を施すことを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は以下の構成を有する。

入力画像データに対してエッジ強調を行う機能を有する画像処理装置であって、
前記注目画素周辺の白色度を求める手段と、
前記白色度に応じてエッジ強調の補正値を決定する決定手段と、
前記補正値に応じた強度のエッジ強調処理を前記注目画素に対して施す手段と
を有することを特徴とする。

本発明によって、画像に対してエッジ強調処理を行う事によって起こる弊害を抑えることが可能になる。

本発明の実施形態に係る画像形成装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る画像形成装置の概観図である。 本発明の実施形態１に係るエッジ強調処理のフロー図である。 本発明の実施形態１に係るエッジ強調前後のエッジ部の図である。 本発明の実施形態１に係るウィンドウの注目画素とその周囲を示す図である。 本発明の実施形態１に係る累積白色度とエッジ補正値のグラフである。 本発明の実施形態１に係るエッジ強調前後のエッジ部の図である。 本発明の実施形態２に係るUI部の図である。 本発明の実施形態３に係る入力解像度に対する乗じる値βのグラフである。 本発明の実施形態４に係るCMYK画像のエッジ強調処理のフロー図である。

以下、本発明の発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。

［画像形成装置の構成］
図１は本実施形態の、エッジ強調を行う機能を有する画像形成装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、画像形成装置は、画像読取部101、画像処理部102、記憶部103、CPU 104および画像出力部105およびユーザインタフェース（UI）部106および受信部107を備える。なお、画像形成装置は、画像データを管理するサーバ、プリントの実行を指示するパーソナルコンピュータ(PC)などにネットワークなどを介して接続可能である。

画像読取部101は、原稿の画像を読み取り、画像データを出力する。画像処理部102は、画像読取部101や送受信部107等より外部から入力される画像データを含む印刷情報を中間情報（以下「オブジェクト」と呼ぶ）に変換し、記憶部103のオブジェクトバッファに格納する。さらに、バッファしたオブジェクトに基づきビットマップデータを生成し、記憶部103のバッファに格納する。その際、色変換処理や、エッジ強調処理等を行う。詳細に関しては後述する。

記憶部103は、ROM、RAM、ハードディスク(HD)などから構成される。ROMは、CPU 104が実行する各種の制御プログラムや画像処理プログラムを格納する。RAMは、CPU 104がデータや各種情報を格納する参照領域や作業領域として用いられる。また、RAMとHDは、上記のオブジェクトバッファの記憶などに用いられる。また、画像処理に必要な処理パラメータも併せて記憶しておく。このRAMとHD上で画像データを蓄積し、ページのソートや、ソートされた複数ページにわたる原稿を蓄積し、複数部プリント出力を行う。

画像出力部105は、記録紙などの記録媒体にカラー画像を形成して出力する。UI部106は、画像処理部での画像処理の種類やレベル調整等を装置へ指示するための操作を行う。例えば前述の画像処理の調整量等の設定を行う。送受信部107は、外部からプリント用の画像データを受け取り記憶部103への保存や出力部105への出力を行う。また記憶部103内に蓄積されている画像データを機器の外へ送信出力する。

［装置概観］
図２は画像形成装置の概観図である。画像読取部101において、原稿台ガラス203および原稿圧板202の間に画像を読み取る原稿204が置かれ、原稿204はランプ205の光に照射される。原稿204からの反射光は、ミラー206と207に導かれ、レンズ208によって3ラインセンサ210上に像が結ばれる。なお、レンズ208には赤外カットフィルタ231が設けられている。図示しないモータにより、ミラー206とランプ205を含むミラーユニットを速度Vで、ミラー207を含むミラーユニットを速度V/2で矢印の方向に移動する。つまり、3ラインセンサ210の電気的走査方向（主走査方向）に対して垂直方向（副走査方向）にミラーユニットが移動し、原稿204の全面を走査する。

3ラインのCCD210-1，210-2，210-3からなる3ラインセンサ210は、入力される光情報を色分解して、フルカラー情報レッドR、グリーンGおよびブルーBの各色成分を読み取り、その色成分信号を画像処理部102へ送る。なお、3ラインセンサ210を構成するCCDはそれぞれ5000画素分の受光素子を有し、原稿台ガラス203に載置可能な原稿の最大サイズであるA3サイズの原稿の短手方向(297mm)を600dpiの解像度で読み取ることができる。

標準白色板211は、3ラインセンサ210の各CCD 210-1から210-3によって読み取ったデータを補正するためのものである。標準白色板211は、可視光でほぼ均一の反射特性を示す白色である。

画像処理部102は、3ラインセンサ210から入力される画像信号を電気的に処理して、シアンC、マゼンタM、イエローYおよびブラックKの各色成分信号を生成し、生成したCMYKの色成分信号を画像出力部105に送る。このとき出力される画像はディザなどのハーフトーン処理が行われたCMYKの画像となっている。

画像出力部105において、画像読取部101から送られてくるC、M、YまたはKの画像信号はレーザドライバ212へ送られる。レーザドライバ212は、入力される画像信号に応じて半導体レーザ素子213を変調駆動する。半導体レーザ素子213から出力されるレーザビームは、ポリゴンミラー214、f-θレンズ215およびミラー216を介して感光ドラム217を走査し、感光ドラム217上に静電潜像を形成する。

現像器は、マゼンタ現像器219、シアン現像器220、イエロー現像器221およびブラック現像器222から構成される。四つの現像器が交互に感光ドラム217に接することで、感光ドラム217上に形成された静電潜像を対応する色のトナーで現像してトナー像を形成する。記録紙カセット225から供給される記録紙は、転写ドラム223に巻き付けられ、感光ドラム217上のトナー像が記録紙に転写される。

このようにしてC、M、YおよびKの四色のトナー像が順次転写された記録紙は、定着ユニット226を通過することで、トナー像が定着された後、装置外へ排出される。

以降本発明の特徴的なポイントである画像処理部102における画像へのエッジ強調処理に関して図３を用いて詳細に説明する。以降のフローに示される処理はCPU104からの命令を元に画像処理部１０２により処理される。

まずS301のステップで画像処理部102は、入力のRGB画像データに対して色変換処理を行い輝度と色差系の色空間、ここではRGB成分からYCbCrへの色変換を行う。色変換式を以下に示す。
Y = 0.2990 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B
Cb = -0.1687 * R - 0.3313 * G + 0.5000 * B
Cr = 0.5000 * R - 0.4187 * G - 0.0813 * B ... 式(1)
入力のRGB画像のRedの信号値（例えば8bitの信号であれば0〜255の値）をR、同GreenをG、同BlueをBとしてY（0〜255）Cb（-128〜127）Cr（-128〜127）に変換される。この変換により入力のRGB画像は輝度Yと色差Cb，Crとへ分離される。

次にS302のステップで画像処理部102は、前処理で求めた輝度情報および色差情報YCbCrの信号に対してあるきまったサイズのウィンドウを切り出す。本実施形態では５ｘ５のウィンドウとする。

次にS303のステップで画像処理部102は、前処理で求めたウィンドウのうち輝度Yの信号に対してフィルタを畳みこむことでエッジ強調を行う。一般的な手法としてはラプラシアンフィルタを用いて2次微分の成分を計算し、その値を原画像の信号値から減算するといった手法が用いられる。この処理を1回の畳みこみで実現しようとするとそのフィルタマトリクスは例えば以下を用いる。
-0.09 -0.18 -0.27 -0.18 -0.09
-0.18 0.09 0.36 0.09 -0.18
-0.27 0.36 2.08 0.36 -0.27
-0.18 0.09 0.36 0.09 -0.18
-0.09 -0.18 -0.27 -0.18 -0.09
このフィルタマトリクスのサイズは前処理の切り出しウィンドウサイズ以下にする必要がある。この処理は輝度Yに対してのみ行い色差CbCrに対しては行わない。こうすることで明るさのみ強調され、エッジ部の色変化をある程度抑える事が可能になる。こうやって得られたエッジ強調後の輝度信号をY'として以降扱う。

この処理の結果の輝度変化を２次元のグラフで表したものが図４になる。破線で示したグラフが入力Yの信号値で実線のグラフが出力Y'のグラフになる。輝度の変化が起っている場所で、暗いところはより暗く、明るい側はより明るくコントラストが付いた様子を示している。

次にS304のステップで画像処理部102はS302の処理で切り出したウィンドウから注目画素周囲の白色度累積を行う。本件では白色度とは彩度が低くまた輝度が高い箇所と定義し、そういった画素の値が高くなるよう設定し、その値を周囲画素で累積加算する。この時の彩度Sは色差CbCrの値を用いて算出する。前述したように色差CbCrは色成分を意味しており、(Cb,Cr) = (0,0)からの距離が鮮やかさを表現している。そのため彩度Sは次式で求める。
S = √(Cb^2 + Cr^2) ... 式(2)
ここで演算子「^」はべき乗を示す。

その結果から、YおよびSから白色度Wは例えば次式から求める。
W = Y^2 + （255-S）^2 ... 式(3)
ここでYの値は大きいほど輝度が高く、Sの値は大きいほど彩度が高いことを示している。すなわち255-Sは大きいほど彩度が低いことを示す。したがってある画素の白色度Wは、当該画素の輝度が高いほど、また彩度が低いほど大きい値となる。高輝度の無彩色が白であることを考慮すれば、値Wはまさに白色度を示している。このようにして求めたWをウィンドウの周囲で累積加算する。図５では注目画素周辺の１６画素の累積を行う場合の例を示している。ここで注目画素を●で、注目画素周辺の１６画素をｘで示した。こうして求めた白色度積算値をΣWとする。このΣWの値は累積加算値なので、例えば図５の4辺が白かった場合は1辺のみが白かった場合の4倍の値を持つことになる。このようにして着目画素周囲の画素群の白さの程度すなわち白色度積算値ΣWが求められる。

次にS305のステップで画像処理部102は、前処理で得られたΣWの値に応じてエッジ強調量を補正する補正値を算出する。先に述べたように用紙下地に隣接するエッジでの縁取りは画像的な不具合を誘発する可能性が高いため、エッジ強調を抑制する必要がある。つまりΣWの値が大きければ大きいほど注目画素周囲が白い用紙下地になることが予想されるためエッジ強調量を弱める必要がある。補正値αは1.0を最大にした正の値とし、1.0であれば補正する必要がなく、値が小さいほど補正を要する値と定義し、図６で示したようなΣWを入力としたカーブで変換を行う。ウィンドウの１辺でも白かった場合にはエッジ強調を行わないとすると、カーブを途中で補正値α＝0に張り付ける必要があるためこのようなカーブを例にした。このカーブはエッジ強調処理による画像の改善と不具合との兼ね合いで決定されるため、例えば補正値α＝０となる白色度積算値ΣWの値をパラメータとして利用者により指定可能とし、指定されたパラメータに応じたカーブとすることで、良好なカーブを可変的に設定することもできる。

このようにして白色度積算値ΣWの関数として補正値αを決定する。図６の関数は計算式を用いて実現することもできるが、本例ではこの処理はなんらかの計算式を用いるのではなく、信号値ΣWを入力としたLUT（LookUpTable）を用いる。なおこのLUTは記憶部103に記憶され本処理中にロードされる。

またここではΣWの変化に対して補正値αが連続的に変化するようなLUTを図示した。より簡単な実施方法としてはΣWがある値を超えたらαを落とす等の閾値処理も考えられる。ただしそうしてしまうと白から徐々に変化していく様なグラデーション画像においてある箇所を境にエッジ強調の程度（強度）が切り替わってしまいそれが目視出来てしまう。そのためΣWの変化に対しては連続的にαが変化していることが望ましいためこの実施形態をとる。

次にS306のステップで画像処理部102は前処理で得られた補正値αおよびS303で求めた強調後の輝度Y'およびS301で求めた原画像の輝度Yからエッジ補正を行い、最終輝度Y''を求める。これは下記の演算を用いた線形補間で求める。
Y'' = (1.0 - α) * Y + α * Y' ... 式(4)
補正値αの最大値は1.0なので、式４は2つの信号をαブレンドし出力を得る計算になっている。従来のエッジ強調処理では図４のような処理が行われるとした場合に、本実施形態に従って補正値αが0.5の時の出力を太線で示した図を図７に示す。エッジ強調度合いが抑えられている様子がわかる。

最後にS307のステップで画像処理部102は出力のRGBへ変換する。この計算はS301で行った色変換の逆行列演算にあたり式としては以下の様な式になる。
R = Y'' + 1.4020 * Cr
G = Y'' - 0.3441 * Cb - 0.7141 * Cr
B = Y'' + 1.7720 * Cb ... 式(5)
このようなフローでエッジ端部が用紙下地に接するような画像のエッジ部での不自然な縁取りを抑制することで良好なエッジ強調後のRGBカラー画像を得ることが可能になる。

図３のＳ３０１乃至Ｓ３０７の処理を、画像データを構成する全画素を着目画素値として実行することで、画像全体についてエッジ強調処理を行う。 以上の構成及び手順により実現したエッジ強調処理では、一律にエッジ強調が施されず、画素の周囲の白色度に応じた程度の強さで適合的にエッジ強調が行われる。そのために、エッジ強調により生じる不自然な輪郭を防止するとともに、エッジ強調による先鋭度の増強による画質の向上を実現できる。

なお本実施形態ではエッジ強調を行う色空間として輝度色差色空間YCbCrを用いたが、輝度色差系の色空間であればL*a*b*等他の色空間でも同様の事が実現できる。同様にエッジ強調の手段に関してここで示した方法以外にもアンシャープマスク等用いる方法もある。

また本実施形態で白色度WはYおよびSを用いて算出しているが、Yの信号にもRGBの成分が十分に反映されている事からYの値のみから白色度Wを導いてもよい。いいかえるとYの値が十分大きければ白色と考えることもできる。この場合には例えばステップS304においてΣWに代えて着目画素の周囲画素の輝度値Yの累積値ΣYが計算され、図６の関数の横軸としても、輝度値の累積値ΣYが用いられる。

また本実施形態でΣWを注目画素周囲１６画素の白色度Wの値を直接累積しているが、各画素の白色度Wの値に対してそれぞれ閾値処理し、その画素数をΣWとして用いるといった方法や、閾値処理した画素の連続を数える方法等を採用することもできる。

また本実施形態で白色度の累積値ΣWは、注目画素周囲１６画素の白色度Wの値を累積して得ているが、周囲５×５画素の頂点の４画素のみを用いることで計算を簡単にする等の方法もある。これにより計算手順が簡素になり、処理の負荷が顕現できる。

［実施形態２］
実施形態１においては画像全体に対して一様なフィルタマトリクスや補正値算出を行っていた。しかしながら画像の属性、例えば文字画像や写真画像、ベクトル描画されたようなグラフィック画像がわかっている場合にはそれぞれの画像に適した処理に切り替えることでより画質の向上を図る事が可能になる。また属性だけでなくユーザーの好みでエッジ強調の適用レベルをUIから操作できる事で調整幅が広がる。そこで本実施形態では設定値に応じてフィルタマトリクスや補正値を切り替える事でエッジ強調レベルを切り替える事を可能にする構成に関して説明する。なお、実施形態１と同様である画像形成装置の構成および装置概観に関しての記載および重複するフローの説明は割愛し、ポイントとなるエッジ強調係数算出フローを説明する。

UI部106から図８に示す様なUIでエッジ強調レベルの変更を行う。この図ではスライドバーを示しており右にずらすほどエッジを強く強調、左にずらすほど弱く強調する様に指示される。ここでの設定値は記憶部103にて一時的に保持し、この設定値を参照することでエッジ強調処理を行うパラメータを変化させる。この設定値は標準状態から左に行く毎にマイナス、右に行く毎にプラスになる。この図ではプラスマイナス４の調整幅を有する事になる。以下の例では図８のユーザインタフェースの目盛はエッジ強調の程度を示す係数であり、中央で１、左は１未満の正の少数、右は１を超える数であり、例えば、一目盛の移動で左方向に−０．１、右方向に０．１ずつ、中央値１に対して加算される。もちろんこれは一例に過ぎない。

このようにUIで指定された係数に応じて、S303で用いたフィルタマトリクスの係数およびS306で用いた補正値を変更することでエッジ強調の度合いを変更する。UI部106から設定され記憶部103に保持されているエッジ強度の設定値に応じてこれらのパラメータを変更させる。この設定値がマイナスすなわち弱めのエッジ強調が選択された場合には実施形態１で説明したS302で用いたフィルタの畳みこみ係数に対して、一様に1以下の値を乗じる。例えば0.8を乗じると、
-0.072 -0.144 -0.216 -0.144 -0.072
-0.144 0.072 0.288 0.072 -0.144
-0.216 0.288 1.664 0.288 -0.216
-0.144 0.072 0.288 0.072 -0.144
-0.072 -0.144 -0.216 -0.144 -0.072
のようになる。このまま畳みこみを行ってしまうと全体に値が低く、暗くなってしまうので中央の係数1.664をマトリクスの合計が1.0になる様にオフセットさせる。具体的には0.2オフセットさせ1.864とすることで合計が1.0になる。すなわち、
-0.072 -0.144 -0.216 -0.144 -0.072
-0.144 0.072 0.288 0.072 -0.144
-0.216 0.288 1.864 0.288 -0.216
-0.144 0.072 0.288 0.072 -0.144
-0.072 -0.144 -0.216 -0.144 -0.072
なるフィルタを用いてエッジ強調処理を実行する。この演算により弱めのエッジ強調係数を求める事が可能になる。

併せてS305で用いた輝度値の補正値αに対しても同様に1以下の係数を乗じることでもエッジ強調を弱める作用がある。

逆に設定値がプラスすなわち強めのエッジ強調が選択された場合には逆にLUTの各成分に1以上の係数値を乗じ、同様に合計が1.0になる様にオフセットすることでより強めのエッジ強調係数を求める事が可能になる。S305で用いた補正値αに関しても同様である。

上述したLUTの各要素の重みづけは畳みこみ時の中央の重みを増減させている事に相当し、周りの重みが大きくなるほどエッジは強調される事になる。逆に中心の重みが大きくなるとエッジ強調度合いは弱くなる。このようにフィルタマトリクスや補正値に対して簡単な演算を行うことでエッジ強調レベルの変更が可能になる。

なお本実施形態ではUIからの設定値に応じて強度を切り替える例に関して記載したが、冒頭述べたように、画像の属性でこれらのレベルを切り替える事さらには属性毎に異なるUI設定値を持つことも可能である。本例における属性は、エッジを構成するオブジェクトの背景として、白色（すなわち用紙の地色）が多いか否かに応じて分類されることが望ましい。たとえば、文字や線画は用紙（すなわち白色）を背景としたエッジが多く含まれるであろうことから、これらを一つの属性として分類し、文字・線画以外を一つの属性として分類することなどができる。画像の属性は、元の画像データが例えば印刷用のページ記述言語で記述されているなら、そこで用いられている命令にしたがって分類できる。また、ドットデータとして読み取られるなどした画像データであれば、エッジ等を分析することで判別することができる。これらの場合には、ひとつの画像が異なる属性を有する領域に分割されることがあり、その場合には、各領域ごとにその属性に応じて、エッジ強調のLUTやUIによるエッジ強調の程度の設定を適用することができる。

［実施形態３］
実施形態１および２においては送受信部107や画像出力部105から出力する解像度とエッジ強調処理を行う解像度の違いに関して言及していなかった。エッジ強調の程度は処理する解像度と出力する解像度の違いで大きくレベルが変わる。例えば低解像度の画像に対して強いエッジ強調をかけた後に拡大して出力すると縁取りがより目視しやすく、また画像全体のイメージもノイジーになってしまう。逆に高解像度の画像に対して弱めのエッジ強調を行ってもほとんどその効果が見えない場合も多い。そこで本実施形態では出力の解像度と入力の解像度とに応じてエッジ強調レベルを切り替えることを可能にする構成に関して説明する。なお、実施形態１と同様である画像形成装置の構成および装置概観に関しての記載および重複するフローの説明は割愛し、また実施形態２で説明したエッジ強調係数算出フローを用いて説明する。

画像読み取り部101からの読み取りデータは一般的にはデバイス内で固定されているか、もしくは数パターンの解像度を用いており、例えば600dpi等比較的高い解像度で読み取りを行っている。これは文字画像等を解像するために必要となる解像度である。同様に画像出力部105からプリント出力される解像度もデバイス内で固定されているか、もしくは数パターン用意されているのが一般的である。

しかしながら外部とネットワークなどを介して接続された場合、そこから受信部107経由で受信される画像データは、送信元のオリジナルのデータによってさまざまな解像度の画像データであることが考えられる。それらを画像処理部102はプリント出力される解像度に拡大もしくは縮小処理する事になる。ここで先に述べた様に受信された画像データの解像度があまりに低い場合に強いエッジ強調をしてしまったり、逆に高い解像度の画像データに対して弱いエッジ強調をしてしまったりすることの課題がある。

本実施形態ではエッジ強調処理を行った後に出力解像度へ変倍する構成で説明を行う。しかしながら必ずしもこの処理順に限るものではない。

先の実施形態にて、S302で用いたフィルタマトリクスの係数およびS306で用いた補正値を変更することでエッジ強調の度合いを変更する構成に関して、UI部106からの設定値からの変換を例に説明した。本実施形態でも同様の処理を行うが本例ではUI部106からの設定値ではなく、受信した画像の解像度情報からエッジ強度の設定値を変更させる。

先の実施形態でも述べたようにS302のフィルタマトリクスの係数およびS306の補正値に対して1.0より大きい値を乗じるか小さい値を乗じるかで効果が変わる。そこで解像度に対して乗じる値βを関連付けたテーブルとして記憶部103に保持しそのテーブルを参照して、特定された解像度に応じてフィルタマトリクスの係数および補正値の変換を行う。

テーブルの例を図９に示す。入力解像度が高くなるにつれて乗じる値βの値も大きくなっていく。また解像度がある解像度の閾値以下になった場合にはβは下限値例えば0に収束する。乗じる値が0なので結果としては処理スルーに相当する結果を得る事ができる。これは例えば入力が10dpi等出力解像度が600dpiの場合には60倍にも拡大されるような画像に対してエッジ強調を行うと強調されるエッジの幅も大きくなる等画質的な問題が大きいため低すぎる解像度では0に収束させる。

逆に高い入力解像度ではかなり強めのエッジ強調を行う必要があるが、強調しすぎることで色味の違いが出てしまうためこちらもある所定の上限値に収束させる。係数βの値は、係数βを乗じないで行うエッジ強調の程度に応じて決められる。係数βを乗じないで行うエッジ強調の程度が十分強いものであれば、βの上限値を例えば１とし、値βは０と１との間の値をとるものとしてもよい。また例えば、係数β＝１を中間値として、０と２との間でβを与えるように構成することもできる。いずれにしても、係数βの値の幅は、β＝１の場合のエッジ強調の程度がどの程度になるかに応じて決めることができる。 入力の解像度およびこのテーブルに示されるフィルタマトリクスや補正値に乗じる値βを求め処理を行うことで、入力解像度に応じた最適なエッジ強調の画像処理が可能になる。

なお本実施形態ではUI部からの設定値によるエッジ強調レベル切り替えの説明は割愛したが、先のβに対してさらにUI設定値に応じたレベル切り替えの係数をさらに乗じることで入力解像度およびUI設定値の両者からフィルタマトリクスの係数および補正値の演算を行うとしてもよい。

また、実施形態２のユーザインタフェースを用いたエッジ強調の係数の調整を本実施形態に組み合わせることも可能である。

［実施形態４］
実施形態１においては入力をRGB画像として説明を行っているが、インク濃度の信号にあたるCMYK画像データに対しても処理は可能である。なお本実施形態では黄色成分Yと輝度信号Yとの混同を避けるために、黄色成分YをYeと記載する。そこで本実施形態ではCMYeK画像の入力に対してエッジ強調を施す事を可能にする構成に関して説明する。なお、実施形態１と同様である画像形成装置の構成および装置概観に関しての記載および重複するフローの説明は割愛する。

図１０を用いて本実施形態でのフローを説明する。なお図３で説明したフローと重複するS1002〜S1008の処理に関しては実施形態１で説明したS301〜S307と完全に同等の処理であるため説明は割愛する。この処理は従来の実施形態と同様にCPU104の命令で画像処理部102にて実行される。

S1001のステップで画像処理部102は、入力されたCMYeK画像から一度CMYeとKに分離し、CMYe信号をRGB信号に変換、K信号をL信号に変換する。具体的には、
R = 255 - C
G = 255 - M
B = 255 - Ye
L = 255 - K ... 式(6)
とすることでRGBとLに変換可能になる。この計算はCMYeKがそれぞれ8bitの256階調の信号データであることを前提とした計算である。ビット数dに応じて式(6)において被減算数２５５の値は、2^d-1に置き換わる。このRGBからS1002〜S1008のフローでエッジ強調後のR'G'B'の画像を得ることができる。

この処理と並行して、L画像に対しては、図で示すようにRGB入力のフローに対して、S1002およびS1008の色変換および逆色変換の処理を省いたS1010〜S1013からなる構成で処理を行う。この色変換および色逆変換の処理Lの1チャンネルの信号からの変換は不可能であるため省かれる。

ステップS1005の処理に関しては、周囲が白であることを判定するに当たり、実施形態１では輝度信号Yおよび色差信号CaCbから着目画素周囲の白色度Wを算出していたが、本実施形態ではこれに加えLの信号も用いて白色度Wを求める必要がある。具体的には、
W = Y^2 + L^2 + (255-S)^2 ... 式(7)
を用いて白色度Wを求める。なお輝度Y及び彩度Sは実施形態１と同じ要領で求める。ここでL情報はK情報の補数であることから、白色度は輝度情報およびK情報に基づいて決定しているということもできる。

ステップS1010、S1011、S1012の処理に関してはRGBに対する処理ステップS1003、S1004、S1006と完全に同じ処理になる。これらの処理の結果得られる補正値を元にステップS1013でL画像信号に対してエッジ補正を行い、処理後のL画像信号L'を得る。

このようにして求めたR'G'B'およびL'に対してS1009のステップで画像処理部102はこれをCMYeK画像に戻す。具体的には以下の式で変換する。
C' = 255 - R'
M' = 255 - G'
Ye' = 255 - B'
K' = 255 - L' ... 式(8)
この構成を取ることで入力がCMYKの画像に対しても先の実施形態１で述べたRGB画像入力と同様良好なエッジ強調処理を行う事が可能になる。またこれ以外にもCMYKからRGBに変換する方法はある。例えば
R = 255 - Min(255,C+K)
G = 255 - Min(255,M+K)
B = 255 - Min(255,Ye+K) ... 式(9)
等の変換を用いた上でエッジ強調を行う事も可能である。

さらに、実施形態２または３又はその両方を、本実施形態に適用することもできる。これはエッジ強調処理対象の画像データをRGBからYMCKに置き換えたもので、その効果などは各実施形態と同様である。

以上説明したように、上記各実施形態によれば、着目画素周囲の白色度に応じてエッジ強調の程度を適合的に変更したエッジ強調処理を画像データに対して適用することができる。これにより、たとえば周囲の白色度が高い画素についてはエッジ強調の程度をより弱く、逆に周囲の白色度が低い画素についてはエッジ強調の程度をより強くすることができる。このため、周囲の白色度に応じて必要十分なエッジ強調を実現でき、たとえば白地に描かれた画像のエッジを過度に強調することによる画像の不自然さを防止できる。また、エッジ強調の程度をユーザインタフェースにより調整可能とすることで、より適切なエッジ強調を実現できる。さらに、エッジ強調の程度を画像の属性ごとに調整可能とすることで、オブジェクト種類に応じたエッジ強調を実現できる。この場合には属性ごとに異なるフィルタを用いることもできるため、より画像属性すなわち種類ごとに適当なエッジ強調を行うことができる。さらにまた、エッジ強調の程度を、入力画像データの解像度に応じて調整することで、低解像度の画像に対しては程度を弱くすることで、過度なエッジ強調による画質劣化を防止できる。

［その他の実施例］
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (14)

1. 入力画像データに対してエッジ強調処理を行う画像処理装置であって、
   前記入力画像データにおける注目画素周辺の白色度を求める手段と、
   前記白色度に応じて、前記注目画素に適用するエッジ強調処理の補正値を決定する決定手段と、
   前記補正値に応じた強度のエッジ強調処理を前記注目画素に対して行う手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記白色度は、前記注目画素周辺の画素の少なくとも輝度情報に基づいて求めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記白色度は、前記注目画素周辺の画素の色差情報に更に基づいて求めることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記注目画素周辺の画素は、注目画素を中心とする５×５画素の周囲の１６画素であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記注目画素周辺の画素は、注目画素を中心とするｎ×ｎ画素の４頂点の画素であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記エッジ強調処理の補正値は、前記注目画素周辺の画素の白色度が高いほどエッジ強調処理の強度を小さくする値であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記エッジ強調処理の補正値は、前記注目画素周辺の画素の白色度に応じて連続的に変化することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記入力画像データはRGB画像データであり、前記エッジ強調処理はRGB成分から得た輝度情報に対して行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記入力画像データはCMYK画像データであり、
   前記画像処理装置は、前記入力画像データをRGB画像データに変換する変換手段を更に有し、
   前記白色度は、RGB成分から得た前記注目画素周辺の画素の少なくとも輝度情報と、前記CMYK画像データのK情報とに基づいて求められ、
   前記エッジ強調処理は輝度情報およびK情報に対して行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
10. エッジ強調レベルの指示を受け付ける手段を更に有し、
    前記決定手段は更に、受け付けた前記エッジ強調レベルに応じて前記エッジ強調処理の補正値を決定することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
11. 前記入力画像データにより表される画像の属性を判別する手段を更に有し、
    前記決定手段は更に、前記属性に応じて前記エッジ強調処理の補正値を決定することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
12. 入力画像データの解像度を特定する手段を更に有し、
    前記決定手段は更に、前記解像度に応じて前記エッジ強調処理の補正値を決定することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 入力画像データに対してエッジ強調処理を行う画像処理方法であって、
    前記入力画像データにおける注目画素周辺の白色度を求める工程と、
    前記白色度に応じて、前記注目画素に適用するエッジ強調処理の補正値を決定する工程と、
    前記補正値に応じた強度のエッジ強調処理を前記注目画素に対して行う工程と
    を有することを特徴とする画像処理方法。
14. 入力画像データに対してエッジ強調処理を行うためのプログラムであって、
    前記入力画像データにおける注目画素周辺の白色度を求める手段と、
    前記白色度に応じて、前記注目画素に適用するエッジ強調処理の補正値を決定する手段と、
    前記補正値に応じた強度のエッジ強調処理を前記注目画素に対して行う手段と
    してコンピュータを機能させるためのプログラム。

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