JPH04361477A - Picture processing unit - Google Patents
Picture processing unitInfo
- Publication number
- JPH04361477A JPH04361477A JP3137619A JP13761991A JPH04361477A JP H04361477 A JPH04361477 A JP H04361477A JP 3137619 A JP3137619 A JP 3137619A JP 13761991 A JP13761991 A JP 13761991A JP H04361477 A JPH04361477 A JP H04361477A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- image
- input
- pixel
- halftone
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 100
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 67
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 48
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 39
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 34
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 description 16
- 230000004044 response Effects 0.000 description 11
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 11
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 9
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 6
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 6
- 101100191136 Arabidopsis thaliana PCMP-A2 gene Proteins 0.000 description 5
- 101000608720 Helianthus annuus 10 kDa late embryogenesis abundant protein Proteins 0.000 description 5
- 101100048260 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) UBX2 gene Proteins 0.000 description 5
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 101000849579 Arabidopsis thaliana 30S ribosomal protein S13, chloroplastic Proteins 0.000 description 3
- 101100330290 Arabidopsis thaliana CS26 gene Proteins 0.000 description 3
- 101100419716 Podospora anserina RPS9 gene Proteins 0.000 description 3
- 102100029469 WD repeat and HMG-box DNA-binding protein 1 Human genes 0.000 description 3
- 101710097421 WD repeat and HMG-box DNA-binding protein 1 Proteins 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 3
- 108091008695 photoreceptors Proteins 0.000 description 3
- 101710082795 30S ribosomal protein S17, chloroplastic Proteins 0.000 description 2
- 101000623061 Drosophila melanogaster 40S ribosomal protein S26 Proteins 0.000 description 2
- 101000608734 Helianthus annuus 11 kDa late embryogenesis abundant protein Proteins 0.000 description 2
- 101000777456 Mus musculus Disintegrin and metalloproteinase domain-containing protein 15 Proteins 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- HCUOEKSZWPGJIM-YBRHCDHNSA-N (e,2e)-2-hydroxyimino-6-methoxy-4-methyl-5-nitrohex-3-enamide Chemical compound COCC([N+]([O-])=O)\C(C)=C\C(=N/O)\C(N)=O HCUOEKSZWPGJIM-YBRHCDHNSA-N 0.000 description 1
- 101000785279 Dictyostelium discoideum Calcium-transporting ATPase PAT1 Proteins 0.000 description 1
- 101001129314 Dictyostelium discoideum Probable plasma membrane ATPase Proteins 0.000 description 1
- 101000779309 Homo sapiens Amyloid protein-binding protein 2 Proteins 0.000 description 1
- 101000582320 Homo sapiens Neurogenic differentiation factor 6 Proteins 0.000 description 1
- 101001109689 Homo sapiens Nuclear receptor subfamily 4 group A member 3 Proteins 0.000 description 1
- 101000598778 Homo sapiens Protein OSCP1 Proteins 0.000 description 1
- 101000713296 Homo sapiens Proton-coupled amino acid transporter 1 Proteins 0.000 description 1
- 101000713293 Homo sapiens Proton-coupled amino acid transporter 2 Proteins 0.000 description 1
- 101000713290 Homo sapiens Proton-coupled amino acid transporter 3 Proteins 0.000 description 1
- 101001067395 Mus musculus Phospholipid scramblase 1 Proteins 0.000 description 1
- 102100030589 Neurogenic differentiation factor 6 Human genes 0.000 description 1
- 102100022673 Nuclear receptor subfamily 4 group A member 3 Human genes 0.000 description 1
- 102100036920 Proton-coupled amino acid transporter 1 Human genes 0.000 description 1
- 102100036919 Proton-coupled amino acid transporter 2 Human genes 0.000 description 1
- 102100036918 Proton-coupled amino acid transporter 3 Human genes 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Dot-Matrix Printers And Others (AREA)
- Color, Gradation (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
【０００１】0001
【産業上の利用分野】本発明は、擬似中間調の２値画像
データを元の画像に対応する多値画像データに復元する
画像復元回路を備えた画像処理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus equipped with an image restoration circuit for restoring pseudo-halftone binary image data to multi-value image data corresponding to the original image.
【０００２】0002
【従来の技術】従来、ファクシミリ装置においては、画
像信号を公衆電話回線を介して伝送するため、写真など
の中間調画像については、送信側で上記中間調画像の多
値画像データをディザ法などにより２値化することによ
って擬似中間調の２値画像データに変換して受信側に伝
送し、一方、受信側では、受信された擬似中間調の２値
画像データを多値画像データに復元する方法が用いられ
ている。また、昨今、多値画像データを高速及び高解像
度で記録するカラーレーザプリンタが実用化されている
が、一般には２値画像データを記録する２値プリンタが
多く使用されている。多値画像データを記憶装置に記憶
する場合、大容量の記憶装置が必要であるが、この問題
点を解決するため、多値画像データを一旦２値画像デー
タに変換して記憶装置に格納し、画像処理又は記録時に
は上記２値画像データを上記記憶装置から読み出した後
多値画像データに復元する方法が提案されている。[Prior Art] Conventionally, in facsimile machines, image signals are transmitted via public telephone lines, so for halftone images such as photographs, multi-valued image data of the halftone image is transmitted on the transmitting side using dithering methods, etc. The image data is converted into pseudo-halftone binary image data by binarization and transmitted to the receiving side, and the receiving side restores the received pseudo-halftone binary image data to multi-valued image data. method is used. Furthermore, although color laser printers that record multivalued image data at high speed and high resolution have recently been put into practical use, binary printers that record binary image data are generally used more often. Storing multi-value image data in a storage device requires a large-capacity storage device, but in order to solve this problem, multi-value image data is first converted into binary image data and then stored in the storage device. A method has been proposed in which, during image processing or recording, the binary image data is read out from the storage device and then restored to multivalued image data.
【０００３】この種の擬似中間調の２値画像データから
多値画像データへの変換を行う多値復元の画像処理方法
（以下、第１の従来例の方法をいう。）が、例えば特開
昭６２−１１４３７７号公報に開示されており、この公
報においては、以下の３つの方法が提案されている。
（１）２値画像データを各ブロックに分割した後、各ブ
ロック内の黒画素数を計数し、黒画素数より各ブロック
の濃度レベルを推定して濃度を得て、多値画像データに
復元する。
（２）２値画像データを各単位領域に分割した後、各単
位領域内の黒画素数を計数し、所定数の隣接単位領域に
てなる区画領域内の黒画素数のバラツキを調べ、バラツ
キが小さい場合には大きなサイズの濃度マトリックスパ
ターンを用い、バラツキが大きい場合は小さいサイズの
濃度マトリックスパターンを用いて黒画素配列を求めて
、多値画像データに復元する。
（３）２値画像データに対してＮ×Ｎ画素のサイズの走
査開口を用意し、走査開口を１画素ずつずらしながら各
開口内の黒画素数を計数し、計数値を順次濃度レベルと
してゆき、多値画像データに復元する。この方法は、４
×４のウィンドウ内の画素がすべて“１”である空間フ
ィルタを用いて、２値画像データに対するコンボリュー
ション処理を行ったことに相当している。
また、上述の公報において、上記（３）のコンボリュー
ション処理を行なう場合に、注目画素の２値画像データ
に４を乗算しかつ主走査方向及び副走査方向の計４個の
周辺画素の２値画像データに（−１）を乗算した後各乗
算値を加算することによってフィルタリングを行なうラ
プラシアンフィルタを用いて画像強調を同時に行なうこ
とを提案している。さらに、上記（１）のようにあるウ
ィンドウ内の２値画像データに対して平滑化処理を行っ
て平滑値を演算し、一方、当該ウィンドウ内のエッジ強
調量を演算した後、上記平滑値と上記エッジ強調量に基
づいて、元の画像データに対応する多値画像データを復
元する方法（以下、第２の従来例という。）が、知られ
ている。A multi-value restoration image processing method (hereinafter referred to as the first conventional method) for converting pseudo-halftone binary image data to multi-value image data is disclosed in, for example, Japanese Patent Laid-Open Publication No. This method is disclosed in Japanese Patent No. 62-114377, and the following three methods are proposed in this publication. (1) After dividing the binary image data into each block, count the number of black pixels in each block, estimate the density level of each block from the number of black pixels to obtain the density, and restore to multi-valued image data. do. (2) After dividing the binary image data into each unit area, count the number of black pixels in each unit area, and check the variation in the number of black pixels in the divided area made up of a predetermined number of adjacent unit areas. When the variation is small, a large-sized density matrix pattern is used, and when the variation is large, a small-sized density matrix pattern is used to find a black pixel array and restore it to multivalued image data. (3) Prepare a scanning aperture with a size of N x N pixels for binary image data, count the number of black pixels in each aperture while shifting the scanning aperture by one pixel, and sequentially set the counted value as the density level. , and restore it to multivalued image data. This method consists of 4
This corresponds to performing convolution processing on binary image data using a spatial filter in which all pixels within a ×4 window are “1”. In addition, in the above-mentioned publication, when performing the convolution process (3) above, the binary image data of the pixel of interest is multiplied by 4, and the binary image data of a total of four peripheral pixels in the main scanning direction and the sub-scanning direction are It is proposed to simultaneously perform image enhancement using a Laplacian filter that performs filtering by multiplying image data by (-1) and then adding each multiplied value. Furthermore, as in (1) above, smoothing processing is performed on the binary image data within a certain window to calculate a smoothed value, and on the other hand, after calculating the amount of edge enhancement within the window, the smoothed value and A method (hereinafter referred to as a second conventional example) of restoring multivalued image data corresponding to original image data based on the edge enhancement amount is known.
【０００４】0004
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記（
１）の方法において例えば整数Ｎ階調の以上の多値画像
データに復元する場合、Ｎ画素以上の画素に基づいて多
値画像データを復元しなかればならず、また、元の擬似
中間調の２値画像データの周期の間隔以上の長さを１辺
に持つウィンドウを用いて復元処理しなければ、復元後
の画像に擬似中間調のテクスチャーの影響を受ける場合
がある。これらの問題点を解決するためには、比較的大
きなウィンドウを用いる必要があり、ウィンドウ内の黒
画素を計数回路が大型になるという問題点があった。
また、上記ウィンドウ内にエッジ部が存在する場合、上
記（１）の方法による平滑化によってエッジ部が平滑さ
れて元の画像を正確に復元できない場合があるという問
題点があった。[Problem to be solved by the invention] However, the above (
In method 1), for example, when restoring multi-value image data with N or more integer gradations, the multi-value image data must be restored based on N or more pixels, and the original pseudo-halftone Unless restoration processing is performed using a window whose length on one side is equal to or longer than the cycle interval of the binary image data, the restored image may be affected by pseudo-halftone texture. In order to solve these problems, it is necessary to use a relatively large window, which causes the problem that the circuit for counting black pixels within the window becomes large. Furthermore, when an edge portion exists within the window, there is a problem in that the edge portion is smoothed by the smoothing method of (1) above, and the original image may not be accurately restored.
【０００５】また、上述のように上記ラプラシアンフィ
ルタを用いてエッジ成分の相対的な量（以下、エッジ成
分量という。）を検出して、検出されたエッジ成分量か
ら、エッジ強調を行なうときに用いるエッジ強調量と、
エッジ部が存在するか否かを判別するときに用いるエッ
ジ判別量とを演算することができるが、上記ラプラシア
ンフィルタを用いた場合、（７×２）ドットが１周期で
ある画像から高周波の成分量を正確に検出することがで
きず、すなわち当該エッジの高周波成分が低下する。ま
た、エッジ成分の方向性を検出することはできないので
、方向性を考慮したエッジ成分量を検出することはでき
ず、これによって、エッジ部でない画像を誤ってエッジ
部として検出し、もしくはエッジ部を含む画像中でエッ
ジ部を検出できない場合があった。従って、上記第２の
従来例の方法を用いて、上記ラプラシアンフィルタで演
算されたエッジ成分量に基づいて多値画像データ復元す
るとき、元の画像に対応する多値画像データを正確に復
元することができないという問題点があった。[0005] Furthermore, as described above, when the relative amount of edge components (hereinafter referred to as edge component amount) is detected using the Laplacian filter and edge enhancement is performed from the detected amount of edge components, The amount of edge enhancement to be used,
It is possible to calculate the edge discrimination amount used when determining whether an edge exists or not, but when using the above Laplacian filter, high frequency components are calculated from an image with one period of (7 × 2) dots. The amount cannot be detected accurately, that is, the high frequency component of the edge is reduced. In addition, since it is not possible to detect the directionality of edge components, it is not possible to detect the amount of edge components that takes directionality into account. There were cases where edges could not be detected in images containing images. Therefore, when restoring multivalued image data based on the edge component amount calculated by the Laplacian filter using the method of the second conventional example, the multivalued image data corresponding to the original image can be accurately restored. The problem was that it could not be done.
【０００６】さらに、例えば、擬似中間調で２値化され
た２値画像データであるか、もしくは所定のしきい値を
用いて非中間調で２値化された２値画像データであるか
を像域判別する従来の像域判別回路を画像復元装置に適
用した場合、誤差拡散法及び分散型ディザ法によって擬
似中間調で２値化された画像に対しては、その独特の画
像パターンを検出して像域判別するため、ドット集中型
ディザ法によって擬似中間調で２値化され比較的低い空
間周波数成分を有する２値画像データを非中間調画像で
あると誤って判別する場合があった。この場合、ドット
集中型ディザ法によって擬似中間調で２値化された２値
画像データに対してエッジ強調処理を行ってしまい、元
の画像とは全く異なる格子状の画像となり、元の画像に
対応する多値画像データを正確に復元することができな
いという問題点があった。[0006] Furthermore, for example, it is possible to determine whether the image data is binary image data that has been binarized with pseudo halftones or binary image data that has been binarized with non-halftones using a predetermined threshold. When a conventional image area discrimination circuit that discriminates image areas is applied to an image restoration device, it is possible to detect the unique image pattern of an image that has been binarized with pseudo halftones using the error diffusion method and the distributed dither method. Therefore, binary image data that has been binarized with pseudo-halftones using the dot-concentrated dither method and has relatively low spatial frequency components may be incorrectly determined to be a non-halftone image. . In this case, edge enhancement processing is performed on binary image data that has been binarized with pseudo halftones using the dot concentrated dither method, resulting in a grid-like image that is completely different from the original image. There was a problem in that the corresponding multivalued image data could not be accurately restored.
【０００７】本発明の目的は以上の問題点を解決し、入
力された２値画像データのうちのドット集中型ディザ法
によって２値化された擬似中間調の２値画像データの注
目画素に対するエッジ強調処理を禁止することができ、
元の画像に対応する多値画像データをより正確に復元す
ることができる画像処理装置を提供することにある。An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, and to solve the above-mentioned problems by detecting an edge of a pixel of interest in pseudo-halftone binary image data that has been binarized by a dot concentrated dither method among input binary image data. Emphasis processing can be prohibited,
An object of the present invention is to provide an image processing device that can more accurately restore multivalued image data corresponding to an original image.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理装
置は、擬似中間調で２値化された２値画像データと、所
定のしきい値を用いて非中間調で２値化された２値画像
データとを含む入力された２値画像データのうちの、注
目画素とその周辺の複数の画素とを含む所定の領域に対
応する２値画像データに基づいて、上記入力された２値
画像データの各画素毎に、擬似中間調の２値画像データ
の領域であるか、又は非中間調の２値画像データの領域
であるかを判別する像域判別手段と、上記像域判別手段
によって擬似中間調の２値画像データの領域であると判
別された２値画像データを多値画像データに復元する復
元手段とを備えた画像処理装置において、上記入力され
た２値画像データのうちの注目画素の２値画像データに
対して、上記注目画素とその周辺画素との濃度差を強調
するエッジ強調処理を行なうエッジ強調手段と、上記注
目画素の２値画像データがドット集中型ディザ法によっ
て擬似中間調で２値化された２値画像データであるか否
かを判別するディザ判別手段と、上記ディザ判別手段に
よって上記注目画素の２値画像データがドット集中型デ
ィザ法によって擬似中間調で２値化された２値画像デー
タであると判別されたときに、上記注目画素の２値画像
データに対して上記エッジ強調手段が行なうエッジ強調
処理を禁止する禁止手段とを備えたことを特徴とする。[Means for Solving the Problems] An image processing device according to the present invention provides binary image data that has been binarized with pseudo halftones and binary image data that has been binarized with non-halftones using a predetermined threshold. Based on the binary image data corresponding to a predetermined area including the pixel of interest and a plurality of pixels around it, out of the input binary image data including the binary image data, the input binary image data is image area determining means for determining whether each pixel of image data is a pseudo-halftone binary image data area or a non-halftone binary image data area; and the image area determining means. In the image processing apparatus, the image processing apparatus is equipped with a restoring means for restoring the binary image data determined to be a region of pseudo-halftone binary image data into multi-value image data by An edge enhancement means performs edge enhancement processing to emphasize the density difference between the pixel of interest and its surrounding pixels on the binary image data of the pixel of interest; a dither determining means for determining whether or not the binary image data is binary image data that has been binarized with a pseudo halftone by the dither discriminating means; and prohibiting means for prohibiting edge enhancement processing performed by the edge enhancement means on the binary image data of the pixel of interest when it is determined that the image data is binarized binary image data. Features.
【０００９】[0009]
【作用】以上のように構成することにより、上記像域判
別手段は、入力された注目画素とその周辺の複数の画素
とを含む所定の領域に対応する２値画像データに基づい
て、上記入力された２値画像データの各画素毎に、擬似
中間調の２値画像データの領域であるか、又は非中間調
の２値画像データの領域であるかを判別し、上記復元手
段は、上記像域判別手段によって擬似中間調の２値画像
データの領域であると判別された２値画像データを多値
画像データに復元する。ここで、上記エッジ強調手段は
、上記入力された２値画像データのうちの注目画素の２
値画像データに対して、上記注目画素とその周辺画素と
の濃度差を強調するエッジ強調処理を行い、上記ディザ
判別手段は、上記注目画素の２値画像データがドット集
中型ディザ法によって擬似中間調で２値化された２値画
像データであるか否かを判別する。さらに、禁止手段は
、上記ディザ判別手段によって上記注目画素の２値画像
データがドット集中型ディザ法によって擬似中間調で２
値化された２値画像データであると判別されたときに、
上記注目画素の２値画像データに対して上記エッジ強調
手段が行なうエッジ強調処理を禁止する。[Operation] With the above configuration, the image area discriminating means can perform the input pixel based on the binary image data corresponding to a predetermined area including the input pixel of interest and a plurality of surrounding pixels. The restoring means determines for each pixel of the binary image data whether it is a pseudo-halftone binary image data area or a non-halftone binary image data area, and the restoring means Binary image data determined by the image area determining means to be an area of pseudo-halftone binary image data is restored to multivalued image data. Here, the edge emphasizing means includes two pixels of interest in the input binary image data.
Edge enhancement processing is performed on the value image data to emphasize the density difference between the pixel of interest and its surrounding pixels, and the dither discrimination means performs edge enhancement processing to emphasize the difference in density between the pixel of interest and its surrounding pixels, and the dither discriminator performs a pseudo-intermediate processing on the binary image data of the pixel of interest using a dot concentrated dither method. It is determined whether or not the image data is binary image data that has been binarized in the key. Furthermore, the prohibiting means is configured to convert the binary image data of the pixel of interest into two pseudo halftones by the dither determining means using a dot concentrated dither method.
When it is determined that the image data is digitized binary image data,
Edge enhancement processing performed by the edge enhancement means on the binary image data of the pixel of interest is prohibited.
【００１０】従って、「発明が解決しようとする課題」
の欄において上述したように、従来の像域判別回路を画
像復元装置に適用した場合に、ドット集中型ディザ法に
よって擬似中間調で２値化された２値画像データに対し
てエッジ強調処理を行ってしまい、元の画像とは全く異
なる格子状の画像に復元することを防止することができ
る。これによって、２値画像データを多値画像データに
、従来例に比較しより正確に、すなわち原画像により忠
実に復元することができる。[0010] Therefore, "the problem to be solved by the invention"
As mentioned above in the section, when a conventional image area discrimination circuit is applied to an image restoration device, edge enhancement processing is performed on binary image data that has been binarized with pseudo halftones using the dot concentrated dither method. This can prevent the image from being restored to a grid-like image that is completely different from the original image. As a result, binary image data can be restored to multivalued image data more accurately than in the conventional example, that is, more faithfully to the original image.
【００１１】[0011]
【実施例】以下、図面を参照して本発明に係る一実施例
のファクシミリ装置について説明する。ここで、本実施
例のファクシミリ装置は、図２に示すように、受信され
た２値画像データを多値画像データに復元を行なう画像
復元処理部６２を備えたことを特徴としている。なお、
以下の実施例の記述において、「中間調画像」及び「中
間調領域」とはそれぞれ、例えば写真などの中間調画像
の多値画像データをディザ法などの擬似中間調の方法で
２値化した擬似中間調画像及びその画像の領域を意味し
、一方、「非中間調画像」及び「非中間調領域」とはそ
れぞれ、例えば文字などの非中間調画像及びその画像の
領域をいう。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A facsimile apparatus according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. As shown in FIG. 2, the facsimile apparatus of this embodiment is characterized in that it includes an image restoration processing section 62 that restores received binary image data to multivalued image data. In addition,
In the description of the examples below, "halftone image" and "halftone area" respectively refer to multi-valued image data of a halftone image such as a photograph, which is binarized using a pseudo halftone method such as a dither method. The term "non-halftone image" and "non-halftone region" refer to a pseudo-halftone image and a region of the image, respectively, for example, a non-halftone image such as a character.
【００１２】本発明に係る一実施例のファクシミリ装置
について以下の項目の順で説明する。
（１）本実施例の特徴
（２）ファクシミリ装置の構成及び動作（３）画像復元
処理部
（４）１０×２１マトリックスメモリ回路（５）像域判
別部
（５−１）各部の構成及び動作
（５−２）ディザ判定部
（５−３）隣接状態判定部、
（５−４）５×１１マトリックスメモリ回路（５−５）
判定データ生成部
（５−６）判別データ信号生成部
（６）中間調画像復元部
（６−１）各部の構成及び動作
（６−２）窓内計数部
（６−３）平滑量計算部
（６−４）エッジ強調量計算部
（６−５）エッジ領域判別部
（６−６）復元データ計算部
（７）他の実施例A facsimile machine according to an embodiment of the present invention will be explained in the following order. (1) Features of this embodiment (2) Configuration and operation of facsimile machine (3) Image restoration processing section (4) 10x21 matrix memory circuit (5) Image area discrimination section (5-1) Configuration and operation of each part (5-2) Dither judgment unit (5-3) Adjacent state judgment unit (5-4) 5×11 matrix memory circuit (5-5)
Judgment data generation section (5-6) Discrimination data signal generation section (6) Halftone image restoration section (6-1) Configuration and operation of each section (6-2) Window counting section (6-3) Smoothing amount calculation section (6-4) Edge enhancement amount calculation unit (6-5) Edge area determination unit (6-6) Restored data calculation unit (7) Other embodiments
【００１３】（１）本実施例の特徴
この第１の実施例のファクシミリ装置は、図３に示すよ
うに、擬似中間調で２値化された２値画像データと、所
定のしきい値を用いて非中間調で２値化された２値画像
データを含む受信された２値画像データに基づいて所定
のエッジ強調量と所定の平滑値と所定のエッジ領域判別
量を計算するとともに、後述する判別データ信号生成部
１１４から入力されそれぞれ所定の集中型ディザ画像で
あることの判別結果を示す集中型第１ディザ画像判別信
号及び集中型第２ディザ画像判別信号と上記計算された
各量に基づいて入力された２値画像データを多値の中間
調データに復元する中間調画像復元部１０１と、受信さ
れた２値画像データに基づいて注目画素を中心とする所
定の領域について各画素毎に、所定の集中型ディザ画像
であることの判別結果を示す集中型第１ディザ画像判別
信号及び集中型第２ディザ画像判別信号を生成するとと
もに中間調領域であるか又は非中間調領域であるかを判
別した結果を示す像域判別データを出力する像域判別部
１０２と、所定のしきい値を用いて非中間調で２値化さ
れた２値画像データを白又は黒を示す多値の非中間調画
像データに単純に変換する単純多値化部１０３と、上記
像域判別データが示す混合割合に応じて中間調画像復元
部１０１から出力される多値の中間調画像データと単純
多値化部１０３から出力される多値の非中間調画像デー
タとを混合することによって多値画像データを生成して
プリンタ制御部５５に出力するデータ混合部１０４とを
備えたことを特徴とする。(1) Features of this Embodiment As shown in FIG. 3, the facsimile machine of this first embodiment uses binary image data that has been binarized with pseudo halftones and a predetermined threshold value. A predetermined edge enhancement amount, a predetermined smoothing value, and a predetermined edge region discrimination amount are calculated based on the received binary image data including binary image data binarized with non-halftone using A concentrated first dithered image discrimination signal and a concentrated second dithered image discrimination signal inputted from the discrimination data signal generation unit 114 and indicating the discrimination result that the image is a predetermined concentrated dithered image, and each of the above calculated quantities. A halftone image restoring unit 101 restores input binary image data to multi-value halftone data based on the received binary image data, and a halftone image restoring unit 101 restores input binary image data to multi-value halftone data for each pixel in a predetermined area centered on the pixel of interest based on the received binary image data. A first concentrated dither image discrimination signal and a second concentrated dither image discrimination signal indicating the determination result that the image is a predetermined concentrated dither image are generated, and the image is in a halftone region or a non-halftone region. An image area discriminating unit 102 outputs image area discriminating data indicating the result of determining whether the A simple multi-value conversion unit 103 that simply converts into non-half-tone image data, and a simple multi-value half-tone image data output from the half-tone image restoration unit 101 according to the mixing ratio indicated by the image area discrimination data. It is characterized by comprising a data mixing section 104 that generates multi-value image data by mixing the multi-value non-halftone image data output from the multi-value converting section 103 and outputs it to the printer control section 55. do.
【００１４】ここで、特に、中間調画像復元部１０１と
像域判別部１０２とに特徴があり、中間調画像復元部１
０１は、（ａ）入力される画素データに基づいて、所定
の複数の窓内の黒画素数を計数してそれぞれ黒画素数デ
ータ（以下、データと略す。）を出力する窓内計数部１
１３と、（ｂ）窓内計数部１１３から出力されるデータ
に基づいてエッジ領域を判別するために用いるエッジ領
域判別量を計算して出力するエッジ領域判別部１０９と
、（ｃ）窓内計数部１１３から出力されるデータに基づ
いて中間調画像データの復元のための平滑量（７×７黒
画素数第２データと９×９黒画素数データ）を計算して
出力する平滑量計算部１１０と、（ｄ）窓内計数部１１
３から出力されるデータに基づいてエッジ強調処理を行
うためのエッジ強調量第１データとエッジ強調量第２デ
ータと計算して出力するエッジ強調量計算部１１１と、
（ｅ）各部１０９乃至１１１から出力されるデータ及び
判別データ信号生成部１１４から出力される集中型第１
ディザ画像判別信号と集中型第２ディザ画像判別信号に
基づいて多値の中間調画像データを復元して出力する復
元データ計算部１１２とを備える。Here, the halftone image restoration section 101 and the image area discrimination section 102 are particularly characterized.
01 is (a) an in-window counting unit 1 that counts the number of black pixels within a plurality of predetermined windows based on input pixel data and outputs black pixel number data (hereinafter abbreviated as data) for each window;
13, (b) an edge region discriminator 109 that calculates and outputs an edge region discrimination amount used for discriminating an edge region based on the data output from the in-window count section 113, and (c) an in-window count. a smoothing amount calculation unit that calculates and outputs the amount of smoothing (7×7 black pixel number second data and 9×9 black pixel number data) for restoring halftone image data based on the data output from the unit 113; 110 and (d) in-window counting section 11
an edge enhancement amount calculation unit 111 that calculates and outputs edge enhancement amount first data and edge enhancement amount second data for performing edge enhancement processing based on the data output from 3;
(e) Data output from each section 109 to 111 and the centralized first output from the discrimination data signal generation section 114
It includes a restored data calculation unit 112 that restores and outputs multivalued halftone image data based on the dithered image discrimination signal and the concentrated second dithered image discrimination signal.
【００１５】また、像域判別部１０２は、（ａ）入力さ
れる画素データに基づいて所定の領域内で少数である方
の同一種の画素の、主副走査方向の４方向についての隣
接状態を示す主副走査方向隣接数を計算するとともに、
所定の３×３のウィンドウ内の黒画素数データを計算し
、上記計算された各データとディザ判定部１０６から出
力される所定の７×７のウィンドウ内の黒画素数データ
に基づいて、上記７×７のウィンドウ内が全部白画像で
あるか又は全部黒画像であるかを示す全白全黒画像検出
信号と、注目画素を中心とする所定の領域の画像が中間
調画像であることを示す中間調画像検出信号と、上記所
定の領域の画像が非中間調画像であることを示す非中間
調画像検出信号とを生成して出力する隣接状態判定部１
０５と、（ｂ）入力される画素データに基づいて、各画
素毎に、スクリーン角が０度である集中型組織的ディザ
画像であるか否かを検出して検出結果を示す集中型第１
ディザ検出信号を出力するとともに、スクリーン角が４
５度である集中型組織的ディザ画像であるか否かを検出
して検出結果を示す集中型第２ディザ検出信号を出力す
るディザ判定部１０６と、（ｃ）隣接状態判定部１０５
とディザ判定部１０６から各画素毎にシリアルに出力さ
れる５個の各検出信号（計５ビット）を、注目画素を中
心とする所定の５×１１のウィンドウ内で同時に出力す
る５×１１マトリックスメモリ回路１０７と、（ｄ）マ
トリックスメモリ回路１０７から出力される各検出信号
に基づいて各検出信号毎に上記５×１１のウィンドウ内
で上記各検出信号を加算して得られる各判定データを生
成して出力する判定データ生成部１０８と、（ｅ）判定
データ生成部１０８から出力される各判定データに基づ
いて、上記所定の５×１１のウィンドウの領域の画像が
スクリーン角が０度である集中型組織的ディザ画像であ
るか否かを判別して判別結果を示す集中型第１ディザ画
像判別信号を生成して出力し、上記所定の５×１１のウ
ィンドウの領域の画像がスクリーン角が４５度である集
中型組織的ディザ画像であるか否かを判別して判別結果
を示す集中型第２ディザ画像判別信号を生成して出力す
るとともに、中間調領域であるか又は非中間調領域であ
るかを判別した結果を示す像域判別データを出力する判
別データ信号生成部１１４とを備える。The image area determination unit 102 also determines (a) the adjacent state of the smaller number of pixels of the same type in a predetermined area in four directions in the main and sub-scanning directions based on the input pixel data; In addition to calculating the number of adjacencies in the main and sub-scanning directions,
The black pixel number data within a predetermined 3×3 window is calculated, and based on each of the calculated data and the black pixel number data within a predetermined 7×7 window output from the dither determination unit 106, the above An all-white all-black image detection signal indicating whether the inside of the 7x7 window is an all-white image or an all-black image, and an all-white all-black image detection signal indicating that the image in a predetermined area centered on the pixel of interest is a halftone image. an adjacent state determination unit 1 that generates and outputs a halftone image detection signal indicating that the image in the predetermined area is a non-halftone image; and a non-halftone image detection signal indicating that the image in the predetermined area is a non-halftone image.
05, and (b) a first concentrated type that detects whether or not it is a concentrated organized dithered image with a screen angle of 0 degrees for each pixel based on the input pixel data and indicates the detection result.
It outputs a dither detection signal and the screen angle is 4.
a dither determination unit 106 that detects whether or not the image is a concentrated systematic dither image of 5 degrees and outputs a concentrated second dither detection signal indicating the detection result; and (c) an adjacent state determination unit 105.
and a 5×11 matrix that simultaneously outputs five detection signals (total of 5 bits) serially output for each pixel from the dither determination unit 106 within a predetermined 5×11 window centered on the pixel of interest. The memory circuit 107 and (d) generate each judgment data obtained by adding each detection signal within the 5×11 window for each detection signal based on each detection signal output from the matrix memory circuit 107. (e) Based on each determination data output from the determination data generation unit 108, the image in the predetermined 5×11 window area has a screen angle of 0 degrees. Generates and outputs a first concentrated dither image discrimination signal that determines whether the image is a concentrated organized dither image and indicates the determination result, and determines whether the image in the predetermined 5×11 window area has a screen angle. Generates and outputs a concentrated second dithered image discrimination signal that determines whether the image is a concentrated systematic dithered image with an angle of 45 degrees and indicates the determination result, and also generates and outputs a concentrated second dithered image discrimination signal that indicates whether the image is a concentrated systematic dithered image with an angle of 45 degrees or not; and a discrimination data signal generation unit 114 that outputs image area discrimination data indicating the result of discrimination.
【００１６】（２）ファクシミリ装置の構成及び動作図
１は、本発明に係る第１の実施例であるファクシミリ装
置の機構部の縦断面図であり、図２は、図１に図示した
ファクシミリ装置の信号処理部の構成を示すブロック図
である。図１に示すように、このファクシミリ装置は、
プリンタ部１とその上方に設置された画像読取部２０と
に大きく分けられ、プリンタ部１上に操作パネル４０が
設けられ、また、プリンタ部１の側面部に電話機４２が
設けられる。(2) Structure and operation of facsimile device FIG. 1 is a vertical cross-sectional view of the mechanism of a facsimile device according to a first embodiment of the present invention, and FIG. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a signal processing section of the FIG. As shown in Figure 1, this facsimile machine is
The printer section 1 is roughly divided into a printer section 1 and an image reading section 20 installed above the printer section 1. An operation panel 40 is provided on the printer section 1, and a telephone 42 is provided on the side of the printer section 1.
【００１７】図１において、プリンタ部１は、従来の装
置と同様の構成を有する電子写真方式レーザビームプリ
ンタであり、以下に簡単にその動作を述べる。まず、回
転駆動される感光体ドラム２上の感光体が、帯電器３に
より一様に帯電される。次に、光学系４により画像デー
タに応じてレーザビームが照射されて感光体ドラム２上
に静電潜像が形成される。この静電潜像に現像器５のト
ナーが付着する。一方、給紙カセット１１にはカット紙
が置かれており、ピックアップローラ１２によりカット
紙が一枚ずつピックアップされた後、給紙ローラ１３に
よって感光体ドラム２の転写部の方へ送り込まれる。感
光体ドラム２に付着したトナーは、転写チャージャ６に
よりカット紙に転写され、定着器１２により定着される
。上記定着工程の後のカット紙が、排紙ローラ１４，１
６によって排紙通路１５を介して排紙トレー１３に排出
される。なお、カット紙に付着しなかったトナーはクリ
ーナ８により回収され、これで一回のプリントが終了す
る。In FIG. 1, a printer section 1 is an electrophotographic laser beam printer having a configuration similar to that of a conventional device, and its operation will be briefly described below. First, the photoreceptor on the rotationally driven photoreceptor drum 2 is uniformly charged by the charger 3 . Next, a laser beam is irradiated by the optical system 4 according to the image data to form an electrostatic latent image on the photoreceptor drum 2. Toner from the developing device 5 adheres to this electrostatic latent image. On the other hand, cut sheets are placed in a paper feed cassette 11, and after being picked up one by one by a pick-up roller 12, the cut sheets are sent to a transfer section of the photosensitive drum 2 by a paper feed roller 13. The toner adhering to the photosensitive drum 2 is transferred onto the cut paper by a transfer charger 6 and fixed by a fixing device 12. The cut paper after the fixing process is carried out by the paper ejection rollers 14 and 1.
6, the paper is discharged to the paper discharge tray 13 via the paper discharge path 15. Note that the toner that does not adhere to the cut paper is collected by the cleaner 8, and one printing operation is completed.
【００１８】次に、画像読取部２０の動作について説明
する。送信原稿の読取りは従来の装置と同様に行われる
。すなわち、原稿トレー２１上に置かれた原稿は、原稿
センサ２２により検知され、当該原稿がローラ２３によ
りセンサ２５の位置まで１枚ずつ送り込まれる。次に、
モータ（図示せず。）によるローラ２４の回転と密着型
リニアイメージセンサ２６の読み取りに同期して原稿が
密着型リニアイメージセンサ２６により読取られ、原稿
画像はデジタル画像データに変換された後、図２に図示
したバッファメモリ５９に出力されるとともに、後述す
る圧縮伸長部６０によって圧縮画像データに変換されて
圧縮画像メモリ５１に格納される。画像読み取り終了後
は、上記原稿は排出ローラ２７により排紙トレー２８に
排出される。Next, the operation of the image reading section 20 will be explained. Reading of the transmitted document is performed in the same manner as in conventional devices. That is, the originals placed on the original tray 21 are detected by the original sensor 22, and the originals are fed one by one to the position of the sensor 25 by the roller 23. next,
The original is read by the contact type linear image sensor 26 in synchronization with the rotation of the roller 24 by a motor (not shown) and the reading by the contact type linear image sensor 26, and the original image is converted into digital image data. The image data is output to a buffer memory 59 shown in FIG. 2, and is converted into compressed image data by a compression/expansion section 60, which will be described later, and stored in a compressed image memory 51. After image reading is completed, the document is discharged onto a paper discharge tray 28 by a discharge roller 27.
【００１９】図２に示すように、このファクシミリ装置
においては、このファクシミリ装置の全体の制御を行な
うＭＰＵ５０と、それぞれファクシミリの信号処理及び
通信処理などを行なうＨＤＬＣ解析部５２、モデム５３
及びＮＣＵ５４と、それぞれファクシミリの画像信号を
一時的に格納する画像圧縮用画像メモリ５１、バッファ
メモリ５９及びページメモリ６１と、それぞれ所定の画
像信号の処理を行なう圧縮伸長部６０及び画像復元処理
部６２とが備えられ、各処理部２０，５１，５２，５３
，５４，５９，６０，６１がバス６３を介してＭＰＵ５
０に接続される。また、操作パネル４０が直接にＭＰＵ
５０に接続されるとともに、プリンタ部１内に設けられ
多値の画像データに基づいて当該画像データの画像をプ
リントする多値のレーザプリンタ７０を制御するプリン
タ制御部５５がＭＰＵ５０に接続される。As shown in FIG. 2, this facsimile machine includes an MPU 50 that controls the entire facsimile machine, an HDLC analysis section 52 and a modem 53 that perform facsimile signal processing and communication processing, respectively.
and an NCU 54, an image compression image memory 51, a buffer memory 59, and a page memory 61 that temporarily store facsimile image signals, and a compression/expansion unit 60 and an image restoration processing unit 62 that process predetermined image signals, respectively. and each processing section 20, 51, 52, 53
, 54, 59, 60, 61 connect to the MPU 5 via the bus 63.
Connected to 0. In addition, the operation panel 40 directly connects the MPU
A printer control section 55 is connected to the MPU 50 and controls a multi-value laser printer 70 that is provided in the printer section 1 and prints an image of the image data based on the multi-value image data.
【００２０】まず、ファクシミリ装置の受信動作につい
て述べる。相手先のファクシミリ装置から電話回線を介
して着呼があると、着呼信号がＮＣＵ５４とモデム５３
を介してＭＰＵ５０に入力されて検出された後、所定の
ファクシミリの回線接続手順に従って、相手先のファク
シミリ装置との回線接続処理が実行される。当該回線接
続処理の後、相手先のファクシミリ装置から送信される
圧縮画像信号は、ＮＣＵ５４を介してモデム５３に入力
されて復調され、復調後の圧縮画像データはＨＤＬＣ解
析部５２においてＨＤＬＣフレームから圧縮画像データ
のみを取り出す所定のＨＤＬＣ逆加工処理が行われた後
、圧縮用画像メモリ５１に格納される。すべてのページ
の圧縮画像信号を受信したとき、所定のファクシミリの
回線切断手順に従って、相手先のファクシミリ装置との
回線切断処理が実行される。圧縮用画像メモリ５１に格
納された画像データは圧縮伸長部６０によって１ページ
毎、ページメモリ６１を用いて実際の画像データに伸長
されて展開される。ページメモリ６１に展開された画像
データは、画像復元処理部６２に入力されて、詳細後述
される処理によって高密度の２値画像データに変換され
た後、プリンタ制御部５５に出力される。プリンタ制御
部５５への画像データの転送に同期して、ＭＰＵ５０か
らプリンタ制御部５５に記録開始信号が出力されて、プ
リンタ制御部５５は、レーザプリンタ７０に制御信号及
び画像データを送信して画像データの記録を実行させる
。First, the receiving operation of the facsimile machine will be described. When there is an incoming call from the other party's facsimile device via the telephone line, the incoming call signal is sent to the NCU 54 and modem 53.
After being input to the MPU 50 and detected, a line connection process with a destination facsimile machine is executed according to a predetermined facsimile line connection procedure. After the line connection process, the compressed image signal sent from the destination facsimile device is input to the modem 53 via the NCU 54 and demodulated, and the demodulated compressed image data is compressed from the HDLC frame in the HDLC analysis section 52. After a predetermined HDLC reverse processing process is performed to extract only the image data, the data is stored in the compression image memory 51. When compressed image signals for all pages are received, a line disconnection process with the destination facsimile machine is executed according to a predetermined facsimile line disconnection procedure. The image data stored in the compression image memory 51 is expanded and developed into actual image data page by page by the compression/expansion section 60 using the page memory 61. The image data developed in the page memory 61 is input to the image restoration processing section 62, converted into high-density binary image data through processing described in detail later, and then output to the printer control section 55. In synchronization with the transfer of image data to the printer control section 55, a recording start signal is output from the MPU 50 to the printer control section 55, and the printer control section 55 sends a control signal and image data to the laser printer 70 to print the image. Execute data recording.
【００２１】次いで、ファクシミリ装置の送信動作につ
いて説明する。上記画像読取部２０による上述のすべて
の画像読み取り動作が終了すると、相手先のファクシミ
リ装置と回線接続処理が実行される。この回線接続処理
の完了後、圧縮用画像メモリ５１に格納された圧縮画像
データは圧縮伸長部６０によって一旦ページメモリ６１
に伸長された後、相手先のファクシミリ装置の能力に応
じて再圧縮処理が実行されて圧縮用画像メモリ５１に格
納される。格納された画像データは、ＨＤＬＣ解析部５
２によって所定のＨＤＬＣフレーム加工処理が実行され
た後、モデム５３によって所定のファクシミリ信号に変
調される。画像データで変調されたファクシミリ信号は
ＮＣＵ５４と電話回線を介して相手先のファクシミリ装
置に送信される。画像データの送信が完了すると、所定
の回線切断手順に従って、相手先のファクシミリ装置と
の回線切断処理が実行され、送信動作が終了する。Next, the transmission operation of the facsimile machine will be explained. When all of the above-described image reading operations by the image reading section 20 are completed, line connection processing with the other party's facsimile device is executed. After this line connection process is completed, the compressed image data stored in the compression image memory 51 is transferred to the page memory 61 by the compression/expansion section 60.
After being decompressed, recompression processing is executed according to the capabilities of the destination facsimile machine, and the data is stored in the compression image memory 51. The stored image data is sent to the HDLC analysis unit 5.
2 performs predetermined HDLC frame processing, and then the modem 53 modulates the signal into a predetermined facsimile signal. The facsimile signal modulated with the image data is transmitted to the destination facsimile device via the NCU 54 and the telephone line. When the transmission of the image data is completed, a line disconnection process with the destination facsimile machine is executed according to a predetermined line disconnection procedure, and the transmission operation is completed.
【００２２】ＭＰＵ５０は、操作パネル４０を用いて入
力される操作者の指令に基づいて所定の処理を行なうと
ともに、操作者への指示情報及び本ファクシミリ装置の
状態情報を操作パネル４０に出力して表示する。The MPU 50 performs predetermined processing based on the operator's commands input using the operation panel 40, and also outputs instruction information to the operator and status information of the facsimile machine to the operation panel 40. indicate.
【００２３】（３）画像復元処理部
この画像復元処理部６２は、図３に示すように、受信さ
れた２値画像データから多値の中間調データを復元する
中間調画像復元部１０１を備えるが、この中間調画像の
復元処理は、以下のような効果を有する。すなわち、写
真画像のような中間調画像データは、一般に１画素当た
り複数ビットの多値画像データで表される。しかしなが
ら、ファクシミリ通信などの画像データの通信時又はフ
ァイリングなどの画像データの保存時において上記多値
画像データを擬似中間調で２値化して２値画像データに
変換することによって、通信すべき又は保存すべきデー
タ量を大幅に削減することが可能である。(3) Image Restoration Processing Unit As shown in FIG. 3, the image restoration processing unit 62 includes a halftone image restoration unit 101 that restores multi-value halftone data from received binary image data. However, this halftone image restoration processing has the following effects. That is, halftone image data such as a photographic image is generally represented by multi-valued image data with multiple bits per pixel. However, when communicating image data such as facsimile communication or storing image data such as filing, the multi-valued image data is binarized with pseudo halftones and converted to binary image data. It is possible to significantly reduce the amount of data required.
【００２４】この中間調画像の復元処理は、例えば、擬
似中間調で２値化した中間調データを異なった画素密度
で２値で記録又は表示する場合に有効である。すなわち
、単なる変倍処理を行わず、一旦多値画像データに復元
した後変倍処理を行なうことによって、元の擬似中間調
の２値画像データの周期性によるモアレの発生を防止す
ることができる。復元された多値画像データは擬似中間
調で２値化され、ディスプレイ又はプリンタなどの出力
系に出力される。このとき、出力系が入力されるデータ
を高密度で処理することができる装置であれば、その装
置の特性を十分に生かすことができる。また、例えば、
中間調画像の復元処理は、擬似中間調で２値化された２
値画像データを多値の画像データに復元して多値のディ
スプレイ又はプリンタなどの出力系に出力する場合に有
効である。This halftone image restoration process is effective, for example, when halftone data that has been binarized using pseudo halftones is recorded or displayed in binary form at different pixel densities. In other words, by performing scaling processing after once restoring multilevel image data, rather than simply performing scaling processing, it is possible to prevent the occurrence of moiré due to the periodicity of the original pseudo-halftone binary image data. . The restored multivalued image data is binarized with pseudo halftones and output to an output system such as a display or printer. At this time, if the output system is a device that can process input data at high density, the characteristics of the device can be fully utilized. Also, for example,
The halftone image restoration process is performed using two binarized pseudo halftone images.
This is effective when restoring value image data to multi-value image data and outputting it to an output system such as a multi-value display or printer.
【００２５】図３は、図２に図示した画像復元処理部６
２のブロック図である。FIG. 3 shows the image restoration processing section 6 shown in FIG.
2 is a block diagram of FIG.
【００２６】図３に示すように、ページメモリ６１から
シリアルに読み出される２値画像データは、１０×２１
マトリックスメモリ回路１００に入力される。１０×２
１マトリックスメモリ回路１００は、図３０に示すよう
に、１０×２１のウィンドウＷ１０２１内のマトリック
スの各位置に位置する各画素データＤ０００乃至Ｄ９２
０を生成して、中間調画像復元部１０１内の窓内計数部
１１３と、像域判別部１０２内の隣接状態検出部１０５
とディザ判定部１０６と、単純多値化部１０３に出力す
る。図３０において、矢印ＭＳは主走査方向を示し、矢
印ＳＳは副走査方向を示す。また、ｉはウィンドウＷ１
０２１内の主走査線の位置を示すパラメータであり、ｊ
はその副走査線の位置を示すパラメータである。As shown in FIG. 3, the binary image data read out serially from the page memory 61 is 10×21
It is input to matrix memory circuit 100. 10×2
1 matrix memory circuit 100, as shown in FIG.
0, and the window counting unit 113 in the halftone image restoration unit 101 and the adjacent state detection unit 105 in the image area discrimination unit 102
is output to the dither determination section 106 and the simple multi-value conversion section 103. In FIG. 30, arrow MS indicates the main scanning direction, and arrow SS indicates the sub-scanning direction. Also, i is window W1
is a parameter indicating the position of the main scanning line within 021, and j
is a parameter indicating the position of the sub-scanning line.
【００２７】中間調画像復元部１０１は、窓内計数部１
１３と、エッジ領域判別部１０９と、平滑量計算部１１
０と、エッジ強調量計算部１１１と、復元データ計算部
１１２とを備える。窓内計数部１１３は、所定の複数の
窓内の黒画素数を計数してそれぞれデータをエッジ領域
判別部１０９と平滑量計算部１１０とエッジ強調量計算
部１１１とに出力する。エッジ領域判別部１０９は、窓
内計数部１１３から出力されるデータに基づいてエッジ
領域を判別するために用いるエッジ領域判別量を計算し
て復元データ計算部１１２に出力する。平滑量計算部１
１０は、窓内計数部１１３から出力されるデータに基づ
いて中間調画像データの復元のための平滑量（７×７黒
画素数第２データと９×９黒画素数データ）を計算して
復元データ計算部１１２に出力する。エッジ強調量計算
部１１１は、窓内計数部１１３から出力されるデータに
基づいてエッジ強調処理を行うためのエッジ強調量第１
データとエッジ強調量第２データと計算して復元データ
計算部１１２に出力する。さらに、復元データ計算部１
１２は、各部１０９乃至１１１から出力されるデータ及
び判別データ信号生成部１１４から出力される集中型第
１ディザ画像判別信号と集中型第２ディザ画像判別信号
に基づいて多値の中間調画像データを復元してデータ混
合部１０４に出力する。The halftone image restoration section 101 includes a window counting section 1
13, an edge region determination unit 109, and a smoothing amount calculation unit 11
0, an edge enhancement amount calculation section 111, and a restored data calculation section 112. The intra-window counting section 113 counts the number of black pixels within a plurality of predetermined windows and outputs the data to the edge region discriminating section 109, the smoothing amount calculating section 110, and the edge enhancement amount calculating section 111, respectively. Edge region discriminator 109 calculates an edge region discriminant amount used to discriminate an edge region based on the data output from window counting section 113 and outputs the calculated edge region discriminant amount to restored data calculation section 112 . Smoothing amount calculation section 1
10 calculates the amount of smoothing (7×7 black pixel number second data and 9×9 black pixel number data) for restoring halftone image data based on the data output from the window counting unit 113. It is output to the restored data calculation unit 112. The edge enhancement amount calculation unit 111 calculates a first edge enhancement amount for performing edge enhancement processing based on the data output from the window counting unit 113.
The calculated data and edge enhancement amount second data are output to the restored data calculation unit 112. Furthermore, the restored data calculation unit 1
12 is multi-valued halftone image data based on the data output from each section 109 to 111 and the concentrated first dither image discrimination signal and the concentrated second dither image discrimination signal output from the discrimination data signal generation section 114. is restored and output to the data mixing unit 104.
【００２８】像域判別部１０２は、隣接状態検出部１０
５と、ディザ判定部１０６と、５×１１マトリックスメ
モリ回路１０７と、判定データ生成部１０８と、判別デ
ータ信号生成部１１４とを備える。隣接状態判定部１０
５は、入力される画素データに基づいて所定の領域内で
少数である方の同一種の画素の、主副走査方向の４方向
についての隣接状態を示す主副走査方向隣接数を計算す
るとともに、所定の３×３のウィンドウ内の黒画素数デ
ータを計算し、上記計算された各データとディザ判定部
１０６から出力される所定の７×７のウィンドウ内の黒
画素数データに基づいて、上記７×７のウィンドウ内が
全部白画像であるか又は全部黒画像であるかを示す全白
全黒画像検出信号と、注目画素を中心とする所定の領域
の画像が中間調画像であることを示す中間調画像検出信
号と、上記所定の領域の画像が非中間調画像であること
を示す非中間調画像検出信号とを生成して出力する。一
方、ディザ判定部１０６は、入力される画素データに基
づいて、各画素毎に、スクリーン角が０度である集中型
組織的ディザ画像であるか否かを検出して検出結果を示
す集中型第１ディザ検出信号を出力するとともに、スク
リーン角が４５度である集中型組織的ディザ画像である
か否かを検出して検出結果を示す集中型第２ディザ検出
信号を出力する。The image area discriminating unit 102 has an adjacent state detecting unit 10.
5, a dither determination unit 106, a 5×11 matrix memory circuit 107, a determination data generation unit 108, and a determination data signal generation unit 114. Adjacent state determination unit 10
5 calculates the number of adjacent pixels in the main and sub-scanning directions indicating the adjacency state of the smaller number of pixels of the same type in a predetermined area in four directions in the main and sub-scanning directions based on the input pixel data; , calculate the black pixel number data within a predetermined 3×3 window, and based on each of the calculated data and the black pixel number data within a predetermined 7×7 window output from the dither determination unit 106, The all-white all-black image detection signal indicating whether the 7×7 window is an all-white image or an all-black image, and the image in a predetermined area centered on the pixel of interest is a halftone image. and a non-halftone image detection signal indicating that the image in the predetermined area is a non-halftone image are generated and output. On the other hand, the dither determination unit 106 detects for each pixel, based on the input pixel data, whether or not it is a concentrated systematic dither image with a screen angle of 0 degrees, and displays the detection result. In addition to outputting a first dither detection signal, it detects whether or not the image is a concentrated organized dither image with a screen angle of 45 degrees, and outputs a second concentrated dither detection signal indicating the detection result.
【００２９】さらに、５×１１マトリックスメモリ回路
１０７は、隣接状態判定部１０５とディザ判定部１０６
から各画素毎にシリアルに出力される５個の各検出信号
（計５ビット）を、注目画素を中心とする所定の５×１
１のウィンドウ内で同時に判定データ生成部１０８に出
力する。判定データ生成部１０８は、マトリックスメモ
リ回路１０７から出力される各検出信号に基づいて各検
出信号毎に上記５×１１のウィンドウ内で上記各検出信
号を加算して得られる各判定データを生成して判別デー
タ信号生成部１１４に出力する。最後に、判別データ信
号生成部１１４は、判定データ生成部１０８から出力さ
れる各判定データに基づいて、上記所定の５×１１のウ
ィンドウの領域の画像がスクリーン角が０度である集中
型組織的ディザ画像であるか否かを判別して判別結果を
示す集中型第１ディザ画像判別信号を生成して出力し、
上記所定の５×１１のウィンドウの領域の画像がスクリ
ーン角が４５度である集中型組織的ディザ画像であるか
否かを判別して判別結果を示す集中型第２ディザ画像判
別信号を生成して出力するとともに、中間調領域である
か又は非中間調領域であるかを判別した結果を示す像域
判別データを出力する。ここで、像域判別データは、上
記領域内の画像が完全に中間調画像であるとき０となり
、一方、非中間調画像となるとき１となる０から１まで
の値域を有する。Furthermore, the 5×11 matrix memory circuit 107 includes an adjacent state determining section 105 and a dither determining section 106.
The five detection signals (total of 5 bits) serially output for each pixel from
They are simultaneously output to the determination data generation unit 108 within one window. The determination data generation unit 108 generates each determination data obtained by adding each detection signal within the 5×11 window for each detection signal based on each detection signal output from the matrix memory circuit 107. and outputs it to the discrimination data signal generation section 114. Finally, the discrimination data signal generation unit 114 determines, based on each judgment data output from the judgment data generation unit 108, that the image of the area of the predetermined 5×11 window is a concentrated tissue whose screen angle is 0 degrees. generating and outputting a concentrated first dithered image discrimination signal that determines whether the image is a target dithered image and indicates the discrimination result;
Determine whether or not the image in the predetermined 5×11 window area is a concentrated systematic dithered image with a screen angle of 45 degrees, and generate a concentrated second dithered image discrimination signal indicating the determination result. At the same time, it outputs image area discrimination data indicating the result of determining whether the area is a halftone area or a non-halftone area. Here, the image area discrimination data has a value range from 0 to 1, which is 0 when the image in the area is a completely halftone image, and 1 when it is a non-halftone image.
【００３０】また、単純多値化部１０３は、マトリック
スメモリ回路１００から出力される画素データに基づい
て、所定のしきい値を用いて非中間調で２値化された２
値画像データを白又は黒を示す多値の非中間調画像デー
タに単純に変換して非中間調データとしてデータ混合部
１０４に出力する。さらに、データ混合部１０４は、テ
ーブル用ＲＯＭで構成され、中間調画像復元部１０１か
ら出力される多値の中間調画像データと単純多値化部１
０３から出力される多値の非中間調画像データと上記像
域判別データに基づいて次の「数１」の計算を行って、
すなわちこれらのデータを上記像域判別データが示す混
合割合に応じて混合することによって、６ビットの多値
画像データを生成してプリンタ制御部５５に出力する。Furthermore, the simple multilevel conversion unit 103 generates two-valued data that is binarized in non-halftones using a predetermined threshold based on the pixel data output from the matrix memory circuit 100.
The value image data is simply converted into multi-value non-halftone image data indicating white or black, and outputted to the data mixing unit 104 as non-halftone data. Further, the data mixing unit 104 is configured with a table ROM, and combines the multivalued halftone image data output from the halftone image restoration unit 101 with the simple multivalue conversion unit 1.
Based on the multivalued non-halftone image data output from 03 and the above image area discrimination data, the following "Equation 1" is calculated,
That is, by mixing these data according to the mixing ratio indicated by the image area discrimination data, 6-bit multivalued image data is generated and output to the printer control section 55.
【数１】
多値画像データ＝（中間調画像データ）×｛１−（像域
判別データ）｝＋（非中間調画像データ）×（像域判別
データ）[Equation 1] Multivalued image data = (halftone image data) x {1 - (image area discrimination data)} + (non-halftone image data) x (image area discrimination data)
【００３１】本実施例では、中間調とも非中間調ともと
れる領域での像域判別の誤判別を目立たなくするため、
上述のように、データ混合部１０４において中間調画像
らしさ及び非中間調画像らしさを示す像域判別データの
混合割合に応じて上記中間調画像データと上記非中間調
画像データとを混合して多値の画像データを復元してい
る。In this embodiment, in order to make erroneous image area discrimination in areas that can be halftones or non-halftones less noticeable,
As described above, the data mixing unit 104 mixes and multiplies the halftone image data and the non-halftone image data according to the mixing ratio of the image area discrimination data indicating the likeness of a halftone image and the likeness of a non-halftone image. Value image data is being restored.
【００３２】（４）１０×２１マトリックスメモリ回路
図４は、図３に図示した１０×２１マトリックスメモリ
回路１００のブロック図である。図４に示すように、１
０×２１マトリックスメモリ回路１００は、それぞれペ
ージメモリ６１から入力される２値画像データの転送ク
ロックの周期と同一の周期、すなわち画像データの１ド
ットの周期を有するクロックＣＬＫに基づいて入力され
る画像データを主走査方向の１回の走査時間である１水
平期間だけ遅延させる９個のＦＩＦＯメモリＤＭ１乃至
ＤＭ９と、それぞれ上記クロックＣＬＫに同期して入力
される画像データをクロックＣＬＫの１周期期間だけ遅
延させて出力する２００個の遅延型フリップフロップＤ
Ｆ００１乃至ＤＦ０２０，ＤＦ１０１乃至ＤＦ１２０，
ＤＦ２０１乃至ＤＦ２２０，．．．，ＤＦ９０１乃至Ｄ
Ｆ９２０とを備える。(4) 10×21 Matrix Memory Circuit FIG. 4 is a block diagram of the 10×21 matrix memory circuit 100 shown in FIG. 3. As shown in Figure 4, 1
The 0x21 matrix memory circuit 100 receives images based on a clock CLK having the same cycle as the transfer clock cycle of the binary image data input from the page memory 61, that is, the cycle of one dot of image data. Nine FIFO memories DM1 to DM9 delay data by one horizontal period, which is one scan time in the main scanning direction, and each input image data in synchronization with the clock CLK by one cycle period of the clock CLK. 200 delay type flip-flops D that output with delay
F001 to DF020, DF101 to DF120,
DF201 to DF220, . ．． ．． , DF901 to D
F920.
【００３３】ページメモリ６１から各ページの画像の最
初の画素から最後の画素への方向でシリアルで出力され
る２値画像データは、フリップフロップＤＦ００１に入
力された後、縦続接続された２０個のフリップフロップ
ＤＦ００１乃至ＤＦ０２０を介して出力されるとともに
、ＦＩＦＯメモリＤＭ１に入力された後、縦続接続され
た９個のＦＩＦＯメモリＤＭ１乃至ＤＭ９を介して出力
される。ＦＩＦＯメモリＤＭ１から出力される画像デー
タは、フリップフロップＤＦ１０１に入力された後、縦
続接続されたフリップフロップＤＦ１０１乃至ＤＦ１２
０を介して出力される。また、ＦＩＦＯメモリＤＭ２か
ら出力される画像データは、フリップフロップＤＦ２０
１に入力された後、縦続接続されたフリップフロップＤ
Ｆ２０１乃至ＤＦ２２０を介して出力される。以下、同
様にして、各ＦＩＦＯメモリＤＭ３乃至ＤＭ９から出力
される画像データはそれぞれ、フリップフロップＤＦ３
０１乃至ＤＦ９０１に入力された後、それぞれ縦続接続
されたフリップフロップＤＦ３０１乃至ＤＦ３２０，Ｄ
Ｆ４０１乃至ＤＦ４２０，．．．，ＤＦ９０１乃至ＤＦ
９２０を介して出力される。Binary image data serially output from the page memory 61 in the direction from the first pixel to the last pixel of the image of each page is input to the flip-flop DF001, and then input to the flip-flop DF001, which is then input to the cascade-connected 20 The signals are outputted via the flip-flops DF001 to DF020, inputted to the FIFO memory DM1, and then outputted via nine cascade-connected FIFO memories DM1 to DM9. The image data output from the FIFO memory DM1 is input to the flip-flop DF101, and then input to the cascade-connected flip-flops DF101 to DF12.
Output via 0. Furthermore, the image data output from the FIFO memory DM2 is transferred to the flip-flop DF20.
1, then cascaded flip-flops D
It is output via F201 to DF220. Similarly, the image data output from each FIFO memory DM3 to DM9 is transferred to the flip-flop DF3.
After being input to 01 to DF901, the flip-flops DF301 to DF320, D which are connected in cascade, respectively.
F401 to DF420, . ．． ．． , DF901 to DF
920.
【００３４】以上のように構成された１０×２１マトリ
ックスメモリ回路１００において、当該回路１００に最
初に入力された１ドットの画素データがフリップフロッ
プＤＦ９２０から出力されたとき、そのときに入力され
た画像データが画素データＤ０００として出力されると
ともに、各フリップフロップＤＦ００１乃至ＤＦ０２０
からそれぞれ１０×２１のウィンドウ内のｉ＝０の主走
査線上の各画素データＤ００１乃至Ｄ０２０が出力され
、ＦＩＦＯメモリＤＭ１及び各フリップフロップＤＦ１
０１乃至ＤＦ１２０からそれぞれ１０×２１のウィンド
ウ内のｉ＝１の主走査線上の各画素データＤ１００乃至
Ｄ１２０が出力され、ＦＩＦＯメモリＤＭ２及び各フリ
ップフロップＤＦ２０１乃至ＤＦ２２０からそれぞれ１
０×２１のウィンドウ内のｉ＝２の主走査線上の各画素
データＤ２００乃至Ｄ２２０が出力され、以下同様にし
て、各ＦＩＦＯメモリＤＭ３乃至ＤＭ９及び各フリップ
フロップＤＦ３０１乃至ＤＦ９２０からそれぞれ、各画
素データＤ３００乃至Ｄ９２０が出力される。In the 10×21 matrix memory circuit 100 configured as described above, when one dot of pixel data first input to the circuit 100 is output from the flip-flop DF920, the image input at that time is The data is output as pixel data D000, and each flip-flop DF001 to DF020
Each pixel data D001 to D020 on the main scanning line of i=0 within a 10×21 window is outputted from the FIFO memory DM1 and each flip-flop DF1.
Each pixel data D100 to D120 on the i=1 main scanning line within a 10×21 window is output from 01 to DF120, and 1 pixel data is output from each FIFO memory DM2 and each flip-flop DF201 to DF220.
Each pixel data D200 to D220 on the i=2 main scanning line within the 0x21 window is output, and in the same way, each pixel data D300 is output from each FIFO memory DM3 to DM9 and each flip-flop DF301 to DF920. to D920 are output.
【００３５】なお、図３１において、ＷＰは隣接状態判
定部１０５及びディザ判定部１０６における判定時の各
画素の参照範囲であり、その判定時における注目画素（
ｉ＝３，ｊ＝１０）を＊で示している。また、Ｗ５１１
は、判別データ信号生成部１１４における判定時の各画
素の参照範囲であり、その判定時における注目画素（ｉ
＝５，ｊ＝５）を◎で示している。ここで、参照範囲Ｗ
５１１は注目画素◎を中心とする５×１１のウィンドウ
である。さらに、Ｗ９は中間調画像復元部１０１におけ
る復元時の各画素の参照範囲であり、その復元処理時に
おける注目画素（ｉ＝５，ｊ＝５）を◎で示している。
ここで、参照範囲Ｗ９は注目画素◎を中心とする９×９
のウィンドウである。In FIG. 31, WP is the reference range of each pixel at the time of determination in the adjacent state determination unit 105 and dither determination unit 106, and the pixel of interest at the time of determination (
i=3, j=10) is indicated by *. Also, W511
is the reference range of each pixel at the time of determination in the determination data signal generation unit 114, and the pixel of interest (i
=5, j=5) is indicated by ◎. Here, the reference range W
511 is a 5×11 window centered on the pixel of interest ◎. Further, W9 is a reference range of each pixel during restoration in the halftone image restoration unit 101, and the pixel of interest (i=5, j=5) during the restoration process is indicated by a circle. Here, the reference range W9 is 9×9 centered on the pixel of interest ◎.
window.
【００３６】（５）像域判別部
（５−１）各部の構成及び動作
図５乃至図１９は、図３に図示した像域判別部１０２の
ブロック図であり、像域判別部１０２は、隣接状態判定
部１０５と、ディザ判定部１０６と、５×１１マトリッ
クスメモリ回路１０７と、判定データ生成部１０８と、
判別データ信号生成部１１４とを備える。以下、像域判
別部１０２における処理の特徴について説明する。(5) Image area discriminator (5-1) Configuration and operation of each section FIGS. 5 to 19 are block diagrams of the image area discriminator 102 shown in FIG. An adjacent state determining unit 105, a dither determining unit 106, a 5×11 matrix memory circuit 107, a determination data generating unit 108,
and a discrimination data signal generation section 114. The characteristics of the processing in the image area determination unit 102 will be described below.
【００３７】図３２に、文字画像を読み取った後、所定
のしきい値を用いて２値化したときに得られる非中間調
画像の一例を示し、図３３に、均一濃度チャートを読み
取った後、誤差拡散法で２値化したときに得られる擬似
中間調２値化画像の一例を示す。また、図３４に、写真
画像を読み取った後、スクリーン角が０度のドット集中
型組織的ディザ法で２値化したときに得られる擬似中間
調２値化画像の一例を示し、図３５に、写真画像を読み
取った後、スクリーン角が４５度のドット集中型組織的
ディザ法で２値化したときに得られる擬似中間調２値化
画像の一例を示す。以下においては、説明の便宜上、図
３３に示す画像を分散型中間調画像といい、図３４及び
図３５に示す画像を集中型中間調画像という。また、図
３４の画像を集中型第１ディザ画像といい、図３５の画
像を集中型第２ディザ画像という。FIG. 32 shows an example of a non-halftone image obtained when a character image is read and then binarized using a predetermined threshold, and FIG. 33 shows an example of a non-halftone image obtained after reading a uniform density chart. , shows an example of a pseudo-halftone binarized image obtained when binarized using the error diffusion method. Furthermore, FIG. 34 shows an example of a pseudo-halftone binarized image obtained when a photographic image is read and binarized using the dot concentrated systematic dithering method with a screen angle of 0 degrees. , shows an example of a pseudo-halftone binarized image obtained when a photographic image is read and binarized using a dot concentrated systematic dithering method with a screen angle of 45 degrees. In the following, for convenience of explanation, the image shown in FIG. 33 will be referred to as a distributed halftone image, and the images shown in FIGS. 34 and 35 will be referred to as a concentrated halftone image. Further, the image in FIG. 34 is referred to as a concentrated first dither image, and the image in FIG. 35 is referred to as a concentrated second dither image.
【００３８】本実施例においては、入力された画像デー
タの画像が分散型中間調画像であるか否かを判定するた
めの処理を隣接状態判定部１０５で行い、一方、入力さ
れた画像データの画像が集中型中間調画像であるか否か
を判定するための処理をディザ判定部１０６で行なう。
また、隣接状態判定部１０５は、図３２の画像と図３３
の画像との区別の判定を行っている。図３２と図３３に
おける各ウィンドウＷ７内においては、同一の画素数の
黒画素が存在しており、当該ウィンドウＷ７において各
画像の画像濃度は同一であるといえる。これらウィンド
ウＷ７内の各画像間の大きな相違点は、少数画素の主走
査方向及び副走査方向（以下、主副走査方向という。）
の隣接状態である。ここで、少数画素とは、所定のウィ
ンドウ内において、白画素と黒画素のうちで個数の少な
い方の画素をいい、図３２及び図３３の例では、少数画
素は黒画素である。In this embodiment, the adjacent state determining section 105 performs processing for determining whether or not the image of the input image data is a distributed halftone image. A dither determination unit 106 performs processing to determine whether the image is a concentrated halftone image. Further, the adjacent state determining unit 105 uses the image of FIG. 32 and the image of FIG.
It is determined whether the image is different from the one shown in the image. In each window W7 in FIGS. 32 and 33, there are the same number of black pixels, and it can be said that the image density of each image in the window W7 is the same. The major difference between the images in window W7 is the main scanning direction and sub-scanning direction (hereinafter referred to as the main/sub-scanning direction) of a small number of pixels.
is the adjacent state. Here, the minority pixel refers to the smaller number of white pixels and black pixels within a predetermined window, and in the examples of FIGS. 32 and 33, the minority pixel is the black pixel.
【００３９】また、少数画素から主副走査方向の４方向
のいずれかに、上記少数画素と同一種の画素で連結して
いる少数画素の総数を、以下、４方向の隣接数という。
一般に、７×７のウィンドウ内における黒画素数に対す
る主副走査方向の４方向の隣接数のグラフにおいて、中
間調画像領域と非中間調画像領域は、図３６のように区
分されて示される。図３６から明らかなように、所定の
ウィンドウ内において、黒画素数と白画素数が等しくな
るとき、各画像領域の境界線上のしきい値を示す４方向
の隣接数が大きくなり、当該しきい値よりも大きい４方
向の隣接数のときに非中間調画像が存在し、当該しきい
値よりも小さい４方向の隣接数のときに非中間調画像が
存在する。従って、本実施例においては、図１６に示す
テーブル用ＲＯＭ１５６に当該しきい値データを格納し
、比較器１５７によって４方向の隣接数、すなわち主副
走査方向の隣接数と上記テーブル用ＲＯＭ１５６から出
力されるしきい値とを比較することによって上記各画像
領域の判別を行っている。Further, the total number of minority pixels connected in any of the four directions from the minority pixels to the main and sub-scanning directions by pixels of the same type as the minority pixels is hereinafter referred to as the number of adjacent pixels in the four directions. Generally, in a graph of the number of black pixels in a 7×7 window and the number of adjacent pixels in four directions in the main and sub-scanning directions, a halftone image area and a non-halftone image area are shown separated as shown in FIG. As is clear from FIG. 36, when the number of black pixels and the number of white pixels become equal within a predetermined window, the number of neighbors in four directions indicating the threshold on the boundary line of each image area increases, and the threshold A non-halftone image exists when the number of neighbors in four directions is larger than the value, and a non-halftone image exists when the number of neighbors in four directions is smaller than the threshold value. Therefore, in this embodiment, the threshold data is stored in the table ROM 156 shown in FIG. The above-mentioned image areas are discriminated by comparing the threshold values.
【００４０】さらに、本実施例において、集中型中間調
画像の判別は、主走査方向又は副走査方向に対するその
画像濃度の変化の周期性、すなわち周辺分布特性を用い
て行なう。ドット集中型組織的ディザ法の種類は理論的
には無限であるが、現実には、画像読取装置の階調数と
、画像記録装置の解像度とから、限られた種類のディザ
法しか実用になっていない。従って、本実施例において
は、図３４の集中型第１ディザ画像と図３５の集中型第
２ディザ画像とを判別の対象とする。Furthermore, in this embodiment, a concentrated halftone image is determined using the periodicity of the change in image density in the main scanning direction or the sub-scanning direction, that is, the peripheral distribution characteristic. The number of dot-concentrated systematic dithering methods is theoretically infinite, but in reality, only a limited number of dithering methods are practical due to the number of gradations in the image reading device and the resolution of the image recording device. is not. Therefore, in this embodiment, the first concentrated dither image shown in FIG. 34 and the second concentrated dither image shown in FIG. 35 are to be determined.
【００４１】前者の集中型第１ディザ画像を判別するた
めに、図３７と図３８に示す８個ずつのウィンドウを用
いる。なお、図３７及び図３８並びに以下の図において
、＊は注目画素を示している。図３７に示すように、副
走査方向に連続する７個の各画素データＤ００７乃至Ｄ
６０７内の黒画素数の計数値データをデータＳ１０とし
、また、副走査方向に連続する７個の各画素データＤ０
０８乃至Ｄ６０８内の黒画素数の計数値データをデータ
Ｓ１１とし、以下同様にして、データＳ１２乃至Ｓ１７
を定義する。さらに、図３８に示すように、主走査方向
に連続する７個の各画素データＤ００７乃至Ｄ０１３内
の黒画素数の計数値データをデータＳ２０とし、また、
主走査方向に連続する７個の各画素データＤ１０７乃至
Ｄ１１３内の黒画素数の計数値データをデータＳ２１と
し、以下同様にして、データＳ２２乃至Ｓ２７を定義す
る。これらのデータの主走査方向又は副走査方向におけ
る計数された黒画素数の周辺分布は、一般に図４１に示
すようになる。なお、図４１においてＸは、１又は２の
数である。In order to determine the former concentrated type first dither image, eight windows each shown in FIGS. 37 and 38 are used. Note that in FIGS. 37 and 38 and the following figures, * indicates a pixel of interest. As shown in FIG. 37, each of seven pixel data D007 to D continuous in the sub-scanning direction
The count value data of the number of black pixels in 607 is data S10, and each of the seven consecutive pixel data D0 in the sub-scanning direction
The count value data of the number of black pixels in 08 to D608 is set as data S11, and in the same manner, data S12 to S17 are set as data S11.
Define. Furthermore, as shown in FIG. 38, the count value data of the number of black pixels in each of the seven pixel data D007 to D013 continuous in the main scanning direction is set as data S20, and
The count value data of the number of black pixels in each of the seven consecutive pixel data D107 to D113 in the main scanning direction is defined as data S21, and the following data S22 to S27 are defined in the same manner. The peripheral distribution of the counted number of black pixels in the main scanning direction or sub-scanning direction of these data is generally as shown in FIG. Note that in FIG. 41, X is the number 1 or 2.
【００４２】また、後者の集中型第２ディザ画像を判別
するために、図３９と図４０に示す８個ずつのウィンド
ウを用いる。図３９に示すように、主走査方向及び副走
査方向の両方向に対して４５度だけ斜めに傾斜した右上
から左下への斜め方向（以下、第１の斜め方向という。
）に連続する７個の各画素データＤ００６乃至Ｄ６００
内の黒画素数の計数値データをデータＳ３０とし、また
、第１の斜め方向に連続する７個の各画素データＤ００
８乃至Ｄ６０２内の黒画素数の計数値データをデータＳ
３１とし、以下同様にして、データＳ３２乃至Ｓ３７を
定義する。さらに、図４０に示すように、主走査方向及
び副走査方向の両方向に対して４５度だけ斜めに傾斜し
た左上から右下への斜め方向（以下、第２の斜め方向と
いう。）に連続する７個の各画素データＤ０００乃至Ｄ
６０６内の黒画素数の計数値データをデータＳ４０とし
、また、第２の斜め方向に連続する７個の各画素データ
Ｄ００２乃至Ｄ６０８内の黒画素数の計数値データをデ
ータＳ４１とし、以下同様にして、データＳ４２乃至Ｓ
４７を定義する。当該集中型第２ディザ画像の判別につ
いても、上述の集中型第１ディザ画像の判別と同様に、
周辺分布特性に基づいて行う。Furthermore, in order to discriminate the latter concentrated second dither image, eight windows each shown in FIGS. 39 and 40 are used. As shown in FIG. 39, seven consecutive images are formed in a diagonal direction from the upper right to the lower left (hereinafter referred to as the first diagonal direction) that is inclined at an angle of 45 degrees with respect to both the main scanning direction and the sub-scanning direction. Each pixel data D006 to D600
The count value data of the number of black pixels within is data S30, and each of the seven consecutive pixel data D00 in the first diagonal direction
The count value data of the number of black pixels in 8 to D602 is data S.
31, and data S32 to S37 are defined in the same manner. Furthermore, as shown in FIG. 40, the continuous diagonal direction from the upper left to the lower right (hereinafter referred to as the second diagonal direction) is inclined at an angle of 45 degrees with respect to both the main scanning direction and the sub-scanning direction. Each of the seven pixel data D000 to D
The count value data of the number of black pixels in 606 is designated as data S40, and the count value data of the number of black pixels in each of the seven consecutive pixel data D002 to D608 in the second diagonal direction is designated as data S41, and the same applies hereinafter. and data S42 to S
Define 47. Regarding the discrimination of the concentrated second dithered image, similar to the discrimination of the above-mentioned concentrated first dithered image,
This is done based on the marginal distribution characteristics.
【００４３】（５−２）ディザ判定部
図３に図示したディザ判定部１０６は、図５の第１計算
部１０６ａと、図６の第２計算部１０６ｂと、図８の第
３計算部１０６ｃと、図９の第４計算部１０６ｄと、図
１０の第５計算部１０６ｅと、図１１の第６計算部１０
６ｆ、図１２の第７計算部１０６ｇとを備える。なお、
図５以降の図面において、各データバスの記号に近接し
てビット数の表示を行い、また、ビット数の表示におい
て、例えば、７（Ｓ１）とあるのは、１ビットの符号ビ
ットを含む７ビットのデータバスであることを示す。(5-2) Dither judgment unit The dither judgment unit 106 shown in FIG. 3 includes the first calculation unit 106a in FIG. 5, the second calculation unit 106b in FIG. , the fourth calculation unit 106d in FIG. 9, the fifth calculation unit 106e in FIG. 10, and the sixth calculation unit 10 in FIG.
6f, and a seventh calculation unit 106g in FIG. In addition,
In the drawings after FIG. 5, the number of bits is displayed adjacent to the symbol of each data bus, and in the display of the number of bits, for example, 7 (S1) means 7 (S1) including 1 sign bit. Indicates a bit data bus.
【００４４】図５はディザ判定部１０６の第１計算部１
０６ａのブロック図であり、図６はディザ判定部１０６
の第２計算部１０６ｂのブロック図である。これら第１
及び第２計算部１０６ａ，１０６ｂにおいて、７ビット
の画素データに基づいて当該画素データに含まれる黒画
素数を示す３ビットのデータを出力する３２個の論理Ｂ
回路ＬＢ−１０乃至ＬＢ−１７，ＬＢ−２０乃至ＬＢ−
２７，ＬＢ−３０乃至ＬＢ−３７，ＬＢ−４０乃至ＬＢ
−４７を備えて、それぞれデータＳ１０乃至Ｓ１７，Ｓ
２０乃至Ｓ２７，Ｓ３０乃至Ｓ３７，Ｓ４０乃至Ｓ４７
を生成する。FIG. 5 shows the first calculation section 1 of the dither judgment section 106.
06a, and FIG. 6 is a block diagram of the dither determination unit 106.
It is a block diagram of the 2nd calculation part 106b of. These first
And in the second calculation units 106a and 106b, 32 logic B outputs 3-bit data indicating the number of black pixels included in the pixel data based on the 7-bit pixel data.
Circuits LB-10 to LB-17, LB-20 to LB-
27, LB-30 to LB-37, LB-40 to LB
-47, respectively, and data S10 to S17, S
20 to S27, S30 to S37, S40 to S47
generate.
【００４５】図７は、図５及び図６に図示した論理Ｂ回
路ＬＢのブロック図であり、以下の図１８並びに図２０
乃至図２３に図示した論理Ｂ回路ＬＢも同様の構成を有
する。FIG. 7 is a block diagram of the logic B circuit LB shown in FIGS. 5 and 6, and is similar to FIGS. 18 and 20 below.
Logic B circuit LB shown in FIGS. 23 to 23 also has a similar configuration.
【００４６】図７に示すように、論理Ｂ回路ＬＢは、入
力される７ビットのデータＤ１乃至Ｄ７に対して所定の
論理Ｂ演算を行った後、上記入力された７ビットのデー
タの“１”（黒画素）のビット数を示す演算結果の３ビ
ットのデータＱ１，Ｑ２，Ｑ３を出力する論理回路であ
って、それぞれ次の「数２」と「数３」で表される論理
演算（以下、論理Ａ演算という。）を行なう２個の論理
Ａ回路ＬＡ−１，ＬＡ−２と、１個の加算器ＡＤ１とを
備える。As shown in FIG. 7, the logic B circuit LB performs a predetermined logic B operation on the input 7-bit data D1 to D7, and then converts the input 7-bit data to "1". This is a logic circuit that outputs 3-bit data Q1, Q2, and Q3 as a result of an operation indicating the number of bits of a black pixel (black pixel), and performs logical operations ( It includes two logic A circuits LA-1 and LA-2 that perform a logic A operation (hereinafter referred to as logic A operation), and one adder AD1.
【００４７】[0047]
【数２】[Math 2]
【数３】[Math 3]
【００４８】最下位３ビットのデータＤ１乃至Ｄ３は論
理Ａ回路ＬＡ−１に入力され、上記データＤ１乃至Ｄ３
のすぐ上位の３ビットのデータＤ４乃至Ｄ６は論理Ａ回
路ＬＡ−２に入力され、最上位１ビットのデータＤ７は
加算器ＡＤ１のキャリーイン端子ＣＩに入力され、各論
理Ａ回路ＬＡ−１，ＬＡ−２は入力される３ビットのデ
ータに対して上記論理Ａ演算を行った後、演算結果の２
ビットのデータを加算器ＡＤ１に出力する。加算器ＡＤ
１は、入力された２つの各２ビットのデータを加算し、
加算結果の３ビットのデータＱ１，Ｑ２，Ｑ３を出力す
る。The least significant three bits of data D1 to D3 are input to the logic A circuit LA-1, and the data D1 to D3 are input to the logic A circuit LA-1.
The most significant 3 bits of data D4 to D6 are input to the logic A circuit LA-2, and the most significant 1 bit of data D7 is input to the carry-in terminal CI of the adder AD1. LA-2 performs the above logic A operation on the input 3-bit data, and then calculates the 2
Bit data is output to adder AD1. Adder AD
1 adds the two input 2-bit data,
The 3-bit data Q1, Q2, Q3 of the addition result is output.
【００４９】図８は、ディザ判定部１０６の第３計算部
１０６ｃのブロック図である。図８に示すように、デー
タＳ１０乃至Ｓ１６が加算器ＡＤ１１乃至ＡＤ１６によ
って加算され、加算結果である７×７黒画素数第１デー
タが加算器ＡＤ１６から、比較器ＣＭ１の入力端子Ａと
各加算器ＡＤ１７，ＡＤ１８の各入力端子Ａと図１６の
隣接状態判定部１０５の第３計算部１０５ｃに出力され
る。加算器ＡＤ１７は上記７×７黒画素数第１データと
データＳ１７とを加算し、加算結果のデータＳ１Ａを図
１１のディザ判定部１０６の第６計算部１０６ｆに出力
する。また、加算器ＡＤ１８は上記７×７黒画素数第１
データとデータＳ２０とを加算し、加算結果のデータＳ
２Ａを図１１のディザ判定部１０６の第６計算部１０６
ｆに出力する。さらに、比較器ＣＭ１は、上記計算され
た７×７黒画素数第１データと“２４”のデータとを比
較し、７×７黒画素数第１データが“２４”よりも大き
いとき少数画素が白画素であることを示すＨレベルの白
黒選択信号ＳＥＬ１を隣接状態判定部１０５の第１計算
部１０５ａに出力し、一方、７×７黒画素数第１データ
が“２４”に等しいか又は小さいとき少数画素が黒画素
であることを示すＬレベルの白黒選択信号ＳＥＬ１を同
様に出力する。FIG. 8 is a block diagram of the third calculation section 106c of the dither determination section 106. As shown in FIG. 8, the data S10 to S16 are added by the adders AD11 to AD16, and the 7×7 black pixel number first data, which is the addition result, is sent from the adder AD16 to the input terminal A of the comparator CM1 and each addition. It is output to each input terminal A of the devices AD17 and AD18 and the third calculation unit 105c of the adjacent state determination unit 105 in FIG. The adder AD17 adds the 7×7 black pixel number first data and the data S17, and outputs the addition result data S1A to the sixth calculation unit 106f of the dither determination unit 106 in FIG. Further, the adder AD18 is connected to the first 7×7 black pixel number.
Add the data and data S20, and add the data S20.
2A in the sixth calculation unit 106 of the dither determination unit 106 in FIG.
Output to f. Further, the comparator CM1 compares the 7×7 black pixel number first data calculated above with the data of “24”, and when the 7×7 black pixel number first data is larger than “24”, it is a minority pixel. outputs an H-level black and white selection signal SEL1 indicating that the pixel is a white pixel to the first calculation unit 105a of the adjacent state determination unit 105, while determining whether the 7×7 black pixel number first data is equal to “24” or When it is small, a monochrome selection signal SEL1 of L level indicating that the minority pixels are black pixels is similarly output.
【００５０】図９は、ディザ判定部１０６の第４計算部
１０６ｄのブロック図である。図９に示すように、デー
タＳ３０乃至Ｓ３７が加算器ＡＤ２１乃至ＡＤ２７によ
って加算され、加算結果のデータＳ３Ａが加算器ＡＤ２
７からディザ判定部１０６の第７計算部１０６ｇに出力
される。FIG. 9 is a block diagram of the fourth calculation section 106d of the dither determination section 106. As shown in FIG. 9, data S30 to S37 are added by adders AD21 to AD27, and data S3A as a result of addition is added to adder AD2.
7 to the seventh calculation unit 106g of the dither determination unit 106.
【００５１】図１０は、ディザ判定部１０６の第５計算
部１０６ｅのブロック図である。図１０に示すように、
データＳ４０乃至Ｓ４７が加算器ＡＤ３１乃至ＡＤ３７
によって加算され、加算結果のデータＳ４Ａが加算器Ａ
Ｄ３７からディザ判定部１０６の第７計算部１０６ｇに
出力される。FIG. 10 is a block diagram of the fifth calculating section 106e of the dither determining section 106. As shown in Figure 10,
Data S40 to S47 are added to adders AD31 to AD37
and the addition result data S4A is added by adder A.
The signal is output from D37 to the seventh calculation unit 106g of the dither determination unit 106.
【００５２】図１１は、ディザ判定部１０６の第６計算
部１０６ｆのブロック図である。FIG. 11 is a block diagram of the sixth calculation section 106f of the dither judgment section 106.
【００５３】図１１に示すように、データＳ１０乃至Ｓ
１７がそれぞれ乗算器ＭＵ１０乃至ＭＵ１７に入力され
、各データが８倍された後、乗算結果の各データがそれ
ぞれ比較器ＣＭ１０乃至ＣＭ１７の各入力端子Ａに出力
される。一方、データＳ１Ａが比較器ＣＭ１０乃至ＣＭ
１７の各入力端子Ｂに入力され、各比較器ＣＭ１０乃至
ＣＭ１７は、各入力端子Ａ，Ｂに入力された各データを
比較しＡ＞ＢであるときＨレベルの信号を、集中型第１
ディザ画像の判定を行うためのテーブル用ＲＯＭＲＴ１
の各アドレス端子Ａ７乃至Ａ０に出力し、Ａ≦Ｂである
ときＬレベルの信号を同様に出力する。ＲＯＭＲＴ１は
、集中型第１ディザ画像であると判定するときＨレベル
の信号をアンドゲートＡＮＤ１の第１の入力端子に出力
し、一方、集中型第１ディザ画像でないと判定するとき
Ｌレベルの信号を同様に出力する。As shown in FIG. 11, data S10 to S
17 are respectively input to multipliers MU10 to MU17, and after each data is multiplied by 8, each data of the multiplication result is outputted to each input terminal A of comparators CM10 to CM17, respectively. On the other hand, data S1A is transmitted from comparators CM10 to CM
Each comparator CM10 to CM17 compares each data inputted to each input terminal A and B, and when A>B, outputs an H level signal to the centralized first input terminal B.
ROMRT1 for table to judge dithered image
is output to each address terminal A7 to A0, and when A≦B, an L level signal is similarly output. ROMRT1 outputs an H level signal to the first input terminal of AND gate AND1 when determining that the image is a concentrated first dither image, and outputs an L level signal when determining that it is not a concentrated first dither image. Similarly output.
【００５４】また、データＳ２０乃至Ｓ２７がそれぞれ
乗算器ＭＵ２０乃至ＭＵ２７に入力され、各データが８
倍された後、乗算結果の各データがそれぞれ比較器ＣＭ
２０乃至ＣＭ２７の各入力端子Ａに出力される。一方、
データＳ２Ａが比較器ＣＭ２０乃至ＣＭ２７の各入力端
子Ｂに入力され、各比較器ＣＭ２０乃至ＣＭ２７は、各
入力端子Ａ，Ｂに入力された各データを比較しＡ＞Ｂで
あるときＨレベルの信号を、集中型第１ディザ画像の判
定を行うためのテーブル用ＲＯＭＲＴ２の各アドレス端
子Ａ７乃至Ａ０に出力し、Ａ≦ＢであるときＬレベルの
信号を同様に出力する。ＲＯＭＲＴ２は、集中型第１デ
ィザ画像であると判定するときＨレベルの信号をアンド
ゲートＡＮＤ１の第２の入力端子に出力し、一方、集中
型第１ディザ画像でないと判定するときＬレベルの信号
を同様に出力する。Further, data S20 to S27 are input to multipliers MU20 to MU27, respectively, and each data is
After being multiplied, each data of the multiplication result is sent to the comparator CM.
It is output to each input terminal A of CM20 to CM27. on the other hand,
Data S2A is input to each input terminal B of comparators CM20 to CM27, and each comparator CM20 to CM27 compares each data input to each input terminal A and B, and when A>B, an H level signal is output. is outputted to each address terminal A7 to A0 of the table ROMRT2 for determining the concentrated first dither image, and when A≦B, an L level signal is similarly outputted. ROMRT2 outputs an H level signal to the second input terminal of AND gate AND1 when determining that the image is a concentrated first dither image, and outputs an L level signal when determining that it is not a concentrated first dither image. Similarly output.
【００５５】さらに、アンドゲートＡＮＤ１は入力され
る各信号の論理積の結果を示す集中型第１ディザ検出信
号を判定データの１つとして図１７の５×１１マトリッ
クスメモリ回路１０７に出力する。Furthermore, the AND gate AND1 outputs the concentrated first dither detection signal indicating the result of ANDing the input signals as one of the determination data to the 5×11 matrix memory circuit 107 of FIG.
【００５６】当該第６計算部１０６ｆでは、図３８と図
３９に図示した各ウィンドウ内の黒画素数とそれらの平
均黒画素数との大小関係を比較器ＣＭ１０乃至ＣＭ１７
，ＣＭ２０乃至２７で求め、図４１の周辺分布特性を参
照して上述したように、そうして得られた大小関係を示
すデータをテーブル用ＲＯＭＲＴ１，ＲＴ２で検索する
ことによって、主走査方向と副走査方向の両方向に対し
て集中型第１ディザ画像であるか否かを判定している。
次いで、両方向に対して集中型第１ディザ画像であると
判定したのみＨレベルの集中型第１データ検出信号を出
力する。The sixth calculation unit 106f uses comparators CM10 to CM17 to determine the magnitude relationship between the number of black pixels in each window shown in FIGS. 38 and 39 and their average number of black pixels.
, CM20 to CM27, and as described above with reference to the peripheral distribution characteristics in FIG. It is determined whether the image is a concentrated first dither image in both directions of the scanning direction. Next, a concentrated first data detection signal of H level is outputted only when it is determined that the image is a concentrated first dithered image in both directions.
【００５７】図１２は、ディザ判定部１０６の第７計算
部１０６ｇのブロック図である。FIG. 12 is a block diagram of the seventh calculation section 106g of the dither determination section 106.
【００５８】図１２に示すように、データＳ３０乃至Ｓ
３７がそれぞれ乗算器ＭＵ３０乃至ＭＵ３７に入力され
、各データが８倍された後、乗算結果の各データがそれ
ぞれ比較器ＣＭ３０乃至ＣＭ３７の各入力端子Ａに出力
される。一方、データＳ３Ａが比較器ＣＭ３０乃至ＣＭ
３７の各入力端子Ｂに入力され、各比較器ＣＭ３０乃至
ＣＭ３７は、各入力端子Ａ，Ｂに入力された各データを
比較しＡ＞ＢであるときＨレベルの信号を、集中型第２
ディザ画像の判定を行うためのテーブル用ＲＯＭＲＴ３
の各アドレス端子Ａ７乃至Ａ０に出力し、Ａ≦Ｂである
ときＬレベルの信号を同様に出力する。ＲＯＭＲＴ３は
、集中型第２ディザ画像であると判定するときＨレベル
の信号をアンドゲートＡＮＤ２の第１の入力端子に出力
し、一方、集中型第２ディザ画像でないと判定するとき
Ｌレベルの信号を同様に出力する。As shown in FIG. 12, data S30 to S
37 are respectively input to multipliers MU30 to MU37, and after each data is multiplied by 8, each data of the multiplication result is output to each input terminal A of comparators CM30 to CM37, respectively. On the other hand, data S3A is from comparators CM30 to CM
Each comparator CM30 to CM37 compares each data inputted to each input terminal A and B, and when A>B, outputs an H level signal to the centralized second input terminal B.
ROMRT3 for table to judge dithered image
is output to each address terminal A7 to A0, and when A≦B, an L level signal is similarly output. ROMRT3 outputs an H level signal to the first input terminal of the AND gate AND2 when determining that the image is a concentrated second dither image, and outputs an L level signal when determining that it is not a concentrated second dither image. Similarly output.
【００５９】また、データＳ４０乃至Ｓ４７がそれぞれ
乗算器ＭＵ４０乃至ＭＵ４７に入力され、各データが８
倍された後、乗算結果の各データがそれぞれ比較器ＣＭ
４０乃至ＣＭ４７の各入力端子Ａに出力される。一方、
データＳ４Ａが比較器ＣＭ４０乃至ＣＭ４７の各入力端
子Ｂに入力され、各比較器ＣＭ４０乃至ＣＭ４７は、各
入力端子Ａ，Ｂに入力された各データを比較しＡ＞Ｂで
あるときＨレベルの信号を、集中型第２ディザ画像の判
定を行うためのテーブル用ＲＯＭＲＴ４の各アドレス端
子Ａ７乃至Ａ０に出力し、Ａ≦ＢであるときＬレベルの
信号を同様に出力する。ＲＯＭＲＴ４は、集中型第２デ
ィザ画像であると判定するときＨレベルの信号をアンド
ゲートＡＮＤ２の第２の入力端子に出力し、一方、集中
型第２ディザ画像でないと判定するときＬレベルの信号
を同様に出力する。Further, data S40 to S47 are input to multipliers MU40 to MU47, respectively, and each data is
After being multiplied, each data of the multiplication result is sent to the comparator CM.
It is output to each input terminal A of CM40 to CM47. on the other hand,
Data S4A is input to each input terminal B of comparators CM40 to CM47, and each comparator CM40 to CM47 compares each data input to each input terminal A and B, and when A>B, an H level signal is input. is outputted to each address terminal A7 to A0 of the table ROMRT4 for determining the concentrated second dither image, and when A≦B, an L level signal is similarly outputted. ROMRT4 outputs an H level signal to the second input terminal of the AND gate AND2 when determining that the image is a concentrated second dither image, and outputs an L level signal when determining that it is not a concentrated second dither image. Similarly output.
【００６０】さらに、アンドゲートＡＮＤ２は入力され
る各信号の論理積の結果を示す集中型第２ディザ検出信
号を判定データの１つとして図１７の５×１１マトリッ
クスメモリ回路１０７に出力する。Furthermore, the AND gate AND2 outputs the concentrated second dither detection signal indicating the result of the AND of the input signals as one of the determination data to the 5×11 matrix memory circuit 107 of FIG.
【００６１】当該第７計算部１０６ｇでは、図４０と図
４１に図示した各ウィンドウ内の黒画素数とそれらの平
均黒画素数との大小関係を比較器ＣＭ３０乃至ＣＭ３７
，ＣＭ４０乃至４７で求め、図４１の周辺分布特性を参
照して上述したように、そうして得られた大小関係を示
すデータをテーブル用ＲＯＭＲＴ３，ＲＴ４で検索する
ことによって、第１の斜め方向と第２の斜め方向の両方
向に対して集中型第２ディザ画像であるか否かを判定し
ている。次いで、両方向に対して集中型第２ディザ画像
であると判定したのみＨレベルの集中型第２データ検出
信号を出力する。The seventh calculation unit 106g uses comparators CM30 to CM37 to determine the magnitude relationship between the number of black pixels in each window shown in FIGS. 40 and 41 and the average number of black pixels.
, CM40 to CM47, and as described above with reference to the marginal distribution characteristics in FIG. It is determined whether or not the image is a concentrated second dither image in both directions, ie, the second diagonal direction and the second diagonal direction. Next, a concentrated second data detection signal of H level is outputted only when the image is determined to be a concentrated second dithered image in both directions.
【００６２】（５−３）隣接状態判定部図３に図示した
隣接状態判定部１０５は、図１３の第１計算部１０５ａ
と、図１５の第２計算部１０５ｂと、図１６の第３計算
部１０６ｃとを備える。(5-3) Adjacent state determining unit The adjacent state determining unit 105 shown in FIG.
, a second calculation section 105b shown in FIG. 15, and a third calculation section 106c shown in FIG. 16.
【００６３】本実施例において、少数画素の主副走査方
向の４方向の隣接数は、図４２及び図４３に示す矢印が
示す各画素間の隣接箇所を計数することによって求める
。ここで、主走査方向又は副走査方向の各１走査線上の
隣接数を計数するために、図１４に示す主副走査方向隣
接数カウンタ（以下、隣接数カウンタという。）ＣＡを
用いる。In this embodiment, the number of adjacent pixels in the four directions of the main and sub-scanning directions of a small number of pixels is determined by counting the adjacent locations between each pixel indicated by the arrows shown in FIGS. 42 and 43. Here, in order to count the number of adjacent lines on each scanning line in the main scanning direction or the sub-scanning direction, a main/sub-scanning direction adjacent number counter (hereinafter referred to as an adjacent number counter) CA shown in FIG. 14 is used.
【００６４】図１３は、図３に図示した隣接状態判定部
１０５の第１計算部１０５ａのブロック図である。図１
３に示すように、各隣接数カウンタＣＡ−１乃至ＣＡ−
７，ＣＡ−１１乃至ＣＡ−１７に白黒選択信号ＳＥＬ１
が入力される。FIG. 13 is a block diagram of the first calculation section 105a of the adjacent state determination section 105 shown in FIG. Figure 1
3, each adjacent number counter CA-1 to CA-
7, Black and white selection signal SEL1 to CA-11 to CA-17
is input.
【００６５】主走査方向に連続する７個の画素データＤ
００７乃至Ｄ０１３が隣接数カウンタＣＡ−１に入力さ
れて少数画素の隣接数が計数された後加算器ＡＤ４１に
出力され、主走査方向に連続する７個の画素データＤ１
０７乃至Ｄ１１３が隣接数カウンタＣＡ−２に入力され
て少数画素の隣接数が計数された後加算器ＡＤ４１に出
力され、主走査方向に連続する７個の画素データＤ２０
７乃至Ｄ２１３が隣接数カウンタＣＡ−３に入力されて
少数画素の隣接数が計数された後加算器ＡＤ４２に出力
され、主走査方向に連続する７個の画素データＤ３０７
乃至Ｄ３１３が隣接数カウンタＣＡ−４に入力されて少
数画素の隣接数が計数された後加算器ＡＤ４２に出力さ
れる。また、主走査方向に連続する７個の画素データＤ
４０７乃至Ｄ４１３が隣接数カウンタＣＡ−５に入力さ
れて少数画素の隣接数が計数された後加算器ＡＤ４４に
出力され、主走査方向に連続する７個の画素データＤ５
０７乃至Ｄ５１３が隣接数カウンタＣＡ−６に入力され
て少数画素の隣接数が計数された後加算器ＡＤ４４に出
力され、主走査方向に連続する７個の画素データＤ６０
７乃至Ｄ６１３が隣接数カウンタＣＡ−７に入力されて
少数画素の隣接数が計数された後加算器ＡＤ４５に出力
される。Seven consecutive pixel data D in the main scanning direction
007 to D013 are inputted to the adjacent number counter CA-1 to count the number of adjacent pixels of a minority pixel, and then outputted to the adder AD41, and seven consecutive pixel data D1 in the main scanning direction are inputted to the adjacent number counter CA-1.
07 to D113 are inputted to the adjacent number counter CA-2 to count the number of adjacent pixels of a minority pixel, and then outputted to the adder AD41, and seven consecutive pixel data D20 in the main scanning direction are inputted to the adjacent number counter CA-2.
7 to D213 are inputted to the adjacent number counter CA-3 to count the number of adjacent pixels of a minority pixel, and then outputted to the adder AD42, and seven consecutive pixel data D307 in the main scanning direction are inputted to the adjacent number counter CA-3.
D313 to D313 are input to an adjacent number counter CA-4, the number of adjacent pixels of a minority pixel is counted, and then outputted to an adder AD42. In addition, seven pixel data D continuous in the main scanning direction
407 to D413 are inputted to the adjacent number counter CA-5 to count the number of adjacent pixels of a minority pixel, and then outputted to the adder AD44, and seven consecutive pixel data D5 in the main scanning direction are inputted to the adjacent number counter CA-5.
07 to D513 are inputted to the adjacent number counter CA-6 to count the number of adjacent pixels of a minority pixel, and then outputted to the adder AD44, and seven consecutive pixel data D60 in the main scanning direction are inputted to the adjacent number counter CA-6.
7 to D613 are input to an adjacent number counter CA-7, the number of adjacent pixels of a minority pixel is counted, and then outputted to an adder AD45.
【００６６】また、副走査方向に連続する７個の画素デ
ータＤ００７乃至Ｄ６０７が隣接数カウンタＣＡ−１１
に入力されて少数画素の隣接数が計数された後加算器Ａ
Ｄ４５に出力され、副走査方向に連続する７個の画素デ
ータＤ００８乃至Ｄ６０８が隣接数カウンタＣＡ−１２
に入力されて少数画素の隣接数が計数された後加算器Ａ
Ｄ５１に出力され、副走査方向に連続する７個の画素デ
ータＤ００９乃至Ｄ６０９が隣接数カウンタＣＡ−１３
に入力されて少数画素の隣接数が計数された後加算器Ａ
Ｄ５１に出力され、副走査方向に連続する７個の画素デ
ータＤ０１０乃至Ｄ６１０が隣接数カウンタＣＡ−１４
に入力されて少数画素の隣接数が計数された後加算器Ａ
Ｄ５２に出力される。さらに、副走査方向に連続する７
個の画素データＤ０１１乃至Ｄ６１１が隣接数カウンタ
ＣＡ−１５に入力されて少数画素の隣接数が計数された
後加算器ＡＤ５２に出力され、副走査方向に連続する７
個の画素データＤ０１２乃至Ｄ６１２が隣接数カウンタ
ＣＡ−１６に入力されて少数画素の隣接数が計数された
後加算器ＡＤ５４に出力され、副走査方向に連続する７
個の画素データＤ０１３乃至Ｄ６１３が隣接数カウンタ
ＣＡ−１７に入力されて少数画素の隣接数が計数された
後加算器ＡＤ５４に出力される。Furthermore, seven consecutive pixel data D007 to D607 in the sub-scanning direction are stored in the adjacent number counter CA-11.
Adder A after counting the number of adjacent pixels of the minority pixels.
Seven pixel data D008 to D608 that are output to D45 and continuous in the sub-scanning direction are stored in the adjacent number counter CA-12.
Adder A after counting the number of adjacent pixels of the minority pixels.
Seven pixel data D009 to D609 that are output to D51 and continuous in the sub-scanning direction are stored in the adjacent number counter CA-13.
Adder A after counting the number of adjacent pixels of the minority pixels.
Seven pixel data D010 to D610 that are output to D51 and continuous in the sub-scanning direction are stored in the adjacent number counter CA-14.
Adder A after counting the number of adjacent pixels of the minority pixels.
It is output to D52. Furthermore, 7 consecutive
The pixel data D011 to D611 are input to the adjacent number counter CA-15 to count the number of adjacent pixels of the minority pixel, and then output to the adder AD52, and the 7
The pixel data D012 to D612 are input to the adjacent number counter CA-16 to count the number of adjacent pixels of the minority pixel, and then output to the adder AD54, and the 7
The pixel data D013 to D613 are input to the adjacent number counter CA-17, and the number of adjacent pixels of the minority pixels is counted and then output to the adder AD54.
【００６７】上記各隣接数カウンタＣＡ−１乃至ＣＡ−
７乃至ＣＡ−１１乃至ＣＡ−１７によって計数された各
少数画素の隣接数は、加算器ＡＤ４１乃至ＡＤ４７，Ａ
Ｄ５１乃至ＡＤ５６によって加算された後、加算結果の
主副走査方向隣接数が加算器ＡＤ５６から図１６の隣接
状態判定部１０５の第３計算部１０５ｃに出力される。Each of the adjacent number counters CA-1 to CA-
The number of adjacent pixels of each minority pixel counted by CA-7 to CA-11 to CA-17 is calculated by adders AD41 to AD47, A
After addition by D51 to AD56, the number of adjacencies in the main and sub-scanning directions as a result of addition is output from the adder AD56 to the third calculation unit 105c of the adjacency state determination unit 105 in FIG.
【００６８】図１４は、図１３に図示した各隣接数カウ
ンタＣＡのブロック図である。FIG. 14 is a block diagram of each adjacent number counter CA shown in FIG. 13.
【００６９】図１４に示すように、入力される７ビット
のデータのうちの第１ビットのデータＤ１はアンドゲー
トＡＮＤ１１の第１の入力端子及びノアゲートＮＯＲ１
２の第１の反転入力端子に入力され、第２ビットのデー
タＤ２はアンドゲートＡＮＤ１１の第２の入力端子、ノ
アゲートＮＯＲ１２の第２の反転入力端子、アンドゲー
トＡＮＤ１３の第１の入力端子、及びノアゲートＮＯＲ
１４の第１の反転入力端子に入力される。また、第３ビ
ットのデータＤ３はアンドゲートＡＮＤ１３の第２の入
力端子、ノアゲートＮＯＲ１４の第２の反転入力端子、
アンドゲートＡＮＤ１５の第１の入力端子、及びノアゲ
ートＮＯＲ１６の第１の反転入力端子に入力され、第４
ビットのデータＤ４はアンドゲートＡＮＤ１５の第２の
入力端子、ノアゲートＮＯＲ１６の第２の反転入力端子
、アンドゲートＡＮＤ１７の第１の入力端子、及びノア
ゲートＮＯＲ１８の第１の反転入力端子に入力される。
さらに、第５ビットのデータＤ５はアンドゲートＡＮＤ
１７の第２の入力端子、ノアゲートＮＯＲ１８の第２の
反転入力端子、アンドゲートＡＮＤ９の第１の入力端子
、及びノアゲートＮＯＲ２０の第１の反転入力端子に入
力され、第６ビットのデータＤ６はアンドゲートＡＮＤ
１９の第２の入力端子、ノアゲートＮＯＲ２０の第２の
反転入力端子、アンドゲートＡＮＤ２１の第１の入力端
子、及びノアゲートＮＯＲ２２の第１の反転入力端子に
入力される。またさらに、第７ビットのデータＤ７はア
ンドゲートＡＮＤ２１の第２の入力端子、及びノアゲー
トＮＯＲ２２の第２の反転入力端子に入力される。As shown in FIG. 14, the first bit data D1 of the input 7-bit data is connected to the first input terminal of the AND gate AND11 and the NOR gate NOR1.
The second bit of data D2 is input to the first inverting input terminal of AND gate AND11, the second inverting input terminal of NOR gate NOR12, the first input terminal of AND gate AND13, and Noah Gate NOR
The signal is input to the first inverting input terminal of No. 14. Further, the third bit data D3 is the second input terminal of the AND gate AND13, the second inverting input terminal of the NOR gate NOR14,
It is input to the first input terminal of the AND gate AND15 and the first inverted input terminal of the NOR gate NOR16,
The bit data D4 is input to the second input terminal of the AND gate AND15, the second inverting input terminal of the NOR gate NOR16, the first input terminal of the AND gate AND17, and the first inverting input terminal of the NOR gate NOR18. Furthermore, the data D5 of the fifth bit is AND gate AND
17, the second inverting input terminal of the NOR gate NOR18, the first input terminal of the AND gate AND9, and the first inverting input terminal of the NOR gate NOR20. gate AND
19, a second inverting input terminal of the NOR gate NOR20, a first input terminal of the AND gate AND21, and a first inverting input terminal of the NOR gate NOR22. Furthermore, the seventh bit of data D7 is input to the second input terminal of the AND gate AND21 and the second inverting input terminal of the NOR gate NOR22.
【００７０】各論理ゲートＡＮＤ１１乃至ＡＮＤ２１，
ＮＯＲ１２乃至ＮＯＲ２２から出力される信号はそれぞ
れ、セレクタＳＥ１１の各入力端子Ａ１，Ｂ１，Ａ２，
Ｂ２，Ａ３，Ｂ３，Ａ４，Ｂ４，Ａ５，Ｂ５，Ａ６，Ｂ
６に入力され、セレクタＳＥ１１は、Ｌレベルの白黒選
択信号ＳＥＬ１が入力されるとき、少数画素である黒画
素の隣接数を計数するため、各入力端子Ａ１乃至Ａ６に
入力されるデータを選択してそれぞれ、各出力端子Ｙ１
乃至Ｙ３から論理Ａ回路ＬＡ−１１の各入力端子に出力
するとともに、各出力端子Ｙ４乃至Ｙ６から論理Ａ回路
ＬＡ−１２の各入力端子に出力し、一方、Ｈレベルの白
黒選択信号ＳＥＬ１が入力されるとき、少数画素である
白画素の隣接数を計数するため、各入力端子Ｂ１乃至Ｂ
６に入力されるデータを選択してそれぞれ同様に出力す
る。各論理Ａ回路ＬＡ−１１，ＬＡ−１２から出力され
る各２ビットのデータは加算器ＡＤ５７に入力され、加
算器ＡＤ５７によって加算された後、加算結果のデータ
が主副走査方向の隣接数計数値として出力される。Each logic gate AND11 to AND21,
The signals output from NOR12 to NOR22 are respectively input to the input terminals A1, B1, A2, and
B2, A3, B3, A4, B4, A5, B5, A6, B
When the black and white selection signal SEL1 at the L level is input, the selector SE11 selects the data input to each input terminal A1 to A6 in order to count the number of adjacent black pixels, which are minority pixels. and each output terminal Y1
The output terminals Y3 to Y3 are output to each input terminal of the logic A circuit LA-11, and the output terminals Y4 to Y6 are output to each input terminal of the logic A circuit LA-12, while the H level black and white selection signal SEL1 is input. In order to count the number of adjacent white pixels, which are minority pixels, each input terminal B1 to B
6 is selected and output in the same way. Each 2-bit data output from each logic A circuit LA-11, LA-12 is input to an adder AD57, and after being added by the adder AD57, the data of the addition result is used to calculate the number of adjacent units in the main and sub-scanning directions. Output as a number.
【００７１】図１５は、隣接状態判定部１０５の第２計
算部１０５ｂのブロック図であり、当該第２計算部１０
５ｂは、画素データＤ３１０を中心とする３×３のウィ
ンドウ内の黒画素数を計数するための回路である。FIG. 15 is a block diagram of the second calculation unit 105b of the adjacent state determination unit 105.
5b is a circuit for counting the number of black pixels within a 3×3 window centered on the pixel data D310.
【００７２】図１５に示すように、主走査方向に連続す
る３個のデータＤ２０９乃至Ｄ２１１が論理Ａ回路ＬＡ
−１３に入力され、各データ内の黒画素数が計数された
後、その計数値のデータが加算器ＡＤ５８に出力される
。また、主走査方向に連続する３個のデータＤ３０９乃
至Ｄ３１１が論理Ａ回路ＬＡ−１４に入力され、各デー
タ内の黒画素数が計数された後、その計数値のデータが
加算器ＡＤ５８に出力される。さらに、主走査方向に連
続する３個のデータＤ４０９乃至Ｄ４１１が論理Ａ回路
ＬＡ−１５に入力され、各データ内の黒画素数が計数さ
れた後、その計数値のデータが加算器ＡＤ５９に出力さ
れる。各論理Ａ回路ＬＡ−１３乃至ＬＡ−１５によって
計数された各データは加算器ＡＤ５８，ＡＤ５９によっ
て加算され、加算結果のデータが加算器ＡＤ５９から図
１６の第３計算部１０５ｃに、３×３黒画素数データと
して出力される。As shown in FIG. 15, three consecutive pieces of data D209 to D211 in the main scanning direction are connected to the logic A circuit LA.
-13, and after the number of black pixels in each data is counted, the data of the counted value is output to the adder AD58. In addition, three consecutive data D309 to D311 in the main scanning direction are input to the logic A circuit LA-14, and after the number of black pixels in each data is counted, the data of the counted value is output to the adder AD58. be done. Furthermore, three consecutive pieces of data D409 to D411 in the main scanning direction are input to the logic A circuit LA-15, and after the number of black pixels in each data is counted, the data of the counted value is output to the adder AD59. be done. Each data counted by each logic A circuit LA-13 to LA-15 is added by adders AD58 and AD59, and the data of the addition result is sent from the adder AD59 to the third calculation unit 105c in FIG. Output as pixel count data.
【００７３】図１６は、隣接状態判定部１０５の第３計
算部１０５ｃのブロック図である。FIG. 16 is a block diagram of the third calculation section 105c of the adjacent state determination section 105.
【００７４】図１６に示すように、３×３黒画素数デー
タが各比較器１５０，１５１の入力端子Ｂに入力され、
一方、“０”のデータが比較器１５０の入力端子Ａに入
力され、“９”のデータが比較器１５１の入力端子Ａに
入力される。比較器１５０はＡ＝ＢのときにのみＨレベ
ルの信号をアンドゲート１５８の第１の入力端子に出力
し、一方、それ以外のときＬレベルの信号を同様に出力
する。また、比較器１５１はＡ＝ＢのときにのみＨレベ
ルの信号をアンドゲート１５９の第１の入力端子に出力
し、一方、それ以外のときＬレベルの信号を同様に出力
する。As shown in FIG. 16, 3×3 black pixel number data is input to input terminal B of each comparator 150, 151,
On the other hand, data of "0" is input to input terminal A of comparator 150, and data of "9" is input to input terminal A of comparator 151. Comparator 150 outputs an H level signal to the first input terminal of AND gate 158 only when A=B, and similarly outputs an L level signal at other times. Further, the comparator 151 outputs an H level signal to the first input terminal of the AND gate 159 only when A=B, and similarly outputs an L level signal at other times.
【００７５】ディザ判定部１０６の第３計算部１０６ｃ
から出力される７×７黒画素数第１データは各比較器１
５２乃至１５５の各入力端子Ｂに入力されるとともに、
中間調画像領域か又は非中間調領域かを判別するための
しきい値テーブルが格納されたテーブル用ＲＯＭ１５６
のアドレス端子に入力される。詳細後述されるしきい値
データＴＪ０が比較器１５２の入力端子Ａに入力され、
“４９−ＴＪ０”のデータが比較器１５３の入力端子Ａ
に入力される。比較器１５２はＡ＞ＢのときＨレベルの
信号をアンドゲート１５８の第２の入力端子に出力し、
一方、それ以外のときＬレベルの信号を同様に出力する
。また、比較器１５３はＡ＜ＢのときＨレベルの信号を
アンドゲート１５９の第２の入力端子に出力し、一方、
それ以外のときＬレベルの信号を同様に出力する。
アンドゲート１５８，１５９からの各出力信号がノアゲ
ート１６０に入力され、当該ノアゲート１６０の出力信
号がアンドゲート１６２，１６３の各第１の入力端子に
入力される。Third calculation section 106c of dither judgment section 106
The 7×7 black pixel number first data output from each comparator 1
It is input to each input terminal B from 52 to 155, and
A table ROM 156 that stores a threshold value table for determining whether it is a halftone image area or a non-halftone image area.
is input to the address terminal of Threshold data TJ0, which will be described in detail later, is input to input terminal A of the comparator 152,
The data of “49-TJ0” is input terminal A of comparator 153
is input. The comparator 152 outputs an H level signal to the second input terminal of the AND gate 158 when A>B,
On the other hand, at other times, an L level signal is similarly output. Furthermore, when A<B, the comparator 153 outputs an H level signal to the second input terminal of the AND gate 159;
In other cases, an L level signal is similarly output. Each output signal from AND gates 158 and 159 is input to NOR gate 160, and the output signal from NOR gate 160 is input to each first input terminal of AND gates 162 and 163.
【００７６】また、“０”のデータが比較器１５４の入
力端子Ａに入力され、“４９”のデータが比較器１５５
の入力端子Ａに入力される。比較器１５４はＡ＝Ｂのと
き、Ｈレベルの信号をオアゲート１６１の第１の入力端
子に出力し、一方、それ以外のとき、Ｌレベルの信号を
同様に出力する。また、比較器１５５はＡ＝Ｂのとき、
Ｈレベルの信号をオアゲート１６１の第２の入力端子に
出力し、一方、それ以外のとき、Ｌレベルの信号を同様
に出力する。オアゲート１６１は入力される各信号の論
理和の演算結果を示す信号を、７×７のウィンドウ内の
すべての画素が白画素又は黒画素であることを示す全白
全黒画像検出信号として５×１１マトリックスメモリ回
路１０７に出力する。Furthermore, data of "0" is input to the input terminal A of the comparator 154, and data of "49" is input to the input terminal A of the comparator 155.
It is input to input terminal A of . Comparator 154 outputs an H level signal to the first input terminal of OR gate 161 when A=B, and similarly outputs an L level signal at other times. Further, when A=B, the comparator 155
An H level signal is output to the second input terminal of the OR gate 161, while an L level signal is similarly output at other times. The OR gate 161 converts a signal indicating the logical sum of the input signals into an all-white all-black image detection signal indicating that all pixels within a 7x7 window are white pixels or black pixels. 11 matrix memory circuit 107.
【００７７】テーブル用ＲＯＭ１５６から出力されるし
きい値データは比較器１５７の入力端子Ａに入力され、
一方、主副走査方向隣接数が比較器１５７の入力端子Ｂ
に入力される。図３６を参照して上述したように７×７
のウィンドウ内の領域の画像が中間調画像であるか非中
間調画像であるかを判別するために設けられる比較器１
５７は、Ａ＞ＢのときＨレベルの信号をアンドゲート１
６２の第２の入力端子に出力するとともに、Ａ＜Ｂのと
きＨレベルの信号をアンドゲート１６３の第２の入力端
子に出力する。さらに、アンドゲート１６２から出力さ
れる信号は中間調画像検出信号として５×１１マトリッ
クスメモリ回路１０７に出力され、また、アンドゲート
１６３から出力される信号は非中間調画像検出信号とし
て５×１１マトリックスメモリ回路１０７に出力される
。The threshold data output from the table ROM 156 is input to the input terminal A of the comparator 157,
On the other hand, if the number of neighbors in the main and sub-scanning directions is input terminal B of the comparator 157
is input. 7×7 as described above with reference to FIG.
A comparator 1 provided for determining whether an image in a region within a window is a halftone image or a non-halftone image.
57, when A>B, the H level signal is connected to AND gate 1.
62 and outputs an H level signal to the second input terminal of AND gate 163 when A<B. Further, the signal outputted from the AND gate 162 is outputted as a halftone image detection signal to the 5×11 matrix memory circuit 107, and the signal outputted from the AND gate 163 is outputted as a non-halftone image detection signal to the 5×11 matrix memory circuit 107. It is output to the memory circuit 107.
【００７８】当該第３計算部１０５ｃにおいては、７×
７のウィンドウ内の黒画素数第１データに基づいてテー
ブルＲＯＭ１５６から出力されるしきい値データと、計
数された主副走査方向隣接数とに基づいて当該ウィンド
ウ内の領域の画像が中間調画像であるか又は非中間調画
像であるかの判別を、比較器１５７によって行っている
。しかしながら、次の２つの場合においては、その判別
結果を「不明」とし、中間調画像でもなく、非中間調画
像でもないとしている。
（ａ）主副走査方向隣接数としきい値データが一致する
とき、すなわち、比較器１５７においてＡ＝Ｂであると
き。
（ｂ）７×７のウィンドウ内に少数画素が所定のしきい
値ＴＪ０よりも小さく（比較器１５２の出力信号がＨレ
ベルであるとき又は比較器１５３の出力信号がＨレベル
であるとき）、かつ注目画素を中心とした３×３のウィ
ンドウ内に少数画素が存在しない（比較器１５０の出力
信号がＨレベルであるとき又は比較器１５１の出力信号
がＨレベルであるとき）とき。In the third calculation section 105c, 7×
Based on the threshold data output from the table ROM 156 based on the first data on the number of black pixels within the window No. 7 and the counted number of adjacent pixels in the main and sub-scanning directions, the image in the area within the window is a halftone image. The comparator 157 determines whether the image is a grayscale image or a non-halftone image. However, in the following two cases, the determination result is "unknown" and it is determined that the image is neither a halftone image nor a non-halftone image. (a) When the number of adjacencies in the main and sub-scanning directions matches the threshold data, that is, when A=B in the comparator 157. (b) A small number of pixels within a 7×7 window is smaller than a predetermined threshold value TJ0 (when the output signal of the comparator 152 is at H level or when the output signal of comparator 153 is at H level), And when there is no minority pixel within a 3×3 window centered on the pixel of interest (when the output signal of comparator 150 is at H level or when the output signal of comparator 151 is at H level).
【００７９】上記（ａ）の場合に「不明」とするために
、比較器１５７からアンドゲート１６２，１６３にＨレ
ベルの信号が入力されないように構成されている。また
、上記（ｂ）の場合に「不明」とするために、ノアゲー
ト１６０から出力される、Ｌレベルでアクティブとなる
信号をアンドゲート１６２，１６３に入力している。In order to determine "unknown" in the case (a) above, the comparator 157 is configured so that no H level signal is input to the AND gates 162 and 163. Furthermore, in order to indicate "unknown" in the case of (b) above, a signal output from the NOR gate 160 and active at L level is input to the AND gates 162 and 163.
【００８０】上記（ｂ）の場合に「不明」とする理由に
ついて図４５及び図４６を用いて以下に説明する。図４
５及び図４６は、線状の非中間調画像が７×７のウィン
ドウＷ７に近づく場合の一例を示す図である。図４５の
状態では、線状の画像の端部しかウィンドウＷ７内に入
らないため、孤立点との区別を行なうことができず、中
間調画像／非中間調画像の判別を行なうと、誤って中間
調画像と判別される。そこで、図４６に示すように、線
状の画像がある程度、注目画素＊の周辺に近付くまでは
、その判別結果はむしろ「不明」としておいた方がよい
ので、この条件判断を３×３のウィンドウＷ３内に少数
画素が存在するか否かによって行なう。また、この場合
において、もちろん、少数画素は上記しきい値ＴＪ０よ
りは少ないはずであるから、その判断も同時に行ってい
る。The reason why the above case (b) is determined as "unknown" will be explained below using FIGS. 45 and 46. Figure 4
5 and FIG. 46 are diagrams showing an example in which a linear non-halftone image approaches a 7×7 window W7. In the state shown in FIG. 45, only the edge of the linear image falls within the window W7, so it is impossible to distinguish it from isolated points, and if a halftone image/non-halftone image is discriminated, it will be mistaken. It is determined that it is a halftone image. Therefore, as shown in Figure 46, it is better to leave the determination result as "unknown" until the linear image approaches the periphery of the pixel of interest* to some extent, so this conditional determination is This is done depending on whether or not there are a few pixels within the window W3. Furthermore, in this case, of course, the number of minority pixels should be less than the threshold value TJ0, so this determination is also made at the same time.
【００８１】さらに、当該計算部１０５ｃにおいては、
７×７のウィンドウＷ７内のすべての画素が白画素であ
るか又は黒画素であるかを比較器１５４，１５５によっ
て行い、どちらかの場合は全白全黒検出信号をＨレベル
としている。当該検出信号は判別データ信号生成部１１
４における集中型ディザ画像の判別に用いる。Furthermore, in the calculation section 105c,
Comparators 154 and 155 determine whether all pixels within the 7×7 window W7 are white pixels or black pixels, and in either case, the all-white all-black detection signal is set to H level. The detection signal is generated by the discrimination data signal generation section 11
It is used for determining the concentrated dither image in step 4.
【００８２】さらに、当該計算部１０５ｃにおいてしき
い値ＴＪ０を設けた理由について以下に説明する。例え
ば図４４に示すように、注目画素＊周辺に少数画素がな
いが、隣接判別用の７×７のウィンドウＷ７内に比較的
多数の少数画素が存在するときは、中間調画像／非中間
調画像の判別を行なうことができるといえる。図４４の
場合では、隣接判別用の７×７のウィンドウＷ７内に７
画素の少数画素が存在するが、このとき当然非中間調画
像に判別される。従って、判別結果が「不明」の条件と
して、（７×７のウィンドウＷ７内の少数画素数＜ＴＪ
０）かつ（３×３のウィンドウＷ３内に少数画素が存在
しない）という条件を用いている。この条件式が成立す
る場合は、次の２つの場合である。
（ａ）少数画素が白画素であるときに、各比較器１５０
，１５２の出力信号がＨレベルであるとき。
（ｂ）少数画素が黒画素であるときに、各比較器１５１
，１５３の出力信号がＨレベルであるとき。
なお、本実施例において、上記しきい値ＴＪ０の好まし
い値は６である。Furthermore, the reason why the threshold value TJ0 is provided in the calculating section 105c will be explained below. For example, as shown in FIG. 44, when there are no minority pixels around the pixel of interest*, but there are a relatively large number of minority pixels within the 7x7 window W7 for adjacency determination, halftone image/non-halftone image It can be said that images can be discriminated. In the case of FIG. 44, there are 7
Although there are a small number of pixels, it is naturally determined that the image is a non-halftone image. Therefore, the condition for the determination result to be "unknown" is (number of minority pixels in the 7×7 window W7<TJ
0) and (there are no minority pixels within the 3×3 window W3). This conditional expression is satisfied in the following two cases. (a) When the minority pixels are white pixels, each comparator 150
, 152 are at H level. (b) When the minority pixels are black pixels, each comparator 151
, 153 are at H level. In this embodiment, the preferable value of the threshold TJ0 is 6.
【００８３】（５−４）５×１１マトリックスメモリ回
路
図１７は、図３に図示した５×１１マトリックスメモリ
回路１０７のブロック図である。(5-4) 5×11 matrix memory circuit FIG. 17 is a block diagram of the 5×11 matrix memory circuit 107 shown in FIG. 3.
【００８４】図１７に示すように、５×１１マトリック
スメモリ回路１０７は、それぞれページメモリ６１から
入力される２値画像データの転送クロックの周期と同一
の周期、すなわち画像データの１ドットの周期を有する
クロックＣＬＫに同期して各画素毎に検出されて入力さ
れる下記の５つの検出信号からなる５ビットの判定デー
タを、主走査方向の１回の走査時間である１水平期間だ
け遅延させる４個のＦＩＦＯメモリＤＭ１１乃至ＤＭ１
４と、それぞれ上記クロックＣＬＫに同期して入力され
る５ビットの判定データをクロックＣＬＫの１周期期間
だけ遅延させて出力する５０個の遅延型フリップフロッ
プＤＧ３０１乃至ＤＧ３１０，ＤＧ４０１乃至ＤＧ４１
０，ＤＧ５０１乃至ＤＧ５１０，．．．，ＤＧ７０１乃
至ＤＧ７１０とを備える。なお、当該マトリックスメモ
リ回路１０７の各回路においては、下記の５ビットの判
定データをパラレルで処理する。
（ａ）図１１のディザ判定部１０６の第６計算部１０６
ｆから出力される集中型第１ディザ検出信号（以下、判
定データＡという。）。
（ｂ）図１２のディザ判定部１０６の第６計算部１０６
ｇから出力される集中型第２ディザ検出信号（以下、判
定データＢという。）。
（ｃ）図１６の隣接状態判定部１０５の第３計算部１０
５ｃから出力される中間調画像検出信号（以下、判定デ
ータＣという。）。
（ｄ）図１６の隣接状態判定部１０５の第３計算部１０
５ｃから出力される非中間調画像検出信号（以下、判定
データＤという。）。
（ｅ）図１６の隣接状態判定部１０５の第３計算部１０
５ｃから出力される全白全黒画像検出信号（以下、判定
データＥという。）。As shown in FIG. 17, each of the 5×11 matrix memory circuits 107 has the same cycle as the transfer clock cycle of the binary image data inputted from the page memory 61, that is, the cycle of one dot of the image data. The 5-bit judgment data consisting of the following 5 detection signals, which are detected and input for each pixel in synchronization with the clock CLK, is delayed by one horizontal period, which is one scan time in the main scanning direction4. FIFO memories DM11 to DM1
4, and 50 delay type flip-flops DG301 to DG310, DG401 to DG41, each delaying the 5-bit judgment data input in synchronization with the clock CLK by one cycle period of the clock CLK and outputting the same.
0, DG501 to DG510, . ．． ．． , DG701 to DG710. Note that each circuit of the matrix memory circuit 107 processes the following 5-bit determination data in parallel. (a) Sixth calculation unit 106 of dither determination unit 106 in FIG. 11
A concentrated first dither detection signal (hereinafter referred to as determination data A) output from f. (b) Sixth calculation unit 106 of dither determination unit 106 in FIG. 12
A concentrated second dither detection signal (hereinafter referred to as determination data B) output from g. (c) Third calculation unit 10 of adjacent state determination unit 105 in FIG. 16
Halftone image detection signal (hereinafter referred to as determination data C) output from 5c. (d) Third calculation unit 10 of adjacent state determination unit 105 in FIG. 16
A non-halftone image detection signal (hereinafter referred to as determination data D) outputted from 5c. (e) Third calculation unit 10 of adjacent state determination unit 105 in FIG. 16
All-white and all-black image detection signals (hereinafter referred to as determination data E) output from 5c.
【００８５】上述の各計算回路から各ページの画像の最
初の画素から最後の画素への方向でシリアルで出力され
る５ビットの判定データは、フリップフロップＤＧ３０
１に入力された後、縦続接続された１０個のフリップフ
ロップＤＧ３０１乃至ＤＧ３１０を介して出力されると
ともに、ＦＩＦＯメモリＤＭ１１に入力された後、縦続
接続された４個のＦＩＦＯメモリＤＭ１１乃至ＤＭ１４
を介して出力される。ＦＩＦＯメモリＤＭ１１から出力
される画像データは、フリップフロップＤＧ４０１に入
力された後、縦続接続されたフリップフロップＤＧ４０
１乃至ＤＧ４１０を介して出力される。また、ＦＩＦＯ
メモリＤＭ１２から出力される画像データは、フリップ
フロップＤＧ５０１に入力された後、縦続接続されたフ
リップフロップＤＧ５０１乃至ＤＧ５１０を介して出力
される。以下、同様にして、各ＦＩＦＯメモリＤＭ１３
乃至ＤＭ１４から出力される判定データはそれぞれ、フ
リップフロップＤＧ６０１乃至ＤＧ７０１に入力された
後、それぞれ縦続接続されたフリップフロップＤＧ６０
１乃至ＤＧ６１０，ＤＧ７０１乃至ＤＧ７１０を介して
出力される。The 5-bit determination data serially output from each of the calculation circuits in the direction from the first pixel to the last pixel of the image of each page is sent to the flip-flop DG30.
1, and then outputted through ten cascade-connected flip-flops DG301 to DG310, and inputted to FIFO memory DM11, and then outputted to four cascade-connected FIFO memories DM11 to DM14.
Output via . The image data output from the FIFO memory DM11 is input to the flip-flop DG401, and then to the cascade-connected flip-flop DG40.
1 to DG410. Also, FIFO
The image data output from the memory DM12 is input to the flip-flop DG501, and then output via the cascade-connected flip-flops DG501 to DG510. Thereafter, in the same manner, each FIFO memory DM13
The judgment data output from DM14 is input to flip-flops DG601 to DG701, respectively, and then to flip-flops DG60 connected in cascade, respectively.
1 to DG610 and DG701 to DG710.
【００８６】以上のように構成された５×１１マトリッ
クスメモリ回路１０７において、当該回路１０７に最初
に入力された、１ドットの画素データに対応する５ビッ
トの判定データがフリップフロップＤＧ７１０から出力
されたとき、そのときに入力された判定データが判定デ
ータＪ３００として出力されるとともに、各フリップフ
ロップＤＧ３０１乃至ＤＧ３１０からそれぞれ５×１１
のウィンドウ内のｉ＝３の主走査線上の各画素データに
対応する判定データＪ３００乃至Ｊ３１０が出力され、
ＦＩＦＯメモリＤＭ１１及び各フリップフロップＤＧ４
０１乃至ＤＧ４１０からそれぞれ５×１１のウィンドウ
内のｉ＝４の主走査線上の各画素データＪ４００乃至Ｊ
４１０が出力され、ＦＩＦＯメモリＤＭ１２及び各フリ
ップフロップＤＧ５０１乃至ＤＧ５１０からそれぞれ５
×１１のウィンドウ内のｉ＝５の主走査線上の各画素デ
ータＪ５００乃至Ｊ５１０が出力され、以下同様にして
、各ＦＩＦＯメモリＤＭ１３，ＤＭ１４及び各フリップ
フロップＤＧ６０１乃至ＤＧ７１０からそれぞれ、各画
素データＪ６００乃至Ｊ６１０，Ｊ７００乃至Ｊ７１０
が出力される。In the 5×11 matrix memory circuit 107 configured as described above, the 5-bit judgment data corresponding to one dot of pixel data, which is first input to the circuit 107, is output from the flip-flop DG710. At this time, the judgment data inputted at that time is output as judgment data J300, and 5×11
Judgment data J300 to J310 corresponding to each pixel data on the i=3 main scanning line within the window are output,
FIFO memory DM11 and each flip-flop DG4
Each pixel data J400 to J on the i=4 main scanning line within a 5×11 window from 01 to DG410, respectively.
410 is output, and 5 is output from the FIFO memory DM12 and each flip-flop DG501 to DG510.
Each pixel data J500 to J510 on the i=5 main scanning line in the x11 window is output, and in the same way, each pixel data J600 to J510 is output from each FIFO memory DM13, DM14 and each flip-flop DG601 to DG710. J610, J700 to J710
is output.
【００８７】従って、図４７に示すように、５×１１の
ウィンドウ内の各画素（ｉ＝３，４，…，７；ｊ＝０，
１，２，…，１０）に対応する１画素当たり５ビットの
判定データＡ乃至Ｅが同時に当該マトリックスメモリ回
路１０７から図１８の判定データ計数部１０８に出力さ
れる。Therefore, as shown in FIG. 47, each pixel (i=3, 4,...,7; j=0,
1, 2, . . . , 10) are simultaneously outputted from the matrix memory circuit 107 to the determination data counting unit 108 in FIG. 18.
【００８８】（５−５）判定データ生成部図１８は、図
３に図示した判定データ計数部１０８のブロック図であ
り、本実施例では、図１８に図示の回路が５ビットの判
定データＡ乃至Ｅに対応して５個設けられる。なお、図
１８において、Ｘは、上記判定データＡ乃至Ｅにおける
Ａ乃至Ｅに対応しており、例えば５ビットの判定データ
Ｊ３００を、Ｊ３００−Ｘ（Ｘ＝Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）
で表している。(5-5) Judgment Data Generation Unit FIG. 18 is a block diagram of the judgment data counting unit 108 shown in FIG. 3. In this embodiment, the circuit shown in FIG. Five pieces are provided corresponding to E to E. In FIG. 18, X corresponds to A to E in the above judgment data A to E. For example, 5-bit judgment data J300 is expressed as J300-X (X=A, B, C, D, E).
It is expressed as
【００８９】図１８に示すように、上記マトリックスメ
モリ回路１０７から出力される判定データＡ乃至Ｅが各
判定データ毎に、８個の論理Ｂ回路ＬＢ−５１乃至ＬＢ
−５８に入力され、各回路ＬＢ−５１乃至ＬＢ−５８に
入力される各７ビットの判定データ毎にＨレベル（“１
”）のデータの個数が計数された後、それらの計数デー
タが加算器ＡＤ６０乃至ＡＤ６６によって加算され、加
算結果のデータが判定データ計数値ＪＳ−Ｘ（Ｘ＝Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）として出力される。従って、上記判定
データＡ乃至Ｅが、各判定データ毎に図４７に図示した
ウィンドウ内で加算され、加算結果のデータが判定デー
タ計数値ＪＳ−Ｘとして出力される。ここで、判定デー
タ計数値ＪＳ−Ｘ（Ｘ＝Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）は、上記
判定データＡ乃至Ｅに対応する下記のデータを意味し、
これらの５個のデータが判別データ信号生成部１１４に
出力される。
（ａ）判定データＡの図４７のウィンドウ内の判定デー
タ計数値ＪＳ−Ａ：集中型第１ディザ画像検出画素数。
（ｂ）判定データＢの図４７のウィンドウ内の判定デー
タ計数値ＪＳ−Ｂ：集中型第２ディザ画像検出画素数。
（ｃ）判定データＣの図４７のウィンドウ内の判定デー
タ計数値ＪＳ−Ｃ：中間調画像検出画素数。
（ｄ）判定データＤの図４７のウィンドウ内の判定デー
タ計数値ＪＳ−Ｄ：非中間調画像検出画素数。
（ｅ）判定データＥの図４７のウィンドウ内の判定デー
タ計数値ＪＳ−Ｅ：全白全黒画像検出画素数。As shown in FIG. 18, the judgment data A to E output from the matrix memory circuit 107 are sent to eight logic B circuits LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB-51 to LB for each judgment data.
-58, and is input to each circuit LB-51 to LB-58 at H level (“1
”) are counted, those counted data are added by adders AD60 to AD66, and the data of the addition result is determined as the judgment data counted value JS-X (X=A,
B, C, D, E). Therefore, the above judgment data A to E are added for each judgment data within the window shown in FIG. 47, and the data resulting from the addition is output as the judgment data count value JS-X. Here, the judgment data count value JS-X (X = A, B, C, D, E) means the following data corresponding to the above judgment data A to E,
These five pieces of data are output to the discrimination data signal generation section 114. (a) Judgment data count value JS-A in the window of FIG. 47 of judgment data A: number of pixels detected in the concentrated first dither image. (b) Judgment data count value JS-B in the window of FIG. 47 of judgment data B: number of pixels detected in the concentrated second dither image. (c) Judgment data count value JS-C in the window of FIG. 47 of judgment data C: number of halftone image detection pixels. (d) Judgment data count value JS-D in the window of FIG. 47 of judgment data D: number of non-halftone image detection pixels. (e) Judgment data count value JS-E in the window of FIG. 47 of judgment data E: number of pixels detected in an all-white all-black image.
【００９０】（５−６）判別データ信号生成部図１９は
、図３に図示した判別データ信号生成部１１４のブロッ
ク図である。(5-6) Discrimination Data Signal Generation Section FIG. 19 is a block diagram of the discrimination data signal generation section 114 shown in FIG. 3.
【００９１】図１９に示すように、集中型第１データ検
出画素数ＪＳ−Ａが、集中型第１ディザ画像を判別する
とともに当該画像に対する非中間調指数と判別信号を出
力するためのテーブル用ＲＯＭＲＴ７の第１のアドレス
端子に入力され、集中型第２データ検出画素数ＪＳ−Ｂ
が、集中型第２ディザ画像を判別するとともに当該画像
に対する非中間調指数と判別信号を出力するためのテー
ブル用ＲＯＭＲＴ６の第１のアドレス端子に入力される
。また、中間調画像検出画素数ＪＳ−Ｃが、分散型中間
調画像に対する非中間調指数を出力するためのテーブル
用ＲＯＭＲＴ５の第１のアドレス端子に入力され、非中
間調画像検出画素数ＪＳ−Ｄが、テーブル用ＲＯＭＲＴ
５の第２のアドレス端子に入力される。さらに、像域判
別を行なうための５×１１のウィンドウ内の総画素数を
示す“５５”のデータが減算器ＳＵ１の入力端子Ａに入
力され、全白全黒画像検出画素数ＪＳ−Ｅが減算器ＳＵ
−１の入力端子Ｂに入力される。減算器ＳＵ１は、Ａ−
Ｂの減算を行って減算結果のデータをテーブル用ＲＯＭ
ＲＴ６，ＲＴ７の各第２のアドレス端子に出力する。As shown in FIG. 19, the concentrated first data detection pixel number JS-A is used for a table for discriminating the concentrated first dithered image and outputting the non-halftone index and discrimination signal for the image. Input to the first address terminal of ROMRT7, concentrated second data detection pixel number JS-B
is input to the first address terminal of the table ROMRT 6 for discriminating the concentrated second dither image and outputting the non-halftone index and discrimination signal for the image. Further, the number of halftone image detection pixels JS-C is input to the first address terminal of the table ROMRT5 for outputting the non-halftone index for the distributed halftone image, and the number of non-halftone image detection pixels JS- D is ROMRT for table
5 is input to the second address terminal. Furthermore, the data "55" indicating the total number of pixels within the 5x11 window for image area discrimination is input to the input terminal A of the subtracter SU1, and the number of pixels JS-E for detecting the all-white and all-black image is Subtractor SU
-1 input terminal B. The subtracter SU1 is A-
Perform the subtraction of B and store the subtraction result data in the table ROM.
It is output to each second address terminal of RT6 and RT7.
【００９２】図４８は、テーブル用ＲＯＭＲＴ５に格納
される、分散型中間調画像に対する非中間調指数のグラ
フであり、図４９は、テーブル用ＲＯＭＲＴ６，ＲＴ７
に格納される、集中型中間調画像に対する非中間調指数
のグラフである。ここで、各グラフの横軸のデータｘ１
，ｘ２は次の「数４」，「数５」で表される。FIG. 48 is a graph of non-halftone indexes for distributed halftone images stored in the table ROM RT5, and FIG. 49 is a graph of the non-halftone index stored in the table ROMRT6, RT7.
2 is a graph of non-halftone indices for concentrated halftone images stored in . Here, data x1 on the horizontal axis of each graph
, x2 are expressed by the following "Math. 4" and "Math. 5".
【数４】
ｘ１＝（非中間調画像検出画素数）／｛（非中間調画像
検出画素数）＋（中間調画像検出画素数）｝[Formula 4] x1=(Number of non-halftone image detection pixels)/{(Number of non-halftone image detection pixels)+(Number of halftone image detection pixels)}
【数５】
（ａ）テーブル用ＲＯＭＲＴ７のとき
ｘ２＝（集中型第１ディザ画像検出画素数）／｛（総画
素数）−（全白全黒画像検出画素数）｝（ｂ）テーブル
用ＲＯＭＲＴ６のとき
ｘ２＝（集中型第２ディザ画像検出画素数）／｛（総画
素数）−（全白全黒画像検出画素数）｝[Formula 5] (a) For table ROMRT7 x2 = (number of pixels detected in concentrated first dither image)/{(total number of pixels) - (number of pixels detected in all-white all-black image)} (b) ROMRT6 for table When x2 = (number of pixels detected in concentrated second dither image) / {(total number of pixels) - (number of pixels detected in all-white all-black image)}
【００９３】な
お、データｘ２の分母は、減算器ＳＵ１によって計算さ
れる。図４８から明らかなように、分散型中間調画像に
対する非中間調らしさを示す非中間調指数ｙ１は、デー
タｘ１に対して次のような値を有する。
（ａ）０≦ｘ１≦０．５のとき、ｙ１＝０，（ｂ）０．
５＜ｘ１≦０．８のとき、ｙ１＝２×ｘ１−１，（ｃ）
ｘ１＞０．８のとき、ｙ１＝１。Note that the denominator of data x2 is calculated by subtractor SU1. As is clear from FIG. 48, the non-halftone index y1 indicating the non-halftone-likeness of the distributed halftone image has the following value for the data x1. (a) When 0≦x1≦0.5, y1=0, (b) 0.
When 5<x1≦0.8, y1=2×x1-1, (c)
When x1>0.8, y1=1.
【００９４】また、図４９から明らかなように、集中型
中間調画像に対する非中間調らしさを示す非中間調指数
ｙ２は、データｘ２に対して次のような値を有する。
（ａ）０≦ｘ２≦２／３のとき、ｙ２＝０，（ｂ）ｘ２
＞２／３のとき、ｙ２＝２×ｘ２−１。Further, as is clear from FIG. 49, the non-halftone index y2, which indicates the non-halftone-likeness of the concentrated halftone image, has the following value for the data x2. (a) When 0≦x2≦2/3, y2=0, (b) x2
>2/3, y2=2×x2-1.
【００９５】なお、図４９のグラフにおいて、データｘ
２が２／３よりも大きい場合、テーブル用ＲＯＭＲＴ７
，ＲＴ６からそれぞれ、集中型第１ディザ画像，集中型
第２ディザ画像を検出したと判断して、Ｈレベルの集中
型第１ディザ画像判別信号，Ｈレベルの第２ディザ画像
判別信号が出力される。一方、データｘ２が２／３以下
の場合、テーブル用ＲＯＭＲＴ７，ＲＴ６からそれぞれ
、集中型第１ディザ画像，集中型第２ディザ画像を検出
しないと判断して、Ｌレベルの集中型第１ディザ画像判
別信号，Ｌレベルの集中型第２ディザ画像判別信号が出
力される。また、説明の便宜上、非中間調指数ｙ１，ｙ
２の値を０から１までの値としているが、図１９の回路
においては、当該非中間調指数ｙ１，ｙ２を４ビットの
データで表している。Note that in the graph of FIG. 49, data x
If 2 is greater than 2/3, table ROMRT7
, RT6, respectively, and output a concentrated first dither image discrimination signal of H level and a second dither image discrimination signal of H level. Ru. On the other hand, when the data x2 is 2/3 or less, it is determined that the concentrated first dither image and the concentrated second dither image are not detected from the table ROMs RT7 and RT6, respectively, and the L level concentrated first dither image is A discrimination signal and an L level concentrated second dither image discrimination signal are output. Also, for convenience of explanation, non-halftone indexes y1, y
Although the value of 2 is a value from 0 to 1, in the circuit of FIG. 19, the non-halftone indexes y1 and y2 are represented by 4-bit data.
【００９６】テーブル用ＲＯＭＲＴ５は、アドレス端子
に入力されるデータＪＳーＣ，ＪＳ−Ｄに基づいて、格
納しているテーブルから分散型中間調画像に対する非中
間調指数を求めた後、比較選択器ＣＳ２の第１の入力端
子に出力する。また、テーブル用ＲＯＭＲＴ７は、アド
レス端子に入力されるデータＪＳーＡ及び減算器ＳＵ１
の出力データに基づいて、格納しているテーブルから集
中型中間調画像に対する非中間調指数を求めた後、比較
選択器ＣＳ１の第１の入力端子に出力するとともに、集
中型第１ディザ画像判別信号を図２８の復元データ計算
部１１２に出力する。さらに、テーブル用ＲＯＭＲＴ６
は、アドレス端子に入力されるデータＪＳーＢ及び減算
器ＳＵ１の出力データに基づいて、格納しているテーブ
ルから集中型中間調画像に対する非中間調指数を求めた
後、比較選択器ＣＳ１の第２の入力端子に出力するとと
もに、集中型第２ディザ画像判別信号を図２８の復元デ
ータ計算部１１２に出力する。The table ROMRT 5 calculates the non-halftone index for the distributed halftone image from the stored table based on the data JS-C and JS-D input to the address terminal, and then calculates the non-halftone index for the distributed halftone image. It is output to the first input terminal of CS2. In addition, the table ROMRT7 includes data JS-A input to the address terminal and the subtractor SU1.
After calculating the non-halftone index for the concentrated halftone image from the stored table based on the output data of The signal is output to the restored data calculation section 112 in FIG. Furthermore, ROMRT6 for table
calculates the non-halftone index for the concentrated halftone image from the stored table based on the data JS-B input to the address terminal and the output data of the subtractor SU1, and then At the same time, the concentrated second dither image discrimination signal is output to the restored data calculation unit 112 in FIG. 28.
【００９７】比較選択器ＣＳ１は、入力される各中間調
指数のうち最大のデータを選択した後、選択したデータ
を比較選択器ＣＳ２の第１の入力端子に出力する。さら
に、比較選択器ＣＳ２は、入力される各中間調指数のう
ち最大のデータを選択した後、選択したデータを像域判
別データとして、図３のデータ混合部１０４に出力する
。The comparison selector CS1 selects the largest data among the input halftone indexes, and then outputs the selected data to the first input terminal of the comparison selector CS2. Further, the comparison selector CS2 selects the largest data among the input halftone indexes, and then outputs the selected data to the data mixing unit 104 in FIG. 3 as image area discrimination data.
【００９８】（６）中間調画像復元部
（６−１）各部の構成及び動作
図３に図示した中間調画像復元部１０１は、窓内計数部
１１３と、エッジ領域判別部１０９と、平滑量計算部１
１０と、エッジ強調量計算部１１１と、復元データ計算
部１１２を備える。以下、各計算部１０９乃至１１３に
おける動作の特徴について説明する。(6) Halftone image restoration section (6-1) Configuration and operation of each section The halftone image restoration section 101 shown in FIG. Calculation part 1
10, an edge enhancement amount calculation section 111, and a restored data calculation section 112. The characteristics of the operations in each of the calculation units 109 to 113 will be described below.
【００９９】平滑量計算部１１０においては、図５０に
図示した７×７のウィンドウＷ７の空間フィルタＦ１１
と、図５１に図示した９×９のウィンドウＷ９の空間フ
ィルタＦ１２を、詳細後述するように集中型第２ディザ
画像判別信号に応じて切り替えて用いる。図５０の空間
フィルタＦ１１と図５１の空間フィルタＦ１２の両方に
おいて、当該各図から明らかなように、各ウィンドウＷ
７，Ｗ９内の各画素に対する重み付け係数を１としてい
る。これは、本実施例の装置で復元された画像として、
単位面積当たりの黒画素数を用いて画像濃度を表現する
、面積階調方式の擬似中間調で２値化された中間調画像
を対象とするためである。本実施例において、平滑量を
計算するためのウィンドウとして正方形状を用いている
が、これに限らず、図５２に示すように、注目画素から
の距離を概ね一定とするウィンドウの空間フィルタＦ１
３を用いてもよい。In the smoothing amount calculation unit 110, the spatial filter F11 of the 7×7 window W7 shown in FIG.
Then, the spatial filter F12 of the 9×9 window W9 shown in FIG. 51 is switched and used in accordance with the concentrated second dither image discrimination signal, as will be described in detail later. In both the spatial filter F11 in FIG. 50 and the spatial filter F12 in FIG. 51, each window W
7. The weighting coefficient for each pixel in W9 is set to 1. This is an image restored by the device of this embodiment.
This is because the target is a halftone image that has been binarized using a pseudo halftone of the area gradation method, which expresses the image density using the number of black pixels per unit area. In this embodiment, a square shape is used as the window for calculating the amount of smoothing, but the shape is not limited to this. As shown in FIG. 52, the spatial filter F1 of the window whose distance from the pixel of interest is approximately constant
3 may be used.
【０１００】次に、エッジ強調量計算部１１１において
エッジ強調量を計算する必要性について説明する。Next, the necessity of calculating the edge enhancement amount in the edge enhancement amount calculation section 111 will be explained.
【０１０１】図５５に、３画素毎に主走査方向ＭＳに対
して白画像と黒画像が反転する画像を示している。この
画像の主走査方向ＭＳの空間周波数は１／６［ｌｐ／画
素］となる。いま、図５３に図示した１×６のウィンド
ウの平滑用空間フィルタＦ１４と、図５４に図示した１
×３のウィンドウの平滑用空間フィルタＦ１５を用いて
、主走査方向ＭＳに走査線ＭＳＬ上で走査したときにそ
れぞれ計算される平滑値計算値ＣＶ１，ＣＶ２を図５５
に示す。図５５に示す結果から明らかなように、空間フ
ィルタＦ１５を用いて図５５の画像を平滑した場合、そ
の空間周波数成分は保存されるが、一方、空間フィルタ
Ｆ１４を用いて図５５の画像を平滑した場合、その空間
周波数成分は喪失されることがわかる。従って、走査方
向の幅が自然数ｎ画素であるウィンドウの平滑用空間フ
ィルタは、その空間フィルタを用いて当該走査方向に走
査させた場合に、１／（２ｎ）［ｌｐ／画素］よりも高
い空間周波数成分を減衰させるということがわかる。
このことより、図５０，図５１にそれぞれ図示した空間
フィルタＦ１１，Ｆ１２はそれぞれ、１／１４［ｌｐ／
画素］，１／１８［ｌｐ／画素］よりも高い空間周波数
成分を有する画像を十分に復元することができないこと
がわかる。また、平滑処理後の画像データに対してエッ
ジ強調しても喪失された空間周波数成分を取り戻ること
は不可能である。従って、本実施例においては、平滑量
を求めるとともに、その平滑処理によって喪失される空
間周波数成分を取り戻すために、エッジ成分に対応する
エッジ強調量を計算している。FIG. 55 shows an image in which a white image and a black image are reversed in the main scanning direction MS every three pixels. The spatial frequency of this image in the main scanning direction MS is 1/6 [lp/pixel]. Now, the 1×6 window smoothing spatial filter F14 shown in FIG. 53 and the 1×6 window smoothing spatial filter F14 shown in FIG.
FIG. 55 shows the smoothed values CV1 and CV2 calculated when scanning on the scanning line MSL in the main scanning direction MS using the smoothing spatial filter F15 with a ×3 window.
Shown below. As is clear from the results shown in FIG. 55, when the image in FIG. 55 is smoothed using the spatial filter F15, its spatial frequency components are preserved; on the other hand, when the image in FIG. 55 is smoothed using the spatial filter F14, It can be seen that in this case, the spatial frequency component is lost. Therefore, a smoothing spatial filter for a window whose width in the scanning direction is a natural number n pixels, when scanning in the scanning direction using the spatial filter, has a spatial width higher than 1/(2n) [lp/pixel]. It can be seen that the frequency components are attenuated. From this, the spatial filters F11 and F12 shown in FIGS. 50 and 51, respectively, are 1/14[lp/
It can be seen that an image having a spatial frequency component higher than 1/18 [lp/pixel] cannot be restored satisfactorily. Further, even if edge enhancement is applied to image data after smoothing processing, it is impossible to recover lost spatial frequency components. Therefore, in this embodiment, in addition to finding the smoothing amount, the edge enhancement amount corresponding to the edge component is calculated in order to recover the spatial frequency component lost due to the smoothing process.
【０１０２】図５６乃至図６３に、エッジ強調量を計算
するための空間フィルタＦ２１乃至Ｆ２８を示す。ここ
で、空間フィルタＦ２１は、副走査方向のエッジ強調方
向に対して３画素分の幅を有する１対の３×７のウィン
ドウＷ３７ａ，Ｗ３７ｂ間の黒画素数の差を計算するた
めの空間フィルタであり、空間フィルタＦ２２は、副走
査方向のエッジ強調方向に対して３画素分の幅を有する
１対の３×７のウィンドウＷ３７ａ，Ｗ３７ｃ間の黒画
素数の差を計算するための空間フィルタである。また、
空間フィルタＦ２３は、主走査方向のエッジ強調方向に
対して３画素分の幅を有する１対の７×３のウィンドウ
Ｗ７３ａ，Ｗ７３ｂ間の黒画素数の差を計算するための
空間フィルタであり、空間フィルタＦ２４は、主走査方
向のエッジ強調方向に対して３画素分の幅を有する１対
の７×３のウィンドウＷ７３ａ，Ｗ７３ｃ間の黒画素数
の差を計算するための空間フィルタである。FIGS. 56 to 63 show spatial filters F21 to F28 for calculating the amount of edge enhancement. Here, the spatial filter F21 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of 3×7 windows W37a and W37b having a width of 3 pixels in the edge emphasis direction in the sub-scanning direction. The spatial filter F22 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of 3×7 windows W37a and W37c having a width of 3 pixels in the edge emphasis direction in the sub-scanning direction. It is. Also,
The spatial filter F23 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of 7×3 windows W73a and W73b having a width of 3 pixels in the edge emphasis direction in the main scanning direction, The spatial filter F24 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of 7×3 windows W73a and W73c having a width of 3 pixels in the edge emphasis direction in the main scanning direction.
【０１０３】さらに、空間フィルタＦ２５は、第２の斜
め方向のエッジ強調方向に対して２２画素分の幅を有す
る１対のウィンドウＷＩａ，ＷＩｂ間の黒画素数の差を
計算するための空間フィルタであり、空間フィルタＦ２
６は、第２の斜め方向のエッジ強調方向に対して２画素
分の幅を有する１対のウィンドウＷＩａ，ＷＩｃ間の黒
画素数の差を計算するための空間フィルタである。また
、空間フィルタＦ２７は、第１の斜め方向のエッジ強調
方向に対して２画素分の幅を有する１対のウィンドウＷ
Ｊａ，ＷＪｂ間の黒画素数の差を計算するための空間フ
ィルタであり、空間フィルタＦ２８は、第１の斜め方向
のエッジ強調方向に対して２画素分の幅を有する１対の
ウィンドウＷＪａ，ＷＪｃ間の黒画素数の差を計算する
ための空間フィルタである。Furthermore, the spatial filter F25 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of windows WIa and WIb having a width of 22 pixels in the second diagonal edge enhancement direction. , and the spatial filter F2
6 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of windows WIa and WIc having a width of two pixels in the second diagonal edge enhancement direction. The spatial filter F27 also includes a pair of windows W having a width of two pixels in the first diagonal edge emphasis direction.
This is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between Ja and WJb, and the spatial filter F28 is a pair of windows WJa and WJb each having a width of two pixels in the first diagonal edge emphasis direction. This is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between WJc.
【０１０４】従って、上記空間フィルタＦ２１乃至Ｆ２
８は、注目画素（ｉ＝５，ｊ＝５）を中心として、主副
走査方向の４方向と、第１と第２の斜め方向の４方向の
計８方向のエッジ強調量を計算することができる。[0104] Therefore, the above spatial filters F21 to F2
Step 8 is to calculate the amount of edge enhancement in a total of 8 directions, 4 directions in the main and sub-scanning directions, and 4 directions in the first and second diagonal directions, centering on the pixel of interest (i=5, j=5). Can be done.
【０１０５】図６４乃至図７１にそれぞれ、上記空間フ
ィルタＦ２１乃至Ｆ２８に対応しかつより高い空間周波
数のエッジ強調成分のエッジ強調量を求めるための空間
フィルタＦ３１乃至Ｆ３８を示す。FIGS. 64 to 71 respectively show spatial filters F31 to F38, which correspond to the above-mentioned spatial filters F21 to F28 and are used to obtain the edge enhancement amount of the edge enhancement component of a higher spatial frequency.
【０１０６】空間フィルタＦ３１は、副走査方向のエッ
ジ強調方向に対して１画素分の幅を有する１対の１×７
のウィンドウＷ１７ａ，Ｗ１７ｂ間の黒画素数の差を計
算するための空間フィルタであり、空間フィルタＦ３２
は、副走査方向のエッジ強調方向に対して１画素分の幅
を有する１対の１×７のウィンドウＷ１７ａ，Ｗ１７ｃ
間の黒画素数の差を計算するための空間フィルタである
。また、空間フィルタＦ３３は、主走査方向のエッジ強
調方向に対して１画素分の幅を有する１対の７×１のウ
ィンドウＷ７１ａ，Ｗ７１ｂ間の黒画素数の差を計算す
るための空間フィルタであり、空間フィルタＦ３４は、
主走査方向のエッジ強調方向に対して１画素分の幅を有
する１対の７×１のウィンドウＷ７１ａ，Ｗ７１ｃ間の
黒画素数の差を計算するための空間フィルタである。さ
らに、空間フィルタＦ３５は、第２の斜め方向のエッジ
強調方向に対して１画素分の幅を有する１対のウィンド
ウＷＫａ，ＷＫｂ間の黒画素数の差を計算するための空
間フィルタであり、空間フィルタＦ３６は、第２の斜め
方向のエッジ強調方向に対して１画素分の幅を有する１
対のウィンドウＷＫａ，ＷＫｃ間の黒画素数の差を計算
するための空間フィルタである。またさらに、空間フィ
ルタＦ３７は、第１の斜め方向のエッジ強調方向に対し
て１画素分の幅を有する１対のウィンドウＷＬａ，ＷＬ
ｂ間の黒画素数の差を計算するための空間フィルタであ
り、空間フィルタＦ３８は、第１の斜め方向のエッジ強
調方向に対して１画素分の幅を有する１対のウィンドウ
ＷＬａ，ＷＬｃ間の黒画素数の差を計算するための空間
フィルタである。The spatial filter F31 is a pair of 1×7 filters having a width of one pixel in the edge emphasis direction in the sub-scanning direction.
This is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between the windows W17a and W17b, and the spatial filter F32
are a pair of 1×7 windows W17a and W17c having a width of one pixel in the edge emphasis direction in the sub-scanning direction.
This is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between. Moreover, the spatial filter F33 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of 7×1 windows W71a and W71b having a width of one pixel in the edge emphasis direction in the main scanning direction. Yes, the spatial filter F34 is
This is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of 7×1 windows W71a and W71c having a width of one pixel in the edge emphasis direction in the main scanning direction. Furthermore, the spatial filter F35 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of windows WKa and WKb having a width of one pixel in the second diagonal edge enhancement direction, The spatial filter F36 has a width of one pixel in the second diagonal edge emphasis direction.
This is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of windows WKa and WKc. Furthermore, the spatial filter F37 includes a pair of windows WLa, WL each having a width of one pixel in the first diagonal edge emphasis direction.
The spatial filter F38 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between windows WLa and WLc, and the spatial filter F38 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between windows WLa and WLc. This is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels in .
【０１０７】これらの空間フィルタＦ３１乃至Ｆ３８に
おいては、擬似中間調特有の画像パターンの影響を少な
くするために、より多くの画素データから画像濃度を計
算することが必要であり、このため、エッジ強調方向と
は垂直な方向にウィンドウの幅を大きくしている。しか
しながら、擬似中間調特有の画像パターンを強調するこ
とを防止する必要があるため、エッジ領域判別部１０９
を設け、エッジ領域内にあると判別された画素について
のみ、前述のエッジ強調を行なうように構成している。In these spatial filters F31 to F38, it is necessary to calculate the image density from more pixel data in order to reduce the influence of the image pattern peculiar to pseudo halftones, and for this reason, edge emphasis The width of the window is increased in the direction perpendicular to the direction. However, since it is necessary to prevent the image pattern peculiar to pseudo-halftones from being emphasized, the edge area discriminating unit 109
is provided, and the above-mentioned edge enhancement is performed only on pixels determined to be within the edge area.
【０１０８】図７２乃至図７５にそれぞれ、エッジ領域
を判別するためのエッジ領域判別量を計算するための空
間フィルタＦ４１乃至Ｆ４４を示す。FIGS. 72 to 75 respectively show spatial filters F41 to F44 for calculating edge region discrimination amounts for determining edge regions.
【０１０９】空間フィルタＦ４１は、主走査方向のエッ
ジ強調方向に対して４画素分の幅を有する１対の４×７
のウィンドウＷ４７ａ，Ｗ４７ｂ間の黒画素数の差を計
算するための空間フィルタであり、空間フィルタＦ４２
は、副走査方向のエッジ強調方向に対して４画素分の幅
を有する１対の４×７のウィンドウＷ４７ａ，Ｗ４７ｃ
間の黒画素数の差を計算するための空間フィルタである
。また、空間フィルタＦ４３は、第２の斜め方向のエッ
ジ強調方向に対して３画素分の幅を有する１対のウィン
ドウＷＭａ，ＷＭｂ間の黒画素数の差を計算するための
空間フィルタであり、空間フィルタＦ４４は、第１の斜
め方向のエッジ強調方向に対して３画素分の幅を有する
１対のウィンドウＷＭｃ，ＷＭｄ間の黒画素数の差を計
算するための空間フィルタである。The spatial filter F41 is a pair of 4×7 filters having a width of 4 pixels in the edge emphasis direction in the main scanning direction.
This is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between the windows W47a and W47b, and the spatial filter F42
are a pair of 4×7 windows W47a and W47c having a width of 4 pixels in the edge emphasis direction in the sub-scanning direction.
This is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between. Further, the spatial filter F43 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of windows WMa and WMb having a width of three pixels in the second diagonal edge enhancement direction, The spatial filter F44 is a spatial filter for calculating the difference in the number of black pixels between a pair of windows WMc and WMd having a width of three pixels in the first diagonal edge enhancement direction.
【０１１０】これらのエッジ領域判別量を計算するため
の空間フィルタＦ４１乃至Ｆ４４の各ウィンドウは、エ
ッジ強調用の空間フィルタで検出してしまうエッジ強調
量を排除するために、エッジ強調用の空間フィルタの各
ウィンドウよりもエッジ強調方向の幅が大きくなるよう
に設定されている。なお、平滑用の空間フィルタの各ウ
ィンドウは、エッジ強調用の空間フィルタの各ウィンド
ウを含み、かつエッジ領域判別用の空間フィルタの各ウ
ィンドウを含むように設定している。[0110] Each window of the spatial filters F41 to F44 for calculating these edge region discrimination amounts is a spatial filter for edge emphasis to eliminate the amount of edge emphasis detected by the spatial filter for edge emphasis. The width in the edge enhancement direction is set to be larger than each window in . Note that each window of the spatial filter for smoothing is set to include each window of the spatial filter for edge enhancement, and also each window of the spatial filter for edge region determination.
【０１１１】（６−２）窓内計数部
窓内計数部１１３は、第１計算部１１３ａと、第２計算
部１１３ｂと、第３計算部１１３ｃと、第４計算部１１
３ｄとを備える。(6-2) Window counting section The window counting section 113 includes a first calculation section 113a, a second calculation section 113b, a third calculation section 113c, and a fourth calculation section 11.
3d.
【０１１２】図２０は、主走査方向に連続する７個の各
画素データについて黒画素数を計数するための窓内計数
部１１３の第１計算部１１３ａのブロック図であり、当
該第１計算部１１３ａは９個の論理Ｂ回路ＬＢ−６０乃
至ＬＢ−６８を備える。FIG. 20 is a block diagram of the first calculating section 113a of the window counting section 113 for counting the number of black pixels for each of seven consecutive pixel data in the main scanning direction. 113a includes nine logic B circuits LB-60 to LB-68.
【０１１３】図２０に示すように、主走査方向に連続す
る７個の各画素データＤ１０２乃至Ｄ１０８が論理Ｂ回
路ＬＢ−６０に入力され、当該各画素データについての
黒画素数が計数された後、計数値のデータＤＳ１０が出
力され、また、主走査方向に連続する７個の各画素デー
タＤ２０２乃至Ｄ２０８が論理Ｂ回路ＬＢ−６１に入力
され、当該各画素データについての黒画素数が計数され
た後、計数値のデータＤＳ１１が出力される。以下、同
様にして、ｉ＝３乃至９に関する主走査方向に連続する
７個の各画素データＤ３０２乃至Ｄ３０８，Ｄ４０２乃
至Ｄ４０８，…，Ｄ９０２乃至Ｄ９０８についての黒画
素数が論理Ｂ回路ＬＢ−６２乃至ＬＢ−６８によって計
数された後、計数値のデータＤＳ１２乃至ＤＳ１８が出
力される。As shown in FIG. 20, each of the seven consecutive pixel data D102 to D108 in the main scanning direction is input to the logic B circuit LB-60, and the number of black pixels for each pixel data is counted. , count value data DS10 is output, and each of seven consecutive pixel data D202 to D208 in the main scanning direction is input to the logic B circuit LB-61, and the number of black pixels for each pixel data is counted. After that, data DS11 of the count value is output. Similarly, the number of black pixels for each of the seven pixel data D302 to D308, D402 to D408, ..., D902 to D908 that are continuous in the main scanning direction for i=3 to 9 is determined from the logic B circuits LB-62 to D908. After being counted by LB-68, data DS12 to DS18 of the counted value are output.
【０１１４】図２１は、副走査方向に連続する７個の各
画素データについて黒画素数を計数するための窓内計数
部１１３の第２計算部１１３ｂのブロック図であり、当
該第２計算部１１３ｂは９個の論理Ｂ回路ＬＢ−７０乃
至ＬＢ−７８を備える。FIG. 21 is a block diagram of the second calculating section 113b of the window counting section 113 for counting the number of black pixels for each of seven consecutive pixel data in the sub-scanning direction. 113b includes nine logic B circuits LB-70 to LB-78.
【０１１５】図２１に示すように、副走査方向に連続す
る７個の各画素データＤ２０１乃至Ｄ８０１が論理Ｂ回
路ＬＢ−７０に入力され、当該各画素データについての
黒画素数が計数された後、計数値のデータＤＳ２０が出
力され、また、副走査方向に連続する７個の各画素デー
タＤ２０２乃至Ｄ８０２が論理Ｂ回路ＬＢ−７１に入力
され、当該各画素データについての黒画素数が計数され
た後、計数値のデータＤＳ２１が出力される。以下、同
様にして、ｊ＝３乃至９に関する副走査方向に連続する
７個の各画素データＤ２０３乃至Ｄ８０３，Ｄ２０４乃
至Ｄ８０４，…，Ｄ２０９乃至Ｄ８０９についての黒画
素数が論理Ｂ回路ＬＢ−７２乃至ＬＢ−７８によって計
数された後、計数値のデータＤＳ２２乃至ＤＳ２８が出
力される。As shown in FIG. 21, each of the seven consecutive pixel data D201 to D801 in the sub-scanning direction is input to the logic B circuit LB-70, and the number of black pixels for each pixel data is counted. , count value data DS20 is output, and each of seven consecutive pixel data D202 to D802 in the sub-scanning direction is input to the logic B circuit LB-71, and the number of black pixels for each pixel data is counted. After that, data DS21 of the counted value is output. Similarly, the number of black pixels for each of the seven pixel data D203 to D803, D204 to D804, ..., D209 to D809 that are continuous in the sub-scanning direction for j=3 to 9 is determined from the logic B circuits LB-72 to D809. After being counted by LB-78, data DS22 to DS28 of the counted value are output.
【０１１６】図２２は、第１の斜め方向に連続する７個
の各画素データについて黒画素数を計数するための窓内
計数部１１３の第３計算部１１３ｃのブロック図であり
、当該第３計算部１１３ｃは９個の論理Ｂ回路ＬＢ−８
０乃至ＬＢ−８８を備える。FIG. 22 is a block diagram of the third calculating section 113c of the window counting section 113 for counting the number of black pixels for each of seven consecutive pixel data in the first diagonal direction. The calculation unit 113c includes nine logic B circuits LB-8.
0 to LB-88.
【０１１７】図２２に示すように、第１の斜め方向に連
続する７個の各画素データＤ００６，Ｄ１０５，…，Ｄ
６００が論理Ｂ回路ＬＢ−８０に入力され、当該各画素
データについての黒画素数が計数された後、計数値のデ
ータＤＳ３０が出力され、また、第１の斜め方向に連続
する７個の各画素データＤ００７，Ｄ１０６，…，Ｄ６
０１が論理Ｂ回路ＬＢ−８１に入力され、当該各画素デ
ータについての黒画素数が計数された後、計数値のデー
タＤＳ３１が出力される。以下、同様にして、第１の斜
め方向に連続する７個の各画素データＤ１０７，Ｄ２０
６，…，Ｄ７０１；Ｄ１０８，Ｄ２０７，…，Ｄ７０２
；…；Ｄ３１０，Ｄ４０９，…，Ｄ９０４；Ｄ３１１，
Ｄ４１０，…，Ｄ９０５についての黒画素数が論理Ｂ回
路ＬＢ−８２乃至ＬＢ−８８によって計数された後、計
数値のデータＤＳ３２乃至ＤＳ３８が出力される。As shown in FIG. 22, seven pieces of pixel data D006, D105, . . . , D continuous in the first diagonal direction
600 is input to the logic B circuit LB-80, and after counting the number of black pixels for each pixel data, the count value data DS30 is output, and each of the seven consecutive pixels in the first diagonal direction is Pixel data D007, D106,..., D6
01 is input to the logic B circuit LB-81, the number of black pixels for each pixel data is counted, and then the counted value data DS31 is output. Thereafter, in the same manner, each of the seven pixel data D107 and D20 consecutive in the first diagonal direction is
6,...,D701;D108,D207,...,D702
;…;D310,D409,…,D904;D311,
After the number of black pixels for D410, .
【０１１８】図２３は、第２の斜め方向に連続する７個
の各画素データについて黒画素数を計数するための窓内
計数部１１３の第４計算部１１３ｄのブロック図であり
、当該第４計算部１１３ｄは９個の論理Ｂ回路ＬＢ−９
０乃至ＬＢ−９８を備える。FIG. 23 is a block diagram of the fourth calculating section 113d of the window counting section 113 for counting the number of black pixels for each of seven pixel data consecutive in the second diagonal direction. The calculation unit 113d includes nine logic B circuits LB-9.
0 to LB-98.
【０１１９】図２３に示すように、第２の斜め方向に連
続する７個の各画素データＤ００４，Ｄ１０５，…Ｄ６
１０が論理Ｂ回路ＬＢ−９０に入力され、当該各画素デ
ータについての黒画素数が計数された後、計数値のデー
タＤＳ４０が出力され、また、第２の斜め方向に連続す
る７個の各画素データＤ００３，Ｄ１０４，…，Ｄ６０
９が論理Ｂ回路ＬＢ−９１に入力され、当該各画素デー
タについての黒画素数が計数された後、計数値のデータ
ＤＳ４１が出力される。以下、同様にして、第２の斜め
方向に連続する７個の各画素データＤ１０３，Ｄ２０４
，…，Ｄ７０９；Ｄ１０２，Ｄ２０３，…，Ｄ７０８；
…；Ｄ３００，Ｄ４０１，…，Ｄ９０６；Ｄ４００，Ｄ
５０１，…，Ｄ９０５，Ｄ７０２についての黒画素数が
論理Ｂ回路ＬＢ−９２乃至ＬＢ−９８によって計数され
た後、計数値のデータＤＳ４２乃至ＤＳ４８が出力され
る。As shown in FIG. 23, seven pieces of pixel data D004, D105,...D6 consecutive in the second diagonal direction
10 is input to the logic B circuit LB-90, and after counting the number of black pixels for each pixel data, the counted value data DS40 is output, and each of the seven consecutive pixels in the second diagonal direction is Pixel data D003, D104,..., D60
9 is input to the logic B circuit LB-91, the number of black pixels for each pixel data is counted, and then the counted value data DS41 is output. Thereafter, in the same manner, seven pieces of pixel data D103 and D204 consecutive in the second diagonal direction are
,...,D709;D102,D203,...,D708;
...;D300,D401,...,D906;D400,D
After the number of black pixels for 501, .
【０１２０】（６−３）平滑量計算部
図２４は、図３に図示した平滑量計算部１１０のブロッ
ク図である。(6-3) Smoothing amount calculation unit FIG. 24 is a block diagram of the smoothing amount calculation unit 110 shown in FIG. 3.
【０１２１】図２４に示すように、データＤＳ１１，Ｄ
Ｓ１２が加算器ＡＤ７１に入力され、データＤＳ１３，
ＤＳ１４が加算器ＡＤ７２に入力される。また、データ
ＤＳ１５，ＤＳ１６が加算器ＡＤ７４に入力され、デー
タＤＳ１７が加算器ＡＤ７５に入力される。各データＤ
Ｓ１１乃至ＤＳ１７は６個の加算器ＡＤ７１乃至ＡＤ７
６によって加算され、加算結果のデータが加算器ＡＤ７
６から、空間フィルタＦ１１による計算結果である７×
７黒画素数第２データとして復元データ計算部１１２及
び加算器ＡＤ８１に出力される。As shown in FIG. 24, data DS11,D
S12 is input to adder AD71, and data DS13,
DS14 is input to adder AD72. Furthermore, data DS15 and DS16 are input to adder AD74, and data DS17 is input to adder AD75. Each data D
S11 to DS17 are six adders AD71 to AD7
6, and the addition result data is added to adder AD7.
6, 7× which is the calculation result by the spatial filter F11
7 The number of black pixels is output as second data to the restored data calculation unit 112 and adder AD81.
【０１２２】また、データＤＳ１０，ＤＳ１８が加算器
ＡＤ７７に入力され、データＤＳ２０，ＤＳ２８が加算
器ＡＤ７８に入力される。画素データＤ１０１，Ｄ８０
１，Ｄ１０８，Ｄ８０８及び３個の“０”のデータが論
理Ｂ回路ＬＢ−９９に入力され、当該各データについて
の黒画素数が計数された後、計数値のデータが加算器Ａ
Ｄ８０に出力される。これらのデータＤＳ１０，ＤＳ１
８，ＤＳ２０，ＤＳ２８，Ｄ１０１，Ｄ８０１，Ｄ１０
８，Ｄ８０８は加算器ＡＤ７７乃至ＡＤ８０によって加
算された後、加算結果のデータが加算器ＡＤ８０から加
算器ＡＤ８１に出力される。加算器ＡＤ８１は入力され
る各データを加算し、加算結果のデータを、９×９黒画
素数データとして復元データ計算部１１２に出力する。Furthermore, data DS10 and DS18 are input to adder AD77, and data DS20 and DS28 are input to adder AD78. Pixel data D101, D80
1, D108, D808, and three "0" data are input to the logic B circuit LB-99, and after counting the number of black pixels for each data, the data of the count value is input to the adder A.
It is output to D80. These data DS10, DS1
8, DS20, DS28, D101, D801, D10
8, D808 are added by adders AD77 to AD80, and then the data of the addition result is output from adder AD80 to adder AD81. The adder AD81 adds each piece of input data and outputs the data resulting from the addition to the restored data calculation unit 112 as 9×9 black pixel number data.
【０１２３】（６−４）エッジ強調量計算部エッジ強調
量計算部１１１は、空間フィルタＦ２１乃至Ｆ２８を用
いて計算された各エッジ強調量のうち絶対値が最大のエ
ッジ強調量（以下、エッジ強調量第１データという。）
を計算するための第１計算部１１１ａと、空間フィルタ
Ｆ３１乃至Ｆ３８を用いて計算された各エッジ強調量の
うち絶対値が最大のエッジ強調量（以下、エッジ強調量
第２データという。）を計算するための第２計算部１１
１ｂとを備える。(6-4) Edge Emphasis Amount Calculation Unit The edge emphasis amount calculation unit 111 calculates the edge emphasis amount (hereinafter referred to as edge (This is called emphasis amount first data.)
The first calculation unit 111a for calculating the amount of edge emphasis (hereinafter referred to as edge emphasis amount second data) having the largest absolute value among the respective edge emphasis amounts calculated using the spatial filters F31 to F38. Second calculation unit 11 for calculation
1b.
【０１２４】図２５は、エッジ強調量計算部１１１の第
１計算部１１１ａのブロック図である。FIG. 25 is a block diagram of the first calculation section 111a of the edge enhancement amount calculation section 111.
【０１２５】図２５に示すように、データＤＳ１０乃至
ＤＳ１２が加算器ＡＤ９１，ＡＤ９２によって加算され
、加算結果のデータが加算器ＡＤ９２から減算器ＳＵ１
１の入力端子Ａに入力される。また、データＤＳ１３乃
至ＤＳ１５が加算器ＡＤ９３，ＡＤ９４によって加算さ
れ、加算結果のデータが加算器ＡＤ９４から減算器ＳＵ
１１の入力端子Ｂ及び減算器ＳＵ１２の入力端子Ａに入
力される。さらに、データＤＳ１６乃至ＤＳ１８が加算
器ＡＤ９５，ＡＤ９６によって加算され、加算結果のデ
ータが加算器ＡＤ９６から減算器ＳＵ１２の入力端子Ｂ
に入力される。減算器ＳＵ１１はＢ−Ａの減算を行って
減算結果のデータを、空間フィルタＦ２１の計算結果の
データとして比較選択器ＣＳ１１に出力する。また、減
算器ＳＵ１２はＡ−Ｂの減算を行って減算結果のデータ
を、空間フィルタＦ２２の計算結果のデータとして比較
選択器ＣＳ１１に出力する。これに応答して、比較選択
器ＣＳ１１は入力された各データのうち絶対値が大きい
データを選択して比較選択器ＣＳ１３に出力する。As shown in FIG. 25, data DS10 to DS12 are added by adders AD91 and AD92, and the resulting data is sent from adder AD92 to subtracter SU1.
It is input to input terminal A of No. 1. Further, the data DS13 to DS15 are added by adders AD93 and AD94, and the data of the addition result is sent from the adder AD94 to the subtracter SU.
11 and input terminal A of the subtracter SU12. Furthermore, the data DS16 to DS18 are added by adders AD95 and AD96, and the data of the addition result is transferred from the adder AD96 to the input terminal B of the subtracter SU12.
is input. The subtracter SU11 performs subtraction of B-A and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS11 as data of the calculation result of the spatial filter F21. Further, the subtracter SU12 performs subtraction of A-B and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS11 as the data of the calculation result of the spatial filter F22. In response, the comparison selector CS11 selects data with a large absolute value from among the input data and outputs it to the comparison selector CS13.
【０１２６】データＤＳ２０乃至ＤＳ２２が加算器ＡＤ
９７，ＡＤ９８によって加算され、加算結果のデータが
加算器ＡＤ９８から減算器ＳＵ１３の入力端子Ａに入力
される。また、データＤＳ２３乃至ＤＳ２５が加算器Ａ
Ｄ９９，ＡＤ１００によって加算され、加算結果のデー
タが加算器ＡＤ１００から減算器ＳＵ１３の入力端子Ｂ
及び減算器ＳＵ１４の入力端子Ａに入力される。さらに
、データＤＳ２６乃至ＤＳ２８が加算器ＡＤ１０１，Ａ
Ｄ１０２によって加算され、加算結果のデータが加算器
ＡＤ１０２から減算器ＳＵ１４の入力端子Ｂに入力され
る。減算器ＳＵ１３はＢ−Ａの減算を行って減算結果の
データを、空間フィルタＦ２３の計算結果のデータとし
て比較選択器ＣＳ１２に出力する。また、減算器ＳＵ１
４はＡ−Ｂの減算を行って減算結果のデータを、空間フ
ィルタＦ２４の計算結果のデータとして比較選択器ＣＳ
１２に出力する。これに応答して、比較選択器ＣＳ１２
は入力された各データのうち絶対値が大きいデータを選
択して比較選択器ＣＳ１３に出力する。[0126] Data DS20 to DS22 are added to adder AD.
97 and AD98, and the data of the addition result is input from the adder AD98 to the input terminal A of the subtracter SU13. Also, data DS23 to DS25 are sent to the adder A.
D99 and AD100 add the data, and the resultant data is sent from the adder AD100 to the input terminal B of the subtracter SU13.
and is input to the input terminal A of the subtracter SU14. Furthermore, data DS26 to DS28 are sent to adders AD101 and A
They are added by D102, and the data of the addition result is input from the adder AD102 to the input terminal B of the subtracter SU14. The subtracter SU13 subtracts B-A and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS12 as the data of the calculation result of the spatial filter F23. Also, the subtractor SU1
4 performs subtraction of A-B and uses the subtraction result data as data of the calculation result of the spatial filter F24 in the comparison selector CS.
Output to 12. In response, the comparison selector CS12
selects data with a large absolute value from among the input data and outputs it to the comparison selector CS13.
【０１２７】データＤＳ３０乃至ＤＳ３２が加算器ＡＤ
１０３，ＡＤ１０４によって加算され、加算結果のデー
タが加算器ＡＤ１０４から減算器ＳＵ１５の入力端子Ａ
に入力される。また、データＤＳ３３乃至ＤＳ３５が加
算器ＡＤ１０５，ＡＤ１０６によって加算され、加算結
果のデータが加算器ＡＤ１０６から減算器ＳＵ１５の入
力端子Ｂ及び減算器ＳＵ１６の入力端子Ａに入力される
。さらに、データＤＳ３６乃至ＤＳ３８が加算器ＡＤ１
０７，ＡＤ１０８によって加算され、加算結果のデータ
が加算器ＡＤ１０８から減算器ＳＵ１６の入力端子Ｂに
入力される。減算器ＳＵ１５はＢ−Ａの減算を行って減
算結果のデータを、空間フィルタＦ２５の計算結果のデ
ータとして比較選択器ＣＳ１４に出力する。また、減算
器ＳＵ１６はＡ−Ｂの減算を行って減算結果のデータを
、空間フィルタＦ２６の計算結果のデータとして比較選
択器ＣＳ１４に出力する。これに応答して、比較選択器
ＣＳ１４は入力された各データのうち絶対値が大きいデ
ータを選択して比較選択器ＣＳ１６に出力する。Data DS30 to DS32 are added to adder AD
103 and AD104, and the resultant data is sent from the adder AD104 to the input terminal A of the subtracter SU15.
is input. Furthermore, data DS33 to DS35 are added by adders AD105 and AD106, and the data resulting from the addition is input from adder AD106 to input terminal B of subtractor SU15 and input terminal A of subtractor SU16. Further, the data DS36 to DS38 are sent to the adder AD1.
07 and AD108, and the data of the addition result is input from the adder AD108 to the input terminal B of the subtracter SU16. The subtracter SU15 performs subtraction of B-A and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS14 as the data of the calculation result of the spatial filter F25. Further, the subtracter SU16 performs subtraction of A-B and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS14 as the data of the calculation result of the spatial filter F26. In response to this, the comparison selector CS14 selects data having a large absolute value from among the input data and outputs it to the comparison selector CS16.
【０１２８】データＤＳ４０乃至ＤＳ４２が加算器ＡＤ
１０９，ＡＤ１１０によって加算され、加算結果のデー
タが加算器ＡＤ１１０から減算器ＳＵ１７の入力端子Ａ
に入力される。また、データＤＳ４３乃至ＤＳ４５が加
算器ＡＤ１１１，ＡＤ１１２によって加算され、加算結
果のデータが加算器ＡＤ１１２から減算器ＳＵ１７の入
力端子Ｂ及び減算器ＳＵ１８の入力端子Ａに入力される
。さらに、データＤＳ４６乃至ＤＳ４８が加算器ＡＤ１
１３，ＡＤ１１４によって加算され、加算結果のデータ
が加算器ＡＤ１１４から減算器ＳＵ１８の入力端子Ｂに
入力される。減算器ＳＵ１７はＢ−Ａの減算を行って減
算結果のデータを、空間フィルタＦ２７の計算結果のデ
ータとして比較選択器ＣＳ１５に出力する。また、減算
器ＳＵ１８はＡ−Ｂの減算を行って減算結果のデータを
、空間フィルタＦ２８の計算結果のデータとして比較選
択器ＣＳ１５に出力する。これに応答して、比較選択器
ＣＳ１５は入力された各データのうち絶対値が大きいデ
ータを選択して比較選択器ＣＳ１６に出力する。[0128] Data DS40 to DS42 are added to adder AD.
109 and AD110, and the resultant data is sent from the adder AD110 to the input terminal A of the subtracter SU17.
is input. Furthermore, data DS43 to DS45 are added by adders AD111 and AD112, and the data resulting from the addition is input from adder AD112 to input terminal B of subtractor SU17 and input terminal A of subtractor SU18. Further, the data DS46 to DS48 are sent to the adder AD1.
13 and AD114, and the data of the addition result is input from the adder AD114 to the input terminal B of the subtracter SU18. The subtracter SU17 performs subtraction of B-A and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS15 as data of the calculation result of the spatial filter F27. Further, the subtracter SU18 performs subtraction of A-B and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS15 as the data of the calculation result of the spatial filter F28. In response, the comparison selector CS15 selects data with a large absolute value from among the input data and outputs it to the comparison selector CS16.
【０１２９】比較選択器ＣＳ１３は入力された各データ
のうち絶対値が大きいデータを選択して比較選択器ＣＳ
１７に出力し、また、比較選択器ＣＳ１６は入力された
各データのうち絶対値が大きいデータを選択して比較選
択器ＣＳ１７に出力する。これに応答して、比較選択器
ＣＳ１７は入力された各データのうち絶対値が大きいデ
ータを選択して、選択したデータをエッジ強調量第１デ
ータとして復元データ計算部１１２に出力する。[0129] The comparison selector CS13 selects data having a large absolute value among the input data and selects the data having a large absolute value.
Also, the comparison selector CS16 selects the data with the largest absolute value among the input data and outputs it to the comparison selector CS17. In response, the comparison selector CS17 selects data having a large absolute value from among the input data, and outputs the selected data to the restored data calculation unit 112 as edge enhancement amount first data.
【０１３０】図２６は、エッジ強調量計算部１１１の第
２計算部１１１ｂのブロック図である。FIG. 26 is a block diagram of the second calculation section 111b of the edge enhancement amount calculation section 111.
【０１３１】図２６に示すように、データＤＳ１３が減
算器ＳＵ２１の入力端子Ａに入力され、データＤＳ１４
が減算器ＳＵ２１の入力端子Ｂ及び減算器ＳＵ２２の入
力端子Ａに入力され、データＤＳ１５が減算器ＳＵ２２
の入力端子Ｂに入力される。減算器ＳＵ２１はＢ−Ａの
減算を行って減算結果のデータを、空間フィルタＦ３１
の計算結果のデータとして比較選択器ＣＳ２１に出力す
る。また、減算器ＳＵ２２はＡ−Ｂの減算を行って減算
結果のデータを、空間フィルタＦ３２の計算結果のデー
タとして比較選択器ＣＳ２１に出力する。これに応答し
て、比較選択器ＣＳ２１は入力された各データのうち絶
対値が大きいデータを選択して比較選択器ＣＳ２３に出
力する。As shown in FIG. 26, data DS13 is input to input terminal A of subtracter SU21, and data DS14 is input to input terminal A of subtracter SU21.
is input to the input terminal B of the subtractor SU21 and the input terminal A of the subtractor SU22, and the data DS15 is input to the input terminal B of the subtractor SU22.
is input to input terminal B of . The subtracter SU21 subtracts B-A and sends the subtraction result data to the spatial filter F31.
It is output to the comparison selector CS21 as the data of the calculation result. Further, the subtracter SU22 performs subtraction of A-B and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS21 as the data of the calculation result of the spatial filter F32. In response to this, the comparison selector CS21 selects data with a large absolute value from among the input data and outputs it to the comparison selector CS23.
【０１３２】データＤＳ２３が減算器ＳＵ２３の入力端
子Ａに入力され、データＤＳ２４が減算器ＳＵ２３の入
力端子Ｂ及び減算器ＳＵ２４の入力端子Ａに入力され、
データＤＳ２５が減算器ＳＵ２４の入力端子Ｂに入力さ
れる。減算器ＳＵ２３はＢ−Ａの減算を行って減算結果
のデータを、空間フィルタＦ３３の計算結果のデータと
して比較選択器ＣＳ２２に出力する。また、減算器ＳＵ
２４はＡ−Ｂの減算を行って減算結果のデータを、空間
フィルタＦ３４の計算結果のデータとして比較選択器Ｃ
Ｓ２２に出力する。これに応答して、比較選択器ＣＳ２
２は入力された各データのうち絶対値が大きいデータを
選択して比較選択器ＣＳ２３に出力する。Data DS23 is input to input terminal A of subtractor SU23, data DS24 is input to input terminal B of subtractor SU23 and input terminal A of subtractor SU24,
Data DS25 is input to input terminal B of subtracter SU24. The subtracter SU23 performs subtraction of B-A and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS22 as the data of the calculation result of the spatial filter F33. Also, the subtractor SU
24 performs the subtraction of A-B and uses the subtraction result data as the data of the calculation result of the spatial filter F34 in the comparison selector C.
Output to S22. In response, the comparison selector CS2
2 selects data with a large absolute value from among the input data and outputs it to the comparison selector CS23.
【０１３３】データＤＳ３３が減算器ＳＵ２５の入力端
子Ａに入力され、データＤＳ３４が減算器ＳＵ２５の入
力端子Ｂ及び減算器ＳＵ２６の入力端子Ａに入力され、
データＤＳ３５が減算器ＳＵ２６の入力端子Ｂに入力さ
れる。減算器ＳＵ２５はＢ−Ａの減算を行って減算結果
のデータを、空間フィルタＦ３５の計算結果のデータと
して比較選択器ＣＳ２４に出力する。また、減算器ＳＵ
２６はＡ−Ｂの減算を行って減算結果のデータを、空間
フィルタＦ３６の計算結果のデータとして比較選択器Ｃ
Ｓ２４に出力する。これに応答して、比較選択器ＣＳ２
４は入力された各データのうち絶対値が大きいデータを
選択して比較選択器ＣＳ２６に出力する。Data DS33 is input to input terminal A of subtractor SU25, data DS34 is input to input terminal B of subtractor SU25 and input terminal A of subtractor SU26,
Data DS35 is input to input terminal B of subtracter SU26. The subtracter SU25 subtracts B-A and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS24 as the data of the calculation result of the spatial filter F35. Also, the subtractor SU
26 performs subtraction of A-B and uses the subtraction result data as the data of the calculation result of the spatial filter F36 to the comparison selector C.
Output to S24. In response, the comparison selector CS2
4 selects data with a large absolute value from among the input data and outputs it to the comparison selector CS26.
【０１３４】データＤＳ４３が減算器ＳＵ２７の入力端
子Ａに入力され、データＤＳ４４が減算器ＳＵ２７の入
力端子Ｂ及び減算器ＳＵ２８の入力端子Ａに入力され、
データＤＳ４５が減算器ＳＵ２８の入力端子Ｂに入力さ
れる。減算器ＳＵ２７はＢ−Ａの減算を行って減算結果
のデータを、空間フィルタＦ３７の計算結果のデータと
して比較選択器ＣＳ２５に出力する。また、減算器ＳＵ
２８はＡ−Ｂの減算を行って減算結果のデータを、空間
フィルタＦ３８の計算結果のデータとして比較選択器Ｃ
Ｓ２５に出力する。これに応答して、比較選択器ＣＳ２
５は入力された各データのうち絶対値が大きいデータを
選択して比較選択器ＣＳ２６に出力する。Data DS43 is input to input terminal A of subtractor SU27, data DS44 is input to input terminal B of subtractor SU27 and input terminal A of subtractor SU28,
Data DS45 is input to input terminal B of subtracter SU28. The subtracter SU27 performs subtraction of B-A and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS25 as the data of the calculation result of the spatial filter F37. Also, the subtractor SU
28 performs the subtraction of A-B and uses the subtraction result data as the data of the calculation result of the spatial filter F38 to the comparison selector C.
Output to S25. In response, the comparison selector CS2
5 selects data having a large absolute value from among the input data and outputs it to the comparison selector CS26.
【０１３５】比較選択器ＣＳ２３は入力された各データ
のうち絶対値が大きいデータを選択して比較選択器ＣＳ
２７に出力し、また、比較選択器ＣＳ２６は入力された
各データのうち絶対値が大きいデータを選択して比較選
択器ＣＳ２７に出力する。これに応答して、比較選択器
ＣＳ２７は入力された各データのうち絶対値が大きいデ
ータを選択して、選択したデータをエッジ強調量第２デ
ータとして復元データ計算部１１２に出力する。[0135] The comparison selector CS23 selects data having a large absolute value from among the input data and selects the data having a large absolute value.
Also, the comparison selector CS26 selects the data with the largest absolute value among the input data and outputs it to the comparison selector CS27. In response, the comparison selector CS27 selects data with a large absolute value from among the input data, and outputs the selected data to the restored data calculation unit 112 as edge enhancement amount second data.
【０１３６】以上のエッジ強調量計算部１１１において
、各空間フィルタによって計算されたエッジ強調量のう
ち絶対値のエッジ強調量を選択しているのは、以下の理
由による。すなわち、多値の画像データに対するエッジ
強調処理においては、すべての方向のエッジ成分が加算
されるが、一方、２値の画像データに対するエッジ強調
処理においては、擬似中間調特有の画像パターンに対し
ては微小なエッジ強調量を出力する場合が多い。この微
小なエッジ強調量は、信頼性が低く、それらの加算はと
もすれば大きな誤差となるからである。The reason why the edge enhancement amount calculation unit 111 selects the absolute value edge enhancement amount from among the edge enhancement amounts calculated by each spatial filter is as follows. That is, in edge enhancement processing for multivalued image data, edge components in all directions are added, but on the other hand, in edge enhancement processing for binary image data, the edge components are added for image patterns specific to pseudo-halftones. often outputs a small amount of edge enhancement. This is because this small amount of edge enhancement has low reliability, and adding them together will result in a large error.
【０１３７】（６−５）エッジ領域判別部図２７は、図
３に図示したエッジ領域判別部１０９のブロック図であ
る。(6-5) Edge Area Discriminator FIG. 27 is a block diagram of the edge area discriminator 109 shown in FIG. 3.
【０１３８】図２７に示すように、データＤＳ１０乃至
ＤＳ１３が加算器ＡＤ１２１乃至ＡＤ１２３によって加
算され、加算結果のデータが加算器ＡＤ１２３から減算
器ＳＵ３１の入力端子Ａに出力される。また、データＤ
Ｓ１４乃至ＤＳ１７が加算器ＡＤ１２４乃至ＡＤ１２６
によって加算され、加算結果のデータが加算器ＡＤ１２
６から減算器ＳＵ３１の入力端子Ｂに出力される。減算
器ＳＵ３１はＢ−Ａの減算を行って、減算結果のデータ
を空間フィルタＦ４１の計算結果のデータとして比較選
択器ＣＳ３１に出力する。As shown in FIG. 27, data DS10 to DS13 are added by adders AD121 to AD123, and the data resulting from the addition is output from adder AD123 to input terminal A of subtracter SU31. Also, data D
S14 to DS17 are adders AD124 to AD126
The data of the addition result is added by the adder AD12.
6 to input terminal B of the subtracter SU31. The subtracter SU31 subtracts B-A and outputs the data of the subtraction result to the comparison selector CS31 as data of the calculation result of the spatial filter F41.
【０１３９】データＤＳ２１乃至ＤＳ２４が加算器ＡＤ
１２７乃至ＡＤ１２９によって加算され、加算結果のデ
ータが加算器ＡＤ１２９から減算器ＳＵ３２の入力端子
Ａに出力される。また、データＤＳ２５乃至ＤＳ２８が
加算器ＡＤ１３０乃至ＡＤ１３２によって加算され、加
算結果のデータが加算器ＡＤ１３２から減算器ＳＵ３２
の入力端子Ｂに出力される。減算器ＳＵ３２はＡ−Ｂの
減算を行って、減算結果のデータを空間フィルタＦ４２
の計算結果のデータとして比較選択器ＣＳ３１に出力す
る。[0139] Data DS21 to DS24 are added to adder AD.
127 to AD129, and the data of the addition result is output from the adder AD129 to the input terminal A of the subtracter SU32. Further, the data DS25 to DS28 are added by the adders AD130 to AD132, and the data of the addition result is transferred from the adder AD132 to the subtracter SU32.
is output to input terminal B of. The subtracter SU32 performs subtraction of A-B and sends the subtraction result data to the spatial filter F42.
It is output to the comparison selector CS31 as the data of the calculation result.
【０１４０】データＤＳ３１乃至ＤＳ３４が加算器ＡＤ
１３３乃至ＡＤ１３５によって加算され、加算結果のデ
ータが加算器ＡＤ１３５から減算器ＳＵ３３の入力端子
Ａに出力される。また、データＤＳ３５乃至ＤＳ３８が
加算器ＡＤ１３６乃至ＡＤ１３８によって加算され、加
算結果のデータが加算器ＡＤ１３８から減算器ＳＵ３３
の入力端子Ｂに出力される。減算器ＳＵ３３はＡ−Ｂの
減算を行って、減算結果のデータを空間フィルタＦ４３
の計算結果のデータとして比較選択器ＣＳ３２に出力す
る。[0140] Data DS31 to DS34 are added to adder AD.
133 to AD135, and the data of the addition result is output from the adder AD135 to the input terminal A of the subtracter SU33. Further, the data DS35 to DS38 are added by the adders AD136 to AD138, and the data of the addition result is transferred from the adder AD138 to the subtracter SU33.
is output to input terminal B of. The subtracter SU33 performs subtraction of A-B and sends the data of the subtraction result to the spatial filter F43.
It is output to the comparison selector CS32 as the data of the calculation result.
【０１４１】データＤＳ４０乃至ＤＳ４３が加算器ＡＤ
１３９乃至ＡＤ１４１によって加算され、加算結果のデ
ータが加算器ＡＤ１４１から減算器ＳＵ３４の入力端子
Ａに出力される。また、データＤＳ４４乃至ＤＳ４７が
加算器ＡＤ１４２乃至ＡＤ１４４によって加算され、加
算結果のデータが加算器ＡＤ１４４から減算器ＳＵ３４
の入力端子Ｂに出力される。減算器ＳＵ３４はＢ−Ａの
減算を行って、減算結果のデータを空間フィルタＦ４４
の計算結果のデータとして比較選択器ＣＳ３２に出力す
る。[0141] Data DS40 to DS43 are added to adder AD.
139 to AD141, and the data of the addition result is output from the adder AD141 to the input terminal A of the subtracter SU34. Further, the data DS44 to DS47 are added by the adders AD142 to AD144, and the data of the addition result is transferred from the adder AD144 to the subtracter SU34.
is output to input terminal B of. The subtracter SU34 performs subtraction of B-A, and the data of the subtraction result is sent to the spatial filter F44.
It is output to the comparison selector CS32 as the data of the calculation result.
【０１４２】比較選択器ＣＳ３１は入力された各データ
のうち絶対値が大きいデータを選択して比較選択器ＣＳ
３３に出力し、比較選択器ＣＳ３２は入力された各デー
タのうち絶対値が大きいデータを選択して比較選択器Ｃ
Ｓ３３に出力する。これに応答して、比較選択器ＣＳ３
３は入力された各データのうち絶対値が大きいデータを
選択して選択したデータを絶対値回路ＡＢ１に出力する
。絶対値回路ＡＢ１は、入力されたデータの絶対値のデ
ータを、エッジ領域判別量として復元データ計算部１１
２に出力する。[0142] The comparison selector CS31 selects data having a large absolute value from among the input data and selects the data having a large absolute value.
33, and the comparison selector CS32 selects the data with the largest absolute value among the input data and outputs it to the comparison selector C
Output to S33. In response, the comparison selector CS3
3 selects data with a large absolute value from among the input data and outputs the selected data to the absolute value circuit AB1. The absolute value circuit AB1 uses the data of the absolute value of the input data as an edge area discrimination amount in the restored data calculation unit 11.
Output to 2.
【０１４３】なお、当該エッジ領域判別部１０９におい
て、絶対値のデータをエッジ領域判別量として出力して
いるのは、エッジ成分量の正又は負に対応するエッジ成
分の方向の情報が復元データ計算部１１２において不要
であるからである。[0143] The reason why the edge area discriminator 109 outputs absolute value data as the edge area discrimination amount is because the information on the direction of the edge component corresponding to the positive or negative edge component amount is used in the restored data calculation. This is because it is unnecessary in the section 112.
【０１４４】（６−６）復元データ計算部図２８は、図
３に図示した復元データ計算部１１２のブロック図であ
る。(6-6) Restored Data Calculation Unit FIG. 28 is a block diagram of the restored data calculation unit 112 shown in FIG. 3.
【０１４５】図２８に示すように、９×９黒画素数のデ
ータが乗算器２０１に入力され、９×９のウィンドウＷ
９内の総画素数と７×７のウィンドウＷ７内の総画素数
との換算を行うために４９／８１が入力されたデータに
乗算され、乗算結果のデータがセレクタ２０２の入力端
子Ａに出力される。また、７×７黒画素数第２データは
、比較器２０３，２０４の各入力端子Ａに入力されると
ともに、セレクタ２０２の入力端子Ｂに入力される。
所定のしきい値ＴＪ１のデータが比較器２０３の入力端
子Ｂに入力され、比較器２０３はＡ＜ＢのときにＨレベ
ルの信号をノアゲート２０５を介して乗算器２０６のク
リア端子に出力し、一方、それ以外のときＬレベルの信
号を同様に出力する。また、“４９−ＴＪ１”のデータ
が比較器２０４の入力端子Ｂに入力され、比較器２０４
はＡ＞ＢのときＨレベルの信号をノアゲート２０５を介
して乗算器２０６のクリア端子に出力し、一方、それ以
外のときＬレベルの信号を同様に出力する。As shown in FIG. 28, data of 9×9 black pixels is input to the multiplier 201, and a 9×9 window W is input to the multiplier 201.
The input data is multiplied by 49/81 in order to convert the total number of pixels in 9 and the total number of pixels in 7×7 window W7, and the multiplication result data is output to input terminal A of selector 202. be done. Further, the 7×7 black pixel count second data is input to each input terminal A of the comparators 203 and 204, and is also input to the input terminal B of the selector 202. Data of a predetermined threshold TJ1 is input to the input terminal B of the comparator 203, and the comparator 203 outputs an H level signal to the clear terminal of the multiplier 206 via the NOR gate 205 when A<B. On the other hand, at other times, an L level signal is similarly output. Furthermore, the data of "49-TJ1" is input to the input terminal B of the comparator 204,
outputs an H level signal to the clear terminal of the multiplier 206 via the NOR gate 205 when A>B, and similarly outputs an L level signal at other times.
【０１４６】集中型第１ディザ画像判別信号はオアゲー
ト２０９及びオアゲート２１０を介して比較選択器２０
７のクリア端子に入力され、また、集中型第２ディザ画
像判別信号はオアゲート２０９及びオアゲート２１０を
介して比較選択器２０７のクリア端子に入力されるとと
もに、セレクタ２０２の選択端子ＳＥＬに入力される。The concentrated first dithered image discrimination signal is sent to the comparison selector 20 via the OR gate 209 and the OR gate 210.
The concentrated second dither image discrimination signal is input to the clear terminal of the comparison selector 207 via the OR gate 209 and the OR gate 210, and is also input to the selection terminal SEL of the selector 202. .
【０１４７】セレクタ２０２は、Ｈレベルの集中型第２
ディザ画像判別信号が選択端子ＳＥＬに入力されている
とき、入力端子Ａに入力されているデータを選択して、
乗算器２１１に出力し、一方、Ｌレベルの集中型第２デ
ィザ画像判別信号が選択端子ＳＥＬに入力されていると
き、入力端子Ｂに入力されているデータを選択して、乗
算器２１１に出力する。乗算器２１１は、５０階調から
６４階調に変換するために設けられ、入力されるデータ
に６３／４９の乗数を乗算した後、乗算結果のデータを
平滑量として加算回路２１３の入力端子Ａに出力する。[0147] The selector 202 selects the H level centralized second
When the dither image discrimination signal is input to the selection terminal SEL, select the data input to the input terminal A,
On the other hand, when the L level concentrated second dither image discrimination signal is input to the selection terminal SEL, the data input to the input terminal B is selected and output to the multiplier 211. do. The multiplier 211 is provided to convert from 50 gradations to 64 gradations, and after multiplying the input data by a multiplier of 63/49, the multiplication result data is used as a smoothing amount and sent to the input terminal A of the addition circuit 213. Output to.
【０１４８】エッジ強調量第１データは比較選択器２０
７の入力端子Ｂに入力され、エッジ強調量第２データは
、乗算器２０６に入力される。乗算器２０６は、エッジ
強調量第１データを計算するときに用いる各空間フィル
タの各ウィンドウとエッジ強調量第２データを計算する
ときに用いる各空間フィルタの各ウィンドウとの大きさ
を換算するために設けられ、入力されるデータに３を乗
算して、乗算結果のデータを比較選択器２０７の入力端
子Ａに出力する。ここで、Ｈレベルの信号が乗算器２０
６のクリア端子に入力されたとき、その出力データが“
０”にクリアされる。The edge emphasis amount first data is provided by the comparison selector 20
The edge enhancement amount second data is input to the multiplier 206. The multiplier 206 converts the size of each window of each spatial filter used when calculating the edge enhancement amount first data and each window of each spatial filter used when calculating the edge enhancement amount second data. is provided to multiply the input data by 3 and output the multiplication result data to the input terminal A of the comparison selector 207. Here, the H level signal is transmitted to the multiplier 20.
When input to the clear terminal of 6, the output data is “
Cleared to 0”.
【０１４９】エッジ領域判別量のデータは比較器２０８
の入力端子Ａに入力され、所定のしきい値ＴＪ２のデー
タが比較器２０８の入力端子Ｂに入力され、比較器２０
８はＡ＜ＢのときＨレベルの信号をオアゲート２１０を
介して比較選択器２０７に出力し、一方、それ以外のと
きＬレベルの信号を同様に出力する。比較選択器２０７
は、クリア端子にＬレベルの信号が入力されているとき
、各入力端子Ａ，Ｂに入力される各データのうち絶対値
が最大のデータを選択して乗算器２１２に出力し、一方
、クリア端子にＨレベルの信号が入力されているとき、
出力データをクリアして“０”のデータを乗算器２１２
に出力する。乗算器２１２は、平滑量に適量のエッジ強
調量の混合を行うために、入力されたデータに（６３×
０．４／２１）を乗算して、乗算結果のデータをエッジ
強調量として加算回路２１３の入力端子Ｂに出力する。
さらに、加算回路２１３は、各入力端子Ａ，Ｂに入力さ
れた平滑量のデータとエッジ強調量のデータとを、詳細
後述するように加算した後、加算結果のデータを中間調
復元画像データとしてデータ混合部１０４に出力する。[0149] The data of the edge region discrimination amount is sent to the comparator 208.
is input to the input terminal A of the comparator 208, and data of a predetermined threshold TJ2 is input to the input terminal B of the comparator 208
8 outputs an H level signal to the comparison selector 207 via the OR gate 210 when A<B, and similarly outputs an L level signal at other times. Comparison selector 207
When an L level signal is input to the clear terminal, selects the data with the largest absolute value among the data input to each input terminal A and B and outputs it to the multiplier 212; When an H level signal is input to the terminal,
Clear the output data and add “0” data to the multiplier 212
Output to. The multiplier 212 adds (63×
0.4/21) and outputs the multiplication result data to the input terminal B of the addition circuit 213 as an edge emphasis amount. Further, the addition circuit 213 adds the data of the smoothing amount and the data of the edge enhancement amount input to each input terminal A and B as will be described in detail later, and then converts the data of the addition result into halftone restored image data. The data is output to the data mixing section 104.
【０１５０】以上のように構成された復元データ計算部
１１２において、セレクタ２０２では、集中型第２デー
タ画像判別信号に応じて、９×９黒画素数に対応するデ
ータを選択するか、７×７黒画素数第２データを選択す
るかの両者の選択が行われる。上記集中型第１ディザ画
像は、主副走査方向に４ドット毎に１周期の濃度変化が
存在する。そのため、平滑量を計算するために４×４の
ウィンドウよりも大きなウィンドウが必要であり、本実
施例においては、７×７のウィンドウＷ７を用いる。一
方、上記集中型第２ディザ画像においては、斜め方向に
４ドット毎に１周期の濃度変化が存在する。そのため、
平滑量を計算するために、（２の平方根×４）×（２の
平方根×４）のウィンドウよりも大きなウィンドウが必
要であり、本実施例では、マージンを加算して、９×９
のウィンドウＷ９を用いる。なお、分散型中間調画像に
対しては、平滑量を計算するために、７×７のウィンド
ウＷ７を用いる。In the restored data calculating section 112 configured as described above, the selector 202 selects data corresponding to 9×9 black pixels or 7× A selection is made as to whether to select the 7 black pixel number second data. In the concentrated first dither image, there is one period of density change for every four dots in the main and sub-scanning directions. Therefore, in order to calculate the smoothing amount, a window larger than the 4×4 window is required, and in this embodiment, a 7×7 window W7 is used. On the other hand, in the concentrated second dither image, there is one cycle of density change every four dots in the diagonal direction. Therefore,
In order to calculate the amount of smoothing, a window larger than the window of (square root of 2 x 4) x (square root of 2 x 4) is required, and in this example, by adding the margin, a window of 9 x 9 is required.
window W9 is used. Note that for a distributed halftone image, a 7×7 window W7 is used to calculate the amount of smoothing.
【０１５１】なお、モアレの発生を防止するために、デ
ィザの周期の整数倍の大きさのウィンドウが望ましい。
従って、平滑量を計算するために、集中型第１ディザ画
像に対しては、４×４のウィンドウ又は８×８のウィン
ドウを用いることがより好ましい。また、集中型第２デ
ィザ画像に対しては、平滑量を計算するために、ウィン
ドウの辺が主副走査方向に平行な８×８のウィンドウを
、主副走査方向に対して４５度だけ傾斜されたウィンド
ウを用いることがより好ましい。Note that in order to prevent the occurrence of moiré, it is desirable to use a window whose size is an integral multiple of the dither period. Therefore, it is more preferable to use a 4×4 window or an 8×8 window for the concentrated first dither image in order to calculate the amount of smoothing. In addition, for the concentrated second dither image, in order to calculate the amount of smoothing, an 8 x 8 window whose sides are parallel to the main and sub-scanning directions is tilted by 45 degrees to the main and sub-scanning directions. It is more preferable to use a closed window.
【０１５２】また、当該復元データ計算部１１２におい
て、注目画素がエッジ領域にあるか否かを判別するため
に、集中型第１ディザ画像判別信号と集中型第２ディザ
画像判別信号を用いる。エッジ領域判別量が所定のしき
い値ＴＪ２よりも小さいとき（比較器２０８の出力信号
がＨレベルのとき）、又は集中型第１ディザ画像判別信
号と集中型第２ディザ画像判別信号のいずれかの信号が
Ｈレベルであるとき（オアゲート２０９の出力信号がＨ
レベルであるとき）、オアゲート２１０の出力信号はＨ
レベルとなり、このとき、比較選択器２０７の出力デー
タが“０”にクリアされ、エッジ強調量が“０”となり
、エッジ強調を行わない。これは、集中型第１又は第２
ディザ画像の領域においては、そのディザパターンの空
間周波数が比較的低いため、分散型中間調画像の検出を
目的とするエッジ領域判別部１０９がエッジ領域である
と誤って判断するようなエッジ判別量を出力するおそれ
があるからである。なお、本実施例において、好ましく
は、上記しきい値ＴＪ２は４である。The restored data calculation unit 112 also uses the concentrated first dithered image discrimination signal and the concentrated second dithered image discrimination signal in order to determine whether or not the pixel of interest is in an edge region. When the edge region discrimination amount is smaller than the predetermined threshold TJ2 (when the output signal of the comparator 208 is at H level), or either the concentrated first dither image discrimination signal or the concentrated second dither image discrimination signal When the signal is at H level (the output signal of OR gate 209 is H level)
level), the output signal of the OR gate 210 is H
At this time, the output data of the comparison selector 207 is cleared to "0", the edge enhancement amount becomes "0", and edge enhancement is not performed. This is a centralized first or second
In a dithered image area, since the spatial frequency of the dither pattern is relatively low, the edge discrimination amount is such that the edge area discriminating unit 109, which aims to detect a distributed halftone image, incorrectly determines that it is an edge area. This is because there is a risk of outputting. Note that in this embodiment, the threshold value TJ2 is preferably 4.
【０１５３】さらに、エッジ強調量第１データを計算す
るために用いる空間フィルタのウィンドウとエッジ強調
量第２データを計算するために用いる空間フィルタのウ
ィンドウとの間の大きさの違いを換算するために、乗算
器２０６を設けている。換算の比率は、一方のウィンド
ウの空間周波数を有する画像に対して、そのウィンドウ
を用いて計算されるエッジ強調量が選択されるように設
定する必要がある。Furthermore, in order to convert the difference in size between the spatial filter window used to calculate the edge enhancement amount first data and the spatial filter window used to calculate the edge enhancement amount second data. A multiplier 206 is provided. The conversion ratio needs to be set so that for an image having the spatial frequency of one window, the edge enhancement amount calculated using that window is selected.
【０１５４】また、少数画素数が所定のしきい値ＴＪ１
以上であるとき（比較器２０３，２０４の両方の出力信
号がＬレベルであるとき）、エッジ強調量第２データの
乗算器２０６による換算データがクリアされて“０”に
される。これは、エッジ強調量第２データは、幅が１の
細線形状の画像を対象として計算されたエッジ強調量で
あって、このような画像において、上述のように、少数
画素数は比較的小さいからである。また、当該処理によ
って、少数画素が多くなってきたとき、擬似中間調の画
像パターンを強調することを防止することができる。な
お、本実施例において、上記しきい値ＴＪ１は好ましく
は、８である。[0154] Furthermore, the number of minority pixels is equal to a predetermined threshold value TJ1.
When this is the case (when both output signals of the comparators 203 and 204 are at L level), the conversion data of the edge enhancement amount second data by the multiplier 206 is cleared and set to "0". This is because the edge enhancement amount second data is the edge enhancement amount calculated for a thin line-shaped image with a width of 1, and in such an image, as described above, the number of minority pixels is relatively small. It is from. Further, by this processing, when the number of minority pixels increases, it is possible to prevent the pseudo-halftone image pattern from being emphasized. In this embodiment, the threshold value TJ1 is preferably 8.
【０１５５】図２９は、図２８に図示した加算回路２１
３のブロック図である。FIG. 29 shows the adder circuit 21 shown in FIG.
It is a block diagram of No. 3.
【０１５６】加算回路２１３は、符号１ビットを含む７
ビットのエッジ強調量と６ビットの平滑量を加算する回
路であって、加算器ＡＤ１５１と、比較器ＣＭ５１，Ｃ
Ｍ５２と、符号ビット１ビットと最上位１ビットを切り
捨てて出力するビット切捨回路ＢＡＣと、セレクタＳＥ
１と、入力されるデータを１／２倍して出力する乗算器
ＭＵ５１とを備える。The adder circuit 213 has 7 bits including 1 bit of sign.
A circuit that adds a bit edge emphasis amount and a 6-bit smoothing amount, and includes an adder AD151 and comparators CM51 and C.
M52, a bit truncation circuit BAC that truncates and outputs one sign bit and one most significant bit, and a selector SE.
1, and a multiplier MU51 that multiplies input data by 1/2 and outputs the multiplier.
【０１５７】乗算器２１２から出力されるエッジ強調量
のデータと、乗算器２１１から出力される平滑量のデー
タは加算器ＡＤ１５１に入力され、当該加算器ＡＤ１５
１から出力される符号１ビットを含む８ビットのデータ
は、比較器ＣＭ５１，ＣＭ５２の各入力端子Ａに出力さ
れるとともに、ビット切捨回路ＢＡＣを介してセレクタ
ＳＥ１に出力される。比較器ＣＭ５１の入力端子Ｂに“
０”のデータが入力され、比較器ＣＭ５１は各入力端子
Ａ，Ｂに入力されるデータを比較し、入力端子Ａに入力
されるデータが入力端子Ｂに入力されたデータよりも小
さいときＨレベルの比較結果信号をセレクタＳＥ１の選
択信号入力端子ＳＥＬＡに出力し、一方、それ以外のと
き、Ｌレベルの比較結果信号を同様に出力する。また、
比較器ＣＭ５２の入力端子Ｂに“６４”のデータが入力
され、比較器ＣＭ５２は各入力端子Ａ，Ｂに入力される
データを比較し、入力端子Ａに入力されるデータが入力
端子Ｂに入力されたデータ以上であるときＨレベルの比
較結果信号をセレクタＳＥ１の選択信号入力端子ＳＥＬ
Ｂに出力し、一方、それ以外のとき、Ｌレベルの比較結
果信号を同様に出力する。セレクタＳＥ１は、選択信号
入力端子ＳＥＡに入力される信号がＨレベルのとき入力
端子Ａに入力される“０”のデータを出力し、また、選
択信号入力端子ＳＥＢに入力される信号がＨレベルのと
き入力端子Ａに入力される“６４”のデータを出力し、
各選択信号入力端子ＳＥＡ，ＳＥＢに入力される信号が
いずれもＬレベルのとき入力端子Ｃに入力される６ビッ
トのデータを出力する。セレクタＳＥ１から出力される
データは乗算器ＭＵ５１を介して、復元された中間調の
多値画像データとしてデータ混合部１０４に出力される
。The edge enhancement amount data output from the multiplier 212 and the smoothing amount data output from the multiplier 211 are input to the adder AD151.
The 8-bit data including the 1-bit code outputted from 1 is outputted to each input terminal A of the comparators CM51 and CM52, and is also outputted to the selector SE1 via the bit truncation circuit BAC. " to input terminal B of comparator CM51
0'' data is input, the comparator CM51 compares the data input to each input terminal A and B, and when the data input to input terminal A is smaller than the data input to input terminal B, the comparator CM51 becomes H level. The comparison result signal of is outputted to the selection signal input terminal SELA of selector SE1, while the comparison result signal of L level is similarly outputted at other times.
Data "64" is input to the input terminal B of the comparator CM52, and the comparator CM52 compares the data input to each input terminal A and B, and the data input to the input terminal A is input to the input terminal B. When the data is greater than or equal to the specified data, the H level comparison result signal is sent to the selection signal input terminal SEL of the selector SE1.
On the other hand, at other times, an L level comparison result signal is similarly output. The selector SE1 outputs "0" data that is input to the input terminal A when the signal input to the selection signal input terminal SEA is at H level, and when the signal input to the selection signal input terminal SEB is at H level. Outputs the data “64” input to input terminal A when
When the signals input to each selection signal input terminal SEA, SEB are both at L level, the 6-bit data input to input terminal C is output. The data output from the selector SE1 is output to the data mixing unit 104 as restored halftone multi-value image data via the multiplier MU51.
【０１５８】以上のように構成された加算回路２１３は
、エッジ強調量と平滑量を加算し、加算結果のデータの
うち０未満及び６４以上をそれぞれ０、６３にまるめた
後、下位１ビットを切り捨てて、０から３１までのある
値を有する５ビットのデータを演算することができ、こ
の演算結果のデータを復元された中間調の多値画像デー
タとしてデータ混合部１０４に出力する。The adder circuit 213 configured as described above adds the edge emphasis amount and the smoothing amount, and after rounding the data of the addition result less than 0 and 64 or more to 0 and 63, respectively, the lower 1 bit is By truncating, it is possible to calculate 5-bit data having a certain value from 0 to 31, and output the data resulting from this calculation to the data mixing unit 104 as restored halftone multi-value image data.
【０１５９】（７）他の実施例
以上の実施例においては、図４１に図示した周辺分布の
変化に基づいて集中型中間調画像の検出を行っているが
、図７６に図示した５個のウィンドウＷ４ａ乃至Ｗ４ｄ
を用いたパターンマッチングの方法を用いてもよい。(7) Other Embodiments In the above embodiments, concentrated halftone images are detected based on the changes in the peripheral distribution shown in FIG. Windows W4a to W4d
A pattern matching method using .
【０１６０】図７６において、注目画素＊を含む４×４
のウィンドウＷ４ａと、当該ウィンドウＷ４ａに対して
第１及び第２の斜め方向に隣接して位置する４個の各４
×４のウィンドウＷ４ｂ乃至Ｗ４ｄとの間で、画像パタ
ーンのマッチングを行い、各画素データが一致しない画
素数を計数することによって、集中型中間調画像に対す
る中間調判別値を求めることができる。なお、上記４個
のウィンドウＷ４ｂ乃至Ｗ４ｄは、スクリーン角が０度
と４５度の２種類のドット集中型組織的ディザ画像に同
時に対応できるようにするために用いている。In FIG. 76, a 4×4 pixel including the pixel of interest *
window W4a, and each of four windows located adjacent to the window W4a in the first and second diagonal directions.
By performing image pattern matching between the ×4 windows W4b to W4d and counting the number of pixels for which each pixel data does not match, the halftone discrimination value for the concentrated halftone image can be obtained. The four windows W4b to W4d are used to simultaneously accommodate two types of dot-concentrated systematic dithered images with screen angles of 0 degrees and 45 degrees.
【０１６１】いま、例えば、図７７の画像パターンＰＡ
Ｔ１と、図７８の画像パターンＰＡＴ２と、図７９の画
像パターンＰＡＴ３について、上記のパターンマッチン
グの方法を用いて、非マッチング画素数を計数した結果
を「表１」に示す。Now, for example, the image pattern PA in FIG.
Table 1 shows the results of counting the number of non-matching pixels using the pattern matching method described above for T1, image pattern PAT2 of FIG. 78, and image pattern PAT3 of FIG. 79.
【０１６２】[0162]
【表１】[Table 1]
【０１６３】「表１」から明らかなように、非中間調の
画像パターンである図７７の画像パターンＰＡＴ１の場
合に、非マッチング画素数が大きな値となっており、こ
れによって、当該パターンマッチングの方法の妥当性が
証明された。As is clear from "Table 1", in the case of image pattern PAT1 in FIG. 77, which is a non-halftone image pattern, the number of non-matching pixels is a large value, and this causes The validity of the method was demonstrated.
【０１６４】[0164]
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、擬
似中間調で２値化された２値画像データと、所定のしき
い値を用いて非中間調で２値化された２値画像データと
を含む入力された２値画像データのうちの、注目画素と
その周辺の複数の画素とを含む所定の領域に対応する２
値画像データに基づいて、上記入力された２値画像デー
タの各画素毎に、擬似中間調の２値画像データの領域で
あるか、又は非中間調の２値画像データの領域であるか
を判別する像域判別手段と、上記入力された２値画像デ
ータを多値画像データに復元する復元手段とを備えた画
像処理装置において、上記像域判別手段によって擬似中
間調の２値画像データの領域であると判別された２値画
像データのうちの注目画素の２値画像データに対して、
上記注目画素とその周辺画素との濃度差を強調するエッ
ジ強調処理を行なうエッジ強調手段と、上記注目画素の
２値画像データがドット集中型ディザ法によって擬似中
間調で２値化された２値画像データであるか否かを判別
するディザ判別手段と、上記ディザ判別手段によって上
記注目画素の２値画像データがドット集中型ディザ法に
よって擬似中間調で２値化された２値画像データである
と判別されたときに、上記注目画素の２値画像データに
対して上記エッジ強調手段が行なうエッジ強調処理を禁
止する禁止手段とを備える。Effects of the Invention As described in detail above, according to the present invention, binary image data that has been binarized with pseudo-halftones and binary image data that has been binarized with non-halftones using a predetermined threshold 2 corresponding to a predetermined area including the pixel of interest and a plurality of pixels around it, out of input binary image data including value image data.
Based on the value image data, it is determined for each pixel of the input binary image data whether it is a pseudo-halftone binary image data area or a non-halftone binary image data area. In an image processing apparatus comprising image area discriminating means for discriminating, and restoring means for restoring the input binary image data into multi-valued image data, the image area discriminating means converts pseudo-halftone binary image data into multi-valued image data. For the binary image data of the pixel of interest among the binary image data determined to be a region,
an edge enhancement means that performs an edge enhancement process that emphasizes the density difference between the pixel of interest and its surrounding pixels; and a binary image data of the pixel of interest that is binarized in a pseudo halftone by a dot concentrated dither method. a dither determining means for determining whether or not the pixel is image data, and the binary image data of the pixel of interest is binary image data obtained by converting the binary image data of the pixel of interest into a pseudo halftone using a dot concentrated dithering method by the dither determining means. and prohibition means for prohibiting edge enhancement processing performed by the edge enhancement means on the binary image data of the pixel of interest when it is determined that
【０１６５】従って、従来例のように、ドット集中型デ
ィザ法によって擬似中間調で２値化された２値画像デー
タに対してエッジ強調処理を行ってしまい、元の画像と
は全く異なる格子状の画像に復元することを防止するこ
とができる。これによって、２値画像データを多値画像
データに、従来例に比較しより正確に、すなわち原画像
により忠実に復元することができるという利点がある。Therefore, as in the conventional example, edge enhancement processing is performed on binary image data that has been binarized with pseudo halftones using the dot concentrated dither method, resulting in a grid pattern that is completely different from the original image. It is possible to prevent the image from being restored. This has the advantage that binary image data can be restored to multivalued image data more accurately than in the conventional example, that is, more faithfully to the original image.
【図１】 本発明に係る一実施例であるファクシミリ
装置の機構部の縦断面図である。FIG. 1 is a longitudinal cross-sectional view of a mechanical section of a facsimile machine that is an embodiment of the present invention.
【図２】 図１に図示したファクシミリ装置の信号処
理部のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of a signal processing section of the facsimile machine illustrated in FIG. 1;
【図３】 図２に図示した画像復元処理部のブロック
図である。FIG. 3 is a block diagram of the image restoration processing section shown in FIG. 2;
【図４】 図３に図示した１０×２１マトリックスメ
モリ回路のブロック図である。FIG. 4 is a block diagram of the 10×21 matrix memory circuit illustrated in FIG. 3;
【図５】 図３に図示したディザ判定部の第１計算部
のブロック図である。5 is a block diagram of a first calculation section of the dither determination section shown in FIG. 3; FIG.
【図６】 図３に図示したディザ判定部の第２計算部
のブロック図である。6 is a block diagram of a second calculation section of the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図７】 図５、図６、図１８並びに図２０乃至図２
３に図示した論理Ｂ回路のブロック図である。[Figure 7] Figures 5, 6, 18, and 20 to 2
3 is a block diagram of the logic B circuit illustrated in FIG.
【図８】 図３に図示したディザ判定部の第３計算部
のブロック図である。8 is a block diagram of a third calculation section of the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図９】 図３に図示したディザ判定部の第４計算部
のブロック図である。9 is a block diagram of a fourth calculation section of the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図１０】 図３に図示したディザ判定部の第５計算
部のブロック図である。10 is a block diagram of a fifth calculation section of the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図１１】 図３に図示したディザ判定部の第６計算
部のブロック図である。11 is a block diagram of a sixth calculation section of the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図１２】 図３に図示したディザ判定部の第７計算
部のブロック図である。12 is a block diagram of a seventh calculation section of the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図１３】 図３に図示した隣接状態判定部の第１計
算部のブロック図である。13 is a block diagram of a first calculation section of the adjacent state determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図１４】 図１３に図示した主副走査方向隣接数カ
ウンタのブロック図である。14 is a block diagram of the main/sub-scanning direction adjacent number counter shown in FIG. 13; FIG.
【図１５】 図３に図示した隣接状態判定部の第２計
算部のブロック図である。15 is a block diagram of a second calculation section of the adjacent state determination section illustrated in FIG. 3. FIG.
【図１６】 図３に図示した隣接状態判定部の第３計
算部のブロック図である。16 is a block diagram of a third calculation section of the adjacent state determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図１７】 図３に図示した５×１１マトリックスメ
モリ回路のブロック図である。17 is a block diagram of the 5×11 matrix memory circuit illustrated in FIG. 3. FIG.
【図１８】 図３に図示した判定データ計数部のブロ
ック図である。18 is a block diagram of the determination data counting section illustrated in FIG. 3. FIG.
【図１９】 図３に図示した判別データ信号生成部の
ブロック図である。19 is a block diagram of the discrimination data signal generation section illustrated in FIG. 3. FIG.
【図２０】 図３に図示した窓内計数部の第１計算部
のブロック図である。20 is a block diagram of a first calculation section of the window counting section shown in FIG. 3; FIG.
【図２１】 図３に図示した窓内計数部の第２計算部
のブロック図である。21 is a block diagram of a second calculation section of the in-window counting section shown in FIG. 3; FIG.
【図２２】 図３に図示した窓内計数部の第３計算部
のブロック図である。22 is a block diagram of a third calculation section of the in-window counting section shown in FIG. 3; FIG.
【図２３】 図３に図示した窓内計数部の第４計算部
のブロック図である。23 is a block diagram of a fourth calculation section of the in-window counting section shown in FIG. 3; FIG.
【図２４】 図３に図示した平滑量計算部のブロック
図である。24 is a block diagram of the smoothing amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図２５】 図３に図示したエッジ強調量計算部の第
１計算部のブロック図である。25 is a block diagram of a first calculation section of the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3; FIG.
【図２６】 図３に図示したエッジ強調量計算部の第
２計算部のブロック図である。26 is a block diagram of a second calculation section of the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図２７】 図３に図示したエッジ領域判別部のブロ
ック図である。27 is a block diagram of the edge area determination unit illustrated in FIG. 3. FIG.
【図２８】 図３に図示した復元データ計算部のブロ
ック図である。28 is a block diagram of the restored data calculation unit shown in FIG. 3. FIG.
【図２９】 図２８に図示した加算回路のブロック図
である。29 is a block diagram of the adder circuit shown in FIG. 28. FIG.
【図３０】 本実施例において用いる１０×２１のウ
ィンドウ内の各画素データを示す図である。FIG. 30 is a diagram showing each pixel data within a 10×21 window used in this example.
【図３１】 図３に図示した隣接状態判定部及びディ
ザ判定部における判定時の各画素の参照範囲、図３に図
示した判別データ信号生成部における判定時の各画素の
参照範囲、図３に図示した中間調画像復元部における復
元時の各画素の参照範囲を示す図である。31] The reference range of each pixel at the time of determination in the adjacent state determination section and the dither determination section illustrated in FIG. 3, the reference range of each pixel at the time of determination in the discrimination data signal generation section illustrated in FIG. 3, FIG. 6 is a diagram showing a reference range of each pixel during restoration in the illustrated halftone image restoration section.
【図３２】 文字画像を読み取った後、所定のしきい
値を用いて２値化したときに得られる非中間調画像の一
例を示す図である。FIG. 32 is a diagram showing an example of a non-halftone image obtained when a character image is read and then binarized using a predetermined threshold.
【図３３】 均一濃度チャートを読み取った後、誤差
拡散法で２値化したときに得られる擬似中間調２値化画
像の一例を示す図である。FIG. 33 is a diagram showing an example of a pseudo-halftone binarized image obtained when a uniform density chart is read and then binarized using an error diffusion method.
【図３４】 写真画像を読み取った後、スクリーン角
が０度のドット集中型組織的ディザ法で２値化したとき
に得られる擬似中間調２値化画像の一例を示す図である
。FIG. 34 is a diagram showing an example of a pseudo-halftone binarized image obtained when a photographic image is read and then binarized by a dot concentrated systematic dithering method with a screen angle of 0 degrees.
【図３５】 写真画像を読み取った後、スクリーン角
が４５度のドット集中型組織的ディザ法で２値化したと
きに得られる擬似中間調２値化画像の一例を示す図であ
る。FIG. 35 is a diagram showing an example of a pseudo-halftone binarized image obtained when a photographic image is read and then binarized using a dot concentrated systematic dithering method with a screen angle of 45 degrees.
【図３６】 ７×７のウィンドウ内における黒画素数
に対する主副走査方向の４方向の隣接数を示すグラフで
ある。FIG. 36 is a graph showing the number of adjacent pixels in four directions in the main and sub-scanning directions with respect to the number of black pixels in a 7×7 window.
【図３７】 図３に図示したディザ判定部において用
いる各ウィンドウの黒画素数データＳ１０乃至Ｓ１７を
示す図である。37 is a diagram showing black pixel number data S10 to S17 of each window used in the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図３８】 図３に図示したディザ判定部において用
いる各ウィンドウの黒画素数データＳ２０乃至Ｓ２７を
示す図である。38 is a diagram showing black pixel number data S20 to S27 of each window used in the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図３９】 図３に図示したディザ判定部において用
いる各ウィンドウの黒画素数データＳ３０乃至Ｓ３７を
示す図である。39 is a diagram showing black pixel number data S30 to S37 of each window used in the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図４０】 図３に図示したディザ判定部において用
いる各ウィンドウの黒画素数データＳ４０乃至Ｓ４７を
示す図である。40 is a diagram showing black pixel number data S40 to S47 of each window used in the dither determination section shown in FIG. 3. FIG.
【図４１】 主走査方向又は副走査方向に連続する各
ウィンドウの各黒画素数データに対する黒画素数の周辺
分布を示すグラフである。FIG. 41 is a graph showing the peripheral distribution of the number of black pixels for each black pixel number data of each window continuous in the main scanning direction or the sub-scanning direction.
【図４２】 ７×７のウィンドウ内の各画素における
主走査方向の隣接を示す図である。FIG. 42 is a diagram showing adjacency in the main scanning direction of each pixel within a 7×7 window.
【図４３】 ７×７のウィンドウ内の各画素における
副走査方向の隣接を示す図である。FIG. 43 is a diagram showing adjacency in the sub-scanning direction of each pixel within a 7×7 window.
【図４４】 注目画素周辺に少数画素がないが、隣接
判別用のウィンドウ内に比較的多数の少数画素が存在す
る場合の一例を示す図である。FIG. 44 is a diagram illustrating an example of a case where there are no minority pixels around the pixel of interest, but a relatively large number of minority pixels exist within the window for adjacency determination.
【図４５】 線状の非中間調画像が７×７のウィンド
ウに近づく場合の一例を示す図である。FIG. 45 is a diagram illustrating an example of a case where a linear non-halftone image approaches a 7×7 window.
【図４６】 線状の非中間調画像が７×７のウィンド
ウに近づく場合の別の例を示す図である。FIG. 46 is a diagram showing another example where a linear non-halftone image approaches a 7×7 window.
【図４７】 図３に図示した５×１１マトリックスメ
モリ回路における各画素の検出信号を示す図である。47 is a diagram showing detection signals of each pixel in the 5×11 matrix memory circuit shown in FIG. 3. FIG.
【図４８】 図３に図示した判別データ信号生成部の
テーブル用ＲＯＭに格納される、分散型中間調画像に対
する非中間調指数のグラフである。48 is a graph of non-halftone indexes for distributed halftone images stored in the table ROM of the discrimination data signal generation unit shown in FIG. 3; FIG.
【図４９】 図３に図示した判別データ信号生成部の
テーブル用ＲＯＭに格納される、集中型中間調画像に対
する非中間調指数のグラフである。49 is a graph of non-halftone indexes for concentrated halftone images stored in the table ROM of the discrimination data signal generation unit shown in FIG. 3; FIG.
【図５０】 図３に図示した平滑値計算部において用
いる、７×７のウィンドウ内の黒画素数を計数するため
の空間フィルタを示す図である。50 is a diagram showing a spatial filter for counting the number of black pixels within a 7×7 window, which is used in the smoothing value calculation unit shown in FIG. 3. FIG.
【図５１】 図３に図示した平滑値計算部において用
いる、９×９のウィンドウ内の黒画素数を計数するため
の空間フィルタを示す図である。51 is a diagram showing a spatial filter for counting the number of black pixels within a 9×9 window, used in the smoothing value calculation unit shown in FIG. 3. FIG.
【図５２】 平滑値を計算するために用いる空間フィ
ルタの変形例を示す図である。FIG. 52 is a diagram showing a modified example of a spatial filter used to calculate a smoothed value.
【図５３】 エッジ強調量を計算する必要性を説明す
るために用いる平滑用空間フィルタの一例を示す図であ
る。FIG. 53 is a diagram showing an example of a smoothing spatial filter used to explain the necessity of calculating an edge enhancement amount.
【図５４】 エッジ強調量を計算する必要性を説明す
るために用いる平滑用空間フィルタの別の例を示す図で
ある。FIG. 54 is a diagram showing another example of a smoothing spatial filter used to explain the necessity of calculating an edge enhancement amount.
【図５５】 エッジ強調量を計算する必要性を説明す
るために用いる画像の一例と、その画像について主走査
方向に図５３と図５４の平滑用空間フィルタを適用した
ときの各計算値を示す図である。FIG. 55 shows an example of an image used to explain the necessity of calculating the amount of edge enhancement, and each calculated value when the smoothing spatial filter of FIG. 53 and FIG. 54 is applied to the image in the main scanning direction. It is a diagram.
【図５６】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ２１を示す図である。56 is a diagram showing a spatial filter F21 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図５７】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ２２を示す図である。57 is a diagram showing a spatial filter F22 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation unit shown in FIG. 3. FIG.
【図５８】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ２３を示す図である。58 is a diagram showing a spatial filter F23 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図５９】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ２４を示す図である。59 is a diagram showing a spatial filter F24 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図６０】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ２５を示す図である。60 is a diagram showing a spatial filter F25 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図６１】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ２６を示す図である。61 is a diagram showing a spatial filter F26 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図６２】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ２７を示す図である。62 is a diagram showing a spatial filter F27 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図６３】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ２８を示す図である。63 is a diagram showing a spatial filter F28 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図６４】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ３１を示す図である。64 is a diagram showing a spatial filter F31 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図６５】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ３２を示す図である。65 is a diagram showing a spatial filter F32 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図６６】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ３３を示す図である。66 is a diagram showing a spatial filter F33 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図６７】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ３４を示す図である。67 is a diagram showing a spatial filter F34 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation unit shown in FIG. 3. FIG.
【図６８】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ３５を示す図である。68 is a diagram showing a spatial filter F35 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図６９】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ３６を示す図である。69 is a diagram showing a spatial filter F36 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図７０】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ３７を示す図である。70 is a diagram showing a spatial filter F37 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図７１】 図３に図示したエッジ強調量計算部にお
いて用いられる、エッジ強調量を計算するための空間フ
ィルタＦ３８を示す図である。71 is a diagram showing a spatial filter F38 for calculating an edge enhancement amount, which is used in the edge enhancement amount calculation section shown in FIG. 3. FIG.
【図７２】 図３に図示したエッジ領域判別部におい
て用いられる、エッジ領域判別量を計算するための空間
フィルタＦ４１を示す図である。72 is a diagram showing a spatial filter F41 for calculating an edge region discrimination amount, which is used in the edge region discriminator shown in FIG. 3. FIG.
【図７３】 図３に図示したエッジ領域判別部におい
て用いられる、エッジ領域判別量を計算するための空間
フィルタＦ４２を示す図である。73 is a diagram showing a spatial filter F42 for calculating an edge region discrimination amount, which is used in the edge region discriminator shown in FIG. 3. FIG.
【図７４】 図３に図示したエッジ領域判別部におい
て用いられる、エッジ領域判別量を計算するための空間
フィルタＦ４３を示す図である。74 is a diagram showing a spatial filter F43 for calculating an edge region discrimination amount, which is used in the edge region discriminator shown in FIG. 3. FIG.
【図７５】 図３に図示したエッジ領域判別部におい
て用いられる、エッジ領域判別量を計算するための空間
フィルタＦ４４を示す図である。75 is a diagram showing a spatial filter F44 for calculating an edge region discrimination amount, which is used in the edge region discriminator shown in FIG. 3. FIG.
【図７６】 集中型中間調画像に対する中間調指数を
計算するための変形例であるパターンマッチング法を説
明するための５個のパターンマッチング用ウィンドウＷ
４ａ乃至Ｗ４ｅを示す図である。FIG. 76: Five pattern matching windows W for explaining a pattern matching method that is a modified example for calculating a halftone index for a concentrated halftone image.
It is a figure showing 4a to W4e.
【図７７】 図７６に図示したパターンマッチング用
ウィンドウを用いて行なう、パターンマッチング法によ
る計算例を示すために用いる第１の画像パターンＰＡＴ
１を示す図である。[FIG. 77] First image pattern PAT used to show an example of calculation by the pattern matching method performed using the pattern matching window illustrated in FIG. 76.
FIG.
【図７８】 図７６に図示したパターンマッチング用
ウィンドウを用いて行なう、パターンマッチング法によ
る計算例を示すために用いる第２の画像パターンＰＡＴ
２を示す図である。78] Second image pattern PAT used to show an example of calculation by the pattern matching method performed using the pattern matching window illustrated in FIG. 76
FIG.
【図７９】 図７６に図示したパターンマッチング用
ウィンドウを用いて行なう、パターンマッチング法によ
る計算例を示すために用いる第３の画像パターンＰＡＴ
３を示す図である。[Fig. 79] Third image pattern PAT used to show an example of calculation by the pattern matching method performed using the pattern matching window shown in Fig. 76.
It is a figure showing 3.
６２…画像復元処理部、
１００…１０×２１マトリックスメモリ回路、１０１…
中間調画像復元部、
１０２…像域判別部、
１０５…隣接状態判定部、
１０６…ディザ判定部、
１０７…５×１１マトリックスメモリ回路、１０８…判
定データ生成部、
１０９…エッジ領域判別部、
１１０…平滑量計算部、
１１１…エッジ強調量計算部、
１１２…復元データ計算部、
１１３…窓内計算部、
１１４…判別データ信号生成部、
２０７…比較選択器、
２０９，２１０…オアゲート。62...Image restoration processing unit, 100...10x21 matrix memory circuit, 101...
Halftone image restoration section, 102... Image area discrimination section, 105... Adjacent state discrimination section, 106... Dither judgment section, 107... 5x11 matrix memory circuit, 108... Judgment data generation section, 109... Edge region discrimination section, 110 ...Smoothing amount calculation section, 111... Edge enhancement amount calculation section, 112... Restored data calculation section, 113... Window calculation section, 114... Discrimination data signal generation section, 207... Comparison selector, 209, 210... OR gate.
Claims (1)
ータと、所定のしきい値を用いて非中間調で２値化され
た２値画像データとを含む入力された２値画像データの
うちの、注目画素とその周辺の複数の画素とを含む所定
の領域に対応する２値画像データに基づいて、上記入力
された２値画像データの各画素毎に、擬似中間調の２値
画像データの領域であるか、又は非中間調の２値画像デ
ータの領域であるかを判別する像域判別手段と、上記像
域判別手段によって擬似中間調の２値画像データの領域
であると判別された２値画像データを多値画像データに
復元する復元手段とを備えた画像処理装置において、上
記入力された２値画像データのうちの注目画素の２値画
像データに対して、上記注目画素とその周辺画素との濃
度差を強調するエッジ強調処理を行なうエッジ強調手段
と、上記注目画素の２値画像データがドット集中型ディ
ザ法によって擬似中間調で２値化された２値画像データ
であるか否かを判別するディザ判別手段と、上記ディザ
判別手段によって上記注目画素の２値画像データがドッ
ト集中型ディザ法によって擬似中間調で２値化された２
値画像データであると判別されたときに、上記注目画素
の２値画像データに対して上記エッジ強調手段が行なう
エッジ強調処理を禁止する禁止手段とを備えたことを特
徴とする画像処理装置。Claim 1: An input binary image including binary image data binarized with pseudo halftones and binary image data binarized with non-halftones using a predetermined threshold. Based on the binary image data corresponding to a predetermined area including the pixel of interest and a plurality of surrounding pixels of the data, two pseudo halftones are generated for each pixel of the input binary image data. image area discriminating means for discriminating whether the area is a value image data area or a non-halftone binary image data area; and the image area discriminating means determines whether the area is a pseudo halftone binary image data area. and a restoring means for restoring the determined binary image data into multivalued image data. An edge enhancement means that performs edge enhancement processing to emphasize the density difference between the pixel of interest and its surrounding pixels, and a binary image in which the binary image data of the pixel of interest is binarized in a pseudo halftone by a dot concentrated dither method. a dither discriminating means for discriminating whether or not the pixel is data;
An image processing apparatus comprising: prohibition means for prohibiting edge enhancement processing performed by the edge enhancement means on the binary image data of the pixel of interest when it is determined that the image data is value image data.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3137619A JPH04361477A (en) | 1991-06-10 | 1991-06-10 | Picture processing unit |
| US07/894,743 US5384647A (en) | 1991-06-10 | 1992-06-05 | Image processing apparatus comprising means for judging image area of pseudo half-tone image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3137619A JPH04361477A (en) | 1991-06-10 | 1991-06-10 | Picture processing unit |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04361477A true JPH04361477A (en) | 1992-12-15 |
Family
ID=15202912
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3137619A Pending JPH04361477A (en) | 1991-06-10 | 1991-06-10 | Picture processing unit |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04361477A (en) |
-
1991
- 1991-06-10 JP JP3137619A patent/JPH04361477A/en active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2005094740A (en) | Image processing apparatus, image forming apparatus and image processing method | |
| JPH04356869A (en) | Image processor | |
| US5384647A (en) | Image processing apparatus comprising means for judging image area of pseudo half-tone image | |
| JPH0818785A (en) | Image output device | |
| JP3146516B2 (en) | Image processing device | |
| JP3146517B2 (en) | Image processing device | |
| JP3136650B2 (en) | Image processing device | |
| JP3361355B2 (en) | Image processing device | |
| JPH04361477A (en) | Picture processing unit | |
| JP3158535B2 (en) | Image processing device | |
| JPH04361476A (en) | Picture processing unit | |
| JP4035696B2 (en) | Line segment detection apparatus and image processing apparatus | |
| JP3183787B2 (en) | Halftone area determination device | |
| JP3326309B2 (en) | Image processing device | |
| JP3146510B2 (en) | Image processing device | |
| JPH1098614A (en) | Picture processor | |
| JP3118896B2 (en) | Facsimile machine | |
| JPH04330864A (en) | Image processor | |
| JPH1098613A (en) | Picture processor | |
| JPH04270561A (en) | Picture processor | |
| JP3118859B2 (en) | Image processing device | |
| JP3434374B2 (en) | Image forming device | |
| JP3596962B2 (en) | Image processing device | |
| JPH05176168A (en) | Adaptive halftone processing system | |
| JPH04330869A (en) | Image processor |