画像処理装置およびプログラム
【課題】文字と網点とが混在する画像から、網点領域をより適切に抽出することが可能な画像処理技術を提供する。
【解決手段】画像処理装置は、画像データにおける孤立点ＰＳを検出する孤立点検出部と、画像データにおけるライン状領域（文字ライン候補領域）ＲＥを抽出するライン状領域抽出部と、孤立点種別判定部と、網点領域決定部とを備える。孤立点種別判定部は、ライン状領域ＲＥ内の各孤立点ＰＳの代表画素ＰＢをそれぞれ注目画素ＥＢとし、当該注目画素ＥＢを中心とするライン状領域ＲＥの不連続性を判定する。不連続性が存在する旨が判定された孤立点は真性孤立点であると判定され、不連続性が存在しない旨が判定された孤立点は擬似孤立点であると判定される。網点領域決定部は、複数の孤立点のうち擬似孤立点であるか否かの判定結果に基づいて、網点領域を決定する。
【解決手段】画像処理装置は、画像データにおける孤立点ＰＳを検出する孤立点検出部と、画像データにおけるライン状領域（文字ライン候補領域）ＲＥを抽出するライン状領域抽出部と、孤立点種別判定部と、網点領域決定部とを備える。孤立点種別判定部は、ライン状領域ＲＥ内の各孤立点ＰＳの代表画素ＰＢをそれぞれ注目画素ＥＢとし、当該注目画素ＥＢを中心とするライン状領域ＲＥの不連続性を判定する。不連続性が存在する旨が判定された孤立点は真性孤立点であると判定され、不連続性が存在しない旨が判定された孤立点は擬似孤立点であると判定される。網点領域決定部は、複数の孤立点のうち擬似孤立点であるか否かの判定結果に基づいて、網点領域を決定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置およびそれに関連する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャン画像等に基づいて画像を形成する画像形成装置においては、文字領域および網点領域などの複数の種類の領域に区別し、各領域に対してその種類に応じた画像処理を施すことが行われる（特許文献１参照）。たとえば、網点領域に対しては、平滑化処理が行われ、モアレの発生等が抑制される。
【０００３】
なお、特許文献１においては、孤立点検出処理によって網点領域が検出されることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２１８２３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、後述するように、孤立点検出処理のみによって網点領域を決定すると、文字の内部の点（文字の線を表す画素）も網点領域内の画素として抽出されてしまう。そして、モアレ防止等の観点から当該網点領域に対して平滑化処理を施すと、文字のエッジがぼけてしまうという問題が生じる。
【０００６】
そこで、この発明は、文字と網点とが混在する画像から、網点領域をより適切に抽出することが可能な画像処理技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決すべく、請求項１の発明は、画像処理装置であって、画像データにおける孤立点を検出する孤立点検出手段と、前記画像データにおけるライン状領域を文字ライン候補領域として抽出するライン状領域抽出手段と、前記ライン状領域内の各孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素として当該注目画素を中心とする前記ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された孤立点を真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された孤立点を擬似孤立点であると判定する孤立点種別判定手段と、前記孤立点検出手段によって検出された複数の孤立点のそれぞれに関する孤立点種別判定結果に基づいて、網点領域を決定する網点領域決定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項２の発明は、請求項１の発明に係る画像処理装置において、前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において、第１の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出され、且つ、前記第１の方向に垂直な第２の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されるときには、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする。
【０００９】
請求項３の発明は、請求項２の発明に係る画像処理装置において、前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において、前記第１の方向とも前記前記第２の方向とも異なる第３の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出され、且つ、前記第３の方向に垂直な第４の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されるときには、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする。
【００１０】
請求項４の発明は、請求項１の発明に係る画像処理装置において、前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において互いに異なる複数の方向のうち少なくとも１つの方向にて前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されることを条件として、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする。
【００１１】
請求項５の発明は、請求項１ないし請求項４のいずれかの発明に係る画像処理装置において、前記網点領域決定手段は、前記孤立点検出手段によって検出された複数の孤立点のうち前記擬似孤立点を含まず且つ前記真性孤立点を含む領域を網点領域として決定することを特徴とする。
【００１２】
請求項６の発明は、請求項１ないし請求項５のいずれかの発明に係る画像処理装置において、前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点を黒孤立点として検出し、前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する前記ライン状領域をポジ型ライン状領域として検出し、前記孤立点種別判定手段は、前記ポジ型ライン状領域内の各黒孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするポジ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された黒孤立点を前記真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された黒孤立点を前記擬似孤立点であると判定することを特徴とする。
【００１３】
請求項７の発明は、請求項１ないし請求項５のいずれかの発明に係る画像処理装置において、前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点を白孤立点として検出し、前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する前記ライン状領域をネガ型ライン状領域として検出し、前記孤立点種別判定手段は、前記ネガ型ライン状領域内の各白孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするネガ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された白孤立点を前記真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された白孤立点を前記擬似孤立点であると判定することを特徴とする。
【００１４】
請求項８の発明は、請求項１ないし請求項４のいずれかの発明に係る画像処理装置において、前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点を黒孤立点として検出し、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点を白孤立点として検出し、前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する前記ライン状領域をポジ型ライン状領域として検出し、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する前記ライン状領域をネガ型ライン状領域として検出し、前記孤立点種別判定手段は、前記ポジ型ライン状領域内の各黒孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするポジ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された黒孤立点を真性黒孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された黒孤立点を擬似黒孤立点であると判定するとともに、前記ネガ型ライン状領域内の各白孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするネガ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された白孤立点を真性白孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された白孤立点を擬似白孤立点であると判定し、前記網点領域決定手段は、前記孤立点検出手段によって検出された複数の黒孤立点のうち前記擬似黒孤立点を含まず且つ前記真性黒孤立点を含む第１の領域と、前記孤立点検出手段によって検出された複数の白孤立点のうち前記擬似白孤立点を含まず且つ前記真性白孤立点を含む第２の領域との和領域を網点領域として決定することを特徴とする。
【００１５】
請求項９の発明は、コンピュータに、ａ）画像データにおける孤立点を検出するステップと、ｂ）前記画像データにおけるライン状領域を文字ライン候補領域として抽出するステップと、ｃ）前記ライン状領域内の各孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素として当該注目画素を中心とする前記ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された孤立点を真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された孤立点を擬似孤立点であると判定するステップと、ｄ）前記ステップａ）において検出された複数の孤立点のそれぞれに関するステップｃ）での孤立点種別判定結果に基づいて、網点領域を決定するステップと、を実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１ないし請求項９に記載の発明によれば、文字と網点とが混在する画像から、網点領域をより適切に抽出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】ＭＦＰ（画像処理装置）を示す概略図である。
【図２】コントローラの機能ブロックを示す図である。
【図３】画像処理に係る動作を示すフローチャートである。
【図４】領域判別動作を示すフローチャートである。
【図５】孤立点判別動作を示すフローチャートである。
【図６】スキャン画像（一部）の一例を示す図である。
【図７】Ｒプレーンを示す図である。
【図８】Ｇプレーンを示す図である。
【図９】Ｂプレーンを示す図である。
【図１０】孤立点検出処理の処理結果を示す図である。
【図１１】ライン状領域抽出処理の処理結果を示す図である。
【図１２】スキャン画像における網点領域を示す拡大図である。
【図１３】スキャン画像における文字ライン領域付近を示す拡大図である。
【図１４】図１２の網点領域から抽出された孤立点を示す図である。
【図１５】図１３の網点領域および文字ライン領域から抽出された孤立点を示す図である。
【図１６】図１２の網点領域から抽出されたライン状領域を示す図である。
【図１７】図１３の網点領域および文字ライン領域から抽出されたライン状領域を示す図である。
【図１８】図１２に関する孤立点検出結果とライン状領域抽出結果とを重ねて示す図である。
【図１９】図１３に関する孤立点検出結果とライン状領域抽出結果とを重ねて示す図である。
【図２０】スキャン画像をさらに詳細に示す図である。
【図２１】黒孤立点の検出結果とポジ型ライン状領域の抽出結果とを示す図である。
【図２２】白孤立点の検出結果とネガ型ライン状領域の抽出結果とを示す図である。
【図２３】注目画素付近の画素を示す図である。
【図２４】注目画素付近の画素を示す図である。
【図２５】孤立点判別動作を説明する図である。
【図２６】孤立点判別動作を説明する図である。
【図２７】孤立点判別動作を説明する図である。
【図２８】擬似孤立点除去後の孤立点（真性孤立点）等を示す図である。
【図２９】別の孤立点判別動作による真性孤立点等を示す図である。
【図３０】変形例に係る画像処理装置等を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１９】
＜１．構成＞
図１は、画像処理装置１（１Ａ）を示す概略図である。ここでは、画像処理装置１（１Ａ）がマルチ・ファンクション・ペリフェラル（ＭＦＰとも略称する）として構成される場合を例示する。
【００２０】
ＭＦＰ１は、スキャナ機能、プリンタ機能、コピー機能およびファクシミリ機能などを備える装置（複合機とも称する）である。具体的には、ＭＦＰ１は、画像読取部２と、印刷出力部４と、通信部５と、入出力部６と、格納部８と、コントローラ９とを備えており、これらの各部を複合的に動作させることによって、上記の各機能を実現する。
【００２１】
画像読取部２は、ＭＦＰ１の所定の位置に載置された原稿を光学的に読み取って、当該原稿の画像（原稿画像ないしスキャン画像とも称する）を生成する処理部である。画像読取部２は、スキャナ部とも称される。
【００２２】
印刷出力部４は、対象画像に関する画像データに基づいて紙などの各種の媒体に画像を印刷出力する出力部である。
【００２３】
通信部５は、公衆回線等を介したファクシミリ通信を行うことが可能な処理部である。また、通信部５は、通信ネットワークを介したネットワーク通信が可能である。このネットワーク通信を利用することによって、ＭＦＰ１は、所望の相手先との間で各種のデータを授受することが可能である。また、ＭＦＰ１は、このネットワーク通信を利用することによって、電子メールの送受信を行うことも可能である。
【００２４】
入出力部６は、ＭＦＰ１に対する入力を受け付ける操作入力部６１と、各種情報の表示出力を行う表示部６２とを備えている。
【００２５】
格納部８は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の格納装置で構成される。この格納部８には、画像読取部２等で生成された原稿画像等が格納される。
【００２６】
コントローラ９は、ＭＦＰ１を統括的に制御する制御装置であり、ＣＰＵと、各種の半導体メモリ（ＲＡＭおよびＲＯＭ等）とを備えて構成される。コントローラ９の制御下において各種の処理部が動作することによって、ＭＦＰ１の各種の機能が実現される。
【００２７】
図２は、コントローラ９の機能ブロックを示す図である。図２に示すように、コントローラ９は、処理対象画像生成部２１と孤立点検出部２３とライン状領域抽出部２４と孤立点種別判定部２５と文字ライン領域決定部２６と網点領域決定部２７と修正画像生成部２８とを備える。
【００２８】
処理対象画像生成部２１は、スキャン画像に基づき、各種領域（網点領域および文字ライン領域等を含む）の領域種別判定処理用の画像（領域種別判定用画像とも称する）を生成する処理部である。
【００２９】
孤立点検出部２３は、スキャン画像（詳細には、上記の領域種別判定用画像）に対して孤立点検出処理を施して「孤立点」（後述）を検出する処理部である。
【００３０】
ライン状領域抽出部２４は、スキャン画像（詳細には、上記の領域種別判定用画像）に対してエッジ抽出処理等を施して「ライン状領域」（後述）の画素を抽出する処理部である。
【００３１】
孤立点種別判定部２５は、孤立点検出部２３によって検出された各孤立点の種別を判定する処理部である。孤立点種別判定部２５は、後述するように、各孤立点が「真性孤立点」であるか「擬似孤立点」であるかを判定する。
【００３２】
文字ライン領域決定部２６は、ライン状領域抽出部２４の抽出結果（ライン状領域抽出結果）と孤立点種別判定部２５の判定結果（孤立点種別判定結果）とに基づいて、スキャン画像内の文字ライン領域を決定する処理部である。
【００３３】
網点領域決定部２７は、孤立点検出部２３の検出結果（孤立点検出結果）と孤立点種別判定部２５の判定結果（孤立点種別判定結果）とに基づいて、スキャン画像内の網点領域を決定する処理部である。
【００３４】
修正画像生成部２８は、文字ライン領域決定部２６と網点領域決定部２７とにより決定された文字ライン領域と網点領域とに対して、それぞれ適切な画像処理を施した修正画像を生成する処理部である。
【００３５】
上記各処理部２１，２３〜２８によって各種の画像処理がスキャン画像に対して施されて修正画像が生成される。そして、当該修正画像が、印刷出力部４によって印刷出力されることによって、いわゆるコピー機能等が実現される。
【００３６】
＜２．画像処理＞
つぎに、上記の処理部２１，２３〜２８による画像処理等について説明する。
【００３７】
図３〜図５は、当該画像処理等に係る動作を示すフローチャートである。図３は、主な動作を示す図であり、図４は、図３の一部（領域判別処理）を詳細に示す図である。また、図５は、図４の一部をさらに詳細に示す図である。
【００３８】
図３に示すように、ステップＳ１０においては領域判別処理が実行される。この領域判別処理によって、スキャン画像内の領域が複数の種類の領域（文字ライン領域および網点領域等）に区分される。詳細には、後述するように、スキャン画像に関する「ライン状領域」と「孤立点」とに関する検出結果を用いて、領域の種類を判別する動作が行われる。
【００３９】
ステップＳ４０においては、修正画像生成部２８は、文字ライン領域決定部２６および網点領域決定部２７によってそれぞれ決定された文字ライン領域と網点領域とに対して、各領域の種類に応じた適切な画像補正処理をそれぞれ施した修正画像を生成する。たとえば、網点領域にはスムージング処理が施され、且つ、文字ライン領域にはエッジ強調処理が施されて、当該修正画像が生成される。
【００４０】
また、その後、当該修正画像が印刷出力部４によって印刷出力される。これにより、原稿画像の印刷出力動作（いわゆるコピー機能）が実現される。
【００４１】
図４は、領域判別動作（ステップＳ１０）の詳細動作を示す図である。図４を参照しながら、この領域判別動作について詳細に説明する。
【００４２】
ステップＳ１１〜Ｓ１５においては、スキャン画像の「ポジ型ライン状領域」（後述）と「黒孤立点」（その周辺画素（周辺領域）の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点）とに関する検出結果を用いて、領域の種類を判別する動作が行われる。また、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理に並行して、ステップＳ２１〜Ｓ２５の処理が実行される。ステップＳ２１〜Ｓ２５においては、スキャン画像の「ネガ型ライン状領域」（後述）と「白孤立点」（その周辺画素（周辺領域）の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点）とに関する検出結果を用いて、領域の種類を判定する動作が行われる。また、ステップＳ３１，Ｓ３２では、ステップＳ１１〜Ｓ１５での判定結果とステップＳ２１〜Ｓ２５での判定結果とを用いて、領域の種類を最終的に決定する動作が行われる。
【００４３】
なお、これらの処理に先立って、スキャン画像に基づき、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像、Ｒプレーン画像およびＧプレーン画像等が領域種別判定用画像として生成される。ここで、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像は、元のフルカラー画像（スキャン画像）の変換後の画像であって、元のフルカラー画像を構成する各画素において、Ｒ成分値とＧ成分値とのうちの最小値をその新たな画素の画素値（階調値）に変換したグレースケール画像である。同様に、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像は、元のフルカラー画像の変換後の画像であって、元のフルカラー画像を構成する各画素において、Ｒ成分値とＧ成分値とＢ成分値とのうちの最大値をその新たな画素の画素値に変換したグレースケール画像である。
【００４４】
この実施形態では、ライン状領域（文字等のラインを構成するライン状の領域）として、ポジ型ライン状領域とネガ型ライン状領域との２種類の領域が検出される。具体的には、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像に基づいてポジ型ライン状領域が検出され、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像に基づいてネガ型ライン状領域が検出される。ポジ型ライン状領域は、背景色に対して比較的濃色のライン状領域であり、ネガ型ライン状領域は、背景色に対して比較的淡色のライン状領域である。ポジ型ライン状領域は背景に対して比較的低輝度のライン状領域であり、ネガ型ライン状領域は背景に対して比較的高輝度のライン状領域である、とも表現される。
【００４５】
また、この実施形態では、Ｒプレーン画像に基づいて、「黒孤立点」が検出されるとともに「白孤立点」も検出される。同様に、Ｇプレーン画像に基づいて、「黒孤立点」が検出されるとともに「白孤立点」も検出される。なお、ここでは、Ｂプレーン画像は、「黒孤立点」および「白孤立点」の検出処理には用いられないものとする。ただし、これに限定されず、Ｂプレーン画像をも「黒孤立点」および／または「白孤立点」の検出処理に用いるようにしてもよい。
【００４６】
図６〜図９は、スキャン画像（一部）の一例を示す図である。図６は、カラー画像としてのスキャン画像（ただし図ではグレースケールで示されている）を示す図である。図６においては、赤文字「ＳＡＭＰＬＥ」がシアン色の網点領域を背景として描画されている状況が示されている。図７〜図９は、当該スキャン画像の３原色プレーン（Ｒプレーン、Ｇプレーン、Ｂプレーン）をそれぞれ示す図である。図７は、Ｒプレーンを示す図であり、図８はＧプレーンを示す図であり、図９はＢプレーンを示す図である。また、図１０は、ステップＳ１１の孤立点検出処理の処理結果を示す図であり、図１１は、ステップＳ１２のライン状領域抽出処理の処理結果を示す図である。なお、ここでは、文字「ＳＡＭＰＬＥ」の赤色は理想的な赤色から若干ずれて検出されている状況を想定している。たとえば、文字「ＳＡＭＰＬＥ」の赤色は、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２２０，３０，５０）、で表現される色である。
【００４７】
また、図１２はスキャン画像における網点領域ＲＤを示す拡大図であり、図１３はスキャン画像における文字ライン領域ＲＬ付近を示す拡大図である。図１２においては、シアン色の網点領域ＲＤが示されており、図１３においては、シアン色の網点領域ＲＤの一部に赤色の文字（ここでは「Ｌ」）が重畳されている。これらの図では、各網点は、所定の大きさ（たとえば３画素×３画素）を有する正方形で示されている。なお、図１２以降においては、簡単化のため、図６〜図１１における網点の角度とは別の角度を有する網点を図示している。
【００４８】
まず、ステップＳ１１（図４）において、孤立点検出部２３は、スキャン画像に基づく画像（ここでは、まずＲプレーン画像（図７））に対して孤立点検出処理を施し、孤立点（詳細には黒孤立点）を検出する。「黒孤立点」は、その周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点である。端的に言えば、黒孤立点は、周辺から孤立した黒い点である。
【００４９】
この孤立点検出処理においては、孤立点のサイズと位置とが検出される。
【００５０】
たとえば、孤立点サイズ「１」の孤立点（黒孤立点）は、次のような処理によって検出される。具体的には、図２３に示すように、注目画素Ｐ５の画素値Ｖ５と複数の周辺画素Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ４，Ｐ６，Ｐ７〜Ｐ９の画素値の最小値ｍｉｎ（Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ４，Ｐ６，Ｐ７〜Ｐ９）とが比較される。詳細には、画素値Ｖ５が最小値ｍｉｎ（Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ４，Ｐ６，Ｐ７〜Ｐ９）よりも小さい旨の条件が成立するときに、注目画素Ｐ５は「黒孤立点」であることが検出される。換言すれば、注目画素Ｐ５の位置を重心位置とする黒孤立点が、検出される。上述のように、この黒孤立点のサイズ（孤立点サイズ）は、「１（画素）」である。
【００５１】
同様に、孤立点サイズ「３」の孤立点は、次のような処理によって検出される。具体的には、図２４に示すように、注目画素Ｐ３３の画素値Ｖ３３と複数の周辺画素Ｐ１１〜Ｐ１５，Ｐ２１〜Ｐ２５，Ｐ３１，Ｐ３２，Ｐ３４，Ｐ３５，Ｐ４１〜Ｐ４５，Ｐ５１〜Ｐ５５の画素値とが比較される。たとえば、画素値Ｖ３３がその周辺画素（Ｐ２２〜Ｐ２４，Ｐ３２，Ｐ３４，Ｐ４２〜Ｐ４４）の最小値ｍｉｎ１よりも小さく且つ当該最小値ｍｉｎ１が更に外側の周辺画素（Ｐ１１〜Ｐ１５，Ｐ２１，Ｐ２５，Ｐ３１，Ｐ３５，Ｐ４１，Ｐ４５，Ｐ５１〜Ｐ５５）の最小値ｍｉｎ２よりも小さい旨の条件が成立するときに、注目画素Ｐ３３を中心とする３画素×３画素の画素群は「黒孤立点」であることが検出される。換言すれば、注目画素Ｐ３３の位置を重心位置とする黒孤立点が、検出される。上述のように、この黒孤立点のサイズ（孤立点サイズ）は、「３」（画素）である。なお、「孤立点」の重心位置は「孤立点」の代表位置などとも表現される。また、上記条件に加えて、周辺画素（Ｐ２２〜Ｐ２４，Ｐ３２，Ｐ３４，Ｐ４２〜Ｐ４４）の平均値ａｖｅ１が、さらに外側の周辺画素（Ｐ１１〜Ｐ１５，Ｐ２１，Ｐ２５，Ｐ３１，Ｐ３５，Ｐ４１，Ｐ４５，Ｐ５１〜Ｐ５５）の平均値ａｖｅ２よりも小さい旨の条件が更に成立するときに、３画素×３画素の上記画素群が「黒孤立点」であると判定するようにしてもよい。
【００５２】
同様にして、その他の複数のサイズの黒孤立点が検出される。このようにして、各サイズの黒孤立点の重心位置（代表位置）等が検出される。なお、同一の注目画素ＥＢが複数のサイズの孤立点として重複して検出されるときには、検出されたサイズのうち最も大きな孤立点サイズが、当該注目画素ＥＢの孤立点サイズとして決定されればよい。
【００５３】
このような処理によって、たとえば、図１０、図１４および図１５に示すように、複数の孤立点（詳細には黒孤立点）が検出される。図１４においては、図１２の網点領域ＲＤから抽出された孤立点（黒孤立点）ＰＳが示されており、図１５においては、図１３の網点領域ＲＤと文字ライン領域ＲＬとから抽出された孤立点（黒孤立点）ＰＳが示されている。図１４および図１５においては、（３×３）画素サイズの各孤立点ＰＳが、破線の正方形で示されており、各孤立点の重心画素ＰＢがその中央の黒色画素として示されている。
【００５４】
以上のようにして、Ｒプレーン画像に基づく黒孤立点検出処理が行われる。シアン色の網点は、上記のＲプレーン画像（シアン色の補色である赤色のプレーン画像）において黒孤立点として特に検出され易い。
【００５５】
同様にして、Ｇプレーン画像に基づく黒孤立点検出処理も実行される。なお、図８のＧプレーン画像においては、網点領域に対応する点が存在しないように図示されているが、「シアン色」が理想的なシアン色から若干ずれている場合などにおいては、Ｇプレーン画像等においても網点に対応する黒孤立点が検出される。
【００５６】
なお、各色成分プレーンにおいては、その補色の網点領域を形成する複数の点が孤立点として検出され易い。たとえば、上述したように、Ｒプレーンにおいては、赤色（Ｒ）の補色であるシアン色（Ｃ）の網点が孤立点として検出され易い。同様に、Ｇプレーンにおいては、緑色（Ｇ）の補色であるマゼンタ（Ｍ）の網点が孤立点として検出され易い。複数の色成分のプレーン画像を用いることによれば、様々な色の網点を良好に検出することが可能である。
【００５７】
その後、Ｒプレーン画像に基づき検出された黒孤立点とＧプレーン画像に基づき検出された黒孤立点との双方を用いて、以後の処理が実行される。図１０は、Ｒプレーン画像に基づき検出された黒孤立点とＧプレーン画像に基づき検出された黒孤立点との双方を示している。
【００５８】
ここにおいて、図６および図１５等を参照すると判るように、文字ライン領域（文字を構成するライン（点、直線、および曲線を含む）状の領域（画素群））ＲＬの内部においても、孤立点ＰＳが存在する。そのため、特に図１５に示すように、網点領域のみならず、文字ライン領域（太い破線で囲まれるＬ字型領域）ＲＬの内部においても、孤立点（黒孤立点）ＰＳが検出される。
【００５９】
仮にこれらの孤立点ＰＳの存在領域をそのまま網点領域であると判定すると、文字ライン領域ＲＬを含む領域が網点領域として判定される。そして、上述したように、そのような網点領域に対して平滑化処理を施すと、文字ライン領域に対しても平滑化処理が施され、文字のエッジがぼやけてしまうという問題が生じ得る。
【００６０】
一方、この実施形態においては、次のステップＳ１２以降の処理が実行されることにより、このような問題が解消される。
【００６１】
具体的には、まず、ステップＳ１２において、スキャン画像（ここでは、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像）からライン状領域ＲＥがライン状領域抽出部２４によって抽出される。詳細には、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像に対してエッジ抽出処理が施されて文字等のエッジが抽出される。そして、抽出されたエッジで囲まれる閉領域が文字等の「ライン」で構成される領域（ライン状領域）として抽出される。このライン状領域ＲＥは、文字を構成するライン（線）の候補領域（文字ライン候補領域とも称する）として抽出される。なお、ライン状領域ＲＥの太さは、１画素幅に限定されず、適宜の種々の大きさを有し得る。ライン状領域ＲＥの形状は、たとえば、点、直線あるいは曲線等である。また、ここでのライン状領域ＲＥは、その外部領域（周辺領域）の画素の階調値よりも小さな階調値を有する領域であり、ポジ状態の文字（背景色よりも濃い（黒い）色の文字）のラインの候補領域であることから、「ポジ型文字ライン候補領域」あるいは「ポジ型ライン状領域」であるとも表現される。
【００６２】
これにより、たとえば、図１１、図１６および図１７に示すように、ライン状領域（エッジと当該エッジの内側領域とを含むライン状の領域）ＲＥが検出される。図１６においては、図１２の網点領域から抽出されたライン状領域（ポジ型ライン状領域）ＲＥが示されており、図１７においては、図１３の網点領域および文字ライン領域から抽出されたライン状領域（ポジ型ライン状領域）ＲＥ（ＲＥｐ）が示されている。図１６および図１７においては、抽出されたライン状領域が黒色で示されている。なお、ここでのライン状領域は、検出されたエッジと当該エッジの内側領域とを含む領域であることから、「エッジ内部領域」（ポジ型エッジ内部領域）などとも称される。
【００６３】
また、図１８は、孤立点検出結果（図１４）とライン状領域抽出結果（図１６）とを重ねて示す図であり、図１９は、孤立点検出結果（図１５）とライン状領域抽出結果（図１７）とを重ねて示す図である。なお、図１８および図１９においては、検出された孤立点の重心画素が黒色で示されることによって孤立点検出結果が示されるとともに、抽出されたライン状領域が淡色で示されることによってライン状領域抽出結果が示されている。
【００６４】
図２０〜図２２は、スキャン画像等の一例をさらに詳細に示す図である。図２０は、スキャン画像におけるシアン色の網点領域を示す図である。図２１は、図２０の網点領域に関する、黒孤立点ＰＳｐの検出結果とポジ型ライン状領域ＲＥｐの抽出結果とを示す図である。図２１においては、非白色の淡色画素はポジ型ライン状領域ＲＥｐの画素を示しており、濃色画素は黒孤立点ＰＳｐの重心画素ＰＢｐを示している。白色画素は、ポジ型ライン状領域の内部画素でも黒孤立点の画素でもない画素を示している。また、図２２は、図２０の網点領域に関する、白孤立点ＰＳｎの検出結果とネガ型ライン状領域ＲＥｎの抽出結果とを示す図である。図２２においては、淡色画素はネガ型ライン状領域ＲＥｎの画素を示しており、濃色画素は白孤立点ＰＳｎの重心画素ＰＢｎを示している。白色画素は、ネガ型ライン状領域の画素でも白孤立点の画素でもない画素を示している。なお、「白孤立点」および「ネガ型ライン状領域」については後述する。
【００６５】
ここにおいて、このライン状領域抽出処理においては、本来の文字ライン領域ＲＬがライン状領域ＲＥとして抽出されるとともに上述の孤立点ＰＳもライン状領域ＲＥとして抽出される。たとえば、図１７においては文字「Ｌ」に関する文字ライン領域ＲＬがライン状領域ＲＥとして抽出されるとともに、文字「Ｌ」の周囲の孤立点ＰＳもライン状領域ＲＥとして抽出される。また、図１６における各孤立点ＰＳもライン状領域ＲＥとして抽出される。したがって、ライン状領域抽出処理の結果のみを用いることによっては、文字ライン領域を正確に抽出することは困難である。
【００６６】
これに対して、この実施形態においては、次のステップＳ１３以降の処理がさらに行われる。
【００６７】
ステップＳ１３においては、ステップＳ１１において検出された複数の孤立点（詳細には黒孤立点）の種別が孤立点種別判定部２５によって判定される。具体的には、孤立点種別判定部２５は、各孤立点が「真性孤立点」であるか「擬似孤立点」であるかを判定する。
【００６８】
ここで、「擬似孤立点」は、ステップＳ１１の孤立点検出処理によって文字ライン領域内から検出された複数の孤立点（図１０等参照）のうち、本来の意味での孤立点ではないにもかかわらず、誤検出によって孤立点として検出されたものである。ここでは、本来の孤立点でないことを示すために、このような孤立点を「擬似孤立点」（擬似的な孤立点）とも称する。一方、本来の孤立点を「真性孤立点」とも称する。これにより、２種類の孤立点を互いに区別する。
【００６９】
孤立点種別判定部２５は、ライン状領域ＲＥ内の画素でもあり且つ孤立点ＰＳの代表画素（重心画素）ＰＢでもある画素を注目画素ＥＢとし、当該注目画素ＥＢを中心とするライン状領域ＲＥの不連続性を判定する。注目画素ＥＢに対応する孤立点ＰＳであってライン状領域ＲＥに関する不連続性が存在する旨が判定された孤立点は、「真性孤立点」であると判定される。一方、注目画素ＥＢに対応する孤立点ＰＳであってライン状領域ＲＥに関する不連続性が存在しない旨が判定された孤立点は、「擬似孤立点」であると判定される。
【００７０】
具体的には、図５に示すように、まずステップＳ４１において、注目画素ＥＢが選択される。ステップＳ４１では、ライン状領域内の画素であって且つ孤立点の代表画素（重心画素）である画素が、注目画素ＥＢに決定される。たとえば図２５に示すような画素ＥＢ１等が注目画素ＥＢとして決定される。
【００７１】
そして、ステップＳ４２において、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点ＰＳの孤立点サイズに基づいて、検出対象領域の大きさが決定される。たとえば、注目画素ＥＢを中心とする所定の画素数（たとえば、注目画素の孤立点サイズＮ）の範囲が、検出対象領域ＴＤ（図２５参照）として決定される。
【００７２】
つぎに、ステップＳ４３において、孤立点種別判定部２５は、注目画素ＥＢを中心とするライン状領域の不連続性を４つの方向ＤＲ１〜ＤＲ４において判定する（図２５および図２６参照）。
【００７３】
孤立点種別判定部２５は、まず第１の方向ＤＲ１（たとえばＸ軸に対して０度の傾きを有する方向）において注目画素の両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否かを判定する。この不連続性の検出は、ステップＳ４２で決定された検出対象領域ＴＤに対して実行される。
【００７４】
具体的には、注目画素ＥＢが孤立点サイズ「３」の孤立点である場合（Ｎ＝３）には、次のようにして、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢの「両側」にライン状領域の不連続性が検出されるか否かが判定される。詳細には、方向ＤＲ１（Ｘ方向）において、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの左側（−Ｘ側）３画素までの範囲（両端画素を含む範囲）内にライン状領域でない画素が存在し、且つ、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの右側（＋Ｘ側）３画素までの範囲（両端画素を含む範囲）内にライン状領域ＲＥでない画素が存在する、との条件が充足されるか否かが判定される。端的に言えば、注目画素ＥＢを起点として左向きと右向きとの両方の向きにおいて「非ライン状領域」の画素の存否が判定される。当該条件が充足されるときには、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢの「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定される。一方、当該条件が充足されないときには、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢの「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。
【００７５】
たとえば、図２５の注目画素ＥＢ１に関しては、第１の方向ＤＲ１（図２６も参照）において注目画素ＥＢ１の２画素右側の位置と注目画素ＥＢ１の２画素左側の位置とにライン状領域ＲＥでない画素（外部の画素（図では白色の画素））が存在する。したがって、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢ１の「両側」にライン状領域の不連続性が検出される旨が判定される。
【００７６】
一方、図２５の注目画素ＥＢ２に関しては、第１の方向ＤＲ１と第２の方向ＤＲ２との双方において、検出対象領域ＴＤ内にはライン状領域ＲＥでない画素は存在せず（いずれもライン状領域ＲＥの画素であり）、ライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。また、図２５の注目画素ＥＢ３に関しては、第１の方向ＤＲ１において、注目画素ＥＢ３の左側には、ライン状領域ＲＥでない画素（図２５にて細破線で囲まれる白色領域）が検出対象領域ＴＤ内に存在するが、注目画素ＥＢ３の右側にはライン状領域ＲＥでない画素は検出対象領域ＴＤ内に存在しない。すなわち、ライン状領域ＲＥの不連続性は注目画素ＥＢ３の右側には存在しない。したがって、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢ３の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。
【００７７】
また、孤立点サイズ「３」以外の孤立点に対応する注目画素ＥＢについても、同様に、注目画素ＥＢを中心とする特定の範囲（所定の画素数の範囲）ＴＤ内において（詳細には、その孤立点サイズに応じた検出対象領域ＴＤ内において）、上記と同様の判定処理が行われる。
【００７８】
つぎに、孤立点種別判定部２５は、今度は、第１の方向ＤＲ１に垂直な第２の方向ＤＲ２（たとえばＸ軸に対して９０度の傾きを有する方向（すなわちＹ方向））において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否かを同様にして判定する。たとえば、方向ＤＲ２（Ｙ方向）において、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの下側（−Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在し且つ注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの上側（＋Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在するときには、第２の方向ＤＲ２において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定される。
【００７９】
また、孤立点種別判定部２５は、今度は、第３の方向ＤＲ３（たとえばＸ軸に対して＋４５度の傾きを有する方向）において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否かを同様にして判定する。たとえば、方向ＤＲ３において、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの左下側（−Ｘ側且つ−Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在し且つ注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの右上側（＋Ｘ側且つ＋Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在するときには、第３の方向ＤＲ３において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定される。
【００８０】
さらに、孤立点種別判定部２５は、今度は、第３の方向ＤＲ３に垂直な第４の方向ＤＲ４（たとえばＸ軸に対して１３５度（−４５度）の傾きを有する方向）において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否かを同様にして判定する。たとえば、方向ＤＲ４において、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの左上側（−Ｘ側且つ＋Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在し且つ注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの右下側（＋Ｘ側且つ−Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在するときには、第４の方向ＤＲ４において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定される。
【００８１】
そして、ステップＳ４４において、孤立点種別判定部２５は、所定の基準を充足するか否かに応じて、注目画素ＥＢに対応する孤立点の種別を判定する。ここでは、これら４つの方向のうちの２組の垂直２方向（（ＤＲ１，ＤＲ２）あるいは（ＤＲ３，ＤＲ４））において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否か、を所定の基準として採用する。
【００８２】
具体的には、孤立点種別判定部２５は、或る垂直２方向（ＤＲ１，ＤＲ２）における２つの方向ＤＲ１，ＤＲ２の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定されるときには、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点を「真性孤立点」であると判定する（ステップＳ４５）。同様に、他の垂直２方向（ＤＲ３，ＤＲ４）における２つの方向ＤＲ３，ＤＲ４の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定されるときにも、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点を「真性孤立点」であると判定する（ステップＳ４５）。これらのように注目画素ＥＢの両側におけるライン状領域ＲＥの「途切れ」が垂直２方向の双方に存在するときには、当該注目画素ＥＢ（詳細には、注目画素ＥＢに対応する孤立点）が、本来の意味での「孤立点」（真性孤立点）である可能性が高いからである。
【００８３】
これに対して、「真性孤立点」以外の孤立点は、「擬似孤立点」であると判定される。具体的には、或る垂直２方向（ＤＲ１，ＤＲ２）の少なくとも一方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定されず、且つ、他の垂直２方向（ＤＲ３，ＤＲ４）の少なくとも一方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定されないときには、注目画素ＥＢに対応する孤立点は「擬似孤立点」であると判定される（ステップＳ４６）。このように注目画素ＥＢの両側におけるライン状領域ＲＥの「途切れ」が垂直２方向のうちの少なくとも１つの方向に存在しないときには、当該注目画素ＥＢが本来の孤立点ではない可能性が高いからである。
【００８４】
たとえば、図２５の注目画素ＥＢ１に関しては、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢ１の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される。また、当該注目画素ＥＢ１に関しては、第２の方向ＤＲ２においても、注目画素ＥＢ２の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される。すなわち、注目画素ＥＢ１に関しては、第１の方向ＤＲ１と第２の方向ＤＲ２とのいずれにおいても、注目画素ＥＢ１の両側に「ライン状領域の不連続性」が検出される。したがって、注目画素ＥＢ１に対応する孤立点は、「真性孤立点」であると判定される。
【００８５】
一方、図２５の注目画素ＥＢ２に関しては、第１の方向ＤＲ１と第２の方向ＤＲ２との双方において、ライン状領域ＲＥでない画素は検出対象領域ＴＤ内には存在せず、ライン状領域ＲＥの不連続性は検出されない。同様に、第３の方向ＤＲ３と第４の方向ＤＲ４との双方においても、ライン状領域ＲＥでない画素は検出対象領域ＴＤ内には存在せず、ライン状領域ＲＥの不連続性は検出されない。したがって、注目画素ＥＢ２に対応する孤立点は、「擬似孤立点」であると判定される。
【００８６】
また、図２５の注目画素ＥＢ３に関しては、ライン状領域ＲＥの不連続性は注目画素ＥＢ３の右側には存在せず、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢ３の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。なお、第２の方向においても、注目画素ＥＢ３の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。さらに、第３の方向ＤＲ３と第４の方向ＤＲ４との双方においても、ライン状領域ＲＥでない画素は検出対象領域ＴＤ内には存在せず、ライン状領域ＲＥの不連続性は検出されない。したがって、注目画素ＥＢ３に対応する孤立点は、「擬似孤立点」（擬似黒孤立点）であると判定される。
【００８７】
ここにおいて、図２５等においては、網点角度が４５度である場合が主に想定されている。この場合には、上述のように、互いに垂直な２つ方向ＤＲ１，ＤＲ２の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるときに、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点（黒孤立点）を「真性孤立点」（真性黒孤立点）であると判定する（ステップＳ４５）ことが特に有用である。
【００８８】
ただし、網点角度が０度である場合も存在する。その場合には、互いに垂直な２つ方向ＤＲ３，ＤＲ４の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるときに、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点を「真性孤立点」であると判定する（ステップＳ４５）ことが特に有用である。この場合には、図２７に示すように、方向ＤＲ３，ＤＲ４において網点に関するライン状領域ＲＥの不連続性が検出され易くなるため、このような網点に関する真性孤立点が正確に検出され易くなる。
【００８９】
したがって、様々な角度の網点に対してより適切に対応するためには、上記のように、方向ＤＲ１，ＤＲ２のみならず、方向ＤＲ３，ＤＲ４に関する不連続性をも用いて、孤立点種別判定動作を行うことが好ましい。
【００９０】
つぎのステップＳ４７では、ステップＳ４４〜Ｓ４６での孤立点種別判定結果に基づき、ステップＳ１１（図４）で検出された複数の孤立点（黒孤立点）から、擬似孤立点（黒色擬似孤立点）を除去する処理が施される（図２８参照）。
【００９１】
そして、ステップＳ４８では、ライン状領域ＲＥ内の全ての孤立点（黒孤立点）についてステップＳ４１〜ステップＳ４６の処理が終了したか否かが判定される。未終了の画素が残存しているときには、ステップＳ４１に戻る。一方、ライン状領域ＲＥ内の全ての孤立点画素についてステップＳ４１〜ステップＳ４６の処理が終了した旨が判定されると、ステップＳ１３の処理を終了する。このようにして、ステップＳ４１〜ステップＳ４６の処理がライン状領域ＲＥの全ての孤立点（黒孤立点）についてそれぞれ実行される。
【００９２】
以上のような処理（ステップＳ４１〜Ｓ４８）によって、ステップＳ１１での孤立点検出結果から、全ての擬似孤立点（黒色擬似孤立点）が除去される。
【００９３】
この結果、理想的には、ステップＳ１１で検出された複数の孤立点（図１０参照）のうち、文字「ＳＡＭＰＬＥ」の文字ライン領域ＲＬに存在していた擬似孤立点が全て除去される。図２８は、擬似孤立点除去後の孤立点（真性孤立点）等を示す図である。たとえば、図２８と図１９とを比較すると判るように、図２８においては、図１９の複数の孤立点から擬似孤立点が除去されている。詳細には、図面中央の略Ｌ字状のライン状領域ＲＥ（文字ライン領域ＲＬを含む領域）から孤立点（黒色擬似孤立点）が除去されている。
【００９４】
次のステップＳ１４においては、孤立点種別判定結果に基づく網点領域決定処理が行われる。具体的には、網点領域決定部２７は、複数の孤立点（黒孤立点）から擬似孤立点（擬似黒孤立点）が除去された領域（換言すれば、複数の黒孤立点のうち擬似黒孤立点を含まず且つ真性黒孤立点を含む領域）を網点領域として決定する。より詳細には、網点領域決定部２７は、各孤立点（黒孤立点）を隣接孤立点まで拡張する処理を実行して、孤立点（黒孤立点）を含む連続領域を生成し、当該連続領域を網点領域として決定する。たとえば、図２８においては、一点鎖線で囲まれた領域が網点領域として決定される。
【００９５】
また、ステップＳ１５においては、ライン状領域決定処理が行われる。具体的には、文字ライン領域決定部２６は、真性孤立点（真性黒孤立点）が除去されたライン状領域ＲＥ（ポジ型ライン状領域ＲＥｐ）を文字ライン領域として決定する。より詳細には、文字ライン領域決定部２６は、ステップＳ１２で抽出されたライン状領域ＲＥから、各真性孤立点（真性黒孤立点）をその孤立点サイズに応じて拡張した領域を除外して、ライン状領域を修正する。そして、当該除外後（修正後）のライン状領域が文字ライン領域として決定される。たとえば、図２８においては、二点鎖線で囲まれたＬ字型領域が文字ライン領域として決定される。
【００９６】
ステップＳ２１〜Ｓ２５（図４）においても、ステップＳ１１〜Ｓ１５と同様の動作が実行される。ただし、ポジネガ反転し、「黒孤立点」に代えて「白孤立点」が採用され、「ポジ型ライン状領域」に代えて「ネガ型ライン状領域」が採用される点などにおいて相違する。
【００９７】
詳細には、まず、ステップＳ２１において、孤立点検出部２３は、スキャン画像に基づく画像（Ｒプレーン画像等）に対して孤立点検出処理を施し、孤立点（詳細には白孤立点）を検出する。「白孤立点」は、その周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点である。端的に言えば、「白孤立点」は、周辺から孤立した白い点である。
【００９８】
なお、白孤立点の検出は、黒孤立点の検出とは階調値の大小が逆になる点などにおいて相違する。たとえば、孤立点サイズ「１」の白孤立点は、次のような処理によって検出される。具体的には、注目画素Ｐ５（図２３参照）の画素値Ｖ５が周辺画素の最大値ｍａｘ（Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ４，Ｐ６，Ｐ７〜Ｐ９）よりも大きい旨の条件が成立するとき、注目画素Ｐ５は「白孤立点」であることが検出される。換言すれば、注目画素Ｐ５の位置を重心位置とする白孤立点が、検出される。同様に、その他のサイズの白孤立点の検出動作も、階調値の大小等が黒孤立点の検出動作とは逆になるように行われる。
【００９９】
つぎに、ステップＳ２２において、スキャン画像（ここでは、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像）からライン状領域ＲＥがライン状領域抽出部２４によって抽出される。詳細には、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像に対してエッジ抽出処理が施されて文字等のエッジが抽出される。そして、抽出されたエッジで囲まれる閉領域がライン状領域（文字ライン候補領域）として抽出される。なお、このライン状領域ＲＥは、その外部領域（周辺領域）の画素の階調値よりも大きな階調値を有する領域であり、ネガ状態の文字（背景色よりも薄い（白い）色の文字）のラインの候補領域であることから、「ネガ型文字ライン候補領域」あるいは「ネガ型ライン状領域」であるとも表現される。
【０１００】
この結果、たとえば、図２２に示すように、ステップＳ２１の処理により図２０の網点領域に関する白孤立点ＰＳ（ＰＳｎ）が検出されるとともに、ステップＳ２２の処理により図２０の網点領域に関するネガ型ライン状領域ＲＥ（ＲＥｎ）が検出される。なお、図２２では、図示の都合上、濃淡が再度逆転して示されており、グレースケール画像における比較的白い部分が比較的黒く示されている。そのため、白孤立点ＰＳ（ＰＳｎ）の重心画素ＰＢ（ＰＢｎ）が濃色で示されているとともに、本来は白色もしくは淡色のネガ型ライン状領域ＲＥ（ＲＥｎ）は、その外部領域（非ネガ型ライン状領域）の白色よりも濃い色（ただし、白孤立点ＰＳｎの重心画素ＰＢｎよりも薄い色）で示されている。
【０１０１】
つぎに、ステップＳ２３においては、ステップＳ２１において検出された複数の孤立点（詳細には黒孤立点）の種別が孤立点種別判定部２５によって判定される。このステップＳ２３の処理は、ステップＳ１３の処理と同様である。
【０１０２】
これにより、各白孤立点が「真性白孤立点」であるか「擬似白孤立点」であるかが判定されるとともに、ステップＳ２１で検出された複数の孤立点（白孤立点）から、擬似孤立点（白色擬似孤立点）を除去する処理が施される。
【０１０３】
次のステップＳ２４においては、孤立点種別判定結果に基づく網点領域決定処理が行われる。具体的には、網点領域決定部２７は、複数の白孤立点から擬似白孤立点が除去された領域（換言すれば、複数の白孤立点のうち擬似白孤立点を含まず且つ真性白孤立点を含む領域）を網点領域として決定する。より詳細には、網点領域決定部２７は、各白孤立点を隣接白孤立点まで拡張する処理を実行して、真性白孤立点を含む連続領域を生成し、当該連続領域を網点領域として決定する。
【０１０４】
さらに、ステップＳ２５においては、ライン状領域決定処理が行われる。具体的には、文字ライン領域決定部２６は、真性白孤立点が除去されたネガ型ライン状領域ＲＥｎを文字ライン領域として決定する。より詳細には、文字ライン領域決定部２６は、ステップＳ２２で抽出されたネガ型ライン状領域ＲＥｎから、各真性白孤立点をその孤立点サイズに応じて拡張した領域を除外して、ネガ型ライン状領域を修正する。そして、当該除外後（修正後）のネガ型ライン状領域が文字ライン領域として決定される。
【０１０５】
その後、ステップＳ３１において、ステップＳ１４，Ｓ２４の決定結果が統合される。具体的には、黒孤立点ＰＳｐとポジ型ライン状領域ＲＥｐとの組合せによってステップＳ１４で決定された網点領域と、白孤立点ＰＳｎとネガ型ライン状領域ＲＥｎとの組合せによってステップＳ２４で決定された網点領域との両領域（換言すれば、両領域の和領域（ＯＲ結合領域））が、「網点領域」として最終的に決定される。
【０１０６】
また、ステップＳ３２においては、ステップＳ１５，Ｓ２５の決定結果が統合される。具体的には、黒孤立点ＰＳｐとポジ型ライン状領域ＲＥｐとの組合せによってステップＳ１５で決定された文字ライン領域と、白孤立点ＰＳｎとネガ型ライン状領域ＲＥｎとの組合せによってステップＳ２５で決定された文字ライン領域との両領域（換言すれば、両領域の和領域（ＯＲ結合領域））が、「文字ライン領域」として最終的に決定される。
【０１０７】
以上のような処理によれば、ステップＳ１３，Ｓ２３において、文字ライン候補領域であるライン状領域ＲＥから擬似孤立点が適切に除去される。たとえば、図２８に示すように、Ｌ字状の「文字ライン領域」から擬似孤立点を除去することが可能である。そして、ステップＳ１４，Ｓ２４において、擬似孤立点が除去され真性孤立点のみを含む領域が網点領域として適切に判定される。そのため、文字と網点とが混在する画像から、網点領域をより適切に抽出することが可能である。
【０１０８】
したがって、網点領域に対して平滑化処理を施す場合において、文字ライン領域ＲＬに対して平滑化処理が施されずに済む。これにより、文字のエッジがぼけるという問題が回避される。
【０１０９】
また、ステップＳ１５，Ｓ２５において、文字ライン候補領域であるライン状領域ＲＥから、真性孤立点と擬似孤立点とのうち真性孤立点のみが適切に除去される。たとえば、図２８に示すように、Ｌ字状の「文字ライン領域」の外側に存在する真性孤立点を除外した領域が文字ライン領域として適切に判定される。そのため、文字と網点とが混在する画像から、文字ライン領域をより適切に抽出することが可能である。
【０１１０】
＜３．変形例等＞
以上、この発明の実施の形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。
【０１１１】
たとえば、上記実施形態においては、ステップＳ４２（図５）にて、検出対象領域ＴＤは、注目画素ＥＢから両側にそれぞれ孤立点サイズＮと同じ画素数の範囲の大きさを有する領域として決定されているが、これに限定されない。具体的には、検出対象領域ＴＤは、注目画素ＥＢから両側にそれぞれ画素数（Ｎ＋α）の範囲の大きさを有する領域として決定されるようにしてもよい。値αは、例えば、１画素〜数画素である。また、値αは、負の値（たとえば、−１画素〜−数画素）であってもよい。
【０１１２】
また、上記実施形態においては、２組の垂直２方向（ＤＲ１，ＤＲ２），（ＤＲ３，ＤＲ４）におけるライン状領域の不連続性を判定する場合を例示したが、これに限定されず、別の垂直方向（ＤＲ５，ＤＲ６）におけるライン状領域の不連続性を判定するようにしてもよい。たとえば、Ｘ軸に対して３０度の傾斜角度を有する方向と１２０度（−６０度）の傾斜角度を有する方向とをそれぞれＤＲ５，ＤＲ６として採用するようにしてもよい。
【０１１３】
また、網点の方向が予め判っている場合には、当該網点の方向に対して４５度回転させた２つの垂直方向におけるライン状領域の不連続性を判定することが好ましい。たとえば、網点角度が４５度であることが判っている場合には、Ｘ軸に対して９０度の傾斜角度を有する方向ＤＲ２とＸ軸に対して０度の傾斜角度を有する方向ＤＲ１との２つの方向において、注目画素ＥＢの両側にライン状領域の不連続性が検出されるか否かを判定することが好ましい。なお、網点の方向は、ステップＳ１１等での孤立点検出結果（図１０参照）の画像に対して、互いに異なる特定方向（たとえば０度、４５度、９０度、および１３５度）の画素配列検出用の複数のフィルタ（直線の方向検出フィルタ）による処理等を施すことによって検出されればよい。各方向検出フィルタとしては、たとえば、中央から対応検出方向（たとえば４５度）上の位置にのみ「１」の画素が配置され、その他の位置には「０」の画素が配置された所定サイズの画像処理フィルタを用いればよい。そして、最も大きな演算結果（平均値等）が得られた方向検出フィルタに対応する特定方向が、当該網点領域の方向として決定されればよい。
【０１１４】
特に、網点の方向が予め判っている場合には、当該網点の方向に対して４５度回転させた２つの方向のみにおけるライン状領域の不連続性を判定するようにしてもよい。たとえば、網点角度が４５度であることが判っている場合には、上記の垂直２方向（ＤＲ１，ＤＲ２）におけるライン状領域の不連続性のみを判定して、孤立点種別判定動作を行うようにしてもよい。これによれば、処理の効率化を図ることができる。
【０１１５】
また、上記実施形態においては、垂直２方向（たとえば、（ＤＲ１，ＤＲ２））の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域の不連続性が検出されるか否かに応じて、孤立点種別が判定される場合を例示したが、これに限定されない。
【０１１６】
具体的には、複数の方向（たとえば、上記４方向ＤＲ１〜ＤＲ４）のうちの少なくとも１つの方向において、注目画素ＥＢの両側にライン状領域の不連続性が検出されるか否かに応じて、孤立点種別が判定されるようにしてもよい。詳細には、互いに異なる複数の方向（ＤＲ１〜ＤＲ４等）のうちの少なくとも１つの方向において、注目画素ＥＢの両側にライン状領域の不連続性が検出される旨の条件が充足されるときには、注目画素ＥＢに対応する孤立点は「真性孤立点」であると判定されてもよい。一方、当該条件が充足されないときには、注目画素ＥＢに対応する孤立点は「擬似孤立点」であると判定されてもよい。
【０１１７】
図２９は、このようにして判定された擬似孤立点が除去された様子を示す図である。図２９に示すように、このような変形例に係る判定処理等によっても、ライン状領域ＲＥ（特に文字ライン領域ＲＬ）内の擬似孤立点が良好に除去され得る。なお、図２８と比較すると、図２９においては比較的多くの孤立点が網点領域（一点鎖線で囲まれた領域）内に残存しており、当該変形例においては、真性孤立点であると判定されるための条件が上記実施形態に比べて緩和されていることが判る。
【０１１８】
また、上記実施形態においては、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理とステップＳ２１〜Ｓ２５の処理との両処理が行われる場合を例示しているが、これに限定されず、当該両処理の一方のみが行われるようにしてもよい。たとえば、両処理のうち、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理のみが行われるようにしてもよい。
【０１１９】
また、上記実施形態においては、ステップＳ１２等においてスキャン画像に対してエッジ抽出処理等を施してライン状領域が抽出される場合を例示したが、これに限定されない。たとえば、スキャン画像等に対して低輝度領域抽出処理等を施してポジ型ライン状領域が抽出されるようにしてもよい。同様に、スキャン画像等に対して高輝度領域抽出処理等を施してネガ型ライン状領域が抽出されるようにしてもよい。なお、この際には、文字ライン領域以外の領域（ベタ塗り領域等）を除外するため、一定以上の面積あるいは一定以上の太さを有する領域を除外した状態で上記ライン状領域が抽出されることがさらに好ましい。
【０１２０】
また、上記実施形態においては、画像データ（デジタル画像データ）として、画像読取部２によって生成されたスキャン画像を例示したが、これに限定されない。たとえば、外部機器等から送信されてきた印刷用の画像データ（印刷用画像データ）等であってもよい。当該印刷用画像データは、スキャン処理によって生成されたものであってもよく、あるいは、所定のアプリケーションソフトウエア（ワードプロセッサ、図形プロセッサ等）によって生成されたものであってもよい。
【０１２１】
また、上記実施形態においては、ＭＦＰ１が画像処理装置として機能する場合を例示したが、これに限定されず、コンピュータ（パーソナルコンピュータ等）が画像処理装置として機能するようにしてもよい。
【０１２２】
図３０は、このような変形例に係る画像処理装置１（１Ｂ）を示す概略図である。画像処理装置１（１Ｂ）は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータによって構成される。また、当該画像処理装置１Ｂには、スキャナ装置８０によるスキャン画像が入力される。
【０１２３】
画像処理装置（コンピュータ）１Ｂは、当該スキャン画像に対して上述のような画像処理を施す。詳細には、画像処理装置（コンピュータ）１Ｂは、所定のプログラムＰＧが記録された記録媒体９１（例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）から当該プログラムＰＧを読み出し、当該プログラムＰＧをそのＣＰＵ等を用いて実行することによって、上記のコントローラ９と同様の機能を実現する。これによって、画像処理装置（コンピュータ）１Ｂは、上記実施形態と同様の画像処理等を実行することができる。なお、当該プログラムＰＧは、記録媒体によって供給されてもよいが、インターネットを介してダウンロードすることなどによって供給されてもよい。
【符号の説明】
【０１２４】
１，１Ａ，１Ｂ 画像処理装置
９１ 記録媒体
ＤＲ１〜ＤＲ４ 方向
ＥＢ，ＥＢ１〜ＥＢ３ 注目画素
Ｎ 孤立点サイズ
ＰＢ，ＰＢｎ，ＰＢｐ 重心画素
ＰＧ プログラム
ＰＳ 孤立点
ＰＳｎ 白孤立点
ＰＳｐ 黒孤立点
ＲＥ ライン状領域
ＲＥｎ ネガ型ライン状領域
ＲＥｐ ポジ型ライン状領域
ＲＬ 文字ライン領域
ＴＤ 検出対象領域
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置およびそれに関連する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャン画像等に基づいて画像を形成する画像形成装置においては、文字領域および網点領域などの複数の種類の領域に区別し、各領域に対してその種類に応じた画像処理を施すことが行われる（特許文献１参照）。たとえば、網点領域に対しては、平滑化処理が行われ、モアレの発生等が抑制される。
【０００３】
なお、特許文献１においては、孤立点検出処理によって網点領域が検出されることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２１８２３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、後述するように、孤立点検出処理のみによって網点領域を決定すると、文字の内部の点（文字の線を表す画素）も網点領域内の画素として抽出されてしまう。そして、モアレ防止等の観点から当該網点領域に対して平滑化処理を施すと、文字のエッジがぼけてしまうという問題が生じる。
【０００６】
そこで、この発明は、文字と網点とが混在する画像から、網点領域をより適切に抽出することが可能な画像処理技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決すべく、請求項１の発明は、画像処理装置であって、画像データにおける孤立点を検出する孤立点検出手段と、前記画像データにおけるライン状領域を文字ライン候補領域として抽出するライン状領域抽出手段と、前記ライン状領域内の各孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素として当該注目画素を中心とする前記ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された孤立点を真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された孤立点を擬似孤立点であると判定する孤立点種別判定手段と、前記孤立点検出手段によって検出された複数の孤立点のそれぞれに関する孤立点種別判定結果に基づいて、網点領域を決定する網点領域決定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項２の発明は、請求項１の発明に係る画像処理装置において、前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において、第１の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出され、且つ、前記第１の方向に垂直な第２の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されるときには、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする。
【０００９】
請求項３の発明は、請求項２の発明に係る画像処理装置において、前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において、前記第１の方向とも前記前記第２の方向とも異なる第３の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出され、且つ、前記第３の方向に垂直な第４の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されるときには、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする。
【００１０】
請求項４の発明は、請求項１の発明に係る画像処理装置において、前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において互いに異なる複数の方向のうち少なくとも１つの方向にて前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されることを条件として、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする。
【００１１】
請求項５の発明は、請求項１ないし請求項４のいずれかの発明に係る画像処理装置において、前記網点領域決定手段は、前記孤立点検出手段によって検出された複数の孤立点のうち前記擬似孤立点を含まず且つ前記真性孤立点を含む領域を網点領域として決定することを特徴とする。
【００１２】
請求項６の発明は、請求項１ないし請求項５のいずれかの発明に係る画像処理装置において、前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点を黒孤立点として検出し、前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する前記ライン状領域をポジ型ライン状領域として検出し、前記孤立点種別判定手段は、前記ポジ型ライン状領域内の各黒孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするポジ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された黒孤立点を前記真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された黒孤立点を前記擬似孤立点であると判定することを特徴とする。
【００１３】
請求項７の発明は、請求項１ないし請求項５のいずれかの発明に係る画像処理装置において、前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点を白孤立点として検出し、前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する前記ライン状領域をネガ型ライン状領域として検出し、前記孤立点種別判定手段は、前記ネガ型ライン状領域内の各白孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするネガ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された白孤立点を前記真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された白孤立点を前記擬似孤立点であると判定することを特徴とする。
【００１４】
請求項８の発明は、請求項１ないし請求項４のいずれかの発明に係る画像処理装置において、前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点を黒孤立点として検出し、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点を白孤立点として検出し、前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する前記ライン状領域をポジ型ライン状領域として検出し、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する前記ライン状領域をネガ型ライン状領域として検出し、前記孤立点種別判定手段は、前記ポジ型ライン状領域内の各黒孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするポジ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された黒孤立点を真性黒孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された黒孤立点を擬似黒孤立点であると判定するとともに、前記ネガ型ライン状領域内の各白孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするネガ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された白孤立点を真性白孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された白孤立点を擬似白孤立点であると判定し、前記網点領域決定手段は、前記孤立点検出手段によって検出された複数の黒孤立点のうち前記擬似黒孤立点を含まず且つ前記真性黒孤立点を含む第１の領域と、前記孤立点検出手段によって検出された複数の白孤立点のうち前記擬似白孤立点を含まず且つ前記真性白孤立点を含む第２の領域との和領域を網点領域として決定することを特徴とする。
【００１５】
請求項９の発明は、コンピュータに、ａ）画像データにおける孤立点を検出するステップと、ｂ）前記画像データにおけるライン状領域を文字ライン候補領域として抽出するステップと、ｃ）前記ライン状領域内の各孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素として当該注目画素を中心とする前記ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された孤立点を真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された孤立点を擬似孤立点であると判定するステップと、ｄ）前記ステップａ）において検出された複数の孤立点のそれぞれに関するステップｃ）での孤立点種別判定結果に基づいて、網点領域を決定するステップと、を実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１ないし請求項９に記載の発明によれば、文字と網点とが混在する画像から、網点領域をより適切に抽出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】ＭＦＰ（画像処理装置）を示す概略図である。
【図２】コントローラの機能ブロックを示す図である。
【図３】画像処理に係る動作を示すフローチャートである。
【図４】領域判別動作を示すフローチャートである。
【図５】孤立点判別動作を示すフローチャートである。
【図６】スキャン画像（一部）の一例を示す図である。
【図７】Ｒプレーンを示す図である。
【図８】Ｇプレーンを示す図である。
【図９】Ｂプレーンを示す図である。
【図１０】孤立点検出処理の処理結果を示す図である。
【図１１】ライン状領域抽出処理の処理結果を示す図である。
【図１２】スキャン画像における網点領域を示す拡大図である。
【図１３】スキャン画像における文字ライン領域付近を示す拡大図である。
【図１４】図１２の網点領域から抽出された孤立点を示す図である。
【図１５】図１３の網点領域および文字ライン領域から抽出された孤立点を示す図である。
【図１６】図１２の網点領域から抽出されたライン状領域を示す図である。
【図１７】図１３の網点領域および文字ライン領域から抽出されたライン状領域を示す図である。
【図１８】図１２に関する孤立点検出結果とライン状領域抽出結果とを重ねて示す図である。
【図１９】図１３に関する孤立点検出結果とライン状領域抽出結果とを重ねて示す図である。
【図２０】スキャン画像をさらに詳細に示す図である。
【図２１】黒孤立点の検出結果とポジ型ライン状領域の抽出結果とを示す図である。
【図２２】白孤立点の検出結果とネガ型ライン状領域の抽出結果とを示す図である。
【図２３】注目画素付近の画素を示す図である。
【図２４】注目画素付近の画素を示す図である。
【図２５】孤立点判別動作を説明する図である。
【図２６】孤立点判別動作を説明する図である。
【図２７】孤立点判別動作を説明する図である。
【図２８】擬似孤立点除去後の孤立点（真性孤立点）等を示す図である。
【図２９】別の孤立点判別動作による真性孤立点等を示す図である。
【図３０】変形例に係る画像処理装置等を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１９】
＜１．構成＞
図１は、画像処理装置１（１Ａ）を示す概略図である。ここでは、画像処理装置１（１Ａ）がマルチ・ファンクション・ペリフェラル（ＭＦＰとも略称する）として構成される場合を例示する。
【００２０】
ＭＦＰ１は、スキャナ機能、プリンタ機能、コピー機能およびファクシミリ機能などを備える装置（複合機とも称する）である。具体的には、ＭＦＰ１は、画像読取部２と、印刷出力部４と、通信部５と、入出力部６と、格納部８と、コントローラ９とを備えており、これらの各部を複合的に動作させることによって、上記の各機能を実現する。
【００２１】
画像読取部２は、ＭＦＰ１の所定の位置に載置された原稿を光学的に読み取って、当該原稿の画像（原稿画像ないしスキャン画像とも称する）を生成する処理部である。画像読取部２は、スキャナ部とも称される。
【００２２】
印刷出力部４は、対象画像に関する画像データに基づいて紙などの各種の媒体に画像を印刷出力する出力部である。
【００２３】
通信部５は、公衆回線等を介したファクシミリ通信を行うことが可能な処理部である。また、通信部５は、通信ネットワークを介したネットワーク通信が可能である。このネットワーク通信を利用することによって、ＭＦＰ１は、所望の相手先との間で各種のデータを授受することが可能である。また、ＭＦＰ１は、このネットワーク通信を利用することによって、電子メールの送受信を行うことも可能である。
【００２４】
入出力部６は、ＭＦＰ１に対する入力を受け付ける操作入力部６１と、各種情報の表示出力を行う表示部６２とを備えている。
【００２５】
格納部８は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の格納装置で構成される。この格納部８には、画像読取部２等で生成された原稿画像等が格納される。
【００２６】
コントローラ９は、ＭＦＰ１を統括的に制御する制御装置であり、ＣＰＵと、各種の半導体メモリ（ＲＡＭおよびＲＯＭ等）とを備えて構成される。コントローラ９の制御下において各種の処理部が動作することによって、ＭＦＰ１の各種の機能が実現される。
【００２７】
図２は、コントローラ９の機能ブロックを示す図である。図２に示すように、コントローラ９は、処理対象画像生成部２１と孤立点検出部２３とライン状領域抽出部２４と孤立点種別判定部２５と文字ライン領域決定部２６と網点領域決定部２７と修正画像生成部２８とを備える。
【００２８】
処理対象画像生成部２１は、スキャン画像に基づき、各種領域（網点領域および文字ライン領域等を含む）の領域種別判定処理用の画像（領域種別判定用画像とも称する）を生成する処理部である。
【００２９】
孤立点検出部２３は、スキャン画像（詳細には、上記の領域種別判定用画像）に対して孤立点検出処理を施して「孤立点」（後述）を検出する処理部である。
【００３０】
ライン状領域抽出部２４は、スキャン画像（詳細には、上記の領域種別判定用画像）に対してエッジ抽出処理等を施して「ライン状領域」（後述）の画素を抽出する処理部である。
【００３１】
孤立点種別判定部２５は、孤立点検出部２３によって検出された各孤立点の種別を判定する処理部である。孤立点種別判定部２５は、後述するように、各孤立点が「真性孤立点」であるか「擬似孤立点」であるかを判定する。
【００３２】
文字ライン領域決定部２６は、ライン状領域抽出部２４の抽出結果（ライン状領域抽出結果）と孤立点種別判定部２５の判定結果（孤立点種別判定結果）とに基づいて、スキャン画像内の文字ライン領域を決定する処理部である。
【００３３】
網点領域決定部２７は、孤立点検出部２３の検出結果（孤立点検出結果）と孤立点種別判定部２５の判定結果（孤立点種別判定結果）とに基づいて、スキャン画像内の網点領域を決定する処理部である。
【００３４】
修正画像生成部２８は、文字ライン領域決定部２６と網点領域決定部２７とにより決定された文字ライン領域と網点領域とに対して、それぞれ適切な画像処理を施した修正画像を生成する処理部である。
【００３５】
上記各処理部２１，２３〜２８によって各種の画像処理がスキャン画像に対して施されて修正画像が生成される。そして、当該修正画像が、印刷出力部４によって印刷出力されることによって、いわゆるコピー機能等が実現される。
【００３６】
＜２．画像処理＞
つぎに、上記の処理部２１，２３〜２８による画像処理等について説明する。
【００３７】
図３〜図５は、当該画像処理等に係る動作を示すフローチャートである。図３は、主な動作を示す図であり、図４は、図３の一部（領域判別処理）を詳細に示す図である。また、図５は、図４の一部をさらに詳細に示す図である。
【００３８】
図３に示すように、ステップＳ１０においては領域判別処理が実行される。この領域判別処理によって、スキャン画像内の領域が複数の種類の領域（文字ライン領域および網点領域等）に区分される。詳細には、後述するように、スキャン画像に関する「ライン状領域」と「孤立点」とに関する検出結果を用いて、領域の種類を判別する動作が行われる。
【００３９】
ステップＳ４０においては、修正画像生成部２８は、文字ライン領域決定部２６および網点領域決定部２７によってそれぞれ決定された文字ライン領域と網点領域とに対して、各領域の種類に応じた適切な画像補正処理をそれぞれ施した修正画像を生成する。たとえば、網点領域にはスムージング処理が施され、且つ、文字ライン領域にはエッジ強調処理が施されて、当該修正画像が生成される。
【００４０】
また、その後、当該修正画像が印刷出力部４によって印刷出力される。これにより、原稿画像の印刷出力動作（いわゆるコピー機能）が実現される。
【００４１】
図４は、領域判別動作（ステップＳ１０）の詳細動作を示す図である。図４を参照しながら、この領域判別動作について詳細に説明する。
【００４２】
ステップＳ１１〜Ｓ１５においては、スキャン画像の「ポジ型ライン状領域」（後述）と「黒孤立点」（その周辺画素（周辺領域）の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点）とに関する検出結果を用いて、領域の種類を判別する動作が行われる。また、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理に並行して、ステップＳ２１〜Ｓ２５の処理が実行される。ステップＳ２１〜Ｓ２５においては、スキャン画像の「ネガ型ライン状領域」（後述）と「白孤立点」（その周辺画素（周辺領域）の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点）とに関する検出結果を用いて、領域の種類を判定する動作が行われる。また、ステップＳ３１，Ｓ３２では、ステップＳ１１〜Ｓ１５での判定結果とステップＳ２１〜Ｓ２５での判定結果とを用いて、領域の種類を最終的に決定する動作が行われる。
【００４３】
なお、これらの処理に先立って、スキャン画像に基づき、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像、Ｒプレーン画像およびＧプレーン画像等が領域種別判定用画像として生成される。ここで、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像は、元のフルカラー画像（スキャン画像）の変換後の画像であって、元のフルカラー画像を構成する各画素において、Ｒ成分値とＧ成分値とのうちの最小値をその新たな画素の画素値（階調値）に変換したグレースケール画像である。同様に、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像は、元のフルカラー画像の変換後の画像であって、元のフルカラー画像を構成する各画素において、Ｒ成分値とＧ成分値とＢ成分値とのうちの最大値をその新たな画素の画素値に変換したグレースケール画像である。
【００４４】
この実施形態では、ライン状領域（文字等のラインを構成するライン状の領域）として、ポジ型ライン状領域とネガ型ライン状領域との２種類の領域が検出される。具体的には、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像に基づいてポジ型ライン状領域が検出され、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像に基づいてネガ型ライン状領域が検出される。ポジ型ライン状領域は、背景色に対して比較的濃色のライン状領域であり、ネガ型ライン状領域は、背景色に対して比較的淡色のライン状領域である。ポジ型ライン状領域は背景に対して比較的低輝度のライン状領域であり、ネガ型ライン状領域は背景に対して比較的高輝度のライン状領域である、とも表現される。
【００４５】
また、この実施形態では、Ｒプレーン画像に基づいて、「黒孤立点」が検出されるとともに「白孤立点」も検出される。同様に、Ｇプレーン画像に基づいて、「黒孤立点」が検出されるとともに「白孤立点」も検出される。なお、ここでは、Ｂプレーン画像は、「黒孤立点」および「白孤立点」の検出処理には用いられないものとする。ただし、これに限定されず、Ｂプレーン画像をも「黒孤立点」および／または「白孤立点」の検出処理に用いるようにしてもよい。
【００４６】
図６〜図９は、スキャン画像（一部）の一例を示す図である。図６は、カラー画像としてのスキャン画像（ただし図ではグレースケールで示されている）を示す図である。図６においては、赤文字「ＳＡＭＰＬＥ」がシアン色の網点領域を背景として描画されている状況が示されている。図７〜図９は、当該スキャン画像の３原色プレーン（Ｒプレーン、Ｇプレーン、Ｂプレーン）をそれぞれ示す図である。図７は、Ｒプレーンを示す図であり、図８はＧプレーンを示す図であり、図９はＢプレーンを示す図である。また、図１０は、ステップＳ１１の孤立点検出処理の処理結果を示す図であり、図１１は、ステップＳ１２のライン状領域抽出処理の処理結果を示す図である。なお、ここでは、文字「ＳＡＭＰＬＥ」の赤色は理想的な赤色から若干ずれて検出されている状況を想定している。たとえば、文字「ＳＡＭＰＬＥ」の赤色は、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２２０，３０，５０）、で表現される色である。
【００４７】
また、図１２はスキャン画像における網点領域ＲＤを示す拡大図であり、図１３はスキャン画像における文字ライン領域ＲＬ付近を示す拡大図である。図１２においては、シアン色の網点領域ＲＤが示されており、図１３においては、シアン色の網点領域ＲＤの一部に赤色の文字（ここでは「Ｌ」）が重畳されている。これらの図では、各網点は、所定の大きさ（たとえば３画素×３画素）を有する正方形で示されている。なお、図１２以降においては、簡単化のため、図６〜図１１における網点の角度とは別の角度を有する網点を図示している。
【００４８】
まず、ステップＳ１１（図４）において、孤立点検出部２３は、スキャン画像に基づく画像（ここでは、まずＲプレーン画像（図７））に対して孤立点検出処理を施し、孤立点（詳細には黒孤立点）を検出する。「黒孤立点」は、その周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点である。端的に言えば、黒孤立点は、周辺から孤立した黒い点である。
【００４９】
この孤立点検出処理においては、孤立点のサイズと位置とが検出される。
【００５０】
たとえば、孤立点サイズ「１」の孤立点（黒孤立点）は、次のような処理によって検出される。具体的には、図２３に示すように、注目画素Ｐ５の画素値Ｖ５と複数の周辺画素Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ４，Ｐ６，Ｐ７〜Ｐ９の画素値の最小値ｍｉｎ（Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ４，Ｐ６，Ｐ７〜Ｐ９）とが比較される。詳細には、画素値Ｖ５が最小値ｍｉｎ（Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ４，Ｐ６，Ｐ７〜Ｐ９）よりも小さい旨の条件が成立するときに、注目画素Ｐ５は「黒孤立点」であることが検出される。換言すれば、注目画素Ｐ５の位置を重心位置とする黒孤立点が、検出される。上述のように、この黒孤立点のサイズ（孤立点サイズ）は、「１（画素）」である。
【００５１】
同様に、孤立点サイズ「３」の孤立点は、次のような処理によって検出される。具体的には、図２４に示すように、注目画素Ｐ３３の画素値Ｖ３３と複数の周辺画素Ｐ１１〜Ｐ１５，Ｐ２１〜Ｐ２５，Ｐ３１，Ｐ３２，Ｐ３４，Ｐ３５，Ｐ４１〜Ｐ４５，Ｐ５１〜Ｐ５５の画素値とが比較される。たとえば、画素値Ｖ３３がその周辺画素（Ｐ２２〜Ｐ２４，Ｐ３２，Ｐ３４，Ｐ４２〜Ｐ４４）の最小値ｍｉｎ１よりも小さく且つ当該最小値ｍｉｎ１が更に外側の周辺画素（Ｐ１１〜Ｐ１５，Ｐ２１，Ｐ２５，Ｐ３１，Ｐ３５，Ｐ４１，Ｐ４５，Ｐ５１〜Ｐ５５）の最小値ｍｉｎ２よりも小さい旨の条件が成立するときに、注目画素Ｐ３３を中心とする３画素×３画素の画素群は「黒孤立点」であることが検出される。換言すれば、注目画素Ｐ３３の位置を重心位置とする黒孤立点が、検出される。上述のように、この黒孤立点のサイズ（孤立点サイズ）は、「３」（画素）である。なお、「孤立点」の重心位置は「孤立点」の代表位置などとも表現される。また、上記条件に加えて、周辺画素（Ｐ２２〜Ｐ２４，Ｐ３２，Ｐ３４，Ｐ４２〜Ｐ４４）の平均値ａｖｅ１が、さらに外側の周辺画素（Ｐ１１〜Ｐ１５，Ｐ２１，Ｐ２５，Ｐ３１，Ｐ３５，Ｐ４１，Ｐ４５，Ｐ５１〜Ｐ５５）の平均値ａｖｅ２よりも小さい旨の条件が更に成立するときに、３画素×３画素の上記画素群が「黒孤立点」であると判定するようにしてもよい。
【００５２】
同様にして、その他の複数のサイズの黒孤立点が検出される。このようにして、各サイズの黒孤立点の重心位置（代表位置）等が検出される。なお、同一の注目画素ＥＢが複数のサイズの孤立点として重複して検出されるときには、検出されたサイズのうち最も大きな孤立点サイズが、当該注目画素ＥＢの孤立点サイズとして決定されればよい。
【００５３】
このような処理によって、たとえば、図１０、図１４および図１５に示すように、複数の孤立点（詳細には黒孤立点）が検出される。図１４においては、図１２の網点領域ＲＤから抽出された孤立点（黒孤立点）ＰＳが示されており、図１５においては、図１３の網点領域ＲＤと文字ライン領域ＲＬとから抽出された孤立点（黒孤立点）ＰＳが示されている。図１４および図１５においては、（３×３）画素サイズの各孤立点ＰＳが、破線の正方形で示されており、各孤立点の重心画素ＰＢがその中央の黒色画素として示されている。
【００５４】
以上のようにして、Ｒプレーン画像に基づく黒孤立点検出処理が行われる。シアン色の網点は、上記のＲプレーン画像（シアン色の補色である赤色のプレーン画像）において黒孤立点として特に検出され易い。
【００５５】
同様にして、Ｇプレーン画像に基づく黒孤立点検出処理も実行される。なお、図８のＧプレーン画像においては、網点領域に対応する点が存在しないように図示されているが、「シアン色」が理想的なシアン色から若干ずれている場合などにおいては、Ｇプレーン画像等においても網点に対応する黒孤立点が検出される。
【００５６】
なお、各色成分プレーンにおいては、その補色の網点領域を形成する複数の点が孤立点として検出され易い。たとえば、上述したように、Ｒプレーンにおいては、赤色（Ｒ）の補色であるシアン色（Ｃ）の網点が孤立点として検出され易い。同様に、Ｇプレーンにおいては、緑色（Ｇ）の補色であるマゼンタ（Ｍ）の網点が孤立点として検出され易い。複数の色成分のプレーン画像を用いることによれば、様々な色の網点を良好に検出することが可能である。
【００５７】
その後、Ｒプレーン画像に基づき検出された黒孤立点とＧプレーン画像に基づき検出された黒孤立点との双方を用いて、以後の処理が実行される。図１０は、Ｒプレーン画像に基づき検出された黒孤立点とＧプレーン画像に基づき検出された黒孤立点との双方を示している。
【００５８】
ここにおいて、図６および図１５等を参照すると判るように、文字ライン領域（文字を構成するライン（点、直線、および曲線を含む）状の領域（画素群））ＲＬの内部においても、孤立点ＰＳが存在する。そのため、特に図１５に示すように、網点領域のみならず、文字ライン領域（太い破線で囲まれるＬ字型領域）ＲＬの内部においても、孤立点（黒孤立点）ＰＳが検出される。
【００５９】
仮にこれらの孤立点ＰＳの存在領域をそのまま網点領域であると判定すると、文字ライン領域ＲＬを含む領域が網点領域として判定される。そして、上述したように、そのような網点領域に対して平滑化処理を施すと、文字ライン領域に対しても平滑化処理が施され、文字のエッジがぼやけてしまうという問題が生じ得る。
【００６０】
一方、この実施形態においては、次のステップＳ１２以降の処理が実行されることにより、このような問題が解消される。
【００６１】
具体的には、まず、ステップＳ１２において、スキャン画像（ここでは、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像）からライン状領域ＲＥがライン状領域抽出部２４によって抽出される。詳細には、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）画像に対してエッジ抽出処理が施されて文字等のエッジが抽出される。そして、抽出されたエッジで囲まれる閉領域が文字等の「ライン」で構成される領域（ライン状領域）として抽出される。このライン状領域ＲＥは、文字を構成するライン（線）の候補領域（文字ライン候補領域とも称する）として抽出される。なお、ライン状領域ＲＥの太さは、１画素幅に限定されず、適宜の種々の大きさを有し得る。ライン状領域ＲＥの形状は、たとえば、点、直線あるいは曲線等である。また、ここでのライン状領域ＲＥは、その外部領域（周辺領域）の画素の階調値よりも小さな階調値を有する領域であり、ポジ状態の文字（背景色よりも濃い（黒い）色の文字）のラインの候補領域であることから、「ポジ型文字ライン候補領域」あるいは「ポジ型ライン状領域」であるとも表現される。
【００６２】
これにより、たとえば、図１１、図１６および図１７に示すように、ライン状領域（エッジと当該エッジの内側領域とを含むライン状の領域）ＲＥが検出される。図１６においては、図１２の網点領域から抽出されたライン状領域（ポジ型ライン状領域）ＲＥが示されており、図１７においては、図１３の網点領域および文字ライン領域から抽出されたライン状領域（ポジ型ライン状領域）ＲＥ（ＲＥｐ）が示されている。図１６および図１７においては、抽出されたライン状領域が黒色で示されている。なお、ここでのライン状領域は、検出されたエッジと当該エッジの内側領域とを含む領域であることから、「エッジ内部領域」（ポジ型エッジ内部領域）などとも称される。
【００６３】
また、図１８は、孤立点検出結果（図１４）とライン状領域抽出結果（図１６）とを重ねて示す図であり、図１９は、孤立点検出結果（図１５）とライン状領域抽出結果（図１７）とを重ねて示す図である。なお、図１８および図１９においては、検出された孤立点の重心画素が黒色で示されることによって孤立点検出結果が示されるとともに、抽出されたライン状領域が淡色で示されることによってライン状領域抽出結果が示されている。
【００６４】
図２０〜図２２は、スキャン画像等の一例をさらに詳細に示す図である。図２０は、スキャン画像におけるシアン色の網点領域を示す図である。図２１は、図２０の網点領域に関する、黒孤立点ＰＳｐの検出結果とポジ型ライン状領域ＲＥｐの抽出結果とを示す図である。図２１においては、非白色の淡色画素はポジ型ライン状領域ＲＥｐの画素を示しており、濃色画素は黒孤立点ＰＳｐの重心画素ＰＢｐを示している。白色画素は、ポジ型ライン状領域の内部画素でも黒孤立点の画素でもない画素を示している。また、図２２は、図２０の網点領域に関する、白孤立点ＰＳｎの検出結果とネガ型ライン状領域ＲＥｎの抽出結果とを示す図である。図２２においては、淡色画素はネガ型ライン状領域ＲＥｎの画素を示しており、濃色画素は白孤立点ＰＳｎの重心画素ＰＢｎを示している。白色画素は、ネガ型ライン状領域の画素でも白孤立点の画素でもない画素を示している。なお、「白孤立点」および「ネガ型ライン状領域」については後述する。
【００６５】
ここにおいて、このライン状領域抽出処理においては、本来の文字ライン領域ＲＬがライン状領域ＲＥとして抽出されるとともに上述の孤立点ＰＳもライン状領域ＲＥとして抽出される。たとえば、図１７においては文字「Ｌ」に関する文字ライン領域ＲＬがライン状領域ＲＥとして抽出されるとともに、文字「Ｌ」の周囲の孤立点ＰＳもライン状領域ＲＥとして抽出される。また、図１６における各孤立点ＰＳもライン状領域ＲＥとして抽出される。したがって、ライン状領域抽出処理の結果のみを用いることによっては、文字ライン領域を正確に抽出することは困難である。
【００６６】
これに対して、この実施形態においては、次のステップＳ１３以降の処理がさらに行われる。
【００６７】
ステップＳ１３においては、ステップＳ１１において検出された複数の孤立点（詳細には黒孤立点）の種別が孤立点種別判定部２５によって判定される。具体的には、孤立点種別判定部２５は、各孤立点が「真性孤立点」であるか「擬似孤立点」であるかを判定する。
【００６８】
ここで、「擬似孤立点」は、ステップＳ１１の孤立点検出処理によって文字ライン領域内から検出された複数の孤立点（図１０等参照）のうち、本来の意味での孤立点ではないにもかかわらず、誤検出によって孤立点として検出されたものである。ここでは、本来の孤立点でないことを示すために、このような孤立点を「擬似孤立点」（擬似的な孤立点）とも称する。一方、本来の孤立点を「真性孤立点」とも称する。これにより、２種類の孤立点を互いに区別する。
【００６９】
孤立点種別判定部２５は、ライン状領域ＲＥ内の画素でもあり且つ孤立点ＰＳの代表画素（重心画素）ＰＢでもある画素を注目画素ＥＢとし、当該注目画素ＥＢを中心とするライン状領域ＲＥの不連続性を判定する。注目画素ＥＢに対応する孤立点ＰＳであってライン状領域ＲＥに関する不連続性が存在する旨が判定された孤立点は、「真性孤立点」であると判定される。一方、注目画素ＥＢに対応する孤立点ＰＳであってライン状領域ＲＥに関する不連続性が存在しない旨が判定された孤立点は、「擬似孤立点」であると判定される。
【００７０】
具体的には、図５に示すように、まずステップＳ４１において、注目画素ＥＢが選択される。ステップＳ４１では、ライン状領域内の画素であって且つ孤立点の代表画素（重心画素）である画素が、注目画素ＥＢに決定される。たとえば図２５に示すような画素ＥＢ１等が注目画素ＥＢとして決定される。
【００７１】
そして、ステップＳ４２において、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点ＰＳの孤立点サイズに基づいて、検出対象領域の大きさが決定される。たとえば、注目画素ＥＢを中心とする所定の画素数（たとえば、注目画素の孤立点サイズＮ）の範囲が、検出対象領域ＴＤ（図２５参照）として決定される。
【００７２】
つぎに、ステップＳ４３において、孤立点種別判定部２５は、注目画素ＥＢを中心とするライン状領域の不連続性を４つの方向ＤＲ１〜ＤＲ４において判定する（図２５および図２６参照）。
【００７３】
孤立点種別判定部２５は、まず第１の方向ＤＲ１（たとえばＸ軸に対して０度の傾きを有する方向）において注目画素の両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否かを判定する。この不連続性の検出は、ステップＳ４２で決定された検出対象領域ＴＤに対して実行される。
【００７４】
具体的には、注目画素ＥＢが孤立点サイズ「３」の孤立点である場合（Ｎ＝３）には、次のようにして、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢの「両側」にライン状領域の不連続性が検出されるか否かが判定される。詳細には、方向ＤＲ１（Ｘ方向）において、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの左側（−Ｘ側）３画素までの範囲（両端画素を含む範囲）内にライン状領域でない画素が存在し、且つ、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの右側（＋Ｘ側）３画素までの範囲（両端画素を含む範囲）内にライン状領域ＲＥでない画素が存在する、との条件が充足されるか否かが判定される。端的に言えば、注目画素ＥＢを起点として左向きと右向きとの両方の向きにおいて「非ライン状領域」の画素の存否が判定される。当該条件が充足されるときには、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢの「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定される。一方、当該条件が充足されないときには、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢの「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。
【００７５】
たとえば、図２５の注目画素ＥＢ１に関しては、第１の方向ＤＲ１（図２６も参照）において注目画素ＥＢ１の２画素右側の位置と注目画素ＥＢ１の２画素左側の位置とにライン状領域ＲＥでない画素（外部の画素（図では白色の画素））が存在する。したがって、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢ１の「両側」にライン状領域の不連続性が検出される旨が判定される。
【００７６】
一方、図２５の注目画素ＥＢ２に関しては、第１の方向ＤＲ１と第２の方向ＤＲ２との双方において、検出対象領域ＴＤ内にはライン状領域ＲＥでない画素は存在せず（いずれもライン状領域ＲＥの画素であり）、ライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。また、図２５の注目画素ＥＢ３に関しては、第１の方向ＤＲ１において、注目画素ＥＢ３の左側には、ライン状領域ＲＥでない画素（図２５にて細破線で囲まれる白色領域）が検出対象領域ＴＤ内に存在するが、注目画素ＥＢ３の右側にはライン状領域ＲＥでない画素は検出対象領域ＴＤ内に存在しない。すなわち、ライン状領域ＲＥの不連続性は注目画素ＥＢ３の右側には存在しない。したがって、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢ３の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。
【００７７】
また、孤立点サイズ「３」以外の孤立点に対応する注目画素ＥＢについても、同様に、注目画素ＥＢを中心とする特定の範囲（所定の画素数の範囲）ＴＤ内において（詳細には、その孤立点サイズに応じた検出対象領域ＴＤ内において）、上記と同様の判定処理が行われる。
【００７８】
つぎに、孤立点種別判定部２５は、今度は、第１の方向ＤＲ１に垂直な第２の方向ＤＲ２（たとえばＸ軸に対して９０度の傾きを有する方向（すなわちＹ方向））において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否かを同様にして判定する。たとえば、方向ＤＲ２（Ｙ方向）において、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの下側（−Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在し且つ注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの上側（＋Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在するときには、第２の方向ＤＲ２において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定される。
【００７９】
また、孤立点種別判定部２５は、今度は、第３の方向ＤＲ３（たとえばＸ軸に対して＋４５度の傾きを有する方向）において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否かを同様にして判定する。たとえば、方向ＤＲ３において、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの左下側（−Ｘ側且つ−Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在し且つ注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの右上側（＋Ｘ側且つ＋Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在するときには、第３の方向ＤＲ３において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定される。
【００８０】
さらに、孤立点種別判定部２５は、今度は、第３の方向ＤＲ３に垂直な第４の方向ＤＲ４（たとえばＸ軸に対して１３５度（−４５度）の傾きを有する方向）において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否かを同様にして判定する。たとえば、方向ＤＲ４において、注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの左上側（−Ｘ側且つ＋Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在し且つ注目画素ＥＢから注目画素ＥＢの右下側（＋Ｘ側且つ−Ｙ側）Ｎ画素までの範囲内にライン状領域ＲＥでない画素が存在するときには、第４の方向ＤＲ４において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定される。
【００８１】
そして、ステップＳ４４において、孤立点種別判定部２５は、所定の基準を充足するか否かに応じて、注目画素ＥＢに対応する孤立点の種別を判定する。ここでは、これら４つの方向のうちの２組の垂直２方向（（ＤＲ１，ＤＲ２）あるいは（ＤＲ３，ＤＲ４））において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるか否か、を所定の基準として採用する。
【００８２】
具体的には、孤立点種別判定部２５は、或る垂直２方向（ＤＲ１，ＤＲ２）における２つの方向ＤＲ１，ＤＲ２の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定されるときには、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点を「真性孤立点」であると判定する（ステップＳ４５）。同様に、他の垂直２方向（ＤＲ３，ＤＲ４）における２つの方向ＤＲ３，ＤＲ４の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定されるときにも、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点を「真性孤立点」であると判定する（ステップＳ４５）。これらのように注目画素ＥＢの両側におけるライン状領域ＲＥの「途切れ」が垂直２方向の双方に存在するときには、当該注目画素ＥＢ（詳細には、注目画素ＥＢに対応する孤立点）が、本来の意味での「孤立点」（真性孤立点）である可能性が高いからである。
【００８３】
これに対して、「真性孤立点」以外の孤立点は、「擬似孤立点」であると判定される。具体的には、或る垂直２方向（ＤＲ１，ＤＲ２）の少なくとも一方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定されず、且つ、他の垂直２方向（ＤＲ３，ＤＲ４）の少なくとも一方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨が判定されないときには、注目画素ＥＢに対応する孤立点は「擬似孤立点」であると判定される（ステップＳ４６）。このように注目画素ＥＢの両側におけるライン状領域ＲＥの「途切れ」が垂直２方向のうちの少なくとも１つの方向に存在しないときには、当該注目画素ＥＢが本来の孤立点ではない可能性が高いからである。
【００８４】
たとえば、図２５の注目画素ＥＢ１に関しては、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢ１の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される。また、当該注目画素ＥＢ１に関しては、第２の方向ＤＲ２においても、注目画素ＥＢ２の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される。すなわち、注目画素ＥＢ１に関しては、第１の方向ＤＲ１と第２の方向ＤＲ２とのいずれにおいても、注目画素ＥＢ１の両側に「ライン状領域の不連続性」が検出される。したがって、注目画素ＥＢ１に対応する孤立点は、「真性孤立点」であると判定される。
【００８５】
一方、図２５の注目画素ＥＢ２に関しては、第１の方向ＤＲ１と第２の方向ＤＲ２との双方において、ライン状領域ＲＥでない画素は検出対象領域ＴＤ内には存在せず、ライン状領域ＲＥの不連続性は検出されない。同様に、第３の方向ＤＲ３と第４の方向ＤＲ４との双方においても、ライン状領域ＲＥでない画素は検出対象領域ＴＤ内には存在せず、ライン状領域ＲＥの不連続性は検出されない。したがって、注目画素ＥＢ２に対応する孤立点は、「擬似孤立点」であると判定される。
【００８６】
また、図２５の注目画素ＥＢ３に関しては、ライン状領域ＲＥの不連続性は注目画素ＥＢ３の右側には存在せず、第１の方向ＤＲ１において注目画素ＥＢ３の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。なお、第２の方向においても、注目画素ＥＢ３の「両側」にライン状領域ＲＥの不連続性が検出される旨は判定されない。さらに、第３の方向ＤＲ３と第４の方向ＤＲ４との双方においても、ライン状領域ＲＥでない画素は検出対象領域ＴＤ内には存在せず、ライン状領域ＲＥの不連続性は検出されない。したがって、注目画素ＥＢ３に対応する孤立点は、「擬似孤立点」（擬似黒孤立点）であると判定される。
【００８７】
ここにおいて、図２５等においては、網点角度が４５度である場合が主に想定されている。この場合には、上述のように、互いに垂直な２つ方向ＤＲ１，ＤＲ２の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるときに、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点（黒孤立点）を「真性孤立点」（真性黒孤立点）であると判定する（ステップＳ４５）ことが特に有用である。
【００８８】
ただし、網点角度が０度である場合も存在する。その場合には、互いに垂直な２つ方向ＤＲ３，ＤＲ４の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域ＲＥの不連続性が検出されるときに、当該注目画素ＥＢに対応する孤立点を「真性孤立点」であると判定する（ステップＳ４５）ことが特に有用である。この場合には、図２７に示すように、方向ＤＲ３，ＤＲ４において網点に関するライン状領域ＲＥの不連続性が検出され易くなるため、このような網点に関する真性孤立点が正確に検出され易くなる。
【００８９】
したがって、様々な角度の網点に対してより適切に対応するためには、上記のように、方向ＤＲ１，ＤＲ２のみならず、方向ＤＲ３，ＤＲ４に関する不連続性をも用いて、孤立点種別判定動作を行うことが好ましい。
【００９０】
つぎのステップＳ４７では、ステップＳ４４〜Ｓ４６での孤立点種別判定結果に基づき、ステップＳ１１（図４）で検出された複数の孤立点（黒孤立点）から、擬似孤立点（黒色擬似孤立点）を除去する処理が施される（図２８参照）。
【００９１】
そして、ステップＳ４８では、ライン状領域ＲＥ内の全ての孤立点（黒孤立点）についてステップＳ４１〜ステップＳ４６の処理が終了したか否かが判定される。未終了の画素が残存しているときには、ステップＳ４１に戻る。一方、ライン状領域ＲＥ内の全ての孤立点画素についてステップＳ４１〜ステップＳ４６の処理が終了した旨が判定されると、ステップＳ１３の処理を終了する。このようにして、ステップＳ４１〜ステップＳ４６の処理がライン状領域ＲＥの全ての孤立点（黒孤立点）についてそれぞれ実行される。
【００９２】
以上のような処理（ステップＳ４１〜Ｓ４８）によって、ステップＳ１１での孤立点検出結果から、全ての擬似孤立点（黒色擬似孤立点）が除去される。
【００９３】
この結果、理想的には、ステップＳ１１で検出された複数の孤立点（図１０参照）のうち、文字「ＳＡＭＰＬＥ」の文字ライン領域ＲＬに存在していた擬似孤立点が全て除去される。図２８は、擬似孤立点除去後の孤立点（真性孤立点）等を示す図である。たとえば、図２８と図１９とを比較すると判るように、図２８においては、図１９の複数の孤立点から擬似孤立点が除去されている。詳細には、図面中央の略Ｌ字状のライン状領域ＲＥ（文字ライン領域ＲＬを含む領域）から孤立点（黒色擬似孤立点）が除去されている。
【００９４】
次のステップＳ１４においては、孤立点種別判定結果に基づく網点領域決定処理が行われる。具体的には、網点領域決定部２７は、複数の孤立点（黒孤立点）から擬似孤立点（擬似黒孤立点）が除去された領域（換言すれば、複数の黒孤立点のうち擬似黒孤立点を含まず且つ真性黒孤立点を含む領域）を網点領域として決定する。より詳細には、網点領域決定部２７は、各孤立点（黒孤立点）を隣接孤立点まで拡張する処理を実行して、孤立点（黒孤立点）を含む連続領域を生成し、当該連続領域を網点領域として決定する。たとえば、図２８においては、一点鎖線で囲まれた領域が網点領域として決定される。
【００９５】
また、ステップＳ１５においては、ライン状領域決定処理が行われる。具体的には、文字ライン領域決定部２６は、真性孤立点（真性黒孤立点）が除去されたライン状領域ＲＥ（ポジ型ライン状領域ＲＥｐ）を文字ライン領域として決定する。より詳細には、文字ライン領域決定部２６は、ステップＳ１２で抽出されたライン状領域ＲＥから、各真性孤立点（真性黒孤立点）をその孤立点サイズに応じて拡張した領域を除外して、ライン状領域を修正する。そして、当該除外後（修正後）のライン状領域が文字ライン領域として決定される。たとえば、図２８においては、二点鎖線で囲まれたＬ字型領域が文字ライン領域として決定される。
【００９６】
ステップＳ２１〜Ｓ２５（図４）においても、ステップＳ１１〜Ｓ１５と同様の動作が実行される。ただし、ポジネガ反転し、「黒孤立点」に代えて「白孤立点」が採用され、「ポジ型ライン状領域」に代えて「ネガ型ライン状領域」が採用される点などにおいて相違する。
【００９７】
詳細には、まず、ステップＳ２１において、孤立点検出部２３は、スキャン画像に基づく画像（Ｒプレーン画像等）に対して孤立点検出処理を施し、孤立点（詳細には白孤立点）を検出する。「白孤立点」は、その周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点である。端的に言えば、「白孤立点」は、周辺から孤立した白い点である。
【００９８】
なお、白孤立点の検出は、黒孤立点の検出とは階調値の大小が逆になる点などにおいて相違する。たとえば、孤立点サイズ「１」の白孤立点は、次のような処理によって検出される。具体的には、注目画素Ｐ５（図２３参照）の画素値Ｖ５が周辺画素の最大値ｍａｘ（Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ４，Ｐ６，Ｐ７〜Ｐ９）よりも大きい旨の条件が成立するとき、注目画素Ｐ５は「白孤立点」であることが検出される。換言すれば、注目画素Ｐ５の位置を重心位置とする白孤立点が、検出される。同様に、その他のサイズの白孤立点の検出動作も、階調値の大小等が黒孤立点の検出動作とは逆になるように行われる。
【００９９】
つぎに、ステップＳ２２において、スキャン画像（ここでは、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像）からライン状領域ＲＥがライン状領域抽出部２４によって抽出される。詳細には、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像に対してエッジ抽出処理が施されて文字等のエッジが抽出される。そして、抽出されたエッジで囲まれる閉領域がライン状領域（文字ライン候補領域）として抽出される。なお、このライン状領域ＲＥは、その外部領域（周辺領域）の画素の階調値よりも大きな階調値を有する領域であり、ネガ状態の文字（背景色よりも薄い（白い）色の文字）のラインの候補領域であることから、「ネガ型文字ライン候補領域」あるいは「ネガ型ライン状領域」であるとも表現される。
【０１００】
この結果、たとえば、図２２に示すように、ステップＳ２１の処理により図２０の網点領域に関する白孤立点ＰＳ（ＰＳｎ）が検出されるとともに、ステップＳ２２の処理により図２０の網点領域に関するネガ型ライン状領域ＲＥ（ＲＥｎ）が検出される。なお、図２２では、図示の都合上、濃淡が再度逆転して示されており、グレースケール画像における比較的白い部分が比較的黒く示されている。そのため、白孤立点ＰＳ（ＰＳｎ）の重心画素ＰＢ（ＰＢｎ）が濃色で示されているとともに、本来は白色もしくは淡色のネガ型ライン状領域ＲＥ（ＲＥｎ）は、その外部領域（非ネガ型ライン状領域）の白色よりも濃い色（ただし、白孤立点ＰＳｎの重心画素ＰＢｎよりも薄い色）で示されている。
【０１０１】
つぎに、ステップＳ２３においては、ステップＳ２１において検出された複数の孤立点（詳細には黒孤立点）の種別が孤立点種別判定部２５によって判定される。このステップＳ２３の処理は、ステップＳ１３の処理と同様である。
【０１０２】
これにより、各白孤立点が「真性白孤立点」であるか「擬似白孤立点」であるかが判定されるとともに、ステップＳ２１で検出された複数の孤立点（白孤立点）から、擬似孤立点（白色擬似孤立点）を除去する処理が施される。
【０１０３】
次のステップＳ２４においては、孤立点種別判定結果に基づく網点領域決定処理が行われる。具体的には、網点領域決定部２７は、複数の白孤立点から擬似白孤立点が除去された領域（換言すれば、複数の白孤立点のうち擬似白孤立点を含まず且つ真性白孤立点を含む領域）を網点領域として決定する。より詳細には、網点領域決定部２７は、各白孤立点を隣接白孤立点まで拡張する処理を実行して、真性白孤立点を含む連続領域を生成し、当該連続領域を網点領域として決定する。
【０１０４】
さらに、ステップＳ２５においては、ライン状領域決定処理が行われる。具体的には、文字ライン領域決定部２６は、真性白孤立点が除去されたネガ型ライン状領域ＲＥｎを文字ライン領域として決定する。より詳細には、文字ライン領域決定部２６は、ステップＳ２２で抽出されたネガ型ライン状領域ＲＥｎから、各真性白孤立点をその孤立点サイズに応じて拡張した領域を除外して、ネガ型ライン状領域を修正する。そして、当該除外後（修正後）のネガ型ライン状領域が文字ライン領域として決定される。
【０１０５】
その後、ステップＳ３１において、ステップＳ１４，Ｓ２４の決定結果が統合される。具体的には、黒孤立点ＰＳｐとポジ型ライン状領域ＲＥｐとの組合せによってステップＳ１４で決定された網点領域と、白孤立点ＰＳｎとネガ型ライン状領域ＲＥｎとの組合せによってステップＳ２４で決定された網点領域との両領域（換言すれば、両領域の和領域（ＯＲ結合領域））が、「網点領域」として最終的に決定される。
【０１０６】
また、ステップＳ３２においては、ステップＳ１５，Ｓ２５の決定結果が統合される。具体的には、黒孤立点ＰＳｐとポジ型ライン状領域ＲＥｐとの組合せによってステップＳ１５で決定された文字ライン領域と、白孤立点ＰＳｎとネガ型ライン状領域ＲＥｎとの組合せによってステップＳ２５で決定された文字ライン領域との両領域（換言すれば、両領域の和領域（ＯＲ結合領域））が、「文字ライン領域」として最終的に決定される。
【０１０７】
以上のような処理によれば、ステップＳ１３，Ｓ２３において、文字ライン候補領域であるライン状領域ＲＥから擬似孤立点が適切に除去される。たとえば、図２８に示すように、Ｌ字状の「文字ライン領域」から擬似孤立点を除去することが可能である。そして、ステップＳ１４，Ｓ２４において、擬似孤立点が除去され真性孤立点のみを含む領域が網点領域として適切に判定される。そのため、文字と網点とが混在する画像から、網点領域をより適切に抽出することが可能である。
【０１０８】
したがって、網点領域に対して平滑化処理を施す場合において、文字ライン領域ＲＬに対して平滑化処理が施されずに済む。これにより、文字のエッジがぼけるという問題が回避される。
【０１０９】
また、ステップＳ１５，Ｓ２５において、文字ライン候補領域であるライン状領域ＲＥから、真性孤立点と擬似孤立点とのうち真性孤立点のみが適切に除去される。たとえば、図２８に示すように、Ｌ字状の「文字ライン領域」の外側に存在する真性孤立点を除外した領域が文字ライン領域として適切に判定される。そのため、文字と網点とが混在する画像から、文字ライン領域をより適切に抽出することが可能である。
【０１１０】
＜３．変形例等＞
以上、この発明の実施の形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。
【０１１１】
たとえば、上記実施形態においては、ステップＳ４２（図５）にて、検出対象領域ＴＤは、注目画素ＥＢから両側にそれぞれ孤立点サイズＮと同じ画素数の範囲の大きさを有する領域として決定されているが、これに限定されない。具体的には、検出対象領域ＴＤは、注目画素ＥＢから両側にそれぞれ画素数（Ｎ＋α）の範囲の大きさを有する領域として決定されるようにしてもよい。値αは、例えば、１画素〜数画素である。また、値αは、負の値（たとえば、−１画素〜−数画素）であってもよい。
【０１１２】
また、上記実施形態においては、２組の垂直２方向（ＤＲ１，ＤＲ２），（ＤＲ３，ＤＲ４）におけるライン状領域の不連続性を判定する場合を例示したが、これに限定されず、別の垂直方向（ＤＲ５，ＤＲ６）におけるライン状領域の不連続性を判定するようにしてもよい。たとえば、Ｘ軸に対して３０度の傾斜角度を有する方向と１２０度（−６０度）の傾斜角度を有する方向とをそれぞれＤＲ５，ＤＲ６として採用するようにしてもよい。
【０１１３】
また、網点の方向が予め判っている場合には、当該網点の方向に対して４５度回転させた２つの垂直方向におけるライン状領域の不連続性を判定することが好ましい。たとえば、網点角度が４５度であることが判っている場合には、Ｘ軸に対して９０度の傾斜角度を有する方向ＤＲ２とＸ軸に対して０度の傾斜角度を有する方向ＤＲ１との２つの方向において、注目画素ＥＢの両側にライン状領域の不連続性が検出されるか否かを判定することが好ましい。なお、網点の方向は、ステップＳ１１等での孤立点検出結果（図１０参照）の画像に対して、互いに異なる特定方向（たとえば０度、４５度、９０度、および１３５度）の画素配列検出用の複数のフィルタ（直線の方向検出フィルタ）による処理等を施すことによって検出されればよい。各方向検出フィルタとしては、たとえば、中央から対応検出方向（たとえば４５度）上の位置にのみ「１」の画素が配置され、その他の位置には「０」の画素が配置された所定サイズの画像処理フィルタを用いればよい。そして、最も大きな演算結果（平均値等）が得られた方向検出フィルタに対応する特定方向が、当該網点領域の方向として決定されればよい。
【０１１４】
特に、網点の方向が予め判っている場合には、当該網点の方向に対して４５度回転させた２つの方向のみにおけるライン状領域の不連続性を判定するようにしてもよい。たとえば、網点角度が４５度であることが判っている場合には、上記の垂直２方向（ＤＲ１，ＤＲ２）におけるライン状領域の不連続性のみを判定して、孤立点種別判定動作を行うようにしてもよい。これによれば、処理の効率化を図ることができる。
【０１１５】
また、上記実施形態においては、垂直２方向（たとえば、（ＤＲ１，ＤＲ２））の双方において注目画素ＥＢの両側にライン状領域の不連続性が検出されるか否かに応じて、孤立点種別が判定される場合を例示したが、これに限定されない。
【０１１６】
具体的には、複数の方向（たとえば、上記４方向ＤＲ１〜ＤＲ４）のうちの少なくとも１つの方向において、注目画素ＥＢの両側にライン状領域の不連続性が検出されるか否かに応じて、孤立点種別が判定されるようにしてもよい。詳細には、互いに異なる複数の方向（ＤＲ１〜ＤＲ４等）のうちの少なくとも１つの方向において、注目画素ＥＢの両側にライン状領域の不連続性が検出される旨の条件が充足されるときには、注目画素ＥＢに対応する孤立点は「真性孤立点」であると判定されてもよい。一方、当該条件が充足されないときには、注目画素ＥＢに対応する孤立点は「擬似孤立点」であると判定されてもよい。
【０１１７】
図２９は、このようにして判定された擬似孤立点が除去された様子を示す図である。図２９に示すように、このような変形例に係る判定処理等によっても、ライン状領域ＲＥ（特に文字ライン領域ＲＬ）内の擬似孤立点が良好に除去され得る。なお、図２８と比較すると、図２９においては比較的多くの孤立点が網点領域（一点鎖線で囲まれた領域）内に残存しており、当該変形例においては、真性孤立点であると判定されるための条件が上記実施形態に比べて緩和されていることが判る。
【０１１８】
また、上記実施形態においては、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理とステップＳ２１〜Ｓ２５の処理との両処理が行われる場合を例示しているが、これに限定されず、当該両処理の一方のみが行われるようにしてもよい。たとえば、両処理のうち、ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理のみが行われるようにしてもよい。
【０１１９】
また、上記実施形態においては、ステップＳ１２等においてスキャン画像に対してエッジ抽出処理等を施してライン状領域が抽出される場合を例示したが、これに限定されない。たとえば、スキャン画像等に対して低輝度領域抽出処理等を施してポジ型ライン状領域が抽出されるようにしてもよい。同様に、スキャン画像等に対して高輝度領域抽出処理等を施してネガ型ライン状領域が抽出されるようにしてもよい。なお、この際には、文字ライン領域以外の領域（ベタ塗り領域等）を除外するため、一定以上の面積あるいは一定以上の太さを有する領域を除外した状態で上記ライン状領域が抽出されることがさらに好ましい。
【０１２０】
また、上記実施形態においては、画像データ（デジタル画像データ）として、画像読取部２によって生成されたスキャン画像を例示したが、これに限定されない。たとえば、外部機器等から送信されてきた印刷用の画像データ（印刷用画像データ）等であってもよい。当該印刷用画像データは、スキャン処理によって生成されたものであってもよく、あるいは、所定のアプリケーションソフトウエア（ワードプロセッサ、図形プロセッサ等）によって生成されたものであってもよい。
【０１２１】
また、上記実施形態においては、ＭＦＰ１が画像処理装置として機能する場合を例示したが、これに限定されず、コンピュータ（パーソナルコンピュータ等）が画像処理装置として機能するようにしてもよい。
【０１２２】
図３０は、このような変形例に係る画像処理装置１（１Ｂ）を示す概略図である。画像処理装置１（１Ｂ）は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータによって構成される。また、当該画像処理装置１Ｂには、スキャナ装置８０によるスキャン画像が入力される。
【０１２３】
画像処理装置（コンピュータ）１Ｂは、当該スキャン画像に対して上述のような画像処理を施す。詳細には、画像処理装置（コンピュータ）１Ｂは、所定のプログラムＰＧが記録された記録媒体９１（例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）から当該プログラムＰＧを読み出し、当該プログラムＰＧをそのＣＰＵ等を用いて実行することによって、上記のコントローラ９と同様の機能を実現する。これによって、画像処理装置（コンピュータ）１Ｂは、上記実施形態と同様の画像処理等を実行することができる。なお、当該プログラムＰＧは、記録媒体によって供給されてもよいが、インターネットを介してダウンロードすることなどによって供給されてもよい。
【符号の説明】
【０１２４】
１，１Ａ，１Ｂ 画像処理装置
９１ 記録媒体
ＤＲ１〜ＤＲ４ 方向
ＥＢ，ＥＢ１〜ＥＢ３ 注目画素
Ｎ 孤立点サイズ
ＰＢ，ＰＢｎ，ＰＢｐ 重心画素
ＰＧ プログラム
ＰＳ 孤立点
ＰＳｎ 白孤立点
ＰＳｐ 黒孤立点
ＲＥ ライン状領域
ＲＥｎ ネガ型ライン状領域
ＲＥｐ ポジ型ライン状領域
ＲＬ 文字ライン領域
ＴＤ 検出対象領域
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
画像データにおける孤立点を検出する孤立点検出手段と、
前記画像データにおけるライン状領域を文字ライン候補領域として抽出するライン状領域抽出手段と、
前記ライン状領域内の各孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素として当該注目画素を中心とする前記ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された孤立点を真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された孤立点を擬似孤立点であると判定する孤立点種別判定手段と、
前記孤立点検出手段によって検出された複数の孤立点のそれぞれに関する孤立点種別判定結果に基づいて、網点領域を決定する網点領域決定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において、第１の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出され、且つ、前記第１の方向に垂直な第２の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されるときには、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において、前記第１の方向とも前記前記第２の方向とも異なる第３の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出され、且つ、前記第３の方向に垂直な第４の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されるときには、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において互いに異なる複数の方向のうち少なくとも１つの方向にて前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されることを条件として、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記網点領域決定手段は、前記孤立点検出手段によって検出された複数の孤立点のうち前記擬似孤立点を含まず且つ前記真性孤立点を含む領域を網点領域として決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点を黒孤立点として検出し、
前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する前記ライン状領域をポジ型ライン状領域として検出し、
前記孤立点種別判定手段は、前記ポジ型ライン状領域内の各黒孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするポジ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された黒孤立点を前記真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された黒孤立点を前記擬似孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点を白孤立点として検出し、
前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する前記ライン状領域をネガ型ライン状領域として検出し、
前記孤立点種別判定手段は、前記ネガ型ライン状領域内の各白孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするネガ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された白孤立点を前記真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された白孤立点を前記擬似孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記孤立点検出手段は、
前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点を黒孤立点として検出し、
前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点を白孤立点として検出し、
前記ライン状領域抽出手段は、
前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する前記ライン状領域をポジ型ライン状領域として検出し、
前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する前記ライン状領域をネガ型ライン状領域として検出し、
前記孤立点種別判定手段は、
前記ポジ型ライン状領域内の各黒孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするポジ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された黒孤立点を真性黒孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された黒孤立点を擬似黒孤立点であると判定するとともに、
前記ネガ型ライン状領域内の各白孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするネガ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された白孤立点を真性白孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された白孤立点を擬似白孤立点であると判定し、
前記網点領域決定手段は、前記孤立点検出手段によって検出された複数の黒孤立点のうち前記擬似黒孤立点を含まず且つ前記真性黒孤立点を含む第１の領域と、前記孤立点検出手段によって検出された複数の白孤立点のうち前記擬似白孤立点を含まず且つ前記真性白孤立点を含む第２の領域との和領域を網点領域として決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータに、
ａ）画像データにおける孤立点を検出するステップと、
ｂ）前記画像データにおけるライン状領域を文字ライン候補領域として抽出するステップと、
ｃ）前記ライン状領域内の各孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素として当該注目画素を中心とする前記ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された孤立点を真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された孤立点を擬似孤立点であると判定するステップと、
ｄ）前記ステップａ）において検出された複数の孤立点のそれぞれに関するステップｃ）での孤立点種別判定結果に基づいて、網点領域を決定するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１】
画像処理装置であって、
画像データにおける孤立点を検出する孤立点検出手段と、
前記画像データにおけるライン状領域を文字ライン候補領域として抽出するライン状領域抽出手段と、
前記ライン状領域内の各孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素として当該注目画素を中心とする前記ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された孤立点を真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された孤立点を擬似孤立点であると判定する孤立点種別判定手段と、
前記孤立点検出手段によって検出された複数の孤立点のそれぞれに関する孤立点種別判定結果に基づいて、網点領域を決定する網点領域決定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において、第１の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出され、且つ、前記第１の方向に垂直な第２の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されるときには、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において、前記第１の方向とも前記前記第２の方向とも異なる第３の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出され、且つ、前記第３の方向に垂直な第４の方向において前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されるときには、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記孤立点種別判定手段は、前記注目画素を中心とする特定の範囲内において互いに異なる複数の方向のうち少なくとも１つの方向にて前記注目画素の両側に前記ライン状領域の不連続性が検出されることを条件として、前記注目画素に対応する孤立点を前記真性孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記網点領域決定手段は、前記孤立点検出手段によって検出された複数の孤立点のうち前記擬似孤立点を含まず且つ前記真性孤立点を含む領域を網点領域として決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点を黒孤立点として検出し、
前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する前記ライン状領域をポジ型ライン状領域として検出し、
前記孤立点種別判定手段は、前記ポジ型ライン状領域内の各黒孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするポジ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された黒孤立点を前記真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された黒孤立点を前記擬似孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記孤立点検出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点を白孤立点として検出し、
前記ライン状領域抽出手段は、前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する前記ライン状領域をネガ型ライン状領域として検出し、
前記孤立点種別判定手段は、前記ネガ型ライン状領域内の各白孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするネガ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された白孤立点を前記真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された白孤立点を前記擬似孤立点であると判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記孤立点検出手段は、
前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する孤立点を黒孤立点として検出し、
前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する孤立点を白孤立点として検出し、
前記ライン状領域抽出手段は、
前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも小さな階調値を有する前記ライン状領域をポジ型ライン状領域として検出し、
前記画像データに基づいて、周辺画素の階調値よりも大きな階調値を有する前記ライン状領域をネガ型ライン状領域として検出し、
前記孤立点種別判定手段は、
前記ポジ型ライン状領域内の各黒孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするポジ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された黒孤立点を真性黒孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された黒孤立点を擬似黒孤立点であると判定するとともに、
前記ネガ型ライン状領域内の各白孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素とし、当該注目画素を中心とするネガ型ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された白孤立点を真性白孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された白孤立点を擬似白孤立点であると判定し、
前記網点領域決定手段は、前記孤立点検出手段によって検出された複数の黒孤立点のうち前記擬似黒孤立点を含まず且つ前記真性黒孤立点を含む第１の領域と、前記孤立点検出手段によって検出された複数の白孤立点のうち前記擬似白孤立点を含まず且つ前記真性白孤立点を含む第２の領域との和領域を網点領域として決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータに、
ａ）画像データにおける孤立点を検出するステップと、
ｂ）前記画像データにおけるライン状領域を文字ライン候補領域として抽出するステップと、
ｃ）前記ライン状領域内の各孤立点の代表画素をそれぞれ注目画素として当該注目画素を中心とする前記ライン状領域の不連続性を判定し、前記不連続性が存在する旨が判定された孤立点を真性孤立点であると判定し、前記不連続性が存在しない旨が判定された孤立点を擬似孤立点であると判定するステップと、
ｄ）前記ステップａ）において検出された複数の孤立点のそれぞれに関するステップｃ）での孤立点種別判定結果に基づいて、網点領域を決定するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２３】
【図２４】
【図３０】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２３】
【図２４】
【図３０】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【公開番号】特開２０１２−１４２８１１（Ｐ２０１２−１４２８１１Ａ）
【公開日】平成２４年７月２６日（２０１２．７．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−５７（Ｐ２０１１−５７）
【出願日】平成２３年１月４日（２０１１．１．４）
【出願人】（３０３０００３７２）コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 (12,802)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年７月２６日（２０１２．７．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月４日（２０１１．１．４）
【出願人】（３０３０００３７２）コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 (12,802)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]