画像処理装置
【課題】画像から過剰平滑化を抑制しつつ網点パターンの周期性を高精度に除去できかつその処理負担の少ない画像処理装置を提供する。
【解決手段】周期性パターン解析部２３は画像に含まれる網点パターンの周期性（１周期分の網点パターンを成す平行四辺形領域）を検出し、平滑化領域決定部２４はこの平行四辺形領域を変形して（一部分を隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えて）２個の隣接した矩形領域からなる平滑化領域を決定し、重み係数割り当て部２５はこの平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成し、平滑化演算部２６はこの空間フィルタを用いて処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う。
【解決手段】周期性パターン解析部２３は画像に含まれる網点パターンの周期性（１周期分の網点パターンを成す平行四辺形領域）を検出し、平滑化領域決定部２４はこの平行四辺形領域を変形して（一部分を隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えて）２個の隣接した矩形領域からなる平滑化領域を決定し、重み係数割り当て部２５はこの平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成し、平滑化演算部２６はこの空間フィルタを用いて処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、網点処理された画像から網点パターンの影響による周期性を除去する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
網点処理（スクリーントーン、ディザ処理などとも呼ばれる）された画像に対して拡大・縮小処理を施すと、網点パターンが拡大・縮小されてしまうので画質の劣化が生じる。そこで、拡大・縮小などの画像処理を施す前に、画像から網点パターンのもつ周期性を除去することが行われる。
【０００３】
上記の除去に際して、ガウスフィルタなどの空間フィルタによって画像を平滑化処理する場合、処理対象の画像に施されている網点パターンのサイズ（網点線数）に見合ったサイズのガウスフィルタを使用しなければ、除去が不十分となる、あるいは文字などのエッジ部分の過剰な平滑化を招いてしまう。
【０００４】
そこで、処理対象の画像に対して、異なるサイズのガウスフィルタで処理した複数種類の画像データを生成し、各処理後の画像データの分散値を算出し、その分散値に基づいて最適なサイズのガウスフィルタを特定する画像処理装置が提案されている（たとえば、特許文献１参照。）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２９５３１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
網点パターンは１周期分の領域が菱形や平行四辺形となっていることが多い。このため、３画素×３画素や５画素×５画素などの通常のガウスフィルタを用いた場合、網点パターンの周期性を高精度に除去しつつ過剰な平滑化を防止するといった絶妙なフィルタ処理を行うことは難しい。
【０００７】
一方、網点パターンの１周期分と同じ形状の平行四辺形の空間フィルタを施すには、畳み込み演算などに係わる処理が煩雑になり、処理速度の低下やハードウェア構成の複雑化を招いてしまう。
【０００８】
本発明は、上記の問題を解決しようとするものであり、過剰な平滑化を抑制しつつ画像から網点パターンの周期性を高精度に除去できると共に、ハードウェアやソフトウェアの処理負担の少ない画像処理装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
【００１０】
［１］処理対象の画像を解析して、該画像に含まれる網点パターンの周期性を示す周期性情報を取得する解析部と、
前記解析部によって取得した前記周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する平滑化領域決定部と、
前記平滑化領域決定部によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、前記内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部と、
前記空間フィルタ作成部によって作成された前記空間フィルタを用いて前記処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う平滑化演算部と、
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【００１１】
［２］処理対象の画像の画像データであって前記画像に含まれる網点パターンの周期性を示す周期性情報の付加された画像データを入力する入力部と、
前記入力部によって入力した前記画像データに付加されている前記周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する平滑化領域決定部と、
前記平滑化領域決定部によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、前記内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部と、
前記空間フィルタ作成部によって作成された前記空間フィルタを用いて前記処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う平滑化演算部と、
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【００１２】
上記［１］、［２］の発明では、一周期分の網点パターンは、通常、平行四辺形の領域として現れるが、この平行四辺形領域の周期性・面積を維持しながら２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域となるように平行四辺形領域を変形する。そして平滑化領域のサイズ・形状に応じた重み係数の空間フィルタを作成し、該空間フィルタで処理対象の画像を畳み込み演算する。平行四辺形領域を２個または１個の矩形領域に変形することで、畳み込み演算の処理負担が軽減される。また隣接した２個または１個の矩形領域に変形した場合でも元の平行四辺形領域が持つサイズ、周期性は維持されるので、網点パターンの周期性を高精度に除去することができ、かつ過剰な平滑化が防止される。
【００１３】
［３］前記周期性情報は、１周期分の網点パターンを成す平行四辺形領域を特定する情報であり、
前記平滑化領域決定部が決定する前記平滑化領域は、前記平行四辺形領域の一部分をこれに隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えて得られる形状である
ことを特徴とする［１］または［２］に記載の画像処理装置。
【００１４】
網点パターンの一周期分を成す平行四辺形領域は画像上では垂直方向および水平方向に繰り返し出現する。そこで、平行四辺形領域の一部分をこれに隣接する（たとえば１周期ずれた）平行四辺形領域の同一部位に置き換えることで、平行四辺形領域が、その周期性、面積（サイズ）を維持しつつ、接触した２個または１個の矩形領域から成る平滑化領域に変形される。
【００１５】
［４］前記平滑化領域決定部は、指定された条件に応じて、前記２つの矩形領域の並べ方を決定する
ことを特徴とする［１］乃至［３］のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【００１６】
上記発明では、指定された条件に応じて、２個の矩形領域を水平と垂直のいずれの方向に隣接させるかが選択される。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る画像処理装置によれば、過剰平滑化による画質劣化を抑制しつつ、画像から網点パターンの周期性を高精度に除去できる。また、画像から網点パターンの周期性を除去する処理を、ハードウェアやソフトウェアの処理負担を少なくして実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面に基づき本発明の実施の形態を説明する。
【００１９】
図１は本発明の実施の形態に係る画像処理装置１０の全体構成を示している。画像処理装置１０は、画像読み取り部１１と、データ受信部１２と、画像処理部２０と、画像記憶部１３と、画像表示部１４と、印刷部１５と、データ送信部１６とを備えて構成される。画像処理装置１０は、たとえば、原稿のコピー機能やプリント機能、ファクシミリ機能などを備えた複合機として構成される。
【００２０】
画像読み取り部１１およびデータ受信部１２は処理対象の画像の画像データを入力する機能を果たす。このうち画像読み取り部１１は、原稿をカラー画像として読み取って対応する画像データを出力する機能を果たす。画像読み取り部１１は、光源とミラーとから成る露光走査部と、原稿からの反射光を受光しその光強度に応じた電気信号を色別に出力するカラーのラインイメージセンサと、原稿からの反射光をラインイメージセンサへ導く各種のミラーや集光レンズなどを備え構成される。ラインイメージセンサの出力するアナログ画像信号は、たとえば、色成分毎に各画素を２５６階調で表したデジタルの画像データに変換されて画像読み取り部１１から出力される。
【００２１】
データ受信部１２は、ネットワークなどの通信路を通じてパーソナルコンピュータなどの外部端末から処理対象の画像データを受信する機能を果たす。ファクシミリの通信手順で画像データを受信することも可能になっている。
【００２２】
画像読み取り部１１、データ受信部１２の出力する画像データは画像処理部２０へ入力される。なお、画像処理部２０へ入力される処理対象の画像（画像データ）は、Ｘ方向（主走査方向）とこれに直交するＹ方向（副走査方向）とに画素が格子状に配列された、いわゆる、ドットマトリクス形式の画像である。画像読み取り部１１は、Ｘ方向をラインイメージセンサで読み取る１ラインとし、ラインイメージセンサでの読み取り位置をＹ方向に移動させることで２次元平面の画像を読み取るようになっている。
【００２３】
画像処理部２０は、処理対象の画像に含まれている網点パターンの周期性を除去する処理や、画像の拡大・縮小など各種の画像処理を施す機能を果たす。画像処理部２０の詳細は後述する。なお、網点処理は、面積変調により中間調を表現する手法である。
【００２４】
画像記憶部１３は、画像処理部２０に接続されており、画像処理部２０で処理する、あるいは処理した画像データを記憶する機能を果たす。画像記憶部１３は、半導体メモリやハードディスク装置で構成される。
【００２５】
画像表示部１４は、画像処理部２０から出力される画像データを表示する機能を果たす。このほか、画像表示部１４は、画像処理部２０で施す画像処理の種類や各種の指示、設定などユーザから各種の操作を受け付ける操作部の機能も備えている。たとえば、画像表示部１４は、タッチパネルを表面に備えた液晶ディスプレイおよびその制御回路で構成される。
【００２６】
印刷部１５は、画像処理部２０の出力する画像データを入力し、該画像データに対応する画像を用紙上に形成してプリント出力する機能を果たす。
【００２７】
データ送信部１６は、画像処理部２０の出力する画像データをネットワークなどの通信路を通じて外部装置へ送信する機能を果たす。データ送信部１６は、画像データを電子メールに添付して送信する機能やファクシミリの通信手順に従って送信する機能などを備えている。
【００２８】
このほか画像処理装置１０は、当該画像処理装置１０の動作を統括制御する図示省略の制御部を備えている。制御部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とＲＯＭ（Read Only Memory）とＲＡＭ（Random Access Memory）を主要部とした回路で構成されている。ＣＰＵはＲＯＭに格納されているプログラムを実行することで画像処理装置１０の動作を制御する。
【００２９】
図２は、画像処理部２０の内部構成を示している。画像処理部２０は、デコード部２１と、色分解部２２と、周期性パターン解析部２３と、平滑化領域決定部２４と、重み係数割り当て部２５と、平滑化演算部２６と、色合成部２７と、各種画像処理部２８とを備えて構成される。画像処理部２０は、マイクロプログラムを内蔵したシーケンサや論理回路などのハードウェア回路で構成されてもよいし、制御部のＣＰＵが所定のプログラムを実行することでその機能が実現されてもよい。
【００３０】
デコード部２１は、データ受信部１２から入力された画像ファイルのヘッダ部などを解析し、この画像内の網点処理された画像領域（網点画像領域）に関する情報がヘッダ部にコード化されて含まれているか否かを判断する。そして含まれている場合は、それをデコードして、網点パターンの周期性を示す周期性情報を取得し、これを周期性パターン解析部２３へ出力する。また、入力された画像ファイルからヘッダ部などを除いた画像データを色分解部２２へ出力する。
【００３１】
色分解部２２は、画像読み取り部１１から入力された画像データもしくはデコード部２１から入力された画像データを色分解する機能を果たす。たとえば、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロ）、Ｋ(ブラック)の色版別に網点処理されたカラー原稿が、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）を色成分とするカラー画像データとして入力された場合、Ｒ、Ｇ、Ｂを色成分とする画像データをＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋを色成分とする画像データに変換して、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの色成分別の画像データに分解する。
【００３２】
たとえば、図３（ａ）に示すように、予めカラーチャートを読み込んで得られたデータと対応させることで色再現特性を表す変換テーブル３１を作成しておき、その変換テーブルを使ってＲＧＢの入力データよりＣＭＹＫ画像を推定する。あるいは、図３（ｂ）に示す変換式で簡易的に変換してもよい。
【００３３】
図２に示す、周期性パターン解析部２３、平滑化領域決定部２４、重み係数割り当て部２５、平滑化演算部２６での処理は、網点処理された画像領域別かつ色成分別に行われる。各画像領域では色成分別に処理された画像データが色合成部２７で合成されてカラー画像データに戻される。
【００３４】
周期性パターン解析部２３は、色分解部２２から入力される画像データを解析することで、その画像データの表す画像に含まれる、網点パターンと推定される濃淡の周期性を検出する。なお、デコード部２１から周期性情報が入力された場合は、それを使用する。
【００３５】
周期性パターン解析部２３は、網点パターンの周期性が検出された場合は、網点パターンの周期性を除去するために、その検出された周期性を示す周期性情報と処理対象の画像データとを平滑化領域決定部２４へ出力する。一方、網点パターンの周期性が検出されなかった場合は、網点パターンの周期性を除去する必要がないので、その画像データを色合成部２７へ出力する。
【００３６】
平滑化領域決定部２４は、周期性パターン解析部２３から入力された周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する。
【００３７】
重み係数割り当て部２５は、平滑化領域決定部２４によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部としての機能を果たす。
【００３８】
平滑化演算部２６は、重み係数割り当て部２５によって作成された空間フィルタを用いて処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う。平滑化演算部２６にて畳み込み演算されて空間フィルタ処理された画像データは、色合成部２７へ出力されて色合成される。
【００３９】
各種画像処理部２８は、色合成部２７から入力される画像データに対して拡大・縮小など各種の画像処理を施す機能を果たす。各種画像処理部２８は画像処理部２０の最終段にあり、各種画像処理部２８の出力が画像処理部２０の処理結果として出力される。
【００４０】
図４は、平滑化演算部２６の構成を示している。平滑化演算部２６は、１ライン分の画像データを記憶する複数のラインバッファ４１と、重み係数割り当て部２５が設定した空間フィルタの各重み係数（平滑化係数）を記憶する平滑化係数保持部４２と、ラインバッファ４１から読み出される各画素に対して平滑化係数保持部４２に記憶されている重み係数（平滑化係数）を使用して畳み込み演算を行う積和演算部４３とを備えている。
【００４１】
積和演算部４３は、複数の加算器４４と、各加算器４４の加算結果に平滑化係数を乗じた後にその乗算結果を合計する積和演算器４５とから構成される。積和演算部４３の加算器４４は、値が同一の平滑化係数が空間フィルタ内に複数存在する場合は、同一値の平滑化係数が乗算される画素の濃度値を乗算の前に加算する機能を果たす。積和演算器４５は、各加算器４４の加算結果に該当の平滑化係数を乗じた後、それらの乗算結果の合計を取ることで畳み込み演算を行うようになっている。
【００４２】
たとえば、空間フィルタを構成している平滑化係数がｋ１、ｋ２、ｋ３の３種類であった場合、加算器４４Ａは平滑化係数ｋ１が乗じられる位置にある画素の濃度値を合計し、加算器４４Ｂは平滑化係数ｋ２が乗じられる位置の画素の濃度値を合計し、加算器４４Ｃは平滑化係数ｋ３が乗じられる位置の画素の濃度値を合計する。積和演算器４５は、加算器４４Ａの出力値に平滑化係数ｋ１を乗じ、加算器４４Ｂの出力値に平滑化係数ｋ２を乗じ、加算器４４Ｃの出力値に平滑化係数ｋ３を乗じ、これら３つの乗算結果を合計する。このように結合法則を利用して畳み込み演算を簡単化してある。
【００４３】
図５は、上記構成の画像処理装置１０が行う処理全体の流れを示している。まず、処理対象の画像データを画像読み取り部１１またはデータ受信部１２で取得し入力する(ステップＳ１０１)。この画像データが画像ファイルであってそのヘッダ部などに各種情報をコード化して含むコード化データでない場合は(ステップＳ１０２；Ｎｏ)ステップＳ１０４へ移行する。コード化データであれば(ステップＳ１０２；Ｙｅｓ)、デコード部２１でそのヘッダ部などをデコードし、周期性情報があれば抽出し、これを周期性パターン解析部２３へ出力して（ステップＳ１０３）、ステップＳ１０４へ移行する。
【００４４】
ステップＳ１０４では、色分解部２２により色分解処理が行われる。続いて周期性パターン解析部２３により周期性パターンの解析が行われる(ステップＳ１０５)。周期性パターンが検出された場合は（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、平滑化領域決定部２４での平滑化領域決定処理（ステップＳ１０７）、重み係数割り当て部２５での重み係数割り当て（空間フィルタ作成）処理(ステップＳ１０８)、平滑化演算部２６での平滑化演算処理（ステップＳ１０９）を行うことで処理対象の画像から網点パターンの周期性を除去した後、ステップＳ１１０へ移行する。
【００４５】
周期性パターンが検出されない場合は（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、ステップＳ１０７〜Ｓ１０９の処理はスキップされてステップＳ１１０へ移行する。
【００４６】
なお、ステップＳ１０３の処理で周期性情報が抽出された場合はステップＳ１０６で周期性パターンありと判断する。またステップＳ１０５〜Ｓ１０９の処理(図中破線で囲った部分)は網点画像領域毎、色成分毎に実施される。すなわち、１枚の処理対象画像内に複数の網点処理された画像領域（網点画像領域）が存在する場合は、網点画像領域毎かつ色成分毎にステップＳ１０５〜Ｓ１０９の処理が実施される。たとえば、処理画像の右上部分に写真ａの網点画像領域１があり、左下部分に写真ｂの網点画像領域２が存在する場合、網点画像領域１に対して色成分毎にステップＳ１０５〜Ｓ１０９の処理が実行され、さらに網点画像領域２に対して色成分毎にステップＳ１０５〜Ｓ１０９の処理が実行される。
【００４７】
ステップＳ１１０では、色合成部２７による色合成が行われる。その後、各種画像処理部２８により拡大・縮小などの画像処理をユーザ設定あるいは出力側の画像サイズに合わせるなどの必要に応じて実行する(ステップＳ１１１)。さらに、必要に応じて網点処理（スクリーントーン処理やディザ処理など）を施して(ステップＳ１１２)、印刷部１５またはデータ送信部１６へ出力して（ステップＳ１１３）処理を終了する。
【００４８】
次に、周期性パターン解析部２３、平滑化領域決定部２４、重み係数割り当て部２５、平滑化演算部２６で行われる処理についてさらに詳しく説明する。
【００４９】
図６は、処理対象の画像が有する網点パターンの一例を示している。ここでは２つの異なる方向の濃淡周期が交差している網点パターンを想定する。第１方向の実線５１および第２方向の実線５２はそれぞれ、周期パターン高濃度（または低濃度）部同士を結んだ線分であり、第１方向の実線５１と第２方向の実線５２との交点が濃度極大点（または極小点）である。第１方向の実線５１の間隔(周期)および第２方向の実線５２の間隔(周期)はそれぞれ一定の間隔（周期）を有するものとする。なお、第１方向の実線５１の間隔(周期)と第２方向の実線５２の間隔(周期)とは等しくてもよいし、異なってもよい。図中斜線で塗り潰した平行四辺形領域５３は１周期分の網点パターンとなる。
【００５０】
ここで、第１方向の実線５１とＸ方向（図中の水平方向で画像の主走査方向）のなす角をα、第２方向の実線５２とＸ方向のなす角をβとし（０°≦α≦９０°、−α≦β≦９０°）、平行四辺形領域５３のＸ方向の長さ（網点パターンのＸ方向の周期）をＸＴ、平行四辺形領域５３のＹ方向の長さ（網点パターンのＹ方向の周期）をＹＴとして以後の説明を行う。
【００５１】
図７は、周期性パターン解析部２３が網点パターンの周期性（ＸＴ、ＹＴ、α、β）を解析する際の解析方法の一例を説明する図である。この図は、処理対象の画像に対して二次元離散フーリエ変換（ＤＦＴ…discrete Fourier transform）を行い、その結果のスペクトル（周波数成分）が極端に強い（もしくは弱い）ところを黒丸で示したものである。横軸はＸ方向（水平方向）の周波数、縦軸はＹ方向（垂直方向）の周波数である。この図より周期ＸＴ、ＹＴの逆数および角度α、βを解析することができ、網点パターンの周期性情報としてＸＴ、ＹＴ、α、βを求めることができる。求めた周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）から平行四辺形領域５３の形状を特定することができる。
【００５２】
網点パターンの周期性の解析は上記の方法に限定されるものではなく、波形パターンマッチングや直交変換などを使用してもよい。また、前述したように、網点パターンの周期性解析は、解析対象の網点画像領域毎、色成分毎に行われる。
【００５３】
図８は、周期性情報をコード化データとし含む画像ファイル９０のデータ構造の一例を示している。画像ファイル９０は、当該画像ファイル９０に関する各種情報が格納されたヘッダ部９１と画像データが格納された画像データ部９２とを備える。ヘッダ部９１は、網点処理された画像領域（網点画像領域）に関する情報（タグ情報９３）を含んでいる。
【００５４】
網点に関するタグ情報９３は、当該画像ファイルの画像に含まれている網点画像領域の個数を示す領域数ｎと、各網点画像領域１〜ｎ(領域１〜ｎ)についてそれぞれ、その位置情報９４と、当該網点画像領域のＣ色成分画像に関する周期性情報（周期情報（ＸＴ、ＹＴ）とパターン方向情報（α、β））９５Ｃと、当該網点画像領域のＭ色成分画像に関する周期性情報９５Ｍと、当該網点画像領域のＹ色成分画像に関する周期性情報９５Ｙと、当該網点画像領域のＫ色成分画像に関する周期性情報９５Ｋとを含んでいる。
【００５５】
このような画像ファイルを処理する場合、デコード部２１は網点画像領域に関するタグ情報９３をデコードして解析し、網点画像領域が含まれているか否かを判断し、含まれている場合は該タグ情報９３から画像内における各網点画像領域の位置情報９４、色成分毎の周期性情報９５Ｃ、９５Ｍ、９５Ｙ、９５Ｋを取得して周期性パターン解析部２３に引き渡す。以後、この位置情報、周期性情報を使用して網点画像領域毎、色成分毎に、平滑化領域決定部２４、重み係数割り当て部２５、平滑化演算部２６による処理が行われる。
【００５６】
図９は、平滑化領域決定部２４が２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する処理の流れを示している。周期性パターン解析部２３から周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）を取得し(ステップＳ２０１)、この周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）に基づいて網点パターンの１周期に対応する平行四辺形領域５３を特定し、パラメータｔ１、ｔ２、α、βを算出する（ステップＳ２０２）。ｔ１、ｔ２は、
ｔ１・ｃｏｓα＋ｔ２・ｃｏｓβ＝ＸＴ、
ｔ１・ｓｉｎα＋ｔ２・ｓｉｎβ＝ＹＴ
の関係から算出する。
【００５７】
次に、平滑化領域を構成する２つの矩形領域の各辺の長さを算出する（ステップＳ２０３）。すなわち、矩形領域ＡのＸ方向(水平方向)の辺の長さはｔ１・ｃｏｓα、Ｙ方向(垂直方向)の辺の長さはｔ２・ｓｉｎβ、矩形領域ＢのＸ方向の辺の長さはｔ２・ｃｏｓβ、Ｙ方向の辺の長さはｔ１・ｓｉｎα、として求める。
【００５８】
図１１（ａ）は、平行四辺形領域５３とこれに対応して決定された矩形領域Ａ、Ｂの一例を示しており、図１０は、図１１（ａ）に示す平行四辺形領域５３と矩形領域Ａ、Ｂとのサイズおよび位置の対応関係を説明する図である。
【００５９】
平滑化領域決定部２４が決定する２つの矩形領域Ａ、Ｂからなる平滑化領域６１は、平行四辺形領域５３の一部分をこれに隣接する平行四辺形領域５３の同一部位に置き換えて得られる形状となっている。図１０の例では、平行四辺形領域５３ａの右下部の直角三角形部分である部位６２を平行四辺形領域５３ａの左上に隣接する平行四辺形領域５３ｂの同一部位（三角形ａｂｃ）で置き換え、平行四辺形領域５３ａの右上部の直角三角形部分である部位６３を平行四辺形領域５３ａの左下に隣接する平行四辺形領域５３ｃの同一部位（三角形ｃｄｅ）で置き換えることにより、矩形領域Ａ、Ｂから構成される平滑化領域６１が形成される。
【００６０】
平滑化領域６１は、元の平行四辺形領域５３と同一面積になっている。また平行四辺形領域５３は網点パターンとして周期的に繰り返すので、隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えた部分は１周期ずれた同一部位であり、網点パターンの周期性は維持される。すなわち、網点パターン（平行四辺形領域５３）は画像に対して水平方向にＸＴ、垂直方向にＹＴの周期で繰り返されるので、平行四辺形領域の一部分をこれに隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えても、空間フィルタ処理を施した場合には、元の平行四辺形領域を平滑化領域に設定した場合と同じ処理結果を得ることができる。
【００６１】
なお、矩形領域Ａ、Ｂについてはそのサイズと相互の位置関係が規定されればよく、平行四辺形領域５３との位置関係は規定されない。矩形領域Ａ、Ｂから構成される平滑化領域６１の位置が変化しても、出力画像の位置がシフトするだけで画質に影響しない。図１０では、平行四辺形領域５３と矩形領域Ａ，Ｂとのサイズの対応関係を説明する便宜上、平行四辺形領域５３と矩形領域Ａ、Ｂとを重ねているに過ぎない。図１１、図１２においても同様である。
【００６２】
上記のようにして周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）に基づいて矩形領域Ａ、Ｂを決定した後、平滑化領域決定部２４はこれら矩形領域Ａ、Ｂの並べ方を選択する。図９に示す処理では、２つの矩形領域Ａ、Ｂを並べた形状がなるべく正方形に近い形になるように配置している。すなわち、矩形領域Ａ、Ｂの水平方向の辺の長さを加算した値（ｔ１・ｃｏｓα＋ｔ２・ｃｏｓβ）と、矩形領域Ａ、Ｂの垂直方向の辺の長さを加算した値（ｔ２・ｓｉｎβ＋ｔ１・ｓｉｎα）の大小を比較し（ステップＳ２０４）、小さい方を選択する（ステップＳ２０５またはＳ２０６）。
【００６３】
正方形に近くなるように２つの矩形領域Ａ、Ｂの並べ方を選択することで、この平滑化領域６１を使用して平滑化処理を行った場合に、注目画素に対して全方向に均質な平滑化を行うことができる。なお、矩形領域Ａ、Ｂを垂直方向に並べる場合に矩形領域Ａ、Ｂの水平方向の辺の長さが等しい場合、あるいは矩形領域Ａ、Ｂを水平方向に並べる場合に矩形領域Ａ、Ｂの垂直方向の辺の長さが等しい場合は、矩形領域ＡとＢとを合わせて１個の矩形にすることができる。
【００６４】
矩形領域Ａ、Ｂの並べ方は、図１１、図１２に示すように各種ある。図１１（ａ）は図１０と同じ配置であり、矩形領域Ａ、Ｂを垂直方向に配置した「例１」である。図１１（ｂ）は垂直方向に並べる場合の他の配置である「例２」を示している。図１２（ａ）、（ｂ）はそれぞれ矩形領域Ａ、Ｂを水平方向に配置した「例３」、「例４」を示している。
【００６５】
矩形領域Ａ、Ｂの並べ方を選択する際のそのほかの条件としては図１３に示すものがある。制約事項１は、ハードウェア(メモリ)資源の節約からラインバッファ数を抑制する場合に使用される条件で、矩形領域ＡとＢとを垂直方向に並べた場合の長さ（矩形領域Ａ、Ｂの垂直方向の辺の長さの合計）がラインバッファの最大値（ラインバッファのライン数で記憶可能な画像範囲の垂直方向の最大長：Ｎｍａｘ）より小さい場合（判定Ｙｅｓの場合）は、垂直方向に並べても水平方向に並べてもよいので、並べ方は他の制約事項に依存する。判定Ｎｏの場合は、矩形領域Ａ、Ｂを垂直方向に並べると平滑化領域の垂直方向の長さがＮｍａｘを超えるので、矩形領域ＡとＢとを水平方向に並べるように決定する。
【００６６】
制約事項２は、ハードウェア(メモリ)資源の節約からラインバッファ長を抑制する場合に使用される条件で、矩形領域ＡとＢとを水平方向に並べた場合の長さ（矩形領域Ａ、Ｂの水平方向の辺の長さの合計）がラインバッファの最大長（１ラインの長さ：Ｍｍａｘ）より小さい場合（判定Ｙｅｓの場合）は、水平方向に並べても垂直方向に並べてもよいので、並べ方は他の制約事項に依存する。判定Ｎｏの場合は、矩形領域Ａ、Ｂを水平方向に並べると平滑化領域の水平方向の長さがＭｍａｘを超えるので、矩形領域ＡとＢとを垂直方向に並べるように決定する。
【００６７】
制約事項３は、文字などで特定の方向に細線がある場合、たとえば、明朝体では文字の横向きの線が細いので、この細線の鮮鋭性を平滑化処理で失わないようにする際に使用する条件である。すなわち、文字の細線の方向が水平方向か否かを判断し、水平方向の場合（判定Ｙｅｓの場合）は、矩形領域ＡとＢとを水平方向に隣接配置する。これにより、垂直方向への平滑化効果が少なくなり、水平方向の細線の鮮鋭性が失われ難くなる。一方、判定Ｎｏの場合は、矩形領域ＡとＢとを垂直方向に隣接配置する。これにより、水平方向への平滑化効果が少なくなり、垂直方向の細線の鮮鋭性が失われ難くなる。
【００６８】
複数の制約事項を組み合わせてもよい。たとえば、各制約事項に対して優先順位を割り付けておき、優先順位の高い制約事項から順に判定し、最初に判定結果が「任意」でなくなった制約事項による並べ方を採用するように構成されてもよい。
【００６９】
重み係数割り当て部２５は、平滑化領域決定部２４により決定された平滑化領域６１に対応する空間フィルタを作成してその重み係数を決定する。ここでは、平滑化領域決定部２４の決定した平滑化領域を内包可能な最小サイズ（Ｎ×Ｍ画素、Ｎ、Ｍは３以上の奇数の正整数が好ましい）を空間フィルタのサイズ（形状）に設定し、このＭ画素×Ｎ画素の空間フィルタ７１に平滑化領域６１を重ね合わせ、空間フィルタ７１内の各画素位置に対してその画素と平滑化領域との重複面積に応じた重み係数を設定する。
【００７０】
図１４（ａ）は、５画素×５画素の空間フィルタ７１の領域に平滑化領域６１を重ね合わせた状態の一例を示し、同図（ｂ）は各画素と平滑化領域６１との重複面積（全部重複を１とする）を数値で示し、同図（ｃ）は重複面積の合計が「１」となるように正規化した場合の各重み係数を示している。正規化後値がこの空間フィルタの重み係数に決定される。ここでは、任意のサイズを取り得る平滑化領域の大きさ・形状を、離散的な画素の集合で表現するために、重複面積に応じた重み付けを行って重み係数を決定している。
【００７１】
重み係数割り当て部２５によって作成された空間フィルタ（各重み付け係数）により平滑化演算部２６は処理対象の画像の各画素を注目画素として畳み込み演算を行う。より詳細には、空間フィルタ７１の各重み係数（平滑化係数）が図４の平滑化係数保持部４２に保持されて畳み込み演算が行われる。
【００７２】
図１５は、網点パターンの周期性を有する画像を、空間フィルタ７１で平滑化処理した場合の処理結果例を示している。図１５（ａ）は、所定の均一な中間濃度の領域を網点パターンで表した画像Ｇの濃度分布を示しており、図１５（ｂ）は図１５（ａ）の画像Ｇに対して図１４（ｃ）の空間フィルタ７１を使用して畳み込み演算を施して平滑化した後の画像Ｇ´の濃度分布を示している。
【００７３】
平滑化前の画像Ｇは、周期的な濃淡が大きく現れており、濃淡範囲はほぼ−０．９〜＋０．９になっている。この画像Ｇを周期性パターン解析部２３で解析すると、周期性を示す第１方向の実線５１ａと第２方向の実線５２ａが抽出され、１周期分の網点パターンである平行四辺形領域５３ｄが得られる。この平行四辺形領域５３ｄから平滑化領域が決定されて空間フィルタ７１が作成される。空間フィルタ７１で平滑化処理した後の画像Ｇ´（図１５（ｂ））では周期的な濃淡変化の大きさは、−０．０１〜＋０．０１の範囲に収まっており、網点パターンの周期性がほぼ除去されている。また、網点パターン（周期パターン）以外の画像成分は、ほぼ網点パターン(周期パターン)の解像度で残すことができる。
【００７４】
以上、本発明の実施の形態を図面によって説明してきたが、具体的な構成は実施の形態に示したものに限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における変更や追加があっても本発明に含まれる。
【００７５】
たとえば、実施例ではカラー画像を対象としたが、処理対象の画像はモノクロ画像でもよい。この場合、色分解、色合成は不要になる。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像処理装置が有する画像処理部の構成を示すブロック図である。
【図３】色分解する際の変換テーブルおよび変換式の一例を示す説明図である。
【図４】平滑化演算部の構成を示すブロック図である。
【図５】画像処理装置が行う処理全体の流れを示す流れ図である。
【図６】処理対象の画像が有する網点パターンの一例を示す説明図である。
【図７】周期性パターン解析部が網点パターンの周期性（ＸＴ、ＹＴ、α、β）を解析する際の解析方法の一例を示す説明図である。
【図８】コード化データとして周期性情報を含む画像ファイルのデータ構造の一例を示す説明図である。
【図９】平滑化領域決定部が２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する処理の流れを示す流れ図である。
【図１０】周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）で特定される平行四辺形領域と２つの矩形領域との関係を示す説明図である。
【図１１】矩形領域Ａ、Ｂを垂直方向に並べた例を示す説明図である。
【図１２】矩形領域Ａ、Ｂを水平方向に並べた例を示す説明図である。
【図１３】矩形領域Ａ、Ｂの並べ方を選択する際の条件例を示す説明図である。
【図１４】５画素×５画素の空間フィルタについて、平滑化領域とを重ね合わせた状態、重複面積に応じた重み係数、正規化後の重み係数の各一例を示す説明図である。
【図１５】網点パターンの周期性を有する画像の、画像処理部での処理前と処理後を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７７】
１０…画像処理装置
１１…画像読み取り部
１２…データ受信部
１３…画像記憶部
１４…画像表示部
１５…印刷部
１６…データ送信部
２０…画像処理部
２１…デコード部
２２…色分解部
２３…周期性パターン解析部
２４…平滑化領域決定部
２５…重み係数割り当て部
２６…平滑化演算部
２７…色合成部
２８…各種画像処理部
３１…変換テーブル
４１…ラインバッファ
４２…平滑化係数保持部
４３…積和演算部
４４…加算器
４５…積和演算器
５１…第１方向の実線
５２…第２方向の実線
５３、５３ａ〜５３ｄ…平行四辺形領域
６１…平滑化領域
７１…空間フィルタ
９０…画像ファイル
９１…ヘッダ部
９２…画像データ部
９３…タグ情報
９４…位置情報
９５Ｃ、９５Ｍ、９５Ｙ、９５Ｋ…周期性情報
Ｇ…処理前画像
Ｇ´…処理後画像
【技術分野】
【０００１】
本発明は、網点処理された画像から網点パターンの影響による周期性を除去する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
網点処理（スクリーントーン、ディザ処理などとも呼ばれる）された画像に対して拡大・縮小処理を施すと、網点パターンが拡大・縮小されてしまうので画質の劣化が生じる。そこで、拡大・縮小などの画像処理を施す前に、画像から網点パターンのもつ周期性を除去することが行われる。
【０００３】
上記の除去に際して、ガウスフィルタなどの空間フィルタによって画像を平滑化処理する場合、処理対象の画像に施されている網点パターンのサイズ（網点線数）に見合ったサイズのガウスフィルタを使用しなければ、除去が不十分となる、あるいは文字などのエッジ部分の過剰な平滑化を招いてしまう。
【０００４】
そこで、処理対象の画像に対して、異なるサイズのガウスフィルタで処理した複数種類の画像データを生成し、各処理後の画像データの分散値を算出し、その分散値に基づいて最適なサイズのガウスフィルタを特定する画像処理装置が提案されている（たとえば、特許文献１参照。）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２９５３１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
網点パターンは１周期分の領域が菱形や平行四辺形となっていることが多い。このため、３画素×３画素や５画素×５画素などの通常のガウスフィルタを用いた場合、網点パターンの周期性を高精度に除去しつつ過剰な平滑化を防止するといった絶妙なフィルタ処理を行うことは難しい。
【０００７】
一方、網点パターンの１周期分と同じ形状の平行四辺形の空間フィルタを施すには、畳み込み演算などに係わる処理が煩雑になり、処理速度の低下やハードウェア構成の複雑化を招いてしまう。
【０００８】
本発明は、上記の問題を解決しようとするものであり、過剰な平滑化を抑制しつつ画像から網点パターンの周期性を高精度に除去できると共に、ハードウェアやソフトウェアの処理負担の少ない画像処理装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
【００１０】
［１］処理対象の画像を解析して、該画像に含まれる網点パターンの周期性を示す周期性情報を取得する解析部と、
前記解析部によって取得した前記周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する平滑化領域決定部と、
前記平滑化領域決定部によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、前記内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部と、
前記空間フィルタ作成部によって作成された前記空間フィルタを用いて前記処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う平滑化演算部と、
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【００１１】
［２］処理対象の画像の画像データであって前記画像に含まれる網点パターンの周期性を示す周期性情報の付加された画像データを入力する入力部と、
前記入力部によって入力した前記画像データに付加されている前記周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する平滑化領域決定部と、
前記平滑化領域決定部によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、前記内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部と、
前記空間フィルタ作成部によって作成された前記空間フィルタを用いて前記処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う平滑化演算部と、
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【００１２】
上記［１］、［２］の発明では、一周期分の網点パターンは、通常、平行四辺形の領域として現れるが、この平行四辺形領域の周期性・面積を維持しながら２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域となるように平行四辺形領域を変形する。そして平滑化領域のサイズ・形状に応じた重み係数の空間フィルタを作成し、該空間フィルタで処理対象の画像を畳み込み演算する。平行四辺形領域を２個または１個の矩形領域に変形することで、畳み込み演算の処理負担が軽減される。また隣接した２個または１個の矩形領域に変形した場合でも元の平行四辺形領域が持つサイズ、周期性は維持されるので、網点パターンの周期性を高精度に除去することができ、かつ過剰な平滑化が防止される。
【００１３】
［３］前記周期性情報は、１周期分の網点パターンを成す平行四辺形領域を特定する情報であり、
前記平滑化領域決定部が決定する前記平滑化領域は、前記平行四辺形領域の一部分をこれに隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えて得られる形状である
ことを特徴とする［１］または［２］に記載の画像処理装置。
【００１４】
網点パターンの一周期分を成す平行四辺形領域は画像上では垂直方向および水平方向に繰り返し出現する。そこで、平行四辺形領域の一部分をこれに隣接する（たとえば１周期ずれた）平行四辺形領域の同一部位に置き換えることで、平行四辺形領域が、その周期性、面積（サイズ）を維持しつつ、接触した２個または１個の矩形領域から成る平滑化領域に変形される。
【００１５】
［４］前記平滑化領域決定部は、指定された条件に応じて、前記２つの矩形領域の並べ方を決定する
ことを特徴とする［１］乃至［３］のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【００１６】
上記発明では、指定された条件に応じて、２個の矩形領域を水平と垂直のいずれの方向に隣接させるかが選択される。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る画像処理装置によれば、過剰平滑化による画質劣化を抑制しつつ、画像から網点パターンの周期性を高精度に除去できる。また、画像から網点パターンの周期性を除去する処理を、ハードウェアやソフトウェアの処理負担を少なくして実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面に基づき本発明の実施の形態を説明する。
【００１９】
図１は本発明の実施の形態に係る画像処理装置１０の全体構成を示している。画像処理装置１０は、画像読み取り部１１と、データ受信部１２と、画像処理部２０と、画像記憶部１３と、画像表示部１４と、印刷部１５と、データ送信部１６とを備えて構成される。画像処理装置１０は、たとえば、原稿のコピー機能やプリント機能、ファクシミリ機能などを備えた複合機として構成される。
【００２０】
画像読み取り部１１およびデータ受信部１２は処理対象の画像の画像データを入力する機能を果たす。このうち画像読み取り部１１は、原稿をカラー画像として読み取って対応する画像データを出力する機能を果たす。画像読み取り部１１は、光源とミラーとから成る露光走査部と、原稿からの反射光を受光しその光強度に応じた電気信号を色別に出力するカラーのラインイメージセンサと、原稿からの反射光をラインイメージセンサへ導く各種のミラーや集光レンズなどを備え構成される。ラインイメージセンサの出力するアナログ画像信号は、たとえば、色成分毎に各画素を２５６階調で表したデジタルの画像データに変換されて画像読み取り部１１から出力される。
【００２１】
データ受信部１２は、ネットワークなどの通信路を通じてパーソナルコンピュータなどの外部端末から処理対象の画像データを受信する機能を果たす。ファクシミリの通信手順で画像データを受信することも可能になっている。
【００２２】
画像読み取り部１１、データ受信部１２の出力する画像データは画像処理部２０へ入力される。なお、画像処理部２０へ入力される処理対象の画像（画像データ）は、Ｘ方向（主走査方向）とこれに直交するＹ方向（副走査方向）とに画素が格子状に配列された、いわゆる、ドットマトリクス形式の画像である。画像読み取り部１１は、Ｘ方向をラインイメージセンサで読み取る１ラインとし、ラインイメージセンサでの読み取り位置をＹ方向に移動させることで２次元平面の画像を読み取るようになっている。
【００２３】
画像処理部２０は、処理対象の画像に含まれている網点パターンの周期性を除去する処理や、画像の拡大・縮小など各種の画像処理を施す機能を果たす。画像処理部２０の詳細は後述する。なお、網点処理は、面積変調により中間調を表現する手法である。
【００２４】
画像記憶部１３は、画像処理部２０に接続されており、画像処理部２０で処理する、あるいは処理した画像データを記憶する機能を果たす。画像記憶部１３は、半導体メモリやハードディスク装置で構成される。
【００２５】
画像表示部１４は、画像処理部２０から出力される画像データを表示する機能を果たす。このほか、画像表示部１４は、画像処理部２０で施す画像処理の種類や各種の指示、設定などユーザから各種の操作を受け付ける操作部の機能も備えている。たとえば、画像表示部１４は、タッチパネルを表面に備えた液晶ディスプレイおよびその制御回路で構成される。
【００２６】
印刷部１５は、画像処理部２０の出力する画像データを入力し、該画像データに対応する画像を用紙上に形成してプリント出力する機能を果たす。
【００２７】
データ送信部１６は、画像処理部２０の出力する画像データをネットワークなどの通信路を通じて外部装置へ送信する機能を果たす。データ送信部１６は、画像データを電子メールに添付して送信する機能やファクシミリの通信手順に従って送信する機能などを備えている。
【００２８】
このほか画像処理装置１０は、当該画像処理装置１０の動作を統括制御する図示省略の制御部を備えている。制御部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とＲＯＭ（Read Only Memory）とＲＡＭ（Random Access Memory）を主要部とした回路で構成されている。ＣＰＵはＲＯＭに格納されているプログラムを実行することで画像処理装置１０の動作を制御する。
【００２９】
図２は、画像処理部２０の内部構成を示している。画像処理部２０は、デコード部２１と、色分解部２２と、周期性パターン解析部２３と、平滑化領域決定部２４と、重み係数割り当て部２５と、平滑化演算部２６と、色合成部２７と、各種画像処理部２８とを備えて構成される。画像処理部２０は、マイクロプログラムを内蔵したシーケンサや論理回路などのハードウェア回路で構成されてもよいし、制御部のＣＰＵが所定のプログラムを実行することでその機能が実現されてもよい。
【００３０】
デコード部２１は、データ受信部１２から入力された画像ファイルのヘッダ部などを解析し、この画像内の網点処理された画像領域（網点画像領域）に関する情報がヘッダ部にコード化されて含まれているか否かを判断する。そして含まれている場合は、それをデコードして、網点パターンの周期性を示す周期性情報を取得し、これを周期性パターン解析部２３へ出力する。また、入力された画像ファイルからヘッダ部などを除いた画像データを色分解部２２へ出力する。
【００３１】
色分解部２２は、画像読み取り部１１から入力された画像データもしくはデコード部２１から入力された画像データを色分解する機能を果たす。たとえば、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロ）、Ｋ(ブラック)の色版別に網点処理されたカラー原稿が、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）を色成分とするカラー画像データとして入力された場合、Ｒ、Ｇ、Ｂを色成分とする画像データをＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋを色成分とする画像データに変換して、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの色成分別の画像データに分解する。
【００３２】
たとえば、図３（ａ）に示すように、予めカラーチャートを読み込んで得られたデータと対応させることで色再現特性を表す変換テーブル３１を作成しておき、その変換テーブルを使ってＲＧＢの入力データよりＣＭＹＫ画像を推定する。あるいは、図３（ｂ）に示す変換式で簡易的に変換してもよい。
【００３３】
図２に示す、周期性パターン解析部２３、平滑化領域決定部２４、重み係数割り当て部２５、平滑化演算部２６での処理は、網点処理された画像領域別かつ色成分別に行われる。各画像領域では色成分別に処理された画像データが色合成部２７で合成されてカラー画像データに戻される。
【００３４】
周期性パターン解析部２３は、色分解部２２から入力される画像データを解析することで、その画像データの表す画像に含まれる、網点パターンと推定される濃淡の周期性を検出する。なお、デコード部２１から周期性情報が入力された場合は、それを使用する。
【００３５】
周期性パターン解析部２３は、網点パターンの周期性が検出された場合は、網点パターンの周期性を除去するために、その検出された周期性を示す周期性情報と処理対象の画像データとを平滑化領域決定部２４へ出力する。一方、網点パターンの周期性が検出されなかった場合は、網点パターンの周期性を除去する必要がないので、その画像データを色合成部２７へ出力する。
【００３６】
平滑化領域決定部２４は、周期性パターン解析部２３から入力された周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する。
【００３７】
重み係数割り当て部２５は、平滑化領域決定部２４によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部としての機能を果たす。
【００３８】
平滑化演算部２６は、重み係数割り当て部２５によって作成された空間フィルタを用いて処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う。平滑化演算部２６にて畳み込み演算されて空間フィルタ処理された画像データは、色合成部２７へ出力されて色合成される。
【００３９】
各種画像処理部２８は、色合成部２７から入力される画像データに対して拡大・縮小など各種の画像処理を施す機能を果たす。各種画像処理部２８は画像処理部２０の最終段にあり、各種画像処理部２８の出力が画像処理部２０の処理結果として出力される。
【００４０】
図４は、平滑化演算部２６の構成を示している。平滑化演算部２６は、１ライン分の画像データを記憶する複数のラインバッファ４１と、重み係数割り当て部２５が設定した空間フィルタの各重み係数（平滑化係数）を記憶する平滑化係数保持部４２と、ラインバッファ４１から読み出される各画素に対して平滑化係数保持部４２に記憶されている重み係数（平滑化係数）を使用して畳み込み演算を行う積和演算部４３とを備えている。
【００４１】
積和演算部４３は、複数の加算器４４と、各加算器４４の加算結果に平滑化係数を乗じた後にその乗算結果を合計する積和演算器４５とから構成される。積和演算部４３の加算器４４は、値が同一の平滑化係数が空間フィルタ内に複数存在する場合は、同一値の平滑化係数が乗算される画素の濃度値を乗算の前に加算する機能を果たす。積和演算器４５は、各加算器４４の加算結果に該当の平滑化係数を乗じた後、それらの乗算結果の合計を取ることで畳み込み演算を行うようになっている。
【００４２】
たとえば、空間フィルタを構成している平滑化係数がｋ１、ｋ２、ｋ３の３種類であった場合、加算器４４Ａは平滑化係数ｋ１が乗じられる位置にある画素の濃度値を合計し、加算器４４Ｂは平滑化係数ｋ２が乗じられる位置の画素の濃度値を合計し、加算器４４Ｃは平滑化係数ｋ３が乗じられる位置の画素の濃度値を合計する。積和演算器４５は、加算器４４Ａの出力値に平滑化係数ｋ１を乗じ、加算器４４Ｂの出力値に平滑化係数ｋ２を乗じ、加算器４４Ｃの出力値に平滑化係数ｋ３を乗じ、これら３つの乗算結果を合計する。このように結合法則を利用して畳み込み演算を簡単化してある。
【００４３】
図５は、上記構成の画像処理装置１０が行う処理全体の流れを示している。まず、処理対象の画像データを画像読み取り部１１またはデータ受信部１２で取得し入力する(ステップＳ１０１)。この画像データが画像ファイルであってそのヘッダ部などに各種情報をコード化して含むコード化データでない場合は(ステップＳ１０２；Ｎｏ)ステップＳ１０４へ移行する。コード化データであれば(ステップＳ１０２；Ｙｅｓ)、デコード部２１でそのヘッダ部などをデコードし、周期性情報があれば抽出し、これを周期性パターン解析部２３へ出力して（ステップＳ１０３）、ステップＳ１０４へ移行する。
【００４４】
ステップＳ１０４では、色分解部２２により色分解処理が行われる。続いて周期性パターン解析部２３により周期性パターンの解析が行われる(ステップＳ１０５)。周期性パターンが検出された場合は（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、平滑化領域決定部２４での平滑化領域決定処理（ステップＳ１０７）、重み係数割り当て部２５での重み係数割り当て（空間フィルタ作成）処理(ステップＳ１０８)、平滑化演算部２６での平滑化演算処理（ステップＳ１０９）を行うことで処理対象の画像から網点パターンの周期性を除去した後、ステップＳ１１０へ移行する。
【００４５】
周期性パターンが検出されない場合は（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、ステップＳ１０７〜Ｓ１０９の処理はスキップされてステップＳ１１０へ移行する。
【００４６】
なお、ステップＳ１０３の処理で周期性情報が抽出された場合はステップＳ１０６で周期性パターンありと判断する。またステップＳ１０５〜Ｓ１０９の処理(図中破線で囲った部分)は網点画像領域毎、色成分毎に実施される。すなわち、１枚の処理対象画像内に複数の網点処理された画像領域（網点画像領域）が存在する場合は、網点画像領域毎かつ色成分毎にステップＳ１０５〜Ｓ１０９の処理が実施される。たとえば、処理画像の右上部分に写真ａの網点画像領域１があり、左下部分に写真ｂの網点画像領域２が存在する場合、網点画像領域１に対して色成分毎にステップＳ１０５〜Ｓ１０９の処理が実行され、さらに網点画像領域２に対して色成分毎にステップＳ１０５〜Ｓ１０９の処理が実行される。
【００４７】
ステップＳ１１０では、色合成部２７による色合成が行われる。その後、各種画像処理部２８により拡大・縮小などの画像処理をユーザ設定あるいは出力側の画像サイズに合わせるなどの必要に応じて実行する(ステップＳ１１１)。さらに、必要に応じて網点処理（スクリーントーン処理やディザ処理など）を施して(ステップＳ１１２)、印刷部１５またはデータ送信部１６へ出力して（ステップＳ１１３）処理を終了する。
【００４８】
次に、周期性パターン解析部２３、平滑化領域決定部２４、重み係数割り当て部２５、平滑化演算部２６で行われる処理についてさらに詳しく説明する。
【００４９】
図６は、処理対象の画像が有する網点パターンの一例を示している。ここでは２つの異なる方向の濃淡周期が交差している網点パターンを想定する。第１方向の実線５１および第２方向の実線５２はそれぞれ、周期パターン高濃度（または低濃度）部同士を結んだ線分であり、第１方向の実線５１と第２方向の実線５２との交点が濃度極大点（または極小点）である。第１方向の実線５１の間隔(周期)および第２方向の実線５２の間隔(周期)はそれぞれ一定の間隔（周期）を有するものとする。なお、第１方向の実線５１の間隔(周期)と第２方向の実線５２の間隔(周期)とは等しくてもよいし、異なってもよい。図中斜線で塗り潰した平行四辺形領域５３は１周期分の網点パターンとなる。
【００５０】
ここで、第１方向の実線５１とＸ方向（図中の水平方向で画像の主走査方向）のなす角をα、第２方向の実線５２とＸ方向のなす角をβとし（０°≦α≦９０°、−α≦β≦９０°）、平行四辺形領域５３のＸ方向の長さ（網点パターンのＸ方向の周期）をＸＴ、平行四辺形領域５３のＹ方向の長さ（網点パターンのＹ方向の周期）をＹＴとして以後の説明を行う。
【００５１】
図７は、周期性パターン解析部２３が網点パターンの周期性（ＸＴ、ＹＴ、α、β）を解析する際の解析方法の一例を説明する図である。この図は、処理対象の画像に対して二次元離散フーリエ変換（ＤＦＴ…discrete Fourier transform）を行い、その結果のスペクトル（周波数成分）が極端に強い（もしくは弱い）ところを黒丸で示したものである。横軸はＸ方向（水平方向）の周波数、縦軸はＹ方向（垂直方向）の周波数である。この図より周期ＸＴ、ＹＴの逆数および角度α、βを解析することができ、網点パターンの周期性情報としてＸＴ、ＹＴ、α、βを求めることができる。求めた周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）から平行四辺形領域５３の形状を特定することができる。
【００５２】
網点パターンの周期性の解析は上記の方法に限定されるものではなく、波形パターンマッチングや直交変換などを使用してもよい。また、前述したように、網点パターンの周期性解析は、解析対象の網点画像領域毎、色成分毎に行われる。
【００５３】
図８は、周期性情報をコード化データとし含む画像ファイル９０のデータ構造の一例を示している。画像ファイル９０は、当該画像ファイル９０に関する各種情報が格納されたヘッダ部９１と画像データが格納された画像データ部９２とを備える。ヘッダ部９１は、網点処理された画像領域（網点画像領域）に関する情報（タグ情報９３）を含んでいる。
【００５４】
網点に関するタグ情報９３は、当該画像ファイルの画像に含まれている網点画像領域の個数を示す領域数ｎと、各網点画像領域１〜ｎ(領域１〜ｎ)についてそれぞれ、その位置情報９４と、当該網点画像領域のＣ色成分画像に関する周期性情報（周期情報（ＸＴ、ＹＴ）とパターン方向情報（α、β））９５Ｃと、当該網点画像領域のＭ色成分画像に関する周期性情報９５Ｍと、当該網点画像領域のＹ色成分画像に関する周期性情報９５Ｙと、当該網点画像領域のＫ色成分画像に関する周期性情報９５Ｋとを含んでいる。
【００５５】
このような画像ファイルを処理する場合、デコード部２１は網点画像領域に関するタグ情報９３をデコードして解析し、網点画像領域が含まれているか否かを判断し、含まれている場合は該タグ情報９３から画像内における各網点画像領域の位置情報９４、色成分毎の周期性情報９５Ｃ、９５Ｍ、９５Ｙ、９５Ｋを取得して周期性パターン解析部２３に引き渡す。以後、この位置情報、周期性情報を使用して網点画像領域毎、色成分毎に、平滑化領域決定部２４、重み係数割り当て部２５、平滑化演算部２６による処理が行われる。
【００５６】
図９は、平滑化領域決定部２４が２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する処理の流れを示している。周期性パターン解析部２３から周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）を取得し(ステップＳ２０１)、この周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）に基づいて網点パターンの１周期に対応する平行四辺形領域５３を特定し、パラメータｔ１、ｔ２、α、βを算出する（ステップＳ２０２）。ｔ１、ｔ２は、
ｔ１・ｃｏｓα＋ｔ２・ｃｏｓβ＝ＸＴ、
ｔ１・ｓｉｎα＋ｔ２・ｓｉｎβ＝ＹＴ
の関係から算出する。
【００５７】
次に、平滑化領域を構成する２つの矩形領域の各辺の長さを算出する（ステップＳ２０３）。すなわち、矩形領域ＡのＸ方向(水平方向)の辺の長さはｔ１・ｃｏｓα、Ｙ方向(垂直方向)の辺の長さはｔ２・ｓｉｎβ、矩形領域ＢのＸ方向の辺の長さはｔ２・ｃｏｓβ、Ｙ方向の辺の長さはｔ１・ｓｉｎα、として求める。
【００５８】
図１１（ａ）は、平行四辺形領域５３とこれに対応して決定された矩形領域Ａ、Ｂの一例を示しており、図１０は、図１１（ａ）に示す平行四辺形領域５３と矩形領域Ａ、Ｂとのサイズおよび位置の対応関係を説明する図である。
【００５９】
平滑化領域決定部２４が決定する２つの矩形領域Ａ、Ｂからなる平滑化領域６１は、平行四辺形領域５３の一部分をこれに隣接する平行四辺形領域５３の同一部位に置き換えて得られる形状となっている。図１０の例では、平行四辺形領域５３ａの右下部の直角三角形部分である部位６２を平行四辺形領域５３ａの左上に隣接する平行四辺形領域５３ｂの同一部位（三角形ａｂｃ）で置き換え、平行四辺形領域５３ａの右上部の直角三角形部分である部位６３を平行四辺形領域５３ａの左下に隣接する平行四辺形領域５３ｃの同一部位（三角形ｃｄｅ）で置き換えることにより、矩形領域Ａ、Ｂから構成される平滑化領域６１が形成される。
【００６０】
平滑化領域６１は、元の平行四辺形領域５３と同一面積になっている。また平行四辺形領域５３は網点パターンとして周期的に繰り返すので、隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えた部分は１周期ずれた同一部位であり、網点パターンの周期性は維持される。すなわち、網点パターン（平行四辺形領域５３）は画像に対して水平方向にＸＴ、垂直方向にＹＴの周期で繰り返されるので、平行四辺形領域の一部分をこれに隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えても、空間フィルタ処理を施した場合には、元の平行四辺形領域を平滑化領域に設定した場合と同じ処理結果を得ることができる。
【００６１】
なお、矩形領域Ａ、Ｂについてはそのサイズと相互の位置関係が規定されればよく、平行四辺形領域５３との位置関係は規定されない。矩形領域Ａ、Ｂから構成される平滑化領域６１の位置が変化しても、出力画像の位置がシフトするだけで画質に影響しない。図１０では、平行四辺形領域５３と矩形領域Ａ，Ｂとのサイズの対応関係を説明する便宜上、平行四辺形領域５３と矩形領域Ａ、Ｂとを重ねているに過ぎない。図１１、図１２においても同様である。
【００６２】
上記のようにして周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）に基づいて矩形領域Ａ、Ｂを決定した後、平滑化領域決定部２４はこれら矩形領域Ａ、Ｂの並べ方を選択する。図９に示す処理では、２つの矩形領域Ａ、Ｂを並べた形状がなるべく正方形に近い形になるように配置している。すなわち、矩形領域Ａ、Ｂの水平方向の辺の長さを加算した値（ｔ１・ｃｏｓα＋ｔ２・ｃｏｓβ）と、矩形領域Ａ、Ｂの垂直方向の辺の長さを加算した値（ｔ２・ｓｉｎβ＋ｔ１・ｓｉｎα）の大小を比較し（ステップＳ２０４）、小さい方を選択する（ステップＳ２０５またはＳ２０６）。
【００６３】
正方形に近くなるように２つの矩形領域Ａ、Ｂの並べ方を選択することで、この平滑化領域６１を使用して平滑化処理を行った場合に、注目画素に対して全方向に均質な平滑化を行うことができる。なお、矩形領域Ａ、Ｂを垂直方向に並べる場合に矩形領域Ａ、Ｂの水平方向の辺の長さが等しい場合、あるいは矩形領域Ａ、Ｂを水平方向に並べる場合に矩形領域Ａ、Ｂの垂直方向の辺の長さが等しい場合は、矩形領域ＡとＢとを合わせて１個の矩形にすることができる。
【００６４】
矩形領域Ａ、Ｂの並べ方は、図１１、図１２に示すように各種ある。図１１（ａ）は図１０と同じ配置であり、矩形領域Ａ、Ｂを垂直方向に配置した「例１」である。図１１（ｂ）は垂直方向に並べる場合の他の配置である「例２」を示している。図１２（ａ）、（ｂ）はそれぞれ矩形領域Ａ、Ｂを水平方向に配置した「例３」、「例４」を示している。
【００６５】
矩形領域Ａ、Ｂの並べ方を選択する際のそのほかの条件としては図１３に示すものがある。制約事項１は、ハードウェア(メモリ)資源の節約からラインバッファ数を抑制する場合に使用される条件で、矩形領域ＡとＢとを垂直方向に並べた場合の長さ（矩形領域Ａ、Ｂの垂直方向の辺の長さの合計）がラインバッファの最大値（ラインバッファのライン数で記憶可能な画像範囲の垂直方向の最大長：Ｎｍａｘ）より小さい場合（判定Ｙｅｓの場合）は、垂直方向に並べても水平方向に並べてもよいので、並べ方は他の制約事項に依存する。判定Ｎｏの場合は、矩形領域Ａ、Ｂを垂直方向に並べると平滑化領域の垂直方向の長さがＮｍａｘを超えるので、矩形領域ＡとＢとを水平方向に並べるように決定する。
【００６６】
制約事項２は、ハードウェア(メモリ)資源の節約からラインバッファ長を抑制する場合に使用される条件で、矩形領域ＡとＢとを水平方向に並べた場合の長さ（矩形領域Ａ、Ｂの水平方向の辺の長さの合計）がラインバッファの最大長（１ラインの長さ：Ｍｍａｘ）より小さい場合（判定Ｙｅｓの場合）は、水平方向に並べても垂直方向に並べてもよいので、並べ方は他の制約事項に依存する。判定Ｎｏの場合は、矩形領域Ａ、Ｂを水平方向に並べると平滑化領域の水平方向の長さがＭｍａｘを超えるので、矩形領域ＡとＢとを垂直方向に並べるように決定する。
【００６７】
制約事項３は、文字などで特定の方向に細線がある場合、たとえば、明朝体では文字の横向きの線が細いので、この細線の鮮鋭性を平滑化処理で失わないようにする際に使用する条件である。すなわち、文字の細線の方向が水平方向か否かを判断し、水平方向の場合（判定Ｙｅｓの場合）は、矩形領域ＡとＢとを水平方向に隣接配置する。これにより、垂直方向への平滑化効果が少なくなり、水平方向の細線の鮮鋭性が失われ難くなる。一方、判定Ｎｏの場合は、矩形領域ＡとＢとを垂直方向に隣接配置する。これにより、水平方向への平滑化効果が少なくなり、垂直方向の細線の鮮鋭性が失われ難くなる。
【００６８】
複数の制約事項を組み合わせてもよい。たとえば、各制約事項に対して優先順位を割り付けておき、優先順位の高い制約事項から順に判定し、最初に判定結果が「任意」でなくなった制約事項による並べ方を採用するように構成されてもよい。
【００６９】
重み係数割り当て部２５は、平滑化領域決定部２４により決定された平滑化領域６１に対応する空間フィルタを作成してその重み係数を決定する。ここでは、平滑化領域決定部２４の決定した平滑化領域を内包可能な最小サイズ（Ｎ×Ｍ画素、Ｎ、Ｍは３以上の奇数の正整数が好ましい）を空間フィルタのサイズ（形状）に設定し、このＭ画素×Ｎ画素の空間フィルタ７１に平滑化領域６１を重ね合わせ、空間フィルタ７１内の各画素位置に対してその画素と平滑化領域との重複面積に応じた重み係数を設定する。
【００７０】
図１４（ａ）は、５画素×５画素の空間フィルタ７１の領域に平滑化領域６１を重ね合わせた状態の一例を示し、同図（ｂ）は各画素と平滑化領域６１との重複面積（全部重複を１とする）を数値で示し、同図（ｃ）は重複面積の合計が「１」となるように正規化した場合の各重み係数を示している。正規化後値がこの空間フィルタの重み係数に決定される。ここでは、任意のサイズを取り得る平滑化領域の大きさ・形状を、離散的な画素の集合で表現するために、重複面積に応じた重み付けを行って重み係数を決定している。
【００７１】
重み係数割り当て部２５によって作成された空間フィルタ（各重み付け係数）により平滑化演算部２６は処理対象の画像の各画素を注目画素として畳み込み演算を行う。より詳細には、空間フィルタ７１の各重み係数（平滑化係数）が図４の平滑化係数保持部４２に保持されて畳み込み演算が行われる。
【００７２】
図１５は、網点パターンの周期性を有する画像を、空間フィルタ７１で平滑化処理した場合の処理結果例を示している。図１５（ａ）は、所定の均一な中間濃度の領域を網点パターンで表した画像Ｇの濃度分布を示しており、図１５（ｂ）は図１５（ａ）の画像Ｇに対して図１４（ｃ）の空間フィルタ７１を使用して畳み込み演算を施して平滑化した後の画像Ｇ´の濃度分布を示している。
【００７３】
平滑化前の画像Ｇは、周期的な濃淡が大きく現れており、濃淡範囲はほぼ−０．９〜＋０．９になっている。この画像Ｇを周期性パターン解析部２３で解析すると、周期性を示す第１方向の実線５１ａと第２方向の実線５２ａが抽出され、１周期分の網点パターンである平行四辺形領域５３ｄが得られる。この平行四辺形領域５３ｄから平滑化領域が決定されて空間フィルタ７１が作成される。空間フィルタ７１で平滑化処理した後の画像Ｇ´（図１５（ｂ））では周期的な濃淡変化の大きさは、−０．０１〜＋０．０１の範囲に収まっており、網点パターンの周期性がほぼ除去されている。また、網点パターン（周期パターン）以外の画像成分は、ほぼ網点パターン(周期パターン)の解像度で残すことができる。
【００７４】
以上、本発明の実施の形態を図面によって説明してきたが、具体的な構成は実施の形態に示したものに限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における変更や追加があっても本発明に含まれる。
【００７５】
たとえば、実施例ではカラー画像を対象としたが、処理対象の画像はモノクロ画像でもよい。この場合、色分解、色合成は不要になる。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像処理装置が有する画像処理部の構成を示すブロック図である。
【図３】色分解する際の変換テーブルおよび変換式の一例を示す説明図である。
【図４】平滑化演算部の構成を示すブロック図である。
【図５】画像処理装置が行う処理全体の流れを示す流れ図である。
【図６】処理対象の画像が有する網点パターンの一例を示す説明図である。
【図７】周期性パターン解析部が網点パターンの周期性（ＸＴ、ＹＴ、α、β）を解析する際の解析方法の一例を示す説明図である。
【図８】コード化データとして周期性情報を含む画像ファイルのデータ構造の一例を示す説明図である。
【図９】平滑化領域決定部が２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する処理の流れを示す流れ図である。
【図１０】周期性情報（ＸＴ、ＹＴ、α、β）で特定される平行四辺形領域と２つの矩形領域との関係を示す説明図である。
【図１１】矩形領域Ａ、Ｂを垂直方向に並べた例を示す説明図である。
【図１２】矩形領域Ａ、Ｂを水平方向に並べた例を示す説明図である。
【図１３】矩形領域Ａ、Ｂの並べ方を選択する際の条件例を示す説明図である。
【図１４】５画素×５画素の空間フィルタについて、平滑化領域とを重ね合わせた状態、重複面積に応じた重み係数、正規化後の重み係数の各一例を示す説明図である。
【図１５】網点パターンの周期性を有する画像の、画像処理部での処理前と処理後を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７７】
１０…画像処理装置
１１…画像読み取り部
１２…データ受信部
１３…画像記憶部
１４…画像表示部
１５…印刷部
１６…データ送信部
２０…画像処理部
２１…デコード部
２２…色分解部
２３…周期性パターン解析部
２４…平滑化領域決定部
２５…重み係数割り当て部
２６…平滑化演算部
２７…色合成部
２８…各種画像処理部
３１…変換テーブル
４１…ラインバッファ
４２…平滑化係数保持部
４３…積和演算部
４４…加算器
４５…積和演算器
５１…第１方向の実線
５２…第２方向の実線
５３、５３ａ〜５３ｄ…平行四辺形領域
６１…平滑化領域
７１…空間フィルタ
９０…画像ファイル
９１…ヘッダ部
９２…画像データ部
９３…タグ情報
９４…位置情報
９５Ｃ、９５Ｍ、９５Ｙ、９５Ｋ…周期性情報
Ｇ…処理前画像
Ｇ´…処理後画像
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の画像を解析して、該画像に含まれる網点パターンの周期性を示す周期性情報を取得する解析部と、
前記解析部によって取得した前記周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する平滑化領域決定部と、
前記平滑化領域決定部によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、前記内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部と、
前記空間フィルタ作成部によって作成された前記空間フィルタを用いて前記処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う平滑化演算部と、
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
処理対象の画像の画像データであって前記画像に含まれる網点パターンの周期性を示す周期性情報の付加された画像データを入力する入力部と、
前記入力部によって入力した前記画像データに付加されている前記周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する平滑化領域決定部と、
前記平滑化領域決定部によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、前記内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部と、
前記空間フィルタ作成部によって作成された前記空間フィルタを用いて前記処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う平滑化演算部と、
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記周期性情報は、１周期分の網点パターンを成す平行四辺形領域を特定する情報であり、
前記平滑化領域決定部が決定する前記平滑化領域は、前記平行四辺形領域の一部分をこれに隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えて得られる形状である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記平滑化領域決定部は、指定された条件に応じて、前記２つの矩形領域の並べ方を決定する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１】
処理対象の画像を解析して、該画像に含まれる網点パターンの周期性を示す周期性情報を取得する解析部と、
前記解析部によって取得した前記周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する平滑化領域決定部と、
前記平滑化領域決定部によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、前記内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部と、
前記空間フィルタ作成部によって作成された前記空間フィルタを用いて前記処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う平滑化演算部と、
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
処理対象の画像の画像データであって前記画像に含まれる網点パターンの周期性を示す周期性情報の付加された画像データを入力する入力部と、
前記入力部によって入力した前記画像データに付加されている前記周期性情報に基づいて、２個の接触した矩形領域もしくは１個の矩形領域からなる平滑化領域を決定する平滑化領域決定部と、
前記平滑化領域決定部によって決定された平滑化領域を内包可能なサイズの空間フィルタであって、前記内包した平滑化領域との重複面積に応じて各画素に対する重み係数が設定された空間フィルタを作成する空間フィルタ作成部と、
前記空間フィルタ作成部によって作成された前記空間フィルタを用いて前記処理対象の画像に対して畳み込み演算を行う平滑化演算部と、
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記周期性情報は、１周期分の網点パターンを成す平行四辺形領域を特定する情報であり、
前記平滑化領域決定部が決定する前記平滑化領域は、前記平行四辺形領域の一部分をこれに隣接する平行四辺形領域の同一部位に置き換えて得られる形状である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記平滑化領域決定部は、指定された条件に応じて、前記２つの矩形領域の並べ方を決定する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２００９−２５３８０５（Ｐ２００９−２５３８０５Ａ）
【公開日】平成２１年１０月２９日（２００９．１０．２９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１０１３６２（Ｐ２００８−１０１３６２）
【出願日】平成２０年４月９日（２００８．４．９）
【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２１年１０月２９日（２００９．１０．２９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年４月９日（２００８．４．９）
【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）】
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