透過画像検出装置、透過画像エッジ検出装置、透過画像検出方法、および透過画像エッジ検出方法
【課題】透過画像またはそのエッジを従来よりも確実に検出する。
【解決手段】画像形成装置１に、原稿画像５０の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点検出部６０１と、検出された孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する周期性検出部６０２と、検出された規則性有画素を膨張させることによって表れる領域を透過画像として検出する透過領域拡張部６０３と、を設ける。
【解決手段】画像形成装置１に、原稿画像５０の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点検出部６０１と、検出された孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する周期性検出部６０２と、検出された規則性有画素を膨張させることによって表れる領域を透過画像として検出する透過領域拡張部６０３と、を設ける。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、透過画像またはそのエッジを検出する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コピー、ＰＣプリント、スキャン、ファックス、およびファイルサーバなどの様々な機能を備えた画像形成装置が普及している。このような画像形成装置は、「複合機」または「ＭＦＰ（Multi Function Peripherals）」などと呼ばれる。
【０００３】
ＰＣプリントは、パーソナルコンピュータから画像データを受信し画像を用紙に印刷する機能である。
【０００４】
また、近年、パーソナルコンピュータで描画を行うためのアプリケーションが流通している。このようなアプリケーションは、「描画ソフト」と呼ばれている。描画ソフトの中には、透過画像をディスプレイに表示する機能が備わっているものがある。
【０００５】
「透過画像」は、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する。例えば、図４（Ａ）において、円形の透過画像５０ａは矩形の背後画像５０ｂの上に配置されているが、背後画像５０ｂの、透過画像５０ａと重なっている部分は、透けて見える。透過率が高いほど、よく透けて見える。つまり、透過画像は、半透明の画像であると、言える。
【０００６】
画像形成装置は、パーソナルコンピュータに表示されている透過画像を用紙に印刷することができる。印刷されるまでに透過画像は、透過率の高さに応じて、図６（Ａ）に示すように、画素の間引きの処理が施される。そして、間引かれた画素の位置に、透過画像の後ろにある他の画像が印刷される。これにより、当該他の画像が透けて表れているように見える。
【０００７】
透過画像の画素は、透過率に応じた一定の周期で間引かれる。よって、透過画像は、一定の周期で濃度を有する画素とそうでない画素とが表れる点で、いわゆる網点画像と共通する。
【０００８】
また、印刷の際に透過画像のエッジ（輪郭）を強調することがある。透過画像のエッジを強調するためには、透過画像のエッジの位置を特定しなければならない。特定の方法として、次のような方法が提案されている。
【０００９】
各画素を注目画素として、上下左右に隣接する４つの周囲画素を順次抽出する。そして、注目画素がエッジ画素であるかどうかを次のように判定する。まず、注目画素と１つ目の周囲画素との濃度差を算出して、その濃度差と一定値とを比較する。濃度差が一定値未満である場合、次に注目画素と２つ目の周囲画素との濃度差とを一定値とを比較する。以下同様に、その濃度差が一定値未満である場合、３つ目の周囲画素との濃度差と比較する。その濃度差が一定値未満である場合、さらに４つ目の周囲画素との濃度差と比較する。そして、その濃度差も一定値未満であった場合には、注目画素がエッジ画素ではないと判定する。一方、上記の４つの濃度差のうちのいずれかが、一定値を越えていた場合、注目画素がエッジ画素であると判定する（特許文献１）。
【００１０】
そのほか、特許文献２には、写真領域、文字領域、および網点領域を分離する方法が提案されている。また、特許文献３には、網点の中の文字のエッジを検出する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開平５−２３６２６０号公報
【特許文献２】特開平８−２３７４７５号公報
【特許文献３】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】
【００１２】
上述の通り、透過画像は、透過率の高さに応じて、図６（Ａ）に示すように、画素が間引かれる。したがって、間引かれた画素と残った画素との間に濃度差が生じる。しかし、従来の方法では、この濃度差に起因し、両画素の間にエッジがあると誤って判別されるおそれがある。
【００１３】
本発明は、このような問題点に鑑み、透過画像のエッジを従来よりも確実に検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一形態に係る透過画像エッジ検出装置は、画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも第一の閾値以上高い濃度を有する画素である第一の孤立点画素を検出する第一の孤立点画素検出手段と、前記画像の中から、隣接する隣接画素の濃度よりも、前記第一の閾値よりも低い第二の閾値以上高い濃度を有する画素である第二の孤立点画素を検出する第二の孤立点画素検出手段と、前記画像の中から、前記第一の孤立点画素としては検出されなかったが前記第二の孤立点画素としては検出された画素である第三の孤立点画素を選出する、第三の孤立点画素選出手段と、前記画像の中から透過画像のエッジを検出する透過画像エッジ検出手段と、前記透過画像エッジ検出手段によって検出された前記エッジから、前記第三の孤立点画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する、非エッジ部分削除手段と、を有する。
【００１５】
本発明の他の一形態に係る透過画像エッジ検出装置は、透過画像の属性データに、当該透過画像の中の一定以上の濃度を有する画素の位置が示される場合に、当該画素の分布を示す分布画像に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出するクロージング処理手段と、算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、を有する。
【００１６】
本発明の他の一形態に係る透過画像検出装置は、画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点画素検出手段と、検出された前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する規則性有画素判別手段と、検出された前記規則性有画素を膨張させることによって表れる領域を透過画像として検出する透過画像検出手段と、を有する。
【００１７】
本発明の一形態に係る透過画像エッジ検出装置は、画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点画素検出手段と、検出された前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する規則性有画素判別手段と、検出された前記規則性有画素を含む領域に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出するクロージング処理手段と、算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、を有する。
【００１８】
本発明の他の一形態に係る透過画像エッジ検出装置は、透過画像の位置および形状を示す属性データを取得する属性データ取得手段と、前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、を有する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によると、透過画像のエッジを従来よりも確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】画像形成装置を含むネットワークシステムの例を示す図である。
【図２】画像形成装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】画像処理回路の構成の例を示す図である。
【図４】原稿画像の中の透過画像と背後画像との位置関係の例を示す図である。
【図５】第一のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図６】属性画像によって示される、透過画像の属性の例を示す図である。
【図７】透過画像と背後画像との重なりの例を画素単位で表す図である。
【図８】孤立点画素および非孤立点画素の配置の例を示す図である。
【図９】拡張後の孤立点画素の範囲の例を示す図である。
【図１０】第二のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１１】第三のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１２】第四のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１３】グラデーションによって表現される透過画像５０ａの例を示す図である。
【図１４】第五のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１５】孤立点画素、仮孤立点画素、および非孤立点画素の位置関係の例を示す図である。
【図１６】透過画像、背後画像、およびエッジ強調領域の位置関係の例を示す図である。
【図１７】第六のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１８】第七のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１９】第八のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図２０】孤立点画素が検出された領域の例を示す図である。
【図２１】第九のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図２２】第十のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図２３】孤立点画素および仮孤立点画素の位置関係の例を示す図である。
【図２４】第十一のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は、画像形成装置１を含むネットワークシステムの例を示す図である。図２は、画像形成装置１のハードウェア構成の例を示す図である。
【００２２】
図１に示す画像形成装置１は、一般に複合機またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれる装置であって、コピー、ネットワークプリンティング（ＰＣプリント）、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。
【００２３】
画像形成装置１は、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、またはインターネットなどの通信回線３を介してパーソナルコンピュータ２などの装置と画像データのやり取りを行うこととができる。
【００２４】
画像形成装置１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃ、大容量記憶装置１０ｄ、スキャナ１０ｅ、印刷装置１０ｆ、ネットワークインタフェース１０ｇ、タッチパネル１０ｈ、モデム１０ｉ、および画像処理回路１０ｊなどによって構成される。
【００２５】
スキャナ１０ｅは、原稿の用紙に記されている写真、文字、絵、図表などの画像を読み取って画像データを生成する装置である。
【００２６】
タッチパネル１０ｈは、ユーザに対してメッセージまたは指示を与えるための画面、ユーザが処理の指令および条件を入力するための画面、およびＣＰＵ１０ａの処理の結果を示す画面などを表示する。また、ユーザが指で触れた位置を検知し、検知結果を示す信号をＣＰＵ１０ａに送信する。
【００２７】
ネットワークインタフェース１０ｇは、通信回線３を介してパーソナルコンピュータなどの他の装置と通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）である。
【００２８】
モデム１０ｉは、固定電話網を介して他のファックス端末との間でＧ３などのプロトコルで画像データをやり取りするための装置である。
【００２９】
画像処理回路１０ｊは、パーソナルコンピュータ２から送信されてきた画像データに基づいて、いわゆるエッジ強調処理を行う。これについては、後述する。
【００３０】
印刷装置１０ｆは、スキャナ１０ｅによって読み取られた画像または画像処理回路１０ｊによってエッジ強調処理が施された画像などを用紙に印刷する。
【００３１】
ＲＯＭ１０ｃおよび大容量記憶装置１０ｄには、ＯＳ（Operating System）のほかファームウェアおよびアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。これらのプログラムは、必要に応じてＲＡＭ１０ｂにロードされ、ＣＰＵ１０ａによって実行される。大容量記憶装置１０ｄとして、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどが用いられる。
【００３２】
画像処理回路１０ｊの機能の一部または全部を、プログラムをＣＰＵ１０ａに実行させることによって、実現してもよい。この場合は、後述する各処理の手順を記述したプログラムを用意し、そのプログラムをＣＰＵ１０ａに実行させればよい。
【００３３】
次に、画像処理回路１０ｊの構成および画像処理回路１０ｊによるエッジ強調処理について、詳細に説明する。
【００３４】
図３は、画像処理回路１０ｊの構成の例を示す図である。図４は、原稿画像５０の中の透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの位置関係の例を示す図である。
【００３５】
画像処理回路１０ｊは、図３に示すように、エッジ強調領域検出部１０１およびエッジ強調処理部１０２などによって構成される。
【００３６】
画像処理回路１０ｊは、パーソナルコンピュータ２から送信されてきた画像データ７０によって再現される画像に対してエッジ強調処理を行う。以下、この画像を「原稿画像５０」と記載する。
【００３７】
「エッジ強調処理」とは、原稿画像５０の中に含まれる文字、図表、またはイラストなどのオブジェクトの輪郭つまりエッジを強調する処理である。
【００３８】
「透過画像」は、一般に、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する。例えば、図４（Ａ）において、円形の透過画像５０ａは矩形の背後画像５０ｂの上に配置されているが、背後画像５０ｂの、透過画像５０ａと重なっている部分は、透けて見える。透過率が高いほど、よく透けて見える。透過率が０％であれば、図４（Ｂ）に示すように、背後画像５０ｂの、透過画像５０ａと重なっている部分は、完全に隠れてしまい一切見えない。なお、本実施形態では、背後画像５０ｂとして、透過画像でない画像（いわゆる非透過画像）を例に挙げて説明する。
【００３９】
エッジ強調領域検出部１０１は、透過画像５０ａの中からエッジ強調処理の対象とする領域（以下、「エッジ強調領域５０ｅ」と記載する。）を検出する。
【００４０】
エッジ強調処理部１０２は、エッジ強調領域検出部１０１によって検出されたエッジ強調領域の濃度を高くするなどして、エッジ強調領域に対してエッジ強調処理を施す。
【００４１】
以下、エッジ強調領域検出部１０１について、さらに詳細に説明する。エッジ強調領域５０ｅの検出の方法として、次の１１の方法があげられる。
【００４２】
〔第一のエッジ強調領域検出方法〕
図５は、第一のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。図６は、属性画像５Ａによって示される、透過画像５０ａの属性の例を示す図である。図７は、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの重なりの例を画素単位で表す図である。図８、は孤立点画素および非孤立点画素の配置の例を示す図である。図９は、拡張後の孤立点画素の範囲の例を示す図である。
【００４３】
第一のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図５に示すように、孤立点検出部６０１、周期性検出部６０２、透過領域拡張部６０３、およびエッジ強調領域検出部６０４などによって構成される。
【００４４】
ところで、一般に、透過画像は、パーソナルコンピュータ２で表示されるときには図６（Ｂ）に示すようにすべての画素に一定の濃度があっても、印刷時には、図６（Ａ）において黒い正方形で示すように一定の濃度がある画素とない画素とによって構成されるように変換される。一定の濃度がある画素は、孤立したドットのように見えるので、「孤立点画素」と呼ばれる。一方、一定の濃度がない画素は、「非孤立点画素」と呼ばれる。
【００４５】
孤立点画素は、決められた濃度で印刷される。一方、非孤立点画素は、後ろに他の画像がなければ印刷されないが、他の画像があれば、当該他の画像の中の、当該非孤立点画素と同じ位置にある画素が印刷される。このようにして、図７に示すように透過画像５０ａの非孤立点画素の位置に背後画像５０ｂの対応する画素を印刷することによって、背後画像５０ｂのうちの透過画像５０ａと重なる部分が、透けて見えるように印刷される。透過率が高いほど、孤立点画素が出現する頻度が低い。
【００４６】
図５において、孤立点検出部６０１は、画像データ７０に示される原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。
【００４７】
ところで、一般に、透過画像の孤立点画素は、一定の間隔に並んでいる。つまり、透過画像の出現には、一定の周期性（規則性）がある。
【００４８】
周期性検出部６０２は、孤立点検出部６０１によって検出された孤立点画素の出現の周期性（規則性）を検出する。孤立点画素および非孤立点画素が例えば図８のように配置されている原稿画像５０からは、周期性検出部６０２は、Ｘ軸方向およびＹ軸方向それぞれに５画素に１画素の間隔（周期）で孤立点画素が出現することを検知する。
【００４９】
透過領域拡張部６０３は、周期性検出部６０２によって周期性が検知された孤立点画素の領域に対して拡張（膨張）の処理を行うことによって、透過画像５０ａの領域を検出する。具体的には、周期性が検知された各孤立点画素を、隣同士で接するまで拡張させる。これにより、例えば図８に示す各孤立点画素は、図９に太線で示すように５×５画素の領域に拡張する。
【００５０】
そして、透過領域拡張部６０３は、拡張後のすべての領域の集合を、透過画像５０ａの領域として検出する。
【００５１】
エッジ強調領域検出部６０４は、透過領域拡張部６０３によって検出された透過画像５０ａの領域のうちの所定の幅のエッジ（輪郭）をエッジ強調領域５０ｅとして検出する。
【００５２】
〔第二のエッジ強調領域検出方法〕
図１０は、第二のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【００５３】
図３に示すように、エッジ強調領域検出部１０１には、パーソナルコンピュータ２から画像データ７０とともに、属性データ７Ａが入力される。
属性データ７Ａは、透過画像５０ａの属性を示すデータであって、「文字領域」または「写真領域」などの領域の種類（領域情報）を示す１ビットまたは２ビットのデータである。透過画像５０ａの画素ごとの領域情報を示す場合もあれば、透過画像５０ａ全体の領域情報を示す場合もある。前者の場合は、領域情報を表す１ビットまたは２ビットのデータが画素ごとに用意され、それらの集合が属性データ７Ａとなる。
【００５４】
第二のエッジ強調領域検出方法は、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａが既に図６（Ａ）に示すように孤立点画素および非孤立点画素によって構成される場合に用いられる。この場合は、透過画像５０ａの大体の領域は分かるがエッジが未確定である、と言える。
【００５５】
第二のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１０に示すように、クロージング処理部６１１、属性画像拡張部６１２、属性画像縮小部６１３、および差分領域算出部６１４などによって構成される。
【００５６】
クロージング処理部６１１は、属性データ７Ａに示される、透過画像５０ａの各画素の、一定以上の濃度の有無の分布を表す画像（以下、「属性画像５Ａ」と記載する。）に対してクロージングの処理を行う。つまり、各ドットを拡張（膨張）させ縮小（収縮）させる処理を行う。なお、属性画像５Ａにおいて、一定以上の濃度を有する画素は黒のドットで表わされ、そうでない画素は白のドットで表わされる。また、属性画像５Ａと原稿画像５０とは、図６（Ａ）の場合には、形状がほぼ一致する。
【００５７】
属性画像拡張部６１２は、クロージングの処理がなされた属性画像５Ａの範囲を所定の画素数だけ拡張することによって、拡張領域５Ｋ１を算出する。
【００５８】
属性画像縮小部６１３は、クロージングの処理がなされた属性画像５Ａの範囲を、所定の画素数だけ縮小することによって、縮小領域５Ｓ１を算出する。
【００５９】
差分領域算出部６１４は、拡張領域５Ｋ１と縮小領域５Ｓ１との差分の領域、つまり、拡張領域５Ｋ１から縮小領域５Ｓ１を除いた領域を算出する。算出された領域が、透過画像５０ａのエッジ強調領域５０ｅである。
【００６０】
〔第三のエッジ強調領域検出方法〕
図１１は、第三のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【００６１】
第三のエッジ強調領域検出方法は、属性データ７Ａとして、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａが図６（Ｂ）のようにすべての画素に一定の濃度があることを示す場合に、用いられる。この場合は、図６（Ａ）に示す場合と異なり、透過画像５０ａのエッジが明確であると、言える。
【００６２】
第三のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１１に示すように、属性画像拡張部６２２、属性画像縮小部６２３、および差分領域算出部６２４などによって構成される。
【００６３】
属性データ７Ａによると、透過画像５０ａの領域、特に、エッジは、図６（Ｂ）に示す通りに特定される。よって、第二のエッジ強調領域検出方法においては、属性画像５Ａに対してクロージングの処理を行う必要がない。
【００６４】
属性画像拡張部６２２は、属性画像５Ａの範囲を所定の画素数だけ拡張することによって、拡張領域５Ｋ２を算出する。
【００６５】
属性画像縮小部６２３は、属性画像５Ａの範囲を所定の画素数だけ縮小することによって、縮小領域５Ｓ２を算出する。
【００６６】
差分領域算出部６２４は、図１０の差分領域算出部６１４と同様に、拡張領域５Ｋ２と縮小領域５Ｓ２との差分の領域、つまり、拡張領域５Ｋ２から縮小領域５Ｓ２を除いた領域を算出する。算出された領域が、透過画像５０ａのエッジ強調領域５０ｅである。
【００６７】
〔第四のエッジ強調領域検出方法〕
図１２は、第四のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【００６８】
第四のエッジ強調領域検出方法は、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、属性データ７Ａによって再現される属性画像５Ａと一致しない場合に、用いられる。つまり、属性画像５Ａが図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、例えば、図６（Ｃ）に示すような場合に、用いられる。
【００６９】
第四のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１２に示すように、孤立点検出部６３１、周期性検出部６３２、クロージング処理部６３３、拡張領域算出部６３４、縮小領域算出部６３５、および差分領域算出部６３６などによって構成される。
【００７０】
孤立点検出部６３１は、画像データ７０に示される原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。
【００７１】
周期性検出部６３２は、孤立点検出部６３１によって検出された孤立点画素の出現の周期性（規則性）を検出する。そして、一定の周期性がみられる孤立点画素の集合を検出する。
【００７２】
クロージング処理部６３３は、一定の周期性が見られる孤立点画素の集合を含む領域（例えば、これらの孤立点画素が収まる矩形の領域）に対してクロージングの処理を行う。
【００７３】
拡張領域算出部６３４は、クロージングの処理がなされた画像を所定の画素数だけ拡張することによって、拡張領域５Ｋ３を算出する。
【００７４】
縮小領域算出部６３５は、クロージングの処理がなされた画像を所定の画素数だけ縮小することによって、縮小領域５Ｓ３を算出する。
【００７５】
差分領域算出部６３６は、図１０の差分領域算出部６１４および図１１の差分領域算出部６２４と同様に、拡張領域５Ｋ３と縮小領域５Ｓ３との差分の領域、つまり、拡張領域５Ｋ３から縮小領域５Ｓ３を除いた領域を算出する。算出された領域が、透過画像５０ａのエッジ強調領域５０ｅである。
【００７６】
〔第五のエッジ強調領域検出方法〕
図１３は、グラデーションによって表現される透過画像５０ａの例を示す図である。図１４は、第五のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。図１５は、孤立点画素、仮孤立点画素、および非孤立点画素の位置関係の例を示す図である。
【００７７】
第五のエッジ強調領域検出方法も、第四のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【００７８】
図１３（Ａ）に示すように、透過画像５０ａが特定の色（例えば、黒）から白へのグラデーションによって表現される場合は、濃度が低い孤立点画素は、隣接する非孤立点画素との間の濃度の差が十分でないので、検出されないことがある。したがって、このような透過画像５０ａに対してエッジ強調処理を行うと、エッジでない部分が図１３（Ｂ）のように強調されてしまうおそれがある。
【００７９】
そこで、エッジ強調領域検出部１０１は、第五のエッジ強調領域検出方法によって、透過画像５０ａがグラデーションによって表現される場合であっても、図１３（Ｃ）のようにエッジ強調領域５０ｅを従来よりも的確に検出する。
【００８０】
第五のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図５に示した孤立点検出部６０１ないしエッジ強調領域検出部６０４の各モジュールを有する。これらのモジュールの代わりに、図１０に示したクロージング処理部６１１ないし差分領域算出部６１４の各モジュールを有していてもよい。または、図１１に示した属性画像拡張部６２２ないし差分領域算出部６２４の各モジュールを有していてもよいし、図１２に示した孤立点検出部６３１ないし差分領域算出部６３６の各モジュールを有していてもよい。
【００８１】
つまり、エッジ強調領域検出部１０１は、第一のエッジ強調領域検出方法ないし第四のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを求める手段を有する。以下、エッジ強調領域５０ｅを求める手段を「エッジ強調領域算出部６００」と記載する。
【００８２】
さらに、エッジ強調領域検出部１０１は、図１４に示すように、孤立点検出部８０１、周期性検出部８０２、孤立点濃度検出部８０３、孤立点存在推定部８０４、仮孤立点濃度検出部８０５、孤立点濃度差分算出部８０６、孤立点下地濃度検出部８０７、仮孤立点下地濃度検出部８０８、下地濃度差分算出部８０９、孤立点判別部８０Ａ、拡張領域検出部８０Ｂ、およびエッジ強調領域調整部８０Ｃなどを有する。
【００８３】
孤立点検出部８０１は、画像データ７０に示される原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。
【００８４】
周期性検出部８０２は、孤立点検出部８０１によって検出された孤立点画素の出現の周期性を検出する。
【００８５】
孤立点濃度検出部８０３は、孤立点検出部８０１によって検出された孤立点画素ごとの濃度を検出する。
【００８６】
孤立点存在推定部８０４は、孤立点検出部８０１および周期性検出部８０２それぞれの検出結果に基づいて、孤立点検出部８０１によっては検出されなかったが孤立点画素である可能性のある画素を推定する。
【００８７】
具体的には、孤立点存在推定部８０４は、周期性検出部８０２によって周期性が検知された孤立点画素のうちの周期性が途切れるところに位置する孤立点画素を選出する。そして、もう１周期だけ周期性が途切れなかったとすれば孤立点画素に該当するはずの画素に、孤立点画素である可能性があると、推定する。
【００８８】
例えば、図１５（Ａ）のような４×４個の孤立点画素が検出された場合は、孤立点存在推定部８０４は、図１５（Ｂ）において、黒の塗り潰しで示す１２個の孤立点画素の周囲にある、一点鎖線で示す２０個の画素に、孤立点画素である可能性があると、推定する。
【００８９】
仮孤立点濃度検出部８０５は、孤立点画素である可能性があると孤立点存在推定部８０４によって推定された画素（以下、「仮孤立点画素」と記載する。）それぞれの濃度を検出する。
【００９０】
孤立点濃度差分算出部８０６は、仮孤立点画素それぞれの濃度と仮孤立点画素それぞれの最も近くにある孤立点画素の濃度との差分Ｄｐを算出する。例えば、図１５（Ｂ）に示す仮孤立点画素ＰＥ１については、仮孤立点画素ＰＥ１の濃度と孤立点画素ＰＫ１の濃度との差分を差分Ｄｐとして算出する。
【００９１】
孤立点下地濃度検出部８０７は、孤立点画素それぞれに隣接する任意の１つの非孤立点画素の濃度を下地の濃度として検出する。例えば、図１５（Ｂ）に示す孤立点画素ＰＫ１については、その孤立点画素に隣接しかつ点線で示す非孤立点画素ＰＨ１の濃度を下地の濃度として検出する。
【００９２】
仮孤立点下地濃度検出部８０８は、仮孤立点画素それぞれに隣接する任意の１つの非孤立点画素の濃度を下地の濃度として検出する。例えば、図１５（Ｂ）に示す仮孤立点画素ＰＥ１については、仮孤立点画素ＰＥ１に隣接しかつ点線で示す非孤立点画素ＰＨ２の濃度を下地の濃度として検出する。
【００９３】
下地濃度差分算出部８０９は、仮孤立点画素それぞれの下地の濃度と仮孤立点画素それぞれの最も近くにある孤立点画素の下地の濃度との差分Ｄｓを算出する。例えば、図１５（Ｂ）に示す仮孤立点画素ＰＥ１については、仮孤立点画素ＰＥ１の下地の濃度つまり非孤立点画素ＰＨ２の濃度と孤立点画素ＰＫ１の下地の濃度つまり非孤立点画素ＰＨ１の濃度との差分を差分Ｄｓとして算出する。
【００９４】
孤立点判別部８０Ａは、各仮孤立点画素が孤立点画素であるか否かを判別する。以下、図１５（Ｂ）に示す仮孤立点画素ＰＥ１を例に、判別の方法について説明する。
【００９５】
孤立点判別部８０Ａは、仮孤立点画素ＰＥ１の濃度とそれの最も近くにある孤立点画素つまり孤立点画素ＰＫ１の濃度との差分Ｄｐが閾値α１（２５６階調の場合は、例えば、１０）を超えている否かをチェックする。さらに、仮孤立点画素ＰＥ１の下地の濃度と孤立点画素ＰＫ１の下地の濃度との差分Ｄｓが所定の閾値α２（２５６階調の場合は、例えば、２）以下であるか否かをチェックする。
【００９６】
そして、差分Ｄｐが閾値α１を超えておりかつ差分Ｄｓが閾値α２以下である場合は、孤立点判別部８０Ａは、仮孤立点画素ＰＥ１が孤立点画素であると、判別する。そうでない場合は、仮孤立点画素ＰＥ１が非孤立点画素であると、判別する。
【００９７】
つまり、孤立点判別部８０Ａは、孤立点画素ＰＫ１の濃度と仮孤立点画素ＰＥ１の濃度との間に一定以上の変化があり、かつ、孤立点画素ＰＫ１の下地の濃度と仮孤立点画素ＰＥ１の下地の濃度との間にまったくまたはほとんど変化がない場合に、仮孤立点画素ＰＥ１が孤立点画素であると、判別する。
【００９８】
仮孤立点画素ＰＥ１が孤立点画素であれば、孤立点存在推定部８０４によって未だ推定が行われていない画素の中に透過画像５０ａの孤立点画素がある可能性がある。
【００９９】
そこで、ある画素が孤立点判別部８０Ａによって孤立点画素であると判別された場合は、孤立点濃度検出部８０３ないし孤立点判別部８０Ａは、この画素を、周期性が検知された孤立点画素の１つとして加え、上述の処理を実行し直す。そして、新たな孤立点画素が孤立点判別部８０Ａによって判別されなくなるまで、上述の処理を実行し直す。
【０１００】
このようにして原稿画像５０の中から検出されまたは判別された孤立点画素が、透過画像５０ａの孤立点画素である。
【０１０１】
孤立点画素であると孤立点判別部８０Ａによって判別された仮孤立点画素の領域は、エッジ強調領域算出部６００によっては透過画像５０ａの一部分であることが検知されなくても、本来、透過画像５０ａの一部分である。
【０１０２】
そこで、拡張領域検出部８０Ｂは、孤立点画素であると孤立点判別部８０Ａによって判別された仮孤立点画素の領域を、クロージングの処理などを用いて拡張領域５０ｋとして検出する。
【０１０３】
エッジ強調領域調整部８０Ｃは、エッジ強調領域算出部６００によって得られたエッジ強調領域５０ｅを、拡張領域検出部８０Ｂによって検出された拡張領域５０ｋと重複する部分を除去することによって、調整する。以下、拡張領域５０ｋと重複する部分が除去されたエッジ強調領域５０ｅを「エッジ強調領域５０ｅ２」と記載する。
【０１０４】
〔第六のエッジ強調領域検出方法〕
図１６は、透過画像５０ａ、背後画像５０ｂ、およびエッジ強調領域５０ｅ２の位置関係の例を示す図である。図１７は、第六のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【０１０５】
第六のエッジ強調領域検出方法も、第四のエッジ強調領域検出方法および第五のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１０６】
図１６（Ａ）に示すように透過画像５０ａの後ろに背後画像５０ｂがある状態で、原稿画像５０全体に対してエッジ強調処理を行うと、図１６（Ｂ）に示すように透過画像５０ａと背後画像５０ｂとが重なる部分をすべて囲うようにエッジが強調されてしまうことがある。なぜなら、重なる部分においては、孤立点画素の周囲の非孤立点画素の濃度が高くなり、孤立点画素の濃度と非孤立点画素の濃度との差が、孤立点画素を検出するのに十分でなくなってしまうからである。
【０１０７】
しかし、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界は、図１６（Ｃ）に示すように強調されないことが、望ましい。
【０１０８】
そこで、エッジ強調領域検出部１０１は、第六のエッジ強調領域検出方法によって、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界が強調されないようにエッジ強調処理を行う。
【０１０９】
第六のエッジ強調領域検出方法においては、第五のエッジ強調領域検出方法と同様に、図５に示した孤立点検出部６０１ないしエッジ強調領域検出部６０４の各モジュールの組合せ、図１０に示したクロージング処理部６１１ないし差分領域算出部６１４の各モジュールの組合せ、図１１に示した属性画像拡張部６２２ないし差分領域算出部６２４の各モジュールの組合せ、および図１２に示した孤立点検出部６３１ないし差分領域算出部６３６の各モジュールの組合せのうちのいずれかの組合せを、エッジ強調領域算出部６００として有する。
【０１１０】
さらに、エッジ強調領域検出部１０１は、図１７に示すように、孤立点検出部８１１、周期性検出部８１２、孤立点濃度検出部８１３、孤立点存在推定部８１４、仮孤立点濃度検出部８１５、孤立点濃度差分算出部８１６、孤立点下地濃度検出部８１７、仮孤立点下地濃度検出部８１８、下地濃度差分算出部８１９、境界画素判別部８１Ａ、境界領域検出部８１Ｂ、およびエッジ強調領域調整部８１Ｃなどを有する。
【０１１１】
孤立点検出部８１１ないし下地濃度差分算出部８１９による処理は、図１４に示した孤立点検出部８０１ないし下地濃度差分算出部８０９による処理と、同様である。
【０１１２】
つまり、孤立点検出部８１１は、画像データ７０に示される原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。周期性検出部８１２は、孤立点検出部８１１によって検出された孤立点画素の出現の周期性を検出する。
【０１１３】
さらに、孤立点存在推定部８１４は、孤立点検出部８１１および周期性検出部８１２それぞれの検出結果に基づいて、孤立点検出部８１１によっては検出されなかったが孤立点画素である可能性のある画素を推定する。つまり、仮孤立点画素を検出する。
【０１１４】
孤立点濃度検出部８１３は、孤立点検出部８１１によって検出された孤立点画素ごとの濃度を検出する。仮孤立点濃度検出部８１５は、孤立点存在推定部８１４によって検出された仮孤立点画素それぞれの濃度を検出する。孤立点濃度差分算出部８１６は、仮孤立点画素それぞれの濃度と仮孤立点画素それぞれの最も近くにある孤立点画素の濃度との差分Ｄｐを算出する。
【０１１５】
孤立点下地濃度検出部８１７は、孤立点画素それぞれに隣接する任意の１つの非孤立点画素の濃度を下地の濃度として検出する。仮孤立点下地濃度検出部８１８は、仮孤立点画素それぞれに隣接する任意の１つの非孤立点画素の濃度を下地の濃度として検出する。下地濃度差分算出部８１９は、仮孤立点画素それぞれの下地の濃度と仮孤立点画素それぞれの最も近くにある孤立点画素の下地の濃度との差分Ｄｓを算出する。
【０１１６】
境界画素判別部８１Ａは、各仮孤立点画素が透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界付近に位置するのか否かを、次のように判別する。
【０１１７】
境界画素判別部８１Ａは、仮孤立点画素の濃度とそれの最も近くにある孤立点画素の濃度との差分Ｄｐが閾値α３（２５６階調の場合は、例えば、２）以下であるか否かをチェックする。さらに、その仮孤立点画素の下地の濃度とその孤立点画素の下地の濃度との差分Ｄｓが所定の閾値α４（２５６階調の場合は、例えば、１０）を超えているか否かをチェックする。
【０１１８】
そして、差分Ｄｐが閾値α３以下でありかつ差分Ｄｓが閾値α４を超えている場合は、境界画素判別部８１Ａは、その仮孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。そうでない場合は、その仮孤立点画素が境界付近には位置しないと、判別する。
【０１１９】
つまり、境界画素判別部８１Ａは、仮孤立点画素の濃度と直近の孤立点画素の濃度の間にほとんど変化がないが、その仮孤立点画素の下地の濃度とその孤立点画素の下地の濃度との間には一定以上の変化がある場合に、その仮孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。
【０１２０】
境界領域検出部８１Ｂは、境界付近に位置すると境界画素判別部８１Ａによって判別された仮孤立点画素を含む領域を、クロージングの処理などを用いて境界領域５０ｓとして検出する。
【０１２１】
エッジ強調領域調整部８１Ｃは、エッジ強調領域算出部６００によって得られたエッジ強調領域５０ｅを、境界領域検出部８１Ｂによって検出された境界領域５０ｓと重複する部分を除去することによって、調整する。以下、境界領域５０ｓと重複する部分が除去されたエッジ強調領域５０ｅを「エッジ強調領域５０ｅ３」と記載する。
【０１２２】
〔第七のエッジ強調領域検出方法〕
図１８は、第七のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【０１２３】
第七のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第六のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１２４】
第七のエッジ強調領域検出方法は、第五のエッジ強調領域検出方法および第六のエッジ強調領域検出方法を組み合わせたものである。
【０１２５】
第七のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１８に示すように、エッジ強調領域算出部６００、孤立点検出部８２１、周期性検出部８２２、孤立点濃度検出部８２３、孤立点存在推定部８２４、仮孤立点濃度検出部８２５、孤立点濃度差分算出部８２６、孤立点下地濃度検出部８２７、仮孤立点下地濃度検出部８２８、下地濃度差分算出部８２９、孤立点判別部８２Ａ、拡張領域検出部８２Ｂ、境界画素判別部８２Ｃ、境界領域検出部８２Ｄ、およびエッジ強調領域調整部８２Ｅなどを有する。
【０１２６】
エッジ強調領域算出部６００は、第五のエッジ強調領域検出方法および第六のエッジ強調領域検出方法の場合と同様に、第一のエッジ強調領域検出方法または第四のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを求めるモジュールである。
【０１２７】
孤立点検出部８２１ないし下地濃度差分算出部８２９は、第五のエッジ強調領域検出方法における孤立点検出部８０１ないし下地濃度差分算出部８０９（図１４参照）および第六のエッジ強調領域検出方法における孤立点検出部８１１ないし下地濃度差分算出部８１９（図１７参照）と同様に機能する。
【０１２８】
孤立点判別部８２Ａおよび拡張領域検出部８２Ｂは、それぞれ、第五のエッジ強調領域検出方法における孤立点判別部８０Ａおよび拡張領域検出部８０Ｂと同様に機能する。したがって、孤立点判別部８２Ａおよび拡張領域検出部８２Ｂによって拡張領域５０ｋが検出される。
【０１２９】
境界画素判別部８２Ｃおよび境界領域検出部８２Ｄは、それぞれ、第六のエッジ強調領域検出方法における境界画素判別部８１Ａおよび境界領域検出部８１Ｂと同様に機能する。したがって、境界画素判別部８２Ｃおよび境界領域検出部８２Ｄによって境界領域５０ｓが検出される。
【０１３０】
そして、エッジ強調領域調整部８２Ｅは、エッジ強調領域算出部６００によって得られたエッジ強調領域５０ｅを、拡張領域５０ｋおよび境界領域５０ｓのうちの少なくとも一方と重複する部分を除去することによって、調整する。以下、拡張領域５０ｋと重複する部分が除去されたエッジ強調領域５０ｅを「エッジ強調領域５０ｅ４」と記載する。
【０１３１】
〔第八のエッジ強調領域検出方法〕
図１９は、第八のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。図２０は、孤立点画素が検出された領域の例を示す図である。
【０１３２】
第八のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第七のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１３３】
第八のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１９に示すように、エッジ強調領域算出部６００、第一の孤立点検出部８３１、第二の孤立点検出部８３２、非重複画素選出部８３３、重畳領域拡張部８３４、およびエッジ強調領域調整部８３５などによって構成される。
【０１３４】
第一の孤立点検出部８３１は、原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。この際に第一の孤立点検出部８３１は、正の閾値である閾値γ１を用いる。具体的には、第一の孤立点検出部８３１は、任意の画素に注目し、その画素の濃度が周囲の画素の濃度と閾値γ１との和以上であれば、その画素を孤立点画素として検出する。
【０１３５】
第二の孤立点検出部８３２は、第一の孤立点検出部８３１によって検出された孤立点画素を含む一定の領域から、孤立点画素を検出する。ただし、第二の孤立点検出部８３２は、閾値γ１よりも小さい正の閾値γ２を用いる。
【０１３６】
例えば、図４（Ａ）に示した原稿画像５０の中から第一の孤立点検出部８３１によって、図２０（Ａ）に示す領域から孤立点画素が検出されたとする。すると、第二の孤立点検出部８３２は、図２０（Ａ）に示す領域が納まる一定の領域（例えば、矩形の領域）の中から孤立点画素を検出する。
【０１３７】
第二の孤立点検出部８３２が用いる閾値γ２は、第一の孤立点検出部８３１が用いる閾値γ１よりも小さいので、第一の孤立点検出部８３１によっては検出されなかった孤立点画素が検出され得る。例えば、図２０（Ｂ）示す領域から孤立点画素が検出される。
【０１３８】
非重複画素選出部８３３は、第一の孤立点検出部８３１によって検出されなかったが第二の孤立点検出部８３２によって検出された孤立点画素を選出する。つまり、図２０（Ｃ）に示す領域に属する孤立点画素を選出する。
【０１３９】
重畳領域拡張部８３４は、非重複画素選出部８３３が選出した孤立点画素の領域に対して拡張（膨張）の処理を行うことによって、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとが重なり合う重畳領域５０ｃを検出する。なお、拡張の処理によって重畳領域５０ｃを検出するので、重畳領域５０ｃは、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとが実際に重なり合う領域、つまり、図２０（Ｃ）に示す領域よりも、若干、広くなる。
【０１４０】
エッジ強調領域調整部８３５は、エッジ強調領域算出部６００によって得られたエッジ強調領域５０ｅを、重畳領域拡張部８３４によって検出された重畳領域５０ｃと重複する部分を除去することによって、調整する。以下、重畳領域５０ｃと重複する部分が除去されたエッジ強調領域５０ｅを「エッジ強調領域５０ｅ５」と記載する。
【０１４１】
〔第九のエッジ強調領域検出方法〕
図２１は、第九のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【０１４２】
第九のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第八のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１４３】
また、第九のエッジ強調領域検出方法によると、第八のエッジ強調領域検出方法の精度を向上させることができる。
【０１４４】
第八のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図２１に示すように、エッジ強調領域算出部６００、第一の孤立点検出部８４１、第一の周期性検出部８４Ａ、第二の孤立点検出部８４２、第二の周期性検出部８４Ｂ、非重複画素選出部８４３、重畳領域拡張部８４４、およびエッジ強調領域調整部８４５などによって構成される。
【０１４５】
第一の孤立点検出部８４１は、第八のエッジ強調領域検出方法の第一の孤立点検出部８３１（図１９参照）と同様に、閾値γ１を用いて原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。
【０１４６】
第一の周期性検出部８４Ａは、第一の孤立点検出部８４１によって検出された孤立点画素の出現の周期性（規則性）を検出する。そして、一定の周期性がみられる孤立点画素の集合を検出する。
【０１４７】
第二の孤立点検出部８４２は、第一の周期性検出部８４Ａによって検出された集合の中から、閾値γ２を用いて孤立点画素を検出する。
【０１４８】
第二の周期性検出部８４Ｂは、第二の孤立点検出部８４２によって検出された孤立点画素の出現の周期性を検出する。そして、一定の周期性がみられる孤立点画素の集合を検出する。
【０１４９】
非重複画素選出部８４３は、第一の周期性検出部８４Ａによって検出された集合には含まれないが第二の周期性検出部８４Ｂによって検出された集合には含まれる孤立点画素を選出する。
【０１５０】
重畳領域拡張部８４４およびエッジ強調領域調整部８４５は、それぞれ、重畳領域拡張部８３４およびエッジ強調領域調整部８３５と同様に機能する。つまり、重畳領域拡張部８４４は、非重複画素選出部８４３が選出した孤立点画素の領域に基づいて重畳領域５０ｃを検出する。エッジ強調領域調整部８４５は、エッジ強調領域５０ｅ５を求める。
【０１５１】
〔第十のエッジ強調領域検出方法〕
図２２は、第十のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。図２３は、孤立点画素および仮孤立点画素の位置関係の例を示す図である。
【０１５２】
第十のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第九のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１５３】
第十のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図２２に示すように、孤立点検出部６７１、周期性検出部６７２、透過画像推定領域濃度検出部６７３、近傍孤立点濃度検出部６７４、第一の濃度差分算出部６７５、第二の濃度差分算出部６７６、境界画素判別部６７７、およびエッジ強調領域検出部６７８などによって構成される。
【０１５４】
孤立点検出部６７１は、原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。周期性検出部６７２は、孤立点検出部６７１によって検出された孤立点画素の出現の周期性（規則性）を検出する。そして、一定の周期性がみられる孤立点画素の集合を検出する。
【０１５５】
透過画像推定領域濃度検出部６７３は、周期性検出部６７２によって検出された孤立点画素の集合を含む領域、つまり、透過画像５０ａであると推測される領域の、全体的な濃度（以下、「全体濃度」と記載する。）を検出する。例えば、図８において黒の塗り潰しで示す９個の孤立点画素の集合が検出された場合は、それらの孤立点画素および周囲の非孤立点画素を含む１５×１５個の画素からなる領域の平均の濃度を全体濃度として検出する。
【０１５６】
近傍孤立点濃度検出部６７４は、周期性検出部６７２によって検出された集合に含まれる孤立点画素の近傍にある他の孤立点画素および仮孤立点画素それぞれの濃度を周期性になどに基づいて検出する。本実施形態では、孤立点画素の左、右、上、下、左上、左下、右上、および右下の８つの他の孤立点画素および仮孤立点画素それぞれの濃度を検出する。
【０１５７】
例えば、図９に示す９つの孤立点画素のうちの真ん中の孤立点画素の近傍には、８つの他の孤立点画素がある。よって、近傍孤立点濃度検出部６７４は、これらの他の孤立点画素それぞれについて、濃度を算出する。
【０１５８】
一方、左上隅に位置する孤立点画素（以下、「孤立点画素ＰＫ３」と記載する。）の近傍には、右、下、および右下の３箇所に他の孤立点画素（孤立点画素ＰＫ４〜ＰＫ６）があるが、残りの５箇所には他の孤立点画素がない。そこで、近傍孤立点濃度検出部６７４は、図２３に示す、孤立点画素ＰＫ４〜ＰＫ６それぞれの濃度を検出する。さらに、周期性検出部６７２によって検出された周期性に基づいて決まる仮孤立点画素ＰＥ４〜ＰＥ８それぞれの濃度を検出する。
【０１５９】
第一の濃度差分算出部６７５および第二の濃度差分算出部６７６は、周期性検出部６７２によって検出された集合の中の孤立点画素それぞれに関して、次のような処理を行う。
【０１６０】
第一の濃度差分算出部６７５は、ある１つの孤立点画素に注目する。以下、注目した孤立点画素を「注目孤立点画素」と記載する。
【０１６１】
そして、第一の濃度差分算出部６７５は、注目孤立点画素を点対称の中心とする、２つの孤立点画素または仮孤立点画素のうちの一方の濃度と、透過画像推定領域濃度検出部６７３によって検出された全体濃度との差分Ｄｕを算出する。例えば、図２３に示す孤立点画素ＰＫ３が注目孤立点画素である場合は、２つの孤立点画素または仮孤立点画素の組合せが４組存在する。したがって、透過画像推定領域濃度検出部６７３は、４つの差分Ｄｕを算出する。２つの孤立点画素または仮孤立点画素のうちのどちらの濃度を用いて差分Ｄｕを算出するのかは、予め決められている。
【０１６２】
第二の濃度差分算出部６７６は、注目孤立点画素を点対称の中心とする、２つの孤立点画素または仮孤立点画素同士の濃度の差分Ｄｖを算出する。例えば、図２３に示す孤立点画素ＰＫ３が注目孤立点画素である場合は、第二の濃度差分算出部６７６は、４つの差分Ｄｖを算出する。
【０１６３】
第一の濃度差分算出部６７５および第二の濃度差分算出部６７６は、残りの孤立点画素についても同様に注目し、差分ＤｕおよびＤｖを算出する。
【０１６４】
境界画素判別部６７７は、各注目孤立点画素が透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界付近に位置するのか否かを、次のように判別する。
【０１６５】
ある注目孤立点画素について第一の濃度差分算出部６７５によって算出された差分Ｄｕのすべてが閾値γ３を超えている場合は、境界画素判別部６７７は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。または、ある注目孤立点画素について第二の濃度差分算出部６７６によって算出された差分Ｄｖのうちの少なくとも１つが閾値γ４を超えていれば、境界画素判別部６７７は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。
【０１６６】
エッジ強調領域検出部６７８は、境界付近に位置すると境界画素判別部６７７によって判別された孤立点画素を含む領域をクロージングの処理などを用いて検出し、エッジ強調領域５０ｅ６として出力する。
【０１６７】
〔第十一のエッジ強調領域検出方法〕
図２４は、第十一のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【０１６８】
第十一のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第十のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１６９】
第十一のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図２４に示すように、孤立点検出部６８１、周期性検出部６８２、透過画像推定領域濃度検出部６８３、近傍孤立点濃度検出部６８４、第一の濃度差分算出部６８５、第二の濃度差分算出部６８６、第三の濃度差分算出部６８７、境界画素判別部６８８、エッジ強調領域検出部６８９、注目孤立点濃度検出部６８Ｂ、および第四の濃度差分算出部６８Ｃなどによって構成される。
【０１７０】
孤立点検出部６８１ないし近傍孤立点濃度検出部６８４は、それぞれ、第十の孤立点検出部６７１ないし近傍孤立点濃度検出部６７４（図２２参照）と同様に機能する。注目孤立点濃度検出部６８Ｂは、注目孤立点画素の濃度を検出する。
【０１７１】
第一の濃度差分算出部６８５は、第一の濃度差分算出部６７５と同様に、注目孤立点画素を点対称の中心とする、２つの孤立点画素または仮孤立点画素のうちの一方の濃度と、透過画像推定領域濃度検出部６８３によって検出された全体濃度との差分Ｄｕ２を算出する。
【０１７２】
第二の濃度差分算出部６８６は、第二の濃度差分算出部６７６と同様に、注目孤立点画素を点対称の中心とする、２つの孤立点画素または仮孤立点画素同士の濃度の差分Ｄｖ２を算出する。
【０１７３】
第三の濃度差分算出部６８７は、注目孤立点画素の濃度とその近傍にある他の注目孤立点画素または仮孤立点画素（図２３の例では、８つの他の注目孤立点画素または仮孤立点画素）それぞれの濃度との差分Ｄｗ２を算出する。
【０１７４】
第四の濃度差分算出部６８Ｃは、注目孤立点画素の濃度と全体濃度との差分Ｄｔ２を算出する。
【０１７５】
境界画素判別部６８８は、各注目孤立点画素が透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界付近に位置するのか否かを、次のように判別する。
【０１７６】
ある注目孤立点画素について第一の濃度差分算出部６８５によって算出された差分Ｄｕ２のすべてが閾値γ５を超えている場合は、境界画素判別部６８８は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。または、ある注目孤立点画素について第二の濃度差分算出部６８６によって算出された差分Ｄｖ２のうちの少なくとも１つが閾値γ６を超えていれば、境界画素判別部６８８は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。または、注目孤立点画素を点対称の中心とする、いずれかの組の２つの孤立点画素または仮孤立点画素それぞれの濃度とその注目孤立点画素の濃度との差分Ｄｗが等しくなければ、境界画素判別部６８８は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。または、差分Ｄｔ２が閾値γ７以下であれば、境界画素判別部６８８は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。
【０１７７】
エッジ強調領域検出部６８９は、エッジ強調領域検出部６７８と同様に、境界付近に位置すると境界画素判別部６８８によって判別された孤立点画素を含む領域をエッジ強調領域５０ｅ６として検出する。
【０１７８】
図３に戻って、エッジ強調処理部１０２は、原稿画像５０の中の、エッジ強調領域検出部１０１が第一ないし第十一のいずれかのエッジ強調領域検出方法によって検出したエッジ強調領域５０ｅ、５０ｅ２、５０ｅ３、５０ｅ４、５０ｅ５、または５０ｅ６に対して、エッジ強調処理を施す。
【０１７９】
例えば、エッジ強調処理部１０２は、透過画像５０ａの孤立点画素の色でエッジ強調領域５０ｅ、５０ｅ２、５０ｅ３、５０ｅ４、５０ｅ５、または５０ｅ６を塗り潰すことによって、エッジ強調処理を施す。または、エッジ強調領域５０ｅ、５０ｅ２、５０ｅ３、５０ｅ４、５０ｅ５、または５０ｅ６の透過率を、透過画像５０ａの中心付近の透過率よりも下げることによって（つまり、濃度を濃くすることによって）、エッジ強調処理を施す。
【０１８０】
本実施形態によると、透過画像５０ａのエッジを従来よりも確実に検出することができる。また、図４（Ａ）に示したように透過画像５０ａが背後画像５０ｂと重ねっている場合や図１３（Ａ）に示したように透過画像５０ａがグラデーションで表現される場合にも、エッジを好適に検出することができる。
【０１８１】
本実施形態では、エッジ強調領域を検出する方法として、第一ないし第十一のエッジ強調領域検出方法を例示したが、これらの方法を種々の場合に応じて使い分けられるようにしてもよい。例えば、図１０、図１１、および図１２にそれぞれ示すモジュールをエッジ強調領域検出部１０１に設ける。そして、エッジ強調領域検出部１０１は、図６（Ａ）に示すような特徴を表す属性データ７Ａを取得した場合は、第二のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを検出する。または、図６（Ｂ）に示すような特徴を表す属性データ７Ａを取得した場合は、第三のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを検出する。または、図６（Ｃ）に示すような特徴を表す属性データ７Ａを取得した場合は、第四のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを検知する。
【０１８２】
なお、図１０、図１１、および図１２にそれぞれ示すモジュールのうち同等の機能を有するモジュールについては、１つだけ設け、第二ないし第四のエッジ強調領域検出方法で共用してもよい。
【０１８３】
その他、画像形成装置１の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、データの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【符号の説明】
【０１８４】
１ 画像形成装置（透過画像検出装置、透過画像エッジ検出装置、コンピュータ）
１０２ エッジ強調処理部（エッジ強調手段）
５Ｋ１ 拡張領域
５Ｋ２ 拡張領域
５Ｋ３ 拡張領域
５Ｓ１ 縮小領域
５Ｓ２ 縮小領域
５Ｓ３ 縮小領域
６０１ 孤立点検出部（孤立点画素検出手段）
６０２ 周期性検出部（規則性有画素判別手段）
６０３ 透過領域拡張部（透過画像検出手段）
６０４ エッジ強調領域検出部（エッジ検出手段）
６１１ クロージング処理部（クロージング処理手段）
６１２ 属性画像拡張部（拡大領域算出手段）
６１３ 属性画像縮小部（縮小領域算出手段）
６１４ 差分領域算出部（透過画像エッジ算出手段）
６２２ 属性画像拡張部（拡大領域算出手段）
６２３ 属性画像縮小部（縮小領域算出手段）
６２４ 差分領域算出部（透過画像エッジ算出手段）
６３１ 孤立点検出部（孤立点画素検出手段）
６３２ 周期性検出部（規則性有画素判別手段）
６３３ クロージング処理部（クロージング処理手段）
６３４ 拡張領域算出部（拡大領域算出手段）
６３５ 縮小領域算出部（縮小領域算出手段）
６３６ 差分領域算出部（透過画像エッジ算出手段）
８０４、８１４、８２４ 孤立点存在推定部（非検出画素選出手段）
８０Ｂ、８２Ｂ 拡張領域検出部（非エッジ画素選出手段）
８０Ｃ、８１Ｃ、８２Ｅ エッジ強調領域調整部（非エッジ部分削除手段）
８１Ｂ、８２Ｄ 境界領域検出部（非エッジ画素選出手段）
８３１ 第一の孤立点検出部（第一の孤立点画素検出手段）
８３２ 第二の孤立点検出部（第二の孤立点画素検出手段）
８３３ 非重複画素選出部（第三の孤立点画素選出手段）
８３４ 重畳領域拡張部（透過画像エッジ検出手段）
８３５ エッジ強調領域調整部（非エッジ部分削除手段）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、透過画像またはそのエッジを検出する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コピー、ＰＣプリント、スキャン、ファックス、およびファイルサーバなどの様々な機能を備えた画像形成装置が普及している。このような画像形成装置は、「複合機」または「ＭＦＰ（Multi Function Peripherals）」などと呼ばれる。
【０００３】
ＰＣプリントは、パーソナルコンピュータから画像データを受信し画像を用紙に印刷する機能である。
【０００４】
また、近年、パーソナルコンピュータで描画を行うためのアプリケーションが流通している。このようなアプリケーションは、「描画ソフト」と呼ばれている。描画ソフトの中には、透過画像をディスプレイに表示する機能が備わっているものがある。
【０００５】
「透過画像」は、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する。例えば、図４（Ａ）において、円形の透過画像５０ａは矩形の背後画像５０ｂの上に配置されているが、背後画像５０ｂの、透過画像５０ａと重なっている部分は、透けて見える。透過率が高いほど、よく透けて見える。つまり、透過画像は、半透明の画像であると、言える。
【０００６】
画像形成装置は、パーソナルコンピュータに表示されている透過画像を用紙に印刷することができる。印刷されるまでに透過画像は、透過率の高さに応じて、図６（Ａ）に示すように、画素の間引きの処理が施される。そして、間引かれた画素の位置に、透過画像の後ろにある他の画像が印刷される。これにより、当該他の画像が透けて表れているように見える。
【０００７】
透過画像の画素は、透過率に応じた一定の周期で間引かれる。よって、透過画像は、一定の周期で濃度を有する画素とそうでない画素とが表れる点で、いわゆる網点画像と共通する。
【０００８】
また、印刷の際に透過画像のエッジ（輪郭）を強調することがある。透過画像のエッジを強調するためには、透過画像のエッジの位置を特定しなければならない。特定の方法として、次のような方法が提案されている。
【０００９】
各画素を注目画素として、上下左右に隣接する４つの周囲画素を順次抽出する。そして、注目画素がエッジ画素であるかどうかを次のように判定する。まず、注目画素と１つ目の周囲画素との濃度差を算出して、その濃度差と一定値とを比較する。濃度差が一定値未満である場合、次に注目画素と２つ目の周囲画素との濃度差とを一定値とを比較する。以下同様に、その濃度差が一定値未満である場合、３つ目の周囲画素との濃度差と比較する。その濃度差が一定値未満である場合、さらに４つ目の周囲画素との濃度差と比較する。そして、その濃度差も一定値未満であった場合には、注目画素がエッジ画素ではないと判定する。一方、上記の４つの濃度差のうちのいずれかが、一定値を越えていた場合、注目画素がエッジ画素であると判定する（特許文献１）。
【００１０】
そのほか、特許文献２には、写真領域、文字領域、および網点領域を分離する方法が提案されている。また、特許文献３には、網点の中の文字のエッジを検出する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開平５−２３６２６０号公報
【特許文献２】特開平８−２３７４７５号公報
【特許文献３】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】
【００１２】
上述の通り、透過画像は、透過率の高さに応じて、図６（Ａ）に示すように、画素が間引かれる。したがって、間引かれた画素と残った画素との間に濃度差が生じる。しかし、従来の方法では、この濃度差に起因し、両画素の間にエッジがあると誤って判別されるおそれがある。
【００１３】
本発明は、このような問題点に鑑み、透過画像のエッジを従来よりも確実に検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一形態に係る透過画像エッジ検出装置は、画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも第一の閾値以上高い濃度を有する画素である第一の孤立点画素を検出する第一の孤立点画素検出手段と、前記画像の中から、隣接する隣接画素の濃度よりも、前記第一の閾値よりも低い第二の閾値以上高い濃度を有する画素である第二の孤立点画素を検出する第二の孤立点画素検出手段と、前記画像の中から、前記第一の孤立点画素としては検出されなかったが前記第二の孤立点画素としては検出された画素である第三の孤立点画素を選出する、第三の孤立点画素選出手段と、前記画像の中から透過画像のエッジを検出する透過画像エッジ検出手段と、前記透過画像エッジ検出手段によって検出された前記エッジから、前記第三の孤立点画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する、非エッジ部分削除手段と、を有する。
【００１５】
本発明の他の一形態に係る透過画像エッジ検出装置は、透過画像の属性データに、当該透過画像の中の一定以上の濃度を有する画素の位置が示される場合に、当該画素の分布を示す分布画像に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出するクロージング処理手段と、算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、を有する。
【００１６】
本発明の他の一形態に係る透過画像検出装置は、画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点画素検出手段と、検出された前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する規則性有画素判別手段と、検出された前記規則性有画素を膨張させることによって表れる領域を透過画像として検出する透過画像検出手段と、を有する。
【００１７】
本発明の一形態に係る透過画像エッジ検出装置は、画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点画素検出手段と、検出された前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する規則性有画素判別手段と、検出された前記規則性有画素を含む領域に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出するクロージング処理手段と、算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、を有する。
【００１８】
本発明の他の一形態に係る透過画像エッジ検出装置は、透過画像の位置および形状を示す属性データを取得する属性データ取得手段と、前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、を有する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によると、透過画像のエッジを従来よりも確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】画像形成装置を含むネットワークシステムの例を示す図である。
【図２】画像形成装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】画像処理回路の構成の例を示す図である。
【図４】原稿画像の中の透過画像と背後画像との位置関係の例を示す図である。
【図５】第一のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図６】属性画像によって示される、透過画像の属性の例を示す図である。
【図７】透過画像と背後画像との重なりの例を画素単位で表す図である。
【図８】孤立点画素および非孤立点画素の配置の例を示す図である。
【図９】拡張後の孤立点画素の範囲の例を示す図である。
【図１０】第二のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１１】第三のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１２】第四のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１３】グラデーションによって表現される透過画像５０ａの例を示す図である。
【図１４】第五のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１５】孤立点画素、仮孤立点画素、および非孤立点画素の位置関係の例を示す図である。
【図１６】透過画像、背後画像、およびエッジ強調領域の位置関係の例を示す図である。
【図１７】第六のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１８】第七のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図１９】第八のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図２０】孤立点画素が検出された領域の例を示す図である。
【図２１】第九のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図２２】第十のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【図２３】孤立点画素および仮孤立点画素の位置関係の例を示す図である。
【図２４】第十一のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部の構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は、画像形成装置１を含むネットワークシステムの例を示す図である。図２は、画像形成装置１のハードウェア構成の例を示す図である。
【００２２】
図１に示す画像形成装置１は、一般に複合機またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれる装置であって、コピー、ネットワークプリンティング（ＰＣプリント）、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。
【００２３】
画像形成装置１は、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、またはインターネットなどの通信回線３を介してパーソナルコンピュータ２などの装置と画像データのやり取りを行うこととができる。
【００２４】
画像形成装置１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃ、大容量記憶装置１０ｄ、スキャナ１０ｅ、印刷装置１０ｆ、ネットワークインタフェース１０ｇ、タッチパネル１０ｈ、モデム１０ｉ、および画像処理回路１０ｊなどによって構成される。
【００２５】
スキャナ１０ｅは、原稿の用紙に記されている写真、文字、絵、図表などの画像を読み取って画像データを生成する装置である。
【００２６】
タッチパネル１０ｈは、ユーザに対してメッセージまたは指示を与えるための画面、ユーザが処理の指令および条件を入力するための画面、およびＣＰＵ１０ａの処理の結果を示す画面などを表示する。また、ユーザが指で触れた位置を検知し、検知結果を示す信号をＣＰＵ１０ａに送信する。
【００２７】
ネットワークインタフェース１０ｇは、通信回線３を介してパーソナルコンピュータなどの他の装置と通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）である。
【００２８】
モデム１０ｉは、固定電話網を介して他のファックス端末との間でＧ３などのプロトコルで画像データをやり取りするための装置である。
【００２９】
画像処理回路１０ｊは、パーソナルコンピュータ２から送信されてきた画像データに基づいて、いわゆるエッジ強調処理を行う。これについては、後述する。
【００３０】
印刷装置１０ｆは、スキャナ１０ｅによって読み取られた画像または画像処理回路１０ｊによってエッジ強調処理が施された画像などを用紙に印刷する。
【００３１】
ＲＯＭ１０ｃおよび大容量記憶装置１０ｄには、ＯＳ（Operating System）のほかファームウェアおよびアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。これらのプログラムは、必要に応じてＲＡＭ１０ｂにロードされ、ＣＰＵ１０ａによって実行される。大容量記憶装置１０ｄとして、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどが用いられる。
【００３２】
画像処理回路１０ｊの機能の一部または全部を、プログラムをＣＰＵ１０ａに実行させることによって、実現してもよい。この場合は、後述する各処理の手順を記述したプログラムを用意し、そのプログラムをＣＰＵ１０ａに実行させればよい。
【００３３】
次に、画像処理回路１０ｊの構成および画像処理回路１０ｊによるエッジ強調処理について、詳細に説明する。
【００３４】
図３は、画像処理回路１０ｊの構成の例を示す図である。図４は、原稿画像５０の中の透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの位置関係の例を示す図である。
【００３５】
画像処理回路１０ｊは、図３に示すように、エッジ強調領域検出部１０１およびエッジ強調処理部１０２などによって構成される。
【００３６】
画像処理回路１０ｊは、パーソナルコンピュータ２から送信されてきた画像データ７０によって再現される画像に対してエッジ強調処理を行う。以下、この画像を「原稿画像５０」と記載する。
【００３７】
「エッジ強調処理」とは、原稿画像５０の中に含まれる文字、図表、またはイラストなどのオブジェクトの輪郭つまりエッジを強調する処理である。
【００３８】
「透過画像」は、一般に、後ろに他のオブジェクトの画像があっても当該他のオブジェクトの画像が透けて表れる性質を有する。例えば、図４（Ａ）において、円形の透過画像５０ａは矩形の背後画像５０ｂの上に配置されているが、背後画像５０ｂの、透過画像５０ａと重なっている部分は、透けて見える。透過率が高いほど、よく透けて見える。透過率が０％であれば、図４（Ｂ）に示すように、背後画像５０ｂの、透過画像５０ａと重なっている部分は、完全に隠れてしまい一切見えない。なお、本実施形態では、背後画像５０ｂとして、透過画像でない画像（いわゆる非透過画像）を例に挙げて説明する。
【００３９】
エッジ強調領域検出部１０１は、透過画像５０ａの中からエッジ強調処理の対象とする領域（以下、「エッジ強調領域５０ｅ」と記載する。）を検出する。
【００４０】
エッジ強調処理部１０２は、エッジ強調領域検出部１０１によって検出されたエッジ強調領域の濃度を高くするなどして、エッジ強調領域に対してエッジ強調処理を施す。
【００４１】
以下、エッジ強調領域検出部１０１について、さらに詳細に説明する。エッジ強調領域５０ｅの検出の方法として、次の１１の方法があげられる。
【００４２】
〔第一のエッジ強調領域検出方法〕
図５は、第一のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。図６は、属性画像５Ａによって示される、透過画像５０ａの属性の例を示す図である。図７は、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの重なりの例を画素単位で表す図である。図８、は孤立点画素および非孤立点画素の配置の例を示す図である。図９は、拡張後の孤立点画素の範囲の例を示す図である。
【００４３】
第一のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図５に示すように、孤立点検出部６０１、周期性検出部６０２、透過領域拡張部６０３、およびエッジ強調領域検出部６０４などによって構成される。
【００４４】
ところで、一般に、透過画像は、パーソナルコンピュータ２で表示されるときには図６（Ｂ）に示すようにすべての画素に一定の濃度があっても、印刷時には、図６（Ａ）において黒い正方形で示すように一定の濃度がある画素とない画素とによって構成されるように変換される。一定の濃度がある画素は、孤立したドットのように見えるので、「孤立点画素」と呼ばれる。一方、一定の濃度がない画素は、「非孤立点画素」と呼ばれる。
【００４５】
孤立点画素は、決められた濃度で印刷される。一方、非孤立点画素は、後ろに他の画像がなければ印刷されないが、他の画像があれば、当該他の画像の中の、当該非孤立点画素と同じ位置にある画素が印刷される。このようにして、図７に示すように透過画像５０ａの非孤立点画素の位置に背後画像５０ｂの対応する画素を印刷することによって、背後画像５０ｂのうちの透過画像５０ａと重なる部分が、透けて見えるように印刷される。透過率が高いほど、孤立点画素が出現する頻度が低い。
【００４６】
図５において、孤立点検出部６０１は、画像データ７０に示される原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。
【００４７】
ところで、一般に、透過画像の孤立点画素は、一定の間隔に並んでいる。つまり、透過画像の出現には、一定の周期性（規則性）がある。
【００４８】
周期性検出部６０２は、孤立点検出部６０１によって検出された孤立点画素の出現の周期性（規則性）を検出する。孤立点画素および非孤立点画素が例えば図８のように配置されている原稿画像５０からは、周期性検出部６０２は、Ｘ軸方向およびＹ軸方向それぞれに５画素に１画素の間隔（周期）で孤立点画素が出現することを検知する。
【００４９】
透過領域拡張部６０３は、周期性検出部６０２によって周期性が検知された孤立点画素の領域に対して拡張（膨張）の処理を行うことによって、透過画像５０ａの領域を検出する。具体的には、周期性が検知された各孤立点画素を、隣同士で接するまで拡張させる。これにより、例えば図８に示す各孤立点画素は、図９に太線で示すように５×５画素の領域に拡張する。
【００５０】
そして、透過領域拡張部６０３は、拡張後のすべての領域の集合を、透過画像５０ａの領域として検出する。
【００５１】
エッジ強調領域検出部６０４は、透過領域拡張部６０３によって検出された透過画像５０ａの領域のうちの所定の幅のエッジ（輪郭）をエッジ強調領域５０ｅとして検出する。
【００５２】
〔第二のエッジ強調領域検出方法〕
図１０は、第二のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【００５３】
図３に示すように、エッジ強調領域検出部１０１には、パーソナルコンピュータ２から画像データ７０とともに、属性データ７Ａが入力される。
属性データ７Ａは、透過画像５０ａの属性を示すデータであって、「文字領域」または「写真領域」などの領域の種類（領域情報）を示す１ビットまたは２ビットのデータである。透過画像５０ａの画素ごとの領域情報を示す場合もあれば、透過画像５０ａ全体の領域情報を示す場合もある。前者の場合は、領域情報を表す１ビットまたは２ビットのデータが画素ごとに用意され、それらの集合が属性データ７Ａとなる。
【００５４】
第二のエッジ強調領域検出方法は、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａが既に図６（Ａ）に示すように孤立点画素および非孤立点画素によって構成される場合に用いられる。この場合は、透過画像５０ａの大体の領域は分かるがエッジが未確定である、と言える。
【００５５】
第二のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１０に示すように、クロージング処理部６１１、属性画像拡張部６１２、属性画像縮小部６１３、および差分領域算出部６１４などによって構成される。
【００５６】
クロージング処理部６１１は、属性データ７Ａに示される、透過画像５０ａの各画素の、一定以上の濃度の有無の分布を表す画像（以下、「属性画像５Ａ」と記載する。）に対してクロージングの処理を行う。つまり、各ドットを拡張（膨張）させ縮小（収縮）させる処理を行う。なお、属性画像５Ａにおいて、一定以上の濃度を有する画素は黒のドットで表わされ、そうでない画素は白のドットで表わされる。また、属性画像５Ａと原稿画像５０とは、図６（Ａ）の場合には、形状がほぼ一致する。
【００５７】
属性画像拡張部６１２は、クロージングの処理がなされた属性画像５Ａの範囲を所定の画素数だけ拡張することによって、拡張領域５Ｋ１を算出する。
【００５８】
属性画像縮小部６１３は、クロージングの処理がなされた属性画像５Ａの範囲を、所定の画素数だけ縮小することによって、縮小領域５Ｓ１を算出する。
【００５９】
差分領域算出部６１４は、拡張領域５Ｋ１と縮小領域５Ｓ１との差分の領域、つまり、拡張領域５Ｋ１から縮小領域５Ｓ１を除いた領域を算出する。算出された領域が、透過画像５０ａのエッジ強調領域５０ｅである。
【００６０】
〔第三のエッジ強調領域検出方法〕
図１１は、第三のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【００６１】
第三のエッジ強調領域検出方法は、属性データ７Ａとして、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａが図６（Ｂ）のようにすべての画素に一定の濃度があることを示す場合に、用いられる。この場合は、図６（Ａ）に示す場合と異なり、透過画像５０ａのエッジが明確であると、言える。
【００６２】
第三のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１１に示すように、属性画像拡張部６２２、属性画像縮小部６２３、および差分領域算出部６２４などによって構成される。
【００６３】
属性データ７Ａによると、透過画像５０ａの領域、特に、エッジは、図６（Ｂ）に示す通りに特定される。よって、第二のエッジ強調領域検出方法においては、属性画像５Ａに対してクロージングの処理を行う必要がない。
【００６４】
属性画像拡張部６２２は、属性画像５Ａの範囲を所定の画素数だけ拡張することによって、拡張領域５Ｋ２を算出する。
【００６５】
属性画像縮小部６２３は、属性画像５Ａの範囲を所定の画素数だけ縮小することによって、縮小領域５Ｓ２を算出する。
【００６６】
差分領域算出部６２４は、図１０の差分領域算出部６１４と同様に、拡張領域５Ｋ２と縮小領域５Ｓ２との差分の領域、つまり、拡張領域５Ｋ２から縮小領域５Ｓ２を除いた領域を算出する。算出された領域が、透過画像５０ａのエッジ強調領域５０ｅである。
【００６７】
〔第四のエッジ強調領域検出方法〕
図１２は、第四のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【００６８】
第四のエッジ強調領域検出方法は、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、属性データ７Ａによって再現される属性画像５Ａと一致しない場合に、用いられる。つまり、属性画像５Ａが図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、例えば、図６（Ｃ）に示すような場合に、用いられる。
【００６９】
第四のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１２に示すように、孤立点検出部６３１、周期性検出部６３２、クロージング処理部６３３、拡張領域算出部６３４、縮小領域算出部６３５、および差分領域算出部６３６などによって構成される。
【００７０】
孤立点検出部６３１は、画像データ７０に示される原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。
【００７１】
周期性検出部６３２は、孤立点検出部６３１によって検出された孤立点画素の出現の周期性（規則性）を検出する。そして、一定の周期性がみられる孤立点画素の集合を検出する。
【００７２】
クロージング処理部６３３は、一定の周期性が見られる孤立点画素の集合を含む領域（例えば、これらの孤立点画素が収まる矩形の領域）に対してクロージングの処理を行う。
【００７３】
拡張領域算出部６３４は、クロージングの処理がなされた画像を所定の画素数だけ拡張することによって、拡張領域５Ｋ３を算出する。
【００７４】
縮小領域算出部６３５は、クロージングの処理がなされた画像を所定の画素数だけ縮小することによって、縮小領域５Ｓ３を算出する。
【００７５】
差分領域算出部６３６は、図１０の差分領域算出部６１４および図１１の差分領域算出部６２４と同様に、拡張領域５Ｋ３と縮小領域５Ｓ３との差分の領域、つまり、拡張領域５Ｋ３から縮小領域５Ｓ３を除いた領域を算出する。算出された領域が、透過画像５０ａのエッジ強調領域５０ｅである。
【００７６】
〔第五のエッジ強調領域検出方法〕
図１３は、グラデーションによって表現される透過画像５０ａの例を示す図である。図１４は、第五のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。図１５は、孤立点画素、仮孤立点画素、および非孤立点画素の位置関係の例を示す図である。
【００７７】
第五のエッジ強調領域検出方法も、第四のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【００７８】
図１３（Ａ）に示すように、透過画像５０ａが特定の色（例えば、黒）から白へのグラデーションによって表現される場合は、濃度が低い孤立点画素は、隣接する非孤立点画素との間の濃度の差が十分でないので、検出されないことがある。したがって、このような透過画像５０ａに対してエッジ強調処理を行うと、エッジでない部分が図１３（Ｂ）のように強調されてしまうおそれがある。
【００７９】
そこで、エッジ強調領域検出部１０１は、第五のエッジ強調領域検出方法によって、透過画像５０ａがグラデーションによって表現される場合であっても、図１３（Ｃ）のようにエッジ強調領域５０ｅを従来よりも的確に検出する。
【００８０】
第五のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図５に示した孤立点検出部６０１ないしエッジ強調領域検出部６０４の各モジュールを有する。これらのモジュールの代わりに、図１０に示したクロージング処理部６１１ないし差分領域算出部６１４の各モジュールを有していてもよい。または、図１１に示した属性画像拡張部６２２ないし差分領域算出部６２４の各モジュールを有していてもよいし、図１２に示した孤立点検出部６３１ないし差分領域算出部６３６の各モジュールを有していてもよい。
【００８１】
つまり、エッジ強調領域検出部１０１は、第一のエッジ強調領域検出方法ないし第四のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを求める手段を有する。以下、エッジ強調領域５０ｅを求める手段を「エッジ強調領域算出部６００」と記載する。
【００８２】
さらに、エッジ強調領域検出部１０１は、図１４に示すように、孤立点検出部８０１、周期性検出部８０２、孤立点濃度検出部８０３、孤立点存在推定部８０４、仮孤立点濃度検出部８０５、孤立点濃度差分算出部８０６、孤立点下地濃度検出部８０７、仮孤立点下地濃度検出部８０８、下地濃度差分算出部８０９、孤立点判別部８０Ａ、拡張領域検出部８０Ｂ、およびエッジ強調領域調整部８０Ｃなどを有する。
【００８３】
孤立点検出部８０１は、画像データ７０に示される原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。
【００８４】
周期性検出部８０２は、孤立点検出部８０１によって検出された孤立点画素の出現の周期性を検出する。
【００８５】
孤立点濃度検出部８０３は、孤立点検出部８０１によって検出された孤立点画素ごとの濃度を検出する。
【００８６】
孤立点存在推定部８０４は、孤立点検出部８０１および周期性検出部８０２それぞれの検出結果に基づいて、孤立点検出部８０１によっては検出されなかったが孤立点画素である可能性のある画素を推定する。
【００８７】
具体的には、孤立点存在推定部８０４は、周期性検出部８０２によって周期性が検知された孤立点画素のうちの周期性が途切れるところに位置する孤立点画素を選出する。そして、もう１周期だけ周期性が途切れなかったとすれば孤立点画素に該当するはずの画素に、孤立点画素である可能性があると、推定する。
【００８８】
例えば、図１５（Ａ）のような４×４個の孤立点画素が検出された場合は、孤立点存在推定部８０４は、図１５（Ｂ）において、黒の塗り潰しで示す１２個の孤立点画素の周囲にある、一点鎖線で示す２０個の画素に、孤立点画素である可能性があると、推定する。
【００８９】
仮孤立点濃度検出部８０５は、孤立点画素である可能性があると孤立点存在推定部８０４によって推定された画素（以下、「仮孤立点画素」と記載する。）それぞれの濃度を検出する。
【００９０】
孤立点濃度差分算出部８０６は、仮孤立点画素それぞれの濃度と仮孤立点画素それぞれの最も近くにある孤立点画素の濃度との差分Ｄｐを算出する。例えば、図１５（Ｂ）に示す仮孤立点画素ＰＥ１については、仮孤立点画素ＰＥ１の濃度と孤立点画素ＰＫ１の濃度との差分を差分Ｄｐとして算出する。
【００９１】
孤立点下地濃度検出部８０７は、孤立点画素それぞれに隣接する任意の１つの非孤立点画素の濃度を下地の濃度として検出する。例えば、図１５（Ｂ）に示す孤立点画素ＰＫ１については、その孤立点画素に隣接しかつ点線で示す非孤立点画素ＰＨ１の濃度を下地の濃度として検出する。
【００９２】
仮孤立点下地濃度検出部８０８は、仮孤立点画素それぞれに隣接する任意の１つの非孤立点画素の濃度を下地の濃度として検出する。例えば、図１５（Ｂ）に示す仮孤立点画素ＰＥ１については、仮孤立点画素ＰＥ１に隣接しかつ点線で示す非孤立点画素ＰＨ２の濃度を下地の濃度として検出する。
【００９３】
下地濃度差分算出部８０９は、仮孤立点画素それぞれの下地の濃度と仮孤立点画素それぞれの最も近くにある孤立点画素の下地の濃度との差分Ｄｓを算出する。例えば、図１５（Ｂ）に示す仮孤立点画素ＰＥ１については、仮孤立点画素ＰＥ１の下地の濃度つまり非孤立点画素ＰＨ２の濃度と孤立点画素ＰＫ１の下地の濃度つまり非孤立点画素ＰＨ１の濃度との差分を差分Ｄｓとして算出する。
【００９４】
孤立点判別部８０Ａは、各仮孤立点画素が孤立点画素であるか否かを判別する。以下、図１５（Ｂ）に示す仮孤立点画素ＰＥ１を例に、判別の方法について説明する。
【００９５】
孤立点判別部８０Ａは、仮孤立点画素ＰＥ１の濃度とそれの最も近くにある孤立点画素つまり孤立点画素ＰＫ１の濃度との差分Ｄｐが閾値α１（２５６階調の場合は、例えば、１０）を超えている否かをチェックする。さらに、仮孤立点画素ＰＥ１の下地の濃度と孤立点画素ＰＫ１の下地の濃度との差分Ｄｓが所定の閾値α２（２５６階調の場合は、例えば、２）以下であるか否かをチェックする。
【００９６】
そして、差分Ｄｐが閾値α１を超えておりかつ差分Ｄｓが閾値α２以下である場合は、孤立点判別部８０Ａは、仮孤立点画素ＰＥ１が孤立点画素であると、判別する。そうでない場合は、仮孤立点画素ＰＥ１が非孤立点画素であると、判別する。
【００９７】
つまり、孤立点判別部８０Ａは、孤立点画素ＰＫ１の濃度と仮孤立点画素ＰＥ１の濃度との間に一定以上の変化があり、かつ、孤立点画素ＰＫ１の下地の濃度と仮孤立点画素ＰＥ１の下地の濃度との間にまったくまたはほとんど変化がない場合に、仮孤立点画素ＰＥ１が孤立点画素であると、判別する。
【００９８】
仮孤立点画素ＰＥ１が孤立点画素であれば、孤立点存在推定部８０４によって未だ推定が行われていない画素の中に透過画像５０ａの孤立点画素がある可能性がある。
【００９９】
そこで、ある画素が孤立点判別部８０Ａによって孤立点画素であると判別された場合は、孤立点濃度検出部８０３ないし孤立点判別部８０Ａは、この画素を、周期性が検知された孤立点画素の１つとして加え、上述の処理を実行し直す。そして、新たな孤立点画素が孤立点判別部８０Ａによって判別されなくなるまで、上述の処理を実行し直す。
【０１００】
このようにして原稿画像５０の中から検出されまたは判別された孤立点画素が、透過画像５０ａの孤立点画素である。
【０１０１】
孤立点画素であると孤立点判別部８０Ａによって判別された仮孤立点画素の領域は、エッジ強調領域算出部６００によっては透過画像５０ａの一部分であることが検知されなくても、本来、透過画像５０ａの一部分である。
【０１０２】
そこで、拡張領域検出部８０Ｂは、孤立点画素であると孤立点判別部８０Ａによって判別された仮孤立点画素の領域を、クロージングの処理などを用いて拡張領域５０ｋとして検出する。
【０１０３】
エッジ強調領域調整部８０Ｃは、エッジ強調領域算出部６００によって得られたエッジ強調領域５０ｅを、拡張領域検出部８０Ｂによって検出された拡張領域５０ｋと重複する部分を除去することによって、調整する。以下、拡張領域５０ｋと重複する部分が除去されたエッジ強調領域５０ｅを「エッジ強調領域５０ｅ２」と記載する。
【０１０４】
〔第六のエッジ強調領域検出方法〕
図１６は、透過画像５０ａ、背後画像５０ｂ、およびエッジ強調領域５０ｅ２の位置関係の例を示す図である。図１７は、第六のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【０１０５】
第六のエッジ強調領域検出方法も、第四のエッジ強調領域検出方法および第五のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１０６】
図１６（Ａ）に示すように透過画像５０ａの後ろに背後画像５０ｂがある状態で、原稿画像５０全体に対してエッジ強調処理を行うと、図１６（Ｂ）に示すように透過画像５０ａと背後画像５０ｂとが重なる部分をすべて囲うようにエッジが強調されてしまうことがある。なぜなら、重なる部分においては、孤立点画素の周囲の非孤立点画素の濃度が高くなり、孤立点画素の濃度と非孤立点画素の濃度との差が、孤立点画素を検出するのに十分でなくなってしまうからである。
【０１０７】
しかし、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界は、図１６（Ｃ）に示すように強調されないことが、望ましい。
【０１０８】
そこで、エッジ強調領域検出部１０１は、第六のエッジ強調領域検出方法によって、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界が強調されないようにエッジ強調処理を行う。
【０１０９】
第六のエッジ強調領域検出方法においては、第五のエッジ強調領域検出方法と同様に、図５に示した孤立点検出部６０１ないしエッジ強調領域検出部６０４の各モジュールの組合せ、図１０に示したクロージング処理部６１１ないし差分領域算出部６１４の各モジュールの組合せ、図１１に示した属性画像拡張部６２２ないし差分領域算出部６２４の各モジュールの組合せ、および図１２に示した孤立点検出部６３１ないし差分領域算出部６３６の各モジュールの組合せのうちのいずれかの組合せを、エッジ強調領域算出部６００として有する。
【０１１０】
さらに、エッジ強調領域検出部１０１は、図１７に示すように、孤立点検出部８１１、周期性検出部８１２、孤立点濃度検出部８１３、孤立点存在推定部８１４、仮孤立点濃度検出部８１５、孤立点濃度差分算出部８１６、孤立点下地濃度検出部８１７、仮孤立点下地濃度検出部８１８、下地濃度差分算出部８１９、境界画素判別部８１Ａ、境界領域検出部８１Ｂ、およびエッジ強調領域調整部８１Ｃなどを有する。
【０１１１】
孤立点検出部８１１ないし下地濃度差分算出部８１９による処理は、図１４に示した孤立点検出部８０１ないし下地濃度差分算出部８０９による処理と、同様である。
【０１１２】
つまり、孤立点検出部８１１は、画像データ７０に示される原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。周期性検出部８１２は、孤立点検出部８１１によって検出された孤立点画素の出現の周期性を検出する。
【０１１３】
さらに、孤立点存在推定部８１４は、孤立点検出部８１１および周期性検出部８１２それぞれの検出結果に基づいて、孤立点検出部８１１によっては検出されなかったが孤立点画素である可能性のある画素を推定する。つまり、仮孤立点画素を検出する。
【０１１４】
孤立点濃度検出部８１３は、孤立点検出部８１１によって検出された孤立点画素ごとの濃度を検出する。仮孤立点濃度検出部８１５は、孤立点存在推定部８１４によって検出された仮孤立点画素それぞれの濃度を検出する。孤立点濃度差分算出部８１６は、仮孤立点画素それぞれの濃度と仮孤立点画素それぞれの最も近くにある孤立点画素の濃度との差分Ｄｐを算出する。
【０１１５】
孤立点下地濃度検出部８１７は、孤立点画素それぞれに隣接する任意の１つの非孤立点画素の濃度を下地の濃度として検出する。仮孤立点下地濃度検出部８１８は、仮孤立点画素それぞれに隣接する任意の１つの非孤立点画素の濃度を下地の濃度として検出する。下地濃度差分算出部８１９は、仮孤立点画素それぞれの下地の濃度と仮孤立点画素それぞれの最も近くにある孤立点画素の下地の濃度との差分Ｄｓを算出する。
【０１１６】
境界画素判別部８１Ａは、各仮孤立点画素が透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界付近に位置するのか否かを、次のように判別する。
【０１１７】
境界画素判別部８１Ａは、仮孤立点画素の濃度とそれの最も近くにある孤立点画素の濃度との差分Ｄｐが閾値α３（２５６階調の場合は、例えば、２）以下であるか否かをチェックする。さらに、その仮孤立点画素の下地の濃度とその孤立点画素の下地の濃度との差分Ｄｓが所定の閾値α４（２５６階調の場合は、例えば、１０）を超えているか否かをチェックする。
【０１１８】
そして、差分Ｄｐが閾値α３以下でありかつ差分Ｄｓが閾値α４を超えている場合は、境界画素判別部８１Ａは、その仮孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。そうでない場合は、その仮孤立点画素が境界付近には位置しないと、判別する。
【０１１９】
つまり、境界画素判別部８１Ａは、仮孤立点画素の濃度と直近の孤立点画素の濃度の間にほとんど変化がないが、その仮孤立点画素の下地の濃度とその孤立点画素の下地の濃度との間には一定以上の変化がある場合に、その仮孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。
【０１２０】
境界領域検出部８１Ｂは、境界付近に位置すると境界画素判別部８１Ａによって判別された仮孤立点画素を含む領域を、クロージングの処理などを用いて境界領域５０ｓとして検出する。
【０１２１】
エッジ強調領域調整部８１Ｃは、エッジ強調領域算出部６００によって得られたエッジ強調領域５０ｅを、境界領域検出部８１Ｂによって検出された境界領域５０ｓと重複する部分を除去することによって、調整する。以下、境界領域５０ｓと重複する部分が除去されたエッジ強調領域５０ｅを「エッジ強調領域５０ｅ３」と記載する。
【０１２２】
〔第七のエッジ強調領域検出方法〕
図１８は、第七のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【０１２３】
第七のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第六のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１２４】
第七のエッジ強調領域検出方法は、第五のエッジ強調領域検出方法および第六のエッジ強調領域検出方法を組み合わせたものである。
【０１２５】
第七のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１８に示すように、エッジ強調領域算出部６００、孤立点検出部８２１、周期性検出部８２２、孤立点濃度検出部８２３、孤立点存在推定部８２４、仮孤立点濃度検出部８２５、孤立点濃度差分算出部８２６、孤立点下地濃度検出部８２７、仮孤立点下地濃度検出部８２８、下地濃度差分算出部８２９、孤立点判別部８２Ａ、拡張領域検出部８２Ｂ、境界画素判別部８２Ｃ、境界領域検出部８２Ｄ、およびエッジ強調領域調整部８２Ｅなどを有する。
【０１２６】
エッジ強調領域算出部６００は、第五のエッジ強調領域検出方法および第六のエッジ強調領域検出方法の場合と同様に、第一のエッジ強調領域検出方法または第四のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを求めるモジュールである。
【０１２７】
孤立点検出部８２１ないし下地濃度差分算出部８２９は、第五のエッジ強調領域検出方法における孤立点検出部８０１ないし下地濃度差分算出部８０９（図１４参照）および第六のエッジ強調領域検出方法における孤立点検出部８１１ないし下地濃度差分算出部８１９（図１７参照）と同様に機能する。
【０１２８】
孤立点判別部８２Ａおよび拡張領域検出部８２Ｂは、それぞれ、第五のエッジ強調領域検出方法における孤立点判別部８０Ａおよび拡張領域検出部８０Ｂと同様に機能する。したがって、孤立点判別部８２Ａおよび拡張領域検出部８２Ｂによって拡張領域５０ｋが検出される。
【０１２９】
境界画素判別部８２Ｃおよび境界領域検出部８２Ｄは、それぞれ、第六のエッジ強調領域検出方法における境界画素判別部８１Ａおよび境界領域検出部８１Ｂと同様に機能する。したがって、境界画素判別部８２Ｃおよび境界領域検出部８２Ｄによって境界領域５０ｓが検出される。
【０１３０】
そして、エッジ強調領域調整部８２Ｅは、エッジ強調領域算出部６００によって得られたエッジ強調領域５０ｅを、拡張領域５０ｋおよび境界領域５０ｓのうちの少なくとも一方と重複する部分を除去することによって、調整する。以下、拡張領域５０ｋと重複する部分が除去されたエッジ強調領域５０ｅを「エッジ強調領域５０ｅ４」と記載する。
【０１３１】
〔第八のエッジ強調領域検出方法〕
図１９は、第八のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。図２０は、孤立点画素が検出された領域の例を示す図である。
【０１３２】
第八のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第七のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１３３】
第八のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図１９に示すように、エッジ強調領域算出部６００、第一の孤立点検出部８３１、第二の孤立点検出部８３２、非重複画素選出部８３３、重畳領域拡張部８３４、およびエッジ強調領域調整部８３５などによって構成される。
【０１３４】
第一の孤立点検出部８３１は、原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。この際に第一の孤立点検出部８３１は、正の閾値である閾値γ１を用いる。具体的には、第一の孤立点検出部８３１は、任意の画素に注目し、その画素の濃度が周囲の画素の濃度と閾値γ１との和以上であれば、その画素を孤立点画素として検出する。
【０１３５】
第二の孤立点検出部８３２は、第一の孤立点検出部８３１によって検出された孤立点画素を含む一定の領域から、孤立点画素を検出する。ただし、第二の孤立点検出部８３２は、閾値γ１よりも小さい正の閾値γ２を用いる。
【０１３６】
例えば、図４（Ａ）に示した原稿画像５０の中から第一の孤立点検出部８３１によって、図２０（Ａ）に示す領域から孤立点画素が検出されたとする。すると、第二の孤立点検出部８３２は、図２０（Ａ）に示す領域が納まる一定の領域（例えば、矩形の領域）の中から孤立点画素を検出する。
【０１３７】
第二の孤立点検出部８３２が用いる閾値γ２は、第一の孤立点検出部８３１が用いる閾値γ１よりも小さいので、第一の孤立点検出部８３１によっては検出されなかった孤立点画素が検出され得る。例えば、図２０（Ｂ）示す領域から孤立点画素が検出される。
【０１３８】
非重複画素選出部８３３は、第一の孤立点検出部８３１によって検出されなかったが第二の孤立点検出部８３２によって検出された孤立点画素を選出する。つまり、図２０（Ｃ）に示す領域に属する孤立点画素を選出する。
【０１３９】
重畳領域拡張部８３４は、非重複画素選出部８３３が選出した孤立点画素の領域に対して拡張（膨張）の処理を行うことによって、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとが重なり合う重畳領域５０ｃを検出する。なお、拡張の処理によって重畳領域５０ｃを検出するので、重畳領域５０ｃは、透過画像５０ａと背後画像５０ｂとが実際に重なり合う領域、つまり、図２０（Ｃ）に示す領域よりも、若干、広くなる。
【０１４０】
エッジ強調領域調整部８３５は、エッジ強調領域算出部６００によって得られたエッジ強調領域５０ｅを、重畳領域拡張部８３４によって検出された重畳領域５０ｃと重複する部分を除去することによって、調整する。以下、重畳領域５０ｃと重複する部分が除去されたエッジ強調領域５０ｅを「エッジ強調領域５０ｅ５」と記載する。
【０１４１】
〔第九のエッジ強調領域検出方法〕
図２１は、第九のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【０１４２】
第九のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第八のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１４３】
また、第九のエッジ強調領域検出方法によると、第八のエッジ強調領域検出方法の精度を向上させることができる。
【０１４４】
第八のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図２１に示すように、エッジ強調領域算出部６００、第一の孤立点検出部８４１、第一の周期性検出部８４Ａ、第二の孤立点検出部８４２、第二の周期性検出部８４Ｂ、非重複画素選出部８４３、重畳領域拡張部８４４、およびエッジ強調領域調整部８４５などによって構成される。
【０１４５】
第一の孤立点検出部８４１は、第八のエッジ強調領域検出方法の第一の孤立点検出部８３１（図１９参照）と同様に、閾値γ１を用いて原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。
【０１４６】
第一の周期性検出部８４Ａは、第一の孤立点検出部８４１によって検出された孤立点画素の出現の周期性（規則性）を検出する。そして、一定の周期性がみられる孤立点画素の集合を検出する。
【０１４７】
第二の孤立点検出部８４２は、第一の周期性検出部８４Ａによって検出された集合の中から、閾値γ２を用いて孤立点画素を検出する。
【０１４８】
第二の周期性検出部８４Ｂは、第二の孤立点検出部８４２によって検出された孤立点画素の出現の周期性を検出する。そして、一定の周期性がみられる孤立点画素の集合を検出する。
【０１４９】
非重複画素選出部８４３は、第一の周期性検出部８４Ａによって検出された集合には含まれないが第二の周期性検出部８４Ｂによって検出された集合には含まれる孤立点画素を選出する。
【０１５０】
重畳領域拡張部８４４およびエッジ強調領域調整部８４５は、それぞれ、重畳領域拡張部８３４およびエッジ強調領域調整部８３５と同様に機能する。つまり、重畳領域拡張部８４４は、非重複画素選出部８４３が選出した孤立点画素の領域に基づいて重畳領域５０ｃを検出する。エッジ強調領域調整部８４５は、エッジ強調領域５０ｅ５を求める。
【０１５１】
〔第十のエッジ強調領域検出方法〕
図２２は、第十のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。図２３は、孤立点画素および仮孤立点画素の位置関係の例を示す図である。
【０１５２】
第十のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第九のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１５３】
第十のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図２２に示すように、孤立点検出部６７１、周期性検出部６７２、透過画像推定領域濃度検出部６７３、近傍孤立点濃度検出部６７４、第一の濃度差分算出部６７５、第二の濃度差分算出部６７６、境界画素判別部６７７、およびエッジ強調領域検出部６７８などによって構成される。
【０１５４】
孤立点検出部６７１は、原稿画像５０の中から孤立点画素を検出する。周期性検出部６７２は、孤立点検出部６７１によって検出された孤立点画素の出現の周期性（規則性）を検出する。そして、一定の周期性がみられる孤立点画素の集合を検出する。
【０１５５】
透過画像推定領域濃度検出部６７３は、周期性検出部６７２によって検出された孤立点画素の集合を含む領域、つまり、透過画像５０ａであると推測される領域の、全体的な濃度（以下、「全体濃度」と記載する。）を検出する。例えば、図８において黒の塗り潰しで示す９個の孤立点画素の集合が検出された場合は、それらの孤立点画素および周囲の非孤立点画素を含む１５×１５個の画素からなる領域の平均の濃度を全体濃度として検出する。
【０１５６】
近傍孤立点濃度検出部６７４は、周期性検出部６７２によって検出された集合に含まれる孤立点画素の近傍にある他の孤立点画素および仮孤立点画素それぞれの濃度を周期性になどに基づいて検出する。本実施形態では、孤立点画素の左、右、上、下、左上、左下、右上、および右下の８つの他の孤立点画素および仮孤立点画素それぞれの濃度を検出する。
【０１５７】
例えば、図９に示す９つの孤立点画素のうちの真ん中の孤立点画素の近傍には、８つの他の孤立点画素がある。よって、近傍孤立点濃度検出部６７４は、これらの他の孤立点画素それぞれについて、濃度を算出する。
【０１５８】
一方、左上隅に位置する孤立点画素（以下、「孤立点画素ＰＫ３」と記載する。）の近傍には、右、下、および右下の３箇所に他の孤立点画素（孤立点画素ＰＫ４〜ＰＫ６）があるが、残りの５箇所には他の孤立点画素がない。そこで、近傍孤立点濃度検出部６７４は、図２３に示す、孤立点画素ＰＫ４〜ＰＫ６それぞれの濃度を検出する。さらに、周期性検出部６７２によって検出された周期性に基づいて決まる仮孤立点画素ＰＥ４〜ＰＥ８それぞれの濃度を検出する。
【０１５９】
第一の濃度差分算出部６７５および第二の濃度差分算出部６７６は、周期性検出部６７２によって検出された集合の中の孤立点画素それぞれに関して、次のような処理を行う。
【０１６０】
第一の濃度差分算出部６７５は、ある１つの孤立点画素に注目する。以下、注目した孤立点画素を「注目孤立点画素」と記載する。
【０１６１】
そして、第一の濃度差分算出部６７５は、注目孤立点画素を点対称の中心とする、２つの孤立点画素または仮孤立点画素のうちの一方の濃度と、透過画像推定領域濃度検出部６７３によって検出された全体濃度との差分Ｄｕを算出する。例えば、図２３に示す孤立点画素ＰＫ３が注目孤立点画素である場合は、２つの孤立点画素または仮孤立点画素の組合せが４組存在する。したがって、透過画像推定領域濃度検出部６７３は、４つの差分Ｄｕを算出する。２つの孤立点画素または仮孤立点画素のうちのどちらの濃度を用いて差分Ｄｕを算出するのかは、予め決められている。
【０１６２】
第二の濃度差分算出部６７６は、注目孤立点画素を点対称の中心とする、２つの孤立点画素または仮孤立点画素同士の濃度の差分Ｄｖを算出する。例えば、図２３に示す孤立点画素ＰＫ３が注目孤立点画素である場合は、第二の濃度差分算出部６７６は、４つの差分Ｄｖを算出する。
【０１６３】
第一の濃度差分算出部６７５および第二の濃度差分算出部６７６は、残りの孤立点画素についても同様に注目し、差分ＤｕおよびＤｖを算出する。
【０１６４】
境界画素判別部６７７は、各注目孤立点画素が透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界付近に位置するのか否かを、次のように判別する。
【０１６５】
ある注目孤立点画素について第一の濃度差分算出部６７５によって算出された差分Ｄｕのすべてが閾値γ３を超えている場合は、境界画素判別部６７７は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。または、ある注目孤立点画素について第二の濃度差分算出部６７６によって算出された差分Ｄｖのうちの少なくとも１つが閾値γ４を超えていれば、境界画素判別部６７７は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。
【０１６６】
エッジ強調領域検出部６７８は、境界付近に位置すると境界画素判別部６７７によって判別された孤立点画素を含む領域をクロージングの処理などを用いて検出し、エッジ強調領域５０ｅ６として出力する。
【０１６７】
〔第十一のエッジ強調領域検出方法〕
図２４は、第十一のエッジ強調領域検出方法を用いる場合のエッジ強調領域検出部１０１の構成の例を示す図である。
【０１６８】
第十一のエッジ強調領域検出方法も、第四ないし第十のエッジ強調領域検出方法と同様に、入力された画像データ７０の原稿画像５０の中の透過画像５０ａの形状が、図６（Ａ）および図６（Ｂ）のそれぞれに示したいずれの形状にも該当しない場合に、好適に用いられる。
【０１６９】
第十一のエッジ強調領域検出方法においては、エッジ強調領域検出部１０１は、図２４に示すように、孤立点検出部６８１、周期性検出部６８２、透過画像推定領域濃度検出部６８３、近傍孤立点濃度検出部６８４、第一の濃度差分算出部６８５、第二の濃度差分算出部６８６、第三の濃度差分算出部６８７、境界画素判別部６８８、エッジ強調領域検出部６８９、注目孤立点濃度検出部６８Ｂ、および第四の濃度差分算出部６８Ｃなどによって構成される。
【０１７０】
孤立点検出部６８１ないし近傍孤立点濃度検出部６８４は、それぞれ、第十の孤立点検出部６７１ないし近傍孤立点濃度検出部６７４（図２２参照）と同様に機能する。注目孤立点濃度検出部６８Ｂは、注目孤立点画素の濃度を検出する。
【０１７１】
第一の濃度差分算出部６８５は、第一の濃度差分算出部６７５と同様に、注目孤立点画素を点対称の中心とする、２つの孤立点画素または仮孤立点画素のうちの一方の濃度と、透過画像推定領域濃度検出部６８３によって検出された全体濃度との差分Ｄｕ２を算出する。
【０１７２】
第二の濃度差分算出部６８６は、第二の濃度差分算出部６７６と同様に、注目孤立点画素を点対称の中心とする、２つの孤立点画素または仮孤立点画素同士の濃度の差分Ｄｖ２を算出する。
【０１７３】
第三の濃度差分算出部６８７は、注目孤立点画素の濃度とその近傍にある他の注目孤立点画素または仮孤立点画素（図２３の例では、８つの他の注目孤立点画素または仮孤立点画素）それぞれの濃度との差分Ｄｗ２を算出する。
【０１７４】
第四の濃度差分算出部６８Ｃは、注目孤立点画素の濃度と全体濃度との差分Ｄｔ２を算出する。
【０１７５】
境界画素判別部６８８は、各注目孤立点画素が透過画像５０ａと背後画像５０ｂとの境界付近に位置するのか否かを、次のように判別する。
【０１７６】
ある注目孤立点画素について第一の濃度差分算出部６８５によって算出された差分Ｄｕ２のすべてが閾値γ５を超えている場合は、境界画素判別部６８８は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。または、ある注目孤立点画素について第二の濃度差分算出部６８６によって算出された差分Ｄｖ２のうちの少なくとも１つが閾値γ６を超えていれば、境界画素判別部６８８は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。または、注目孤立点画素を点対称の中心とする、いずれかの組の２つの孤立点画素または仮孤立点画素それぞれの濃度とその注目孤立点画素の濃度との差分Ｄｗが等しくなければ、境界画素判別部６８８は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。または、差分Ｄｔ２が閾値γ７以下であれば、境界画素判別部６８８は、その注目孤立点画素が境界付近に位置すると、判別する。
【０１７７】
エッジ強調領域検出部６８９は、エッジ強調領域検出部６７８と同様に、境界付近に位置すると境界画素判別部６８８によって判別された孤立点画素を含む領域をエッジ強調領域５０ｅ６として検出する。
【０１７８】
図３に戻って、エッジ強調処理部１０２は、原稿画像５０の中の、エッジ強調領域検出部１０１が第一ないし第十一のいずれかのエッジ強調領域検出方法によって検出したエッジ強調領域５０ｅ、５０ｅ２、５０ｅ３、５０ｅ４、５０ｅ５、または５０ｅ６に対して、エッジ強調処理を施す。
【０１７９】
例えば、エッジ強調処理部１０２は、透過画像５０ａの孤立点画素の色でエッジ強調領域５０ｅ、５０ｅ２、５０ｅ３、５０ｅ４、５０ｅ５、または５０ｅ６を塗り潰すことによって、エッジ強調処理を施す。または、エッジ強調領域５０ｅ、５０ｅ２、５０ｅ３、５０ｅ４、５０ｅ５、または５０ｅ６の透過率を、透過画像５０ａの中心付近の透過率よりも下げることによって（つまり、濃度を濃くすることによって）、エッジ強調処理を施す。
【０１８０】
本実施形態によると、透過画像５０ａのエッジを従来よりも確実に検出することができる。また、図４（Ａ）に示したように透過画像５０ａが背後画像５０ｂと重ねっている場合や図１３（Ａ）に示したように透過画像５０ａがグラデーションで表現される場合にも、エッジを好適に検出することができる。
【０１８１】
本実施形態では、エッジ強調領域を検出する方法として、第一ないし第十一のエッジ強調領域検出方法を例示したが、これらの方法を種々の場合に応じて使い分けられるようにしてもよい。例えば、図１０、図１１、および図１２にそれぞれ示すモジュールをエッジ強調領域検出部１０１に設ける。そして、エッジ強調領域検出部１０１は、図６（Ａ）に示すような特徴を表す属性データ７Ａを取得した場合は、第二のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを検出する。または、図６（Ｂ）に示すような特徴を表す属性データ７Ａを取得した場合は、第三のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを検出する。または、図６（Ｃ）に示すような特徴を表す属性データ７Ａを取得した場合は、第四のエッジ強調領域検出方法によってエッジ強調領域５０ｅを検知する。
【０１８２】
なお、図１０、図１１、および図１２にそれぞれ示すモジュールのうち同等の機能を有するモジュールについては、１つだけ設け、第二ないし第四のエッジ強調領域検出方法で共用してもよい。
【０１８３】
その他、画像形成装置１の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、データの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【符号の説明】
【０１８４】
１ 画像形成装置（透過画像検出装置、透過画像エッジ検出装置、コンピュータ）
１０２ エッジ強調処理部（エッジ強調手段）
５Ｋ１ 拡張領域
５Ｋ２ 拡張領域
５Ｋ３ 拡張領域
５Ｓ１ 縮小領域
５Ｓ２ 縮小領域
５Ｓ３ 縮小領域
６０１ 孤立点検出部（孤立点画素検出手段）
６０２ 周期性検出部（規則性有画素判別手段）
６０３ 透過領域拡張部（透過画像検出手段）
６０４ エッジ強調領域検出部（エッジ検出手段）
６１１ クロージング処理部（クロージング処理手段）
６１２ 属性画像拡張部（拡大領域算出手段）
６１３ 属性画像縮小部（縮小領域算出手段）
６１４ 差分領域算出部（透過画像エッジ算出手段）
６２２ 属性画像拡張部（拡大領域算出手段）
６２３ 属性画像縮小部（縮小領域算出手段）
６２４ 差分領域算出部（透過画像エッジ算出手段）
６３１ 孤立点検出部（孤立点画素検出手段）
６３２ 周期性検出部（規則性有画素判別手段）
６３３ クロージング処理部（クロージング処理手段）
６３４ 拡張領域算出部（拡大領域算出手段）
６３５ 縮小領域算出部（縮小領域算出手段）
６３６ 差分領域算出部（透過画像エッジ算出手段）
８０４、８１４、８２４ 孤立点存在推定部（非検出画素選出手段）
８０Ｂ、８２Ｂ 拡張領域検出部（非エッジ画素選出手段）
８０Ｃ、８１Ｃ、８２Ｅ エッジ強調領域調整部（非エッジ部分削除手段）
８１Ｂ、８２Ｄ 境界領域検出部（非エッジ画素選出手段）
８３１ 第一の孤立点検出部（第一の孤立点画素検出手段）
８３２ 第二の孤立点検出部（第二の孤立点画素検出手段）
８３３ 非重複画素選出部（第三の孤立点画素選出手段）
８３４ 重畳領域拡張部（透過画像エッジ検出手段）
８３５ エッジ強調領域調整部（非エッジ部分削除手段）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点画素検出手段と、
検出された前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する規則性有画素判別手段と、
検出された前記規則性有画素を含む領域に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出するクロージング処理手段と、
算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、
算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、
を有することを特徴とする透過画像エッジ検出装置。
【請求項２】
前記孤立点画素検出手段によって検出されなかった画素であって、前記孤立点画素検出手段によって検出された２つの前記孤立点画素のうちの一方の孤立点画素を定点として他方の孤立点画素と点対称の位置にある画素である非検出画素を選出する、非検出画素選出手段と、
選出された前記非検出画素の濃度と、前記定点として用いられた前記孤立点画素の濃度との差が、閾値よりも小さく、かつ、当該非検出画素に隣接する画素の濃度と当該孤立点画素に隣接する画素の濃度との差が閾値よりも大きい場合に、当該孤立点画素を非エッジ画素として選出する、非エッジ画素選出手段と、
前記透過画像エッジ算出手段によって算出された前記エッジから、前記非エッジ画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する、非エッジ部分削除手段と、を有する、
請求項１記載の透過画像エッジ検出装置。
【請求項３】
前記孤立点画素検出手段によって検出されなかった画素であって、前記孤立点画素検出手段によって検出された２つの前記孤立点画素のうちの一方の孤立点画素を定点として他方の孤立点画素と点対称の位置にある画素である非検出画素を選出する、非検出画素選出手段と、
選出された前記非検出画素の濃度と、前記定点として用いられた前記孤立点画素の濃度との差が、閾値よりも大きく、かつ、当該非検出画素に隣接する画素の濃度と当該孤立点画素に隣接する画素の濃度との差が閾値よりも小さい場合に、当該孤立点画素を非エッジ画素として選出する、非エッジ画素選出手段と、
前記透過画像エッジ算出手段によって算出された前記エッジから、前記非エッジ画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する、非エッジ部分削除手段と、を有する、
請求項１記載の透過画像エッジ検出装置。
【請求項４】
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも第一の閾値以上高い濃度を有する画素である第一の孤立点画素を検出する第一の孤立点画素検出手段と、
前記画像の中から、隣接する隣接画素の濃度よりも、前記第一の閾値よりも低い第二の閾値以上高い濃度を有する画素である第二の孤立点画素を検出する第二の孤立点画素検出手段と、
前記画像の中から、前記第一の孤立点画素としては検出されなかったが前記第二の孤立点画素としては検出された画素である第三の孤立点画素を選出する、第三の孤立点画素選出手段と、
前記画像の中から透過画像のエッジを検出する透過画像エッジ検出手段と、
前記透過画像エッジ検出手段によって検出された前記エッジから、前記第三の孤立点画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する、非エッジ部分削除手段と、
を有することを特徴とする透過画像エッジ検出装置。
【請求項５】
前記第一の孤立点画素検出手段は、一定の間隔で表れる複数の前記第一の孤立点画素を検出し、
前記第二の孤立点画素検出手段は、前記一定の間隔で表れる複数の前記第二の孤立点画素を検出する、
請求項４記載の透過画像エッジ検出装置。
【請求項６】
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点画素検出手段と、
検出された前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する規則性有画素判別手段と、
検出された前記規則性有画素を膨張させることによって表れる領域を透過画像として検出する透過画像検出手段と、
を有することを特徴とする透過画像検出装置。
【請求項７】
前記透過画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、
検出された前記エッジを強調する処理を行うエッジ強調手段と、
を有する請求項６記載の透過画像検出装置。
【請求項８】
透過画像の属性データに、当該透過画像の中の一定以上の濃度を有する画素の位置が示される場合に、当該画素の分布を示す分布画像に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出するクロージング処理手段と、
算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、
算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、
を有することを特徴とする透過画像エッジ検出装置。
【請求項９】
透過画像の位置および形状を示す属性データを取得する属性データ取得手段と、
前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、
前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、
を有することを特徴とする透過画像エッジ検出装置。
【請求項１０】
コンピュータに、
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する処理と、
検出した前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する処理と、
検出した前記規則性有画素を含む領域に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出する処理と、
算出した前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する処理と、
算出した前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する処理と、
算出した前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像エッジ検出方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも第一の閾値以上高い濃度を有する画素である第一の孤立点画素を検出する処理と、
前記画像の中から、隣接する隣接画素の濃度よりも、前記第一の閾値よりも低い第二の閾値以上高い濃度を有する画素である第二の孤立点画素を検出する処理と、
前記画像の中から、前記第一の孤立点画素としては検出されなかったが前記第二の孤立点画素としては検出された画素である第三の孤立点画素を選出する処理と、
前記画像の中から透過画像のエッジを検出する処理と、
検出した前記エッジから、前記第三の孤立点画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像エッジ検出方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
透過画像の属性データに、当該透過画像の中の一定以上の濃度を有する画素の位置が示される場合に、当該画素の分布を示す分布画像に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出する処理と、
算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する処理と、
算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する処理と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像エッジ検出方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する処理と、
検出した前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する処理と、
検出した前記規則性有画素を膨張させることによって表れる領域を透過画像として検出する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像検出方法。
【請求項１４】
コンピュータに、
透過画像の位置および形状を示す属性データを取得する処理と、
前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を拡大することによって拡大領域を算出する処理と、
前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を縮小することによって縮小領域を算出する処理と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像エッジ検出方法。
【請求項１】
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点画素検出手段と、
検出された前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する規則性有画素判別手段と、
検出された前記規則性有画素を含む領域に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出するクロージング処理手段と、
算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、
算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、
を有することを特徴とする透過画像エッジ検出装置。
【請求項２】
前記孤立点画素検出手段によって検出されなかった画素であって、前記孤立点画素検出手段によって検出された２つの前記孤立点画素のうちの一方の孤立点画素を定点として他方の孤立点画素と点対称の位置にある画素である非検出画素を選出する、非検出画素選出手段と、
選出された前記非検出画素の濃度と、前記定点として用いられた前記孤立点画素の濃度との差が、閾値よりも小さく、かつ、当該非検出画素に隣接する画素の濃度と当該孤立点画素に隣接する画素の濃度との差が閾値よりも大きい場合に、当該孤立点画素を非エッジ画素として選出する、非エッジ画素選出手段と、
前記透過画像エッジ算出手段によって算出された前記エッジから、前記非エッジ画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する、非エッジ部分削除手段と、を有する、
請求項１記載の透過画像エッジ検出装置。
【請求項３】
前記孤立点画素検出手段によって検出されなかった画素であって、前記孤立点画素検出手段によって検出された２つの前記孤立点画素のうちの一方の孤立点画素を定点として他方の孤立点画素と点対称の位置にある画素である非検出画素を選出する、非検出画素選出手段と、
選出された前記非検出画素の濃度と、前記定点として用いられた前記孤立点画素の濃度との差が、閾値よりも大きく、かつ、当該非検出画素に隣接する画素の濃度と当該孤立点画素に隣接する画素の濃度との差が閾値よりも小さい場合に、当該孤立点画素を非エッジ画素として選出する、非エッジ画素選出手段と、
前記透過画像エッジ算出手段によって算出された前記エッジから、前記非エッジ画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する、非エッジ部分削除手段と、を有する、
請求項１記載の透過画像エッジ検出装置。
【請求項４】
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも第一の閾値以上高い濃度を有する画素である第一の孤立点画素を検出する第一の孤立点画素検出手段と、
前記画像の中から、隣接する隣接画素の濃度よりも、前記第一の閾値よりも低い第二の閾値以上高い濃度を有する画素である第二の孤立点画素を検出する第二の孤立点画素検出手段と、
前記画像の中から、前記第一の孤立点画素としては検出されなかったが前記第二の孤立点画素としては検出された画素である第三の孤立点画素を選出する、第三の孤立点画素選出手段と、
前記画像の中から透過画像のエッジを検出する透過画像エッジ検出手段と、
前記透過画像エッジ検出手段によって検出された前記エッジから、前記第三の孤立点画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する、非エッジ部分削除手段と、
を有することを特徴とする透過画像エッジ検出装置。
【請求項５】
前記第一の孤立点画素検出手段は、一定の間隔で表れる複数の前記第一の孤立点画素を検出し、
前記第二の孤立点画素検出手段は、前記一定の間隔で表れる複数の前記第二の孤立点画素を検出する、
請求項４記載の透過画像エッジ検出装置。
【請求項６】
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する孤立点画素検出手段と、
検出された前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する規則性有画素判別手段と、
検出された前記規則性有画素を膨張させることによって表れる領域を透過画像として検出する透過画像検出手段と、
を有することを特徴とする透過画像検出装置。
【請求項７】
前記透過画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、
検出された前記エッジを強調する処理を行うエッジ強調手段と、
を有する請求項６記載の透過画像検出装置。
【請求項８】
透過画像の属性データに、当該透過画像の中の一定以上の濃度を有する画素の位置が示される場合に、当該画素の分布を示す分布画像に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出するクロージング処理手段と、
算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、
算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、
を有することを特徴とする透過画像エッジ検出装置。
【請求項９】
透過画像の位置および形状を示す属性データを取得する属性データ取得手段と、
前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を拡大することによって拡大領域を算出する拡大領域算出手段と、
前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を縮小することによって縮小領域を算出する縮小領域算出手段と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する透過画像エッジ算出手段と、
を有することを特徴とする透過画像エッジ検出装置。
【請求項１０】
コンピュータに、
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する処理と、
検出した前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する処理と、
検出した前記規則性有画素を含む領域に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出する処理と、
算出した前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する処理と、
算出した前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する処理と、
算出した前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像エッジ検出方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも第一の閾値以上高い濃度を有する画素である第一の孤立点画素を検出する処理と、
前記画像の中から、隣接する隣接画素の濃度よりも、前記第一の閾値よりも低い第二の閾値以上高い濃度を有する画素である第二の孤立点画素を検出する処理と、
前記画像の中から、前記第一の孤立点画素としては検出されなかったが前記第二の孤立点画素としては検出された画素である第三の孤立点画素を選出する処理と、
前記画像の中から透過画像のエッジを検出する処理と、
検出した前記エッジから、前記第三の孤立点画素を膨張させることによって表れる領域と重複する重複部分を削除する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像エッジ検出方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
透過画像の属性データに、当該透過画像の中の一定以上の濃度を有する画素の位置が示される場合に、当該画素の分布を示す分布画像に対してクロージングの処理を行うことによってクロージング領域を算出する処理と、
算出された前記クロージング領域を拡大することによって拡大領域を算出する処理と、
算出された前記クロージング領域を縮小することによって縮小領域を算出する処理と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像エッジ検出方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
画像の中から隣接する隣接画素の濃度よりも高い濃度を有する画素である孤立点画素を検出する処理と、
検出した前記孤立点画素のうちの一定の間隔で表れる孤立点画素である規則性有画素を検出する処理と、
検出した前記規則性有画素を膨張させることによって表れる領域を透過画像として検出する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像検出方法。
【請求項１４】
コンピュータに、
透過画像の位置および形状を示す属性データを取得する処理と、
前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を拡大することによって拡大領域を算出する処理と、
前記属性データに基づいて前記透過画像の領域を縮小することによって縮小領域を算出する処理と、
算出された前記拡大領域と算出された前記縮小領域との差分を透過画像のエッジとして算出する処理と、
を実行させることを特徴とする透過画像エッジ検出方法。
【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１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【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１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【公開番号】特開２０１１−２４４２０５（Ｐ２０１１−２４４２０５Ａ）
【公開日】平成２３年１２月１日（２０１１．１２．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１１４４８６（Ｐ２０１０−１１４４８６）
【出願日】平成２２年５月１８日（２０１０．５．１８）
【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２３年１２月１日（２０１１．１２．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年５月１８日（２０１０．５．１８）
【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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