JP2002171410A

JP2002171410A - 画像処理装置

Info

Publication number: JP2002171410A
Application number: JP2000366739A
Authority: JP
Inventors: Junji Ishikawa; 淳史石川
Original assignee: Minolta Co Ltd
Current assignee: Minolta Co Ltd
Priority date: 2000-12-01
Filing date: 2000-12-01
Publication date: 2002-06-14
Also published as: US20020057444A1; US7405845B2

Abstract

(57)【要約】【課題】網点領域における画像データをＮ値化した
（階調数を下げた）際に生じるモアレ現象を抑制するこ
とができる画像処理装置を提供すること。【解決手段】ＭＴＦ補正部２３に、文字領域と写真領
域の判別を行う領域判別部９０と、網点領域の判別を行
う網点判別部３３とを設けた。さらに、２値化部２５
に、これらの判別部の判別結果に基づき、２値化部２５
での２値化処理に用いるゲイン調整値ＥＧおよび２値化
基準値ＨＢ，ＬＢを設定する２値化誤差ゲイン調整値算
出部６７および２値化基準値算出部６８を設けた。これ
により、ゲイン調整値ＥＧおよび２値化基準値ＨＢ，Ｌ
Ｂが、画像の属性に適した値に設定され、その最適値に
よって２値化が実行される。従って、２値化によって生
じる網点領域におけるモアレの発生が抑制される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像をデジタル信
号で処理する画像処理装置に関する。さらに詳細には、
網点領域における画像データの階調数を下げた際に生じ
るモアレ現象を抑制することができる画像処理装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来から画像処理装置においては、画像
の属性判別（文字領域／写真領域）を行い、その属性に
応じた処理を行うようになっている。具体的には、文字
領域に対しては解像度重視の処理を施し、写真領域では
階調性重視の処理を施すようになっている。このような
属性判別には、Ｍ値の画像データにおける濃度差を利用
した処理が広く用いられている。これは文字領域はエッ
ジ成分が大きく（濃度差が大きい：図１２参照）、写真
領域は平坦な濃度分布（濃度差が小さい：図１３参照）
を有するという特徴を利用したものである。

【０００３】ところが網点領域では、画像読み取りの解
像度と原稿の網点周波数との干渉により、モアレが発生
する場合がある。そして、モアレが発生すると画質が劣
化してしまう。このモアレはＭ値画像では目立たない場
合であっても、Ｎ（Ｍ＞Ｎ）値化、つまり階調数を下げ
る処理を行うと視覚的に目立ってしまうため、モアレの
発生を抑制するようなＮ値化処理が望まれている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の画像処理装置では、Ｎ値化を行う（階調数を下
げる）と網点領域においてモアレが目立つという問題が
あった。なぜなら、網点領域に対しては線形な階調性を
保持することが望ましいが、濃度差を利用した処理では
線形な階調性を保持することができないからである。す
なわち、網点領域は、図１４に示すように、読み取り解
像度が大きくなるほど文字領域よりも文字らしいと判別
され、網点領域に対して解像度重視の処理が施されてし
まうからである。また、網点領域は、スクリーン角、濃
度、および読み取り解像度などの条件により、様々な濃
度パターンを示すため、濃度差を利用した処理では網点
領域を正確に判別することが困難である。このため、網
点領域に対して適切な処理を施すことができないという
ことも原因の１つである。このように、網点領域に対し
て線形な階調性を保持したＮ値化が行われないため、網
点領域でモアレが目立ってしまうのである。

【０００５】そこで、本発明は上記した問題点を解決す
るためになされたものであり、網点領域における画像デ
ータをＮ値化した（階調数を下げた）際に生じるモアレ
現象を抑制することができる画像処理装置を提供するこ
とを課題とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めになされた本発明に係る画像処理装置は、Ｍ値の画像
データに対してその画像属性に応じた画像処理を施す画
像処理装置であって、Ｍ値の画像データから網点特徴点
を抽出する網点特徴点抽出手段と、網点特徴点抽出手段
の抽出結果に基づき注目画素が網点領域に属するのかを
判別する網点領域判別手段と、Ｍ値の画像データをＮ
（Ｍ＞Ｎ）値化するＮ値化手段と、網点領域判別手段の
判別結果に基づき前記Ｎ値化手段におけるＮ値化パラメ
ータの設定を行うパラメータ設定手段と、を有すること
を特徴とする。

【０００７】この画像処理装置では、まず、網点特徴点
抽出手段により、Ｍ値の画像データから網点特徴点が抽
出される。そして、網点領域判別手段により、網点特徴
点抽出段の抽出結果に基づき網点領域が判別される。こ
こで、網点特徴点抽出手段は、例えば、周辺画素との濃
度差が所定値以上である孤立点を網点特徴点として抽出
し、網点領域判別手段は、注目画素を含む所定の領域内
に存在する孤立点の計数値と所定の閾値とを比較するこ
とにより網点領域の判別を行うようにすればよい。な
お、所定の閾値は、所定の領域の中心に含まれる注目画
素が網点領域に含まれると判別できる、言い換えると所
定の領域が網点らしいと判別できる孤立点の個数を設定
しておけばよい。

【０００８】そして、画像の属性判別が終了すると、パ
ラメータ設定手段により、領域判別手段の判別結果と網
点領域判別手段の判別結果とに基づきＮ値化手段におけ
るＮ値化パラメータの設定が行われる。つまり、各属性
に適したＮ値化を行うことができるようなＮ値化パラメ
ータが設定されるのである。具体的には、文字領域に対
しては、解像度を重視した処理を行えるようにＮ値化パ
ラメータが設定される。一方、写真領域および網点領域
に対しては、階調性を重視した処理を行えるようにＮ値
化パラメータが設定される。そして、Ｎ値化手段によ
り、パラメータ設定手段で設定されたＮ値化パラメータ
によって、Ｍ値の画像データがＮ（Ｍ＞Ｎ）値化され
る。

【０００９】このように、本画像処理装置ではＮ値化を
行う際に用いるＮ値化パラメータが領域判別手段の判別
結果に基づき設定される。これにより、網点領域に適応
したＮ値化パラメータによってＮ値化が行われる。従っ
て、網点領域に対してモアレを抑制するようなＮ値化を
行うことができる。

【００１０】本発明に係る画像処理装置においては、注
目画素を含む所定領域内における最大濃度値と最小濃度
値との濃度差に基づき注目画素が文字領域と写真領域と
のいずれに属するのかを判別する領域判別手段を有し、
パラメータ設定手段は、領域判別手段の判別結果と網点
領域判別手段の判別結果とに基づきＮ値化手段における
Ｎ値化パラメータの設定を行うことも好ましい。

【００１１】このように、網点領域の他に文字領域と写
真領域の判別を行い、それらの判別結果をともに利用し
てＮ値化手段におけるＮ値化パラメータの設定を行うこ
とにより、画像の属性に応じた適切なＮ値化パラメータ
によってＮ値化が行われる。従って、網点領域に対して
モアレを抑制するようなＮ値化を行うことができるとと
もに、文字領域では解像度を重視したＮ値化を行うこと
ができ、写真領域では階調性を重視したＮ値化を行うこ
とができる。これにより、高品質な画像を再現すること
ができる。なお、領域判別手段では、例えば、濃度差が
大きい場合には文字領域であると判別し、濃度差が小さ
い場合には写真領域であると判別するようにすればよ
い。

【００１２】本発明に係る画像処理装置においては、Ｎ
値化手段は、誤差拡散法によりＭ値の画像データをＮ値
化することが好ましい。誤差拡散法には、ディザ法等の
ように周期性がないのでモアレが発生し難いからであ
る。

【００１３】また、本発明に係る画像処理装置において
は、パラメータ設定手段により設定されるＮ値化パラメ
ータは、Ｎ値化誤差のゲイン調整値、あるいはＮ値化基
準値であることが好ましい。

【００１４】Ｎ値化誤差のゲイン調整値を可変すること
により、Ｎ値化を行う際に周辺画像における誤差の拡散
度が変化する。例えば、Ｎ値化誤差のゲイン調整値を
「０」に近づけると単純Ｎ値化処理に近づく。つまり、
周辺画素の誤差がほとんど考慮されずにＮ値化が行われ
る。この場合は、コントラストの再現性が良くなる。逆
に、Ｎ値化誤差のゲイン調整値を「１」に近づけると、
周辺画素の誤差が拡散される２値化処理（誤差拡散算
法）に近づく。この場合は、階調性の再現が良くなる。
従って、領域判別手段の判別結果と網点領域判別手段の
判別結果とに基づきＮ値化誤差のゲイン調整値を設定す
ることにより、画像の属性に適した２値化を行うことが
できる。従って、網点領域に対しては、ゲイン調整値を
「１」とすることにより、モアレの発生を抑制するＮ値
化を行うことができる。

【００１５】一方、Ｎ値化基準値を可変することによ
り、Ｎ値化を行う際に擬似的にγ補正特性を変化させる
ことができる。このため、領域判別手段の判別結果と網
点領域判別手段の判別結果とに基づきＮ値化基準値を設
定することにより、微少領域内で画像の属性に適応した
γ補正処理を行うことができる。従って、網点領域に対
しては、線形な階調性を保持するＮ値化を行うようにＮ
値化基準値を設定することにより、網点領域におけるモ
アレの発生を抑制することができる。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の画像処理装置を具
体化した最も好適な実施の形態について図面に基づいて
詳細に説明する。本実施の形態は、本発明に係る画像処
理装置をデジタル複写機に適用したものである。

【００１７】本実施の形態に係る複写機の概略構成を図
１に示す。この複写機は、画像入力部１１と、画像処理
部１２と、画像出力部１３と、パネル部１４と、全体制
御部１５とを備えている。そして、画像入力部１１は、
画像データを取得するものである。具体的には、スキャ
ナにより原稿を走査して得られる反射光をＣＣＤセンサ
で受光し、それを光電変換してアナログの画像データを
得るようになっている。このアナログの画像データはデ
ジタルの画像データに変換されて、画像処理部１２に送
信されるようになっている。

【００１８】画像処理部１２は、画像入力部１１から送
信されたデジタルの画像データに対して各種の処理を施
すものである。この画像処理部１２には、図２に示すよ
うに、シェーディング補正部２０と、反射率・濃度変換
（以下「ＬＯＧ変換」という。）処理部２１と、変倍処
理部２２と、ＭＴＦ処理部２３と、濃度補正処理部２４
と、２値化部２５とが備わっている。

【００１９】ここで、シェーディング補正部２０は、画
像上の主走査方向の光量ムラを除去するものである。具
体的には、原稿の読み取り動作前に、シェーディング補
正用の白色板からの反射光をＣＣＤセンサで受光し、そ
こで得られたアナログデータをデジタルデータに変換し
てからデジタルデータをメモリに記憶する。そして、原
稿の読み取り時に、メモリに記憶されたデジタルデータ
を基準値として原稿の読み取りデータを補正するように
なっている。

【００２０】ＬＯＧ変換処理部２０は、濃度スケールの
画像データを得るために、ルックアップテーブルを用い
てＬＯＧ変換を行うものである。変倍処理部２２は、メ
モリの書き込みおよび読み出し動作の制御を行うことに
より、画像の主走査方向における拡大・縮小処理を行う
ものである。ＭＴＦ補正部２３は、画像の先鋭度などの
補正を行うものである。なお、ＭＴＦ補正部２３の詳細
は後述する。また、濃度補正部２４は、画像モードや露
光レベルなどの設定に応じた濃度補正処理を行うもので
ある。２値化部２５は、多値画像データを誤差拡散法を
用いて２値画像データに変換するものである。２値化部
２５では、ＭＴＦ補正部２３で取得されたデータも参照
して２値化を行うようになっている。なお、２値化部２
５の詳細についても後述する。

【００２１】そして、各処理部２０〜２５において処理
が施された画像データは、画像処理部１２から画像出力
部１３へ送信されるようになっている。

【００２２】図１に戻って、画像出力部１３は、画像デ
ータに基づき記録体に画像を形成するものである。パネ
ル部１４は、オペレータが画像モード、原稿サイズ、露
光レベルなど、コピーを行う際に必要とされる条件設定
を行うためのものである。そして、パネル部１４に備わ
るスタートキーにより、複写機において画像の読み取り
が開始されるようになっている。全体制御部１５は、パ
ネル部１４からの設定情報に基づき複写機全体を統括制
御するものである。

【００２３】続いて、図２のＭＴＦ補正部２３の概略構
成を図３に示す。ＭＴＦ補正部２３には、マトリクス生
成部３０と、エッジ強調処理部３１と、スムージング処
理部３２と、網点判別部３３と、選択部３４とが備わっ
ている。そして、ＭＴＦ補正部２３はこのような構成に
より、２次元デジタルフィルタを用いてエッジ強調処
理、スムージング処理、および領域判別処理を行うよう
になっている。具体的には、画像モード等に応じたエッ
ジ強調処理およびスムージング処理が施される。すなわ
ち、文字モードではエッジ強調を大きくし、写真モード
ではエッジ強調を小さくするようになっている。また、
マトリクス生成部３０は、ラインメモリを利用して図４
に示す５×５マトリクス画像データを生成するものであ
る。

【００２４】また、選択部３４は、画像の属性に基づい
てスムージング処理あるいはエッジ強調処理のいずれか
の処理を選択するものである。このため、選択部３４の
Ａ端子には、エッジ強調処理部３１からエッジ強調処理
が施された画像データが入力されている。また、選択部
３４のＢ端子には、スムージング処理部３２からスムー
ジング処理が施された画像データが入力されている。そ
して、選択部３４のＳ端子には、網点判別部３３から網
点領域であるか非網点領域であるかについての画像属性
に関する信号が入力されている。このような構成によ
り、選択部３４では、網点領域に属する画素に対して
は、モアレ抑止のためにスムージング処理が施された画
像データが選択され、非網点領域に属する画素に対して
はエッジ強調処理が施された画像データが選択されるよ
うになっている。

【００２５】ここで、エッジ強調処理部３１には、図５
に示すように、エッジ強調量算出部８１と、ゲイン調整
値算出部８２と、領域判別部９０とが含まれている。そ
して、領域判別部９０には、図６に示すように、ＭＡＸ
値検出部９１と、ＭＩＮ値検出部９２と、減算器９３と
が含まれている。これにより、領域判別９０では、注目
画素を含む所定領域内の最大濃度値（ＭＡＸ値）と最小
濃度値（ＭＩＮ値）とを検出して、その濃度差（ＭＡＸ
−ＭＩＮ）を演算するようになっている。

【００２６】そして、エッジ強調量算出部８１は、例え
ばラプラシアンフィルタ等の微分フィルタを用いてエッ
ジ強調量を算出するものである。また、ゲイン調整値算
出部８２は、領域判別部９０の判別結果に応じてゲイン
調整値を算出するものである。このゲイン調整値は、
（ＭＡＸ−ＭＩＮ）値が大きいほど「１」に近づくよう
になっている。このような構成により、エッジ強調処理
部３１では、エッジ強調量算出部８１で算出されたエッ
ジ強調量とゲイン調整値算出部８２で算出されたゲイン
調整値とが乗算される。そして、この乗算値と注目画素
の濃度値とが加算された結果が、選択部３４に出力され
るようになっている。

【００２７】一方、網点判別部３３は、注目画素が網点
領域に属するか、あるいは非網点領域に属するかについ
ての属性判別を行うものである。この網点判別部３３の
概略構成を図７に示す。網点判別部３３には、網点特徴
点検出部４０と、総合判別部４３とが備わっている。

【００２８】網点特徴点検出部４０は、３×３サイズの
検出フィルタを用い、周辺画素との濃度値が所定値以上
である孤立点を検出するものである。この網点特徴点検
出部４０には、黒孤立点検出部４１と、白孤立点検出部
４２とが含まれている。そして、黒孤立点検出部４１
は、各画素の濃度値が次の条件を満たす場合に、注目画
素Ｖ２２が黒孤立点であると判別するようになってい
る。その条件は、 V22＞MAX(V11,V12,V13,V21,V23,V31,V32,V33)+OFFSET1 である。なお、OFFSET1は黒孤立点判別の閾値である。

【００２９】また、白孤立点検出部４２は、各画素の濃
度値が次の条件を満たす場合に、注目画素Ｖ２２が白孤
立点であると判別するようになっている。その条件は、 V22＜MIN(V11,V12,V13,V21,V23,V31,V32,V33)−OFFSET2 である。なお、OFFSET2は白孤立点判別の閾値である。

【００３０】総合判定部４３は、網点特徴点検出部４０
により検出された孤立点の個数を計数し、その計数値に
基づき画像の属性（網点／非網点）を判定するものであ
る。この総合判定部４３には、黒孤立点計数部４４と、
白孤立点点計数部４５と、網点判定部４６とが備わって
いる。黒孤立点計数部４４および白孤立点計数部４５
は、それぞれラインメモリを利用して生成した所定領域
（例えば、９×２０マトリクス）内に存在する黒孤立点
および白孤立点の個数を計数するものである。

【００３１】また、網点判定部４６は、黒孤立点計数部
４４および白孤立点計数部４５のそれぞれの計数結果に
基づき画像の属性（網点／非網点）を最終的に判定する
とともに、後述する網点度合い値を算出するものであ
る。この網点判定部４６は、図８に示すように、１つの
加算器５０と、３つの比較器５１〜５３と、ＯＲ回路５
４とから構成されている。そして、加算器５０の端子Ａ
には白孤立点計数部４５での計数値が入力され、端子Ｂ
には黒孤立点計数部４４での計数値が入力されている。
また、比較器５１の端子Ａには黒孤立点計数部４４での
計数値が入力され、端子Ｂには閾値ＴＨ１が入力されて
いる。比較器５２の端子Ａには白孤立点計数部４５での
計数値が入力され、端子Ｂには閾値ＴＨ２が入力されて
いる。比較器５３の端子Ａには加算器５０の出力結果が
入力され、端子Ｂには閾値ＴＨ３が入力されている。そ
して、各比較器５１〜５３の出力結果がＯＲ回路５４に
入力されている。

【００３２】このような構成により、網点判定部４６
は、次の（１）〜（３）の条件を少なくとも１つ満たし
た場合に注目画素が網点領域に属すると判定するように
なっている。ここで（１）〜（３）の条件は、（１）白
孤立点計数値が閾値ＴＨ１を超えた場合、（２）黒孤立
点計数値が閾値ＴＨ２を超えた場合、（３）黒孤立点計
数値と白孤立点計数値との加算値が閾値ＴＨ３を超えた
場合である。

【００３３】本実施の形態では、網点判定部４６におい
て、黒孤立点計数値と白孤立点計数値との加算値を網点
領域の判別に使用しているため、精度良く網点領域の判
別が行われる。なお、白孤立点計数値と閾値ＴＨ１との
比較結果、および黒孤立点計数値と閾値ＴＨ２との比較
結果のみで網点領域の判別を行うこともできるし、ま
た、黒孤立点計数値と白孤立点計数値との加算値と閾値
ＴＨ３との比較結果のみで網点領域の判別を行うことも
できる。このように加算値と閾値ＴＨ３との比較結果の
みを用いると、判別精度は低下するがラインメモリを削
減することができるという利点がある。

【００３４】一方、２値化部２５には、図９に示す誤差
拡散２値化回路が備わっている。この誤差拡散２値化回
路には、加算器６１と、加算器６１から出力される補正
データＩｒと閾値ＴＨとを比較して２値化データＢを出
力する比較器６２と、比較器６２から出力される２値化
データＢに応じて２値化基準値（ＨＢ，ＬＢ）の選択を
行うセレクタ６３と、加算器６１の出力Ｉｒとセレクタ
６３との出力Ｂｒとから２値化誤差Ｅを算出する減算器
６４と、減算器６４から出力される２値化誤差Ｅを格納
するための誤差格納メモリ６５と、重み付け平均誤差Ｅ
ａｖを算出する誤差算出手段６６と、２値化誤差ゲイン
調整値ＥＧの設定を行う２値化誤差ゲイン調整値算出部
６７と、２値化基準値ＨＢ，ＬＢの設定を行う２値化基
準値算出部６８とが備わっている。

【００３５】ここで、比較器６２は、誤差補正された多
値の画像データＩｒが閾値ＴＨよりも大きいときには２
値化出力Ｂとして「１」を出力し、それ以外のときには
２値化出力Ｂとして「０」を出力するようになってい
る。そして、セレクタ６３では、比較器６２により
「１」が出力された場合には２値化基準値ＨＢが選択さ
れ、「０」が出力された場合には２値化基準値ＬＢが選
択されるようになっている。

【００３６】また、誤差算出手段６６は、２値化誤差Ｅ
に基づき５×３マトリックスサイズの周辺誤差重み付け
フィルタを用いて重み付けを行い、重み付け平均誤差Ｅ
ａｖを算出するようになっている。なお、周辺誤差重み
付けフィルタ内に示す数値は重み付け係数であり、フィ
ルタ内の＊は現在処理中の画素を示している。

【００３７】そして、重み付け平均誤差Ｅａｖがゲイン
調整値ＥＧにより補正されて、補正後の重み付け平均誤
差Ｅａｖｒが加算器６１の端子Ｂに入力されるようにな
っている。このような回路によって２値化部２５におい
て、２値化誤差が拡散されて濃度保存型面積階調が行わ
れるようになっている。

【００３８】ここで、２値化を行う際に用いられるゲイ
ン調整値ＥＧおよび基準値ＨＢ，ＬＢの設定について説
明する。まず、ゲイン調整値ＥＧは、２値化誤差ゲイン
調整値算出部６８によって、領域判別部９０と網点判別
部３３との判別結果に基づき設定される。具体的には、
２値化誤差ゲイン調整値算出部６８において、領域判別
部９０から入力される（ＭＡＸ−ＭＩＮ）値と、網点判
別部３３から入力される網点度合い値とに基づき「（Ｍ
ＡＸ−ＭＩＮ）×（１−網点度合い値）」が算出され
る。そして、その算出結果に応じて、図１０に示す破線
のように、ゲイン調整値ＥＧの設定が行われるようにな
っている。例えば、網点度合い値が「１」、（つまり網
点領域）である場合には、ゲイン調整値ＥＧが「１」に
設定される。

【００３９】なお、網点度合い値は、網点判定部４６に
おいて黒および白孤立点の計数値に基づき算出される値
であり、網点らしさの指標になるものである。この網点
度合い値は、０から１までの値をとる。そして、網点度
合い値が１に近いほど網点らしい画像である判別され
る。

【００４０】一方、２値化基準値ＨＢ，ＬＢは、２値化
基準値算出部６８によって、領域判別部９０と網点判別
部３３との判別結果に基づき設定される。具体的には、
２値化基準値算出部６８において、領域判別部９０から
入力される（ＭＡＸ−ＭＩＮ）値と、網点判別部３３か
ら入力される網点度合い値とに基づき「（ＭＡＸ−ＭＩ
Ｎ）×（１−網点度合い値）」が算出される。そして、
その算出結果に応じて、図１１に示すように、２値化基
準値ＨＢ，ＬＢの設定が行われるようになっている。例
えば、網点度合い値が「１」である場合には、ＨＢ＝２
５５，ＬＢ＝０と設定される。

【００４１】次に、上記した構成を有するデジタル複写
機の動作について説明する。まず、原稿の画像情報が、
画像入力部１１により読み取られる。そして、画像入力
部１１で読み込まれた画像データが、画像処理部１２へ
送信される。そうすると、画像処理部１１によって、画
像データに対しシェーディング補正、ＬＯＧ変換処理、
変倍処理、ＭＴＦ補正、濃度補正、および２値化処理が
順次施される。そして、各種の画像処理が施された画像
データに基づき、画像出力部１３により記録体上に原稿
の再現画像が複写され、画像形成された記録体が機外に
排出される。これで１枚分のコピーが終了する。

【００４２】続いて、上述した一連のコピー動作中にお
けるＭＴＦ補正および２値化処理について詳細に説明す
る。まず、ＭＴＦ補正部２３におけるＭＴＦ補正につい
て説明する。マトリクス生成部３０において、変倍部２
２から出力された画像データが、図４に示すラスタ構造
の５×５マトリクス画像データに変換される。そして、
この５×５マトリクス画像データのうち、３×３マトリ
クス画像データが使用されて、網点特徴点検出部４０に
より孤立点の検出処理が行われる。

【００４３】なお、本実施の形態では、孤立点検出に３
×３マトリクス画像データを使用しているが、もちろん
５×５マトリクス画像データを使用してもよい。５×５
マトリクス画像データを使用することにより、画像ノイ
ズの誤判別を低減することができるからである。

【００４４】そして、網点特徴点検出部４０における孤
立点の検出処理が終了すると、ラインメモリが利用され
て、孤立点を計数するための２次元局所領域（９×４１
マトリクス）が生成される。この領域は、黒孤立点およ
び白孤立点を別個に計数するためにそれぞれ生成され
る。そして、黒孤立点計数部４４においてその領域内に
存在する黒孤立点の個数が計数される。同様に、白孤立
点計数部４５においてその領域内に存在する白孤立点の
個数が計数される。

【００４５】その後、黒孤立点計数部４４および白孤立
点計数部４５における各孤立点の計数が終了すると、そ
の計数結果が網点判定部４６に入力される。そうする
と、比較器５１で白孤立点計数値が閾値ＴＨ１よりも大
きいか否かが判断され、比較器５２で黒孤立点計数値が
閾値ＴＨ２よりも大きいか否かが判断され、比較器５３
で黒および白孤立点計数値の加算値が閾値ＴＨ３よりも
大きいか否かが判断される。なお、各比較器５１〜５３
からは、各閾値よりも各入力値が大きい場合に「１」を
出力し、小さい場合に「０」を出力する。

【００４６】そして、各比較器５１〜５３の出力がＯＲ
回路５４に入力される。このときＯＲ回路５４に入力さ
れる信号のいずれか１つが「１」である場合には、ＯＲ
回路５４から「１」が出力される。すなわち、網点判定
部４６において注目画素は網点領域に属すると判別され
る。一方、比較器５１〜５３のすべての出力が「０」で
ある場合には、ＯＲ回路５４から「０」が出力される。
すなわち、網点判定部４６において注目画素は非網点領
域に属すると判別される。

【００４７】網点判定部４６での判定結果は、ＭＴＦ補
正部２３に含まれる選択部３４のＳ端子に入力される。
そして、選択部３４において、網点領域に属すると判定
された画素のデータとして、スムージング処理部３２に
より処理された画像データが選択され、非網点領域と判
定された画素のデータとして、エッジ強調処理部３１に
より処理された画像データが選択される。これで、ＭＴ
Ｆ補正が終了する。

【００４８】次に、２値化部２５における２値化処理に
ついて説明する。濃度補正部２４から出力された多値の
画像データＩと、誤差算出手段６６によって算出されて
ゲイン調整値ＥＧにより補正された重み付け平均誤差Ｅ
ａｖｒとが、加算器６１により加算されて補正データＩ
ｒが算出される。その補正データＩｒは、比較器６２の
端子Ｂおよび減算器６４の端子Ｂとにそれぞれ入力され
る。そして、比較器６２において、補正データＩｒと閾
値ＴＨとが比較されて２値化結果Ｂが出力される。

【００４９】そうすると、２値化結果Ｂに基づきセレク
タ６３により、２値化基準値Ｂｒが選択される。ここで
選択された２値化基準値Ｂｒは、減算器６４の端子Ａに
入力される。２値化基準値Ｂｒは、ＨＢあるいはＬＢの
いずれかである。そして、これらＨＢ，ＬＢは、領域判
別部９０と網点判別部３３とからの判別結果に応じて２
値化基準値算出部６８によって設定される。例えば、網
点領域に対しては、２値化基準値が、ＨＢ＝２５５，Ｌ
Ｂ＝０と設定される。これにより、網点領域では線形な
階調性を保持した２値化が行われることになる。従っ
て、２値化によって生じる網点領域におけるモアレの発
生が抑制される。

【００５０】次いで、減算器６４により、２値化基準値
Ｂｒと補正データＩｒとから２値化誤差Ｅが算出され
る。この２値化誤差Ｅは、重み付け平均誤差Ｅａｖを算
出するために、誤差格納メモリ６５および誤差算出部６
６へ出力される。そうすると、誤差格納メモリ６５にに
より、副走査方向に数ライン分の２値化誤差Ｅが格納さ
れて、それが誤差算出部６６に供給される。

【００５１】そして、誤差算出部６６において、重み付
け係数が２値化誤差Ｅに乗算されて重み付け平均誤差Ｅ
ａｖが算出される。この重み付け平均誤差Ｅａｖは、ゲ
イン調整値ＥＧによって補正されて、加算器６１の端子
Ｂに入力される。ここで、ゲイン調整値ＥＧは、領域判
別部９０と網点判別部３３とからの判別結果に応じて２
値化誤差ゲイン調整値算出部６７によって設定される。
例えば、網点領域に対しては、ゲイン調整値ＥＧが
「１」に設定される。これにより、網点領域では周辺誤
差が伝搬された２値化処理、言い換えれば階調性を保持
する２値化処理が施されることになる。従って、２値化
によって生じる網点領域におけるモアレの発生が抑制さ
れる。

【００５２】以後、各画素について同様の処理が行われ
て画像の２値化が終了する。このように２値化部２５に
おいて、２値化基準値ＨＢ，ＬＢおよびゲイン調整値Ｅ
Ｇが画像の属性に応じた値に設定される。そして、各領
域に適合した２値化基準値ＨＢ，ＬＢおよびゲイン調整
値ＥＧが用いられて２値化が行われる。これにより、網
点領域に対してはモアレの発生を抑制するような２値化
が行われる。

【００５３】以上、詳細に説明したように本実施の形態
に係る複写機によれば、ＭＴＦ補正部２３に、文字領域
と写真領域の判別を行う領域判別部９０と、網点領域の
判別を行う網点判別部３３とが設けられている。このた
め、画像の属性を正確に判別することができる。そし
て、これらの判別部の判別結果に基づき、２値化部２５
における２値化処理に用いるゲイン調整値ＥＧおよび２
値化基準値ＨＢ，ＬＢを設定する２値化誤差ゲイン調整
値算出部６７および２値化基準値算出部６８が備わって
いる。従って、ゲイン調整値ＥＧおよび２値化基準値Ｈ
Ｂ，ＬＢが、画像の属性に適した値に設定され、その最
適値によって２値化が実行される。これにより、網点領
域に対してはモアレを抑制するような２値化を行うこと
ができる。すなわち、２値化によって生じる網点領域に
おけるモアレの発生を抑制することができる。

【００５４】なお、上記した実施の形態は単なる例示に
すぎず、本発明を何ら限定するものではなく、その要旨
を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であるこ
とはもちろんである。例えば、上記実施の形態では、２
値化誤差ゲイン調整値ＥＧと２値化基準値ＨＢ，ＬＢと
の両方を可変としているが、いずれか一方のパラメータ
のみを可変としても同様の効果を得ることができる。ま
た、デジタル複写機に発明を適用した場合について説明
したが、複写機の他、プリンタやファクシミリ等にも本
発明は適用することができる。さらに、上記した実施の
形態において例示した具体的な数値（例えば、マトリク
スサイズなど）は、単なる例示にすぎないことは言うま
でもない。

【００５５】

【発明の効果】以上説明した通り本発明によれば、網点
領域における画像データをＮ値化した（階調数を下げ
た）際に生じるモアレ現象を抑制することができる画像
処理装置が提供されている。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態に係るデジタル複写機の概略構成を
示すブロック図である。

【図２】図１の画像処理部の概略構成を示すブロック図
である。

【図３】図２のＭＴＦ補正部の概略構成を示すブロック
図である。

【図４】５×５マトリクス画像信号のデータ構造を示す
図である。

【図５】図３のエッジ強調処理部の概略構成を示すブロ
ック図である。

【図６】図５の領域判別部の概略構成を示すブロック図
である。

【図７】図３の網点判別部の概略構成を示すブロック図
である。

【図８】図７の網点判定部の構成を示す回路図である。

【図９】２値化回路の構成を示すブロック図である。

【図１０】２値化誤差ゲイン調整値の設定例を示す図で
ある。

【図１１】２値化基準値の設定例を示す図である。

【図１２】文字領域における濃度差特性を示す図であ
る。

【図１３】写真領域における濃度差特性を示す図であ
る。

【図１４】模式的に各領域の特性を示す図である。

【符号の説明】

２３ＭＴＦ補正部２５２値化部３３網点判別部４０網点特徴点検出部６７２値化誤差ゲイン調整値算出部６８２値化基準値算出部９０領域判別部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】Ｍ値の画像データに対してその画像属性
に応じた画像処理を施す画像処理装置であって、Ｍ値の画像データから網点特徴点を抽出する網点特徴点
抽出手段と、前記網点特徴点抽出手段の抽出結果に基づき注目画素が
網点領域に属するか否かを判別する網点領域判別手段
と、Ｍ値の画像データをＮ（Ｍ＞Ｎ）値化するＮ値化手段
と、前記網点領域判別手段の判別結果に基づき前記Ｎ値化手
段におけるＮ値化パラメータの設定を行うパラメータ設
定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】請求項１に記載する画像処理装置におい
て、注目画素を含む所定領域内における最大濃度値と最小濃
度値との濃度差に基づき注目画素が文字領域と写真領域
とのいずれに属するのかを判別する領域判別手段を有
し、前記パラメータ設定手段は、前記領域判別手段の判別結
果と前記網点領域判別手段の判別結果とに基づき前記Ｎ
値化手段におけるＮ値化パラメータの設定を行うことを
特徴とする画像処理装置。
【請求項３】請求項１または請求項２に記載する画像
処理装置において、前記Ｎ値化手段は、誤差拡散法によりＭ値の画像データ
をＮ値化することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】請求項３に記載する画像処理装置におい
て、前記パラメータ設定手段により設定されるＮ値化パラメ
ータは、Ｎ値化誤差のゲイン調整値であることを特徴と
する画像処理装置。
【請求項５】請求項３に記載する画像処理装置におい
て、前記パラメータ設定手段により設定されるＮ値化パラメ
ータは、Ｎ値化基準値であることを特徴とする画像処理
装置。