特許 5764617 画像処理方法、画像読取装置および画像形成装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5764617

(24)【登録日】2015年6月19日

(45)【発行日】2015年8月19日

(54)【発明の名称】画像処理方法、画像読取装置および画像形成装置

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/19 20060101AFI20150730BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20150730BHJP

   H04N 1/60 20060101ALI20150730BHJP

   H04N 1/48 20060101ALI20150730BHJP

【ＦＩ】

   H04N1/04 103E

   G06T1/00 410

   H04N1/40 D

   G06T1/00 510

   H04N1/46 A

【請求項の数】5

【全頁数】33

(21)【出願番号】特願2013-124660(P2013-124660)

(22)【出願日】2013年6月13日

(62)【分割の表示】特願2009-145517(P2009-145517)の分割

【原出願日】2009年6月18日

(65)【公開番号】特開2013-225893(P2013-225893A)

(43)【公開日】2013年10月31日

【審査請求日】2013年6月13日

(31)【優先権主張番号】61/073,997

(32)【優先日】2008年6月19日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】12/485,123

(32)【優先日】2009年6月16日

(33)【優先権主張国】US

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】000003562

【氏名又は名称】東芝テック株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100109830

【弁理士】

【氏名又は名称】福原 淑弘

(74)【代理人】

【識別番号】100088683

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100103034

【弁理士】

【氏名又は名称】野河 信久

(74)【代理人】

【識別番号】100075672

【弁理士】

【氏名又は名称】峰 隆司

(74)【代理人】

【識別番号】100153051

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 直樹

(74)【代理人】

【識別番号】100140176

【弁理士】

【氏名又は名称】砂川 克

(74)【代理人】

【識別番号】100158805

【弁理士】

【氏名又は名称】井関 守三

(74)【代理人】

【識別番号】100172580

【弁理士】

【氏名又は名称】赤穂 隆雄

(74)【代理人】

【識別番号】100179062

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 正

(74)【代理人】

【識別番号】100124394

【弁理士】

【氏名又は名称】佐藤 立志

(74)【代理人】

【識別番号】100112807

【弁理士】

【氏名又は名称】岡田 貴志

(74)【代理人】

【識別番号】100111073

【弁理士】

【氏名又は名称】堀内 美保子

(72)【発明者】

【氏名】谷本 弘二

【審査官】 宮島 潤

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１０−４５３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平３−２２９５６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−７３０４６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｎ １／０４ − １／２０７

Ｇ０６Ｔ １／００

Ｈ０４Ｎ １／０２４ − １／０３６

Ｈ０４Ｎ １／４０ − １／４０９

Ｈ０４Ｎ １／４６ − １／６４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

処理対象の画像領域における第１の解像度のカラーデータと、前記処理対象の画像領域における前記第１の解像度と同じ解像度の輝度データとから、前記処理対象の画像領域におけるカラーデータと輝度データとの関係を表す回帰直線を算出し、
前記算出された回帰直線に前記処理対象の画像領域内の中心または中心に相当する位置の前記第１の解像度より高い第２の解像度の輝度データを代入することで、前記第２の解像度の輝度データを第２の解像度のカラーデータに変換する、
画像処理方法。

【請求項2】

処理対象の画像領域における第１の解像度のカラーデータと、前記処理対象の画像領域における前記第１の解像度と同じ解像度の輝度データとから、前記処理対象の画像領域におけるカラーデータと輝度データとの関係を表す回帰直線を算出し、
前記算出された回帰直線に前記処理対象の画像領域内の中心または中心に相当する位置の前記第１の解像度と等しい第２の解像度の輝度データを代入することで、前記第２の解像度の輝度データを第２の解像度のカラーデータに変換する、
画像処理方法。

【請求項3】

異なる波長領域に対して感度を有する第１の解像度の複数ラインセンサからなる第１の読取手段と、
前記複数ラインセンサが感度を有する各波長領域を含む波長領域に対して感度を有する前記第１の解像度より高い第２の解像度のラインセンサからなる第２の読取手段と、
前記第２の読取手段が読取った第２の解像度の第２画像データを前記第１の解像度と同じ解像度の第３画像データに変換する解像度変換手段と、
前記第１の読取手段が読取った第１の解像度の第１画像データと、前記解像度変換手段で変換された第１の解像度と同じ解像度の第３画像データとに対し、処理対象の画像領域ごとに前記第１画像データと前記第３画像データとの相関を表す回帰直線を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出した前記回帰直線に前記処理対象の画像領域内の中心または中心に相当する位置の第２の解像度の前記第２画像データを代入し、前記第１画像データの各波長領域に対応した第２の解像度の画像データを出力するデータ変換手段と、
を有する画像読取装置。

【請求項4】

異なる波長領域に対して感度を有する複数ラインセンサからなる第１の読取手段と、
前記複数ラインセンサが感度を有する各波長領域を含む波長領域に対して感度を有する前記複数ラインセンサと同じ解像度のラインセンサからなる第２の読取手段と、
前記第１の読取手段が読取った第１画像データと、前記第２の読取手段が読取った前記第１画像データと同じ解像度の第２画像データに対し、処理対象の画像領域ごとに前記第１画像データと前記第２画像データとの相関を表す回帰直線を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出した前記回帰直線に前記処理対象の画像領域内の中心または中心に相当する位置の前記第２画像データを代入し、前記第１画像データの各波長領域に対応した前記第２画像データと同じ解像度の画像データを出力するデータ変換手段と、
を有する画像読取装置。

【請求項5】

前記請求項３または請求項４の何れかに記載の画像読取装置を備え、
前記画像読取装置のデータ変換手段が出力する画像データにより画像を形成する画像形成手段を有する、
画像形成装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、画像処理方法、画像を読取るイメージスキャナなどの画像読取装置、あるいは、画像読取装置により読み取った画像を被画像形成媒体に形成する複写機能を有する画像形成装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、解像度の異なるセンサを有する画像読取装置がある。画像読取装置は、原稿の画像を異なる解像度の複数の画像データで読み取る。一般に、カラーセンサとモノクロ（輝度）センサとでは、モノクロ（輝度）センサの方が高感度である。これは、カラーセンサが所望の色に対応する波長範囲の光のみを透過する光学フィルターを通して光を検知するのに対し、モノクロ（輝度）センサは、カラーセンサよりも広い波長範囲の光を検知するためである。このため、モノクロ(輝度)センサは、カラーセンサよりも個々のセンサの物理的なサイズが小さくても、カラーセンサと同等のレベルの信号を得る。カラーセンサとモノクロ(輝度)センサとの両方を備えた画像読取装置は、上記のようなセンサの感度の違いから、モノクロ（輝度）センサの解像度がカラーセンサの解像度よりも高い。

【0003】

上記のような解像度の異なるセンサを有する画像読取装置に用いる画像処理としては、解像度の高い画像データを用いて、解像度の低い画像データの解像度を高める処理がある。たとえば、特開２００７−７３０４６号公報は、カラー画像データの解像度を高める方法を開示する。しかしながら、特開２００７−７３０４６号公報に記載の技術では、カラー信号の解像度を高めた場合に、それぞれのカラー信号の変化が一定方向に揃ったり、彩度が低下したりする。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

この発明の一形態は、第１のセンサで読み取る第１の画像データを用いて第２のセンサで読み取る第２の画像データを高画質化する画像処理方法、画像読取装置および画像形成装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

実施形態によれば、画像処理方法は、処理対象の画像領域における第１の解像度のカラーデータと、前記処理対象の画像領域における前記第１の解像度と同じ解像度の輝度データとから、前記処理対象の画像領域におけるカラーデータと輝度データとの関係を表す回帰直線を算出し、前記算出された回帰直線に前記処理対象の画像領域内の中心または中心に相当する位置の前記第１の解像度より高い第２の解像度の輝度データを代入することで、前記第２の解像度の輝度データを第２の解像度のカラーデータに変換する。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】図１は、カラーデジタル複合機の内部構成例を示す断面図である。

【図2】図２は、デジタル複合機における制御系統の構成例を示すブロック図である。

【図3A】図３Ａは、光電変換部としての４ラインＣＣＤセンサの外観図である。

【図3B】図３Ｂは、光電変換部内における構成例を示す図である。

【図4】図４は、カラー用のラインセンサとしての３つのラインセンサの分光感度特性を示す図である。

【図5】図５は、モノクロラインセンサの分光感度特性を示す図である。

【図6】図６は、光源として用いるキセノンランプの分光分布を示す図である。

【図7A】図７Ａは、図３Ｂに示す各ラインセンサの動作と各種の信号とのタイミングチャートである。

【図7B】図７Ｂは、モノクロラインセンサの出力信号を示す図である。

【図7C】図７Ｃは、各カラーラインセンサの出力信号を示す図である。

【図8】図８は、光電変換部からの信号を処理するスキャナ画像処理部の構成例を示す図である。

【図9】図９は、モノクロラインセンサで読み取った画素を示す図である。

【図10】図１０は、図９と同じ範囲を各カラーラインセンサで読み取った画素を示す。

【図11】図１１は、各センサの出力値をグラフ（プロファイル）で示す図である。

【図12】図１２は、３００ｄｐｉ相当の輝度データをグラフで示すプロファイルである。

【図13】図１３は、シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像と境界線を含む画像とに対応する出力値をまとめた図である。

【図14】図１４は、横軸を輝度データとし、縦軸を各カラーデータの値とする散布図である。

【図15】図１５は、図１４に示す相関関係に基づいて生成した６００ｄｐｉ相当のカラーデータを示すグラフである。

【図16】図１６は、高画質化回路内における処理を示すブロック図である。

【図17】図１７は、３００ｄｐｉでモアレが生じる周波数成分を含む画像を６００ｄｐｉの解像度で読取った場合における画像データのプロファイルを示す。

【図18】図１８は、図１７に示す画像データを３００ｄｐｉに変換した場合における画像データのプロファイルを示す。

【図19】図１９は、第２の高画質化回路の構成例を示すブロック図である。

【図20】図２０は、６００ｄｐｉの画素値に対する標準偏差と３００ｄｐｉの画素値に対する標準偏差との組合せに応じた判定内容を示す図である。

【図21】図２１は、第２の高解像度化回路の構成例を示すブロック図である。

【図22】図２２は、２×２画素のマトリックスを構成する６００ｄｐｉの輝度（モノクロ）データの例を示す。

【図23】図２３は、図２２に示す２×２画素のマトリックスに対応する３００ｄｐｉのモノクロデータ（カラーデータ）の例を示す。

【図24】図２４は、６００ｄｐｉの各画素における重畳レートの例を示す。

【図25A】図２５Ａは、３００ｄｐｉのＲデータ（Ｒ３００）の例を示す。

【図25B】図２５Ｂは、３００ｄｐｉのＧデータ（Ｇ３００）の例を示す。

【図25C】図２５Ｃは、３００ｄｐｉのＢデータ（Ｂ３００）の例を示す。

【図26A】図２６Ａは、図２５Ａに示す３００ｄｐｉのＲデータから生成した６００ｄｐｉ相当のＲデータ（Ｒ６００）の例を示す。

【図26B】図２６Ｂは、図２５Ｂに示す３００ｄｐｉのＧデータから生成した６００ｄｐｉ相当のＧデータ（Ｇ６００）の例を示す。

【図26C】図２６Ｃは、図２５Ｃに示す３００ｄｐｉのＢデータから生成した６００ｄｐｉ相当のＢデータ（Ｂ６００）の例を示す。

【図27】図２７は、隣接する画素間の連続性を確保するための高画質化処理を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、カラーデジタル複合機１の内部構成例を示す断面図である。
図１に示すデジタル複合機１は、画像読取部（スキャナ）２、画像形成部（プリンタ）３、原稿自動送り装置（ＡＤＦ）４および操作部（コントロールパネル（図１には図示しない））を有する。上記画像読取部２は、原稿面を光学的に走査することにより原稿上の画像をカラー画像データ（多値の画像データ）あるいはモノクロ画像データとして読み取る。上記画像形成部３は、カラー画像データ（多値の画像データ）あるいはモノクロ画像データに基づく画像を用紙上に形成する。上記ＡＤＦ４は、原稿載置部にセットされた原稿を１枚ずつ搬送する。上記ＡＤＦ４は、上記画像読取部２が原稿面の画像を読み取れるように、所定の速度で原稿を搬送する。上記操作部は、ユーザが操作指示を入力したり、ユーザに対する案内を表示したりする。

【0008】

また、デジタル複合機１は、画像データを入出力する種々の外部インターフェースを有する。たとえば、デジタル複合機１は、ファクシミリデータを送受信するためのファクシミリインターフェース、および、ネットワーク通信を行うためのネットワークインターフェースなどを有する。このような構成により、デジタル複合機１は、コピー機、スキャナ、プリンタ、ファクシミリ、および、ネットワーク通信機として機能する。

【0009】

まず、上記画像読取部２の構成について説明する。
上記画像読取部２は、図１に示すように、ＡＤＦ４、原稿台ガラス１０、光源１１、リフレクタ１２、第１ミラー１３、第１キャリッジ１４、第２ミラー１６、第３ミラー１７、第２キャリッジ１８、集光レンズ２０、光電変換部２１、ＣＣＤ基板２２、および、ＣＣＤ制御基板２３とから構成されている。

【0010】

上記ＡＤＦ４は、画像読取部２の上方に設けられる。上記ＡＤＦ４は、複数の原稿を保持する原稿載置部を有する。上記ＡＤＦ４は、原稿載置部にセットされた原稿を１枚ずつ搬送する。上記ＡＤＦ４は、上記画像読取部２が原稿面の画像を読み取れるように、一定の搬送速度で原稿を搬送する。

【0011】

上記原稿台ガラス１０は、原稿を保持するガラスである。上記原稿台ガラス１０に保持された原稿面からの反射光は、ガラスを透過する。上記ＡＤＦ４は、原稿台ガラス１０全体を覆う。上記ＡＤＦ４は、原稿台ガラス１０上の原稿をガラス面に密着して固定する。また、上記ＡＤＦ４は、原稿台ガラス１０上の原稿に対する背景としても機能する。

【0012】

上記光源１１は、原稿台ガラス１０上に載置された原稿面を露光する。上記光源１１は、例えば、蛍光灯、キセノンランプ、あるいは、ハロゲンランプ等である。上記リフレクタ１２は、上記光源１１からの配光分布を調整する部材である。上記第１ミラー１３は、原稿面からの光を第２ミラー１６へ導く。第１キャリッジ１４は、上記光源１１、上記リフレクタ１２、および、上記第１ミラー１３を搭載している。上記第１キャリッジ１４は、図示しない駆動部から与えられる駆動力により原稿台ガラス１０上の原稿面に対する副走査方向に速度（Ｖ）で移動する。

【0013】

上記第２ミラー１６および上記第３ミラー１７は、上記第１ミラー１３からの光を上記集光レンズ２０へ導く。上記第２キャリッジ１８は、上記第２ミラー１６および上記第３ミラー１７を搭載している。上記第２キャリッジ１８は、上記第１キャリッジ１４の速度（Ｖ）の半分の速度（Ｖ／２）で副走査方向に移動する。原稿面の読取位置から光電変換部２１の受光面までの距離が一定の光路長に保つため、上記第２キャリッジ１８は上記第１キャリッジの１／２の速度で従動する。

【0014】

原稿面からの光は、上記第１、第２、第３ミラー１３、１６、１７を介して集光レンズ２０に入射する。上記集光レンズ２０は、入射する光を電気信号に変換する光電変換部２１へ導く。原稿面からの反射光は、原稿台ガラス１０のガラスを透過し、第１ミラー１３、第２ミラー１６、第３ミラー１７で順次反射され、集光レンズ２０を介して光電変換部２１の受光面で結像する。

【0015】

上記光電変換部２１は、複数のラインセンサを有する。上記光電変換部２１を構成する各ラインセンサは、光を電気信号に変換する複数の光電変換素子を主走査方向に並べた構成である。これらのラインセンサは、副走査方向の間隔が規定の間隔となるように平行に並べて配置する。

【0016】

本実施例では、上記光電変換部２１は、４つのラインＣＣＤセンサを有する。光電変換部２１としての４ラインＣＣＤセンサは、後述するように、１つのモノクロラインセンサ６１Ｋと３つのカラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂとで構成する。モノクロラインセンサ６１Ｋは、黒の画像データを読み取る。３つのカラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂは、それぞれ３色のカラー画像データを読み取る。カラー画像をＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３色で読み取る場合、カラー用のラインセンサは、Ｒ（赤）の画像を読み取る赤ラインセンサ６１Ｒと、緑の画像を読み取る緑ラインセンサ６１Ｇと、青の画像を読み取る青ラインセンサ６１Ｂとにより構成する。

【0017】

上記ＣＣＤ基板２２は、上記光電変換部２１を駆動させるためのセンサ駆動回路（図示しない）を実装する。上記ＣＣＤ制御基板２３は、上記ＣＣＤ基板２２及び上記光電変換部２１を制御する。上記ＣＣＤ制御基板２３は、上記ＣＣＤ基板２２及び上記光電変換部２１を制御する制御回路（図示しない）、および、上記光電変換部２１からの画像信号の処理を行う画像処理回路（図示しない）を有する。

【0018】

次に、上記画像形成部３の構成について説明する。
上記画像形成部３は、図１に示すように、用紙供給部３０、露光装置４０、第１〜第４の感光体ドラム４１ａ〜４１ｄ、第１〜第４の現像装置４２ａ〜４２ｄ、転写ベルト４３、クリーナ４４ａ〜４４ｄ、転写装置４５、定着装置４６、ベルトクリーナ４７、ストック部４８を有する。

【0019】

上記露光装置４０は、第１〜第４の感光体ドラム４１ａ〜４１ｄに潜像を形成する。上記露光装置４０は、画像データに応じた露光光を各色ごとの像担持体としての各感光体ドラム４１ａ〜４１ｄに照射する。上記第１〜第４の感光体ドラム４１ａ〜４１ｄは、静電潜像を保持する。上記感光体ドラム４１ａ〜４１ｄは、露光装置４０から照射される露光光の強度に応じた静電潜像を形成する。

【0020】

上記第１〜第４の現像装置４２ａ〜４２ｄは、各感光体ドラム４１ａ〜４１ｄが保持する潜像をそれぞれの色で現像する。すなわち、上記現像装置４２ａ〜４２ｄは、対応する各感光体ドラム４１ａ〜４１ｄが保持する潜像に各色のトナーを供給することにより画像を現像する。たとえば、当該画像形成部がシアン（Ｃｙａｎ、深紫色）、マゼンタ（Ｍａｇｅｎｔａ、鮮赤色）、イエロー（Ｙｅｌｌｏｗ、黄色）の３色でとする減法混色によりカラー画像を得る構成である。この場合、第１〜第４の現像装置４２ａ〜４２ｄは、イエロー、マゼンタ、シアン、あるいは、ブラック（Ｂｌａｃｋ、黒色）の何れかの色で各感光体ドラム４１ａ〜４１ｄが保持する潜像を可視化（現像）する。つまり、第１〜第４の現像装置４２ａ〜４２ｄは、それぞれ、イエロー、マゼンタ、シアン、あるいは、ブラック（Ｂｌａｃｋ、黒色）の何れかの色のトナーを収容する。各第１〜第４の現像装置４２ａ〜４２ｄに収納する色（各色の画像を現像する順序）は、画像形成プロセスあるいはトナーの特性に応じて決定する。

【0021】

上記転写ベルト４３は、中間転写体として機能する。各感光体ドラム４１ａ〜４１ｄ上に形成された各色のトナー像は、順に中間転写体としての転写ベルト４３に転写される。各感光体ドラム４１ａ〜４１ｄは、中間転写位置において、それぞれのドラム表面上のトナー像を中間転写電圧で転写ベルト４３上に転写する。上記転写ベルト４３は、各感光体ドラム４１ａ〜４１ｄが転写した４色（イエロー、マゼンタ、シアン、ブラック）の画像を重ねたカラーのトナー像を保持する。上記転写装置４５は、転写ベルト４３上に生成したトナー像を被画像形成媒体としての用紙に転写する。

【0022】

また、用紙供給部３０は、中間転写体としての転写ベルト４３からトナー像を転写する用紙を転写装置４５へ供給する。用紙供給部３０は、適切なタイミングで転写装置４５によるトナー像の転写位置へ供給する構成を有している。図１に示す構成例では、用紙供給部３０は、複数のカセット３１、ピックアップローラ３３、分離機構３５、複数の搬送ローラ３７、および、アライニングローラ３９などを有する。

【0023】

複数のカセット３１は、それぞれ被画像形成媒体としての用紙を収納する。カセット３１は、任意のサイズの用紙を収容する。ピックアップローラ３３は、カセット３１から用紙を１枚づつ取り出す。分離機構３５は、ピックアップローラ３３がカセットから取り出す用紙が２枚以上になることを阻止する（１枚に分離する）。上記複数の搬送ローラ３７は、上記分離機構３５が１枚に分離した用紙をアライニングローラ３９に向けて送る。上記アライニングローラ３９は、転写装置４５が転写ベルト４３からトナー像を転写する（トナー像が（転写位置で）移動する）タイミングに合わせて、用紙を転写装置４５と転写ベルト４３が接する転写位置に送る。

【0024】

上記定着装置４６は、トナー像を用紙に定着する。上記定着装置４６は、たとえば、用紙を加圧状態で加熱することによりトナー像を用紙上に定着する。上記定着装置４６は、転写装置４５でトナー像が転写された用紙に定着処理を施し、定着処理した用紙をストック部４８へ搬送する。ストック部４８は、画像形成処理（画像がプリント）された用紙が排紙される排紙部である。また、上記ベルトクリーナ４７は、転写ベルト４３をクリーニングする。上記ベルトクリーナ４７は、転写ベルト４３上のトナー像が転写される転写面に残留している廃トナーを転写ベルト４３から除去する。

【0025】

次に、デジタル複合機１の制御系統の構成について説明する。
図２は、デジタル複合機１における制御系統の構成例を示すブロック図である。
図２に示すように、デジタル複合機１は、制御系統の構成として、画像読取部（スキャナ）２、画像形成部（プリンタ）３、主制御部５０、操作部５１および外部インターフェース５２を有する。

【0026】

上記主制御部５０は、デジタル複合機１全体を制御する。すなわち、上記主制御部５０は、操作部（コントロールパネル）５１においてユーザから操作指示を受け付け、画像読取部２、画像形成部３、外部インターフェース５２を制御する。

【0027】

上記画像読取部２および上記画像形成部３は、上述したように、カラー画像を取り扱う構成を有している。たとえば、カラーコピー処理を行う場合、主制御部５０は、上記画像読取部２が読み取った原稿のカラー画像をプリント用のカラー画像データに変換して画像形成部３によりプリント処理する。なお、上記画像形成部３は、任意の画像形成方式のプリンタが適用できる。たとえば、上記画像形成部３は、上述したような電子写真方式のプリンタに限らず、インクジェット方式のプリンタあるいは熱転写方式のプリンタであっても良い。

【0028】

上記操作部（コントロールパネル）５１は、ユーザが操作指示を入力したり、ユーザに対して案内を表示したりする。上記操作部５１は、表示装置および操作キーなどにより構成される。たとえば、上記操作部５１は、タッチパネル内蔵の液晶表示装置とテンキーなどのハードキーとを有する。
上記外部インターフェース５２は、外部機器と通信を行うためのインターフェースである。上記外部インターフェース５２は、たとえば、ファクシミリ通信部（ＦＡＸ部）あるいはネットワークインターフェースなどの外部機器とである。

【0029】

次に、主制御部５０内の構成について説明する。
図２に示すように、上記主制御部５０は、ＣＰＵ５３、メインメモリ５４、ＨＤＤ５５、入力画像処理部５６、ページメモリ５７、および、出力画像処理部５８などを有する。
上記ＣＰＵ５３は、当該デジタル複合機１全体の制御を司る。上記ＣＰＵ５３は、たとえば、図示しないプログラムメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。上記メインメモリ５４は、作業用のデータなどが格納されるメモリである。上記ＣＰＵ５３は、メインメモリ５４を使用して種々のプログラムを実行することにより種々の処理を実現する。たとえば、上記ＣＰＵ５３は、コピー制御用のプログラムに従って上記スキャナ２および上記プリンタ３を制御することにより、コピー制御を実現する。

【0030】

上記ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）５５は、不揮発性の大容量のメモリである。たとえば、上記ＨＤＤ５５は、画像データを保存する。また、上記ＨＤＤ５５は、各種の処理における設定値（デフォルト設定値）を記憶する。たとえば、上記ＨＤＤ５５には、後述する量子化テーブルが記憶される。さらに、上記ＨＤＤ５５には、上記ＣＰＵ５３が実行するプログラムを記憶するようにしても良い。

【0031】

上記入力画像処理部５６は、入力画像を処理する。上記入力画像処理部５６は、当該デジタル複合機の動作モードに応じてスキャナ２などから入力する入力画像データを処理する。上記ページメモリ５７は、処理対象とする画像データを記憶するメモリである。たとえば、上記ページメモリ５７は、１ページ分のカラー画像データを格納する。上記ページメモリ５７は、図示しないページメモリ制御部により制御される。上記出力画像処理部５８は、出力画像を処理する。図２に示す構成例では、上記出力画像処理部５８は、プリンタ３が用紙にプリントする画像データを生成する。

【0032】

図３Ａは、光電変換部２１としての４ラインＣＣＤセンサモジュールの外観図である。図３Ｂは、光電変換部２１内における構成例を示す図である。
上記光電変換部２１は、光を受光するための受光部２１ａを有する。上記光電変換部２１は、赤ラインセンサ６１Ｒ、緑ラインセンサ６１Ｇ、青ラインセンサ６１Ｂおよびモノクロラインセンサ６１Ｋの４つのラインセンサを有する。各ラインセンサは、受光素子としての光電変換素子（フォトダイオード）を主走査方向に複数画素分並べたものである。これらのラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋは、光電変換部２１の受光部２１ａに平行に並べて配置する。これらのラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋは、副走査方向の間隔が規定の間隔となるように、平行に並べて配置する。

【0033】

上記赤ラインセンサ６１Ｒは、赤色の光を電気信号に変換する。上記赤ラインセンサ６１Ｒは、赤色の波長範囲の光に感度を有するラインＣＣＤセンサである。上記赤ラインセンサ６１Ｒは、赤色の波長範囲の光のみを透過する光学フィルタを配置したラインＣＣＤセンサである。

【0034】

上記緑ラインセンサ６１Ｇは、緑色の光を電気信号に変換する。上記緑ラインセンサ６１Ｇは、緑色の波長範囲の光に感度を有するラインＣＣＤセンサである。上記緑ラインセンサＧは、緑色の波長範囲の光のみを透過する光学フィルタを配置したラインＣＣＤセンサである。

【0035】

上記青ラインセンサ６１Ｂは、青色の光を電気信号に変換する。上記青ラインセンサ６１Ｂは、青色の波長範囲の光に感度を有するラインＣＣＤセンサである。上記青ラインセンサ６１Ｂは、青色の波長範囲の光のみを透過する光学フィルタを配置したラインＣＣＤセンサである。

【0036】

上記モノクロラインセンサ６１Ｋは、全色の光を電気信号に変換する。上記モノクロラインセンサ６１Ｋは、各色の波長範囲を含む広域の波長範囲の光に感度を有するラインＣＣＤセンサである。上記モノクロラインセンサ６１Ｋは、光学フィルタを配置しないラインＣＣＤセンサ、または、透明なフィルタを配置したラインＣＣＤセンサである。

【0037】

次に、各ラインセンサの画素ピッチ及び画素数について説明する。

【0038】

カラー用の３つのラインセンサとしての赤ラインセンサ６１Ｒ、緑ラインセンサ６１Ｇおよび青ラインセンサ６１Ｂは、画素ピッチおよび画素数としての受光素子（フォトダイオード）の数が同じである。たとえば、赤ラインセンサ６１Ｒ、緑ラインセンサ６１Ｇおよび青ラインセンサ６１Ｂは、受光素子としてフォトダイオードを９．４μｍピッチで配置する。赤ラインセンサ６１Ｒ、緑ラインセンサ６１Ｇ、青ラインセンサ６１Ｂは、３７５０画素分の受光素子を有効画素領域に配置する。

【0039】

また、モノクロラインセンサ６１Ｋは、画素ピッチおよび画像数が上記赤ラインセンサ６１Ｒ、緑ラインセンサ６１Ｇおよび青ラインセンサ６１Ｂと異なる。たとえば、モノクロラインセンサ６１Ｋは、受光素子としてフォトダイオードを４．７μｍピッチで配置する。モノクロラインセンサ６１Ｋは、７５００画素分の受光素子を有効画素領域に配置する。この例では、モノクロラインセンサ６１Ｋにおける受光素子のピッチ（画素ピッチ）は、上記赤ラインセンサ６１Ｒ、緑ラインセンサ６１Ｇおよび青ラインセンサ６１Ｂにおける受光素子のピッチ（画素ピッチ）の半分である。モノクロラインセンサ６１Ｋの有効画素領域における画素数は、各色ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの有効画素領域における画素数の２倍である。

【0040】

このような４つのラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋは、副走査方向の間隔が規定の間隔となるように、平行に並べて配置する。各ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋは、読み取る画素データが副走査方向に上記規定の間隔分ずれる。カラー画像を読み取る場合、副走査方向におけるずれを補正するために、各ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋで読み取った画素データは、ラインメモリなどによって保持する。

【0041】

次に、各ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋの特性について説明する。

【0042】

図４は、カラー用のラインセンサとしての３つのラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの分光感度特性を示す図である。図５は、モノクロラインセンサ６１Ｋの分光感度特性を示す図である。図６は、光源１１として用いるキセノンランプの分光分布を示す図である。

【0043】

図４に示すように、赤ラインセンサ６１Ｒ、緑ラインセンサ６１Ｇおよび青ラインセンサ６１Ｂは、特定領域の波長にしか感度を持たない。これに対して、モノクロラインセンサ６１Ｋは、図５に示すように、４００ｎｍ未満から１０００ｎｍを越える部分までの感度（広範囲の波長に感度）がある。一方、原稿の読取面を照明するための光源１１としてのキセノンランプは、図６に示すように、約４００ｎｍから７３０ｎｍまでの波長の光を含む光を発光する。

【0044】

ここで、図６に示す光源１１からの光が白色の原稿で反射し、４ラインＣＣＤセンサ２１に照射された場合を考える。モノクロラインセンサ６１Ｋは、単位面積当たりの感度が、他のカラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂに比べて高い。つまり、モノクロラインセンサ６１Ｋは、他のカラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂに比べてその受光面積が小さくても、同等の感度を得る。従って、モノクロラインセンサ６１Ｋの受光面積は、他のカラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂよりも小さい。モノクロラインセンサ６１Ｋの画素数は、他のカラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂよりも多い。

【0045】

図４及び図５に示す例では、モノクロラインセンサ６１Ｋは、他のカラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂに比べて、単位面積当たりの感度が２倍である。このため、モノクロラインセンサ６１Ｋは、他のカラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂに対して、受光面積が１／２であり、画素数が２倍である。画素数が２倍であるため、モノクロラインセンサ６１Ｋは、主走査方向において、各カラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂに比べて２倍の解像度である。

【0046】

次に、光電変換部２１の内部構成について説明する。
図７Ａは、図３Ｂに示すような各ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋの動作と各種の信号とのタイミングチャートである。図７Ｂは、モノクロラインセンサ６１Ｋが出力する画素信号を示す図である。図７Ｃは、各カラーラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂが出力する画素信号を示す図である。

【0047】

まず、図３Ｂに示す構成例における各ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋからの信号の流れについて説明する。
図３Ｂに示すように、各ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂは、それぞれシフトゲート６２Ｒ、６２Ｇ、６２Ｂおよびシフトレジスタ６３Ｒ、６３Ｇ、６３Ｂに対応する。また、モノクロラインセンサＫは、２つのシフトゲート６２ＫＯ、６２ＫＥと２つのアナログシフトレジスタ６３ＫＯ、６３ＫＥに対応する。各ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋに光が照射されると、それぞれのラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂ、６１Ｋを構成する画素数分の受光素子（フォトダイオード）は、画素ごとに照射光量および照射時間に応じた電荷を発生する。

【0048】

たとえば、各ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂにおける各受光素子（フォトダイオード）は、発生した各画素に対応する電荷をシフト信号（ＳＨ−ＲＧＢ）として各シフトゲート６２Ｒ、６２Ｇ、６２Ｂを介して各アナログシフトレジスタ６３Ｒ、６３Ｇ、６３Ｂに供給する。各アナログシフトレジスタ６３Ｒ、６３Ｇ、６３Ｂは、それぞれ転送クロックＣＬＫ１およびＣＬＫ２に同期して各ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂからの各画素に対応した電荷としての画素情報（ＯＳ−Ｒ、ＯＳ−Ｇ、ＯＳ−Ｂ）をシリアルに出力する。各アナログシフトレジスタ６３Ｒ、６３Ｇ、６３Ｂが転送クロックＣＬＫ１及びＣＬＫ２に同期して出力する画素情報（ＯＳ−Ｒ、ＯＳ−Ｇ、ＯＳ−Ｂ）は、それぞれ各画素における赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の値を示す信号である。

【0049】

また、モノクロラインセンサ６１Ｋの受光素子数（例えば７５００）は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの受光素子数（例えば３７５０）の２倍である。１つのモノクロラインセンサＫは、２つのシフトゲート６２ＫＯ、６２ＫＥと２つのアナログシフトレジスタ６３ＫＯ、６３ＫＥとに接続する。シフトゲート６２ＫＯは、ラインセンサ６１Ｋにおける奇数番目の各画素（受光素子）に対応して接続する。シフトゲート６２ＫＥは、ラインセンサ６１Ｋにおける偶数番目の各画素（受光素子）に対応して接続する。

【0050】

ラインセンサ６１Ｋにおける奇数番目の各受光素子と偶数番目の各受光素子とは、発生した各画素に対応する電荷をシフト信号（ＳＨ−Ｋ）として各シフトゲート６２ＫＯ、６２ＫＥを介して各アナログシフトレジスタ６３ＫＯ、６３ＫＥに供給する。各アナログシフトレジスタ６３ＫＯ、６３ＫＥは、転送クロックＣＬＫ１およびＣＬＫ２に同期してラインセンサ６１Ｋにおける奇数番目の各画素に対応した電荷としての画素情報（ＯＳ−ＫＯ）と偶数番目の各画素に対応した電荷としての画素情報（ＯＳ−ＫＥ）とをシリアルに出力する。各アナログシフトレジスタ６３ＫＯ、６３ＫＥが転送クロックＣＬＫ１及びＣＬＫ２に同期して出力する画素情報（ＯＳ−ＫＯ、ＯＳ−ＫＥ）は、それぞれ奇数番目の各画素における輝度の値と偶数番目の各画素における輝度の値を示す信号である。

【0051】

なお、転送クロックＣＬＫ１およびＣＬＫ２は、図３Ｂに示す構成例では、１本のラインで表現するが、電荷を高速に移動させるために、互いに逆位相のディファレンシャル信号である。

【0052】

次に、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂおよびラインセンサ６１Ｋからの信号の出力タイミングについて説明する。
図７Ａに示すように、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇおよび６１Ｂからの信号の出力タイミングとラインセンサ６１Ｋからの信号の出力タイミングとは異なる。ＳＨ−ＲＧＢ信号の周期に対応する光蓄積時間「ｔＩＮＴ−ＲＧＢ」とＳＨ−Ｋ信号の周期に対応する光蓄積時間「ｔＩＮＴ−Ｋ」とは、異なる。これは、ラインセンサ６１Ｋの感度がラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの感度よりも良いためである。

【0053】

図７Ａに示す例では、ラインセンサ６１Ｋの光蓄積時間「ｔＩＮＴ−Ｋ」は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの光蓄積時間「ｔＩＮＴ−ＲＧＢ」の半分の時間である。ラインセンサ６１Ｋの副走査方向における読取解像度は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの２倍になる。たとえば、ラインセンサ６１Ｋの読取り解像度が６００ｄｐｉである場合、ラインセンサの読取り解像度は、３００ｄｐｉである。

【0054】

なお、転送クロックＣＬＫ１およびＣＬＫ２は共通である。従って、ＳＨ−Ｋ信号とＳＨ−ＲＧＢ信号とを共に出力した後の転送クロックＣＬＫ１およびＣＬＫ２に同期して出力するＯＳ−Ｒ、ＯＳ−Ｇ、ＯＳ−Ｂは、有効な信号である。ただし、ＳＨ−ＲＧＢ信号を出力せずＳＨ−Ｋ信号のみを出力した後の転送クロックＣＬＫ１およびＣＬＫ２に同期して出力するＯＳ−Ｒ、ＯＳ−Ｇ、ＯＳ−Ｂは無効な信号である。

【0055】

図７Ｂは、図７Ａに示すタイミングでシリアルに出力されるＯＳ−Ｒ、ＯＳ−ＧおよびＯＳ−Ｂの各画素の出力順を示す。図７Ｃは、図７Ａに示すタイミングでシリアルに出力されるＯＳ−ＫＥおよびＯＳ−ＫＯの各画素の出力順を示す。図７Ｃに示すように、モノクロラインセンサ６１Ｋは、輝度信号（ＯＳ−Ｋ）としての奇数番目の画素値と偶数番目の画素値とを同時に出力する。

【0056】

次に、光電変換部２１としての４ラインＣＣＤセンサから出力される信号の処理について説明する。
図８は、光電変換部２１からの信号を処理するスキャナ画像処理部７０の構成例を示す図である。
図８に示す構成例では、スキャナ画像処理部７０は、ＡＤ変換回路７１、シェーディング補正回路７２、ライン間補正回路７３および高画質化回路７４を有する。

【0057】

図３Ｂに示すように、光電変換部２１は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂからの出力信号としての３つのカラー信号ＯＳ−Ｒ、ＯＳ−Ｇ、ＯＳ−Ｂと、ラインセンサ６１Ｋからの出力信号としての輝度信号ＯＳ−ＫＯ、ＯＳ−ＫＥとの５系統の信号を出力する。

【0058】

これら５系統の信号をスキャナ画像処理部７０内のＡ／Ｄ変換回路７１が入力する。上記Ａ／Ｄ変換回路７１は、入力した５系統の各信号をそれぞれデジタルデータに変換する。上記Ａ／Ｄ変換回路７１は、デジタルデータに変換したデータを上記シェーディング補正回路７２に出力する。上記シェーディング補正回路７２は、図示しないシェーディング補正板（白基準板）の読取り結果に応じた補正値により、上記Ａ／Ｄ変換回路７１からの各信号を補正する。上記シェーディング補正回路７２は、シェーディング補正した各信号を上記ライン間補正回路７３へ出力する。

【0059】

上記ライン間補正回路７３は、各信号における副走査方向の位相ずれを補正する。即ち、４ラインＣＣＤセンサで読取った画像は、副走査方向にずれる。このため、ライン間補正回路は、その副走査方向のずれを修正する。たとえば、ライン間補正回路７３は、先に読取った画像データ（デジタルデータ）をラインバッファに蓄積し、後から読まれた画像データにタイミングを合わせて出力する。上記ライン間補正回路７３は、ライン間補正した各信号を高画質化回路７４へ出力する。

【0060】

上記高画質化回路７４は、上記ライン間補正回路７３からの５つの信号に基づいて高解像度化した３つのカラー信号を出力する。上述したように、光電変換部２１で読み取る画像データは、モノクロ（輝度）の画像信号が各カラーの画像信号よりも解像度が高い。ここでは、各カラーの画像データが３００ｄｐｉ（Ｒ３００、Ｇ３００、Ｂ３００）で、モノクロ（輝度）の画像データがカラーの２倍の６００ｄｐｉ（６００−Ｏ、Ｋ６００−Ｅ）であることを想定する。この場合、上記高画質化回路７４は、３００ｄｐｉのカラー画像データと６００ｄｐｉのモノクロの画像データに基づいて、６００ｄｐｉのカラーの画像データ（Ｒ６００、Ｇ６００、Ｂ６００）を生成する。また、上記高画質化回路７４は、ノイズを低減したり、ブレを補正したりもする。

【0061】

次に、高画質化回路７４における信号処理（高解像度化処理）について、詳細に説明する。
以下の説明では、赤の画素値を示す信号ＯＳ−Ｒに対応するデジタルデータをＲ３００、緑の画素値を示す信号ＯＳ−Ｇに対応するデジタルデータをＧ３００、青の画素値を示す信号ＯＳ−Ｂに対応するデジタルデータをＢ３００、奇数番目の画素の輝度を示す信号ＯＳ−ＫＯに対応するデジタルデータをＫ６００−Ｏ、偶数番目の画素の輝度を示す信号ＯＳ−ＫＥに対応するデジタルデータをＫ６００−Ｅと呼ぶ。

【0062】

まず、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂで読取ったカラー画像信号の解像度をラインセンサ６１Ｋと同等の解像度に向上させる手順について説明する。
図９は、ラインセンサ６１Ｋで読み取った画素を示す図である。図１０は、図９と同じ範囲をラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂで読み取った画素を示す。図９と図１０とは、ラインセンサ６１Ｋの読取り画素とラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの読取り画素との関係を示す。

【0063】

以下の説明では、紙面の左右をラインセンサにおける受光素子（画素）の並び方向としての主走査方向とし、紙面の上下方向を副走査方向（キャリッジの移動方向または原稿の移動方向）とする。また、ラインセンサ６１Ｋからの画素データとしての輝度の画像データ（Ｋ６００−Ｏ及びＫ６００−Ｅ）は、奇数および偶数の順序通りに並び替えたものとする。すなわち、図９に示す例において、Ｋ６００の（１，１）、（１，３）、（１，５）、（２，１）、（２，３）、…、（６，５）は、奇数番目の画素信号（Ｋ６００−Ｏ）の出力である。また、図９に示す例において、Ｋ６００の（１，２）、（１，４）、（１，６）、（２，２）、（２，４）、…、（６，６）は、偶数番目の画素信号（Ｋ６００−Ｅ）の出力に相当する。

【0064】

モノクロラインセンサ６１Ｋの解像度は、カラーのラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの２倍の解像度である。これは、カラーのラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂで読取った１画素がモノクロラインセンサ６１Ｋで読み取った４（＝２×２）画素に対応することを意味する。たとえば、図９に示すＫ６００（１，１）、Ｋ６００（１，２）、Ｋ６００（２，１）およびＫ６００（２，２）からなる４画素の範囲は、図１０に示すＲＧＢ３００（１，１）の１画素に相当する。つまり、ラインセンサ６１Ｋで読取った６画素×６画素の読取り範囲（３６画素分）は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂが読取った３画素×３画素の読取り範囲（９画素分）に対応する。また、ラインセンサ６１Ｋで読取った６画素×６画素の読取り範囲の面積は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂが読取った３画素×３画素の読取り範囲と等しい面積となる。

【0065】

ここで、一例として、シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像とが接する画像を読取った場合を想定する。また、シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像との境界は、図９及び図１０に点線で示したように、読取範囲の中心にあるものとする。図９及び図１０の紙面に向かって境界線としての点線より左側がシアンのベタ画像であり、右側がマゼンタのベタ画像である。

【0066】

図９に示す点線の左側に位置する各画素｛Ｋ６００（１，１）、Ｋ６００（１，２）、Ｋ６００（１，３）、Ｋ６００（２，１）、Ｋ６００（２，２）、Ｋ６００（２，３）、…、Ｋ６００（６，３）｝は、ラインセンサ６１Ｋがシアンのベタ画像を読み取った画素である。図９に示す点線の右に位置する各画素｛Ｋ６００（１，４）、Ｋ６００（１，５）、Ｋ６００（１，６）、Ｋ６００（２，４）、Ｋ６００（２，５）、Ｋ６００（２，６）、…、Ｋ６００（６，６）｝は、ラインセンサ６１Ｋがマゼンタのベタ画像を読取った画素である。

【0067】

これに対して、図１０に示す点線の左側に位置する各画素｛ＲＧＢ３００（１，１）、ＲＧＢ３００（２，１）、ＲＧＢ３００（３，１）｝は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂがシアンのベタ画像を読み取った画素である。図１０に示す点線の右側に位置する各画素｛ＲＧＢ３００（１，３）、ＲＧＢ３００（２，３）、ＲＧＢ３００（３，３）｝は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂがマゼンタのベタ画像を読み取った画素である。さらに、図１０に示す点線上に位置する各画素｛ＲＧＢ３００（１，２）、ＲＧＢ３００（２，２）、ＲＧＢ３００（３，２）｝は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂがシアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像の境界を読取った画素である。なお、ＲＧＢ３００は、図１０に示すＲ３００、Ｇ３００、Ｂ３００を略したものである。

【0068】

上記のように、ラインセンサ６１Ｋは、図９の左に位置する１８画素でシアンのベタ画像を読取り、右に位置する１８画素でマゼンタのベタ画像を読取る。これに対して、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂは、図１０に示すように、左側に位置する３画素でシアンのベタ画像を読取り、右側に位置する３画素でマゼンタのベタ画像を読取り、中央に位置する３画素でシアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像との両方を読取る。

【0069】

上述したように、Ａ／Ｄ変換回路７１は、各ラインセンサの各受光素子から出力された画素信号をデジタルデータ（例えば、８ビットで示す２５６階調のデータ値）に変換する。受光素子が出力する画素信号が大きいほど、その画素のデジタルデータは、大きい値（例えば、２５５階調なら２５５に近い値）となる。上記シェーディング補正回路７２は、白基準よりも白い画素（最も明るい画素）の値を大きな値（例えば２５５）とし、黒基準よりも黒い画素（最も暗い画素）の値を小さな値（例えば０）にする。

【0070】

以下、Ａ／Ｄ変換回路７１およびシェーディング補正回路７２が各画素の信号を８ビットのデジタルデータにする場合、各ラインセンサが、それぞれどのような値を出力するかを説明する。

【0071】

シアンのベタ画像を読取った場合、例えば、ラインセンサ６１Ｒは「１８」、ラインセンサ６１Ｇは「７８」、ラインセンサ６１Ｂは「１５７」というデータ値をそれぞれ出力する。これは、シアンのベタ画像からの反射光は、赤成分が小さく、青成分が大きいことを示す。
マゼンタのベタ画像を読取った場合、例えば、ラインセンサ６１Ｒは「１５０」、ラインセンサ６１Ｇは「２２」、ラインセンサ６１Ｂは「４９」という値をそれぞれ出力する。これは、マゼンタのベタ画像からの反射光は、赤成分が大きく、緑成分が小さいことを示す。

【0072】

シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像とを両方含む画素は、シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像との比率に応じた出力値となる。図１０に示す例では、点線上（中央）に位置する３画素｛ＲＧＢ３００（１，２）、ＲＧＢ３００（２，２）、ＲＧＢ３００（３，２）｝は、シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像とが面積比が５０％である。このため、点線上の３画素｛ＲＧＢ３００（１，２）、ＲＧＢ３００（２，２）、ＲＧＢ３００（３，２）｝は、シアンのベタ画像を読み取った場合の出力値とマゼンタのベタ画像を読取った場合の出力値との平均となる。

【0073】

すなわち、ラインセンサ６１Ｒの出力値｛Ｒ３００（１，２）、Ｒ３００（２，２）、Ｒ３００（３，２）｝は、８４（＝（１８＋１５０）／２）となる。ラインセンサ６１Ｇの出力値｛Ｇ３００（１，２）、Ｇ３００（２，２）、Ｇ３００（３，２）｝は、５０（＝（７８＋２２）／２）となる。ラインセンサ６１Ｂの出力値｛Ｂ３００（１，２）、Ｂ３００（２，２）、Ｂ３００（３，２）｝は１０３（＝（１５７＋４９）／２）という値になる。

【0074】

ラインセンサ６１Ｋの読取り画素は、図９に示すように、点線の左の１８画素がシアンのベタ画像の領域であり、点線の右の１８画素がマゼンタのベタ画像の領域である。シアンのベタ画像を構成する画素に対するラインセンサ６１Ｋの出力値が「８８」である場合、点線の左の各画素は、出力値が「８８」となる。マゼンタのベタ画像を構成する画素に対するラインセンサ６１Ｋの出力値が「７０」である場合、点線の右側の各画素は出力値が「７０」となる。

【0075】

図１１は、上記のようなセンサの出力値をグラフ（プロファイル）で示す図である。
図１１では、図９及び図１０で示す読み取り範囲より広い範囲の主走査方向における信号変化の様子を示す。つまり、図１１は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂで５画素分、ラインセンサ６１Ｋで１０画素分の出力値を表す。例えば、図９及び図１０に示す横１ライン目と図１１に示すグラフとの対応関係は、図１１に示すグラフの横軸における「３」、「４」、「５」がＫ６００（１，１）、Ｋ６００（１，２）、Ｋ６００（１，３）に対応し、「６」，「７」，「８」がＫ６００（１，４）、Ｋ６００（１，５）、Ｋ６００（１，６）に対応する。

【0076】

ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂは、主走査方向にラインセンサ６１Ｋの２画素分の検知範囲がある。このため、図１１に示すグラフの横軸における「３」、「４」がＲＧＢ３００（１，１）に対応し、「５」、「６」がＲＧＢ３００（１，２）に対応し、「７」，「８」がＲＧＢ３００（１，３）に対応する。なお、図１１に示すグラフの横軸における「１」、「２」と「９」、「１０」は、図９及び図１０に示すエリア外になる。

【0077】

図１１に示すグラフは、主走査方向について、ラインセンサ６１Ｋの２画素に対してラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂで読取った１画素の値が対応する。図１１に示すグラフの横軸における数値「１」〜「１０」に対し、ラインセンサ６１Ｋは、１０画素分の値が対応する。また、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂは、図１１に示すグラフの横軸における数値「１」〜「１０」に対し、５画素分の値が対応する。これは、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂは、図１１に示すグラフの横軸における「１」と「２」、「３」と「４」、「５」と「６」、「７」と「８」、「９」と「１０」に、それぞれ１画素が対応するためである。

【0078】

従って、図１１に示すグラフの横軸における「５」及び「６」は、ラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂによりシアンとマゼンタとがぞれぞれ５０％の画素を読み取った値（図１０に示す点線上の画素の出力値）である。図１１に示すグラフから明らかなように、「５」および「６」に対応する画素の出力値は、シアンの信号成分とマゼンタの信号成分とが混じる。このため、「５」および「６」に対応する画素の出力値は、シアンのベタ画像を読み取った値とマゼンタのベタ画像を読み取った値との平均値となる。この結果として、図１１に示すグラフの横軸における「５」及び「６」に対応する部分は、境界が不鮮明なプロファイルとなる。

【0079】

上記のような境界部分の信号がラインセンサＫ信号並みにメリハリのある信号になれば、当該画像は、高画質になる。このような処理を実現するため、高画質化回路７４は、ラインセンサ６１Ｋの出力値（輝度データ：モノクロ画像データ）とラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの出力値（カラーデータ：カラー画像データ）との相関関係を利用して画像データを処理する。

【0080】

ここで、輝度データとカラーデータとの関係について説明する。
一般に、輝度データ（Ｋデータ）は、カラーデータ（たとえば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各データ）から算出できる。一方、カラーデータは、輝度データから算出できない。即ち、画像における各画素の明るさ（輝度データ）が定まったからといって、各画素のカラーデータ（Ｒデータ、ＧデータおよびＢデータ）を決定することはできない。しかしながら、「ある範囲」に限定すれば、カラーデータと輝度データとには特定の関係がある。このような特定の関係が成立する範囲内においては、カラーデータは、輝度データから算出できる。上記「ある範囲」における特定の関係とは、輝度データとカラーデータとの相関関係である。相関関係を参照すれば、低解像度（第１の解像度）のカラーデータは、高解像度（第２の解像度）の輝度データを用いて、輝度データと同等の解像度のカラーデータに変換できる。上記高画質化回路７４は、上記のような相関関係に基づいてカラー画像データを高解像度化する。

【0081】

以下、高画質化処理の手順について説明する。
以下の説明では、高画質化処理に用いる画像データは、図１０に示す３×３画素のマトリックス内における各カラーデータ（９個分のカラー画素データからなるカラー画像データ）と、カラーデータの３×３画素のマトリックスに対応する図９に示す６×６画素のマトリックス内における輝度データ（３６個分のモノクロ画素データからなるモノクロ画像データ）とである。つまり、３００ｄｐｉのカラーデータにおける３×３画素のマトリックスは、６００ｄｐｉの輝度データにおける６×６画素のマトリックスに対応する。

【0082】

まず、高画質化回路７４は、カラーデータ（Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータ）と輝度データ（Ｋデータ）との相関関係を求める。高画質化回路７４は、上記相関関係を求めるため、輝度データをカラーデータと同じ解像度に変換する。輝度データが６００ｄｐｉで、かつ、カラーデータが３００ｄｐｉである場合、高画質化回路７４は、輝度データを３００ｄｐｉに変換する。高画質化回路７４は、たとえば、以下の手順で、高解像度の輝度データをカラーデータと同じ解像度の輝度データに変換する。

【0083】

高画質化回路７４は、ラインセンサ６１Ｋの読取り画素をラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの読取り画素に対応づける。高画質化回路７４は、たとえば、図９に示すラインセンサ６１Ｋの各画素を図１０に示すラインセンサ６１Ｒ、６１Ｇ、６１Ｂの読取り画素に対応づける。この場合、輝度データにおける２×２画素のマトリックスが、カラーデータ（カラー読取領域）における個々の画素に対応する。従って、高画質化回路７４は、カラーデータ（カラー読取領域）の個々の画素に対応する２×２画素のマトリックス内における輝度データの平均値を求める。この処理結果として、３６画素分の輝度データ（６００ｄｐｉの輝度データ）は、３００ｄｐｉ相当の９画素分の輝度データになる。ここでは、３００ｄｐｉ相当の輝度データは、Ｋ３００と表す。

【0084】

上述した例では、シアンのベタ画像は輝度データの値が「８８」であり、マゼンタのベタ画像は輝度データの値が「７０」である。シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像とがぞれぞれ２画素からなる２×２画素のマトリックスは、輝度データの値（平均値）が「７９（＝（８８＋７０＋８８＋７０）／４）」となる。したがって、シアンとマゼンタとの境界を含む４画素からなる３００ｄｐｉ相当の輝度データは、「７９」という値になる。

【0085】

図１２は、上記のような３００ｄｐｉ相当の輝度データ（Ｋ３００）をグラフで示すプロファイルである。
図１２に示すように、３００ｄｐｉ相当の輝度データＫ３００は、Ｒ３００、Ｇ３００、Ｂ３００と同様に、グラフの横軸における「５」および「６」（つまり、境界部分に対応する画素）において、シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像との平均値としての「７９」という値である。

【0086】

図１３は、シアンのベタ画像の領域（シアン画像部分）と、マゼンタのベタ画像の領域（マゼンタ画像部分）と、シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像とが混在する境界線を含む画素の領域（境界部分）とに対応する各値をまとめた図である。

【0087】

次に、輝度データ（Ｋデータ）とカラーデータ（Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータ）との相関関係について説明する。
図１４は、横軸を輝度データとし、縦軸を各カラーデータの値とする散布図である。ここでは、図１４を参照して、輝度データとカラーデータとの相関関係について説明する。
まず、輝度データ（Ｋデータ）と赤データ（Ｒデータ）と相関関係について説明する。

【0088】

図１４に示すように、（Ｋデータ，Ｒデータ）とすると、（７０，１５０）、（７９，８４）、（８８，１８）の３点は、直線ＫＲ上に並ぶ。この直線ＫＲは、輝度データと赤データとの相関関係を示す。この直線ＫＲは、右下がりの直線である。この直線ＫＲは、３×３画素のマトリックス内の９画素において、輝度データが増加すると赤データが減少し、輝度データが減少すると赤データが増加することを表す。即ち、輝度データと赤データとは、負の相関があることを表す。また、この直線ＫＲは、（７０，１５０）と（８８，１８）を通過する。したがって、輝度データと赤データとの相関関係としては、次式（Ｋ−Ｒ）が成り立つ。

【0089】

Ｒ−１５０＝（１５０−１８）／（７０−８８）＊（Ｋ−７０）…（Ｋ−Ｒ）
Ｒ≒−７．３３＊Ｋ＋６６３．３。

【0090】

ここで、図１４に示す直線ＫＲは、３００ｄｐｉのＫデータとＲデータとの相関関係を表す。このような相関関係は、３×３画素のマトリックス内、即ち「ある範囲」内においては、６００ｄｐｉでも同様の関係が成り立つと考える。この考えに従って、上述の式（Ｋ−Ｒ）の「Ｋ」に６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）を代入すると、６００ｄｐｉ相当の各画素のＲデータが求まる。たとえば、シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像とが混在する境界領域の３００ｄｐｉの画素（Ｒデータが「８４」の画素）について、６００ｄｐｉのＫデータ（Ｋ６００）が「７０」の画素部分は６００ｄｐｉ相当のＲデータが「１５０」となり、６００ｄｐｉのＫデータ（Ｋ６００）が「８８」の画素部分は６００ｄｐｉ相当のＲデータが「１８」となる。

【0091】

次に、Ｋデータ（輝度データ）とＧデータ（緑データ）との相関関係について説明する。
Ｒデータの場合と同様に、シアンのベタ画像の輝度データは「８８」、Ｇデータは「７８」、マゼンタのベタ画像の輝度データは「７０」、Ｇデータは「２２」、シアンとマゼンタの境界部を読取った輝度データは７９、Ｇデータは５０となる。したがって、（Ｋデータ，Ｇデータ）とすると、（７０，２２）、（７９，５０）、（８８，７８）の３点は、直線ＫＧ上に並ぶ。図１４に示すように、輝度データと緑データとの相関関係を示す直線ＫＧは、右上がりの直線となる。これは、３×３画素のマトリックス内の範囲内では、輝度データが増加すると緑データも増加し、輝度データが減少すると緑データも減少することを表す。即ち、輝度データと緑データとは、正の相関があることを表す。この直線ＫＧは、（７０，２２）と（８８，７８）を通過する。したがって、輝度データと緑データの相関関係を示す式としては、次式（Ｋ−Ｇ）が成り立つ。

【0092】

Ｇ−２２＝（２２−７８）／（７０−８８）＊（Ｋ−７０）…（Ｋ−Ｇ）
Ｇ≒３．１１＊Ｋ−１９５．８。

【0093】

Ｒデータの場合と同様に、上述の式（Ｋ−Ｇ）の「Ｋ」に６００ｄｐｉの輝度データを当てはめると、６００ｄｐｉのＧデータが求まる。従って、３００ｄｐｉのＧデータが「５０」である画素について、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）が「７０」ならば６００ｄｐｉ相当のＧデータは「２２」となり、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）が「８８」ならば６００ｄｐｉ相当のＧデータは「７８」となる。

【0094】

次に、Ｋデータ（輝度データ）とＢデータ（青データ）との相関関係について説明する。
Ｒデータ或いはＧデータの場合と同様に、シアンのベタ画像は輝度データが「８８」で、Ｂデータが「１５７」であり、マゼンタのベタ画像は輝度データが「７０」で、Ｂデータが「４９」であり、シアンのベタ画像とマゼンタのベタ画像とが混在する境界部分は輝度データが「７９」で、Ｂデータが「１０３」である。（Ｋデータ，Ｂデータ）とすると、図１４に示すように、（７０，４９）、（７９，１０３）および（８８，１５７）の３点は、直線ＫＢ上に並ぶ。輝度データと青データとの相関関係を示す直線ＫＢは、右上がりの直線となる。これは、３×３画素のマトリックス内の範囲内において、輝度データが増加すると青データも増加し、輝度データが減少すると青データも減少することを表す。即ち、輝度データと青データとは、正の相関関係があることを表す。この直線ＫＢは、（７０，４９）と（８８，１５７）とを通過する。したがって、輝度データと青データの相関関係を示す式としては、次式（Ｋ−Ｂ）が成り立つ。

【0095】

Ｂ−４９＝（４９−１５７）／（７０−８８）＊（Ｋ−７０）…（Ｋ−Ｂ）
Ｂ＝６＊Ｋ−３７１。

【0096】

Ｒデータ或いはＧデータの場合と同様に、上述の式（Ｋ−Ｂ）の「Ｋ」に６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）を当てはめると、６００ｄｐｉのＢデータが求まる。従って、３００ｄｐｉのＢデータが「１０３」である画素について、６００ｄｐｉの輝度データが「７０」ならば６００ｄｐｉ相当のＢデータは「４９」となり、６００ｄｐｉの輝度データが「８８」ならば６００ｄｐｉ相当のＧデータは「１５７」となる。

【0097】

図１５は、図１４に示す相関関係に基づいて生成した６００ｄｐｉ相当のカラーデータを示すグラフである。
上記のような相関関係に基づく計算例によれば、図１５に示すように、グラフの横軸における「５」（境界部分の画素のうち左側に相当）において、Ｒデータが「１８」になり、Ｇデータが「７８」になり、Ｂデータが「１５７」になる。また、グラフの横軸における「５」（境界部分の画素のうち右側に相当）において、Ｒデータが「１５０」になり、Ｇデータが「２２」になり、Ｂデータが「４９」になる。このように境界を含む３００ｄｐｉの画素部分は、６００ｄｐｉに相当する「５」の信号と「６」の信号に分離する。

【0098】

すなわち、図１５に示すような処理結果では、境界部分のＲ、Ｇ、Ｂデータは、シアンのベタ画像に相当する画素値とマゼンタのベタ画像に相当する画素値とに分離する。このような処理結果によれば、当該画像における境界部分がはっきりとする。このことは、カラー信号の解像度が向上したことを意味する。

【0099】

次に、一般的な画像データに対する高画質化処理について説明する。
上述した高画質化処理では、解像度の高い輝度データ（モノクロデータ）を用いて、カラーデータの解像度を元のカラーデータよりも向上する。上述の説明は、高画質化処理の基本原理である。特に、上述の説明は、輝度データとカラーデータとの相関関係がほぼ１直線上に並ぶ場合について好適である。ただし、実際の画像データでは、輝度データとカラーデータとの相関関係が直線上に並ばないこともある。

【0100】

以下に、高画質化処理を一般化した処理について説明をする。
図１６は、高画質化回路７４内における処理を示すブロック図である。
図１６に示す構成例では、高画質化回路７４は、シリアル化回路８１、解像度変換回路８２、相関関係算出回路８３およびデータ変換回路８４を有する。
高画質化回路７４は、３００ｄｐｉのＲ（赤）データ（Ｒ３００）、３００ｄｐｉのＧ（緑）データ（Ｇ３００）、３００ｄｐｉのＢ（青）データ（Ｂ３００）、６００ｄｐｉの画素のうち偶数番目の画素の輝度データ（Ｋ６００−Ｅ）、６００ｄｐｉの画素のうち奇数番目の画素の輝度データ（Ｋ６００−Ｏ）を入力する。

【0101】

上記シリアル化回路８１は、偶数番目の輝度データ（Ｋ６００−Ｅ）と奇数番目の輝度データ（Ｋ６００−Ｏ）とをシリアルデータである輝度データ（Ｋ６００）に変換する。上記シリアル化回路８１は、シリアル化した輝度データ（Ｋ６００）を解像度変換回路８２とデータ変換回路８４とへ出力する。

【0102】

上記解像度変換回路８２は、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）を３００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ３００）に変換する。６００ｄｐｉの解像度から３００ｄｐｉの解像度に変換する。上記解像度変換回路８２は、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）の各画素を３００ｄｐｉのカラーデータの各画素とを対応づける。上述したように、３００ｄｐｉのカラーデータの各画素は、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）の各画素からなる２×２画素のマトリックスに対応する。上記解像度変換回路８２は、カラーデータの各画素に対応するマトリックスを形成する２×２画素の各輝度データの平均値（３００ｄｐｉ相当の輝度データ（Ｋ３００））を求める。

【0103】

上記相関関係算出回路８３は、Ｒ３００、Ｇ３００、Ｂ３００およびＫ３００を入力する。上記相関関係算出回路８３は、Ｒ３００とＫ３００との回帰直線、Ｇ３００とＫ３００との回帰直線、Ｂ３００とＫ３００との回帰直線を求める。それぞれの回帰直線は、次式で表す。

【0104】

Ｒ３００＝Ａｒ×Ｋ３００＋Ｂｒ…（ＫＲ−２）
Ｇ３００＝Ａｇ×Ｋ３００＋Ｂｇ…（ＫＧ−２）
Ｂ３００＝Ａｂ×Ｋ３００＋Ｂｂ…（ＫＢ−２）
ここで、Ａｒ、Ａｇ、Ａｂは、それぞれの回帰直線の傾き（定数）を表し、Ｂｒ、Ｂｇ、Ｂｂは、縦軸との切片（定数）を表す。

【0105】

したがって、上記相関関係算出回路８３は、輝度データと各カラーデータとの相関関係として、上述した各定数（Ａｒ、Ａｇ、Ａｂ、Ｂｒ、Ｂｇ、Ｂｂ）を算出する。ここでは、説明を簡単にするため、輝度データ（Ｋ３００）とカラーデータ（Ｒ３００）とに基づいて、定数Ａｒ及びＢｒを算出する方法を説明する。

【0106】

まず、上記相関関係算出回路８３は、３×３画素の９画素を注目エリアとする。上記相関関係算出回路８３は、９画素からなる注目エリアにおける相関係数を求める。なお、３×３画素の注目エリアの各画素に対する輝度データおよびカラーデータは、それぞれＫｉｊおよびＲｉｊと表現する。ただし、ｉｊは１〜３までの変数である。たとえば、Ｒ３００（２，２）は、Ｒ２２と表現する。また、注目エリアのＫデータ（Ｋ３００）の平均値をＫａｖｅとし、Ｒデータの平均値をＲａｖｅとすると、相関関係算出回路８３は、ＫデータとＲデータとの相関係数（Ｃｒ）を次式で算出する。

【数1】

【0107】

上記の式によれば、相関係数（Ｃｒ）は、偏差積の総和を、Ｋの標準偏差とＲの標準偏差で割ったものと同じである。ここで、相関係数（Ｃｒ）は、−１〜＋１までの値である。相関係数（Ｃｒ）がプラスである場合、ＫデータとＲデータとの相関関係は、正の相関であることを表し、マイナスの場合は負の相関であることを表す。また、相関係数（Ｃｒ）は、絶対値が１に近いほど相関が強いことを表す。

【0108】

相関関係算出回路８３は、輝度データ（Ｋ）とカラーデータ（Ｒ）との回帰直線の傾き（Ａｒ）を次式で算出する。なお、次式では、縦軸をＲとし、横軸をＫとしている。

【0109】

Ａｒ＝Ｃｒ×（（Ｒの標準偏差）／（Ｋの標準偏差））
また、相関関係算出回路８３は、切片（Ｂｒ）を次式で算出する。

【0110】

Ｒの切片（Ｂｒ）＝Ｒａｖｅ−（傾き×Ｋａｖｅ）
なお、相関関係算出回路８３は、Ｒの標準偏差、および、Ｋの標準偏差をそれぞれ次式で算出する。

【数2】

【0111】

相関関係算出回路８３は、Ｇデータ、Ｂデータについても、上述の手法と同様の手法で、回帰直線における傾きＡｇ、Ａｂおよび切片Ｂｇ、Ｂｂを算出する。相関関係算出回路８３は、算出した各定数（Ａｒ、Ａｇ、Ａｂ、Ｂｒ、Ｂｇ、Ｂｂ）をデータ変換回路８４へ出力する。

【0112】

上記データ変換回路８４は、高解像度の輝度データを用いて、輝度データと同等な解像度のカラーデータを算出する。たとえば、データ変換回路８４は、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）を用いて６００ｄｐｉのカラーデータ（Ｒ６００、Ｇ６００、Ｂ６００）を算出する。データ変換回路８４は、相関関係算出回路８３が算出した各定数を用いた次式により、Ｋ６００からＲ６００、Ｇ６００、Ｂ６００をそれぞれ算出する。

【0113】

Ｒ６００＝Ａｒ×Ｋ６００＋Ｂｒ
Ｇ６００＝Ａｇ×Ｋ６００＋Ｂｇ
Ｂ６００＝Ａｂ×Ｋ６００＋Ｂｂ
すなわち、データ変換回路８４は、上記の各式に、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）を代入することにより、６００ｄｐｉのカラーデータ（Ｒ６００、Ｇ６００、Ｂ６００）を算出する。

【0114】

なお、上記各式に代入する輝度データ（Ｋ６００）は、３００ｄｐｉの３画素×３画素の中心の画素に相当する６００ｄｐｉの２×２画素の４画素分である。たとえば、輝度データＫ６００は、図９に示すＫ６００（３，３）、Ｋ６００（３，４）、Ｋ６００（４，３）、Ｋ６００（４，４）に相当し、高解像度化する対象画素は、図１０に示すＲ３００、Ｇ３００、Ｂ３００（２，２）である。

【0115】

以上のように、高画質化回路７４では、３００ｄｐｉのカラーデータの９画素の中心に位置する６００ｄｐｉの輝度データの３６画素のデータを用いて、３００ｄｐｉの１画素を６００ｄｐｉの４画素のカラーデータに変換する。高画質化回路７４では、上述の処理を全画素について実施する。この結果として、高画質化回路７４は、３００ｄｐｉのカラーデータを６００ｄｐｉのカラーデータに変換する。

【0116】

上記の高画質化処理の結果として得られる６００ｄｐｉのカラーデータと６００ｄｐｉのモノクロデータとの相関関係は、６００ｄｐｉのカラーデータを求めるために用いた３００ｄｐｉのモノクロデータと３００ｄｐｉのカラーデータとの相関関係と同等となる。すなわち、処理対象の範囲内（本処理例では、６００ｄｐｉで９×９画素、３００ｄｐｉで３×３画素）において、３００ｄｐｉのデータで正の相関がある場合には６００ｄｐｉのデータでも正の相関となり、３００ｄｐｉのデータで負の相関がある場合には６００ｄｐｉのデータでも負の相関となる。
本実施例の高画質化処理では、高解像度の輝度データを用いて、低解像度のカラーデータの解像度を、彩度低下あるいは混色などの画質劣化なく、向上できる。

【0117】

なお、輝度データとカラーデータとの相関関係を求めるための注目エリア（ある範囲）は、３画素×３画素のエリアに限定されるものではなく、適宜選択することが可能である。たとえば、輝度データとカラーデータとの相関関係を求めるためのエリアは、５画素×５画素あるいは４画素×４画素などのエリアを適用しても良い。また、上記高画質化処理が適用されるカラーデータおよび輝度データの解像度はそれぞれ３００ｄｐｉ、６００ｄｐｉに限定されるものではない。たとえば、カラーデータが２００ｄｐｉで、輝度データが４００ｄｐｉであったり、カラーデータが６００ｄｐｉで、輝度データが１２００ｄｐｉであったりしても良い。

【0118】

上記のような高画質化処理によれば、カラー信号のＳ／Ｎ比を劣化させることなく、高解像度のカラー画像データを得ることが可能になる。また、上記高画質化処理を用いれば、高感度の輝度センサで解像度の高いモノクロ画像（輝度データ）を読み取り、感度の低いカラーセンサは輝度センサよりも解像度を落としたカラー画像を読取った場合であっても、カラー画像の解像度を輝度センサの解像度と同等の解像度に高めることができる。この結果として、高解像度のカラー画像の高速読取が可能となる。また、高解像度でのカラー画像の読取のために使用する照明光源が低出力のものであっても、読取速度、解像度、Ｓ／Ｎ比を確保することが容易となる。また、ＣＣＤセンサから出力されるデータ数も、少なくできる。

【0119】

また、上記高画質化処理では、例えば、３００ｄｐｉの３×３画素のマトリックスにおける複数のＫデータと複数のカラーデータとの相関関係を用いて、Ｋデータを基準としてカラーデータを求める。このように９画素のデータを用いてその中心の１画素（６００ｄｐｉでは４画素）のカラーデータを求めることにより、高周波ノイズが低減するという効果が得られる。通常、ＣＣＤセンサの出力には、何らかのノイズ（ホワイトノイズ）がのってしまう。これを低減させるのは容易ではない。上記高画質化処理では、Ｋデータの９画素とカラーデータの９画素分との相関関係に基づいて、その中心に位置する１画素のデータを高画質化する。

【0120】

従って、上記高画質化処理では、ある１つの読取り画素に突発的なノイズが重畳していても、ノイズの影響を低減させることが可能となる。実験によると、均一濃度の原稿を読取った際の高周波ノイズを、１／２〜２／３程度に減らす効果が得られている。このような効果は、スキャン画像を圧縮する際の圧縮率向上にも有用である。つまり、上記高画質化処理は、解像度を向上させるだけでなく、ノイズ低減処理としても有用である。

【0121】

また、上記高画質化処理は、画像を読取るための機構などに起因する色ずれを低減する。たとえば、画像を読取るための機構では、振動、ジッタ、レンズの色収差により色ずれが生じる可能性がある。Ｒ、Ｇ、Ｂのカラーラインセンサが独立して画像を読取り、そのデータを独立して出力する画像読取装置では、色ずれを物理的な構造として防ぐためには、機構系の精度を向上させたり、収差のないレンズを採用したりすることが必要となる。上記高画質化処理では、すべてのカラーデータを輝度データを基準として求める。このため、上記高画質化処理では、ジッタ、振動、色収差によるカラーデータの位相ズレをも補正する。これも、複数の画像データ間における相関関係から注目エリアにおける画素のデータを求めることによって得られる効果である。

【0122】

以上のように、画像読取装置では、カラーデータの解像度を上げる必要がない場合、あるいは、輝度センサとカラーセンサの解像度が同じ場合であっても、上記高画質化処理を適用することにより、読取り画像を位相ズレのない高品質な画像に補正できる。このような補正処理は、たとえば、図１６に示す回路構成により実現できる（ただし、解像度変換が不要な場合には解像度変換回路８２が省略される）。上記のような補正処理の結果として、画像形成装置では、ノイズの少ない高画質の読取画像を取得でき、高画質な複写が可能となる。また、画像読取装置および画像形成装置は、画像処理によって高品質の画像データを得るため、消費電力を抑えることも可能である。

【0123】

次に、第２の高画質化処理について説明する。

【0124】

以下に説明する第２の高画質化処理は、上述した高画質化回路７４による高画質化処理の他の例である。
読取対象となる原稿の画像には、カラー画像データの読取解像度(３００ｄｐｉ)に近い周波数成分の画像が含まれている場合がある。読取解像度（サンプリング周波数）と読取対象の画像に含まれる周波数成分が近い場合、読取り結果としての画像データには、モワレと呼ばれる干渉縞が生じることがある。例えば、ある周期（例えば、１インチ当たり１５０個）の白黒パターン画像（以下、１５０線近傍の画像とも称する）を３００ｄｐｉのカラーセンサで読取った場合、３００ｄｐｉのカラー画像データには、縞模様の画像（モワレ）が生じる可能性がある。

【0125】

上記のような縞模様の画像（モワレ）は、カラーセンサにおける受光素子と読取対象の白黒パターンとの位置関係によって、画素値が大きく変化する（ばらつく）領域とほとんど変化しない（均一な）領域とが周期的に現れることにより生じる。ただし、上記のような１５０線近傍の画像を６００ｄｐｉのモノクロセンサで読み取った場合、６００ｄｐｉのモノクロ画像データには、モワレが生じない。なお、６００ｄｐｉのモノクロ画像データを３００ｄｐｉのモノクロ画像データに変換した場合、３００ｄｐｉのモノクロ画像データにも、上述した３００ｄｐｉのカラー画像データと同様に、モワレが生じる。

【0126】

図１７は、１５０線近傍の画像を６００ｄｐｉの解像度で読取った場合における画像データのプロファイルを示す。図１８は、図１７に示す画像データを３００ｄｐｉに変換した場合における画像データのプロファイルを示す。図１７及び図１８は、横軸が各画素の位置であり、縦軸が各画素の値（たとえば、０〜２５５とする）である。

【0127】

なお、図１８は、図１７に比べて画素の位置（横軸のスケール）が２倍となっている。また、主走査方向あるいは副走査方向において、６００ｄｐｉの画素数は、３００ｄｐｉの画素数の２倍である。このため、図１８に示す６００ｄｐｉの画素位置の半分の数値が、図１７に示す３００ｄｐｉの画素位置に相当する。

【0128】

図１７に示すように、６００ｄｐｉの画像データでは、全領域において解像できている（コントラストが得られている）。これに対して、図１８に示すように、３００ｄｐｉの画像データは、解像する部分（コントラストがある部分、つまり、応答が有る部分）と解像しない部分（コントラストが無い部分、つまり、応答が無い部分）とが周期的に存在する。このように周期的に生じる解像力の変化（コントラストの変化、つまり、応答性の変化）は、モワレとなってあらわれる。

【0129】

上記のようなモワレが生じる場合、３００ｄｐｉの画像データには、変化がなく解像しない（コントラストが無い、つまり、応答のない）部分が存在する。図１４に示すような回帰直線を形成するには、画像データにおける画素値がばらついている（分散している）必要がある。画像データに変化がない場合、図１４に示すような回帰直線は生成し難い。すなわち、３００ｄｐｉのカラー画像データにモアレがある場合、カラーデータと輝度データとの相関関係を示す直線は作成するのが難い。また、わずかな変化を捉えて相関関係を示す回帰直線を生成する場合、回帰直線は、わずかなデータの変化で傾きが大きく変化する。この結果として、回帰直線は、不安定な状態となる。

【0130】

上記のような不安定な状態では、回帰直線の傾きが、読取時の原稿の移動、あるいは、キャリッジの移動による振動（ジッタ）などの外的な要因によるわずかな画像データの変化によって大きく変化する。また、不安定な状態で求めた回帰直線を用いた高画質化処理では、画像に乱れが生じる。たとえば、不安定な状態で求めた回帰直線を用いた高画質化処理では、モワレが生じる周期で、白黒(無彩色)であるべき画像に様々な色が発生する可能性がある。

【0131】

第２の高画質化処理では、上記のような現象を避けるため、注目エリアの画像がモアレを生じるような周波数成分（たとえば、１５０線近傍の周波数成分）を有するか否かを確認する。注目エリアの画像がモアレを生じる周波数成分を含まない場合、第２の高画質化処理では、第１の高解像度化処理として、上述した図１６に示すような回路による高画質化処理を行う。注目エリアの画像がモアレを生じる周波数成分を含む場合、第２の高画質化処理では、第１の高解像化処理とは異なる第２の高解像度化処理を行う。

【0132】

次に、第２の高画質化処理を行う第２の高画質化回路１０１について説明する。
図１９は、第２の高画質化回路１０１の構成例を示すブロック図である。この第２の高画質化回路１０１は、図８に示すスキャナ画像処理部７０内の構成では、高画質化回路７４の代わりに適用する。

【0133】

図１９に示すように、第２の高画質化回路１０１は、第１の高解像度化回路１１１、第２の高解像度化回路１１２、判定回路１１３および選択回路１１４を有する。
上記第１の高解像度化回路１１１は、上述した図１６に示す高画質化回路７４と同様な構成を有する。すなわち、上記第１の高解像度化回路１１１は、上述したように、カラーデータとモノクロデータとの相関関係とに基づいて、カラーデータの解像度を上げる処理を第１の高解像度化処理として実行する。

【0134】

上記第２の高解像度化回路１１２は、上記第１の高解像度化回路１１１とは異なる処理（第２の高解像度化処理）によりカラーデータを高解像度化する。上記第２の高解像度化回路１１２は、上述したようなモアレとなる周波数成分を含む画像データを高解像化する。つまり、上記第２の高解像度化回路１１２による高解像度化処理は、モアレとなる周波数成分を含む画像データにも適用可能な処理である。たとえば、上記第２の高解像度化回路１１２は、モノクロデータの持っている高周波成分をカラーデータに重畳することにより、カラーデータの解像度を上げる。なお、上記第２の高解像度化回路１１２については、後で詳細に説明する。

【0135】

上記判定回路１１３は、処理対象とする画像がモアレとなるような周波数成分（たとえば、１５０線近傍の周波数成分）を有するか否かを判定する。上記判定回路１１３による判定処理については、後で詳細に説明する。上記判定回路１１３は、判定結果を選択回路１１４に出力する。たとえば、処理対象の画像が１５０線近傍の画像でないと判定した場合、上記判定回路１１３は、上記第１の高解像度化回路１１１による処理結果を選択する選択回路１１４へ判定信号を出力する。処理対象の画像が１５０線近傍の画像であると判定した場合、上記判定回路１１３は、上記第２の高解像度化回路１１２からの出力信号を選択する判定信号を選択回路１１４へ出力する。

【0136】

上記選択回路１１４は、上記判定回路１１３による判定結果に基づいて、上記第１の高解像度化回路１１１による処理結果もしくは上記第２の高解像度化回路１１２による処理結果の何れかを選択する。たとえば、上記判定回路１１３が処理対象とする画像にモアレとなるような周波数成分を含まないと判定した場合、上記選択回路１１４は、上記第１の高解像度化回路１１１による処理結果を選択する。この場合、上記選択回路１１４は、上記第１の高解像度化回路１１１により高解像化したカラーデータを高画質化回路１０１の処理結果として出力する。また、上記判定回路１１３が処理対象とする画像にモアレとなるような周波数成分を含むと判定した場合、上記選択回路１１４は、上記第２の高解像度化回路１１２による処理結果を選択する。この場合、上記選択回路１１４は、上記第２の高解像度化回路１１２により高解像化したカラーデータを高画質化回路１０１の処理結果として出力する。

【0137】

次に、上記判定回路１１３による判定処理について説明する。
上述したように、第２の高画質化処理では、注目エリアの画像がモアレを生じるような周波数成分（たとえば、１５０線近傍の画像）を有するか否かを確認する。上記判定回路１１３は、注目エリアの画像がモアレを生じる周波数成分を含むか否かを以下の手法により確認（判定）する。

【0138】

上記判定回路１１３は、６００ｄｐｉのモノクロ画像データとしての輝度データ（Ｋデータ）の標準偏差（ばらつきの程度）を計算する。ここでは、上述した処理と同様に、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）における６×６画素のマトリックス（即ち、３６画素）で標準偏差を計算する。ここで、６００ｄｐｉの輝度データの標準偏差は、６００ｓｔｄとする。

【0139】

また、上記判定回路１１３は、６００ｄｐｉの輝度データを３００ｄｐｉの輝度データに変換する。変換後の３００ｄｐｉの輝度データの標準偏差として、上述した６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）における６×６画素のマトリックスに相当する領域の３×３画素のマトリックス（即ち、９画素）の標準偏差を計算する。ここで、３００ｄｐｉの輝度データの標準偏差は、３００ｓｔｄとする。

【0140】

一般に、標準偏差は、データのばらつき具合を示す指標である。このため、上記判定回路１１３は、６００ｄｐｉの輝度データに対する標準偏差（６００ｓｔｄ）と３００ｄｐｉの輝度データに対する標準偏差（３００ｓｔｄ）とに基づいて次の情報を得る。
（１）６００ｓｔｄと３００ｓｔｄの両方が小さい場合、濃度変化の無いベタ画像部分である。例えば、白地あるいは黒ベタなどの色あるいは輝度に変化が無い画像領域は、６００ｄｐｉの画像データおよび３００ｄｐｉの画像データとも変化が無いため、両者の標準偏差は共に小さな値となる。

【0141】

（２）６００ｓｔｄが大きく、３００ｓｔｄが小さい場合、モアレとなる成分を含む画像（１５０線近傍の画像）である。

【0142】

（３）６００ｓｔｄが小さく、３００ｓｔｄが大きいことは通常ありえない組合せである。

【0143】

（４）６００ｓｔｄと３００ｓｔｄとが共に大きい場合、３００ｄｐｉでも十分に読取れる低周波画像である。

【0144】

図２０は、上記のような６００ｓｔｄと３００ｓｔｄとの組合せに応じた判定内容を示す図である。
上記判定回路１１３は、処理対象の画像がモアレを生じる周波数成分を含む画像（つまり、１５０線近傍の画像）か否かを判定する。図２０に示す例では、１５０線近傍の画像であるという判定内容となるのは、６００ｓｔｄが大きく、かつ、３００ｓｔｄが小さい場合である。したがって、上記判定回路１１３は、６００ｓｔｄが大きく、かつ、３００ｓｔｄが小さいか否かを判定する。実際には、判定回路１１３には、判定基準として、６００ｓｔｄおよび３００ｓｔｄの大きさを定量な値で設定する。

【0145】

ここで、上記判定回路１１３には、判定基準として、３００ｓｔｄ／６００ｓｔｄに対する判定基準値αを設定する。すなわち、上記判定回路１１３は、３００ｓｔｄ／６００ｓｔｄの値が判定基準値α以下（３００ｓｔｄ／６００ｓｔｄ≦α）であるか否かを判定する。「３００ｓｔｄ／６００ｓｔｄ」の値は、６００ｓｔｄが３００ｓｔｄに対して相対的に大きければ大きいほど（６００ｓｔｄが大きければ大きいほど、あるいは、３００ｓｔｄが小さければ小さいほど）、小さい値となる。つまり、「３００ｓｔｄ／６００ｓｔｄ」の値が小さければ小さいほど、処理対象の画像は、モアレを生じる周波数成分を含む画像（つまり、１５０線近傍の画像）らしいと判定される。従って、上記判定回路１１３は、３００ｓｔｄ／６００ｓｔｄ≦αであれば、処理対象の画像が１５０線近傍の画像らしいと判定する。なお、判定基準値としてのαの値は、実験によれば、０．５〜０．７（５０％〜７０％）程度の値とすることにより、１５０線近傍の画像を良好に抽出できることが分かっている。

【0146】

次に、第２の高解像度化回路１１２について説明する。

【0147】

上記第２の高解像度化回路１１２は、モノクロデータの高周波成分をカラーデータに重畳することによりカラーデータの解像度を向上する。つまり、上記第２の高解像度化回路１１２は、カラーデータと輝度データとの相関関係を用いて高解像化する処理を行うものではなく、上記第１の高解像度化回路１１１とは高解像度化の処理内容が異なる。

【0148】

図２１は、第２の高解像度化回路１１２の構成例を示すブロック図である。
図２１に示すように、第２の高解像度化回路１１２は、シリアル化回路１２１、解像度変換回路１２２、重畳レート計算回路１２３およびデータ変換回路１２４などを有する。

【0149】

上記シリアル化回路１２１は、偶数番目の輝度データ（Ｋ６００−Ｅ）と奇数番目の輝度データ（Ｋ６００−Ｏ）とをシリアルデータである輝度データ（Ｋ６００）に変換する。上記シリアル化回路１２１は、シリアル化した輝度データ（Ｋ６００）を解像度変換回路１２２と重畳レート計算回路１２３とに出力する。

【0150】

上記解像度変換回路１２２は、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）を３００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ３００）に変換する。６００ｄｐｉの解像度から３００ｄｐｉの解像度に変換する。上記解像度変換回路１２２は、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）の各画素を３００ｄｐｉのカラーデータの各画素とを対応づける。３００ｄｐｉのカラーデータの各画素は、６００ｄｐｉの輝度データ（Ｋ６００）の各画素からなる２×２画素のマトリックスに対応する。上記解像度変換回路１２２は、カラーデータの各画素に対応するマトリックスを形成する２×２画素の各輝度データの平均値を３００ｄｐｉ相当の輝度データ（Ｋ３００）として算出する。

【0151】

次に、重畳レート計算回路１２３について説明する。
上記重畳レート計算回路１２３は、モノクロデータの周波数成分をカラーデータに重畳するためのレートを計算する。ここでは、図２２−２４に示す例を参照して重畳レート計算処理について説明する。図２２は、２×２画素のマトリックスを構成する６００ｄｐｉの輝度（モノクロ）データの例を示す。図２３は、図２２に示す２×２画素のマトリックスに対応する３００ｄｐｉの輝度データ（あるいはカラーデータ）の例を示す。図２４は、６００ｄｐｉの各画素における重畳レートの例を示す。

【0152】

まず、上記重畳レート計算回路１２３は、３００ｄｐｉの１画素に対応する６００ｄｐｉのモノクロデータにおける４画素（２×２画素のマトリックス）を抽出する。たとえば、重畳レート計算回路１２３は、図２３に示す３００ｄｐｉのモノクロデータの１画素に対応して、図２２に示すような２×２画素のマトリックスを形成する４画素分の６００ｄｐｉの輝度データを抽出する。

【0153】

重畳レート計算回路１２３は、３００ｄｐｉの１画素に対応する６００ｄｐｉの４画素分の輝度データに対する平均値Ｋ６００ａｖｅを計算する。たとえば、重畳レート計算回路１２３は、平均値Ｋ６００ａｖｅを次式で計算する。
Ｋ６００ａｖｅ＝（Ｋ６００（１，１）＋Ｋ６００（１，２）＋Ｋ６００（２，１）＋Ｋ６００（２，２））／４。

【0154】

上記平均値Ｋ６００ａｖｅを算出すると、上記重畳レート計算回路１２３は、各画素（＊，＊）の平均値Ｋ６００ａｖｅに対する変化率Ｒａｔｅ（＊，＊）を計算する。つまり、６００ｄｐｉの各画素の変化率は、注目エリア（２×２画素のマトリックス）に対する各画素のコントラスト比を示す。たとえば、上記重畳レート計算回路１２３は、Ｋ６００（１，１）、（１、２）、（２、１）、（２、２）における変化率Ｒａｔｅ（１，１）、（１、２）、（２、１）、２、２）を次式で計算する。

【0155】

Ｒａｔｅ（１，１）＝Ｋ６００（１，１）／Ｋ６００ａｖｅ
Ｒａｔｅ（１，２）＝Ｋ６００（１，２）／Ｋ６００ａｖｅ
Ｒａｔｅ（２，１）＝Ｋ６００（２，１）／Ｋ６００ａｖｅ
Ｒａｔｅ（２，２）＝Ｋ６００（２，２）／Ｋ６００ａｖｅ
上記重畳レート計算回路１２３は、上記のような手順で算出した６００ｄｐｉの各画素Ｋ６００（＊，＊）に対応する変化率Ｒａｔｅ（＊，＊）を上記データ変換回路１２４へ出力する。

【0156】

上記データ変換回路１２４は、上記重畳レート計算回路１２３から入力する６００ｄｐｉ相当の各画素に対応する変化率をそれぞれ対応する３００ｄｐｉのカラーデータに乗算する。なお、図２５Ａ、図２５Ｂおよび図２５Ｃは、それぞれ３００ｄｐｉのカラーデータとしてのＲデータ（Ｒ３００）、Ｇデータ（Ｇ３００）、Ｂデータ（Ｂ３００）の例を示す。また、図２６Ａ、図２６Ｂおよび図２６Ｃは、図２５Ａ、図２５Ｂおよび図２５Ｃに示す３００ｄｐｉの各カラーデータから生成した６００ｄｐｉ相当のＲデータ（Ｒ６００）、Ｇデータ（Ｇ６００）、Ｂデータ（Ｂ６００）の例を示す。

【0157】

たとえば、上記データ変換回路１２４は、次式のように、Ｒ３００に６００ｄｐｉ相当の各画素に対応する変化率を乗算することにより、６００ｄｐｉ相当のＲデータ（Ｒ６００）を算出する。

【0158】

Ｒ６００（１，１）＝Ｒ３００＊Ｒａｔｅ（１，１）
Ｒ６００（１，２）＝Ｒ３００＊Ｒａｔｅ（１，２）
Ｒ６００（２，１）＝Ｒ３００＊Ｒａｔｅ（２，１）
Ｒ６００（２，２）＝Ｒ３００＊Ｒａｔｅ（２，２）
このような重畳処理によって、上記データ変換回路１２４は、図２５Ａに示すＲ３００を図２６Ａに示すＲ６００に変換する。

【0159】

また、上記データ変換回路１２４は、次式のように、Ｇ３００に６００ｄｐｉ相当の各画素に対応する変化率を乗算することにより、６００ｄｐｉ相当のＧデータ（Ｇ６００）を算出する。

【0160】

Ｇ６００（１，１）＝Ｇ３００＊Ｒａｔｅ（１，１）
Ｇ６００（１，２）＝Ｇ３００＊Ｒａｔｅ（１，２）
Ｇ６００（２，１）＝Ｇ３００＊Ｒａｔｅ（２，１）
Ｇ６００（２，２）＝Ｇ３００＊Ｒａｔｅ（２，２）
このような重畳処理によって、上記データ変換回路１２４は、図２５Ｂに示すＢ３００を図２６Ｂに示すＧ６００に変換する。

【0161】

また、上記データ変換回路１２４は、次式のように、Ｂ３００に６００ｄｐｉ相当の各画素に対応する変化率を乗算することにより、６００ｄｐｉ相当のＢデータ（Ｂ６００）を算出する。

【0162】

Ｂ６００（１，１）＝Ｂ３００＊Ｒａｔｅ（１，１）
Ｂ６００（１，２）＝Ｂ３００＊Ｒａｔｅ（１，２）
Ｂ６００（２，１）＝Ｂ３００＊Ｒａｔｅ（２，１）
Ｂ６００（２，２）＝Ｂ３００＊Ｒａｔｅ（２，２）
このような重畳処理によって、上記データ変換回路１２４は、図２５Ｃに示すＢ３００を図２６Ｃに示すＢ６００に変換する。

【0163】

上記のように、高画質化回路１０１は、高解像度のモノクロデータと低解像度のカラーデータとを入力し、カラーデータとモノクロデータとの相関関係に基づいてカラーデータの解像度を上げる第１の高解像化処理を行う第１の高解像度化回路１１１と、モノクロデータの高周波成分をカラーデータに重畳することによりカラーデータの解像度を上げる第２の高解像度化処理を行う第２の高解像度化回路１１２とを具備し、処理対象の画像が入力カラーデータの解像度ではモアレが生じる周波数成分に近い成分を有する画像である場合には第２の高解像度化回路による処理結果を出力し、それ以外の画像である場合には第１の高解像度化回路による処理結果を出力する。このような高画質化回路１０１では、原稿の画像がどのような画像であっても良好な高解像度の画像データを出力できる。

【0164】

また、上述の処理例では、３００ｄｐｉの１画素に対応する６００ｄｐｉの４画素分で閉じた処理について説明した。ただし、３００ｄｐｉの１画素に対応する６００ｄｐｉの４画素分（３００ｄｐｉの１画素分）毎だけに上記のような高画質化処理を行うと、画像全体としては、隣接する画素間における連続性が低くなる可能性がある。画像全体における隣接する画素間の連続性を確保するため、上述したような高画質化処理は、処理対象の画像領域（注目エリア）を１画素分位相をずらして再度実行することが好ましい。たとえば、再度の高画質化処理では、６００ｄｐｉの画像データにおける処理対象の画像領域（２×２画素のマトリックス）を１画素分位相をずらして設定する。このような再処理の結果としての６００ｄｐｉのカラー画像データは、隣接する画素間の連続性が確保される。

【0165】

図２７は、隣接する画素間の連続性を確保するための高画質化処理を説明するための図である。
まず、高画質化回路７４あるいは高画質化回路１０１は、Ｋ６００（１，１）、Ｋ６００（１，２）、Ｋ６００（２，１）、Ｋ６００（２，２）の４画素（２×２画素のマトリックス）を処理対象の画像領域（第１の注目エリア）に設定する。この場合、高画質化回路７４、１０１は、上記第１の注目エリアに対応するカラーデータ（Ｒ３００、Ｇ３００、Ｂ３００）を高解像度化する。この処理結果として、高画質化回路７４、１０１は、６００ｄｐｉのカラー画像データＲ６００（１，１）、Ｒ６００（１，２）、Ｒ６００（２，１）、Ｒ６００（２，２）、Ｇ６００（１，１）、Ｇ６００（１，２）、Ｇ６００（２，１）、Ｇ６００（２，２）、Ｂ６００（１，１）、Ｂ６００（１，２）、Ｂ６００（２，１）、Ｂ６００（２，２）を得る。

【0166】

高画質化回路７４、１０１は、全画像において、３００ｄｐｉのカラーデータに対応する４画素（２×２画素のマトリックス）を順に処理対象の画像領域（第１の注目エリア）として、高画質化処理を行う。高画質化回路７４、１０１は、処理対象の画像領域（第１の注目エリア）ごとに生成した６００ｄｐｉのカラーデータからなる全画像分の６００ｄｐｉのカラーデータを得る。

【0167】

全画像領域における６００ｄｐｉのカラーデータを生成すると、高画質化回路７４、１０１は、隣接する画素間の連続性を高めるための処理を行う。隣接する画素間の連続性を高めるための処理として、高画質化回路７４、１０１は、上記第１の注目エリアとは１画素分位相をずらした領域を再処理対象の画像領域（第２の注目エリア）として設定する。高画質化回路７４、１０１は、上記のような再処理対象の画像領域に対して、再度の高解像度化処理を施す。

【0168】

例えば、高画質化回路７４、１０１は、図２７に示すように、第１の注目エリアに対して１画素分位相をずらした第２の注目エリア（再度の高画質化処理の対象領域）として、Ｋ６００（２，２）、Ｋ６００（２，３）、Ｋ６００（３，２）、Ｋ６００（３，３）の４画素（２×２画素のマトリックス）を設定する。この場合、高画質化回路７４、１０１は、上述の処理で生成した６００ｄｐｉのカラーデータのうち上記第２の注目エリアに対応する６００ｄｐｉの４画素分のカラーデータ｛Ｒ６００（２，２）、Ｒ６００（２，３）、Ｒ６００（３，２）Ｒ６００（３，３）｝を３００ｄｐｉのカラーデータ（Ｒ３００´）に変換する。４画素分のＲ６００をＲ３００´に変換する処理は、たとえば、上記解像度変換回路８２、１２２による処理と同様である。

【0169】

第２の注目エリアに対応するＲ３００´を算出すると、高画質化回路７４、１０１は、第２の注目エリアの４画素分の輝度データ｛Ｋ６００（２，２）、Ｋ６００（２，３）、Ｋ６００（３，２）、Ｋ６００（３，３）｝によりＲ３００´を再度高解像化する。すなわち、高画質化回路７４、１０１は、第２の注目エリアにおける４画素分の輝度データ（Ｋ６００）と第２の注目エリアに対応するＲ３００´とにより、再度Ｒ６００（２，２）、Ｒ６００（２，３）、Ｒ６００（３，２）およびＲ６００（３，３）を算出する。
また、高画質化回路７４、１０１は、上記のような第２の注目エリアに対する処理をＧデータおよびＢデータについても行う。このような処理によれば、高画質化回路７４、１０１は、高解像化した画像データ全体において隣接する画素間に連続性を持たせることができる。

【符号の説明】

【0170】

１…デジタル複合機、２…画像読取部（スキャナ）、３…画像形成部（プリンタ）、４…原稿自動送り装置（ＡＤＦ）、２１…光電変換部（ＣＣＤセンサ）、５０…主制御部、５１…操作部、５２…外部インターフェース、５３…ＣＰＵ、５４…メインメモリ、５５…ＨＤＤ、５６…入力画像処理部、５７…ページメモリ、５８…出力画像処理部、６１Ｒ…赤ラインセンサ（カラーラインセンサ）、６１Ｇ…緑ラインセンサ（カラーラインセンサ）、６１Ｂ…青ラインセンサ（カラーラインセンサ）、６１Ｋ…モノクロラインセンサ、６２Ｒ、６２Ｇ、６２ＫＯ、６２ＫＥ…シフトゲート、６３Ｒ、６３Ｇ、６３ＫＯ、６３ＫＥ…アナログシフトレジスタ、７０…スキャナ画像処理部、７１…ＡＤ変換回路、７２…シェーディング補正回路、７３…ライン間補正回路、７４…高画質化回路、８１…シリアル化回路、８２…解像度変換回路、８３…相関関係算出回路、８４…データ変換回路、１０１…第２の高画質化回路、１１１…第１の高解像度化回路、１１２…第２の高解像度化回路、１１３…判定回路、１１４…選択回路、１２１…シリアル化回路、１２２…解像度変換回路、１２３…重畳レート計算回路、１２４…データ変換回路。

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7A】

【図7B】

【図7C】

【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25A】

【図25B】

【図25C】

【図26A】

【図26B】

【図26C】

【図27】