特許 7508930 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

(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】

(24)【登録日】2024-06-24

(45)【発行日】2024-07-02

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/405 20060101AFI20240625BHJP

   G06T 5/30 20060101ALI20240625BHJP

   G06T 5/10 20060101ALI20240625BHJP

【ＦＩ】

H04N1/405 512

G06T5/30

G06T5/10

【請求項の数】 18

(21)【出願番号】P 2020130117

(22)【出願日】2020-07-31

(65)【公開番号】P2022026577

(43)【公開日】2022-02-10

【審査請求日】2023-05-17

(73)【特許権者】

【識別番号】000001270

【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100117651

【弁理士】

【氏名又は名称】高垣 泰志

(72)【発明者】

【氏名】高橋 健一

(72)【発明者】

【氏名】内田 弥

【審査官】豊田 好一

(56)【参考文献】

【文献】特開２００６－０４２３６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１７４８０３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１９４０３０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｎ １／４０

Ｇ０６Ｔ ５／３０

Ｇ０６Ｔ ５／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

網点を含む入力画像を取得する画像取得手段と、
前記入力画像に基づいて前記入力画像の空間周波数成分を表した第１画像を生成する第１画像生成手段と、
前記第１画像を所定角度回転させた第２画像を生成する第２画像生成手段と、
前記第１画像と前記第２画像とを比較し、前記入力画像の空間周波数成分に対応するマスクデータを生成するマスクデータ生成手段と、
前記マスクデータに基づいて前記入力画像に対するマスク処理を行い、出力画像を生成する出力画像生成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。

【請求項2】

前記第２画像生成手段は、前記第１画像を時計回りに９０度回転させることにより、前記第２画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記第２画像生成手段は、前記第１画像を反時計回りに９０度回転させることにより、前記第２画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記第１画像生成手段は、前記第１画像を生成するとき、所定の閾値に基づいて前記第１画像に対する２値化処理を行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記第１画像生成手段は、前記２値化処理を行うとき、前記第１画像における周波数座標軸の原点を中心とする所定範囲の領域を予め定められた値に置換することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記マスクデータ生成手段は、前記第１画像と前記第２画像との論理演算を行うことにより前記マスクデータを生成することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項7】

前記マスクデータ生成手段は、前記第１画像と前記第２画像とを比較して得られるデータに対し、オープニング処理又はクロージング処理を行うことによって前記マスクデータを生成することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項8】

前記マスクデータ生成手段は、前記第１画像と前記第２画像とを比較して得られるデータに対し、膨張処理を行うことによって前記マスクデータを生成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項9】

前記出力画像生成手段は、前記マスクデータと前記入力画像との論理演算を行うことにより前記出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項10】

前記第１画像生成手段は、前記入力画像に対するフーリエ変換を行い、前記入力画像をパワースペクトル画像に変換することにより前記第１画像を生成することを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項11】

前記出力画像生成手段は、前記マスクデータと、前記入力画像のフーリエ変換後データとの論理演算を行って得られるデータに基づいて逆フーリエ変換を行うことにより前記出力画像を生成することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。

【請求項12】

原稿の画像を読み取る画像読取手段、
を更に備え、
前記画像取得手段は、前記画像読取手段が原稿を読み取ることによって生成する画像を前記入力画像として取得することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項13】

前記画像読取手段が原稿の読み取りを行う際の読み取りモードに応じて、前記第１画像生成手段、前記第２画像生成手段、前記マスクデータ生成手段、及び、前記出力画像生成手段を動作させるか否かを切り替える制御手段、
を更に備えることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。

【請求項14】

前記制御手段は、前記読み取りモードが印刷原稿読み取りモード又はコピー原稿読み取りモードである場合、前記第１画像生成手段、前記第２画像生成手段、前記マスクデータ生成手段、及び、前記出力画像生成手段を動作させることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。

【請求項15】

前記画像取得手段は、前記入力画像を、縦方向及び横方向のサイズが等しい複数のブロック画像に分割し、
前記第１画像生成手段は、前記複数のブロック画像のそれぞれに基づいて前記第１画像を生成し、
前記出力画像生成手段は、前記複数のブロック画像のそれぞれから生成される複数の出力ブロック画像を合成することにより前記出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項16】

前記画像取得手段は、前記入力画像の縦方向及び横方向のサイズが異なる場合、前記入力画像に対して縦方向及び横方向のいずれか一方に対する倍率変換処理を行うことにより、縦方向及び横方向のサイズが等しい処理対象画像を生成し、
前記第１画像生成手段は、前記処理対象画像に基づいて前記第１画像を生成し、
前記出力画像生成手段は、前記処理対象画像から生成される出力対象画像に対し、前記倍率変換処理の逆変換となる処理を行うことにより、前記出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれかに記載の画像処理装置。

【請求項17】

網点を含む入力画像を取得する第１ステップと、
前記入力画像に基づいて前記入力画像の空間周波数成分を表した第１画像を生成する第２ステップと、
前記第１画像を所定角度回転させた第２画像を生成する第３ステップと、
前記第１画像と前記第２画像とを比較し、前記入力画像の空間周波数成分に対応するマスクデータを生成する第４ステップと、
前記マスクデータに基づいて前記第１画像に対するマスク処理を行い、出力画像を生成する第５ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。

【請求項18】

コンピュータに、
網点を含む入力画像を取得する第１ステップと、
前記入力画像に基づいて前記入力画像の空間周波数成分を表した第１画像を生成する第２ステップと、
前記第１画像を所定角度回転させた第２画像を生成する第３ステップと、
前記第１画像と前記第２画像とを比較し、前記入力画像の空間周波数成分に対応するマスクデータを生成する第４ステップと、
前記マスクデータに基づいて前記第１画像に対するマスク処理を行い、出力画像を生成する第５ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関し、特に網点を含む入力画像から網点の影響を低減した出力画像を生成する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

ＭＦＰ（Multifunction Peripherals）などの画像処理装置は、装置本体の上部に画像読取部を備えている。画像読取部は、ユーザーによってセットされる原稿の画像を光学的に読み取って画像データを生成する。この画像読取部で印刷原稿を読み取った場合、印刷ハーフトーニングで用いられる網点のスクリーン線数による周波数と、画像読取部のデジタル処理における周波数とが干渉し、読み取った画像にモアレが発生する。このモアレを低減するために、従来様々な手法が提案されている。

【0003】

例えば、特許文献１では、文字エッジ部のみを精度よく検出し、その検出結果を基に網点部と文字エッジ部に最適な処理を行う手法が提案されている。しかし、この従来技術では、網点の判別を行っていないため、文字を含む網点領域や網点が結合する階調に対して適切な処理を行うことができない。また、網点部を平滑化する際には、スクリーン線数やスクリーン角に合った平滑処理を行う必要があるが、網点の判別を行っていないため、スクリーン線数やスクリーン角に適した平滑処理を行うことができない。

【0004】

これに対し、次の特許文献２～４では、網点領域と文字領域との双方に対して適切な処理を行う手法が提案されている。

【0005】

例えば、特許文献２では、画像をウェーブレット変換することによって得られた複数の周波数帯域ごとに、複数の方向成分の係数に分割して文字領域と網点領域とを判別し、判別結果に応じて各係数に対する補正を行う手法が提案されている。

【0006】

また、特許文献３では、中心画素とその周辺画素の濃度変化に基づいて網点領域を検出すると共に、画像に対する直交変換を行って空間周
波数を判定し、網点領域に対して最適な平滑フィルタを選択する手法が提案されている。

【0007】

また、特許文献４では、入力画像の輝度分布に基づいて網点領域と文字領域とを判定すると共に、入力画像に対する直交変換を行って得られる周波数分布に基づいて網点領域と文字領域とを判定し、それら２つの判定結果に基づいてフィルタを選択し、直交変換後の周波数データに対してフィルタリングを行うことが提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0008】

【文献】特開２００３－１０１７７４号公報

【文献】特開２００２－２４７３６８号公報

【文献】特開２００１－１１１８３６号公報

【文献】特開２０００－３５４１６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

しかし、特許文献２では、所定の周波数帯域におけるエッジ量とその連続性から文字領域であることを判定しているため、網点が重なった部分を連続エッジと認識し、文字領域と誤判定してしまうことがあり、画質を劣化させる要因となる。また、低いスクリーン線数から高いスクリーン線数までを正確に判定するためには、複数の周波数帯域及び複数の方向成分のそれぞれに対して演算を行う必要があり、演算量が増加することから、処理速度が低いという問題がある。

【0010】

また、特許文献３では、網点領域中の文字に対しても平滑処理がなされてしまうという問題がある。また、特許文献３では、網点領域を検出する処理と、空間周波数を判定する処理とを並列で行う必要があり、ハードウェアで実現する場合には回路規模が増大するという問題がある。

【0011】

更に、特許文献４では、入力画像に基づく領域判定処理と、周波数分布に基づく領域判定とを並列で行う必要があり、ハードウェアで実現する場合には回路規模が増大するという問題がある。また、周波数分布に基づいて領域を分離することから、演算量が増加し、処理速度が低いという問題がある。更に、特許文献４は、網点領域と文字領域のそれぞれの周波数成分に対応するフィルタを選択してフィルタリングを行うため、網点と文字とが混在する領域に対して適切な処理を行うことができないという問題もある。

【0012】

上記のように従来提案されている手法は、網点領域と文字領域とを判別する手段、網点領域の周波数を検出する手段、及び、平滑処理を行う手段とのそれぞれを個別に実装する必要があり、例えばハードウェア回路で実現する場合には複雑な回路構成となり、回路規模の増大化を招くことになる。また、近年のハードウェアプロセッサーの処理能力向上に伴い、上記３つの手段をソフトウェア的に実現する場合であっても、並列処理を伴うことから処理速度が低下してしまい、処理効率を向上させることが困難であるという問題がある。

【0013】

そこで、本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、従来のように文字領域と網点領域とを判別することなく、網点特有の周波数成分をピンポイントで減衰させることで文字等のエッジ部分が平滑化されてしまうことを最小限に抑えることを可能にし、更に処理効率の向上を図ることが可能な画像処理装置、画像処理方法及びプログラム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】

【0014】

上記目的を達成するため、請求項１に係る発明は、画像処理装置であって、網点を含む入力画像を取得する画像取得手段と、前記入力画像に基づいて前記入力画像の空間周波数成分を表した第１画像を生成する第１画像生成手段と、前記第１画像を所定角度回転させた第２画像を生成する第２画像生成手段と、前記第１画像と前記第２画像とを比較し、前記入力画像の空間周波数成分に対応するマスクデータを生成するマスクデータ生成手段と、前記マスクデータに基づいて前記入力画像に対するマスク処理を行い、出力画像を生成する出力画像生成手段と、を備えることを特徴とする構成である。

【0015】

請求項２に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記第２画像生成手段は、前記第１画像を時計回りに９０度回転させることにより、前記第２画像を生成することを特徴とする構成である。

【0016】

請求項３に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記第２画像生成手段は、前記第１画像を反時計回りに９０度回転させることにより、前記第２画像を生成することを特徴とする構成である。

【0017】

請求項４に係る発明は、請求項１乃至３のいずれかの画像処理装置において、前記第１画像生成手段は、前記第１画像を生成するとき、所定の閾値に基づいて前記第１画像に対する２値化処理を行うことを特徴とする構成である。

【0018】

請求項５に係る発明は、請求項４の画像処理装置において、前記第１画像生成手段は、前記２値化処理を行うとき、前記第１画像における周波数座標軸の原点を中心とする所定範囲の領域を予め定められた値に置換することを特徴とする構成である。

【0020】

請求項６に係る発明は、請求項１乃至５のいずれかの画像処理装置において、前記マスクデータ生成手段は、前記第１画像と前記第２画像との論理演算を行うことにより前記マスクデータを生成することを特徴とする構成である。

【0021】

請求項７に係る発明は、請求項１乃至６のいずれかの画像処理装置において、前記マスクデータ生成手段は、前記第１画像と前記第２画像とを比較して得られるデータに対し、オープニング処理又はクロージング処理を行うことによって前記マスクデータを生成することを特徴とする構成である。

【0022】

請求項８に係る発明は、請求項１乃至７のいずれかの画像処理装置において、前記マスクデータ生成手段は、前記第１画像と前記第２画像とを比較して得られるデータに対し、膨張処理を行うことによって前記マスクデータを生成することを特徴とする構成である。

【0023】

請求項９に係る発明は、請求項１乃至８のいずれかの画像処理装置において、前記出力画像生成手段は、前記マスクデータと前記入力画像との論理演算を行うことにより前記出力画像を生成することを特徴とする構成である。

【0024】

請求項１０に係る発明は、請求項１乃至９のいずれかの画像処理装置において、前記第１画像生成手段は、前記入力画像に対するフーリエ変換を行い、前記入力画像をパワースペクトル画像に変換することにより前記第１画像を生成することを特徴とする構成である。

【0025】

請求項１１に係る発明は、請求項１０の画像処理装置において、前記出力画像生成手段は、前記マスクデータと、前記入力画像のフーリエ変換後データとの論理演算を行って得られるデータに基づいて逆フーリエ変換を行うことにより前記出力画像を生成することを特徴とする構成である。

【0026】

請求項１２に係る発明は、請求項１乃至１１のいずれかの画像処理装置において、原稿の画像を読み取る画像読取手段、を更に備え、前記画像取得手段は、前記画像読取手段が原稿を読み取ることによって生成する画像を前記入力画像として取得することを特徴とする構成である。

【0027】

請求項１３に係る発明は、請求項１２の画像処理装置において、前記画像読取手段が原稿の読み取りを行う際の読み取りモードに応じて、前記第１画像生成手段、前記第２画像生成手段、前記マスクデータ生成手段、及び、前記出力画像生成手段を動作させるか否かを切り替える制御手段、を更に備えることを特徴とする構成である。

【0028】

請求項１４に係る発明は、請求項１３の画像処理装置において、前記制御手段は、前記読み取りモードが印刷原稿読み取りモード又はコピー原稿読み取りモードである場合、前記第１画像生成手段、前記第２画像生成手段、前記マスクデータ生成手段、及び、前記出力画像生成手段を動作させることを特徴とする構成である。

【0029】

請求項１５に係る発明は、請求項１乃至１４のいずれかの画像処理装置において、前記画像取得手段は、前記入力画像を、縦方向及び横方向のサイズが等しい複数のブロック画像に分割し、前記第１画像生成手段は、前記複数のブロック画像のそれぞれに基づいて前記第１画像を生成し、前記出力画像生成手段は、前記複数のブロック画像のそれぞれから生成される複数の出力ブロック画像を合成することにより前記出力画像を生成することを特徴とする構成である。

【0030】

請求項１６に係る発明は、請求項１乃至１４のいずれかの画像処理装置において、前記画像取得手段は、前記入力画像の縦方向及び横方向のサイズが異なる場合、前記入力画像に対して縦方向及び横方向のいずれか一方に対する倍率変換処理を行うことにより、縦方向及び横方向のサイズが等しい処理対象画像を生成し、前記第１画像生成手段は、前記処理対象画像に基づいて前記第１画像を生成し、前記出力画像生成手段は、前記処理対象画像から生成される出力対象画像に対し、前記倍率変換処理の逆変換となる処理を行うことにより、前記出力画像を生成することを特徴とする構成である。

【0031】

請求項１７に係る発明は、画像処理方法であって、網点を含む入力画像を取得する第１ステップと、前記入力画像に基づいて前記入力画像の空間周波数成分を表した第１画像を生成する第２ステップと、前記第１画像を所定角度回転させた第２画像を生成する第３ステップと、前記第１画像と前記第２画像とを比較し、前記入力画像の空間周波数成分に対応するマスクデータを生成する第４ステップと、前記マスクデータに基づいて前記第１画像に対するマスク処理を行い、出力画像を生成する第５ステップと、を有することを特徴とする構成である。

【0032】

請求項１８に係る発明は、プログラムであって、コンピュータに、網点を含む入力画像を取得する第１ステップと、前記入力画像に基づいて前記入力画像の空間周波数成分を表した第１画像を生成する第２ステップと、前記第１画像を所定角度回転させた第２画像を生成する第３ステップと、前記第１画像と前記第２画像とを比較し、前記入力画像の空間周波数成分に対応するマスクデータを生成する第４ステップと、前記マスクデータに基づいて前記第１画像に対するマスク処理を行い、出力画像を生成する第５ステップと、を実行させることを特徴とする構成である。

【発明の効果】

【0033】

本発明によれば、従来のように文字領域と網点領域とを判別することなく、網点特有の周波数成分をピンポイントで減衰させることが可能であり、文字等のエッジ部分が平滑化されてしまうことを最小限に抑えることができる。また、本発明によれば、従来よりも処理効率を向上させることもできる。

【図面の簡単な説明】

【0034】

【図1】画像処理装置の一構成例を示す図である。

【図2】画像処理装置の制御機構の一構成例を示すブロック図である。

【図3】画像処理部のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図4】画像処理部における機能構成を例示するブロック図である。

【図5】入力画像の一例を示す図である。

【図6】パワースペクトル画像の概念を示す図である。

【図7】図５の入力画像から生成されるパワースペクトル画像を示す図である。

【図8】パワースペクトル画像から生成される第１画像を示す図である。

【図9】第１画像から生成される第２画像を示す図である。

【図10】マスクデータの一例を示す図である。

【図11】図７のパワースペクトル画像に対してマスク処理を施した例を示す図である。

【図12】出力画像の一例を示す図である。

【図13】画像処理部において行われる画像処理シーケンスの一例を示すフローチャートである。

【図14】２値化処理の詳細な処理手順の例を示す図である。

【図15】マスクデータ生成処理の詳細な処理手順の例を示す図である。

【図16】マスク処理の詳細な処理手順の例を示す図である。

【図17】制御部によって行われる処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図18】第２実施形態における画像処理部の機能構成を例示するブロック図である。

【図19】ブロック分割部による分割方法の例を示す図である。

【図20】第３実施形態における画像処理部の機能構成を例示するブロック図である。

【図21】倍率変換部による倍率変換の例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0035】

以下、本発明に関する好ましい実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。尚、以下に説明する実施形態において互いに共通する要素には同一符号を付しており、それらについての重複する説明は省略する。

【0036】

（第１実施形態）
図１は、本発明の一実施形態である画像処理装置１の一構成例を示す図である。この画像処理装置１は、スキャン機能、コピー機能及びプリント機能を備えるＭＦＰとして構成され、スキャンジョブやコピージョブ、プリントジョブなどを実行する。

【0037】

画像処理装置１は、装置本体の上部にスキャナ部２を備えている。スキャナ部２は、ユーザーによってセットされる原稿の画像を光学的に読み取って画像データを生成する。スキャナ部２は、原稿の画像を読み取る画像読取部４と、画像読取部４による読み取り位置に原稿の自動搬送を行う原稿搬送部３とを備えている。例えば、原稿搬送部３に原稿がセットされた状態でスキャンジョブやコピージョブが実行されるとき、原稿搬送部３は、ユーザーによってセットされた原稿を１枚ずつ自動搬送する。画像読取部４は、原稿搬送部３による原稿の搬送動作と連動し、自動搬送される原稿が所定の読み取り位置を通過する際に原稿の画像を読み取る。

【0038】

また、画像処理装置１は、装置本体の下部にプリンタ部５を備えている。プリンタ部５は、その下部に複数の給紙カセット５ａを備えており、給紙カセット５ａに収容されている印刷用紙などのシートを１枚ずつ給紙してそのシートに画像形成を行い、上部の排紙トレイ５ｂに対して画像が印刷されたシートを排出する。

【0039】

また、画像処理装置１は、装置本体の正面側に、ユーザーが操作可能な操作パネル６を備えている。操作パネル６は、ユーザーが画像処理装置１を使用する際のユーザーインタフェースとなるものである。操作パネル６は、ユーザーが操作可能な各種の操作画面を表示し、ユーザーによる操作を受け付ける。例えば操作パネル６は、ユーザーによるジョブの設定操作やジョブの実行開始指示を受け付ける。操作パネル６がユーザーによるジョブの実行開始指示を受け付けると、画像処理装置１は、ユーザーによって指定されたジョブの実行を開始する。

【0040】

図２は、画像処理装置１の制御機構の一構成例を示すブロック図である。画像処理装置１は、上述したスキャナ部２、プリンタ部５及び操作パネル６に加え、画像メモリ７と、制御部８と、通信インタフェース９と、画像処理部１０とを備えている。

【0041】

画像メモリ７は、ジョブの実行に伴って得られる画像データを記憶するメモリである。例えば、スキャンジョブやコピージョブの場合、画像メモリ７には、スキャナ部２によって生成される画像データが記憶される。

【0042】

制御部８は、画像処理装置１におけるジョブの実行を統括的に制御するものである。例えば、制御部８は、操作パネル６に表示する操作画面を制御し、ユーザーによる操作に基づいてジョブの設定を行う。また、制御部８は、スキャナ部２及びプリンタ部５の動作を制御することにより、ユーザーによって指定されたジョブの実行を制御する。

【0043】

例えば、ユーザーによってスキャンジョブの実行が指示された場合、制御部８は、スキャナ部２を動作させ、ユーザーによってセットされた原稿の読み取り動作を制御する。そして制御部８は、スキャナ部２から出力される画像データを画像メモリ７に保存する。また、制御部８は、必要に応じて、画像処理部１０を動作させ、スキャナ部２から画像メモリ７に保存された画像データに対する画像処理を行わせる。

【0044】

通信インタフェース９は、画像処理装置１をＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークに接続し、外部装置と通信を行うためのインタフェースである。画像処理装置１は、この通信インタフェース９を介して、外部装置から送信されるプリントジョブを受信することができる。通信インタフェース９を介してプリントジョブを受信すると、制御部８は、プリンタ部５を動作させる。これにより、プリンタ部５は、印刷ジョブに基づいてシートに対する画像形成を行い、排紙トレイ５ｂに印刷されたシートを排出する。

【0045】

画像処理部１０は、スキャナ部２によって生成された画像に網点が含まれる場合に、その画像から網点による影響を低減する画像処理を行うものであり、本発明における特徴的な画像処理機能を実現するものである。例えば、画像処理部１０は、画像処理装置１においてスキャンジョブ又はコピージョブが行われるとき、制御部８において網点を平滑化させる必要があると判断された場合に機能し、スキャナ部２から画像メモリ７に保存された画像データを入力画像として取得し、その入力画像に対する画像処理を行って網点による影響を低減する。尚、以下の本実施形態では、画像処理部１０がソフトウェア処理によって画像処理を行う例について説明する。

【0046】

図３は、画像処理部１０のハードウェア構成の一例を示す図である。画像処理部１０は、例えば、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３とを備えている。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に予め記憶されているプログラム１４を読み出して実行するハードウェアプロセッサーである。ＲＯＭ１２は、プログラム１４を記憶する不揮発性の記憶デバイスである。ＲＯＭ１２に記憶されるプログラム１４は、ＣＰＵ１１に、網点を含む入力画像から網点の影響を低減した出力画像を生成する画像処理を行わせるプログラムである。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１がプログラム１４を実行することによって発生する一時的なデータや画像などを記憶するための揮発性の記憶デバイスである。

【0047】

上記のようなハードウェア構成を有する画像処理部１０は、ＣＰＵ１１がプログラム１４を実行することにより、網点を含む入力画像を取得し、入力画像に含まれる網点特有の周波数成分をピンポイントで減衰させる処理を行うことで文字等のエッジ部分が平滑化されてしまうことを最小限に抑える。以下、画像処理部１０において行われる画像処理について詳しく説明する。

【0048】

図４は、画像処理部１０における機能構成を例示するブロック図である。画像処理部１０のＣＰＵ１１は、プログラム１４を実行することにより、画像取得部１５、第１画像生成部２０、第２画像生成部３０、マスクデータ生成部４０、及び、出力画像生成部５０として機能する。画像処理部１０は、これらを順に機能させることにより、入力画像から、網点による影響を低減させた出力画像を生成する。

【0049】

画像取得部１５は、網点を含む入力画像Ｄ１を取得する処理部である。すなわち、画像取得部１５は、スキャナ部２によって生成され、画像メモリ７に記憶された画像データを入力画像Ｄ１として取得する。図５は、入力画像Ｄ１の一例を示す図である。図５に示す入力画像Ｄ１は、網点を含む画像である。以下においては、図５に示す入力画像Ｄ１に対する処理の例を説明する。

【0050】

画像取得部１５は、画像メモリ７から入力画像Ｄ１を取得すると、その入力画像Ｄ１に基づく処理対象画像Ｄ２を第１画像生成部２０へ出力する。このとき、画像取得部１５は、入力画像Ｄ１をそのまま処理対象画像Ｄ２として第１画像生成部２０へ出力しても良い。しかし、入力画像Ｄ１が、画素毎に、Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）の３原色で表された画像データである場合、入力画像Ｄ１をそのまま処理対象画像Ｄ２として後段の第１画像生成部２０へ出力してしまうと、第１画像生成部２０以降においてＲ，Ｂ，Ｇの各色成分の３つの画像に対して同じ処理を行わなければならず、処理効率が低下する。

【0051】

そこで、入力画像Ｄ１がＲ，Ｇ，Ｂの３原色で表された画像データである場合、画像取得部１５は、入力画像Ｄ１のＲＧＢ色空間をＹＣｒＣｂ色空間に変換し、Ｙ（明度）成分のみで表現された１つの濃淡画像を処理対象画像Ｄ２として生成し、その１つの処理対象画像Ｄ２を第１画像生成部２０へ出力することが好ましい。これにより、第１画像生成部２０以降においては、１つの画像に対する処理を行えば良いため、処理効率を向上させることができる。

【0052】

第１画像生成部２０は、画像取得部１５から出力される処理対象画像Ｄ２に基づいて入力画像Ｄ１の空間周波数成分を表した第１画像を生成する。この第１画像生成部２０は、フーリエ変換部２１と、画像生成部２２と、２値化処理部２３とを備えており、これらが処理対象画像Ｄ２に対する処理を順次行うことで第１画像を生成する。

【0053】

フーリエ変換部２１は、処理対象画像Ｄ２に対して離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を行う。これにより、処理対象画像Ｄ２が周波数データに変換される。フーリエ変換部２１は、その周波数データを、フーリエ変換後データＤ３としてＲＡＭ１３などに一時的に保存する。また、フーリエ変換部２１は、フーリエ変換後データＤ３を画像生成部２２へ出力する。

【0054】

画像生成部２２は、フーリエ変換後データＤ３に基づき、入力画像Ｄ１の空間周波数成分を濃淡画像で表したパワースペクトル画像Ｄ４を生成する。図６は、パワースペクトル画像の概念を示す図である。パワースペクトル画像は、横軸を水平方向周波数とし、縦軸を垂直方向周波数として、入力画像Ｄ１における各方向の周波数成分の大きさを輝度で表した画像である。このパワースペクトル画像では、中央の原点が入力画像Ｄ１のＤＣ成分を表し、原点からの距離Ｒが離れるほど高い周波数成分を表している。

【0055】

図７は、図５の入力画像Ｄ１から生成されるパワースペクトル画像Ｄ４を示す図である。一般に、入力画像Ｄ１に含まれる有効な画像要素（文字、図形、絵画等）は、網点に比べると低周波であるため、図７に示すパワースペクトル画像Ｄ４のように、原点近傍の低周波領域における輝点として現れる。これに対し、入力画像Ｄ１に含まれる網点は、有効な画像要素よりも高周波であるため、図７に示すパワースペクトル画像Ｄ４のように、原点から離れた高周波領域における輝点として現れる。

【0056】

画像生成部２２は、フーリエ変換後データＤ３に基づいてパワースペクトル画像Ｄ４を生成すると、そのパワースペクトル画像Ｄ４を２値化処理部２３へ出力する。

【0057】

２値化処理部２３は、パワースペクトル画像Ｄ４を所定の閾値で２値化することにより、第１画像Ｄ５を生成する。例えば、２値化処理部２３は、パワースペクトル画像Ｄ４において原点から所定距離Ｒの範囲内である中央の領域Ｐ１（図６参照）を「０」の値に変換する。つまり、２値化処理部２３は、有効な画像要素が存在する部分の周波数領域に対して後述するマスク処理が行われないようにするために、中央の領域Ｐ１を「０」に変換しておくのである。そして、２値化処理部２３は、中央の領域Ｐ１よりも外側の領域に対して所定の閾値に基づく２値化処理を行う。これにより、２値化処理部２３は、図７に示すパワースペクトル画像Ｄ４から、図８に示す２値画像を第１画像Ｄ５として生成することができる。尚、図８では、階調値が「０」の画素を黒色で示しており、階調値が「１」の画素を白色で示している。

【0058】

２値化処理部２３は、パワースペクトル画像Ｄ４を２値化して第１画像Ｄ５を生成すると、その第１画像Ｄ５を、第２画像生成部３０及びマスクデータ生成部４０のそれぞれに出力する。

【0059】

第２画像生成部３０は、第１画像Ｄ５から第２画像Ｄ６を生成する。上述したように、入力画像Ｄ１をパワースペクトル画像Ｄ４に変換すると、入力画像Ｄ１に含まれる網点は、上述したように有効な画像要素が存在する中央の領域Ｐ１よりも外側の領域において輝点として現れる。この網点による輝点は、パワースペクトル画像Ｄ４を９０度回転させた場合であっても同じ位置に現れるという特性がある。つまり、元のパワースペクトル画像と、９０度回転させたパワースペクトル画像とを重ね合わせたとき、中央の領域Ｐ１よりも外側の領域において輝点が重なる周波数成分があれば、その重なった周波数成分が網点の周波数成分であるということになる。そこで、第２画像生成部３０は、第１画像Ｄ５を回転させて第２画像Ｄ６を生成する画像回転部３１を備えている。

【0060】

画像回転部３１は、第１画像Ｄ５を所定角度回転させることにより第２画像Ｄ６を生成する。上述のようにパワースペクトル画像に現れる網点による輝点は、９０度回転させても同じ位置に現れる。そのため、画像回転部３１は、第１画像Ｄ５を９０度回転させることにより第２画像Ｄ６を生成する。第１画像Ｄ５を回転させる方向は、時計回りであっても良いし、反時計回りであっても良い。すなわち、画像回転部３１は、第１画像Ｄ５を時計回り又は反時計回りに９０度回転させることにより、第２画像Ｄ６を生成する。ただし、画像回転部３１が第１画像Ｄ５を回転させる回転角度は、必ずしも９０度でなくても構わない。例えば、画像回転部３１は、第１画像Ｄ５を時計回り又は反時計回りに２７０度回転させることにより、同様の第２画像Ｄ６を生成することが可能である。そして第２画像生成部３０は、画像回転部３１によって生成される第２画像Ｄ６をマスクデータ生成部４０へ出力する。

【0061】

図９は、図８に示す第１画像Ｄ５を反時計回りに９０度回転させることによって生成される第２画像Ｄ６を示す図である。このように第２画像Ｄ６は、第１画像Ｄ５を回転させることによって生成される。そして第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６との２つの画像が、マスクデータ生成部４０へ出力される。

【0062】

マスクデータ生成部４０は、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６とを比較することにより、入力画像Ｄ１に含まれる網点の周波数成分に対応するマスクデータを生成する。このマスクデータ生成部４０は、画像比較部４１と、マスク調整部４２とを備えている。

【0063】

画像比較部４１は、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６とを比較し、マスクデータの元となる中間データを生成する。例えば、画像比較部４１は、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６との間で画素毎の論理籍演算を行うことで、マスクデータの元となる中間データを生成する。第１画像Ｄ５及び第２画像Ｄ６は共に画素毎の階調値が「０」又は「１」に２値化されている。そのため、画素毎の論理積演算を行うことで、画像比較部４１は、第１画像Ｄ５における輝点（階調値「１」の点）と第２画像Ｄ６における輝点（階調値「１」の点）とが重なった部分だけを抽出した中間データを生成する。そして画像比較部４１は、その中間データをマスク調整部４２へ出力する。

【0064】

マスク調整部４２は、画像比較部４１から出力される中間データからマスクデータＤ７を生成する。マスク調整部４２は、例えば中間データに対してオープニング処理を施すことにより、中間データに含まれるノイズを除去する処理を行う。オープニング処理は、例えば中間データに対し、収縮処理（erosion）を行った後に、膨張処理（dilation）を行う処理である。

【0065】

また、マスク調整部４２は、例えば中間データに対してクロージング処理を施すことにより、網点に対応する輝点の内側にある小さな黒点を埋める処理を行う。クロージング処理は、例えば中間データに対し、膨張処理（dilation）を行った後に収縮処理（erosion）を行う処理である。

【0066】

マスク調整部４２は、中間データに対し、オープニング処理とクロージング処理との双方を行うようにしても良いし、いずれか一方のみを行うようにしても良い。また、マスク調整部４２は、中間データにノイズが少なく、且つ、網点に対応する輝点の内側に小さな黒点が存在しない場合には、オープニング処理及びクロージン処理を省略しても構わない。

【0067】

そして、マスク調整部４２は、中間データに対し、膨張処理（dilation）を行い、中間データにおける網点に対応する輝点のサイズを所定割合大きいサイズに変換することにより、マスクデータＤ７を生成する。

【0068】

図１０は、マスク調整部４２によって生成されるマスクデータＤ７を示す図である。図１０に示すように、マスクデータＤ７は、入力画像Ｄ１に含まれる網点の周波数成分を塗り潰すことができるデータとして生成される。マスクデータ生成部４０は、図１０に示すようなマスクデータＤ７を生成すると、そのマスクデータＤ７を出力画像生成部５０へ出力する。

【0069】

出力画像生成部５０は、マスクデータＤ７に基づいて入力画像Ｄ１に対するマスク処理を行い、網点の影響を低減させた出力画像Ｄ９を生成する。この出力画像生成部５０は、マスク処理部５１と、逆フーリエ変換部５２とを備えている。

【0070】

マスク処理部５１は、マスクデータＤ７に基づいて入力画像Ｄ１に対するマスク処理を行う。例えば、マスク処理部５１は、図１１に示すように、マスクデータＤ７に基づき、網点の周波数成分に対応する部分を黒く塗り潰すことにより、網点の周波数成分を減衰させる処理を行う。尚、図１１は、図７のパワースペクトル画像Ｄ４に対してマスク処理を施した例を示している。

【0071】

例えば、マスク処理部５１は、マスクデータＤ７の白黒を反転させたデータ（マスクデータＤ７の「０」と「１」とを入れ替えたマスクデータ）を生成する。これにより、図１０に示したマスクデータＤ７は、白黒が反転した画像となる。そしてマスク処理部５１は、その白黒を反転させたマスクデータと、入力画像Ｄ１（より厳密には、入力画像Ｄ１の周波数データ）との論理演算を行うことにより、マスク処理後データを生成する。より、具体的に説明すると、マスク処理部５１は、フーリエ変換部２１によって生成されたフーリエ変換後データＤ３をＲＡＭ１３から読み出し、白黒を反転させたマスクデータにおける各周波成分の値と、フーリエ変換後データにおける各周波成分の値との論理積を演算することでマスク処理後データＤ８を生成する。マスクデータにおける黒が「０」であり、白が「１」であることから、論理積演算によって網点の周波数成分が０となるのに対し、網点以外の周波数成分をそのまま残すことができる。そのため、このマスク処理によって網点の周波数成分をピンポイントで減衰させることができる。

【0072】

またこの他にも、例えば、マスク処理部５１は、白黒を反転させたマスクデータにおいて値が「０」である座標に相当するフーリエ変換後データＤ３の実数部及び虚数部の値を「０」に置換しても良いし、また係数Ｍを用いて実数部及び虚数部との論理積を演算することにより、網点の周波数成分を減衰させたマスク処理後データＤ８を生成するようにしても良い。尚、減衰させるという観点から、係数Ｍの値は、０＜Ｍ＜１を満たす値である。そしてマスク処理部５１は、マスク処理後データＤ８を逆フーリエ変換部５２へ出力する。

【0073】

逆フーリエ変換部５２は、マスク処理後データＤ８を逆離散フーリエ変換（ＩＤＦＴ）することにより、出力画像Ｄ９を生成する。図１２は、逆フーリエ変換部５２によって生成される出力画像Ｄ９の一例を示す図である。図１２に示す出力画像Ｄ９では、網点の周波数成分が減衰しているため、網点による影響が低減された画像となる。

【0074】

尚、画像取得部１５においてＲＧＢ色空間からＹＣｒＣｂ色空間への色変換が行われた場合、逆フーリエ変換部５２によって生成される出力画像Ｄ９は、Ｙ（明度）成分の画像となる。そのため、Ｒ，Ｇ，Ｂの３原色で表された画像データを出力する必要がある場合、出力画像生成部５０は、逆フーリエ変換部５２によって生成されるＹ成分と、画像取得部１５で生成されたＣｒ成分及びＣｂ成分とに基づき、ＹＣｒＣｂ色空間をＲＧＢ色空間に再変換することにより、ＲＧＢで表現された画像データを生成すれば良い。

【0075】

以上のように、本実施形態の画像処理装置１は、従来のように文字領域と網点領域とを判別することなく、網点特有の周波数成分をピンポイントで減衰させることが可能である。そのため、本実施形態の画像処理装置１は、文字等のエッジ部分が平滑化されてしまうことを最小限に抑えつつ、入力画像Ｄ１に含まれる網点の影響を低減することができる。さらに、本実施形態の画像処理装置１は、図４に示したように、第１画像生成部２０による処理と、第２画像生成部３０による処理と、マスクデータ生成部４０による処理と、出力画像生成部５０による処理とを順次行っていくことにより出力画像Ｄ９を生成することができるため、従来のような並列処理を伴わない。それ故、画像処理部１０がソフトウェア処理によって上述した画像処理を行う場合、処理速度が低下してしまうことを抑制することが可能であり、処理効率を向上させることができる。また、画像処理部１０における上述した画像処理をハードウェアで実現する場合であっても、並列処理を行う必要がないため、簡単な回路構成で実現することが可能であり、回路規模の増大化を防ぐことができるという利点もある。

【0076】

次に、画像処理部１０において行われる処理手順について説明する。図１３は、画像処理部１０において行われる画像処理シーケンスの一例を示すフローチャートである。画像処理部１０は、この処理を開始すると、網点を含む入力画像Ｄ１を取得する（ステップＳ１０）。このとき、画像処理部１０は、必要に応じて入力画像Ｄ１のＲＧＢ色空間をＹＣｒＣｂ色空間に変換する処理を行う。

【0077】

次に、画像処理部１０は、入力画像Ｄ１にフーリエ変換処理を行い（ステップＳ１１）、フーリエ変換後データＤ３をＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ１２）。また、画像処理部１０は、フーリエ変換後データＤ３に基づいて入力画像Ｄ１のパワースペクトル画像Ｄ４を生成し（ステップＳ１３）、そのパワースペクトル画像Ｄ４に対する２値化処理を行う（ステップＳ１４）。

【0078】

図１４は、２値化処理（ステップＳ１４）の詳細な処理手順の２つの例を示す図である。まず図１４（ａ）に示す２値化処理について説明する。画像処理部１０は、図１４（ａ）の２値化処理を開始すると、パワースペクトル画像Ｄ４の原点から所定距離Ｒの範囲内の領域Ｐ１を「０」に変換する（ステップＳ２０）。これにより、入力画像Ｄ１において有効な画像要素を構成する低周波数成分が減衰してしまうことを防止する。続いて、画像処理部１０は、２値化を行う際の基準となる閾値を取得する（ステップＳ２１）。そして画像処理部１０は、パワースペクトル画像Ｄ４において原点から所定距離Ｒの範囲外の領域を、ステップＳ２１で取得した閾値で２値化する（ステップＳ２２）。これにより、パワースペクトル画像Ｄ４を２値化した第１画像Ｄ５が生成される。

【0079】

次に図１４（ｂ）に示す２値化処理について説明する。画像処理部１０は、図１４（ｂ）の２値化処理を開始すると、パワースペクトル画像Ｄ４の原点から所定距離Ｒの範囲内に適用する閾値Ｔ１を取得すると共に（ステップＳ２４）、パワースペクトル画像Ｄ４の原点から所定距離Ｒの範囲外に適用する閾値Ｔ２を取得する（ステップＳ２５）。つまり、この例では、入力画像Ｄ１において有効な画像要素を構成する低周波数成分に対して適用される閾値Ｔ１と、網点を含む高周波数成分に対して適用される閾値Ｔ２とが異なる値として取得される。ここで、閾値Ｔ１は、閾値Ｔ２よりも高い値である。そして画像処理部１０は、パワースペクトル画像Ｄ４の原点から所定距離Ｒの範囲内の領域Ｐ１を閾値Ｔ１に基づいて２値化する（ステップＳ２６）。また、画像処理部１０は、パワースペクトル画像Ｄ４の原点から所定距離Ｒの範囲外の領域を閾値Ｔ２に基づいて２値化する（ステップＳ２７）。これにより、パワースペクトル画像Ｄ４を２値化した第１画像Ｄ５が生成される。

【0080】

ステップＳ１４では、上述した２つの２値化処理のうちのいずれか一方が採用され、パワースペクトル画像Ｄ４が２値化された第１画像Ｄ５が生成される。図１３のフローチャートに戻り、画像処理部１０は、第１画像Ｄ５を生成すると、その第１画像Ｄ５をＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ１５）。

【0081】

次に画像処理部１０は、第１画像Ｄ５を時計回り方向又は反時計回り方向に９０度回転させ、第２画像Ｄ６を生成し（ステップＳ１６）、その第２画像Ｄ６をＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ１７）。

【0082】

続いて、画像処理部１０は、マスクデータ生成処理を実行する（ステップＳ１８）。図１５は、マスクデータ生成処理（ステップＳ１８）の詳細な処理手順の２つの例を示す図である。

【0083】

まず図１５（ａ）に示すマスクデータ生成処理について説明する。画像処理部１０は、図１５（ａ）のマスクデータ生成処理を開始すると、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６とを読み出し（ステップＳ３０）、画素毎に第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６との論理積演算を行う（ステップＳ３１）。これにより、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６とで同じ位置に輝点を形成する網点の周波数成分が抽出されることになる。そして画像処理部１０は、論理積演算によって得られる画像に対して輝点を膨張させる膨張処理を実行する（ステップＳ３２）。つまり、画像処理部１０は、網点の周波数成分に対応する輝点のサイズよりも若干大きいサイズのマスクデータＤ７を生成するのである。これにより、後段のマスク処理において網点の周波数成分を不足なく減衰させることができるようになる。そして画像処理部１０は、膨張処理を行って生成したマスクデータＤ７をＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ３３）。

【0084】

次に図１５（ｂ）に示すマスクデータ生成処理について説明する。画像処理部１０は、図１５（ｂ）のマスクデータ生成処理を開始すると、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６とを読み出し（ステップＳ３５）、画素毎に第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６との論理積演算を行って中間データを生成する（ステップＳ３６）。そして画像処理部１０は、中間データに対し、オープニング処理又はクロージング処理を実行する（ステップＳ３７）。尚、画像処理部１０は、中間データに対してオープニング処理とクロージング処理との双方を行うようにしても良い。その後、画像処理部１０は、オープニング処理又はクロージング処理がなされた中間データに対して膨張処理を実行し、マスクデータＤ７を生成する（ステップＳ３８）。そして画像処理部１０は、膨張処理を行って生成したマスクデータＤ７をＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ３９）。

【0085】

ステップＳ１８では、上述した２つのマスクデータ生成処理のうちのいずれか一方が採用され、マスクデータＤ７が生成される。図１３のフローチャートに戻り、画像処理部１０は、マスクデータＤ７を生成すると、マスク処理を実行する（ステップＳ１９）。図１６は、マスク処理（ステップＳ１９）の詳細な処理手順の２つの例を示す図である。

【0086】

まず図１６（ａ）に示すマスク処理について説明する。画像処理部１０は、図１６（ａ）のマスク処理を開始すると、ＲＡＭ１３に保存されているフーリエ変換後データＤ３と、マスクデータＤ７とを読み出す（ステップＳ４０）。このとき、画像処理部１０は、マスクデータＤ７の白黒を反転させたマスクデータを生成する。そして画像処理部１０は、フーリエ変換後データＤ３の実数部と、白黒を反転させたマスクデータとの論理積演算を画素毎（周波数毎）に行うと共に（ステップＳ４１）、フーリエ変換後データＤ３の虚数部と、白黒を反転させたマスクデータＤ７との論理積演算も画素毎（周波数毎）に行う（ステップＳ４２）。そして画像処理部１０は、論理演算によって得られた実数部と虚数部とを逆フーリエ変換対象のデータとしてＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ４３）。尚、図１６（ａ）に示すマスク処理は、マスクデータの論理演算を画素毎（周波数毎）に行う必要があり、比較的処理時間を要する処理である。

【0087】

次に図１６（ｂ）に示すマスク処理について説明する。画像処理部１０は、図１６（ｂ）のマスク処理を開始すると、ＲＡＭ１３に保存されているフーリエ変換後データＤ３と、マスクデータＤ７とを読み出す（ステップＳ４５）。そして画像処理部１０は、白黒を反転させたマスクデータにおいて０の座標に相当するフーリエ変換後データＤ３の実数部の値を０に変換し（ステップＳ４６）、また白黒を反転させたマスクデータにおいて０の座標に相当するフーリエ変換後データＤ３の虚数部の値を０に変換する（ステップＳ４７）。すなわち、図１６（ｂ）のマスク処理では、白黒を反転させたマスクデータにおいて０の値となっている座標を特定し、その座標に対応するフーリエ変換後データＤ３の実数部及び虚数部の値を０に置換するだけであるため、図１６（ａ）のマスク処理に比べると短時間で処理を行うことが可能であり、処理効率を向上させることができる。そして画像処理部１０は、ステップＳ４６，Ｓ４７で得られた実数部と虚数部とを逆フーリエ変換対象のデータとしてＲＡＭ１３に保存する（ステップＳ４８）。

【0088】

尚、図１６（ｂ）のマスク処理では、ステップＳ４６，Ｓ４７においてフーリエ変換後データＤ３の実数部と虚数部とを０に置換する例を挙げたが、これに限られるものではない。例えば、ステップＳ４６では、白黒を反転させたマスクデータにおいて０の座標に相当するフーリエ変換後データＤ３の実数部の値と係数Ｍとの論理積演算を行うようにしても良いし、またステップＳ４７では、白黒を反転させたマスクデータにおいて０の座標に相当するフーリエ変換後データＤ３の実数部の値と係数Ｍとの論理積演算を行うようにしても良い。

【0089】

再び図１３のフローチャートに戻り、次に画像処理部１０は、ＲＡＭ１３から逆フーリエ変換対象のデータを読み出し、そのデータに対して逆フーリエ変換処理を実行する（ステップＳ２０）。これにより、網点による影響が低減された出力画像Ｄ９が生成される。そして画像処理部１０は、出力画像Ｄ９を画像メモリ７に保存する（ステップＳ２１）。これにより、制御部８は、画像メモリ７から出力画像Ｄ９を取得することができる。尚、画像処理部１０は、出力画像Ｄ９を生成するとき、逆フーリエ変換処理を行った後、必要に応じて出力画像Ｄ９の色空間をＹＣｒＣｂ色空間からＲＧＢ色空間に変換する処理を行う。

【0090】

その後、画像処理部１０は、画像処理を終了させるか否かを判断する（ステップＳ２２）。例えば、スキャナ部２によって複数枚の原稿の連続読み取りが行われる場合、２枚目以降の画像に対して同様の処理を行う必要がある。この場合、画像処理部１０は、画像処理を継続させると判断し（ステップＳ２２でＮＯ）、ステップＳ１０へ戻り、２枚目以降の画像に対して上述したステップＳ１０～Ｓ２１の処理を繰り返す。一方、スキャナ部２によって読み取られた全ての原稿の画像に対する画像処理が終了した場合、画像処理部１０は、画像処理を終了させると判断し（ステップＳ２２でＹＥＳ）、全ての処理が終了する。このように本実施形態の画像処理は、全ての処理をシーケンシャルで行うことが可能である。

【0091】

次に、画像処理装置１においてスキャンジョブが実行される際の制御部８の処理手順について説明する。図１７は、制御部８によって行われる処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部８は、この処理を開始すると、ユーザーによるジョブの設定操作に基づいて原稿の読み取りモードを設定する（ステップＳ５０）。そして、制御部８は、設定した読み取りモードが印刷原稿読み取りモードであるか否かを判断する（ステップＳ５１）。印刷原稿読み取りモードとは、画像処理装置１で印刷された原稿の画像を読み取るモードである。上記判断の結果、印刷原稿読み取りモードではない場合（ステップＳ５１でＮＯ）、制御部８は、次にコピー原稿読み取りモードであるか否かを判断する（ステップＳ５２）。コピー原稿読み取りモードとは、画像処理装置１においてコピー出力された原稿の画像を読み取るモードである。

【0092】

読み取りモードが印刷原稿読み取りモード又はコピー原稿読み取りモードである場合（ステップＳ５１でＹＥＳ、又は、ステップＳ５２でＹＥＳ）、制御部８は、ユーザーによるスキャンジョブの実行開始指示に基づいてスキャンジョブの実行を開始すると（ステップＳ５３）、画像処理部１０を機能させ、画像処理部１０による網点平滑化処理を実行させる（ステップＳ５４）。したがって、スキャンジョブの実行が開始されると、画像処理部１０において上述した網点平滑化処理（図１３～図１６の処理）が行われる。制御部８は、スキャンジョブが終了するまで画像処理部１０による画像処理を継続させる（ステップＳ５５でＮＯ）。一方、スキャンジョブが終了すると（ステップＳ５５でＹＥＳ）、制御部８は、画像処理部１０による画像処理を終了させ、ジョブの実行を終了する。

【0093】

これに対し、読み取りモードが印刷原稿読み取りモード及びコピー原稿読み取りモードのいずれでもない場合（ステップＳ５１でＮＯ、且つ、ステップＳ５２でＮＯ）、制御部８は、ユーザーによるスキャンジョブの実行開始指示に基づいてスキャンジョブの実行を開始する（ステップＳ５６）。この場合、制御部８は、画像処理部１０を機能させない。つまり、スキャナ部２によって読み取られる原稿の画像が網点を含まない画像である場合、制御部８は、スキャンジョブの実行中に画像処理部１０を機能させず、上述した画像処理が行われないように制御する。そしてスキャンジョブの実行が終了すると（ステップＳ５７でＹＥＳ）、制御部８による処理が終了する。

【0094】

このように本実施形態の画像処理装置１では、ユーザーによって指定される読み取りモードに応じて、制御部８が網点による影響を低減する必要があるか否かを判断し、網点による影響を低減する必要があると判断した場合に、スキャンジョブの実行中に画像処理部１０を機能させ、スキャナ部２から出力される画像データを入力画像Ｄ１として、上述した網点平滑化処理が行われるように制御する。

【0095】

以上のように本実施形態の画像処理装置１は、網点を含む入力画像Ｄ１を取得すると、その入力画像Ｄ１に基づいて入力画像Ｄ１の空間周波数成分を表した第１画像Ｄ５を生成する。そして画像処理装置１は、第１画像Ｄ５を所定角度回転させた第２画像Ｄ６を生成し、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６とを比較することにより、入力画像Ｄ１の空間周波数成分に対応するマスクデータＤ７を生成する。更に画像処理装置１は、そのマスクデータＤ７に基づいて入力画像Ｄ１に対するマスク処理を行い、出力画像Ｄ９を生成するように構成される。このような構成を有する画像処理装置１は、入力画像Ｄ１に含まれる網点の周波数成分に対してピンポイントでマスク処理を行うことが可能であり、文字等のエッジ部分が平滑化されてしまうことを最小限に抑えつつ、従来よりも効率的に網点の影響を低減させた出力画像Ｄ９を得ることができる。

【0096】

（第２実施形態）
次に本発明の第２実施形態について説明する。上記第１実施形態では、第１画像Ｄ５を９０度回転させて第２画像Ｄ６を生成し、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６との画素毎の論理積を演算することによってマスクデータを生成する処理を説明した。そのような処理を適切に行う場合、第１画像Ｄ５の縦方向及び横方向のサイズと、第２画像Ｄ６の縦方向及び横方向のサイズが互いに等しいことが前提となる。つまり、第１実施形態で説明した処理は、入力画像Ｄ１が正方形の画像である場合に好適に利用し得るものである。しかしながら、スキャナ部２が読み取る原稿は、正方形ではなく、長方形であることが多いのが実情である。このような実情に鑑み、本実施形態では、スキャナ部２が長方形の原稿を読み取って生成した画像に対して適用可能とする形態について説明する。尚、本実施形態における画像処理装置１の全体的な構成は第１実施形態で説明したものと同様である。

【0097】

図１８は、本実施形態における画像処理部１０における機能構成を例示するブロック図である。画像処理部１０のＣＰＵ１１は、プログラム１４を実行することにより、第１実施形態と同様に、画像取得部１５、第１画像生成部２０、第２画像生成部３０、マスクデータ生成部４０、及び、出力画像生成部５０として機能する。これらのうち、第１実施形態と異なるのは、画像取得部１５と、出力画像生成部５０である。すなわち、画像取得部１５がブロック分割部１６を備えており、出力画像生成部５０が合成処理部５３を備えている点が第１実施形態と異なる。

【0098】

画像取得部１５のブロック分割部１６は、画像メモリ７から入力画像Ｄ１を取得すると、その入力画像Ｄ１を複数のブロック画像に分割する。例えば、入力画像Ｄ１が長方形であり、縦方向及び横方向のサイズが異なる場合、ブロック分割部１６は、入力画像Ｄ１を、縦方向及び横方向のサイズが等しい複数のブロック画像に分割する。したがって、ブロック分割部１６によって生成される複数のブロック画像は、いずれも正方形である。画像取得部１５は、ブロック分割部１６によって複数のブロック画像が生成されると、それら複数のブロック画像のそれぞれを処理対象画像Ｄ２として第１画像生成部２０へ順次出力する。

【0099】

図１９は、ブロック分割部１６による分割方法の例を示す図である。まず、図１９（ａ）に示す例は、入力画像Ｄ１の横方向（Ｘ方向）と縦方向（Ｙ方向）のそれぞれを予め定められた基準長さで分割することで複数のブロック画像を生成する。この場合、入力画像Ｄ１の横方向及び縦方向のそれぞれの長さが基準長さの整数倍とならないことがある。そのような場合、横方向及び縦方向における最後のブロック画像を１つ前のブロック画像と重なった状態のブロック画像とすることにより、全てのブロック画像を正方形として生成することができる。図１９（ａ）に示す分割方法の場合、ブロック分割部１６によって入力画像Ｄ１から多数のブロック画像が生成されることになる。

【0100】

次に、図１９（ｂ）に示す例は、入力画像Ｄ１から２つのブロック画像を生成する分割方法である。図１９（ｂ）に示す入力画像Ｄ１は、横方向よりも縦方向のサイズの方が大きい。この場合、ブロック分割部１６は、入力画像Ｄ１の横方向の長さと同じ長さで縦方向を分割する。このときも、入力画像Ｄ１の縦方向の長さが横方向の長さの整数倍とならないことがある。そのような場合、ブロック分割部１６は、入力画像Ｄ１の上端を基準として下方に向かって横方向の長さと同じ長さの位置で分割した第１のブロック画像と、入力画像Ｄ１の下端を基準として上方に向かって横方向の長さと同じ長さの位置で分割した第２のブロック画像とに分割する。つまり、第１のブロック画像及び第２のブロック画像は、互いに重なった状態の画像として生成される。尚、横方向よりも縦方向のサイズの方が小さい場合には、横方向に入力画像Ｄ１を分割すれば良い。

【0101】

ブロック分割部１６は、上記２つの分割方法のうちのいずれを採用しても構わない。ただし、図１９（ａ）に示した分割方法の場合には、ブロック分割によって生成されるブロック画像の数が多くなると共に、１つ当たりのブロック画像の面積が小さくなる。第１実施形態で説明したように、個々のブロック画像を、処理対象画像Ｄ２としてフーリエ変換を行い、パワースペクトル画像を生成する場合、ブロック画像のサイズが小さくなると、網点の周波数成分を適切に検知することができなくなる可能性がある。また、ブロック画像の数が増加すると、ブロック画像に対するフーリエ変換から逆フーリエ変換までの処理を行う回数が増加するため、処理効率が低下する。そのため、図１９（ａ）に示した分割方法よりも、図１９（ｂ）に示した分割方法を採用することが好ましい。図１９（ｂ）に示した分割方法の場合には、ブロック分割によって生成されるブロック画像の数を最小にし、しかも１つ当たりのブロック画像の面積を最大にすることができるため、網点の周波数成分を適切に検知することができなくなる可能性を低減し、しかも処理効率の低下も抑制することができるという利点がある。

【0102】

ブロック分割部１６によって生成される複数のブロック画像が処理対象画像Ｄ２として第１画像生成部２０に順次出力されると、それら複数のブロック画像のそれぞれに対して第１実施形態で説明した画像処理が行われる。そして出力画像生成部５０の逆フーリエ変換部５２によって生成される出力画像Ｄ９は、個々のブロック画像に対応する出力ブロック画像となる。そこで本実施形態では、出力画像生成部５０に合成処理部５３が設けられており、逆フーリエ変換部５２から順次出力される複数の出力ブロック画像を合成する。すなわち、合成処理部５３は、ブロック分割部１６において適用された分割方法に基づいて、個々のブロック画像に対応する出力ブロック画像を合成することにより、入力画像Ｄ１に対応する出力画像Ｄ１０を生成する。

【0103】

以上のように本実施形態の画像処理装置１は、入力画像Ｄ１が正方形でない場合、入力画像Ｄ１を分割して正方形のブロック画像を生成し、そのブロック画像を処理対象として、フーリエ変換部２１から逆フーリエ変換部５２までの画像処理を行うようにしている。そのため、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６との画素毎の論理積を演算することによってマスクデータを生成する処理等を適切に行うことが可能であり、入力画像Ｄ１に含まれる網点の周波数成分を適切に減衰させることができる。

【0104】

尚、本実施形態において上述した点以外の構成及び動作については、第１実施形態で説明したものと同様である。

【0105】

（第３実施形態）
次に本発明の第３実施形態について説明する。上記第２実施形態では、入力画像Ｄ１が正方形でない場合に、入力画像Ｄ１を正方形のブロック画像に分割することにより、適切な画像処理を行えるようにした例を説明した。これに対し、本実施形態では、入力画像Ｄ１が正方形でない場合に、入力画像Ｄ１の縦方向及び横方向のいずれか一方を拡大又は縮小することにより、正方形の画像を生成する形態について説明する。尚、本実施形態における画像処理装置１の全体的な構成は第１実施形態で説明したものと同様である。

【0106】

図２０は、本実施形態における画像処理部１０における機能構成を例示するブロック図である。画像処理部１０のＣＰＵ１１は、プログラム１４を実行することにより、第１実施形態と同様に、画像取得部１５、第１画像生成部２０、第２画像生成部３０、マスクデータ生成部４０、及び、出力画像生成部５０として機能する。これらのうち、第１実施形態と異なるのは、画像取得部１５と、出力画像生成部５０である。すなわち、画像取得部１５が倍率変換部１７を備えており、出力画像生成部５０も倍率変換部５４を備えている点が第１実施形態と異なる。

【0107】

画像取得部１５の倍率変換部１７は、画像メモリ７から入力画像Ｄ１を取得すると、その入力画像Ｄ１の縦方向及び横方向のサイズを検知し、一方のサイズを他方のサイズの合わせるように入力画像Ｄ１に対して一軸方向の拡大処理又は縮小処理を行うことで正方形の画像を生成する。つまり、本実施形態では、１つの入力画像Ｄ１から、１つの正方形の画像が生成される。そして画像取得部１５は、倍率変換部１７によって正方形の画像が生成されると、その画像を処理対象画像Ｄ２として第１画像生成部２０へ出力する。

【0108】

図２１は、倍率変換部１７による倍率変換の例を示す図である。図２１に示す入力画像Ｄ１は、横方向（Ｘ方向）のサイズよりも縦方向（Ｙ方向）のサイズが大きい長方形の画像である。この場合、倍率変換部１７は、例えば縦方向のサイズが横方向のサイズに合致するように、Ｙ方向に対する縮小処理を行う。これにより、図２１に示すように、長方形の入力画像Ｄ１が正方形の画像に変換されるので、その正方形の画像を処理対象画像Ｄ２とすることができる。尚、図２１では、縦方向のサイズが横方向のサイズに合致するように、Ｙ方向に対する縮小処理を行う場合を例示したが、正方形の画像を得る手法はこれに限られない。例えば、倍率変換部１７は、横方向のサイズが縦方向のサイズに合致するように、Ｘ方向に対する拡大処理を行うようにしても良い。

【0109】

倍率変換部１７によって生成される正方形の画像が処理対象画像Ｄ２として第１画像生成部２０に出力されると、その正方形の画像に対して第１実施形態で説明した画像処理が行われる。そして出力画像生成部５０の逆フーリエ変換部５２によって生成される出力画像Ｄ９は、正方形の画像に対応する出力対象画像となる。そこで本実施形態では、出力画像生成部５０に倍率変換部５４が設けられており、逆フーリエ変換部５２から出力される出力対象画像の倍率を変換する。すなわち、倍率変換部５４は、出力対象画像に対し、倍率変換部１７で行われた倍率変換処理（拡大又は縮小）と逆の倍率変換処理（縮小又は拡大）を行うことにより、元の入力画像Ｄ１に対応する出力画像Ｄ１０を生成する。

【0110】

以上のように本実施形態の画像処理装置１は、入力画像Ｄ１が正方形でない場合、入力画像Ｄ１に対して縦方向及び横方向のいずれか一方に対する倍率変換処理を行うことにより、正方形の画像を生成し、その正方形の画像を処理対象画像Ｄ２とし、フーリエ変換部２１から逆フーリエ変換部５２までの画像処理を行うようにしている。そのため、第１画像Ｄ５と第２画像Ｄ６との画素毎の論理積を演算することによってマスクデータを生成する処理等を適切に行うことが可能であり、入力画像Ｄ１に含まれる網点の周波数成分を適切に減衰させることができる。尚、本実施形態のように、入力画像Ｄ１に対する倍率変換処理を行っても網点の周波数成分に関する情報は失われないため、正常に網点の周波数成分を減衰させることができる。

【0111】

また、本実施形態の画像処理装置１は、１つの入力画像Ｄ１から１つの正方形の画像を生成するため、フーリエ変換部２１から逆フーリエ変換部５２までの画像処理を行う回数が１つの入力画像Ｄ１につき１回で済むため、処理効率に優れている。つまり、本実施形態による手法は、第２実施形態で説明した手法よりも効率的に画像処理を行うことが可能である。

【0112】

尚、本実施形態において上述した点以外の構成及び動作については、第１実施形態で説明したものと同様である。

【0113】

（変形例）
以上、本発明に関する実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態において説明した内容のものに限られるものではなく、種々の変形例が適用可能である。

【0114】

例えば上記第１実施形態では、第１画像生成部２０においてパワースペクトル画像Ｄ４を２値化して第１画像Ｄ５を生成するときに、パワースペクトル画像Ｄ４における周波数座標軸の原点から所定距離Ｒの範囲内の領域Ｐ１を予め定められた値（例えば「０」の値）に変換する例を説明した。しかし、周波数座標軸の原点から所定距離Ｒの範囲内の領域Ｐ１を予め定められた値（例えば「０」の値）に変換する処理は、必ずしも２値化処理の際に行われるものに限られない。例えば、マスクデータ生成部４０がマスクデータＤ７を生成するときに、第１画像Ｄ５又は第２画像Ｄ６における周波数座標軸の原点から所定距離Ｒの範囲内の領域Ｐ１を予め定められた値（例えば「０」の値）に設定するものであっても構わない。この場合であっても、第１実施形態で説明した作用効果に何ら変わりはない。

【0115】

また、上記実施形態では、主として画像処理部１０がソフトウェア処理によって画像処理を行う場合を例示したが、これに限られるものではない。すなわち、画像処理部１０は、画像取得部１５、第１画像生成部２０、第２画像生成部３０、マスクデータ生成部４０、及び、出力画像生成部５０のそれぞれをハードウェア構成で実現したものであっても構わない。

【0116】

また、上記実施形態では、網点の影響を低減する画像処理部１０の機能がＭＦＰとして構成される画像処理装置１に実装される場合を例示した。しかし、上述した画像処理部１０は、必ずしもＭＦＰなどの画像処理装置１に実装されるものに限られない。例えば、上述した画像処理部１０の機能は、一般的なパーソナルコンピュータなどのコンピュータによって実現されるものであっても構わない。

【0117】

また、上記実施形態では、画像処理部１０のＣＰＵ１１によって実行されるプログラム１４が予めＲＯＭ１２に記憶されている場合を例示した。しかし、プログラム１４は、事後的に画像処理部１０にインストールされるものであっても構わない。この場合、プログラム１４は、ネットワークなどを介して画像処理部１０にインストール可能な態様で提供されるものであっても良いし、またＣＤ－ＲＯＭやＵＳＢメモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された状態で提供されるものであっても構わない。

【符号の説明】

【0118】

１ 画像処理装置
２ スキャナ部
４ 画像読取部（画像読取手段）
８ 制御部（制御手段）
１０ 画像処理部
１５ 画像取得部（画像取得手段）
２０ 第１画像生成部（第１画像生成手段）
３０ 第２画像生成部（第２画像生成手段）
４０ マスクデータ生成部（マスクデータ生成手段）
５０ 出力画像生成部（出力画像生成手段）

【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】