JP3638231B2 - 画像処理装置および記録媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理における「線切れ」現象の発生箇所となる細線を検出する技術、および線切れ現象を防止する技術に関する。
【０００２】
【背景技術】
デジタル画像の網点化処理を行うに際して、線切れ現象が発生することがある。たとえば、次のように、網点ピッチとデジタル画像の画素ピッチとの比が整数比の関係にない場合に生じる「線切れ」現象が存在する。図２２および図２３は、その原理について説明する図である。
【０００３】
図２２は、網点ピッチとデジタル画像の画素ピッチとの比が整数比の関係にある場合において、５０％濃度の垂直方向（縦方向）の細線を網点化する例を示すものである。ここでは、たとえば、網点の線数が１７５線（１インチあたりの線数）、画素ピッチが３５０ｄｐｉ（１インチあたりの画素数）である場合のように、網点ピッチＵ１（＝１／１７５（インチ））と画素ピッチＵ２（１／３５０（インチ））」との比Ｕ２／Ｕ１が３５０／１７５＝２／１＝２（整数）の場合を示している。この場合には、元のデジタル画像における各画素が網点化される際に、網点パターンの単位領域（以下「単位網点領域ＤＵ」）と個々の画素ＰＸとの間での相対位置はどの部分でも同一であって、それらの間に空間的変化は生じないため、いずれの画素位置に存在する細線であっても、同様の網点面積を有するように網点化される。
【０００４】
しかしながら、網点ピッチとデジタル画像の画素ピッチとの比が整数比の関係にない場合には、網点化処理において、原画像の画素が同じ濃度（階調値）を有する場合であっても、網点化時における画素の相対位置に応じて、網点化の結果（網点化時に於ける面積の大きさ）は異なるものとなる。
【０００５】
たとえば、図２３において、網点の線数が１７５線（１インチあたりの線数）、画素ピッチが４００ｄｐｉ（１インチあたりの画素数）である場合のように、網点ピッチＵ１（＝１／１７５（インチ））と画素ピッチＵ３（１／４００（インチ））」との比Ｕ３／Ｕ１が４００／１７５＝２．２、すなわち整数でない場合について考える。この場合において、デジタル画像の各画素ＰＸの網点パターン上における単位網点領域ＤＵとの相対位置は、徐々にずれていき比較的大きな周期で変動する。したがって、網点パターン上での画素の相対位置が、ＰＡの位置に存在することもあれば、ＰＢの位置に存在することもある。そして、ＰＡの位置に１画素幅の細線が存在する場合には網点化時の面積が比較的小さく（大きく）、ＰＢの位置に１画素幅の細線が存在する場合には網点化時の面積が比較的大きく（小さく）なる。ここで、１画素幅の細線ＬＡが垂直方向に対して微小角θだけ傾いて存在する場合（図２４（ａ）参照）には、網点化時における画素の相対位置がＰＡからＰＢなどへと比較的大きな周期で周期的に変動する状態に相当し、その周期的変動に応じて細線の太さも変動して見えることになるが、特に、網点化時の面積が小さな部分では、人間の目にはその細線が途切れた様に映る「線切れ」現象となって現れる。この状況が、図２４（ｂ）に模式的に示されている（便宜上、各網点は黒丸で示している）。この線切れ現象は、網点ピッチに対して、線幅が小さい場合に顕著に生じる。
【０００６】
以上が網点ピッチとデジタル画像の画素ピッチとの比が整数比の関係にない場合に生じる「線切れ」現象の概略である。
【０００７】
また、このような線切れ現象は、ＵＳＭ（アンシャープマスク）処理によって生じることもある。このＵＳＭ処理は、網点化出力の際に一般的に生じるシャープネスの低下を回避するために行うものである。この際の線切れ現象は、両側からのエッジ強調により、細線の濃度レベルが低下することに伴うものである。これは、図２５に示すように、細線部では高濃度領域の両側からのエッジ強調によるピークが重なって画素値が飽和してしまうことがあり、そのために細線部の濃度（したがってその部分の網点面積率）が、本来のものよりも低下することに起因する。細線におけるこの領域は、上記と同様、人間の目には「線切れ」として映ることになる。さらに、「線切れ」を発生させる細線が等間隔で平行に並んでいる場合には、各線の低濃度部がお互いに連なって、長周期の濃度変動＝モアレが発生する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
そして、上記のような各種の原因で生ずる線切れ現象は、画像品質を低下させるものであり、画像出力時の大きな障害となる。
【０００９】
そこで、本発明は前記問題点に鑑み、線切れの発生源となる細線を検出する画像処理に関する技術、および当該検出結果に基づき線切れを防止する処理を行う画像処理に関する技術を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の画像処理装置は、原画像に対して処理を施す画像処理装置であって、前記原画像を所定方向に縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成手段と、前記縮小画像について、前記所定方向に直交する方向において特定濃度領域を細らせる細らせ処理を行うことにより第１処理画像を生成する細らせ処理手段と、前記第１処理画像について、前記所定方向に直交する方向において特定濃度領域を太らせる太らせ処理を行うことにより第２処理画像を生成する太らせ処理手段と、前記縮小画像と前記第２処理画像との差分である差分画像を生成する差分画像生成手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記縮小画像生成手段は、前記原画像を前記所定方向に縮小するにあたって前記所定方向に沿うｎ画素の平均化処理を伴うことを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記特定濃度領域は、高濃度領域であることを特徴とする。
【００１３】
請求項４に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記特定濃度領域は、低濃度領域であることを特徴とする。
【００１４】
請求項５に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記所定方向は、互いに異なる２つの方向であり、前記縮小画像生成手段、前記細らせ処理手段、前記太らせ処理手段、および前記差分画像生成手段は、前記２つの方向のそれぞれに関する各処理を行うことを特徴とする。
【００１５】
請求項６に記載の画像処理装置は、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、前記差分画像に対して、前記縮小画像生成手段における縮小率の逆数倍に前記所定方向に拡大する拡大処理を行うことにより、前記原画像の各画素位置における細線の有無の程度を表す細線指標を生成する拡大処理手段、をさらに備えることを特徴とする。
【００１６】
請求項７に記載の画像処理装置は、請求項６に記載の画像処理装置において、前記原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を前記原画像に加重する際の加重係数を前記細線指標に基づいて決定する加重係数決定手段と、前記原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を、前記加重係数を用いて前記原画像に加重した処理画像を得るフィルタ処理手段と、をさらに備えることを特徴とする。
【００１７】
請求項８に記載の画像処理装置は、請求項７に記載の画像処理装置において、前記加重係数決定手段は、あらかじめ細線指標と加重係数との対応関係を参照テーブルとして有していることを特徴とする。
【００１８】
請求項９に記載の画像処理装置は、請求項７に記載の画像処理装置において、前記拡大処理手段は、前記拡大処理を行うにあたって、前記差分画像の高濃度領域を拡張する処理をも行うことにより前記細線指標を生成することを特徴とする。
【００１９】
請求項１０に記載の記録媒体は、コンピュータを、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の画像処理装置として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
【００２０】
【発明の実施の形態】
＜Ａ．構成＞
図１は、この発明の実施形態に係る画像処理装置１のハードウエア構成を表す概念図である。画像処理装置１は、ＣＰＵ２、半導体メモリおよびハードディスクなどを含む記憶部３、各種の記録媒体から情報を読み出すメディアドライブ４、モニタなどを含む表示部５、キーボートおよびマウスなどを含む入力部６、デジタル画像を読み込む画像入力部７、処理後の画像を出力する画像出力部８を備えるコンピュータシステムである。ＣＰＵ２は、バスラインＢＬおよび入出力インターフェースＩＦを介して、記憶部３、メディアドライブ４、表示部５、入力部６、画像入力部７、画像出力部８などに接続されている。また、メディアドライブ４は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスクなどの可搬性の記録媒体９からその中に記録されている情報を読み出す。このコンピュータシステムは、プログラムを記録した可搬性記録媒体９からそのプログラムを読み込むことによって、後述するような細線検出機能とそれに基づく線切れ防止機能とを持つようになる。さらに、記憶部３は、読み込まれたプログラムの全部または一部を記憶するプログラム記憶部３ａ、および各種の処理画像を記憶する画像記憶部３ｂなどを有する。
【００２１】
図２は画像処理装置１の概略構成を表す機能ブロック図であり、図３は画像処理装置１のさらに詳細な機能ブロック図である。図３においては、垂直方向および水平方向に伸びる細線を検出し、その検出結果に基づいて線切れ防止処理を行う場合の機能ブロックを記載している。
【００２２】
図２および図３に示されるように、画像処理装置１は、デジタル画像を読み込む画像入力部７と、細線検出機能を有する細線検出部２０と、検出結果に基づく線切れ防止機能を有する線切れ防止処理部５０と、処理後の画像を網点化して出力する画像出力部８とを備えている。
【００２３】
細線検出部２０は、一般的には、所定方向に伸びる細線を検出することが可能であるが、ここでは、細線検出部２０は、垂直方向の細線を検出する垂直方向細線検出部２０Ａと水平方向の細線を検出する水平方向細線検出部２０Ｂとを有するものとし、垂直方向および水平方向に伸びる細線を検出する場合を示している（図３）。ここにおいて、「水平方向」とは画素のマトリクス配列における行方向を指しており、「垂直方向」とはそのマトリクス配列における列方向を指しているが、これらは相対的なものであって、上記とは逆に定義することもできる。
【００２４】
この細線検出部２０（２０Ａ，２０Ｂ）は、読み込まれたデジタル画像（原画像）を所定方向（ここでは垂直方向および水平方向）に縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成部２１（２１Ａ，２１Ｂ）と、白細線抽出部２３ｗ（２３ｗＡ，２３ｗＢ）および黒細線抽出部２３ｂ（２３ｂＡ，２３ｂＢ）とを有している。
【００２５】
ここにおいて、この実施形態では「黒」が階調値「０」で、「白」が階調値「２５５」で表現されている場合を考えている（８ビット表現の場合）。このため、黒側の階調領域が「低濃度領域」として、また、白側の階調領域が「高濃度領域」としてそれぞれ定義される。このため、この実施形態での「濃度」は「白濃度」であって、たとえば「白線」とは「低濃度領域（黒領域）の中に存在する高濃度（白）の線」ということになる。一般には、原画像の背景色（白または黒）側の濃度を持つ領域が低濃度領域として定義される。
【００２６】
白細線抽出部２３ｗは、大きな階調値（高濃度値）を有する画素の集合として表現される細線（白細線）を抽出するものであり、黒細線抽出部２３ｂは、小さな階調値（低濃度値）を有する画素の集合として表現される細線（黒細線）を抽出するものである。なお、ここでは、白黒の両細線を抽出しているが、白細線または黒細線のうちのいずれか一方のみを抽出すればよい場合には、対応する一方の抽出部２３ｗ，２３ｂのみを設ければよい。
【００２７】
これらの白細線抽出部２３ｗおよび黒細線抽出部２３ｂは、それぞれ、縮小画像生成部２１（２１Ａ，２１Ｂ）において生成された縮小画像についてその縮小方向に直交する方向（直交方向）において特定濃度領域（高濃度領域または低濃度領域）を細らせる細らせ処理を行うことにより第１処理画像を生成する細らせ処理部２５（２５ｗＡ，２５ｂＡ，２５ｗＢ，２５ｂＢ）と、第１処理画像について、縮小方向に直交する方向において特定濃度領域を太らせる太らせ処理を行うことにより第２処理画像を生成する太らせ処理部２７（２７ｗＡ，２７ｂＡ，２７ｗＢ，２７ｂＢ）と、縮小画像と第２処理画像との差分である差分画像を生成する差分画像生成部２９（２９ｗＡ，２９ｂＡ，２９ｗＢ，２９ｂＢ）とを有している。
【００２８】
また、細線検出部２０は、白細線に関する差分画像と黒細線に関する差分画像とを合成する細線データ合成部３１（３１Ａ，３１Ｂ）と、高濃度領域を拡張する処理を行う高濃度領域拡張部３３（３３Ａ，３３Ｂ）と、得られた差分画像を縮小方向と同じ方向に今度は拡大（縮小画像生成部２１における縮小率の逆数倍に拡大して原画像の画素数と同一となるように拡大）する拡大処理部３５（３５Ａ，３５Ｂ）とをさらに有している。なお、拡大処理部３５における拡大処理により、原画像の各画素位置における細線の有無の程度を表す細線指標が生成される。また、高濃度領域拡張部３３は、拡大処理部３５による拡大処理を行うにあたって、差分画像の高濃度領域を拡張する処理を併せて行うものであり、高濃度領域拡張部３３と拡大処理部３５とを併せて広義の拡大処理手段と称することもできる。
【００２９】
また、線切れ防止処理部５０は、上記の垂直方向および水平方向の細線指標に関するデータを合成する垂直水平方向細線データ合成部５１と、得られた細線指標に基づいて加重係数を決定する加重係数決定部５３と、その加重係数に基づいて原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を原画像に加重して処理画像を得るフィルタ処理部５５と、を有している。
【００３０】
以下では、このような概略構成を有する画像処理装置１において、垂直方向および水平方向に伸びる細線を検出する動作について、ならびにその検出結果に基づいて線切れ防止を行う動作について説明する。
【００３１】
＜Ｂ．動作＞
＜Ｂ１．概要＞
図４は、画像処理装置１における処理動作について示すフローチャートである。図４に示すように、まず、ステップＳＰ１０において、画像入力部７などを用いて、処理対象となる原画像Ｇを読み込む。この原画像Ｇは、複数の画素が垂直方向および水平方向においてマトリクス配列され、それらの各画素が複数の階調値（たとえば２の８乗＝２５６階調）を有するデジタル画像として得られる。
【００３２】
次に、ステップＳＰ２０において垂直方向に伸びる細線を検出する動作を行い、ステップＳＰ３０において水平方向に伸びる細線を検出する動作を行う。これらの両方向に伸びる細線の検出結果は、ステップＳＰ６０において合成される。そして、ステップＳＰ７０において細線の検出結果に基づいて線切れ防止のための処理を行い、ステップＳＰ８０において処理後の画像が出力される。
【００３３】
＜Ｂ２．垂直方向の細線検出＞
ここで、垂直方向に伸びる細線を検出する動作（ステップＳＰ２０）の詳細について説明する。図５は、その処理の手順を示すフローチャートである。
【００３４】
まず、ステップＳＰ２１において、原画像Ｇを垂直方向において１／ｍに縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成処理が行われる。
【００３５】
図６は、この処理を説明するための概念図であり、原画像Ｇにおいて垂直方向に配列されているｎ画素（ｎ＝８）の階調値の平均を算出することにより縮小処理後の縮小画像Ｇ０の１画素の画素値が算出される。ただし、ｎは２以上の整数である。言い換えれば、このステップＳＰ２１の縮小処理においてｎ画素が１画素に縮小される。ここでは、変倍率１／ｍは、１／ｎ（すなわちｍ＝ｎ）となる。
【００３６】
＜白細線抽出＞
次に、ステップＳＰ２２において、高濃度の領域が１画素幅程度の幅で線状に連なった細線としての白細線を抽出する処理を行う。そのため、縮小画像Ｇ０に対して、ステップＳＰ２３〜ＳＰ２５の動作を行う。図８は、白細線の検出動作の原理について説明するための図であり、これらの動作を図８を参照しながら説明する。
【００３７】
ステップＳＰ２３では、縮小画像Ｇ０について水平方向において高濃度領域を細らせる細らせ処理を行うことにより第１処理画像Ｇ１を生成する。具体的には、縮小画像Ｇ０における各注目画素Ｐｖ（ｉ，ｊ）（図７）の画素値とその水平方向の隣接画素Ｐｖ（ｉ＋１，ｊ）の画素値との最小値を算出し、その値を第１処理画像Ｇ１における各画素Ｐｖｉ（ｉ，ｊ）の画素値とする。すなわち、Ｐｖｉ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ｛Ｐｖ（ｉ，ｊ），Ｐｖ（ｉ＋１，ｊ）｝である。そして、縮小画像Ｇ０内の全ての画素のそれぞれを順次に注目画素として上記処理を進めることにより、第１処理画像Ｇ１を生成する。
【００３８】
図８（ａ）は、処理前の縮小画像Ｇ０における水平方向に配列される複数の画素の画素値の一例を表すものである。この画素列は、水平方向に１画素分の幅を有し、かつ、垂直方向にｎ画素分の長さを有する細線（白細線）が存在する場合に相当する。このような画素Ｐｖの配列にステップＳＰ２３の処理を施すと、図８（ｂ）の画素Ｐｖｉの配列が生成される。図８（ｂ）では、各画素値はゼロとなっている。
【００３９】
つぎに、ステップＳＰ２４において、第１処理画像Ｇ１について、水平方向において高濃度領域を太らせる太らせ処理を行うことにより第２処理画像Ｇ２を生成する。具体的には、第１処理画像Ｇ１における各注目画素Ｐｖｉ（ｉ，ｊ）の画素値とその水平方向において反対側の隣接画素Ｐｖｉ（ｉ−１，ｊ）の画素値との最大値を算出し、その値を第２処理画像Ｇ２における各画素Ｐｖｉａ（ｉ，ｊ）の画素値とする。すなわち、Ｐｖｉａ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ｛Ｐｖｉ（ｉ−１，ｊ），Ｐｖｉ（ｉ，ｊ）｝である。そして、第１処理画像Ｇ１内の全ての画素のそれぞれを順次に注目画素として上記処理を進めることにより、第２処理画像Ｇ２を生成する。
【００４０】
図８（ｂ）の画素Ｐｖｉの配列にステップＳＰ２４の高濃度領域太らせ処理を施すと、図８（ｃ）の画素Ｐｖｉａの配列が生成され、ここでは、左から２番目の画素値は復元されずにゼロとなったままである。
【００４１】
そして、ステップＳＰ２５において、縮小画像Ｇ０と第２処理画像Ｇ２との差分である差分画像Ｇ３を生成する。具体的には、縮小画像Ｇ０における各注目画素Ｐｖ（ｉ，ｊ）の画素値と、第２処理画像Ｇ２における対応する位置の画素Ｐｖｉａ（ｉ，ｊ）の画素値との差分値を、差分画像Ｇ３の画素Ｍｖｗ（ｉ，ｊ）における画素の画素値とする。すなわち、Ｍｖｗ（ｉ，ｊ）＝Ｐｖ（ｉ，ｊ）−Ｐｖｉａ（ｉ，ｊ）である。ただし、この差分値が負となる場合には、ゼロに修正するものとし（リミット処理）、この修正動作をも含めた差分動作により得られる画像を差分画像と称するものとする。
【００４２】
そして、第２処理画像Ｇ２内の全ての画素のそれぞれを順次に注目画素として上記処理を進めることにより、差分画像Ｇ３を生成する。
【００４３】
図８（ｄ）は、図８（ａ）の画素Ｐｖの配列と図８（ｃ）の画素Ｐｖｉａの配列とについてステップＳＰ２５の処理を施した結果を示した図である。ここでは、左から２番目の画素の画素値が大きな値を有しており、この部分に細線が存在する程度が高いことが示されている。
【００４４】
ここで、図８は、検出すべき細線が存在する部分に関してステップＳＰ２３〜ＳＰ２５の処理を施した場合について説明するための図であったが、図９を参照しながら、検出すべき細線が存在しない場合について例示する。図９は、水平方向に２画素分の幅を有し、かつ、垂直方向にｎ画素分の長さを有する線が存在する場合に同様の処理を施した場合について説明するための図である。
【００４５】
この場合には、画素Ｐｖの配列にステップＳＰ２３の処理を施すと、図９（ｂ）の画素Ｐｖｉの配列が生成されるが、左から２番目の画素の画素値はゼロとはならずに、値２５５を有している。そして、この画素Ｐｖｉの配列にステップＳＰ２４の高濃度領域太らせ処理を施すと、図９（ｃ）の画素Ｐｖｉａの配列が生成され、ここでは、左から２番目の画素値と３番目の画素値が縮小画像Ｇ０の元の値に復元され、高濃度領域が２画素幅に戻る。したがって、差分画像Ｇ３の画素Ｍｖｗ（ｉ，ｊ）は、全てゼロとなり、細線が存在しないものとして判定される。
【００４６】
このように縮小方向に直交する方向である水平方向に細らせ処理および太らせ処理を順次に行い、その結果得られた画像Ｇ２と縮小画像Ｇ０との差分である差分画像Ｇ３を得ることにより、１画素幅の高濃度領域として表現される白細線を抽出することができる。
【００４７】
図１０は、このような処理を平面的に行う場合について説明する図であり、図１０（ａ）は処理前の縮小画像Ｇ０を表し、図１０（ｂ）は処理後の差分画像Ｇ３を表す。図１０（ｂ）に示すように、処理前の縮小画像Ｇ０の水平方向の画素配列であるラインＬ２，Ｌ３，Ｌ５、Ｌ６においては、水平方向の幅が１画素分である高濃度領域が存在し、このような領域が差分画像Ｇ３において細線が存在する程度が高い領域として抽出されている。一方、処理前の縮小画像Ｇ０のラインＬ１，Ｌ４，Ｌ７においては、水平方向の幅が２画素分である高濃度領域が存在するが、差分画像Ｇ３においてこのような領域は細線が存在する程度が低いとして差分画像Ｇ３の各画素の値はゼロとなっている。
【００４８】
＜黒細線抽出＞
次に、ステップＳＰ２６において、低濃度の領域が１画素幅程度の幅で線状に連なった細線としての黒細線を抽出する処理を行う。そのため、縮小画像Ｇ０に対して、ステップＳＰ２７〜ＳＰ２９の動作を行う。上記のステップＳＰ２２の白細線抽出処理動作においては、特定濃度領域である高濃度領域を水平方向に細らせた後に同方向に太らせることにより、その結果画素値が復元される程度の差に基づいて細線が存在する程度を検出していたが、このステップＳＰ２６の黒細線抽出処理動作においては、特定濃度領域として低濃度領域を選択し、この低濃度領域を水平方向に細らせた後に同方向に太らせることにより、各画素値が復元される程度の差に基づいて細線が存在する程度を検出する。
【００４９】
具体的には、ステップＳＰ２７において、縮小画像Ｇ０について水平方向において低濃度領域を細らせる細らせ処理を行うことにより第１処理画像Ｇ１を生成する。具体的には、縮小画像Ｇ０における各注目画素Ｐｖ（ｉ，ｊ）（図７）の画素値とその水平方向の隣接画素Ｐｖ（ｉ＋１，ｊ）の画素値との「最大値」を算出し、その値を第１処理画像Ｇ１における各画素Ｐｖａ（ｉ，ｊ）の画素値とする。すなわち、Ｐｖａ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ｛Ｐｖ（ｉ，ｊ），Ｐｖ（ｉ＋１，ｊ）｝である。
【００５０】
つぎに、ステップＳＰ２８において、第１処理画像Ｇ１について、水平方向において低濃度領域を太らせる太らせ処理を行うことにより第２処理画像Ｇ２を生成する。具体的には、第１処理画像Ｇ１における各注目画素Ｐｖａ（ｉ，ｊ）の画素値とその水平方向において反対側の隣接画素Ｐｖａ（ｉ−１，ｊ）の画素値との「最小値」を算出し、その値を第２処理画像Ｇ２における各画素Ｐｖａｉ（ｉ，ｊ）の画素値とする。すなわち、Ｐｖａｉ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ｛Ｐｖａ（ｉ−１，ｊ），Ｐｖａ（ｉ，ｊ）｝である。
【００５１】
そして、ステップＳＰ２９において、縮小画像Ｇ０と第２処理画像Ｇ２との差分である差分画像Ｇ３を生成する。具体的には、第２処理画像Ｇ２における対応する位置の画素Ｐｖａｉ（ｉ，ｊ）の画素値と、縮小画像Ｇ０における各注目画素Ｐｖ（ｉ，ｊ）の画素値との差分値を、差分画像Ｇ３の画素Ｍｖｂ（ｉ，ｊ）における画素の画素値とする。すなわち、Ｍｖｂ（ｉ，ｊ）＝Ｐｖａｉ（ｉ，ｊ）−Ｐｖ（ｉ，ｊ）である。ただし、この差分値が負となる場合には、ゼロに修正するものとする。
【００５２】
なお、上記各ステップＳＰ２７〜ＳＰ２９においては、各画像Ｇ０〜Ｇ２内の全ての画素のそれぞれを順次に注目画素として各処理を進めることにより、各画像Ｇ１〜Ｇ３を生成する。
【００５３】
図１１（ａ）は、処理前の縮小画像Ｇ０における水平方向に配列される複数の画素の画素値の一例を表すものである。この画素列は、水平方向に１画素分の幅を有し、かつ、垂直方向にｎ画素分の長さを有する黒細線が存在する場合に相当する。このような画素Ｐｖの配列にステップＳＰ２７の処理を施すと、図１１（ｂ）の画素Ｐｖａの配列が生成され、ここでは、各画素値は２５５となっている。
【００５４】
そして、図１１（ｂ）の画素Ｐｖａの配列にステップＳＰ２８の低濃度領域太らせ処理を施すと、図８（ｃ）の画素Ｐｖａｉの配列が生成され、ここでは、左から２番目の画素値は復元されずに２５５となったままである。
【００５５】
図１１（ｄ）は、図１１（ｃ）の画素Ｐｖａｉの配列と図１１（ａ）の画素Ｐｖの配列とについてステップＳＰ２９の処理を施した結果を示した図である。ここでは、左から２番目の画素の画素値が大きな値を有しており、この部分に細線が存在する程度が高いことが示されている。
【００５６】
ここで、図１１は、検出すべき細線が存在する部分に関してステップＳＰ２７〜ＳＰ２９の処理を施した場合について説明するための図であったが、図１２を参照しながら、検出すべき細線が存在しない場合について例示する。図１２は、水平方向に２画素分の幅を有し、かつ、垂直方向にｎ画素分の長さを有する黒線（低濃度の線）が存在する場合に同様の処理を施した場合について説明するための図である。
【００５７】
この場合には、画素Ｐｖの配列にステップＳＰ２７の処理を施すと、図１２（ｂ）の画素Ｐｖａの配列が生成されるが、左から２番目の画素の画素値は２５５とはならずに、値ゼロを有している。そして、この画素Ｐｖａの配列にステップＳＰ２８の高濃度領域太らせ処理を施すと、図１２（ｃ）の画素Ｐｖａｉの配列が生成され、ここでは、左から２番目の画素値と３番目の画素値が縮小画像Ｇ０の元の値に復元され、低濃度領域が２画素幅に戻る。したがって、差分画像Ｇ３の画素Ｍｖｂ（ｉ，ｊ）は、全てゼロとなり、細線が存在しないものとして判定される。
【００５８】
このように縮小方向に直交する方向である水平方向に細らせ処理および太らせ処理を順次に行い、その結果得られた画像Ｇ２と縮小画像Ｇ０との差分である差分画像Ｇ３を得ることにより、１画素幅の低濃度領域として表現される黒細線を抽出することができる。
【００５９】
図１３は、このような処理を平面的に行う場合について説明する図であり、図１３（ａ）は処理前の縮小画像Ｇ０を表し、図１３（ｂ）は処理後の差分画像Ｇ３を表す。このように、処理前の縮小画像Ｇ０の水平方向の画素配列であるラインＬ２，Ｌ３，Ｌ５、Ｌ６においては、水平方向の幅が１画素分である低濃度領域が存在し、このような領域が差分画像Ｇ３において細線が存在する程度が高い領域として抽出されている。一方、処理前の縮小画像Ｇ０のラインＬ１，Ｌ４，Ｌ７においては、水平方向の幅が２画素分である低濃度領域が存在するが、差分画像Ｇ３においてこのような領域は細線が存在する程度が低いものとされている。
【００６０】
＜白黒細線抽出結果の合成など＞
つぎに、ステップＳＰ３０（図５）において、上記の白細線抽出結果と黒細線抽出結果とを合成する。具体的には、各画素（ｉ，ｊ）における上記の画素Ｍｖｗ（ｉ，ｊ）と画素Ｍｖｂ（ｉ，ｊ）とを加算することにより、白細線および黒細線の両方の細線に関する細線データを合成する。すなわち、Ｍｖ（ｉ，ｊ）＝Ｍｖｗ（ｉ，ｊ）＋Ｍｖｂ（ｉ，ｊ）である。
【００６１】
そして、ステップＳＰ３１において、高濃度領域を拡張する処理（高濃度領域拡張処理）を行う。この高濃度領域拡張処理は、たとえば、注目画素およびその隣接８画素の合計９個の画素の画素値のうちの最大値をその注目画素の画素値とするフィルタを用いることにより実現できる。図１４は、そのような最大値フィルタを用いて高濃度領域拡張処理を行う場合の処理前（ａ）および処理後（ｂ）の画像の画素値を表す図である。この高濃度領域拡張処理処理は、後述するように、細線データをマスクデータとして用いてフィルタ処理を行うにあたって、細線が存在する近傍の領域にもフィルタ処理による影響を加えるために行うものであり、細線の位置を検出することのみを目的とする場合においては不要である。
【００６２】
さらに、ステップＳＰ３２において、各画素Ｍｖ（ｉ，ｊ）で構成される画像を垂直方向に拡大処理する。具体的には、各画素Ｍｖ（ｉ，ｊ）を最近隣内挿法（ニアレストネイバー法）を用いて、垂直方向にｍ倍（＝ｎ倍）に拡大する。
【００６３】
この拡大率ｍ（＝ｎ）は、縮小画像生成部２１における拡大率（縮小率）１／ｍ（＝１／ｎ）の逆数であり、この拡大の結果、原画像の画素数と同一となるようにする。これにより、細線の存在位置を原画像の各画素位置に対応づけて特定することが容易になる。なお、細線の存在位置を検出する必要がない場合、たとえば細線の有無のみを検出する場合などにおいては、この拡大処理は不要である。
【００６４】
以上のようにして、垂直方向の細線を検出することができる。
【００６５】
＜Ｂ３．水平方向の細線検出＞
つぎに、ステップＳＰ４０（図４）における水平方向の細線の検出について説明する。水平方向の細線検出は、垂直方向の細線検出と同様の処理に基づいて行うことができる。
【００６６】
図１５は、水平方向に伸びる細線を検出する手順を示すフローチャートであり、図５に対応するものである。図１５において「水平方向」を表す添え字ｈを有する参照符号は、図５において「垂直方向」を表すｖを添え字として有する参照符号に対応する。また、ステップＳＰ４１〜ＳＰ５２の処理は、それぞれ、対応するステップＳＰ２１〜ＳＰ３２の処理と同様の処理である。
【００６７】
ここで、垂直方向の細線検出と相違する点は、原画像Ｇを（垂直方向ではなく）「水平方向」に縮小し、その水平方向と直交する方向である「垂直方向」に太らせ処理および細らせ処理を行うことにより細線を検出する点である。すなわち、上記の垂直方向の細線検出動作において、垂直方向を水平方向と置き換え、水平方向を垂直方向と置き換えればよい。
【００６８】
また、これに応じて、ステップＳＰ２２，ステップＳＰ２６に対応する工程においても、「垂直方向」の隣接画素との最大、最小演算を行うことになる。たとえば、ステップＳＰ２３においては、高濃度領域細らせ処理を行うにあたって、縮小画像Ｇ０における各注目画素Ｐｈ（ｉ，ｊ）（図７）の画素値とその垂直方向の隣接画素Ｐｈ（ｉ，ｊ＋１）の画素値との最小値を算出し、その値を第１処理画像Ｇ１における各画素Ｐｈｉ（ｉ，ｊ）の画素値とする。すなわち、Ｐｈｉ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ｛Ｐｈ（ｉ，ｊ），Ｐｈ（ｉ，ｊ＋１）｝である。また、その他の処理についても同様である。
【００６９】
このようなステップＳＰ４０の処理により、細線検出動作などを行うことができる。
【００７０】
＜Ｂ４．両方向の細線データ合成＞
次のステップＳＰ６０（図４）では、このようにして得られた垂直方向の細線データと水平方向の細線データとを合成して両方向の細線データを考慮した細線データ（マスクデータ）Ｍを生成する。具体的には、上記のＭｖ（ｉ，ｊ）とＭｈ（ｉ，ｊ）とについて、両者の差の絶対値を新たな値Ｍ（ｉ，ｊ）として算出する。すなわち、Ｍ（ｉ，ｊ）＝ａｂｓ｛Ｍｖ（ｉ，ｊ）−Ｍｈ（ｉ，ｊ）｝である。ただし、記号ａｂｓ｛｝は、絶対値を表す。
【００７１】
なお、この演算は排他的論理和に準ずるものである。ここで、ＭｖとＭｈとについて論理和（加算）ではなく排他的論理和（減算）を行うのは、次のような理由による。ＭｖおよびＭｈの値が両方とも大きな値となるのは、たとえば、垂直方向の細線が存在し、かつ、水平方向の細線が存在する部分、すなわち両細線が交差する部分である。しかしながら、このような交差部分は、線切れが生じる部分であるとは考えにくく、逆に、一つの方向にのみ、細線が生じる場合に特に線切れが生じやすいと考えられる。たとえば、図１６においては、線切れは、交差部分Ａ１ではなく、厳密な垂直方向からわずかの角度だけずれた方向に伸びる細線部分Ａ２などにおいて起こりやすいものと考えられる。したがって、ＭｖとＭｈとについて排他的論理和（減算）を行うことにより、細線部分としての検出領域から上記のような交差部分を排除し、一つの方向にのみ細線が存在する場合を特徴的に抽出することが好ましいと考えられる。
【００７２】
＜Ｂ５．線切れ防止処理＞
次にステップＳＰ７０において、上記のマスクデータＭに基づいて、線切れ防止処理を行う。この処理は、線切れ防止処理部５０により行われる。
【００７３】
図１７は、ステップＳＰ７０における詳細動作を表すフローチャートである。図１７の各ステップＳＰ７１〜ＳＰ７５の工程を、原画像Ｇ内の全ての画素について行うことにより、原画像Ｇに対して線切れ防止のための処理を施すことが可能になる。
【００７４】
まず、ステップＳＰ７１において、原画像Ｇの注目画素位置に対応するマスクデータＭの値に基づいて、対応する加重係数ｋを決定する。この加重係数ｋは、マスクデータＭの値を変数とする関数により表される値であり、たとえば図１８に示すような関数により表される。図１８は、横軸にマスクデータＭの値をとり、縦軸に加重係数ｋ（ここでｋはゼロ以上１以下の実数）の値をとったグラフである。
【００７５】
具体的には、この各マスクデータＭの値に対応するｋの値を参照テーブルＬＵＴ（図１８）にあらかじめ記憶しておくことができる。これにより、各マスクデータＭの値に対応するｋを即時に参照することができる。また、Ｍとｋとの関係の数式による表現が困難な場合であっても容易にｋの値を決定することができる。
【００７６】
なお、Ｍとｋとの関係が所定の数式で表せる場合などには、その所定の数式に基づいて随時計算によってＭに対応するｋを求めてもよい。
【００７７】
また、図１９は、線切れ防止処理の概要を示す説明図である。上記の加重係数ｋを用いて、原画像Ｇに対してフィルタ処理を施した結果を原画像Ｇに加重して処理画像を出力画像として得る。
【００７８】
そのため、次のステップＳＰ７３において、注目画素およびその近傍画素を用いてフィルタ処理を行う。この処理の際のフィルタとしては、たとえば、図２０に示すような加重平均フィルタを用いることができる。この加重平均フィルタは、注目画素の画素値に４／１６を乗じた値と、注目画素に対して左右上下に隣接する画素のそれぞれの画素値に２／１６を乗じた値と、注目画素に対して斜め方向に隣接する画素のそれぞれの画素値に１／１６を乗じた値とを加算することにより当該注目画素の位置における新たな画素値とするフィルタであり、これにより、「ぼかし」処理を行うことができる。
【００７９】
そして、ステップＳＰ７５において、図１９に示すように、原画像Ｇに対して図２０のような加重平均フィルタによる処理を行って得た値を、原画像Ｇの画素値に加重して新たな画素値とするにあたって、その加重時の係数として上述の加重係数ｋを用いる。より具体的には、注目画素およびその近傍画素に対して加重平均フィルタ処理を行って得られた画素値ｐ２に加重係数ｋを乗じた値と、注目画素の画素値ｐ１に係数（１−ｋ）を乗じた値とを加算することにより、注目画素位置における新たな画素値とする。
【００８０】
このような各ステップＳＰ７１〜ＳＰ７５の動作を、原画像Ｇ内の全ての画素について行うことにより、原画像Ｇに対して線切れ防止のための処理を施すことができる。
【００８１】
ここで、マスクデータＭは、原画像Ｇの各画素位置に関して、線切れの発生原因である細線の存在程度を表す指標としての値を有している。したがって、このマスクデータＭに基づいて定められた係数ｋに応じて、加重平均フィルタによる影響をどの程度加えるかを決定することにより、細線が存在する位置を特定した上で、適切に加重平均フィルタによる処理を特定の領域において施すことができる。言い換えれば、線切れが発生する可能性が高い部分のみに対して、選択的に加重平均フィルタによる「ぼかし」効果を加えることができる。
【００８２】
なお、ここでは図１８に示すように、マスクデータＭが閾値Ｓ１以下の場合には、加重係数ｋをゼロにしている。この閾値Ｓ１をゼロでない所定の値（たとえば２０程度）として設定することにより、縮小画像Ｇ０において隣接する２つの画素が若干異なる画素値（たとえば、両画素の画素値が２４５，２５５）を有しておりステップＳＰ２０などにおいて細線として「誤検出」されていた場合（正確には細線が存在する程度がゼロではないものとして検出されていた場合）にも、その影響を排除して、上記加重平均フィルタによる処理が必要な位置に対して選択的にフィルタ処理の結果を加重することができる。
【００８３】
また、マスクデータＭは、上述のステップＳＰ３１において高濃度領域拡張処理を施すことによって得られている。したがって、このような加重平均フィルタ処理をさらに施すことにより、細線部分のみならず細線近傍の部分においてもフィルタ処理による影響を加えることができるので、滑らかに細線を太らせるような処理を施すことが可能になる。これにより、線切れの防止の効果をさらに大きくすることができる。この際に、拡張処理後のマスクデータから、拡張処理前のマスクデータＭを除外（減算）することで、「細線自体の濃度を保ったまま、周囲のみぼかして太らせる」ことができる。このため、低コントラストの細線が消えてしまうことがなくなる。
【００８４】
なお、上述の例においては、ｋがゼロでない場合にもステップＳＰ７３においてフィルタ処理を行ったが、ｋがゼロである場合にはフィルタ処理を行わずに原画像の対応画素の画素値をそのまま新たな画素値として出力してもよい。
【００８５】
＜Ｃ．変形例など＞
上記実施形態の垂直方向の細線検出動作（ステップＳＰ２０）においては、縮小画像Ｇ０，第１処理画像Ｇ１，第２処理画像Ｇ２、差分画像Ｇ３の各画像の作成にあたって、それぞれの全画素全てについて画像を作成した後に次の処理に移行する場合を示したがこれに限定されず、たとえば、１ライン（行）ずつ各画像Ｇ０〜Ｇ３の作成を進めてもよい。また、ステップＳＰ４０の水平方向の細線検出動作についても同様であり、１カラム（列）ずつ各画像Ｇ０〜Ｇ３を作成してもよい。
【００８６】
また、上記実施形態においては、ステップＳＰ６０などにおいて、２つの方向に関する細線検出データを合成することによりマスクデータＭを得ていたが、これに限定されず、１つの方向に関する細線検出データをマスクデータＭとして用いてもよい。
【００８７】
上記実施形態においては、原画像を垂直または水平方向に縮小する際の縮小率１／ｍの逆数ｍと、その方向に沿う平均化処理の画素数ｎとが等しい（ｍ＝ｎ）場合について説明したが、これに限定されない。たとえば、原画像を所定方向に縮小する際の縮小率１／ｍの逆数ｍは、所定方向に沿う平均化処理の画素数ｎよりも小さくてもよい。
【００８８】
図２１は、そのような場合のステップＳＰ２１における縮小画像生成動作について説明する図であり、上記実施形態の図６に対応する図である。
【００８９】
上記実施形態では、原画像Ｇにおける所定方向の８画素（ｎ＝８）の平均値を縮小画像Ｇ０の１画素とし、同様の動作を所定方向に８画素（ｍ＝ｎ＝８）ずつずらしながら繰り返すことにより、原画像Ｇを所定方向において１／８に縮小して縮小画像を生成していたが、この変形例では、原画像Ｇにおける所定方向のｎ画素（ｎ＝８）ごとの平均値を縮小画像Ｇ０の１画素とするものの、同様の動作を４画素（ｍ＝４≠ｎ）ずつずらしながら繰り返すことにより、原画像Ｇを所定方向において１／４に縮小して縮小画像を生成する。これによれば、ｎ画素の平均化処理により特定方向に伸びる細線の検出を行うにあたって、縮小時の所定方向の情報の欠落を低下させることができるので、生成されるマスクデータＭにおける「がたつき」を防止することができる。
【００９０】
ここで、検出すべき細線の方向は、上記平均化処理における画素数ｎの値を変更することにより調整することができる。すなわち、この画素数ｎが大きくなるにつれて特定方向からのずれ角が小さな細線を検出することができ、逆に画素数ｎを小さくするにつれて特定方向からのずれ角が大きな細線を検出することができる。言い換えれば、画素数ｎが大きいほど、検出する細線の特定方向からのずれの範囲を限定することができ、特定方向に伸びる細線を検出することができる。このように、平均化処理における画素数ｎを調整することにより、検出すべき細線の方向性を調整することができ、指向性を有する細線検出が可能である。
【００９１】
また、上記実施形態においては、垂直方向および水平方向に配列された画素配列の垂直方向および水平方向に近い方向に伸びる細線検出などについて説明した。これは、たとえば、網点パターンの方向と画素の配列方向とが傾きを有しない場合（平行の場合）に生じる線切れ現象を回避するために用いることができる。しかしながら、本発明は、これに限定されず、垂直方向および水平方向以外の特定の方向に伸びる細線の検出などについても適用することができる。たとえば、網点パターンが画素の配列方向に所定の傾きを有している場合において、線切れの発生源となる細線の方向性も変化することになるが、このような線切れの発生源となる細線の方向性に応じて、その方向に伸びる細線を検出し、さらには、その検出結果に基づいて、線切れ防止処理を行うことができる。この場合においては、線切れの発生源となる細線の方向性に応じて、検出すべき細線の方向（斜め方向）に縮小し、その直交方向に細らせ処理および太らせ処理を順次行うことなどにより、細線を検出することができる。なお、斜め方向の縮小動作においては、その斜め方向において座標変換により投影される複数の対応画素の平均を求めればよい。また、細らせ処理および太らせ処理においては、検出すべき細線の方向に応じて、垂直水平双方向に配列された画素列において注目画素の垂直方向、水平方向、斜め方向に隣接する画素を用いて細らせ太らせ処理を適宜に使い分けることができる。具体的には、検出すべき細線の方向に直交する方向に最も近い方向の隣接画素を用いることができる。
【００９２】
さらに、上記実施形態においては、互いに垂直な２つの方向（垂直方向および水平方向）近傍において伸びる細線の検出などについて説明したが、これに限定されず、検出すべき細線が互いに異なる任意の２つの方向近傍に指向性を有する場合にもその２つの方向近傍に伸びる細線の検出を行うことができる。これによれば、たとえば、直交しない２つの軸方向を基準にする網点パターンを用いて網点化を行う場合にも、同様の効果を得ることができる。
【００９３】
【発明の効果】
以上のように、請求項１に記載の画像処理装置によれば、原画像を所定方向に縮小して生成した縮小画像について所定方向に直交する方向に細らせ処理を行った後に太らせ処理を行うことにより第２処理画像が得られ、この第２処理画像と縮小画像との差分である差分画像が得られるので、得られた差分画像により所定方向に近い方向において伸びる細線を検出することができる。
【００９４】
請求項２に記載の画像処理装置によれば、原画像を所定方向に縮小するにあたって所定方向に沿うｎ画素の平均化処理を伴うので、このｎの値を調整することにより、検出すべき細線の指向性を調整することができる。
【００９５】
請求項３に記載の画像処理装置によれば、特定濃度領域は高濃度領域であるので、差分画像に基づいて高濃度の細線を検出することができ、請求項４に記載の画像処理装置によれば、特定濃度領域は低濃度領域であるので、差分画像に基づいて低濃度の細線を検出することができる。
【００９６】
請求項５に記載の画像処理装置によれば、特に線切れが生じやすい２つの方向の細線を検出することができる。
【００９７】
請求項６に記載の画像処理装置によれば、差分画像に対して、縮小画像生成手段における縮小率の逆数倍に所定方向に拡大する拡大処理を行うことにより、原画像の各画素位置における細線の有無の程度を表す細線指標を生成するので、検出された細線の原画像における対応位置を容易に求めることができる。
【００９８】
また、請求項７に記載の画像処理装置によれば、原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を前記原画像に加重する際の加重係数を前記細線指標に基づいて決定する加重係数決定手段と、前記原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を、前記加重係数を用いて前記原画像に加重した処理画像を得るフィルタ処理手段と、を備えているので、線切れが発生する可能性が高い部分である細線部分を特定して選択的にフィルタ処理の影響を加えて、線切れ防止処理を行うことができる。
【００９９】
請求項８に記載の画像処理装置によれば、加重係数決定手段は、あらかじめ細線指標と加重係数との対応関係を参照テーブルとして有しているので、加重係数決定手段は、細線指標に基づいて加重係数を容易に決定することができる。
【０１００】
請求項９に記載の画像処理装置によれば、拡大処理手段は、拡大処理を行うにあたって、差分画像の高濃度領域を拡張する処理をも行うことにより細線指標を生成し、その細線指標に基づいて得られた加重係数を用いてフィルタ処理手段がフィルタ処理を行うので、細線の近傍にもフィルタ処理を施すことができる。
【０１０１】
さらに、請求項１０に記載の記録媒体によれば、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置１のハードウエア構成を表す図である。
【図２】画像処理装置１に関する機能ブロック図である。
【図３】画像処理装置１の詳細機能ブロック図である。
【図４】画像処理装置１における処理動作に関するフローチャートである。
【図５】垂直方向に伸びる細線を検出する動作に関するフローチャートである。
【図６】縮小画像生成処理を説明するための概念図である。
【図７】注目画素Ｐｖ（ｉ，ｊ）について説明するための概念図である。
【図８】白細線の検出動作について説明するための図である。
【図９】白細線の検出動作について説明するための図である。
【図１０】白細線の検出動作について説明するための図である。
【図１１】黒細線の検出動作について説明するための図である。
【図１２】黒細線の検出動作について説明するための図である。
【図１３】黒細線の検出動作について説明するための図である。
【図１４】高濃度領域拡張処理（ステップＳＰ３１）について説明するための図である。
【図１５】水平方向に伸びる細線を検出する動作に関するフローチャートである。
【図１６】原画像Ｇの細線を示す図である。
【図１７】線切れ防止処理の詳細動作を表すフローチャートである。
【図１８】マスクデータＭと加重係数ｋとの関係を示す図である。
【図１９】線切れ防止処理の概要を示す説明図である。
【図２０】フィルタの一例である加重平均フィルタを示す図である。
【図２１】縮小画像生成動作の変形例に関する説明図である。
【図２２】線切れについて説明するための図である。
【図２３】線切れについて説明するための図である。
【図２４】線切れについて説明するための図である。
【図２５】ＵＳＭ処理による線切れについて説明するための図である。
【符号の説明】
１ 画像処理装置
２０ 細線検出部
２０Ａ 垂直方向細線検出部
２０Ｂ 水平方向細線検出部
２１ 縮小画像生成部
２３ｂＡ，２３ｂＢ 黒細線抽出部
２３ｗＡ，２３ｗＢ 白細線抽出部
５０ 線切れ防止処理部
Ｇ 原画像
Ｇ０ 縮小画像
Ｇ３ 差分画像
ＬＵＴ 参照テーブル
Ｍ マスクデータ
ｋ 加重係数

Claims (10)

1. 原画像に対して処理を施す画像処理装置であって、
   前記原画像を所定方向に縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成手段と、
   前記縮小画像について、前記所定方向に直交する方向において特定濃度領域を細らせる細らせ処理を行うことにより第１処理画像を生成する細らせ処理手段と、
   前記第１処理画像について、前記所定方向に直交する方向において特定濃度領域を太らせる太らせ処理を行うことにより第２処理画像を生成する太らせ処理手段と、
   前記縮小画像と前記第２処理画像との差分である差分画像を生成する差分画像生成手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記縮小画像生成手段は、前記原画像を前記所定方向に縮小するにあたって前記所定方向に沿うｎ画素の平均化処理を伴うことを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記特定濃度領域は、高濃度領域であることを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記特定濃度領域は、低濃度領域であることを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記所定方向は、互いに異なる２つの方向であり、
   前記縮小画像生成手段、前記細らせ処理手段、前記太らせ処理手段、および前記差分画像生成手段は、前記２つの方向のそれぞれに関する各処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記差分画像に対して、前記縮小画像生成手段における縮小率の逆数倍に前記所定方向に拡大する拡大処理を行うことにより、前記原画像の各画素位置における細線の有無の程度を表す細線指標を生成する拡大処理手段、
   をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項６に記載の画像処理装置において、
   前記原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を前記原画像に加重する際の加重係数を前記細線指標に基づいて決定する加重係数決定手段と、
   前記原画像に所定のフィルタ処理を施した結果を、前記加重係数を用いて前記原画像に加重した処理画像を得るフィルタ処理手段と、
   をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項７に記載の画像処理装置において、
   前記加重係数決定手段は、あらかじめ細線指標と加重係数との対応関係を参照テーブルとして有していることを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項７に記載の画像処理装置において、
   前記拡大処理手段は、前記拡大処理を行うにあたって、前記差分画像の高濃度領域を拡張する処理をも行うことにより前記細線指標を生成することを特徴とする画像処理装置。
10. コンピュータを、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の画像処理装置として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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