JP4030450B2

JP4030450B2 - Halftone dot region extraction method and image processing apparatus using the same

Info

Publication number: JP4030450B2
Application number: JP2003094581A
Authority: JP
Inventors: 邦彦田中
Original assignee: Kyocera Mita Corp
Current assignee: Kyocera Document Solutions Inc
Priority date: 2003-03-31
Filing date: 2003-03-31
Publication date: 2008-01-09
Anticipated expiration: 2023-03-31
Also published as: JP2004304491A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，網点構造を有するディジタル画像データの網点領域を抽出する網点領域抽出方法及びこれを用いた画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来，ディジタル複写機やＦＡＸ装置等の画像処理装置において，網点構造を有する原稿画像データの網点周波数特性と上記画像処理装置が生成するスクリーンの周波数成分との干渉によりモアレ（干渉縞）が発生するという問題があった。このモアレの発生を防止すると共に良好な画像を出力するためには，所定のスクリーン処理を行う前に，原稿画像データから網点領域を抽出し，抽出された網点領域に応じた平滑化処理を行なうことにより上記網点成分を十分に除去する必要があった。この網点領域を抽出する方法として，原稿画像データから特定の網点周波数特性を算出し，算出された網点周波数特性に対応する領域を網点領域とみなして抽出する方法が一般に知られている。
しかし，上記網点抽出方法では，網点領域に含まれる文字或いは線画部分も網点領域と共に抽出されていた。文字や線画に対して網点領域と同様に平滑化処理がなされると，そのエッジ部分の強調が無くなるため，好ましくない。
【０００３】
特許文献１には，入力された画像データから二次元の周波数特性分布を抽出し，上記二次元の周波数特性を極座標で表現された信号強度分布に変換し，上記信号強度分布の信号強度が最大となる範囲に基づいて画像データの網点線数及び印刷角度を算出することにより網点領域を抽出する方法が提案されている。このように抽出された網点領域に対して適切な画像処理を施すことにより，原稿画像の画質の劣化を抑制しつつ，適切にモアレの発生を防止することが可能となる。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−１５５０６７号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，上記特許文献１に記載される技術は，周波数特性の抽出，極座標への変換，網点線数及び印刷角度の算出といった複数の処理を直列に実行する必要があるため，処理に多大な時間を要する。
従って，本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり，その目的とするところは，ディジタル画像データから文字部分を含まない網点領域を抽出する処理をより高速に行なうことができる網点領域抽出方法及び該網点領域抽出方法を用いた画像処理装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は，網点構造を有するディジタル画像データから網点領域を抽出する網点領域抽出方法において，異なる方位パラメータに対して上記網点の周波数パラメータを持つ複数の空間周波数フィルタ及び上記異なる方位パラメータに対して上記網点の周波数パラメータと異なる周波数パラメータを持つ複数の空間周波数フィルタを用いて並列にフィルタ処理を実行することにより，少なくとも所定帯域の周波数特性及び所定方位の周波数特性を有する複数の画像データを抽出するパラメータ対応画像データ抽出工程と，上記パラメータ対応画像データ抽出工程で上記網点の周波数パラメータを持つ複数の空間周波数フィルタを用いて抽出された複数の画像データの重なる部分を抽出する論理積演算処理を実行することにより該複数の画像データを合成画像データに変換し，上記パラメータ対応画像データ抽出工程で上記網点の周波集パラメータと異なる周波数パラメータを持つ複数の空間周波数フィルタを用いて抽出された複数の画像データを重ね合わせる論理和演算処理を実行することにより該複数の画像データを合成画像データに変換した後，前者の合成画像データから後者の合成画像データを排除する論理差演算処理を実行することにより，上記パラメータ対応画像データ抽出工程で抽出された複数の画像データを合成する画像データ合成工程と，上記画像データ合成工程で合成された合成画像データに基づいて上記ディジタル画像データから網点領域を抽出する網点領域抽出工程と，を具備してなることを特徴とする網点領域抽出方法として構成されている。
これにより，従来行なわれていた直列処理を並列に行なうことが可能となり，その結果，網点領域抽出処理の高速化が達成される。
【０００７】
また，上記パラメータ対応画像データ抽出工程が，互いに直交する方位パラメータを持つ複数の空間周波数フィルタを用いて並列にフィルタ処理を実行することにより上記互いに直交する方位の周波数特性を有する複数の画像データを抽出するものであることが考えられる。
これにより，画像データから網点領域と文字エッジ部の領域を適切に分離して，上記網点領域のみを抽出することが可能となる。この場合，上記空間周波数フィルタが，二次元ガボール関数を利用したガボールフィルタであることが望ましい。
【０００８】
更に，前記課題は，上記網点領域抽出方法を用いた画像処理装置によっても解決され得る。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下添付図面を参照しながら，本発明の実施の形態について説明し，本発明の理解に供する。尚，以下の実施の形態は，本発明を具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
ここに，図１は本発明の実施の形態にかかる網点領域抽出方法が適用される画像処理装置の概略構成を示すブロック図，図２は本発明の実施の形態に係る網点領域抽出方法の各工程を説明するフローチャート，図３は並列フィルタ処理を説明するブロック図，図４は並列フィルタ処理後の画像データの一例を示す図表，図５はガボールフィルタの一例を示すマトリクス図である。
【００１０】
まず，図１のブロック図を用いて本発明の一実施形態に係る網点領域抽出方法が適用されるディジタル複写機，ＦＡＸ装置，プリンタ装置等の画像処理装置の主要部の構成について説明する。
本画像処理装置Ｘは，液晶タッチパネル等からなる表示及び入力の手段である表示操作部１１０，原稿読取装置により読み取られた原稿画像データや外部端末装置等から転送された画像データを入力する画像データ入力部１２０，上記入力画像データや，当該入力画像データに基づき合成，抽出等がなされた画像データを記憶する画像メモリ１３０，上記画像メモリ１３０に記憶された画像データについて画像処理を行う画像処理部１４０，上記画像処理部１４０により画像処理された画像データを感光体ドラム等の像担持体上或いは所定の記録紙上に形成する画像形成部１５０，及び上記各部全体を統括的に制御するＣＰＵ，ＲＡＭ，ＡＳＩＣ等からなる制御部１００とを具備して構成されている。
上記画像処理部１４０は，少なくとも並列フィルタ処理部２０，画像データ合成処理部３０，網点領域抽出処理部１４４を備えている。
【００１１】
上記制御部１００により，網点構造を有する画像データの入力が確認されると，該入力画像データは一旦画像メモリ１０３に蓄積される。
続いて制御部１００は，上記画像メモリ１０３を操作して，上記制御部１００が処理し得る単位の画像データを順次読み込む処理を行う。この場合，例えば制御部１００が１６ビットＣＰＵからなる場合，１６ビットを１単位として読み込む処理が行なわれる。
【００１２】
上記制御部１００により読み込まれた画像データは，上記並列フィルタ処理部２０において，異なるパラメータを持つ複数の空間周波数フィルタにより並列にフィルタ処理が実行される。かかる並列フィルタ処理は，上記入力画像データから上記空間周波数フィルタのフィルタ係数等に応じた所定帯域の周波数特性及び所定方位の周波数特性を有する複数の画像データを抽出するものである。当該並列処理部２０において実行される処理工程がパラメータ対応画像データ抽出工程の一例である。
【００１３】
上記抽出された複数の画像データは，上記画像データ合成処理部３０において所定の論理演算処理が実行され，これにより上記複数の画像データが合成される。当該画像データ合成処理部３０において実行される処理工程が画像データ合成工程の一例である。
【００１４】
続いて，上記網点領域抽出処理部１４４では，上記合成された画像データに基づいて，上記入力画像データから網点領域を抽出する処理が実行される。当該網点領域抽出処理部１４４において実行される処理工程が網点領域抽出工程の一例である。
【００１５】
上記網点領域抽出処理部１４４により網点領域が抽出されると，制御部１００は，画像処理部１４０において上記抽出された網点領域に対して最も適した平滑化処理，スクリーン処理等の画像処理を実行し，その後，画像処理がなされた画像データが上記画像形成部１５０において画像形成がなされる。
【００１６】
次に，図２のフローチャートを用いて本発明の一実施形態に係る網点領域抽出方法の各工程について説明する。
網点領域抽出方法が適用される画像処理装置において，上記画像データ入力部１２０（図１）に画像データが入力されると（Ｓ１０），制御部１００は上記画像処理装置の並列フィルタ処理部２０（図３）において，該画像データに対して異なるパラメータを持つ複数の空間周波数フィルタによる並列フィルタ処理を実行する（Ｓ２０）。かかる並列フィルタ処理は，入力された画像データから少なくとも所定帯域の周波数特性及び所定方位の周波数特性を有する複数の画像データを抽出するために行われるものである。ステップＳ２０における並列フィルタ処理は，前記パラメータ対応画像データ抽出工程において実行される処理であり，該並列フィルタ処理については後段において詳述する。
【００１７】
上記所定帯域の周波数特性及び所定方位の周波数特性を有する複数の画像データが抽出されると，続いて上記画像処理装置の合成処理部３０（図３）において，この抽出された画像データに対して所定の論理演算処理が実行され，これにより該複数の画像データを合成する処理がなされる（Ｓ３０）。このステップＳ３０における合成処理は，前記画像データ合成工程において実行される処理である。かかる合成処理については後段において詳述する。
【００１８】
ステップＳ４０では，制御部１００が，上記網点領域抽出処理部１４４（図１）において，上記合成画像データに基づいて，上記読み取られ或いは転送されて入力された画像データが網点領域であるかどうかを判断し，網点領域であると判断された場合は上記入力画像データから網点領域を抽出する。網点領域であるかどうかの判断は，上記合成画像データに対して所望の網点線数に応じたマトリクスサイズのガウスフィルタを用いてフィルタ処理を行なうことにより，所定の閾値に基づき所定の周波数特性を得ることができるかどうかにより判断するという周知の判断方法により行われる。このステップＳ４０における網点領域抽出処理は，前記網点領域抽出工程において実行される処理である。
【００１９】
上記入力画像データから網点領域が抽出されると，ステップＳ５０において該網点領域及び該網点領域以外の領域に対して最も適した画像処理が実行される。かかる画像処理は上記画像処理部１４０（図１）において実行される。例えば網点領域以外の領域に対しては平滑化処理を行なわずに文字エッジ部等を強調するためのエッジ強調処理が実行され，網点領域に対しては網点線数に応じた平滑化処理後にスクリーン化処理，或いは誤差拡散処理が実行される。その後，画像処理がなされた画像データが上記画像形成部１５０において画像形成がなされる（Ｓ６０）。
【００２０】
このように，上記ステップＳ２０の並列フィルタ処理がなされることにより，従来行なわれていた直列処理工程を減少させることができ，その結果，網点領域抽出処理の高速化が達成される。また，網点領域の周波数特性のみならず，所定方位の周波数特性を有する複数の画像データを抽出することにより，入力画像データから網点領域と文字エッジ部の領域を適切に分離して，上記網点領域のみを抽出することが可能となる。これにより，上記ステップＳ５０における画像処理が適切に行われる効果を奏する。
【００２１】
次に，図３を用いて，フィルタ処理部２０で実行される上記並列フィルタ処理（Ｓ２０），及び合成処理部３０で実行される上記合成処理（Ｓ３０）について説明する。
フィルタ処理部２０には，異なるパラメータを有する４つのガボールフィルタ２１〜２４が設けられている。ガボールフィルタとは，二次元ガウス関数と二次元平面上を一方向に伝播する正弦波関数とを乗じて得られる二次元ガボール関数を利用した空間周波数フィルタである。かかるガボール関数は一般に以下の（式１）で表される。尚，（式１）で示されるｆ〔cycle/dot〕は中心周波数，α〔rad〕は方位，φ〔rad〕は位相を表す。
【数１】

（式１）から分かるように，ガボール関数は周波数ｆ，方位α，位相φの異なるパラメータを有する関数であり，かかるガボール関数を利用したガボールフィルタにより画像データをフィルタ処理することによって，該画像データに含まれる周波数特性，方位特性，位相特性を得ることができる。また，上記ガボールフィルタは出力が複素数となるバンドパスフィルタであることが一般に知られている。従って，所定のフィルタ係数（マトリクス係数）或いはマトリクスサイズを設定することにより所定の周波数特性，方位特性，位相特性を得ることも可能である。
【００２２】
本実施形態においては，周波数係数１／４〔cycle/dot〕及び方位係数１／４π〔rad〕のガボールフィルタ２１，周波数係数１／４〔cycle/dot〕及び方位係数３／４π〔rad〕のガボールフィルタ２２，周波数係数１／８〔cycle/dot〕及び方位係数１／４π〔rad〕のガボールフィルタ２３，周波数係数１／８〔cycle/dot〕及び方位係数３／４π〔rad〕のガボールフィルタ２４を用いて，入力画像データを並列にフィルタ処理することとする。これらのガボールフィルタは，上記周波数係数，方位係数をに対応する周波数特性，方位特性を入力画像データから抽出するものである。このような複数のパラメータ（周波数係数と方位係数）を同時に抽出することができるフィルタを用いることにより，上記並列フィルタ処理を実行することが可能となる。ここに，周波数係数１／４〔cycle/dot〕は４ドットに１の割合で配置された網点線数の周波数特性を得る係数であり，例えば６００ｄｐｉで表現された画像データをガボールフィルタ２１でフィルタ処理することにより，当該画像データに含まれる１５０線の網点領域であって，主走査方向に対して１／４πの角度を有する網点領域を抽出することが可能となる。同様に，周波数係数１／８〔cycle/dot〕は８ドットに１の割合で配置された網点線数の周波数特性を得る係数であり，例えば６００ｄｐｉで表現された画像データをガボールフィルタ２３でフィルタ処理することにより，当該画像データに含まれる７５線の網点領域であって，主走査方向に対して１／４πの角度を有する網点領域を抽出することが可能となる。尚，上記ガウスフィルタ２１〜２４のフィルタ係数，マトリクスサイズを図５の（ａ）〜（ｄ）に示す。
【００２３】
ここで，６００ｄｐｉ（１５０線）で表され，主走査方向に対して１／４πの角度を持つ網点画像データ３１０（図４）がフィルタ処理部２０に入力された場合の並列フィルタ処理について説明する。
上記網点画像データ３１０は，６００ｄｐｉ（１５０線）で表されているため，１／４〔cycle/dot〕の周波数特性を有する。また，主走査方向に対して１／４πの角度を持つ網点画像であるため，同時に３／４πの角度も有する。従って，当該画像データ３１０がガボールフィルタ２１を通過した場合，図４の３１１に示されるように，１／４〔cycle/dot〕の周波数特性であって，且つ１／４πの方位の周波数特性を有する画像データが抽出される。また，当該画像データ３１０がガボールフィルタ２１を通過した場合は，図４の３１２に示されるように，１／４〔cycle/dot〕の周波数特性であって，且つ３／４πの方位の周波数特性を有する画像データが抽出される。このように抽出されたフィルタ処理後の画像データ３１１及び３１２は合成処理部３０において画像データの重なる部分を抽出する論理積演算処理３１されることにより不図示の合成画像データ３１５に変換される。
【００２４】
更に，当該画像データ３１０がガボールフィルタ２３，２４を通過した場合は，図４の３１３，３１４に示されるように，ガボールフィルタ２３，２４が持つ周波数係数と一致する周波数特性を有する画像データがところどころ抽出されているが，大部分の周波数特性，方位特性はフィルタを通過することができないため，上記ガボールフィルタ２３，２４のフィルタ係数に対応する周波数特性，方位特性を有する画像データはほとんど抽出されない。これは網点画像データ３１０が１／４π，３／４πの角度を有しているが，１／８〔ｃｙｃｌｅ／ｄｏｔ〕の周波数特性を有していないからである。ここでわずかながら抽出された画像データ３１３，３１４は，もとの網点画像データ３１０の網点画像を構成するものではない。かかる画像データ３１３，３１４は上記合成画像データ３１５にも含まれているため，画像データを重ね合わせる論理和演算処理３２により合成画像データ３１６に変換された後に，上記合成画像データ３１５と上記合成画像データ３１６とを論理差演算処理３３を行なうことによって，合成画像データ３１５から上記画像データ３１６を排除する必要がある。このようにして最終的に合成画像データ３１７が生成される。
【００２５】
このように，ガボールフィルタ２１〜２４により入力画像データ３１０から画像データ３１１〜３１４を抽出する工程が，パラメータ対応画像データ抽出工程の一例である。
また，上記フィルタ処理部２０においてフィルタ処理された画像データ３１１〜３１４を上記論理演算処理することによって合成画像データ３１７を生成する工程が，画像データ合成工程の一例である。
【００２６】
次に，図４に示される文字画像データ３２０がフィルタ処理部２０に入力された場合のフィルタ処理について説明する。
上記文字画像データ３２０は，前記網点画像データ３１０とは異なり，一定の周波数特性を有しておらず，低周波数特性から高周波数特性までのあらゆる周波数特性を持っている。すなわち，当該画像データ３２０には１／４〔cycle/dot〕の周波数特性及び１／８〔 cycle/dot 〕の周波数特性の双方を有すると考えられる。従って，当該画像データ３２０がガボールフィルタ２１，２２を通過した場合，図４の３２１，３２２に示されるように，１／４〔cycle/dot〕の周波数特性であって，且つ１／４π，３／４πの方位の周波数特性を有する画像データが抽出される。このように抽出されたフィルタ処理後の画像データ３２１及び３２２は合成処理部３０において画像データの重なる部分を抽出する論理積演算処理３１されることにより不図示の合成画像データ３２５に変換される。
【００２７】
更に，当該画像データ３２０がガボールフィルタ２３，２４を通過した場合，図４の３２３，３２４に示されるように，１／８〔cycle/dot〕の周波数特性であって，且つ１／４π，３／４πの方位の周波数特性を有する画像データが抽出される。このように抽出されたフィルタ処理後の画像データ３２３及び３２４は合成処理部３０において画像データを重ね合わせる論理和演算処理３２されることにより不図示の合成画像データ３２６に変換される。上記合成画像データ３２５と合成画像データ３２６との論理差演算処理３３を行なうことにより，最終的に得られる合成画像データ３２７にはほとんど画像データは存在しないこととなる。
【００２８】
このように，ガボールフィルタ２１〜２４により入力画像データ３２０から画像データ３２１〜３２４を抽出する工程が，パラメータ対応画像データ抽出工程の一例である。
また，上記フィルタ処理部２０においてフィルタ処理された画像データ３２１〜３２４を上記論理演算処理することによって合成画像データ３２７を生成する工程が，画像データ合成工程の一例である。
【００２９】
上記合成画像データ３１７，３２７が網点領域であるかどうかを判断することによって，入力された画像データが文字部分を含まない網点領域であるかどうかを判断することが可能となる。かかる判断は，前記したように上記合成画像データに対して所望の網点線数に応じたマトリクスサイズのガウスフィルタを用いてフィルタ処理を行なうことにより，所定の閾値に基づき所定の周波数特性を得ることができるかどうかにより判断するという周知の判断方法により行われる。このように判断されて抽出された文字部分を含まない網点領域が抽出されることにより，網点領域及びその他の文字部分等に対して双方に最適な画像処理が適切に実行されることになる。
【００３０】
【実施例】
上述の実施の形態において，周波数係数１／４〔cycle/dot〕及び方位係数１／４π〔rad〕の特性を得ることができるガボールフィルタ２１，周波数係数１／４〔cycle/dot〕及び方位係数３／４π〔rad〕の特性を得ることができるガボールフィルタ２２，周波数係数１／８〔cycle/dot〕及び方位係数１／４π〔rad〕の特性を得ることができるガボールフィルタ２３，周波数係数１／８〔cycle/dot〕及び方位係数３／４π〔rad〕の特性を得ることができるガボールフィルタ２４の４つのガボールフィルタを用いた形態について説明したが，特にこれに限定されることは無い。上記網点画像データ３１０は１／４πの角度を有するもので有ったが，一般に網点画像は主走査方向からｎ×１／１２πずれて構成されるものであるため，主走査方向からｎ×１／１２π毎の周波数特性を抽出することができるガボールフィルタを設ける形態であっても良い。
また上述の実施形態では６００ｄｐｉ（１５０線）の網点画像データ３１０を網点抽出対象としたが，実際には予め画像データに含まれる網点線数は不明であるため，あらゆる網点線数に対応するため，６５線，７５線，１００線，１２０線，１３３線，１５０線，１７５線，２００線の網点画像データが有する周波数特性を抽出することができるガボールフィルタを設けることが望ましい。このような網点線数に対応することとしたのは，一般に，網点線数は使用する紙質や用途によってある程度予め定めされているためである。例えば，新聞に使用される更紙には線数６５又は７５，書籍・雑誌等で使用される上質紙には線数１００，１２０又は１３３，カレンダー・カタログ等に使用されるコート紙には線数１５０，美術書や写真集に使用されるアート紙には線数１７５若しくは２００で画像が表現される。
【００３１】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明は，異なる方位パラメータに対して網点構造を有するディジタル画像データの網点の周波数パラメータを持つ複数の空間周波数フィルタ及び上記異なる方位パラメータに対して上記網点の周波数パラメータと異なる周波数パラメータを持つ複数の空間周波数フィルタを用いて上記ディジタル画像データに対して並列にフィルタ処理を実行し，少なくとも所定帯域の周波数特性及び所定方位の周波数特性を有する複数の画像データを抽出し，上記網点の周波数パラメータを持つ複数の空間周波数フィルタを用いて抽出された複数の画像データの重なる部分を抽出する論理積演算処理を実行することにより該複数の画像データを合成画像データに変換し，上記パラメータ対応画像データ抽出工程で上記網点の周波集パラメータと異なる周波数パラメータを持つ複数の空間周波数フィルタを用いて抽出された複数の画像データを重ね合わせる論理和演算処理を実行することにより該複数の画像データを合成画像データに変換した後，前者の合成画像データから後者の合成画像データを排除する論理差演算処理を実行することにより，抽出された複数の画像データを合成し，合成された合成画像データに基づいて上記ディジタル画像データから網点領域を抽出する方法であり，これにより，従来直列に行なわれていた処理工程を減少させることが可能となり，その結果，網点領域抽出処理の高速化が達成される。
互いに直交する方位の周波数特性を有する空間周波数フィルタを用いることにより，画像データから網点領域と文字エッジ部の領域を適切に分離して，上記網点領域のみを抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態にかかる網点領域抽出方法が適用される画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
【図２】本発明の実施の形態に係る網点領域抽出方法の各工程を説明するフローチャート。
【図３】並列フィルタ処理を説明するブロック図。
【図４】並列フィルタ処理後の画像データの一例を示す図表。
【図５】ガボールフィルタの一例を示すマトリクス図。
【符号の説明】
２０…並列フィルタ処理部
２１…１／４〔cycle/dot〕，１／４π〔rad〕のガボールフィルタ
２２…１／４〔cycle/dot〕，３／４π〔rad〕のガボールフィルタ
２３…１／８〔cycle/dot〕，１／４π〔rad〕のガボールフィルタ
２４…１／８〔cycle/dot〕，３／４π〔rad〕のガボールフィルタ
３０…画像データ合成処理部
３１…論理積演算処理部
３２…論理和演算処理部
３３…論理差演算処理部
１００…制御部
１１０…表示操作部
１２０…画像データ入力部
１３０…画像メモリ
１４０…画像処理部
１４４…網点抽出処理部
１５０…画像形成部
３１０…６００ｄｐｉ（１５０線）の網点画像
３２０…文字画像[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a halftone dot region extracting method for extracting a halftone dot region of digital image data having a halftone dot structure and an image processing apparatus using the same.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, in an image processing apparatus such as a digital copying machine or a FAX apparatus, moire (interference fringes) is caused by interference between a halftone dot frequency characteristic of original image data having a halftone dot structure and a frequency component of a screen generated by the image processing apparatus. There was a problem that occurred. In order to prevent the occurrence of moire and output a good image, a halftone area is extracted from the original image data before performing a predetermined screen process, and a smoothing process corresponding to the extracted halftone area is performed. It was necessary to sufficiently remove the halftone dot component by performing the above. As a method for extracting a halftone dot region, a method is generally known in which a specific halftone dot frequency characteristic is calculated from document image data, and a region corresponding to the calculated halftone dot frequency characteristic is regarded as a halftone dot region and extracted. Yes.
However, in the halftone dot extraction method, the character or line drawing portion included in the halftone dot area is also extracted together with the halftone dot area. If a smoothing process is performed on a character or line drawing in the same manner as the halftone dot region, the edge portion is not emphasized, which is not preferable.
[0003]
In Patent Document 1, a two-dimensional frequency characteristic distribution is extracted from input image data, the two-dimensional frequency characteristic is converted into a signal intensity distribution expressed in polar coordinates, and the signal intensity of the signal intensity distribution is maximized. A method of extracting a halftone dot region by calculating the number of halftone dots and the printing angle of image data based on the range is proposed. Appropriate image processing is performed on the extracted halftone dot area, so that it is possible to appropriately prevent the occurrence of moire while suppressing deterioration of the image quality of the original image.
[0004]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 11-1555067
[Problems to be solved by the invention]
However, since the technique described in Patent Document 1 needs to execute a plurality of processes such as extraction of frequency characteristics, conversion to polar coordinates, calculation of the number of halftone lines and printing angle in series, it takes a lot of time for the process. Cost.
Accordingly, the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a halftone dot region that can perform a process of extracting a halftone dot region that does not include a character portion from digital image data at a higher speed. An object of the present invention is to provide an extraction method and an image processing apparatus using the halftone dot region extraction method.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention provides a halftone dot region extracting method for extracting halftone dot regions from digital image data having a halftone dot structure, and a plurality of spaces having the halftone dot frequency parameters for different orientation parameters. By executing a filtering process in parallel using a plurality of spatial frequency filters having a frequency parameter different from the frequency parameter of the halftone dot with respect to the frequency filter and the different orientation parameter , at least the frequency characteristics of the predetermined band and the predetermined orientation A parameter-corresponding image data extracting step for extracting a plurality of image data having frequency characteristics, and a plurality of image data extracted by using the plurality of spatial frequency filters having the dot frequency parameters in the parameter-corresponding image data extracting step. Execute AND operation to extract the overlapping parts of The plurality of image data extracted by using the plurality of spatial frequency filters having a frequency parameter different from the halftone dot frequency collection parameter in the parameter-corresponding image data extraction step By converting the plurality of image data into composite image data by executing a logical sum operation process that superimposes, and then executing a logical difference operation process that excludes the latter composite image data from the former composite image data, An image data combining step for combining a plurality of image data extracted in the parameter-corresponding image data extracting step, and a halftone dot region is extracted from the digital image data based on the combined image data combined in the image data combining step. A halftone dot region extracting step, comprising: a halftone dot region extracting step; It has been.
As a result, the conventional serial processing can be performed in parallel, and as a result, the speed of the halftone dot region extraction processing is achieved.
[0007]
Further, the parameter-corresponding image data extracting step performs a filtering process in parallel using a plurality of spatial frequency filters having azimuth parameters orthogonal to each other, thereby obtaining a plurality of image data having frequency characteristics of the azimuth directions orthogonal to each other. It can be considered to be extracted.
As a result, it is possible to extract only the halftone dot area by appropriately separating the halftone dot area and the character edge area from the image data. In this case, it is desirable that the spatial frequency filter is a Gabor filter using a two-dimensional Gabor function.
[0008]
Further, the above problem can be solved by an image processing apparatus using the halftone dot region extraction method.
[0009]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings so that the present invention can be understood. The following embodiment is an example embodying the present invention, and does not limit the technical scope of the present invention.
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus to which a halftone area extracting method according to an embodiment of the present invention is applied. FIG. 2 is a halftone area extracting method according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a block diagram for explaining parallel filter processing, FIG. 4 is a chart showing an example of image data after the parallel filter processing, and FIG. 5 is a matrix diagram showing an example of a Gabor filter.
[0010]
First, the configuration of the main part of an image processing apparatus such as a digital copying machine, a FAX apparatus, or a printer apparatus to which the halftone dot region extraction method according to an embodiment of the present invention is applied will be described with reference to the block diagram of FIG.
The image processing apparatus X includes a display operation unit 110 that is a display and input unit including a liquid crystal touch panel, image data that is read by a document reading device, and image data that is input from an external terminal device or the like. An input unit 120, an image memory 130 for storing the input image data, image data synthesized or extracted based on the input image data, and an image processing unit for performing image processing on the image data stored in the image memory 130 140, an image forming unit 150 for forming image data processed by the image processing unit 140 on an image carrier such as a photosensitive drum or on a predetermined recording paper, and a CPU and a RAM for overall control of the respective units , And a control unit 100 made of ASIC or the like.
The image processing unit 140 includes at least a parallel filter processing unit 20, an image data composition processing unit 30, and a halftone dot region extraction processing unit 144.
[0011]
When the control unit 100 confirms the input of image data having a halftone dot structure, the input image data is temporarily stored in the image memory 103.
Subsequently, the control unit 100 operates the image memory 103 to sequentially read unit image data that can be processed by the control unit 100. In this case, for example, when the control unit 100 is composed of a 16-bit CPU, a process of reading 16 bits as one unit is performed.
[0012]
The image data read by the control unit 100 is filtered in parallel by the parallel filter processing unit 20 using a plurality of spatial frequency filters having different parameters. Such parallel filter processing is to extract a plurality of image data having a frequency characteristic of a predetermined band and a frequency characteristic of a predetermined direction corresponding to the filter coefficient of the spatial frequency filter from the input image data. The processing process executed in the parallel processing unit 20 is an example of the parameter corresponding image data extraction process.
[0013]
The plurality of extracted image data is subjected to a predetermined logical operation process in the image data composition processing unit 30, thereby synthesizing the plurality of image data. The processing process executed in the image data composition processing unit 30 is an example of the image data composition process.
[0014]
Subsequently, the halftone dot region extraction processing unit 144 executes processing for extracting a halftone dot region from the input image data based on the synthesized image data. The processing step executed in the halftone dot region extraction processing unit 144 is an example of a halftone dot region extraction step.
[0015]
When the halftone dot region is extracted by the halftone dot region extraction processing unit 144, the control unit 100 causes the image processing unit 140 to perform image processing such as smoothing processing and screen processing most suitable for the extracted halftone dot region. The processing is executed, and then the image data subjected to the image processing is image-formed in the image forming unit 150.
[0016]
Next, each step of the halftone dot region extraction method according to the embodiment of the present invention will be described using the flowchart of FIG.
In the image processing apparatus to which the halftone dot region extraction method is applied, when image data is input to the image data input unit 120 (FIG. 1) (S10), the control unit 100 causes the parallel filter processing unit 20 of the image processing apparatus to be used. In FIG. 3, parallel filter processing using a plurality of spatial frequency filters having different parameters is executed on the image data (S20). Such parallel filter processing is performed in order to extract a plurality of image data having frequency characteristics of at least a predetermined band and frequency characteristics of a predetermined direction from input image data. The parallel filter process in step S20 is a process executed in the parameter-corresponding image data extraction step, and the parallel filter process will be described in detail later.
[0017]
When a plurality of image data having the frequency characteristics of the predetermined band and the frequency characteristics of the predetermined direction are extracted, the composition processing unit 30 (FIG. 3) of the image processing device subsequently extracts the extracted image data. Predetermined logical operation processing is executed, whereby processing for combining the plurality of image data is performed (S30). The synthesizing process in step S30 is a process executed in the image data synthesizing process. Such synthesis processing will be described in detail later.
[0018]
In step S40, the control unit 100 determines whether the image data read and transferred and input based on the composite image data is a halftone dot region in the halftone dot region extraction processing unit 144 (FIG. 1). If it is determined that it is a halftone dot region, a halftone dot region is extracted from the input image data. The determination of whether or not it is a halftone dot region is performed by filtering the composite image data using a Gaussian filter having a matrix size corresponding to the desired number of halftone lines, and by using a predetermined frequency characteristic based on a predetermined threshold value. It is performed by a well-known determination method of determining whether or not it can be obtained. The halftone dot area extracting process in step S40 is a process executed in the halftone dot area extracting step.
[0019]
When a halftone dot region is extracted from the input image data, image processing most suitable for the halftone dot region and a region other than the halftone dot region is executed in step S50. Such image processing is executed in the image processing unit 140 (FIG. 1). For example, edge enhancement processing for emphasizing a character edge portion or the like is performed without performing smoothing processing on a region other than a halftone dot region, and smoothing processing corresponding to the number of halftone dots is performed on a halftone dot region. Later, screen processing or error diffusion processing is executed. Thereafter, image processing is performed on the image data that has undergone image processing (S60).
[0020]
As described above, the parallel filtering process of step S20 is performed, so that the serial processing process that has been conventionally performed can be reduced, and as a result, the speed of the halftone dot region extraction process is achieved. Further, by extracting not only the frequency characteristics of the halftone dot area but also a plurality of image data having frequency characteristics of a predetermined direction, the halftone dot area and the character edge area are appropriately separated from the input image data, and Only the halftone dot region can be extracted. Thereby, there is an effect that the image processing in step S50 is appropriately performed.
[0021]
Next, the parallel filter process (S20) executed by the filter processing unit 20 and the synthesis process (S30) executed by the synthesis processing unit 30 will be described with reference to FIG.
The filter processing unit 20 is provided with four Gabor filters 21 to 24 having different parameters. A Gabor filter is a spatial frequency filter using a two-dimensional Gabor function obtained by multiplying a two-dimensional Gaussian function and a sinusoidal function propagating in one direction on a two-dimensional plane. Such Gabor function is generally expressed by the following (Equation 1). In addition, f [cycle / dot] shown by (Formula 1) represents a center frequency, α [rad] represents an azimuth, and φ [rad] represents a phase.
[Expression 1]

As can be seen from (Equation 1), the Gabor function is a function having different parameters of frequency f, azimuth α, and phase φ, and the image data is filtered by a Gabor filter using the Gabor function. Frequency characteristics, azimuth characteristics, and phase characteristics can be obtained. It is generally known that the Gabor filter is a bandpass filter whose output is a complex number. Therefore, it is possible to obtain predetermined frequency characteristics, azimuth characteristics, and phase characteristics by setting predetermined filter coefficients (matrix coefficients) or matrix sizes.
[0022]
In this embodiment, the Gabor filter 21 having a frequency coefficient of 1/4 [cycle / dot] and an azimuth coefficient of 1 / 4π [rad], a frequency coefficient of 1/4 [cycle / dot] and an azimuth coefficient of 3 / 4π [rad]. Gabor filter 22, Gabor filter 23 with frequency coefficient 1/8 [cycle / dot] and azimuth coefficient 1 / 4π [rad], Gabor filter with frequency coefficient 1/8 [cycle / dot] and azimuth coefficient 3 / 4π [rad] 24, the input image data is filtered in parallel. These Gabor filters extract frequency characteristics and azimuth characteristics corresponding to the frequency coefficient and azimuth coefficient from input image data. By using such a filter that can simultaneously extract a plurality of parameters (frequency coefficient and azimuth coefficient), the parallel filter processing can be executed. Here, the frequency coefficient ¼ [cycle / dot] is a coefficient for obtaining the frequency characteristics of the number of halftone lines arranged at a ratio of 1 to 4 dots. For example, image data expressed in 600 dpi is filtered by the Gabor filter 21. By performing the processing, it is possible to extract a halftone dot region of 150 lines included in the image data and having an angle of 1 / 4π with respect to the main scanning direction. Similarly, the frequency coefficient 1/8 [cycle / dot] is a coefficient for obtaining the frequency characteristics of the number of halftone lines arranged at a ratio of 1 to 8 dots. For example, image data expressed in 600 dpi is filtered by the Gabor filter 23. By performing the processing, it is possible to extract a halftone dot area of 75 lines included in the image data and having an angle of 1 / 4π with respect to the main scanning direction. The filter coefficients and matrix sizes of the Gaussian filters 21 to 24 are shown in FIGS.
[0023]
Here, the parallel filter processing when the halftone dot image data 310 (FIG. 4) represented by 600 dpi (150 lines) and having an angle of 1 / 4π with respect to the main scanning direction is input to the filter processing unit 20 will be described. To do.
Since the halftone dot image data 310 is represented by 600 dpi (150 lines), it has a frequency characteristic of 1/4 [cycle / dot]. Since the halftone image has an angle of 1 / 4π with respect to the main scanning direction, it also has an angle of 3 / 4π. Therefore, when the image data 310 passes through the Gabor filter 21, as shown by 311 in FIG. 4, the frequency characteristic is 1/4 [cycle / dot] and the frequency characteristic in the direction of 1 / 4π. The image data that it has is extracted. When the image data 310 passes through the Gabor filter 21, as shown by 312 in FIG. 4, it has a frequency characteristic of 1/4 [cycle / dot] and a frequency characteristic in the direction of 3 / 4π. Is extracted. The filter-processed

image data

311 and 312 extracted in this way are converted into combined image data 315 (not shown) by the AND operation process 31 in which the overlapping portion of the image data is extracted in the combining processing unit 30.
[0024]
Further, when the image data 310 passes through the Gabor filters 23 and 24, as shown by 313 and 314 in FIG. 4, there are some image data having frequency characteristics that match the frequency coefficient of the Gabor filters 23 and 24. Although extracted, most frequency characteristics and azimuth characteristics cannot pass through the filter, and therefore image data having frequency characteristics and azimuth characteristics corresponding to the filter coefficients of the Gabor filters 23 and 24 are hardly extracted. This is because the halftone image data 310 has an angle of 1 / 4π and 3 / 4π, but does not have a frequency characteristic of 1/8 [cycle / dot]. Here, the slightly extracted

image data

313 and 314 do not constitute a halftone image of the original halftone image data 310. Since the image data 31 3 and 314 are also included in the composite image data 315, the image data 31 3 and 314 are converted into the composite image data 316 by the logical sum operation process 32 for superimposing the image data, and then combined with the composite image data 315 and the composite image data 315. It is necessary to exclude the image data 316 from the composite image data 315 by performing the logical difference calculation process 33 on the image data 316. In this way, the composite image data 317 is finally generated.
[0025]
Thus, the process of extracting the image data 311 to 314 from the input image data 310 by the Gabor filters 21 to 24 is an example of the parameter corresponding image data extraction process.
In addition, the process of generating the composite image data 317 by performing the logical operation process on the image data 311 to 314 filtered by the filter processing unit 20 is an example of the image data synthesis process.
[0026]
Next, the filtering process when the character image data 320 shown in FIG. 4 is input to the filtering unit 20 will be described.
Unlike the halftone dot image data 310, the character image data 320 does not have a constant frequency characteristic and has all frequency characteristics from a low frequency characteristic to a high frequency characteristic. That is, it is considered that the image data 320 has both a frequency characteristic of 1/4 [cycle / dot] and a frequency characteristic of 1/8 [ cycle / dot ] . Accordingly, when the image data 320 passes through the Gabor filters 21 and 22, as shown by 321 and 322 in FIG. 4, the frequency characteristic is 1/4 [cycle / dot] and 1 / 4π, 3 Image data having frequency characteristics with an orientation of / 4π is extracted. The filter-processed

image data

321 and 322 extracted in this way are converted into composite image data 325 (not shown) by the logical

product

operation processing 31 for extracting the overlapping portion of the image data in the composite processing unit 30.
[0027]
Further, when the image data 320 passes through the Gabor filters 23 and 24, as shown by 323 and 324 in FIG. 4, the frequency characteristics are 1/8 [cycle / dot] and 1 / 4π, 3 Image data having frequency characteristics with an orientation of / 4π is extracted. The filter-processed

image data

323 and 324 extracted in this way are converted into composite image data 326 (not shown) by performing a logical sum operation process 32 for superimposing the image data in the composite processing unit 30. By performing the logical difference calculation process 33 between the composite image data 325 and the composite image data 326, the composite image data 327 finally obtained has almost no image data.
[0028]
Thus, the process of extracting the image data 321 to 324 from the input image data 320 by the Gabor filters 21 to 24 is an example of the parameter corresponding image data extraction process.
Further, the process of generating the composite image data 327 by performing the logical operation processing on the image data 321 to 324 filtered by the filter processing unit 20 is an example of the image data synthesis process.
[0029]
By determining whether or not the

composite image data

317 and 327 is a halftone dot region, it is possible to determine whether or not the input image data is a halftone dot region that does not include a character portion. As described above, the determination is performed by filtering the composite image data using a Gaussian filter having a matrix size corresponding to a desired number of halftone lines, thereby obtaining a predetermined frequency characteristic based on a predetermined threshold. This is performed by a well-known determination method of determining whether or not By extracting the halftone dot region that does not include the character portion thus determined and extracted, optimal image processing is appropriately executed for both the halftone dot region and other character portions. Become.
[0030]
【Example】
In the above-described embodiment, the Gabor filter 21 capable of obtaining the characteristics of the frequency coefficient 1/4 [cycle / dot] and the direction coefficient 1 / 4π [rad], the frequency coefficient 1/4 [cycle / dot], and the direction coefficient Gabor filter 22 capable of obtaining characteristics of 3 / 4π [rad], Gabor filter 23 capable of obtaining characteristics of frequency coefficient 1/8 [cycle / dot] and azimuth coefficient 1 / 4π [rad], frequency coefficient 1 Although the embodiment using the four Gabor filters of the Gabor filter 24 that can obtain the characteristics of / 8 [cycle / dot] and the azimuth coefficient of 3 / 4π [rad] has been described, it is not particularly limited thereto. The halftone dot image data 310 has an angle of 1 / 4π. However, since the halftone dot image is generally configured to deviate by n × 1 / 12π from the main scanning direction, it is n from the main scanning direction. A configuration may be provided in which a Gabor filter capable of extracting the frequency characteristics for every × 1 / 12π is provided.
In the above-described embodiment, the halftone dot image data 310 of 600 dpi (150 lines) is a halftone dot extraction target. Therefore, it is desirable to provide a Gabor filter that can extract the frequency characteristics of the dot image data of 65 lines, 75 lines, 100 lines, 120 lines, 133 lines, 150 lines, 175 lines, and 200 lines. The reason for dealing with such a number of halftone lines is that the number of halftone lines is generally determined to some extent depending on the paper quality and purpose of use. For example, 65 or 75 lines for newspapers used in newspapers, 100, 120 or 133 for high-quality paper used in books and magazines, and lines for coated paper used for calendars and catalogs. An image is expressed by the number of lines 175 or 200 on the art paper used for the number 150, art book or photo book.
[0031]
【The invention's effect】
As described above, the present invention provides a plurality of spatial frequency filters having frequency parameters of halftone dots of digital image data having a halftone dot structure with respect to different azimuth parameters, and the frequency of the halftone dots with respect to the different azimuth parameters. Using a plurality of spatial frequency filters having frequency parameters different from the parameters, the digital image data is filtered in parallel to extract a plurality of image data having at least a predetermined band frequency characteristic and a predetermined azimuth frequency characteristic. And performing AND operation processing for extracting overlapping portions of the plurality of image data extracted using the plurality of spatial frequency filters having the frequency parameters of the halftone dots, thereby converting the plurality of image data into composite image data. And the halftone dot frequency collector in the parameter-corresponding image data extraction step. After converting the plurality of image data into composite image data by executing a logical sum operation process that superimposes the plurality of image data extracted using a plurality of spatial frequency filters having frequency parameters different from those of the meter, the former A plurality of extracted image data is synthesized by executing a logical difference calculation process for excluding the latter synthesized image data from the synthesized image data, and a halftone dot region is generated from the digital image data based on the synthesized image data. This makes it possible to reduce the processing steps conventionally performed in series, and as a result, speeding up of the halftone dot region extraction processing is achieved.
By using a spatial frequency filter having frequency characteristics in directions orthogonal to each other, it is possible to appropriately separate the halftone dot area and the character edge area from the image data and extract only the halftone dot area.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus to which a halftone dot region extracting method according to an embodiment of the present invention is applied.
FIG. 2 is a flowchart for explaining each step of the halftone dot region extraction method according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a block diagram illustrating parallel filter processing.
FIG. 4 is a chart showing an example of image data after parallel filter processing.
FIG. 5 is a matrix diagram illustrating an example of a Gabor filter.
[Explanation of symbols]
20... Parallel filter processing unit 21... 1/4 [cycle / dot], 1 / 4π [rad] Gabor filter 22... 1/4 [cycle / dot], 3 / 4π [rad] Gabor filter 23. 8 [cycle / dot], 1 / 4π [rad] Gabor filter 24... 1/8 [cycle / dot], 3 / 4π [rad] Gabor filter 30...
31 ... AND operation processing unit
32 ... Logical sum calculation processing unit 33 ... Logical difference calculation processing unit 100 ... Control unit 110 ... Display operation unit 120 ... Image data input unit 130 ... Image memory 140 ... Image processing unit 144 ... Halftone extraction processing unit 150 ... Image forming unit 310 ... 600 dpi (150 lines) halftone dot image 320 ... character image

Claims

In a halftone dot region extraction method for extracting a halftone dot region from digital image data having a halftone dot structure,
The digital image using a plurality of spatial frequency filters having halftone dot frequency parameters for different orientation parameters and a plurality of spatial frequency filters having frequency parameters different from the halftone frequency parameters for the different orientation parameters. A parameter-corresponding image data extraction step for extracting a plurality of image data having at least a frequency characteristic of a predetermined band and a frequency characteristic of a predetermined direction by performing a filtering process on the data in parallel;
A plurality of images are obtained by executing a logical product calculation process for extracting overlapping portions of a plurality of image data extracted using a plurality of spatial frequency filters having the halftone dot frequency parameter in the parameter-corresponding image data extraction step. OR the data into composite image data and superimposing multiple image data extracted using multiple spatial frequency filters with frequency parameters different from the halftone dot frequency collection parameters in the parameter-corresponding image data extraction step After the plurality of image data is converted into composite image data by executing arithmetic processing, the above-mentioned parameter-corresponding image data is executed by executing logical difference arithmetic processing for excluding the latter composite image data from the former composite image data. An image data synthesis step for synthesizing a plurality of image data extracted in the extraction step ;
A halftone dot region extracting step for extracting a halftone dot region from the digital image data based on the combined image data combined in the image data combining step;
A halftone dot region extraction method comprising:

The parameter-corresponding image data extracting step extracts a plurality of image data having frequency characteristics of the orthogonal directions by executing filter processing in parallel using a plurality of spatial frequency filters having the orthogonal parameters orthogonal to each other. The halftone dot region extracting method according to claim 1, wherein

The halftone dot region extraction method according to claim 1 or 2, wherein the spatial frequency filter is a Gabor filter using a two-dimensional Gabor function.

An image processing apparatus using the halftone dot region extraction method according to claim 1.