JP3713982B2

JP3713982B2 - Image processing apparatus and image processing method

Info

Publication number: JP3713982B2
Application number: JP29251998A
Authority: JP
Inventors: 邦和上野
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1998-10-14
Filing date: 1998-10-14
Publication date: 2005-11-09
Anticipated expiration: 2018-10-14
Also published as: JP2000125134A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、カラードキュメントまたはカラー伝送画像、特にそれらの文字・線画部に対し、スムージングを含む高解像度化処理を施し、デジタル複写機、レーザプリンタ等の高解像度出力装置へ出力する画像処理装置および画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＦＡＸ等の低解像度白黒２値画像を高解像度化することによって、画質を向上させ、デジタル複写機、レーザプリンタ等から出力する画像処理装置が各種提案されている。これらの技術の１つにスムージング拡大技術がある。スムージング拡大とは、文字・線画等の直線や曲線で構成される画像をジャギー（ぎざぎざ）なく、滑らかに解像度変換（拡大）する技術である。
【０００３】
上記スムージング拡大技術は、白黒２値のファクシミリ画像を受信し、高解像度化して出力する場合に多く用いられてきた。ファクシミリでは、次の３種類の解像度のいずれかで送受信されることが多い。
▲１▼８×３．８５ドット／ｍｍ
▲２▼８×７．７ドット／ｍｍ
▲３▼１６×１５．４ドット／ｍｍ
【０００４】
ところで、高解像度な出力装置、例えば４００ｄｐｉの解像度を有するプリンタで、上記３種の解像度で受信された画像を出力する場合には、画素密度が細かくなる分、画像を拡大する必要がある。そこで、正確な倍率で解像度変換（拡大）する場合もあるが、近似した倍率で変換してもほぼ支障がないことなどの理由から、一般に、次の倍率を用いて解像度変換処理が行われている。
▲１▼の解像度であれば、主走査方向に２倍、副走査方向に４倍、
▲２▼の解像度であれば、主走査方向に２倍、副走査方向に２倍、
▲３▼の解像度であれば、主走査方向に１倍、副走査方向に１倍（無変換と同等）。
【０００５】
初期の従来技術では、単純な補間法（２倍なら画素を２回ダブらせて出力する等の単純拡大法）で拡大処理が行われていた。しかしながら、この手法では、文字部や線画部でジャギーが発生してしまう。このジャギーを補正しながら滑らかに拡大処理するのがスムージング拡大処理である。
【０００６】
図２６は、スムージング拡大処理を説明するための概念図である。図２６（ａ）は拡大前の画像、同図（ｂ）は単純に主走査方向に２倍、副走査方向に４倍にして出力した画像（各画素を主走査に２個、副走査に４個ずつダブらせて出力）、同図（ｃ）はスムージング拡大処理により、主走査方向に２倍、副走査方向に４倍にして出力した画像である。
【０００７】
従来のスムージング拡大処理について説明する。従来のスムージング拡大処理として、８×３．８５ドット／ｍｍの画像を、４００ｄｐｉに変換する場合、すなわち、主走査方向を２倍、副走査方向を４倍（前述した▲１▼に相当）にする場合について説明する。言い換えると、８×３．８５ドット／ｍｍの解像度を有する入力画像のジャギーを検出し、入力画像の各１画素を、ジャギーが検出された場合にはジャギーを補正した２×４画素を出力し，検出されない場合には、単純拡大処理を施した場合と同等のジャギー補正なしの２×４画素を出力する。
【０００８】
具体的には、まず、入力された２値画像を順次走査し、注目画素を中心とする特定領域（例えば１３×７）を設定し、設定した領域が予め記憶させておいたジャギー検出パターンと一致するか否かを判断する。ジャギー検出パターンとしては周期（段差）の長いもの、短いものなど複数用意するとともに、ジャギー検出パターンに対応付けて、ジャギー検出パターンと一致した場合にジャギーを補正するためのジャギー補正出力画素パターン（２×４画素）を用意しておく。
【０００９】
ここで、図２７は、従来のスムージング拡大処理で用いるジャギー検出パターンの一例を示す概念図である。図示するジャギー検出パターンは、主走査方向に黒画素が７画素連続後、副走査方向に１画素分黒画素が変移する周期を有する。他に黒画素を中心画素とするパターン、さらに白画素を中心画素とするジャギー検出パターンが複数用意されている。これらのジャギー検出パターンと一致する場合には、ジャギー検出パターンに対応付けられているジャギー補正拡大２×４画素（白黒２値）を出力し、ジャギー検出パターンと一致しない場合には、単純拡大と同等の２×４画素（白黒２値）を出力する。
【００１０】
上述したように、ジャギー検出パターンとジャギー補正出力画素パターンとを予め用意しておき、スムージング拡大する方法が、『”ファクシミリ受信画像の平滑化処理による高画質化”、１９９１年画像電子学会年次大会予稿１８、ｐｐ．６９―７２』など、多数報告されている。また、上述したジャギー検出パターンを用いる代わりに、処理画素周辺の画素を用いて論理演算を行うことにより、ジャギーを検出するといった手法も特開平２―９２６８等で開示されている。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、近年のカラーデジタル複写機、カラーデジタルプリンタなどでは、高解像度なだけでなく、２５６階調、多階調で出力可能なものが主流となっており、従来技術では、これらの性能（特に階調面）を十分に生かした出力が得られない。
【００１２】
上述した高性能出力装置では、図２８に示すように、まず、多値デジタル画像データをＤ／Ａコンバータ１を用いてアナログ信号に変換する。次に、変換されたアナログ信号を三角波発生装置２からの基準三角波信号とコンパレータ３で比較し、レーザビームのオン／オフ制御を行うパルス幅変調（ＰＷＭ）方式を用いて中間調画像を滑らかな階調表現で出力可能としている。
【００１３】
図２９は、トナーを用紙に付着させる期間は、レーザをオンとするイメージライティング方式のゼログラフィー（電子写真）技術を用いた場合の、図２８の▲２▼、▲３▼、▲４▼、の各点の波形を模式的に示したもので、コンパレータ３でアナログ化された画像信号と基準三角波とを比較し、三角波より画像信号のレベルが高い部分だけレーザビームをオンとしている。カラー多値画像データの場合には、各色成分（通常、ＹＭＣＫ）毎にレーザ点灯時間を制御し、各色成分毎に印字する。この結果、各色成分で２５６階調可能な場合には、約１６７０万色の表現が可能となる。
【００１４】
また、デジタル複写機は、コピー機能の他に、外部インターフェースを備えて、プリンタやファクシミリの機能を搭載し、マルチファンクション化が進んでいる。従来のレーザプリンタ等では、単に２値画像を出力するにとどまっていたので、写真などの中間調部は、誤差拡散法やディザ法等で擬似中間調２値化してプリンタデータを送信していたが、デジタル複写機を応用したマルチファンクション機では、多値データをそのまま扱うことが可能である。しかしながら、上述した従来技術では、入力画像が白黒２値であること、出力画像も白黒２値であることを前提とした技術である。
【００１５】
したがって、上述したようなカラー多値画像のスムージング拡大にはそのまま適用することができない。そこで、簡単に対処するのであれば、カラー多値画像を適当な白黒２値に変換し、スムージング拡大処理を施すことが考えられる。しかしながら、得られる画像は、拡大されてはいるものの、白黒２値画像となってしまい、色と階調が損なわれる。得られた白黒２値画像をカラー多値画像に戻ることも考えられるが、一旦損なわれた色と階調とを復元することは極めて困難である。その他の方法として、カラー多値画像を各色成分毎に、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂ毎に適当なしきい値で２値化してスムージング拡大処理を施すことも考えられる。この場合、上述したように、白黒で出力されることはないが、各色成分は２階調でしか表現できないため、階調劣化の問題を解決することはできない。
【００１６】
これに対して、特開平８−３２０９２５には、画像の階調を維持しながら、限定的な部分にのみスムージング拡大処理を施す手法が開示されている。すなわち、文字は黒で表されることが大半であることを理由に、カラー多値画像中の黒文字の部分のみをスムージング拡大する方法である。しかしながら、黒文字の多いカラー画像では有効であるが、他の階調を持った色文字（中間調文字）をスムージング拡大処理することができないという問題がある。
【００１７】
多値データをスムージング拡大するために、図２７に示すような２値データで構成されるジャギー検出パターンではなく、多値データで構成されるジャギー検出パターンおよびジャギー補正出力画素パターンを作成することも考えられるが、多階調の場合には、２値のパターンに比べて階調分それらの組み合わせが増えるため、これらのパターン数が膨大なものとなるという問題がある。
【００１８】
その他、カラー画像特有の問題も生じる。すなわち、カラー画像の場合、写真画像や色背景中に色文字や色線画が存在することがある。これらを、前述した従来技術（色成分毎に２値化してからスムージング拡大する）で処理すると、白ぬけを生じる恐れがある。例えば、図３０（ａ）に示すように、写真画像中に文字が存在する場合、単純に主走査方向に２倍、副走査方向に２倍の解像度へと拡大したとすると、図３０（ｂ）に示すようになる。この場合、文字部にはジャギーが生じる。これに対して、前述した従来技術によるスムージング拡大処理を施すと、図３０（ｃ）に示すようになり、文字部のジャギーは改善されるが、写真部と文字部との境界で白ぬけが発生してしまう。これはスムージング拡大において出力されるジャギー補正画素群（この場合、２×２画素）が背景（下地）画素を考慮したものでなく、常に白背景であることを前提としていることが原因である。
【００１９】
以下に従来技術での問題点をまとめる。
▲１▼従来技術のスムージング拡大は、入力画像として、白黒２値画像を対象としており、カラー多値画像をそのまま扱うことができない。
▲２▼カラー多値画像を一旦２値化後、従来技術によるスムージング拡大を行う場合には、出力は２値に限られ、本来の色と階調が失われてしまう。また、写真画像中に文字・線画が存在すると、白抜けを生じることがある。
▲３▼カラー多値データで構成されるジャギー検出パターンを用いる方法は、そのパターン数が膨大となり、作成も困難である。
【００２０】
この発明は上述した事情に鑑みてなされたもので、ジャギー検出パターンを増やすことなく、また、白抜けの発生を防止して、カラー多値画像における文字・線画にスムージング拡大処理を施すことができる画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的としている。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上述した問題点を解決するために、請求項１記載の発明では、多値画像データから２値画像データを生成する２値化手段と、前記２値化手段によって２値化された２値画像データのエッジ部を平滑化しながら、全体を高解像度化して平滑高解像２値画像データとする平滑高解像度化手段と、前記多値画像データに基づいて、背景部の濃度値と背景部以外の濃度値とを算出する下地算出手段と、前記平滑高解像度化手段により得られた平滑高解像２値画像データの背景部には前記下地算出手段によって算出された背景部の濃度値を割り当て、当該平滑高解像２値画像データの背景部以外には前記下地算出手段によって算出された背景部以外の濃度値を割り当ることによって、スムージング拡大多値画像データを取得する２値多値変換手段とを具備することを特徴とする。
請求項２記載の発明では、前記２値化手段は、前記多値画像データとともに入力され、前記多値画像データ中の少なくとも絵柄部、文字部、線画部を識別可能に表す画像属性データに基づいて、前記多値画像データを２値化することを特徴とする。
【００２２】
請求項３記載の発明では、前記２値化手段は、前記多値画像データを少なくとも絵柄部と文字・線画部とに分離し、該分離結果に基づいて前記多値画像データを２値化することを特徴とする。
請求項４記載の発明では、位相または周期が異なる複数のパターン波形を発生するパターン波形発生手段と、前記平滑高解像度化手段からの前記平滑高解像２値画像データに基づいて、前記パターン波形発生手段が発生する複数のパターン波形のうち、いずれか１つを選択する選択手段と、前記平滑高解像２値画像データと前記選択手段により選択されたパターン波形とに基づいて、オン／オフ信号を生成する信号生成手段とを具備することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項５記載の発明では、多値画像データから２値画像データを生成する２値化ステップと、前記２値化ステップにて２値化された２値画像データのエッジ部を平滑化しながら、全体を高解像度化して平滑高解像２値画像データとする平滑高解像度化ステップと、前記多値画像データに基づいて、背景部の濃度値と背景部以外の濃度値とを算出する下地算出ステップと、前記平滑高解像度化ステップにて得られた平滑高解像２値画像データの背景部には前記下地算出ステップにて算出された背景部の濃度値を割り当て、当該平滑高解像２値画像データの背景部以外には前記下地算出ステップにて算出された背景部以外の濃度値を割り当ることによって、スムージング拡大多値画像データを取得する２値多値変換ステップとを有することを特徴とする。
請求項６記載の発明では、位相または周期が異なる複数のパターン波形を発生するパターン波形発生ステップと、前記平滑高解像度化ステップにて得られた前記平滑高解像２値画像データに基づいて、前記パターン波形発生ステップで発生した複数のパターン波形のうち、いずれか１つを選択する選択ステップと、前記平滑高解像２値画像データと前記選択ステップにより選択されたパターン波形とに基づいて、オン／オフ信号を生成する信号生成ステップとを有することを特徴とする。
【００２４】
【発明の実施の形態】
次に図面を参照してこの発明の実施形態について説明する。
まず、本発明の実施形態で用いるデータについて説明する。以下に述べる各実施形態では、基本的には、カラー多階調画像を対象とするが、白黒多階調画像であっても処理は可能である。カラー多値画像データは、一般的に、１つの画素データを複数のコンポーネントで表す。それらの色空間には、「赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）」、「イエロー（Ｙ）、マゼンダ（Ｍ）、シアン（Ｃ）」、「明度（Ｌ^*）、色相（Ｈ^*）、彩度（Ｃ^*）」、「Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*」などがある。いずれの場合も、各コンポーネント毎の多値画素データについて処理することが可能である。また、以下に述べる各実施形態では、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという）等で作成された写真や色文字、線画を含むカラー画像データ（色成分：Ｙ，Ｍ，Ｃ、解像度：２００ｄｐｉ、階調：８ビット／ピクセル）を、解像度が４００ｄｐｉのカラーレーザプリンタから出力する場合を想定している。
【００２５】
Ａ．第１実施形態
Ａ―１．第１実施形態の構成
以下に、本発明の第１実施形態を説明する。図１は、本発明の第１実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。図において、画像入力は、多値カラーラスタ画像データ（以下、多値画像データという）および画像属性情報データ（以下、属性情報データまたはタグデータという）からなる。多値画像データおよび属性情報データは、ＰＣ等を通じて作成された文書画像を表すプリンタ記述言語（ＰＤＬ：Printer Description Language）を展開することにより得られる。本第１実施形態では、多値画像データの色成分を、Ｙ，Ｍ，Ｃとする。画像処理装置には、Ｙ，Ｍ，Ｃの色成分毎に、多値画像データおよび属性情報データが順次供給される。
【００２６】
また、上記属性情報データとは、元の文書画像の各部分がどのような属性を持つか表したデータであり、ここでは、文字、線画（ＣＧ等のグラフィック）、写真の３つの属性に分類されるものとする。属性情報データは、ＰＤＬ中に記載されている情報に基づいて作成される。これらの属性情報データの各々を便宜上タグ（Ｔａｇ）と呼ぶことにする。例えば、画像の文字部分を表す部分は文字タグ、線画部は線画タグ、写真部は写真タグデータとする。
【００２７】
画像メモリ６１は、主走査方向に１３画素、副走査方向に７画素からなるメモリであり、上記多値画像データを記憶する。Ｔａｇメモリ６２は、画像メモリ６１に記憶される１３×７画素の各画素に対応する属性情報データ（タグデータ）を記憶する。Ｔａｇ判別回路６３は、Ｔａｇメモリ６２に記憶されたタグデータのうち、文字または線画を表す画素を検知し、検知結果を２値化回路６４に供給する。２値化回路６４は、Ｔａｇ判別回路６３の検知結果に基づいて、画像メモリ６１に記憶された多値画像データの文字・線画部に対して２値化処理を行う。スムージング拡大回路６５は、ＲＯＭ６８に記憶されているジャギー検出パターンおよび拡大出力パターン（ジャギー補正パターン）を用いて、上記２値化された、文字・線画部のデータに対してスムージング拡大処理を施し、２値多値変換回路６７に供給する。
【００２８】
下地算出回路６６は、画像メモリ６１に記憶された多値画像データと、Ｔａｇメモリ６２に記憶されたタグデータとに基づいて、文字・線画を表す画素の画素値（非下地値）、およびそれ以外の部分の画素値（下地値）を算出し、下地値および非下地値として２値多値変換回路６７に供給する。２値多値変換回路６７は、スムージング拡大回路６５で得られた２値スムージング拡大画素群のうち、文字・線画を示す画素を、下地算出回路６６で算出した非下地値（多値データ）へ変換し、非文字・非線画を示す画素を、下地値（多値データ）へと変換した後、スムージング拡大多値画像データとして出力する。また、ＲＯＭ６８は、複数のジャギー検出パターンおよび該ジャギー検出パターンに対応するジャギー補正パターンを記憶する。
【００２９】
上述した構成を、各色成分数分用意して並列に処理してもよいし（本第１実施形態の場合、ＹＭＣそれぞれ３つ用意する）、１つの構成で色成分数だけ処理を繰り返してもよい。以下の説明では、１つの構成で色成分数だけ繰り返し処理するものとする。
【００３０】
Ａ−２．第１実施形態の動作
次に、上述した第１実施形態の動作について説明する。まず、ＰＣ等を通じて作成された文書画像は、プリンタ記述言語（ＰＤＬ：Printer Description Language）で表された後、多値画像データおよび属性情報データに展開され、多値画像データと属性情報データ（タグデータ）は、各々、画像メモリ６１、Ｔａｇメモリ６２に記憶される。
【００３１】
次に、Ｔａｇ判別回路６３でＴａｇメモリ６２に記憶されたタグデータのうち、文字または線画を表す画素を検知する。この結果に基づいて、２値化回路６４において、画像メモリ６１に記憶された多値画像データに対して、文字・線画部の２値化処理を行う。得られた２値画像データは、スムージング拡大回路６５に供給され、記憶ＲＯＭ６８に記憶されているジャギー検出パターンおよび拡大出力パターン（ジャギー補正パターン）を用いて、スムージング拡大処理が行われる。さらに、スムージング拡大処理された結果は、２値多値変換回路６７に供給される。
【００３２】
一方、下地算出回路６６では、画像メモリ６１に記憶された多値画像データと、Ｔａｇメモリ６２に記憶されたタグデータとに基づいて、文字・線画を表す画素の画素値（非下地値）、およびそれ以外の部分の画素値（下地値）を算出する。２値多値変換回路６７では、スムージング拡大回路６５で得られた２値スムージング拡大画素群のうち、文字・線画を示す画素は、下地算出回路６６で算出した非下地値（多値データ）へ変換され、非文字・非線画を示す画素は、下地値（多値データ）へと変換される。この結果、得られたデータがスムージング拡大多値画像データとなる。
【００３３】
上述した処理は、まず、Ｙ成分に対して行われた後、次にＭ成分、最後にＣ成分というように、面順次で行われる。各色成分でのスムージング拡大処理が終了した後、各色成分毎に、図示しない画像出力装置（解像度：４００ｄｐｉ、カラー多値レーザプリンタ）へ出力され、印字処理が行われる。
【００３４】
さらに、図２ないし図４に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、図２に示すステップＳ１０１で、最初の色成分であるＹ成分の多値画像データと、これに対応する属性情報データ（タグデータ）とを読み込む。ここで、図５は、読み込まれた多値画像データの一例を示す概念図である。多値画像データは、前述したように、主走査方向に１３画素、副走査方向に７画素分からなり、画像メモリ６１に読み込まれる。また、図６は、読み込まれたタグデータの一例を示す概念図である。タグデータにおいては、値「０」が写真部分を表す画素であり、値「１」が文字部分を表す画素である。なお、図示していないが、線画部分は、値「２」となる。なお、本実施形態では、タグデータの値を便宜上このように設定しているが、その他の値でもよい。図５および図６のいずれにおいても、注目処理画素（中心画素）は太枠で示している。
【００３５】
次に、ステップＳ１０２で、Ｔａｇ判別回路６３により、注目画素を中心とする３×３画素内に文字部分を表すタグデータが存在するか否かを判断する。まず、タグデータについて、注目画素を中心とする３×３画素領域に着目する。ここで、図７は、図６に示す１３×７画素のタグデータから３×３画素を抜き出したものである。この例では、３×３画素領域内には、文字部分を表すタグデータ「１」が存在する。したがって、この場合、ステップＳ１０２における判断結果は「ＹＥＳ」となり、ステップＳ１０３およびステップＳ１０４へ進む。
【００３６】
ステップＳ１０４では、図１に示す２値化回路６４により、画像メモリ６１に読み込まれた、図５に示す１３×７画素の全てについて、文字タグに対応する画素の値を「２５５（黒）」とし、文字タグ以外に対応する画素（写真タグに対応する画素）の値を「０（白）」とする。ここでは、図５に示す多値画像データを２値化したが、図６に示すタグデータを２値化してもよい。この場合、文字タグデータが「２５５（黒）」となり、それ以外のタグデータが「０（白）」となる。図９は、２値化処理後の２値画像データを示す概念図である。
【００３７】
次に、ステップＳ１０５で、上記２値画像データに対してスムージング拡大処理を施す。ここで、図１０は、図９に示す２値画像データの注目画素をスムージング拡大する様子を示す概念図である。スムージング拡大処理の手法は、従来技術で説明した２値画像入力用に行われているものをそのまま用いればよい。すなわち、予め用意されたジャギー検出パターンと比較し、一致すれば、ジャギー補正出力画素パターン（２×２画素：２倍）を２値多値変換回路６７へ供給する。図１０に示すジャギー補正出力画素パターンにおいて、黒画素は非下地値、白画素は下地値を表す。
【００３８】
一方、ステップＳ１０３では、下地算出回路６６により、図３に示すフローチャートに従って下地値および非下地値が算出される。図３に示すステップＳ１２０で、まず、図１に示す画像メモリ６１に記憶されている多値画像データとＴａｇメモリ６２に記憶されているタグデータとから、注目画素を中心に３×３画素を参照し（図１１、図７参照）、文字タグに対応する画素（非下地）で最大となる最大画素値Ａを算出する。また、ステップＳ１２１で、非文字タグに対応する画素群（下地）の平均画素値Ｂを算出する。
【００３９】
ここで、図１１は、図５に示す多値画像データの注目画素を中心とする３×３画素を示す概念図である。図１１に示す例では、Ａ＝１２８となる。また、図１１に示す例では、（２１０＋２０６＋２１６＋２１０）／４＝２１０．５となり、四捨五入してＢ＝２１１となる。そして、図３に示すステップＳ１２２で、下地値（＝Ｂ）、非下地値（＝Ａ）として出力する。なお、ここでは、非下地値は、文字タグに対応する画素の最大値としたが、平均値あるいは他の基準で算出してもよい。同様に、下地値は、非文字タグに対応する画素の平均値としたが、非下地値と同様に最大値を基準としたり、他の基準で算出してもよい。上記非下地値Ａおよび下地値Ｂは、図１に示す２値多値変換回路６７に供給される。
【００４０】
次に、図２に示すステップＳ１０６で、２値多値変換回路６７により、スムージング拡大回路６５から供給される２×２画素の２値データを、下地算出回路６６で算出した、非下地値Ａおよび下地値Ｂを用いて多値データに変換する。例えば、図１０に示すスムージング拡大処理で得られた２×２画素の黒画素に対しては非下地値Ａを当てはめ、白画素には下地値Ｂを当てはめる。ここで、図１２は、スムージング拡大処理後の２×２画素の黒画素に対して非下地値Ａを当てはめ、白画素に下地値Ｂを当てはめた一例を示す概念図である。図示するように、前述したステップＳ１０３で、非下地値Ａ＝１２８、下地値Ｂ＝２１１となったので、２値多値変換後の２×２画像は、図１２に示すようになる。
【００４１】
したがって、本第１実施形態では、従来、下地値、非下地値を考慮していないため、スムージング拡大後の画像で生じていた白ぬけを防止することができる。また、カラー中間調文字・線画をスムージング拡大することができる。写真中に文字が存在した場合においても、ジャギー補正後の文字部と写真部との境界部に、下地である写真部の画素値（平均値）を当てはめているので白ぬけすることがない。そして、上述した処理によりスムージング拡大多値画素が得られると、ステップＳ１０７で、スムージング拡大多値画素をプリンタなどの画像出力装置へ出力する。
【００４２】
次に、ステップＳ１０２で、処理画素中心の３×３画素領域内に文字部分を表すタグデータ「１」が存在しない場合には、判断結果は「ＮＯ」となり、ステップＳ１０８へ進む。ステップＳ１０８では、３×３画素領域内に線画部を表すタグデータ「２」が存在するか否かを判断する。そして、線画部を表すタグデータ「２」が存在する場合には、ステップＳ１０９〜Ｓ１１３の処理を実行する。
【００４３】
まず、ステップＳ１０９で、図１に示す２値化回路６４により、画像メモリ６１に読み込まれた、１３×７画素について、線画タグに対応する画素の値を「２５５（黒）」とし、線画タグ以外に対応する画素の値を「０（白）」とする。次に、ステップＳ１１０で、前述したステップＳ１０５と同様に、スムージング拡大処理を施すとともに、ステップＳ１１３で、ステップＳ１０３と同様に、下地値および非下地値を算出する。
【００４４】
ステップＳ１１３では、下地算出回路６６により、図４に示すフローチャートに従って下地値および非下地値が算出される。図４に示すステップＳ１３０で、まず、図１に示す画像メモリ６１に記憶されている多値画像データとＴａｇメモリ６２に記憶されているタグデータとから、注目画素を中心に３×３画素を参照し、線画タグに対応する画素（非下地）で最大となる最大画素値Ａを算出する。また、ステップＳ１３１で、非線画タグに対応する画素群（下地）の平均画素値Ｂを算出する。そして、ステップＳ１３２で、下地値（＝Ｂ）、非下地値（＝Ａ）として出力する。次に、ステップＳ１１１で、前述したステップＳ１０６と同様に、２値多値変換を行った後、ステップＳ１１２で、前述したステップＳ１０７と同様に、スムージング拡大多値画素をプリンタなどの画像出力装置へ出力する。
【００４５】
一方、ステップＳ１０８での判定が「ＮＯ」であった場合、すなわち、図８に示すように、３×３画素領域内に文字タグ「１」、線画タグ「２」のいずれも存在しない場合には、文字や線画がないので、ステップＳ１１４へ進み、注目画素を単純に拡大する。例えば、写真タグ「０」を持つ画素は、単純拡大される。なお、本第１実施形態では、単純拡大するようにしたが、これに限らず、例えば、投影法、４点補間、１６点補間などの他の拡大方法を用いてもよい。そして、ステップＳ１１５で、単純拡大された画像データは出力される。
上述した処理は、各色成分、各画素毎に行われる。すなわち、Ｙ成分画像の処理が終了後、続いてＭ成分画像、そしてＣ成分画像を処理する。
【００４６】
上述したように、本第１実施形態では、スムージング拡大処理を施す時点では、２値データを用いて行われるので、カラー多値データからなるジャギー検出パターンおよび出力補正パターンを作成・用意する必要がない。また、下地値、非下地値を算出して、得られたスムージング拡大データを多値データに変換することにより、白抜けの発生を防止することができ、かつ多値データのままのスムージング拡大出力が得られることになる。
【００４７】
Ｂ．第２実施形態
Ｂ―１．第２実施形態の構成
次に、本発明の第２実施形態について説明する。図１３は、本発明の第２実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、図１に対応する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。第２実施形態において、第１実施形態と異なる点は、Ｔａｇメモリ６２、Ｔａｇ判別回路６３、２値化回路６４に代えて、エッジ検出型２値化回路７１を設けたところにある。エッジ検出型２値化回路７１は、画像メモリ６１に記憶されている、１３×７画素の多値画像データに対して、例えば、Ｓｏｂｅｌ、ラプラシアンなど、既存の微分オペレータを用いて、エッジ強度が予め設定されたしきい値を超える画素が、注目画素を中心とする３×３画素周辺に存在する場合、注目画素がエッジ画素であると判断し、エッジ画素を「２５５」、非エッジ画素を「０」に変換して２値化する。上記しきい値は、予め実験的に設定される。
【００４８】
Ｂ−２．第２実施形態の動作
次に、第２実施形態の動作について説明する。ここで、図１４は、本第２実施形態による画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。まず、ＰＣ等を通じて作成された文書画像は、プリンタ記述言語（ＰＤＬ：Printer Description Language）で表された後、多値画像データに展開され、多値画像データは、各々、画像メモリ６１に記憶される。ここで、入力される画像は、ＰＣ等を通じて作成されない画像、例えば、スキャナ等から入力される多値ラスター画像であってもよい。
【００４９】
次に、エッジ検出型２値化回路７１において、多値画像データに対して上述したエッジ検出処理が施され、エッジである画素を黒画素、非エッジ画素を白画素とする２値化処理が施される。下地算出回路６６では、画像メモリ６１に記憶されている多値画像データに対して、エッジ検出型２値化回路７１からの出力に基づいて、下地値および非下地値が算出される。スムージング拡大回路６５では、エッジ検出型２値化回路７１からの出力に対して、スムージング拡大を行う。スムージング拡大の結果、得られた拡大２値画素群を、２値多値変換回路６７において、第１実施形態と同様の処理で多値画素へと変換し、得られた多値スムージング拡大多値データとして画像出力装置へ出力する。
【００５０】
さらに、図１４に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、ステップＳ２１０で、最初の色成分であるＹ成分の１３×７画素分の多値画像データを画像メモリ６１に読み込む。次に、ステップＳ２１１で、エッジ検出型２値化回路７１により、１３×７画素の画像データ全てに対してエッジ検出処理を施し、エッジ強度が予め設定されたしきい値を超える画素が、注目画素を中心とする３×３画素周辺に存在するか否かを判断し、存在する場合には、注目画素がエッジ画素であると判断し、ステップＳ２１２で、入力された１３×７画素内の領域で、エッジ強度がしきい値を超えるエッジ画素を「２５５」、しきい値以下の非エッジ画素を「０」に変換して２値化する。例えば、入力された多値画像データが図５に示すものとし、図９に示す結果が得られたとする。次に、ステップＳ２１３で、第１実施形態と同様にスムージング拡大処理を施し、２×２画素のジャギー補正画素を取得する（図１０参照）。
【００５１】
一方、ステップＳ２１６では、下地算出回路６６において、画像メモリ６１に記憶されている多値画像データおよびエッジ検出処理の結果に従って、下地値および非下地値を算出する。具体的には、図１５に示すステップＳ２２１で、注目画素を中心とする３×３画素領域内（図１１）で、エッジと判定された画素のうち（２値化処理の結果、黒画素となる部分の画素）、画素値が最大となる最大画素値Ａを算出する。図１１に示す例では、Ａ＝１２８となる。また、ステップＳ２２２では、非エッジ画素群の平均画素値Ｂを算出する。図１１に示す例の場合、（２１０＋２０６＋２１６＋２１０）／４＝２１０．５、四捨五入してＢ＝２１１となる。そして、ステップＳ２２３で、下地値（＝Ｂ）、非下地値（＝Ａ）として出力する。ここで、非下地値は、エッジ対応画素の最大値としたが、平均値、あるいは他の基準で設定してもよい。同様に、下地値は、非エッジ対応画像の平均値としたが、非下地値と同様に最大値を基準としたり、他の基準で設定してもよい。
【００５２】
次に、図１４に示すステップＳ２１４で、スムージング拡大回路６５から出力される２×２画素の２値データを、図１３に示す下地算出回路６６で得られた下地値および非下地値を用いて多値データに変換する。例えば、図１０に示す２×２画素のスムージング拡大画素の黒画素に対しては非下地値を当てはめ、白画素には下地値を当てはめる。前述したステップＳ２１６で説明したように、下地値＝２１１、非下地値＝１２８であるので、多値変換後の２×２画素は、図１１に示すようになる。したがって、第１実施形態と同様に、白ぬけの発生を防止することができる。
【００５３】
一方、ステップＳ２１１での判定が「ＮＯ」であった場合、すなわち、３×３画素領域の注目画素がエッジ画素でない場合には、ステップＳ２１７へ進み、注目画素を単純に拡大する。なお、本第２実施形態では、単純拡大するようにしたが、第１実施形態と同様に、例えば、投影法、４点補間、１６点補間などの他の拡大方法を用いてもよい。そして、ステップＳ２１８で、単純拡大された画像データは出力される。
上述した処理は、各色成分、各画素毎に行われる。すなわち、Ｙ成分画像の処理が終了後、続いてＭ成分画像、そしてＣ成分画像を処理する。
【００５４】
このように、第２実施形態では、第１実施形態とは異なり、属性情報データ（タグデータ）を用いずに、エッジ検出を行い、得られたエッジ強度に従ってスムージング拡大を行うか、単純拡大を行うかを選択する。なお、第２実施形態では、エッジ強度を１つのしきい値と比較して拡大手法を選択しているが、エッジ強度を複数段階に分け、各エッジ強度毎に拡大方法を変更するようにしてもよい。例えば、あるエッジ強度ではスムージング拡大を施し、これと異なるエッジ強度の場合には単純拡大を施し、さらに、これら２つのエッジ強度と異なる場合には４点補間による拡大を実施するようにしてもよい。
【００５５】
Ｃ．第３実施形態
Ｃ―１．第３実施形態の構成
次に、本発明の第３実施形態について説明する。図１６は、本発明の第３実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、図１または図１３に対応する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。図において、ＲＯＭ８０は、ジャギー検出パターンおよびジャギー補正パターンに加えて、後述する三角波発生装置８２、８３、８４から出力される三角波信号Ａ，Ｂ，Ｃのいずれかを選択するための三角波選択信号Ｓを記憶する。Ｄ／Ａコンバータ８１は、２値多値変換回路６７から出力される、スムージング拡大後の多値データ（２×２画素）をアナログ信号に変換し、コンパレータ８６の一方の入力端に供給する。
【００５６】
次に、三角波発生装置８２〜８４は、各々、位相もしくは周期の異なる三角波Ａ，Ｂ，Ｃを発生し、ＳＥＬ８５に供給する。ＳＥＬ８５は、上記三角波選択信号Ｓに従って、上記三角波発生装置８２〜８４から出力される三角波信号Ａ，Ｂ，Ｃのいずれかを選択し、選択した三角波信号をコンパレータ８６の他方の入力端に供給する。コンパレータ８６は、Ｄ／Ａコンバータ８１で変換されたアナログ信号と、ＳＥＬ８５で選択された三角波信号とのレベル（振幅）を比較し、アナログ信号が三角波信号より大となると、オンとなるレーザ制御信号を出力する。該レーザ制御信号は、レーザプリンタなどの画像出力装置における画像形成部で、感光ドラムに潜像を形成するためのレーザ光のオン／オフを制御するために用いられる。
【００５７】
Ｃ―２．第３実施形態の動作
次に、第３実施形態の動作について説明する。なお、画像が入力されてから、タグデータに基づいて画像を２値化し、スムージング拡大を行うまでの処理、および下地値および非下地値の算出、スムージング拡大で得られた２値画素群を多値画素群へ変換するまでの処理は、第１実施形態と同様であるので簡単に説明する。まず、ＰＣ等を通じて作成された文書画像は、プリンタ記述言語（ＰＤＬ：Printer Description Language）で表された後、多値画像データおよび属性情報データに展開され、多値画像データと属性情報データ（タグデータ）は、各々、画像メモリ６１、Ｔａｇメモリ６２に記憶される。
【００５８】
下地算出回路６６では、第１実施形態と同様の処理で、多値画像データおよびタグデータを用いて、下地値および非下地値が算出される。一方、Ｔａｇ判別回路６３で、タグデータから文字タグ、線画タグが検出されると、これらに対応する多値画像データの画素に対して、２値化回路６４で２値化処理が施される。得られた２値画像データは、スムージング拡大回路６５において、スムージング拡大処理が施された後、２値多値変換回路６７に供給される。また、スムージング拡大回路６５では、上記スムージング処理済の２値画像データに対応する三角波選択信号ＳをＳＥＬ８５に供給する。
【００５９】
ここで、図１７は、スムージング拡大回路６５でのスムージング拡大および三角波選択信号Ｓの選択について説明するための概念図である。図示するように、スムージング拡大回路６５では、第１または第２実施形態と同様に、ＲＯＭ８０に記憶されているジャギー検出パターンと、２値データとをパターンマッチングし、双方が一致した場合には、上記ジャギー検出パターンに対応するジャギー補正パターン（２×２画素）と、該ジャギー補正パターンの各画素に設定された三角波選択信号Ｓとを出力する。図示の例では、左上の画素に対しては、三角波発生装置８２が発生する三角波信号Ａを選択するための三角波選択信号Ｓ、その他の画素に対しては、三角波発生装置８４が発生する三角波信号Ｃを選択するための三角波選択信号Ｓが出力されることになる。
【００６０】
一方、双方が一致しない場合には、単純拡大が行われたのと同様の画素群（２×２画素、ジャギー補正なし）と三角波選択信号Ｓを出力する。すなわち、注目画素が黒画素の場合には、図１８（ａ）に示すように、全てが黒画素となる２値データ（２×２画素）と、各画素に対して三角波発生装置８４が発生する三角波信号Ｃを選択するための三角波選択信号Ｓとを出力する。これに対して、注目画素が白画素の場合には、図１８（ｂ）に示すように、全てが白画素となる２値データ（２×２画素）と、各画素に対して三角波発生装置８４が発生する三角波信号Ｃを選択するための三角波選択信号Ｓとを出力する。
【００６１】
次に、２値多値変換回路６７では、第１実施形態と同様の処理で、下地値および非下地値に従って、スムージング拡大処理後の２値データがスムージング拡大多値データに変換され、Ｄ／Ａコンバータ８１に供給される。すなわち、２値データの黒画素には、非下地値を当てはめ、白画素には下地値を当てはめてスムージング拡大多値データに変換する。Ｄ／Ａコンバータ８１では、スムージング拡大処理が施されたスムージング拡大多値データがアナログ信号に変換され、コンパレータ８６の一方の入力端に供給される。また、ＳＥＬ８５では、スムージング拡大回路６５から供給される三角波選択信号Ｓに従って、三角波発生装置８２〜８４から出力される三角波信号Ａ，Ｂ，Ｃのいずれかが選択され、選択された三角波信号がコンパレータ８６の他方の入力端に供給される。
【００６２】
ここで、図１９は、三角波発生装置８２〜８４で発生される三角波信号Ａ，Ｂ，Ｃ、水平同期信号、画素クロック、および画素データの関係を示す概念図である。図示するように、三角波信号Ａは、１画素毎の信号に同期し、画素クロックの２倍の周期を有する。また、三角波信号Ｂは、上記三角波信号Ａを位相反転した波形を有する。そして、三角波信号Ｃは、画素クロックと同じ周期を有する。
【００６３】
コンパレータ８６では、アナログ信号が三角波信号より大となると、オンとなるレーザ制御信号を出力する。ここで、図２０は、多値画像データと三角波選択信号Ｓとの一例を示す概念図であり、図２１は、図２０に示す多値画像データと三角波選択信号Ｓに対するコンパレータ８６の動作を説明するための概念図である。また、図２２は、図２０に示す多値画像データを波形選択することなしに、画素クロックと同じ周期を有する三角波信号Ｃだけを用いた場合のコンパレータ８６の動作を説明するための概念図である。図２０に示す多値画像データと三角波選択信号Ｓが供給された場合には、コンパレータ８６からは、図２１に示すレーザ制御信号が出力される。
【００６４】
一方、図２０に示す多値画像データに応じて波形選択することなしに、画素クロックと同じ周期を有する三角波信号Ｃだけを用いた場合には、コンパレータ８６からは、図２２に示すレーザ制御信号が出力される。図２１に示すレーザ制御信号と、図２２に示すレーザ制御信号とを比較すると、図２２では、レーザＯＮの信号が３つに分断されており、主走査方向に連続する３つの多値画素が印字割れを生じている。この結果、感光体上に形成される潜像は、図２３に示すように、ギャップＧを生じたものとなる。これに対して、図２１では、３つの多値画素が滑らかに接続されており、印字割れを生じない。そして、図２４に示すように、感光体上で形成される潜像においても分断が生じない。
【００６５】
このように、３つの三角波信号Ａ，Ｂ，Ｃを状況に応じて切り替えて、レーザ制御信号を生成することで、文字・線画を出力する際、特にエッジ部において印字割れのない、より滑らかな再現が可能となる。すなわち、第１実施形態による効果に加えて、エッジ部における画素を引き寄せてギャップ発生を防止することができるという効果が得られ、さらに高精細なスムージング拡大処理を行うことができる。
【００６６】
Ｄ．第４実施形態
Ｄ―１．第４実施形態の構成
次に、本発明の第４実施形態について説明する。図２５は、本発明の第４実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、図１３または図１６に対応する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。図示するように、本第４実施形態は、図１３に示す第２実施形態の構成と、図１６に示す第３実施形態で説明したレーザ制御信号を生成する構成とを組み合わせた構成となっている。
【００６７】
Ｄ―２．第４実施形態の動作
次に、第４実施形態の動作について説明する。まず、ＰＣ等を通じて作成された文書画像は、プリンタ記述言語（ＰＤＬ：Printer Description Language）で表された後、多値画像データに展開され、多値画像データは、各々、画像メモリ６１に記憶される。次に、エッジ検出型２値化回路７１において、多値画像データに対して上述したエッジ検出処理が施され、エッジである画素を黒画素、非エッジ画素を白画素とする２値化処理が施される。なお、入力される画像は、スキャナ等から入力される多値ラスター画像であってもよい。
【００６８】
下地算出回路６６では、画像メモリ６１に記憶されている多値画像データに対して、エッジ検出型２値化回路７１からの出力に基づいて、下地値および非下地値が算出される。スムージング拡大回路６５では、エッジ検出型２値化回路７１からの出力に対して、ＲＯＭ８０に記憶されるジャギー検出パターンを用いたパターンマッチングによるスムージング拡大を行う。すなわち、スムージング拡大処理では、第３実施形態で説明した処理と同様、ジャギー補正パターン（２×２画素）および該ジャギー補正パターンに対応した、画素引き寄せのための三角波選択信号Ｓを出力する。スムージング拡大の結果、得られたジャギー補正パターンは、２値多値変換回路６７において、第１実施形態と同様の処理で多値画素へと変換され、スムージング拡大多値データとして出力される。
【００６９】
Ｄ／Ａコンバータ８１では、スムージング拡大処理が施されたスムージング拡大多値データがアナログ信号に変換され、コンパレータ８６の一方の入力端に供給される。また、ＳＥＬ８５では、スムージング拡大回路６５から供給される三角波選択信号Ｓに従って、三角波発生装置８２〜８４から出力される三角波信号Ａ，Ｂ，Ｃのいずれかが選択され、選択された三角波信号がコンパレータ８６の他方の入力端に供給される。コンパレータ８６では、アナログ信号が三角波信号より大となると、オンとなるレーザ制御信号を出力する。
【００７０】
【発明の効果】
以上、説明したように、この発明によれば、２値化手段により、多値画像データから２値画像データを生成し、平滑高解像度化手段により、前記２値画像データのエッジ部を平滑化しながら、全体を高解像度化して平滑高解像２値画像データをするようにしたので、平滑化・高解像度化を２値画像データを用いて行うため、ジャギー検出パターンを増やす必要がなく、メモリを浪費しないという利点が得られる。また、多値変換手段により、入力される多値画像データに基づいて、前記平滑高解像２値画像データを最終的に多値画像データに変換するため、カラー多値画像であっても、色、階調を維持したまま、文字・線画にスムージング拡大処理を施すことができるという利点が得られる。
【００７１】
また、下地算出手段により、前記多値画像データに基づいて背景部の濃度値と背景部以外の濃度値とを算出し、前記平滑高解像２値画像データの背景部には、前記下地算出手段によって算出された背景部の濃度値を割り当て、前記平滑高解像２値画像データの背景部以外には、前記下地算出手段によって算出された背景部以外の濃度値を割り当ることによって、多値画像データに変換するようにしたので、文字部と写真部の境界で白抜けを生じないという利点が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態による画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】第１実施形態による画像処理装置の動作（下地値、非下地値の算出動作）を説明するためのフローチャートである。
【図４】第１実施形態による画像処理装置の動作（下地値、非下地値の算出動作）を説明するためのフローチャートである。
【図５】第１実施形態および第２実施形態で、入力される多値画像データの一例を示す概念図である。
【図６】第１実施形態で、入力される属性情報（タグ）データの一例を示す概念図である。
【図７】注目画素を中心とする３×３画素領域内の属性情報（タグデータ）を示す概念図である。
【図８】注目画素を中心とする３×３画素に文字と線画以外のタグデータが存在する場合を示す概念図である。
【図９】文字部のみを黒、それ以外を白とする２値化処理を説明するための概念図である。
【図１０】ジャギーを検出する際の動作を説明するための概念図である。
【図１１】入力多値画像データの注目画素を中心とする３×３画素を示す概念図である。
【図１２】スムージング拡大２値データを多値データに変換する２値多値変換を説明するための概念図である。
【図１３】第２実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】第２実施形態による画像処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】第２実施形態における下地値算出、非下地値算出の過程を示すフローチャートである。
【図１６】第３実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】第３実施形態におけるジャギー検出（パターンマッチング）の動作を説明するための概念図である。
【図１８】第３実施形態において、ジャギーが検出されなかった場合、注目画素値に応じて出力されるジャギー補正パターンおよび三角波選択信号Ｓを示す概念図である。
【図１９】第３実施形態における三角波信号Ａ，Ｂ，Ｃを含む各信号を示す概念図である。
【図２０】第３実施形態よるスムージング拡大処理後の画像データおよび三角波信号Ｓの一例を示す概念図である。
【図２１】第３実施形態におけるレーザ制御信号の生成過程を示す概念図である。
【図２２】第３実施形態において三角波信号Ｃを用いたレーザ制御信号の生成過程を示す概念図である。
【図２３】第３実施形態において、図２２に示すレーザ制御信号で感光体上に形成される潜像画像の画素を示す概念図である。
【図２４】第３実施形態において、図２１に示すレーザ制御信号で感光体上に形成される潜像画像の画素を示す概念図である。
【図２５】第４実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２６】従来技術によるスムージング拡大処理を説明するための概念図である。
【図２７】従来技術によるパターンマッチングによるジャギー検出を説明するための概念図である。
【図２８】従来技術によるパルス変調方式を用いる画像処理装置の一部構成を示すブロック図である。
【図２９】従来技術によるパルス変調方式を用いる画像処理装置の動作を示すブロック図である。
【図３０】従来技術によるスムージング拡大処理よる白ぬけ発生を説明するための概念図である。
【符号の説明】
６１画像メモリ
６２Ｔａｇメモリ
６３Ｔａｇ判別回路
６４２値化回路（２値化手段）
６５スムージング拡大回路（平滑高解像度化手段）
６６下地算出回路（下地算出手段）
６７２値多値変換回路（多値変換手段）
６８ＲＯＭ
７１エッジ検出型２値化回路
８０ＲＯＭ
８１Ｄ／Ａコンバータ
８２，８３，８４三角波発生装置（パターン波形発生手段）
８５ＳＥＬ（選択手段）
８６コンバータ（信号生成手段）[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a color document or a color transmission image, in particular, a character / line drawing portion thereof subjected to high resolution processing including smoothing, and output to a high resolution output device such as a digital copying machine or a laser printer, and The present invention relates to an image processing method.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, various image processing apparatuses that improve the image quality by increasing the resolution of a low-resolution black-and-white binary image such as FAX and output from a digital copying machine, a laser printer, or the like have been proposed. One of these techniques is a smoothing expansion technique. Smoothing enlargement is a technique for smoothly converting (enlarging) resolution of an image composed of straight lines and curves, such as characters and line drawings, without jaggies.
[0003]
The smoothing enlargement technique has been widely used when a monochrome binary facsimile image is received and output at a higher resolution. A facsimile is often transmitted and received at one of the following three types of resolutions.
(1) 8 × 3.85 dots / mm
(2) 8 × 7.7 dots / mm
(3) 16 × 15.4 dots / mm
[0004]
By the way, when outputting an image received at the above three resolutions with a high-resolution output device, for example, a printer having a resolution of 400 dpi, it is necessary to enlarge the image as the pixel density becomes finer. Therefore, resolution conversion (enlargement) may be performed at an accurate magnification. However, the resolution conversion processing is generally performed using the following magnification because the conversion with an approximate magnification has almost no problem. Yes.
If the resolution is (1), it is 2 times in the main scanning direction, 4 times in the sub scanning direction,
If the resolution is (2), double in the main scanning direction, double in the sub scanning direction,
If the resolution is {circle over (3)}, it is 1 time in the main scanning direction and 1 time in the sub scanning direction (equivalent to no conversion).
[0005]
In the earlier prior art, enlargement processing was performed by a simple interpolation method (a simple enlargement method such as double-outputting a pixel twice for output). However, with this method, jaggy occurs in the character part and line drawing part. Smoothing enlargement processing is a smooth enlargement processing while correcting this jaggy.
[0006]
FIG. 26 is a conceptual diagram for explaining the smoothing enlargement process. FIG. 26A shows an image before enlargement, and FIG. 26B shows an image output by simply doubling in the main scanning direction and quadrupling in the sub scanning direction (two pixels for main scanning and sub scanning). FIG. 4C shows an image that has been output twice as much in the main scanning direction and four times in the sub-scanning direction by the smoothing enlargement process.
[0007]
A conventional smoothing enlargement process will be described. As a conventional smoothing enlargement process, when an image of 8 × 3.85 dots / mm is converted to 400 dpi, that is, the main scanning direction is doubled and the sub-scanning direction is quadrupled (corresponding to (1) described above). The case where it does is demonstrated. In other words, it detects jaggies in an input image having a resolution of 8 × 3.85 dots / mm and outputs each pixel of the input image, or 2 × 4 pixels corrected for jaggy when jaggies are detected. If not detected, 2 × 4 pixels without jaggy correction equivalent to those obtained when the simple enlargement process is performed are output.
[0008]
Specifically, first, the input binary image is sequentially scanned to set a specific area (for example, 13 × 7) centered on the target pixel, and the set area is stored in advance as a jaggy detection pattern. Determine whether they match. A plurality of jaggy detection patterns having a long period (step), a short pattern, etc. are prepared, and a jaggy correction output pixel pattern (2 for correcting jaggy when matched with the jaggy detection pattern in association with the jaggy detection pattern is prepared. X4 pixels) is prepared.
[0009]
Here, FIG. 27 is a conceptual diagram showing an example of a jaggy detection pattern used in the conventional smoothing enlargement process. The illustrated jaggy detection pattern has a period in which black pixels are shifted by one pixel in the sub-scanning direction after seven consecutive black pixels in the main scanning direction. In addition, a plurality of patterns having a black pixel as a central pixel and a jaggy detection pattern having a white pixel as a central pixel are prepared. When these match with the jaggy detection pattern, the jaggy correction enlargement 2 × 4 pixels (black and white binary) associated with the jaggy detection pattern is output. Equivalent 2 × 4 pixels (black and white binary) are output.
[0010]
As described above, a method of preparing a jaggy detection pattern and a jaggy correction output pixel pattern in advance and performing smoothing enlargement is described as “" Higher image quality by smoothing processing of a received facsimile image ”, 1991 Tournament Proceedings 18, pp. 69-72 ”and many others have been reported. Japanese Patent Laid-Open No. 2-9268 discloses a method of detecting jaggy by performing a logical operation using pixels around the processing pixel instead of using the above-described jaggy detection pattern.
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, in recent color digital copying machines, color digital printers, etc., those which can output not only high resolution but also 256 gradations and multiple gradations are mainstream. An output that makes full use of the gradation surface cannot be obtained.
[0012]
In the above-described high-performance output device, as shown in FIG. 28, first, the multi-value digital image data is converted into an analog signal using the D / A converter 1. Next, the converted analog signal is compared with the reference triangular wave signal from the triangular wave generator 2 by the comparator 3, and the halftone image is smoothed by using a pulse width modulation (PWM) method for performing on / off control of the laser beam. Output is possible with gradation expression.
[0013]
FIG. 29 shows the period during which the toner is attached to the paper when the image writing type xerography (electrophotography) technology in which the laser is turned on is used, (2), (3), (4) in FIG. The waveform of each point is schematically shown. The image signal analogized by the comparator 3 is compared with the reference triangular wave, and the laser beam is turned on only in the portion where the level of the image signal is higher than the triangular wave. In the case of color multivalued image data, the laser lighting time is controlled for each color component (usually YMCK), and printing is performed for each color component. As a result, when 256 gradations are possible for each color component, approximately 16.7 million colors can be expressed.
[0014]
In addition to the copy function, digital copiers are equipped with an external interface and are equipped with printer and facsimile functions and are becoming multifunctional. In conventional laser printers and the like, only a binary image is output, so a halftone portion such as a photograph has been converted to pseudo halftone binarization using an error diffusion method, a dither method, or the like to transmit printer data. However, a multi-function machine using a digital copying machine can handle multi-value data as it is. However, the above-described conventional technique is based on the premise that the input image is monochrome binary and the output image is monochrome binary.
[0015]
Therefore, it cannot be directly applied to the smoothing enlargement of the color multi-valued image as described above. Therefore, if it is easy to deal with it, it is conceivable to convert the color multi-valued image into an appropriate black-and-white binary and apply smoothing enlargement processing. However, although the obtained image is enlarged, it becomes a monochrome binary image, and the color and gradation are impaired. Although it is conceivable to convert the obtained black-and-white binary image back to a color multi-valued image, it is extremely difficult to restore a once lost color and gradation. As another method, it is conceivable to perform smoothing enlargement processing by binarizing a color multi-value image for each color component, for example, for each of R, G, and B with an appropriate threshold value. In this case, as described above, black and white are not output, but since each color component can be expressed only in two gradations, the problem of gradation deterioration cannot be solved.
[0016]
On the other hand, Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-320925 discloses a method of performing smoothing enlargement processing only on a limited portion while maintaining the gradation of an image. That is, this is a method of smoothing and enlarging only the black character portion in the color multi-valued image because the characters are mostly represented in black. However, although it is effective for a color image with many black characters, there is a problem that it is impossible to perform smoothing enlargement processing for color characters (halftone characters) having other gradations.
[0017]
In order to increase the smoothing of multi-value data, it is possible to create a jaggy detection pattern and a jaggy correction output pixel pattern composed of multi-value data instead of a jaggy detection pattern composed of binary data as shown in FIG. Although it is conceivable, in the case of multiple gradations, there is a problem that the number of these patterns becomes enormous because the number of combinations increases by the number of gradations compared to a binary pattern.
[0018]
In addition, problems specific to color images also occur. That is, in the case of a color image, a color character or a color line image may exist in a photographic image or color background. If these are processed by the above-described conventional technique (binarization is performed for each color component and then smoothing is expanded), whitening may occur. For example, as shown in FIG. 30A, when characters are present in a photographic image, it is assumed that the resolution is simply doubled in the main scanning direction and doubled in the sub-scanning direction. ) As shown. In this case, jaggy occurs in the character portion. On the other hand, when the smoothing enlargement process according to the above-described conventional technique is performed, as shown in FIG. 30C, the jaggy of the character part is improved, but whitening is caused at the boundary between the photograph part and the character part. Will occur. This is because the jaggy correction pixel group (in this case, 2 × 2 pixels) output in the smoothing enlargement does not take the background (background) pixels into consideration, and is always assumed to be a white background.
[0019]
The problems in the conventional technology are summarized below.
{Circle around (1)} The smoothing expansion of the prior art is intended for a monochrome binary image as an input image, and cannot handle a color multi-valued image as it is.
{Circle around (2)} When a color multi-valued image is binarized once and smoothing enlargement is performed according to the prior art, the output is limited to binary and the original color and gradation are lost. Further, if there are characters / line drawings in the photographic image, white spots may occur.
(3) The method using a jaggy detection pattern composed of color multi-value data has a huge number of patterns and is difficult to create.
[0020]
The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and can perform smoothing enlargement processing on a character / line image in a color multivalued image without increasing the jaggy detection pattern and preventing occurrence of white spots. An object of the present invention is to provide an image processing apparatus and an image processing method.
[0021]
[Means for Solving the Problems]
  In order to solve the above-described problems, in the invention described in claim 1, binarization means for generating binary image data from multivalued image data, and a binary image binarized by the binarization means. Smoothing and high resolution means for smoothing the edge portion of the data while increasing the overall resolution to obtain smooth high resolution binary image data, and the density value of the background portion and other than the background portion based on the multivalued image data Background calculation means for calculating the density value ofThe background value of the smooth high-resolution binary image data obtained by the smooth high-resolution binary image data is assigned with the density value of the background portion calculated by the background calculation means. Binary multi-value conversion means for acquiring smoothing enlarged multi-value image data by assigning density values other than the background portion calculated by the background calculation means to other than the background portion;It is characterized by comprising.
  According to a second aspect of the present invention, the binarizing means is input together with the multi-valued image data, and is based on image attribute data representing at least a picture part, a character part, and a line drawing part in the multi-valued image data. The multi-value image data is binarized.
[0022]
  According to a third aspect of the present invention, the binarizing means separates the multi-valued image data into at least a picture part and a character / line drawing part, and binarizes the multi-valued image data based on the separation result. It is characterized by that.
  According to a fourth aspect of the present invention, the pattern waveform generating means for generating a plurality of pattern waveforms having different phases or periods, and the pattern waveform based on the smooth high-resolution binary image data from the smooth high-resolution means. On / off based on selection means for selecting any one of a plurality of pattern waveforms generated by the generation means, the smooth high-resolution binary image data, and the pattern waveform selected by the selection means Signal generating means for generating a signal.
[0023]
  In the invention described in claim 5, a binarization step for generating binary image data from multi-value image data, and an edge portion of the binary image data binarized in the binarization step are smoothed. On the other hand, a smoothing and high-resolution step for increasing the overall resolution to obtain smooth high-resolution binary image data, and a density value of the background portion and a density value other than the background portion are calculated based on the multi-valued image data. The background value of the background portion calculated in the background calculation step is assigned to the background portion of the background high-resolution binary image data obtained in the background calculation step and the smooth high resolution step, and the smooth high resolution A binary multi-value conversion step for acquiring smoothed enlarged multi-value image data by assigning density values other than the background portion calculated in the background calculation step in addition to the background portion of the image binary image data. thing And it features.
  In the invention of claim 6, based on the pattern waveform generation step of generating a plurality of pattern waveforms having different phases or periods, and the smooth high resolution binary image data obtained in the smooth high resolution step, Based on the selection step of selecting any one of the plurality of pattern waveforms generated in the pattern waveform generation step, the smooth high-resolution binary image data and the pattern waveform selected in the selection step, And a signal generation step of generating an on / off signal.
[0024]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
First, data used in the embodiment of the present invention will be described. In each of the embodiments described below, a color multi-tone image is basically targeted. However, even a monochrome multi-tone image can be processed. Color multivalued image data generally represents one pixel data by a plurality of components. These color spaces include “red (R), green (G), blue (B)”, “yellow (Y), magenta (M), cyan (C)”, “lightness (L^*), Hue (H^*), Saturation (C^*) "," L^*, A^*, B^*"and so on. In either case, it is possible to process multi-value pixel data for each component. In each embodiment described below, color image data (color components: Y, M, C, resolution: 200 dpi, gradation) including photographs, color characters, and line drawings created by a personal computer (hereinafter referred to as a PC) or the like. : 8 bits / pixel) is output from a color laser printer with a resolution of 400 dpi.
[0025]
A. First embodiment
A-1. Configuration of the first embodiment
The first embodiment of the present invention will be described below. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the image processing apparatus according to the first embodiment of the present invention. In the figure, the image input includes multi-value color raster image data (hereinafter referred to as multi-value image data) and image attribute information data (hereinafter referred to as attribute information data or tag data). Multi-value image data and attribute information data are obtained by developing a printer description language (PDL: Printer Description Language) representing a document image created through a PC or the like. In the first embodiment, the color components of the multivalued image data are Y, M, and C. Multi-valued image data and attribute information data are sequentially supplied to the image processing apparatus for each of Y, M, and C color components.
[0026]
The attribute information data is data representing what attributes each part of the original document image has. In this case, the attribute information data is classified into three attributes: characters, line drawings (graphics such as CG), and photographs. Shall be. The attribute information data is created based on information described in the PDL. Each of these attribute information data is called a tag (Tag) for convenience. For example, a portion representing a character portion of an image is a character tag, a line drawing portion is a line drawing tag, and a photo portion is a photo tag data.
[0027]
The image memory 61 is a memory composed of 13 pixels in the main scanning direction and 7 pixels in the sub-scanning direction, and stores the multi-value image data. The Tag memory 62 stores attribute information data (tag data) corresponding to each pixel of 13 × 7 pixels stored in the image memory 61. The tag discriminating circuit 63 detects a pixel representing a character or a line image from the tag data stored in the tag memory 62 and supplies the detection result to the binarization circuit 64. The binarization circuit 64 performs binarization processing on the character / line drawing portion of the multivalued image data stored in the image memory 61 based on the detection result of the Tag discrimination circuit 63. The smoothing enlargement circuit 65 uses the jaggy detection pattern and the enlarged output pattern (jaggy correction pattern) stored in the ROM 68 to perform the smoothing enlargement process on the binarized character / line drawing data, This is supplied to the binary multi-value conversion circuit 67.
[0028]
Based on the multi-valued image data stored in the image memory 61 and the tag data stored in the Tag memory 62, the background calculation circuit 66 and the pixel values (non-background values) of pixels representing characters / line drawings The pixel value (background value) of the part other than is calculated and supplied to the binary multi-value conversion circuit 67 as the background value and the non-background value. The binary multi-value conversion circuit 67 converts a pixel indicating a character / line image from the binary smoothing enlarged pixel group obtained by the smoothing enlargement circuit 65 to a non-background value (multi-value data) calculated by the background calculation circuit 66. After conversion, pixels indicating non-character / non-line images are converted into background values (multi-value data), and then output as smoothed enlarged multi-value image data. The ROM 68 stores a plurality of jaggy detection patterns and jaggy correction patterns corresponding to the jaggy detection patterns.
[0029]
The above-described configuration may be prepared for each color component and processed in parallel (in the case of the first embodiment, three YMCs are prepared), or the processing may be repeated for the number of color components in one configuration. Good. In the following description, it is assumed that the number of color components is repeatedly processed in one configuration.
[0030]
A-2. Operation of the first embodiment
Next, the operation of the above-described first embodiment will be described. First, a document image created through a PC or the like is expressed in a printer description language (PDL) and then expanded into multi-value image data and attribute information data. The multi-value image data and attribute information data (tag) Data) is stored in the image memory 61 and the Tag memory 62, respectively.
[0031]
Next, the tag discrimination circuit 63 detects pixels representing characters or line drawings from the tag data stored in the Tag memory 62. Based on this result, the binarization circuit 64 performs binarization processing of the character / line drawing unit on the multi-value image data stored in the image memory 61. The obtained binary image data is supplied to the smoothing enlargement circuit 65, and smoothing enlargement processing is performed using the jaggy detection pattern and the enlarged output pattern (jaggy correction pattern) stored in the storage ROM 68. Further, the result of the smoothing enlargement process is supplied to the binary multi-value conversion circuit 67.
[0032]
On the other hand, in the background calculation circuit 66, based on the multi-value image data stored in the image memory 61 and the tag data stored in the Tag memory 62, the pixel value (non-background value) of the pixel representing the character / line image, And the pixel value (background value) of the other part is calculated. In the binary multi-value conversion circuit 67, in the binary smoothing enlarged pixel group obtained by the smoothing enlargement circuit 65, the pixel indicating the character / line image is converted to the non-background value (multi-value data) calculated by the background calculation circuit 66. The converted pixel indicating non-character / non-line image is converted into a background value (multi-value data). As a result, the obtained data becomes smoothing enlarged multi-value image data.
[0033]
The processing described above is first performed on the Y component, then the M component, and finally the C component. After the smoothing enlargement process for each color component is completed, each color component is output to an image output device (not shown) (resolution: 400 dpi, color multi-value laser printer), and a printing process is performed.
[0034]
Further details will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. First, in step S101 shown in FIG. 2, the multi-value image data of the Y component, which is the first color component, and attribute information data (tag data) corresponding thereto are read. Here, FIG. 5 is a conceptual diagram showing an example of the read multi-value image data. As described above, the multi-value image data consists of 13 pixels in the main scanning direction and 7 pixels in the sub scanning direction, and is read into the image memory 61. FIG. 6 is a conceptual diagram showing an example of read tag data. In the tag data, the value “0” is a pixel representing a photograph portion, and the value “1” is a pixel representing a character portion. Although not shown, the line drawing portion has the value “2”. In the present embodiment, the value of the tag data is set in this way for convenience, but other values may be used. In both FIG. 5 and FIG. 6, the target processing pixel (center pixel) is indicated by a thick frame.
[0035]
Next, in step S102, the Tag determination circuit 63 determines whether or not tag data representing a character portion exists in 3 × 3 pixels centered on the target pixel. First, with regard to the tag data, attention is paid to a 3 × 3 pixel region centered on the target pixel. Here, FIG. 7 is obtained by extracting 3 × 3 pixels from the 13 × 7 pixel tag data shown in FIG. 6. In this example, tag data “1” representing a character portion exists in the 3 × 3 pixel region. Therefore, in this case, the determination result in step S102 is “YES”, and the process proceeds to step S103 and step S104.
[0036]
In step S104, the value of the pixel corresponding to the character tag is set to “255 (black)” for all 13 × 7 pixels shown in FIG. 5 read into the image memory 61 by the binarization circuit 64 shown in FIG. And the value of the pixel corresponding to other than the character tag (pixel corresponding to the photo tag) is “0 (white)”. Here, the multi-valued image data shown in FIG. 5 is binarized, but the tag data shown in FIG. 6 may be binarized. In this case, the character tag data is “255 (black)”, and the other tag data is “0 (white)”. FIG. 9 is a conceptual diagram showing binary image data after binarization processing.
[0037]
Next, in step S105, smoothing enlargement processing is performed on the binary image data. Here, FIG. 10 is a conceptual diagram showing a state in which the target pixel of the binary image data shown in FIG. The smoothing enlargement processing method may be the same as that performed for binary image input described in the related art. That is, it compares with a jaggy detection pattern prepared in advance, and if they match, the jaggy correction output pixel pattern (2 × 2 pixels: double) is supplied to the binary multi-value conversion circuit 67. In the jaggy correction output pixel pattern shown in FIG. 10, black pixels represent non-background values and white pixels represent background values.
[0038]
On the other hand, in step S103, the background value and non-background value are calculated by the background calculation circuit 66 according to the flowchart shown in FIG. In step S120 shown in FIG. 3, first, 3 × 3 pixels centering on the target pixel are selected from the multi-value image data stored in the image memory 61 shown in FIG. 1 and the tag data stored in the Tag memory 62. Reference is made (see FIGS. 11 and 7), and the maximum pixel value A that is the maximum for the pixel (non-background) corresponding to the character tag is calculated. In step S121, the average pixel value B of the pixel group (background) corresponding to the non-character tag is calculated.
[0039]
Here, FIG. 11 is a conceptual diagram showing 3 × 3 pixels centered on the target pixel of the multi-valued image data shown in FIG. In the example shown in FIG. 11, A = 128. In the example shown in FIG. 11, (210 + 206 + 216 + 210) /4=210.5, and rounded off to B = 211. Then, in step S122 shown in FIG. 3, the background value (= B) and the non-background value (= A) are output. Here, the non-background value is the maximum value of the pixel corresponding to the character tag, but may be calculated based on an average value or other criteria. Similarly, the background value is the average value of the pixels corresponding to the non-character tag. However, the maximum value may be used as a reference as in the case of the non-background value, or may be calculated using another reference. The non-background value A and the background value B are supplied to the binary multi-value conversion circuit 67 shown in FIG.
[0040]
Next, in step S106 shown in FIG. 2, the non-background value A is calculated by the background calculation circuit 66 by the binary multi-value conversion circuit 67 and 2 × 2 pixel binary data supplied from the smoothing expansion circuit 65. Then, the base value B is used to convert to multi-value data. For example, the non-background value A is applied to 2 × 2 black pixels obtained by the smoothing enlargement process shown in FIG. 10, and the background value B is applied to white pixels. Here, FIG. 12 is a conceptual diagram illustrating an example in which the non-background value A is applied to the 2 × 2 black pixels after the smoothing enlargement process and the background value B is applied to the white pixels. As shown in the figure, since the non-background value A = 128 and the background value B = 211 in step S103 described above, the 2 × 2 image after the binary multi-value conversion is as shown in FIG.
[0041]
Therefore, in the first embodiment, since background values and non-background values are not considered in the past, whitening that has occurred in an image after smoothing enlargement can be prevented. Also, color halftone characters and line drawings can be smoothed and enlarged. Even when characters are present in the photograph, since the pixel value (average value) of the photograph portion as the background is applied to the boundary portion between the character portion and the photograph portion after the jaggy correction, whitening does not occur. When the smoothed enlarged multi-valued pixel is obtained by the above-described processing, the smoothed enlarged multi-valued pixel is output to an image output device such as a printer in step S107.
[0042]
Next, when the tag data “1” representing the character portion does not exist in the 3 × 3 pixel area at the center of the processing pixel in step S102, the determination result is “NO”, and the process proceeds to step S108. In step S108, it is determined whether or not tag data “2” representing the line drawing portion exists in the 3 × 3 pixel region. If the tag data “2” representing the line drawing part exists, the processes of steps S109 to S113 are executed.
[0043]
First, in step S109, the value of the pixel corresponding to the line drawing tag is set to “255 (black)” for 13 × 7 pixels read into the image memory 61 by the binarization circuit 64 shown in FIG. The value of the pixel corresponding to other than “0” is set to “0 (white)”. Next, in step S110, the smoothing enlargement process is performed as in step S105 described above, and in step S113, the background value and the non-background value are calculated in the same manner as in step S103.
[0044]
In step S113, the background calculation circuit 66 calculates the background value and the non-background value according to the flowchart shown in FIG. In step S130 shown in FIG. 4, first, 3 × 3 pixels centering on the target pixel are obtained from the multi-value image data stored in the image memory 61 shown in FIG. 1 and the tag data stored in the Tag memory 62. The maximum pixel value A that is the maximum for the pixel (non-background) corresponding to the line drawing tag is calculated. In step S131, the average pixel value B of the pixel group (background) corresponding to the non-line drawing tag is calculated. In step S132, the background value (= B) and the non-background value (= A) are output. Next, in step S111, binary multilevel conversion is performed in the same manner as in step S106 described above, and in step S112, smoothed expanded multilevel pixels are transferred to an image output device such as a printer in the same manner as in step S107 described above. Output.
[0045]
On the other hand, if the determination in step S108 is “NO”, that is, if neither the character tag “1” nor the line drawing tag “2” exists in the 3 × 3 pixel area as shown in FIG. Since there is no character or line drawing, the process proceeds to step S114, and the target pixel is simply enlarged. For example, a pixel having a photo tag “0” is simply enlarged. In the first embodiment, simple enlargement is used. However, the present invention is not limited to this. For example, another enlargement method such as a projection method, four-point interpolation, or 16-point interpolation may be used. In step S115, the simply enlarged image data is output.
The above-described processing is performed for each color component and each pixel. That is, after the processing of the Y component image is completed, the M component image and the C component image are subsequently processed.
[0046]
As described above, in the first embodiment, since the binary data is used when the smoothing enlargement process is performed, it is necessary to create and prepare a jaggy detection pattern and an output correction pattern composed of color multi-value data. Absent. Also, by calculating background values and non-background values and converting the resulting smoothed enlarged data to multi-valued data, it is possible to prevent white spots from occurring and to output smoothed enlarged data as it is. Will be obtained.
[0047]
B. Second embodiment
B-1. Configuration of the second embodiment
Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the image processing apparatus according to the second embodiment of the present invention. It should be noted that portions corresponding to those in FIG. The second embodiment is different from the first embodiment in that an edge detection type binarization circuit 71 is provided in place of the tag memory 62, the tag determination circuit 63, and the binarization circuit 64. The edge detection type binarization circuit 71 uses an existing differential operator such as Sobel, Laplacian, etc., for the 13 × 7 pixel multivalued image data stored in the image memory 61 to provide edge strength. If a pixel exceeding a preset threshold is present around the 3 × 3 pixel centered on the target pixel, it is determined that the target pixel is an edge pixel, the edge pixel is “255”, and the non-edge pixel is Convert to “0” and binarize. The threshold value is set experimentally in advance.
[0048]
B-2. Operation of the second embodiment
Next, the operation of the second embodiment will be described. FIG. 14 is a flowchart for explaining the operation of the image processing apparatus according to the second embodiment. First, a document image created through a PC or the like is expressed in a printer description language (PDL) and then expanded into multi-valued image data. Each of the multi-valued image data is stored in an image memory 61. The Here, the input image may be an image that is not created through a PC or the like, for example, a multi-value raster image input from a scanner or the like.
[0049]
Next, in the edge detection type binarization circuit 71, the above-described edge detection processing is performed on the multi-valued image data, and binarization processing is performed in which the edge pixels are black pixels and the non-edge pixels are white pixels. Applied. The background calculation circuit 66 calculates background values and non-background values for the multivalued image data stored in the image memory 61 based on the output from the edge detection type binarization circuit 71. The smoothing expansion circuit 65 performs smoothing expansion on the output from the edge detection type binarization circuit 71. As a result of the smoothing enlargement, the obtained enlarged binary pixel group is converted into a multi-value pixel by the same processing as in the first embodiment in the binary multi-value conversion circuit 67, and the obtained multi-value smoothing enlarged multi-value is obtained. Output to the image output device as data.
[0050]
Furthermore, it demonstrates in detail with reference to the flowchart shown in FIG. First, in step S <b> 210, multi-value image data for 13 × 7 pixels of the Y component that is the first color component is read into the image memory 61. Next, in step S211, the edge detection type binarization circuit 71 performs edge detection processing on all image data of 13 × 7 pixels, and pixels whose edge strength exceeds a preset threshold value are noticed. It is determined whether or not the pixel exists around the 3 × 3 pixel centered on the pixel, and if it exists, it is determined that the target pixel is an edge pixel, and in step S212, the pixel within the input 13 × 7 pixel is determined. In the region, the edge pixel whose edge intensity exceeds the threshold value is converted to “255”, and the non-edge pixel having the threshold value equal to or less than the threshold value is converted to “0” to be binarized. For example, assume that the input multivalued image data is as shown in FIG. 5, and the result shown in FIG. 9 is obtained. Next, in step S213, a smoothing enlargement process is performed in the same manner as in the first embodiment to obtain 2 × 2 pixel jaggy correction pixels (see FIG. 10).
[0051]
On the other hand, in step S216, the background calculation circuit 66 calculates the background value and the non-background value according to the multivalued image data stored in the image memory 61 and the result of the edge detection process. Specifically, in step S221 shown in FIG. 15, in the 3 × 3 pixel region centered on the target pixel (FIG. 11), among the pixels determined to be edges (as a result of the binarization process, black pixels and The maximum pixel value A that maximizes the pixel value is calculated. In the example shown in FIG. 11, A = 128. In step S222, the average pixel value B of the non-edge pixel group is calculated. In the case of the example shown in FIG. 11, (210 + 206 + 216 + 210) /4=210.5, rounded to B = 211. In step S223, the background value (= B) and the non-background value (= A) are output. Here, the non-background value is the maximum value of the edge-corresponding pixels, but may be set based on an average value or other criteria. Similarly, the background value is the average value of the non-edge-corresponding image, but the maximum value may be used as a reference, or may be set based on another reference, as with the non-background value.
[0052]
Next, in step S214 shown in FIG. 14, the 2 × 2 pixel binary data output from the smoothing enlargement circuit 65 is used by using the background value and the non-background value obtained by the background calculation circuit 66 shown in FIG. Convert to multi-value data. For example, the non-background value is applied to the black pixel of the 2 × 2 pixel smoothing enlarged pixel shown in FIG. 10, and the background value is applied to the white pixel. As described in step S216 described above, since the background value = 211 and the non-background value = 128, 2 × 2 pixels after multi-value conversion are as shown in FIG. Therefore, as in the first embodiment, it is possible to prevent the occurrence of whitening.
[0053]
On the other hand, if the determination in step S211 is “NO”, that is, if the target pixel in the 3 × 3 pixel region is not an edge pixel, the process proceeds to step S217, and the target pixel is simply enlarged. In the second embodiment, simple enlargement is used. However, as in the first embodiment, other enlargement methods such as a projection method, 4-point interpolation, and 16-point interpolation may be used. In step S218, the simply enlarged image data is output.
The above-described processing is performed for each color component and each pixel. That is, after the processing of the Y component image is completed, the M component image and the C component image are subsequently processed.
[0054]
As described above, in the second embodiment, unlike the first embodiment, edge detection is performed without using attribute information data (tag data), and smoothing expansion is performed according to the obtained edge strength, or simple expansion is performed. Choose what to do. In the second embodiment, the enlargement method is selected by comparing the edge strength with one threshold value. However, the edge strength is divided into a plurality of stages, and the enlargement method is changed for each edge strength. Also good. For example, smoothing expansion may be performed at a certain edge strength, simple expansion may be performed when the edge strength is different from this, and expansion may be performed by four-point interpolation when the two edge strengths are different. .
[0055]
C. Third embodiment
C-1. Configuration of the third embodiment
Next, a third embodiment of the present invention will be described. FIG. 16 is a block diagram showing the configuration of the image processing apparatus according to the third embodiment of the present invention. Note that portions corresponding to those in FIG. 1 or FIG. In the figure, the ROM 80, in addition to the jaggy detection pattern and the jaggy correction pattern, a triangular wave selection signal S for selecting any of the triangular wave signals A, B, C output from the triangular wave generators 82, 83, 84 described later. Remember. The D / A converter 81 converts the smoothed enlarged multi-value data (2 × 2 pixels) output from the binary multi-value conversion circuit 67 into an analog signal and supplies the analog signal to one input terminal of the comparator 86.
[0056]
Next, each of the triangular wave generators 82 to 84 generates triangular waves A, B, and C having different phases or periods, and supplies them to the SEL 85. The SEL 85 selects one of the triangular wave signals A, B, and C output from the triangular wave generators 82 to 84 in accordance with the triangular wave selection signal S, and supplies the selected triangular wave signal to the other input terminal of the comparator 86. . The comparator 86 compares the level (amplitude) of the analog signal converted by the D / A converter 81 and the triangular wave signal selected by the SEL 85, and turns on when the analog signal becomes larger than the triangular wave signal. Is output. The laser control signal is used by an image forming unit in an image output device such as a laser printer to control on / off of laser light for forming a latent image on a photosensitive drum.
[0057]
C-2. Operation of the third embodiment
Next, the operation of the third embodiment will be described. It should be noted that, after the image is input, the binarization of the image based on the tag data and the smoothing expansion, the calculation of the background value and the non-background value, and the binary pixel group obtained by the smoothing expansion Since the processing until conversion to a value pixel group is the same as that of the first embodiment, it will be briefly described. First, a document image created through a PC or the like is expressed in a printer description language (PDL) and then expanded into multi-value image data and attribute information data. The multi-value image data and attribute information data (tag) Data) is stored in the image memory 61 and the Tag memory 62, respectively.
[0058]
The background calculation circuit 66 calculates the background value and the non-background value using the multivalued image data and the tag data by the same processing as in the first embodiment. On the other hand, when the tag determination circuit 63 detects character tags and line drawing tags from the tag data, the binarization circuit 64 performs binarization processing on the corresponding pixels of the multi-value image data. . The obtained binary image data is subjected to smoothing enlargement processing in the smoothing enlargement circuit 65 and then supplied to the binary multi-value conversion circuit 67. Further, the smoothing enlargement circuit 65 supplies the SEL 85 with a triangular wave selection signal S corresponding to the smoothed binary image data.
[0059]
Here, FIG. 17 is a conceptual diagram for explaining the smoothing expansion and the selection of the triangular wave selection signal S in the smoothing expansion circuit 65. As shown in the figure, in the smoothing expansion circuit 65, as in the first or second embodiment, when the jaggy detection pattern stored in the ROM 80 and binary data are pattern-matched and both match, A jaggy correction pattern (2 × 2 pixels) corresponding to the jaggy detection pattern and a triangular wave selection signal S set for each pixel of the jaggy correction pattern are output. In the illustrated example, for the upper left pixel, a triangular wave selection signal S for selecting the triangular wave signal A generated by the triangular wave generator 82, and for the other pixels, a triangular wave signal generated by the triangular wave generator 84. A triangular wave selection signal S for selecting C is output.
[0060]
On the other hand, if the two do not match, the same pixel group (2 × 2 pixels, no jaggy correction) and the triangular wave selection signal S as those subjected to simple enlargement are output. That is, when the pixel of interest is a black pixel, as shown in FIG. 18A, binary data (2 × 2 pixels) in which all pixels are black, and a triangular wave generator 84 is generated for each pixel. A triangular wave selection signal S for selecting the triangular wave signal C to be output. On the other hand, when the target pixel is a white pixel, as shown in FIG. 18B, binary data (2 × 2 pixels) in which all are white pixels, and a triangular wave generator for each pixel A triangular wave selection signal S for selecting the triangular wave signal C generated by the reference numeral 84 is output.
[0061]
Next, in the binary multi-value conversion circuit 67, the binary data after the smoothing enlargement processing is converted into the smoothing enlargement multi-value data according to the background value and the non-background value by the same processing as in the first embodiment, and the D / Supplied to the A converter 81. That is, the non-background value is applied to the black pixel of the binary data, and the background value is applied to the white pixel to convert the data to smoothing expanded multi-value data. In the D / A converter 81, the smoothed expanded multi-value data that has been subjected to the smoothing expanded process is converted into an analog signal and supplied to one input terminal of the comparator 86. In SEL85, any of the triangular wave signals A, B, and C output from the triangular wave generators 82 to 84 is selected according to the triangular wave selection signal S supplied from the smoothing expansion circuit 65, and the selected triangular wave signal is compared with the comparator. The other input terminal of 86 is supplied.
[0062]
Here, FIG. 19 is a conceptual diagram showing the relationship among the triangular wave signals A, B, C generated by the triangular wave generators 82 to 84, the horizontal synchronization signal, the pixel clock, and the pixel data. As shown in the figure, the triangular wave signal A is synchronized with the signal for each pixel and has a cycle twice as long as the pixel clock. The triangular wave signal B has a waveform obtained by inverting the phase of the triangular wave signal A. The triangular wave signal C has the same cycle as the pixel clock.
[0063]
The comparator 86 outputs a laser control signal that is turned on when the analog signal is larger than the triangular wave signal. Here, FIG. 20 is a conceptual diagram showing an example of the multi-value image data and the triangular wave selection signal S, and FIG. 21 explains the operation of the comparator 86 for the multi-value image data and the triangular wave selection signal S shown in FIG. It is a conceptual diagram for doing. FIG. 22 is a conceptual diagram for explaining the operation of the comparator 86 when only the triangular wave signal C having the same period as the pixel clock is used without selecting the waveform of the multi-value image data shown in FIG. is there. When the multi-value image data and the triangular wave selection signal S shown in FIG. 20 are supplied, the comparator 86 outputs the laser control signal shown in FIG.
[0064]
On the other hand, when only the triangular wave signal C having the same period as the pixel clock is used without selecting a waveform according to the multi-value image data shown in FIG. 20, the comparator 86 outputs the laser control signal shown in FIG. Is output. When the laser control signal shown in FIG. 21 is compared with the laser control signal shown in FIG. 22, in FIG. 22, the laser ON signal is divided into three, and three multi-value pixels continuous in the main scanning direction are divided. Print cracks have occurred. As a result, the latent image formed on the photoconductor has a gap G as shown in FIG. On the other hand, in FIG. 21, three multi-valued pixels are connected smoothly, and printing cracks do not occur. As shown in FIG. 24, the latent image formed on the photosensitive member is not divided.
[0065]
In this way, by switching the three triangular wave signals A, B, and C according to the situation and generating the laser control signal, when outputting a character / line image, there is no print cracking especially at the edge portion, and smoother Reproduction is possible. That is, in addition to the effect of the first embodiment, the effect of preventing the occurrence of a gap by attracting the pixels at the edge portion can be obtained, and further smoothing enlargement processing can be performed.
[0066]
D. Fourth embodiment
D-1. Configuration of the fourth embodiment
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. FIG. 25 is a block diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to the fourth embodiment of the present invention. Note that portions corresponding to those in FIG. 13 or FIG. As shown in the figure, the fourth embodiment is a combination of the configuration of the second embodiment shown in FIG. 13 and the configuration for generating the laser control signal described in the third embodiment shown in FIG. Yes.
[0067]
D-2. Operation of the fourth embodiment
Next, the operation of the fourth embodiment will be described. First, a document image created through a PC or the like is expressed in a printer description language (PDL) and then expanded into multi-valued image data. Each of the multi-valued image data is stored in an image memory 61. The Next, in the edge detection type binarization circuit 71, the above-described edge detection processing is performed on the multi-valued image data, and binarization processing is performed in which the edge pixels are black pixels and the non-edge pixels are white pixels. Applied. Note that the input image may be a multi-value raster image input from a scanner or the like.
[0068]
The background calculation circuit 66 calculates background values and non-background values for the multivalued image data stored in the image memory 61 based on the output from the edge detection type binarization circuit 71. The smoothing expansion circuit 65 performs smoothing expansion by pattern matching using the jaggy detection pattern stored in the ROM 80 on the output from the edge detection type binarization circuit 71. That is, in the smoothing enlargement process, as in the process described in the third embodiment, a jaggy correction pattern (2 × 2 pixels) and a triangular wave selection signal S for pixel drawing corresponding to the jaggy correction pattern are output. As a result of smoothing enlargement, the obtained jaggy correction pattern is converted into multi-valued pixels by the same processing as in the first embodiment in the binary multi-value conversion circuit 67, and is output as smoothed enlarged multi-value data.
[0069]
In the D / A converter 81, the smoothed expanded multi-value data that has been subjected to the smoothing expanded process is converted into an analog signal and supplied to one input terminal of the comparator 86. In SEL85, any of the triangular wave signals A, B, and C output from the triangular wave generators 82 to 84 is selected according to the triangular wave selection signal S supplied from the smoothing expansion circuit 65, and the selected triangular wave signal is compared with the comparator. The other input terminal of 86 is supplied. The comparator 86 outputs a laser control signal that is turned on when the analog signal is larger than the triangular wave signal.
[0070]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, binary image data is generated from multi-value image data by the binarizing means, and the edge portion of the binary image data is smoothed by the smoothing and high resolution means. However, since the overall resolution is increased to obtain smooth high-resolution binary image data, smoothing and high-resolution are performed using binary image data, so there is no need to increase the jaggy detection pattern, and the memory The advantage of not wasting is obtained. Further, since the smooth high-resolution binary image data is finally converted to multi-value image data based on the input multi-value image data by the multi-value conversion means, even if it is a color multi-value image, There is an advantage that the smoothing enlargement process can be performed on the character / line drawing while maintaining the color and gradation.
[0071]
Further, the background calculation means calculates the density value of the background portion and the density value other than the background portion based on the multivalued image data, and the background calculation is performed on the background portion of the smooth high-resolution binary image data. By assigning a density value of the background portion calculated by the means, and assigning a density value other than the background portion calculated by the background calculation means other than the background portion of the smooth high-resolution binary image data, Since it is converted to value image data, there is an advantage that white spots do not occur at the boundary between the character portion and the photograph portion.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation of the image processing apparatus according to the first embodiment;
FIG. 3 is a flowchart for explaining the operation (background value / non-background value calculation operation) of the image processing apparatus according to the first embodiment;
FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation (background value / non-background value calculation operation) of the image processing apparatus according to the first embodiment;
FIG. 5 is a conceptual diagram showing an example of input multi-value image data in the first embodiment and the second embodiment.
FIG. 6 is a conceptual diagram showing an example of input attribute information (tag) data in the first embodiment.
FIG. 7 is a conceptual diagram showing attribute information (tag data) in a 3 × 3 pixel area centered on a pixel of interest.
FIG. 8 is a conceptual diagram illustrating a case where tag data other than characters and line drawings exists in 3 × 3 pixels centered on a pixel of interest.
FIG. 9 is a conceptual diagram for explaining binarization processing in which only the character part is black and the others are white.
FIG. 10 is a conceptual diagram for explaining an operation when jaggies are detected.
FIG. 11 is a conceptual diagram showing 3 × 3 pixels centered on a target pixel of input multi-valued image data.
FIG. 12 is a conceptual diagram for explaining binary multi-value conversion for converting smoothing enlarged binary data into multi-value data.
FIG. 13 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to a second embodiment.
FIG. 14 is a flowchart for explaining the operation of the image processing apparatus according to the second embodiment;
FIG. 15 is a flowchart illustrating a background value calculation process and a non-background value calculation process according to the second embodiment.
FIG. 16 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to a third embodiment.
FIG. 17 is a conceptual diagram for explaining an operation of jaggy detection (pattern matching) in the third embodiment.
FIG. 18 is a conceptual diagram showing a jaggy correction pattern and a triangular wave selection signal S that are output according to a target pixel value when jaggy is not detected in the third embodiment.
FIG. 19 is a conceptual diagram showing signals including triangular wave signals A, B, and C in the third embodiment.
FIG. 20 is a conceptual diagram illustrating an example of image data and a triangular wave signal S after smoothing enlargement processing according to the third embodiment.
FIG. 21 is a conceptual diagram showing a generation process of a laser control signal in the third embodiment.
FIG. 22 is a conceptual diagram showing a generation process of a laser control signal using a triangular wave signal C in the third embodiment.
FIG. 23 is a conceptual diagram showing pixels of a latent image formed on a photoconductor by a laser control signal shown in FIG. 22 in the third embodiment.
24 is a conceptual diagram showing pixels of a latent image formed on a photoconductor by a laser control signal shown in FIG. 21 in the third embodiment.
FIG. 25 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to a fourth embodiment.
FIG. 26 is a conceptual diagram for explaining smoothing expansion processing according to a conventional technique.
FIG. 27 is a conceptual diagram for explaining jaggy detection by pattern matching according to a conventional technique.
FIG. 28 is a block diagram illustrating a partial configuration of an image processing apparatus using a pulse modulation method according to a conventional technique.
FIG. 29 is a block diagram illustrating an operation of an image processing apparatus using a pulse modulation method according to a conventional technique.
FIG. 30 is a conceptual diagram for explaining occurrence of whitening due to a smoothing enlargement process according to a conventional technique.
[Explanation of symbols]
61 Image memory
62 Tag memory
63 Tag discrimination circuit
64 Binarization circuit (binarization means)
65 Smoothing enlargement circuit (means for smooth and high resolution)
66 Background calculation circuit (background calculation means)
67 Binary multi-value conversion circuit (multi-value conversion means)
68 ROM
71 Edge detection type binarization circuit
80 ROM
81 D / A converter
82, 83, 84 Triangular wave generator (pattern waveform generating means)
85 SEL (selection means)
86 Converter (Signal generation means)

Claims

Binarization means for generating binary image data from multivalued image data;
Smoothing and high resolution means for smoothing the edge portion of the binary image data binarized by the binarizing means and making the whole high resolution to obtain smooth high resolution binary image data;
Based on the multi-valued image data, a background calculation means for calculating a density value of the background part and a density value other than the background part;
The background value of the smooth high-resolution binary image data obtained by the smooth high-resolution binary image data is assigned with the density value of the background portion calculated by the background calculation means. Image processing further comprising: binary multi-value conversion means for acquiring smoothed enlarged multi-value image data by assigning density values other than the background calculated by the background calculation means other than the background apparatus.

The binarization means includes
Binarizing the multi-valued image data based on image attribute data that is input together with the multi-valued image data and represents at least a pattern part, a character part, and a line drawing part in the multi-valued image data.
The image processing apparatus according to claim 1, wherein:

The binarization means includes
Separating the multi-valued image data into at least a picture part and a character / line-drawing part, and binarizing the multi-valued image data based on the separation result
The image processing apparatus according to claim 1, wherein:

Pattern waveform generating means for generating a plurality of pattern waveforms having different phases or periods;
Selection means for selecting any one of a plurality of pattern waveforms generated by the pattern waveform generation means based on the smooth high resolution binary image data from the smooth high resolution means;
Signal generating means for generating an on / off signal based on the smooth high-resolution binary image data and the pattern waveform selected by the selecting means;
The image processing apparatus according to claim 1, further comprising:

A binarization step for generating binary image data from multi-valued image data;
A smoothing and high resolution step for smoothing the edge portion of the binary image data binarized in the binarization step and increasing the overall resolution to obtain smooth high resolution binary image data;
Based on the multi-valued image data, a background calculation step for calculating a density value of the background portion and a density value other than the background portion;
The background portion of the smooth high resolution binary image data obtained in the smooth high resolution step is assigned the density value of the background portion calculated in the background calculation step, and the smooth high resolution binary image data is assigned. A binary multi-value conversion step of acquiring smoothed enlarged multi-value image data by assigning density values other than the background portion calculated in the background calculation step to other than the background portion of
An image processing method comprising:

A pattern waveform generation step for generating a plurality of pattern waveforms having different phases or periods;
A selection step of selecting any one of a plurality of pattern waveforms generated in the pattern waveform generation step based on the smooth high resolution binary image data obtained in the smoothing and high resolution step;
A signal generation step of generating an on / off signal based on the smooth high-resolution binary image data and the pattern waveform selected in the selection step;
The image processing apparatus according to claim 5, further comprising: