JP3618776B2 - Image processing apparatus and method - Google Patents

Description

Translated fromJapanese

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は画像処理装置及び方法に関し、例えば写真画像、網点画像、文字画像を読み込んで出力する画像処理装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
網点画像印刷方法とは、階調のある画像に対して画像を細かいドットの集合体に分解し、そのドットの大きさで疑似的に階調を表現する画像印刷方法である。
【０００３】
しかし、網点画像印刷方法を用いて印刷出力された原稿画像を画素単位に読み込むと、読み込まれた画像データにはモアレと呼ばれるテクスチャが出現してしまう場合があった。そのため、従来の画像処理装置及び方法においては、読み込んだ画像からモアレを除去するために、読み込んだ画像データに対してフィルタリング等の処理を行う必要があった。
【０００４】
しかしながら、読み込む原稿画像が文字や写真及び網点画像の混在した画像である場合には、一様にモアレ抑制のフィルタリング処理等を行うと、文字や写真画像の品位が損なわれてしまう場合が発生する。従って、文字や写真及び網点画像の混在画像を処理する場合には、モアレ抑制処理は網点画像の部分のみに施されるべきである。
【０００５】
従って従来の画像処理装置及び方法においては、入力画像中から網点画像領域を判別する必要があり、その判別法としては網点のドットの孤立性を検出し、孤立したドットの集合体を網点画像領域として判別する方式や、ブロック毎の相関を取る方式など、様々な方法が提案されてきた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような従来の網点画像領域判別方法はいずれも単色の画像データから網点画像を判別することを仮定した方法であった。一方、カラーの網点画像を含む原稿画像に対しては、各色成分毎の情報を用いて網点画像判別処理を行った手法は提案されておらず、従ってカラー画像において効率良く網点画像を判別することができなかった。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は上述した課題を解決するためになされたものであり、上述した課題を解決するために以下の構成を備える。
【０００８】
即ち、注目画素の注目色成分のエッジ方向を判定するために、注目色成分の水平方向、垂直方向、及び斜め方向のエッジの度合いを示すエッジ量を算出し、算出した中の最大エッジ量を持つ方向を注目色成分のエッジ方向として検出し、この検出を色成分毎に行う検出手段と、前記検出手段で検出された色成分毎の最大エッジ量の中の最大値を求める最大値検出手段と、前記最大値検出手段で検出された最大値が所定の閾値以下である場合には、当該注目画素は写真画像領域に属すると判定する第１の判定手段と、前記最大値検出手段で検出された最大値が前記所定の閾値を超える場合において、少なくとも２つの色成分同士のエッジ方向が一致するときは、当該注目画素は文字線画領域に属すると判定し、各色成分のエッジ方向が他のいずれの色成分のエッジ方向にも一致しないときは、当該注目画素はカラー網点画像領域に属すると判定する第２の判定手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
【作用】
以上の構成により、色分解された入力画像から色成分毎の画像の特徴を捉えることにより、カラー網点画像領域と、文字線画像領域と写真画像領域とを判別することが可能になり、分離された各画像領域についてそれぞれ最適の画像処理等を施すことにより、高品位な画像を形成することができる。
【００１３】
【実施例】
以下、図面を参照して本発明に係る一実施例について詳細に説明する。
【００１４】
＜第１実施例＞
図１は、本実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１において、１０１はＣＣＤカラーセンサ、１０２はアナログ増幅部、１０３はＡ／Ｄ変換部、１０４はシェーディング補正部、１０５はプリント信号発生部、１０６は画像領域分離部である。また、１０８は読み取り同期信号発生部、１１１はカラープリンタであり、１１４は画像処理装置全体を制御するＣＰＵである。
【００１６】
ＣＣＤカラーセンサ１０１によって読み込まれた画像信号は、アナログ増幅部１０２で増幅され、Ａ／Ｄ変換部１０３でアナログからデジタルに変換され、シェーディング補正部１０４に入力され、画像信号の読み取り位置による明るさのバラツキの補正を行う。シェーディング補正は原稿の位置による明るさ、色味の歪を補正するものであり、この補正により入力原稿のおかれる位置に関わらず、本実施例における画像領域の分離を正確に行うことができる。尚、シェーディング補正部１０４におけるシェーディング補正は公知技術であるため、その詳細については説明を省略する。
【００１７】
シェーディング補正部１０４から出力された補正後の画像信号は画像領域分離部１０６に入力され、本実施例の特徴である画像領域分離を行い、領域判別信号１０７をプリント信号発生部１０５に出力する。
【００１８】
プリント信号生成部１０５ではシェーディング補正部１０４から出力されたカラー信号Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）を、Ｙ（イエロー），Ｍ（マゼンタ），Ｃ（シアン），Ｂｋ（ブラック）信号に変換し、各種の補正処理を行う。尚、この補正処理は、画像領域分離部１０６からの領域判別信号１０７によってどのような補正処理を行うかが決定され、ＣＰＵ１１４によって制御される。
【００１９】
そして、プリント信号発生部１０５から出力されたＹ（イエロー），Ｍ（マゼンタ），Ｃ（シアン），Ｂｋ（ブラック）信号は、カラープリンタ１１１によって、カラー画像として最終的に出力される。
【００２０】
また、以上に説明した各構成は、読み取り同期信号発生部１０８から発生される各同期信号により同期が取られる。読み取り同期信号発生部１０８からは、主走査有効区間信号ＨＳ，画素読み取り基本クロックＣＬＫ，副走査有効区間信号ＶＳが発生される。
【００２１】
次に、上述した画像領域分離部１０６について詳細に説明を行う。尚、画像領域分離部１０６は、本実施例の特徴をなすものである。
【００２２】
図２は、画像領域分離部１０６の詳細構成を示すブロック図である。
【００２３】
図２において、まずシェーディング補正回路１０４からの出力であるＲ（レッド）信号２０１、Ｇ（グリーン）信号２０２、Ｂ（ブルー）信号２０３がエッジ検出部２０４に入力される。このエッジ検出部２０４では、各画素毎にエッジの量及びその方向を検出することによって、画素毎の画像領域判別を行う。
【００２４】
エッジ検出部２０４により写真画像判定信号（ＰＩＣＴ信号）２０５，カラー網点画像判定信号（ＡＭＩ信号）２０６，文字線画像判定信号（ＣＨＡ信号）２０７のオン／オフが制御されて、１次平滑部２０８に入力される。１次平滑部２０８でまず第１次の平滑化処理が行われ、次いで２次平滑部２１２において第２次の平滑処理が行われる。尚、１次平滑部２０８，２次平滑部２１２における各平滑化処理は、それぞれメモリ２１０，２１３に格納されている周囲画素の情報を参照して行われ、メモリ２１０，２１３への読み込み／書き込みはＣＰＵ１１４により制御されている。
【００２５】
本実施例では、上述した画像領域分離部１０６において入力画像から網点の色毎のエッジの方向を検出し、検出されたエッジ方向が色毎に異なるとカラー網点画像領域であると判別する。
【００２６】
多色刷りの網点印刷による画像は色成分毎にスクリーン角を有しており、エッジの方向はスクリーン角に依存する。そのため、網点画像を色分解した画像信号からエッジ成分を抽出すると、色毎にその方向が異なるという特徴がある。一方、文字原稿は、例えば多色刷りによるカラー原稿であっても各色は重ね合わされているため、色成分毎のエッジの方向は一致する。そこで、本実施例においては、上述した画像によるエッジ方向の特徴を利用することにより、カラー網点原稿と文字原稿、さらには写真等の中間調の原稿などが混在した入力原稿から、カラー網点画像領域、文字線画像領域、写真画像領域とを分離する。
【００２７】
上述したような構成をなす画像領域分離部１０６における画像領域分離処理を、図３のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００２８】
まずステップＳ３０１において、各画素を構成するＲ，Ｇ，Ｂの各色成分毎にフィルタ関数を用いて５×５画素のフィルタリング処理を行い、それぞれのエッジ及びその方向を検出する。
【００２９】
本実施例における５×５画素のフィルタリング処理について、以下に説明する。
【００３０】
例えば、座標（ｘｉ，ｙｉ）である注目画素に対して５×５画素のフィルタリング処理を行う場合、係数マトリクスを図４のように、例えば座標（ｘｉ，ｙｉ）の濃度値がｆ（ｘｉ，ｙｊ）である注目画素に対する係数はａ３３であるとすると、各座標毎に以下の式（１）に示すフィルタ関数Ｆによりフィルタリング処理が施される。
【００３１】

上述したフィルタ関数（１）において実際に本実施例で用いられる係数マトリクスを、図５に示す。
【００３２】
本実施例においては、図５の（ａ）から（ｈ）に示す８種類の係数マトリクスを用いて、上述したフィルタ関数（１）によりフィルタリング処理を行う。尚、図５の各係数マトリクスにおいて、空白で示された係数部分は「０」を表わすものである。図５に示す８種類の係数マトリクスを用いてフィルタリング処理を行うことにより、即ち、８方向（Ｌ＝１〜８）についてのエッジ成分の検出を行うことができ、本実施例において全ての方向についてのエッジ成分は、８方向のいずれかに近似される。
【００３３】
上述したフィルタ関数（１）を用いて、まずＲ信号２０１に対して、図５に示す８方向のエッジ量ＤＲ１〜ＤＲ８を求める。
【００３４】
次にこの８方向のエッジ量ＤＲ１〜ＤＲ８から、エッジ量の最大値ＤＲＭＡＸと、その方向ＬＲ （１〜８）を求める。同様にして、Ｇ信号２０２についてのエッジ量の最大値ＤＧＭＡＸとその方向ＬＧ 、Ｂ信号２０３についてのエッジ量の最大値ＤＢＭＡＸとその方向ＬＢ を求める。
【００３５】
以上説明した様にステップＳ３０１においては、座標（ｘｉ，ｙｉ）における各ＲＧＢ信号の最大エッジ量及びその方向を求める。
【００３６】
次にステップＳ３０２において、ステップＳ３０１で求めた各ＲＧＢ信号の最大エッジ量ＤＲＭＡＸ，ＤＧＭＡＸ，ＤＢＭＡＸの中から、最大であるＤＭＡＸ 及びその方向ＬＭＡＸを検出する。
【００３７】
そして処理はステップＳ３０３に進み、銀塩写真等の連続階調画像領域（以下、写真画像領域と呼ぶ）の判別を行う。即ち、適当な閾値θを境にして、ステップＳ３０２で検出したＤＭＡＸ との関係がＤＭＡＸ ≦θである場合に、当該画素は写真画像領域であると判断し、ステップＳ３０５に進む。ステップＳ３０５では、写真画像判定信号（ＰＩＣＴ）２０５をＨレベルとし、カラー網点画像判定信号（ＡＭＩ）２０６と、文字線画像判定信号（ＣＨＡ）２０７とをＬレベルとして、次段の１次平滑化部２０８に出力する。
【００３８】
一方、ステップＳ３０３においてＤＭＡＸ ＞θである場合はステップＳ３０４に進み、写真画像判定信号（ＰＩＣＴ）２０５をＬレベルとし、ステップＳ３０６に進む。ステップＳ３０６においてはＬＲ ＝ＬＧ ，又はＬＧ ＝ＬＢ ，又はＬＢ ＝ＬＲ のうちのいずれかが成り立つか否かを判定する。ステップＳ３０６において上述した各関係のうちのいずれかが成り立つのであれば、エッジの方向が色によらずに同一である文字線で構成された画像領域（文字線画像領域）であると判定され、ステップＳ３０７に進む。ステップＳ３０７においては、カラー網点画像判定信号（ＡＭＩ）２０６をＬレベル、文字線画像判定信号（ＣＨＡ）２０７とをＨレベルとして、ステップＳ３０９に進む。
【００３９】
一方、ステップＳ３０６において上述した各関係がすべて成り立たないのであれば、エッジ方向が色により異なることを特徴とするカラー網点画像領域であると判定され、ステップＳ３０８に進む。ステップＳ３０８においては、カラー網点画像判定信号（ＡＭＩ）２０６をＨレベル、文字線画像判定信号（ＣＨＡ）２０７とをＬレベルとして、ステップＳ３０９に進む。
【００４０】
ステップＳ３０９では、図２に示す１次平滑化部２０８における第１の平滑化処理を行う。まずＣＰＵ１１４からの書き込み信号ＷＥに従って、メモリ２１０に領域判別結果信号２０９を書き込む。尚、領域判別結果信号２０９は、ＰＩＣＴ信号２０５がＨレベルであれば「０」、ＡＭＩ信号２０６がＨレベルであれば「１」、ＣＨＡ信号２０７がＨレベルであれば「２」となる。
【００４１】
次に、注目画素の周囲１画素分、即ち８画素分の領域判別結果をメモリ２１０から読み出し、３×３画素のウィンドウ処理による１次平滑化を行う。つまり、注目画素の周りを取り囲む８画素の領域判別結果が、いずれも注目画素の判別結果と異なる場合、注目画素の判別結果を周辺画素の判別結果のうちの多数である方に置き換える。この処理によって、局所的に出現した誤判定を除去することが可能となる。ステップＳ３０９において以上のようにして平滑化処理が施された後、処理はステップＳ３１０に進む。
【００４２】
ステップＳ３１０においては、２次平滑化部２１２で注目画素が文字線画像領域であった場合に、平滑化処理を行う。ステップＳ３１２では、まず１次平滑化信号２１１をメモリ２１３に書き込む。次に、注目画素に対して周囲２画素分、即ち２４画素分の領域判別結果をメモリ２１３から読み込み、５画素×５画素のウィンドウ処理による２次平滑化を行う。本実施例における２次平滑化部２１２における文字線画像領域の平滑化処理の例を、図６を参照して説明する。
【００４３】
図６は、２次平滑化部２１２における文字線画像領域を判別する条件を示す図である。図６の（ａ）に示すように５×５画素のウインドウについて、各画素のＣＨＡ信号がＣｍｎであるとした場合、図６の（ｂ）に示す全２８個の条件のうちの各ＣＨＡ信号のいずれかがＨレベルであれば、当該注目画素は文字線画像領域であると判別する。
【００４４】
上述したようにしてステップＳ３１０において注目画素が文字線画像領域であると判別されると、処理はステップＳ３１１に進み、文字線画像領域として注目画素の領域判別結果を「２」に補正する。
【００４５】
一方、ステップＳ３１０において図６に示す条件がいずれも成立しなかった場合、注目画素が文字線画像領域ではないと判別され、処理はステップＳ３１２に進み、今度は注目画素が網点画像であるか否かを判定する。ステップＳ３１２では、２５画素中においてＡＭＩ信号がＨレベルである画素を数える。２５画素中のＡＭＩ信号がＨレベルである画素数としては、適当な閾値δが予め設定されており、この閾値δよりもＡＭＩ信号がＨレベルである画素数が多い場合に、注目画素はカラー網点画像領域であると判別する。
【００４６】
上述したようにしてステップＳ３１２において注目画素がカラー網点画像領域であると判別されると、処理はステップＳ３１３に進み、カラー網点画像領域として注目画素の領域判別結果を「１」に補正する。
【００４７】
一方、ステップＳ３１２においてＡＭＩ信号がＨレベルである画素数が、閾値δよりも少なかった場合、注目画素は写真画像領域であると判別され、ステップＳ３１４で注目画素の領域判別結果が「０」に補正される。
【００４８】
以上説明したようにして、画像領域分離部１０６においては注目画素の画像領域を判別する。そして領域判別結果はプリント信号発生部１０５に入力される。
【００４９】
尚、以上の説明においては、エッジ方向毎の濃度変化を検出するためのフィルタ関数として、（１）式を例として説明を行ったが、この例に限ることなく、エッジ量及び方向を得ることができるものであれば何でもよい。また、その際に処理を行う色信号の順序も不同である。
【００５０】
次に、プリント信号発生部１０５について説明を行う。
【００５１】
図７は、プリント信号発生部１０５の詳細構成を示すブロック図である。
【００５２】
図７において、７００はＬＯＧ変換部であり、入力されるＲＧＢの３色信号を、プリント出力用のＹＭＣ信号に変換する。ＬＯＧ変換部７００でＬＯＧ変換された信号はマスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１，マスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２，マスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３に入力される。マスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１では、公知のＵＣＲ処理が行われ、ＹＭＣ信号からＢｋ信号を生成する。また、マスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２では、入力ＹＭＣ信号に対して３×３画素の公知のスムージング処理を行い、その後、公知のＵＣＲ処理を行って、Ｂｋ信号を生成する。また、マスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３では、入力ＹＭＣ信号に対して３×３画素の公知のエッジ強調処理を行い、その後、公知のＵＣＲ処理を行って、Ｂｋ信号を生成する。
【００５３】
以上説明したようにマスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１，マスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２，マスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３から出力されるそれぞれのプリント用ＹＭＣＢｋ信号は、全てセレクタ７０４に入力される。セレクタ７０４には上述した図１に示す画像領域分離部１０６からの画像領域判別信号１０７が入力されており、この画像領域判別信号に従って、前記マスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１，マスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２，マスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３からの出力を選択して、カラープリンタ１１１に出力する。
【００５４】
即ち、画像領域判別信号１０７が「０」であれば写真画像領域であるとしてマスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１からのＹＭＣＢｋ信号が、また、画像領域判別信号１０７が「１」であればカラー網点画像領域であるとしてマスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２からのスムージング処理を施されたＹＭＣＢｋ信号が、また、画像領域判別信号１０７が「２」であれば文字線画像領域であるとしてマスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３からのエッジ強調処理が施されたＹＭＣＢｋ信号が、セレクタ７０４において選択される。
【００５５】
以上説明したように本実施例によれば、カラー原稿からカラー網点画像領域及び文字線画像領域、写真画像領域を判別し、それぞれに適した画像処理を施すことにより、より最適な画像処理を行うことが可能となる。
【００５６】
＜第２実施例＞
以下、本発明に係る第２実施例について説明する。
【００５７】
上述した第１実施例においては、シェーディング補正部１０４から出力されたＲＧＢの画像信号に対して、画像領域分離部１０６で画像領域判別処理を行い、プリント信号発生部１０５においてＬＯＧ変換処理等を行っていた。第２実施例においては、上述した第１実施例と異なり、ＲＧＢ信号にＬＯＧ変換処理を施した後に、画像領域判別処理を行う場合について説明を行う。
【００５８】
図８は、第２実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。図８において、上述した第１実施例の図１に示す構成と同一の構成には同一番号を付し、説明を省略する。
【００５９】
図８において、８０１はＬＯＧ変換部であり、上述した第１実施例の図７に示すＬＯＧ変換部７００と同様である。また、８０２はプリント信号発生部であり、第１実施例の図１に示すプリント信号発生部１０５は図７に示すようにＬＯＧ変換部７００を保持していたが、第２実施例のプリント信号発生部８０２はこれを保持しない。
【００６０】
即ち、第２実施例においては、シェーディング補正部１０４から出力されたＲＧＢ信号をＬＯＧ変換部８０１でＬＯＧ変換することによりＣＭＹ信号に変換する。このＣＭＹ信号は画像領域分離部１０６に入力され、上述した第１実施例と同様の係数マトリクスを用いて各色のエッジを検出し、画像領域を判別する。そして、プリント信号発生部８０２において、画像領域分離部１０６から出力された画像領域判別信号１０７に従ってＵＣＲ処理をはじめとする適当な画像処理を行い、カラープリンタ１１１から画像を印刷出力する。
【００６１】
以上説明したように第２実施例によっても、上述した第１実施例と同様の効果が得られる。
【００６２】
＜第３実施例＞
以下、本発明に係る第３実施例について説明する。
【００６３】
第３実施例においては、入力されたカラー画像を通常の単色の網点画像判別処理に加え、上述した第１実施例におけるカラー網点画像判別処理を更に行う。
【００６４】
図９は、第３実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。図９において、上述した第１実施例の図１に示す構成と同一の構成には同一番号を付し、説明を省略する。
【００６５】
図９において、９０１は画像領域分離部Ａ、９０２は画像領域分離部Ｂであり、９０３はプリント信号発生部である。
【００６６】
画像領域分離部Ａ９０１はＲＧＢの画像信号を入力とし、各色についてそれぞれ公知の単色用の網点画像判別処理を行い、画像領域判別信号９０７が出力される。また、画像領域分離部Ｂ９０２は、上述した第１実施例の画像領域分離部１０６と同様であり、第１実施例と同様に画像判別信号１０７を出力する。プリント信号発生部９０３では、画像領域分離部Ａ９０１，画像領域分離部Ｂ９０２から出力されたそれぞれの画像判別信号９０７，１０７により、最適な画像処理を選択する。
【００６７】
例えば、画像判別信号９０７により網点画像であると判定された画素と、画像判別信号１０７により網点画像であると判定された画素との和を網点画像として判別することにより、通常の単色の網点画像判別処理では見落とされていた網点画像も検出することができ、例えば網点画像中の文字等を判別することも可能となる。従って、より高精度での画像判別が可能となる。
【００６８】
尚、第３実施例は、カラーインクが比較的均等に分布しているような画像において、特に効果的である。
【００６９】
以上説明したように第３実施例によれば、従来の方法による画像領域判別処理では検出されなかった網点画像領域についても判別可能となり、より高精度の画像処理を行うことができる。
【００７０】
また、第３実施例においては、上述した第１実施例の図１に示す画像領域分離部１０６の前段に画像領域分離部Ａ９０１を備える構成について説明を行ったが、もちろん第２実施例の図８に示す画像領域分離部１０６の前段に、同様に単色用の画像領域分離部を設けても、同様の効果を得ることができる。
【００７１】
尚、上述した第１〜第３実施例においては、最終出力先としてカラープリンタを例に説明を行ったが、本発明はこの例に限定されるものではなく、例えば外部装置へインタフェースを介して出力する等、画像信号を出力する装置であれば何でもよい。
【００７２】
尚、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることは言うまでもない。
【００７３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、色分解された入力画像から色成分毎の画像のエッジ情報を検出することにより、カラー網点画像領域と、文字線画像領域と写真画像領域とを判別することが可能になる。
【００７６】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る一実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施例における画像領域分離部の詳細構成を示すブロック図である。
【図３】本実施例における画像領域判別処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施例におけるエッジ検出部でのフィルタリング処理で用いる係数マトリクスを示す図である。
【図５】本実施例におけるエッジ検出部でのフィルタリング処理で用いる実際のフィルタの係数マトリクスを示す図である。
【図６】本実施例における２次平滑化部での文字線画像判別条件を示す図である。
【図７】本実施例におけるプリント信号発生部の詳細構成を示すブロック図である。
【図８】本発明に係る第２実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明に係る第３実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１ ＣＣＤカラーセンサ
１０２ アナログ増幅部
１０３ Ａ／Ｄ変換部
１０４ シェーディング補正部
１０５ プリント信号発生部
１０６ 画像領域分離部
１０７ 画像領域判定信号
１０８ 読み取り同期信号発生部
１１１ カラープリンタ
１１４ ＣＰＵ
２０４ エッジ検出部
２０８ １次平滑化部
２１０，２１３ メモリ
２１２ ２次平滑化部
７００ ＬＯＧ変換部
７０１ マスキングＵＣＲ演算部Ａ
７０２ マスキングＵＣＲ演算部Ｂ
７０３ マスキングＵＣＲ演算部Ｃ[0001]
[Industrial application fields]
The present invention relates to an image processing apparatus and method, for example, an image processing apparatus and method for reading and outputting a photographic image, a halftone dot image, and a character image.
[0002]
[Prior art]
The halftone image printing method is an image printing method in which an image is decomposed into an aggregate of fine dots with respect to an image having gradation, and a gradation is expressed in a pseudo manner by the size of the dot.
[0003]
However, when a document image printed and output using the halftone image printing method is read in units of pixels, a texture called moire may appear in the read image data. Therefore, in the conventional image processing apparatus and method, it is necessary to perform processing such as filtering on the read image data in order to remove moire from the read image.
[0004]
However, if the original image to be read is an image in which characters, photos, and halftone images are mixed, the quality of the characters and photo images may be impaired if the filtering process for moire suppression is performed uniformly. To do. Therefore, when processing a mixed image of characters, photographs, and halftone images, moire suppression processing should be performed only on the halftone image portion.
[0005]
Therefore, in the conventional image processing apparatus and method, it is necessary to discriminate the halftone dot image region from the input image. As the discrimination method, the isolation of the halftone dot is detected, and the group of isolated dots is halftone. Various methods such as a method of discriminating as a point image region and a method of obtaining a correlation for each block have been proposed.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, any of the conventional halftone dot image region discrimination methods as described above is a method that assumes that a halftone dot image is discriminated from single-color image data. On the other hand, for a manuscript image including a color halftone image, a method for performing halftone image discrimination processing using information for each color component has not been proposed. Therefore, a halftone image is efficiently displayed in a color image. Could not be determined.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and has the following configuration in order to solve the above-described problems.
[0008]
That is, in order to determine the edge direction of the target color component of the target pixel, the edge amount indicating the degree of edge of the target color component in thehorizontal direction, the vertical direction, and the diagonal direction is calculated, and the calculated maximum edge amount is calculated. A detecting unit that detects the direction of the detected color component as an edge direction of the target color component and performs this detection for each color component; and a maximum value detecting unit that obtains a maximum value among the maximum edge amounts for each color component detected by the detecting unit And when the maximum value detected by the maximum value detecting means is equal to or less than a predetermined threshold, the first determining means for determining that the target pixel belongs to a photographic image area, and the maximum value detecting means In the case where the determined maximum value exceeds the predetermined threshold value, when the edge directions of at least two color components coincide with each other, it is determined that the target pixel belongs to the character / line drawing region, and the edge direction of each color component is different from the other Izu When the do not match the edge direction of the color components, the target pixel is characterized by a second judging means judges that belongs to a color halftone image area.
[0011]
[Action]
With the above configuration, it is possible to distinguish color halftone image areas, character line image areas, and photographic image areas by capturing the characteristics of the image for each color component from the color-separated input image. A high-quality image can be formed by performing optimum image processing or the like for each of the image areas.
[0013]
【Example】
Hereinafter, an embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0014]
<First embodiment>
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the image processing apparatus of this embodiment.
[0015]
In FIG. 1, 101 is a CCD color sensor, 102 is an analog amplification unit, 103 is an A / D conversion unit, 104 is a shading correction unit, 105 is a print signal generation unit, and 106 is an image region separation unit.Reference numeral 108 denotes a reading synchronization signal generator, 111 denotes a color printer, and 114 denotes a CPU that controls the entire image processing apparatus.
[0016]
The image signal read by theCCD color sensor 101 is amplified by theanalog amplification unit 102, converted from analog to digital by the A /D conversion unit 103, input to theshading correction unit 104, and brightness according to the reading position of the image signal. Correct the variation. The shading correction is to correct brightness and color distortion depending on the position of the document. By this correction, the image area in this embodiment can be accurately separated regardless of the position of the input document. Incidentally, since the shading correction in theshading correction unit 104 is a known technique, the details thereof will be omitted.
[0017]
The corrected image signal output from theshading correction unit 104 is input to the imageregion separation unit 106, performs image region separation, which is a feature of the present embodiment, and outputs theregion determination signal 107 to the printsignal generation unit 105.
[0018]
The printsignal generation unit 105 converts the color signals R (red), G (green), and B (blue) output from theshading correction unit 104 into Y (yellow), M (magenta), C (cyan), and Bk (black). ) Convert to signal and perform various correction processes. Note that this correction processing is determined by theregion determination signal 107 from the imageregion separation unit 106, and is determined by theCPU 114.
[0019]
The Y (yellow), M (magenta), C (cyan), and Bk (black) signals output from the printsignal generation unit 105 are finally output as color images by thecolor printer 111.
[0020]
In addition, each configuration described above is synchronized by each synchronization signal generated from the read synchronizationsignal generation unit 108. From the readingsynchronization signal generator 108, a main scanning effective section signal HS, a pixel reading basic clock CLK, and a sub-scanning effective section signal VS are generated.
[0021]
Next, the imageregion separation unit 106 described above will be described in detail. The imagearea separation unit 106 is a feature of the present embodiment.
[0022]
FIG. 2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of the imageregion separation unit 106.
[0023]
In FIG. 2, first, an R (red) signal 201, a G (green) signal 202, and a B (blue) signal 203 that are outputs from theshading correction circuit 104 are input to theedge detection unit 204. Theedge detection unit 204 determines the image area for each pixel by detecting the amount and direction of the edge for each pixel.
[0024]
Theedge detection unit 204 controls on / off of a photographic image determination signal (PICT signal) 205, a color halftone image determination signal (AMI signal) 206, and a character line image determination signal (CHA signal) 207, and a primary smoothing unit. 208 is input. Theprimary smoothing unit 208 first performs a first smoothing process, and then thesecondary smoothing unit 212 performs a second smoothing process. Note that each smoothing process in theprimary smoothing unit 208 and thesecondary smoothing unit 212 is performed with reference to information on surrounding pixels stored in thememories 210 and 213, and reading / writing into thememories 210 and 213 is performed. Is controlled by theCPU 114.
[0025]
In this embodiment, the imagearea separation unit 106 detects the edge direction for each halftone dot color from the input image, and if the detected edge direction differs for each color, it is determined that the image is a color halftone image area. .
[0026]
An image obtained by halftone dot printing has a screen angle for each color component, and the edge direction depends on the screen angle. Therefore, when an edge component is extracted from an image signal obtained by color-separating a halftone image, the direction is different for each color. On the other hand, even if the character document is a color document by multi-color printing, for example, the respective colors are superimposed, the edge directions for each color component match. Therefore, in the present embodiment, by utilizing the edge direction characteristics of the above-described image, a color halftone dot can be obtained from an input original in which a color halftone original and a character original, and a halftone original such as a photograph are mixed. The image area, the character line image area, and the photographic image area are separated.
[0027]
The image region separation processing in the imageregion separation unit 106 configured as described above will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.
[0028]
First, in step S301, 5 × 5 pixel filtering processing is performed using a filter function for each of R, G, and B color components constituting each pixel, and each edge and its direction are detected.
[0029]
The 5 × 5 pixel filtering process in this embodiment will be described below.
[0030]
For example, when a 5 × 5 pixel filtering process is performed on a pixel of interest at coordinates (xi, yi), the coefficient matrix has a density value of coordinates (xi, yi), for example, f (xi, yi) as shown in FIG. Assuming that the coefficient for the pixel of interest that is yj) is a33, a filtering process is performed for each coordinate by the filter function F shown in the following equation (1).
[0031]

FIG. 5 shows a coefficient matrix actually used in the present embodiment in the filter function (1) described above.
[0032]
In the present embodiment, the filtering process is performed by the filter function (1) described above using the eight types of coefficient matrices shown in FIGS. In each coefficient matrix of FIG. 5, the coefficient part indicated by a blank represents “0”. By performing the filtering process using the eight kinds of coefficient matrices shown in FIG. 5, that is, edge components in eight directions (L = 1 to 8) can be detected. In this embodiment, all the directions are detected. The edge component of is approximated in one of eight directions.
[0033]
Using the filter function (1) described above, first, the edge amounts DR1 to DR8 in the eight directions shown in FIG.
[0034]
Next, from the edge amounts DR1 to DR8 in the eight directions, the maximum value DRMAX of the edge amount and its direction LR (1 to 8) are obtained. Similarly, the maximum edge amount value DGMAX and its direction LG for the G signal 202 and the maximum edge amount value DBMAX and its direction LB for theB signal 203 are obtained.
[0035]
As described above, in step S301, the maximum edge amount and direction of each RGB signal at coordinates (xi, yi) are obtained.
[0036]
Next, in step S302, the maximum DMAX and its direction LMAX are detected from the maximum edge amounts DRMAX, DGMAX, and DBMAX of each RGB signal obtained in step S301.
[0037]
Then, the process proceeds to step S303 to determine a continuous tone image region (hereinafter referred to as a photographic image region) such as a silver halide photograph. That is, when the relationship with DMAX detected in step S302 is DMAX ≦ θ with an appropriate threshold θ as a boundary, it is determined that the pixel is a photographic image region, and the process proceeds to step S305. In step S305, the photographic image determination signal (PICT) 205 is set to the H level, the color halftone dot image determination signal (AMI) 206 and the character line image determination signal (CHA) 207 are set to the L level, and the primary smoothing of the next stage is performed. To theconversion unit 208.
[0038]
On the other hand, if DMAX> θ in step S303, the process proceeds to step S304, the photographic image determination signal (PICT) 205 is set to L level, and the process proceeds to step S306. In step S306, it is determined whether or not LR = LG, LG = LB, or LB = LR is satisfied. If any of the above-described relationships is established in step S306, it is determined that the edge region is an image region (character line image region) composed of the same character line regardless of the color, The process proceeds to step S307. In step S307, the color halftone dot image determination signal (AMI) 206 is set to L level and the character line image determination signal (CHA) 207 is set to H level, and the process proceeds to step S309.
[0039]
On the other hand, if all of the above relationships are not satisfied in step S306, it is determined that the color dot image region is characterized in that the edge direction differs depending on the color, and the process proceeds to step S308. In step S308, the color halftone image determination signal (AMI) 206 is set to H level and the character line image determination signal (CHA) 207 is set to L level, and the process proceeds to step S309.
[0040]
In step S309, a first smoothing process is performed in theprimary smoothing unit 208 shown in FIG. First, the areadetermination result signal 209 is written in thememory 210 in accordance with the write signal WE from theCPU 114. The regiondiscrimination result signal 209 is “0” if thePICT signal 205 is H level, “1” if theAMI signal 206 is H level, and “2” if theCHA signal 207 is H level.
[0041]
Next, the region discrimination result for one pixel around the pixel of interest, that is, for eight pixels is read from thememory 210, and primary smoothing is performed by window processing of 3 × 3 pixels. In other words, if the determination results of the eight pixels surrounding the target pixel are all different from the determination result of the target pixel, the determination result of the target pixel is replaced with the larger one of the determination results of the peripheral pixels. By this processing, it is possible to remove erroneous determinations that appear locally. After the smoothing process is performed as described above in step S309, the process proceeds to step S310.
[0042]
In step S310, if the target pixel is a character line image region in thesecondary smoothing unit 212, a smoothing process is performed. In step S312, first, the primary smoothedsignal 211 is written in thememory 213. Next, the region determination result for two surrounding pixels, that is, 24 pixels is read from thememory 213 with respect to the target pixel, and secondary smoothing is performed by a window process of 5 pixels × 5 pixels. An example of the smoothing process of the character line image area in thesecondary smoothing unit 212 in the present embodiment will be described with reference to FIG.
[0043]
FIG. 6 is a diagram showing conditions for determining the character line image area in thesecondary smoothing unit 212. When the CHA signal of each pixel is Cmn for a 5 × 5 pixel window as shown in FIG. 6A, each CHA signal out of all 28 conditions shown in FIG. 6B. If any of these is at the H level, it is determined that the target pixel is a character line image region.
[0044]
As described above, when it is determined in step S310 that the target pixel is the character line image region, the process proceeds to step S311 and the region determination result of the target pixel is corrected to “2” as the character line image region.
[0045]
On the other hand, if none of the conditions shown in FIG. 6 is satisfied in step S310, it is determined that the pixel of interest is not a character line image region, and the process proceeds to step S312 to determine whether the pixel of interest is a halftone image. Determine whether or not. In step S312, the number of pixels in which the AMI signal is at the H level among the 25 pixels is counted. As the number of pixels in which the AMI signal in the 25 pixels is at the H level, an appropriate threshold value δ is set in advance, and when the number of pixels in which the AMI signal is at the H level is larger than the threshold value δ, the target pixel is the color It is determined that it is a halftone image area.
[0046]
As described above, when it is determined in step S312 that the target pixel is a color halftone image area, the process proceeds to step S313, and the area determination result of the target pixel is corrected to “1” as the color halftone image area. .
[0047]
On the other hand, if the number of pixels whose AMI signal is at the H level is smaller than the threshold δ in step S312, it is determined that the target pixel is a photographic image region, and the region determination result of the target pixel is set to “0” in step S314. It is corrected.
[0048]
As described above, the imageregion separation unit 106 determines the image region of the target pixel. The area discrimination result is input to the printsignal generation unit 105.
[0049]
In the above description, the filter function for detecting the density change for each edge direction has been described by using the expression (1) as an example. However, the present invention is not limited to this example, and the edge amount and direction can be obtained. Anything can be used. Further, the order of the color signals to be processed at that time is not the same.
[0050]
Next, theprint signal generator 105 will be described.
[0051]
FIG. 7 is a block diagram illustrating a detailed configuration of the printsignal generation unit 105.
[0052]
In FIG. 7,reference numeral 700 denotes a LOG converter, which converts input RGB three-color signals into YMC signals for print output. The signal LOG-converted by theLOG converter 700 is input to a masking UCR calculator A701, a masking UCR calculator B702, and a masking UCR calculator C703. In the masking UCR calculation unit A701, known UCR processing is performed to generate a Bk signal from the YMC signal. The masking UCR calculation unit B702 performs a known smoothing process of 3 × 3 pixels on the input YMC signal, and then performs a known UCR process to generate a Bk signal. The masking UCR calculation unit C703 performs a known edge enhancement process of 3 × 3 pixels on the input YMC signal, and then performs a known UCR process to generate a Bk signal.
[0053]
As described above, the printing YMCBk signals output from the masking UCRcalculation unit A 701, the masking UCRcalculation unit B 702, and the masking UCRcalculation unit C 703 are all input to theselector 704. Theselector 704 receives the imagearea discrimination signal 107 from the imagearea separation unit 106 shown in FIG. 1, and the masking UCR calculation unit A701, masking UCR calculation unit B702, and masking UCR according to the image area discrimination signal. The output from the calculation unit C703 is selected and output to thecolor printer 111.
[0054]
That is, if the imagearea discrimination signal 107 is “0”, the YMCBk signal from the masking UCRcalculation unit A 701 is regarded as a photographic image area, and if the imagearea discrimination signal 107 is “1”, the color halftone image area If the YMCBk signal that has been subjected to the smoothing process from the masking UCRcalculation unit B 702 and the imagearea determination signal 107 is “2”, the edge enhancement from the masking UCRcalculation unit C 703 is determined to be a character line image area. The processed YMCBk signal is selected by theselector 704.
[0055]
As described above, according to the present embodiment, a color halftone image area, a character line image area, and a photographic image area are discriminated from a color document, and image processing suitable for each is performed, so that more optimal image processing can be performed. Can be done.
[0056]
<Second embodiment>
The second embodiment according to the present invention will be described below.
[0057]
In the first embodiment described above, the imagearea separation unit 106 performs image area discrimination processing on the RGB image signal output from theshading correction unit 104, and the printsignal generation unit 105 performs LOG conversion processing and the like. It was. In the second embodiment, unlike the first embodiment described above, a case will be described in which the image region discrimination processing is performed after the LOG conversion processing is performed on the RGB signals.
[0058]
FIG. 8 is a block diagram illustrating the configuration of the image processing apparatus according to the second embodiment. In FIG. 8, the same components as those shown in FIG. 1 of the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
[0059]
In FIG. 8,reference numeral 801 denotes a LOG converter, which is the same as theLOG converter 700 shown in FIG. 7 of the first embodiment described above.Reference numeral 802 denotes a print signal generator, and theprint signal generator 105 shown in FIG. 1 of the first embodiment holds theLOG converter 700 as shown in FIG. 7, but the print signal of the second embodiment. Thegeneration unit 802 does not hold this.
[0060]
That is, in the second embodiment, the RGB signal output from theshading correction unit 104 is converted to a CMY signal by LOG conversion by theLOG conversion unit 801. This CMY signal is input to the imageregion separation unit 106, and the edge of each color is detected using the same coefficient matrix as in the first embodiment described above, and the image region is discriminated. The printsignal generation unit 802 performs appropriate image processing such as UCR processing in accordance with the imageregion determination signal 107 output from the imageregion separation unit 106, and prints an image from thecolor printer 111.
[0061]
As described above, the second embodiment can provide the same effects as those of the first embodiment described above.
[0062]
<Third embodiment>
The third embodiment according to the present invention will be described below.
[0063]
In the third embodiment, the input color image is added to the normal single color halftone image discrimination process, and the color halftone image discrimination process in the first embodiment is further performed.
[0064]
FIG. 9 is a block diagram illustrating the configuration of the image processing apparatus according to the third embodiment. 9, the same components as those shown in FIG. 1 of the first embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
[0065]
In FIG. 9,reference numeral 901 denotes an image region separation unit A, 902 denotes an image region separation unit B, and 903 denotes a print signal generation unit.
[0066]
The image areaseparation unit A 901 receives RGB image signals, performs a known single color halftone image discrimination process for each color, and outputs an imagearea discrimination signal 907. The image region separation unit B902 is similar to the imageregion separation unit 106 of the first embodiment described above, and outputs animage determination signal 107 as in the first embodiment. The printsignal generation unit 903 selects the optimum image processing based on the image discrimination signals 907 and 107 output from the image region separation unit A901 and the image region separation unit B902.
[0067]
For example, by determining the sum of a pixel determined to be a halftone image by theimage determination signal 907 and a pixel determined to be a halftone image by theimage determination signal 107 as a halftone image, a normal single color In the halftone dot image discrimination process, a halftone dot image that has been overlooked can also be detected. For example, it is possible to discriminate characters or the like in the halftone dot image. Therefore, image discrimination with higher accuracy is possible.
[0068]
The third embodiment is particularly effective for an image in which color inks are relatively evenly distributed.
[0069]
As described above, according to the third embodiment, it is possible to discriminate a halftone dot image region that has not been detected by the image region discriminating process according to the conventional method, and more accurate image processing can be performed.
[0070]
In the third embodiment, the configuration in which the image areaseparation unit A 901 is provided in the previous stage of the imagearea separation unit 106 shown in FIG. 1 of the first embodiment described above is described. Of course, FIG. Similarly, the same effect can be obtained by providing an image area separation unit for a single color similarly to the preceding stage of the imageregion separation unit 106 shown in FIG.
[0071]
In the first to third embodiments described above, the color printer is described as an example of the final output destination. However, the present invention is not limited to this example. For example, the interface is connected to an external device via an interface. Any device that outputs an image signal, such as an output, may be used.
[0072]
The present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices or an apparatus composed of a single device. Needless to say, the present invention can also be applied to a case where the present invention is achieved by supplying a program to a system or apparatus.
[0073]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the color halftone image area, the character line image area, and the photographic image area are discriminated by detecting the edge information of the image for each color component from the color-separated input image. It becomes possible to do.
[0076]
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of an image region separation unit in the present embodiment.
FIG. 3 is a flowchart illustrating an image area determination process according to the present exemplary embodiment.
FIG. 4 is a diagram illustrating a coefficient matrix used in a filtering process in an edge detection unit in the present embodiment.
FIG. 5 is a diagram illustrating an actual filter coefficient matrix used in the filtering process in the edge detection unit according to the present exemplary embodiment.
FIG. 6 is a diagram showing character line image discrimination conditions in a secondary smoothing unit in the present embodiment.
FIG. 7 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a print signal generation unit in the present embodiment.
FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to a third embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OFSYMBOLS 101CCD color sensor 102 Analog amplification part 103 A /D conversion part 104Shading correction part 105 Printsignal generation part 106 Imagearea separation part 107 Imagearea determination signal 108 Reading synchronoussignal generation part 111Color printer 114 CPU
204Edge detection unit 208Primary smoothing unit 210, 213Memory 212Secondary smoothing unit 700LOG conversion unit 701 Masking UCR calculation unit A
702 Masking UCR operation part B
703 Masking UCR operation part C

Claims (2)

Translated fromJapanese

注目画素の注目色成分のエッジ方向を判定するために、注目色成分の水平方向、垂直方向、及び斜め方向のエッジの度合いを示すエッジ量を算出し、算出した中の最大エッジ量を持つ方向を注目色成分のエッジ方向として検出し、この検出を色成分毎に行う検出手段と、
前記検出手段で検出された色成分毎の最大エッジ量の中の最大値を求める最大値検出手段と、
前記最大値検出手段で検出された最大値が所定の閾値以下である場合には、当該注目画素は写真画像領域に属すると判定する第１の判定手段と、
前記最大値検出手段で検出された最大値が前記所定の閾値を超える場合において、少なくとも２つの色成分同士のエッジ方向が一致するときは、当該注目画素は文字線画領域に属すると判定し、各色成分のエッジ方向が他のいずれの色成分のエッジ方向にも一致しないときは、当該注目画素はカラー網点画像領域に属すると判定する第２の判定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。In order to determine the edge direction of the target color component of the target pixel, the edge amount indicating the degree of edge of the target color component in thehorizontal direction, the vertical direction, and the diagonal direction is calculated, and the direction having the calculated maximum edge amount Detecting means for detecting the edge direction of the color component of interest and performing this detection for each color component;
Maximum value detecting means for obtaining a maximum value among maximum edge amounts for each color component detected by the detecting means;
First determination means for determining that the target pixel belongs to a photographic image area when the maximum value detected by the maximum value detection means is equal to or less than a predetermined threshold;
When the maximum value detected by the maximum value detection means exceeds the predetermined threshold value, when the edge directions of at least two color components coincide with each other, it is determined that the target pixel belongs to the character line drawing region, and each color Second determination means for determining that the target pixel belongs to a color halftone image area when the edge direction of the component does not match the edge direction of any other color component;
An image processing apparatus comprising:注目画素の注目色成分のエッジ方向を判定するために、注目色成分の水平方向、垂直方向、及び斜め方向のエッジの度合いを示すエッジ量を算出し、算出した中の最大エッジ量を持つ方向を注目色成分のエッジ方向として検出し、この検出を色成分毎に行う検出工程と、
前記検出工程で検出された色成分毎の最大エッジ量の中の最大値を求める最大値検出工程と、
前記最大値検出工程で検出された最大値が所定の閾値以下である場合には、当該注目画素は写真画像領域に属すると判定する第１の判定工程と、
前記最大値検出工程で検出された最大値が前記所定の閾値を超える場合において、少なくとも２つの色成分同士のエッジ方向が一致するときは、当該注目画素は文字線画領域に属すると判定し、各色成分のエッジ方向が他のいずれの色成分のエッジ方向にも一致しないときは、当該注目画素はカラー網点画像領域に属すると判定する第２の判定工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。In order to determine the edge direction of the target color component of the target pixel, the edge amount indicating the degree of edge of the target color component in thehorizontal direction, the vertical direction, and the diagonal direction is calculated, and the direction having the calculated maximum edge amount Detecting as the edge direction of the target color component and performing this detection for each color component;
A maximum value detection step for obtaining a maximum value among the maximum edge amounts for each color component detected in the detection step;
A first determination step for determining that the target pixel belongs to a photographic image area when the maximum value detected in the maximum value detection step is equal to or less than a predetermined threshold;
When the maximum value detected in the maximum value detection step exceeds the predetermined threshold value, when the edge directions of at least two color components match, it is determined that the target pixel belongs to the character / line drawing region, and each color When the edge direction of the component does not match the edge direction of any other color component, a second determination step of determining that the target pixel belongs to the color halftone image region;
An image processing method comprising:

Images