JP2005012668A - Image processing method, image processing apparatus, image reading apparatus, image forming apparatus, and computer program - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はスキャナ， デジタルスチルカメラ等のカラー画像入力装置により読み取られた入力画像データの原稿種別を自動的に判定する原稿種別自動判定を備え、この判定結果に基づいて後段の処理を行なうことによって原稿の出力再現精度の向上を図った画像処理方法に関し、またそのような画像処理方法を実施するための画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置に関し、更にそのような画像処理方法を汎用コンピュータシステムで実施するためのコンピュータプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子写真プロセスまたはインクジェット方式を用いた複写機等の画像形成装置は、従来のアナログ方式に代えてデジタル方式、即ち入力画像データをデジタルデータ化して種々の加工を施した上で出力するようにしたものが普及する傾向にある。また、デジタル画像処理技術の進展に伴って、カラー画像を高画質に再現するフルカラーのデジタル複写機， 複合機， プリンタ等も製品化されている。
【０００３】
これらの画像形成装置を用いて複写される原稿画像としては、文字， 線画， 写真、またはそれらが混在した原稿が存在しており、良好な再現画像を得るためには、それぞれの原稿種別に適合した画像処理を行なう必要がある。
【０００４】
このような状況において、デジタル複写機等では文字モード， 文字／写真モード， 写真モード等の画像モードが予め用意されており、原稿の種類に応じてユーザがいずれかのモードを指定することにより、それぞれの原稿に適合した画像処理が行なわれるように構成されている。しかしながら、種々の原稿に応じて上述のような複数のモードの内からいずれかを選択して指定することは、ユーザにとっては非常に煩わしい作業である。また、この種の装置に不慣れなユーザにとってはモードの選択基準の判断が困難な場合もあるため、不適切なモードが選択された場合には、出力（印刷）された画像に著しい劣化が生じることも多く、そのような場合にはモードを選択し直して複写作業を再度行なう必要があり、無駄な複写が行なわれることになる。
【０００５】
そこで、このような問題を解決するために、原稿種別の判定処理を自動的に行なう複写機が特許文献１等で提案されている。但し、この特許文献１に記載の複写機に用いられている原稿種別の判定処理方法は、紙幣または有価証券等のような法律で複写が禁じられている特殊原稿の複写を防止することを目的としており、具体的には以下のように行なわれる。
【０００６】
まず、入力画像データに網点領域が含まれているか否かが判定され、網点領域であると判定された領域に対して主走査方向のピーク間距離が測定され、また副走査方向の３ラインでのピーク間距離の統計が求められる。そして、通常の印刷物では網点線数が一定であるのに対して、紙幣、有価証券等のような特殊原稿の多くでは網点線数が一定ではない点に着目して、上述のピーク間距離が一定である場合は非特殊原稿であると判定され、ピーク間距離が一定でない場合は特殊原稿であると判定される、というものである。
【０００７】
【特許文献１】
特開平６−６２２３３号公報
【特許文献２】
特公昭６３−３１１５２号公報
【特許文献３】
特開２０００−３５４１６７号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特許文献１による原稿種別の判定は、紙幣または有価証券等のような複写が禁じられている特殊原稿を判定するという特殊な用途に限られたものであるため、網点線数が一定であるか否かの判定を行なっているのみであり、網点線数を数値化して求めることは行なわれておらず、特殊原稿であるか、または非特殊原稿であるかを簡易に判定しているのみである。
【０００９】
従って、特許文献１に記載の技術では、上述のような複数種類のソース、即ち文字， 写真， 網点画像等を切り貼りして混在させた原稿であるか否かを判定することはできず、また上述のような切り貼りした原稿の判定方法については、何ら記載されていない。このため、特許文献１に記載の発明によって上述のような複数のソースによる切り貼りした原稿を読み取り、出力した場合には、原稿のソースが異なっているために下地濃度の相違やダイナミックレンジの相違が発生し、全体の画質が劣化してしまうという問題がある。
【００１０】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、上述した問題点を解決するために、原稿を小領域に分割した各領域の網点の線数を認識し、更に網点領域であると判定された場合に線数認識を施し、文字領域以外の網点画像及び写真画像（連続階調領域）等の領域（以下、絵柄領域という）を対象として、網点画像の領域の網点線数を認識し、同時に写真画像の領域が存在するか否かの判定を行ない、複数のソースからの絵柄領域が同一原稿内に混在している場合に、それぞれの絵柄領域の特徴の差を吸収することにより、一枚の画像として出力した際の画質の向上を可能とした画像処理方法の提供を主たる目的とする。また本発明は、そのような画像処理方法を実施するための画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置に関し、更にそのような画像処理方法を汎用コンピュータシステムで実施するためのコンピュータプログラムの提供をも目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理方法は、原稿種別に応じた画像処理を原稿の入力画像データに施す画像処理方法において、入力画像データに網点領域が存在するか否かを判定するステップと、存在すると判定された網点領域の網点線数を求めるステップと、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かを判定するステップと、網点線数が異なる複数の網点領域が存在すると判定された場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理を施すステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
また本発明に係る画像処理装置は、原稿種別に応じた画像処理を原稿の入力画像データに施す画像処理装置において、入力画像データに網点領域が存在するか否かを判定する網点領域判定手段と、該網点領域判定手段が存在すると判定した網点領域の網点線数を算出する網点線数算出手段と、該網点線数算出手段が算出した網点線数に基づいて、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かを判定する原稿判定手段と、該原稿判定手段が網点線数が異なる複数の網点領域が存在すると判定した場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理を施す画像処理手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
このような本発明の画像処理方法及び画像処理装置では、入力画像データに網点領域が存在するか否かが判定され、存在すると判定された網点領域の網点線数が求められ、次に網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かが判定され、この結果、網点線数が異なる複数の網点領域が存在すると判定された場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理が施されるので、それぞれの領域の網点線数の差による画像の特徴の差が吸収されて一枚の画像として出力された際の画質が向上する。
【００１４】
また本発明に係る画像処理方法は上述の発明において、入力画像データに連続階調領域が存在するか否かを判定するステップを更に含み、前記画像処理を施すステップは、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、各領域の特徴量を算出するステップを含み、前記画像処理を施すステップは、各領域で算出された特徴量それぞれに対応した画像処理を施すことを特徴とする。
【００１５】
また本発明に係る画像処理装置は上述の画像処理装置において、入力画像データに連続階調領域が存在するか否かを判定する連続階調領域判定手段と、前記原稿判定手段が網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定した場合に、各領域の特徴量を算出する特徴量算出手段とを更に備え、前記画像処理手段は、前記特徴量算出手段が各領域で算出した特徴量それぞれに対応した画像処理を施すようにしてあることを特徴とする。
【００１６】
このような本発明の画像処理方法及び画像処理装置では上述の発明において、入力画像データに連続階調領域が存在するか否かが更に判定され、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、各領域の特徴量が算出され、各領域で算出された特徴量それぞれに対応した画像処理が施される。
【００１７】
また本発明に係る画像処理方法は上述の画像処理方法において、前記特徴量は、各領域の下地濃度であることを特徴とする。
【００１８】
また本発明に係る画像処理装置は上述の発明において、前記特徴量は、各領域の下地濃度であることを特徴とする。
【００１９】
このような本発明の画像処理方法及び画像処理装置では上述の発明において、特徴量が各領域の下地濃度であるため、それぞれの領域の下地濃度の差が吸収されて一枚の画像として出力された際の画質が向上する。
【００２０】
また本発明に係る画像処理方法は上述の画像処理方法において、前記特徴量は、各領域の階調範囲であることを特徴とする。
【００２１】
また本発明に係る画像処理装置は上述の発明において、前記特徴量は、各領域の階調範囲であることを特徴とする。
【００２２】
このような本発明の画像処理方法及び画像処理装置では上述の発明において、特徴量が各領域の階調範囲、具体的にはダイナミックレンジであるため、それぞれの領域のダイナミックレンジの差が吸収されて一枚の画像として出力された際の画質が向上する。
【００２３】
本発明に係る画像読取装置は、画像データを読み込む画像読取装置において、読み込んだ画像データに網点領域が存在するか否かを判定する網点領域判定手段と、該網点領域判定手段が存在すると判定した網点領域の網点線数を算出する網点線数算出手段と、該網点線数算出手段が算出した網点線数に基づいて、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かを判定する原稿判定手段とを備えたことを特徴とする。
【００２４】
このような本発明の画像読取装置では、読み込んだ画像データに網点領域が存在するか否かが判定され、存在すると判定された網点領域の網点線数が算出され、この算出された網点線数に基づいて、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かが判定され、この結果に従って画像処理装置において画像処理が行なわれる。
【００２５】
また本発明に係る画像読取装置は上述の発明において、入力画像データに連続階調領域が存在するか否かを判定する連続階調領域判定手段と、前記原稿判定手段が網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定した場合に、各領域の特徴量を算出する特徴量算出手段とを更に備えたことを特徴とする。
【００２６】
このような本発明の画像読取装置では上述の発明において、更に、入力画像データに連続階調領域、具体的には写真画像の領域が存在するか否かが判定され、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、各領域の特徴量が算出され、この結果に従って画像処理装置において画像処理が行なわれる。
【００２７】
また本発明に係る画像読取装置は上述の発明において、前記特徴量は、各領域の下地濃度であることを特徴とする。
【００２８】
このような本発明の画像読取装置では上述の発明において、特徴量が各領域の下地濃度であるので、画像処理装置において各領域の下地濃度に応じた画像処理が行なわれる。
【００２９】
また本発明に係る画像読取装置は上述の発明において、前記特徴量は、各領域の階調範囲であることを特徴とする。
【００３０】
このような本発明の画像読取装置では上述の発明において、特徴量が各領域の階調範囲、具体的にはダイナミックレンジであるため、画像処理装置において各領域のダイナミックレンジに応じた画像処理が行なわれる。
【００３１】
本発明に係る画像形成装置は、画像データを原稿種別に応じて画像処理し、記録材に画像形成する画像形成装置において、読み込んだ画像データに網点線数が異なる複数の網点領域が存在する場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理を施す画像処理手段を備えたことを特徴とする。
【００３２】
このような本発明の画像形成装置では、読み込んだ画像データに網点線数が異なる複数の網点領域が存在する場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理が施される。
【００３３】
また本発明に係る画像形成装置は上述の発明において、前記画像処理手段は、読み込んだ画像データに網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在する場合に、各領域の特徴量それぞれに対応した画像処理を施すようにしてあることを特徴とする。
【００３４】
このような本発明の画像形成装置では上述の発明において、読み込んだ画像データに網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在する場合には、各領域の特徴量それぞれに対応した画像処理が施される。
【００３５】
また本発明に係る画像形成装置は上述の発明において、前記特徴量は、各領域の下地濃度であることを特徴とする。
【００３６】
このような本発明の画像形成装置では上述の発明において、特徴量が各領域の下地濃度であるので、各領域の下地濃度に応じて画像形成が行なわれる。
【００３７】
また本発明に係る画像形成装置は上述の発明において、前記特徴量は、各領域の階調範囲であることを特徴とする。
【００３８】
このような本発明の画像形成装置では上述の発明において、特徴量が各領域の階調範囲、具体的にはダイナミックレンジであるため、画像処理装置において各領域のダイナミックレンジに応じて処理され、画像形成される。
【００３９】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、入力画像データの原稿種別を判定させ、該判定結果に応じて異なる画像処理を実行させるコンピュータプログラムであって、コンピュータに、入力画像データに網点領域が存在するか否かを判定させる手順と、存在すると判定された網点領域の網点線数を求めさせる手順と、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かを判定させる手順と、網点線数が異なる複数の網点領域が存在すると判定された場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理を施させる手順とを含むことを特徴とする。
【００４０】
また本発明に係るコンピュータプログラムは上述の発明において、コンピュータに、入力画像データに連続階調領域が存在するか否かを判定させる手順と、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、各領域の特徴量を算出させる手順とを更に含み、前記画像処理を施させる手順は、コンピュータに、各領域で算出された特徴量それぞれに対応した画像処理を施させることを特徴とする。
【００４１】
また本発明に係るコンピュータプログラムは上述の発明において、前記特徴量は、各領域の下地濃度であることを特徴とする。
【００４２】
また本発明に係るコンピュータプログラムは上述の発明において、前記特徴量は、各領域の階調範囲であることを特徴とする。
【００４３】
これらの本発明のコンピュータプログラムでは、汎用コンピュータシステムにインストールすることにより、前述の本発明の画像方法が実施され、また本発明の画像処理装置が汎用コンピュータシステムで実現される。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
【００４５】
図１は、本発明の画像処理装置をカラー画像処理装置として実現した場合の一構成例を示すブロック図であり、画像読取手段としてのカラー画像入力装置１４と、画像出力装置としてのカラー画像出力装置１５との間において処理を行なうように構成されている。なお、本実施の形態においては、デジタルカラー複写機として本発明の画像形成装置を実現した例について説明する。なお、カラー画像出力装置１５としては、電子写真方式又はインクジェット記録方式のいずれであってもよいし、更に他のたとえば熱転写方式であってもよい。
【００４６】
図１に示すように、カラー画像処理装置１は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部２、シェーディング補正部３、原稿種別自動判定部４、入力階調補正部５、領域分離処理部６、色補正部７、黒生成下色除去部８、空間フィルタ処理部９、出力階調補正部１０、及び階調再現処理部１１等で構成されている。また、カラー画像処理装置１の入力側にはカラー画像入力装置１４が、出力側にはカラー画像出力装置１５がそれぞれ接続されており、全体としてデジタルカラー複写機を構成している。
【００４７】
なお、カラー画像処理装置１の構成要素の内の、入力階調補正部５、領域分離処理部６、色補正部７、黒生成下色除去部８、空間フィルタ処理部９、出力階調補正部１０、及び階調再現処理部１１等で画像処理手段が構成される。この画像処理手段の基本的な構成そのものは従来公知の構成である。
【００４８】
画像読取手段としてのカラー画像入力装置１４は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）を備えたスキャナにて構成されている。カラー画像入力装置１４は原稿からの反射光像をＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）に分解してＣＣＤで読み取り、ＲＧＢのアナログ電気信号に変換してカラー画像処理装置１へ出力する。
【００４９】
カラー画像入力装置１４が読み取ったアナログ信号はカラー画像処理装置１へ入力され、カラー画像処理装置１内を、Ａ／Ｄ変換部２、シェーディング補正部３、原稿種別自動判定部４、入力階調補正部５、領域分離処理部６、色補正部７、黒生成下色除去部８、空間フィルタ処理部９、出力階調補正部１０、階調再現処理部１１の順に送られ、Ｃ（シアン）・Ｍ（マゼンタ）・Ｙ（イエロー）・Ｋ（黒）のデジタルカラー信号としてカラー画像出力装置１５へ出力される。
【００５０】
Ａ／Ｄ変換部２は、カラー画像入力装置１４が読み取ったアナログ信号をデジタル信号に変換してシェーディング補正部３へ出力する。シェーディング補正部３は、Ａ／Ｄ変換部２から入力されたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１４の照明系、結像系、撮像系等において生じる各種の歪みを予め判明している情報に従って取り除くためのシェーディング処理を施し、原稿種別自動判定部４へ出力する。
【００５１】
原稿種別自動判定部４は、その具体的な構成例は後述するが、シェーディング補正部３において各種の歪みが取り除かれたデジタルのＲＧＢ信号（厳密にはＲＧＢの反射率信号）をカラー画像処理装置１で採用されている画像処理システムにとって取扱いが容易なたとえば濃度信号等の信号に変換すると共に、原稿画像に網点領域が含まれているか否かを判定する。そして、原稿種別自動判定部４は、網点領域が含まれていると判定した場合は網点線数を算出すると共に、原稿画像に写真領域（連続階調領域）が含まれているか否かをも判定し、その結果に基づいて原稿内に複数の絵柄領域が含まれているか否かを判定する。
【００５２】
この判定の結果、一枚の原稿画像に複数の絵柄領域（文字領域以外の、網点画像領域及び写真画像領域等）が含まれていると判定された場合は、原稿種別自動判定部４は各絵柄領域の特徴を求める。この原稿種別自動判定部４が求めた特徴量に応じて次段の入力階調補正部５において特徴量の制御、具体的には下地濃度の除去、ダイナミックレンジの制御等の処理が行なわれる。
【００５３】
なお、原稿種別自動判定部４は上述のような種々の判定を行った結果、網点領域， 写真領域が含まれているか否か、網点領域が含まれている場合には網点線数を示す信号（網点線数信号）を、原稿種別判定信号として出力する。また、上述した入力階調補正部５での特徴量の制御を行なわせるための入力階調補正信号を入力階調補正部５へ出力する。なお、原稿判定部１８が出力する原稿種別判定信号には、詳細は後述するが、網点領域及び写真領域が含まれているか否かを示す信号、及び網点領域が含まれる場合に算出された網点の線数を示す網点線数信号も含まれている。
【００５４】
また、原稿種別自動判定部４は、上述のような判定処理を行なう他にも、入力された原稿種別の判定処理、たとえば、入力された原稿が新聞等の文字原稿であるか、書籍，雑誌またはパンフレット等の文字／印刷写真原稿であるか、文字／印画紙写真原稿、具体的にはたとえば写真集、美術印刷または印画紙写真であるか、印刷写真原稿でるか、印画紙写真原稿であるか等を判定する機能を備えていてもよい。このような原稿種別自動判定部４による原稿種別の判定結果も原稿種別判定信号として黒生成下色除去部８， 空間フィルタ処理部９及び階調再現処理部１１に与えられる。
【００５５】
入力階調補正部５は、上述の原稿種別自動判定部４から出力される濃度信号等に変換された信号を入力してカラーバランスを整えると同時に、下地濃度の除去及びコントラスト等の画質調整処理を施し、領域分離処理部６へ出力する。なお、この入力階調補正部５による下地濃度の除去は、上述した如く、入力階調補正信号が与えられることにより、原稿種別自動判定部４において求められた特徴量を基に最適に制御される。
【００５６】
領域分離処理部６は、入力階調補正部５から出力されたＲＧＢ信号を入力し、このＲＧＢ信号に基づいて入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真（印画紙写真）領域のいずれに属するかを判定し、分離する。この分離結果に基づいて領域分離処理部６は、画素がいずれの領域に属しているかを示す領域識別信号を、色補正部７、黒生成下色除去部８、空間フィルタ処理部９、及び階調再現処理部１１へそれぞれ出力する一方、入力階調補正部５から入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の色補正部７へ出力する。
【００５７】
色補正部７は、領域分離処理部６から入力されたＲＧＢ信号の色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行なう。
【００５８】
黒生成下色除去部８は、色補正部７による色補正後のＣＭＹの３色信号からＫ信号を生成する黒生成処理と、元のＣＭＹ信号から黒生成処理で得られたＫ信号を差し引いた新たなＣＭＹ信号を生成する処理とを行なう。従って、黒生成下色除去部８では、ＣＭＹの３色信号がＣＭＹＫの４色信号に変換されることになる。この変換後のＣＭＹＫの４色信号は空間フィルタ処理部９へ入力される。
【００５９】
なお、黒生成下色除去部８において行なわれる黒生成処理の一般的な方法の一例としては、ＵＣＲ（Ｕｎｄｅｒ Ｃｏｌｏｒ Ｒｅｍｏｖａｌ：下色除去処理）により黒生成を行なう方法が知られている。この方法では、黒生成カーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）の関数で表わし、入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙとし、出力されるデータをＣ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’とし、ＵＣＲ率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理は下記式（１）〜（４）で表される。
【００６０】
Ｋ’＝ｆ｛ｍｉｎ （Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝ …（１）
Ｃ’＝Ｃ−αＫ’ …（２）
Ｍ’＝Ｍ−αＫ’ …（３）
Ｙ’＝Ｙ−αＫ’ …（４）
【００６１】
空間フィルタ処理部９は、黒生成下色除去部８から入力されたＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号と網点線数信号とに基づいて複数のデジタルフィルタの内から最適なデジタルフィルタを選択し、領域識別信号で識別されている領域に対してこの最適なデジタルフィルタにより空間フィルタ処理を行なう。この空間フィルタ処理を受けることにより、黒生成下色除去部８から入力されたＣＭＹＫ信号の画像データの内の領域識別信号で識別されている領域の空間周波数特性が補正され、この結果として出力画像がぼやけること、または粒状性が劣化することが防止される。
【００６２】
出力階調補正部１０は、空間フィルタ処理部９から出力された濃度信号等の信号をカラー画像出力装置１５の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行ない、階調再現処理部１１へ出力する。
【００６３】
階調再現処理部１１は、出力階調補正部１０から入力されたＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域分離処理部６から与えられている領域識別信号に基づいて、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるようにするための階調再現処理（中間調生成）を施す。
【００６４】
例えば、領域分離処理部６において文字領域として分離された領域に関しては、特に黒文字または色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部９での空間フィルタにより鮮鋭強調処理が行なわれて高周波数の強調量が大きくされると共に、階調再現処理部１１においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化が選択される。
【００６５】
また、領域分離処理部６において網点領域として分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部９において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部１０では、濃度信号等に変換された信号をカラー画像出力装置１５の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理が行なわれた後、階調再現処理部１１において最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）が施される。
【００６６】
更に、領域分離処理部６において写真領域として分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行なわれる。
【００６７】
操作パネル１２は、例えば液晶ディスプレイ等の表示部とデジタルカラー複写機全体の動作等を制御する設定ボタン（例えば、コピーを行なう原稿種別を表す文字モード・文字写真モード・写真モード等を設定するための画像モード）等を備えている。
【００６８】
なお、上述した各処理が施された画像データは、図示しない記憶手段に一旦記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置１５へ出力されて用紙上に画像形成（印刷）される。以上のような各処理は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）により制御されている。
【００６９】
以上のような構成の本発明の画像処理装置であるデジタルカラー複写機により実行される本発明の画像処理方法について説明する。
【００７０】
カラー画像処理装置１の全体としての基本的な構成及び動作は以上の如くであるが、本発明の特徴的構成要素である原稿種別自動判定部４における処理について、原稿種別自動判定部４の具体的な内部構成例を示す図２のブロック図及び処理手順を示す図３のフローチャートを参照して以下に説明する。
【００７１】
原稿種別自動判定部４は、概略的には網点判定部（網点領域判定手段）１６と、網点線数算出部（網点線数算出手段）１７と、写真判定部（連続階調領域判定手段）２４と、絵柄別特徴量算出部（特徴量算出手段）１３と、原稿判定部（原稿判定手段）１８とを含んでいる。なお、原稿判定部１８は、複数種類のソースからの絵柄領域が存在しているか否かの判定も行なう。
【００７２】
網点判定部１６は、シェーディング補正部３から出力されたシェーディング補正後のＲＧＢのデジタル信号の入力画像データを入力し、この入力画像データに網点領域が含まれているか否かを判定するためのブロックであり、網点領域判定部１９、網点領域画素カウンタ２０、総画素数カウンタ２１、除算器２２及び判定部２３等で構成されている。
【００７３】
シェーディング補正部３から出力されたシェーディング補正後のＲＧＢのデジタル信号の入力画像データは、網点領域判定部１９及び総画素数カウンタ２１へ入力される。網点領域判定部１９は、この入力画像データ中の注目画素が網点領域画素であるか否かを判定し、判定結果を網点領域画素カウンタ２０へ出力する。一方、総画素数カウンタ２１は、入力画像データの総画素数をカウントし、その結果を除算器２２へ出力する。
【００７４】
網点領域画素カウンタ２０は、上述の網点領域判定部１９が注目画素を網点領域画素であると判定した場合にその画素数をカウントし、除算器２２へ出力する。この除算器２２には、上述したように、総画素数カウンタ２１がカウントした入力画像データの総画素数も入力されている。除算器２２は、網点領域画素カウンタ２０がカウントした値を総画素数カウンタ２１がカウントした総画素数で除算し、その結果を判定部２３へ出力する。
【００７５】
判定部２３は、除算器２２が求めた除算結果の値と、予め設定されている閾値とを比較し、入力画像データに網点領域が含まれているか否かを判定する。この判定部２３による具体的な判定手順については後述するが、判定結果は網点線数算出部１７及び原稿判定部１８に与えられる。
【００７６】
網点線数算出部１７は、網点判定部１６が、より具体的にはその判定部２３が入力画像データに網点領域が含まれていると判定した場合に網点線数を算出し、その結果を網点線数信号として原稿判定部１８に与える。一方、入力画像データに網点領域が含まれていないと判定された場合には、網点線数算出部１７は何も行なわない。
【００７７】
写真判定部２４は、シェーディング補正部３から出力されたシェーディング補正後のＲＧＢのデジタル信号の入力画像データを入力し、この入力画像データに写真領域（連続階調領域）が含まれているか否かを判定するためのブロックであり、写真領域判定部２５、高濃度・低濃度画素数カウンタ２６、中間濃度画素数カウンタ２７、中間濃度比率算出部２８、及び判定部２９等で構成されている。
【００７８】
シェーディング補正部３から出力されたシェーディング補正後のＲＧＢのデジタル信号の入力画像データは、写真領域判定部２５へまず入力され、後述するようにして入力画素の濃度を高濃度画素と低濃度画素と中間濃度画素との３段階のレベルで判定する。この写真領域判定部２５による判定結果は高濃度画素及び低濃度画素と判定された場合は高濃度・低濃度画素数カウンタ２６へ、中間濃度画素と判定された場合は中間濃度画素数カウンタ２７へそれぞれ与えられ、高濃度・低濃度画素数カウンタ２６及び中間濃度画素数カウンタ２７がそれぞれ画素数をカウントする。
【００７９】
高濃度・低濃度画素数カウンタ２６及び中間濃度画素数カウンタ２７によるカウント結果は中間濃度比率算出部２８に与えられて中間濃度比率、即ち全画素数に占める中間濃度画素数の比率が算出され、この結果は判定部２９に与えられる。判定部２９は、中間濃度比率算出部２８が算出した中間濃度画素数の比率と予め設定されている閾値との比較に基づいて、入力画像データに写真領域が含まれているか否かの判定を最終的に行なう。
【００８０】
絵柄別特徴量算出部１３は、各絵柄領域について特徴量（濃度ヒストグラム）を算出し、後段の入力階調補正部５が階調補正を行なうために必要な信号（入力階調補正信号）を生成する。
【００８１】
原稿判定部１８は、網点線数算出部１７が算出した網点の線数 （網点線数信号）、写真領域判定部２４による写真領域（連続階調領域）の存否の判定の結果に基づいて原稿種別の判定を行なう。この原稿判定部１８による判定結果は原稿種別判定信号として黒生成下色除去部８、空間フィルタ処理部９、及び階調再現処理部１１に与えられる。同時に、原稿判定部１８は原稿内に複数のソースからの絵柄領域が含まれているか否かも判定しているので、絵柄別特徴量算出部１３によって生成された入力階調補正信号を次段の入力階調補正部５へ出力させるか否かの制御も行なう。
【００８２】
なお、網点判定部１６及び写真判定部２４は領域分離処理部６を構成する各種判定モジュールで兼用することも可能である。
【００８３】
次に、上述のように構成された原稿種別自動判定部４での具体的な処理手順について、図３のフローチャートを参照して説明する。
【００８４】
まず、フラグＦが初期化され（ステップＳ１）、網点領域判定処理（ステップＳ２）が入力画像データに網点領域が含まれているか否かを網点判定部１６が判定することにより実行される。
【００８５】
具体的には、シェーディング補正部３から出力されたシェーディング補正後のＲＧＢのデジタル信号の入力画像データが原稿種別自動判定部４へ入力されると、網点判定部１６の網点領域判定部１９は、入力画像データの内の注目画素を含むｍ×ｎ（例えば、８×８）のマスク内の画素を抽出し、たとえば各画素値から算出した画素値の平均値等を閾値としてマスク内の画素を２値化する。なお、総画素数カウンタ２１はこの処理の対象となる画像データの総画素数をカウントしている。
【００８６】
次に、網点領域判定部１９は、２値化した画像データから画素値の反転回数、即ち「０」から「１」へ、または「１」から「０」へ画素値が反転する変化点数を主走査方向及び副走査方向の双方で算出する。
【００８７】
そして網点領域判定部１９は、このようにして算出された反転回数の最大値ＭａｘＲｅｖを選択し、ＭａｘＲｅｖを予め定められている閾値ＴＨ１（例えば、ＴＨ１＝４）と比較する。この比較の結果、網点領域判定部１９は、ＭａｘＲｅｖが予め定められている閾値ＴＨ１よりも大きい場合は、注目画素は網点領域画素であると判定し、この場合は網点領域画素カウンタ２０によるカウント対象になり、網点領域画素カウンタ２０のカウント値が「１」インクリメントされる。一方、ＭａｘＲｅｖがＴＨ１以下である場合は、網点領域判定部１９は注目画素は非網点領域画素であると判定し、この場合は網点領域画素カウンタ２０によるカウント対象にはならない。
【００８８】
網点領域画素カウンタ２０は、上述のようにして網点領域判定部１９が網点領域画素であると判定した画素の数をカウントする。一方、総画素数カウンタ２１は、前述したように、網点領域判定部１９とは別に、入力画像データの総画素数をカウントしている。一つの画像データに関して以上のような処理が終了するまで反復される（ステップＳ４でＹＥＳ）。
【００８９】
一つの画像データに関して以上のような処理が終了すると、網点領域画素カウンタ２０によりカウントされた網点領域画素数（網点領域画素カウンタ２０のカウント値）と総画素数カウンタ２１がカウントした入力画像データの総画素数（総画素数カウンタ２１のカウント値）とは除算器２２へ出力される。そして、網点領域画素カウンタ２０のカウント値が総画素数カウンタ２１のカウント値で除算器２２により除算され、その結果が判定部２３へ出力される。
【００９０】
このようにして除算器２２による除算結果が出力されると、判定部２３は除算器２２による除算結果を入力し、予め定められている閾値（例えば、０．０５）と比較する。判定部２３は、除算器２２による除算結果が閾値よりも大きい場合には、網点領域が含まれていると判定し（ステップＳ５でＹＥＳ）、除算結果が閾値以下である場合には、網点領域は含まれていないと判定する（ステップＳ５でＮＯ）。なおこの網点領域が含まれていないと判定された場合（ステップＳ５でＮＯ）は、それ以後の処理はスルー（何も行なわない）となり、原稿画像には網点領域は存在しないものとして処理が終了する。
【００９１】
網点判定部１６で網点領域が含まれていると判定された場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、網点線数算出部１７が網点線数算出処理を行なう（ステップＳ６）。この網点領域が含まれていると判定された場合に網点線数算出部１７が行なう網点線数の算出方法としては、一例として以下のような方法が可能である。
【００９２】
網点線数算出部１７は、網点領域として判定された画素に関して、その画素を中心としてｍ×ｎ画素のマスクを切り出す。但し、この切り出されたマスクに対して周波数解析処理として ＦＦＴ（高速フーリエ変換）を利用するために通常はｍ，ｎ：２ｋ として設定することが好ましい。本実施の形態では一例として、ｍ＝１６，ｎ＝１６、即ちｋ＝４を使用するが、これに限定されるものではない。
【００９３】
このようにして注目画素を中心として切り出されたｍ×ｎ＝１６×１６画素のマスクは下記式（５）で表わされ、図４（ａ） に示すようになる。
Ｍａｓｋｆ （ｘ，ｙ） ＝｛Ｉ（ｉ，ｊ）｜−８＋ｘ≦ｉ≦７＋ｘ，−８＋ｙ≦ｊ≦７＋ｙ｝…（５）
但し、Ｉ（ｉ，ｊ）：画素 （ｉ，ｊ）の濃度値
【００９４】
次に、切り出されたマスクに対してＦＦＴ 処理が行なわれ、実空間領域から周波数領域への変換が行なわれて図４（ｂ） に示すような２次元スペクトル配置とされる。この際の変換式は下記式（６）にて与えられる。
Ｆ（ｕ，ｖ） ＝∬Ｍａｓｋｆ Ｉ（ｘ，ｙ）ｅｘｐ［−ｊ２π （ｕｘ＋ｖｙ） ］ｄｘｄｙ …（６）
【００９５】
このように、フーリエ変換の振幅スペクトル強度を用いることにより、上述したマスクそれぞれについて周波数特性を得ることが可能である。なお、いくつかの代表的な線数におけるＦＦＴ の結果（振幅スペクトル強度｜Ｆ（ｕ，ｖ） ｜）を図６、図７及び図８に示す。なお、図６は８５線網点の場合を、図７は １５０線網点の場合を、図８は ２００線網点の場合をそれぞれ示している。
【００９６】
なお、図６の８５線網点の場合、周波数特性としての振幅スペクトル強度はＧｐｌａｉｎに関して以下のとおりである。
また、線数判定用パラメータは以下のとおりである。
Ｒｐｌａｉｎ：ＰａｒａＡ＝１７９１， ＰａｒａＢ＝ ９０９， ＰａｒａＣ＝ ２３８ →ｌｏｗ
Ｇｐｌａｉｎ：ＰａｒａＡ＝１７９１， ＰａｒａＢ＝ ９０９， ＰａｒａＣ＝ ２３８ →ｌｏｗ
Ｂｐｌａｉｎ：ＰａｒａＡ＝１７９１， ＰａｒａＢ＝ ９０９， ＰａｒａＣ＝ ２３８ →ｌｏｗ
【００９８】
また、図７の１５０ 線網点の場合、周波数特性としての振幅スペクトル強度はＧｐｌａｉｎに関して以下のとおりである。
また、線数判定用パラメータは以下のとおりである。
Ｒｐｌａｉｎ：ＰａｒａＡ＝ １０２， ＰａｒａＢ＝ ８１５， ＰａｒａＣ＝ １１１ →ｍｉｄｄｌｅ
Ｇｐｌａｉｎ：ＰａｒａＡ＝ １０２， ＰａｒａＢ＝ ８１５， ＰａｒａＣ＝ １１１ →ｍｉｄｄｌｅ
Ｂｐｌａｉｎ：ＰａｒａＡ＝ １０２， ＰａｒａＢ＝ ８１５， ＰａｒａＣ＝ １１１ →ｍｉｄｄｌｅ
【０１００】
また、図８の２００ 線網点の場合、周波数特性としての振幅スペクトル強度はＧｐｌａｉｎに関して以下のとおりである。
また、線数判定用パラメータは以下のとおりである。
Ｒｐｌａｉｎ：ＰａｒａＡ＝６２， ＰａｒａＢ＝ １２１， ＰａｒａＣ＝ ２２８ →ｈｉｇｈ
Ｇｐｌａｉｎ：ＰａｒａＡ＝６２， ＰａｒａＢ＝ １２１， ＰａｒａＣ＝ ２２８ →ｈｉｇｈ
Ｂｐｌａｉｎ：ＰａｒａＡ＝６２， ＰａｒａＢ＝ １２１， ＰａｒａＣ＝ ２２８ →ｈｉｇｈ
【０１０２】
図６乃至図８にそれぞれにおいて、左上の画像はオリジナルの原稿の画像を、右上・左下・右下の各画像は各色成分、即ちＲ（赤）プレーン，Ｇ（緑）プレーン，Ｂ（青）プレーンの周波数特性（振幅スペクトル強度）を示している。ここで、各色成分の周波数特性を示す画像において、横軸はｕを、縦軸はｖを示し、振幅スペクトル強度を色の相違（添付図面ではグレースケール）により表わしている。各画像の右側にスケールを示し、濃度が低い（白っぽい）方が高周波になり、濃度が高い（黒っぽい）方が低周波になる。各周波数特性を示す画像は、入力ブロックに対する周波数特性を示しており、それぞれの左上隅のｕ＝ｖ＝０の位置は周波数が共に０、即ち直流（ＤＣ）成分を示しており、その他のｕ，ｖ＝１，…，８における係数（ｐｏｗｅｒ）はＡＣ成分を示している。従って、各周波数特性を示す画像では、左上隅から右下隅へ向かうに従って低周波から高周波になり、係数の値によって対応する周波数成分が含まれている度合いを示している。
【０１０３】
各線数における振幅スペクトル強度が集中している部分は、低い線数の場合には左上隅に近い部分に、高い線数の場合には右下に近い部分に係数が集中している。これは、線数の低い網点は低周波成分を多く含む網点によって構成されており、線数の高い網点は高周波成分を多く含む網点によって構成されていることに起因している。従って、網点として検出された領域の周波数特性を求め、網点に含まれる周波数成分を算出することにより、網点として検出された領域の線数を判定することが可能となる。
【０１０４】
線数判定の具体的な方法としては、周波数域での周波数特性の分布状況に基づいて判定を行なう方法が知られている。振幅スペクトル強度を図５（ｃ） に示す各エリア、具体的にはＤＣ成分のエリア、ｕ，ｖ共に比較的低周波であるエリアＡ０，比較的高周波数であるエリアＡ２，両エリアの中間であるエリアＡ１別に総和を算出し、それぞれのエリアに含まれる画素数で除算することにより正規化した値を用いて判定が行なわれる。この際、ピークの位置の場所については図５（ｃ） で用いる場所によって、Ａ０にピークがある場合は低線数、Ａ１にピークがある場合は中間線数、Ａ２にピークがある場合は高線数と判定する。
【０１０５】
また、第２の方法としては、図５（ｃ） に示すように、周波数特性を示す係数を区分し、それぞれ低周波数成分を含む量を示すパラメータ（Ｐａｒａ０） 、中間周波数成分を含む量を示すパラメータ（Ｐａｒａ１） 、高周波成分を含む量を示すパラメータ（Ｐａｒａ２） を算出する。各パラメータを算出するために用いる周波数空間での場所をそれぞれＡ０，Ａ１，Ａ２とすると、算出するパラメータを以下の式（７），（８），（９）で表わされるように設定する。
【０１０６】
【数１】
但し、ｃｏｕｎｔ（Ａ＊ ） ：領域Ａ＊ に含まれる空間周波数域での画素数
α，β，γ：定数
【０１０８】
具体的な判定の方法としては、求められたパラメータの内の最大のパラメータ値を算出し、どの領域のパラメータが最大になるかによって線数を判定する。具体的には、下記式（１０）に従って線数が判定される（ステップＳ７）。
ｍａｘ＿ｐａｒａ＝ｍａｘ（ｐａｒａ０， ｐａｒａ１， ｐａｒａ２） …（１０）
【０１０９】
ここで、最大の値がＰａｒａ０ である場合には低周波の線数であると判定し（この場合、フラグＦ＝ａ：ステップＳ８）、最大の値がＰａｒａ１ である場合には中間の線数であると判定し（この場合、フラグＦ＝ｂ：ステップＳ９）、最大の値がｐａｒａ２ である場合には高周波の線数（この場合、フラグＦ＝ｃ：ステップＳ１０）であると判定する。ここで一例として、低周波の線数としては６５線〜８５線、中間の線数としては １２０線〜 １３３線、高周波の線数としては １５０線以上であると設定する。但し、この線数の設定はこれに限定されるものではなく、たとえば他の例としては低周波の線数としては６５線〜 １００線、中間の線数としては １２０線〜 １３０線、高周波の線数としては１３５ 線以上であると設定してもかまわない。いずれにしても、パラメータ算出のための周波数空間での場所の設定によって線数を変更することができる。
【０１１０】
以上のようにして一つの網点領域に関して網点線数が判定されると、その結果（Ｆの値）と判定対象となった網点領域とが対応付けられて記憶される（ステップＳ１１）。そして、他にも網点線数の判定が必要な網点領域が有るか否かが判断され（ステップＳ１２）、有る場合には（ステップＳ１２でＹＥＳ）、前述のステップＳ６へ戻って網点線数の判定が再度行なわれる。網点線数の判定が必要な網点領域が無い場合には（ステップＳ１２でＮＯ）、後述するステップＳ１３へ処理が進められる。
【０１１１】
なお、本実施の形態では３段階（低周波，中間，高周波）に分割したが、周波数に変換する際のマスクサイズによって段階数をより多くすることも可能である。周波数変換を行なう際のマスクサイズを大きくすればするほど、周波数変換精度を高めることができるが、それによる計算量の増加との兼ね合いのために本実施の形態では上述のサイズで変換を行なうようにしている。
【０１１２】
上述の線数判定のためのパラメータを用いて判定された結果は以下のようになる。
Ｊｕｄｅ（ｘ，ｙ） ＝｛低線数，中間線数，高線数｝
【０１１３】
この線数判定の結果に基づいて原稿の網点の周波数と出力側の解像度の干渉によって発生する画質を劣化させる要因の一つであるモアレを抑制させるために空間フィルタ処理部（画像処理手段）９で平滑化フィルタを実施するが、その際の平滑化の特性を有する空間フィルタの程度を制御することも可能である。フィルタ係数の例としては、図９のグラフにマスクサイズ：１３×９の例を、図１０（ａ），図１０（ｂ），図１０（ｃ） にその係数の表をそれぞれ示すように、高線数用フィルタでは高周波領域までは他の中間線数用フィルタ及び低線数用フィルタの振幅スペクトル強度よりも大であり、高周波領域において強度が小さくなるような設定とし、低線数用フィルタでは低周波域から強度が落ち込むような係数を用いる。また、中間線数用フィルタでは高線数用フィルタと低線数用フィルタとの中間の特性となる係数を用いる。
【０１１４】
また、上述のような網点領域判定処理と並列して、写真領域判定処理（ステップＳ３）として、入力画像データに写真領域が含まれているか否かを写真判定部２４が判定する処理も行なわれる。写真判定部２４が写真領域を判定する方法としては、たとえば特許文献２に記載されている方法を用いると、以下のようになる。
【０１１５】
シェーディング補正部３から出力されたシェーディング補正後のＲＧＢのデジタル信号の入力画像データは、写真領域判定部２５へ入力される。この写真領域判定部２５は入力された各画素を３段階のレベル、具体的には白レベル，中間レベル，黒レベルに３値化する機能を有しており、黒レベル及び白レベル、即ち高濃度及び低濃度の画素数を高濃度・低濃度画素数カウンタ２６にカウントさせ、中間レベル、即ち中間濃度の画素数を中間濃度画素数カウンタ２７にカウントさせる。そして、高濃度・低濃度画素数カウンタ２６のカウント値と中間濃度画素数カウンタ２７のカウント値とから、中間濃度比率算出部２８が中間濃度（中間レベル）の画素数の比率を算出し、この中間濃度の画素数が他の画素数よりも多い場合にその画素領域を連続階調領域、即ち写真領域であると判定部２９が判定する（ステップＳ４でＹＥＳ）。
【０１１６】
以上の網点判定部１６による網点領域の網点線数の判定結果及び写真判定部２４による写真領域の存否の判定結果により、異なる線数の網点領域が含まれている、即ち複数の線数が含まれているか、または網点領域と写真領域との双方が含まれている判断されると（ステップＳ１３でＹＥＳ）、入力階調補正部（画像処理手段）５において下地除去処理を行なうための下地判定処理を絵柄別特徴量算出部１３が行なう（ステップＳ１４）。
【０１１７】
下地除去処理は、たとえば新聞紙等は純白ではなく若干着色した用紙が用いられているので、この下地の色を除去して背景を白地とするために行なわれる。下地判定処理及び下地除去処理の具体的な方法は、特許文献３に記載の方法を用いることが可能であり、以下のようにして行なわれる。
【０１１８】
まず、入力画像データから、Ｇ信号を補色反転した信号であるＭ信号を抽出し、この抽出したＭ信号が例えば ２５６段階の濃度階調を有しているとすると、その ２５６段階を１６分割したヒストグラムが生成される。このヒストグラムにおいて、下地と判断される濃度値の最大値（第１の閾値）以下であり、下地と判断される画素数の最小値（第２の閾値）以上の領域、即ち下地と考えられる領域が高濃度側から探索され、第１の閾値に近い濃度区分が下地の濃度として抽出される。この際、領域の判定結果及びフラグの値に基づいて、各絵柄領域（各網点線数別網点領域及び写真領域）毎に上述のようなヒストグラムが作成され、下地濃度区分がそれぞれ算出される。
【０１１９】
以上のようにして算出された下地濃度区分が入力階調補正信号として絵柄別特徴量算出部１３から入力階調補正部５に与えられると、入力階調補正部５は下地除去処理を行なう。具体的には、入力階調補正部５は、抽出された濃度区分値に対応する補正量テーブルを選択し、各絵柄領域について下地除去処理を行なう。複数種類のソースからの絵柄領域が混在している入力原稿に対して一律に下地除去を実施した場合には十分な下地除去を行なうことができないが、上述のような入力階調補正部５による各絵柄領域に対応した下地除去処理により、そのような事態を防ぐことができる。
【０１２０】
更に、同様の方法でダイナミックレンジに関しても各絵柄領域毎に絵柄別特徴量算出部１３でダイナミックレンジを特徴量として求め、その結果に応じて入力階調補正部５においてレンジ補正を行なうことにより、高精度の補正を行なうことが可能となる。なお、ダイナミックレンジの補正の方法としては、一般的に用いられているような、検出された各領域において最大濃度と最小濃度とを想定される入力信号の最大濃度と最小濃度とに射影し、同時に中間濃度はその間を補間することによって実現する。
【０１２１】
各絵柄領域のソースが判定された場合に、領域毎に領域内最大濃度と最小濃度が下記のように求められたとすると、
写真領域→
最大濃度値：Ｖｍａｘ ＝ｍａｘ（Ｒｍａｘ ，Ｇｍａｘ ，Ｂｍａｘ ），
最小濃度値：Ｖｍｉｎ ＝ｍｉｎ（Ｒｍｉｎ ，Ｇｍｉｎ ，Ｂｍｉｎ ）
低線数網点領域→
最大濃度値：Ｖｍａｘ ＝ｍａｘ（Ｒｍａｘ ，Ｇｍａｘ ，Ｂｍａｘ ），
最小濃度値：Ｖｍｉｎ ＝ｍｉｎ（Ｒｍｉｎ ，Ｇｍｉｎ ，Ｂｍｉｎ ）
中間線数網点領域→
最大濃度値：Ｖｍａｘ ＝ｍａｘ（Ｒｍａｘ ，Ｇｍａｘ ，Ｂｍａｘ ），
最小濃度値：Ｖｍｉｎ ＝ｍｉｎ（Ｒｍｉｎ ，Ｇｍｉｎ ，Ｂｍｉｎ ）
高線数網点領域→
最大濃度値：Ｖｍａｘ ＝ｍａｘ（Ｒｍａｘ ，Ｇｍａｘ ，Ｂｍａｘ ），
最小濃度値：Ｖｍｉｎ ＝ｍｉｎ（Ｒｍｉｎ ，Ｇｍｉｎ ，Ｂｍｉｎ ）
各領域において、下記式（１１）により濃度変換を行なうことにより、ダイナミックレンジの調整を行なうことが可能である。
【０１２２】
ｎｅｗ＿ｖａｌｕｅ ＝｛（Ｖ−Ｖｍｉｎ ）／（Ｖｍａｘ −Ｖｍｉｎ ）｝×α …（１１）
但し、「ｎｅｗ ＿ｖａｌｕｅ 」はダイナミックレンジ調整後の値を、Ｖは調整前の濃度値を、Ｖｍａｘ は各領域での最大濃度値を、Ｖｍｉｎ は各領域での最小濃度値をそれぞれ表し、αはダイナミックレンジの幅を決定する定数を表す。
【０１２３】
たとえば、理論的な濃度の幅が０〜 ２５５の ２５６段階である場合を設定し、写真領域において下記のような最大濃度値，最小濃度値とダイナミックレンジ調整前の値（ＲＧＢの値）が得られたとする。
Ｖｍａｘ ＝２３５，Ｖｍｉｎ ＝４２， Ｖ＝（１２３，２３０，８２） ：ＲＧＢ
【０１２４】
このような補正方法を用いて調整された濃度値は以下のように算出することが可能であり、各エリア毎の最大値， 最小値を用いて上述の式（１１）から絵柄領域のダイナミックレンジを調整することが可能である。
【０１２５】
信号Ｒに関しては：
ｎｅｗ＿ ｖａｌｕｅＲ ＝（１２３ −４２）／（２３５ −４２）×２５５ ＝１０７
信号Ｇに関しては：
ｎｅｗ＿ ｖａｌｕｅＧ ＝（２３０ −４２）／（２３５ −４２）×２５５ ＝２４８
信号Ｂに関しては：
ｎｅｗ＿ ｖａｌｕｅＢ ＝（８２−４２）／（２３５ −４２）×２５５ ＝５３
【０１２６】
また、このダイナミックレンジを調整する条件を設定することにより、明らかに補正を行なうべきではない濃度が偏った絵柄の調整を制御することが可能である。下記式（１２）に動作を制御する条件式を示す。
条件：Ｖｍａｘ ≧ＴＨｍａｘ ＆ Ｖｍｉｎ ≦ＴＨｍｉｎ …（１２）
【０１２７】
但し、閾値ＴＨｍａｘ ， ＴＨｍｉｎ は予め設定された定数であり、たとえばスキャナ等に依存した値である。具体的には、ＴＨｍａｘ ＝２００， ＴＨｍｉｎ ＝５０等の値に設定することによって制御することが可能となる。
【０１２８】
以上のようにして、原稿判定部１８は、網点領域及び写真領域が含まれているか否か、及び算出された網点の線数を示す網点線数信号を含む原稿種別判定信号を出力して黒生成下色除去部８， 空間フィルタ処理部９、及び階調再現処理部１１に与える。また、絵柄別特徴量算出部１３は各絵柄領域に関する特徴量を算出して入力階調補正信号として入力階調補正部５に与える。
【０１２９】
なお、上述のステップＳ１〜Ｓ１０の原稿種別判定のための処理は、原稿をプレスキャンしてその結果に基づいて行なうようにしてもよく、またはプレスキャンを行なわずに、シェーディング補正部３によるシェーディング補正処理後の画像データを一旦画像メモリに格納しておき、この画像データを対象として行なってもよい。
【０１３０】
この結果、入力画像データに種々の網点線数の網点画像領域及び写真領域等の絵柄領域が混在していたとしても、それぞれの絵柄領域に対してそれぞれに対応した適切な画像処理が施されることになり、それぞれの絵柄領域の特徴の差が吸収されて一枚の画像として出力されるため、出力画像の画質が向上する。
【０１３１】
また、以上に説明した実施の形態においては、画像全体に対して網点判定部１６による網点領域判定処理を行なった後に網点領域が含まれている否かの判定及び網点線数の算出を行なうようにしている。しかし、たとえばｍ×ｎ画素のマスク内の画素に対して、換言すればｍ×ｎ画素のマスク単位で網点領域判定処理及び網点線数算出処理を行なうようにしてもよい。この場合には、写真判定部２４による写真領域判定処理もｍ×ｎ画素のマスク単位で行なうようにする。
【０１３２】
なお、上述のような原稿種別の自動判定の機能をフラットベッドスキャナ等の画像読取装置に原稿種別自動判定部として備え、この原稿種別自動判定部からは原稿種別判定信号を、画像読取装置本体からはＲＧＢ信号をそれぞれパーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータシステムへ入力させて画像処理を行なうことも勿論可能である。そのような本発明の画像読取装置を利用して本発明の画像処理を実行する画像処理装置の構成例を図１１のブロック図に示す。
【０１３３】
このような画像読取装置は、前述の図１に示されているカラー画像処理装置１の構成要素の内の、Ａ／Ｄ変換部２、シェーディング補正部３及び原稿種別自動判定部４のみを備えたカラー画像処理装置１００と、フラットベッドスキャナ等のカラー画像入力装置１４とで構成される。
【０１３４】
そして、カラー画像入力装置１４が読み取った画像データを、Ａ／Ｄ変換部２、シェーディング補正部３及び原稿種別自動判定部４の各部において前述のカラー画像処理装置１の場合と同様に処理することにより、原稿種別判定信号， 入力階調補正信号及びＲＧＢのデジタルカラー信号を出力する。これらの処理が施された後の信号（画像データ）は、パーソナルコンピュータまたはプリンタへ入力され、所定の画像処理が施された後にモニタへソフトコピーとして、またはプリンタからハードコピーとして画像が出力される。
【０１３５】
なお、図１１に示した構成では、図１に示したカラー画像処理装置の構成要素の内の入力階調補正部５、領域分離処理部６、色補正部７、黒生成下色除去部８、空間フィルタ処理部９、出力階調補正部１０、及び階調再現処理部１１等の機能を汎用コンピュータシステムによるソフトウェア処理で実現し、更に図１に示したカラー画像出力装置１５として適宜のプリンタを接続することにより、全体としては図１に示した構成と同等の機能を有することになる。
【０１３６】
また、上述のような本発明に係る画像処理方法による網点線数に基づく原稿種別の判定方法をソフトウエア（アプリケーションプログラム）として実現することも可能である。この場合、原稿種別の判定結果（原稿種別判定信号）及び絵柄別特徴量の算出結果（入力階調補正信号）に基づく処理を実現するソフトウエアをプリンタドライバに組み込むことができる。
【０１３７】
そのようなプリンタドライバを有する汎用コンピュータシステム（パーソナルコンピュータ）を利用して画像処理を行なう本発明の画像形成装置の構成例を図１２のブロック図に示す。図１２に示すように、パーソナルコンピュータ５０には、プリンタドライバ５１、通信ポートドライバ５３、通信ポート５４が備えられている。
【０１３８】
プリンタドライバ５１は、図１に示した画像処理装置と同様の入力階調補正部５、色補正部７、空間フィルタ処理部９、及び階調再現処理部１１をソフトウェア機能として備えており、更にプリンタ言語翻訳部５２をソフトウェア機能として備えている。また、パーソナルコンピュータ５０は、プリンタ（画像出力装置）３０と接続されている。プリンタ３０は、パーソナルコンピュータ５０から出力された画像データに応じて画像を出力（印刷）する。
【０１３９】
パーソナルコンピュータ５０において各種のアプリケーションプログラムを実行することにより生成された画像データは入力階調補正部５、色補正部７、空間フィルタ処理部９、階調再現処理部１１に与えられて図１に示したカラー画像処理装置１の場合と同様の処理が施される。なお、この場合、色補正部７には黒生成／下色除去処理を行なう機能も含まれているものとする。
【０１４０】
階調再現処理部１１での処理が施された後の画像データは、プリンタ言語翻訳部５２に与えられてプリンタ言語に変換され、通信ポートドライバ５３、通信ポート５４（例えばＲＳ２３２Ｃ， ＬＡＮ等）を介してプリンタ３０へ出力され、画像出力（印刷）される。なお、プリンタ３０は、通常のプリンタとしての機能の他に、コピー機能、ファクシミリ機能等を併せ持つデジタル複合機であってもよい。
【０１４１】
更に、本発明は、汎用コンピュータシステムに画像データ中の絵柄領域が網点画像であるか写真画像（階調画像）であるかを判定させ、網点画像についてはその網点線数を算出させ、その結果に基づいて原稿種別の判定を行なわせると共に、各絵柄領域の特徴量を求めさせて入力画像データの階調補正を行なわせる、という画像処理方法を実行させるためのコンピュータプログラムとしてコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録しておくこともできる。
【０１４２】
そのようなコンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ， フィルムスキャナ， デジタルカメラ等の画像入力装置と、所定のプログラムがロードされることにより前述した画像処理方法を含む種々の処理が行なわれるコンピュータシステムと、コンピュータシステムによる処理結果を表示するＣＲＴディスクプレイ， 液晶ディスプレイ等の画像表示装置及び／又はコンピュータシステムによる処理結果を用紙へ出力するプリンタ等で構成される。更には、ネットワークを介してサーバー等に接続するための通信手段としてのモデム等が備えられる。
【０１４３】
図１３はそのようなコンピュータシステムの構成例を示す模式図であり、汎用コンピュータシステムであるモニタを含むパーソナルコンピュータ５０にフラットベッドスキャナ等のカラー画像入力装置１４と、カラー画像出力装置１５としてのプリンタ３０と、キーボード６１、マウス６２等が接続された構成になっている。
【０１４４】
このような構成において、後述する図１４に示すようなコンピュータプログラムをパーソナルコンピュータ５０にインストールすることにより、図１に示したカラー画像装置１の原稿種別自動判定部４、入力階調補正部５、領域分離処理部６、色補正部７、黒生成下色除去部８、空間フィルタ処理部９、出力階調補正部１０、階調再現処理部１１までの部分に対応する機能をパーソナルコンピュータ５０内でコンピュータプログラムによって実行することが可能である。
【０１４５】
図１４は上述のようなパーソナルコンピュータ５０にインストールされる本発明のコンピュータプログラムの内容の一例を示す模式図であり、たとえばＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。このような記録媒体に記録されている本発明のコンピュータプログラムをパーソナルコンピュータに読み込ませることにより、前述したような本発明の画像処理装置が汎用コンピュータで実現される。
【０１４６】
なお、図１４に示されている本発明のコンピュータプログラムは、コンピュータに、入力画像データの原稿種別を判定させ、該判定結果に応じて異なる画像処理を実行させるコンピュータプログラムであって、入力画像データに網点領域が存在するか否かを判定させる手順（Ｐ１）と、存在すると判定された網点領域の網点線数を求めさせる手順（Ｐ２）と、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かを判定させる手順（Ｐ３）と、網点線数が異なる複数の網点領域が存在すると判定された場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理を施させる手順（Ｐ４）とを含み、記録媒体に記録されている。
【０１４７】
また本発明のコンピュータプログラムは更に、コンピュータに、入力画像データに連続階調領域が存在するか否かを判定させる手順（Ｐ５）を更に含み、画像処理を施させる手順（Ｐ４）は、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、コンピュータに各網点領域及び連続階調領域とを対象としてそれぞれに対応した画像処理を施させる手順（Ｐ４′）となる。
【０１４８】
また本発明のコンピュータプログラムは更に、コンピュータに、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、各領域の特徴量を算出させる手順（Ｐ６）を更に含み、画像処理を施させる手順（Ｐ４）は、コンピュータに各領域で算出された特徴量それぞれに対応した画像処理を施させる手順（Ｐ４″）となる。
【０１４９】
なお、本発明のコンピュータプログラムでは、手順（Ｐ６）において算出される特徴量は各領域の下地濃度、または各領域の階調範囲である。
【０１５０】
このような記録媒体に図１４に示すような内容のコンピュータプログラムを記録した場合には、コンピュータに、入力画像データの原稿種別を判定させ、該判定結果に応じて異なる画像処理を実行させるという本発明の画像処理方法をコンピュータシステムに実行させるコンピュータプログラムを記録した可般型の記録媒体を提供することができる。なお、具体的な記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行なわれる場合には、例えばＲＯＭのような不揮発性の記録媒体であってもよく、外部記憶装置としてのプログラム読取装置を設け、これに記録媒体を装入することによりコンピュータプログラムの読み取りが可能な記録媒体であってもよい。
【０１５１】
いずれの場合においても、記録媒体に記録されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、記録媒体からプログラムが読み出されてマイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされ、そのプログラムが実行される構成であってもよい。なおこの場合、記録媒体からのコンピュータプログラムのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１５２】
ここで、上述のような記録媒体としては、コンピュータシステム本体と分離可能な記録媒体、たとえば磁気テープ及びカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスク及びハードディスク等の磁気ディスク、更にはＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系の記録媒体であってもよいし、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ ）、フラッシュＲＯＭ等のような半導体メモリを含めた固定的にプログラムを記録する媒体であってもよい。
【０１５３】
また、図１３に示すパーソナルコンピュータ５０がインターネットを含む通信ネットワークに接続されている場合には、通信ネットワークから前述のようなコンピュータプログラムをダウンロードするような流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予めコンピュータシステム本体にインストールしておくか、または別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。
【０１５４】
上述のような記録媒体はこれに記録されているコンピュータプログラムが、デジタルカラー画像形成装置またはコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることにより、前述したような画像処理方法が実行される。
【０１５５】
【発明の効果】
以上に詳述したように本発明に係る画像処理方法及び画像処理装置によれば、入力原稿中に複数の線数の網点領域が混在している場合にも、入力原稿が複数のソース（線数の異なる雑誌やパンフレットから取得した網点画像の絵柄領域）によって構成された原稿であると判定することが可能になる。また、この判定結果に基づいて、それぞれのソースの相違を可能な限り吸収した上で最終出力が得られるように、それぞれのソースに応じた画像処理、具体的には補正処理を行なうことが可能になるので、一枚の画像として出力した際の画質が向上する。
【０１５６】
また本発明の画像処理方法及び画像処理装置によれば、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、各領域の特徴量が算出され、各領域で算出された特徴量それぞれに対応した画像処理が施される。従って、ソースによっては特徴量、たとえば階調範囲（ダイナミックレンジ）又は下地濃度が異なるが、それぞれの特徴量に応じた処理を行なうことが可能になるので、一枚の画像として出力した際の画質が向上する。
【０１５７】
また本発明の画像処理方法及び画像処理装置によれば、特徴量が各領域の下地濃度であるため、それぞれの領域の下地濃度の差が吸収されて一枚の画像として出力された際の画質が向上する。
【０１５８】
また本発明の画像処理方法及び画像処理装置によれば、特徴量が各領域の階調範囲、具体的にはダイナミックレンジであるため、それぞれの領域のダイナミックレンジの差が吸収されて一枚の画像として出力された際の画質が向上する。
【０１５９】
また本発明の画像読取装置によれば、読み込んだ画像データに網点領域が存在するか否かが判定され、存在すると判定された網点領域の網点線数が算出され、この算出された網点線数に基づいて、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かが判定され、この結果に従って画像処理装置において画像処理が行なわれるので、それぞれのソースの相違を可能な限り吸収した上で最終出力が得られるように、それぞれのソースに応じた画像処理、具体的には補正処理を行なうことが可能になるので、一枚の画像として出力した際の画質が向上する。
【０１６０】
また本発明の画像読取装置によれば、更に、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、各領域の特徴量が算出され、この結果に従って画像処理装置において画像処理が行なわれるので、それぞれのソースに応じた画像処理、具体的には補正処理を行なうことが可能になるので、一枚の画像として出力した際の画質が向上する。
【０１６１】
また本発明に係る画像読取装置によれば、特徴量が各領域の下地濃度であるので、画像処理装置において各領域の下地濃度に応じた画像処理が行なわれるので、それぞれの領域の下地濃度の差が吸収されて一枚の画像として出力された際の画質が向上する。
【０１６２】
また本発明に係る画像読取装置によれば、特徴量が各領域の階調範囲、具体的にはダイナミックレンジであるので、画像処理装置において各領域のダイナミックレンジに応じた画像処理が行なわれるため、それぞれの領域のダイナミックレンジの差が吸収されて一枚の画像として出力された際の画質が向上する。
【０１６３】
本発明に係る画像形成装置によれば、読み込んだ画像データに網点線数が異なる複数の網点領域が存在する場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理が施されるので、それぞれのソースの相違を可能な限り吸収した上で最終出力が得られるように、それぞれのソースに応じた画像処理、具体的には補正処理を行なうことが可能になるので、一枚の画像として出力した際の画質が向上する。
【０１６４】
また本発明に係る画像形成装置によれば、読み込んだ画像データに網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在する場合には各領域の特徴量それぞれに対応した画像処理が施されるので、それぞれのソースに応じた画像処理、具体的には補正処理を行なうことが可能になるので、一枚の画像として出力した際の画質が向上する。
【０１６５】
また本発明に係る画像形成装置によれば、特徴量が各領域の下地濃度であるので、各領域の下地濃度に応じた画像処理が行なわれて画像形成されるので、それぞれの領域の下地濃度の差が吸収されて一枚の画像として出力された際の画質が向上する。
【０１６６】
また本発明に係る画像形成装置によれば、特徴量が各領域の階調範囲、具体的にはダイナミックレンジであるので、各領域のダイナミックレンジに応じた画像処理が行なわれて画像形成されるので、それぞれの領域のダイナミックレンジの差が吸収されて一枚の画像として出力された際の画質が向上する。
【０１６７】
また本発明に係るコンピュータプログラムによれば、汎用コンピュータシステムにインストールすることにより、前述の本発明の画像方法が実施され、また本発明の画像処理装置が汎用コンピュータシステムで実現される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置をカラー画像処理装置として実現した場合の一構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の画像処理装置の原稿種別自動判定部の具体的な内部構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の画像処理装置の原稿種別自動判定部の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】網点領域が含まれていると判定された場合の網点線数の算出方法を説明するための模式図である。
【図５】網点領域が含まれていると判定された場合の網点線数の算出方法を説明するための模式図である。
【図６】網点線数に応じたＦＦＴ の結果を示す模式図である。
【図７】網点線数に応じたＦＦＴ の結果を示す模式図である。
【図８】網点線数に応じたＦＦＴ の結果を示す模式図である。
【図９】フィルタ係数の例を示すグラフである。
【図１０】図９のグラフのフィルタ係数を示す図表である。
【図１１】本発明の画像読取装置を利用して本発明の画像処理を実行する画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】汎用コンピュータシステム（パーソナルコンピュータ）を利用して画像処理を行なう本発明の画像形成装置の構成例を示すブロック図である。
【図１３】本発明の画像処理方法を実行させるためのコンピュータプログラムをインストールしたコンピュータシステムの構成例を示す模式図である。
【図１４】本発明のコンピュータプログラムの内容の一例を示す模式図である。
【符号の説明】
１ カラー画像処理装置
４ 原稿種別自動判定部
５ 入力階調補正部
１３ 絵柄別特徴量算出部
１４ カラー画像入力装置
１５ カラー画像出力装置
１６ 網点判定部
１７ 網点線数算出部
１８ 原稿判定部
２４ 写真判定部
３０ プリンタ
５０ パーソナルコンピュータ
５１ プリンタドライバ
１００ カラー画像処理装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention includes automatic document type determination that automatically determines the document type of input image data read by a color image input device such as a scanner or a digital still camera, and performs subsequent processing based on the determination result. BACKGROUND OF THE
[0002]
[Prior art]
An image forming apparatus such as a copying machine using an electrophotographic process or an ink jet method is changed to a digital method instead of a conventional analog method, that is, input image data is converted into digital data and output after various processing. Things tend to spread. With the progress of digital image processing technology, full-color digital copiers, multifunction devices, printers, etc. that reproduce color images with high image quality have been commercialized.
[0003]
Document images copied using these image forming devices include characters, line drawings, photographs, or a mixture of them. In order to obtain a good reproduction image, it conforms to each document type. Image processing must be performed.
[0004]
In such a situation, image modes such as a character mode, a character / photo mode, and a photo mode are prepared in advance in a digital copying machine or the like, and the user designates one of the modes according to the type of document. Image processing suitable for each document is performed. However, it is very troublesome for the user to select and designate one of the above-described modes according to various documents. In addition, it may be difficult for a user unfamiliar with this type of device to determine the mode selection criteria, so that when an inappropriate mode is selected, the output (printed) image is significantly degraded. In many cases, it is necessary to re-select the mode and perform the copying operation again. In this case, useless copying is performed.
[0005]
In order to solve such problems, a copying machine that automatically performs document type determination processing has been proposed in
[0006]
First, it is determined whether or not a halftone dot region is included in the input image data, and a peak-to-peak distance in the main scanning direction is measured for the region determined to be a halftone dot region, and 3 in the sub-scanning direction. Statistics of the distance between peaks on the line are obtained. Focusing on the fact that the number of halftone dots is not constant in many special manuscripts such as banknotes, securities, etc., while the number of halftone lines is constant in ordinary printed matter, the above-mentioned peak-to-peak distance is If it is constant, it is determined that the document is a non-special document, and if the distance between peaks is not constant, it is determined that the document is a special document.
[0007]
[Patent Document 1]
JP-A-6-62233
[Patent Document 2]
Japanese Examined Patent Publication No. 63-11152
[Patent Document 3]
JP 2000-354167 A
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
However, since the determination of the document type according to the above-mentioned
[0009]
Therefore, in the technique described in
[0010]
The present invention has been made in view of such circumstances, and in order to solve the above-described problems, the number of halftone dots in each area obtained by dividing the document into small areas is recognized, and further, When it is determined that there is a line, the number of lines is recognized, and the halftone image area halftone dot image and a region such as a photographic image (continuous tone region) (hereinafter referred to as a pattern region) are targeted. When the number of dotted lines is recognized and it is determined whether or not there is a photographic image area at the same time, if the picture areas from multiple sources are mixed in the same document, the difference in the characteristics of each picture area is calculated. The main object is to provide an image processing method that can improve image quality when output as a single image by absorption. The present invention also relates to an image processing apparatus, an image reading apparatus, and an image forming apparatus for carrying out such an image processing method, and further providing a computer program for carrying out such an image processing method in a general-purpose computer system. Also aimed.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
An image processing method according to the present invention includes a step of determining whether or not a halftone dot area exists in input image data in an image processing method in which image processing according to a document type is performed on input image data of a document. Determining the number of halftone dots in the determined halftone area, determining whether there are a plurality of halftone areas having different numbers of halftone lines, and having a plurality of halftone areas having different numbers of halftone lines And a step of performing image processing corresponding to the number of halftone dots for each halftone dot area when it is determined.
[0012]
The image processing apparatus according to the present invention is a halftone dot region determination that determines whether or not a halftone dot region exists in input image data in an image processing device that performs image processing according to a document type on the input image data of a document. Means, a halftone dot number calculating means for calculating the number of halftone dots in the halftone dot area determined to be present, and the halftone dot number based on the halftone dot number calculated by the halftone dot number calculating means. A document determination unit that determines whether or not there are a plurality of halftone dot regions having different halftone dot areas, and each halftone dot region when the document determination unit determines that there are a plurality of halftone dot regions having different halftone line numbers And image processing means for performing image processing corresponding to the number of halftone lines.
[0013]
In such an image processing method and image processing apparatus of the present invention, it is determined whether or not a halftone dot area exists in the input image data, and the number of halftone lines in the halftone dot area determined to exist is obtained. It is determined whether or not there are a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines, and as a result, when it is determined that there are a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines, each halftone dot area is targeted. Since the image processing corresponding to the number of halftone lines is performed, the difference in image characteristics due to the difference in the number of halftone lines in each region is absorbed, and the image quality when output as one image is improved.
[0014]
The image processing method according to the present invention further includes a step of determining whether or not a continuous tone area exists in the input image data in the above-described invention, and the step of performing the image processing includes a plurality of different numbers of halftone lines. When it is determined that both the halftone dot region and the continuous tone region are present, the step of performing the image processing includes the step of calculating the feature amount of each region. The image processing corresponding to is performed.
[0015]
The image processing apparatus according to the present invention is the above-described image processing apparatus, wherein the continuous tone area determining means for determining whether or not there is a continuous tone area in the input image data, and the document determining means has a halftone dot number. When it is determined that both of a plurality of different halftone dot areas and continuous tone areas exist, the image processing means further includes a feature quantity calculation means for calculating a feature quantity of each area, and the image processing means Is characterized in that image processing corresponding to each feature amount calculated in each region is performed.
[0016]
In such an image processing method and image processing apparatus according to the present invention, in the above-described invention, it is further determined whether or not there is a continuous tone area in the input image data, and it is continuous with a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines. When it is determined that both of the gradation regions exist, the feature amount of each region is calculated, and image processing corresponding to each feature amount calculated in each region is performed.
[0017]
The image processing method according to the present invention is the image processing method described above, wherein the feature amount is a background density of each region.
[0018]
In the image processing apparatus according to the present invention as set forth in the invention described above, the feature amount is a background density of each region.
[0019]
In such an image processing method and image processing apparatus of the present invention, since the feature amount is the background density of each area in the above-described invention, the difference in background density of each area is absorbed and output as a single image. Improves the image quality.
[0020]
The image processing method according to the present invention is characterized in that, in the above-described image processing method, the feature amount is a gradation range of each region.
[0021]
In the image processing apparatus according to the present invention as set forth in the invention described above, the feature amount is a gradation range of each region.
[0022]
In such an image processing method and image processing apparatus of the present invention, in the above-described invention, since the feature amount is the gradation range of each region, specifically, the dynamic range, the difference in the dynamic range of each region is absorbed. Image quality when output as a single image.
[0023]
In the image reading apparatus according to the present invention, in the image reading apparatus that reads image data, there is a halftone dot area determination unit that determines whether or not a halftone dot area exists in the read image data, and the halftone dot area determination unit exists Then, there is a halftone dot number calculating means for calculating the number of halftone dots in the determined halftone dot area, and whether there are a plurality of halftone dot areas having different halftone dot numbers based on the halftone dot number calculated by the halftone dot number calculating means. Document determining means for determining whether or not the document is included.
[0024]
In such an image reading apparatus of the present invention, it is determined whether or not a halftone dot area exists in the read image data, and the number of halftone dots in the halftone dot area determined to exist is calculated. Based on the number of dotted lines, it is determined whether or not there are a plurality of halftone dot regions having different numbers of dotted lines, and image processing is performed in the image processing apparatus according to the result.
[0025]
The image reading apparatus according to the present invention is the image reading apparatus according to the above-mentioned invention, wherein the continuous tone area determining means for determining whether or not there is a continuous tone area in the input image data, and the document determining means have a plurality of different halftone lines. And a feature amount calculating means for calculating a feature amount of each area when it is determined that both the halftone dot area and the continuous tone area exist.
[0026]
In such an image reading apparatus according to the present invention, in the above-described invention, it is further determined whether or not there is a continuous tone area, specifically, a photographic image area, in the input image data. When it is determined that both the halftone dot region and the continuous tone region exist, the feature amount of each region is calculated, and image processing is performed in the image processing apparatus according to the result.
[0027]
In the image reading apparatus according to the present invention as set forth in the invention described above, the feature amount is a background density of each region.
[0028]
In such an image reading apparatus of the present invention, since the feature amount is the background density of each area in the above-described invention, the image processing is performed in accordance with the background density of each area in the image processing apparatus.
[0029]
In the image reading apparatus according to the present invention as set forth in the invention described above, the feature amount is a gradation range of each region.
[0030]
In such an image reading apparatus of the present invention, since the feature amount is the gradation range of each area, specifically the dynamic range in the above-described invention, the image processing apparatus performs image processing according to the dynamic range of each area. Done.
[0031]
An image forming apparatus according to the present invention performs image processing on image data in accordance with a document type, and forms an image on a recording material. The read image data includes a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines. In this case, image processing means for performing image processing corresponding to the number of halftone lines for each halftone dot region is provided.
[0032]
In such an image forming apparatus of the present invention, when there are a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines in the read image data, image processing corresponding to each halftone line number is performed for each halftone dot area. Applied.
[0033]
The image forming apparatus according to the present invention is the image forming apparatus according to the above-described invention, wherein the image processing unit includes a plurality of halftone dot areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines in the read image data. It is characterized in that image processing corresponding to each feature amount of the region is performed.
[0034]
In such an image forming apparatus of the present invention, in the above-described invention, when the read image data includes both a plurality of halftone areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines, the feature amount of each area Image processing corresponding to each is performed.
[0035]
The image forming apparatus according to the present invention is characterized in that, in the above-described invention, the feature amount is a background density of each region.
[0036]
In such an image forming apparatus of the present invention, since the feature amount is the background density of each area in the above-described invention, image formation is performed according to the background density of each area.
[0037]
The image forming apparatus according to the present invention is characterized in that, in the above-described invention, the feature amount is a gradation range of each region.
[0038]
In such an image forming apparatus of the present invention, in the above-described invention, the feature amount is a gradation range of each area, specifically, a dynamic range, and therefore, the image processing apparatus processes according to the dynamic range of each area, An image is formed.
[0039]
A computer program according to the present invention is a computer program for causing a computer to determine a document type of input image data and executing different image processing according to the determination result, wherein the computer has a halftone area in the input image data. A procedure for determining whether or not there are, a procedure for determining the number of halftone dots in a halftone area determined to exist, and a procedure for determining whether or not there are a plurality of halftone areas having different numbers of halftone lines. And a procedure of performing image processing corresponding to each halftone dot number for each halftone dot region when it is determined that there are a plurality of halftone dot regions having different halftone dot numbers.
[0040]
In the computer program according to the present invention, the computer program according to the above-described invention is a procedure for causing a computer to determine whether or not a continuous tone area exists in the input image data, and a plurality of halftone dot areas and continuous tone having different numbers of halftone lines. A step of calculating a feature amount of each region when it is determined that both of the regions exist, and the step of performing the image processing corresponds to each feature amount calculated in each region. The image processing is performed.
[0041]
In the computer program according to the present invention as set forth in the invention described above, the feature amount is a background density of each region.
[0042]
The computer program according to the present invention is characterized in that, in the above-described invention, the feature amount is a gradation range of each region.
[0043]
In these computer programs of the present invention, the image method of the present invention described above is implemented by being installed in a general-purpose computer system, and the image processing apparatus of the present invention is realized by the general-purpose computer system.
[0044]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings illustrating embodiments thereof.
[0045]
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration when the image processing apparatus of the present invention is realized as a color image processing apparatus, and a color
[0046]
As shown in FIG. 1, the color
[0047]
Among the components of the color
[0048]
The color
[0049]
The analog signal read by the color
[0050]
The A /
[0051]
Although the specific configuration example of the automatic document
[0052]
As a result of this determination, if it is determined that a single document image includes a plurality of pattern areas (a dot image area, a photographic image area, etc. other than a character area), the document type
[0053]
As a result of the above-described various determinations, the document type
[0054]
In addition to the above-described determination process, the original document type
[0055]
The input
[0056]
The region
[0057]
The
[0058]
The black generation and under
[0059]
In addition, as an example of a general method of black generation processing performed in the black generation and under
[0060]
K ′ = f {min (C, M, Y)} (1)
C ′ = C−αK ′ (2)
M ′ = M−αK ′ (3)
Y ′ = Y−αK ′ (4)
[0061]
The spatial
[0062]
The output
[0063]
The gradation
[0064]
For example, with respect to a region separated as a character region in the region
[0065]
Further, with respect to the region separated as a halftone dot region by the region
[0066]
Further, with respect to the region separated as the photographic region in the region
[0067]
The
[0068]
The image data subjected to the above-described processes is temporarily stored in a storage unit (not shown), read out at a predetermined timing, output to the color
[0069]
The image processing method of the present invention executed by the digital color copying machine which is the image processing apparatus of the present invention having the above configuration will be described.
[0070]
Although the basic configuration and operation of the color
[0071]
The document type
[0072]
The halftone
[0073]
The input image data of the RGB digital signal after shading correction output from the
[0074]
The halftone dot region pixel counter 20 counts the number of pixels when the halftone dot
[0075]
The
[0076]
The halftone dot
[0077]
The
[0078]
The input image data of the RGB digital signal after shading correction output from the
[0079]
The count results by the high density / low density
[0080]
The pattern-specific feature
[0081]
The
[0082]
The halftone
[0083]
Next, a specific processing procedure in the document type
[0084]
First, the flag F is initialized (step S1), and the halftone dot region determination process (step S2) is executed by the halftone
[0085]
Specifically, when input image data of RGB digital signals after shading correction output from the
[0086]
Next, the halftone dot
[0087]
Then, the halftone dot
[0088]
The halftone dot region pixel counter 20 counts the number of pixels that the halftone dot
[0089]
When the above processing is completed for one image data, the number of halftone dot pixels counted by the halftone dot pixel counter 20 (the count value of the halftone dot pixel counter 20) and the input counted by the
[0090]
When the result of division by the
[0091]
If the halftone
[0092]
The halftone line
[0093]
The mask of m × n = 16 × 16 pixels cut out with the pixel of interest as the center in this way is expressed by the following equation (5), as shown in FIG.
Mask f (X, y) = {I (i, j) | −8 + x ≦ i ≦ 7 + x, −8 + y ≦ j ≦ 7 + y} (5)
Where I (i, j): density value of pixel (i, j)
[0094]
Next, FFT processing is performed on the cut out mask, and conversion from the real space region to the frequency region is performed to obtain a two-dimensional spectrum arrangement as shown in FIG. The conversion formula at this time is given by the following formula (6).
F (u, v) = ∬ Maskf I (x, y) exp [−j2π (ux + vy)] dxdy (6)
[0095]
Thus, by using the amplitude spectrum intensity of Fourier transform, it is possible to obtain frequency characteristics for each of the masks described above. The FFT results (amplitude spectral intensity | F (u, v) |) for several typical numbers of lines are shown in FIG. 6, FIG. 7 and FIG. 6 shows the case of 85 line halftone dots, FIG. 7 shows the case of 150 line halftone dots, and FIG. 8 shows the case of 200 line halftone dots.
[0096]
In the case of the 85-line halftone dot in FIG. 6, the amplitude spectrum intensity as a frequency characteristic is as follows with respect to Gplain.
Further, the parameters for determining the number of lines are as follows.
Rplain: ParaA = 1791, ParaB = 909, ParaC = 238 → low
Gplain: ParaA = 1791, ParaB = 909, ParaC = 238 → low
Bplain: ParaA = 1791, ParaB = 909, ParaC = 238 → low
[0098]
In the case of the 150-line halftone dot in FIG. 7, the amplitude spectrum intensity as a frequency characteristic is as follows with respect to Gplain.
Further, the parameters for determining the number of lines are as follows.
Rplain: ParaA = 102, ParaB = 815, ParaC = 111 → middle
Gplain: ParaA = 102, ParaB = 815, ParaC = 111 → middle
Bplain: ParaA = 102, ParaB = 815, ParaC = 111 → middle
[0100]
In the case of the 200-line halftone dot in FIG. 8, the amplitude spectrum intensity as a frequency characteristic is as follows with respect to Gplain.
Further, the parameters for determining the number of lines are as follows.
Rplain: ParaA = 62, ParaB = 121, ParaC = 228 → high
Gplain: ParaA = 62, ParaB = 121, ParaC = 228 → high
Bplain: ParaA = 62, ParaB = 121, ParaC = 228 → high
[0102]
6 to 8, the upper left image is the original document image, and the upper right, lower left, and lower right images are the respective color components, that is, the R (red) plane, the G (green) plane, and the B (blue). The frequency characteristics (amplitude spectrum intensity) of the plane are shown. Here, in an image showing the frequency characteristics of each color component, the horizontal axis represents u, the vertical axis represents v, and the amplitude spectrum intensity is represented by a color difference (gray scale in the attached drawings). A scale is shown on the right side of each image, and the lower the density (whiter), the higher the frequency, and the higher density (blackish), the lower the frequency. The image showing each frequency characteristic shows the frequency characteristic with respect to the input block, and the position of u = v = 0 in the upper left corner of each shows the
[0103]
In the portion where the amplitude spectrum intensity at each line number is concentrated, the coefficients are concentrated near the upper left corner when the line number is low, and near the lower right part when the line number is high. This is because halftone dots with a low number of lines are constituted by halftone dots containing a lot of low frequency components, and halftone dots with a high number of lines are made up of halftone dots containing a lot of high frequency components. Therefore, it is possible to determine the number of lines in the area detected as a halftone dot by obtaining the frequency characteristics of the area detected as a halftone dot and calculating the frequency component included in the halftone dot.
[0104]
As a specific method of determining the number of lines, a method of performing determination based on the distribution state of frequency characteristics in a frequency region is known. The amplitude spectrum intensity is shown in FIG. 5C, specifically in the DC component area, area A0 where u and v are relatively low, area A2 where the frequency is relatively high, and area A2 where the frequency is relatively high. A determination is made using a normalized value by calculating the sum for each area A1 and dividing by the number of pixels contained in each area. At this time, the location of the peak position depends on the location used in FIG. 5 (c). When A0 has a peak, the number of low lines, when A1 has a peak, the number of intermediate lines, and when A2 has a peak, the number of peaks is high. Judged as the number of lines.
[0105]
As the second method, as shown in FIG. 5 (c), the coefficient indicating the frequency characteristic is divided, the parameter (Para0) indicating the amount including the low frequency component, and the amount including the intermediate frequency component. The parameter (Para1) and the parameter (Para2) indicating the amount including the high frequency component are calculated. Assuming that the locations in the frequency space used to calculate each parameter are A0, A1, and A2, the parameters to be calculated are set to be expressed by the following equations (7), (8), and (9).
[0106]
[Expression 1]
However, count (A * : Area A * Number of pixels in the spatial frequency range included in
α, β, γ: Constant
[0108]
As a specific determination method, the maximum parameter value among the obtained parameters is calculated, and the number of lines is determined depending on which region has the maximum parameter. Specifically, the number of lines is determined according to the following formula (10) (step S7).
max_para = max (para0, para1, para2) (10)
[0109]
Here, when the maximum value is Para0, it is determined that the number of lines is low frequency (in this case, flag F = a: step S8). When the maximum value is Para1, the number of intermediate lines is determined. (In this case, flag F = b: step S9), and when the maximum value is para2, it is determined that the number of high-frequency lines (in this case, flag F = c: step S10). As an example, the number of low-frequency lines is set to 65 to 85 lines, the number of intermediate lines is set to 120 to 133 lines, and the number of high-frequency lines is set to 150 or more. However, the setting of the number of lines is not limited to this. For example, as another example, the number of low frequency lines is 65 to 100 lines, the number of intermediate lines is 120 lines to 130 lines, The number of lines may be set to be 135 lines or more. In any case, the number of lines can be changed by setting the location in the frequency space for parameter calculation.
[0110]
When the number of halftone dots is determined for one halftone dot region as described above, the result (value of F) and the halftone dot region to be determined are stored in association with each other (step S11). Then, it is determined whether or not there is another halftone dot area that needs to be determined (step S12). If there is (YES in step S12), the process returns to step S6 to return to the number of halftone dots. Is again determined. If there is no halftone dot area for which the number of halftone lines needs to be determined (NO in step S12), the process proceeds to step S13 described later.
[0111]
In the present embodiment, it is divided into three stages (low frequency, intermediate and high frequency), but the number of stages can be increased depending on the mask size when converting to frequency. The larger the mask size when performing the frequency conversion, the higher the frequency conversion accuracy can be. However, in the present embodiment, the conversion is performed at the above-mentioned size in order to balance the increase in the amount of calculation. I have to.
[0112]
The results determined using the above-described parameters for determining the number of lines are as follows.
Jude (x, y) = {number of low lines, number of intermediate lines, number of high lines}
[0113]
A spatial filter processing unit (image processing means) for suppressing moire, which is one of the factors that degrade the image quality caused by interference between the halftone dot frequency of the original and the resolution on the output side based on the result of the line number determination. Although the smoothing filter is implemented at 9, it is also possible to control the degree of the spatial filter having the smoothing characteristics at that time. As examples of filter coefficients, an example of mask size: 13 × 9 is shown in the graph of FIG. 9, and a table of the coefficients is shown in FIGS. 10 (a), 10 (b), and 10 (c), respectively. In the high line number filter, the high frequency region is set so that the amplitude spectrum intensity is higher than the other intermediate line number filters and the low line number filter, and the intensity is reduced in the high frequency region. Then, a coefficient that decreases the intensity from the low frequency range is used. Further, the intermediate line number filter uses a coefficient that is an intermediate characteristic between the high line number filter and the low line number filter.
[0114]
In parallel with the above-described halftone dot area determination process, as the photographic area determination process (step S3), a process is also performed in which the
[0115]
The input image data of the RGB digital signal after shading correction output from the
[0116]
According to the determination result of the number of halftone dots in the halftone dot area by the above halftone
[0117]
The background removal processing is performed in order to remove the color of the background and make the background white because, for example, newspaper is used instead of pure white and slightly colored paper is used. As a specific method of the background determination process and the background removal process, the method described in
[0118]
First, from the input image data, an M signal that is a signal obtained by inverting the G signal is extracted, and if the extracted M signal has, for example, 256 gradation levels, the 256 stages are divided into 16 parts. A histogram is generated. In this histogram, an area that is equal to or less than the maximum density value (first threshold) determined as the background and is equal to or greater than the minimum value (second threshold) of the number of pixels determined as the background, that is, an area considered as the background Are searched from the high density side, and the density section close to the first threshold is extracted as the background density. At this time, based on the determination result of the area and the flag value, the above-described histogram is created for each picture area (halftone dot area and photograph area for each halftone line number), and the background density classification is calculated respectively. .
[0119]
When the background density classification calculated as described above is given as an input tone correction signal from the pattern-specific feature
[0120]
Further, with respect to the dynamic range in the same manner, the dynamic range is obtained as a feature amount by the feature
[0121]
If the source of each pattern area is determined, and the maximum density and minimum density in the area are determined for each area as follows,
Photo area →
Maximum concentration value: V max = Max (R max , G max , B max ),
Minimum density value: V min = Min (R min , G min , B min )
Low line number dot area →
Maximum concentration value: V max = Max (R max , G max , B max ),
Minimum density value: V min = Min (R min , G min , B min )
Intermediate line halftone dot area →
Maximum concentration value: V max = Max (R max , G max , B max ),
Minimum density value: V min = Min (R min , G min , B min )
High line number dot area →
Maximum concentration value: V max = Max (R max , G max , B max ),
Minimum density value: V min = Min (R min , G min , B min )
In each region, the dynamic range can be adjusted by performing density conversion according to the following equation (11).
[0122]
new_value = {(V-V min ) / (V max -V min )} × α (11)
However, “new_value” is the value after dynamic range adjustment, V is the density value before adjustment, and V max Is the maximum density value in each region, V min Represents the minimum density value in each region, and α represents a constant that determines the width of the dynamic range.
[0123]
For example, if the theoretical density range is 256 steps from 0 to 255, the following maximum density value, minimum density value, and values before dynamic range adjustment (RGB values) are obtained in the photographic area. Suppose that
V max = 235, V min = 42, V = (123,230,82): RGB
[0124]
The density value adjusted using such a correction method can be calculated as follows, and the dynamic range of the picture area is calculated from the above equation (11) using the maximum value and the minimum value for each area. Can be adjusted.
[0125]
For signal R:
new_value R = (123-42) / (235-42) * 255 = 107
For signal G:
new_value G = (230 -42) / (235 -42) x 255 = 248
For signal B:
new_value B = (82-42) / (235-42) * 255 = 53
[0126]
In addition, by setting the conditions for adjusting the dynamic range, it is possible to control the adjustment of a pattern with a biased density that should not be corrected obviously. A conditional expression for controlling the operation is shown in the following expression (12).
Condition: V max ≧ TH max & V min ≦ TH min (12)
[0127]
However, threshold TH max , TH min Is a preset constant, for example, a value depending on the scanner or the like. Specifically, TH max = 200, TH min It becomes possible to control by setting to a value such as = 50.
[0128]
As described above, the
[0129]
The processing for determining the document type in steps S1 to S10 described above may be performed based on the result of prescanning the document, or shading by the
[0130]
As a result, even if a pattern area such as a halftone dot image area and a photograph area with various numbers of halftone lines is mixed in the input image data, appropriate image processing corresponding to each pattern area is performed. As a result, the difference in the features of each picture area is absorbed and output as one image, so that the image quality of the output image is improved.
[0131]
Further, in the embodiment described above, after halftone dot region determination processing by the halftone
[0132]
The automatic document type determination function as described above is provided as an automatic document type determination unit in an image reading apparatus such as a flatbed scanner, and a document type determination signal is sent from the original document type determination unit from the image reading apparatus main body. It is of course possible to perform image processing by inputting RGB signals to a general-purpose computer system such as a personal computer. A configuration example of an image processing apparatus that executes the image processing of the present invention using such an image reading apparatus of the present invention is shown in a block diagram of FIG.
[0133]
Such an image reading apparatus includes only the A /
[0134]
Then, the image data read by the color
[0135]
In the configuration shown in FIG. 11, the input
[0136]
The document type determination method based on the number of dotted lines by the image processing method according to the present invention as described above can also be realized as software (application program). In this case, software that realizes processing based on the document type determination result (document type determination signal) and the calculation result of the pattern-specific feature amount (input gradation correction signal) can be incorporated into the printer driver.
[0137]
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of the image forming apparatus of the present invention that performs image processing using a general-purpose computer system (personal computer) having such a printer driver. As shown in FIG. 12, the
[0138]
The
[0139]
Image data generated by executing various application programs in the
[0140]
The image data after the processing by the gradation
[0141]
Furthermore, the present invention allows a general-purpose computer system to determine whether the pattern area in the image data is a halftone image or a photographic image (gradation image), and for the halftone image, calculates the number of halftone dots. A computer-readable computer program for executing an image processing method for determining a document type based on the result and for obtaining a feature amount of each picture area to perform gradation correction of input image data. It can also be recorded on a simple recording medium.
[0142]
Such a computer system includes an image input device such as a flatbed scanner, a film scanner, and a digital camera, a computer system in which various processes including the above-described image processing method are performed by loading a predetermined program, and a computer It consists of a CRT display that displays the results of processing by the system, an image display device such as a liquid crystal display, and / or a printer that outputs the results of processing by the computer system to paper. Further, a modem or the like as a communication means for connecting to a server or the like via a network is provided.
[0143]
FIG. 13 is a schematic diagram showing a configuration example of such a computer system. A
[0144]
In such a configuration, a computer program as shown in FIG. 14 to be described later is installed in the
[0145]
FIG. 14 is a schematic diagram showing an example of the contents of the computer program of the present invention installed in the
[0146]
The computer program of the present invention shown in FIG. 14 is a computer program for causing a computer to determine the document type of input image data and executing different image processing according to the determination result. A procedure (P1) for determining whether or not there is a halftone dot area, a procedure (P2) for determining the number of halftone dots in a halftone area determined to exist, and a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone dots (P3) for determining whether or not an image exists, and when it is determined that there are a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines, images corresponding to the numbers of halftone dots for each halftone area Including the procedure (P4) for performing the processing.
[0147]
Further, the computer program of the present invention further includes a procedure (P5) for causing the computer to determine whether or not a continuous tone area exists in the input image data, and the procedure (P4) for performing image processing is a halftone line. Procedure for causing a computer to perform image processing corresponding to each halftone dot area and continuous tone area when it is determined that both a plurality of halftone dot areas and continuous tone areas having different numbers exist. (P4 ').
[0148]
The computer program according to the present invention further includes a procedure for causing the computer to calculate a feature amount of each area when it is determined that both of a plurality of halftone areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines exist (P6). ), And the procedure (P4) for performing image processing is a procedure (P4 ″) for causing the computer to perform image processing corresponding to each feature amount calculated in each region.
[0149]
In the computer program of the present invention, the feature amount calculated in the procedure (P6) is the background density of each area or the gradation range of each area.
[0150]
When a computer program having the contents as shown in FIG. 14 is recorded on such a recording medium, the computer is caused to determine the document type of the input image data and execute different image processing according to the determination result. It is possible to provide a general-purpose recording medium on which a computer program for causing a computer system to execute the image processing method of the invention is recorded. The specific recording medium may be a non-volatile recording medium such as a ROM when processing is performed by a microcomputer, and is provided with a program reading device as an external storage device. It may be a recording medium that can read the computer program by inserting the recording medium.
[0151]
In any case, the program recorded in the recording medium may be configured to be accessed and executed by the microprocessor, or the program is read from the recording medium and the microcomputer is not shown in the program storage area. The program may be downloaded to and executed by the program. In this case, it is assumed that the program for downloading the computer program from the recording medium is stored in the main device in advance.
[0152]
Here, as the recording medium as described above, a recording medium separable from the computer system main body, for example, a tape system such as a magnetic tape and a cassette tape, a magnetic disk such as a flexible disk and a hard disk, and a CD-ROM / MO / It may be an optical disk such as MD / DVD, a card-type recording medium such as an IC card (including a memory card) / optical card, a mask ROM, an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), an EEPROM (Electrically). It may be a medium for recording a fixed program including a semiconductor memory such as an Erasable Programmable Read Only Memory) or a flash ROM.
[0153]
In addition, when the
[0154]
The computer program recorded on the recording medium as described above is read by a digital color image forming apparatus or a program reading apparatus provided in the computer system, whereby the above-described image processing method is executed.
[0155]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the image processing method and the image processing apparatus of the present invention, even when a halftone dot region having a plurality of lines is mixed in the input document, the input document has a plurality of sources ( It can be determined that the document is composed of a halftone image pattern area obtained from magazines or pamphlets with different numbers of lines. Also, based on this determination result, image processing according to each source, specifically, correction processing can be performed so that the final output is obtained after absorbing differences between the sources as much as possible. Therefore, the image quality when output as a single image is improved.
[0156]
Further, according to the image processing method and the image processing apparatus of the present invention, when it is determined that there are both a plurality of halftone dot areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines, the feature amount of each area is calculated. Image processing corresponding to each feature amount calculated in each region is performed. Therefore, although the feature amount, for example, the gradation range (dynamic range) or background density differs depending on the source, it is possible to perform processing according to each feature amount, so the image quality when output as a single image Will improve.
[0157]
Further, according to the image processing method and the image processing apparatus of the present invention, since the feature amount is the background density of each area, the image quality when the background density difference of each area is absorbed and output as one image is obtained. Will improve.
[0158]
Further, according to the image processing method and the image processing apparatus of the present invention, since the feature amount is the gradation range of each region, specifically, the dynamic range, the difference in the dynamic range of each region is absorbed and The image quality when output as an image is improved.
[0159]
Further, according to the image reading apparatus of the present invention, it is determined whether or not a halftone dot area exists in the read image data, the number of halftone lines in the halftone dot area determined to exist is calculated, and the calculated halftone area is calculated. Based on the number of dotted lines, it is determined whether or not there are a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines, and image processing is performed in the image processing apparatus according to the result, so that differences in the respective sources are absorbed as much as possible. In addition, image processing according to each source, specifically, correction processing can be performed so that a final output can be obtained, so that the image quality when output as a single image is improved.
[0160]
Further, according to the image reading apparatus of the present invention, when it is determined that both a plurality of halftone dot areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines exist, the feature amount of each area is calculated. Since image processing is performed in the image processing apparatus according to the result, it is possible to perform image processing according to each source, specifically, correction processing, so that the image quality when output as a single image is improved. .
[0161]
Further, according to the image reading apparatus of the present invention, since the feature amount is the background density of each area, the image processing apparatus performs image processing according to the background density of each area. The image quality when the difference is absorbed and output as a single image is improved.
[0162]
Further, according to the image reading apparatus of the present invention, since the feature amount is the gradation range of each area, specifically, the dynamic range, the image processing apparatus performs image processing according to the dynamic range of each area. The image quality when the difference in the dynamic range of each area is absorbed and output as one image is improved.
[0163]
According to the image forming apparatus of the present invention, when there are a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines in the read image data, image processing corresponding to each halftone line number is performed for each halftone dot area. Since it is applied, image processing according to each source, specifically correction processing can be performed so that the final output can be obtained after absorbing differences between the sources as much as possible. The image quality when output as a single image is improved.
[0164]
Further, according to the image forming apparatus of the present invention, when the read image data includes both of a plurality of halftone dot areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines, it corresponds to each feature amount of each area. Since image processing is performed, image processing according to each source, specifically, correction processing can be performed, so that the image quality when output as a single image is improved.
[0165]
Also, according to the image forming apparatus of the present invention, since the feature amount is the background density of each area, image processing is performed according to the background density of each area, so that an image is formed. The image quality when the difference is absorbed and output as a single image is improved.
[0166]
Further, according to the image forming apparatus of the present invention, since the feature amount is the gradation range of each region, specifically, the dynamic range, image processing is performed according to the dynamic range of each region to form an image. Therefore, the image quality is improved when the difference in the dynamic range of each area is absorbed and output as one image.
[0167]
According to the computer program of the present invention, the image method of the present invention described above is implemented by installing the computer program on a general-purpose computer system, and the image processing apparatus of the present invention is realized by the general-purpose computer system.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example when an image processing apparatus of the present invention is realized as a color image processing apparatus.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a specific internal configuration example of a document type automatic determination unit of the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a processing procedure of a document type automatic determination unit of the image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 4 is a schematic diagram for explaining a method of calculating the number of halftone dots when it is determined that a halftone dot region is included.
FIG. 5 is a schematic diagram for explaining a method of calculating the number of halftone lines when it is determined that a halftone dot region is included.
FIG. 6 is a schematic diagram showing the result of FFT according to the number of halftone lines.
FIG. 7 is a schematic diagram showing the result of FFT according to the number of halftone lines.
FIG. 8 is a schematic diagram showing the result of FFT according to the number of halftone lines.
FIG. 9 is a graph showing an example of filter coefficients.
10 is a chart showing filter coefficients of the graph of FIG.
FIG. 11 is a block diagram illustrating a configuration example of an image processing apparatus that executes image processing of the present invention using the image reading apparatus of the present invention.
FIG. 12 is a block diagram illustrating a configuration example of an image forming apparatus of the present invention that performs image processing using a general-purpose computer system (personal computer).
FIG. 13 is a schematic diagram showing a configuration example of a computer system in which a computer program for executing the image processing method of the present invention is installed.
FIG. 14 is a schematic diagram showing an example of the contents of a computer program of the present invention.
[Explanation of symbols]
1 Color image processing device
4 Automatic document type judgment section
5 Input tone correction unit
13 Pattern feature value calculation unit
14 Color image input device
15 Color image output device
16 Halftone dot determination unit
17 Halftone dot number calculation unit
18 Document determination section
24 Photo judgment part
30 Printer
50 Personal computer
51 Printer Driver
100 color image processing apparatus
Claims (20)
入力画像データに網点領域が存在するか否かを判定するステップと、
存在すると判定された網点領域の網点線数を求めるステップと、
網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かを判定するステップと、
網点線数が異なる複数の網点領域が存在すると判定された場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理を施すステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。In an image processing method for performing image processing corresponding to a document type on input image data of a document,
Determining whether a halftone area exists in the input image data; and
Determining the number of halftone dots in a halftone dot area determined to exist;
Determining whether there are a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines; and
And a step of performing image processing corresponding to the number of halftone dots for each halftone area when it is determined that there are a plurality of halftone areas having different numbers of halftone lines. .
前記画像処理を施すステップは、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、各領域の特徴量を算出するステップを含み、
前記画像処理を施すステップは、各領域で算出された特徴量それぞれに対応した画像処理を施すこと
を特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。Further comprising determining whether a continuous tone region exists in the input image data;
The step of performing the image processing includes a step of calculating a feature value of each area when it is determined that both a plurality of halftone dot areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines exist.
The image processing method according to claim 1, wherein the image processing step performs image processing corresponding to each feature amount calculated in each region.
入力画像データに網点領域が存在するか否かを判定する網点領域判定手段と、
該網点領域判定手段が存在すると判定した網点領域の網点線数を算出する網点線数算出手段と、
該網点線数算出手段が算出した網点線数に基づいて、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かを判定する原稿判定手段と、
該原稿判定手段が網点線数が異なる複数の網点領域が存在すると判定した場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理を施す画像処理手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。In an image processing apparatus that applies image processing according to a document type to input image data of a document,
Halftone dot area determination means for determining whether a halftone dot area exists in the input image data;
Halftone dot number calculating means for calculating the number of halftone dots in the halftone dot area determined that the halftone dot area determining means exists;
A document determination unit that determines whether or not there are a plurality of halftone dot regions having different halftone line numbers based on the halftone line number calculated by the halftone line number calculation unit;
And image processing means for performing image processing corresponding to the number of halftone lines for each halftone area when the document determination means determines that there are a plurality of halftone areas having different numbers of halftone lines. An image processing apparatus.
前記原稿判定手段が網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定した場合に、各領域の特徴量を算出する特徴量算出手段とを更に備え、
前記画像処理手段は、前記特徴量算出手段が各領域で算出した特徴量それぞれに対応した画像処理を施すようにしてあること
を特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。Continuous tone region determination means for determining whether or not a continuous tone region exists in the input image data;
A feature amount calculating means for calculating a feature amount of each area when the document determining means determines that both of a plurality of halftone dot areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines exist;
The image processing apparatus according to claim 5, wherein the image processing unit performs image processing corresponding to each feature amount calculated in each region by the feature amount calculation unit.
読み込んだ画像データに網点領域が存在するか否かを判定する網点領域判定手段と、
該網点領域判定手段が存在すると判定した網点領域の網点線数を算出する網点線数算出手段と、
該網点線数算出手段が算出した網点線数に基づいて、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かを判定する原稿判定手段と
を備えたことを特徴とする画像読取装置。In an image reading device that reads image data,
Halftone dot area determination means for determining whether a halftone dot area exists in the read image data;
Halftone dot number calculating means for calculating the number of halftone dots in the halftone dot area determined that the halftone dot area determining means exists;
An image reading apparatus comprising: an original determination unit that determines whether or not there are a plurality of halftone dot areas having different halftone line numbers based on the halftone line number calculated by the halftone line number calculation unit .
前記原稿判定手段が網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定した場合に、各領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と
を更に備えたことを特徴とする請求項９に記載の画像読取装置。Continuous tone region determination means for determining whether or not a continuous tone region exists in the input image data;
When the document determination unit determines that there are both a plurality of halftone areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines, the document determination unit further includes a feature amount calculation unit that calculates a feature amount of each region The image reading apparatus according to claim 9.
読み込んだ画像データに網点線数が異なる複数の網点領域が存在する場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理を施す画像処理手段を備えたことを特徴とする画像形成装置。In an image forming apparatus that performs image processing on image data according to a document type and forms an image on a recording material,
When there are a plurality of halftone dot areas having different numbers of halftone lines in the read image data, image processing means for performing image processing corresponding to the number of halftone lines for each halftone dot area is provided. Image forming apparatus.
コンピュータに、入力画像データに網点領域が存在するか否かを判定させる手順と、
コンピュータに、存在すると判定された網点領域の網点線数を求めさせる手順と、
コンピュータに、網点線数が異なる複数の網点領域が存在するか否かを判定させる手順と、
コンピュータに、網点線数が異なる複数の網点領域が存在すると判定された場合に、各網点領域を対象としてそれぞれの網点線数に対応した画像処理を施させる手順と
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。A computer program for causing a computer to determine a document type of input image data and executing different image processing according to the determination result,
A procedure for causing a computer to determine whether a halftone dot area exists in input image data;
A procedure for causing a computer to determine the number of halftone dots in a halftone area determined to exist;
A procedure for causing a computer to determine whether there are a plurality of halftone dot regions having different numbers of halftone lines; and
And a procedure for performing image processing corresponding to each halftone dot number for each halftone dot region when it is determined that a plurality of halftone dot regions having different halftone dot numbers exist in the computer. Computer program.
コンピュータに、網点線数が異なる複数の網点領域と連続階調領域との双方が存在すると判定された場合に、各領域の特徴量を算出させる手順と
を更に含み、
前記画像処理を施させる手順は、コンピュータに、各領域で算出された特徴量それぞれに対応した画像処理を施させること
を特徴とする請求項１７に記載のコンピュータプログラム。A procedure for causing a computer to determine whether a continuous tone region exists in input image data;
Further including a procedure for causing the computer to calculate a feature amount of each area when it is determined that both a plurality of halftone areas and continuous tone areas having different numbers of halftone lines exist.
The computer program according to claim 17, wherein the procedure of performing the image processing causes the computer to perform image processing corresponding to each feature amount calculated in each region.
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|---|---|---|---|---|
| JP2011142543A (en) * | 2010-01-08 | 2011-07-21 | Konica Minolta Business Technologies Inc | Image processing apparatus, image forming apparatus, control method of image processing apparatus, and control program of image processing apparatus |
| US8073251B2 (en) | 2007-02-16 | 2011-12-06 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method including page-background process capability, and non-transitory computer readable storage medium for causing computer to function as the same |
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2003
- 2003-06-20 JP JP2003176802A patent/JP2005012668A/en active Pending
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