(57)【要約】【課題】画像データの特徴に応じて適切な画像処理を自動で施すことができ、かつ、処理負荷が少ない画像処理を施す。【解決手段】画像データを記憶する第１の手段と、記憶された画像データにエッジ強調処理と平滑化処理を施す第２の手段と、元画像の１ページを示す画像データにおけるエッジ画素数をカウントする第３の手段と、カウントされたエッジ画素数が所定の閾値以上の場合は、元画像が文字を多く含む画像であると判断し、エッジ画素数が所定の閾値未満である場合は、元画像が写真画像を多く含む画像であると判断し、この判断結果に基づいて第２の手段が実行するエッジ強調処理と平滑化処理の設定を行う第４の手段とを有する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを記憶する第１の手段と、
前記記憶された画像データにエッジ強調処理と平滑化処理を施す第２の手段と、
元画像の１ページを示す画像データにおけるエッジ画素数をカウントする第３の手段と、
前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値以上の場合は、元画像が文字を多く含む画像であると判断し、前記エッジ画素数が所定の閾値未満である場合は、元画像が写真画像を多く含む画像であると判断し、この判断結果に基づいて前記第２の手段が実行するエッジ強調処理と平滑化処理の設定を行う第４の手段とを有することを特徴とする画像処理コントローラ。
【請求項２】
画像データを記憶する第１の手段と、
前記記憶された画像データにエッジ強調処理と平滑化処理を施す第２の手段と、
元画像の１ページを示す画像データにおけるエッジ画素数及び白画素数をカウントする第３の手段と、
前記カウントされたエッジ画素数を用いて元画像中に含まれる文字の多さを判断し、又、前記カウントされた白画素数を用いて元画像中に含まれる写真画像の割合を判断し、この判断結果に基づいて前記第２の手段が実行するエッジ強調処理と平滑化処理の設定を行う第５の手段とを有することを特徴とする画像処理コントローラ。
【請求項３】
前記第５の手段は、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値以上であって、前記カウントされた白画素数が所定の閾値以上である場合は、元画像が多くの文字を含む画像であると判断し、前記エッジ強調処理をオンし、かつ、前記平滑化処理をオフするよう設定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理コントローラ。
【請求項４】
前記第５の手段は、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値以上であって、前記カウントされた白画素数が所定の閾値未満である場合は、元画像が多くの文字と写真画像とを含む画像であると判断し、前記エッジ強調処理をオンし、かつ、前記平滑化処理をオンするよう設定することを特徴とする請求項２又は請求項３のいずれかに記載の画像処理コントローラ。
【請求項５】
前記第５の手段は、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値未満であって、前記カウントされた白画素数が所定の閾値以上である場合は、元画像が文字をあまり含まず、かつ、淡色を多く含む画像であると判断し、前記エッジ強調処理をオフし、かつ、前記平滑化処理を弱めるよう設定することを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか一項に記載の画像処理コントローラ。
【請求項６】
前記第５の手段は、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値未満であって、前記カウントされた白画素数が所定の閾値未満である場合は、元画像が文字をあまり含まず、かつ、写真画像を多く含む画像であると判断し、前記エッジ強調処理をオフし、かつ、前記平滑化処理をオンするよう設定することを特徴とする請求項２〜請求項５のいずれか一項に記載の画像処理コントローラ。
【請求項７】
前記第３の手段は、前記画像のエッジ画素を、フィルタ回路を用いて抽出し、前記抽出したエッジ画素をカウントすることを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の画像処理コントローラ。
【請求項８】
画像データに対して所定の画像処理を施す画像処理装置であって、
画像データを記憶する第１の手段と、
前記記憶された画像データにエッジ強調処理と平滑化処理を施す第２の手段と、
元画像の１ページを示す画像データにおけるエッジ画素数及び白画素数をカウントする第３の手段と、
前記カウントされたエッジ画素数を用いて元画像中に含まれる文字の多さを判断し、又、前記カウントされた白画素数を用いて元画像中に含まれる写真画像の割合を判断し、この判断結果に基づいて前記第２の手段が実行するエッジ強調処理と平滑化処理の設定を行う第５の手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに対して画像処理を施す画像処理コントローラにおいて、特に、画像データに対してエッジ強調処理と平滑化処理とを施す画像処理コントローラ、及び上記画像処理コントローラを使用した画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像をより鮮明に形成するため、画像データに対してエッジ強調処理や、平滑化処理を施している。エッジとは、画像における特定領域の境界線を構成する階調差の大きい部分であり、エッジ強調処理とはこのエッジを強調することで、領域間の境界をより際立たせる処理である。また、平滑化処理は、画像中のノイズを除去し、又は領域の輪郭（エッジ）を弱める処理である。上記のようにエッジ強調処理と平滑化処理とは、画像に対して相反する処理を施すものであるため、従来では、ユーザが各処理のパラメータを装置の操作画面上で入力し、又は画像データの種別を操作画面上で選択することで、入力された値に適した平滑化処理とエッジ強調処理の度合いを設定していた（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
これに対して、ユーザが画像データの種別を選択しなくても最適な印刷結果が得られるよう、装置側で原稿画像に含まれる各領域を特徴毎に判断し、上記各領域に対して適切な画像処理を施すことで、画像をより鮮明に形成する技術（以下、領域分離技術と記載する）が開示されている（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献１】特開２００２−３０５６５８号公報
【特許文献２】特開２００５−１５９５７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、画像データの特徴に応じてユーザが各処理のパラメータを入力する場合、当然ユーザは、画像データの特徴に応じた適切なパラメータの値を習熟している必要がある。しかも、処理の実行毎にパラメータを入力することは煩雑であり、ユーザはデフォルト値により出力処理を実行してしまう場合が多かった。
【０００５】
また、領域分離技術を用いて装置に画像データの各領域を識別させる場合、装置はその内部で複数回に及ぶフィルタ処理等を実行する必要があり、処理負荷が高くなる場合がある。そのため、領域分離技術が支障となって、画像を形成するための速度が遅くなってしまう場合があった。
【０００６】
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、画像データの特徴に応じて適切な画像処理を自動で施すことができ、かつ、処理負荷が少ない画像処理を施すことが可能な画像処理コントローラ及び画像処理装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明では、画像データを記憶する第１の手段と、前記記憶された画像データにエッジ強調処理と平滑化処理を施す第２の手段と、元画像の１ページを示す画像データにおけるエッジ画素数をカウントする第３の手段と、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値以上の場合は、元画像が文字を多く含む画像であると判断し、前記エッジ画素数が所定の閾値未満である場合は、元画像が写真画像を多く含む画像であると判断し、この判断結果に基づいて前記第２の手段が実行するエッジ強調処理と平滑化処理の設定を行う第４の手段とを有する。
【０００８】
上記のように構成された発明では、第２の手段は、第１の手段に記憶された画像データにエッジ強調処理と平滑化処理を施す。このとき、第３の手段は、元画像の１ページを示す画像データにおけるエッジ画素数をカウントし、第４の手段は、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値以上の場合は、元画像が文字を多く含む画像であると判断し、エッジ画素数が所定の閾値未満である場合は、元画像が写真画像を多く含む画像であると判断し、この判断結果に基づいて第２の手段が実行するエッジ強調処理と平滑化処理の設定を行う。
そのため、元画像の特徴を領域分離技術等の処理負荷の大きな処理により判断するのではなく、１ページ当たりのエッジ画素数により判断することができ、画像の特徴を判断するための処理負荷を軽減させることができる。
ここで、元画像とは、画像処理コントローラ内に処理を施すために取り込まれる画像データの元となる画像を意味する。すなわち、スキャナーを用いて画像データを取り込む場合は、このスキャナーに取り込まれる原稿画像であり、画像データをメモリカードから読み込む場合は、このメモリカードに記憶されたデータである。
【０００９】
また、本発明の他の局面として、画像データを記憶する第１の手段と、前記記憶された画像データにエッジ強調処理と平滑化処理を施す第２の手段と、元画像の１ページを示す画像データにおけるエッジ画素数及び白画素数をカウントする第３の手段と、前記カウントされたエッジ画素数を用いて元画像中に含まれる文字の多さを判断し、又、前記カウントされた白画素数を用いて元画像中に含まれる写真画像の割合を判断し、この判断結果に基づいて前記第２の手段が実行するエッジ強調処理と平滑化処理の設定を行う第５の手段とを有する。
上記のように構成された発明では、第５の手段は、エッジ画素数に加えて白画素数を用いて元画像の特徴を識別するため、画像の特徴を識別するための処理負荷を軽減させつつ、元画像の特徴をより細かく判断することができる。
ここで、白画素とは、階調値が高階調値を示す画素データのことを意味し、必ずしも階調値が白色（０〜２５５の階調にあっては、２５５の値）を有する画素データのみに限定されない。
【００１０】
好ましくは、前記第５の手段は、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値以上であって、前記カウントされた白画素数が所定の閾値以上である場合は、元画像が多くの文字のみを含む画像であると判断し、前記エッジ強調処理をオンし、かつ、前記平滑化処理をオフするよう設定する。
元画像の特徴が文字のみを含むものであれば、画像に対してエッジ強調処理のみを施すことが望ましい。そのため、上記のように構成された発明では、文字のみを含む画像に対して適切な処理を施すことができる。
【００１１】
好ましくは、前記第５の手段は、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値以上であって、前記カウントされた白画素数が所定の閾値未満である場合は、元画像が多くの文字と写真画像とを含む画像であると判断し、前記エッジ強調処理をオンし、かつ、前記平滑化処理をオンするよう設定する。
元画像の特徴が文字と写真画像とを含む場合は、画像に対してエッジ強調処理と平滑化処理の両方を施すことが望ましい。そのため、上記のように構成された発明では、文字と写真画像とを混在させた画像に対して適切な処理を施すことができる。
【００１２】
好ましくは、前記第５の手段は、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値未満であって、前記カウントされた白画素数が所定の閾値以上である場合は、元画像が文字をあまり含まず、かつ、淡色を多く含む画像であると判断し、前記エッジ強調処理をオフし、かつ、前記平滑化処理を弱めるよう設定する。
ここで淡色を多く含む画像とは、高階調値により構成された画素を多く含む画像であり、領域間の輪郭がぼやけた画像である。このような画像に対しては、エッジ強調処理及び平滑化処理を施すことは望ましくない。そのため、上記のように構成された発明では、淡色を多く含む画像に対して適切な処理を施すことができる。
【００１３】
好ましくは、前記第５の手段は、前記カウントされたエッジ画素数が所定の閾値未満であって、前記カウントされた白画素数が所定の閾値未満である場合は、元画像が文字をあまり含まず、かつ、写真画像を多く含む画像であると判断し、前記エッジ強調処理をオフし、かつ、前記平滑化処理をオンするよう設定する。
上記のように構成された発明では、写真画像のみを含む画像に対して適切な処理を施すことができる。
【００１４】
好ましくは、前記第３の手段は、前記画像のエッジ画素をフィルタ回路を用いて抽出する。
上記のように構成された発明では、第３の手段は、フィルタ回路を用いて画像におけるエッジ画素数を抽出するため、ソフト的に抽出する場合に比べＣＰＵ等の演算部の処理負荷を軽減することができ、演算に係る処理速度を速くすることができる。
【００１５】
また、本発明は、画像処理コントローラを用いて画像を形成する画像処理装置に対しても応用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図を参照しつつ、下記の順序に従って本発明の実施形態を説明する。また、同一の符号を付した箇所は同一及び同等の箇所を示し、その説明は繰返さない。
１．第１の実施形態：
２．第２の実施形態：
３．その他の実施形態：
【００１７】
１．第１の実施形態：
（１）画像処理装置：
図１は、画像処理装置を示すブロック図である。更に、図２〜４は、一例としての原稿画像を示す図である。なお、図３は、図２における点線で囲まれた箇所を拡大して示す図である。この図では、画像処理装置としての複合機を示して説明を行なう。
複合機１００は、原稿画像（元画像）を取得し、取得した画像を画像データとして記憶するとともに、この画像データを用紙等の印刷媒体に印刷して出力する。複合機１００の要部は、ＰＣ等の外部機器とネットワーク等を用いて接続するためのＩ／Ｆ９０と、ユーザからの操作入力を受け付ける操作パネル９２と、印刷処理を実行するための印刷エンジン９４と、原稿画像を画像データとして入力するためのスキャナエンジン９６と、メモリカード９８に記録された元画像を画像データとして入力するためのカードＩ／Ｆ９７と、メイン制御部（画像処理コントローラ）１０とを備えている。また、操作パネル９２と、印刷エンジン９４と、スキャナエンジン９６とは、Ｉ／Ｆ９１、エンジンコントローラ９３、９５を介してメイン制御部１０と接続されている。
【００１８】
スキャナエンジン９６により読み込まれた原稿画像はディジタル画像としての画像データに変換された後、エンジンコントローラ９５を通じてメイン制御部１０に送信される。メイン制御部１０は、入力された画像データに対して所定の画像処理を施し、印刷エンジン９４やＩＦ９０に出力する。印刷エンジン９４は、入力された画像データを用いて用紙に印刷処理を施す。また、ＩＦ９０は入力された画像データを特定のプロトコルに従って外部機器に送信する。同様に、メモリカード９８に記憶された画像データもカードＩ／Ｆ９７を通じてメイン制御部１０に送信された後、印刷エンジン９４又はＩ／Ｆ９０を介して出力される。
【００１９】
更に、メイン制御部１０は入力された画像データに対して、エッジ画素数をカウントし、カウント結果に基づいて元画像の特徴を判断する。図３に示すように各文字の輪郭を示す画素は背景画素との階調差が顕著となるため、エッジ画素数が多くなる。一方、図４に示すように、原稿画像の１ページに写真画像等を多く含む場合は、各画素の階調差はなだらかになるため画像中に文字を多く含む場合と比べてエッジ画素数は少なくなる。そのため、メイン制御部１０は原稿画像の１ページを示す画像データのエッジ画素数をカウントし、このカウント値から画像の特徴を判断する。そして、このカウント値により画像データに施す画像処理のパラメータを設定する。以下に、本発明に係るメイン制御部１０の構成をより詳細に説明する。
【００２０】
（２）メイン制御部：
図５は、メイン制御部の構成を示すブロック図である。また、図６は、メイン制御部が実行する処理を説明する流れ図である。
メイン制御部１０の要部は、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ（第４の手段）１２と、ＲＡＭ（第１の手段）１３と、入力処理部１４と、カウント部（第３の手段）１５と、コピー画像処理部（第２の手段）１６と、スクリーン処理部１７とで構成されている。また、上記各部とＲＡＭ１３は、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ１８（１８ａ〜１８ｄ）を介して接続されており、ＤＭＡコントローラ１８によりＲＡＭ１３に記憶された画像データのアクセスが制御されている。
【００２１】
図６を参照しつつ、メイン制御部１０の処理を説明する。
バス１９ａを通じて画像データがメイン制御部１０に入力されると、入力処理部１４は画像データに対して入力処理を施す（ステップＳ１１０）。この入力処理では、入力処理部１４が入力された画像データの特性を分析し、画素単位の画像特性情報を生成するとともに、出力された部位の特性を補正する。ここで、入力処理部１４により生成される画像特性情報は、各画素の階調値や輝度値等である。
【００２２】
カウント部１５は、入力処理部１４が生成した画素単位の画像特性情報を用いて、原稿画像の１ページを示す画像データにおけるエッジ画素数をカウントする（ステップＳ１２０）。なお、カウント部１５のより詳細な構成は、（３）カウント部：により説明する。
【００２３】
ＣＰＵ１１は、カウント部１５がカウントしたエッジ画素数を用いてパラメータ設定処理を行なう（ステップＳ１３０）。このパラメータ設定処理により、ＣＰＵ１１はコピー画像処理部１６が実行するエッジ強調処理及び平滑化処理のパラメータを設定する。本実施の形態では、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記憶されたプログラムを用いてエッジ画素数に基づいてエッジ強調処理と平滑化処理としてのモアレ除去処理のパラメータを設定する。
【００２４】
コピー画像処理部１６は、ＣＰＵ１１が設定したパラメータを用いて、画像データに対してコピー画像処理を行なう（ステップＳ１４０）。このコピー画像処理により、コピー画像処理部１６は、画像データに対してエッジ強調処理及びモアレ除去処理を施す。
【００２５】
スクリーン処理部１７は、画像データに対してスクリーン処理を施す（ステップＳ１６０）。スクリーン処理では、スクリーン処理部１７が画像データに対して描画ドットの有無による二値化により擬似的に中間階調を再現する。その後、画像データは、バス１９ｂを通じてエンジンコントローラ９３やＩＦ９０，９１に出力される。
以上説明したように、本発明に係るメイン制御部１０は、カウント部１５により画像データの特性を示す情報としてエッジ画素数をカウントし、ＣＰＵ１１がカウント結果に基づいてエッジ強調処理及びモアレ除去処理のパラメータを設定する。以下に、本実施形態に係るカウント部１５の構成と、パラメータ設定方法についてより詳細に説明する。
【００２６】
（３）カウント部：
図７は、カウント部の機能を説明するブロック図である。
カウント部１５は、レジスタＩ／Ｆ２１と、平滑化フィルタ２２と、エッジ検出フィルタ２３，２４と、エッジ画素カウタ２５，２６とで構成されている。本実施形態では、カウント部１５を構成する各部は、ハードウェアにより構成されている。ここで、カウント部１５をハードウェアにより構成すれば、ソフトウェアにより構成するのに比べＣＰＵ１１の処理負荷を軽減でき、画像データのエッジをカウントするための処理速度を速くすることができる。
なお、カウント部１５が実行するエッジ検出方法としては、ソーベル（Sobel）のフィルタを用いたものや、プレビット(Prewitt)のフィルタを用いたエッジ検出方法が存在する。本実施の形態では、ソーベルのフィルタを用いたエッジ検出方法を中心に説明する。なお、上記したエッジ検出方法は従来技術であり、プレビットのフィルタを用いたエッジ検出方法は説明を省略する。
【００２７】
ＤＭＡコントローラ１８ｂを通じて原稿画像の１ページを示す画像データがカウント部１５に入力されると、平滑化フィルタ２２は画像データのノイズを除去する。次に、エッジ検出フィルタ２３，２４は、画像データの特徴量を抽出する。具体的には、エッジ検出フィルタ２３は、画像データにおける垂直方向のエッジ画素を抽出する。また、エッジ検出フィルタ２４は、画像データにおける水平方向のエッジ画素を抽出する。エッジ画素カウンタ２５，２６は、各エッジ検出フィルタにより抽出された特徴量から垂直方向及び水平方向のエッジ画素数を検出する。検出されたエッジ画素数は、レジスタＩ／Ｆ２１に順次記憶される。なお、平滑化フィルタ２２は、画像データのノイズを除去するために使用されるため、本発明のカウント部１５の構成として必須の構成ではない。以上、カウント部１５の説明を終了する。
【００２８】
（４）パラメータ設定処理
図８は、図６のステップＳ１３０でＣＰＵ１１が実行するパラメータ設定処理を示す流れ図である。ＣＰＵ１１は、カウント部１５のレジスタＩ／Ｆ２１に記憶された垂直方向及び水平方向のエッジ画素数を読み出し、その絶対値を足しあわせてカウント値を算出する（ステップＳ１３１）。無論、垂直方向及び水平方向のエッジ画素数を個別に用いてもよい。
【００２９】
ＣＰＵ１１は、カウント値をエッジ画素数閾値Ｓと比較する（ステップＳ１３２）。ここで、ＣＰＵ１１がカウント値を比較するために用いるエッジ画素数閾値Ｓについて説明を行なう。エッジ画素数閾値Ｓは、画像データにおける特徴を簡略的に判断するために用いられるものである。そのため、エッジ画素数閾値Ｓは、様々なサンプル画像データでの調査結果をもとに設定されている。その一例として、本実施形態では、ＪＥＩＴＡ（Japan Electronics and Information Technology Industries Association）が発行する標準テストパターンを用いて、各特性に対応したエッジ画素数閾値Ｓを設定している。
【００３０】
カウント値がエッジ画素数閾値Ｓ以上の場合は、ＣＰＵ１１はエッジ強調処理を強くし、モアレ除去処理を弱くするようパラメータを設定する（ステップＳ１３３）。画像データにおけるカウント値がエッジ画素数閾値Ｓ以上の場合、原稿画像は文字を多く含むものと判断される。そのため、ＣＰＵ１１は画像に含まれる各文字の輪郭を強調するよう、エッジ強調処理のパラメータを強めに設定する。一方、原稿画像が文字を多く含む場合は、画像データにモアレ除去処理を施すと文字と背景との境界をぼやけさせてしまい好ましくない。そのため、ＣＰＵ１１はモアレ除去処理のパラメータを弱める。ここで、エッジ画素数に応じて設定される各パラメータの値は、ＲＯＭ１２に記憶されたデータテーブルをＣＰＵ１１が参照することにより決定される。
【００３１】
カウント値１５がエッジ画素閾値Ｓ未満の場合は、ＣＰＵ１１はエッジ強調処理を弱くし、モアレ除去処理を強くするようパラメータを設定する（ステップＳ１３４）。画像データにおけるカウント値がエッジ画素数閾値Ｓ未満の場合は、原稿画像中に写真画像を多く含むものと判断される。そのため、ＣＰＵ１１は、画像の輪郭を強調させないよう、エッジ強調処理のパラメータを弱めに設定し、モアレ除去処理のパラメータを強めに設定する。
【００３２】
ＣＰＵ１１は、設定したパラメータをコピー画像処理部１６に出力する（ステップＳ１３５）。コピー画像処理部１６はパラメータを受信し、このパラメータにより設定された値で画像データに対してエッジ強調処理やモアレ除去処理を施す。
【００３３】
以上説明したように、本発明に係る複合機１００は、原稿画像の１ページに対応する画像データのエッジ画素数を用いて原稿画像の特定を判断し、画像データに施すエッジ強調処理とモアレ除去処理のパラメータを設定する。そのため、原稿画像の特性を判断するのに、領域分離処理等の処理負荷が高い処理を実行する必要がないため、判断のための処理を迅速に行なうことができ、印刷処理を迅速に行なうことができる。
【００３４】
２．第２の実施形態：
第２の実施形態では、カウント部（第５の手段）１５は、エッジ画素数に加えて、白画素数を用いて原稿画像の特徴を判断する。エッジ画素数に加えて白画素数を用いて原稿画像の特徴を判断することで、第１の実施形態に比べて原稿画像の特徴をより詳細に判断することが可能となる。無論、画像データにおける各領域の特徴を個別に判断するものではないため、領域分離技術等に比べて処理負荷は高くはならないことは言うまでもない。
【００３５】
ここで、第２の実施形態に係る複合機１００が識別する画像の特徴について説明を行なう。図９、図１０は、一例としての原稿画像を示す図である。第２の実施形態に係るＣＰＵ１１は、原稿画像の１ページを示す画像データにおけるエッジ画素数と白画素数から、原稿画像の特徴を、文字のみの画像（以下Ａと記載）、文字と写真画像が混在した画像（以下、Ｂと記載）、文字が少なく階調変化が緩やかな淡色を多く含む画像（以下、Ｃと記載）、写真のみの画像（以下、Ｄと記載）の４種類に識別する。
【００３６】
原稿画像が図２に示すＡの特徴を示す場合、画像中に文字のみが多く含まれるため、エッジ画素数が多くなる。また、原稿画像に写真画像が含まれず白地の領域Ｔ１が多く含まれる。このような、特徴を示す原稿画像は、白地の用紙の上に文字が記録された画像であることが多い。そのため、ＣＰＵ１１はコピー画像処理部１６が画像データに対してエッジ強調処理のみを施すよう、パラメータを設定する。
【００３７】
また、原稿画像が図９に示すＢの特徴を示す場合は、画像中に文字が多く含まれるためエッジ画素数が多くなる。また、原稿画像に白地以外の写真画像Ｔ２‘の割合が多くなる。そのため、ＣＰＵ１１は、コピー画像処理部１６が画像データに対してエッジ強調処理とモアレ除去処理とを施すよう、パラメータを設定する。
【００３８】
そして、原稿画像が図１０に示すＣの特徴を示す場合は、画像中に含まれる文字が少ないため、エッジ画素数が少なくなる。また、画像中に淡色領域Ｔ３が多く含まれる場合がありうる。ここで、淡色領域とは、高階調値により構成された画素を多く含む画像であり、領域間の輪郭がぼやけた領域である。淡色画像Ｔ３にエッジ強調処理及びモアレ除去処理を施すことは望ましくないため、ＣＰＵ１１は、コピー画像処理部１６が画像データに対して、エッジ強調処理を施さず、モアレ除去処理を弱めるようパラメータを設定する。
【００３９】
更に、原稿画像が図４に示すＤの特徴を示す場合は、原稿画像に含まれる文字が少ないため、エッジ画素数が少なくなる。また、画像中に含まれる写真画像Ｔ２の割合が多くなる。そのため、ＣＰＵ１１は、コピー画像処理部１６が画像データに対してモアレ除去処理のみを施すよう、パラメータを設定する。
なお、一実施形態として、モアレ除去処理の強度は、各特徴を示す画像に対してその強度を、Ｂ＞Ｄ＞Ｃとなるよう設定している。これは、図４に示す写真画像Ｔ２のターゲットをモアレが発生し難い銀塩写真とし、図９に示す写真画像Ｔ‘２のターゲットをモアレが発生し易い印刷された写真画像としているからである。
無論、モアレ除去処理の度合いは、これに限定されない。  
【００４０】
図１１は、第２の実施形態に係るカウント部の各機能を示すブロック図である。第２の実施形態に係るカウント部は、図７に示すカウント部１５の構成に加えて、更に、輝度変換部２７と、白画素カウンタ２８とを備えている。輝度変換部２７と白画素カウンタ２８は、画像データの特徴を示す情報としての白画素数を抽出するために用いられるものである。
【００４１】
輝度変換部２７は、画像データの各画素のＲＧＢの階調値から輝度を算出する。ここで、輝度変換部２７は、一例としてＲＧＢの階調値から以下の式を用いて輝度Ｌを算出する。
Ｌ＝０．２９８９*Ｒ＋０．５８６６*Ｇ＋０．１１４５*Ｂ  …（１）
【００４２】
白画素カウンタ２８は、算出された各画素の輝度の内、所定の閾値以上の輝度Ｌ’をカウントし、レジスタＩ／Ｆ２１に記憶する。白画素カウンタ２８がカウントする輝度Ｌ’の値は、原稿画像における高階調値付近の画素を示すものである。ＣＰＵ１１は、レジスタＩ／Ｆ２１に記憶された輝度Ｌ’の数を白画素数として原稿画像の判別処理に利用する。
【００４３】
図１２は、第２の実施形態に係るＣＰＵ１１により実行される処理を説明する流れ図である。ＣＰＵ１１は、レジスタＩ／Ｆ２１に記録されたエッジ画素数と白画素数の値を読み出す（ステップＳ２００）。ＣＰＵ１１は、読み出したカウント値を所定のエッジ画素数閾値Ｓと比較する（ステップＳ２１０）。カウント値がエッジ画素数閾値Ｓ以上である場合は、ＣＰＵ１１は、白画素数を白画素閾値と比較する（ステップＳ２２０）。
【００４４】
エッジ画素数がエッジ画素数閾値以上であり、白画素数が白画素閾値以上である場合は、ＣＰＵ１１は原稿画像の特徴がＡであると判断し、エッジ強調処理をＯＮとし、モアレ除去処理をＯＦＦとするようパラメータを設定する（ステップＳ２４０）。
より具体的には、ＲＯＭ１２には、エッジ画素数と白画素数の値の組合せと、この組み合わせに対応するエッジ強調処理とモアレ除去処理の度合いが記録されたデータテーブルが記憶されており、ＣＰＵはこのデータテーブルを参照して、エッジ強調処理とモアレ除去処理の度合を決定する。
【００４５】
エッジ画素数がエッジ画素数閾値以上であり、白画素数が白画素閾値未満である場合は、ＣＰＵ１１は原稿画像の特徴がＢであると判断し、エッジ強調処理をＯＮとし、モアレ除去処理のパラメータを設定する（ステップＳ２５０）。
【００４６】
また、ステップＳ２１０でエッジ画素数がエッジ画素数閾値未満であり、白画素数が白画素閾値以上である場合は、ＣＰＵ１１は原稿画像の特徴がＣであると判断し、エッジ強調処理をＯＦＦとし、モアレ除去処理が弱めになるようパラメータを設定する（ステップＳ２６０）。
【００４７】
そして、エッジ画素数がエッジ画素数閾値未満であり、白画素数が白画素閾値未満である場合は、ＣＰＵ１１は原稿画像の特徴がＤであると判断し、エッジ強調処理をＯＦＦとし、モアレ除去処理のパラメータを設定する（ステップＳ２７０）。
【００４８】
ＣＰＵ１１は、設定したパラメータをコピー画像処理部１６に出力する（ステップＳ２８０）。コピー画像処理部１６は、パラメータを受信し、このパラメータを用いて画像データに対してエッジ強調処理やモアレ除去処理を施す。
【００４９】
３．その他の実施形態
本発明には、様々な実施形態が存在する。
元画像の特徴を識別する手法としては、エッジ画素数の割合を用いるものであってもよい。具体的には、元画像の特徴を識別する値ＣＨを
ＣＨ（％）＝エッジ画素数／（全画素数−白画素数）×１００  …（２）
と算出する。そして、ＣＨが８０％以上であれば文字が多く含まれる画像とし、ＣＨが８０未満、３０以上であれば文字と写真等が混在する画像とし、ＣＨが３０％未満、５％以上であれば、淡色の領域を含み、ＣＨが５％未満であれば、写真のみの画像としてもよい。
また、画像処理装置としては、複合機に限定されず、上記した画像処理コントローラの機能を備える装置であれば、プリンタ等の印刷装置であっても、デジタルスチルカメラであってもよい。
【００５０】
なお、本発明は上記実施例に限られるものでないことは言うまでもない。当業者であれば言うまでもないことであるが、
・上記実施例の中で開示した相互に置換可能な部材および構成等を適宜その組み合わせを変更して適用すること
・上記実施例の中で開示されていないが、公知技術であって上記実施例の中で開示した部材および構成等と相互に置換可能な部材および構成等を適宜置換し、またその組み合わせを変更して適用すること
・上記実施例の中で開示されていないが、公知技術等に基づいて当業者が上記実施例の中で開示した部材および構成等の代用として想定し得る部材および構成等と適宜置換し、またその組み合わせを変更して適用すること
は本発明の一実施例として開示されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】画像処理装置を示すブロック図である。
【図２】一例としての原稿画像を示す図である。
【図３】一例としての原稿画像を示す図である。
【図４】一例としての原稿画像を示す図である。
【図５】メイン制御部の構成を示すブロック図である。
【図６】メイン制御部が実行する処理を説明する流れ図である。
【図７】カウント部の機能を説明するブロック図である。
【図８】図６のステップＳ１３０でＣＰＵ１１が実行するパラメータ設定処理を示す流れ図である。
【図９】一例としての原稿画像を示す図である。
【図１０】一例としての原稿画像を示す図である。
【図１１】第２の実施形態に係るカウント部の各機能を示すブロック図である。
【図１２】第２の実施形態に係るＣＰＵ１１により実行される処理を説明する流れ図である。
【符号の説明】
【００５２】
１０…メイン制御部、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、１４…入力処理部、１５…カウント部、１６…コピー画像処理部、１７…スクリーン処理部、１８ａ〜ｄ…ＤＭＡコントローラ、１９ａ、１９ｂ…バス、２１…レジスタＩ／Ｆ、２２…平滑化フィルタ、２３、２４…エッジ検出フィルタ、２５、２６…エッジ画素カウンタ、２７…輝度変換部、２８…白画素カウンタ、９０…ホストＩ／Ｆ、９２…操作パネル、９３…エンジンコントローラ、９４…印刷エンジン、９５…エンジンコントローラ、９６…スキャナエンジン、９７…カードＩ／Ｆ、９８…メモリカード、１００…複合機
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１０】
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