(57)【要約】【課題】局所背景領域と局所背景領域と同一色を有する写真領域とを識別できる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置１の領域分離処理部１５において、重複判定部１５７は、処理順序に従った前段までの累積ヒストグラムと処理対象段の区分ヒストグラムとにおける累積対象区間の重複の有無を判定し、累積部１５４は、上記重複有りと判定された上記累積対象区間を累積して処理対象段までの累積ヒストグラムを生成する。画像識別値割り当て部１５５は、上記重複無しと判定された上記累積対象区間に属する画素に、画像識別値を割り当てる。【選択図】図１
2010004491.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の領域分離を行う画像処理装置であって、
上記入力画像を複数の区分に分割する分割手段と、
上記分割した区分毎に、画像に関する特性値についてその特性値を有する画素の数を度数として示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム生成手段と、
上記区分ヒストグラム毎に、上記度数が所定の閾値以上となる累積対象区間を抽出する区分ヒストグラム特徴抽出手段と、
処理順序に従った前段までの累積ヒストグラムと処理対象段の区分ヒストグラムとにおける上記累積対象区間の重複の有無を判定する重複判定手段と、
上記重複有りと判定された上記累積対象区間を累積して処理対象段までの累積ヒストグラムを生成する累積手段と、
上記重複無しと判定された上記累積対象区間に属する画素に、画像識別値を割り当てる画像識別値割り当て手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記画像識別値に基づいて、上記入力画像から局所背景領域の画素を分離する画像識別信号を生成する画像識別信号生成手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記区分ヒストグラム生成手段は、文字画素以外の画素を用いて区分ヒストグラムを生成することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記区分ヒストグラム生成手段は、平坦領域の画素を用いて区分ヒストグラムを生成することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処装置。
【請求項５】
上記区分ヒストグラム生成手段は、平坦領域の画素を選定するために、注目画素を含む複数の画素よりなるブロックのエントロピーを計算することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記区分ヒストグラム生成手段は、平坦領域の画素を選定するために、文字画素以外の画素を用いて生成される注目画素を含む複数の画素よりなるブロックのエントロピーを計算することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
入力画像の領域分離を行う画像処理方法であって、
上記入力画像を複数の区分に分割する分割ステップと、
上記分割した区分毎に、画像に関する特性値についてその特性値を有する画素の数を度数として示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム生成ステップと、
上記区分ヒストグラム毎に、上記度数が所定の閾値以上となる累積対象区間を抽出する区分ヒストグラム特徴抽出ステップと、
処理順序に従った前段までの累積ヒストグラムと処理対象段の区分ヒストグラムとにおける上記累積対象区間の重複の有無を判定する重複判定ステップと、
上記重複有りと判定された上記累積対象区間を累積して処理対象段までの累積ヒストグラムを生成する累積ステップと、
上記重複無しと判定された上記累積対象区間に属する画素に、画像識別値を割り当てる画像識別値割り当てステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項１から６の何れか１項に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項９】
請求項１から６の何れか１項に記載の画像処理装置を動作させるプログラムであって、コンピュータを上記画像処理装置の各手段として機能させるための画像処理プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像処理プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル画像の特徴分離方法およびシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
文書原稿のスキャン画像に代表されるデジタル画像に対して画質改善処理を行うためには、画像領域を識別し、識別された画像領域毎に最適な画質改善処理を適用するのが一般的である。画質改善処理の効果は、画像領域の識別精度に大きく依存するため、画像領域を識別する技術の開発が進められている。識別対象となる画像領域としては、文字領域、網点領域、背景領域、写真領域などが挙げられる。
【０００３】
図１１は、一般的な文書画像の例を示すものである。図１１に示す文書画像は、文字領域、網点領域、ページ背景（下地）領域（図１１の札番号６）で構成されている。更に詳細には、網点領域は、局所背景領域（図１１の札番号１，２）、写真領域（図１１の札番号７）、グラフィック領域（図１１の札番号３，４，５）で構成される。
【０００４】
画像領域を識別する従来技術として、例えば特許文献１に開示された画像処理装置がある。特許文献１は、デジタル画像から、ページ背景、局所背景を含む背景情報を識別するための技術である。
【０００５】
図１２は、特許文献１に記載の画像処理装置の処理フローを示す図である。この画像処理装置では、最初に、入力デジタル画像を重複しない複数の区分に分割する（Ｓ２０１）。次に、Ｓ２０１で分割された区分毎に区分ヒストグラムを生成する（Ｓ２０２）。Ｓ２０２で生成された区分ヒストグラムから区分ヒストグラムの特徴量を算出し（Ｓ２０３）、特徴量を累積する（Ｓ２０４）。最後に、区分ヒストグラムの特徴累積結果に基づいて、各局所背景領域に応じた有意値を割り当てる（Ｓ２０５）。
【０００６】
図１３は、図１２に示す処理フローにおけるＳ２０１およびＳ２０２の処理内容をより詳細に示した図である。図１３に示すように、特許文献１に記載の画像処理装置では、入力デジタル画像をバンド単位でＮ個の区分に分割する。図１３に示す区分ヒストグラム３０１は、第１区分に対応した第１区分ヒストグラムを、区分ヒストグラム３０２は、第２区分に対対応した第２区分ヒストグラムを、区分ヒストグラム３０３は、第Ｎ区分に対応した第Ｎ区分ヒストグラムを表している。
【０００７】
図１４は、図１２に示す処理フローにおけるＳ２０４およびＳ２０５の処理内容をより詳細に示した図である。図１４は、各区分ヒストグラムから算出された特徴量を累積した特徴累積結果を示しており、特徴累積結果が示す各局所背景領域に対して、各局所背景領域に応じた有意値である画像識別値１から画像識別値４を割り当てている。
【０００８】
以上の処理により、特許文献１に記載の画像処理装置では、単純にデジタル画像全体のヒストグラムから局所背景領域を判定する装置に比べて、ページに対する局所背景の分布情報が分かるため、より正確に局所背景を検知することができる。詳細には、各区分での特徴量がページの全体に及んでいるほど特徴累積結果のカウント値が高くなるため、ページ全体の下地である可能性が高いと判定できる。また、特徴累積結果のカウント値が低いほど、局所背景である可能性が高いと判定できる。
【特許文献１】特開２００７−２３５９４８号公報（２００７年９月１３日公開）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１では局所背景と判定された色と同じ色が写真領域にも使われている場合、正確に分離することができない。例えば、図１１に示す原稿において、局所背景は、札番号１，２が示している部分であるが、札番号１が示す局所背景と、札番号７が示す写真領域とが同一色を有している場合、写真領域であるにも関わらず局所背景領域と判定されてしまうという問題がある。
【００１０】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、局所背景領域の判定精度を向上させ、局所背景領域と局所背景領域と同一色を有する写真領域とを識別できる、画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよびコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は上記課題を解決するためのものであり、適応的に入力画像の分割区分を抽出し、抽出された分割区分内ヒストグラムの特徴量に基づいてページ背景領域、局所背景領域に画像識別値を割り当てる。例えば、入力画像の上から下に順次バンド単位で区分ヒストグラムを生成し、区分ヒストグラムの特徴量を抽出する処理に際し、最新区分特徴抽出結果と、それ以前の累積特徴情報とを比較し、累積特徴情報では存在した局所背景領域が最新区分特徴抽出結果に存在しない場合、存在しなくなった局所背景領域に対応する領域に対して新規画像識別値を割り当て、割り当てた画像識別値分だけ新規画像識別値に対して加算する。上記処理を繰り返すことにより、最終的に全画像に対して局所背景、あるいは、ページ背景情報に対応する画像識別値を割り当てる。また、本処理では、区分ヒストグラムを生成する際に、写真領域だと思われる画素や、文字画素であると思われる画素を除いてヒストグラムを算出することにより、局所背景領域の判定精度を向上することを目的とする。
【００１２】
本発明に係る画像処理装置は、上記課題を解決するために、入力画像の領域分離を行う画像処理装置であって、上記入力画像を複数の区分に分割する分割手段と、上記分割した区分毎に、画像に関する特性値についてその特性値を有する画素の数を度数として示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム生成手段と、上記区分ヒストグラム毎に、上記度数が所定の閾値以上となる累積対象区間を抽出する区分ヒストグラム特徴抽出手段と、処理順序に従った前段までの累積ヒストグラムと処理対象段の区分ヒストグラムとにおける上記累積対象区間の重複の有無を判定する重複判定手段と、上記重複有りと判定された上記累積対象区間を累積して処理対象段までの累積ヒストグラムを生成する累積手段と、上記重複無しと判定された上記累積対象区間に属する画素に、画像識別値を割り当てる画像識別値割り当て手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１３】
上記構成によると、画像を重複しないように複数の区分に分けて、区分毎に、画像に関する特性値についてその特性値を有する画素の数を度数として示す区分ヒストグラムを求める。そして、上記区分ヒストグラム毎に、上記度数が所定の閾値以上となる累積対象区間を抽出する。そして、処理順序に従った前段までの累積ヒストグラムと処理対象段の区分ヒストグラムとにおける上記累積対象区間の上記重複の有無を判定し、重複有りと判定された上記累積対象区間を累積して処理対象段までの累積ヒストグラムを生成し、上記重複無しと判定された上記累積対象区間に属する画素に、画像識別値を割り当てる。累積ヒストグラムを生成する際、上記判定に基づき、前段の区分までの上記累積ヒストグラムから上記重複していない区間を除き、前段までの上記累積ヒストグラムに上記重複している区間を累積させ、処理対象の区分までの累積ヒストグラムを生成する。このように、累積ヒストグラムの生成が繰り返えされ、そのつど、重複していない区間が出てくると、画像識別値が割り当てられる。
【００１４】
ここで、原稿によっては局所背景と同一の色が写真領域に使用されている可能性がある。しかし、本発明の上記構成では、各画像識別値が存在しうる位置を限定することにより、原稿のレイアウト情報（位置情報）を加味して局所背景領域を検知することで、検知精度を改善し、写真領域が局所背景として誤判別するのを抑制することができる。よって、本発明の上記構成によると、局所背景領域と同一色を有する写真領域と局所背景領域とを識別することができる。
【００１５】
また、本発明に係る画像形成装置は、上記構成に加え、上記画像識別値に基づいて、上記入力画像から局所背景領域の画素を分離する画像識別信号を生成する画像識別信号生成手段を有していてもよい。この構成によると、画像識別信号により、入力画像から局所背景領域の画素を分離することができる。
【００１６】
また、本発明に係る画像処理装置では、上記構成に加え、上記区分ヒストグラム生成手段は、文字画素以外の画素を用いて区分ヒストグラムを生成してもよい。この構成によると、局所背景領域である可能性が高い画素のみを用いて区分ヒストグラムを生成し、それを用いて重複区間の判定と画像識別値の割り当てとを行うので、画像識別の精度を向上することができる。
【００１７】
また、本発明に係る画像処理装置では、上記構成に加え、上記区分ヒストグラム生成手段は、平坦領域の画素を用いて区分ヒストグラムを生成してもよい。この構成によると、局所背景領域である可能性が高い画素のみを用いて区分ヒストグラムを生成し、それを用いて重複区間の判定と画像識別値の割り当てとを行うので、画像識別の精度を向上することができる。
【００１８】
また、本発明に係る画像処理装置では、上記構成に加え、上記区分ヒストグラム生成手段は、平坦領域の画素を選定するために、注目画素を含む複数の画素よりなるブロックのエントロピーを計算してもよい。この構成によると、注目画素を含む複数の画素よりなるブロック（局所ヒストグラム）のエントロピーによる濃度分布形状、すなわち、濃度分布の広さを表す濃度分布情報を、精度良く算出することができるので、局所背景領域である可能性が高い画素を用いて、局所背景情報を算出することができる。ヒストグラムの分形形状を、エントロピーを用いて算出し、エントロピーが低いほど平坦領域（分布が狭い）であり、エントロピーが高いほど写真領域（分布が広い）である傾向を示すことから、写真領域を分離することができる。
【００１９】
また、本発明に係る画像処理装置では、上記構成に加え、上記区分ヒストグラム生成手段は、平坦領域の画素を選定するために、文字画素以外の画素を用いて生成される注目画素を含む複数の画素よりなるブロックのエントロピーを計算してもよい。この構成によると、文字画素を無視してヒストグラム分布情報（注目画素を含む複数の画素よりなるブロック（局所ヒストグラム）のエントロピー）を算出することができるので、文字画素周辺の局所背景領域についても、精度良く濃度分布情報を算出することができる。
【００２０】
つまり、本発明に係る画像処理装置では、区分ヒストグラムを作成する際に、局所ヒストグラム（区分ヒストグラムとは別のもの）のエントロピーを算出することにより、平坦領域画素のみを対象にする。これにより、写真領域画素が区分ヒストグラムにカウントされるのを抑制できる。ある程度抑制することで、区分ヒストグラムと所定閾値との比較処理により、写真領域画素を無視することができる。
【００２１】
本発明に係る画像処理方法は、上記課題を解決するために、入力画像の領域分離を行う画像処理方法であって、上記入力画像を複数の区分に分割する分割ステップと、上記分割した区分毎に、画像に関する特性値についてその特性値を有する画素の数を度数として示す区分ヒストグラムを作成する区分ヒストグラム生成ステップと、上記区分ヒストグラム毎に、上記度数が所定の閾値以上となる累積対象区間を抽出する区分ヒストグラム特徴抽出ステップと、処理順序に従った前段までの累積ヒストグラムと処理対象段の区分ヒストグラムとにおける上記累積対象区間の重複の有無を判定する重複判定ステップと、上記重複有りと判定された上記累積対象区間を累積して処理対象段までの累積ヒストグラムを生成する累積ステップと、上記重複無しと判定された上記累積対象区間に属する画素に、画像識別値を割り当てる画像識別値割り当てステップと、を含むことを特徴としている。
【００２２】
上記方法によると、上記画像処理装置と同様の効果を奏し、デジタル画像において、局所背景領域と同一色を有する写真領域を識別することができる。
【００２３】
本発明に係る画像形成装置は、上記課題を解決するために、上記何れか１つの画像処理装置を備えることを特徴とする。本発明に係る画像形成装置は、本発明に係る画像処理装置を備えているため、局所背景領域と同一色を有する写真領域とを識別することができるので、それぞれの領域に応じた処理を行うことができ、高品質の画像を出力することができる画像形成装置を提供することができる。
【００２４】
また、本発明に係る画像処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記画像処理装置における上記各手段として動作させることにより上記画像処理装置をコンピュータにて実現させる画像処理プログラム、及びその画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【００２５】
これらの構成によれば、上記画像処理プログラムを、コンピュータに読み取り実行させることによって、上記画像処理装置と同一の作用効果を実現することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明に係る画像処理装置は、以上のように、上記入力画像を複数の区分に分割する分割手段と、上記分割した区分毎に、画像に関する特性値についてその特性値を有する画素の数を度数として示すヒストグラムを作成する区分ヒストグラム生成手段と、上記区分ヒストグラム毎に、上記度数が所定の閾値以上となる累積対象区間を抽出する区分ヒストグラム特徴抽出手段と、処理順序に従った前段までの累積ヒストグラムと処理対象段の区分ヒストグラムとにおける上記累積対象区間の重複の有無を判定する重複判定手段と、上記重複有りと判定された上記累積対象区間を累積して処理対象段までの累積ヒストグラムを生成する累積手段と、上記重複無しと判定された上記累積対象区間に属する画素に、画像識別値を割り当てる画像識別値割り当て手段と、を備えている。
【００２７】
原稿によっては局所背景と同一の色が写真領域に使用されている可能性がある。しかし、本発明の上記構成では、各画像識別値が存在しうる位置を限定することにより、原稿のレイアウト情報（位置情報）を加味して局所背景領域を検知することで、検知精度を改善し、写真領域が局所背景として誤判別するのを抑制することができる。よって、本発明の上記構成によると、局所背景領域と同一色を有する写真領域と局所背景領域とを識別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
初めに、本実施形態に係る画像処理装置における特徴的構成について説明する。本実施形態に係る画像処理装置、画像形成装置、画像読取装置の全体については後述する。
【００２９】
図１は、後段で説明する本実施形態の画像処理装置１および画像処理装置１０が備える領域分離処理部１５を示す図である。領域分離処理部１５には、本実施形態の画像処理装置における特徴的構成である、局所背景領域抽出部１５０が含まれている。
【００３０】
局所背景領域抽出部１５０は、画像分割部（分割手段）１５１と、区分ヒストグラム生成部（区分ヒストグラム生成手段）１５２と、区分ヒストグラム特徴抽出部（区分ヒストグラム特徴抽出手段）１５３と、累積部（累積手段）１５４と、画像識別値割り当て部（画像識別値割り当て手段）１５５と、画像識別信号生成部（画像識別信号生成手段）１５６と、重複判定部（重複判定手段）１５７と、を有する。
【００３１】
画像分割部１５１は、入力デジタル画像（入力画像）を複数の区分に分割するブロックである。
【００３２】
区分ヒストグラム生成部１５２は、画像分割部１５１が分割した区分毎に、画像に関する特性値についてその特性値を有する画素の数を度数として示す区分ヒストグラムを作成するブロックである。入力デジタル画像に関する特性値（区分ヒストグラムの横軸）は、本実施形態では、濃度値（階調値、画素値）である。しかし、上記特性値はこれに限定されず、例えば、輝度、彩度、色相等を用いてもよい。
【００３３】
区分ヒストグラム特徴抽出部１５３は、区分ヒストグラム毎に、特徴量を算出し、算出された特徴量を有する区間を示す情報を抽出するブロックである。
【００３４】
累積部１５４は、上記重複有りと判定された上記累積対象区間を累積して処理対象段までの累積ヒストグラムを生成するブロックである。
【００３５】
重複判定部１５７は、処理順序に従った前段までの累積ヒストグラムと処理対象段の区分ヒストグラムとにおける上記累積対象区間の重複の有無を判定するブロックである。
【００３６】
画像識別値割り当て部１５５は、上記重複無しと判定された上記累積対象区間に属する画素に、画像識別値を割り当てるブロックである。
【００３７】
画像識別信号生成部１５６は、画像識別値に基づいて、入力デジタル画像から画像識別信号を生成するブロックである。
【００３８】
図２は、領域分離処理部１５にて行う局所背景領域抽出処理のフローを示す図である。最初に、変数Ｌ及び変数ｎを１に、累積ヒストグラムを０に初期化する（Ｓ５０１）。但し、変数Ｌは各局所背景に割り当てる画像識別値を表す変数であり、変数ｎは画像を区分領域に分割する際の区分番号を表す変数である。また、累積ヒストグラムは、区分ヒストグラム特徴抽出部１５３により抽出された区間を累積したヒストグラムである。
【００３９】
次に、入力デジタル画像のｎ番目の区分領域（第ｎ区分）の区分ヒストグラムを生成する（Ｓ５０２）。そして、区分ヒストグラムの特徴量を算出し、算出された特徴量を有する区間を示す区分特徴を抽出する（Ｓ５０３）。ここで、本実施形態では、区分特徴とは、局所背景領域の開始の濃度値、および終了の濃度値である。そして、抽出した区分特徴と、累積ヒストグラムに累積された累積特徴情報と比較して、累積ヒストグラムに存在する局所背景領域に画像識別値を割り当てるか否か判定する（Ｓ５０４）。画像識別値を割り当てる局所背景領域が存在する場合（Ｓ５０４にてＹＥＳ）、該当局所背景領域に画像識別値Ｌを割り当て（Ｓ５０５）、累積ヒストグラムから割り当て済み局所背景領域の特徴情報を削除する（Ｓ５０６）。変数Ｌが次に割り当てる画像識別値を表すよう必要数分だけ、すなわち、第ｎ区分処理時で割り当てられた新規画像識別値の数だけ変数Ｌをインクリメントする（Ｓ５０７）。画像識別値を割り当てる局所背景領域が存在しない場合（Ｓ５０４にてＮＯ）、第ｎ区分で算出された区分特徴を累積ヒストグラムに加算する（Ｓ５０８）。全区分について処理が終了しているかを判定し（Ｓ５０９）、終了していない場合（Ｓ５０９ｎｉｔｅＮＯ）、変数ｎに１を加算し（Ｓ５１０）、次の区分領域に対する処理を開始する（Ｓ５０２に戻る）。最後の区分の処理を終了する際には（Ｓ５０９にてＹＥＳ）、累積ヒストグラムに残存する局所背景領域に対して画像識別値を割り当てた後（Ｓ５１１）、処理を終了する。以上の処理により、適応的に各局所背景領域に対応する背景情報を算出し、背景情報と入力デジタル画像から画像識別信号を生成する。
【００４０】
次に、図２に示す処理フローについてより詳細に説明する。図３は、図２の第ｎ区分ヒストグラム算出処理（Ｓ５０２）の詳細なブロック図（あるいは、図１の区分ヒストグラム生成部１５２の詳細なブロック図といってもよい）である。最初に、第ｎ区分のデジタル画像が入力されると、ヒストグラム算出対象画素選択処理を行う（Ｓ６０１）。この処理は、第ｎ区分のデジタル画像について、区分ヒストグラムを作成する際に度数としてカウントする対象の画素であるヒストグラム算出対象画素を選択するものである。ヒストグラム算出対象画素を選択するための条件として、対象画素の均一性が挙げられる。背景領域の濃度が写真領域などの濃度に比べて濃度が均一であることを考慮し、注目画素が平坦画素であるか否かを判定する。注目画素が平坦画素であると判定した場合、その注目画素をヒストグラム算出対象画素として選択（カウント）する。ここで、注目画素が平坦画素であるか否かを判定するための特徴として、例えば、注目画素を中心とするＩ×Ｊウィンドウデータの分散値が挙げられる。Ｉ×Ｊウィンドウデータの分散値σ2は下記の式（１）で算出することができる。
【００４１】
【数１】
2010004491.tif 000003
【００４２】
ここで、
【００４３】
【数２】
2010004491.tif 000004
【００４４】
は、i行目j列における入力デジタル画像データの値（例えば濃度値）を表し、
【００４５】
【数３】
2010004491.tif 000005
【００４６】
は、Ｉ×Ｊウィンドウデータにおける入力デジタル画像データの平均値（例えば濃度平均値）を表す。
【００４７】
分散値σ2が小さいほど注目画素が平坦画素である可能性が高く、分散値σ2が大きいほど注目画素が非平坦画素である可能性が高い。
【００４８】
注目画素が平坦画素であるか否かを判定するためのもう１つの特徴として、注目画素を中心とするＩ×Ｊウィンドウデータにおける濃度分布の広がり度合いが挙げられる。濃度分布の広がりを算出する１つの手法として、Ｉ×Ｊウィンドウデータのヒストグラムのエントロピーがある。Ｉ×ＪウィンドウデータのヒストグラムのエントロピーＥは下記式で算出することができる。
【００４９】
【数４】
2010004491.tif 000006
【００５０】
ここで、ｈはＩ×Ｊウィンドウデータのヒストグラムを表し、ｈ(i)はBIN iにおける度
数を表す。ただし、Ｉ×Ｊウィンドウデータのヒストグラムhは総度数が１になるよう正規化されるものとする。エントロピーＥが低いほど濃度分布の広がりが狭い。すなわち、注目画素が平坦画素である可能性が高い。エントロピーＥが高いほど注目画素が非平坦画素である可能性が高い。
【００５１】
また、別のヒストグラム算出対象画素を選択するための条件として、文字画素が挙げられる。注目画素が文字画素であるか否かを判定し、注目画素が文字画素ではないと判定した場合、その注目画素をヒストグラム算出対象画素として選択（カウント）する。ここで、文字画素を判定するための特徴として、注目画素が平坦画素であるか否かを判定するために用いた分散値が挙げられる。分散値σ2が大きいほど注目画素が文字画素である可能性が高く、分散値σ2が小さいほど非文字画素である可能性が高い。
【００５２】
注目画素が文字画素であるか否か判定するためのもう１つの特徴としてエッジ量が挙げられる。エッジ量を算出するための手法として、例えばSobelフィルタ処理が挙げられる。Sobelフィルタ処理により算出されるエッジ量Ｇは下記式（３）で算出することが出来る。
【００５３】
【数５】
2010004491.tif 000007
【００５４】
但し、Gx，Gyはそれぞれ水平方向、垂直方向におけるエッジオペレータ処理の算出結果であり、それぞれ下記式（４）、（５）で算出される。
【００５５】
【数６】
2010004491.tif 000008
【００５６】
【数７】
2010004491.tif 000009
【００５７】
図２のＳ５０２の第ｎ区分ヒストグラム算出処理では、上記ヒストグラム算出対象画素選択処理（Ｓ６０１）にて選択された画素をカウントする処理である区分ヒストグラム算出処理（Ｓ６０２）を行い、区分ヒストグラムを生成する。以上の処理により、均一な領域についてのみの区分ヒストグラムを生成することができるので、局所背景領域検知の精度を向上することができる。
【００５８】
次に、図４（ａ）は、図２の区分特徴算出処理（Ｓ５０３）の詳細なブロック図（あるいは、図１の区分ヒストグラム特徴抽出部１５３の詳細なブロック図といってもよい）である。まず、第ｎ区分ヒストグラムに対して、区分特徴を算出する対象となるBIN（区間）を選定する。対象となるBINを選定するための最も単純な手法として、閾値比較処理が挙げられる。図４（ｂ）に示すように、区分ヒストグラムの各BINにおける度数（ここでは、画素数）と所定閾値を比較し、所定閾値より大きい度数を有するBINを区分特徴算出対象BINとして選択する。次に、図４（ｃ）に示すように、所定閾値より大きい度数を有するBINについて、区分特徴を算出する。所定閾値より大きい度数を有するBINのうち、連続して分布するBIN群を１つの局所背景領域として扱い、その局所背景領域の開始位置、終了位置を算出する。ここで、所定閾値より大きい度数を有するBINについて、連続して分布するBIN群を１つの局所背景領域として扱うために、次の処理を行う。まず、ヒストグラムの各BIN（濃度値）における度数と所定閾値を比較する。次に所定閾値より大きいBIN（濃度値）のうち、連続して所定閾値より大きくなるBINを１つの局所背景領域として扱う。
【００５９】
図４（ｃ）では、２つの局所背景領域が存在し、第１局所背景領域ＬＰ０の開始位置はLP0.st、終了位置はLP0.endで表されている。同様にして、第２局所背景領域ＬＰ１の開始位置はLP1.st、終了位置はLP1.endで表されている。
【００６０】
以上の処理により、簡易な処理で、区分ヒストグラムの局所背景領域情報を精度良く算
出することができる。更に、図示はしないが、局所背景領域検知精度を向上するために閾値比較処理の前、後、あるいは、前後でヒストグラムの平滑化処理を行うことにより、入力機器に起因するノイズや、原稿のハーフトーンスクリーンに起因するアーティファクツの影響を軽減することができる。
【００６１】
図５、６は、図２のＳ５０４の判定処理をより詳細に説明するための図である。図５は、累積ヒストグラムに画像識別値を割り当てる局所背景領域が存在する場合（図２のＳ５０４においてＹＥＳと判定した場合）の処理を説明する図である。図２のＳ５０４の判定処理は、累積ヒストグラムの局所背景領域と第ｎ区分ヒストグラムの局所背景領域を比較することにより、判定結果を返す条件分岐処理である。図４（ａ）は、第ｎ区分ヒストグラムを処理する際の累積ヒストグラムを表し、それぞれ第１局所背景領域Ｐ０、第２局所背景領域局所背景領域Ｐ１、第３局所背景領域Ｐ２からなる３つの局所背景領域を有する。但し、重複を確認するために累積ヒストグラムについても同様に区分特徴を算出する必要があり、累積ヒストグラムの局所背景領域は、図４記載の区分特徴算出処理と同様の処理で算出できる。
図５（ｂ）は、第ｎ区分ヒストグラムを表し、それぞれ第１局所背景領域ＬＰ０、第２局所背景領域ＬＰ１からなる２つの局所背景領域を有する。まず、累積ヒストグラムの第１局所背景領域Ｐ０について、第ｎ区分ヒストグラムの第１局所背景領域ＬＰ０との重複度合いを算出する。累積ヒストグラムの第１局所背景領域Ｐ０が有する局所背景領域の幅（BIN数）を基準値として、Ｐ０とＬＰ０との間で重複する局所背景領域の幅（BIN数）と基準値との割合が所定閾値より大きいとき、ＬＰ０はＰ０に属すると判定する。Ｐ０とＬＰ０の間で重複する局所背景領域の幅（BIN数）をｄとしたとき、判定式は下記式（６）の通りである。
【００６２】
【数８】
2010004491.tif 000010
【００６３】
次に、累積ヒストグラムの第１局所背景領域Ｐ０について、第ｎ区分ヒストグラムの第２局所背景領域ＬＰ１との重複度合いを算出する。同様にして、累積ヒストグラムの各局所背景領域について、第ｎ区分ヒストグラムが有する局所背景領域と重複するか否か判定する。なお、図２のＳ５０４の判定処理では、重複する局所背景領域が存在するか否かを判定しているだけであるため、累積ヒストグラムの第１局所背景領域Ｐ０が、第ｎ区分ヒストグラムの複数の局所背景領域と重複すると判定される場合についても、単純に重複する局所背景領域が存在すると判定する。図５（ａ），（ｂ）によれば、累積ヒストグラムの第１局所背景領域Ｐ０は、第ｎ区分ヒストグラムの第１局所背景領域ＬＰ０と、累積ヒストグラムの第３局所背景領域Ｐ２は第ｎ区分ヒストグラムの第２局所背景領域ＬＰ１と重複するが、累積ヒストグラムの第２局所背景領域Ｐ１は、第ｎ区分ヒストグラムが有する何れの局所背景領域とも重複しない。なお、図２のＳ５０４での処理である、累積ヒストグラムに存在する局所背景領域に画像識別値を割り当てるか否かの判定は、具体的には、累積ヒストグラムの局所背景領域が第ｎ区分ヒストグラムの何れかの局所背景領域とも重複していないか否かの判定を行っている。よって、重複しない場合、図２のＳ５０４では、割り当てる局所背景領域があると判定し（Ｓ５０４においてＹＥＳ）。図２に示す処理フローに従い、累積ヒストグラムの第２局所背景領域Ｐ１に対して新規画像識別値Ｌを割り当て（Ｓ５０５）、累積ヒストグラムから第２局所背景領域Ｐ１情報を削除し（Ｓ５０６）、最終的に、図５（ｃ）に示す累積ヒストグラムを得る。
【００６４】
一方、図６は、累積ヒストグラムに画像識別値を割り当てる局所背景領域が存在しない場合（図２のＳ５０４においてＮＯと判定した場合）の処理を説明するための図である。図６（ａ）は、第ｎ＋１区分ヒストグラムを処理する際の累積ヒストグラムを表し、それぞれ第１局所背景領域Ｐ０、第２局所背景領域Ｐ１からなる２つの局所背景領域を有する。図６（ｂ）は、第ｎ＋１区分ヒストグラムを表し、それぞれ第１局所背景領域ＬＰ０、第２局所背景領域ＬＰ１からなる２つの局所背景領域を有する。図５を用いて説明した処理と同様にして、累積ヒストグラムの各局所背景領域について、第ｎ＋１区分ヒストグラムが有する局所背景領域と重複するか否かを判定する。図６（ａ），（ｂ）によれば、累積ヒストグラムの第１局所背景領域Ｐ０は、第ｎ＋１区分ヒストグラムの第１局所背景領域ＬＰ０と、累積ヒストグラムの第２局所背景領域Ｐ１は、第ｎ＋１区分ヒストグラムの第２局所背景領域ＬＰ１と重複するため、図２のＳ５０４では、割り当てる局所背景領域がないと判定し（Ｓ５０４においてＮＯ）、図２に示す処理フローに従い、累積ヒストグラムに対して、第ｎ＋１区分ヒストグラムの区分特徴を加算する（Ｓ５０８）。
【００６５】
図７は、図２のＳ５１１の処理を詳細に説明するための図である。図７は、全区分について処理が終了したときの累積ヒストグラム（最終累積ヒストグラム）を示しており、それぞれ第１局所背景領域Ｐ０、第２局所背景領域Ｐ１からなる２つの局所背景領域を有する。図２のＳ５１１の処理は、第１局所背景領域Ｐ０に対して画像識別値Ｌを、第２局所背景領域Ｐ１に対して画像識別値Ｌ＋１を割り当てる。
【００６６】
なお、本実施形態では、下地領域も局所背景領域として扱われる。そのため、画像全体に渡って存在する領域を下地領域として判断する。ここでは、第１局所背景領域Ｐ０と第２局所背景領域Ｐ１とは、最後まで累積された区間であり、どちらか画像全体に渡って存在する方を、下地領域として判断する。
【００６７】
図８は、上記局所背景領域抽出処理で割り当てた各画像識別値に対応する情報の構成の一例を示す図である。
【００６８】
画像識別値と入力デジタル画像から効率的に画像識別信号を生成するために、画像識別情報として、各画像識別値に対応した局所背景情報及び区分情報を保持する。
【００６９】
局所背景情報は、局所背景領域の開始位置及び終了位置を示す情報である。区分情報は、各区分において、割り当てた画像識別値が存在したか否かを示す情報である。ここで図８に示す区分情報において、「１」は画像識別値が存在したことを、「０」は画像識別値が存在しなかったことを示している。図１の画像識別値割当部１５５が、各区分に位置する入力デジタル画像データの値（例えば濃度値）と局所背景情報とを比較し、各画素について画像識別値を割り当てるか否か決定する。図８では、濃度値０〜１６からなる画像識別値１は、第１区分にのみ存在し、第２区分や第Ｎ区分で同濃度値が存在しても、画像識別値１を割り当てないことを意味している。画像識別値２は、第１区分、第２区分には存在するが、第Ｎ区分には存在しないため、第Ｎ区分に濃度値３２〜４８の画素が存在しても、画像識別値２を割り当てないことを意味している。
【００７０】
画像識別値６は、入力デジタル画像全体のデータ値（例えば濃度値）と局所背景情報とを比較し、各画素について画像識別値６を割り当てるか否か決定する。但し、局所背景でないと判定された画素については０を割り当てることにより、局所背景領域であるか非局所背景領域であるか識別する。つまり、画像識別値１〜６を割り当てなかった画素には画像識別値０を割り当てて、非局所背景領域であることを示す。
【００７１】
以上の処理により、入力デジタル画像から精度良く局所背景情報を抽出することができる。更に図１に示す原稿について、各局所背景領域に対してユニークな画像識別値を割り当てることにより、画像識別信号（領域識別信号）を生成することができる。この画像識別信号により、注目画素が局所背景領域の画素であると判別される。
【００７２】
以上のように、本実施形態では、区分ヒストグラムを作成する際に、局所ヒストグラムのエントロピーを算出することにより、平坦領域画素のみを対象にする。これにより、写真領域画素が区分ヒストグラムにカウントされるのを抑制できる。ある程度抑制することで、区分ヒストグラムと所定閾値との比較処理により、写真領域画素を無視することができる。写真領域画素から区分ヒストグラムをカウントしなくても、原稿によっては局所背景領域と同一の色が写真領域に使用されている可能性がある。しかし、本実施形態では、各画像識別値が存在しうる位置を限定することにより、写真領域の画素が局所背景として検出されるのを抑制することができる。
【００７３】
図９は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置（カラー画像処理装置）１を含んだ画像形成装置（デジタルカラー複合機）２の構成を示すブロック図である。画像処理装置１に、カラー画像入力装置３、カラー画像出力装置４、送信装置５および操作パネル６が接続され、全体としてデジタルカラー複合機２を構成している。
【００７４】
画像処理装置１は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１、シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、圧縮処理部１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、及び階調再現処理部２０を含む構成である。
【００７５】
操作パネル６は、デジタルカラー複合機２の動作等を制御するための設定ボタンやテンキー、液晶ディスプレイなどの表示部等から構成される。
【００７６】
カラー画像入力装置（画像読取手段）３は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、画像処理装置１に入力する装置である。
【００７７】
カラー画像入力装置３にて読み取られたアナログ信号は、画像処理装置１内を、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、圧縮処理部１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、階調再現処理部２０の順で送られ、ストリームとしてカラー画像出力装置４へ出力される。
【００７８】
Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換し、シェーディング補正部１２は、Ａ／Ｄ変換部１１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置３の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施す。
【００７９】
入力階調補正部１３は、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号など画像処理装置１に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施す。
【００８０】
圧縮処理部１４は、入力階調補正処理が施されたＲＧＢ信号に対して圧縮処理を行う。圧縮された画像データは、一旦ハードディスク等の記憶手段に格納され、例えば、操作パネル６において、scan to e-mailモードが選択されている場合、ネットワークカードやモデムなどの送信装置５より、メールに添付されて設定された送信先に送信される。圧縮処理が施されない場合、圧縮処理部１４は入力階調補正部１３から入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の領域分離処理部１５に出力する。
【００８１】
領域分離処理部１５は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離するものである。上記で説明したように、領域分離処理部１５は、さらに、局所背景領域を分離する。そして、領域分離処理部１５は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す画像識別信号（あるいは、領域識別信号）を、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、及び階調再現処理部２０へと出力すると共に、圧縮処理部１４より出力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の色補正部１６に出力する。
【００８２】
色補正部１６は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う。
【００８３】
黒生成下色除去部１７は、色補正部１６による色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行う。黒生成下色除去部１７での処理により、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００８４】
黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行なう方法（一般的方法）がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙ，出力されるデータをＣ'，Ｍ'，Ｙ'，Ｋ'、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理は以下の式（７）で表される。
【００８５】
【数９】
2010004491.tif 000011
【００８６】
空間フィルタ処理部１８は、黒生成下色除去部１７より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒状性劣化を防ぐように処理する。階調再現処理部２０は、空間フィルタ処理部１８と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基に所定の処理を施す。
【００８７】
例えば、領域分離処理部１５にて文字に分離された領域は、特に黒文字或いは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１８による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部２０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２値化または多値化処理が選択される。
【００８８】
また、領域分離処理部１５にて網点に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部１８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１９では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置４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った後、階調再現処理部２０で、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。
【００８９】
領域分離処理部１５にて写真に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われる。
【００９０】
上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置４に入力される。
【００９１】
カラー画像出力装置４は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。
【００９２】
尚、以上の処理は不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。
【００９３】
なお、ファクシミリの送信を行うときは、モデムにて、相手先との送信手続きを行い送信可能な状態が確保されると、所定の形式で圧縮された画像データ（スキャナで読み込まれた画像データ）をメモリから読み出し、圧縮形式の変更など必要な処理を施して、相手先に通信回線を介して順次送信する。ファクシミリを受信する場合、ＣＰＵは、通信手続きを行いながら相手先から送信されてくる画像データを受信して画像処理装置１に入力し、画像処理装置１では、受信した画像データを、不図示の圧縮／伸張処理部にて伸張処理を施す。伸張された画像データは、必要に応じて、回転処理や解像度変換処理が行なわれ、出力階調補正、階調再現処理が施され、カラー画像出力装置４より出力される。また、デジタルカラー複合機２は、ネットワークカードなどの送信装置５とＬＡＮケーブルを介して、ネットワークに接続されたコンピュータや他のデジタル複合機とデータ通信を行う。
【００９４】
上記では、カラー複合機について説明したが、モノクロの複合機であっても構わない。
【００９５】
図１０は、本発明の実施の一形態である画像読取装置（フラットベッドスキャナ）１００の構成を示すブロック図である。図１０に示すように、カラー画像処理装置（画像処理装置）１０は、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、圧縮処理部１４とから構成されており、これに、カラー画像入力装置３と操作パネル６とが接続され、全体として画像読取装置１００を構成している。
【００９６】
カラー画像入力装置（画像読取手段）３は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、カラー画像処理装置１０に入力するものである。
【００９７】
カラー画像入力装置３にて読み取られたアナログ信号は、カラー画像処理装置１０内を、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、圧縮処理部１４、領域分離処理部１５の順で送られる。
【００９８】
Ａ／Ｄ変換部１１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部１２は、Ａ／Ｄ変換部より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置３の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。また、シェーディング補正部１２ではカラーバランスの調整を行う。
【００９９】
入力階調補正部１３は、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号などカラー画像処理装置１０に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施すものである。
【０１００】
圧縮処理部１４は、入力階調補正処理が施されたＲＧＢ信号に対して上記のような圧縮処理を行う。圧縮された画像データは、一旦ハードディスク等の記憶手段に格納され、例えば、操作パネルにおいて、scan to e-mailモードが選択されている場合、ネットワークカードより、メールに添付されて設定された送信先に送信される。圧縮処理が施されない場合、圧縮処理部１４は入力階調補正部１３から入力されたＲＧＢ信号をそのまま出力する。
【０１０１】
領域分離処理部１５は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離するものである。上記で説明したように、領域分離処理部１５は、さらに、局所背景領域を分離する。そして、領域分離処理部１５は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す画像識別信号（あるいは、領域識別信号）を出力する。ここで、画像読取装置１００から、ＲＧＢ信号と領域識別信号とが出力されると、これら信号は、ネットワークで接続された複合機、プリンタ、コンピュータに入力され処理される。この場合、複合機、プリンタ、コンピュータで、領域識別信号を認識し、領域識別信号に応じて処理を行うように構成しておく必要がある。
【０１０２】
画像読取装置１００としてデジタルカメラを用いてもよい。
【０１０３】
本発明の他の実施形態として、コンピュータに実行させるためのプログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、上記した局所背景領域抽出処理を行う画像処理方法を記録したものが挙げられる。
【０１０４】
この結果、上記局所背景領域抽出処理を行う画像処理方法を行うプログラムコードを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであってもよいし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラムコード読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。
【０１０６】
いずれの場合においても、格納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良いし、あるいは、いずれの場合もプログラムコードを読み出し、読み出されたプログラムコードは、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て、そのプログラムコードが実行される方式であってもよい。こ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。
【０１０７】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクやハードディスク等の磁気ディスクや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、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【０１０８】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムコードをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムコード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本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１０９】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置や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で上述した画像処理方法が実行される。
【０１１０】
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・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられる。
【０１１１】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示した範囲で種々の変更が可能であり、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明は、画像処理機能を有するカラー複写機，カラープリンタ，モノクロ複写機，モノクロプリンタ，ＭＦＰ（Multi Function printer），スキャナ，パーソナルコンピュータ等に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】本発明の実施の一形態である画像処理装置が備える領域分離処理部を示す図である。
【図２】本発明の実施の一形態である画像処理装置の領域分離処理部にて行う局所背景領域抽出処理のフローを示す図である。
【図３】図２に示す処理フローにおけるＳ５０２の処理内容をより詳細に示した図である。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は、図２に示す処理フローにおけるＳ５０３の処理内容をより詳細に示す図である。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は、図２に示す処理フローにおけるＳ５０４の判定処理をより詳細に説明するための図である。
【図６】（ａ）〜（ｃ）は、図２に示す処理フローにおけるＳ５０４の判定処理をより詳細に説明するための図である。
【図７】図２に示す処理フローにおけるＳ５１１の処理を詳細に説明するための図である。
【図８】本実施形態の画像処理装置での局所背景領域抽出処理で割り当てた各画像識別値に対応する情報の構成の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施の一形態である画像処理装置を備えた画像形成装置の構成を示す図である。
【図１０】本発明の実施の一形態である画像読取装置の構成を示す図である。
【図１１】一般的な文書画像の例を示す図である。
【図１２】従来の画像処理装置の処理フローを示す図である。
【図１３】図１２に示す処理フローにおけるＳ２０１およびＳ２０２の処理内容をより詳細に示した図である。
【図１４】図１２に示す処理フローにおけるＳ２０４およびＳ２０５の処理内容をより詳細に示した図である。
【符号の説明】
【０１１４】
１      画像処理装置
２      画像形成装置
１５    領域分離処理部
１００  画像読取装置
１５０  局所背景領域抽出部
１５１  画像分離部（分割手段）
１５２  区分ヒストグラム生成部（区分ヒストグラム生成手段）
１５３  区分ヒストグラム特徴抽出部（区分ヒストグラム特徴抽出手段）
１５４  累積部（累積手段）
１５５  画像識別値割り当て部（画像識別値割り当て手段）
１５６  画像識別信号生成部（画像識別信号生成手段）
１５７  重複判定部（重複判定手段）
【図１】
2010004491.tif 000012
【図２】
2010004491.tif 000013
【図３】
2010004491.tif 000014
【図４】
2010004491.tif 000015
【図５】
2010004491.tif 000016
【図６】
2010004491.tif 000017
【図７】
2010004491.tif 000018
【図８】
2010004491.tif 000019
【図９】
2010004491.tif 000020
【図１０】
2010004491.tif 000021
【図１１】
2010004491.tif 000022
【図１２】
2010004491.tif 000023
【図１３】
2010004491.tif 000024
【図１４】
2010004491.tif 000025