【手続補正書】
【提出日】平成16年6月10日(2004.6.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【書類名】      明細書
【発明の名称】  画像処理装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】  アナログ画像データをｎ値（ｎは２以上の自然数）のデジタルデータに変換するｎ値化手段と，
前記デジタルデータ中の所定の白画素の周辺に複数の白画素が存在することにより構成される領域を白画素領域と判定する白画素領域判定手段と，
前記白画素領域判定手段で白画素領域と判定された場合に，該当する白画素から白領域を検出する白領域検出手段と，
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】  アナログ画像データをｎ値（ｎは２以上の自然数）のデジタルデータに変換するｎ値化手段と，
前記デジタルデータ中の所定の白画素の周辺に複数の白画素が存在することにより構成される領域を白画素領域と判定する白画素領域判定手段と，
前記白画素領域判定手段で白画素領域と判定された場合に，該当する白画素に状態変数を設定する第１の状態変数設定手段と，
前記デジタルデータから黒画素を抽出して補正した補正黒画素および前記デジタルデータから白画素を抽出して補正した補正白画素を用いて，細線候補とするパターン抽出を行う細線候補抽出手段と，
前記状態変数と前記細線候補抽出手段で抽出した細線候補とを用いて，前記細線候補が白地上の文字・網点上の文字・絵柄の何れであるかを判定すると共に，判定結果に基づいて前記状態変数を更新する判定・更新手段と，
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】  請求項２記載の画像処理装置において，
さらに，白地上の黒文字を検出した際に，前記状態変数を設定する第２の状態変数設定手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】  請求項２または３記載の画像処理装置において，
前記細線候補抽出手段が，前記状態変数に基づいて，前記細線候補の抽出条件を異ならせてパターン抽出を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】  請求項２，３または４記載の画像処理装置において，
画像の走査処理の方向を一定方向に行い，前記状態変数の反映方向が，処理画素Ｐ(i,j)に対して，Ｐ(i,j+1)，Ｐ(i+1,j)，Ｐ(i+1,j-1)の座標であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】  請求項２，３，４または５記載の画像処理装置において，
前記細線候補抽出手段が，ラプラシアンのデータを用いて前記黒画素および白画素の補正を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】  請求項６記載の画像処理装置において，
前記細線候補抽出手段が，走査速度または倍率により，前記ラプラシアンのデータとして抽出する重み付けを異ならせることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，画像処理装置に関し，より詳細には，線画のエッヂを抽出して，その抽出結果を用いて，白地上の文字と網点上の文字とを区別して適切な画像処理を施す画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年，画像処理装置は高機能化・高性能化の傾向にある。例えば，入力画像データを高精度で画像処理するために，画像データの内容が，文字であるか，写真であるかを判定するようにした装置が提供されている。
【０００３】
例えば，特開平３−６３８８７号公報『画像読取り装置』に開示されている装置によれば，画像データの内容が，文字であるか，写真であるかを抽出し，複数の色判定結果を用いて，画像処理の内容を異ならせることにより，忠実な画像再現処理を行えるようにしている。
【０００４】
また，特開平１−１３７３７８号公報『画像処理方式』に開示されている方法によれば，入力画像信号の特徴量，例えば濃度勾配（エッヂ量）を抽出し，その特徴量によって使用するフィルタと，ディザ（階調処理）で使用する閾値を異ならせて処理することにより，文字等の線画像領域ではエッヂを鮮明に２値再現し，写真等の中間調領域ではノイズ等を抑えて滑らかに２値で擬似中間調による階調の再現を行えるようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，上記従来の技術によれば，それぞれ画像の再現性を向上させることができるものの，特開平３−６３８８７号公報では単にラプラシアンデータの閾値を変えているだけであり，特開平１−１３７３７８号公報では色（有彩・無彩）レベルに応じて処理を変えているだけであるため，白地上の文字や，網点上の文字，さらには絵柄等の区別を行うことはできなかった。換言すれば，白地上の文字，網点上の文字，絵柄等を区別して，それぞれに応じた最適な画像処理を行うものはなかった。
【０００６】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって，白地上の文字，網点上の文字，絵柄等を区別して，それぞれに応じた最適な画像処理を行えるようにすることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために，請求項１に係る画像処理装置は，アナログ画像データをｎ値（ｎは２以上の自然数）のデジタルデータに変換するｎ値化手段と，前記デジタルデータ中の所定の白画素の周辺に複数の白画素が存在することにより構成される領域を白画素領域と判定する白画素領域判定手段と，前記白画素領域判定手段で白画素領域と判定された場合に，該当する白画素から白領域を検出する白領域検出手段と，を備えたものである。
【０００８】
また，請求項２に係る画像処理装置は，アナログ画像データをｎ値（ｎは２以上の自然数）のデジタルデータに変換するｎ値化手段と，前記デジタルデータ中の所定の白画素の周辺に複数の白画素が存在することにより構成される領域を白画素領域と判定する白画素領域判定手段と，前記白画素領域判定手段で白画素領域と判定された場合に，該当する白画素に状態変数を設定する第１の状態変数設定手段と，前記デジタルデータから黒画素を抽出して補正した補正黒画素および前記デジタルデータから白画素を抽出して補正した補正白画素を用いて，細線候補とするパターン抽出を行う細線候補抽出手段と，前記状態変数と前記細線候補抽出手段で抽出した細線候補とを用いて，前記細線候補が白地上の文字・網点上の文字・絵柄の何れであるかを判定すると共に，判定結果に基づいて前記状態変数を更新する判定・更新手段と，を備えたものである。
【０００９】
また，請求項３に係る画像処理装置は，請求項２記載の画像処理装置において，さらに，白地上の黒文字を検出した際に，前記状態変数を設定する第２の状態変数設定手段を備えたものである。
【００１０】
また，請求項４に係る画像処理装置は，請求項２または３記載の画像処理装置において，前記細線候補抽出手段が，前記状態変数に基づいて，前記細線候補の抽出条件を異ならせてパターン抽出を行うものである。
【００１１】
また，請求項５に係る画像処理装置は，請求項２，３または４記載の画像処理装置において，画像の走査処理の方向を一定方向に行い，前記状態変数の反映方向が，処理画素Ｐ(i,j)に対して，Ｐ(i,j+1)，Ｐ(i+1,j)，Ｐ(i+1,j-1)の座標であるものである。
【００１２】
また，請求項６に係る画像処理装置は，請求項２，３，４または５記載の画像処理装置において，前記細線候補抽出手段が，ラプラシアンのデータを用いて前記黒画素および白画素の補正を行うものである。
【００１３】
また，請求項７に係る画像処理装置は，請求項６記載の画像処理装置において，前記細線候補抽出手段が，走査速度または倍率により，前記ラプラシアンのデータとして抽出する重み付けを異ならせるものである。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下，本発明の画像処理装置について，〔実施の形態１〕，〔実施の形態２〕の順で，図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
〔実施の形態１〕
図１は，実施の形態１の画像処理装置の概略ブロック図を示し，原稿から画像データを読み取り，該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータに変換して出力する原稿読取部１０１と，原稿読取部１０１で読み取った画像データ（デジタルデータ）に各種補正処理等を施すと共に，線画認識・色判定等の原稿認識を行う画像処理部１０２と，画像処理部１０２からの画像データに基づいて記録紙に画像を記録する画像記録部１０３と，から構成される。
【００１６】
なお，ここでは，原稿読取部１０１でＲ（レッド）・Ｇ（グリーン）・Ｂ（ブルー）の３色のカラー画像データ（以下，ＲＧＢデータと記載する）を読み取って，画像処理部１０２でＲＧＢデータをＣ（シアン）・Ｍ（マゼンタ）・（イエロー）・Ｂｋ（ブラック）の４色のカラー画像データ（以下，ＣＭＹＢｋデータと記載する）に色変換し，画像記録部１０３でＣＭＹＢｋデータに基づいて記録紙にカラー画像を出力するものとして説明する。
【００１７】
図２は，画像処理部１０２のブロック図を示し，原稿読取部１０１からＲＧＢデータ（デジタルデータ）を入力し，ＲＧＢデータのグレーバランスの補正を行うと共に，輝度データ（ＲＧＢデータ）を濃度データ（ＲＧＢデータ）に変換するＲＧＢγ補正部２０１と，ＲＧＢγ補正部２０１から入力したＲＧＢデータに基づいて，文字領域か絵柄領域かを判定して次段のＲＧＢフィルタ部２０４にＣ／Ｐ信号を出力すると共に，原稿領域の有彩領域か無彩領域かを判定してＲＧＢフィルタ部２０４にＢ／Ｃ信号を出力する原稿認識部２０２と，ＲＧＢγ補正部２０１からＲＧＢデータを入力し，原稿認識部２０２の出力結果と同期をとるためにＲＧＢデータを遅延させる遅延部２０３と，ＲＧＢデータにＭＴＦ補正を行うＲＧＢフィルタ部２０４と，ＲＧＢデータを一次のマスキング等でＣＭＹデータに変換する色補正部２０５と，ＣＭＹデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデータを生成するＵＣＲ部２０６と，主走査方向の拡大・縮小または等倍処理を施す変倍部２０７と，平滑化処理や鮮鋭化処理を行うＣＭＹＢｋフィルタ部２０８と，画像記録部１０３の周波数特性に応じてγ補正を行うＣＭＹＢｋγ補正部２０９と，ディザ処理・誤差拡散処理等の量子化を行う階調処理部２１０と，から構成される。
【００１８】
なお，原稿認識部２０２から出力されるＣ／Ｐ信号は２ビット信号であり，Ｃ／Ｐ信号が『３』で文字領域を示し，『１』で絵柄上の文字，『０』で絵柄領域を示す。このＣ／Ｐ信号は，ＲＧＢフィルタ部２０４，色補正部２０５，ＵＣＲ部２０６，変倍部２０７，ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９および階調処理部２１０にカスケード接続され，画像データに同期して信号ＩＭＧを出力する。
【００１９】
また，Ｂ／Ｃ信号（１ビット信号）のロジックは，Ｈで無彩領域，Ｌで有彩領域を示す。このＢ／Ｃ信号は，ＲＧＢフィルタ部２０４，色補正部２０５，ＵＣＲ部２０６にカスケード接続され，画像データに同期して出力する。
【００２０】
ＲＧＢフィルタ部２０４は，ＲＧＢデータをＭＴＦ補正するフィルタであり，Ｎ×Ｎのマトリックスで構成されている。Ｃ／Ｐ信号が『３』の時には，鮮鋭化処理を行い，『０』の時には平滑化処理を行い，『１』の時には入力データを処理せず，そのまま出力する。
【００２１】
ＵＣＲ部２０６は，画像データの色再現を向上させるためのものであり，色補正部２０５から入力したＣＭＹデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデータを生成し，ＣＭＹＢｋデータを出力する。ここで，Ｃ／Ｐ信号が『３』以外の時は，スケルトンブラックのＢｋ生成を行う。Ｃ／Ｐ信号が『３』の時は，フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が『３』かつＢ／Ｃ信号がＨの時は，Ｃ・Ｍ・Ｙのデータをイレースする。これは，黒文字の時，黒成分のみで表現するためである。また，出力信号ＩＭＧは，Ｃ・Ｍ・Ｙ・Ｂｋのうち一色を出力する面順次の一色である。すなわち，４回原稿読み取りを行うことにより，フルカラー（４色）データを生成する。
【００２２】
ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８は，画像記録部１０３の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて，Ｎ×Ｎの空間フィルタを用い，平滑化や鮮鋭化処理を行う。
【００２３】
ＣＭＹＢｋγ補正部２０９は，画像記録部１０３の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて，γカーブを変更し処理する。Ｃ／Ｐ信号が『０』の時は画像を忠実に再現したγカーブを用い，Ｃ／Ｐ信号が『０』以外の時はγカーブを立たせてコントラストを強調する。
【００２４】
階調処理部２１０は，画像記録部１０３の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて，ディザ処理等の量子化を行う。Ｃ／Ｐ信号が『０』の時は階調重視の処理を行い，Ｃ／Ｐ信号が『０』以外の時は解像力重視の処理を行う。
【００２５】
上記画像処理部１０２の各部の構成より，明らかなように，画像処理部１０２では，絵柄処理（Ｃ／Ｐ信号＝０）の時は，ＲＧＢフィルタ部２０４で平滑化処理を行い，ＵＣＲ部２０６でスケルトンブラックの処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９ではリニア（階調性）を重視したカーブを選択し，ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０では階調を重視した処理を行う。
【００２６】
一方，文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝３）の時は，ＲＧＢフィルタ部２０４で強調処理を行い，ＵＣＲ部２０６でフルブラック処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９ではコントラストを重視したカーブを選択し，ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０では解像度を重視した処理を行う。
【００２７】
また，黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝３でＢ／Ｃ信号＝Ｈ）として，Ｂｋを除くＣＭＹ時には，ＣＭＹデータを印字しない。これは，黒文字の周りが位置ずれのために色付くのを防ぐためである。また，この時のＢｋデータのＲＧＢフィルタは色文字のときより，強めにおこなってくっきりさせても良い。
【００２８】
さらに，絵柄処理（Ｃ／Ｐ信号＝１）の時は，ＲＧＢフィルタ部２０４で弱強調処理または入力データをそのまま出力するスルー処理を行い，ＵＣＲ部２０６でフルブラック処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９ではコントラストを重視したカーブを選択し，ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０では解像度を重視した処理を行う。ここでは黒文字処理のような処理を行わない。
【００２９】
このように画像処理部１０２では，絵柄，文字のエッヂ，絵柄上の文字の３種の処理を行うことができる。
【００３０】
図３は，本発明の要部である原稿認識部２０２のブロック構成図を示す。原稿認識部２０２は，大別すると，線画らしさを検出する線画認識部３０１と，原稿の特定領域が有彩であるか無彩であるかを判定する色判定部３０２と，から構成される。なお，ここでは，原稿読取部１０１の読み取り密度が４００ｄｐｉ程度の場合を例として説明する。
【００３１】
線画認識部３０１は，Ｃ／Ｐ信号を出力するが，その出力ロジックは，線画のエッヂである場合に『３』を出力し，絵柄上の線画のエッヂである場合に『１』を出力し，それ以外の場合には『０』を出力する。
【００３２】
また，線画認識部３０１は，図示の如く，モノクロ化部３０３と，ラプラシアン部３０４と，パターンマッチング部３０５Ａ，３０５Ｂと，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂと，画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂと，ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂと，セレクタ３０９Ａ，３０９Ｂと，孤立ブロック除去部３１０Ａ，３１０Ｂと，膨張部３１１Ａ，３１１Ｂと，から構成される。なお，線画認識部３０１は，Ｃ／ＰＡとＣ／ＰＢを出力するが，ＣＰＡ，Ｂが，（Ｌ，Ｌ）の時にＣ／Ｐ信号の『０』，（Ｌ，Ｈ）の時にＣ／Ｐ信号の『１』，（Ｈ，Ｈ）の時にＣ／Ｐ信号の『３』とし，Ｃ／ＰＡおよびＣ／ＰＢをＣ／Ｐ信号と呼ぶ。
【００３３】
色判定部３０２は，Ｂ／Ｃ信号を出力するが，その出力ロジックは，有彩領域であるとＬを出力し，無彩領域であるとＨを出力する。出力結果は，４×４画素を１画素に対応させた信号である。以下において出力結果の単位を１ブロックとする。なお，色判定部３０２は，図示の如く，色判定回路３１２と，ページメモリ３１３と，セレクタ３１４と，から構成される。
【００３４】
以上の構成において，本発明の要部である線画認識部３０１の各部の動作について詳細に説明する。
【００３５】
線画認識部３０１に入力されたＲＧＢデータは，先ず，モノクロ化部３０３において輝度データに変換され，モノクロ信号となる。ただし，輝度データでなくとも，ＲＧＢデータの中で最も濃いデータを選択し，モノクロ信号としても良く，またはＧデータを輝度データとして用い，モノクロ信号としても良い。何れの場合も，モノクロ化部３０３から出力される出力データは，数字が大きいと濃く，小さいと薄いことを表す。
【００３６】
ラプラシアン部３０４は，線画のエッヂを抽出すると同時に，白領域と黒領域とを検出する。白領域を検出することにより，白地上の線画の抽出のデータ（細線候補）とする。
【００３７】
ここで，図４の記号化されたマトリックスを用いて白領域検出の動作について説明する。例えば，白領域のマトリックスを３×３とすると，次のようになる。
((ａ00＜thw)and(ａ01＜thw)and(ａ02＜thw)
and(ａ10＜thw)and(ａ11＜thw)and(ａ12＜thw))
or ((ａ10＜thw)and(ａ11＜thw)and(ａ12＜thw)
and(ａ20＜thw)and(ａ21＜thw)and(ａ22＜thw))
or ((ａ00＜thw)and(ａ10＜thw)and(ａ20＜thw)
and(ａ01＜thw)and(ａ11＜thw)and(ａ21＜thw))
or ((ａ01＜thw)and(ａ11＜thw)and(ａ21＜thw)
and(ａ02＜thw)and(ａ12＜thw)and(ａ22＜thw))
【００３８】
注目画素を含んで周辺データが閾値ｔｈｗより小さい時，白領域候補とする。ここで，太線用と細線用と異なる値を使用する。太線用白領域候補は，一般的な白地の値を設定する。細線用白領域候補は，一般的な白地の値よりもやや低い値（白寄りの値）にする。細線用白領域候補の方を白寄りにするのは，絵柄（印刷物の網点や複写機の万線）のハイライト（明るい方）が白領域候補となるのを避けるためである。
【００３９】
このパターンは直交パターンの例を示すが，斜めなどのパターンを追加しても良い。
【００４０】
さらに，白領域候補から，白領域を算出するために以下のようにラプラシアンを求める。
ｘ1 ＝（ａ22×２）−（ａ21＋ａ23）×ｉ
ｘ2 ＝((ａ22×４）−（ａ11＋ａ13＋ａ31＋ａ33))×ｉ／２＋ｘ1
ｘ3 ＝（ａ22×２）−（ａ12＋ａ32）＋ｘ2
【００４１】
ここで，ｉは主走査と副走査のＭＴＦの違いや，変倍時の補正をする重み係数である。この時のｘの値がある値（Ｎ）の範囲ならば白領域とする。式で記述すると以下のようになる。
ｘ−Ｎ  ＜  ｘ3 ＜  ｘ＋Ｎ
ここでは，太線用の閾値と細線用の閾値とを分けても分けなくても良い。
【００４２】
このようにして，細線用白領域と太線用白領域とを算出する。これによって，絵柄上のハイライト側の小網点や万線パターンを抽出しないように除去している。
【００４３】
次に，太線用白領域の補正について説明する。例えば，白黒反転した文字（白が文字で周辺が黒）の画像の際に，複写機のような光学的読取装置の場合，フレア（白一点でなく，周辺に黒の影響を受ける）等で，白データが通常より黒よりになる場合がある。このため，以下の補正を行う。
【００４４】
例えば，白領域のマトリックスを３×３とすると，次のようになる。
((ａ00＜thw)and(ａ01＜thw)and(ａ02＜thw)
and(ａ10＜thw)and(ａ11＜thw)and(ａ12＜thw)
and(ａ20＜thw)and(ａ21＜thw)and(ａ22＜thw))
【００４５】
これを補正白領域候補として，上述したラプラシアンで補正白領域を算出する。ここでは，ｔｈｗは太線より黒よりの値で，Ｎは上述した太線用白領域の値より，小さくする。Ｎを小さくするのは，白データの変化量の少ない安定したデータを抽出するためである。ここで抽出した補正白領域の結果を上述した太線用白領域に補正し，太線用補正白領域とする。すなわち，補正白領域か，太線用白領域であれば，太線用補正白領域となる。ここでも，絵柄上のハイライト側の小網点や万線パターンを抽出しないように除去している。
【００４６】
次に，黒領域を検出することにより，黒領域上の線画の抽出データとする。ここで，図４の記号化されたマトリックスを用いて黒領域検出の動作について説明する。例えば，黒領域のマトリックスを３×３とすると，次のようになる。
((ａ00＜thb)and(ａ01＜thb)and(ａ02＜thb)
and(ａ10＜thb)and(ａ11＜thb)and(ａ12＜thb))
or ((ａ10＜thb)and(ａ11＜thb)and(ａ12＜thb)
and(ａ20＜thb)and(ａ21＜thb)and(ａ22＜thb))
or ((ａ00＜thb)and(ａ10＜thb)and(ａ20＜thb)
and(ａ01＜thb)and(ａ11＜thb)and(ａ21＜thb))
or ((ａ01＜thb)and(ａ11＜thb)and(ａ21＜thb)
and(ａ02＜thb)and(ａ12＜thb)and(ａ22＜thb))
【００４７】
注目画素を含んで周辺データが閾値ｔｈｂより小さい時，黒領域候補とする。黒領域候補は，一般的な黒の値（換言すれば，文字として強調したい濃度）を設定する。このパターンは直交パターンの例を示すが，斜めなどのパターンを追加しても良い。
【００４８】
さらに，黒領域候補から，黒領域を算出するために以下のようにラプラシアンを求める。
ｘ1 ＝（ａ22×２）−（ａ21＋ａ23）×ｉ
ｘ2 ＝((ａ22×４）−（ａ11＋ａ13＋ａ31＋ａ33))×ｉ／２＋ｘ1
ｘ3 ＝（ａ22×２）−（ａ12＋ａ32）＋ｘ2
【００４９】
ここで，ｉは主走査と副走査のＭＴＦの違いや，変倍時の補正をする重み係数であり，前述した白領域の抽出のときと同様の式で良い。
【００５０】
この時のｘの値がある値（Ｎ）の範囲ならば黒領域とする。式で記述すると以下のようになる。
ｘ−Ｎ  ＜  ｘ3 ＜  ｘ＋Ｎ
この結果を黒領域とする。これによって，絵柄上のシャドウ側の網点や万線パターンを抽出しないように除去している。
【００５１】
また，エッヂ量抽出は以下の式による。
ｘ1 ＝（ａ22×２）−（ａ21＋ａ23）×ｉ
ｘ2 ＝((ａ22×４）−（ａ11＋ａ13＋ａ31＋ａ33))×ｉ／２＋ｘ1
ｘ3 ＝（ａ22×２）−（ａ12＋ａ32）＋ｘ2
【００５２】
ここで，ｉは選択的な係数であり，ハードウェアを設計する際にゲート規模が小さくなるような係数，例えば，１，１．１２５，１．２５，１．３７５，１．５，１．６２５，１．７５，１．８７５，２にしている（固定小数点演算）。このようにしておくことにより，主走査と副走査のＭＴＦ（光学系と走行系）等のぼけを修正する。
【００５３】
一般に，主走査と副走査のＭＴＦは異なっており，さらに副走査の変倍は読取装置の読み取り面積（速度）を可変することにより行っているため，副走査の変倍率によりＭＴＦは異なる。ところが，実施の形態１では，図２で示したように，主走査変倍（変倍部２０７）が原稿認識部２０２の後に配設されているので，特に気にすることはない。さらに副走査の倍率が大きい時，例えば，２００％の時は，次にのようにエッヂ量を求めるようにマトリックスを選択可能にしてある。
【００５４】
ｘ1 ＝（ａ22×２）−（ａ21＋ａ23）×ｉ
ｘ2 ＝((ａ22×４）−（ａ11＋ａ13＋ａ31＋ａ33))×ｉ／２＋ｘ1
ｘ3 ＝（ａ22×２）−（ａ12＋ａ32）＋ｘ2
【００５５】
このようにすることにより，副走査の変倍処理に対応している。
前述したようにラプラシアン部３０４は，白領域信号と黒領域信号とエッヂ量を出力する。白領域信号（太線用と細線用）はＨで白領域を示し，黒領域信号はＨで黒領域を示す。
【００５６】
図５は，線画の断面図であり，白領域と黒領域と閾値との関係を示す概念図である。図において，ＴＨＢは黒領域の閾値，Ｔｈｗ１は白領域の細線用閾値，Ｔｈｗ２は白領域の太線用閾値，Ｔｈｗ３は白領域の補正用閾値を示す。また図６はエッヂ量（ｘ3 ）の関係を示す説明図である。
【００５７】
次に，パターンマッチング部３０５Ａ，３０５Ｂの動作について説明する。
パターンマッチング部３０５Ａでは，黒領域周辺の白領域を抽出する。ここで白領域パターン（Ｗ）は，補正太線用白領域の信号であり，黒パターン（Ｋ）は黒領域信号とする。パターン例としては，下記の（７×７）のようになる。
【００５８】
(k12 AND k13 AND k14 AND k22 AND k23 AND k24 AND k32 AND k33 AND k34
AND ((w52 AND w53 AND w54) or (w62 AND w63 AND w64)
or (w12 AND w13 AND w14) or (w02 AND w03 AND w04)))
or (k21 AND k31 AND k41 AND k22 AND k32 AND k42 AND k23 AND k33 AND k43
AND ((w25 AND w35 AND w45) or (w26 AND w36 AND w46)
or (w21 AND w31 AND w41) or (w20 AND w30 AND w40)))
【００５９】
上記の例では，水平成分，垂直成分のみで示したが，同様に斜め成分のパターンも抽出する。このように黒領域上の白領域を抽出する。黒領域が多いので網点を線画と誤認識することなく，黒領域の線画を抽出することが可能となる。
【００６０】
また，黒領域，太線補正用白領域，細線白領域の大小関係を利用してコード化しても良い。コード化の例として，黒領域をＢ，太線補正用白領域をＷ１，細線白領域をＷ２として説明する。この場合，コード化しないと３ビット×ｎラインとなるが，次のようにコード化すると２ビット×ｎラインとなる。
Ｂの時                          →  コード『１』
Ｗ２の時                        →  コード『２』
Ｗ１でかつＷ２でない時          →  コード『３』
ＢでもＷ１でもＷ２でもない時    →  コード『０』
【００６１】
コードは『０』〜『３』であるので２ビットで表現することができ，コードを展開する時は逆の処理を行えば良い。また，大小関係は固定でなくとも良く，入れ替えることができるようにした方が良いことは勿論である。
【００６２】
なお，処理の流れは，図７および図８のフローチャートで示すようになる。注目画素を図９に示すように設定した時に，図７のように主走査方向に処理を実行して終了する。副走査方向に注目画素を＋１とし，主走査方向に再び処理を行う。
【００６３】
ここで，図８のフローチャートを参照してパターンマッチング処理（図７のパターンマッチング処理）について説明する。前述したパターンに一致するか否かパターンマッチングを行い（Ｓ８０１），一致すると出力ＰＭ１（図２参照）はＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ８０２），不一致であれば，出力ＰＭ１はＬ（ｏｆｆ）を出力する（Ｓ８０３）。
【００６４】
パターンマッチング部３０５Ａでは，上記の処理により，線画の太線部分のエッヂを抽出する。
【００６５】
パターンマッチング部３０５Ｂは，細線の検出を行う。細線とは，線幅が１ｍｍ以下で構成されている文字および線画を意味する。ここで黒パターン（ｋ）は，黒領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＢ（図６参照）より大きいものをＨとする。また，白パターン（ｗ）は，細線用白領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＷより小さい（マイナス成分であるので絶対値は大きい）ものをＨとする。なお，倍率や，原稿種類（カラー，白黒，印刷写真，印画紙写真，複写原稿，地図等），調整キー等で変更するようにしても良い。すなわち，エッヂ量成分で補正するのは細線のコントラストを上げるためである。
【００６６】
細線のパターンの例としては，下記の（７×７）のようになる。
((w22 AND w23 AND w24) or (w02 AND w03 AND w04)
AND w12 AND w13  AND w14
AND k32 AND k33  AND k34
AND w52 AND w53  AND w54
AND (w42 AND w43 AND w44) or (w62 AND w63 AND w64))
or
((w22 AND w32 AND w42) or (w20 AND w30 AND w40)
AND w21 AND w31  AND w41
AND k23 AND k33  AND k43
AND w25 AND w35  AND w45
AND (w24 AND w34 AND w44) or (w26 AND w36 AND w46))
or
((w12 AND w13 AND w14) or (w02 AND w03 AND w04)
AND w32 AND w33  AND w34
AND ((k22 AND k23 AND k24) or (k42 AND k43 AND k44))
AND (w52 AND w53 AND w54) or (w62 AND w63 AND w64))
or
((w21 AND w31 AND w41) or (w20 AND w30 AND w40)
AND w23 AND w33 AND w43
AND ((k22 AND k32 AND k42) or (k24 AND k34 AND k44))
AND (w25 AND w35 AND w45) or (w26 AND w36 AND w46))
【００６７】
ここでは，水平成分，垂直成分のみで示したが，同様に斜め成分のパターンも抽出する。このように黒パターンの両側が白パターンで挟まれている場合に，細線候補として抽出する。
【００６８】
なお，処理の流れは，図７および図１０のフローチャートで示すようになる。注目画素を図９に示すように設定した時に，図７のように主走査方向に処理を実行して終了する。副走査方向に注目画素を＋１とし，主走査方向に再び処理を行う。
【００６９】
ここで，図１０のフローチャートを参照してパターンマッチング部３０５Ｂのパターンマッチング処理について説明する。なお，ＭＦＢは状態変数であり，主走査の先端では０である。ＳＦＢ（ｉ）は，主走査方向の１ライン分の配列であり，１ライン前の状態変数である。
【００７０】
先ず，現在の状態変数ＭＦＢと１ライン前の状態変数ＳＦＢ（ｉ）とを比較する（Ｓ１１）。ここでＭＦＢ＜ＳＦＢ（ｉ）であれば，ＭＦＢ＝ＳＦＢ（ｉ）として（Ｓ１２），ステップＳ１３へ進み，そうでなければ，そのままステップＳ１３へ進む。
【００７１】
ステップＳ１３では，パターンマッチング部３０５Ａからの出力ＰＭ１がｏｎであるか否かを判定し，ＰＭ１がｏｎでなければ（すなわち，ｏｆｆであれば），ステップＳ１８へ進む。一方，ＰＭ１がｏｎであれば，ステップＳ１４〜Ｓ１７でＭＦＢの値が０より大きければ，その値を変更する。具体的には，ＭＦＢが８より大きければ１６に設定し（Ｓ１４，Ｓ１５），ＭＦＢが０より大きく８より小さい場合には８に設定する（Ｓ１６，Ｓ１７）。
【００７２】
ステップＳ１８では，白地領域であるか否かを判定する。ここでの白地領域は，ラプラシアン部３０４の出力の細線用白領域をａとして，次のようになる時に白地領域と判定する。
【００７３】
a00 AND a01 AND a02
AND a10 AND a11 AND a12
AND a20 AND a21 AND a22
【００７４】
ステップＳ１８において，白地領域と判定された場合，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ１９），ＭＦＢ＝１６に設定し（Ｓ２０），ステップＳ３６へ進む。
【００７５】
一方，ステップＳ１８において，白地領域でないと判定された場合，前述した細線パターンと一致するか否かによって細線パターンであるか否かを判定し（Ｓ２１），細線パターンでない場合には，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であればステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。
【００７６】
また，ステップＳ２１において，細線パターンである場合には，ＭＦＢ＞８であるか否か判定し（Ｓ２５），８より大きければ，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ２６），ＭＦＢ＝ＭＦＢ＋４を設定する（Ｓ２７）。そして，さらにステップＳ２８，Ｓ２９で，ＭＦＢ＞１６であればＭＦＢ＝１６に設定し，ＭＦＢ＞１６でなければそのままステップＳ３６へ進む。
【００７７】
また，ステップＳ２５で８より大きくなければ，ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ３０），ＭＦＢ＝０であれば，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ３１），ステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１にＬ（ｏｆｆ）を出力し，出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ３２），ＭＦＢ＝ＭＦＢ＋４（ただし，ＭＦＢが１６以上になる場合には，１６にする）を設定して（Ｓ３３），さらにステップＳ３４，Ｓ３５で，ＭＦＢ＞８であればＭＦＢ＝８に設定し，ＭＦＢ＞８でなければそのままステップＳ３６へ進む。
【００７８】
ステップＳ３６では，ＳＦＢ（ｉ）＝ＭＦＢに設定し，１ライン前の状態変数ＳＦＢ（ｉ）を更新する。次に，ステップＳ３７で，ＳＦＢ（ｉ）＞ＳＦＢ（ｉ−１）を判定する。これは更新した１ライン前のデータと，更新した１ライン１画素前のデータとの比較である。１ライン前のデータＳＦＢ（ｉ）が大きければ，ＳＦＢ（ｉ−１）＝ＳＦＢ（ｉ）を設定し（Ｓ３８），処理を終了する。
【００７９】
上記の処理を主走査方向に順次行う。すなわち，状態変数ＭＦＢは，順次，図１１の矢印３の方向に伝搬する。そして，ステップＳ３６により矢印１の方向に伝搬し，ステップＳ３７により矢印２の方向に伝搬する。このことより，ステップＳ１８の白地領域判定またはステップＳ１３のパターンマッチング部３０５Ａからの出力ＰＭ１の判定結果に応じて，状態変数をセットすることにより，白地上の極細線を検出することが可能となり，絵柄上の網点を誤抽出することがなくなる。さらにステップＳ２１の細線パターンのマッチングにより，状態変数を再セットするので，文字の塊も良好に抽出することが可能となる。
【００８０】
また，状態変数で，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１，出力２を異ならせて出力するので，白地上の文字と網点上の文字を切りわけて出力することが可能となる。
【００８１】
図１１から明らかなように，副走査の矢印方向は０または＋（プラス）方向であるので，ライン単位（主走査１ライン毎）に行う処理には，１ライン分の状態変数とパターンマッチングで必要なライン数のメモリを備えるだけで足り，ページメモリ等を備えることなく容易に実現することができる。
【００８２】
なお，パターンマッチング部３０５Ｂは，図２に示すように，出力１を孤立点除去部３０６Ａに出力し，出力２を孤立点除去部３０６Ｂに出力する。
出力１と出力２との違いは，状態変数の違いである。これによって，例えば，図１２に示すように，罫線の枠の内部に文字（あ，い，う等）が記述されており，さらに枠の内部が網点の場合，罫線の枠は出力１，出力２とも細線と判断して，網点上の文字は状態変数の大きい出力２のみが細線と判断することが可能となる。
【００８３】
次に，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂについて説明する。
孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂは，どちらも同一の回路からなる。孤立点除去部３０６Ａの入力データは，パターンマッチング部３０５Ａの出力（ＰＭ１）とパターンマッチング部３０５Ｂの出力（出力１）からなり，孤立点除去部３０６Ｂの入力データは，パターンマッチング部３０５Ａの出力（ＰＭ１）とパターンマッチング部３０５Ｂの出力（出力２）からなる。孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂにおいて，線画は連続した線からなるので，孤立点を除去する。孤立点とは，網点を線画と誤検出した場合に生じる。
【００８４】
パターンマッチング部３０５Ａ，パターンマッチング部３０５Ｂのいずれか１つが抽出パターンであれば抽出パターンとする。例えば，４×４のパターンマッチングにおいて，抽出パターンが２以上ならば，中心画素（ａ22，ａ33でも良い）を抽出パターンとして補正して出力Ｈを出力する（抽出パターンとする）。このことにより，孤立点を除去すると同時に，膨張（拡大）している。図３に示すように，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂの出力は，それぞれＰＭ２，ＰＭ３である。
【００８５】
次に，画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂについて説明する。画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂは，どちらも同一ロジック（回路）である。現在まで，画像単位で行っていたが，ブロック単位（４×４）で処理を行うため，画素単位のデータをブロック単位に変換する。ここでは，単純に４×４の単純間引きをするが，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂで実質上４×４の膨張も行っているのでデータの欠落は生じない。
【００８６】
次に，ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよびページメモリ３１３（色判定部３０２のページメモリ）について説明する。ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３の回路は，いずれも同一機能である。ページメモリ３０８Ａは画素密度変換部３０７Ａの出力結果を入力し，ページメモリ３０８Ｂは画素密度変換部３０７Ｂの出力結果を入力し，ページメモリ３１３は色判定回路３１２の出力結果を入力する。
【００８７】
ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３は，主走査方向１２００ドット×副走査方向１７３６ライン（約２ＭＢ）で構成され，解像度を主・副走査方向共に１６ドット／ｍｍとするＡ３サイズおよびＤＬＴ用紙より大きなサイズを有する。第１スキャン時に入力データをブロック（４×４画素）単位でページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３に記憶すると同時に，セレクタ３０９Ａ，３０９Ｂおよび３１４を介して出力される。第２スキャン以降では，第１スキャン時にページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３に記憶されている判定結果がセレクタ３０９Ａ，３０９Ｂおよび３１４を介して出力される。すなわち，第１スキャンにおける色判定結果や線画抽出の処理データが第２スキャン以降において用いられるので，スキャン毎の色判定結果，線画抽出結果（Ｃ／Ｐ信号）のパラツキをなくすことができる。
【００８８】
次に，孤立ブロック除去部３１０Ａ，３１０Ｂについて説明する。
孤立ブロック除去部３１０Ａ，３１０Ｂは，同一回路で同一機能を示す。例えば，５×５のブロックのマトリックスで，中心ブロックのみがｏｎ（Ｈ）で他がｏｆｆ（Ｌ）である時このブロックは孤立しているので，ｏｆｆとして出力Ｌを出力する。ｏｎとは抽出パターンを意味する。このことにより，周辺データから孤立しているブロックを除去する。
【００８９】
次に，膨張部３１１Ａ，３１１Ｂについて説明する。
膨張部３１１Ａ，３１１Ｂは，同一回路で同一機能を示す。ここでは，Ｎ×ＮのＯＲ処理（膨張）をして，その後にＭ×ＭのＡＮＤ処理を行う（縮小）。そして，５×５の補間処理を行う。Ｍ−Ｎが膨張量となる。
【００９０】
ＭとＮはＮ＞Ｍである。ここでＯＲ処理をするのは，孤立しているブロックを隣または周辺のブロックと連結させるためである。例として，３×３ブロック（１２×１２画素に対応）の膨張例を示す。
a00 or a01 or a02
or a10 or a11 or a12
or a20 or a21 or a22
【００９１】
その後に５×５画素のＡＮＤ処理（収縮）を施す。以下にその例を示す。
a00 AND a01 AND a02 AND a03 AND a04
AND a10 AND a11 AND a12 AND a13 AND a14
AND a20 AND a21 AND a22 AND a23 AND a24
AND a30 AND a31 AND a32 AND a33 AND a34
AND a40 AND a41 AND a42 AND a43 AND a44
【００９２】
その後に１００ｄｐｉのギザギザが残っているので，補間処理を行う。図１３に補間処理の例を示す。図において実線は１００ｄｐｉの補正前のギザキザを示し，破線が補正後の出力を示す。
例えば，５×５のマトリックスにおいて以下のようになる。線画抽出したデータが以下の論理式を満たす時，注目画素ａ22のデータを反映（補正）する。
（パターン１ and！パターン２）
or（パターン３ and！パターン４）
パターン１，２，３，４の詳細は以下のようになる。なお，ここで！は不定演算子を示す。
【００９３】
パターン１
(a00 and a02 and ！a04 and a20 and a22 and ！a24
and ！a40 and ！a42 and ！a44 ）
or (！a00 and a02 and a04 and ！a20 and a22 and a24
and ！a40 and ！a42 and ！a44 ）
or (！a00 and ！a02 and ！a04 and a20 and a22 and ！a24
and a40 and a42 and ！a44 ）
or (！a00 and ！a02 and ！a04 and ！a20 and a22 and a24
and ！a40 and a42 and a44 ）
【００９４】
パターン２
(a11 and a12 and a13 and a21 and a22 and a23
and a31 and a32 and a33 ）
【００９５】
パターン３
(！a00 and ！a02 and a04 and ！a20 and ！a22 and a24
and a40 and a42 and a44 ）
or (a00 and ！a02 and ！a04 and a20 and ！a22 and ！a24
and a40 and a42 and a44 ）
or (a00 and a02 and a04 and ！a20 and ！a22 and a24
and ！a40 and ！a42 and a44 ）
or (a00 and a02 and a04 and a20 and ！a22 and ！a24
and a40 and ！a42 and ！a44 ）
【００９６】
パターン４
(！a11 and ！a12 and ！a13 and ！a21 and ！a22 and ！a23
and ！a31 and ！a32 and ！a33 ）
【００９７】
抽出パターンを膨張することにより，文字の交点などを繋ぎ，さらに線画とその周辺を線画処理する。上述のパターンマッチングは十字の交点を抽出できないが，この膨張処理により連結することができる。また，線画とその周辺を線画と見なすのは，黒文字処理と空間フィルタを良好に作用させるためである。
【００９８】
このことにより，特に，カタログの使用期間・仕様表のように罫線の中に網点があっても良好に罫線を抽出できる。白地を含む罫線を文字として抽出し，網点上の文字は白地上の文字と別の判定結果を出力するので，白地上の文字と網点上の文字を識別して別の処理を行うことが可能となる。
【００９９】
〔実施の形態２〕
実施の形態２は，実施の形態１の図３で示した線画認識部３０１のパターンマッチング部３０５Ｂの出力の条件を変えたものである。なお，基本的な構成および動作は実施の形態１と同様に付き，ここでは異なる部分のみを説明する。
【０１００】
実施の形態１では，パターンマッチング部３０５Ｂで行う細線パターンマッチングにおいて，状態変数によって出力１および出力２を設定しているが，実施の形態２では，さらに出力２の設定条件を追加して絵柄上の文字（罫線）を抽出できるようにするものである。
【０１０１】
図１４は，実施の形態２のパターンマッチング処理（パターンマッチング部３０５Ｂ）のフローチャートを示す。図１０に示した実施の形態１のフローチャートと同一の符号は共通の処理を示すため，ここでは異なる点のみを説明する。
【０１０２】
ステップＳ２１において，前述した細線パターンであるか否かを判定し，細線パターンでない場合には，以下に示す細線パターン１と一致するか否かを判定する（Ｓ４０）。
【０１０３】
細線パターン１は，前述した細線パターンと同一のものを使用するが，同一でなくても良い。ここで黒パターン（ｋ）は，黒領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＢ（図６参照）より大きいものをＨとする。また，白パターン（ｗ）は，細線用白領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＷより小さい（マイナス成分であるので絶対値は大きい）ものをＨとする。すなわち，エッヂ量成分で補正するのは細線のコントラストを上げるためである。ＴＨＲＢ，ＴＨＲＷの少なくとも一方は，細線パターンマッチングより抽出し易い値にする。ただし，細線パターンと細線パターン１のパターンマッチングのパターンが異なる時は，抽出結果が細線パターンの方が抽出し易いようにしておく。
【０１０４】
ステップＳ４０で，細線パターン１と一致しない場合は，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であればステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。
【０１０５】
一方，ステップＳ４０で，細線パターン１と一致する場合は，ＭＦＢ＞８であるか否かを判定し（Ｓ４１），状態変数ＭＦＢが８より大きければ，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１にＬ（ｏｆｆ）を出力し，出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ４３），ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。また，状態変数ＭＦＢが８より大きくなければ，ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ４２），ＭＦＢ＝０でなければステップＳ３２へ進み，ＭＦＢ＝０であれば，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），再度，ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であればステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。
【０１０６】
また，細線パターンマッチングと細線パターンマッチング１，閾値ＴＨＲＷおよびＴＨＲＢは大小関係を利用してコード化しても良い。
コード化の例としては，細線パターンのＴＨＲＷ，ＴＨＲＢをそれぞれＴＨＲＷ，ＴＨＲＢとし，細線パターン１のＴＨＲＷ，ＴＨＲＢをそれぞれＴＨＲＷ１，ＴＨＲＢ１として，その大小関係を
ＴＨＲＷ＜ＴＨＲＷ１＜ＴＨＲＢ１＝ＴＨＲＢ
とすると，この場合，コード化しないと４または３ビット×ｎラインとなるが，次のようにコード化すると２ビット×ｎラインとなる。
【０１０７】
Ｐ＜ＴＨＲＷ                    →  コード『０』
ＴＨＲＷ  ＜Ｐ＜ＴＨＲＷ１      →  コード『１』
ＴＨＲＷ１＜Ｐ＜ＴＨＲＢ        →  コード『２』
ＴＨＲＢ  ＜Ｐ                  →  コード『３』
【０１０８】
ここで，Ｐはエッヂ量である。コードは『０』〜『３』であるので２ビットで表現することができ，コードを展開する時は逆の処理を行えば良い。また，大小関係は固定でなくとも良く，入れ替えることができるようにした方が良いことは勿論である。
【０１０９】
このことにより，状態変数（ＭＦＢ）を用いて，白地上のパターンと網点や色地上のパターンを切り換えることが可能で，しかも状態変数は共通に使用することができる。
【０１１０】
また，良好に網点上の文字を抽出することが可能であれば，網点上の文字を抽出する際（図１４のフローチャートのＳ４０），状態変数を参照しなくも良い（Ｓ４２の判定を常に一致していると判断する）。このような方法で網点上の文字と白地上の文字を分離してやっても良い。
【０１１１】
したがって，特に，カタログの使用説明・仕様表のように罫線の中に網点があっても良好に罫線を抽出することができる。
また，白地を含む罫線を文字として抽出し，網点上の文字は白地上の文字と別の判定を行っているので，実施の形態１よりさらに精度が向上する。白地上の文字と網点上の文字とを区別して，それぞれ別の処理を行うことが可能となる。
【０１１２】
図１１において，Ｐ(i,j+1)，Ｐ(i+1,j)，Ｐ(i+1,j-1)の３通りの伝搬方向しかないが，特に，Ｐ(i+1,j-1)の方向に関しては，−１だけでなく，−２，−３等を追加して，状態変数の伝搬方向の主走査方向性をなくした方が良い。
【０１１３】
さらに，画像データ全てをページメモリに保存する装置においては，状態変数の伝搬方向は全方向（３６０度）にすれば，良いのは言うまでもない。
【０１１４】
図１５に示すアンシャープマスキングによるディテール強調効果を施す。図において，（ａ）は処理対象の主信号，（ｂ）はアンシャープ信号，（ｃ）はアンシャープマスク信号，（ｄ）はディテール強調ずみ信号を示している。これらのエッヂ特性例に基づき補正を行う。実施の形態１および実施の形態２では，ラプラシアン部３０４で図１５（ｃ）のアンシャープマスク信号を用いてエッヂ量の補正を行うが，図１５（ｄ）のディテール強調ずみ信号，他の信号を用いて補正しても良い。
【０１１５】
また，パターンマッチング部３０５Ａで，白地上の黒（輪郭）を拾う場合には，網点（網掛け）上の文字は抽出しない。パターンマッチング部３０５Ｂにより，白地上の罫線と，網点上または色地上の罫線を別々に抽出する。例えば，“書”のような込み入った文字もパターンマッチング部３０５Ｂにより抽出する。
【０１１６】
なお，実施の形態１および実施の形態２で状態変数は，状態変数の上限値を８（網点上の文字）と１６（白地上の文字）で説明したが，いくつであっても構わない。
【０１１７】
網点上の文字と白地上の文字の分離方法は，罫線内の網掛けがあり，その中の文字の誤検出を避けるためで，罫線が細いと，文字が近くにある可能性があるからであり，また罫線の幅が太くなるにつれ文字が近くにある可能性が減るからである。
【０１１８】
前述した実施の形態１および２により，小さい文字や，線画，白地上の画数の多い文字や網点上の文字を別々に抽出することが可能となる。副走査方向の反映方向が一方向なので，ラスタースキャン方式の読み出し方法で，特にハードウェア化に適し，画像データに容易に反映が可能である。
【０１１９】
本発明は，線画のエッヂを検出するアルゴリズムであり，特に印刷物特有の網点を検出して除去することはしていないので，ジェネレーション（複写機の複写物）等の網点を含まない原稿にも特に有効である。
【０１２０】
抽出したパターンを，画素単位の孤立点除去で小さな領域誤判定を除去し，その後は，大きなブロック単位（４×４）で広い範囲で孤立ブロックを除去するので，誤判定を良好に除去できる。さらに，ブロック単位の粗い画素密度を元の画素密度に変換するので，ブロック単位の粗い画素はなくなる。
【０１２１】
また，前述した膨張部３１１Ａ，３１１Ｂで，単純な膨張を行うと，孤立した領域が大きくなるだけであるが，本実施の形態１および２のように，膨張量ＸとするとＸ＝Ｍ−Ｎとして，Ｍ画素膨張させて，その後にＮ画素縮小しているので，Ｘ＜Ｍであるから孤立した領域を連結させることができる。さらに膨張させる際に粗い密度で行っているので，換言すれば，粗い密度（ブロック単位）のまま膨張させるので，ハードウェアの量を低減することができる。
【０１２２】
また，第１スキャンの結果を第２スキャン以降も用いるので，必ず線画判定結果と色判定結果は一致するので，パラツキなく処理を行うことができる。さらにメモリに記憶するデータは，最終結果ではなくデータ処理中に，処理密度が粗くなった（粗くした）データを記憶するので，メモリに記憶するデータ量を低減することができる。
【０１２３】
また，線画判定結果と色判定結果の両方を，ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３に記憶する代わりに，例えば，線画判定結果のみを記憶して，色判定結果はスキャン毎のものを用いても良い。これにより，メモリ容量が２ＭＢ×２＝４ＭＢとなるので，市販の４ＭＢのメモリを用いて容易に構成することができる。さらに，ページメモリ３０８Ａを２ＭＢとし，ページメモリ３０８Ｂおよび１３１を４×４ブロックでなく，８×４ブロックとして，ページメモリ３０８Ｂおよび１３１のメモリ容量を１ＭＢとしても，全体のメモリ容量を４ＭＢ（２ＭＢ×２＋１ＭＢ）にすることができる。
【０１２４】
また，全ての判定結果をメモリに記憶する代わりに，スキャン毎にパラツキの大きいものだけをメモリに記憶するようにしても良い。
【０１２５】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明の画像処理装置（請求項１）は，アナログ画像データをｎ値（ｎは２以上の自然数）のデジタルデータに変換するｎ値化手段と，デジタルデータ中の所定の白画素の周辺に複数の白画素が存在することにより構成される領域を白画素領域と判定する白画素領域判定手段と，白画素領域判定手段で白画素領域と判定された場合に，該当する白画素から白領域を検出する白領域検出手段と，を備えたため，白領域を検出して，最適な画像処理を行うことができる。
【０１２６】
また，本発明の画像処理装置（請求項２）は，アナログ画像データをｎ値（ｎは２以上の自然数）のデジタルデータに変換するｎ値化手段と，デジタルデータ中の所定の白画素の周辺に複数の白画素が存在することにより構成される領域を白画素領域と判定する白画素領域判定手段と，白画素領域判定手段で白画素領域と判定された場合に，該当する白画素に状態変数を設定する第１の状態変数設定手段と，デジタルデータから黒画素を抽出して補正した補正黒画素およびデジタルデータから白画素を抽出して補正した補正白画素を用いて，細線候補とするパターン抽出を行う細線候補抽出手段と，状態変数と細線候補抽出手段で抽出した細線候補とを用いて，細線候補が白地上の文字・網点上の文字・絵柄の何れであるかを判定すると共に，判定結果に基づいて状態変数を更新する判定・更新手段と，を備えたため，白地上の文字，網点上の文字，絵柄等を区別して，それぞれに応じた最適な画像処理を行うことができる。
【０１２７】
また，本発明の画像処理装置（請求項３）は，請求項２記載の画像処理装置において，さらに，白地上の黒文字を検出した際に，状態変数を設定する第２の状態変数設定手段を備えたため，細線と太線が混在していても，精度良く白地上の文字，網点上の文字，絵柄等を区別することができる。
【０１２８】
また，本発明の画像処理装置（請求項４）は，請求項２または３記載の画像処理装置において，細線候補抽出手段が，状態変数に基づいて，細線候補の抽出条件を異ならせてパターン抽出を行うため，白地上の文字と網点上の文字の抽出条件を変えて，画像に応じた良好な抽出を行うことができる。
【０１２９】
また，本発明の画像処理装置（請求項５）は，請求項２，３または４記載の画像処理装置において，画像の走査処理の方向を一定方向に行い，状態変数の反映方向が，処理画素Ｐ(i,j)に対して，Ｐ(i,j+1)，Ｐ(i+1,j)，Ｐ(i+1,j-1)の座標であるため，ラスタースキャンの装置に適しており，ハードウェア化が容易である。すなわち，複写装置等に容易に適用することができる。
【０１３０】
また，本発明の画像処理装置（請求項６）は，請求項２，３，４または５記載の画像処理装置において，細線候補抽出手段が，ラプラシアンのデータを用いて黒画素および白画素の補正を行うため，細線を良好に抽出することができる。
【０１３１】
また，本発明の画像処理装置（請求項７）は，請求項６記載の画像処理装置において，細線候補抽出手段が，走査速度または倍率により，ラプラシアンのデータとして抽出する重み付けを異ならせるため，変倍に容易に対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
実施の形態１の画像処理装置の概略ブロック図である。
【図２】
本実施の形態１の画像処理部のブロック図である。
【図３】
本発明の要部である原稿認識部のブロック構成図である。
【図４】
線画認識部のラプラシアン部における白領域検出または黒領域検出の動作を説明するための記号化されたマトリックスを示す説明図である。
【図５】
線画の断面図であり，白領域と黒領域と閾値との関係を示す概念図である。
【図６】
エッヂ量（ｘ）の関係を示す説明図である。
【図７】
パターンマッチング処理のフローチャートである。
【図８】
パターンマッチング処理（パターンマッチング部３０５Ａ）のフローチャートである。
【図９】
パターンマッチング処理における注目画素の設定を示す説明図である。
【図１０】
実施の形態１のパターンマッチング処理（パターンマッチング部３０５Ｂ）のフローチャートである。
【図１１】
図１０のパターンマッチング処理における状態変数ＭＦＢの伝搬を示す説明図である。
【図１２】
線画認識部のパターンマッチング部における状態変数の違いによる細線の判断例を示す説明図である。
【図１３】
線画認識部の膨張部における補間処理の例を示す説明図である。
【図１４】
実施の形態２のパターンマッチング処理（パターンマッチング部３０５Ｂ）のフローチャートである。
【図１５】
アンシャープマスキングによるディテール強調効果を示す説明図である。
【符号の説明】
１０１    原稿読取部
１０２    画像処理部
１０３    画像記録部
２０１    ＲＧＢγ補正部
２０２    原稿認識部
２０３    遅延部
２０４    ＲＧＢフィルタ部
２０５    色補正部
２０６    ＵＣＲ部
２０７    変倍部
２０８    ＣＭＹＢｋフィルタ部
２０９    ＣＭＹＢｋγ補正部
２１０    階調処理部
３０１    線画認識部
３０２    色判定部
３０３    モノクロ化部
３０４    ラプラシアン部
３０５Ａ，３０５Ｂ    パターンマッチング部
３０６Ａ，３０６Ｂ    孤立点除去部
３０７Ａ，３０７Ｂ    画素密度変換部
３０８Ａ，３０８Ｂ    ページメモリ
３０９Ａ，３０９Ｂ    セレクタ
３１０Ａ，３１０Ｂ    孤立ブロック除去部
３１１Ａ，３１１Ｂ    膨張部