(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目画素の注目色成分のエッジ方向を判定するために、注目色成分の水平方向、垂直方向、及び斜め方向のエッジの度合いを示すエッジ量を算出し、算出した中の最大エッジ量を持つ方向を注目色成分のエッジ方向として検出し、この検出を色成分毎に行う検出手段と、
前記検出手段で検出された色成分毎の最大エッジ量の中の最大値を求める最大値検出手段と、
前記最大値検出手段で検出された最大値が所定の閾値以下である場合には、当該注目画素は写真画像領域に属すると判定する第１の判定手段と、
前記最大値検出手段で検出された最大値が前記所定の閾値を超える場合において、少なくとも２つの色成分同士のエッジ方向が一致するときは、当該注目画素は文字線画領域に属すると判定し、各色成分のエッジ方向が他のいずれの色成分のエッジ方向にも一致しないときは、当該注目画素はカラー網点画像領域に属すると判定する第２の判定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
注目画素の注目色成分のエッジ方向を判定するために、注目色成分の水平方向、垂直方向、及び斜め方向のエッジの度合いを示すエッジ量を算出し、算出した中の最大エッジ量を持つ方向を注目色成分のエッジ方向として検出し、この検出を色成分毎に行う検出工程と、
前記検出工程で検出された色成分毎の最大エッジ量の中の最大値を求める最大値検出工程と、
前記最大値検出工程で検出された最大値が所定の閾値以下である場合には、当該注目画素は写真画像領域に属すると判定する第１の判定工程と、
前記最大値検出工程で検出された最大値が前記所定の閾値を超える場合において、少なくとも２つの色成分同士のエッジ方向が一致するときは、当該注目画素は文字線画領域に属すると判定し、各色成分のエッジ方向が他のいずれの色成分のエッジ方向にも一致しないときは、当該注目画素はカラー網点画像領域に属すると判定する第２の判定工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は画像処理装置及び方法に関し、例えば写真画像、網点画像、文字画像を読み込んで出力する画像処理装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
網点画像印刷方法とは、階調のある画像に対して画像を細かいドットの集合体に分解し、そのドットの大きさで疑似的に階調を表現する画像印刷方法である。
【０００３】
しかし、網点画像印刷方法を用いて印刷出力された原稿画像を画素単位に読み込むと、読み込まれた画像データにはモアレと呼ばれるテクスチャが出現してしまう場合があった。そのため、従来の画像処理装置及び方法においては、読み込んだ画像からモアレを除去するために、読み込んだ画像データに対してフィルタリング等の処理を行う必要があった。
【０００４】
しかしながら、読み込む原稿画像が文字や写真及び網点画像の混在した画像である場合には、一様にモアレ抑制のフィルタリング処理等を行うと、文字や写真画像の品位が損なわれてしまう場合が発生する。従って、文字や写真及び網点画像の混在画像を処理する場合には、モアレ抑制処理は網点画像の部分のみに施されるべきである。
【０００５】
従って従来の画像処理装置及び方法においては、入力画像中から網点画像領域を判別する必要があり、その判別法としては網点のドットの孤立性を検出し、孤立したドットの集合体を網点画像領域として判別する方式や、ブロック毎の相関を取る方式など、様々な方法が提案されてきた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような従来の網点画像領域判別方法はいずれも単色の画像データから網点画像を判別することを仮定した方法であった。一方、カラーの網点画像を含む原稿画像に対しては、各色成分毎の情報を用いて網点画像判別処理を行った手法は提案されておらず、従ってカラー画像において効率良く網点画像を判別することができなかった。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は上述した課題を解決するためになされたものであり、上述した課題を解決するために以下の構成を備える。
【０００８】
即ち、注目画素の注目色成分のエッジ方向を判定するために、注目色成分の水平方向、垂直方向、及び斜め方向のエッジの度合いを示すエッジ量を算出し、算出した中の最大エッジ量を持つ方向を注目色成分のエッジ方向として検出し、この検出を色成分毎に行う検出手段と、前記検出手段で検出された色成分毎の最大エッジ量の中の最大値を求める最大値検出手段と、前記最大値検出手段で検出された最大値が所定の閾値以下である場合には、当該注目画素は写真画像領域に属すると判定する第１の判定手段と、前記最大値検出手段で検出された最大値が前記所定の閾値を超える場合において、少なくとも２つの色成分同士のエッジ方向が一致するときは、当該注目画素は文字線画領域に属すると判定し、各色成分のエッジ方向が他のいずれの色成分のエッジ方向にも一致しないときは、当該注目画素はカラー網点画像領域に属すると判定する第２の判定手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
【作用】
以上の構成により、色分解された入力画像から色成分毎の画像の特徴を捉えることにより、カラー網点画像領域と、文字線画像領域と写真画像領域とを判別することが可能になり、分離された各画像領域についてそれぞれ最適の画像処理等を施すことにより、高品位な画像を形成することができる。
【００１３】
【実施例】
以下、図面を参照して本発明に係る一実施例について詳細に説明する。
【００１４】
＜第１実施例＞
図１は、本実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１において、１０１はＣＣＤカラーセンサ、１０２はアナログ増幅部、１０３はＡ／Ｄ変換部、１０４はシェーディング補正部、１０５はプリント信号発生部、１０６は画像領域分離部である。また、１０８は読み取り同期信号発生部、１１１はカラープリンタであり、１１４は画像処理装置全体を制御するＣＰＵである。
【００１６】
ＣＣＤカラーセンサ１０１によって読み込まれた画像信号は、アナログ増幅部１０２で増幅され、Ａ／Ｄ変換部１０３でアナログからデジタルに変換され、シェーディング補正部１０４に入力され、画像信号の読み取り位置による明るさのバラツキの補正を行う。シェーディング補正は原稿の位置による明るさ、色味の歪を補正するものであり、この補正により入力原稿のおかれる位置に関わらず、本実施例における画像領域の分離を正確に行うことができる。尚、シェーディング補正部１０４におけるシェーディング補正は公知技術であるため、その詳細については説明を省略する。
【００１７】
シェーディング補正部１０４から出力された補正後の画像信号は画像領域分離部１０６に入力され、本実施例の特徴である画像領域分離を行い、領域判別信号１０７をプリント信号発生部１０５に出力する。
【００１８】
プリント信号生成部１０５ではシェーディング補正部１０４から出力されたカラー信号Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）を、Ｙ（イエロー），Ｍ（マゼンタ），Ｃ（シアン），Ｂｋ（ブラック）信号に変換し、各種の補正処理を行う。尚、この補正処理は、画像領域分離部１０６からの領域判別信号１０７によってどのような補正処理を行うかが決定され、ＣＰＵ１１４によって制御される。
【００１９】
そして、プリント信号発生部１０５から出力されたＹ（イエロー），Ｍ（マゼンタ），Ｃ（シアン），Ｂｋ（ブラック）信号は、カラープリンタ１１１によって、カラー画像として最終的に出力される。
【００２０】
また、以上に説明した各構成は、読み取り同期信号発生部１０８から発生される各同期信号により同期が取られる。読み取り同期信号発生部１０８からは、主走査有効区間信号ＨＳ，画素読み取り基本クロックＣＬＫ，副走査有効区間信号ＶＳが発生される。
【００２１】
次に、上述した画像領域分離部１０６について詳細に説明を行う。尚、画像領域分離部１０６は、本実施例の特徴をなすものである。
【００２２】
図２は、画像領域分離部１０６の詳細構成を示すブロック図である。
【００２３】
図２において、まずシェーディング補正回路１０４からの出力であるＲ（レッド）信号２０１、Ｇ（グリーン）信号２０２、Ｂ（ブルー）信号２０３がエッジ検出部２０４に入力される。このエッジ検出部２０４では、各画素毎にエッジの量及びその方向を検出することによって、画素毎の画像領域判別を行う。
【００２４】
エッジ検出部２０４により写真画像判定信号（ＰＩＣＴ信号）２０５，カラー網点画像判定信号（ＡＭＩ信号）２０６，文字線画像判定信号（ＣＨＡ信号）２０７のオン／オフが制御されて、１次平滑部２０８に入力される。１次平滑部２０８でまず第１次の平滑化処理が行われ、次いで２次平滑部２１２において第２次の平滑処理が行われる。尚、１次平滑部２０８，２次平滑部２１２における各平滑化処理は、それぞれメモリ２１０，２１３に格納されている周囲画素の情報を参照して行われ、メモリ２１０，２１３への読み込み／書き込みはＣＰＵ１１４により制御されている。
【００２５】
本実施例では、上述した画像領域分離部１０６において入力画像から網点の色毎のエッジの方向を検出し、検出されたエッジ方向が色毎に異なるとカラー網点画像領域であると判別する。
【００２６】
多色刷りの網点印刷による画像は色成分毎にスクリーン角を有しており、エッジの方向はスクリーン角に依存する。そのため、網点画像を色分解した画像信号からエッジ成分を抽出すると、色毎にその方向が異なるという特徴がある。一方、文字原稿は、例えば多色刷りによるカラー原稿であっても各色は重ね合わされているため、色成分毎のエッジの方向は一致する。そこで、本実施例においては、上述した画像によるエッジ方向の特徴を利用することにより、カラー網点原稿と文字原稿、さらには写真等の中間調の原稿などが混在した入力原稿から、カラー網点画像領域、文字線画像領域、写真画像領域とを分離する。
【００２７】
上述したような構成をなす画像領域分離部１０６における画像領域分離処理を、図３のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００２８】
まずステップＳ３０１において、各画素を構成するＲ，Ｇ，Ｂの各色成分毎にフィルタ関数を用いて５×５画素のフィルタリング処理を行い、それぞれのエッジ及びその方向を検出する。
【００２９】
本実施例における５×５画素のフィルタリング処理について、以下に説明する。
【００３０】
例えば、座標（ｘｉ，ｙｉ）である注目画素に対して５×５画素のフィルタリング処理を行う場合、係数マトリクスを図４のように、例えば座標（ｘｉ，ｙｉ）の濃度値がｆ（ｘｉ，ｙｊ）である注目画素に対する係数はａ３３であるとすると、各座標毎に以下の式（１）に示すフィルタ関数Ｆによりフィルタリング処理が施される。
【００３１】
0003618776.tif 000002
上述したフィルタ関数（１）において実際に本実施例で用いられる係数マトリクスを、図５に示す。
【００３２】
本実施例においては、図５の（ａ）から（ｈ）に示す８種類の係数マトリクスを用いて、上述したフィルタ関数（１）によりフィルタリング処理を行う。尚、図５の各係数マトリクスにおいて、空白で示された係数部分は「０」を表わすものである。図５に示す８種類の係数マトリクスを用いてフィルタリング処理を行うことにより、即ち、８方向（Ｌ＝１〜８）についてのエッジ成分の検出を行うことができ、本実施例において全ての方向についてのエッジ成分は、８方向のいずれかに近似される。
【００３３】
上述したフィルタ関数（１）を用いて、まずＲ信号２０１に対して、図５に示す８方向のエッジ量ＤＲ１〜ＤＲ８を求める。
【００３４】
次にこの８方向のエッジ量ＤＲ１〜ＤＲ８から、エッジ量の最大値ＤＲＭＡＸと、その方向ＬＲ  （１〜８）を求める。同様にして、Ｇ信号２０２についてのエッジ量の最大値ＤＧＭＡＸとその方向ＬＧ  、Ｂ信号２０３についてのエッジ量の最大値ＤＢＭＡＸとその方向ＬＢ  を求める。
【００３５】
以上説明した様にステップＳ３０１においては、座標（ｘｉ，ｙｉ）における各ＲＧＢ信号の最大エッジ量及びその方向を求める。
【００３６】
次にステップＳ３０２において、ステップＳ３０１で求めた各ＲＧＢ信号の最大エッジ量ＤＲＭＡＸ，ＤＧＭＡＸ，ＤＢＭＡＸの中から、最大であるＤＭＡＸ  及びその方向ＬＭＡＸを検出する。
【００３７】
そして処理はステップＳ３０３に進み、銀塩写真等の連続階調画像領域（以下、写真画像領域と呼ぶ）の判別を行う。即ち、適当な閾値θを境にして、ステップＳ３０２で検出したＤＭＡＸ  との関係がＤＭＡＸ  ≦θである場合に、当該画素は写真画像領域であると判断し、ステップＳ３０５に進む。ステップＳ３０５では、写真画像判定信号（ＰＩＣＴ）２０５をＨレベルとし、カラー網点画像判定信号（ＡＭＩ）２０６と、文字線画像判定信号（ＣＨＡ）２０７とをＬレベルとして、次段の１次平滑化部２０８に出力する。
【００３８】
一方、ステップＳ３０３においてＤＭＡＸ  ＞θである場合はステップＳ３０４に進み、写真画像判定信号（ＰＩＣＴ）２０５をＬレベルとし、ステップＳ３０６に進む。ステップＳ３０６においてはＬＲ  ＝ＬＧ  ，又はＬＧ  ＝ＬＢ  ，又はＬＢ  ＝ＬＲ  のうちのいずれかが成り立つか否かを判定する。ステップＳ３０６において上述した各関係のうちのいずれかが成り立つのであれば、エッジの方向が色によらずに同一である文字線で構成された画像領域（文字線画像領域）であると判定され、ステップＳ３０７に進む。ステップＳ３０７においては、カラー網点画像判定信号（ＡＭＩ）２０６をＬレベル、文字線画像判定信号（ＣＨＡ）２０７とをＨレベルとして、ステップＳ３０９に進む。
【００３９】
一方、ステップＳ３０６において上述した各関係がすべて成り立たないのであれば、エッジ方向が色により異なることを特徴とするカラー網点画像領域であると判定され、ステップＳ３０８に進む。ステップＳ３０８においては、カラー網点画像判定信号（ＡＭＩ）２０６をＨレベル、文字線画像判定信号（ＣＨＡ）２０７とをＬレベルとして、ステップＳ３０９に進む。
【００４０】
ステップＳ３０９では、図２に示す１次平滑化部２０８における第１の平滑化処理を行う。まずＣＰＵ１１４からの書き込み信号ＷＥに従って、メモリ２１０に領域判別結果信号２０９を書き込む。尚、領域判別結果信号２０９は、ＰＩＣＴ信号２０５がＨレベルであれば「０」、ＡＭＩ信号２０６がＨレベルであれば「１」、ＣＨＡ信号２０７がＨレベルであれば「２」となる。
【００４１】
次に、注目画素の周囲１画素分、即ち８画素分の領域判別結果をメモリ２１０から読み出し、３×３画素のウィンドウ処理による１次平滑化を行う。つまり、注目画素の周りを取り囲む８画素の領域判別結果が、いずれも注目画素の判別結果と異なる場合、注目画素の判別結果を周辺画素の判別結果のうちの多数である方に置き換える。この処理によって、局所的に出現した誤判定を除去することが可能となる。ステップＳ３０９において以上のようにして平滑化処理が施された後、処理はステップＳ３１０に進む。
【００４２】
ステップＳ３１０においては、２次平滑化部２１２で注目画素が文字線画像領域であった場合に、平滑化処理を行う。ステップＳ３１２では、まず１次平滑化信号２１１をメモリ２１３に書き込む。次に、注目画素に対して周囲２画素分、即ち２４画素分の領域判別結果をメモリ２１３から読み込み、５画素×５画素のウィンドウ処理による２次平滑化を行う。本実施例における２次平滑化部２１２における文字線画像領域の平滑化処理の例を、図６を参照して説明する。
【００４３】
図６は、２次平滑化部２１２における文字線画像領域を判別する条件を示す図である。図６の（ａ）に示すように５×５画素のウインドウについて、各画素のＣＨＡ信号がＣｍｎであるとした場合、図６の（ｂ）に示す全２８個の条件のうちの各ＣＨＡ信号のいずれかがＨレベルであれば、当該注目画素は文字線画像領域であると判別する。
【００４４】
上述したようにしてステップＳ３１０において注目画素が文字線画像領域であると判別されると、処理はステップＳ３１１に進み、文字線画像領域として注目画素の領域判別結果を「２」に補正する。
【００４５】
一方、ステップＳ３１０において図６に示す条件がいずれも成立しなかった場合、注目画素が文字線画像領域ではないと判別され、処理はステップＳ３１２に進み、今度は注目画素が網点画像であるか否かを判定する。ステップＳ３１２では、２５画素中においてＡＭＩ信号がＨレベルである画素を数える。２５画素中のＡＭＩ信号がＨレベルである画素数としては、適当な閾値δが予め設定されており、この閾値δよりもＡＭＩ信号がＨレベルである画素数が多い場合に、注目画素はカラー網点画像領域であると判別する。
【００４６】
上述したようにしてステップＳ３１２において注目画素がカラー網点画像領域であると判別されると、処理はステップＳ３１３に進み、カラー網点画像領域として注目画素の領域判別結果を「１」に補正する。
【００４７】
一方、ステップＳ３１２においてＡＭＩ信号がＨレベルである画素数が、閾値δよりも少なかった場合、注目画素は写真画像領域であると判別され、ステップＳ３１４で注目画素の領域判別結果が「０」に補正される。
【００４８】
以上説明したようにして、画像領域分離部１０６においては注目画素の画像領域を判別する。そして領域判別結果はプリント信号発生部１０５に入力される。
【００４９】
尚、以上の説明においては、エッジ方向毎の濃度変化を検出するためのフィルタ関数として、（１）式を例として説明を行ったが、この例に限ることなく、エッジ量及び方向を得ることができるものであれば何でもよい。また、その際に処理を行う色信号の順序も不同である。
【００５０】
次に、プリント信号発生部１０５について説明を行う。
【００５１】
図７は、プリント信号発生部１０５の詳細構成を示すブロック図である。
【００５２】
図７において、７００はＬＯＧ変換部であり、入力されるＲＧＢの３色信号を、プリント出力用のＹＭＣ信号に変換する。ＬＯＧ変換部７００でＬＯＧ変換された信号はマスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１，マスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２，マスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３に入力される。マスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１では、公知のＵＣＲ処理が行われ、ＹＭＣ信号からＢｋ信号を生成する。また、マスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２では、入力ＹＭＣ信号に対して３×３画素の公知のスムージング処理を行い、その後、公知のＵＣＲ処理を行って、Ｂｋ信号を生成する。また、マスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３では、入力ＹＭＣ信号に対して３×３画素の公知のエッジ強調処理を行い、その後、公知のＵＣＲ処理を行って、Ｂｋ信号を生成する。
【００５３】
以上説明したようにマスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１，マスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２，マスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３から出力されるそれぞれのプリント用ＹＭＣＢｋ信号は、全てセレクタ７０４に入力される。セレクタ７０４には上述した図１に示す画像領域分離部１０６からの画像領域判別信号１０７が入力されており、この画像領域判別信号に従って、前記マスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１，マスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２，マスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３からの出力を選択して、カラープリンタ１１１に出力する。
【００５４】
即ち、画像領域判別信号１０７が「０」であれば写真画像領域であるとしてマスキングＵＣＲ演算部Ａ７０１からのＹＭＣＢｋ信号が、また、画像領域判別信号１０７が「１」であればカラー網点画像領域であるとしてマスキングＵＣＲ演算部Ｂ７０２からのスムージング処理を施されたＹＭＣＢｋ信号が、また、画像領域判別信号１０７が「２」であれば文字線画像領域であるとしてマスキングＵＣＲ演算部Ｃ７０３からのエッジ強調処理が施されたＹＭＣＢｋ信号が、セレクタ７０４において選択される。
【００５５】
以上説明したように本実施例によれば、カラー原稿からカラー網点画像領域及び文字線画像領域、写真画像領域を判別し、それぞれに適した画像処理を施すことにより、より最適な画像処理を行うことが可能となる。
【００５６】
＜第２実施例＞
以下、本発明に係る第２実施例について説明する。
【００５７】
上述した第１実施例においては、シェーディング補正部１０４から出力されたＲＧＢの画像信号に対して、画像領域分離部１０６で画像領域判別処理を行い、プリント信号発生部１０５においてＬＯＧ変換処理等を行っていた。第２実施例においては、上述した第１実施例と異なり、ＲＧＢ信号にＬＯＧ変換処理を施した後に、画像領域判別処理を行う場合について説明を行う。
【００５８】
図８は、第２実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。図８において、上述した第１実施例の図１に示す構成と同一の構成には同一番号を付し、説明を省略する。
【００５９】
図８において、８０１はＬＯＧ変換部であり、上述した第１実施例の図７に示すＬＯＧ変換部７００と同様である。また、８０２はプリント信号発生部であり、第１実施例の図１に示すプリント信号発生部１０５は図７に示すようにＬＯＧ変換部７００を保持していたが、第２実施例のプリント信号発生部８０２はこれを保持しない。
【００６０】
即ち、第２実施例においては、シェーディング補正部１０４から出力されたＲＧＢ信号をＬＯＧ変換部８０１でＬＯＧ変換することによりＣＭＹ信号に変換する。このＣＭＹ信号は画像領域分離部１０６に入力され、上述した第１実施例と同様の係数マトリクスを用いて各色のエッジを検出し、画像領域を判別する。そして、プリント信号発生部８０２において、画像領域分離部１０６から出力された画像領域判別信号１０７に従ってＵＣＲ処理をはじめとする適当な画像処理を行い、カラープリンタ１１１から画像を印刷出力する。
【００６１】
以上説明したように第２実施例によっても、上述した第１実施例と同様の効果が得られる。
【００６２】
＜第３実施例＞
以下、本発明に係る第３実施例について説明する。
【００６３】
第３実施例においては、入力されたカラー画像を通常の単色の網点画像判別処理に加え、上述した第１実施例におけるカラー網点画像判別処理を更に行う。
【００６４】
図９は、第３実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。図９において、上述した第１実施例の図１に示す構成と同一の構成には同一番号を付し、説明を省略する。
【００６５】
図９において、９０１は画像領域分離部Ａ、９０２は画像領域分離部Ｂであり、９０３はプリント信号発生部である。
【００６６】
画像領域分離部Ａ９０１はＲＧＢの画像信号を入力とし、各色についてそれぞれ公知の単色用の網点画像判別処理を行い、画像領域判別信号９０７が出力される。また、画像領域分離部Ｂ９０２は、上述した第１実施例の画像領域分離部１０６と同様であり、第１実施例と同様に画像判別信号１０７を出力する。プリント信号発生部９０３では、画像領域分離部Ａ９０１，画像領域分離部Ｂ９０２から出力されたそれぞれの画像判別信号９０７，１０７により、最適な画像処理を選択する。
【００６７】
例えば、画像判別信号９０７により網点画像であると判定された画素と、画像判別信号１０７により網点画像であると判定された画素との和を網点画像として判別することにより、通常の単色の網点画像判別処理では見落とされていた網点画像も検出することができ、例えば網点画像中の文字等を判別することも可能となる。従って、より高精度での画像判別が可能となる。
【００６８】
尚、第３実施例は、カラーインクが比較的均等に分布しているような画像において、特に効果的である。
【００６９】
以上説明したように第３実施例によれば、従来の方法による画像領域判別処理では検出されなかった網点画像領域についても判別可能となり、より高精度の画像処理を行うことができる。
【００７０】
また、第３実施例においては、上述した第１実施例の図１に示す画像領域分離部１０６の前段に画像領域分離部Ａ９０１を備える構成について説明を行ったが、もちろん第２実施例の図８に示す画像領域分離部１０６の前段に、同様に単色用の画像領域分離部を設けても、同様の効果を得ることができる。
【００７１】
尚、上述した第１〜第３実施例においては、最終出力先としてカラープリンタを例に説明を行ったが、本発明はこの例に限定されるものではなく、例えば外部装置へインタフェースを介して出力する等、画像信号を出力する装置であれば何でもよい。
【００７２】
尚、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることは言うまでもない。
【００７３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、色分解された入力画像から色成分毎の画像のエッジ情報を検出することにより、カラー網点画像領域と、文字線画像領域と写真画像領域とを判別することが可能になる。
【００７６】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る一実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施例における画像領域分離部の詳細構成を示すブロック図である。
【図３】本実施例における画像領域判別処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施例におけるエッジ検出部でのフィルタリング処理で用いる係数マトリクスを示す図である。
【図５】本実施例におけるエッジ検出部でのフィルタリング処理で用いる実際のフィルタの係数マトリクスを示す図である。
【図６】本実施例における２次平滑化部での文字線画像判別条件を示す図である。
【図７】本実施例におけるプリント信号発生部の詳細構成を示すブロック図である。
【図８】本発明に係る第２実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明に係る第３実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１  ＣＣＤカラーセンサ
１０２  アナログ増幅部
１０３  Ａ／Ｄ変換部
１０４  シェーディング補正部
１０５  プリント信号発生部
１０６  画像領域分離部
１０７  画像領域判定信号
１０８  読み取り同期信号発生部
１１１  カラープリンタ
１１４  ＣＰＵ
２０４  エッジ検出部
２０８  １次平滑化部
２１０，２１３  メモリ
２１２  ２次平滑化部
７００  ＬＯＧ変換部
７０１  マスキングＵＣＲ演算部Ａ
７０２  マスキングＵＣＲ演算部Ｂ
７０３  マスキングＵＣＲ演算部Ｃ
【図１】
0003618776.tif 000003
【図２】
0003618776.tif 000004
【図３】
0003618776.tif 000005
【図４】
0003618776.tif 000006
【図５】
0003618776.tif 000007
【図６】
0003618776.tif 000008
【図７】
0003618776.tif 000009
【図８】
0003618776.tif 000010
【図９】
0003618776.tif 000011