(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿を走査して画素毎に得られる画像信号に対して、各画素が文字領域、写真領域、または網点領域の何れの領域に存在するかの識別を行う画像処理装置において、
上記画像信号に変換された画像における第１の注目画素とその近傍の複数画素とからなる第１の局所ブロックの画像信号を格納する第１のブロックメモリと、
上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素の濃度値が、上記第１の局所ブロック内において極大もしくは極小となる画素であるか否かを判定する極大・極小画素検出手段と、
上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素の特徴量として、該第１の注目画素から近傍画素への濃度勾配情報を算出する極大・極小画素特徴量算出手段と、
上記極大・極小画素検出手段からの出力と上記極大・極小画素特徴量算出手段からの出力とに基づいて、上記第１の注目画素を、極大もしくは極小となる画素であるか否か、および極大もしくは極小となる画素である場合はその近傍画素への濃度勾配情報に応じてさらに分類し、分類結果を示す分類信号を出力する極大・極小画素分類手段と、
上記画像信号に変換された画像における第２の注目画素とその近傍の複数画素とからなる第２の局所ブロックに対する上記分類信号を格納する第２のブロックメモリと、
上記第２のブロックメモリに格納された分類信号を用いて、上記第２の注目画素の網点としての特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、
上記網点特徴量算出手段から算出された上記特徴量を用いて、上記第２の注目画素が網点領域に属する画素であるかどうかを判定する網点判定手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
原稿を走査して画素毎に得られる画像信号に対して、少なくとも網点領域に存在するか否かの識別を行う画像処理装置において、
上記画像信号に変換された画像に対して第１の注目画素を設定し、画像信号を用いて、該第１の注目画素の濃度値が近傍複数画素からなる第１の局所ブロック内において極大もしくは極小となる画素であるか否かを判定する極大・極小画素検出手段と、
上記第１の注目画素の特徴量として、画像信号を用いて、該第１の注目画素から近傍画素への濃度勾配情報を算出する極大・極小画素特徴量算出手段と、
上記極大・極小画素検出手段からの出力と上記極大・極小画素特徴量算出手段からの出力とに基づいて、上記第１の注目画素を、極大もしくは極小となる画素であるか否か、および極大もしくは極小画素である場合はさらにその近傍画素への濃度勾配情報に応じてさらに分類し、分類結果を示す分類信号を出力する極大・極小画素分類手段と、
上記画像信号に変換された画像に対して第２の注目画素を設定し、該第２の注目画素の近傍複数画素からなる第２の局所ブロックに対応する上記分類信号を用いて、該第２の注目画素の網点としての特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、
上記網点特徴量算出手段から算出された上記特徴量を用いて、上記第２の注目画素が網点領域に属する画素であるかどうかを判定する網点判定手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
上記極大・極小画素検出手段は、
上記第１の局所ブロック内の画素の濃度平均値と、
上記第１の注目画素の濃度値と上記第１の局所ブロック内の画素の濃度値との比較結果である濃度比較結果と、
上記第１の局所ブロック内の画素において、上記第１の注目画素の濃度値と同等の濃度値を有する画素の総数である濃度一致画素総和と、
上記第１の注目画素の濃度値と上記第１の局所ブロック内の近傍画素の濃度値との差分値の絶対値の総和である濃度差総和とにより、
上記第１の局所ブロックにおいて、上記第１の注目画素が極大もしくは極小画素であるか否かを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記極大・極小画素特徴量算出手段は、
上記第１の局所ブロック内の画素を所定の閾値により２値化する２値化手段と、
２値化された画素に対して、上記第１の注目画素から主走査方向または副走査方向に、該第１の注目画素と同じ値を有する連続した画素の数を算出する連続画素算出手段とを備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記極大・極小画素特徴量算出手段は、
上記２値化手段により２値化された第１の局所ブロック内の画素に対して、上記第１の注目画素から主走査方向および副走査方向と異なる斜め方向に、該第１の注目画素と同じ値を有する連続した画素の数を算出する斜め方向連続画素算出手段をさらに備えた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】
上記極大・極小画素特徴量算出手段は、
上記第１の注目画素と該第１の注目画素から主走査方向または副走査方向の近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和である、主走査または副走査方向濃度差総和を算出する濃度差総和算出手段をさらに備えた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７】
上記極大・極小画素特徴量算出手段は、
上記第１の注目画素と該第１の注目画素から主走査方向および副走査方向と異なる斜め方向の近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和である、斜め方向濃度差総和を算出する斜め方向濃度差総和算出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記極大・極小画素特徴量算出手段は、
上記第１の局所ブロック内の画素を所定の閾値により２値化する２値化手段と、
２値化された画素に対して、上記第１の注目画素から主走査方向および副走査方向に、該第１の注目画素と同じ値を有する連続した画素の数を算出する連続画素算出手段と、
上記第１の注目画素と該第１の注目画素から主走査方向および副走査方向の近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和である、主走査方向および副走査方向の各濃度差総和を算出する濃度差総和算出手段とを備え、
算出された最大となる連続画素数と連続画素数が最大となる方向の濃度差総和とを上記第１の注目画素の特徴量とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記極大・極小画素特徴量算出手段は、
上記第１の局所ブロック内の画素を所定の閾値により２値化する２値化手段と、
２値化された画素に対して、上記第１の注目画素から、主走査方向、副走査方向およびこれらと異なる斜め方向の各方向に、該第１の注目画素と同じ値を有する連続した画素の数を算出する連続画素算出手段と、
上記第１の注目画素と該第１の注目画素から、主走査方向、副走査方向およびこれらと異なる斜め方向の近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和である、主走査方向、副走査方向および斜め方向の各濃度差総和を算出する濃度差総和算出手段とを備え、
算出された最大となる連続画素数と連続画素数が最大となる方向の濃度差総和とを上記第１の注目画素の特徴量とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記極大・極小画素分類手段は、
第１の注目画素が極大もしくは極小画素である場合、近傍画素への濃度勾配情報に応じて、網点領域で多く見られる極大もしくは極小画素、文字領域で多く見られる極大もしくは極小画素、或いは網点領域で多く見られる極大もしくは極小画素にも文字領域で多く見られる極大もしくは極小画素にも属さない極大もしくは極小画素のうちの何れか１つに分類するようになっていることを特徴とする請求項１ないし９の何れか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
上記網点特徴量算出手段は、
上記分類信号に基づいて上記第２の局所ブロックの各画素の重みを求め、該重みの総和を上記特徴量として算出することを特徴とする請求項１ないし１０の何れか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
上記網点特徴量算出手段は、
第２の局所ブロックにおいて抽出される全ての極大もしくは極小画素に与えられる分類信号を第１の分類信号とし、網点領域に多く見られる極大もしくは極小画素に与えられる分類信号を第２の分類信号とした場合、第１の分類信号を有する画素の総数に対する第２の分類信号を有する画素の総数の比を上記特徴量として算出することを特徴とする請求項１ないし１１の何れか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１３】
上記網点特徴量算出手段は、
第２のブロックメモリが細分化された複数のサブブロック各々に対して、特定の分類信号である第３の分類信号を有する画素の総数を求め、該第３の分類信号を有する画素の総数が所定範囲内にあるサブブロックの数を上記特徴量として算出することを特徴とする請求項１ないし１２の何れか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
上記網点特徴量算出手段は、
上記分類信号に基づいて、第２の局所ブロックが細分化された複数のサブブロック各々に対して、網点領域で多く見られる極大もしくは極小画素、および網点領域で多く見られる極大もしくは極小画素にも文字領域で多く見られる極大もしくは極小画素にも属さない極大もしくは極小画素の総数を求め、該画素の総数が所定範囲内にあるサブブロックの数を上記特徴量として算出することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
原稿を走査して画素毎に得られる画像信号に対して、各画素が文字領域、写真領域、または網点領域の何れの領域に存在するかの識別を行う画像処理装置において、
ある画素を第１の注目画素とし、該第１の注目画素と該第１の注目画素近傍の複数画素とからなる第１の局所ブロックの画像信号を格納する第１のブロックメモリと、
上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素の濃度値が、上記第１の局所ブロック内において極大となる極大画素もしくは極小となる極小画素か否かを判定する極大・極小画素検出手段と、
上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素から上記局所ブロック内の近傍画素への濃度変化の情報を算出する極大・極小画素特徴量算出手段と、
上記極大・極小画素検出手段および極大・極小画素特徴量算出手段からの出力に基づいて求められる分類信号により、上記第１の注目画素を分類する極大・極小画素分類手段と、
ある画素を第２の注目画素とし、該第２の注目画素と該第２の注目画素近傍の複数画素とからなる第２の局所ブロックに対する、上記極大・極小画素分類手段から出力された分類信号を格納する第２のブロックメモリと、
上記第２のブロックメモリに格納された、上記第２の局所ブロックの分類信号を用いて、該第２の注目画素の特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、
上記網点特徴量算出手段から算出された特徴量を用いて、上記第２の注目画素が網点領域に属する画素であるかどうかを判定する網点判定手段とを備え、
上記網点特徴量算出手段は、上記分類信号に基づいて上記第２の局所ブロックの各画素の重みを求め、該重みの総和を特徴量として算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
上記画像信号が、カラー画像信号であることを特徴とする請求項１ないし１５の何れか一つに記載の画像処理装置。
【請求項１７】
上記請求項１ないし１５の何れか一つに記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ディジタル複写機やファクシミリ装置等に供され、原稿を走査して得られた画像信号に対して各画素の特徴量を抽出することにより、文字・写真・網点領域の識別を行う画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、ディジタル複写機やファクシミリでは、文字部分・写真部分または網点部分が存在するような原稿、或いはそれらの部分が混在するような原稿をＣＣＤ（Charge Coupled Device ）イメージセンサ等で読み取って得られた画像信号に対して、記録画像の画質を向上させるための画像処理が施されるようになっている。
【０００３】
以上のような画像処理には、読み取った画像が文字・写真・網点の何れの画像かを識別し、その識別結果に応じて各画素毎に適切な処理を行うものがある。この種の画質向上を図るための画像識別方法には、画像を複数画素からなるブロックに分割し、パターンマッチングを用いる方法、或いは文字画像や網点画像の性質を表した特徴パラメータを用いることによって、各ブロック毎に画像識別を行う方法がある。しかし、パターンマッチングを用いた画像識別方法では、数多くのパターンを用意する必要があるので、メモリ容量が膨大になったり、汎用性に乏しいといった問題が生じるため、今日では、特徴パラメータを用いた画像識別方法が広く採用されるようになっている。
【０００４】
特徴パラメータを用いた画像識別方法としては、特開昭６１−１９４９６８号公報に開示されている網点写真領域識別方法がある。この方法は、原稿を複数画素からなるブロックに分割し、これらのブロック内の予め決められた、空間的に連続する２つの画素の信号レベルの変化を、その２つの画素が主走査方向に連続する場合と、副走査方向に連続する場合とに分けて別個に計測し、各ブロックにおけるそれぞれの計測量の総和を、それぞれ予め決められた値と比較し、その比較結果により画像を識別する方法である。
【０００５】
また、特徴パラメータを用いた他の画像識別方法としては、特開昭６２−１４７８６０号公報に開示されている中間調ファクシミリ信号処理方式がある。この方式では、まずブロック内の最大信号レベルと最小信号レベルとの差を求め、その差の値を予め定められている設定値と比較する。最大信号レベルと最小信号レベルとの差が前記設定値よりも小さい場合は、写真部分を含む信号レベル変化の穏やかな部分であることを示す判定信号を出力する。一方、最大信号レベルと最小信号レベルとの差が前記設定値よりも大きい場合は、文字や写真部分の輪郭または網点写真部分を含む信号レベル変化の激しい部分であることを示す判定信号を出力する。さらに、ブロック内の予め定められたアクセス順序に従って、空間的に連続する各２つの画素の信号レベル間の変化回数を予め定められた値と比較し、前記信号レベル間の変化の回数が前記予め定められた値よりも大きい場合は、そのブロックは網点部分であることを示す判定信号を出力する。一方、前記変化の回数が前記予め定められた値よりも小さい場合は、そのブロックが網点部分でないことを示す判定信号を出力する。そして、前記の各判定信号に応答して、ブロック内の画素に対する信号処理を行う。
【０００６】
また、特徴パラメータを用いた方法の中で、極大点・極小点を用いた方法を採用した従来の技術としては、特開平５−１４７０１号公報に開示されている領域識別装置がある。この領域識別装置は、複数の画素からなるブロック内の画素のうち、最大濃度と最小濃度との差に基づく閾値を設定する。そして、ブロック内の画素を順次走査し、画素の濃度差により発生する出力振幅変化が上記閾値を越えたとき、出力信号を発生する。そして、該出力信号の発生回数が予め定めた回数を越えたとき、該ブロックが中間調領域であると判定する。
【０００７】
また、極大点・極小点を用いた別の方法を採用した従来の技術として、特開平６−１５２９４４号公報に開示されている網点抽出装置がある。この網点抽出装置は、ディジタル多値データを入力して、主走査方向の濃度の極大点および／または極小点を検出して極点画素とし、上記極点画素の間隔が所定の範囲にあって、かつ極点画素間に存在する、副走査方向に投影されている極点画素が所定数以上のとき、極点画素を網点画素と検出する。
【０００８】
さらに、極大点・極小点を用いた別の方法を採用した従来技術として、特開平６−１７８０９７号公報に開示されている網点抽出装置がある。この網点抽出装置は、ディジタル多値データを入力して、主走査方向の濃度の極大点および／または極小点を水平極点として検出して、上記水平極点間の画素数を計数する。さらに、上記ディジタル多値データに基づいて副走査方向の濃度の極大点および／または極小点を垂直極点として検出して、垂直極点間の画素数を計数する。上記水平極点間の画素数が所定の範囲にある水平極点において、垂直極点間の画素数が所定の範囲にある画素を網点画素として検出する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来のような特徴パラメータを用いた画像識別方法においては、画像識別の誤判定が生じてしまう。従って、高画質化達成のために、識別精度の更なる向上が望まれている。
【００１０】
上記のような画像識別の誤判定の原因としては、特徴パラメータの不適合、即ち、特徴パラメータが各領域の性質を十分に表していないといったことが考えられる。また、特徴パラメータによって得られた特徴量に対する画像識別のための分類方法、および分類のための閾値の選定が適切でないことも、画像識別の誤判定を招来する大きな要因となっている。特に、特徴パラメータとして極大点・極小点を用いる場合、極大点・極小点の抽出方法および極大点・極小点情報を用いた網点検出特徴パラメータが適切でないといったことが画像識別の精度を劣化させる要因となる。
【００１１】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたもので、網点領域の検出の精度を高めるとともに、文字領域に対する誤検出の発生を抑制して、識別精度を向上させることを課題とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、原稿を走査して画素毎に得られる画像信号に対して、各画素が文字領域、写真領域、または網点領域の何れの領域に存在するかの識別を行う画像処理装置において、上記画像信号に変換された画像における第１の注目画素とその近傍の複数画素とからなる第１の局所ブロックの画像信号を格納する第１のブロックメモリと、上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素の濃度値が、上記第１の局所ブロック内において極大もしくは極小となる画素であるか否かを判定する極大・極小画素検出手段と、上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素の特徴量として、該第１の注目画素から近傍画素への濃度勾配情報を算出する極大・極小画素特徴量算出手段と、上記極大・極小画素検出手段からの出力と上記極大・極小画素特徴量算出手段からの出力とに基づいて、上記第１の注目画素を、極大もしくは極小となる画素であるか否か、および極大もしくは極小となる画素である場合はその近傍画素への濃度勾配情報に応じてさらに分類し、分類結果を示す分類信号を出力する極大・極小画素分類手段と、上記画像信号に変換された画像における第２の注目画素とその近傍の複数画素とからなる第２の局所ブロックに対する上記分類信号を格納する第２のブロックメモリと、上記第２のブロックメモリに格納された分類信号を用いて、上記第２の注目画素の網点としての特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、上記網点特徴量算出手段から算出された上記特徴量を用いて、上記第２の注目画素が網点領域に属する画素であるかどうかを判定する網点判定手段とを備えていることを特徴としている。
また、本発明の別の画像処理装置は、原稿を走査して画素毎に得られる画像信号に対して、少なくとも網点領域に存在するか否かの識別を行う画像処理装置において、上記画像信号に変換された画像に対して第１の注目画素を設定し、画像信号を用いて、該第１の注目画素の濃度値が近傍複数画素からなる第１の局所ブロック内において極大もしくは極小となる画素であるか否かを判定する極大・極小画素検出手段と、上記第１の注目画素の特徴量として、画像信号を用いて、該第１の注目画素から近傍画素への濃度勾配情報を算出する極大・極小画素特徴量算出手段と、上記極大・極小画素検出手段からの出力と上記極大・極小画素特徴量算出手段からの出力とに基づいて、上記第１の注目画素を、極大もしくは極小となる画素であるか否か、および極大もしくは極小画素である場合はさらにその近傍画素への濃度勾配情報に応じてさらに分類し、分類結果を示す分類信号を出力する極大・極小画素分類手段と、上記画像信号に変換された画像に対して第２の注目画素を設定し、該第２の注目画素の近傍複数画素からなる第２の局所ブロックに対応する上記分類信号を用いて、該第２の注目画素の網点としての特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、上記網点特徴量算出手段から算出された上記特徴量を用いて、上記第２の注目画素が網点領域に属する画素であるかどうかを判定する網点判定手段とを備えていることを特徴としている。
【００１３】
上記の構成によれば、まず極大・極小画素検出手段は、第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、第１の注目画素が、その濃度値に関して、上記第１の局所ブロック内での極大もしくは極小画素であるか否かを判定する。さらに、第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、極大・極小画素特徴量算出手段は、該第１の注目画素から近傍画素への濃度勾配情報を算出する。
【００１４】
次に、上記極大・極小画素検出手段および極大・極小画素特徴量算出手段からの出力に基づいて、極大・極小画素分類手段が上記第１の注目画素を分類信号を用いて分類する。該分類信号は、第１の注目画素が極大または極小画素であるか否かの情報に加えて、該第１の注目画素に対する近傍画素の濃度変化の情報も含有している。よって、該分類信号を用いることで、第１の注目画素が極大もしくは極小画素である場合、該第１の注目画素が網点領域で見られるような点状のものなのか、それとも文字領域で見られるような線状のものなのかまでの分類が可能となる。上記第１の注目画素は、原稿を走査して画素毎に得られる画像信号のうちの任意の画素であるので、上記画像信号の各画素に対して、上記のように分類信号を用いた分類が可能となる。
【００１５】
さらに、ある画素を第２の注目画素とした場合、該第２の注目画素と該第２の注目画素近傍の複数画素とからなる第２の局所ブロックに対する上記分類信号が、第２のブロックメモリに格納される。この分類信号を用いて、網点特徴量算出手段により上記第２の注目画素の特徴量が算出される。この特徴量を用いて、網点判定手段により上記第２の注目画素が網点領域の画素であるか否かの判定が行われる。上記第２の注目画素は、原稿を走査して画素毎に得られる画像信号のうちの任意の画素であるので、上記画像信号の各画素に対して、網点領域にある画素かどうかの判定を行うことができる。
【００１６】
以上のように、まず各画素がどのような極大画素もしくは極小画素であるのかを分類した上で、各画素が網点領域に属しているのか否かを判定するので、網点領域で見られるような極大もしくは極小画素だけを対象にして画素の特徴量を算出し、網点領域を検出することができる。
【００１７】
これにより、網点領域の検出精度を高めるとともに、文字領域に対する誤検出を抑制して、各領域の識別精度を向上させることができる。
【００１８】
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記極大・極小画素検出手段が、上記第１の局所ブロック内の画素の濃度平均値と、上記第１の注目画素の濃度値と上記第１の局所ブロック内の画素の濃度値との比較結果である濃度比較結果と、上記第１の局所ブロック内の画素において、上記第１の注目画素の濃度値と同等の濃度値を有する画素の総数である濃度一致画素総和と、上記第１の注目画素の濃度値と上記第１の局所ブロック内の近傍画素の濃度値との差分値の絶対値の総和である濃度差総和とにより、上記第１の局所ブロックにおいて、上記第１の注目画素が極大もしくは極小画素であるか否かを判定することを特徴としている。
【００１９】
上記の構成によれば、極大・極小画素検出手段は、第１の注目画素が極大もしくは極小画素であるか否かを判定するための、上記した濃度平均値、濃度比較結果、濃度一致画素総和、および濃度差総和を求める。一般的に、極大画素あるいは極小画素は、▲１▼第１の局所ブロック内の画素の濃度平均値よりも大きい、あるいは小さい濃度値を有する、▲２▼近傍画素の濃度値よりも大きい、あるいは小さい濃度値を有する、▲３▼同等の濃度値を示す近傍画素の数が比較的少ない、▲４▼近傍画素との濃度値の差の絶対値の総和が大きくなる、等の特徴を有すると考えられる。従って、以上のような濃度平均値、濃度比較結果、濃度一致画素総和、および濃度差総和を用いて、第１の注目画素が極大もしくは極小画素であるか否かを検出することにより、極大画素あるいは極小画素の上述した▲１▼ないし▲４▼全ての特徴点を考慮して、該第１の注目画素に対する極大もしくは極小画素の判定を行うことができる。従って、スキャナ等での原稿の読取時に発生するノイズやムラを除いて、原稿に存在する濃度の極大画素あるいは極小画素だけを、精度よく抽出することができる。
【００２０】
これにより、第１の注目画素が属している領域が、網点領域であるか否かを高精度に判別することができ、その結果として、画像上における各領域に対する最適な画像処理を施して、高画質化を達成することができる。
【００２１】
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記極大・極小画素特徴量算出手段が、上記第１の局所ブロック内の画素を所定の閾値により２値化する２値化手段と、２値化された画素に対して、上記第１の注目画素から主走査方向または副走査方向に、該第１の注目画素と同じ値を有する連続した画素の数を算出する連続画素算出手段とを備えたことを特徴としている。
【００２２】
上記の構成によれば、上記極大・極小画素特徴量算出手段は、２値化手段により２値化された第１の局所ブロック内の画素に対して、連続画素算出手段により、第１の注目画素から主走査方向および副走査方向へ、該第１の注目画素と同じ値を持つ連続した画素の数である連続画素数を算出することができる。この結果、下地から極大もしくは極小画素までの長さ、すなわち、下地領域の画素（下地画素）から極大もしくは極小画素までの画素間距離が分かるので、極大もしくは極小画素が網点領域で見られるような点状の領域に属するのものか、それとも文字領域で見られるような線状の領域に属するものなのかを高精度に分類することができる。
【００２３】
これにより、網点領域の検出の精度を高めて、文字領域に対する誤検出を抑制することができ、その結果として、画像上における各領域に対して最適な画像処理を施して、高画質化を達成することができる。
【００２４】
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記極大・極小画素特徴量算出手段が、上記２値化手段により２値化された第１の局所ブロック内の画素に対して、上記第１の注目画素から主走査方向および副走査方向と異なる斜め方向に、該第１の注目画素と同じ値を有する連続した画素の数を算出する斜め方向連続画素算出手段をさらに備えたことを特徴としている。
【００２５】
上記の構成によれば、上記極大・極小画素特徴量算出手段は、２値化手段により２値化された第１の局所ブロックの画素に対し、主走査方向および副走査方向に加えて、主走査方向および副走査方向と異なる斜め方向に、第１の注目画素と同じ値を持つ連続した画素の数である連続画素数を算出する斜め方向連続画素算出手段をさらに備えている。従って、斜め方向に線分を持つ文字領域の極大もしくは極小画素に対しても、網点領域の極大もしくは極小画素と分類することができる。
【００２６】
これにより、網点領域の検出の精度をより高めて、文字領域に対する誤検出をより効果的に抑制することができ、その結果として、画像上における各領域に対してより最適な画像処理を施して、さらなる高画質化を達成することができる。
【００２７】
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記極大・極小画素特徴量算出手段が、さらに上記第１の注目画素と該第１の注目画素から主走査方向または副走査方向の近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和である、主走査または副走査方向濃度差総和を算出する濃度差総和算出手段を備えたことを特徴としている。
【００２８】
上記の構成によれば、極大・極小画素特徴量算出手段にさらに設けられている濃度差総和算出手段は、主走査または副走査方向濃度差総和を求めることができるので、下地領域の画素から極大もしくは極小画素までの濃度差を得ることができる。一般的に、網点領域における極大もしくは極小画素の下地領域の画素からの濃度差は大きく、文字領域における極大もしくは極小画素の下地領域の画素からの濃度差は小さいとされている。従って、上記主走査または副走査方向濃度差総和を求めることにより、画像上の極大もしくは極小画素が、網点領域に見られるような点状の領域に属するものか、文字領域で見られるような線状の領域に属するものかを高精度に分類することができるので、網点領域でみられるような極大もしくは極小画素だけを用いて特徴量を算出することができる。
【００２９】
これにより、網点領域の検出の精度をさらに高めて、文字領域に対する誤検出を抑制することができ、その結果として、画像上における各領域に対して最適な画像処理を施して、さらなる高画質化を達成することができる。
【００３０】
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記極大・極小画素特徴量算出手段が、さらに上記第１の注目画素と該第１の注目画素から主走査方向および副走査方向と異なる斜め方向の近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和である、斜め方向濃度差総和を算出する斜め方向濃度差総和算出手段を備えたことを特徴としている。
【００３１】
上記の構成によれば、極大・極小画素特徴量算出手段にさらに設けられている斜め方向濃度差総和算出手段は、斜め方向濃度差総和を求めることができるので、主走査方向および副走査方向と異なる斜め方向に線分を持つ文字領域の極大もしくは極小画素に対しても、下地領域の画素から極大もしくは極小画素までの濃度差を得ることができる。一般的に、網点領域における極大もしくは極小画素の下地領域の画素からの濃度差は大きく、文字領域における極大もしくは極小画素の下地領域の画素からの濃度差は小さいとされている。従って、上記斜め方向濃度差総和を求めることにより、斜め方向に線分を持つ文字領域の極大もしくは極小画素に対しても、網点領域の極大もしくは極小画素と分類することができるので、さらに精度よく網点領域でみられるような極大もしくは極小画素だけを用いて、特徴量を算出することが可能となる。
【００３２】
これにより、網点領域の検出の精度をより高めて、文字領域に対する誤検出を確実に抑制することができ、その結果として、画像上における各領域に対して最適な画像処理を施して、さらなる高画質化を達成することができる。
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記極大・極小画素特徴量算出手段は、上記第１の局所ブロック内の画素を所定の閾値により２値化する２値化手段と、２値化された画素に対して、上記第１の注目画素から主走査方向および副走査方向に、該第１の注目画素と同じ値を有する連続した画素の数を算出する連続画素算出手段と、上記第１の注目画素と該第１の注目画素から主走査方向および副走査方向の近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和である、主走査方向および副走査方向の各濃度差総和を算出する濃度差総和算出手段とを備え、算出された最大となる連続画素数と連続画素数が最大となる方向の濃度差総和とを上記第１の注目画素の特徴量とすることを特徴とすることもできる。
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記極大・極小画素特徴量算出手段は、上記第１の局所ブロック内の画素を所定の閾値により２値化する２値化手段と、２値化された画素に対して、上記第１の注目画素から、主走査方向、副走査方向およびこれらと異なる斜め方向の各方向に、該第１の注目画素と同じ値を有する連続した画素の数を算出する連続画素算出手段と、上記第１の注目画素と該第１の注目画素から、主走査方向、副走査方向およびこれらと異なる斜め方向の近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和である、主走査方向、副走査方向および斜め方向の各濃度差総和を算出する濃度差総和算出手段とを備え、算出された最大となる連続画素数と連続画素数が最大となる方向の濃度差総和とを上記第１の注目画素の特徴量とすることを特徴とすることもできる。
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記極大・極小画素分類手段は、第１の注目画素が極大もしくは極小画素である場合、近傍画素への濃度勾配情報に応じて、網点領域で多く見られる極大もしくは極小画素、文字領域で多く見られる極大もしくは極小画素、或いは網点領域で多く見られる極大もしくは極小画素にも文字領域で多く見られる極大もしくは極小画素にも属さない極大もしくは極小画素のうちの何れか１つに分類するようになっていることを特徴とすることもできる。
【００３３】
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記網点特徴量算出手段が、上記分類信号に基づいて上記第２の局所ブロックの各画素の重みを求め、該重みの総和を上記特徴量として算出することを特徴としている。
【００３４】
上記の構成によれば、網点特徴量算出手段は、分類信号に基づいて求められる第２の局所ブロックの各画素の重みの総和を特徴量として算出するので、第２の注目画素の近傍にどのような画素が存在しているのかを把握することが可能となる。例えば網点領域で見られる極大もしくは極小画素に対して、文字領域で見られる極大もしくは極小画素に対するよりも大きな重みを与えることにより、網点領域の重み総和は文字領域よりも大きな値となり、網点領域と文字領域とを確実に分類することができる。
【００３５】
これにより、網点領域の検出の精度がよくなるとともに、文字領域に対する誤検出を抑えることができ、その結果として、画像上における各領域に最適な画像処理を施して、さらなる高画質化を達成することができる。
【００３６】
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記網点特徴量算出手段が、第２の局所ブロックにおいて抽出される全ての極大もしくは極小画素に与えられる分類信号を第１の分類信号とし、網点領域に多く見られる極大もしくは極小画素（網点領域に属するとされる極大もしくは極小画素）に与えられる分類信号を第２の分類信号とした場合、第１の分類信号を有する画素の総数に対する第２の分類信号を有する画素の総数の比を上記特徴量として算出することを特徴としている。
【００３７】
上記の構成によれば、網点特徴量算出手段により、第１の分類信号を有する画素の総数に対する第２の分類信号を有する画素の総数の比を特徴量として算出することにより、第２の局所ブロックにおいて、全ての領域でみられる極大もしくは極小画素の総数に対する、網点領域でみられるような点状の極大もしくは極小画素の総数の割合が算出される。すなわち、第２の局所ブロックにおいて粒状性を有する画素の比率を求めることができる。一般的に、網点領域の極大もしくは極小画素は粒状性を有しているので、上述したように、粒状性を有する画素の比率を求めることにより、極大画素数や極小画素数が少なくなる線数の小さい網点領域に対しても、精度良く検出することができる。
【００３８】
これにより、網点領域に対しても検出の精度をさらに高めるとともに、文字領域に対する誤検出を抑えることができ、その結果として、画像上における各領域に対して最適な画像処理を施して、さらなる高画質化を達成することができる。
【００３９】
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記網点特徴量算出手段が、第２のブロックメモリが細分化された複数のサブブロック各々に対して、特定の分類信号である第３の分類信号を有する画素の総数を求め、該第３の分類信号を有する画素の総数が所定範囲内にあるサブブロックの数を特徴量として算出することを特徴としている。
【００４０】
上記の構成によれば、網点特徴量算出手段は、特定の分類信号である第３の分類信号を有する画素の総数が所定範囲内にあるサブブロックの数を特徴量として算出することにより、第２の局所ブロックにおける極大もしくは極小画素の周期性を近似的に求めることができる。一般的に、網点領域に属する極大もしくは極小画素は周期性を有しているので、このように極大もしくは極小画素の周期性を近似的に求めることにより、極大画素数や極小画素数が少なくなる線数の小さい網点領域に対しても、検出の精度を高めることができる。
具体的には、上記網点特徴量算出手段は、上記分類信号に基づいて、第２の局所ブロックが細分化された複数のサブブロック各々に対して、網点領域で多く見られる極大もしくは極小画素、および網点領域で多く見られる極大もしくは極小画素にも文字領域で多く見られる極大もしくは極小画素にも属さない極大もしくは極小画素の総数を求め、該画素の総数が所定範囲内にあるサブブロックの数を上記特徴量として算出する。
【００４１】
これにより、網点領域に対しても検出の精度をさらに高めるとともに、文字領域に対する誤検出を抑えることができ、その結果として、画像上における各領域に対して最適な画像処理を施して、さらなる高画質化を達成することができる。
【００４２】
本発明の画像処理装置は、上記構成において、上記画像信号が、カラー画像信号であることを特徴としている。
【００４３】
上記の構成によれば、白黒画像だけでなく、カラー画像においても網点領域の検出を行うことができる。また、カラー画像においては、例えば、Ｒ・Ｇ・Ｂ各画像信号毎に処理を行うため、カラー画像における網点領域の検出精度を高めることができる。
【００４４】
これにより、カラー画像上における各領域に対しても、最適な画像処理を施すことが可能となり、高画質化を達成することができる。
また、本発明の画像処理装置は、上記何れかの画像処理装置を備えたことを特徴としている。
【００４５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態について図１ないし図１３に基づいて説明すれば、以下のとおりである。
【００４６】
図１は、本実施の形態に係る画像処理装置を有するディジタルカラー画像形成装置の構成を概略的に示す正面断面図である。画像形成装置本体１の上面には、原稿台１１１および操作パネル（図示せず）が設けられ、画像形成装置本体１の内部には、画像入力装置１１０および画像出力装置２１０が設けられている。
【００４７】
原稿台１１１の上面には、該原稿台１１１に対して開閉可能な状態で支持され、かつ該原稿台１１１面に対して所定の位置関係をもつ両面自動原稿送り装置（ＲＡＤＦ：Reversing Automatic Document Feeder ）１１２が装着されている。該両面自動原稿送り装置１１２は、まず、原稿の一方の面が原稿台１１１の所定位置において画像入力装置１１０に対向するよう原稿を搬送する。そして、この原稿の一方の面についての画像の読み取りが終了した後に、該原稿の他方の面が、原稿台１１１の所定位置において画像入力装置１１０に対向するように、該原稿を反転させて、原稿台１１１に向かって該原稿を搬送するようになっている。このように、両面自動原稿送り装置１１２は、１枚の原稿について両面の画像読み取りが終了した後に該原稿を排出し、次の原稿についての両面搬送動作を実行する。
【００４８】
以上のような原稿の搬送および表裏反転の動作は、画像形成装置全体の動作に関連して制御されるものである。
【００４９】
画像入力装置１１０は、両面自動原稿送り装置１１２により原稿台１１１上に搬送されてきた原稿の画像を読み取るために、原稿台１１１の下方に配置されている。該画像入力装置１１０は、該原稿台１１１の下面に沿って平行に往復移動する原稿走査体１１３・１１４と、光学レンズ１１５と、光電変換素子であるＣＣＤ（Charge Coupled Device ）ラインセンサ１１６とを有するスキャナ部より構成されている。
【００５０】
上記原稿走査体１１３・１１４は、第１の走査ユニット１１３と第２の走査ユニット１１４とから構成されている。第１の走査ユニット１１３は原稿画像表面を露光する露光ランプと、原稿からの反射光像を所定の方向に向かって偏向する第１ミラーとを有し、原稿台１１１の下面に対して一定の距離を保ちながら所定の走査速度で平行に往復移動するものである。第２の走査ユニット１１４は、第１の走査ユニット１１３の第１ミラーによって偏向された原稿からの反射光像を、さらに所定の方向に向かって偏向する第２ミラーおよび第３ミラーを有し、第１の走査ユニット１１３と一定の速度関係を保って平行に往復移動するものである。
【００５１】
光学レンズ１１５は、第２の走査ユニット１１４の第３ミラーにより偏向された原稿からの反射光像を縮小し、縮小された前記反射光像をＣＣＤラインセンサ１１６上の所定位置に結像させるものである。
【００５２】
ＣＣＤラインセンサ１１６は、結像された光像を順次光電変換して電気信号として出力するものである。該ＣＣＤラインセンサ１１６は、白黒画像あるいはカラー画像を読み取り、Ｒ（赤）・Ｇ（緑）・Ｂ（青）の各色成分に色分解したラインデータを出力することのできる３ラインのカラーＣＣＤである。このＣＣＤラインセンサ１１６により電気信号に変換された原稿画像情報は、さらに、後述する画像処理装置（図２に示す）に転送されて、所定の画像処理が施される。
【００５３】
次に、画像出力装置２１０の構成、および該画像出力装置２１０に係わる各部の構成について説明する。
【００５４】
画像出力装置２１０の下方には、給紙機構２１１が設けられている。該給紙機構２１１は、用紙トレイ内に積載収容されている用紙（記録媒体）Ｐを１枚ずつ分離して、画像出力装置２１０に向かって供給している。そして１枚ずつ分離供給された用紙Ｐは、画像出力装置２１０の手前に配置された一対のレジストローラ２１２によりタイミングが制御されて、画像出力装置２１０に搬送される。さらに、片面に画像が形成された用紙Ｐは、画像出力装置２１０の画像形成のタイミングに合わせて、画像出力装置２１０に再供給搬送される。
【００５５】
画像出力装置２１０の下方には、転写搬送ベルト機構２１３が配置されている。該転写搬送ベルト機構２１３は、駆動ローラ２１４と、従動ローラ２１５と、該駆動ローラ２１４と該従動ローラ２１５との間に略平行に延びるように張架された転写搬送ベルト２１６とで構成されており、該転写搬送ベルト２１６に用紙Ｐを静電吸着させて、搬送する構成となっている。そして、転写搬送ベルト２１６の下側に近接して、パターン画像検出ユニット２３２が設けられている。該パターン画像検出ユニット２３２を挟んで、一対のテンションローラ２３１が設けられている。該テンションローラ２３１により、上記転写搬送ベルト２１６における上記パターン画像検出ユニット２３２の対抗面（検出面）に平坦部が形成される。
【００５６】
さらに、用紙搬送路における転写搬送ベルト機構２１３の下流側には、用紙Ｐ上に転写形成されたトナー像を該用紙Ｐ上に定着させるための定着装置２１７が配置されている。この定着装置２１７を構成している一対の定着ローラの間のニップを通過した用紙Ｐは、搬送方向切り換えゲート２１８を経て、排出ローラ２１９により、画像形成装置本体１の外壁に取り付けられている排紙トレイ２２０上に排出される。
【００５７】
上記切り換えゲート２１８は、トナー像定着後の用紙Ｐの搬送経路を、画像形成装置本体１の外部へ用紙Ｐを排出する経路と、画像出力装置２１０に向かって用紙Ｐを再供給する経路との間で、どちらか一方に選択的に切り換えるためのものである。切り換えゲート２１８により、再び画像出力装置２１０に向かう搬送経路に搬送方向が切り換えられた用紙Ｐは、スイッチバック搬送経路２２１を介して表裏反転された後、画像出力装置２１０へと再度供給される。
【００５８】
また、画像出力装置２１０における転写搬送ベルト２１６の上方には、該転写搬送ベルト２１６に近接して、第１の画像形成部Ｐａ・第２の画像形成部Ｐｂ・第３の画像形成部Ｐｃ・第４の画像形成部Ｐｄが、用紙搬送経路上流側から順に並設されている。上記転写搬送ベルト２１６は、駆動ローラ２１４によって、図中矢印Ｚで示す方向に駆動され、前述したように給紙機構２１１を通じて給送される用紙Ｐを担持し、該用紙Ｐを第１ないし第４画像形成部Ｐａ〜Ｐｄへと順次搬送する。各画像形成部Ｐａ・Ｐｂ・Ｐｃ・Ｐｄは実質的に同一の構成を有しており、図１に示す矢印Ｆ方向に回転駆動される感光体ドラム２２２ａ・２２２ｂ・２２２ｃ・２２２ｄをそれぞれ含んでいる。
【００５９】
各感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄの周辺には、各感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄをそれぞれ一様に帯電する帯電器２２３ａ・２２３ｂ・２２３ｃ・２２３ｄと、各感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄ上に形成された静電潜像をそれぞれ現像する現像装置２２４ａ・２２４ｂ・２２４ｃ・２２４ｄと、現像された各感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄ上のトナー像を用紙Ｐへ転写する転写部材２２５ａ・２２５ｂ・２２５ｃ・２２５ｄと、各感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄ上に残留するトナーを除去するクリーニング装置２２６ａ・２２６ｂ・２２６ｃ・２２６ｄとが、各感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄの回転方向に沿って順次配置されている。また、各感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄの上方には、レーザビームスキャナユニット２２７ａ・２２７ｂ・２２７ｃ・２２７ｄがそれぞれ設けられている。
【００６０】
上記各レーザビームスキャナユニット２２７ａ〜２２７ｄは、画像信号に応じて変調された光を発する半導体レーザ素子（図示せず）と、該半導体レーザ素子からのレーザビームを主走査方向に偏向させるためのポリゴンミラー（偏向装置）２４０ａ・２４０ｂ・２４０ｃ・２４０ｄと、該ポリゴンミラー２４０ａ・２４０ｂ・２４０ｃ・２４０ｄにより偏向されたレーザビームを各感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄ表面に結像させるためのｆθレンズ２４１ａ・２４１ｂ・２４１ｃ・２４１ｄと、ミラー２４２ａ・２４２ｂ・２４２ｃ・２４２ｄと、ミラー２４３ａ・２４３ｂ・２４３ｃ・２４３ｄとを備えている。
【００６１】
レーザビームスキャナユニット２２７ａには、カラー原稿画像の黒色成分像に対応する画素信号が、レーザビームスキャナユニット２２７ｂには、カラー原稿画像のシアン色成分の像に対応する画素信号が、レーザビームスキャナユニット２２７ｃには、カラー原稿画像のマゼンタ色成分の像に対応する画素信号が、そして、レーザビームスキャユニット２２７ｄには、カラー原稿画像のイエロー色成分の像に対応する画素信号が、それぞれ入力される。これにより、色変換された原稿画像情報に対応する静電潜像が、各感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄ上に形成されることになる。
【００６２】
そして、現像装置２２４ａには黒色のトナーが、現像装置２２４ｂにはシアン色のトナーが、現像装置２２４ｃにはマゼンタ色のトナーが、現像装置２２４ｄにはイエロー色のトナーがそれぞれ収容されており、感光体ドラム２２２ａ〜２２２ｄ上の静電潜像は、これら各色のトナーにより現像される。これにより、画像出力装置２１０にて、原稿画像情報が各色のトナー像として再現される。
【００６３】
また、第１の画像形成部Ｐａと給紙機構２１１との間には用紙吸着用帯電器２２８が設けられている。この用紙吸着用帯電器２２８により、表面が帯電させられた転写搬送ベルト２１６は、給紙機構２１１から供給された用紙Ｐをその上に確実に吸着させた状態で、第１の画像形成部Ｐａから第４の画像形成部Ｐｄまでの間を、用紙Ｐをずらすことなく搬送する。
【００６４】
一方、第４の画像形成部Ｐｄと定着装置２１７との間で、駆動ローラ２１４のほぼ真上部には、除電器２２９が設けられている。この除電器２２９には、転写搬送ベルト２１６に静電吸着されている用紙Ｐを、該転写搬送ベルト２１６から分離させるための交流電圧が印加されている。
【００６５】
上記構成のディジタルカラー画像形成装置においては、用紙Ｐとしてカットシート状の紙が使用される。この用紙Ｐは、給紙カセットから送り出されて、給紙機構２１１の給紙搬送経路のガイド内に供給されると、その先端部分がセンサ（図示せず）にて検知され、このセンサから出力される検知信号に基づいて一対のレジストローラ２１２により一旦停止される。そして、該用紙Ｐは、各画像形成部Ｐａ・Ｐｂ・Ｐｃ・Ｐｄとタイミングをとって、図１の矢印Ｚ方向に回転している転写搬送ベルト２１６上に送られる。このとき該転写搬送ベルト２１６には、前述したように、吸着用帯電器２２８により所定の帯電が施されているので、該用紙Ｐは、各画像形成部Ｐａ〜Ｐｄを通過する間、安定して搬送供給されることになる。
【００６６】
各画像形成部Ｐａ〜Ｐｄにおいては、各色のトナー像がそれぞれ形成され、該トナー像は、転写搬送ベルト２１６により搬送される用紙Ｐの支持面上で重ね合わされる。第４の画像形成部Ｐｄによるトナー像の転写が完了すると、除電器２２９の作用により、用紙Ｐは、その先端部分から順次転写搬送ベルト２１６上から剥離されて、定着装置２１７へと導かれる。最後に、トナー画像が定着された用紙Ｐは、用紙排出口（図示せず）から排紙トレイ２２０上へと排出される。
【００６７】
なお、上述の説明では、各レーザビームスキャナユニット２２７ａ〜２２７ｄによって、レーザビームを走査して露光することにより、感光体への光書き込みを行なう。しかし、上記レーザビームスキャナユニット２２７ａ〜２２７ｄの代わりに、発光ダイオードアレイと結像レンズアレイからなる書き込み光学系（ＬＥＤ（Light Emitting Diode）ヘッド）を用いても良い。ＬＥＤヘッドは、上記レーザビームスキャナユニット２２７ａ〜２２７ｄに比べてサイズも小さく、また可動部分がなく無音であるので、複数個の光書き込みユニットを必要とする、タンデム方式のディジタルカラー画像形成装置などでは、好適に用いることができる。
【００６８】
図２に画像処理装置２の構成を示す。画像入力装置１１０は、前述したスキャナ部より構成されており、原稿からの反射光像はＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号として、ＣＣＤラインセンサ１１６にて読み取られ、画像処理装置２に入力される。
【００６９】
該画像処理装置２に入力されたＲＧＢアナログ信号は、まずＡ／Ｄ（アナログ−ディジタル）変換部３によりディジタル信号に変換され、シェーディング補正部４にて、画像入力装置１１０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が行われる。
【００７０】
その後、入力階調補正処理部５により、ＲＧＢの反射率信号に対して、カラーバランスを整えるのと同時に、濃度信号などの画像処理システムの扱いやすい信号に変換する処理が施される。
【００７１】
次に、領域分離処理部（詳細は後述する）６では、入力信号を分離して、文字領域・写真領域・網点領域の混在原稿に対して、これら各領域の分離処理が施される。各領域の識別信号は、黒生成下色除去部８・空間フィルタ処理部９・階調再現処理部１１にそれぞれ出力される。また、元の入力信号は、そのまま後段の色補正部７に出力される。
【００７２】
上記色補正部７では、色再現忠実化の実現のために、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が行われる。そして、黒生成下色除去部８で、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、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が行われ、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００７３】
次に、空間フィルタ処理部９にて、得られた画像信号に対してディジタルフィルタによる空間フィルタ処理がなされ、空間周波数特性を補正することによって出力画像のボヤケや粒状性劣化を防ぐよう処理される。
【００７４】
領域分離処理部６にて文字領域と判断された画像領域に対しては、特に黒文字ある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９における鮮鋭度強調処理で高域周波数の強調量が大きくされる。同時に、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のスクリーンでの二値化、または多値化処理が選択される。
【００７５】
一方、領域分離処理部６にて網点領域と判別された領域に関しては、モアレを除去するためのローパス・フィルタ処理等の適切な処理が施される。そして、出力階調補正部１０で、濃度信号などの信号を、画像形成部Ｐａ・Ｐｂ・Ｐｃ・Ｐｄ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われ、最終的に階調再現処理部１１で画像を画素に分割して、それぞれの画素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。
【００７６】
領域分離処理部６にて、写真領域と判断された画像領域については、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なされる。
【００７７】
上述したような各処理が施された画像信号は、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画像出力装置２１０に入力される。この画像出力装置２１０は、画像信号を記録媒体（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モノカラー・カラー画像出力装置等を挙げることができるが、特にこれらに限定されるものではない。
【００７８】
次に、本発明の特徴部分である画像処理装置２の領域分離処理部６の一実施形態について、図３ないし図１３に基づいて説明する。
【００７９】
本実施の形態に係る領域分離処理部６は、図３に示すように、入力端子と、ブロックメモリａ（第１のブロックメモリ）と、極大・極小画素検出部（極大・極小画素検出手段）６１と、極大・極小画素特徴量算出部（極大・極小画素特徴量算出手段）６２と、極大・極小画素分類部（極大・極小画素分類手段）６３と、ブロックメモリｂ（第２のブロックメモリ）と、網点特徴量算出部（網点特徴量算出手段）６４と、網点判定部（網点判定手段）６５と、出力端子とを備えている。
【００８０】
上記ブロックメモリａ（Ｍ1 ×Ｎ1 、ただしＭ1 ，Ｎ1 は任意の整数で、Ｍ1 ＞１，Ｎ1 ＞１）は、上記入力端子から入力された複数ライン分の画像信号を、各画素２５６レベル（８ビット）で格納する記憶領域を有しており、注目画素ａ（第１の注目画素）とその近傍の複数画素とからなる第１の局所ブロックの画像信号を格納している。
【００８１】
上記極大・極小画素検出部６１は、上記ブロックメモリａに格納されている画像信号から、注目画素ａの濃度値が第１の局所ブロック内において極大点であるか、あるいは極小点であるかの識別信号を出力するものである。
【００８２】
上記極大・極小画素特徴量算出部６２は、上記ブロックメモリａに格納されている画像信号において、注目画素ａから主走査方向、副走査方向、または斜め方向の画素への濃度勾配情報、例えば、注目画素ａの濃度値と同じ濃度値を示す連続した近傍画素の数である連続画素数や、該連続画素数における注目画素ａと近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和等を算出して出力するものである。尚、上記連続画素数は、以降ランレングスと称する。
【００８３】
上記極大・極小画素分類部６３は、上記極大・極小画素検出部６１から出力される識別信号と上記極大・極小画素特徴量算出部６２からの情報の出力とにより、注目画素ａに対して以下のような分類信号を出力するものである。
【００８４】
分類信号０：非極大または非極小画素
分類信号１：文字領域で多く見られる極大または極小画素
分類信号３：網点領域で多く見られる極大または極小画素
分類信号２：分類信号１・３に属さない極大または極小画素
上記ブロックメモリｂ（Ｍ2 ×Ｎ2 、但しＭ2 ，Ｎ2 は任意の整数であり、Ｍ2 ＞１，Ｎ2 ＞１）は、上記極大・極小画素分類部６３から出力された複数ライン分の分類信号を格納する記憶領域を有しており、注目画素ｂ（第２の注目画素）とその近傍の複数画素とからなる第２の局所ブロックに対する分類信号が格納されている。尚、ブロックメモリｂの記憶領域は、ブロックメモリａと同等、あるいはブロックメモリａよりも大きくなるように設定されている。
【００８５】
上記網点特徴量算出部６４は、上記ブロックメモリｂに格納されている分類信号を用いて、網点領域の特性を表す特徴パラメータにより注目画素ｂの特徴量を算出し、該特徴量を出力するものである。
【００８６】
上記網点判定部６５は、上記網点特徴量算出部６４の出力信号により、注目画素ｂが網点領域の画素であるか否かの識別信号を出力するものである。
【００８７】
上記の構成において行われる画像の領域識別処理の流れは、図４のフローチャートに示されている。ＣＣＤイメージセンサを含む画像読み取り部である画像入力装置１１０が原稿を走査して得た画像信号は、前述したように、Ａ／Ｄ変換部３・シェーディング補正部４・入力階調補正部５で所定の処理が施され、領域分離処理部６に入力される。該領域分離処理部６では、ステップ１（以降、ステップをＳと記す）にて、注目画素ａと近傍画素とからなる局所ブロック（注目画素ａ中心とした第１の局所ブロック）の画像信号が、図３に示したブロックメモリａに格納される。
【００８８】
Ｓ２にて、極大・極小画素検出部６１において、上記ブロックメモリａに格納されている上記第１の局所ブロックの画像信号を用い、該第１の局所ブロック内において、注目画素ａが極大もしくは極小画素であるか否かを識別する極大・極小画素検出処理が行われる。
【００８９】
Ｓ３にて、極大・極小特徴量算出部６４において、注目画素ａから主走査方向、副走査方向、および斜め方向の各方向の画素への濃度勾配情報、例えば上述したように、ランレングスや、注目画素ａと近傍画素との濃度差分値の絶対値の総和を算出する、極大・極小画素特徴量算出処理が行われる。
【００９０】
Ｓ４にて、極大・極小画素分類部６３において、上記極大・極小画素検出処理と上記極大・極小画素特徴量算出処理との結果を用い、注目画素ａに対して、極大画素あるいは極小画素かどうか、あるいはどのような極大画素あるいは極小画素であるのか、等を示す分類信号の出力を行う極大・極小画素分類の処理が行われる。
【００９１】
Ｓ５にて、上記Ｓ４で得られた分類信号において、注目画素ｂと該注目画素ｂの近傍画素とからなる第２の局所ブロックに対する分類信号が、ブロックメモリｂに格納される。
【００９２】
Ｓ６にて、網点特徴量算出部６４において、上記ブロックメモリｂに格納された分類信号を用いて、網点領域の特性を表す特徴パラメータにより特徴量を算出する網点特徴量算出処理が行われる。
【００９３】
Ｓ７にて、網点判定部６５において、上記Ｓ６で算出された各特徴量を用いて注目画素ｂに対する網点判定処理が行われ、該注目画素ｂが網点領域の画素であるかどうかの識別信号が出力される。
【００９４】
次に、領域分離処理部６を構成している上述した各構成要素に対し、より詳細に説明する。
【００９５】
まず、上記極大・極小画素検出部６１の詳細な構成について、図５に基づいて説明する。本実施の形態における極大・極小画素検出部６１は、ブロックメモリａとして、高密度網点を対象にした極大・極小画素検出用ブロックａと、低密度網点を対象にした極大・極小画素検出用ブロックｂとを用いている。つまり、上記極大・極小画素検出用ブロックａ（ｍ1 ×ｎ1 、ただしｍ1 ，ｎ1 は任意の整数であり、ｍ1 ＞１，ｎ1 ＞１である。）と、上記極大・極小画素検出用ブロックｂ（ｍ2 ×ｎ2 、ただしｍ2 ，ｎ2 は任意の整数であり、ｍ2 ＞１，ｎ2 ＞１である。）との２種類の第１の局所ブロックを用いて、極大・極小画素を検出する構成となっている。ただし、ｍ2 ＞ｍ1 ，ｎ2 ＞ｎ1 である。上記極大・極小画素検出部６１は、極大・極小画素検出用ブロックａに対して極大・極小画素の検出を行う第１の極大・極小画素検出部６１ａと、極大・極小画素検出用ブロックｂに対して極大・極小画素の検出を行う第２の極大・極小画素検出部６１ｂとからなる。
【００９６】
尚、本実施の形態においては、２種類の第１の局所ブロック（極大・極小画素検出用ブロックａおよび極大・極小画素検出用ブロックｂ）を用いたが、高密度から低密度の各種の網点に対応させるために、異なる任意サイズの第１の局所ブロックを３種類以上用いることも可能である。
【００９７】
注目画素ａが各第１の局所ブロック内において、極大画素あるいは極小画素である場合、一般的に、該注目画素ａは下記の（１）ないし（４）に示されるような特徴を有するものと考えられる。
【００９８】
（１）注目画素ａの濃度値Ｐが、各第１の局所ブロック内の画素の平均濃度値ＡＶＥよりも大きい、あるいは小さい。
【００９９】
（２）注目画素ａの濃度値Ｐが、近傍画素の濃度値Ｐｉｊと比較して大きい、あるいは小さい。すなわち、各近傍画素に対して、Ｐ≦Ｐｉｊ、あるいはＰ≧Ｐｉｊの関係をみたす。
【０１００】
（３）注目画素ａの濃度値Ｐと同等の濃度値を示す近傍画素の数が比較的少ない。
【０１０１】
（４）注目画素ａの濃度値Ｐと近傍画素の濃度値Ｐｉｊとの差の絶対値の和が大きい。
【０１０２】
上記した（１）ないし（４）の全ての条件を満たす時、注目画素ａは極大画素、あるいは極小画素である可能性が高いと考えられる。上記極大・極小画素検出部６１は、この考えに基づいて、注目画素ａが極大もしくは極小画素であるか否かの判断を行うものである。
【０１０３】
図５に示すように、第１の極大・極小画素検出部６１ａを構成している第１の近傍画素濃度値比較回路６１１は、上記極大・極小画素検出用ブロックａにおける注目画素ａの濃度値Ｐと各近傍画素濃度値Ｐｉｊとの比較を行い、Ｐ≧Ｐｉｊであるかどうかの識別信号（濃度比較結果）を出力する。
【０１０４】
上記第１の近傍画素濃度値比較回路６１１から出力された識別信号は、カウント回路６１６ａに入力される。該カウント回路６１６ａは、該識別信号により、Ｐ≧Ｐｉｊとなる近傍画素数ＮＰa をカウントする。上記カウント回路６１６ａで計数されたＰ≧Ｐｉｊとなる近傍画素数ＮＰa は、比較器６１７ａで閾値ＴＨa と比較される。ＮＰa ＞ＴＨa を満たす時、識別値「１」、ＮＰa ＞ＴＨa を満たさない時、識別値「０」となる出力信号Ｏ1aが出力される。
【０１０５】
第２の近傍画素濃度値比較回路６１２は、上記極大・極小画素検出用ブロックａにおける注目画素ａの濃度値Ｐと各近傍画素濃度値Ｐｉｊとの比較を行い、Ｐ≦Ｐｉｊであるかどうかの識別信号（濃度比較結果）を出力する。
【０１０６】
上記第２の近傍画素濃度値比較回路６１２から出力された識別信号は、カウント回路６１６ｂに入力される。該カウント回路６１６ｂは、上該識別信号により、Ｐ≦Ｐｉｊとなる近傍画素数ＮＰb をカウントする。上記カウント回路６１６ｂで計数されたＰ≦Ｐｉｊとなる近傍画素数ＮＰb は、比較器６１７ｂで閾値ＴＨb と比較される。ＮＰb ＞ＴＨb を満たす時、識別値「１」、ＮＰb ＞ＴＨb を満たさない時、識別値「０」となる出力信号Ｏ1bが出力される。
【０１０７】
ここで、上記極大・極小画素検出用ブロックａの画素数をＮとすると、閾値ＴＨa ，ＴＨb として、例えばＮよりも２小さい値Ｎ−２が用いられる。
【０１０８】
第３の近傍画素濃度値比較回路６１３は、上記極大・極小画素検出用ブロックａにおける注目画素ａの濃度値Ｐと、各近傍画素濃度値Ｐｉｊとの比較を行い、Ｐ＝Ｐｉｊであるかどうかの識別信号を出力する。
【０１０９】
上記第３の近傍画素濃度値比較回路６１３から出力された識別信号は、カウント回路６１６ｃに入力される。該カウント回路６１６ｃは、上記識別信号により、Ｐ＝Ｐｉｊとなる近傍画素数ＮＰc （濃度一致画素総和）をカウントする。上記カウント回路６１６ｃで計数されたＰ＝Ｐｉｊとなる近傍画素数ＮＰc は、比較器６１７ｃで閾値ＴＨc と比較される。ＮＰc ＜ＴＨc を満たす時、識別値「１」、ＮＰc ＜ＴＨc を満たさない時、識別値「０」となる出力信号Ｏ1cが出力される。
【０１１０】
上記閾値ＴＨc には、上記極大・極小画素検出用ブロックａのサイスが３×３の場合、高密度網点の画素数を考慮して、上記閾値ＴＨc として例えば３が適用され、上記極大・極小画素検出用ブロックｂのサイズが５×５の場合、低密度網点の画素数を考慮して、上記閾値ＴＨc として例えば５が適用される。
【０１１１】
近傍画素濃度差分値総和算出回路６１４では、上記極大・極小画素検出用ブロックａにおける注目画素ａの濃度値Ｐと各近傍画素濃度値Ｐｉｊとの差分値の絶対値の総和（濃度差総和、以降ＰＳと称する。）ＰＳ＝Σ｜Ｐ−Ｐｉｊ｜が算出される。上記近傍画素濃度差分値総和算出回路６１４で算出されたＰＳは、比較器６１７ｄで閾値ＴＨd と比較され、ＰＳ＞ＴＨd を満たす時、識別値「１」、ＰＳ＞ＴＨd を満たさない時、識別値「０」となる出力信号Ｏ1dが出力される。
【０１１２】
上記閾値ＴＨd には、網点領域で求めらるＰＳと下地領域で求めらるＰＳとを識別できるような値が適用される。この値は、事前に種々の画像に対するデータを収集しておき、その結果をもとに設定することができる。
【０１１３】
局所ブロック平均値算出回路６１５では、上記極大・極小画素検出用ブロックメモリａにおける画素濃度値の平均値ＡＶＥ（濃度平均値）が算出される。上記局所ブロック平均値算出回路６１５で出力された画素濃度値の平均値ＡＶＥは、比較器６１７ｅで注目画素ａの濃度値Ｐと比較され、Ｐ＞ＡＶＥを満たす時、識別値「１」、Ｐ＞ＡＶＥを満たさない時、識別値「０」となる出力信号Ｏ1eが出力される。
【０１１４】
次に、以上のように各回路から出力された出力信号Ｏ1a・Ｏ1b・Ｏ1c・Ｏ1d・Ｏ1eを用いて、注目画素ａが極大画素あるいは極小画素であるかの判定を行う手段を以下に示す。
【０１１５】
まず、ＡＮＤ回路６１８ａで、出力信号Ｏ1aと出力信号Ｏ1eとの論理積Ｏ1ae が求められる。この論理積Ｏ1ae がＯ1ae ＝１をみたす場合、注目画素ａの濃度値Ｐは第１の局所ブロック内の画素の平均濃度値ＡＶＥよりも高く、かつ注目画素ａの濃度値Ｐよりも低い濃度の近傍画素の数が所定値よりも多い。従って注目画素ａは極大画素である可能性が高いと判断される。
【０１１６】
ＡＮＤ回路６１８ｂでは、出力信号Ｏ1bと出力信号Ｏ1eの信号をインバータで反転した反転信号との論理積Ｏ1be が求められる。該論理積Ｏ1be がＯ1be ＝１をみたす場合は、上記論理積Ｏ1ae の場合とは異なり、注目画素ａは極小画素である可能性が高いと判断される。
【０１１７】
上記論理積Ｏ1ae および論理積Ｏ1be により、ＯＲ回路６１９ａで論理和Ｏ1abeが求められ、注目画素ａが極大画素、あるいは極小画素である可能性が高い時、論理和Ｏ1abe＝１が出力される。
【０１１８】
ＡＮＤ回路６１８ｃでは、論理和Ｏ1abeと出力信号Ｏ1cと出力信号Ｏ1dとの論理積Ｏ1fが求められ、注目画素ａが極大画素あるいは極小画素である場合「１」、極大画素または極小画素でない（非極大または非極小画素）場合「０」が上、記第１の極大・極小画素検出部６１ａから出力される。
【０１１９】
また、各種網点に対応するために複数の極大・極小画素検出用ブロックを用いる場合、すなわち本実施の形態の場合のように、極大・極小画素検出用ブロックａに加えて極大・極小画素検出用ブロックｂも用いる場合、該極大・極小画素検出用ブロックｂに対しても、第２の極大・極小画素検出部６１ｂを用いて、上記極大・極小画素検出用ブロックａと同様の処理を行い、論理積Ｏ1fが求められる。尚、第２の極大・極小画素検出部６１ｂの構成は、第１の極大・極小画素検出部６１ａと同じである。
【０１２０】
注目画素ａが極大画素あるいは極小画素である場合、第１の極大・極小画素検出部６１ａからの論理積Ｏ1f、および第２の極大・極小画素検出部６１ｂからの論理積Ｏ1fを用いて、ＯＲ回路６１９ｂで求められる各極大・極小画素検出用ブロックａ，ｂの論理和は「１」となり、注目画素ａが極大画素あるいは極小画素でない場合、上記論理和は「０」となる識別信号ＰＤが上記極大・極小画素検出部６１から出力される。
【０１２１】
尚、複数の極大・極小画素検出用ブロックを用いない場合、すなわち、極大・極小画素検出用ブロックａのみが用いられる場合は、第１の極大・極小画素検出部６１ａから出力される論理積Ｏ1fが、識別信号ＰＤとして極大・極小画素検出部６１から出力されることになる。
【０１２２】
次に、極大・極小画素特徴量算出部６２により、極大画素や極小画素の特徴量が求められる。上記極大・極小画素特徴量算出部６２では、注目画素ａを中心とした近傍画素の情報、すなわち近傍画素の濃度がどのような分布となっているかが求められる。この時、用いられる特徴パラメータとして、注目画素ａの濃度値と同じ濃度値を示す近傍画素のランレングスと、該ランレングスにおける注目画素ａの濃度値と近傍画素の濃度値との差分の絶対値の総和とが用いられる。
【０１２３】
上記極大・極小画素特徴量算出部６２の構成を図６に示す。該極大・極小画素特徴量算出部６２は、２値化回路（２値化手段）６２１、注目画素ａから各方向の画素におけるランレングス・差分値総和算出回路（連続画素算出手段、斜め方向連続画素算出手段）６２２ａないし６２２ｈ、および最大ランレングス算出回路６２３を備えている。
【０１２４】
上記２値化回路６２１では、上記ブロックメモリａの各画素に対して、所定の閾値、例えば上記ブロックメモリａにおける画素濃度値の平均値を調整した値（画素濃度値の平均値に対して多少の幅を持つように調整した値）などにより２値化が行われる。すなわち、注目画素ａの濃度値Ｐが所定の閾値より大きい時には、識別信号「１」が出力され、注目画素ａの濃度値Ｐが所定の閾値以下の時には、識別信号「０」が出力される。
【０１２５】
注目画素ａの濃度値Ｐに対する上記２値化回路６２１の出力をＢＰ、各近傍画素の濃度値Ｐｉｊに対する出力をＢＰｉｊとする。
【０１２６】
各ランレングス・差分値総和算出回路６２２ａないし６２２ｈには、２値化回路６２１からの１ビット信号と、ブロックメモリａからの８ビットの信号とが入力されるように構成されている。尚、上記２値化回路６２１を設ける代わりに比較器を設けて閾値を設定することにより、ブロックメモリａからの８ビットの入力信号を分別処理するようにしてもよい。
【０１２７】
主走査右方向ランレングス・差分値総和算出回路（連続画素算出手段、濃度差総和算出手段）６２２ａでは、図６に示された主走査右方向画素において、注目画素ａから右方向に、ＢＰ＝ＢＰｉｊとなるランレングスＲmrが計数されるとともに、該ランレングスＲmrにおいて、注目画素ａの濃度値と、各近傍画素の濃度値との差分値の絶対値の総和（主走査または副走査方向濃度差総和）Ｓmr＝Σ｜Ｐ−Ｐｉｊ｜とが求められる。
【０１２８】
また、主走査左方向ランレングス・差分値総和算出回路（連続画素算出手段、濃度差総和算出手段）６２２ｂでは、図６に示された主走査左方向画素において、注目画素ａから左方向に、ＢＰ＝ＢＰｉｊとなるランレングスＲmlが計数されるとともに、該ランレングスＲmlにおいて、注目画素ａの濃度値と、各近傍画素の濃度値との差分値の絶対値の総和（主走査または副走査方向濃度差総和）Ｓml＝Σ｜Ｐ−Ｐｉｊ｜とが求められる。
【０１２９】
以下、同様の処理により、副走査上方向ランレングス・差分値総和回路（連続画素算出手段、濃度差総和算出手段）６２２ｃでは、注目画素ａから上方向の画素に対して、ランレングスＲsu・濃度の差分値の絶対値の総和（主走査または副走査方向濃度差総和）Ｓsu＝Σ｜Ｐ−Ｐｉｊ｜、副走査下方向ランレングス・差分値総和回路（連続画素算出手段、濃度差総和算出手段）６２２ｄでは、注目画素ａから下方向の画素に対して、ランレングスＲsd・濃度の差分値の絶対値の総和（主走査または副走査方向濃度差総和）Ｓsd＝Σ｜Ｐ−Ｐｉｊ｜、斜め右上方向ランレングス・差分値総和回路（斜め方向連続画素算出手段、斜め方向濃度差総和算出手段）６２２ｅでは、注目画素ａから斜め右上方向の画素に対して、ランレングスＲru・濃度の差分値の絶対値の総和（斜め方向濃度差総和）Ｓru＝Σ｜Ｐ−Ｐｉｊ｜、斜め右下方向ランレングス・差分値総和回路（斜め方向連続画素算出手段、斜め方向濃度差総和算出手段）６２２ｆでは、注目画素ａから斜め右下方向の画素に対して、ランレングスＲrd・濃度の差分値の絶対値の総和（斜め方向濃度差総和）Ｓrd＝Σ｜Ｐ−Ｐｉｊ｜、斜め左上方向ランレングス・差分値総和回路（斜め方向連続画素算出手段、斜め方向濃度差総和算出手段）６２２ｇでは、注目画素ａから斜め左上方向の画素に対して、ランレングスＲlu・濃度の差分値の絶対値の総和（斜め方向濃度差総和）Ｓlu＝Σ｜Ｐ−Ｐｉｊ｜、斜め左下方向ランレングス・差分値総和回路（斜め方向連続画素算出手段、斜め方向濃度差総和算出手段）６２２ｈでは、注目画素ａから斜め左下方向の画素に対して、ランレングスＲld・濃度の差分値の絶対値の総和（斜め方向濃度差総和）Ｓld＝Σ｜Ｐ−Ｐｉｊ｜がそれぞれ求められる。
【０１３０】
最大ランレングス算出回路６２３では、上記各方向のランレングス・差分値算出回路６２２ａ〜６２２ｈで出力されたランレングスＲmr・Ｒml・Ｒsu・Ｒsd・Ｒru・Ｒrd・Ｒlu・Ｒldの最大値ＭＡＸＲと、ランレングスが最大値となる方向の画素における濃度の差分値の絶対値の総和ＭＡＸＳとが出力される。
【０１３１】
尚、上記最大値ＭＡＸＲと上記差分値の絶対値の総和ＭＡＸＳは、図６における主走査方向と副走査方向についてのみ求めても良い。
【０１３２】
網点領域、および文字領域において、上記極大・極小画素特徴量算出部６２で求められた、ランレングスの最大値ＭＡＸＲと、ランレングスが最大値となる方向における濃度の差分値の絶対値の総和ＭＡＸＳとが示す特性について、図７（ａ）および（ｂ）に基づいて説明する。
【０１３３】
図７（ａ）には、網点領域におけるランレングスの最大値ＭＡＸＲと、ランレングスが最大値となる方向における濃度の差分値の絶対値の総和ＭＡＸＳとの特性が示されている。ここで、白地部の画素は下地領域の画素（下地画素）である。これによると、網点領域は、比較的小さい領域からなり、かつ濃度の変化が急峻であるため、ランレングスの最大値ＭＡＸＲ：小、濃度の差分値の絶対値の総和ＭＡＸＳ：大であることが分かる。
【０１３４】
これに対して、図７（ｂ）には、文字領域におけるランレングスの最大値ＭＡＸＲと、ランレングスが最大値となる方向における差分値の絶対値の総和ＭＡＸＳとの特性が示されている。同様に、白地部の画素は下地領域の画素（下地画素）である。これによると、文字領域は、比較的大きい領域からなり、かつ濃度の変化が緩やかであるため、ランレングスの最大値ＭＡＸＲ：大、差分値の絶対値の総和ＭＡＸＳ：小であることが分かる。
【０１３５】
次に、図８に基づいて、極大・極小画素分類部６３における画素の分類方法について説明する。上述したように、網点領域、文字領域におけるランレングスの最大値ＭＡＸＲ、および濃度の差分値の絶対値の総和ＭＡＸＳを考慮し、さらに極大・極小画素検出部６１からの識別信号ＰＤも用いて、例えば、注目画素ａに対して、以下のような分類信号ＣＳを生成する方法が考えられる。
【０１３６】
ＰＤ＝０の時：分類信号ＣＳ＝０（非極大または非極小画素）
ＰＤ＝１，ＭＡＸＲ＝大，ＭＡＸＳ＝小の時：分類信号ＣＳ＝１（文字領域で多く見られる極大画素または極小画素）
ＰＤ＝１，ＭＡＸＲ＝小，ＭＡＸＳ＝大の時：分類信号ＣＳ＝３（網点領域で多く見られる極大画素または極小画素）
ＰＤ＝１，ＭＡＸＲ＝中，ＭＡＸＳ＝中の時：分類信号ＣＳ＝２（分類信号１・３に属さない極大画素または極小画素）
このように、ランレングスの最大値ＭＡＸＲ、およびランレングスが最大となる方向における画素濃度の差分値の絶対値の総和ＭＡＸＳの値をもとに検出された、第１の局所ブロック内の各極大画素あるいは極小画素を、分類信号ＣＳｉｊを用いて大きく分類することが可能となる。また、上記分類信号ＣＳｉｊは、図９に示すように、ブロックメモリｂに格納される。
【０１３７】
次に、網点特徴量算出部６４および網点判定部６５の構成を図１０に示す。上記網点特徴量算出部６４は、高密度性特徴量算出部６４１と、粒状性特徴量算出部６４４と、周期性特徴量算出部６４８とから構成されている。
【０１３８】
上記高密度性特徴量算出部６４１は、分類信号重みつけ回路６４２と分類信号重み総和算出回路６４３とを備えている。上記分類信号重みつけ回路６４２では、上記ブロックメモリｂに格納された各画素の分類信号ＣＳｉｊに対して、例えば、以下のような重みつけ処理により、重みＷｉｊが求められる。
【０１３９】
分類信号ＣＳｉｊ＝０：重みＷｉｊ＝０
分類信号ＣＳｉｊ＝１：重みＷｉｊ＝０
分類信号ＣＳｉｊ＝２：重みＷｉｊ＝１
分類信号ＣＳｉｊ＝３：重みＷｉｊ＝３
これは、網点領域に属すると思われる画素（分類信号ＣＳｉｊ＝３）に対しては重みＷｉｊを大きく設定し、非極大または非極小画素（分類信号ＣＳｉｊ＝０）や文字領域に属すると思われる画素（分類信号ＣＳｉｊ＝１）に対しては、重みＷｉｊを小さく設定している。このような処理を施すことにより、例えば、図９に示したブロックメモリｂに格納されている分類信号ＣＳｉｊは、図１１に示すような、重み付けされた信号に変換される。
【０１４０】
上記分類信号重み総和算出回路６４３では、上記ブロックメモリｂに格納された各分類信号ＣＳｉｊに対して、上記分類信号重みつけ回路６４２により出力された各画素の重みＷｉｊの総和ＳＷ＝ΣＷｉｊが算出される。
【０１４１】
上記分類信号重み総和算出回路６４３から出力された重みＷｉｊの総和ＳＷは、網点判断部６５の比較器６５１により、閾値ＴＨswと比較され、ＳＷ＞ＴＨswを満たす時には識別値「１」、ＳＷ＞ＴＨswを満たさない時には識別値「０」となる出力信号ＳＯ1 が出力される。
【０１４２】
上記閾値ＴＨswには、網点領域で求められる重みＷｉｊの総和ＳＷと、文字領域で求められる重みＷｉｊの総和ＳＷとを識別できる値が適用される。この値は、事前に種々の画像に対するデータを収集しておき、その結果をもとに設定することができる。
【０１４３】
ブロックメモリｂに格納されている分類信号ＣＳｉｊの重みＷｉｊの総和ＳＷを求めることにより、注目画素ｂの近傍にどのような画素が存在しているのかを把握することができる。さらに、図１２に示すように、上記重みＷｉｊの総和ＳＷと、上記閾値ＴＨswとを比較することで、文字領域と網点領域との分離が可能となる。
【０１４４】
上記粒状性特徴量算出部６４４は、第１の分類信号カウント回路６４５と第２の分類信号カウント回路６４６とを備えている。上記第１の分類信号カウント回路６４５では、上記ブロックメモリｂに格納されている分類信号ＣＳｉｊにおいて、ＣＳｉｊ＞０すなわちＣＳｉｊ＝１，２，３（第１の分類信号）となる画素の数、すなわち極大または極小画素の総数Ｃ０が計数される。また、第２の分類信号カウント回路６４６では、上記ブロックメモリｂに格納されている分類信号ＣＳｉｊにおいて、ＣＳｉｊ＝３（第２の分類信号）となる画素の数、すなわち、網点領域に属するとされる極大または極小画素の総数Ｃ３が計数される。シフト回路６４７は、上記第２の分類信号カウント回路６４６から出力され、網点領域に属するとされる極大画素または極小画素の総数Ｃ３が、例えば６bit 左ヘシフトした値Ｃ３s を出力する。該Ｃ３s は、上記第１の分離信号カウント回路６４５で出力される極大画素または極小画素の総数Ｃ０と閾値ＴＨc03 との乗算器による乗算結果と比較される。Ｃ３s ＞Ｃ０×ＴＨc03 を満たす時には識別値「１」、Ｃ３s ＞Ｃ０×ＴＨc03 を満たさない時には識別値「０」、となる出力信号ＳＯ2 が出力される。
【０１４５】
粒状性特徴量算出部６４４では、上述したように、極大画素または極小画素の総数Ｃ０に対する、網点領域に属するとされる極大画素または極小画素の総数Ｃ３の比率Ｃ３／Ｃ０、すなわち、粒状性を有する画素の比率が求められる。網点領域では上記比率Ｃ３／Ｃ０は比較的大きな値となることが分かっているので、上記した粒状性特徴量算出部６４４では、極大画素または極小画素の総数Ｃ０と閾値ＴＨc03 との乗算結果と、網点領域に属するとされる極大画素または極小画素の総数Ｃ３との比較、すなわち乗算と減算とを行うことにより、粒状性を有する画素の比率が求められて、網点領域か否かの判定が行われる。
【０１４６】
粒状性を有する画素の比率から網点領域か否かの判定を行う場合、上記粒状性特徴量算出部６４４を除算器により構成することも可能である。しかし、除算器を用いると、閾値ＴＨc03 として小数を考慮しなければならない等、煩雑になるので、上記の構成を用いている。上記閾値ＴＨc03 には、網点領域で求められるＣ３／Ｃ０と、文字領域で求められるＣ３／Ｃ０とが識別できる値が適用される。この値は、事前に種々の画像に対するデータを収集しておき、その結果に基づいて設定すればよい。
【０１４７】
次に、周期性特徴量算出部６４８について、図１３（ａ）および（ｂ）に基づき詳細に説明する。該周期性特徴量算出部６４８は、複数のサブブロックに細分化されたブロックメモリｂに対して、該サブブロック毎に特徴量を求めるものである。本実施の形態においては、高密度網点を対象にしたサブブロックａ（ｍ3 ×ｎ3 、ただしｍ3 ・ｎ3 は任意の整数であり、ｍ3 ＞１，ｎ3 ＞１）と、低密度網点を対象にしたサブブロックｂ（ｍ4 ×ｎ4 、ただしｍ4 ・ｎ4 は任意の整数であり、ｍ4 ＞１，ｎ4 ＞１）との２種類のサブブロックが用いられている。ただし、ｍ4 ＞ｍ3 ，ｎ4 ＞ｎ3 である。また、該周期性特徴量算出部６４８を構成している第１の周期性特徴量算出回路６４９ａおよび第２の周期性特徴量算出回路６４９ｂには、各サブブロックに対応して、それぞれサブブロック特徴量算出回路６６０が設けられている。
【０１４８】
図１３（ａ）には、サブブロックａの特徴量を求める第１の周期特性算出回路６４９ａが示されており、図１３（ｂ）は、サブブロックｂの特徴量を求める第２の周期特性算出回路６４９ｂが示されている。また、これら第１の周期特性算出回路６４９ａおよび第２の周期特性算出回路６４９ｂを構成しているサブブロック特徴量算出回路６６０の構成は、全て同じである。
【０１４９】
尚、本実施の形態においては、サブブロックとして２種類のサブブロックａ，ｂを用いているが、高密度から低密度の各種網点に対応するために、異なる任意のサイズのサブブロックを３つ以上用いることも可能である。
【０１５０】
各サブブロック特徴量算出回路６６０は、分類信号カウント回路ＣＣ６６１と、２つの比較器６６２ａ，６６２ｂと、ＡＮＤ回路６６３とから構成されている。
【０１５１】
上記分類信号カウント回路ＣＣ６６１では、各サブブロックに格納されている分類信号ＣＳｉｊのうち、ＣＳｉｊ＞１、すなわちＣＳｉｊ＝２，３（第３の分類信号）となる分類信号ＣＳｉｊを有する画素の総数Ｃ１が計数される。上記分類信号カウント回路ＣＣ６６１から出力された分類信号ＣＳｉｊ＞１となる画素の総数Ｃ１は、比較器６６２ａで閾値ＴＨu と比較され、Ｃ１＜ＴＨu を満たす時には識別値「１」、Ｃ１＜ＴＨu を満たさない時には識別値「０」となる出力信号ＣＣ1uが出力される。また、上記分類信号カウント回路ＣＣ６６１から出力されたＣ１は、同時に比較器６６２ｂで閾値ＴＨd と比較され、Ｃ１＞ＴＨd を満たす時には識別値「１」、Ｃ１＞ＴＨd を満たさない時には識別値「０」となる出力信号ＣＣ1d出力される。尚、上記閾値ＴＨu ，ＴＨd は、対象とするサブブロックにおける網点の個数が含まれる値を設定すればよい。
【０１５２】
ＡＮＤ回路６６３では、上記比較器６６２ａからの出力信号ＣＣ1uと、上記比較器６６２ｂからの出力信号ＣＣ1dとの論理積ＣＣ1ud が出力される。
【０１５３】
また、加算器６６４では、各ＡＮＤ回路６６３から出力された論理積ＣＣ1ud が加算されて、その結果、図１３（ａ）に示すように、第１の周期性特徴量算出回路６４９ａからは加算結果ＡＤＣ1 が、また、図１３（ｂ）に示すように、第２の周期性特徴量算出回路６４９ｂからは加算結果ＡＤＣ2 が、それぞれ出力される。
【０１５４】
上記加算結果ＡＤＣ1 は、図１０に示すように、網点判定部６５を構成している比較器６５３ａで閾値ＴＨadc1と比較され、ＡＤＣ1 ＞ＴＨadc1を満たすときには識別値「１」、ＡＤＣ1 ＞ＴＨadc1を満たさない時には識別値「０」となる出力信号ＳＯ3aが出力される。
【０１５５】
同様に、上記加算結果ＡＤＣ2 は、図１０に示すように、網点判定部６５を構成している比較器６５３ｂで閾値ＴＨadc2と比較され、ＡＤＣ2 ＞ＴＨadc2を満たすときには識別値「１」、ＡＤＣ2 ＞ＴＨadc2を満たさない時には識別値「０」、となる出力信号ＳＯ3bが出力される。
【０１５６】
次に、ＯＲ回路６５４により、以上のように出力された出力信号ＳＯ3a，ＳＯ3bの論理和ＳＯ3 が求められ、出力信号として出力される。
【０１５７】
さらに、比較器６５１からの出力信号ＳＯ1 、比較器６５２からの出力信号ＳＯ2 、ＯＲ回路６５４からの出力信号ＳＯ3 との論理和ＳＯa が、ＯＲ回路６５５により求められる。すなわち、出力信号ＳＯ1 ，ＳＯ2 ，ＳＯ3 のうち少なくとも１つの識別値が「１」のとき、上記論理和ＳＯa の識別値は「１」となり、出力信号ＳＯ1 ，ＳＯ2 ，ＳＯ3 の全ての識別値が「０」のとき、上記論理和ＳＯa の識別値は「０」となる。該論理和ＳＯa が、注目画素ｂの網点判定信号として網点判定部６５から出力される。
【０１５８】
尚、本実施の形態においては、高密度および低密度の各種網点に対応するために２種類のサブブロックａ，ｂを用いたが、１種類のサブブロックのみを用いることも当然可能である。例えば、本実施の形態におけるサブブロックａのみを用いた場合、該サブブロックａに対して求められた出力信号ＳＯ3aが、そのまま上記ＯＲ回路６５５に入力されることになる。
【０１５９】
網点領域において網点は周期的に配列されているので、この条件を用いて網点領域を検出するために、上記のような周期性特徴量算出部６４８を用いて、網点の周期性が検出される。すなわち、文字領域・網点領域のどちらに属するのか判断しにくい画素（分類信号ＣＳｉｊ＝２）、および網点領域に属すると思われる画素（分類信号ＣＳｉｊ＝３）の数を各サブブロックにて計数し、分類信号ＣＳｉｊ＞１となる画素の総数Ｃ１が、予め設定された閾値ＴＨd ，ＴＨu と比較され、ＴＨd ＜Ｃ１＜ＴＨu の範囲内にある時、各サブブロックでの検出結果（論理積）ＣＣ1ud はＣＣ1ud ＝１をみたし、サブブロック内の画素は網点領域に属する可能性があると判断される。全てのサブブロックにおける検出結果（論理積）ＣＣ1ud が加算されて、該検出結果（論理積）ＣＣ1ud と閾値ＴＨadc1，または閾値ＴＨadc2とが比較されることにより、網点の周期性の強弱の判断がなされる。
【０１６０】
以上のように、網点領域が有している特徴点は、以下に記す（ａ）ないし（ｃ）のとおりである。
【０１６１】
（ａ）重みＷｉｊの総和ＳＷが閾値ＴＨswより大きい場合、すなわち、大きな重みを持つ極大画素あるいは極小画素の数が多い場合。
【０１６２】
（ｂ）分類信号ＣＳｉｊ＞０となる画素の総数Ｃ０に対する、分類信号ＣＳ＝３となる画素の総数Ｃ３の割合が大きくなる場合、すなわち、粒状性を有する場合。
【０１６３】
（ｃ）分類信号ＣＳｉｊ＞１となる画素の総数Ｃ１が所定数存在するサブブロックの数が、所定数より多く存在する場合、すなわち網点領域に属する可能性がある画素が周期性を有する場合。
【０１６４】
従って、上記（ａ）ないし（ｃ）の条件の内、何れか１つが満たされる場合、ブロックメモリｂの注目画素ｂは網点領域にあると判断される。すなわち、本実施の形態においては、網点判定信号ＳＯa が識別値「１」のときに、注目画素ｂは網点領域に属する画素であると判断される。
【０１６５】
以上説明した領域分離処理部６を用いた領域分離処理は、モノカラーの画像信号だけでなくカラー画像信号に対しても適用可能である。カラー画像信号に対して領域分離処理を行う際は、各色成分（ＲＧＢ・Ｌ* ａ* ｂ* ・ＣＭＹ等）に対して、各々処理を施せば良い。このように処理を行うことにより、カラー画像における網点領域の検出精度を高めることが可能となる。
上記の課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、原稿を走査して画素毎に得られる画像信号に対して、各画素が文字領域、写真領域、または網点領域の何れの領域に存在するかの識別を行う画像処理装置において、ある画素を第１の注目画素とし、該第１の注目画素と該第１の注目画素近傍の複数画素とからなる第１の局所ブロックの画像信号を格納する第１のブロックメモリと、上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素の濃度値が、上記第１の局所ブロック内において極大となる極大画素もしくは極小となる極小画素か否かを判定する極大・極小画素検出手段と、上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素から上記局所ブロック内の近傍画素への濃度変化の情報を算出する極大・極小画素特徴量算出手段と、上記極大・極小画素検出手段および極大・極小画素特徴量算出手段からの出力に基づいて求められる分類信号により、上記第１の注目画素を分類する極大・極小画素分類手段と、ある画素を第２の注目画素とし、該第２の注目画素と該第２の注目画素近傍の複数画素とからなる第２の局所ブロックに対する、上記極大・極小画素分類手段から出力された分類信号を格納する第２のブロックメモリと、上記第２のブロックメモリに格納された、上記第２の局所ブロックの分類信号を用いて、該第２の注目画素の特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、上記網点特徴量算出手段から算出された特徴量を用いて、上記第２の注目画素が網点領域に属する画素であるかどうかを判定する網点判定手段とを備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、まず極大・極小画素検出手段は、第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、第１の注目画素が、その濃度値に関して、上記第１の局所ブロック内での極大もしくは極小画素であるか否かを判定する。さらに、第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、極大・極小画素特徴量算出手段は、上記第１の注目画素から第１の局所ブロック内の近傍画素への濃度変化の情報を算出する。
次に、上記極大・極小画素検出手段および極大・極小画素特徴量算出手段からの出力に基づいて、極大・極小画素分類手段が上記第１の注目画素を分類信号を用いて分類する。該分類信号は、第１の注目画素が極大または極小画素であるか否かの情報に加えて、該第１の注目画素に対する近傍画素の濃度変化の情報も含有している。よって、該分類信号を用いることで、第１の注目画素が極大もしくは極小画素である場合、該第１の注目画素が網点領域で見られるような点状のものなのか、それとも文字領域で見られるような線状のものなのかまでの分類が可能となる。上記第１の注目画素は、原稿を走査して画素毎に得られる画像信号のうちの任意の画素であるので、上記画像信号の各画素に対して、上記のように分類信号を用いた分類が可能となる。
さらに、ある画素を第２の注目画素とした場合、該第２の注目画素と該第２の注目画素近傍の複数画素とからなる第２の局所ブロックに対する上記分類信号が、第２のブロックメモリに格納される。この分類信号を用いて、網点特徴量算出手段により上記第２の注目画素の特徴量が算出される。この特徴量を用いて、網点判定手段により上記第２の注目画素が網点領域の画素であるか否かの判定が行われる。上記第２の注目画素は、原稿を走査して画素毎に得られる画像信号のうちの任意の画素であるので、上記画像信号の各画素に対して、網点領域にある画素かどうかの判定を行うことができる。
以上のように、まず各画素がどのような極大画素もしくは極小画素であるのかを分類した上で、各画素が網点領域に属しているのか否かを判定するので、網点領域で見られるような極大もしくは極小画素だけを対象にして画素の特徴量を算出し、網点領域を検出することができる。
これにより、網点領域の検出精度を高めるとともに、文字領域に対する誤検出を抑制して、各領域の識別精度を向上させることができる。
【０１６６】
【発明の効果】
以上のように、本発明の画像処理装置は、原稿を走査して画素毎に得られる画像信号に対して、各画素が文字領域、写真領域、または網点領域の何れの領域に存在するかの識別を行う画像処理装置において、上記画像信号に変換された画像における第１の注目画素とその近傍の複数画素とからなる第１の局所ブロックの画像信号を格納する第１のブロックメモリと、上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素の濃度値が、上記第１の局所ブロック内において極大もしくは極小となる画素であるか否かを判定する極大・極小画素検出手段と、上記第１のブロックメモリに格納された画像信号を用いて、上記第１の注目画素の特徴量として、該第１の注目画素から近傍画素への濃度勾配情報を算出する極大・極小画素特徴量算出手段と、上記極大・極小画素検出手段からの出力と上記極大・極小画素特徴量算出手段からの出力とに基づいて、上記第１の注目画素を、極大もしくは極小となる画素であるか否か、および極大もしくは極小となる画素である場合はその近傍画素への濃度勾配情報に応じてさらに分類し、分類結果を示す分類信号を出力する極大・極小画素分類手段と、上記画像信号に変換された画像における第２の注目画素とその近傍の複数画素とからなる第２の局所ブロックに対する上記分類信号を格納する第２のブロックメモリと、上記第２のブロックメモリに格納された分類信号を用いて、上記第２の注目画素の網点としての特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、上記網点特徴量算出手段から算出された上記特徴量を用いて、上記第２の注目画素が網点領域に属する画素であるかどうかを判定する網点判定手段とを備えている構成である。
本発明の他の画像処理装置は、原稿を走査して画素毎に得られる画像信号に対して、少なくとも網点領域に存在するか否かの識別を行う画像処理装置において、上記画像信号に変換された画像に対して第１の注目画素を設定し、画像信号を用いて、該第１の注目画素の濃度値が近傍複数画素からなる第１の局所ブロック内において極大もしくは極小となる画素であるか否かを判定する極大・極小画素検出手段と、上記第１の注目画素の特徴量として、画像信号を用いて、該第１の注目画素から近傍画素への濃度勾配情報を算出する極大・極小画素特徴量算出手段と、上記極大・極小画素検出手段からの出力と上記極大・極小画素特徴量算出手段からの出力とに基づいて、上記第１の注目画素を、極大もしくは極小となる画素であるか否か、および極大もしくは極小画素である場合はさらにその近傍画素への濃度勾配情報に応じてさらに分類し、分類結果を示す分類信号を出力する極大・極小画素分類手段と、上記画像信号に変換された画像に対して第２の注目画素を設定し、該第２の注目画素の近傍複数画素からなる第２の局所ブロックに対応する上記分類信号を用いて、該第２の注目画素の網点としての特徴量を算出する網点特徴量算出手段と、上記網点特徴量算出手段から算出された上記特徴量を用いて、上記第２の注目画素が網点領域に属する画素であるかどうかを判定する網点判定手段とを備えた構成である。
【０１６７】
それゆえ、まず各画素がどのような極大画素もしくは極小画素であるのかを分類信号を用いて確実に分類した上で、各画素が網点領域に属しているのか否かを判定するので、網点領域で見られるような極大もしくは極小画素だけを対象にして画素の特徴量を算出し、網点領域を検出することができる。これにより、網点領域の検出精度を高めるとともに、文字領域に対する誤検出を抑制して、各領域の識別精度を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置を備えたディジタルカラー画像形成装置の構成を示す断面図である。
【図２】上記画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】上記画像処理装置に設けられる領域分離処理部の構成を示すブロック図である。
【図４】上記領域分離処理部における画像処理方法を示すフローチャートである。
【図５】上記領域分離処理部を構成している極大・極小画素検出部の構成を示す説明図である。
【図６】上記領域分離処理部を構成している極大・極小画素特徴量算出部の構成を示す説明図である。
【図７】（ａ）は、上記極大・極小画素特徴量算出部により算出される特徴量において、網点領域の特徴を示す説明図であり、（ｂ）は、上記極大・極小画素特徴量算出部により算出される特徴量において、文字領域の特徴を示す説明図である。
【図８】上記極大・極小画素特徴量算出部により算出される特徴量を用いて、各画素が属する領域の分類を示すグラフである。
【図９】第２のブロックメモリに格納された各画素の分類信号を示す説明図である。
【図１０】上記領域分離処理部を構成している、網点特徴量算出部および網点判定部の詳細な構成を示す説明図である。
【図１１】上記第２のブロックメモリの分類信号を、重み信号に変換した状態を示す説明図である。
【図１２】上記重み信号を用いて、文字領域と網点領域とを分離する様子を示すグラフである。
【図１３】上記網点特徴量算出部に設けられている、周期性特徴量算出部の詳細な構成を示した説明図である。
【符号の説明】
２    画像処理装置
６１    極大・極小画素検出部（極大・極小画素検出手段）
６２    極大・極小画素特徴量算出部（極大・極小画素特徴量算出手段）
６３    極大・極小画素分類部（極大・極小画素分類手段）
６４    網点特徴量算出部（網点特徴量算出手段）
６５    網点判定部（網点判定手段）
６２１    ２値化回路（２値化手段）
６２２ａ  主走査右方向ランレングス・差分値総和算出回路（連続画素算出手段、濃度差総和算出手段）
６２２ｂ  主走査左方向ランレングス・差分値総和算出回路（連続画素算出手段、濃度差総和算出手段）
６２２ｃ  副走査上方向ランレングス・差分値総和算出回路（連続画素算出手段、濃度差総和算出手段）
６２２ｄ  副走査下方向ランレングス・差分値総和算出回路（連続画素算出手段、濃度差総和算出手段）
６２２ｅ  斜め右上方向ランレングス・差分値総和算出回路（斜め方向連続画素算出手段、斜め方向濃度差総和算出手段）
６２２ｆ  斜め右下方向ランレングス・差分値総和算出回路（斜め方向連続画素算出手段、斜め方向濃度差総和算出手段）
６２２ｇ  斜め左上方向ランレングス・差分値総和算出回路（斜め方向連続画素算出手段、斜め方向濃度差総和算出手段）
６２２ｈ  斜め左下方向ランレングス・差分値総和算出回路（斜め方向連続画素算出手段、斜め方向濃度差総和算出手段）
【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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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