(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字、写真、網点を含む複数種類の画像領域が混在し得る原稿に対して、各画像領域の特性に応じた最適処理を行うために、原稿画像を構成する画素がいずれの画像領域に含まれるか判別処理を行う画像処理装置において、
画像を構成する複数色の濃度値を有する画素から注目画素を設定し、注目画素を含む予め定める形状のマスクを設定するマスク設定回路と、
マスク設定回路によって設定されるマスク内に、当該マスクよりも小さい形状の小領域マスクをマスク内の全ての生成可能な位置に生成する小領域マスク生成回路と、
各小領域マスク内で色別に画素濃度の総和を求める総和算出回路と、
小領域マスク毎に各色の画素濃度の総和を用いて複数のパラメータを算出するパラメータ算出回路と、
小領域マスク毎にパラメータ算出回路によって算出されるパラメータを所定の閾値と比較してクラス分け処理を行うクラス分け手段と、
マスク内の全小領域マスクのクラス分け処理結果を集計して特徴信号を生成する特徴信号生成手段と、
特徴信号生成手段からの複数の特徴信号に基づいて、少なくとも注目画素がいずれの画像領域に含まれるか判別を行う領域判別手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記クラス分け手段は、少なくとも１つのパラメータについて複数の閾値によって３レベル以上のクラス分けを行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記クラス分け手段によって生成される特徴信号は、有彩色領域か無彩色領域かを判別することができる信号であることを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記クラス分け手段によって生成される特徴信号は、文字領域か否かを判別することができる信号であることを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
文字、写真、網点を含む複数種類の画像領域が混在し得る原稿に対して、各画像領域の特性に応じた最適処理を行うために、原稿画像を構成する画素がいずれの画像領域に含まれるか判別処理を行う画像処理装置において、
画像を構成する複数色の濃度値を有する画素から注目画素を設定し、注目画素を含む予め定める形状のマスクを設定するマスク設定回路と、
マスク設定回路によって設定されるマスク内に、当該マスクよりも小さい形状の小領域マスクをマスク内の全ての生成可能な位置に生成する小領域マスク生成回路と、
各小領域マスク内で色別に画素濃度の最大値を求める最大値検出回路と、
マスク内で全小領域マスクの全色の画素濃度の最大値から最大値特徴量を算出する最大値特徴量算出手段と、
各小領域マスク内で色別に求めた画素濃度の最大値の全色の和と最大値特徴量とを比較して、各小領域マスクに対応する最大値補正信号を生成する最大値特徴量比較手段と、
各小領域マスク中に、当該小領域マスクよりもさらに小さい形状の第２小領域を小領域マスク内の全ての設定可能な位置に設定し、色別に濃度ばらつきの最も小さい第２小領域の画素の平坦部平均濃度値を求める平均濃度算出手段と、
マスク内で全小領域マスクの全色の平坦部平均濃度値から平坦部特徴量を算出する平坦部特徴量算出手段と、
各小領域マスクで色別に求めた平坦部平均濃度値の全色の和と平坦部特徴量とを比較して各小領域マスクに対応する平坦部補正信号を生成する平坦部特徴量比較手段と、
各小領域マスクで色別に求めた画素濃度の最大値から有彩か無彩かを示す最大値色判定信号を生成する最大値色判定手段と、
各小領域マスクで色別に求めた平坦部平均濃度値から有彩か無彩かを示す平坦部色判定信号を生成する平坦部色判定手段と、
最大値色判定信号と平坦部色判定信号と最大値補正信号と平坦部補正信号に基づいて、各小領域の判定を行い、その結果によって注目画素が有彩色領域と無彩色領域のいずれに含まれるか判別を行う領域判別手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記領域判別手段は、前記判別の結果を、前記マスク内すべての画素の判別結果とすることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記領域判別手段は、前記判別の結果を、前記マスク外の近傍の画素も含めた領域に対する特性の判別結果とすることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
少なくとも注目画素がエッジか否かを検出するエッジ検出装置をさらに備え、
前記領域判別手段の判別結果を併せて無彩色エッジか否かを判別することを特徴とする請求項３または５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記領域判別手段によって得られる判別結果を用いて黒生成量を変更する黒生成装置をさらに備えることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記領域判別手段によって得られる判別結果を用いてフィルタ係数を変更するフィルタ装置をさらに備えることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記領域判別手段によって得られる判別結果を用いて中間調の濃度を変更する中間調生成装置をさらに備えることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複写機やファクシミリ装置などの画像処理装置、特にカラー画像の処理を行う際に、種類の異なる画像領域に対して各画像領域の特性に応じた最適処理を行うことができる画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カラーデジタル複写機やカラーファクシミリ装置などでのカラー画像再生では、色判別処理を行うことによって、無彩色領域では黒インクまたは黒トナーのみを用いて画像を形成し、良好な画質での画像形成が可能なようにしている。有彩色領域では、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロ（Ｙ）の３原色のインクまたはトナーを用いてカラー画像を形成する。３原色のインクやトナーを全部用いれば黒色の画像も形成することができるけれども、色を重ねる場合にずれが生じやすく、黒の周囲の色にじみが生じるなどといった問題が生じるので、文字としての品位が低下してしまう。このため色判別処理を行うことによって、無彩色領域と有彩色領域とを判別する必要がある。また、無彩色領域に黒インクまたは黒トナーのみを使用すれば、３原色のカラーインクまたはトナーの使用量を減らすこともできる。
【０００３】
色判別処理は、スキャナなどのような画像読取用の入力機器からの出力を用いて行う。入力機器には、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）などの撮像素子が含まれ、画像を複数の画素の集合として読取る。ＣＣＤなどの撮像素子には、画素に対応して複数の受光素子が配置される。複数の受光素子間には感度などで特性のバラツキがあり、バラツキに起因して各色に対応する入力の画素ずれなどが生じる場合もある。画素ずれが生じる場合には、赤（Ｒ）の濃度と緑（Ｇ）の濃度と青（Ｂ）の濃度とが等しくなる状態の入力が得られないので、実際に無彩色領域の画像が入力されるときであっても、画素毎の色判別処理では有彩色領域として判定されてしまうことが多々生じる。
【０００４】
特開平５−４１７９６号公報には、色判別処理の前にスムージング処理を行って画素ずれを補正する技術が開示されている。色判別処理は、各色の濃度の最大値と最小値とを求め、両者を比較して無彩色か否かの２値化処理を行うことによって実現している。文字領域、写真領域、網点領域などの判別は、マスク領域を設定し、マスク領域内の画像濃度を２値化し、マスク内に含まれる画素についての２値化された画像濃度をアドレス信号としてルックアップテーブルを参照し、予めルックアップテーブルに設定されているデータを特徴値として評価するようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
色判別処理を行うに際して、入力機器のばらつきに起因するＲＧＢ入力の画素ずれなどを防ぐために、特開平５−４１７９６号公報の先行技術のようにスムージング処理を用いると、画素ずれの補正処理としては適切な処理ではなく、誤った判別を行うおそれが生じる。すなわち、精度よく色判別処理を行うためには、最大値と最小値とに基づくだけではパラメータが不足し、有彩色領域を無彩色領域と判別したり、無彩色領域を有彩色領域と判別する誤判別を解消することはできない。また、文字領域、写真領域、網点領域などを、ルックアップテーブルを利用して判別するようにしているけれども、良好な判別結果が得られるルックアップテーブルの作成は非常に困難であり、判別結果に誤りが多いときにルックアップテーブルをどのように修正したらよいかについての情報も簡単には得られない。スムージング処理のみを行うときは、画素ずれではなく、原稿が元来もっている色の差異もすべて吸収されてしまうこととなり、色判別処理に対して有効な処理とはいえない。
【０００６】
本発明の目的は、画素ずれや雑音等が含まれる入力であっても、文字、写真、網点の判別処理や色判別処理を含む画像領域の特性の判別を精度よく行うことができる画像処理装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、文字、写真、網点を含む複数種類の画像領域が混在し得る原稿に対して、各画像領域の特性に応じた最適処理を行うために、原稿画像を構成する画素がいずれの画像領域に含まれるか判別処理を行う画像処理装置において、
画像を構成する複数色の濃度値を有する画素から注目画素を設定し、注目画素を含む予め定める形状のマスクを設定するマスク設定回路と、
マスク設定回路によって設定されるマスク内に、当該マスクよりも小さい形状の小領域マスクをマスク内の全ての生成可能な位置に生成する小領域マスク生成回路と、
各小領域マスク内で色別に画素濃度の総和を求める総和算出回路と、
小領域マスク毎に各色の画素濃度の総和を用いて複数のパラメータを算出するパラメータ算出回路と、
小領域マスク毎にパラメータ算出回路によって算出されるパラメータを所定の閾値と比較してクラス分け処理を行うクラス分け手段と、
マスク内の全小領域マスクのクラス分け処理結果を集計して特徴信号を生成する特徴信号生成手段と、
特徴信号生成手段からの複数の特徴信号に基づいて、少なくとも注目画素がいずれの画像領域に含まれるか判別を行う領域判別手段とを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【０００８】
本発明に従えば、文字、写真、網点などが混在した原稿に対して、各画像領域の特性に応じた最適処理を行うために、文字領域、写真領域、網点領域の判別処理を行う。マスク設定回路は、注目画素を含むマスクを設定する。マスクは、たとえばｍ×ｎ画素の予め定める形状を有する。小領域マスク生成回路は、マスク設定回路によって設定されるマスク内に、たとえばｍ≧ｕ、ｎ≧ｖであって、マスクよりも小さいｕ×ｖ画素の小領域マスクを、マスク内の全ての生成可能な位置に生成し、総和算出回路は、各小領域マスク内で色別に画素濃度の総和を求める。パラメータ算出手段は、マスク内で小領域マスク毎に各色の画素濃度の総和を用いて複数のパラメータを算出する。クラス分け手段は、パラメータ算出回路によって算出されるパラメータを所定の閾値と比較してクラス分け処理を行う。特徴信号生成手段は、クラス分け手段によるマスク内における全小領域マスクのクラス分け処理結果を集計して特徴信号を生成する。領域判別手段は、特徴信号生成手段からの複数の特徴信号に基づいて、少なくとも注目画素がいずれの画像領域に含まれるか判別を行う。画素ずれや雑音等が生じている入力がなされても、マスク設定回路によって設定されるマスク内で各小領域マスク内での色別の画素濃度の総和を求めることなどによって画素ずれや雑音等の影響を少なくし、画像領域の特性の判別を精度よく行うことができる。
【００１０】
また、クラス分け手段は、小領域マスク毎に画素濃度の総和から得られる複数のパラメータを所定の閾値と比較してクラス分け処理を行うので、入力機器の特性に応じたクラス分け処理を行うことなども可能となり、入力機器に合わせて画像領域の特性の判別を行うことができる。
また、領域判別手段から得られる判別結果を注目画素の判別結果とするので、各画素毎の特性の判別を行うことができ、詳細な領域判別結果を得て特性に合わせた適切な画像処理を画素毎に行うことができる。
【００１１】
また本発明で前記クラス分け手段は、少なくとも１つのパラメータについて複数の閾値によって３レベル以上のクラス分けを行うことを特徴とする。
【００１２】
本発明に従えば、クラス分け手段は、少なくとも１つのパラメータについて複数の閾値によって３レベル以上にクラス分けするので、後処理に合わせてクラス分けを行うこともでき、多様かつ適切な後処理を行わせることができる。
【００１３】
また本発明で前記クラス分け手段によって生成される特徴信号は、有彩色領域か無彩色領域かを判別することができる信号であることを特徴とする。
【００１４】
本発明に従えば、クラス分け手段によって生成される特徴信号は領域の有彩色領域か無彩色領域かを判別することができるので、後処理での下色除去率などを色によって変化させたりすることも可能となり、多様かつ適切な後処理を行わせることができる。
【００１５】
また本発明で前記クラス分け手段によって生成される特徴信号は、文字領域か否かを判別することができる信号であることを特徴とする。
【００１６】
本発明に従えば、特徴信号によって文字領域か否かを識別することができるので、後処理でフィルタ係数を変化させることなども可能となり、多様でかつ適切な後処理を行うことができる。
【００１７】
さらに本発明は、文字、写真、網点を含む複数種類の画像領域が混在し得る原稿に対して、各画像領域の特性に応じた最適処理を行うために、原稿画像を構成する画素がいずれの画像領域に含まれるか判別処理を行う画像処理装置において、
画像を構成する複数色の濃度値を有する画素から注目画素を設定し、注目画素を含む予め定める形状のマスクを設定するマスク設定回路と、
マスク設定回路によって設定されるマスク内に、当該マスクよりも小さい形状の小領域マスクをマスク内の全ての生成可能な位置に生成する小領域マスク生成回路と、
各小領域マスク内で色別に画素濃度の最大値を求める最大値検出回路と、
マスク内で全小領域マスクの全色の画素濃度の最大値から最大値特徴量を算出する最大値特徴量算出手段と、
各小領域マスク内で色別に求めた画素濃度の最大値の全色の和と最大値特徴量とを比較して、各小領域マスクに対応する最大値補正信号を生成する最大値特徴量比較手段と、
各小領域マスク中に、当該小領域マスクよりもさらに小さい形状の第２小領域を小領域マスク内の全ての設定可能な位置に設定し、色別に濃度ばらつきの最も小さい第２小領域の画素の平坦部平均濃度値を求める平均濃度算出手段と、
マスク内で全小領域マスクの全色の平坦部平均濃度値から平坦部特徴量を算出する平坦部特徴量算出手段と、
各小領域マスクで色別に求めた平坦部平均濃度値の全色の和と平坦部特徴量とを比較して各小領域マスクに対応する平坦部補正信号を生成する平坦部特徴量比較手段と、
各小領域マスクで色別に求めた画素濃度の最大値から有彩か無彩かを示す最大値色判定信号を生成する最大値色判定手段と、
各小領域マスクで色別に求めた平坦部平均濃度値から有彩か無彩かを示す平坦部色判定信号を生成する平坦部色判定手段と、
最大値色判定信号と平坦部色判定信号と最大値補正信号と平坦部補正信号に基づいて、各小領域の判定を行い、その結果によって注目画素が有彩色領域と無彩色領域のいずれに含まれるか判別を行う領域判別手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１８】
本発明に従えば、文字、写真、網点などが混在した原稿に対して、各画像領域の特性に応じた最適処理を行うために、文字領域、写真領域、網点領域の判別処理を行う。マスク設定回路は、注目画素を含む予め定める形状のマスクを、たとえばｍ×ｎ画素として設定する。小領域マスク生成回路は、マスク内にたとえばｍ≧ｕ、ｎ≧ｖとなってマスクよりも小さいｕ×ｖ画素の小領域マスクを全ての生成可能な位置に生成し、最大値検出回路が各小領域マスク内で色別に画素濃度の最大値を求める。最大値特徴量算出手段は、マスク内で全小領域マスクの全色の画素濃度の最大値から最大値特徴量を算出する。平均濃度算出手段は、各小領域マスク中に当該小領域マスクよりもさらに小さい第２小領域を設定可能な位置の全てで設定し、色別に濃度ばらつきの最も少ない第２小領域の画素の平域部平均濃度値を求める。平坦部特徴量算出手段は、マスク内で全小領域マスクの全色の平坦部平均濃度値を用いて平坦部特微量を算出する。平坦部特徴量比較手段は、注目画素の各色の和または平均と平坦部特徴量とを比較して平坦部補正信号を生成する。色判定回路は、注目画素の各色の濃度から有彩か無彩かを示す色判定信号を生成する。領域判別回路は、色判定信号と平坦部補正信号とに基づいて、少なくとも注目画素が有彩色領域と無彩色領域のいずれに含まれるか判別を行う。画素ずれや雑音等が生じた入力がなされても、小領域マスク中での濃度ばらつきの最も少ない第２小領域での平坦部平均濃度値に基づいて領域の特性の判別を行うことになるので、画素ずれや雑音等の影響を軽減し、精度のよい領域の特性の判別を行うことができる。
【００２１】
また本発明で前記領域判別手段は、前記判別の結果を、前記マスク内すべての画素の判別結果とすることを特徴とする。
【００２２】
本発明に従えば、判別結果をマスク内すべての画素の判別結果とするので、入力画素のすべてに対して領域判別処理を行う必要がなくなり、処理速度を速め、かつコスト低減も図ることができる。
【００２３】
また本発明で前記領域判別手段は、前記判別の結果を、前記マスク外の近傍の画素も含めた領域に対する特性の判別結果とすることを特徴とする。
【００２４】
本発明に従えば、注目画素についての判別結果を、マスクよりも広い範囲も含めた領域の画素についての判別結果とするので、領域の特性の判別を迅速に行い、かつ低コスト化も図ることできる。
【００２５】
また本発明は、少なくとも注目画素がエッジか否かを検出するエッジ検出装置をさらに備え、
前記領域判別手段の判別結果を併せて無彩色エッジか否かを判別することを特徴とする。
【００２６】
本発明に従えば、エッジ検出装置は、領域判別手段の判別結果を用いて無彩色エッジか否かを判別するので、無彩色の文字などのエッジに対して鮮明な画像処理を施すことも可能となる。
【００２７】
また本発明は、前記領域判別手段によって得られる判別結果を用いて黒生成量を変更する黒生成装置をさらに備えることを特徴とする。
【００２８】
本発明に従えば、黒生成装置が領域判別手段から得られる判別結果を用いて黒生成量を変更するので、たとえば無彩色と判別される領域で他の領域よりも黒生成量を増加させたり、黒インクまたは黒トナーのみで出力させたりするような後処理を行わせることができる。このような黒生成回路によって、カラー画像形成用の他の色のインクの消費量を減らし、インクまたはトナー総量の削減を目指すことができる。
【００２９】
また本発明は、前記領域判別手段によって得られる判別結果を用いてフィルタ係数を変更するフィルタ装置をさらに備えることを特徴とする。
【００３０】
また本発明に従えば、フィルタ装置は、領域判別手段から得られる判別結果を用いてフィルタ係数を変更するので、たとえば無彩色エッジの判別結果に対してはエッジ強調フィルタとなるフィルタ係数を用い、他の領域に対しては平滑化フィルタとなるフィルタ係数を用いることなどによって、鮮明な黒文字出力を得るような後処理を行うことができる。
【００３１】
また本発明で前記領域判別手段によって得られる判別結果を用いて中間調の濃度を変更する中間調生成装置をさらに備えることを特徴とする。
【００３２】
本発明に従えば、領域判別手段から得られる判別結果を用いて中間調処理状態を変更するので、たとえば無彩色領域に対しては解像度優先処理、他領域に対しては階調性優先処理などのように切換えることができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る画像処理装置の実施形態について、図１〜図１３を参照しながら説明する。各図では、先行して説明されている部分と対応する部分に同一の参照符を付し、重複する説明は省略する。画像処理装置としては、フルカラー複写機を構成する場合を例に挙げて説明するけれども、本発明は、このような複数の機器を組み合わせて構成するシステムばかりではなく、単一の機器からなる装置に適用することもできる。また、本発明の画像処理装置は、汎用的なコンピュータ装置あるいはシステムに、プログラムを供給して構成することもできる。
【００３４】
図１に、本発明の実施の一形態としての画像処理装置を備えるフルカラー複写機の概略的なシステム構成を示す。フルカラー複写機は、画像処理装置１とともに、画像入力装置２、画像出力装置３、黒生成装置４、フィルタ装置５、中間調生成装置６およびエッジ検出装置７を備える。画像入力装置２には、原稿を走査して読みとられるフルカラーの画像を表す画像信号が入力される。画像信号は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）およびイエロ（Ｙ）の各色成分に分けて、画像を構成する各画素の濃度を順次的に表す。紙などの複写媒体への出力は、画像出力装置３によって行われる。なお、黒生成装置４、フィルタ装置５および中間調生成装置は、いずれか１つを備えていれば、画像処理装置１の領域判別処理結果を利用することができる。また、エッジ検出装置７を併用すれば、領域判別結果を鮮明に出力することができるけれども、エッジ検出装置７は備えなくても、領域判別処理自体には影響しない。
【００３５】
図２は、図１の画像処理装置１の概略的な電気的構成を示す。本実施形態の領域判別処理は、入力画像中の注目画素１０を含む領域が無彩色領域であるか否かについて、総和算出回路１１、パラメータ算出回路１２、多値化手段である多値信号生成回路１３、特徴信号生成手段である特徴信号生成回路１４および領域判別手段である領域判別信号生成回路１５を用いて行われる。総和算出回路１１、パラメータ算出回路１２および多値信号生成回路１３は、多値処理回路１６を構成し、特徴信号生成回路１４および領域判別信号生成回路１５は、判別処理回路１７を構成する。領域判別信号生成回路１５から発生される領域判別信号１５Ｓは、図１の黒生成装置４、フィルタ装置５、および中間調生成装置６に与えられる。
【００３６】
判別処理回路１７が注目画素１０を含む領域についての判別処理を行う前提として、注目画素１０を含む主走査線方向にｍ個、副走査線方向にｎ個の画素で構成する画像領域（以下、このような画像領域を「ｍ＊ｎ画素」のように略称する）を、マスク設定回路１８が各色毎にマスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙとして設定する。マスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ内には、小領域マスク生成回路１９によって、ｕ＊ｖ画素の小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙが設定される。ｍ≧ｕ，ｎ≧ｖであり、マスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ内には、小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙを、（ｍ−（ｕ−１））×（ｎ−（ｖ−１））通りの位置に設定することができる。
【００３７】
多値処理回路１６の総和算出回路１１は、各位置の小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙについて、画素濃度の和を求める。総和算出回路１１の算出結果を表す総和信号２３Ｃ，２３Ｍ，２３Ｙは、パラメータ算出回路１２に与えられる。パラメータ算出回路１２は、総和信号２３Ｃ，２３Ｍ，２３Ｙを用いて、領域判定に有効ないくつかのパラメータを算出する。多値信号生成回路１３では、パラメータ算出回路１２から得られるパラメータを用いて、必要なビット数の多値信号１３ｓを生成する。小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙを、（ｍ−（ｕ−１））×（ｎ−（ｖ−１））通りの位置に順次設定すると、各位置での多値信号１３ｓから領域判別用マスク２０が得られる。判別処理回路１７の特徴信号生成回路１４では、領域判別用マスク２０を用いて、領域判別に有効ないくつかの特徴信号を生成する。領域判別信号生成回路１５では、特徴信号生成回路１４によって得られる各特徴信号を用いて、領域判別信号１５Ｓを生成する。
【００３８】
図３は、図２の多値処理回路１６の回路構成を示す。小領域マスク生成回路１９は、各色の濃度を画素毎に入力信号２１Ｃ，２１Ｍ，２１Ｙとして蓄積する小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙをそれぞれ形成するための小領域マスク回路２２Ｃ，２２Ｍ，２２Ｙを有する。各小領域マスク回路２２Ｃ，２２Ｍ，２２Ｙは、（ｕ−１）×ｖ個のフリップフロップ（以下、「ＦＦ」と略称する）と、ｖ−１個の先入れ先出しメモリ（以下、「ＦＩＦＯ」と略称する）とを含む。図２に示すように、ｕ＝ｖ＝３である３＊３画素の小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙに対しては、（３−１）×３＝６個のＦＦと、３−１＝２個のＦＩＦＯとなる。小領域マスク回路２２Ｃ，２２Ｍ，２２Ｙ内のＦＦおよびＦＩＦＯに蓄積される濃度値は、総和算出回路１１内の加算器（以下、「ＡＤＤ」と略称する）で加算され、各色の総和信号２３Ｃ，２３Ｍ，２３Ｙとして出力される。
【００３９】
パラメータ算出回路１２では、領域判別に有効なパラメータを算出する。算出されるパラメータは一種のみでもよいけれども、ここでは次のような複数種のパラメーＰＡＲＡｍ（ｍ：整数）を算出する。なお、Max（），Min（），Ave（）は、最大値、最小値、平均値を算出する関数をそれぞれ表す。
【００４０】
0003639452.tif 000002
【００４１】
図４は、多値信号生成回路１３の回路構成を示す。多値信号生成回路１３は、複数の比較回路（以下、「ＣＯＭＰ」と略称する）３１〜３７を含む。各ＣＯＭＰ３１〜３７は、パラメータ算出回路１２で算出される各パラメータＰＡＲＡｍをパラメータ用閾値（以下、「ＴＨＰ」と略称する）ｎ（ｎ：整数）と比較し、次に示すように閾値処理することによって、多値信号１３Ｓの各ビットＳＩＧｐ（ｐ：整数）を設定し、多値信号１３Ｓを生成する。
【００４２】
0003639452.tif 000003
【００４３】
図５は、判別処理回路１７の回路構成を示す。多値信号生成回路１３からの多値信号１３Ｓは、領域判別用マスク２０を形成するために、領域判別用マスク回路４０に入力される。領域判別用マスク回路４０は、（ｍ−（ｖ−１）−１）×（ｎ−（ｖ−１））個のＦＦと（ｎ−（ｖ−１）−１）個（のＦＩＦＯを備える。前述のように、ｕ＝ｖ＝３であり、ｍ＝ｎ＝７とすると、ＦＦは４×５＝２０個、ＦＩＦＯは４個となる。
【００４４】
特徴信号生成回路１４では、領域判定用マスク回路４０に蓄積された多値信号を用いて、特徴信号が生成される。生成される特徴信号は、一種のみでもよいし、複数種であってもよい。領域の色を識別し、色信号にばらつきがあっても無彩色か否かを判別するためには、次のように特徴信号ＳＴＡｑ（ｑ：整数）を生成する。
【００４５】
最大濃度差は無彩色の場合小さくなるので、
ＳＩＧ４＝１のときのマスク内総画素数ＳＴＡ５：
Σ（ＳＩＧ４（ｉ，ｊ）＝１）を求める。
（最大濃度差−最小濃度差）は無彩色の場合小さくなるので、
ＳＩＧ６＝１のときのマスク内総画素数ＳＴＡ６：
Σ（ＳＩＧ６（ｉ，ｊ）＝１）を求める。
（最大−最小）は無彩色の場合小さくなるので、
（ＳＩＧ２，ＳＩＧ３）＝（１，１）のときのマスク内総画素数ＳＴＡ４１：
Σ（（ＳＩＧ２（ｉ，ｊ），ＳＩＧ３（ｉ，ｊ））＝（１，１））
（ＳＩＧ２，ＳＩＧ３）＝（１，０）のときのマスク内総画素数ＳＴＡ４２：
Σ（（ＳＩＧ２（ｉ，ｊ），ＳＩＧ３（ｉ，ｊ））＝（１，０））
（ＳＩＧ２，ＳＩＧ３）＝（０，１）のときのマスク内総画素数ＳＴＡ４３：
Σ（（ＳＩＧ２（ｉ，ｊ），ＳＩＧ３（ｉ，ｊ））＝（０，１））
（ＳＩＧ２，ＳＩＧ３）＝（１，０）のときのマスク内総画素数ＳＴＡ４４：
Σ（（ＳＩＧ２（ｉ，ｊ），ＳＩＧ３（ｉ，ｊ））＝（０，０））
を求める。
【００４６】
領域判別信号生成回路１５では、特徴信号生成回路１４で得られる各特徴信号を用いて、領域判別信号１５Ｓを生成して出力する。たとえば無彩色の場合は、各特徴信号ＳＴＡ５，ＳＴＡ６，ＳＴＡ４１，ＳＴＡ４２，ＳＴＡ４３，ＳＴＡ４４は小さくなる。それぞれに対する閾値ＴＨＳＴＡ５，ＴＨＳＴＡ６，ＴＨＳＴＡ４１，ＴＨＳＴＡ４２，ＴＨＳＴＡ４３，ＴＨＳＴＡ４４と比較処理し、次に示すように領域判別信号１５Ｓを生成する。
【００４７】
（ＳＴＡ５＞ＴＨＳＴＡ５）ｏｒ（ＳＴＡ６＞ＴＨＳＴＡ６）ｏｒ（ＳＴＡ４１＞ＴＨＳＴＡ４１）ｏｒ（ＳＴＡ４２＞ＴＨＳＴＡ４２）ｏｒ（ＳＴＡ４３＞ＴＨＳＴＡ４３）ｏｒ（ＳＴＡ４４＞ＴＨＳＴＡ４４）を
満たすとき、領域判別信号１５Ｓとして有彩色信号１を出力し、
満たさないとき、領域判別信号１５Ｓとして無彩色信号０を出力する。
【００４８】
また文字領域か否かを判別することもできる。文字領域の特徴として、領域判定用マスク２０内に下地領域が存在することや、文字の濃度が閾値以上であること等が挙げられ、たとえば次のようにして特徴信号生成回路１４で特徴信号が生成される。
【００４９】
最大値は文字領域の場合大きくなるので、
ＳＩＧ０＝１のときのマスク内総画素数ＳＴＡ０：
Σ（ＳＩＧ０（ｉ，ｊ）＝１）を求める。
文字領域の周囲には下地領域が存在するので、
ＳＩＧ１＝１のときのマスク内総画素数ＳＴＡ１：
Σ（ＳＩＧ１（ｉ，ｊ）＝１）を求める。
【００５０】
文字領域の場合、各特徴信号ＳＴＡ０，ＳＴＡ１は大きくなるので、それぞれ閾値ＴＨＳＴＡ０，ＴＨＳＴＡ１と比較処理し、領域判別信号１５Ｓを次のように出力する。
【００５１】
（ＳＴＡ０＞ＴＨＳＴＡ０）ａｎｄ（ＳＴＡ１＞ＴＨＳＴＡ１）を
満たすとき領域判別信号１５Ｓとして文字領域信号１を出力し、
満たさないとき領域判別信号１５Ｓとして文字領域信号０を出力する。
【００５２】
図６は、領域判別信号生成回路１５から出力される領域判別信号１５Ｓを用いて領域判別結果に反映させる考え方の概要を示す。第１の考え方では、領域判別信号１５Ｓは、注目画素１０に対する信号として、注目画素１０のみに判別結果を反映させる。第２の考え方では、注目画素１０を含むマスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙに対して領域判別信号１５Ｓで代表させ、判別結果をｍ＊ｎ画素のマスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ全体に反映させる。第３の考え方では、注目画素１０を含むマスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ外の近傍の画素も含めたｉ＊ｊ画素（ｉ＞ｍ，ｊ＞ｎ）の領域全体に反映させることができる。
【００５３】
図７は、本発明の実施の他の形態としての画像処理装置５１の概略的な電気的構成を示す。本実施形態では、図１の画像入力装置２のような入力装置から得られる入力画像中の注目画素１０を含む領域の色について、前処理回路６１および色判定処理回路６２の処理結果である色判定処理結果マスク７０を生成し、色判定処理結果マスク７０に基づいて色判別信号６２ｓを得ることができる。なお、本実施形態についての説明では、ｍ＝ｎ＝５，ｕ＝ｖ＝３とする。
【００５４】
前処理回路６１は、注目画素１０を含むｍ＊ｎ画素のマスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙの一部であるｕ＊ｖ画素の小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙの画素濃度について、各色Ｃ，Ｍ，Ｙについてそれぞれ所定のフィルタ演算処理を行うフィルタ回路７１Ｃ，７１Ｍ，７１Ｙと、フィルタ回路７２Ｃ，７２Ｍ，７２Ｙとを備える。色判定処理回路６２は、前処理回路６１から出力される信号から得られる（ｍ−ｕ＋１）＊（ｎ−ｖ＋１）画素の色判定前処理結果マスク７０Ｆ１，７０Ｆ２についてそれぞれ所定の演算処理を行う二値化回路７３Ｆ１，７３Ｆ２、色判定回路７４Ｆ１，７４Ｆ２およびＡＮＤ回路７５Ｆ１，７５Ｆ２と、ＯＲ回路７６とを備える。ＯＲ回路７６は、ＡＮＤ回路７５Ｆ１，７５Ｆ２の出力の論理和演算を行い色判定処理結果マスク７０を生成する。
【００５５】
図８は、前処理回路６１の回路構成を示す。各マスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙがそれぞれｍ×ｎ＝５×５すなわち５＊５画素のマスクサイズを有するので、マスク回路７８Ｃ，７８Ｍ，７８Ｙを、（ｍ−１）×ｎ＝４×５個のＦＦと、ｍ−１＝４個のＦＩＦＯで形成することができる。注目画素１０を含む領域についての入力信号２１Ｃ，２１Ｍ，２１Ｙによって表される画素の濃度は、画素の位置に従って、いずれかのＦＦまたはＦＩＦＯに記憶される。小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙは、それぞれｕ×ｖ＝３×３すなわち３＊３画素のマスクサイズを有するので、各マスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ中に（ｍ−ｕ＋１）×（ｎ−ｖ＋１）＝３×３とおりの位置で設定することができる。
【００５６】
各小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙ内の画素の濃度を蓄積して得られる濃度信号は、フィルタ回路７１Ｃ，７１Ｍ，７１Ｙからなるフィルタ回路７１と、フィルタ回路７２Ｃ，７２Ｍ，７２Ｙからなるフィルタ回路７２とをそれぞれ通って、それぞれ８ビットの特徴量を表すフィルタ１Ｃ信号、フィルタ１Ｍ信号およびフィルタ１Ｙ信号と、フィルタ２Ｃ信号、フィルタ２Ｍ信号およびフィルタ２Ｙ信号として出力される。フィルタ１Ｃ信号、フィルタ１Ｍ信号およびフィルタ１Ｙ信号と、フィルタ２Ｃ信号、フィルタ２Ｍ信号およびフィルタ２Ｙ信号とは、小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙのマスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ内での位置の違いに応じて、それぞれ（ｍ−ｕ＋１）×（ｎ−ｖ＋１）＝３×３個生成され、色判定前処理結果マスク７０Ｆ１と７０Ｆ２とを形成する。
【００５７】
図９は、フィルタ回路７１の回路構成を示す。フィルタ回路７１を構成する各色用のフィルタ回路７１Ｃ，７１Ｍ，７１Ｙは、最大値検出回路（以下、図に「ＭＡＸ」と略称）であり、小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙ内の画素の濃度の最大値を出力値とする。（ｍ−ｕ＋１）×（ｎ−ｖ＋１）＝３×３個の小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙに対して、次のようにして、それぞれ
フィルタ１Ｃ信号←入力信号２１Ｃ（１〜ｕ，１〜ｖ）の最大値
フィルタ１Ｍ信号←入力信号２１Ｍ（１〜ｕ，１〜ｖ）の最大値
フィルタ１Ｙ信号←入力信号２１Ｙ（１〜ｕ，１〜ｖ）の最大値
を求め、（ｍ−ｕ＋１）＊（ｎ−ｖ＋１）＝３＊３画素のマスクサイズを有する色判定前処理結果マスク７０Ｆ１を生成する。このようなフィルタ回路７１は、マスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ内で小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙについての画素濃度の最大値を用いて特徴量を算出する特徴量算出手段として機能している。
【００５８】
図１０は、フィルタ回路７２の回路構成を示す。フィルタ回路７２を構成する各色毎のフィルタ回路７２Ｃ，７２Ｍ，７２Ｙは、平均・分散演算回路８０を備える。３＊３画素の各小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙに対しては、４種類の位置に隣接２＊２画素のパターン８１，８２，８３，８４が設定可能である。平均・分散演算回路８０は、各パターン８１，８２，８３，８４内の画素の濃度値の分散を計算し、分散が最小となる領域の平均値を出力値とする。平均・分散演算回路８０には、各パターン８１，８２，８３，８４毎に、１個の平均値算出回路（以下、図に「ＡＶＥ」と略称）、４個の差分回路（以下、図に「ＤＩＦＦ」と略称）および１個の加算回路（以下、図に「ＡＤＤ」と略称）が備えられ、さらに１個の比較回路および１個の選択回路（以下、図に「ＳＥＬ」と略称）を含む。
【００５９】
各パターン８１〜８４に含まれる４個の画素に対し、平均値算出回路は、濃度値の平均値を算出する。４個の差分回路は、各画素の濃度値と平均値との差である分散値を算出する。加算回路は、４個の分散値の総和を算出する。比較回路は、各パターン８１〜８４についての総和を比較し、総和がもっとも小さい、すなわち濃度ばらつきの最も小さいパターンを決定する。選択回路は、比較回路によって決定されたパターンに相当する平均値算出回路からの平均値を出力する。したがって、フィルタ回路７２としては、
フィルタ２Ｃ信号←入力信号２１Ｃ（１〜ｕ，１〜ｖ）中で、濃度ばらつきが最小となる隣接２＊２画素パターンでの平均値
フィルタ２Ｍ信号←入力信号２１Ｍ（１〜ｕ，１〜ｖ）中で、濃度ばらつきが最小となる隣接２＊２画素パターンでの平均値
フィルタ２Ｙ信号←入力信号２１Ｙ（１〜ｕ，１〜ｖ）中で、濃度ばらつきが最小となる隣接２＊２画素パターンでの平均値
を求めて、（ｍ−ｕ＋１）＊（ｎ−ｖ＋１）＝３＊３画素のマスクサイズを有する色判定前処理結果マスク７０Ｆ２を生成することができる。このようなフィルタ回路７２は、マスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ内で濃度ばらつきの最も小さい小領域マスク１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙでの画素の平均濃度値を求める平均濃度算出手段として機能している。
【００６０】
図１１は、色判定処理回路６２の回路構成を示す。二値化回路７３Ｆ１では、各色Ｃ，Ｍ，Ｙそれぞれに、色判定前処理結果マスク７０Ｆ１におけるマスク内画素濃度値の平均値ａｖｅＣ，ａｖｅＭ，ａｖｅＹを平均値算出回路で求める。各色の平均値は、加算回路で加算する。また、各画素（ｉ，ｊ）［ｉ＝１〜（ｍ−ｕ＋１），ｊ＝１〜（ｎ−ｖ＋１）］についての各色の濃度値Ｃ（ｉ，ｊ），Ｍ（ｉ，ｊ），Ｙ（ｉ，ｊ）を加算回路で加算する。上記各色の平均値および各色の濃度値の加算値同士を、比較回路で比較し、
Ｃ（ｉ，ｊ）＋Ｍ（ｉ，ｊ）＋Ｙ（ｉ，ｊ）＞ａｖｅＣ＋ａｖｅＭ＋ａｖｅＹ
のとき、その画素（ｉ，ｊ）についての二値化フラグを１に設定する。二値化回路７３Ｆ２は、色判定前処理結果マスク７０Ｆ２に対して同様な処理を行う。
【００６１】
色判定回路７４Ｆ１は、最大値検出回路、最小値検出回路（以下、図に「ＭＩＮ」と略称）、差分回路および比較回路を有する。比較回路は、色判定前処理結果マスク７０Ｆ１に対して、
Max（Ｃ（ｉ，ｊ），Ｍ（ｉ，ｊ），Ｙ（ｉ，ｊ））
−Min（Ｃ（ｉ，ｊ），Ｍ（ｉ，ｊ），Ｙ（ｉ，ｊ））
＜ＴＨｆ１（ｉ，ｊ）
の条件が成立していれば、その画素（ｉ，ｊ）［ｉ＝１〜（ｍ−ｕ＋１），ｊ＝１〜（ｎ−ｖ＋１）］の色判定フラグを１に設定する。なお、Max（）、Min（）は最大値、最小値を算出する関数をそれぞれ表しており、ＴＨｆ１（ｉ，ｊ）は、予め設定される閾値である。色判定回路７４Ｆ２は、色判定前処理結果マスク７０Ｆ２に対して同様な処理を行う。このような色判定回路７４Ｆ１，７４Ｆ２は、色判定前処理結果マスク７０Ｆ１，７０Ｆ２を用いて、色判定フラグ（特徴信号）を生成する特徴信号生成手段として機能している。
【００６２】
ＡＮＤ回路７５Ｆ１，７５Ｆ２およびＯＲ回路７６は、二値化回路７３Ｆ１，７３Ｆ２および色判定回路７４Ｆ１，７４Ｆ２からの出力値を用いて、色判定処理結果マスク７０を生成する。色判定処理結果マスク７０の各画素（ｉ，ｊ）に対応する成分７０Ｓ（ｉ，ｊ）は、いずれかの色判定前処理結果マスク７０Ｆ１，７０Ｆ２について、
二値化フラグ＝１  ａｎｄ  色判定フラグ＝１
の条件が成立するとき、７０Ｓ（ｉ，ｊ）＝１に設定され、この条件が成立しないときは、７０Ｓ（ｉ，ｊ）＝０に設定される。
【００６３】
色判定処理回路６２は、予め設定される閾値ＴＨｓよりも色判定処理結果マスク７０の各画素についての成分値の合計が大きい、すなわち
Σ７０Ｓ（ｉ，ｊ）＞ＴＨｓ
の条件を満たすとき、色判別信号６２Ｓとして無彩色を示す１を出力し、条件を満たさないとき、色判別信号６２Ｓとして有彩色を示す０を出力する。
【００６４】
図１２は、色判別信号６２Ｓを用いて領域判別結果に反映させる考え方の概要を示す。図６に示す領域判別信号１５Ｓの場合と同様に、第１の考え方では、色判別信号６２Ｓは、注目画素１０に対する信号として、注目画素１０のみに判別結果を反映させる。第２の考え方では、注目画素１０を含むマスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙに対して色判別信号６２Ｓで代表させ、判別結果をｍ＊ｎ画素のマスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ全体に反映させる。第３の考え方では、注目画素１０を含むマスク１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ外の近傍の画素も含めたｘ＊ｙ画素（ｘ＞ｍ，ｙ＞ｎ）の領域全体に反映させることができる。このように、色判別信号６２Ｓを出力する色判定処理回路６２は、領域判定手段として機能する。
【００６５】
図１３は、図１に示すエッジ検出装置７と本実施形態の画像処理装置５１とを組み合わせて、無彩色エッジを検出する構成を示す。エッジ検出装置７は、ゾーベルフィルタなどで構成され、画像のエッジ検出としては一般的な構成を有する。画像処理装置５１から得られる色判別信号６２Ｓが無彩色であることを示す１の値であり、エッジ検出装置７から得られるエッジ検出信号がエッジ有りを示す１の値であるとき、ＡＮＤ回路８５は、無彩色エッジ信号８５Ｓが真となって１の値をとるように出力する。
【００６６】
図１の画像処理装置１を本実施形態の画像処理装置５１に替えると、黒生成装置４では、色判別信号６２Ｓに応じて、黒生成量を調整、あるいは変更する。色判別信号６２Ｓが無彩色を示す１となるとき、黒生成装置４は、図１２に示すような判別結果を反映させる領域に対して、他領域よりも黒生成量を増加させたり、あるいは、黒トナーのみで出力させるような後処理を行う。これによって、カラートナーの使用量を減らし、トナー総量の削減を図ることができる。
【００６７】
フィルタ装置５では、色判別信号６２Ｓに応じて、フィルタ係数を調整、あるいは変更する。色判別信号６２Ｓが無彩色を示す１となり、エッジ検出装置７がエッジを検出して、図１３に示すような無彩色エッジ信号８５Ｓが１となるとき、フィルタ装置５は、図１２に示すような判別結果を反映させる領域に対してエッジ強調フィルタを用い、他領域に対しては平滑化フィルタを用いる等の後処理を行う。これによって、たとえば黒文字の周囲をくっきりと表現することができ、鮮明な黒文字を得ることができる。
【００６８】
中間調生成装置６では、色判別信号６２Ｓに応じて生成する中間調を調整、あるいは変更する。色判別信号６２Ｓが無彩色を示す１となるとき、図１２に示すような判別結果を反映させる領域に対しては２×２マスクのディザ法を用い、他領域に対しては３×３マスクのディザ法を用いる等の処理を行う。これによって、無彩色領域に対しては解像力優先処理、他領域に対しては階調性優先処理を行うなどの切り換えを実現することができる。さらに、図１２に示すように、エッジ検出装置７の検出結果を同時に反映させることもできる。
【００６９】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、注目画素を含む画像領域の特性の判別を、マスクを設定して、マスク内に小領域マスクをさらに設定し、小領域マスクを全ての設定可能な位置に設定しながら、小領域マスク毎に画素濃度の総和を求めてパラメータを算出し、クラス分け処理を行って処理結果の集計から特徴信号を生成し、複数の特徴信号に基づいて少なくとも注目画素がいずれの画像領域に含まれるかの判別を行うので、入力信号に画素ずれや雑音等が混入しても、精度のよい領域の判別を行うことができる。
【００７１】
また本発明によれば、小領域マスク毎のクラス分け処理で少なくとも１つのパラメータについて複数の閾値によって３レベル以上のクラス分けを行い、画像領域の判別を行うことができるので、後処理に最適な条件での領域の特性の判別を行うことも可能となる。
【００７２】
また本発明によれば、領域の有彩色領域か無彩色領域かを識別して画像領域を判別することができるので、色に応じた適切な後処理を行うことができる。
【００７３】
また本発明によれば、文字領域か否かを識別して画像領域を判別することができるので、文字領域などについての適切な後処理を行うことができる。
【００７４】
さらに本発明によれば、文字、写真、網点などが混在した原稿の各画像領域の特性を、注目画素を含むように設定するマスク内で設定可能な位置の全てに設定する小領域マスク中に、さらに小さい、第２小領域を設定し、画素濃度のばらつきの最も少ない第２小領域での平坦部濃度平均に基づいて判別するので、入力信号に画素ずれや雑音などが混入していても、良好な判別処理を行うことができる。
【００７５】
また本発明によれば、注目画素についての領域判別結果を注目画素を含むマスク内の全ての画素に適用するので、入力される画素の全てについて領域判別を行う必要はなく、処理速度を速め、コスト低減も図ることができる。
【００７６】
また本発明によれば、注目画素についての領域判別結果を注目画素を含むマスク外の画素にも適用するので、入力される画素の全てについて領域判別を行う必要はなく、処理速度をさらに速め、コストもさらに低減することができる。
【００７７】
また本発明によれば、無彩色エッジ領域などを精度よく検出して、黒文字などのエッジを鮮明に処理することができる。
【００７８】
また本発明によれば、無彩色領域などを精度よく判別して、黒生成装置の機能を有効に利用することができる。
【００７９】
また本発明によれば、フィルタ装置のフィルタ係数などを領域判別結果に従って変更し、領域の特性に適合した画像処理を行うことができる。
【００８０】
また本発明によれば、中間調生成装置による中間調処理状態に領域判別結果を反映させ、適切な中間調を伴う画像処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態としての画像処理装置を備えるフルカラー複写機の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図３】図２の多値処理回路の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図４】図２の多値信号生成回路の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図５】図２の判別処理回路の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図６】図２の領域判別信号生成回路から出力される領域判別信号を用いて領域判別結果に反映させる考え方の概要を示す図である。
【図７】本発明の実施の他の形態としての画像処理装置の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図８】図７の前処理回路の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図９】図７のフィルタ回路の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図１０】図７のフィルタ回路の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図１１】図７の色判定処理回路の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図１２】図７の色判定処理回路から出力される色判別信号を用いて領域判別結果に反映させる考え方の概要を示す図である。
【図１３】図１に示すエッジ検出装置と図７に示す画像処理装置とを組み合わせて、無彩色エッジを検出する構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１，５１  画像処理装置
２  画像入力装置
３  画像出力装置
４  黒生成装置
５  フィルタ装置
６  中間調生成装置
７  エッジ検出装置
１０  注目画素
１１  総和算出回路
１２  パラメータ算出回路
１３  多値信号生成回路
１３Ｓ  多値信号
１４  特徴信号生成回路
１５  領域判別信号生成回路
１５Ｓ  領域判別信号
１６  多値処理回路
１７  判別処理回路
１８  マスク設定回路
１８Ｃ，１８Ｍ，１８Ｙ  マスク
１９  小領域マスク設定回路
１９Ｃ，１９Ｍ，１９Ｙ  小領域マスク
２０  領域判別用マスク
４０  領域判定用マスク回路
６１  前処理回路
６２  色判定処理回路
６２Ｓ  色判別信号
７０  色判定処理結果マスク
７０Ｆ１，７０Ｆ２  色判定前処理結果マスク
７１，７１Ｃ，７１Ｍ，７１Ｙ；７２，７２Ｃ，７２Ｍ，７２Ｙ  フィルタ回路
７３Ｆ１，７３Ｆ２  二値化回路
７４Ｆ１，７４Ｆ２  色判定回路
８０  平均・分散演算回路
【図１】
0003639452.tif 000004
【図２】
0003639452.tif 000005
【図３】
0003639452.tif 000006
【図４】
0003639452.tif 000007
【図５】
0003639452.tif 000008
【図６】
0003639452.tif 000009
【図７】
0003639452.tif 000010
【図８】
0003639452.tif 000011
【図９】
0003639452.tif 000012
【図１０】
0003639452.tif 000013
【図１１】
0003639452.tif 000014
【図１２】
0003639452.tif 000015
【図１３】
0003639452.tif 000016