(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を読取り、複数の色成分に分解する画像入力手段と、
画像入力手段から得られる画像データに基づいて、画素毎にカラー領域、中間領域または白黒領域のうちのいずれに属するかを判別する画素領域判別手段と、
画素領域判別手段によって白黒領域に属すると判別される画素を、モノクロ領域と下地領域とに分類する白黒領域判別手段と、
画素領域判別手段および白黒領域判別手段によって、カラー領域、中間領域またはモノクロ領域に属すると判別される画素が現れる毎に、発生数分だけ、それぞれカラー画素カウンタ、中間画素カウンタまたはモノクロ画素カウンタに計数する画素計数手段と、
白黒領域判別手段によってモノクロ領域に属すると判別される画素が所定数以上連続して発生する部分が存在する場合に、そのモノクロ領域に属する画素が連続して発生している部分をモノクロブロックであると認識するモノクロブロック認識手段と、
モノクロブロック認識手段によって認識されるモノクロブロックの両端に位置する画素が、カラー領域または中間領域のいずれかに属している画素である場合は、その領域に属するとされる画素の存在数分だけ、それぞれカラー画素カウンタまたは中間画素カウンタの計数値を減少させ、モノクロブロックの両端に位置する画素が、下地領域に属している画素である場合には、カラー画素カウンタ、中間画素カウンタおよびモノクロ画素カウンタのいずれの計数値も変更しない計数値補正手段と、
計数値補正手段による補正後のカラー画素カウンタおよびモノクロ画素カウンタの計数値が所定の閾値に関する予め定める条件を満たす場合に、カラー画像またはモノクロ画像のいずれであるかの判別を行い、該条件を満たさない場合には、中間画素カウンタの計数値を所定の係数で重み付けしてカラー画素カウンタの計数値に加算し、加算後の計数値に基づいて当該画像がカラー画像であるかモノクロ画像のいずれであるかの判別を行うカラー画像判別手段とを、
含むことを特徴とする画像判別装置。
【請求項２】
前記画素領域判別手段は、画素がカラー領域、中間領域または白黒領域のうちのいずれに属するかという判別の際に、入力される画像データの色成分間の相互差分値の組合わせ中で絶対値が最大となる組合わせを選択し、その絶対値を判別基準として、カラー領域、中間領域または白黒領域の３つの領域に分類することを特徴とする請求項１記載の画像判別装置。
【請求項３】
前記白黒領域判別手段は、モノクロ領域と下地領域との分類に関して、入力される画像データのうちの色成分の最小値と所定の閾値とを画素毎に比較し、この比較結果に基づいて、当該画素がモノクロ領域に属するか下地領域に属するかを分類することを特徴とする請求項１または２記載の画像判別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタルカラー複写機や多色印刷が可能な印刷機等で画像の種類を判別する画像判別装置に関し、特にカラー領域とモノクロ領域とが混在する可能性のある画像に対して領域の判別を行う画像判別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、オフィス等において複写や印刷のために使用される画像データは、モノクロと称される白黒画像であることが多く、ほとんどモノクロであると言っても過言でないと言えるほどである。しかし、近年、高画質なカラー複写機やプリンタの普及があり、またオフィスにおいてもカラー印刷に対するニーズが増大しており、オフィスでも取扱う画像のカラー化が徐々に発展しつつある。
【０００３】
こうしたカラー画像複写機では、カラー用の記録材を複数色重ね合わせて白黒画像を複写しようとすると、色ずれやインクの分光・分布特性などから、黒い文字や細線が網点にならず、見ずらいという欠点がある。またカラー画像を処理するプロセスを考える場合に、前述のように複写の品質が悪くなったり、同様に印刷の品質が悪くなったりするという問題の他に、白黒画像であるにもかかわらず、色分解した複数の成分として処理すると処理に時間がかかったり、複数のプロセスによって画像を形成するためコストが多くかかったりするという欠点がある。
【０００４】
ここで複数の成分は、たとえば赤緑青の３原色であるＲ，Ｇ，Ｂや、イエロ、マゼンタおよびシアンであるＹ，Ｍ，Ｃの３原色である。この欠点を解消するためには、カラー情報を含むカラー画像であるか、モノクロ情報のみから成るモノクロ画像であるかを判別し、画像の種類に応じて適切なプロセスを選択する必要があり、カラー画像であるかモノクロ画像であるかを判別するためのカラー画像判別が重要になる。
【０００５】
カラー画像判別についての先行技術としては、たとえば特開平３−２７０３８０や特開平４−２８２９６８などがある。特開平３−２７０３８０では、カラー判別信号の出力回数に応じて、カラー画像判別信号を出力する手法が紹介されている。この先行技術では、各画素毎にカラー画素であるかモノクロ画素であるかを判別し、画像中のカラー画素数を計数して、その計数値が一定以上の回数発生していれば、その画像をカラー画像であると判別し、そうでない場合はその画像をモノクロ画像であると判別する。
【０００６】
また特開平４−２８２９６８には、ライン毎の判別結果に基づいて、結果としてカラー画像判別を行う手法が紹介されている。この先行技術では、各画素毎にカラー画素であるかモノクロ画素であるかを判別し、与えられる画素順で所定数以上の連続するカラー画素の存在を検知すると、この連続カラー画素分をカラーブロックとして認識し、１ライン中に所定数以上のカラーブロックが存在していれば、ラインをカラーラインとして判別し計数する。画素中にカラーラインが所定数以上存在する場合には、この画像をカラー画像として判別し、そうでない場合は、その画像をモノクロ画像であると判別する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
特開平３−２７０３８０や特開平４−２８２９６８の先行技術では、画像判別で画素毎にカラー画像であるかモノクロ画像であるかを判別し、画像中のカラー領域部分が占める量によって、もしくはカラー領域部分とモノクロ領域部分との比率によって、画像の判別を行っている。しかしながら、これらの手法では、画素判別の際の誤判別に対する考慮を行っていないので、画素判別で誤判別が生じた場合に、画素判別の出力結果も誤って出力されてしまう可能性がある。
【０００８】
画素判別の際の誤判別としては、実際はカラー画素にあるにもかかわらずモノクロ画素として判別されてしまう場合と、逆に実際はモノクロ画素であるにもかかわらずカラー画素として判別されてしまう場合とがある。このような誤判別は、主としてモノクロエッジ部分に発生するカラーノイズの影響、および原稿の下地部分やいわゆるパステル色と呼ばれる領域において問題になるような１画素の濃度値だけからではカラー画素であるかモノクロ画素であるかを判別することができない画素の取扱い方に起因する。モノクロエッジ部分に発生するカラーノイズとは、画像の読取りずれや読取り程度に起因して起こる色ずれのことである。これが発生すると、実際にはモノクロ領域に属するはずの画素が、カラー領域に属しているカラー画素であるとして認識されてしまう可能性がある。
【０００９】
本発明の目的は、画像がカラー情報を含むカラー画像であるかモノクロ情報のみから成るモノクロ画像であるかを、精度よく判別することができる画像判別装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、画像を読取り、複数の色成分に分解する画像入力手段と、
画像入力手段から得られる画像データに基づいて、画素毎にカラー領域、中間領域または白黒領域のうちのいずれに属するかを判別する画素領域判別手段と、
画素領域判別手段によって白黒領域に属すると判別される画素を、モノクロ領域と下地領域とに分類する白黒領域判別手段と、
画素領域判別手段および白黒領域判別手段によって、カラー領域、中間領域またはモノクロ領域に属すると判別される画素が現れる毎に、発生数分だけ、それぞれカラー画素カウンタ、中間画素カウンタまたはモノクロ画素カウンタに計数する画素計数手段と、
白黒領域判別手段によってモノクロ領域に属すると判別される画素が所定数以上連続して発生する部分が存在する場合に、そのモノクロ領域に属する画素が連続して発生している部分をモノクロブロックであると認識するモノクロブロック認識手段と、
モノクロブロック認識手段によって認識されるモノクロブロックの両端に位置する画素が、カラー領域または中間領域のいずれかに属している画素である場合は、その領域に属するとされる画素の存在数分だけ、それぞれカラー画素カウンタまたは中間画素カウンタの計数値を減少させ、モノクロブロックの両端に位置する画素が、下地領域に属している画素である場合には、カラー画素カウンタ、中間画素カウンタおよびモノクロ画素カウンタのいずれの計数値も変更しない計数値補正手段と、
計数値補正手段による補正後のカラー画素カウンタおよびモノクロ画素カウンタの計数値が所定の閾値に関する予め定める条件を満たす場合に、カラー画像またはモノクロ画像のいずれであるかの判別を行い、該条件を満たさない場合には、中間画素カウンタの計数値を所定の係数で重み付けしてカラー画素カウンタの計数値に加算し、加算後の計数値に基づいて当該画像がカラー画像であるかモノクロ画像のいずれであるかの判別を行うカラー画像判別手段とを、
含むことを特徴とする画像判別装置である。
【００１１】
本発明に従えば、画像入力手段によって読取られ、複数の色成分に分解されて得られる画像データに基づいて、画素領域判別手段は画素毎にその画素がカラー領域に属する画素であるか、白黒領域に属する画素であるか、あるいはカラー領域とも白黒領域ともどちらとも言えない中間領域に属する画素であるかを判別する。さらに白黒領域に属すると判別される画素については、白黒領域判別手段によって下地領域とモノクロ領域に分離される。計数値補正手段は、画素計数手段によってカラー領域、中間領域またはモノクロ領域に属する画素数がそれぞれ計数されているカラー画素カウンタおよびモノクロ画素カウンタの計数値を、モノクロブロックの両端に位置する画素数だけ減少させるけれども、モノクロブロックの両端に位置する画素が下地領域に属している画素である場合にはカラー画素カウンタ、中間画素カウンタおよびモノクロ画素カウンタのいずれの計数値も変更しない。このカラー画素カウンタ、中間画素カウンタおよびモノクロ画素カウンタの計数値に基づいて、カラー画像判別手段は、その画像がカラー画像であるかモノクロ画像であるかの判別を行うことができる。この判別は、まずカラー画像カウンタおよびモノクロ画素カウンタの計数値に基づいて行い、判別が困難である場合には中間画素カウンタの計数値も含めて判別を行う。
【００１２】
また本発明で前記画素領域判別手段は、画素がカラー領域、中間領域または白黒領域のうちのいずれに属するかという判別の際に、入力される画像データの色成分間の相互差分値の組合わせ中で絶対値が最大となる組合わせを選択し、その絶対値を判別基準として、カラー領域、中間領域または白黒領域の３つの領域に分類することを特徴とする。
【００１３】
本発明に従えば、画像データを画像入力手段で複数の色成分に分解して、色成分間の相互差分値の組合わせ中で絶対値が最大となる組合わせを判別基準として選択し、カラー領域、中間領域または白黒領域の３つの領域に分類するので、画像の判別を適切に行うことができる。白黒領域では、各色成分がほとんど同等であり、相互差分値の組合わせの中で絶対値が最大となる組合わせであっても、その値は小さくなって容易に白黒領域であることを判別することができる。カラー領域では、いずれかの組合わせに絶対値がかなり大きくなる相互差分値が存在するので、容易に判別することができる。相互差分値の組合わせのみでは領域の判別が困難な場合は、中間領域として分類するので、各画素をカラー領域、中間領域または白黒領域のいずれかには容易に分類することができる。
【００１４】
また本発明で前記白黒領域判別手段は、モノクロ領域と下地領域との分類に関して、入力される画像データのうちの色成分の最小値と所定の閾値とを画素毎に比較し、この比較結果に基づいて、当該画素がモノクロ領域に属するか下地領域に属するかを分類することを特徴とする。
【００１５】
本発明に従えば、白黒領域判別手段では、入力される画像データのうちの色成分の最小値と所定の閾値とを画素毎に比較する。当該画素がモノクロ領域に属する場合には、各色成分は所定の閾値よりも大きくなるはずであり、色成分のうちの最小値であっても所定の閾値を超えることになる。当該画素が下地領域に属する場合には、各色成分が小さくなって最小値は所定の閾値よりも小さくなるので、容易にモノクロ領域に属する画素であるか、下地領域に属する画素であるかを分類することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態としての画像判別装置の概略的な構成を示す。本実施形態では、読取られるカラー画像データは、Ｙ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）の３つの色成分を有すると想定する。画像入力手段１は、たとえばＣＣＤなどを受光素子とし、カラーフィルタなどを用いるカラー撮像手段であり、画像の読取りデータが画素単位で、３色成分で走査方向順に与えられる。画素領域判別手段２は、差分値算出手段３、差分値最大値選択手段４および画素判別手段５を含む。差分値算出手段３は、各画素毎の画像データを構成する色成分であるＹ，Ｍ，Ｃの相互差分値である（Ｙ−Ｍ，Ｍ−Ｃ，Ｃ−Ｙ）をそれぞれ算出して絶対値を取る。差分最大値選択手段４は、相互差分値の絶対値の３つの組合わせ｛｜Ｙ−Ｍ｜，｜Ｍ−Ｃ｜，｜Ｃ−Ｙ｜｝のうち最大の値を取る組合わせを｛｜Ｙ−Ｍ｜，｜Ｍ−Ｃ｜，｜Ｃ−Ｙ｜｝ｍａｘとして選択する。画素判別手段５は、予め定められている所定の閾値α，β（α＜β，α＞０，β＞０）と｛｜Ｙ−Ｍ｜，｜Ｍ−Ｃ｜，｜Ｃ−Ｙ｜｝ｍａｘの値とを比較し、｛｜Ｙ−Ｍ｜，｜Ｍ−Ｃ｜，｜Ｃ−Ｙ｜｝ｍａｘ＜αのときには当該画素を白黒領域に属する画素であると判別し、｛｜Ｙ−Ｍ｜，｜Ｍ−Ｃ｜，｜Ｃ−Ｙ｜｝ｍａｘ＞βのときには当該画素をカラー領域に属する画素であると判別する。またα≦｛｜Ｙ−Ｍ｜，｜Ｍ−Ｃ｜，｜Ｃ−Ｙ｜｝ｍａｘ≦βのときは、当該画素を白黒領域ともカラー画素ともそのどちらとも言えない中間領域に属するものと判別する。画素判別手段５は、カラー領域に属する画素をカラー領域画素６として判別し、中間領域に属する画素を中間領域画素７として判別し、モノクロ領域に属する画素をモノクロ領域画素８として判別する。
【００１７】
モノクロ領域画素８は、モノクロブロック認識手段９によって、連続して発生している部分がモノクロブロックであると認識される。カラー領域画素６、中間領域画素７およびモノクロ領域画素８のいずれかが現れる毎に、画素計数手段１０は、カラー画素カウンタ１１、中間画素カウンタ１２またはモノクロ画素カウンタ１３で発生数分だけ計数を行う。モノクロブロック認識手段９によって認識されるモノクロブロックに属する画素は、モノクロブロックカウンタ１４で計数される。モノクロブロック認識手段９は、モノクロブロックの開始部分の画素とモノクロブロック終了部分の画素が属する領域を認識する。カラーノイズ除去手段１５は、モノクロブロック認識手段９によって認識されるモノクロブロックの開始部分および終了部分の画像について、カラーノイズ除去のための補正を行う。この補正については後述する。カラー画像判別手段１６は、カラー画素カウンタ１１、中間画素カウンタ１２およびモノクロ画素カウンタ１３の計数値に基づいて、入力された画像データがカラー画像であるか否かを判別し、最終出力手段１７として、判別結果に従ってカラー原稿またはモノクロ原稿を出力する。画素領域判別手段２、モノクロブロック認識手段９、画素計数手段１０、カラーノイズ除去手段１５およびカラー画像判別手段１６は、コンピュータ装置のプログラム動作によって実現される。
【００１８】
図２は、色成分の相互差分値の組合わせで、カラー領域、中間領域または白黒領域に判別する考え方の原理を示す。この原理は、加法混色の定理から、Ｙ≡Ｍ≡Ｃの場合には、当該画素を無彩色であると予測することができることに基づく。実際には、カラーバランス調整のために、正の定数ｋ１，ｋ２，ｋ３を用いて、
Ｙ’＝ｋ１Ｙ，Ｍ’＝ｋ２Ｍ，Ｃ’＝ｋ３Ｃ
として各色成分に対する重み付けを行い、重み付けを行った色成分Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’を用いて画素判別を行う。ここでは説明の便宜のため、重み付けが無い場合を説明する。たとえば、画素判別のための閾値α，βをα＝２０，β＝３０とし、入力される画像データとして、Ｙ＝３０，Ｍ＝１０，Ｃ＝４５が与えられるとすると、｛｜Ｙ−Ｍ｜，｜Ｍ−Ｃ｜，｜Ｃ−Ｙ｜｝ｍａｘは、｛｜３０−１０｜，｜１０−４５｜，｜４５−３０｜｝ｍａｘ→３５となり、閾値α，βと比較して、当該画素をカラー領域に属する画素と判別することができる。同じく画素判別のための閾値α，βをα＝２０，β＝３０とし、入力される画像データとして、Ｙ＝３０，Ｍ＝４０，Ｃ＝１５が与えられるとすると、同様に、｛｜３０−４０｜，｜４０−１５｜，｜１５−３０｜｝ｍａｘ→２５となり、閾値α，βと比較して、当該画素を中間領域に属する画素であると判別することができる。
【００１９】
白黒領域に属すると判別される画素に対しては、Ｙ，Ｍ，Ｃの各色成分のうちの最小値｛Ｙ，Ｍ，Ｃ｝ｍｉｎと、予め定めてある画像下地閾値ωと比較して、｛Ｙ，Ｍ，Ｃ｝ｍｉｎ≧ωのときには当該画素をモノクロ領域である黒領域に属する画素であると判別し、｛Ｙ，Ｍ，Ｃ｝ｍｉｎ＜ωのときには当該画素を下地領域である白領域に属する画素であると判別する。
【００２０】
図１に示す画素計数手段１０は、画素判別手段５によってカラー領域画素６、中間領域画素７またはモノクロ領域画素８として判別される画素が発生する毎に、それぞれカラー画素カウンタ１１、中間画素カウンタ１２またはモノクロ画素カウンタ１３を発生数分だけ増加させる。これによって、下地領域に属するとされる画素以外の当該画像におけるカラー画素、中間画素およびモノクロ画素の発生数を算出することができる。
【００２１】
図３は、カラーノイズ除去手段１５によって行われる、モノクロエッジ部分に起こりがちなカラーノイズの影響を除去する考え方を示す。カラーノイズ除去の方法としては、画素順に所定の長さ以上の連続するモノクロブロック２０が検出される場合に、そのモノクロブロック２０とカラー画素、中間画素または画像下地画素の境界に当たる両端の部分２１，２２の画素にはカラーノイズが発生している可能性があるので、その両端の部分の画素については、画素判別の対象から除外することによって行う。
【００２２】
図３（ａ）に示すように、ブロックの閾値ＢＯＲＤＥＲを所定の正の整数で設定しておき、連続モノクロ領域２３に属する画素の数ｘ個が、ｘ≧ＢＯＲＤＥＲのとき、連続部分をモノクロブロック２０であると判別する。カラーノイズ除去手段１５は、このような連続モノクロ領域２３の境界の部分２１，２２に属する画素は、領域についての誤判別の可能性が大きいので、図３（ｂ）に示すように、領域の判別対象より除外し、残余の画素についてカラー画像であるか否かの判別を行うようにする。
【００２３】
図４は、図１に示す画像判別装置の全体的な処理の手順を示す。ここでは簡易化のため、モノクロブロック２０の両端の部分２１，２２における除去対象画素幅を１とし、両端で合計２画素を除去の対象としておく。
【００２４】
ステップａ１からメインの手順を開始し、ステップａ２ではカウンタの計数値などについての初期設定を行う。ステップａ３では、カレントフラグをクリアする。ステップａ４では、１画素の画像データを入力する。ステップａ５では入力された画素の属する領域を判別する。ステップａ６では、カラーノイズ除去処理を行う。ステップａ７では、全ての画素の判別が終了しているか否かを判断する。終了していないときにはステップａ３に戻る。ステップａ７で、全ての画素の判別が終了していると判断されるときには、ステップａ８で中間判別処理を行い、ステップａ９でカウンタ値に基づく画像の判別を行い。ステップａ１０でメインの手順を終了する。
【００２５】
図５は、図４のステップａ２の初期設定をサブルーチンとして行う場合の処理を示す。ステップｂ１から初期設定を開始し、ステップｂ２ではカラー画素カウンタ１１の計数値ＣＯ−ＣＮＴＲを０にセットする。ステップｂ３では、中間画素カウンタ１２の計数値ＭＩ−ＣＮＴＲを０にセットする。ステップｂ４では、モノクロ画素カウンタ１３の計数値ＢＬ−ＣＮＴＲを０にセットする。ステップｂ５では、現在の判別対象位置とモノクロブロック２０とを挟んで対面する位置でのカラー画素用のフラグとして、通常はオフとなるフロントカラーフラグＦＣ−ＦＬＡＧをオフにセットしておく。ステップｂ６では、現在の判別対象位置とモノクロブロック２０を挟んで対面する位置での中間画素用のフラグとして、通常はオフとなるフロント中間フラグＦＭ−ＦＬＡＧをオフにセットしておく。ステップｂ７では、現在の判別対象位置とモノクロブロック２０とを挟んで対面する位置での下地画素用のフラグとして、通常はオフとなるフロント下地フラグＦＧ−ＦＬＡＧをオフにセットしておく。ステップｂ８では、読取り順に連続してモノクロ領域に属すると判別される画素が発生した場合に、その連続数を表すモノクロブロックカウンタ１４の計数値ＭＯ−ＰＬＫを０にセットする。ステップｂ９で処理を終了する。
【００２６】
図６は、図４のステップａ３で行われるカレントフラグクリアをサブルーチンとして行う場合の処理を示す。ステップｃ１からカレントフラグクリア処理を開始する。ステップｃ２では、現在の判別対象位置でカラー画素用のフラグとして用いられ、通常はオフであり、現在の判別対象画素がカラー領域に属すると判別されるときにオンになるカレントカラーフラグ（ＣＣ−ＦＬＡＧ）をオフにセットしておく。ステップｃ３では、現在の判別対象位置での中間画素用のフラグとして、通常はオフであり、現在の判別対象画素が中間領域に属すると判別されるときにオンとなるカレント中間フラグＣＭ−ＦＬＡＧをオフにセットしておく。ステップｃ４では、現在の判別対象位置での下地画素用のフラグであり、通常はオフであり、現在の判別対象画素が下地領域に属すると判別されるときにオンとなるカレント下地フラグＣＧ−ＦＬＡＧをオフにセットしておく。ステップｃ５で、カレントフラグクリアの処理を終了する。
【００２７】
図７は、図１のステップａ５の画素判別をサブルーチンとして行う場合の処理を示す。ステップｄ１から画素判別の処理を開始する。ステップｄ２では、色成分間の相互差分値の絶対値が第１の閾値αよりも小さいか否かを判断する。差分値の組合わせがαよりも小さくないと判別されるときには、ステップｄ３で、相互差分値の最大値が第２の閾値βよりも大きいか否かを判断する。閾値βよりも大きいと判断されるときには、ステップｄ４でカラー画素の計数値ＣＯ−ＣＮＴＲを１だけ増加させ、ステップｄ５でカレントカラーフラグＣＣ−ＦＬＡＧをオンにセットする。ステップｄ３で、閾値βよりも大きくないと判断されるときには、中間画素の計数値ＭＩ−ＣＮＴＲを１だけ増加させ、ステップｄ７でカレント中間フラグＣＭ−ＦＬＡＧをオンにセットする。ステップｄ２で、相互差分値の最大値がαよりも小さいと判断されるときには、ステップｄ８で各色成分Ｙ，Ｍ，Ｃの最小値が第３の閾値ωよりも小さいか否かを判断する。小さいと判断されるときには、ステップｄ９でカレント下地フラグＣＧ−ＦＬＡＧをオンにセットする。ステップｄ８で、閾値ωよりも小さくないと判断されるときには、ステップｄ１０で、モノクロ画素の計数値ＢＬ−ＣＮＴＲを１だけ増加させ、ステップｄ１１でモノクロブロックの計数値ＭＯ−ＢＬＫを１だけ増加させる。ステップｄ５、ステップｄ７、ステップｄ９またはステップｄ１１が終了すると、ステップｄ１２で画素判別の処理を終了する。
【００２８】
図７の画素判別では、入力データであるＹ，Ｍ，Ｃの相互差分の絶対値の最大値となる組合わせであるＹ−Ｍ−Ｃｍａｘ＝｛｜Ｙ−Ｍ｜，｜Ｍ−Ｃ｜，｜Ｃ−Ｙ｜｝ｍａｘと２つの画素判別用閾値であるα，βとの値の比較が行われ、当該画素がカラー領域、中間領域または白黒領域いずれに属する画素であるかを判別している。白黒領域に属するとされる画素に関しては、下地閾値ωとの比較によって、白である下地領域であるか、黒であるモノクロ領域であるか、いずれに属する画素であるかが判別される。カラー領域または中間領域に属する画素が発生する場合は、対応するカラー画素カウンタ１１または中間画素カウンタ１２をそれぞれ１だけ増加させ、カレントカラーフラグＣＣ−ＦＬＡＧまたはカレント中間フラグＣＭ−ＦＬＡＧをそれぞれオンにする。モノクロ領域に属すると判別される画素が発生する場合は、モノクロ画素カウンタ１３を１増加させ、モノクロブロックカウンタ１４を１増加させる。下地領域に属する画素が発生する場合には、カレント下地フラグＣＧ−ＦＬＡＧをオンにする。
【００２９】
図８は、図４のステップａ６のカラーノイズ除去をサブルーチンとして行う処理を示す。ステップｅ１からカラーノイズ除去の処理を開始する。ステップｅ２では、カレントカラーフラグＣＣ−ＦＬＡＧ、カレント中間フラグＣＭ−ＦＬＡＧ、カレント下地フラグＣＧ−ＦＬＡＧのいずれかがオンであるか否かを判断する。いずれかがオンであるときには、ステップｅ３でモノクロブロックカウンタ１４の計数値ＭＯ−ＢＬＫが予め設定されるモノクロブロック閾値ＢＯＲＤＥＲより以上であるか否かを判断する。条件が成立するときには、ステップｅ４でフラグチェックを行う。ステップｅ４のフラグチェックの後、またはステップｅ４で条件が成立しないときに、ステップｅ５でカレントカラーフラグＣＣ−ＦＬＡＧの状態をフロントカラーフラグＦＣ−ＦＬＡＧにセットする。ステップｅ６では、カレント中間フラグＣＭ−ＦＬＡＧの状態をフロント中間フラグＦＭ−ＦＬＡＧにセットする。ステップｅ７では、カレント下地フラグＣＧ−ＦＬＡＧの状態をフロント下地フラグＦＧ−ＦＬＡＧにセットする。ステップｅ８では、モノクロブロックカウンタ１４の計数値ＭＯ−ＢＬＫを０にセットする。ステップｅ８の終了後、またはステップｅ２で条件が成立しないときには、ステップｅ９でカラーノイズ除去の処理を終了する。
【００３０】
図８のカラーノイズ除去では、カレントカラーフラグＣＣ−ＦＬＡＧ、カレント中間フラグＣＭ−ＦＬＡＧまたはカレント下地フラグＣＣ−ＦＬＡＧのいずれかがオンになっている場合に、モノクロブロックカウンタ１４の計数値ＭＯ−ＢＬＫとモノクロブロック閾値ＢＯＲＤＥＲとを比較し、モノクロブロックカウンタ１４の計数値ＭＯ−ＢＬＫがモノクロブロック閾値ＢＯＲＤＥＲ以上であれば、モノクロブロック２０の両端部分２１，２２にカラーノイズが発生している可能性があるとして、カラーノイズ除去が行われる。モノクロブロックカウンタ１４の計数値ＭＯ−ＢＬＫがモノクロブロック閾値ＢＯＲＤＥＲを下回っている場合には、カラーノイズ除去は行われない。これは、一定以上の大きさを持たない連続モノクロ領域は、孤立点や単なるノイズである可能性があるために、一定以上の大きさを持つモノクロブロック２０のみにカラーノイズ除去を適応するためである。カラーノイズ除去は、各カレントフラグおよび各フロントフラグの状態を基に、各カウンタ値を補正することによって行う。
【００３１】
図９は、図８のステップｅ４におけるフラグチェックをサブルーチンとして行う場合の処理を示す。ステップｆ１からフラグチェックを開始する。ステップｆ２では、フロントカラーフラグＦＣ−ＦＬＡＧがオンであるか否かを判断する。オンであるときには、カラー画素カウンタ１１の計数値ＣＯ−ＣＮＴＲを１だけ減少させる。ステップｆ３の後、またはステップｆ２で条件が成立しないとき、ステップｆ４でフロント中間フラグＦＭ−ＦＬＡＧがオンであるか、否かを判断する。オンであるときには、ステップｆ５で週間画素カウンタ１２の計数値ＭＩ−ＣＮＴＲを１だけ減少させる。ステップｆ５の後、またはステップｆ４で条件が成立しないとき、ステップｆ６で、カレントカラーフラグＣＣ−ＦＬＡＧがオンであるか否かを判断する。オンであると判断されるときには、ステップｆ７で、カラー画素カウンタ１１の計数値ＣＯ−ＣＮＴＲを１だけ減少させる。ステップｆ７の後、またはステップｆ６で条件が成立しないとき、ステップｆ８でカレント中間フラグＣＭ−ＦＬＡＧがオンであるか否かを判断する。オンであると判断されるときには、ステップｆ９で中間画素カウンタ１２の計数値ＭＩ−ＣＮＴＲを１だけ減少させる。ステップｆ１０の後、ステップｆ８で条件が成立しないときｆ１０でフラグチェックの処理を終了する。なお、カレント下地フラグＣＧ−ＦＬＡＧおよびフロント下地フラグＦＧ−ＦＬＡＧがオンの場合には、画像の下地部分にはカラーノイズは原理上存在しないので、無視する。
【００３２】
現在の画素判別対象位置２４での各カレントフラグの状態であるオン／オフが、次の順の画素判別対象位置でのカラーノイズ除去の際の各フロントフラグの状態になるので、図８のステップｅ５からステップｅ７では、現在のカレントフラグの状態を対応するフロントフラグにセットしている。またステップｅ８では、モノクロブロックカウンタ１４の計数値ＭＯ−ＢＬＫを０にセットしてクリヤしている。
【００３３】
図１０は、連続モノクロ領域２３の両端の部分２１，２２に対面する位置の画素に対してフラグ設定を行う考え方を示す。現在の画素判別位置２４について、カレントカラーフラグＣＣ−ＦＬＡＧ、カレント中間フラグＣＭ−ＦＬＡＧまたはカレント下地フラグＣＧ−ＦＬＡＧが設定されていれば、連続モノクロ領域２３が終了したと判断される。連続モノクロ領域２３の開始部分２１の画素については、フロントカラーフラグＦＧ−ＦＬＡＧ、フロント中間フラグＦＭ−ＦＬＡＧまたはフロント下地フラグＦＧ−ＦＬＡＧがカレントフラグに基づいて設定される。
【００３４】
図１１は、図４のステップａ８の中間判別をサブルーチンとして行う場合の処理を示す。中間判別度はまだモノクロブロックとして残ったままの画素に対するカラーノイズ除去を行う処理である。ステップｇ１から終端処理判別の処理を開始する。ステップｇ２では、モノクロブロックカウンタ１４の計数値ＭＯ−ＢＬＫがモノクロブロック閾値ＢＯＲＤＥＲ以上となっているか否かを判断する。条件が成立するときには、ステップｇ３で図９に示すようなフラグチェックを行う。ステップｇ３が終了したとき、またはステップｇ２で条件が成立しないときに、ステップｇ４で終端判別の手順を終了する。
【００３５】
図１２は、終端処理についての考え方を示す。いくつかの画素連続モノクロ領域２３が続いた後に、そのまま終端２５の画素もモノクロ領域に属する画素で画像データについての処理が終了する場合には、まだ連続モノクロ領域２３内に残っている画素に対しては、カラーノイズ除去を行うか否かの判定を実施していないことになる。この部分に対する判定が図１１の終端判別として行われる。この処理は、終了時点でのモノクロブロックカウンタ１４の計数値ＭＯ−ＢＬＫとモノクロブロック閾値ＢＯＲＤＥＲとを比較し、カラーノイズ除去を行うか否かを判定し、行う場合は各フロントフラグの状態に基づいてカラーノイズ除去処理を行う。この場合は終端であるので、各カレントフラグの状態は無視することができる。
【００３６】
以上説明した判別の結果最終的に得られるカラー画素カウンタ１１、中間画素カウンタ１２およびモノクロ画素カウンタ１３の計数値を基に、画像の判別が行われる。画像判別の方法としては、カラー画素カウンタ１１の計数値と所定の閾値とを比較して、カラー画素カウンタ１１の計数値が閾値を上回っているような場合には当該画像をカラー画像と判別し、その条件を満たさないときにはモノクロ画像カウンタ１４の計数値と所定の閾値とを比較して、モノクロ画素カウンタ１４の計数値が閾値を上回っている場合には当該画像をモノクロ画像と判別する方法がある。どちらの条件も満たさないときには、中間画素カウンタ１２の計数値を考慮して、前述の判別結果を補正する。たとえばカラー画素カウンタ１１の計数値と重み付けをした１／２や１／３等の中間画素カウンタ１２の計数値との合計値を所定の閾値と比較して、合計値が閾値を上回っている場合には、当該画像をカラー画像と判別する。３つの全ての条件を満たさない場合には、当該画像をモノクロ画像と判別する。
【００３７】
本実施形態では、入力色成分として、Ｙ，Ｍ，Ｃの３成分を用いて説明しているけれども、実際にはこれのみではなく、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）等の成分を用いても同様である。また、本実施形態では、モノクロブロックの両端におけるカラーノイズ除去の対象画素幅をそれぞれ１画素（両端で２画素）としているけれども、実際には、これらのみに特定せず、カラーノイズが広範囲にわたって発生していると予測される画像では、カラーノイズ除去の対象幅を２画素（両端で４画素）と広くすることも可能である。本実施形態のような画像判別によれば、画像判別を行う点で問題となるモノクロエッジ近傍に発生するカラーノイズ、および濃度値だけからは判別しにくい領域の画素に対する影響を軽減することができ、誤判別の少ない画像判別を行うことができる。また同時に、カラーノイズ除去時に画像データを格納するバッファを用いる代わりに、画素カウンタの増減によって判別することができるので、処理回路をコンパクト化することができ、また画像データを何回も数多くアクセスするための時間を要しないので、処理を迅速化することができる
【００３８】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、画像中のカラー領域、中間領域およびモノクロ領域に存在する画素数をそれぞれカラー画素カウンタ、中間画素カウンタおよびモノクロ画素カウンタの計数値に対応させることができ、領域の判別の際に画像データを格納するバッファなしで、画像判別を行うことが可能となる。これによって画像判別を行うための回路構成をコンパクト化し、適切な判別を迅速に行うことができる。
【００３９】
また本発明によれば、複数の色成分の相互差分値の絶対値が最大となる組合わせを選択し、所定の閾値との比較によってカラー領域、中間領域または白黒領域での分類を行うことができる。
【００４０】
また本発明によれば、白黒領域に属すると判別される画素を、さらに画像の下地とも考えられる白領域と、実際にカラーノイズが発生する主要な領域であるモノクロ領域とに分類し、モノクロ領域のみをカラーノイズ除去の対象とするので、カラーノイズ除去処理の信頼性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の概略的な電気的構成を示すブロック図である。
【図２】画素をカラー領域、中間領域または白黒領域に分類する際の考え方を示す図である。
【図３】カラーノイズ除去についての考え方を示す図である。
【図４】図１の実施形態でのメインの処理を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップａ２の初期設定の処理を示すフローチャートである。
【図６】図４のステップａ３のカレントフラグクリヤの処理を示すフローチャートである。
【図７】図４のステップａ５の画素判別の処理を示すフローチャートである。
【図８】図４のステップａ６のカラーノイズ除去の処理を示すフローチャートである。
【図９】図８のステップｅ４のフラグチェックの処理を示すフローチャートである。
【図１０】連続モノクロ領域の前後でのフラグ設定の状態を示す図である。
【図１１】図４のステップａ８の終端判別の処理を示すフローチャートである。
【図１２】終端処理の考え方を示す図である。
【符号の説明】
１  画像入力手段
２  画素領域判別手段
３  差分値算出手段
４  差分最大値選択手段
５  画素判別手段
９  モノクロブロック認識手段
１０  画素計数手段
１１  カラー画素カウンタ
１２  中間画素カウンタ
１３  モノクロ画素カウンタ
１５  カラーノイズ除去手段
１６  カラー画像判別手段
２０  モノクロブロック
２１，２２  両端部分
２３  連続モノクロ領域
２４  画素判別対象位置
２５  終端
【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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