(57)【要約】【課題】従来の画像処理装置及び画像形成装置では、文字領域も含んだ、網点領域が多い画像に対して、文字領域を文字と判定しても平滑処理が施されてしまう等、画質として不十分でユーザ所望の画像が得られない場合があった。【解決手段】画像処理装置２０及び画像形成装置１は、画像データ中の画像の各画素について属性を判定する属性判定部４２と、属性判定部４２により判定された各画素における属性を各画素の周辺画素の属性に基づいて補正する属性補正処理部４３と、ユーザから画像全体の種別の指定を受け付ける画像種別指定部４４と、属性補正処理部４３により補正された属性と、画像種別指定部４４により受け付けられた種別と、に基づいて画像処理の内容を決定するようにしている。これにより、文字領域も含んだ網点領域が多い画像データに対しも、最適な画像処理の内容が決定され、ユーザ所望の高画質の画像が得られる。【選択図】図１
2014007596.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素からなる画像がデータ化されて生成された画像データが入力され、前記画像データ中の前記画像の各画素における属性を判定して属性データを出力する属性判定部と、
前記属性判定部から入力された前記属性データを、前記各画素における周辺画素の前記属性データに基づき、補正して属性補正データを出力する属性補正処理部と、
ユーザから前記画像全体の種別の指定を受け付ける画像種別指定部と、
前記属性補正データと、前記画像種別指定部により受け付けられた前記種別と、に基づいて画像処理の内容を決定する画像処理決定部と、
前記画像処理決定部で決定された前記画像処理の前記内容を適用して前記画像データに処理を施す画像処理部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像処理の前記内容は、
前記属性補正データと、前記画像種別指定部により受付けられた前記種別と、に基づいて、前記画像の前記各画素における強調時の画素値と平滑時の画素値とを補正する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】
前記画像データは、
光学的に読み取られたデータであることを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像種別指定部により受け付けられた前記画像全体の前記種別は、前記画像全体が写真の場合の前記種別であるフォトモード、前記画像全体が文字の場合の前記種別であるテキストモード、及び前記画像全体が写真と文字とからなる場合の前記種別であるミックスモードのうちのいずれか１つであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記属性は、複数種類の前記属性を有し、
前記属性補正処理部は、前記属性の種類数に応じて前記属性データを補正することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記各画素における前記属性の種類は、文字及び網点であることを特徴とした請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理前の前記注目画素の画素値をＹ、前記画像処理後の前記注目画素の画素値をＹ’、画素ブロック内の網点の割合をＰ（Ｓ）、ユーザからの前記画像全体の種別の指定により決まる第１の補正値をａ１、画素ブロック内の文字の割合をＰ（Ｔ）、ユーザからの前記画像全体の種別の指定により決まる第２の補正値をａ２、網点に対する単純画像処理である平滑化時の画素値をＳ（Ｙ）、及び文字に対する単純画像処理である強調時の画素値をＴ（Ｙ）としたとき、
前記画像処理の内容は、
Ｙ’＝{Ｐ（Ｓ）＋ａ１}Ｓ（Ｙ）＋{Ｐ（Ｔ）＋ａ２}Ｔ（Ｙ）
により求めることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記各画素における前記属性の種類は、更に、下地を含むことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像処理前の前記注目画素の画素値をＹ、前記画像処理後の前記注目画素の画素値をＹ’、画素ブロック内の網点の割合をＰ（Ｓ）、ユーザからの前記画像全体の種別の指定により決まる第１の補正値をａ１、平滑化時の画素値をＳ（Ｙ）、画素ブロック内の文字の割合をＰ（Ｔ）、ユーザからの前記画像全体の種別の指定により決まる第２の補正値をａ２、強調時の画素値をＴ（Ｙ）、画素ブロック内の下地の割合をＰ（Ｗ）、及び下地に対する画像処理時の画素値をＷ（Ｙ）としたとき、
前記画像処理の内容は、
Ｙ’＝{Ｐ（Ｓ）＋ａ１}Ｓ（Ｙ）＋{Ｐ（Ｔ）＋ａ２}Ｔ（Ｙ）＋Ｐ（Ｗ）Ｗ（Ｙ）
により求めることを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置において、前記画像処理を施された前記画像データにより記録媒体に画像を形成する画像形成部と、
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】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データの画像中の画素値に補正処理を施すスキャナ等の画像処理装置、及びこの画像処理装置を備えるコピー機等の画像形成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、コピー機の画像処理において、画像形成された画像をはっきり見せるために、光学的に読み取った画像データに対し、文字領域にはエッジ強調処理を、網点領域には平滑処理を施してから画像を形成する画像処理方法があった。このように文字や網点等の属性によって画像データ中の画像の各画素値の補正処理を変えるためには、画像データ中の画像の各画素が文字なのか網点なのかを判定する像域分離処理が必要となる。しかし、像域分離の属性判定に誤りがある場合、文字領域に平滑処理を施してしまうと文字がぼけてしまい、逆に網点領域にエッジ強調を施してしまうと干渉縞（モアレ）が発生してしまう場合がある。
【０００３】
下記特許文献１には、像域分離の誤判定が起きた場合にも良好な画像を得ることを目的として、画像データの各画素を網点や文字などの属性に分離し、各属牲に属する画素の数を画像データ全体で数え、その画素の数から画像データにおける各属性の割合を算出し、算出された割合に応じて画像処理を変更する画像処理装置及び画像形成装置が記載されている。これにより、画像データのほとんどを文字が占める場合、ある画素について文字を網点と誤判定された場合でも、画像処理を単純な平滑処理ではない画像処理を変更するので、文字のぼけを抑えることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１５０９９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に記載された従来の画像処理装置及び画像形成装置では、文字領域も含んだ網点領域が多い画像に対して、文字領域を文字と判定しても平滑処理が施されてしまう等、画質として不十分で、ユーザ所望の画像が得られない場合があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、複数の画素からなる画像がデータ化されて生成された画像データが入力され、前記画像データ中の前記画像の各画素における属性を判定して属性データを出力する属性判定部と、前記属性判定部から入力された前記属性データを、前記各画素における周辺画素の前記属性データに基づき、補正して属性補正データを出力する属性補正処理部と、ユーザから前記画像全体の種別の指定を受け付ける画像種別指定部と、前記属性補正データと、前記画像種別指定部により受け付けられた前記種別と、に基づいて画像処理の内容を決定する画像処理決定部と、前記画像処理決定部で決定された前記画像処理の前記内容を適用して前記画像データに処理を施す画像処理部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明の画像形成装置は、前記画像処理装置と、前記画像処理装置により画像処理を施された前記画像データにより記録媒体に画像を形成する画像形成部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の画像処理装置及び画像形成装置によれば、画像データ中の各画素について属性を判定し、判定された各画素における属性を、注目する画素の周辺の画素の属性に基づいて補正し、補正した各画素の属性と、ユーザから指定された画像の種別とにより決定された画像処理の内容により画像データ中の画像の全ての画素値を補正するようにしている。これにより、文字領域も含んだ網点領域が多い画像データに対しても、最適な画像処理の内容が決定され、ユーザ所望の高画質の画像が形成できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は本発明の実施例１における画像形成装置の概略を示すブロック図である。
【図２】図２は本発明の実施例１における画像形成装置１の概略を示す外観図である。
【図３】図３は図２の操作部２５と表示部２６の例を示す図である。
【図４】図４は図１中の画像データ入力部４１における画像データの入出力タイミングを示す図である。
【図５】図５は図１の画像形成装置１における画像補正処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は画像データ内の３×３の画素ブロックＢ１の例を示す図である。
【図７】図７は画素データ内の３×３の画素ブロックＢ２の例を示す図である。
【図８】図８は本発明の実施例２における画像形成装置１Ａの概略を示すブロック図である。
【図９】図９は図８の画像形成装置１Ａにおける画像補正処理を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は画素の属性が三種類ある場合における画像データ内の３×３の画素ブロックの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明を実施するための形態は、以下の好ましい実施例の説明を添付図面と照らし合わせて読むと、明らかになるであろう。但し、図面はもっぱら解説のためのものであって、本発明の範囲を限定するものではない。
【実施例１】
【００１１】
（実施例１の構成）
図２は、本発明の実施例１における画像形成装置１の概略を示す外観図である。
【００１２】
画像形成装置１は、例えば、スキャナである画像処理装置２０を備えている。この画像処理部２０は、通信ケーブル２７を介して、例えば、プリンタである画像形成部５０と接続されている。画像処理装置２０は、画像中の画素の属性及び指定された画像の種別に基づき、複数の画素の集合として画像が形成されている原稿ｇから光学的に読み取られた画像データ中の画像の各画素値を補正した画像処理後の画像データを出力するものであり、画像形成部５０は、入力される画像処理後の画像データに基づき、紙等の記録媒体ｋに画像を形成し、画像形成された記録媒体を出力する装置である。
【００１３】
画像処理装置２０は、原稿ｇの画像面を下側に向けて載置する載置台２１を有している。この載置台２１は、ガラス等の透明な板により構成されている。載置台２１の内部には、原稿の有無を検出する原稿検出センサ２２と、載置台２１上に載置された原稿ｇの画像面に照射した光の反射により光学的に読み取り画像データに変換するイメージセンサ２３と、が配設されている。
【００１４】
原稿検出センサ２２は、載置台２１の上に原稿ｇが載置されていることを検出するものである。原稿検出センサ２２は、例えば、原稿検出センサ２２の上部に載置された原稿ｇ及び載置台カバー２４の重みにより機械的なスイッチが押下されることによる検出する構成や、光反射型素子による検出する構成や、原稿検出センサ２２の上部に被さった原稿ｇが光を遮ることによる検出する構成等あるが、原稿ｇの有無が検出できれば、原稿検出センサ２２の種類については問わない。
【００１５】
イメージセンサ２３は、載置台２１上に載置された原稿ｇの原稿面を走査しつつ光を照射して読み取った画像を電気的信号に変換して、画像データを得るものである。原稿をイメージセンサ２３により走査して画像データを読み取る方式は、既知の様々な方式を採用することが出来る。例えば、これまでに据え置き型の読み取り装置に採用された方式として、載置台２１に原稿を置き密着型境目イメージセンサを走行させて読み取る方式、又は電荷結合素子（以下「ＣＣＤ」という。）イメージセンサを走行させて読み取る方式でも良い。載置台２１は、一般的にはガラス板が使用されるが、読み取り画質に影響が出ない透明の板で強度のあるものであればガラスに替わるものでも良い。載置台２１の上部には、載置された原稿ｇを読み取る際に、原稿ｇを載置台２１に密着させ、外部からの環境光を遮断するために、載置台２１を覆い隠す役割を果たす載置台カバー２４が開閉自在に配設されている。
【００１６】
画像処理装置２０の正面部分には、テンキー、ＯＫボタン、開始ボタン等からなる操作部２５と、表示部２６が配置されている。
【００１７】
図３は、図２の操作部２５と表示部２６の例を示す図である。
操作部２５は、テンキー２５ａ、オーケー（ＯＫ）ボタン２５ｂ、開始ボタン２５ｃ、カラー／モノクロ選択（以下「Ｃ/Ｍ」という。）ボタン２５ｄ等が、図３のように配置されて構成され、原稿の読み取り動作の開始及び停止の操作や読み取り情報の設定を行うものである。画像の種別を決定する際には、テンキー２５ａで、１〜３のいずれかの数のキーを押下した後、ＯＫボタン２５ｂを押下して、画像全体の種別を指定するものである。開始ボタン２５ｃは、画像処理装置２０の原稿読み取りの処理の開始を指示するボタンである。Ｃ／Ｍボタン２５ｄは、原稿ｇを読み取る際に、カラー原稿として読み取るのか、モノクロ原稿として読み取るのかを指定する操作ボタンである。
【００１８】
表示部２６は、液晶等の表示パネルで構成され、画像処理装置２０の状態や各種情報を表示するものであり、画像全体が写真の場合の種別であるフォトモード２６ａ、画像全体が文字の場合の種別であるテキストモード２６ｂ、及び画像全体が写真と文字とからなる場合の種別であるミックスモード２６ｃの表示領域が配設されている。ユーザが、操作部２５のテンキー２５ａの「１」を押下した後、ＯＫボタン２５ｂを押下して、画像種別としてフォトモード２６ａが指定された場合の表示例が、図３に示されている。ユーザが、操作部２５のテンキー２５ａの「２」を押下した後、ＯＫボタン２５ｂを押下した場合は、テキストモード２６ｂが指定され、操作部２５のテンキー２５ａの「３」を押下した後、ＯＫボタン２５ｂを押下した場合は、ミックスモード２６ｃが指定される。
【００１９】
図１は、本発明の実施例１における画像形成装置１の概略を示すブロック図である。
画像処理装置２０には、画像処理装置２０の全体の動作を制御するメイン制御部３１が設けられている。メイン制御部３１は、プログラムリードオンリメモリ（以下「ＰＲＯＭ」という。）に格納されたプログラムを中央処理装置（以下「ＣＰＵ」という。）によって実行し、画像処理装置２０全体を制御するものである。メイン制御部３１は、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ（以下「ＲＡＭ」という。）、ＰＲＯＭ、ＣＰＵを搭載した基板等により構成されている。フラッシュメモリは、イメージセンサ２２にて得られた画像データに対する補正処理内容を記憶する不揮発性のメモリである。ＲＡＭ４１ａはイメージセンサ２３にて得た画像データ等を記憶する揮発性メモリである。ＰＲＯＭは、イメージセンサ２３の画像読み取り制御、フラッシュメモリやＲＡＭ４１への読み取り・書き込み制御、等の種々の制御プログラムを格納した読み込み専用のメモリである。
【００２０】
メイン制御部３１には、原稿検出センサ２２、イメージセンサ２３、操作部２５、表示部２６、モータ部３２、及びインタフェース（以下「Ｉ／Ｆ」という。）部３３等が、接続されている。原稿検出センサ２２、イメージセンサ２３、操作部２５、表示部２６、モータ部３２、及びＩ／Ｆ部３３等は、図示しないバスにより相互に接続されている。
【００２１】
モータ部３２は、原稿ｇの読み取りを行なう際にイメージセンサ２３を移動させるものであり、メイン制御部３１の指令により図２に示されたイメージセンサ２３を左右方向に駆動するものである。
【００２２】
Ｉ／Ｆ部３３は、メイン制御部３１により画像処理を施した画像データＳ４６を、通信ケーブル２７を介して画像形成部５０等の外部機器へ出力するものである。このＩ／Ｆ部３３により画像データＳ４６を画像形成部５０以外の外部機器にも転送できる。Ｉ／Ｆ部３３は、一般的なものとして、ユニバーサルシリアルバス（以下「ＵＳＢ」という。）、ＩＥＥＥ１３９４、イーサネット（登録商標）（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標））、無線ＬＡＮ等がある。無線で外部機器と送受信する場合には、通信ケーブル２７は必要ない。
【００２３】
メイン制御部３１内の画像データ入力部４１は、イメージセンサ２３が出力する画像データＳ２３が入力されると、画像データＳ２３中の画像の各画素に対して単純画像処理である強調時の画素値と平滑時の画素値を算出し、ＲＡＭ４１ａに記憶させるものである。更に、画像データ入力部４１は、画像データＳ４１ａを属性判定部４２に出力すると共に、所定時間遅延させた画像データＳ４１ｂを画像処理部４６に出力するものである。
【００２４】
属性判定部４２は、画像データ入力部４１から入力された画像データＳ４１ａを画像の各画素に対して、濃度差や微分フィルタ等の公知の技術を用いて文字と網点の二種類の属性判定を行い、分離された各画素の属性データＳ４２を属性補正処理部４３へ出力するものである。
【００２５】
属性補正処理部４３は、属性判定部４２から入力された各画素の属性データＳ４２を注目画素とその周辺の周辺画素の属性データを参照して属性データの補正処理を行い、得られた属性補正データＳ４３を画像処理決定部４５へ出力するものである。
【００２６】
画像種別指定部４４は、ユーザが指定したイメージセンサ２３により読み取る原稿ｇの種別を受け付けると、受け付けた原稿ｇの種別を表示部２６に表示させると共に、原稿ｇの種別を画像処理決定部４５へ出力するものである。ユーザが、操作部２５中のテンキー２５ａ及びＯＫボタン２５ｂを押下することにより、原稿ｇの種別を指定すると、表示部２６に指定された原稿ｇの種別が表示されると共に、指定された原稿ｇの画像種別が画像処理決定部４５へ出力される。ユーザは、表示部２６に表示された画像種別を操作部２５で操作し、例えば、読み取る原稿が写真ならばフォトモード２６ａ、読み取る原稿ｇが文字の多いならばテキストモード２６ｂを指定する。指定された画像種別を表示部２６に表示すると共に、指定された画像種別Ｓ４４を画像処理決定部４５に出力する。
【００２７】
画像処理決定部４５は、属性補正処理部４３から入力された属性補正データＳ４３と、画像種別指定部４４から入力された画像種別Ｓ４４から各画素に施す画像処理の内容を決定し、決定した画像処理の内容を画像処理部４６へ出力するものである。この画像処理の内容を決定する際に、画像データ入力部４１内のＲＡＭ４１ａから強調時の画素値と平滑時の画素値とが読み出されて用いられる。
【００２８】
画像処理部４６は、画像処理決定部４５から入力された画像処理の内容を基に、画像データ入力部４１から入力される所定時間遅延した画像データＳ４１ｂの画像の各画素に対して画像処理を施し、各画素値に補正を加えた画像処理後の画像データＳ４６を、画像形成部５０等の外部機器に出力すると共に、画像データ入力部４１から入力される画像データＳ２３の画像の全ての画素に対して画像処理が行われたか否かを判定し、全ての画素に対して画像処理が行われていないことを属性補正処理部４３へ通知するものである。
【００２９】
画像形成部５０は、画像処理部２０のＩ／Ｆ部３３から送られてくる画像処理後の画像データＳ４６に基づき記録媒体上に画像を形成するものである。
【００３０】
（実施例１の動作）
先ず、図２及び図３を参照しつつ、（Ｉ）画像形成装置１の全体動作を説明し、次に、（II）画像処理装置２０における画像補正処理について説明する。
【００３１】
（Ｉ）  画像形成装置１の全体動作
図２において、載置台２１上に原稿面を下にして原稿ｇが載置され、載置台カバー２４が原稿ｇに被されると、原稿検出センサ２２は、原稿が載置されたことを検出する。図３において、ユーザは、テンキー２５ａの１〜３の数字のキーを押下し、続けてＯＫボタン２５ｂを押下して、原稿上の画像全体の印象から、フォトモード２６ａ、テキストモード２６ｂ、ミックスモード２６ｃの何れかを選択して、画像の種別であるモードを指定する。
【００３２】
その後、ユーザは、開始ボタン２５ｃを押下すると、図２の載置台２１の内部のイメージセンサ２３が原稿面を走査して、原稿面上の複数の画素からなる画像を光学的に読み取って電気信号からなる画像データＳ２３に変換する。画像データＳ２３は、画像処理装置２０の内部の制御回路で画像処理され、画像処理後の画像データＳ４６が、通信ケーブル２７を介して画像形成部５０へ出力される。画像形成部５０は、画像処理後の画像デ−タＳ４６に基づき、記録媒体ｋ上に、複数の画素からなる画像を形成する。
【００３３】
（II）  画像処理装置２０における画像補正処理
図４は、図１中の画像データ入力部４１における画像データの入出力タイミングを示す図である。図４において、横軸は時間軸であり、縦軸は信号のレベルである。
【００３４】
図４において、画像データＳ２３，Ｓ４１ａ，Ｓ４１ｂの概略の波形が上から順に示されている。イメージセンサ２３から画像データ入力部４１へ入力される画像データＳ２３は、時刻ｔ１に立ち上がり、時刻ｔ４に立ち下がる時間Ｔｇの信号である。画像データ入力部４１から属性判定部４２へ出力される画像データＳ４１ａは、時刻ｔ１より時間Δｔだけ遅延した時刻ｔ２に立ち上がり、時刻ｔ４より時間Δｔだけ遅延したｔ５に立ち下がる時間Ｔｇの信号である。更に、画像データ入力部４１から画像処理部４６へ出力される画像データＳ４１ｂは、時刻ｔ１より時間Ｔだけ遅延した時刻ｔ３に立ち上がり、時刻ｔ４より時間Ｔだけ遅延した時刻ｔ６に、画像データＳ４１ｂの末尾を示すために付加されたフッタＦの時間Ｔｆを加えた時刻ｔ７に立ち下がる時間Ｔｇ＋Ｔｆの信号である。
【００３５】
図５は、実施例１における画像補正処理を説明するフローチャートである。
以下、図５に示されたフローチャートに従って実施例１における動作について説明する。
【００３６】
画像種別指定部４４は、原稿検出センサ２２が載置台２１に載置された原稿ｇを検出すると、表示部２６に複数の画像種別（例えば、フォトモード、テキストモード、ミックスモード等)を表示する。図２中の操作部２５と表示部２６の例が図３に示されている。表示部２６に表示された画像種別の中から、ユーザがテンキー２５ａ等の操作部２５を操作することにより、画像種別を選択する。図３の例では、フォトモード２６ａが選択されており、操作部２５のテンキー２５ａの数字「２」を押下することでテキストモード２６ｂを選択し、テンキー２５ａの数字「３」を押下することでミックスモード２６ｃを選択できる。更に、ＯＫボタン２５ｂを押下することで、画像種別の決定を受け付ける。図３に示された表示部２５は、例に過ぎず、画像種別を選択するものであれば、タッチパネル等でも良い。
【００３７】
選択された画像種別がフォトモード２６ａの場合、ステップＳ６の処理が終了したらステップＳ７に処理を進める。テキストモード２６ｂの場合、ステップＳ６の処理が終了したらステップＳ８に処理を進める。ミックスモード２６ｃの場合、ステップＳ６の処理が終了したらステップＳ９に処理を進める。
【００３８】
画像補正処理が開始されると、ステップＳ１へ進み、ステップＳ１において、載置台２１に原稿ｇが載置され、操作部２５により画像種別が指定されると、ステップＳ２へ進む。
【００３９】
ステップＳ２において、画像データ入力部４１は、開始ボタン２５ｃの押下を検知すると画像処理装置２０のイメージセンサ２３を走査して、ステップＳ１で載置台２１に載置された原稿ｇを光学的に読み取り画像データＳ２３を得て、ステップＳ３へ進む。ステップＳ３において、画像データ入力部４１は、ステップＳ２で読み取られた画像データＳ２３の全画素に対して、文字に対する画像処理である強調時の画素値、及び網点に対する画像処理である平滑時の画素値等の単純画像処理時の画素値を算出し、ステップＳ４へ進む。ここで、平滑時の画素値及び強調時の画素値は、例えば、画素値を線型量子化することにより算出することができる。算出した強調時の画素値及び平滑時の画素値は、画像データ入力部４１内のＲＡＭ４１ａに一時記憶しておく。
【００４０】
ステップＳ４において、属性判定部４２は、画像データ入力部４１から入力される画像データＳ４１ａ中の画像の全ての画素の属性を判定する。判定方法は微分フィルタ等の公知の技術を用いて、画素毎に文字と網点の二種類の属性判定を行い、ステップＳ５へ進む。ステップＳ５において、属性補正処理部４３は、ステップＳ４で得られた画素毎の属性を注目画素とその周辺の画素の属性を参照することで、注目画素の属性に対して補正処理を施し、ステップＳ６へ進む。
【００４１】
図６は、画像データ内の３×３の画素ブロックＢ１の例を示す図である。
属性が文字と判定された画素を黒画素、網点と判定された画素を白画素とした場合の注目画素とその周辺の周辺画素とを合わせた３×３の画素ブロックの例が図６に示されている。図６に示された画素ブロックＢ１の属性判定結果は、画素ブロックＢ１の中心に位置する注目画素が白画素であるので網点である。
【００４２】
属性補正を行うためには、先ず、注目画素と周辺画素とからなる３×３の画素ブロックの属性データにおいて、文字と判定された画素の数と、網点と判定された画素の数を算出する。図６の画素ブロックＢ１では、文字と判定された黒画素の数は３、網点と判定された白画素の数は６である。このとき、３×３の画素ブロックにおける文字の割合及び網点の割合を算出する。図６の例では文字の割合は３／（５＋４）≒３３．３％、網点の割合は６／（５＋４）≒６６．７％となる。
【００４３】
属性判定部４２の属性判定による注目画素の属性は網点１００％であったが、属性補正処理部４３の補正処理により注目画素の属性は、網点６６．７％、文字３３．３％と補正される。属性補正処理部４３は、このような属性の補正処理を注目画素に対して施し、属性補正データＳ４３を作成する。
【００４４】
ステップＳ６において、画像処理決定部４５は、ステップＳ１で画像種別がフォトモード２６ａ、テキストモード２６ｂ、ミックスモード２６ｃのうちどのモードを指定されたかを判定し、指定された画像種別がフォトモード２６ａの場合（フォト）、ステップＳ７に進み、指定された画像種別がテキストモード２６ｂの場合(テキスト)、ステップＳ８に進み、指定された画像種別がミックスモード２６ｃの場合（ミックス）、ステップＳ９に進む。
【００４５】
ステップＳ７において、画像処理決定部４５は、ステップＳ１で指定された画像種別であるフォトモード２６ａとステップＳ５で作成した属性補正データを基に画像処理の内容を決定し、ステップＳ１０へ進む。注目画素の画像処理後の画素値をＹ’とすると、Ｙ’を求める式は、下記の式（１）のようになる。
Ｙ’＝{Ｐ（Ｓ）＋ａ１}Ｓ（Ｙ）＋{Ｐ（Ｔ）＋ａ２}Ｔ（Ｙ）  ・・・（１）
【００４６】
ここで、Ｐ（Ｓ）は画素ブロック内の網点の割合、ａ１はユーザからの前記画像全体の種別の指定により決まる第１の補正値、Ｐ（Ｔ）は画素ブロック内の文字の割合、ａ２はユーザからの前記画像全体の種別の指定により決まる第２の補正値、Ｓ（Ｙ）は網点に対する単純画像処理である平滑化時の画素値、及び、Ｔ（Ｙ）は文字に対する単純画像処理である強調時の画素値を示している。
【００４７】
ａｉはステップＳ１で指定された画像種別により決定されるパラメータである。パラメータａｉは下記の条件を満たすものとする。
ａ１＋ａ２＝０                                          ・・・（２−１）
−１≦ａｉ≦１                                          ・・・（２−２）
０≦Ｐ（Ｓ）＋ａ１≦１                                  ・・・（２−３）
０≦Ｐ（Ｔ）＋ａ２≦１                                  ・・・（２−４）
【００４８】
更に、画像種別ごとに異なる条件を加える。ステップＳ７ではフォトモード２６ａとなるため、下記の条件が加わる。
ａ１＞ａ２                                                    ・・・（３）
【００４９】
フォトモード２６ａにおいて、パラメータａｉは式（２−１）〜（２−４）及び式（３）の条件を満たすものであればどんな値でも良い。例えば、フォトモード２６ａ時はａ１＝０．１、ａ２＝−０．１等の値を設定する。
【００５０】
上記のようにパラメータａｉの値を設定しておくことで、式（１）における平滑化時の画素値に対する重みが大きくなり、一方強調時の画素値に対する重みが小さくなるので、式（１）による画像処理は、原稿がフォトの場合に有効な平滑化が強い画像処理結果となる。
【００５１】
ステップＳ８において、画像処理決定部４５は、ステップＳ１で指定された画像種別であるテキストモード２６ｂとステップＳ５で作成した属性補正データを基に画素単位で処理する画像処理の内容を決定する。
【００５２】
テキストモード２６ｂにおいて、パラメータａｉは式（２−１）〜（２−４）に加えて下記の条件を満たすものとする。
ａ１＜ａ２                                                    ・・・（４）
【００５３】
テキストモードにおいてパラメータａｉは式（２−１）〜（２−４）及び式（４）の条件を満たすものであればどんな値でも良い。例えば、テキストモード時はａ１＝−０．１、ａ２＝０．１等と値を設定する。
【００５４】
上記のようにパラメータａｉの値を設定しておくことで、式（１）における平滑化時の画素値に対する重みが小さくなり、一方強調時の画素値に対する重みが大きくなるので、式（１）による画像処理は、原稿がテキストモード２６ｂの場合に有効な強調が強い画像処理結果となる。
【００５５】
ステップＳ９において、画像処理決定部４５は、ステッフＳ１で指定された画像種別であるミックスモード２６ｃとステップＳ５で作成した属性補正データを基に画素単位で処理する画像処理の内容を決定する。ミックスモードにおいて、パラメータａｉは式（２−１）〜（２−４）に加えて下記の条件を満たすものとする。
ａ１≒ａ２                                                    ・・・（５）
【００５６】
ミックスモードにおいてパラメータａｉは式（２−１）〜（２−４）及び式（５）の条件を満たすものであればどんな値でも良い。例えば、ミックスモード２６ｃ時はａ１＝ａ２＝０等と値を設定する。
【００５７】
上記のようにパラメータａｉの値を設定しておくことで、式（１）における平滑化時の画素値に対する重みと強調時の画素値に対する重みの変化が小さいので、式（１）による画像処理は、原稿がテキストモード２６ｂの場合にもフォトモード２６ａの場合にも、ある程度適切な画像処理結果となる。
【００５８】
ステップＳ１０において、画像処理部４６は、ステップＳ５で得られた属性補正データと、ステップＳ１で指定された画像種別によって、ステップＳ７〜Ｓ９のいずれかにより画像処理決定部４５で決定された画像処理の内容を基に、画像データ入力部４１から画像処理部４６へ入力される画像データＳ４１ｂ中の画像の全て画素毎に画像処理を施す。
【００５９】
ステップＳ３で算出した平滑化時の画素値Ｓ（Ｙ）及び強調時の画素値Ｔ（Ｙ）と、ステップＳ５で得られた属性補正データＳ４３と、ユーザにより指定される画像の種別により決定される第１及び第２の補正値ａ１，ａ２を式（１）に代入して決定された画像処理の内容を用いて、画像データＳ４１ｂ中の画像の全ての画素に対する画像処理を施し、画像処理後の画像データＳ４６を出力する。
【００６０】
図７は、画素データ内の３×３の画素ブロックＢ２の例を示す図である。
図７において、図６と同様に文字画素を黒画素、網点画素を自画素で表している。このとき、この図７を用いて画像処理の流れを、具体例を挙げて説明する。
【００６１】
図７の画素ブロックＢ２に対して属性判定を行ったところ、誤って図６のような属性判定結果が得られたものとする。つまり、画素ブロックＢ２の中心である注目画素において、属性判定結果が誤って得られたとする。更に、ステップＳ３において、注目画素の強調時の画素値が１８０、平滑時の画素値が１３５として得られていたものとする。このとき、注目画素の本当の属性は、図７の中心の画素が黒画素であり、文字であるため、目標の画素値は１８０である。しかし、属性判定に誤りがあったため、単純画像処理では注目画素の画素値は１３５となってしまう。
【００６２】
本発明では、ここで属性補正処理を施す。先に示したように、図６の画素ブロック内における文字の割合は３３．３％、網点の割合は約６６．７％である。もし、ステップＳ３で画像種別がミックスモード２６ｃと指定されている場合、つまり、式（１）においてａ１＝ａ２＝０の場合、注目画素の画素値は式（１）より、
１３５×０．６６７×１８０×０．３３３＝１５０
となり、単純画像処理の平滑時の画素値１３５に比べて、強調時の画素値１８０に近い画素値となる。
【００６３】
又、ステップＳ３で画像種別がテキストモード２６ｂと指定されている場合、つまり、式（１）においてａ１＝−０．１、ａ２＝０．１の場合、注目画素の画素値は式（１）より、
１３５×（０．６６７−０．１）＋１８０×（０．３３３＋０．１）≒１５５
となり、更に、強調時の画素値１８０に近い画素値を得ることができ、属性判定の誤りによる影響を低減することができる。
【００６４】
ステップＳ１１において、画像処理部４６は、ステップＳ２で得られた画像データの全ての画素を注目画素として画像処理を施したか否かを判定する。例えば、画像処理部４６は、図４に示された画像データＳ４１ｂの末尾に付加されたフッタＦを検出した場合、全ての画素を注目画素として画像処理を施したと判定する。ステップＳ１１において、注目画素としていない画素があるならば（Ｎ）、ステップＳ５へ戻り、ステップＳ５〜Ｓ１１の処理を繰り返す。一方、画像の全ての画素を注目画素として画像処理を施した場合（Ｙ）、全画素の画像処理後の画素値から画像補正処理データを作成し、処理を終了する。
【００６５】
（実施例１の効果）
本発明の実施例１の画像処理装置２０及び画像形成装置１によれば、以下の（ａ）、（ｂ）のような効果がある。
【００６６】
（ａ）  画像データＳ２３中の画像の各画素の属性を判定し、判定された各画素の属性を注目画素の周辺の周辺画素の属性に基づいて補正するようにしている。これにより、文字領域も含んだ網点領域が多い画像データＳ２３に対しも、最適な画像処理が決定され、ユーザ所望の高画質の画像を形成することができる。
【００６７】
（ｂ）  画像処理決定部４５は、属性補正処理部４３から入力される属性補正データＳ４３と、ユーザから指定された画像の種別Ｓ４４と、により画像処理の内容を決定するようにしている。これにより、各画素の属性判定に誤判定が含まれている場合にも、誤判定による影響を小さくし、ユーザ所望の画質を提供することができる。
【実施例２】
【００６８】
（実施例２の構成）
図８は、本発明の実施例２における画像形成装置１Ａの概略を示すブロック図であり、実施例１を示す図１と共通の要素には共通の符号が付されている。
【００６９】
本実施例２の画像形成装置１Ａは、実施例１とは構成及び機能が異なる画像処理装置２０Ａと、実施例１と同様の画像形成部５０とが実施例１と同様の通信ケーブル２７を介して接続されている。
【００７０】
画像処理装置２０Ａは、実施例１とは構成及び機能が異なるメイン制御部３１Ａに、実施例１と同様の原稿検出センサ２２、イメージセンサ２３、操作部２５、表示部２６、モータ部３２及びＩ／Ｆ部３３が接続されて構成されている。
【００７１】
メイン制御部３１Ａは、実施例１と同様の画像データ入力部４１、画像種別指定部４４及び画像処理部４６と、実施例１とは構成及び機能の異なる属性判定部４２Ａ、属性補正処理部４３Ａ及び画像決定部４５Ａを有している。
【００７２】
画像データ入力部４１は、イメージセンサ２３から入力される画像データ２３を属性判定部４２Ａと画像処理部４６に画像データＳ４１ａ及びＳ４１ｂとして出力すると共に、読み取られた画像データＳ２３中の画像の各画素に対して単純画像処理である強調時の画素値と平滑時の画素値等の複数の画像処理結果の画素値を算出し、ＲＡＭ４１ａに記憶させるものである。
【００７３】
属性判定部４２Ａは、実施例１の属性判定部４２が文字と網点の二種類の属性判定を行うものであったのに対し、文字と網点に加え、下地等の属性判定を行うものである。属性判定部４２Ａは、画像データ入力部４１から入力された画像データＳ４１ａの各画素に対して、濃度差や微分フィルタなど公知の技術を用いて文字や網点や網点上の文字や下地などの属性判定を行い、分離された各画素の属性データＳ４２Ａを属性補正処理部４３Ａに出力する。
【００７４】
属性補正処理部４３Ａは、属性判定部４２Ａから入力された各画素の属性データＳ４３Ａを注目画素とその周辺の周辺画素の属性データを参照し属性補正処理を行うことによって属性の補正を行い、得られた属性補正データＳ４３Ａを画像処理決定部４５Ａに出力するものである。実施例１では画素の属性は二種類であったが、本実施例２においては、画素の属性の種類が三種類以上である点が異なる。
【００７５】
画像処理決定部４５Ａは、属性補正処理部４３Ａから入力された属性補正データＳ４３Ａと、画像種別指定部４４から入力された画像の種別Ｓ４４から各画素に施す画像処理の内容を決定する。決定した画像処理の内容は画像処理部４６に出力する。属性補正データＳ４３Ａにおける画素の種類が実施例１では画素の属性は二種類であったが、本実施例２においては、画素の属性の種類が三種類以上である点が異なる。本実施例２のその他の構成は、実施例１の構成と同様である。
【００７６】
（実施例２の動作）
図９は、図８の画像形成装置１Ａにおける画像補正処理を示すフローチャートであり、実施例１を示す図５と共通の要素には共通の符号が付されている。
【００７７】
以下、本フローチャートを用いて本実施例２の動作について説明する。
処理が開始されると、実施例１と同様のステップＳ１及びＳ２の処理がされ、ステップＳ２１へ進む。ステップＳ２１において、画像データ入力部４１は、ステップＳ２で読み取られた画像データＳ２３の画像中の全ての画素に対して、文字に対する強調時の画素値、網点に対する平滑時の画素値、及び下地に対する画素値の単純画像処理時の画素値を算出し、ステップＳ２２へ進む。属性判定のステップＳ２２で判定する属性の種類全てに対する単純画像処理結果の画素値を算出する。下地に対する単純画像処理は、例えば、何も処理を施さない無処理や、注目画素とその周辺の広域な範囲の画素ブロックを用いた平滑処理がある。算出した強調時の画素値、平滑時の画素値、下地の画素値等はＲＡＭ４１ａに一時記憶しておく。
【００７８】
ステップＳ２２において、属性判定部４２Ａは、画像データ入力部４１から入力された画像データＳ４１ａ中の画像の各画素の属性を判定する。判定方法は微分フィルタ等の公知の技術を用いて、画素毎に文字や網点や網点上の文字や下地等の複数の属性に分離する属性判定を行う。実施例１では分離する属性を網点と文字に限定したが、実施例２では属性を二種類に限定しない。
【００７９】
図１０は、画素の属性が三種類ある場合における画像データ内の３×３の画素ブロックＢ３の例を示す図である。
【００８０】
例えば、文字、網点、下地の三種類の属性に分離したとすると、属性が文字と判定された画素を黒画素、網点と判定された画素を白画素、下地と判定された画素を斜線パターンとした場合、注目画素とその周辺３×３の画素において画素毎の属性を表す属性データの例が図１０に示されている。図１０の例では、三種類の属性に分離したが、三種類に限らず分離する属性の種類の数は三より大きくても良い。属性判定部４２Ａは、画像中の全画素に対してこの属性判定を行う。
【００８１】
ステップＳ２３において、属性補正処理部４３Ａは、ステップＳ２２で得られた画素毎の属性を注目画素とその周辺画素の属性を参照することで、注目画素の属性に対して補正処理を施す。図１０の例では、注目画素の属性判定結果は網点である。属性補正を行うためにはまず注目画素とその周辺３×３の画素の属性データにおいて、文字と判定された画素の数と、網点と判定された画素の数と、下地と判定された画素の数を算出する。図１０の例では、文字と判定された画素の数は２、網点と判定された画素の数は５、下地と判定された画素の数は２である。このとき、注目画素とその周辺３×３の画素における文字の割合、網点及び下地の割合を算出する。図１０の例では文字の割合は２／（５＋４）≒２２．２％、網点の割合は５／（５＋４）≒５５．６％、下地の割合は２／（５＋４）≒２２．２％となる。これにより、属性判定部４２Ａによる注目画素の属性は網点１００％であったが、補正処理により注目画素の属性は網点５５．６％、文字２２．２％、下地２２．２％と補正される。このような属性の補正処理を注目画素に対して施し、属性補正データを作成する。
【００８２】
ステップＳ２４において、画像処理決定部４５Ａは、ステップＳ１で指定された画像の種別であるフォトモード２６ａとステップＳ２３で作成した属性補正データを基に画像処理の内容を決定する。注目画素の画像処理後の画素値をＹ’とすると、Ｙ’を求める式は下記の式（６）のようになる。
Ｙ’＝{Ｐ（Ｓ）＋ａ１}Ｓ（Ｙ）＋{Ｐ（Ｔ）＋ａ２}Ｔ（Ｙ）＋Ｐ（Ａ）Ａ（Ｙ）
＋Ｐ（Ｂ）Ｂ（Ｙ）＋・・・                              ・・・（６）
【００８３】
実施例１では、網点と文字の二種類の属性のみを用いた補正であったが、実施例２では二種類の限らず、分離する属性の数はステップＳ２２で分離した属性の数と同じとなるようにする。分離する属性の数が多くなると、式（６）において加算される項は、属性の数だけ増加していく。例えば、分離する属性を網点、文字、下地の三種類とした場合を例に説明する。この場合、式（６）は下記の式（７）のようになる。
Ｙ’＝{Ｐ（Ｓ）＋ａ１}Ｓ（Ｙ）＋{Ｐ（Ｔ）＋ａ２}Ｔ（Ｙ）＋Ｐ（Ｗ）Ｗ（Ｙ）
・・・（７）
【００８４】
ここで、Ｐ（Ｓ）は画素ブロック内の網点の割合、ａ１はユーザからの画像全体の種別の指定により決まる第１の補正値、Ｓ（Ｙ）は平滑化時の画素値、Ｐ（Ｔ）は、ａ２はユーザからの画像全体の種別の指定により決まる第１の補正値、Ｔ（Ｙ）は強調時の画素値、Ｐ（Ｗ）は画素ブロック内の下地の割合、及びＷ（Ｙ）は下地に対する画像処理時の画素値を示している。パラメータａｉに関しては実施例１と同様の条件で、フォトモード２６ａ時の値を設定するものである。
【００８５】
ステップＳ２５において、画像処理決定部４５Ａは、ステッフＳ１で指定された画像の種別であるテキストモード２６ｂとステップＳ２３で作成した属性補正データを基に画素単位で処理する画像処理の内容を決定する。実施例１と同様の条件から、テキストモード２６ｂ時のパラメータａｉの値を設定し、式（７）を用いて画像処理の内容を決定する。
【００８６】
ステップＳ２６において、画像処理決定部４５Ａは、ステップＳ１で指定された画像の種別であるミックスモード２６ｃとステップＳ２３で作成した属性補正データを基に画像処理の内容を決定する。実施例１と同様の条件から、ミックスモード２６ｃ時のパラメータａｉの値を設定し、式（７）を用いて画像処理の内容を決定する。
【００８７】
ステップＳ１０において、画像処理部４６は、画像データ入力部４１から入力される画像データを、ステップＳ２４〜Ｓ２６のいずれかで決定された画像処理の内容により、画像処理をし、Ｉ／Ｆ部３３へ画像処理後の画像データを出力し、ステップＳ１１へ進む。ステップＳ１１において、画像処理部４６は、画像データＳ４６中の画像の全ての画素を注目画素として画像処理をしたか否かを判断し、全てでなければ（Ｎ）、ステップＳ２３へ戻り、全てであれば（Ｙ）、処理を終了する。
【００８８】
（実施例２の効果）
本発明の実施例２の画像処理装置２０Ａ及び画像形成装置１Ａによれば、実施例１の効果に加え、以下の（ｃ）、（ｄ）のような効果がある。
【００８９】
（ｃ）  属性判定部４２Ａは、２種類より多い種類の属性を判定し、属性補正処理部４３Ａは、２種類より多い種類の属性に対して画像データＳ２３中の画像の全画素の属性を補正するようにしている。これにより、判定する属性が多種にわたる場合であっても、注目画素の周辺の像域分離の属性を参照することで注目画素の属性を高い精度で補正することにより、高画質な画像を提供することができる。
【００９０】
（ｄ）  ユーザが指定する画像の種別を画像処理の内容に反映するようにしている。これにより、注目画素の像域分離による属性に誤判定があった場合にも、誤判定による影響が小さくユーザ所望に合致した画質を提供することができる。
【００９１】
（変形例）
本発明は、上記実施例１、２に限定されず、種々の利用形態や変形例が可能である。この利用形態や変形例として、例えば、次の（ａ）〜（ｇ）のようなものがある。
【００９２】
（ａ）  実施例１、２では、画像形成装置１，１Ａは、画像処理装置２０，２０Ａと、画像形成部５０と、が通信ケーブル２７により接続されているとして説明したが、例えば、画像処理装置２０，２０Ａと画像形成部５０とが一つの筐体に納められた装置であっても良い。
【００９３】
（ｂ）  実施例１、２では、画像処理装置２０，２０Ａとしてのスキャナの例で説明したが、例えば、ファクシミリ装置や複合機など画像を読み取る装置が付属しているものに適用可能である。
【００９４】
（ｃ）  実施例１、２では、式（１）及び式（７）におけるａ１，ａ２の値は、−０．１，０,０．１等の値として説明したが、ａ１，ａ２の値は、これらの値に限定されない。例えば、ａ１，ａ２の値を、−０．２,０，０．２等にすれば、実施例１，２において説明した例よりも、ユーザにより指定される種別による補正の寄与率の高い画像処理の内容にすることができる。
【００９５】
（ｄ）  実施例１、２では、３×３の画素ブロックを例にして属性補正処理部４３，４３Ａの動作について説明したが、画素ブロックは、３×３に限定されない。例えば、画素ブロックを４×４、５×５として、属性補正処理部４３，４３の処理を行っても良い。
【００９６】
（ｅ）  実施例１、２では、原稿がモノクロの場合について説明したが、原稿はモノクロに限定されない。原稿はカラーであっても良い。原稿がカラーの場合には、原稿上の画像中の画素は、例えば、ＲＧＢのフィルタにより色分解された各色について、位置と濃淡の階調を有するが、各色についての画像処理の内容は、モノクロについて説明した画像処理の内容と同じである。
【００９７】
（ｆ）  実施例１，２では、ステップＳ１１において、全ての画素を注目画素として画像処理を施したか否かの判定に、画像データＳ４１ｂの末尾に付加されたフッタＦを用いる方法を説明したが、全ての画素を注目画素として画像処理を施したか否かの判定方法は、この方法に限定されない。例えば、画像データ入力部４１から画像処理部４６へ画像データにおけるデータ量を通知する等の方法により判定しても良い。
【００９８】
（ｇ）  実施例１，２では、属性補正処理部４３，４３Ａの処理を説明するために、３×３の画素ブロックを例にして説明したが、画素ブロックは３×３に限定されない。画素ブロックは、注目画素を囲む（２ｎ＋１）×（２ｎ＋１）のブロック内の各画素の属性の割合の平均を計算することにより、属性補正データＳ４３，Ｓ４３Ａを得るようにしても良い。
【符号の説明】
【００９９】
１，１Ａ        画像形成装置
２０，２０Ａ        画像処理装置
２１        載置台
２２        原稿検出センサ
２３        イメージセンサ
２４        載置台カバー
２５        操作部
２５ａ        テンキー
２５ｂ        ＯＫボタン
２５ｃ        開始ボタン
２６        表示部
２７        通信ケーブル
３１，３１Ａ        メイン制御部
３２        モータ部
３３        Ｉ／Ｆ部
４１        画像データ入力部
４１ａ        ＲＡＭ
４２，４２Ａ        属性判定部
４３，４３Ａ        属性補正処理部
４４        画像種別指定部
４５，４５Ａ        画像処理決定部
４６        画像処理部
５０        画像形成部
ｇ        原稿
ｋ        記録媒体
【図１】
2014007596.tif 000003
【図２】
2014007596.tif 000004
【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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