(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿から読み取られて２値化された画像データを処理し、画像の文字領域と絵柄領域を判定して、該画像データが文字領域のものか絵柄領域のものかを表わす判定信号を生成する原稿認識部と、
該画像データを画像記録部で記録するために、該画像データの文字領域と絵柄領域とで該判定信号に応じた処理を行なう処理部と
を備え、
該原稿認識部は、
該画像データを輝度データに変換するモノクロ化部と、
該輝度データにおける注目画素を含んでその周辺データが第１の閾値よりも小さい白領域と、第２の閾値（＞第１の閾値）よりも大きい黒画素と、注目画素とその周辺画素との濃度に応じたエッジ量とを検出するラプラシアン部と、
該ラプラシアン部で得られた白領域の画素と黒画素とエッジ量とを用い、白領域の画素によるパターンを白パターンとし、黒画素またはエッジ量が第３の閾値より大きい画素からなるパターンを黒パターンとして、パターンマッチングにより、白領域周辺の黒エッジを検出する第１のパターンマッチング部と、
該ラプラシアン部で得られた白領域の画素と黒画素とエッジ量とを用い、白領域またはエッジ量が第４の閾値（＜第３の閾値）よりも小さい画素からなるパターンを白パターンとし、黒画素またはエッジ量が該第３の閾値よりも大きい画素からなるパターンを黒パターンとして、パターンマッチングにより、黒パターンの両側が白パターンで挟まれたものを細線として検出する第２のパターンマッチング部と、
該ラプラシアン部で得られた白領域の画素と黒画素とエッジ量とを用い、白領域またはエッジ量が該第４の閾値よりも小さい画素からなるパターンを白パターンとし、黒画素またはエッジ量が該第３の閾値よりも大きい画素からなるパターンを黒パターンとして、パターンマッチングにより、白領域上の黒エッジを文字として検出する第３のパターンマッチング部と、
該第１〜第３のパターンマッチング部の少なくともいずれかからの抽出パターンから孤立点となる画素を除去する孤立点除去部と、
該孤立点除去部で処理された該第１〜第３のパターンマッチング部の少なくともいずれかからの抽出パターンを膨張処理し、文字領域のものか絵柄領域のものかを表わす該判定信号として出力する膨張部と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記ラプラシアン部は、前記原稿の主走査方向のエッジ量と副走査方向のエッジ量とを求め、該主走査方向のエッジ量と該副走査方向のエッジ量とに重み付けして加算処理し、前記エッジ量を求めることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記ラプラシアン部は、前記原稿の副走査の倍率に応じて、前記エッジ量を検出するための注目画素に対する周辺画素を異ならせることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置に関し、特に、複数画素を参照して線画（文字）のエッヂを抽出し、その結果によりパラメータを切り替え画像の形成処理を行なう画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像の形成処理を行う画像処理装置には各種のものがある。例えば、Ｎ×Ｎのマトリックス内の画像データを最大値、最小値、平均値、差分、濃度差数を数えるパターンマッチングを用いて、文字か写真かを判定したり、または、同様な画像データのラプラシアンを用いて文字か写真かを判定する。これらを細分化・具体化すると以下となる。
【０００３】
従来例１の画像処理装置では、画像データを２値化してその周辺画像の濃度勾配により文字のエッジを抽出するページメモリを用いる。従来例２では、文字と細線文字を独立に検出する。従来例３では、黒パターンマッチングと白パターンマッチングを行い、そして論理積をとりエッジを判定する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記各従来例は以下の問題点を有している。
従来例１では、閉図形検出を行うため、ページメモリを必要とする。このためコストが高く、また複写機で複写する際に予備走査を必要とする。従来例２では、太文字と細線とを独立に行っている。黒（文字側）のみ着目しているので、網点を線画と認識する可能性が高い。従来例３では、白側と黒側を独立にパターンマッチングしており網点を誤抽出し易いため、網点を別途抽出して除去する必要がある。
【０００５】
一般に、印刷機により印刷された原稿の分解能が４０００ＤＰＩ（ｄｏｔ  ｐｅｒ  ｉｎｃｈ）であるのに対し、複写機で複写後の原稿の分解能は４００ＤＰＩ程度である。よって、ジェネレーション（孫コピー）においては印刷原稿と分解能が１０倍程度違うのに、上記の各従来例では同じパターンでパラメータを変える程度でしかない。
【０００６】
本発明は、上記の問題点に鑑み、高分解能を有する画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するため、請求項１の発明の画像処理装置は、原稿から読み取られて２値化された画像データを処理し、画像の文字領域と絵柄領域を判定して、画像データが文字領域のものか絵柄領域のものかを表わす判定信号を生成する原稿認識部と、画像データの画像記録部での記録のための処理を、画像データの文字領域と絵柄領域とで判定信号に応じた処理を行なう処理部とを備え、原稿認識部は、画像データを輝度データに変換するモノクロ化部と、輝度データにおける注目画素を含んでその周辺データが第１の閾値よりも小さい白領域と、第２の閾値よりも大きい黒画素と、注目画素とその周辺画素との濃度に応じたエッジ量とを検出するラプラシアン部と、ラプラシアン部で得られた白領域の画素と黒画素とエッジ量とを用い、白領域の画素によるパターンを白領域パターンとし、黒画素またはエッジ量が第３の閾値より大きい画素からなるパターンを黒パターンとして、パターンマッチングにより、白領域周辺の黒エッジを検出する第１のパターンマッチング部と、ラプラシアン部で得られた白領域の画素と黒画素とエッジ量とを用い、白領域またはエッジ量が第４の閾値よりも小さい画素からなるパターンを白パターンとし、黒画素またはエッジ量が第３の閾値よりも大きい画素からなるパターンを黒パターンとして、パターンマッチングにより、黒パターンの両側が白パターンで挟まれたものを細線として検出する第２のパターンマッチング部と、ラプラシアン部で得られた白領域の画素と黒画素とエッジ量とを用い、白領域またはエッジ量が第４の閾値よりも小さい画素からなるパターンを白パターンとし、黒画素またはエッジ量が第３の閾値よりも大きい画素からなるパターンを黒パターンとして、パターンマッチングにより、白領域上の黒エッジを文字として検出する第３のパターンマッチング部と、第１〜第３のパターンマッチング部の少なくともいずれかからの抽出パターンから孤立点となる画素を除去する孤立点除去部と、孤立点除去部で処理された第１〜第３のパターンマッチング部の少なくともいずれかからの抽出パターンを膨張処理し、文字領域のものか絵柄領域のものかを表わす判定信号として出力する膨張部とを備えることを特徴としている。
【０００８】
ラプラシアン部は、原稿の主走査方向のエッジ量と副走査方向のエッジ量とを求め、主走査方向のエッジ量と副走査方向のエッジ量とに重み付けして加算処理し、エッジ量を求めるものである。
【０００９】
ラプラシアン部は、さらに、原稿の副走査の倍率に応じて、エッジ量を検出するための注目画素に対する周辺画素を異ならせるものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に添付図面を参照して本発明による画像処理装置の実施の形態を詳細に説明する。図１〜図７を参照すると本発明の画像処理装置の一実施形態が示されている。図１は画像処理装置の主要構成ブロック図、図２〜図４は構成内部のブロック図、図５は白領域検出の動作を説明するためのマトリックス、図６および図７は線画の概念的な断面図、図８および図９は印刷原稿の線画の抽出手順を説明するための概念図である。
【００１６】
本実施形態の画像処理装置は、図１に示すように原稿を読み取り、読み取ったデータをデジタルデータとして出力する原稿読み取り部１１、原稿読み取り部１１が読み取った画像データを補正し原稿認識を行なう画像処理部１２、画像処理部１２の出力画像データを用紙に出力する画像記録部１３とから構成される。
【００１７】
本実施形態の要部である画像処理部１２を図２を用いて説明する。
ＲＧＢγ補正部２１は、ＲＧＢデータのグレーバランスの補正と濃度データに変換する。遅延部２２は、原稿認識部３０の出力結果と同期をとるために、ＲＧＢデータを遅延する。原稿認識部３０は、ＲＧＢ画像データに応じて、文字領域か絵柄領域かを判定して、ＲＧＢフィルタ部２３にＣ／Ｐ信号を出力する。Ｃ／Ｐ信号のロジックは、Ｈで文字、Ｌで絵柄である。
【００１８】
さらに、原稿領域の有彩領域か無彩領域を判定して、Ｂ／Ｃ信号をＲＧＢフィルタ部２３に出力する。Ｂ／Ｃ信号のロジックは、Ｈで無彩領域、Ｌで有彩領域である。
【００１９】
Ｃ／Ｐ信号は、ＲＧＢフィルタ部２３、色補正部２４、ＶＣＲ部２５、変倍部２６、ＣＭＹＢｋフィルタ部２７、ＣＭＹＢｋγ補正部２８、階調処理部２９にカスケード接続され、画像データに同期して信号ＩＭＧを出力する。
【００２０】
各ブロックは、Ｃ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号により、文字の処理と絵柄の処理を切り換えて行なう。Ｂ／Ｃ信号は、ＲＧＢフィルタ部２３、色補正部２４、ＶＣＲ部２５にカスケード接続され、画像データに同期して出力する。
【００２１】
ＲＧＢフィルタ部２３は、Ｒ・Ｇ・ＢデータをＭＴＦ補正するフィルタであり、ＮＸＮのマトリックスで構成している。Ｃ／Ｐ信号がＨの時は鮮鋭化処理を行ない、Ｌの時は平滑化処理をする。色補正部２４は、Ｒ・Ｇ・Ｂデータを一次のマスキングなどで、Ｃ・Ｍ・Ｙのデータに変換する。
【００２２】
ＶＣＲ部２５は、画像データの色再現を向上させるため、Ｃ・Ｍ・Ｙ・Ｂｋの４色で表現する。Ｃ・Ｍ・Ｙの共通部分をＶＣＲ（加色除去）を行ない、Ｂｋデータを生成する。Ｃ／Ｐ信号がＬの時は、スケルトンブラックのＢｋ生成を行なう。Ｃ／Ｐ信号がＨの時は、フルブラック処理を行なう。さらに、Ｃ／Ｐ信号がＨで、かつＢ／Ｃ信号がＨの時は、Ｃ・Ｍ・Ｙのデータをイレースする。これは、黒文字の時、黒成分のみで表現するためである。また、出力ＩＭＧは、Ｃ・Ｍ・Ｙ・Ｂｋの内の一色を出力する、面順次の一色である。つまり、４回原稿を読み取りを行なうことにより、フルカラ−（４色）データを作成する。
【００２３】
変倍部２６は、主走査方向の拡大・縮少、あるいは等倍のいわゆる変倍率を変えた処理を実行する。ＣＭＹＢｋフィルタ部２７は、画像記録部１３の周波数特性や、Ｃ／Ｐ信号に応じてＮＸＮの空間フィルタを用い、平滑化処理や鮮鋭化処理を行なう。ＣＭＹＢｋγ補正部２８は、画像記録部１３の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、γカーブを変更し処理をする。Ｃ／Ｐ信号が“Ｌ”の時は画像を忠実に再現したγで、Ｃ／Ｐ信号が“Ｈ”の時はγを立たせてコントラストを強調する。
【００２４】
階調処理部２９は、画像記録部１３の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じてディザ処理等の量子化を行なう。Ｃ／Ｐ信号が“Ｌ”の時は階調重視の処理を行ない、Ｃ／Ｐ信号が“Ｈ”の時は解像力重視の処理を行なう。さらに、原稿認識部３０は図３に示すように、線画らしさを検出する線画認識部３１と、原稿の特定領域が有彩・無彩を判定する色判定部３２とからなる。
【００２５】
線画認識部３１のＣ／Ｐ信号の出力ロジックは、線画のエッヂであると“Ｈ”を出力し、それ以外では“Ｌ”を出力する。また、色判定部３２のＢ／Ｃ信号出力ロジックは、有彩領域であると“Ｌ”を出力し、それ以外では“Ｈ”を出力する。出力結果は、４×４画素を１画素に対応させた信号である。以下において、出力結果の単位は１ブロックとする。
【００２６】
本実施形態では、４００ＤＰＩ程度の読み取り密度の原稿読み取り部１１を例にとって説明する。本実施形態の要部である線画認識部３１を、図４を用いて説明する。図４において、線画認識部３１は、モノクロ化部４１、ラプラシアン部４２、パターンマッチング部Ａ、Ｂ、Ｃ（４３〜４５）、孤立点除去部４６、膨張部４７からなる。
【００２７】
モノクロ化部４１は、Ｒ・Ｇ・Ｂデータを輝度データなどに変換して、モノクロ信号にする。例えば、輝度データでなくとも、Ｒ・Ｇ・Ｂの中で最も濃いデータを選択してもよいし、Ｇを輝度データとして用いることも可能である。出力データは、数字が大きいと濃く、小さいと薄いことを表す。
【００２８】
ラプラシアン部４２は、線画のエッヂを抽出すると同時に、白領域と黒画素を検出する。白領域を検出することにより、白地上の線画の抽出のデータとする。白領域検出の動作を図５の記号化されたマトリックスを用いて説明する。例えば、白領域のマトリックスを３×３とすると、次のようになる。
【００２９】
0003596962.tif 000002
【００３０】
注目画素を含んで周辺データが閾値ｔｈｗ  より小さい時、白領域とする。このパターンは直交パターンであるが、斜めなどのパターンを追加してもよい。
【００３１】
黒画素検出において、十分に濃い画素を黒画素とする。式で表すとａ２２＞ｔｈＢとなる。エッヂ量抽出において、５×５のマトリックスで、次のようにエッヂ量を求める。
【００３２】
ｘ  ＝  （ａ２２×２）  −（ａ２１＋ａ２３）
ｙ  ＝（ａ２２×２）  −（ａ１２＋ａ３２）
ｚ  ＝  ｉ×ｘ  ＋  ｊ×ｙ
但し、ｘは、主走査方向のエッヂ量、
ｙは、副走査方向のエッヂ量、
ｚは、ｘ、ｙに重みづけをして、総エッヂ量を求める。
【００３３】
ここで、ｉ、ｊ＝とも、選択的な係数で、ハードウェアを設計する際に、ゲート規模が小さくなるような係数、１、１．１１５、１．２５、１．３７５、１．５、１．６２５、１．
７５、１．８７５、２、にしている（固定小数点演算）。このようにしておくことによ
り、主走査と副走査のＭＴＦ（光学系と走行系）などのぼけを修正する。
【００３４】
一般に主走査と副走査のＭＴＦは異なっており、さらに副走査の変倍は、読み取り装置の読み取り面積により行なっているため、副走査の変倍率によりＭＴＦは異なる。本実施形態では主走査変倍は、原稿認識部の後なので気にする必要はない。さらに、副走査の倍率が大きい、例えば２００％、の時は次のようにエッヂ量を求めるように選択可能である。
【００３５】
ｘ  ＝（ａ２２×２）  −（ａ２０＋ａ２４）
ｙ  ＝（ａ２２×２）  −（ａ０２＋ａ４２）
ｚ  ＝  ｉ×ｘ  ＋  ｊ×ｙ
【００３６】
このようにすることにより、副走査の変倍処理に対応している。ラプラシアンのパターンが十字なので、主副走査独立に選択が可能である。出力は、白領域信号と黒画素信号とエッヂ量とを出力する。白領域信号はＨで白領域を示し、黒画素信号はＨで黒画素を示す。
【００３７】
図６は、線画の断面図であり、白領域と黒画素と閾値との関係を表す概念図である。また、図７はエッヂ量（ｚ）の関係を表す図である。
【００３８】
次にパターンマッチング部Ａ、Ｂ、Ｃを説明する。
パターンマッチング部Ａ４３のブロックでは、白領域周辺の黒エッヂを抽出する。ここで白領域パターン（Ｗ）は白領域の信号であり、黒パターン（Ｋ）は黒画素またはエッヂ量が閾値ｔｈＲＢより、大きいものをＨとする。黒パターンは単純に黒画素で抽出を行なわない。それは、原稿読み取り時のボケをエッヂ量で補正するためである。概念図は、図６、図７に示してある。パターン例としては次式の（７×７）のようになる。
【００３９】
0003596962.tif 000003
【００４０】
水平成分、垂直成分のみで示したが、斜め成分のパターンも同様に抽出する。このように白領域上のエッヂを抽出する。白領域が多いので網点を線画と誤認識することなく、白領域の線画を抽出が可能となる。
【００４１】
パターンマッチング部Ｂ４４のブロックでは、細線の検出を行なう。細線とは、文書中のケイ線や文字などが該当する。ここで白パターン（ｗ）は、白領域であるか、またはエッヂ量が閾値ｔｈＲｗより小さい（マイナス成分なので、絶対値は大きい）ものをＨとする。黒パターン（ｋ）  は、黒画素またはエッヂ量が閾値ｔｈＲＢより大きいものをＨとする。ここのｔｈＲＢは、パターンマッチング部Ｃ４５とは同じである必要はない。黒パターン、白パターンともエッヂ量成分で補正するのは、細線のコントラストをあげるためである。
パターンの例としては、次式の（７×７）のようになる。
【００４２】
0003596962.tif 000004
【００４３】
水平成分、垂直成分のみで示したが、同様に、斜め成分のパターンも同様に抽出する。このように黒パターンの両側を、白パターンで挟みこまれている場合に、細線として抽出する。また、白領域が存在する時には、線画である可能性が高いので、パターンマッチングをあまくしてもよい。例えば、次式のようになる。白領域を記号ａとする。
【００４４】
0003596962.tif 000005
【００４５】
などを追加してもよい。ここでは水平成分のみ示したが、同様に垂直成分、斜め成分も同様に抽出する。さらに、このパターンと逆に白パターンの両側を、白パターンで挟み込まれている場合には、細線であるので、このようなパターンで追加してもよいし、白パターンを中心としたパターンマッチングでもよい。
【００４６】
パターンマッチング部Ｃ４５のブロックは、パターンマッチング部Ａ４３の補助的なもので、白領域上の黒エッヂを抽出するために、白エッヂ成分の３つ要素でパターンマッチングを行なう。ここで白領域パターン（ａ）は、白領域の信号であり、黒パターン（ｋ）  は、黒画素、または、エッヂ量が閾値ｔｈＲＢより大きいものをＨとする。白パターン（ｗ）は、白領域であるか、またはエッヂ量が閾値ｔｈＲｗより小さい（マイナス成分なので、絶対値は大きい）ものをＨとする。パターンの例としては、次式の（７×７）のようになる。
【００４７】
0003596962.tif 000006
【００４８】
ここでは、水平成分のみ、同様に垂直・水平成分のみにおいて示した。しかし、斜め成分も同様に抽出する。このことにより、コントラストのしっかりした文字を抽出することが可能となる。そして、白エッヂ成分を検出している分、黒パターンの幅を少なくしても網点を誤検知することなく小さな文字などが抽出可能となる。ここでの閾値ｔｈＲＢ、ｔｈＲｗに、同一でなくてもよい。本実施形態は７×７で行なったが、マトリックスサイズは何でもよい。さらに、パターンマッチ部Ａ、Ｂ、Ｃのマトリックスを成分する際には、ラインメモリを用いるが、独立に行なうのではなく共有してもよい。
【００４９】
例としては、ｔｈｗ、ｔｈｋが同一であるならば、共有可能であるし、大小関係を利用してコード化してもかまわない。コード化の例として下記を掲げる。
【００５０】
パターン２の  ｔｈＲｗ  を、  ｔｈＲｗ２  、  ｔｈＲＢ  を、ｔｈＲＢ２
パターン３の  ｔｈＲｗ  を、  ｔｈＲｗ３  、  ｔｈＲＢ  を、ｔｈＲＢ３
【００５１】
ここにおいて、大小関係が、
ｔｈＲｗ２  ＞  ｔｈＲｗ３  ＞  ｔｈＲＢ３  ＞  ｔｈＲＢ２  ＞  ｔｈＲＢ３
ならば、通常、５ｂｉｔ×ｎラインとなるが、コードを次のようにすると、３ｂｉｔ×ｎラインとなる。
【００５２】
Ｐ  ＞  ｔｈＲｗ１            →  コード  ０
ｔｈＲｗ２  ＞  Ｐ  ＞  ｔｈｗ３    →  コード  １
ｔｈＲｗ３  ＞  Ｐ  ＞  ｔｈＲＢ３    →  コード  ２
ｔｈＲＢ３  ＞  Ｐ  ＞  ｔｈＲＢ２    →  コード  ３
ｔｈＲＢ２  ＞  Ｐ  ＞  ｔｈＲＢ３    →  コード  ４
ｔｈＲＢ３  ＞  Ｐ            →  コード  ５
【００５３】
ここでＰは、エッヂ量である。コードは、０〜５であるので、３ｂｉｔあれば表現できる。コードを展開する時に、逆に行なえばよい。大小関係は、固定でなくても入れかえられるようにした方がよいのはいうまでもない。孤立点除去において、線画は連続した線からなるので、孤立点を除去する。孤立点は、網点を線画と誤検出した場合に生じる。
【００５４】
パターンマッチング部Ａ４３、パターンマッチング部Ｂ４４、パターンマッチング部Ｃ４５の何れか一つ以上で抽出したら抽出パターンとする。例えば、５×５のパターンマッチングにおいて、周辺画素に抽出パターンがなく、注目画素に注目画素が抽出パターンならば除去する。一例を式で示す。ここにおいて、抽出パターンを記号ａとする。
【００５５】
【外１】
0003596962.tif 000007
【００５６】
また、パターンマッチングでなく、マトリックス内の数をかぞえて判定してもよい。膨張部４７において、抽出パターンを膨張することにより、文字の交点などをつなぎ、さらに線画とその周辺を線画処理を行なうようにする。
【００５７】
上述のパターンマッチングは、十字の交点を抽出できないが、連結が可能となる。また、線画とその周辺を線画とみなすのは、黒文字処理と空間フィルタを良好に作用させるためである。次式に例（７×７）を示す。
【００５８】
0003596962.tif 000008
【００５９】
このことにより、印刷原稿の線画を良好に抽出可能とする。
さらに、孫コピー（ジェネレーション、複写機の出力を入力原稿として複写）する際には、上述のパラメータを印刷原稿と異なる。パラメータ（ｔｈｗ、ｔｈＢ、ｔｈＲｗ、ｔｈＲＢ）  を変更するほかに、パターンマッチング部Ｃ４５の抽出動作を行なわないようにする。
【００６０】
現在の複写機の出力は文字を４００ＤＰＩ、写真部が２００ＤＰＩの万線パターンが一般的である。万線パターンは線画と誤検出しやすいので、パターンマッチング部Ｃ４５の抽出動作を行なわないようにする。複写機は印刷物に対して、１／１０程度の解像度なので、孫コピーにはさほど影響しない。このように解像度の低い原稿（孫コピー）に対しては、良好に抽出可能となる。つまり、印刷原稿に対して、孫コピーは白地上の文字の検出を甘くする。さらに、印刷原稿に対して、孫コピーはパターンマッチング部Ａ、Ｂ、Ｃの閾値を文字と取り難い方にする。
【００６１】
上記の実施形態によれば、２値化したデータをラプラシアンに基づき補正し、さらに白地領域と白エッジを抽出しているので、小さな文字や曲線を良好に抽出できる。ページメモリを使わずに２値化したデータをラプラシアンデータに基づいて補正し、パターンマッチングを行い、特に、細線の文字線画を抽出する。２値化したデータと白地領域を参照することにより、白地上の線画を抽出する。さらには、２値化したデータをラプラシアンに基づき補正し且つ白地領域を参照することにより、白地上の線画を抽出する。また、変倍率に応じてラプラシアンの重みを変化させることにより、容易に変倍率の変化に対応している。
【００６２】
これらの処理によれば以下の効果が生じる。つまり、２値化したデータをラプラシアンデータに基づいて補正しているので、細線の文字を良好に抽出することができる。変倍率に応じてラプラシアンの重みを変化させるので、良好に線画を検出できる。２値化したデータをラプラシアンに基づいて補正し、さらに白地領域を参照しているので、白地上の文字を良好に抽出できる、等である。
【００６３】
【発明の効果】
以上の説明より明かなように、請求項１の発明の画像処理装置は、２値化した画像データから白領域と黒画素とエッジ量とをラプラシアンデータとして抽出し、このエッジ量で白領域による白パターンと黒画素による黒パターンとを補正し、これら補正した白パターンと黒パターンとから、パターンマッチングにより、線画の抽出を行ない、文字領域と絵柄領域とを判定するものであるから、白，黒パターンへの原稿読取り時のボケによる影響を除くことができ、細線の文字を良好に抽出できて良好に線画を検出することが可能となり、文字領域と絵柄領域との判定精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置の実施の形態を示す主要構成ブロック図である。
【図２】図１の画像処理部の構成例を示すブロック図である。
【図３】図２の原稿認識部の構成例を示すブロック図である。
【図４】図３の線画認識部の構成例を示すブロック図である。
【図５】白領域検出の動作を説明するための記号化されたマトリックスである。
【図６】線画の概念的な断面図であり、白領域と黒画素と閾値とを表している。
【図７】線画の概念的な断面図であり、エッジ量と閾値とを表している。
【図８】印刷原稿の線画の抽出手順を説明するための概念図１である。
【図９】印刷原稿の線画の抽出手順を説明するための概念図２である。
【符号の説明】
１１  原稿読み取り部
１２  画像処理部
１３  画像記録部
２１  ＲＧＢγ補正部
２２  遅延部
２３  ＲＧＢフィルタ部
２４  色補正部
２５  ＶＣＲ部
２６  変倍部
２７  ＣＭＹＢｋフィルタ部
２８  ＣＭＹＢｋγ補正部
２９  階調処理部
３０  原稿認識部
３１  線画認識部
３２  色判定部
４１  モノクロ化部
４２  ラプラシアン部
４３、４４、４５  パターンマッチング部
４６  孤立点除去部
４７  膨張部
【図１】
0003596962.tif 000009
【図２】
0003596962.tif 000010
【図３】
0003596962.tif 000011
【図４】
0003596962.tif 000012
【図５】
0003596962.tif 000013
【図６】
0003596962.tif 000014
【図７】
0003596962.tif 000015
【図８】
0003596962.tif 000016
【図９】
0003596962.tif 000017