(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の濃度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、該注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差分絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ濃度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数とを求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出手段を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記極大・極小画素算出手段によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素から、上記濃度平均値に基づく基準値以上あるいは基準値以下の濃度値を有する画素が、主走査方向あるいは副走査方向に連続する画素数の最大値であるランレングスと、該ランレングスをなす各画素と該注目画素との差分絶対値の総和である繁雑度とを算出する極大・極小画素周辺情報検出手段を備えてい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】
上記の極大・極小画素算出手段および極大・極小画素周辺情報検出手段によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素のランレングスおよび繁雑度に基づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号を抽出する画素重み切換信号算出手段と、
該画素重み切換信号に基づく基準値以上あるいは基準値以下の画素を所定の算出エリア内でカウントすることにより、画像データの網点の周期性を検出する周期性算出手段とを備えていることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の濃度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、該注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差分絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ濃度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数とを求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出工程と、
上記極大・極小画素算出工程によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素から、上記濃度平均値に基づく基準値以上あるいは基準値以下の濃度値を有する画素が、主走査方向あるいは副走査方向に連続する画素数の最大値であるランレングスと、該ランレングスをなす各画素と該注目画素との差分絶対値の総和である繁雑度とを算出する極大・極小画素周辺情報検出工程と、
上記の極大・極小画素算出工程および極大・極小画素周辺情報検出工程によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素のランレングスおよび繁雑度に基づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号を抽出するとともに、該画素重み切換信号に基づく基準値以上あるいは基準値以下の画素を所定の算出エリア内でカウントすることにより、画像データの網点の周期性を検出する周期性算出工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ディジタルカラー複写機やカラースキャナなどにおいて、入力された多値画像データに対して、最適な画像処理を行うために画像領域を判別する画像処理装置および画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、ディジタル複写機やファクシミリ装置などの画像処理装置では、原稿をＣＣＤ（charge coupled device ）センサ等で読み取って得られた画像信号に対して、画質を向上させるための画像処理が施される。すなわち、原稿に含まれる網点領域、銀鉛写真領域、文字領域をそれぞれ判別し、各領域の画像の特性に応じた画像処理を施すことにより画質を向上させている。例えば、網点領域にはモアレを抑制するために平滑化処理を施し、文字領域には文字をくっきり表示するために強調処理を施すことが行われている。
【０００３】
このような画質向上のための画像処理において行われる画像領域判別方法としては、以下の方法が知られている。
【０００４】
特開平９−１６３１６６号公報には、黒文字の処理方法が開示されている。この方法は、画像を各所定ブロックに分割し、文字や網点の画像の性質を表す特徴パラメータを用いて各領域を判別する。すなわち、注目画素を含む所定領域内において、その平均値を求めて閾値とし、平均値と注目画素値との差を求めて、閾値と比較して二値化し、その値から文字判定を行う。また、注目画素と隣接する８画素から黒文字を判別して、網点との差異を抽出する。
【０００５】
特開平８−５６２８７号公報には、ＣＭＹの画像データより、色分布の違いによって、文字／線画領域、網点領域、および写真領域を判別する方法が開示されている。
【０００６】
特開平６−５４１８０号公報には、特定領域内の平均値、最大値等を算出し、閾値と比較することによって、文字領域と写真領域とを判別する方法が開示されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の方法では、文字／線画領域、網点領域、および写真領域を判別するには精度が十分でなく、誤って判別される可能性があるという問題が生ずる。
【０００８】
また、上記従来の方法では、カラー画像の判別は可能ではあるが、特に色文字に対し、エッジ抽出・強調処理を施した場合、エッジ部の色が本来のものと異なる可能性があるという問題が生じる。
【０００９】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、多値画像データの画素が属している領域に対して、文字領域と網点領域との判別を高精度に行うことができる画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
請求項１の画像処理装置は、上記の課題を解決するために、色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の濃度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、該注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差分絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ濃度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数とを求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出手段を備えていることを特徴としている。
【００１１】
上記の構成により、極大・極小画素算出手段によって、入力された画像データに対し、注目画素と隣接した近傍画素とからなる特定領域から、濃度平均値、濃度差総和、濃度一致画素数を抽出して、注目画素の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定することができる。
【００１２】
よって、画像上の注目画素が属している領域が文字領域、網点領域、写真領域の何れであるのかを、高精度に判別することができる。それゆえ、画像上における注目画素が属している領域に最適な画像処理が可能となり、高画質化を達成することができる。
【００１３】
請求項２の画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項１の構成に加えて、上記極大・極小画素算出手段によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素から、上記濃度平均値に基づく基準値以上あるいは基準値以下の濃度値を有する画素が、主走査方向あるいは副走査方向に連続する画素数の最大値であるランレングスと、該ランレングスをなす各画素と該注目画素との差分絶対値の総和である繁雑度とを算出する極大・極小画素周辺情報検出手段を備えていることを特徴としている。
【００１４】
上記の構成により、請求項１の構成による作用に加えて、極大・極小画素周辺情報検出手段によって、各色成分ごとの画像データの極大・極小画素に基づいて、ランレングスおよび繁雑度を抽出することができる。
【００１５】
よって、画像上の注目画素が属している領域が網点領域であるのか、連続した点や線などの網点以外の領域であるのかを、高精度に判別することができる。それゆえ、画像上における注目画素が属している領域に最適な画像処理が可能となり、さらに高画質化を達成することができる。
【００１６】
請求項３の画像処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項２の構成に加えて、上記の極大・極小画素算出手段および極大・極小画素周辺情報検出手段によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素のランレングスおよび繁雑度に基づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号を抽出する画素重み切換信号算出手段と、該画素重み切換信号に基づく基準値以上あるいは基準値以下の画素を所定の算出エリア内でカウントすることにより、画像データの網点の周期性を検出する周期性算出手段とを備えていることを特徴としている。
【００１７】
上記の構成により、請求項２の構成による作用に加えて、画素重み切換信号算出手段によって、ランレングスおよび繁雑度から、各色成分の画像データごとに、画素重み切換信号を抽出し、重みの割合をある領域内でカウントすることによって、画像データの特徴量を抽出し、文字、網点、写真領域を判別することができる。さらに、周期性算出手段によって、画素重み切換信号の各色成分の画像データごとの周期性を抽出することができる。
【００１８】
よって、画像上の注目画素が属している領域が網点領域であるのかを、高精度に判別することができる。それゆえ、画像上における注目画素が属している領域に最適な画像処理が可能となり、さらに高画質化を達成することができる。
【００１９】
請求項４の画像処理方法は、上記の課題を解決するために、色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の濃度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、該注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差分絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ濃度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数とを求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出工程と、上記極大・極小画素算出工程によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素から、上記濃度平均値に基づく基準値以上あるいは基準値以下の濃度値を有する画素が、主走査方向あるいは副走査方向に連続する画素数の最大値であるランレングスと、該ランレングスをなす各画素と該注目画素との差分絶対値の総和である繁雑度とを算出する極大・極小画素周辺情報検出工程と、上記の極大・極小画素算出工程および極大・極小画素周辺情報検出工程によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素のランレングスおよび繁雑度に基づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号を抽出するとともに、該画素重み切換信号に基づく基準値以上あるいは基準値以下の画素を所定の算出エリア内でカウントすることにより、画像データの網点の周期性を検出する周期性算出工程とを有することを特徴としている。
【００２０】
上記の構成により、極大・極小画素算出工程において、入力された画像データに対し、注目画素と隣接した近傍画素とからなる特定領域から、濃度平均値、濃度差総和、濃度一致画素数を抽出して、注目画素の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定することができる。極大・極小画素周辺情報検出工程において、各色成分ごとの画像データの極大・極小画素に基づいて、ランレングスおよび繁雑度を抽出することができる。画素重み切換信号算出工程において、ランレングスおよび繁雑度から、各色成分の画像データごとに、画素重み切換信号を抽出し、重みの割合をある領域内でカウントすることによって、画像データの特徴量を抽出し、文字、網点、写真領域を判別することができる。さらに、周期性算出工程において、画素重み切換信号の各色成分の画像データごとの周期性を抽出することができる。
【００２１】
よって、画像上の注目画素が属している領域が文字領域、網点領域、写真領域の何れであるのかを、高精度に判別することができる。それゆえ、画像上における注目画素が属している領域に最適な画像処理が可能となり、高画質化を達成することができる。また、画像領域の判別に利用するパラメー夕を画像データに応じて選択することができるため、様々な画像データに対して効率よく高速に文字、網点、写真領域を判別することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
〔実施の形態１〕
本発明の一実施の形態について図１から図１７に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、図１から図１７中の線幅の太い信号線は、多ビットを並列に伝達可能な信号線を示している。
【００２３】
まず、本実施の形態にかかる画像処理装置の概要について説明する。本実施の形態にかかる画像処理装置は、入力された多値画像データに最適な画像処理を施すために、多値画像データの画素が属している領域に対して、高精度な領域判別を行うことができる。
【００２４】
特に、高密度性特徴パラメータ、粒状性特徴パラメータ、および周期性特徴パラメータを抽出して得られた複数要素から判定するとともに、その判定結果をブロック補正することにより、より確実に文字、網点、写真領域を判別することができる。
【００２５】
ここで、高密度性特徴パラメータとは、ある定めた領域内に色ドットがどの位存在するかを判定するものである。粒状性特徴パラメータとは、色ドットが点なのか、線なのか、面なのかを判定するものである。周期性特徴パラメータとは、色のドットが存在する周期を判定するものである。そして、ブロック補正とは、前記の三つの特徴パラメータで検出できなかった判定を補正することにより、判定の確実性を向上させるものである。
【００２６】
本実施の形態にかかる画像処理装置は、原稿を走査して得られる色成分ごとの多値画像データ（例えば、シアン，マゼンタ，イエローよりなる画像データ）から、画像上における各画素が属している領域が文字領域であるのか、網点領域であるのかを判別するカラー画像領域判別処理を行う。なお、黒文字領域と線画領域との判別については、実施の形態２において説明する。
【００２７】
まず、図６に示すように、上記画像処理装置は、入力部１と、画像処理部２と、記録部４とを少なくとも備えて構成されている。
【００２８】
上記入力部１は、原稿画像を走査して原稿の画像データのディジタル信号を得る入力装置である。具体的には、入力部１は、シアン、マゼンタ、イエローの各色成分ごとにＣＣＤ(charge coupled device) センサ（ＣＣＤセンサ１Ｃ、ＣＣＤセンサ１Ｍ、ＣＣＤセンサ１Ｙ）を備えており、得られたディジタル画像の画像データＣ，Ｍ，Ｙを各色ごとに画像処理部２へ出力する。なお、多値画像データの入力装置はＣＣＤセンサに限るものではない。また、以下では、シアン、マゼンタ、イエローをそれぞれＣ、Ｍ、Ｙと記すことがある。
【００２９】
上記画像処理部２は、ディジタル画像を処理する前処理として画像領域を判別する画像領域判別部３を備えている。この画像領域判別部３には、第一画像領域判別回路３ａおよび第二画像領域判別回路３ｂが少なくとも設けられている。また、画像処理部２には、画像領域判別部３における前処理の結果を受けて、ディジタル画像の後処理（フィルタ処理）を行う処理部（図示しない）が設けられている。
【００３０】
上記記録部４は、画像処理部２において処理されたディジタル画像を記録する記憶装置である。
【００３１】
本実施の形態では、画像領域が文字領域であるのか、網点領域であるのかを判別する上記第一画像領域判別回路３ａについて説明する。なお、画像領域が黒文字領域であるのか、線画領域であるのかを判別する上記第二画像領域判別回路３ｂについては、実施の形態２において説明する。
【００３２】
図１を用いて、上記第一画像領域判別回路３ａの構成の概略について説明する。上記第一画像領域判別回路３ａは、シアン、マゼンタ、イエローの各色ごとに第一検査回路１０（１０Ｃ，１０Ｍ，１０Ｙ）および第二検査回路２０（２０Ｃ，２０Ｍ，２０Ｙ）を備えるとともに、特徴量抽出回路３０と、補正回路４０とを備えている。これら第一検査回路１０、第二検査回路２０、特徴量抽出回路３０、補正回路４０は、この順で直列に配設されている。
【００３３】
第一画像領域判別回路３ａは、入力部１の各色ごとにＣＣＤセンサ１Ｃ，１Ｍ，１Ｙで得られたディジタル画像の画像データＣ，Ｍ，Ｙを、入力として、網点判別結果ＭＥＳＨを出力する。
【００３４】
そして、画像処理部２における後処理（フィルタ処理）に入力され、網点領域にはモアレを抑制するために平滑化処理を施し、文字領域には文字をくっきり表示するために強調処理を施すことによって、画質を向上させる。
【００３５】
上記第一検査回路１０は、各色ごとに、画素濃度の極大・極小を検出することにより高密度性特徴パラメータを算出するとともに、ランレングスおよび繁雑度を検出することにより粒状性特徴パラメータを算出する。
【００３６】
なお、第一検査回路１０Ｃ（図２（ａ））、第一検査回路１０Ｍ（図２（ｂ））、第一検査回路１０Ｙ（図２（ｃ））は構成が同一であるため、以下では第一検査回路１０Ｃについてのみ説明する。
【００３７】
図２（ａ）に示すように、上記第一検査回路１０Ｃは、ラインメモリ１１Ｃと、極大・極小画素算出回路（極大・極小画素算出手段、極大・極小画素算出工程）１２Ｃと、極大・極小画素周辺情報検出回路（極大・極小画素周辺情報検出手段、極大・極小画素周辺情報検出工程）１３Ｃとを備えて構成されている。
【００３８】
上記ラインメモリ１１Ｃは、ｍライン並列に並んだラインメモリである。ラインメモリ１１Ｃは、入力部１のＣＣＤセンサ１Ｃにより原稿画像を走査して得られたシアンの８ビットの画像データＣを、システムクロックに同期した状態で格納するとともに、常にｍ＋１ラインの画像データＣを並列に出力する。
【００３９】
上記極大・極小画素算出回路１２Ｃは、ラインメモリ１１Ｃから出力された画像データＣの画素濃度を入力とし、シアンの極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値ＤＤＡＴＡＣ、濃度平均値ＡＶＥＣを極大・極小画素周辺情報検出回路１３Ｃへ出力するとともに、濃度平均値ＡＶＥＣを閾値を比較した結果であるフラグ信号ＡＶＥＫＣを第二検査回路２０Ｃへ出力する。ここで、極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値ＤＤＡＴＡＣ、濃度平均値ＡＶＥＣが、シアンの高密度性特徴パラメータに相当する。
【００４０】
極大・極小画素算出回路１２Ｃにおける処理の内容は以下のとおりである。なお、以下に説明する特定領域範囲、マトリクス、算出エリアなどのすべての要素領域は変更可能であり、あらゆる領域に対応可能である。また、ここでは、画像データＣについて説明するが、画像データＭ，Ｙも同様に処理される。
【００４１】
ここで、以下の演算および判定式に用いられるすべての任意による設定値（閾値）は、−２５５〜＋２５５の範囲の整数であり、画像処理部２のＣＰＵ（図示しない）によりレジスタ値として設定される。なお、これら任意による設定値も、使用する画像データの形式および出力装置などに応じて変更可能である。
【００４２】
上記の各高密度性特徴パラメータは、（ｍ＋１）×ｎの特定判定ブロック内において算出される。したがって、高密度性特徴パラメータに基づいて、（ｍ＋１）×ｎの特定判定ブロック内に色ドットがどの位存在するかを判定することができる。
【００４３】
本実施の形態では、図７に示す特定領域範囲、すなわち、中心画素Ｐ０を中心とする７画素×１３画素のブロック（ラインメモリ６段に相当）において、高密度性特徴パラメータを算出する。図７中の中心列が注目画素Ｐ、中心の画素が中心画素Ｐ０である。中心画素Ｐ０を中心とした７画素×９画素のシアンの濃度平均値ＡＶＥＣを求める。
【００４４】
また、極大・極小画素を注目画素Ｐを中心に、図８のような３×３マトリクスＡ、５×５マトリクスＢを用いて算出する。このとき、取りうるマトリクス画素は、注目画素Ｐの位置によりその数、種類が異なる。
【００４５】
図８（ａ）に示すように、３×３マトリクスＡには、７画素が縦に並んだ注目画素のうち上端の画素に対応する１個の２×３マトリクスＡａと、下端の画素に対応する１個の２×３マトリクスＡｃと、その間の画素に対応する５個の３×３マトリクスＡｂが含まれる。また、図８（ｂ）に示すように、５×５マトリクスＢには、７画素が縦に並んだ注目画素のうち上端の画素に対応する１個の３×５マトリクスＢａと、上から２番目の画素に対応する１個の４×５マトリクスＢｂと、下端の画素に対応する１個の３×５マトリクスＢｅと、下から２番目の画素に対応する１個の４×５マトリクスＢｄと、その間の画素に対応する３個の５×５マトリクスＢｃが含まれる。
【００４６】
そして、図８（ａ），（ｂ）の注目画素Ｐと周辺画素Ｐｉｊの差分絶対値の総和であるシアンの濃度差総和ＰＳＣを求める。さらに、注目画素Ｐと同じ濃度値を有する周辺画素Ｐｉｊの数をカウントして、シアンの濃度一致画素数ＥＱＣとする。
【００４７】
ここで得られたシアンの濃度平均値ＡＶＥＣ, 濃度差総和ＰＳＣ，濃度一致画素数ＥＱＣを、以下に示す条件式（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）の濃度平均値ＡＶＥ，濃度差総和ＰＳ，濃度一致画素数ＥＱにそれぞれあてはめることにより、注目画素Ｐが極大・極小であるかの判定、および領域内の密度の度合いの判定を行う。判定の結果、極大・極小画素算出回路１２Ｃからシアンの極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値ＤＤＡＴＡＣ、フラグ信号ＡＶＥＫＣがそれぞれ１ビットの信号で出力される。
【００４８】
注目画素極大判定の条件式（Ａ）
(P>AVE-AK1 and P≧Pij and PS>C3 and EQ<THEQ3)[３×３マトリクス] or
(P>AVE-AK1 and P≧Pij and PS>C5 and EQ<THEQ3)[３×３マトリクス] or
(P>AVE-AK1 and P≧Pij and PS>C5 and EQ<THEQ5)[５×５マトリクス]
注目画素極小判定の条件式（Ｂ）
(P>AVE+AK2 and P≦Pij and PS>C3 and EQ<THEQ3)[３×３マトリクス] or
(P>AVE+AK2 and P≦Pij and PS>C5 and EQ<THEQ3)[３×３マトリクス] or
(P>AVE+AK2 and P≦Pij and PS>C5 and EQ<THEQ5)[５×５マトリクス]
領域内の密度の度合い判定の条件式（Ｃ）
AVE>THAVE
ただし、
AK1:符号付き８bit
AK2:符号付き８bit
C3: TH3M×COUNT3
C5: TH5M×COUNT5
0003558893.tif 000002
THMM1〜9:閾値(レジスタによる設定値：任意)
THMM3<THMM4,THMM5<THMM6,THMM7<THMM8
COUNT3:5or8(図３のマトリクスにおいて周辺画素数により決定)
COUNT5:10or13or16(図３のマトリクスにおいて周辺画素数により決定)
THAVE:閾値(レジスタによる設定値：任意)
ここで、上記の条件式（Ａ）が満たされれば、注目画素Ｐは極大値と判定されて、シアンの極大判定値ＰＤＡＴＡＣとして「１」が出力される。これに対して、上記の条件式（Ｂ）が満たされれば、注目画素Ｐは極小値と判定されて、シアンの極小判定値ＤＤＡＴＡＣとして「１」が出力される。それ以外の場合は、極大判定値ＰＤＡＴＡＣおよび極小判定値ＤＤＡＴＡＣには「０」が出力される。また、上記の条件式（Ｃ）が満たされれば、シアンのフラグ信号ＡＶＥＫＣとして「１」が出力される。
【００４９】
つぎに、上記極大・極小画素周辺情報検出回路１３Ｃは、極大・極小画素算出回路１２Ｃから出力されたシアンの極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値ＤＤＡＴＡＣ、濃度平均値ＡＶＥＣを入力として、シアンのランレングスＰＲＵＮＣ、繁雑度ＰＢＵＳＹＣを算出して、第二検査回路２０Ｃへ出力する。ここで、ランレングスＰＲＵＮＣおよび繁雑度ＰＢＵＳＹＣが、シアンの粒状性特徴パラメータに相当する。
【００５０】
極大・極小画素周辺情報検出回路１３Ｃにおける処理の内容は以下のとおりである。ここでは、画像データＣについて説明するが、画像データＭ，Ｙも同様に処理される。
【００５１】
極大・極小画素周辺情報検出回路１３Ｃは、極大・極小画素算出回路１２Ｃで得られた極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値ＤＤＡＴＡＣ、濃度平均値ＡＶＥＣを用いて、特定処理領域（図７）内において、注目画素Ｐに対するランレングス（周辺情報）ＰＲＵＮＣを算出し、出力する。
【００５２】
図９に示すように、主走査方向は一定だが、副走査方向は注目画素Ｐの位置によってランレングスＰＲＵＮ（シアンのランレングスＰＲＵＮＣ、マゼンタのランレングスＰＲＵＮＭ、イエローのランレングスＰＲＵＮＹ）の取りうる方向とその数が変化する。ランレングスＰＲＵＮの取り方は、各注目画素に対して図９（ａ）〜（ｇ）の７通りあるが、最大値は６（図９（ａ），（ｇ））である。
【００５３】
具体的な判定方法は、極大・極小画素算出回路１２Ｃで得られたシアンの濃度平均値ＡＶＥＣを、以下に示す条件式（Ｄ）の濃度平均値ＡＶＥにあてはめて、条件式（Ｄ）が成立するまで、主走査方向および副走査方向の４方向（図９（ｂ）に示す方向１〜方向４）について、それぞれの画素数をＲＵＮ１，ＲＵＮ２，ＲＵＮ３，ＲＵＮ４としてカウントし、その最大値をシアンのランレングス（周辺情報）ＰＲＵＮＣとして出力する。
【００５４】
ランレングス判定の条件式（Ｄ）
Pij≦AVE ±BK1(PDATA=1 のとき)
Pij>AVE ±BK2(DDATA=1 のとき)
ただし、
BK1,BK2:閾値(レジスタによる設定値：任意)
PRUN=MAX(RUN1,RUN2,RUN3,RUN4)
RUN1,RUN2,RUN3,RUN4:４方向の画素数
さらに、極大・極小画素周辺情報検出回路１３Ｃは、主走査方向および副走査方向の４方向について、ランレングスに含まれる各画素と注目画素Ｐとの差分絶対値の総和をＢＵＳＹ１，ＢＵＳＹ２，ＢＵＳＹ３，ＢＵＳＹ４として求め、そのうちランレングスの最大値をなすランレングスＰＲＵＮＣについての値を、繁雑度（ビジー）ＰＢＵＳＹＣとして出力する。
繁雑度判定の条件式（Ｅ）
0003558893.tif 000003
ただし、ランレングスＰＲＵＮＣに等しい値が複数ある場合は、差分絶対値の総和の最小値を繁雑度（ビジー）ＰＢＵＳＹＣとして出力する。例えば、方向１および方向２のランレングスが同一で共に最大値であるときは、両方向のランレングスについての繁雑度のうち最小値となるものを繁雑度ＰＢＵＳＹＣとして出力する。また、すべての方向のランレングスが０であるときは、繁雑度ＰＢＵＳＹＣに０を出力する。
例）PBUSY=MIN(BUSY1,BUSY2)(PRUN=RUN1=RUN2 のとき)
PBUSY=0(PRUN=0のとき)
以上のように、第一検査回路１０は、各色ごとに、入力部１の各ＣＣＤセンサ１からの画像データＣ，Ｍ，Ｙを入力として、フラグ信号ＡＶＥＫＣ，ＡＶＥＫＭ，ＡＶＥＫＹ、ランレングスＰＲＵＮＣ，ＰＲＵＮＭ，ＰＲＵＮＹ、繁雑度ＰＢＵＳＹＣ，ＰＢＵＳＹＭ，ＰＢＵＳＹＹを、第二検査回路２０へ出力する。また、その過程中、極大・極小画素算出回路（極大・極小画素算出手段、極大・極小画素算出工程）１２において、高密度性特徴パラメータを算出する。極大・極小画素周辺情報検出回路（極大・極小画素周辺情報検出手段、極大・極小画素周辺情報検出工程）１３において、ランレングスＰＲＵＮおよび繁雑度ＰＢＵＳＹを求め、粒状性特徴パラメータを算出する。
【００５５】
上記第二検査回路２０は、重み割合を設定し、周期性を検出する。なお、第二検査回路２０Ｃ（図３（ａ））、第二検査回路２０Ｍ（図３（ｂ））、第二検査回路２０Ｙ（図３（ｃ））は、構成が同一であるため、以下では第二検査回路２０Ｃについてのみ説明する。
【００５６】
図３（ａ）に示すように、上記第二検査回路２０Ｃは、画素重み切換信号算出回路（画素重み切換信号算出手段）２１Ｃと、重み割合設定回路２２Ｃと、第一周期性検出回路（周期性算出手段、周期性算出工程）２３Ｃと、第二周期性検出回路（周期性算出手段、周期性算出工程）２４Ｃとを備えて構成されている。
【００５７】
上記画素重み切換信号算出回路２１Ｃは、第一検査回路１０Ｃから出力されたシアンの画像データＣについてのフラグ信号ＡＶＥＫＣ、ランレングスＰＲＵＮＣ、繁雑度ＰＢＵＳＹＣを入力として、画素重み切換信号ＷＳＣを算出して出力する。
【００５８】
具体的には、画素重み切換信号算出回路２１Ｃでは、シアンの極大判定値ＰＤＡＴＡＣ、極小判定値ＤＤＡＴＡＣ、ランレングスＰＲＵＮＣ、繁雑度ＰＢＵＳＹＣを、以下に示す式の極大判定値ＰＤＡＴＡ、極小判定値ＤＤＡＴＡ、ランレングスＰＲＵＮ、繁雑度ＰＢＵＳＹにそれぞれあてはめることにより、シアンの画素重み切換信号ＷＳＣを求め、重み割合設定回路２２Ｃおよび特徴量抽出回路３０の重み切換信号カウント回路３１へ出力する。なお、ここでは、画像データＣについて説明するが、画像データＭ，Ｙも同様に処理される。
【００５９】
画素重み切換信号判定の条件式（Ｆ）
0003558893.tif 000004
ただし、
0003558893.tif 000005
THPB0〜11,THPR0〜11:閾値(レジスタによる設定値：任意)
THPB3>THPB4>THPB0>THPB1>THPB2>THPB5
THPB9>THPB10>THPB6>THPB7>THPB8>THPB11
THPR0>THPR1>THPR2>THPR3>THPR4>THPR5
THPR6>THPR7>THPR8>THPR9>THPR10>THPR11
つぎに、上記重み割合設定回路２２Ｃは、画素重み切換信号算出回路２１Ｃから出力されたシアンの画素重み切換信号ＷＳＣを入力として、以下に示す式（Ｇ）によって、シアンについての網点分類フラグＰＤＷＥＣを求め、第一周期性検出回路２３Ｃ、第二周期性検出回路２４Ｃ、および特徴量抽出回路３０のＯＲ回路３３へ出力する。また、画像データＭ，Ｙについても、重み割合設定回路２２Ｍ，２２Ｙにおいて同様に処理される。
【００６０】
すなわち、図１０（ａ）に示す各色のプレーンにおいて、画素重み切換信号ＷＳ（ＷＳＣ，ＷＳＭ，ＷＳＹ）＞０となる極大又は極小である画素の個数、および画素重み切換信号ＷＳ＝２ｏｒ５となる網点により近い画素の個数をそれぞれ求め、以下の示す条件式（Ｇ）によって、網点分類フラグＰＤＷＥ（ＰＤＷＥＣ，ＰＤＷＥＭ，ＰＤＷＥＹ）を求める。
【００６１】
重み割合判定の条件式（Ｇ）
0003558893.tif 000006
ただし、
PDWEC=0(WSC>0の個数<THWS1のとき)
PDWEM=0(WSM>0の個数<THWS1のとき)
PDWEY=0(WSY>0の個数<THWS1のとき)
THWS0,1:閾値(レジスタによる設定値：任意）
さらに、極大・極小画素算出回路１２Ｃ，１２Ｍ，１２Ｙで得られたAVEK=1のとき、（WSC,WSM,WSY=2or5の個数）は０となる。また、（WSC,WSM,WSY=2or5の個数）は１２７を上限とし、それ以上の値は１２７に収束することとする。
【００６２】
つぎに、上記第一周期性検出回路２３Ｃは、画素重み切換信号ＷＳＣを用いて、色ドットの周期性Ａを算出する。第一周期性検出回路２３Ｃは、重み割合設定回路２２Ｃからのシアンについての網点分類フラグＰＤＷＥＣを入力として、シアンについての周期性Ａ算出結果Ｐ１Ｃを求め、特徴量抽出回路３０のＯＲ回路３２Ｃへ出力する。
【００６３】
上記の「色ドットの周期性Ａ」とは、狭い領域での網点判別を行うパラメータのことである。なお、以下では、画像データＣについて説明するが、画像データＭ，Ｙも同様に処理される。
【００６４】
ここで、図１１に示すような算出エリアを設定する。注目画素Ｐを中央とする横３１画素×縦７画素の領域をエリアＡＳ１とする。同じ大きさで注目画素Ｐの左に隣接する領域をエリアＡＳ０、右に隣接する領域をエリアＡＳ２とする。よって、エリアＡＳ１の左の１５画素はエリアＡＳ０の右の１５画素であり、エリアＡＳ１の右の１５画素はエリアＡＳ２の左の１５画素である。
【００６５】
さらに、図１２に示すように、周期性Ａの特徴量算出のために、エリアＡＳ１中に縦２段横８列で配したエリア（算出エリア）Ｃ０〜Ｃ１５を設定する。エリアＣ０は隣接するエリアと右・下１画素分を共有する縦４画素×縦５画素のエリア、エリアＣ１〜Ｃ６は隣接するエリアと右・左・下１画素分を共有する縦４画素×縦６画素のエリア、エリアＣ７は隣接するエリアと左・下１画素分を共有する縦４画素×縦４画素のエリア、エリアＣ８は隣接するエリアと右・上１画素分を共有する縦４画素×縦５画素のエリア、エリアＣ９〜Ｃ１４は隣接するエリアと右・左・上１画素分を共有する縦４画素×縦６画素のエリア、エリアＣ１５は隣接するエリアと左・上１画素分を共有する縦４画素×縦４画素のエリアである。
【００６６】
第一周期性検出回路２３Ｃにおける処理の内容は以下のとおりである。まず、エリアＡＳ１中の各エリアＣ０〜Ｃ１５（図１２）において、画素重み切換信号ＷＳＣ＝２ｏｒ３（極大）を満たす画素数ＣＳＰ０〜ＣＳＰ１５、および画素重み切換信号ＷＳＣ＝５ｏｒ６（極小）を満たす画素数ＣＳＤ０〜ＣＳＤ１５を求める。そして、以下に示す条件式（Ｈ）によって、各エリアＣ０〜Ｃ１５に対する極大値ＡＰＩ（Ｉ＝０〜１５）（ＡＰ０〜ＡＰ１５）、極小値ＡＤＩ（Ｉ＝０〜１５）（ＡＤ０〜ＡＤ１５）を算出する。
【００６７】
極値存在判定の条件式（Ｈ）
0003558893.tif 000007
ただし、
CW0:閾値(レジスタによる設定値：任意)
つぎに、各エリアＡＳ０，ＡＳ１，ＡＳ２ごとに、極大値ＡＰＩ、極小値ＡＤＩ（Ｉ＝０〜１５）の総和を求める。
【００６８】
【数１】
0003558893.tif 000008
【００６９】
つづいて、次式により周期性Ａを算出し、周期性Ａ算出結果Ｐ１（１ビット）を出力する。
【００７０】
【数２】
0003558893.tif 000009
【００７１】
以上の演算結果である周期性Ａ算出結果Ｐ１を、画像データＣ，Ｍ，Ｙに対してそれぞれ出力する。ただし、網点の周期性の可否を判定する極大時についてのパラメータＲＰＪ＝１（Ｊ＝０，１，２）のとき、画像データＣ，Ｍ，Ｙに対してそれぞれ得られた極大値総和ＡＳＰＪ＝０（Ｊ＝０，１，２）となり、網点の周期性の可否を判定する極小時についてのパラメータＲＤＪ＝１（Ｊ＝０，１，２）のとき、極小値総和ＡＳＤＪ＝０（Ｊ＝０，１，２）となる。また、網点の周期性の可否を判定する極値時についてのパラメータＲＪ＝１（Ｊ＝０，１，２）の時、ＡＳＰＪ＝ＡＳＤＪ＝０（Ｊ＝０，１，２）となるが、画像データＣ，Ｍ，Ｙの全出力値に対してＡＳＰＪ＝ＡＳＤＪ＝０とする。なお、上記の各パラメータＲＰＪ，ＲＤＪ，ＲＪの算出方法に関しては後述する。
【００７２】
つづいて、上記第二周期性検出回路２４Ｃは、画素重み切換信号ＷＳＣを用いて、色ドットの周期性Ｂを算出する。第二周期性検出回路２４Ｃは、重み割合設定回路２２Ｃからのシアンについての網点分類フラグＰＤＷＥＣを入力として、シアンについての周期性Ｂ算出結果Ｐ２Ｃを求め、特徴量抽出回路３０のＯＲ回路３２Ｃへ出力する。
【００７３】
上記の「色ドットの周期性Ｂ」とは、広い領域での網点判別を行うパラメータのことである。なお、以下では、画像データＣについて説明するが、画像データＭ，Ｙも同様に処理される。
【００７４】
ここで、図１３（ａ）に示すように、エリアＡＳ１中にエリア（算出エリア）Ｄ０〜Ｃ３を設定する。エリアＤ０〜Ｄ３により、エリアＡＳ１は４つに分割されている。エリアＤ０〜Ｄ２は、横８画素×縦７画素の領域であり、エリアＡＳ１の左端から順に配されている。エリアＤ３は、横７画素×縦７画素の領域であり、エリアＡＳ１の右端に、エリアＤ２に隣接して配されている。よって、注目画素ＰはエリアＤ１の右端に位置する。なお、このようにエリアＤ０〜Ｄ３が配された領域をエリアＢＳ１と記すこととし、あわせてエリアＢＳ１と領域の半分を共有する左右の領域をそれぞれエリアＢＳ０，ＢＳ２と記すこととする。
【００７５】
また、図１３（ｂ）に示すように、エリアＡＳ１中にエリア（算出エリア）Ｅ０〜Ｅ２を設定する。エリアＥ０〜Ｅ２は、横８画素×縦７画素の領域であり、エリアＡＳ１の左端より４画素あけた位置から順に配されている。よって、エリアＥ２の右端とエリアＡＳ１の右端との間には、３画素のあきがある。なお、このようにエリアＥ０〜Ｅ２が配された領域をエリアＣＳ１と記すこととし、あわせてエリアＣＳ１と領域の半分を共有する左右の領域をそれぞれエリアＣＳ０，ＣＳ２と記すこととする。
【００７６】
第二周期性検出回路２４Ｃにおける処理の内容は以下のとおりである。まず、エリアＢＳ１中の各エリアＤ０〜Ｄ３（図１３（ａ））において、画素重み切換信号ＷＳＣ＝２ｏｒ３（極大）を満たす画素数ＤＳＰ０〜ＤＳＰ３、および画素重み切換信号ＷＳＣ＝５ｏｒ６（極小）を満たす画素数ＤＳＤ０〜ＤＳＤ３を求める。
【００７７】
同様に、エリアＣＳ１中の各エリアＥ０〜Ｅ２（図１３（ｂ））において、画素重み切換信号ＷＳＣ＝２ｏｒ３（極大）を満たす画素数ＥＳＰ０〜ＥＳＰ２、および画素重み切換信号ＷＳＣ＝５ｏｒ６（極小）を満たす画素数ＥＳＤ０〜ＥＳＤ２を求める。
【００７８】
つづいて、以下の式（Ｉ）により、エリア内の極大画素の存在を検知した極大画素検知フラグＢＳＰ，ＣＳＰ、およびエリア内の極小画素の存在を検知した極小画素検知フラグＢＳＤ，ＣＳＤを求める。
極値存在判定の条件式（Ｉ）
0003558893.tif 000010
【００７９】
【数３】
0003558893.tif 000011
【００８０】
つぎに、上記の式（Ｉ）により算出された各エリアＢＳ０〜ＢＳ２，ＣＳ０〜ＣＳ２の和ＢＳＰ，ＢＳＤを用いて、以下の式（Ｊ）によって、極大画素のフラグ数ＳＳＰ、極小画素のフラグ数ＳＳＤ、エリアＤ０〜Ｄ３でのエリア数ＮＮＰ、エリアＥ０〜Ｅ２でのエリア数ＮＮＤを求める。
【００８１】
図１３（ａ），（ｂ）のどちらの領域を選択するかの判定の条件式（Ｊ）
SPJ=BSPJ,NPJ=4(BSPJ>CSPJのとき)
SPJ=CSPJ,NPJ=3(BSPJ ≦CSPJのとき)
SDJ=BSDJ,NDJ=4(BSDJ>CSDJのとき)
SDJ=CSDJ,NDJ=3(BSDJ ≦CSDJのとき)
ただし、
J=0,1,2
【００８２】
【数４】
0003558893.tif 000012
【００８３】
そして、次式（Ｋ）により周期性Ｂを算出して、周期性Ｂ算出結果Ｐ２（１ビット）を出力する。
【００８４】
周期性判定の条件式（Ｋ）
P2=1((SSP×16＞THBS×NNP)or(SSD×16＞THBS×NND)のとき)
P2=0(上記以外のとき)
ただし、
THBS:閾値(レジスタによる設定値：任意）
また、RPJ=1(J=0,1,2)のとき、SPJ=0,NPJ=4(J=0,1,2)となり、RDJ=1(J=0,1,2)のとき、SDJ=0,NDJ=4(J=0,1,2)となる。さらに、RJ=1(J=0,1,2) のとき、SPJ=SDJ=0,NPJ=NDJ=4(J=0,1,2)となるが、Ｃ，Ｍ，Ｙの全出力値に対してSPJ=SDJ=0,NPJ=NDJ=4 とする。
【００８５】
ここで、上記の演算で用いた極大時についてのパラメータＲＰＪ、極小時についてのパラメータＲＤＪ、極値時についてのパラメータＲＪの算出方法を説明する。まず、上記のパラメータＲＰＪ，ＲＤＪは、画像データＣ，Ｍ，Ｙの各プレーンに対して、以下の条件式（Ｌ）によって算出される。
【００８６】
周期性可否判定の条件式（Ｌ）
0003558893.tif 000013
ただし、
J=0,1,2
THRU: 閾値(レジスタによる設定値：任意）
また、上記パラメータＲＪは、つぎのように算出される。まず、図１４より画像データＣ，Ｍ，Ｙの各プレーンにおいてＷＳ＝１，２，３（極大時），ＷＳ＝４，５，６（極小時）を満たすものが１つでもあれば、ＣＰ＝１（極大時）、ＣＤ＝１（極小時）とする。
【００８７】
ここで、図１５（ａ），（ｂ）に示すような、ＲＪ算出エリアを設定する。図１５（ａ）は、特定領域範囲（図２）が、エリアＣＵ０〜ＣＵ３の４つの領域に分割されている。エリアＣＵ０〜ＣＵ２は、縦１画素×横３１画素の領域であり、この順序で特定領域範囲の上端側から配されている。エリアＣＵ３は、縦４画素×横３１画素の領域であり、特定領域範囲の下端にエリアＣＵ２に隣接して配されている。図１５（ａ）に示した分割は、画像下部の網点判別の誤判定を防ぐことができる分割になっている。また、図１５（ｂ）は、特定領域範囲（図２）が、エリアＣＴ０〜ＣＴ３の４つの領域に分割されている。エリアＣＴ０〜ＣＴ２は、縦１画素×横３１画素の領域であり、この順序で特定領域範囲の下端側から配されている。エリアＣＴ３は、縦４画素×横３１画素の領域であり、特定領域範囲の上端にエリアＣＴ２に隣接して配されている。図１５（ｂ）に示した分割は、画像上部の網点判別の誤判定を防ぐことができる分割になっている。
【００８８】
そして、図１５に示すエリアに対して以下の条件処理を行い、上記のパラメータＲＰＪ，ＲＤＪを算出する。
【００８９】
極値存在判定の条件式（Ｍ）
極大時
つぎの条件を満たすときは、RPJ=1(J=0,1,2)
(CTP0>THCT0 and CTP1<THCT1 and CTP2<THCT2 and CTP3<THCT3)  or
(CUP0>THCU0 and CUP1<THCU1 and CUP2<THCU2 and CUP3<THCU3)
それ以外のときは、RPJ=0(J=0,1,2)
極小時
つぎの条件を満たすときは、RDJ=1(J=0,1,2)
(CTD0>THCT0 and CTD1<THCT1 and CTD2<THCT2 and CTD3<THCT3)  or
(CUD0>THCU0 and CUD1<THCU1 and CUD2<THCU2 and CUD3<THCU3)
それ以外のときは、RDJ=0(J=0,1,2)
ただし、
CTP0〜3:CT0〜3領域におけるCP=1の数
CTD0〜3:CT0〜3領域におけるCD=1の数
CUP0〜3:CU0〜3領域におけるCP=1の数
CUD0〜3:CU0〜3領域におけるCD=1の数
THCT0〜3:閾値(レジスタによる設定値：任意）
THCU0〜3:閾値(レジスタによる設定値：任意）
つぎに、得られた結果から、上記パラメータＲＪは、パラメータＲＰＪとパラメータＲＤＪの論理和として、ＯＲ回路により演算される。
【００９０】
ＲＪ＝（ＲＰＪ）OR（ＲＤＪ）
以上のように、第二検査回路２０は、各色ごとに、第一検査回路１０Ｃの極大・極小画素算出回路１２および極大・極小画素周辺情報検出回路１３からのフラグ信号ＡＶＥＫ、ランレングスＰＲＵＮ、繁雑度ＰＢＵＳＹを入力として、周期性Ａ算出結果Ｐ１、周期性Ｂ算出結果Ｐ２、画素重み切換信号ＷＳ、網点分類フラグＰＤＷＥを特徴量抽出回路３０へ出力する。また、その過程において、画素重み切換信号算出回路２１Ｃで、重み割合ＷＳをカウントして、周期性Ａおよび周期性Ｂを求めることによって、周期性特徴パラメータを算出する。
【００９１】
図４に示すように、上記特徴量抽出回路３０は、重み切換信号カウント回路３１と、ＯＲ回路３２Ｃと、ＯＲ回路３２Ｍと、ＯＲ回路３２Ｙと、ＯＲ回路３３と、ＯＲ回路３４とを備えて構成されている。
【００９２】
上記特徴量抽出回路３０は、第二検査回路２０Ｃ，２０Ｍ，２０Ｙから出力された周期性Ａ算出結果Ｐ１、周期性Ｂ算出結果Ｐ２、画素重み切換信号ＷＳ、網点分類フラグＰＤＷＥを入力として、網点判別結果フラグＳＣＲＦＬＧを求めて補正回路４０へ出力する。
【００９３】
上記重み切換信号カウント回路３１は、図１０に示すように、第二検査回路２０の画素重み切換信号算出回路（画素重み切換信号算出手段）２１（２１Ｃ，２１Ｍ，２１Ｙ）で各プレーンごとに得られた画素重み切換信号ＷＳ（ＷＳＣ，ＷＳＭ，ＷＳＹ）（図１０（ａ））より、以下の条件式（Ｎ）にしたがって、各プレーンごとに画素重みＷ（ＷＣ，ＷＭ，ＷＹ）を求め（図１０（ｂ））、その最大値を画素重みＷＭＡＸとして１プレーンで表す。なお、各プレーンの左上角の四角は、画素重み切換信号ＷＳや画素重みＷの値を有する１画素の単位を示している。
【００９４】
画素重み判定の条件式（Ｎ）
WMAX=MAX(WC,WM,WY)
ただし、
W=0(WS=0のとき)
W=0(WS=1or4 のとき)
W=3(WS=2or5 のとき)
W=1(WS=3or6 のとき)
さらに、重み切換信号カウント回路３１は、図１１に示すエリアＡＳ０，ＡＳ１，ＡＳ２に対して、副走査方向（縦方向）に連続する７画素の画素重みがＷ＝０となる最大連続ライン数ＮＲＵＮをそれぞれ求める。そして、以下の条件式（Ｏ）により、網点結果を示す網点判別フラグＫＯＵＴ（１ビット）を求めて、ＯＲ回路３４へ出力する。
【００９５】
重み切換信号カウントフラグ判定の条件式（Ｏ）
NRUN≦THRUNの時
PDSUM0=AREA0のW=1の個数/Ks( ただし、PDSUM0≧128時、PDSUM0=127)
PDSUM1=AREA1のW=1の個数/Ks( ただし、PDSUM1≧128時、PDSUM1=127)
PDSUM2=AREA2のW=1の個数/Ks( ただし、PDSUM2≧128時、PDSUM2=127)
NRUN>THRUNの時
PDSUM0=AREA0のW=1の個数/Ks(ただし、PDSUM0≧128時、PDSUM0=127)
PDSUM1=AREA1のW=1の個数/Ks(ただし、PDSUM1≧128時、PDSUM1=127)
PDSUM2=AREA2のW=1の個数/Ks(ただし、PDSUM2≧128時、PDSUM2=127)
ただし、
0003558893.tif 000014
上記ＯＲ回路３２Ｃ，３２Ｍ，３２Ｙは、各プレーンごとに、第一周期性検出回路（周期性算出手段、周期性算出工程）２３Ｃ，２３Ｍ，２３Ｙおよび第二周期性検出回路（周期性算出手段、周期性算出工程）２４Ｃ，２４Ｍ，２４Ｙからそれぞれ入力される周期性Ａ算出結果Ｐ１Ｃ，Ｐ１Ｍ，Ｐ１Ｙおよび周期性Ｂ算出結果Ｐ２Ｃ，Ｐ２Ｍ，Ｐ２Ｙの論理和ＬＰＣ，ＬＰＭ，ＬＰＹを求め、ＯＲ回路３４へ出力する。
【００９６】
上記ＯＲ回路３３は、重み割合設定回路２２Ｃ，２２Ｍ，２２Ｙから各プレーンごとに入力される網点分類フラグＰＤＷＥＣ，ＰＤＷＥＭ，ＰＤＷＥＹの論理和ＬＰＤＷＥを求め、ＯＲ回路３４へ出力する。
【００９７】
上記ＯＲ回路３４は、重み切換信号カウント回路３１からの網点判別フラグＫＯＵＴと、ＯＲ回路３２Ｃ，３２Ｍ，３２Ｙからの論理和ＬＰＣ，ＬＰＭ，ＬＰＹと、ＯＲ回路３３からの論理和ＬＰＤＷＥとを入力として、これらの論理和である網点判別結果フラグＳＣＲＦＬＧ（１ビット）を求め、補正回路４０へ出力する。
【００９８】
なお、特徴量抽出回路３０の信号線上にセレクタを挿入することにより、領域判別に使用する特徴量の数・種類を、画像データや画像処理装置の仕様により、変えることができる。
【００９９】
以上のように、特徴量抽出回路３０は、第二検査回路２０の画素重み切換信号算出回路２１と、重み割合設定回路２２と、第一周期性検出回路２３と、第二周期性検出回路２４とからの周期性Ａ算出結果Ｐ１、周期性Ｂ算出結果Ｐ２、画素重み切換信号ＷＳ、網点分類フラグＰＤＷＥを入力として、網点判別結果フラグＳＣＲＦＬＧを求め、補正回路４０へ出力する。
【０１００】
上記補正回路４０は、高密度性特徴パラメータ、粒状性特徴パラメータ、および周期性特徴パラメータを抽出し、各要素により得られた画像領域判別結果をブロック補正する。補正回路４０を設けることにより、最終的な画像領域判別の誤った判断を軽減することができる。
【０１０１】
図５に示すように、上記補正回路４０は、ＦＩＦＯメモリ４１と、網点ブロック補正回路４２とを備えて構成されている。
【０１０２】
上記網点ブロック補正回路４２は、ＦＩＦＯメモリ４１からの網点判別結果フラグＳＣＲＦＬＧを入力とし、網点判別結果ＭＥＳＨを求めて、出力する。ここで、網点ブロック補正回路４２には、上記ＦＩＦＯメモリ４１からの信号とリアルタイムで入力される信号とがバスとして入力されている。
【０１０３】
ここで、図１６（ａ）〜（ｃ）および図１７（ａ）〜（ｃ）に示すような、網点ブロック補正エリアが設定されており、網点ブロック補正回路４２の処理において利用される。網点ブロック補正エリアとしては、２種のマトリクスのモードがあり、それぞれ３種類のエリアを含んでいる（図１６，図１７）。
【０１０４】
図１６（ａ）〜（ｃ）は、１８×６１画素のマトリクスにおいてのブロック補正であるモードの網点ブロック補正エリアである。図１６（ａ）は、主走査方向の網点ブロック補正をするように分割されたエリアである。図１６（ｂ）は、副走査方向の網点ブロック補正をするように分割されたエリアである。図１６（ｃ）は、主走査方向および副走査方向を加味した網点ブロック補正をするように分割されたエリアである。
【０１０５】
図１７（ａ）〜（ｃ）は、１４×６１画素のマトリクスにおいてのブロック補正であるモードの網点ブロック補正エリアである。図１７（ａ）は、主走査方向の網点ブロック補正をするように分割されたエリアである。図１７（ｂ）は、副走査方向の網点ブロック補正をするように分割されたエリアである。図１７（ｃ）は、主走査方向および副走査方向を加味した網点ブロック補正をするように分割されたエリアである。
【０１０６】
網点ブロック補正回路４２は、網点ブロック補正を実際に行う際、２種類のマトリクスのモードについて（図１６，図１７）、処理速度と高画質とのどちらを優先するかを基準に、何れか一方を選択して使用する。選択されたモードの網点ブロック補正エリアに含まれる３種類のエリアにおいて、網点判別結果フラグＳＣＲＦＬＧ＝１である画素の個数を求める。そして、以下の条件式（Ｐ）を満たす場合には網点判別結果ＭＥＳＨを「１」とし、それ以外の場合には「０」として、最終出力結果とする。すなわち、網点判別結果ＭＥＳＨ＝１のとき、その画素は網点であると判断される。
【０１０７】
網点判別の条件式（Ｐ）
(MC0>THMC0 and MC1>THMC1 and MC2>THMC2 and MC3>THMC3)
or (MC4>THMC4 and MC5>THMC5 and MC6>THMC6)
or (SC0>THSC0 and SC1>THSC1 and SC2>THSC2 and SC3>THSC3)
or (SC16>THSC16 and SC17>THSC17 and SC18>THSC18 and SC19>THSC19)
or (CC1>THCC1 and CC2>THCC2 and CC3>THCC3 and CC4>THCC4)
ただし、
THMC0〜6:閾値(レジスタによる設定値：任意)
THSC0〜3,16〜19：閾値(レジスタによる設定値：任意)
THCC1〜4:閾値(レジスタによる設定値：任意)
したがって、補正回路４０は、特徴量抽出回路３０のＯＲ回路３４からの網点判別結果フラグＳＣＲＦＬＧを入力として、網点判別結果ＭＥＳＨを画像処理部２へ出力する。
【０１０８】
以上のように、本実施の形態にかかる画像処理装置は、原稿を走査して得られる多値画像データＣ，Ｍ，Ｙから、画像上における各画素が属している領域特性を判別する際に、高密度性特徴パラメータ、粒状性特徴パラメータ、および周期性特徴パラメータを抽出し、各要素により画像領域判別を行う。
【０１０９】
これにより、上記画像処理装置は、ＣＣＤセンサ等により原稿を走査して得られたＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データに対し、注目画素と隣接した近傍画素からなる特定領域から各特徴パラメータを抽出し、それらに基づいて画像上における注目画素が属している領域を、文字領域、網点領域、写真領域の何れであるのかをより確実に判別することができる。よって、より最適な画像処理が可能となり、高画質化が達成できる。
【０１１０】
また、上記画像処理装置は、原稿画像を走査して得られた入力多値画像データから各色成分Ｃ，Ｍ，Ｙごとに極大・極小画素を検出する極大・極小検出回路を有し、高密度性特徴パラメータを算出する。これにより、上記画像処理装置は、各色成分が画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに、極大・極小画素を検出し、高密度性特徴パラメータに基づいて、文字、網点、写真領域を判別することができる。
【０１１１】
また、上記画像処理装置は、極大・極小検出回路から得られた極大・極小画素から各色成分の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとにランレングスおよび繁雑度を抽出する極大・極小画素周辺情報算出回路を有し、粒状性特徴パラメータを算出する。これにより、上記画像処理装置は、極大・極小画素から各色成分の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとにランレングスおよび繁雑度を抽出し、粒状性特徴パラメータに基づいて、網点領域とそれ以外（連続した点、線）の領域とを判別することができる。
【０１１２】
また、上記画像処理装置は、極大・極小画素周辺情報算出回路から得られたランレングスおよび繁雑度から各色成分の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに画素重み切換信号を抽出する画素重み切換信号算出回路を有する。
【０１１３】
これにより、上記画像処理装置は、ランレングスおよび繁雑度から、各色成分の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに、画素重み切換信号を抽出し、重みの割合をある領域内でカウントすることによって、画像データの特徴量を抽出し、文字、網点、写真領域を判別することができる。
【０１１４】
また、上記画像処理装置は、画素重み切換信号算出回路から得られた画素重み切換信号の各色成分の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとの周期性を抽出する周期性算出回路を有し、周期性特徴パラメータを算出する。
【０１１５】
これにより、上記画像処理装置は、画素重み切換信号の各色成分の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとの周期性を抽出し、周期性特徴パラメータを算出することにより、網点であれば周期性を確認でき、文字、網点、写真領域を判別することができる。
【０１１６】
また、上記画像処理装置は、各色成分の画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに画素重み切換信号算出回路から得られた画素重み切換信号を合成する画素重み付け回路を有し、領域判別のための特徴量を抽出する。
【０１１７】
これにより、上記画像処理装置は、画素重み切換信号を合成し、領域判別のための特徴量を抽出することにより、文字、網点、写真領域を判別することができる。
【０１１８】
また、上記画像処理装置は、原稿を走査して得られる多値画像データから、画像上における各画素が属している領域特性を判別する際に、高密度性特徴パラメータ、粒状性特徴パラメータ、および周期性特徴パラメータを抽出し、各要素を画像データに応じて画像領域の判別に利用するパラメー夕を選択することができる。
【０１１９】
これにより、上記画像処理装置は、画像領域の判別に利用するパラメー夕を画像データに応じて選択することができるため、様々な画像データに対して効率よく高速に文字、網点、写真領域を判別することができる。
【０１２０】
また、上記画像処理装置は、原稿を走査して得られる多値画像データから、画像上における各画素が属している領域特性を判別する際に、高密度性特徴パラメータ、粒状性特徴パラメータ、および周期性特徴パラメータを抽出し、各要素により得られた画像領域判別結果をブロック補正する補正回路を有する。
【０１２１】
これにより、上記画像処理装置は、各パラメータを抽出し、各要素により得られた画像領域判別結果をブロック補正することにより、最終的な画像領域判別の誤った判断を軽減することができる。
【０１２２】
〔実施の形態２〕
本発明の他の実施の形態について図６、および図１８から図３２に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記の実施の形態１において示した部材と同一の機能を有する部材には、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、図１８，図１９，図２２から図２７中の線幅の太い信号線は、多ビットを並列に伝達可能な信号線を示している。
【０１２３】
本実施の形態にかかる画像処理装置は、原稿を走査して得られるＣＭＹおのおのの多値画像データから、画像上における各画素が属している領域が黒文字領域であるか否かのカラー画像領域判別処理を行う。
【０１２４】
本実施の形態では、図６に示す画像領域判別部３に設けられている第二画像領域判別回路３ｂについて説明する。
【０１２５】
図１８を用いて、上記第二画像領域判別回路３ｂの構成の概略について説明する。上記第二画像領域判別回路３ｂは、ラインメモリ１０１と、色判定回路１０２と、エッジ判別回路（エッジ判別手段、エッジ判別工程）１０３と、判定処理回路１０４とを備えて構成されている。
【０１２６】
第二画像領域判別回路３ｂは、入力部１のＣＣＤセンサ１Ｃ，１Ｍ，１Ｙでシアン、マゼンタ、イエローの各色ごとに得られた画像データＣ，Ｍ，Ｙが、それぞれラインメモリ１０１Ｃ，１０１Ｍ，１０１Ｙへ入力され、各色７ライン８ビットの形式に変換されて、色判定回路１０２およびエッジ判別回路１０３に入力される。エッジ判別回路１０３ではエッジ検出信号Ｓ１３４およびエッジ判別信号Ｓ１３６が求められ、これらに基づいて判定処理回路１０４にてエッジ判別結果ＥＤＧＥが算出され、色判定回路１０２に入力される。色判定回路１０２は、ラインメモリ１０１Ｃ，１０１Ｍ，１０１Ｙからの画像データＣ，Ｍ，Ｙと、判定処理回路１０４からのエッジ判別結果ＥＤＧＥとを入力として、黒文字判別結果ＢＬＡＣＫを出力する。
【０１２７】
上記ラインメモリ１０１（１０１Ｃ，１０１Ｍ，１０１Ｙ）は、６ライン並列に並んだラインメモリである。ラインメモリ１０１は、入力部１のＣＣＤセンサ１（１Ｃ，１Ｍ，１Ｙ）（図６）によって、原稿画像を走査して得られた原稿画像データである、各色８ビットの画像データＣ，Ｍ，Ｙを、システムクロックに同期した状態で６ライン並列に並べて格納するとともに、常に７ラインの画像データＣ，Ｍ，Ｙを並列に出力する。例えば、Ａ３、６００ｄｐｉの各色８ビットの画像データの場合、１ライン当り約７Ｋバイトの容量が必要になる。なお、本実施の形態では、特定領域が７画素×７画素の場合を例として示すが、これに限定するものではない。よって、ラインメモリ１０１の形態もこれに限定されるものではない。
【０１２８】
このように、ラインメモリ１０１Ｃ，１０１Ｍ，１０１Ｙは、ＣＣＤセンサ１Ｃ，１Ｍ，１Ｙからの各色８ビットの画像データＣ，Ｍ，Ｙを、各色７ライン８ビットの形式に変換して、後述する色判定回路１０２およびエッジ判別回路１０３に出力する。
【０１２９】
上記色判定回路１０２は、各色７ライン８ビットの画像データＣ，Ｍ，Ｙと、判定処理回路１０４からのエッジ判別結果ＥＤＧＥとを入力として、これを統合処理し、黒文字判別結果ＢＬＡＣＫを出力する。
【０１３０】
図１９に示すように、上記色判定回路１０２は、色特徴量抽出回路（色特徴量抽出手段）１２１と、色検出回路（色検出手段、色検出工程）１２２と、カウント回路（カウント手段、カウント工程）１２３と、黒色検出回路（黒色検出手段、黒色検出工程）１２４とを備えて構成されている。
【０１３１】
上記色特徴量抽出回路１２１は、最大値算出回路（最大値算出手段）１２１ａと、最小値算出回路（最小値算出手段）１２１ｂと、最大濃度差算出回路（最大濃度差算出手段）１２１ｃと、濃度平均値算出回路（濃度平均値算出手段）１２１ｄと、濃度差総和算出回路（濃度差総和算出手段）１２１ｅとを備えて構成されている。
【０１３２】
上記の最大値算出回路１２１ａ、最小値算出回路１２１ｂ、最大濃度差算出回路１２１ｃ、濃度平均値算出回路１２１ｄ、濃度差総和算出回路１２１ｅは、特定領域内のＣ，Ｍ，Ｙそれぞれ同一座標に位置する画像データについて、最大値特徴量ＭＡＸ、最小値特徴量ＭＩＮ、最大濃度差特徴量ＳＵＢ、濃度差平均値特徴量ＡＶＥ、濃度差総和特徴量ＰＬＵＳをそれぞれ算出する。
【０１３３】
ここで、最大値算出回路１２１ａ、最小値算出回路１２１ｂ、最大濃度差算出回路１２１ｃは、各画像データＣ，Ｍ，Ｙにおける注目画素を中心とした特定領域内において、全画素中の濃度レベルの最大値、最小値、それらの最大濃度差を求める。濃度平均値算出回路１２１ｄは、特定領域内の全画素中の濃度レベルの平均値を求める。濃度差総和算出回路１２１ｅは、特定領域内の主走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和と副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和との和を求める。
【０１３４】
ここで、上記の各特徴量ＭＡＸ，ＭＩＮ，ＳＵＢ，ＡＶＥ，ＰＬＵＳは、各色ごとの７画素×７画素の領域の同一座標の画像データＣ，Ｍ，Ｙを互いに比較、算出することにより求められる。よって、上記の各特徴量は、それぞれ４９個（７×７）ずつ求められることになる。
【０１３５】
上記色検出回路１２２は、色特徴量抽出回路１２１の各算出回路１２１ａ〜１２１ｅで算出された各特徴量と画像データＣ，Ｍ，Ｙとを入力として、それぞれに対して設定された閾値とを比較することにより、第一色検出結果ＣＯＬＯＲおよび第二色検出結果信号Ｓ１２６をカウント回路１２３と黒色検出回路１２４とへ出力する。
【０１３６】
上記色検出回路１２２は、図１９に示すように、第一色検出回路１２５と、第二色検出回路１２６とを備えて構成されている。
【０１３７】
図２０に示すように、上記第一色検出回路１２５は、７個の比較器２０１〜２０７と、２個のセレクタ２０８，２０９と、組み合わせ回路２１０と、ＯＲ回路２１１と、ＡＮＤ回路２１２とを備えて構成されている。
【０１３８】
上記比較器２０１は、最小値算出回路１２１ｂで算出された最小値特徴量ＭＩＮを閾値ＴＨＭＩＮと比較し、最小値特徴量ＭＩＮが閾値ＴＨＭＩＮ以上である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２０１として組み合わせ回路２１０へ出力する。
【０１３９】
上記比較器２０２は、濃度差総和算出回路１２１ｅで算出された濃度差総和特徴量ＰＬＵＳを閾値ＴＨＰＬＵＳと比較し、濃度差総和特徴量ＰＬＵＳが閾値ＴＨＰＬＵＳより大きい場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２０２として組み合わせ回路２１０へ出力する。
【０１４０】
上記比較器２０３は、最大濃度差算出回路１２１ｃで算出された最大濃度差特徴量ＳＵＢを閾値ＴＨＳＵＢと比較し、最大濃度差特徴量ＳＵＢが閾値ＴＨＳＵＢより小さい場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２０３として組み合わせ回路２１０へ出力する。
【０１４１】
上記組み合わせ回路２１０は、各比較器２０１〜２０３からの信号Ｓ２０１，Ｓ２０２，Ｓ２０３を入力として、すべてが「１」である場合には「０１（２ビット）」を、それ以外の場合には「１０（２ビット）」を、信号Ｓ２１０としてセレクタ２０８へ出力する。
【０１４２】
上記比較器２０４は、濃度平均値算出回路１２１ｄで算出された濃度平均値特徴量ＡＶＥを閾値ＴＨＡＶＥと比較し、濃度平均値特徴量ＡＶＥが閾値ＴＨＡＶＥより小さい場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２０４としてセレクタ２０８およびＡＮＤ回路２１２へ出力する。
【０１４３】
上記セレクタ２０８は、比較器２０４からの信号Ｓ２０４を制御信号として、信号Ｓ２０４が「０」である場合には組み合わせ回路２１０からの信号Ｓ２１０である「０１」あるいは「１０」を、それ以外の場合には「００」を、２ビットの信号Ｓ２０８としてセレクタ２０９へ出力する。
【０１４４】
上記比較器２０５は、画素の画像データＣを閾値ＴＨＣと比較し、画像データＣが閾値ＴＨＣ以上である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２０５としてＯＲ回路２１１へ出力する。
【０１４５】
上記比較器２０６は、画素の画像データＭを閾値ＴＨＭと比較し、画像データＭが閾値ＴＨＭ以上である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２０６としてＯＲ回路２１１へ出力する。
【０１４６】
上記比較器２０７は、画素の画像データＹを閾値ＴＨＹと比較し、画像データＹが閾値ＴＨＹ以上である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２０７としてＯＲ回路２１１へ出力する。
【０１４７】
上記ＯＲ回路２１１は、各比較器２０５〜２０７からの信号Ｓ２０５，Ｓ２０６，Ｓ２０７の論理和を演算し、結果を信号Ｓ２１１としてＡＮＤ回路２１２へ出力する。
【０１４８】
上記ＡＮＤ回路２１２は、比較器２０４からの信号Ｓ２０４とＯＲ回路２１１からの信号Ｓ２１１との論理積を演算し、結果を信号Ｓ２１２としてセレクタ２０９へ出力する。
【０１４９】
上記セレクタ２０９は、ＡＮＤ回路２１２からの信号Ｓ２１２を制御信号として、信号Ｓ２１２が「１」である場合にはセレクタ２０８からの信号Ｓ２０８である「０１（２ビット）」を、それ以外の場合には「１０（２ビット）」を、第一色検出回路１２５の出力である第一色検出結果ＣＯＬＯＲとしてカウント回路１２３および黒色検出回路１２４へ出力する。
【０１５０】
以上の構成により、第一色検出回路１２５は、特定領域内の同一座標における最小値特徴量ＭＩＮ、最大濃度差特徴量ＳＵＢ、濃度差平均値特徴量ＡＶＥ、濃度差総和特徴量ＰＬＵＳおよび画像データＣ，Ｍ，Ｙと、それぞれに対して設定された閾値とを比較し、組み合わせにしたがって、第一色検出結果ＣＯＬＯＲを３通りに出力する。すなわち、第一色検出結果ＣＯＬＯＲが「０１」である場合には「黒文字領域（強調処理が必要）」を意味し、「１０」である場合には「黒文字領域（強調処理は不要）」を意味し、「００」である場合には「黒文字領域以外の領域」を意味する。つまり、第一色検出結果ＣＯＬＯＲは黒色の部分を検出している。
【０１５１】
図２１に示すように、上記第二色検出回路１２６は、２個の比較器２２１，２２２と、ＡＮＤ回路２２３とを備えて構成されている。
【０１５２】
上記比較器２２１は、最大値算出回路１２１ａ（図１９）で算出された最大値特徴量ＭＡＸを閾値ＴＨＭＡＸと比較し、最大値特徴量ＭＡＸが閾値ＴＨＭＡＸ以上である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２２１としてＡＮＤ回路２２３へ出力する。
【０１５３】
上記比較器２２２は、最大濃度差算出回路１２１ｃ（図１９）で算出された最大濃度差特徴量ＳＵＢを閾値ＴＨＳＵＢと比較し、最大濃度差特徴量ＳＵＢが閾値ＴＨＳＵＢ以上である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２２２としてＡＮＤ回路２２３へ出力する。
【０１５４】
上記ＡＮＤ回路２２３は、比較器２２１，２２２からの信号Ｓ２２１，Ｓ２２２の論理積を演算し、結果を第二色検出回路１２６の出力である第二色検出結果信号Ｓ１２６としてカウント回路１２３とへ出力する。
【０１５５】
以上の構成により、第二色検出回路１２６は、特定領域内の同一座標における最大値特徴量ＭＡＸおよび最大濃度差特徴量ＳＵＢと、それぞれに対して設定された閾値とを比較し、第二色検出結果信号Ｓ１２６を２通りに出力する。すなわち、第二色検出結果信号Ｓ１２６が「１」である場合には「濃色領域」を意味し、「０」である場合は「濃色領域以外の領域」を意味する。
【０１５６】
ここで、第一色検出回路１２５および第二色検出回路１２６で設定する各閾値の最適値を以下に示す。なお、値はすべて１０進表記である。また、数値の範囲等については、１０ビット信号である閾値ＴＨＰＬＵＳを除いて、すべて８ビット（０〜２５５）内で設定可能である。設定の基準は、画像処理装置の状態（ＣＣＤなど）によって変化する。
【０１５７】
THMIN=26,THPLUS=73,THSUB=25,THAVE=88,TH(THC,THM,THY)=25,THMAX=60
上記カウント回路１２３（図１９）は、特定領域内の第一色検出結果ＣＯＬＯＲおよび第二色検出結果信号Ｓ１２６の総数をカウントし、カウント結果ＣＯＵＮＴとして黒色検出回路１２４へ出力する。すなわち、カウント結果ＣＯＵＮＴは、黒色と黒以外の色の数を表している。
【０１５８】
上記黒色検出回路１２４（図１９）は、第一色検出回路１２５からの第一色検出結果ＣＯＬＯＲと、カウント回路１２３からのカウント結果ＣＯＵＮＴと、後述する判定処理回路１０４からのエッジ判別結果ＥＤＧＥとを入力として、注目画素に対する黒文字判別結果ＢＬＡＣＫを第二画像領域判別回路３ｂの結果として出力する。
【０１５９】
図２２に示すように、黒色検出回路１２４は、３個の組み合わせ回路２３１〜２３３と、４個のセレクタ２３４〜２３７と、比較器２３８とを備えて構成されている。
【０１６０】
上記組み合わせ回路２３１は、２ビット並列に伝達されるエッジ判別結果ＥＤＧＥおよび第一色検出結果ＣＯＬＯＲを入力として、ＥＤＧＥ＝０１かつＣＯＬＯＲ＝０１である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、１ビットの信号Ｓ２３１としてセレクタ２３４へ出力する。
【０１６１】
上記組み合わせ回路２３２は、２ビット並列に伝達されるエッジ判別結果ＥＤＧＥおよび第一色検出結果ＣＯＬＯＲを入力として、ＥＤＧＥ＝１０かつＣＯＬＯＲ＝０１である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、１ビットの信号Ｓ２３２としてセレクタ２３５へ出力する。
【０１６２】
上記組み合わせ回路２３３は、２ビット並列に伝達されるエッジ判別結果ＥＤＧＥおよび第一色検出結果ＣＯＬＯＲを入力として、「ＥＤＧＥ＝０１かつＣＯＬＯＲ＝１０」あるいは「ＥＤＧＥ＝１０かつＣＯＬＯＲ＝１０」である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、１ビットの信号Ｓ２３３としてセレクタ２３６へ出力する。
【０１６３】
上記セレクタ２３４は、組み合わせ回路２３１からの信号Ｓ２３１を制御信号として、信号Ｓ２３１が「１」である場合には「０１（２ビット）」を、それ以外の場合には「００（２ビット）」を、信号Ｓ２３４としてセレクタ２３５へ出力する。
【０１６４】
上記セレクタ２３５は、組み合わせ回路２３２からの信号Ｓ２３２を制御信号として、信号Ｓ２３２が「１」である場合には「１０（２ビット）」を、それ以外の場合にはセレクタ２３４からの信号Ｓ２３４である「０１」あるいは「００」を、信号Ｓ２３５としてセレクタ２３６へ出力する。
【０１６５】
上記セレクタ２３６は、組み合わせ回路２３３からの信号Ｓ２３３を制御信号として、信号Ｓ２３３が「１」である場合には「１０（２ビット）」を、それ以外の場合にはセレクタ２３５からの信号Ｓ２３５である「１０」，「０１」，「００」の何れかを、信号Ｓ２３６としてセレクタ２３７へ出力する。
【０１６６】
上記比較器２３８は、カウント結果ＣＯＵＮＴを閾値ＴＨＣＯＵＮＴと比較して、カウント結果ＣＯＵＮＴが閾値ＴＨＣＯＵＮＴ以上である場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｓ２３８としてセレクタ２３７へ出力する。
【０１６７】
上記セレクタ２３７は、比較器２３８からの信号Ｓ２３８を制御信号として、信号Ｓ２３８が「１」である場合には「００（２ビット）」を、それ以外の場合にはセレクタ２３６からの信号Ｓ２３６である「１０」，「０１」，「００」の何れかを、黒色検出回路１２４の出力である黒文字判別結果ＢＬＡＣＫとして出力する。
【０１６８】
以上の構成により、黒色検出回路１２４は、色の変化が急激に発生する箇所を検出したエッジ判別結果ＥＤＧＥと、黒色の部分を検出した第一色検出結果ＣＯＬＯＲと、黒色と黒以外の色の数をカウントしたカウント結果ＣＯＵＮＴとの組み合わせにより、黒文字の検出、特に黒文字のエッジ部分の検出を行う。
【０１６９】
ここで、比較器２３８で設定する閾値ＴＨＣＯＵＮＴは、１０から２０の範囲の数値が好ましく、最適値は１４（１０進表記）である。なお、数値の範囲等については、８ビット（０〜２５５）内で設定可能である。設定の基準は、画像処理装置の状態（ＣＣＤなど）によって変化する。
【０１７０】
黒文字判別結果ＢＬＡＣＫは、第二画像領域判別回路３ｂから画像処理部２における後処理（フィルタ処理）のプログラムに入力され、画像にエッジ強調処理が施される。
【０１７１】
図１８に示すように、上記エッジ判別回路１０３は、ラインメモリ１０１からの各色７ライン８ビットの画像データＣ，Ｍ，Ｙを入力として、注目画素がエッジであるか否かを検出した、後述するエッジ検出信号Ｓ１３４およびエッジ判別信号Ｓ１３６を判定処理回路１０４へ出力する。そして、判定処理回路１０４は、入力されたエッジ検出信号Ｓ１３４およびエッジ判別信号Ｓ１３６に基づいて、エッジ判別結果ＥＤＧＥを決定し、色判定回路１０２へ出力する。
【０１７２】
上記エッジ判別回路１０３は、図２３に示すように、各色ごとに設けられたエッジ判別前処理回路１３０Ｃ，１３０Ｍ，１３０Ｙと、第一ＬＵＴ（look up table ）１３３と、第二エッジ検出回路１３４と、第二エッジ閾値選択回路（エッジ閾値選択手段）１３５と、エッジ特徴量抽出回路（エッジ特徴量抽出手段）１３６とを備えて構成されている。
【０１７３】
上記エッジ判別前処理回路１３０Ｃ，１３０Ｍ，１３０Ｙは、同一の構成を有するため、以下ではエッジ判別前処理回路１３０Ｃを例として説明する。
【０１７４】
上記エッジ判別前処理回路１３０Ｃは、第一エッジ検出回路１３１Ｃを備えており、ラインメモリ１０１Ｃからの７ライン８ビットの画像データＣを入力として、エッジ抽出のためのマスクフィルタＭＦ（後述）とのたたみ込み演算を行うことによって、画像データＣのエッジ検出結果信号Ｓ１３１Ｃを求め、第一ＬＵＴ１３３へ出力する。なお、上記エッジ判別前処理回路１３０Ｍ，１３０Ｙも同様に、第一エッジ検出回路１３１Ｍ，１３１Ｙを備えている。
【０１７５】
また、上記エッジ判別前処理回路１３０Ｃは、第一エッジ閾値選択回路（エッジ閾値選択手段）１３２Ｃを備えており、ラインメモリ１０１Ｃからの７ライン８ビットの画像データＣを入力として、注目画素を中心とする領域の画像データＣを二値化して、二値化画像データＳ１３２Ｃを第二エッジ閾値選択回路１３５へ出力する。なお、上記エッジ判別前処理回路１３０Ｍ，１３０Ｙも同様に、第一エッジ閾値選択回路（エッジ閾値選択手段）１３２Ｍ，１３２Ｙを備えている。
【０１７６】
図２４に示すように、上記第一エッジ検出回路１３１Ｃは、ラインメモリ１０１Ｃからの７ライン８ビットの画像データＣを入力として、特定領域内の注目画素Ｐ０（斜線部分）を中心とする９画素（３画素×３画素）の画像データＣに対しエッジ抽出のためのマスクフィルタＭＦをたたみ込み、得られた値と閾値ＴＨＣＯＮＶＣとの比較結果を画像データＣのエッジ検出結果信号Ｓ１３１Ｃとして、第一ＬＵＴ１３３へ出力する。
【０１７７】
ここで、第一エッジ検出回路１３１Ｃは、２本の演算系３１７ｈ，３１７ｖと、加算器３１５と、比較器３１６とを備えて構成されている。
【０１７８】
上記演算系３１７ｈは、３個の減算器３０１〜３０３と、３個の積算器３０４〜３０６と、加算器３０７とを備えて構成されている。また、上記演算系３１７ｖは、３個の減算器３０８〜３１０と、３個の積算器３１１〜３１３と、加算器３１４とを備えて構成されている。なお、演算系３１７ｈと演算系３１７ｖとは、ほぼ同一の構成であり、演算過程での画素の組み合わせの方向が異なるのみである。
【０１７９】
具体的には、演算系３１７ｈでは、まず、画像データＣについて、画素Ｐの画素値とマスクフィルタＭＦのフィルタ係数Ｗ（図３１（ａ））とを、マトリクスの対応する位置ごとに掛け合わせる。つづいて、減算器３０１にて（ｍ−１，ｎ−１）の値と（ｍ＋１，ｎ−１）の値を減算した結果と、減算器３０２にて（ｍ−１，ｎ＋１）の値と（ｍ＋１，ｎ＋１）の値を減算した結果と、積算器３０４，３０５にてそれぞれに２が乗じられた（ｍ−１，ｎ）の値と（ｍ＋１，ｎ）の値とを減算器３０３にて減算した結果とを、加算器３０７にて加算する。積算器３０６にて、加算器３０７の結果を自乗して加算器３１５へ出力する。
【０１８０】
同様に、演算系３１７ｖでは、まず、画像データＣについて、画素Ｐの画素値とマスクフィルタＭＦのフィルタ係数Ｗ（図３１（ａ））とを、マトリクスの対応する位置ごとに掛け合わせる。つづいて、減算器３０８にて（ｍ−１，ｎ−１）の値と（ｍ−１，ｎ＋１）の値を減算した結果と、減算器３０９にて（ｍ＋１，ｎ−１）の値と（ｍ＋１，ｎ＋１）の値を減算した結果と、積算器３１１，３１２にてそれぞれに２が乗じられた（ｍ，ｎ−１）の値と（ｍ，ｎ＋１）の値とを減算器３１０にて減算した結果とを、加算器３１４にて加算する。積算器３１３にて、加算器３１４の結果を自乗して加算器３１５へ出力する。
【０１８１】
上記加算器３１５は、演算系３１７ｈ，３１７ｖの結果を加算することによって、マスクフィルタＭＦのたたみ込み演算の最終結果を算出し、たたみ込み演算結果信号Ｓ３１５として比較器３１６へ出力する。
【０１８２】
上記のように、本実施の形態で用いるマスクフィルタＭＦは、３×３のマトリクス状にフィルタ係数が配されているマスクフィルタである。例えば、マスクフィルタＭＦには、図３２（ａ）〜（ｄ）に示すようなフィルタ係数を有するマスクフィルタを使用することができる。なお、図３２（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ０°方向，４５°方向，９０°方向，１３５°方向のエッジ検出のためのマスクフィルタである。
【０１８３】
上記比較器３１６は、加算器３１５で算出されたたたみ込み演算結果信号Ｓ３１５を閾値ＴＨＣＯＮＶＣと比較し、たたみ込み演算結果信号Ｓ３１５が閾値ＴＨＣＯＮＶＣより大きい場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、画像データＣのエッジ検出結果信号Ｓ１３１Ｃとして、第一ＬＵＴ１３３へ出力する。
【０１８４】
ここで、上記閾値ＴＨＣＯＮＶＣは、設定範囲が２１ビットである。そして、閾値ＴＨＣＯＮＶＣは、２００００から２５０００の範囲の数値が好ましく、最適値は２４０２５（１０進表記）である。しかし、閾値ＴＨＣＯＮＶＣの設定基準は、画像処理装置のＣＣＤセンサ１などの状態により変化する。
【０１８５】
上記第一ＬＵＴ１３３は、第一エッジ検出回路１３１Ｃ，１３１Ｍ，１３１Ｙにおいて、各色ごとに画像データＣ，Ｍ，Ｙから求めたエッジ検出結果信号Ｓ１３１Ｃ，Ｓ１３１Ｍ，Ｓ１３１Ｙを入力として、これらの組み合わせて応じた値（例えば、「０」または「１」）を、ＲＡＭなどにあらかじめ設定記憶された数値表より抽出し、エッジ情報信号Ｓ１３３として第二エッジ検出回路１３４へ出力する。
【０１８６】
これにより、第一ＬＵＴ１３３からは、エッジ検出結果信号Ｓ１３１Ｃ，Ｓ１３１Ｍ，Ｓ１３１Ｙの内、２つ以上の入力が「１」である場合には「１」が、それ以外の場合には「０」が、第二エッジ検出回路１３４へ出力されることになる。
【０１８７】
上記第二エッジ検出回路１３４（図２３）は、第一ＬＵＴ１３３で得られた注目画素Ｐ０およびその周辺画素のエッジ情報信号Ｓ１３３を入力として、これらの組み合わせにより、注目画素Ｐ０のエッジ判別結果ＥＤＧＥを求め、エッジ検出信号Ｓ１３４として判定処理回路１０４へ出力する。
【０１８８】
図２５に示すように、第二エッジ検出回路１３４は、２個の加算器３２１，３２２と、最大値算出器３２３と、比較器３２４と、ＯＲ回路３２５と、第二ＬＵＴ３２６とを備えて構成されている。
【０１８９】
第二エッジ検出回路１３４における演算では、まず、図３０（ａ）に示すように、特定領域の注目画素Ｐ０に対して、注目画素Ｐ０を中心とする９画素からなる十字型領域ＡＣＯＮＶを設定する。すなわち、十字型領域ＡＣＯＮＶは、図３１（ｂ）に示すように、注目画素Ｐ０＝Ｐ（ｉ，ｊ）を中心として、ｊ行上の画素Ｐ（ｉ−２，ｊ），Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋２，ｊ）と、ｉ列上の画素Ｐ（ｉ，ｊ−２），Ｐ（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ，ｊ＋１），Ｐ（ｉ，ｊ＋２）とからなる。
【０１９０】
そして、注目画素Ｐ０のエッジ検出信号Ｓ１３４は、注目画素Ｐ０を中心とする十字型領域ＡＣＯＮＶに含まれる９画素すべての各画素Ｐについて、第一ＬＵＴ１３３にて求められたエッジ情報信号Ｓ１３３に基づいて求められる。
【０１９１】
具体的には、エッジ情報信号Ｓ１３３について、つぎのような演算が行われる。ｊ行上の画素Ｐ（ｉ−２，ｊ），Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ（ｉ，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋２，ｊ）の値を加算器３２１にて加算した結果、およびｉ列上の画素Ｐ（ｉ，ｊ−２），Ｐ（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ，ｊ），Ｐ（ｉ，ｊ＋１），Ｐ（ｉ，ｊ＋２）の値を加算器３２２にて加算した結果のうち、大きな方の値を最大値算出器３２３にて求める。そして、比較器３２４にて、最大値算出器３２３の結果を閾値ＴＨＣＳＭＡＸと比較し、最大値算出器３２３の結果が閾値ＴＨＣＳＭＡＸより小さい場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、信号Ｘとして第二ＬＵＴ３２６へ出力する。
【０１９２】
また、ＯＲ回路３２５にて十字型領域ＡＣＯＮＶに含まれるすべての画素Ｐの値の論理和を演算し、結果を信号Ｙとして第二ＬＵＴ３２６へ出力する。さらに、注目画素Ｐ０の値を信号Ｚとして第二ＬＵＴ３２６へ出力する。
【０１９３】
第二ＬＵＴ３２６は、入力された信号Ｘ，Ｙ，Ｚの組み合わせに応じた値（例えば、「０」または「１」）を、ＲＡＭなどにあらかじめ設定記憶された数値表より抽出し、エッジ判別回路１０３の結果であるエッジ検出信号Ｓ１３４として判定処理回路１０４へ出力する。
【０１９４】
以上のように、第一エッジ検出回路１３１Ｃ，１３１Ｍ，１３１Ｙと、第一ＬＵＴ１３３と、第二エッジ検出回路１３４とにより、注目画素Ｐ０が色の変化が急激に発生している画素であるか否かを検出し、エッジ検出信号Ｓ１３４として出力することができる。
【０１９５】
すなわち、特定領域の注目画素Ｐ０に対して、十字型領域ＡＣＯＮＶを設定し（図３０（ａ））、十字型領域ＡＣＯＮＶに含まれるすべての画素Ｐについて、３×３のマスクフィルタＭＦ（図３１（ａ））とのたたみ込み演算を行い、各画素のエッジ情報信号Ｓ１３３を求める。具体的には、画素Ｐ（ｉ，ｊ）のエッジ検出信号Ｓ１３４を求めるために、図３０（ｂ）に示すように、画素Ｐ（ｉ，ｊ−２）とマスクフィルタＭＦの中心であるフィルタ係数Ｗ（ｍ，ｎ）とが対応するようにマスクフィルタＭＦを設定してたたみ込み演算を行い、画素Ｐ（ｉ，ｊ−２）のエッジ情報信号Ｓ１３３を求める。そして、十字型領域ＡＣＯＮＶ内の９画素すべてのエッジ情報信号Ｓ１３３に基づいて、第二ＬＵＴ３２６を参照し、エッジ検出信号Ｓ１３４を抽出することになる。
【０１９６】
上記エッジ特徴量抽出回路１３６（図２３）は、ラインメモリ１０１からの各色ごとの画像データＣ，Ｍ，Ｙを入力として、注目画素を中心とする７画素×７画素領域（第一エリアＡ１）および７画素×３１画素領域（第二エリアＡ２）について、最大値、最小値、最大濃度差、標準偏差（第一エリアＡ１のみ）の総和を求め、これをエッジ情報として、後述する第二エッジ閾値選択回路１３５（図２８）にて算出された主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５により選択されたエッジ閾値と比較することにより、エッジ判別信号Ｓ１３６を求めて、エッジ判別回路１０３の結果として判定処理回路１０４へ出力する。
【０１９７】
図２６に示すように、エッジ特徴量抽出回路１３６は、各色ごとに設けられた第一算出回路３３１Ｃ，３３１Ｍ，３３１Ｙおよび第二算出回路３３２Ｃ，３３２Ｍ，３３２Ｙと、総和算出回路３３６と、エッジ判定回路３３７とを備えて構成されている。
【０１９８】
上記第一算出回路３３１Ｃ，３３１Ｍ，３３１Ｙおよび第二算出回路３３２Ｃ，３３２Ｍ，３３２Ｙは、画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに同一の構成で設けられている。よって、以下では画像データＣの演算を行う第一算出回路３３１Ｃおよび第二算出回路３３２Ｃについてのみ説明する。
【０１９９】
上記第一算出回路３３１Ｃは、ラインメモリ１０１Ｃからの画像データＣを入力として、注目画素を中心とする７画素×７画素の第一エリアＡ１および７画素×３１画素の第二エリアＡ２について、最大値、最小値、最大濃度差を算出し、総和算出回路３３６へ３２ビットの第一エッジ情報信号Ｓ３３１Ｃとして出力する。
【０２００】
上記第二算出回路３３２Ｃは、ラインメモリ１０１Ｃからの画像データＣを入力として、注目画素を中心とする７画素×７画素の第一エリアＡ１について、標準偏差を算出し、総和算出回路３３６へ１４ビットの第二エッジ情報信号Ｓ３３２Ｃとして出力する。
【０２０１】
上記総和算出回路３３６は、第一算出回路３３１Ｃ，３３１Ｍ，３３１Ｙおよび第二算出回路３３２Ｃ，３３２Ｍ，３３２Ｙによって各色ごとにそれぞれ算出された第一エッジ情報信号Ｓ３３１Ｃ，Ｓ３３１Ｍ，Ｓ３３１Ｙ（最大値、最小値、最大濃度差）および第二エッジ情報信号Ｓ３３２Ｃ，Ｓ３３２Ｍ，Ｓ３３２Ｙ（標準偏差）の総和を求めて、エッジ判定回路３３７へ出力する。
【０２０２】
そして、上記総和算出回路３３６は、７×３１最大値総和回路３３３ａと、７×３１最小値総和回路３３３ｂと、７×３１最大濃度差総和回路３３３ｃと、７×７最大値総和回路３３４ａと、７×７最小値総和回路３３４ｂと、７×７最大濃度差総和回路３３４ｃと、７×７標準偏差総和回路３３５とを備えて構成されている。
【０２０３】
上記７×３１最大値総和回路３３３ａ、７×３１最小値総和回路３３３ｂ、７×３１最大濃度差総和回路３３３ｃは、第一算出回路３３１Ｃ，３３１Ｍ，３３１Ｙによって、画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに求められた、注目画素を中心とする７画素×３１画素の第二エリアＡ２の最大値、最小値、最大濃度差をそれぞれ入力として、各値の総和を算出し、７×３１最大値総和信号ｐ１、７×３１最小値総和信号ｐ２、７×３１最大濃度差総和信号ｐ３としてエッジ判定回路３３７へ出力する。
【０２０４】
同様に、上記７×７最大値総和回路３３４ａ、７×７最小値総和回路３３４ｂ、７×７最大濃度差総和回路３３４ｃは、第一算出回路３３１Ｃ，３３１Ｍ，３３１Ｙによって、画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに求められた、注目画素を中心とする７画素×７画素の第一エリアＡ１の最大値、最小値、最大濃度差をそれぞれ入力として、各値の総和を算出し、７×７最大値総和信号ｐ４、７×７最小値総和信号ｐ５、７×７最大濃度差総和信号ｐ６としてエッジ判定回路３３７へ出力する。
【０２０５】
上記７×７標準偏差総和回路３３５は、第二算出回路３３２Ｃ，３３２Ｍ，３３２Ｙによって、画像データＣ，Ｍ，Ｙごとに求められた、注目画素を中心とする７画素×７画素の第一エリアＡ１の標準偏差を入力として、総和を算出し、７×７標準偏差総和信号ｐ７としてエッジ判定回路３３７へ出力する。
【０２０６】
上記エッジ判定回路３３７は、エッジ情報である総和算出回路３３６からの各総和信号ｐ１〜ｐ７と、後述する第二エッジ閾値選択回路１３５（図２８）にて算出された主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５とを入力として、各総和信号ｐ１〜ｐ７と、所定のエッジ閾値および主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５により選択されたエッジ閾値とを比較することにより、エッジ判別信号Ｓ１３６を求めて、エッジ判別回路１０３の結果として判定処理回路１０４へ出力する。
【０２０７】
上記エッジ判定回路３３７は、選択回路３４１と、６個の比較器３４２ａ，３４２ｂ，３４３ａ，３４３ｂ，３４４，３４５と、２個のＡＮＤ回路３４６，３４７と、ＯＲ回路３４８とを備えて構成されている。
【０２０８】
上記選択回路３４１は、総和算出回路３３６の各総和回路３３３ａ〜３３３ｃによって算出された、注目画素を中心とする７画素×３１画素の第二エリアＡ２の最大値、最小値、最大濃度差の各総和である総和信号ｐ１〜ｐ３と、後述する第二エッジ閾値選択回路１３５（図２８）からの主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５とを入力として、各総和信号ｐ１〜ｐ３と、主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５により選択されたエッジ閾値とを比較することにより、信号Ｓ３４１ａ，Ｓ３４１ｂ，Ｓ３４１ｃを求めＯＲ回路３４８へ出力する。
【０２０９】
図２７に示すように、上記選択回路３４１は、３個のセレクタ３５１〜３５３と、３個の比較器３５４〜３５６とを備えて構成されている。ここで、主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５は、選択信号Ｓ１３５ｅ，Ｓ１３５ｆ，Ｓ１３５ｇを含む信号であり、選択回路３４１内ではそれぞれ分離して伝達される。
【０２１０】
上記セレクタ３５１は、選択信号Ｓ１３５ｅ，Ｓ１３５ｇの組み合わせに応じて、入力信号である三つのエッジ閾値ＴＨＭＡＸ３Ａ，ＴＨＭＡＸ３Ｂ，ＴＨＭＡＸ３Ｃから、一つを選択し、信号Ｓ３５１として比較器３５４へ出力する。そして、比較器３５４は、７×３１最大値総和回路３３３ａからの７×３１最大値総和信号ｐ１を、セレクタ３５１からの信号Ｓ３５１（エッジ閾値ＴＨＭＡＸ３Ａ〜３Ｃ）と比較し、７×３１最大値総和信号ｐ１が信号Ｓ３５１より小さい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４１ａとしてＯＲ回路３４８へ出力する。
【０２１１】
上記セレクタ３５２は、選択信号Ｓ１３５ｅ，Ｓ１３５ｇの組み合わせに応じて、入力信号である二つのエッジ閾値ＴＨＭＩＮ３Ａ，ＴＨＭＩＮ３Ｂから、一つを選択し、信号Ｓ３５２として比較器３５５へ出力する。そして、比較器３５５は、７×３１最小値総和回路３３３ｂからの７×３１最小値総和信号ｐ２を、セレクタ３５２からの信号Ｓ３５２（エッジ閾値ＴＨＭＩＮ３Ａ，３Ｂ）と比較して、７×３１最小値総和信号ｐ２が信号Ｓ３５２より大きい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４１ｂとしてＯＲ回路３４８へ出力する。
【０２１２】
上記セレクタ３５３は、選択信号Ｓ１３５ｅ，Ｓ１３５ｆ，Ｓ１３５ｇの組み合わせに応じて、入力信号である三つのエッジ閾値ＴＨＭＤＩＦＡ，ＴＨＭＤＩＦＢ，ＴＨＭＤＩＦＣから、一つを選択し、信号Ｓ３５３として比較器３５６へ出力する。そして、比較器３５６は、７×３１最大濃度差総和回路３３３ｃからの７×３１最大濃度差総和信号ｐ３を、セレクタ３５３からの信号Ｓ３５３（エッジ閾値ＴＨＭＤＩＦＡ〜Ｃ）と比較し、７×３１最大濃度差総和信号ｐ３が信号Ｓ３５３より小さい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４１ｃとしてＯＲ回路３４８へ出力する。
【０２１３】
これにより、選択回路３４１からは、７×３１領域において注目画素が文字領域に含まれている場合には「０」であり、それ以外の場合には「１」である信号Ｓ３４２ａ〜Ｓ３４２ｃが出力される。そのために、エッジ閾値ＴＨＭＡＸ３Ａ〜３Ｃは、７×３１領域の最大濃度値からエッジ判定を行う値に設定される。エッジ閾値ＴＨＭＩＮ３Ａ，３Ｂは、７×３１領域の最小濃度値からエッジ判定を行う値に設定される。エッジ閾値ＴＨＭＤＩＦＡ〜Ｃは、７×３１領域の最大濃度差からエッジ判定を行う値に設定される。
【０２１４】
上記比較器３４２ａは、７×７最大値総和回路３３４ａからの７×７最大値総和信号ｐ４を、あらかじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＡＸ１と比較して、７×７最大値総和信号ｐ４がエッジ閾値ＴＨＭＡＸ１より小さい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４２ａとしてＡＮＤ回路３４７へ出力する。
【０２１５】
上記比較器３４３ａは、７×７最小値総和回路３３４ｂからの７×７最小値総和信号ｐ５を、あらかじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＩＮ１と比較して、７×７最小値総和信号ｐ５がエッジ閾値ＴＨＭＩＮ１より大きい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４３ａとしてＡＮＤ回路３４７へ出力する。
【０２１６】
そして、上記ＡＮＤ回路３４７は、比較器３４２ａ，３４３ａからの信号Ｓ３４２ａ，Ｓ３４３ａを入力として、これらの論理積を演算し、信号Ｓ３４７としてＯＲ回路３４８へ出力する。
【０２１７】
同様に、上記比較器３４２ｂは、７×７最大値総和回路３３４ａからの７×７最大値総和信号ｐ４を、あらかじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＡＸ２と比較して、７×７最大値総和信号ｐ４がエッジ閾値ＴＨＭＡＸ２より小さい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４２ｂとしてＡＮＤ回路３４６へ出力する。
【０２１８】
上記比較器３４３ｂは、７×７最小値総和回路３３４ｂからの７×７最小値総和信号ｐ５を、あらかじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＩＮ２と比較して、７×７最小値総和信号ｐ５がエッジ閾値ＴＨＭＩＮ２より大きい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４３ｂとしてＡＮＤ回路３４６へ出力する。
【０２１９】
上記比較器３４４は、７×７最大濃度差総和回路３３４ｃからの７×７最大濃度差総和信号ｐ６を、あらかじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＭＤと比較して、７×７最大濃度差総和信号ｐ６がエッジ閾値ＴＨＭＤより小さい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４４としてＡＮＤ回路３４６へ出力する。
【０２２０】
上記比較器３４５は、７×７標準偏差総和回路３３５からの７×７標準偏差総和信号ｐ７を、あらかじめ設定されたエッジ閾値ＴＨＳＤと比較して、７×７標準偏差総和信号ｐ７がエッジ閾値ＴＨＳＤより小さい場合には「０」を、それ以外の場合には「１」を信号Ｓ３４５としてＡＮＤ回路３４６へ出力する。
【０２２１】
そして、上記ＡＮＤ回路３４６は、比較器３４２ｂ，３４３ｂ，３４４，３４５からの信号Ｓ３４２ｂ，Ｓ３４３ｂ，Ｓ３４４，Ｓ３４５を入力として、これらの論理積を演算し、信号Ｓ３４６としてＯＲ回路３４８へ出力する。
【０２２２】
これにより、ＡＮＤ回路３４６，３４７からは、７×７領域において注目画素が文字領域に含まれている場合には「０」であり、それ以外の場合には「１」である信号Ｓ３４６，３４７が出力される。そのために、エッジ閾値ＴＨＭＡＸ１，２は、７×７領域の最大濃度値からエッジ判定を行う値に設定される。エッジ閾値ＴＨＭＩＮ１，２は、７×７領域の最小濃度値からエッジ判定を行う値に設定される。エッジ閾値ＴＨＭＤは、７×７領域の最大濃度差からエッジ判定を行う値に設定される。エッジ閾値ＴＨＳＤは、７×７領域の標準偏差値からエッジ判定を行う値に設定される。
【０２２３】
上記ＯＲ回路３４８は、選択回路３４１からの信号Ｓ３４１ａ〜Ｓ３４１ｃと、ＡＮＤ回路３４６，３４７からの信号Ｓ３４６，Ｓ３４７とを入力として、これらの論理和を演算し、エッジ特徴量抽出回路１３６の結果出力であるエッジ判別信号Ｓ１３６として判定処理回路１０４へ出力する。
【０２２４】
これにより、ＯＲ回路３４８は、注目画素が文字領域である場合に「０」となり、非文字領域である場合に「１」となる１ビット信号を判定処理回路１０４へ出力できる。
【０２２５】
ここで、エッジ判定回路３３７で設定する各閾値の最適値を以下に示す。なお、値はすべて１０進表記である。また、数値の範囲等については、ＴＨＳＤのみ１６ビットであって、他のすべては１０ビット（０〜１０２３）内で設定可能である。設定値は画像処理装置の状態（ＣＣＤなど）によって変化する。
【０２２６】
THMIN1=330,THMIN2=45,THMAX1=432,THMAX2=339,THMD=330,THSD=1800,
THMAX3A=147,THMAX3B=210,THMAX3C=420,THMIN3A=330,THMIN3B=135,
THMDIFA=135,THMDIFB=210,THMDIFC=225
つぎに、図２３に示すように、エッジ特徴量抽出回路１３６への主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５は、エッジ判別前処理回路１３０Ｃ，１３０Ｍ，１３０Ｙの第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙと、第二エッジ閾値選択回路１３５とから算出される。
【０２２７】
上記第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙは、同一の構成を有し、それぞれエッジ判別前処理回路１３０Ｃ，１３０Ｍ，１３０Ｙに設けられている。よって、以下では画像データＣの演算を行う第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃについてのみ説明する。
【０２２８】
第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃは、ラインメモリ１０１Ｃからの７ライン８ビットの画像データＣを入力とし、注目画素を中心とする７画素×７画素領域（第一エリアＡ１）内の画像データＣの平均値を二値化閾値として、注目画素を中心とする７画素×３１画素領域（第二エリアＡ２）内の画像データＣを二値化する。
【０２２９】
図２８に示すように、第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃは、二値化閾値算出回路３６１Ｃと、二値化回路３６２Ｃと、７×３１反転回数算出回路３６３Ｃとを備えて構成されている。
【０２３０】
上記二値化閾値算出回路３６１Ｃは、ラインメモリ１０１Ｃからの画像データＣを入力として、第一エリアＡ１内の画像データＣの平均値を求め、二値化閾値信号Ｓ３６１Ｃとして二値化回路３６２Ｃへ出力する。
【０２３１】
上記二値化回路３６２Ｃは、ラインメモリ１０１Ｃからの画像データＣを入力として、第二エリアＡ２内の画像データＣを、二値化閾値算出回路３６１Ｃからの二値化閾値信号Ｓ３６１Ｃと比較し、第二エリアＡ２内の画像データＣが二値化閾値信号Ｓ３６１Ｃより小さい場合には「１」に、それ以外の場合には「０」に二値化し、二値化信号Ｓ３６２Ｃとして７×３１反転回数算出回路３６３Ｃへ出力する。
【０２３２】
上記７×３１反転回数算出回路３６３Ｃは、二値化回路３６２Ｃからの二値化信号Ｓ３６２Ｃを入力として、第二エリアＡ２内の二値化された画像データＣの主走査、副走査の各ラインごとに「０」，「１」の反転回数を算出し、第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃの結果出力である反転回数信号Ｓ１３２Ｃとして第二エッジ閾値選択回路１３５へ出力する。
【０２３３】
上記第二エッジ閾値選択回路１３５は、第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙからの反転回数信号Ｓ１３２Ｃ，Ｓ１３２Ｍ，Ｓ１３２Ｙを入力として、主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５を算出し、エッジ特徴量抽出回路１３６へ出力する。
【０２３４】
図２８に示すように、第二エッジ閾値選択回路１３５は、白黒画素最大数算出回路３７１と、閾値選択回路３７２とを備えて構成されている。
【０２３５】
上記白黒画素最大数算出回路３７１は、第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙからの、第二エリアＡ２内で各色ごとに二値化された画像データの反転回数を主走査、副走査の各ラインごとに算出した反転回数信号Ｓ１３２Ｃ，Ｓ１３２Ｍ，Ｓ１３２Ｙを入力として、第二エリアＡ２内の二値化後の各色ごとの白画素数の最大値および黒画素数の最大値を求め、それぞれ白画素数最大値信号Ｓ３７１ｗおよび黒画素数最大値信号Ｓ３７１ｂとして閾値選択回路３７２へ出力する。
【０２３６】
上記閾値選択回路３７２は、白黒画素最大数算出回路３７１からの白画素数最大値信号Ｓ３７１ｗおよび黒画素数最大値信号Ｓ３７１ｂを入力として、あらかじめ設定された閾値ＴＨＳＥＬに基づき、主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５を算出して、第二エッジ閾値選択回路１３５の結果出力としてエッジ特徴量抽出回路１３６へ出力する。なお、主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５は、三つの選択信号Ｓ１３５ｅ，Ｓ１３５ｆ，Ｓ１３５ｇを含む信号である。また、閾値ＴＨＳＥＬには四つの閾値（ＴＰ１，ＴＰ３０，ＴＰ３１，ＴＭＥ）が含まれている。
【０２３７】
閾値選択回路３７２の具体的な処理内容は、つぎのとおりである。５×５領域の反転回数を閾値ＴＰ１と比較して大きい場合には「１」（それ以外の場合には「０」）とする比較結果と、７×７領域の平均値を閾値ＴＭＥと比較して大きい場合には「１」（それ以外の場合には「０」）とする比較結果との論理積を演算し、選択信号Ｓ１３５ｅとして出力する。３１×７領域の反転回数と閾値ＴＰ３１との積をＣＭＹの３１×７領域の白画素数の最大値（白画素数最大値信号Ｓ３７１ｗ）と比較して、大きい場合には「１」（それ以外の場合には「０」）を、選択信号Ｓ１３５ｆとして出力する。３１×７領域の反転回数と閾値ＴＰ３０との積をＣＭＹの３１×７領域の黒画素数の最大値（黒画素数最大値信号Ｓ３７１ｂ）と比較して、大きい場合には「１」（それ以外の場合には「０」）を、選択信号Ｓ１３５ｇとして出力する。
【０２３８】
これにより、閾値選択回路３７２からは、入力の組み合わせに応じて、選択回路３４１内の閾値（ＴＨＭＡＸ３Ａ〜３Ｃ，ＴＨＭＩＮ３Ａ，３Ｂ，ＴＨＭＤＩＦＡ〜Ｃ）を選択するための主エッジ閾値選択信号Ｓ１３５が出力される。そのために、閾値ＴＨＳＥＬ（ＴＰ１，ＴＰ３０，ＴＰ３１，ＴＭＥ）は、Ｃ，Ｍ，Ｙの各画像領域からエッジ判定するために最適な閾値を決定することができる値に設定される。
【０２３９】
具体的には、閾値ＴＰ１は、４ビット内で設定可能であり、１から１０の範囲の数値が好ましく、最適値は４である。閾値ＴＰ３０は、８ビット内で設定可能であり、３０から７０の範囲の数値が好ましく、最適値は４０である。閾値ＴＰ３１は、８ビット内で設定可能であり、３０から７０の範囲の数値が好ましく、最適値は５０である。閾値ＴＭＥは、８ビット内で設定可能であり、２０から５０の範囲の数値が好ましく、最適値は３８である。なお、上記の数値はすべて１０進表記である。また、それぞれの設定値は画像処理装置の状態（ＣＣＤなど）によって変化する。
【０２４０】
以上のように、第一エッジ閾値選択回路１３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙと、第二エッジ閾値選択回路１３５と、エッジ特徴量抽出回路１３６とにより、注目画素（中心画素）が文字領域に属しているか否かを検出し、注目画素が文字領域である場合に「０」、非文字領域である場合に「１」である１ビットのエッジ判別信号Ｓ１３６を判定処理回路１０４へ出力することができる。
【０２４１】
なお、第一エリアＡ１は注目画素を中心とした狭い範囲であればよい。一方、第二エリアＡ２は第一エリアＡ１に対して広い範囲であればよい。しかし、第一エリアＡ１としては注目画素を中心とする７画素×７画素領域が、第二エリアＡ２としては注目画素を中心とする７画素×３１画素領域が、それぞれ判別精度および回路規模において最適な領域である。
【０２４２】
図１８に示すように、上記判定処理回路１０４は、エッジ判別回路１０３からのエッジ検出信号Ｓ１３４およびエッジ判別信号Ｓ１３６とを入力として、これらの組み合わせにより、注目画素で色が急激に変化するか否かを示すエッジ判別結果ＥＤＧＥを色判定回路１０２へ出力する。そして、色判定回路１０２では、黒色検出のために、エッジ判別結果ＥＤＧＥを含めた統合処理が行われる。
【０２４３】
図２９に示すように、上記判定処理回路１０４は、強調切り換え回路４００と、第３ＬＵＴ４２０とを備えて構成されている。
【０２４４】
上記強調切り換え回路４００は、注目画素Ｐ０（ｉ，ｊ）を中心とした５×５エリアにおいて、注目画素Ｐ０の強調処理の要否を判別する回路である。具体的には、強調切り換え回路４００は、Ｃ，Ｍ，Ｙそれぞれに設けられた強調切り換え前処理回路４１１Ｃ，４１１Ｍ，４１１Ｙと、２個のＡＮＤ回路４０７，４０９と、ＯＲ回路４１０とを備えて構成されている。
【０２４５】
上記強調切り換え前処理回路４１１Ｃ，４１１Ｍ，４１１Ｙは、同一の構成を有するため、以下では強調切り換え前処理回路４１１Ｃを例として説明する。
【０２４６】
上記強調切り換え前処理回路４１１Ｃは、４個の減算器４０１〜４０４と、加算器４０５と、２個の比較器４０６，４０８とを備えて構成されている。
【０２４７】
上記減算器４０１は、シアンのテーブル別の注目画素Ｐ０（ｉ，ｊ）を中心とした５×５エリアにおいて、注目画素Ｐ０と画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）との絶対差分値を演算し、信号Ｓ４０１として加算器４０５へ出力する。同様に、減算器４０２，４０３，４０４は、注目画素Ｐ０と画素Ｐ（ｉ＋２，ｊ−２）、注目画素Ｐ０と画素Ｐ（ｉ＋２，ｊ＋２）、注目画素Ｐ０と画素Ｐ（ｉ−２，ｊ＋２）との差分絶対値をそれぞれ演算し、信号Ｓ４０２，Ｓ４０３，Ｓ４０４として加算器４０５へそれぞれ出力する。
【０２４８】
上記加算器４０５は、減算器４０１〜４０４からの信号Ｓ４０１〜Ｓ４０４を入力として、これらの総和を演算し、信号Ｓ４０５として比較器４０６へ出力する。
【０２４９】
上記比較器４０６は、注目画素Ｐ０を中心とする差分絶対値の総和である信号Ｓ４０５を、閾値ＴＨＥＴと比較し、信号Ｓ４０５が閾値ＴＨＥＴよりも小さい場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、強調切り換え前処理回路４１１Ｃの結果である信号Ｓ４０６Ｃ（１ビット）としてＡＮＤ回路４０７へ出力する。なお、閾値ＴＨＥＴは、１０から５０の範囲の値が望ましく、最適値は１５（以上すべて１０進表記）である。
【０２５０】
また、上記比較器４０８は、注目画素Ｐ０を閾値である０と比較して、注目画素Ｐ０の方が小さい場合には「１」を、それ以外の場合には「０」を、強調切り換え前処理回路４１１Ｃの結果である信号Ｓ４０８Ｃ（１ビット）としてＡＮＤ回路４０９へ出力する。
【０２５１】
このように、Ｃ，Ｍ，Ｙごとに設けられた強調切り換え前処理回路４１１Ｃ，４１１Ｍ，４１１Ｙからは、それぞれ２つの信号が出力される。すなわち、信号Ｓ４０６Ｃ，Ｓ４０６Ｍ，Ｓ４０６Ｙが、ＡＮＤ回路４０７へ出力される。また、信号Ｓ４０８Ｃ，Ｓ４０８Ｍ，Ｓ４０８Ｙが、ＡＮＤ回路４０９へ出力される。
【０２５２】
つづいて、上記ＡＮＤ回路４０７は、入力された信号Ｓ４０６Ｃ，Ｓ４０６Ｍ，Ｓ４０６Ｙの論理積を演算し、信号Ｓ４０７（１ビット）としてＯＲ回路４１０へ出力する。
【０２５３】
一方、上記ＡＮＤ回路４０９は、入力された信号Ｓ４０８Ｃ，Ｓ４０８Ｍ，Ｓ４０８Ｙの論理積を演算し、信号Ｓ４０９（１ビット）としてＯＲ回路４１０へ出力する。
【０２５４】
上記ＯＲ回路４１０は、ＡＮＤ回路４０７，４０９から入力された信号Ｓ４０７，Ｓ４０９の論理和を演算し、強調切り換え回路４００の結果である強調切り換え信号Ｓ４００として第３ＬＵＴ４２０へ出力する。
【０２５５】
上記第３ＬＵＴ４２０は、強調切り換え回路４００からの強調切り換え信号Ｓ４００と、エッジ判別回路１０３（図１８）からのエッジ検出信号Ｓ１３４およびエッジ判別信号Ｓ１３６とを入力として、これらの組み合わせて応じた値（２ビットの「００」，「０１」，「１０」）を、ＲＡＭなどにあらかじめ設定記憶された数値表より抽出し、エッジ判別結果ＥＤＧＥとして色判定回路１０２へ出力する。なお、エッジ判別結果ＥＤＧＥは、「０１」のとき「エッジ領域（強調処理が必要）」を意味し、「１０」のとき「エッジ領域（強調処理は不要）」を意味し、「００」のとき「エッジ領域以外の領域」を意味する。
【０２５６】
以上のように、本実施の形態にかかる画像処理装置は、原稿を走査して得られるＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データから、画像上における各画素が属している領域が黒文字領域であるか否かを判別する際に、判別を行おうとする注目画素と、注目画素の周囲に位置する複数の近傍画素とを含む特定領域内の全画像データに基づいて、注目画素が属している領域の特性を示す特徴量を抽出し、各特徴量に基づいて上記注目画素の属している領域の判別を行う。
【０２５７】
これにより、上記画像処理装置は、ＣＣＤセンサ等により原稿を走査して得られたＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データに対し、注目画素と隣接した近傍画素からなる特定領域から特徴量を識別信号として出力し、その結果に基づいて画像上における上記注目画素が属している領域に最適な画像処理が可能となり、高画質化が達成できる。
【０２５８】
また、上記画像処理装置は、原稿を走査して得られるＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データから、画像上における各画素が黒か否かを判別する色判定回路を備えている。
【０２５９】
これにより、上記画像処理装置は、入力されたＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データに対し、色判定回路において画像上における注目画素が黒か否かを判別し、黒エリアとして最適な画像処理が可能となり、さらなる高画質化が達成できる。
【０２６０】
また、上記画像処理装置は、原稿を走査して得られるＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データから、画像上における各画素が属する領域が黒文字エッジ領域（黒文字、黒線画等のエッジ部）に属するか否かを判別するエッジ判別回路を備えている。
【０２６１】
これにより、上記画像処理装置は、入力されたＣ，Ｍ，Ｙそれぞれの多値画像データに対し、エッジ判別回路において画像上における注目画素が黒文字エッジ領域に属するか否かを判別し、黒文字、黒線画等のエッジ部として最適な画像処理が可能となり、さらなる高画質化が達成できる。
【０２６２】
また、上記画像処理装置は、上記色判定回路が、Ｃ，Ｍ，Ｙ各画像データにおける注目画素を中心とした特定領域内において全画素中の濃度レベルの最大値、最小値および最大濃度差を求める各算出回路と、特定領域内の全画素中の濃度レベルの平均値を求める濃度平均値算出回路と、特定領域内の主走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和と副走査方向に隣接する画素間の濃度レベル差の絶対値の総和との和を求める濃度差総和算出回路の結果より注目画素が属している領域の色特徴量を抽出する色特徴量抽出回路とを備え、色特徴量より色判定結果を求める。これにより、上記画像処理装置は、さらに黒色識別精度の向上が可能である。
【０２６３】
また、上記画像処理装置は、上記色特徴量抽出回路より求められた結果に対し、所定の閾値で注目画素の色判別結果を出力する色検出回路を備えている。これにより、上記画像処理装置は、より一層高精度な黒色判定が可能である。
【０２６４】
また、上記画像処理装置は、上記エッジ判別回路が、Ｃ，Ｍ，Ｙ各画像データにおける特定領域内の各画素に対しフィルタをたたみ込むことによってエッジ検出を行うエッジ検出回路と、注目画素を中心とした一あるいは複数の特定領域内の全画素中の濃度レベルの最大値、最小値およびそれらの比較差分値を求める各算出回路と、特定領域内の全画素中の濃度レベルの平均値と各画像データとから標準偏差を求める標準偏差算出回路と、二値化回路により求められた閾値からエッジ判別結果を求めるエッジ判別回路を備えている。
【０２６５】
これにより、上記画像処理装置は、各算出結果および上記の色判定結果より、黒文字エッジ判別結果を求めることができる。それゆえ、高精度な黒文字エッジ部の抽出ができ、黒文字エッジエリアとして最適な画像処理が可能となり、さらなる高画質化が達成できる。
【０２６６】
また、上記画像処理装置は、上記二値化回路において、注目画素を中心とした１ないし複数の特定領域内の画素の値を所定の閾値で二値化し、主走査、副走査の各ラインごとに二値信号の反転回数を求める反転数算出回路を備えている。これにより、上記画像処理装置は、より一層高精度なエッジ部検出を行うことができる。
【０２６７】
また、上記画像処理装置は、上記二値化回路において、二値化後の白画素数の最大値を求める最大白画素数算出回路と、二値化後の黒画素数の最大値を求める最大黒画素数算出回路とを備えている。これにより、上記画像処理装置は、エッジ部の誤認識を防ぐなど検出精度の向上を図ることが可能である。
【０２６８】
〔実施の形態３〕
なお、前記の実施の形態１，２は本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の範囲内で種々の変更が可能であり、例えば、以下のように構成することができる。
【０２６９】
本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ，インタフェース機器，リーダ，プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【０２７０】
また、本発明の目的は、前述した実施の形態１，２の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成可能である。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディスク，磁気テープ，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＭＤ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭ，ＲＡＭなどを用いることができる。
【０２７１】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能１，２が実現される場合も含まれる。
【０２７２】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態１，２の機能が実現される場合も含まれる。
【０２７３】
【発明の効果】
請求項１の発明の画像処理装置は、以上のように、色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の濃度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、該注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差分絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ濃度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数とを求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出手段を備えている構成である。
【０２７４】
それゆえ、注目画素の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定することができる。よって、画像上の注目画素が属している領域が文字領域、網点領域、写真領域の何れであるのかを、高精度に判別することができるという効果を奏する。したがって、画像上における注目画素が属している領域に最適な画像処理が可能となり、高画質化を達成することができるという効果を奏する。
【０２７５】
請求項２の発明の画像処理装置は、以上のように、請求項１の構成に加えて、上記極大・極小画素算出手段によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素から、上記濃度平均値に基づく基準値以上あるいは基準値以下の濃度値を有する画素が、主走査方向あるいは副走査方向に連続する画素数の最大値であるランレングスと、該ランレングスをなす各画素と該注目画素との差分絶対値の総和である繁雑度とを算出する極大・極小画素周辺情報検出手段を備えている構成である。
【０２７６】
それゆえ、請求項１の構成による効果に加えて、画像上の注目画素が属している領域が網点領域であるのか、連続した点や線などの網点以外の領域であるのかを、高精度に判別できるという効果を奏する。したがって、画像上における注目画素が属している領域に最適な画像処理が可能となり、さらに高画質化を達成することができるという効果を奏する。
【０２７７】
請求項３の発明の画像処理装置は、以上のように、請求項２の構成に加えて、上記の極大・極小画素算出手段および極大・極小画素周辺情報検出手段によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素のランレングスおよび繁雑度に基づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号を抽出する画素重み切換信号算出手段と、該画素重み切換信号に基づく基準値以上あるいは基準値以下の画素を所定の算出エリア内でカウントすることにより、画像データの網点の周期性を検出する周期性算出手段とを備えている構成である。
【０２７８】
それゆえ、請求項２の構成による効果に加えて、画像データの文字、網点、写真領域を判別することができるとともに、周期性を抽出することができる。よって、画像上の注目画素が属している領域が網点領域であるのかを、高精度に判別できるという効果を奏する。したがって、画像上における注目画素が属している領域に最適な画像処理が可能となり、さらに高画質化を達成することができるという効果を奏する。
【０２７９】
請求項４の発明の画像処理方法は、以上のように、色成分ごとの画像データ中の注目画素と、該注目画素の近傍の画素とからなる特定領域内の画素の濃度値について、該特定領域内の画素の濃度平均値と、該注目画素と該特定領域内で抽出された周辺画素との差分絶対値の総和である濃度差総和と、該注目画素と同じ濃度値を有する該周辺画素の数である濃度一致画素数とを求めることにより、該注目画素の濃度値が極大値あるいは極小値であるか否かを判定する極大・極小画素算出工程と、上記極大・極小画素算出工程によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素から、上記濃度平均値に基づく基準値以上あるいは基準値以下の濃度値を有する画素が、主走査方向あるいは副走査方向に連続する画素数の最大値であるランレングスと、該ランレングスをなす各画素と該注目画素との差分絶対値の総和である繁雑度とを算出する極大・極小画素周辺情報検出工程と、上記の極大・極小画素算出工程および極大・極小画素周辺情報検出工程によって得られた、上記特定領域内で濃度値の極大値あるいは極小値を有する注目画素のランレングスおよび繁雑度に基づいて、各色成分ごとに画素重み切換信号を抽出するとともに、該画素重み切換信号に基づく基準値以上あるいは基準値以下の画素を所定の算出エリア内でカウントすることによって、画像データの網点の周期性を検出する周期性算出工程とを有する構成である。
【０２８０】
それゆえ、画像上の注目画素が属している領域が文字領域、網点領域、写真領域の何れであるのかを、高精度に判別できるという効果を奏する。したがって、画像上における注目画素が属している領域に最適な画像処理が可能となり、高画質化を達成することができるという効果を奏する。また、画像領域の判別に利用するパラメー夕を画像データに応じて選択することができるため、様々な画像データに対して効率よく高速に文字、網点、写真領域を判別す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】図６に示す画像処理装置に備えられる第一画像領域判別回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２】図１に示す第一画像領域判別回路の第一検査回路の構成の概略を示すブロック図であり、図２（ａ），（ｂ），（ｃ）はそれぞれシアン，マゼンタ，イエローに対応する。
【図３】図１に示す第一画像領域判別回路の第二検査回路の構成の概略を示すブロック図であり、図３（ａ），（ｂ），（ｃ）はそれぞれシアン，マゼンタ，イエローに対応する。
【図４】図１に示す第一画像領域判別回路の特徴量抽出回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図５】図１に示す第一画像領域判別回路の補正回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態にかかる画像処理装置の構成の概略を示すブロック図である。
【図７】図１に示す第一画像領域判別回路で用いられる特定領域範囲を示す説明図である。
【図８】図１に示す第一画像領域判別回路で行われる極大・極小画素検出に用いられるマトリクスであり、（ａ）は３×３マトリクス、（ｂ）は５×５マトリクスを示す説明図である。
【図９】図９（ａ）から（ｇ）は、図１に示す第一画像領域判別回路で行われるランレングス検出における主・副走査方向のランレングスの長さおよび方向を示す説明図である。
【図１０】図１に示す第一画像領域判別回路で行われる重み割合設定におけるプレーンごとの画素重み振り分けを示す説明図である。
【図１１】図１に示す第一画像領域判別回路で用いられる特徴量の算出エリアを示す説明図である。
【図１２】図１に示す第一画像領域判別回路で行われる周期性検出に用いられる算出エリアを示す説明図である。
【図１３】図１３（ａ）および（ｂ）は、図１に示す第一画像領域判別回路で行われる他の周期性検出に用いられる算出エリアを示す説明図である。
【図１４】図１に示す第一画像領域判別回路で行われる周期性検出に用いられるパラメータＲＪの算出方法を示す説明図である。
【図１５】図１５（ａ）および（ｂ）は、図１に示す第一画像領域判別回路で行われる周期性検出に用いられるパラメータＲＪの算出エリアを示す説明図である。
【図１６】図１６（ａ）から（ｃ）は、図１に示す第一画像領域判別回路で行われる網点ブロック補正に用いられる特徴量の算出エリアを示す説明図である。
【図１７】図１７（ａ）から（ｃ）は、図１に示す第一画像領域判別回路で行われる網点ブロック補正に用いられる特徴量の他の算出エリアを示す説明図である。
【図１８】図６に示す画像処理装置に備えられる第二画像領域判別回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図１９】図１８に示す第二画像領域判別回路の色判定回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２０】図１９に示す色判定回路の第一色検出回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２１】図１９に示す色判定回路の第二色検出回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２２】図１９に示す色判定回路の黒色検出回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２３】図１８に示す第二画像領域判別回路のエッジ判別回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２４】図２３に示すエッジ判別回路の第一エッジ検出回路および第一ＬＵＴの構成の概略を示すブロック図である。
【図２５】図２３に示すエッジ判別回路の第二エッジ検出回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２６】図２３に示すエッジ判別回路のエッジ特徴量抽出回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２７】図２６に示すエッジ特徴量抽出回路のエッジ判定回路に設けられる選択回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２８】図２３に示すエッジ判別回路の第一エッジ閾値選択回路および第二エッジ閾値選択回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図２９】図１８に示す第二画像領域判別回路の判定処理回路の構成の概略を示すブロック図である。
【図３０】（ａ）は図２５に示す第二エッジ検出回路の処理範囲である十字型領域の説明図であり、（ｂ）は図２４に示す第一エッジ検出回路におけるマスクフィルタのたたみ込みを示す説明図である。
【図３１】（ａ）は図２４に示す第一エッジ検出回路で用いられるマスクフィルタの説明図であり、（ｂ）は図２５に示す第二エッジ検出回路の処理範囲である十字型領域の説明図である。
【図３２】図２４に示す第一エッジ検出回路で用いられるマスクフィルタのフィルタ係数の例であり、（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ０°方向，４５°方向，９０°方向，１３５°方向のエッジ検出のためのマスクフィルタである。
【符号の説明】
１２（１２Ｃ，１２Ｍ，１２Ｙ）  極大・極小画素算出回路          （極大・極小画素算出手段、極大・極小画素算出工程）
１３（１３Ｃ，１３Ｍ，１３Ｙ）  極大・極小画素周辺情報検出回路    （極大・極小画素周辺情報検出手段、極大・極小画素周辺情報検出工程）
２１（２１Ｃ，２１Ｍ，２１Ｙ）          画素重み切換信号算出回路（画素重み切換信号算出手段）
２３（２３Ｃ，２３Ｍ，２３Ｙ）          第一周期性検出回路（周期性算出手段、周期性算出工程）
２４（２４Ｃ，２４Ｍ，２４Ｙ）            第二周期性検出回路（周期性算出手段、周期性算出工程）
ＡＶＥ（ＡＶＥＣ，ＡＶＥＭ，ＡＶＥＹ）  濃度平均値
Ｃ０〜Ｃ１５，Ｄ０〜Ｄ３，Ｅ０〜Ｅ２  エリア（算出エリア）
ＥＱ（ＥＱＣ，ＥＱＭ，ＥＱＹ）  濃度一致画素数
Ｐ，Ｐ０  注目画素
Ｐｉｊ  周辺画素
ＰＢＵＳＹ（ＰＢＵＳＹＣ，ＰＢＵＳＹＭ，ＰＢＵＳＹＹ）  繁雑度
ＰＲＵＮ（ＰＲＵＮＣ，ＰＲＵＮＭ，ＰＲＵＮＹ）  ランレングス
ＰＳ（ＰＳＣ，ＰＳＭ，ＰＳＹ）  濃度差総和
ＷＳ（ＷＳＣ，ＷＳＭ，ＷＳＹ）  画素重み切換信号
１０３  エッジ判別回路（エッジ判別手段、エッジ判別工程）
１２１  色特徴量抽出回路（色特徴量抽出手段）
１２１ａ  最大値算出回路（最大値算出手段）
１２１ｂ  最小値算出回路（最小値算出手段）
１２１ｃ  最大濃度差算出回路（最大濃度差算出手段）
１２１ｄ  濃度平均値算出回路（濃度平均値算出手段）
１２１ｅ  濃度差総和算出回路（濃度差総和算出手段）
１２２  色検出回路（色検出手段、色検出工程）
１２３  カウント回路（カウント手段、カウント工程）
１２４  黒色検出回路（黒色検出手段、黒色検出工程）
１３２Ｃ，１３２Ｍ，１３２Ｙ          第一エッジ閾値選択回路（エッジ閾値選択手段）
１３５  第二エッジ閾値選択回路（エッジ閾値選択手段）
１３６  エッジ特徴量抽出回路（エッジ特徴量抽出手段）
Ｓ１３５  主エッジ閾値選択信号
Ｓ１３６  エッジ判別信号
Ａ１    第一エリア
Ａ２    第二エリア
Ｃ，Ｍ，Ｙ  画像データ
ＭＦ    マスクフィルタ
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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