(57)【要約】【課題】原稿を読み取る画像読取装置において、原稿が白黒画像またはカラー画像であるかを精度良く判別する。【解決手段】画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部１０３と、画像領域分割部１０３により分割された複数の各画像領域内の色成分の平均値を算出する領域内色成分平均値算出部１０４と、領域内色成分平均値算出部１０４からの値を基に複数の画像領域のうち当該画像領域の色を判別する領域内色成分判別部１０５と、複数の領域内色成分判別部１０５の結果を基に原稿画像の種類を判別する原稿画像判別部１１０とを備える構成とする。【選択図】図１
2006013669.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部と、前記画像領域分割部により分割された複数の各画像領域内の色成分の平均値を算出する領域内色成分平均値算出部と、前記領域内色成分平均値算出部からの値を基に前記複数の画像領域のうち当該画像領域の色を判別する領域内色成分判別部と、前記複数の領域内色成分判別部の結果を基に原稿画像の種類を判別する原稿画像判別部とを備えることを特徴とする画像判別装置。
【請求項２】
画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部と、前記画像領域分割部により分割された複数の各画像領域内の色成分の平均値を算出する領域内色成分平均値算出部と、前記領域内色成分平均値算出部からの値を基に前記複数の画像領域のうち当該画像領域の色を判別する領域内色成分判別部と、前記複数の領域内色成分判別部の結果を基に原稿の種類を判別する原稿画像判別部とを備え、前記領域内色成分判別部は彩度を算出する彩度算出部と、前記彩度算出部からの彩度の許容範囲を決定する色成分許容範囲決定部と、前記色成分許容範囲決定部が決定した許容範囲に対する色成分値を算出する許容範囲色成分値算出部と、前記色成分許容範囲決定部により予め設定された画像領域毎の色成分判別閾値と前記領域内色成分平均値算出部で算出された色成分平均値とを比較する領域内色成分平均値比較部とを備えることを特徴とする画像判別装置。
【請求項３】
画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部と、前記画像領域分割部により分割された複数の各画像領域内の色成分の平均値を算出する領域内色成分平均値算出部と、前記領域内色成分平均値算出部からの値を基に前記複数の画像領域のうち当該画像領域の色を判別する領域内色成分判別部と、前記領域内色成分判別部の結果を基に原稿の種類を判別する原稿画像判別部とを備え、前記領域内色成分判別部は彩度を算出する彩度算出部と、前記彩度算出部からの彩度の許容範囲を決定する色成分許容範囲決定部と、前記色成分許容範囲決定部が決定した許容範囲に対する色成分値を算出する許容範囲色成分値算出部と、前記色成分許容範囲決定部により予め設定された画像領域毎の色成分判別閾値と前記領域内色成分平均値算出部で算出された色成分平均値とを比較する領域内色成分平均値比較部と、原稿内のカラー画素の割合を指示するカラー画素割合指示部と、原稿を判別する閾値となるカラー画素数を算出する閾値カラー画素数算出部と、前記閾値カラー画素数算出部から算出されたカラー画素数と前記画像領域毎の予め設定された色成分判別部で判別された領域毎の判別結果を累積したカラー画素数とを比較する全体カラー画素数比較部とを備えたこと特徴とする画像判別装置。
【請求項４】
前記色成分許容範囲決定部により予め設定された画像領域毎の色成分判別閾値は、白又は黒の判別用閾値であることを特徴とする請求項２または３記載の画像判別装置。
【請求項５】
前記原稿画像判別部は、画像の種類が白黒原稿又はカラー原稿かを判別することを特徴とする請求項１、２または３記載の画像判別装置。
【請求項６】
前記色成分許容範囲決定部は、白黒画像又はカラー画像かを判別する値の上限値と下限値とを決定することを特徴とする請求項２または３記載の画像判別装置。
【請求項７】
カラー画素割合指示部は白黒画像又はカラー画像を判別させる度合いを設定できることを特徴とする請求項３記載の画像判別装置。
【請求項８】
原稿の画像データを所定サイズの領域に分割する画像領域分割部と、前記画像領域分割部により分割された画像領域内のＲ、Ｇ、Ｂ値を基に、前記画像領域内全体のＲ、Ｇ、Ｂ値の平均を算出する領域内ＲＧＢ平均値算出部と、予め決められた領域単位の白黒又はカラー判別用の閾値と前記領域内ＲＧＢ平均値算出部により算出された領域内ＲＧＢ平均値と
を比較する領域内ＲＧＢ平均値比較部と、前記領域内ＲＧＢ平均値比較部の比較結果に基づいて当該画像領域の白黒又はカラー画像判別を行う画像領域単位毎の白黒カラー画像判別部と、前記画像領域毎の白黒またはカラー画像判別結果に基づき、前記画像領域のカラー画像と判別された領域の数がページに対するカラー割合が所定の閾値以上の場合に原稿をカラー画像、閾値より少ない場合に原稿を白黒と判別する原稿全体判別部とを備えることを特徴とする画像判別装置。
【請求項９】
前記白黒カラー画像判別部は、画像領域の領域単位の白黒又はカラー判別についてＲ、Ｇ、Ｂからその色の鮮やかさを示す彩度を算出する彩度算出部と、前記彩度算出部が算出した彩度にて白黒又はカラーを判別する許容範囲を決める許容範囲決定部と、前記許容範囲決定部が決定した許容範囲に対するＲ、Ｇ、Ｂ値を算出する許容範囲ＲＧＢ値算出部と、予め決められた画像領域単位の白黒又はカラー判別用の閾値と前記領域内ＲＧＢ平均値が算出した画像領域内ＲＧＢ平均値とを比較する領域内ＲＧＢ平均値比較手段を備えることを特徴とする請求項８記載の画像判別装置。
【請求項１０】
前記原稿判別部は、原稿全体の判別について白黒またはカラーと判別させる度合いを設定できるように原稿内に含まれるカラー画素の割合を指示するカラー画素割合指示手段と、前記カラー画素割合指示手段により指示されたカラー画素から原稿内の白黒またはカラーと判別する閾値となるカラー画素数を算出する閾値カラー画素数算出手段と、前記閾値カラー画素数算出手段により算出された閾値カラー画素数と前記領域単位の白黒カラー画像判別結果を累積して得られたカラー画素数とを比較する全体カラー画素数比較手段を備えることを特徴とする請求項８記載の画像判別装置。
【請求項１１】
原稿の画像データを所定の領域に分割する画像領域分割ステップと、前記分割された画像領域内のＲ、Ｇ、Ｂ値を基に前記分割された画像領域内全体のＲ、Ｇ、Ｂ値の平均を算出するステップと、予め決められた画像領域単位の白黒カラー判別用の閾値と前記算出された領域内ＲＧＢ平均値とを比較するステップと、前記比較結果に基づいて当該画像領域の白黒カラー画像判別を行うステップと、前記画像領域毎の白黒カラー画像判別結果に基づき、前記画像領域のカラー画像と判別された領域の数がページに対するカラー割合が所定の閾値以上の場合に原稿をカラー画像、閾値より少ない場合に原稿を白黒と判別する原稿全体の判別を行うステップとからなることを特徴とする白黒カラー画像判別方法。
【請求項１２】
前記白黒カラー画像判別を行うステップは、前記の画像領域単位の白黒カラー判別についてＲ、Ｇ、Ｂからその色の鮮やかさを示す彩度を算出するステップと、前記ステップにて算出された彩度に基づき当該画像領域について、所定値までは白黒、所定値以上はカラーと判別させる許容範囲を決めるステップと、前記ステップにて決定された許容範囲に対応するＲ、Ｇ、Ｂ値を算出するステップと、予め決められた画像領域単位の白黒カラー判別用の閾値と前記ステップにて算出された領域内ＲＧＢ平均値とを比較するステップとを備えることを特徴とする請求項１１記載の白黒カラー画像判別方法。
【請求項１３】
前記原稿全体の判別を行うステップは、前記の原稿全体の判別について白黒またはカラーと判別させる度合いを設定できるように原稿内に含まれるカラー画素の割合を指示するステップと、前記指示されたカラー画素から原稿１ページ内の白黒またはカラーと判別する閾値となるカラー画素数を算出するステップと、前記算出された閾値カラー画素数と前記画像領域単位の白黒カラー画像判別結果を累積して得られたカラー画素数を比較するステップとを備えることを特徴とする請求項１１記載の白黒カラー画像判別方法。
【請求項１４】
原稿上の画像を読み取る画像読取部と、前記画像読取部により読み取られた画像を複数の領域に分割する画像領域分割部と、前記複数の各領域内Ｒ、Ｇ、Ｂ平均値を算出する領域内ＲＧＢ平均値算出部と、前記領域内ＲＧＢ平均値算出部からの値を基に前記複
数の画像領域のうち当該画像領域を白黒画像かカラー画像かを判別する領域内白黒カラー画像判別部と、前記領域内白黒カラー画像判別部の判別結果に基づいて、原稿が白黒画像かカラー画像かを判別する原稿判別部とを備え、前記領域内白黒カラー画像判別部は彩度を算出する彩度算出部と、前記彩度算出部からの彩度の許容範囲を決定するＲＧＢ許容範囲決定部と、前記ＲＧＢ許容範囲決定部が決定した許容範囲に対するＲ、Ｇ、Ｂ値を算出する許容範囲ＲＧＢ算出部と、前記画像領域毎の予め設定された白黒カラー画像判別閾値と前記領域内ＲＧＢ平均値算出部で算出された領域内Ｒ、Ｇ、Ｂ平均値とを比較する領域内ＲＧＢ平均値比較部と、原稿内のカラー画素の割合を指示するカラー画素割合指示部と、原稿を判別する閾値となるカラー画素数を算出する閾値カラー画素数算出部と、閾値カラー画素数算出部から算出されたカラー画素と前記白黒カラー画像判別部で判別された領域毎の判別結果を累積したカラー画素とを比較する全体カラー画素数比較部とを備えたことを特徴とする画像読取装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、白黒カラー画像判別方法及び画像判別装置及びそれらを備えた画像読取装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
以下、従来の白黒カラー画像判別方法について説明する。
【０００３】
図９（ａ）は従来の原稿画像判別処理の概要を示す図、図９（ｂ）は従来のカラー画素検出方法を示す図である。
【０００４】
従来、スキャナなどで複数の原稿をまとめてスキャンする場合には画像の形式をあらかじめ用意された色の属性の中（白黒、グレー、カラーなど）から１つ選択する必要があり、すべての原稿はこの形式でスキャンされていた。そうすると例えば白黒モードでスキャンすると白黒の原稿は問題ないがカラーの原稿まで白黒でスキャンせざるを得なくなりカラーとして保存することができない。またカラーモードでスキャンするとカラーの原稿は問題ないが白黒の原稿までカラーでスキャンせざるを得ず、必要以上に保存するデータ量が大きくなってしまうという課題が存在していた。
【０００５】
また、（特許文献１）には、従来の原稿の色種判別機構では、原稿の色種を判別するために、読み取られた画像データを一旦画像メモリにストアする必要があるので、高価な画像メモリが必須の構成となり、かつ、画像メモリに一旦ストアされるため、読み取られた画像データに基づいてリアルタイムに原稿の色種を判別処理できないというかかる従来装置の欠点を解消し、画像メモリを用いることなく、かつ、原稿の読取データに基づいてリアルタイムに原稿の色種を判別することのできる色種判別装置を提供するために、原稿の読取データに基づいて原稿が有彩色情報を含むカラー原稿であるか、または無彩色情報のみからなる白黒原稿であるかを判別するための原稿の色種判別装置であって、図９（ａ）に示すように原稿の読取データが画素単位で順に与えられ、与えられる画素データに基づいてその画素が有彩色を含むカラー画素か否かを判別し、カラー画素を判別したときに検出出力を導出するカラー画素検出手段、カラー画素検出手段から検出出力が連続して予め定めるブロック形成数以上出力されることに基づいてカラーブロックの存在を検出するカラーブロック検出手段、１ライン中に、カラーブロック検出手段が予め定めるライン形成ブロック数以上のカラーブロックの存在を検出したことに基づいて、そのラインをカラーラインと判別して検出出力を導出するカラーライン検出手段、およびカラーライン検出手段の検出出力が予め定めるカラー原稿判定数以上出力されることに基づいてカラー原稿検出出力を導出するカラー原稿検出手段とを備える。ここでカラー画祖か白黒画祖かの判別は、図９（ｂ）に示すように、画素データを構成するイエロー（Ｙ）信号、マゼンタ（Ｍ）信号およびシアン（Ｃ）信号相互間の差の絶対置が算出され、それに基づいて各信号の値がほぼ同一である場合、（｜Ｙ−Ｍ｜≒｜Ｍ−Ｃ｜≒｜Ｃ−Ｙ｜≒０）には、その画素を白黒であるとみなし、各色信号相互間のいずれかに信号量の差がある場合には、その画素をカラー画素であるみな原稿の色種判別装置が開示されている。
【特許文献１】特許第２６１０３６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、白黒カラーの判別を行う際に原稿のサイズが大きい場合や高解像度でスキャンした場合にはどうしても処理時間が増えてしまうという課題があった。
【０００７】
また、スキャナでスキャンした画像のＲ，Ｇ，Ｂ値の相互のばらつきにより色がついているかどうか判別する方法があるがこれでは例えば明るい色と暗い色では色のつき方が違って感じられるという人間の色の見た目の感覚を反映させることができないとう問題があった。
【０００８】
さらに原稿の状態（紙質やデザイン）によってはセンサの特性により発生する色のずれや原稿読み取り部に付着したゴミやキズなどの影響により本来の原稿の色とは異なった色の箇所ができてしまうことがある。以上のことより結果的に誤判別が発生しかえって操作性を悪くするという問題も生じていた。
【０００９】
加えて、判別の機能を使用する際にある原稿を白黒に判別したい場合とカラーに判別したい場合（例えばほんのわずかに色のついた部分があるような原稿）にユーザーが判別の調整を自由に行うことができなかった。
【００１０】
白黒カラーの混在した複数の原稿を読取装置で自動的に色がついているかいないかを判断しそれぞれに最適な画像処理を行うことが可能であり、具体的にはカラー原稿と判別した場合にはカラーの画像に対する処理であるガンマの調整や彩度（鮮やかさ）の変更を行った後、カラー画像に適した圧縮方法であるＧ３、Ｇ４などのＪＰＥＧなどの形式によりファイルへの保存を行う。また、白黒原稿と判別した場合には白黒の画像に対する処理である２値化（しきい値、ハーフトーンなど）やノイズの除去などを行った後、白黒画像に適した圧縮方法の形式によりファイルへの保存を行う。
【００１１】
以上の機能によりそれぞれの原稿について最適な（最小の）データ量で画像をファイルへ保存することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の問題を解決するために、本発明の白黒カラー画像判別方法及び画像判別装置は、画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部と、画像領域分割部により分割された複数の各画像領域内の色成分の平均値を算出する領域内色成分平均値算出部と、領域内色成分平均値算出部からの値を基に複数の画像領域のうち当該画像領域の色を判別する領域内色成分判別部と、複数の領域内色成分判別部の結果を基に原稿画像の種類を判別する原稿画像判別部とを備える構成としたものである。
【００１３】
これにより、原稿を領域に分割して処理するのでサイズの大きいまたは高解像度でスキャンした画像を判別する際にも全画素を処理するのに比べて処理時間を減少させることができる。さらに領域内のＲＧＢを平均処理して判別することによりセンサの特性による色ずれや原稿読取部のゴミやキズなどの影響を抑えて精度の良い判別をすることができる白黒カラー画像判別装置を得ることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の白黒カラー画像判別方法及び画像判別装置及びそれらを備えた画像読取装置は、上記構成を有し、原稿を領域に分割して処理するのでサイズの大きいまたは高解像度でスキャンした画像を判別する際にも全画素を処理するのに比べて処理時間を減少させることができ、さらに領域内のＲＧＢを平均処理して判別することによりセンサの特性による色ずれや原稿読取部のゴミやキズなどの影響を抑えて精度の良い判別をすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の請求項１記載の発明は、画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部と
、画像領域分割部により分割された複数の各画像領域内の色成分の平均値を算出する領域内色成分平均値算出部と、領域内色成分平均値算出部からの値を基に複数の画像領域のうち当該画像領域の色を判別する領域内色成分判別部と、複数の領域内色成分判別部の結果を基に原稿画像の種類を判別する原稿画像判別部とを備える画像判別装置であって、複数に分割した領域内の色成分の平均値を基づき当該領域の色成分を判別するので、センサの特性による色ずれや原稿読取部のゴミやキズなどの影響を抑えて制度の良い画像の種類を判別ができるという効果を有する。
【００１６】
本発明の請求項２記載の発明は、画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部と、画像領域分割部により分割された複数の各画像領域内の色成分の平均値を算出する領域内色成分平均値算出部と、領域内色成分平均値算出部からの値を基に前記複数の画像領域のうち当該画像領域の色を判別する領域内色成分判別部と、複数の領域内色成分判別部の結果を基に原稿の種類を判別する原稿画像判別部とを備え、領域内色成分判別部は彩度を算出する彩度算出部と、彩度算出部からの彩度の許容範囲を決定する色成分許容範囲決定部と、色成分許容範囲決定部が決定した許容範囲に対する色成分値を算出する許容範囲色成分値算出部と、色成分許容範囲決定部により予め設定された画像領域毎の色成分判別閾値と前記領域内色成分平均値算出部で算出された色成分平均値とを比較する領域内色成分平均値比較部とを備える画像判別装置であって、領域単位でＲ，Ｇ，Ｂから彩度を算出し白黒カラーに対する許容範囲を定めて比較を行うので明るい色と暗い色では色のつき方が違って感じられるという人間の色の見た目の感覚を反映させた原稿の状態に忠実な判別を行うことができるという効果を有する。
【００１７】
本発明の請求項３記載の発明は、画像データを複数の領域に分割する画像領域分割部と、画像領域分割部により分割された複数の各画像領域内の色成分の平均値を算出する領域内色成分平均値算出部と、領域内色成分平均値算出部からの値を基に複数の画像領域のうち当該画像領域の色を判別する領域内色成分判別部と、領域内色成分判別部の結果を基に原稿の種類を判別する原稿画像判別部とを備え、領域内色成分判別部は彩度を算出する彩度算出部と、彩度算出部からの彩度の許容範囲を決定する色成分許容範囲決定部と、色成分許容範囲決定部が決定した許容範囲に対する色成分値を算出する許容範囲色成分値算出部と、色成分許容範囲決定部により予め設定された画像領域毎の色成分判別閾値と領域内色成分平均値算出部で算出された色成分平均値とを比較する領域内色成分平均値比較部と、原稿内のカラー画素の割合を指示するカラー画素割合指示部と、原稿を判別する閾値となるカラー画素数を算出する閾値カラー画素数算出部と、閾値カラー画素数算出部から算出されたカラー画素数と画像領域毎の予め設定された色成分判別部で判別された領域毎の判別結果を累積したカラー画素数とを比較する全体カラー画素数比較部とを備えた画像判別装置であって、領域単位で色成分から彩度を算出し、カラーに対する許容範囲を定めて比較を行うので明るい色と暗い色では色のつき方が違って感じられるという人間の色の見た目の感覚を反映させた原稿の状態に忠実な判別を行うことができるという効果を有する。
【００１８】
本発明の請求項４記載の発明は、請求項２または３記載の発明において、色成分許容範囲決定部により予め設定された画像領域毎の色成分判別閾値は、白又は黒の判別用閾値である画像判別装置であって、画像領域毎に判別用閾値に基づいて、当該領域の画像が白黒画像なのカラー画像なのか判別するので、画像の種類を精度良く判別できるという効果を有する。
【００１９】
本発明の請求項５記載の発明は、請求項１、２または３記載の発明において、原稿画像判別部は、画像の種類が白黒原稿又はカラー原稿かを判別する画像判別装置であって、画素単位の領域毎で色の判別を行うので、原稿に対して忠実に原稿の種類の判別を行うことができるという効果を有する。
【００２０】
本発明の請求項６記載の発明は、請求項２または３記載の発明において、色成分許容範囲決定部は、白黒画像又はカラー画像かを判別する値の上限値と下限値とを決定する画像判別装置であって、領域ごとの白黒カラー画像判別結果に基づき、前記領域のカラー画像と判別された領域の数がページに対するカラー割合の所定の閾値以上の場合に原稿をカラー画像、閾値より少ない場合に原稿を白黒と判別するので、大きい画像でも短時間で画像の判別ができるという効果を有する。
【００２１】
本発明の請求項７記載の発明は、請求項３記載の発明において、カラー画素割合指示部は白黒画像又はカラー画像を判別させる度合いを設定する画像判別装置であって、原稿を白黒に判別したい場合とカラーに判別したい場合にユーザーが判別の調整を自由に行うので、明るい色と暗い色では色のつき方が違って感じられるという人間の色の見た目の感覚を反映させた原稿の状態に忠実な判別を行うことができるという効果を有する。
【００２２】
本発明の請求項８記載の発明は、原稿の画像データを所定サイズの領域に分割する画像領域分割部と、画像領域分割部により分割された画像領域内のＲ、Ｇ、Ｂ値を基に、画像領域内全体のＲ、Ｇ、Ｂ値の平均を算出する領域内ＲＧＢ平均値算出部と、予め決められた領域単位の白黒又はカラー判別用の閾値と領域内ＲＧＢ平均値算出部により算出された領域内ＲＧＢ平均値とを比較する領域内ＲＧＢ平均値比較部と、領域内ＲＧＢ平均値比較部の比較結果に基づいて当該画像領域の白黒又はカラー画像判別を行う画像領域単位毎の白黒カラー画像判別部と、画像領域毎の白黒またはカラー画像判別結果に基づき、画像領域のカラー画像と判別された領域の数がページに対するカラー割合が所定の閾値以上の場合に原稿をカラー画像、閾値より少ない場合に原稿を白黒と判別する原稿全体判別部とを備える画像判別装置であって、原稿を領域に分割して処理するのでサイズの大きいまたは高解像度でスキャンした画像を判別する際にも全画素を処理するのに比べて処理時間を減少させることができ、さらに領域内のＲＧＢを平均処理して判別することによりセンサの特性による色ずれや原稿読取部のゴミやキズなどの影響を抑えて精度の良い判別をすることができるとうこうかを有する。
【００２３】
本発明の請求項９記載の発明は、請求項８記載の発明において、白黒カラー画像判別部は、画像領域の領域単位の白黒又はカラー判別についてＲ、Ｇ、Ｂからその色の鮮やかさを示す彩度を算出する彩度算出部と、彩度算出部が算出した彩度にて白黒又はカラーを判別する許容範囲を決める許容範囲決定部と、許容範囲決定部が決定した許容範囲に対するＲ、Ｇ、Ｂ値を算出する許容範囲ＲＧＢ値算出部と、予め決められた画像領域単位の白黒又はカラー判別用の閾値と前記領域内ＲＧＢ平均値が算出した画像領域内ＲＧＢ平均値とを比較する領域内ＲＧＢ平均値比較手段を備える画像判別装置であって、領域単位でＲ，Ｇ，Ｂから彩度を算出し白黒カラーに対する許容範囲を定めて比較を行うので明るい色と暗い色では色のつき方が違って感じられるという人間の色の見た目の感覚を反映させた原稿の状態に忠実な判別を行うことができるという効果を有する。
【００２４】
本発明の請求項１０記載の発明は、請求項８記載の発明において、原稿判別部は、原稿全体の判別について白黒またはカラーと判別させる度合いを設定できるように原稿内に含まれるカラー画素の割合を指示するカラー画素割合指示手段と、カラー画素割合指示手段により指示されたカラー画素から原稿内の白黒またはカラーと判別する閾値となるカラー画素数を算出する閾値カラー画素数算出手段と、閾値カラー画素数算出手段により算出された閾値カラー画素数と前記領域単位の白黒カラー画像判別結果を累積して得られたカラー画素数とを比較する全体カラー画素数比較手段を備える画像判別装置であって、原稿内に含まれるカラー画素の割合を指示するカラー画素割合を指示することができ原稿１ページ内の白黒またはカラーと判別する閾値となるカラー画素数を算出することで白黒に判別したい場合とカラーに判別したい場合にユーザーが判別の調整を自由に行うことができる
という効果を有する。
【００２５】
本発明の請求項１１記載の発明は、原稿の画像データを所定の領域に分割する画像領域分割ステップと、分割された画像領域内のＲ、Ｇ、Ｂ値を基に前記分割された画像領域内全体のＲ、Ｇ、Ｂ値の平均を算出するステップと、予め決められた画像領域単位の白黒カラー判別用の閾値と前記算出された領域内ＲＧＢ平均値とを比較するステップと、比較結果に基づいて当該画像領域の白黒カラー画像判別を行うステップと、画像領域毎の白黒カラー画像判別結果に基づき、画像領域のカラー画像と判別された領域の数がページに対するカラー割合が所定の閾値以上の場合に原稿をカラー画像、閾値より少ない場合に原稿を白黒と判別する原稿全体の判別を行うステップとからなる白黒カラー画像判別方法であって、画像データを領域に分割して処理するのでサイズの大きいまたは高解像度でスキャンした画像を判別する際にも全画素を処理するのに比べて処理時間を減少させることができ、さらに領域内のＲＧＢを平均処理して判別することによりセンサの特性による色ずれや原稿読取部のゴミやキズなどの影響を抑えて精度の良い判別をすることができるという効果を有する。
【００２６】
本発明の請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の発明において、白黒カラー画像判別を行うステップは、の画像領域単位の白黒カラー判別についてＲ、Ｇ、Ｂからその色の鮮やかさを示す彩度を算出するステップと、ステップにて算出された彩度に基づき当該画像領域について、所定値までは白黒、所定値以上はカラーと判別させる許容範囲を決めるステップと、ステップにて決定された許容範囲に対応するＲ、Ｇ、Ｂ値を算出するステップと、予め決められた画像領域単位の白黒カラー判別用の閾値とステップにて算出された領域内ＲＧＢ平均値とを比較するステップとを備える白黒カラー画像判別方法であって、彩度に基づき白黒及びカラー画像の判定を行うので、明るい色と暗い色では色のつき方が違って感じられるという人間の色の見た目の感覚を反映させた原稿の状態に忠実な判別を行うことができるという効果を有する。
【００２７】
本発明の請求項１３記載の発明は、請求項１１記載の発明において、原稿全体の判別を行うステップは、原稿全体の判別について白黒またはカラーと判別させる度合いを設定できるように原稿内に含まれるカラー画素の割合を指示するステップと、指示されたカラー画素から原稿内の白黒またはカラーと判別する閾値となるカラー画素数を算出するステップと、算出された閾値カラー画素数と前記画像領域単位の白黒カラー画像判別結果を累積して得られたカラー画素数を比較するステップとを備える白黒カラー画像判別方法であって、原稿内のカラー画素の割合を指示することができるので、判別の機能を使用する際にある原稿を白黒に判別したい場合とカラーに判別したい場合に判別の調整を自由に行うことができる白という効果を有する。
【００２８】
本発明の請求項１４記載の発明は、原稿上の画像を読み取る画像読取部と、画像読取部により読み取られた画像を複数の領域に分割する画像領域分割部と、複数の各領域内Ｒ、Ｇ、Ｂ平均値を算出する領域内ＲＧＢ平均値算出部と、領域内ＲＧＢ平均値算出部からの値を基に前記複数の画像領域のうち当該画像領域を白黒画像かカラー画像かを判別する領域内白黒カラー画像判別部と、領域内白黒カラー画像判別部の結果に基づいて、原稿が白黒画像かカラー画像かを判別する原稿判別部とを備え、領域内白黒カラー画像判別部は彩度を算出する彩度算出部と、彩度算出部からの彩度の許容範囲を決定するＲ、Ｇ、Ｂ許容範囲決定部と、ＲＧＢ許容範囲決定部が決定した許容範囲に対するＲ、Ｇ、Ｂ値を算出する許容範囲ＲＧＢ算出部と、画像領域毎の予め設定された白黒カラー画像判別閾値と領域内ＲＧＢ平均値算出部で算出された領域内Ｒ、Ｇ、Ｂ平均値とを比較する領域内ＲＧＢ平均値比較部と、原稿内のカラー画素の割合を指示するカラー画素割合指示部と、原稿を判別する閾値となるカラー画素数を算出する閾値カラー画素数算出部と、閾値カラー画素数算出部から算出されたカラー画素と前記白黒カラー画像判別部
で判別された領域毎の判別結果を累積したカラー画素とを比較する全体カラー画素数比較部とを備えた画像読取装置であって、画像を領域に分割して処理するのでサイズの大きいまたは高解像度でスキャンした画像を判別する際にも全画素を処理するのに比べて処理時間を減少させることができ、さらに領域内のＲ、Ｇ、Ｂ値を平均処理して判別することによりセンサの特性による色ずれや原稿読取部のゴミやキズなどの影響を抑えて精度の良い判別をすることができる。また、領域単位でＲ，Ｇ，Ｂから彩度を算出し白黒カラーに対する許容範囲を定めて比較を行うので明るい色と暗い色では色のつき方が違って感じられるという人間の色の見た目の感覚を反映させた原稿の状態に忠実な判別を行うことができる。そして、原稿１ページ内に含まれるカラー画素の割合を指示するカラー画素割合を指示することができ原稿１ページ内の白黒またはカラーと判別する閾値となるカラー画素数を算出することで白黒に判別したい場合とカラーに判別したい場合（例えばほんのわずかに色のついた部分があるような原稿）にユーザーが判別の調整を自由に行うことができる。
【００２９】
以下，本発明の実施の形態について説明する。
【００３０】
図１は本発明の画像判別方法及び画像判別装置を備える画像読取装置の構成図を示す。
【００３１】
先ず、図１において、８０１は矢印Ａ方向に原稿８０２を送る搬送路（図示せず）に備えた透明な原稿台ガラスで、原稿８０２がその上を図示しない原稿搬送手段によって搬送されながら画像が読み取られる。８０３は、光源部（ランプユニット）で後述する構成となっている。８０４は、画像読取り部で、ミラー８０５で（複数あり、図示せず）を含む光学系によって構成され、光源部８０３から原稿台ガラス８０１上の原稿１０２の読取り面に光を照射し、光照射された画像をミラー８０５経由の図中の矢印Ｂ方向で示す光路によって原稿検知部（後述）に入射させる光学系を備えたものである。画像読取り部８０４は、ラインイメージセンサ８０７と、ミラー８０５経由の光をラインイメージセンサ８０７に結像させる光学レンズ８０６を備える。ラインイメージセンサ８０７は、ＣＣＤイメージセンサとして周知のものである。８０８は、ラインイメージセンサ８０７からの画像データを処理する制御部である。
【００３２】
図２は図１の画像読取装置が備える白黒カラー画像判別（画像判別装置）の構成を示すブロック図である。図２において１０１は原稿を光学的に読み取るための（スキャナなど）に含まれる画像読取部である。１０２は読取装置から取得した原稿１ページの画像について白黒画像かカラー画像かを判別する白黒カラー画像判別部である。１０３は１ページの画像を所定のサイズ（縦×横）の領域に分割する画像領域分割部である。１０４は分割された領域内のＲ、Ｇ、Ｂ値を基に前記分割領域内全体のＲ，Ｇ，Ｂ値の平均を算出する領域内色成分平均値算出部（以下、領域内ＲＧＢ平均値算出部）である。１０５は分割された領域の白黒カラー画像判別を行う領域内色成分判別部（以下、領域内白黒カラー画像判別部）である。１０６はＲ、Ｇ、Ｂからその色の鮮やかさを示す彩度を算出する彩度算出部である。１０７は算出された彩度についてこの値までは白黒、この値以上はカラーと判別させる許容範囲を決める許容範囲色成分決定部（以下、白黒カラー許容範囲決定部）である。１０８は決定された許容範囲に対応するＲ、Ｇ、Ｂ値を算出する許容範囲色成分決定部（以下、許容範囲ＲＧＢ値算出部）である。１０９は分割された領域の白黒カラー画像判別用の閾値と１０４で算出された領域内ＲＧＢ平均値とを比較する領域内色成分平均値比較部（以下、領域内ＲＧＢ平均値比較部）である。１１０は１０５で判別された領域ごとの判別結果を元に原稿１ページ全体としての白黒カラー判別を行う原稿の原稿画像判別部（以下、白黒カラー画像判別部）である。１１１は白黒またはカラーと判別させる度合いを設定できるように原稿１ページ内に含まれるカラー画素の割合を指示するカラー画素割合指示部である。１１２は指示されたカラー画素から原稿１ページ内の白黒またはカラーと判別する閾値となるカラー画素数を算出する閾値カラー画素数算出部である。１１３は１１２で算
出された閾値カラー画素数と１０５で判別された領域ごとの判別結果を累積したカラー画素数を比較する全体カラー画素数比較部である。１１４は１０２の白黒カラー判別部により判別された原稿としての白黒カラー画像の判別結果である。
【００３３】
図３は図２の白黒カラー画像判別における白黒カラーの判別の領域について示した図である。図３において、２１は最終的な判別を行う領域であり原稿の１枚分の領域がこれに当たる。２２は２１の全画素について所定のサイズで区画に分割したときの１つ分の区画でこの領域内の画素についてＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの平均値をとり判別の１画素に割り当てることとする。２３は２２の領域を拡大して図示したものである。縦線部はスキャナからスキャンした画像の最小の１画素である。
【００３４】
Ｒ、Ｇ、Ｂとはそれぞれ赤、緑、青の成分で０〜２５５の範囲で表されこの３値の組み合わせにより画素の色を表します。
【００３５】
領域内のＲ、Ｇ、Ｂ値の平均の算出とは領域内に含まれる各画素についてＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの値を累積し画素数で割りＲ、Ｇ、Ｂの値を求めることです。そしてこの値をその領域を１つの画素に対応させた場合の色と定義します。
【００３６】
図４は図２の白黒カラー画像判別における判別の許容範囲を定義するＲＧＢのテーブルを作成するメイン処理のフローチャートである。
【００３７】
まずテーブルの添え字（基準）となる緑：Ｇのカウンタを初期化（＝０）する（ステップＳ３０１）する。次に緑：Ｇのカウンタが所定の範囲内であるかどうか判定し（ステップＳ３０２）、入っていればテーブルデータの初期化（各ＲとＢの値を最小値は０、最大値は２５５に設定）を行い（ステップＳ３０３）、入っていなければ処理を終了する。ステップＳ３０３の後、赤：Ｒのカウンタを初期化（＝０）する（ステップＳ３０４）。
【００３８】
次に赤：Ｒのカウンタが取りうる範囲内であるかどうか判定し（ステップＳ３０５）、範囲内であれば次の処理に進み、入っていなければ緑：Ｇのカウンタを１つカウントアップして（ステップＳ３０６）、緑：Ｇの処理のステップＳ３０２に戻る。ステップＳ３０５で範囲内の場合に、青：Ｂのカウンタを初期化（＝０）する（ステップＳ３０７）。青：Ｂのカウンタが所定の範囲内であるかどうか判定し（ステップＳ３０８）、範囲内であれば、次の処理に進み、入っていなければ赤：Ｒのカウンタを１つ増やし（ステップＳ３０９）、赤：Ｒの処理のループに戻る。ステップＳ３０８で範囲内である場合にテーブル値を計算する処理を行う（ステップＳ３１０）。そして青：Ｂのカウンタを１つカウントアップして（ステップＳ３１１）、青：Ｂの処理のループに戻る。以下、同じように全てのＲ、Ｇ、Ｂに対して処理を繰り返す。
【００３９】
図５は図４のＲＧＢのテーブルを作成する処理を示すフローチャートである。
【００４０】
まず、以下の計算式にてＲ、Ｇ、Ｂの値から人間が識別できる色空間であるＸＹＺ色空間への変換を行う（ステップＳ４０１）。
【００４１】
Ｘ  ＝  ０．４１２４×Ｒ  ＋  ０．３５７６×Ｇ  ＋  ０．１８０５×Ｂ
Ｙ  ＝  ０．２１２６×Ｒ  ＋  ０．７１５２×Ｇ  ＋  ０．０７２２×Ｂ
Ｚ  ＝  ０．０１９３×Ｒ  ＋  ０．１１９２×Ｇ  ＋  ０．９５０５×Ｂ
次に彩度を求めるために以下の（数１）にてＬ*ａ*ｂ*色空間への変換を行う（ステップＳ４０２）。
【００４２】
【数１】
2006013669.tif 000003
【００４３】
続いてａ*，ｂ*の値から以下の（数２）により無彩色との色差（彩度）を求める（ステップＳ４０３）。
【００４４】
【数２】
2006013669.tif 000004
【００４５】
この無彩色との色差（彩度）ΔＥと白黒とカラーの境界とみなす定義値（あらかじめ決めておく）を比較して（ステップＳ４０４）、計算したΔＥが大きい場合にはテーブルデータの対象外なので処理を終了し、小さい場合には次の処理へ進む。まず、図３にて作成されたテーブルに記憶されている青：Ｂの最小値と現在取得している青：Ｂを比較し（ステップＳ４０５）、テーブルに記憶されている青：Ｂの方が大きければテーブルの青：Ｂを現在取得している青：Ｂの値に変更し（ステップＳ４０６）、小さければ次の処理へ進む。次にテーブルに記憶されている青：Ｂの最大値と現在取得している青：Ｂを比較し（ステップＳ４０７）、テーブルに記憶されている青：Ｂの方が小さければテーブルの青：Ｂを現在取得している青：Ｂの値に変更し（ステップＳ４０８）、大きければ次の処理へ進む。以下、同様に赤：Ｒの最小値（ステップＳ４０９，ステップＳ４１０）、赤：Ｒの最大値（ステップＳ４１１，ステップＳ４１２）についてテーブルに記憶してある値の更新の処理を行う。
【００４６】
図６は図３の白黒カラー画像判別における白黒カラー判別のメイン処理のフローチャートである。
【００４７】
最初にカラー判別された画素数の初期化を行う（ステップＳ５０１）。そして画像の走査をする所定の領域の高さ方向のカウンタを初期化（＝０）し（ステップＳ５０２）、高さのカウンタが判別を行う１ページの画像の所定の領域の高さの範囲内に入っているかを判定し（ステップＳ５０３）、入っていなければ別処理のカラー画素の判定（後述）でカラーと判定されていないので全体を白黒と判定し、処理を終了する。ステップＳ５０３で
判別を行う１ページの高さの範囲内に入っていれば次の処理へ進む。画像の走査をする幅方向のカウンタを初期化（＝０）し（ステップＳ５０４）、幅のカウンタが判別を行う１ページの画像の幅の範囲内に入っているかを判定し（ステップＳ５０５）、入っていなければ画像の高さのカウンタを１つ増やし（ステップＳ５０６）、画像の高さのループに戻り、入っていれば判定の１画素とみなす区画画素内のＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの累積値の変数の初期化（＝０）を行う（ステップＳ５０７）。つづいて判別の１画素として扱う区画の高さ方向のカウンタを初期化（＝０）し（ステップＳ５０８）、区画の高さのカウンタが区画の高さの範囲内に入っているかを判定し（ステップＳ５０９）、入っていれば区画の幅方向のカウンタを初期化（＝０）し（ステップＳ５１０）、幅のカウンタが区画の幅の範囲内に入っているかを判定し（ステップＳ５１１）、入っていればＲ，Ｇ，Ｂの累積値の変数にＲ，Ｇ，Ｂの値を足し、変数を更新（ステップＳ５１３）し、幅のカウンタを１つ増やし（ステップＳ５１４）、区画の幅の走査のループにもどる。Ｓ５１１で範囲内に入っていなければ区画の高さのカウンタを１つ増やし（ステップＳ５１２）、区画の高さの走査のループに戻る。ステップＳ５０９で範囲内に入っていなければ、判別の１画素として扱う区画内の全画素の走査が終わったので区画内の画素のＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの平均値を求める（ステップＳ５１５）。この値にて画素の単位で白黒カラー判別を行い、さらにその結果のうちカラーと判別された画素数を累積し（ステップＳ５１６）、全体としての白黒カラー判別を行う（ステップＳ５１７）。そしてここでカラーと判別されれば処理を終了し、カラーと判別されなければ画像の高さのカウンタを１つ増やし（ステップＳ５１８）、画像の高さの走査のループに戻る。
【００４８】
図７は図３の白黒カラー画像判別における判定処理を示すフローチャートである。
【００４９】
Ｓ５１５で求めた赤：Ｒ，青：Ｂの平均値について図４で求めた緑：Ｇの平均値を基準としたテーブルで定義される範囲内にあるかどうか判定し（ステップＳ６０１）、Ｒ，Ｂのどちらとも最小値から最大値の範囲内にあれば現在の画素は白黒とみなし、全体としての判定はできない（ステップＳ６０５）ので処理を終了する。ステップＳ６０１でＲ，Ｂのどちらか一方でも最小値から最大値の範囲外の場合にはカラー判別された画素数を１つ増やす（ステップＳ６０２）。そしてこのカラー判別された画素数とユーザが指定した判別の基準となるカラー画素の割合から算出した白黒カラー判別のしきい値となるカラーの画素数と比較し（ステップＳ６０３）、予め設定されたカラー画素の割合よりもカラー判別された画素数が多ければ最終的に全体をカラーと判別し（ステップＳ６０４）、少なければまだ全体としての判定はできない（ステップＳ６０５）として処理を終了する。
【００５０】
図８は図２の白黒カラー画像判別における原稿１ページ内に含まれるカラー画素の割合を指示するユーザーインタフェースの一例を示す図である。
【００５１】
白黒カラー画増判別の機能を使用する際に、ある原稿を白黒に判別したい場合とカラーに判別したい場合（例えばほんのわずかに色のついた部分があるような原稿）にユーザーが判別の調整を自由に行うことができる。
【００５２】
以上のことから、本発明の一実施の形態における白黒カラー画像判別方法およびそれを備えた原稿画像判別装置は、原稿を領域に分割して処理するのでサイズの大きいまたは高解像度でスキャンした画像を判別する際にも全画素を処理するのに比べて処理時間を減少させることができ、さらに領域内のＲＧＢを平均処理して判別することによりセンサの特性による色ずれや原稿読取部のゴミやキズなどの影響を抑えて精度の良い判別をすることができる。
【００５３】
また、領域単位でＲ，Ｇ，Ｂから彩度を算出し白黒カラーに対する許容範囲を定めて比較を行うので明るい色と暗い色では色のつき方が違って感じられるという人間の色の見た
目の感覚を反映させた原稿の状態に忠実な判別を行うことができる。そして、原稿１ページ内に含まれるカラー画素の割合を指示するカラー画素割合を指示することができ原稿１ページ内の白黒またはカラーと判別する閾値となるカラー画素数を算出することで白黒に判別したい場合とカラーに判別したい場合（例えばほんのわずかに色のついた部分があるような原稿）にユーザーが判別の調整を自由に行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
本発明の白黒カラー画像判別方法及びそれを備えた画像判別装置及び画像読取装置は、スキャナ及びファックス等における読み取り原稿の種類を判別する方法及び装置として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の画像判別方法及び画像判別装置を備える画像読取装置の構成図
【図２】図１の画像読取装置が備える白黒カラー画像判別（画像判別装置）の構成を示すブロック図
【図３】図２の白黒カラー画像判別における白黒カラーの判別の領域について示した図
【図４】図２の白黒カラー画像判別における判別の許容範囲を定義するＲＧＢのテーブルを作成するメイン処理のフローチャート
【図５】図４のＲＧＢのテーブルを作成処理を示すフローチャート
【図６】図３の白黒カラー画像判別における白黒カラー判別のメイン処理のフローチャート
【図７】図３の白黒カラー画像判別における判定処理を示すフローチャート
【図８】図２の白黒カラー画像判別における原稿１ページ内に含まれるカラー画素の割合を指示するユーザーインタフェースの一例を示す図
【図９】（ａ）従来の原稿画像判別処理の概要を示す図、（ｂ）従来のカラー画素検出方法を示す図
【符号の説明】
【００５６】
２１    所定のサイズに分割した最終的に判別を行う領域
２２    所定のサイズに分割したときの１つ分の区画
２３    所定のサイズに分割したときの１つ分の区画の領域拡大図
１０１    画像読取部
１０２    白黒カラー画像判別部
１０３    画像領域分割部
１０４    領域内ＲＧＢ平均値算出部（領域内色成分平均値算出部）
１０５    領域内白黒カラー画像判別部（領域内色成分判別部）
１０６    彩度算出部
１０７    白黒カラー許容範囲決定部（色成分許容範囲決定部）
１０８    許容範囲ＲＧＢ算出部（許容範囲色成分決定部）
１０９    領域のＲＧＢ平均値比較部（領域内色成分平均値比較部）
１１０    原稿の白黒カラー画像判別部（原稿画像判別部）
１１１    カラー画素割合指示部
１１２    閾値カラー画素数算出部
１１３    全体カラー画素数比較部
１１４    判別結果
【図１】
2006013669.tif 000005
【図２】
2006013669.tif 000006
【図３】
2006013669.tif 000007
【図４】
2006013669.tif 000008
【図５】
2006013669.tif 000009
【図６】
2006013669.tif 000010
【図７】
2006013669.tif 000011
【図８】
2006013669.tif 000012
【図９】
2006013669.tif 000013