(57)【要約】【課題】  大きな容量のデータに基づいて画像の種類を判定するとその処理負担が大きくなってしまう。また、印刷対象となる画像データを読取装置にて取得した後に画像処理を実施するのでは、画像の種類に応じた読取を実施することができない。【解決手段】  画像が記録された記録媒体から画像を読み取って画像データを生成する画像読取装置を制御するにあたり、上記画像読取装置を制御して第１の読取解像度で画像を読み取らせた第１画像データを取得し、同第１画像データに基づいて画像の種類を判定し、上記画像読取装置を制御して第２の読取解像度で画像を読み取らせるにあたり、上記画像判定工程における判定結果が示す画像の種類に応じた画像取得条件で第２画像データを取得する。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像が記録された記録媒体から画像を読み取って画像データを入力する画像読取手段と、
同画像読取手段を制御して第１の読取解像度で画像を読み取らせた第１画像データを取得し、同第１画像データに基づいて画像の種類を判定する画像判定手段と、
上記画像読取手段を制御して第２の読取解像度で画像を読み取らせるにあたり、上記画像判定手段における判定結果が示す画像の種類に応じた画像取得条件で第２画像データを取得する読取制御手段とを具備することを特徴とする画像読取装置。
【請求項２】
上記第１の読取解像度は、上記第２の読取解像度より低解像度であることを特徴とする上記請求項１に記載の画像読取装置。
【請求項３】
上記画像判定手段は、人工的に作成された画像を含む画像の種類であるか自然画を含む画像の種類であるかを判定することを特徴とする上記請求項１または請求項２のいずれかに記載の画像読取装置。
【請求項４】
上記画像判定手段は、画像の種類をさらに詳細なサブ分類に分類することを特徴とする上記請求項３に記載の画像読取装置。
【請求項５】
上記画像判定手段は、上記第１画像データが示す画像の種類が第１の種類であるか否かを判定し、さらにその画像が第２の種類であるか否かを判定することを特徴とする上記請求項１〜請求項４のいずれかに記載の画像読取装置。
【請求項６】
上記読取制御手段は、第２画像データを構成する複数の色成分に対して所定の変化度合いで色成分を変化させる画像処理を行うにあたり、上記画像の種類毎に異なる変化度合いで色成分を変化させることを特徴とする上記請求項１〜請求項５のいずれかに記載の画像読取装置。
【請求項７】
画像が記録された記録媒体から画像を読み取って画像データを生成する画像読取装置の制御方法であって、
上記画像読取装置を制御して第１の読取解像度で画像を読み取らせた第１画像データを取得し、同第１画像データに基づいて画像の種類を判定する画像判定工程と、
上記画像読取装置を制御して第２の読取解像度で画像を読み取らせるにあたり、上記画像判定工程における判定結果が示す画像の種類に応じた画像取得条件で第２画像データを取得する読取制御工程とを具備することを特徴とする画像読取装置の制御方法。
【請求項８】
画像が記録された記録媒体から画像を読み取って画像データを生成する画像読取装置の制御プログラムであって、
上記画像読取装置を制御して第１の読取解像度で画像を読み取らせた第１画像データを取得し、同第１画像データに基づいて画像の種類を判定する画像判定機能と、
上記画像読取装置を制御して第２の読取解像度で画像を読み取らせるにあたり、上記画像判定機能における判定結果が示す画像の種類に応じた画像取得条件で第２画像データを取得する読取制御機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする画像読取装置の制御プログラム。
【請求項９】
画像が記録された記録媒体から画像を読み取って画像データを入力する画像読取手段と、
同画像読取手段を制御して第１の読取解像度で画像を読み取らせた第１画像データを取得し、同第１画像データに基づいて画像の種類を判定する画像判定手段と、
上記画像読取手段を制御して第２の読取解像度で画像を読み取らせるにあたり、上記画像判定手段における判定結果が示す画像の種類に応じた画像取得条件で第２画像データを取得する読取制御手段と、
同第２画像データに基づいて上記画像を印刷する印刷手段とを具備することを特徴とする複写装置。
【請求項１０】
画像が記録された記録媒体から画像を読み取って画像データを取得する読取部と画像データに基づいて印刷を行う印刷部を備えた複写装置の制御方法であって、
上記読取部を制御して第１の読取解像度で画像を読み取らせた第１画像データを取得し、同第１画像データに基づいて画像の種類を判定する画像判定工程と、
上記読取部を制御して第２の読取解像度で画像を読み取らせるにあたり、上記画像判定工程における判定結果が示す画像の種類に応じた画像取得条件で第２画像データを取得する読取制御工程と、
上記印刷部を制御して上記第２画像データに基づいて上記画像を印刷する印刷工程とを具備することを特徴とする複写装置の制御方法。
【請求項１１】
画像が記録された記録媒体から画像を読み取って画像データを取得する読取部と画像データに基づいて印刷を行う印刷部を備えた複写装置の制御プログラムであって、
上記読取部を制御して第１の読取解像度で画像を読み取らせた第１画像データを取得し、同第１画像データに基づいて画像の種類を判定する画像判定機能と、
上記読取部を制御して第２の読取解像度で画像を読み取らせるにあたり、上記画像判定機能における判定結果が示す画像の種類に応じた画像取得条件で第２画像データを取得する読取制御機能と、
上記印刷部を制御して上記第２画像データに基づいて上記画像を印刷する印刷機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする複写装置の制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像読取装置、画像読取方法、画像読取プログラム、複写装置、複写装置の制御方法、複写装置の制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複写装置等において、原稿画像を読み取って画像のデジタルデータを作成するにあたり、画像から文字部分と写真部分とを判別し、その判別結果に基づいて各部分に対応した画像処理を施す処理が知られている（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開２００４−１０４６６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
複写装置において、画像処理は印刷を実行するために行われ、高品質の印刷を実行するためには高解像度で読取を行った画像データが必要になる。しかし、高解像度で読取を行った画像データはそのデータ容量が大きく、大きな容量のデータに基づいて画像の種類を判定するとその処理負担が大きくなってしまう。また、印刷対象となる画像データを読取装置にて取得した後に画像処理を実施するのでは、画像の種類に応じた読取を実施することができない。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、高速に画像の種類を判定可能であり、また、画像の読取に際して画像の種類に応じた画像処理を実施可能な画像読取装置、画像読取方法、画像読取プログラム、複写装置、複写装置の制御方法、複写装置の制御プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的の少なくとも一つを達成するため、本発明では、２回の読取を行うこととし、第１の読取解像度で読み取った第１画像データに基づいて画像の種類を判定する。そして、判定した画像の種類に応じた画像取得条件で第２画像データを取得する。すなわち、第２画像データを取得する前に画像を読み取って、画像の種類を判定しているので、第２画像データを取得する際にその画像の種類に応じた条件を設定することができる。従って、画像の種類毎に好ましい状態で画像データを取得することができる。
【０００５】
画像読取手段においては、画像が記録された記録媒体から画像を読み取り、当該画像を示す画像データを取得することができればよい。従って、各種スキャナを採用可能であり、紙原稿を読み取るスキャナの他、他の媒体、例えば、記録メディアやフィルムを読み取るスキャナであっても良い。
【０００６】
画像判定手段は、画像の種類を判定することができればよく、画像の特徴を示す特徴量に所定の基準を設定しておき、第１画像データに基づいて計算した特徴量がこの基準を満たすか否かによって画像の種類を判定すればよい。すなわち、予め画像の種類毎に特徴量がどのような挙動になるかを把握しておき、当該特徴量について基準を設定することによって画像の種類を区別することができればよい。
【０００７】
また、画像の種類は、画像に共通の内容が含まれるか否かによって分類することができればよい。すなわち、少なくとも第１の種類と第２の種類とで画像の内容が異なると分類することができればよい。例えば、文字や線，模様等の人工的に作成された画像を含む画像と木や山、建物等の風景を撮像した写真等の自然画を含む画像とを異なる種類に分類することができる。双方を含む場合は、どちらの種類により近いかによって分類しても良い。
【０００８】
読取制御手段においては、画像読取手段を制御して第２の読取解像度で第２画像データを取得するにあたり、上記判定結果が示す画像の種類に応じた画像取得条件で画像を読み取らせることができればよい。ここで、画像の種類に応じた画像取得条件で画像を読み取らせる処理には、画像の種類に応じた画像処理を実施することも含む。例えば、一般のスキャンにおいては、画像データを生成する際にトーンカーブによって階調を変化させたり、シャープネス強調処理を行って高画質の画像を生成することがあり、これらの画像処理の適用程度が異なれば、画像取得条件が異なると言える。
【０００９】
そこで、画像の種類に応じてこのような画像処理を実施することにより、画像の種類毎に最適な画像処理を適用し、高画質の画像データを得ることができる。むろん、ここでは、画像の種類に応じた条件で画像を取得することができれば良く、画像読取装置においてセンサの感度や光源の発光強度を調整可能に構成し、画像の種類に応じてこれらセンサの感度や光源の発光強度を調整しても良い。また、読取解像度を画像の種類に応じて変更しても良い。
【００１０】
いずれにしても、本発明においては、２度の読取を行い、１回目の読取結果に基づいて画像の種類を判定しているので、高画質の印刷等を行うために大きな容量のデータが必要であったとしても、画像の判定を行うための第１画像データに大容量のデータは必要ない。従って、画像の判定は高速に実施可能である。高画質の画像を印刷する必要があるならば、必要に応じて第２画像データの解像度を高解像度にすればよいので、本発明によれば、高速な画像の種類の判定と高画質な画像の生成を同時に実現することができる。
【００１１】
特に、画像読取装置においてプレビュースキャンを実施可能に構成する場合があり、このような場合に本発明を適用するのが好ましい。すなわち、プレビュースキャンは通常、本スキャンより低い解像度で実施されるので、プレビュースキャンによるデータを第１画像データとし、本スキャンによるデータを第２画像データとすることにより、過度に大容量のデータを用いずに画像の種類を判定することができる。
【００１２】
尚、画像の種類を人工的に作成された画像を含む画像の種類と自然画を含む画像の種類とで区別すると、読取制御手段において画像の種類に応じた処理をする上でも好ましい。すなわち、人工的に作成された画像を含む画像の種類の典型は、白地に黒や高彩度の色の線、模様が形成された画像であり、白地部位に細かい階調表現は不要であり、黒の文字について細かい階調表現が不要である場合が多い。
【００１３】
一方、自然画において、高画質の画像を求めるには、高輝度域と低輝度域との双方で、できるだけ階調のつぶれ（本来輝度が異なる画素が同じ輝度で表現されている状態）が少ないことが好ましい。従って、双方の画像の種類では目的とする画像処理が異なる。そこで、両者を区別することができれば、画像の種類毎に適切な画像処理を適用することが可能になる。
【００１４】
この様な区別の結果は、第２画像データを構成する複数の色成分に対して所定の変化度合いで色成分を変化させる画像処理に反映させるのが好ましい。すなわち、複数の色成分を所定の変化度合いで変化させると、元の画像データの階調表現を変化させることになる。特に、最高輝度含む高輝度域と最低輝度を含む低輝度域とを一部無視して色成分を変化させたり、入出力特性を略Ｓ字状に定義した入出力変換を行うことによってコントラスト強調を実施可能である。
【００１５】
このような処理をするに際しては、上述のように人工的に作成された画像と自然画とで階調のつぶれの許容度が異なるため、コントラスト強調の程度、すなわち、色成分の変化度合いを画像の種類毎に変化させることが好ましい。この結果、画像の種類に応じて適切な画像処理を実施することが可能になる。
【００１６】
また、画像判定手段において、画像を区別した後、さらに詳細なサブ分類に分類しても良い。すなわち、画像の種類としてはある種類と他の種類が区別できるとしても、それぞれの画像の種類内で比較すると、同じ種類に分類されても異なる画像取得条件で第２画像データを取得することが好ましい場合もある。この場合、同じ画像の種類をさらに詳細なサブ分類に分類すれば、読取制御手段において、サブ分類毎に画像取得条件を設定して第２画像データを取得することができる。この結果、より的確に画像に応じた処理を行うことができる。
【００１７】
尚、上述のように人工的に作成された画像と自然画とで画像の種類を区別している場合は、人工的に作成された画像を含む画像の種類をさらに詳細なサブ分類に分類し、自然画を含む画像の種類をさらに詳細なサブ分類に分類する。サブ分類に分類する際の考え方としては種々の考え方を採用することができるが、例えば、画像内で特定の色が偏在しているか否かや画像全体の明るさに応じてサブ分類を決定することができる。
【００１８】
また、画像判定手段においては、一つの基準によって画像の種類を判定しても良いが、より正確に判定を行うため、一回判定を行った後再チェックを行っても良い。すなわち、上記第１画像データが示す画像の種類が第１の種類であるか否かを判定し、さらにその画像が第２の種類であるか否かを判定する。この結果、実際は第２の種類である画像について、一回目の判定で第１の種類であると誤判定したとしても二回目の判定によって第２の種類であるか否か判定しているので、誤判定を低減することができる。
【００１９】
また、実際は第１の種類である画像について、一回目の判定で第１の種類でないと誤判定したとしても、二回目の判定によって第２の種類であるか否か判定しているので、ここで、第２の種類であると判定されないことによって第１の種類であるとすれば、誤判定を低減することができる。尚、第１の種類であるか否かを判定する基準と第２の種類であるか否かを判定する基準とは異なる基準であるので、２回判定を行うことが非常に有効である。
【００２０】
ところで、上述した画像読取装置は、単独で実施される場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で他の方法とともに実施されることもあるなど、発明の思想としては各種の態様を含むものであって、適宜、変更可能である。また、上述したように一回目の読取で画像の種類を判定し、二回目の読取で画像取得条件を設定する手法は、所定の手順に従って処理を進めていくうえで、その根底にはその手順に発明が存在するということは当然である。したがって、本発明は方法としても適用可能であり、請求項７にかかる発明においても、基本的には同様の作用となる。本発明を実施しようとする際に、各種装置にて所定のプログラムを実行させる場合もある。本発明は、そのプログラムとしても適用可能であり、請求項８にかかる発明においても、基本的には同様の作用となる。
【００２１】
また、上記画像読取装置、その制御方法、プログラムを利用して取得した第２画像データに基づいて印刷を行う複写装置としても本発明は機能する。すなわち、画像の種類に応じて適切な条件で読み取られた第２画像データを生成することができるので、請求項９〜請求項１１のように高画質の複写を実施することが可能な複写装置、その制御方法、プログラムを提供することができる。
【００２２】
むろん、請求項２〜請求項６に記載された構成を上記方法やプログラムに対応させることも可能である。また、いかなる記憶媒体もプログラムを提供するために使用可能である。例えば、磁気記録媒体や光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。また、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現される場合においても本発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記録しておいて必要に応じて適宜読み込む形態のものも含まれる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）複写装置の構成：
（２）複写処理：
（２−１）判定処理：
（２−２）カット値決定処理：
（３）他の実施形態：
【００２４】
（１）複写装置の構成：
図１は、本発明にかかる画像読取装置を適用した複写装置１０を示す図である。同図１(ａ)は複写装置１０の概略構成図であり、同図１(ｂ)は複写装置の外形を示した図である。同図に示すように、本発明の一実施形態に係る複写装置１０は、スキャナ２０とプリンタ４０とそれらに接続されたコピー操作ユニット３０とによって構成されている。
【００２５】
図２はスキャナ２０のブロック図である。スキャナ２０は、ＡＤＦ（Auto Document Feeder）にセットされている原稿を原稿読取部に搬送し、その原稿上の画像を読みとる装置である。このとき、読みとった画像は画像データによって表現される。本実施形態における画像データでは、複数の画素によって画像を構成するとともに画素毎にＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）の各色濃度を２５６階調で階調表現している。スキャナ２０は、ＣＰＵ２１，ＲＡＭ２２，ＲＯＭ２３を備えており、ＣＰＵ２１はＲＡＭ２２をワークメモリとしながらＲＯＭ２３に格納された制御プログラムを実行する。これにより、スキャナ２０における読取動作を実現する。
【００２６】
具体的には、読取部２４ａが原稿に光を照射する光源（ＬＥＤ等）とその反射光を検出するセンサ（ＣＣＤ等）と原稿の搬送機構とを備えており、ＣＰＵ２１はデバイスコントローラ２４を介して当該読取部２４ａを制御する。これにより、原稿の搬送および原稿上に記録された内容のデジタルデータ化が行われる。すなわち、ＲＧＢ毎の画像データが生成される。インタフェイス２５は、接続線を介してコピー操作ユニット３０へ各種データを送信するインタフェイスであり、上記ＣＰＵ２１の処理によって画像データを送信したり、コピー操作ユニット３０からの指示を受け取るなどの処理を行う。
【００２７】
また、ＣＰＵ２１によって読み取りを行う際には、本発明にかかる画像判定処理を含むスキャン制御プログラム２１ａを実施する。図２においては、このスキャン制御プログラム２１ａの機能ブロック図を左側に示しており、同図に示すようにこのプログラムは画像読取部２１ｂと第１判定部２１ｃと第２判定部２１ｄと画像処理部２１ｅとを備えている。
【００２８】
画像読取部２１ｂは、上記デバイスコントローラ２４を介して読取部２４ａを制御する処理を担い、後述するコピー操作ユニット３０から指示される読取解像度によって原稿台上の原稿に記載された画像の画像データを取得する。読取解像度は各種の解像度を設定可能であり、本実施形態においては、一回の複写に際してプレビュースキャンと本スキャンとの２回のスキャンを行う。ここで、プレビュースキャンは本スキャンより低解像度であり、高速に処理が完了する。本スキャンは画像を印刷する際の元データを生成するスキャンである。
【００２９】
また、本実施形態においては、当該プレビュースキャンによって得られた画像データ（プレビューデータ）から第１判定部２１ｃと第２判定部２１ｄとの処理によって複写対象の画像を切り出すとともにその画像の種類およびサブ分類を判定する。従って、本実施形態においては画像読取部２１ｂとデバイスコントローラ２４と読取部２４ａとが上記画像読取手段に相当し、第１判定部２１ｃと第２判定部２１ｄとが上記画像判定手段に相当する。尚、本実施形態において、第１判定部２１ｃは画像の種類が文字（人工的に作成された線や模様等画像を含むが、ここでは文字と呼ぶ）を含む種類であるか否かを判定し、第２判定部２１ｄは画像の種類が写真（自然画）を含む種類であるか否かを判定する。
【００３０】
第２判定部２１ｄは、第１判定部２１ｃによって文字を含む画像の種類であると判定されなかった画像が写真であるか否か判定するとともに、第１判定部２１ｃによって文字を含む画像の種類であると判定された画像であってもその種類が写真であるか否かを再チェックする。従って、第１判定部２１ｃによって文字を含むとされなかった判定が誤判定であってもその画像が真に写真を含むか否か判定し、より正確な判定を行うことができる。また、第１判定２１ｃによって文字を含むとされた判定が誤判定であってもその画像が真に写真ではなかったのか判定し、より正確な判定を行うことができる。
【００３１】
第１判定部２１ｃにおいては、文字を含む画像であっても色かぶりをしている画像であるか否かによってさらに画像をサブ分類に分類し、第２判定部２１ｄにおいては、写真を含む画像であっても画像全体の明るさの程度に応じてさらに画像をサブ分類に分類する。
【００３２】
画像処理部２１ｅは、本スキャンによって生成された画像データ（本スキャンデータ）に対して、コントラスト強調処理およびシャープネス強調処理を実施する。このとき、画像処理部２１ｅは、上記第１判定部２１ｃと第２判定部２１ｄとによって判定された各サブ分類に適した画像処理を行う。画像処理後のデータは、インタフェイス２５を介してプリンタ４０に受け渡される。
【００３３】
尚、本実施形態においては、当該画像処理後のデータが上記第２画像データに相当し、画像処理部２１ｅによる処理が上記読取制御手段に相当する。すなわち、読取部２４ａによる読取結果を画像読取部２１ｂにて取得し、取得結果に対してコントラスト強調処理やシャープネス強調処理をしているとしても、画像処理部２１ｅによって第２画像データが得られるという結果から見れば、異なる画像取得条件によって第２画像データが得られたと考えることもできる。つまり、一旦読取を行った後の画像処理は画像取得条件に含まれるし、読取前の設定（例えば、ＣＣＤの感度や読取解像度等）も画像取得条件に含まれる。
【００３４】
上記ＲＯＭ２３には、画像の種類の判定と画像処理を行う際に必要なデータが予め記録されている。すなわち、第１判定部２１ｃと第２判定部２１ｄとは後述するように各種閾値を利用して判定を行うようになっており、この閾値を示す閾値データがＲＯＭ２３に記録されている。また、画像処理部２１ｅがコントラスト強調を行う際にシャドウ部においてカット値より小さな階調値域とハイライト部でカット値より大きな階調値域を無視するが、このカット値を算出するためのパラメータであって予めサブ分類毎に決められたカットパラメータがＲＯＭ２３に記録されている。
【００３５】
図３はコピー操作ユニット３０のブロック図である。コピー操作ユニット３０は、スキャナ２０と同様にＣＰＵ３１，ＲＡＭ３２，ＲＯＭ３３のプログラム実行環境を備えており、ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３２をワークメモリとしながらＲＯＭ３３に格納された制御プログラムを実行する。コピー操作ユニット３０は、ユーザに対してコピー条件等を提示し、また、ユーザからの操作を受け付ける処理を担う。
【００３６】
このために、原稿種別や印刷用紙の大きさなどユーザに情報を提供する表示部３４（ＬＣＤ等）とユーザ所望の情報を入力するための操作部３５（押しボタンやタッチパネル等）とを備えている。ＣＰＵ３１は、これら表示部３４や操作部３５に対する制御を行って、利用者に必要な情報を提供するとともに解像度の指定や複写開始指示等を受け取る処理を行う。得られた指示等はスキャナ２０やプリンタ４０に出力される。
【００３７】
図４は、プリンタ４０のブロック図である。同図において、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４２をワークメモリとして使用しながらＲＯＭ４３に格納された制御プログラムを実行する。また、所定の画像処理は画像処理部４４（カスタムＩＣ等）によって実施され、印刷用紙に対して記録材を記録する処理はデバイスコントローラ４５およびプリントエンジン４５ａによって実施される。
【００３８】
すなわち、ＣＰＵ４１は、上記コピー操作ユニット３０からの指示基づき、データの授受処理を行い、適宜画像処理を実施させる処理を担っており、画像処理部２１ｅが出力した画像データを取得すると、当該出力画像データに対する処理を画像処理部４４に実施させる。画像処理部４４は、プロファイルを参照した色変換とハーフトーン処理を実施するＩＣであり、上記画像処理部２１ｅが出力した画像データが示す色を出力するための記録材量を特定したハーフトーンデータを生成する。
【００３９】
尚、記録材の色は特に限定されないが、例えば、ＣＭＹＫ（シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック）を採用可能である。この場合、画像処理部４４は、プロファイル保持部４６に保持されたプロファイルを参照し、ＲＧＢ表色系の画像データをＣＭＹＫ表色系に変換する。すなわち、元の画像データからＣＭＹＫの各色について記録材使用量に対応した階調値を生成する。さらに、画像処理部４４は、この階調値の階調数を減少させてハーフトーンデータを生成する。
【００４０】
プリントエンジン４５ａは、図示しない感光体ユニットや露光ユニット現像ユニット、印刷用紙の搬送ユニット等を備えており、ハーフトーンデータに従って、感光体にトナーを転写し、さらに印刷用紙にトナーを転写して定着させることによって印刷を実行する。当該プリントエンジン４５ａはデバイスコントローラ４５によって制御され、デバイスコントローラ４５は上記ハーフトーンデータを受け取って、当該ハーフトーンデータに従って記録材を記録するように各ユニットを制御する。
【００４１】
（２）複写処理：
次に、複写装置１０における複写処理を詳述する。図５は、複写処理のゼネラルフローチャートである。複写に際しては、まず、利用者が表示部３４の表示内容を確認しながら操作部３５によって複写条件の設定を行う（ステップＳ１００）。すなわち、コピー操作ユニット３０の表示部３４においては、複写に際しての読取条件と印刷条件とを選択するインタフェイスが表示されており、利用者は当該インタフェイスを視認しながら、操作部３５を介して読取条件および印刷条件を設定する。
【００４２】
読取条件としては各種の条件を採用可能であり、例えば、読取時の解像度や原稿サイズ等を設定する。印刷条件としても各種の条件を採用可能であり、例えば、印刷用紙サイズや印刷時の色（モノクロ、カラーの指定）等を設定する。複写条件を設定すると、ＣＰＵ３１はスキャナ２０に読取開始の指示を示すデータを出力する。スキャナ２０においてこのデータを取得すると、図２に示す画像読取部２１ｂがデバイスコントローラ２４に指示を出し、ステップＳ１００にて指定されるプレビュー時の読取解像度を設定する。そして、同デバイスコントローラ２４の制御により原稿を読み取るプレビュー処理を実施する（ステップＳ１０５）。
【００４３】
プレビューによって得られた画像データは画像読取部２１ｂに取得され（ステップＳ１１０）、解析対象画像の切り出しが行われる（ステップＳ１１５）。すなわち、スキャンされる原稿はスキャナ２０によってスキャンされる範囲より狭いこともあるので、スキャン対象の原稿上の画像を解析し、また、印刷するため、原稿に対応する画像を切り出す処理を行う。ここでは、原稿に対応する画像を切り出すことができれば良く、読取部２４ａにおける光源からの投光によって原稿の境界に生じる影を検出することによって原稿の境界を抽出するなど種々の処理を採用可能である。
【００４４】
画像を切り出すことによって解析対象を取得すると、画像の種類を判定するために必要なパラメータを算出する（ステップＳ１２０）。パラメータとしては、画像の特徴を示す各種特徴量を採用可能である。本実施形態においては、画素の輝度Ｙ，明度Ｌ，彩度ｓおよび隣接画素との輝度差を特徴量として算出し、特徴量の統計指標を算出する。すなわち、輝度Ｙ，色成分ＲＧＢそれぞれのヒストグラムおよびその平均値、輝度Ｙの標準偏差、彩度ｓのヒストグラム、エッジ画素（隣接画素との輝度差が所定の閾値（例えば６０）以上の画素）の割合を算出する。
【００４５】
尚、輝度Ｙ，明度Ｌ，彩度ｓは、公知の式によってＲＧＢ色成分値から算出しても良いし、予め作成されたプロファイルを参照してＲＧＢ色成分値に対応する値を算出しても良く、種々の構成を採用可能である。また、以上の統計指標の算出に際して、画素の輝度Ｙが”０”あるいは”２５５”である場合には、その画素を解析対象から除外しても良い。すなわち、読取画像データにおいて、その最高輝度を示す”２５５”と最低輝度を示す”０”は、実際の画像の色を示すよりノイズや表現力の限界によってこの階調値となっている場合も多く、この点を重視するのであれば、特徴量を算出するための解析対象から除いても良い。
【００４６】
ステップＳ１２０においてパラメータを算出すると、第１判定部２１ｃと第２判定部２１ｄとは、このパラメータを利用して上記切り出した画像の種類およびサブ分類を判定する判定処理を行う（ステップＳ１２５）。画像の種類およびサブ分類が判定されると、カット値決定処理を行う（ステップＳ１３０）。ここで、カット値は後のコントラスト強調処理にて利用され、コントラスト強調の際にシャドウ部とハイライト部とで無視する階調値域を特定する値である。すなわち、コントラスト強調に際しては、階調値０からシャドウカット値までを無視し、ハイライトカット値から階調値２５５までを無視して残りの階調値域を新たに階調値０〜２５５に対応させる処理を行っており、ステップＳ１３０ではこれらのカット値を決定する。
【００４７】
次に、画像読取部２１ｂはデバイスコントローラ２４に指示を出し、ステップＳ１００にて指定される本スキャン時の読取解像度を設定する。そして、同デバイスコントローラ２４の制御により原稿を読み取る本スキャン処理を実施する（ステップＳ１３５）。当該本スキャンによって得られた画像データについては、その画像の種類およびサブ分類が判明しているので、画像処理部２１ｅは、画像データに対してそのサブ分類に応じたトーンカーブを適用し（ステップＳ１４０）、コントラスト強調を実施する。さらに、画像処理部２１ｅは、得られた画像データに対してその画像の種類に応じたシャープネス強調を実施する（ステップＳ１４５）。
【００４８】
尚、コントラスト強調の詳細は後述する。シャープネス強調は、画像の種類あるいはサブ分類に応じて好ましい処理を実施すれば良く、本実施形態においては、文字を含む画像に対してシャープネス強調程度を強くし、写真を含む画像に対してシャープネス強調程度をそれより弱くして処理を行う。すなわち、文字等は本来境界がはっきりしているので、シャープネス強調程度を強くしてよりはっきりと文字を表現させる。写真内の自然画においてもシャープネス強調を行った方が印象が良くなる場合が多いが、エッジが極端に目立ってしまうとかえって印象が悪くなるので、シャープネス強調は文字より弱くする。
【００４９】
以上のように、本実施形態においては画像の種類あるいはサブ分類毎にコントラスト強調の程度とシャープネス強調の程度が異なり、この結果画像データに対して適用される画像処理の条件が異なるので、画像取得条件がサブ分類毎に異なるといえる。むろん、以上の処理においては、画像の種類およびサブ分類毎に本スキャン時の読取解像度を変更したり、センサの感度を変更するなどしても良い。いずれにしても、以上の画像処理を実施したら、画像処理部２１ｅが処理後の画像データをプリンタ４０に出力する。プリンタ４０では、当該画像データに基づいて上記画像処理部４４等が処理を行い、プリントエンジン４５ａによる印刷処理を実施する。（ステップＳ１５０）。
【００５０】
（２−１）判定処理：
次に、ステップＳ１２５における判定処理を詳述する。図６は判定処理のフローチャートである。本実施形態においては、写真の種類およびサブ分類を示す変数を設定し、この変数に判定結果を示す値を代入することで後に判定結果を参照できるようにしている。そこで、まず、画像の種類を写真に設定する（ステップＳ２００）。次に、輝度Ｙが”０”，”２５５”となっている画素が全体に占める割合から文字を含む画像の種類であるか否かを判別する。
【００５１】
具体的には、輝度Ｙが”０”，”２５５”となっている画素以外の画素の総数totを全画素で除した結果が0.25以下であるか否かを判別する（ステップＳ２０５）。すなわち、（tot／全画素）は最高輝度と最低輝度とを除く画素が全画素に対して占める割合であるので、この割合が小さければ、プレビュー結果の画像データに輝度Ｙが”０”あるいは”２５５”となっている画素が多く含まれていたことを意味する。
【００５２】
最高輝度（輝度Ｙが”２５５”）の画素は白であり、最低輝度（輝度Ｙが”０”）の画素は黒であるので、これらの画素が多く含まれている画像の典型として白地に黒の文字が形成されている画像が想定される。そこで、ステップＳ２０５にて（tot／全画素）≦0.25であると判別されたときには、画像の種類を文字に設定し（ステップＳ２１０）、ステップＳ２０５にて（tot／全画素）≦0.25であると判別されないときには、ステップＳ２１０をスキップする。尚、輝度Ｙが”０”あるいは”２５５”という状況は、上述のようにノイズ等によって発生し得るが、スキャナのセンサ感度によっては黒い文字が輝度”０”、白地が輝度”２５５”となり得るので前記ステップでチェックしている。
【００５３】
次に、上記変数を参照し、写真に設定されているか否かを判別する（ステップＳ２１５）。同ステップＳ２１５で写真に設定されていると判別されないときには、輝度Ｙと色成分ＲＧＢとの階調数に基づいて画像が文字を含む画像の種類であるか否かを判定する。このため、輝度Ｙと色成分ＲＧＢとの階調数をカウントし（ステップＳ２２０）、階調数が”１８８”より小さいか否か判別する（ステップＳ２２５）。そして、階調数が”１８８”より小さいと判別されたときには、画像の種類を文字に設定する（ステップＳ２３０）。
【００５４】
すなわち、文字など人工的に作成された画像においては、色を人為的に決定するため、自然画と比較して階調数が少ない傾向にある。そこで、文字など人工的に作成された画像に含まれ得る典型的な階調数の上限を予め決定し、プレビュー後の画像の階調数がこの階調数より少ないか否かを判別することで文字であるか否かを判定する。尚、輝度Ｙと色成分ＲＧＢとの階調数は、ヒストグラムを参照することによって算出可能である。すなわち、ヒストグラムにおいて度数が”０”ではない階調値を一つずつカウントして和を取ればよい。
【００５５】
ステップＳ２３０の処理の後、およびステップＳ２１５で写真に設定されていると判別されたとき、ステップＳ２２５にて階調数が”１８８”より少ないと判別されないときには、再び、写真に設定されているか否かを判別する（ステップＳ２３５）。同ステップＳ２３５で写真に設定されていると判別されないときには、画像の彩度ｓに基づいて画像が文字を含む画像の種類であるか否かを判定する。このため、ｓ＞６４かつＬ＞６４かつｓ≠２５６の条件を満たす彩度ｓの階調数をカウントし（ステップＳ２４０）、階調数が”６４”より小さいか否か判別する（ステップＳ２４５）。そして、階調数が”６４”より小さいと判別されたときには、画像の種類を文字に設定する（ステップＳ２５０）。
【００５６】
すなわち、線や模様など人工的に作成された画像にて有彩色を利用する場合は、色を人為的に決定し、ほとんどの場合、見栄えを良くするために高彩度、高明度の色を多用する。そこで、文字など人工的に作成された画像に含まれ得る典型的な彩度の階調数の下限を予め決定し、プレビュー後の画像の彩度階調数がこの下限より少ないか否かを判別することで文字等の人工画像であるか否かを判定する。尚、ここでも彩度の階調数はヒストグラムから算出することができる。また、彩度ｓ＝２５６は白であるので、階調数のカウントから除いている。
【００５７】
以上のように第１段階による判定を行った後には、さらに第２段階の判定を実施する。図７においては、主に第２段階の判定を示している。第２段階の判定を実施するため、第２判定部２１ｄは画像における特徴量の統計指標に基づいて判定を行う。まず、上記変数を参照し、文字に設定されているか否かを判別する（ステップＳ３００）。文字に設定されていると判別されたときは、ステップＳ３０５以降でこの画像が写真であるか否かをチェックする。すなわち、文字であるとの判定が誤判定である場合であっても正確に誤判定を修正できるように第２判定部２１ｄによる判定を行う。
【００５８】
このためにまず、エッジ画素の割合が４％より小さいか否かを判定する（ステップＳ３０５）。すなわち、文字等の人工的に作成された画像の境界はほとんどの場合エッジであり、これら文字等はエッジに囲まれているといえる。従って、文書や図形等からなる画像の種類であればある一定割合のエッジが含まれるはずである。そこで、エッジ画素の割合を閾値（本実施形態では４％）と比較し、割合が閾値より小さいときには画像の種類を写真に設定する（ステップＳ３２０）。
【００５９】
第２判定部２１ｄでは、確実を期すため、さらに異なる基準によって判定を行う。このため、ステップＳ３０５で、エッジ画素の割合が４％より小さいと判別されないときには、さらに、エッジ画素の割合が１７％より小さく、かつ輝度Ｙの標準偏差が２７より大きいか否かを判別する（ステップＳ３１０）。すなわち、写真には連続的な階調変化が多く含まれるので階調値の分布の広がりは大きくなり、文字や図形などのような人工的な画像は階調数が少ないので、階調値の分布の広がりは小さい。そこで、階調値の分布の広がりを示す輝度Ｙの標準偏差を参照すれば、分布が広がっているほど写真に近いと判断することができる。
【００６０】
また、写真であれば、上述のように文字の画像よりエッジ画素が少ない傾向にある。そこで、ステップＳ３１０では、エッジ画素の割合を判定するための閾値をステップＳ３０５より大きくするが、これに伴って輝度Ｙの標準偏差も参照して写真であるか否かを判定する。すなわち、ステップＳ３１０にてエッジ画素の割合が１７％より小さく、かつ輝度Ｙの標準偏差が２７より大きいと判別されたときには、ステップＳ３２０で画像の種類を写真に設定する。
【００６１】
また、ステップＳ３１０でエッジ画素の割合が１７％より小さく、かつ輝度Ｙの標準偏差が２７より大きいと判別されないときには、さらに、輝度Ｙの平均が８５より小さいか否かを判別する（ステップＳ３１５）。すなわち、文字等の人工的に作成された画像の背景は非常に明るい（例えば白）ことが多い。上述のように最高輝度の画素を除いたとしても、背景が明るければ高輝度の画素を多く含む。一方、写真等では白地の文章等と比較して背景が非常に明るいとは限らない。従って、平均輝度が閾値（本実施形態では８５）より小さければ、写真であると判定することができる。そこで、ステップＳ３１５にて輝度Ｙの平均が８５より小さいと判別されたときには、ステップＳ３２０で画像の種類を写真に設定する。
【００６２】
ステップＳ３１５にて輝度Ｙの平均が８５より小さいと判別されないときには、文字を含む画像の種類であることになるが、ここで、文字を含む画像の種類をサブ分類に分類する。本実施形態においては、文字を含む画像について地色に有彩色を含むか否かでサブ分類に分類しており、このために、色が偏在しているか否かを判別する（ステップＳ３２５）。具体的には、輝度Ｙの平均値と色成分Ｒの平均値の差分を算出し、この差分が１０を超えているか否かを判別する。また、同様の判別を輝度Ｙの平均値と色成分Ｇの平均値の差分および輝度Ｙの平均値と色成分Ｂの平均値の差分に対しても実施する。
【００６３】
すなわち、輝度Ｙは色成分ＲＧＢの各強度を総て含めた値（例えば、輝度相当値はＹ＝（３８Ｒ＋７６Ｇ＋１４Ｂ）／１２８などとして算出可能）であるので、当該輝度Ｙの平均と各色成分とを比較し、いずれかの色成分との差分が突出して大きければ画像全体でその色が偏在していることになる。そこで、本実施形態においては、この差分が１０を超えるか否かによって色の偏在を検出しており、ステップＳ３２５で色が偏在していると判別されたときには、画像を文字が含まれる画像であって有彩色の地色を持つサブ分類に分類する（ステップＳ３３０）。ステップＳ３２５において差分が１０を超えると判別されないときには、有彩色の地色を持つサブ分類には設定しない。
【００６４】
一方、上記ステップＳ３００にて、文字に設定されていると判別されないときは、画像の種類が写真に設定されていることになるが、ステップＳ３３５以降でこの画像が文字を含む画像の種類であるか否かをチェックする。すなわち、文字でないとの判定が誤判定である場合であっても正確に誤判定を修正できるように第２判定部２１ｄによる判定を行う。
【００６５】
このため、低彩度画素（彩度ｓが１〜１０）の割合を算出し（ステップＳ３３５）、低彩度画素の割合が５０％を超えているか否かを判別する（ステップＳ３４０）。そして、ステップＳ３４０にて低彩度画素の割合が５０％を超えていると判別されたときには、画像の種類を文字に設定し（ステップＳ３４５）、５０％を超えていると判別されないときには、ステップＳ３４５をスキップする。すなわち、白地に黒の文字を形成する画像においては、地色と文字とが無彩色であるため、低彩度の画素が多くなる。本実施形態においては、これを利用して低彩度画素の割合に閾値（５０％）を設定し、低彩度画素の割合を閾値と比較することで文字を含む画像の種類であるか否かを判定する。
【００６６】
以上の処理を行った後には、第２判定部２１ｄが写真画像についてサブ分類に分類する。本実施形態においては、非常に明るい写真画像を写真１というサブ分類に分類し、全体的に明るいが写真１よりは暗い写真画像を写真２というサブ分類に分類し、それ以外の分類を写真３と言うサブ分類に分類する。
【００６７】
このため、まず上記変数を参照し、写真に設定されているか否かを判別する（ステップＳ３５０）。写真に設定されていると判別されなければ、ステップＳ３５５〜Ｓ３７５をスキップする。写真に設定されていると判別されたときには、輝度Ｙの平均が２００を超え、かつ輝度Ｙの標準偏差が２７を超えているか否かを判別する（ステップＳ３５５）。すなわち、輝度Ｙの平均が階調値２００を超えるときにその画像は非常に明るい画像であると定義する。また、より確実に判定を行うために輝度Ｙの平均とともに写真画像の標準偏差であるか否かを判別する。
【００６８】
ステップＳ３５５にて輝度Ｙの平均が２００を超え、かつ輝度Ｙの標準偏差が２７を超えていると判別されたときには、上記変数に対して、写真画像でありかつサブ分類が写真１であると設定する（ステップＳ３６０）。ステップＳ３５５にて輝度Ｙの平均が２００を超え、かつ輝度Ｙの標準偏差が２７を超えていると判別されないときには、輝度Ｙの平均が１６９を超え、かつ輝度Ｙの標準偏差が３０を超えているか否かを判別する（ステップＳ３６５）。
【００６９】
すなわち、輝度Ｙの平均が階調値２００程ではないが階調値１６９を超えている場合に全体的に明るい画像であるとする。この場合も確実に判定を行うために輝度Ｙの平均とともに写真画像の標準偏差であるか否かを判別する。ステップＳ３６５にて輝度Ｙの平均が１６９を超え、かつ輝度Ｙの標準偏差が３０を超えていると判別されたときには、上記変数に対して、写真画像でありかつサブ分類が写真２であると設定する（ステップＳ３７０）。ステップＳ３６５にて輝度Ｙの平均が１６９を超え、かつ輝度Ｙの標準偏差が３０を超えていると判別されないときには、上記変数に対して、写真画像でありかつサブ分類が写真３であると設定する（ステップＳ３７５）。
【００７０】
以上のように第１判定部２１ｃと第２判定部２１ｄとによって判定を行うと、図５に示す処理に復帰する。尚、本発明においては、第１判定部２１ｃによる判定結果をさらに第２判定部２１ｄで再チェックすることによってより確実に画像の種類を判定している。図８は、２回の判定を実施する利点を説明する説明図である。図８（ａ）に示す画像は、人物の写真である。このような人物の写真において、背景と人物の衣服が低彩度の同系色（例えば、白に近い色）であれば、この画像に含まれる輝度Ｙ，色成分ＲＧＢ，彩度ｓの階調数が少なくなる。
【００７１】
具体的には、輝度Ｙと色成分ＲＧＢの階調数がステップＳ２２５の判別における閾値１８８より少なくなり得る。また、彩度ｓの階調数がステップＳ２４５の判別における閾値６４より少なくなり得る。従って、第１判定部２１ｃによって文字の画像であると判定され得るが、この判定は誤判定である。一方、この例において明確なエッジは人物の輪郭と背景に存在するが、他の部分に多くのエッジ画素が存在することはない。特に、背景と衣服が同系統の色であることから、なおさらエッジ画素の割合は低下する。
【００７２】
従って、第２判定部２１ｄにおける判定において、ステップＳ３０５でエッジ画素の割合が４％以下であると判別されるか、あるいはステップＳ３１０でエッジ画素の割合が１７％以下であると判別される。輝度Ｙの階調数が少ないとしても、その値としては広がりを持つので、標準偏差は２７を容易に超える。この結果、ステップＳ３０５あるいはＳ３１０によって写真画像であると判定される。
【００７３】
図８（ｂ）に示す画像は、テレビ番組のスケジュールを示す画像であり、文字と線によって構成されている。従って、文字を含む画像の種類である。但し、このスケジュール表は地色や文字に有彩色が付されており、この様子をＲ１〜Ｒ３，Ｇ１〜Ｇ３，Ｂ１〜Ｂ３で示している。ここで、Ｒ１〜Ｒ３は赤系統の色であり、Ｇ１〜Ｇ３は緑系統の色であり、Ｂ１〜Ｂ３は青系統の色である。同図に示す例では、Ｒ１〜Ｒ３は例示であり、これら９色以外の色も付されている。
【００７４】
このような画像において、原稿上の色が単色であるとしても、原稿をスキャンした画像データにおいては、同じ色の部位の画像データが同じになるとは限らない。従って、輝度Ｙと色成分ＲＧＢの階調数がステップＳ２２５の判別における閾値１８８より多くなり得る。また、彩度ｓの階調数がステップＳ２４５の判別における閾値６４より多くなり得る。このため、ステップＳ２３０，Ｓ２５０を経ずに、文字等を含む画像であるとされない場合がある。
【００７５】
しかし、この場合であってもステップＳ３００，Ｓ３３５〜Ｓ３４５の判別によって正しく文字であると判別される。すなわち、画像内に有彩色が含まれるとしても、画像の背景は白に近い無彩色であるし、文字は黒に近い無彩色である。従って、ステップＳ３４０の判別において低彩度画素の割合が５０％を超えていると判別される。この結果、文字を含む画像であると判定される。以上のように、第１判定部２１ｃにおいて文字等に特徴的な特徴量に基づいて判定を行っているとしても、例外的な画像については誤判定となり得る。しかし、さらに第２判定部２１ｄによって判定を行っているので、より正確に画像の種類を判定することができる。
【００７６】
尚、以上の処理において、ステップＳ３０５〜Ｓ３２０およびステップＳ３４０，Ｓ３４５では、第１判定部２１ｃにおける判定の誤判定を再チェックしており、第２段階の判定に相当する。また、ステップＳ３２５，Ｓ３３０における処理は文字を含む画像の種類についてサブ分類を行っているので、第１段階の判定に対してさらにサブ分類を決定する処理に相当する。また、第２判定部２１ｄにおける判定では、既に第１判定部２１ｃによって判定がなされていることが前提になるので、その閾値（上記４％，１７％，標準偏差２７，輝度平均８５）を厳しく設定することが可能である。すなわち、写真であるか否かを判定するための広い基準より厳しい基準を設定することができる。
【００７７】
（２−２）カット値決定処理：
次に、ステップＳ１３０におけるカット値決定処理を詳述する。図９はカット値決定処理のフローチャートである。本実施形態では、画像の種類およびサブ分類毎に異なるコントラスト強調を行うため、サブ分類毎に異なるカット値とする。そこで、まず、上記写真の種類およびサブ分類を示す変数を参照し、プレビューされた画像の種類およびサブ分類を取得する（ステップＳ４００）。また、上記ＲＯＭ２３を参照し、各サブ分類に対応したカットパラメータ（シャドウカットパラメータとハイライトカットパラメータ）を取得する（ステップＳ４０５）。
【００７８】
尚、カットパラメータは、コントラスト強調を実施する際に無視すべき画素の割合をシャドウ側とハイライト側とについて規定したパラメータであり、例えば、シャドウ側１％，ハイライト側５０％などのように決められている。この例においては、シャドウ側にある画素の１％を無視し、ハイライト側にある画素の５０％を無視することを示しているが、より詳細には、色成分ＲＧＢのヒストグラムについて次に示す処理によってカット値を決定するようになっている。
【００７９】
このために、上記変数を参照して画像のサブ分類を判定し（ステップＳ４１０）、文字の画像であって地色があるサブ分類に分類されていないときにはステップＳ４１５、文字の画像であって地色があるサブ分類に分類されているときにはステップＳ４２０を実施する。画像の種類が写真であってサブ分類が写真１の場合はステップＳ４２５、画像の種類が写真であってサブ分類が写真２の場合はステップＳ４３０、画像の種類が写真であってサブ分類が写真３の場合はステップＳ４３５を実施する。
【００８０】
ステップＳ４１５では、ハイライト側で輝度Ｙの情報を加味しながらＲＧＢのそれぞれについて個別にカット値を決定する。図１０は、文字の画像であって地色があるサブ分類に分類されていない画像の典型的なヒストグラムをＲＧＢ色成分のそれぞれについて示した例である。このヒストグラムにおいては、ＲＧＢの各色成分の総てにおいてハイライト側に大きなピークが存在し、シャドウ側に小さなピークが存在する。
【００８１】
シャドウ側のピークは文字のスキャン結果を反映し、ハイライト側のピークは白い背景を反映している。すなわち、このヒストグラムは白地に黒の文字が形成された画像の典型である。この場合、最も高輝度の背景が白、最も低輝度の文字が黒になるようにコントラスト強調を実施するのが好ましく、ステップＳ４１５ではこのようなコントラスト強調を実施するようにカット値を決定する。
【００８２】
具体的には、このサブ分類においてはハイライトカットパラメータが５０％、シャドウカットパラメータが１％であり、これらのパラメータを使用してＲＧＢそれぞれでカット値を決定する。Ｒ成分については図１０の上段に示しており、シャドウカットパラメータが１％であることに基づき、Ｒ成分のヒストグラムの最小値からシャドウカット値ＳＣまでに含まれる画素数が全体の１％となるようにシャドウカット値ＳＣを決定する。
【００８３】
ハイライト側では、ハイライトカットパラメータが５０％であることに基づき、まずヒストグラムの最大値から仮カット値ＨＰｒまでに含まれる画素数が全体の５０％となるように仮カット値ＨＰｒを決定する。同様に輝度Ｙのヒストグラムについてハイライトカットパラメータが５０％であることに基づき、まずヒストグラムの最大値から仮カット値ＨＰｙまでに含まれる画素数が全体の５０％となるように仮カット値ＨＰｙを決定する。そして、階調値２５５と仮カット値ＨＰｙとの差分を仮カット値ＨＰｒから減じてハイライトカット値ＨＣを決定する。
【００８４】
以上の処理と同様の処理を行ってＧ成分、Ｂ成分におけるカット値も決定する。すなわち、文字の画像であって地色があると判別されないサブ分類では、ＲＧＢそれぞれのヒストグラムに基づいてカット値を決定することによって、それぞれのカット値はＲＧＢ成分毎に異なる値となる。このようなカット値であっても、背景に色かぶりが存在していないので、色バランスを崩すことなくコントラスト強調処理を実施することができる。
【００８５】
また、ハイライトカットパラメータが５０％であり、ハイライト側で多数の画素を無視するのは、背景を白飛びさせることをねらっているからであるが、色成分毎に仮カット値を決定した後、さらに輝度Ｙから算出した仮カット値を用いてより多くのカットがなされるようにハイライトカット値ＨＣを決定している。従って、確実に背景を白にすることができる。
【００８６】
尚、上記ステップＳ１４０のコントラスト調整においては、シャドウカット値ＳＣを階調値”０”、ハイライトカット値ＨＣを階調値”２５５”に対応させるトーンカーブを適用することによってコントラストを強調することになる。むろん、トーンカーブはγ曲線のような形状であっても良いし、Ｓ字曲線であっても良いし、直線であっても良い。以下で説明するサブ分類でも同様である。
【００８７】
ステップＳ４２０では、輝度Ｙのカットパラメータから、ＲＧＢの全色成分について共通のカット値を決定する。図１１は、文字の画像であって地色があるサブ分類に分類されている画像のヒストグラムをＲＧＢ色成分のそれぞれについて示した例である。このヒストグラムにおいては、ＲＧの各色成分においてハイライト側に大きなピークが存在するが、Ｂ成分におけるハイライト側のピークはＲＧ成分より小さな階調値である。従って、この画像のハイライト部分（背景）には有彩色（この例では黄色）がかぶっている。シャドウ側にもピークが存在するが、このピークは黒い文字によって形成されるピークである。すなわち、このヒストグラムは有彩色の地色に黒の文字が形成された画像の典型である。
【００８８】
この場合、最も高輝度の背景を白にしてしまうと、背景色が変化してしまうので、ＲＧＢ色成分のすべてについて共通かつ過度に色飛びを発生させないようなカット値を設定する。具体的には、このサブ分類においてハイライトカットパラメータが０％、シャドウカットパラメータが０％であり、これらのパラメータを輝度Ｙにのみ適用してカット値を決定する。すなわち、このサブ分類では、特定の色にのみ影響を受けてカット値を決定するより、全色成分の情報が加味された輝度Ｙに基づいてカット値を決定する方が好ましい。
【００８９】
本実施形態では、カットパラメータがハイライト、シャドウともに０％であるので、輝度Ｙのヒストグラムにおける最大値がハイライトカット値ＨＣ、輝度Ｙのヒストグラムにおける最小値がシャドウカット値ＳＣとなる。すなわち、文字の画像であって地色があるサブ分類では、ＲＧＢ総て共通のカット値として色バランスを保持しながらコントラスト強調を行う。
【００９０】
ステップＳ４２５およびステップＳ４３５においては、上記ステップＳ４１５と同様にしてカット値を決定する。すなわち、ハイライト側で輝度Ｙの情報を加味しながらＲＧＢのそれぞれについて個別にカット値を決定する。但し、予め決められたカットパラメータがサブ分類毎に異なるため、決定されるカット値自体は異なった値となる。
【００９１】
図１２は、写真の画像であって全体として非常に明るい画像の典型的なヒストグラムをＲＧＢ色成分のそれぞれについて示した例である。このヒストグラムにおいては、ＲＧＢの各色成分の総てにおいてハイライト側に大きなピークが存在し、シャドウ側に特にピークが見られない。この例は写真の画像であるが、平均輝度が非常に大きいので、本実施形態においては、このような画像の背景は白いであろうと見なしている。
【００９２】
そこで、ステップＳ４２５において、最も高輝度の背景が白になり、シャドウ部では階調性を維持するようにカット値を決定する。具体的には、このサブ分類（写真１）においてはハイライトカットパラメータが０．５％、シャドウカットパラメータが０％であり、これらのパラメータを使用してＲＧＢそれぞれでカット値を決定する。シャドウ部においては、図１２に示すようにＲＧＢ各成分のヒストグラムの最小値がシャドウカット値ＳＣになる。
【００９３】
ハイライト側では、ハイライトカットパラメータが０．５％であることに基づき、ＲＧＢそれぞれについてヒストグラムの最大値から仮カット値ＨＰｒ，ＨＰｇ，ＨＰｂを決定する。続いて輝度Ｙのヒストグラムについてハイライトカットパラメータが０．５％であることに基づき、ヒストグラムの最大値から仮カット値ＨＰｙまでに含まれる画素数が全体の０．５％となるように仮カット値ＨＰｙを決定する。
【００９４】
そして、階調値２５５と仮カット値ＨＰｙとの差分を仮カット値ＨＰｒ，ＨＰｇ，ＨＰｂから減じてＲＧＢそれぞれのハイライトカット値ＨＣを決定する。すなわち、写真の画像であって非常に明るい画像では、背景が白であると見なし、ハイライト側でＲＧＢのそれぞれと輝度Ｙとのハイライトカットパラメータを考慮してカット値を決定する。これにより、確実に白飛びを生じさせ、背景の色を除去することができる。
【００９５】
図１４は、サブ分類が写真３の画像におけるヒストグラムをＲＧＢ色成分のそれぞれについて示した例である。この画像は、サブ分類が写真１，写真２以外の場合であり一般的な写真が含まれる。この画像においては、ヒストグラムにおいて特に何らかの特徴に着目することはない。そこで、ステップＳ４３５では、できるだけ全体の階調性を失わないようにコントラスト強調を行う。
【００９６】
具体的には、このサブ分類（写真３）においてはハイライトカットパラメータが０％、シャドウカットパラメータが０％であり、これらのパラメータを使用してＲＧＢそれぞれでカット値を決定する。シャドウ部においては、図１４に示すようにＲＧＢ各成分のヒストグラムの最小値がシャドウカット値ＳＣになる。
【００９７】
ハイライト側では、ハイライトカットパラメータが０％であることに基づき、ＲＧＢそれぞれについてヒストグラムの最大値から仮カット値ＨＰｒ，ＨＰｇ，ＨＰｂを決定する。続いて輝度Ｙのヒストグラムについてハイライトカットパラメータが０％であることに基づき、ヒストグラムの最大値から仮カット値ＨＰｙまでに含まれる画素数が全体の０．５％となるように仮カット値ＨＰｙを決定する。
【００９８】
そして、階調値２５５と仮カット値ＨＰｙとの差分を仮カット値ＨＰｒ，ＨＰｇ，ＨＰｂから減じてＲＧＢそれぞれのハイライトカット値ＨＣを決定する。すなわち、一般の画像では、ハイライト部のカットを極力抑えながらカット値を決定し、できるだけ元の階調を維持しながらコントラスト強調を実施する。
【００９９】
ステップＳ４３０では、輝度Ｙの情報を加味することなくＲＧＢのそれぞれについて個別にカット値を決定する。図１３は、写真１のサブ分類ほど明るくはないが全体として明るい画像である写真２のサブ分類におけるヒストグラムをＲＧＢ色成分のそれぞれについて示した例である。このヒストグラムにおいては、ＲＧＢの各色成分の総てにおいてハイライト側に大きなピークが存在するが、ピークはハイライトに限られず、中間階調にも存在する。
【０１００】
本実施形態においては、このような画像において白飛びを抑えながらコントラスト強調を行うようにカット値を決定する。具体的には、このサブ分類においてはハイライトカットパラメータが０％、シャドウカットパラメータが０％であり、輝度情報も加味しないので、シャドウカット値ＳＣは各色成分におけるヒストグラムの最小値、ハイライトカット値ＨＣは各色成分におけるヒストグラムの最大値である。すなわち、写真２では、ハイライトにおける過度の白飛びを抑えながらコントラストを強調する。
【０１０１】
以上のようにしてステップＳ４１５〜Ｓ４３５でカット値を決定したら、ステップＳ４４０〜Ｓ４７０にて画素が過度に無視されることを防止するための制限を行う。この制限は、文字を含む画像の種類と写真を含む画像の種類とで異なる閾値に基づいている。このために、まず、画像の種類が文字に設定されているか否かを判別する（ステップＳ４４０）。そして、文字に設定されていると判別されたときには、シャドウカット値が６４以上であるか否かを判別し（ステップＳ４４５）、シャドウカット値が６４以上であれば、シャドウカット値を６４に設定する（ステップＳ４５０）。
【０１０２】
ステップＳ４４５でシャドウカット値が６４以上であると判別されないときには、ステップＳ４５０をスキップする。すなわち、シャドウカット値の上限を６４としている。これにより、シャドウ側に少数の画素が存在するが、その画素が有意な画素である場合にこれらの画素を無視してしまうことを防止する。少数であるが有意な画素としては、少しではあるが黒い文字が存在するような場合が想定される。
【０１０３】
次に、ハイライトカット値が１２８以下であるか否かを判別し（ステップＳ４５５）、ハイライトカット値が１２８以下であれば、ハイライトカット値を１２８に設定する（ステップＳ４６０）。ステップＳ４５５でハイライトカット値が１２８以下であると判別されないときには、ステップＳ４６０をスキップする。すなわち、ハイライトカット値の下限を１２８としている。これにより、ハイライト側で過度に画素を無視することを防止することができる。
【０１０４】
一方、ステップＳ４４０で画像の種類が文字に設定されていると判別されないときには、ハイライトカット値が６４以下であるか否かを判別し（ステップＳ４６５）、ハイライトカット値が６４以下であれば、ハイライトカット値を６４に設定する（ステップＳ４７０）。ステップＳ４６５でハイライトカット値が６４以下であると判別されないときには、ステップＳ４７０をスキップする。すなわち、ハイライトカット値の下限を６４としている。これにより、ハイライト側で過度に画素を無視し、白飛びが発生することを防止することができる。以上のようにしてカット値を決定したら、図５に示す処理に復帰する。
【０１０５】
（３）他の実施形態：
以上説明した実施形態は本発明を実現するための例であり、他にも種々の構成を採用可能である。例えば、上記実施形態においては、スキャナ２０のＣＰＵ２１が画像の種類を判定する処理と判定結果に応じた画像処理とを実施していたが、上記コピー操作ユニット３０のＣＰＵ３１やプリンタ４０のＣＰＵ４１でこれらの処理を実施することも可能である。むろん、ＣＰＵが所定のプログラムに従って処理を行う構成の他、本発明を実現するカスタムＩＣチップを形成しても良い。
【０１０６】
さらに、上述の実施形態ではスキャナ２０とプリンタ４０とが一体になった複写装置１０で本発明を実現していたが、汎用的なコンピュータに対してスキャナを接続し、当該汎用的なコンピュータによって画像の種類を判定する処理と判定結果に応じた画像の取得処理とを実施することも可能である。むろん、プリンタ４０で使用する記録材の色数は４色に限られないし、プリンタがインクジェットプリンタであっても良い。
【０１０７】
さらに、１回目の判定の誤判定を救済するために２回目の判定を行うという意味では、最初に文字を含む画像の種類であるか否かを判定することが必須ではない。すなわち、最初に写真を含む画像の種類であるか否かを判定し、その後に文字を含む画像の種類であるか否かを判定してもよい。また、一回目の読取に基づいて画像の種類を判定し、二回目の読取に際しての画像取得条件に反映させると言う意味では、第１判定と第２判定との二回の判定を行うことが必須ではなく、ある種類の画像であるか否かを判定するのみであっても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】複写装置を示す図である。
【図２】スキャナのブロック図である。
【図３】コピー操作ユニットのブロック図である。
【図４】プリンタのブロック図である。
【図５】複写処理のゼネラルフローチャートである。
【図６】画像の種類を判定する判定処理のフローチャートである。
【図７】画像の種類を判定する判定処理のフローチャートである。
【図８】２回の判定を実施する利点を説明する説明図である。
【図９】カット値決定処理のフローチャートである。
【図１０】文字の画像におけるヒストグラムの例である。
【図１１】文字の画像であって地色のある画像のヒストグラムの例である。
【図１２】写真の画像であって非常に明るい画像のヒストグラムの例である。
【図１３】写真の画像であって明るい画像のヒストグラムの例である。
【図１４】一般的な写真の画像におけるヒストグラムの例である。
【符号の説明】
【０１０９】
１０…複写装置、２０…スキャナ、２１ａ…スキャン制御プログラム、２１ｂ…読取制御部、２１ｃ…第１判定部、２１ｄ…第２判定部、２１ｅ…画像処理部、３０…コピー操作ユニット、４０…プリンタ
【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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