(57)【要約】【課題】  原稿の認識精度を向上させることができるとともに再現画像の画質を向上させる事ができる画像処理装置を提供する。【解決手段】  本発明のカラー画像処理装置２は、入力画像データより原稿種別を自動的に判定する原稿種別自動判別部１３を備え、この判定結果に基づいて該入力画像データに対して最適な処理を施す。上記原稿種別自動判別部１３は、上記入力画像データから抽出した複数種類の特徴量である最大濃度差、総和濃度繁雑度から得られる、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータ、網点画素数、印画紙写真画素数および高濃度画素数に基づいて、該入力画像データに対して面積階調領域に対する処理、あるいは、連続階調領域に対する処理を施した場合、出力画像データが基準レベルに達しないと判断される、特定のインクジェット原稿を判別する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データより原稿種別を自動的に判定する原稿種別自動判別部を備え、この判定結果に基づいて該入力画像データに対して最適な処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別自動判別部は、
上記入力画像データから抽出した複数種類の特徴量から得られる、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータに基づいて、該入力画像データに対して面積階調領域に対する処理、あるいは、連続階調領域に対する処理を施した場合、出力画像データが基準レベルに達しないと判断される、特定のインクジェット原稿を判別することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記原稿種別自動判別部は、
上記入力画像データから抽出した、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータに基づいて、少なくとも面積階調領域より構成される印刷写真原稿および連続階調領域より構成される印画紙写真原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記原稿種別自動判別部は、
上記入力画像データから、面積階調（網点）画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数部と、
上記入力画像データから、予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数部とを備え、
上記網点画素数計数部および高濃度画素計数部の計数結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記原稿種別自動判別部は、
さらに、上記入力画像データから、連続階調画像領域に属する画素の画素数を計数する印画紙画素数計数部を備え、
上記網点画素数計数部、印画紙画素数計数部および高濃度画素計数部の計数結果に基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記原稿種別自動判別部は、
上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数部と、
上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の線数を判定する網点線数判定部とを備え、
上記網点画素数計数部の計数結果と網点線数判定部の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記原稿種別自動判別部は、
さらに、上記入力画像データから、連続階調画像領域に属する画素の画素数を計数する印画紙画素数計数部を備え、
上記網点画素数計数部、印画紙画素数計数部の計数結果および網点線数判定部の判定結果に基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記原稿種別自動判別部は、
上記入力画像データから、面積階調（網点）画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数部と、
上記入力画像データから、予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数部と、
上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の線数を判定する網点線数判定部とを備え、
上記網点画素数計数部、高濃度画素計数部の計数結果と網点線数判定部の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記原稿種別自動判別部は、
さらに、上記入力画像データから、連続階調画像領域に属する画素の画素数を計数する印画紙画素数計数部を備え、
上記網点画素数計数部、高濃度画素計数部、印画紙画素数計数部の計数結果および網点線数判定部の判定結果に基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８の何れか１項に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１０】
入力画像データより原稿種別を自動的に判定する原稿種別自動判別工程を含み、この工程の判別結果に基づいて該入力画像データに対して最適な処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別自動判別工程は、
上記入力画像データから複数種類の特徴量を抽出し、この特徴量から原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータを求め、このパラメータに基づいて、該入力画像データに対して面積階調領域に対する処理、あるいは、連続階調領域に対する処理を施した場合、出力画像データが基準レベルに達しないと判断される、特定のインクジェット原稿を判別することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
上記原稿種別自動判別工程は、
上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数工程と、
予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数工程とを含み、
上記網点画素数計数工程および高濃度画素計数工程の計数結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
上記原稿種別自動判別工程は、
さらに、上記入力画像データから、連続階調画像領域に属する画素の画素数を計数する印画紙画素数計工程を含み、
上記網点画素数計数工程、印画紙画素数計数工程および高濃度画素計数工程の計数結果に基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
上記原稿種別自動判別工程は、
上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数工程と、
上記入力画像データから、網点画素の線数を判定する網点線数判定工程とを含み、
上記網点画素数計数工程の計数結果と網点線数判定工程の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
上記原稿種別自動判別工程は、
さらに、上記入力画像データから、連続階調画像領域に属する画素の画素数を計数する印画紙画素数計工程を備え、
上記網点画素数計数工程、印画紙画素数計数工程の計数結果および網点線数判定工程の判定結果に基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
上記原稿種別自動判別工程は、
上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数工程と、
予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数工程と、
上記入力画像データから、網点画素の線数を判定する網点線数判定工程とを含み、
上記網点画素数計数工程、高濃度画素計数工程の計数結果と網点線数判定工程の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
上記原稿種別自動判別工程は、
さらに、上記入力画像データから、連続階調画像領域に属する画素の画素数を計数する印画紙画素数計工程を備え、
上記網点画素数計数工程、高濃度画素数計数工程、印画紙画素数計数工程の計数結果および網点線数判定工程の判定結果に基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うことを特徴とする請求項１５に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
入力画像データより原稿種別を自動的に判定する原稿種別自動判別プログラムであって、
上記入力画像データから複数種類の特徴量を抽出する手順と、
抽出した特徴量から原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータを求める手順と、
求めたパラメータに基づいて、該入力画像データに対して面積階調領域に対する処理、あるいは、連続階調領域に対する処理を施した場合、出力画像データが基準レベルに達しないと判断される、特定のインクジェット原稿を判別する手順とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１８】
さらに、上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数手順と、
予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数手順と、  上記網点画素数計数手順および高濃度画素計数手順の計数結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット
原稿を判別する手順とをコンピュータに実行させるための請求項１７に記載のプログラム。
【請求項１９】
さらに、上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数手順と、
上記入力画像データから、網点画素の線数を判定する網点線数判定手順と、
上記網点画素数計数手順の計数結果と網点線数判定手順の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行う手順とをコンピュータに実行させるための請求項１７に記載のプログラム。
【請求項２０】
さらに、上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数手順と、
予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数手順と、
上記入力画像データから、網点画素の線数を判定する網点線数判定手順と、
上記網点画素数計数手順、高濃度画素計数手順の計数結果と網点線数判定手順の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行う手順とをコンピュータに実行させるための請求項１７に記載のプログラム。
【請求項２１】
請求項１７から２０の何れか１項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル複写機やファクシミリ装置等に供され、記録画像の画質向上を図るため、原稿を走査して得られた画像信号に対し、各画素の特徴量を用いて識別された文字・網点・背景下地領域を用いて、入力画像データにある写真/図形に対し、印刷写真（網点）、印画紙写真（連続調）、またプリンタ出力写真の識別を行う画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法及びコンピュータプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
電子写真プロセスやインクジェット方式を用いた複写機やプリンタなどの画像形成装置は、デジタル画像処理技術の進展によって、カラー画像を高画質に再現するフルカラーのデジタル複写機・複合機などが製品化されている。
【０００３】
これらの画像形成装置を用いて複写される原稿画像に関しては、文字、線画、写真や、これらを組合せたものが存在しており、良好な再現画像を得るためには、それぞれの原稿にあった画像処理を行う必要がある。
【０００４】
このような状況の中で、画像形成装置の操作モードとして、原稿の種類を選択する、文字モード、文字／写真モード、写真モードなどが用意されている。
【０００５】
しかしながら、操作者が各原稿に対してモードの切り換えを行うことは、非常に煩わしい作業である。また、不適切なモードを選択した場合などでは、著しい画像の劣化が見られることも多く、無駄な複写が行われることにもなる。
【０００６】
そこで、このような問題を解決するために、原稿の種別を自動的に判別処理を行うことが提案されている。
【０００７】
例えば、特許文献１に開示された技術では、従来の判定対象となる原稿種であるコピー原稿・銀塩写真および網点印刷に加えてインクジェットプリンタで出力した画像をも判定対象とするようになっている。
【０００８】
つまり、原稿を読み取って得られるデジタルカラー信号から色再現域に関する特徴量とテクスチャに関する特徴量を抽出し、インクジェットプリンタで出力された原稿であるか否かを判定する。
【０００９】
ここで、インクジェットプリンタで出力された画像は、シアン・マゼンタの彩度が一般の網点印刷原稿で用いられているものよりも高いという特徴がある。これは、上記した色再現域の違いとして抽出される。
【００１０】
また、誤差拡散方式やディザ方式を用いているため、紙の白地上にドットで形成されたテクスチャが存在するという特徴がある。インクジェットプリンタで出力された画像と蛍光ペンで記入された原稿とでは色再現域の違いは小さい（カラースキャナ等の入力装置で読み込まれた信号値において、蛍光色の青系、紫系の色再現域との差が小さい）がテクスチャに関する特徴量を抽出することにより両者の判別を行うものである。
【特許文献１】特開平１０−１２６６３１号公報（１９９８年５月１５日公開）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献１では、インクジェット原稿そのものを認識して、適切な処理を行い画質を向上させるとしている。
【００１２】
ところが、インクジェットプリンタには、様々な解像度、色材、出力用紙、中間調（誤差拡散、ディザ）が存在するため、すべてのインクジェット原稿を認識する事は難しいという問題があるインクジェット原稿を認識したとしても、単一の原稿モード（単一処理）では、すべてのインクジェット原稿を良好に再現することは不可能である。例えば、非常に高解像度（２８００ｄｐｉ（dot per inch）程度)のインクジェットプリンタで写真専用紙に画像を出力したものを原稿とした場合、通常の解像度（６００ｄｐｉ程度）の入力装置で読み込んだとしても、一つ一つのドットを読み込むことはできず、読み込み結果は印画紙写真となんら変わることはない。このような場合、印画紙写真と全く同じ処理を行った方が良好な再現画像を得ることができる。
【００１３】
また、別の例として、低解像度（６００ｄｐｉ以下）のインクジェットプリンタで普通紙や再生紙に出力した場合、ほとんど全てのドットを読み取ることができるのに加えて、印刷された画像と同等の色再現範囲をもつため、判別することが難しい。すなわち、認識上も印刷原稿とほぼ同じ特性を持つ。このような場合、文字印刷あるいは印刷写真と同じ処理を行った方が良好な再現画像を得ることができる。
【００１４】
さらに、特許文献１に開示された技術では、原稿全体の彩度が低めである場合に印画紙写真との判別ができない。このため、良好な再現画像を得ることができないたという問題が生じる。
【００１５】
本発明は、上記の各問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、原稿種別自動判別において、すべてのインクジェット原稿（インクジェット方式を用いて出力された画像）を認識するのではなく従来の原稿モードで良好に再現する事ができないインクジェット原稿だけを限定的に判別する事により、認識精度を向上させることができるとともに再現画像の画質を向上させる事ができる画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明に係る画像処理装置は、上記課題を解決するために、入力画像データより原稿種別を自動的に判定する原稿種別自動判別部を備え、この判定結果に基づいて該入力画像データに対して最適な処理を施す画像処理装置において、上記原稿種別自動判別部は、上記入力画像データから抽出した複数種類の特徴量から得られる、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータに基づいて、該入力画像データに対して面積階調領域に対する処理、あるいは、連続階調領域に対する処理を施した場合、出力画像データが基準レベルに達しないと判断される、特定のインクジェット原稿を判別することを特徴としている。
【００１７】
上記の構成によれば、すべてのインクジェット原稿を認識するのではなく、従来の画像モード（印刷写真原稿に対する処理、印画紙写真原稿に対する処理）で良好に再現できないインクジェット原稿だけを限定的に認識することにより、認識精度を大幅に向上させる事ができる。また限定された原稿に最適な画像処理を行う事により画質を向上させる事ができる。
【００１８】
上記原稿種別自動判別部は、上記入力画像データから抽出した、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータに基づいて、少なくとも面積階調領域より構成される印刷写真原稿および連続階調領域より構成される印画紙写真原稿の判別を行うようにしてもよい。
【００１９】
この場合、インクジェット原稿の多くは、（文字）印刷写真あるいは（文字）印画紙写真モードで良好に再現する事ができるため、その二つのモードで良好に再現する事ができないインクジェット原稿だけを限定して認識することにより、認識精度を向上させる事ができる。
【００２０】
上記原稿種別自動判別部は、上記入力画像データから、面積階調（網点）画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数部と、上記入力画像データから、予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数部とを備え、上記網点画素数計数部および高濃度画素計数部の計数結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うようにしてもよい。
【００２１】
従来の画像モード（印刷写真原稿に対する処理、印画紙写真原稿に対する処理）で良好に再現できないインクジェット原稿として、濃度の薄い領域と濃い領域が混在している原稿が挙げられる。この場合、面積階調を有する（網点の）画素数と高濃度画素数の画像全体に占める割合からインクジェット原稿を認識する事により、従来の原稿モードで良好に再現する事ができないインクジェット原稿だけを認識する事が可能となり、画質を向上させる事ができる。
【００２２】
尚、面積階調画像領域に属する画素としては、網点で構成された画像の他に、規則的に密に並んだ平行線から構成される万線画像、誤差拡散によって作成される画像、画素配分法によって作成される画像、ディザ法によって作成される画像、濃度パターン法によって作成される画像など、２値または多値の面積変化によって中間調表現がなされている画像が含まれる。ここでは、便宜上、面積階調画像領域に属する画素を網点画素と称する。網点画素計数工程、網点画素計数手順についても同様である。
【００２３】
上記原稿種別自動判別部は、さらに、上記入力画像データから、連続階調画像領域に属する画素の画素数を計数する印画紙画素数計数部を備え、上記網点画素数計数部、印画紙画素数計数部および高濃度画素計数部の計数結果に基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うようにしてもよい。
【００２４】
この場合、印画紙写真の画素数を考慮に入れることで特定のインクジェット原稿の認識率を向上させることができる。
【００２５】
上記原稿種別自動判別部は、上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数部と、上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の線数を判定する網点線数判定部とを備え、上記網点画素数計数部の計数結果と網点線数判定部の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うようにしてもよい。
【００２６】
この場合、面積階調を有する（網点の）画素数と網点画素の線数の分布（幅）（網点画素の線数（反転回数）のヒストグラムの幅）の広さから、インクジェット原稿を認識する事により、従来の原稿モードで良好に再現する事ができないインクジェット原稿だけを認識する事が可能となり、画質を向上させる事ができる。
【００２７】
上記原稿種別自動判別部は、さらに、上記入力画像データから、連続階調画像領域に属する画素の画素数を計数する印画紙画素数計数部を備え、上記網点画素数計数部、印画紙画素数計数部の計数結果および網点線数判定部の判定結果に基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うようにしてもよい。
【００２８】
この場合、印画紙写真の画素数を考慮に入れることで特定のインクジェット原稿の認識率を向上させることができる。
【００２９】
上記原稿種別自動判別部は、上記入力画像データから、面積階調（網点）画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数部と、上記入力画像データから、予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数部と、上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の線数を判定する網点線数判定部とを備え、上記網点画素数計数部、高濃度画素計数部の計数結果と網点線数判定部の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うようにしてもよい。
【００３０】
この場合、特定インクジェット原稿を判別するためのパラメータとして、高濃度画素数と網点線数の両方が用いられることになるので、さらに、精度よく特定インクジェット原稿を判別することが可能となる。
【００３１】
上記原稿種別自動判別部は、さらに、上記入力画像データから、連続階調画像領域に属する画素の画素数を計数する印画紙画素数計数部を備え、上記網点画素数計数部、高濃度画素計数部、印画紙画素数計数部の計数結果および網点線数判定部の判定結果に基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行うようにしてもよい。
【００３２】
この場合、印画紙写真の画素数を考慮に入れることで特定のインクジェット原稿の認識率を向上させることができる。
【００３３】
本発明に係る画像形成装置は、上記構成の画像処理装置を備えることが好ましい。
【００３４】
この場合、印刷写真や印画紙写真と言った従来の原稿モードでは良好に再現する事ができない、インクジェット特有の特性を持つ原稿を認識して最適な処理を行なう事ができるので、品質の良い画像を出力することのできる画像形成装置を提供することができる。
【００３５】
本発明の原稿種別自動判別プログラムは、入力画像データより原稿種別を自動的に判定する原稿種別自動判別プログラムであって、上記入力画像データから複数種類の特徴量を抽出する手順と、抽出した特徴量から原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータを求める手順と、求めたパラメータに基づいて、該入力画像データに対して面積階調領域に対する処理、あるいは、連続階調領域に対する処理を施した場合、出力画像データが基準レベルに達しないと判断される、特定のインクジェット原稿を判別する手順とをコンピュータに実行させるようになっている。
【００３６】
上記プログラムは、上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数手順と、予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数手順と、上記網点画素数計数手順および高濃度画素計数手順の計数結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿を判別する手順とをコンピュータに実行させてもよい。
【００３７】
また、上記プログラムは、上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数手順と、上記入力画像データから、網点画素の線数を判定する網点線数判定手順と、上記網点画素数計数手順の計数結果と網点線数判定手順の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行う手順とをコンピュータに実行させてもよい。
【００３８】
さらに、上記プログラムは、上記入力画像データから、面積階調画像領域に属する画素の画素数を計数する網点画素数計数手順と、予め定められる濃度領域に属する画素の画素数をカウントする高濃度画素計数手順と、上記入力画像データから、網点画素の線数を判定する網点線数判定手順と、上記網点画素数計数手順、高濃度画素計数手順の計数結果と網点線数判定手順の判定結果を、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータとして、このパラメータに基づいて、特定のインクジェット原稿の判別を行う手順とをコンピュータに実行させてもよい。
【００３９】
以上のことから、コンピュータで上記画像処理方法の各手順（工程）を実行させることができるので、汎用のコンピュータを使用することができる。また、このコンピュータを上記画像処理装置として使用することも可能となる。
【００４０】
上記の各プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録してもよい。
【００４１】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラムによって、上記画像処理装置をコンピュータ上に実現することができる。
【発明の効果】
【００４２】
本発明に係る画像処理装置は、以上のように、上記原稿種別自動判別部が、上記入力画像データから抽出した複数種類の特徴量から得られる、原稿種別の判定に使用する複数種類のパラメータに基づいて、該入力画像データに対して面積階調領域に対する処理、あるいは、連続階調領域に対する処理を施した場合、出力画像データが基準レベルに達しないと判断される、特定のインクジェット原稿を判別することで、すべてのインクジェット原稿を認識するのではなく、従来の画像モード（印刷写真原稿に対する処理、印画紙写真原稿に対する処理）で良好に再現できないインクジェット原稿だけを限定的に認識することにより、認識精度を大幅に向上させる事ができ、最適な画像処理を行う事により画質を向上させる事ができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
〔実施の形態１〕
本発明の実施の１形態について説明すれば、以下の通りである。なお、本実施の形態では、本発明の画像処理装置をデジタルカラー複写機に適用した場合について説明する。他の実施の形態についても同様とする。
【００４４】
図２は、本発明のカラー画像処理装置を適用したデジタルカラー複写機の概略構成を示すブロック図である。
【００４５】
本実施の形態に係るデジタルカラー複写機は、図２に示すように、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３、入力階調補正部１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、及び階調再現処理部２０とから構成されているカラー画像処理装置２を備え、これに、カラー画像入力装置１、カラー画像出力装置３、操作パネル４が接続され、全体としてデジタルカラー複写機を構成している。
【００４６】
上記カラー画像入力装置（画像読取手段）１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えたスキャナ部（図示せず）より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、カラー画像処理装置２に入力するものである。
【００４７】
カラー画像入力装置１にて読み取られたアナログ信号は、カラー画像処理装置２内を、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３、入力階調補正部１４、領域分離処理部１５、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、及び階調再現処理部２０の順で送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号として、カラー画像出力装置３へ出力される。
【００４８】
上記Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部１２は、Ａ／Ｄ変換部１１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。また、シェーディング補正部１２ではカラーバランスの調整を行う。
【００４９】
原稿種別自動判別部１３では、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれカラーバランスの調整がなされたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）を濃度信号などカラー画像処理装置２に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換すると共に、原稿種別の判別を行う。この原稿種別自動判別部１３で生成された原稿種別判定信号は、入力階調補正部１４、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、階調再現処理部２０に出力される。なお、原稿種別自動判別部１３の詳細については後述する。
【００５０】
上記入力階調補正部１４は、下地濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施すものである。
【００５１】
上記領域分離処理部１５は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離するものである。領域分離処理部１５は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、及び階調再現処理部２０へと出力すると共に、入力階調補正部１４より出力された入力信号をそのまま後段の色補正部１６に出力する。
【００５２】
上記色補正部１６は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行うものである。
【００５３】
上記黒生成下色除去部１７は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものであって、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００５４】
黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行う方法（一般的方法）がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙ，出力されるデータをＣ'，Ｍ'，Ｙ'，Ｋ'、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理は以下の式（１）で表わされる。
【００５５】
Ｋ’＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝
Ｃ’＝Ｃ−αＫ’                        （１）
Ｍ’＝Ｍ−αＫ’
Ｙ’＝Ｙ−αＫ’
上記空間フィルタ処理部１８は、黒生成下色除去部１７より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒状性劣化を防ぐように処理するものであって、階調再現処理部２０も、空間フィルタ処理部１８と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基に所定の処理を施すものである。
【００５６】
例えば、領域分離処理部１５にて文字に分離された領域は、特に黒文字或いは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１８による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部２０においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。
【００５７】
また、領域分離処理部１５にて網点領域に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部１８において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部１９では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部２０で、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）が施される。領域分離処理部１５にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。
【００５８】
操作パネル４は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示部（図示せず）と設定ボタンなどより構成され、操作パネル４より入力された情報に基づいてカラー画像入力装置１、カラー画像処理装置２、カラー画像出力装置３の動作が制御される。
【００５９】
上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置３に入力される。このカラー画像出力装置３は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。尚、以上の処理は不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。
【００６０】
原稿種別を自動判別する方法としては、例えば、特開２００２−２３２７０８に記載の方法を用いることができる。本実施の形態では、上記公報に記載の技術に、さらに、原稿種別を判別するためのパラメータとして原稿画像の濃度情報を加え、インクジェット原稿の中でも特定の原稿を判別するようにしている。
【００６１】
図１は、本実施の形態に係る原稿種別自動判別部１３の概略を示すブロック図である。
【００６２】
上記原稿種別自動判別部１３は、図１に示すように、原稿の最小濃度値を算出する最小濃度値算出部２１と、原稿の最大濃度値を算出する最大濃度値算出部２２と、上記最小濃度値算出部２１及び最大濃度値算出部２２にて算出された最小濃度値及び最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する最大濃度差算出手段としての最大濃度差算出部２３と、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和を算出する総和濃度繁雑度算出部２４と、上記最大濃度差算出部２３にて算出された最大濃度差と総和濃度繁雑度算出部２４にて算出された総和濃度繁雑度に対して、各閾値と比較することにより下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域に分離する判定領域設定部２５と、上記判定領域設定部２５において文字・網点領域と判別された画素に対して注目画素が文字か網点かを判定する文字・網点判定部２８と、上記判定領域設定部２５において下地領域・印画紙領域と判別された画素に対して注目画素が下地領域か印画紙領域かを判定する下地・印画紙判定部２９と、注目画素が高濃度領域の画素であるか否かを判定する高濃度画素判定部３７と、文字・網点判定部２８によって文字と判定された画素を計数する文字画素計数部３２、網点と判定された画素を計数する網点画素計数部３３、下地・印画紙判定部２９によって下地と判定された画素を計数する下地画素計数部３４、印画紙写真と判定された画素を計数する印画紙画素計数部３５、高濃度画素判定部３７によって高濃度領域に属する画素と判定された画素を計数する高濃度画素計数部３９および各領域の画素の計数結果に基づいて原稿種別の判別を行う原稿判定部３６を有している。
【００６３】
また、上記判定領域設定部２５は、注目画素の最大濃度差算出部２３にて算出された結果に対し、下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域とに分離するための最大濃度差閾値を設定するための最大濃度差閾値設定部２６と、注目画素の総和濃度繁雑度算出部２４にて算出された結果に対し下地領域・印画紙領域と文字領域・網点領域とに分離するための総和濃度繁雑度閾値を設定するための総和濃度繁雑度閾値設定部２７とを有している。
【００６４】
上記文字・網点判定部２８は、注目画素が文字と網点とのいずれであるかを判別する文字・網点判定閾値を設定するための文字・網点判定閾値設定部３０を有している。
【００６５】
また、上記下地・印画紙判定部２９は、注目画素が下地と印画紙とのいずれであるかを判別する下地・印画紙判定閾値を設定するための下地・印画紙判定閾値設定部３１を有している。
【００６６】
さらに、高濃度画素判定部３７には、注目画素が高濃度領域の画素であるか否かを判別する高濃度画素判定閾値を設定する高濃度画素判定閾値設定部３８が備えられている。
【００６７】
ここで、文字・網点・印画紙写真・下地領域における画素濃度の分布の例を、図３（ａ）〜図３（ｄ）に基づいて説明する。また、それぞれの領域に対する最大濃度差と総和濃度繁雑度による分布図を、図４に基づいて説明する。なお、同図において、最大濃度差＝総和濃度繁雑度以下の領域は、総和濃度繁雑度が最大濃度差以下となることはなく、画素が存在しない領域を示している。
【００６８】
先ず、下地領域の濃度分布は、図３（ａ）に示すように、通常、濃度変化が少ないため最大濃度差及び総和濃度繁雑度ともに非常に小さくなり、図４に示す領域Ａに分布している。したがって、下地・印画紙領域に判別された画素に対して下地・印画紙判定閾値よりも最大濃度差が小さい場合には、下地画素であると判別することが可能である。
【００６９】
また、印画紙写真領域の濃度分布は、図３（ｂ）に示すように、通常、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差及び総和濃度繁雑度はともに小さく、かつ、下地領域よりは多少大きくなるため、図４に示す領域Ｂに分布している。したがって、下地領域・印画紙領域と判別された画素に対して下地・印画紙判定閾値よりも最大濃度差が大きい場合には、印画紙領域であると判別することが可能である。
【００７０】
さらに、網点領域の濃度分布は、図３（ｃ）に示すように、最大濃度差は網点によりさまざまであるが、総和濃度繁雑度が網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が大きくなる。このため、図４に示す領域Ｄのような分布になる。したがって、最大濃度差と文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が大きい場合には、網点画素であると判別することが可能である。
【００７１】
また、文字領域の濃度分布は、図３（ｄ）に示すように、最大濃度差が大きく、それに伴い総和濃度繁雑度も大きくなるが、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和濃度繁雑度は小さくなる。特に、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が小さくなるため、図４に示す領域Ｃのような分布になる。したがって、文字・網点領域に判別された画素において、最大濃度差と文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が小さい場合には、文字画素であると判別することが可能である。
【００７２】
上述したように、下地領域及び印画紙写真領域は、最大濃度差及び総和濃度繁雑度が文字領域・網点領域に比べて小さくなる。したがって、最大濃度差を最大濃度差閾値と比較するとともに、総和濃度繁雑度を総和濃度繁雑度閾値と比較することにより、注目画素を下地・印画紙領域と文字・網点領域に分離することが可能となる。
【００７３】
上記の領域分離の原理を用いて、原稿種別判別処理の動作を、図１に示すブロック図及び図５に示すフローチャートに基づいて説明する。なお、説明は、注目画素を含むｎ×ｍ（例えば、１５×１５）のブロックについて説明する。
【００７４】
先ず、注目画素を含むｎ×ｍのブロックにおける最小濃度値を算出するとともに（Ｓ１）、最大濃度値の算出を行う（Ｓ２）。次いで、算出された最小濃度値及び最大濃度値を用いて最大濃度差を算出し（Ｓ３）、さらに、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和、つまり総和濃度繁雑度を算出する（Ｓ４）。
【００７５】
次に、算出された最大濃度差と最大濃度差閾値との比較、及び算出された総和濃度繁雑度と総和濃度繁雑度閾値との比較が行なわれる（Ｓ５）。そして、最大濃度差が最大濃度差閾値よりも小さく、かつ、総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値よりも小さいと判断されたときには、注目画素は下地・印画紙領域であると判断される（Ｓ６）。一方、Ｓ５において上記条件を充たさないときには、文字・網点領域であると判断される（Ｓ７）。
【００７６】
上記のＳ６に示す下地・印画紙領域においては、算出された最大濃度差と下地・印画紙判定閾値との比較が行なわれ（Ｓ８）、最大濃度差の方が小さければ下地領域であると判定され（Ｓ１０）、最大濃度差の方が大きければ印画紙領域であると判定される（Ｓ１１）。
【００７７】
一方、上記Ｓ７に示す文字・網点領域においては、算出された総和濃度繁雑度と最大濃度差に文字・網点判定閾値を掛けた値との比較が行なわれ（Ｓ９）、総和濃度繁雑度の方が小さければ文字領域であると判定され（Ｓ１２）、総和濃度繁雑度の方が大きければ、網点領域であると判定される（Ｓ１３）。
【００７８】
通常、上記のＳ１〜Ｓ１３のステップを繰り返すことによって、全ての分割領域に対して下地領域、印画紙領域、文字領域、網点領域の判断を行った後、これらの判断情報に基づいて原稿の種別の判別を行う。
【００７９】
この場合の原稿種別の判別は、例えば、プレスキャンを行った画像データを用いて画素の判別を行い、判別された画素数をカウントし、予め用意されている下地領域、印画紙領域、網点領域及び文字領域に対する閾値と比較することにより原稿全体の種別の判定をする。
【００８０】
例えば、文字領域の比率と網点領域の比率とが、それぞれ閾値以上の場合は、文字／網点原稿（文字印刷写真原稿）であると判定される。また、文字、網点、印画紙写真の順に検出精度が高いとすると、文字領域の比率が全画素数の３０％の場合には文字原稿、網点領域の比率が全画素数の２０％の場合には網点原稿（印刷写真原稿）、印画紙写真領域の比率が全画素数の１０％の場合には印画紙写真原稿であると判定する。ここでは、原稿種別として、文字原稿、文字印刷写真原稿、印刷写真原稿、印画紙写真原稿、文字印画紙写真原稿に判別する。尚、原稿種別の判別は、プレスキャンを行うのではなく、ハードディスク等の記憶手段に一旦格納された画像データを用いて行っても良い。
【００８１】
そして、原稿種別判別後の各処理は以下のようになる。
【００８２】
各領域が混在しないと判別された場合は上述した領域分離処理と同様である。一方、複数の領域が混在すると判別された場合はそれぞれの領域処理の中間パラメータを使用し、原稿種別判別処理で判別されなかった領域処理のパラメータは使用しないようにすればよい。
【００８３】
例えば、入力画像（原稿）が文字原稿であると判別された場合は、入力階調補正処理では、ハイライトを多めに除去したり、コントラストを大きくするような補正曲線を用いる。
【００８４】
また、色文字に対しては、彩度を重視した色補正処理を行う一方、黒文字に対しては、黒生成下色除去処理では黒生成量が多めに設定される。また、文字に対しては、空間フィルタ処理でエッジを強調し、平滑化処理を弱くするようにフィルタ係数を設定する等のパラメータの切り替え等が行われる。
【００８５】
入力画像が文字印画紙写真原稿であると判別された場合は、各処理において、文字原稿処理と印画紙写真原稿処理の中間パラメータを用いた処理が行われる。文字原稿又は印画紙写真原稿のいずれを重視するかにより、入力階調補正処理では、印画紙写真原稿処理と文字原稿処理との中間のパラメータを用いてハイライトの除去やコントラストの調整を行い、また、彩度の強弱や階調性のバランスが極端にならないような色補正処理を行う。また、黒生成下色除去処理では、印画紙写真画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整を行うようにすればよい。
【００８６】
上記のＳ１〜Ｓ１３の各ステップによって、インクジェット方式で作成された原稿（以下、インクジェット原稿と称する）を読み込んで、認識処理される例を以下に説明する。
【００８７】
（１）普通紙などに出力されたオフィス文書（図表など）
普通紙などに出力されたオフィス文書において、表など線と文字だけで構成されている文書は「文字原稿」として認識され印刷物などの文字原稿と同じ処理を行なっても問題ない。
【００８８】
カラーの図などを含む場合は、図表部分が網点として認識されるため「文字印刷原稿」として認識される。網点として認識される図表部分にはモアレ抑制のための平滑化処理が行なわれるため粒状感抑制の効果があり問題ない。
【００８９】
普通紙出力のインクジェット原稿は、写真専用紙に出力されたものに比べて鮮やかではなく、くすんだ色で出力が行なわれる。そのため色補正処理も印刷用の色補正テーブルを用いる方が適している。
【００９０】
（２）高解像度インクジェット出力による写真（写真専用紙）
２８８０ｄｐｉなどの高解像度のインクジェット方式の画像形成装置（プリンタ・複写機・複合機など）により出力された写真は、一般的なカラー複写機（６００ｄｐｉ程度）で読み取りを行ってもほとんどの画素を読み取る事ができない。そのため「印画紙写真原稿」として認識される。もともと画素を読み取る事ができないので粒状感は発生しないのに加え、印画紙写真と写真専用紙に出力されたインクジェット方式による写真の色再現域は近いので、印画紙写真用の色補正テーブルを用いて処理を行っても問題ない。
【００９１】
（３）中低解像度インクジェット出力による写真
１２００ｄｐｉ程度の低中解像度インクジェット方式の画像形成装置により出力された写真の場合、一般的なカラー複写機（６００ｄｐｉ程度）で読み取りを行った場合、一部の画素を読み取る事ができる。たとえば、低中解像度のインクジェット方式により出力された原稿中の濃度が低い領域の場合、画素の密度が低い、すなわち、画素同士の距離が離れているので低解像度の画像読み取り装置でも画素の有無を判定できる事になる。逆に濃度が上がるにつれて徐々に画素の有無を判定できなくなり、印画紙領域との判別が困難になる。この場合以下の３パターンに分類される。
【００９２】
尚、以下では、入力画像データがＲＧＢ信号であるとして説明する。すなわち、濃度が濃いとは、ＲＧＢ信号のうち何れかの色成分の値が低いものを指し、濃度が薄いとは、ＲＧＢ信号全ての色成分の値が高いものを指すものとする。
【００９３】
Ｉ：全体的に濃度が薄い場合
全体的に濃度が薄い場合は、画像全域で網点画素がカウントされるため、「印刷写真原稿（もしくは文字印刷写真原稿）」と判定される。この場合、網点と判定された領域についてはモアレ抑制のための平滑化処理が行なわれる。また、全体的に薄いため印刷写真用の色補正処理を行なっても問題はない。
【００９４】
ＩＩ：全体的に濃度が濃い場合
全体的に濃度が濃い場合は、網点と判定される領域がほとんど存在しないため、「印画紙写真原稿」として判定される。画像全体で画素の読み取りができないため粒状感は発生しないので問題はない。
【００９５】
III ：濃度の薄い領域と濃い領域が混在している場合
もともと網点画素のカウントが少ないのに加えて、濃度の濃い領域・薄い領域が混在するために画像の内容によって印刷写真原稿と判定されたり印画紙写真原稿と判定されたりするため判定結果が一定しない。例えば、印刷写真原稿と判定された場合、薄い領域での粒状感は発生しないが、濃い領域（暗い領域と鮮やかな領域）で階調の潰れが発生することがある。印画紙写真と判定された場合、濃い領域での階調のつぶれは発生しないが、薄い領域での粒状感が発生することがある。
【００９６】
このように、濃度の薄い領域と濃い領域が混在している原稿では、印刷写真原稿と印画紙写真原稿の中間的な特性を持っていると考えられる。従って、印画紙写真原稿を印刷写真モードで出力した場合の不具合、あるいは逆に印刷写真原稿を印画紙写真モードで出力した場合の不具合に近いものが発生する。
【００９７】
このように、上記の（３）−IIIの場合、すなわち中低解像度（１２００ｄｐｉ程度）のインクジェット方式の画像形成装置により出力された写真であり、濃度の薄い領域と濃い領域が混在している場合だけが画像劣化が発生する虞があるので、この場合を特定インクジェット原稿として判別することにより、インクジェット方式で出力された全ての原稿を良好に再現することが可能となる。
【００９８】
特定インクジェット原稿を認識するための条件は以下の通りである。
【００９９】
（ａ）網点画素のカウント数が多くない（閾値以下）
（ｂ）高濃度画素のカウントが閾値以上
（ｃ）印画紙画素のカウントが閾値以上
（３）の条件は必須ではないが、この条件を考慮に入れることにより変換精度を向上させることが可能となる。これら３つのパラメータから判定のための数式を設定してもよいし、パラメータの組み合わせによるルックアップテーブルによる判定を行ってもよい。
【０１００】
従って、本実施の形態では、図５に示すフローチャートにおいて、Ｓ１〜Ｓ１３までの処理と並行して、Ｓ１４〜Ｓ１５において高濃度画素についての処理を施している。
【０１０１】
すなわち、高濃度画素のカウントは、ある程度の濃度をもつ画素のカウントを行なう。高濃度画素には、ＲＧＢＣＭＹといった鮮やかな色だけでなく、黒などの暗い色のカウントも行なう。判定条件としては単純に、以下の式、
Ｒ＜ＴＨまたはＧ＜ＴＨまたはＢ＜ＴＨ（図５のＳ１４）
として判定できる。ここで、閾値色成分毎に閾値を設定しても良い。閾値ＴＨの値としては、例えば、入力画像データが８ビットの場合、３０程度の値が設定される。
【０１０２】
つまり、Ｒ、Ｇ、Ｂの何れかが閾値ＴＨよりも小さければ、高濃度画素であると判断し、高濃度画素数としてカウントする。
【０１０３】
図５に示すフローチャートのＳ１６において、全ての画素に対して、下地画素、印画紙画素、文字画素、網点画素、そして、高濃度画素の各カウントが終了したか否かが判断され、原稿種別（特定インクジェット原稿の判別）処理を行う。
【０１０４】
次に、特定インクジェット原稿を判別するための処理の流れについて、図６に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【０１０５】
ここで、網点画素数、印画紙画素数、高濃度画素数をそれぞれＣｓ,Ｃｐ,Ｃｈとする。
【０１０６】
まず、図５に示すフローチャートによって得られた情報（下地画素数、印画紙画素数、文字画素数、網点画素数）に基づいて、原稿種別の判定を行う（Ｓ１７）。
【０１０７】
次に、判定した原稿種別が印刷写真原稿であるか否かを判断する（Ｓ１８）。ここで、印刷写真原稿でないと判定されれば、Ｓ１９に移行し、印画紙写真原稿であるか否かを判断する。ここで、印画紙写真原稿であると判断されれば、Ｓ２０に移行し、印画紙写真原稿でないと判断されれば、Ｓ２４に移行しＳ１７において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。
【０１０８】
また、Ｓ１８において、判定した原稿種別が印刷写真原稿であると判断されれば、Ｓ２０に移行する。
【０１０９】
Ｓ２０では、以下の条件式から網点画素の数が多くないことを判定する。
【０１１０】
ＴＨ１＜Ｃｓ＜ＴＨ２
つまり、上記の条件式を満たさない場合、Ｓ２４に移行して、Ｓ１７において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ１は印画紙写真と特定インクジェット原稿とを判別するための閾値で、印画紙写真と判別されない最低限の網点画素カウント数を示しているす。閾値ＴＨ１の値としては、例えば、画像全体の画素数に対して３〜５％程度の値が設定される。閾値ＴＨ２は印刷写真と特定インクジェット原稿とを判別するための閾値で、印刷写真と判別されない最大限の網点画素カウント数を示している。閾値ＴＨ２の値としては、例えば、画像全体の画素数に対して１０〜２０％程度の値が設定される。
【０１１１】
続いて、印画紙写真画素の数が所定数以上存在することを以下の条件式から判定する（Ｓ２１）。
【０１１２】
Ｃｐ＞ＴＨ３
このステップは必須ではないが、この判定を行なう事により判定精度を向上させることができる。印刷写真原稿には印画紙と判定される画素はほとんど存在しないが、特定インクジェット原稿には少なからず存在する。この特性を判定するのがこの処理となる。
【０１１３】
この条件式を満たさない場合、Ｓ２４に移行し、Ｓ１７において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ３は網点部分の少ない印刷写真原稿と特定インクジェット原稿との判別閾値で、印刷写真と判別されない最小限の印画紙画素カウント数を示している。閾値ＴＨ３の値としては、例えば、画像全体の画素数に対して２〜５％程度の値が設定される。
【０１１４】
続いて、以下の条件式からある程度高濃度画素が含まれる事を判定する（Ｓ２２）。
【０１１５】
ＴＨ４＜Ｃｈ
この条件式を満たさない場合、Ｓ２４に移行してＳ１７において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ４は階調のつぶれが発生しても画質劣化が認められない最大限の画素数を示している。閾値ＴＨ４の値としては、例えば、画像全体の画素数に対して５〜１０％程度の値が設定される。以上より、印刷写真原稿、または、印画紙写真原稿と判定され、Ｓ２０・Ｓ２１・Ｓ２２の条件を充たす場合、特定インクジェット原稿であると判定する（Ｓ２３）。
【０１１６】
上記の処理では、最初に原稿種別の判別を行い、「印画紙写真原稿」あるいは「印刷写真原稿」と認識された場合にのみＳ２０〜Ｓ２２の処理を行うようにしている。この場合、文字を含んでいるかどうかによって処理内容に差がないため、印画紙写真原稿と印刷写真原稿だけに限定して記載している。「印刷写真原稿」ではなく「印刷写真原稿あるいは文字印刷写真原稿」としても良い。
【０１１７】
また、Ｓ１７の原稿種別判別までの処理は既存のハードウェアを流用できるので、ハードウェアの開発を容易にすることができる。
【０１１８】
また、上記の処理では、下地領域・印画紙写真領域・文字領域・網点領域の画素に分離し、原稿種別判定を行った後、特定インクジェット原稿の識別処理を行っているが、原稿種別を判定せずに、単に、下地領域・印画紙写真領域・文字領域・網点領域の画素に分離した後に特定インクジェット原稿の識別処理を行うようにしてもよい。
【０１１９】
具体的には、図５に示すＳ１６の後、直ぐに図７に示すＳ３７において網点画素数の判定を行う。ここでの判定処理は、図６に示すＳ２０と同じである。以下のＳ３８〜Ｓ４１までの処理は、図６に示すＳ２１〜Ｓ２４までの処理と同じであるので、その説明は省略する。
【０１２０】
続いて、特定インクジェット原稿と判定された場合、図２に示すカラー画像処理装置２において、原稿種別判定信号に基づいて以下のような処理を行なう。
【０１２１】
色補正部１６では、印画紙写真と同様、高濃度部で階調の潰れが発生しないような色補正処理を行う。例えば、印画紙写真用の色補正テーブルを用いれば良い。
【０１２２】
また、黒生成下色除去部１７では、暗部での階調の潰れが発生しないように黒生成量・下色除去量を設定する。
【０１２３】
さらに、空間フィルタ処理部１８では、領域分離処理で網点（面積階調）と認識される領域については平滑化を行う。平滑化の強度は印刷写真原稿より弱く設定する。印画紙写真と認識される領域については、網点領域とのギャップを軽減するために、印画紙写真原稿とほぼ同じか多少平滑成分を強くする。
【０１２４】
また、階調再現処理部２０では、印画紙写真原稿と同じく階調性重視の階調再現処理、例えば、ディザ処理ではディザマトリクスサイズを大きくし誤差拡散処理では拡散マトリクスを大きくして処理を行う。
【０１２５】
以上では、原稿種別を判別する方法について説明したが、原稿種別の判別を行うのではなく、特定インクジェット原稿であることを示す信号を上記の色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、階調再現処理部２０に出力するようにしてもよい。
【０１２６】
制御信号としては、特定インクジェット原稿を示す信号を１つ出力しても良く、下記条件の信号をそれぞれ出力し、色補正部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、階調再現処理部２０で各信号の論理積を取り判定するようにしても良い。
（ａ）網点画素のカウント数が多くない  
（ｂ）高濃度画素のカウントが閾値以上
（ｃ）印画紙画素のカウントが閾値以上
図８に、本発明が適用されたカラー画像処理装置１０２を備える、実施の一形態である画像読取装置（フラットベッドスキャナ）の構成をブロック図にて示す。
【０１２７】
図８に示すように、カラー画像処理装置１０２は、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３とから構成されており、これに、カラー画像入力装置１が接続され、全体として画像読取装置を構成している。
【０１２８】
カラー画像入力装置１（画像読取手段）は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、カラー画像処理装置１０２に入力するものである。
【０１２９】
カラー画像入力装置１にて読み取られたアナログ信号は、カラー画像処理装置１０２内を、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３の順で送られ、ＲＧＢのデジタルカラー信号として、パーソナルコンピュータなどへ出力される。
【０１３０】
Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部１２は、Ａ／Ｄ変換部１１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。また、シェーディング補正部１２ではカラーバランスの調整を行う。
【０１３１】
原稿種別自動判別部１３は、シェーディング補正部にて各種の歪みが取り除かれカラーバランスの調整がなされたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）を濃度信号などカラー画像処理装置１０２に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換すると共に、上記した方法で原稿種別の判別を行い、その結果を原稿種別判定信号として出力する。
【０１３２】
上述した各処理が施された画像データは、コンピュータやプリンタに入力される。尚、以上の処理は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。
【０１３３】
本実施の形態１では、特定インクジェット原稿を識別するためのパラメータとして高濃度画素数を採用した例について説明したが、以下の実施の形態２では、上記パラメータとして網点線数を採用した例について説明する。
【０１３４】
〔実施の形態２〕
本発明の他の実施の形態について説明すれば、以下の通りである。
【０１３５】
本実施の形態では、前記実施の形態１の図１に示す原稿種別自動判別部１３に代えて、図９に示す原稿種別自動判別部１１３を採用している。
【０１３６】
上記原稿種別自動判別部１１３は、最小濃度値を算出する最小濃度値算出部５１と、最大濃度値を算出する最大濃度値算出部５２と、上記最小濃度値算出部５１及び最大濃度値算出部５２にて算出された最小濃度値及び最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する最大濃度差算出手段としての最大濃度差算出部５３と、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和を算出する総和濃度繁雑度算出部５４と、上記最大濃度差算出部５３にて算出された最大濃度差と総和濃度繁雑度算出部５４にて算出された総和濃度繁雑度に対して、各閾値と比較することにより下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域に分離する判定領域設定部５５と、上記判定領域設定部５５において文字・網点領域と判別された画素に対して注目画素が文字か網点かを判定する文字・網点判定部５８と、上記判定領域設定部５５において下地領域・印画紙領域と判別された画素に対して注目画素が下地領域か印画紙領域かを判定する下地・印画紙判定部５９と、文字と判定された画素を計数する文字画素計数部６２、網点と判定された画素を計数する網点画素計数部６３、さらに網点と判定された画素について網点の線数を判定する網点線数判定部７０、下地と判定された画素を計数する下地画素計数部６４、印画紙写真と判定された画素を計数する印画紙画素計数部６５、および各領域の画素の計数結果に基づいて原稿種別の判別を行う原稿判定部６６を有している。
【０１３７】
また、上記判定領域設定部５５は、注目画素の最大濃度差算出部５３にて算出された結果に対し、下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域とに分離するための最大濃度差閾値を設定するための最大濃度差閾値設定部５６と、注目画素の総和濃度繁雑度算出部５４にて算出された結果に対し下地領域・印画紙領域と文字領域・網点領域とに分離するための総和濃度繁雑度閾値を設定するための総和濃度繁雑度閾値設定部５７とを有している。
【０１３８】
上記文字・網点判定部５８は、注目画素が文字と網点とのいずれであるかを判別する文字・網点判定閾値を設定するための文字・網点判定閾値設定部６０を有し、上記下地・印画紙判定部５９は、注目画素が下地と印画紙とのいずれであるかを判別する下地・印画紙判定閾値を設定するための下地・印画紙判定閾値設定部６１を有している。また、上記網点線数判定部７０には、網点の線数を判別するための網点線数判定閾値設定部７１が備えられている。
【０１３９】
なお、上記網点線数判定部７０と網点線数判定閾値設定部７１以外の各部は、前記実施の形態１の原稿種別自動判別部１３の各部と同じである。
【０１４０】
ここで、網点線数判定の例を、図１０（ａ）（ｂ）に基づいて説明する。
【０１４１】
注目画素が網点画素であると判定されたものについては、総和濃度繁雑度算出部５４で算出された総和濃度煩雑度を最大濃度差算出部５３で算出した最大濃度値で割ることにより反転回数（隣接する画素の濃度が低濃度から高濃度、高濃度から低濃度に変わる回数）の指標（以降、単に、反転回数と記載する。）とし、反転回数のヒストグラムを作成する。前記の実施の形態１で説明した図３（ｃ）に示すように、網点画素については、網点画素が存在するところが最大濃度値であり、網点画素が存在するごとに総和濃度煩雑度が加算されるため、総和濃度煩雑度を最大濃度値で除算することにより、反転回数の指標とすることができる。なお、反転回数の多いものを高線数網点、反転回数の少ないものを低線数網点と判定することができる。
【０１４２】
ヒストグラムについては、ハードウェアの簡易化を考え、ある程度の反転回数毎に分割したヒストグラムでもよい。
【０１４３】
印刷（網点）原稿（印刷写真）においては、図１０（ａ）に示すように、通常、単一の線数が用いられるため、ある特定の反転回数で、反転回数の値の分布が狭いヒストグラムが形成される。
【０１４４】
一方、インクジェットプリンタ原稿においては、下記に示す特徴を有していることから、図１０（ｂ）に示すように、反転回数の値の分布が広いヒストグラムが形成される。
（１）中間調として誤差拡散方式やブルーノイズマスク法が用いられることが多い。（例えば、日本画像学会誌  第４０巻  第３号（２００１）  ２３７〜２４３頁参照。）
（２）上記方式は面積階調でありドットによる濃淡の表現ができないため、ドットの数やパターン形状を変えて表現されており、低濃度域から高濃度域になるほど、ドットがとドットの間隔が小さくなっていき、ドットが結合するといった現象が起こるため、濃度により反転回数が大きく異なってくる。
（３）原稿の横方向（インクジェットヘッドの移動する方向と平行な方向）と縦方向（インクジェットヘッドの移動する方向と垂直な方向）とで解像度が異なる場合があり、縦方向と横方向で反転回数が異なったものとなる。
（４）また、インクジェットプリンタには、インク滴の量によりドットを制御するものがあり（例えば、マルチドロップ方式）、ドットが大きくなるほど一定マスク内の反転回数は少なくなる。
（５）画像入力装置の解像度よりも高い解像度で画像が形成されている場合、例えば、画像入力装置の解像度６００ｄｐｉ（ｄｏｔ  ｐｅｒ  ｉｎｃｈ）に対し２８８０ｄｐｉの解像度で画像が形成されている場合、個々のドットを読み取ることは困難であり、反転回数にバラツキが発生しやすくなる。
【０１４５】
これらの理由により、インクジェット原稿における反転回数のヒストグラムは、図８（ｂ）に示すように、値の分布幅の広いヒストグラムが作成される。
【０１４６】
従って、ヒストグラムの幅、すなわち網点線数の幅（線数幅）によって、印刷原稿であるのか、あるいはインクジェット原稿であるのかを判定することができる。
【０１４７】
続いて、上記の原稿種別自動判別部１１３における処理の流れについて、図１１に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【０１４８】
なお、図１１に示すフローチャートにおいて、Ｓ５１〜Ｓ６３までの処理は、前記実施の形態１の図５に示すフローチャートのＳ１〜Ｓ１３までの処理と同じである。異なるのは、網点線数を認識するための処理（Ｓ６４）がＳ６３の後に追加された点である。
【０１４９】
すなわち、Ｓ６４では、Ｓ６３において網点領域であると判定された領域の網点線数の認識が行われる。
【０１５０】
そして、Ｓ６５において、全ての画素の処理が終了したか否かが判定され、終了していなければＳ５１に移行し、終了していれば、図１２に示す特定インクジェット原稿を識別するための処理を実行する。
【０１５１】
特定インクジェット原稿を認識するための条件は、
（ａ）網点画素のカウントが閾値以上
（ｂ）印画紙画素のカウントが閾値以上
（ｃ）網点線数幅が閾値以上
である。
【０１５２】
これら３つのパラメータから、判定のための数式を設定してもいいし、パラメータの組み合わせによるルックアップテーブルによる判定を行なっても良い。
【０１５３】
また、網点線数の幅については、図１０（ａ）（ｂ）に示すように反転回数のヒストグラムの度数が検出される区分数の総和を網点線数幅とする。
【０１５４】
次に、上記の条件を利用して特定インクジェット原稿を判別するための処理の流れについて、図１２に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【０１５５】
ここで、網点画素数、印画紙画素数をそれぞれＣｓ,Ｃｐとし、網点線数をＷｓとする。
【０１５６】
まず、図１１に示すフローチャートによって得られた情報（下地画素数、印画紙画素数、文字画素数）に基づいて、原稿種別の判定を行う（Ｓ６６）。
【０１５７】
次に、判定した原稿種別が印刷写真原稿であるか否かを判断する（Ｓ６７）。ここで、印刷写真原稿でないと判定されれば、Ｓ６８に移行し、印画紙写真原稿であるか否かを判断する。ここで、印画紙写真原稿であると判断されれば、Ｓ６９に移行し、印画紙写真原稿でないと判断されれば、Ｓ７３に移行しＳ６６において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。
【０１５８】
また、Ｓ６７において、判定した原稿種別が印刷写真原稿であると判断されれば、Ｓ６９に移行する。
【０１５９】
Ｓ６９では、以下の条件式から網点画素の数が所定数存在するかを判定する。
【０１６０】
ＴＨ２１＜Ｃｓ
この条件式を満たさない場合、Ｓ７３に移行してＳ６６において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ１は印画紙写真と特定インクジェット原稿とを判別するための閾値で、印画紙写真と判別されない最低限の網点カウント数を示している。閾値ＴＨ２１の値としては、例えば、画像全体の画素数に対して３〜５％程度の値が設定される。
【０１６１】
次に、Ｓ７０では、以下の条件式から印画紙写真画素の数が所定数以上存在することを判定する。印刷写真原稿には印画紙と判定される画素はほとんど存在しないが、特定インクジェット原稿には少なからず存在する。この特性を判定するのがこの処理となる。
【０１６２】
ＴＨ２２＜Ｃｐ
この条件式を満たさない場合、Ｓ７３に移行してＳ６６において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ３は網点部分の少ない印刷写真原稿と特定インクジェット原稿との判別閾値で、印刷写真と判別されない最小限の印画紙画素カウント数を示している。閾値ＴＨ２２の値としては、例えば、画像全体の画素数に対して２〜５％程度の値が設定される。
【０１６３】
続いて、Ｓ７１では、以下の条件式から網点画素の線数にバラツキがあるかを判定する。印刷写真原稿は、一定の網点線数で印刷が行われるため、ドットのバラツキがなく網点線数幅は狭くなる。インクジェット原稿においては、上記した理由により、反転回数のバラツキが発生しやすくなるため、網点線数幅が広くなる。
【０１６４】
ＴＨ２３＜Ｗｓ
この条件式を満たさない場合、Ｓ６６において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ２３は印刷写真原稿における一般的な網点線数幅の最大限を示している。閾値ＴＨ２３の値としては、例えば、ブロックを１５×１５画素、ヒストグラムの区分数を１５とした場合、２程度の値が設定される。
【０１６５】
上記では、最初に原稿種別の判別を行い、「印画紙写真原稿」あるいは「印刷写真原稿」と認識された場合にのみ上記の特定インクジェット原稿の識別処理を施している。この場合、文字を含んでいるかどうかによって処理内容に差がないため、印画紙写真原稿と印刷写真原稿だけに限定して記載している。「印刷写真原稿」ではなく「印刷写真原稿あるいは文字印刷写真原稿」としても良い。
【０１６６】
また、上記のように最初に原稿種別の判別を行うのではなく、下地領域・印画紙写真領域・文字領域・網点領域の画素に分離した後、直ぐにＳ６９〜Ｓ７１の処理を行うようにしてもよい。
【０１６７】
具体的には、図１１に示すＳ１６の後、直ぐに図１３に示すＳ８６において網点画素数の判定を行う。ここでの判定処理は、図１２に示すＳ６９と同じである。以下のＳ８７〜Ｓ９０までの処理は、図１２に示すＳ７０〜Ｓ７３までの処理と同じであるので、その説明は省略する。
【０１６８】
本実施の形態２では、特定インクジェット原稿を識別するためのパラメータとして、網点線数幅を採用した例について説明した。また、前記実施の形態１では、特定インクジェット原稿を識別するためのパラメータとして、高濃度画素数を採用した例について説明した。以下の実施の形態３では、特定インクジェット原稿を識別するためのパラメータとして、高濃度画素数と網点線数幅の両方を採用した例について説明する。
【０１６９】
〔実施の形態３〕
本発明のさらに他の実施の形態について説明すれば、以下の通りである。
【０１７０】
本実施の形態では、前記実施の形態１の図１に示す原稿種別自動判別部１３に代えて、図１４に示す原稿種別自動判別部２１３を採用している。
【０１７１】
上記原稿種別自動判別部２１３は、最小濃度値を算出する最小濃度値算出部８１と、最大濃度値を算出する最大濃度値算出部８２と、上記最小濃度値算出部８１及び最大濃度値算出部８２にて算出された最小濃度値及び最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する最大濃度差算出手段としての最大濃度差算出部８３と、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和を算出する総和濃度繁雑度算出部８４と、上記最大濃度差算出部８３にて算出された最大濃度差と総和濃度繁雑度算出部８４にて算出された総和濃度繁雑度に対して、各閾値と比較することにより下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域に分離する判定領域設定部８５と、上記判定領域設定部８５において文字・網点領域と判別された画素に対して注目画素が文字か網点かを判定する文字・網点判定部８８と、上記判定領域設定部８５において下地領域・印画紙領域と判別された画素に対して注目画素が下地領域か印画紙領域かを判定する下地・印画紙判定部８９と、注目画素が高濃度領域の画素であるか否かを判定する高濃度画素判定部９７と、文字と判定された画素を計数する文字画素計数部９２、網点と判定された画素を計数する網点画素計数部９３、高濃度画素と判定された画素数を計数する高濃度画素計数部９９、さらに網点と判定されたものについて網点の線数を判定する網点線数判定部１００、下地と判定された画素を計数する下地画素計数部９４、印画紙写真と判定された画素を計数する印画紙画素計数部９５、および各領域の画素の計数結果に基づいて原稿種別の判別を行う原稿判定部９６を有している。
【０１７２】
また、上記判定領域設定部８５は、注目画素の最大濃度差算出部８３にて算出された結果に対し、下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域とに分離するための最大濃度差閾値を設定するための最大濃度差閾値設定部８６と、注目画素の総和濃度繁雑度算出部８４にて算出された結果に対し下地領域・印画紙領域と文字領域・網点領域とに分離するための総和濃度繁雑度閾値を設定するための総和濃度繁雑度閾値設定部８７とを有している。
【０１７３】
上記文字・網点判定部８８は、注目画素が文字と網点とのいずれであるかを判別する文字・網点判定閾値を設定するための文字・網点判定閾値設定部９０を有し、上記下地・印画紙判定部８９は、注目画素が下地と印画紙とのいずれであるかを判別する下地・印画紙判定閾値を設定するための下地・印画紙判定閾値設定部９１を有している。
【０１７４】
さらに、高濃度画素判定部９７には、注目画素が高濃度領域の画素であるか否かを判別する高濃度画素判定閾値を設定する高濃度画素判定閾値設定部９８が備えられている。
【０１７５】
また、上記網点線数判定部１００には、網点の線数を判別するための網点線数判定閾値設定部１０１が備えられている。
【０１７６】
なお、上記高濃度画素判定部９７と高濃度画素判定閾値設定部９８、網点線数判定部１００と網点線数判定閾値設定部１０１、以外の各部は、前記実施の形態１の原稿種別自動判別部１３の各部と同じである。
【０１７７】
また、上記高濃度画素判定部９７と高濃度画素判定閾値設定部９８は、前記実施の形態１の高濃度画素判定部３７と高濃度画素判定閾値設定部３８と同じであり、上記網点線数判定部１００と網点線数判定閾値設定部１０１は、前記実施の形態２の網点線数判定部７０と網点線数判定閾値設定部７１と同じである。
【０１７８】
続いて、上記の原稿種別自動判別部２１３における処理の流れについて、図１５に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【０１７９】
なお、図１５に示すフローチャートにおいて、Ｓ１０１〜Ｓ１１４までの処理は、前記実施の形態２の図１１に示すフローチャートのＳ５１〜Ｓ６４までの処理と同じであり、Ｓ１１５〜Ｓ１１７までの処理は、前記実施の形態１の図５に示すフローチャートのＳ１４〜Ｓ１６と同じである。
【０１８０】
そして、図１５に示すフローチャートにおいて、Ｓ１１７において、全ての画素の処理が終了したか否かが判定され、終了していなければＳ１０１及びＳ１１５に移行し、終了していれば、図１６に示す特定インクジェット原稿を識別するための処理を実行する。
【０１８１】
特定インクジェット原稿を認識するための条件は、
（ａ）網点画素のカウントが閾値以上
（ｂ）印画紙画素のカウントが閾値以上
（ｃ）高濃度画素のカウントが閾値以上
（ｄ）網点線数幅が閾値以上
である。
【０１８２】
これら４つのパラメータから判定のための数式を設定してもいいし、パラメータの組み合わせによるルックアップテーブルによる判定を行なっても良い。
【０１８３】
また、網点線数の幅については、図１０（ａ）（ｂ）に示すように反転回数のヒストグラムの度数が検出される区分数の総和を網点線数幅とする。
【０１８４】
次に、上記の条件を利用して特定インクジェット原稿を判別するための処理の流れについて、図１６に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【０１８５】
ここで、網点画素数、印画紙画素数、高濃度画素数をそれぞれＣｓ,Ｃｐ，Ｃｈとし、網点線数をＷｓとする。
【０１８６】
まず、図１５に示すフローチャートによって得られた情報（下地画素数、印画紙画素数、文字画素数）に基づいて、原稿種別の判定を行う（Ｓ１１８）。
【０１８７】
次に、判定した原稿種別が印刷写真原稿であるか否かを判断する（Ｓ１１９）。ここで、印刷写真原稿でないと判定されれば、Ｓ１２０に移行し、印画紙写真原稿であるか否かを判断する。ここで、印画紙写真原稿であると判断されれば、Ｓ１２１に移行し、印画紙写真原稿でないと判断されれば、Ｓ１２６に移行しＳ１１８において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。
【０１８８】
また、Ｓ１１９において、判定した原稿種別が印刷写真原稿であると判断されれば、Ｓ１２１に移行する。
【０１８９】
Ｓ１２１では、以下の条件式から網点画素の数が所定数存在するかを判定する。
【０１９０】
ＴＨ３１＜Ｃｓ
この条件式を満たさない場合、Ｓ１２６に移行してＳ１１８において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ３１は印画紙写真と特定インクジェット原稿とを判別するための閾値で、印画紙写真と判別されない最低限の網点画素カウント数を示している。閾値ＴＨ３１の値としては、例えば、画像全体の画素数に対して３〜５％程度の値が設定される。
【０１９１】
次に、Ｓ１２２では、以下の条件式から印画紙写真画素の数が所定数以上存在することを判定する。印刷写真原稿には印画紙と判定される画素はほとんど存在しないが、特定インクジェット原稿には少なからず存在する。この特性を判定するのがこの処理となる。
【０１９２】
ＴＨ３２＜Ｃｐ
この条件式を満たさない場合、Ｓ１２６に移行してＳ１１８において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ３２は網点部分の少ない印刷写真原稿と特定インクジェット原稿との判別閾値で、印刷写真と判別されない最小限の印画紙画素カウント数を示している。閾値ＴＨ３２の値としては、例えば、画像全体の画素数に対して２〜５％程度の値が設定される。
【０１９３】
次いで、以下の条件式からある程度高濃度画素が含まれる事を判定する（Ｓ１２３）。
【０１９４】
ＴＨ３３＜Ｃｈ
この条件式を満たさない場合、Ｓ１２６に移行してＳ１１８において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ３３は階調のつぶれが発生しても画質劣化が認められない最大限の画素数を示している。閾値ＴＨ３３の値としては、例えば、画像全体の画素数に対して５〜１０％程度の値が設定される。
【０１９５】
続いて、Ｓ１２４では、以下の条件式から網点画素の線数にバラツキがあるかを判定する。印刷写真原稿は、一定の網点線数で印刷が行われるため、ドットのバラツキがなく網点線数幅は狭くなる。インクジェット原稿においては、上記した理由により、反転回数のバラツキが発生しやすくなるため、網点線数幅が広くなる。
【０１９６】
ＴＨ３４＜Ｗｓ
この条件式を満たさない場合、Ｓ６６において判定された結果を原稿種別の判定結果とする。閾値ＴＨ３４は印刷写真原稿における一般的な網点線数幅の最大限を示している。閾値ＴＨ３４の値としては、例えば、ブロックを１５×１５画素、ヒストグラムの区分数を１５とした場合、２程度の値が設定される。
【０１９７】
上記では、最初に原稿種別の判別を行い、「印画紙写真原稿」あるいは「印刷写真原稿」と認識された場合にのみ上記の特定インクジェット原稿の識別処理を施している。この場合、文字を含んでいるかどうかによって処理内容に差がないため、印画紙写真原稿と印刷写真原稿だけに限定して記載している。「印刷写真原稿」ではなく「印刷写真原稿あるいは文字印刷写真原稿」としても良い。
【０１９８】
また、上記のように最初に原稿種別の判別を行うのではなく、下地領域・印画紙写真領域・文字領域・網点領域の画素に分離した後、直ぐにＳ１２１〜Ｓ１２４の処理を行うようにしてもよい。
【０１９９】
具体的には、図１５に示すＳ１１７の後、直ぐに図１７に示すＳ１５８において網点画素数の判断を行う。ここでの判断処理は、図１６に示すＳ１２１と同じである。以下のＳ１５９〜Ｓ１６１までの処理は、図１６に示すＳ１２２〜Ｓ１２４までの処理と同じであるので、その説明は省略する。
【０２００】
以上、実施の形態１では、特定インクジェット原稿を判別するためのパラメータとして高濃度画素数を採用しているので、原稿の濃い薄いがハッキリしていれば適切に判別できるが、原稿の濃い薄いがハッキリしていないと適切に判別できない虞がある。
【０２０１】
これに対して、実施の形態２では、特定インクジェット原稿を判別するためのパラメータとして網点線数を採用しているので、グラフのような線数に差のない原稿（オフィス書類に代表される原稿）の場合、誤判別を行う虞があるが、逆に、原稿の濃い薄いがハッキリしなくても線数に差があれば適切に判別することが可能となる。
【０２０２】
従って、実施の形態３のように、特定インクジェット原稿を判別するためのパラメータとして、高濃度画素数と網点線数との両方を採用することで、お互いの判別の弱い部分を補うことができるので、高精度に原稿種別を判別することができる。
【０２０３】
本発明はコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、上記した原稿種別の判別を行う画像処理方法を記録するものとすることもできる。
この結果、原稿種別の判別を行う画像処理方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０２０４】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０２０５】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、あるいは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０２０６】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【０２０７】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。
【０２０８】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置やコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０２０９】
コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられる。
【０２１０】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０２１１】
本発明は、原稿種別を判別する必要のある機器、例えばカラーコピー機、フラットベッドスキャナ、フィルムスキャナ、デジタルカメラ等にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０２１２】
【図１】本発明の実施形態を示すものであり、画像処理装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す画像処理装置を備えた画像形成装置の要部構成を示すブロック図である。
【図３】（ａ）〜（ｄ）は、原稿領域種毎の最大濃度差を示す図である。
【図４】最大濃度差と総和濃度繁雑度との関係を示すグラフである。
【図５】原稿種別判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】特定インクジェット原稿の判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】特定インクジェット原稿の判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の画像処理装置の他の例の要部構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の他の実施形態を示すものであり、画像処理装置の要部構成を示すブロック図である。
【図１０】（ａ）（ｂ）は、反転回数と画素数との関係を原稿種別毎に示したグラフである。
【図１１】原稿種別判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】特定インクジェット原稿の判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】特定インクジェット原稿の判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】本発明のさらに他の実施形態を示すものであり、画像処理装置の要部構成を示すブロック図である。
【図１５】原稿種別判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】特定インクジェット原稿の判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】特定インクジェット原稿の判別処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０２１３】
２  カラー画像処理装置
１３  原稿種別自動判別部
１４  入力階調補正部
２１  最小濃度値算出部
２２  最大濃度値算出部
２３  最大濃度差算出部
２４  総和濃度繁雑度算出部
２５  判定領域設定部
２６  最大濃度差閾値設定部
２７  総和濃度繁雑度閾値設定部
２８  文字・網点判定部
２９  下地・印画紙判定部
３０  文字・網点判定閾値設定部
３１  下地・印画紙判定閾値設定部
３２  文字画素計数部
３３  網点画素計数部
３４  下地画素計数部
３５  印画紙画素計数部
３６  原稿判定部
３７  高濃度画素判定部
３８  高濃度画素判定閾値設定部
３９  高濃度画素計数部
５１  最小濃度値算出部
５２  最大濃度値算出部
５３  最大濃度差算出部
５４  総和濃度繁雑度算出部
５５  判定領域設定部
５６  最大濃度差閾値設定部
５７  総和濃度繁雑度閾値設定部
５８  文字・網点判定部
５９  下地・印画紙判定部
６０  文字・網点判定閾値設定部
６１  下地・印画紙判定閾値設定部
６２  文字画素計数部
６３  網点画素計数部
６４  下地画素計数部
６５  印画紙画素計数部
６６  原稿判定部
７０  網点線数判定部
７１  網点線数判定閾値設定部
８１  最小濃度値算出部
８２  最大濃度値算出部
８３  最大濃度差算出部
８４  総和濃度繁雑度算出部
８５  判定領域設定部
８６  最大濃度差閾値設定部
８７  総和濃度繁雑度閾値設定部
８８  文字・網点判定部
８９  下地・印画紙判定部
９０  文字・網点判定閾値設定部
９１  下地・印画紙判定閾値設定部
９２  文字画素計数部
９３  網点画素計数部
９４  下地画素計数部
９５  印画紙画素計数部
９６  原稿判定部
９７  高濃度画素判定部
９８  高濃度画素判定閾値設定部
９９  高濃度画素計数部
１００  網点線数判定部
１０１  網点線数判定閾値設定部
１０２  カラー画像処理装置
１１３  原稿種別自動判別部
２１３  原稿種別自動判別部
【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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