(57)【要約】【課題】  外部機器に属性情報を送信する機器等において、送信量を減らしつつ、文字、特に黒文字の属性情報の解像度を落とさずに送信する。また、外部機器に送信しない場合等においても、内部フローのデータ量や蓄積量を削減する。【解決手段】  画像処理装置において、取得した画像からその属性を判定し、判定した属性を１ｂｉｔにパターン化した属性パターン画像として生成する。そして、画像及び属性パターン画像を外部機器へ送信する。パターン化にあたっては、黒文字を最も高密度に、色文字をこれに次ぐ高密度にパターン化する。以上により、２ｂｉｔ相当の属性情報を１ｂｉｔにパターン化した属性パターン画像として、画像とともに送信することにより送信量を抑制でき、なおかつ、文字、特に黒文字に関して属性情報の解像度低下がなく、送信先でプリント出力した場合に高画質な画像を出力できる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段によって取得した画像から複数の属性を判定する属性判定手段と、
前記属性判定手段によって判定した複数の属性を複数のパターンで表現し、属性パターン画像として生成するパターン化手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
ネットワークを介して前記画像及び前記属性パターン画像を外部機器へ送信する送信手段を有する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】
外部機器が前記属性パターン画像を解析する機能を有しているかどうかを確認する確認手段を有し、
必要に応じてパターン化していない属性情報を送信することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
外部機器が解析可能な属性パターンの情報を有していることを確認する確認手段を有し、
必要に応じて送信先の外部機器が解析可能な属性パターン画像に変換して送信することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
所定の画像処理手段と、
前記画像及び前記属性パターン画像を前記画像処理手段へ伝送する伝送手段とを有する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】
前記画像及び前記属性パターン画像を蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積手段から前記画像及び前記属性パターン画像を読み出し、属性情報に基づき所定の画像処理を行う画像処理手段とを有する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７】
複数のオブジェクトで構成される画像を取得する画像取得手段と、
前記オブジェクトをビットマップ画像に展開する展開手段と、
前記オブジェクトの属性に基づいて、前記ビットマップ画像の構成を示す複数のパターンで表現された属性パターン画像を生成する生成手段と、
前記画像および前記属性パターン画像を蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積手段から前記画像及び前記属性パターン画像を読み出し、属性情報に基づき所定の画像処理を行う画像処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記属性判定手段により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は２つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは文字であり、
前記パターン化手段にて、文字は文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記属性判定手段により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は２つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは黒文字であり、
前記パターン化手段にて、黒文字は黒文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記属性判定手段により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は３つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは色文字であり、
前記パターン化手段にて、色文字は黒文字を除いて色文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記画像及び前記属性パターン画像を９０度又は１８０度又は２７０度回転する回転手段を有し、
前記属性パターン画像はいずれの角度で回転しても他の属性に対応したパターンにならないように設定することを特徴とする請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記画像及び前記属性パターン画像を左右反転するミラーリング手段を有し、
前記属性パターン画像はミラーリングしても他の属性に対応したパターンにならないように設定することを特徴とする請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
画像を取得する画像取得工程と、
前記画像取得工程によって取得した画像から複数の属性を判定する属性判定工程と、
前記属性判定工程によって判定した複数の属性を複数のパターンで表現し、属性パターン画像として生成するパターン化工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
ネットワークを介して前記画像及び前記属性パターン画像を外部機器へ送信する送信工程を有する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】
外部機器が前記属性パターン画像を解析する機能を有しているかどうかを確認する確認工程を有し、
必要に応じてパターン化していない属性情報を送信することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
外部機器が解析可能な属性パターンの情報を有していることを確認する確認工程を有し、
必要に応じて送信先の外部機器が解析可能な属性パターン画像に変換して送信することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
所定の画像処理工程と、
前記画像及び前記属性パターン画像を前記画像処理工程へ伝送する伝送工程とを有する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１８】
前記画像及び前記属性パターン画像を蓄積する蓄積工程と、
前記蓄積工程から前記画像及び前記属性パターン画像を読み出し、属性情報に基づき所定の画像処理を行う画像処理工程とを有する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１９】
複数のオブジェクトで構成される画像を取得する画像取得工程と、
前記オブジェクトをビットマップ画像に展開する展開工程と、
前記オブジェクトの属性に基づいて、前記ビットマップ画像の構成を示す複数のパターンで表現された属性パターン画像を生成する生成工程と、
前記画像および前記属性パターン画像を蓄積する蓄積工程と、
前記蓄積工程から前記画像及び前記属性パターン画像を読み出し、属性情報に基づき所定の画像処理を行う画像処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
前記属性判定工程により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は２つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは文字であり、
前記パターン化工程にて、文字は文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項２１】
前記属性判定工程により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は２つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは黒文字であり、
前記パターン化工程にて、黒文字は黒文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記属性判定工程により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は３つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは色文字であり、
前記パターン化工程にて、色文字は黒文字を除いて色文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項２３】
前記画像及び前記属性パターン画像を９０度又は１８０度又は２７０度回転する回転工程を有し、
前記属性パターン画像はいずれの角度で回転しても他の属性に対応したパターンにならないように設定することを特徴とする請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項２４】
前記画像及び前記属性パターン画像を左右反転するミラーリング工程を有し、
前記属性パターン画像はミラーリングしても他の属性に対応したパターンにならないように設定することを特徴とする請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項２５】
請求項１３から２４のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行するプログラムを格納したことを特徴とする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、画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、特に画像の属性を判定する手段、画像と属性情報を併せて外部送信する手段、属性信号に応じた画像処理をする手段を有する画像処理装置、これらに対応する画像処理方法、及びこれらに対応するコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
多くのカラー複写機は、スキャナで読み取った原稿から黒文字領域、色文字領域、網点領域等の画像属性を判定し、その属性に応じたフィルタ処理や墨生成処理等の各種画像処理を施す機能を有している。これにより、複数の画像種が混在した混在原稿においても高画質な出力画像を得ることができ、有効な機能である。
【０００３】
また、カラー画像においては、黒文字部を高品質に再生する要請が強く、上記判定により判定された黒文字部に対してＫ単色で再生する処理は必須となっている。これは、ＣＭＹＫで黒文字を再生すると、プリンタ出力時に色ずれが起こったときに黒文字の周りに色付きが生じ目につきやすい画質劣化が発生してしまうのに対して、Ｋ単色で再生すると、このようなプリンタ出力時における色ずれの影響を受けないためである。
【０００４】
ところで、近年のネットワークの高速化から、ネットワークを介して、任意の数のカラースキャナと任意の数のカラープリンタを柔軟に接続することが可能となってきている。そして、カラースキャナとカラープリンタがネットワークで接続されネットワークカラー複写機を構成する系において、特許文献１では、図２のような複数のスキャナと複数のプリンタがネットワーク接続された装置が提案されている。
【０００５】
他方、色分解したＭ、Ｃ、Ｙ、Ｋの４色の原稿走査が１回で済む４連ドラム方式がカラー出力高速化等の要求を受け実現されたが、これは４色の信号を記録する大容量の画像メモリを必要とするため、記憶容量の削減を図る必要があった。そこで、メモリに記憶させる情報量を減少させることを目的として、特許文献２では、属性情報の解像度を落とす装置及びその方法が提案されている。同文献では、例えば下色除去処理を制御するための属性情報を４×４画素単位で１つの情報に圧縮する方法が提案されており、これによって属性情報量の削減が図られている。
【特許文献１】特開２００４−２８９５８９号公報
【特許文献２】特開平８−９８０３０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、上記の発明は、以下の問題点を有している。
【０００７】
特許文献１の装置は、外部プリンタに非可逆圧縮画像と併せて黒文字判定結果の情報を伝送するものである。黒文字判定の結果だけの場合は良いかもしれないが、色文字や網点の判定結果も圧縮画像と併せて送信したい場合は、属性情報を添付して送信することにより送信情報量がどんどん増えてしまいネットワーク負荷が大きくなるという問題がある。
【０００８】
特許文献２では、上記のとおり属性情報を４×４画素単位で１つの情報に圧縮する方法が提案されているが、これでは解像度を落とした属性情報を外部送信した場合に、送信先のプリンタで例えば下色除去処理を行った場合に画像劣化を招いてしまう恐れがある。画像劣化について以下説明する。
【０００９】
図３は、黒文字の原画像（左図）、これに対する黒文字判定結果（中央図（１））、その判定結果を２×１画素単位でブロック化したもの（右図（２））である。
【００１０】
図４は、図３の（１）及び（２）の属性情報を使って墨生成／下色除去処理を行い、属性情報が黒文字の部分ではＫ単色再生、属性情報が黒文字でない太文字内側ではＣＭＹ再生したものである。
【００１１】
Ｋ単色再生とＣＭＹ再生で色再現が一致しない場合は、図３（２）の再生の方が文字内側でより大きな階段状の色や濃度のギャップが見え、一方で、色再現が一致する場合においても、プリンタ出力時に色ずれが起これば、例えば図４の右図のように文字内側で大きな階段状の白抜けが発生する。図４の左図でも白抜けは発生するが、白抜けが直線状に発生するため違和感は少ない。逆に、図４の右図の方は、直線状とはならずに２ｄｏｔの白抜きが一定間隔に発生するために画像劣化としてはより著しくなる。
【００１２】
上記以外の画質劣化の例として、例えば、黒文字と色文字が交差している画像において、本来は色文字部なのに属性情報が黒文字になってしまう領域が拡大して黒文字処理されてしまう劣化が考えられる。
【００１３】
このように、ブロック化の単位ブロックサイズが大きければ大きいほど、これらの画像劣化は大きくなる。
【００１４】
そこで、本発明は、外部機器に属性情報を送信する機器等において、送信量を減らしつつ、文字、特に黒文字の属性情報の解像度を落とさないで送信することを目的としている。また、外部機器に送信しない場合及び機器においても、内部フローのデータ量や蓄積量を削減することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
請求項１記載の発明は、画像処理装置において、画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段によって取得した画像から複数の属性を判定する属性判定手段と、前記属性判定手段によって判定した複数の属性を複数のパターンで表現し、属性パターン画像として生成するパターン化手段とを有することを特徴とする。
【００１６】
請求項２記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、ネットワークを介して前記画像及び前記属性パターン画像を外部機器へ送信する送信手段を有することを特徴とする。
【００１７】
請求項３記載の発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、外部機器が前記属性パターン画像を解析する機能を有しているかどうかを確認する確認手段を有し、必要に応じてパターン化していない属性情報を送信することを特徴とする。
【００１８】
請求項４記載の発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、外部機器が解析可能な属性パターンの情報を有していることを確認する確認手段を有し、必要に応じて送信先の外部機器が解析可能な属性パターン画像に変換して送信することを特徴とする。
【００１９】
請求項５記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、所定の画像処理手段と、前記画像及び前記属性パターン画像を前記画像処理手段へ伝送する伝送手段とを有することを特徴とする。
【００２０】
請求項６記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記画像及び前記属性パターン画像を蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段から前記画像及び前記属性パターン画像を読み出し、属性情報に基づき所定の画像処理を行う画像処理手段とを有することを特徴とする。
【００２１】
請求項７記載の発明は、画像処理装置において、複数のオブジェクトで構成される画像を取得する画像取得手段と、前記オブジェクトをビットマップ画像に展開する展開手段と、前記オブジェクトの属性に基づいて、前記ビットマップ画像の構成を示す複数のパターンで表現された属性パターン画像を生成する生成手段と、前記画像および前記属性パターン画像を蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段から前記画像及び前記属性パターン画像を読み出し、属性情報に基づき所定の画像処理を行う画像処理手段とを有することを特徴とする。
【００２２】
請求項８記載の発明は、請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置において、前記属性判定手段により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は２つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは文字であり、前記パターン化手段にて、文字は文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする。
【００２３】
請求項９記載の発明は、請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置において、前記属性判定手段により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は２つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは黒文字であり、前記パターン化手段にて、黒文字は黒文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする。
【００２４】
請求項１０記載の発明は、請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置において、前記属性判定手段により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は３つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは色文字であり、前記パターン化手段にて、色文字は黒文字を除いて色文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする。
【００２５】
請求項１１記載の発明は、請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置において、前記画像及び前記属性パターン画像を９０度又は１８０度又は２７０度回転する回転手段を有し、前記属性パターン画像はいずれの角度で回転しても他の属性に対応したパターンにならないように設定することを特徴とする。
【００２６】
請求項１２記載の発明は、請求項１、２、５、６、７のいずれか１項に記載の画像処理装置において、前記画像及び前記属性パターン画像を左右反転するミラーリング手段を有し、前記属性パターン画像はミラーリングしても他の属性に対応したパターンにならないように設定することを特徴とする。
【００２７】
請求項１３記載の発明は、画像処理方法において、画像を取得する画像取得工程と、前記画像取得工程によって取得した画像から複数の属性を判定する属性判定工程と、前記属性判定工程によって判定した複数の属性を複数のパターンで表現し、属性パターン画像として生成するパターン化工程とを有することを特徴とする。
【００２８】
請求項１４記載の発明は、請求項１３に記載の画像処理方法において、ネットワークを介して前記画像及び前記属性パターン画像を外部機器へ送信する送信工程を有することを特徴とする。
【００２９】
請求項１５記載の発明は、請求項１４に記載の画像処理方法において、外部機器が前記属性パターン画像を解析する機能を有しているかどうかを確認する確認工程を有し、必要に応じてパターン化していない属性情報を送信することを特徴とする。
【００３０】
請求項１６記載の発明は、請求項１４に記載の画像処理方法において、外部機器が解析可能な属性パターンの情報を有していることを確認する確認工程を有し、必要に応じて送信先の外部機器が解析可能な属性パターン画像に変換して送信することを特徴とする。
【００３１】
請求項１７記載の発明は、請求項１３に記載の画像処理方法において、所定の画像処理工程と、前記画像及び前記属性パターン画像を前記画像処理工程へ伝送する伝送工程とを有することを特徴とする。
【００３２】
請求項１８記載の発明は、請求項１３に記載の画像処理方法において、前記画像及び前記属性パターン画像を蓄積する蓄積工程と、前記蓄積工程から前記画像及び前記属性パターン画像を読み出し、属性情報に基づき所定の画像処理を行う画像処理工程とを有することを特徴とする。
【００３３】
請求項１９記載の発明は、画像処理方法において、複数のオブジェクトで構成される画像を取得する画像取得工程と、前記オブジェクトをビットマップ画像に展開する展開工程と、前記オブジェクトの属性に基づいて、前記ビットマップ画像の構成を示す複数のパターンで表現された属性パターン画像を生成する生成工程と、前記画像および前記属性パターン画像を蓄積する蓄積工程と、前記蓄積工程から前記画像及び前記属性パターン画像を読み出し、属性情報に基づき所定の画像処理を行う画像処理工程とを有することを特徴とする。
【００３４】
請求項２０記載の発明は、請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記属性判定工程により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は２つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは文字であり、前記パターン化工程にて、文字は文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする。
【００３５】
請求項２１記載の発明は、請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記属性判定工程により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は２つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは黒文字であり、前記パターン化工程にて、黒文字は黒文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする。
【００３６】
請求項２２記載の発明は、請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記属性判定工程により判定される属性又は前記オブジェクトの属性は３つ以上で、かつ、複数の属性のうち１つは色文字であり、前記パターン化工程にて、色文字は黒文字を除いて色文字以外の属性よりも密なパターンにて表現することを特徴とする。
【００３７】
請求項２３記載の発明は、請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記画像及び前記属性パターン画像を９０度又は１８０度又は２７０度回転する回転工程を有し、前記属性パターン画像はいずれの角度で回転しても他の属性に対応したパターンにならないように設定することを特徴とする。
【００３８】
請求項２４記載の発明は、請求項１３、１４、１７、１８、１９のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記画像及び前記属性パターン画像を左右反転するミラーリング工程を有し、前記属性パターン画像はミラーリングしても他の属性に対応したパターンにならないように設定することを特徴とする。
【００３９】
請求項２５記載の発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体において、請求項１３から２４のいずれか１項に記載の画像処理方法を実行するプログラムを格納したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、データ量を抑えつつ、属性情報の解像度を殆ど落とさないで画像処理を行うことが可能となる。外部機器に属性情報を送信する機器等においては、送信量を減らしつつ、文字、特に黒文字の属性情報の解像度を落とさないで送信することができ、また、外部機器に送信しない場合及び機器においても、内部フローのデータ量や蓄積量を削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下、図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータが読み取り可能な記録媒体について最良の実施の形態を、実施形態１、実施形態２、実施形態３、実施形態４、実施形態５の順に説明する。
【００４２】
図１は、本発明の実施形態１に係る画像処理装置のブロック図である。原稿を読み取るスキャナ１０、各種画像処理を行うスキャナγ補正１１、スキャナ色補正１２、フィルタ１３、フィルタ処理後の画像を圧縮処理する圧縮１４、スキャナ入力画像の属性を判定する属性判定１５、属性情報を属性パターン画像に変換するパターン化１６、画像と属性情報を外部機器へ送信する外部インタフェース１７から構成される。
【００４３】
図１の画像処理装置の概略を説明する。スキャナ１０にて原稿を読み取りＲＧＢからなるカラー画像信号を取得し、スキャナγ補正１１、スキャナ色補正１２、フィルタ１３の各種画像処理を施す。スキャナγ補正１１は、１次元ＬＵＴ（ルックアップテーブル）変換でスキャナのγ特性を補正する処理であり、スキャナ色補正１２は、デバイス依存のＲＧＢ信号からデバイス非依存の信号に変換する処理である。
ここではｓＲＧＢ信号を３×３マトリクスにより輝度色差信号に変換したｓＹＣｂＣｒ信号への変換を行うものとする。フィルタ１３は、平滑化とエッジ強調からなり、属性判定１５にてスキャナ入力画像の属性を判定し、その結果である黒文字／色文字／網点の属性情報を参照して夫々に適したフィルタ処理を施す。黒文字については、平滑化を殆ど行わず、輝度信号であるＹへのエッジ強調量を増やす。色文字についても、平滑化を殆どせず、色差信号であるＣｂＣｒへのエッジ強調量を増やす。網点については、平滑化を強くして強調処理は少しにする。フィルタ１３の処理後の画像を圧縮１４にてＪＰＥＧ等で圧縮処理し、黒文字／色文字／網点の属性情報をパターン化１６にて１画素１ｂｉｔからなる属性パターン画像に変換したものと合わせて、外部インタフェース１７を介して外部機器へ送信する。
【００４４】
図５は、属性判定１５のブロック図である。文字や線画のエッジ部を判定するエッジ判定１５０、白地部分を判定する白地判定１５１、網点ドットで描画されている絵柄部を識別する網点判定１５２、有彩色部分を判定する色判定１５３、所定の場合に文字エッジ候補画素と判定する白地上文字エッジ判定１５４、所定の場合に注目が祖を文字エッジと処理する膨張（３×３）１５５、黒文字か色文字かを判定する黒文字／色文字判定１５６、黒文字／色文字判定１５６や網点判定１５２の判定結果から属性情報の画像を生成する属性情報生成１５７から構成される。
【００４５】
エッジ判定１５０、白地判定１５１及び網点判定１５２の結果から、白地上文字エッジ判定１５４で文字エッジ候補画素を判定する。エッジかつ白地かつ非網点の場合に文字エッジ候補画素であると判定する。なお、文字エッジ候補画素の判定はこれに限定されるものではない。後述するエッジ判定１５０によれば、文字や線画の内側にある内側エッジ、文字や線画の外側にある外側エッジともに１ｄｏｔずつが文字エッジ候補画素として検出される。内外１ｄｏｔずつの計２ｄｏｔでは、フィルタ１３の処理に対して不十分であるので、膨張（３×３）１５５にて膨張処理を行いその結果を“文字エッジ”とする。膨張（３×３）１５５は、注目画素を中心とした３×３画素の文字エッジ候補画素を参照し、１つでも文字エッジ候補画素が存在すれば注目画素を文字エッジとする処理である。膨張量は、ここでは３×３であるが、スキャナの色ずれ特性やフィルタ処理での必要膨張量を考慮して５×５などにしても良い。黒文字／色文字判定１５６では、文字エッジと色判定１５３の結果から、文字エッジかつ有彩色の場合に“色文字”であると判定し、文字エッジかつ無彩色の場合に“黒文字”であると判定する。属性情報生成１５７では、“黒文字”、“色文字”に加えて、フィルタ処理で使用する網点判定１５２の判定結果である“網点”信号から、２ｂｉｔの属性情報の画像を生成する。各属性の２ｂｉｔ信号への割付は図６に従って行い、例えば黒文字と判定された画素には「１１」の属性情報を割り付ける。
【００４６】
図７は、エッジ判定１５０のブロック図である。入力信号のうちのＧ信号を３値化する回路である３値化１５００、注目画素を連結黒画素と判定する黒画素パターンマッチング１５０１、注目画素を連結白画素と判定する白画素パターンマッチング１５０２、連結黒画素の数を計数する計数１５０３、連結白画素の数を計数する計数１５０４、所定の場合にエッジ部と判定する回路であるＡＮＤ１５０５から構成される。
【００４７】
３値化１５００によって、ＲＧＢ各８ｂｉｔからなる入力画像のうちＧ信号を二つの閾値ｔｈ１及びｔｈ２（ｔｈ１＜ｔｈ２）にて３値化する。０がシャドー側、２５５がハイライト側で、０≦Ｇ≦ｔｈ１ならば黒画素、ｔｈ１＜Ｇ＜ｔｈ２ならば中間画素、ｔｈ２≦Ｇ≦２５５ならば白画素とする。次に、黒画素パターンマッチング１５０１では、３×３のマトリクス内の黒画素パターンが図８のいずれかとマッチングしたときに注目画素を連結黒画素と判定する。白画素パターンマッチング１５０２でも同様に、白画素パターンが図９とマッチするかどうかをみて連結白画素を判定する。続いて、計数１５０３と計数１５０４では、注目画素を中心とした３×３画素内で連結黒画素の数と連結白画素を計数し、計数値が一定値（例えば２）以上のとき"１"を出力し、ＡＮＤ１５０５にて両方の計数結果が"１"である場合にエッジ部であると判定する。つまり、文字の輪郭部分には連結白画素及び連結黒画素が同時に一定以上の密度で存在するという性質を利用して判定する。
【００４８】
図１０は、白地判定１５１のブロック図である。入力信号のうちのＧ信号を２値化する回路である２値化１５１０、白画素、黒画素とパターンマッチングするパターンマッチング（５×５）１５１１、注目画素を白画素に覆す膨張（１１×１１）１５１２、注目画素を黒画素に覆す収縮（１７×１７）１５１３から構成される。
【００４９】
２値化１５１０において、Ｇ信号に対して白画素であるか黒画素であるかを２値判定する。判定した白画素でパターンマッチング（５×５）１５１１を行い、孤立で存在する白画素の判定を覆す。具体的には、図１１の縦横斜め四方向の白画素連続性を見るパターンでパターンマッチングを行い、マッチすれば白画素、マッチしなければ黒画素ということにする。次に、膨張（１１×１１）１５１２では、注目画素を含む周囲１１×１１画素をみて、その中に１つでも白画素があれば注目画素を白画素に覆す処理を行う。続いて、収縮（１７×１７）１５１３では、注目画素を含む周囲１７×１７画素をみて、その中に１つでも黒画素があれば注目画素を黒画素に覆す処理を行う。収縮処理後に白画素として残った領域が、最終的に白地判定される領域ということになる。
【００５０】
図１２は、網点判定１５２のブロック図である。式１によりピーク画素を検出するピーク画素検出（３×３）１５２０、式２によりピーク画素を検出するピーク画素検出（５×５）１５２１、所定の場合にピーク画素と判定する回路であるＯＲ１５２２、所定の場合にアクティブブロックと判定するブロック化（４×４）１５２３、所定の場合に注目ブロックを網点ブロックとする密度補正（５×５）１５２４、３×３ブロックでの膨張処理を行う膨張（３×３）１５２５から構成される。
【００５１】
網点判定１５２は、ピーク画素検出による方法を用いて行う。ピーク画素検出は、注目画素が濃度変化の山または谷を示す極点であるかどうかを、周囲の画素との濃度関係から判定するものである。Ｍ×Ｍ画素からなるブロック内において、中心画素の濃度レベルが他のすべての濃度レベルよりも高い、あるいは低いときに、式１あるいは式２のようにして極点かどうかを判定する。式１によりピーク画素を検出しているのがピーク画素検出（３×３）１５２０、式２によりピーク画素を検出しているのがピーク画素検出（５×５）１５２１である。
（１）Ｍ＝３（第１３図（a））の場合、
｜２ｍ０−ｍ１−ｍ８｜≧ΔｍＴＨ    かつ、
｜２ｍ０−ｍ２−ｍ７｜≧ΔｍＴＨ    かつ、
（式１）
｜２ｍ０−ｍ３−ｍ６｜≧ΔｍＴＨ    かつ、
｜２ｍ０−ｍ４−ｍ５｜≧ΔｍＴＨ
（２）Ｍ＝５（第１３図（b））の場合、
｜２ｍ０−ｍ３−ｍ２２｜≧ΔｍＴＨ    かつ、
｜２ｍ０−ｍ８−ｍ１７｜≧ΔｍＴＨ    かつ、
（式２）
｜２ｍ０−ｍ１−ｍ２４｜≧ΔｍＴＨ    かつ、
｜２ｍ０−ｍ７−ｍ１８｜≧ΔｍＴＨ
つまり、中心画素を挟んで対称の位置にある２つの画素レベルの平均値と中心画素の濃度差の絶対値が、閾値ΔｍＴＨよりも大きいときに、中心画素をピークとして検出する。ＲＧＢ各信号に対してピーク画素検出を行ってもよいが、簡略化する場合はＧ信号に対してピーク検出を行う。そして、ピーク画素の情報を基づいてその領域が網点領域であるかどうかを判定する。次に、ＯＲ１５２２にて、ピーク画素検出（３×３）１５２０とピーク画素検出（５×５）１５２１のうちどちらか一方でもピーク画素として検出されればピーク画素と判定する。続いて、ブロック化（４×４）１５２３にて、４×４画素からなるブロック毎にピーク画素が１つでも存在すればアクティブブロックと判定する。そして、密度補正（５×５）１５２４にて、注目ブロックを中心とした５×５ブロック内におけるアクティブブロックを計数して計数値が所定個以上の場合に注目ブロックを網点ブロックとし、最後に膨張（３×３）１５２５で３×３ブロックでの膨張処理を行い１つでも網点ブロックが存在すれば注目ブロックを網点領域とする。
【００５２】
図１４は、色判定１５３のブロック図である。所定の場合に画素を有彩画素として検出する有彩画素検出１５３０、所定の場合にアクティブブロックと判定するブロック判定（４×４）１５３１、７×７ブロックでの膨張処理を行う膨張（７×７）１５３２から構成される。
【００５３】
有彩画素検出１５３０において、Ｍａｘ（｜Ｒ−Ｇ｜，｜Ｇ−Ｂ｜，｜Ｂ−Ｒ｜）＞ｔｈ３（ｔｈ３は所定の閾値）に該当する画素を有彩画素として検出する。次に、ブロック判定（４×４）１５３１にて、４×４画素からなるブロック毎に有彩画素が１つでも存在すればアクティブブロックと判定し、最後に、膨張（７×７）１５３２にて、７×７ブロックでの膨張処理を行う。１つでもアクティブブロックが存在すれば注目ブロックを有彩領域とする。これは色判定の方法の一例であり、網点判定のように計数処理する等して誤判定を排除する処理を加えればより高性能に判定できる。
【００５４】
パターン化１６では、属性判定１５で判定した黒文字／色文字／網点の２ｂｉｔの属性情報から、パターン化した１ｂｉｔの属性パターン画像を生成する。パターンは、図１５に示したパターンを用い、黒文字の属性に対してパターンＡ、色文字の属性に対してパターンＢ、網点の属性に対してパターンＣを用いる。どの属性に対してどのパターンを用いるかを決めるときのポイントは以下のとおりである
【００５５】
黒文字は解像度の高い属性情報を保存する（図２の（１）の状態で保存する）ため、最も高密度になるパターン、すなわち単位パターンのサイズが小さいものを使う。逆に、比較的高い解像度の判定結果を必要としない網点のような属性情報の場合は、パターンＣのように単位パターンサイズが大きめのものを割り当ててよい。
【００５６】
網点の属性に対してパターンＣを割り当てた場合、その他の属性に対してパターンＤは割り当てない。画像と属性情報は、外部送信前に回転やミラーリングの機能を有している場合や、外部送信先でそのような機能を備えている場合も想定できる。それらの場合には、９０度や２７０度の回転、ミラーリングによる左右反転をしてしまうとパターンＣはパターンＤになり、パターンＤはパターンＣになる。つまり、属性情報とパターンの対応が入れ替わってしまうため、回転やミラーリングも考えてパターンを選定した方が良い。
【００５７】
図１６、図１７、図１８は、それぞれの左図が画像中の黒文字、色文字、網点の原画像、中央図（１）が属性判定２５の結果、右図（２）がパターン化１６によりパターン化したものである。つまり、黒文字は属性情報そのもの、色文字は属性情報を千鳥格子にパターン化したもの、網点は黒と白が斜めに並んだパターンでパターン化したもので属性パターン画像を生成する。パターン化の具体的なやり方は、例えば色文字の場合、行番号＋列番号が偶数ならば白「０」、奇数ならば黒「１」にすればよく、つまり画素位置によって決まる。網点の場合も同様に画素位置によって決定される。
【００５８】
以上、本実施形態によれば、圧縮した画像と１ｂｉｔにパターン化した属性パターン画像を外部機器へ送信するため、送信量を抑えつつ２ｂｉｔ相当の属性情報を送信することができる。なおかつ、黒文字の属性情報は実質的にパターン化せず、色文字の属性情報も黒文字に次いで高密度にパターン化しているため、文字（特に黒文字）に関して属性情報の解像度低下が無く送信先でプリンタ出力した場合に高画質な画像を出力できる。
【００５９】
次に、実施形態２について説明する。実施形態１では、属性判定、パターン化を経て変換された属性パターン画像と圧縮された画像を外部機器へ送信するという構成であった。本実施形態では、該構成に加えて、外部機器に画像と属性情報を送信する際、外部機器が属性パターン画像を解析できるかどうか、また、解析できる機器であったとしても属性とパターンとの対応が送信元と同じであるかどうかを事前に送信先情報として取得して確認し、送信先情報によっては送信先に適応した属性情報に変換して外部送信する。
【００６０】
図１９は、本実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。先に述べたように、本実施形態は実施形態１に別の構成を加味したものであるため、加味された構成についてのみ説明し、重複するものについては説明を省略する。
【００６１】
選択２８では、外部インタフェース２７を介して取得した送信先情報に応じて、パターン化していない２ｂｉｔの属性情報を送信するか、あるいはパターン化した１ｂｉｔの属性パターン画像を送信するかを選択する。属性とパターンとの対応が送信元と異なる場合は、それをパターン化２６に反映させて送信先で解析可能な属性パターン画像を生成して送信する。
【００６２】
以上、本実施形態によれば、実施形態１の効果に加えて、送信先の情報を反映させて最適な属性情報を送信することができる。
【００６３】
続いて、実施形態３について説明する。本実施形態は、スキャナで読み取った画像に対して各種画像処理を施しプリンタにて出力するコピーフローである。
【００６４】
図２０は、本実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。スキャナ３０、スキャナγ補正３１、スキャナ色補正３２、フィルタ３３、フィルタ後の画像に対してＣＭＹへの変換を行うプリンタ色補正３４、ＣＭＹＫへの変換を行う墨生成／下色除去３５、１次元ＬＵＴによるγ変換を行うプリンタγ補正３６、属性情報に応じた切り替えをして中間調処理を行う擬似中間調処理３７、プリンタ出力をするプリンタ３８、属性判定３９、パターン化４０、属性パターン画像を解析してパターン化前の２ｂｉｔの属性情報を復元するパターン解析４１、エッジ量の検出をするエッジ量検出４２から構成される。スキャナ３０からフィルタ３３までの画像処理及び属性判定３９から情報のパターン化４０までは実施形態１と同じなので説明は省略する。
【００６５】
本実施形態では、フローの後方にある画像処理ブロックにおいてパターン化した属性情報を使用するため、使用する直前にパターン解析４１において、属性パターン画像を解析してパターン化前の２ｂｉｔの属性情報を復元する。一方、フィルタ後の画像に対してプリンタ色補正３４でＣＭＹ、墨生成／下色除去３５でＣＭＹＫに変換する。ＣＭＹＫは、プリンタ出力時の色材の色に対応した信号である。また、墨生成／下色除去３５では、輝度信号Ｙからエッジ量検出４２において検出したエッジ量及び属性情報に応じて、黒文字あるいはエッジ量が大きいところでは墨量及び下色除去量を多くし、黒文字でなくかつエッジ量が小さいところでは墨量及び下色除去量を少なくする。属性情報だけでなくエッジ量を使うことで、網点上黒文字を高墨再生できる。プリンタγ補正３６では、１次元ＬＵＴによるγ変換を行う。ＬＵＴを黒文字用、色文字用、網点用、その他の領域用の４つ用意して属性情報に応じて切り替える。擬似中間調処理３７にて文字（黒文字または色文字）は高線数、その他の領域では低線数というように切り替えて夫々に適した中間調処理を施し、プリンタ出力する。
【００６６】
図２１は、エッジ量検出４２のブロック図である。所定のフィルタを用いてフィルタリング処理を行う第１のエッジ量検出フィルタ（５×５）、同じく第２のエッジ量検出フィルタ（５×５）、同じく第３のエッジ量検出フィルタ（５×５）、同じく第４のエッジ量検出フィルタ（５×５）、それぞれのフィルタでの処理結果を絶対値化する絶対値化４２４、絶対値化４２５、絶対値化４２６、絶対値化４２７、４つのうち最大のものを選択する最大値選択４２８、１次元ＬＵＴにより補正を行うγ変換４２９、所定の膨張処理を行う膨張（３×３）４３０から構成される。
【００６７】
第１のエッジ量検出フィルタ４２０では図２２（ａ）のフィルタ、第２のエッジ量検出フィルタ４２１では図２２（ｂ）のフィルタ、第３のエッジ量検出フィルタ４２２では図２２（ｃ）のフィルタ、第４のエッジ量検出フィルタ４２３では図２２（ｄ）のフィルタを用いてフィルタリング処理する。次に、フィルタリング処理の結果を絶対値化４２４、絶対値化４２５、絶対値化４２６、絶対値化４２７において絶対値化し、最大値選択４２８にて４つのうち最大のものを選択する。続いて、γ変換４２９では１次元ＬＵＴにて一定値以下を０に変換する等の補正を行い、膨張４３０で注目画素を中心とした３×３画素を参照して膨張処理を行う。
【００６８】
図２３は、パターン解析４１のブロック図である。網点について所定のパターンでマッチングを行いその結果を出力する網点パターン検出４１０、色文字について同様にマッチング、結果の出力を行う色文字パターン検出４１１、黒文字について同様にマッチング、結果の出力を行う黒文字パターン検出４１２、所定の場合に網点との解析をする膨張４１３、所定の場合に色文字との解析を行う第１の判定４１４、所定の場合に黒文字と解析する第２の判定４１５、パターン化前の２ｂｉｔ信号を復元する属性情報生成４１６から構成される。
【００６９】
基本的には、パターン化４０にて用いたパターン（図１５のパターンＡ、Ｂ、Ｃ）に対応するサイズを参照して白黒のパターンから判断し、パターン化前の２ｂｉｔの属性情報を復元することとする。網点パターン検出４１０では、注目画素を中心として３×３画素を参照し図２４の（ｃ−１）、（ｃ−２）、（ｃ−３）のいずれかにマッチすれば「１」、マッチしなければ「０」を出力する。更に、膨張４１３において、３×３画素のマッチング結果を参照して１つでも「１」が存在すれば注目画素の属性情報が"網点"であると解析する。色文字パターン検出４１１では、図２４の（ｂ−１）から（ｂ−８）の8つのパターンでパターンマッチングを行い、いずれかにマッチすれば「１」、マッチしなければ「０」を出力する。第１の判定４１４において解析した"網点"の属性情報と色文字パターン検出４１１の結果から、網点でなく、かつ、色文字パターンが「１」（マッチした）の場合に注目画素の属性情報が"色文字"であると解析する。黒文字パターン検出４１２では、図２４の（ａ−１）のパターンとのマッチングを行い、マッチすれば「１」、マッチしなければ「０」を出力する。第２の判定４１５では、解析した"網点"と"色文字"の属性情報と黒文字パターン検出４１２の結果から、網点でなく、かつ、色文字でなく、かつ、黒文字パターンが「１」（マッチした）の場合に注目画素の属性情報が"黒文字"であると解析する。属性情報生成４１６は、図６のとおり属性情報に対応した２ｂｉｔ信号に変換することでパターン化する前の属性情報を復元する。
【００７０】
図２５は、エッジ量検出４２やパターン解析４１を含む図２０の点線内の各処理ブロックに関して、必要となるラインメモリを図示したものである。以下、詳細を説明する。
【００７１】
エッジ量検出４２では、エッジ量検出フィルタで５×５ラインを参照するために４本の８ｂｉｔラインメモリ、膨張４３０で３×３画素を参照するために２本の８ｂｉｔラインメモリ、合計６本の８ｂｉｔラインメモリが必要である。
【００７２】
また、エッジ量検出４２により３ライン分の遅延が発生するため、エッジ量算出に使用しない信号Ｃｂと信号Ｃｒについても同期をとるべくそれぞれ遅延させる必要があり、各信号につき３本の８ｂｉｔラインメモリとして、合計６本の８ｂｉｔラインメモリが必要となる。
【００７３】
これに対して、パターン化４０は、周辺画素を参照しないためラインメモリを必要としない。他方、パターン解析４１では、最も参照領域の広い網点の属性情報復元において、網点パターン検出４１０で３×３画素を参照するための３本の１ｂｉｔラインメモリと、膨張４１３で３×３画素を参照するための２本の１ｂｉｔラインメモリを必要とする。更に、エッジ量検出４２との同期をとるため、遅延用として１ｂｉｔラインメモリをもう１本パターン検出の前にもう１本置いており、合計で６本の１ｂｉｔラインメモリを使う。
【００７４】
ここで、パターン化及びパターン解析をせずに２ｂｉｔの属性情報を持ち続ける場合について考える。その場合には、６本の１ｂｉｔラインメモリの代わりに、ＣｂやＣｒと同じく３本の遅延用ラインメモリ、つまり３本の２ｂｉｔラインメモリが必要になる。これは１ｂｉｔラインメモリに換算すれば６本である。従って、パターン化及びパターン解析をすることによってラインメモリが増加していることはない、ということが理解できる。
【００７５】
また、ここではわかりやすく考えるために、パターン化前の属性情報が２ｂｉｔの場合について説明したが、例えば４ｂｉｔの属性情報について、１ｂｉｔへのパターン化及びパターン解析をする場合としない場合とで考えてみると、以下のようになる。すなわち、パターン化する場合（３×３画素以内のサイズのパターンを用いてパターン化する場合）の必要ラインメモリは上記と同じく６本の１ｂｉｔラインメモリ、パターン化しない場合の必要ラインメモリは３本の４ｂｉｔラインメモリであり１ｂｉｔのラインメモリで換算すれば１２本分が必要になり、パターン化前の属性情報のビット数が多ければ多いほどパターン化することによるラインメモリの削減効果が大きくなることが導き出せる。
【００７６】
以上、本実施形態によれば、コピーフローにおいて多くの属性情報が必要な場合は、特にラインメモリの削減効果が期待できることがある。なおかつ、黒文字の属性情報は実質的にパターン化せず、色文字の属性情報も黒文字に次いで高密度にパターン化しているため、文字（特に黒文字）に関して属性情報の解像度低下が無く高画質なコピー画像を出力できる。
【００７７】
実施形態４について説明する。本実施形態は、コピーフロー中で一旦圧縮された画像やパターン化した属性情報を蓄積し、ユーザの選択により回転や左右反転させた後にプリンタにて出力する場合のコピーフローである。
【００７８】
図２６は、本実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。スキャナ５０、スキャナγ補正５１、スキャナ色補正５２、第１のフィルタ５３、圧縮５４、圧縮した画像及びパターン化した属性情報を一旦蓄積する画像蓄積５５、ユーザの選択により回転処理をする回転５６、伸張処理をする伸張５７、第２のフィルタ５８、プリンタ色補正５９、墨生成／下色除去６０、プリンタγ補正６１、擬似中間調処理６２、プリンタ６３、属性判定６４、パターン化６５、パターン解析６６及び６７、再パターン化６８、選択６９、外部インタフェース７０、ユーザが回転やミラーリングを選択するオペレーションパネル７１、ユーザの選択により左右の反転処理を行うミラーリング７２から構成される。スキャナ５０から圧縮５４までの画像処理及び属性判定６４からパターン化６５までは実施形態１と同じなので説明は省略する。
【００７９】
コピーフローの途中に画像蓄積５５により、圧縮した画像およびパターン化した属性情報を一旦蓄積する。次に、回転５６では、画像蓄積から読み出した画像およびパターン化した属性情報を、オペレーションパネル７１におけるユーザの選択により、０度（回転なし）、９０度、１８０度、２７０度のいずれかの角度で回転する。ミラーリング７２でも、同様にユーザが選択した場合に画像の左右を反転する処理を行う。そして、パターン解析６６において、蓄積した属性パターン画像からパターンを解析して２ｂｉｔの属性情報を復元し、後段の墨生成／下色除去等の画像処理で使用する。
【００８０】
パターン解析６６では、実施形態３におけるパターン解析４１に加えて、回転５６による回転やミラーリング７２による左右反転した場合にもパターン解析できるようにする。例えば網点パターン検出４１０では、図２４の（ｃ−１）、（ｃ−２）、（ｃ−３）のパターンだけでなく、図１５のパターンＤ（パターンＣを左周りに９０度回転させたもの）に対応した検出パターンである図２４の（ｄ−１）、（ｄ−２）、（ｄ−３）のパターンも加え、全６種類のパターンでマッチするパターンが存在するか否かを見る。
【００８１】
画像蓄積５５に蓄積した画像および属性パターン画像は、外部インタフェース７０を介して外部機器に送信することもできる。また、実施形態２と同様に送信先情報を受信して、パターン解析６７により２ｂｉｔの属性情報に戻してから送信することも可能である。更に、再パターン化６８により外部機器で解析可能なパターンに変換し直してから送信することを選択６９にて選択して送信することもできる。
【００８２】
以上、本実施形態によれば、コピーフロー中で一旦画像蓄積する機能を備える機器において、２ｂｉｔの属性情報でなくパターン化して１ｂｉｔになった属性パターン画像を蓄積するため、蓄積量を抑えつつ２ｂｉｔ相当の属性情報を蓄積することができる。なおかつ、黒文字の属性情報は実質的にパターン化せず、色文字の属性情報も黒文字に次いで高密度にパターン化しているため、文字（特に黒文字）に関して属性情報の解像度低下が無く高画質なコピー画像を出力できる。
【００８３】
実施形態５について説明する。本実施形態は、アプリケーションから送られたプリンタ出力命令に基づきプリンタにて出力する場合のプリンタフローである。プリンタフローでも、ＲＧＢのビットマップ画像に展開し、オブジェクト情報から属性マップ画像を作成し、ビットマップ展開した画像と属性マップ画像を画像蓄積８６に蓄積することができる。このようにすることによって蓄積画像を図２６のコピーフローの蓄積画像と同様に扱うことができ、後段の処理フローを共通化できる。
【００８４】
図２７は、本実施形態に係る画像処理装置のブロック図である。プリンタ出力命令を送るアプリケーション８０、プリンタ出力命令を描画コマンドに変換するプリンタドライバ８１、描画コマンドからオブジェクト情報に変換するコマンド変換８２、ビットマップ画像及び属性マップを作成するラスタライザ８３、ビットマップ画像を圧縮する圧縮８４、属性マップ画像をパターン化するパターン化８５、圧縮されたビットマップ画像及びパターン化された属性情報を蓄積する画像蓄積８６、回転８７、ミラーリング８８、伸張８９、パターン解析９０、色補正９１、墨生成／下色除去９２、γ補正９３、擬似中間調処理９４、プリンタ９５から構成される。回転８７からプリンタ９５までは実施形態４と同じなので説明を省略する。
【００８５】
アプリケーション８０から送られたプリンタ出力命令をプリンタドライバ８１において描画コマンドに変換する。次に、ラスタライザ８３では、描画コマンドからビットマップ画像を作成すると同時に、コマンド変換８２にて描画コマンドからオブジェクト情報を読み出して属性マップ画像を作成する。続いて、圧縮８４にてビットマップ画像を圧縮する。また、パターン化８５にて属性マップ画像をパターン化する。そして、圧縮されたビットマップ画像及びパターン化された属性情報を画像蓄積８６にて蓄積する。
【００８６】
属性マップ画像は、基本的には図２８のように文字、グラフィック、イメージの３種類のオブジェクト情報（オブジェクト属性）からなるが、文字とグラフィックに関しては有彩／無彩の情報も持っている。これは、墨生成／下色除去９２において、アプリケーション８０からの命令により、黒文字や黒線画をＫ単色再生するか、あるいはＣＭＹ再生するかについて選択できるようにするためである。
【００８７】
属性情報が３ｂｉｔなので、図１５のパターンＡ、Ｂ、Ｃに加えて図２９のパターンＥ、Ｆを用いてパターン化する。文字かつ無彩の属性にはパターンＡ、文字かつ有彩の属性にはパターンＢ、グラフィックかつ無彩の属性にはパターンＥ、グラフィックかつ有彩の属性にはパターンＣ、イメージの場合にはパターンＦを割り付ける。文字、特に黒文字が最も高密度になるように、また、グラフィックも線画を考慮して特に黒線画が比較的高密度になるように、パターンを選ぶと良い。
【００８８】
本実施形態ではパターン化により３ｂｉｔから１ｂｉｔへ変換したが、別の例として、３ｂｉｔから２ｂｉｔへの変換にも応用可能である。文字の属性にパターンＡ、グラフィックの属性にパターンＢ、イメージの属性にパターンＣを割りつけ、有彩の場合は2bitのうち上位ビットの方にパターン化した画像を、無彩の場合は下位ビットの方にパターン化した画像を格納すればよい。
【００８９】
以上、本実施形態によれば、プリンタフロー中で一旦画像蓄積する機能を備える機器において、３ｂｉｔの属性情報ではなくパターン化により１ｂｉｔあるいは２ｂｉｔになった属性パターン画像を蓄積するため、蓄積量を抑えつつ３ｂｉｔ相当の属性情報を蓄積することができる。なおかつ、黒文字や黒線画の属性情報に対して特に高密度にパターン化しているため、解像度低下による劣化を招きにくく高画質なプリンタ画像を出力できる。
【００９０】
上記の発明によれば、外部機器に画像とパターン化した属性情報を送信するため、送信量を抑えつつ、属性情報の解像度を殆ど落とさないで送信することができ、加えて、送信先情報を確認してから画像及び属性情報を外部機器に送信するため、送信先に対して最適な形で属性情報を送信することができる。また、コピーフロー中の後方の画像処理に対して画像とパターン化した属性情報を伝送するため、データ量を抑えつつ、属性情報の解像度を殆ど落とさないで伝送することができる。さらに、コピーフロー中に存在する蓄積手段において、画像とパターン化した属性情報を蓄積するため、蓄積量を抑えつつ、属性情報の解像度を殆ど落とさないで保持することができる。そして、文字画像、特に黒文字に対して高密度なパターンを割り付けることにより、文字の属性情報を高解像度で送信したり保持したりすることができ、高画質な画像再生に繋がる。また、回転やミラーリングも考慮して各属性に割り付けるパターンを選定するため、回転やミラーリング後の画像からも、パターン解析により、回転やミラーリングを行ったかどうかを意識しないでパターン化前の複数の属性を復元することができる。
【００９１】
なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の実施形態１に係る画像処理装置のブロック図である。
【図２】複数のスキャナと複数のプリンタがネットワーク接続された装置である。
【図３】黒文字の原画像、これに対する黒文字判定結果及びその判定結果を２×１画素単位でブロック化したものである。
【図４】図２の（１）及び（２）の属性情報を使って墨生成／下色除去処理を行い、属性情報が黒文字の部分ではＫ単色再生、属性情報が黒文字でない太文字内側ではＣＭＹ再生したものである。
【図５】属性判定１５のブロック図である。
【図６】属性情報の割付区分である。
【図７】エッジ判定１５０のブロック図である。
【図８】黒画素パターンマッチング１５０１に用いるパターンを図示したものである。
【図９】白画素パターンマッチング１５０２に用いるパターンを図示したものである。
【図１０】白地判定１５１のブロック図である。
【図１１】パターンマッチング１５１１に用いるパターンを図示したものである。
【図１２】網点判定１５２のブロック図である。
【図１３】ピーク画素検出（３×３）１５２０における式１及びピーク画素検出（５×５）１５２１における式２を図示したものである。
【図１４】色判定１５３のブロック図である。
【図１５】属性パターン画像のパターンを図示したものである。
【図１６】黒文字の原画像、属性判定２５の結果、パターン化１６によりパターン化したものである。
【図１７】色文字の原画像、属性判定２５の結果、パターン化１６によりパターン化したものである。
【図１８】網点の原画像、属性判定２５の結果、パターン化１６によりパターン化したものである。
【図１９】本発明の実施形態２に係る画像処理装置のブロック図である。
【図２０】本発明の実施形態３に係る画像処理装置のブロック図である。
【図２１】エッジ量検出４２のブロック図である。
【図２２】第１のエッジ量検出フィルタないし第４のエッジ量検出フィルタにおける各フィルタの構成図である。
【図２３】パターン解析４１のブロック図である。
【図２４】黒文字パターン検出４１２におけるパターンマッチングで用いられるパターンを図示したものである。
【図２５】図２０の点線内の各処理ブロックにおける必要ラインメモリを図示したものである。
【図２６】本発明の実施形態４に係る画像処理装置のブロック図である。
【図２７】本発明の実施形態５に係る画像処理装置のブロック図である。
【図２８】オブジェクト属性の割付区分である。
【図２９】属性パターンの画像のパターンを図示したものである。
【符号の説明】
【００９３】
１０    スキャナ
１１    スキャナγ補正
１２    スキャナ色補正
１３    フィルタ
１４    圧縮
１５    属性判定
１６    パターン化
１７    外部インタフェース
【図１】
2006319682.tif 000003
【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】
2006319682.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
2006319682.tif 000018
【図１７】
2006319682.tif 000019
【図１８】
2006319682.tif 000020
【図１９】
2006319682.tif 000021
【図２０】
2006319682.tif 000022
【図２１】
2006319682.tif 000023
【図２２】
2006319682.tif 000024
【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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