(57)【要約】【課題】  ヒストグラムを用いることなく下地領域のみを適正的確に検出できる下地検出方法及び同方法を用いた画像処理装置等を提供する。【解決手段】  画像処理装置２０は、下地検出処理部２４等を備える。下地検出処理部２４は、分類手段２４Ａ、判定手段２４Ｂ及び下地検出手段２４Ｃを含む。分類手段２４Ａは、注目画素のＲＧＢ値と、隣接画素が属するクラスのクラス情報のＲＧＢ値の平均値と、の差分値が第１の閾値以下である場合に注目画素を隣接画素が属するクラスに分類し、差分値が第１の閾値を超える場合に注目画素を新たに設定したクラスに分類する。判定手段２４Ｂは、クラスが全体画像の端に位置する画素を含むか否か、及び、クラスが全体画像の全画素数に対して第１の割合以上の数の画素を含むか否か、を判定する。下地検出手段２４Ｃは、判定手段２４Ｂにおける判定結果に基づいて下地領域であるクラスを検出する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理すべき画像データに基づく全体画像における注目画素の画素値と、前記注目画素に隣接する隣接画素が属するクラスに属する全ての画素の画素値に基づくクラス画素値と、の差分値を算出する第１ステップと、
前記第１ステップにおいて算出された前記差分値が予め設定された第１の閾値以下である場合に前記注目画素を前記隣接画素が属するクラスに分類し、前記差分値が前記第１の閾値を超える場合に前記注目画素を新たに設定したクラスに分類する第２ステップと、
前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の端に位置する画素を含むか否かを判定する第３ステップと、
前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の全画素数に対して予め設定された第１の割合以上の数の画素を含むか否かを判定する第４ステップと、
前記第３ステップ及び前記第４ステップにおける判定結果に基づいて下地領域であるクラスを検出する第５ステップと、を備えることを特徴とする下地検出方法。
【請求項２】
前記第２ステップにおいて前記注目画素が属することになったクラスのクラス画素値は、前記注目画素の画素値に応じて更新されることを特徴とする請求項１に記載の下地検出方法。
【請求項３】
前記第２ステップの後であって前記第３ステップ及び前記第４ステップの前に、
互いに隣接する２個のクラスにおいて、各クラスに属する全ての画素の画素値のうちの最大値、最小値及び前記全ての画素の画素値の平均値のうち少なくとも１つを互いに比較した結果に基づいて、前記２個のクラスを単一のクラスに統合するステップを、さらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の下地検出方法。
【請求項４】
前記第５ステップでは、前記第３ステップにおいて前記全体画像の端に位置する画素を含むと判定されたクラスを第１の下地クラスとし、前記第４ステップにおいて前記全体画像の全画素数に対して予め設定された第１の割合以上の数の画素を含むと判定されたクラスを第２の下地クラスとして、
第１の下地クラスにのみ該当するクラスからなる第１のグループ、第２の下地クラスにのみ該当するクラスからなる第２のグループ、及び、第１の下地クラスと第２の下地クラスとの両方に該当するクラスからなる第３のグループ、に各クラスを分類し、前記第１から第３のグループのうち、各グループに属するクラスのそれぞれに属する画素の数の合計が最も多いグループに属するクラスを下地領域として検出することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の下地検出方法。
【請求項５】
前記第５ステップにおいて下地領域として検出された全てのクラスに属する画素の数の合計が、前記画像の全画素数に対して、予め設定された第２の割合未満である場合、前記画像に下地領域がないと判定する第６ステップを、さらに備えることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の下地検出方法。
【請求項６】
前記第５ステップにおいて下地領域として検出された各クラスに属する全ての画素の画素値のうちの最大値から最小値を減算して得られる減算値が予め設定された第２の閾値を超え、または、下地領域として検出された各クラスに属する全ての画素の画素値の平均値が予め設定された第３の閾値未満である場合、前記クラスは下地領域ではないと判定する第７ステップを、さらに備えることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の下地検出方法。
【請求項７】
下地領域として検出されたクラスに属する画素について、下地がある場合に前記下地が画像として印刷されないように前記画素の画素値を補正する下地除去処理を施す第８ステップを、さらに備えることを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の下地検出方法。
【請求項８】
処理すべき画像データに基づく全体画像における注目画素の画素値と、前記注目画素に隣接する隣接画素が属するクラスに属する全ての画素の画素値に基づくクラス画素値と、の差分値を算出する第１ステップと、
前記第１ステップにおいて算出された前記差分値が予め設定された第１の閾値以下である場合に前記注目画素を前記隣接画素が属するクラスに分類し、前記差分値が前記第１の閾値を超える場合に前記注目画素を新たに設定したクラスに分類する第２ステップと、
前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の端に位置する画素を含むか否かを判定する第３ステップと、
前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の全画素数に対して予め設定された割合以上の数の画素を含むか否かを判定する第４ステップと、
前記第３ステップ及び前記第４ステップにおける判定結果に基づいて下地領域であるクラスを検出する第５ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
処理すべき画像データに基づく全体画像における注目画素の画素値と、前記注目画素に隣接する隣接画素が属するクラスに属する全ての画素の画素値に基づくクラス画素値と、の差分値を算出する第１ステップと、
前記第１ステップにおいて算出された前記差分値が予め設定された第１の閾値以下である場合に前記注目画素を前記隣接画素が属するクラスに分類し、前記差分値が前記第１の閾値を超える場合に前記注目画素を新たに設定したクラスに分類する第２ステップと、
前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の端に位置する画素を含むか否かを判定する第３ステップと、
前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の全画素数に対して予め設定された割合以上の数の画素を含むか否かを判定する第４ステップと、
前記第３ステップ及び前記第４ステップにおける判定結果に基づいて下地領域であるクラスを検出する第５ステップと、をコンピュータに実行させるプログラムをコンピュータが読み取り可能に格納したことを特徴とする記録媒体。
【請求項１０】
処理すべき画像データに基づく全体画像における注目画素の画素値と、前記注目画素に隣接する隣接画素が属するクラスに属する全ての画素の画素値に基づくクラス画素値と、の差分値を算出し、前記差分値が予め設定された第１の閾値以下である場合に前記注目画素を前記隣接画素が属するクラスに分類し、前記差分値が前記第１の閾値を超える場合に前記注目画素を新たに設定したクラスに分類する分類手段と、
前記分類手段によって前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の端に位置する画素を含むか否かを判定する第１の判定手段と、
前記分類手段によって前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の全画素数に対して予め設定された割合以上の数の画素を含むか否かを判定する第２の判定手段と、
前記第１の判定手段及び前記第２の判定手段における判定結果に基づいて下地領域であるクラスを検出する下地検出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
前記下地検出手段によって下地領域として検出されたクラスに属する画素について、下地がある場合に前記下地が画像として印刷されないように前記画素の画素値を補正する下地除去処理を施す下地除去処理手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記請求項１１に記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置における下地除去処理の対象となる画像データを入力する入力手段と、
前記画像処理装置によって前記下地除去処理を含む画像処理が施された画像を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像から下地を除去するために下地領域を検出する下地検出方法、同方法を実行するプログラム、同方法を実行するプログラムを格納した記録媒体、同方法を用いた画像処理装置及び画像形成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像の下地領域を検出するためにヒストグラムを作成する技術が知られている。
【０００３】
例えば、入力された画像データに基づいて、濃度とその度数とをあらわすヒストグラムを作成し、ヒストグラムから濃度最大値と濃度最小値とを求め、度数最大値の濃度と濃度最大値とから仮下地濃度を検出し、仮下地濃度と濃度最小値とから下地濃度を検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
また、入力された画像データに基づいて、濃度とその度数とをあらわすヒストグラムを作成し、度数の最大値と度数が最大値である濃度とを検出し、それらの値から除去すべき下地の濃度範囲を決定し、その濃度範囲の最大値及び最小値と画像データとを比較して濃度範囲内か否かを判定し、その判定結果に基づいて画像データ又は下地除去したデータを出力する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００５】
さらに、入力されたカラー画像情報に基づきカラー画像が文字画像であるか又は写真画像であるかを判定し、文字画像が含まれていると判定した場合は下地除去を行い、写真画像であると判定した場合は下地除去を行わないという技術が提案されている（例えば、特許文献３参照。）。
【特許文献１】特開平１−１９６９７１号公報
【特許文献２】特開平３−４４２６８号公報
【特許文献３】特許第２９８４２８０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、単にヒストグラムを作成し、度数が最大値となる濃度を下地濃度と判定するのでは、実際には下地ではない場所まで下地と判定されてしまう場合がある。例えば、グラデーションのような画像では、画像中のある場所までが画像領域と判定され、それ以降の実際には画像領域である場所が下地と判定されてしまう場合がある。
【０００７】
また、上述の特許文献１の技術では、検出した下地濃度に基づく閾値で画像データ全体に対して一意に処理が施されるので、実際には下地ではない場所まで下地として除去されてしまう場合がある。
【０００８】
同様に、特許文献２の技術では、決定した下地濃度に基づく閾値で画像データ全体に対して一意に処理が施されるので、例えば決定した下地濃度と同じ濃度の画素が写真画像の一部に存在する場合は、写真画像の一部が下地として除去されてしまう場合がある。
【０００９】
さらに、特許文献３の技術では、写真画像であると判定された場合は下地除去しないとされているものの、文字画像内に下地と同じ濃度の画素が存在する場合は、下地として除去されてしまう課題は解決されていない。
【００１０】
この発明の目的は、ヒストグラムを用いることなく下地領域のみを適正的確に検出できる下地検出方法及び同方法を用いた画像処理装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明の下地検出方法は、上述の課題を解決するために以下のように構成される。
【００１２】
（１）処理すべき画像データに基づく全体画像における注目画素の画素値と、前記注目画素に隣接する隣接画素が属するクラスに属する全ての画素の画素値に基づくクラス画素値と、の差分値を算出する第１ステップと、前記第１ステップにおいて算出された前記差分値が予め設定された第１の閾値以下である場合に前記注目画素を前記隣接画素が属するクラスに分類し、前記差分値が前記第１の閾値を超える場合に前記注目画素を新たに設定したクラスに分類する第２ステップと、前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の端に位置する画素を含むか否かを判定する第３ステップと、前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の全画素数に対して予め設定された第１の割合以上の数の画素を含むか否かを判定する第４ステップと、前記第３ステップ及び前記第４ステップにおける判定結果に基づいて下地領域であるクラスを検出する第５ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１３】
この構成においては、連続する位置にあり且つ画素値が近い画素同士が同じクラスに分類される。これによって、全体画像の全画素が、画素値が異なり又は位置が離間した複数のクラスに分類される。そして、各クラスが、全体画像の端に位置する画素を含むか否か、及び、全体画像の全画素数に対して第１の割合以上の数の画素を含むか否か、が判定される。判定結果において、クラスが全体画像の端に位置する場合、又は、クラスに属する画素数が所定値以上に大きい場合は、それらのクラスが下地領域であるとして検出される。
【００１４】
ここで、クラスとは、画素値が近く、画素同士が垂直方向又は水平方向に隣接している画素の集合をいう。
【００１５】
（２）前記第２ステップにおいて前記注目画素が属することになったクラスのクラス画素値は、前記注目画素の画素値に応じて更新されることを特徴とする。
【００１６】
この構成においては、クラス画素値は、新たに画素が分類される度に更新されるので、注目画素の画素値とクラス画素値とが正確に比較される。
【００１７】
（３）前記第２ステップの後であって前記第３ステップ及び前記第４ステップの前に、互いに隣接する２個のクラスにおいて、各クラスに属する全ての画素の画素値のうちの最大値、最小値及び前記全ての画素の画素値の平均値のうち少なくとも１つを互いに比較した結果に基づいて、前記２個のクラスを単一のクラスに統合するステップを、さらに備えることを特徴とする。
【００１８】
この構成においては、画素をクラスに分類する過程において別のクラスに分かれてしまった互いに隣接する２個のクラスについて、各クラスに属する画素の画素値の最大値、最小値、平均値等を比較した結果に基づいて、２個のクラスが統合されて単一のクラスにされる。
【００１９】
（４）前記第５ステップでは、前記第３ステップにおいて前記全体画像の端に位置する画素を含むと判定されたクラスを第１の下地クラスといい、前記第４ステップにおいて前記全体画像の全画素数に対して予め設定された第１の割合以上の数の画素を含むと判定されたクラスを第２の下地クラスという場合、第１の下地クラスにのみ該当するクラスからなる第１のグループ、第２の下地クラスにのみ該当するクラスからなる第２のグループ、及び、第１の下地クラスと第２の下地クラスとの両方に該当するクラスからなる第３のグループ、に各クラスを分類し、前記第１から第３のグループのうち、各グループに属するクラスのそれぞれに属する画素の数の合計が最も多いグループに属するクラスを下地領域として検出することを特徴とする。
【００２０】
この構成においては、第３ステップ及び第４ステップで判定される下地領域の検出のための２つの条件によって下地領域の候補となるクラスが選択された（第１段階）後、選択されたクラスがさらに、上述の２つの条件に基づく３つのグループに分類され、属する画素の数が最も多いグループに属するクラスが下地領域として検出される（第２段階）。このように、２段階の判定を経て下地領域が検出される。
【００２１】
（５）前記第５ステップにおいて下地領域として検出された全てのクラスに属する画素の数の合計が、前記画像の全画素数に対して、予め設定された第２の割合未満である場合、前記画像に下地領域がないと判定する第６ステップを、さらに備えることを特徴とする。
【００２２】
この構成においては、第５ステップにおいて下地領域として検出された全てのクラスに属する画素の数の合計が、画像の全画素数に対して所定の割合以上ない場合は、その全体画像には下地領域がないと考えられるので、下地領域はないと判定する。
【００２３】
（６）前記第５ステップにおいて下地領域として検出された各クラスに属する全ての画素の画素値のうちの最大値から最小値を減算して得られる減算値が予め設定された第２の閾値を超え、または、下地領域として検出された各クラスに属する全ての画素の画素値の平均値が予め設定された第３の閾値未満である場合、前記クラスは下地領域ではないと判定する第７ステップを、さらに備えることを特徴とする。
【００２４】
この構成においては、下地領域として検出されたクラスであっても、クラスに属する画素の画素値の最大値と最小値との差が所定値より大きい場合、そのクラスは下地領域ではなく、画像領域であると考えられる。また、クラスに属する全ての画素の画素値の平均値が所定値未満である場合も、そのクラスは下地領域であるとは考えにくい。
【００２５】
（７）下地領域として検出されたクラスに属する画素について、下地がある場合に前記下地が画像として印刷されないように前記画素の画素値を補正する下地除去処理を施す第８ステップを、さらに備えることを特徴とする。
【００２６】
この構成においては、上述の下地検出方法によって適正的確に下地領域であるとして検出されたクラスに属する画素のみに対して下地除去処理が施される。すなわち、文字画像及び写真画像等の中に下地領域の画素と同じ画素値を有する画素が存在する場合でも、文字画像及び写真画像等の中の画素の画素値は変更されることがなく、下地領域である画素の画素値のみが補正される。
【００２７】
この発明のプログラムは、上述の課題を解決するために以下のように構成される。
【００２８】
（８）処理すべき画像データに基づく全体画像における注目画素の画素値と、前記注目画素に隣接する隣接画素が属するクラスに属する全ての画素の画素値に基づくクラス画素値と、の差分値を算出する第１ステップと、前記第１ステップにおいて算出された前記差分値が予め設定された第１の閾値以下である場合に前記注目画素を前記隣接画素が属するクラスに分類し、前記差分値が前記第１の閾値を超える場合に前記注目画素を新たに設定したクラスに分類する第２ステップと、前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の端に位置する画素を含むか否かを判定する第３ステップと、前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の全画素数に対して予め設定された割合以上の数の画素を含むか否かを判定する第４ステップと、前記第３ステップ及び前記第４ステップにおける判定結果に基づいて下地領域であるクラスを検出する第５ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２９】
この構成においては、連続する位置にあり且つ画素値が近い画素同士が同じクラスに分類される。これによって、全体画像の全画素が、画素値等が異なる複数のクラスに分類される。そして、各クラスが、全体画像の端に位置する画素を含むか否か、及び、全体画像の全画素数に対して第１の割合以上の数の画素を含むか否か、が判定される。判定結果において、クラスが全体画像の端に位置する場合、又は、同程度の画素値の画素の集まり（クラス）が所定の大きさ以上に大きい場合は、それらのクラスが下地領域であるとして検出される。
【００３０】
この発明の記録媒体は、上述の課題を解決するために以下のように構成される。
【００３１】
（９）処理すべき画像データに基づく全体画像における注目画素の画素値と、前記注目画素に隣接する隣接画素が属するクラスに属する全ての画素の画素値に基づくクラス画素値と、の差分値を算出する第１ステップと、前記第１ステップにおいて算出された前記差分値が予め設定された第１の閾値以下である場合に前記注目画素を前記隣接画素が属するクラスに分類し、前記差分値が前記第１の閾値を超える場合に前記注目画素を新たに設定したクラスに分類する第２ステップと、前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の端に位置する画素を含むか否かを判定する第３ステップと、前記第２ステップにおいて前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の全画素数に対して予め設定された割合以上の数の画素を含むか否かを判定する第４ステップと、前記第３ステップ及び前記第４ステップにおける判定結果に基づいて下地領域であるクラスを検出する第５ステップと、をコンピュータに実行させるプログラムをコンピュータが読み取り可能に格納したことを特徴とする。
【００３２】
この構成においては、連続する位置にあり且つ画素値が近い画素同士が同じクラスに分類される。これによって、画像の全画素が、画素値等が異なる複数のクラスに分類される。そして、各クラスが、全体画像の端に位置する画素を含むか否か、及び、全体画像の全画素数に対して第１の割合以上の数の画素を含むか否か、が判定される。判定結果において、クラスが全体画像の端に位置する場合、又は、同程度の画素値の画素の集まり（クラス）が所定の大きさ以上に大きい場合は、それらのクラスが下地領域であるとして検出される。
【００３３】
この発明の画像処理装置は、上述の課題を解決するために以下のように構成される。
【００３４】
（１０）処理すべき画像データに基づく全体画像における注目画素の画素値と、前記注目画素に隣接する隣接画素が属するクラスに属する全ての画素の画素値に基づくクラス画素値と、の差分値を算出し、前記差分値が予め設定された第１の閾値以下である場合に前記注目画素を前記隣接画素が属するクラスに分類し、前記差分値が前記第１の閾値を超える場合に前記注目画素を新たに設定したクラスに分類する分類手段と、前記分類手段によって前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の端に位置する画素を含むか否かを判定する第１の判定手段と、前記分類手段によって前記全体画像の全画素が分類された後に、各クラスが前記全体画像の全画素数に対して予め設定された割合以上の数の画素を含むか否かを判定する第２の判定手段と、前記第１の判定手段及び前記第２の判定手段における判定結果に基づいて下地領域であるクラスを検出する下地検出手段と、を備えることを特徴とする。
【００３５】
この構成においては、連続する位置にあり且つ画素値が近い画素同士が同じクラスに分類される。これによって、全体画像の全画素が、画素値等が異なる複数のクラスに分類される。そして、各クラスが、全体画像の端に位置する画素を含むか否か、及び、全体画像の全画素数に対して第１の割合以上の数の画素を含むか否か、が判定される。判定結果において、クラスが全体画像の端に位置する場合、又は、同程度の画素値の画素の集まり（クラス）が所定の大きさ以上に大きい場合は、それらのクラスが下地領域であるとして検出される。
【００３６】
（１１）前記下地検出手段によって下地領域として検出されたクラスに属する画素について、下地がある場合に前記下地が画像として印刷されないように前記画素の画素値を補正する下地除去処理を施す下地除去処理手段を、さらに備えることを特徴とする。
【００３７】
この構成においては、適正的確に下地領域であるとして検出されたクラスに属する画素のみに対して下地除去処理が施される。すなわち、文字画像及び写真画像等の中に下地領域の画素と同じ画素値を有する画素が存在する場合でも、文字画像及び写真画像等の中の画素の画素値は変更されることがなく、下地領域である画素の画素値のみが補正される。
【００３８】
この発明の画像形成装置は、上述の課題を解決するために以下のように構成される。
【００３９】
（１２）前記請求項１１に記載の画像処理装置と、前記画像処理装置における下地除去処理の対象となる画像データを入力する入力手段と、前記画像処理装置によって前記下地除去処理を含む画像処理が施された画像を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００４０】
この構成においては、画像処理装置によって適正的確に下地のみが除去された高品位な画像が出力手段によって出力される。
【発明の効果】
【００４１】
この発明によれば、以下の効果を奏することができる。
【００４２】
（１）全ての画素を画素値に基づいてそれぞれ連続する画素からなるクラスに分類した後で、画像に対するクラスの位置及びクラスの大きさ（クラスに属する画素数）に基づいて、クラス単位で下地領域であるか否かを判定するので、下地領域のみを適正的確に検出することができる。また、下地領域の画素と同程度の画素値を有する画像領域中の画素を誤って下地領域として検出することがない。さらに、ヒストグラムを作成する必要がないので、下地領域の検出に用いられるデバイスにかかる負荷が小さくて済む。
【００４３】
（２）注目画素の画素値とクラス画素値とを正確に比較できるようにしたので、各画素を本来属すべきクラスに適正に分類することができる。これによって、下地領域のみを適正的確に検出することができる。
【００４４】
（３）画素をクラスに分類する過程において別のクラスに分けてしまったが本来単一のクラスにしてよい２個の隣接するクラスを統合することで、以後の下地領域を検出する処理を容易にすることができる。
【００４５】
（４）２段階の判定を経て下地領域を検出するので、下地領域のみをさらに適正的確に検出することができる。
【００４６】
（５）下地領域は画像の全画素数に対して所定の割合以上の数の画素からなると考えられるので、下地領域であるとされたクラスに属する画素の数の合計が所定数に満たない場合、その画像には下地領域がないと判定することで、下地領域として誤った領域を検出することを防止することができる。したがって、さらに適正的確に下地領域のみを検出することができる。
【００４７】
（６）下地領域ではないと考えられるクラスを下地領域から除外することで、さらに適正的確に下地領域のみを検出することができる。
【００４８】
（７）適正的確に下地領域として検出されたクラスに属する画素のみに対して下地除去処理を施すので、文字画像及び写真画像等の画質を劣化させることなく、下地のみを高精度に除去することができる。
【００４９】
（８）適正的確に下地のみが除去された画像データに基づいて、高品位な画像を出力することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５０】
以下に、この発明の実施形態について図面に基づいて説明する。図１は、この発明の実施形態に係るカラー画像形成装置の概略の構成を示すブロック図である。
【００５１】
カラー画像形成装置（この発明の画像形成装置に相当する。）１０は、カラー画像入力装置（この発明の入力手段に相当する。）１１、カラー画像処理装置（この発明の画像処理装置に相当する。）２０、及び、カラー画像出力装置（この発明の出力手段に相当する。）１２を備えている。カラー画像入力装置１１によって入力されたＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）のアナログ信号の画像データは、カラー画像処理装置２０内において後述する処理が施され、ＣＭＹＫ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロー、Ｋ：黒）のデジタルカラー信号として、カラー画像出力装置１２へ出力される。
【００５２】
カラー画像入力装置１１は、この実施形態ではＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えたスキャナであり、原稿の画像からの反射光像を、ＲＧＢのアナログ信号として読み取り、カラー画像処理装置２０に出力する。カラー画像処理装置２０については後述する。カラー画像出力装置１２は、原稿の画像の画像データを記録用紙上に出力する電子写真方式またはインクジェット方式などのプリンタである。なお、カラー画像出力装置１２は、ディスプレイ等の表示装置であってもよい。
【００５３】
カラー画像処理装置２０は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部２１を含む。Ａ／Ｄ変換部２１では、カラー画像入力装置１１から入力されたＲＧＢのアナログ信号が例えば８ビットのデジタル信号に変換される。Ａ／Ｄ変換部２１から出力されたＲＧＢのデジタル信号はシェーディング補正部２２に入力される。シェーディング補正部２２では、入力されたＲＧＢのデジタル信号に対して、カラー画像入力装置１１の照明系、結像系、撮像系で生じた各種の歪みを取り除く処理が施される。シェーディング補正部２２から出力されたＲＧＢ信号は入力階調補正部２３に入力される。
【００５４】
入力階調補正部２３では、シェーディング補正部２２において各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整えるとともに、濃度信号などカラー画像処理装置２０に採用されている扱い易い信号に変換する処理が施される。入力階調補正部２３から出力されたＲＧＢ信号は、図示しないメモリに一旦退避された後に、１画素分ずつ下地検出処理部２４に入力される。
【００５５】
下地検出処理部２４では、入力されたＲＧＢ信号に基づいて、全体画像中に下地領域があるか否か及び下地領域がある場合はその下地領域が検出される。ここで、１枚分の原稿の画像を全体画像といい、全体画像は、画像領域と下地領域とからなるものとする。画像領域とは、文字画像又は写真画像等がある領域をいう。下地領域とは、画像領域以外の領域であって下地が存在する領域をいう。下地検出処理部２４で行われる処理の詳細については後述する。
【００５６】
下地検出処理部２４で下地領域が検出されると、その下地検出結果がＲＧＢ信号と同期して下地除去処理部２５へ入力される。下地除去処理部２５では、画像データ（ＲＧＢ信号）に対して下地検出結果に基づいて下地除去処理が施される。下地除去処理部２５から出力されたＲＧＢ信号は領域分離処理部２６に入力される。
【００５７】
領域分離処理部２６では、ＲＧＢ信号に基づき、画像領域中の各画素が文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離される。領域分離処理部２６では、分離結果に基づいて、各画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号が、空間フィルタ処理部２７、黒生成下色除去部３０、および階調再現処理部３２へと出力されるとともに、下地除去処理部２５から入力されたＲＧＢ信号が領域識別信号に同期して空間フィルタ処理部２７へ出力される。
【００５８】
空間フィルタ処理部２７では、領域分離処理部２６から入力されたＲＧＢ信号の画像データに対して、領域識別信号に基づきデジタルフィルタによる空間フィルタ処理が施される。これによって、空間周波数特性が補正され、カラー画像出力装置１２における出力画像のぼやけや粒状性劣化が防止される。例えば、領域分離処理部２６において文字領域に分離された領域は、特に黒文字または色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部２７において、空間フィルタ処理の一つである鮮鋭強調処理が施され高周波成分が強調される。また、領域分離処理部２６において網点領域に分離された領域は、空間フィルタ処理部２７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。空間フィルタ処理部２７で処理が施された画像データは変倍処理部２８へ入力される。
【００５９】
変倍処理部２８では、空間フィルタ処理が施された画像データに対し、所定倍率になるように拡大演算処理または縮小演算処理が施される。処理後のＲＧＢ信号は色補正部２９へ入力される。
【００６０】
色補正部２９では、入力されたＲＧＢ信号の画像データがＣＭＹの色空間に変換されるとともに、カラー画像出力装置１２に合わせて色補正が施される。補正後のＣＭＹ信号の画像データは黒生成下色除去部３０へ入力される。
【００６１】
黒生成下色除去部３０では、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処理、および元のＣＭＹ信号から黒生成処理で取得されたＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理が施され、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。黒生成処理の一例を以下に示す。例えばスケルトンブラックによる黒生成を行う処理（一般的処理）では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）とし、入力されるデータをＣ、Ｍ、Ｙとし、出力されるデータをＣ’、Ｍ’、Ｙ’、Ｋ’とし、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［数１］の関係式で表わされる。
【００６２】
【数１】
2006229817.tif 000003
【００６３】
黒生成下色除去部３０から出力されたＣＭＹＫ信号は、出力階調補正部３１を介して階調再現処理部３２に入力される。
【００６４】
階調再現処理部３２では、空間フィルタ処理部２７と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域分離処理部２６から入力される領域識別信号に基づき所定の処理が施される。例えば、領域分離処理部２６において文字領域に分離された領域は、特に黒文字または色文字の再現性を高めるために、階調再現処理部３２において、カラー画像出力装置における高域周波数成分の再現に適するように二値化処理または多値化処理が選択されて施される。また、領域分離処理部２６において網点領域に分離された領域は、出力階調補正部３２において、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置１２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が施された後、階調再現処理部３２において、最終的に全体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。更に、領域分離処理部において写真領域に分離された領域は、カラー画像出力装置における階調再現性に適するように二値化処理または多値化処理が施される。
【００６５】
上述したカラー画像処理装置２０における各処理が施された画像データは、図示しない記憶手段に一旦記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置１２に入力される。また、以上の処理は図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit ）によって制御される。
【００６６】
なお、カラー画像処理装置２０において、下地検出処理部２４および下地除去処理部２５は領域分離処理部２６の直前に配置されているが、これに限定されるものではなく、領域分離処理部２６や空間フィルタ処理部２７の後などでもよく、入力階調補正部２３以降であって色補正部２９以前であればどこに配置されても構わない。また、下地検出処理部２４と下地除去処理部２５とが連続して配置されず、その間に領域分離処理部２６や空間フィルタ処理部２７などが配置されても構わない。
【００６７】
次に、この発明の特徴部分である下地検出処理部２４及び下地除去処理部２５の構成について説明する。
【００６８】
図２は、下地検出処理部２４及び下地除去処理部２５の構成を示すブロック図である。
【００６９】
下地検出処理部２４は、分類手段２４Ａ、判定手段２４Ｂ、及び、下地検出手段２４Ｃを含む。この実施形態では、判定手段２４Ｂは、この発明の第１の判定手段及び第２の判定手段を兼ねている。
【００７０】
入力階調補正部２３から出力されたＲＧＢ信号からなる画像データは分類手段２４Ａに入力される。
【００７１】
分類手段２４Ａは、処理すべき画像データに基づく全体画像における注目画素の画素値と、注目画素に隣接する隣接画素が属するクラスのクラス画素値と、の差分値を算出し、差分値に基づいて、注目画素を隣接画素が属するクラス又は新たに設定したクラスに分類する分類処理を行う。
【００７２】
ここで、この実施形態では、画素値は、その画素（ここでは注目画素）のＲＧＢ信号の値であり、クラス画素値は、そのクラスに属する全ての画素の画素値（ＲＧＢ信号の値）の平均値である。
【００７３】
各クラスのクラス情報が、図示しないメモリに保持される。クラス情報は、そのクラスに属する画素のＲＧＢ信号の最大値・最小値・平均値（クラス画素値）、位置情報（図３に示すように、クラス４０に属する画素のうち、最も上に存在する画素（上端画素）４１、最も下に存在する画素（下端画素）４２、最も左に存在する画素（左端画素）４３、及び、最も右に存在する画素（右端画素）４４の位置情報）、及び、そのクラスに属する画素の数（画素数）を含む。なお、クラス情報は、関連クラス情報をさらに含む場合がある。各クラスにはインデックス番号が割り振られ、各クラスに属する画素には、そのクラスのインデックス番号が付与される。
【００７４】
上述の分類手段２４Ａは、注目画素の隣接画素のうち既にいずれかのクラスに分類された画素のクラス情報を読み出し、隣接画素が属するクラスに属するか否かを判定する。分類手段２４Ａは、隣接画素が属するクラスに注目画素が属すると判定した場合は、注目画素に隣接画素が属するクラスのインデックス番号を付与するとともにクラス情報を更新する。分類手段２４Ａは、隣接画素が属するクラスに注目画素が属さないと判定した場合は、新たに設定したクラスに注目画素を分類するとともに、注目画素に既存のクラスに設定されていない新たなインデックス番号を付与し、そのクラスのクラス情報を生成する。
【００７５】
各画素が分類される毎に更新されたクラス情報は、上述の図示しないメモリに一時的に退避される。このとき、分類手段２４Ａによってクラスに分類された画素のインデックス番号も、その画素の画素値とともにメモリに一時的に退避される。なお、インデックス番号を含むクラス情報は、後述する下地除去処理が開始可能になるまでラッチしてもよい。
【００７６】
処理すべき画像データに基づく全体画像の全画素について分類処理が終了した後、全てのクラス情報が判定手段２４Ｂに入力される。
【００７７】
判定手段２４Ｂは、クラス情報に含まれる位置情報及び画素数に基づいて、所定の条件を満たすか否かを判定する判定処理を行う。判定結果は、下地検出手段２４Ｃに入力される。
【００７８】
下地検出手段２４Ｃは、判定手段２４Ｂから入力された判定結果に基づいて、クラスが下地領域に該当するクラスであるか否かを判定する（１次判定）。また、下地検出手段２４Ｃは、１次判定において下地領域に該当すると判定したクラスのクラス情報の最大値・最小値・平均値に基づいて、そのクラスが本当に下地領域に該当するか否かをさらに判定する（２次判定）。
【００７９】
下地検出手段２４Ｃによって下地領域に該当すると判定されたクラスのクラス情報、及び、そのクラスに属する全ての画素の画素値は、下地検出結果として下地検出処理部２４から出力され下地除去処理部２５に入力される。
【００８０】
下地除去処理部２５は、下地除去処理手段２５Ａを含む。下地除去処理手段２５Ａは、下地検出結果として出力されたクラス情報及び画素値に基づいて、下地領域であると判定された画素のＲＧＢ信号に対して所定の下地除去処理を施す。下地除去処理とは、例えば下地領域であると判定された画素のＲＧＢ信号の各値を上げる処理によって、その画素を白色にする処理をいう。下地除去処理が施された画像データは、領域分離処理部２６に入力される。
【００８１】
図４は、下地検出処理部２４の分類手段２４Ａにおける処理手順を示すフローチャートである。
【００８２】
まず、分類手段２４Ａは、入力階調補正部２３から出力されメモリに退避されているＲＧＢ信号の画像データを、１画素分読み出す（Ｓ１）。ここで、入力されたＲ、Ｇ、Ｂの各画像データは８ビットデータであり、０から２５５の値をとるものとする。
【００８３】
次に、分類手段２４Ａは、読み出した画素（注目画素）の位置が画像の最も左上の画素であるか否かを判定する（Ｓ２）。分類手段２４Ａは、注目画素が最も左上の画素であると判定した場合、新たにクラスを設定し、注目画素に新たなクラスのインデックス番号（例えば、インデックス番号としての最小値“０”）を付与し、注目画素が属することになったクラスの左端画素の位置情報として注目画素の位置情報（座標値）を設定し、クラスのＲ・Ｇ・Ｂ値のそれぞれの最大値・最小値・平均値として注目画素のＲ・Ｇ・Ｂ値をそれぞれ設定し、更に、クラスのカウント値に１を設定する（Ｓ３）。そして、分類手段２４Ａは、Ｓ１に戻って次の１画素の画像データを読み出す。
【００８４】
分類手段２４Ａは、Ｓ２において注目画素が最も左上の画素でないと判定した場合、注目画素が全体画像の１ライン目の画素であるか否かを判定する（Ｓ４）。分類手段２４Ａは、注目画素が１ライン目の画素であると判定した場合、１画素分左側に存在する既にクラスに分類された隣接画素が属するクラス情報を取得する（Ｓ５）。
【００８５】
分類手段２４Ａは、クラス情報のＲＧＢ値の各平均値と注目画素のＲＧＢ値との差分値の絶対値を算出して（この発明の第１ステップに相当する。）、その絶対値に基づいて、左側の隣接画素が属する既存のクラスに注目画素が属するか否かを判定する（Ｓ６）。具体的には、分類手段２４Ａは、ＲＧＢ値のそれぞれの差分値の絶対値が予め設定した第１の閾値以下であると判定した場合、注目画素は左側の隣接画素が属しているクラスに属すると判定し、差分値の絶対値が第１の閾値を超えている場合、注目画素は左側の隣接画素が属しているクラスに属さないと判定する。
【００８６】
分類手段２４Ａは、左側の隣接画素が属しているクラスに注目画素が属すると判定した場合、注目画素に隣接画素と同じクラスのインデックス番号を付与し、そのクラスのクラス情報のうち右端画素の位置情報、最大値・最小値・平均値、及び、カウント値を更新する（Ｓ７）。そして、分類手段２４Ａは、Ｓ１に戻って次の１画素の画像データを読み出す。
【００８７】
一方、分類手段２４Ａは、左側の隣接画素が属しているクラスに注目画素が属さないと判定した場合、新たにクラスを設定し、その新たに設定したクラスに注目画素を分類する（Ｓ８）。さらに、分類手段２４Ａは、Ｓ３の場合と同様に、注目画素が属することになったクラスの左端画素の位置情報として注目画素の位置情報（座標値）を設定し、クラスのＲ・Ｇ・Ｂ値のそれぞれの最大値・最小値・平均値として注目画素のＲ・Ｇ・Ｂ値をそれぞれ設定し、更に、クラスのカウント値に１を設定する。そして、分類手段２４Ａは、Ｓ１に戻って次の１画素の画像データを読み出す。
【００８８】
Ｓ７及びＳ８の処理は、この発明の第２ステップに相当する。
【００８９】
分類手段２４Ａは、Ｓ４において注目画素が１ライン目の画素でないと判定した場合、注目画素が全体画像のうちの左端の画素であるか否かを判定する（Ｓ９）。分類手段２４Ａは、注目画素が全体画像のうちの左端の画素であると判定した場合、注目画素の上側の隣接画素が属するクラスのクラス情報を取得する（Ｓ１０）。そして、分類手段２４Ａは、Ｓ６と同様の処理によって、ＲＧＢ値の差分値を算出し（この発明の第１ステップに相当する。）、差分値の絶対値に基づいて、上側の隣接画素が属するクラスに注目画素が属するか否かを判定する（Ｓ１１）。
【００９０】
分類手段２４Ａは、上側の隣接画素が属するクラスに注目画素が属すると判定した場合、Ｓ７と同様に、注目画素が属することになったクラスのクラス情報を更新する（Ｓ１２）。そして、分類手段２４ＡはＳ１に戻って次の１画素の画像データを読み出す。また、分類手段２４Ａは、上側の隣接画素が属するクラスに注目画素が属さないと判定した場合、Ｓ８と同様に、新たにクラスを設定し、その新たに設定したクラスに注目画素を分類する（Ｓ１３）。そして、分類手段２４ＡはＳ１に戻って次の１画素の画像データを読み出す。
【００９１】
Ｓ１２及びＳ１３の処理は、この発明の第２ステップに相当する。
【００９２】
分類手段２４Ａは、Ｓ９において注目画素が全体画像のうちの左端の画素でないと判定した場合、注目画素の上側の隣接画素が属するクラスのクラス情報と、左側の隣接画素が属するクラスのクラス情報と、をメモリから読み出す（Ｓ１４）。そして、分類手段２４Ａは、Ｓ６と同様の処理によって、ＲＧＢ値の差分値を算出し（この発明の第１ステップに相当する。）、差分値の絶対値に基づいて、上側の隣接画素が属するクラス及び左側の隣接画素が属するクラスのうち少なくとも何れか一方のクラスに注目画素が属するか否かを判定する（Ｓ１５）。
【００９３】
分類手段２４Ａは、Ｓ１５において上側の隣接画素が属するクラス及び左側の隣接画素が属するクラスの何れにも注目画素が属さないと判定した場合、Ｓ８と同様に、新たにクラスを設定し、その新たに設定したクラスに注目画素を分類して（Ｓ１６）、Ｓ２２の処理に進む。
【００９４】
また、分類手段２４Ａは、Ｓ１５において上側の隣接画素が属するクラス及び左側の隣接画素が属するクラスのうち少なくとも何れか一方のクラスに注目画素が属すると判定した場合、さらに、上側の隣接画素が属するクラス及び左側の隣接画素が属するクラスの両方に注目画素が属するか否かを判定する（Ｓ１７）。
【００９５】
分類手段２４Ａは、Ｓ１７において、両方のクラスには属さない、即ち、上側の隣接画素が属するクラス及び左側の隣接画素が属するクラスのうち何れか一方のクラスのみに注目画素が属すると判定した場合、Ｓ７と同様に、注目画素が属することになったクラスのクラス情報を更新して（Ｓ１８）、Ｓ２２の処理に進む。
【００９６】
Ｓ１６及びＳ１８の処理は、この発明の第２ステップに相当する。
【００９７】
分類手段２４Ａは、上側の隣接画素が属するクラス及び左側の隣接画素が属するクラスの両方に注目画素が属すると判定した場合、注目画素に対して、２つのクラスのうちインデックス番号が若い方のクラスのインデックス番号を付与し、注目画素が属することになった一方のクラスのクラス情報を更新する（Ｓ１９）。
【００９８】
そして、分類手段２４Ａは、２つのクラスのクラス情報の中から最大値・最小値・平均値のうち少なくとも１つを互いに比較して差分値を算出し、差分値と予め設定した所定の閾値とを比較した結果に基づいて、２つのクラスが関連クラスであるか否かを判定する（Ｓ２０）。Ｓ２０の処理は、この発明の２個のクラスを単一のクラスに統合するステップに相当する。
【００９９】
分類手段２４Ａは、差分値が予め設定した所定の閾値以下である場合は、上述の２つのクラスは単一のクラスにすべき関係にある（関連クラスである）と判定する（Ｓ２１）。そして、分類手段２４Ａは、２つのクラスのうち注目画素が属しないことになった方のクラスのクラス情報の中の関連クラス情報として、注目画素が属することになった方のクラスのインデックス番号を設定する。関連クラス情報を設定しておくことによって、後の処理において、２つのクラスが単一のクラスにすべき関係にあると判定できるようになる。分類手段２４Ａは、Ｓ２１の処理の後、Ｓ２２の処理に進む。
【０１００】
また、分類手段２４Ａは、Ｓ２０において２つのクラスは関連クラスではないと判定した場合、Ｓ２２の処理に進む。
【０１０１】
分類手段２４Ａは、全体画像の全画素について分類処理が終了したか否か、すなわち全画素がクラスに分類されたか否かを判定する（Ｓ２２）。分類手段２４Ａは、全ての画素をクラスに分類したと判定した場合、図５に示す判定処理に進む。一方、分類手段２４Ａは、まだ全ての画素をクラスに分類していないと判定した場合、Ｓ１に戻って次の１画素の画像データを読み出す。
【０１０２】
なお、各画素に付与されたインデックス番号及び各クラスのクラス情報は、上述のメモリに一時的に退避される。
【０１０３】
図５は、下地検出処理部２４の判定手段２４Ｂにおける処理手順を示すフローチャートである。まず、判定手段２４Ｂは、分類処理で作成されたクラス情報をインデックス番号が大きい方から順に、メモリから読み出す（Ｓ３１）。
【０１０４】
判定手段２４Ｂは、読み出したクラス情報の中の関連クラス情報にインデックス番号が設定されている場合は、関連クラス情報に設定されているインデックス番号のクラスのクラス情報と、現在注目しているクラスのクラス情報と、に基づいて、２つのクラスを単一のクラスに統合するように、関連クラス情報に設定されているインデックス番号のクラスのクラス情報を更新する（関連クラス統合処理）（Ｓ３２）。なお、更新されたクラス情報は上述のメモリに退避される。
【０１０５】
この際、判定手段２４Ｂは、位置情報のそれぞれについて、位置情報で示される領域が広がるように更新する。判定手段２４Ｂは、ＲＧＢ値の最大値及び最小値について、２つのクラスの最大値同士及び最小値同士をそれぞれ比較して適正な値に更新し、ＲＧＢ値のそれぞれの平均値については、２つのクラスのそれぞれの平均値とカウント値とに基づいて、２つのクラスが統合された場合の平均値を算出し直し、更新する。判定手段２４Ｂは、カウント値についても両クラスのカウント値を加算した値に更新する。
【０１０６】
その後、判定手段２４Ｂは、現在注目しているクラスのクラス情報の位置情報を、関連クラスの位置情報と同じ値にし、ＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値を関連クラスのＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値と同じ値にする。また、判定手段２４Ｂは、現在注目しているクラスのカウント値を“０”に更新する。
【０１０７】
次に、判定手段２４Ｂは、全クラスについて、Ｓ３１及びＳ３２の処理が終了したか否かを判定し、全クラスについて終了するまでＳ３１及びＳ３２の処理を繰り返す（Ｓ３３）。
【０１０８】
次に、判定手段２４Ｂは、更新されたクラス情報をインデックス番号が小さい方から順にメモリから読み出す（Ｓ３４）。そして、判定手段２４Ｂは、更新されたクラス情報の位置情報に基づいて、全体画像の端に位置する画素を含むか否かを判定することで、クラスが全体画像の端に位置するか否かを判定する（Ｓ３５）（この発明の第３ステップに相当する。）。判定手段２４Ｂは、全体画像の端に位置するクラスであると判定した場合、クラス情報に第１の下地クラスに指定されたことを意味するフラグを付与する（Ｓ３６）。判定手段２４Ｂは、全体画像の端に位置するクラスではないと判定した場合、第１の下地クラスのフラグを付与することなくＳ３７の処理に進む。
【０１０９】
次に、判定手段２４Ｂは、注目しているクラスが、全体画像の全画素数に対して、予め設定した第１の割合以上の数の画素を含むか否かを、クラス情報のカウント値に基づいて判定する（Ｓ３７）（この発明の第４ステップに相当する。）。判定手段２４Ｂは、注目しているクラスが全体画像の全画素数に対して予め設定した第１の割合以上の数の画素を含むと判定した場合、クラス情報に第２の下地クラスに指定されたことを意味するフラグを付与する（Ｓ３８）。判定手段２４Ｂは、注目しているクラスが全体画像の全画素数に対して予め設定した第１の割合以上の数の画素を含まないと判定した場合、第２の下地クラスのフラグを付与することなくＳ３９の処理に進む。
【０１１０】
判定手段２４Ｂは、全クラスについて、Ｓ３４からＳ３７までの処理が終了したか否かを判定し、全クラスについて終了するまで、Ｓ３４からＳ３７までの処理を繰り返す（Ｓ３９）。
【０１１１】
判定手段２４Ｂは、全クラスについてＳ３４からＳ３７までの処理が終了したと判定した場合、判定処理を終了して下地検出処理に進む。
【０１１２】
図６は、下地検出処理部２４の下地検出手段２４Ｃにおける処理手順を示すフローチャートである。
【０１１３】
下地検出手段２４Ｃは、第１の下地クラスのみに該当するクラスからなる第１のグループ、第２の下地クラスのみに該当するクラスからなる第２のグループ、及び、第１の下地クラスと第２の下地クラスとの両方に該当するクラスからなる第３のグループ、に各クラスを分類する（Ｓ４１）。そして、下地検出手段２４Ｃは、第１〜第３グループのうち、各グループに属するクラスのカウント値の合計が最も多いグループに属するクラスを下地領域として検出する（Ｓ４２）。
【０１１４】
Ｓ４１及びＳ４２の処理は、この発明の第５ステップに相当する。
【０１１５】
下地検出手段２４Ｃは、下地領域であるとして検出した全てのクラスのカウント値の合計を算出する（Ｓ４３）。そして、下地検出手段２４Ｃは、カウント値の合計が全体画像の全画素数に対して予め設定した第２の割合以上あるか否かを判定する（Ｓ４４）。
【０１１６】
下地検出手段２４Ｃは、カウント値の合計が全体画像の全画素数に対して第２の割合未満であると判定した場合、その全体画像には下地領域はないと判定して（Ｓ４５）、下地検出処理を終了する。
【０１１７】
Ｓ４４及びＳ４５の処理は、この発明の第６ステップに相当する。
【０１１８】
下地検出手段２４Ｃは、カウント値の合計が全体画像の全画素数に対して予め設定した第２の割合以上あると判定した場合、下地領域として検出されたクラスのそれぞれのＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値を読み出す（Ｓ４６）。そして、下地検出手段２４Ｃは、下地領域として検出された各クラスが、本当に下地領域であるか否かを再判定する（Ｓ４７）。具体的には、下地検出手段２４Ｃは、各クラスのＲＧＢ値の最大値から最小値を減算して得られる減算値が予め設定した第２の閾値以下であり、かつ、平均値が第３の閾値以上であるか否かを判定する。
【０１１９】
下地検出手段２４Ｃは、減算値が第２の閾値以下であり、かつ、平均値が第３の閾値以上である場合、そのクラスを最終的に下地領域であると判定する（Ｓ４８）。下地検出手段２４Ｃは、減算値が第２の閾値を超え、又は、平均値が第３の閾値未満である場合、そのクラスは下地領域ではないと判定する（Ｓ４９）。下地検出処理の結果は、メモリに退避される。
【０１２０】
Ｓ４７からＳ４９までの処理は、この発明の第７ステップに相当する。
【０１２１】
図７は、下地除去処理部２５における処理手順を示すフローチャートである。下地除去処理部２５は、下地検出処理のＳ４７において最終的に下地領域であると判定されたクラスのクラス情報をメモリから読み出す（Ｓ５１）。次に、下地除去処理部２５は、１画素のＲＧＢ値を、分類処理において付与されたクラスを示すインデックス番号とともに読み出す（Ｓ５２）。
【０１２２】
下地除去処理部２５は、注目している画素に付与されているインデックス番号が、最終的に下地領域であると判定されたクラスのインデックス番号の中にあるか否かを判定する（Ｓ５３）。
【０１２３】
下地除去処理部２５は、注目画素に付与されているインデックス番号が最終的に下地領域であると判定されたクラスのインデックス番号の中にある場合、その注目画素に対して所定の下地除去処理を施す（Ｓ５４）。具体的には、例えば、下地除去処理部２５は、注目画素のＲＧＢ値を全て２５５にすることによって、下地を除去する。
【０１２４】
Ｓ５４の処理は、この発明の第８ステップに相当する。
【０１２５】
下地除去処理部２５は、注目画素に付与されているインデックス番号が最終的に下地領域であると判定されたクラスのインデックス番号の中にない場合、その注目画素に対して下地除去処理を施こすことなく、Ｓ５５の処理に進む。
【０１２６】
下地除去処理部２５は、全体画像の全画素についてＳ５２〜Ｓ５４の処理を終了したか否かを判定し（Ｓ５５）、終了したと判定した場合は下地除去処理を終了し、結果的に得られたＲ・Ｇ・Ｂ値からなる画像データを領域分離処理部２６に出力する。下地除去処理部２５は、まだ全ての画素に対して終了していないと判定した場合は、Ｓ５２〜Ｓ５４の処理を繰り返す。
【０１２７】
次に、図８に示す全体画像のうちの一部の画像領域５０に対して、上述の分類処理、判定処理、下地検出処理及び下地除去処理を施す場合を例にあげて、具体的に説明する。図８は、処理すべき画像データに基づく全体画像の一例を示す説明図である。図９は、図８に示す一部の画像領域５０における各画素の画像データを示す説明図であり、図９（Ａ）は、４画素目まで分類処理が終わった状態の各画素の画像データを示す説明図であり、図９（Ｂ）は、画像領域５０の全ての画素について分類処理が終了した状態における各画素の画像データを示す説明図であり、図９（Ｃ）は、１画素分の画像データの記述例を示す説明図である。
【０１２８】
ここで、画素に対する処理は、上から１行目の行から開始し、１行目の次に２行目、２行目の次に３行目というように、順に下方に向けて進めていく。また、同じ行内においては、左端の画素から処理を開始し、右側へ向けて順に処理を進めていく。
【０１２９】
また、図９は図８の一部を示す図であるため、本来であれば周辺に既にインデックス番号が付与された画素のクラス情報が存在するが、ここでは、説明の簡素化のため、画像領域５０の周辺の画素が属するクラスのクラス情報を無視し、図９の画素のみが存在するものとして、３つの画素５１〜５３についての分類処理を例にあげて説明する。なお、左上の画素位置を｛ｘ，ｙ｝＝｛０，０｝として説明する。
【０１３０】
画素５１は、左側の隣接画素のみが、既に分類処理を施されており、クラスのインデックス番号を付与されている段階での分類処理を説明するための例である。この段階でのインデックス番号０のクラスのＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値は、図９に記載の通りとなっている。画素５１の左側の隣接画素はインデックス番号０のクラスに属している。画素５１の分類処理においては、画素５１のＲＧＢ値と、インデックス番号０のクラスのＲＧＢ値の平均値と、を比較する。具体的には、［数２］に示すように、ＲＧＢ値のそれぞれの差分値の絶対値を算出し、その算出結果を第１の閾値と比較する。
【０１３１】
【数２】
2006229817.tif 000004
【０１３２】
ここで、例えば第１の閾値として“５”を予め設定しておく。すると、この場合、Ｒ・Ｇ・Ｂ値の全ての差分値の絶対値が閾値以下であるので、画素５１は左側の隣接画素が属するクラスに属すると判定される。このため、画素５１のインデックス番号Ｉｄｘ＝０と設定し、インデックス番号０のクラスのＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値を、画素５１のＲＧＢ値を考慮して更新する。
【０１３３】
画素５１の例の場合、最大値に変化はなく、Ｒ＝２４７、Ｇ＝２４４、Ｂ＝２４２である。最小値は、Ｒ＝２４０、Ｇ＝２４０、Ｂ＝２３８、に更新される。また、平均値は、Ｒ＝（２４５×４＋２４０）÷５＝２４４、Ｇ＝（２４２×４＋２４０）÷５＝２４２、Ｂ＝（２４０×４＋２３８）÷５＝２４０、に更新される。また、カウント値は１加算されて５となる。位置情報は上下左右のうち右だけが更新され、｛上，下，左，右｝＝｛０，０，０，４｝となる。
【０１３４】
なお、注目する画素５１のＲＧＢ値に対して、隣接画素が属するクラスのＲＧＢ値の平均値を比較することに限定されず、最大値又は最小値を比較することもできる。
【０１３５】
次に画素５２の分類処理について説明する。画素５２は、上側の隣接画素のみが、既に分類処理を施されておりクラスのインデックス番号を付与されている段階での分類処理を説明するための例である。画素５２の上側の隣接画素が属するクラス、即ち、インデックス番号０のクラスのＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値は、画素５１についての処理で更新されている。画素５２の分類処理においては、画素５２のＲＧＢ値と、更新された後のインデックス番号０のクラスのＲＧＢ値の平均値と、を画素５１についての分類処理時と同様に比較する。ＲＧＢ値のそれぞれの差分値の絶対値は、［数３］に示すようになる。
【０１３６】
【数３】
2006229817.tif 000005
【０１３７】
画素５２の分類処理では、Ｒ値の差分値の絶対値が第１の閾値（ここでは５）より大きくなっている。このため、画素５２は、上側の隣接画素が属するクラスとは異なるクラスに属すると判定される。このため、これまでのインデックス番号Ｉｄｘの最大値（ここでは０）に１加算して、Ｉｄｘ＝１と設定し、インデックス番号１のＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値を設定する。ここでは、インデックス番号１のクラスに属する画素は１つだけなので、最大値＝最小値＝平均値であり、それぞれのＲＧＢ値として、Ｒ＝２５０、Ｇ＝２３９、Ｂ＝２４５が設定される。また、カウント値として１が設定され、位置情報として、｛上，下，左，右｝＝｛１，１，０，０｝が設定される。
【０１３８】
次に画素５３の分類処理について説明する。画素５３は、上側の隣接画素及び左側の隣接画素が、既に分類処理を施されておりクラスのインデックス番号を付与されている段階での分類処理を説明するための例である。画素５３の上側の隣接画素が属するクラス、即ち、インデックス番号０のクラスのＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値は、画素５１についての処理で更新されており、画素５３の左側の隣接画素５２が属するクラス、即ち、インデックス番号１のクラスのＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値は、画素５２の処理で設定された状態となっている。
【０１３９】
画素５３の分類処理においては、画素５３のＲＧＢ値と、更新された後のインデックス番号０のクラスのＲＧＢ値の平均値、及び、インデックス番号１のクラスのＲＧＢ値の平均値とをそれぞれ、画素５１についての分類処理時と同様にして比較する。ＲＧＢ値のそれぞれの差分値の絶対値は、［数４］［数５］に示すようになる。
【０１４０】
【数４】
2006229817.tif 000006
【０１４１】
【数５】
2006229817.tif 000007
【０１４２】
［数４］では、ＲＧＢ値のそれぞれの差分値の絶対値が第１の閾値以下であるのに対して、［数５］では、Ｒ値の差分値の絶対値が第１の閾値を超えていることより、画素５３は、上側の隣接画素が属するクラスに属すると判定される。このため、画素５３についてインデックス番号Ｉｄｘ＝０と設定し、インデックス番号０のＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値を更新する。最大値は変化がなく、Ｒ＝２４７、Ｇ＝２４４、Ｂ＝２４２であり、最小値は、Ｒ＝２４０、Ｇ＝２３９、Ｂ＝２３８、に更新される。また、平均値は、Ｒ＝（２４４×５＋２４３）÷６＝２４４、Ｇ＝（２４２×５＋２３９）÷６＝２４２、Ｂ＝（２４０×５＋２４２）÷６＝２４０、に更新される。また、カウント値は、１加算されて６となる。位置情報は上下左右のうち下だけが更新され、｛上，下，左，右｝＝｛０，１，０，４｝となる。
【０１４３】
上述のような分類処理を全画素に対して行うことで、図９（Ｂ）に示すような結果が得られる。そして、全ての画素について分類処理が終了したとき、各クラスのクラス情報は、図１０に示すようになる。
【０１４４】
次に、判定処理について説明する。
【０１４５】
図１１（Ａ）は、図８に示す一部の画像領域５０の全ての画素について分類処理が終了した段階での各クラスのクラス情報を示す説明図であり、図１１（Ｂ）は、関連クラス統合処理を含む判定処理が終了した段階での各クラスのクラス情報を示す説明図である。
【０１４６】
まず、インデックス番号が大きなものから順に、各クラスのクラス情報を読み込む。ここでは、インデックス番号３が最も大きいので、インデックス番号３のクラスのクラス情報から読み込む。
【０１４７】
次に、読み込んだクラス情報に関連クラスが設定されているか否かを確認する。ここではインデックス番号３のクラスのクラス情報に関連クラス＝２が設定されている。関連クラスが設定されている場合は、設定されているインデックス番号２のクラスのクラス情報をインデックス番号３のクラスのクラス情報を用いて更新する。
【０１４８】
まず、位置情報を更新する。インデックス番号２のクラスの位置情報とインデックス番号３のクラスの位置情報とを比較し、上及び左は小さい方の値、下及び右は大きい方の値を選択することで、領域が広がるように更新される。更新された位置情報を、図１１（Ｂ）のインデックス番号２のクラスのクラス情報として示す。ここでは、位置情報の“左”が３から２に更新されている。
【０１４９】
次に、ＲＧＢ値の最小値・最大値・平均値を更新する。最大値については、それぞれのクラス情報の最大値を比較して、ＲＧＢ値のそれぞれ大きい方を選択する。最小値については、それぞれのクラス情報の最小値を比較して、ＲＧＢ値のそれぞれ小さい方を選択する。また、平均値については、各クラス情報の平均値に各クラスのカウント値を乗算した値同士を加算して得られた値を、２つのクラスのカウント値の合計で除算することで、更新された平均値を算出することができる。更新されたＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値を、図１１（Ｂ）のインデックス番号２のクラスのクラス情報として示す。
【０１５０】
また、カウント値は、２つのクラスのカウント値を加算することで更新する。インデックス番号３のカウント値３をインデックス番号２のカウント値５に加算し、更新後のカウント値を８とする。
【０１５１】
そして、インデックス番号３のクラスのクラス情報のＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値及び位置情報をインデックス番号２のクラスのクラス情報と同じ値に更新し、インデックス番号３のクラス情報のカウント値を０に更新する。
【０１５２】
次に、インデックス番号２のクラスのクラス情報に注目する。インデックス番号２のクラスには関連クラスが設定されていないので、インデックス番号２のクラスのクラス情報については、ここではデータの更新を行わない。
【０１５３】
次に、インデックス番号１のクラスのクラス情報に注目する。インデックス番号１のクラスのクラス情報には、関連クラス＝０が設定されているので、インデックス番号３のクラスの場合と同様にして更新処理を行う。更新処理を行った結果を図１１（Ｂ）のインデックス番号０及びインデックス番号１のクラスのクラス情報として示す。
【０１５４】
最後に、インデックス番号０のクラスのクラス情報に注目する。インデックス番号０のクラスのクラス情報には、関連クラスが設定されていないので、インデックス番号０のクラスのクラス情報については、ここではデータの更新を行わずない。
【０１５５】
次に、インデックス番号が小さいものから順に、更新された各クラスのクラス情報のうちカウント値が０でないもののみを読み込む。そして、クラス情報の位置情報に基づいて、全体画像の端に位置するクラスであるか否かを判定する。
【０１５６】
ここで説明している画像データは、図８に示す全体画像の一部の画像領域５０の画像データであり、画像領域５０は実際には全体画像の端に位置していないが、ここでは、インデックス番号０のクラスが、図８に示す全体画像の左端から画像領域５０まで連続しているという仮定で説明を行う。
【０１５７】
この場合、インデックス番号０は、全体画像の端に位置するクラスであるので、インデックス番号０のクラスのクラス情報に第１の下地クラスを意味するフラグを付与する。
【０１５８】
また、インデックス番号０のクラスのカウント値を、全体画像の画素数に対して予め設定した第１の割合に相当する数と比較する。実際には、全体画像の全体が処理の対象なので、大きい値が設定されるべきであるが、ここでは、説明の都合上、注目している画像領域５０の大きさを考慮して、全体画像の画素数に対して第１の割合に相当する数を、仮に１０と設定して説明する。すると、インデックス番号０のクラスのカウント値は１２であり、第１の割合に相当する数より大きいので、第２の下地クラスを意味するフラグを付与する。
【０１５９】
次に、インデックス番号２のクラスのクラス情報を読み込み、位置情報を確認する。すると、インデックス番号２のクラスは端に位置していないので、第１の下地クラスではないと判定される。また、カウント値は、第１の割合に相当する数である１０に満たない値なので、第２の下地クラスでもないと判定される。この他にカウント値が０でないクラスは存在しないので、判定処理を終了して、下地検出処理を行う。
【０１６０】
次に、下地検出処理について説明する。下地検出処理では、まず、第１の下地クラスのみに該当するクラスからなる第１のグループ、第２の下地クラスのみに該当するクラスからなる第２のグループ、第１の下地クラスと第２の下地クラスとの両方に該当するクラスからなる第３のグループ、に各クラスを分類する。次に、第１から第３の３つのグループに分類されたクラスのカウント値を、各グループ毎に合計し、カウント値の合計をグループ同士で比較する。そして、最もカウント値の合計が大きいグループに属するクラスを下地領域であると判定する。
【０１６１】
上述の例では、インデックス番号０のクラスのみが第１の下地クラスと第２の下地クラスとの両方に該当すると判定されるので、第３のグループのカウント値の合計は１２である。第１の下地クラスのみに該当するクラスと、第２の下地クラスのみに該当する下地クラスと、は存在しないので、第１のグループ及び第２のグループのカウント値の合計は０である。したがって、第３のグループのカウント値の合計が最も大きいので、第３のグループに属するクラス、即ち、インデックス番号０のクラスが、下地領域であると判定される。
【０１６２】
次に、下地領域であると判定された単一又は複数のクラスのカウント値の合計を算出する。図１１（Ｂ）の例では、下地領域であると判定されたクラスはインデックス番号０のクラスのみであるので、カウント値の合計は１２となる。
【０１６３】
次に、カウント値の合計が、全体画像の全画素数に対して予め設定した第２の割合以上あるか否かを判定する。ここでは説明の便宜上、領域５０の全画素数に対応して、全体画像の全画素数に対して第２の割合に相当する数として１０を設定する。なお、現実には、全体画像の全領域においてインデックス番号０のクラスに属する画素数は多いはずなので、１０よりもさらに大きい数が設定される。
【０１６４】
この場合、カウント値の合計“１２”は、全体画像の全画素数に対して第２の割合に相当する数“１０”以上であるので、下地領域は存在すると判定される。この処理によって、誤った領域を下地領域として検出することが防止される。
【０１６５】
次に、下地領域と判定されたクラス（ここではインデックス番号０のクラス）のＲＧＢ値の最大値・最小値・平均値を取得する。そして、ＲＧＢ値のそれぞれの最大値から最小値を減算して得られる減算値を、予め設定された第２の閾値と比較する。ここでは、第２の閾値としてＲ・Ｇ・Ｂともに“３０”を設定してあるものとする。
【０１６６】
このとき、（Ｒの最大値）−（Ｒの最小値）＝２５０−２４０＝１０、（Ｇの最大値）−（Ｇの最小値）＝２４４−２３５＝９、（Ｂの最大値）−（Ｂの最小値）＝２５０−２３８＝１２となり、何れも閾値３０より小さいということになる。
【０１６７】
また、下地領域と判定されたクラスのＲＧＢ値のそれぞれの平均値を、予め設定した第３の閾値と比較する。ここでは、第３の閾値としてＲＧＢともに“２２０”を設定してあるものとする。図１１（Ｂ）に示す例では、インデックス番号０のクラスのＲＧＢ値のそれぞれの平均値は何れも第３の閾値２２０以上である。
【０１６８】
減算値が第２の閾値以下であり、かつ、平均値が第３の閾値以上であるため、インデックス番号０のクラスを、最終的に下地領域であるとして検出し、下地検出処理を終了する。最終的に下地領域であると判定されたクラスのインデックス番号などは、メモリに退避される。
【０１６９】
なお、この実施形態の下地検出処理で用いた閾値及び割合は、スキャナの特性、下地を除去したい範囲の濃度差及び濃度値などに応じて、ＲＧＢそれぞれ個別に設定してもよい。
【０１７０】
次に、下地除去処理について説明する。図１２（Ａ）は、下地除去処理前の画像データの一例を示す説明図であり、図１２（Ｂ）は、下地除去処理後の画像データの一例を示す説明図である。
【０１７１】
下地除去処理では、１画素ずつＲＧＢ値及びインデックス番号が読み出される。１画素分の画像データは、インデックス番号に基づいて下地領域であるか否かが判定される。上述の例では、最終的に下地領域であるとしてインデックス番号“０”のクラスが検出された。また、インデックス番号１のクラスは、関連クラスとして０が設定されているので、実質的にインデックス番号０のクラスに統合されており、インデックス番号１のクラスについてもインデックス番号０のクラスと同様に処理する。すなわち、各画素に付与されたインデックス番号が０または１である場合、その画素は、下地領域の画素であると判定される。
【０１７２】
注目画素が下地領域であると判定された場合、ＲＧＢ値のそれぞれをともに２５５に置き換える。これによって下地が除去される。なお、ここでは、２５５に置き換えているが、この値に限定するものではなく、エンジン性能などを考慮して、Ｒ・Ｇ・Ｂそれぞれに個別の最適な値を設定してもよい。
【０１７３】
注目画素が下地領域でないと判定された場合、画像データのＲＧＢ値がそのまま出力される。そして、全ての画素について上述の処理が繰り返され、図１１（Ｂ）に示すような画像データが得られる。全画素について下地除去処理が終了した場合、下地除去処理が終了する。結果的に得られたＲＧＢ信号の画像データは、領域分離処理部２６に出力される。
【０１７４】
画像処理装置２０によれば、濃度値（ＲＧＢ値）が近く位置が連続する画素を１つのクラスとして分類し、全ての画素をクラスに分類した後で、全体画像に対するクラスの位置及びクラスの大きさ（クラスに属する画素数）に基づいて、クラス単位で下地領域であるか否かを判定するので、下地領域の画素と同程度の濃度値を有する画像領域中の画素を誤って下地領域として検出することがない。したがって、下地領域のみを適正的確に検出することができる。また、ヒストグラムを作成する必要がないので、下地領域の検出に用いられるデバイスにかかる負荷が小さくて済む。
【０１７５】
また、注目画素をクラスに分類する毎にそのクラスのクラス情報を更新するようにしたので、注目画素のＲＧＢ値とクラス情報のＲＧＢ値の平均値とを正確に比較できる。このため、各画素を本来属すべきクラスに適正に分類することができる。
【０１７６】
さらに、クラス情報に関連クラスが設定された場合に、関連クラスが設定されたクラスと関連クラスとして指定されたクラスとの互いに隣接する２個のクラスを統合することで、以後の下地検出処理を容易にすることができる。
【０１７７】
また、全体画像におけるクラスの位置及びクラスに属する画素の数に基づいてグループ分けした後、最も画素数が多いグループを下地領域として検出するので、２段階の判定を経て下地領域を検出することになり、下地領域のみをさらに適正的確に検出することができる。
【０１７８】
ところで、下地領域は全体画像の全画素数に対して所定の割合以上の数の画素からなると考えられる。そこで、下地領域であるとされたクラスに属する画素の数の合計が全体画像の全画素数に対して所定の割合に満たない場合、その画像には下地領域がないと判定することで、下地領域として誤った領域を検出することを防止することができる。したがって、さらに適正的確に下地領域のみを検出することができる。
【０１７９】
また、クラス情報のＲＧＢ値の最大値、最小値及び平均値に基づいて、下地領域ではないと考えられるクラスを下地領域から除外することで、さらに適正的確に下地領域のみを検出することができる。
【０１８０】
さらに、適正的確に下地領域として検出されたクラスに属する画素のみに対して下地除去処理を施すので、文字画像及び写真画像等の画質を劣化させることなく、下地のみを高精度に除去することができる。
【０１８１】
画像形成装置１０によれば、適正的確に下地のみが除去された画像データに基づいて、高品位な画像を出力することができる。
【０１８２】
なお、上述の実施形態の分類処理、判定処理、下地検出処理及び下地除去処理を、コンピュータが実行可能なプログラムとして構成し、そのプログラムを図示しない記録媒体にコンピュータによって読み取り可能に格納することもできる。
【０１８３】
記録媒体としては、コンピュータ本体に固定的に備えられるＲＯＭ、ＲＡＭ、又は、内蔵ハードディスクなどであってもよく、または、コンピュータ本体と分離可能に構成された記録媒体であってもよい。
【０１８４】
コンピュータ本体と分離可能に構成された記録媒体としては例えば、磁気テープ及びカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク及び外付けハードディスク等の磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＭＤ、ＤＶＤ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）及び光カード等のカード系などがある。また、コンピュータ本体と分離可能に構成された記録媒体は、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory ）、フラッシュＲＯＭ等の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よい。これによって、上述の分類処理、判定処理、下地検出処理及び下地除去処理を含むこの発明の下地検出方法をコンピュータに実行させる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。
【０１８５】
また、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よく、又は、プログラムを読み出し、読み出したプログラムをコンピュータの中の図示しないプログラム記憶エリアにインストールして、そのプログラムを実行する構成であってもよい。
【０１８６】
さらに、画像処理装置２０を、図示しない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に構成することも可能であり、記録媒体は、画像処理装置２０が通信ネットワークを介して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よい。なお、通信ネットワークを介してプログラムをダウンロードする場合は、ダウンロードを実行するプログラムを、予めコンピュータ本体内に格納しておくか、又は、別の記録媒体からインストールするようにしてもよい。
【０１８７】
上述の、下地検出方法をコンピュータに実行させるプログラムは、上述の実施形態の分類処理、判定処理、下地検出処理及び下地除去処理のみを実行させるものではなく、図１に示す画像処理装置２０において実行される他の処理も含めて統括的に実行させるように構成されたものであってもよい。
【０１８８】
また、カラー画像入力装置１１としては例えば、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が用いられる。カラー画像出力装置１２としては例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイなどの画像表示装置、または処理結果を紙などに出力する電子写真方式若しくはインクジェット方式のプリンタなどが用いられる。さらに、画像形成装置１０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モデムなどを備えることもできる。
【０１８９】
さらに、上述の実施形態ではＲＧＢ値で分類処理、判定処理及び下地検出処理を行ったが、これに限定されず、検出精度や画像処理構成などに応じて別の色空間（例えば、ＣＭＹＫやＣＩＥＬＡＢなど）で行ってもよい。この場合、濃度と色情報が混在する色空間（ＣＭＹＫなど）では、ＲＧＢ値での処理と同様に行えばよく、輝度と色度とが分離された色空間（ＣＩＥＬＡＢなど）では、輝度を中心とした処理にして、サポート情報として色度情報を用いるような構成にしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１９０】
【図１】この発明の実施形態に係るカラー画像形成装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】下地検出処理部及び下地除去処理部の構成を示すブロック図である。
【図３】１つのクラスを構成する画素の集まりの一例を示す説明図である。
【図４】下地検出処理部の分類手段における処理手順を示すフローチャートである。
【図５】下地検出処理部の判定手段における処理手順を示すフローチャートである。
【図６】下地検出処理部の下地検出手段における処理手順を示すフローチャートである。
【図７】下地除去処理部における処理手順を示すフローチャートである。
【図８】処理すべき画像データに基づく全体画像の一例を示す説明図である。
【図９】図８に示す一部の画像領域５０における各画素の画像データを示す説明図であり、（Ａ）は、４画素目まで分類処理が終わった状態の各画素の画像データを示す説明図であり、（Ｂ）は、画像領域５０の全ての画素について分類処理が終了した状態における各画素の画像データを示す説明図であり、（Ｃ）は、１画素分の画像データの記述例を示す説明図である。
【図１０】図８に示す一部の画像領域の全ての画素について分類処理が終了した段階での各クラスのクラス情報を示す説明図であり、（Ａ）は、インデックス番号０のクラスのクラス情報を示し、（Ｂ）は、インデックス番号１のクラスのクラス情報を示し、（Ｃ）は、インデックス番号２のクラスのクラス情報を示し、（Ｄ）は、インデックス番号３のクラスのクラス情報を示す。
【図１１】（Ａ）は、図８に示す一部の画像領域の全ての画素について分類処理が終了した段階での各クラスのクラス情報を示す説明図であり、（Ｂ）は、関連クラス統合処理を含む判定処理が終了した段階での各クラスのクラス情報を示す説明図である。
【図１２】（Ａ）は、下地除去処理前の画像データの一例を示す説明図であり、（Ｂ）は、下地除去処理後の画像データの一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１９１】
１０  画像形成装置
１１  カラー画像入力装置（入力手段）
１２  カラー画像出力装置（出力手段）
２０  画像処理装置
２４  下地検出処理部
２４Ａ  分類手段
２４Ｂ  判定手段（第１の判定手段、第２の判定手段）
２４Ｃ  下地検出手段
２５  下地除去処理部
２５Ａ  下地除去処理手段
４０  クラス
【図１】
2006229817.tif 000008
【図２】
2006229817.tif 000009
【図３】
2006229817.tif 000010
【図４】
2006229817.tif 000011
【図５】
2006229817.tif 000012
【図６】
2006229817.tif 000013
【図７】
2006229817.tif 000014
【図８】
2006229817.tif 000015
【図９】
2006229817.tif 000016
【図１０】
2006229817.tif 000017
【図１１】
2006229817.tif 000018
【図１２】
2006229817.tif 000019