(57)【要約】【課題】画像をＣＣＤセンサを用いて読み取り、画素に分解して画像処理を行うデジタル複写機などにおいて、高解像度で読み取った画像データが回転していた場合にも高精度に判別が行える低コストの属性判別装置を提供する。【解決手段】実施例１の属性識別装置は、網点特徴点検出手段１００により検出された網点特徴点を膨張手段により膨張することで網点領域を判定する。網点特徴点検出手段１００において、クロス点検出手段２０１によるクロス点検出は、傾き量検出手段２００の検出結果に応じて行なわれ、クロス点検出手段２０１の検出結果とピーク点検出手段２０２の検出結果との和を以って網点特徴点を出力する。【選択図】図３
2006033692.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿上に形成された画像の属性判定を行う属性識別装置に於いて、該属性識別装置は前記画像の局所的な特徴を捉える特徴検出手段を複数備え、また前記原稿の傾きを検出する傾き量検出手段を備え、該傾き量検出手段の傾き量検出結果に応じて複数の前記特徴検出手段の各検出結果から少なくとも１つの検出結果を選択し、該選択された検出結果を用いて属性判定を行うことを特徴とする属性識別装置。
【請求項２】
請求項１記載の属性識別装置に於いて、前記属性判定は網点判定を含むことを特徴とする属性識別装置。
【請求項３】
原稿上に形成された画像の属性判定を行う属性識別装置に於いて、該属性識別装置は前記画像の局所的な特徴を捉える特徴検出手段を複数備え、該複数の特徴検出手段の各検出結果から少なくとも１つの検出結果を選択し、該選択された検出結果を用いて網点判定を行う網点検出手段を備え、該網点検出手段は網点領域判定手段を含み、該網点領域判定手段は少なくともドットの周期性を判定する周期性判定手段を備えることを特徴とする属性識別装置。
【請求項４】
請求項３記載の属性識別装置に於いて、前記網点領域判定手段に含まれる複数の前記特徴検出手段により検出された特徴に対し夫々別個に補正手段による補正を行い、夫々の補正結果に応じて網点領域判定を行なうことを特徴とする属性識別装置。
【請求項５】
請求項３及び４記載の属性識別装置に於いて、前記網点領域判定手段は、網点間の中心を検出するクロス点検出手段を含むことを特徴とする属性識別装置。
【請求項６】
原稿上に形成された画像の属性識別を行う属性識別装置に於いて、該属性識別装置は前記画像の局所的な特徴を捉える特徴検出手段と、該特徴検出手段による特徴検出結果をＮ値化するＮ値化手段及び前記原稿の傾きを検出する傾き量検出手段を備え、該傾き量検出手段による傾き量検出結果に応じて前記Ｎ値化手段の閾値を制御することを特徴とする属性識別装置。
【請求項７】
原稿上に形成された画像の属性識別を行う属性識別装置に於いて、該属性識別装置は前記画像の局所的な特徴を捉える特徴検出手段と、該特徴検出手段による特徴点検出結果を補正する補正手段及び前記原稿の傾きを検出する傾き量検出手段を備え、該傾き量検出手段による傾き量検出結果に応じて前記補正手段のパラメータを変化させることを特徴とする属性識別装置。
【請求項８】
請求項５乃至７いずれかに記載の属性識別装置に於いて、該属性識別装置は複数の色毎に前記網点特徴検出手段による網点特徴検出を行い、夫々の判定結果を用いて最終的な網点判定を行なうことを特徴とする属性識別装置。
【請求項９】
請求項８記載の属性識別装置に於いて、前記複数の色はプロセスカラーであることを特徴とする属性識別装置。
【請求項１０】
請求項５記載の属性識別装置に於いて、更に局所的若しくは大局的に原稿種を判定する原稿種判定手段を備え、該原稿種判定手段に応じて選択する前記特徴検出手段の数を変化させることを特徴とする属性識別装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の属性識別装置に於いて、前記原稿種判定手段により判定される原稿種はモノクロ原稿を含み、判定結果がモノクロであった場合、選択する特徴検出手段の数は１であることを特徴とする属性識別装置。
【請求項１２】
請求項１０記載の属性識別装置に於いて、前記原稿種判定手段により判定される原稿種は２色刷り原稿を含み、判定結果が２色刷り原稿であった場合、選択する特徴検出手段の数は２であることを特徴とする属性識別装置。
【請求項１３】
請求項１０記載の属性識別装置に於いて、前記原稿種判定手段により判定される原稿種はフルカラー原稿を含み、判定結果がフルカラー原稿であった場合、選択する特徴検出手段の数は３若しくは４であることを特徴とする属性識別装置。
【請求項１４】
原稿上に形成された画像の属性判定を行う属性識別方法に於いて、複数の特徴検出手段により前記画像の局所的な特徴を捉え、傾き量検出手段により前記原稿の傾きを検出し、傾き量検出結果に応じて複数の前記特徴検出手段の各検出結果から少なくとも１つの検出結果を選択し、該選択された検出結果を用いて属性判定を行うことを特徴とする属性識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理の分野に於ける属性識別装置及び方法に関し、特に、原稿上に形成された画像の像域分離技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
原稿上に形成された画像をＣＣＤセンサを用いて読み取り、画素に分解して画像処理を行なうデジタル複写機に於いては、画像が文字画像、写真画像、及び網点画像のいずれであるかによって最適な画像処理方法が異なっているため、画像の属性を判別し、その判別結果に応じて画像処理方法が切り替えられている。ここで、網点画像をコピーした際に、ＣＣＤセンサの分解能と原稿の網点周波数との干渉により、モアレが発生する場合がある。モアレは低周波として発生する事が多く、モアレの発生による画質の劣化は目に付きやすい。このため、原稿画像内に存在する網点領域を正確に判別し、モアレの発生を抑制するような画像処理を施す必要がある。
【０００３】
そのため、従来から、デジタル複写機などに搭載される画像処理装置に於いては、画像属性の判別が行なわれている。その判別の一例としては、網点領域の特徴であるピーク点（極大値点及び極小値点）に着目し、その有無から網点領域を検出するものがある。しかし、このような方法を用いた網点検出は、解像度が向上すると、網点領域を精度良く判別することができないという問題点がある。これは、画像の解像度が向上するに従い、特に低線数、中濃度部に於いてピーク点検出に用いるマスクサイズに比べ網点ドットが相対的に大きくなり、注目画素と周辺画素との濃度差が小さくなってしまうからである。
【０００４】
この点に鑑みて発明をされたのが、特許文献１に開示された「画像処理装置」である。特許文献１に開示された発明は、互いに交差する２方向の一方向内で濃度値が極大となり、且つ他方向内で濃度値が極小となる点をクロス点として検出し、網点領域と判定するものである。
【０００５】
しかし、この手法を用いた際に、原稿が傾いていると、正しく検出が行なえないという問題点があった。
図１は、網点画像の例を示す図であって、例えば、図１（Ａ）に示すような網点画像に於いて、マスクの対角線を成す方向に対してクロス点検出を行なうとこの領域が網点領域であると判定することができるが、一方、図１（Ｂ）に示すように同画像が４５度回転していた場合、同領域が網点であるとは判定できない。
【０００６】
また、例えば、特許文献２に開示された「画像の傾き検出方法及び画像の傾き補正方法」に見られるように、原稿の傾きを検出し、その結果に応じて画像を回転補正した後、文字を認識・検出するといった手法が、特に文字認識の分野では一般的に行なわれている。
【０００７】
一方、デジタル複写機に於いては、判別に用いた入力データと実際に処理される入力データを同期させる必要があるため、判別の際に参照される領域の大きさに応じた遅延メモリが必要となる。回転補正を行なった後に判別を行うと、参照しなければならない領域が広範となり、大量の遅延メモリが必要となる。その結果、判別回路が高コストになるという問題がある。
【特許文献１】特開２００２−１４２１０９号公報
【特許文献２】特開２００３−１８７２４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、前記した問題に鑑みてなされたものであり、その目的はコストの上昇を抑えつつ、高解像度で読み取った画像データが回転していた場合にも高精度に判別が行える属性判別装置及び属性判別方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１の発明は、原稿上に形成された画像の属性判定を行う属性識別装置に於いて、該属性識別装置は前記画像の局所的な特徴を捉える特徴検出手段を複数備え、また前記原稿の傾きを検出する傾き量検出手段を備え、該傾き量検出手段の傾き量検出結果に応じて複数の前記特徴検出手段の各検出結果から少なくとも１つの検出結果を選択し、該選択された検出結果を用いて属性判定を行うことを特徴とする。
請求項２の発明は、請求項１記載の属性識別装置に於いて、前記属性判定は網点判定を含むことを特徴とする。
請求項３の発明は、原稿上に形成された画像の属性判定を行う属性識別装置に於いて、該属性識別装置は前記画像の局所的な特徴を捉える特徴検出手段を複数備え、該複数の特徴検出手段の各検出結果から少なくとも１つの検出結果を選択し、該選択された検出結果を用いて網点判定を行う網点検出手段を備え、該網点検出手段は網点領域判定手段を含み、該網点領域判定手段は少なくともドットの周期性を判定する周期性判定手段を備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項４の発明は、請求項３記載の属性識別装置に於いて、前記網点領域判定手段に含まれる複数の前記特徴検出手段により検出された特徴に対し夫々別個に補正手段による補正を行い、夫々の補正結果に応じて網点領域判定を行なうことを特徴とする。
請求項５の発明は、請求項３及び４記載の属性識別装置に於いて、前記網点領域判定手段は、網点間の中心を検出するクロス点検出手段を含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項６の発明は、原稿上に形成された画像の属性識別を行う属性識別装置に於いて、該属性識別装置は前記画像の局所的な特徴を捉える特徴検出手段と、該特徴検出手段による特徴検出結果をＮ値化するＮ値化手段及び前記原稿の傾きを検出する傾き量検出手段を備え、該傾き量検出手段による傾き量検出結果に応じて前記Ｎ値化手段の閾値を制御することを特徴とする。
請求項７の発明は、原稿上に形成された画像の属性識別を行う属性識別装置に於いて、該属性識別装置は前記画像の局所的な特徴を捉える特徴検出手段と、該特徴検出手段による特徴点検出結果を補正する補正手段及び前記原稿の傾きを検出する傾き量検出手段を備え、該傾き量検出手段による傾き量検出結果に応じて前記補正手段のパラメータを変化させることを特徴とする。
【００１２】
請求項８の発明は、請求項５乃至７いずれかに記載の属性識別装置に於いて、該属性識別装置は複数の色毎に前記網点特徴検出手段による網点特徴検出を行い、夫々の判定結果を用いて最終的な網点判定を行なうことを特徴とする。
請求項９の発明は、請求項８記載の属性識別装置に於いて、前記複数の色はプロセスカラーであることを特徴とする。
【００１３】
請求項１０の発明は、請求項５記載の属性識別装置に於いて、更に局所的若しくは大局的に原稿種を判定する原稿種判定手段を備え、該原稿種判定手段に応じて選択する前記特徴検出手段の数を変化させることを特徴とする。
請求項１１の発明は、請求項１０記載の属性識別装置に於いて、前記原稿種判定手段により判定される原稿種はモノクロ原稿を含み、判定結果がモノクロであった場合、選択する特徴検出手段の数は１であることを特徴とする。
請求項１２の発明は、請求項１０記載の属性識別装置に於いて、前記原稿種判定手段により判定される原稿種は２色刷り原稿を含み、判定結果が２色刷り原稿であった場合、選択する特徴検出手段の数は２であることを特徴とする。
請求項１３の発明は、請求項１０記載の属性識別装置に於いて、前記原稿種判定手段により判定される原稿種はフルカラー原稿を含み、判定結果がフルカラー原稿であった場合、選択する特徴検出手段の数は３若しくは４であることを特徴とする。
【００１４】
請求項１４の発明は、原稿上に形成された画像の属性判定を行う属性識別方法に於いて、複数の特徴検出手段により前記画像の局所的な特徴を捉え、傾き量検出手段により前記原稿の傾きを検出し、傾き量検出結果に応じて複数の前記特徴検出手段の各検出結果から少なくとも１つの検出結果を選択し、該選択された検出結果を用いて属性判定を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１、２の発明によれば、任意の傾きに対して有効な複数の特徴検出手段を有し、その検出結果の中から必要な結果を選択することにより、原稿の傾きが存在した際にも精度良く網点などの属性検出を行うことができる。更に、網点などの属性判定のために参照する領域は、従来技術と同等の範囲であるため、コストの上昇を抑えることができる。
請求項３の発明によれば、網点領域判定手段にドットの周期性を判定する周期性判定手段を備え、クロス点検出を用いることにより、低線数中濃度領域の網点を精度良く検出することができる。
【００１６】
請求項４、５の発明によれば、検出された網点特徴画素に対して周期チェックを行なうことにより、不必要な網点特徴画素を省くことができ、高精度な網点検出を行うことができる。
【００１７】
請求項６の発明によれば、検出された特徴量に対し、傾きに応じたＮ値化を行うことにより、原稿の傾きに対して安定な網点判定が行え、更に一方向にのみ特徴量検出を行うため低コストに回路を構成することができる。
請求項７の発明によれば、検出された特徴量に対し、傾きに応じた補正を行うことにより、原稿の傾きに対して安定な網点判定が行え、更に一方向にのみ特徴量検出を行うため低コストに回路を構成することができる。
【００１８】
請求項８の発明によれば、色毎に網点特徴画素を検出することにより、網点として検出される画素の過不足が生じることを防ぐことができ、高精度な網点検出を行うことができる。
請求項９の発明によれば、プロセスカラーに変換後検出を行うことにより、原稿を形成する各版を復元することができ、各版の干渉による擬似的な網点らしい領域を網点と誤判定することを避けることができるため、高精度な網点検出を行なうことができる。
【００１９】
請求項１０〜１３の発明によれば、カラー、モノクロなどといった原稿種に応じて採用するクロス点候補の数を選択することにより、過不足なくクロス点を検出することができるため、高精度に網点を検出することが可能である。
【００２０】
請求項１４の発明によれば、任意の傾きに対して有効な複数の特徴検出手段を有し、その中から必要な結果を選択することにより、原稿の傾きが存在した際にも精度良く網点などの属性検出を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明は、画像をＣＣＤセンサを用いて読み取り、画素に分解して画像処理を行うデジタル複写機などに用いられ、高解像度で読み取った画像データが回転していた場合にも高精度に判別が行える低コストの属性判別装置を提供するもので、そのため属性識別装置は、前記画像の局所的な特徴を捉える特徴検出手段を複数備え、また前記原稿の傾きを検出する傾き量検出手段を備え、該傾き量検出手段の傾き量検出結果に応じて複数の前記特徴検出手段の各検出結果から少なくとも１つの検出結果を選択し、該選択された検出結果を用いて属性判定を行う構成である。
以下、ディジタルカラー複写機を例として、図面を参照しながら本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００２２】
図２は、実施例１の属性識別装置に於ける網点判定手段を示す概略ブロック図である。
網点特徴点検出手段１００により検出された網点特徴点を膨張手段１０１により膨張することで網点領域を判定する。尚、判定にはＲＧＢ信号の中からＧ信号のみを取り出して用いる。
【００２３】
図３は、網点特徴点検出手段を詳細に示すブロック図である。
クロス点検出手段２０１によるクロス点検出は、傾き量検出手段２００の検出結果に応じて行なわれ、クロス点検出手段２０１の検出結果とピーク点検出手段２０２の検出結果との和を以って網点特徴点を出力する。
【００２４】
ここで、ピーク点検出手段２０２に於けるピーク点検出は、例えば、電子情報通信学会論文誌Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ２  １９９２−１「文字／絵柄（網点、写真）混在画像の像域分離方法」に記載された方法を用いると良い。ピーク点検出は、注目画素が濃度変化の山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。
図４は、Ｍ×Ｍ画素からなる画像信号ブロックにおけるピーク点検出を説明するための図である。
Ｍ×Ｍ画素からなるデータ構造の画像信号の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画素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。
【００２５】
（１）Ｍ＝３の場合、（図４（Ａ））
｜  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の場合、（図４（Ｂ））
｜  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、中心画素をピーク点として検出する。
【００２６】
また、傾き量検出手段２００については、特開２０００−３６９０８号公報に示されるようなプレスキャンによる方法を用いると良い。以下に概要を示す。
特開２０００−３６９０８号公報に示された原稿の傾き検出方法に於いては、まずプレスキャンを行い、少なくとも原稿の範囲を含む長方形領域の画像データを処理して、原稿が存在する原稿領域の検出を行う。更に、原稿の周囲（すなわちエッジ部）のすべての座標から、原稿の四隅の座標を検出する。
【００２７】
図５は、原稿の傾き検出方法を説明するための図である。
図中の矢印のようにＸ軸，Ｙ軸を定めたとき、Ｘｍａｘ，Ｘｍｉｎは、最大，最小のＸ座標とし、Ｙｍａｘ，Ｙｍｉｎは、最大，最小のＹ座標とする。また、Ｙ座標がＹｍｉｎである頂点のＸ座標をＸ１とし、Ｙ座標がＹｍａｘである頂点のＸ座標をＸ２とする。さらに、Ｘ座標がＸｍｉｎである頂点のＹ座標をＹ１、Ｘ座標がＸｍａｘである頂点のＹ座標をＹ２とする。すると、図５（Ａ），（Ｂ）の様に座標が定まる。
【００２８】
最終的に検出する角度は、以下のようにして求められる。
（１）Ｘ１−Ｘｍｉｎ＜Ｙ１−Ｙｍｉｎの場合、（図５（Ａ））
角度θ：  ｔａｎ−１｛（Ｘ１−Ｘｍｉｎ）／（Ｙ１−Ｙｍｉｎ）｝
（２）Ｘ１−Ｘｍｉｎ＞Ｙ１−Ｙｍｉｎの場合、（図５（Ｂ））
角度θ：  ｔａｎ−１｛（Ｙ１−Ｙｍｉｎ）／（Ｘ１−Ｘｍｉｎ）｝
【００２９】
更に、クロス点検出手段について詳細に説明する。
図６は、クロス点検出手段を詳細に示すブロック図、図７は、クロス点検出手段で用いられるパターンを示す図である。
クロス点検出手段２０１に含まれる特徴点検出手段（１）３００〜（６）３０５は、予め決められていて記憶手段に記憶されている図７（Ａ）〜（Ｆ）に示される各パターンを用いてクロス点の候補を検出するものである。
例えば、特徴点検出手段（１）３００は、図７（Ａ）に対応し、図中「網点」で示される方向を第１方向、更に「斜線」で示される方向を第２方向とし、「×」で示される注目画素が第１方向で極大、且つ第２方向で極小、若しくは第１方向で極小、且つ第２方向で極大となる点をクロス点候補として検出する。
同様に、特徴点検出手段（２）３０１は図７（Ｂ）、特徴点検出手段（３）３０２は図７（Ｃ）、特徴点検出手段（４）３０３は図７（Ｄ）、特徴点検出手段（５）３０４は図７（Ｅ）、特徴点検出手段（６）３０５は図７（Ｆ）にそれぞれ対応する。セレクタ３０６は前記傾き検出結果に応じて特徴点検出手段（１）〜（６）の検出結果を１つ選択する。傾き量と選択される検出結果との対応は、表１のように行なう。
【００３０】
【表１】
2006033692.tif 000003
【００３１】
このように、様々な傾きに応じたクロス点候補検出手段を用意しておき、原稿の傾きに応じて対応する傾きに応じたクロス点候補検出手段の検出結果を採用することにより、原稿が傾いた状態であったとしても高精度にクロス点検出を行なうことができる。
【００３２】
尚、本実施例において、クロス点検出に加えピーク点検出を用いた理由は、次のとおりである。クロス点検出は、一方で極大、且つ他方で極小という網点ドットが互いに重ならず且つ干渉するような領域、つまり中濃度領域に於いて、比較的高精度に網点検出を行なうことができるが、一方で低線数且つ低面積率の網点のようにドット間に十分な距離があったり、若しくは高面積率の網点の様にドットが重なりあった領域では、ドット間の中心が極値と判定されず、クロス点検出による網点検出は行なえない。一方、前記したように、低線数且つ中濃度領域に於いてピーク点検出を行なうためには比較的大きな領域を参照する必要があり、該領域に於いてピーク点検出を行なうことは得策ではない。しかし、該領域以外では比較的狭い領域の参照によりピーク点が適切に検出できる。このように、互いの方法の得意な領域は異なっており、２つの方法を組み合わせることで互いの不得意な領域をカバーできるため２つの方法を組み合わせている。
【実施例２】
【００３３】
実施例２の属性識別装置について説明する。
実施例２の属性識別装置は、実施例１の属性識別装置と基本的な構造をほぼ等しくするものであるが、網点特徴点検出手段、及びクロス点検出手段の構成が異なっている。
図８は、実施例２の属性識別装置に於ける網点特徴点検出手段を示すブロック図であり、図９は、実施例２の属性識別装置に於けるクロス点検出手段のブロック図である。
網点特徴点検出手段１００は、クロス点検出手段８００及びピーク点検出８０１からなる。
【００３４】
図９に於いて、特徴点検出手段（１）４００は、実施例１の属性識別装置に於ける特徴点検出手段（１）３００と同様の働きを行い、クロス点候補の画素を「真」、それ以外を「偽」として出力するものとする。更に、特徴点検出手段（１）４００の出力に対し周期性判定手段（１）４０６では周期チェックを行い、周期チェックにそぐわない画素は「偽」として出力する。尚、周期性判定手段では主走査方向に「真」の画素のスキャンを行う。つまり、周期性判定は主走査方向にのみ、ライン単位で行っている。「偽」の画素から「真」の画素へ変化する点を変化点とし、各変化点の距離が次に現れる変化点との距離に近い場合、「真」の画素として出力する。
同様に、特徴点検出手段（２）４０１〜特徴点検出手段（６）４０５、及び周期性判定手段（１）４０６〜周期性判定手段（６）４１１でも同様の動作を行う。
その後、それぞれ周期性判定手段の出力の和を持ってクロス点検出結果とする。
【００３５】
このように、クロス点候補画素の周期性をチェックし、周期性を持った候補点のみをクロス点として検出することで、網点以外の領域でクロス点が検出されにくくなるため、高精度なクロス点検出が可能となる。
【実施例３】
【００３６】
実施例３の属性識別装置について説明する。
図１０は、実施例３の属性識別装置に於ける網点特徴点検出装置を示すブロック図である。
実施例３の属性識別装置に於いては、入力されたＲＧＢ信号は色変換手段５００によりＣＭＹ信号へと変換される。このＣＭＹ信号は、プロセスカラーのＣＭＹ信号である。色変換処理は、次式により行う。
Ｃ  ＝  ａ0  ＋  ａ1×Ｒ  ＋  ａ2×Ｇ  ＋  ａ3×Ｂ
Ｍ  ＝  ｂ0  ＋  ｂ1×Ｒ  ＋  ｂ2×Ｇ  ＋  ｂ3×Ｂ
Ｙ  ＝  ｃ0  ＋  ｃ1×Ｒ  ＋  ｃ2×Ｇ  ＋  ｃ3×Ｂ
ここで、ａ0〜ａ3、ｂ0〜ｂ3、ｃ0〜ｃ3は色変換パラメータである。
なお、ＲＧＢ→ＣＭＹ変換の非線形性を吸収するため、色相毎に色変換パラメータを切り換える色相分割色変換を用いても良いし、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）に代表格子点上のＣＭＹ値を格納しておき、補間演算を行うＬＵＴ色変換を用いることも有効である。
【００３７】
なお、一般のカラー印刷原稿は、一部特殊色が使われる場合もあるが、大半はＣ（シアン）版、Ｍ（マゼンタ）版、Ｙ（イエロー）版の重ね合わせで構成されており、本実施例では一度スキャナにより読み取られたＲＧＢ信号を元のＣ版、Ｍ版、Ｙ版に分解することを行っている。
【００３８】
変換されたＣＭＹデータを用いて各信号毎に網点特徴点検出手段（１）５０１〜（３）５０３を用いて網点特徴点を検出し、その後それらの和をとり、更にそれらを膨張手段５０４により膨張することによって網点領域と判定する。ここで、網点特徴点検出手段（１）〜（６）は実施例１に於いて説明した網点特徴点検出手段１００（図３）を用いても良いし、実施例２に於いて説明した網点特徴点検出手段１００（図８）を用いても良い。
【００３９】
ここで、ＲＧＢ信号に於いてではなく、ＣＭＹ信号に於いて網点特徴点を検出する理由について説明する。
図１１は、カラー画像がＲ版Ｇ版Ｂ版及びＣ版Ｍ版Ｙ版へ分解される様子を示す図である。
図１１（Ａ）は、図１１（Ｃ）に示されるようなＣ版Ｍ版Ｙ版から構成される面積率５０％の網点画像である。図１１（Ａ）のカラー画像をスキャナで読み取り、ＲＧＢ信号へ分解すると図１１（Ｂ）のようにＲ版Ｇ版Ｂ版に分解される。
【００４０】
図１１（Ｂ），図１１（Ｃ）の比較から明らかなように、ＣＭＹに分離した画像に比べＲＧＢ信号に分離した画像ではドットの判別性が悪い。これはＣｙａｎの画素をＲＧＢ信号として読み込むとＧｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅで出力が得られ、同様にＭａｇｅｎｔａの画素ではＲｅｄ、Ｂｌｕｅで、Ｙｅｌｌｏｗの画素ではＲｅｄ、Ｇｒｅｅｎで出力が得られることに起因する。そのため、場合によっては、網点と下地が打ち消し合う可能性があり、そのような場合にはクロス点が検出できないため、網点を網点と判定することができない。そのため、ＲＧＢ信号をＣＭＹ信号へ変換することが有効になる。
このように、元のＣ版、Ｍ版、Ｙ版に分解し、その各版に対し個別の判定を行うことで、各版の重なりによって生じるクロス点の検出漏れを防ぐことができ、高精度なクロス点検出が可能となる。
【実施例４】
【００４１】
実施例４の属性識別装置について説明する。
図１２は、実施例４の属性識別装置に於ける網点特徴点検出手段を示すブロック図である。
実施例４の属性識別装置は、実施例１，２の属性識別装置と同様に、図２に示すような構成となっているが、網点特徴点検出手段１００において、実施例１，２の属性識別装置と構成が異なる。
【００４２】
入力信号に対して原稿種判定手段６００により原稿がカラーであるかモノクロであるか、若しくは２色刷り原稿であるかが判定され、また一方で傾き量検出手段６０１により傾き量が判定される。原稿種判定手段６００については後述する。また、傾き量検出手段６０１は実施例１の傾き量検出手段２００と同様の処理を行うものとする。両者の結果から選択信号発生手段６０２は、選択信号を出力する。尚、表２に傾き量と、原稿種と選択信号の関係を示す。
【００４３】
【表２】
2006033692.tif 000004
【００４４】
図１３は、実施例４の属性識別装置に於けるクロス点検出手段を示すブロック図である。
クロス点検出手段６０３において、特徴点検出手段（１）７００〜（６）７０５は、図９で説明した特徴点検出手段（１）４００〜（６）４０５と同じ動作をするものである。各特徴点検出手段（１）７００〜（６）７０５の検出結果はそれぞれ選択手段（１）７０６〜（６）７１１へ送られる。各選択手段（１）７０６〜（６）７１１は選択信号発生手段６０２の結果に応じて入力信号をそのまま出力するか、若しくは全て０を出力する。尚、選択信号と各選択手段の出力との関係を、表３に示す。
【００４５】
【表３】
2006033692.tif 000005
【００４６】
傾き量と原稿種判定結果に対し、どの検出手段が採用されるかについて説明する。
まず、原稿がモノクロであるなら採用される検出手段は１種類、２色刷りなら２種類、フルカラーなら３種類の検出手段を採用する。また、一般的に原稿がモノクロの場合、網点はスクリーン角４５度で配置され、２色刷りならば４５度と０度、フルカラーの場合、一般的なものとしては、１５度、４５度、０度で配置される。傾き量を夫々の版のスクリーン角に加え、それらの角度に対し最も精度良くクロス点検出が行えるように検出手段を採用している。
【００４７】
続いて、原稿種判定手段６００について説明する。
まず、判定を行いたい領域に含まれる入力信号を次式に基づいてＹＩＱ色空間に展開し、各画素の濃度値をＩＱ平面にプロットする。
Ｙ＝＋０.２９９０＊Ｒ＋０.５８７０＊Ｇ＋０.１１４０＊Ｂ
Ｉ＝＋０.５９５９＊Ｒ−０.２７５０＊Ｇ−０.３２１０＊Ｂ
Ｑ＝＋０.２０６５＊Ｒ−０.４９６９＊Ｇ−０.２９０４＊Ｂ
図１４は、原稿種判定手段に於いて原稿種を判定する際に各画素の濃度値をＩＱ平面にプロットした様子を示す図である。
この時、原稿がモノクロであるならば図１１（Ａ）に示すように、原点、つまり無彩色軸近傍にプロットが集中し、カラー原稿ならば図１１（Ｂ）に示すように、無彩色軸から離れた所にもプロットが存在することになる。更に、原稿が２色刷りであった場合には図１１（Ｃ）に示すように原点付近から離れた所に存在するプロットが一方向に偏ることになる。このような考え方に基づいて原稿種を判定する。
【００４８】
このように、原稿の色数を考慮し、それに応じて採用するクロス点の検出方向の数を制御することにより過不足なくクロス点を検出することができ、高精度なくロス点検出を行なうことができる。
【実施例５】
【００４９】
実施例５の属性識別装置について説明する。
実施例５の属性識別装置は、実施例１の属性識別装置と基本的な構造をほぼ等しいものとするが、クロス点検出手段の構成が異なる。
図１５は、実施例５の属性識別装置に於けるクロス点検出手段を示すブロック図であり、図３のクロス点検出手段２０１と対応している。
まず、特徴量検出手段８００により特徴量を算出し、その後傾き量検出結果に応じて２値化手段８０１により２値化を行う構成となっている。
【００５０】
ここで、特徴量検出手段８００について詳述する。
図１６は、マトリクス画像信号のデータ構造を示す図である。
特徴量検出手段８００では、図１６に示すようなマトリクス画像信号において、（式３）の計算をするものとする。
｜｛４×ｍ３３−（ｍ１１＋ｍ２２＋ｍ４４＋ｍ５５）｝−｛４×ｍ３３−（ｍ１５＋ｍ２４＋ｍ４２＋ｍ５１）｝｜・・（式３）
つまり、対角線上の中心点が一方で極大、一方で極小となっている場合、得られる特徴量が高いものとなる。
【００５１】
次に、２値化回路８０１について説明する。
２値化回路８０１では、入力された特徴量に対し所定の閾値をもって２値化する。この際、参照信号として入力される傾き量によって閾値を変化させる。
ここで、傾き量をｎ（π／４）＋θとし、θは０度〜９０度の間に入っているものとし、閾値はθが０度もしくは９０度に近いとき高く、傾き量が４５度に近いほど低くするものとする。ここでの閾値は、例えば、表４に示すような値を用いるものとする。網点に対し（式３）を適用すると、θが０度若しくは９０度に近いほど網点部に於いて上式が強い反応を示し、一方、θが４５度に近いと網点部において上式は弱い反応を示すためにこのような処理を行う。
【００５２】
【表４】
2006033692.tif 000006
【００５３】
このように、本実施例で示す方法では原稿の傾きに応じてクロス点の検出され易さを制御するため、原稿の傾きに左右されない検出が可能であることに加え、特徴量検出を一方向にのみ行うので第１〜第４の実施例に比べ低コストに回路を実現することができる。
【実施例６】
【００５４】
次に、の実施例６の属性識別装置について説明する。
実施例６の属性識別装置は、実施例１の属性識別装置と基本的な構造をほぼ等しくするものであるが、クロス点検出手段の構成が異なっている。
図１７は、実施例６の属性識別装置に於けるクロス点検出手段を示すブロック図であり、図３に示すクロス点検出手段２０１と対応している。
まず、特徴量検出手段９００により特徴量を算出し、その後該算出結果を２値化手段９０１によって２値化する。更に、２値化後のデータに対し、密度判定手段９０２によって傾きに応じた密度判定が成される。ここで、特徴量検出手段９００は図１５に於ける特徴量検出手段８００と同様の働きを行うものである。網点に対し（式３）を適用すると、θが０度若しくは９０度に近いほど網点部に於いて上式が強い反応を示し、一方θが４５度に近いと網点部において上式は弱い反応を示すためにこのような処理を行う。
【００５５】
また、密度判定回路９０２は、所定の領域内で２値化手段９０１の出力が「真」である画素数をカウントしそれが所定の閾値を超えているならば「真」、そうでなければ「偽」を出力するものである。このとき、密度判定回路９０２に於ける所定の閾値は、傾き量検出結果に応じて可変であるものとする。実施例５と同様に傾き量をｎ（π／４）＋θとし、θは０度〜９０度の間に入っているものとし、閾値はθが０度もしくは９０度に近いとき高く、傾き量が４５度に近いほど低くするものとする。ここでの閾値は、例えば所定の領域を２５×２５画素内に於いて、表５に示すような値を用いるものとする。網点に対しクロス点検出を施すと、θが０度若しくは９０度に近いほど、クロス点として検出される点が増加し、一方θが４５度に近いと検出されるクロス点が減少するためこのような処理を行う。
【００５６】
【表５】
2006033692.tif 000007
【００５７】
このように、実施例６で示す方法では原稿の傾きに応じて補正のかかり易さを制御するため、原稿の傾きに対して安定なクロス点検出が可能であることに加え、特徴量検出を一方向にのみ行うので、実施例１〜４の属性識別装置に比べ低コストに回路を実現することができる。
【００５８】
以上、網点領域を２値的に判定する方法について述べたが、当然多値的に切り替えても良い。また、網点領域判定について述べたが、パターンマッチングを用いたエッジ判定等を行う際に、パターンの種類を傾き量に応じて変化させることも当然考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】網点画像の例を示す図である。
【図２】実施例１の属性識別装置に於ける網点判定手段を示す概略ブロック図である。
【図３】網点特徴点検出手段を詳細に示すブロック図である。
【図４】Ｍ×Ｍ画素からなる画像信号ブロックにおけるピーク点検出を説明するための図である。
【図５】原稿の傾き検出方法を説明するための図である。
【図６】クロス点検出手段を詳細に示すブロック図である。
【図７】クロス点検出手段で用いられるパターンを示す図である。
【図８】実施例２の属性識別装置に於ける網点特徴点検出手段を示す概略ブロック図である。
【図９】実施例２の属性識別装置に於けるクロス点検出手段を示すブロック図である。
【図１０】実施例３の属性識別装置に於ける網点特徴点検出装置を示すブロック図である。
【図１１】カラー画像がＲ版Ｇ版Ｂ版及びＣ版Ｍ版Ｙ版へ分解される様子を示す図である。
【図１２】実施例４の属性識別装置に於ける網点特徴点検出手段を示すブロック図である。
【図１３】実施例４の属性識別装置に於けるクロス点検出手段を示すブロック図である。
【図１４】原稿種を判定する際に各画素の濃度値をＩＱ平面にプロットした様子を示す図である。
【図１５】実施例５の属性識別装置に於けるクロス点検出手段を示すブロック図である。
【図１６】マトリクス画像信号のデータ構造を示す図である。
【図１７】実施例６の属性識別装置に於けるクロス点検出手段を示す概略ブロック図である。
【符号の説明】
【００６０】
１００…網点特徴点検出手段、１０１…膨張手段、２００…傾き量検出手段、２０１…クロス点検出手段、２０２…ピーク点検出手段、３００〜３０５…特徴点検出手段（１）〜６）、３０６…セレクタ、４００〜４０５…特徴点検出手段（１）〜（６）、４０６〜４１１…周期性判定手段（１）〜（６）、５００…色変換手段、５０１〜５０３…網点特徴点検出手段（１）〜（３）、５０４…膨張手段、６００…原稿種判別手段、６０１…傾き量検出手段、６０２…選択信号発生手段、６０３…クロス点検出手段、６０４…ピーク点検出手段、８００…クロス点検出手段、８０１…ピーク点検出手段、９００…特徴量検出手段、９０１…２値化手段、９０２…密度判定手段。
【図１】
2006033692.tif 000008
【図２】
2006033692.tif 000009
【図３】
2006033692.tif 000010
【図４】
2006033692.tif 000011
【図５】
2006033692.tif 000012
【図６】
2006033692.tif 000013
【図７】
2006033692.tif 000014
【図８】
2006033692.tif 000015
【図９】
2006033692.tif 000016
【図１０】
2006033692.tif 000017
【図１１】
2006033692.tif 000018
【図１２】
2006033692.tif 000019
【図１３】
2006033692.tif 000020
【図１４】
2006033692.tif 000021
【図１５】
2006033692.tif 000022
【図１６】
2006033692.tif 000023
【図１７】
2006033692.tif 000024