(57)【要約】【課題】  カラー画像か否かの判定精度をより向上させること。【解決手段】抽出部１２１は、画像読取り部１１から入力した画像データにより表現される画像を、無彩色の画素の集まる黒文字領域、及びそれ以外の非黒文字領域のうちの何れかの領域に分類して分離する。第１色補正部１２２は、黒文字領域、及び非黒文字領域で内容の異なる色補正を行う。ＡＣＳ判定部１２３は、その色補正後の画像データを参照して、画素データ毎に、その画素データによって表現される画素の有彩色／無彩色の判定を行い、その判定結果を用いて、画像データにより表現される画像がカラー画像か否かの判定を行う。【選択図】図１
2018011286.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを受けて、該画像データによって表現される画像がカラー画像か否かを判定する画像処理装置であって、
前記画像データによって表現される画像から黒文字が含まれる黒文字領域を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出される前記黒文字領域、及び該黒文字領域以外の領域である非黒文字領域の各領域の画像データを構成する画素データに対し、それぞれ異なる内容の色補正を行う色補正部と、
前記色補正部による色補正を前記画素データに対して行った後の画像データを用いて、前記画像がカラー画像か否かを判定する判定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記色補正部は、前記黒文字領域の画像データを構成する画素データに対し、画素の色を表す複数の成分値間の差分を減少させる色補正を行う、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記色補正部は、前記非黒文字領域の画像データを構成する画素データに対し、画素の色を表す複数の成分値間の差分の最大値を最高彩度に近づける色補正を行う、
請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記色補正部は、前記非黒文字領域の画像データを構成する画素データに対し、画素の色を表す複数の成分値間の差分を最高彩度で最大とさせる色補正を行う、
請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色補正部は、特定色を想定し、前記画素の色を表す複数の成分値間の差分が前記特定色の最高彩度で最大とさせる色補正を前記画素データに対して行う、
請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像データを受けて、該画像データによって表現される画像がカラー画像か否かを判定する画像処理装置であって、
前記画像データによって表現される画像から黒文字が含まれない非黒文字領域を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出される非黒文字領域の画像データを構成する画素データに対し、画素の色を表す複数の成分値間の差分の最大値を最高彩度に近づける色補正を行う色補正部と、
前記色補正部による色補正を前記画素データに対して行った後の画像データを用いて、前記画像がカラー画像か否かを判定する判定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項７】
画像データを受けて、該画像データによって表現される画像がカラー画像か否かを判定し、出力する画像処理装置であって、
前記画像データを構成する画素データに対し第１の色補正を行う第１の色補正部と、
前記第１の色補正部による第１の色補正を前記画素データに対して行った後の画像データを用いて、前記画像がカラー画像か否かを判定する判定部と、
前記画像データを構成する画素データに対し前記第１の色補正とは異なる第２の色補正を行う第２の色補正部と、
前記判定部による判定結果を用いて、前記第２の色補正を行った前記画像データを出力する出力部と、
を備える画像処理装置。
【請求項８】
画像データを受けて、該画像データによって表現される画像がカラー画像か否かを判定する画像判定方法であって、
前記画像データによって表現される画像から黒文字が含まれる黒文字領域を抽出する抽出し、
前記抽出された黒文字領域、及び黒文字領域以外の領域である非黒文字領域の各領域の画像データを構成する画素データに対し、それぞれ異なる内容の色補正をし、
前記色補正を前記画素データに対して行わせた後の画像データを用いて、前記画像がカラー画像か否かを判定する、画像判定方法。
【請求項９】
入力した画像データを用いて、該画像データによって表現される画像がカラー画像か否かを判定する画像処理装置として用いられる情報処理装置において実行する画像処理プログラムであって、
前記情報処理装置に、
前記画像データによって表現される画像から黒文字が含まれる黒文字領域を抽出させる抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出される黒文字領域、及び該黒文字領域以外の領域である非黒文字領域の各領域の画像データを構成する画素データに対し、それぞれ異なる内容の色補正を行う色補正ステップと、
前記色補正ステップによる色補正を前記画素データに対して行った後の画像データを用いて、前記画像がカラー画像か否かを判定する判定ステップと、
を実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像判定方法、及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
原稿画像を読み取り、読み取った原稿画像を記録媒体上に形成する画像形成装置のなかには、その原稿画像がカラー画像か否かを自動判定するＡＣＳ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｃｏｌｏｒ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）機能を搭載したものがある。そのＡＣＳ機能（を備えた画像処理装置）を搭載した画像形成装置では、ユーザは、記録媒体上に形成させる画像の種類を選択することなく、原稿画像の種類と同じ種類の画像を記録媒体上に形成させることができる。
【０００３】
原稿画像の読み取りには、スキャナが用いられる。スキャナによる画像の読み取りでは、そのスキャナの特性に起因した影響が、その読み取りにより得られた画像データに発生する。例えば画素をＲ（Ｒｅｄ）Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）Ｂ（Ｂｌｕｅ）の色成分に分解して画像を読み取るスキャナでは、各色成分の読み取りを同一箇所で行えないことによる色ずれが発生する場合がある。
【０００４】
この色ずれは、ＡＣＳ機能による判定精度を低下させる。このことから、スキャナの特性によってＡＣＳ機能の判定精度の低下を抑制する画像処理装置を搭載した画像形成装置が考えられている。そのような画像形成装置のなかには、色ずれ量、更にはＭＴＦ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）差を考慮して、画素単位で行う有彩色／無彩色の判定に用いる閾値を設定する画像処理装置を搭載したものがある（例えば特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記閾値により、各画素は、有彩色、及び無彩色のうちの何れかに分類される。そのため、閾値の設定変更により、同一の画像（画像データ）の場合、全画素のなかで有彩色（カラー画像の画素）と判定される部分、或いは割合等が変化する。その部分、或いは割合等の変化は、カラー画像か否かの判定に影響を及ぼす。
【０００６】
この閾値の設定変更の影響は、画像（画像データ）の内容によって変化する。その影響が、カラー画像か否かの判定精度の向上に作用するとは限らない。なぜなら、判定の対象とする画像（画像データ）の内容と閾値の関係に応じて、判定結果が変化するからである。このことから、カラー画像か否かの判定精度を向上させるには、閾値の設定変更以外の方法を採用するのが重要である。
【０００７】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、カラー画像か否かの判定精度をより向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、画像データを受けて、該画像データによって表現される画像がカラー画像か否かを判定する画像処理装置であって、前記画像データによって表現される画像から黒文字が含まれる黒文字領域を抽出する分離部と、前記抽出部によって抽出される前記黒文字領域、及び該黒文字領域以外の領域である非黒文字領域の各領域の画像データを構成する画素データに対し、それぞれ異なる内容の色補正を行う色補正部と、前記色補正部による色補正を前記画素データに対して行った後の画像データを用いて、前記画像がカラー画像か否かを判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、カラー画像か否かの判定精度をより向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態による画像処理装置を搭載した画像形成装置の概略構成例を説明する図である。
【図２】領域の抽出、及び領域の種類別に行われる色補正を説明する図である。
【図３】黒文字領域に対して行う色補正の内容例を説明する図である。
【図４】黒文字領域に対して行う色補正の他の内容例を説明する図である。
【図５】写真領域に対して行う色補正の内容例を説明する図である。
【図６】画像処理部のハードウェア構成例を説明する図である。
【図７】ＡＣＳ判定処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置を搭載した画像形成装置１の概略構成例を説明する図である。
【００１２】
この画像形成装置１は、図１に示すように、画像読取り部１１、画像処理部１２、及び画像形成部１３を備える。
【００１３】
画像読取り部１１は、具体的にはスキャナか、或いはそのスキャナを含む構成要素である。原稿台にセットされた原稿の画像を読み取り、或いは原稿台に搬送された原稿の画像を読み取り、その画像データを出力する。
【００１４】
画像処理部１２は、画像読取り部１１から出力された画像データを入力し、予め設定された画像処理を行う構成要素であり、１つの情報処理装置である。この画像処理部１２が、本実施形態に係る画像処理装置に相当する。
【００１５】
この画像処理部１２は、画像処理の一つとして、入力した画像データによって表現される原稿画像がカラー画像か否かを判定するＡＣＳ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｃｏｌｏｒ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）機能を提供する。そのＡＣＳ機能の実現のために、画像処理部１２は、図１に示すように、抽出部１２１、第１色補正部１２２、及びＡＣＳ判定部１２３を備えている。
【００１６】
抽出部１２１は、画像データによって表現される原稿画像を、黒文字領域、及び非黒文字領域のうちの何れかの領域に分類し、各領域の種類別ごとに、当該原稿画像から各領域を抽出する。
【００１７】
ここで、黒文字領域は、無彩色と見なされる画素を構成要素とする領域である。この黒文字領域は、例えば黒文字（黒画素）、及びその背景（例えば白画素）から構成されると見なされる領域のことである。言い換えると、黒文字領域は、黒画素とその背景に相当する白画素から構成されると見なされる領域、或いは黒画素、若しくは白画素のみから構成される領域のことである。非黒文字領域は、その黒文字領域以外の領域、つまり有彩色と見なされる画素を含む領域のことである。この非黒文字領域は以降、「写真領域」とも表記する。なお、この領域の抽出自体は、周知の技術を用いて行われる。
【００１８】
第１色補正部１２２は、抽出部１２１による抽出結果、及び画像データを入力し、その画像データを構成する画素データ毎に、色補正を行い、色成分毎に、その値を操作する。この色補正は、領域の種類別に、異なる内容で行われる。この第１色補正部１２２が、本実施形態における色補正部に相当する。
【００１９】
この色補正の対象となる画像データの種類は特に限定されない。ここでは便宜的に、画像データとして、画素をＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）の色成分で表現する画像データを想定する。ＲＧＢの各色成分の値は、例えば「Ｒ」では、「Ｒ値」或いは「Ｒの階調値」等と表記する。
【００２０】
ＡＣＳ判定部１２３は、色補正後の画像データを用いて、原稿画像がカラー画像か否かを判定する構成要素であり、本実施形態における判定部に相当する。この判定結果である画像データ、及び予め指定の画像処理を行った後の画像データが画像形成部１３に出力される。なお、本実施形態において、「原稿画像がカラー画像か否かを判定する」とは、例えば、原稿画像がカラー画像、またはモノクロ画像のいずれであるかを判定することも含むものとする。
【００２１】
画像形成部１３は、画像読取り部１１によって読み取られた画像データを記録媒体上に形成する構成要素である。この画像データに対し、第２色補正部１２４によって画像形成装置１にあらかじめ設定されている色補正処理や、ユーザによって選択された色補正処理を行うものであってもよい。その場合、画像形成部１３は、画像処理部１２に含まれる第２色補正部１２４によって色補正が行われた後の画像データを記録媒体上に形成すればよい。
【００２２】
第２色補正部１２４は、形成される画像データを対象とした処理部であり、第１色補正部１２２のようにＡＣＳ判定をするために画像データに対して色補正をする処理部とは色補正の目的が異なる。その画像形成部１３は、ユーザが操作する操作部、及び画像形成装置１全体を制御する制御部を含む。それにより、画像読取り部１１による原稿画像の読み取り、及び画像処理部１２に実行させる画像処理の指示、等は画像形成部１３により行われる。
【００２３】
図２は、領域の分離、及び領域の種類別に行われる色補正を説明する図である。この図２において、原稿画像２１は、色補正処理を実行した後に色補正後原稿画像２２となる。原稿画像２１及び色補正後原稿画像２２には、それぞれ、黒文字領域２１ａと非黒文字領域である写真領域２１ｂが含まれている。
【００２４】
図２に示すように、原稿画像２１には、「あいうえお」の文字列が印字された黒文字領域２１ａと、黒以外の色で「かきくけこ」の文字列が印字された写真領域２１ｂと、写真が印字された写真領域２１ｂと、が含まれているものとする。この３つの領域（１つの黒文字領域２１ａと、２つの写真領域２１ｂ）は、抽出部１２１によって原稿画像２１から抽出されて分離される。なお、図２に示す原稿画像２１に含まれる３つの領域以外の部分は、黒文字領域２１ａとして抽出される。これは、その部分は、均一な背景（例えば白画素）のみが存在すると見なせるからである。
【００２５】
上記のように、色補正は、領域の種類別に異なる内容で行われる。その色補正によって、各画素データのＲＧＢ値は、対応する領域によって異なる操作が行われる。ここで、領域の種類別に行う色補正について、図３、及び図４を参照して具体的に説明する。
【００２６】
図３は、黒文字領域に対して行う色補正の内容例を説明する図である。図３では、黒文字領域の画像、及び代表的な画素データの内容例を表すグラフを、色補正の前後に分けて示している。図３（ａ）は、色補正前のものを示し、図３（ｂ）は、色補正後のものを示している。
【００２７】
スキャナ特性により、図３（ａ）に示すように、原稿画像２１を出力して得られる画像には、色ずれ等が発生する。なお、原稿画像２１が出力する画像データとは必要な補正を行った後の画像データである。画像データに含まれるＲＧＢそれぞれの値の大きさの違いである色ずれにより、ＲＧＢの各階調値が一致、或いはその差分が小さい値となるべき黒色の画素（上記「黒画素」）、及び白色の画素（上記「白画素」）で階調値間の差分（例えば階調値のなかの最大値−階調値のなかの最小値、により算出される値）が比較的に大きくなる。その差分が比較的に大きい画素の色は有彩色と見なされる。本来、無彩色と見なすべき画素を有彩色と判定することにより、カラー画像か否かの判定精度が低下することとなる。
【００２８】
このようなことから、本実施形態では、図３（ｂ）に示すように、各画素（各画素データ）に対し、階調値を一致させる色補正、つまり無彩色と判定させる色補正を行うようにしている。一致させる階調値としては、ＲＧＢの各階調値のなかの最小値を採用している。
【００２９】
なお、一致させる階調値は、ＲＧＢの各階調値のなかの最小値以外の値としても良い。例えば図４に示すように、一致させる階調値は、各階調値のなかの最大値としても良い。或いは、一致させる階調値は、ＲＧＢ値から、階調値の最大値、及び最小値のうちの一方としても良い。階調値を一致させるのではなく、階調値間の差分をより小さくさせる操作を色補正として行うようにしても良い。以上のように本実施形態に係る色補正では様々な変形態様が可能である。
【００３０】
図５は、写真領域に対して行う色補正の内容例を説明する図である。図５では、入力画像、及びその入力画像によって得られるＲＧＢの各階調値の変化例を表すグラフを、色補正の前後に分けて示している。図５（ａ）は、色補正前のものを示し、図５（ｂ）は、色補正後のものを示している。グラフは、横軸に濃度、縦軸に階調値（０〜２５５）をとっている。グラフに示す曲線は、濃度の薄い側から、Ｒ、Ｂ、Ｇの順番で並んでいる。
【００３１】
図５に示す入力画像は、白〜最高彩度（緑）〜黒までの色が配置された原稿画像２１を画像読取り部１１により読み取った場合のものである。このことから、符号として「２１」を付している。
【００３２】
その原稿画像２１（入力画像）の濃度は、右側に向かうほど、及び下側に向かうほど、濃くなるものである。５０１は、最大彩度の色が印字されたエリアとなっている。
【００３３】
この原稿画像２１では、図５（ａ）に示すように、色補正前は、最高彩度〜黒の間のＲＧＢ値の差である△ＲＧＢは比較的に小さくなっている。なお、△ＲＧＢは、「階調値のなかの最大値−階調値のなかの最小値」である。そのため、視覚的には、濃度（色）の変化が視認し難い画像特性（階調が潰れたような画像特性）となる。言い換えると、色補正前の原稿画像２１では、色変化が視認しがたいほど、色の階調が潰れたような画像特性になる。このため、色補正前の原稿画像２１では、有彩色／無彩色の適切な判定が困難となる。これは、原稿画像２１がカラー画像か否かの判定精度を低下させる原因となる。
【００３４】
このことから、本実施形態では、図５（ｂ）に示すように、Ｇ値に対し、最高彩度で△ＲＧＢが最大となるようにする操作を色補正として行う。この色補正により、△ＲＧＢは、白から最高彩度に濃度が変化するにつれて増大し、最高彩度から黒に濃度が変化するにつれて減少する。このため、計算される彩度は濃度によって比較的に大きく変動するようになる。その結果、画素の有彩色／無彩色の判定もより高精度に行えるようになる。
【００３５】
このような色補正、つまり元のＲＧＢの各階調値から色補正後のＲ’Ｂ’Ｇ’の各階調値の算出は、例えば以下のようにして行えば良い。
Ｒ’＝α１１×Ｒ＋α１２×Ｇ＋α１３＋β１
Ｇ’＝α２１×Ｒ＋α２２×Ｇ＋α２３＋β２
Ｂ’＝α３１×Ｒ＋α３２×Ｇ＋α３３＋β３
但し、α１１〜α３３、及びβ１〜β３は予め定められた係数である。
【００３６】
なお、本実施形態では、ΔＲＧＢが必ずしも最高彩度で最大となる必要は無く、画像データ読取り部によって読み取られた画像データのΔＲＧＢが最大となる濃度よりも、最高彩度に近い濃度でΔＲＧＢが最大となるように色補正するものであっても良い。
【００３７】
なお、本実施形態では、ＲＧＢの各色を色補正の対象とする特定色としているが、その３色の全てを特定色としなくとも良い。また、特定色は、ＲＧＢの３色とは異なる色であっても良い。特定色は、画像データの種類（色空間）に応じて選択しても良い。
【００３８】
上記のようにして、本実施形態では、領域の種類別に、異なる内容の色補正を行う。つまり、領域の分離を行った後、その分離結果を用いて、領域の種類別に、画素の有彩色／無彩色の判定精度をより向上させるための色補正を行う。その色補正により、黒文字領域上の画素のデータは、無彩色と判定される値に操作され、写真領域上の画素のデータは、有彩色／無彩色の判定がより高精度に行える値に操作される。
【００３９】
そのような２段階の処理を行い、カラー画像か否かを判定するＡＣＳ判定用の画像データを生成する。その画像データは、領域への分離結果を精査できるものである。このことから、その画像データを用いたＡＣＳ判定もより高精度に行うことができる。
【００４０】
また、閾値等の設定（変更）を行わないことから、ＡＣＳ判定精度が原稿画像２１の内容に応じて変動するのは回避できるか、或いはより抑制することができる。従い、閾値等の設定を行う場合と比較して、様々な内容の原稿画像２１に適切に対応することができ、ＡＣＳ判定の精度も確実に高く維持させることができる。
【００４１】
ＡＣＳ判定部１２３は、第１色補正部１２２が生成した画像データを入力し、その画像データを用いて画素毎に有彩色／無彩色の判定を行い、その判定結果を用いて原稿画像２１のＡＣＳ判定を行う。画素毎の有彩色／無彩色の判定、及びその判定結果を用いた原稿画像２１のＡＣＳ判定には、周知の技術を用いることができる。
【００４２】
画素の有彩色／無彩色の判定は、例えばＲＧＢ値の差が閾値以上か否かにより行えば良い。或いは、画素の有彩色／無彩色の判定は、例えばＲＧＢ値のなかの最大値と最小値の差が閾値以上か否かにより行えば良い。つまり、その差が閾値以上の画素を有彩色と判定すれば良い。或いは、Ｍ×Ｎ（Ｍ、Ｎは共に１以上の整数）のブロックを想定し、そのブロック内の各画素を色相で分け、その色相のブロック内の分布から、対象画素の有彩色／無彩色の判定を行うようにしても良い。
【００４３】
ＡＣＳ判定は、例えば有彩色と判定された画素の全体に占める割合、或いは有彩色と判定された画素が連続する数、等から行うことが考えられる。
【００４４】
図６は、上記画像処理部のハードウェア構成例を説明する図である。次に図６を参照して、画像処理部１２として使用可能な情報処理装置のハードウェア構成について具体的に説明する。
【００４５】
この画像処理部１２として使用可能な情報処理装置は、図６に示すように、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０３、少なくとも２つのＩ／Ｆ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）コントローラ６０４、６０５、及びバス６０６を備えている。
【００４６】
ＲＯＭ６０２には、ＡＣＳ判定を行うためのプログラム（以降「ＡＣＳ判定プログラム」と表記する）６０２ａが格納されている。ＣＰＵ６０１は、そのＡＣＳ判定プログラム６０２ａをＲＯＭ６０２からＲＡＭ６０３に読み出して実行することにより、領域への分離を含むＡＣＳ判定を行う。ＲＡＭ６０３は、画像データの保存にも用いられる。それにより、抽出部１２１、第１色補正部１２２、及びＡＣＳ判定部１２３は共に、ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０２、ＲＡＭ６０３、及びバス６０６によって実現される。
【００４７】
２つのＩ／Ｆコントローラ６０４、及び６０５のうちの一方は、画像読取り部１１から転送される画像データの受信に用いられる。他方は、ＡＣＳ判定結果、及び画像処理後の画像データの画像形成部１３への送信に用いられる。
【００４８】
図７は、ＡＣＳ判定処理を示すフローチャートである。このＡＣＳ判定処理は、ＣＰＵ６０１が、ＲＯＭ６０２に格納されているＡＣＳ判定プログラム６０２ａをＲＡＭ６０３に読み出して実行することにより実現される処理である。このＡＣＳ判定処理は、例えば画像読取り部１１からの画像データの入力を契機に実行される。次に図７を参照し、そのＡＣＳ判定処理について詳細に説明する。
【００４９】
このＡＣＳ判定プログラム６０２ａに制御が渡った場合、ＣＰＵ６０１は、先ず、画像データを参照して、その画像データによって表現される原稿画像２１から黒文字領域、及び写真領域を抽出して分離する（Ｓ７０１）。このＳ７０１の処理により、抽出部１２１が実現される。なお、本実施形態における「抽出」とは、抽出対象となる画素や領域の位置と特定する処理である。
【００５０】
次に、ＣＰＵ６０１は、画像データのなかで対象とする画素データを選択し（Ｓ７０２）、選択した画素データが黒文字領域内のものか否か判定する（Ｓ７０３）。黒文字領域内の画素のデータを選択した場合、Ｓ７０３の判定はＹＥＳとなってＳ７０４に移行する。写真領域内の画素のデータを選択した場合、Ｓ７０３の判定はＮＯとなってＳ７０５に移行する。
【００５１】
Ｓ７０４では、ＣＰＵ６０１は、画素データが表すＲＧＢの各階調値のなかの最小値を特定し、その特定した階調値をＲＧＢの各階調値とする操作を行う。その後、Ｓ７０６に移行する。
【００５２】
一方、Ｓ７０５では、ＣＰＵ６０１は、例えば上記の式により算出されるＲ’Ｂ’Ｇ’の各階調値に、ＲＧＢの各階調値を変更する操作（色補正のための色変換）を行う。その後はＳ７０６に移行する。
【００５３】
Ｓ７０６では、ＣＰＵ６０１は、全ての画素データに対する色補正が終了したか否か判定する。色補正を行うべき画素データが存在しない場合、Ｓ７０６の判定はＹＥＳとなってＳ７０７に移行する。その画素データが残っている場合、Ｓ７０６の判定はＮＯとなって上記Ｓ６０２に戻る。このことから、Ｓ７０２〜Ｓ７０６で形成される処理ループをＳ７０６の判定がＹＥＳなるまで繰り返し実行することにより、第１色補正部１２２が実現される。
【００５４】
Ｓ７０７では、ＣＰＵ６０１は、画素データ毎に、有彩色／無彩色の判定を行い、その判定結果を用いて、原稿画像２１がカラー画像か否かを判定するＡＣＳ判定を行う。そのＡＣＳ判定の実行後、このＡＣＳ判定処理が終了する。
【００５５】
なお、本実施形態では、画像処理装置である画像処理部１２は画像形成装置１に搭載されているが、画像形成装置１に搭載させなくとも良い。つまり、ＡＣＳ判定は、画像形成装置１とは別の情報処理装置に行わせても良い。
【００５６】
また、色補正については、黒文字領域、及び写真領域のうちの少なくとも一方に、異なる内容の色補正の選択肢を用意して、ユーザに所望の色補正を行わせるようにしても良い。或いは、その色補正のための設定変更をユーザが行えるようにしても良い。このようなことから、色補正の内容は特に限定されるものではない。
【符号の説明】
【００５７】
１    画像形成装置
１１    画像読取り部
１２    画像処理部
１３    画像形成部
２１、２２    原稿画像
２１ａ    黒文字領域
２１ｂ    写真領域
１２１    像域分離部
１２２    第１色補正部
１２４    第２色補正部
１２３    ＡＣＳ判定部
６０１    ＣＰＵ
６０２    ＲＯＭ
６０２ａ    ＡＣＳ判定プログラム
６０３    ＲＡＭ
６０４、６０５    Ｉ／Ｆコントローラ
６０６    バス
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５８】
【特許文献１】特開２０１１−８２７４６号公報
【図１】
2018011286.tif 000003
【図２】
2018011286.tif 000004
【図３】
2018011286.tif 000005
【図４】
2018011286.tif 000006
【図５】
2018011286.tif 000007
【図６】
2018011286.tif 000008
【図７】
2018011286.tif 000009