(57)【要約】【課題】画素がモノクロの画素であるかカラーの画素であるかを従来よりも正確に判定する。【解決手段】彩度算出部１３１は、判定の対象である注目画素Ｐの第一の彩度および注目画素Ｐの周囲の所定の範囲にある複数の周辺画素Ｑそれぞれの第二の彩度を算出する。有彩色判定処理部１３７は、第一の閾値を超えかつ第一の彩度との差の絶対値が第二の閾値未満である彩度を第二の彩度として有する周辺画素Ｑを判定する。無彩色判定処理部１３８は、第三の閾値未満でありかつ第一の彩度との差の絶対値が第二の閾値未満である彩度を第二の彩度として有する周辺画素Ｑを判定する。カウント処理部１３９は、有彩色判定処理部１３７による判定結果と無彩色判定処理部１３８による判定結果に基づいて、注目画素Ｐがカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する。【選択図】図４
2011139373.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる画素の色黒を判定する色黒判定装置であって、
前記画素のうちの判定の対象である第一の画素の第一の彩度および当該第一の画素の周囲の所定の範囲にある複数の第二の画素それぞれの第二の彩度を算出する彩度算出手段と、
前記複数の第二の画素のうちの、第一の閾値を超えかつ前記第一の彩度との差の絶対値が第二の閾値未満である彩度を前記第二の彩度として有する第二の画素の個数である第一の個数を計数する、第一の計数手段と、
前記複数の第二の画素のうちの、第三の閾値未満でありかつ前記第一の彩度との差の絶対値が前記第二の閾値未満である彩度を前記第二の彩度として有する第二の画素の個数である第二の個数を計数する、第二の計数手段と、
前記第一の個数および前記第二の個数に基づいて前記第一の画素がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する色黒判定手段と、
を有することを特徴とする色黒判定装置。
【請求項２】
前記色黒判定手段は、前記第一の個数が前記第二の個数よりも多い場合は前記画素がカラーの画素であると判定し、前記第二の個数が前記第一の個数よりも多い場合は前記画素がモノクロの画素であると判定する、
請求項１記載の色黒判定装置。
【請求項３】
前記色黒判定手段は、文字を表す領域、所定の太さ以下の線分を表す領域、および網点を表す領域のうちのいずれかに前記第一の画素が属する場合に、当該第一の領域がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する、
請求項１または請求項２記載の色黒判定装置。
【請求項４】
前記第一の閾値は前記第二の閾値よりも小さい値であって、
前記色黒判定手段は、前記第一の彩度が前記第一の閾値と前記第二の閾値との間の値である場合に、当該第一の領域がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する、
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の色黒判定装置。
【請求項５】
前記第一の閾値は前記第二の閾値よりも大きい値であって、
前記色黒判定手段は、前記第一の彩度が前記第一の閾値と前記第二の閾値との間の値である場合に、当該第一の領域がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する、
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の色黒判定装置。
【請求項６】
前記第二の閾値は、前記第一の彩度が大きいほど大きな値を取る、
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の色黒判定装置。
【請求項７】
前記第一の画素の明度を算出する明度算出手段、を有し、
前記第二の閾値は、前記明度が大きいほど大きな値を取る、
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の色黒判定装置。
【請求項８】
画像に含まれる画素の色黒を判定する色黒判定方法であって、
色黒判定装置に、
前記画素のうちの判定の対象である第一の画素の第一の彩度および当該第一の画素の周囲の所定の範囲にある複数の第二の画素それぞれの第二の彩度を算出する処理と、
前記複数の第二の画素のうちの、第一の閾値を超えかつ前記第一の彩度との差の絶対値が第二の閾値未満である彩度を前記第二の彩度として有する第二の画素の個数である第一の個数を計数する処理と、
前記複数の第二の画素のうちの、第三の閾値未満でありかつ前記第一の彩度との差の絶対値が第二の閾値未満である彩度を前記第二の彩度として有する第二の画素の個数である第二の個数を計数する処理と、
前記第一の個数および前記第二の個数に基づいて前記第一の画素がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する処理と、
を実行させることを特徴とする色黒判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に含まれる画素の色黒を判定する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、カラーコピーの機能を備えた画像形成装置が普及している。画像形成装置は、カラーの画像を用紙から読み取り、黒のトナーのほかシアン、マゼンタ、およびイエロー各色のトナーを使用して画像を別の用紙に印刷することによって、カラーコピーを行う。
【０００３】
読み取った画像の中に黒またはグレーの領域が含まれていることが、ある。黒またはグレーの領域は、黒のトナーを使用して印刷することも、シアン、マゼンタ、およびイエロー各色のトナーを使用して印刷することも、可能である。
【０００４】
しかし、黒またはグレーの領域をシアン、マゼンタ、およびイエロー各色のトナーを使用して印刷するよりも黒のトナーを使用して印刷するほうが好ましいことが、ある。例えば、いずれかのトナーによる印刷の位置が本来の位置からずれてしまっていると、黒の文字または細線が鮮明に印刷されない。よって、黒の文字または細線を印刷する場合は、黒のトナーを使用して印刷するのが好ましい。
【０００５】
したがって、印刷対象の画像を読み取る際に、各画素がモノクロの画素であるかカラーの画素であるかを正確に判定することが、重要となる。黒の文字または細線を構成する画素をカラーの画素であると誤判定すると、鮮明な印刷物が得られない可能性があるからである。
【０００６】
画像中の各画素がカラーであるかモノクロであるかを判定する方法が、特許文献１〜７に記載されるように、幾つか提案されている。
【０００７】
例えば、特許文献１に記載される方法によると、ある画素に対する判定を、その画素の周囲に位置する画素に基づいて行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−１３４９１０号公報
【特許文献２】特開２００５−６４８６１号公報
【特許文献３】特開平５−５６２８７号公報
【特許文献４】特開２０００−１２５１３９号公報
【特許文献５】特開２０００−１５１９３７号公報
【特許文献６】特開２００１−１５７０５１号公報
【特許文献７】特開２００１−２１８２３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、従来の方法では、例えば、網点の領域に属する黒の画素をカラーの画素であると判定するなど、誤判定が生じる可能性がある。
【００１０】
本発明は、このような問題点に鑑み、画素がモノクロの画素であるかカラーの画素であるかを従来よりも正確に判定できるようにすることを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一形態に係る色黒判定装置は、画像に含まれる画素の色黒を判定する色黒判定装置であって、前記画素のうちの判定の対象である第一の画素の第一の彩度および当該第一の画素の周囲の所定の範囲にある複数の第二の画素それぞれの第二の彩度を算出する彩度算出手段と、前記複数の第二の画素のうちの、第一の閾値を超えかつ前記第一の彩度との差の絶対値が第二の閾値未満である彩度を前記第二の彩度として有する第二の画素の個数である第一の個数を計数する、第一の計数手段と、前記複数の第二の画素のうちの、第三の閾値未満でありかつ前記第一の彩度との差の絶対値が前記第二の閾値未満である彩度を前記第二の彩度として有する第二の画素の個数である第二の個数を計数する、第二の計数手段と、前記第一の個数および前記第二の個数に基づいて前記第一の画素がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する色黒判定手段と、を有する。
【００１２】
好ましくは、前記色黒判定手段は、前記第一の個数が前記第二の個数よりも多い場合は前記画素がカラーの画素であると判定し、前記第二の個数が前記第一の個数よりも多い場合は前記画素がモノクロの画素であると判定する。
【００１３】
または、前記色黒判定手段は、文字を表す領域、所定の太さ以下の線分を表す領域、および網点を表す領域のうちのいずれかに前記第一の画素が属する場合に、当該第一の領域がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する。
【００１４】
または、前記第一の閾値は前記第二の閾値よりも小さい値であって、前記色黒判定手段は、前記第一の彩度が前記第一の閾値と前記第二の閾値との間の値である場合に、当該第一の領域がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する。
【００１５】
または、前記第一の閾値は前記第二の閾値よりも大きい値であって、前記色黒判定手段は、前記第一の彩度が前記第一の閾値と前記第二の閾値との間の値である場合に、当該第一の領域がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する。
【００１６】
または、前記第二の閾値は、前記第一の彩度が大きいほど大きな値を取る。または、前記第一の画素の明度を算出する明度算出手段、を有し、前記第二の閾値は、前記明度が大きいほど大きな値を取る。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によると、画素がモノクロの画素であるかカラーの画素であるかを従来よりも正確に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】画像形成装置の外観の例を示す図である。
【図２】画像形成装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】スキャナの構成の例を示す図である。
【図４】色黒判定部の構成の例を示す図である。
【図５】注目画素と周辺画素との位置関係の例を示す図である。
【図６】第一のルックアップテーブルおよび第二のルックアップテーブルそれぞれが表す明度と彩度との関係の例を示す図である。
【図７】カウント処理部の構成の例を示す図である。
【図８】彩度有効判定処理部の構成の例を示す図である。
【図９】第三のルックアップテーブルが表す彩度と彩度との関係の例を示す図である。
【図１０】彩度有効判定処理部の構成の例を示す図である。
【図１１】第四のルックアップテーブルが表す明度と彩度との関係の例を示す図である。
【図１２】カウント対象とする周辺画素の選出方法の例を説明するための図である。
【図１３】第一のルックアップテーブルおよび第二のルックアップテーブルそれぞれが表す明度と彩度との関係の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は画像形成装置１の外観の例を示す図、図２は画像形成装置１のハードウェア構成の例を示す図である。
【００２０】
図１に示す画像形成装置１は、一般に複合機またはＭＦＰ（Multi Function Peripherals）などと呼ばれる画像処理装置であって、コピー、ＰＣプリント（ネットワークプリンティング）、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。
【００２１】
画像形成装置１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃ、ハードディスク１０ｄ、スキャナ１０ｅ、印刷装置１０ｆ、ネットワークインタフェース１０ｇ、タッチパネル１０ｈ、およびモデム１０ｉのほか、制御用回路などによって構成される。
【００２２】
スキャナ１０ｅは、写真、文字、絵、図表などによって構成される原稿の画像を用紙から読み取って画像データを生成する装置である。
【００２３】
また、スキャナ１０ｅは、読み取った画像に含まれる各画素の色黒を判別する。つまり、各画素がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判別する。この仕組みについては、後に説明する。
【００２４】
印刷装置１０ｆは、スキャナ１０ｅによって読み取られた画像または他の装置から受信した画像データに示される画像を印刷する。
【００２５】
タッチパネル１０ｈには、ユーザへメッセージを与えるための画面、処理の結果を示す画面、またはユーザが画像形成装置１に対して指示を入力するための画面などが表示される。また、タッチパネル１０ｈは、タッチされた（押された）位置を検知し、ＣＰＵ１０ａにその位置を通知する。
【００２６】
ネットワークインタフェース１０ｇは、いわゆるＬＡＮ（Local Area Network）回線などを介してＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）によって他の装置と通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）である。
【００２７】
モデム１０ｉは、固定電話網を介してＧ３のプロトコルによって他のファックス端末と通信を行う装置である。
【００２８】
ＲＯＭ１０ｃまたはハードディスク１０ｄには、ＯＳ（Operating System）のほかファームウェアおよびアプリケーションなどのプログラムが記憶されている。これらのプログラムは、必要に応じてＲＡＭ１０ｂにロードされ、ＣＰＵ１０ａによって実行される。
【００２９】
図３はスキャナ１０ｅの構成の例を示す図、図４は色黒判定部１０３の構成の例を示す図、図５は注目画素Ｐと周辺画素Ｑとの位置関係の例を示す図、図６は第一のルックアップテーブル１３３および第二のルックアップテーブル１３４それぞれが表す明度ｘと彩度ｙとの関係の例を示す図、図７はカウント処理部１３９の構成の例を示す図、図８は彩度有効判定処理部２０１の構成の例を示す図、図９は第三のルックアップテーブル２１４が表す彩度ｚと彩度ｙとの関係の例を示す図、図１０は彩度有効判定処理部２０１の構成の例を示す図、図１１は第四のルックアップテーブル２３５が表す明度ｘと彩度ｙとの関係の例を示す図である。
【００３０】
次に、スキャナ１０ｅによる画像のスキャンの処理などを、図３〜図１１を参照しながら説明する。
【００３１】
スキャナ１０ｅは、図３に示すように、画像読取部１０１、領域判定部１０２、色黒判定部１０３、および画像ファイル生成部１０４などによって構成される。
【００３２】
画像読取部１０１は、用紙に記されている画像を読み取って画像の各画素のＲ（Red）、Ｇ（Green）、およびＢ（Blue）の各色の濃度の階調を求め、ＲＧＢ各色の画素値を示す画像データ４０を生成する。画像読取部１０１として、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）が用いられる。以下、色の濃度の階調を示す値を「画素値」と記載する。画像データ４０は、領域判定部１０２、色黒判定部１０３、および画像ファイル生成部１０４へ出力される。
【００３３】
領域判定部１０２は、画像読取部１０１が読み取った画像を構成する各画素が特定の種類の領域に属するか否かを画像データ４０に基づいて判定する。具体的には、領域判定部１０２は、各画素が、細線を表す「細線領域」、文字または数字などの記号を表す「文字領域」、および網点を表す「網点領域」のうちのいずれかに属するかを否か判定する。ある画素が文字領域、細線領域、および網点領域のそれぞれに属するか否かは、公知の方法によって判定することができる。
【００３４】
そして、領域判定部１０２は、次のような判定の結果を示す判定結果データ５１を色黒判定部１０３へ出力する。画素が細線領域、文字領域、および網点領域のうちのいずれかに属すると判定した場合は、「１」を示す判定結果データ５１を出力する。一方、いずれにも属しないと判定した場合は、「０」を示す判定結果データ５１を出力する。
【００３５】
色黒判定部１０３は、図４に示すように、彩度算出部１３１、明度算出部１３２、第一のルックアップテーブル１３３、第二のルックアップテーブル１３４、第一の閾値決定部１３５、第二の閾値決定部１３６、有彩色判定処理部１３７、無彩色判定処理部１３８、およびカウント処理部１３９などによって構成され、画像読取部１０１が読み取った画像の各画素がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判別する。
【００３６】
ここで、ある１つの画素（以下、「注目画素Ｐ」と記載する。）がカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判別する場合を例に、色黒判定部１０３の各部の処理内容などについて、説明する。
【００３７】
色黒判定部１０３には、画像読取部１０１によって得られた画像データ４０および領域判定部１０２によって判定結果データ５１が入力される。
【００３８】
なお、画像データ４０および判定結果データ５１は、バッファ（図示しない）に一時的に格納される。そして、画像データ４０および判定結果データ５１のうちの注目画素Ｐのデータが先にバッファから読み出され色黒判定部１０３の各部へ送られる。そして、所定の順序でそれぞれの周辺画素Ｑが読み出され色黒判定部１０３の各部へ送られる。
【００３９】
また、各部にはクロック信号が入力され、各部における処理のタイミングが計られている。
【００４０】
彩度算出部１３１は、注目画素Ｐおよびその周囲の画素（以下、「周辺画素Ｑ」と記載する。）それぞれの彩度を、入力された画像データ４０および次の（１）式に基づいて判定する。
ＣＨｉ＝ＭＡＸ（Ｖｒｉ，Ｖｇｉ，Ｖｂｉ）−ＭＩＮ（Ｖｒｉ，Ｖｇｉ，Ｖｂｉ）
…  （１）
ただし、ＣＨｉは、画素Ｉの彩度である。ＭＡＸ（Ｖｒｉ，Ｖｇｉ，Ｖｂｉ）は画素ＩのＲｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、およびＢｌｕｅの各色の画素値のうちの最大値であり、ＭＩＮ（Ｖｒｉ，Ｖｇｉ，Ｖｂｉ）は最小値である。
【００４１】
つまり、彩度算出部１３１は、注目画素Ｐの彩度を、注目画素Ｐの各色の画素値の最大値ち最小値との差を求めることによって、算出する。周辺画素Ｑの彩度についても、同様に算出する。
【００４２】
なお、本実施形態では、周辺画素Ｑとして、図５に示すように、注目画素Ｐを囲う４８個の画素が用いられる。
【００４３】
明度算出部１３２は、注目画素Ｐおよび各周辺画素Ｑそれぞれの明度ＬＴを算出する。明度ＬＴは、例えば、マトリクス演算によってＲＧＢ色空間の値をＹＣｒＣｂ色空間の値に変換することによって、算出すればよい。
【００４４】
第一のルックアップテーブル１３３は、明度に基づいて彩度の閾値を求めるためのテーブルである。つまり、閾値のリファレンス用のテーブルである。第一のルックアップテーブル１３３は、後述する第一の閾値決定部１３５によって用いられる。第一のルックアップテーブル１３３には、図６に示す関数ｙ＝ｆａ（ｘ）のような明度ｘが高いほど閾値の彩度ｙが高くなる関係のレコードが格納されている。
【００４５】
第二のルックアップテーブル１３４も、第一のルックアップテーブル１３３と同様、明度に基づいて彩度の閾値を求めるためのテーブルである。ただし、第二のルックアップテーブル１３４は、後述する第二の閾値決定部１３６によって用いられる。第二のルックアップテーブル１３４には、図６に示す関数ｙ＝ｆｂ（ｘ）のような明度ｘが高いほど閾値の彩度ｙが高くなる関係のレコードが格納されている。
【００４６】
第一の閾値決定部１３５は、注目画素Ｐおよび各周辺画素Ｑごとに、明度算出部１３２によって算出された明度ＬＴおよび第一のルックアップテーブル１３３に基づいて、第一の閾値αを決定する。具体的には、明度算出部１３２によって算出された明度ＬＴに対応する彩度を、第一のルックアップテーブル１３３から検索し、検索した彩度を第一の閾値αに決定する。そして、決定した第一の閾値αを有彩色判定処理部１３７へ出力する。
【００４７】
例えば、図６に示す関数ｙ＝ｆａ（ｘ）のような関係を示す第一のルックアップテーブル１３３によると、明度算出部１３２によって算出された、ある周辺画素Ｑの明度がｘ１である場合は、この周辺画素Ｑの第一の閾値αとして、ｙ１が求められる。
【００４８】
第二の閾値決定部１３６は、注目画素Ｐおよび各周辺画素Ｑごとに、明度算出部１３２によって算出された明度ＬＴおよび第二のルックアップテーブル１３４に基づいて、第二の閾値βを決定する。具体的には、第一の閾値αを決定する場合と同様に、明度算出部１３２によって算出された明度ＬＴに対応する彩度を、第二のルックアップテーブル１３４から検索し、検索した彩度を第二の閾値βに決定する。そして、決定した第二の閾値βを無彩色判定処理部１３８へ出力する。
【００４９】
例えば、図６に示す関数ｙ＝ｆｂ（ｘ）のような関係を示す第二のルックアップテーブル１３４によると、明度算出部１３２によって算出された、ある周辺画素Ｑの明度がｘ２である場合は、この周辺画素Ｑの第二の閾値βとして、ｙ２が求められる。
【００５０】
有彩色判定処理部１３７は、注目画素Ｐおよび各周辺画素Ｑのそれぞれが有彩色の画素つまりカラーの画素である可能性が高いか否かを、次のように判定し、判定結果を示す判定結果データ５２をカウント処理部１３９へ出力する。
【００５１】
彩度算出部１３１によって算出された、注目画素Ｐの彩度ＣＨと、第一の閾値決定部１３５によって決定された、注目画素Ｐの第一の閾値αとを、比較する。そして、前者が後者よりも大きい場合は、注目画素Ｐがカラーの画素である可能性が高い旨を意味する「１」を示す判定結果データ５２を出力する。そうでない場合は、「０」を示す判定結果データ５２を出力する。
【００５２】
各周辺画素Ｑについても同様である。つまり、彩度算出部１３１によって算出された、ある周辺画素Ｑの彩度ＣＨと、第一の閾値決定部１３５によって決定された、その周辺画素Ｑの第一の閾値αとを、比較する。そして、前者が後者よりも大きい場合は「１」を示す判定結果データ５２を出力し、そうでない場合は「０」を示す判定結果データ５２を出力する。
【００５３】
ただし、注目画素Ｐの判定結果データ５１に「０」が示される場合つまり注目画素Ｐが細線領域、文字領域、および網点領域のいずれでもない場合は、有彩色判定処理部１３７は、比較の結果に関わらず「０」を示す判定結果データ５２を出力する。
【００５４】
なぜなら、注目画素Ｐが属する領域の種類が細線領域、文字領域、および網点領域のいずれでもない場合は、その注目画素Ｐがカラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定する必要がないことがあるからである。
【００５５】
例えば、画像読取部１０１が読み取った画像を用紙にカラー印刷（カラーコピー）する場合は、写真領域に属する画素については、たとえその画素が黒またはグレーに近い色の画素であったとしても、黒のトナーだけでなくシアン、マゼンタ、およびイエローなどの各色のトナーを使うほうが好ましいことがある。
【００５６】
そこで、注目画素Ｐの判定結果データ５１に「０」が示される場合は、比較の結果に関わらず「０」を示す判定結果データ５２を出力する。
【００５７】
無彩色判定処理部１３８は、注目画素Ｐおよび各周辺画素Ｑのそれぞれが無彩色の画素つまりモノクロの画素である可能性が高いか否かを、次のように判定し、判定結果を示す判定結果データ５３をカウント処理部１３９へ出力する。
【００５８】
彩度算出部１３１によって算出された、注目画素Ｐの彩度ＣＨと、第二の閾値決定部１３６によって決定された、注目画素Ｐの第二の閾値βとを、比較する。そして、前者が後者よりも小さい場合は、注目画素Ｐがモノクロの画素である可能性が高い旨を意味する「１」を示す判定結果データ５３を出力する。そうでない場合は、「０」を示す判定結果データ５３を出力する。
【００５９】
各周辺画素Ｑについても同様である。つまり、彩度算出部１３１によって算出された、ある周辺画素Ｑの彩度ＣＨと、第二の閾値決定部１３６によって決定された、その周辺画素Ｑの第二の閾値βとを、比較する。そして、前者が後者よりも小さい場合は「１」を示す判定結果データ５３を出力し、そうでない場合は「０」を示す判定結果データ５３を出力する。
【００６０】
ただし、注目画素Ｐの判定結果データ５１に「０」が示される場合つまり注目画素Ｐが細線領域、文字領域、および網点領域のいずれでもない場合は、比較の結果に関わらず「０」を示す判定結果データ５３を出力する。その理由は、上述の通りである。
【００６１】
カウント処理部１３９は、カラーの画素である可能性が高いと有彩色判定処理部１３７によって判定された注目画素Ｐおよび周辺画素Ｑの個数を判定結果データ５２に基づいてカウントする。さらに、モノクロの画素である可能性が高いと無彩色判定処理部１３８によって判定された注目画素Ｐおよび周辺画素Ｑの個数を判定結果データ５３に基づいてカウントする。そして、前者が後者よりも多ければ注目画素Ｐをカラーの画素であると、判定する。一方、後者が前者よりも多ければ注目画素Ｐをモノクロの画素であると、判定する。同数である場合は、カラーの画素と判定してもモノクロの画素と判定してもどちらでもよい。
【００６２】
そして、カウント処理部１３９は、注目画素Ｐをカラーの画素であると判定した場合は、判定結果データ５４として、「１」を示すデータを画像ファイル生成部１０４へ出力する。一方、モノクロの画素であると判定した場合は「０」を示すデータを出力する。
【００６３】
以上の通り、注目画素Ｐがカラーの画素であるかモノクロの画素であるかが、注目画素Ｐの画素値およびその周囲の所定の位置にある周辺画素Ｑの画素値に基づいて判定される。
【００６４】
なお、カウント処理部１３９は、注目画素Ｐが属する領域の種類が細線領域、文字領域、および網点領域のいずれでもない場合、つまり、この注目画素Ｐの判定結果データ５１に示される値が「０」である場合は、この注目画素Ｐについては上述の色黒の判定処理を行わないようにしてもよい。この場合は、判定結果データ５４として、「１」を示すデータを出力してもよいし、判定を行わなかったことを意味する「２」を示すデータを出力してもよい。または、この注目画素Ｐについては上述の判定処理を行ったとしても、その結果に関わらず、「１」または「２」を示すデータを判定結果データ５４として出力してもよい。
【００６５】
また、周辺画素Ｑのすべてをカウントの対象にするのではなく、注目画素Ｐの彩度ＣＨとの差が所定の値未満である彩度ＣＨの周辺画素Ｑのみをカウントの対象としてもよい。この場合は、カウント処理部１３９を、図７に示すように、彩度有効判定処理部２０１、有彩色候補カウント処理部２０２、無彩色候補カウント処理部２０３、および多数決処理部２０４などによって構成する。
【００６６】
彩度有効判定処理部２０１は、周辺画素Ｑそれぞれについて、カウントの対象とすべきか否かを判定する。判定の方法として、次の２通りが考えられる。１つ目の方法は、注目画素Ｐの彩度ＣＨに応じて閾値を決め、周辺画素Ｑの彩度ＣＨと注目画素Ｐの彩度ＣＨとの差分の絶対値がその閾値を超えるか否かによって判定する方法である。２つ目の方法は、注目画素Ｐの明度ＬＴに応じて閾値を決め、周辺画素Ｑの彩度ＣＨと注目画素Ｐの彩度ＣＨとの差分の絶対値がその閾値を超えるか否かによって判定する方法である。
【００６７】
１つ目の方法を用いる場合は、彩度有効判定処理部２０１を、図８に示すように、注目画素彩度バッファ２１１、周辺画素彩度バッファ２１２、彩度差分算出部２１３、第三のルックアップテーブル２１４、第三の閾値決定部２１５、および比較演算部２１６などによって構成する。
【００６８】
注目画素彩度バッファ２１１には、彩度算出部１３１によって算出された、注目画素Ｐの彩度ＣＨが一時的に格納される。周辺画素彩度バッファ２１２には、彩度算出部１３１によって算出された、各周辺画素Ｑの彩度ＣＨが順次格納される。
【００６９】
彩度差分算出部２１３は、注目画素彩度バッファ２１１から注目画素Ｐの彩度ＣＨを読み出すとともに、周辺画素彩度バッファ２１２から各周辺画素Ｑの彩度ＣＨを順次読み出す。そして、順次、注目画素Ｐの彩度ＣＨと各周辺画素Ｑの彩度ＣＨとの差分の絶対値ＶＡを算出し、比較演算部２１６へ出力する。
【００７０】
第三のルックアップテーブル２１４は、彩度に基づいて彩度の閾値を求めるためのテーブルである。第三のルックアップテーブル２１４には、図９に示す関数ｙ＝ｆｃ（ｚ）のような彩度ｚが高いほど閾値の彩度ｙが高くなる関係のレコードが格納されている。
【００７１】
第三の閾値決定部２１５は、注目画素彩度バッファ２１１から注目画素Ｐの彩度ＣＨを読み出し、この彩度ＣＨおよび第三のルックアップテーブル２１４に基づいて第三の閾値γを決定する。具体的には、読み出した彩度ＣＨに対応する彩度を第三のルックアップテーブル２１４から検索し、検索した彩度を第三の閾値γに決定する。そして、決定した第三の閾値γを比較演算部２１６へ出力する。
【００７２】
比較演算部２１６は、彩度差分算出部２１３によって算出された、各周辺画素Ｑについての絶対値ＶＡと、第三の閾値決定部２１５によって決定された第三の閾値γとを、比較し、その結果を示す比較結果データ５５を有彩色候補カウント処理部２０２および無彩色候補カウント処理部２０３へ出力する。具体的には、絶対値ＶＡが第三の閾値γよりも小さい場合は、「１」を示す比較結果データ５５を出力し、そうでない場合は「０」を示す比較結果データ５５を出力する。
【００７３】
例えば、ある注目画素Ｐの１番目、２番目、３番目、４番目、…の周辺画素Ｑについての絶対値ＶＡがそれぞれ「２５０」、「２００」、「１５」、「１８０」、…でありかつその注目画素Ｐの第三の閾値γが「１００」である場合は、比較演算部２１６は、「０」、「０」、「１」、「０」、…をそれぞれ示す比較結果データ５５を順次出力する。
【００７４】
一方、２つ目の方法を用いる場合は、彩度有効判定処理部２０１を、図１０に示すように、注目画素彩度バッファ２３１、周辺画素彩度バッファ２３２、注目画素明度バッファ２３３、彩度差分算出部２３４、第四のルックアップテーブル２３５、第四の閾値決定部２３６、および比較演算部２３７などによって構成する。
【００７５】
注目画素彩度バッファ２３１には、図８の注目画素彩度バッファ２１１と同様に、注目画素Ｐの彩度ＣＨが一時的に格納される。
【００７６】
周辺画素彩度バッファ２３２には、周辺画素彩度バッファ２１２と同様に、各周辺画素Ｑの彩度ＣＨが順次格納される。
【００７７】
注目画素明度バッファ２３３には、明度算出部１３２によって算出された、注目画素Ｐの明度ＬＴが一時的に格納される。
【００７８】
彩度差分算出部２３４は、彩度差分算出部２１３と同様に、注目画素彩度バッファ２３１から注目画素Ｐの彩度ＣＨを読み出すとともに、周辺画素彩度バッファ２３２から各周辺画素Ｑの彩度ＣＨを順次読み出す。そして、順次、注目画素Ｐの彩度ＣＨと各周辺画素Ｑの彩度ＣＨとの差分の絶対値ＶＢを算出し、比較演算部２３７へ出力する。
【００７９】
第四のルックアップテーブル２３５は、明度に基づいて彩度の閾値を求めるためのテーブルである。第四のルックアップテーブル２３５には、図１１に示す関数ｙ＝ｆｄ（ｘ）のような明度ｘが高いほど閾値の彩度ｙが高くなる関係のレコードが格納されている。
【００８０】
第四の閾値決定部２３６は、注目画素彩度バッファ２３１から注目画素Ｐの明度ＬＴを読み出し、この明度ＬＴおよび第三のルックアップテーブル２１４に基づいて第四の閾値δを決定する。具体的には、読み出した明度ＬＴに対応する彩度を第四のルックアップテーブル２３５から検索し、検索した彩度を第四の閾値δに決定する。そして、決定した第四の閾値δを比較演算部２３７へ出力する。
【００８１】
比較演算部２３７は、彩度差分算出部２３４によって算出された、各周辺画素Ｑについての絶対値ＶＢと、第四の閾値決定部２３６によって決定された第四の閾値δとを、比較し、その結果を示す比較結果データ５６を有彩色候補カウント処理部２０２および無彩色候補カウント処理部２０３へ出力する。具体的には、絶対値ＶＢが第四の閾値δよりも小さい場合は、「１」を示す比較結果データ５６を出力し、そうでない場合は「０」を示す比較結果データ５６を出力する。
【００８２】
図７に戻って、有彩色候補カウント処理部２０２は、周辺画素Ｑそれぞれについての、彩度有効判定処理部２０１から出力される比較結果データ５５または５６に示される値と有彩色判定処理部１３７から出力される判定結果データ５２に示される値との論理積を求める。そして、論理積が「１」である周辺画素Ｑの個数をカウントし、その個数を示すカウントデータ５７を多数決処理部２０４へ出力する。
【００８３】
つまり、有彩色候補カウント処理部２０２は、比較結果データ５５または５６に「１」が示される周辺画素Ｑのみを選出し、選出した周辺画素Ｑの判定結果データ５２のうち「１」が示されるものの個数をカウントする。
【００８４】
無彩色候補カウント処理部２０３も同様に、周辺画素Ｑそれぞれについての、彩度有効判定処理部２０１から出力される比較結果データ５５または５６に示される値と無彩色判定処理部１３８から出力される判定結果データ５３に示される値との論理積を求める。そして、論理積が「１」である周辺画素Ｑの個数をカウントし、その個数を示すカウントデータ５８を多数決処理部２０４へ出力する。
【００８５】
つまり、無彩色候補カウント処理部２０３は、比較結果データ５５または５６に「１」が示される周辺画素Ｑのみを選出し、選出した周辺画素Ｑの判定結果データ５３のうち「１」が示されるものの個数をカウントする。
【００８６】
多数決処理部２０４は、カウントデータ５７に示される個数とカウントデータ５８に示される個数とを比較する。そして、前者が後者よりも多ければ「１」を示す判定結果データ５４を画像ファイル生成部１０４へ出力する。一方、後者が前者よりも多ければ「０」を示す判定結果データ５４を出力する。同数である場合は、「１」を示す判定結果データ５４を出力してもよいし、「０」を示す判定結果データ５４を出力してもよい。
【００８７】
または、前述の通り、多数決処理部２０４は、注目画素Ｐの判定結果データ５１に「０」が示される場合つまり注目画素Ｐが細線領域、文字領域、および網点領域のいずれにも属しない旨が示される場合は、「１」または「２」を示す判定結果データ５４を出力してもよい。
【００８８】
図３に戻って、上述の通り、画像読取部１０１は、画像を読み取ることによって画像の各画素のＲＧＢ各色の画素値を取得した。これらの画素値は、画像データ４０に示される。また、色黒判定部１０３は、各画素を１つずつ注目画素Ｐとして選択し、カラーの画素であるかモノクロの画素であるかを判定した。判定の結果は、注目画素Ｐごとの判定結果データ５４に示される。
【００８９】
画像ファイル生成部１０４は、画像データ４０および判定結果データ５４に基づいて、各画素のＲＧＢ各色の画素値および色黒の属性（カラーの画素であるかモノクロの画素であるか）を示す画像ファイル４１を生成する。
【００９０】
生成された画像ファイル４１は、印刷装置１０ｆによって、例えば次のように用いられる。
【００９１】
印刷装置１０ｆは、スキャナ１０ｅがスキャンした画像に含まれる画素の色黒の属性が「モノクロ」であると画像ファイル４１に示さる場合であってその画素が黒またはグレーである場合（彩度が所定の値以下である場合）は、その画素を黒のトナーを用いて用紙に印刷する。そうでない場合は、シアン、マゼンタ、およびイエローなどの各色のトナーを用いて用紙に印刷する。これにより、細線、文字、および網点の領域が鮮明に印刷される。
【００９２】
図１２はカウント対象とする周辺画素Ｑの選出方法の例を説明するための図、図１３は第一のルックアップテーブル１３３および第二のルックアップテーブル１３４それぞれが表す明度ｘと彩度ｙとの関係の変形例を示す図である。
【００９３】
本実施形態では、注目画素Ｐの色黒を判定する際に、その周囲の所定の範囲に位置する画素つまり周辺画素Ｑを用いた。しかも、これらの周辺画素Ｑのうちの、第一の閾値αを超えかつ注目画素Ｐの彩度との差の絶対値が第三の閾値γ未満である彩度を有するものの個数をカウントすることによって、注目画素Ｐがカラーの画素である可能性の高さを求めた。さらに、これらの周辺画素Ｑのうちの、第二の閾値β未満でありかつ注目画素Ｐの彩度との差の絶対値が第三の閾値γ未満である彩度を有するものの個数をカウントすることによって、注目画素Ｐがモノクロの画素である可能性の高さを求めた。そして、両個数の大小によって注目画素Ｐの色黒を判定した。
【００９４】
つまり、本実施形態では、カウントの対象とする周辺画素Ｑを図１２（ａ）に示すように注目画素Ｐの画素との差の大きさに関わらず採用するのではなく、図１２（ｂ）に示すように差の大きさが一定の範囲内であるものだけを採用する。
【００９５】
よって、注目画素Ｐの彩度とは極端に大きさが異なる彩度を有する周辺画素Ｑを考慮しないようにすることができ、従来よりも正確に注目画素Ｐの色黒を判定することができる。
【００９６】
本実施形態では、図６に示したように、注目画素Ｐの明度が決まったときに第一の閾値αよりも第二の閾値βのほうが大きい値を取るように、第一のルックアップテーブル１３３および第二のルックアップテーブル１３４を定義した。しかし、図１３のように、第一の閾値αよりも第二の閾値βのほうが小さい値を取るように、両ルックアップテーブルを定義してもよい。
【００９７】
また、第一のルックアップテーブル１３３および第二のルックアップテーブル１３４が図６に示す関係を導く場合において、画像形成装置１は、注目画素Ｐの彩度が第一の閾値αと第二の閾値βとの間の値である場合にのみ、注目画素Ｐの色黒の判定を行ってもよい。つまり、注目画素Ｐがカラーの画素である可能性もモノクロの画素である可能性も高い場合にのみ、判定を行ってもよい。
【００９８】
または、第一のルックアップテーブル１３３および第二のルックアップテーブル１３４が図１３に示す関係を導く場合は、画像形成装置１は、注目画素Ｐの彩度が第一の閾値αと第二の閾値βとの間の値である場合にのみ、注目画素Ｐの色黒の判定を行ってもよい。つまり、注目画素Ｐがカラーの画素である可能性もモノクロの画素である可能性も低い場合にのみ、判定を行ってもよい。
【００９９】
本実施形態では、領域判定部１０２、色黒判定部１０３、および画像ファイル生成部１０４を回路などのハードウェアによって構成したが、各部の一部の機能をソフトウェアによって実現してもよい。この場合は、図３に示した各部による全体的な処理の流れを記したコンピュータプログラムおよび図４、図７、図８、および図１０に示した各部の処理の流れを記したソフトウェアモジュールを用意し、ＣＰＵ１０ａにそれらを適宜実行させればよい。
【０１００】
本実施形態では、注目画素Ｐが属する領域の種類を問わず共通のルックアップテーブルを用いたが、領域の種類ごとにルックアップテーブルを用意しておき、注目画素Ｐが属する領域の種類に応じてルックアップテーブルを使い分けてもよい。これにより、領域の種類に応じて閾値を使い分けることができ、より正確な色黒の判定を行うことができる。
【０１０１】
本実施形態では、領域の種類として、細線領域、文字領域、および網点領域を例示したが、他の種類の領域の判定を行ってもよい。例えば、文字を含む網点領域およびベタ領域などの判定を行い、判定結果に応じてカウントなどの処理の実行の有無を決めてもよい。
【０１０２】
その他、画像形成装置１、スキャナ１０ｅの全体または各部の構成、処理内容、処理順序、データベースの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【符号の説明】
【０１０３】
１  画像形成装置（色黒判定装置）
１３１  彩度算出部（彩度算出手段）
２０２  有彩色候補カウント処理部（第一の計数手段）
２０３  無彩色候補カウント処理部（第二の計数手段）
２０４  多数決処理部（色黒判定手段）
Ｐ  注目画素（第一の画素）
Ｑ  周辺画素（第二の画素）
α  第一の閾値
β  第二の閾値（第三の閾値）
γ  第三の閾値（第二の閾値）
δ  第四の閾値（第二の閾値）
【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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