(57)【要約】【課題】不特定のユーザーに対応した画質を実現する。【解決手段】入力操作に応じて対象画像を拡大又は縮小する拡大・縮小部７４と、前記拡大又は縮小された対象画像から線数を検出する線数検出部７１と、前記検出された線数と所定の閾値との比較にもとづき、前記対象画像から所定の属性領域を抽出する領域抽出部７２とを備えた構成とする。【選択図】図２
2011176414.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力操作に応じて対象画像を拡大又は縮小する拡大・縮小部と、
前記拡大又は縮小された対象画像から線数を検出する線数検出部と、
前記検出された線数と所定の閾値との比較にもとづき、前記対象画像から所定の属性領域を抽出する領域抽出部とを備える
ことを特徴とする画像読取装置。
【請求項２】
入力操作に応じて前記閾値の変更パラメーターを入力する入力操作部を備え、
前記拡大・縮小部が、
入力された変更パラメーターに対応した縮尺度にもとづいて対象画像を拡大又は縮小する
請求項１記載の画像読取装置。
【請求項３】
前記領域抽出部が、
対象画像から前記閾値以下の領域を文字属性領域として抽出する
請求項１又は２記載の画像読取装置。
【請求項４】
前記領域抽出部が、
対象画像から前記閾値を超過する領域を階調性領域として抽出する
請求項１〜３のいずれか一項記載の画像読取装置。
【請求項５】
入力操作に応じて対象画像を拡大又は縮小するステップと、
前記拡大又は縮小された対象画像から線数を検出するステップと、
前記検出された線数と所定の閾値との比較にもとづき、前記対象画像から所定の属性領域を抽出するステップとを有する
ことを特徴とする画像読取方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、領域ごとに画像処理を施すことにより画像全体の画質の向上を図る画像読取装置及び画像読取方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複写機やＭＦＰ（Multifunction  Peripheral）など、画像読取機能を備えた画像形成装置では、原稿画像の各領域の属性に適した画像処理を施すことによって画像全体の画質を高める方法が取られている。
例えば、文字や写真が混在する原稿を想定し、「文字写真モード」等の汎用的な画質モードにもとづいて複写が行われるケースが多い。つまり、この「文字写真モード」によれば、文字領域の属性や写真領域の属性に適した画像処理を施すことが可能となっている。
【０００３】
ところで、このような「文字写真モード」等、属性の異なるオブジェクトが混在する原稿について画像処理を行う場合には、その前処理として、原稿画像の領域判別が重要である。つまり、原稿画像を構成する各オブジェクトが文字なのか、あるいは、写真なのかを正確に識別してする必要がある。
【０００４】
このため、入力画像中の画像データから濃度変化やドット密度に着目して網点領域を検出する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に開示されている網点領域分離装置によれば、所定のマトリクスの中心画素と周囲画素との濃度関係を計算して各中心画素が濃度変化の山または谷の極点を判定したうえで、この極点のパターンマッチングによって網点領域候補を検出した後、所定の補正処理・膨張処理等を介して網点領域を決定する。
したがって、網点領域分離装置によれば、網点領域と非網点領域とを分離することができるため、それぞれの領域に適した画像処理を施すことができる。
【０００５】
また、ある線数以下の領域は文字として識別し、ある線数を超過する領域については写真として識別する方法がある。
例えば、原稿をスキャンした結果、１００ＬＰＩ（Line  per  inch）以下のオブジェクトは文字と判断し、１００ＬＰＩを超過するオブジェクトは写真と判断することができる。このため、文字オブジェクトに対しては鮮鋭化処理等を施し、写真オブジェクトに対しては平滑化処理等を施すことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平９−３７０７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、画質がよく見えるか否かは人間の主観によるところが大きいため、上述した領域識別方法にもとづいて画像処理を行ったとしても、やはりユーザーの満足が得られない場合がある。
また、装置の使用環境等によっては領域識別を誤る場合もある。
このため、領域識別に用いる基準値（閾値）をユーザーが任意に調整できる仕組みが望まれるが、すべてのユーザーを満足する基準値を採用したとするとデータ量が莫大となるため現実的ではなかった。
【０００８】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、不特定のユーザーに対応した画質を実現することができる画像読取装置及び画像読取方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため本発明の画像読取装置は、入力操作に応じて対象画像を拡大又は縮小する拡大・縮小部と、前記拡大又は縮小された対象画像から線数を検出する線数検出部と、前記検出された線数と所定の閾値との比較にもとづき、前記対象画像から所定の属性領域を抽出する領域抽出部とを備えるようにしてある。
【００１０】
また、本発明の画像読取方法は、入力操作に応じて対象画像を拡大又は縮小するステップと、前記拡大又は縮小された対象画像から線数を検出するステップと、前記検出された線数と所定の閾値との比較にもとづき、前記対象画像から所定の属性領域を抽出するステップとを有する方法としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、不特定のユーザーに対応した画質を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像読取装置の外観図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像読取装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る領域抽出処理を説明するための説明図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る操作パネル（入力操作部）を表した図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る領域抽出処理の手順を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
なお、画像読取装置１は、ＣＰＵ（Central Process Unit）やチップセット等の制御要素、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random
Access Memory）等により構成されたコンピュータを有する。ＣＰＵは、プログラムを実行する演算処理装置である。ＲＯＭは、プログラム及びデータを予め記憶した不揮発性のメモリである。ＲＡＭは、プログラムを実行する際にそのプログラム及びデータを一時的に記憶して、作業領域として用いるメモリである。ＲＯＭに記憶されたプログラムは、ＣＰＵの制御手段に読み込まれることにより、コンピュータの構成各部に指令を送り、所定の処理、例えば、制御部７における線数検出処理、領域識別処理、画像処理、拡大・縮小処理を行わせる。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態に係る画像読取装置の外観図である。
本実施形態に係る画像読取装置１は、同図に示すように、用紙収容部２、用紙収容部２の用紙を搬送する搬送機構３、原稿の画像に対応するトナー像を形成するための感光体ドラム４、用紙に転写されたトナー像を定着させるための定着ローラー５などを備えた複写機あるいは複写機能を備えたＭＦＰ（Multifunction  Peripheral）等からなる。
【００１５】
画像読取装置１は、上部に読み取り部６を備えている。
読み取り部６にセットされた原稿は画像データとして読み取られる。
また、原稿は、手動で読み取り部６にセットすることもでき、自動原稿搬送機構により自動的に読み取り部６へ順次送ることもできる。
読み取り部６で読み取られた原稿の画像データは制御部７に渡される。
【００１６】
制御部７は、読み取り部６から受け取った画像データの解析その他の画像処理を行う。
具体的には、図２に示されるように、線数検出部７１が対象原稿の画像データから線数を検出し、領域識別部７２が検出された線数と閾値との比較にもとづき主に文字のオブジェクトからなる文字属性領域と、主に写真のオブジェクトからなる階調性領域を抽出する。例えば、本実施形態では、閾値を１５０と固定し、検出した線数が１５０ＬＰＩ以下である領域は文字属性領域と識別して抽出し、１５０ＬＰＩを超過する領域は階調性領域と識別して抽出する。
【００１７】
画像処理部７３は、抽出されたそれぞれの領域ごとに所定の画像処理を施して出力可能な形式の画像データ（ビットマップデータ）を生成し、出力部８に出力する。例えば、文字属性領域に含まれるドットについては黒の画素を割り当てる。また、階調性領域に含まれるドットについてはＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）の画素を割り当て、平滑化処理を行う。
【００１８】
拡大・縮小部７４は、入力操作部９を介して入力された縮尺度に応じて画像データを拡大又は縮小する。
なお、拡大・縮小部７４は、いわゆる拡大コピーや縮小コピーを実行するための機能であり、従来から複写機に通常的に備わっている機構を用いることができる。
出力部８は、画像データにもとづく潜像を感光ドラム４の表面上に形成させてトナー像を形成し、該トナー像を定着ローラー５によって印刷用紙等に定着させてコピー原稿を得る。
このように、本実施形態によれば、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働した具体的手段によって、画像読取装置１としての複写機やＭＦＰを構成する。
【００１９】
以下、本実施形態の制御部における領域抽出処理について説明する。
ここで、線数検出部７１は、原稿そのものの画像データにもとづき線数を検出することを基本的な処理とするが、本実施形態においては、所定の場合には対象画像が拡大又は縮小された画像から線数を検出する。
具体的には、入力操作部９を介して閾値を変更するためのパラメーターが入力されると、拡大・縮小部７４はそのパラメーターに対応する縮尺度にもとづいて対象画像を拡大し又は縮小する。
【００２０】
拡大・縮小部７４は、入力されたパラメーターＰが正の値である場合、縮尺度を次式（１）によって求める。
（縮尺度）＝（１００＋｜Ｐ｜）／１００（但し、０≦Ｐ）  ・・・（１）
したがって、例えば、ユーザーが、図４に示す操作パネルにおいて、▲で示されるカーソルを「＋５０」のパラメーター値に設定した場合、その縮尺度は以下の通りとなる。
（縮尺度）＝（１００＋５０）／１００＝１．５
【００２１】
そして、拡大・縮小部７４は、この演算結果にもとづき、対象画像を１．５倍の画像に拡大する。
これにより、例えば、図３（ｄ）に示すドット分布は、図３（ｅ）に示すようになる。つまり、１／５０インチ当たり３個のドットが存在していた領域は、この処理によって、１／５０インチ当たり２個のドットが存在する領域に変更される。
【００２２】
ここで、線数検出部７１は、対象画像が拡大された後の画像から線数を検出する。
これにより、例えば、線数検出部７１は、図３（ｂ）に示す領域から当初１インチ当たり１５０個のドット（１５０線）を検出していたのに対し、拡大後の当該領域からは１インチ当たり１００個のドット（１００ＬＰＩ）を検出するようになる。
【００２３】
そして、領域抽出部７２は、検出した線数にもとづき文字属性領域と階調性領域を抽出する。
具体的には、領域抽出部７２は、閾値（１５０ＬＰＩ）以下の領域に対しては文字属性領域と識別して抽出し、閾値を超過する領域に対しては階調性領域と識別して抽出する。
【００２４】
このため、例えば、あるオブジェクトの線数が２２５ＬＰＩであるため本来は階調性領域として識別された領域については、この拡大処理によって１５０ＬＰＩとみなされるため文字属性領域として識別されるようになる。
言い換えると、所定の閾値（１５０ＬＰＩ）を１．５倍して新たな閾値（２２５ＬＰＩ）に変更したのと同様の作用を奏することとなる。
なお、実際の利用場面では、文字属性として画像処理するオブジェクトを増やしたい場合等に有用である。
【００２５】
一方、拡大・縮小部７４は、入力されたパラメーターＰが負の値である場合、縮尺度を次式（２）によって求める。
（縮尺度）＝１００／（１００＋｜Ｐ｜）（但し、０＞Ｐ）  ・・・（２）
したがって、例えば、ユーザーが、図４に示す操作パネルにおいて、▲で示されるカーソルを「−５０」のパラメーター値に設定した場合、その縮尺度は以下の通りとなる。
（縮尺度）＝１００／（１００＋５０）＝０．６７
【００２６】
そして、拡大・縮小部７４は、この演算結果にもとづき、対象画像を０．６７倍の画像に縮小する。
これにより、例えば、図３（ｃ）に示すドット分布は、図３（ｄ）に示すようになる。つまり、１／５０インチ当たり２個のドットが存在していた領域は、この処理によって、１／５０インチ当たり３個のドットが存在する領域に変更される。
【００２７】
ここで、線数検出部７１は、対象画像が縮小された後の画像から線数を検出する。
これにより、例えば、線数検出部７１は、図３（ａ）に示す領域から当初１インチ当たり１００個のドット（１００ＬＰＩ）を検出していたのに対し、縮小後の当該領域からは１インチ当たり１５０個のドット（１５０ＬＰＩ）を検出するようになる。
【００２８】
そして、領域抽出部７２は、検出した線数にもとづき文字属性領域と階調性領域を抽出する。
具体的には、領域抽出部７２は、閾値（１５０ＬＰＩ）以下の領域に対しては文字属性領域と識別して抽出し、閾値を超過する領域に対しては階調性領域と識別して抽出する。
【００２９】
このため、例えば、あるオブジェクトの線数が１５０ＬＰＩであるため本来は文字属性領域として識別された領域については、この縮小処理によって２２５ＬＰＩとみなされるため階調性領域として識別されるようになる。
言い換えると、所定の閾値（１５０ＬＰＩ）を０．６７倍して新たな閾値（１００ＬＰＩ）に変更したのと同様の作用を奏することとなる。
なお、実際の利用場面では、階調属性として画像処理するオブジェクトを増やしたい場合等に有用である。
【００３０】
なお、上述した拡大や縮小の処理は、拡大・縮小部７４の機能を利用するものではあるが、あくまで領域判定のための手段である。
したがって、この処理によってコピー原稿が拡大されて出力されたり、縮小されて出力されるものではない。
ただし、拡大・縮小部７４は、本来、拡大コピーや縮小コピーのための機能であるため、所定操作によって原稿を拡大コピーし又は縮小コピーして出力することは可能である。
【００３１】
つぎに、本発明の一実施形態に係る画像読取装置の処理手順について、図５を参照して説明する。
図５は、本発明の一実施形態に係る画像読取装置の処理手順を示すフローチャートである。
【００３２】
同図に示すように、まず、ユーザーやサービスマンにより電源がＯＮにされ、コピー機（画像読取装置１）が起動されたものとする（Ｓ１１）。
これにより、領域判定の閾値のデフォルト値とこのデフォルト値に対応するパラメーターが読み出されレジスタに格納される（Ｓ１２）。なお、初回起動時は、パラメーターは±０として設定される。
【００３３】
次に、対象原稿の複写を実行する（Ｓ１３）。具体的には、ユーザーやサービスマンが、ある原稿を読み取り部６にセットしてコピーボタンを押下すると、原稿がスキャンされ、制御部７が線数読取処理、領域抽出処理、画像処理等が施して描画データを生成し、出力部８がこの描画データにもとづいてコピー原稿を印刷する。
【００３４】
ここで、ユーザーは、出力されたコピー原稿の画質を確認する（Ｓ１４）。
この結果、出力されたコピー原稿が、好みの画質であるとユーザーが判断した場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、処理は終了する。
一方、出力されたコピー原稿が、好みの画質でないとユーザーが判断した場合（Ｓ１５：ＮＯ）、ユーザーは操作パネル（入力操作部９）を介して所望のパラメーターを入力する（Ｓ１６）。
【００３５】
具体的には、ドットを元の原稿に近いように表現したい場合（文字属性領域を増やしたい場合）には、操作パネルにおいてカーソルをプラス方向にスライドする（図４参照）。
また、ドットをつぶして滑らかに表現したい場合（階調性領域を増やしたい場合）には、カーソルをマイナス方向にスライドする（図４参照）。
【００３６】
そして、Ｓ１６において、パラメーターを変更した後はＳ１３に戻り、出力したコピー原稿においてユーザーの好みの画質が得られるまでＳ１３〜Ｓ１６の処理を繰り返す。
【００３７】
以上のように、本実施形態の画像読取装置１によれば、予め画像を拡大又は縮小して領域識別することにより、元の画像にもとづいて領域識別する場合に比べ、その縮尺度に応じて読取線数が減ったり増えたりするため、その分だけ閾値を仮想的に増減する作用を奏する。
このため、デフォルトの閾値とパラメーターを１組設定しておけば、その後は、パラメーターの変更のみによって領域抽出に係る調整を容易に行うことができる。
【００３８】
また、本実施形態の画像読取装置１によれば、莫大なパラメーターを予め準備しなくとも多くのユーザーの好みの画質を実現することができるため、利便性のみならず、開発や設計にかかる手間やコストを大幅に削減することができる。
しかも、個々のユーザーの好みに応じた任意のパラメーターをユーザー自身やサービスマンが簡易に設定して領域識別に反映させることができるため、利便性の高い画像読取装置１を提供することができる。
さらに、従来の画像読取装置等に備えられてある拡大・縮小機能をそのまま利用することができるため、本発明の画像読取装置１を安価に実現することができる。
【００３９】
以上、本発明について、実施形態を示して説明したが、本発明は、上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、特許請求の範囲内で種々の変更が可能である。
例えば、領域抽出部７２は、文字属性領域と階調性領域とを抽出する構成としているが、他の領域、例えば、図形領域その他の領域を識別して抽出するようにしてもよい。
また、複写機やＭＦＰに限らず、スキャナ、カメラ、センサ等、所定の読み取り機能を有する装置であれば本発明を適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明は、読み取り機能を有する複写機、ＭＦＰ等の画像読取装置に好適に用いることができる。
【符号の説明】
【００４１】
１  画像読取装置
７  制御部
７１  線数読取部
７２  領域抽出部
７３  画像処理部
７４  拡大・縮小部
９  入力操作部
【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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