(57)【要約】【課題】スキャン画像の有彩色画素判定において、記録媒体内に含まれる不純物を有彩色画素と誤判定してしまい、ハイライトのカラー網点原稿をモノクロ原稿と判定してしまうことがあった。【解決手段】孤立点判定処理を行い孤立点の特徴（大きさと数）を算出する。孤立点の特徴からハイライト部の網点領域を判定し、ハイライト部の網点領域のみ有彩色画素判定でカラー判定しやすい係数に切り替える。【選択図】図１２
2015146557.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから孤立点を検出する検出手段と、
前記検出手段で検出された孤立点の数を、注目画素を含む所定の領域でカウントする計数手段と、
前記計数手段でカウントされた前記孤立点の数が第１の閾値を超えたかどうかを判定する判定手段と、
前記判定手段における判定結果に応じて、前記注目画素が有彩色か無彩色かを判定する際の第２の閾値を設定する設定手段と、
を有し、
前記計数手段でカウントされた前記孤立点の数が前記第１の閾値を超えたと前記判定手段で判定された場合に前記設定手段によって設定される前記第２の閾値は、前記計数手段でカウントされた前記孤立点の数が前記第１の閾値を超えなかったと前記判定手段で判定された場合に前記設定手段によって設定される前記第２の閾値よりも、注目画素が有彩色と判定されやすい閾値である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段で検出される孤立点は、前記画像データにおけるハイライト部の網点領域を構成する孤立点であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ハイライト部の網点領域を構成する孤立点は、前記画像データの解像度が６００ｄｐｉで、１×１画素の孤立点及び２×２画素の孤立点であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ハイライト部の網点領域を構成する孤立点は、前記画像データの解像度が６００ｄｐｉで、３×３画素の孤立点は含まないことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記設定手段で設定された前記第２の閾値を用いて前記画像データの各画素が有彩色かどうかを判定し、当該判定結果に従って前記画像データがカラー原稿の画像データかモノクロ原稿の画像データかを判定するカラー原稿判定手段をさらに備えることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像データから孤立点を検出する検出ステップと、
前記検出ステップで検出された孤立点の数を、注目画素を含む所定の領域でカウントする計数ステップと、
前記計数ステップでカウントされた前記孤立点の数が第１の閾値を超えたかどうかを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおける判定結果に応じて、前記注目画素が有彩色か無彩色かを判定する際の第２の閾値を設定する設定ステップと、
を有し、
前記計数ステップでカウントされた前記孤立点の数が前記第１の閾値を超えたと前記判定ステップで判定された場合に前記設定ステップで設定される前記第２の閾値は、前記計数ステップでカウントされた前記孤立点の数が前記第１の閾値を超えなかったと前記判定ステップで判定された場合に前記設定ステップで設定される前記第２の閾値よりも、注目画素が有彩色と判定されやすい閾値である
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像がカラー画像なのかモノクロ画像なのかを識別するための画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャン機能を有するMFP（Multi Function Peripheral）等の画像形成装置においては、原稿をカラーでスキャンする際に、デジタル的に読み取って得られた画像の各画素に対して、有彩色であるか無彩色であるかの判定を行っている。具体的には、各画素の彩度と予め定めた彩度閾値とを比較することで、有彩色もしくは無彩色の判定を行い、有彩色と判定された画素の連結数を元に、読取対象である原稿がカラー原稿であるかモノクロ原稿であるかを判定している。このようなカラー判定技術は、一般にACS（Auto Color Select）と呼ばれる。そして、このACS技術によってカラー原稿であると判定された場合にはカラー画像が、モノクロ原稿であると判定された場合にはモノクロ画像がユーザに対して提供されることになる。
【０００３】
しかしながら、ACS技術も万能ではなく、判定に失敗するケースがあった。例えば、古紙を100％用いた再生紙等の低品質な用紙をスキャンした場合である。これら低品質な用紙は、高品質な用紙と比べて、用紙内に含有される不純物の出現頻度が高まる特徴を持っている。そうした低品質な用紙の場合、その不純物が有彩であるせいで、不純物に対応する画素が有彩画素と判定され、その結果、本来はモノクロ原稿と判定されるべき原稿がカラー原稿であると判定されてしまうケースがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−３５４７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のような誤判定の対策として、比較に用いる彩度閾値を変更して、各画素を無彩色であると判定しやすくするような対策も考えられる。しかし、こうした対策を取ると、今度はカラー原稿と判定されるべき原稿をモノクロ原稿であると誤って判定してしまうケースが出てくる。
【０００６】
特にモノクロ原稿と誤判定されやすいのが、カラーのハイライト網点原稿である。当該ハイライト網点原稿に含まれるカラー網点の一つ一つは小さいため、それを読み取って得られた読取画像の各画素の彩度は、比較的低くなっている。そのため、彩度閾値を変更して各画素を無彩色であると判定しやすくすると、こうしたカラー網点に対応する画素を誤って無彩色であると判定してしまうことになる。
【０００７】
ちなみに、カラー画像の濃度が中濃度から高濃度の領域（例えば、Notハイライト網点領域）やカラーの文字領域では、鮮やかなカラー画素群が存在する。そのため、これらの領域では、彩度閾値をどのように設定しようと有彩画素がたくさん見つかり、カラー原稿であると正しく判定できることになる。
【０００８】
以上の点を踏まえ、ハイライト網点領域の各画素については有彩色であると判定されやすい彩度閾値を用い、それ以外の領域（不純物領域を含む）の各画素については無彩色であると判定されやすい彩度閾値を用いることが必要となってくる。
なお、特許文献１は、網点領域の各画素については無彩色であると判定されやすい彩度閾値を用いているので、本願とは逆である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る画像処理装置は、画像データから孤立点を検出する検出手段と、前記検出手段で検出された孤立点の数を、注目画素を含む所定の領域でカウントする計数手段と、前記計数手段でカウントされた前記孤立点の数が第１の閾値を超えたかどうかを判定する判定手段と、前記判定手段における判定結果に応じて、前記注目画素が有彩色か無彩色かを判定する際の第２の閾値を設定する設定手段と、を有し、前記計数手段でカウントされた前記孤立点の数が前記第１の閾値を超えたと前記判定手段で判定された場合に前記設定手段によって設定される前記第２の閾値は、前記計数手段でカウントされた前記孤立点の数が前記第１の閾値を超えなかったと前記判定手段で判定された場合に前記設定手段によって設定される前記第２の閾値よりも、注目画素が有彩色と判定されやすい閾値であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、精度の高いＡＣＳ処理を容易に実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例１に係るＭＦＰの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】画像処理部の内部構成を示す機能ブロック図である。
【図３】画像処理部における処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】実施例１に係る像域分離処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】ハイライト網点領域判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】ハイライト網点判定処理における判定対象パターンの一例を示す表であり、
【図７】孤立点判定を説明する図である。
【図８】ハイライト網点領域判定処理を行なった場合の結果の一例を示す図である。
【図９】ハイライト網点領域判定処理を行なった場合の結果の一例を示す図である。
【図１０】ハイライト網点領域判定処理を行なった場合の結果の一例を示す図である。
【図１１】ＡＣＳ処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】実施例１に係る有彩色画素判定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】注目画素が有彩色画素であるか無彩色画素であるかを異なる判定係数を用いて判定する様子を説明する図である。
【図１４】実施例２に係る有彩色画素判定処理の詳細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】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本発明を好適な実施例に従って詳細に説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例にすぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【実施例１】
【００１３】
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。
【００１４】
図１は、本実施例に係る画像形成装置としてのＭＦＰの構成の一例を示すブロック図である。
【００１５】
ＭＦＰ１００は、内部バス１０９で相互に接続されたＣＰＵ１０１、メモリ１０２、ＨＤＤ１０３、スキャナ部１０４、画像処理部１０５、プリンタ部１０６、表示部１０７で構成され、ネットワークＩ／Ｆ１０８を介してネットワーク１１０と接続されている。
【００１６】
ＣＰＵ１０１は、ＭＦＰ１００を統括的に制御するプロセッサであって、内部バス１０９を介して接続された各部を制御する。
【００１７】
メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１がＭＦＰ１００を制御するために実行する各種命令（アプリケーションプログラム含む）や各種データを記憶するＲＯＭと、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして機能するＲＡＭで構成される。
【００１８】
スキャナ部１０４は、不図示の原稿台等にセットされた原稿を光学的に読み取り、スキャン画像データを取得する機能を有し、ここでは最大600dpiの解像度で原稿を読み取ることが可能であるものとする。
【００１９】
画像処理部１０５は、スキャナ部１０４で取得されたスキャン画像データ等に対し、必要な画像処理を行う。画像処理部１０５の詳細については後述する。
【００２０】
プリンタ部１０６は、紙等の記録媒体上に画像を印刷する機能を有する。
【００２１】
ＨＤＤ１０３は、スキャナ部１０４で取得されたスキャン画像データ等を一時保存する。
【００２２】
表示部１０７は、タッチスクリーン機能を有する液晶パネルなどで構成され、種々の情報が表示される他、ユーザは、表示部１０７に表示される画面を介してスキャン指示などを行う。
【００２３】
ネットワークインタフェース１０８は、ＬＡＮやインターネット等のネットワーク１１０を介して接続されているＰＣ（不図示）との間で、印刷データの送受信などの通信を行うためのインタフェースである。
【００２４】
なお、画像形成装置の構成要素は上述の内容に限定されない。例えば、タッチスクリーンに代えてユーザが各種操作を行うためのマウスやキーボードなどで構成される入力部を設けるなどしてもよく、画像形成装置の構成は、その用途等に応じて適宜追加・変更され得るものである。
【００２５】
図２は、画像処理部１０５の内部構成を示す機能ブロック図である。画像処理部１０５は、像域分離処理部２０１、第１色変換処理部２０２、ＡＣＳ処理部２０３、フィルタ処理部２０４、下地飛ばし処理部２０５、第２色変換処理部２０６、階調補正処理部２０７、中間調処理部２０８で構成される。
【００２６】
像域分離処理部２０１は、入力画像としてのスキャン画像の属性（文字、網点など）を画素毎に判定して像域情報を生成する処理を行なう。本実施例における像域情報には、画素毎にハイライト網点であるかどうかを示す１bit（ハイライト網点であれば「１」、ハイライト網点でなければ「０」）のデータを含むものとする。最終的に出来上がる像域情報としては、文字判定処理なども行なった上でそれらの判定結果を含んだ任意のbit数のデータとすればよい。像域分離処理の詳細については後述する。
【００２７】
第１色変換処理部２０２は、入力側デバイス（スキャナ）に依存する色空間（ここではRGB色空間）の画像データを、デバイスに依存しない色空間（例えばL*a*b*やLch）の画像データに変換する。
【００２８】
ＡＣＳ処理部２０３は、デバイス非依存の色空間に変換された画像データに対し、上述の像域情報を用いてＡＣＳ処理を行う。ＡＣＳ処理の詳細については後述する。
【００２９】
フィルタ処理部２０４は、デバイス非依存の色空間に変換された画像データに対し、その属性に応じたフィルタ処理を行う。例えば、文字領域についてはエッジ強調フィルタを用いた処理、文字領域以外の領域についてはスムージングフィルタを用いた処理を行なう。
【００３０】
下地飛ばし処理部２０５は、フィルタ処理されたスキャン画像データの下地を除去する下地飛ばし処理を行う。
【００３１】
第２色変換処理部２０６は、デバイス非依存の色空間の画像データを、出力側デバイス（プリンタ）に依存する色空間（ここではCMYK色空間）の画像データに変換する。
【００３２】
階調補正処理部２０７は、１Ｄ−ＬＵＴ を用いて、CMYK各色の階調特性を補正する。ここで１Ｄ−ＬＵＴ とは、CMYKのそれぞれの色について入力階調値に対する出力階調値を規定した１次元のＬＵＴ（Look Up Table）のことである。
【００３３】
中間調処理部２０８は、スクリーン処理や誤差拡散処理といった中間調処理（ハーフトーン処理）を行って、２値のCMYK画像データを生成する。
【００３４】
続いて、画像処理部１０５における処理の流れについて説明する。図３は、画像処理部１０５における処理の流れを示すフローチャートである。なお、この一連の処理は、以下に示す手順を記述したコンピュータ実行可能なプログラムをＲＯＭからＲＡＭ上に読み込んだ後に、ＣＰＵ１０１によって該プログラムを実行することによって実施される。
【００３５】
ステップ３０１において、画像処理部１０５は、入力画像データを取得する。このときの入力画像データには、スキャナ部１０４で原稿を読み取って得られるスキャン画像データと、不図示のＰＣ等から印刷指示と共に送られたプリンタ画像データの２種類がある。なお、本実施例におけるプリンタ画像データは、CMYK色空間の画像データであるものとする。
【００３６】
ステップ３０２において、画像処理部１０５は、取得した入力画像データの種類を判定する。取得した入力画像データがスキャン画像データであった場合は、当該画像データは像域分離処理部２０１に送られる（ステップ３０３に進む）。一方、取得した入力画像データがプリンタ画像であった場合は、当該画像データは階調補正処理部２０６に送られる（ステップ３０９へ進む）。
【００３７】
ステップ３０３において、像域分離処理部２０１は、像域分離処理を行ってスキャン画像から像域情報（本実施例では、ハイライト網点であるかどうかを画素毎に示す１bitのデータ）を生成する。
【００３８】
ステップ３０４において、第１色変換処理部２０２は、スキャン画像におけるデバイス依存色空間（RGB）をデバイス非依存色空間（L*a*b*或いはLch）に変換する。
【００３９】
ステップ３０５において、ＡＣＳ処理部２０３は、デバイス非依存色空間に変換されたスキャン画像データに対し、像域情報を用いてＡＣＳ処理を行う。
【００４０】
ステップ３０６において、フィルタ処理部２０４は、デバイス非依存色空間に変換されたスキャン画像データに対しフィルタ処理を行う。
【００４１】
ステップ３０７において、下地飛ばし処理部２０５は、フィルタ処理されたスキャン画像の下地を除去する。
【００４２】
ステップ３０８において、第２色変換処理部２０６は、下地が除去されたスキャン画像における色空間を、デバイス依存色空間（CMYK）に変換する。
【００４３】
ステップ３０９において、階調補正処理部２０７は、入力画像データとしてのプリンタ画像或いはステップ３０３以降の各種処理が施されたスキャン画像に対し、１Ｄ−ＬＵＴを用いてCMYK各色の階調特性を補正する。
【００４４】
ステップ３１０において、中間調処理部２０８は、所定の中間調処理を行って２値のCMYK画像データを生成する。
【００４５】
以上が、画像処理部１０５における処理の流れである。生成された画像データはプリンタ部１０６等へ出力される。
【００４６】
＜像域分離処理＞
次に、像域分離処理の詳細について説明する。図４は、本実施例に係る像域分離処理の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
ステップ４０１において、像域分離処理部２０１は、スキャン画像データから画素値を取得する。本実施例では、スキャン画像はRGB色空間の画像であるため、RGBの各チャンネルの画素値が取得される。
【００４８】
ステップ４０２において、像域分離処理部２０１は、取得したスキャン画像の画素値から像域分離の判定用信号を生成する。例えば、取得されたRGB各チャンネルの画素値を用いて、（Ｒ＋２×Ｇ＋Ｂ）／４の演算を行い、256階調（8bit）のグレースケール画像を判定用信号として生成する。ここで、グレースケールのビット数などは任意である。また、例えばGチャンネルの画素値のみを使用するなど、その他の方法で判定用信号を生成しても構わない。
【００４９】
ステップ４０３において、像域分離処理部２０１は、処理対象とする注目画素を決定する。
【００５０】
ステップ４０４において、像域分離処理部２０１は、決定された注目画素がハイライト網点領域の画素であるかどうかを判定する処理（ハイライト網点領域判定処理）を行なう。ハイライト網点領域判定処理の詳細については後述する。
【００５１】
ステップ４０５において、像域分離処理部２０１は、ハイライト網点領域判定処理の判定結果に基づいて像域情報を生成する。生成された像域情報のデータは、メモリ１０２内のＲＡＭ等に保存される。
【００５２】
ステップ４０６において、像域分離処理部２０１は、まだ処理されていない画素があるかどうかを判定する。未処理の画素があればステップ４０３に戻って次の画素を注目画素に決定し、ステップ４０４及びステップ４０５の処理を繰り返す。
【００５３】
以上が、本実施例に係る像域分離処理の内容である。
【００５４】
＜ハイライト網点領域判定処理＞
図５は、上述のステップ４０４におけるハイライト網点領域判定処理の流れを示すフローチャートである。図５の説明に入る前に、スキャナ部１０４の解像度が600dpiである場合における、判定対象となるパターンについて説明する。図６は、判定対象パターンの一例を示す表であり、１）ハイライト網点[150線]、２）ハイライト網点[誤差拡散]、３）不純物[大]、４）不純物[小]の４つのパターンについての特性が示されている。
【００５５】
ここで、１）及び２）の網点パターンはハイライトの網点領域として検出されるようにしつつ、３）及び４）の不純物パターンはハイライトの網点領域として検出されないようにしなければならない。一般に、紙等の記録媒体に含まれる不純物の大きさはハイライト部の網点と比較して大きいものが多く（図６の「ドット形状」欄を参照）、その一方でその数はハイライト部の網点と比較して少ない（図６の「孤立点数」欄を参照）といえる。本実施例では、このような不純物の特性に基づいて、各画素がハイライトの網点領域の画素かどうかを判定している。
【００５６】
ステップ５０１において、像域分離処理部２０１は、ステップ４０２で生成された像域分離の判定用信号に対し二値化処理を行う。具体的には、像域分離の判定用信号の画素値と所定の閾値（Th_HiAmi1）とを比較し、画素値が閾値を超えているかどうかを判定することで２値の信号に変換する。この場合の閾値Th_HiAmi1は、特定の紙の白色度に基づいた任意の値とすればよく、例えば再生紙等で一般的に使われている白色度約50％の紙をカラースキャンした時の値の平均値とする。
【００５７】
ステップ５０２において、像域分離処理部２０１は、二値化された値を用いて、２×２画素及び１×１画素の孤立点判定処理を行う。図７は、本ステップにおける孤立点判定を説明する図であり、（ａ）は２×２画素の孤立点判定、同（ｂ）は１×１画素の孤立点判定を示している。２×２画素の孤立点の判定には、注目画素とその周辺画素（４×４画素）の画素値を用いたパターンマッチングを行う。図７の（ａ）において、領域Ａは２×２画素の画素群からなる印刷される領域であり、領域Ｂは４×４画素の画素群から領域Ａの画素を除いた印刷されない領域である。１×１画素の孤立点の判定には、注目画素とその周辺画素（３×３画素）の画素値を用いたパターンマッチングを行う。図７の（ｂ）において、領域Ａは印刷される領域（１画素）であり、領域Ｂは３×３画素の画素群から領域Ａの画素を除いた印刷されない領域である。図７の（ａ）及び（ｂ）における太線の矩形は注目画素を示している。本実施例では、孤立点として判定されるための条件として、領域Ａの画素値は全て「１」であり、かつ、領域Ｂの画素値は全て「０」であることが与えられるものとする。ただし、網点のドットは濃度によって形状が変化するため、例えばパターンマッチングの条件に幅を持たせ、マッチングした結果に対して近似度などのレベルで判定するようにしてもよい。つまり、完全にパターンが一致しなくても、網点領域として判定できるようにすることが望ましい。そして、２×２画素の孤立点判定を行うことで、例えばハイライト部でスクリーン線数150線の網点領域と記録媒体内の２×２画素以上の大きい不純物との切り分けを行うことが可能となる。また、１×１画素の孤立点判定を行うことで、例えばハイライト部で誤差拡散法による網点領域と記録媒体内の２×２画素未満（１×１画素より大きい）の小さな不純物との切り分けを行うことが可能となる。
【００５８】
図８〜図１０は、それぞれ異なる入力画像（ハイライト網点［150線］：図８（ａ）、不純物：図９（ａ）、ハイライト網点［誤差拡散］：図１０（ａ））に対して、ハイライト網点領域判定処理を行なった場合の結果を示す図である。まず、２×２画素の孤立点判定を行った結果は、図８（ｂ）、図９（ｂ）、図１０（ｂ）のようになる。スクリーン線数が150線の原稿の場合は、図８（ｂ）に示すように周期的に孤立点が検出される。そして、記録媒体内の不純物は、図９（ｂ）に示すように２×２画素の比較的小さい不純物のみ孤立点として検出される。また、誤差拡散法によるハーフトーン処理された原稿の場合は、図１０（ｂ）に示すように孤立点は検出されない。次に、１×１画素の孤立点判定を行った結果は、図８（ｄ）、図９（ｄ）、図１０（ｄ）のようになる。スクリーン線数が150線の原稿の場合は、図８（ｄ）に示すように孤立点が検出されない。そして、記録媒体内の不純物は、図９（ｄ）に示すように最も小さい不純物のみ孤立点として検出される。また、誤差拡散法によるハーフトーン処理された原稿の場合は、図１０（ｄ）に示すように他の画素と連結されていない画素のみが孤立点として検出される。
【００５９】
ステップ５０３において、像域分離処理部２０１は、ステップ５０２における各孤立点判定結果をそれぞれ積算処理（計数処理）して、所定の領域（積算領域）内の孤立点の総数をそれぞれ導出する。ここでは、所定の領域を１６×１６画素の領域とするが、その大きさは任意である。例えば２×２画素の孤立点については、網点のスクリーン線数に対応した孤立点数を検出できるような領域であればどのような大きさでも構わない。また、１×１画素の孤立点については、網点面積率を推定できるような領域であればどのような大きさでも構わない。
【００６０】
ステップ５０４において、像域分離処理部２０１は、ステップ５０３でカウントされた孤立点の総数と所定の閾値とを比較し、注目画素がハイライト部の網点領域の画素であるかどうかを、２×２画素の孤立点及び１×１画素の孤立点それぞれについて判定する。ここで、２×２画素の孤立点についての所定の閾値（Th_HiAmi2）は、ステップ５０３における積算領域内の、スクリーン線数が150線で表現できるハーフトーンセルの個数とする。本実施例では、積算領域は１６×１６画素の領域であり、当該領域内では１５個の孤立点の検出が可能となるため、閾値Th_HiAmi2として「１５」が設定されることになる。これにより、ステップ５０３で導出された２×２画素の孤立点の総数が１５個であれば、注目画素はハイライト網点領域の画素であると判定されることになる。なお、閾値Th_HiAmi2の値は、ハイライト部の網点領域を判定できる値であればよく、上記以外の値でも構わない。同様に、１×１画素の孤立点についての所定の閾値（Th_HiAmi3）は、ステップ５０３における積算領域内の面積と判定したい網点面積率から導出される、所定の範囲の孤立点数とする。このように閾値Th_HiAmi3に幅を持たせるのは、以下の理由による。まず、上限値を設けるのは、例えば網点面積率２０％のとき２０×２０画素内では８０画素分の印刷領域があるが、誤差拡散法では連結画素が発生し孤立点数が８０個にならない可能性があるためである。本実施例では、８０個を大きく上回る場合には網点面積率が高いことから高濃度の高線数スクリーンの可能性がでるため、その上限値を８０としている。そして、下限値を設けるのは、記録媒体に含まれる不純物の可能性を排除するためである。本実施例では、図６における不純物[小]を正確に識別することを考慮してその数を５個としている。もちろん、上記の上限値と下限値は一例であり、上記以外の範囲に設定しても構わない。
【００６１】
２×２画素の孤立点について、スクリーン線数が150線の原稿の場合は、周期的に孤立点が検出されているためハイライト部の網点領域として判定される（図８（ｃ）を参照）。一方、記録媒体内の不純物の場合は、検出される孤立点数が少ないため、ハイライト部の網点領域として判定されない（図９（ｃ）を参照）。同様に、誤差拡散法によるハーフトーン処理された原稿の場合は、検出される孤立点がないため、ハイライト部の網点領域として判定されない（図１０（ｃ）を参照）。
【００６２】
１×１画素の孤立点について、スクリーン線数が150線の原稿の場合は、孤立点が検出されないためハイライト部の網点領域として判定されない（図８（ｅ）を参照）。一方、記録媒体内の不純物の場合は、小さい不純物が孤立点として検出されるもののその数が少ないため、ハイライト部の網点領域として判定されない（図９（ｅ）を参照）。そして、誤差拡散法によるハーフトーン処理された原稿の場合は、規定の範囲内の数の孤立点が検出されるため、ハイライト部の網点領域として判定される（図１０（ｅ）を参照）。
【００６３】
ステップ５０５において、像域分離処理部２０１は、ステップ５０４における閾値判定の結果を用いて、注目画素がハイライト網点領域の画素かどうかを特定する。具体的には、２×２画素及び１×１画素のいずれかについて、ハイライト網点領域と判定されていれば、その注目画素をハイライト網点領域の画素として特定する。
【００６４】
以上が、ハイライト部網点領域判定処理の内容である。このような処理によって、例えばスクリーン線数150線の原稿や誤差拡散法でハーフトーン処理された原稿のパターンはハイライト網点領域と判定され、記録媒体内の不純物はハイライト網点領域ではないと判定されることになる。なお、ハイライト網点領域判定処理は、孤立点判定によって得られた孤立点の個数からハイライト部の網点領域を判定できるのであれば、どのような方法でも構わない。例えば、濃度、スクリーン線数、スクリーンの形状などを考慮した様々なパターンを用いてパターンマッチングを行ってもよい。また、本実施例ではパターンマッチングの入力値として画素値を二値化することで得た２値データを用いたが、フィルタ処理された値を二値化することで得られるエッジ情報を用いても構わない。
【００６５】
＜ＡＣＳ処理＞
次に、スキャンした原稿がカラー原稿かモノクロ原稿かを判定する処理（ＡＣＳ処理）の詳細について説明する。図１１は、ＡＣＳ処理の流れを示すフローチャートである。このＡＣＳ処理の結果に応じて、カラーモードの切り替えがなされる。
【００６６】
ステップ１１０１において、ＡＣＳ処理部２０３は、上述の像域分離処理で生成された像域情報を用いて、有彩色画素判定処理を行なう。具体的には、像域情報に含まれる判定係数（各画素がハイライト網点領域の画素であるかどうかを表す信号に応じた係数）を用いて、画素毎に有彩色画素か無彩色画素であるかを判定する。図１２は、本実施例に係る有彩色画素判定処理の詳細を示すフローチャートである。
【００６７】
ステップ１２０１において、ＡＣＳ処理部２０３は、像域情報を取得する。
【００６８】
ステップ１２０２において、ＡＣＳ処理部２０３は、前述のステップ３０４でデバイス非依存色空間に変換された画像データを、有彩色画素判定のための色空間に変換する。本実施例では、L*a*b*色空間に変換する。ただし、LCh、RGB等の色空間に変換しても構わない。
【００６９】
ステップ１２０３において、ＡＣＳ処理部２０３は、処理対象とする注目画素を決定する。
【００７０】
ステップ１２０４において、ＡＣＳ処理部２０３は、ステップ１２０１で取得した像域情報に基づいて、注目画素についての有彩色画素判定に用いる係数（閾値）を設定する。具体的には、注目画素がハイライト網点領域の画素であれば、有彩色画素判定に用いる係数を第１の有彩色画素判定係数（閾値Th_C1）に設定し、注目画素がハイライト部の網点領域の画素でなければ第２の有彩色画素判定係数（閾値Th_C2）に設定する。ここで、第１の有彩色画素判定係数と第２の有彩色画素判定係数とでは、第２の有彩色画素判定係数の方が、よりハイライト部の網点を有彩色画素と判定しやすい係数となっている。
【００７１】
ステップ１２０５において、ＡＣＳ処理部２０３は、ステップ１２０４で設定された判定係数を用いて、注目画素が有彩色画素であるか無彩色画素であるかを判定する。図１３（ａ）は第１の有彩色画素判定係数を用いた判定の様子、同（ｂ）は第２の有彩色画素判定係数を用いた判定の様子をそれぞれ示している。図１３の（ａ）及び（ｂ）において、横軸は明度（L*）を示しており、縦軸は彩度（C*）を表している。この場合において、彩度C*は、次の式（１）によって求めることができる。
【００７２】
【数１】
2015146557.tif 000003
【００７３】
第1の有彩色画素判定係数（閾値Th_C1）を用いた判定では、ステップ１２０２で変換したL*a*b*値から上記式（１）によって彩度C*を求め、得られた彩度C*が閾値Th_C1以上であるかどうかで、有彩色画素か否かが決定される。すなわち、彩度C*が閾値Th_C1以上であれば有彩色画素と判定され、彩度C*が閾値Th_C1未満であれば無彩色画素と判定される。第２の有彩色画素判定係数（閾値Th_C2）を用いた判定も同様である。図１３から明らかなように、第２の有彩色画素判定係数（閾値Th_C2）を用いた場合の方が、第１の有彩色画素判定係数（閾値Th_C1）を用いた場合よりも、有彩色画素であると判定される割合が高い。つまり、閾値Th_C2の場合は、閾値Th_C1の場合であれば無彩色と判定されるような低彩度の値でも有彩色と判定され得ることが分かる。なお、本実施例では、閾値Th_C1及び Th_C2は明度に依存しない一律の値としていたが、明度に応じて異なる値としても構わない。また、閾値Th_C1及び Th_C2を、色相毎に切り替えても構わない。
【００７４】
ステップ１２０６において、ＡＣＳ処理部２０３は、ステップ１２０５における判定結果に基づいて、注目画素が有彩色画素であるのか無彩色画素であるのかを示すデータを像域情報に付加する。この場合のデータとしては、たとえば画素毎に有彩色画素であるかどうかを示す１bit（有彩色画素であれば「１」、無彩色画素であれば「０」）のデータとすればよい。
【００７５】
ステップ１２０７において、ＡＣＳ処理部２０３は、まだ処理されていない画素があるかどうかを判定する。未処理の画素があればステップ１２０３に戻って次の画素を注目画素に決定し、ステップ１２０４〜ステップ１２０６の処理を繰り返す。
【００７６】
以上が、本実施例における有彩色画素判定処理の内容である。上述のとおり、原稿内のハイライト網点領域についてはそれ以外の領域に比べて有彩色画素と判定されやすくなっているので、ハイライト網点を有する原稿のＡＣＳ判定の精度が向上する。
【００７７】
図１１のフローチャートの説明に戻る。
【００７８】
ステップ１１０２において、ＡＣＳ処理部２０３は、所定の単位領域毎に有彩色画素と判定された画素の数を求める積算処理を行なう。ここでは、所定の単位領域を１００×１００画素の領域とする。なお、単位領域の大きさは任意であり、例えば10ポイントの文字をカラー原稿と判定できる大きさにしても構わないが、1つのハーフトーンセルの領域よりも大きな領域とする必要がある。
【００７９】
ステップ１１０３において、ＡＣＳ処理部２０３は、ステップ１１０２で求めた有彩色画素数に基づいて、入力されたスキャン画像データに係る原稿がカラー原稿かどうかを判定する。具体的には、単位領域当たりの有彩色画素数が所定の閾値（Th_ACS）で与えられる数を超えていれば、カラー原稿であると判定する。ここで、閾値Th_ACSは、スキャナ部１０４のMTF等の特性によるハイライト網点への影響度を考慮して決められるものであり、本実施例では、単位領域内で表現できる網点面積率２０％のハイライト網点の画素数とする。
【００８０】
ステップ１１０４において、ＡＣＳ処理部２０３は、ステップ１１０３における判定結果に応じて、カラーモードを設定する。具体的には、カラー原稿であると判定された場合は、カラーモードをフルカラーに設定し、本処理を終了する。一方、カラー原稿ではない（モノクロ原稿である）と判定された場合は、カラーモードをモノクロに設定し、入力されたスキャン画像データをモノクロ変換して、本処理を終了する。
【００８１】
以上が、本実施例に係るＡＣＳ処理の内容である。
【００８２】
本実施例によれば、記録媒体の品質に依存することのない高精度なＡＣＳ判定が可能となる。
【実施例２】
【００８３】
実施例１では、パターンマッチングを用いてハイライト部の網点領域と記録媒体内の不純物とを切り分けていた。次に、記録媒体上の不純物の領域を抽出し、抽出された不純物領域については有彩色画素と判定しないようにする態様について、実施例２として説明する。なお、画像処理部１０５の内部構成や基本的な処理の流れ（図３）といった実施例１と共通する内容についてはその説明を省略し、以下では実施例１との差異点であるＡＣＳ処理における有彩色画素判定処理を中心に説明するものとする。
【００８４】
図１４は、本実施例に係る有彩色画素判定処理の詳細を示すフローチャートである。
【００８５】
ステップ１４０１において、ＡＣＳ処理部２０３は、像域情報を取得する。本実施例において取得される像域情報には、ハイライト網点を特定する示すデータに加え、不純物を特定するデータも含まれる。不純物を特定するデータは、前述のハイライト網点領域判定処理における閾値判定（ステップ５０４）において、所定の閾値を満たさないと判定された２×２画素及び１×１画素の孤立点に対応する画素を特定可能な、例えば１bitのデータである。
【００８６】
ステップ１４０２において、ＡＣＳ処理部２０３は、デバイス非依存色空間に変換されている画像データを、有彩色画素判定のための色空間に変換する。
【００８７】
ステップ１４０３において、ＡＣＳ処理部２０３は、処理対象とする注目画素を決定する。
【００８８】
ここまでの各処理は、実施例１に係る図１２のフローチャートのステップ１２０１〜ステップ１２０３にそれぞれ対応する。
【００８９】
ステップ１４０４において、ＡＣＳ処理部２０３は、注目画素が有彩色画素であるかどうかを、所定の判定係数に従って判定する。すなわち、実施例１と異なり、注目画素の属性に応じた判定係数の設定は行なわない。なお、本ステップにおける判定係数としては、ハイライト部の網点領域を有彩色画素と判定できるような値であればどのような値でも構わない。
【００９０】
ステップ１４０５において、ＡＣＳ処理部２０３は、ステップ１２０４における判定結果及びステップ１４０１で取得した像域情報を参照し、注目画素が有彩色画素かつ不純物画素であるかどうかを判定する。注目画素が有彩色画素かつ不純物画素であった場合は、ステップ１４０６に進む。一方、それ以外の場合（注目画素が無彩色画素であった場合や不純物画素ではなかった場合）は、ステップ１４０７に進む。
【００９１】
ステップ１４０６において、ＡＣＳ処理部２０３は、有彩色画素かつ不純物画素と判定された注目画素の属性を無彩色画素に変更する。
【００９２】
ステップ１９０７において、ＡＣＳ処理部２０３は、ステップ１２０４における判定結果及びステップ１４０６における変更結果に基づいて、注目画素が有彩色画素であるのか無彩色画素であるのかを示すデータ（例えば１bit）を像域情報に付加する。
【００９３】
ステップ１４０８において、ＡＣＳ処理部２０３は、まだ処理されていない画素があるかどうかを判定する。未処理の画素があればステップ１４０３に戻って次の画素を注目画素に決定し、ステップ１４０４〜ステップ１４０７の処理を繰り返す。
【００９４】
以上が、本実施例における有彩色画素判定処理の内容である。このような処理により、記録媒体から抽出された不純物領域についてはすべて無彩色画素として扱われる。
【００９５】
本実施例によれば、記録媒体における不純物領域を特定し、当該特定された不純物領域については有彩色画素として扱わないようにしている。これにより、記録媒体に含まれる不純物に影響されないＡＣＳ処理が可能となる。
【００９６】
（その他の実施例）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施例の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
2015146557.tif 000004
【図２】
2015146557.tif 000005
【図３】
2015146557.tif 000006
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2015146557.tif 000010
【図８】
2015146557.tif 000011
【図９】
2015146557.tif 000012
【図１０】
2015146557.tif 000013
【図１１】
2015146557.tif 000014
【図１２】
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【図１３】
2015146557.tif 000016
【図１４】
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