(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字領域と網点領域とを判別する領域判別によって画素ごとに領域属性の定められた画像に対して画像処理を行う画像処理装置であって、
前記画像における前記網点領域が、前記画像内の前記文字領域の少なくとも一つと隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記誤判別領域であると判定された網点領域に該当する画素の領域属性を網点属性から文字属性に修正する属性修正部と、を備える
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記文字領域の周囲の色を判別する下地色判別部をさらに備え、
前記判定部は、前記網点領域のうちの前記下地色判別部によって判別された色の部分以外について前記誤判別領域であるか否かを判定する
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記文字領域の少なくとも一つと隣接する網点領域について、当該網点領域の画素数に対する隣接する前記文字領域の色と同一または類似する色を有した画素の数の比率を求め、求めた比率が閾値未満であるときは当該網点領域を誤判別領域ではないと判定する
請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記文字領域の周囲の前記網点領域を除く部分の色と前記網点領域の周囲の前記文字領域を除く部分の色とが同一または類似する色ではない場合、前記網点領域を誤判別領域ではないと判定する
請求項１ないし３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記網点領域とそれに隣接する前記文字領域とを合わせた領域のサイズが閾値以上である場合、当該網点領域を誤判別領域ではないと判定する
請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
文字領域と網点領域とを判別する領域判別によって画素ごとに領域属性の定められた画像のための画像処理方法であって、
前記画像内の前記文字領域の少なくとも一つと隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定し、
前記誤判別領域であると判定された網点領域に該当する画素の領域属性を網点属性から文字属性に修正する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
前記文字領域の周囲の色を判別し、
前記網点領域のうち判別された色の部分以外について前記誤判別領域であるか否かを判定する
請求項６記載の画像処理方法。
【請求項８】
文字領域と網点領域とを判別する領域判別によって画素ごとに領域属性の定められた画像に対して画像処理を行う画像処理装置において実行されるコンピュータープログラムであって、
前記画像処理装置が有するコンピューターに、
前記画像における前記網点領域が、前記画像内の前記文字領域の少なくとも一つと隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定する判定処理と、
前記判定処理によって前記誤判別領域であると判定された網点領域に該当する画素の領域属性を網点属性から文字属性に修正する属性修正処理と、を実行させる
ことを特徴とするコンピュータープログラム。
【請求項９】
さらに前記コンピューターに、前記文字領域の周囲の色を判別する下地色判別処理を実行させ、
前記判定処理において、前記網点領域のうちの前記下地色判別処理によって判別された色の部分以外について前記誤判別領域であるか否かを判定させる
請求項８記載のコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像の画素の領域属性を定める画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータープログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複写機やプリンターによる画像の印刷では、画像内の文字領域と網点領域とが判別され、領域属性別に画質を最適化する所定の画像処理が加えられる。一般に、文字領域に対してエッジ強調処理が施され、網点領域に対してモアレを防ぐスムージング処理が施される。ここでいう文字領域とは文字を構成する画素の集合であり、網点領域とは文字領域以外のうちの所定の微小ドットが規則的に配置された領域である。文字領域および網点領域を含む画像には、これら両領域が紙面上で離れている画像だけでなく、例えば写真の中に文字列が存在するというように両領域が隣接する画像も含まれる。こうした文字と網点とが複雑に混在する画像の画質を最適化するには画像を微細に区画して領域属性別に処理を施す必要があるので、画像の領域判別では最小単位である画素ごとに領域属性が定められる。
【０００３】
網点領域の中に存在する文字の判別に関して複数の先行技術がある。特許文献１では、低周波網点領域内の文字を孤立点の個数に基づいて判別し、高周波網点領域内の文字を文字エッジ画素個数に基づいて判定する方法が開示されている。特許文献２では、局所的な情報である極点画素情報と少し広い範囲の情報である線状部位情報と用いて、網点部分と文字部分とを分離する方法が提案されている。
【０００４】
また、特許文献３において、網点領域内に文字が描かれた文字・網点混在領域の再現性を良好にする画像処理方法が開示されている。この画像処理方法は、画像データを孤立点部と非孤立点部とに分離し、孤立点部を平滑化し、非孤立点部をエッジ強調し、その後に孤立点部と非孤立点部とを合成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１８９０９２号公報
【特許文献２】特開２００２−３００３８７号公報
【特許文献３】特開２０００−３３３０１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
網点領域に囲まれた文字（これを“網点内文字”と呼称する）およびカラー文字や中間調濃度の文字のように網点で構成された文字（これを“網点文字”と呼称する）を完全に正しく判別するのは困難であり、文字の一部が網点領域に誤判別されてしまうことがある。細い線で構成される文字および画数の多い漢字のように形状が複雑な文字において誤判別は生じ易い。
【０００７】
このような誤判別が生じた場合、判別結果に基づいて領域属性別に画質を最適化する際に、文字のうちの正しく文字領域に判別された部分と誤って網点領域に判別された部分とに互いに異なる画像処理が施されることになり、画像処理の違いが画質のむらとして目立つという問題が生じる。特に、画像データを高圧縮ＰＤＦ(Portable Document Format)形式のファイルに変換する場合のように文字・図形・写真のうちの文字のみを２値化する場合では、一つの文字の中で２値化される部分とされない部分とが混在することになり、文字品質の低下が顕著に現われる。
【０００８】
なお、網点領域の一部が文字領域であると誤判別されることも起こり得る。しかし、一般に、観察者は文字から情報を得ようと文字に注視することが多く、また文字はその全体が観察者に知覚されるので、文字の画質むらの方が網点領域の画質むらよりも目立ってしまう。つまり、文字領域の誤判別の影響は網点領域の誤判別の影響よりも大きい。
【０００９】
本発明は、このような事情に鑑み、文字領域と網点領域との判別の信頼性を高めることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成する画像処理装置は、文字領域と網点領域とを判別する領域判別によって画素ごとに領域属性の定められた画像に対して画像処理を行う画像処理装置であって、前記画像における前記網点領域が、前記画像内の前記文字領域の少なくとも一つと隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定する判定部と、前記判定部によって前記誤判別領域であると判定された網点領域に該当する画素の領域属性を網点属性から文字属性に修正する属性修正部と、を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、文字領域を網点領域と判別した誤判別が修正されるので、文字領域と網点領域との判別の信頼性が高まる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】網点文字および網点内文字を有する入力画像の例を模式的に示す図である。
【図２】網点文字の例を示す図である。
【図３】網点内文字の例を示す図である。
【図４】画像処理の概要を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成の第１例を示す図である。
【図６】画像処理の手順の変形例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成の第２例を示す図である。
【図８】画像処理装置を備える画像形成装置の構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
画像の各画素の領域属性を定める処理をソフトウェアによって実現する画像処理装置を想定する。このような画像処理装置は、プログラムを実行するコンピューターとしてのＣＰＵ（Central Processing Unit）を備える。ＣＰＵは、ＲＯＭ(Read-Only Memory)に記憶されているプログラムをワークエリアであるＲＡＭ(Random Access Memory)にロードして実行する。プログラム実行に際して、必要に応じてＣＰＵは補助記憶装置をデータの記憶に用いる。画像処理装置には処理対象のデータ化された画像が画像入力手段から入力される。画像入力手段は、イメージスキャナー、デジタルカメラ、パーソナルコンピューター、または画像データを出力する他の機器のいずれでもよい。また、スキャナーやカメラといった画像入力機器に画像処理装置を組み入れることもでき、その場合における画像入力手段は画像入力機器の一部である。
【００１４】
本発明の実施形態に係る画像処理装置には、図１に模式的に示される画像４が入力される。図１に例示される画像４は、テキストを主体とするドキュメントの一つのページであり、五つのパラグラフ５，６，７，８，９を有する。パラグラフ５，７，９は典型的な文字色である黒色の文字で構成されており、パラグラフ５，７，９において下地は無着色である。パラグラフ６の文字色は有彩色（例えば赤色）である。このため、パラグラフ６は網点文字で構成されている。パラグラフ６の一部である文字列６０が網点文字の例として図２に示されている。パラグラフ６において下地は無着色である。パラグラフ８は黒色の文字で構成されており、パラグラフ８において下地は着色されている。パラグラフ６の下地色は例えば灰色である。パラグラフ６の一部である文字列８０が網点内文字の例として図３に示されている。図３のように、文字列８０の周囲の部分８Ａは着色のために網点領域となっている。
【００１５】
なお、図２および図３では文字としてアルファベットの“Ａ，Ｂ，Ｃ，ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ”が描かれているが、日本語の表記で使用する漢字、ひらがな、およびカタカナを含む他の任意の文字を判別の対象とすることができる。文字には数字および記号が含まれる。個々の文字は単色であるものとし、グラデーションや多色の色づけのなされた文字は対象外とする。
【００１６】
図４は本発明の実施形態に係る画像処理装置による画像処理の概要を示している。
【００１７】
図４（Ａ）に示される文字列６０における各網点文字の画素について、画像４（図１参照）の全体を対象として行なわれる領域判別処理によって画素ごとに領域属性が定められる。領域判別には、従来と同様に画素の連続性・孤立点の周期性・空間周波数などに基づいて網点領域と文字領域とを区別する手法を用いることができる。ここで、領域判別に誤りがなければ、文字列６０の各文字に該当する画素の領域属性は文字属性となる。しかし、文字の形状や太さなどの要因の組合せによって、領域判別に誤りの生じることがある。図示の例では、図４（Ｂ）および図４（Ｃ）のように、文字「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」のそれぞれの一部が正しく文字領域と判別され、各文字の残りの部分が誤って網点領域と判別されている。
【００１８】
図４（Ｂ）は領域判別の過程で定められた画素値が文字属性か否かを示す属性データ画像（文字属性プレーン）における文字列６０に対応する部分を表しており、図４（Ｃ）は同様の画素値が網点属性か否かを示す網点属性プレーンにおける文字列６０に対応する部分を表している。図４（Ｂ）において黒く塗り潰された複数の文字領域ａ１，ａ２，…ａ１１，ａ１２はそれぞれ文字属性の画素で構成され、図４（Ｃ）において斜線の付された複数の網点領域ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４，ｂ５，ｂ６はそれぞれ網点属性の画素で構成される。
【００１９】
なお、図４（Ｂ）および（Ｃ）中の破線は図の理解を容易にするために便宜的に描かれた文字輪郭線であり、実際の各属性プレーンは図中の破線に相当するデータを有していない。
【００２０】
図４（Ｄ）〜（Ｇ）は領域判別の誤りを正す一連の処理の手順を示している。
【００２１】
図４（Ｄ）において文字「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」を囲む破線によって模式化されているように、実質的に同色である複数の文字領域ａ１〜ａ１２を一つの注目対象にまとめるグルーピングが行なわれる。“実質的に同色である”とは、色空間での距離が閾値以下である類似した（互いに近い）色を同色とみなすという意味である。類似の基準とする閾値は、イメージスキャナーによる色の読取りの誤差を加味して選定される。どの程度の範囲内の文字領域を一つにまとめるか、すなわちグループの最大サイズをどの程度にするかは任意に設定することができる。例えば、予め文字サイズが決まっている場合は、その文字サイズより若干大きいサイズをグループの最大サイズとすればよい。必ずしも１文字分の文字領域を１グループとする必要はなく、図示のように３文字分を１グループとしてもよいし、１行分または複数行分の文字領域を１グループとしてもよい。さらに、ＣＰＵおよびＲＡＭの仕様で決まる処理能力が十分に大きければ、画像４内の実質的に同色の文字領域の全てを１グループとしてもよい。グループの最大サイズを想定最小文字サイズ（例えば、６ポ）よりも大きいサイズに選定することにより、例えばアルファベットの「ｉ」「ｊ」のように互いに離れた複数の要素から構成される文字の全要素を１グループにまとめることができ、後述の判定の精度を高めることができる。
【００２２】
以下の処理はグルーピングによって得られたグループごとに行なわれる。
【００２３】
上述の図４（Ｄ）のように１グループにまとめられた文字領域ａ１〜ａ１２と、画像４上で当該グループを包含する領域（例えば図示のような矩形領域）の中に存在する網点領域ｂ１〜ｂ６とが図４（Ｅ）のように注目領域として結合される。結合とは、文字属性プレーンおよび網点属性プレーンにおける同一グループに該当する部分どうしを対応づけることを意味する。典型的な結合は、両プレーンのデータの論理和をマッピングするプレーンの合成である。例えば文字属性プレーンおよび網点属性プレーンから該当する画素のデータを抽出して合成用のプレーンに書き込むことにより、文字領域と網点領域とが結合される。
【００２４】
結合に続いて、図４（Ｆ）のように、文字領域と網点領域とで構成される連続した領域（以下、連続領域という）が抽出される。例示の文字「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」は、いずれも画素が一つに繋がった文字であるので、文字「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」には連続領域ｃ１，ｃ２，ｃ３が一つずつ対応する。仮に文字が「ｉ」「ｊ」「？」のように互いに離れた複数の要素から構成される文字であれば、各文字に複数の連続文字が対応することになる。
【００２５】
連続性の判別については、すでに一般化された判別方法が多数存在するので、それらのいずれかを使用して連続領域を抽出すればよい。一例を挙げると、ある画素と隣接する画素の属性が連続しているかをフィルタにより判断し、その結果を保持したまま次々と連続している画素を検出していき、連続している画素が無くなった時点で連続領域を確定させる手法がある。連続領域を抽出する理由は二つある。第１の理由は、文字領域と隣接しない網点領域はほぼ確実に文字の一部ではないからである。第２の理由は、文字領域のグループを包含する矩形内には本来の文字とは関係のない網点領域が含まれてしまう可能性があるからである。矩形領域を連続領域に細分化することによって、関係のない網点領域まで文字として再判別してしまうのを防ぐことができる。
【００２６】
次に、連続領域ｃ１，ｃ２，ｃ３のそれぞれにおいて、網点領域が文字の一部であるのかそうでないのかの判定、すなわち網点領域が実際には文字領域であるにもかかわらず網点領域と判別された誤判別領域であるか否かの判定が行なわれる。元々の文字が網点文字であれば、文字領域に隣接する網点領域は文字の一部であると判定してもよい。しかし、元々の文字が網点内文字であれば、単に文字領域に隣接するというだけでは文字の一部であると判定することはできない。網点領域が文字の周囲の網点領域を含んでいるかもしれないからである。そこで、判定では色の同一性に着目する。
【００２７】
図４（Ｆ）において連続領域ｃ１を例に挙げると、先のグルーピングで抽出された文字領域ａ１〜ａ５２は同色の領域である。連続領域ｃ１に含まれる網点領域ｂ１，ｂ２の色が文字領域ａ１〜ａ５２の色と同じかまたは類似する実質的な同色であれば、「網点領域ｂ１，ｂ２は誤判別領域である」と、すなわち「網点領域ｂ１，ｂ２は文字の一部である」と判定される。このとき、網点領域ｂ１，ｂ２の画素間で色のばらつきのあることが十分に考えられる。このため、連続領域ｃ１内の網点領域ｂ１，ｂ２の総画素数と、文字領域ａ１〜ａ５２の色と実質的に同色である画素の数とがカウントされ、前者に対する後者の比率が算出される。総画素数に対する同色画素数の比率が閾値以上であれば（例えば閾値は９５％）、「連続領域ｃ１内の網点領域ｂ１，ｂ２は誤判別領域である」と判定される。比率が閾値未満であれば、網点領域が真に網点領域である確率が大きいので、「網点領域ｂ１，ｂ２は誤判別領域ではない」と判定される。
【００２８】
そして、このようにして誤判別領域であると判定された網点領域ｂ１〜ｂ６について、領域属性が修正される。詳しくは、文字属性プレーンにおいて、網点領域ｂ１〜ｂ６に対応する位置の画素について文字属性を示すデータが書き込まれる。また、網点属性プレーンにおいて、網点領域ｂ１〜ｂ６に該当する画素の領域属性が初期化される。文字属性プレーンおよび網点属性プレーンの双方のデータ更新によって、誤判別領域が網点領域から文字領域へ修正され、文字を構成する画素の領域属性が図４（Ｇ）のように正しく文字属性と定められる。その後、文字属性プレーンおよび網点属性プレーンは、画像４の領域判別情報として、領域属性別に画質補正をしたり保存やファクシミリ伝送のための圧縮方法を領域属性に応じて切り替えたりする画像処理手段によって用いられる。
【００２９】
図５は図４の一連の処理を行なう画像処理装置の構成例を示している。
【００３０】
図５に例示される画像形成装置１は、領域判別部１１０、グルーピング部１２０、画素抽出部１３０、属性データ結合部１４０、連続領域抽出部１５０、属性正否判定部１６０、および属性修正部１７０を有する。これらの要素は、コンピューターとしてのＣＰＵが画像処理プログラムを実行することによって実現される機能要素である。
【００３１】
領域判別部１１０には上述の画像４または他の画像を表すＲＧＢのカラー画像データ４０（以下、これを入力画像という）が入力される。領域判別部１１０は、入力画像における文字領域と網点領域とを判別し、文字領域に該当する画素の位置を示す文字属性データ４１と網点領域に該当する画素の位置を示す網点属性データ４２とを生成する。上述の文字属性プレーンは文字属性データ４１に相当し、網点属性プレーンは網点属性データ４２に相当する。
【００３２】
グルーピング部１２０は、入力画像を細分化した所定サイズの区画ごとに区画内の実質的に同色の文字領域を一つのグループに帰属させる（図４（Ｄ）参照）。このグルーピングによって生成されたグループごとに、画素抽出部１３０が各グループに対応する区画内の網点領域を網点属性データ４２に基づいて特定する。そして、グループごとに、属性データ結合部１４０が文字領域と網点領域とを結合する。結合の結果は領域判別の正否を決めるための判定対象データ４５として連続領域抽出部１５０に取り込まれる。
【００３３】
連続領域抽出部１５０は、文字領域と網点領域とで構成される連続領域を抽出する（図４（Ｆ）参照）。属性正否判定部１６０は、入力画像が示す画素の色を参照し、連続領域内の網点領域が誤判別領域か否かを判定する。そして、属性修正部１７０は、文字属性データ４１および網点属性データ４２における誤判別領域に該当する画素のデータ値を修正し、誤判別領域の領域属性を網点属性から文字属性に改めた文字属性データ４１ｂおよび網点属性データ４２ｂを生成する。
【００３４】
図６は画像処理の手順の変形例を示している。この変形例では、網点内文字に対する処理を効率化するため、文字領域と網点領域との結合に先立って、網点領域に対する下地除去処理が行なわれる。詳しくは以下のとおりである。
【００３５】
図６（Ａ）に示される文字列８０における各網点内文字の画素について、上述の図４の例と同様の領域判別処理によって領域属性が定められる。領域判別に誤りがなければ、文字列８０の各文字に該当する画素の領域属性は文字属性となる。しかし、図示の例では、図６（Ｂ）および図６（Ｃ）のように、文字「ａ」「ｂ」「ｃ」「ｄ」「ｅ」のそれぞれの一部が正しく文字領域と判別され、各文字の残りの部分が文字の周囲と区別されずに網点領域と判別されている。
【００３６】
図６（Ｂ）は文字属性プレーンにおける文字列８０に対応する部分を表しており、図６（Ｃ）は網点属性プレーンにおける文字列８０に対応する部分を表している。図６（Ｂ）において黒く塗り潰された複数の文字領域ａ２１，ａ２２，…ａ３０，ａ３１はそれぞれ文字属性の画素で構成され、図６（Ｃ）において斜線の付された網点領域ｂ２０は網点属性の画素で構成される。
【００３７】
図６（Ｄ）において文字「ａ」「ｂ」「ｃ」「ｄ」「ｅ」を囲む破線によって模式化されているように、実質的に同色である複数の文字領域ａ２１〜ａ３１を一つの注目対象にまとめるグルーピングが行なわれる。一方、網点領域ｂ２０に対して、文字領域ａ２１〜ａ３１を包含する領域内の下地除去が行なわれる。下地除去処理では、文字列８０の周囲、すなわち下地８Ａ（図６（Ａ）参照）の色である下地色が判別され、網点領域ｂ２０のうちの下地色を有する画素の領域属性が初期化される。文字列８０の文字色が上述のとおり黒色であって下地色が灰色であるとすると、灰色の画素の領域属性は初期化され、黒色の画素の領域属性は網点属性に保たれる。その結果、図６（Ｅ）のように、網点領域ｂ２１，ｂ２２，…ｂ３２，ｂ３３が、誤判別領域か否かの判定の対象として出現する。
【００３８】
下地除去以降の処理は図４の例と同様である。すなわち、１グループにまとめられた文字領域ａ２１〜ａ３１と、下地除去で顕在化した網点領域ｂ２１〜ｂ３３とが図６（Ｅ）のように注目領域として結合される。続いて、１以上の文字領域と１以上の網点領域とで構成される連続領域が抽出され、連続領域内の網点領域について色の同一性といった所定の基準に従って誤判別領域か否かが判定される。誤判別領域と判定された網点領域について領域属性が文字属性に修正される。これら一連の処理により、図６（Ｇ）のように、文字を構成する画素の領域属性が正しく文字属性と定められる。
【００３９】
図７は下地除去を含む一連の処理を行なう画像処理装置の構成例を示している。図７において図５と同一の機能を有する要素には同一の符号を付し、これら要素の説明を省略する。
【００４０】
図７に例示される画像形成装置１ｂの構成は基本的には図５の例の構成と同様である。画像形成装置１ｂは、図５の画像形成装置１には無い下地色判別部１２５および下地除去部１３５を有し、図５の画像形成装置１の属性正否判定部１６０に代えて属性正否判定部１６５を有する。
【００４１】
下地色判別部１２５は、グルーピング部１２０によって生成されたグループごとに、画像データ４０に基づいて、文字領域の周囲の下地色を判別する。このとき、網点領域に孤立点が残存している場合には下地色が一意に決めにくいので、あらかじめスムージング処理により網点領域の高周波数成分を除く平滑化をしておくのが望ましい。
【００４２】
下地除去部１３５は、画素抽出部１３０による抽出の結果としてワークエリアに記憶されている網点領域のうち、下地色判別部１２５によって判別された下地色の部分を消去する。消去後に残った網点領域が属性データ結合部１４０によって該当グループの文字領域と結合される。
【００４３】
属性正否判定部１６５は、連続領域抽出部１５０によって抽出された連続領域ごとに、網点領域が誤判別領域か否かを判定する。属性正否判定部１６５は、複数の条件の全てを満たす場合にのみ、網点領域が誤判別領域であると判定する。
【００４４】
判定にかかわる条件の一つは、連続領域のサイズが想定される最大文字サイズを超えないことである。連続領域が過大である場合は網点領域が真に網点領域であるかまたは真の網点領域を含んでいる確率が大きい。条件の他の一つは、上述のとおり網点領域の画素数に対する網点性領域における文字色（類似色を含む）を有した画素の数の比率が十分に大きいことである。網点領域と文字領域との間で色の差異が顕著であれば、網点領域が文字の一部ではない確率が大きい。条件の他の一つは、文字領域の周囲における網点領域を除きかつ文字領域に近い部分の下地色と網点領域の周囲における文字領域を除きかつ網点領域に近い部分の下地色とが実質的に一致することである。これを言い換えれば、網点領域を文字領域に変更するものとした場合に、変更の前後で文字領域の周囲の下地色が変わらないということである。個々の文字の周囲では色が一様であるのが通常であるので、下地色が一致しなければ、網点領域が文字の一部ではない確率が大きい。
【００４５】
属性正否判定部１６５によって誤判別領域であると判定された網点領域は、属性補正部１７０によって文字領域に修正される。属性補正部１７０は、領域判別部１１０による判別の結果である文字属性データ４１および網点属性データ４２を部分的に修正し、誤って網点属性と判別された画素の領域属性を文字属性に改める。属性補正部１７０によって生成された文字属性データ４１ｂおよび網点属性データ４２ｂが、画像データ４０における文字領域および網点領域の判別情報として、領域属性別の画像処理に用いられる。
【００４６】
図５の画像処理装置１または図７の画像処理装置１ｂを画像形成装置に組み入れることができる。図８は画像処理装置１を備える画像形成装置１０の構成の一例を示している。
【００４７】
図８において、画像形成装置１０は、コピーおよびファクシミリ通信を含む多数の機能を有するＭＦＰ（Multi-functional Peripheral）である。画像形成装置１０は全体の制御を統括するメインコントローラー１１を有する。メインコントローラー１１によって、操作パネル１４によるユーザーの指示および通信インタフェース１５を介して通信する外部機器からの動作要求に応じて所定の制御が行なわれる。コピー動作においては、ＡＤＦ（Auto Document Feeder）１２およびイメージスキャナー１３が制御される。コピーを含む各種印刷動作では、プリンターエンジン１６の制御を受け持つエンジンコントローラー１６へメインコントローラー１１から指示が与えられる。また、必要に応じて、内蔵のストレージ１８としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）がメインコントローラー１１によってアクセスされる。このようなメインコントローラー１１は、画像処理装置１または画像処理装置１ｂとして機能するコンピューターとしてのＣＰＵおよびプログラム実行のワークエリアとされるＲＡＭを有している。画像処理装置１または画像処理装置１ｂの実現に係るコンピュータープログラムは、メインコントローラー１１が有するＲＯＭまたはストレージ１８に記憶されている。
【００４８】
例えば、コピー動作において、イメージスキャナー１３から画像処理装置１へ画像データが入力される。画像処理装置１は、入力画像における文字領域および網点領域を判別し、その判別の正否を判定し、誤りがあれば修正する。画像処理装置１によって生成された領域判別情報（画素の領域属性を示すデータ）は、印刷用のラスタライズデータを生成する機能要素に引き渡される。領域判別情報が示す文字領域および網点領域に対して、領域属性別に画質の最適化のための画像処理が施される。こうして生成されたラスター画像がプリンターエンジン１７において電子写真法によって印刷される。
【００４９】
以上の実施形態によれば、入力画像における文字領域と網点領域とを判別し、さらに判別結果を用いて文字領域と網点領域との位置および色の関係から誤判別を検知して修正する２段階の領域判別を行うので、信頼性の高い領域判別情報を生成することができる。
【００５０】
上述の実施形態において、下地除去処理は下地が網点領域でない場合にも有効である。例えば、網点領域として判別された領域は、網点の孤立点検出とその周期性検出から網点領域を判別する場合、網点領域の境界部分は判別が困難であることから（最も外周側の孤立点は周囲の孤立点存在箇所が偏って周期性検出が難しい）、判別した網点領域を拡張して網点外周部まで網点領域としておくことがある。このように網点領域を大き目に判別することによって、当該網点領域の近くに別の網点領域が存在した場合にそれと接合してしまったり、網点領域の画素数と所定の色の画像数との比率に基づいて属性の正否を判定するのが正しくできなかったりするおそれがある。そこで、あらかじめ網点領域から下地色部分を除去しておくことにより、領域属性の正否を正しく判定するのが容易になる。
【００５１】
上述の実施形態において、文字領域のグルーピングを省略して文字領域と網点領域とを結合し、連続領域を抽出するようにしてもよい。その場合、連続領域における網点領域について、文字領域との色の同一性を判別すればよい。
【００５２】
上述の実施形態において、連続領域抽出部１５０と属性正否判定部１６０，１６５とを、
網点領域が文字領域と隣接しかつ隣接する文字領域の色と同一または類似する色を有した誤判別領域であるか否かを判定する判定部として統合してもよい。属性正否判定部１６５は、文字領域との色の同一性の条件と、連続領域のサイズおよび下地色の同一性のいずれかの条件とを満たす場合に、連続領域内の網点領域を誤判別領域であると判定するものであってもよい。
【００５３】
上述の実施形態において、必ずしも画像処理装置１，１ｂが領域判別部１１０を有する必要はなく、文字属性データ４１および網点属性データ４２が付加された画像データを画像処理装置１，１ｂに入力されてもよい。その他、画像処理装置１，１ｂの構成は本発明の趣旨に沿う範囲内で適宜変更することができる。画像処理装置１，１ｂの機能要素の一部または全部をハードウェア回路によって実現してもよい。
【符号の説明】
【００５４】
１，１ｂ    画像処理装置
４    画像
４０    画像データ（画像）
１１０    領域判別部
ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５    文字領域
ａ６，ａ７，ａ８，ａ９，ａ１０    文字領域
ａ２１，ａ２２，ａ２３，ａ２４，ａ２５    文字領域
ａ２６，ａ２７，ａ２８，ａ２９，ａ３０，ａ３１    文字領域
ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４，ｂ５，ｂ６    網点領域
ｂ２０，ｂ２１，ｂ２２，ｂ２３，ｂ２４，ｂ２５，ｂ２６    網点領域
ｂ２７，ｂ２８，ｂ２９，ｂ３０，ｂ３１，ｂ３２，ｂ３３    網点領域
１４０    属性データ結合部
１６０，１６５    属性正否判定部（判定部）
１７０    属性修正部
１２５    下地色判別部
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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