(57)【要約】【課題】より正確に画像の属性判定を行なうこと。【解決手段】  処理の対象となる処理対象画素を含む画像の属性を判定する画像処理装置である。処理対象画素を含む予め定められた大きさの画像領域を抽出する（Ｓ７０１）。画像領域内に含まれる画素の信号値から、画像領域に関する変動量を算出する（Ｓ７０５）。算出した変動量に応じて、画像領域内の画素を、３値以上にＮ値化する（Ｓ７０９）。Ｎ値化の結果としてのＮ値化データを解析することにより、処理対象画素の属性を判定する（Ｓ７１１）。【選択図】  図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理の対象となる処理対象画素を含む画像の属性を判定する画像処理装置であって、
前記処理対象画素を含む予め定められた大きさの画像領域を抽出する抽出手段と、
前記画像領域内に含まれる画素の信号値から、前記処理対象画素に関する変動量を算出する変動量算出手段と、
算出した前記変動量に応じた閾値を用いて、前記画像領域内の画素を、３値以上にＮ値化するＮ値化手段と、
Ｎ値化の結果としてのＮ値化データを解析することにより、前記処理対象画素の属性を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記Ｎ値化データを解析して得た変動回数を用いて、前記画像の属性を判定す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Ｎ値化データは、０を中心とする複数の値から構成され、前記変動回数は、前記画像領域中の処理対象画素を含むライン上に並んだ複数画素の前記Ｎ値化データにおける符号変化回数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Ｎ値化手段は、３値化を行なう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５】
前記Ｎ値化手段は、前記変動量が大きい場合には、前記Ｎ値化手段で０になりやすいように、第１、第２閾値を決定し、前記変動量が小さい場合には、前記Ｎ値化手段で０になりにくいように前記第１、第２閾値を決定し、前記画像領域内において処理対象画素を含む画素列の信号値の差分を、前記第１、第２閾値を用いて、−１、０、１の３つの値に３値化す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６】
前記変動量算出手段が算出する変動量は、前記処理対象画素の周辺画素の、画素値の差分の最大値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７】
前記Ｎ値化データから、前記画像領域における変動回数を算出する変動回数算出手段を更に有し、
前記判定手段は、前記変動量と前記変動回数とを用いて、前記処理対象画素の属性を判定す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８】
前記Ｎ値化手段は、前記画像領域内において処理対象画素を含む画素列の信号値の差分を、前記閾値を用いて、−１、０、１の３値化データを生成し、
前記変動回数算出手段は、前記画素列の３値化データがゼロを交差する回数を変動回数として算出す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９】
前記判定手段は、前記変動回数が、第１閾値以下の場合は太線、第１閾値より大きく第２閾値以下の場合は細線、第２閾値より大きい場合は網点として、前記処理対象画素の属性を判定す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１０】
前記判定手段は、前記変動量が第３閾値以上の場合は、前記処理対象画素の属性を写真と判定す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１１】
前記変動量から画像の補正処理に関する補正強度を決定する補正強度決定手段と、
前記補正強度決定手段により決定された補正強度に基づいて、画像補正を実行する画像補正手段と、
を更に有す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１２】
前記補正処理は、フィルタによるエッジ強調処理、置換処理、無彩色化処理の少なくともいずれか一つを含むことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
処理の対象となる処理対象画素を含む画像の属性を判定する画像処理方法であって、
前記処理対象画素を含む予め定められた大きさの画像領域を抽出する抽出ステップと、
前記画像領域内に含まれる画素の信号値から、前記処理対象画素に関する変動量を算出する変動量算出ステップと、
算出した前記変動量に応じて、第１及び第２閾値を決定する閾値決定種ステップと、
決定した前記第１及び第２閾値を用いて、前記画像領域内の画素を、３値以上にＮ値化するＮ値化ステップと、
Ｎ値化の結果としてのＮ値化データを解析することにより、前記処理対象画素の属性を判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
処理の対象となる処理対象画素を含む画像の属性を判定する画像処理プログラムであって、画像処理装置が、該画像処理プログラムを実行することにより、
前記処理対象画素を含む予め定められた大きさの画像領域を抽出する抽出ステップと、
前記画像領域内に含まれる画素の信号値から、前記処理対象画素に関する変動量を算出する変動量算出ステップと、
算出した前記変動量に応じて、第１及び第２閾値を決定する閾値決定種ステップと、
決定した前記第１及び第２閾値を用いて、前記画像領域内の画素を、３値以上にＮ値化するＮ値化ステップと、
Ｎ値化の結果としてのＮ値化データを解析することにより、前記処理対象画素の属性を判定する判定ステップと、
を実現することを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載の画像処理プログラムをコンピュータが読取可能に記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の属性を判定するための画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像形成装置では、画像をより好適なものにするため、現在に至るまでさまざまな工夫がなされてきた。その一つが画像の種別による最適化処理である。原稿とされる画像種類は、文字であったり、写真であったり多様であり、それらが混在しているものも存在する。そのために、写真部分では階調が保持された画像再現が求められる一方、文字部については、読取り時のModulation Transfer Function（ＭＴＦ）特性によって劣化されたエッジを復元する処理が求められる。
【０００３】
このような最適化処理の前提として重要なのが、像域分離での領域判定精度である。この精度が悪く、適切な領域指定ができないと、好適な処理が施されず、良い出力結果が得られないのは明らかである。非特許文献１では、「ブロック分離変換法」（Block Separate Transformation Method：ＢＳＥＴ法）が紹介されており、ブロック内の濃度変化により、写真、文字、網点の３領域を分離している。ここでは、写真は濃度変化が少ないという特性を利用し判定を行い、さらに文字と網点は濃度変化を行う周期が、文字の方が大きいという性質を利用し判定をしている。具体的には、所定ブロック内の最大濃度と最小濃度の差により、写真の判定を行い、さらにブロック内を平均信号値で２値化した際の、変化回数から文字と網点の区別を行っている。
【０００４】
また、特許文献１では、２値化後のラン長を利用した像域分離方法が開示されている。ここでは、画像を２値化し、最大ラン長を算出すると同時に、所定の条件を満たす場合には、黒画素を膨張させ、その最大ラン長を求める。それらの差分としきい値の比較により、差分が多ければ網点、小さければ文字と区別するものである。写真との切り分けは、上述のＢＳＥＴ法との併用により、実施できることも記述されている。
【０００５】
上記文献に開示された技術では、所定範囲の画像信号値を２値化したデータ（０/１）を生成し、その２値化データにおいて０と１の変化回数を読み取ることにより網点部分と文字部の切り分けを行なっていた。具体的には、下記の式のように、所定範囲の主走査方向の０と１の変化回数をＫＨ０１、副走査方向の変化回数をＫＶ０１とした場合、しきい値ＴＬと比較により、網点部分か文字部かが決定されていた。
【０００６】
ＫＨ０１  ≧ ＴＬ  かつ  ＫＶ０１  ≧ ＴＬ      ・・・  網点部分
ＫＨ０１  ＜ ＴＬ  かつ  ＫＶ０１  ＜ ＴＬ      ・・・  文字部
【特許文献１】特許０３２１５７６８号公報
【非特許文献１】電子情報通信学会論文誌'８７／２  Ｖｏｌ．Ｊ７０−Ｂ  Ｎｏ．２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、実際の画像読取り時には、光源のノイズや、ＣＣＤセンサ感度の誤差、読み込まれる原稿そのものの不均一さにより、画像信号値がばらつきを含んでしまう。これに対し、２値化データを用いて変化回数ＫＨ０１およびＫＶ０１を求める方法では、誤計測が２値化データに影響しやすく、２値化データの信頼性が落ちるため、その結果、網点と文字の区別を十分に精度良く行なうことは困難であった。したがって、従来の像域分離方法を利用した画像処理、例えばフィルタを用いた文字部のエッジ強調処理では、文字部であるにも関わらずエッジを強調しなかったり、網点部分に対してエッジを強調したりし、文字のボケやモアレの増長を引き起こす問題があった。
【０００８】
本発明は上記従来技術の課題を解決するためになされたものである。そして、その目的は、より正確に画像の属性判定を行なうことにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
処理の対象となる処理対象画素を含む画像の属性を判定する画像処理装置であって、
前記処理対象画素を含む予め定められた大きさの画像領域を抽出する抽出手段と、
前記画像領域内に含まれる画素の信号値から、前記処理対象画素に関する変動量を算出する変動量算出手段と、
算出した前記変動量に応じた閾値を用いて、前記画像領域内の画素を、３値以上にＮ値化するＮ値化手段と、
Ｎ値化の結果としてのＮ値化データを解析することにより、前記処理対象画素の属性を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
処理の対象となる処理対象画素を含む画像の属性を判定する画像処理方法であって、
前記処理対象画素を含む予め定められた大きさの画像領域を抽出する抽出ステップと、
前記画像領域内に含まれる画素の信号値から、前記処理対象画素に関する変動量を算出する変動量算出ステップと、
算出した前記変動量に応じて、第１及び第２閾値を決定する閾値決定種ステップと、
決定した前記第１及び第２閾値を用いて、前記画像領域内の画素を、３値以上にＮ値化するＮ値化ステップと、
Ｎ値化の結果としてのＮ値化データを解析することにより、前記処理対象画素の属性を判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする。
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
処理の対象となる処理対象画素を含む画像の属性を判定する画像処理プログラムであって、画像処理装置が、該画像処理プログラムを実行することにより、
前記処理対象画素を含む予め定められた大きさの画像領域を抽出する抽出ステップと、
前記画像領域内に含まれる画素の信号値から、前記処理対象画素に関する変動量を算出する変動量算出ステップと、
算出した前記変動量に応じて、第１及び第２閾値を決定する閾値決定種ステップと、
決定した前記第１及び第２閾値を用いて、前記画像領域内の画素を、３値以上にＮ値化するＮ値化ステップと、
Ｎ値化の結果としてのＮ値化データを解析することにより、前記処理対象画素の属性を判定する判定ステップと、
を実現することを特徴とする。
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明に係る記憶媒体は、上述の画像処理プログラムをコンピュータが読取可能に記憶した記憶媒体である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、より正確に画像の属性判定を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１５】
［第１実施形態］
（ＭＦＰの構成）
図１は、本発明の実施の形態に係るマルチファンクションプリンタ（以下、ＭＦＰ）１の概観斜視図である。図１（ａ）は、ＭＦＰ１のＡＤＦ（オートドキュメントフィーダ）３１部分を閉じた状態であり、図１（ｂ）は、開いた状態である。
【００１６】
このＭＦＰ１は、基本的に、ホストコンピュータ（ＰＣ）からデータを受信してプリントするプリンタとしての機能及びスキャナとしての機能を有する。さらにＭＦＰ単体で動作する機能として、スキャナで読取った画像をプリンタで印刷するコピー機能、メモリカードなどの記憶媒体から画像データを読取って印刷する機能、或いはデジタルカメラからの画像データを受信して印刷する機能を備えている。
【００１７】
図１において、ＭＦＰ１はフラットベットスキャナなどのスキャニングユニット１４、インクジェット式や電子写真式などによるプリントユニット１３を備える。また、表示パネル等のディスプレイユニット１９や各種キースイッチ等を備えるオペレーションユニット１５を備えている。また、ＭＦＰ１の背面にはＰＣと通信するためのＵＳＢポート（不図示）が設けられ、ＰＣとの通信が行われる。各種メモリカードからデータを読み出すためのカードスロットを含むカードインタフェイス２２やデジタルカメラとデータ通信を行うためのカメラポートを含むカメラインタフェイス２３が設けられている。ＭＦＰ１は、他にも、自動で原稿を原稿台にセットするためのＡＤＦ３１などを備えている。
【００１８】
図２は、ＭＦＰ１の内部構成を示すブロック図である。図２において、ＣＰＵ１１は、ＭＦＰ１が備える様々な機能を制御し、オペレーションユニット１５の所定の操作に従い、ＲＯＭ１６に記憶された画像処理のプログラムを実行する。プログラムを実行することにより、ＣＰＵ１１が処理対象画素を選択したり、処理対象画素を含む予め定められた大きさの画像領域を抽出したりできる。また、ＣＰＵ１１は、画像領域内に含まれる画素の信号値から、処理対象画素に関する変動量や変動回数や変動加速度や彩度を算出することもできる。さらにＣＰＵ１１は、画像領域内の画素を、３値以上にＮ値化し、Ｎ値化データを解析してその画素の属性を判断することもできる。ＲＯＭ１６には、画像処理に用いられる様々なテーブルや数式が格納されており、変動量と第１、第２閾値との対応関係を設定する。ＣＣＤを備えるスキャニングユニット１４は、原稿画像を読取り、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）色のアナログ輝度データを出力する。なお、スキャニングユニット１４は、ＣＣＤの代わりに密着型イメージセンサ(ＣＩＳ)を備えてもよい。また、ＡＤＦ３１を備えれば、連続でオーダーシートを読取ることができ更に簡便である。
【００１９】
また、カードインターフェイス２２は、例えばディジタルスチルカメラ（Digital Still Camere：以下ＤＳＣ）で撮影され、メモリカードなどに記録された画像データを、オペレーションユニット１５に対する操作に従い読み込む。なお、カードインターフェイス２２を介して読み込まれた画像データの色空間は、必要ならば、画像処理部１２により、ＤＳＣの色空間（例えばＹＣｂＣｒ）から標準的なＲＧＢ色空間（例えばＮＴＳＣ−ＲＧＢやｓＲＧＢ）に変換される。また、そのヘッダ情報に基づき、読み込まれた画像データは、有効な画素数への解像度変換など、アプリケーションに必要な様々な処理が必要に応じて施される。また、カメラインターフェイス２３は、ＤＳＣに直接接続して画像データを読み込むためのものである。
【００２０】
画像処理部１２においては、読取り信号値の変換、画像の補正・加工処理、輝度信号（ＲＧＢ）から濃度信号（ＣＭＹＫ）への変換、スケーリング、ガンマ変換、誤差拡散等の画像処理が行われる。画像処理部１２が行なう補正処理としては、エッジ強調処理、平滑化処理、置換処理、及び無彩色化処理などが含まれ、補正手段として機能する。画像処理部１２での画像処理によって得られるデータは、ＲＡＭ１７に格納される。ＲＡＭ１７に格納された補正データが所定量に達すると、プリントユニット１３による記録動作が実行される。
【００２１】
不揮発性ＲＡＭ１８としては、バッテリバックアップされたＳＲＡＭなどを用いることができ、ＭＦＰ１に固有のデータなどを記憶する。オペレーションユニット１５は、記憶媒体（メモリカード）に記憶された画像データを選択し、記録をスタートするためのフォトダイレクトプリントスタートキーを備え、オーダーシートをプリントさせるキー、オーダーシートを読み込ますキー等を備える。また、モノクロコピー時やカラーコピー時におけるコピースタートキー、コピー解像度や画質などのモードを指定するモードキー、コピー動作などを停止するためのストップキー、並びに、コピー数を入力するテンキーや登録キーなどを備えてもよい。ＣＰＵ１１は、これらキーの押下状態を検出し、その状態に応じて各部を制御する。
【００２２】
ディスプレイユニット１９は、ドットマトリクスタイプの液晶表示部（ＬＣＤ）およびＬＣＤドライバを備え、ＣＰＵ１１の制御に基づき各種表示を行う。また、記憶媒体に記録されていた画像データのサムネイルを表示する。プリントユニット１３は、インクジェット方式のインクジェットヘッド、汎用ＩＣなどによって構成され、ＣＰＵ１１の制御により、ＲＡＭ１７に格納されている記録データを読み出し、ハードコピーとしてプリント出力する。
【００２３】
ドライブユニット２１は、スキャニングユニット１４およびプリントユニット１３を動作させるため、給排紙ローラを駆動するステッピングモータ、ステッピングモータの駆動力を伝達するギヤ、および、ステッピングモータを制御するドライバ回路などを含む。
【００２４】
センサユニット２０は、記録紙幅センサ、記録紙有無センサ、原稿幅センサ、原稿有無センサおよび記録媒体検知センサなどを含む。ＣＰＵ１１は、このセンサユニット２０から得られる情報に基づき、原稿および記録紙の状態を検知する。
【００２５】
ＰＣインターフェイス２４はＰＣとのインターフェイスであり、ＭＦＰ１はＰＣインターフェイス２４を介してＰＣからのプリント、スキャンなどの動作を行う。コピー動作時は、スキャニングユニット１４で読取った画像データをＭＦＰ内部でデータ処理し、プリントユニット１３で印刷する。
【００２６】
オペレーションユニット１５により、コピー動作が指示されると、スキャニングユニット１４は原稿台に置かれた原稿を読取る。読取られたデータは画像処理部１２に送られ、画像処理が施された後、プリントユニット１３に送られ印刷が行われる。
【００２７】
（画像処理）
図３はコピー時に実行される画像処理のフローチャートである。以下、各ステップについて説明を記述する。スキャニングユニット１４で読取られ、ＡＤ変換された画像データに対し、撮像素子のばらつきを補正するために、ＳＴＥＰ３０１において、シェーディング補正が施される。
【００２８】
その後、ＳＴＥＰ３０２で、入力デバイス色変換が行われる。これによりデバイス固有であった信号データが標準的な色空間領域へと変換される。例えば、IEC（国際電気標準会議；International Electrotechnical Commission）により定められたsRGBやAdobe Systems社により提唱されているAdobeRGBなどがある。変換方法は、３ｘ３や３ｘ９のマトリクスによる演算方式や、変換規則を記載したテーブルに基づいて決定するルックアップテーブル方式などが挙げられる。
【００２９】
変換されたデータは、ＳＴＥＰ３０３において、補正・加工の処理が施される。処理内容としては、読取りによるボケを補正するエッジ強調処理や、文字の判読性を向上させる文字加工処理、光照射による読取りで発生した裏写りを除去する処理などが挙げられる。  ＳＴＥＰ３０４では、拡大縮小処理が実行され、ユーザにより変倍指定がされている場合や、２枚の原稿を一枚の紙に割り当てる割付けコピーなどで、所望の倍率に変換される。変換方法は、バイキュービックやニアレストネイバーなどの方法が一般的である。
【００３０】
ＳＴＥＰ３０５では、標準色な色空間上のデータを、出力デバイスに固有の信号データへと変換する。本実施の形態に係るＭＦＰは、インクジェット方式であり、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックなどのインク色データへの変換処理が実行される。この変換もＳＴＥＰ３０２と同様の方式を用いればよい。
【００３１】
さらに、ＳＴＥＰ３０６において、記録可能なレベル数への変換が行われる。例えば、インクドットを打つ／打たないの２値で表現する場合あれば、誤差拡散などの量子化方法において、２値化すればよい。これによりプリンタが記録可能なデータ形式となり、それに基づいて記録動作が実行され、画像が形成される。
【００３２】
（処理単位）
図４（ａ）は属性判定処理を実施する際の処理単位を説明する図である。図４（ａ）の○印の画素を注目画素とすると、図４（ａ）の太線のように注目画素を含む７×７画素で構成される領域（７×７領域）を設定する。この設定した７×７領域内の画像信号を用いて注目画素に対する画像処理を実行する。注目画素の処理が実行された後は、例えば図４（ｂ）の×印の画素のように注目画素に隣接する画素を次の注目画素と設定し、同様に７×７領域を設定して画像処理を実行する。以降、同様に順次注目画素を１画素ずつ移動し、その都度７×７領域を設定することによって対象の画素全てを補正する。
【００３３】
図５は属性判定処理の単位領域の移動処理を示すフローチャートである。ＳＴＥＰ５０１は処理対象設定である。ＳＴＡＲＴ直後は、最初の処理対象を設定する。ＳＴＥＰ５０３からＳＴＥＰ５０１に戻った場合は、次の処理対象を設定する。
【００３４】
ＳＴＥＰ５０２において画像処理を実行する。つまり、処理単位を含む複数画素（例えば７×７領域）を設定し、属性判定処理を実行する。
【００３５】
ＳＴＥＰ５０３では最後の処理単位か否かを判定する。最後の処理単位でなければ（ＮＯ）ＳＴＥＰ５０１に戻る。最後の処理単位であれば（ＹＥＳ）ＥＮＤとなる。
【００３６】
スキャニングユニット１４で使用されているＣＣＤまたはＣＩＳの撮像素子は、必ずしもその１画素が、原稿の１画素相当を読むとは限らない。本実施の形態では、撮像素子の１画素が、原稿のおよそ６画素範囲を読み取る場合を想定している。尚、６画素と言っても、原稿台からの原稿の浮きや原稿の凹凸等によって、撮像素子に入射する原稿からの反射光は種々の影響を受ける。その為、実際には６画素を超える範囲を読み取る場合もある。原稿の１画素の反射光が複数の撮像素子に影響を及ぼし、これが背景技術で述べたエッジのボケを発生し、シャープ感を劣化させている。本実施の形態では、およそ６画素の読み取り範囲ということから、７ｘ７の参照領域を利用する。尚、参照領域は、原稿画像１画素が影響する撮像素子の画素数や、スポット径、ボケ画素数、ＭＴＦ等の撮像素子の性能に応じて適宜設定すればよい
【００３７】
（言葉の定義）
以下に、本明細書中で用いられる言葉の定義について説明する。
変動量とは、処理対象画素を中心とする周辺画素群における、画素信号値の変動の大きさを表わす値である。本実施形態では、１画素の両側に隣接する２画素の輝度値の差分の絶対値（エッジ量）のうち、最大のものを変動量として説明するが、これに限定されるものではない。注目する画素の画像信号に関連する値の１次微分の絶対値等、変化の差分（大きさ）を表現する値、または注目する領域内の画像信号に関連する値の変化の差分（大きさ）を代表して表現する値であってもよい。
【００３８】
変動回数とは、処理対象画素を中心とする周辺画素群における、画素信号値の変動の頻度を表わす値である。本実施形態では、画像領域内の１画素の両側に隣接する２画素の輝度値の差分を−１、０、１で３値化し、３値化データの増減頻度（符号変化数（ゼロ交差点数））を変動回数として説明するが、これに限定されるものではない。画像領域内の画像信号に関連する値の１次微分の零交差点数や空間周波数、２値化後の黒白の変化数等、画像信号に関連する値の変化の頻度を表現する値であると定義する。
【００３９】
変動加速度とは、処理対象画素を中心とする周辺画素群における、画素信号値の変動の加速度を表わす値である。以下の実施の形態では画像領域内の輝度の差分からさらに差をとった値として説明するが、これに限定されるものではない。注目する領域内の画像信号に関連する値の２次微分等、変化の加速度を表現する値であればよい。
【００４０】
彩度とは、以下の実施の形態では注目する画素または領域における各色の画像信号差の内、最大絶対値として説明するが、これに限定されるものではない。度軸からの距離を表現する値であると定義する。
【００４１】
適応的に補正強度を設定するとは、定義した変動回数、変動量、変動加速度、彩度の夫々取り得る値領域の内、夫々少なくとも一部の値領域において、夫々の値毎に異なる補正強度を設定することであると定義する。
属性判定とは、注目する画素がどの属性のものかを示し、写真、文字、万線、網点などのいずれかとして、定義される。像域分離処理と同義であると考えよい。
【００４２】
尚、画像信号の取り得る範囲を０〜２５５を例に説明するが、画像信号の範囲はこれに限るものではなく、ＭＦＰ、画像処理に適するよう設定すればよい。
【００４３】
（属性判定処理）
図７は、本実施形態における属性判定処理のフローチャートである。この属性判定処理は、図３のＳＴＥＰ３０３の一部として行なわれることが望ましい。図７の各ステップに沿って説明を進める。
【００４４】
＜ＳＴＥＰ７０１：処理領域設定＞
ＲＧＢの多値の画像信号で構成される画像において、注目画素を中心とした横７画素、縦７画素で構成される７×７領域の処理領域を設定し、処理領域の各画素値から式（１）に従って輝度Ｌを算出し、Ｌの７×７領域の処理領域を生成する。
【００４５】
Ｌ  ＝  （Ｒ＋２×Ｇ＋Ｂ）／４      ・・・式（１）
尚、本実施の形態では式（１）で算出した輝度Ｌを用いるが、別の輝度を適用してもよい。例えば、均等色空間Ｌ*a*b*のＬ*を輝度としてもよく、ＹＣｂＣｒのＹを輝度としてもよい。
【００４６】
図８（ａ１）は白背景中の黒縦線を横方向に読み取った際の輝度を示している。図８（ａ２）は白背景中の横方向に並んだ網点を横方向に読み取った際の輝度を示している。尚、説明を分かりやすくするために、図８では７画素でなく１２画素としている。
【００４７】
＜ＳＴＥＰ７０２：４方向抽出＞
ＳＴＥＰ７０１で生成したＬの処理領域から図９に示すように横１方向、縦１方向、斜２方向の合計４方向の各７画素を抽出する。
【００４８】
＜ＳＴＥＰ７０３：Ｌ差分算出＞
ＳＴＥＰ７０２で抽出した４方向のＬから各方向５画素のＬの差分Ｇｒｄを式（２）に示すように算出する。ここで、画素Ｌ（ｉ）の前画素をＬ（ｉ−１）と後画素をＬ（ｉ＋１）とする。
Ｇｒｄ（ｉ）  ＝  Ｌ（ｉ＋１）−Ｌ（ｉ−１）      ・・・式（２）
尚、Ｌ差分の算出方法はこれに限らず、隣接同士の差分でもよく、前後画素より更に離れた画素同士の差分でもよい。図８（ｂ１）と図８（ｂ２）は夫々図８（ａ１）と図８（ａ２）のＬに対して式（２）を適用して求めたＧｒｄを示している。
【００４９】
＜ＳＴＥＰ７０４：エッジ方向判定＞
ＳＴＥＰ７０３で算出した４方向のＧｒｄにおいて、注目画素の４方向のＧｒｄ絶対値を求める。４方向のＧｒｄ絶対値の内、最大のＧｒｄ絶対値である方向を注目画素のエッジ方向と判定する。つまり、注目画素を含む幾つかの方向において、前後画素の濃度の差分を取り、その差分が大きければ、つまり濃度が注目画素を挟んで大きく変化していれば、その方向が、画像の輪郭と垂直をなす方向（エッジ方向）であると判定できる。
【００５０】
＜ＳＴＥＰ７０５：変動量算出＞
ＳＴＥＰ７０４で判定したエッジ方向にならぶ７つの画素から、ＳＴＥＰ７０３で５つのＧｒｄを算出できる。その５つののＧｒｄを比較し、その最大絶対値を注目画素の変動量（エッジ量）として算出する。変動量が大きい程強いエッジであり、変動量が弱い程平坦に近いことを示す。
【００５１】
＜ＳＴＥＰ７０６：領域判定＞
ＳＴＥＰ７０５で算出した変動量をもとに、領域の判定を行う。変動量の最大絶対値をＥＭＡＸ、判定しきい値をＴＡとした場合、
ＥＭＡＸ  ≧ ＴＡ        ・・・  エッジ領域
ＥＭＡＸ  ＜ ＴＡ        ・・・  平坦領域
により、領域の判定が実行される。なお、判定しきい値ＴＡは、エッジ領域と平坦領域を分ける値であるが、エッジ領域には、後述する太文字と細文字が属し、平坦領域には、後述する網点と写真が属する。
【００５２】
＜ＳＴＥＰ７０７：処理振り分け判定＞
ＳＴＥＰ７０７では、ＳＴＥＰ７０６で判定された領域により振り分けを行う。エッジ領域と判定された場合は、ＳＴＥＰ７０８（ａ）、平坦領域と判定された場合は、ＳＴＥＰ７０８（ｂ）へと進む。
【００５３】
＜ＳＴＥＰ７０８：ゼロ認定幅設定＞
ＳＴＥＰ７０８では、後述するゼロ認定のための幅Ｗの設定を行う。このゼロ認定幅Ｗは領域の属性毎にあらかじめ用意されており、ＳＴＥＰ７０７の領域判定の結果により、エッジ部の場合は、ＳＴＥＰ７０８（ａ）によりエッジ用のゼロ認定幅を、平坦部の場合は、ＳＴＥＰ７０８（ｂ）により平坦用のゼロ認定幅の設定を行う。
【００５４】
＜ＳＴＥＰ７０９：３値化処理＞
ＳＴＥＰ７０８で決定されたＧｒｄに対してゼロ認定幅を利用し、処理領域内のＳＴＥＰ７０２で抽出した４方向について３値化処理を実行する（図８（ｃ１）及び図８（ｃ２））。これにより、式（２）で求められたＧｒｄは、１、０、−１のいずれかに変換される。
【００５５】
＜ＳＴＥＰ７１０：変動回数計測＞
ＳＴＥＰ７０９で３値化されたＧｒｄデータを用い、ゼロを交差する回数を計測する。
【００５６】
＜ＳＴＥＰ７１１：属性判定＞
ＳＴＥＰ７０６の領域判定の結果、およびＳＴＥＰ７１０で計測された変動回数を用い、対象画素が写真、太線、細線、網点のいずれの属性に属するかの判定を行う。
【００５７】
本実施形態においては、上記ＳＴＥＰ７０１−７１１に従い属性判定のための処理が実行される。ＳＴＥＰ７０９の３値化処理、ＳＴＥＰ７１０の変動回数計測、ＳＴＥＰ７１１の属性判定については、以下に分けて詳細に説明する。
【００５８】
（３値化処理）
図６に３値化処理のフローチャートを示す。フローチャートのステップに沿って説明を進める。
【００５９】
＜ＳＴＥＰ６０１：処理方向決定＞
図７のＳＴＥＰ７０２で抽出した４方向（横１向、縦１方向、斜２方向）のうち、ある一つを選択する。どの方向から実施するかの順序は特に問わず、あらかじめ決めておいた順序で構わない。選択された方向について、ＳＴＥＰ７０３で求めたＬの差分Ｇｒｄを取得する。７画素の画素値を用いて式（２）を適用することにより、５画素分のＧｒｄを取得する。
【００６０】
＜ＳＴＥＰ６０２：ゼロ認定幅Ｗとの比較処理＞
取得したＧｒｄについて、その絶対値とＳＴＥＰ７０８で設定されたゼロ認定幅Ｗの比較を行う。Ｇｒｄの絶対値が、ゼロ認定幅Ｗよりも小さい場合は、ＳＴＥＰ６０４（ａ）に進み、「０」と認定される。ゼロ認定幅Ｗ以上の場合は、ＳＴＥＰ６０３へと進む。
｜Ｇｒｄ｜  ＜  Ｗ        ・・・  ゼロ認定
【００６１】
＜ＳＴＥＰ６０３：Ｇｒｄ符号判定＞
Ｇｒｄの符号を判定する。正の場合は、ＳＴＥＰ６０４（ｂ）で、「１」と認定され、負の場合は、ＳＴＥＰ６０４（ｃ）にて、「−１」と決定される。
【００６２】
＜ＳＴＥＰ６０５：画素判定＞
対象画素が、「０」、「１」、「−１」のいずれか３値に判定された後は、ＳＴＥＰ６０５にて対象としている方向の全ての画素に実施したかの判定を行う。全ての画素に対し、３値化が終了したのであれば、ＳＴＥＰ６０６へと進み、そうでない場合は、ＳＴＥＰ６０２に戻り、３値化処理を実行する。
【００６３】
＜ＳＴＥＰ６０６：方向判定＞
対象としている方向の全ての画素に対し、３値化処理が終わった後は、ＳＴＥＰ６０６にて全ての方向に実施したかの判定を行う。全ての方向に対し、３値化が終了したのであれば、処理は完了となり、そうでない場合は、ＳＴＥＰ６０１に戻り、未実施の方向について処理を実行する。
【００６４】
図８に３値化処理実行後の図を示す。読取りを行った輝度信号値（ａ１）、（ａ２）は、隣接画素との差分により、（ｂ１）、（ｂ２）が得られ、それに基づいて３値化を行うことで、３値化されたデータ（ｃ１）、（ｃ２）が導かれる。
【００６５】
ここで行なわれている３値化について、概念的に説明すると、注目画素を含む複数の方向の画素値の変化が所定のゼロ認定幅より小さければ０となり、注目画素前後で所定値より大きく減っていれば、−１となり、所定値より大きく増えていれば１となる。
【００６６】
（変動回数計測処理）
図７のＳＴＥＰ７１０での変動回数計測について、詳細を説明する。ここでは、変動回数として、ゼロを交差しているゼロ交差点数を用いる。ゼロ交差の定義を図１０に示す。図１０の（ａ）、（ｂ）についてゼロ交差点とみなし、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）については、ゼロ交差点とみなさないとする。つまり、３値化されたデータで見れば、
・ 「１」 → 「−１」  ・・・（パターンＡ）
・ 「−１」 → 「１」  ・・・（パターンＡ）
・ 「１」 → 「０」 → 「−１」  ・・・（パターンＢ）
・ 「−１」 → 「０」 → 「１」  ・・・（パターンＢ）
の４種類が、ゼロ交差点となる。ただし、これらは本実施の形態における定義であり、定義の仕方はこの方法に限られるものではない。
【００６７】
また、本実施の形態のように７×７画素で処理範囲を設定している場合では、その差分データＧｒｄは、一方向について５つとなる。したがって、一方向における最大ゼロ交差点数は、「１」→「−１」→「１」→「−１」→「１」または「−１」→「１」→「−１」→「１」→「−１」のいずれかになる場合で４となる。それらを全４つの方向について計測するので、対象領域における最大ゼロ交差点数は１６となる。
【００６８】
図１１に変動回数計測のフローチャートを示す。フローチャートのステップに沿って説明を進める。
【００６９】
＜ＳＴＥＰ１１０１：初期化処理＞
処理を実行するにあたり、変数の初期化を行う。計測する変動回数計測をＮＺとした場合、初期化処理では、０がセットされる。つまり、ＮＺ  ＝  ０  とする。
【００７０】
＜ＳＴＥＰ１１０２：処理方向決定＞
図７のＳＴＥＰ７０２で抽出した４方向、横１向、縦１方向、斜２方向のうち、ある一つを選択する。どの方向から実施するかの順序は特に問わず、あらかじめ決めておいた順序で構わない。選択された方向について、図７のＳＴＥＰ７０９で実行された３値化処理の結果を取得する。
【００７１】
＜ＳＴＥＰ１１０３：ゼロ判定＞
ＳＴＥＰ１１０３では、対象方向におけるＧｒｄの画素位置を ｉ （０ ≦ ｉ ＜ ５）のＧｒｄをＧｒｄ（ｉ）とした場合、Ｇｒｄ（ｉ）が０か否かの判定を行う。０の場合は、ゼロ交差点にはなり得ないので、ＳＴＥＰ１１０７に進む。０以外の場合は、ＳＴＥＰ１１０４へと進み、次の判定を実行する。
【００７２】
＜ＳＴＥＰ１１０４：ゼロ交差点判定１＞
ＳＴＥＰ１１０４は、上記のパターンＡのゼロ交差点が起きているかの判定を行う。Ｇｒｄ（ｉ）の隣接画素の位置を（ｉ＋１）とし、そのＧｒｄをＧｒｄ（ｉ＋１）とした時、Ｇｒｄ（ｉ）  ＋  Ｇｒｄ（ｉ＋１）  ＝  ０
の条件を満たせば、ゼロ交差有りと判定され、ＳＴＥＰ１１０６へと進む。０以外の場合は、ＳＴＥＰ１１０５に進み、ゼロ交差点判定２が行われる。
【００７３】
＜ＳＴＥＰ１１０５：ゼロ交差点判定２＞
ＳＴＥＰ１１０５は、上記のパターンＢのゼロ交差点が起きているかの判定を行う。Ｇｒｄ（ｉ）の２つ離れた画素位置を（ｉ＋２）とし、そのＧｒｄをＧｒｄ（ｉ＋２）とした時、
Ｇｒｄ（ｉ）  ＋  Ｇｒｄ（ｉ＋２）  ＝  ０  かつ  Ｇｒｄ（ｉ＋１）  ＝  ０
の条件を満たせば、ゼロ交差有りと判定され、ＳＴＥＰ１１０６へと進む。０以外の場合は、パターンＡおよびＢに該当するゼロ交差点がなかったと判断され、ＳＴＥＰ１１０７へと進む。
【００７４】
＜ＳＴＥＰ１１０６：変動回数計測カウント＞
ＳＴＥＰ１１０４および１１０５のゼロ交差点判定により、ゼロ交差ありと判断された場合は、このＳＴＥＰ１１０６により、変動回数計測のカウント値がインクリメントされる。つまり、  ＮＺ  ＝  ＮＺ  ＋  １  とする。
【００７５】
＜ＳＴＥＰ１１０７：画素判定＞
対象としている方向の全てのＧｒｄにゼロ交差点判定を実施したか否かの判定を行う。全ての画素に対し、ゼロ交差点判定が終了したのであれば、ＳＴＥＰ１１０９へと進み、そうでない場合は、ＳＴＥＰ１１０８に進み、引き続きゼロ交差点判定処理が実行される。
【００７６】
＜ＳＴＥＰ１１０８：Ｇｒｄ画素値移動＞
ＳＴＥＰ１１０７で、対象方向について全てのＧｒｄに対して終了していないと判定された場合は、本ステップで位置 ｉ を進めて、ゼロ交差点の判定を行う。
【００７７】
＜ＳＴＥＰ１１０９：方向判定＞
対象としている方向の全てのＧｒｄに対し、ゼロ交差点判定が終わった後は、ＳＴＥＰ１１０９にて全ての方向に実施したかの判定を行う。全ての方向に対し、ゼロ交差点判定が終了したのであれば、変動回数計測は完了となり、そうでない場合は、ＳＴＥＰ１１０２に戻り、未実施の方向について処理を実行する。
【００７８】
（属性判定処理）
図７のＳＴＥＰ７１１での属性判定について、詳細を説明する。ＳＴＥＰ７０６で判定した領域の結果およびＳＴＥＰ７１０で求めた変動回数を用い、対象としている画素が、写真、太文字、細文字、網点のいずれかに属するか判定を行う。
【００７９】
図１２に属性判定処理のフローチャートを示す。フローチャートのステップに沿って説明を進める。
【００８０】
＜ＳＴＥＰ１２０１：変動量判定＞
図７のＳＴＥＰ７０５で求めた変動量と、あらかじめ設定したしきい値Ｔ１との比較を行う。しきい値Ｔ１よりも小さい場合は、ＳＴＥＰ１２０４（ａ）へと進み写真の属性にある画素と判定される。大きい場合は、ＳＴＥＰ１２０２へと進み、次の判定処理が実行される。つまり、注目画素をとりまく領域に含まれる画素群において、どこにも大きな画素値の変動が見られない場合に写真と判定する。なお、しきい値Ｔ１と、図７のＳＴＥＰ７０６の判定しきい値ＴＡとの関係は次のように成る。しきい値ＴＡは、網点と写真が平坦領域に属するように設定した値である。一方、しきい値Ｔ１は、写真のみが属するように設定した値であり、しきい値Ｔ１により網点と写真を分けている。
【００８１】
＜ＳＴＥＰ１２０２：変動回数判定１＞
図７のＳＴＥＰ７１０で計測した変動回数と、あらかじめ設定したしきい値Ｔ２との比較を行う。しきい値Ｔ２よりも小さい場合は、ＳＴＥＰ１２０４（ｂ）へと進み太文字の属性にある画素と判定される。大きい場合は、ＳＴＥＰ１２０３へと進み、次の判定処理が実行される。つまり、注目画素をとりまく領域に含まれる画素群において、ある程度の大きな画素値の変動があるが、その変動回数が閾値より少ない場合には、その領域では、白白黒黒黒黒白のような濃度の変化になっている可能性が高いため、太文字と判断する。
【００８２】
＜ＳＴＥＰ１２０３：変動回数判定２＞
ＳＴＥＰ１２０２と同様に図７のＳＴＥＰ７１０で計測した変動回数と、あらかじめ設定したしきい値Ｔ３（Ｔ３＞Ｔ２）との比較を行う。しきい値Ｔ３よりも小さい場合は、ＳＴＥＰ１２０４（ｃ）へと進み細文字の属性にある画素と判定される。大きい場合は、ＳＴＥＰ１２０４（ｄ）へと進み、網点属性にある画素と判定される。つまり、注目画素をとりまく領域に含まれる画素群において、ある程度の大きな画素値の変動があり、その変動回数が所定の範囲にある場合には、その領域では、白黒黒白黒黒白のような濃度の変化になっている可能性が高いため、細文字と判断する。一方で、注目画素をとりまく領域に含まれる画素群において、ある程度の大きな画素値の変動があり、その変動回数がある閾値を超えている場合には、その領域では、白黒白黒白黒白黒のような濃度の変化になっている可能性が高いため、網点と判断する。
【００８３】
＜ＳＴＥＰ１２０４：属性認定処理＞
ＳＴＥＰ１２０４では、上記したＳＴＥＰ１２０１〜１２０３で判定された結果により、画素の属性を認定している。（ａ）では写真、（ｂ）では太文字、（ｃ）では細文字、（ｄ）では網点の属性と認定している。
【００８４】
以上、本実施形態によれば、変動回数の計測時にあらかじめ設定しておいたしきい値を利用して３値化処理を行い、その結果に基づいて計測を行い、属性の判定を行っている。さらに、３値化処理に用いるしきい値（ゼロ認定幅Ｗ）を、平坦部とエッジ部により切り換える。ここで、読取り時などに発生するノイズ、誤差などを含む画像から得たＧｒｄの様子を図２２と図２３に示す。図２２は、３値化処理に用いるしきい値が０である場合（ゼロ認定幅Ｗを使用しない場合やゼロ認定幅Ｗが０に設定されている場合）を示す。また、図２３は、３値化処理に用いるしきい値に幅を持たせた場合（ゼロ認定幅Ｗが０ではない値に設定されている場合）を示す。図２２と図２３を比較して分かるように、図２２では、図２３より実線の四角で囲った回数分、変動回数（ゼロ交差点の数）が増加して計測される。これにより、エッジ部でありながら平坦部として属性が判定されてしまうことがある。これに対して、本実施例では、図２３に示すように３値化処理に用いるしきい値（ゼロ認定幅Ｗ）を設定するため、読取り時などに発生するノイズ、誤差などにより変動回数が増加することを防止できる。
【００８５】
これにより、変動回数を利用した属性判定処理や画像補正処理において、読取り時などに発生するノイズ、誤差などを変動回数から適正に排除できる。それらに基づいて属性の判定や画像補正を実行するため、精度の高い属性判定結果や最適な補正処理を実現することが可能となる。
【００８６】
［第２実施形態］
第２実施形態では、上記第１実施形態で述べた属性認定方法を利用した画像補正について説明する。ここでは、第１実施形態で記述したゼロ交差点数の計測結果および変動量を利用し、更に、エッジ強調による補正を実施する。これにより、読取りのＭＴＦにより、エッジ部が鈍った文字などの判読性が向上する。他の構成及び作用については、上記第１実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００８７】
図１３は、第２実施形態における画像補正処理のフローチャートである。フローチャートのステップに沿って説明を進める。尚、一部の処理は、図７を用いて説明した処理と同様であるので、同じ処理には同じ符号を付し、説明を割愛する。
【００８８】
＜ＳＴＥＰ１３１１：エッジ強調量算出＞
ＳＴＥＰ７０１で設定したＲＧＢの７×７領域に対して、エッジ強調フィルタを掛けた際の注目画素値と、掛ける前の注目画素値との差分（エッジ強調量）を各色毎に算出する。本実施の形態では、注目画素を中心として５×５エッジ強調フィルタを掛ける例で説明をするが、これに限定されるものではない。ＳＴＥＰ７０１で設定した処理領域サイズ以下のフィルタサイズであればよく、フィルタ係数値も適宜設定すればよい。図１４（ａ）は５×５エッジ強調フィルタのフィルタ係数の一例である。元の注目画素値をＮ０とし、図１４（ａ）のフィルタを掛けた結果の注目画素値をＮ１とし、エッジ強調量をΔＦとすると、ΔＦは式（６）を使って算出できる。
ΔＦ  ＝  Ｎ１−Ｎ０      ・・・式（６）
また、注目画素のフィルタ係数を図１４（ｂ）のように、図１４（ａ）の注目画素位置のフィルタ係数から図１４（ａ）のフィルタ合計値を引いた値にすれば、図１４（ｂ）を適用するだけでΔＦを算出することができる。
【００８９】
＜ＳＴＥＰ１３１２：エッジ強度設定（Ｆｚ１）＞
ＳＴＥＰ７１０で算出した変動回数に応じて適応的にエッジ強度Ｆｚ１を設定する。図１５（ａ）はＳＴＥＰ１３１２におけるＦｚ１設定を説明する図であり、横軸は変動回数、縦軸はＦｚ１を示している。第１閾値より小さい変動回数の場合は、文字の可能性が高いので、エッジを強調する為にＦｚ１を１に設定する。第２閾値より大きい変動回数の場合は、高線数でモアレ発生し易い網点の可能性が高いので、モアレを強調しない為にＦｚ１を０に設定する。第１閾値以上且つ第２閾値以下の変動回数の場合は、処理の切り換えを目立ち難くする為に変動回数＝第１閾値のときＦｚ１＝１、変動回数＝第２閾値のときＦｚ１＝０となるように変動回数毎に異なるＦｚ１を適応的に設定する。具体的には図１５（ａ）や以下の式（３）を用いることによって適応的に設定できる。
Ｆｚ１  ＝  （第２閾値−変動回数）／（第２閾値−第１閾値）      ・・・式（３）。
【００９０】
＜ＳＴＥＰ１３１３：Ｆｚ１によるエッジ強調量補正＞
ＳＴＥＰ１３１１で算出したエッジ強調量ΔＦをＳＴＥＰ１３１２で設定したフィルタ強度Ｆｚ１で補正する。補正したエッジ強調量ΔＦｚ１は式（７）を使って算出する。
ΔＦｚ１  ＝  Ｆｚ１×ΔＦ      ・・・式（７）
これにより、変動回数が少ない文字に対しては比較的強くエッジ強調し、変動回数が多い網点に対しては比較的弱くエッジ強調を施すことが可能で、文字のシャープ感を増加することとモアレを強調しないことを両立することができる。
【００９１】
＜ＳＴＥＰ１３１４：エッジ強度設定（Ｆｚ２）＞
ＳＴＥＰ７１０で算出した変動回数に応じて適応的にフィルタ強度Ｆｚ２を設定する。図１５（ｂ）はＳＴＥＰ１３１４におけるＦｚ２設定を説明する図であり、横軸は変動回数、縦軸はＦｚ２を示しており、図１５（ａ）と組み合わせたときに図１５（ｃ）となることを目的としている。変動回数が０の場合は太線の可能性が高い。太線を後述するエッジ強調フィルタを用いてエッジ強調すると、太線の縁部が濃くなる縁取りが発生する。もし縁取りをなしにしたい場合は、図１５（ｂ）のように太線の可能性が高い第３閾値より小さい変動回数の場合は、エッジ強調を抑える為にＦｚ２を０に設定する。細線の可能性が高い第４閾値より大きい変動回数の場合は、エッジ強調する為にＦｚ２を１に設定する。第３閾値以上且つ第４閾値以下の変動回数の場合は、処理の切り換えを目立ち難くする為に変動回数＝第３閾値のときＦｚ２＝０、変動回数＝第４閾値のときＦｚ２＝１となるように変動回数に異なるＦｚ２を適応的に設定する。具体的には図１５（ｂ）の参照や以下の式（４）によって適応的に設定できる。
Ｆｚ２  ＝  （変動回数−第３閾値）／（第４閾値−第３閾値）      ・・・式（４）
Ｆｚ１×Ｆｚ２によって図１５（ｃ）のエッジ強度を実現できる。縁取りをありにしたい場合は、変動回数に関係なくＦｚ２＝１を設定すればよい。
【００９２】
＜ＳＴＥＰ１３１５：Ｆｚ２によるエッジ強調量補正＞
ＳＴＥＰ１３１３で算出したエッジ強調量ΔＦｚ１をＳＴＥＰ１３１４で設定したフィルタ強度Ｆｚ２で補正する。補正したエッジ強調量ΔＦｚ２は式（８）を使って算出する。
ΔＦｚ２  ＝  Ｆｚ２×ΔＦｚ１    ・・・式（８）
図１５（ｂ）のようにＦｚ２を設定した場合、太線は縁取りがでないようエッジ強調が施され、細線は太線より強くエッジ強調してシャープ感の増加と黒文字の濃度増加を施すことができる。
【００９３】
＜ＳＴＥＰ１３１６：エッジ強度設定（Ｆｅ）＞
ＳＴＥＰ７０５で算出した変動量に応じて適応的にエッジ強度Ｆｅを設定する。図１５（ｄ）はＳＴＥＰ１３１６におけるＦｅ設定を説明する図であり、横軸は変動量、縦軸はＦｅを示している。平坦の可能性が高い第５閾値より小さい変動量の場合は、小さい変動を強調して画像を荒らさない為にＦｅ＝０を設定する。エッジの可能性が高い第６閾値より大きい変動量の場合は、エッジ強調する為にＦｅ＝１を設定する。第５閾値以上且つ第６閾値以下の変動量の場合は、処理切り換えを目立ち難くする為に変動量＝第５閾値のときＦｅ＝０、変動量＝第６閾値のときＦｅ＝１となるよう変動量毎に異なるＦｅを適応的に設定する。具体的には図１５（ｄ）や以下の式（５）を用いることによって適応的に設定できる。
Ｆｅ  ＝  （変動量−第５閾値）／（第６閾値−第５閾値）      ・・・式（５）
【００９４】
＜ＳＴＥＰ１３１７：Ｆｅによるエッジ強調量補正＞
ＳＴＥＰ１３１５で算出したエッジ強調量ΔＦｚ２をＳＴＥＰ１３１６で設定したフィルタ強度Ｆｅで補正する。補正したエッジ強調量ΔＦｅは式（９）を使って算出する。
ΔＦｅ  ＝  Ｆｅ×ΔＦｚ２      ・・・式（９）
これによって、文字のようなエッジ部は比較的強くエッジ強調し、背景や写真のような平坦部は比較的弱くエッジ強調を施すことができる。これにより文字のシャープ感増加とモアレを強調しないこと、写真を荒らさないことを両立できる。
【００９５】
＜ＳＴＥＰ１３１８：エッジ強調処理＞
ＳＴＥＰ１３１７で算出したエッジ強調量ΔＦｅを式（１０）に示すように注目画素値Ｎ０に加算することによって、エッジ強調フィルタ処理画素値Ｎｅを算出する。
Ｎｅ  ＝  Ｎ０＋ΔＦｅ      ・・・式（１０）
尚、Ｎｅを所望のレンジにクリップする処理を入れてもよい。
【００９６】
尚、本実施の形態では、より詳細な説明をするために、変動回数に基づくエッジ強度設定をＦｚ１とＦｚ２の２段階に分けた。しかし、本発明はこれに限るものではなく、予め図１５（ｃ）に示されるＦｚ１×Ｆｚ２の強度設定を行い、１段階にしておくのも構わないし、目的に応じＦｚ１、Ｆｚ２のどちらか一方のみを使用するとしても構わない。
【００９７】
［第３実施形態］
上述の第１および第２の実施の形態では、変動回数を計測する際に利用するしきい値を平坦部、エッジ部の領域毎により可変させ、それぞれ属性判定および画像補正を行った。特に第２実施形態では、画像補正としてエッジ強調処理を挙げ、さらにそれらを変動回数によりエッジの強弱が連続的な処理となるように制御した。
【００９８】
しきい値を利用した画像補正の場合、しきい値付近での処理の切り換えが画像に弊害を発生させることがあるので、第２実施形態のような連続的処理は、画像補正を実施する上で、非常に効果的である。これに対し、本実施形態では、変動回数の計測処理においても、この概念を取り入れ、切り換えの目立たないより良い画像補正を実現する。他の構成及び作用については、上記第１実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００９９】
図１６は、第３実施形態における画像補正処理のフローチャートである。フローチャートのステップに沿って説明を進める。尚、一部の処理は、図７を用いて説明した処理と同様であるので、ここでは説明を割愛する。
【０１００】
＜ＳＴＥＰ１６０６：ゼロ認定幅ＷＴＨ設定＞
ＳＴＥＰ７０５で算出した変動量に応じて適応的にゼロ認定幅ＷＴＨを設定する。図１７はＳＴＥＰ１６０６におけるＷＴＨ設定を説明する図であり、横軸は変動量、縦軸はＷＴＨを示している。平坦の可能性が高い第７閾値より小さい変動量の場合は、平坦部におけるノイズを除去するため小さめの値ＷＴＨ＝ＷＴＨ２を設定する。エッジの可能性が高い第８閾値より大きい変動量の場合は、ノイズにより必要以上のゼロ認定をし、その結果網点判定となり、エッジ強調処理が実行されなくなってしまうのを防ぐために、大きめの値ＷＴＨ＝ＷＴＨ１を設定する。第７閾値以上且つ第８閾値以下の変動量の場合は、処理切り換えを目立ち難くする為に変動量＝第７閾値のときＷＴＨ＝ＷＴＨ２、変動量＝第８閾値のときＷＴＨ＝ＷＴＨ１となるよう変動量毎に異なるＷＴＨを適応的に設定する。具体的には図１７の参照や以下の式（１１）によって適応的に設定できる。
Ｆｅ  ＝  （変動量−第７閾値）／（第８閾値−第７閾値）      ・・・式（１１）
【０１０１】
＜ＳＴＥＰ７０９：３値化処理＞
ＳＴＥＰ１６０６で決定されたゼロ認定幅ＷＴＨを利用し、処理領域内のＳＴＥＰ７０２で抽出した４方向について３値化処理を実行する。この３値化処理内で行われる、ゼロ認定処理において、ＷＴＨが利用され、Ｌの差分Ｇｒｄの絶対値がＷＴＨよりも小さい場合は、ゼロと認定される。
｜Ｇｒｄ｜  ＜ ＷＴＨ        ・・・  ゼロ認定
尚、この後の処理は、図１３のＳＴＥＰ７１０、ＳＴＥＰ１３１１〜１３１８と同様であるので、同じ処理については同じ符号を付して説明を割愛する。
【０１０２】
以上、本実施形態によれば、変動回数の計測時にあらかじめ設定しておいたしきい値を利用して３値化処理を行い、その結果に基づいて変動回数を計測、それを利用し画像補正を行うことで、より好適な補正結果が得られる。さらに、３値化処理に用いるしきい値を、平坦部とエッジ部間で連続的に変化させることで、精度良く信号値のばらつきを排除すると同時に処理の切り換え部に発生する画像弊害を防止できる。また、しきい値付近で発生する処理の切り換わりによる画像弊害を防止することも可能である。
【０１０３】
［第４実施形態］
上述の第２及び第３実施形態では、画像補正としてフィルタによるエッジ強調処理を例に挙げた。それに対し、本実施形態では、補正処理で適用する処理量をゼロ交差点数から求める。つまり、変動回数は画像の周波数を表しており、これを利用することは、特に文字部への処理に効果的である。そこで、本実施形態では、文字部への処理として有効となってくる補正処理として、置換処理を行なう。他の構成及び作用については、上記第１実施形態と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【０１０４】
（置換処理）
図１８に補正処理として、置換処理を用いた場合のフローチャートを示す。尚、一部の処理は、第３実施形態の図１６における一部の処理と同様であり、同じ処理については同じ符号を付して説明を割愛する。
【０１０５】
＜ＳＴＥＰ１８０９：最大最小輝度位置判定＞
ＳＴＥＰ７０２で抽出した４方向の内、ＳＴＥＰ７０４で判定したエッジ方向について、Ｌの７画素から最大Ｌと最小Ｌの画素位置を判定する。
【０１０６】
＜ＳＴＥＰ１８１０：変動加速度算出＞
ＳＴＥＰ７０４で判定したエッジ方向について、ＳＴＥＰ７０３で算出したエッジ方向のＧｒｄから３画素の変動加速度Ｌａｐを算出する。変動加速度の算出方法は式（１５）である。但し、画素Ｇｒｄ（ｉ）の前画素をＧｒｄ（ｉ−１）と後画素Ｇｒｄ（ｉ＋１）とする。図８（ｄ１）と図８（ｄ２）は夫々図８（ｂ１）と図８（ｂ２）のＧｒｄに対して式（１５）を適用して求めたＬａｐを示している。
Ｌａｐ（ｉ）  ＝  Ｇｒｄ（ｉ＋１）  −  Ｇｒｄ（ｉ−１）      ・・・式（１５）
尚、変動加速度の算出方法はこれに限らず、Ｇｒｄの隣接同士の差分でもよい。
【０１０７】
＜ＳＴＥＰ１８１１：置換画素位置判定＞
ＳＴＥＰ１８０９で判定した最大Ｌと最小Ｌの画素位置と、ＳＴＥＰ１８１０で算出した変動加速度Ｌａｐから置換画素位置を判定する。図８のようにＬａｐの符号が＋の場合は注目画素のＬは最大Ｌよりも最小Ｌに値の大きさが近く、Ｌａｐの符号が−の場合は注目画素のＬは最小Ｌよりも最大Ｌに値の大きさが近い傾向がある。そこで、表１に示すようにＬａｐの符号に対して置換画素位置を判定し、置換を行う。
【０１０８】
尚、表１のように置換画素位置を判定するが、注目画素のＬａｐが０となるエッジ中心の扱いについては表１に限るものではなく、注目画素のＬａｐが０であれば、最大Ｌの画素位置にしてもよいし、また逆に最小Ｌの画素位置にしてもよい。
【０１０９】
【表１】
2008011267.tif 000003
【０１１０】
＜ＳＴＥＰ１８１２：置換量算出＞
ＳＴＥＰ１８１１で判定した置換画素位置の画素値を用いて置換量を算出する。ＳＴＥＰ７０１で設定したＲＧＢの７×７領域からＳＴＥＰ１８１１で判定した置換画素位置のＲＧＢ値を抽出する。注目画素値をＮ０とし、置換画素位置の画素値をＣ０とし、置換量をΔＣとすると、ΔＣは式（１９）を使って算出できる。
ΔＣ  ＝  Ｃ０−Ｎ０      ・・・式（１９）
【０１１１】
＜ＳＴＥＰ１８１３：置換強度Ｃｌ設定＞
ＳＴＥＰ１８１０で算出した変動加速度の絶対値に応じて適応的に置換強度Ｃｌを設定する。図１９（ａ）はＳＴＥＰ１８１３におけるＣｌ設定を説明する図であり、横軸は変動加速度絶対値、縦軸はＣｌを示している。エッジ中心付近である第９閾値より小さい変動加速度の場合は、置換しない為にＣｌを０に設定する。エッジ中心付近を置換しないように設定するのはジャギー発生を目立たなくする目的である。エッジ中心から離れた第１０閾値より大きい変動加速度絶対値の場合は、置換する為にＣｌを１に設定する。第９閾値以上且つ第１０閾値以下の変動加速度分絶対値の場合は、処理の切り換えを目立ち難くする為に変動加速度絶対値＝第９閾値のときＣｌ＝０、変動加速度絶対値＝第９閾値のときＣｌ＝１となるように変動加速度絶対値毎に異なるＣｌを適応的に設定する。具体的には図１９（ａ）の参照や以下の式（１６）によって適応的に設定できる。
Ｃｌ  ＝  （変動加速度絶対値−第９閾値）／（第１０閾値−第９閾値）・・・式（１６）
【０１１２】
＜補正処理ＳＴＥＰ１８１４：Ｃｌによる置換量補正＞
ＳＴＥＰ１８１２で算出した置換量ΔＣをＳＴＥＰ１８１３で設定した置換強度Ｃｌで補正する。補正した置換量ΔＣｌは式（２０）を使って算出する。
ΔＣｌ  ＝  Ｃｌ×ΔＣ      ・・・式（２０）
ＳＴＥＰ１８１４によって、ジャギー発生を抑えた置換が施される。
【０１１３】
＜ＳＴＥＰ１８１５：置換強度Ｃｚ設定＞
ＳＴＥＰ７１０で算出した変動回数に応じて適応的に置換強度Ｃｚを設定する。第１１閾値と第１２閾値を使い、図１９（ｂ）の特性でＣｚを適応的に設定する。変動回数が第１１閾値より小さい太線の場合はＣｚ＝１、第１２閾値より大きい細線や網点の場合はＣｚ＝０、第１１閾値以上且つ第１２閾値以下の場合は式（１７）によって適応的に設定できる。
Ｃｚ  ＝  （第１２閾値−変動回数）／（第１２閾値−第１１閾値）  ・・・式（１７）
【０１１４】
＜補正処理ＳＴＥＰ１８１６：Ｃｚによる置換量補正＞
ＳＴＥＰ１８１４で算出した置換量ΔＣｌをＳＴＥＰ１８１５で設定した置換強度Ｃｚで補正する。補正した置換量ΔＣｚは式（２１）を使って算出する。
ΔＣｚ  ＝  Ｃｚ×ΔＣｌ    ・・・式（２１）
ＳＴＥＰ１８１６によって、太線は置換を強くし、細線は置換を弱くしてジャギー発生を抑えた置換を施すことができる。
【０１１５】
＜ＳＴＥＰ１８１７：置換強度Ｃｅ設定＞
ＳＴＥＰ７０５で算出した変動量に応じて適応的に置換強度Ｃｅを設定する。第１３閾値と第１４閾値を使い、ＳＴＥＰ１３１６と同様に図１９（ｃ）の特性でＣｅを適応的に設定する。変動量が第１３閾値より小さいの場合はＣｅ＝０、第１４閾値より大きい場合はＣｅ＝１、第１３閾値以上且つ第１４閾値以下の場合は式（１８）によって適応的に設定できる。
Ｃｅ  ＝  （変動量−第１３閾値）／（第１４閾値−第１３閾値）  ・・・式（１８）
【０１１６】
＜ＳＴＥＰ１８１８：Ｃｅによる置換量補正＞
ＳＴＥＰ１８１６で算出した置換量ΔＣｚをＳＴＥＰ１８１７で設定した置換強度Ｃｅで補正する。補正した置換量ΔＣｅは式（２２）を使って算出する。
ΔＣｅ  ＝  Ｃｅ×ΔＣｚ      ・・・式（２２）
ＳＴＥＰ１８１８によって、文字等のエッジ部は比較的強く置換することでシャープ感を向上し、平坦部は比較的弱く置換することで荒れを防止する。
【０１１７】
＜ＳＴＥＰ１８１９：置換処理＞
ＳＴＥＰ１８１８で算出した置換量ΔＣｅを式（２３）に示すように注目画素のエッジ強調フィルタ値Ｎｅに加算することによって、フィルタと置換によるエッジ強調した注目画素値Ｎｃを算出する。
Ｎｃ  ＝  Ｎｅ＋ΔＣｅ      ・・・式（２３）
尚、Ｎｃを所望のレンジにクリップする処理を入れてもよい。
【０１１８】
以上説明したように、変動回数の計測を置換処理に適用することで、読取りによるばらつきを適正に補正し、それを反映したパラメータを設定することにより、置換処理を効率的に適用できる。置換処理では、エッジ強調フィルタではエッジ付近に発生しまい縁取りができてしまうオーバーシュート、アンダーシュートを防止することができ、文字部には効果的に作用する。さらに連続的な置換処理としているため、置換処理で問題となるエッジ部のジャギーも回避することが可能である。
【０１１９】
［第５実施形態］
上述の第２及び第３実施形態では、画像補正としてフィルタによるエッジ強調処理を例に挙げた。それに対し、本実施形態では、補正処理で適用する処理量をゼロ交差点数から求める。つまり、変動回数は画像の周波数を表しており、これを利用することは、特に文字部への処理に効果的である。そこで、本実施形態では、文字部への処理として有効となってくる補正処理として、無彩色化処理を行なう。
【０１２０】
（無彩色化処理）
読取り手段により、黒文字を読取った場合、ＲとＧとＢが必ずしも同じ値を有しない。その結果として黒文字の黒濃度低下や彩度増加が発生し、品位を劣化させる要因の一つとなっている。無彩色化処理とは、ＲとＧとＢの値をより近くする処理であり、無彩色化処理の強度を無彩色化強度と呼ぶ。
【０１２１】
図２０は無彩色化処理の流れを示すフローチャートである。ここで、一部の処理は、第３実施形態の図１６における一部の処理と同様であるため、同じ処理については同じ符号を付して説明を割愛する。
【０１２２】
＜ＳＴＥＰ２００９：彩度算出＞
ＳＴＥＰ７０１で設定したＲＧＢ７×７領域の注目画素に対して彩度を算出する。注目画素を中心とする３×３領域の各色平均値を算出する。Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの平均値をＡＲ、ＡＧ、ＡＢとし、｜ＡＲ−ＡＧ｜、｜ＡＧ−ＡＢ｜、｜ＡＢ−ＡＲ｜の内、最大の値を彩度として算出する。尚、彩度算出はこれに限ったものではない。ここでは３×３領域の平均から求めたが、ＳＴＥＰ７０１で設定した処理領域サイズ内の領域から求めればよい。また、色空間をＲＧＢで求めたが、ブロックを輝度色差空間に変換して色差成分を使って輝度軸からの距離として求めてもよい。
【０１２３】
＜ＳＴＥＰ２０１０：無彩色化量算出＞
ＳＴＥＰ２００９で算出した平均値ＡＲ、ＡＧ、ＡＢを使って、式（２７）から無彩色化量ΔＫを算出する。ＡＰは、ＡＲまたＡＢのいずれかとする。
ΔＫ  ＝  ＡＧ−ＡＰ      ・・・式（２７）。
【０１２４】
＜ＳＴＥＰ２０１１：無彩色化強度Ｋｓ設定＞
ＳＴＥＰ２００９で算出した彩度に応じて適応的に無彩色化強度Ｋｓを設定する。図２１（ａ）はＳＴＥＰ２０１１におけるＫｓ設定を説明する図であり、横軸は彩度、縦軸はＫｓを示している。輝度軸付近である第１５閾値より小さい彩度の場合は、無彩色化する為にＫｓを１に設定する。輝度軸付近を無彩色化するのは、輝度軸に近い為原稿は無彩色に近い可能性が高いと判断できるからである。輝度軸から離れた第１６閾値より大きい彩度の場合は、無彩色化しない為にＫｓを０に設定する。これはカラーの可能性が高いからである。第１５閾値以上且つ第１６閾値以下の彩度の場合は、処理の切り換えを目立ち難くする為に彩度＝第１５閾値のときＫｓ＝１、彩度＝第１６閾値のときＫｓ＝０となるように彩度毎に異なるＫｓを適応的に設定する。具体的には図２１（ａ）や以下の式（２４）を用いることによって適応的に設定できる。
Ｋｓ  ＝  （第１６閾値−彩度）／（第１６閾値−第１５閾値）  ・・・式（２４）
【０１２５】
＜ＳＴＥＰ２０１２：Ｋｓによる無彩色化量補正＞
ＳＴＥＰ２０１０で算出した無彩色化量ΔＫをＳＴＥＰ２０１１で設定した無彩色化強度Ｋｓで補正する。補正した無彩色化量ΔＫｓは式（２８）を使って算出する。
ΔＫｓ  ＝  Ｋｓ×ΔＫ      ・・・式（２８）
ＳＴＥＰ２０１２によって、輝度軸付近の画像信号をより輝度軸に近づけることが可能である。
【０１２６】
＜ＳＴＥＰ２０１３：無彩色化強度Ｋｚ設定＞
ＳＴＥＰ２０１０で算出した変動回数に応じて適応的に無彩色化強度Ｋｚを設定する。第１７閾値と第１８閾値を使い、ＳＴＥＰ２５０７と同様に図２１（ｂ）の特性でＫｚを適応的に設定する。変動回数が第１７閾値より小さいの場合はＫｚ＝１、第１８閾値より大きい場合はＫｚ＝０、第１７閾値以上且つ第１８閾値以下の場合は式（２５）によって適応的に設定できる。
Ｋｚ  ＝  （第１８閾値−変動回数）／（第１８閾値−第１７閾値）  ・・・式（２５）
【０１２７】
＜ＳＴＥＰ２０１４：Ｋｚによる無彩色化量補正＞
ＳＴＥＰ２０１２で算出した無彩色化量ΔＫｓをＳＴＥＰ２０１３で設定した無彩色化強度Ｋｚで補正する。補正した無彩色化量ΔＫｚは式（２９）を使って算出する。
ΔＫｚ  ＝  Ｋｚ×ΔＫｓ    ・・・式（２９）
ＳＴＥＰ２０１４によって、変動回数が少ない文字に対しては無彩色化を比較的強くして文字を黒く、変動回数が多い網点や写真に対しては無彩色化を比較的弱くして色味の変化を抑えることができる。
【０１２８】
＜ＳＴＥＰ２０１５：無彩色化強度Ｋｅ設定＞
ＳＴＥＰ７０５で算出した変動量に応じて適応的に無彩色化強度Ｋｅを設定する。第１９閾値と第２０閾値を使い、図２１（ｃ）の特性でＫｅを適応的に設定する。変動量が第１９閾値より小さいの場合はＫｅ＝０、第２０閾値より大きい場合はＫｅ＝１、第１９閾値以上且つ第２０閾値以下の場合は式（２６）によって適応的に設定できる。
Ｋｅ  ＝  （変動量−第１９閾値）／（第２０閾値−第１９閾値）  ・・・式（２６）
【０１２９】
＜ＳＴＥＰ２０１６：Ｋｅによる無彩色化量補正＞
ＳＴＥＰ２０１４で算出した無彩色化量ΔＫｚをＳＴＥＰ２０１５で設定した無彩色化強度Ｋｅで補正する。補正した無彩色化量ΔＫｅは式（３０）を使って算出する。
ΔＫｅ  ＝  Ｋｅ×ΔＫｚ      ・・・式（３０）
ＳＴＥＰ２０１６によって、文字のようなエッジ部は無彩色化を強くして文字を黒くし、写真のようにエッジが比較的弱い画像は無彩色化を弱くして色味の変化を抑えることができる。
【０１３０】
＜ＳＴＥＰ２０１７：無彩色化処理＞
ＳＴＰＥ２０１６で算出した無彩色化量ΔＫｅを注目画素値に加算することによって、フィルタ処理と置換処理と無彩色化処理した注目画素値を算出する。尚、算出した注目画素値を所望のレンジにクリップする処理を入れてもよい。
【０１３１】
以上説明したように、本実施形態では、変動回数の計測を置換処理に適用することで、読取りによるばらつきを適正に補正し、それを反映したパラメータを設定することにより、無彩色化処理を効率的に適用できる。無彩色化処理では、輝度軸に近い画素値を持つ黒文字に対し、黒々とした品位にする効果を発揮する。
【０１３２】
尚、第４、第５実施形態では説明のために独立にそれぞれの補正処理を行なう場合を示したが、先に記載した第３実施形態のエッジ強調処理を含む３つの処理を如何様に組み合わせて実行しても良い。
【０１３３】
［他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【０１３４】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置が、供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１３５】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【０１３６】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスクがある。また、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。
【０１３７】
その他、クライアントＰＣのブラウザを用いてインターネットサイトに接続し、本発明に係るプログラムそのもの、もしくは更に自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードするという利用方法もある。また、本発明に係るプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の範疇に含まれる。  また、本発明に係るプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布してもよい。所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【０１３８】
また、プログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【０１３９】
さらに、ＰＣの機能拡張ユニットに備わるメモリに本発明に係るプログラムが書き込まれ、そのプログラムに基づき、その機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行なう場合も、本発明の範疇に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１４０】
【図１】ＭＦＰの説明図である。
【図２】ＭＦＰの制御説明図である。
【図３】ＭＦＰの画像処理のフローチャートである。
【図４】処理単位の説明図である。
【図５】処理単位の移動のフローチャートである。
【図６】３値化処理のフローチャートである。
【図７】第１実施形態の属性判定のフローチャートである。
【図８】輝度と１次微分、３値化処理、２次微分の説明図である。
【図９】４方向抽出の説明図である。
【図１０】ゼロ交差点のパターン図である。
【図１１】変動回数計測のフローチャートである。
【図１２】属性判定部のフローチャートである。
【図１３】第２実施形態の画像補正のフローチャートである。
【図１４】エッジ強調フィルタ係数の説明図である。
【図１５】エッジ強度設定の説明図である。
【図１６】第３実施形態の適応的ゼロ認定処理のフローチャートである。
【図１７】ゼロ認定幅の説明図である。
【図１８】その他の実施の形態における置換補正処理のフローチャートである。
【図１９】置換強度設定の説明図である。
【図２０】その他の実施の形態における無彩色化処理のフローチャートである。
【図２１】無彩色化強度設定の説明図である。
【図２２】ゼロ認定幅Ｗを使用しない場合（ゼロ認定幅Ｗを０に設定した場合）の変動回数を示す図である。
【図２３】ゼロ認定幅Ｗをエッジ部と平坦部で異なる値（０ではない値）に設定した場合の変動回数を示す図である。
【符号の説明】
【０１４１】
１      ＭＦＰ
３１    オートドキュメントフィーダ
１３    プリントユニット
１４    スキャニングユニット
１５    オペレーションパネル
１９    ディスプレイパネル
４２    カードスロット
４３    カメラポート
１１    ＣＰＵ
１２    画像処理部
１６    ＲＯＭ
１７    ＲＡＭ
１８    不揮発性ＲＡＭ
１９    ディスプレイユニット
２０    センサユニット
２１    ドライブユニット
２２    カードインターフェイス
２３    カメラインターフェイス
２４    ＰＣインターフェイス
【図１】
2008011267.tif 000004
【図２】
2008011267.tif 000005
【図３】
2008011267.tif 000006
【図４】
2008011267.tif 000007
【図５】
2008011267.tif 000008
【図６】
2008011267.tif 000009
【図７】
2008011267.tif 000010
【図８】
2008011267.tif 000011
【図９】
2008011267.tif 000012
【図１０】
2008011267.tif 000013
【図１１】
2008011267.tif 000014
【図１２】
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【図１３】
2008011267.tif 000016
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2008011267.tif 000020
【図１８】
2008011267.tif 000021
【図１９】
2008011267.tif 000022
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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