(57)【要約】【課題】ライン単位で画素の属性を判別して画像処理を行う画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、画像読取装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体の提供。【解決手段】初期化を行った後（Ｓ１１）、原稿の読取開始位置、読取終了位置、画像処理を行うための拡大率、処理対象位置などの情報から有効画像領域を認識する（Ｓ１２）。次いで、１ラインのカラー画素数をカウントしてメモリに出力し（Ｓ１６）、有効画像領域の後端ラインまで集計した場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、有効画像領域の１つ前のラインにおけるカウント数Ｎ１と有効画像領域の後端ラインにおけるカウント数Ｎ２との差分を算出し（Ｓ１９）、差分と所定の閾値との比較を行う（Ｓ２０）。差分が閾値以上である場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、カラー画像であると判断し（Ｓ２１）、差分が閾値より小さい場合（Ｓ２０：ＮＯ）、モノクロ画像であると判断する（Ｓ２２）。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理方法において、
判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込み、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別して、属性の判別がなされた画素を計数し、前記画像について処理を施すべき領域を設定し、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を算出し、算出した差分に基づいて前記領域の属性を判別し、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施すことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理方法において、
判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込み、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別して、属性の判別がなされた画素を主走査方向に分割されたカラム毎に計数し、前記画像について処理を施すべき領域を設定し、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を、設定した領域に含まれるカラム毎に算出し、算出したカラム毎の差分の総和に基づいて前記領域の属性を判別し、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施すことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理方法において、
判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込み、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別して、属性の判別がなされた画素を主走査方向に予め設定された複数の有効画像領域毎に計数し、前記画像について処理を施すべき領域を設定し、設定した領域に対応する計数結果に対して設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を算出し、算出した差分の総和に基づいて前記領域の属性を判別し、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施すことを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理装置において、
判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込む手段と、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別する手段と、前記属性の判別がなされた画素を計数する手段と、前記画像について処理を施すべき領域を設定する手段と、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を算出する手段と、算出した差分に基づいて前記領域の特徴を判別する手段と、該手段による判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理装置において、
判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込む手段と、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別する手段と、前記属性の判別がなされた画素を主走査方向に分割されたカラム毎に計数する手段と、前記画像について処理を施すべき領域を設定する手段と、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を、設定した領域に含まれるカラム毎に算出する手段と、算出したカラム毎の差分の総和に基づいて前記設定した領域の特徴を判別する手段と、該手段による判別結果に応じた処理を前記設定した領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
複数の領域に対する特徴を夫々判別する手段と、前記複数の領域に対して判別された判別結果を夫々記憶する手段と、判別結果に応じた処理を各領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理装置において、
判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込む手段と、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別する手段と、前記属性の判別がなされた画素を主走査方向に予め設定された複数の有効画像領域毎に計数する手段と、前記画像について処理を施すべき領域を設定する手段と、設定した領域に対応する計数結果に対して設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を算出する手段と、算出した差分の総和に基づいて前記設定した領域の特徴を判別する手段と、該手段による判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
複数の有効画像領域に対する特徴を夫々判別する手段と、前記複数の有効画像領域に対して判別された判別結果を夫々記憶する手段と、記憶された判別結果のうち何れの判別結果を用いるかを判定する手段と、判定された判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画素の属性は、画素の有彩、無彩であることを特徴とする請求項４から請求項８の何れか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記有彩と判別された画素数の差分と所定値との大小を比較する手段を備え、前記有彩と判別された画素数の差分が前記所定値より大きい場合、前記画像が有彩色の画像であると判別し、前記差分が前記所定値より小さい場合、前記画像が無彩色の画像であると判別するようにしてあることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記画素の属性は、画素が文字領域、網点領域を含む複数の領域の何れに属するかを示す領域分離結果であることを特徴とする請求項４から請求項８の何れか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記画素が属する領域毎の画素数の差分と領域毎に設けられた所定値との大小を比較する手段を備え、前記領域毎の画素数の差分が前記領域毎に設けられた所定値との比較に基づいて原稿種別の判別を行うようにしてある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】
前記画素の属性は、画素が下地領域であるか否かの判定結果であることを特徴とする請求項４から請求項８の何れか１つに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記画素が属する階級値のカウント数の差分と所定値との大小を比較する手段を備え、比較結果に基づいて下地を判別するようにしてあることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理装置において、
判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込む手段と、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す複数の特徴量を算出し、算出した複数の特徴量に基づいて画素の複数の属性を判別する手段と、夫々属性の判別がなされた画素を計数する手段と、前記画像について処理を施すべき領域を設定する手段と、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した、夫々の属性の判別がなされた画素数の差分を算出する手段と、算出した差分に基づいて前記領域の複数の特徴を判別する手段と、該手段による判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
請求項４から請求項１５の何れか１つに記載の画像処理装置と、該画像処理装置によって画像処理が施された画像をシート上に形成する手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項１７】
原稿から画像を読み取る手段と、読み取った画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う請求項４から請求項１５の何れか１つに記載の画像処理装置とを備えることを特徴とする画像読取装置。
【請求項１８】
コンピュータに、画像の属性を判別させ、判別結果に応じた処理を行わせるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、複数の画素からなるラインから該ラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出させるステップと、コンピュータに、算出させた特徴量に基づいて画素の属性を判別させ、属性の判別がなされた画素を計数させるステップと、コンピュータに、前記画像について処理を施すべき領域を設定させるステップと、コンピュータに、設定させた領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出させた属性の判別がなされた画素数の差分を算出させるステップと、コンピュータに、算出させた差分に基づいて前記領域の属性を判別させ、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施させるステップとを有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１９】
画像の属性を判別させ、判別結果に応じた処理を行わせるコンピュータプログラムが記録されているコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体において、
コンピュータに、複数の画素からなるラインから該ラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出させるステップと、コンピュータに、算出させた特徴量に基づいて画素の属性を判別させ、属性の判別がなされた画素を計数させるステップと、コンピュータに、前記画像について処理を施すべき領域を設定させるステップと、コンピュータに、設定させた領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出させた属性の判別がなされた画素数の差分を算出させるステップと、コンピュータに、算出させた差分に基づいて前記領域の属性を判別させ、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施させるステップとを有するコンピュータプログラムが記録されていることを特徴とするコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ライン単位で画素の属性を判別して画像処理を行う画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、画像読取装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル複写機やデジタル複合機などの画像形成装置において、読み込んだ個々の原稿に適した画像処理方法で画像処理を行うために、これらの原稿がカラー原稿か白黒原稿かを判定するオートカラーセレクト処理（以下、ＡＣＳ処理（ＡＣＳ : Auto Color Selection ）と記載）を行うことがある（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
従来では、各画素毎にカラー画素であるかモノクロ画素であるかを判別し、与えられる画素順で所定数以上の連続するカラー画素の存在が検知されると、この連続カラー画素分をカラーブロックと認識し、１ライン中に所定数以上のカラーブロックが存在していれば、そのラインをカラーラインとして計数する。そして、原稿中のカラーラインが所定数存在していればカラー画像と判断し、そうでない場合はモノクロ画像と判断していた。
【０００４】
このようなＡＣＳ処理は、全領域に対して行う場合と、読み込まれた原稿の部分領域に対して行う場合とで結果が異なることがあるため、出力する画像領域に相当する有効画像領域に対してのみＡＣＳ処理を行うことが望ましい。
【０００５】
図２９及び図３０は有効画像領域に依存して判定結果が異なる例を説明する説明図である。図２９は白黒画素とカラー画素とを有する原稿に対して、原稿全体にＡＣＳ処理を行う場合の例である。原稿全体の画素数に対して判定基準以上の割合でカラー画素を有しており、カラー原稿と判定される。図３０に示した原稿は、図２９に示した原稿と同一の原稿であるが、左半分の領域のみに対してＡＣＳ処理を行う場合の例である。原稿全体としてはカラー画素を有しているが、有効画像領域にはカラー画素が判定基準以上の割合で存在していないので、白黒原稿と判定される。
【０００６】
また、同様に出力する有効画像領域に対してのみ行う画像認識処理として原稿判定処理、下地色認識処理がある。スキャナから読み込んだ原稿に対して原稿判定処理を行う場合、プレスキャンを行い、有効画像領域のライン画像データに対して、立ち上がり及び立ち下がりまでの高濃度部分の画素数の差の平均値と、立ち下がりから立ち上がりまでの低濃度部分の画素数を求め、隣り合う低濃度部分の画素数の差の平均値の和という特徴量を求めることで文字画素であるかどうかを判定し、領域内の全画素数に対して文字画素がある閾値以上の割合で存在すれば文字原稿、そうでなければ写真原稿などとして認識する方法がある（例えば、特許文献２を参照）。
【特許文献１】特開平４−２８２９６８号公報
【特許文献２】特開２００２−１２５１２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載されたＡＣＳ判定処理、特許文献２に記載された原稿判別処理は何れも原稿台に原稿を置き、原稿全体の画像データを読み取ってＡＣＳ判定や原稿種別の判定を行うことを想定した処理である。例えば、原稿自動送り装置によって原稿をライン単位で読み取って処理を行う場合を考えると、原稿の有効画像領域は、原稿の後端を検知したときに確定され、一度原稿全体を読み込み有効画像領域が確定した後にならないとＡＣＳ処理や原稿種別の判別を開始することができないという問題がある。
【０００８】
図３１は原稿自動送り装置によって原稿をライン単位で読み取る場合の処理を説明する説明図である。原稿が自動原稿送り装置を備えたラインスキャナにより読み込まれる場合、スキャンの副走査方向に対して、後端から特定の画素幅ｙ分の領域ＣＤＥＦを有効画像領域とするためには、後端の位置及び特定画素幅ｙが必要である。ｙは出力画像サイズや倍率などから計算されるため、原稿を読み込む以前に確定することができる。しかし、領域ＣＤＥＦはラインスキャナの原稿端検知センサにより原稿の後端が検知されるまで確定できない。すなわち、少なくとも後端が確定するまでに読み込んだデータをメモリなどに格納しておき、確定した後にメモリから画像データを再度読み出して有効画像領域のみに対してＡＣＳ処理を行う必要があるという問題点を有している。
【０００９】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した特徴量の差分を算出し、算出した差分に基づいて領域の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う構成とすることにより、プレスキャンや画像データをメモリに蓄積することなく認識処理を開始することができる画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、画像読取装置、コンピュータプログラム、該コンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る画像処理方法は、画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理方法において、判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込み、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別して、属性の判別がなされた画素を計数し、前記画像について処理を施すべき領域を設定し、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を算出し、算出した差分に基づいて前記領域の属性を判別し、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施すことを特徴とする。
【００１１】
本発明にあっては、画像データの入力開始時に画像の副走査方向サイズが不明であっても、プレスキャンや画像データをメモリに蓄積することなく認識処理の開始が可能となる。また、画像サイズが確定した後（画像データ入力完了時）に設定した画像領域に相当する判別結果の再集計を行う際、１ライン毎に該当ラインのみの集計結果を保存する場合に比べて再集計処理に係る処理量が軽減される。
【００１２】
本発明に係る画像処理方法は、画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理方法において、判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込み、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別して、属性の判別がなされた画素を主走査方向に分割されたカラム毎に計数し、前記画像について処理を施すべき領域を設定し、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を、設定した領域に含まれるカラム毎に算出し、算出したカラム毎の差分の総和に基づいて前記領域の属性を判別し、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施すことを特徴とする。
【００１３】
本発明にあっては、主走査方向についても分割して判別結果を求めるため、画像データを一旦ハードディスク等に格納した後、格納されている画像データを用いて、有効画像領域を変更して再度処理を行う場合（例えば、枠消し処理を行う場合）、新たに設定された有効画像領域に対する認識処理を行うことができる。
【００１４】
本発明に係る画像処理方法は、画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理方法において、判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込み、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別して、属性の判別がなされた画素を主走査方向に予め設定された複数の有効画像領域毎に計数し、前記画像について処理を施すべき領域を設定し、設定した領域に対応する計数結果に対して設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を算出し、算出した差分の総和に基づいて前記領域の属性を判別し、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施すことを特徴とする。
【００１５】
本発明にあっては、必要となるカラムの数に対して有効画像領域の数が少ない場合、計数結果の保存に必要となるメモリ量を削減することができる。
【００１６】
本発明に係る画像処理装置は、画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理装置において、判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込む手段と、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別する手段と、前記属性の判別がなされた画素を計数する手段と、前記画像について処理を施すべき領域を設定する手段と、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を算出する手段と、算出した差分に基づいて前記領域の特徴を判別する手段と、該手段による判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
本発明にあっては、画像データの入力開始時に画像の副走査方向サイズが不明であっても、プレスキャンや画像データをメモリに蓄積することなく認識処理の開始が可能となる。また、画像サイズが確定した後（画像データ入力完了時）に設定した画像領域に相当する判別結果の再集計を行う際、１ライン毎に該当ラインのみの集計結果を保存する場合に比べて再集計処理に係る処理量が軽減される。
【００１８】
本発明に係る画像処理装置は、画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理装置において、判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込む手段と、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別する手段と、前記属性の判別がなされた画素を主走査方向に分割されたカラム毎に計数する手段と、前記画像について処理を施すべき領域を設定する手段と、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を、設定した領域に含まれるカラム毎に算出する手段と、算出したカラム毎の差分の総和に基づいて前記設定した領域の特徴を判別する手段と、該手段による判別結果に応じた処理を前記設定した領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする。
【００１９】
本発明にあっては、主走査方向についても分割して判別結果を求めるため、画像データを一旦ハードディスク等に格納した後、格納されている画像データを用いて、有効画像領域を変更して再度処理を行う場合（例えば、枠消し処理を行う場合）、新たに設定された有効画像領域に対する認識処理を行うことができる。
【００２０】
本発明に係る画像処理装置は、複数の領域に対する特徴を夫々判別する手段と、前記複数の領域に対して判別された判別結果を夫々記憶する手段と、判別結果に応じた処理を各領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする。
【００２１】
本発明にあっては、有効画像領域に対する判別結果を求めておき、判別結果のみを保存しておくことで、ライン単位で判別された画素数を保存する場合に比べてデータ量を少なくすることができる。
【００２２】
本発明に係る画像処理装置は、画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理装置において、判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込む手段と、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて画素の属性を判別する手段と、前記属性の判別がなされた画素を主走査方向に予め設定された複数の有効画像領域毎に計数する手段と、前記画像について処理を施すべき領域を設定する手段と、設定した領域に対応する計数結果に対して設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した属性の判別がなされた画素数の差分を算出する手段と、算出した差分の総和に基づいて前記設定した領域の特徴を判別する手段と、該手段による判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明にあっては、必要となるカラムの数に対して有効画像領域の数が少ない場合、計数結果の保存に必要となるメモリ量を削減することができる。
【００２４】
本発明に係る画像処理装置は、複数の有効画像領域に対する特徴を夫々判別する手段と、前記複数の有効画像領域に対して判別された判別結果を夫々記憶する手段と、記憶された判別結果のうち何れの判別結果を用いるかを判定する手段と、判定された判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする。
【００２５】
本発明にあっては、有効画像領域に対する判別結果を求めておき、判別結果のみを保存しておくことで、ライン単位で判別された画素数を保存する場合に比べてデータ量を少なくすることができる。
【００２６】
本発明に係る画像処理装置は、前記画素の属性は、画素の有彩、無彩であることを特徴とする。
【００２７】
本発明にあっては、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した特徴量の差分をとることにより、判別対象の画像が有彩色の画像であるか否かが判別される。
【００２８】
本発明に係る画像処理装置は、前記有彩と判別された画素数の差分と所定値との大小を比較する手段を備え、前記有彩と判別された画素数の差分が前記所定値より大きい場合、前記画像が有彩色の画像であると判別し、前記差分が前記所定値より小さい場合、前記画像が無彩色の画像であると判別するようにしてあることを特徴とする。
【００２９】
本発明にあっては、有効画像領域が確定する前から判別処理を開始し、有効画像領域が確定した後で再集計することにより画像の有彩無彩判定処理の効率性が向上する。
【００３０】
本発明に係る画像処理装置は、前記画素の属性は、画素が文字領域、網点領域を含む複数の領域の何れに属するかを示す領域分離結果であることを特徴とする。
【００３１】
本発明にあっては、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した特徴量の差分をとることにより、判別対象の画像が、文字・網点画像であるか、又は下地・印画紙画像であるかが判別される。
【００３２】
本発明に係る画像処理装置は、前記画素が属する領域毎の画素数の差分と領域毎に設けられた所定値との大小を比較する手段を備え、前記領域毎の画素数の差分が前記領域毎に設けられた所定値との比較に基づいて原稿種別の判別を行うようにしてあることを特徴とする。
【００３３】
本発明にあっては、有効画像領域が確定する前から判別処理を開始し、有効画像領域が確定した後で再集計することにより原稿種別判定処理の効率性が向上する。
【００３４】
本発明に係る画像処理装置は、前記画素の属性は、画素が下地領域であるか否かの判定結果であることを特徴とする。
【００３５】
本発明にあっては、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した特徴量の差分をとることにより、判別対象の画像の下地色が判別される。
【００３６】
本発明に係る画像処理装置は、前記画素が属する階級値のカウント数の差分と所定値との大小を比較する手段を備え、比較結果に基づいて下地を判別するようにしてあることを特徴とする。
【００３７】
本発明にあっては、有効画像領域が確定する前から判別処理を開始し、有効画像領域が確定した後で再集計することにより下地判定処理の効率性が向上する。
【００３８】
本発明に係る画像処理装置は、画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う画像処理装置において、判別対象の画像を複数の画素からなるライン毎に順次読み込む手段と、読み込んだラインを構成する画素の特徴を表す複数の特徴量を算出し、算出した複数の特徴量に基づいて画素の複数の属性を判別する手段と、夫々属性の判別がなされた画素を計数する手段と、前記画像について処理を施すべき領域を設定する手段と、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した、夫々の属性の判別がなされた画素数の差分を算出する手段と、算出した差分に基づいて前記領域の複数の特徴を判別する手段と、該手段による判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施す手段とを備えることを特徴とする。
【００３９】
本発明にあっては、前述のオートカラーセレクト処理、原稿種別の判別処理、下地判定処理を組み合わせた場合においても判定処理の効率性を向上させることができる。
【００４０】
本発明に係る画像形成装置は、前述した発明の何れか１つに記載の画像処理装置と、該画像処理装置によって画像処理が施された画像をシート上に形成する手段とを備えることを特徴とする。
【００４１】
本発明にあっては、プリンタ装置、デジタル複合機の一機能として利用可能である。
【００４２】
本発明に係る画像読取装置は、原稿から画像を読み取る手段と、読み取った画像の属性を判別し、判別結果に応じた処理を行う前述した発明の何れか１つに記載の画像処理装置とを備えることを特徴とする。
【００４３】
本発明にあっては、スキャナ装置、デジタル複合機の一機能として利用可能である。
【００４４】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、画像の属性を判別させ、判別結果に応じた処理を行わせるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、複数の画素からなるラインから該ラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出させるステップと、コンピュータに、算出させた特徴量に基づいて画素の属性を判別させ、属性の判別がなされた画素を計数させるステップと、コンピュータに、前記画像について処理を施すべき領域を設定させるステップと、コンピュータに、設定させた領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出させた属性の判別がなされた画素数の差分を算出させるステップと、コンピュータに、算出させた差分に基づいて前記領域の属性を判別させ、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施させるステップとを有することを特徴とする。
【００４５】
本発明にあっては、前述の画像処理装置がコンピュータにより実現される。
【００４６】
本発明に係る記録媒体は、画像の属性を判別させ、判別結果に応じた処理を行わせるコンピュータプログラムが記録されているコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体において、コンピュータに、複数の画素からなるラインから該ラインを構成する画素の特徴を表す特徴量を算出させるステップと、コンピュータに、算出させた特徴量に基づいて画素の属性を判別させ、属性の判別がなされた画素を計数させるステップと、コンピュータに、前記画像について処理を施すべき領域を設定させるステップと、コンピュータに、設定させた領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出させた属性の判別がなされた画素数の差分を算出させるステップと、コンピュータに、算出させた差分に基づいて前記領域の属性を判別させ、判別結果に応じた処理を前記領域内の画像に対して施させるステップとを有するコンピュータプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００４７】
本発明にあっては、記録媒体から読出された画像処理プログラムによって、前述の画像処理装置がコンピュータにより実現される。
【発明の効果】
【００４８】
本発明による場合は、画像データの入力開始時に画像の副走査方向サイズが不明であっても、プレスキャンや画像データをメモリに蓄積することなく認識処理を開始することができる。また、画像サイズが確定した後（画像データ入力完了時）に設定した画像領域に相当する判別結果の再集計を行う際、１ライン毎に該当ラインのみの集計結果を保存する場合に比べて再集計処理に係る処理量を軽減することができる。
【００４９】
本発明による場合は、主走査方向についても分割して判別結果を求めるため、画像データを一旦ハードディスク等に格納した後、格納されている画像データを用いて、有効画像領域を変更して再度処理を行う場合（例えば、枠消し処理を行う場合）、新たに設定された有効画像領域に対する認識処理を行うことができる。
【００５０】
本発明による場合は、必要となるカラムの数に対して有効画像領域の数が少ない場合、計数結果の保存に必要となるメモリ量を削減することができる。
【００５１】
本発明による場合は、有効画像領域に対する判別結果を求めておき、判別結果のみを保存しておくことで、ライン単位で判別された画素数を保存する場合に比べてデータ量を少なくすることができる。
【００５２】
本発明による場合は、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した特徴量の差分をとることにより、判別対象の画像が有彩色の画像であるか否かを判別することができる。
【００５３】
本発明による場合は、有効画像領域が確定する前から判別処理を開始し、有効画像領域が確定した後で再集計することにより原稿種別判定処理の効率性を向上させることができる。
【００５４】
本発明による場合は、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した特徴量の差分をとることにより、判別対象の画像が、文字・網点画像であるか、又は下地・印画紙画像であるかを判別することができる。
【００５５】
本発明による場合は、設定した領域の直前のライン及び後端のラインの夫々から算出した特徴量の差分をとることにより、判別対象の画像の下地色を判別することができる。
【００５６】
本発明による場合は、プリンタ装置、デジタル複合機の一機能として利用することができる。
【００５７】
本発明による場合は、スキャナ装置、デジタル複合機の一機能として利用することができる。
【００５８】
本発明による場合は、前述の画像処理装置をコンピュータにより実現することができる。
【００５９】
本発明による場合は、記録媒体から読出された画像処理プログラムによって、前述の画像処理装置をコンピュータにより実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６０】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
実施の形態１．
図１は本発明に係る画像処理装置を備える画像処理システムの内部構成を説明するブロック図である。実施の形態１に係る画像処理システムは、操作パネル１、画像入力装置３、画像処理装置５Ａ、画像出力装置７を備える。
【００６１】
操作パネル１は、液晶表示装置、各種スイッチ等からなり、ユーザに報知すべき情報の表示、ユーザによる各種選択操作等を受付ける。
【００６２】
画像入力装置３は、原稿の画像を光学的に読み取る読取手段であり、読取用の原稿に光を照射する光源、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）のようなイメージセンサ等を備えて
いる。
【００６３】
図２は画像入力装置３の構成を示す模式図である。画像入力装置３は、上部筐体５１０で構成される原稿搬送部、下部筐体５６０で構成されるスキャナ部などを備える。上部筐体５１０には、原稿トレイ５１１に載置された原稿の検知を行う原稿セットセンサ５１４、原稿を１枚ずつ搬送するための呼込みローラ５１２、原稿上の画像を読み取るために原稿を搬送する搬送ローラ５１３ａ、５１３ｂ、原稿の排出を行う原稿排出ローラ５０、排出される原稿を検知する原稿排出センサ５６７などが設けられている。搬送ローラ（整合ローラ）５１３ｂは、駆動軸に電磁クラッチ（図示せず）を備えており、駆動モータ（図示せず）からの駆動力の伝達を制御できるようになっており、原稿のない状態では停止している。そして、原稿の先端が給送タイミングセンサ５１５に接触し、このセンサから所定の信号が伝達されたときに、原稿を下流側に搬送する方向に回動するように設定されている。搬送ローラ５１３ｂは、停止した状態で、上流側より搬送された原稿の先端が、搬送ローラ５１３ｂのニップ部に付き当たり、原稿に所定の撓みを形成した後に、下流側に原稿を搬送するように回動する。この際に、搬送ローラ５１３ｂのニップ部により、原稿の先端が搬送方向に直角となるように整合される。
【００６４】
下部筐体５６０には、載置台５６１の下面に沿って平行に往復移動する走査ユニット５６２、５６３、結像レンズ５６４、及び光電変換素子であるＣＣＤラインセンサ５６５、排出トレイ５６６などが設けてある。走査ユニット５６２は、原稿トレイ５１１から搬送される原稿、あるいは、載置台５６１に載置された原稿に光を照射するための光源５６２ａ（例えば、ハロゲンランプなど）、原稿で反射された光を所定の光路に導くためのミラー５６２ｂなどを備えている。また、走査ユニット５６３は、原稿で反射された光を所定の光路に導くためのミラー５６３ａ、５６３ｂなどを備えている。
【００６５】
結像レンズ５６４は、走査ユニット５６３から導かれた反射光をＣＣＤラインセンサ５６５上の所定の位置に結像させる。ＣＣＤラインセンサ５６５は、結像された光像を光電変換して電気信号を出力する。すなわち、原稿（例えば、原稿の表面）から読み取ったカラー画像に基づいて、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各色成分に色分解したデータ（ＲＧＢ信号）を画像処理装置５Ａへ出力する。このとき、画像入力装置３は副走査方向に１ラインずつ読み取ったデータを画像処理装置５Ａへ出力する。また、図３に示すように給送タイミングセンサ５１５から出力される信号、すなわち、原稿の読取開始信号及び読取終了信号を画像処理装置５Ａに通知する。
【００６６】
画像処理装置５Ａは、画像入力装置３から出力されるアナログ電気信号をデジタル電気信号に変換した後、適宜の画像処理を行い、得られた画像データを画像出力装置７へ出力する。なお、画像処理装置５Ａの内部構成、動作等については後に詳述することとする。
【００６７】
画像出力装置７は、画像処理装置５Ａが出力する画像信号に基づいて用紙、ＯＨＰフィルム等のシート上に画像形成を行う手段である。そのため、画像出力装置７は、感光体ドラムを所定の電位に帯電させる帯電器、外部から受付けた画像データに応じてレーザ光を発して感光体ドラム上に静電潜像を生成させるレーザ書込装置、感光体ドラム表面に形成された静電潜像にトナーを供給して顕像化する現像器、感光体ドラム表面に形成されたトナー像を用紙上に転写する転写器等（不図示）を備えており、電子写真方式にて利用者が所望する画像を用紙上に形成する。なお、レーザ書込装置を用いた電子写真方式により画像形成を行う他、インクジェット方式、熱転写方式、昇華方式等により画像形成を行う構成であってもよい。
【００６８】
次に、画像処理装置５Ａの内部構成について説明する。ＡＤ変換部５１は、画像入力装置３から入力されたＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換する。シェーディング補正部５２は、ＡＤ変換部５１から出力されたデジタル形式のＲＧＢ信号に対して、画像入力装置３の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施す。シェーディング補正されたＲＧＢ信号は、ＡＣＳ判定処理部５３へ出力される。
【００６９】
ＡＣＳ判定処理部５３では原稿画像を構成する画素の一部を用いて、原稿画像がカラー画像であるか、又は白黒画像であるかを選択する処理を行う。ＡＣＳ判定処理部５３での処理内容については後に詳述することとする。ＡＣＳ判定処理部５３での判定結果は、後段の入力階調補正部５５、領域分離処理部５６、色補正部５７、黒生成下色除去部５８、空間フィルタ処理部５９、階調再現処理部６２へ出力される。
【００７０】
入力階調補正部５５は、下地濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を行う。領域分離処理部５６は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離する処理を行う。領域分離処理部５６は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を後段の黒生成下色除去部５８、空間フィルタ処理部５９、及び階調再現処理部６２へ出力すると共に、入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の色補正部５７へ出力する。
【００７１】
色補正部５７は、色再現の忠実化再現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行うものである。色補正されたＲＧＢ信号は、後段の黒生成下色除去部５８へ出力される。黒生成下色除去部５８は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いた新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行う。この処理によってＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００７２】
黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行う方法がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙ、出力されるデータをＣ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’、ＵＣＲ率（UCR : Under Color Removal）をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理は以下の式で表される。
【００７３】
Ｋ’＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝
Ｃ’＝Ｃ−αＫ’
Ｍ’＝Ｍ−αＫ’
Ｙ’＝Ｙ−αＫ’
【００７４】
空間フィルタ処理部５９は、黒生成下色除去部５８より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒子状劣化を防ぐように処理を行う。
【００７５】
例えば、領域分離処理部５６にて文字に分離された領域は、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部５９による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部６２においては、高周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化又は多値化処理が選択される。また、領域分離処理部５６にて網点領域に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部５９において、入力網点成分を除去するためのローパスフィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部６０において、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部６２で最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理を施す。また、領域分離処理部５６にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化又は多値化処理が行われる。また、変倍処理部６１は、領域再現処理を行う前に必要に応じて変倍処理を行う。
【００７６】
前述した各処理が施された画像データは、一旦記憶手段（不図示）に記憶され、所定のタイミングで読出されて画像出力装置７へ出力される。
【００７７】
以下では、ＡＣＳ判定処理部５３の構成について説明する。図４はＡＣＳ判定処理部５３の内部構成を示すブロック図である。ＡＣＳ判定処理部５３は、ＣＰＵ５３１、メモリ５３２、カラー画素判定部５３３、カラー画素カウント部５３４、カラー原稿判定部５３５を備える。
【００７８】
ＣＰＵ５３１は、画像入力装置３から通知される原稿の読取開始位置や読取終了位置の情報から原稿サイズを認識する。また、操作パネル１等から入力される、原稿に対して画像処理を行うための拡大率や処理対象位置などの情報を取得、解析し、有効画像領域情報として認識する。
【００７９】
図５は有効画像領域を説明する説明図である。有効画像領域は、例えば、変倍処理の指定がなされた場合、設定された変倍率に応じて、対象となる画像の領域が設定されることにより行われる。あるいは、倍率が等倍と設定されている場合でも、原稿サイズよりも小さいサイズの用紙に出力する場合は、予め定められている、出力される画像領域が有効画像領域として設定される。例えば、Ａ３サイズの原稿をＡ４サイズの用紙に出力する場合、Ａ３サイズの原稿の右半分の領域（デフォルトで定められている領域）が有効画像領域として設定される。
【００８０】
カラー画素判定部５３３は、画素単位（又はブロック、例えば８×８画素よりなるブロック）でカラー画素（又はブロック）であるか否かを判定する。結果をカラー画素フラグとしてカラー画素カウント部５３４へ出力する。カラー画素か、モノクロ（白黒）画素かの判定は、例えば、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の値と閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｐ（例えば、画像データの階調値（８ビットの画像データの場合、２５６）の５％〜１０％程度）とを比較して行う。ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｐ以上のとき、カラー（有彩）であると判定し、上記閾値より小さいときモノクロであると判定する。
【００８１】
カラー画素カウント部５３４はカラー画素判定部５３３から入力されるカラー画素フラグがカラーであることを示していればカウント数を１インクリメント（増加）し、カラーでないことを示していればカウント数はそのままとする。１ラインのカウントを行うごとにメモリ５３２へ現在までのカラー画素カウント数を出力する。このとき、カウンタの初期化は原稿読取開始位置で行い、ライン単位ごとには行わない。カラー画素のカウント数は、常に原稿読込開始位置からの総和とする。
【００８２】
メモリ５３２では、ライン単位でカラー画素カウント数を順次メモリに格納していく。また、カラー原稿判定部５３５より要求されたラインのカウント数をカラー原稿判定部５３５に出力する。
【００８３】
カラー原稿判定部５３５では、ＣＰＵ５３１から有効画像領域情報を受け取り、この情報に基づき、有効画像領域の１つ前のラインにおけるカラー画素カウント数Ｎ１と有効画像領域の後端ラインにおけるカラー画素カウント数Ｎ２（図５参照）をメモリ５３２に要求する。メモリ５３２から入力された２つのカウント数の差分を計算して、有効画像領域におけるカラー画素カウント数を求め、閾値比較を行うことで原稿がカラー原稿か白黒原稿かを判定し、判定結果を出力する。閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄとしては、例えば、入力原稿に対して１センチ角程度の大きさの画素数を用いる。閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄの値は、画像入力装置の解像度により異なるので、解像度に応じて設定する。そして、閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄ以上ならば、カラー原稿であると判定し、閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄより小さければ白黒原稿であると判定する。
【００８４】
図６及び図７はＡＣＳ判定処理部５３が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。ＣＰＵ５３１は、まず、カラー画素フラグ、メモリに記憶されているカウント数などの初期化を行う（ステップＳ１１）。そして、画像入力装置３から通知される原稿の読取開始位置及び読取終了位置の情報から原稿サイズを認識し、操作パネル１等から入力される、原稿に対して画像処理を行うための拡大率や処理対象位置などの情報を取得、解析し、有効画像領域情報として認識する（ステップＳ１２）。
【００８５】
次いで、カラー画素判定部５３３は、１つのラインを構成する画素単位でカラー画素であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。カラー画素であると判定した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、カラー画素カウント部５３４は、カウンタを１だけインクリメントする（ステップＳ１４）。また、カラー画素でないと判定した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、カウンタの値をそのまま保持する。
【００８６】
次いで、ＣＰＵ５３１は、１ラインおけるカラー画素判定処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ１５）、終了していないと判断した場合（Ｓ１５：ＮＯ）、処理をステップＳ１３へ戻す。
【００８７】
１ラインのカラー画素判定処理が終了したと判断した場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、カラー画素カウント部５３４は、カラー画素数（処理を行ったラインまでのカラー画素数）をメモリ５３２に出力する（ステップＳ１６）。次いで、ＣＰＵ５３１は有効画像領域の後端ラインであるか否かを判断し（ステップＳ１７）、後端ラインでないと判断した場合（Ｓ１７：ＮＯ）、次のラインの処理を行って（ステップＳ１８）、処理をステップＳ１３へ戻す。
【００８８】
現在のラインが有効画像領域の後端ラインであると判断した場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、カラー原稿判定部５３５は、有効画像領域の１つ前のラインにおけるカラー画素カウント数Ｎ１と有効画像領域の後端ラインにおけるカラー画素カウント数Ｎ２との差分を算出し（ステップＳ１９）、差分（Ｎ２−Ｎ１）が閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０）。差分（Ｎ２−Ｎ１）が閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄ以上であると判断した場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、原稿画像がカラー画像であると判定し（ステップＳ２１）、差分（Ｎ２−Ｎ１）が閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄより小さいと判断した場合（Ｓ２０：ＮＯ）、原稿画像がモノクロ（白黒）画像であると判定する（ステップＳ２２）。
【００８９】
なお、本実施の形態では、ライン単位のカウント数からカラー原稿か白黒原稿かを判定する処理をカラー原稿判定部５３５で行う構成としたが、ＣＰＵ５３１で行う構成としてもよい。図８はＡＣＳ判定処理部５３の変形例を示すブロック図である。
【００９０】
このように、本実施の形態では、メモリ５３２に格納されるデータはライン単位のカラー画素累積カウント数であるので、画像データを格納するよりも小さなメモリサイズで実現可能である。また、原稿のスキャンと並行してカラー画素判定、カラー画素カウント、メモリへの格納を行うため、スキャン完了後に必要な処理としては２つの値をメモリから取り出してカラー原稿か判定するのみであるため、原稿中のどの位置に有効画像領域が存在している場合でもほとんど時間のロスなく高速にＡＣＳ処理を行うことが可能である。
【００９１】
実施の形態２．
主走査方向に予め設定されたカラム（列）ごとに判定結果を順次加算しておく構成としてもよい。このような構成では、再処理時の設定によって有効画像領域が変更された場合であっても、設定に応じた属性判別を行うことができる。
【００９２】
装置構成については実施の形態１と同様であり、原稿は、画像入力装置３により副走査方向に１ラインずつ読み取られ、ＡＣＳ判定処理部５３のカラー画素判定部５３３に入力される。また、画像入力装置３には給送タイミングセンサ５１５が搭載されており、原稿の読取開始位置と読取終了位置とがＣＰＵ５３１に通知される。
【００９３】
ＣＰＵ５３１は画像入力装置３から通知される原稿の読取開始位置や読取終了位置の情報から原稿サイズを認識する。また、操作パネル１や図に示していないホストコンピュータから入力される、原稿に対して画像処理を行うための拡大率や処理対象位置などの情報を取得、解析し、有効画像領域情報としてカラー原稿判定部５３５へ通知する。
【００９４】
有効画像領域については、例えば、変倍処理の指定がなされた場合、設定された変倍率に応じて対象となる画像の領域が設定される。または、倍率が等倍と設定されている場合でも、原稿サイズより小さいサイズの用紙に出力する場合は、予め定められている、出力される画像領域が有効画像領域として設定される。図９及び図１０は有効画像領域の設定例を示す模式図である。例えば、Ａ３サイズの原稿をＡ４サイズの用紙に出力する場合、Ａ３サイズの原稿の右半分の領域（デフォルトで定められている領域）を有効画像領域として設定する（図９）。また、枠消しなどの機能によって枠以外の領域と指定される領域を有効画像領域として設定する（図１０）。すなわち、図１０では、有効画像領域以外が枠として示されている。
【００９５】
カラー画素判定部５３３は、入力された画像データを画素単位でカラー画素かどうかを判定する。カラー画素判定部５３３の判定結果をカラー画素フラグとしてカラー画素カウント部５３４へ出力する。カラー画素か、モノクロ（白黒）画素かの判定は、例えば、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の値と閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｐ（例えば、画像データの階調値（８ビットの画像データの場合、２５６）の５％〜１０％程度）とを比較して行う。ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｐ以上のとき、カラー（有彩）であると判定し、上記閾値より小さいときモノクロ（無彩）であると判定する。
【００９６】
カラー画素カウント部５３４は、予め設定される画像データの各カラム（列）のそれぞれに対してカラー画素をカウントする。図１１はカラムの分割例を示す模式図である。図１１の例では入力画像が主走査方向に５つのカラム１０Ａ〜１０Ｅに分割されている様子を示しており、この５つのカラム１０Ａ〜１０Ｅのそれぞれについてカラー画素をカウントする。すなわち、カラー画素判定部５３３から入力されるカラー画像フラグがカラーであることを示していればカウント数を１インクリメントし、カラーでないことを示していればカウント数はそのままとする。１ラインのカウントを行うごとにメモリ５３２へ現在までのカラー画素カウント数を出力する。このとき、カウンタの初期化は原稿読取開始位置で行い、ライン単位毎には行わない。カラー画素のカウント数は、常に原稿読込開始ラインからの総和とする。
【００９７】
なお、カラムに分割する方法については、スキャン時に選択されるモードや再処理時に選択可能なモード（例えば、枠消しモード）によって決められる。図１２〜図１４は有効画像領域の設定例を示す模式図である。例えば、枠消しモードなどにおいて、液晶ディスプレイなどの表示装置に図１２〜図１４のパターンを表示して、有効画像領域１１〜１３の選択を可能とする場合、カラムを５つに分割しておく。または、分割するカラムのパターン（例えば、所定のブロック（例えば、７×７画素よりなるブロック）毎に分割する）を予め定めておいてもよい。どのように分割するかは、事前に種々の画像サンプルを用いて、再処理を行う際に適切に処理を行うことができるパターンを定めておけばよい。
【００９８】
メモリ５３２には、各カラム毎のカラー画素カウント数がライン単位で順次格納される。図１５の模式図は、メモリ５３２へのカラー画素カウント数の格納例を示している。メモリ５３２は、カラー画素判定部５３３より要求されたラインのカウント数をカラー原稿判定部５３５に出力する。
【００９９】
カラー原稿判定部５３５では、ＣＰＵ５３１から有効画像領域情報を受け取り、この情報に基づき、対応するカラムの有効画像領域の１つ前のラインにおけるカラー画素カウント数Ｎ１と有効画像領域の後端ラインにおけるカラー画素カウント数Ｎ２とをメモリ５３２に要求する。メモリ５３２から入力された２つのカウント数の差分を計算して、有効画像領域におけるカラー画素カウント数を求め、閾値比較を行うことで原稿がカラー原稿か白黒原稿かを判定し、判定結果を出力する。閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄとしては、例えば、入力原稿に対して１センチ角程度の大きさの画素数を用いる。閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄの値は、画像入力装置３の解像度により異なるので、解像度に応じて設定する。例えば、解像度が１２００ｄｐｉの場合、ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄ＝２４００００程度の値に設定する。そして、閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄ以上ならば、カラー原稿であると判定し、閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄより小さければ白黒原稿であると判定する。
【０１００】
有効画像領域１１〜１３の集計については、図１５のようにカラム毎にライン単位のカウント数が格納されている場合、以下の式のように集計する。
【０１０１】
有効画像領域１１におけるカラー画素カウント数＝Ｎ（Ａ，ｎ）＋Ｎ（Ｂ，ｎ）＋Ｎ（Ｃ，ｎ）＋Ｎ（Ｄ，ｎ）＋Ｎ（Ｅ，ｎ）
【０１０２】
有効画像領域１２におけるカラー画素カウント数＝Ｎ（Ｂ，ｂ）−Ｎ（Ｂ，ａ−１）＋Ｎ（Ｂ，ｄ）−Ｎ（Ｂ，ｃ−１）＋Ｎ（Ｃ，ｂ）−Ｎ（Ｃ，ａ−１）＋Ｎ（Ｃ，ｄ）−Ｎ（Ｃ，ｃ−１）＋Ｎ（Ｄ，ｂ）−Ｎ（Ｄ，ａ−１）＋Ｎ（Ｄ，ｄ）−Ｎ（Ｄ，ｃ−１）
【０１０３】
有効画像領域１３におけるカラー画素カウント数＝Ｎ（Ｂ，ｂ）−Ｎ（Ｂ，ａ−１）＋Ｎ（Ｂ，ｄ）−Ｎ（Ｂ，ｃ−１）＋Ｎ（Ｄ，ｂ）−Ｎ（Ｄ，ａ−１）＋Ｎ（Ｄ，ｄ）−Ｎ（Ｄ，ｃ−１）
【０１０４】
上記式において、ａ〜ｄ，ｎは図１３及び図１４に示したライン、Ａ〜Ｅは図１５に示したカラムを表しており、Ｎはあるラインまでのラインの各カラムにおける画素のカウント数を表している。
【０１０５】
上記の例では、原稿全体についてカラー画素数を集計しているが、有効画像領域１２や有効画像領域１３の場合、更に分割された有効画像領域毎にカウント数を集計するようにしてもよい。例えば、有効画像領域１２を分割した２つの有効画像領域１２Ａ，１２Ｂについては、下記のようになる。
【０１０６】
有効画像領域１２Ａにおけるカラー画素カウント数＝Ｎ（Ｂ，ｂ）−Ｎ（Ｂ，ａ−１）＋Ｎ（Ｃ，ｂ）−Ｎ（Ｃ，ａ−１）＋Ｎ（Ｄ，ｂ）−Ｎ（Ｄ，ａ−１）
【０１０７】
有効画像領域１２Ｂにおけるカラー画素カウント数＝Ｎ（Ｂ，ｄ）−Ｎ（Ｂ，ｃ−１）＋Ｎ（Ｃ，ｄ）−Ｎ（Ｃ，ｃ−１）＋Ｎ（Ｄ，ｄ）−Ｎ（Ｄ，ｃ−１）
【０１０８】
以下、カラム毎の判定結果を用いて実行する処理の内容について説明する。図１６は原稿読取時の処理手順を説明するフローチャートである。原稿のスキャンが開始され、処理対象の画像データが入力された場合、ＡＣＳ判定処理部５３は上述した方法を用いてカラム毎にライン単位で判定結果を求める（ステップＳ１０１）。そして、原稿読取時の設定により印刷処理が要求されているか否かを判断する（ステップＳ１０２）。
【０１０９】
印刷処理が要求されていると判断した場合（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、設定された有効画像領域毎にカラー画素カウント数を集計し、有効画像領域に対する判別結果を求める（ステップＳ１０３）。そして、属性判別に基づいた画像処理を行い（ステップＳ１０４）、印刷処理を実行する（ステップＳ１０５）。
【０１１０】
また、ステップＳ１０２において、印刷処理が要求されていないと判断した場合（Ｓ１０２：ＮＯ）、原稿読取時の設定によりファイリング処理が要求されているか否かを判断する（ステップＳ１０６）。
【０１１１】
ファイリング処理が要求されていると判断した場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、画像データ及び判別結果を図に示していないＨＤＤなどに格納する（ステップＳ１０７，Ｓ１０８）。また、ステップＳ１０６でファイリング処理が要求されていないと判断した場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、本フローチャートによる処理を終了する。
【０１１２】
図１７は再印刷時の処理手順を説明するフローチャートである。まず、再印刷時の設定に応じて有効画像領域に対する判別結果を求め（ステップＳ１１１）、属性判別に基づいた画像処理を行う（ステップＳ１１２）。次いで、画像処理された画像に基づいて印刷処理を実行する（ステップＳ１１３）。
【０１１３】
なお、本実施の形態では、ライン単位のカウント数からカラー原稿か白黒原稿かを判定する処理をカラー原稿判定部５３５で行う構成としたが、ＣＰＵ５３１で行う構成としてもよい。この場合のＡＣＳ判定処理部５３の構成は図８に示したものと同様である。
【０１１４】
実施の形態３．
ライン単位のカウント数の生成方法及び集計方法として、以下で説明する方法を用いることも可能である。
【０１１５】
カラー画素カウント部５３４は、予め設定される画像データの各有効画像領域のそれぞれに対して、カラー画素判定部５３３から入力されるカラー画素フラグがカラーであることを示していればカウント数を１インクリメントし、カラーでないことを示していればカウント数はそのままとする。１ラインのカウントを行うごとにメモリ５３２へ現在までのカラー画素カウント数を出力する。このとき、カウンタの初期化は原稿読取開始位置で行い、ライン単位毎には行わない。カラー画素のカウント数は、常に原稿読込開始ラインからの総和とする。
【０１１６】
なお、有効画像領域については、スキャン時に選択されるモードや再処理時に選択可能なモードによって決められる。仮に図１２〜図１４に示したような有効画像領域１１〜１３までのモードが選択可能であるとした場合、図１８に示すように３つの有効画像領域に対するライン単位のカウント数を並行して生成し、メモリ５３２に格納する。
【０１１７】
メモリ５３２には、カラー画素カウント数がライン単位で順次格納される。また、カラー画素判定部５３３より要求されたラインのカウント数をカラー原稿判定部５３５に出力する。
【０１１８】
カラー原稿判定部５３５では、ＣＰＵ５３１から有効画像領域情報を受け取り、この情報に基づき、対応する有効画像領域の１つ前のラインにおけるカラー画素カウント数と有効画像領域の後端ラインにおけるカラー画素カウント数とをメモリ５３２に要求する。メモリ５３２から入力された２つのカウント数の差分を計算して、有効画像領域におけるカラー画素カウント数を求め、閾値比較を行うことで原稿がカラー原稿か白黒原稿かを判定し、判定結果を出力する。閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄとしては、例えば、入力原稿に対して１センチ角程度の大きさの画素数を用いる。閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄの値は、画像入力装置の解像度により異なるので、解像度に応じて設定する。そして、閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄ以上ならば、カラー原稿であると判定し、閾値ＴＨｃｏｌｏｒ＿ｄより小さければ白黒原稿であると判定する。
【０１１９】
有効画像領域１１〜１３の集計については、例えば、図１８のようにライン単位のカウント数が格納されている場合、以下の式のように集計する。
【０１２０】
有効画像領域１１におけるカラー画素カウント数＝Ｎ（Ｒｅｇ１，ｎ）
有効画像領域１２におけるカラー画素カウント数＝Ｎ（Ｒｅｇ２，ｂ）−Ｎ（Ｒｅｇ２，ａ−１）＋Ｎ（Ｒｅｇ２，ｄ）−Ｎ（Ｒｅｇ２，ｃ−１）
有効画像領域１３におけるカラー画素カウント数＝Ｎ（Ｒｅｇ３，ｂ）−Ｎ（Ｒｅｇ３，ａ−１）＋Ｎ（Ｒｅｇ３，ｄ）−Ｎ（Ｒｅｇ３，ｃ−１）
【０１２１】
なお、本実施の形態では、ライン単位のカウント数からカラー原稿か白黒原稿かを判定する処理をカラー原稿判定部５３５で行う構成としたが、ＣＰＵ５３１で行う構成としてもよい。この場合のＡＣＳ判定処理部５３の構成は図８に示したものと同様である。
【０１２２】
また、上記では、カラー原稿か白黒原稿であるかの判定を行う例を示しているが、後述する原稿種別判定処理、下地判定処理に適用してもよく、あるいは、上記処理を適宜組み合わせて処理に適用するようにしてもよい。
【０１２３】
実施の形態４．
図１９は本実施の形態に係る画像処理装置を備える画像処理システムの内部構成を説明するブロック図である。実施の形態４に係る画像処理システムは、操作パネル１、画像入力装置３、画像処理装置５Ｂ、画像出力装置７を備える。画像処理装置５Ｂ以外の構成については実施の形態１と全く同様であり、それらの説明については省略することとする。
【０１２４】
画像処理装置５Ｂは、実施の形態１で説明した画像処理装置５ＡのＡＣＳ判定処理部５３に代えて原稿種別判定部５４を備える。図２０は原稿種別判定部５４の内部構成を示すブロック図である。原稿種別判定部５４は、ＣＰＵ５４１、メモリ５４２、特徴量算出部５４３、判別結果集計部５４４、原稿判定部５４５を備える。
【０１２５】
特徴量算出部５４３は、入力された画像データを画素単位（またはブロック単位）で繁雑度や反転回数などの原稿の属性を判定するための特徴量を算出し、閾値処理等により画素の判別を行い、判別結果を判別結果集計部５４４に出力する。特徴量算出部５４３で生成される判別結果は１つでもよいし、複数としてもよい。例えば、７×７マスクに対する繁雑度が閾値以上であれば文字候補画素とし、そうでなければ文字候補画素ではないという判別結果を出力するとともに、７×７マスクに対する反転回数が閾値以下であれば下地候補画素とし、そうでなければ下地候補画素ではないという判別結果を出力してもよい。
【０１２６】
判別結果集計部５４４は特徴量算出部５４３から入力される判別結果毎にカウント数を１インクリメントする。このとき、判別結果の値そのものをカウント数として加算してもよいし、判別結果をデータ圧縮した値（例えば、量子化値や対数変換値）をカウント数として加算してもよい。１ラインのカウントを行うごとにメモリ部へ現在までの判別結果カウント数を出力する。この時、カウンタの初期化は原稿開始位置で行い、ライン単位毎には行わない。常に原稿読込開始位置からの総和とする。
【０１２７】
メモリ５４２は、ライン単位で判別結果カウント数を順次メモリに格納する。また、原稿判定部５４５より要求されたラインのカウント数を原稿判定部５４５に出力する。原稿判定部５４５では、ＣＰＵ５４１から有効画像領域情報を受け取り、この情報に基づき、有効画像領域の一つ前のラインにおける判別結果カウント数と有効画像領域の後端ラインにおける判別結果カウント数をメモリ５４２に要求する。メモリ５４２から入力された２つのカウント数の差分を計算して、有効画像領域における判別結果カウント数を求め、閾値比較を行うことで原稿がどのような原稿であるかを判定し、判定結果を出力する。
【０１２８】
原稿種別の判定には、特開２００２−２３２７０８号公報に記載されている判定方法を用いることができる。図２１は特徴量算出部５４３及び判別結果集計部５４４の詳細を示すブロック図である。
【０１２９】
特徴量算出部５４３は、最小濃度値算出部５４３１、最大濃度値算出部５４３２、最大濃度差算出部５４３３、総和濃度繁雑度算出部５４３４、判定領域設定部５４３５、最大濃度差閾値設定部５４３５ａ、総和濃度繁雑度閾値設定部５４３５ｂ、文字・網点判定部５４３６、文字・網点判定閾値設定部５４３６ａ、下地・印画紙判定部５４３７、下地・印画紙判定閾値設定部５４３７ａを備える。
【０１３０】
最小濃度値算出部５４３１は不図示の信号変換部によって変換されるＣＭＹ信号を基に、注目画素を含むｎ×ｍ（例えば、５×１５画素）のブロックにおける濃度最小値を算出し、最大濃度値算出部５４３２は入力されるＣＭＹ信号を基に、注目画素を含むｎ×ｍ（例えば、５×１５画素）のブロックにおける濃度最大値を算出する。最大濃度差算出部５４３３は、最小濃度値算出部５４３１及び最大濃度値算出部５４３２で算出された最小濃度値及び最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する。
【０１３１】
総和濃度繁雑度算出部５４３４は、上記ｎ×ｍ（例えば、５×１５画素）のブロックにおいて、主走査方向、副走査方向の隣接する画素の濃度差の絶対値の総和をそれぞれ求め、主走査方向、副走査方向の総和の和を算出する。判定領域設定部５４３５は、最大濃度差算出部５４３３で算出される最大濃度差、最大濃度差閾値設定部５４３５ａにて設定される最大濃度差についての閾値、総和濃度繁雑度算出部５４３４で算出される総和濃度繁雑度、及び総和濃度繁雑度閾値設定部５４３５ｂにて設定される総和濃度繁雑度についての閾値に基づき、下地・印画紙（写真）領域、文字・網点領域に分離する。
【０１３２】
文字・網点判定部５４３６は、判定領域設定部５４３５において文字・網点領域に分離された領域内の画素が文字であるか、又は網点であるかの判定を行う。判定には文字・網点判定閾値設定部５４３６ａにて設定される閾値が用いられる。結果は、判別結果集計部５４４へ出力される。判別結果集計部５４４の文字画素集計部５４４１は文字と判定された画素を集計し、網点画素集計部５４４２は網点と判定された画素を集計する。
【０１３３】
下地・印画紙判定部５４３７は、判定領域設定部５４３５において下地・印画紙領域に分離された領域内の画素が下地であるか、又は印画紙（印画紙写真）であるかの判定を行う。判定には下地・印画紙判定閾値設定部５４３７ａにて設定される閾値が用いられる。結果は、判別結果集計部５４４へ出力される。下地画素計数部５３２２は下地と判定された画素を集計し、印画紙画素計数部５３２３は印画紙と判定された画素を集計する。
【０１３４】
図２２は原稿種別判定部５４が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。ＣＰＵ５４１は、まず、メモリに記憶されているカウント数などの初期化を行う（ステップＳ３１）。そして、画像入力装置３から通知される原稿の読取開始位置及び読取終了位置の情報から原稿サイズを認識し、操作パネル１等から入力される、原稿に対して画像処理を行うための拡大率や処理対象位置などの情報を取得、解析し、有効画像領域情報として認識する（ステップＳ３２）。
【０１３５】
次いで、特徴量算出部５４３は、１つのラインを構成する画素単位で特徴量を算出し（ステップＳ３３）、画素の属性を判別する（ステップＳ３４）。そして、判別結果に応じてカウンタの値を１つだけインクリメントし（ステップＳ３５）、１ラインの処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ３６）。１ラインの処理が終了していないと判断した場合（Ｓ３６：ＮＯ）、処理をステップＳ３３へ戻す。
【０１３６】
１ラインの処理が終了したと判断した場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、判別結果（処理を行ったラインまでの判別結果）をメモリ５４２に出力する（ステップＳ３７）。次いで、ＣＰＵ５４１は有効画像領域の後端ラインであるか否かを判断し（ステップＳ３８）、後端ラインでないと判断した場合（Ｓ３８：ＮＯ）、次のラインの処理を行って（ステップＳ３９）、処理をステップＳ３３へ戻す。
【０１３７】
現在のラインが有効画像領域の後端ラインであると判断した場合（Ｓ３８：ＹＥＳ）、有効画像領域の１つ前のラインの判別結果と有効画像領域の後端ラインにおける判別結果の差分（文字と判定された画素数、網点と判定された画素数、下地と判定された画素数、印画紙と判定された画素数の差分）を算出し（ステップＳ４０）、算出した差分に基づいて原稿種別の判別を行う（ステップＳ４１）。例えば、上記各領域毎の画素数について有効画像領域の全画素数に対する比率を求め、文字領域、網点領域、印画紙写真領域、下地領域に対して定められている閾値と比較して有効画像領域の原稿種別の判定を行う。例えば、文字と判定された画素数、網点と判定された画素数の比率が何れもそれぞれの閾値以上のとき、文字印刷写真原稿であると判定する。
【０１３８】
上記閾値は、次のように設定することができる。例えば、文字、網点、印画紙写真の順に検出精度が高いとすると、文字と判定された画素の比率が有効画像領域の全画素数の３０％の場合には文字原稿、網点と判定された画素の比率が有効画像領域の全画素数の２０％の場合には網点原稿（印刷写真原稿）、印画紙写真と判定された画素の比率が有効画像領域の全画素数の１０％の場合には印画紙写真原稿であると判定する。
【０１３９】
なお、本実施の形態では、原稿種別の判定を原稿判定部５４５で行う構成としたが、ＣＰＵ５４１で行う構成としてもよい。図２３は原稿種別判定部５４の変形例を示すブロック図である。
【０１４０】
実施の形態５．
本実施の形態では、下地判定処理への適用例について説明する。図２４は図１に示した画像処理装置５Ａにおける入力階調補正部５５の内部構成を示すブロック図である。入力階調補正部５５は、ＣＰＵ５５１、メモリ５５２、ヒストグラム処理部５５３、階級値集計部５５４、下地判定部５５５を備える。
【０１４１】
ＣＰＵ５５１は、画像入力装置３から通知される原稿の読取開始位置や読取終了位置の情報から原稿サイズを認識する。また、操作パネル１等から入力される、原稿に対して画像処理を行うための拡大率や処理対象位置などの情報を取得、解析し、有効画像領域情報として認識する。
【０１４２】
ヒストグラム処理部５５３は、入力された画像データを画素単位（またはブロック単位）で濃度値を閾値判定処理することでヒストグラムのどの階級値に含まれるかを判定し、階級値を階級値集計部５５４へ出力する。このとき、予め下地であると判断される階級値を定めておき、該当する階級値のみを階級値集計部５５４へ出力する。すなわち、下地候補の画素を抽出する。
【０１４３】
階級値集計部５５４は、ヒストグラム処理部５５３から入力される、下地候補の画素の階級値をカウント処理し、入力された階級値に相当するカウント数を１インクリメントする。１ラインのカウントを行うごとにメモリ５５２へ現在までの各級に対するカウント数を出力する。この時、カウンタの初期化は原稿開始位置で行い、ライン単位毎には行わない。常に原稿読込開始位置からの総和とする。
【０１４４】
メモリ５５２では、ライン単位でヒストグラムの各階級に対するカウント数を順次メモリ５５２に格納する。また、下地判定部５５５より要求されたラインのカウント数を下地判定部５５５に出力する。
【０１４５】
下地判定部５５５では、ＣＰＵ５５１から有効画像領域情報を受け取り、この情報に基づき、有効画像領域の一つ前のラインにおけるヒストグラムの各階級値に対するカウント数と有効画像領域の後端ラインにおけるヒストグラムの各階級値に対するカウント数をメモリ５５２に要求する。メモリ５５２から入力された２組のカウント数の差分をそれぞれの階級値に対して計算して、有効画像領域におけるヒストグラムの各階級値に対するカウント数を求め、色成分毎に閾値との比較を行うことで原稿の下地を判定し、判定結果を出力する。下地であると判断される階級値、カウント数の比較を行う閾値は、様々な画像サンプルを用いて、適切に下地が抽出できるように定めておく。
【０１４６】
上記では、下地であると判断される階級値についてのみカウントを行っているが、全ての階級値についてカウントを行い、下地であると判断される階級値についてのみカウント値の差分を求め、下地の判定を行うようにしてもよい。
【０１４７】
図２５は入力階調補正部５５が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。ＣＰＵ５５１は、まず、メモリに記憶されているカウント数などの初期化を行う（ステップＳ５１）。そして、画像入力装置３から通知される原稿の読取開始位置及び読取終了位置の情報から原稿サイズを認識し、操作パネル１等から入力される、原稿に対して画像処理を行うための拡大率や処理対象位置などの情報を取得、解析し、有効画像領域情報として認識する（ステップＳ５２）。
【０１４８】
次いで、ヒストグラム処理部５５３は、１つのラインを構成する画素単位で処理を行い、色成分毎に画素を階級値に分類し（ステップＳ５３）、階級値に相当するカウント数を１だけインクリメントする（ステップＳ５４）。
【０１４９】
ＣＰＵ５５１は、１ラインの処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ５５）、１ラインの処理が終了していないと判断した場合（Ｓ５５：ＮＯ）、処理をステップＳ５３へ戻す。
【０１５０】
１ラインの処理が終了したと判断した場合（Ｓ５５：ＹＥＳ）、階級値のカウント数（処理を行ったラインまでの階級値のカウント数）を色成分毎にメモリ５５２に出力する（ステップＳ５６）。次いで、ＣＰＵ５４１は有効画像領域の後端ラインであるか否かを判断し（ステップＳ５７）、後端ラインでないと判断した場合（Ｓ５７：ＮＯ）、次のラインの処理を行って（ステップＳ５８）、処理をステップＳ５３へ戻す。
【０１５１】
現在のラインが有効画像領域の後端ラインであると判断した場合（Ｓ５７：ＹＥＳ）、有効画像領域の１つ前のラインの階級値のカウント数と有効画像領域の後端ラインにおける階級値のカウント数の差分を色成分毎に算出する（ステップＳ５９）。そして、カウント数が閾値以上となる色成分で、最も大きい階級値（ＲＧＢ信号の場合）の値を下地であると判定する（ステップＳ６０）。そして、下地の判別結果を基に、下地除去処理を行う。
【０１５２】
下地の判別方法として、例えば、特開２０００−３５４１６７号公報に記載されている以下の方法を用いても良い。すなわち、まず、入力画像データより、Ｇ信号を補色反転した信号であるＭ信号を抽出し、例えば２５６段階の濃度を１６分割してヒストグラムを作成する。下地と判断される濃度値の最大値（第１の閾値）以下の濃度区分（階級値）についてカウントを行い、カウント値の差分を求め、差分が閾値以上の濃度区分を下地として抽出する。そして、抽出された濃度区分値に対応する補正量テーブルを選択し、下地除去処理を行う。なお、Ｇ信号ではなく、輝度信号（２５５−Ｙ、ここでＹはＹｊ＝０．３０Ｒｊ＋０．５９Ｇｉ＋０．１１Ｂｊ（Ｒｊ，Ｇｊ，Ｂｊ：各画素の色成分））を用いて行ってもよい。
【０１５３】
なお、本実施の形態では、下地の判定を下地判定部５５５で行う構成としたが、ＣＰＵ５５１で行う構成としてもよい。図２６は入力階調補正部５５の変形例を示すブロック図である。
【０１５４】
以上では、オートカラーセレクト処理、原稿種別の判別処理、下地判定処理を個別に行う例を説明したが、これらの処理を適宜組み合わせて行うようにしても良い。例えば、オートカラーセレクト処理と原稿種別の判別処理を並列して行い、カラー、モノクロ原稿の判別結果と原稿種別の判別結果を組み合わせて出力するようにしても良い。さらに、オートカラーセレクト処理、原稿種別の判別処理を行った後、下地判定処理を行うようにしても良い。この時、原稿種別の判定結果に基づいて、例えば、文字原稿が含まれる場合（文字原稿、文字印刷写真原稿、文字印画紙写真原稿など）は、下地判定処理を行い、文字原稿が含まれない場合（印刷写真原稿、印画紙写真原稿など）、下地判定処理を行わないようにしても良い。文字原稿が含まれる場合、通常、下地が存在するが、文字が含まれない写真原稿などでは、下地がほとんど含まれないためである。
また、オートカラーセレクト処理、原稿種別の判別処理、下地判定処理の処理順序は入れ替わってもよいし、一部またはすべてをＣＰＵで処理を行うようにしても良い。
【０１５５】
実施の形態６．
本実施の形態では、画像読取装置への適用例について説明する。図２７は本実施の形態に係る画像読取装置の内部構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る画像読取装置９は画像読取部９１及び画像処理部９２を備える。画像読取部９１は、原稿の画像を光学的に読み取るために走査ユニット、結像レンズ、ＣＣＤラインセンサ、給送タイミングセンサなどを備える。
【０１５６】
画像処理部９２は、ＡＤ変換部９２１、シェーディング補正部９２２、原稿種別判定部９２３、入力階調補正部９２４を備える。ＡＤ変換部９２１は、画像読取部９１にて読み取ったアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。シェーディング補正部９２２は、画像読取部９１の照明系・結像系・撮像系で生じる各種歪みを取り除くためのシェーディング補正を行うものである。
【０１５７】
原稿種別判定部９２３では、シェーディング補正部９２２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、濃度信号などカラー画像処理装置に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換すると共に、入力された原稿画像が、文字原稿、印刷写真写原稿、印画紙写真であるか、あるいはそれらを組み合わせた文字／印刷写真原稿であるかなど原稿種別の判別を行なうものである。
【０１５８】
入力階調補正部９２４は、カラーバランスを整えると同時に、下地の検出および下地濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施すものである。
【０１５９】
画像処理部９２にて画像処理が施されたＲＧＢ信号および原稿種別判別信号は、コンピュータやプリンタに入力され原稿種別に応じた処理がなされる。
【０１６０】
なお、上記では原稿種別判定部９２３を備える例を示しているが、原稿種別判定部の代わりに実施の形態１で説明したようなＡＣＳ判定処理部を備えるようにしても良い。又は、ＡＣＳ判定処理を原稿種別判定部９２３に組み込み、さらに、入力階調補正部９２４で下地判定を行い、その結果も合わせて出力するようにしても良い。さらに、画像読取装置は領域分離処理部を備える構成であっても良い。
【０１６１】
実施の形態７．
実施の形態１及び２では、各処理をハードウェアにより実現する構成としたが、ソフトウェアの処理により本発明を実現する構成としてもよい。
【０１６２】
図２８は本発明のコンピュータプログラムがインストールされた画像処理装置の内部構成を説明するブロック図である。図中１００は、本実施の形態に係る画像処理装置であり、具体的にはパーソナルコンピュータ、ワークステーション等である。画像処理装置１００はＣＰＵ１０１を備えており、ＣＰＵ１０１にはＲＯＭ１０３、ＲＡＭ１０４、ハードディスク１０５、外部記憶部１０６、入力部１０７、表示部１０８、通信ポート１０９等のハードウェアがバス１０２を介して接続されている。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３に予め格納された制御プログラムに従って前述のハードウェア各部を制御する。
【０１６３】
ＲＡＭ１０４は前述の制御プログラム、又は本発明に係るコンピュータプログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）の実行中に生成される各種データを一時的に記憶する揮発性のメモリである。ハードディスク１０５は、磁気記録媒体を有する記憶手段であり、本発明のコンピュータプログラムのプログラムコード等が記憶される。外部記憶部１０６は、本発明のコンピュータプログラムのプログラムコードを記録した記録媒体Ｍからプログラムコードを読取るための読取装置を備えている。記録媒体Ｍとしては、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ−ＲＯＭ等を用いることができる。外部記憶部１０６によって読取られたプログラムコードはハードディスク１０５に格納される。ＣＰＵ１０１はハードディスク１０５に格納された本発明に係るプログラムコードをＲＡＭ１０４上にロードして実行することにより、装置全体を、実施の形態１乃至５で説明したような画像処理を実現する装置として機能させる。
【０１６４】
入力部１０７は、外部から画像データを取得するためのインタフェースとして機能する。入力部１０７には、例えば、カラースキャナ装置などが接続される。表示部１０８は、処理対象の画像データ、画像処理中の画像データ、画像処理後の画像データ等を表示するためのインタフェースとして機能する。表示部１０８に液晶ディスプレイ装置などの外部表示装置を接続して画像データを表示する構成であってもよく、表示部１０８自身が表示装置を備え、画像データを表示する構成であってもよい。通信ポート１０９は、外部にプリンタ１５０を接続するためのインタフェースである。画像処理された画像データをプリンタ１５０にて印刷する場合、画像処理装置１００は、前記画像データを基にプリンタ１５０にてデコード可能なプリントデータを生成し、生成したプリントデータをプリンタ１５０へ送信する。
【０１６５】
なお、本実施の形態では、各種演算をＣＰＵ１０１が実行する構成としたが、画像処理に係る演算を行う専用のチップを別途設け、ＣＰＵ１０１からの指示により演算を行う構成としてもよい。
【０１６６】
また、本発明に係るコンピュータプログラムコードを記録する記録媒体Ｍとしては、前述したＦＤ及びＣＤ−ＲＯＭの他に、ＭＯ、ＭＤ、ＤＶＤ等の光ディスク、ハードディスク等の磁気記録媒体、ＩＣカード、メモリカード、光カード等のカード型記録媒体、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリの利用も可能である。また、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークから本発明に係るコンピュータプログラムコードをダウンロードするようにしてもよい。
【０１６７】
また、本発明のコンピュータプログラムは、単体のアプリケーションプログラム、ユーティリティプログラムとして提供される形態であってもよく、他のアプリケーションプログラム、ユーティリティプログラムに組み込み、そのプログラムの一部の機能として提供する形態であってもよい。例えば、その一形態としてプリンタドライバに組み込んで提供する形態が考えられる。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【図面の簡単な説明】
【０１６８】
【図１】本発明に係る画像処理装置を備える画像処理システムの内部構成を説明するブロック図である。
【図２】画像入力装置の構成を示す模式図である。
【図３】給送タイミングセンサから出力される信号を表す模式図である。
【図４】ＡＣＳ判定処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図５】有効画像領域を説明する説明図である。
【図６】ＡＣＳ判定処理部が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図７】ＡＣＳ判定処理部が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図８】ＡＣＳ判定処理部の変形例を示すブロック図である。
【図９】有効画像領域の設定例を示す模式図である。
【図１０】有効画像領域の設定例を示す模式図である。
【図１１】カラムの分割例を示す模式図である。
【図１２】有効画像領域の設定例を示す模式図である。
【図１３】有効画像領域の設定例を示す模式図である。
【図１４】有効画像領域の設定例を示す模式図である。
【図１５】メモリへのカラー画素カウント数の格納例を示す模式図である。
【図１６】原稿読取時の処理手順を説明するフローチャートである。
【図１７】再印刷時の処理手順を説明するフローチャートである。
【図１８】メモリへのカラー画素カウント数の格納例を示す模式図である。
【図１９】本実施の形態に係る画像処理装置を備える画像処理システムの内部構成を説明するブロック図である。
【図２０】原稿種別判定部の内部構成を示すブロック図である。
【図２１】特徴量算出部及び判別結果集計部の詳細を示すブロック図である。
【図２２】原稿種別判定部が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図２３】原稿種別判定部の変形例を示すブロック図である。
【図２４】図１に示した画像処理装置における入力階調補正部の内部構成を示すブロック図である。
【図２５】入力階調補正部が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図２６】入力階調補正部の変形例を示すブロック図である。
【図２７】本実施の形態に係る画像読取装置の内部構成を示すブロック図である。
【図２８】本発明のコンピュータプログラムがインストールされた画像処理装置の内部構成を説明するブロック図である。
【図２９】有効画像領域に依存して判定結果が異なる例を説明する説明図である。
【図３０】有効画像領域に依存して判定結果が異なる例を説明する説明図である。
【図３１】原稿自動送り装置によって原稿をライン単位で読み取る場合の処理を説明する説明図である。
【符号の説明】
【０１６９】
５３  ＡＣＳ判定処理部
５４  原稿種別判定部
５５  入力階調補正部
５３１，５４１，５５１  ＣＰＵ
５３２，５４２，５５２  メモリ
５３３  カラー画素判定部
５３４  カラー画素カウント部
５３５  カラー原稿判定部
５４３  特徴量算出部
５４４  判別結果集計部
５４５  原稿判定部
５５３  ヒストグラム処理部
５５４  階級値集計部
５５５  下地判定部
【図１】
2008271488.tif 000003
【図２】
2008271488.tif 000004
【図３】
2008271488.tif 000005
【図４】
2008271488.tif 000006
【図５】
2008271488.tif 000007
【図６】
2008271488.tif 000008
【図７】
2008271488.tif 000009
【図８】
2008271488.tif 000010
【図９】
2008271488.tif 000011
【図１０】
2008271488.tif 000012
【図１１】
2008271488.tif 000013
【図１２】
2008271488.tif 000014
【図１３】
2008271488.tif 000015
【図１４】
2008271488.tif 000016
【図１５】
2008271488.tif 000017
【図１６】
2008271488.tif 000018
【図１７】
2008271488.tif 000019
【図１８】
2008271488.tif 000020
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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