(57)【要約】【課題】拡大時に有彩判定性能を落とすことなくカラー画素判定を行う画像処理、読取、形成装置およびカラー複写装置を提供する。【解決手段】複数ラインを使用してカラー画素判定する画像処理装置において、拡大時の特定倍率以上において、色判定３２５のＮ値化２の回路に入力される複数のＲ、Ｇ、Ｂ入力データをセレクタ（１〜４）を介して実質１ラインおきに色相分割回路（０〜４）に入力する手段を設けた。入力データのみを切り替えるので、切り換え前後で、カラー原稿判定基準が変わることはない。【選択図】　　　　図３１
2004104625.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数ラインを使用してカラー画素判定する画像処理装置において、
拡大時の特定倍率以上において、入力データを実質１ラインおきに入力する手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
複数ラインを使用してカラー画素判定し、拡大時の特定倍率以上において、入力データを実質１ラインおきに入力する手段を有する画像処理装置に画像データを送信する画像読取装置において、
原稿画像を色分解して読み取って画像データを生成し、前記画像処理装置に送信するカラースキャナを備えることを特徴とする画像読取装置。
【請求項３】
複数ラインを使用してカラー画素判定し、拡大時の特定倍率以上において、入力データを実質１ラインおきに入力する手段を有する画像処理装置から画像データを受信する画像形成装置において、
前記画像データに対する出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項４】
複数ラインを使用してカラー画素判定し、拡大時の特定倍率以上において、入力データを実質１ラインおきに入力する手段を有するカラー複写装置において、
原稿画像を色分解して読み取って画像データを生成し、画像処理装置に送信するカラースキャナを備え、
前記画像データに対する出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とするカラー複写装置。
【請求項５】
外部端末からのプリント指示コマンドを解析して、前記カラープリンタにて前記外部端末からの画像情報をプリントアウトするプリンタコントローラを更に備えることを特徴とする請求項４に記載のカラー複写装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理、読取、形成装置およびカラー複写装置に関するものであり、詳細には画像データがカラーか白黒かを判定して、適切な画像処理をする画像処理、読取、形成装置およびカラー複写装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
カラー複写装置で画像データを複写する際に、操作者がカラーで印刷するか、白黒で印刷するか、または拡大するか縮小したりして印刷することがある。この時カラー複写装置としては、それらの操作に応じて適切な画素を選択したり、間引き処理を行うことになる。
【０００３】
そのために対象となる画像が有彩色か無彩色かを判定するための画像処理装置、方法が発明されている。たとえば、画像を走査し、複数の色成分信号を発生する画像読取手段と、前記複数の色成分信号に基づき注目画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定する手段と、前記画像読取手段の走査速度の低下に応じて、前記判定手段による無彩色判定をしやすくすべく判定の条件を変更する手段とを有することで、入力画像の無彩色領域の判定における誤判定を防止できるものがある（特許文献１）。
【０００４】
また、画像データによって表される画像の種別を該画像データに基づき識別する識別手段と、前記識別手段による識別結果に応じて前記画像データを処理する処理手段と、前記処理手段により変倍処理を実行する場合に、前記識別手段の識別動作を変更することで、対象画像の処理条件あるいは読取条件に応じて精度の良い種別の識別を行うことが可能なものもある（特許文献２）。
【０００５】
【特許文献１】
特許第２９３５５０５号
【特許文献２】
特許第３０１５３０８号
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特許文献１において、速度低下において無彩しやすくすることは、速度低下において色判定性能を落とすことになる。また、変倍率が大きくなれば、色判定は難しくなるし、外乱（振動）の影響も大きく受ける。
【０００７】
特許文献２においてはすべての処理を間引いて処理をしているが、ＡＣＳに適用すると、切り換え点前後で大きくカラー判定基準が変わるという問題が生じてしまう。
【０００８】
本発明では、色判定性能を維持し、カラー判定基準を変えることなく適当な間引き処理を行う画像処理、読取、形成装置およびそのカラー複写装置を提供することを目的とする。
【０００９】
請求項１に係る発明では、複数ラインを使用してカラー画素判定する装置において、拡大時の特定倍率以上において、入力データを実質１ライン置きに入力する手段をそなえることにより、拡大時に、有彩判定性能を落とすことなく、カラー画素判定を行うことを目的とする。
【００１０】
請求項２に係る発明では、前記手段を適用できる画像読取手段としてのカラースキャナを提供することを目的とする。
【００１１】
請求項３に係る発明では、前記手段を適用できる画像形成手段としてのカラープリンタを提供することを目的とする。
【００１２】
請求項４に係る発明では、前記手段を適用できるカラー複写装置を提供することを目的とする。
【００１３】
請求項５に係る発明では、パソコンなど外部からの画像及びプリント指示するコマンドを解析し、画像データとして、印刷できる状態にビットマップ展開し、カラープリンタを駆動して画像データをプリントアウトするプリンタコントローラが前記手段に対応可能になることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を解決するため、請求項１に記載の発明は、複数ラインを使用してカラー画素判定する画像処理装置において、拡大時の特定倍率以上において、入力データを実質１ラインおきに入力する手段を備えることを特徴とする。
【００１５】
請求項２に記載の発明は、複数ラインを使用してカラー画素判定し、拡大時の特定倍率以上において、入力データを実質１ラインおきに入力する手段を有する画像処理装置に画像データを送信する画像読取装置において、原稿画像を色分解して読み取って画像データを生成し、画像処理装置に送信するカラースキャナを備えることを特徴とする。
【００１６】
請求項３に記載の発明は、複数ラインを使用してカラー画素判定し、拡大時の特定倍率以上において、入力データを実質１ラインおきに入力する手段を有する画像処理装置から画像データを受信する画像形成装置において、画像データに対する出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とする。
【００１７】
請求項４に記載の発明は、複数ラインを使用してカラー画素判定し、拡大時の特定倍率以上において、入力データを実質１ラインおきに入力する手段を有するカラー複写装置において、原稿画像を色分解して読み取って画像データを生成し、前記画像処理装置に送信するカラースキャナを備え、画像データに対する出力画像データを用紙上にプリントアウトするカラープリンタを備えることを特徴とする。
【００１８】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、外部端末からのプリント指示コマンドを解析して、カラープリンタにて外部端末からの画像情報をプリントアウトするプリンタコントローラを更に備えることを特徴とする。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像処理装置について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２０】
本発明の一実施例の機構の概要を図１に示す。この実施例は、デジタルフルカラー複写機である。カラー画像読み取り装置（以下、スキャナという）２００は、コンタクトガラス２０２上の原稿１８０の画像を照明ランプ２０５、ミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃなど、およびレンズ２０６を介してカラーセンサ２０７に結像して、原稿のカラー画像情報を、例えば、ブルー（以下、Ｂという）、グリーン（以下、Ｇという）およびレッド（以下、Ｒという）の色分解光毎に読み取り、電気的な画像信号に変換する。カラーセンサ２０７は、この例では、３ラインＣＣＤセンサーで構成されており、Ｂ、Ｇ、Ｒの画像を色ごとに読み取る。スキャナ２００で得たＢ、Ｇ、Ｒの色分解画像信号強度レベルをもとにして、図示省略された画像処理ユニットにて色変換処理を行い、ブラック（以下、Ｂｋという）、シアン（以下、Ｃという）、マゼンダ（以下、Ｍという）およびイエロー（以下、Ｙという）の記録色情報を含むカラー画像データを得る。
【００２１】
このカラー画像データを用い、次に述べるカラー画像記録装置（以下、カラープリンタという）４００によって、Ｂｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙの画像を中間転写ベルト上に重ね形成し、そして転写紙に転写する。スキャナ２００は、カラープリンタ４００の動作とタイミングをとったスキャナースタート信号を受けて、照明ランプ２０５やミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃなどからなる照明・ミラー光学系が左矢印方向へ原稿走査し、１回走査毎に１色の画像データを得る。そして、その都度、カラープリンタ４００で順次、顕像化しつつ、これらを中間転写ベルト上に重ね合わせて、４色のフルカラー画像を形成する。
【００２２】
カラープリンタ４００の、露光手段としての書き込み光学ユニット４０１は、スキャナ２００からのカラー画像データを光信号に変換して、原稿画像に対応した光書き込みを行い、感光体ドラム４１４に静電潜像を形成する。光書き込み光学ユニット４０１は、レーザー発光器４４１、これを発光駆動する発光駆動制御部（図示省略）、ポリゴンミラー４４３、これを回転駆動する回転用モータ４４４、ｆθレンズ４４２、反射ミラー４４６などで構成されている。感光体ドラム４１４は、矢印で示す如く反時計廻りの向きに回転するが、その周りには、感光体クリーニングユニット４２１、除電ランプ４１４Ｍ、帯電器４１９、感光体ドラム上の潜像電位を検知する電位センサー４１４Ｄ、リボルバー現像装置４２０の選択された現像器、現像濃度パターン検知器４１４Ｐ、中間転写ベルト４１５などが配置されている。
【００２３】
リボルバー現像装置４２０は、ＢＫ現像器４２０Ｋ、Ｃ現像器４２０Ｃ、Ｍ現像器４２０Ｍ、Ｙ現像器４２０Ｙと、各現像器を矢印で示す如く反時計回りの向きに回転させる、リボルバー回転駆動部（図示省略）などからなる。これら各現像器は、静電潜像を顕像化するために、現像剤の穂を感光体ドラム４１４の表面に接触させて回転する現像スリーブ４２０ＫＳ、４２０ＣＳ、４２０ＭＳ、４２０ＹＳと、現像剤を組み上げ・撹拌するために回転する現像パドルなどで構成されている。待機状態では、リボルバー現像装置４２０はＢＫ現像器４２０で現像を行う位置にセットされており、コピー動作が開始されると、スキャナ２００で所定のタイミングからＢＫ画像データの読み取りがスタートし、この画像データに基づき、レーザー光による光書き込み・潜像形成が始まる。以下、Ｂｋ画像データによる静電潜像をＢｋ潜像という。Ｃ、Ｍ、Ｙの各画像データについても同じ。このＢｋ潜像の先端部から現像可能とすべく、Ｂｋ現像器４２０Ｋの現像位置に潜像先端部が到達する前に、現像スリーブ４２０ＫＳを回転開始して、Ｂｋ潜像をＢｋトナーで現像する。そして、以後、Ｂｋ潜像領域の現像動作を続けるが、潜像後端部がＢｋ潜像位置を通過した時点で、速やかに、Ｂｋ現像器４２０Ｋによる現像位置から次の色の現像器による現像位置まで、リボルバー現像装置４２０を駆動して回動させる。この回動動作は、少なくとも、次の画像データによる潜像先端部が到達する前に完了させる。
【００２４】
像の形成サイクルが開始されると、感光体ドラム４１４は矢印で示すように反時計回りの向きに回動し、中間転写ベルト４１５は図示しない駆動モータにより、時計回りの向きに回動する。中間転写ベルト４１５の回動に伴って、ＢＫトナー像形成、Ｃトナー像形成、Ｍトナー像形成およびＹトナー像形成が順次行われ、最終的に、ＢＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順に中間転写ベルト４１５上に重ねてトナー像が形成される。ＢＫ像の形成は、以下のようにして行われる。すなわち、帯電器４１９がコロナ放電によって、感光体ドラム４１４を負電荷で約−７００Ｖに一様に帯電する。つづいて、レーザーダイオード４４１は、Ｂｋ信号に基づいてラスタ露光を行う。このようにラスタ像が露光されたとき、当初、一様に荷電された感光体ドラム４１４の露光された部分については、露光光量に比例する電荷が消失し、静電潜像が形成される。リボルバー現像装置４２０内のトナーは、フェライトキャリアとの撹拌によって負極性に帯電され、また、本現像装置のＢＫ現像スリーブ４２０ＫＳは、感光体ドラム４１４の金属基体層に対して図示しない電源回路によって、負の直流電位と交流とが重畳された電位にバイアスされている。この結果、感光体ドラム４１４の電荷が残っている部分には、トナーが付着せず、電荷のない部分、つまり、露光された部分にはＢｋトナーが吸着され、潜像と相似なＢｋ可視像が形成される。中間転写ベルト４１５は、駆動ローラ４１５Ｄ、転写対向ローラ４１５Ｔ、クリーニング対向ローラ４１５Ｃおよび従動ローラ群に張架されており、図示しない駆動モータにより回動駆動される。さて、感光体ドラム４１４上に形成したＢｋトナー像は、感光体と接触状態で等速駆動している中間転写ベルト４１５の表面に、ベルト転写コロナ放電器（以下、ベルト転写部という。）４１６によって転写される。以下、感光体ドラム４１４から中間転写ベルト４１５へのトナー像転写を、ベルト転写と称する。感光体ドラム４１４上の若干の未転写残留トナーは、感光体ドラム４１４の再使用に備えて、感光体クリーニングユニット４２１で清掃される。ここで回収されたトナーは、回収パイプを経由して図示しない排トナータンクに蓄えられる。
【００２５】
なお、中間転写ベルト４１５には、感光体ドラム４１４に順次形成する、Ｂｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙのトナー像を、同一面に順次、位置合わせして、４色重ねのベルト転写画像を形成し、その後、転写紙にコロナ放電転写器にて一括転写を行う。ところで、感光体ドラム４１４側では、ＢＫ画像の形成工程のつぎに、Ｃ画像の形成工程に進むが、所定のタイミングから、スキャナ２００によるＣ画像データの読み取りが始まり、その画像データによるレーザー光書き込みで、Ｃ潜像の形成を行う。Ｃ現像器４２０Ｃは、その現像位置に対して、先のＢｋ潜像後端部が通過した後で、かつ、Ｃ潜像先端が到達する前に、リボルバー現像装置の回転動作を行い、Ｃ潜像をＣトナーで現像する。以降、Ｃ潜像領域の現像をつづけるが、潜像後端部が通過した時点で、先のＢｋ現像器の場合と同様にリボルバー現像装置４２０を駆動して、Ｃ現像器４２０Ｃを送り出し、つぎのＭ現像器４２０Ｍを現像位置に位置させる。この動作もやはり、つぎのＭ潜像先端部が現像部に到達する前に行う。なお、ＭおよびＹの各像の形成工程については、それぞれの画像データの読み取り、潜像形成、現像の動作が、上述のＢｋ像や、Ｃ像の工程に準ずるので、説明は省略する。
【００２６】
ベルトクリーニング装置４１５Ｕは、入口シール、ゴムブレード、排出コイルおよび、これら入口シールやゴムブレードの接離機構により構成される。１色目のＢｋ画像をベルト転写した後の、２、３、４色目を画像をベルト転写している間は、ブレード接離機構によって、中間転写ベルト面から入口シール、ゴムブレードなどは離間させておく。
【００２７】
紙転写コロナ放電器（以下、紙転写器という。）４１７は、中間転写ベルト４１５上の重ねトナー像を転写紙に転写するべく、コロナ放電方式にて、ＡＣ＋ＤＣまたは、ＤＣ成分を転写紙および中間転写ベルトに印加するものである。
【００２８】
給紙バンク内の転写紙カセット４８２には、各種サイズの転写紙が収納されており、指定されたサイズの用紙を収納しているカセットから、給紙コロ４８３によってレジストローラ対４１８Ｒ方向に給紙・搬送される。なお、符号４１２Ｂ２は、ＯＨＰ用紙や厚紙などを手差しするための給紙トレイを示している。像形成が開始される時期に、転写紙は前記いずれかの給紙トレイから給送され、レジストローラ対４１８Ｒのニップ部にて待機している。そして、紙転写器４１７に中間転写ベルト４１５上のトナー像の先端がさしかかるときに、ちょうど、転写紙先端がこの像の先端に一致する如くにレジストローラ対４１８Ｒが駆動され、紙と像との合わせが行われる。このようにして、転写紙が中間転写ベルト上の色重ね像と重ねられて、正電位につながれた紙転写器４１７の上を通過する。このとき、コロナ放電電流で転写紙が正電荷で荷電され、トナー画像の殆どが転写紙上に転写される。つづいて、紙転写器４１７の左側に配置した図示しない除電ブラシによる分離除電器を通過するときに、転写紙は除電され、中間転写ベルト４１５から剥離されて紙搬送ベルト４２２に移る。中間転写ベルト面から４色重ねトナー像を一括転写された転写紙は、紙搬送ベルト４２２で定着器４２３に搬送され、所定温度にコントロールされた定着ローラ４２３Ａと加圧ローラ４２３Ｂのニップ部でトナー像を溶融定着され、排出ロール対４２４で本体外に送り出され、図示省略のコピートレイに表向きにスタックされる。
【００２９】
なお、ベルト転写後の感光体ドラム４１４は、ブラシローラ、ゴムブレードなどからなる感光体クリーニングユニット４２１で表面をクリーニングされ、また、除電ランプ４１４Ｍで均一除電される。また、転写紙にトナー像を転写した後の中間転写ベルト４１５は、再び、クリーニングユニット４１５Ｕのブレード接離機構でブレードを押圧して表面をクリーニングする。リピートコピーの場合には、スキャナの動作および感光体への画像形成は、１枚目の４色目画像工程にひきつづき、所定のタイミングで２枚目の１色目画像工程に進む。中間転写ベルト４１５の方は、１枚目の４色重ね画像の転写紙への一括転写工程にひきつづき、表面をベルトクリーニング装置でクリーニングされた領域に、２枚目のＢｋトナー像がベルト転写されるようにする。その後は、１枚目と同様の動作になる。
【００３０】
図１に示すカラー複写機は、パーソナルコンピュータ等のホストから、ＬＡＮ又はパラレルＩ／Ｆを通じてプリントデータが与えられるとそれをカラープリンタ４００でプリントアウト（画像出力）でき、しかもスキャナ２００で読み取った画像データを遠隔のファクシミリに送信し、受信する画像データもプリントアウトできる複合機能つきのカラー複写機である。この複写機は、構内交換器ＰＢＸを介して公衆電話網に接続され、公衆電話網を介して、ファクシミリ交信やサービスセンタの管理サーバと交信することができる。
【００３１】
図２に、図１に示す複写機の電気システムの概要を示す。図２はメインコントローラ１０を中心に、複写機の制御装置を図示したものである。メインコントローラ１０は、複写機全体を制御する。メインコントローラ１０には、オペレータに対する表示と、オペレータからの機能設定入力制御を行う操作／表示ボードＯＰＢ、エディタ１５、スキャナ２００およびオプションのＡＤＦの制御、原稿画像を画像メモリに書き込む制御、および、画像メモリからの作像を行う制御等を行う、スキャナコントローラ１２、プリンタコントローラ１６、画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００、ならびに、カラープリンタ４００内にあって荷電、露光、現像、給紙、転写、定着ならびに転写紙搬送を行う作像エンジンの制御を行うエンジンコントローラ１３、等の分散制御装置が接続されている。各分散制御装置とメインコントローラ１０は、必要に応じて機械の状態、動作指令のやりとりを行っている。また、紙搬送等に必要なメインモータ、各種クラッチも、メインコントローラ１０内の図示しないドライバに接続されている。
【００３２】
カラープリンタ４００には、給紙トレイからの給紙をはじめとして、感光体４１４の荷電、レーザー書込みユニットによる画像露光、現像、転写、定着および排紙を行う機構要素を駆動する電気回路および制御回路、ならびに各種センサー等がある。
【００３３】
プリンタコントローラ１６は、パソコンなど外部からの画像及びプリント指示するコマンドを解析し、画像データとして、印刷できる状態にビットマップ展開し、メインコントローラ１０を介して、プリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。画像及びコマンドをＬＡＮ及びパラレルＩ／Ｆを通じて受信し動作するために、ＬＡＮコントロール１９とパラレルＩ／Ｆ１８がある。
【００３４】
ＦＡＸコントローラ１７は、フアクシミリ送信指示があるときには、メインコントローラ１０を介してスキャナ２００およびＩＰＵ３００を駆動して原稿の画像を読んで、画像データを、通信コントロール２０およびＰＢＸを介して、ファクシミリ通信回線に送出する。通信回線からファクシミリの呼びを受け画像データを受信すると、メインコントローラ１０を介して、プリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。
【００３５】
図３には、画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００の構成を示す。スキャナ２００が発生するＲ、Ｇ、Ｂ画像データが、インターフェース３５１を介してＩＰＵ３００に与えられる。なお、Ｂ又はＲ単色の記録をＢＲユニット３５５が指示する時には、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データの選択と集成が行われるが、このモードの画像記録処理の説明は省略する。ＩＰＵ３００に与えられたＲ、Ｇ、Ｂ画像データは、原稿認識３２０に入力され、次段のＲＧＢγ補正３１０で、反射率データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）から濃度データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）に変換される。
【００３６】
原稿認識３２０が、この濃度Ｒ、Ｇ、Ｂデータに基づいて、それらのデータが宛てられる画像領域が文字エッジ領域（文字や線画のエッジ領域）、網点領域、低線数網点領域か絵柄領域（写真や絵の領域＆文字領域でない領域＆網点領域でない＆網点領域でない）かを判定し、Ｃ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号を、ＲＧＢフィルタ３３０、ならびに、インターフェース３５３を介してメインコントローラ１０に与える。
2004104625.tif 000003
【００３７】
−原稿認識３２０（図３５）−
図３５に、原稿認識３２０の機能をブロック区分で示す。
ラインメモリＲ、Ｇ、Ｂ、認識処理部からなり、認識処理部は文字エッジ検出、絵柄検出及び有彩／無彩検出を行って、文字エッジ領域あるいは絵柄領域を表すＣ／Ｐ信号および有彩領域／無彩領域を表すＢ／Ｃ信号を発生し、ラインメモリがＲＧＢを複数ライン蓄えることが可能なラインメモリで、認識処理と、認識処理時に複数ライン処理がかかるので、認識結果（Ｃ／Ｐ、Ｂ／Ｃ）とラインの同期（位置）をあわせるために入力のＲＧＢを複数ライン遅らせて出力する。
【００３８】
図４に示すように原稿認識３２０は、大別すると、フィルタ３２１、エッジ抽出３２２、白領域抽出３２３、網点抽出３２４、色判定３２５および総合判定３２６からなる。なお、ここでは、スキャナ２００の読み取り密度が６００ｄｐｉ程度の場合を例として説明する。
【００３９】
−フィルタ３２１−
フィルタ３２１は、主に文字のエッジの抽出ために、スキャナ２００が発生するＧ画像データを補正する。ここで、スキャナ２００で読み取ったデータは、レンズなどの性能でボケていることがあるので、エッジ強調フィルタをかける。ただ、ここでは、単純に原稿上の像エッジを強調し、複写機に広く普及している、階調表現のための万線パターンを強調しない必要がある。万線パターンを強調してしまうと、絵柄（万線パターンによる階調表現領域）をエッジとして抽出して、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるので、強調しないようにする必要がある。また、図８に示すように、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢは、繰返し周期が異なるので、同一のフィルタ係数で強調しないようにするのは難しい。そのため、後段の特徴量検出（エッジ抽出、白領域検出）に応じて２つ係数の演算結果の最大値または、最小値のどちらかを使用する。
なお図８において、主走査方向ｘの白１ブロック幅とそれに接する黒１ブロック幅との和が、万線ピッチ（定幅：所定数の画素）すなわち万線周期であり、低濃度中間調の時には白ブロック幅が広がり黒ブロック幅が狭くなる。高濃度中間調になるにつれて、白ブロック幅が狭くなり黒ブロック幅が広がる。
【００４０】
この実施例では、フィルタ処理３２１の画素マトリクスを、主走査方向ｘの画素数７×副走査方向ｙ（スキャナ２００の機械的な原稿走査方向）の画素数５として、図４上のフィルタ３２１のブロックに示すように、各画素宛てに各重み付け係数ａ１〜ａ７、ｂ１〜ｂ７、ｃ１〜ｃ７、ｄ１〜ｄ７、ｅ１〜ｅ７を宛てた２組の係数グループ（係数マトリクス）Ａ、Ｂがある。次の係数グループＡ（表１）は、図８の６００ｄｐｉの万線パターンＡの強調は抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数であり、係数グループＢ（表２）は、図８の４００ｄｐｉの万線パターンＢの強調は抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。
【００４１】
【表１】
2004104625.tif 000004
【００４２】
【表２】
2004104625.tif 000005
【００４３】
なお、横方向が主走査方向ｘの並び、縦方向が副走査方向ｙの並びである。係数グループＡ、Ｂの、グループ内第１行の係数が、図４上のフィルタ３２１のブロックの係数マトリクスの、第１行の係数ａ１〜ａ７であり、係数グループＡ、Ｂの第３行の中央の「２０」が、フィルタ３２１のブロックの係数マトリクスの第３行ｃ１〜ｃ７の中央の画素の係数即ち注目画素の係数ｃ４である。係数マトリクスの各係数に、それに宛てられる画素の画像データが表す値を乗算した積（総計７×５＝３５個）の総和（積和値）が、注目画素（ｃ４が宛てられた画素）の、フィルタ３２１で処理した画像データ値として、エッジ抽出３２２および白領域抽出３２３に与えられる。ここで注目画素とは、現在処理対象の画素であり、それが順次にｘ方向にそしてｙ方向に位置が異なるものに更新される。
【００４４】
係数グループＡは、図８に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布しそれらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＡの領域の黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＡでない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。
【００４５】
係数グループＢは、図８に示す４００ｄｐｉの万線パターンＢの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布しそれらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＢの領域の黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＢでない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。
【００４６】
なお、フィルタ３２１では、係数グループＡと係数グループＢの演算を行い、エッジ抽出３２２に、演算結果の最小値を出力して、白領域抽出３２３には、演算結果の最大値を出力する。
エッジ抽出３２２に演算結果の最小値を出力するのは、文字の構造が万線形状をしている場合に、白レベルが十分に抽出できないことがあるのを避けるためである。
白領域抽出３２３に演算結果の最大値を出力するのは、絵柄が万線パターンの構造の時（例えば複写機の出力）に、より絵柄として捉えやすいようにするためである。
このことにより、エッジ抽出ではよりエッジと拾いやすくして、白領域検出ではより絵柄として拾いやすくしている。
本実施例では、２つ係数を例に取って説明したが、３つ以上の係数でも同様の効果が得られる。
【００４７】
図４には、エッジ処理にＧ画像データを参照する態様を示すが、Ｇデータに限らず、輝度データであってもよい。濃い薄いを表現する信号なら適応可能である。
【００４８】
−エッジ抽出３２２−
図２５にエッジ抽出３２２の詳細ブロック図を示す。文字領域は、高レベル濃度の画素と低レベル濃度の画素（以下、黒画素、白画素と呼ぶ）が多く、かつ、エッジ部分では、これらの黒画素及び白画素が連続している。エッジ抽出３２２は、このような黒画素及び白画素それぞれの連続性に基づいて文字エッジを検出する。
【００４９】
−３値化−
先ず、３値化で、２種の閾値ＴＨ１およびＴＨ２を用いて、フィルタ３２１が文字エッジ強調のフィルタ処理をしたＧ画像データ（エッジ抽出３２２の入力データ）を３値化する。閾値ＴＨ１およびＴＨ２は、例えば、画像データが０から２５５までの２５６階調（０＝白）を表す場合、例えばＴＨ１＝２０、ＴＨ２＝８０に設定する。３値化では、入力データ＜ＴＨ１であると、該データが宛てられる画素を白画素と、ＴＨ１≦入力データ＜ＴＨ２であると中間調画素と、ＴＨ２≦入力データであると黒画素と、表す３値化データに入力データを変換する。
【００５０】
−黒画素連続検出、白画素連続検出−
黒画素連続検出および白画素連続検出が、３値化データに基づいて、黒画素が連続する箇所および白画素が連続する箇所を、それぞれパターンマッチングにより検出する。このパターンマッチングには、本実施例では、図９に示す３×３画素マトリクスのパターンＢＰａ〜ＢＰｄおよびＷＰａ〜ＷＰｄを用いる。図９に示すパターンにおいて、黒丸は上述の黒画素であることを示し、白丸は上述の白画素であることを示し、いずれの丸印もない空白画素は、黒画素、中間調画素、白画素のいずれであるか問わないものである。３×３画素マトリクスの中心の画素が注目画素である。
【００５１】
黒画素連続検出は、３値化データの内容の分布が、図９に示す黒画素分布パターンＢＰａ〜ＢＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「黒連続画素」としてそれをあらわすデータを該注目画素に与える。同様に、白画素連続検出は、図９に示す白画素分布パターンＷＰａ〜ＷＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「白連続画素」としてそれをあらわすデータを該注目画素に与える。
【００５２】
−近傍画素検出−
次の近傍画素検出は、黒画素連続検出および白画素連続検出の検出結果について、この近傍画素検出での注目画素の近傍に黒連続画素又は白連続画素があるか否かを調べることにより、該注目画素が、エッジ領域と非エッジ領域のいずれにあるかを判定する。より具体的に述べれば、本実施例にあっては、５×５画素マトリクスのブロックで、その内部に黒連続画素と白連続画素がそれぞれ１つ以上存在するときに、そのブロックをエッジ領域と判定し、そうでないときに、そのブロックを非エッジ領域と判定する。
【００５３】
−孤立点除去−
さらに、文字エッジは連続して存在するので、孤立点除去にて孤立しているエッジを非エッジ領域に補正する。そして、エッジ領域と判定した画素に対して”１”（エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力し、非エッジ領域と判定した画素に対して”０”（非エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力する。
【００５４】
−白領域抽出３２３−
図２６に白領域抽出３２３の詳細ブロック図を示す。白領域抽出３２３は、２値化、ＲＧＢ白抽出、白判定、白パターンマッチング、グレー判定、グレーパターンマッチング、グレー膨張、白補正、白パターン補正、白膨張、白収縮、判定からなる。
【００５５】
−２値化−
２値化は、フィルタ３２１の画像濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力を、閾値ｔｈｗｓｂで２値化して、白パターンマッチング（の処理を表す図５のステップ７）が参照する白データの生成のための２値化白判定信号を発生する。なお、エッジ強調出力は、この実施例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い白であり、閾値ｔｈｗｓｂの一例は、５０であって、エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、２値化３２３ａが「２値化白」と判定し２値化白判定信号「１」を発生する。エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０以上のときは２値化白判定信号「０」を発生する。
【００５６】
−ＲＧＢ白抽出−
ＲＧＢ白抽出は、１．）ＲＧＢ白地検出、２．）色地検出および３．）谷白画素検出を行って、画像データが白領域かどうかを判定する。
【００５７】
１．）ＲＧＢ白地検出
該ＲＧＢ白地検出では、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データで白地領域を検出することにより、白背景分離の動作をアクティブにする。すなわち白背景分離の処理を起動する。具体的には、図１０のパターンＷＢＰに示すように、３×３画素マトリックスのＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓより小さければ、注目画素（３×３画素マトリックスの中心画素）が白領域と判定して白パターンマッチング（の処理を表す図５のステップ３が参照する白地判定信号）をアクティブ（「１」）にする。これは、ある程度の広がりの白画素領域があるかを検出するものである。なお、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのそれぞれも、この実施例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い基底レベルであり、閾値ｔｈｗｓｓ＜ｔｈｗｓｂであって、ｔｈｗｓｓの一例は、４０であって、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてがｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと、「白地」と判定し白地判定信号「１」を発生する。Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのいずれかがｔｈｗｓｓ＝４０以上のときは白地判定信号「０」を発生する。
【００５８】
２．）色地検出
薄い色を白背景と判定しないようにするために、色地を検出する。
Ａ．　ここでは先ず、注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの各画素の符号を、図１１のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３（ＭＣａ〜ＭＣｄの×印画素）のＲＧＢ差（１画素宛てのＲ、Ｇ、Ｂ画像データの最大値と最小値との差）が閾値ｔｈｃより大きいと色画素判定信号ａを「１」（色画素）とし、閾値ｔｈｃ以下のときは「０」（白黒画素）とする。
Ｂ．　注目画素の片側の周辺画素群△（図１１のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると一方側白判定信号ｂを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。閾値ｔｈｗｃは例えば２０である。
Ｃ．　注目画素の他方側の周辺画素群□（図１１のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると他方側白判定信号ｃを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。
Ｄ．　図１１のパターンＭＣａ〜ＭＣｄのいずれかにおいて、
ａ　ＡＮＤ　（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」
が成立すると、すなわち、ａ＝「１」（注目画素が色画素）、かつ、ｂとｃが一致（注目画素の両側ともに白画素、または、両側ともに非白画素）のとき、注目画素宛ての、色地判定信号ｄを「１」（色地）とする。この色地判定信号ｄは、白パターンマッチング（の処理を表す図５のステップ６）で、参照される。
【００５９】
上述のパターンマッチングＡ．〜Ｄ．を行うのは、黒文字のまわりがＲＧＢ読み取り位置ずれで僅かながらに色付きになるとき、そこを色と拾わないためである。黒文字のまわりの色付きの位置では、（ｂとｃのエクスクルーシブノア）が「０」（注目画素の両側の一方が白画素、他方が非白画素）となり、この場合は、色地判定信号ｄ＝「０」（非色地）となる。加えて、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができる。すなわち、線が込み入ったところでは、本来白いところが完全に白に読み取られないが、上記処理Ａ．でＲＧＢ差が小さいと色画素と判定しないので、閾値ｔｈｗｃを濃度を見るべき白地よりも厳しく設定して（たとえばｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０に対し、ｔｈｗｃ＝２０）、Ｂ．〜Ｄ．の処理で白背景か否を厳密にチェックして薄い色画素を色地として正確に検出することができる。
【００６０】
３．）谷白画素検出
次に、谷白画素検出では、上記ＲＧＢ白地検出で検出できない小さな白領域の谷白画素を、図１０に示すＧ画像データの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａおよびＲＤＰｂに基づいて検出する。具体的には、５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａに基づいて、
ｍｉｎｙ＝ｍｉｎ（Ｇ［１］［２］、Ｇ［１］［３］、Ｇ［１］［４］、Ｇ［５］［２］、Ｇ［５］［３］、Ｇ［５］［４］）
を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｙを摘出する。そして、
ｍａｘｙ＝ｍａｘ（Ｇ［３］［２］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［３］［４］）
を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｙを摘出する。次に、
ｍｉｎｔ＝ｍｉｎ（Ｇ［２］［１］、Ｇ［３］［１］、Ｇ［４］［１］、Ｇ［２］［５］、Ｇ［３］［５］、Ｇ［４］［５］）
を算出する。即ち、図１０に示すもう１つの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｔを摘出する。そして、
ｍａｘｔ＝ｍａｘ（Ｇ［２］［３］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［４］［３］）
を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｔを摘出する。ここで、ｍｉｎ　（　）は最小値を検出する関数である。ｍａｘ　（　）は、最大値を検出する関数である。次に、
ＯＵＴ＝（（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）　＞　０）　＃　（（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）　＞　０）
を算出する。即ち、（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）　と（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）　のうち、正値であって大きいほうの値を谷検出値ＯＵＴとし、このＯＵＴの値がある閾値以上であると、注目画素（ＲＤＰａまたはＲＤＰｂの中心画素）を谷白画素と検出する。このように画像の谷状態を検出して、１．）ＲＧＢ白地検出では、検出しにくいところを補う。
【００６１】
−白判定−
ここでは、白判定にもちいる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新を行う。その内容を図５に示す。ここで、状態変数ＭＳは処理対象ライン（注目ライン）の画素宛てのもの、状態変数ＳＳ［Ｉ］は処理対象ラインの１ライン前（処理済ライン）の画素宛てのものであり、いずれも白地の白の程度を表す４ｂｉｔの白地情報であり、図５の処理によって生成されるものである。状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］が表す値の最高値は１５に定めており、これが最も白い程度を意味し、最低値は０である。すなわち状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は、白の程度を示すデータであり、それが表す値が大きいほど、強い白を意味する。複写動作開始時に、状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は共に０に初期化される。
【００６２】
図５の処理においてはまず、処理対象である注目画素の１ライン前の状態変数すなわち白地情報ＳＳ［Ｉ］と注目画素の同一ライン上の１画素前の画素（先行画素：処理済画素）の状態変数すなわち白地情報ＭＳとを比較して（ステップ１）、１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］の方が大きければ、それを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする（ステップ２）が、そうでないと先行画素の状態変数ＭＳを、注目画素の仮の白地情報ＭＳとする。これは、周辺画素の白地情報の、より白に近い情報を選択することを意味する。
【００６３】
複写動作を開始してから、前記１．）ＲＧＢ白地検出で白領域すなわち白地を検出すると〔前記１．）ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「１」〕、注目画素の１ライン前の画素の白地情報ＳＳ［Ｉ］を１５に更新し（ステップ３、４）、注目画素の白地情報ＭＳも１５とする（ステップ５）。そして、注目画素の白地情報ＭＳは、図１２に示すラインメモリＬＭＰの、現ライン（注目ライン）用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込み、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］は、図１２に示すラインメモリＬＭＰの、前１ライン用のラインメモリの、注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込む（ステップ３、４、５）。次に、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］を、１ライン前の画素に、次のように、伝搬させる（ステップ１４〜１７）。なお、［Ｉ］は注目画素の主走査位置を意味し、［Ｉ−１］は主走査方向ｘでそれより１画素前の画素（注目画素の直前の画素）の位置を意味する。
【００６４】
ＳＳ［Ｉ−１］＜ＳＳ［Ｉ］−１の時、ＳＳ［Ｉ−１］＝ＳＳ［Ｉ］−１をラインメモリにセットする（ステップ１４、１５）。即ち、注目画素より１ライン前のラインにおいて、主走査方向で注目画素の位置（Ｆ）より１画素前（Ｅ）の白地情報ＳＳ［Ｉ−１］よりも注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］から１を減算した値「ＳＳ［Ｉ］−１」のほうが大きい（白程度が強い）と、１ライン前のライン上の注目画素の位置（Ｆ）より１画素前の画素（Ｅ）宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ−１］を、注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］より１だけ白強度を下げた値に更新する。
【００６５】
次に、ＳＳ［Ｉ−２］＜ＳＳ［Ｉ］−２の時、ＳＳ［Ｉ−２］＝ＳＳ［Ｉ］−２をラインメモリにセットする（ステップ１６、１７−１４、１５）。
次に、ＳＳ［Ｉ−３］＜ＳＳ［Ｉ］−３の時、ＳＳ［Ｉ−３］＝ＳＳ［Ｉ］−３をラインメモリにセットする（ステップ１６、１７−１４、１５）。
【００６６】
以下同様にして、最後に、ＳＳ［Ｉ−１５］＜ＳＳ［Ｉ］−１５の時、ＳＳ［Ｉ−１５］＝ＳＳ［Ｉ］−１５をラインメモリにセットする（ステップ１６、１７−１４、１５）。これらの白地情報ＳＳ［Ｉ］の値の下限値ＭＩＮは０であり、０未満になるときには、０にとどめる。これは後述のステップ１３においても同様である。
【００６７】
これらのステップ１４〜１７の処理により、１ライン前かつ注目画素の主走査位置より前の白地情報ＳＳが、注目画素の白地情報ＭＳを、それから主走査方向ｘの１画素の位置ずれにつき１の低減率で下げた値に更新され、注目画素の白地情報が１ライン前の主走査方向ｘで主走査の後方に、前記低減率で伝搬する（白伝搬処理）。但しこれは、１ライン前の白地情報のほうが小さい値である場合である。例えば１ライン前の画素が、前記１．）ＲＧＢ白地検出で白地（白領域）と検出したものであるときにはそれの白地情報は１５であって最高値であるので書換えは行われない。
【００６８】
注目画素を更新してそれが白地でないものになると〔前記１．）ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「０」〕、ステップ３からステップ６以下に進み、注目画素が、色地〔前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」〕でなく（非色地であり）、２値化白〔前記２値化の出力である２値化白判定信号＝「１」〕であり、しかも、ステップ１、２で仮に定めた注目画素の状態変数すなわち白地情報ＭＳが閾値ｔｈｗ１（例えば１３）以上、である時に、注目画素宛ての白地情報ＭＳを＋１する（ステップ６〜１０）。すなわち、１だけ白程度が強い値に更新する。白地情報ＭＳの最高値ｍａｘは１５に定めており、１５を超える時には１５にとどめる（ステップ９、１０）。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００６９】
注目画素が非色地かつ２値化白ではあるが、白地情報ＭＳがｔｈｗ１（たとえば７）未満、ｔｈｗ２（例えば１）以上、かつ、谷白画素である時には、状態変数ＭＳをそのままの値に保持する（ステップ８、１１、１２）。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００７０】
上記条件のいずれにも一致しないとき、すなわち注目画素が色地又は非２値化白のときは、注目画素の白地情報ＭＳを−１する（ステップ１３）。すなわち白程度が１だけ弱い白地情報に更新する。白地情報ＭＳの最低値ＭＩＮは０であり、０未満になる時には０にとどめる。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００７１】
以上の白地情報ＭＳの生成により、ラインメモリＬＭＰ上において、状態変数（白地情報）ＭＳを介して周辺画素に白情報を伝搬させることができる。この白地情報ＭＳの生成は前述のように、色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべて）が閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいとき白地と表すＲＧＢ白地判定信号に基づいた、図５のステップ３−４−５−１４〜１７の系統の、色対応の白地情報ＭＳの生成を含み、しかも、濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力（フィルタ３２１の出力）が、閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さいとき白地と２値化白判定信号に基づいた、図５のステップ７〜１３−５−１４〜１７の系統の、濃度対応の白地情報ＭＳの生成を含む。
【００７２】
この白判定は、まずＲＧＢ白抽出の中の１．）ＲＧＢ白地検出で、白領域を検出するまで、すなわち前記１．）ＲＧＢ白地検出が白地判定信号「１」を発生しこれに対応して色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３−４−５−１４〜１７）を開始するまでは動作（ステップ４の実行）をしない。これは、白領域との判定が得られない領域を、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防ぐためである。
【００７３】
薄い色地上の文字にエッジ強調フィルタ３２１をかけると、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるので、フィルタ３２１のエッジ強調処理後のデータで白パターンマッチングをすると、すなわち濃度対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ７〜１３−５−１４〜１７）のみに基づいて白領域判定をすると、色地上の文字周辺を白地と誤判定しやすいが、上述の色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３−４−５−１４〜１７）によって白領域との判定が得られる領域に後述する、白画素（白ブロック）を判定するための白パターンマッチングを適用するように白地情報ＭＳを最高値とし、ステップ３で白地でないときには、更にステップ６以下で詳細に白地条件をチェックして白パターンマッチングを適用するか否を決定するための１つのパラメータである白地情報ＭＳを調整するので、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いでいる。
【００７４】
例えば、色画素の可能性が高いときには、白地情報ＭＳを下げ（ステップ１３）、色画素の疑いもありえるときには白地情報ＭＳをホールド（変更無し）にして（ステップ１１〜１３）、後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いで、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるのを防止している。
【００７５】
文字が密なところは上述の処理（ステップ３〜５、６〜１０および１４〜１７）によって白地情報ＭＳを更新し伝搬させるので、密な文字領域が絵柄と誤判定される可能性が低減する。また、込み入った文字（例えば、「書」）などの文字の中は、１．）ＲＧＢ白地検出で白検出ができない場合があるが、そのときに３．）谷白画素検出にて、白と検出し、白地情報ＭＳを、ステップ１２のＹＥＳ出力がステップ５に直進する経路でホールドして、白地傾向にとどめるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性が低減する。
【００７６】
また、先に触れたように、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができ、注目画素周辺が白か否かを見る閾値ｔｈｗｃを低く設定して（ｔｈｗｃ＝２０）、薄い色画素（注目画素）の周辺が白背景か否を厳密にチェックして薄い色画素を色地として検出することができるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性を更に低減することができる。
【００７７】
上述のように、薄い色画素を色地としてより厳密に検出できることにより、色地と検出したときには図５のステップ６からステップ１３に進んで、状態変数ＭＳを下げて色地を白と判定する可能性を低減できるのに加えて、ステップ３で参照する白地判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｓ（たとえば４０）に対して、ステップ７で参照する２値化白判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｂ（例えば５０）を大きい値として、色地と判定しなかった場合（ステップ６：ＮＯ）には、前記２値化で白と見なす確率を高くして、図５のステップ７から１０に進んで状態変数ＭＳを上げて白領域と判定する可能性を高くしている。
【００７８】
すなわち、前記１．）ＲＧＢ白地検出で閾値ｔｈｗｓｓ＝４０で、白と判定する確率が低い厳しい白判定を行って、そこで白地と判定すると、図５のステップ３から４以下の処理により、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている。該厳しい白判定で白地との判定が出なかったときには、では逆に色地であるかの、薄い色画素も色地として検出する信頼性が高い厳しい色地判定、すなわち前記２．）色地検出、の結果を参照し、それが色地との判定にならないときには、もう一度、今度は白と判定する確率が高い閾値ｔｈｗｓｂ＝５０の甘い白判定、すなわち前記２値化、を参照してそれが白の判定であると、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている（ステップ７〜１０）。この処理（ステップ６〜１０）があるので、色地と検出される薄い色画素よりも更に薄い背景濃度ムラ、例えば裏映りのような原稿の地にムラがある場合に、原稿の細かい地ムラに連動して状態変数ＭＳが２値的に大きく変化するのが抑制され、つぎの白パターンマッチングでの白画素か否かの判定が走査方向に細かく変動するのが抑制される。その結果、背景が薄い色地のときに、裏映りのような原稿の細かい地ムラに連動して細かい色抜け（白背景）が現れることがなくなる。
【００７９】
−白パターンマッチング−
注目画素を中心とする５×５画素単位のブロックで連続した白画素が存在するか否かで、背景が白かを判断する。そのために、注目画素に関して、次式が満たされる時に、注目画素を白画素と仮に定めて、白パターンマッチングを行う。
（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ１（１３））＆２値化白）＃
（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ２（１））＆谷白画素＆２値化白）
ここで、この条件式を満たすかのチェックを行う注目画素は、図５のステップ５および１４〜１７の白伝搬処理の対象となってその処理過程を経たものであり、上記条件式の中の「白地情報ＭＳ」が、白伝搬処理後の、上記チェックを行う注目画素の白地情報ＭＳ［Ｉ］である。但し、このＭＳ［Ｉ］は白伝搬処理を終えた白地情報であって、そのＩは、上記チェックを行う注目画素の主走査方向ｘの位置であり、上述の白判定で状態変数ＭＳを算出する注目画素の主走査方向ｘの位置とは別物である。
【００８０】
上記条件式の中の、「非色画素」は前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄが「０」であること、「２値化白」は前記２値化の２値化白判定信号が「１」（２値化白）であること、および、「谷白画素」は、前記３．）谷白画素検出の検出結果が谷白画素であること、をそれぞれ意味し、＃は論理和（オア：又は）を意味する。白パターンマッチングは、上記条件式で判定した出力（白画素か否）に対し、図１２の縦横斜めの連続性パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄのいずれかに該当するかをチェックするものである。パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄに付した白丸は、白画素であることを意味する。他の空白画素は、白画素であるか否か不問である。
【００８１】
注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白画素分布が図１２のパターンＰＭＰａ、ＰＭＰｂ、ＰＭＰｃまたはＰＭＰｄに該当すると、注目画素が白パターン画素であると判定する。
【００８２】
−グレー判定−
グレー画素検出の出力データに基づき、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋの色相分割を行い、色相毎に濃度の低い画素を検出する。
色相分割は、後述する色判定と同一である。
ここで、フィルタ後のＧデータをｔｈｇｒと比較して、Ｇデータより大きいかＲＧＢ白抽出の色地検出で色画素であるか否かのどちらかを満たしていれば、下記の演算を行い、下記条件を満たしていれば、グレー画素とする。
ここで、色毎に閾値を変えているのは各インクの最大濃度が異なるためである。
４．１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
４．２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
４．３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４．４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
４．５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
４．６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
４．８）．Ｙ画素画素判定（ｇｒｙ）
（色画素である）＆　（ｒｙ　＝＝　１）　＆　（ｙｇ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｙ）
４．９）．Ｇ画素判定（ｇｒｇ）
（色画素である）＆　（ｙｇ　＝＝　１）　＆　（ｇｃ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｇ）
４．１０）．Ｃ画素判定（ｇｒｃ）
（色画素である）＆　（ｇｃ　＝＝　１）　＆　（ｃｂ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｃ）
４．１１）．Ｂ画素判定（ｇｒｂ）
（色画素である）＆　（ｃｂ　＝＝　１）　＆　（ｂｍ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｂ）
４．１２）．Ｍ画素判定（ｇｒｍ）
（色画素である）＆　（ｂｍ　＝＝　１）　＆　（ｍｒ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｍ）
４．１３）．Ｒ画素判定（ｇｒｒ）
（色画素である）＆　（ｍｒ　＝＝　１）　＆　（ｒｙ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｒ）
４．１４）．色画素でない時（ｇｒｂｋ）
（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｂｋ）
４．１５）．グレー画素判定
４．８）〜４．１５）のいずれかの条件を満たす時にグレー画素とする。
【００８３】
−グレーパターンマッチング−
Ｄをグレー画素として、ｂｋはグレー画素より濃いところとして、下記パターンマッチングを行う。複写原稿は、薄い２００線の万線パターン、３００線の万線パターンであるので、複写原稿もグレー検出するように下記のようなパターンを採用している。
下記パターン（表３）に一致したものは、グレー画素となる。（図６（ａ）、（ｂ）参照）
【００８４】
【表３】
2004104625.tif 000006
【００８５】
−白パターン補正−
白画素パターンマッチングで孤立（１×１、１×２、２×１、２×２、１×３、３×１の白画素）しているアクティブ画素を非アクティブにする。
このことにより、孤立している画素を除去する。
【００８６】
−白膨張−
白画素パターンマッチングの補正の結果を７×４１のＯＲを行う。
【００８７】
−白収縮−
白膨張の結果の１×３３のＡＮＤを行う。
白膨張と白収縮を行うことにより、白画素パターンマッチングの補正結果に対して膨張と小面積で存在する非アクティブ画素を除去する。
この判定結果は、白地と境界部分に対して、非白地側の境界領域を含む結果となる。
言いかえれば、白地よりも大きな領域となる。
【００８８】
−白補正−
白ブロック補正では、ブロックパターンＢＣＰの「×」を付した注目画素を中心とした１５×１１画素において、四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに、注目ブロックに白ブロック補正データを与える。このことにより、白地に囲まれた領域を白領域とする。
【００８９】
−グレー膨張−
グレーパターンマッチングの結果に対して、１１×１１のＯＲ処理をする。
このことにより、グレー領域に対してやや大きな領域となる。
【００９０】
−判定−
白補正の結果がアクティブまたは、収縮結果がアクティブでかつグレー膨張結果が非アクティブの時に白背景とする。
式で表現すると次式のようになる。
白補正の結果　＃　（白収縮の結果　＆　！グレー膨張の結果）
ここで、「白補正の結果」では、白地に囲まれた領域を確実に白領域と判定して、「白収縮の結果　＆　！グレー膨張の結果」の結果では、濃い黒文字周辺を白領域として、濃度の薄いところを非白領域としている。
【００９１】
図１３に示すように、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部は、上述の、注目ブロックを中心とした１５×１１画素において四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに注目ブロックに白ブロック補正データを与える白ブロック補正によって白ブロックに置きかえられる。丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を、白領域とすることは、そこを絵柄部と判定する可能性を低減する。後述する総合判定３２６では、非白領域は絵柄と判定するが、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を絵柄と誤判定する可能性が減る。
さらに、白収縮の結果、グレー膨張の結果にて、黒地と白地境界を白領域（文字領域）と判定するので、濃い文字エッジは、文字の太さにかかわらず白地判定するので、文字エッジを正しく文字エッジと判定することが可能となる。濃度の薄い部分は文字エッジ判定しなくなる。
【００９２】
−文字／写真判定レベルの調整−
上述のように白領域抽出３２３では、白判定で、ＲＧＢ白抽出の白地判定信号、色地判定信号ｄおよび谷白画素判定信号、ならびに、２値化の２値化白判定信号、に対応する、白の程度をあらわす状態変数である白地情報ＭＳを生成する。そして白パターンマッチングで、該色地判定信号ｄ、白地情報ＭＳ、２値化白判定信号および谷白画素判定信号に基づいて注目画素が白画素か否を仮に定めて、注目画素を含む画素マトリクスに対する白画素分布パターンマッチングによって白画素か否を確定する。この結果と、黒判定および図１０のパターンＢＢＰに用いた黒パターンマッチングの結果を用いて、白補正が、注目画素が黒地と白地境界との境界（白領域：文字領域）であるかを判定する。
【００９３】
ＲＧＢ白抽出の白地判定信号（図５のステップ３で参照）は、注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと「１」（白地）である。この閾値ｔｈｗｓｓを大きくすると大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、上記「白領域」（黒地と白地境界との境界：文字領域）を摘出する確率が高くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｓを小さくするとこの逆となる。
【００９４】
２値化の２値化白判定信号（図５のステップ７で参照）は、フィルタ３２１のＧ画像データのエッジ強調出力が閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、「１」（２値化白）である。この閾値ｔｈｗｓｂを大きくすると大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、上記「白領域」を摘出する確率が高くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｂを小さくするとこの逆となる。
【００９５】
「白領域」の画像データには後工程で、文字画像を鮮明に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを大きくすると、文字に優先度が高い画像処理が施される。非白領域すなわち絵柄（写真）領域の画像データには後工程で、写真や絵柄を忠実に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを小さくすると、絵柄（写真）に優先度が高い画像処理が施される。
【００９６】
ところで、ＲＧＢ白抽出の色地判定信号ｄ（図５のステップ６で参照）が「１」（色地）であると白地情報ＭＳを低くし、上記「白領域」を摘出する確率が低くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。前記２．）色地検出で色地判定信号ｄを生成する処理Ｂ．、Ｃ．で用いる閾値ｔｈｗｃ（例えば２０）を小さくすると、周辺画素（図１１の△と□）を同時に色画素と検出する確率すなわち（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」となる確率が高くなって色地判定信号ｄ＝「１」（色地）を得る確率が高くなり、上記「白領域」を摘出する確率が低くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。
【００９７】
そこで本実施例では、図２の操作／表示部ＯＰＢにて、キー入力による入力モードのメニュー表示ならびに液晶ディスプレイに表示されたメニュー画面上のキー画像（パラメータ指定キーおよびアップ、ダウンキー）の操作によって調整するパラメータ調整の中の「文字／写真レベル」の調整によって、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを表４のように調整するようにしている。
【００９８】
【表４】
2004104625.tif 000007
【００９９】
すなわち、オペレータが操作／表示部ＯＰＢにて調整設定するパラメータ「文字／写真レベル」の標準値（デフォルト）は「３」であり、このデフォルト値が、上記の文字／写真レベルと閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃとの関係をあらわす変換テーブルと共に、図３に示すＲＯＭ３５８に書き込まれており、図３に示すＩＰＵ３００に電源が投入されＣＰＵ３５７がＩＰＵ３００の初期化をするときに、ＣＰＵ３５７がＲＯＭ３５８から文字／写真レベルのデフォルト値を読み出して、それに対応する閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを変換テーブルから読み出してＲＡＭ３５６の、各閾値宛てレジスタに書きこんで、白領域抽出３２３での上述の処理に用いる。その後操作ボードＯＰＢからの入力で文字／写真レベルの調整があり、調整後の値Ａがメインコントローラ１０からＣＰＵ３５７に与えられると、ＣＰＵ３５７は、調整後の値Ａに対応するパラメータｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃの各値を、ＲＯＭ３５８の変換テーブルから読み出して、ＲＡＭ３５６の、パラメータ宛てレジスタに書きこむ。
【０１００】
閾値を標準値ｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０、ｔｈｗｃ＝２０に設定しているときに、操作ボードＯＰＢを使ってオペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ大きく「Ｕｐ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、文字優先方向に変更した値に定められる。逆に、オペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ小さく「Ｄｏｗｎ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、写真優先方向に変更した値に定められる。
【０１０１】
−網点抽出３２４−
図２７に網点抽出３２４の詳細ブロック図を示す。第１網点ピーク検出は、Ｇ画像データを用いて、所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素（網点ピーク画素と呼ぶ）を検出する回路である。局所領域に関して、次の二つの条件が同時に成立するときに、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出する。
条件１：中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大（山ピーク）または最小（谷ピーク）である。
条件２：中心画素に対し点対称関係にある全ての画素のペアについて、画素ペアの濃度レベルの平均と中心画素の濃度レベルとの差の絶対値が、閾値Ｔｈ以上であること。
【０１０２】
図１４を参照して、第１網点ピーク検出の検出処理を具体的に説明する。局所領域として５×５画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。５×５画素マトリクスの各画素の符号を、図１１のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈ
のときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。
【０１０３】
具体的には、周囲画素は、図１４に示す周囲画素分布パターンＭＰａまたはＭＰｂの４角形を付記した画素とする。周囲画素分布パターンＭＰａとＭＰｂに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｃ３）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の線数に幅広く対応するためである。
【０１０４】
パターンＭＰａは、
Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ｂ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ２、Ｌ５＝ｃ４、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｄ３、Ｌ８＝ｄ４、
と定めたものである。ここで、Ｌ１＝ｂ２とは、画素ｂ２の濃度を、上述の網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。
【０１０５】
パターンＭＰｂは、
Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ａ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ１、Ｌ５＝ｃ５、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｅ３、Ｌ８＝ｄ４、
と定めたものである。
【０１０６】
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低、高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、上述のパターンＭＰａ、ＭＰｂにかえて、図１４上に示すパターンＭＰｃ、ＭＰｄを用いる。拡大のときには、図１４上に示すパターンＭＰｅ、ＭＰｆを用いる。なお、パターンＭＰｅ、ＭＰｆにおいて、三角印を与えた画素も、上述の「周囲画素」に加えても良い。
【０１０７】
第２網点ピーク検出は、Ｂデータを用いて網点ピーク検出するものであって、機能は、第１網点ピーク検出と同じである。第１網点ピーク検出は、Ｇ画像データを用いるのでほとんどの色に対して反応するが、Ｙに対しては反応しないので第２網点ピーク検出では、Ｂ画像データを使用して、Ｙの網点ピークを検出することを目的としている補助的なものである。
【０１０８】
網点領域検出部１は、第１網点ピーク画素検出、第２網点ピーク画素検出のどちらかにより検出された山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリに記憶される。
【０１０９】
図２３を参照して、第３網点ピーク検出の検出処理を具体的に説明する。
この第３網点ピーク検出は、１００線以下、６５線（新聞の網点）以上の検出を目的としている。
局所領域として７×７画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。図２２のパターンに示すものとすると、注目画素となる中心画素群の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度群Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈ
のときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。
ここで、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最大値の時の網点ピーク画素を網点山ピーク画素として、周期チェック１に出力する。
また、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最小値の時の網点ピーク画素を網点谷ピーク画素として、周期チェック２に出力する。
【０１１０】
具体的には、周囲画素は、図２３のａに示す周囲画素分布パターンに示した画素とする。周囲画素分布パターンに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｄ４）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の網点面積率に幅広く対応するためである。
【０１１１】
Ｌｃの濃度は周辺画素を参照して以下のように求める。
Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）
このＬｃが周辺画素に対して最大値の時は、
パターンは、　Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）
Ｌ２＝Ｍａｘ（ａ３、ａ４、ａ５）
Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）
Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）
Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）
Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）
Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）
Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）
と定めたものである。ここで、Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）とは、画素ａ１、ａ２、ｂ１の濃度の最大値を、上述の網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。
Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）とは、ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４の濃度（画像データ）の最小値を意味する。
【０１１２】
また、Ｌｃ＝Ｍａｘ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）
このＬｃが周辺画素に対して最小値の時は、
パターンは、　Ｌ１＝Ｍｉｎ（ａ１、ａ２、ｂ１）
Ｌ２＝Ｍｉｎ（ａ３、ａ４、ａ５）
Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）
Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）
Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）
Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）
Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）
Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）
と定めたものである。
【０１１３】
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低、高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、図２３のｂに示すパターンを用いる。拡大のときには、図２３のａに示すパターンを用いる。
【０１１４】
第３網点ピーク検出の演算式は、１画素のデータで演算するのではなく、複数の画素（ｍｉｎ、ｍａｘの演算）で、対象となる画素を参照する。
これは、低線数の網点は濃淡の周期が大きくなので、１画素で決定するのでは周辺画素を参照することにより、ノイズ（ごみ）の影響を少なし、かつ、算術演算量を減らし、他のブロックを共通に演算式を使えるようにしているので、ハード化が容易である。
【０１１５】
周期チェック１では、網点山ピークと網点山ピークの周期をチェックする。
主走査１次元方向に網点山ピークの間隔をチェックをする。
網点ピーク検出の検出対象の網点は、検出線数１００線以下のなので、網点山ピークは８以上となる。８未満の場合は小さな文字を誤判定して場合がほとんどある。（６００ｄｐｉ読み取り時）
図２４のａに示すようにあって、Ｌ１が６で、Ｌ２が１０であれば、
Ｌ１間隔の網点山ピークは、小さな文字である場合がほとんどなので、網点山ピークを除去する。Ｌ２間隔は、低線数網点である場合がほとんどなので、除去はしない。
周期チェックで、図２４のａが、図２４のｂのように補正される。
【０１１６】
周期チェック２では、網点谷ピークを、周期チェック１と同様に行う。
網点山ピークと網点谷ピークを独立に行うのは、網点面積率５０％近傍においては、網点山ピークと網点谷ピークが交互に現れ正確な周期が、現れないために独立に行っている。
周期チェック１、周期チェック２の出力をｏｒして、網点領域検出部２、３に入力する。
【０１１７】
網点領域検出部２は周期チェック１、２をｏｒして、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリに記憶される。
【０１１８】
さらに、網点領域検出３は周期チェック１、２をｏｒして、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリＢに記憶される。
【０１１９】
領域検出部１または、領域検出部２のどちらかが、網点領域ならば、注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じ適応的に閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施例においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、一時メモリに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。
【０１２０】
図１４上のＡＭＰに、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜Ｓ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。ただし、これは一例であって、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は、網点抽出結果である。
【０１２１】
領域検出部３が網点領域ならば、注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じ適応的に閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施例においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、一時メモリＢに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。
【０１２２】
図１４上のＡＭＰに、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜Ｓ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。ただし、これは一例であって、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は、低線数網点抽出結果である。
網点抽出結果との処理の違いは、網点ピーク検出では、低線数の入力のみで網点抽出をしているので、低線数網点のみの抽出が可能となっている。
【０１２３】
−色判定３２５−
図２８に色判定３２５の詳細ブロック図を示す。原稿中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には、Ｒ、Ｇ、Ｂの相対的な読み取りずれが、各色画像データのサンプリングや機械的精度のために存在する。図１５を用いて説明する。図１５の（ａ）は、画像濃度信号で、黒濃度信号は理想的には、Ｒ、Ｂ、Ｇ濃度信号ともレベルの高低が一致したとき理想の黒である。ところが、実際の画像データは、レンズでＣＣＤ上に画像を結像し、ＣＣＤの画像信号をデジタル化したもので、図１５の（ｂ）が理想の高低波形となる。しかし、一般的なスキャナでは、３ラインＣＣＤセンサーを用いているため、画像データのＲ、Ｇ、Ｂの各画像を時間的に同時に読み取るのではなく、Ｒ、Ｇ、Ｂの各ラインセンサは等間隔で配置され、時間的に同時に読むことができないので、どうしても読み取り位置ずれが生じてしまう。例えば、図１５の（ｂ）に示すレベル変化の黒を表すＲ、Ｇ、Ｂ各色濃度信号は、図１５の（ｃ）に示すように、相対的にずれる。このずれが大きいと、黒領域の周縁に色ずれが現れる。
【０１２４】
色判定３２５は、有彩色領域を見つけるものである。Ｎ値化１、Ｎ値化２、色判定、ＡＣＳの４つのブロックからなる。
【０１２５】
−Ｎ値化１−
入力データＲ、Ｇ、Ｂは、Ｎ値化１（図３０）にて、色相分割から０〜４にて、ｃ、ｍ、ｙの信号に変換される。ここで、色相分割回路０〜４はすべて同一で入力データのラインが異なるだけである。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにした。ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データは、数字が大きくなると黒くなる（濃くなる）。
１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
【０１２６】
７）．色判定用ｗ（白）画素判定
（Ｒ　＜　ｔｈｗａ）　＆　（Ｇ　＜　ｔｈｗａ）　＆　（Ｂ　＜　ｔｈｗａ）ならば、ｙ＝ｍ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｗａは閾値である。
【０１２７】
８）．Ｙ画素判定
（ｒｙ　＝＝　１）　＆　（ｙｇ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｙ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝１　、ｍ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｙ　は閾値である。
【０１２８】
９）．Ｇ画素判定
（ｙｇ　＝＝　１）　＆　（ｇｃ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｇ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝ｙ＝１　、ｍ＝０　とする。ｔｈｇ　は閾値である。
【０１２９】
１０）．Ｃ画素判定
（ｇｃ　＝＝　１）　＆　（ｃｂ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｃ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝１　、ｍ＝ｙ＝０　とする。ｔｈｃ　は閾値である。
【０１３０】
１１）．Ｂ画素判定
（ｃｂ　＝＝　１）　＆　（ｂｍ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｂ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝ｃ＝１　、ｙ＝０　とする。ｔｈｂ　は閾値である。
【０１３１】
１２）．Ｍ画素判定
（ｂｍ　＝＝　１）　＆　（ｍｒ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｍ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝１　、ｙ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｍ　は閾値である。
【０１３２】
１３）．Ｒ画素判定
（ｍｒ　＝＝　１）　＆　（ｒｙ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｒ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝ｍ＝１　、ｃ＝０　とする。ｔｈｒ　は閾値である。
【０１３３】
１４）．ＢＫ画素判定
７）．〜１３）．に該当しない時、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１　とする。
【０１３４】
ここで、７）〜１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。上述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。出力信号は、ｃ、ｍ、ｙに各１ビットの３ビットデータである。ここで色相毎に閾値を変えているのは、色相領域毎に、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定するということを意味する。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。
ＲＧＢの最大値により閾値を変えているのは、反射率データでは濃い（数字が大きい）ときに、色であってもＲＧＢ差が少なくなるので、それに対し補正を行うためである。
【０１３５】
Ｎ値化１の出力ｃ、ｍ、ｙの５ラインデータは、色画素判定（図３３）に入力する。
【０１３６】
−色画素判定−
図３３に、色画素判定の内容を示す。５ライン分の、ｃ、ｍ、ｙのデータは、パターンマッチング１、カウント１、色網点検出に入力する。ここでまず、Ｂ／Ｃ信号を求める流れの中のパターンマッチング１について説明する。
【０１３７】
−パターンマッチング１−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白レベルが大きくなる。次に注目画素が、色相分割で判定した画素のｃ、ｍ、ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかを、該５×５画素マトリクスがつぎのパターンにマッチングするかをチェックすることによって、判定する。
１）．色画素パターン群
１−１）．パターン１−１（ｐｍ１）
Ｄ２３　＆　Ｄ３３　＆　Ｄ４３
１−２）．パターン１−２（ｐｍ２）
Ｄ３２　＆　Ｄ３３　＆　Ｄ３４
１−３）．パターン１−３（ｐｍ３）
Ｄ２２　＆　Ｄ３３　＆　Ｄ４４
１−４）．パターン１−４（ｐｍ４）
Ｄ２４　＆　Ｄ３３　＆　Ｄ４２
中心画素（注目画素）は、Ｄ３３である。図１６にこれらのパターンｐｍ１〜ｐｍ４を示す。これらのパターン上の白丸は、ｃ、ｍ、ｙの少なくとも一者が１であることを示す。パターンマッチングを採用するのは、孤立点などを拾わないようにするためである。逆に、網点などの、小面積色検出する際には、中心画素が１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかで、判定すればよい。
【０１３８】
２）．色細線用パターン群
白に囲まれた色線を検出する。これに用いるパターンを図１７に示す。図１７において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図１７のパターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を色線画素と見なす。
２−１）．パターン２−１（ｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄ）
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））
２−２）．パターン２−２（ｐｗ１２ａ〜ｐｗ１２ｄ）
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））
２−３）．パターン２−３（ｐｗ１３ａ〜ｐｗ１３ｄ）
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））
２−４）．パターン２−４（ｐｗ１４ａ〜ｐｗ１４ｄ）
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））
【０１３９】
３）．白領域パターン群
ｃ、ｍ、ｙが全て０のところのパターンマッチングを行う。これに用いるパターンを図１８に示す。図１８において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図１８のパターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を白領域画素と見なす。
３−１）．パターン３−１（ｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄ）
（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ２２＆Ｄ３２＆Ｄ４２）＃
（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４）＃
（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５）
３−２）．パターン３−２（ｐｗ２２ａ〜ｐｗ２２ｄ）
（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＃
（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＃
（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４）＃
（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４）
３−３）．パターン３−３（ｐｗ２３ａ〜ｐｗ２３ｄ）
（Ｄ５２＆Ｄ５１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４２＆Ｄ３１）＃
（Ｄ３５＆Ｄ２４＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２５＆Ｄ１５＆Ｄ１４）
３−４）．パターン３−４（ｐｗ２４ａ〜ｐｗ２４ｄ）
（Ｄ５４＆Ｄ５５＆Ｄ４５）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４４＆Ｄ３５）＃
（Ｄ３１＆Ｄ２２＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２１＆Ｄ１１＆Ｄ１２）
【０１４０】
４）．色画素候補２の判定
上記で抽出したパターンマッチング結果が以下のパターンに一致すれば、注目画素を、色判定用色画素候補２とする。
（（ｐｍ１　＝＝　１）　＆　（（ｐｗ１１　＝＝　１）＃（ｐｗ２１　！＝　１）））　＃
（（ｐｍ２　＝＝　１）　＆　（（ｐｗ１２　＝＝　１）＃（ｐｗ２２　！＝　１）））　＃
（（ｐｍ３　＝＝　１）　＆　（（ｐｗ１３　＝＝　１）＃（ｐｗ２３　！＝　１）））　＃
（（ｐｍ４　＝＝　１）　＆　（（ｐｗ１４　＝＝　１）＃（ｐｗ２４　！＝　１）））
ここで、（ｐｍ１　＝＝　１）は、注目画素を中心とするデータ分布が、パターンｐｍ１にマッチングすることを意味し、（ｐｗ１１　＝＝　１）　はパターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄのいずれかにマッチングすることを意味し、（ｐｗ２１　！＝　１）　はパターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄのいずれかにマッチングすることを意味する。＆は論理積を、＃は論理和を意味する。このパターンマッチングにより、白領域に囲まれた色画素を色画素候補として、それ以外で白領域が存在する時は、色画素としない。白領域がない色画素パターンマッチングで一致したものは、色画素候補となる。
【０１４１】
−カウント１−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素のｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈｍｉｎ未満ならば、色画素候補１とする。ｔｈｃｎｔ、ｔｈｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。ｙ、ｍ、ｃにプレーン展開して、Ｎ×Ｎのマトリクスにおいてのそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最小値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取りが漏れても補正が可能となる。そして最大値と最小値の差で有彩画素を判定している。このことにより、黒画素が読み取りから外れた画素を補正して、有彩画素を抽出する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に一定画素の有彩画素があると注目画素を有彩画素としている。
【０１４２】
−色網点検出−
彩度の低い網点（濃い色網点）は、カウント１では黒と判定するために濃い網点を検出するために、下記パターンマッチングを行い、濃い色網点を検出する。濃い網点の特徴は、黒データと色データが混在していて、白データは存在しないので下記のように検出する。
【０１４３】
１）．非白地検出
５×５のマトリックス内にいて、ｃ＝０、ｍ＝０、ｙ＝０が無ければ、非白地領域と判定する。これは、濃い色網点には白を含まないからである。
【０１４４】
２）．色網点画素検出
５×５のマトリックスで色と判定した画素Ｄ（ｃ＝０、ｍ＝０、ｙ＝０でも、ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１でも無いところ）のパターンマッチングを行う。
式で書くと以下のとおりとなる。
（Ｄ１１＆Ｄ１５＆Ｄ３３＆Ｄ５１＆Ｄ５５）＃
（Ｄ１３＆Ｄ３１＆Ｄ３３＆Ｄ５１＆Ｄ５５）＃
（Ｄ１２＆Ｄ１４＆Ｄ２１＆Ｄ２２＆Ｄ３３＆Ｄ４１＆Ｄ４５＆Ｄ５２＆Ｄ５４）
ここで、マトリックスの外側に参照点があるのは、色ずれの誤判定を防ぐためである（図３４参照）。
【０１４５】
３）．色網点検出
非白地検出でかつ色網点画素検出があるときは、色網点を検出したとしてＨを出力する。
【０１４６】
−有彩判定−
有彩判定で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であり、色網点検出で色網点であれば色画素１とする。
【０１４７】
−ブロック化１×４−
色判定有彩検出の出力をブロック化１×４にてブロック化をする。ブロック化とは、１×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素１があれば、１×４画素マトリックス全体を色画素１ブロックとして、出力する。ブロック化１×４以降の処理は、１×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１４８】
−孤立点除去−
ブロック化したデータを孤立点除去７×５にて、注目ブロックの隣り合うブロックを含んで４×１の色画素１ブロックがなければ孤立点として、除去する。
副走査方向を４としているのは、主走査は４画素と１単位としているので、大きさを合わせるためである。
【０１４９】
−膨張−
孤立点除去の出力を、膨張にて、色画素１ブロックが存在する場合は、１７ライン×５ブロックに膨張する。膨張するのは、色画素の周辺を、黒文字処理をしないようにするためである。ここで、出力するＢ／Ｃ信号は、色画素１ブロックの時にＬ（有彩）を出力し、それ以外の時は、Ｈ（無彩）を出力する。
【０１５０】
−Ｎ値化２−
入力データＲ、Ｇ、Ｂは、Ｎ値化２（図３１）にて、セレクタを介して色相分割から０〜４にてｃ、ｍ、ｙおよび色判定用ｗ（白）の信号に変換される。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにした。ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データは、数字が大きくなると黒くなる（濃くなる）。
ここでのセレクタの副走査の変倍率が、２００％以下の時に上部の入力データを選択して、２００％を超える倍率の時のときに、下部の入力信号を選択する。
つまり、２００％以下の時は、入力データの５ライン連続したで評価を行う。
２００％以上時は、入力の１ライン飛ばしで評価する。
ここで、１ライン飛ばしにすることにより、次段において１ラインの細線の評価ができなくなるが、２００％以上の倍率なので１ライン線はほとんど評価しない。
本実施例では、入力データを間引くことにより達成しているが、ＡＣＳ判定に入力するデータが１ライン置きになれば、どのような手段を使っても構わない。
２００％以上時は、外乱（振動）の影響も大きくなるので、外乱に対して誤判定しにくくなる。参照ラインが実質２倍になるので、読み取り位置ずれの許容量も実質２倍となる。
Ｎ値化の評価のみを切り替え、カラー画素判定は同一処理をするので、切り換え前と切り換え後でカラー原稿の判定基準が変わらない。よって、切り換えることによって判定基準が変わることはない。
１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
【０１５１】
７）．色判定用ｗ（白）画素判定
（Ｒ　＜　ｔｈｗａ）　＆　（Ｇ　＜　ｔｈｗａ）　＆　（Ｂ　＜　ｔｈｗａ）ならば、ｙ＝ｍ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｗａは閾値である。
【０１５２】
８）．Ｙ画素判定
（ｒｙ　＝＝　１）　＆　（ｙｇ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｙ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝１　、ｍ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｙ　は閾値である。
【０１５３】
９）．Ｇ画素判定
（ｙｇ　＝＝　１）　＆　（ｇｃ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｇ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝ｙ＝１　、ｍ＝０　とする。ｔｈｇ　は閾値である。
【０１５４】
１０）．Ｃ画素判定
（ｇｃ　＝＝　１）　＆　（ｃｂ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｃ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝１　、ｍ＝ｙ＝０　とする。ｔｈｃ　は閾値である。
【０１５５】
１１）．Ｂ画素判定
（ｃｂ　＝＝　１）　＆　（ｂｍ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｂ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝ｃ＝１　、ｙ＝０　とする。ｔｈｂ　は閾値である。
【０１５６】
１２）．Ｍ画素判定
（ｂｍ　＝＝　１）　＆　（ｍｒ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｍ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝１　、ｙ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｍ　は閾値である。
【０１５７】
１３）．Ｒ画素判定
（ｍｒ　＝＝　１）　＆　（ｒｙ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｒ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝ｍ＝１　、ｃ＝０　とする。ｔｈｒ　は閾値である。
【０１５８】
１４）．ＢＫ画素判定
７）．〜１３）．に該当しない時、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１　とする。
【０１５９】
さらに、色判定用ｗ画素の判定を行う。条件は以下のようになる。
（Ｒ　＜　ｔｈｗ）　＆（Ｇ　＜　ｔｈｗ）　＆　（Ｂ　＜　ｔｈｗ）ならば、色画素用ｗ画素とし、ｗとして出力する。ｔｈｗ　は閾値である。ここで、７）〜１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。上述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。ｔｈｗとｔｈｗａの関係は、ｔｈｗ＞ｔｈａとなっている。出力信号は、ｃ、ｍ、ｙに各１ビットの３ビットデータと、さらに、色判定用色画素検出のｗの１ビットである。ここで色相毎に閾値をかえているのは、色相領域毎に、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定する。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。
ＲＧＢの最大値により閾値を変えているのでは、反射率データでは濃い（数字がおおきい）ときに、色であってもＲＧＢ差が少なくなるので、補正を行っている。
【０１６０】
Ｎ値化２の出力ｃ、ｍ、ｙの５ラインデータは、ＡＣＳ（図３２）に入力する。
【０１６１】
−ＡＣＳ−
図３２にＡＣＳ判定の内容を示す。５ライン分の、ｃ、ｍ、ｙのデータは、パターンマッチング２、３、カウント２、３、４に入力する。ここでまず、カラー原稿か白黒原稿かを判定する流れの中のパターンマッチング２について説明する。
【０１６２】
−パターンマッチング２−
色判定使用した同一のパターンマッチング（パターンマッチング１）を行い、色画素候補２とする。
【０１６３】
−カウント２−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素のＮ値化２で判定したｃ、ｍ、ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素の、ｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈａｍｉｎ未満ならば、注目画素を色画素候補１とする。ｔｈａｃｎｔ、ｔｈａｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１６４】
−ＡＣＳ用有彩検出１の有彩判定−
パターンマッチング２とカウント２の出力にもとづいて、ＡＣＳ有彩検出１の有彩判定で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素２とする。
【０１６５】
−ＡＣＳ用有彩検出１のブロック化−
色画素判定２の出力をブロック化にてブロック化をする。即ち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素２があれば、該４×４画素マトリックの全体を色画素２ブロックとして、出力する。ブロック化以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１６６】
−ＡＣＳ用有彩検出１の密度−
孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素２ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素２ブロック）とする。
【０１６７】
−カウント３−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、ｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａ１ｃｎｔ以上で、かつカウントしたｃ、ｍ、ｙの最小値が、ｔｈａ１ｍｉｎ未満ならば、色画素候補３とする。ｔｈａ１ｃｎｔ、ｔｈａ１ｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１６８】
−パターンマッチング３−
色画素検出で判定した画素（ｃ、ｍ、ｙ）が色画素かを、５×５画素マトリクスを用いるパターンマッチングで判定する。パターンはパターンマッチング１のものと同じである。パターンマッチングで一致した画素は、色画素候補４とする。
【０１６９】
−ＡＣＳ用有彩検出２の有彩判定−
色画素候補３でかつ色画素候補４であれば、色画素３とする。
【０１７０】
−ＡＣＳ用有彩検出２のブロック化−
ＡＣＳ用有彩検出２の有彩判定の出力をＡＣＳ用有彩検出２のブロック化にてブロック化をする。すなわち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素３があれば、該４×４画素マトリックスの全体を色画素３ブロックとして、出力する。ブロック化以降の処理は、４×４を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１７１】
−ＡＣＳ用有彩検出２の密度−
孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素３ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素３）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素３ブロック）とする。
【０１７２】
−カウント４−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、色相分割で判定したｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙの各カウント値の最小値が、ｔｈａｂｋ以上ならば、注目画素を黒画素候補１とする。ｔｈａｂｋは、複写（処理）前に設定する閾値である。
黒画素を判定するのではなく、注目画素と周辺画素を見て、黒成分を見つけているので細線が位置ずれして、注目画素が黒でなくても黒と判定できるようにしている。
【０１７３】
−無彩判定−
注目画素が、黒画素候補１あれば、黒画素とする。
【０１７４】
−ブロック化−
黒画素の出力をブロック化にてブロック化をする。ここでのブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の黒画素があれば、該４×４画素マトリックスの全体を黒画素ブロックとして、出力する。ブロック化以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１７５】
−無彩膨張−
３×３ブロックのマトリックス内において、注目ブロックがアクティブ（黒画素ブロック）で、その周辺画素がノンアクティブ（非黒画素）ならば、注目ブロックをノンアクティブ（非黒画素ブロック）にする。
【０１７６】
−カラー色画素判定−
注目ブロックが、ＡＣＳ用有彩検出結果２でアクティブ（色画素２）と判定されかつ無彩無彩検出でアクティブ（黒画素）と判定されていなければ、注目ブロックは色（色ブロック）と判定する。また、ＡＣＳ用有彩検出結果１がアクティブ（色画素）の時も色と判定する。
【０１７７】
−９×９膨張−
カラー画素判定で、色と判定したブロックに対して小さな文字を連続と見なすために、注目ブロックを中心とする９×９ブロックのマトリックス内に１ブロックでもアクティブブロックがあれば、注目ブロックをアクティブブロックとする。ここで、大きく膨張させるのは、文字同士のすき間を埋めるためである。
【０１７８】
−連続カウント−
連続カウントでは、色画素ブロックの連続性を見て、カラー原稿か白黒原稿かを判定する。膨張の出力データ（色画素ブロック）の中の色画素の連続数をカウントすることにより、カラー原稿かどうか判定する。
【０１７９】
図７に、この判定処理の内容を示す。注目画素が色画素ブロックにある時に注目画素の左上、上、右上および左の画素の色画素連続数を参照して、注目画素の色画素連続数を算出する（ステップ２１〜２６）。ここで、注目画素を、例えば図１１の５×５画素分布パターンＭＰｐのｃ３画素とすると、左上、上、右上および左の画素はそれぞれ、ｂ２、ｂ３、ｂ４およびｃ２の画素である。注目画素が色画素ブロックにないときには、それには０なる色画素連続数を与える（ステップ２１−２７）。
【０１８０】
注目画素が色画素ブロックにある場合は、先ず注目画素（ｃ３）の上画素（ｂ３）の色画素連続数をチェックして（ステップ２２）、それが０であると、参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数に１を加えた値を与え（ステップ２４）、上画素（ｂ３）の色画素連続数が０であると参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数を与える（ステップ２３）。次に、参照値Ｂに左上画素（ｂ２）の色画素連続数に１を加えた値を与え、参照値Ｃには上画素（ｂ３）の色画素連続数に１を加えた値を与え、また参照値Ｄには左画素（ｃ２）の色画素連続数に１を加えた値を与える（ステップ２５）。そして、参照値Ａ、Ｂ、ＣおよびＤのうちの最高値を、注目画素（ｃ３）の色画素連続数とする（ステップ２６）。
【０１８１】
注目画素（ｃ３）に色画素連続数を上述のように与えると、この色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ以上であるかをチェックして（ステップ２８）、ＴＨＡＣＳ以上であると、カラー原稿であると決定して（ステップ２９）、そこで連続カウントの処理を終える。色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であると、注目画素を走査方向ｘ、ｙの次の画素に更新して、上述の処理を繰返す。原稿全面について上述の処理をした結果、最後まで色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であったときには（ステップ３０〜３４）、原稿は白黒画像であると決定する。
【０１８２】
上述の色画素連続数は、ほぼたての色付き線分と横の色付き線分の和となる。右上の色画素連続数が、他と異なるのは二重カウントを防ぐためである。色画素連続数の具体的なデータを、図１９に示した。図１９に示す数字を入れた小四角が色画素であり、数字が該画素に与えた色画素連続数である。数字を入れた小四角が連なったブロックが色画素群であり、同一原稿上のどれかの色画素群のなかの色画素連続数が１つでも設定値ＴＨＡＣＳ以上になるとそこで、カラー原稿である、とカラーか白黒かの判定を確定する（ステップ２８、２９）。
【０１８３】
色画素判定１〜３と分けたのは、カラー原稿か白黒原稿かの判定精度を高くするためである。黒文字処理のための色画素判定は、誤判定をしても局所的でさほど目立たない。しかし、カラー原稿か白黒原稿かの判定は、誤判定をすると原稿全体に影響する。そこで、カウント１〜４を独立とした。本来ならば、色相分割から独立にした方がよいが色相分割を独立にすると、パターンマッチング１〜３のメモリが増えるので、好ましくない。カウント１〜４のパラメータ（色画素候補１、３、黒画素候補１）で、色画素のパラメータ（色画素１〜３）を変更していることにより、メモリ量の増加を少なくしている。色画素判定２、３を設けているのは蛍光ペンの黄色のような濃度の低い色を検出するためで、さらに、無彩判定（黒画素判定）を備えたのは濃度を低くすると誤検出した際に補正するためである。蛍光ペンなど濃度の薄い色は、ある程度の幅で黒データで補正しても問題はない。複数の色画素を抽出する際に、ｗ（白）のレベルを変えているだけなので、色画素検出のために２つ分のメモリを持つ必要がなく、１つ分＋１ラインの容量で可能である。
【０１８４】
連続カウントで、１ライン前のカウントデータと現在のラインのカウントデータを参照してカウント値を数えているので、確実に周辺画素の連続を正確に数えることができるので色画素の連続を数えることが可能となる。本実施例は、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに対して色相判定を行ったが、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに限定するものではなく、輝度色差（例えばＬａｂ）などに対して、色相判定することは、容易である。
【０１８５】
−総合判定３２６−
図２９に総合判定３２６の詳細ブロック図を示す。総合判定３２６は、文字判定、膨張処理、およびデコードからなる。
【０１８６】
−文字判定−
文字判定では、エッジ抽出３２２の結果がエッジありで、網点抽出３２４の結果が網点なしで白領域抽出３２３の結果が白領域ありのときは、文字エッジと判定する。そうでないときには非文字エッジ（絵柄又は文字なか）と判定する。
【０１８７】
−膨張処理−
膨張処理では、文字判定の結果を８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をして４ブロックの膨張処理を行う。すなわち、注目ブロックを中心とする８×８ブロックのいずれかのブロックが文字エッジであると、注目ブロックも文字エッジブロックであると仮定し、該注目ブロックを中心とする３×３ブロックのすべてが文字エッジであると注目ブロックを文字エッジと確定し、そして、注目ブロックとそれに隣接する３ブロック、計４ブロックを文字エッジと見なす。ＯＲ処理してからＡＮＤ処理するのは、特に黒文字の場合、黒文字の領域の周辺に小領域の非黒文字領域が存在すると、処理の差により違和感が感じられることがある。例えば黒が薄く見える。これを防ぐために、ＯＲ処理で非黒文字領域を大きくしている。ＡＮＤ処理は、望むべき膨張量にするために行っている。
【０１８８】
ところでカラー複写機は、１枚の複写をするのに、４回スキャンをするので、スキャン毎に、微妙に文字判定結果が異なる。特に、ブラック作像時に非黒文字判定をし、ブラック作像以外のときに黒文字判定をすると、この黒文字領域は薄くなってしまうので、ｂｋ時には８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をしてｂｋ以外の作像時は、５×５ブロックのＯＲ処理をして、その後は１×１ブロックのＡＮＤ処理をする。なお、１×１のＡＮＤ処理をすると言うことは、その結果が処理前と同一になるので、何の処理もしないと言うことと同義である。膨張処理の結果は、文字エッジ信号としてデコードに出力する。
【０１８９】
このように膨張処理をすることにより、分離結果が異なって文字の領域が薄くなることがなくなる。この膨張処理によって、文字の中部分が濃くなることがあるが、文字のエッジに対して文字のなかの濃度は飽和しているので、見た目上違和感はない。
【０１９０】
図２０に、カラー複写によるカラー色剤の重なりを、模式的に拡大して示す。図２０の（ｄ）が、４色とも黒文字処理した理想の場合を示す。図２０の（ｅ）が、４色とも黒文字処理して、ｂｋのみ補正がかからず、ｂｋ以外で補正がかかって薄くなった場合を示す。図２０の（ｆ）が、本実施例によってｂｋのみ黒文字処理した、好適な場合を示し、図２０の（ｇ）が、本実施例によってｂｋのみ黒文字処理して、ｂｋのみ補正がかからず、ｂｋ以外で補正がかかった好適な場合を示す。
【０１９１】
図２０の（ａ）が、膨張量は同一で黒文字処理した理想の場合を示す。図２０の（ｂ）は、膨張量は同一で黒文字処理して印字位置がずれた場合（白く抜ける）を示す。図２０の（ｃ）が、ｂｋの膨張量が大きい場合で、本実施例によって黒文字処理して印字位置がずれた場合を示す。
【０１９２】
−デコード−
デコードが最終的に出力するＣ／Ｐ信号は、以下の表５のようになる。またＣ／Ｐ信号の各出力に対応する画素領域を図２１に示す。
【０１９３】
【表５】
2004104625.tif 000008
【０１９４】
次に、再度図３を参照する。原稿認識３２０が発生するＣ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号は、ＲＧＢγ補正３１０、ＲＧＢフィルタ３３０、色補正３４０、変倍３５０、インターフェース３５２、ＵＣＲ３６０、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０、ＣＭＹＢｋγ補正３８０および階調処理３９０に、画像データに同期してカスケードに与えられる。
【０１９５】
ＲＧＢフィルタ３３０は、ＲＧＢデータをＭＴＦ補正するフィルタであり、Ｎ×Ｎの画素マトリックスに対応する係数マトリクスと、各係数に各画像データを乗じて重み付け平均値を得るロジックで構成されている。Ｃ／Ｐ信号が１を表すもの（文字エッジ領域）である時には、鮮鋭化処理用の係数マトリクスを用い、０又は２、３を表すもの（絵柄領域、低線数網点領域、網点領域）である時には平滑化処理用の係数マトリクスを用いて、重み付け平均値を導出し色補正３４０に出力する。ここでの平滑化フィルタは、平滑化量の強い順に並べると、低線数網点領域、網点領域、絵柄領域となる。これは、網点は平滑を強くしないと網点構造が残り、モアレの原因となるためのである、さらに低線数の網点は、高線数の網点より強く平滑化してやる必要がある。
色補正３４０は、Ｒ、Ｇ、Ｂデータを一次のマスキング処理等でＣ、Ｍ、Ｙデータに変換する。変倍３５０は、画像データに、主走査方向ｘの拡大・縮小または等倍処理を施す。
【０１９６】
ＵＣＲ３６０は、画像データの色再現を向上させるためのものであり、色補正３４０から入力したＣ、Ｍ、Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデータを生成し、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋデータを出力する。ここで、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）以外の時（文字なか領域又は絵柄領域のとき）は、スケルトンブラック処理を行う。Ｃ／Ｐ信号が３（文字エッジ領域）の時は、フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）かつＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）の時は、Ｃ、Ｍ、Ｙのデータをイレースする。これは、黒文字の時、黒成分のみで表現するためである。
【０１９７】
また、ＵＣＲ３６０の出力画像信号ＩＭＧは、一時点はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋのうち一色であり、面順次の一色出力である。すなわち、４回原稿読み取りを行うことにより、フルカラー（４色）データを生成する。また、白黒複写のときは、Ｂｋ作像一回でよいので、１回の原稿読み取りでよい。カラー原稿か、白黒原稿かの判定機構があれば、原稿に応じた読み取り回数ですむので、操作者が、原稿に応じてカラー原稿か白黒原稿かを判断して複写する必要がなくなる。本実施例では、Ｂ／Ｃ信号がカラー原稿か、白黒原稿かの判定に参照する信号である。原稿全面でＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）であったときにメインコントローラ１０が、白黒原稿と判定する。
【０１９８】
ＣＭＹＢｋフィルタ３７０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、Ｎ×Ｎの空間フィルタを用い、平滑化や鮮鋭化処理を行う。ＣＭＹＢｋγ補正３８０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、γカーブを変更し処理する。Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域以外）以外の時は画像を忠実に再現するγカーブを用い、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）の時はγカーブを立たせてコントラストを強調する。
【０１９９】
階調処理３９０は、カラープリンタ４００の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて、ディザ処理、誤差拡散処理等の量子化を行う。Ｂｋ作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が１以外（文字エッジ領域以外）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。Ｂｋ以外の作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が０（絵柄領域）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。以上の処理をした画像データは、バッファメモリを有するビデオコントロール３５９からカラープリンタ４００に、その画像データ書込み動作に同期して与えられる。
【０２００】
上記ＩＰＵ３００は、文字領域以外（Ｃ／Ｐ信号＝１以外）の時は、ＲＧＢフィルタ３３０で平滑化処理を行い、ＵＣＲ３６０でスケルトンブラックの処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０ではリニア（階調性）を重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では階調を重視した処理を行う。
【０２０１】
一方、文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｌ）の時は、ＲＧＢフィルタ３３０でエッジ強調処理を行い、ＵＣＲ３６０でフルブラック処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０ではコントラストを重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では解像度を重視した処理を行う。
【０２０２】
また、黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｈ）として、Ｂｋを除くＣ、Ｍ、Ｙの画像形成時には、Ｃ、Ｍ、Ｙデータを印字しない。これは、黒文字の周りが位置ずれのために色付くのを防ぐためである。また、この時のＢｋデータのＲＧＢフィルタ３３０は色文字のときより、エッジ強調を強めに行ってくっきりさせても良い。
【０２０３】
このようにＩＰＵ３００では、絵柄、文字エッジ、網点、低線数網点の４種の処理を行う。
【０２０４】
【発明の効果】
以上の説明からも明らかなように、本発明によれば以下に述べる効果を得られる。
【０２０５】
請求項１に係る発明では、複数ラインを使用してカラー画素判定する装置において、拡大時の特定倍率において、入力データを実質１ライン置きに入力する手段をそなえることにより、拡大時に、有彩判定性能を落とすことなく、カラー画素判定を行うことが可能になる。さらに、入力データのみを切り換えるので、切り換え前後で、カラー原稿判定基準が変わることはない。
【０２０６】
請求項２に係る発明では、前記手段を適用できる画像読取手段としてのカラースキャナを提供することが可能になる。
【０２０７】
請求項３に係る発明では、前記手段を適用できる画像形成手段としてのカラープリンタを提供することが可能になる。
【０２０８】
請求項４、５に係る発明では、前記手段を適用できるカラー複写装置を提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のデジタルフルカラー複写機の機構を示す概要である。
【図２】デジタルフルカラー複写機の電気システムの概要である。
【図３】画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００の構成ブロック図である。
【図４】原稿認識３２０の構成ブロック図である。
【図５】白領域抽出３２３での白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新に関する動作処理フローチャートである。
【図６】グレー画素のパターンマッチングの基となる９×９マトリクスのイメージ（ａ）、（ｂ）である。
【図７】図３２の連続カウントの判定処理の内容を示すフローチャートである。
【図８】６００ｄｐｉで読み取った、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢである。
【図９】黒画素連続検出がパターンマッチングを行う際に用いる３×３画素マトリクスのパターンＢＰａ〜ＢＰｄと、白画素連続検出がパターンマッチングを行う際に用いる３×３画素マトリクスのパターンＷＰａ〜ＷＰｄである。
【図１０】ＲＧＢ白地検出の基となる画像データの３×３画素マトリクスパターンＷＢＰと、谷白画素検出の基となるＧ画像データの５×５画素マトリクスパターンＲＤＰａ、ＲＤＰｂおよび、３×３画素マトリクスパターンＢＢＰのイメージである。
【図１１】色地検出にて注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの各画素の符号を示したパターンＭＰｐおよび色地判定に用いられる注目画素の周辺画素群を示したパターンＭＣａ〜ＭＣｄのイメージである。
【図１２】白領域抽出３２３にて、白判定で使用されるラインメモリＬＭＰの現在の処理ラインとその１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］、白パターンマッチングで使用される５×５画素マトリクスで、白画素の連続性パターンをもつＰＭＰａ〜ｄおよび白補正で使用されるブロックパターンＢＣＰのイメージである。
【図１３】白領域抽出３２３の判定にて、白ブロック補正により白ブロックに置きかえられる黒の突出部Ｂｐ１〜Ｂｐ４を表す図である。
【図１４】第１、２網点ピーク検出の検出処理対象となる周囲画素分布パターンＭｐａ〜Ｍｐｆと、網点領域検出を行うために区分した小領域分布パターンＳ１〜Ｓ４を有するＡＭＰである。
【図１５】色判定３２５で扱う黒濃度信号の波形であり、Ｒ、Ｇ、Ｂの各濃度信号がレベルの高低が一致した理想型（ａ）と、ＣＣＤ上で結像してデジタル化したときの理想型（ｂ）と、一般的な相対的ずれを持つ波形の一例（ｃ）である。
【図１６】図３３の色画素判定のパターンマッチング１の基になる色画素パターン群：ｐｍ１〜４のイメージである。
【図１７】図３３の色画素判定のパターンマッチング１の基になる色細線用パターン群：ｐｗ１１ａ〜１４ｄのイメージである。
【図１８】図３３の色画素判定のパターンマッチング１の基になる白領域パターン群：ｐｗ２１ａ〜２４ｄのイメージである。
【図１９】図７で取り扱われる色画素連続数のデータの具体例である。
【図２０】総合判定３２６にてカラー複写によるカラー色剤の重なりを模式的に拡大して示したものである。
【図２１】総合判定３２６のデコードで出力されるＣ／Ｐ信号に対応する画素領域を示した（ａ）〜（ｄ）のイメージである。
【図２２】第３網点ピーク検出の検出処理対象となる７×７画素マトリクスの各符号を示したパターンである。
【図２３】第３網点ピーク検出の検出処理対象となる周囲画素分布パターンａ、ｂである。
【図２４】網点ピークの周期をチェックする周期チェックによる補正前ａと、補正後ｂのイメージである。
【図２５】エッジ抽出３２２の詳細ブロック図である。
【図２６】白領域抽出３２３の詳細ブロック図である。
【図２７】網点抽出３２４の詳細ブロック図である。
【図２８】色判定３２５の詳細ブロック図である。
【図２９】総合判定３２６の詳細ブロック図である。
【図３０】図２８のＮ値化１を構成する色相分割回路０〜４のブロック図である。
【図３１】図２８のＮ値化２を構成するセレクタ回路１〜４、色相分割回路０〜４のブロック図である。
【図３２】ＡＣＳの詳細である。
【図３３】図２８の色画素判定の詳細である。
【図３４】色網点検出のパターンマッチングの基となる５×５マトリクスのイメージである。
【図３５】原稿認識３２０の機能をブロック区分で示したものである。
【符号の説明】
３２０　原稿認識
３２１　フィルタ
３２２　エッジ検出
３２３　白領域抽出
３２４　網点抽出
３２５　色判定
３２６　総合判定
【図１】
2004104625.tif 000009
【図２】
2004104625.tif 000010
【図３】
2004104625.tif 000011
【図４】
2004104625.tif 000012
【図５】
2004104625.tif 000013
【図６】
2004104625.tif 000014
【図７】
2004104625.tif 000015
【図８】
2004104625.tif 000016
【図９】
2004104625.tif 000017
【図１０】
2004104625.tif 000018
【図１１】
2004104625.tif 000019
【図１２】
2004104625.tif 000020
【図１３】
2004104625.tif 000021
【図１４】
2004104625.tif 000022
【図１５】
2004104625.tif 000023
【図１６】
2004104625.tif 000024
【図１７】
2004104625.tif 000025
【図１８】
2004104625.tif 000026
【図１９】
2004104625.tif 000027
【図２０】
2004104625.tif 000028
【図２１】
2004104625.tif 000029
【図２２】
2004104625.tif 000030
【図２３】
2004104625.tif 000031
【図２４】
2004104625.tif 000032
【図２５】
2004104625.tif 000033
【図２６】
2004104625.tif 000034
【図２７】
2004104625.tif 000035
【図２８】
2004104625.tif 000036
【図２９】
2004104625.tif 000037
【図３０】
2004104625.tif 000038
【図３１】
2004104625.tif 000039
【図３２】
2004104625.tif 000040
【図３３】
2004104625.tif 000041
【図３４】
2004104625.tif 000042
【図３５】
2004104625.tif 000043