(57)【要約】【課題】原稿に形成される画像、たとえば文字を精度良く再現することができる画像処理方法、プログラムおよび記録媒体ならびに画像処理装置および画像形成装置を提供する。【解決手段】画像入力装置２によって与えられる全体画像から、領域分離処理部１３によって識別分離された無彩文字形成領域に関して、画素の最大濃度値が各色高濃度取得部３２によって取得される。無彩文字形成領域の最大濃度値と最大目標値とに基づいて、補正情報が各色学習部３９によって演算される。この補正情報に基づいて、無彩文字特定画像領域の画素の濃度値が、各色補正部４０によって補正される。これによって無彩文字形成領域の画素の濃度値が精度良く補正されるので、原稿に形成される文字を精度良く再現することができる。【選択図】      図１
2004193682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像入力手段によって与えられ、かつ複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像から、複数の画像領域を識別分離する領域分離手段と、
分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域に関して、最大の画素値を取得する最大画素値取得手段と、
取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するために用いられる予め設定される最大目標値とに基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算する情報演算手段と、
補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特定画像領域に関して、最小の画素値を取得する最小画素値取得手段をさらに含み、
情報演算手段は、取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するために用いられる予め設定される最大目標値と、取得される最小画素値と、前記最小の画素値を補正するために用いられる予め設定される最小目標値とに基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記情報演算手段は、神経回路網を含んで構成されることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記最大目標値は、画像入力手段の入力特性に基づいて設定されることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
画像入力手段によって与えられ、かつ複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像から、複数の画像領域を識別分離する領域分離手段と、
分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域のサンプル画像の最大の画素値と、その最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算された補正情報により補正された前記サンプル画像の画素の画素値を記憶する記憶手段と、
記憶手段に記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値に基づいて、分離された特定画像領域の画素の画素値を補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置を備える画像形成装置。
【請求項７】
画像入力手段によって与えられ、かつ複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像から、複数の画像領域を識別分離する領域分離工程と、
分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域に関して、最大の画素値を取得する最大画素値取得工程と、
取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するために用いられる予め設定される最大目標値とに基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算する情報演算工程と、
補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記特定画像領域に関して、最小の画素値を取得する最小画素値取得工程をさらに含み、
情報演算工程は、取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するために用いられる予め設定される最大目標値と、取得される最小画素値と、前記最小の画素値を補正するために用いられる予め設定される最小目標値とに基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記情報演算工程は、神経回路網を用いて補正情報を演算することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記最大目標値は、画像入力手段の入力特性に基づいて設定されることを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１１】
画像入力手段によって与えられ、かつ複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像から分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域のサンプル画像の最大の画素値と、その最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算された補正情報により補正された前記サンプル画像の画素の画素値を、記憶手段に記憶する情報記憶工程と、
全体画像から、複数の画像領域を識別分離する領域分離工程と、
記憶手段に記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値に基づいて、分離された特定画像領域の画素の画素値を補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
請求項７〜１１のいずれかに記載の画像処理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載のプログラムが記録されたコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、特定の画像領域または全体画像の画素の画素値を補正する画像処理方法、この方法を実行させるためのプログラムおよびこのプログラムを記録した記録媒体ならびに画像処理装置およびそれを備える画像形成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、オフィスオートメーション（Ｏｆｆｉｃｅ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ；略称ＯＡ）機器のデジタル化が急速に進展するとともに、無彩色に加えて有彩色で表される画像を記録材に形成して出力するカラー画像出力の需要が増している。カラー画像出力する画像出力装置には、電子写真方式のデジタルカラー複写機ならびにインクジェット方式および熱転写方式のカラープリンタなどがある。たとえばデジタルカメラおよびスキャナなどによって与えられた画像データ、あるいはコンピュータによって作成された画像データが、前述の画像出力装置に与えられて、画像が記録材に形成される。入力された画像データに基づいて画像を記録材に形成する場合、画像は濃度の再現性が常に安定した状態で形成されることが必要である。画像の濃度の再現性を常に安定させるために、入力された画像データから複数の画像領域に分離して、分離された画像領域に対して画素の濃度値を補正する必要がある。従来の技術のカラー画像処理装置では、原稿から読取った画像の文字領域から文字の細線度合いが算出され、その細線度合いに応じて墨生成量が制御されている（たとえば特許文献１参照）。細線度合いは、線の幅が小さく線が細いほど大きい値をとる特徴量である。カラー画像処理装置は、この細線度合いを用いて、墨生成量を制御することによって、文字の濃度の再現性をできるだけ均一になるように制御している。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１１−６９１７４号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来の技術のカラー画像処理装置では、文字の太さに拘わらず均一に再現をしたい文字領域に対して不均一性に関連する特徴量である線の幅から墨生成量を制御する。たとえば線の幅が小さく細い文字と判断された場合、その文字に対して一様に墨量が足されてしまう。このように線の幅に応じて、決まった墨量が必ず与えられるので、原稿に形成される文字の濃度と同一にならない場合があり、原稿に形成される画像を精度良く再現することができない。
【０００５】
したがって本発明の目的は、原稿に形成される画像、たとえば文字を精度良く再現することができる画像処理方法、この方法を実行させるためのプログラムおよびこのプログラムを記録した記録媒体ならびに画像処理装置およびこれを備える画像形成装置を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、画像入力手段によって与えられ、かつ複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像から、複数の画像領域を識別分離する領域分離手段と、分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域に関して、最大の画素値を取得する最大画素値取得手段と、
取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するために用いられる予め設定される最大目標値とに基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算する情報演算手段と、
補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【０００７】
本発明に従えば、複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像が、画像入力手段によって与えられる。この全体画像から、複数の画像領域が領域分離手段によって識別分離される。分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域に関して、最大の画素値が最大画素値取得手段によって取得される。取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算手段によって演算される。補正情報は、特定画像領域の画素の画素値を補正するための情報である。演算された補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値が補正手段によって補正される。補正情報を用いることによって、特定画像領域における最大の画素値が元々有している本来の画素値になるように、特定画像領域の画素の画素値を補正することができる。これによってたとえば原稿に形成される画像を読取るときに生じた読取り誤差を補正して、読取り誤差を無くすことができる。したがって本来の画素値になるように、特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができる。
【０００８】
また本発明は、前記特定画像領域に関して、最小の画素値を取得する最小画素値取得手段をさらに含み、
情報演算手段は、取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するために用いられる予め設定される最大目標値と、取得される最小画素値と、前記最小の画素値を補正するために用いられる予め設定される最小目標値とに基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算することを特徴とする。
【０００９】
本発明に従えば、前記特定画像領域に関して、最小の画素値が最小画素値取得手段によって取得される。最小画素値取得手段によって取得される最小の画素値と、前記最小の画素値を補正するための予め設定される最小目標値と、最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算手段によって演算される。このように補正情報は、最大の画素値および最大目標値に加えて、最小の画素値および最小目標値を考慮して演算される。これによって最大および最小の画素値が、本来の画素値になるように、全体画像における特定画像領域を読取るときに生じた読取り誤差を補正することができる。したがって特定画像領域の画素の画素値を正確に補正したうえで、全体画像における特定画像領域のコントラストを正確に再現することができる。
【００１０】
また本発明は、前記情報演算手段は、神経回路網を含んで構成されることを特徴とする。
【００１１】
本発明に従えば、前記情報演算手段は、神経回路網を含んで構成される。たとえばスプライン関数を用いて補正情報を演算する場合、補正情報を高次の関数を用いて演算する必要があるので、演算が複雑になるとともに、その演算をするための演算手段を実現するためにコストがかかる。情報演算手段が神経回路網を含んで構成されるので、補正情報を簡単な積和演算の繰返しによって容易にかつ正確に演算することができる。これによって正確な補正情報を容易に得ることができるとともに、情報演算手段を実現するために要するコストを可及的に削減することができる。
【００１２】
また本発明は、前記最大目標値は、画像入力手段の入力特性に基づいて設定されることを特徴とする。
【００１３】
本発明に従えば、前記最大目標値は、画像入力手段の入力特性に基づいて設定されるので、画像入力手段に応じた補正情報を正確に演算することができる。たとえば特定画像領域が文字形成領域である場合、文字形成領域の文字は、その濃度が文字の太さに拘わらず一様でありかつ文字領域において最大となるとともに、下地領域は、その濃度が一様であり最小となる。全体画像における文字形成領域を読み取った場合、文字に対応する画素の画素値は、文字形成領域において最大の画素値になり、下地に対応する画素の濃度値は最小になると想定することができる。これによって本来の画素値である最大目標値および最小目標値を予め設定することができる。このように特定画像領域の画素の画素値を補正するための目標値が既知である場合には、目標値を有する画素を含む全体画像を、画像入力手段で読込んでおくことによって、目標値を予め設定することができる。これによって補正情報を正確に演算することができる。
【００１４】
また本発明は、画像入力手段によって与えられ、かつ複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像から、複数の画像領域を識別分離する領域分離手段と、
分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域のサンプル画像の最大の画素値と、その最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算された補正情報により補正された前記サンプル画像の画素の画素値を記憶する記憶手段と、
記憶手段に記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値に基づいて、分離された特定画像領域の画素の画素値を補正する補正手段とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００１５】
本発明に従えば、予め定める特定画像領域のサンプル画像の最大の画素値と、その最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算された補正情報により補正された前記サンプル画像の画素の画素値が、記憶手段に記憶される。領域分離手段によって識別分離された特定画像領域の画素の画素値が、記憶手段に記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値に基づいて、補正手段によって補正される。これによって、たとえば画像入力手段の入力特性が一定または既知である場合には、画像入力手段が全体画像を与えるたびに補正情報を演算することなく、特定画像領域のサンプル画像の画素の画素値に基づいて補正情報を推定し、この補正情報に基づいて補正したサンプル画像の画素の画素値を予め記憶しておくことができる。このように予め記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値を用いることによって、全体画像から領域分離手段によって識別分離された特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができる。これによって画像処理装置による処理の処理量を可及的に少なくして、処理速度を向上することができる。
【００１６】
また本発明は、前述の画像処理装置を備える画像形成装置である。
本発明に従えば、画像形成装置は、前述の画像処理装置を備えるので、特定画像領域の画素の画素値を、本来の画素の画素値になるように精度良く補正することができる。これによって全体画像における特定画像領域を正確に再現することが可能な画像形成装置を実現することができる。
【００１７】
また本発明は、画像入力手段によって与えられ、かつ複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像から、複数の画像領域を識別分離する領域分離工程と、
分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域に関して、最大の画素値を取得する最大画素値取得工程と、
取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するために用いられる予め設定される最大目標値とに基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算する情報演算工程と、
補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１８】
本発明に従えば、複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像が、画像入力手段によって与えられる。この全体画像から、複数の画像領域が領域分離工程で識別分離される。領域分離工程で分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域に関して、最大の画素値が最大画素値取得工程で取得される。取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算工程で演算される。補正情報は、特定画像領域の画素の画素値を補正するための情報である。演算された補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値が補正工程で補正される。補正情報を用いることによって、特定画像領域における最大の画素値が本来の画素値になるように、全体画像における特定画像領域を読取るときに生じた読取り誤差を補正することができる。これによって読取り誤差を無くして、本来の画素値になるように、特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができる。
【００１９】
また本発明は、前記特定画像領域に関して、最小の画素値を取得する最小画素値取得工程をさらに含み、
情報演算工程は、取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するために用いられる予め設定される最大目標値と、取得される最小画素値と、前記最小の画素値を補正するために用いられる予め設定される最小目標値とに基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算することを特徴とする。
【００２０】
本発明に従えば、前記特定画像領域に関して、最小の画素値が最小画素値取得工程で取得される。最小画素値取得工程で取得される最小の画素値と、前記最小の画素値を補正するための予め設定される最小目標値と、最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算工程で演算される。このように補正情報は、最大の画素値および最大目標値に加えて、最小の画素値および最小目標値を考慮して演算される。これによって最大および最小の画素値が、それぞれ本来の画素値になるように、全体画像における特定画像領域を読取るときに生じた読取り誤差を補正することができる。したがって特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができるとともに、全体画像における特定画像領域のコントラストを正確に再現することができる。
【００２１】
また本発明は、前記情報演算工程は、神経回路網を用いて補正情報を演算することを特徴とする。
【００２２】
本発明に従えば、前記情報演算工程では、神経回路網を用いて補正情報が演算される。たとえばスプライン関数を用いて補正情報を演算する場合、補正情報を高次の関数を用いて演算する必要があるので、演算が複雑になるとともに、その演算をするための演算手段を実現するためにコストがかかる。情報演算工程では、神経回路網を用いるので、補正情報を簡単な積和演算の繰返しによって容易にかつ正確に演算することができる。これによって正確な補正情報を容易に得ることができるとともに、情報演算手段を実現するために要するコストを可及的に削減することができる。
【００２３】
また本発明は、前記最大目標値は、画像入力手段の入力特性に基づいて設定されることを特徴とする。
【００２４】
本発明に従えば、前記最大目標値は、画像入力手段の入力特性に基づいて設定されるので、画像入力手段に応じた補正情報を正確に演算することができる。たとえば特定画像領域が文字形成領域である場合、文字形成領域の文字は、その濃度が文字の太さに拘わらず一様であり、かつ最大の画素値を有する画素によって表される。これによって本来の画素値である最大目標値を予め知ることができる。このように最大目標値が既知である場合には、最大目標値を有する画素を含む全体画像を、画像入力手段で読込んでおくことによって、最大目標値を予め設定することができる。これによって補正情報を正確に演算することができる。
【００２５】
また本発明は、画像入力手段によって与えられ、かつ複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像から分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域のサンプル画像の最大の画素値と、その最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算された補正情報により補正された前記サンプル画像の画素の画素値を、記憶手段に記憶する情報記憶工程と、
全体画像から、複数の画像領域を識別分離する領域分離工程と、
記憶手段に記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値に基づいて、分離された特定画像領域の画素の画素値を補正する補正工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００２６】
本発明に従えば、情報記憶工程では、予め定める特定画像領域のサンプル画像の最大の画素値と、その最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算した補正情報により補正した前記サンプル画像の画素の画素値が記憶手段に記憶される。補正工程では、記憶手段に記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値に基づいて、領域分離工程で全体画像から識別分離された特定画像領域の画素の画素値が補正される。これによって画像入力手段の入力特性が一定または既知である場合には、画像入力手段が全体画像を与えるたびに補正情報を演算することなく、特定画像領域のサンプル画像を用いて補正情報を推定し、この補正情報に基づいて補正したサンプル画像の画素の画素値を予め記憶しておくことができる。このように予め記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値を用いることによって、識別分離された特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができる。これによって画像処理装置による処理の処理量を可及的に少なくして、処理速度を向上することができる。
【００２７】
また本発明は、前述の画像処理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２８】
本発明に従えば、補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する画像処理方法をプログラムで表すことによって、コンピュータに前述の画像処理方法に従う処理を実行させることができる。前記画像処理方法に従う処理をコンピュータに実行させることによって、全体画像における特定画像領域を精度良く再現することができる。
【００２９】
また本発明は、前述のプログラムが記録されたコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【００３０】
本発明に従えば、補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを、コンピュータによって読取り可能な記録媒体に記録させる。たとえばフレキシブルディスクなどの持運び可能な記録媒体にプログラムを記録させることによって、プログラムを記録媒体から所望のコンピュータに読込ませることができるとともに、記録媒体からコンピュータにプログラムを読込ませて、このプログラムをコンピュータに実行させることができる。
【００３１】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態である画像形成装置１が備える画像処理装置３の黒階調補正部３０の構成を示すブロック図である。図２は、画像形成装置１全体の構成を示すブロック図である。図３は、領域分離処理部１３の構成を示すブロック図である。図４は、黒階調補正部３０によって形成される各色局所マスク３５を説明するための図である。図１〜３では、図解を容易にするために、シアン信号を「Ｃ」で表し、マゼンタ信号を「Ｍ」で表し、イエロー信号を「Ｙ」で表している。図２では、図解を容易にするために、赤信号を「Ｒ」で表し、緑信号を「Ｇ」で表し、青信号を「Ｂ」で表している。画像形成装置１は、原稿に形成される画像、すなわち原稿画像を読取り、原稿画像を精度よく再現することができるように適切な処理をして、記録材に画像を形成する装置である。記録材は、紙および紙以外の材料から成る記録用のシートを含む。画像形成装置１は、たとえばデジタルカラー複写機であって、読取った原稿画像をデジタルデータに変換して各種の処理をするとともに、無彩色および有彩色で表される画像を記録材に形成する。画像形成装置１は、画像入力装置２、画像処理装置３および画像出力装置４を含んで構成される。
【００３２】
画像入力装置２は、原稿画像を読取る画像読取り手段であるとともに、読取った原稿画像を画像処理装置３に与える画像入力手段である。画像入力装置２は、固体撮像素子を備えるスキャナ部を含んで構成される。スキャナ部は、光源から発せられて原稿で反射した光を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３色に分解する。スキャナ部の固体撮像素子は、たとえば蓄積電荷結合素子（Ｃｈａｒｇｅ
Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ；略称ＣＣＤ）を用いたラインセンサによって実現される（以下、「蓄積電荷結合素子」を、ＣＣＤと呼ぶ場合がある）。画像入力装置２において、光源によって光を原稿に照射して、原稿からの反射光の色を、ＣＣＤラインセンサによって、主走査方向および副走査方向に並ぶ複数の画素に分割して検出して原稿画像を読取る。主走査方向は、ＣＣＤラインセンサが延在する方向である。副走査方向は、スキャナ部の走査方向である。具体的には副走査方向は、主走査方向に垂直かつ原稿画像の読取り時において原稿に沿う方向である。さらに画像入力装置２は、各画素の色および強度によって原稿画像を表す原稿画像データを、電気信号によって画像処理装置３に与える。原稿画像データは、３つの色成分である赤、緑および青の濃度に対応する数値によって表される。原稿画像データは、赤信号、緑信号および青信号として画像入力装置２によって画像処理装置３に与えられる。赤信号は、原稿からの赤色光の反射率を画素毎にアナログで表す電気信号である（以下、「赤信号」を「Ｒ信号」と表記する場合がある）。緑信号は、原稿からの緑色光の反射率を画素毎にアナログで表す電気信号である（以下、「緑信号」を「Ｇ信号」と表記する場合がある）。青信号は、原稿からの青色光の反射率を画素毎にアナログで表す電気信号である（以下、「青信号」を「Ｂ信号」と表記する場合がある）。
【００３３】
画像処理装置３は、画像形成時に、原稿画像を精度よく再現することができるように、全体画像に対して適切な処理をする装置である。全体画像は、原稿画像データによって表される原稿画像であって、複数の色に関する画素値を有する画素を含む。画像処理装置３は、アナログデジタル変換部（以下、「Ａ／Ｄ変換部」と呼ぶ）１０、シェーディング補正部１１、入力階調補正部１２、領域分離処理部１３、色補正部１４、黒生成下色除去部１５、空間フィルタ処理部１６、出力階調補正部１７および階調再現処理部１８を含んで構成される。
【００３４】
Ａ／Ｄ変換部１０は、与えられるアナログ信号をデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換部１０は、アナログ信号であって、画像入力装置２によって与えられるＲ信号、Ｇ信号およびＢ信号を、各画素毎に赤色光、緑色光および青色光の反射率をデジタルで表すデジタル信号にそれぞれ変換する。Ａ／Ｄ変換部１０によってデジタル信号に変換されたＲ信号、Ｇ信号およびＢ信号は、シェーディング補正部１１に与えられる。シェーディング補正部１１は、Ａ／Ｄ変換部１０からのＲ信号、Ｇ信号およびＢ信号の表すデータに含まれる歪み成分を取り除く処理をする。シェーディング補正部１１は、Ａ／Ｄ変換部１０からのＲ信号、Ｇ信号およびＢ信号に対して、画像入力装置２の照明系、結像光学系および撮像系（受像系）で生じる各種の歪み成分を取り除く処理をする。シェーディング補正部１１による処理後のＲ信号、Ｇ信号およびＢ信号は、入力階調補正部１２に与えられる。
【００３５】
入力階調補正部１２は、シェーディング補正部１１からのＲ信号、Ｇ信号およびＢ信号に対して、各色成分の光の反射率値をこれに基づいてカラーバランスを整えるように補正するとともに、各色成分の光の反射率値を、赤色光の濃度値と緑色光の濃度値と青色光の濃度値とを表す信号に変換する。入力階調補正部１２は、各画素の赤、緑および青の濃度値で表されるＲ信号、Ｇ信号およびＢ信号を補色反転して、シアンの濃度値を表すシアン信号と、マゼンタの濃度値を表すマゼンタ信号と、イエローの濃度値を表すイエロー信号とに変換する。入力階調補正部１２による処理後のシアン信号、マゼンタ信号およびイエロー信号は、領域分離処理部１３に与えられる（以下、「シアン信号」を「Ｃ信号」と表記し、「マゼンタ信号」を「Ｍ信号」と表記し、「イエロー信号」を「Ｙ信号」と表記する場合がある）。
【００３６】
領域分離処理部１３は、入力階調補正部１２からのＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号に基づいて、全体画像から複数の画像領域を識別分離する。具体的には領域分離処理部１３は、全体画像の各画素を複数の画像領域、たとえば文字領域および網点領域ならびに写真領域や下地領域のその他領域として分離する。文字領域は、文字の縁部分である文字エッジを表す画像領域であり、文字は、漢字、英字、数字および記号を含む。網点領域は、網点で像を表す画像領域である。その他領域は、中間調で表される印画紙写真画像を表す画像領域および下地領域である。領域分離処理部１３は、マスク形成部２０、文字領域判定部２１、網点領域判定部２２および識別信号生成部２３を含んで構成される。マスク形成部２０は、複数の画素を含み、かつ複数の画素がマトリクス状に配置される局所マスクを形成する。本実施の形態では、マスク形成部２０は、主走査方向および副走査方向に７つの画素がそれぞれ並ぶ局所マスク、すなわち７×７の局所マスクを形成する。局所マスクの中心の画素は、その局所マスクにおける処理の対象となる注目画素である。局所マスク内の各画素に関するＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号は、文字領域判定部２１のエッジ検出部２５および有彩／無彩判定部２６ならびに網点領域判定部２２に与えられる。
【００３７】
文字領域判定部２１は、全体画像の各画素が文字領域に属するか否かを判定する。さらに文字領域判定部２１は、文字領域に属する画素に対して、文字を無彩色で表す無彩文字領域と文字を有彩色で表す有彩文字領域とのいずれに属するかを判定する。文字領域判定部２１は、エッジ検出部２５、有彩／無彩判定部２６および信号判定部２７を含んで構成される。エッジ検出部２５は、全体画像の各画素がエッジ画素であるか否かを判定して、エッジ画素を検出する。エッジ画素は、その濃度値が隣接する画素の濃度値に比べて大きく異なる急峻な変化を示す画素である。エッジ検出部２５は、マスク形成部２０からのＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号に基づいて、７×７の局所マスクのうち注目画素を中心とする３×３の局所マスクを用いて、注目画素の濃度値と注目画素に隣接する各隣接画素の濃度値との差をそれぞれ演算する。エッジ検出部２５は、それぞれ演算された濃度値の差を予め定める閾値と比較する。エッジ検出部２５は、それぞれ演算された濃度値の差のうちいずれかが閾値以上である場合、注目画素がエッジ画素であると判定し、それぞれ演算された濃度値の差がすべて閾値よりも小さい場合、注目画素がエッジ画素ではないと判定する。エッジ検出部２５は、注目画素に対して、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に判定処理をする。たとえばエッジ検出部２５は、各色のうちいずれか１つにおいて注目画素がエッジ画素であると判定した場合、注目画素がエッジ画素であると最終的に判定する。エッジ検出部２５による判定処理は、ゾーベルフィルタなどのエッジ検出用フィルタによって実現されてもよい。エッジ検出部２５による注目画素に対する判定結果を表すエッジ信号は、信号判定部２７に与えられる。
【００３８】
有彩／無彩判定部２６は、たとえば全体画像の彩度情報を用いて閾値処理することによって、全体画像の各画素が有彩色および無彩色のいずれの色を表す画素であるかを判定する。有彩／無彩判定部２６は、７×７の局所マスクの注目画素が有するシアン、マゼンタおよびイエローの濃度値に関して、最大値および最小値を求めるとともに、最大値から最小値を減算することによってそれらの値の差分を求める。有彩／無彩判定部２６は、以下の条件式（１），（２）に示すように、最大値と最小値との差分が閾値ＴＨ以上である場合、注目画素が有彩色を表す画素であると判定し、最大値および最小値の差分が閾値ＴＨよりも小さい場合、注目画素が無彩色を表す画素であると判定する。有彩／無彩判定部２６による注目画素に対する判定結果を表す有彩無彩判定信号は、信号判定部２７に与えられる。
2004193682.tif 000003
【００３９】
信号判定部２７は、全体画像の各画素が、無彩文字領域および有彩文字領域のいずれに属する画素であるかを判定する。具体的には信号判定部２７は、エッジ検出部２５からのエッジ信号と有彩／無彩判定部２６からの有彩無彩判定信号とに基づいて、注目画素が無彩文字領域および有彩文字領域のいずれに属する画素であるかを判定する。信号判定部２７は、注目画素がエッジ画素であり、かつ無彩色を表す画素である場合、注目画素が無彩文字領域に属すると判定し、注目画素がエッジ画素であり、かつ有彩色を表す画素である場合、注目画素が有彩文字領域に属すると判定する。信号判定部２７による注目画素に対する判定結果を表す文字領域判定信号は、識別信号生成部２３に与えられる。
【００４０】
網点領域判定部２２は、全体画像の各画素が網点領域に属するか否かを判定する。網点領域は、小領域に関して、予め定める走査方向に連続して並ぶ画素の濃度値の変動が大きいという特徴と、背景となる下地に比べて網点の濃度が高いという特徴とを有する。網点領域判定部２２は、前述の網点領域の特徴を利用して、注目画素を中心とするＰ×Ｑの局所マスクを用いて判定処理をする。ＰおよびＱは、自然数であって相互に同一であってもよいし、異なっていてもよい。本実施の形態では、網点領域判定部２２は、マスク形成部２０によって形成される７×７の局所マスクのうち注目画素を中心とする３×３の局所マスクを用いる。網点領域判定部２２は、３×３の局所マスク内の９画素の濃度値に関して、濃度値の平均値である平均濃度値Ｄａｖｅを求めるとともに、最大の濃度値である最大濃度値Ｄｍａｘと、最小の濃度値である最小濃度値Ｄｍｉｎとを求める。網点領域判定部２２は、平均濃度値Ｄａｖｅを用いて、３×３の局所マスク内の各画素の濃度値を２値化する。網点領域判定部２２は、３×３の局所マスクに関して２値化した結果に基づいて、主走査方向に関して０から１への変化点数と１から０への変化点数とをそれぞれ計数するとともに、各変化点数の和を主走査方向における変化点数Ｋｒとして求める。網点領域判定部２２は、３×３の局所マスクに関して２値化した結果に基づいて、副走査方向に関して０から１への変化点数と１から０への変化点数とをそれぞれ計数するとともに、各変化点数の和を副走査方向における変化点数Ｋｖとして求める。
【００４１】
網点領域判定部２２は、主走査方向における変化点数Ｋｒを予め定める閾値Ｔｒと比較するとともに、副走査方向における変化点数Ｋｖを予め定める閾値Ｔｖと比較する。さらに網点と下地との誤判定を防止するために、網点領域判定部２２は、最大濃度値Ｄｍａｘから平均濃度値Ｄａｖｅを減算した値と、予め定める閾値Ｂ１とを比較するとともに、平均濃度値Ｄａｖｅから最小濃度値Ｄｍｉｎを減算した値と、予め定める閾値Ｂ２とを比較する。網点領域判定部２２は、注目画素が網点領域に属するか否かを以下に示される条件式（３）〜（６）に基づいて判定する。網点領域判定部２２は、条件式（３）〜（６）を全て満たす場合、注目画素が網点領域に属すると判定し、条件式（３）〜（６）のうち１つでも満たさない条件式がある場合、注目画素が網点領域に属さないと判定する。
Ｄｍａｘ−Ｄａｖｅ＞Ｂ１                                …（３）
Ｄａｖｅ−Ｄｍｉｎ＞Ｂ２                                …（４）
Ｋｒ＞Ｔｒ                                              …（５）
Ｋｖ＞Ｔｖ                                              …（６）
【００４２】
条件式（３）〜（６）に示すように、最大濃度値Ｄｍａｘから平均濃度値Ｄａｖｅを減算した値が閾値Ｂ１よりも大きく、かつ平均濃度値Ｄａｖｅから最小濃度値Ｄｍｉｎを減算した値が閾値Ｂ２よりも大きく、かつ主走査方向における変化点数Ｋｒがしきい値Ｔｒよりも大きく、かつ副走査方向における変化点数Ｋｖがしきい値Ｔｖよりも大きい場合、網点領域判定部２２は、注目画素が網点領域に属すると判定する。網点領域判定部２２は、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に個別に判定処理をする。網点領域判定部２２は、各色のいずれかにおいて注目画素が網点領域に属すると判定した場合、注目画素が網点領域に属すると最終的に判定する。網点領域判定部２２による注目画素に対する判定結果を表す網点判定信号は、識別信号生成部２３に与えられる。たとえば網点領域判定部２２によって、注目画素が網点領域に属すると判定された場合、網点判定信号として「１」を表すオン信号が識別信号生成部２３に与えられ、注目画素が網点領域に属さないと判定された場合、網点判定信号として「０」を表すオフ信号が識別信号生成部２３に与えられる。
【００４３】
識別信号生成部２３は、文字領域判定部２１からの文字領域判定信号と網点領域判定部２２からの網点領域判定信号とに基づいて、全体画像から画像領域を識別分離した結果を表す領域識別信号を生成する。領域識別信号は、後述の無彩文字領域信号、有彩文字領域信号、網点領域判定信号およびその他領域信号を含む。識別信号生成部２３は、文字領域判定信号に基づいて、画素が無彩文字領域に属することを表す無彩文字領域信号と、画素が有彩文字領域に属することを表す有彩文字領域信号とを生成する。識別信号生成部２３は、網点判定信号に基づいて、画素が網点領域に属することを表す網点領域信号を生成する。識別信号生成部２３は、画素がその他領域に属することを表すその他領域信号をさらに生成する。文字領域および網点領域共に属さないと判定された画素はその他領域に識別分離される。また、識別信号生成部２３は、文字領域判定信号が無彩文字領域信号あるいは有彩文字領域信号であり、網点判定信号が「１」の時は、網点領域判定部２２の結果に対して優先順位を文字領域判定部２１の結果に比べて高く設定し、注目画素を網点領域に属すると判定するようにしている。各画素に対して生成された領域識別信号は、識別信号生成部２３から黒生成下色除去部１５、空間フィルタ処理部１６および階調再現処理部１８に与えられる。入力階調補正部１２から領域分離処理部１３に与えられたＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号は、そのまま領域分離処理部１３から色補正部１４に与えられる。色補正部１４は、画像形成時に原稿画像の色の再現性を向上するために、不要吸収成分を含むシアン、マゼンタおよびイエローの各色材に対して、シアン、マゼンタおよびイエローの各色材の分光特性に基づいて色濁りを取り除く色補正処理をする。色補正部１４によって色補正処理が施されたＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号は、黒生成下色除去部１５に与えられる。
【００４４】
黒生成下色除去部１５は、色補正部１４からのＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号、具体的には後述の黒階調補正部３０による補正後のＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号に基づいて、全体画像の各画素に対して黒生成処理および下色除去（Ｕｎｄｅｒ
Ｃｏｌｏｒ  Ｒｅｍｏｖａｌ：略称ＵＣＲ）処理をする。黒生成処理は、色補正部１４からのＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号に基づいて、色材の１つである黒色の濃度値を表す黒（Ｂｌ  ａｃｋ；略称Ｋ）信号を発生して黒色を生成する処理である（以下、「黒信号」を「Ｋ信号」と表記する場合がある）。下色除去処理は、画像形成時に灰色を安定して再現することができるように、シアン、マゼンタおよびイエローの濃度値を、生成された黒色の濃度値を考慮して補正する処理である。
【００４５】
黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによって黒色を生成する方法がある。この方法では、たとえば、スケルトンカーブの入出力特性を表す関数をｙ＝ｆ（ｘ）とし、下色除去処理される前のシアン、マゼンタおよびイエローの各濃度値に関して、シアンの濃度値をＣ、マゼンタの濃度値をＭ、イエローの濃度値をＹとする。さらに黒生成処理で生成される黒色の濃度値をＫとし、下色除去処理された後のシアン、マゼンタおよびイエローの各濃度値に関して、シアンの濃度値をＣ１、マゼンタの濃度値をＭ１、イエローの濃度値をＹ１とし、下色除去率をα（０＜α＜１）とする。黒生成下色除去部１５は、以下の式（７）〜（１０）に基づいて黒生成処理および下色除去処理をする。
Ｋ＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝                          …（７）
Ｃ１＝Ｃ−αＫ                                          …（８）
Ｍ１＝Ｍ−αＫ                                          …（９）
Ｙ１＝Ｙ−αＫ                                          …（１０）
【００４６】
黒色の濃度値は、式（７）のように、スケルトンカーブの入出力特性を表す関数と、画素のシアン、マゼンタおよびイエローの濃度値のうち最小となる濃度値とに基づいて算出される。下色除去処理後のシアンの濃度値は、式（８）のように、下色除去処理前のシアンの濃度値から下色除去率と生成された黒色の濃度値との積を減じることによって算出される。下色除去処理後のマゼンタの濃度値は、式（９）のように、下色除去処理前のマゼンタの濃度値から下色除去率と生成された黒色の濃度値との積を減じることによって算出される。下色除去処理後のイエローの濃度値は、式（１０）のように、下色除去処理前のイエローの濃度値から下色除去率と生成された黒色の濃度値との積を減じることによって算出される。黒生成下色除去部１５は、後述の黒階調補正部３０によって補正された後のＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号に基づいて、式（７）〜（１０）を用いて黒生成処理および下色除去処理をする。黒生成下色除去部１５による処理によって、Ｃ信号、Ｍ信号およびＹ信号の３色の信号が、Ｃ信号、Ｍ信号、Ｙ信号およびＫ信号の４色の信号に変換される。黒生成処理および下色除去処理を施されたＣ信号、Ｍ信号、Ｙ信号およびＫ信号は、空間フィルタ処理部１６に与えられる。
【００４７】
空間フィルタ処理部１６は、領域識別信号に基づいて、黒生成下色除去部１５からのＣ信号、Ｍ信号、Ｙ信号およびＫ信号として与えられる原稿画像データに対してディジタルフィルタを用いて空間フィルタ処理、たとえば鮮鋭強調処理およびローパスフィルタ処理をする。このように空間フィルタ処理部１６が各画像領域の空間周波数特性を補正するので、画像出力装置４による画像形成時に画像のぼやけおよび粒状性劣化を防ぐことができる。たとえば空間フィルタ処理部１６は、領域分離処理部１３によって識別分離された無彩文字領域および有彩文字領域に対して鮮鋭強調処理をして、高周波数の強調量を大きくする。これによって無彩色文字、たとえば黒文字と、有彩色文字との再現性を向上することができる。空間フィルタ処理部１６は、領域分離処理部１３によって識別分離された網点領域に対してローパスフィルタ処理をして平滑化する。これによって入力網点成分を除去することによって、モアレの発生を抑制して、網点領域で表される画像の再現性を向上することができる。空間フィルタ処理部１６によって空間フィルタ処理が施されたＣ信号、Ｍ信号、Ｙ信号およびＫ信号は、出力階調補正部１７に与えられる。
【００４８】
出力階調補正部１７は、画素の画素値、たとえば濃度値を表す信号を画像出力装置４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する。出力階調補正部１７は、出力階調補正処理後のＣ信号、Ｍ信号、Ｙ信号およびＫ信号を階調再現処理部１８に与える。階調再現処理部１８は、出力階調補正部１７からのＣ信号、Ｍ信号、Ｙ信号およびＫ信号、ならびに領域分離処理部１３からの領域識別信号に基づいて、画像を画素に最終的に分割して、それぞれの階調を再現するための階調再現（中間調生成）処理をする。階調再現処理部１８によって階調再現処理が施されたＣ信号、Ｍ信号、Ｙ信号およびＫ信号は、たとえばランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ；略称ＲＡＭ）などの読み出しおよび書き込み可能な記憶手段（図示せず）に与えられる。記憶手段は、階調再現処理部１８からのＣ信号、Ｍ信号、Ｙ信号およびＫ信号に基づく原稿画像データを記憶される。記憶される原稿画像データは、予め定めるタイミングで記憶手段から読み出されて画像出力装置４に与えられる。
【００４９】
操作部１９は、画像形成装置１に備えられ、たとえばキーボードおよびタッチパネルなどの入力装置ならびに液晶表示装置などの表示装置によって実現される。画像形成装置１の操作者は、操作部１９を入力操作することによって、たとえば原稿の種類に応じて画像を形成するための画像形成指令などの各種の指令を画像形成装置１に入力することができる。画像出力装置４は、画像処理装置３によって各種の処理が施された原稿画像データに基づいて、画像を記録材に形成するための装置である。画像出力装置４の例として、たとえば電子写真方式のデジタルカラー複写機ならびにインクジェット方式および熱転写方式のカラープリンタなどを挙げることができるが、特に限定されるものではない。また画像出力装置４は、画像表示装置たとえば液晶ディスプレイであってもよい。前述の画像形成装置１に関して、原稿画像データに対する各種の処理は、制御手段である中央演算処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ：略称ＣＰＵ）２８によって制御される（以下、「中央演算処理装置２８」を「ＣＰＵ２８」と表記する場合がある）。ＣＰＵ２８は、たとえば操作者による操作部１９の操作結果に基づいて、画像処理装置３の各部を制御する。
【００５０】
前述の黒生成下色除去部１５は、黒階調補正部３０を含んで構成される。黒階調補正部３０は、黒生成下色除去部１５によって所望の黒色を生成して全体画像における黒色を再現することができるように、全体画像から識別分離された領域のうち、予め定める特定画像領域の画素の画素値、具体的には濃度値を補正する。特定画像領域は、無彩色の線で形成される画像の領域である。本実施の形態では、特定画像領域は、無彩文字形成領域（領域分離処理により判定された文字領域とこの文字領域の周辺の下地領域を含む領域）であって、画像、具体的には文字の濃度が太さによらず一様に表されるべき領域であり、また文字は、原稿画像において最も高い濃度を有し、かつ黒色で表される。黒階調補正部３０は、無彩文字形成領域の画像を画像入力装置２によって読取るときに生じた読取り誤差が無くなるように、無彩文字形成領域の画素の濃度値を元々有している本来の濃度値に補正する。黒階調補正部３０は、各色マスク形成部３１、各色高濃度取得部３２、各色低濃度取得部３３、各色ニューラルネットワーク３４を含んで構成される。
【００５１】
各色マスク形成部３１は、色補正部１４からのＣ信号、Ｍ信号およびＹ信号に基づいて、各色局所マスク３５（図４参照）を形成する。各色局所マスク３５は、複数の画素を含み、黒階調補正部３０において処理の対象となる注目画素３６を中心とする局所マスクである。各色局所マスク３５は、シアンに関して注目画素３６を中心とする局所マスクと、マゼンタに関して注目画素３６を中心とする局所マスクと、イエローに関して注目画素３６を中心とする局所マスクを含む。各色マスク形成部３１は、複数のラインメモリ３７を用いて各色局所マスク３５を形成する。ラインメモリ３７は、少なくとも原稿の主走査方向サイズ、具体的には主走査方向における画素数に基づいて、画素の濃度値を記憶する。ラインメモリ３７は、たとえば先入れ先出し（Ｆｉｒｓｔ  Ｉｎ  Ｆｉｒｓｔ  Ｏｕｔ；略称ＦＩＦＯ）形メモリによって実現される（以下、「先入れ先出し形メモリ」を「ＦＩＦＯ形メモリ」と表記する場合がある）。ＦＩＦＯ形メモリは、記憶したデータを記憶した順に取り出すとともに、一番新しく記憶したデータを一番最後に取り出すように構成される記憶手段である。本実施の形態では、１つのラインメモリ３７には、７つの画素の濃度値が記憶される。各色マスク形成部３１は、６つのラインメモリ３７によって濃度値が記憶される６×７個の画素と、色補正部１４からのＣ、Ｍ信号およびＹ信号に基づく７個の画素とに基づいて、７×７の各色局所マスク３５を形成する。各色局所マスク３５の画素の濃度値は、後述の各色高濃度取得部３２および各色低濃度取得部３３に与えられる。
【００５２】
たとえばある各色局所マスク３５の注目画素３６に対する濃度値の補正が終了したとする。その各色局所マスク３５において７行目の画素の濃度値を記憶するラインメモリ３７から、記憶した順番が最も古い画素の濃度値が取り出される。６行目の画素の濃度値を記憶するラインメモリ３７から、記憶した順番が最も古い画素の濃度値が取り出されて、その画素の濃度値が、７行目の画素の濃度値を記憶するラインメモリ３７に記憶される。５行目の画素の濃度値を記憶するラインメモリ３７から、記憶した順番が最も古い画素の濃度値が取り出されて、その画素の濃度値が、６行目の画素の濃度値を記憶するラインメモリ３７に記憶される。２〜４行目の画素の濃度値が記憶される各ラインメモリ３７に対しても前述と同様の手順で、記憶した順番が最も古い画素の濃度値が取り出され、かつ副走査方向下流側で隣接する行の画素の濃度値を記憶するラインメモリ３７によって与えられる画素の濃度値が記憶される。このようにしてＦＩＦＯ形メモリによって実現される複数のラインメモリ３７を用いることによって、新たな各色局所マスク３５が形成される。ＦＩＦＯ形メモリによって実現されるラインメモリ３７を用いるので、黒階調補正部３０においてリアルタイムに処理をすることができる。これによって全体画像のすべての画素の濃度値を記憶する記憶手段を用いる場合に比べて、記憶容量を可及的に小さくしてコストを削減することができるとともに、黒階調補正部３０における処理の処理速度を向上することができる。
【００５３】
各色局所マスク３５の注目画素３６を（ｉ，ｊ）とすると、注目画素３６における色補正部１４からの入力信号値、換言すると注目画素３６のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する濃度値は、（Ｃ（ｉ，ｊ），Ｍ（ｉ，ｊ），Ｙ（ｉ，ｊ））と表すことができる。注目画素３６を（ｉ，ｊ）とした場合、各色局所マスク３５は、以下の式（１１）によって表すことができる。
【００５４】
【数１】
2004193682.tif 000004
【００５５】
式（１１）において、ｍは主走査方向および副走査方向のいずれか一方に関する画素の数を表し、ｎは主走査方向および副走査方向のいずれか他方に関する画素の数を表す。ｉは主走査方向および副走査方向のいずれか一方に関する注目画素３６の座標を表し、ｊは主走査方向および副走査方向のいずれか他方に関する注目画素３６の座標を表す。
【００５６】
黒階調補正部３０による濃度値の補正処理をするにあたって、各色局所マスク３５の注目画素３６は、少なくとも以下の条件式（１２）を満足する必要がある。
Ｓｅｇ（ｉ，ｊ）∈無彩文字形成領域                        …（１２）
【００５７】
条件式（１２）おいて、Ｓｅｇ（ｉ，ｊ）は、領域分離処理部１３によって与えられる、注目画素３６に対する領域分離結果である。黒階調補正部３０は、領域分離処理部１３からの領域識別信号に基づいて、注目画素３６が無彩文字形成領域に属するか否かを判断する。黒階調補正部３０は、条件式（１２）を満足する、つまり注目画素３６が無彩文字形成領域に属すると判断した場合、画素単位で濃度値を補正する。
【００５８】
図１の例では各色マスク形成部３１は、複数のラインメモリ３７を有するシアン用マスク形成部３１ａ、マゼンタ用マスク形成部３１ｂおよびイエロー用マスク形成部３１ｃを含んで構成され、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に局所マスクを形成する。具体的にはシアン用マスク形成部３１ａは、色補正部１４からのＣ信号に基づいて、シアンに関して注目画素３６を中心とする７×７の局所マスクを形成する。シアン用マスク形成部３１ａによって形成された局所マスクの各画素のシアンに関する濃度値は、後述のシアン用高濃度取得部３２ａおよびシアン用低濃度取得部３３ａに与えられる。マゼンタ用マスク形成部３１ｂは、色補正部１４からのＭ信号に基づいて、マゼンタに関して注目画素３６を中心とする７×７の局所マスクを形成する。マゼンタ用マスク形成部３１ｂによって、形成された局所マスクの各画素のマゼンタに関する濃度値は、後述のマゼンタ用高濃度取得部３２ｂおよびマゼンタ用低濃度取得部３３ｂに与えられる。イエロー用マスク形成部３１ｃは、色補正部１４からのＹ信号に基づいて、イエローに関して注目画素３６を中心とする７×７の局所マスクを形成する。イエロー用マスク形成部３１ｃによって形成された局所マスクの各画素のイエローに関する濃度値は、後述のイエロー用高濃度取得部３２ｃおよびイエロー用低濃度取得部３３ｃに与えられる。
【００５９】
最大画素値取得手段である各色高濃度取得部３２は、分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域に関して、最大の画素値を取得する。具体的には各色高濃度取得部３２は、無彩文字形成領域に属する注目画素３６を含む各色局所ブロック３５に関して、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に、最大の濃度値、すなわち最大濃度値をそれぞれ取得する。各色局所ブロック３５は、シアンに関する局所ブロックと、マゼンタに関する局所ブロックと、イエローに関する局所ブロックとを含む。各色高濃度取得部３２は、取得される最大濃度値を、特徴ベクトルである最大濃度値ベクトルで表し、その最大濃度値ベクトルの値を用いる。最小画素値取得手段である各色低濃度取得部３３は、特定画像領域に関して、最小の画素値を取得する。具体的には各色低濃度取得部３３は、無彩文字形成領域に属する注目画素３６を含む各色局所ブロック３５に関して、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に、最小の濃度値、すなわち最小濃度値をそれぞれ取得する。各色低濃度取得部３３は、取得される最小濃度値を、特徴ベクトルである最小濃度値ベクトルで表し、その最小濃度値ベクトルの値を用いる。注目画素を（ｉ，ｊ）とした場合の各色局所マスク３５に関して、最大濃度値ベクトルをｍａｘ＿ｖ（ｉ，ｊ）で表し、最小濃度値ベクトルをｍｉｎ＿ｖ（ｉ，ｊ）で表した場合、最大濃度値ベクトルは、式（１３）で表され、最小濃度値ベクトルは、以下の式（１４）で表される。
【００６０】
【数２】
2004193682.tif 000005
【００６１】
式（１３）および式（１４）の右辺において、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値および最小濃度値を２５５でそれぞれ除算している。黒階調補正部３０への入力信号値の最大値、すなわち２５５で除算することによって、特徴ベクトルが求められる、すなわちシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値および最小濃度値が正規化される。これによって後述の各色ニューラルネットワーク３４が扱うシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する値を、０以上１以下の範囲内の値にすることができる。したがって各色ニューラルネットワーク３４による処理の処理量を小さくすることができる。
【００６２】
各色高濃度取得部３２および各色低濃度取得部３３では、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する局所マスク毎に、最大濃度値および最小濃度値をそれぞれ取得している。これによって各色に関する局所ブロックに関して、相互に異なる位置の画素の各色に関する最大濃度値および最小濃度値が取得される可能性がある。この場合、濃度値を好適に補正することができないなどの不具合が生じるおそれがある。黒階調補正部３０によって不具合が生じないと判断された場合、前述のように各色高濃度取得部３２によって最大濃度値を取得し、各色低濃度取得部３３によって最小濃度値を取得する。黒階調補正部３０によって不具合が生じると判断された場合、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に拘わらず、各色高濃度取得部３２および各色低濃度取得部３３によって最大濃度値（たとえば、ｍａｘ（Ｃ（ｘ，ｙ）＋Ｍ（ｘ，ｙ）＋Ｙ（ｘ，ｙ）））および最小濃度値（たとえば、ｍｉｎ（Ｃ（ｘ，ｙ）＋Ｍ（ｘ，ｙ）＋Ｙ（ｘ，ｙ）））を有する画素を求め、その画素の濃度値を最大濃度値ベクトルおよび最小濃度値ベクトルに利用する。具体的には各色高濃度取得部３２は、各色に関する局所ブロックに基づいて、シアン、マゼンタおよびイエローの各濃度値の総和が最大となる画素の各色の濃度値を、最大濃度値として取得し、最大濃度ベクトルに用いる。各色低濃度取得部３３は、各色に関する局所ブロックに基づいて、シアン、マゼンタおよびイエローの各濃度値の総和が最小となる画素の各色の濃度値を、最小濃度値として取得し、最小濃度ベクトルに用いる。
【００６３】
前述の最大濃度値ベクトルを表す式（１３）を、理解を容易にするために、最大濃度値ベクトルを式（１５）で表し、最小濃度値ベクトルを表す式（１４）を式（１６）で表す。
【００６４】
【数３】
2004193682.tif 000006
【００６５】
式（１５）の右辺の各値は、注目画素３６を（ｉ，ｊ）とした場合のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値を、黒階調補正部３０への入力信号値の最大値で正規化した値を表す。式（１６）の右辺の各値は、注目画素３６を（ｉ，ｊ）とした場合のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最小濃度値を、黒階調補正部３０への入力信号値の最大値で正規化した値を表す。
【００６６】
図１の例では各色高濃度取得部３２は、シアン用高濃度取得部３２ａ、マゼンタ用高濃度取得部３２ｂおよびイエロー用高濃度取得部３２ｃを含んで構成され、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に最大濃度値を取得する。具体的にはシアン用高濃度取得部３２ａは、シアン用マスク形成部３１ａによって形成されるシアンに関する局所マスクに基づいて、シアンに関する最大濃度値を取得し、その最大濃度値を用いて最大濃度値ベクトルのシアンに関する値を求める。最大濃度値ベクトルのシアンに関する値は、シアン用高濃度取得部３２ａから後述のシアン用ニューラルネットワーク３４ａに与えられる。マゼンタ用高濃度取得部３２ｂは、マゼンタ用マスク形成部３１ｂによって形成されるマゼンタに関する局所マスクに基づいて、マゼンタに関する最大濃度値を取得し、その最大濃度値を用いて最大濃度値ベクトルのマゼンタに関する値を求める。最大濃度値ベクトルのマゼンタに関する値は、マゼンタ用高濃度取得部３２ｂから後述のマゼンタ用ニューラルネットワーク３４ｂに与えられる。イエロー用高濃度取得部３２ｃは、イエロー用マスク形成部３１ｃによって形成されるイエローに関する局所マスクに基づいて、イエローに関する最大濃度値を取得し、その最大濃度値を用いて最大濃度値ベクトルのイエローに関する値を求める。最大濃度値ベクトルのイエローに関する値は、イエロー用高濃度取得部３２ｃから後述のイエロー用ニューラルネットワーク３４ｃに与えられる。
【００６７】
図１の例では各色低濃度取得部３３は、シアン用低濃度取得部３３ａ、マゼンタ用低濃度取得部３３ｂおよびイエロー用低濃度取得部３３ｃを含んで構成され、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に最小濃度値を取得する。具体的にはシアン用低濃度取得部３３ａは、シアン用マスク形成部３１ａによって形成されるシアンに関する局所マスクに基づいて、シアンに関する最小濃度値を取得し、その最小濃度値を用いて最小濃度値ベクトルのシアンに関する値を求める。最小値ベクトルのシアンに関する値は、シアン用低濃度取得部３３ａから後述のシアン用ニューラルネットワーク３４ａに与えられる。マゼンタ用低濃度取得部３３ｂは、マゼンタ用マスク形成部３１ｂによって形成されるマゼンタに関する局所マスクに基づいて、マゼンタに関する最小濃度値を取得し、その最小濃度値を用いて最小濃度値ベクトルのマゼンタに関する値を求める。最小値ベクトルのマゼンタに関する値は、マゼンタ用低濃度取得部３３ｂから後述のマゼンタ用ニューラルネットワーク３４ｂに与えられる。イエロー用低濃度取得部３３ｃは、イエロー用マスク形成部３１ｃによって形成されるイエローに関する局所マスクに基づいて、イエローに関する最小濃度値を取得し、その最小濃度値を用いて最小濃度値ベクトルのイエローに関する値を求める。最小値ベクトルのイエローに関する値は、イエロー低濃度取得部３３ｃから後述のイエロー用ニューラルネットワーク３４ｃに与えられる。
【００６８】
各色ニューラルネットワーク３４は、取得される最大の画素値および最小の画素値、ならびに予め設定される最大目標値および最小目標値に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算し、その補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する。最大目標値は、最大の画素値を補正するために用いられる値である。最小目標値は、最小の画素値を補正するために用いられる値である。各色ニューラルネットワーク３４は、具体的には、最大濃度値ベクトルの各色に関する値および最小濃度値ベクトルの各色に関する値、ならびにシアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に予め設定される最大目標値および最小目標値に基づいて、補正情報を演算する。各色ニューラルネットワーク３４は、演算した補正情報に基づいて、無彩文字形成領域の画素の濃度値を補正する。各色ニューラルネットワーク３４によって補正された濃度値に基づいて、無彩文字形成領域における黒色の濃度値が黒生成処理によって算出される。各色ニューラルネットワーク３４は、各色記憶部３８、各色学習部３９および各色補正部４０を含んで構成される。
【００６９】
図５は、教師データを設定するための教師用原稿５０を説明するための図である。図６は、教師データを設定するための教師用原稿５０Ａを説明するための図である。各色記憶部３８は、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に予め設定される最大目標値および最小目標値を含む複数の目標値を教師データとして記憶する。教師データは、画像入力手段である画像入力装置２の入力特性に基づいて設定される。前記入力特性は、画像の解像性能を含む。たとえば特定画像領域が黒色で文字が表される無彩文字形成領域である場合には、画像入力装置２による原稿画像の解像性能、具体的にはスキャナ部の光学解像度に基づいて、画像入力装置２が画像処理装置３に与えるべきシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値および最小濃度値を想定することができる。これによって少なくともシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大目標値および最小目標値を予め設定して、教師データとして各色記憶部３８に記憶させておくことができる。各色記憶部３８は、図５および図６に示す教師用原稿５０，５０Ａを用いて、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に予め設定される最大目標値および最小目標値を含む複数の目標値を、教師データとして記憶する。各色記憶部３８は、たとえばリードオンリーメモリ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ；略称ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ；略称ＲＡＭ）などの各種のメモリによって実現される（以下、「リードオンリーメモリ」を「ＲＯＭ」と表記し、「ランダムアクセスメモリ」を「ＲＡＭ」と表記する場合がある）。教師データは、シアンに関する最大目標値および最小目標値を含むシアン用教師データと、マゼンタに関する最大目標値および最小目標値を含むマゼンタ用教師データと、イエローに関する最大目標値および最小目標値を含むイエロー用教師データとを含む。
【００７０】
特定の画像入力装置２を用いる場合、原稿では太さに拘わらず一様な濃度で表される文字であっても、画像入力装置２による原稿画像の解像性能、具体的にはスキャナ部の光学解像度によって、画像形成時には、文字の太さによって異なる濃度を有する文字が形成される。たとえば原稿の太い文字は、濃度が高くなり、原稿の細い文字は、濃度値を表す信号がなまってしまい、濃度が低くなる。このような不具合を防止するために、画像入力装置２に教師用原稿５０の画像を複数回にわたって読取らせて、教師データを各色記憶部３８に記憶させる。複数回読取らせる理由は、データの平均化を行い読取り誤差を少なくするためである。教師用原稿５０は、教師用文字５１が形成される原稿であって、教師用文字５１の濃度と教師用ペーパーホワイト５２の濃度とを定義するための原稿である。教師用文字５１は、太さに拘わらず同一の濃度で表され、かつ原稿の文字と同一の濃度を有する文字である。さらに教師用文字５１は、教師用原稿５０において最も高い濃度を有し、教師用原稿５０の画像の読み取り時に最も高い濃度を得ることができるように、画像入力装置２の入力特性に基づいた予め定める太さを有し、かつ無彩色で表される文字である。教師用ペーパーホワイト５２は、ペーパーホワイト、具体的には教師用原稿５０における下地であって、教師用原稿５０において最も低い濃度を有する。本実施の形態では、教師用文字５１は、黒色で表される黒文字であるとともに、画像入力装置２による教師用原稿５０の画像の読取り回数は、１０回程度である。この教師用原稿５０の画像を画像入力装置２に複数回にわたって読取らせることによって、教師用文字５１の高濃度部分において本来の濃度値と、教師用ペーパーホワイト５２において本来の濃度値とを教師データとして設定することができる。教師用原稿５０の画像を複数回にわたって画像入力装置２に読取らせることによって複数のサンプル値を採取し、これらのサンプル値を平均した値を教師データとして用いる。これによって教師データの誤差を可及的に小さくすることができる。図５に示す教師原稿５０の他に、図６に示す教師用原稿５０Ａを用いて教師データを設定してもよい。図６の例では、教師原稿用５０Ａには、字の大きさおよび太さが異なる複数の数字に加えて、長さおよび太さが異なるラインパターンが形成されている。
【００７１】
各色記憶部３８によって、教師データとして記憶される最大目標値および最小目標値は、たとえば以下の式（１７）および式（１８）で表される。
【００７２】
【数４】
2004193682.tif 000007
【００７３】
式（１７）において、教師用原稿５０，５０Ａにおける黒文字である教師用文字５１の高濃度部分から得られるシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値が、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大目標値として各色記憶部３８によって記憶される。式（１８）において、教師用原稿５０，５０Ａにおけるペーパーホワイト５２から得られるシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最小濃度値が、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最小目標値として各色記憶部３８によって記憶される。シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大目標値および最小目標値は、教師データとして各色記憶部３８から各色学習部３９に与えられる。また各色学習部３９に与えられる入力データであるシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値および最小濃度値と教師データとの関係を表す対応表は表１である。
【００７４】
【表１】
2004193682.tif 000008
【００７５】
表１において、各色学習部３９には、シアンに関する最大濃度値が入力データとして与えられる場合、シアンに関する最大目標値が教師データとして与えられ、シアンに関する最小濃度値が入力データとして与えられる場合、シアンに関する最小目標値が教師データとして与えられる。さらに表１において、各色学習部３９には、マゼンタに関する最大濃度値が入力データとして与えられる場合、マゼンタに関する最大目標値が教師データとして与えられ、マゼンタに関する最小濃度値が入力データとして与えられる場合、マゼンタに関する最小目標値が教師データとして与えられる。さらに表１において、各色学習部３９には、イエローに関する最大濃度値が入力データとして与えられる場合、イエローに関する最大目標値が教師データとして与えられ、イエローに関する最小濃度値が入力データとして与えられる場合、イエローに関する最小目標値が教師データとして与えられる。
【００７６】
図１の例では各色記憶部３８は、シアン用記憶部３８ａ、マゼンタ用記憶部３８ｂおよびイエロー用記憶部３８ｃを含んで構成され、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に最大目標値および最小目標値を記憶する。具体的にはシアン用記憶部３８ａは、教師用原稿５０，５０Ａに基づいて、シアンに関する最大目標値および最小目標値を、シアン用教師データとして記憶する。シアン用教師データは、シアン用記憶部３８ａからシアン用学習部３９ａに与えられる。マゼンタ用記憶部３８ｂは、教師用原稿５０，５０Ａに基づいて、マゼンタに関する最大目標値および最小目標値を、マゼンタ用教師データとして記憶する。マゼンタ用教師データは、マゼンタ用記憶部３８ｂからマゼンタ用学習部３９ｂに与えられる。イエロー用記憶部３８ｃは、教師用原稿５０，５０Ａに基づいて、イエローに関する最大目標値および最小目標値を、イエロー用教師データとして記憶する。イエロー用教師データは、イエロー用記憶部３８ｃからイエロー用学習部３９ｃに与えられる。
【００７７】
図７は、神経回路網５５を示すブロック図である。情報演算手段である各色学習部３９は、取得される最大の画素値と、最大目標値とに基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算する。本実施の形態では、各色学習部３９は、取得される最大の画素値と、最大目標値と、取得される最小の画素値と、最大目標値とに基づいて、無彩文字形成領域の画素の濃度値を補正するための補正情報を演算する。具体的には各色学習部３９は、各色高濃度取得部３２によって取得された最大濃度値と、各色低濃度取得部３３によって取得された最小濃度値と、各色記憶部３８によって与えられる教師データとに基づいて、補正情報を演算する。補正情報は、無彩文字形成領域の画素のシアンに関する濃度値を補正するためのシアン用補正情報と、無彩文字形成領域の画素のマゼンタに関する濃度値を補正するためのマゼンタ用補正情報と、無彩文字形成領域の画素のイエローに関する濃度値を補正するためのイエロー用補正情報とを含む。各色学習部３９は、神経回路網５５を含んで構成される。
【００７８】
神経回路網５５は、図７に示すように複数の層、具体的には入力層５６、中間層５７および出力層５８と呼ばれる複数の層によって構成される階層構造を有する。入力層５６、中間層５７および出力層５８は、１または複数のニューロン５９をそれぞれ有する。ニューロン５９は、同じ層のニューロン５９間には結合がなく、異なる層のニューロン５９間には結合があるという特徴を有する。このようにして神経回路網５５は、相互に異なる層のニューロン５９が結合することによってネットワークを構成する。結合するニューロン５９間には、ニューロン５９間の結合の強さを表す重みが予め設定される。重みの初期値は、乱数を用いた小さい値である。重みの初期値は、乱数を随時発生して設定するのではなく、乱数を用いて複数の候補をテーブルに予め設定しておき、このテーブルを用いて与えられる。このように重みの初期値を、補正情報を演算するにあたって随時発生させた乱数を用いることなく、予め用意しておいた乱数を用いるので、各色学習部３９における計算量を可及的に小さくして、各色学習部３９の構成を簡単にすることができる。神経回路網５５は、特定のパターンの刺激、すなわち特定の入力に対して特定の出力をするように、重みを学習によって最適な重みに更新する。本実施の形態では、神経回路網５５は、誤差逆伝播（Ｅｒｒｏｒ  Ｂａｃｋ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）法に従う学習によって、補正情報を演算する、換言すると重みを更新する。
【００７９】
神経回路網５５で重みを更新するにあたって、神経回路網５５は、以下の第１〜第５の手順に従って学習し、補正情報を演算する。第１に、ネットワークが初期化される。具体的には神経回路網５５は、結合するニューロン５９間の重みの初期値を、乱数を用いて小さい値に設定する。ネットワークの初期化が終了すると、第２に、神経回路網５５は、最大濃度値ベクトルおよび最小濃度値ベクトルを入力ベクトルとして入力層５６の各ニューロン５９に与える。神経回路網５５は、入力ベクトルを、設定される重みを考慮して前向きの伝播方向Ｂ１に伝播する（以下、「前向きの伝播方向Ｂ１」を「前方向Ｂ１」と表記する場合がある）。前方向Ｂ１は、入力層５６から出力層５８に向かう方向であって、信号の伝播方向である。後ろ方向Ｂ２は、前方向Ｂ１とは逆向きの方向であって、誤差成分を修正する、換言すると重みを更新するための計算過程における向きである。
【００８０】
各ニューロン５９は、与えられる値に重みを付けて、その重みの付いた値をシグモイド関数における入力値としたときに得られる出力値を、結合する前方向Ｂ１下流側の層のニューロン５９に与える。シグモイド関数は、既知の関数であり、微分可能な連続関数である。１つのニューロン５９に対して、前記１つのニューロン５９を含む層よりも前方向Ｂ１上流側の層のニューロン５９が複数結合している場合、各ニューロン５９からの重みの付いた値の和を入力和として求め、その入力和を、シグモイド関数における入力値としたときに得られる出力値を、前記１つのニューロン５９に与える。シグモイド関数における入力値と出力値との関係は、式（１９）で表される。
（出力値）＝ｆ（入力和）                                …（１９）
【００８１】
前述のシグモイド関数に関して入力値に対する出力値が、ルックアップテーブル（Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ；略称ＬＵＴ）として予め設定されている。
【００８２】
入力層５６の各ニューロン５９に入力ベクトルが与えられると、第３に、神経回路網５５は、出力層５８に教師データを教師ベクトルとして与える。出力層５８には、入力ベクトルに対応した教師ベクトルが与えられる。具体的には最大濃度値ベクトルが入力層５６に与えられる場合、最大目標値が教師ベクトルとして出力層５８に与えられるとともに、最小濃度値ベクトルが入力層５６に与えられる場合、最小目標値が教師ベクトルとして出力層５８に与えられる。出力層５８に教師ベクトルが与えられると、第４に、神経回路網５５は、入力ベクトルに対する出力層５８の各ニューロン５９から出力されるベクトルにおける値と、教師ベクトルにおける値との誤差が無くなるように、学習によって重みを更新する。重みは、ニューロン５９に与えられるベクトルにおける値と、そのニューロン５９から出力されるベクトルを表すニューロン出力とに基づいて、誤差逆伝播法に従って更新される。更新後の重みは、更新前の重みと異なる値であってもよいし、更新前の重みと同一の値であってもよい。新しい重みは、式（２０）で表される。
（新しい重み）＝（前の重み）＋α×δ×（ニューロン出力）…（２０）
【００８３】
式（２０）の右辺において、第１項は、更新される前の重みであって、第２項は、予め定める定数α（０＜α＜１）と係数δとニューロン出力の値とを積算した値である。係数δは、学習信号または差逆伝播量と呼ばれる値であって、式（２０）を用いて新しい重みを算出するにあたって、入力層５６のニューロン５９と中間層５７のニューロン５９とにおける重みを更新する場合と、中間層５７のニューロン５９と出力層５８のニューロン５９とにおける重みを更新する場合とのいずれかの場合に応じて設定される値である。ニューロン出力は、結合する２つのニューロン５９のうち、前方向Ｂ１上流側のニューロン５９からの出力値を表し、更新される前の重みを通るときの値と同一になる。前述の係数δは、式（２１）および式（２２）のいずれかの式を用いて設定される。
2004193682.tif 000009
【００８４】
中間層５７のニューロン５９と出力層５８のニューロン５９とにおける重みを更新する場合、係数δは、式（２１）を用いて算出される。式（２１）において、係数δは、出力と１から出力を減算した値と教師データからニューロン出力を減算した値とを積算した値である。出力は、出力層５８のニューロン５９からの出力値である。入力層５６のニューロン５９と中間層５７のニューロン５９とにおける重みを更新する場合、係数δは、式（２２）を用いて算出される。式（２２）において、係数δは、出力と１から出力を減算した値と１つ後ろの層からの係数δの重み付け和とを積算した値である。式（２１）および式（２２）において、出力は、入力層５６への入力に対する出力層５８から出力される出力値である。１つ後ろの層からの係数δの重み付け和は、前方向Ｂ１上流側の層から与えられ、かつ式（２２）を用いて更新する前の係数δと、重みとに基づいて算出した重み付け和である。
【００８５】
第５に、神経回路網５５は、誤差の減少量に基づいて重みを更新するか否かを判断する。誤差の減少量が所定値以下であると神経回路網５５によって判断されると、各色学習部３９は、神経回路網５５を用いた学習処理を終了し、得られた更新後の重みを各色補正部４０に与える。誤差の減少量は、具体的には更新した新しい重みを用いて得られる出力層５８のニューロン５９の出力値と、教師データとの誤差の減少量である。前記誤差の減少量が所定値を超えると神経回路網５５によって判断されると、神経回路網５５は、第２〜第４の手順に従って重みを更新する。
【００８６】
図１の例では各色学習部３９は、神経回路網５５をそれぞれ有するシアン用学習部３９ａ、マゼンタ用学習部３９ｂおよびイエロー用学習部３９ｃを含んで構成され、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に補正情報を演算する。具体的にはシアン用学習部３９ａは、シアンに関する最大濃度値、最小濃度値、最大目標値および最小目標値に基づいて、前述の第１〜第５の手順に従って予め設定される重みを学習によって更新する。シアン用学習部３９ａによって学習されて更新された重みは、シアン用補正情報としてシアン用補正部４０ａに与えられる。マゼンタ用学習部３９ｂは、マゼンタに関する最大濃度値、最小濃度値、最大目標値および最小目標値に基づいて、前述の第１〜第５の手順に従って予め設定される重みを学習によって更新する。マゼンタ用学習部３９ｂによって学習されて更新された重みは、マゼンタ用補正情報としてマゼンタ用補正部４０ｂに与えられる。イエロー用学習部３９ｃは、イエローに関する最大濃度値、最小濃度値、最大目標値および最小目標値に基づいて、前述の第１〜第５の手順に従って予め設定される重みを学習によって更新する。イエロー用学習部３９ｃによって学習されて更新された重みは、イエロー用補正情報としてイエロー用補正部４０ｃに与えられる。
【００８７】
補正手段である各色補正部４０は、補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する。各色補正部４０は、各色学習部３９と同様に神経回路網５５を含んで構成される。各色補正部４０は、補正情報、具体的には各色学習部３９の神経回路網５５による学習処理によって与えられる重みに基づいて、無彩文字形成領域の画素のシアン、マゼンタおよびイエローに関する濃度値を補正する。補正後の無彩文字形成領域の画素の濃度値は、各色補正部４０による重みを用いたフィードフォワード計算によって得られる値、換言すると神経回路網５５において、更新された重みを用いた前方向Ｂ１への処理、具体的には積和計算によって得られる出力層５８からの出力値である。積和計算には、たとえばデジタルシグナルプロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ；略称ＤＳＰ）が用いられる。
【００８８】
図１の例では、各色補正部４０は、シアン用補正部４０ａ、マゼンタ用補正部４０ｂおよびイエロー用補正部４０ｃを含んで構成され、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に、無彩文字形成領域の画素の濃度値を補正する。具体的にはシアン用補正部４０ａは、シアン用学習部３９ａによって与えられる重みを用いたフィードフォワード計算によって、補正後の無彩文字形成領域の画素のシアンに関する濃度値を算出する。マゼンタ用補正部４０ｂは、マゼンタ用学習部３９ｂによって与えられる重みを用いたフィードフォワード計算によって、補正後の無彩文字形成領域の画素のマゼンタに関する濃度値を算出する。イエロー用補正部４０ｃは、イエロー用学習部３９ｃによって与えられる重みを用いたフィードフォワード計算によって、補正後の無彩文字形成領域の画素のイエローに関する濃度値を算出する。黒生成下色除去部１５は、シアン用補正部４０ａ、マゼンタ用補正部４０ｂおよびイエロー用補正部４０ｃによる補正後の無彩文字形成領域の画素の濃度値に基づいて、黒生成処理および下色除去処理をする。このように取得された最大濃度値および最小濃度値ならびに教師データを用いた学習によって、予め設定される重みが更新される。この更新後の重みを補正情報として用いて、無彩文字形成領域の画素の濃度値が神経回路網５５を用いて補正される。これによって無彩文字形成領域において、最大濃度値および最小濃度値に加えて、最大濃度値と最小濃度値との間の濃度値を本来の濃度値に精度良く補正することができる。
【００８９】
図８は、黒階調補正部３０および黒生成下色除去部１５による処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態の画像処理方法は、領域分離工程、ステップｓ３の最大画素値取得工程および最小画素値取得工程、ステップｓ４の情報演算工程ならびにステップｓ５の補正工程を含む。本実施の形態の画像処理方法は、ステップｓ６の黒生成下色除去処理をする工程をさらに含む。領域分離工程は、全体画像から複数の画像領域を領域分離処理部１３によって識別分離する工程である。最大画素値取得工程は、分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域、具体的には無彩文字形成領域に関して、最大の画素値すなわちシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値を各色高濃度取得部３２によって取得する工程である。最小画素値取得工程は、前記特定画像領域、具体的には無彩文字形成領域に関して、最小の画素値すなわちシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最小濃度値を各色低濃度取得部３３によって取得する工程である。
【００９０】
情報演算工程は、最大濃度値、最小濃度値、最大目標値および最小目標値に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正するための補正情報を演算する工程である。最大目標値は、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値を補正するために用いられる、各色毎に予め設定される値である。最小目標値は、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最小濃度値を補正するために用いられる、各色毎に予め設定される値である。情報演算工程において、補正情報は神経回路網５５を用いて演算される。具体的には情報演算工程は、各色学習部３９によって、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値、最小濃度値、最大目標値および最小目標値に基づいて、神経回路網５５において予め設定される重みを学習によって更新する工程である。補正工程は、補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する工程である。具体的には補正工程は、各色学習部３９によって与えられるシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する重みに基づいて、無彩文字形成領域の画素のシアン、マゼンタおよびイエローに関する濃度値を補正する工程である。図８において、ステップｓ０において処理手順を開始する前に、領域分離工程における処理は既に終了している。
【００９１】
ステップｓ０では、本実施の形態の画像処理方法に従う処理手順を開始して、ステップｓ１に進む。ステップｓ１では、黒階調補正部３０は、領域分離処理部１５からの領域識別信号に基づいて、注目画素３６が無彩文字形成領域に属するか否かを判断する。ステップｓ１では、黒階調補正部３０が、注目画素３６が無彩文字形成領域に属すると判断するとステップｓ２に進み、注目画素３６が無彩文字形成領域に属さないと判断すると、ステップｓ７に進んですべての処理手順を終了する。
【００９２】
ステップｓ２では、各色マスク形成部３１は、注目画素３６を中心とする７×７の各色局所マスク３５を形成する。具体的にはシアン用マスク形成部３１ａは、シアンに関して注目画素３６を中心とする７×７の局所マスクを形成し、マゼンタ用マスク形成部３１ｂは、マゼンタに関して注目画素３６を中心とする７×７の局所マスクを形成し、イエロー用マスク形成部３１ｃは、イエローに関して注目画素３６を中心とする７×７の局所マスクを形成する。ステップｓ２においてシアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に局所マスクが形成されると、ステップｓ３に進む。
【００９３】
ステップｓ３の最大画素値取得工程および最小画素値取得工程では、各色高濃度取得部３２は、各色局所マスク３５に関して最大濃度値を取得し、各色低濃度取得部３３は、各色局所マスク３５に関して最小濃度値を取得する。具体的にはシアン用高濃度取得部３２ａは、シアンに関する局所マスクに関してシアンに関する最大濃度値を取得し、マゼンタ用高濃度取得部３２ｂは、マゼンタに関する局所マスクに関してマゼンタに関する最大濃度値を取得し、イエローに関する局所マスクに関してイエローに関する最大濃度値を取得する。シアン用低濃度取得部３３ａは、シアンに関する局所マスクに関してシアンに関する最小濃度値を取得し、マゼンタ用低濃度取得部３３ｂは、マゼンタに関する局所マスクに関してマゼンタに関する最小濃度値を取得し、イエロー用低濃度取得部３３ｃは、イエローに関する局所マスクに関してイエローに関する最小濃度値を取得する。ステップｓ３においてシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値および最小濃度値が取得されると、ステップｓ４に進む。
【００９４】
ステップｓ４の情報演算工程では、各色学習部３９は、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値、最小濃度値、最大目標値および最小目標値に基づいて、神経回路網５５において予め設定される重みを学習によって更新する。ステップｓ４において神経回路網５５を用いて重みが更新されると、ステップｓ５に進む。
【００９５】
ステップｓ５の補正工程では、各色補正部４０は、各色学習部３９によって与えられるシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する重みに基づいて、無彩文字形成領域の画素のシアン、マゼンタおよびイエローに関する濃度値を補正する。無彩文字形成領域に関して、最大濃度値および最小濃度値を除く残余のシアン、マゼンタおよびイエローに関する濃度値は、フィードフォワード計算によって補正される。ステップｓ５で、無彩文字形成領域の画素の濃度値が補正されると、ステップｓ６に進む。ステップｓ６では、黒生成下色除去部１５が、補正された濃度値に基づいて黒生成処理および下色除去処理をする。ステップｓ６において、無彩文字形成領域の画素のシアン、マゼンタおよびイエローに関する濃度値が補正されると、ステップｓ７に進んですべての処理手順を終了する。
【００９６】
図９は、反復回数ｔｉｍｅとシアンに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙとの関係を表すグラフである。図１０は、図９における反復回数ｔｉｍｅが５０，０００回である場合のシアン用入力信号値とシアン用補正信号値との関係を表すグラフである。図１１は、反復回数ｔｉｍｅとマゼンタに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙとの関係を表すグラフである。図１２は、図１１における反復回数ｔｉｍｅが５０，０００回である場合のマゼンタ用入力信号値とマゼンタ用補正信号値との関係を表すグラフである。図１３は、反復回数ｔｉｍｅとイエローに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙとの関係を表すグラフである。図１４は、図１３における反復回数ｔｉｍｅが５０，０００回である場合のイエロー用入力信号値とイエロー用補正信号値との関係を表すグラフである。黒階調補正部３０による補正処理の一例として、図６に示す教師用原稿５０Ａと同一の画像が形成される原稿を用いた。この原稿に形成される画像を読み取った結果と、教師用原稿５０Ａを読み取った結果とに基づいて、入力データおよび教師データは、表２のように表される。
【００９７】
【表２】
2004193682.tif 000010
【００９８】
表２において、サンプル番号１〜５は、図６の実線６３ａ〜６３ｄおよび二点鎖線６３ｅで囲まれる領域に付された番号である。表２において、たとえばサンプル番号１〜５におけるＣ信号用、Ｍ信号用およびＹ信号用最小値信号は、シアン、マゼンタおよびイエローに関する最小濃度値を正規化した値を示す。サンプル番号１〜５におけるＣ信号用、Ｍ信号用およびＹ信号用最大値信号は、シアン、マゼンタおよびイエローに関する最大濃度値を正規化した値を示す。サンプル番号１〜４、すなわち実線６３ａ〜６３ｄで囲まれる領域におけるＣ信号用、Ｍ信号用およびＹ信号用最小値信号ならびにＣ信号用、Ｍ信号用およびＹ信号用最大値信号は、入力データとして用いられる。サンプル番号５、すなわち二点鎖線６３ｅで囲まれる領域におけるＣ信号用、Ｍ信号用およびＹ信号用最小値信号ならびにＣ信号用、Ｍ信号用およびＹ信号用最大値信号は、サンプル番号１〜５において最大値であって、教師データとして用いられる。
【００９９】
得られた入力データと教師データとを用いて、神経回路網５５における重みを学習によって更新した。学習による重みの更新回数である反復回数の上限値は、５０，０００回である。重みの初期値は、前述のようにテーブルを用いて与えられる。図９の横軸は、反復回数であって、単位は「回」である。図９の縦軸は、シアンに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙである。シアンに関する誤差量は、無彩文字形成領域の画素のシアンに関する濃度値を入力層５６のニューロン５９に与えた場合の出力層５８のニューロン５９の出力値と、教師データのシアンに関する最大目標値との誤差量を表す。シアンに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙは、反復回数ｔｉｍｅが０回である場合に最も大きい値であり、反復回数ｔｉｍｅが大きくなるとそれに伴って小さくなり、反復回数ｔｉｍｅがおよそ２，５００回を超えかつ５０，０００回以下の範囲では０の値になる。このように反復回数ｔｉｍｅを大きくすると、シアンに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙを小さくすることができる。
【０１００】
図１０の横軸は、シアン用入力信号値である。図１０の縦軸は、シアン用補正信号値である。シアン用入力信号値は、シアン用補正部４０ａに与えられる無彩文字形成領域の画素のシアンに関する濃度値を表す。シアン用補正信号値は、シアン用補正部４０ａが重みに基づいてシアン用入力信号値を補正した後の無彩文字形成領域の画素のシアンに関する濃度値を表す。反復回数が５０，０００回である場合に、シアン用入力信号値とシアン用補正信号値との関係を表すグラフは、図１０の実線６０ａで表されるシアン用変換グラフである。×印６１ａは、教師データのシアンに関する目標値を表し、二点鎖線６２ａで表すグラフは、×印６１ａを線形補間したグラフである補間教師グラフを表す。シアン用変換グラフは、二点鎖線６２ａで表される補間教師グラフの波形とほとんど一致する。このように無彩文字形成領域の画素のシアンに関する濃度値が、教師データのシアンに関する目標値と同一の値になるように、換言すると本来の濃度値になるように補正されていることが確認できる。
【０１０１】
図１１の横軸は、反復回数であって、単位は「回」である。図１１の縦軸は、マゼンタに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙである。マゼンタに関する誤差量は、無彩文字形成領域の画素のマゼンタに関する濃度値を入力層５６のニューロン５９に与えた場合の出力層５８のニューロン５９の出力値と、教師データのマゼンタに関する最大目標値との誤差量を表す。マゼンタに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙは、反復回数ｔｉｍｅが０回である場合に最も大きい値であり、反復回数ｔｉｍｅが大きくなるとそれに伴って小さくなり、反復回数ｔｉｍｅがおよそ２，５００回を超えかつ５０，０００回以下の範囲では０の値になる。このように反復回数ｔｉｍｅを大きくすると、マゼンタに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙを小さくすることができる。
【０１０２】
図１２の横軸は、マゼンタ用入力信号値である。図１２の縦軸は、マゼンタ用補正信号値である。マゼンタ用入力信号値は、マゼンタ用補正部４０ｂに与えられる無彩文字形成領域の画素のマゼンタに関する濃度値を表す。マゼンタ用補正信号値は、マゼンタ用補正部４０ｂが重みに基づいてマゼンタ用入力信号値を補正した後の無彩文字形成領域の画素のマゼンタに関する濃度値を表す。反復回数が５０，０００回である場合に、マゼンタ用入力信号値とマゼンタ用補正信号値との関係を表すグラフは、図１２の実線６０ｂで表されるマゼンタ用変換グラフである。×印６１ｂは、教師データのマゼンタに関する目標値を表し、二点鎖線６２ｂで表すグラフは、×印６１ｂを線形補間したグラフである補間教師グラフを表す。マゼンタ用変換グラフは、二点鎖線６２ｂで表される補間教師グラフの波形とほとんど一致する。このように無彩文字形成領域の画素のマゼンタに関する濃度値が、教師データのマゼンタに関する目標値と同一の値になるように、換言すると本来の濃度値になるように補正されていることが確認できる。
【０１０３】
図１３の横軸は、反復回数であって、単位は「回」である。図１３の縦軸は、イエローに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙである。イエローに関する誤差量は、無彩文字形成領域の画素のイエローに関する濃度値を入力層５６のニューロン５９に与えた場合の出力層５８のニューロン５９の出力値と、教師データのイエローに関する最大目標値との誤差量を表す。イエローに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙは、反復回数ｔｉｍｅが０回である場合に最も大きい値であり、反復回数ｔｉｍｅが大きくなるとそれに伴って小さくなり、反復回数ｔｉｍｅがおよそ２，０００回を超えかつ５０，０００回以下の範囲では０の値になる。このように反復回数ｔｉｍｅを大きくすると、イエローに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙを小さくすることができる。
【０１０４】
図１４の横軸は、イエロー用入力信号値である。図１４の縦軸は、イエロー用補正信号値である。イエロー用入力信号値は、イエロー用補正部４０ｃに与えられる無彩文字形成領域の画素のイエローに関する濃度値を表す。イエロー用補正信号値は、イエロー用補正部４０ｃが重みに基づいてイエロー用入力信号値を補正した後の無彩文字形成領域の画素のイエローに関する濃度値を表す。反復回数が５０，０００回である場合に、イエロー用入力信号値とイエロー用補正信号値との関係を表すグラフは、図１４の実線６０ｃで表されるイエロー用変換グラフである。×印６１ｃは、教師データのイエローに関する目標値を表し、二点鎖線６２ｃで表すグラフは、×印６１ｃを線形補間したグラフである補間教師グラフを表す。イエロー用変換グラフは、二点鎖線６２ｃで表される補間教師グラフの波形とほとんど一致する。図１０、図１２および図１４に示すように教師データとなる最大目標値および最小目標値を結ぶグラフに基づいて、最適な濃度値特性を設定することができる。このように無彩文字形成領域の画素のイエローに関する濃度値が、教師データのイエローに関する目標値と同一の値になるように、換言すると本来の濃度値になるように補正されていることが確認できる。たとえば図１０のシアン用入力信号値が８０〜１３０の範囲などの未学習の範囲に関して、神経回路網５５による汎化能力によって、滑らかなシアン用変換グラフを得ることができる。得られた滑らかなシアン用変換グラフを用いることによって、最大濃度値および最小濃度値を除く残余の濃度値、すなわち中間濃度値を精度良く補正することができる。これによって無彩文字形成領域を含む全体画像のすべての画像領域に対しても濃度値の補正をすることができる。
【０１０５】
補正後の信号値は、式（２３）に示すように、変換グラフを表す関数に関して、入力信号値を入力値としたときの出力値として与えられる。
【０１０６】
【数５】
2004193682.tif 000011
【０１０７】
式（２３）は、理解を容易にするために、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関して、補正信号値、変換グラフを表す関数および入力信号値をまとめて表記している。たとえばシアン用補正信号値は、シアン用変換グラフを表す関数に関して、シアン用入力信号値を入力値としたときの出力値として与えられる。マゼンタ用補正信号値は、マゼンタ用変換グラフを表す関数に関して、マゼンタ用入力信号値を入力値としたときの出力値として与えられる。イエロー用補正信号値は、イエロー用変換グラフを表す関数に関して、イエロー用入力信号値を入力値としたときの出力値として与えられる。シアン用、マゼンタ用およびイエロー用変換グラフを表す各関数のうち１つを用いて、黒色の濃度値を表す黒生成量を制御することができる。たとえばマゼンタ用変換グラフを表す関数を用いて黒生成量を制御する場合、前述のスケルトンカーブの入出力特性を表す関数をマゼンタ用変換グラフを表す関数に置き換える。これによって黒生成量を文字の太さに応じて制御することができる。したがって細い文字には太い文字に比べて多めの黒色の色材である黒インクを足すことになり、細い文字の濃度を高くすることができるとともに、細い文字と太い文字との濃度差をなくすことができる。
【０１０８】
図１５は、補正なし画像６４Ａを説明するための図である。図１６は、補正後画像６４Ｂを説明するための図である。図１７は、補正なし画像６４Ａに関する濃度ヒストグラムである。図１８は、補正後画像６４Ｂに関する濃度ヒストグラムである。図１９は、図１５の実線６５Ａにおける濃度断面である。図２０は、図１６の実線６５Ｂにおける濃度断面である。補正なし画像６４Ａおよび補正後画像６４Ｂは、ともに同一の原稿画像、たとえば教師用原稿５０Ａと同一の原稿画像に基づいて形成された画像である。補正なし画像６４Ａは、原稿画像を読み取った後、黒階調補正部３０によって補正処理をせずに記録材に形成した画像である。補正後画像６４Ｂは、原稿画像を読み取った後、黒階調補正部３０による処理結果に基づいて記録材に形成した画像である。補正なし画像６４Ａでは、文字の太さに応じて、太い文字は濃く、細い文字は薄くなっているけれども、補正後画像６４Ｂでは、文字の太さに拘わらず、ほぼ均一な濃度を有する文字が形成されている。
【０１０９】
図１７の濃度ヒストグラムは、補正なし画像６４Ａに関して、濃度値と度数との関係を示し、図１８の濃度ヒストグラムは、補正後画像６４Ｂに関して、濃度値と度数との関係を示す。図１７および図１８の横軸は濃度値、具体的にはシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する濃度値であって、図１７および図１８では、それらをまとめてＣＭＹ濃度値と表記している。図１７および図１８の縦軸は度数である。図１７では、シアンに関する濃度ヒストグラムを一点鎖線６６ａで表し、マゼンタに関する濃度ヒストグラムを実線６６ｂで表し、イエローに関する濃度ヒストグラムを破線６６ｃで表している。図１７のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する濃度ヒストグラムは、大略的にＣＭＹ濃度値が小さい箇所（白下地領域にあたる）で１つのピークを有する。さらに図１７のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する濃度ヒストグラムは、相互に同様の波形を有し、かつ同一のＣＭＹ濃度値に対してほぼ同一の度数をとる。図１８では、シアンに関する濃度ヒストグラムを一点鎖線６７ａで表し、マゼンタに関する濃度ヒストグラムを実線６７ｂで表し、イエローに関する濃度ヒストグラムを破線６７ｃで表している。図１８のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する濃度ヒストグラムは、大略的にＣＭＹ濃度値が小さい箇所（白下地）と大きい箇所（文字内部）とで２つのピークを有する。さらに図１８のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する濃度ヒストグラムは、相互に同様の波形を有し、かつ同一のＣＭＹ濃度値に対してほぼ同一の度数をとる。図１７および図１８によれば、ＣＭＹ濃度値が大きい箇所、具体的にはＣＭＹ濃度値がおよそ１８０の箇所では、矢符６８で示すように、補正なし画像６４Ａに関する濃度ヒストグラムにおける度数に比べて、補正後画像６４Ｂに関する濃度ヒストグラムおける度数のほうが高くなっている。これは黒階調補正部３０による補正処理によって、図１６の「８．０」などの細い文字の濃度が、図１６の「２．８」などの太い文字の濃度と同程度の濃度特性を有する画素の数が増えたためである。
【０１１０】
図１９の濃度断面は、補正なし画像６４Ａに関して、濃度断面の位置と濃度値との関係を示し、図２０の濃度断面を示すグラフは、補正後画像６４Ｂに関して、濃度断面の位置と濃度値との関係を示す。図１５の実線６５Ａと図１６の実線６５Ｂとは、濃度断面を作成した箇所を示している。実線６５Ａ，６５Ｂは、原稿画像において同一の箇所に配置され、細い文字、具体的には相互に間隔をあけて平行に配置される５本の縦線と数字「６．３」とを横切る。図１９および図２０の横軸は、濃度断面の位置を表す値である。図１９および図２０の縦軸は、濃度値、具体的にはシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する濃度値であって、図１９および図２０では、それらをまとめてＣＭＹ濃度値と表記している。濃度断面の位置は、実線６５Ａおよび実線６５Ｂの寸法である。たとえば図１９および図２０では、濃度断面の位置は、実線６５Ａおよび実線６５Ｂの一端部を下限値である「０」と設定され、他端部を上限値である「９０」と設定されている。図１９では、シアンに関する濃度断面を一点鎖線６９ａで表し、マゼンタに関する濃度断面を実線６９ｂで表し、イエローに関する濃度断面を破線６９ｃで表している。図１９のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する濃度断面は、相互に同様の波形を有し、かつ同一の濃度断面の位置に対してほぼ同一のＣＭＹ濃度値をとる。図２０では、シアンに関する濃度断面を一点鎖線７０ａで表し、マゼンタに関する濃度断面を実線７０ｂで表し、イエローに関する濃度断面を破線７０ｃで表している。図２０のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する濃度断面は、相互に同様の波形を有し、かつ同一の濃度断面の位置に対してほぼ同一のＣＭＹ濃度値をとる。
【０１１１】
図１９の補正なし画像６４Ａに関する濃度断面と図２０の補正後画像６４Ｂに関する濃度断面とは、５本の縦線とその近傍の下地とを含む範囲、換言すると濃度断面の位置がおよそ１０以上２５以下の範囲では、大略的に三角波状のグラフであり、縦線は下地に比べて大きいＣＭＹ濃度値をとるので、濃度断面の位置が大きくなるにつれてＣＭＹ濃度値が大小交互に変化する。補正なし画像６４Ａに関する濃度断面では、画像入力装置２の解像性能、具体的にはスキャナ部の光学解像度によって、５本の縦線のうち中央の縦線におけるＣＭＹ濃度値が、残余の縦線と数字「６．３」とにおけるＣＭＹ濃度値に比べて小さくなっており、ＣＭＹ濃度値が不均一になっている。濃度断面を作成した箇所は、たとえば図１５の数字「２．８」およびその近傍の縦線などに比べて充分に細い文字であるので、前述のように補正なし画像６４Ａでは文字の太さに応じて濃度にむらが発生する。
【０１１２】
補正後画像６４Ｂに関する濃度断面では、５本の縦線と数字「６．３」とにおけるＣＭＹ濃度値はほぼ同一である。さらに補正後画像６４Ｂに関する濃度断面では、細い文字であっても高濃度と低濃度との濃度差、換言すると縦線および数字におけるＣＭＹ濃度値と下地における濃度値との差が広がっている。このように無彩文字形成領域の画素のシアン、マゼンタおよびイエローに関する濃度値が補正されるので、補正後画像６４Ｂのように、縦線の濃度と数字の濃度とがほぼ同一に、かつ補正前の文字の濃度に比べて大きくなるように形成されるとともに、縦線間などの込み入った文字間の下地の濃度が補正前の下地の濃度に比べて低くなるように形成されている。これによって原稿画像を精度良く再現することができるとともに、無彩文字形成領域のコントラストを正確に再現することができる。
【０１１３】
このように画像処理装置３が構成されるので、たとえば画像入力装置２の解像力不足に起因して、読取り濃度が低下して読取り誤差が生じた場合であっても、局所マスクの最大濃度値および最小濃度値と、画像入力装置２の入力特性に基づく教師データとを用いることによって、読取り誤差を補正して無くすことができる。前述の画像形成装置１において、無彩文字形成領域の画素の濃度値は、画像処理装置３に全体画像が与えられるたびに得られた補正情報を用いて補正されてもよいし、プレスキャン時に得られた補正情報を用いて補正されてもよい。
【０１１４】
本実施の形態によれば、複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像が、画像入力装置２によって与えられる。この全体画像から、複数の画像領域が領域分離処理部１３によって識別分離される。分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域である無彩文字形成領域に関して、最大の画素値が最大画素値取得手段である各色高濃度取得部３２によって取得される。取得される最大の画素値である最大濃度値と、最大濃度値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算手段である各色学習部３９によって演算される。補正情報は、無彩文字形成領域の画素の濃度値を補正するための情報であって、シアン、マゼンタおよびイエローの各色毎に演算される。演算された補正情報に基づいて、無彩文字形成領域の画素の濃度値が補正手段である各色補正部４０によって補正される。補正情報を用いることによって、無彩文字形成領域における最大濃度値が、本来の濃度値になるように、原稿画像を読取るときに生じた読取り誤差を補正して、読取り誤差を無くすことができる。したがって本来の濃度値になるように、無彩文字形成領域の画素の濃度値を精度良く補正することができる。これによってたとえば原稿に形成される画像を読取るときに生じた読取り誤差を補正して、読み取り誤差を無くすことができる。したがって本来の画素値になるように、特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができる。
【０１１５】
さらに本実施の形態によれば、前記特定画像領域である無彩文字形成領域に関して、最小の画素値である最小濃度値が最小画素値取得手段である各色低濃度取得部３３によって取得される。各色低濃度取得部３３によって取得される最小濃度値と、最小濃度値を補正するための予め設定される最小目標値と、最大濃度値と、最大濃度値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が各色学習部３９によって演算される。このように補正情報は、最大濃度値および最大目標値に加えて、最小濃度値および最小目標値を考慮して演算される。これによって最大濃度値および最小濃度値が、本来の濃度値になるように、無彩文字形成領域の画像を読取るときに生じた読取り誤差を補正することができる。したがって無彩文字形成領域の画素の濃度値を精度良く補正することができるとともに、原稿画像における無彩文字形成領域のコントラストを正確に再現することができる。
【０１１６】
さらに本実施の形態によれば、前記情報演算手段である各色学習部３９は、神経回路網５５を含んで構成される。たとえばスプライン関数を用いて補正情報を演算する場合、補正情報を高次の関数を用いて演算する必要があるので、演算が複雑になるとともに、その演算をするための演算手段を実現するためにコストがかかる。各色学習部３９が神経回路網５５を含んで構成されるので、補正情報を簡単な積和演算の繰返しによって容易にかつ正確に演算することができる。これによって正確な補正情報を容易に得ることができるとともに、各色学習部３９を実現するために要するコストを可及的に削減することができる。
【０１１７】
さらに本実施の形態によれば、前記最大目標値は、画像入力装置２の入力特性に基づいて設定されるので、画像入力装置２に応じた補正情報を正確に演算することができる。たとえば特定画像領域が文字形成領域である場合、文字領域の文字は、その濃度が文字の太さに拘わらず一様でありかつ文字領域において最大となるとともに、下地領域は、その濃度が一様で最小となる。原稿画像の文字を読み取った場合、文字に対応する画素の濃度値は文字領域において最大になり、下地に対応する画素において最小になると想定することができる。これによって画像入力装置２によって与えられるべき画素値である最大目標値および最小目標値を予め設定することができる。このように特定画像領域の画素の濃度値を補正するための目標値が既知である場合には、目標値を有する画素を含む画像領域の画像を、画像入力装置２で読込ませておき、目標値を予め設定することができる。これによって補正情報を正確に演算することができる。
【０１１８】
さらに本実施の形態によれば、画像形成装置１は、前述の画像処理装置３を備えるので、特定画像領域である無彩文字形成領域の画素の濃度値を、元々有している本来の濃度値になるように精度良く補正することができる。これによって原稿画像に形成される文字の濃度を正確に再現することが可能な画像形成装置２を実現することができる。
【０１１９】
また本実施の形態によれば、画像入力装置２によって与えられる全体画像から、複数の画像領域が領域分離工程で識別分離される。領域分離工程で分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域である無彩文字形成領域に関して、最大濃度値が最大画素値取得工程で取得される。取得される最大濃度値と最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算工程で演算される。補正情報は、無彩文字形成領域の画素の濃度値を補正するための情報である。演算された補正情報に基づいて、無彩文字形成領域の画素の濃度値が補正工程で補正される。補正情報を用いることによって、無彩文字形成領域における最大濃度値が元々有している本来の濃度値になるように、原稿画像を読取るときに生じた読取り誤差を補正することができる。これによって読取り誤差を無くして、本来の濃度値になるように、無彩文字形成領域の画素の濃度値を精度良く補正することができる。
【０１２０】
さらに本実施の形態によれば、無彩文字形成領域に関して、最小濃度値が最小画素値取得工程で取得される。最小画素値取得工程で取得される最小濃度値および最大濃度値、ならびに最小目標値および最大目標値に基づいて、補正情報が情報演算工程で演算される。このように補正情報は、最大濃度値および最大目標値に加えて、最小濃度値および最小目標値を考慮して演算される。これによって最大濃度値および最小濃度値が、それぞれ本来の濃度値になるように、原稿画像を読取るときに生じた読取り誤差を補正することができる。したがって無彩文字形成領域の画素の濃度値を精度良く補正することができるとともに、全体画像における特定画像領域のコントラストを正確に再現することができる。
【０１２１】
さらに本実施の形態によれば、前記情報演算工程では、神経回路網５５を用いて補正情報が演算される。たとえばスプライン関数を用いて補正情報を演算する場合、補正情報を高次の関数を用いて演算する必要があるので、演算が複雑になるとともに、その演算をするための演算手段を実現するためにコストがかかる。情報演算工程では神経回路網５５を用いるので、補正情報を簡単な積和演算の繰返しによって容易にかつ正確に演算することができる。これによって正確な補正情報を容易に得ることができるとともに、情報演算工程における処理を実現するために要するコストを可及的に削減することができる。
【０１２２】
さらに本実施の形態によれば、前記最大目標値は、画像入力装置２の入力特性に基づいて設定されるので、画像入力装置２に応じた補正情報を情報演算工程で正確に演算することができる。たとえば特定画像領域が文字形成領域である場合、文字領域の文字は、その濃度が文字の太さに拘わらず一様であり、かつ最大の濃度値を有する画素によって表される。これによって元々有している本来の濃度値である最大目標値を予め知ることができる。このように最大目標値が既知である場合には、最大目標値を有する画素を含む画像を、画像入力装置２で読込んでおくことによって、最大目標値を予め設定することができる。これによって補正情報を情報演算工程で正確に演算することができる。
【０１２３】
本実施の形態では、黒生成下色除去部１５は、黒階調補正部３０を含む構成であったけれども、黒階調補正部３０が黒生成下色除去部１５と別途に設けられる構成であってもよく、この場合、画像処理装置３は、黒階調補正部３０が黒生成下色除去部１５の前段で処理するように構成される。
【０１２４】
図２１は、本発明の他の実施の形態における画像形成装置１Ａの画像処理装置３Ａが備える黒階調補正部３０Ａの構成を示すブロック図である。本実施の形態の画像形成装置１Ａは、前述の図１〜図２０に示す実施の形態の画像形成装置１と類似しており、同様の構成には同一の参照符号を付し、同様の説明は省略する。本実施の形態では、全体画像が与えられるたびに演算した補正情報に基づいて補正するのではなく、無彩文字形成領域のサンプル画像から得られた補正情報に基づいて補正された濃度値を予め求めておき、これと最大濃度値および最小濃度値とを関連付けたルックアップテーブルを予め備えておく。前述の無彩文字形成領域のサンプル画像は、たとえば図５および図６に示す教師用原稿５０，５０Ａなどにおける画像である。
【０１２５】
このようにルックアップテーブルを予め備えておくことは、画像入力装置２の解像性能などの入力特性が一定である場合または既知である場合に有効である。本実施の形態では、ルックアップテーブルは、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関して、入力８ビット（８ｂｉｔ）および出力８ビット（８ｂｉｔ）で対応することができる。
【０１２６】
具体的には入力特性が一定または既知である画像入力装置２を用いて、無彩文字形成領域のサンプル画像からシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する変換グラフを表わす関数が、たとえばシミュレーションなどによって求められ、その関数に基づいて補正したサンプル画像の画素の濃度値が予め求められる。この補正したサンプル画像の画素の濃度値と、サンプル画像における最大濃度値および最小濃度値とは、それぞれ関連付けられてルックアップテーブルとして各色記憶部７１に記憶される。
【０１２７】
各色記憶部７１のシアン用記憶部７１ａは、サンプル画像に基づいて求められた補正後のシアンに関する濃度値と、シアンに関する最大濃度値および最小濃度値とをそれぞれ関連付けたルックアップテーブルを記憶する。マゼンタ用記憶部７１ｂは、サンプル画像に基づいて求められた補正後のマゼンタに関する濃度値と、マゼンタに関する最大濃度値および最小濃度値とをそれぞれ関連付けたルックアップテーブルを記憶する。イエロー用記憶部７１ｃは、求められた補正後のイエローに関する濃度値と、イエローに関する最大濃度値および最小濃度値とをそれぞれ関連付けたルックアップテーブルを記憶する。
【０１２８】
画像入力装置２からの全体画像における無彩文字形成領域の画素の濃度値のうち、最大濃度値が各色高濃度取得部３２によって取得されて、各色補正部７２に与えられる。具体的には無彩文字形成領域の画素の濃度値のうち、シアンに関する最大濃度値がシアン用補正部７２ａに与えられ、マゼンタに関する最大濃度値がマゼンタ用補正部７２ｂに与えられ、イエローに関する最大濃度値がイエロー用補正部７２ｃに与えられる。画像入力装置２からの全体画像における無彩文字形成領域の画素の濃度値のうち、最小濃度値が各色低濃度取得部３３によって取得されて、各色補正部７２に与えられる。具体的には無彩文字形成領域の画素の濃度値のうち、シアンに関する最小濃度値が、シアン用補正部７２ａに与えられ、マゼンタに関する最小濃度値が、マゼンタ用補正部７２ｂに与えられ、イエローに関する最小濃度値が、イエロー用補正部７２ｃに与えられる。
【０１２９】
各色補正部７２は、取得された最大濃度値および最小濃度値に基づいて、それらに対応するサンプル画像における最大濃度値および最小濃度値と関連付けられる補正後の濃度値をルックアップテーブルから読み出して、無彩文字形成領域の画素の濃度値を、記憶される補正後の濃度値に置き換えて補正する。具体的にはシアン用補正部７２ａは、取得されたシアン用最大濃度値およびシアン用最小濃度値に基づいて、それらにそれぞれ対応するサンプル画像のシアンに関する最大濃度値および最小濃度値に関連付けられる補正後のシアンに関する濃度値を、シアン用記憶部７１ａに記憶されるルックアップテーブルから読み出す。さらにシアン用補正部７２ａは、無彩文字形成領域の画素のシアンに関する濃度値を、読み出した補正後のシアンに関する濃度値に置き換えて補正する。マゼンタ補正部７２ｂは、取得されたマゼンタ用最大濃度値およびマゼンタ用最小濃度値にそれぞれ対応するサンプル画像のマゼンタに関する最大濃度値および最小濃度値に関連付けられる補正後のマゼンタに関する濃度値を、マゼンタ用記憶部７１ｂに記憶されるルックアップテーブルから読み出す。さらにマゼンタ用補正部７２ｂは、無彩文字形成領域の画素のマゼンタに関する濃度値を、読み出した補正後のマゼンタに関する濃度値に置き換えて補正する。イエロー用補正部７２ｃは、取得されたイエロー用最大濃度値およびイエロー用最小濃度値にそれぞれ対応するサンプル画像のイエローに関する最大濃度値および最小濃度値に関連付けられる補正後のイエローに関する濃度値を、イエロー用記憶部７１ｃに記憶されるルックアップテーブルから読み出す。さらにイエロー用補正部７２ｃは、無彩文字形成領域の画素のイエローに関する濃度値を、読み出した補正後のイエローに関する濃度値に置き換えて補正する。黒階調補正部３０Ａにおける処理は、全体画像の各画素を注目画素に設定して、注目画素に設定された画素が無彩文字形成領域に属する場合に施される。このようにして黒階調補正部３０Ａによって補正された無彩文字形成領域の画素の濃度値に基づいて、黒生成下色除去部１５Ａが黒生成処理および下色除去処理を施す。
【０１３０】
前述のようにサンプル画像を用いて補正された画素の濃度値を、ルックアップテーブルとして記憶しておくことによって、全体画像が与えられるたびに補正情報を演算して補正する場合に比べて、補正する処理の処理速度を低下させることなく、かつ向上することができる。これによって高速の補正処理をすることができるとともに、前述の効果すなわち無彩文字形成領域の画素の濃度値を精度良く補正することができる画像処理装置３Ａを実現することができる。
【０１３１】
また全体画像に対して一様な補正曲線を用いて濃度値を補正するガンマ補正をするので、領域単位で黒生成量を制御する場合に比べてギャップ量を少なくして、原稿画像を滑らかに再現することができる。
【０１３２】
図２２は、黒階調補正部３０Ａおよび黒生成下色除去部１５Ａによる処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態における画像処理方法は、情報記憶工程、領域分離工程および補正工程を含む。情報記憶工程では、無彩文字形成領域のサンプル画像の最大濃度値と、最大目標値とに基づいて演算された補正情報により補正した前記サンプル画像の画素の濃度値が、各色記憶部７１によって記憶される。演算された補正情報は、シアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する変換グラフを表わす関数である。この各色に関する変換グラフを表わす関数により補正した前記サンプル画像の画素の濃度値と、最大濃度値および最小濃度値とを関連付けたルックアップテーブルが、各色記憶部７１に記憶される。ステップａ４の補正工程では、各色記憶部７１に記憶される補正後のサンプル画像の画素の濃度値に基づいて、全体画像における無彩文字形成領域の画素の濃度値が、各色補正部７２によって補正される。本実施の形態では、ステップａ０で画像処理方法に基づく処理手順が開始される前に、情報記憶工程および領域分離工程における処理が既に行われている。また本実施の形態の画像処理方法は、ステップａ５の黒生成下色除去処理をする工程をさらに含む。
【０１３３】
ステップａ０では、本実施の形態の画像処理方法に従う処理手順を開始して、ステップａ１に進む。ステップａ１では、黒階調補正部３０Ａが図８のステップｓ１と同様の処理をする。ステップａ１において注目画素３６が無彩文字領域に属すると判断されるとステップａ２に進み、注目画素３６が無彩文字領域に属さないと判断されるとステップａ６に進んですべての処理手順を終了する。ステップａ２では、図８のステップｓ２と同様に処理されてステップａ３に進む。
【０１３４】
ステップａ３の最大画素値取得工程および最小画素値取得工程では、各色高濃度取得部３２は、予め定める特定画像領域である無彩文字形成領域に属する画素のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値を取得し、各色低濃度取得部３３は、無彩文字形成領域に属する画素のシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最小濃度値を取得する。ステップａ３で最大濃度値および最小濃度値が取得されると、ステップａ４に進む。
【０１３５】
ステップａ４では、各色補正部７２が、ルックアップテーブルから濃度値を読み出す。具体的には各色補正部７２が、全体画像における無彩文字形成領域の画素の最大濃度値および最小濃度値にそれぞれ対応するサンプル画像の画素の最大濃度値および最小濃度値に関連付けられる補正後の濃度値を、ルックアップテーブルから読み出す。さらに全体画像における無彩文字形成領域の画素の濃度値を、読み出した前記補正後の濃度値に置き換えて補正する。ステップａ４でルックアップテーブルに基づいて無彩文字形成領域の画素の濃度値が補正されると、ステップａ５に進む。ステップａ５では、図８のステップｓ６と同様に、黒生成下色除去部１５Ａが、黒生成下色除去処理をして、ステップａ６に進んですべての処理手順を終了する。ステップａ５において、無彩文字形成領域の画素のシアン、マゼンタおよびイエローに関する濃度値が補正されると、ステップａ６に進んですべての処理手順を終了する。
【０１３６】
本実施の形態によれば、予め定める特定画像領域である無彩文字形成領域のサンプル画像の最大濃度値と、その最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算された補正情報により補正された前記サンプル画像の画素の濃度値が、各色記憶部７１に記憶される。各色補正部７２は、領域分離処理部１３によって全体画像から識別分離された無彩文字形成領域の画素の濃度値を、各色記憶部７１に記憶される補正後のサンプル画像の画素の濃度値に基づいて補正する。これによって、たとえば画像入力装置２の入力特性が一定または既知である場合には、画像入力装置２が全体画像を与えるたびに補正情報を演算することなく、無彩文字形成領域のサンプル画像の画素の濃度値に基づいて補正情報を推定し、この補正情報に基づいて補正したサンプル画像の画素の濃度値を予め記憶しておくことができる。このように予め記憶される補正後のサンプル画像の画素の濃度値に基づいて、領域分離工程で全体画像から識別分離された無彩文字形成領域の画素の濃度値を精度良く補正することができる。これによって画像処理装置１Ａ、具体的には黒階調補正部３０Ａによる処理の処理量を可及的に少なくして、処理速度を向上することができる。
【０１３７】
さらに本実施の形態によれば、情報記憶工程では、無彩文字形成領域のサンプル画像の最大の濃度値と、その最大の濃度値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算した補正情報により補正した前記サンプル画像の画素の濃度値が、各色記憶部７１に記憶される。補正工程では、各色記憶部７１に記憶される補正後のサンプル画像の画素の濃度値に基づいて、領域分離工程で全体画像から識別分離された特定画像領域の画素の濃度値が補正される。これによって画像入力装置２の入力特性が一定または既知である場合には、画像入力装置２が全体画像を与えるたびに補正情報を演算することなく、無彩文字形成領域のサンプル画像を用いて補正情報を推定し、この補正情報に基づいて補正したサンプル画像の画素の濃度値を予め記憶しておくことができる。このように予め記憶される補正後のサンプル画像の画素の濃度値に基づいて、識別分離された無彩文字形成領域の画素の濃度値を精度良く補正することができる。これによって画像処理装置１Ａ、具体的には黒階調補正部３０Ａによる処理の処理量を可及的に少なくして、処理速度を向上することができる。
【０１３８】
本実施の形態では、黒生成下色除去部１５Ａは、黒階調補正部３０Ａを含む構成であったけれども、黒階調補正部３０Ａが黒生成下色除去部１５Ａを別途に設けられる構成であってもよく、この場合、画像処理装置３Ａは、黒階調補正部３０Ａが黒生成下色除去部１５Ａの前段で処理するように構成される。また解像性能などの特性が異なる複数種類の画像入力装置２に対する補正情報をそれぞれ記憶させておいて、複数種類の画像入力装置２に対応できる構成であってもよい。
【０１３９】
本発明の各実施の形態では、領域分離処理部１３における局所マスクを、ラインメモリ３７を用いて形成する構成であってもよい。またラインメモリ３７において、濃度値が記憶される画素の数が各色局所マスク３５のサイズに基づいて限定されるものではなく、ＦＩＦＯ形メモリの数によって変更してもよいし、ハードディスクなどの記憶手段と協働して濃度値を記憶する構成であってもよい。これによって各色局所マスク３５に含まれる画素の数を容易に変更して、画像領域の判定処理および特定画像領域の画素の濃度値の補正処理を正確に行うことができる。また補正情報を演算するために、各色局所マスク３５に関してシアン、マゼンタおよびイエローの各色に関する最大濃度値および最小濃度値を用いる換わりに、たとえば各色局所マスク３５の各画素の濃度値を昇順または降順に並べて、上位所定番目の画素の濃度値と下位所定番目の画素の濃度値とを用いる構成であってもよい。
【０１４０】
図２３は、本発明のさらに他の実施の形態であるコンピュータシステム７５の構成を示す図である。本実施の形態は、本発明の画像処理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを用いて、コンピュータ読取り可能な記録媒体８３にプログラム８４を記録するように構成される。これによって本発明の画像処理方法を実行するためのプログラム８４を記録した記録媒体８３を持運びできる。コンピュータシステム７５は、コンピュータ７６、画像表示装置７８、画像入力装置７９、画像出力装置であるプリンタ８０、入力装置であるキーボード８１およびマウス８２を含んで構成される。コンピュータ７６は、コンピュータ７６から分離可能な記録媒体であるＲＯＭ７７を含んで構成される。
【０１４１】
コンピュータシステム７５では、プログラムがＲＯＭ７７に記録される。コンピュータ７６が、ＲＯＭ７７から上述のプログラムを読取り、実行することによって本発明の画像処理方法が施される。また図示しない外部記憶装置であるプログラム読取り装置に、プログラム８４が記録される記録媒体８３を挿入することによって、この記録媒体８３からプログラム８４を読込ませて、コンピュータ７６にプログラム８４を実行させてもよい。
【０１４２】
画像表示装置７８は、コンピュータ７６による処理結果を表示する装置であって、たとえばシーアールティー（ｃａｔｈｏｄｅ  ｒａｙ  ｔｕｂｅ  ｄｉｓｐｌａｙ；略称ＣＲＴ）ディスプレイおよび液晶ディスプレイが用いられる。画像入力装置７９は、原稿に形成される画像を読取る装置であって、たとえばフラットベッドスキャナ、フィルムスキャナおよびデジタルカメラが用いられる。プリンタ８０は、コンピュータ７６による処理結果を画像として記録材に形成する。さらにコンピュータシステム７５には、たとえば通信ネットワークを介して、サーバーに接続するための通信手段であるモデムが設けられてもよい。
【０１４３】
プログラム８４は、マイクロプロセッサによって記録媒体８３から読出されることによって、コンピュータ７６に実行される構成であってもよいし、読出されたプログラム８４は、コンピュータ７６に設けられるプログラム記憶エリアに一旦転送されてから、実行される構成であってもよい。
【０１４４】
記録媒体８３は、コンピュータ７６と分離できるように構成され、磁気テープおよびカセットテープによって固定的にプログラム８４を記録する媒体であってもよい。その他の記録媒体８３の一例として、磁気ディスクの場合には、フレキシブルディスクおよびハードディスク、ならびに光ディスクの場合には、コンパクトディスク−リードオンリーメモリ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  −  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ；略称ＣＤ−ＲＯＭ）、マグネットオプティカル（Ｍａｇｎｅｔｏ  Ｏｐｔｉｃａｌ；略称ＭＯ）、ミニディスク（Ｍｉｎｉ  Ｄｉｓｋ；略称ＭＤ）、デジタルバーサタイルディスク（
Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ；略称ＤＶＤ）を、記録媒体８３として用いてもよい。
【０１４５】
また半導体メモリであるマスクＲＯＭ、イーピーロム（ＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ；略称ＥＰＲＯＭ）、イーイーピーロム（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ；略称ＥＥＰＲＯＭ）、およびフラッシュロム（Ｆｌａｓｈ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）を記録媒体８３として用いることもできる。
【０１４６】
コンピュータシステム７５は、インターネットを含む通信ネットワークに接続可能な構成であってもよく、通信ネットワークを介して上述のプログラム８４をＲＯＭ７７に転送し、記録するように流動的にプログラム８４を記録する記録媒体８３であってもよい。このように通信ネットワークを介してプログラム８４をダウンロードする場合には、プログラム８４を転送、すなわちダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予めコンピュータシステム７５に記録されているか、あるいは別な記録媒体８３からコンピュータシステム７５に導入、すなわちインストールされるものであってもよい。
【０１４７】
本実施の形態によれば、補正情報に基づいて、特定画像領域である無彩文字形成領域の画素の濃度値を補正する画像処理方法をプログラム８４で表すことによって、コンピュータに前述の画像処理方法に従う処理を実行させることができる。前記画像処理方法に従う処理をコンピュータ７６に実行させることによって、原稿における特定画像領域が表す画像を精度良く再現することができる。
【０１４８】
さらに本実施の形態によれば、補正情報に基づいて、無彩文字形成領域の画素の濃度値を補正する画像処理方法をコンピュータ７６に実行させるためのプログラム８４を、コンピュータ７６によって読取り可能な記録媒体８３に記録させる。たとえばフレキシブルディスクなどの持運び可能な記録媒体８３にプログラム８４を記録させることによって、プログラム８４を記録媒体８３から所望のコンピュータ７６に読込ませることができるとともに、記録媒体８３からコンピュータ７６にプログラム８４を読込ませて、このプログラム８４をコンピュータ７６に実行させることができる。
【０１４９】
【発明の効果】
本発明によれば、複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像が、画像入力手段によって与えられる。この全体画像から、複数の画像領域が領域分離手段によって識別分離される。分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域に関して、最大の画素値が最大画素値取得手段によって取得される。取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算手段によって演算される。補正情報は、特定画像領域の画素の画素値を補正するための情報である。演算された補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値が補正手段によって補正される。補正情報を用いることによって、特定画像領域における最大の画素値が本来の画素値になるように、特定画像領域の画素の画素値を補正することができる。これによってたとえば原稿に形成される画像を読取るときに生じた読取り誤差を補正して、読取り誤差を無くすことができる。したがって画像入力手段によって与えられるべき画素値になるように、特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができる。
【０１５０】
また本発明によれば、前記特定画像領域に関して、最小の画素値が最小画素値取得手段によって取得される。最小画素値取得手段によって取得される最小の画素値と、前記最小の画素値を補正するための予め設定される最小目標値と、最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算手段によって演算される。このように補正情報は、最大の画素値および最大目標値に加えて、最小の画素値および最小目標値を考慮して演算される。これによって最大および最小の画素値が、本来の画素値になるように、全体画像における特定画像領域を読取るときに生じた読取り誤差を補正することができる。したがって特定画像領域の画素の画素値を正確に補正したうえで、全体画像における特定画像領域のコントラストを正確に再現することができる。
【０１５１】
また本発明によれば、前記情報演算手段は、神経回路網を含んで構成される。たとえばスプライン関数を用いて補正情報を演算する場合、補正情報を高次の関数を用いて演算する必要があるので、演算が複雑になるとともに、その演算をするための演算手段を実現するためにコストがかかる。情報演算手段が神経回路網を含んで構成されるので、補正情報を簡単な積和演算の繰返しによって容易にかつ正確に演算することができる。これによって正確な補正情報を容易に得ることができるとともに、情報演算手段を実現するために要するコストを可及的に削減することができる。
【０１５２】
また本発明によれば、前記最大目標値は、画像入力手段の入力特性に基づいて設定されるので、画像入力手段に応じた補正情報を正確に演算することができる。たとえば特定画像領域が文字形成領域である場合、文字形成領域の文字は、その濃度が文字の太さに拘わらず一様でありかつ文字領域において最大となるとともに、下地領域は、その濃度が一様で最小となる。全体画像における文字形成領域を読み取った場合、文字に対応する画素の画素値は、文字形成領域において最大の画素値になり、下地に対応する画素の濃度値は最小になると想定することができる。これによって本来の画素値である最大目標値および最小目標値を予め設定することができる。このように特定画像領域の画素の画素値を補正するための目標値が既知である場合には、目標値を有する画素を含む全体画像を画像入力手段で読込んでおくことによって、目標値を予め設定することができる。これによって補正情報を正確に演算することができる。
【０１５３】
また本発明によれば、予め定める特定画像領域のサンプル画像の最大の画素値と、その最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算された補正情報により補正された前記サンプル画像の画素の画素値が、記憶手段に記憶される。領域分離手段によって識別分離された特定画像領域の画素の画素値が、記憶手段に記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値に基づいて、補正手段によって補正される。これによって、たとえば画像入力手段の入力特性が一定または既知である場合には、画像入力手段が全体画像を与えるたびに補正情報を演算することなく、特定画像領域のサンプル画像の画素の画素値に基づいて補正情報を推定し、この補正情報に基づいて補正したサンプル画像の画素の画素値を予め記憶しておくことができる。このように予め記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値を用いることによって、全体画像から領域分離手段によって識別分離された特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができる。これによって画像処理装置による処理の処理量を可及的に少なくして、処理速度を向上することができる。
【０１５４】
また本発明によれば、画像形成装置は、前述の画像処理装置を備えるので、特定画像領域の画素の画素値を、本来の画素値になるように精度良く補正することができる。これによって全体画像における特定画像領域を正確に再現することが可能な画像形成装置を実現することができる。
【０１５５】
また本発明によれば、複数の色に関する画素値を有する画素を含む全体画像が、画像入力手段によって与えられる。この全体画像から、複数の画像領域が領域分離工程で識別分離される。領域分離工程で分離される画像領域のうち、予め定める特定画像領域に関して、最大の画素値が最大画素値取得工程で取得される。取得される最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算工程で演算される。補正情報は、特定画像領域の画素の画素値を補正するための情報である。演算された補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値が補正工程で補正される。補正情報を用いることによって、特定画像領域における最大の画素値が画像入力手段によって与えられるべき画素値になるように、全体画像における特定画像領域を読取るときに生じた読取り誤差を補正することができる。これによって読取り誤差を無くして、本来の画素値になるように、特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができる。
【０１５６】
また本発明によれば、前記特定画像領域に関して、最小の画素値が最小画素値取得工程で取得される。最小画素値取得工程で取得される最小の画素値と、前記最小の画素値を補正するための予め設定される最小目標値と、最大の画素値と、前記最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて、補正情報が情報演算工程で演算される。このように補正情報は、最大の画素値および最大目標値に加えて、最小の画素値および最小目標値を考慮して演算される。これによって最大および最小の画素値が、それぞれ本来の画素値になるように、全体画像における特定画像領域を読取るときに生じた読取り誤差を補正することができる。したがって特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができるとともに、全体画像における特定画像領域のコントラストを正確に再現することができる。
【０１５７】
また本発明によれば、前記情報演算工程では、神経回路網を用いて補正情報が演算される。たとえばスプライン関数を用いて補正情報を演算する場合、補正情報を高次の関数を用いて演算する必要があるので、演算が複雑になるとともに、その演算をするための演算手段を実現するためにコストがかかる。情報演算工程では、神経回路網を用いるので、補正情報を簡単な積和演算の繰返しによって容易にかつ正確に演算することができる。これによって正確な補正情報を容易に得ることができるとともに、情報演算手段を実現するために要するコストを可及的に削減することができる。
【０１５８】
また本発明によれば、前記最大目標値は、画像入力手段の入力特性に基づいて設定されるので、画像入力手段に応じた補正情報を正確に演算することができる。たとえば特定画像領域が文字形成領域である場合、文字形成領域の文字は、その濃度が文字の太さに拘わらず一様であり、かつ最大の画素値を有する画素によって表される。これによって本来の画素値である最大目標値を予め知ることができる。このように最大目標値が既知である場合には、最大目標値を有する画素を含む全体画像を画像入力手段で読込んでおくことによって、最大目標値を予め設定することができる。これによって補正情報を正確に演算することができる。
【０１５９】
また本発明によれば、情報記憶工程では、予め定める特定画像領域のサンプル画像の最大の画素値と、その最大の画素値を補正するための予め設定される最大目標値とに基づいて演算した補正情報により補正した前記サンプル画像の画素の画素値が記憶手段に記憶される。補正工程では、記憶手段に記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値に基づいて、領域分離工程で全体画像から識別分離された特定画像領域の画素の画素値が補正される。これによって画像入力手段の入力特性が一定または既知である場合には、画像入力手段が全体画像を与えるたびに補正情報を演算することなく、特定画像領域のサンプル画像を用いて補正情報を推定し、この補正情報に基づいて補正したサンプル画像の画素の画素値を予め記憶しておくことができる。このように予め記憶される補正後のサンプル画像の画素の画素値を用いることによって、識別分離された特定画像領域の画素の画素値を精度良く補正することができる。これによって画像処理装置による処理の処理量を可及的に少なくして、処理速度を向上することができる。
【０１６０】
また本発明によれば、補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する画像処理方法をプログラムで表すことによって、コンピュータに前述の画像処理方法に従う処理を実行させることができる。前記画像処理方法に従う処理をコンピュータに実行させることによって、原稿における特定画像領域が表す画像を精度良く再現することができる。
【０１６１】
また本発明によれば、補正情報に基づいて、特定画像領域の画素の画素値を補正する画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを、コンピュータによって読取り可能な記録媒体に記録させる。たとえばフレキシブルディスクなどの持運び可能な記録媒体にプログラムを記録させることによって、プログラムを記録媒体から所望のコンピュータに読込ませることができるとともに、記録媒体からコンピュータにプログラムを読込ませて、このプログラムをコンピュータに実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である画像形成装置１が備える画像処理装置３の黒階調補正部３０の構成を示すブロック図である。
【図２】画像形成装置１全体の構成を示すブロック図である。
【図３】領域分離処理部１３の構成を示すブロック図である。
【図４】黒階調補正部３０によって形成される各色局所マスク３５を説明するための図である。
【図５】教師データを設定するための教師用原稿５０を説明するための図である。
【図６】教師データを設定するための教師用原稿５０Ａを説明するための図である。
【図７】神経回路網５５を示すブロック図である。
【図８】黒階調補正部３０および黒生成下色除去部１５による処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】反復回数ｔｉｍｅとシアンに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙとの関係を表すグラフである。
【図１０】図９における反復回数ｔｉｍｅが５０，０００回である場合のシアン用入力信号値とシアン用補正信号値との関係を表すグラフである。
【図１１】反復回数ｔｉｍｅとマゼンタに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙとの関係を表すグラフである。
【図１２】図１１における反復回数ｔｉｍｅが５０，０００回である場合のマゼンタ用入力信号値とマゼンタ用補正信号値との関係を表すグラフである。
【図１３】反復回数ｔｉｍｅとイエローに関する誤差量ｅｎｅｒｇｙとの関係を表すグラフである。
【図１４】図１３における反復回数ｔｉｍｅが５０，０００回である場合のイエロー用入力信号値とイエロー用補正信号値との関係を表すグラフである。
【図１５】補正なし画像６４Ａを説明するための図である。
【図１６】補正後画像６４Ｂを説明するための図である。
【図１７】補正なし画像６４Ａに関する濃度ヒストグラムである。
【図１８】補正後画像６４Ｂに関する濃度ヒストグラムである。
【図１９】図１５の実線６５Ａにおける濃度断面である。
【図２０】図１６の実線６５Ｂにおける濃度断面である。
【図２１】本発明の他の実施の形態における画像形成装置１Ａの画像処理装置３Ａが備える黒階調補正部３０Ａの構成を示すブロック図である。
【図２２】黒階調補正部３０Ａおよび黒生成下色除去部１５Ａによる処理の手順を示すフローチャートである。
【図２３】本発明のさらに他の実施の形態であるコンピュータシステム７５の構成を示す図である。
【符号の説明】
１，１Ａ  画像形成装置
２  画像入力装置
３，３Ａ  画像処理装置
１３  領域分離処理部
１５，１５Ａ  黒生成下色除去部
３０，３０Ａ  黒階調補正部
３２  各色高濃度取得部
３３  各色低濃度取得部
３４  各色ニューラルネットワーク
３８，７１  各色記憶部
３９  各色学習部
４０，７２  各色補正部
５５  神経回路網
７５  コンピュータシステム
７６  コンピュータ
８３  記録媒体
８４  プログラム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【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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