(57)【要約】【課題】画像データが有彩色であるか、又は、無彩色であるかを高精度で判定する。【解決手段】カラー画像処理装置の色判定部２３は、差分器３３でＲＧＢ成分の最大値と最小値の差分を算出し、色相算出部３４では画像データの色相を算出すると共に、輝度算出部３５では画像データの輝度を算出する。閾値決定部３６は、算出された色相及び輝度に基づき閾値を決定し、比較器３７は、差分器３３で算出された差分及び閾値決定部３６の閾値に基づき画像データが有彩色又は無彩色であるかを判定し、有彩色と判定した場合は有彩信号を出力し、無彩色と判定した場合は無彩信号を出力する。【選択図】　　　　図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに含まれる複数の色成分値の差分、及び、前記画像データに対する色判定用の閾値に基づいて前記画像データが有彩色又は無彩色であるかを判定する色判定手段を備える画像処理装置において、
前記画像データの色相を算出する色相算出手段と
前記画像データの輝度を算出する輝度算出手段と、
前記色相算出手段が算出した色相及び前記輝度算出手段が算出した輝度に基づいて前記閾値を決定する閾値決定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記閾値決定手段は、
前記色相算出手段が算出した色相毎に、前記輝度算出手段が算出した輝度に対する前記閾値の決定用の演算を行う演算手段を備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記演算手段は、
緑が優勢である色相に対する演算と、青が優勢である色相に対する演算とを、同一の内容で行う第１演算手段を備える請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記演算手段は更に、
黄が優勢である色相に対する演算を、前記第１演算手段の演算と相異する内容で行う第２演算手段を備える請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記演算手段は更に、
赤が優勢である色相に対する演算と、シアンが優勢である色相に対する演算と、マゼンダが優勢である色相に対する演算とを、夫々同一で且つ前記第１演算手段の演算及び第２演算手段の演算と相異する内容で行う第３演算手段を備える請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像データの入力を行う画像入力装置と、入力された画像データが有彩色又は無彩色であるかの判定処理を行う画像処理装置と、該画像処理装置で所定の処理が行われた画像データに基づき画像の出力を行う画像出力装置とを備える画像形成装置において、
前記画像処理装置は、請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の画像処理装置であることを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】
画像データに含まれる複数の色成分値の差分、及び、前記画像データに対する色判定用の閾値に基づき前記画像データが有彩色又は無彩色であるかを判定する画像処理方法において、
前記画像データの色相を算出し、
前記画像データの輝度を算出し、
前記算出された色相及び算出された輝度に基づいて前記閾値を決定することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された画像データが有彩色であるか、又は、無彩色であるかを高精度で判定する画像処理装置、画像形成装置、及び、画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、事務機器のデジタル化及びカラー画像の需要増大等により、電子写真方式のデジタルカラー複写機、インクジェット方式又は熱転写方式のカラープリンタ等の画像形成装置が普及している。これら画像形成装置は、例えば、デジタルカメラ及びスキャナ等の入力機器の画像データ、又は、コンピュータで作成された画像データを入力し、この入力画像データに対して所要の処理を行い、処理後の画像データを用紙等へ転写して画像の形成及び出力を行う。画像の出力に当たり、入力画像データに対して色再現性の優れた画像を形成するには、画像形成装置が適切なデジタル画像処理技術に基づき、色変換（色補正）及び色判定処理を行う必要がある。
【０００３】
前記色判定処理に関しては、特許第３０４８２５８号に開示されている方法がある。この方法は、入力画像データの色成分値の最大値及び最小値で表される平面を、予め定められる複数の定数に基づき、暗い無彩色の領域、暗い無彩色及び有彩色の中間の領域、有彩色領域及び明るい無彩色の領域の計４箇所の領域に分割し、入力画像データの各画素が何れの領域に含まれるかにより色判定を行うものである。
【０００４】
前記方法においては入力画像データの最小値の値に応じて上述した複数の定数を変更する構成にしており、色相判定の結果に応じて彩度判定の基準を切り換えることで読取センサの色バランス特性に対応した彩度判定を可能にし、白黒とカラーに対する誤判定の防止を図っている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許第３０４８２５８号で開示された色判定処理の方法では、入力された画像データが有彩色の文字である場合、画像データの入力を行う分解性能（解像度性能）によっては、誤判定が生じる問題がある。また、文字の輪郭部は周囲の下地（特に下白地）の影響を受けるため、同一の色相でも下地の影響により輝度が高く、文字内部では低くなり、彩度に関しては文字の輪郭部よりも文字内部の方で高くなる。従って、色相の判定結果のみで彩度判定の基準を切り換えると、色相が同一でも文字の輪郭部と文字内部で異なった判定結果が生じるおそれがある。
【０００６】
さらに、細線や細い文字では、色相が同一でも輝度は高く、彩度は低くなる傾向があるので、太線や太い文字と同一の彩度の判定基準を用いていたのでは、細線や細い文字に対して、正しい色判定ができなくなると云う問題も生じる。
【０００７】
本発明は、斯かる問題に鑑みてなされたものであり、画像データの色相及び輝度に基づいて閾値を決定することで、有彩色又は無彩色の判定を、画像データの彩度及び線の細さ等に影響されること無く高精度で行う画像処理装置、画像形成装置、及び、画像処理方法を提供することを目的とする。
また、本発明は、算出された色相毎に輝度に対応する閾値を演算で決定することで容易に適切な閾値を得ることができる画像処理装置及び画像形成装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理装置は、画像データに含まれる複数の色成分値の差分、及び、前記画像データに対する色判定用の閾値に基づいて前記画像データが有彩色又は無彩色であるかを判定する色判定手段を備える画像処理装置において、前記画像データの色相を算出する色相算出手段と前記画像データの輝度を算出する輝度算出手段と、前記色相算出手段が算出した色相及び前記輝度算出手段が算出した輝度に基づいて前記閾値を決定する閾値決定手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明においては、輝度算出手段を設けて、色相及び輝度に基づいて閾値を決定することにより、高精度な色判定を実現できる。例えば、入力された画像データが有彩色の文字である場合は、下地の影響により文字輪郭部の方が、文字内部に比べて輝度が高くなるが、輝度算出手段により輝度の相異に応じて閾値を決定することで、輝度の差に基づく彩度の相異に左右されることなく色判定を行うことができる。また、上述したように閾値を決定することで、細線及び細い文字等に対しても高精度な色判定が可能になる。
【００１０】
本発明に係る画像処理装置は、前記閾値決定手段が、前記色相算出手段が算出した色相毎に、前記輝度算出手段が算出した輝度に対する前記閾値の決定用の演算を行う演算手段を備えることを特徴とする。
本発明においては、色相毎に輝度に対する閾値決定用の演算を演算手段で行うため、彩度の相異による影響を確実に排除して色判定を行うことができる。例えば、彩度の表出しやすい色相（例えば赤）と、彩度の表出しにくい色相（例えば青）とに対して個別に閾値決定用の演算を行い、各色相別に適切な閾値を決定するので、彩度の相異による色の誤判定を確実に防止できる。
【００１１】
従って、彩度の表出しやすい色相は彩度が低いとき、有彩色でない可能性が高いので、彩度の表出しやすい色相に対しては閾値を高目にすることで誤判定を防止できる。また、彩度の表出しにくい色相は彩度が低いとき、無彩色でない可能性が高いので、彩度の表出しにくい色相に対しては閾値を上記の場合より低くすることで誤判定を防止できる。
【００１２】
また、判定対象の画像データが有彩色の文字で、文字輪郭部と文字内部とで下地の影響により輝度及び彩度が相異しても、輝度に対応させて閾値を決定することにより色判定を確実に行うことができる。
【００１３】
本発明に係る画像処理装置は、前記演算手段が、緑が優勢である色相に対する演算と、青が優勢である色相に対する演算とを、同一の内容で行う第１演算手段を備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明においては、緑が優勢である色相に対する演算と、青が優勢である色相に対する演算とを、同一内容で行うことで適切な閾値を容易に決定できる。即ち、緑が優勢である色相と青が優勢である色相とは、比較的低い彩度のグループに属するため、同一内容で演算することにより閾値決定用の演算処理を簡易且つ確実に行える。なお、緑が優勢である色相とは、前記色相算出手段が算出した色相に含まれる色成分値の中で緑成分値が最も大きいことを意味しており、青、黄、赤、シアン、又は、マゼンダが優勢である色相と云う表現も、上述の内容と同様の意味である。
【００１５】
本発明に係る画像処理装置は、前記演算手段が更に、黄が優勢である色相に対する演算を、前記第１演算手段の演算と相異する内容で行う第２演算手段を備えることを特徴とする。
本発明においては、緑又は青が優勢である色相と相異する演算で、黄が優勢である色相に対して閾値を決定することで、彩度に応じた適切な閾値の決定を確実に行うことができる。即ち、黄が優勢である色相は、緑又は青が優勢である色相に比べて彩度が高いグループに属し、第２演算手段で高い彩度に応じた演算を行うことにより黄が優勢である色相に応じた閾値の決定を行うことができ、その結果、色判定精度も向上できる。
【００１６】
本発明に係る画像処理装置は、前記演算手段が更に、赤が優勢である色相に対する演算と、シアンが優勢である色相に対する演算と、マゼンダが優勢である色相に対する演算とを、夫々同一で且つ前記第１演算手段の演算及び第２演算手段の演算と相異する内容で行う第３演算手段を備えることを特徴とする。
本発明においては、赤、シアン、又は、マゼンダが優勢である色相に対する演算を、上述した各色相と相異する演算で行うことで、赤、シアン、又は、マゼンダが優勢である色相に適切な閾値を決定でき、色判定を安定して行うことができる。
【００１７】
即ち、赤、シアン、又は、マゼンダが優勢である色相は、彩度が低いグループに属する緑又は青が優勢である色相と、彩度が高いグループに属する黄が優勢である色相とに対して、彩度が中間のグループに属し、第３演算手段で中間程度の彩度に応じた演算を行うことで、赤等が優勢である色相に応じた閾値を決定できる。
【００１８】
なお、上述した演算手段の第１演算手段、第２演算手段、及び、第３演算手段としては、算出された輝度と閾値の対応付けを行う輝度−閾値対応テーブル、及び、算出された輝度に対応して閾値の決定を行う計算式等が該当する。演算手段は、これら輝度−閾値対応テーブル及び計算式等を、各色相に対応する彩度のグループ毎に複数準備して、各色相に応じた適切な閾値を決定する。
【００１９】
本発明に係る画像形成装置は、画像データの入力を行う画像入力装置と、入力された画像データが有彩色又は無彩色であるかの判定処理を行う画像処理装置と、該画像処理装置で所定の処理が行われた画像データに基づき画像の出力を行う画像出力装置とを備える画像形成装置において、前記画像処理装置は、上述した画像処理装置のいずれかであることを特徴とする。
【００２０】
本発明においては、画像入力装置から入力された画像データの各部に対して、上述した画像処理装置により有彩色又は無彩色の判定を行うことで、画像データの全体における有彩領域又は無彩領域を高精度で判定できる。よって、夫々の領域に対して最適な画像処理を行った上で出力することが可能になり、従来に比べて色彩再現性に優れた画像を安定して出力できる。
【００２１】
本発明に係る画像処理方法は、画像データに含まれる複数の色成分値の差分、及び、前記画像データに対する色判定用の閾値に基づき前記画像データが有彩色又は無彩色であるかを判定する画像処理方法において、前記画像データの色相を算出し、前記画像データの輝度を算出し、前記算出された色相及び算出された輝度に基づいて前記閾値を決定することを特徴とする。
本発明においては、色相及び輝度に応じて閾値を決定できるので、種々の画像データに対しても高精度の色判定を実現できる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づき説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る画像形成装置であるデジタルカラー複写機１の全体構成図である。デジタルカラー複写機１は、画像データを入力するカラー画像入力装置３と、カラー画像入力装置３に接続されて入力画像データの色判定処理等の所定の処理を行うカラー画像処理装置２と、カラー画像処理装置２に接続されてカラー画像処理装置２により処理が施された出力画像データに基づいて画像を出力するカラー画像出力装置１３とを備えている。
【００２３】
カラー画像入力装置３は、本実施形態では、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ　Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ）を備えたスキャナ部で構成され、原稿からの反射光像をＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）のアナログ信号として読み取り、読み取った画像データのＲＧＢ信号をアナログ信号の状態でカラー画像処理装置２へ伝送する。
【００２４】
カラー画像処理装置２は、内部にＡ／Ｄ変換部４、シェーディング補正部５、入力階調補正部６、領域分離処理部７、色補正部８、黒生成下色除去部９、空間フィルタ処理部１０、出力階調補正部１１、及び階調再現処理部１２を備え、入力された画像データを各部４〜１２で順次処理する。また、カラー画像処理装置２は、処理された画像データをＣＭＹＫ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンダ、Ｙ：黄、Ｋ：黒）のデジタルカラー信号の状態でカラー画像出力装置１３へ伝送する。
【００２５】
カラー画像出力装置１３は、処理された画像データを、記録媒体（例えば、紙、シート等）上に形成するものである。なお、本実施形態では、画像の形成には電子写真方式を適用するが、インクジェット方式又は熱転写方式等の他の方式を用いてもよい。
【００２６】
次に、カラー画像処理装置２の各部４〜１２を説明する。
Ａ／Ｄ変換部４はＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換する。シェーディング補正部５はデジタル信号のＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置３の照明系、結像系、撮像系で生じる各種歪みの除去処理を行う。入力階調補正部６は、ＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対してカラーバランスを整えると共に濃度信号等を処理系統に適した形態に変換する。
【００２７】
領域分離処理部７は、入力された画像データ中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離し、各画素が何れの領域に属するかを示す領域識別信号を黒生成下色除去部９、空間フィルタ処理部１０、及び階調再現処理部１２へ出力する。また、領域分離処理部７は入力階調補正部６からのＲＧＢ信号を色補正部８へそのままの状態で出力する。なお、領域分離処理部７は、画像データが有彩色又は無彩色であるかを判定する色判定手段等を内部に含んでおり、内部の構成については後述する。
【００２８】
色補正部８は不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンダ、Ｙ：黄）の３色信号の色材の分光特性による色濁りを除去する色補正処理を行う。
【００２９】
黒生成下色除去部９はＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理、及び、元のＣＭＹ信号から上記黒生成で得た黒（Ｋ）信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うことで、ＣＭＹの３色信号をＣＭＹＫの４色信号へ変換する。
【００３０】
上述した黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行う方法が知られている。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータに含まれるシアン、マゼンダ、黄の各成分値をＣ、Ｍ、Ｙ、出力されるデータのシアン、マゼンダ、黄、黒の各成分値をＣ″、Ｍ″、Ｙ″、Ｋ′、ＵＣＲ（Ｕｎｄｅｒ　Ｃｏｌｏｒ　Ｒｅｍｏｖａｌ）率をα（０＜α＜１）とした場合、黒生成処理に係る下色除去処理は以下の数式（１）〜（４）で表わされる。
Ｋ′＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）｝　…　（１）
Ｃ″＝Ｃ−αＫ′　　　　　　　　　…　（２）
Ｍ″＝Ｍ−αＫ′　　　　　　　　　…　（３）
Ｙ″＝Ｙ−αＫ′　　　　　　　　　…　（４）
【００３１】
また、空間フィルタ処理部１０は、上述した黒生成下色除去部９から入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することで出力画像のぼやけ及び粒状性劣化を防止する処理を行うものである。
【００３２】
具体的には、上述した領域分離処理部７で文字に分離された領域は、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるため、空間フィルタ処理部１０による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部１２では、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化又は多重化処理が選択される。
【００３３】
また、領域分離処理部７で網点に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部１０で、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。さらに、出力階調補正部１１において濃度信号等の信号をカラー画像出力装置１３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部１２で、最終的に画像を画素に分離して夫々の階調を再現可能にする階調再現処理（中間調生成）が施される。
【００３４】
さらに、また、領域分離処理部７で写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化又は多値化処理が行われる。
【００３５】
なお、上述した一連の処理が行われた画像データは、カラー画像処理装置２の一時記憶手段（図示せず）に記憶され、所定のタイミングでカラー画像出力装置１３へ伝送される。これらの各処理はカラー画像処理装置２のＣＰＵ（図示せず）の指示に基づき行われる。
【００３６】
次に、領域分離処理部７に内部の構成について説明する。
図２に示すように、領域分離処理部７は内部に、文字領域識別信号の黒文字の信号、色文字の信号、及び、文字以外の信号のオフ信号の出力を行う文字領域判定部２１と、小領域の濃度変動が大きいと云う特徴、及び、背景に比較して網点濃度が高いと云う特徴を利用して網点領域を判定して網点領域信号を出力する網点領域判別部２４とを備えている。また、文字領域判定部２１は内部に、エッジ判定部２２及び色判定手段である色判定部２３を備えている。
【００３７】
エッジ判定部２２は入力された各画素に対するＲＧＢ信号が、文字のエッジに該当するか否かを判定し、エッジに該当する場合はエッジ信号を出力する。エッジの判定には、本実施形態では、注目画素と隣接画素との濃度差を利用する周知な判定方法を適用しており、即ち、前記注目画素を含む例えば３×３の画素ブロックを設定し、前記注目画素と隣接画素の各濃度差を求め、いずれかの濃度差の１つが一定の閾値以上の時にエッジと判定する。なお、エッジ判定については、ゾーベルフィルタ等のエッジ検出用フィルタを用いて判定するようにしてもよい。
【００３８】
色判定部２３は、本発明において重要な役割を果たすので詳細を後述し、先に網点領域判別部２４を説明する。網点領域判別部２４は、注目画素を中心としたＰ×Ｑ（Ｐ、Ｑは自然数とする）個の画素ブロック内で、注目画素が網点領域に属する画素か否かを判定している。
【００３９】
この画素ブロック内では、先ず、注目画素を含む３×３のブロック内の９画素に対して平均濃度値Ｄａｖｅ　を求め、この平均濃度値Ｄａｖｅ　を用いてブロック内の各画素を二値化し、また、最大濃度値Ｄｍａｘ　、最小濃度値Ｄｍｉｎ　も同時に求める。次に、二値化されたデータに対して主走査、副走査方向でそれぞれ０から１への変化点数（ＫＲ　）、及び、１から０への変化点数（ＫＶ　）を求める。
【００４０】
最後に、一定の値であるＢ１　、Ｂ２　、ＴＲ　、ＴＶ　を閾値として、以下の条件数式（５）〜（８）を同時に満たせば、注目画素を網点画素領域と判定し、満たさなければ、非網点画素領域と判定している。
Ｄｍａｘ　−Ｄａｖｅ　＞Ｂ１　　…　（５）
Ｄａｖｅ　−Ｄｍｉｎ　＞Ｂ２　　…　（６）
ＫＲ　＞ＴＲ　　　　　　…　（７）
ＫＶ　＞ＴＶ　　　　　　…　（８）
【００４１】
上述した処理は、ＲＧＢ信号の各成分毎に独立して行われ、その何れかにおいて注目画素が網点画素であると判定された場合には、網点領域判別部２４は、網点領域識別信号としてオン信号が出力し、網点画素であると判定されなかった場合には、オフ信号が出力している。
【００４２】
次に本発明の特徴である色判定部２３を詳説する。色判定部２３は、図３に示すように、最大値算出部３１、最小値算出部３２、差分器３３、色相算出手段に該当する色相算出部３４、輝度算出手段に該当する輝度算出部３５、閾値決定手段に該当する閾値決定部３６、及び、比較器３７を有している。
【００４３】
最大値算出部３１は、１つの画素に対する１つのＲＧＢ信号について、そのＲ値、Ｇ値、及び、Ｂ値のうち、最大の数値を算出するものである。例えば、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２００、８０、１１０）なる信号が入力された場合、最大値算出部３１は、Ｒ値の「２００」と云う数値を算出する。一方、最小値算出部３２は、１つの画素に対する１つのＲＧＢ信号について、そのＲ値、Ｇ値、及び、Ｂ値のうち、最小の数値を算出するものである。よって、上記の例では、最小値算出部３２は、Ｇ値の「８０」と云う数値を算出する。
【００４４】
また、差分器３３は、最大値算出部３１により算出された数値と、最小値算出部３２により算出された数値との差を算出するものである。
【００４５】
さらに、色相算出部３４は、１つの画素に対する１つのＲＧＢ信号についての色相を算出し、算出した色相に係る色相信号を閾値決定部３６へ伝送するものである。なお、色相の算出とは、入力されたＲＧＢ信号の色相が、大まかな色区分、例えば、優勢な色相が赤、優勢な色相が緑、優勢な色相が青、優勢な色相がシアン、優勢な色相がマゼンダ、及び、優勢な色相が黄の何れに対応するかを識別することを意味する。本実施形態では、前記色相の算出には、ＲＧＢカラースペースによる検出方法を用いて演算により該当する色相を求めている。
【００４６】
ＲＧＢカラースペースによる検出方法は、先ず、色相検出用の基準濃度（Ｂａｓｅ＿Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を以下の数式（９）により求める。なお、数式（９）におけるＲ、Ｇ、Ｂは、ＲＧＢ信号のＲ値、Ｇ値、Ｂ値を意味する。
Ｂａｓｅ＿Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３　…　（９）
【００４７】
数式（９）で求められた基準濃度の値と、対象となる画像データの各色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値とを比較し、検出対象の各成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値が基準濃度の値に対して大きいか否かにより、各色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値を下記の数式（１０）〜（１２）を用いて二値化処理する。この二値化処理により各色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の値を（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）の値に変換する。
ＨＲ　＝｛１（Ｒ＞Ｂａｓｅ＿Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、０（Ｒ≦Ｂａｓｅ＿Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）｝…　（１０）
ＨＣ　＝｛１（Ｇ＞Ｂａｓｅ＿Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、０（Ｇ≦Ｂａｓｅ＿Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）｝…　（１１）
ＨＢ　＝｛１（Ｂ＞Ｂａｓｅ＿Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、０（Ｂ≦Ｂａｓｅ＿Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）｝…　（１２）
【００４８】
次に、変換された（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）の値を色相と対応付ける処理を行う。この対応付けは、（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（１、０、０）であれば、検出対象のＲＧＢ信号の色相を赤と判定し、以下、（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（０、１、０）のときは緑、（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（０、０、１）のときは青、（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（０、１、１）のときはシアン、（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（１、０、１）のときはマゼンダ、（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（１、１、０）のときは色相を黄、（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（１、１、１）のときは白、（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（０、０、０）のときは黒と、夫々識別判定している。
【００４９】
上述した数式（９）〜（１２）による計算、及び、変換された（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）の値と色相との対応付けを、ＲＧＢ信号の各成分値が（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２００、８０、１１０）の場合に基づいて具体的に説明する。
先ず、ＲＧＢ信号が（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２００、８０、１１０）であることから、基準濃度（Ｂａｓｅ＿Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）は、数式（９）より、
2004088663.tif 000003
となる。
【００５０】
Ｒ値「２００」は基準濃度の値「１３０」より大きいので、数式（１０）により、ＨＲ　は「１」になる。以下同様に、Ｇ値「８０」に対して数式（１１）によりＨＣ　は「０」、Ｂ値「１１０」に対して数式（１２）よりＨＢ　は「０」になる。よって、全体では（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（１、０、０）となり、上述した規定の対応づけより、検出対象のＲＧＢ信号の優勢な色相は、赤と判定される。このようにして色相算出部３４は、ＲＧＢカラースペースによる検出方法で色相を算出する。
【００５１】
また、輝度算出部３５は、画像データのＲＧＢ信号に基づき、以下の数式（１３）により輝度（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を算出し、算出した輝度の数値に係る輝度信号を閾値決定部３６へ伝送している。
Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＝０．２×Ｒ＋０．７×Ｇ＋０．１×Ｂ　…　（１３）
なお、Ｇ値の乗率が、他のＲ値及びＢ値に比べて高くなっている理由は、Ｇ値に係る信号は輝度に寄与する程度が高く、輝度はＧ値に左右されやすいためである。
【００５２】
さらに、閾値決定部３６は、色相算出部３４からの色相信号、及び、輝度算出部３５からの輝度信号を用いて、色判定用の閾値を決定するものである。本実施形態の閾値決定部３６は、色判定用の閾値を適切に色毎に演算して決定する方法として、輝度−閾値対応テーブルを用いて処理している。輝度−閾値対応テーブルは、赤、緑、青、シアン、マゼンダ、及び、黄の各色相毎に夫々対応して、以下の表１から表３に示す３種類のＴａｂｌｅ　Ａ、Ｔａｂｌｅ　Ｂ、Ｔａｂｌｅ　Ｃを備えている。
【００５３】
【表１】
2004088663.tif 000004
【００５４】
【表２】
2004088663.tif 000005
【００５５】
【表３】
2004088663.tif 000006
【００５６】
表１のＴａｂｌｅ　　Ａは第２演算手段に相当する彩度の高い色相用のテーブルであり、Ｔａｂｌｅ　Ｂは第３演算手段に相当する中間の彩度を持つ色相用のテーブルであり、Ｔａｂｌｅ　Ｃは第１演算手段に相当する彩度の低い色相用のテーブルであり、これら各テーブルには、輝度の範囲に対応して閾値が夫々決定されている。閾値決定部３６は、前記輝度−閾値対応テーブル（Ｔａｂｌｅ　Ａ、Ｔａｂｌｅ　Ｂ、Ｔａｂｌｅ　Ｃ）の中から色相算出部３４で求められた色相に対応するテーブルを、以下の表４に示す関係に基づいて選択している。
【００５７】
【表４】
2004088663.tif 000007
【００５８】
表４に示すように、閾値決定部３６は、彩度が中間となる色相である赤、シアン、及び、マゼンダに対しては第３演算手段であるＴａｂｌｅ　Ｂを選択し、彩度が低い色相である緑、及び、青に対しては第１演算手段であるＴａｂｌｅ　Ｃを選択し、彩度の高い色相である黄に対しては第２演算手段であるＴａｂｌｅ　Ａを選択している。
【００５９】
このように、相異する彩度に応じて夫々相異するテーブルを対応させているのは、図４の輝度−ＲＧＢ間最大濃度差のグラフに示すように、輝度が同じでも色相によりＲＧＢ間最大濃度差（彩度）、即ち、色相の認識度合いが異なるからである。例えば、彩度の高い色相である黄は、ＲＧＢ間最大濃度差が大きくならない場合は黄と認識しないようにするため、Ｔａｂｌｅ　Ａで輝度が１７０より小さい範囲で比較的、閾値を大きな数値に規定している。
【００６０】
また、彩度の低い色相である青、及び、緑は、ＲＧＢ間最大濃度差が小さい場合でも青、又は、緑と認識できるようにするため、Ｔａｂｌｅ　Ｃで輝度が１１０より小さい範囲をＴａｂｌｅ　Ａの場合と比べてかなり低い閾値に規定している。さらに、彩度が中間の色相である赤、シアン、及び、マゼンダは、誤認識を防止できるようにするため、Ｔａｂｌｅ　Ｂで輝度が１３０より小さい範囲をＴａｂｌｅ　Ａの場合とＴａｂｌｅ　Ｃの場合の中間となる閾値に規定している。
【００６１】
なお、画像データが有彩色の文字である場合、文字内部の彩度は文字輪郭部に比べて高くなるが、文字の色相に応じて表４に基づき表１から表３のテーブルを選択することで、適切に閾値を選択している。なお、文字内部に向かって低下する輝度の割合は、各色相毎に相異し、黄は輝度の低下する割合が小さく、青は輝度の低下する割合が大きいが、閾値決定部３６は、このような色相間の相異が存在しても、表１から表３における輝度範囲に対応して容易に閾値を決定できる。
【００６２】
最後に、図３に示す色判定部２３の比較器３７は、上述した種々の処理を経て画像データが有彩色か無彩色であるかを判定し、この判定した結果に基づいて有彩信号又は無彩信号を出力する。具体的には、比較器３７は、差分器３３による算出結果と閾値決定部３６で選択された閾値とを比較することで判定している。即ち、以下の数式（１４）（１５）に基づき、差分器３３による最大値算出部３１の算出値（ｍａｘ（ＲＧＢ））と最小値算出部３２の算出値（ｍｉｎ（ＲＧＢ））との差を閾値（ＴＨ）と比較し、前記差が閾値（ＴＨ）より大きければ有彩色と判定し、閾値（ＴＨ）より小さければ無彩色と判定している。
ｍａｘ（ＲＧＢ）−ｍｉｎ（ＲＧＢ）≧ＴＨ　…　（１４）
ｍａｘ（ＲＧＢ）−ｍｉｎ（ＲＧＢ）＜ＴＨ　…　（１５）
【００６３】
上述した色判定部２３の一連の処理を、図５のフローチャートに基づき概説する。先ず、差分器３３で画像データに係るＲＧＢ信号の最大値と最小値の差分を算出すると共に、算出した差分信号を比較器３７へ伝送する（Ｓ１）。次に、色相算出部３４で画像データの色相を求めると共に、求めた色相信号を閾値決定部３６へ伝送する（Ｓ２）。さらに、輝度算出部３５で画像データの輝度を求めると共に、求めた輝度信号を閾値決定部３６へ伝送する（Ｓ３）。
【００６４】
閾値決定部３６は、色相信号より表４に示す対応する閾値テーブルを選択すると共に、輝度信号に基づき閾値テーブルから所要の閾値を決定し、決定した閾値信号を比較器３７へ伝送する（Ｓ４）。最後に、比較器３７は、差分信号及び閾値信号に基づき、画像データが有彩色か無彩色であるかを判定し（Ｓ５）、有彩信号又は無彩信号を出力することで一連の処理を終了している。このように、色判定部２３では、色相及び輝度に応じて決定される閾値を用いて色判定処理を行うことで、精度の高い色判定を可能にしている。
【００６５】
また、画像データに細線、細い文字が含まれている場合、これらに対する色判定の処理を以下に説明する。
図６は、太線部分と細線部分を含むサンプル画像データ４０であり、左上に明朝体の「出」と云う文字が配置され、右下に明朝体の「庄」と云う文字が配置されている。このサンプル画像データ４０の「出」における水平線４１と交差する太線部分４３、及び、「庄」における垂直線４２と交わる細線部分４４を色判定の処理対象にしている。
【００６６】
図７（ａ）のグラフは太線部分４３の位置に対する各色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の濃度値および輝度値を示しており、図７（ｂ）のグラフは細線部分４４の位置に対する各色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の濃度値及び輝度値を示している。なお、図７（ａ）のグラフの横軸は、図６の水平線４１の左端を「０」、右端を「１５」とした場合の位置を示しており、図７（ｂ）のグラフの横軸は、図６の垂直線４２の上端を「０」、下端を「２５」とした場合の位置を示している。また、後述する図８（ａ）（ｂ）のグラフにおける各横軸も図７（ａ）（ｂ）の横軸と同様の位置を示している。
【００６７】
図７（ａ）のグラフにおいて、位置が７〜８の付近で、Ｒ成分の濃度値が約２１０であるのに対し、Ｇ成分の濃度値が約８０、Ｂ成分の濃度値が約７０であることから、数式（９）〜（１２）に基づき、（ＨＲ　、ＨＣ　、ＨＢ　）＝（１、０、０）となり、太線部分４３の色相は赤と判定される。この結果、表４より赤に対応するＴａｂｌｅ　Ｂが選択される。また、太線部分４３の輝度値は、位置が７〜８の付近で１００であることから選択されたＴａｂｌｅ　Ｂに基づき閾値は９５になる。
【００６８】
さらに、図７（ａ）のグラフから、ｍａｘ（ＲＧＢ）とｍｉｎ（ＲＧＢ）との差であるＲＧＢ成分の最大濃度差は、図８（ａ）のグラフで示され、位置が７〜８の付近での最大濃度差は約１４０となる。よって、最大濃度差が閾値９５を上回って数式（１４）の関係が成立し、太線部分４３は有彩色と判定される。
【００６９】
一方、図７（ｂ）のグラフにおいて、位置が１０付近のＲ成分の濃度値が約２２０、Ｇ成分の濃度値が約１３０、Ｂ成分の濃度値が約１２０であることから、数式（９）〜（１２）に基づき、細線部分４４の色相も赤と判定され、Ｔａｂｌｅ　Ｂが選択される。細線部分４４の輝度値は、位置が１０付近で１５０であることからＴａｂｌｅ　Ｂより閾値は５５になる。このような結果から、ＲＧＢ成分の最大濃度差は図８（ｂ）のグラフのようになり、位置が１０付近での最大濃度差が約１００になることから、閾値５５を上回って数式（１４）の関係が成立し、細線部分４４も有彩色と判定される。
【００７０】
また、細線部分４４に関しては、太線部分４３の判定と同様に閾値を９５に設定しても、依然として最大濃度差の方が大きく数式（１４）の関係を満たして有彩色と判定され得るが、色成分に係る信号の変動等を考慮すると判定が不安定になるので、上述したように輝度値に応じて閾値を変更することで確実な色判定処理を実現できる。よって、本発明は、細線及び細い文字に対しても高精度な色判定を行うことが可能である。
【００７１】
また、本実施形態のデジタルカラー複写機１のカラー画像処理装置２における色判定部２３は、上述した形態に限定されるものではなく、以下に説明する種々の変形が可能である。
【００７２】
例えば、色判定部２３の色相算出部３４での色相の算出は、ＲＧＢカラースペースによる検出方法以外にも、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊　ａ＊　ｂ＊　カラースペース（ＣＩＥ：Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ　ｄｅ　ｌ’Ｅｃｌａｉｒａｇｅ、国際照明委員会）にて検出する方法を用いてもよい。
【００７３】
ＲＧＢカラースペースからＣＩＥ１９７６Ｌ＊　ａ＊　ｂ＊　カラースペースへの変換方法は、以下に示す一般的な方法を用いて行われる。先ず、カラーチャート原稿の各色パッチを測定器で測定し、Ｌ＊　ａ＊　ｂ＊　表色系のデータとして（Ｌ＊　、ａ＊　、ｂ＊　）値を算出すると共に、前記測定に用いたカラーチャート原稿をカラー画像入力装置で読み取り、ＲＧＢ信号を取得する。なお、Ｌ＊　は明度、ａ＊　及びｂ＊　は色度を表す。前記測定器で得られた（Ｌ＊　、ａ＊　、ｂ＊　）値と、上記（Ｒ、Ｇ、Ｂ）値とを基に、ニューラルネットワークやマスキング演算係数決定法により、両者を対応付けるための係数を求め、この係数を用いてカラースペースの変換を行う。
【００７４】
また、この方法では、上記の係数を用いて入力されたＲＧＢ信号の各成分の（Ｒ、Ｇ、Ｂ）値を、（Ｌ＊　、ａ＊　、ｂ＊　）値へ変換する。なお、入力されたＲＧＢ信号から変換された（Ｌ＊　、ａ＊　、ｂ＊　）値は、以下、（Ｌｉｎ＊　、ａｉｎ＊　、ｂｉｎ＊　）値で表す。さらに、入力されたＲＧＢ信号とは別に、理想的と考えられる色相に係るＲＧＢ信号の各成分値（以下、ＲＧＢ理想信号値と称す）をＬ＊　ａ＊　ｂ＊　信号値へ、下記の表５に示す変換テーブルに基づき変換する。ＲＧＢ理想信号値からＬ＊　ａ＊　ｂ＊　信号の（Ｌ＊　、ａ＊　、ｂ＊　）値への変換は予め行っておく。また、ＲＧＢ理想信号値から変換されたＬ＊　ａ＊　ｂ＊　信号の（Ｌ＊　、ａ＊　、ｂ＊　）値は、以下、（Ｌｓ　＊　、ａｓ　＊　、ｂｓ　＊　）値で表す。
【００７５】
【表５】
2004088663.tif 000008
【００７６】
次に、図９（ａ）に示すように、変換したＣＩＥ１９７６Ｌ＊　ａ＊　ｂ＊　カラースペースのａ＊　ｂ＊　平面内において、変換した入力信号（Ｌｉｎ＊　、ａｉｎ＊　、ｂｉｎ＊　）値における色を示すベクトル値（ａｉｎ＊　、ｂｉｎ＊　）と、ＲＧＢ理想信号値から変換された６色の色を示すベクトル値（ａｓ　＊　、ｂｓ　＊　）とのなす角度（角度の余弦値）を算出する。即ち、図９（ｂ）に示すように、６色のうちの赤のベクトル（ａｓ　＊　、ｂｓ　＊　）を便宜的に（ａｒｅｄ　＊　、ｂｒｅｄ　＊　）で表すと、ベクトル（ａｉｎ＊　、ｂｉｎ＊　）とベクトル（ａｒｅｄ　＊　、ｂｒｅｄ　＊　）との間の角度θｒｅｄ　の余弦値ｃｏｓθｒｅｄ　を以下の数式（１６）で算出する。また、上記の他の５色についても同様に算出する。
【００７７】
【数１】
2004088663.tif 000009
【００７８】
この算出により、ベクトル（ａｉｎ＊　、ｂｉｎ＊　）と、６色の各ベクトル（ａｓ　＊　、ｂｓ　＊　）との各余弦値のうち、最大の値をとるベクトル（ａｓ　＊　、ｂｓ　＊　）の色を特定し、この色を入力信号の色相と決定する。即ち、ベクトル（ａｉｎ＊　、ｂｉｎ＊　）とベクトル（ａｓ　＊　、ｂｓ　＊　）とのなす角度が最も小さくなるベクトル（ａｓ　＊　、ｂｓ　＊　）の色を入力信号の色相に決定する。このように、色相算出部３４でＣＩＥ１９７６Ｌ＊　ａ＊　ｂ＊　カラースペースによる検出方法を適用しても、色相を算出できる。
【００７９】
また、閾値決定部３６では、表１から表３に示す輝度−閾値対応テーブルを用いて閾値を決定する代わりに、演算手段である計算式を用いて閾値を決定するようにしてもよい。計算式による閾値の決定は、色相算出部３４で算出された赤、緑、青、シアン、マゼンダ、及び、黄の各色相に対して、以下の表６に基づいて該当する輝度−閾値計算式を選択する。
【００８０】
【表６】
2004088663.tif 000010
【００８１】
表６に示すように、赤、シアン、及び、マゼンダに対しては輝度−閾値計算式として第３演算手段に相当するＥｑｕａｔｉｏｎ　Ｂを選択し、緑、及び、青に対しては第１演算手段に相当するＥｑｕａｔｉｏｎ　Ｃを選択し、黄に対しては第２演算手段に相当するＥｑｕａｔｉｏｎ　Ａを選択する。これらＥｑｕａｔｉｏｎ　Ａ、Ｅｑｕａｔｉｏｎ　Ｂ、Ｅｑｕａｔｉｏｎ　Ｃを、以下の数式（１７）（１８）（１９）に示す。なお、各色相に対して計算式を区分するのは、上述した輝度−閾値対応テーブルによる閾値決定と同様の理由のためである。
【００８２】
ＥｑｕａｔｉｏｎＡ　：　ＴＨ＝ｍａｘ（−２．８×Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＋６１６，１０）　　　…　（１７）
ＥｑｕａｔｉｏｎＢ　：　ＴＨ＝ｍａｘ（−１．２８×Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＋２６２，１０）　　…　（１８）
ＥｑｕａｔｉｏｎＣ　：　ＴＨ＝ｍａｘ（−０．３３×Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＋５５，１０）　…　　（１９）
【００８３】
これらの数式（１７）（１８）（１９）は、図４のグラフの各色相の輝度とＲＧＢ間最大濃度差との関係を利用して直線近似により求めており、各色相の閾値（ＴＨ）を演算で決定できる。このように数式（１７）（１８）（１９）による閾値（ＴＨ）の決定は、上述した輝度−閾値対応テーブルを用いた場合と比較して、一段と詳細に、輝度に対する閾値（ＴＨ）の決定が可能となる。なお、数式（１７）（１８）（１９）は精度の向上のため、高次の項を含む数式、例えば輝度が２次の項を含むようにしてもよく、ニューラルネットワークを用いて演算してもよい。
【００８４】
さらに、色判定部は、図１０に示す色判定部５３のように、図３の色判定部２３と内部の構成を相異させるようにしてもよい。図１０の色判定部５３は、差分演算部６１、第１比較器６３、第２比較器６５、第３比較器６７、第１閾値決定部６２、第２閾値決定部６４、第３閾値決定部６６、論理回路６８、色相算出部７４、及び、輝度算出部７５を備えている。また、差分演算部６１は、内部に｜Ｒ−Ｂ｜差分部７１、｜Ｇ−Ｒ｜差分部７２、及び、｜Ｂ−Ｇ｜差分部７３を備えている。
【００８５】
色判定部５３は、ＲＧＢ信号の彩度情報としての赤と青の差分の絶対値である｜Ｒ−Ｂ｜、緑と赤の差分の絶対値である｜Ｇ−Ｒ｜、青と緑の差分の絶対値である｜Ｂ−Ｇ｜の各値を用いて、色相と輝度、又は、色相のみに基づいて閾値処理を行うことにより、画像データが有彩色であるか、又は、無彩色であるかを判定する処理を行う。
【００８６】
前記処理は、色判定部５３に入力された画素データのＲＧＢ信号から、差分演算部６１の｜Ｒ−Ｂ｜差分部７１、｜Ｇ−Ｒ｜差分部７２、及び、｜Ｂ−Ｇ｜差分部７３で｜Ｇ−Ｒ｜、｜Ｂ−Ｇ｜、及び、｜Ｒ−Ｂ｜の各値を夫々算出する。次に、算出した｜Ｒ−Ｂ｜の値と、色相算出部７４の色相信号及び輝度算出部７５の輝度信号に基づき第１閾値決定部６２で決定された閾値とを、第１比較器６３で比較する。
【００８７】
以下、同様に、算出した彩度情報の｜Ｇ−Ｒ｜の値と第２閾値決定部６４で決定された閾値とを第２比較器６５で比較すると共に、｜Ｂ−Ｇ｜の値と第３閾値決定部６６で決定された閾値とを第３比較器６５で比較する。なお、各閾値の決定においても、彩度情報｜Ｒ−Ｂ｜、｜Ｇ−Ｂ｜、及び、｜Ｂ−Ｇ｜の各値に適した対応テーブルや計算式を用いるようにする。
【００８８】
上述の各彩度情報の差分の絶対値が全て閾値以下の場合は、白黒画素であると論理回路６８が判定し、無彩信号を出力する。一方、各彩度情報の差分の絶対値の何れかが閾値よりも大きい場合は、カラー画素であると論理回路６８が判定し、有彩信号を出力する。このように判定されたカラー画素の数をカウントして、予め定められたブロック形成数（ブロックを形成していると判断するための最小の画素数）と比較し、１ラインのカラーブロック数をカウントする。このカウントにより１ライン中に一定以上のカラーブロックが存在していれば、そのラインはカラーラインと判定する。
【００８９】
また、前記比較と同時に、連続するカラー画素の画素数と１ラインの画素数とを比較し、一定以上の連続カラー画素の数を有するブロックが存在すれば、そのラインもカラーラインと判定する。このようにカラーラインと判定されたライン数をカウントし、カラー原稿判定数（カラー原稿と判断するための最小のライン数）と比較する。カラーライン数が、カラー原稿判定数よりも多い場合はカラー原稿と判定し、少ない場合は白黒原稿と判定する。
【００９０】
上述した処理を、変形例の色判定部５３が行うことで、白黒原稿とカラー原稿とを高精度で判定できる。なお、ＲＧＢの彩度情報として、ｍａｘ（｜Ｇ−Ｒ｜、｜Ｂ−Ｇ｜、｜Ｒ−Ｂ｜）−ｍｉｎ（｜Ｇ−Ｒ｜、｜Ｂ−Ｇ｜、｜Ｒ−Ｂ｜）の値を利用することも可能である。この場合も、上記彩度情報に適した対応テーブルや計算式を用いればよい。
【００９１】
また、上述した図３、１０の色相算出部３４、７４、輝度算出部３５、７５、閾値決定部３６並びに第１閾値決定部６２から第３閾値決定部６６、及び、比較器３７並びに第１比較器６３から第３比較器６７は、色判定部２３、５３の内部に設ける以外にも、上述した各信号の送受を可能にした状態で色判定部２３、５３と夫々別体で設けるようにしてもよい。
【００９２】
【発明の効果】
以上に詳述した如く、本発明にあっては、色相及び輝度に基づいて閾値を決定することにより、彩度が変化する場合及び判定対象が細線や細い文字である場合等でも、一段と高精度な色判定を実現できる。
また、本発明にあっては、色相毎に輝度に対する閾値決定用の演算を行うため、彩度の相異による影響を確実に排除して、安定した色判定を行うことができる。
【００９３】
さらに、本発明にあっては、緑が優勢である色相と、青が優勢である色相とに対して適切な閾値を決定し、それに伴い色判定精度も向上できる。
さらに、また、本発明にあっては、黄が優勢である色相に対しても最適な閾値を決定できる。
また、本発明にあっては、赤、シアン、又は、マゼンダが優勢である色相に対しても、適切な閾値を決定でき、色判定の精度向上を実現できる。
さらに、本発明にあっては、画像入力装置で入力した画像データに対して、画像処理装置で確実に有彩色又は無彩色の判定を行うことで、入力画像データに対して再現性の優れた画像を形成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係るデジタルカラー複写機の全体構成図である。
【図２】領域分離処理部の内部構成図である。
【図３】色判定部の内部構成図である。
【図４】輝度とＲＧＢ間最大濃度差に係るグラフである。
【図５】色判定部における処理のフローチャートである。
【図６】サンプル画像データの図である。
【図７】（ａ）は太線部分の位置に対する各色成分の濃度値及び輝度値を示すグラフであり、（ｂ）は細線部分の位置に対する各色成分の濃度値及び輝度値を示すグラフである。
【図８】（ａ）は太線部分に関する色成分の最大濃度差を示すグラフであり、（ｂ）は細線部分に関する色成分の最大濃度差を示すグラフである。
【図９】（ａ）は、ａ＊　ｂ＊　平面内における入力信号のベクトルと各色相のベクトルの関係を示す図であり、（ｂ）は、入力信号のベクトルと赤のベクトルの関係を示す図である。
【図１０】変形例の色判定部の内部構成図である。
【符号の説明】
１　デジタルカラー複写機
２　カラー画像処理装置
３　カラー画像入力装置
７　領域分離処理部
２３　色判定部
３３　差分器
３４　色相算出部
３５　輝度算出部
３６　閾値決定部
３７　比較器
【図１】
2004088663.tif 000011
【図２】
2004088663.tif 000012
【図３】
2004088663.tif 000013
【図４】
2004088663.tif 000014
【図５】
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【図６】
2004088663.tif 000016
【図７】
2004088663.tif 000017
【図８】
2004088663.tif 000018
【図９】
2004088663.tif 000019
【図１０】
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