(57)【要約】【課題】短時間かつより簡単に、適切な画像処理を行うことができる画像処理装置を提供する。【解決手段】原稿種別自動判別部２３は、下地領域決定部１２にて原稿画像の下地領域を決定し、この決定された下地領域を用いて、読取った原稿画像が文字原稿、印刷写真原稿、印画紙写真、インクジェット原稿であるか、あるいは、それらが混在する文字／印刷写真原稿・文字／印画紙写真であるかなどの判定を行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される画像データに基づいて、紙に画像が記録された原稿画像の種別を判別する原稿種別判別手段を備え、上記原稿種別判別手段での判別結果に応じた画像処理を行う画像処理装置であって、
上記原稿種別判別手段は、上記画像データから、該原稿画像の下地領域を決定する下地領域算出手段と、
上記決定された下地領域に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別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】
上記原稿種別判別手段は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成部と、
上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
上記特徴量抽出部にて算出された特徴量に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別手段から構成されてい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】
上記原稿種別判別手段は、さらに、予め既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量を記憶しているデータ格納部と、
上記紙種別判別手段によって判別された紙の種類に応じて、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別手段とを備え、
上記紙種別判別手段は、特徴量抽出部にて抽出された特徴量と既知特徴量とを比較することにより、画像が記録された紙の種類を判別するものであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
さらに、原稿画像全体を解析する解析手段と、
上記解析結果に基づいて、原稿画像の種類を判別する第２原稿画像判別手段とを備えてい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５】
請求項１に記載の画像処理装置と、
原稿画像を読取る読取り手段とを備えることを特徴とする画像読取装置。
【請求項６】
請求項１に記載の画像処理装置と、
上記画像処理装置により、画像処理された画像データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】
入力される画像データに基づいて原稿画像の種別を判別し、その判別結果に応じた画像処理を行う画像処理方法であって、
画像データから、原稿画像の下地領域を決定する下地領域算出工程と、
下地領域に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
上記紙種別判別工程は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成工程と、
上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
上記特徴量抽出工程にて算出された特徴量に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙判別工程を含むことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項９】
上記紙判別工程は、特徴量抽出工程にて抽出された特徴量と、予め記憶されている既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量とを比較することにより、画像が記録された紙の種類を判別し、
上記紙判別工程によって判別された紙の種類に応じて、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別工程とを含むことを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１０】
さらに、原稿画像全体を解析する解析工程と、
上記解析結果に基づいて、原稿画像の種類を判別する第２原稿画像判別工程とを含むことを特徴とする請求項７記載の画像処理方法。
【請求項１１】
上記第２原稿画像判別工程によって原稿画像の種類が印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿と判別された場合に、上記紙種別判別工程を行うことを特徴とする請求項１０記載の画像処理方法
【請求項１２】
請求項１に記載の画像処理装置を動作させる画像処理プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための画像処理プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の画像処理プログラムを記録し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、原稿画像の種別の判別を自動で行い、その判定結果に基づいて適切な処理を施す画像処理装置及びそれを備えた画像読取装置、画像形成装置、並びに画像処理方法、プログラム及び記録媒体に関するものであり、特に、原稿画像の紙の種別を判定することにより原稿画像の種別の判別を行い、その結果に基づいて適切な処理を施すものである。
【０００２】
【従来の技術】
電子写真プロセスやインクジェット方式を用いた複写機やプリンタなどの画像形成装置は、デジタル画像処理技術の進展によって、カラー画像を高画質に再現するフルカラーのデジタル複写機・複合機などが製品化されている。
【０００３】
これらの画像形成装置を用いて画像形成される原稿画像に関しては、例えば、文字や、線画、写真、これらを組合せたもの等が存在しており、良好な再現画像を得るためには、それぞれの原稿画像にあった画像処理を行う必要がある。
【０００４】
このような状況の中で、上記原稿画像にあった画像処理を行う方法としては、例えば、読取る原稿画像の種類を選択する読取りモードを設定して、該設定された読取りモードに応じて画像処理を行う方法がある。具体的には、上記読取りモードとしては、例えば、文字モード、文字／写真モード、写真モードなど種々の、読取りモードが用意されており、上記読取りモードに適した画像読取りを行うようになっている。
【０００５】
しかしながら、操作者が各原稿画像に対して読取りモードの切り替えを行うことは、非常に煩わしい作業である。また、不適切な読取りモードを選択した場合には、著しい画像の劣化が見られることも多く、無駄な画像読取りおよび画像形成（複写）が行われることにもなる。そこで、このような問題を解決するために、例えば、特許文献１に開示の、原稿画像の種別を自動的に判別処理を行う構成が提案されている。
【０００６】
上記特許文献１の構成では、原稿を読取って得られるデジタルカラー信号から色再現域に関する特徴量とテクスチャに関する特徴量を抽出し、インクジェットプリンタで出力された原稿であるか否かを判定して、従来の判定対象となる原稿種であるコピー原稿・銀塩写真および網点印刷に加えてインクジェットプリンタで出力した画像をも判定対象とするものである。
【０００７】
具体的には、例えば、インクジェットプリンタで出力された画像は、シアン・マゼンタの彩度が一般の網点印刷原稿で用いられているものよりも高いことを利用して、つまり、色再現域の違いを利用して原稿の種別を判断することが可能である。しかしながら、蛍光色の青系、紫系の色再現域とインクジェットプリンタで用いられているシアン・マゼンタの色再現域を比較した場合は、カラースキャナ等の入力装置で読み込んだ読取り信号値で比較すると両者の差異は少なく、蛍光ペンで記入された原稿とインクジェットプリンタで出力された画像との判別は、色再現域の特徴に着目しただけでは難しい。
【０００８】
インクジェットプリンタの画像出力方式としては、主に誤差拡散方式やディザ方式が用いられているため、紙の白地上にドットで形成されたテクスチャが存在する。そこで、この点に着目して上記色再現域の違いとテクスチャの存在を利用して原稿の種別を判断している。
【０００９】
【特許文献１】
特開平１０−１２６６３１号公報（公開日；１９９６年１０月１５日）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上記従来の原稿種別の判別方法では、以下に示す問題が生じることとなる。
【００１１】
具体的には、上記特許文献１に開示の方法では、原稿画像全体に対して、色判定（色再現域の判定）、濃度レベルの判定（テクスチャの抽出）、対象画素の計数を行わなければならないので手間である。従って、画像処理に時間がかかるという問題点がある。
【００１２】
また、特許文献１では、網点印刷原稿と区別する方法が示されているが、インクジェットプリンタの高解像度化が進み、インクジェット方式で画像形成されたインクジェット原稿と印画紙写真原稿との区別が困難になっている。そして、上記従来の技術では誤判別が生ずる場合がある。
【００１３】
本発明は、上記従来の問題に鑑みなされたものであり、その目的は、短時間かつより簡単に、適切な画像処理を行うことができる画像処理装置を提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、上記の課題を解決するために、入力される画像データに基づいて紙に画像が記録された原稿画像の種別を判別する原稿種別判別手段を備え、上記原稿種別判別手段での判別結果に応じた画像処理を行う画像処理装置であって、上記原稿種別判別手段は、上記画像データから、該原稿画像の下地領域を決定する下地領域算出手段と、上記決定された下地領域に基づいて、画像が記録された紙の種類（原稿画像の紙の種類）を判別する紙種別判別手段とを備えることを特徴としている。
【００１５】
上記の構成によれば、画像データから読取られた原稿画像の下地領域を検出して、この下地領域を解析することにより、原稿画像に使用されている紙（下地）の種類を判断することができる。従って、その判断結果に基づいて、読取られた画像データを、最適な画像データになるように画像処理（画像データの補正）を行うことができる。具体的には、例えば、写真等が画像形成されている印画紙、インクジェット方式で画像形成されることが多いフォト紙、普通紙等の、画像が形成されている紙の種別を判別することにより、色補正処理や黒生成下色除去処理、階調再現処理等の画像処理の内容を変更する。すなわち、紙の種類によって画像の種類は大概決定されているので、下地である紙の種類（画像が形成されている紙の種類）を判断することにより、適切な画像処理を簡単に行うことができる。なお、紙に画像が記録されたものを原稿画像と称する。
【００１６】
また、下地領域のみを解析し、その解析結果に基づいて画像処理を行う構成とすることにより、例えば、従来の画像データの全領域の特性から原稿画像の種類を判別し、この判別結果に応じて画像処理を行う構成と比べて、短時間、かつ、簡単に読取られた画像データに対して画像処理を行うことができる。
【００１７】
本発明にかかる画像処理装置は、さらに、上記原稿種別判別手段は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成部と、上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、上記特徴量抽出部にて算出された特徴量に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別手段から構成されていることがより好ましい。
【００１８】
上記の構成によれば、下地領域の濃度ヒストグラムを作成して、該濃度ヒストグラムから特徴量を抽出する。そして、該特徴量に基づいて原稿画像の下地である紙の種別を判別するようになっている。そして、判別された紙の種類を用いて、原稿画像の種類を判別するようになっている。つまり、特定の原稿画像は特定の紙に画像形成が行われることを利用して、原稿画像の種類を判別するようになっている。従って、従来と比べて、より簡単に画像処理を行うことができる。
【００１９】
本発明にかかる画像処理装置は、上記原稿種別判別手段は、さらに、予め既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量を記憶しているデータ格納部と、上記紙種別判別手段によって判別された紙の種類に応じて、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別手段とを備え、上記紙種別判別手段は、特徴量抽出部にて抽出された特徴量と既知特徴量とを比較することにより、画像が記録された紙の種類を判別するものである構成がより好ましい。
【００２０】
上記の構成によれば、特徴量抽出部にて抽出された特徴量とデータ格納部に格納されている既知特徴量とを比較することにより、より簡単に原稿画像の紙の判別を行うことができる。そして、この紙の種類の判別結果により、原稿画像の種類の判定をより簡単に行うことができる。
【００２１】
本発明にかかる画像処理装置は、さらに、原稿画像全体を解析する解析手段と、上記解析結果に基づいて、原稿画像の種類を判別する第２原稿画像判別手段とを備えている構成とすることがより好ましい。
【００２２】
また、本発明にかかる画像処理装置は、さらに、紙に記録されている画像から原稿画像の種類を判断する第２原稿画像判別手段とを備えている構成とすることがより好ましい。
【００２３】
上記の構成によれば、原稿画像の画像を解析して、原稿画像の種類を判断し、その結果に基づいて画像処理を行うようになっている。従って、例えば、下地領域の解析と画像の解析との両方の解析を行い、この解析結果に基づいて原稿画像の種類を判定して、画像処理を行うことにより、原稿画像の下地領域に基づく画像処理では、処理しきれない場合や、より詳細な画像処理を求める場合であっても、最適な画像処理を行うことができる。それゆえ、従来よりも、より詳細な原稿画像の種別の判断を行うことができる。
【００２４】
なお、上記解析手段とは、例えば、原稿画像の各画素に関する濃度ヒストグラムを算出するものである。また、第２原稿画像判別手段は、紙に記録されている画像から原稿画像の種類を判断するものである。
【００２５】
本発明の画像読取装置は、上記の課題を解決するために、上記画像処理装置と、原稿画像を読取る読取り手段とを備えることを特徴としている。
【００２６】
上記の構成によれば、印画紙写真原稿とインクジェット方式により出力されたインクジェット原稿との判別が可能であるので、原稿画像の種別の判別精度を向上することができる画像読取装置を提供することができる。よって、原稿画像の種別毎に適切な処理が施されるので、画像の品質（コンピュータに取り込んでディスプレイに表示させたり、格納しておく画像、プリンタより出力する画像）を上げることができる。
【００２７】
本発明の画像形成装置は、上記の課題を解決するために、上記画像処理装置と、上記画像処理装置により、画像処理された画像データを出力する出力手段とを備えることを特徴としている。
【００２８】
上記の構成によれば、印画紙写真原稿とインクジェット方式により出力されたインクジェット原稿との判別が可能であるので、夫々に対して適切な画像処理が施すことができる。これにより、品質のより良い画像を出力することができる画像形成装置を提供することができる。
【００２９】
本発明の画像処理方法は、上記の課題を解決するために、入力される画像データに基づいて原稿画像の種別を判別し、その判別結果に応じた画像処理を行う画像処理方法であって、画像データから、原稿画像の下地領域を決定する下地領域算出工程と、下地領域に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別工程とを含むことを特徴としている。
【００３０】
上記の構成によれば、原稿画像の下地領域から原稿画像の種類を判別するようになっている。そして、該原稿画像の種類の判別結果に基づいて画像処理を行うようになっている。これにより、例えば、従来の画像データの全領域の特性から原稿画像の種類を判別し、この判別結果に応じて画像処理を行う構成と比べて、短時間、かつ、簡単に読取られた画像データに対して画像処理を行うことができる。
【００３１】
本発明の画像処理方法は、さらに、上記紙種別判別工程は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成工程と、上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、上記特徴量抽出工程にて算出された特徴量に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙判別工程を含む構成であることがより好ましい。
【００３２】
上記の構成によれば、下地領域の濃度ヒストグラムから原稿画像の紙の種類を判断するようになっている。従って、従来と比べて、より簡単に画像処理を行うことができる。
【００３３】
本発明の画像処理方法は、上記紙判別工程は、特徴量抽出工程にて抽出された特徴量と、予め記憶されている既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量とを比較することにより、画像が記録された紙の種類を判別し、さらに、上記紙判別工程によって判別された紙の種類に応じて、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別工程とを含む構成がより好ましい。
【００３４】
上記の構成によれば、抽出された特徴量と既知特徴量とを比較することにより、より簡単に原稿画像の紙の判別を行うことができる。そして、この紙の種類の判別結果により、原稿画像の種類の判定をより簡単に行うことができる。従って、より簡単かつ適切に画像処理を行うことができる。
【００３５】
本発明の画像処理方法は、さらに、原稿画像全体を解析する解析工程と、上記解析結果に基づいて、原稿画像の種類を判別する第２原稿画像判別工程とを含む構成であることがより好ましい。
【００３６】
上記の構成によれば、さらに、原稿画像全体から原稿画像の種類を判断しているので、より一層正確に原稿画像の種類を判別することができる。
【００３７】
本発明の画像処理方法は、さらに、上記第２原稿画像判別工程によって原稿画像の種類が印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿と判別された場合に、上記紙種別判別工程を行うことがより好ましい。
【００３８】
上記の構成によれば、上記第２原稿画像判別工程によって原稿画像の種類が印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿と判別された場合に、上記紙種別判別工程を行うことにより、より精度の高い原稿画像の種別の判断を行うことができる。特に原稿画像が印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿とインクジェット原稿との差を原稿画像全体から判別することは困難であり、上記方法を用いることにより、より精度よく両者を区別することができる。
【００３９】
本発明の画像処理プログラムは、上記の課題を解決するために、上記画像処理装置を動作させる画像処理プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのプログラムであることを特徴としている。
【００４０】
上記の構成により、コンピュータで上記画像処理装置の各手段を実現することによって、上記画像処理装置を実現することができる。
【００４１】
そして、原稿画像の紙（下地）の特徴量を抽出し、その結果に基づいて原稿画像の種別の判別を行い原稿画像の種別毎に適切な処理を施すことができる画像処理方法を、コンピュータにおいて実現可能とすることができる。よって、この画像処理方法を汎用的なものとすることができる。
【００４２】
また、本発明の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体は、上記画像処理プログラムを記録していることを特徴としている。
【００４３】
上記の構成により、上記記録媒体から読み出された画像処理プログラムによって、上記画像処理装置をコンピュータ上に実現することができる。
【００４４】
そして、原稿画像の紙（下地）の特徴量を抽出し、その結果に基づいて原稿画像の種別の判別を行い原稿画像の種別毎に適切な処理を施すことができるプログラムを、容易にコンピュータに供給することができる。
【００４５】
【発明の実施の形態】
〔実施の形態１〕
本発明の実施の一形態について図１ないし図７に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００４６】
なお、以下の説明では、原稿画像の種類とは、例えば、インクジェット方式で画像形成が行われたインクジェット原稿や、銀塩写真等の印画紙写真原稿、印刷により写真のデータが記録された印刷写真原稿、文字が記録された文字原稿等の種類を表す。また、例えば、文字と写真とが記録された原稿画像のことを文字／写真原稿と称する。より具体的には、文字／印画紙写真原稿、文字／印刷写真原稿等で表す。
【００４７】
また、原稿画像とは、下地である紙に画像が記録（形成）されたものである。なお、画像が記録された紙のことを以下の説明では、原稿画像の紙と称する場合がある。
【００４８】
図２は、本発明の実施の一形態である画像処理装置２０を備えるデジタルカラー複写機６０の概略の構成を示すブロック図である。
【００４９】
画像処理装置２０は、図２に示すように、Ａ／Ｄ変換部２１、シェーディング補正部２２、原稿種別自動判別部（原稿種別判別手段）２３、入力階調補正部２４、領域分離処理部２５、色補正部２６、黒生成下色除去部２７、空間フィルタ処理部２８、出力階調補正部２９、および、階調再現処理部３０とから構成されており、これに、カラー画像入力装置（画像読取り手段）４０とカラー画像出力装置（画像出力装置）５０とが接続され、全体としてデジタルカラー複写機（画像形成装置）６０を構成している。
【００５０】
カラー画像入力装置４０は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  ）を備えたスキャナ部より構成され、原稿画像からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読取って、画像処理装置２０に入力するものである。
【００５１】
カラー画像入力装置４０にて読取られたアナログ信号は、画像処理装置２０内を、Ａ／Ｄ変換部２１、シェーディング補正部２２、原稿種別自動判別部２３、入力階調補正部２４、領域分離処理部２５、色補正部２６、黒生成下色除去部２７、空間フィルタ処理部２８、出力階調補正部２９、および階調再現処理部３０の順で送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号として、カラー画像出力装置５０へ出力される。
【００５２】
Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部２１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部２２は、Ａ／Ｄ変換部２１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置４０の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。
【００５３】
原稿種別自動判別部２３では、シェーディング補正部２２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）を補色反転してＣＭＹ信号とし、濃度信号など画像処理装置２０の扱い易い信号に変換する。そして、本実施の形態にかかる原稿種別自動判別部２３は、原稿画像の下地領域を決定し、この決定された下地領域を用いて、読取った原稿画像が文字原稿、印刷写真原稿、印画紙写真、インクジェット原稿であるか、あるいは、それらが混在する文字／印刷写真原稿・文字／印画紙写真であるかなどの判定を行う。そして、この判定により得られた原稿種別判別結果（原稿種別判定信号）は、黒生成下色除去部２７・空間フィルタ処理部２８に出力され、夫々適切な画像処理が施される。なお、上記原稿種別自動判別部２３の詳細な構成および下地領域の判定方法等については後述する。
【００５４】
上記入力階調補正部２４は、下地領域の判定およびその結果に基づいて下地濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施すものである。
【００５５】
領域分離処理部２５は、補色反転したＣＭＹ信号より、入力画像中の各画素を例えば、文字領域、面積階調画像領域、写真領域の何れかに分離するものである。領域分離処理部２５は、上記分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成下色除去部２７、空間フィルタ処理部２８、及び階調再現処理部３０へと出力すると共に、入力階調補正部２４より出力された入力信号をそのまま後段の色補正部２６に出力する。
【００５６】
色補正部２６は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行うものである。
【００５７】
黒生成下色除去部２７は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものであって、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００５８】
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（一般的方法）がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙ，出力されるデータをＣ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’、ＵＣＲ（Ｕｎｄｅｒ  Ｃｏｌｏｒ  Ｒｅｍｏｖａｌ）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理は以下の式１で表わされる。
【００５９】
【数１】
2004320160.tif 000003
【００６０】
空間フィルタ処理部２８は、黒生成下色除去部２７より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒状性劣化を防ぐように処理するものであって、階調再現処理部３０も、空間フィルタ処理部２８と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基に所定の処理を施すものである。
【００６１】
例えば、領域分離処理部２５にて文字に分離された領域は、特に黒文字或いは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部２８による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部３０においては、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または多値化処理が選択される。
【００６２】
また、領域分離処理部２５にて面積階調画像領域に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部２８において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部２９では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置５０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３０で、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）が施される。領域分離処理部２５にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。
【００６３】
操作パネル５５は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示部と設定ボタンなどより構成され、操作パネル５５より入力された情報に基づいてカラー画像入力装置４０・画像処理装置２０・カラー画像出力装置５０の動作が制御される。
【００６４】
上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶部（図示せず）に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置５０に入力される。このカラー画像出力装置５０は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置５０等を挙げることができるが特に限定されるものではない。尚、以上の処理は不図示のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）により制御される。
【００６５】
ここで原稿種別自動判別部２３の詳細な構成について、図１を参照して説明する。図１は、原稿種別自動判別部２３の概略の構成を示すブロック図である。
【００６６】
本実施の形態にかかる原稿種別自動判別部２３は、信号変換部１１、下地領域決定部（下地領域算出手段）１２、濃度ヒストグラム作成部（解析手段）１３、特徴量抽出部１４、原稿種別判断部（紙種別判別手段；原稿画像判別手段）１５およびデータ格納部１６により構成されている。
【００６７】
上記信号変換部１１は、入力されてきたＲＧＢ信号をＣＭＹ信号に変換するものである。
【００６８】
上記下地領域決定部１２は、濃度ヒストグラムを作成するために必要な下地領域を決定するものである。この下地領域とは、具体的には、原稿画像のＣＭＹ濃度値が、ある一定の値以下（ＲＧＢ信号の場合には一定の値以上）である領域を示している。つまり、本実施の形態において、測定された原稿画像のＣＭＹ濃度値がある一定以下である場合には、該濃度が一定以下の領域を下地領域（原稿画像における画像が記録されていない領域）として設定している。具体的には、例えば、文字情報のみが記録された原稿画像である場合には、下地領域は、該文字情報が記録されていない領域に相当する。また、例えば、縁がある写真等が原稿画像である場合には、該縁の部分が下地領域に相当することになる。なお、一般に、文字原稿等では、原稿画像の端部には画像が記録されていない場合が多い。そこで、例えば、原稿画像の端部を下地領域として設定してもよい。従って、後述する濃度ヒストグラム作成部１３にて濃度ヒストグラムをとる下地領域は、該下地領域の全部を用いてもよく一部のみを用いてもよい。
【００６９】
濃度ヒストグラム作成部１３は、ＲＧＢ信号を補色反転したＣＭＹ信号に基づいて、予め定められた濃度以下の領域の画像データ、すなわち、上記下地領域決定部１２にて決定された下地領域に相当する画像データの濃度ヒストグラムを作成するものである。上記予め定められた濃度としては、例えば、ＣＭＹ信号に基づいて濃度ヒストグラムを作成する場合には、濃度値が５０以下であることが好ましく、ＲＧＢ信号に基づいて濃度ヒストグラムを作成する場合には濃度値が２００以上であることが好ましい。つまり、本実施の形態においては、ＣＭＹ信号では５０以下、一方ＲＧＢ信号では２００以上の領域を下地領域として設定することがより好ましい。また、濃度ヒストグラム作成部１３は、予め設定されている下地領域の一部の濃度ヒストグラムを作成するものであってもよい。また、濃度ヒストグラム作成部１３は、上記ＲＧＢ信号に基づいて濃度ヒストグラムを作成してもよい。
【００７０】
なお、上記の説明において、ＲＧＢ信号の補色反転は、上述したように信号変換部１１にて行ってもよく、濃度ヒストグラム作成部１３でこの補色反転処理を行っても良い。このＲＧＢ信号の補色反転（信号変換）を濃度ヒストグラム作成部１３にて行う場合またはＲＧＢ信号に基づいて濃度ヒストグラムを作成する場合には、信号変換部１１を設けなくてもよい。
【００７１】
上記特徴量抽出部１４は、上記濃度ヒストグラム作成部１３にて作成された濃度ヒストグラムのピーク値（度数が最大となる濃度値）・幅（半値幅、標準偏差など）などの特徴量を求めるものである。つまり、上記特徴量とは、濃度ヒストグラムの形状を特定するものであればよい。
【００７２】
上記原稿種別判断部１５は、上記特徴量抽出部１４にて算出されたピーク値や幅に基づいて、画像が記録されている紙の種類（原稿画像の紙）の判別を行い、この判別結果に基づいて原稿画像の種類を判別するものである。紙の種類の判別方法および原稿画像の種類の判別方法については後述する。
【００７３】
上記データ格納部１６は、既知の紙に関する濃度ヒストグラムの形状またはピーク値および／またはピークの幅（半値幅、標準偏差）などの既知特徴量を格納するものである。
【００７４】
ここで、原稿種別判断部１５による原稿画像の紙の判別方法の一例について説明する。
【００７５】
（▲１▼類似度を用いた判定方法）
原稿種別判断部１５は、上記特徴量抽出部１４にて算出された原稿画像の下地領域での濃度ヒストグラムの特徴量と、データ格納部１６に格納されている既知特徴量との類似度を計算し、該計算された類似度のうち最も数値の大きいものを選択する。
【００７６】
上記類似度としては、下記式（２）で示される輝度差法により計算された値の逆数を用いる。
【００７７】
【数２】
2004320160.tif 000004
【００７８】
ｘ：濃度値
ｎ：濃度ヒストグラムを作成する濃度値の最大値（例えば、上記した濃度値５０）
Ｍｘ：原稿を読み込んで作成された濃度ヒストグラム
Ｈｘ：データ格納部１６に格納されている濃度ヒストグラム
つまり、上記特徴量抽出部１４にて算出された原稿画像の濃度ヒストグラムの特徴量と、データ格納部１６に格納されている既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量との類似度を、データ格納部１６に格納されているデータの数（紙の種類）だけ算出して、最も類似度が高い紙を、原稿画像の紙であると判別する。また、例えば、予め閾値を決めておき、全てのデータが閾値以下の類似度の場合、つまり、データ格納部１６に格納されている既知特徴量と測定された原稿画像の特徴量との誤差がある一定の範囲内になっていない場合には、「普通紙（該当なし）」と判断するようにしてもよい。
【００７９】
また、類似度の算出方法としては、上記式（２）で求められる値のみならず、例えば、濃度ヒストグラムの特徴量（ピーク値・幅など）を座標軸として、測定した値とデータ格納部１６に格納されている既知の紙から得られた既知特徴量との距離の逆数を求めて類似度としても良い。
【００８０】
（▲２▼各成分毎の比較による方法）
原稿種別判断部１５は、読取られた原稿画像の色成分毎に算出された値（特徴量）と、データ格納部１６に格納されている値（既知特徴量）との二乗誤差を求める。そして、上記原稿種別判断部１５は、上記算出した二乗誤差と、予め定められている色成分毎の誤差の閾値とを比較して、全ての誤差が閾値以下の条件を充たす紙種を決定する。これについて、以下に説明する。
【００８１】
図３は、画像を記録する紙の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ａ）は、再生紙の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ｂ）は、フォト紙（インクジェット専用紙；光沢紙・つや消し）の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ｃ）は、印画紙（写真等に使用される用紙）の濃度ヒストグラムを示すグラフである。以下の説明では、この３つの種類の紙および普通紙について説明するが、紙の種類や数については特に限定されるものではない。
【００８２】
図３に示すように、紙の種類が異なることにより、得られる濃度ヒストグラムが異なる。これら３つの紙を互いに比較した結果を表１に示す。なお、表１の結果は、ＲＧＢ信号を補色反転したＣＭＹ信号での結果を示している。
【００８３】
【表１】
2004320160.tif 000005
【００８４】
このように、紙によって濃度ヒストグラムは異なるので、原稿画像の下地領域の濃度ヒストグラムと、データ格納部１６に格納されているさまざまな紙の濃度ヒストグラムとを比較することにより、読取った原稿画像がどの紙に記録されているかを判断することができる。
【００８５】
なお、濃度ヒストグラムのピーク位置や幅（半値幅・標準偏差など）については、スキャナ（画像読取装置）の性能に依存するので、スキャナ毎にデータを作成する必要がある。ここで、データ格納部１６に格納されている紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量の求め方について説明する。
【００８６】
まず、分類すべき紙を集める。例えば、再生紙ならば、新聞やチラシなど分類したい紙を（なるべく多く）用意する。このとき、用意する紙の種類が多ければ多いほど、厳密に紙の判別を行うことができる。
【００８７】
次に、使用する（ターゲットとする）スキャナ（画像読取装置）を用いて、用意したそれぞれの紙をスキャンする。
【００８８】
そして、ＣＭＹ信号の場合、該ＣＭＹ信号の低濃度領域（下地領域）の濃度ヒストグラムのピーク値を求めて、同じ種類の紙について平均値を算出する。得られた平均値を既知特徴量としてデータ格納部１６に格納する。これにより、データ格納部１６には、紙の種類に応じた既知特徴量が格納される。
【００８９】
本実施の形態にかかる画像処理装置２０では、上記原稿種別判断部１５によって判断された判断結果に基づいて、上記読取り手段にて読取られた画像データの画像処理を行うようになっている。
【００９０】
つまり、原稿種別判断部１５は、原稿画像の下地の特徴量と、データ格納部１６に格納されている既知特徴量とを比較することにより、原稿画像の紙の種類を判別することができる。そして、原稿種別判断部１５は、原稿画像の紙の種類の判別結果に基づいて、原稿画像の種類を判断することができる。これについて説明する。
【００９１】
特定の紙には特定の画像が記録されている場合が多い。例えば、フォト紙（インクジェット専用紙）には、インクジェット方式で画像が記録されていることが殆どである。つまり、原稿画像の紙がフォト紙であると判断された場合には、原稿画像の種類としては、インクジェット原稿であることが多い。また、印画紙には、写真原稿が形成されている。つまり、原稿画像の紙が印画紙であると判断された場合には、原稿画像の種類は、印画紙写真原稿であることが多い。以上のように、特定の紙には特定の画像が形成されていることが多いので、原稿画像の紙を判別することで、原稿画像の種類を判断することができる。
【００９２】
図４は、下地領域の濃度ヒストグラムを用いて、原稿画像の紙の種類を判別して、この判別結果により画像処理を異ならせる一連の処理を説明するフローチャートである。ここで、上記画像処理装置２０において、下地領域の濃度ヒストグラムを用いて、原稿画像の紙の種類を判別して、この判別結果により画像処理を異ならせる処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。なお、以下の説明では、普通紙、再生紙、フォト紙、印画紙の４つのタイプの紙に分類する例について説明する。また、以下の説明では、既に原稿画像が読取られており、かつ、ＲＧＢ信号からＣＭＹ信号に変換されているものとする。
【００９３】
まず、下地領域決定部１２は、既にＣＭＹ信号に変換されている画像データの各画素における濃度値を計測する。そして、下地領域決定部１２は、計測された濃度がある一定値以下（ここでは、ＣＭＹ濃度値が５０以下）の領域を下地領域として設定する。また、下地領域決定部１２は、例えば、読取った原稿画像の端部の一部を下地領域と設定してもよい。
【００９４】
次に、濃度ヒストグラム作成部１３は、下地領域決定部１２により決定された下地領域の濃度ヒストグラムを作成する（Ｓ１１）。
【００９５】
そして、特徴量抽出部１４は、上記濃度ヒストグラム作成部１３にて作成された濃度ヒストグラムを解析して、該濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する（Ｓ１２）。具体的には、特徴量抽出部１４は、濃度ヒストグラムのピーク値や幅（半値幅・標準偏差）を抽出する。この抽出方法について具体的に説明する。
【００９６】
特徴量抽出部１４は、上記濃度ヒストグラムより、所定の濃度区分（例えば、濃度値５０が含まれる濃度区分まで）を抽出する。本実施の形態では、濃度区分数を３２として２５６階調の画像データを振り分けており、この領域について２５６階調の画像データを用いて特徴量（ピーク値・幅）を求める。幅については、例えば、最大度数値の１／２となる度数となる濃度の最大値と最小値の差として求めれば良い。
【００９７】
原稿種別判断部１５は、特徴量抽出部１４にて抽出された濃度ヒストグラムの特徴量と、データ格納部１６に格納されている、既知の紙に関する既知特徴量とを比較する（Ｓ１３）。具体的には、上記の説明のように、比較する２つの特徴量（特徴量と既知特徴量）の類似度を算出して比較してもよく、各色成分同士の差を比較してもよい。なお、このとき、データ格納部１６には、再生紙、フォト紙、印画紙の紙の既知特徴量が格納されているものとする。そして、比較する方法としては、類似度を採用する例について説明する。
【００９８】
次に、原稿種別判断部１５は、類似度の結果より、読取った原稿画像が記録されている紙が印画紙であるか否かを判断する（Ｓ１４）。具体的には、原稿種別判断部１５は、印画紙の既知特徴量と、読取った原稿画像が記録されている紙の特徴量との類似度が、一定の範囲内に入っているか否かを判断する。そして、上記類似度が一定の範囲内に入っている場合をＹＥＳ、入っていない場合をＮＯとして判断する。
【００９９】
ステップＳ１４にて、読取った原稿画像が記録されている紙が印画紙であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、画像処理装置２０の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に対して、読取った原稿画像が印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿である旨の原稿種別判定信号を送信する（Ｓ１５）。つまり、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙が印画紙である場合、印画紙には、印画紙写真または文字と印画紙写真との画像が記録されていると判断する。
従って、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像の種類を印画紙写真または文字と印画紙写真原稿であると判断する。
【０１００】
そして、画像処理装置２０、具体的には、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８は、送信されてきた原稿種別判定信号に基づいて原稿種別画像処理を行う（Ｓ１６）。そして、一連の処理を終了する。なお、上記原稿種別画像処理については後述する。
【０１０１】
上記ステップＳ１４において、読取った原稿画像が記録されている紙が印画紙でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙がフォト紙であるか否かを判断する（Ｓ１７）。
【０１０２】
ステップＳ１７において、読取った原稿画像が記録されている紙がフォト紙であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、画像処理装置２０の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に対して、読取った原稿画像がインクジェット方式で記録されたインクジェット原稿である旨の原稿種別判定信号を送信する（Ｓ１８）。つまり、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙がフォト紙である場合、フォト紙には、インクジェット方式で記録されたインクジェット画像が記録されていると判断する。従って、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像の種類をインクジェット原稿であると判断する。そして、処理はステップＳ１６に進む。
【０１０３】
上記ステップＳ１７において、読取った原稿画像が記録されている紙がフォト紙でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙が再生紙であるか否かを判断する（Ｓ１９）。
【０１０４】
ステップＳ１９において、読取った原稿画像が記録されている紙が再生紙であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、画像処理装置２０の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に対して、読取った原稿画像が再生紙に記録された文字・線画原稿である旨の原稿種別判定信号を送信する（Ｓ２０）。つまり、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙が再生紙である場合、再生紙には、文字・線画の画像が記録されていると判断する。従って、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像の種類を再生紙に記録された文字・線画原稿であると判断する。そして、処理はステップＳ１６に進む。
【０１０５】
上記ステップＳ１９において、読取った原稿画像が記録されている紙が再生紙でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙は普通紙であると判断し、画像処理装置２０の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に対して、読取った原稿画像が普通紙に記録された文字・線画原稿である旨の原稿種別判定信号を送信する（Ｓ２１）。つまり、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙が普通紙である場合、普通紙には、文字・線画の画像が記録されていると判断する。従って、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像の種類を普通紙に記録された文字・線画原稿であると判断する。そして、処理はステップＳ１６に進む。
【０１０６】
このようにして、本実施の形態にかかる画像処理装置２０は、濃度ヒストグラムを用いて原稿画像の紙の種類を判断し、判断された紙の種類には特定の種類の画像が記録されていると判断して画像処理を行うようになっている。従って、従来のように、原稿画像全体を解析して画像処理を行う構成に比べて、より簡単に画像処理を行うことができる。また、従来の原稿画像を解析する構成では、印画紙写真原稿とインクジェット原稿との判別が特に困難であるが、本実施の形態にかかる画像処理装置２０では、画像が記録されている紙に基づいて、原稿画像の種類を判別するようになっている、印画紙写真原稿とインクジェット原稿との判別がより簡単になる。
【０１０７】
次に、上記原稿種別画像処理について説明する。原稿種別画像処理とは、画像処理装置２０の、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に送信されてきた原稿種別判定信号、つまり、原稿の種類に応じて画像処理を変化させる処理である。
【０１０８】
図５は、原稿種別判断部１５によって判断された原稿画像の種類に応じて画像処理方法を変える原稿種別画像処理の一連の流れを示すフローチャートである。この図５のフローチャートを参照して、原稿種別画像処理を説明する。
【０１０９】
まず、原稿種別判断部１５により、原稿画像の種類が判断され、判断結果が原稿種別判定信号として、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に送信される（Ｓ２０）。
【０１１０】
黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８は、ステップＳ２０にて送信されてきた判断結果に基づいて、読取った原稿画像がインクジェット原稿であるか否かを判断する（Ｓ２１）。
【０１１１】
ステップＳ２１において、読取った原稿画像がインクジェット原稿であると判断（ＹＥＳ）すると、黒生成下色除去部２７は、画像処理装置２０の色補正部２６を経て送信されてきた画像データに対して黒生成率を低くする処理を施し（Ｓ２２）、空間フィルタ処理部２８は、黒生成下色除去部２７を経て送信されてきた画像データに対して強い平滑処理を施す（Ｓ２３）。そして、処理を終了する。なお、上記黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８の処理については、他の原稿画像の種類（この場合は印画紙写真）と比べた場合における強弱を表している（以下の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８の処理に関しても同様である）。また、上記処理については後述する。
【０１１２】
ステップＳ２１において、読取った原稿画像がインクジェット原稿でないと判断（ＮＯ）すると、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８は、ステップＳ２０にて送信されてきた判断結果に基づいて、読取った原稿画像が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿であるか否かを判断する（Ｓ２４）。
【０１１３】
ステップＳ２４において、読取った原稿画像が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿であると判断（ＹＥＳ）すると、黒生成下色除去部２７は、色補正部２６を経て送信されてきた画像データに対して黒生成率を高くし、かつ、ＵＣＲ率を低くする処理を行い（Ｓ２２）、空間フィルタ処理部２８は、黒生成下色除去部２７を経て送信されてきた画像データに対して弱い平滑処理を施す（Ｓ２３）。そして、処理を終了する。
【０１１４】
ステップＳ２４において、読取った原稿画像が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿でないと判断（ＮＯ）すると、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８は、読取った原稿画像が文字・線画原稿であると判断する。そして、黒生成下色除去部２７は、色補正部２６を経て送信されてきた画像データに対して、原稿種別判定信号（この例では文字・線画原稿）に応じて黒生成下色除去処理を行い（Ｓ２７）、空間フィルタ処理部２８は、黒生成下色除去部２７を経て送信されてきた画像データに対して原稿種別判定信号（この例では文字・線画原稿）に応じて空間フィルタ処理を施す（Ｓ２８）。そして、処理を終了する。
【０１１５】
以上のように、本実施の形態では、原稿種別判断部１５にて判断された結果に基づいて、画像処理の方法を異ならせている。
【０１１６】
ここで、上記黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８における、原稿画像の種類に基づく画像処理方法の詳細について説明する。
【０１１７】
画像原稿がインクジェット方式で出力したインクジェット原稿である場合、該原稿画像は、印画紙写真原稿と比べると、全体的に明るい色の再現性が良い。また、面積階調による粒状性を有するなどの特性がある。
【０１１８】
そこで、上記ステップＳ２１において、原稿画像がインクジェット原稿であると判断された場合、黒生成下色除去部２７は、画像データに対して、黒生成率を比較的低めに設定して、明るい部分での色域の減少を抑えるような画像処理を施す。また、空間フィルタ処理部２８は、画像入力装置の解像度が原稿の出力解像度よりも低い場合でも、ノイズが残ることがあるために、画像データに対して、比較的強めの平滑化処理を施す。具体的には、例えば、図６に示すような空間フィルタを用いて、平滑化処理を施す。なお、図６は、比較的強い平滑化処理を行う空間フィルタの係数の例を示す図であり、図中の数字がフィルタ係数を示している。
【０１１９】
次に、画像原稿が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿である場合、該原稿画像は、暗くて鮮やかな（深い）色が再現され、滑らかな階調性を有する。
【０１２０】
そこで、上記ステップＳ２４において、原稿画像が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿であると判断された場合、黒生成下色除去部２７は、画像データに対して、黒生成率を比較的高めに設定し、かつ、ＵＣＲ率低めに設定して、これにより暗くて鮮やかな部分の色の再現性が良くなるような処理を施す。また、原稿画像に粒状感が少ないので、空間フィルタ処理部２８は、画像データに対して、比較的弱めの平滑化処理（高周波の弱め強調処理）を施す。具体的には、例えば、図７に示すような空間フィルタを用いて、平滑化処理を施す。また、例えば、滑らかな階調性であるために、ぼんやりした感じがする原稿画像に対して、多少エッジ強調した方が良い場合には、混合フィルタを用いて画像処理を施しても良い。この画像処理方法の切り替えについては自動で行うように設定してもよく、手動で切り替えることができるようにしても良い。なお、図中の数字はフィルタ係数を示している。
【０１２１】
なお、画像原稿が再生紙に記録された文字・線画原稿である場合、再生紙は普通紙に記録された文字・線画原稿と比べて、得られる画像データが異なる。
【０１２２】
そこで、上記ステップＳ２４において、原稿画像が文字・線画原稿であると判断された場合には、原稿種別判断部１５にて判断された紙の種類に応じて画像処理を行う。具体的には、原稿種別判断部１５にて、下地が再生紙であると判断された場合には、入力階調補正部２４は、送信されてきた画像データに対して、下地を検出して下地除去処理を行う。
【０１２３】
また、原稿種別判断部１５にて、下地が普通紙および再生紙であると判断された場合には、文書や図が多いと推測されるので、領域分離処理部２５にて、文字・線画を認識しやすいように、画像データのパラメータが変更される。そして、空間フィルタ処理部２８にて強調フィルタを用いた処理が行われる。
【０１２４】
ここで、図８および図９を参照して、上記画像処理装置２０の他の例について説明する。具体的には、画像処理装置２０を備えた画像読取装置４１、および画像形成装置について説明する。以下の説明では、画像読取装置４１とカラー画像出力装置（プリンタ）５０とがコンピュータ３５を介して接続されている画像形成装置について説明する。なお、画像形成装置としては、上記に限定されるものではなく、例えば、複写機や複合機等が挙げられる。なお、上記図８は、画像読取装置４１の概略の構成を示すブロック図であり、図９は、画像形成装置の概略の構成を示すブロック図である。
【０１２５】
上記構成の画像形成装置では、図８に示すように、画像処理装置２０の、Ａ／Ｄ変換部２１・シェーディング補正部２２・原稿種別自動判別部２３・入力階調補正部２４は、画像読取装置４１に設けられている。そして、カラー画像入力装置４０（読取り手段）によって読取られた画像データ（ＲＧＢ信号を補色反転したＣＭＹ信号）に基づいて下地である紙の種類を判断するようになっている。そして、上記原稿種別自動判別部２３からの原稿種別判定信号に基づいて、図９に示すように、プリンタドライバ３４に設けられている黒生成下色除去部２７・空間フィルタ処理部２８によって原稿画像の画像処理が行われる。なお、上記プリンタドライバ３４は、コンピュータ３５に設けられている。
【０１２６】
上記コンピュータ３５は、図９に示すように、画像処理装置２０の一部である、色補正部２６、黒生成下色除去部２７・空間フィルタ処理部２８・階調再現処理部３０とプリンタ言語翻訳部３１とを備えたプリンタドライバ３４と、通信ポートドライバ３２と通信ポート３３とを備えている。なお、上記の説明では、画像読取装置４１とコンピュータ３５とのそれぞれに画像処理装置２０の各構成部の一部が備えられえている例について説明しているが、上記に限定されるものではなく、例えば、プリンタドライバ３４はプリンタ５０に備えられていてもよい。
【０１２７】
そして、コンピュータ３５において各種のアプリケーションプログラムを実行することにより、原稿画像が読取られて、原稿画像の下地の種類に基づいて画像処理が行われることとなる。具体的には、上記画像読取装置４１にて読取られた画像データは、原稿種別自動判別部２３によって、原稿画像の下地の種類が判断されることとなる。そして、画像読取装置４１にて読取られた画像データは、上記原稿画像の下地の種類に基づいて決定された原稿種別判定信号に応じて、色補正部２６・黒生成下色除去部２７・空間フィルタ処理部２８・階調再現処理部３０で夫々画像処理がなされる。
【０１２８】
そして、上記画像処理がなされた画像データは、プリンタ言語翻訳部３１でプリンタ言語に変換され、通信ポートドライバ３２・通信ポート３３（ＲＳ２３２Ｃ・ＬＡＮ等）を介して電子写真方式やインクジェット方式のプリンタ（画像出力装置）に入力された後、出力されることとなる。なお、上記プリンタ５０は、プリンタ機能の他にコピー機能およびファックス機能を有するデジタル複合機であっても良い。
【０１２９】
また、スキャナから読み込まれた画像データを、コンピュータ３５を介さずに直接プリンタ５０に入力して画像処理を施すようにしても良い。
【０１３０】
また、別の形態として、画像データを一端、コンピュータ３５に取り込む場合、色補正部２６・黒生成下色除去部２７・空間フィルタ処理部２８での各処理をアプリケーションソフトウェアとして実現するようにしても良い。また、原稿種別自動判別部２３は、コンピュータ３５に備えられている構成としてもよい。そして、画像読取装置４１から送信されてくる画像データのＲＧＢ信号（コンピュータに出力する際は、補色反転したＣＭＹ信号を再度ＲＧＢ信号に変換する）をコンピュータ３５にて解析して、画像処理を行うようにしてもよい。
【０１３１】
また、例えば、画像読取装置４１の操作パネル５５（操作部）に、上記画像処理装置２０による画像処理を行うか否かを入力する選択部（図示せず）を設けてもよい。そして、上記選択部により、上記画像処理装置２０による画像処理を行う旨の命令により、上記下地の種類に応じて画像処理の種類を変えるように構成してもよい。具体的には、例えば、プリンタ５０で出力した原稿画像をコピーするプリント原稿モード等を設定しておき、このモードが選択された場合に、本実施の形態にかかる画像処理方法を適用するようにしてもよい。
【０１３２】
なお、上記原稿種別自動判別部２３は、各ブロック（信号変換部１１、下地領域決定部１２、濃度ヒストグラム作成部１３、特徴量抽出部１４、原稿種別判断部１５およびデータ格納部１６）が、ハードウェアロジックによって実現されてもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現されてもよい。
【０１３３】
すなわち、画像処理装置２０の原稿種別自動判別部２３は、各ブロックの機能を実現する画像処理方法の命令を実行するＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、原稿種別自動判別部２３は、上述した機能を実現するソフトウェアである画像処理装置２０の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、原稿種別自動判別部２３に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、実現可能である。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【０１３４】
このように本明細書において、手段（部）とは必ずしも物理的手段を意味するものではなく、各手段の機能がソフトウェアによって実現される場合も包含する。さらに、１つの手段の機能が、二つ以上の物理的手段により実現されても、もしくは、二つ以上の手段の機能が、１つの物理的手段により実現されてもよい。
【０１３５】
すなわち、本実施の形態において、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に、画像処理方法を記録するものとすることもできる。
【０１３６】
この結果、画像処理方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１３７】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばＲＯＭのようなもの自体がプログラムメディアであっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０１３８】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、あるいは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１３９】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【０１４０】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。
【０１４１】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置やコンピュータシステムに備えられるプログラム読取り装置により読取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０１４２】
コンピュータシステム（画像形成装置）は、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのモデムなどが備えられる。
【０１４３】
また、本実施の形態にかかる画像読取装置４１は、上記説明の画像処理装置２０、および、原稿画像を読取る画像読取り部（読取り手段）を備えている構成である。
【０１４４】
また、本実施の形態にかかる画像形成装置は、上記説明の画像処理装置２０と、上記画像処理装置２０によって画像処理がなされた画像データを出力する出力装置（出力手段）とを備える構成である。
【０１４５】
なお、上記の説明では原稿種別判断部１５が、原稿画像の紙の種別の判断と、原稿画像の種別の判断との両方を判断する構成について説明している。しかしながら、上記に限定されるものではなく、例えば、原稿種別判断部１５が、原稿画像の紙の種別を判断する紙種別判別部（紙種別判別手段）と、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別部（原稿画像判別手段）とから構成されていてもよい。
【０１４６】
〔実施の形態２〕
本発明の他の実施の形態について図１０〜図１６に基づいて説明すれば、以下の通りである。なお、説明の便宜上、前記実施の形態１にて示した各部材と同一の機能を有する部材には、同一の符号を付記し、その説明を省略する。
【０１４７】
本実施の形態にかかる画像処理方法では、原稿画像全体を解析して原稿画像の種別を判断する方法と、原稿画像の下地を判断することにより原稿画像の種別を併用する方法とを併用する構成について説明する。
【０１４８】
単に原稿画像を解析して、原稿画像の種別を判断する方法では、近年のインクジェット技術の進歩によるインクジェット原稿と印画紙写真原稿との判断が困難である。具体的には、従来の原稿画像の分類方法では、解像度の高いインクジェット原稿は、印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿に分類される場合がある（画像入力装置の解像度が原稿画像の出力解像度よりも低い場合、面積階調として読み込むことができずに連続階調として判断されてしまう）。
【０１４９】
そのため、原稿種別の判別とこの原稿紙種の判別方法を組合せることにより、従来識別することができなかった原稿種別も識別できるようになる。従来方法で、印画紙もしくは文字／印画紙と認識された場合に、紙種の識別を行う。これによりさらに誤判別を少なくすることができる。この方法について以下に説明する。
【０１５０】
図１０は、本発明の実施の他の形態における、画像処理装置が備える原稿種別自動判断部の概略の構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる画像処理装置２０では、実施の形態１の構成に加えて、さらに図１０に示すように、原稿種別自動判別部２３には、第２原稿種別判断部（第２原稿画像判別手段）１７が備えられている。そして、第２原稿種別判断部１７は、第１最大度数濃度区分抽出部と、第２最大度数濃度区分抽出部と、文字原稿種別判断部と、写真原稿種別判断部と、原稿種別判別部とを備えている（いずれも図示せず）。
【０１５１】
本実施の形態では、濃度ヒストグラム作成部１３は、下地領域決定部１２にて決定された下地領域の濃度ヒストグラムを作成するだけでなく、信号変換部１１から送信されてきた画像データ全体、すなわち、原稿画像全体の濃度ヒストグラムも作成するようになっている。
【０１５２】
第１最大度数濃度区分抽出部は、濃度ヒストグラム作成部１３にて作成された原稿画像全体の濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値（ＭＡＸ１）として抽出するとともに、ＭＡＸ１が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出する。
【０１５３】
第２最大度数濃度区分抽出部は、上記第１最大度数濃度区分抽出部で抽出された第１最大度数濃度区分およびそれに隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値（ＭＡＸ２）を抽出するとともに、ＭＡＸ２が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する。つまり、第２最大度数濃度区分抽出部は、少なくともＭＡＸ１をとる濃度区分に隣接しない濃度区分における２番目に大きな度数値をＭＡＸ２として抽出する。
【０１５４】
文字原稿種別判断部は、上記原稿画像全体の濃度ヒストグラムに基づいて、原稿画像が文字原稿である否かを判別する。より詳しくは、文字原稿種別判断部は、上記濃度ヒストグラムにて度数値が所定値（後述する低度数閾値）以下となる濃度区分の数と、ＭＡＸ１とのうち、少なくとも一方を用いて原稿が文字原稿であるか否かを判定する。
【０１５５】
写真原稿種別判断部は、上記ＭＡＸ１および上記ＭＡＸ２に基づいて、原稿画像が写真原稿であるか否かを判別する。
【０１５６】
そして、上記文字原稿種別判断部は、さらに、低度数閾値設定部と、第１の閾値設定部と、低度数濃度区分数判定部と、第２の閾値設定部と、最大度数値判定部とを備えている。
【０１５７】
低度数閾値設定部は、低度数の濃度区分を抽出するために用いられる低度数閾値を設定する。
【０１５８】
第１の閾値設定部は、上記濃度ヒストグラムにおける各濃度区分の度数を上記低度数閾値と比較することにより抽出される低度数の濃度区分数と比較される第１の閾値を設定する。
【０１５９】
低度数濃度区分数判定部は、上記原稿画像全体の濃度ヒストグラムにおいて、上記低度数閾値よりも小さい低度数の濃度区分を抽出してその数をカウントするとともに、上記第１の閾値設定部で設定された第１の閾値と低度数の濃度区分数とを比較して、原稿画像が文字原稿か否かを判定する。
【０１６０】
第２の閾値設定部は、上記ＭＡＸ１が総度数、すなわち総画素数に対してどれだけの割合を示しているかを判定するために用いられる第２の閾値を設定する。
【０１６１】
最大度数値判定部は、上記第２の閾値設定部で設定された第２の閾値と上記ＭＡＸ１の総度数に対する割合を比較することにより原稿が文字原稿であるか否かを判定する。
【０１６２】
また、写真原稿種別判断部は、第３の閾値設定部と、写真原稿判別部とを備えている。
【０１６３】
第３の閾値設定部は、写真原稿判別部での写真原稿判定を行う際に用いる第３の閾値を設定する。
【０１６４】
写真原稿判別部は、総度数と、上記ＭＡＸ１と、上記ＭＡＸ２とに基づいて得られる結果と上記第３の閾値とを比較することにより、入力原稿が写真のみの画像であるか、文字と写真とが混在する文字／写真原稿であるかを判定する。
【０１６５】
図１１、図１２は、原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と原稿画像の下地を判別することにより原稿画像の種別を判断する方法とを併用した一連の処理を説明するフローチャートである。
【０１６６】
以下に説明する方法では、第１の最大度数値の総画素数に対する割合、総画素数を（第１の最大度数値−第２の最大度数値）で除算した値を算出する。低度数の濃度区分数とこれらの値を予め定められる第１の閾値・第２の閾値・第３の閾値と比較することにより、原稿画像を文字、写真、文字／写真の何れかに分類する。そして、写真および文字／写真に分類された場合には、さらに、印画紙写真原稿、インクジェット原稿および印刷写真原稿に分類するようになっている。
【０１６７】
まず、読取る原稿画像のプレスキャンが行われる（Ｓ３１）。この処理は、原稿読取り部等によって行われる。なお、上記の説明ではプレスキャンを行っているが、プレスキャンを行わずに、本スキャンすなわち原稿画像の本読取りを行っても良い。
【０１６８】
ステップＳ３１にて、読取られた原稿画像は、ＲＧＢ信号からＣＭＹ信号に変換される（Ｓ３２）。この処理は、信号変換部１１で行われる。なお、濃度ヒストグラム作成部１３で上記信号変換を行っても良い。
【０１６９】
次に、原稿種別自動判別部２３では、▲１▼濃度ヒストグラムの作成、▲２▼変化点算出、▲３▼原稿種別判定処理を同時に行う。これについて以下に説明する。
【０１７０】
▲１▼濃度ヒストグラムの作成；濃度ヒストグラム作成部１３は、原稿画像全体の濃度ヒストグラムを作成する（Ｓ３３）。そして、第１最大度数濃度区分抽出部は、ステップＳ３３において作成された濃度ヒストグラムを基に、最大度数の濃度区分（第１最大度数濃度区分）を選択するとともにその濃度区分における第１最大度数値（ＭＡＸ１）を抽出する（Ｓ３４）。
【０１７１】
続いて、第２最大度数濃度区分抽出部は、上記ＭＡＸ１を抽出した濃度区分および上記濃度区分に隣接する濃度区分以外で、最大度数値をもつ度数区分（第２最大度数濃度区分）を選択し、上記濃度区分における度数値、すなわち、第２最大度数値（ＭＡＸ２）を抽出する（Ｓ３５）。
【０１７２】
▲２▼変化点算出；特徴量抽出部１４は、ステップＳ３１にて読取られた原稿画像を２値化し、主走査方向・副走査方向での「０」から「１」、「１」から「０」への変化点の数を算出して、その和を求める（Ｓ３６）。なお、変化点は、画像処理の高速化を図る場合には、主走査方向のみを算出してもよい。
【０１７３】
▲３▼原稿種別判定処理；原稿種別判定処理（Ｓ３７）については、図１３を参照して説明する。なお、図１３は、原稿種別判定処理における一連の流れを説明するフローチャートである。
【０１７４】
まず、原稿種別判断部１５は、後述する紙の判別を行うためのフラグＦをＦ＝０と設定しておく（Ｓ６０）。次に、下地領域決定部１２は、既にＣＭＹ信号に変換されている画像データの各画素における濃度を計測する。そして、下地領域決定部１２は、計測された濃度がある一定値以下（ここでは、ＣＭＹ濃度値が５０以下）の領域を下地領域として設定する。そして、濃度ヒストグラム作成部１３は、下地領域決定部１２により決定された下地領域の濃度ヒストグラムを作成する（Ｓ１１）。
【０１７５】
そして、特徴量抽出部１４は、上記濃度ヒストグラム作成部１３にて作成された濃度ヒストグラムを解析して、該濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する（Ｓ１２）。
【０１７６】
そして、原稿種別判断部１５は、特徴量抽出部１４にて抽出された濃度ヒストグラムの特徴量と、データ格納部１６に格納されている、既知の紙に関する既知特徴量とを比較して（Ｓ１３）、原稿画像の下地である紙の種類を決定する（Ｓ６４）。この紙の決定方法は、上記説明の類似度を用いた決定方法でもよく他の方法でもよい。そして、ステップＳ６４にて、原稿画像の下地がフォト紙（インクジェット専用紙）であると判断（フォト紙）した場合には、原稿種別判断部１５は、上記フラグＦをＦ＝ａに設定する（Ｓ６５）。そして原稿種別判定処理を終了する。一方、ステップＳ６４にて、原稿画像の下地が印画紙であると判断すると、原稿種別判定処理を終了する。
【０１７７】
上記▲１▼、▲２▼、▲３▼の処理を同時に行った後、低度数濃度区分数判定部は、低度数の濃度区分を検出するために低度数閾値設定部にて予め用意された低度数閾値と上記濃度ヒストグラムの各濃度区分における度数とを比較し、この低度数閾値より小さい度数の濃度区分をカウントし、カウントされた低度数濃度区分数が第１の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ３８）。
【０１７８】
上記ステップＳ３８にて、低度数濃度区分数が第１の閾値よりも少ないと判断（ＮＯ）した場合については、最大度数値判定部は、上記ＭＡＸ１と第２の閾値とを比較することにより、上記ＭＡＸ１が全体の総度数に対してどれだけの割合を示しているかを判定する（Ｓ３９）。
【０１７９】
次に、上記ステップＳ３９で、ＭＡＸ１の総画素数に対する割合が第２の閾値よりも小さいと判断（ＮＯ）した場合、写真原稿判別部は、総度数（ＡＬＬ）を上記ＭＡＸ１と上記ＭＡＸ２との差（ＭＡＸ１−ＭＡＸ２）で割り、それが第３の閾値設定部により予め設定された第３の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ４０）。
【０１８０】
ステップＳ４０において、ＡＬＬ／（ＭＡＸ１−ＭＡＸ２）の値が第３の閾値以上でないと判断した場合（ＮＯ）、原稿種別判断部１５は、特徴量抽出部１４にて算出された変化点を用いて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれているか否かを判断する（Ｓ４１）。原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれている場合、局所領域における画像信号の変動が大きい、すなわち、原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれている場合には、変化点が多くなる。つまり、原稿種別判断部１５は、変化点によって、印刷写真に相当する部分が含まれているか否かを判断することができる。
【０１８１】
Ｓ４１にて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれていると判断した場合（ＹＥＳ）、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が文字／印刷写真原稿であると判断して（Ｓ４２）、その選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。なお、上記ステップＳ１６の原稿種別画像処理については、上記説明と同様である。
【０１８２】
ステップＳ４１にて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれていないと判断した場合（ＮＯ）、原稿種別判断部１５は、上記▲３▼原稿種別判定処理にて、求めたＦの値がＦ＝ａであるか否かを判断する（Ｓ４４）。
【０１８３】
ステップＳ４４にて、Ｆ＝ａであると判断（ＹＥＳ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像がインクジェット原稿であると判断して（Ｓ４５）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１８４】
ステップＳ４４にて、Ｆ＝ａでないと判断（ＮＯ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が文字／印画紙写真原稿であると判断して（Ｓ４６）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１８５】
ステップＳ４０にて、ＡＬＬ／（ＭＡＸ１−ＭＡＸ２）の値が第３の閾値以上であると判断（ＹＥＳ）した場合、原稿種別判断部１５は、特徴量抽出部１４にて算出された変化点を用いて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれているか否かを判断する（Ｓ４７）。
【０１８６】
Ｓ４７にて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれていると判断した場合（ＹＥＳ）、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が印刷写真原稿であると判断して（Ｓ４８）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１８７】
ステップＳ４７にて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれていないと判断した場合（ＮＯ）、原稿種別判断部１５は、上記原稿種別判定処理にて、求めたＦの値がＦ＝ａであるか否かを判断する（Ｓ４９）。
【０１８８】
ステップＳ４９にて、Ｆ＝ａであると判断（ＹＥＳ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像がインクジェット原稿であると判断して（Ｓ５０）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１８９】
ステップＳ４９にて、Ｆ＝ａでないと判断（ＮＯ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が印画紙写真原稿であると判断して（Ｓ５１）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１９０】
ステップＳ３８にて、低度数濃度区分数が第１の閾値以上であると判断（ＹＥＳ）した場合、および、ステップＳ３９にて、ＭＡＸ１の総画素数に対する割合が第２の閾値以上であると判断（ＹＥＳ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が文字原稿であると判断して（Ｓ５２）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１９１】
このように、原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と、原稿画像の下地を判断して原稿画像の種別を判別する方法とを併用する（組合せる）ことにより、より一層原稿画像の種類に応じた適切な画像処理を行うことができる。特に、上記のように原稿画像の種別を判断することにより、印画紙写真原稿とインクジェット原稿との判断をより正確に行うことができる。
【０１９２】
なお、上記の説明では、濃度ヒストグラム作成部１３にて、原稿画像全体の濃度ヒストグラムと下地領域の濃度ヒストグラムとを作成している例について説明しているが、特に限定されるものではなく、別々の構成としてもよい。
【０１９３】
また、上記▲３▼原稿種別判定処理は、▲１▼濃度ヒストグラムの作成、▲２▼変化点算出と同時に行っているが、例えば、ステップＳ４４およびステップＳ４９の直前の段階で行ってもよい。
【０１９４】
また、上記▲２▼変化点算出は、例えば、ステップＳ４１およびＳ４７の直前で行ってもよい。
【０１９５】
さらに、画像処理方法は、上記方法に限定されるものではなく、例えば、図１４に示すような処理によって、原稿画像の種類を判断してもよい。
【０１９６】
図１４は、原稿画像全体より原稿画像の種類を判別する方法と、原稿画像の下地の種類に基づいて原稿画像の種類を判別する方法とを併用する別の方法の一連の流れを説明するフローチャートである。なお、上記説明と同様の処理については、同じ工程番号を付し、詳細な説明は省略する。
【０１９７】
まず、原稿画像のプレスキャンが行われ（Ｓ３１）、そして、読取られた画像データはＲＧＢ信号からＣＭＹ信号に変換される（Ｓ３２）。
【０１９８】
次に、原稿種別自動判別部２３では、（１）領域判定処理（Ｓ７０）、および（２）原稿紙種別判別処理（Ｓ３７）が同時に行われる。なお、上記（２）原稿紙種別判別処理については、上記▲３▼原稿種別判定処理と同じであり詳細な説明は省略する。
【０１９９】
（１）領域判定処理；領域判定処理については、図１５を参照して説明する。なお、図１５は、領域判定処理における一連の流れを説明するフローチャートである。
【０２００】
上記領域判定処理を行う場合、第２原稿種別判断部１７は、最小濃度値算出部、最大濃度値算出部、最大濃度差算出部、総和差分値算出部、下地判定部、印画紙判定部、文字判定部、および網点判定部（いずれも図示せず）を備えている。第２原稿種別判断部１７は、注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの主走査方向のみの画素および副走査方向のみの画素を用いて処理を行う。主走査方向・副走査方向とも処理内容は同じであるので、以下では一方向の場合を例に挙げて説明する。
【０２０１】
最小濃度値算出部は、注目画素を含む主走査方向の画素の最小濃度値を算出する。最大濃度値算出部は、上記注目画素を含む主走査方向の画素の最大濃度値を算出する。最大濃度差算出部は、最小濃度値算出部および最大濃度値算出部にて算出された最小濃度値および最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する。総和差分値算出部は、上記注目画素を含む主走査方向の画素に対し、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和（総和差分値）を算出する。
【０２０２】
下地判定部、印画紙判定部、文字判定部、および網点判定部は、注目画素に対して、最大濃度差算出部で算出された最大濃度差および総和差分値算出部で算出された総和差分値を、予め設定された閾値と比較することにより、各画素を、下地、文字、網点、印画紙写真、あるいは、これらのいずれにも属さない不確定画素のいずれかに分類する。
【０２０３】
また、下地判定部は、下地最大濃度差閾値設定部・下地総和差分値閾値設定部を、印画紙判定部は、印画紙最小濃度差閾値設定部・印画紙最大濃度差閾値設定部・印画紙判定閾値設定部を、文字判定部は、文字最小濃度差閾値設定部・文字判定閾値設定部を、網点判定部は、網点総和差分値設定部・網点判定閾値設定部を有し、それぞれ対応する各閾値が設定されている。
【０２０４】
以下、第２原稿種別判断部１７における画素ごとの領域判定処理について、図１５のフローチャートを用いて説明する。
【０２０５】
同図に示すように、先ず、注目画素を含むｎ×ｍのブロックにおける主走査方向および副走査方向の最大濃度値を算出するとともに（Ｓ７６）、最小濃度値の算出を行う（Ｓ７７）。次いで、算出された最小濃度値と最大濃度値とを用いて最大濃度差を算出し（Ｓ７８）、さらに、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和、つまり総和差分値を算出する（Ｓ７９）。
【０２０６】
次に、注目画素が、下地画素であるか否かの判定を行う。即ち、算出された最大濃度差と下地最大濃度差閾値設定部に予め記憶されている下地最大濃度差閾値との比較、および、算出された総和差分値と下地総和差分値閾値設定部に予め設定されている下地総和差分値閾値との比較が行なわれる（Ｓ８０）。
【０２０７】
そして、最大濃度差＜下地最大濃度差閾値、かつ、総和差分値＜下地総和差分値閾値の場合（Ｓ８０でＹＥＳ）、下地画素であると判定する（Ｓ８８）。
【０２０８】
一方、ステップＳ８０でＮＯの場合、さらに、注目画素が、印画紙写真画素であるか否かの判定を行う。即ち、算出された最大濃度差と印画紙最小濃度差閾値設定部に予め記憶されている印画紙最小濃度差閾値および印画紙最大濃度差閾値設定部に予め記憶されている印画紙最大濃度差閾値との比較、および、算出された総和差分値と印画紙判定閾値設定部に予め設定されている印画紙判定閾値を最大濃度差に乗じた値との比較が行われる（Ｓ８１）。
【０２０９】
そして、印画紙最小濃度差閾値＜最大濃度差＜印画紙最大濃度差閾値、かつ、総和差分値＜最大濃度差×印画紙判定閾値の場合（Ｓ８１でＹＥＳ）、印画紙写真画素であると判定する（Ｓ８７）。
【０２１０】
一方、ステップＳ８１でＮＯの場合、さらに、注目画素が、文字画素であるか否かの判定を行う。即ち、算出された最大濃度差と文字最小濃度差閾値設定部に予め記憶されている文字最小濃度差閾値との比較、および、算出された総和差分値と文字判定閾値設定部に予め設定されている文字判定閾値を最大濃度差に乗じた値との比較が行われる（Ｓ８２）。
【０２１１】
そして、文字最小濃度差閾値＜最大濃度差、かつ、総和差分値＜最大濃度差×文字判定閾値の場合（Ｓ８２でＹＥＳ）、文字画素であると判定する（Ｓ８６）。
【０２１２】
一方、ステップＳ８２でＮＯの場合、さらに、注目画素が、網点画素であるか否かの判定を行う。即ち、算出された最大濃度差と網点総和差分値閾値設定部に予め記憶されている網点総和差分値閾値との比較、および、算出された総和差分値と網点判定閾値設定部に予め設定されている網点判定閾値を最大濃度差に乗じた値との比較が行われる（Ｓ８３）。
【０２１３】
そして、総和差分値＞網点総和差分値閾値、かつ、総和差分値＞最大濃度差×網点判定閾値の場合（Ｓ８３でＹＥＳ）、網点画素であると判定する（Ｓ８５）。
【０２１４】
一方、ステップＳ８３でＮＯの場合、不確定画素と判定される（Ｓ８４）。
【０２１５】
また、上記の設定した各閾値においては、任意に調節することにより、より広範囲な処理を行うことが可能となる。これら閾値については、予想される複数の値を予めＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）  等の記憶媒体に記憶させておき、必要に応じてスイッチ等により、メモリ等の記憶手段に格納される値を設定できるようにしておけばよい。
【０２１６】
上記（１）、（２）の処理を同時に行った後、原稿種別判断部１５は、先の（１）領域判定処理において分類された各領域（不確定、網点、文字、印画紙、下地）の画素数をそれぞれカウントし総画素数に対する比率を求める（Ｓ７１）。そして、原稿種別判断部１５は、ステップＳ７１における各領域の画素数の比率と予め定められている閾値を比較することにより、原稿画像の種別の仮判定を行う（Ｓ７２）。具体的には、例えば、閾値以上の比率を有する画素の領域を有する原稿画像の種類を、読取った原稿画像の種類と設定する。
【０２１７】
次に、原稿種別判断部１５は、ステップＳ７２にて仮判定された原稿種別が印画紙写真原稿であるか否かを判断する（Ｓ７３）。
【０２１８】
ステップＳ７３にて、仮判定された原稿種別が印画紙写真原稿であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、上記ステップＳ１６、Ｓ４９〜Ｓ５１の判定および処理を行う。
【０２１９】
一方、ステップＳ７３にて、仮判定された原稿種別が印画紙写真原稿でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、ステップＳ７２にて仮判定された原稿種別が文字／印画紙写真原稿であるか否かを判断する（Ｓ７４）。
【０２２０】
ステップＳ７４にて、仮判定された原稿種別が文字／印画紙写真原稿であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、上記ステップＳ１６、Ｓ４４〜Ｓ４６の判定および処理を行う。
【０２２１】
一方、ステップＳ７４にて、仮判定された原稿種別が文字／印画紙写真原稿でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、ステップＳ７２にて仮判定された原稿種別に基づいて（Ｓ７５）画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０２２２】
上記の説明では、原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と、原稿画像の下地を判断して原稿画像の種別を判別する方法とを併用する構成について説明している。しかしながら、上記方法限定されるものではなく、例えば、まず、原稿画像の下地の種類に基づいて原稿画像の種類を判断した後、さらに、詳細な原稿画像の種類を判断するか否かを選択可能とするようになっていてもよい。
【０２２３】
そして、画像処理方法を選択可能とするために、画像処理装置２０には、画像処理の方法を選択する選択部が設けられている。上記選択部は、一般に、操作パネル５５（操作部）に設けられており、操作者の操作によって選択された画像処理の方法を認識することができる。これについて図１６を参照して説明する。なお、図１６は、画像処理方法を選択可能とする処理を説明するフローチャートである。
【０２２４】
まず、原稿画像の読取りがなされた後、原稿画像の下地に基づいて原稿画像の種類が判断される（Ｓ９０）（便宜上、簡易判定処理と称する）。この処理は、ステップＳ１１〜Ｓ２０と同様である。
【０２２５】
次に、選択部は、表示部（一般には画像形成装置が備えている）に、さらに詳細な原稿画像の判断を必要とするか否かを表示する（Ｓ９１）。
【０２２６】
ステップＳ９１にて、詳細な原稿画像の判断が必要であると判断（ＹＥＳ）された場合、すなわち、操作者によってさらに詳細な原稿画像の判断を行う旨が指示された場合、選択部は、原稿種別自動判別部２３に、さらに詳細な原稿画像の種別の判断を行う指示を出す。具体的には、例えば、選択部は、上記原稿画像の濃度ヒストグラムを用いた原稿画像の種別判断（図１１、図１２参照）、または、領域判定処理を用いた原稿画像の種別判断（図１５参照）の処理を行うように指示を出す。その結果、原稿種別自動判別部２３では、上記指示に基づいて、原稿画像の種別の処理がさらに行われる（Ｓ９２）。そして、処理を終了する。
【０２２７】
一方、Ｓ９１にて、詳細な原稿画像の判断が必要でないと判断（ＮＯ）された場合、選択部は、原稿種別自動判別部２３に対して、ステップＳ９１にて判断された原稿画像の種類に応じた原稿種別判定信号を出力するように指示する（Ｓ９３）。つまり、簡易判定処理にて判断された原稿画像の種別に応じた原稿種別判定信号を出力するように指示する。
【０２２８】
このようにして、操作者が、適宜、原稿画像の種別の判断方法を選択することで、例えば、短時間で画像処理したい場合や、より精度よく画像処理を行いたい等の所望の画像処理を選択することができる。
【０２２９】
なお、本発明にかかる画像処理装置２０は、画像入力手段（読取り手段）より読み込まれる入力画像データ（画像データ）より、原稿画像の紙の種別を判別する原稿種別自動判別部２３（原稿種別判別手段）と、原稿種別自動判別部２３の判別結果に基づいて、入力画像データに施す画像処理の内容を切り換える制御部（画像処理手段）とを備える構成であってもよい。
【０２３０】
上記の構成により、例えば、印画紙・フォト紙・普通紙など原稿画像の紙の種別により、画像処理の内容（色補正処理・黒生成下色除去処理・階調再現処理など）を切り換えるので、原稿画像の内容に応じた適切な処理を施すことができる。
【０２３１】
また、上記構成とすることにより、上記原稿種別自動判別部２３は、印画紙写真とインクジェット方式により出力された画像との区別を簡単に行うことができる。
【０２３２】
また、上記画像処理装置２０は、さらに、上記原稿種別判別手段２３は、紙種別判別手段の判別結果に基づいて、上記画像データの画像処理を行う画像処理手段を備える構成であることがより好ましい。
【０２３３】
上記の構成とすることにより、上記紙種別判別手段の判断結果に基づいて、画像処理を行うので、より簡単に的確な画像処理を行うことができる。また、原稿画像の下地を判断することにより、印画紙写真原稿とインクジェット原稿とを的確に見分けることができるので、これらの原稿画像に対して適切な画像処理を行うことができる。
【０２３４】
また、上記画像処理装置２０は、上記紙種別判別手段は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成部１３と、上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出部１４と、予め既知の紙の既知特徴量を記憶しているデータ格納部１６と、特徴量抽出部１４にて抽出された特徴量と既知特徴量とを比較することにより、画像が形成された紙の種類を判別するとともに、該判別結果に基づいて原稿画像の種類を判別する原稿判別部とを備えている構成がより好ましい。
【０２３５】
また、上記画像処理装置２０は、入力画像データ（画像データ）より原稿画像の種別を自動的に判定する原稿種別自動判別部２３（原稿種別判別手段）を備え、この判定結果に基づいて最適な画像処理を施す画像処理装置２０において、原稿種別自動判別部２３は、下地領域の入力画像データより濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成部１３と、上記濃度ヒストグラムの形状の特徴量を抽出する特徴量抽出部１４と、上記特徴量に基づいて原稿画像の種別の判別を行う原稿判別部（原稿画像判別手段）を備える構成であることがより好ましい。
【０２３６】
上記の構成とすることにより、原稿の紙の種類により原稿種別が異なることを利用する。原稿の紙（下地領域）の濃度ヒストグラムを作成し、濃度ヒストグラムの形状の特徴（ピーク値・幅など）より原稿種別の判別を行うので簡易に判別を行うことができる。
【０２３７】
また、上記画像処理装置２０は、原稿種別自動判別部２３には、上記特徴量とは異なる特徴量を用いて原稿種別の判別を行う第２原稿種別判別部（第２原稿画像判別手段）が備えられており、第２原稿種別判別部の結果が印画紙写真原稿あるいは文字／印画紙写真原稿である場合に、上記下地領域の特徴量を用いて原稿画像の種別の判別を行う原稿判別部を備えていることがより好ましい。
【０２３８】
上記の構成により、従来の方法では印画紙写真・文字／印画紙写真と判別されていた原稿画像に対する判別精度を挙げることができる。つまり、上記の構成とすることにより、より詳細に原稿画像の種類を判別することができる。
【０２３９】
また、上記画像処理装置２０は、プリンタ・複合機・複写機などの画像形成装置で出力した画像を入力するモードを設定する設定部が備えられている構成がより好ましい。上記の構成とすることにより、条件が限定されるので、判別精度を向上することができる。
【０２４０】
また、本発明にかかる画像処理方法は、画像入力手段より読み込まれる入力画像データ（画像データ）より、原稿画像の紙の種別を判別し、この判別結果に基づいて、入力画像データに施す画像処理の内容を切り換える構成であってもよい。
【０２４１】
また、上記画像処理方法は、入力画像データより原稿画像の種別を判定する原稿種別判別工程を備え、この判定結果に基づいて最適な処理を施す画像処理方法において、原稿種別判別工程は、下地領域の入力画像データより濃度ヒストグラムを作成する第１工程と、上記濃度ヒストグラムの形状の特徴量を抽出する第２工程と、上記特徴量に基づいて原稿種別の判別を行う第３工程を備える構成であってもよい。
【０２４２】
また、上記画像処理方法は、原稿種別自動判別工程は、上記特徴量とは異なる別の特徴量を用いて原稿種別の判別を行う第２原稿種別判別工程を含み、第２原稿種別自動判別工程の結果が印画紙写真原稿あるいは文字／印画紙写真原稿である場合に、上記第１から第３工程を用いて原稿種別の判別を行う構成であることがより好ましい。
【０２４３】
また、本発明にかかるプログラムは、上記画像処理方法をコンピュータに実行させるものであってもよい。
【０２４４】
また、本発明にかかる記録媒体は、上記プログラムをコンピュータ実行可能に格納した構成であってもよい。
【０２４５】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０２４６】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置は、以上のように、上記原稿種別判別手段は、上記画像データから、該原稿画像の下地領域を決定する下地領域算出手段と、上記読取り手段にて読取られた下地領域に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別手段とを備える構成である。
【０２４７】
それゆえ、従来の画像データの全領域の特性から原稿画像の種類を判別し、この判別結果に応じて画像処理を行う構成と比べて、短時間、かつ、読取られた画像データに対して簡単に画像処理を行うことができるという効果を奏する。
【０２４８】
本発明にかかる画像処理装置は、さらに、上記原稿種別判別手段は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成部と、上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、上記特徴量抽出部にて算出された特徴量に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別手段から構成されていることがより好ましい。それゆえ、従来と比べて、より簡単に画像処理を行うことができる。
【０２４９】
本発明にかかる画像処理装置は、上記原稿種別判別手段は、さらに、予め既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量を記憶しているデータ格納部と、上記紙種別判別手段によって判別された紙の種類に応じて、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別手段とを備え、上記紙種別判別手段は、特徴量抽出部にて抽出された特徴量と既知特徴量とを比較することにより、画像が記録された紙の種類を判別するものである構成がより好ましい。それゆえ、紙の種類の判別結果により、原稿画像の種類の判定をより簡単に行うことができる。
【０２５０】
本発明にかかる画像処理装置は、さらに、原稿画像全体を解析する解析手段と、上記解析結果に基づいて、原稿画像の種類を判別する第２原稿画像判別手段とを備えている構成とすることがより好ましい。
【０２５１】
それゆえ、従来よりも、より詳細な原稿画像の種別の判断を行うことができる。
【０２５２】
また、本発明の画像読取装置は、上記画像処理装置と、原稿画像を読取る読取り手段とを備える構成である。
【０２５３】
それゆえ、原稿画像の種別毎に適切な処理が施されるので、画像の品質を上げることができる。
【０２５４】
また、本発明の画像形成装置は、上記画像処理装置と、上記画像処理装置により、画像処理された画像データを出力する出力手段とを備える構成である。
【０２５５】
それゆえ、品質のより良い画像を出力することができる画像形成装置を提供することができる。
【０２５６】
また、本発明の画像処理方法は、入力される画像データに基づいて原稿画像の種別を判別し、その判別結果に応じた画像処理を行う画像処理方法であって、画像データから、原稿画像の下地領域を決定する下地領域算出工程と、下地領域に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別工程とを含む構成である。
【０２５７】
これにより、例えば、従来の画像データの全領域の特性から原稿画像の種類を判別し、この判別結果に応じて画像処理を行う構成と比べて、短時間、かつ、読取られた画像データに対して簡単に画像処理を行うことができる。
【０２５８】
また、本発明の画像処理方法は、さらに、上記紙種別判別工程は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成工程と、上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、上記特徴量抽出工程にて算出された特徴量に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙判別工程を含む構成であることがより好ましい。それゆえ、従来と比べて、より簡単に画像処理を行うことができる。
【０２５９】
また、本発明の画像処理方法は、上記紙判別工程は、特徴量抽出工程にて抽出された特徴量と、予め記憶されている既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量とを比較することにより、画像が記録された紙の種類を判別し、さらに、上記紙判別工程によって判別された紙の種類に応じて、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別工程とを含む構成とすることにより、より簡単かつ適切に画像処理を行うことができる。
【０２６０】
また、本発明の画像処理方法は、さらに、原稿画像全体を解析する解析工程と、上記解析結果に基づいて、原稿画像の種類を判別する第２原稿画像判別工程とを含む構成とすることにより、より一層正確に原稿画像の種類を判別することができる。
【０２６１】
また、本発明の画像処理方法は、さらに、上記第２原稿画像判別工程によって原稿画像の種類が印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿と判別された場合に、上記紙種別判別工程を行う構成とすることにより、インクジェット原稿と印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿とをより正確に判別することができる。
【０２６２】
また、本発明の画像処理プログラムは、上記画像処理装置を動作させる画像処理プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのプログラムである構成である。それゆえ、コンピュータで上記画像処理装置の各手段を実現することによって、上記画像処理装置を実現することができる。
【０２６３】
また、本発明の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体は、上記画像処理プログラムを記録している構成である。それゆえ、上記記録媒体から読み出された画像処理プログラムによって、上記画像処理装置をコンピュータ上に実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である、画像処理装置が備える原稿種別自動判断部の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】上記画像処理装置を備えるデジタルカラー複写機の概略の構成を示すブロック図である。
【図３】画像を記録する紙の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ａ）は、再生紙の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ｂ）は、フォト紙（インクジェット専用紙；光沢紙・つや消し）の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ｃ）は、印画紙（写真等に使用される用紙）の濃度ヒストグラムを示すグラフである。
【図４】下地領域の濃度ヒストグラムを用いて、原稿画像の紙の種類を判別して、この判別結果により画像処理を異ならせる一連の処理を説明するフローチャートである。
【図５】原稿画像の種類に応じて画像処理方法を変える原稿種別画像処理の一連の流れを示すフローチャートである。
【図６】比較的強い平滑化処理を行う空間フィルタの係数の例を示すである。
【図７】比較的弱い平滑化処理を行う空間フィルタの係数の例を示すである。
【図８】画像読取り装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図９】画像形成装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の他の形態における、画像処理装置が備える原稿種別自動判断部の概略の構成を示すブロック図である。
【図１１】原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と原稿画像の下地を判別することにより原稿画像の種別を判断する方法とを併用した一連の処理を説明するフローチャートである。
【図１２】原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と原稿画像の下地を判別することにより原稿画像の種別を判断する方法とを併用した一連の処理を説明するフローチャートである。
【図１３】原稿種別判定処理における一連の流れを説明するフローチャートである。
【図１４】原稿画像全体より原稿画像の種類を判別する方法と、原稿画像の下地の種類に基づいて原稿画像の種類を判別する方法とを併用する別の方法の一連の流れを説明するフローチャートである。
【図１５】領域判定処理における一連の流れを説明するフローチャートである。
【図１６】画像処理方法を選択可能とする処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１２    下地領域決定部（下地領域算出手段）
１３    濃度ヒストグラム作成部（解析手段）
１４    特徴量抽出部
１５    原稿種別判断部（紙種別判別手段；原稿画像判別手段）
１７    第２原稿種別判断部（第２原稿画像判別手段）
２０    画像処理装置
２３    原稿種別自動判別部（原稿種別判別手段）
２７    黒生成下色除去部
２８    空間フィルタ処理部
４１    画像読取装置
６０    デジタルカラー複写機（画像形成装置）
【図１】
2004320160.tif 000006
【図２】
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【図３】
2004320160.tif 000008
【図４】
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【図５】
2004320160.tif 000010
【図６】
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【図７】
2004320160.tif 000012
【図８】
2004320160.tif 000013
【図９】
2004320160.tif 000014
【図１０】
2004320160.tif 000015
【図１１】
2004320160.tif 000016
【図１２】
2004320160.tif 000017
【図１３】
2004320160.tif 000018
【図１４】
2004320160.tif 000019
【図１５】
2004320160.tif 000020
【図１６】
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