(57)【要約】【課題】入力原稿の原稿種別を精度良く判別することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置は、カラー画像入力装置によって原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を自動的に判別する原稿種別自動判別部１３を備え、この判別結果に基づいて入力画像データに画像処理を施す。原稿種別自動判別部は、入力画像データのうち、原稿の一部に相当する画像データを抽出して特徴量を求めることにより原稿の種別を判別する第１原稿種別判別部３０と、原稿全体に相当する全入力画像データの特徴量を求めることにより原稿の種別を判別する第２原稿種別判別部６０とを備える。【選択図】  図１
2004297212.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像入力手段によって原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を自動的に判別する原稿種別判別手段を備え、この判別結果に基づいて上記入力画像データに画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、上記入力画像データのうち、上記原稿の一部に相当する画像データを抽出して特徴量を求めることにより上記原稿の種別を判別する第１判別手段と、
上記原稿全体に相当する全入力画像データの特徴量を求めることにより上記原稿の種別を判別する第２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、上記第１判別手段のみを用いて上記原稿の種別を判別するのか、または、上記第１判別手段と上記第２判別手段とを用いて上記原稿の種別を判別するのかを選択する選択手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記選択手段は、上記第１判別手段が、上記原稿が少なくとも、文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿のいずれか、あるいは、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿であると判定した場合は、上記第１判別手段のみを用いることを選択する一方、
上記第１判別手段が、上記原稿が文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれでもないと判定した場合は、さらに、上記第２判別手段を用いることを選択することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記第１判別手段は、注目画素が、下地領域、文字領域、網点領域、または、印画紙写真領域のいずれの領域に属するかを画素ごとに判定する画素判定手段と、
上記画素判定手段の判定結果に基づいて、原稿の種別を判別する画素原稿種別判別手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記第２判別手段は、上記全入力画像データに基づいて、各画素の濃度とその度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
上記濃度ヒストグラムと、上記画素判定手段による画素ごとの判定結果とに基づいて、上記原稿の種別を判別する総合原稿種別判別手段を備えることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】
画像入力手段によって原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を自動的に判別する原稿種別判別処理を行い、この判別結果に基づいて上記入力画像データに画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、上記入力画像データのうち、上記原稿の一部に相当する画像データを抽出して特徴量を求めることにより上記原稿の種別を判別する第１判別工程と、
上記原稿全体に相当する全入力画像データの特徴量を求めることにより上記原稿の種別を判別する第２判別工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
上記第２判別工程は、上記第１判別工程において、上記原稿が文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、あるいは、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれでもないと判定された場合にのみ行われ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】
請求項１ないし５のいずれか１項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１０】
請求項９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み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、本発明は対象画像の画像データに基づいて原稿種別を自動判定し、その判定結果に基づいて、対象画像に適した画像処理を行う画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラム、並びにそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
電子複写機などの画像形成装置は、従来のアナログ式のほかにデジタル式のものが普及している。また、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が製品化されている。複写される原稿画像に関しては、文字、線画、写真や、これらを組み合わせたものが存在しており、良好な再現画像を得るためには、それぞれの原稿にあった画像処理を行う必要がある。
【０００３】
このような状況の中で、複写機の操作モードとして、原稿の種類を選択するための、文字モード、文字／写真モード、写真モードなどが用意されている。しかしながら、操作者が各原稿に対して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、不適切なモードを選択した場合などでは、著しい画像の劣化が見られることも多く、無駄な複写が行われることにもなる。
【０００４】
そこで、このような問題を解決するために、原稿の種別を自動的に判別処理する方法が提案されている。
【０００５】
例えば、原稿の有彩無彩の判定を行うと共に、画像分離の機能、すなわち、エッジ分離・網点判定を行うことにより、原稿を▲１▼線画、▲２▼中間調画、▲３▼連続調画、▲４▼線画と中間調画、▲５▼中間調と連続調画、▲６▼連続調画と線画、▲７▼線画・中間調・連続調画からなる７通りの何れかであるかを判定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この判定結果に基づいて、対応した処理モードを、自動的にフィルタ、色補正、セレクタおよび階調処理に与えることができる。ここで、原稿種別の判定を行う際には、線画部・中間調画部・連続調画部それぞれの判定結果の連続性と頻度とを計数し、いずれかが設定値以上になるか否かにより判定を行っている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平８−２５１４０６号公報（１９９６年９月２７日公開）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１の構成では、原稿によっては、線画部・中間調画部・連続調画部それぞれの判定結果の連続性と頻度のいずれもが設定値以上にならない場合がある。この場合、原稿種別の判別ができない。
【０００８】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、入力原稿の原稿種別を精度良く判別することができる画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラム、並びにそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【０００９】
【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、画像入力手段によって原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を自動的に判別する原稿種別判別手段を備え、この判別結果に基づいて上記入力画像データに画像処理を施す画像処理装置において、上記原稿種別判別手段は、上記入力画像データのうち、上記原稿の一部に相当する画像データを抽出して特徴量を求めることにより上記原稿の種別を判別する第１判別手段と、上記原稿全体に相当する全入力画像データの特徴量を求めることにより上記原稿の種別を判別する第２判別手段とを備えることを特徴としている。
【００１０】
上記の構成によれば、第１判別手段により、原稿全体に対して局所的な特徴量を用いて原稿種別を判別することにより、精度よく原稿の種別を判別できると共に、局所的な特徴量を用いるがために種別が判別できない原稿については、第２判別手段により、原稿全体に対応する大局的な特徴量を用いて原稿の種別を判別することができる。
【００１１】
従って、用いる特徴量が異なる両判別手段を用いることにより、原稿の種別をさらに精度良く判別することができる。
【００１２】
上記の画像処理装置は、原稿種別判別手段が、第１判別手段のみを用いて原稿の種別を判別するのか、または、第１判別手段と第２判別手段とを用いて原稿の種別を判別するのかを選択する選択手段を備えることが好ましい。
【００１３】
具体的には、上記の画像処理装置は、選択手段は、第１判別手段が、原稿が少なくとも、文字原稿、網点原稿（印刷写真原稿）、印画紙写真原稿のいずれか、あるいは、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿であると判定した場合は、上記第１判別手段のみを用いることを選択する一方、第１判別手段が、上記原稿が文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれでもない（不確定原稿）と判定した場合は、さらに、第２判別手段を用いて上記原稿の種別を判別することが好ましい。
【００１４】
上記の構成によれば、第１判別手段のみで判別できる場合には第１判別手段のみを用いるように選択できることにより、処理速度を速くすることができる。
【００１５】
また、第１判別手段において不確定原稿であると判別された場合に第２判別手段による原稿種別の判別を行うことにより、不確定原稿をなくすことができ、判別の精度を向上させることができる。
【００１６】
上記の画像処理装置は、第１判別手段は、注目画素が、下地領域、文字領域、網点領域、または、印画紙写真領域のいずれの領域に属するかを画素ごとに判定する画素判定手段と、画素判定手段の判定結果に基づいて、原稿の種別を判別する画素原稿種別判別手段とを備えることが好ましい。
【００１７】
上記の構成によれば、画素ごとに各領域のいずれかに分類し、その分類結果を用いて原稿種別を判別することにより、より細かい原稿種別の判別を可能にすることができる。
【００１８】
上記の画像処理装置は、第２判別手段は、全入力画像データに基づいて、各画素の濃度とその度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、濃度ヒストグラムと、画素判定手段による画素ごとの判定結果とに基づいて、原稿の種別を判別する総合原稿種別判別手段を備えることが好ましい。
【００１９】
上記の構成によれば、大局的な特徴量を用いた濃度ヒストグラムを作成し、これに基づいて原稿種別を判別することにより、簡単に、いずれかの原稿種別に判別することができる。
【００２０】
また、第１判別手段による判別の後、ヒストグラムを作成するだけで、より制度の良い判別を可能とすることができる。
【００２１】
本発明の画像形成装置は、上記記載の画像処理装置を備えることを特徴としている。
【００２２】
上記の構成によれば、原稿種別の判別が精度良く行われ、しかも、原稿種別に応じた適切な画像処理が行われる画像処理装置を備えた画像形成装置（複写機やインクジェットプリンタなど）を提供することができる。
【００２３】
本発明の画像処理方法は、画像入力手段によって原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を自動的に判別する原稿種別判別処理を行い、この判別結果に基づいて上記入力画像データに画像処理を施す画像処理方法において、上記原稿種別判別処理は、上記入力画像データのうち、上記原稿の一部に相当する画像データを抽出して特徴量を求めることにより上記原稿の種別を判別する第１判別工程と、上記原稿全体に相当する全入力画像データの特徴量を求めることにより上記原稿の種別を判別する第２判別工程とを備えることを特徴とする。
【００２４】
上記の方法によれば、用いる特徴量が異なる両判別工程を用いることにより、原稿の種別をさらに精度良く判別することができる。
【００２５】
上記の画像処理方法は、第２判別工程が、第１判別工程において、原稿が文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、あるいは、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれでもない（不確定原稿）と判定された場合にのみ行われることが好ましい。
【００２６】
上記の方法によれば、第１判別工程において不確定原稿であると判別された場合に第２判別工程による原稿種別の判別を行うことにより、不確定原稿をなくすことができ、判別の精度を向上させることができる。
【００２７】
本発明の画像処理プログラムは、上記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である。
【００２８】
上記の構成によれば、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。従って、原稿の種別をさらに精度良く判別することができる。
【００２９】
本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記記載の画像処理プログラムを記録している。
【００３０】
上記の構成によれば、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。
【００３１】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態について図１ないし図１８に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００３２】
図２は、本実施の形態に係る画像形成装置の要部の構成を示す。本画像形成装置は、例えば、電子写真プロセスを用いたデジタルカラー複写機であり、同図に示すように、画像処理装置１、カラー画像入力装置（画像入力手段）２、およびカラー画像出力装置３を備える構成である。画像処理装置１には、カラー画像入力装置２およびカラー画像出力装置３が接続されると共にユーザからの入力が可能な操作パネル４が接続されている。操作パネル４を介して、ユーザは例えばモード設定などを行うことができる。
【００３３】
カラー画像入力装置２は、例えば入力原稿を走査して読み取る図示しないスキャナ部により構成されており、原稿からの反射光像をＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）アナログ信号としてＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）にて読み取るものである。
【００３４】
カラー画像出力装置３は、後述する画像処理装置１にて所定の画像処理が行われた結果を出力する装置である。カラー画像出力装置３は、例えば図示しない感光体と、画像処理装置１から出力される複数色の画像信号に基づいて感光体を露光する図示しない露光部と、上記露光によって感光体表面に形成される静電潜像を複数色のトナーにより現像する図示しない現像部と、現像されたトナー像を用紙に転写する図示しない転写部とを少なくとも有しており、画像処理装置１にて処理された信号を基にしてカラー画像を用紙上に出力する。
【００３５】
画像処理装置１は、画像入力装置２にて読み取られた原稿画像を基にして所望の画像処理を行うものであり、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３（原稿種別判別手段）、入力階調補正部１４、色補正部１５、領域分離処理部１６、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、出力階調補正部１９、および階調再現処理部２０を備える。即ち、本実施の形態における画像処理装置１は、入力される画像データに基づいて原稿の種別を自動的に判別する原稿種別自動判別部１３を備えており、原稿種別自動判別部１３での原稿種別判別結果に応じた画像処理を行うものとなっている。
【００３６】
即ち、画像処理装置１では、後述する原稿種別自動判別処理された結果を基に、入力階調補正処理・色補正処理・領域分離処理・黒生成下色除去処理・空間フィルタ処理・階調再現処理（中間調生成処理）などの処理が切り換えられる。
【００３７】
Ａ／Ｄ変換部１１は、カラー画像入力装置２にて読み取ったアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。即ち、カラー画像入力装置２において、原稿からの反射光像がＲＧＢアナログ信号として図示しないＣＣＤにて読み取られると、上記ＣＣＤにより読み取られたＲＧＢアナログ信号は、Ａ／Ｄ変換部１１によりデジタル信号に変換される。
【００３８】
シェーディング補正部１２は、カラー画像入力装置２の照明系・結像系・撮像系で生じる各種歪みを取り除くためのシェーディング補正を行うものである。
【００３９】
原稿種類自動判別部１３は、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、濃度信号などカラー画像処理装置に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換すると共に、入力された原稿画像が、文字原稿、印刷写真写原稿、印画紙写真であるか、あるいはそれらを組み合わせた文字／印刷写真原稿であるかなど原稿種別の判別を行う。原稿種類自動判別部１３の構成については、後に詳述する。
【００４０】
入力階調補正部１４は、上記原稿種類自動判別部１３の判定結果を基に下地領域濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施す。
【００４１】
色補正部１５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色補正処理を行う。なお、色補正処理された画像信号は、領域分離処理部１６にて、上記原稿種類自動判別部１３の判定結果を基に画素毎に文字、網点、写真（その他）領域の何れかに分離される。この領域分離処理部１６は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、黒生成下色除去部１７、空間フィルタ処理部１８、および階調再現処理部２０へと出力する。
【００４２】
黒生成下色除去部１７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処理を行う一方、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信号を生成する下色除去処理を行うものである。そして、これらの処理（黒生成処理・下色除去処理）の結果、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００４３】
空間フィルタ処理部１８は、デジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行う。上記空間フィルタ処理では、空間周波数特性を補正することによって、出力画像のボヤケや粒状性劣化を防ぐよう処理される。
【００４４】
出力階調補正部１９は、ＣＭＹＫの濃度信号を、カラー画像出力装置３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う。
【００４５】
階調再現処理部２０は、最終的に画像を画素に分割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（中間調生成処理）を行う。
【００４６】
なお、上記領域分離処理部１６にて黒文字や場合によっては色文字として抽出された画像領域は、黒文字ある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１８において、高周波数域の空間周波数の強調量を大きくして鮮鋭度強調処理が行われる。この場合、階調再現処理部２０での中間調生成処理においては、高周波数再現に適した高解像のスクリーンでの二値化または多値化処理を選択するように構成している。
【００４７】
一方、領域分離処理部１６により網点と判別された領域に関しては、空間フィルタ処理部１８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。この場合、階調再現処理部２０では、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。
【００４８】
このように、上述した各処理が施された画像データは、一旦図示しない記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置３に入力される。なお、上記の処理はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）により行われる。
【００４９】
なお、カラー画像出力装置３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形成装置等を挙げることができるが特にこれに限定されるものではない。
【００５０】
次に、本発明の特徴点である原稿種別自動判別部１３の構成および原稿種別自動判別処理について説明する。なお、原稿種別自動判別部１３での原稿種別自動判別処理では、ＲＧＢの画像入力信号、あるいは、ＲＧＢの補色であるＣＭＹに変換された信号を用いて行われるが、以下では、信号変換部３１（図４参照）によりＣＭＹ信号に変換された信号を用いて処理を行う場合について説明する。
【００５１】
図１に示すように、原稿種別自動判別部１３は、第１原稿種別判別部（第１判別手段）３０および第２原稿種別判別部（第２判別手段）６０からなる構成である。
【００５２】
第１原稿種別判別部３０は、入力された画像データ（入力画像データ）のうち、原稿の一部に相当する画像データを抽出して特徴量を求めることにより原稿について原稿種別の判別を行う。この第１原稿種別判別部３０による判別処理を第１の原稿判別処理という。第１原稿種別判別部３０は、第１の原稿判別処理により、原稿が、文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれかである、あるいは、文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれでもない（以下、不確定原稿と称する）と判定する。ここで、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿とは、文字、網点、および印画紙写真のうち、少なくとも２種類が任意に組み合わされて存在している原稿である。
【００５３】
第２原稿種別判別部６０は、全入力画像データの特徴量を求めることにより走査された原稿について原稿種別の判別を行う。この第２原稿種別判別部６０による判別処理を第２の原稿判別処理という。
【００５４】
図３に示すように、原稿種別自動判別部１３における原稿種別自動判別処理は、まず、第１原稿種別判別部３０により第１の原稿判別処理が行われ（Ｓ１）、原稿が、文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれかであると判定された場合は（Ｓ２でＮＯ）、その判定結果を有効として（Ｓ３）原稿種別自動判別処理を終了させる。即ち、この場合は、第１の原稿判別処理の結果が、原稿種別自動判別処理の結果とされる。
【００５５】
一方、原稿が、文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれでもない、即ち不確定原稿であると判定された場合は（Ｓ２でＹＥＳ）、続いて、第２原稿種別判別部６０において第２の原稿判別処理を行う（Ｓ４）。
【００５６】
このように、原稿種別自動判別処理は、まず第１の原稿判別処理を行い、その結果、不確定原稿であると判定された場合にだけ、第２原稿種別判別部６０において第２の原稿判別処理を行う。即ち、第１の原稿判別処理において、原稿が、文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれかであると判定された場合は、そこで原稿種別自動判別処理は終了する。
【００５７】
以下、第１原稿種別判別部３０の構成および第１の原稿判別処理について、図４〜図１２を用いて説明する。
【００５８】
図４に示すように、第１原稿種別判別部３０は、信号変換部３１、判定ブロック部３２、主走査方向判定部３３…、副走査方向判定部３４…、信号別判定部３５…、画素判定部３６、および、原稿判定部３７を備えている。
【００５９】
信号変換部３１は、シェーディング補正部１２より入力されたＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換すると共に、ＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換する。
【００６０】
判定ブロック部３２は、信号変換部３１において変換された信号に対して、例えば１５×７等の、ｎ×ｍの複数画素よりなるブロックの画像データを格納する。
【００６１】
主走査方向判定部（主走査方向判定手段）３３は、判定ブロック部３２の各画像データに対して、注目画素を含む主走査方向つまりスキャナの走査方向に対して直交する方向の画像データを抽出して領域分離処理を行う。この領域分離処理において、各画素は、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される。
【００６２】
副走査方向判定部（副走査方向判定手段）３４は、注目画素を含む副走査方向つまりスキャナの走査方向と同じ方向の画像データを抽出して領域分離処理を行う。ここでも、領域分離処理において、各画素は、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される。
【００６３】
なお、主走査方向判定部３３および副走査方向判定部３４は、色ごとに設けられており、ここでは、Ｃ、Ｍ、Ｙの各色信号に対応するように設けられている。
【００６４】
信号別判定部（画素判定手段）３５は、主走査方向判定部３３の領域分離結果と、副走査方向判定部３４の領域分離結果とが同じ場合に、その画素ごとの判定結果を有効とする。あるいは、各信号別判定部３５の判定結果が、下地を含む２種類のみである場合、下地以外のもう１種類の判定結果を有効とする。上記両領域分離結果が下地以外でそれぞれ異なる場合は、判定不可能とする。なお、この信号別判定部３５における判定処理は、各色信号別に行われる。
【００６５】
画素判定部（画素判定手段）３６は、各色信号ごとの信号別判定部３５…の結果に基づき最終的な画素の判定を行う。即ち、まず各色成分において色成分画素種別を判定し、その後、各色成分画素種別の判定結果に基づき、原稿判定部３７にて原稿種別を判別する。
【００６６】
原稿判定部（画素原稿種別判別手段）３７における判定方法は特に限定されるものではない。ここで、例えば、画素判定部３６における画素ごとの判定結果を、分類された領域ごとに計数し、その領域の全画素数に対する比率を色成分原稿種別の判定に用いる例について説明する。
【００６７】
この場合、上記各領域の全画素数に対する比率を、予め設定されている閾値と比較することにより色成分原稿種別が判定される。
【００６８】
例えば、文字領域の比率と網点領域の比率とが、それぞれ閾値以上の場合は、文字／網点原稿であると判定される。
【００６９】
また、文字、網点、印画紙写真の順に検出精度が高いとすると、文字領域の比率が全画素数の３０％の場合には文字原稿、網点領域の比率が全画素数の２０％の場合には網点原稿、印画紙写真領域の比率が全画素数の１０％の場合には印画紙写真原稿であると判定する。
【００７０】
さらに、上記各領域の全画素数に対する比率が、予め設定されている閾値よりも全て小さい場合は不確定原稿であると判定する。
【００７１】
また、次に、各色成分原稿種別の判定結果に基づき、原稿種別を判別する方法の一例について説明する。
【００７２】
ここでは、各色成分原稿種別の判定結果が全色成分で全て同じものである場合には、その判定結果を有効とする。
【００７３】
また、各色成分原稿種別の判定結果が、下地を含む２種類のみである場合、下地以外のもう１種類の判定結果を有効とする。例えば、ＣとＭとの色成分原稿種別の判定結果が網点であり、Ｙの色成分原稿種別の判定結果が下地であれば、網点を有効とし、その原稿種別は網点原稿であると判別する。
【００７４】
これにより、色文字のようにすべての色成分の信号が文字としての特徴量をもっていない、即ち、同じ画素であっても色成分の信号によって濃度値が変わるものでも判定可能となる。
【００７５】
例えば、黒文字はすべての色成分の信号が同じ文字としての特徴量を持っているが、赤い文字ではＭ・Ｙ信号は文字としての特徴量を持っているが、Ｃ信号は持っていない。
【００７６】
このような場合であっても、第１原稿種別判別部３０では原稿種別の判別が可能であり、精度の良い原稿種別の判別をすることができる。
【００７７】
また、各色成分原稿種別の判定結果が全て異なる場合は、不確定原稿であると判定される。さらに、いずれかの色成分原稿種別の判定結果が不確定原稿の場合には、不確定原稿であると判定するようにしてもかまわない。
【００７８】
次に、各信号において、注目画素を含む主走査方向および副走査方向ごとの領域分離が行なわれる主走査方向判定部３３および副走査方向判定部３４の具体的な構成を、図５に基づいて説明する。即ち、主走査方向判定部３３および副走査方向判定部３４は、いずれも同じ構成を有している。ただし、主走査方向判定部３３で用いる画素は、判定ブロック部３２に格納されている注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの主走査方向のみの画素である一方、副走査方向判定部３４にて用いる画素は、注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの副走査方向のみの画素である。ここでは図５は、主走査方向判定部３３の構成を示すものとする。
【００７９】
図５に示すように、主走査方向判定部３３は、最小濃度値算出部４１、最大濃度値算出部４２、最大濃度差算出部４３、総和差分値算出部４４、下地判定部４５、印画紙判定部４６、文字判定部４７、および網点判定部４８を備えている。
【００８０】
最小濃度値算出部４１は、ｎ×ｍの判定ブロックの最小濃度値を算出する。
【００８１】
最大濃度値算出部４２は、上記判定ブロックの最大濃度値を算出する。
【００８２】
最大濃度差算出部（最大濃度差算出手段）４３は、最小濃度値算出部４１および最大濃度値算出部４２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。
【００８３】
総和差分値算出部４４は、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。
【００８４】
下地判定部４５、印画紙判定部４６、文字判定部４７、および網点判定部４８は、最大濃度差算出部４３で算出された最大濃度差および総和差分値算出部４４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。
【００８５】
また、下地判定部４５は、下地最大濃度差閾値設定部５１・下地総和差分値閾値設定部５２を、印画紙判定部４６は、印画紙最小濃度差閾値設定部５３・印画紙最大濃度差閾値設定部５４・印画紙判定閾値設定部５５を、文字判定部４７は、文字最小濃度差閾値設定部５６・文字判定閾値設定部５７を、網点判定部４８は、網点総和差分値閾値設定部５８・網点判定閾値設定部５９を有し、それぞれ対応する各閾値が設定されている。
【００８６】
ここで、文字・網点・印画紙写真・下地領域における画素濃度の分布の例を、図７〜図１０に基づいて説明する。また、それぞれの領域に対する最大濃度差と総和差分値による分布図を、図１２に基づいて説明する。なお、同図において、最大濃度差＝総和差分値以下の領域は、総和差分値が最大濃度差以下となることはなく、画素が存在しない領域を示している。
【００８７】
図７に示すように、下地領域の濃度分布は、通常、濃度変化が少ないため最大濃度差および総和差分値がともに非常に小さくなり、図１２に示す領域Ａに分布している。
【００８８】
印画紙写真領域の濃度分布は、図８に示すように、通常、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差および総和差分値はともに小さく、かつ、下地領域よりは多少大きくなるため、図１２に示す領域Ｂに分布している。
【００８９】
また、網点領域の濃度分布は、図９に示すように、最大濃度差は網点によりさまざまであるが、総和差分値が網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和差分値の割合が大きくなる。このため、図１２に示領域Ｄのような分布になる。
【００９０】
文字領域の濃度分布は、図１０に示すように、最大濃度差が大きく、それに伴い総和差分値も大きくなるが、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和差分値は小さくなる。特に、最大濃度差に対する総和差分値の割合が小さくなるため、図１２に示す領域Ｃのような分布になる。
【００９１】
ここで、本実施の形態においては、文字領域と網点領域とが重なる領域、下地領域と印画紙写真領域とが重なる領域、および、その他、いずれの領域に属するか不明な領域は、図１１に示すように、不確定領域とされ、この不確定領域に分類された画素は、不確定画素と判定される。
【００９２】
以下、主走査方向判定部３３における画素ごとの領域分離処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【００９３】
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最大濃度値を算出するとともに（Ｓ１１）、最小濃度値の算出を行う（Ｓ１２）。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（Ｓ１３）、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（Ｓ１４）。
【００９４】
次に、注目画素が、下地画素（図１１のＡ領域）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５１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５２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（Ｓ１５）。
【００９５】
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（Ｓ１５でＹｅｓ）、下地画素であると判定する（Ｓ１９）。
【００９６】
一方、Ｓ１５でＮｏの場合、さらに、注目画素が、印画紙写真画素（図１１のＢ領域）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５３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５４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５５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（Ｓ１６）。
【００９７】
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（Ｓ１６でＹｅｓ）、印画紙写真画素であると判定する（Ｓ２０）。
【００９８】
一方、Ｓ１６でＮｏの場合、さらに、注目画素が、文字画素（図１１のＣ領域）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５６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５７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（Ｓ１７）。
【００９９】
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（Ｓ１７でＹｅｓ）、文字画素であると判定する（Ｓ２１）。
【０１００】
一方、Ｓ１７でＮｏの場合、さらに、注目画素が、網点画素（図１１のＤ領域）であるか否かの判定を行う。即ち、算出された総和差分値と網点総和差分値閾値設定部５８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５９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（Ｓ１８）。
【０１０１】
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（Ｓ１８でＹｅｓ）、網点画素であると判定する（Ｓ２１）。
【０１０２】
一方、Ｓ１８でＮｏの場合、不確定画素と判定される（Ｓ２３）。
【０１０３】
また、その後、原稿判定部（画素原稿種別判別手段）３７において、このように下地・印画紙写真・文字・網点・不確定のそれぞれに判定された画素を、種類（Ａ〜Ｄおよびその他の各領域）ごとに計数し（Ｓ２４）、原稿種別の判定を行う（Ｓ２５）。
【０１０４】
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。
【０１０５】
なお、第１原稿種別判別部３０の第１の原稿判別処理において、不確定原稿であると判定される原稿には、例えば次のようなものがある。図１５に示すように、原稿の大きさに対して、文字や写真等の構成要素が小さい原稿、白紙に写真を貼り付けた原稿、夕陽や空のように階調に偏りのある原稿などがこれに該当する。ここで、図１５に示す構成要素が文字の場合の原稿についての濃度ヒストグラムを図１７に、白紙に写真を貼り付けた原稿や印刷写真原稿についての濃度ヒストグラムを図１６に、夕陽や空のように階調に偏りのある原稿についての濃度ヒストグラムを図１８に示す。
【０１０６】
第１原稿種別判別部３０の第１の原稿判別処理において、不確定であると判定された場合に第２の原稿判別処理を行う第２原稿種別判別部６０の構成について、図１３および図１４を用いて説明する。
【０１０７】
第２原稿種別判別部６０は、図１３に示すように、ヒストグラム作成部６１、下地濃度区分抽出部６２、単色系原稿判定部６３、および、カウント数判定部６４・６５を備えている。
【０１０８】
ヒストグラム作成部６１は、ＣＭＹ信号より輝度信号Ｇを求め、各画素の濃度と度数により濃度ヒストグラムを作成する。ここで、輝度信号Ｇは、Ｇ＝ａ・Ｃ＋ｂ・Ｍ＋ｃ・Ｙとする。なお、ａ＝０．３４，ｂ＝０．５８，ｃ＝０．０８である。
【０１０９】
濃度ヒストグラムとしては、２５６段階の濃度毎に各々の度数が表されるヒストグラムが作成される。本実施の形態では、２５６段階の濃度を３２分割して簡略化している。これにより、ハードウエアを大幅に簡略化することができる。
【０１１０】
濃度区分を分割する方法としては、濃度区分を均等にすることが望ましいが、濃度区分の幅が一定でないときは、濃度区分の幅による差がでないようにその平均値を取っても良い。読み取られた画素の濃度値は、どの濃度区分の濃度値であるかに応じて、該当する濃度区分のヒストグラム度数を１加算していく。即ち、ある濃度区分をａｉとし濃度区分の幅をｂｉとすると、任意の濃度区分Ｄｉにおける度数Ｈｉは、Ｈｉ＝Σｈｊ／ｂｉ（ｈｊは濃度区分Ｄｉに含まれている２５６段階の度数）として求められる。
【０１１１】
下地濃度区分抽出部６２は、濃度ヒストグラムより、最大度数を示す濃度区分を抽出し、最大度数値ＭＡＸ≧下地閾値の時、この濃度区分および隣接する濃度区分を下地とみなし、濃度ヒストグラムより除去する。この除去する濃度区分の一例については、図１６・１７に黒塗りおよび斜線で示す。構成要素が原稿に対して非常に小さい場合、下地領域を除去した残りのヒストグラムより原稿種別を判別するためである。また、下地濃度区分抽出部６２は、下地閾値格納部６６を有し、上記下地とみなす際に用いる下地閾値を予め格納している。
【０１１２】
単色系原稿判定部６３は、低度数閾値ＴＨ＿ｌｏｗ以上の濃度区分を抽出する。また、単色系原稿判定部６３は、低度数閾値格納部６７を有し、低度数閾値ＴＨ＿ｌｏｗを予め格納している。
【０１１３】
単色系原稿判定部６３は、低度数閾値ＴＨ＿ｌｏｗ以上の濃度区分数≦閾値ＴＨの時（例えば、ＴＨ＝２）、文字原稿・下地網点原稿（単色系原稿）と判定する。これは、構成要素が小さい原稿の場合、下地を除いた後のヒストグラムでは、文字部分あるいは下地網点の度数、濃度幅は非常に小さいからである（図１７参照）。
【０１１４】
また、単色系原稿判定部６３は、低度数閾値ＴＨ＿ｌｏｗ以上の濃度区分数＞閾値ＴＨの時、写真（印画紙写真・印刷写真・文字／印刷写真原稿・文字／印画紙写真原稿）原稿（多色系原稿）であると判定する。これは、写真原稿の場合、階調性を有しており、各濃度区分の度数が比較的多くなるからである（図１６参照）。
【０１１５】
カウント数判定部６４・６５は、第１原稿種別判別部３０の各画素の判別結果を用いて、原稿種別を判別する。即ち、文字・網点・印画紙写真の各領域の画素数を計数し、全画素数に対する比率を算出する。
【０１１６】
ここで、カウント数判定部６５において算出した各領域の比率を、文字領域はＣｔ、網点領域はＣｈ、印画紙写真領域はＣｐとする。また、カウント数判定部６４においては、Ｃｔ・Ｃｈを算出する。
【０１１７】
カウント数判定部６４は、予め設定された閾値ＴＨｔ・ＴＨｈを用いて、Ｃｔ／ＴＨｔおよびＣｈ／ＴＨｈを算出する。そして、Ｃｈ／ＴＨｈ＜Ｃｔ／ＴＨｔ（条件１）を充たせば、文字原稿であると判定し、条件１を充たさない場合は網点下地原稿であると判定する。
【０１１８】
カウント数判定部６５は、予め設定された閾値ＴＨｔ・ＴＨｈ・ＴＨｐを用いて、Ｃｔ／ＴＨｔ、Ｃｈ／ＴＨｈ、および、Ｃｐ／ＴＨｐを算出する。そして、Ｃｈ／ＴＨｈ＜Ｃｐ／ＴＨｐ（条件２）、Ｃｊ／ＴＨｊ×ＴＨ２＜Ｃｔ／ＴＨｔ［ｊ＝ｈ，ｐ］（条件３）を充たすか否かについて検討する。ここで、ＴＨ２は特に限定されるものではないが、例えば、ここでは０．８とする。
【０１１９】
そして、条件２・条件３［ｊ＝ｐ］とも充たす場合は文字／印画紙写真原稿、条件２を充たし条件３［ｊ＝ｐ］を充たさない場合は印画紙写真原稿、条件３［ｊ＝ｈ］を充たし条件２を充たさない場合は文字／印刷写真（網点）原稿、条件２・条件３［ｊ＝ｈ］とも充たさない場合は印刷写真原稿であると判定する。
【０１２０】
なお、閾値ＴＨｔ・ＴＨｈ・ＴＨｐは、領域毎で異なるものとする。
【０１２１】
以下、上述した第２原稿種別判別部６０の第２の原稿判別処理について、図１４に示すフローチャートを用いて説明する。
【０１２２】
まず、輝度信号Ｇを算出して（Ｓ４１）、濃度ヒストグラムを作成する（Ｓ４２）。そして、下地濃度区分を抽出し（Ｓ４３）、下地とみなせる区分があれば、その下地とみなせる濃度区分を濃度ヒストグラムより除去する（Ｓ４４）。
【０１２３】
次に、低度数閾値ＴＨ以上の濃度区分を抽出し（Ｓ４６）、低度数閾値ＴＨ＿ｌｏｗ以上の濃度区分数≦閾値ＴＨの場合（Ｓ４７でＹｅｓ）、文字原稿・下地網点原稿と判定する。この場合、第１原稿種別判別部３０の判別結果に基づいて、Ｃｔ／ＴＨｔおよびＣｈ／ＴＨｈを算出する（Ｓ５６）。そして、Ｃｈ／ＴＨｈ＜Ｃｔ／ＴＨｔ（条件１）を充たさなければ網点下地原稿（Ｓ５７・５８）、条件１を充たせば文字原稿であると判定する（Ｓ５７・５９）。
【０１２４】
一方、低度数閾値ＴＨ＿ｌｏｗ以上の濃度区分数＞閾値ＴＨの場合（Ｓ４７でＮｏ）、写真（印画紙写真・印刷写真・文字／印刷写真原稿・文字／印画紙写真原稿）原稿であると判定する。この場合、第１原稿種別判別部３０の判別結果に基づいて、Ｃｔ／ＴＨｔ、Ｃｈ／ＴＨｈ、および、Ｃｐ／ＴＨｐを算出する（Ｓ４８）。
【０１２５】
そして、Ｃｈ／ＴＨｈ＜Ｃｐ／ＴＨｐ、かつ、Ｃｐ／ＴＨｐ×ＴＨ２＜Ｃｔ／ＴＨｔの場合（Ｓ４９・５０）は文字／印画紙写真原稿（Ｓ５２）、Ｃｈ／ＴＨｈ＜Ｃｐ／ＴＨｐ、かつ、Ｃｐ／ＴＨｐ×ＴＨ２≧Ｃｔ／ＴＨｔの場合（Ｓ４９・５０）は印画紙写真原稿（Ｓ５３）、Ｃｈ／ＴＨｈ≧Ｃｐ／ＴＨｐ、かつ、Ｃｈ／ＴＨｈ×ＴＨ２＜Ｃｔ／ＴＨｔの場合（Ｓ４９・５１）は文字／印刷写真原稿（Ｓ５４）、Ｃｈ／ＴＨｈ≧Ｃｐ／ＴＨｐ、かつ、Ｃｈ／ＴＨｈ×ＴＨ２≧Ｃｔ／ＴＨｔの場合（Ｓ４９・５１）は印刷写真原稿（Ｓ５５）であると判定される。
【０１２６】
以上のように、画像処理装置１は、カラー画像入力装置２によって原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を自動的に判別する原稿種別自動判別部１３を備え、この判別結果に基づいて入力画像データに画像処理を施す。また、原稿種別自動判別部１３は、入力画像データのうち、原稿の一部に相当する画像データを抽出して特徴量を求めることにより原稿の種別を判別する第１原稿種別判別部３０と、原稿全体に相当する全入力画像データの特徴量を求めることにより原稿の種別を判別する第２原稿種別判別部６０とを備える。
【０１２７】
また、原稿種別自動判別部１３は、第１原稿種別判別部３０のみを用いて原稿の種別を判別するのか、または、第１原稿種別判別部３０と第２原稿種別判別部６０とを用いて原稿の種別を判別するのかを選択する選択手段であるＣＰＵを備える。
【０１２８】
これにより、第１原稿種別判別部３０によって、原稿全体に対して局所的な特徴量を用いて原稿種別を判別することにより、精度よく原稿の種別を判別できると共に、局所的な特徴量を用いるがために種別が判別できない原稿については、第２原稿種別判別部６０によって、原稿全体に対応する大局的な特徴量を用いて原稿の種別を判別することができる。
【０１２９】
従って、用いる特徴量が異なる両判別部を用いることにより、原稿の種別をさらに精度良く判別することができる。
【０１３０】
また、ＣＰＵ（選択手段）において、第１原稿種別判別部３０のみで判別できる場合には第１原稿種別判別部３０のみを用いるように選択できることにより、処理速度を速くすることができる。
【０１３１】
このような原稿種別自動判別部１３による原稿種別自動判別処理により、入力階調補正・色補正・黒生成下色除去処理・空間フィルタ処理・階調再現処理・領域分離処理の処理を切り換えることができる。
【０１３２】
例えば、原稿が文字原稿の場合について説明する。
【０１３３】
領域分離処理において、文字、線画として領域分離されたところを有効とし、網点、印画紙といった連続階調と判別されたところは誤分離とみなし、反映させないようにすることができる。ここで、誤分離とみなすのは、文字原稿であったとしても、原稿の種類によっては誤判別される場合があるためである。
【０１３４】
また、入力階調補正処理・階調再現処理において、領域分離処理結果に基づいて、ハイライトを多めに除去したり、コントラストを大きくするような補正曲を用いたりすることができる。
【０１３５】
あるいは、色補正処理・黒生成下色除去処理において、色文字に対しては彩度を重視した色補正処理を行い、黒文字に対しては黒生成下色除去処理では黒生成量が多めに設定することができる。
【０１３６】
また、空間フィルタ処理において、文字に対してはでエッジを強調し、平滑化処理を弱くするようにフィルタ係数を設定することができる。
【０１３７】
また、文字／印画紙写真原稿の場合について説明する。この場合、各処理において文字原稿処理と印画紙写真原稿処理の中間パラメータを用いた処理が行われる。
【０１３８】
例えば、領域分離処理において、文字、線画あるいは印画紙として領域分離されたところを有効とし、網点といった領域分離されたところは誤分離とみなし（文字・印画紙原稿であったとしても、原稿の種類によっては誤判別される場合があるため）、反映させないようにすることができる。
【０１３９】
また、入力階調補正処理・階調再現処理において、文字原稿あるいは印画紙写真原稿のどちらを重視するかに基づいて、印画紙写真原稿処理と文字原稿処理との中間のパラメータを用いてハイライトの除去やコントラストの調整を行うことができる。
【０１４０】
さらに、彩度の強弱や階調性のバランスが極端にならないような色補正処理を行ったり、黒生成下色除去処理では印画紙写真画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整を行ったりすることができる。
【０１４１】
なお、本発明は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み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。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。
【０１４２】
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み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み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０１４３】
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。
【０１４４】
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。
【０１４５】
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とすることもできるため、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。上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置に備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０１４６】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置は、以上のように、原稿種別判別手段が、入力画像データのうち、原稿の一部に相当する画像データを抽出して特徴量を求めることにより原稿の種別を判別する第１判別手段と、原稿全体に相当する全入力画像データの特徴量を求めることにより原稿の種別を判別する第２判別手段とを備える構成である。
【０１４７】
これにより、第１判別手段によって、精度よく原稿の種別を判別できると共に、局所的な特徴量を用いるがために種別が判別できない原稿については、第２判別手段によって、原稿全体に対応する大局的な特徴量を用いて原稿の種別を判別することができる。
【０１４８】
従って、用いる特徴量が異なる両判別手段を用いることにより、原稿の種別をさらに精度良く判別することができるといった効果を奏する。
【０１４９】
本発明の画像処理装置は、原稿種別判別手段が、第１判別手段のみを用いて原稿の種別を判別するのか、または、第１判別手段と第２判別手段とを用いて原稿の種別を判別するのかを選択する選択手段を備える構成である。
【０１５０】
具体的には、本発明の画像処理装置は、選択手段は、第１判別手段が、原稿が少なくとも、文字原稿、網点原稿（印刷写真原稿）、印画紙写真原稿のいずれか、あるいは、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿であると判定した場合は、第１判別手段のみを用いて原稿の種別を判別する一方、第１判別手段が、原稿が文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれでもない（不確定原稿）と判定した場合は、さらに、第２判別手段を用いて上記原稿の種別を判別する構成である。
【０１５１】
これにより、第１判別手段のみで判別できる場合には第１判別手段のみを用いるように選択できることによって、処理速度を速くすることができる。
【０１５２】
また、第１判別手段において不確定原稿であると判別された場合に第２判別手段による原稿種別の判別を行うことにより、不確定原稿をなくすことができ、判別の精度を向上させることができるといった効果を奏する。
【０１５３】
本発明の画像処理装置は、第１判別手段は、注目画素が、下地領域、文字領域、網点領域、または、印画紙写真領域のいずれの領域に属するかを画素ごとに判定する画素判定手段と、画素判定手段の判定結果に基づいて、原稿の種別を判別する画素原稿種別判別手段とを備える構成である。
【０１５４】
これにより、画素ごとに各領域のいずれかに分類し、その分類結果を用いて原稿種別を判別することで、より細かい原稿種別の判別を可能にすることができるといった効果を奏する。
【０１５５】
本発明の画像処理装置は、第２判別手段が、全入力画像データに基づいて、各画素の濃度とその度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、濃度ヒストグラムと、画素判定手段による画素ごとの判定結果とに基づいて、原稿の種別を判別する総合原稿種別判別手段を備える構成である。
【０１５６】
これにより、大局的な特徴量を用いた濃度ヒストグラムを作成し、これに基づいて原稿種別を判別することとなり、簡単に、いずれかの原稿種別に判別することができる。
【０１５７】
また、第１判別手段による判別の後、ヒストグラムを作成するだけで、より制度の良い判別を可能とすることができるといった効果を奏する。
【０１５８】
本発明の画像形成装置は、上記記載の画像処理装置を備える構成である。これにより、原稿種別の判別が精度良く行われ、しかも、原稿種別に応じた適切な画像処理が行われる画像処理装置を備えた画像形成装置（複写機やインクジェットプリンタなど）を提供することができるといった効果を奏する。
【０１５９】
本発明の画像処理方法は、原稿種別判別処理が、入力画像データのうち、原稿の一部に相当する画像データを抽出して特徴量を求めることにより原稿の種別を判別する第１判別工程と、原稿全体に相当する全入力画像データの特徴量を求めることにより原稿の種別を判別する第２判別工程とを備える構成である。
【０１６０】
上記の方法によれば、用いる特徴量が異なる両判別工程を用いることにより、原稿の種別をさらに精度良く判別することができるといった効果を奏する。
【０１６１】
本発明の画像処理方法は、第２判別工程が、第１判別工程において、原稿が文字原稿、網点原稿、印画紙写真原稿、あるいは、文字・網点・印画紙写真が混在した原稿のいずれでもない（不確定原稿）と判定された場合にのみ行われる構成である。
【０１６２】
これにより、不確定原稿をなくすことができ、判別の精度を向上させることができるといった効果を奏する。
【０１６３】
本発明の画像処理プログラムは、上記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構成である。
【０１６４】
これにより、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。従って、原稿の種別をさらに精度良く判別することができるといった効果を奏する。
【０１６５】
本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記記載の画像処理プログラムを記録している構成である。
【０１６６】
これにより、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といった効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態に係る画像処理装置の実施の一形態を示すものであり。原稿種別自動判別部の要部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た画像形成装置の全体構成を示すブロック図である。
【図３】原稿種別自動判別部の第１原稿種別判別部および第２原稿種別判別部による原稿種別自動判別処理を示すフローチャートである。
【図４】第１原稿種別判別部の構成を示すブロック図である。
【図５】第１原稿種別判別部における主走査方向判定部の構成を示すブロック図である。
【図６】主走査方向判定部における画素ごとの領域分離処理を含む第１の原稿判別処理を示すフローチャートである。
【図７】下地領域の濃度分布を示す図である。
【図８】印画紙写真領域の濃度分布を示す図である。
【図９】網点領域の濃度分布を示す図である。
【図１０】文字領域の濃度分布を示す図である。
【図１１】下地・印画紙写真・網点・文字領域と、各閾値との関係を示す図である。
【図１２】下地・印画紙写真・網点・文字領域における最大濃度差と総和差分値とに対する分布を示す図である。
【図１３】第２原稿種別判別部の構成を示すブロック図である。
【図１４】第２原稿種別判別部の第２の原稿判別処理を示すフローチャートである。
【図１５】原稿の大きさに対して、文字や写真等の構成要素が小さい原稿を示す図である。
【図１６】図１５に示す構成要素が印画紙写真（白紙に写真を貼り付けた原稿）や印刷写真である場合の濃度ヒストグラムを示す図である。
【図１７】図１５に示す構成要素が文字の場合の濃度ヒストグラムを示す図である。
【図１８】階調に偏りのある原稿についての濃度ヒストグラムを示す図である。
【符号の説明】
１    画像処理装置
２    カラー画像入力装置
３    カラー画像出力装置
１３    原稿種別自動判別部（原稿種別判別手段）
３０    第１原稿種別判別部（第１判別手段）
３１    信号変換部
３２    判定ブロック部
３３    主走査方向判定部
３４    副走査方向判定部
３５    信号別判定部（画素判定手段）
３６    画素判定部（画素判定手段）
３７    原稿判定部（画素原稿種別判別手段）
４１    最小濃度値算出部
４２    最大濃度値算出部
４３    最大濃度差算出部
４４    総和差分値算出部
４５    下地判定部
４６    印画紙判定部
４７    文字判定部
４８    網点判定部
６０    第２原稿種別判別部（第２判別手段）
６１    ヒストグラム作成部（ヒストグラム作成手段）
６２    下地濃度区分抽出部
６３    単色系原稿判定部（総合原稿種別判別手段）
６４、６５    カウント数判定部（総合原稿種別判別手段）
【図１】
2004297212.tif 000003
【図２】
2004297212.tif 000004
【図３】
2004297212.tif 000005
【図４】
2004297212.tif 000006
【図５】
2004297212.tif 000007
【図６】
2004297212.tif 000008
【図７】
2004297212.tif 000009
【図８】
2004297212.tif 000010
【図９】
2004297212.tif 000011
【図１０】
2004297212.tif 000012
【図１１】
2004297212.tif 000013
【図１２】
2004297212.tif 000014
【図１３】
2004297212.tif 000015
【図１４】
2004297212.tif 000016
【図１５】
2004297212.tif 000017
【図１６】
2004297212.tif 000018
【図１７】
2004297212.tif 000019
【図１８】
2004297212.tif 000020