(57)【要約】【課題】色地上の黒文字を検出して、色地上における黒文字の再現性の向上を図る画像処理装置を提供する。【解決手段】印刷時の写真部の墨入れ処理は１００％ＵＣＲでなく、色地（網点）上黒文字は１００％ＵＣＲであることに注目して、黒文字と写真部の黒を分離する。また、黒文字（色地上黒文字）と写真部の黒を分離するために、有彩画素と無彩画素により分離を行う。【選択図】　　　　図１
2004112355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イエロー、マゼンダ、シアン、ブラックの４色で色再現をする画像処理装置において、
画像データの有彩画素の数と無彩画素の数を数えて、有彩画素を判定する色画素判定手段と、
画像データの無彩画素の数と有彩画素の数を数えて、無彩画素を判定する黒画素判定手段と、
前記色画素判定手段の結果と前記黒画素判定手段の結果の境界領域を検出する色地上文字検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記色地上文字検出手段によって検出した領域について、他の領域よりＵＣＲ量を多く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】
前記色画素判定手段は、周辺画素の状態により、少なくとも２種以上の抽出条件を備える画像処理を行うことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記周辺画素の状態は、白画素の数であり、検出条件の切り換えは周辺画素の白地の数によって切り換えることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記黒画素判定手段は、周辺画素の状態により、少なくとも２種以上の抽出条件を備える画像処理を行うことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記周辺画素の状態は、有彩画素および黒画素を合わせた非白画素の数であり、検出条件の切り換えは周辺画素の非白地の数によって切り換えることを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記色地上文字検出手段は、前記色画素判定手段の結果を膨張した結果と、前記黒画素判定手段の結果を膨張した結果の２つの膨張した結果の論理積であることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記有彩画素は、画像データを色相データのイエロー、マゼンダ、シアンのそれぞれプレーンに展開して、３プレーン中の最大値と最小値の差を有彩画素とする画像処理を行うことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記無彩画素は、画像データを色相データのイエロー、マゼンダ、シアンのそれぞれプレーンに展開して、３プレーン中の最小値を無彩画素とすることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記非白画素は、画像データを色相データのイエロー、マゼンダ、シアンのそれぞれプレーンに展開して、３プレーン中の最大値を非白画素とすることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項１１】
原稿画像を色分解して読み取り、画像データを生成して画像データ受領手段に送信するカラー画像データ読取手段をさらに有することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記画像データを用紙上にカラー画像形成するカラー画像形成手段をさらに有することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
原稿画像を色分解して読み取り、画像データを生成して前記画像データ受領手段に送信するカラー画像データ読取手段と、
前記画像データを用紙上にカラー画像を形成するカラー画像形成手段とをさらに有することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
外部装置からのプリント指示を受信するプリント指示受信手段をさらに有し、前記画像データ受領手段は、外部装置から前記画像データを受領し、前記カラー画像形成手段は、前記プリント指示受信手段によって受信したプリント指示に基づいて、カラー画像形成を実行することを特徴とする請求項１２または１３記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記文字検出手段により得られた領域のイエロー、マゼンダ、シアンのデータを補正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１６】
前記データの補正において、注目画素を含む周辺画素の濃度の最大値であることを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、詳細には画像データの属性を判定して適切な画像処理を行う画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像処理装置は、周辺画素データの濃度変化量を参照して色地上（黒）文字を検出するものがある。また、白地上の有彩画素や無彩画素に限定することを条件として、有彩色や無彩色を判定するものがある。さらに、版ずれを起こした時に色と色の境界のデータを重ね合わせて、ずれても目立たないようにしているものがあった。
【０００３】
また、本発明に類似する従来技術例としては、周辺データを参照して画質補正のフィルタやγを変更するものがある（例えば、特許文献１、２参照）。また、色画素および黒画素の数を数えて、有再画素や無彩画素の判定を行っているものもある（例えば、特許文献３、４参照）。また、イエロー、マゼンダ、シアンプレーン毎に数を数えて有彩画素や無彩画素の判定を行っているものもある（例えば、特許文献５、６参照）。また、オフセット印刷で、４色重ね合わせて印刷すると色版ごとにずれてしまうので、これを解消するために色と色との境界のデータを重ね合わせて、ずれても目立たないようにしているものもある（例えば、特許文献７参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平０７−１１１６０２号公報
【特許文献２】
特開平０７−１１１６０１号公報
【特許文献３】
特開平０６−３１１３７６号公報
【特許文献４】
登録特許３０４８１５８号公報
【特許文献５】
特開２０００−１２５１３９号公報
【特許文献６】
特開平２０００−１２５１４０号公報
【特許文献７】
特開平０１−１８１２７９号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術では周辺画素データを参照して色地上（黒）文字を検出するものがあるが、周辺データの濃度変化量を見ているために、網点と文字を精度よく検出することは不可能であった。また、有彩色や無彩色を判定するものはあるが、前提条件は白地上の有彩画素や無彩画素に限定していた。さらに、版ずれを起こした時に色と色の境界のデータを重ね合わせて、ずれても目立たないようにしているが、自動検出するものではなかった。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、印刷時の写真部の墨入れ処理において、１００％ＵＣＲでなく、色地（網点）上黒文字は１００％ＵＣＲであることに注目して、黒文字と写真部の黒を分離させ、また黒文字（色地上黒文字）と写真部の黒を分離するために、有彩画素と無彩画素により分離を行う画像処理装置である。
【０００７】
よって、本発明は色地上の黒文字を検出して、色地上における黒文字の再現性の向上を図る画像処理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】
かかる目的を達成するために、請求項１記載の画像処理装置は、イエロー、マゼンダ、シアン、ブラックの４色で色再現をし、色地上の黒文字を検出するために、画像データの有彩画素の数と無彩画素の数を数えて有彩画素を判定する色画素判定手段と、画像データの無彩画素の数と有彩画素の数を数えて無彩画素を判定する黒画素判定手段とを有し、色画素判定手段の色画素と黒画素による色画素検出結果および黒画素判定手段の黒画素と有彩画素による黒画素検出結果の両方の結果によって境界を検出し、色地上黒文字を検出する色地上文字検出手段とを有することを特徴としている。
【０００９】
請求項２記載の画像処理装置は、請求項１記載の画像処理装置において、色地上文字検出手段によって検出した領域について、他の領域よりＵＣＲ量を多くするフルブラック処理（１００％ＵＣＲ）を行うことを特徴としている。
【００１０】
請求項３記載の画像処理装置は、請求項１または２記載の画像処理装置において、色画素判定手段が、周辺の有彩画素の検出状態により、少なくとも２種以上の複数の抽出条件を備え、検出精度の向上を図る画像処理を行うことを特徴としている。
【００１１】
請求項４記載の画像処理装置は、請求項３記載の画像処理装置において、検出条件の切り換えは、周辺画素の白地の数で切り換えることを特徴としている。
【００１２】
請求項５記載の画像処理装置は、請求項１または２記載の画像処理装置において、無彩画素検出手段が、周辺の無彩画素の検出状態により、少なくとも２種以上の複数の抽出条件を備え、検出精度の向上を図る画像処理を行うことを特徴としている。
【００１３】
請求項６記載の画像処理装置は、請求項５記載の画像処理装置において、検出条件の切り換えは、周辺画素の非白地の数で切り換えることを特徴としている。
【００１４】
請求項７記載の画像処理装置は、請求項１または２記載の画像処理装置において、色地上文字検出手段は、色画素判定手段の検出結果を膨張した結果と、黒画素判定手段の検出結果を膨張した結果の２つの膨張した結果の論理積であることを特徴としている。
【００１５】
請求項８記載の画像処理装置は、請求項１または２記載の画像処理装置において、有彩画素を検出する際に、画像データを色相データのイエロー、マゼンダ、シアンのそれぞれのプレーンに展開して数を数え、３プレーン中の最大値と最小値の差を有彩画素とし、その有彩画素を検出することによりＲＧＢの読み取り位置ずれを補正することが可能となる画像処理を行うことを特徴としている。
【００１６】
請求項９記載の画像処理装置は、請求項１または２記載の画像処理装置において、無彩画素を検出する際に、画像データを色相データのイエロー、マゼンダ、シアンのそれぞれプレーンに展開して数を数え、３プレーン中の最小値を無彩画素とし、その無彩画素を検出することによりＲＧＢの読み取り位置ずれを補正することが可能となる画像処理を行うことを特徴としている。
【００１７】
請求項１０記載の画像処理装置は、請求項６記載の画像処理装置において、無彩画素を検出する際に、画像データを色相データのイエロー、マゼンダ、シアンのそれぞれプレーンに展開して数を数え、３プレーン中の最大値を非白画素とし非白画素を検出することにより、ＲＧＢの読み取り位置ずれを補正することが可能となる画像処理を行うことを特徴としている。
【００１８】
請求項１１記載の画像処理装置は、請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置において、原稿画像を色分解して読み取り、画像データを生成して画像データ受領手段に送信するカラー画像データ読取手段をさらに有することを特徴としている。
【００１９】
請求項１２の画像処理装置は、請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置において、画像データを用紙上にカラー画像形成するカラー画像形成手段をさらに有することを特徴としている。
【００２０】
請求項１３の画像処理装置は、請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置において、原稿画像を色分解して読み取り、画像データを生成して画像データ受領手段に送信するカラー画像データ読取手段と、画像データを用紙上にカラー画像を形成するカラー画像形成手段とをさらに有することを特徴としている。
【００２１】
請求項１４の画像処理装置は、請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置において、外部装置からのプリント指示を受信するプリント指示受信手段をさらに備え、前記画像データ受領手段は前記外部装置から前記画像データを受領し、前記カラー画像形成手段は前記プリント指示受信手段によって受信したプリント指示に基づいて、前記カラー画像形成手段によるカラー画像形成を実行することを特徴としている。
【００２２】
請求項１５記載の画像処理装置は、請求項１記載の画像処理装置において、前記色文字検出手段により検出された領域におけるブラックを除くイエロー、マゼンダ、シアンのデータに対して補正処理を行うことを特徴としている。
【００２３】
請求項１６記載の画像処理装置は、請求項１５記載の画像処理装置において、イエロー、マゼンダ、シアンのデータの補正が注目画素を含む周辺画素の濃度の最大値に置き換えることを特徴としている。
【００２４】
【発明の実施の形態】
本発明の画像処理装置について、添付図面を参照しながら詳細に説明する。以下、本発明の好適な実施の形態について、図１ないし図３８を参照にして詳細に説明する。
【００２５】
図２は、本実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示した図である。図２では、画像処理装置の一例としてデジタルフルカラー複写機（以下、単にカラー複写機という）が示されている。カラー画像読み取り装置（以下、スキャナという）２００は、コンタクトガラス２０２上の原稿１８０の画像を照明ランプ２０５、ミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃなど、およびレンズ２０６を介してカラーセンサ２０７に結像して、原稿のカラー画像情報を、例えば、ブルー（以下、Ｂという）、グリーン（以下、Ｇという）およびレッド（以下、Ｒという）の色分解光ごとに読み取り、電気的な画像信号に変換する。カラーセンサ２０７は本実施例では３ラインＣＣＤ（光電変換素子）センサで構成されており、Ｂ、Ｇ、Ｒの画像を色ごとに読み取りする。スキャナ２００で得たＢ、Ｇ、Ｒの色分解画像信号強度レベルを基にして、図示省略された画像処理ユニットにて色変換処理を行い、ブラック（以下、Ｂｋという）、シアン（以下、Ｃという）、マゼンダ（以下、Ｍという）およびイエロー（以下、Ｙという）の記録色情報を含むカラー画像データを得る。
【００２６】
このカラー画像データを用い、次に述べるカラー画像記録装置（以下、カラープリンタという）４００によって、Ｂｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙの画像を中間転写ベルト上に重ねて形成し、そして転写紙に転写する。スキャナ２００は、カラープリンタ４００の動作とタイミングをとったスキャナスタート信号を受けて、照明ランプ２０５やミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃなどからなる照明・ミラー光学系が左矢印方向へ原稿走査し、１回走査ごとに１色の画像データを得る。そしてその都度、カラープリンタ４００で順次顕像化しつつ、これらを中間転写ベルト上に重ね合わせて、４色のフルカラー画像を形成する。
【００２７】
カラープリンタ４００の露光手段としての書き込み光学ユニット４０１は、スキャナ２００からのカラー画像データを光信号に変換して、原稿画像に対応した光書き込みを行い、感光体ドラム４１４に静電潜像を形成する。書き込み光学ユニット４０１は、レーザ発光器４４１、レーザ発光器４４１を発光駆動する発光駆動制御部（図示省略）、ポリゴンミラー４４３、ポリゴンミラー４４３を回転駆動する回転用モータ４４４ｆθ、レンズ４４２、反射ミラー４４６などで構成されている。感光体ドラム４１４は、図中矢印で示すように反時計廻りの向きに回転するが、その周りには、感光体クリーニングユニット４２１、除電ランプ４１４Ｍ、帯電器４１９、感光体ドラム４１４上の潜像電位を検知する電位センサ４１４Ｄ、リボルバ現像装置４２０の選択された現像器、現像濃度パターン検知器４１４Ｐ、中間転写ベルト４１５などが配置されている。
【００２８】
リボルバ現像装置４２０は、Ｂｋ現像器４２０Ｋ、Ｃ現像器４２０Ｃ、Ｍ現像器４２０Ｍ、Ｙ現像器４２０Ｙと、各現像器を図中矢印で示すように反時計回りの向きに回転させるリボルバ回転駆動部（図示省略）などからなる。これら各現像器は、静電潜像を顕像化するために、現像剤の穂を感光体ドラム４１４の表面に接触させて回転する現像スリーブ４２０ＫＳ、４２０ＣＳ、４２０ＭＳ、４２０ＹＳと、現像剤を組み上げ・撹拌するために回転する現像パドルなどで構成されている。待機状態では、リボルバ現像装置４２０はＢｋ現像器４２０Ｋで現像を行う位置にセットされており、コピー動作が開始されると、スキャナ２００で所定のタイミングからＢｋ画像データの読み取りがスタートし、この画像データに基づき、レーザ光による光書き込み・潜像形成が始まる。以下、Ｂｋ画像データによる静電潜像をＢｋ潜像という。Ｃ、Ｍ、Ｙの各画像データについても同様に、Ｃ潜像、Ｍ潜像、Ｙ潜像という。このＢｋ潜像の先端部から現像可能とすべく、Ｂｋ現像器４２０Ｋの現像位置に潜像先端部が到達する前に、現像スリーブ４２０ＫＳを回転開始して、Ｂｋ潜像をＢｋトナーで現像する。そして以後、Ｂｋ潜像領域の現像動作を続けるが、潜像後端部がＢｋ潜像位置を通過した時点で速やかに、Ｂｋ現像器４２０Ｋによる現像位置から次の色の現像器による現像位置まで、リボルバ現像装置４２０を駆動して回動させる。この回動動作は、少なくとも次のカラー画像データによる潜像先端部が到達する前に完了させる。
【００２９】
像の形成サイクルが開始されると、感光体ドラム４１４は矢印で示すように反時計回りの向きに回動し、中間転写ベルト４１５は図示しない駆動モータにより時計回りの向きに回動する。中間転写ベルト４１５の回動に伴って、Ｂｋトナー像形成、Ｃトナー像形成、Ｍトナー像形成およびＹトナー像形成が順次行われ、最終的に、Ｂｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順に中間転写ベルト４１５上に重ねてトナー像が形成される。
【００３０】
Ｂｋ像の形成は以下のようにして行われる。すなわち、帯電器４１９がコロナ放電によって、感光体ドラム４１４を負電荷で約−７００Ｖに一様に帯電する。続いて、レーザ発光器４４１はＢｋ信号に基づいてラスタ露光を行う。このようにラスタ像が露光されたとき、当初、一様に荷電された感光体ドラム４１４の露光された部分については、露光光量に比例する電荷が消失し、静電潜像が形成される。リボルバ現像装置４２０内のトナーは、フェライトキャリアとの撹拌によって負極性に帯電され、また、リボルバ現像装置４２０のＢｋの現像スリーブ４２０ＫＳは、感光体ドラム４１４の金属基体層に対して図示しない電源回路によって、負の直流電位と交流とが重畳された電位にバイアスされている。この結果感光体ドラム４１４の電荷が残っている部分にはトナーが付着せず、電荷のない部分、つまり、露光された部分にはＢｋトナーが吸着され、潜像と相似なＢｋ可視像が形成される。
【００３１】
中間転写ベルト４１５は駆動ローラ４１５Ｄ、転写対向ローラ４１５Ｔ、クリーニング対向ローラ４１５Ｃおよび従動ローラ群に張架されており、図示しない駆動モータにより回動駆動される。感光体ドラム４１４上に形成したＢｋトナー像は、感光体ドラム４１４と接触状態で等速駆動している中間転写ベルト４１５の表面に、ベルト転写コロナ放電器（以下、ベルト転写部という）４１６によって転写される。以下、感光体ドラム４１４から中間転写ベルト４１５へのトナー像転写を、ベルト転写と称する。感光体ドラム４１４上の若干の未転写残留トナーは、感光体ドラム４１４の再使用に備えて感光体クリーニングユニット４２１で清掃される。ここで回収されたトナーは、回収パイプを経由して、図示しない排トナータンクに蓄えられる。
【００３２】
なお、中間転写ベルト４１５には、感光体ドラム４１４に順次形成するＢｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙのトナー像を、同一面に順次、位置合わせして、４色重ねのベルト転写画像を形成し、その後、転写紙にコロナ放電転写器にて一括転写を行う。ところで、感光体ドラム４１４側ではＢｋ画像の形成工程の次にＣ画像の形成工程に進むが、所定のタイミングから、スキャナ２００によるＣ画像データの読み取りが始まり、その画像データによるレーザ光書き込みで、Ｃ潜像の形成を行う。Ｃ現像器４２０Ｃは、その現像位置に対して、先のＢｋ潜像後端部が通過した後でかつ、Ｃ潜像先端部が到達する前にリボルバ現像装置４２０の回転動作を行い、Ｃ潜像をＣトナーで現像する。以降、Ｃ潜像領域の現像を続けるが潜像後端部が通過した時点で、先のＢｋ現像器の場合と同様にリボルバ現像装置４２０を駆動して、Ｃ現像器４２０Ｃを送り出し、次のＭ現像器４２０Ｍを現像位置に位置させる。この動作もやはり、次のＭ潜像先端部が現像部に到達する前に行う。なおＭおよびＹの各像の形成工程については、それぞれの画像データの読み取り、潜像形成、現像の動作が上述のＢｋ像やＣ像の工程に準ずるので説明は省略する。
【００３３】
ベルトクリーニング装置４１５Ｕは、入口シール、ゴムブレード、排出コイルおよび、これら入口シールやゴムブレードの接離機構により構成される。１色目のＢｋ画像をベルト転写した後の２、３、４色目の画像をベルト転写している間は、ブレード接離機構によって、中間転写ベルト面から入口シール、ゴムブレードなどは離間させておく。
【００３４】
紙転写コロナ放電器（以下、紙転写器という）４１７は、中間転写ベルト４１５上の重ねトナー像を転写紙に転写するべく、コロナ放電方式にて、ＡＣ＋ＤＣまたはＤＣ成分を転写紙および中間転写ベルト４１５に印加するものである。
【００３５】
給紙バンク内の転写紙カセット４８２には、各種サイズの転写紙が収納されており、指定されたサイズの用紙を収納しているカセットから、給紙コロ４８３によってレジストローラ対４１８Ｒ方向に給紙・搬送される。なお、符号４１２Ｂ２は、ＯＨＰ用紙や厚紙などを手差しするための給紙トレイを示している。像形成が開始される時期に、転写紙は前述のいずれかの転写紙カセット４８２から給送され、レジストローラ対４１８Ｒのニップ部にて待機している。そして、紙転写器４１７に中間転写ベルト４１５上のトナー像の先端がさしかかる時に、ちょうど転写紙先端がこの像の先端に一致するようにレジストローラ対４１８Ｒが駆動され、紙と像との合わせが行われる。このようにして、転写紙が中間転写ベルト上の色重ね像と重ねられて、正電位につながれた紙転写器４１７の上を通過する。このとき、コロナ放電電流で転写紙が正電荷で荷電され、トナー画像の殆どが転写紙上に転写される。
【００３６】
続いて、紙転写器４１７の左側に配置した図示しない除電ブラシによる分離除電器を通過するときに、転写紙は除電され、中間転写ベルト４１５から剥離されて紙搬送ベルト４２２に移る。中間転写ベルト４１５の面から４色重ねトナー像を一括転写された転写紙は、紙搬送ベルト４２２で定着器４２３に搬送され、所定温度にコントロールされた定着ローラ４２３Ａと加圧ローラ４２３Ｂのニップ部でトナー像を溶融定着され、排出ロール対４２４で本体外に送り出され、図示省略のコピートレイに表向きにスタックされる。
【００３７】
なお、ベルト転写後の感光体ドラム４１４は、ブラシローラ、ゴムブレードなどからなる感光体クリーニングユニット４２１で表面をクリーニングされ、また除電ランプ４１４Ｍで均一に除電される。また、転写紙にトナー像を転写した後の中間転写ベルト４１５は、再び、ベルトクリーニング装置４１５Ｕのブレード接離機構でブレードを押圧して表面をクリーニングする。リピートコピーの場合には、スキャナの動作および感光体への画像形成は、１枚目の４色目画像工程に引き続き、所定のタイミングで２枚目の１色目画像工程に進む。中間転写ベルト４１５の方は、１枚目の４色重ね画像の転写紙への一括転写工程に引き続き、表面がベルトクリーニング装置４１５Ｕでクリーニングされた領域に、２枚目のＢｋトナー像がベルト転写されるようにする。その後は１枚目と同様動作になる。
【００３８】
図２に示すカラー複写機は、パ−ソナルコンピュ−タなどのホスト装置から、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）またはパラレルＩ／Ｆ（インターフェース）を通じてプリントデ−タが与えられると、それをカラープリンタ４００でプリントアウト（画像出力）でき、しかもスキャナ２００で読み取った画像データを遠隔のファクシミリに送信し、受信する画像データもプリントアウトできる複合機能つきのカラー複写機である。このカラー複写機は、構内交換器ＰＢＸを介して公衆電話網に接続され、公衆電話網を介して、ファクシミリ交信やサ−ビスセンタの管理サ−バと交信することができる。
【００３９】
図３は、図２に示すカラー複写機の電気システムについての概略構成を示したブロック図である。図２では、メインコントローラ１０を中心に、カラー複写機の制御装置が図示されている。
【００４０】
メインコントローラ１０は、カラー複写機全体を制御する。メインコントローラ１０には、オペレータに対する表示と、オペレータからの機能設定入力制御を行う操作／表示ボードＯＰＢ、エディタ１５、スキャナ２００およびオプションのＡＤＦ（Ａｕｔｏ　Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｆｅｅｄｅｒ）の制御、原稿画像を画像メモリに書き込む制御、および、画像メモリからの作像を行う制御などを行うスキャナコントローラ１２、プリンタコントローラ１６、画像処理ユニット（以下、ＩＰＵという）３００、ならびにカラープリンタ４００内にあって荷電、露光、現像、給紙、転写、定着ならびに転写紙搬送を行う作像エンジンの制御を行うエンジンコントローラ１３などの分散制御装置が接続されている。各分散制御装置とメインコントローラ１０は、必要に応じて機械の状態、動作指令のやりとりを行っている。また、紙搬送などに必要なメインモータ、各種クラッチもメインコントロ−ラ１０内の図示しないドライバに接続されている。
【００４１】
カラープリンタ４００には、給紙トレイからの給紙をはじめとして、感光体ドラム４１４の荷電、レーザ書込みユニットによる画像露光、現像、転写、定着および排紙を行う機構要素を駆動する電気回路および制御回路、ならびに各種センサ等がある。
【００４２】
プリンタコントローラ１６は、パソコンなどの外部装置からの画像およびプリント指示するコマンドを解析し、画像データとして、印刷できる状態にビットマップ展開し、メインコントローラ１０を介して、カラープリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。画像およびコマンドをＬＡＮおよびパラレルＩ／Ｆを通じて受信し動作するために、ＬＡＮコントロール１９とパラレルＩ／Ｆコントロール１８がある。
【００４３】
ＦＡＸコントローラ１７は、ファクシミリ送信指示があるときには、メインコントローラ１０を介してスキャナ２００およびＩＰＵ３００を駆動して原稿の画像を読み取り、画像データを通信コントロール２０および構内交換機ＰＢＸを介して、ファクシミリ通信回線に送出する。通信回線からファクシミリの呼びを受け画像データを受信すると、メインコントローラ１０を介して、カラープリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。
【００４４】
図４は画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００の構成を示したブロック図である。スキャナ２００が発生するＲ、Ｇ、Ｂ画像データは、インターフェース３５１を介してＩＰＵ３００に与えられる。なお、ＢまたはＲ単色の記録をＢＲユニット３５５が指示する時には、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データの選択と集成が行われるが、このモードの画像記録処理についての説明は省略する。ＩＰＵ３００に与えられたＲ、Ｇ、Ｂ画像データは、ＲＧＢγ補正３１０で、反射率データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）から濃度データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）に変換される。
【００４５】
原稿認識３２０は、この濃度Ｒ、Ｇ、Ｂデータに基づいて、それらのデータが宛てられる画像領域が文字エッジ領域（文字や線画のエッジ領域）、網点領域、低線数網点領域、絵柄領域（写真や絵の領域＆文字領域でない領域＆網点領域でない）、色地上黒文字のいずれかの領域であるかを判定し、Ｃ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号を、ＲＧＢフィルタ３３０およびインターフェース３５３を介してメインコントローラ１０に与える。ここで、Ｃ／Ｐ信号は、２ビット信号であり、「３」が低線数網点領域を、「２」が網点領域を、「１」が文字エッジ領域を、「０」が絵柄領域を示すものとする。また、Ｂ／Ｃ信号は１ビット信号であり、「Ｈ」（＝１）が無彩領域を、「Ｌ」（＝０）が有彩領域を示すものとする。さらに、ｂｋ２信号は１ビット信号であり、色地上の黒文字信号で１が色地上区黒文字領域である。
【００４６】
図４の原稿認識３２０は、図３１のように文字写真判定部と色地上黒文字判定部の２種からなる。図１は、文字写真判定部の機能構成を示したブロック図である。文字写真判定部は、文字エッジ検出、絵柄検出および有彩／無彩検出を行って、文字エッジ領域あるいは絵柄領域を表すＣ／Ｐ信号、および有彩領域／無彩領域を表すＢ／Ｃ信号を発生する。
【００４７】
原稿認識３２０は大別すると、フィルタ３２１、エッジ抽出３２２、白領域抽出３２３、網点抽出３２４、色判定３２５および総合判定３２６からなる。なおここでは、スキャナ２００の読み取り密度が６００ｄｐｉ程度の場合を例として説明する。
【００４８】
フィルタ３２１は、主に文字のエッジ抽出のために、スキャナ２００が発生するＧ画像データを補正する。ここで、スキャナ２００で読み取ったデータはレンズなどの性能でぼけているので、エッジ強調フィルタをかける。ただ、ここでは単純に原稿上の像エッジを強調し、複写機に広く普及している、階調表現のための万線パターンを強調しない必要がある。万線パターンを強調してしまうと、絵柄（万線パターンによる階調表現領域）をエッジとして抽出し、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるので、強調しないようにする必要がある。また、６００ｄｐｉで読み取った６００ｄｐｉまたは４００ｄｐｉの万線パターンを示す図５のように、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢは、繰返し周期が異なるので、同一のフィルタ係数で強調しないようにするのは難しい。そのため、後段の特徴量検出（エッジ抽出、白領域抽出）に応じて２つの係数の演算結果における最大値または最小値のどちらかを使用する。なお、図５において、主走査方向ｘの白１ブロック幅と、それに接する黒１ブロック幅との和が、万線ピッチ（定幅：所定数の画素）すなわち万線周期であり、低濃度中間調の時には白ブロック幅が広がり、黒ブロック幅が狭くなる。高濃度中間調になるにつれて、白ブロック幅が狭くなり、黒ブロック幅が広がる。
【００４９】
本実施の形態では、フィルタ３２１の画素マトリクスを、主走査方向ｘの画素数７×副走査方向ｙ（スキャナ２００の機械的な原稿走査方向）の画素数５として、図４のフィルタ３２１のブロックに示すように、各画素宛てに各重み付け係数ａ１〜ａ７、ｂ１〜ｂ７、ｃ１〜ｃ７、ｄ１〜ｄ７、ｅ１〜ｅ７を宛てた２組の係数グループ（係数マトリクス）Ａ、Ｂがある。
【００５０】
図６は、係数グループの一例を示した図である。図６に示す係数グループＡは図５に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの強調を抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。一方、図６に示す係数グループＢは、図５の４００ｄｐｉの万線パターンＢの強調を抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。
【００５１】
なお、図６に示す各係数グループＡ、Ｂは、横方向が主走査方向ｘの並び、縦方向が副走査方向ｙの並びとなっている。係数グループＡ、Ｂのグループ内第１行の係数が、図１のフィルタ３２１に示すブロックの係数マトリクスの第１行における係数ａ１〜ａ７であり、係数グループＡ、Ｂの第３行中央の「２０」が、フィルタ３２１のブロックにおける係数マトリクスの第３行ｃ１〜ｃ７の中央にある画素の係数、すなわち注目画素の係数ｃ４である。係数マトリクスの各係数に、それに宛てられる画素の画像データが表す値を乗算した積（総計７×５＝３５個）の総和（積和値）が、注目画素（ｃ４が宛てられた画素）をフィルタ３２１で処理した画像データ値として、エッジ抽出３２２および白領域抽出３２３に与えられる。ここで注目画素とは現在処理対象の画素であり、それが順次にｘ方向に、そしてｙ方向に位置が異なるものに更新される。
【００５２】
係数グループＡは、図５に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布し、それらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、エッジ強調のために、注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＡの領域の黒／白間エッジである時には、それに宛てて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＡではない文字エッジである時に比べてかなり低い値になる。　一方、係数グループＢは、図５に示す４００ｄｐｉの万線パターンＢの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布し、それらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＢの領域の黒／白間エッジである時には、それに宛てて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＢではない文字エッジである時に比べてかなり低い値になる。
【００５３】
なお、フィルタ３２１では、係数グループＡと係数グループＢの演算を行い、エッジ抽出３２２に、（演算結果の最小値／１６＋注目画素）を出力して、白領域抽出３２３には、（演算結果の最大値／１６＋注目画素）を出力する。
【００５４】
係数Ａ，Ｂは、ラプラシアンなので所定の係数（１６）で割って、注目画素に足し合わせて補正を行う。
【００５５】
エッジ抽出３２２に演算結果の最小値を出力するのは、文字の構造が万線形状をしている場合に、白レベルが十分に抽出できないことがあるのを避けるためである。
【００５６】
白領域抽出３２３に演算結果の最大値を出力するのは、絵柄が万線パターンの構造の時に（例えば、複写機の出力）、より絵柄を抽出しやすいように、最大値を出力する。このことにより、エッジ抽出ではよりエッジを拾いやすくし、白領域抽出ではより絵柄として拾いやすくしている。本実施の形態では、一例として２つの係数で説明したが、２つの係数に限られるものではなく、３つ以上の係数でも同様の効果が得られる。
【００５７】
次に、エッジ抽出３２２について説明する。図１に示すように、エッジ抽出３２２は、３値化３２２ａ、黒画素連続検出３２２ｂ、白画素連続検出３２２ｃ、近傍画素検出３２２ｄおよび孤立点除去３２２ｅから構成されている。
【００５８】
なお、図１には一例としてエッジ処理にＧ画像データを参照する態様を示したが、このＧデータに限らず、輝度データであってもよく、濃いか薄いかを表現する信号ならば適応可能であるとする。
【００５９】
文字領域は、高レベル濃度の画素と低レベル濃度の画素（以下、黒画素、白画素と呼ぶ）が多く、かつ、エッジ部分ではこれらの黒画素および白画素が連続している。エッジ抽出３２２は、このような黒画素および白画素それぞれの連続性に基づいて文字エッジを検出する。
【００６０】
まず、３値化３２２ａについて説明する。３値化３２２ａで２種の閾値ＴＨ１およびＴＨ２を用いて、フィルタ３２１が文字エッジ強調のフィルタ処理をしたＧ画像データ（エッジ抽出３２２の入力データ）を３値化する。閾値ＴＨ１およびＴＨ２は、例えば、画像データが０から２５５までの２５６階調（０＝白）を表す場合、ＴＨ１＝２０、ＴＨ２＝８０というように設定する。３値化３２２ａでは、入力データ＜ＴＨ１である時には該データが宛てられる画素を白画素とＴＨ１≦入力データ＜ＴＨ２である時には中間調画素と、ＴＨ２≦入力データである時には黒画素と、というように表す３値化データに入力データを変換する。
【００６１】
黒画素連続検出３２２ｂおよび白画素連続検出３２２ｃが、３値化データに基づいて、黒画素が連続する箇所および白画素が連続する箇所を、それぞれパターンマッチングにより検出する。このパターンマッチングには、本実施の形態では図７に示す３×３画素マトリクスのパターンＢＰａ〜ＢＰｄおよびＷＰａ〜ＷＰｄを用いる。図７に示すパターンにおいて、黒丸は上述の黒画素であることを示し、白丸は上述の白画素であることを示し、いずれの丸印もない空白画素は、黒画素、中間調画素、白画素のいずれであるかを問わないものであることを示している。なお、３×３画素マトリクスの中心の画素が注目画素である。
【００６２】
黒画素連続検出３２２ｂは、３値化データの内容の分布が、図７に示す黒画素分布パターンＢＰａ〜ＢＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「黒連続画素」として、それを表すデータを該注目画素に与える。
【００６３】
同様に、白画素連続検出３２２ｃは、図７に示す白画素分布パターンＷＰａ〜ＷＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「白連続画素」として、それをあらわすデータを該注目画素に与える。
【００６４】
次の近傍画素検出３２２ｄは、黒画素連続検出３２２ｂおよび白画素連続検出３２２ｃの検出結果について、この近傍画素検出３２２ｄでの注目画素の近傍に黒連続画素または白連続画素があるか否かを調べることにより、該注目画素が、エッジ領域と非エッジ領域のいずれにあるかを判定する。すなわち、本実施の形態では、５×５画素マトリクスのブロックで、その内部に黒連続画素と白連続画素がそれぞれ１つ以上存在する時にそのブロックをエッジ領域と判定し、そうでない時にはそのブロックを非エッジ領域と判定する。
【００６５】
さらに、文字エッジは連続して存在するので、孤立点除去３２２ｅは孤立しているエッジを非エッジ領域に補正する。そして、エッジ領域と判定した画素に対して「１」（エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力し、非エッジ領域と判定した画素に対して「０」（非エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力する。
【００６６】
次に、白領域抽出３２３について説明する。図８は、白領域抽出３２３の構成を示したブロック図である。
【００６７】
まず、２値化３２３ａについて説明する。２値化３２３ａは、フィルタ３２１の画像濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力を、閾値ｔｈｗｓｂで２値化して、白パターンマッチング３２３ｄ（後述の図１１のステップ７）が参照する白データの生成のための２値化白判定信号を発生する。なお、エッジ強調出力は、本実施の形態では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い白であり、閾値ｔｈｗｓｂの一例は、５０であって、エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、２値化３２３ａが「２値化白」と判定し、２値化白判定信号「１」を発生する。エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０以上の時は２値化白判定信号「０」を発生する。
【００６８】
ＲＧＢ白抽出３２３ｂは、１．）ＲＧＢ白地検出、２．）色地検出および３．）谷白画素検出を行って、画像データが白領域か否かを判定する。
【００６９】
まず、１．）ＲＧＢ白地検出について説明する。ＲＧＢ白地検出３２３ｂではＲ、Ｇ、Ｂ画像データで白地領域を検出することにより、白背景分離の動作をアクティブにする。すなわち、白背景分離の処理を起動する。具体的には、図９のパターンＷＢＰに示すように、３×３画素マトリックスのＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓより小さければ、注目画素（３×３画素マトリックスの中心画素）が白領域と判定して白パターンマッチング３２３ｄ（後述の図１１のステップ３が参照する白地判定信号）をアクティブ「１」にする。これはある程度の広がりがある白画素領域があるかを検出するものである。なお、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのそれぞれも本実施の形態では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い基底レベルであり、閾値ｔｈｗｓｓ＜ｔｈｗｓｂであって、ｔｈｗｓｓの一例は、４０であって、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてがｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと、「白地」と判定し白地判定信号「１」を発生する。Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのいずれかがｔｈｗｓｓ＝４０以上のときは白地判定信号「０」を発生する。
【００７０】
次に、２．）色地検出について説明する。薄い色を白背景と判定しないようにするために、色地を検出する。
Ａ．ここではまず、注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの各画素の符号を、図１０のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３（ＭＣａ〜ＭＣｄの×印画素）のＲＧＢ差（１画素宛てのＲ、Ｇ、Ｂ画像データの最大値と最小値との差）が閾値ｔｈｃより大きいと色画素判定信号ａを「１」（色画素）とし、閾値ｔｈｃ以下のときは「０」（白黒画素）とする。
Ｂ．注目画素の片側の周辺画素群△（図１０のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると、一方側の白判定信号ｂを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。ここでは、閾値ｔｈｗｃは一例として２０であるとする。
Ｃ．注目画素の他方側の周辺画素群□（図１０のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下である場合、他方側の白判定信号ｃを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。
Ｄ．図１０のパターンＭＣａ〜ＭＣｄのいずれかにおいて、ａ　ＡＮＤ　（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」が成立すると、すなわち、ａ＝「１」（注目画素が色画素）、かつ、ｂとｃが一致（注目画素の両側ともに白画素、または、両側ともに非白画素）のとき、注目画素宛ての、色地判定信号ｄを「１」（色地）とする。この色地判定信号ｄは、白パターンマッチング３２３ｄ（後述の図１１のステップ６）で、参照される。
【００７１】
上述のパターンマッチングの処理Ａ．〜Ｄ．を行うのは、黒文字のまわりがＲＧＢ読み取り位置のずれでわずかながらに色付きになる時、その部分を色として拾わないためである。黒文字の周りの色付きの位置では、ｂとｃのエクスクルーシブノアが「０」（注目画素の両側の一方が白画素、他方が非白画素）となり、この場合は、色地判定信号ｄ＝「０」（非色地）となる。加えて、周辺を白地で囲まれた注目画素が色画素のときには、色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができる。すなわち、線が込み入ったところでは、本来白いところが完全に白に読み取られないが、上述の処理Ａ．でＲＧＢ差が小さいと色画素と判定しないので、閾値ｔｈｗｃを濃度で見るべき白地よりも厳しく設定して（例えばｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０に対し、ｔｈｗｃ＝２０）、処理Ｂ．〜Ｄ．で白背景か否を厳密にチェックして薄い色画素を色地として正確に検出することができる。
【００７２】
次に、３．）谷白画素検出について説明する。谷白画素検出では、上述のＲＧＢ白地検出で検出できない小さな白領域の谷白画素を、図９に示すＧ画像データの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａおよびＲＤＰｂに基づいて検出する。具体的には、５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａに基づいて、ｍｉｎｙ＝ｍｉｎ（Ｇ［１］［２］，Ｇ［１］［３］，Ｇ［１］［４］，Ｇ［５］［２］，Ｇ［５］［３］，Ｇ［５］［４］）を算出する。すなわち、図９に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｙを摘出する。そして、ｍａｘｙ＝ｍａｘ（Ｇ［３］［２］，Ｇ［３］［３］，Ｇ［３］［４］）を算出する。すなわち、図９に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｙを摘出する。
【００７３】
次に、ｍｉｎｔ＝ｍｉｎ（Ｇ［２］［１］，Ｇ［３］［１］，Ｇ［４］［１］，Ｇ［２］［５］，Ｇ［３］［５］，Ｇ［４］［５］）を算出する。すなわち、図９に示すもう１つの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｔを摘出する。そして、ｍａｘｔ＝ｍａｘ（Ｇ［２］［３］，Ｇ［３］［３］，Ｇ［４］［３］）を算出する。すなわち、図９に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｔを摘出する。ここで、ｍｉｎ（　）は最小値を検出する関数である。また、ｍａｘ（　）は、最大値を検出する関数である。
【００７４】
次に、ＯＵＴ＝（（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）＞０）＃（（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）＞０）を算出する。すなわち、（ｍｉｎｙ＝ｍａｘｙ）と（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）のうち、正値であって大きい方の値を谷検出値ＯＵＴとし、このＯＵＴの値がある閾値以上であると、注目画素（ＲＤＰａまたはＲＤＰｂの中心画素）を谷白画素と検出する。このように画像の谷状態を検出して、１．）ＲＧＢ白地検出では検出しにくい所を補う。
【００７５】
次に、白判定３２３ｃについて説明する。ここでは、白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新を行う。図１１は、白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新の処理手順を示したフローチャートである。ここで、状態変数ＭＳは処理対象ライン（注目ライン）の画素宛てのもの、状態変数ＳＳ［Ｉ］は処理対象ラインの１ライン前（処理済ライン）の画素宛てのものであり、いずれも白地の白の程度を表す４ｂｉｔの白地情報であり、図１１の処理手順によって生成されるものである。状態変数ＭＳおよび状態変数ＳＳ［Ｉ］が表す値の最高値は１５に定めてあり、これが最も白い程度を意味し、最低値は０である。すなわち状態変数ＭＳおよび状態変数ＳＳ［Ｉ］は、白の程度を示すデータであり、それが表す値が大きいほど、強い白を意味する。複写動作開始時に、状態変数ＭＳおよび状態変数ＳＳ［Ｉ］はともに０に初期化される。
【００７６】
まず、処理対象である注目画素の１ライン前の状態変数、すなわち白地情報ＳＳ［Ｉ］と注目画素の同一ライン上の１画素前の画素（先行画素：処理済画素）の状態変数、すなわち白地情報ＭＳとを比較して（ステップ１）、１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］の方が大きい場合（ステップ１；Ｙ）、それを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする（ステップ２）。白地情報ＳＳ［Ｉ］の方が大きくない場合（ステップ１；Ｎ）、先行画素の状態変数ＭＳを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする。これは、周辺画素の白地情報より白に近い情報を選択することを意味する。
【００７７】
複写動作を開始してから、前述の１．）ＲＧＢ白地検出で白領域、すなわち白地を検出すると〔１．）ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「１」〕、注目画素の１ライン前の画素の白地情報ＳＳ［Ｉ］を１５に更新し（ステップ３、ステップ４）、注目画素の白地情報ＭＳも１５とする（ステップ５）。そして、注目画素の白地情報ＭＳは、図１２に示すラインメモリＬＭＰの現ライン（注目ライン）用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込まれ、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］は、図１２に示すラインメモリＬＭＰの、前１ライン用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込まれる（ステップ３〜５）。次に、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］を、１ライン前の画素に以下のように伝搬させる（ステップ１４〜１７）。なお、［Ｉ］は注目画素の主走査位置を意味し、［Ｉ−１］は主走査方向ｘでそれより１画素前の画素（注目画素の直前の画素）の位置を意味する。
【００７８】
ＳＳ［Ｉ−１］＜ＳＳ［Ｉ］−１の場合、ＳＳ［Ｉ−１］＝ＳＳ［Ｉ］−１をラインメモリにセットする（ステップ１４、ステップ１５）。すなわち、注目画素より１ライン前のラインにおいて、主走査方向で注目画素の位置（Ｆ）より１画素前（Ｅ）の白地情報ＳＳ［Ｉ−１］よりも注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］から１を減算した値「ＳＳ［Ｉ］−１」のほうが大きい（白程度が強い）と、１ライン前のライン上の注目画素の位置（Ｆ）より１画素前の画素（Ｅ）宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ−１］を、注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］より１だけ白強度を下げた値に更新する。
【００７９】
次に、Ｊ＝Ｊ＋１で（ステップ１６）、Ｊ＝ＭＳとならないので（ステップ１７；Ｎ）、ステップ１４に戻り、ＳＳ［Ｉ−２］＜ＳＳ［Ｉ］−２の場合、ＳＳ［Ｉ−２］＝ＳＳ［Ｉ］−２をラインメモリにセットする（ステップ１５）。次にまた、Ｊ＝Ｊ＋１で（ステップ１６）、Ｊ＝ＭＳとならないので（ステップ１７；Ｎ）、ステップ１４に戻り、ＳＳ［Ｉ−３］＜ＳＳ［Ｉ］−３の場合、ＳＳ［Ｉ−３］＝ＳＳ［Ｉ］−３をラインメモリにセットする（ステップ１５）。
【００８０】
以下同様に、最後にＳＳ［Ｉ−１５］＜ＳＳ［Ｉ］−１５の場合、ＳＳ［Ｉ−１５］＝ＳＳ［Ｉ］−１５をラインメモリにセットする（ステップ１５）。これらの白地情報ＳＳ［Ｉ］の値の下限値ＭＩＮは０であり、０未満になる時には、０にとどめる。これは後述のステップ１３においても同様である。
【００８１】
これらのステップ１４〜１７の処理により、１ライン前かつ注目画素の主走査位置より前の白地情報ＳＳが、注目画素の白地情報ＭＳを、それから主走査方向ｘの１画素の位置ずれにつき１の低減率で下げた値に更新され、注目画素の白地情報が１ライン前の主走査方向ｘで主走査の後方に、前述の低減率で伝搬する（白伝搬処理）。これは、１ライン前の白地情報のほうが小さい値である場合である。例えば１ライン前の画素が前述の１．）ＲＧＢ白地検出で白地（白領域）と検出したものである時にはそれの白地情報は１５であって最高値であるので、書き換えは行われない。
【００８２】
注目画素を更新してそれが白地でないものになると〔前述の１．〕ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「０」〕、ステップ３からステップ６以下に進み注目画素が色地〔前述の２．〕色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」〕でなく（非色地であり）、２値化白〔前述の２値化３２３ａの出力である２値化白判定信号＝「１」〕であり、しかも、ステップ１およびステップ２で仮に定めた注目画素の状態変数すなわち白地情報ＭＳが閾値ｔｈｗ１（例えば１３）以上、である場合に、注目画素宛ての白地情報ＭＳを＋１する（ステップ６〜１０）。すなわち、１だけ白程度が強い値に更新する。白地情報ＭＳの最高値ｍａｘは１５に定めてあり、１５を超える場合には１５にとどめる（ステップ９、ステップ１０）。この経路を進んできた時にも、前述のステップ５およびステップ１４から１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００８３】
注目画素が非色地かつ２値化白ではあるが、白地情報ＭＳがｔｈｗ１（例えば７）未満、ｔｈｗ２（例えば１）以上、かつ、谷白画素である時には、状態変数ＭＳをそのままの値に保持する（ステップ８、ステップ１１、ステップ１２）。この経路を進んできた時にも、前述のステップ５およびステップ１４から１７を実行する。すなわち白伝搬処理を行う。
【００８４】
上記条件のいずれにも一致しない場合、すなわち注目画素が色地または非２値化白の時は、注目画素の白地情報ＭＳを−１する（ステップ１３）。すなわち白程度が１だけ弱い白地情報に更新する。白地情報ＭＳの最低値ＭＩＮは０であり０未満になる場合には０にとどめる。この経路を進んできた時にも、前述のステップ５およびステップ１４から１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００８５】
以上の白地情報ＭＳの生成により、ラインメモリＬＭＰ上において、状態変数（白地情報）ＭＳを介して周辺画素に白情報を伝搬させることができる。この白地情報ＭＳの生成は、前述のように、色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべて）が閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいとき白地と表すＲＧＢ白地判定信号に基づいた図１１のステップ３〜５、ステップ１４〜１７の系統の、色対応の白地情報ＭＳの生成を含み、しかも、濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力（フィルタ３２１の出力）が、閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さいとき白地と２値化白判定信号に基づいた、図１１のステップ７〜１３、ステップ５およびステップ１４〜１７の系統の濃度対応の白地情報ＭＳの生成を含む。
【００８６】
この白判定３２３ｃは、まずＲＧＢ白抽出３２３ｂの中の１．）ＲＧＢ白地検出で、白領域を検出するまで、すなわち前述の１．）ＲＧＢ白地検出が白地判定信号「１」を発生しこれに対応して色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３〜５、ステップ１４〜１７）を開始するまでは動作（ステップ４の実行）しない。これは白領域との判定が得られない領域を、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防ぐためである。
【００８７】
薄い色地上の文字にエッジ強調フィルタ３２１をかけると、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるので、フィルタ３２１のエッジ強調処理後のデータで白パターンマッチングをすると、すなわち濃度対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ７〜１３、ステップ５およびステップ１４〜１７）のみに基づいて白領域判定をすると、色地上の文字周辺を白地と誤判定しやすいが、上述した対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３〜５、ステップ１４〜１７）によって白領域との判定が得られる領域に、後述の白画素（白ブロック）を判定するための白パターンマッチングを適用するように白地情報ＭＳを最高値とし、ステップ３で白地でない時には、さらにステップ６以下で詳細に白地条件をチェックして白パターンマッチングを適用するか否を決定するための１つのパラメータである白地情報ＭＳを調整するので、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いでいる。
【００８８】
例えば色画素の可能性が高い時には、白地情報ＭＳを下げ（ステップ１３）、色画素の疑いもあるときには白地情報ＭＳをホールド（変更無し）にして（ステップ１１〜１３）、後述の白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防ぎ、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるのを防止している。
【００８９】
文字が密なところは上述の処理（ステップ３〜５、ステップ６〜１０およびステップ１４〜１７）によって白地情報ＭＳを更新し伝搬させるので、密な文字領域が絵柄と誤判定される可能性が低減する。また、込み入った文字（例えば、「書」）などの文字の中は、１．）ＲＧＢ白地検出で白検出ができない場合があるが、そのときに３．）谷白画素検出にて白と検出し、白地情報ＭＳをステップ１２のＹＥＳの出力がステップ５に直進する経路でホールドして、白地傾向にとどめるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性が低減する。
【００９０】
また、前述したように、注目画素が周辺を白地で囲まれた色画素の時には、前述の２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができ、注目画素周辺が白かを見る閾値ｔｈｗｃを低く設定して（ｔｈｗｃ＝２０）、薄い色画素（注目画素）の周辺が白背景か否を厳密にチェックして薄い色画素を色地として検出することができるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性をさらに低減することができる。
【００９１】
また、薄い色画素を色地として、より厳密に検出できることにより、色地と検出したときには図１１のステップ６からステップ１３に進んで、状態変数ＭＳを下げて色地を白と判定する可能性を低減できるのに加えて、ステップ３で参照する白地判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｓ（例えば４０）に対して、ステップ７で参照する２値化白判定信号を生成する場合の閾値ｔｈｗｓｂ（例えば５０）を大きい値として、色地と判定しなかった場合（ステップ６；Ｎ）には、２値化３２３ａで白と見なす確率を高くして、図１１のステップ７からステップ１０に進んで、状態変数ＭＳを上げて白領域と判定する可能性を高くしている。
【００９２】
すなわち、１．）ＲＧＢ白地検出で閾値ｔｈｗｓｓ＝４０で、白と判定する確率が低い厳しい白判定を行って、そこで白地と判定すると、図１１のステップ３からステップ４以下の処理により、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている。厳しい白判定で白地との判定が出なかった時には、逆に、薄い色画素も色地として検出する信頼性が高い厳しい色地判定、すなわち２．）色地検出の結果を参照し、それが色地との判定にならないときには、もう一度、今度は白と判定する確率が高い閾値ｔｈｗｓｂ＝５０の甘い白判定、すなわち２値化３２３ａを参照してそれが白の判定である場合、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている（ステップ６〜１０）。この処理（ステップ６〜１０）があるので、色地と検出される薄い色画素よりもさらに薄い背景濃度ムラ、例えば裏映りのような原稿の地にムラがある場合に、原稿の細かい地ムラに連動して状態変数ＭＳが２値的に大きく変化するのが抑制され、次の白パターンマッチング３２３ｄでの白画素か否かの判定が走査方向に細かく変動するのが抑制される。その結果、背景が薄い色地の時に、裏映りのような原稿の細かい地ムラに連動して細かい色抜け（白背景）が現れることがなくなる。
【００９３】
次に、白パターンマッチング３２３ｄについて説明する。注目画素を中心とする５×５画素単位のブロックで連続した白画素が存在するか否かで、背景が白かを判断する。そのために、注目画素に関して以下の式が満たされる時に、注目画素を白画素と仮に定めて、白パターンマッチングを行う（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ１（１３））＆２値化白）＃（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ２（１））＆谷白画素＆２値化白）。
【００９４】
ここで、この条件式を満たすかのチェックを行う注目画素は、図１１のステップ５およびステップ１４〜１７の白伝搬処理対象となり、その処理過程を経たものであり、上記条件式の中の「白地情報ＭＳ」が、白伝搬処理後のチェックを行う注目画素の白地情報ＭＳ［Ｉ］である。このＭＳ［Ｉ］は、白伝搬処理を終えた白地情報であって、そのＩは、チェックを行う注目画素の主走査方向ｘの位置であり、白判定３２３ｃで状態変数ＭＳを算出する注目画素の主走査方向ｘの位置とは別物である。
【００９５】
上記条件式の中の「非色画素」は、２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄが「０」であること、「２値化白」は２値化３２３ａの２値化白判定信号が「１」（２値化白）であること、および、「谷白画素」は、３．）谷白画素検出の検出結果が谷白画素であること、をそれぞれ意味し、＃は論理和（ＯＲ：または）を意味する。白パターンマッチング３２３ｄは、上記条件式で判定した出力（白画素か否か）に対し、図１２に示す縦横斜めの連続性パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄのいずれかに該当するかをチェックするものである。パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄに付した白丸は、白画素であることを意味する。他の空白画素は、白画素であるか否かは不問である。
【００９６】
注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白画素分布が図１２のパターンＰＭＰａ、ＰＭＰｂ、ＰＭＰｃまたはＰＭＰｄに該当すると、注目画素が白パターン画素であると判定する。
【００９７】
次に、グレー判定について説明する。Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋの色相分割を行い、色相ごとに濃度の低い画素を検出する。なお、色相分割は後述の色判定と同一である。
【００９８】
ここで、フィルタ後のＧデータをｔｈｇｒと比較して、Ｇデータより大きいかまたは、ＲＧＢ白抽出の色画素検出で色画素であるかのどちらかを満たしていれば下記の演算を行い、下記条件を満たしていればグレー画素とする。なお、色ごとに閾値を変えているのは各インクの最大濃度が異なるためである。
４．１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
４．２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
４．３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊＞Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４．４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
４．５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
４．６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
【００９９】
４．８）．Ｙ画素判定（ｇｒｙ）
（色画素である）＆（ｒｙ＝＝１）＆（ｙｇ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｙ）
４．９）．Ｇ画素判定（ｇｒｇ）
（色画素である）＆（ｙｇ＝＝１）＆（ｇｃ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｇ）
４．１０）．Ｃ画素判定（ｇｒｃ）
（色画素である）＆（ｇｃ＝＝１）＆（ｃｂ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｃ）
４．１１）．Ｂ画素判定（ｇｒｂ）
（色画素である）＆（ｃｂ＝＝１）＆（ｂｍ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｂ）
４．１２）．Ｍ画素判定（ｇｒｍ）
（色画素である）＆（ｂｍ＝＝１）＆（ｍｒ＝＝０）＆ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｍ）
４．１３）．Ｒ画素判定（ｇｒｒ）
（色画素である）＆（ｍｒ＝＝１）＆（ｒｙ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｒ）
４．１４）．色画素でない時（ｇｒｂｋ）
（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｂｋ）
４．１５）．グレー画素判定
上記４．８）．〜４．１５）．のいずれかの条件を満たす時にグレー画素とする。
【０１００】
次に、グレーパターンマッチング３２３ｆについて説明する。Ｄをグレー画素として、Ｂｋはグレー画素より濃いところとして、図１３（ｃ）のパターンマッチングを行う。複写原稿は薄い２００線の万線パターン、３００線の万線であるので、複写原稿もグレー検出するように図１３（ｃ）のようなパターンを採用している。図１３（ｃ）パターンに一致したものはグレー画素となる（図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）参照）。
【０１０１】
次に、４．）白パターン補正について説明する。白画素パターンマッチングで孤立（１×１、１×２、２×１、２×２、１×３、３×１の白画素）しているアクティブ画素を非アクティブにする。このことにより、孤立している画素を除去する。
５．）白膨張
白画素パターンマッチングの補正の結果を７×４１のＯＲを行う。
６．）白収縮
白膨張の結果の１×３３のＡＮＤを行う。白膨張と白収縮を行うことにより、白画素パターンマッチングの補正結果に対して膨張と小面積で存在する非アクティブ画素の除去をする。この判定結果は、白地と境界部分に対して、非白地側の境界領域を含む結果となる。言いかえると、白地よりも大きな領域となる。
７．）白補正
白ブロック補正では、ブロックパターンＢＣＰの×を付した注目画素を中心とした１５×１１画素において、四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在する時に、注目ブロックに白ブロック補正データを与える。このことにより、白地に囲まれた領域を白領域とする。
【０１０２】
８．）グレー膨張
グレーパターンマッチングの結果に対して、１１×１１のＯＲ処理をする。このことにより、グレー領域に対してやや大きな領域となる。
９．）判定
白補正の結果がアクティブまたは、収縮結果がアクティブでかつグレー膨張結果が非アクティブの場合に白背景とする。次式のように表現することができる。
白補正の結果　＃　（白収縮の結果　＆　！グレー膨張の結果）
ここで、白補正の結果では、白地に書き込まれた領域を確実に白領域と判定して、白収縮の結果　＆　！グレー膨張の結果の結果では、濃い黒文字周辺を白領域として、濃度の薄いところを非白領域としている。
【０１０３】
図１４の丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部は、上述の注目ブロックを中心とした１５×１１画素において、四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在する時に、注目ブロックに白ブロック補正データを与える白ブロック補正によって白ブロックに置き換えることができる。丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を、白領域とすることはそこを絵柄部と判定する可能性を低減する。後述の総合判定３２６では、非白領域は絵柄と判定するが、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を絵柄と誤判定する可能性が減る。
【０１０４】
さらに、白収縮の結果、グレー膨張の結果にて、黒地と白地境界を白領域（文字領域）と判定するので、濃い文字エッジは、文字の太さにかかわらず白地判定するので、文字エッジを正しく文字エッジと判定することが可能となる。濃度の薄い部分は文字エッジと判定しなくなる。
【０１０５】
次に、文字／写真判定レベルの調整について説明する。白領域抽出３２３では白判定３２３ｃでＲＧＢ白抽出３２３ｂの白地判定信号、色地判定信号ｄおよび谷白画素判定信号ならびに２値化３２３ａの２値化白判定信号に対応し、白の程度をあらわす状態変数である白地情報ＭＳを生成する。そして、白パターンマッチング３２３ｄで、該色地判定信号ｄ、白地情報ＭＳ、２値化白判定信号および谷白画素判定信号に基づいて注目画素が白画素か否を仮に定めて、注目画素を含む画素マトリスクに対する白画素分布パターンマッチングによって白画素か否を確定する。この結果と、グレーパターンマッチング３２３ｆの結果とを用いて白補正３２３ｇの注目画素が黒地と白地境界との境界（白領域：文字領域）であるかを判定する。
【０１０６】
ＲＧＢ白抽出３２３ｂの白地判定信号（図１１のステップ３）は、注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと「１」（白地）である。この閾値ｔｈｗｓｓを大きくすると、大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、「白領域」（黒地と白地との境界：文字領域）を摘出する確率が高くなる。すなわち、絵柄領域を摘出する確率が低下する。閾値ｔｈｗｓｓを小さくすると、この逆となる。
【０１０７】
２値化３２３ａの２値化白判定信号（図１１のステップ７）は、フィルタ３２１のＧ画像データのエッジ強調出力が閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、「１」（２値化白）である。この閾値ｔｈｗｓｂを大きくすると大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、「白領域」を摘出する確率が高くなる。すなわち、絵柄領域を摘出する確率が低下する。閾値ｔｈｗｓｂを小さくするとこの逆となる。
【０１０８】
「白領域」の画像データには後工程で、文字画像を鮮明に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを大きくすると、文字に優先度が高い画像処理が施される。非白領域すなわち絵柄（写真）領域の画像データには後工程で、写真や絵柄を忠実に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを小さくすると、絵柄（写真）に優先度が高い画像処理が施される。
【０１０９】
ところで、ＲＧＢ白抽出３２３ｂの色地判定信号ｄ（図１１のステップ６）が「１」（色地）であると、白地情報ＭＳを低くし、「白領域」を摘出する確率が低くなる。すなわち、絵柄領域を摘出する確率が高くなる。２．）色地検出で色地判定信号ｄを生成する処理Ｂ．およびＣ．で用いる閾値ｔｈｗｃ（例えば２０）を小さくすると、周辺画素（図１０の三角（△）と四角（□））を同時に色画素と検出する確率、すなわち（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」となる確率が高くなって、色地判定信号ｄ＝「１」（色地）を得る確率も高くなり、「白領域」を摘出する確率が低くなる。すなわち絵柄領域を摘出する確率が高くなる。
【０１１０】
そこで、本実施の形態では、図３の操作／表示部ＯＰＢによって、キー入力による入力モードのメニュー表示ならびに液晶ディスプレに表示されたメニュー画面上のキー画像（パラメータ指定キーおよびアップ・ダウンキー）の操作によって調整するパラメータ調整の中の「文字／写真レベル」の調整に基づき、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを図１５のように調整する。
【０１１１】
すなわち、オペレータが操作／表示部ＯＰＢにて調整設定するパラメータ「文字／写真レベル」の標準値（デフォルト）は「３」であり、このデフォルト値が文字／写真レベルと閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃとの関係を表す変換テーブルとともに、図４に示すＲＯＭ（リード・オンリ・メモ）３５８に書き込まれており、図４に示すＩＰＵ３００に電源が投入され、ＣＰＵ（中央処理装置）３５７がＩＰＵ３００の初期化をするときに、ＣＰＵ３５７がＲＯＭ３５８から文字／写真レベルのデフォルト値を読み出して、それに対応する閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを変換テーブルから読み出してＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）３５６の各閾値宛てレジスタに書き込んで、白領域抽出３２３での処理に用いる。その後、操作／表示部ＯＰＢからの入力で文字／写真レベルの調整があり、調整後の値Ａがメインコントローラ１０からＣＰＵ３５７に与えられると、ＣＰＵ３５７は、調整後の値Ａに対応するパラメータｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃの各値を、ＲＯＭ３５８の変換テーブルから読み出して、ＲＡＭ３５６の、パラメータ宛てレジスタに書き込む。
【０１１２】
閾値を標準値ｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０、ｔｈｗｃ＝２０に設定しているときに、操作／表示部ＯＰＢを使ってオペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ大きく「Ｕｐ（アップ）」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、文字優先方向に変更した値に定められる。逆に、オペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ小さく「Ｄｏｗｎ（ダウン）」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、写真優先方向に変更した値に定められる。
【０１１３】
次に、網点抽出３２４について説明する。図１６は、網点抽出３２４の構成を示した図である。
【０１１４】
第１網点ピーク検出部３２４ａは、Ｇ画像データを用いて、所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素（以下、網点ピーク画素と呼ぶ）を検出する回路である。局所領域に関し、次の二つの条件が同時に成立するときに、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出する。
【０１１５】
条件１は、中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大（山ピーク）または最小（谷ピーク）であることを条件とする。条件２は、中心画素に対し点対称関係にある全ての画素のペアについて、画素ペアの濃度レベルの平均と中心画素の濃度レベルとの差の絶対値が、閾値Ｔｈ以上であることを条件とする。
【０１１６】
ここで、図１７を参照しながら第１網点ピーク検出３２４ａの検出処理を具体的に説明する。
【０１１７】
図１７は、局所領域として５×５画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。５×５画素マトリクスの各画素の符号を、図１０のパターンＭＰｐで示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ、かつａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈの時に、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。
【０１１８】
具体的には、周囲画素は、図１７に示す周囲画素分布パターンＭＰａまたはＭＰｂの、４角形を付記した画素とする。周囲画素分布パターンＭＰａとＭＰｂに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｃ３）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の線数に幅広く対応するためである。
【０１１９】
パターンＭＰａは、Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ｂ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ２、Ｌ５＝ｃ４、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｄ３、Ｌ８＝ｄ４と定めたものである。ここで、Ｌ１＝ｂ２とは、画素ｂ２の濃度を、上述した網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。
【０１２０】
パターンＭＰｂは、Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ａ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ１、Ｌ５＝ｃ５、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｅ３、Ｌ８＝ｄ４と定めたものである。
【０１２１】
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低・高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで縮小のときには、上述のパターンＭＰａ、ＭＰｂに換えて、図１７上に示すパターンＭＰｃ、ＭＰｄを用いる。拡大のときには、図１７上に示すパタ―ンＭＰｅ、ＭＰｆを用いる。なお、パタ―ンＭＰｅ、ＭＰｆにおいて三角印を与えた画素を上述の「周囲画素」に加えてもよい。
【０１２２】
第２網点ピーク検出部３２４ｂは、Ｂデータを用いて網点ピーク検出するものであって、機能は第１網点ピーク検出部３２４ａと同じである。第１網点ピーク検出部３２４ａは、Ｇ画像データを用いるのでほとんどの色に対して反応するがＹに対しては反応しないので第２網点ピーク検出部３２４ｂでは、Ｂ画像データを使用して、Ｙの網点ピークを検出することを目的としている補助的なものである。
【０１２３】
網点領域検出部３２４ｄは、第１網点ピーク検出部３２４ａ、第２網点ピーク検出部３２４ｂのどちらかにより検出された山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きい時に、小領域の全画素（または画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定し、判定の結果は一時記憶手段３２４ｆに記憶される。
【０１２４】
ここで、図１８（ａ）を参照しながら、第３網点ピーク検出部３２４ｃの検出処理を具体的に説明する。この第３網点ピーク検出部３２４ｃは１００線以下、６５線（新聞の網点）以上の検出を目的としている。局所領域として７×７画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。これを図１９のパターンに示すものとすると、注目画素となる中心画素群の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度群Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈのときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。
【０１２５】
ここで、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最大値の時の網点ピーク画素を網点山ピーク画素として、周期チェック３２４ｇに出力する。また、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最小値の時の網点ピーク画素を網点谷ピーク画素として、周期チェック３２４ｈに出力する。
【０１２６】
具体的には、周囲画素は、図１８（ａ）に示す周囲画素分布パターンとした画素とする。周囲画素分布パターンに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかを網点ピーク画素として検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｄ４）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の網点面積率に幅広く対応するためである。
【０１２７】
Ｌｃの濃度は周辺画素を参照して、Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４，ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）のように求める。このＬｃが周辺画素に対して最大値の場合に、パターンはＬ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）、Ｌ２＝Ｍａｘ（ａ３、ａ４、ａ５）、Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）、Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）、Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）、Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）、Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）、Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）と定めたものである。
【０１２８】
ここで、Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）とは、画素ａ１、ａ２、ｂ１の濃度の最大値を上述した網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）とはｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４の濃度（画像データ）の最小値を意味する。
【０１２９】
また、Ｌｃ＝Ｍａｘ（ｄ４，ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）で、このＬｃが周辺画素に対して最小値の場合、パターンはＬ１＝Ｍｉｎ（ａ１、ａ２、ｂ１）、Ｌ２＝Ｍｉｎ（ａ３、ａ４、ａ５）、Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）、Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）、Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）、Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）、Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）、Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）と定めたものである。
【０１３０】
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低・高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、図１８（ｂ）に示すパタン―ンを用いる。拡大のときには、図１８（ａ）に示すパタ―ンを用いる。
【０１３１】
第３網点ピーク検出部３２４ｃの演算式は、１画素のデータで演算するのではなく、複数の画素（ｍｉｎ、ｍａｘの演算）で、対象となる画素を参照する。
【０１３２】
これは、低線数の網点は濃淡の周期が大きくなるので、１画素で決定するのでは周辺画素を参照することにより、ノイズ（ごみ）の影響を少なし、かつ、算術演算量を減らし、他のブロックと共通に演算式を使えるようにしているので、ハード化が容易である。
【０１３３】
周期チェック３２４ｇでは、網点山ピークと網点山ピークの周期をチェックする。主走査１次元方向に網点山ピークの間隔をチェックする。網点ピーク検出の検出対象の網点は、検出線数１００線以下なので、網点山ピークは、８以上となる。８未満の場合は小さな文字を誤判定している場合がほとんどである（６００ｄｐｉ読み取り時）。
【０１３４】
図２０（ａ）に示すように、Ｌ１が６で、Ｌ２が１０であれば、Ｌ１間隔の網点山ピークは、小さな文字である場合がほとんどなので、網点山ピークを除去する。Ｌ２間隔は、低線数網点である場合がほとんどなので、除去はしない。周期チェックで、図２０（ａ）が、図２０（ｂ）のように補正される。
【０１３５】
周期チェック３２４ｈでは、網点谷ピークを、周期チェック３２４ｇと同様に行う。網点山ピークと網点谷ピークを独立に行うのは、網点面積率５０％近傍においては、網点山ピークと網点谷ピークが交互に現れ、正確な周期が現れないために独立して行っている。
【０１３６】
周期チェック３２４ｇ、周期チェック３２４ｈの出力をＯＲ３２４ｉで論理和して、網点領域検出部３２４ｅに入力する。
【０１３７】
網点領域検出部３２４ｅは、周期チェック３２４ｇ、３２４ｈをＯＲ３２４ｉで論理和して、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域ごとに計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（または画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は、一時記憶手段３２４ｆに記憶される。
【０１３８】
さらに、網点領域検出部３２４ｅは周期チェック３２４ｇ、３２４ｈをＯＲ３２４ｉで論理和して、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（または画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時記憶手段３２４ｊに記憶される。
【０１３９】
網点領域検出部３２４ｄまたは網点領域検出部３２４ｅのどちらかが、網点領域ならば、注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じて、閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施の形態においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ＴＨ１＞ＴＨ２とする）が用意され、一時記憶手段３２４ｆに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定された場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１の方を閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定された場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。
【０１４０】
図１７のＡＭＰに上記で説明した小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜Ｓ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時にはＴＨ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されている時は、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。
【０１４１】
なお、上記は一例であって、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は、網点抽出結果である。
【０１４２】
網点領域検出部３２４ｅが網点領域ならば、注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じて、閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施の形態においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ＴＨ１＞ＴＨ２とする）が用意され、一時記憶手段３２４ｊに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によってその一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定された場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定された場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。
【０１４３】
図１７のＡＭＰに上記で説明した小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜Ｓ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時にはＴＨ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されている時は、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。なお、これは一例であって、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は低線網点抽出結果である。　網点抽出結果との処理の違いは、網点ピーク検出では、低線数の入力のみで網点抽出をしているので、低線数網点のみの抽出が可能となっている。
【０１４４】
次に、色判定３２５について説明する。原稿中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には、Ｒ、Ｇ、Ｂの相対的な読み取りずれが、各色画像データのサンプリングや機械的精度のために存在する。
【０１４５】
図２１を参照しながら、画像濃度信号について説明する。図２１（ａ）は、画像濃度信号で、黒濃度信号は理想的には、Ｒ、Ｂ、Ｇ濃度信号ともレベルの高低が一致したとき理想の黒である。ところが、実際の画像データは、レンズでＣＣＤ上に画像を結像し、ＣＣＤの画像信号をデジタル化したもので、図２１（ｂ）が理想の高低波形となる。一般的なスキャナでは、３ラインＣＣＤセンサを用いているため、画像データのＲ、Ｇ、Ｂの各画像を時間的に同時に読み取るのではなく、Ｒ、Ｇ、Ｂの各ラインセンサは等間隔で配置され、時間的に同時に読むことができないので、どうしても読み取り位置ずれが生じてしまう。例えば、図２１（ｂ）に示すレベル変化の黒を表すＲ、Ｇ、Ｂ各色濃度信号は、図２１（ｃ）に示すように、相対的にずれる。このずれが大きいと、黒領域の周縁に色ずれが現れる。
【０１４６】
次に、色相分割３２５ａについて説明する。色判定３２５は、有彩色領域を見つけるものである。入力データＲ、Ｇ、Ｂは、色相分割３２５ａにて、ｃ、ｍ、ｙおよび色判定用ｗ（白）の信号に変換される。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにする。ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データは、数字が大きくなると黒くなる（濃くなる）。
１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
【０１４７】
７）．色判定用ｗ（白）画素判定：
（Ｒ＜ｔｈｗａ）＆（Ｇ＜ｔｈｗａ）＆（Ｂ＜ｔｈｗａ）ならばｙ＝ｍ＝ｃ＝０とする。なお、ｔｈｗａは閾値である。
８）．Ｙ画素判定：
（ｒｙ＝＝１）＆（ｙｇ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｙ）ならばｙ＝１、ｍ＝ｃ＝０とする。なお、ｔｈｙは閾値である。
９）．Ｇ画素判定：
（ｙｇ＝＝１）＆（ｇｃ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｇ）ならばｃ＝ｙ＝１、ｍ＝０とする。なお、ｔｈｇは閾値である。
１０）．Ｃ画素判定：
（ｇｃ＝＝１）＆（ｃｂ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｃ）ならばｃ＝１、ｍ＝ｙ＝０とする。なお、ｔｈｃは閾値である。
【０１４８】
１１）．Ｂ画素判定：
（ｃｂ＝＝１）＆（ｂｍ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｂ）ならばｍ＝ｃ＝１、ｙ＝０とする。なお、ｔｈｂは閾値である。
１２）．Ｍ画素判定：
（ｂｍ＝＝１）＆（ｍｒ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｍ）ならばｍ＝１、ｙ＝ｃ＝０とする。なお、ｔｈｍは閾値である。
１３）．Ｒ画素判定：
（ｍｒ＝＝１）＆（ｒｙ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｒ）ならばｙ＝ｍ＝１、ｃ＝０とする。なお、ｔｈｒは閾値である。
１４）．ＢＫ画素判定：
上記７）．〜１３）．に該当しない時、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１とする。
【０１４９】
さらに、色判定用ｗ画素の判定を行う。条件は以下のようになる。（Ｒ＜ｔｈｗ）＆（Ｇ＜ｔｈｗ）＆（Ｂ＜ｔｈｗ）ならば、色画素用Ｗ画素とし、Ｗとして出力する。ここで、ｔｈｗは閾値である。７）．〜１４）．の優先順位は、数の小さい方を優先する。上述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。ｔｈｗとｔｈｗａの関係は、ｔｈｗ＞ｔｈａとなっている。出力信号は、ｃ、ｍ、ｙに各１ビットの３ビットデータと、さらに、色判定用のｗ画素検出の１ビットである。ここで色相ごとに閾値を変えているのは、色相領域ごとに、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定するからである。この色相分割３２５ａは、一例であって、どんな式を使用してもよい。
【０１５０】
色相分割３２５ａの出力ｃ、ｍ、ｙ、ｗは、ラインメモリ３２５ｂ〜３２５ｅに５ライン蓄えられ、色画素判定３２５ｆに入力される。
【０１５１】
次に、色画素判定３２５ｆについて説明する。図２２は色画素判定３２５ｆの構成を示した図である。４ライン分の、ｃ、ｍ、ｙ、ｗのデータは、パターンマッチング３２５ｆ５〜３２５ｆ７と、カウント３２５ｆ１〜３２５ｆ３に入力する。ここでまず、Ｂ／Ｃ信号を求める流れの中のパターンマッチング３２５ｆ６について説明する。
【０１５２】
色画素用ｗ画素が存在する場合、その画素のｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白レベルが大きくなる。次に注目画素が、色相分割３２５ａで判定した画素のｃ、ｍ、ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかを、該５×５画素マトリクスが以下のパターンにマッチングするかをチェックすることによって判定する。
１）．色画素パターン群
１―１）．パターン１―１（ｐｍ１）
Ｄ２３＆Ｄ３３＆Ｄ４３
１―２）．パターン１―２（ｐｍ２）
Ｄ３２＆Ｄ３３＆Ｄ３４
１―３）．パターン１―３（ｐｍ３）
Ｄ２２＆Ｄ３３＆Ｄ４４
１―４）．パターン１―４（ｐｍ４）
Ｄ２４＆Ｄ３３＆Ｄ４２
中心画素（注目画素）は、Ｄ３３である。
【０１５３】
図２３は、上記のパターンｐｍ１〜ｐｍ４を示した図である。これらのパターン上の白丸は、ｃ、ｍ、ｙの少なくとも１つが１であることを示す。パターンマッチングを採用するのは、孤立点などを拾わないようにするためである。逆に、網点などの、小面積色検出する際には、中心画素が１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかにより判定すればよい。
【０１５４】
２）．色細線用パターン群
白に囲まれた色線を検出する。これに用いるパターンを図２４に示す。図２４において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図２４のパターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を色線画素と見なす。
２―１）．パターン２―１（ｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄ）
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））
２―２）．パターン２―２（ｐｗ１２ａ〜ｐｗ１２ｄ）
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））
２―３）．パターン２―３（ｐｗ１３ａ〜ｐｗ１３ｄ）
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））
２―４）．パターン２―４（ｐｗ１４ａ〜ｐｗ１４ｄ）
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））。
【０１５５】
３）．白領域パターン群
ｃ、ｍ、ｙが全て０のところのパターンマッチングを行う。これに用いるパターンを図２５に示す。図２５において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図２５のパターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を白領域画素と見なす。
３―１）．パターン３―１（ｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄ）
（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ２２＆Ｄ３２＆Ｄ４２）＃
（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４）＃
（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５）
３―２）．パターン３―２（ｐｗ２２ａ〜ｐｗ２２ｄ）
（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＃
（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＃
（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４）＃
（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４）
３―３）．パターン３―３（ｐｗ２３ａ〜ｐｗ２３ｄ）
（Ｄ５２＆Ｄ５１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４２＆Ｄ３１）＃
（Ｄ３５＆Ｄ２４＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２５＆Ｄ１５＆Ｄ１４）
３―４）．パターン３―４（ｐｗ２４ａ〜ｐｗ２４ｄ）
（Ｄ５４＆Ｄ５５＆Ｄ４５）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４４＆Ｄ３５）＃
（Ｄ３１＆Ｄ２２＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２１＆Ｄ１１＆Ｄ１２）。
【０１５６】
４）．色画素候補２の判定
上記で抽出したパターンマッチング結果が以下のパターンに一致すれば、注目画素を、色判定用色画素候補２とする。
（（ｐｍ１＝＝１）＆（（ｐｗ１１＝＝１）＃（ｐｗ２１！＝１）））＃
（（ｐｍ２＝＝１）＆（（ｐｗ１２＝＝１）＃（ｐｗ２２！＝１）））＃
（（ｐｍ３＝＝１）＆（（ｐｗ１３＝＝１）＃（ｐｗ２３！＝１）））＃
（（ｐｍ４＝＝１）＆（（ｐｗ１４＝＝１）＃（ｐｗ２４！＝１）））＃
ここで、（ｐｍ１＝＝１）は、注目画素を中心とするデータ分布が、パターンｐｍ１にマッチングすることを意味し、（ｐｗ１１＝＝１）は、パターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄのいずれかにマッチングすることを意味し、（ｐｗ２１！＝１）は、パターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄのいずれかにマッチングすることを意味する。＆は論理積を、＃は論理和を意味する。このパターンマッチングにより白領域に囲まれた色画素を色画素候補として、それ以外で白領域が存在する時は色画素としない。白領域がない色画素パターンマッチングで一致したものは、色画素候補となる。
【０１５７】
次に、カウント３２５ｆ１について説明する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に、色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素の色相分割３２５ａで判定したｃ、ｍ、ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素のｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈｍｉｎ未満ならば、色画素候補１とする。ｔｈｃｎｔ、ｔｈｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。ｙ、ｍ、ｃにプレーン展開してＮ×Ｎのマトリクスにおいてのそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最小値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取りが漏れても補正が可能となる。そして最大値と最小値の差で有彩画素を判定している。このことにより、黒画素が読み取りから外れた画素を補正して、有彩画素を抽出する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に一定画素の有彩画素があると注目画素を有彩画素としている。
【０１５８】
色画素判定３２５ｆ８は、パターンマッチング３２５ｆ６とカウント３２５ｆ１の出力に基づいて、色画素判定３２５ｆ８で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素１とする。
【０１５９】
ブロック化３２５ｆ９は、色画素判定３２５ｆ８の出力をブロック化する。ブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素１があれば、該４×４画素マトリックス全体を色画素１ブロックとして、出力する。ブロック化３２５ｆ９以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１６０】
孤立点除去３２５ｆ１０は、ブロック化したデータを孤立点除去３２５ｆ１０にて、注目ブロックの隣り合うブロックに色画素１ブロックがなければ孤立点として、除去する。
【０１６１】
膨張３２５ｆ１１は、孤立点除去３２５ｆ１０の出力を、膨張３２５ｆ１１にて、色画素１ブロックが存在する場合は、５×５ブロックに膨張する。膨張するのは、色画素の周辺を、黒文字処理をしないようにするためである。ここで、出力するＢ／Ｃ信号は、色画素１ブロックの時にＬ（有彩）を出力し、それ以外の時は、Ｈ（無彩）を出力する。
【０１６２】
次に、カウント３２５ｆ２について説明する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素の色相分割３２５ａで判定したｃ、ｍ、ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素の、ｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈａｍｉｎ未満ならば、注目画素を色画素候補１とする。ｔｈａｃｎｔ、ｔｈａｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１６３】
色画素判定３２５ｆ１２は、パターンマッチング３２５ｆ６とカウント３２５ｆ２の出力に基づいて、色画素判定３２５ｆ１２で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素２とする。
【０１６４】
ブロック化３２５ｆ１３は色画素判定３２５ｆ１２の出力をブロック化する。すなわち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素２があれば該４×４画素マトリックの全体を色画素２ブロックとして、出力する。ブロック化３２５ｆ１３以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１６５】
密度３２５ｆ１４は、孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素２ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素２ブロック）とする。
【０１６６】
次に、カウント３２５ｆ３について説明する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、ｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａ１ｃｎｔ以上で、かつカウントしたｃ、ｍ、ｙの最小値が、ｔｈａ１ｍｉｎ未満ならば、色画素候補３とする。ｔｈａ１ｃｎｔ，ｔｈａ１ｍｉｎは複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１６７】
パターンマッチング３２５ｆ５は、色画素検出で判定した画素（ｃ、ｍ、ｙ）が色画素かを、５×５画素マトリクスを用いるパターンマッチングで判定する。パターンはパターンマッチング３２５ｆ６のものと同じである。パターンマッチングで一致した画素は、色画素候補４とする。
【０１６８】
色画素判定３２５ｆ１５は、色画素候補３でかつ色画素候補４であれば、色画素３とする。
【０１６９】
ブロック化３２５ｆ１６は、色画素判定３２５ｆ１５の出力のブロック化をする。すなわち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素３があれば、該４×４画素マトリックスの全体を色画素３ブロックとして、出力する。ブロック化３２５ｆ１６以降の処理は、４×４を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１７０】
密度３２５ｆ１７は、孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素３ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素３）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素３ブロック）とする。
【０１７１】
次に、カウント３２５ｆ４について説明する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、色相分割３２５ａで判定したｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙの各カウント値の最小値が、ｔｈａｂｋ以上ならば、注目画素を黒画素候補１とする。ｔｈａｂｋは、複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１７２】
パターンマッチング３２５ｆ７は、注目画素を中心とする５×５画素マトリクスにおいて、ｃ＝ｍ＝ｙ＝１の画素のパターンマッチングを行う。
１―１）．パターン１―１（ｐｍ１）
Ｄ２３＆Ｄ３３＆Ｄ４３
１―２）．パターン１―２（ｐｍ２）
Ｄ３２＆Ｄ３３＆ｄ３４
１―３）．パターン１―３（ｐｍ３）
Ｄ２２＆Ｄ３３＆Ｄ４４
１―４）．パターン１―４（ｐｍ４）
Ｄ４２＆Ｄ３３＆　Ｄ２４
これらのパターンは図２３に示すものであり、図中に丸印を付した画素が、ｃ＝ｍ＝ｙ＝１の画素である。これらのパターンのどれかに一致した時に、注目画素を黒画素候補２とする。
【０１７３】
無彩判定３２５ｆ１８は、注目画素が、黒画素候補１でかつ黒画素候補２であれば、黒画素とする。
【０１７４】
ブロック化３２５ｆ１９は、黒画素の出力をブロック化する。ここでのブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の黒画素があれば該４×４画素マトリックスの全体を黒画素ブロックとして、出力する。ブロック化３２５ｆ１９以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１７５】
膨張３２５ｆ２０は、３×３ブロックのマトリックス内において、注目ブロックがアクティブ（黒画素ブロック）で、その周辺画素がノンアクティブ（非黒画素）ならば、注目ブロックをノンアクティブ（非黒画素ブロック）にする。
【０１７６】
総合色画素判定３２５ｆ２１は、注目ブロックが色画素判定３２５ｆ１２でアクティブ（色画素２）と判定され、かつ無彩判定３２５ｆ１８でアクティブ（黒画素）と判定されていなければ、注目ブロックは色（色ブロック）と判定する。また、色画素判定３２５ｆ１５がアクティブ（色画素）の時も色と判定する。
【０１７７】
膨張３２５ｆ２２は、総合色画素判定３２５ｆ２１で、色と判定したブロックに対して小さな文字を連続と見なすために、注目ブロックを中心とする９×９ブロックのマトリックス内に１ブロックでもアクティブブロックがあれば、注目ブロックをアクティブブロックとする。ここで、大きく膨張させるのは文字同士のすき間を埋めるためである。
【０１７８】
連続カウント３２５ｆ２３では、色画素ブロックの連続性を見て、カラー原稿か白黒原稿かを判定する。膨張３２５ｆ２２の出力データ（色画素ブロック）の中の色画素の連続数をカウントすることにより、カラー原稿かどうか判定する。
【０１７９】
図２６は、色画素判定の処理手順を示したフローチャートである。図２６を参照しながら、判定処理の内容を説明する。
【０１８０】
注目画素が色画素ブロックにある場合に、注目画素の左上、上、右上および左の画素の色画素連続数を参照して、注目画素の色画素連続数を算出する（ステップ２１〜２６）。ここで、注目画素を、例えば図１０の５×５画素分布パターンＭＰｐのｃ３画素とすると、左上、上、右上および左の画素はそれぞれ、ｂ２、ｂ３、ｂ４およびｃ２の画素となる。注目画素が色画素ブロックにない時には、それには０なる色画素連続数を与える（ステップ２１〜２７）。
【０１８１】
注目画素が色画素ブロックにある場合は、まず注目画素（ｃ３）の上画素（ｂ３）の色画素連続数をチェックして（ステップ２２）、それが０であった場合、参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数に１を加えた値を与え（ステップ２４）、上画素（ｂ３）の色画素連続数が０であった場合、参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数を与える（ステップ２３）。次に、参照値Ｂに左上画素（ｂ２）の色画素連続数に１を加えた値を与え、参照値Ｃには上画素（ｂ３）の色画素連続数に１を加えた値を与え、また参照値Ｄには左画素（ｃ２）の色画素連続数に１を加えた値を与える（ステップ２５）。そして、参照値Ａ、Ｂ、ＣおよびＤのうちの最高値を、注目画素（ｃ３）の色画素連続数とする（ステップ２６）。
【０１８２】
注目画素（ｃ３）に色画素連続数を上述のように与えると、この色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ以上であるかをチェックして（ステップ２８）、ＴＨＡＣＳ以上であった場合（ステップ２８；Ｙ）、カラー原稿であると決定して（ステップ２９）、そこで連続カウント３２５ｆ２３の処理を終える。色画素連続数が、設定値ＴＨＡＣＳ未満であった場合（ステップ２８；Ｎ）、注目画素を走査方向ｘ、ｙの次の画素に更新して、上述の処理を繰返す。原稿全面について上述の処理をした結果、最後まで色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であったときには（ステップ３０〜３４）、原稿は白黒画像であると決定する。
【０１８３】
上述の色画素連続数は、縦の色付き線分と横の色付き線分の和となる。右上の色画素連続数が、他と異なるのは二重カウントを防ぐためである。図２７は、色画素連続数の具体的なデータを示した図である。図２７に示す数字を入れた小四角が色画素であり、数字が該画素に与えた色画素連続数である。数字を入れた小四角が連なったブロックが色画素群であり、同一原稿上のどれかの色画素群のなかの色画素連続数が１つでも設定値ＴＨＡＣＳ以上になり、カラー原稿である場合、カラーか白黒かの判定を確定する（ステップ２８、ステップ２９）。
【０１８４】
色画素判定３２５ｆ８〜３２５ｆ１５と分けたのは、カラー原稿か白黒原稿かの判定精度を高くするためである。黒文字処理のための色画素判定は、誤判定をしても局所的でさほど目立たない。一方、カラー原稿か白黒原稿かの判定は、誤判定をすると原稿全体に影響する。そこで、カウント３２５ｆ１〜ｆ４を独立とした。本来ならば、色相分割３２５ａから独立にした方がよいが、色相分割３２５ａを独立にすると、パターンマッチング３２５ｆ５〜ｆ７のメモリが増えるので好ましくない。カウント３２５ｆ１〜ｆ４のパラメータ（色画素候補１、３、黒画素候補１）で、色画素のパラメータ（色画素１〜３）を変更していることにより、メモリ量の増加を少なくしている。色画素判定３２５ｆ１２、３２５ｆ１５を設けているのは蛍光ペンの黄色のような濃度の低い色を検出するためで、さらに、無彩判定（黒画素判定）３２５ｆ１８を備えたのは、濃度を低くすると誤検出した際に補正をするためである。蛍光ペンなど濃度の薄い色は、ある程度の幅により黒データで補正しても問題はない。複数の色画素を抽出する際に、ｗ（白）のレベルを変えているだけなので、色画素検出のために２つ分のメモリを持つ必要がなく、１つ分＋１ラインの容量で可能である。
【０１８５】
連続カウント３２５ｆ２３で、１ライン前のカウントデータと現在のラインのカウントデータを参照してカウント値を数えているので、確実に周辺画素の連続を正確に数えることができるので色画素の連続を数えることが可能となる。本実施の形態では、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに対して色相判定を行ったが、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに限定するものではなく、輝度色差（例えば、Ｌａｂ）などに対して色相判定することは、容易である。
【０１８６】
次に、総合判定３２６について説明する。図２８は、総合判定３２６の構成を示したブロック図である。
【０１８７】
総合判定３２６は、文字判定３２６ａ、膨張処理３２６ｂおよびデコード３２６ｃからなる。
【０１８８】
まず、文字判定３２６ａについて説明する。文字判定３２６ａでは、エッジ抽出３２２の結果がエッジありで、網点抽出３２４の結果が網点なしで、白領域抽出３２３の結果が白領域ありの時は文字エッジと判定する。そうでない時には非文字エッジ（絵柄または文字のなか）と判定する。
【０１８９】
次に、膨張処理３２６ｂについて説明する。膨張処理３２６ｂは、文字判定３２６ａの結果を８×８ブロックのＯＲ（論理和）処理し、その後に３×３ブロックのＡＮＤ（論理積）処理をして４ブロックの膨張処理を行う。すなわち、注目ブロックを中心とする８×８ブロックのいずれかのブロックが文字エッジであった場合、注目ブロックも文字エッジブロックであると仮定し、該注目ブロックを中心とする３×３ブロックのすべてが文字エッジであった場合、注目ブロックを文字エッジと確定し、そして、注目ブロックとそれに隣接する３ブロック、計４ブロックを文字エッジと見なす。ＯＲ処理してからＡＮＤ処理するのは、特に黒文字の場合、黒文字の領域の周辺に小領域の非黒文字領域が存在すると、処理の差により違和感が感じられることがある。例えば黒が薄く見える。これを防ぐために、ＯＲ処理で非黒文字領域を大きくしている。ＡＮＤ処理は、望むべき膨張量にするために行っている。
【０１９０】
ところで、カラー複写機は１枚の複写をするのに４回のスキャンをするので、スキャン毎に微妙に文字判定結果が異なる。特にブラック作像時に非黒文字判定をし、ブラック作像以外のときに黒文字判定をすると、この黒文字領域は薄くなってしまうので、ｂｋ時には８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をする。また、ｂｋ以外の作像時は、５×５ブロックのＯＲ処理をして、その後は１×１ブロックのＡＮＤ処理をする。なお、１×１のＡＮＤ処理をするということは、その結果が処理前と同一になるので、何の処理もしないということと同義である。膨張処理３２６ｂの結果は、文字エッジ信号としてデコード３２６ｃに出力する。
【０１９１】
このように膨張処理３２６ｂをすることにより、分離結果が異なって文字の領域が薄くなることがなくなる。また、膨張処理３２６ｂによって、文字の中部分が濃くなることがあるが、文字のエッジに対して文字の中が薄いと、濃度が飽和することになるので違和感はない。
【０１９２】
図２９は、カラー複写によるカラー色剤の重なりを模式的に拡大して示した図である。図２９（ｄ）は、４色とも黒文字処理をした理想の場合を示している。図２９（ｅ）は、４色とも黒文字処理をして、補正がかからず、ｂｋ以外で補正がかかって薄くなった場合を示している。図２９（ｆ）は、本実施の形態によってｂｋのみ黒文字処理をした、好適な場合を示しており、図２９（ｇ）は、本実施の形態によってｂｋのみを黒文字処理して、ｂｋのみ補正がかからずにｂｋ以外で補正がかかった好適な場合を示している。
【０１９３】
図２９（ａ）は、膨張量は同一で黒文字処理をした理想の場合を示している。図２９（ｂ）は、膨張量は同一で黒文字処理をして印字位置がずれた場合（白く抜ける）を示している。図２９（ｃ）は、ｂｋの膨張量が大きい場合で、本実施例によって黒文字処理をして印字位置がずれた場合を示している。
【０１９４】
次に、デコード３２６ｃについて説明する。デコード３２６ｃが最終的に出力するＣ／Ｐ信号は、図３０として示した表のようになる。なお、表中の×はどんな値を取ってもよい。
【０１９５】
ここで、再度図４を参照する。原稿認識３２０が発生するＣ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号は、ＲＧＢフィルタ３３０、色補正３４０、変倍３５０、インターフェース３５２、ＵＣＲ３６０、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０、ＣＭＹＢｋγ補正３８０および階調処理３９０に、画像データに同期してカスケードに与えられる。
【０１９６】
次に、本発明の特徴部である色地上黒文字の説明を行う。図３２が色地上文字の全体構成で、色相分割部、５ライン５画素のＣ、Ｍ、Ｙラインメモリ、色画素判定部からとなる。
【０１９７】
次に、色相分割部について説明する。色判定部は、有彩色領域を見つけるものである。入力データＲ、Ｇ、Ｂは、色相分割部にて、ｃ、ｍ、ｙの信号に変換される。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにする。ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データは、数字が大きくなると黒くなる（濃くなる）。
１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
７）．色判定用ｗ（白）画素判定：
（Ｒ＜ｔｈｗ）＆（Ｇ＜ｔｈｗ）＆（Ｂ＜ｔｈｗ）ならばｙ＝ｍ＝ｃ＝０とする。なお、ｔｈｗは閾値である。
８）．Ｙ画素判定：
（ｒｙ＝＝１）＆（ｙｇ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｙ）ならばｙ＝１、ｍ＝ｃ＝０とする。なお、ｔｈｙは閾値である。
９）．Ｇ画素判定：
（ｙｇ＝＝１）＆（ｇｃ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｇ）ならばｃ＝ｙ＝１、ｍ＝０とする。なお、ｔｈｇは閾値である。
１０）．Ｃ画素判定：
（ｇｃ＝＝１）＆（ｃｂ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｃ）ならばｃ＝１、ｍ＝ｙ＝０とする。なお、ｔｈｃは閾値である。
１１）．Ｂ画素判定：
（ｃｂ＝＝１）＆（ｂｍ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｂ）ならばｍ＝ｃ＝１、ｙ＝０とする。なお、ｔｈｂは閾値である。
１２）．Ｍ画素判定：
（ｂｍ＝＝１）＆（ｍｒ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｍ）ならばｍ＝１、ｙ＝ｃ＝０とする。なお、ｔｈｍは閾値である。
１３）．Ｒ画素判定：
（ｍｒ＝＝１）＆（ｒｙ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｒ）ならばｙ＝ｍ＝１、ｃ＝０とする。なお、ｔｈｒは閾値である。
１４）．ＢＫ画素判定：
上記７）．〜１３）．に該当しない時、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１とする。
７）．〜１４）．の優先順位は数の小さい方を優先する。上述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。出力信号は、ｃ、ｍ、ｙに各１ビットの３ビットデータである。ここで色相毎に閾値を変えているのは、色相領域毎に、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定するからである。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。色相分割の出力ｃ、ｍ、ｙは、ラインメモリｃ、ｍ、ｙに５ライン蓄えられ、色画素判定部に入力される。
【０１９８】
色画素判定部について図３３を用いて説明する。色地検出と黒文字検出と判定部からなる。色地検出はカウント部１、パターンマッチング部１、色画素判定、ブロック化１、補正１、膨張１からなる。黒文字検出は、カウント部４、パターンマッチング部２、黒画素判定、ブロック化２、補正２、膨張２からなる。
【０１９９】
最初に、色地検出から説明する。
（カウント部１の説明）
該画素マトリクス内の各画素のｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈｍｉｎ未満ならば、色画素候補１とする。ｔｈｃｎｔ、ｔｈｍｉｎは複写（処理）前に設定する閾値である。ｙ、ｍ、ｃにプレーン展開して、Ｎ×Ｎのマトリクスにおいてのそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最小値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取りが漏れても補正が可能となる。そして最大値と最小値の差で有彩画素を判定している。このことにより、黒画素の読み取り位置ずれした色付き画素を補正して、有彩画素を抽出する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に一定画素の有彩画素があると注目画素を有彩画素としている。さらに、上記方式であると網点面積率の小さいものはｔｈｃｎｔが小さな値となり色画素候補１としては検出できない。そのために、白画素（ｃ＝０、ｍ＝０、ｙ＝０）の数をカウントとする。その結果、白画素のカウント値がｔｈｃｗ以上で、上記でカウントした最小値がｔｈｍｉｎ未満ならば、色画素候補２とする。このことにより、網点面積率の小さいものを色画素とすることが可能となる。
【０２００】
（パターンマッチング部１の説明）
注目画素が色相分割で判定した画素のｃ、ｍ、ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかを判定する。色画素である時に色画素候補１ａとする。また、注目画素が白画素で周辺画素が色画素である時に色画素候補２ａとする。具体的には、図３６のような２種のパターンマッチングのうち、１種でも一致していればよい。○が白画素で、▲の場所にひとつでも色画素があり、■の場所にひとつでも色画素があるとき色画素候補２ａとする。
【０２０１】
（色画素判定の説明）
色画素候補１であり、色画素候補１ａである時、色画素とする。色画素候補２であり、色画素候補２ａである時、色画素とする。これは面積率の低い色画素領域を色画素とするものである。ここで、カウント値の最大値と最小値との差を、色画素（黒画素でも色画素でもないとき）で行っても同等の効果がある。また、カウント値の最小値を黒画素（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）で行っても同等の効果がある。
【０２０２】
（ブロック化１の説明）
４×４画素内に１つでも色画素が存在すれば、色ブロックとする。これ以降の処理は４×４単位を１ブロックとして、ブロック単位で動作する。
【０２０３】
（補正１の説明）
ここでは、３×３のマトリックスで１ブロック孤立の色ブロックを色ブロックでなくする。
【０２０４】
（膨張１の説明）
５ブロックのマトリック内に１ブロックでも色ブロックがあった場合に色ブロックとして色ブロック領域を広げる。このことにより色地判定結果は、色地よりやや大きな領域となる。
【０２０５】
次に、黒文字検出を説明する。
（カウント部４の説明）
３×３マトリクス内の各画素のｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値がｔｈｍａｘの時に黒画素候補１とする。これは白地の少ない領域を意味する。それぞれについてのカウント値の最小値が、ｔｈｍｉｎ以上の時に黒画素候補２とする。最小値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取りがずれても補正が可能となる。このように、有彩画素と無彩（黒）画素を検出することにより、黒周辺の有彩画素により写真部の黒と黒文字（黒地上色文字）を分離している。
【０２０６】
（パターンマッチング部２の説明）
注目画素が色相分割で判定した画素のｃ、ｍ、ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）画素（黒画素）である時に、黒画素候補１ａとする。注目画素が、色相分割で判定した画素のｃ、ｍ、ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）画素（黒画素）で図３７に示すパターンのいずれかに一致し、かつ、色相分割で判定した画素のｃ、ｍ、ｙの全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）で画素（白画素）が５×５のマトリック内にある時（図３８）に、黒画素候補２ａとする。
【０２０７】
（黒画素判定の説明）
黒画素候補１であり、黒画素候補１ａである時、黒画素とする。これは、黒文字周辺の（色）地の網点面積率の高い（濃度の濃い）領域の黒画素を検出する。黒画素候補２であり、黒画素候補２ａである時、黒画素とする。これは、黒文字周辺の（色）地の網点面積率の低い（濃度の薄い）領域の黒画素を検出する。ここで、カウント値の最小値との差を、黒画素（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）で行っても同等の効果がある。また、カウント値の最大値を非白画素（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）で行っても同等の効果がある。
【０２０８】
（ブロック化２の説明）
４×４画素内に、１つでも黒画素が存在すれば、黒ブロックとする。これ以降の処理は４×４単位を１ブロックとして、ブロック単位で動作する。
【０２０９】
（補正２の説明）
ここでは、３×３のマトリックスで１ブロック孤立の黒ブロックを黒ブロックでなくする。
【０２１０】
（膨張２の説明）
５ブロックのマトリック内に１ブロックでも黒ブロックがあった場合に黒ブロックとして黒ブロック領域を広げる。このことにより黒文字判定結果は、黒文字よりやや大きな領域となる。
【０２１１】
次に、判定部について説明する。黒文字判定結果と、色地判定結果のＡＮＤを取り、色地上周辺の黒文字領域を検出する。この結果を色地上黒文字信号としてｂｋ２信号として出力する。ｂｋ２信号は、ＲＧＢフィルタ３３０、色補正３４０、変倍３５０、インターフェース３５２、ＵＣＲ３６０に、画像データに同期してカスケードに与えられる。
【０２１２】
ＲＧＢフィルタ３３０は、ＲＧＢデータをＭＴＦ補正するフィルタであり、Ｎ×Ｎの画素マトリックスに対応する係数マトリクスと、各係数に各画像データを乗じて重み付け平均値を得るロジックで構成されている。Ｃ／Ｐ信号が１を表すもの（文字エッジ領域）である場合には、鮮鋭化処理用の係数マトリクスを用い０又は２、３を表すもの（絵柄領域、低線数網点領域、網点領域）である場合には平滑化処理用の係数マトリクスを用いて、重み付け平均値を導出し色補正３４０に出力する。ここでの平滑化フィルタは、平滑化量の強い順に並べると、低線数網点領域、網点領域、絵柄領域となる。これは、網点は平滑を強くしないと網点構造が残り、モアレの原因となるためのである。さらに低線数の網点は、高線数の網点より強く平滑化する必要がある。
【０２１３】
色補正３４０は、Ｒ、Ｇ、Ｂデータを一次のマスキング処理等でＣ、Ｍ、Ｙデータに変換する。変倍３５０は、画像データに、主走査方向ｘの拡大・縮小または等倍処理を施す。
【０２１４】
ＵＣＲ３６０は、図３４に示すように、下色除去、補正部からなる。下色除去は、画像データの色再現を向上させるためのものであり、色補正３４０から入力したＣ、Ｍ、Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（下色除去）処理してＢｋデータを生成し、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋデータを出力する。ここで、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）以外の時（文字なか領域又は絵柄領域のとき）は、スケルトンブラック処理を行う。Ｃ／Ｐ信号が３（文字エッジ領域）、または、ｂｋ２信号が１（色地上文字）の時は、フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）かつＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）の時は、Ｃ、Ｍ、Ｙのデータを消去する。これは、黒文字の場合に黒成分のみで表現するためである。色地上文字をフルブラック処理することにより、色地上文字の黒文字をくっきり見せることが可能となる。補正部では、ＵＣＲ後の信号を３ラインの画像データにより、補正を行う。ｂｋ作像時には、補正処理を行わず、ｃ、ｍ、ｙ時のみ補正を行う。ｂｋ２が１の（色地上黒文字）時に、３×３画素周辺の画像データの最大値（濃度の濃いもの）に置き換えを行う。このことにより、色地上黒文字の境界部分の黒部分に周辺の色データを重なるので、プリントアウトして位置がずれても黒文字の周りが白く抜けにくくなる。
【０２１５】
図３５を例にとると、ａは理想的に位置のあっている色地上の黒文字である。ｂは、黒文字がずれた例である。このときに黒文字の周りが黒く抜けてしまう。ｃは、本実施例の状態で、黒と色色が重なっても黒に見えるので問題は無い。ｄは、本実施例の状態で、黒文字がずれた状態であるが白く抜けることはない。
【０２１６】
また、ＵＣＲ３６０の出力画像信号ＩＭＧは、一時点はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋのうち、一色であり、面順次の一色出力である。すなわち、４回原稿読み取りを行うことにより、フルカラー（４色）データを生成する。また、白黒複写の時は、Ｂｋ作像１回でよいので、１回の原稿読み取りでよい。カラー原稿か、白黒原稿かの判定機構があれば、原稿に応じた読み取り回数ですむので、操作者が、原稿に応じてカラー原稿か白黒原稿かを判断して複写する必要がなくなる。本実施の形態では、図２２に示す連続カウントの出力が該当してカラー原稿か、否かの判定に参照する信号である。原稿全面で有彩領域があったときにメインコントローラ１０が、カラー原稿と判定する。
【０２１７】
ＣＭＹＢｋフィルタ３７０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、Ｎ×Ｎの空間フィルタを用い、平滑化や鮮鋭化処理を行う。ＣＭＹＢｋγ補正３８０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じてγカーブを変更し処理する。Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域以外）以外の場合には、画像を忠実に再現するγカーブを用い、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）の時はγカーブを立たせてコントラストを強調する。
【０２１８】
階調処理３９０は、カラープリンタ４００の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて、ディザ処理、誤差拡散処理等の量子化を行う。Ｂｋ作像の場合には、Ｃ／Ｐ信号が１以外（文字エッジ領域以外）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。Ｂｋ以外の作像の場合は、Ｃ／Ｐ信号が０（絵柄領域）の時は階調重視の処理を行い、それ以外のときは解像力重視の処理を行う。以上の処理をした画像データは、バッファメモリを有するビデオコントロール３５９からカラープリンタ４００に、その画像データ書込み動作に同期して、与えられる。
【０２１９】
ＩＰＵ３００は文字領域以外（Ｃ／Ｐ信号＝１以外）の場合はＲＧＢフィルタ３３０で平滑化処理を行い、ＵＣＲ３６０でスケルトンブラックの処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０では、リニア（階調性）を重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では階調を重視した処理を行う。
【０２２０】
一方、文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｌ）の場合は、ＲＧＢフィルタ３３０でエッジ強調処理を行い、ＵＣＲ３６０でフルブラック処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０ではコントラストを重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では解像度を重視した処理を行う。
【０２２１】
また、黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｈ）として、Ｂｋを除いたＣ、Ｍ、Ｙの画像形成時には、Ｃ、Ｍ、Ｙデータを印字しない。これは、黒文字の周りが位置ずれのために色付くのを防ぐためである。また、この時のＢｋデータのＲＧＢフィルタ３３０は色文字のときより、エッジ強調を強めに行って、くっきりさせてもよい。
【０２２２】
このようにＩＰＵ３００では、絵柄、文字エッジ、網点、低線数網点、色地上黒文字の４種の処理を行う。
【０２２３】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、請求項１記載の画像処理装置によれば、イエロー、マゼンダ、シアン、ブラックの４色で色再現をし、色地上の黒文字を検出するために、画像データの有彩画素の数と無彩画素の数を数えて有彩画素を判定する色画素判定手段と、画像データの無彩画素の数と有彩画素の数を数えて無彩画素を判定する黒画素判定手段とを有し、色画素判定手段の色画素と黒画素による色画素検出結果および黒画素判定手段の黒画素と有彩画素による黒画素検出結果の両方の結果によって境界を検出し、色地上黒文字を検出する色地上文字検出手段とを有することを特徴としているので、写真部の黒と色地上文字の黒文字を良好に検出することが可能となる。
【０２２４】
請求項２記載の画像処理装置によれば、請求項１記載の画像処理装置において色地上文字検出手段によって検出した領域について、他の領域よりＵＣＲ量を多くするフルブラック処理（１００％ＵＣＲ）を行うことを特徴としているので、黒文字の再現性が向上する。
【０２２５】
請求項３記載の画像処理装置によれば、請求項１または２記載の画像処理装置において、色画素判定手段が、周辺の有彩画素の検出状態により、少なくとも２種以上の複数の抽出条件を備える画像処理を行うことを特徴としているので、検出精度の向上が可能となる。
【０２２６】
請求項４記載の画像処理装置によれば、請求項３記載の画像処理装置において請求項３の検出条件の切り換えは、周辺画素の白地の数で切り換えることを特徴としているので、網点面積率の小さい網点も良好に検出することが可能となる。
【０２２７】
請求項５記載の画像処理装置によれば、請求項１または２記載の画像処理装置において、無彩画素検出手段が、周辺の無彩画素の検出状態により、少なくとも２種以上の複数の抽出条件を備える画像処理を行うことを特徴としているので、検出精度の向上が可能となる。
【０２２８】
請求項６記載の画像処理装置によれば、請求項５記載の画像処理装置において請求項５の検出条件の切り換えは、周辺画素の非白地の数で切り換えることを特徴としているので、黒地上文字の色画素の色画素の網点面積率の大きいところと小さいところの２つが良好に検出可能となる。
【０２２９】
請求項７記載の画像処理装置によれば、請求項１または２記載の画像処理装置において、色地上文字検出手段は、色画素判定手段の検出結果を膨張した結果と黒画素判定手段の検出結果を膨張した結果との２つの膨張した結果の論理積であることを特徴としているので、色文字上の黒文字の境界領域を検出することが可能となる。
【０２３０】
請求項８記載の画像処理装置によれば、請求項１または２記載の画像処理装置において、有彩画素を検出する際にＣＭＹのプレーンのそれぞれの数を数えて、３プレーン中の最大値と最小値の差を有彩画素とし、検出することを特徴としているので、ＲＧＢの読み取り位置ずれを補正することが可能となる。
【０２３１】
請求項９記載の画像処理装置によれば、請求項１または２記載の画像処理装置において、無彩画素を検出する際に、ＣＭＹのプレーンのそれぞれの数を数えて３プレーン中の最小値を無彩画素とし、検出することを特徴としているので、ＲＧＢの読み取り位置ずれを補正することが可能となる。
【０２３２】
請求項１０記載の画像処理装置によれば、請求項６記載の画像処理装置において、無彩画素を検出する際に、ＣＭＹのプレーンのそれぞれの数を数えて、３プレーン中の最大値を非白画素とし、検出することを特徴としているので、ＲＧＢの読み取り位置ずれを補正することが可能となる。
【０２３３】
請求項１１記載の画像処理装置によれば、請求項１から１０記載のうちいずれか１項の画像処理装置において、原稿画像を色分解して読み取り、画像データを生成して前記画像データ受領手段に送信するカラー画像データ読取手段をさらに有することを特徴としているので、読み取り装置を備えた画像処理装置にも適用することができる。
【０２３４】
請求項１２記載の画像処理装置によれば、請求項１から１０記載のうちいずれか１項の画像処理装置において、画像データを用紙上にカラー画像形成するカラー画像形成手段をさらに有することを特徴としているので、カラープリンタに適用することも可能である。
【０２３５】
請求項１３記載の画像処理装置によれば、請求項１から１０記載のうちいずれか１項の画像処理装置において、原稿画像を色分解して読み取り、画像データを生成して前記画像データ受領手段に送信するカラー画像データ読取手段と、画像データを用紙上にカラー画像形成するカラー画像形成手段とをさらに有することを特徴としているので、カラー複写機に適用することも可能である。
【０２３６】
請求項１４記載の画像処理装置によれば、請求項１から１０記載のうちいずれか１項の画像処理装置において、外部装置からのプリント指示を受信するプリント指示受信手段をさらに備え、前記画像データ受領手段は、前記外部装置から前記画像データを受領し、前記カラー画像形成手段は、前記プリント指示受信手段によって受信したプリント指示に基づいて、前記カラー画像形成手段によるカラー画像形成を実行することを特徴としているので、カラー複写機に適用することも可能である。
【０２３７】
請求項１５記載の画像処理装置は、請求項１記載の画像処理装置において、前記色文字検出手段により得られた領域に対して、ブラックを除くイエロー、マゼンダ、シアンのデータを補正することを特徴としているので、色地上の黒文字がプリント時に版ずれしても、白抜けることがなく版ずれを目立たなくすることが可能となる。
【０２３８】
請求項１６記載の画像処理装置は、請求項１５記載の画像処理装置において、イエロー、マゼンダ、シアンのデータの補正が注目画素を含む周辺画素の濃度の最大値に置き換えることを特徴としているので、版ずれしても周辺画素をずれた領域に対して同等の色とすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理装置における文字写真判定部の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態であるカラー複写機の構成を示す概略図である。
【図３】図２に示すカラー複写機の電気システムの概略構成を示すブロック図である。
【図４】図２に示すカラー複写機の画像処理ユニット（ＩＰＵ）の構成を示すブロック図である。
【図５】エッジ強調フィルタにおける万線パターンを示す図である。
【図６】係数グループの一例を示す図である。
【図７】エッジ抽出における白画素の分布パターンを示す図である。
【図８】白領域抽出における構成を示すブロック図である。
【図９】ＲＧＢ白地検出における画素の分布パターンを示す図である。
【図１０】画素マトリクスにおける注目画素および色画素の分布パターンを示す図である。
【図１１】白判定に用いる状態変数更新の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】白判定における注目画素の位置および画素の分布パターンを示す図である。
【図１３】グレーパターンマッチングについての説明図である。
【図１４】白パターン補正における注目ブロックの例を示す図である。
【図１５】文字／写真レベルの調整におけるパラメータを示す図である。
【図１６】網点抽出における構成を示す図である。
【図１７】第１網点ピーク検出における画素の分布パターンを示す図である。
【図１８】第３網点ピーク検出における画素の分布パターンを示す図である。
【図１９】第３網点ピーク検出において画素マトリクスのマスクを採用したパターン例を示す図である。
【図２０】網点ピーク検出における周期を示す図である。
【図２１】色判定における画像濃度信号を示す図である。
【図２２】色画素判定における構成を示す図である。
【図２３】色画素判定における色画素の分布パターンを示す図である。
【図２４】色線検出に用いる画素パターンを示す図である。
【図２５】白領域のパターンマッチングに用いる画素パターンを示す図である。
【図２６】色画素判定の処理手順を示すフローチャートである。
【図２７】色画素連続数の具体的なデータを示す図である。
【図２８】総合判定における構成を示すブロック図である。
【図２９】カラー複写によるカラー色剤の重なりを模式的に拡大した図である。
【図３０】デコードが最終的に出力するＣ／Ｐ信号を示す図である。
【図３１】原稿認識における構成を示す図である。
【図３２】色地上文字における全体構成を示す図である。
【図３３】色画素判定部の構成を示す図である。
【図３４】ＵＣＲ処理における構成を示す図である。
【図３５】ＵＣＲ処理における色地上黒文字の境界部分の例を示す図である。
【図３６】色地検出におけるパターンマッチングの例を示す図である。
【図３７】パターンマッチングにおける注目画素が黒画素の場合の分布を示す図である。
【図３８】パターンマッチングにおける注目画素が白画素の場合の分布を示す図である。
【符号の説明】
１０　メインコントローラ
１１　ＩＣカード
１２　スキャナコントローラ
１３　エンジンコントローラ
１４　ソータコントローラ
１５　エディタ
１６　プリンタコントローラ
１７　ＦＡＸコントローラ
１８　パラレルＩ／Ｆコントロール
１９　ＬＡＮコントローラ
２０　通信コントロール
１８０　原稿
２００　カラー画像読み取り装置（スキャナ）
２０２　コンタクトガラス
２０４Ａ　ミラー群
２０４Ｂ　ミラー群
２０４Ｃ　ミラー群
２０５　照明ランプ
２０６　レンズ
２０７　カラーセンサ
３００　画像処理ユニット（ＩＰＵ）
３１０　ＲＧＢγ補正
３２０　原稿認識
３２１　フィルタ
３２２　エッジ抽出
３２２ａ　３値化
３２２ｂ　黒画素連続検出
３２２ｃ　白画素連続検出
３２２ｄ　近傍画素連続検出
３２２ｅ　孤立点除去
３２３　白領域抽出
３２３ａ　２値化
３２３ｂ　ＲＧＢ白地検出
３２３ｃ　白判定
３２３ｄ　白パターンマッチング
３２３ｆ　グレーパターンマッチング
３２４　網点抽出
３２４ａ　第１網点ピーク検出部
３２４ｂ　第２網点ピーク検出部
３２４ｃ　第３網点ピーク検出部
３２４ｅ　網点領域検出部
３２４ｆ　一時記憶手段
３２４ｇ　周期チェック
３２４ｈ　周期チェック
３２４ｉ　ＯＲ
３２４ｊ　一時記憶手段
３２５　色判定
３２５ａ　色相分割
３２５ｂ　ラインメモリ
３２５ｃ　ラインメモリ
３２５ｄ　ラインメモリ
３２５ｅ　ラインメモリ
３２５ｆ　色画素判定
３２６　総合判定
３２６ａ　文字判定
３２６ｂ　膨張処理
３２６ｃ　デコード
３３０　ＲＧＢフィルタ
３４０　色補正
３５０　変倍
３５１　インターフェース
３５２　インターフェース
３５３　インターフェース
３５４　インターフェース
３５５　ＢＲユニット
３５６　ＲＡＭ
３５７　中央処理装置（ＣＰＵ）
３５８　ＲＯＭ
３５９　ビデオコントロール
３６０　ＵＣＲ
３７０　ＣＭＹＢｋフィルタ
３８０　ＣＭＹＢｋγ補正
３９０　階調処理
４００　カラー記録画像装置（カラープリンタ）
４０１　光学ユニット
４１２Ｂ２　給紙トレイ
４１４　感光体ドラム
４１４Ｄ　電位センサ
４１４Ｍ　除電ランプ
４１４Ｐ　現像濃度パターン検知器
４１５　中間転写ベルト
４１５Ｃ　クリーニング対向ローラ
４１５Ｄ　駆動ローラ
４１５Ｆ　転写対向ローラ
４１５Ｔ　転写対向ローラ
４１５Ｕ　ベルトクリーニング装置
４１６　ベルト転写コロナ放電器（ベルト転写部）
４１７　紙転写コロナ放電器（紙転写機）
４１８Ｒ　レジストローラ対
４１９　帯電器
４２０　リボルバ現像装置
４２０Ｋ　Ｂｋ現像器
４２０Ｃ　Ｃ現像器
４２０Ｍ　Ｍ現像器
４２０Ｙ　Ｙ現像器
４２０ＫＳ　現像スリーブ
４２０ＣＳ　現像スリーブ
４２０ＭＳ　現像スリーブ
４２０ＹＳ　現像スリーブ
４２１　感光体クリーニングユニット
４２２　紙搬送ベルト
４２３　定着器
４２３Ａ　定着ローラ
４２３Ｂ　加圧ローラ
４２４　排出ロール対
４４１　レーザ発光器
４４２　ｆθレンズ
４４３　ポリゴンミラー
４４４　回転用モータ
４４６　反射ミラー
４８２　転写紙カセット
４８３　給紙コロ
【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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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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