(57)【要約】【課題】  連続階調（写真）領域を、階調再現性を重視すべきグラデーション領域と、ディテイル部再現性を重視すべき非グラデーションとに識別することのできる画像処理装置、画像処理方法を提供する。【解決手段】  入力された画像データから複素数で表される空間周波数特性を算出する空間周波数算出部１４ａと、上記空間周波数特性の実部から特徴量ｘ（第１の特徴量）を抽出する第１特性解析部１４ｂと、上記空間周波数特性の虚部から特徴量ｙ１、ｙ２（第２の特徴量）を抽出する第２特性解析部１４ｃと、特徴量ｘに基づいて上記画像データから連続階調領域を識別し、この連続階調領域から上記特徴量ｙ２に基づいてグラデーション領域を識別する領域識別処理部１４ｄとを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データから連続階調領域を識別する画像処理装置であって、上記画像データから複素数で表される空間周波数特性を算出する空間周波数算出部と、上記空間周波数特性の虚部に基づいて上記連続階調領域からグラデーション領域を識別する領域識別処理部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記空間周波数特性の実部から第１の特徴量を抽出する第１特性解析部と、上記空間周波数特性の虚部から第２の特徴量を抽出する第２特性解析部とを備え、
上記領域識別処理部は、第１の特徴量に基づいて上記画像データから連続階調領域を識別し、この連続階調領域から上記第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を識別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】
上記領域識別処理部は、文字領域と網点領域と連続諧調領域とを識別する第１の識別部並びにグラデーション領域を識別する第２の識別部を備え、
上記第１の識別部は、上記第１の特徴量に基づいて、連続階調領域と、網点あるいは文字領域のいずれかに属する領域とを識別し、この網点あるいは文字領域のいずれかに属する領域を、上記第１および２の特徴量に基づいて網点領域と文字領域とに識別するとともに、
上記第２の識別部は、第１の識別部で連続階調とされた画像データから第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を識別す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】
上記第１の識別部は、上記第１の特徴量としてのＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和が閾値より大きい画像データを連続階調領域と判定し、閾値より小さい画像データを文字領域あるいは網点領域と判定す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】
上記第２の識別部は、上記第２の特徴量から得られる、空間周波数特性のＤＣ成分を中心とする点対称性に基づいてグラデーション領域を識別す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６】
上記第２の識別部は、第２の特徴量としてのエネルギー総和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としてのエネルギーの絶対値総和が閾値より大きく、かつ、第２の特徴量としての第１水平方向所定成分におけるエネルギー総和と第２水平方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としての第１垂直方向所定成分におけるエネルギー総和と第２垂直方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値よりも小さくなるような画像データを、グラデーション領域候補の画像データと判定し、それ以外の画像データを非グラデーション領域に決定す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】
上記第２の識別部は、上記グラデーション領域候補の画像データについて濃度変化方向を示す特徴量を算出し、この特徴量に基づく画像分割処理によって得られる各部分画像の全画像に占める割合が閾値よりも大きい画像データをグラデーション領域に決定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８】
上記第１の識別部は、第２の特徴量としての低周波成分へのエネルギー集中度が閾値より大きい画像データを文字領域候補の画像データと判定し、閾値より小さい画像データを網点領域に決定す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９】
上記第１の識別部は、第１の特徴量としての低周波成分へのエネルギー比率が閾値よりも大きいか、あるいは、第１の特徴量としてのピークエネルギーの比率が閾値よりも小さいか、あるいは、第２の特徴量としての注目ブロックおよびその近傍ブロックのエネルギー相関度が閾値よりも小さいような文字領域候補の画像データを文字領域に決定することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１１】
入力された画像データから複素数で表される空間周波数特性を算出する空間周波数算出工程と、
上記画像データから連続階調領域を識別する連続階調領域識別工程と、
上記空間周波数特性の虚部に基づいて上記連続階調領域からグラデーション領域を検知するグラデーション領域検知工程とを含むことを特徴する画像処理方法。
【請求項１２】
上記空間周波数算出工程にて算出された空間周波数特性の実部から第１の特徴量を算出する第１特徴算出工程と、
上記空間周波数算出工程にて算出された空間周波数特性の虚部から第２の特徴量を算出する第２特徴算出工程とをさらに含み、
上記連続階調領域識別工程では、上記第１の特徴量に基づいて上記画像データから連続階調領域を識別し、
上記グラデーション領域検知工程では、上記連続階調識別工程で連続階調領域と判断された画像データから上記第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を検知することを特徴する請求項１１記載の画像処理方法。
【請求項１３】
上記連続階調領域識別工程では、上記第１の特徴量としてのＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和が閾値より大きい画像データを連続階調領域と判定し、閾値より小さい画像データを文字領域あるいは網点領域と判定することを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。
【請求項１４】
上記グラデーション領域検知工程では、第２の特徴量としてのエネルギー総和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としてのエネルギーの絶対値総和が閾値より大きく、かつ、第２の特徴量としての第１水平方向所定成分におけるエネルギー総和と第２水平方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としての第１垂直方向所定成分におけるエネルギー総和と第２垂直方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値よりも小さくなるような画像データをグラデーション領域候補の画像データと判定し、それ以外の画像データを非グラデーション領域に決定することを特徴とする請求項１２記載の画像処理方法。
【請求項１５】
上記グラデーション領域検知工程では、上記グラデーション領域候補の画像データについて濃度変化方向を示す特徴量を算出し、この特徴量に基づく画像分割処理によって得られる各部分画像の全画像に占める割合が閾値よりも大きい画像データをグラデーション領域に決定することを特徴とする請求項１４記載の画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１１に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像処理プログラムが、コンピュータに読み取り可能に格納されていることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像データから原画像の特性に応じた領域を識別する画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタル画像システムが目覚しい発達を遂げ、デジタル画像処理技術の構築が進んでいる。例えば、複写機の分野においては、文字、網点、連続階調が混在するような原稿に対しても高画質で出力されることが要求されており、スキャナ部で読み込まれた画像に対して高画質化処理を行うため、入力された画像データを文字領域、網点領域、連続階調（写真）領域などの複数の領域に分離し、領域毎に適応的な画質改善処理を適用するのが一般的である。例えば、スキャナにより読み込まれた画像データに対しては下記の処理が施される（非特許文献１・２参照）。これを図１３に示す。
【０００３】
図１３に示されるように、原稿からの反射光像は、カラー画像入力装置１０８（画像読取手段）に設けられたＣＣＤ（Charge Coupled Device）により、まずＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号として読み取られ、カラー画像処理装置１０７に入力される。
【０００４】
カラー画像処理装置１０７では、まず上記アナログ信号（ＲＧＢ信号）が、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１１によってデジタル信号に変換される。このＲＧＢのデジタル信号はついでシェーディング補正部１１２に入力され、カラー画像入力装置１０８の照明系や結像系あるいは撮像系で生じた各種の歪みが取り除かれる（シェーディング補正）。シェーディング補正されたＲＧＢ信号は、入力階調補正部１１３によって、反射率信号から濃度信号のような画像処理装置が扱いやすい信号に変換されるとともにカラーバランスが整えられ、領域分離処理部１１４に入力される。（なお、上記非特許文献２に示されるように、ＲＧＢ信号からなる画像データをＬ＊ａ＊ｂ＊信号に変換して以下の領域分離処理を行う方法もある。）
この領域分離処理部１１４では、入力画像中の各画素を文字領域や中間調（連続階調）領域等の複数の領域に分離する領域分離処理がなされ、各画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号が出力される。
【０００５】
例えば、文字／写真などの混在原稿において、領域分離処理により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、フィルタ処理（空間フィルタ処理）による鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。また、中間調処理（階調再現処理）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。また、領域分離処理にて網点に分離された領域に関しては、フィルタ処理において、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。なお、これらの処理が施されたＣＭＹＫの画像データはカラー画像出力装置（図示せず）に出力され、紙などの記録媒体上に画像が形成される（非特許文献１参照）。
【０００６】
特許文献１には、この領域分離処理についての従来技術が開示されている。この従来技術は、入力された画像データの空間周波数特性を解析して３つの周波数特徴（高周波領域のピークの位置、ピークの分布パターン、低周波領域のエネルギーの集中の度合い）を抽出し、この抽出された各周波数特徴に基づいて、画像データから文字、網点、連続階調（写真）の各領域を識別するものである。
【特許文献１】特開平４−３３９４７１号公報（公開日：１９９２年１１月２６日）
【非特許文献１】電子写真学会誌  第３６巻  第４号（１９９７）  ｐ．３４３〜３５２
【非特許文献２】「第４９回  日本画像学会技術講習会（２０００年、日本画像学会主催）  ｐ．６４〜７６。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、この従来技術は、空間周波数の振幅特性のみに着目しているため、連続階調領域と判断された領域が、階調再現性を重視すべきグラデーション領域であるか、ディテイル部再現性を重視すべき非グラデーションであるかを識別することができなかった。
【０００８】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、連続階調領域をグラデーション領域と非グラデーション領域とに識別することのできる画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の画像処理装置は、上記課題を解決するために、入力された画像データから連続階調領域を識別する画像処理装置であって、上記画像データから複素数で表される空間周波数特性を算出する空間周波数算出部と、上記空間周波数特性の虚部に基づいて上記連続階調領域からグラデーション領域を識別する領域識別処理部とを備えたことを特徴としている。
【００１０】
上記構成によれば、連続階調と識別された画像データにつき、その空間周波数特性の虚部を用いることで、上記の従来技術では実現できなかった、連続階調領域（写真領域）のさらなる識別、すなわち、階調再現性を重視すべきグラデーション領域とディテイル部再現性を重視すべき非グラデーション領域との識別が可能となる。
【００１１】
本発明の画像処理装置においては、上記空間周波数特性の実部から第１の特徴量を抽出する第１特性解析部と、上記空間周波数特性の虚部から第２の特徴量を抽出する第２特性解析部とをさらに備え、上記領域識別処理部が第１の特徴量に基づいて上記画像データから連続階調領域を識別し、この連続階調領域から上記第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を識別することが好ましい。
【００１２】
上記構成によれば、空間周波数算出部は、上記画像データから複素数で表される空間周波数特性を算出する。この空間周波数特性は第１特性解析部と第２特性解析部とに入力される。第１特性解析部は、上記空間周波数特性の実部を解析し、第１の特徴量を抽出する。第２特性解析部は、上記空間周波数特性の虚部を解析し、第２の特徴量を抽出する。この第１および第２の特徴量は領域識別処理部に入力される。
【００１３】
領域識別処理部は、上記第１の特徴量に基づいて、連続階調領域を他の領域（たとえば、文字領域や網点領域）から識別し、この連続階調領域を、上記第２の特徴量に基づいて、階調再現性を重視すべきグラデーション領域とディテイル部再現性を重視すべき非グラデーション領域とに識別する。
【００１４】
このように、第１の特徴量を用いて連続階調領域を他の領域（たとえば、文字領域や網点領域）から識別し、この識別された連続階調領域を、第２の特徴量を用いてグラデーション領域と非グラデーション領域とに識別することによって、上記した連続階調領域のさらなる識別を迅速かつ高精度に行うことができる。
【００１５】
また、本発明の画像処理装置においては、上記領域識別処理部が、文字領域と網点領域と連続諧調領域とを識別する第１の識別部並びにグラデーション領域を識別する第２の識別部を備え、上記第１の識別部は、上記第１の特徴量に基づいて、連続階調領域と、網点あるいは文字領域のいずれかに属する領域とを識別し、この網点あるいは文字領域のいずれかに属する領域を、上記第１および２の特徴量に基づいて網点領域と文字領域とに識別するとともに、上記第２の識別部は、第１の識別部で連続階調とされた画像データから第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を識別することが好ましい。
【００１６】
このように、第１の識別部が文字あるいは網点領域のいずれかに属する領域と、連続階調領域とをまず識別することで、各領域（文字・網点・グラデーション・非グラデーション領域）への識別処理が迅速化できる。また、網点領域と文字領域との識別に、上記第１および２の特徴量を用いるため、その識別精度を高めることができる。
【００１７】
また、上記第１の識別部においては、上記第１の特徴量としてのＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和が閾値より大きい画像データを連続階調領域と判定し、閾値より小さい画像データを文字領域あるいは網点領域と判定することが好ましい。
【００１８】
また、上記第２の識別部においては、上記第２の特徴量から得られる、空間周波数特性のＤＣ成分を中心とする点対称性に基づいてグラデーション領域を識別することが好ましい。より具体的には、第２の特徴量としてのエネルギー総和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としてのエネルギーの絶対値総和が閾値より大きく、かつ、第２の特徴量としての第１水平方向所定成分におけるエネルギー総和と第２水平方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としての第１垂直方向所定成分におけるエネルギー総和と第２垂直方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値よりも小さくなるような画像データをグラデーション領域候補の画像データと判定し、それ以外の画像データを非グラデーション領域に決定することが好ましい。
【００１９】
さらに、この場合には、上記グラデーション領域候補の画像データについて濃度変化方向を示す特徴量を算出し、この特徴量に基づく画像分割処理によって得られる各部分画像の全画像に占める割合が閾値よりも大きい画像データをグラデーション領域に決定することが好ましい。これにより、画像データ全体（全画像）におけるグラデーション領域の分布割合を考慮しつつ、各グラデーション領域の決定が行えるため、その識別精度を向上させることができる。
【００２０】
また、上記第１の識別部においては、第２の特徴量としての低周波成分へのエネルギー集中度が閾値より大きい画像データを文字領域候補の画像データと判定し、閾値より小さい画像データを網点領域に決定することが好ましい。
【００２１】
この場合、第１の特徴量としての低周波成分へのエネルギー比率が閾値よりも大きいか、あるいは、第１の特徴量としてのピークエネルギーの比率が閾値よりも小さいか、あるいは、第２の特徴量としての注目ブロックおよびその近傍ブロックのエネルギー相関度が閾値よりも小さいような上記文字領域候補の画像データを文字領域に決定することが好ましい。
【００２２】
また、本発明の画像形成装置は、上記した画像処理装置を備えていることを特徴としている。よって、文字、網点、連続階調領域だけでなく、連続階調領域がグラデーション領域であるかどうか識別することができるので、品質の良い画像を出力（形成）することができる。
【００２３】
また、本発明の画像処理方法は、上記課題を解決するために、入力された画像データから複素数で表される空間周波数特性を算出する空間周波数算出工程と、上記画像データから連続階調領域を識別する連続階調領域識別工程と、上記空間周波数特性の虚部に基づいて上記連続階調領域からグラデーション領域を検知するグラデーション領域検知工程とを含むことを特徴している。
【００２４】
また、上記画像処理方法においては、上記空間周波数算出工程にて算出された空間周波数特性の実部から第１の特徴量を算出する第１特徴算出工程と、上記空間周波数算出工程にて算出された空間周波数特性の虚部から第２の特徴量を算出する第２特徴算出工程とをさらに含み、上記連続階調領域識別工程では、上記第１の特徴量に基づいて上記画像データから連続階調領域を識別し、上記グラデーション領域検知工程では、上記連続階調識別工程で連続階調領域と判断された画像データから上記第２の特徴量に基づいてグラデーション領域を検知することが好ましい。
【００２５】
さらに、記連続階調領域識別工程では、上記第１の特徴量としてのＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和が閾値より大きい画像データを連続階調領域と判定し、閾値より小さい画像データを文字領域あるいは網点領域と判定することが好ましい。
【００２６】
また、上記グラデーション領域検知工程では、第２の特徴量としてのエネルギー総和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としてのエネルギーの絶対値総和が閾値より大きく、かつ、第２の特徴量としての第１水平方向所定成分におけるエネルギー総和と第２水平方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値より小さく、かつ、第２の特徴量としての第１垂直方向所定成分におけるエネルギー総和と第２垂直方向所定成分におけるエネルギー総和との和の絶対値が閾値よりも小さくなるような画像データをグラデーション領域候補の画像データと判定し、それ以外の画像データを非グラデーション領域に決定することが好ましい。この場合、上記グラデーション領域候補の画像データについて濃度変化方向を示す特徴量を算出し、この特徴量に基づく画像分割処理によって得られる各部分画像の全画像に占める割合が閾値よりも大きい画像データをグラデーション領域に決定することが好ましい。
【００２７】
また、本発明のプログラムは、上記画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００２８】
また、本発明の記録媒体は、上記のプログラムが、コンピュータに読み取り可能に格納されていることを特徴としている。
【発明の効果】
【００２９】
以上のように、本発明によれば、連続階調領域（写真領域）を、さらに階調再現性を重視すべきグラデーション領域と、ディテイル部再現性を重視すべき非グラデーション領域とに識別することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
本発明に係る実施の一形態について図１〜図１２に基づいて説明すれば以下の通りである。なお、以下の説明は、本発明をデジタル複写機に適用した場合についてのものであるが、これに限定されず、本発明は原画像の特性に応じた領域への識別処理を行う画像処理装置一般に広く適用できる。
【００３１】
図２は、本実施の形態に係るデジタル複写機の構成を示すブロック図である。同図に示されるように、デジタル複写機１０（画像形成装置）は、カラー画像入力装置７とカラー画像処理装置８（画像処理装置）とカラー画像出力装置９と操作パネル１０とを備えている。
【００３２】
カラー画像入力装置７は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）を備えており、このＣＣＤによって読み取られた原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてカラー画像処理装置８に入力する。
【００３３】
カラー画像処理装置８（画像処理装置）は、アナログ／デジタル（以後「Ａ／Ｄ」と略称する）変換部１１と、シェーディング補正部１２と、入力階調補正部１３と、領域分離処理部１４と、色補正部１５と、墨生成下色除去部と、空間フィルタ処理部１７と、中間調出力階調処理部１８とを備えている。
【００３４】
カラー画像入力装置７にて読み取られた画像データは、最初にカラー画像処理装置８内のＡ／Ｄ変換部１１に入力され、ついで、シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、領域分離処理部１４、色補正部１５、墨生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、中間調出力階調処理部１８の順で送られ、画像出力装置９へ出力される。
【００３５】
Ａ／Ｄ変換部１１においては、カラー画像入力装置８から与えられるＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）画像データ（アナログの反射率信号）が、デジタル信号に変換される。シェーディング補正部１２においては、Ａ／Ｄ変換された画像データがシェーディング補正される。このシェーディング補正は、画像データ（反射率信号）から、画像入力装置７の照明系・結像系・および撮像系の構成に起因して発生した各種の歪みを取り除く処理である。
【００３６】
また、入力階調補正部１３においては、シェーディング補正処理が施された画像データ（反射率信号）に入力階調補正が施される。この入力階調補正は、反射率信号を濃度信号等画像処理装置の扱いやすい信号に変換する処理である。なお、この入力階調補正部１３においては、上記反射率信号にカラーバランス処理をさらに施しても構わない。
【００３７】
領域分離処理部１４においては、入力階調補正部１３から出力された画像データ（ＲＧＢの濃度信号）に基づいて、画素毎あるいは複数の画素よりなるブロック毎に文字・網点・その他領域（文字・網点以外の領域）に分離する領域分離処理が行われる。この領域分離処理部１４の結果である領域識別信号は、墨生成下色除去部１６と空間フィルタ処理部１７とに入力される。また、中間調出力階調処理部１８に入力して構わない。なお、この領域分離処理部１４については、後に詳述する。
【００３８】
色補正部１５においては、入力階調補正部１３から出力された画像データ（ＲＧＢの濃度信号）がＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）の濃度信号に変換されるとともに、画像出力装置における色再現の忠実化実現のために、上記ＣＭＹの濃度信号に色補正処理が施される。この色補正処理は、不要吸収成分をそれぞれ含むＣＭＹのトナーやインクの分光特性に基づいた色濁りを、ＣＭＹの画像データ（濃度信号）から取除く処理である。
【００３９】
墨生成下色除去部１６においては、色補正部１５から出力されたＣＭＹの画像データ（色信号）に対して、黒（Ｋ）の色信号を生成する墨生成処理を行われるるとともに、下色除去処理が施される。この下色除去処理は、ＣＭＹの色信号から墨生成処理で生成された黒の色信号を差し引いて新たなＣＭＹの色信号を得る処理である。これにより、ＣＭＹＫの画像データ（色信号）が生成される。
【００４０】
空間フィルタ処理部１７においては、墨生成下色除去部１６で得られたＣＭＹＫの画像データに対して、デジタルフィルタを用いた空間フィルタ処理が施される。この空間フィルタ処理は、画像の空間周波数特性を補正し、カラー画像出力装置９への出力画像にぼやけや粒状性劣化が発生しないようにするものである。
【００４１】
中間調生成処理１８においては、画像を複数の画素に分割して階調を再現できるように画像データが処理される。ここでは、２値や多値のディザ法・誤差拡散法等が用いられる。また、この中間調出力階調処理部１８にて画像データの濃度値を画像出力装置９の特性値である網点面積率に変換しても構わない。
【００４２】
中間調出力階調処理部１８によって処理された画像データ（濃度信号）はカラー画像出力装置９に出力される。このカラー画像出力装置９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等を挙げることができる。むろんこれに限定されるものではない。
【００４３】
なお、以上のデジタル複写機１０の動作は、操作パネル５からの信号が与えられる、例えば、ＣＰＵ６（Ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によって制御されている。
【００４４】
以下に、領域分離処理部１４について詳細に説明する。領域識別処理部１４は、入力された画像データから得られる空間周波数特性に基づき、入力画像の文字領域と網点領域と連続階調領域とを識別するとともに、この連続階調領域を、階調再現性を重視すべきグラデーション領域と、ディテイル部再現性を重視すべき非グラデーション領域とに識別する。
【００４５】
図１は、本実施の形態に係る領域分離処理部１４の構成を表すブロック図である。
【００４６】
同図に示されるように、領域分離処理部１４は、空間周波数特性算出部１４ａと、第１特性解析部１４ｂと、第２特性解析部１４ｃと、領域識別処理部１４ｄとを備えている。また、この領域識別処理部１４ｄは、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅ（第１の識別部）と、グラデーション領域検知部１４ｆ（第２の識別部）とを備えている。
【００４７】
入力階調補正部１３から出力された画像データ（ＲＧＢ）は空間周波数特性算出部１４ａに入力される。空間周波数特性算出部１４ａでは、複数の画素を含むブロックごとに空間周波数特性が複素数にて算出され、これが第１特性解析部１４ｂおよび第２特性解析部１４ｃに入力される。
【００４８】
第１特性解析部１４ｂでは上記空間周波数特性の実部（以下、特性１とする）が解析され、第２特性解析部１４ｃでは上記空間周波数特性の虚部（以下、特性２とする）が解析される。その結果、第１特性解析部１４ｂから特徴量ｘ（第１の特徴量）が抽出され、第２特性解析部１４ｃからは特徴量ｙ１、ｙ２（第２の特徴量）が抽出される（特徴量ｘおよび特徴量ｙ１、ｙ２については後に詳述する）。
【００４９】
そして、上記特徴量ｘおよび特徴ｙ１は領域識別処理部１４ｄの文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅに入力される。また、特徴量ｙ２は、領域識別処理部１４ｄのグラデーション領域検知部１４ｆに入力される。
【００５０】
文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅでは、特徴量ｘに基づいて文字あるいは網点領域と連続階調領域とが識別分離され、この文字あるいは網点領域が、特徴量ｘおよび特徴量ｙ１に基づいて文字領域と網点領域とに識別される。また、この文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅでは、連続階調領域とされたブロックのデータ（連続階調データ）がグラデーション領域検知部１４ｆへ出力される。このデータが入力されたグラデーション領域検知部１４ｆでは、第２特性解析部１４ｃからの特徴量ｙ２に基づいて上記連続階調領域とされたブロックがグラデーション領域であるか非グラデーション領域であるかが識別（連続階調領域からグラデーション領域が検知）され、グラデーション領域であると判定されたブロックについては、グラデーション信号が文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅに出力される。
【００５１】
領域判定処理部１４ｄは、このようにして得られた各領域（文字・網点・グラデーション・非グラデーション領域）の識別結果を基に領域識別信号を生成し、墨生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７および中間調生成処理１８のそれぞれへ出力する。
【００５２】
以下に、図３〜図１２を用いて、上記した各部の処理をより具体的に説明する。なお、以下の処理はＲＧＢの画像データ全てに対して行っても良いし、下記の式（１）を用いて輝度Ｙを算出し、輝度に対してのみ行ってもかまわない。
【００５３】
【数１】
2005267119.tif 000003
【００５４】
空間周波数特性算出部１４ａは、入力された画像データからブロック毎の空間周波数特性を算出するものである。この算出には、例えば２次元フーリエ変換が用いられる。フーリエ変換は公知の処理アルゴリズムの実行により実現できる（「画像解析ハンドブック<東京大学出版会>  p.５〜２６」参照）。以下に２次元離散フーリエ変換の式を示す。
【００５５】
【数２】
2005267119.tif 000004
【００５６】
但し、式（２）における
【００５７】
【数３】
2005267119.tif 000005
【００５８】
は、関数
【００５９】
【数４】
2005267119.tif 000006
【００６０】
の２次元離散フーリエ変化結果を表す。
また、関数
【００６１】
【数５】
2005267119.tif 000007
【００６２】
は次のようにも表される。
【００６３】
【数６】
2005267119.tif 000008
【００６４】
空間周波数特性算出部１４ａでは、入力画像を走査してＭ×Ｎ画素ブロックに分割し、Ｍ×Ｎ画素ブロック毎に二次元離散フーリエ変換を施してＭ×Ｎブロックの複素数からなる空間周波数特性を算出し（空間周波数算出工程）、その実部を特性１、虚部を特性２として用いる。
【００６５】
ここで、図５（a）〜（ｃ)は、それぞれ文字画像、網点画像、連続階調画像であり、図５（ｄ）〜(ｆ)は、それぞれ図５（ａ）〜（ｃ）の各画像に対して、二次元離散フーリエ変換を施して得られる空間周波数特性の実部（特性１）を示す。また、図５（g）〜（i）はそれぞれ図５（ａ）〜（ｃ）の各画像に対して、二次元離散フーリエ変換を施して得られる空間周波数特性の虚部（特性２）を示す。また、図１２は、図５（ｄ）〜（ｉ）に示す各画像の特性１および特性２をまとめたものである。
【００６６】
図５（ｄ）〜（ｆ）および図１２に示されるように、文字画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性１）は文字のサイズに依存し、小さい文字は高周波側に、大きい文字は低周波側に分布する。網点画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性１）は、網点周期に依存し、高線数は高周波側に、低線数は低周波側に分布する。連続階調画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性１）は、低周波側、特にＤＣ成分に分布する。
【００６７】
また、図５（ｇ）〜（ｉ）および図１２に示されるように、文字画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性２）は、近傍ブロックと異なる分布になる。網点画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性２）は、近傍ブロックと同様の分布となる。連続階調画像（データ）を二次元離散フーリエ変換して得られる空間周波数特性（特性２）は、ブロック内の濃度変化がほとんどない限り、分布が認められない。
【００６８】
第１特性解析部１４ｂは、図１に示すように、空間周波数特性算出部１４ａにおいて算出された空間周波数特性の１つである特性１を解析し、文字、網点、連続階調領域を識別する特徴量ｘ(第１の特徴量)、すなわち、ＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和および低周波領域へのエネルギー集中度並びにエネルギーのピークとエネルギー総和との割合を算出し（第１特徴算出工程）、出力する。
【００６９】
また、第２特性解析部１４ｃは、図１に示すように、空間周波数特性算出部１４ａにおいて算出された空間周波数特性の１つである特性２を解析し、文字、網点、連続階調領域を識別する特徴量ｙ１(第２の特徴量)、すなわち、注目ブロックと近傍ブロックとのエネルギー相関度および中心（ＤＣ成分近傍）へのエネルギー集中度を算出（第２特徴算出工程）する。
【００７０】
さらに、第２特徴解析部１４ｃは、連続階調領域からグラデーションを検知するための特徴量ｙ２(第２の特徴量)を算出し（第２特徴算出工程）、グラデーション領域検知部１４ｆへ出力する。
【００７１】
ここで、図６(ａ)〜(ｃ)は各種のグラデーション画像であり、図６（ｄ）〜(ｆ)は、それぞれ図６(ａ)〜(ｃ)に示す画像に２次元フーリエ変換を施して得られた空間周波数特性（特性２）である。また、図６(ｇ)〜(ｉ)に、ＤＣ成分を中心とする水平あるいは垂直方向に関する特性２を示す。
【００７２】
図６（ａ）に示される画像は水平方向にのみ濃度変化を有しており、これに対応する図６（ｄ）においても、水平方向にのみ分布している。同じくこれに対応する図６（ｇ）においては、垂直方向の分布が見られず、水平方向において、中心（線）の中点を対称点としてほぼ点対称に分布している。図６（ｂ）に示される画像は垂直方向にのみ濃度変化を有しており、これに対応する図６（ｅ）においても、垂直方向にのみ分布している。同じくこれに対応する図６（ｈ）においては、水平方向には分布が見られず、垂直方向において、中心（線）の中点を対称点としてほぼ点対称に分布している。図６（ｃ）に示される画像は垂直方向および水平方向に濃度変化を有しており、これに対応する図６（ｆ）においても、垂直方向および水平方向に分布している。同じくこれに対応する図６（ｉ）においては、水平および垂直方向には分布が見られ、垂直および水平方向に関し、中心（線）の中点を対称点としてほぼ点対称に分布している。
【００７３】
このように、連続階調領域のグラデーション領域においては、空間周波数特（特性２）がＤＣ成分を中心として点対象に分布する傾向がある。
【００７４】
そこで、グラデーション領域検知部１４ｆでは、特性２の分布が点対称であるかどうかを判定するために、特徴量ｙ２、すなわち、エネルギー総和および水平方向所定成分におけるエネルギー総和並びに垂直方向所定成分におけるエネルギー総和を抽出する。また、上記水平方向所定成分におけるエネルギー総和および垂直方向所定成分におけるエネルギー総和を用いて濃度変化方向を示す特徴量ｚを抽出する。
【００７５】
以下に、上記の第１特性解析部１４ｂ、第２特徴解析部１４ｃについてより詳細に説明する。図７（ａ）（ｂ）は、特性１、２の水平および垂直方向成分を示す座標平面図である。すなわち、Ｆ（ｉ，ｊ）は、特性１あるいは特性２を示し、ｉは周波数成分の水平方向成分（−Ｍ／２≦ｉ≦Ｍ／２），ｊは周波数成分の垂直方向成分（−Ｎ／２≦ｊ≦Ｎ／２）である。上記のＦ（ｉ，ｊ）（（ｉ，ｊ）≒（０，０））は、特性１あるいは特性２の何れかのＡＣ成分であり、図７（ｂ）中のＤＣ成分は、特性１あるいは特性２のいずれかにおけるＦ（０，０）である。
【００７６】
また、図８（ａ）は、特性１あるいは特性２における低周波領域（０＜|ｉ|＜Ｍ／４，０＜|ｊ|＜Ｎ／４）と高周波領域（Ｍ／４≦|ｉ|＜Ｍ／２，Ｎ／４≦|ｊ|＜Ｎ／２）とを示している。図８（ｂ）は、特性１あるいは特性２における第１象限（０＜ｉ＜Ｍ／２，０＜ｊ＜Ｎ／２）と第２象限（−Ｍ／２＜ｉ＜０，０＜ｊ＜Ｎ／２）と第３象限（−Ｍ／２＜ｉ＜０，−Ｎ／２＜ｊ＜０）と第４象限（０＜ｉ＜Ｍ／２，−Ｎ／２＜ｊ＜０）を示している。また、図９（ａ）は、特性２における低周波領域（０＜|ｉ|＜Ｍ／４，０＜|ｊ|＜Ｎ／４）と高周波領域（Ｍ／４≦|ｉ|＜Ｍ／２，Ｎ／４≦|ｊ|＜Ｎ／２）とを示している。図９（ｂ）は、特性２における区分１（０＜ｉ＜Ｍ／２，ｊ＝０）と区分２（ｉ＝０，０＜ｊ＜Ｎ／２）と区分３（−Ｍ／２＜ｉ＜０，ｊ＝０）と区分４（ｉ＝０，−Ｎ／２＜ｊ＜０）とを示している。
【００７７】
網点における特性１の分布は、ある周波数においてピークを有し、それ以外の部分には、それほど大きなエネルギーは分布しない。それに対して、文字における特性１の分布は、ピーク以外にも大きなエネルギーが存在する。また、文字領域における特性１の分布は比較的低周波に分布し、連続階調における特性１の分布は、ＤＣ（直流）成分に集中している。このため、第１特性解析部１４ｂは、上記のとおり、特性１を解析して、ＤＣ成分（図７（ｂ）参照）を除く全周波数成分のエネルギー総和および低周波領域へのエネルギーの集中度並びにエネルギーのピークとエネルギー総和との割合を算出する（特徴量ｘの算出）。
【００７８】
ここで、上記ＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー総和は、ＤＣ成分を除いた全周波数成分のエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１を算出することにより算出される。
【００７９】
【数７】
2005267119.tif 000009
【００８０】
ただし、式（７）ではＤＣ成分を除くために、ブロック内全体エネルギー絶対値総和からＦ(０，０)を減算することにより、算出している。
【００８１】
また、上記低周波領域へのエネルギーの集中度は、図８（ａ）に示されるように、特性１を、ＤＣ成分を除く低周波成分と高周波成分とに分け、低周波成分におけるエネルギー絶対値総和と、ＤＣ成分を除く全周波数成分におけるエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１との比率Ｒａｔｉｏ＿ｌｏｗ＿ｆｅａｔｕｒｅ１に基づいて算出される。
【００８２】
【数８】
2005267119.tif 000010
【００８３】
また、エネルギーのピークとエネルギー総和との割合は、図９（ｂ）に示すように、周波数特性を第１象限、第２象限、第３象限、第４象限に分け、各象限毎に絶対値が最大となるエネルギーを抽出し、それぞれＭａｘ１、Ｍａｘ２、Ｍａｘ３、Ｍａｘ４とする。このとき、エネルギーのピークとＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１との割合Ｒａｔｉｏ＿ｍａｘ＿ｆｅａｔｕｒｅ１は下記式（９）に基づいて算出される。
【００８４】
【数９】
2005267119.tif 000011
【００８５】
以上の処理により、第１特性解析部１４ｂから、文字、網点、連続階調領域を識別するための特徴量ｘ、すなわち、ＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１、および低周波成分におけるエネルギー絶対値総和とＤＣ成分を除く全周波数成分のエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１との比率Ｒａｔｉｏ＿ｌｏｗ＿ｆｅａｔｕｒｅ１、並びにエネルギーのピークとＳｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１との割合Ｒａｔｉｏ＿ｍａｘ＿ｆｅａｔｕｒｅ１が算出され、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅへ出力される。
【００８６】
一般的に網点における特性２は、ある周波数においてピークを有し、それ以外の部分には、それほど大きなエネルギーは分布しない。それに対して、文字における特性２は、主にＤＣ成分近傍に分布する。また、網点における特性２は、近傍ブロックにおけるそれと相関が高いのに対し、文字における特性２は、近傍ブロックにおけるそれと相関が低い。
【００８７】
そこで、第２特性解析部１４ｃは、特性２を解析し、注目ブロックと近傍ブロックとのエネルギー相関度および中心へのエネルギー集中度を算出（特徴量ｙ１の算出）し、これをグラデーション領域検知部１４ｆへ出力する。
【００８８】
上記注目ブロックと近傍ブロックとのエネルギー相関度は、注目ブロックと各方向に隣り合う近傍ブロックの間の各周波数成分における分散値を用いて算出される。ここで、図１０（ａ）は特性２を表すＦ（ｉ，ｊ）を示すものであり、Ｍ、Ｎはブロックの垂直、水平方向座標を示し、ｉは各ブロックにおける周波数成分の垂直方向成分（−Ｍ／２≦ｉ≦Ｍ／２），ｊは周波数成分の水平方向成分（−Ｎ／２≦ｊ≦Ｎ／２）である。図１０（ｂ）は、注目Ｍ×Ｎブロック（Ｍ×Ｎブロックからなる周波数特性）Ｆ（ｘ，ｙ）を中心とした３×３マスクを示している。
【００８９】
図１０（ａ）・（ｂ）に示されるように、Ｍ×Ｎブロックからなる分散値Ｖａｒは、下記の式（１０）により算出される。
【００９０】
【数１０】
2005267119.tif 000012
【００９１】
注目ブロックと近傍ブロックとのエネルギー相関度Ｃｏｒｒ_ｆｅａｔｕｒｅ２は、下記式（１１）を用いて、Ｍ×Ｎブロックからなる上記の分散値Ｖａｒの平均値を算出することにより求められる。ただし、値が小さいほど相関度が高いことを示している。
【００９２】
【数１１】
2005267119.tif 000013
【００９３】
中心へのエネルギー集中度は、第１特性解析部１４ｂと同様にして、図９（ａ）に示すように特性１を、低周波成分、高周波成分に分け、低周波成分におけるエネルギーの絶対値総和と全周波数成分におけるエネルギーの絶対値総和との比率Ｒａｔｉｏ_ｌｏｗ_ｆｅａｔｕｒｅ２に基づいて算出される。
【００９４】
【数１２】
2005267119.tif 000014
【００９５】
さらに、第２特性解析部１４ｃは、グラデーションを検知するために特性２を解析して、
エネルギー総和と、エネルギーの絶対値総和と、水平方向所定成分におけるエネルギー総和と、垂直方向所定成分におけるエネルギー総和とを算出（特徴量ｙ２の算出）し、これらをグラデーション領域検知部１４ｆに出力する。
【００９６】
上記のエネルギー総和Ｓｕｍ_ｆｅａｔｕｒｅ２は下記式（１３）により算出される。
【００９７】
【数１３】
2005267119.tif 000015
【００９８】
また、エネルギーの絶対値総和Ｓｕｍ_ａｂｓ_ｆｅａｔｕｒｅ２は下記式（１４）により算出される。
【００９９】
【数１４】
2005267119.tif 000016
【０１００】
水平方向所定成分におけるエネルギーに関しては、図９（ｂ）に図示した区分１、及び、区分３におけるエネルギー総和をそれぞれ算出する。区分１におけるエネルギー総和をＨ１_ｆｅａｔｕｒｅ２（第１水平方向所定成分におけるエネルギー総和）、区分３におけるエネルギー総和をＨ３_ｆｅａｔｕｒｅ２（第２水平方向所定成分におけるエネルギー総和）とし、下記式（１５）（１６）を用いて算出する。
【０１０１】
【数１５】
2005267119.tif 000017
【０１０２】
垂直方向所定成分におけるエネルギーに関しては、図９に図示した区分２、及び、区分４におけるエネルギー総和をそれぞれ算出する。区分２におけるエネルギー総和をＶ２_ｆｅａｔｕｒｅ２（第１垂直方向所定成分におけるエネルギー総和）、区分４におけるエネルギー総和をＶ４_ｆｅａｔｕｒｅ２（第２垂直方向所定成分におけるエネルギー総和）とし、下記式（１７）（１８）を用いて算出する。
【０１０３】
【数１６】
2005267119.tif 000018
【０１０４】
以上のように、第１特性解析部１４ｂと第２特性解析部１４ｃからの各特徴量は、領域識別処理部１４ｄに入力される。これを図３にまとめて示す。図３に示されるように第１特性解析部からは、上記Ｓｕｍ_ｆｅａｔｕｒｅ１と、上記Ｒａｔｉｏ_ｌｏｗ_ｆｅａｔｕｒｅ１と、上記Ｒａｔｉｏ_ｍａｘ_ｆｅａｔｕｒｅ１とが領域識別処理部１４ｄへ出力される。一方、第２特性解析部からは、Ｃｏｒｒ_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｒａｔｉｏ_ｌｏｗ_ｆｅａｔｕｒｅ２とが文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅへ出力され、Ｓｕｍ_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｓｕｍ_ａｂｓ_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｈ１_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｈ３_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｖ２_ｆｅａｔｕｒｅ２と、Ｖ４_ｆｅａｔｕｒｅ２とがグラデーション領域検知部１４ｆへ出力される。
【０１０５】
次に、領域識別処理部１４ｄにおける識別処理の流れを詳細に説明する。
【０１０６】
上記のとおり、領域識別処理部１４ｄは、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅとグラデーション領域検知部１４ｆとを備え、第１特性解析部１４ｂおよび第２特性解析部１４ｃから出力された特徴量ｘ、ｙ１、ｙ２に基づいて、文字、網点、（連続階調）グラデーション領域、（連続階調）非グラデーション領域を識別し、グラデーション信号を文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅに出力する。
【０１０７】
先にも述べたように、一般的に網点における特性１の分布は、ある周波数においてピークを有し、それ以外の部分には、それほど大きなエネルギーは分布しない。それに対して、文字における特性１の分布は、ピーク以外にも大きなエネルギーが存在する。また、文字領域における特性１の分布は比較的低周波に分布し、連続階調における特性１の分布は、直流成分に集中している。また、一般的に網点における特性２は、ある周波数においてピークを有し、それ以外の部分には、それほど大きなエネルギーは分布しない。それに対して、文字における特性２は、主にＤＣ成分近傍に分布する。また、網点における特性２は、近傍ブロックにおけるそれと相関が高いのに対し、文字における特性２は、近傍ブロックにおけるそれと相関が低い。
【０１０８】
図４は、領域識別処理部１４ｄによる、文字／網点／（連続階調）グラデーション／（連続階調）非グラデーション領域の識別処理手順を示すフローチャートである。
【０１０９】
まず、ステップ２０（連続階調領域識別工程）は、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅにて行われ、特性１から算出されたＤＣ成分を除くエネルギー絶対値総和Ｓｕｍ＿ｆｅａｔｕｒｅ１と所定閾値ＴＨ＿ＳＵＭ＿ＦＥＡＴＵＲＥ１（例えば６４×Ｍ×Ｎ）とを比較する（式（１９））。
【０１１０】
【数１７】
2005267119.tif 000019
【０１１１】
ここで、式（１９）が成立する場合（ｙｅｓ）、次の文字／網点を識別するステップ２１へ進む。（Ｓ２０→Ｓ２１）、式（１９）が成立しない場合（ｎｏ）、グラデーション／非グラデーションを識別するためのステップ２３へ進む。（Ｓ２０→Ｓ２３）
ステップ２１は、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅにて行われ、特性２から算出された低周波成分のエネルギー比率Ｒａｔｉｏ＿ｌｏｗ＿ｆｅａｔｕｒｅ２と所定閾値ＴＨ＿ＬＯＷ＿ＦＥＡＴＵＲＥ２（例えば０．５）とを比較する（式（２０））。
【０１１２】
【数１８】
2005267119.tif 000020
【０１１３】
ここで、式（２０）が成立する場合（ｙｅｓ）、別条件にて再度文字／網点を識別するステップ２２へ進む。（Ｓ２１→Ｓ２２）、式（２０）が成立しない場合（ｎｏ）、網点であると判定する（Ｓ２１→Ｓ２６）。
【０１１４】
ステップ２２は、文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅにて行われ、特徴１から算出された低周波成分のエネルギー比率Ｒａｔｉｏ＿ｌｏｗ＿ｆｅａｔｕｒｅ１と所定閾値ＴＨ＿ＬＯＷ＿ＦＥＡＴＵＲＥ１（例えば0.5）とを比較し（式（２１））、また、特性１から算出されたピークエネルギーの比率Ｒａｔｉｏ＿ｍａｘ＿ｆｅａｔｕｒｅ１（例えば０．３）と所定閾値ＴＨ＿ＭＡＸ＿ＦＥＡＴＵＲＥ１とを比較し（式（２２））、また、特性２から算出された近傍ブロックとの相関度Ｃｏｒｒ＿ｆｅａｔｕｒｅ２と所定閾値ＴＨ＿ＣＯＲＲ＿ＦＥＡＴＵＲＥ２（例えば２５×Ｍ２×Ｎ２）とを比較する（式（２３））。
【０１１５】
【数１９】
2005267119.tif 000021
【０１１６】
ここで、式（２１）〜（２３）のうち何れかの式が成立する場合（ｙｅｓ）、文字領域であると判定する（Ｓ２２→Ｓ２５）。式（２１）〜（２３）のいずれの式も成立しない場合（ｎｏ）、網点であると判定する（Ｓ２２→Ｓ２６）。
【０１１７】
ステップ２３（グラデーション領域検知工程）は、グラデーション領域検知部１４ｆにて行われる。上記のとおり、（連続階調）グラデーション領域では、特性２の分布がＤＣ成分を中心とした点対称にちかくなる。本ステップでは、下記に示す４つの式を用いて分布が点対象であるかどうか判定する。
【０１１８】
すなわち、特性２から算出されたエネルギー総和Ｓｕｍ_ｆｅａｔｕｒｅ２の絶対値と所定閾値ＴＨ_ＳＵＭ_ＦＥＡＴＵＲＥ２（ほぼゼロに近い値）を比較し（式（２４））、また、特性２から算出されたエネルギーの絶対値総和Ｓｕｎ_ａｂｓ_ｆｅａｔｕｒｅ２と所定閾値ＴＨ_ＳＵＭ_ＡＢＳ_ＦＥＡＴＵＲＥ２（例えば１．０×Ｍ×Ｎ）を比較し（式（２５））、また、特性２から算出されたエネルギー総和Ｈ１_ｆｅａｔｕｒｅ２とＨ３_ｆｅｓａｔｕｒｅ２との和の絶対値と、所定閾値ＴＨ_ＳＵＭ_Ｈ_ＦＥＡＴＵＲＥ２（ほぼゼロに近い値）とを比較し（式（２６））、また、特性２から算出された垂直方向所定成分におけるエネルギー総和Ｖ２_ｆｅａｔｕｒｅ２とＶ４_ｆｅｓａｔｕｒｅ２との和の絶対値と、所定閾値ＴＨ_ＳＵＭ_Ｖ_ＦＥＡＴＵＲＥ２（ほぼゼロに近い値）とを比較する（式（２７））。
【０１１９】
【数２０】
2005267119.tif 000022
【０１２０】
ここで、式（２４）〜（２７）の全ての式が成立する場合（ｙｅｓ）、（連続階調）グラデーション領域の候補のブロックであると判定する（Ｓ２３→Ｓ２４）。式（２４）〜（２７）のいずれかの式も成立しない場合（ｎｏ）、（連続階調）非グラデーション領域であると判定する（Ｓ２３→Ｓ２８）。
【０１２１】
ステップ２４では、まず、ステップ２３でグラデーション領域の候補であると判定されたブロックに関する濃度変化方向を算出するために、Ｈ１_ｆｅａｔｕｒｅ２とＶ２_ｆｅａｔｕｒｅ２の逆正接関数ａｒｃｔａｎを算出し、ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎとする。
【０１２２】
【数２１】
2005267119.tif 000023
【０１２３】
ついで、画像処理を行い易いように、ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎを、次式によって２５６階調の画像データに正規化し、ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＮとする。
【０１２４】
【数２２】
2005267119.tif 000024
【０１２５】
ついで該ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＮに対して四捨五入を適用して２５６階調のデータを得る。
【０１２６】
次に、２５６階調のデータに正規化したｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＮに対してクラスタリングを適用する。クラスタリングは、画素の属性値の類似性に基づいて、画像を意味のある部分画像に分割するものである。＜例えば、画像処理「その基礎から応用まで」第２版 ｐ.１７９〜ｐ.１９０参照＞
クラスタリング手法として、種々のものが提案されているが、本実施の形態ではｋ−ｍｅａｓｎ手法を用いる。但し、クラスタリングを適用する際、前段でグラデーションでないと判定された画素に関しては、クラスタリングの対象としないこととする。
【０１２７】
任意のｋ個の画素を初期クラスタの中心にとる。初期クラスタをＹ１(1)、Ｙ２（１)、・・・、Ｙｋ（１)とし、処理の繰り返し回数ｎを最小１に設定する。全ての画素を次の式により、クラスタの中心Ｙ１（１)、Ｙ２（１)、・・・、Ｙｋ（１)に対応した部分集合Ｓ１（ｎ)、Ｓ２（ｎ)、…Ｓｋ（ｎ）に分類する。
【０１２８】
【数２３】
2005267119.tif 000025
【０１２９】
ここで、ｄｊは入力画素とクラスタの中心との距離で、次のように定義される。
【０１３０】
【数２４】
2005267119.tif 000026
【０１３１】
但し、Ｘは入力画素ベクトルを、ｎは１≦ｌ≦ｋである。また、
【０１３２】
【数２５】
2005267119.tif 000027
【０１３３】
は画素値及び画素間距離を考慮した距離を示す。次の式により、各部分集合Ｓｌ（ｎ)｛１≦ｌ≦ｋ｝、について新しいクラスタ中心を求める。
【０１３４】
【数２６】
2005267119.tif 000028
【０１３５】
ここで、Ｎ１は集合Ｓ１（ｎ）の元の数である。上の式のＹ１（ｎ+１）は、Ｓｊに属するＸの平均値を意味している。全てのクラスについて、次の式が成立する場合にこの処理は終了する。
【０１３６】
【数２７】
2005267119.tif 000029
【０１３７】
ただし、その他の場合には式（３０）へ戻り、それ以後の処理を繰り返す。
【０１３８】
以上の処理により、２５６階調のｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＮをｋ個のクラスに分類することができる。ここで、一般的にグラデーションであれば、ある程度大きな領域を占めていると考えられる。
【０１３９】
そこで、ステップ２４では、各クラスに属する画素数Ｓｌ（ｎ）と所定閾値ＴＨ_ＧＲＡＤＡＴＩＯＮ_ＲＡＴＩＯ（例えば０．０５）とを比較し、グラデーションとして正当である領域であるかどうか判定する式（３４）。
【０１４０】
【数２８】
2005267119.tif 000030
【０１４１】
上記の式（３４）が成立する（ｙｅｓ）場合、当該ブロックが（連続階調）グラデーション領域であると最終判定する（Ｓ２４→Ｓ２７）。そして、その属する画素がグラデーションとして相応しい領域であることを示すグラデーション信号（Ｏｎ/Ｏｆｆ）を文字・網点・連続階調領域識別部１４ｅへ出力する。一方、式（３４）が成立しない（ｎｏ）場合には、（連続階調）非グラデーション領域であると判定する（Ｓ２４→Ｓ２８）。
【０１４２】
以上の処理手順（Ｓ２０〜Ｓ２４）により、入力画像データを文字／網点／（連続階調）グラデーション／（連続階調）非グラデーション領域を識別することができる。
【０１４３】
なお、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に、本実施の形態で説明した画像処理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムとして記録することもできる。この結果、本実施の形態における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。
【０１４４】
このような記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであっても良いし、また、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。
【０１４５】
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。
【０１４６】
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（登録商標）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など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。
【０１４７】
また、本実施の形態においては、図示しない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保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。また、ダウンロード用のプログラムはユーザーインターフェースを介して実行されるものであっても良いし、定期的に決められたＵＲＬにプログラムをダウンロードしにいくようなものであっても良い。
【０１４８】
上記記録媒体は、画像読取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。
【０１４９】
図１１に、コンピュータに備えられるプリンタ・ドライバに本実施の形態における画像処理方法を適用した例を示す。
【０１５０】
コンピュ−タ３１は、プリンタ・ドライバ３０、通信ポートドライバ３３、通信ポート３４を含んで構成される。プリンタ・ドライバ３０は、色補正部１５・墨生成下色除去部１６・空間フィルタ処理部１７・中間調出力階調処理部１８およびプリンタ言語翻訳部３２より構成される。また、コンピュータは、ＲＳ２３２Ｃ・ＬＡＮ等の通信ポートドライバ３３、通信ポート３４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３９（画像出力装置）と接続されている。
【０１５１】
コンピュータ３１においてソフトウェアとして領域分離処理を実行することにより生成された画像データは、プリンタ・ドライバ３０内の上記各処理部に送られ、上述の画像処理装置に備えられた各処理部と同様の処理を画像データに施す。画像処理装置において処理がなされた画像データは、プリンタ言語翻訳部に送られ、プリンタ言語に変換される。プリンタ言語翻訳部から出力された画像データは、通信ポートドライバ３３・通信ポート３４を介して、プリンタ３９に入力される。プリンタ３９では、入力された画像データを紙等の記録材に出力する。
【０１５２】
コンピュータシステムは、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ネットワークカードやモデムなどが備えられる。
【０１５３】
また、スキャナに領域分離処理部を備え、その結果をコンピュータやプリンタに出力するようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１５４】
本発明の画像処理装置はデジタル複合機等の画像形成装置に適用可能であり、また画像処理方法は、プログラム（たとえば、プリンタドライバ）として、持ち運び可能な記録ディスク（ＦＤ、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）や固定用の半導体メモリ等の記録媒体に記録可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５５】
【図１】本実施の形態に係る領域分離処理部の構成を表すブロック図である。
【図２】本実施の形態に係るデジタル複写機の構成を示すブロック図である。
【図３】第１特性解析部および第２特性解析部と領域識別処理部との特徴量の出入力を説明するブロック図である。
【図４】本実施の形態にかかる画像処理方法の手順を示すフローチャートである。
【図５】（a）〜（ｃ)は、それぞれ文字画像、網点画像、連続階調画像のサンプルを示す平面図、（ｄ）〜(ｆ)は、それぞれ（ａ）〜（ｃ）の各画像に対して、二次元離散フーリエ変換を施して得られる空間周波数特性の実部（特性１）を示すヒストグラム、（g）〜（i）は、それぞれ（ａ）〜（ｃ）の各画像に対して、二次元離散フーリエ変換を施して得られる空間周波数特性の虚部（特性２）を示すヒストグラムである。
【図６】(ａ)〜(ｃ)は各種のグラデーション画像のサンプルを示す平面図、（ｄ）〜(ｆ)は、それぞれ(ａ)〜(ｃ)に示す画像に２次元フーリエ変換を施して得られた空間周波数特性（特性２）を示すヒストグラム、(ｇ)〜(ｉ)は、(ｄ)〜(ｆ)に対応する、特性２の水平あるいは垂直方向に関するグラフである。
【図７】（ａ）（ｂ）は、特性１、２の水平および垂直方向成分を示す座標平面図である。
【図８】（ａ）は、特性１あるいは特性２における低周波領域と高周波領域とを示す座標平面図、（ｂ）は、特性１あるいは特性２における第１〜４象限を示す座標平面図である。
【図９】（ａ）は、特性２における低周波領域と高周波領域とを示す座標平面図、（ｂ）は、特性２における区分１〜区分４を示す座標平面図である。
【図１０】（ａ）は、特性２を表すＦ（ｉ，ｊ）を示す座標平面図、（ｂ）は、注目ブロックＦ（ｉ，ｊ）を中心とした３×３マスクを示す座標平面図である。
【図１１】本実施の形態をプリンタ・ドライバに適用した場合を説明するブロック図である。
【図１２】本実施の形態における空間周波数特性（特性１、特性２）を示す表である。
【図１３】従来からの画像処理装置を説明するブロック図である。
【符号の説明】
【０１５６】
７  カラー画像処理装置（画像処理装置）
１０  デジタル複合機（画像形成装置）
１４  領域分離処理部
１４ａ  空間周波数特性算出部
１４ｂ  第１特性解析部
１４ｃ  第２特性解析部
１４ｄ  領域識別処理部
１４ｅ  文字・網点・連続階調領域識別部（第１の識別部）
１４ｆ  グラデーション領域検知部（第２の識別部）
ｘ  第１の特徴量
ｙ１  第２の特徴量
ｙ２  第２の特徴量
【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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