(57)【要約】【課題】  領域判別パラメータを自動補正できるようにすると共に、当該装置機械の製造バラツキに左右されることなく、常に正しい判別結果を取得できるようにする。【解決手段】  予め準備された所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成される網点領域とを画定した基準チャート１０を読み取るスキャナ部１１と、ここで読み取られた基準チャート１０の文字領域及び網点領域に係る画像データＤinから文字画素数及び網画素数を各々検出する画像処理ブロック２１と、ここで検出された文字画素数及び網画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正する制御ユニット３５とを備え、基準チャート１０を１画素単位に読み込んで得られる画像データＤinに基づいて領域判別パラメータを自動補正することができる。【選択図】      図２
2005210492.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字部及び網点部を含む原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする装置であって、
所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成される網点領域とを画定した基準原稿用紙を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段によって読み取られた前記基準原稿用紙の文字領域及び網点領域に係る画像情報から前記文字部の画素数及び網点部の画素数を各々検出する画素検出手段と、
前記画素検出手段によって検出された前記文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて前記領域判別パラメータを補正する制御手段とを備えることを特徴とする原稿読取装置。
【請求項２】
前記文字部の画素数及び網点部の画素数が予め設定された判定期待値の範囲内に含まれる場合は、前記領域判別パラメータを補正し、
前記文字部の画素数及び網点部の画素数が予め設定された判定期待値の範囲外となる場合は、警告処理をすることを特徴とする請求項１に記載の原稿読取装置。
【請求項３】
前記文字部の画素数及び網点部の画素数を各々カウントする画素数カウンタが備えられることを特徴とする請求項１に記載の原稿読取装置。
【請求項４】
前記制御手段は、
前記画像読取手段による１回の走査処理で適切な領域判別パラメータが確定できない場合、前記領域判別パラメータを変更しながら前記画像読取手段における数回の走査処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の原稿読取装置。
【請求項５】
文字部及び網点部を含む原稿を領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする原稿読取装置を補正する方法であって、
所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成される網点領域とを画定した基準原稿用紙を準備し、
予め準備された前記基準原稿用紙を当該原稿読取装置によって読み取り、
前記原稿読取装置によって読み取られた前記基準原稿用紙の文字領域及び網点領域に係る画像情報から前記文字部の画素数及び網点部の画素数を各々検出し、
検出された前記文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、
当該比較結果に基づいて前記領域判別パラメータを補正することを特徴とする原稿読取装置の補正方法。
【請求項６】
文字部及び網点部を含む原稿を読み取って得た任意の画像情報に基づいて画像を形成する装置であって、
前記原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする原稿読取装置と、
前記原稿読取装置によって得られた画像情報に基づいて画像を形成する画像形成手段とを備え、
前記原稿読取装置は、
所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成される網点領域とを画定した基準原稿用紙を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段によって読み取られた前記基準原稿用紙の文字領域及び網点領域に係る画像情報から前記文字部の画素数及び網点部の画素数を各々検出する画素検出手段と、
前記画素検出手段によって検出された前記文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて前記領域判別パラメータを補正する制御手段とを有することを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、原稿から読み取った画像の領域を判別して画像データを調整する画像領域判別調整機能を備えたスキャナや、デジタル複写機、複合機等に適用して好適な原稿読取装置、その補正方法及び画像形成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、任意の画像情報に基づいて画像を形成する白黒及びカラー用のプリンタや複写機、これらの複合機が使用される場合が多くなってきた。例えば、白黒用のデジタル複写機は、スキャナ機能に加えて、露光手段、現像器、感光体ドラム及び定着装置から成る画像形成手段を備えている。
【０００３】
原稿はスキャナによって読み取られ、原稿画像は二値化されて画像情報となる。露光手段では画像処理後の画像情報に基づいて感光体ドラムに静電潜像を描くようになされる。現像器では感光体ドラムに描かれた静電潜像に黒色のトナー剤を付着して現像する。トナー像は、感光体ドラムから用紙に転写された後に定着装置によって定着される。これにより、給紙トレイから繰り出された用紙に画像を形成することができる。
【０００４】
この種のデジタル複写機によれば、原稿から読み取った画像の階調性や鮮鋭性等を確保するために、原稿画像の種類毎に文字、写真、網点等の領域を判別する。例えば、ある大きさのドットをある周期で描画されたものが網点画像であり、網点領域は、この周期性を利用して判別される場合が多い。これらの判別結果に基づいて画像情報を補正するようになされる。この補正によって、スキャナの変調伝達関数（Modulation Transfer Function；以下ＭＴＦという）が低い場合や、原稿の背景を暗く検出した場合であっても、文字と網点の領域の誤判別の影響を取り除くことができ、文字はくっきり、写真や網点は、ぼやかす処理を行うことができる。
【０００５】
このような画像領域判別機能を備えた複写機に関連して、特許文献１には、デジタル複写機が開示されている。この複写機によれば、画像領域判定結果に基づいて中間調処理手段及び二値化処理手段を制御する制御手段を備え、この制御手段は、原稿から読み取った画像の各領域が、中間調画像か、あるいは、二値画像か否かの領域判定結果に基づいて自動的に中間調処理又は二値化処理を切り換えるようになされる。このようにすることで、写真等の中間調画像、文字等の二値画像が混在する原稿に対して、写真と文字の両方の画像を鮮明に複写できるというものである。
【０００６】
また、特許文献２には、画像処理装置が開示されている。この画像処理装置によれば、画素単位に画像判別処理する混在画判別手段を備え、この混在画判別手段は、文字画や、写真画、網線画等が混在した原稿を走査して得た画像信号を入力し、この画像信号から高調波成分を低減し、高調波成分が低減された画像信号の濃度情報と予め設定された基準値とを比較するようになされる。このようにすることで、文字画、写真画、網線画が混在する入力画像であっても、これらを確実に判別できるというものである。
【０００７】
【特許文献１】特開昭６２−１０４３７９号公報（第４頁、第３図）
【特許文献２】特開平０２−０９０８６８号公報（第３頁、第３図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、従来例に係る画像形成装置によれば、原稿を走査して得られた画像情報から写真、網点あるいは文字の領域を判別し、この領域判別結果に基づいて画像形成処理をする場合に、次のような問題がある。
【０００９】
ｉ．原稿画像の種類を領域毎に判別する場合に、スキャナの光学系のバラツキによるＭＴＦの差、プラテンガラスの透過率、原稿画像をデジタル変換する回路特性等のバラツキにより、必ずしも、最適な判別結果が得られていないのが現状である。一般に、原稿画像領域を判別する場合に、画像領域判別手段が設けられ、網点あるいは文字領域を判別するための判定閾値（以下領域判別パラメータという）が設定される。この領域判別パラメータが、装置組み立て時や、メンテナンス等においてマニュアル補正される場合が多いためである。
【００１０】
ii．従って、スキャナのＭＴＦが低い場合や、原稿の背景を暗く検出した場合等においては、文字の間隔が詰まり、網点部分であると誤判別されるおそれがある。このような場合、誤判別されたまま網点での画像処理に移行すると、画像形成後の文字の鮮鋭性が失われてしまうことになる。
【００１１】
iii．また、本来、網点画像と判別されるべき領域が、文字の領域であると誤判別されると、画像形成時、ドットピッチを広く取ってしまい、よりモアレ縞が強調された画像となるおそれがある。
【００１２】
そこで、この発明は、このような従来例に係る課題を解決したものであって、領域判別パラメータを自動補正できるようにすると共に、当該装置機械の製造バラツキに左右されることなく、常に正しい判別結果を取得できるようにした原稿読取装置、その補正方法及び画像形成装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上述した課題を解決するために、原稿読取装置は、文字部及び網点部を含む原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする装置であって、所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成される網点領域とを画定した基準原稿用紙を読み取る画像読取手段と、この画像読取手段によって読み取られた基準原稿用紙の文字領域及び網点領域に係る画像情報から文字部の画素数及び網点部の画素数を各々検出する画素検出手段と、この画素検出手段によって検出された文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正する制御手段とを備えることを特徴とするものである。
【００１４】
本発明に係る原稿読取装置によれば、文字部及び網点部を含む原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする場合に、例えば、パラメータ調整モード時に、画像読取手段は、予め準備された所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成される網点領域とを画定した基準原稿用紙を読み取るようになされる。
【００１５】
画素検出手段は、画像読取手段によって読み取られた基準原稿用紙の文字領域及び網点領域に係る画像情報から文字部の画素数及び網点部の画素数を各々検出するようになされる。これを前提にして、制御手段は、画素検出手段によって検出された文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正するようになされる。
【００１６】
従って、予め文字領域及び網点領域が自明となっている基準原稿用紙を１画素単位に読み込んで得られる画像情報に基づいて領域判別パラメータを自動補正することができる。これにより、当該装置機械の製造バラツキに左右されることなく、常に正しい判別結果を取得することができる。
【００１７】
本発明に係る原稿読取装置の補正方法は、文字部及び網点部を含む原稿を領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする原稿読取手段を補正する方法であって、所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成される網点領域とを画定した基準原稿用紙を準備し、予め準備された基準原稿用紙を当該原稿読取手段によって読み取り、原稿読取手段によって読み取られた基準原稿用紙の文字領域及び網点領域に係る画像情報から文字部の画素数及び網点部の画素数を各々検出し、ここで検出された文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正することを特徴とするものである。
【００１８】
本発明に係る原稿読取装置の補正方法によれば、文字部及び網点部を含む原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする場合に、例えば、パラメータ調整モード時に、予め文字領域及び網点領域が自明となっている基準原稿用紙を１画素単位に読み込んで得た画像情報に基づいて領域判別パラメータを自動補正することができる。
【００１９】
本発明に係る画像形成装置は、文字部及び網点部を含む原稿を読み取って得た任意の画像情報に基づいて画像を形成する装置であって、原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする原稿読取装置と、この原稿読取装置によって得られた画像情報に基づいて画像を形成する画像形成手段とを備え、原稿読取装置は、予め準備された所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成される網点領域とを画定した基準原稿用紙を読み取る画像読取手段と、この画像読取手段によって読み取られた基準原稿用紙の文字領域及び網点領域に係る画像情報から文字部の画素数及び網点部の画素数を各々検出する画素検出手段と、この画素検出手段によって検出された文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正する制御手段とを有することを特徴とするものである。
【００２０】
本発明に係る画像形成装置によれば、本発明の原稿読取手段が応用され、文字部及び網点部を含む原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする場合に、例えば、パラメータ調整モード時に、画像読取手段は、予め準備された所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成される網点領域とを画定した基準原稿用紙を読み取るようになされる。
【００２１】
画素検出手段は、画像読取手段によって読み取られた基準原稿用紙の文字領域及び網点領域に係る画像情報から文字部の画素数及び網点部の画素数を各々検出するようになされる。制御手段は、画素検出手段によって検出された文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正するようになされる。
【００２２】
従って、予め文字領域及び網点領域が自明となっている基準原稿用紙を１画素単位に読み込んで得られる画像情報に基づいて領域判別パラメータを自動補正することができる。これを前提にして、原稿読取手段は、原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする。画像形成手段は、原稿読取手段によって得られた領域判別処理後の画像情報に基づいて画像を形成するようになる。
【００２３】
従って、当該装置機械の製造バラツキに左右されることなく、領域判別処理に基づく輪郭強調、ぼかし処理等の高品質の画像を形成することができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明に係る原稿読取装置によれば、文字部及び網点部を含む原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする場合に、文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正する制御手段を備えるものである。
【００２５】
この構成によって、予め文字領域及び網点領域が自明となっている基準原稿用紙を１画素単位に読み込んで得られる画像情報に基づいて領域判別パラメータを自動補正することができる。従って、当該装置機械の製造バラツキに左右されることなく、常に正しい判別結果を取得することができる。
【００２６】
本発明に係る原稿読取装置の補正方法によれば、領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする原稿読取手段を補正する場合に、予め準備された基準原稿用紙を当該原稿読取手段によって読み取り、この原稿読取手段によって読み取られた基準原稿用紙の文字領域及び網点領域に係る画像情報から文字部の画素数及び網点部の画素数を各々検出し、ここで検出された文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較するようになされる。
【００２７】
この構成によって、予め文字領域及び網点領域が自明となっている基準原稿用紙を１画素単位に読み込んで得られる画像情報に基づいて領域判別パラメータを自動補正することができる。
【００２８】
本発明に係る画像形成装置によれば、本発明の原稿読取装置が応用され、文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正するようになされる。
【００２９】
この構成によって、予め文字領域及び網点領域が自明となっている基準原稿用紙を１画素単位に読み込んで得られる画像情報に基づいて領域判別パラメータを自動補正することができる。従って、当該装置機械の製造バラツキに左右されることなく、領域判別処理に基づく輪郭強調、ぼかし処理等の高品質の画像を形成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
続いて、この発明に係る原稿読取装置、画像形成装置及び画像処理方法の一実施例について、図面を参照しながら説明をする。
【００３１】
（１）原稿読取装置
図１は本発明に係る実施例としてのスキャナ１００の構成例を示す概念図である。
この実施例では、文字部及び網点部を含む原稿を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする場合に、文字部の画素数及び網点部の画素数と予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正する制御手段を備え、予め文字領域及び網点領域が自明となっている基準原稿用紙を１画素単位に読み込んで得られる画像情報に基づいて領域判別パラメータを自動補正できるようにすると共に、当該装置機械の製造バラツキを排除できるようにして、常に正しい判別結果を取得できるようにしたものである。
【００３２】
図１に示すスキャナ１００は原稿読取装置の一例であり、文字部及び網点部を含む原稿を読み取り、領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする装置である。スキャナ本体１１ａには、画像読取手段の一例となるスキャナ部１１が備えられ、パラメータ調整モード時に、基準原稿用紙（以下基準チャート１０という）を読み取るようになされる。
【００３３】
パラメータ調整モードとは、基準チャートを１画素単位に読み込んで得た画像情報に基づいて領域判別パラメータを自動補正する動作をいう。この基準チャート１０は、予め文字領域及び網点領域が自明となっていて、予め準備された所定の画素数の文字部から構成される文字領域と所定の画素数の網点部から構成され網点領域とを画定した用紙である。もちろん、スキャナは、基準チャート１０の他に通常の原稿画像を読み込んでデジタルデータ化するようになされる。
【００３４】
スキャナ１００には、スキャナ部１１、制御ユニット３５及び操作パネル４８が備えられる。スキャナ本体１１ａには、例えば、自動原稿給紙装置（ＡＤＦ）４０が取り付けられており、任意の原稿を自動給紙するように動作する。ＡＤＦ４０は原稿載置部４１、ローラ４２ａ、ローラ４２ｂ、ローラ４３、搬送ローラ４４及び排紙皿４６を有している。原稿載置部４１には一又は複数の原稿２０が載置される。
【００３５】
原稿載置部４１の下流側にはローラ４２ａ及びローラ４２ｂが設けられ、自動給紙モードが選択されたとき、原稿載置部４１から繰り出された原稿２０は、下流側のローラ４３によってＵ字回転するように搬送される。なお、自動給紙モードが設定された場合、原稿２０の記録面は原稿載置部４１で上に向けて載置するようになされる。
【００３６】
一方、スキャナ本体内には、制御ユニット３５が設けられ、この制御ユニット３５には、スキャナ本体１１ａに設けられた操作パネル４８が接続される。操作パネル４８は、任意の原稿２０を読み取って得られる、画像情報（以下画像データＤoutという）をプリンタ等に出力するように操作される。スキャナ部１１には縮小型イメージセンサが使用され、例えば、原稿２０がローラ４３によってＵ字状に反転するときに、その原稿２０の表面を読み取って画像データＤinを出力するようになされる。
【００３７】
スキャナ部１１は第１のプラテンガラス５１、第２のプラテンガラス５２、光源５３、ミラー５４、５５、５６、結像光学部５７、ＣＣＤ撮像装置５８及び図示しない光学駆動部を有している。スキャナ部１１で読み取られた原稿２０は、搬送ローラ４４により搬送されて排紙皿４６へ排紙される。スキャナ部１１には、縮小型イメージセンサを構成するＣＣＤ撮像装置５８が備えられ、原稿２０を読み取って得た原稿読取信号Ｓinを出力するようになされる。ＣＣＤ撮像装置５８の出力段には制御ユニット３５が接続される。
【００３８】
図２は、スキャナ１００の制御系の構成例を示すブロック図である。図２に示すスキャナ１００において、スキャナ部１１には制御ユニット３５が接続される。制御ユニット３５は、アナログ・デジタル（以下Ａ／Ｄという）変換部１２、不揮発メモリ１６、画像領域判別ブロック１７、画像処理ブロック２１、システムバス２２、ＣＰＵ２５及び画素カウンタ２７を有している。
【００３９】
スキャナ部１１にはＡ／Ｄ変換部１２が接続され、原稿読取信号ＳinをＡ／Ｄ変換するようになされる。原稿読取信号ＳinはＡ／Ｄ変換後、デジタルの画像データＤinとなる。Ａ／Ｄ変換部１２には画像領域判別ブロック１７が接続される。画像領域判別ブロック１７には、画像データＤinを展開するための図示しない数ラインのメモリが備えられる。画像領域判別ブロック１７では、メモリに展開された画像データＤinから、領域判別パラメータに基づいて、文字領域及び網点領域を判別し、それ以外を写真領域とするようになされる。
【００４０】
画像領域判別ブロック１７には、画素検出手段の一例となる画素カウンタ２７が接続され、スキャナ部１１によって読み取られた基準チャート１０に係る出力画像における文字画素数及び網画素数を各々カウントするようになされる。つまり、画素カウンタ２７は、基準チャート１０の文字領域及び網点領域に係る画像データＤinから文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍを各々検出するように処理される。画素カウンタ２７は図示しないレジスタを有しており、このレジスタには、パラメータ調整モード時の文字や網点の検出画素数として文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍが保持される。
【００４１】
画素カウンタ２７はシステムバス２２に接続され、このシステムバス２２には、制御手段の一例となるＣＰＵ（Central Processing Unit；中央処理ユニット）２５が接続される。システムバス２２には、画像領域判別ブロック１７及びＣＰＵ２５の他に、不揮発メモリ１６や操作パネル４８等が接続される。不揮発メモリ１６には領域判別パラメータを補正するための補正テーブルが記憶される。不揮発メモリ１６には補正テーブルの他に領域判別パラメータの補正値が格納される。領域判別パラメータは、画像データＤinに関して領域判別結果を調整するために使用される。
【００４２】
操作パネル４８は、操作部１４及び表示部１８から構成され、原稿読取モード又はパラメータ調整モードを設定するように操作される。ＣＰＵ２５には操作部１４の他に表示部１８が接続され、操作部１４により選択操作される原稿読取モード又はパラメータ調整モード等を表示するようになされる。原稿読取モード又はパラメータ調整モード等は例えば、ＣＰＵ２５で表示データＤ２に変換されて表示部１８に出力される。操作部１４は、例えば、タッチパネルから構成され、表示部１８は液晶表示パネルから構成される。この例では、表示部１８を構成する液晶表示パネル上に、操作部１４を構成するタッチパネルが組み合わされ、ＧＵＩ（Graphic User Interface）方式の操作パネル４８が構成される。
【００４３】
ＣＰＵ２５は、画素カウンタ２７によって検出された文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍと予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正するようになされる。この例でＣＰＵ２５は、文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍが予め設定された判定期待値の範囲内に含まれる場合には、領域判別パラメータを補正する。
【００４４】
例えば、ＣＰＵ２５は、画素カウンタ２７のレジスタから文字や網点の検出画素数として、文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍを読み出し、予め作成された不揮発メモリ１６内の補正テーブルを参照し、領域判別パラメータの補正値を算出する。このようにすると、基準チャート１０を読み取って得た文字領域及び網点領域の画素数を領域判別パラメータにフィードバックするような制御を実行することができる。また、ＣＰＵ２５は、文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍが予め設定された判定期待値の範囲外となる場合には、表示部１８への警告処理を実行する。
【００４５】
上述の画像領域判別ブロック１７には画像処理ブロック２１が接続される。画像処理ブロック２１は、画像データＤinをγ補正処理や、シェーディング補正、タイミング制御、ライン間補正処理等を実行して、画像処理後の画像データＤoutをプリンタ等に出力するようになされる。このようにスキャナ１００を構成すると、ＭＴＦや、原稿２０の背景濃度の読込み値等が異なった場合でも、基準チャート１０を読み込み判別結果を確認して、領域判別パラメータを自動補正することができる。また、機械のバラツキに左右されることなく、常に正しい判別結果を得ることができる。
【００４６】
図３は、画像領域判別ブロック１７の内部構成例を示すブロック図である。図３に示す画像領域判別ブロック１７は、文字検出部７、網点検出部８及び信号合成部９から構成される。網点検出部８は、更に、網点中心点検出部８１、メモリ８２、網点中心点周期性検出部８３及びカウンタ８４が備えられる。文字検出部７及び網点検出部８は、図２に示したＡ／Ｄ変換部１２に接続され、画像データＤinが入力される。
【００４７】
文字検出部７は、メモリ８２Ａを有しており、メモリ８２Ａに展開された画像データＤinから、領域判別パラメータに基づいて、文字画像を検出するようになされる。例えば、図６Ａ及びＢに示す文字検出アルゴリズムに基づいて文字画像を検出するようになされる。
【００４８】
文字検出部７は、例えば、８ビットの画像データＤinを入力し、この画像データＤinに対して、まず、Ｘ画素×Ｙ画素のウインドウを設定し、このウインドウの中を更に複数のマトリクスから成るブロックに分割し、これらのブロック毎に輝度（濃度）平均値をそれぞれ求める。その後、文字検出部７は、ウインドウ内の画素の輝度平均値に関し、ブロック間で輝度平均値を比較して、それらの差を演算する。その差の値が領域判別パラメータに基づく固定の判定閾値を越えている場合は、マトリクス内の画素は、全て「文字」であると判別するようになされる（図６Ａ及びＢ参照）。
【００４９】
網点検出部８は、メモリ８２Ｂを有しており、メモリ８２Ｂに展開された画像データＤinから、領域判別パラメータに基づいて、網点画像を検出する。例えば、網点検出部８は、画像データＤinに設定されるウインドウ内で注目画素と、その周囲の３画素×３画素マトリクスの輝度平均値を比較し、注目画素の輝度が領域判定パラメータに基づく固定の判定閾値よりも小さい場合は、その注目画素が網点ドットの立ち上がり部分であると特定される。このとき、網点検出部８は、立ち上がりフラグをＯＮする。
【００５０】
また、網点検出部８は、立ち上がりフラグがＯＮの状態で、注目画素とその周囲３画素×３画素マトリクスのウインドウＷ２内の輝度平均値を比較し、注目画素の輝度が、領域判定パラメータに基づく固定の判定閾値よりも大きい場合は、その注目画素を網点ドットの立ち下がりであると特定する。このとき、網点検出部８は、立ち上がりフラグをＯＦＦする。
【００５１】
更に、網点中心点検出部８１は、８ビットの画像データＤinから網点画像の網点中心点を検出する。例えば、網点中心点検出部８１は、網点検出部８によって求められた網点画像の立ち上がりと立ち下がりに関して、立ち上がりフラグのＯＮ／ＯＦＦを参照し、注目画素の中点を網点の中心点となされる。
【００５２】
また、網点中心点周期性検出部８３は、８ビットの画像データＤinから原稿画像の網点中心点の周期性を検出する。例えば、網点中心点周期性検出部８３には、カウンタ８４が接続され、網点中心点検出部８１によって求められた網点の中心点の周期性を検出するようになされる。
【００５３】
上述の網点検出部８は、注目画素が網点画像Ｇｉであると判別されたとき、副走査方向へ網点領域検出処理を拡張する。この例では、副走査方向で、５ライン以内に網点画像Ｇｉが存在する場合は、そのライン間は全て網点画像Ｇｉとするように処理される。これにより、最終的に網点画像Ｇ１〜Ｇ２２か成る網点領域IIを検出できるようになる（図７〜図１１参照）。
【００５４】
上述の文字検出部７及び網点検出部８には、信号合成部９が接続され、文字検出部７で文字部Ｉａと判別された文字領域Ｉに係る画像データＤinと、網点検出部８で文字部Ｉａと判別された文字領域Ｉに係る画像データＤinとを合成するように動作する。この例で、文字検出部７で文字と判別され、網点検出部８で網点でないと判別された文字領域Ｉが最終的に文字部Ｉａと判別される。信号合成部９は文字信号Ｓｍを画素カウンタ３７に出力する。
【００５５】
図４は、基準チャート１０の構成例を示す概念図であり、図５は、検出画素数ｖｓ検出領域の関係例を示す図である。図５において、縦軸は検出画素数であり、ＴＨ１〜ＴＨ４は検出画素数を判別するための閾値である。４つの閾値には、ＴＨ１＜ＴＨ２＜ＴＨ３＜ＴＨ４なる関係を有している。横軸は検出領域であり、メモリ８２Ａに展開された画像データＤinをスキャンする際のウインドウの大きさ（Ｘ素×Ｙ画素）である。
【００５６】
図４に示す基準チャート１０は、例えば、Ａ４版縦の大きさの用紙から構成される。この基準チャート１０には、文字領域Ｉ及び網点領域IIが設けられる。基準チャート１０は、その背景が一定であり、文字領域Ｉには文字部Ｉａが一定の印字率で描画され、網点領域IIには網点部IIａが一定の印字率で各々描画されてなる。この基準チャート１０において、文字領域Ｉに描画される文字部Ｉａの画素数は、網点領域IIに描画される網点部IIａの画素数に比べて少なく設定される。
【００５７】
この例で、スキャナ１００は、基準チャート１０を読み取り、文字部Ｉａ及び網点部IIａの検出画素数をカウントするようになされる。例えば、文字画素数Ｎが、図５に示す検出画素数ｖｓ検出領域の関係例において、基準値Ｒef１±α以内であれば、領域判別パラメータの補正は実行しない。ここで文字画素数Ｎの判定期待値として上限の閾値をＴＨ２とし、下限の閾値をＴＨ１とすると、ＣＰＵ２５は、まず、ＴＨ１≦文字画素数Ｎ≦ＴＨ２を満たす関係にあるか否か、つまり、文字画素数Ｎが上限閾値ＴＨ２以下で、かつ、下限閾値ＴＨ１以上の許容範囲内に存在するか否かを判別する。
【００５８】
この判別後、この文字画素数ＮがＴＨ１≦Ｎ≦ＴＨ２を満たす関係にあって、基準値Ｒef１±α以内であれば、領域判別パラメータを補正しないが、この文字画素数Ｎが、どちらかの閾値ＴＨ１、ＴＨ２に偏っている場合は、文字部Ｉａの領域判別パラメータ（検出閾値）に対して補正を実行する。これにより、文字画素数Ｎが予め設定された判定期待値の範囲内に含まれる場合であって、基準値Ｒef１±α以外の場合に、領域判別パラメータを補正することができる。
【００５９】
同様にして、網画素数Ｍが図５に示す検出画素数ｖｓ検出領域の関係例において、基準値Ｒef２±β以内であれば、領域判別パラメータの補正は実行しない。ここで網画素数Ｍの判定期待値として上限の閾値をＴＨ４とし、下限の閾値をＴＨ３とすると、ＣＰＵ２５は、まず、ＴＨ３≦網画素数Ｍ≦ＴＨ４を満たす関係にあるか否か、つまり、網画素数Ｍが上限閾値ＴＨ４以下で、かつ、下限閾値ＴＨ３以上の許容範囲内に存在するか否かを判別する。
【００６０】
この判別後、この網画素数ＭがＴＨ３≦Ｍ≦ＴＨ４を満たす関係にあって、基準値Ｒef２±β以内であれば、領域判別パラメータを補正しないが、この網画素数Ｍが、どちらかの閾値ＴＨ３、ＴＨ４に偏っている場合は、網点部IIａの領域判別パラメータ（検出閾値）に対して補正を実行する。これにより、網画素数Ｍが予め設定された判定期待値の範囲内に含まれる場合であって、基準値Ｒef２±β以外の場合に、領域判別パラメータを補正することができる。
【００６１】
また、網画素数Ｎや文字画素数Ｍの偏りが、余りにも大きい場合、すなわち、画素カウンタ２７によって検出された文字画素数Ｍや網画素数Ｍ等が、これらの範囲以外にある場合は、領域判別パラメータの補正処理を実行することなく、異常として表示部１８への警告処理を実行する。図５に示した例によれば、文字部Ｉａ及び網点部IIａの検出画素数が閾値ＴＨ１未満である場合、閾値ＴＨ２を越え閾値ＴＨ３未満である場合、及び閾値ＴＨ４を越える場合は警告処理の対象となる。
【００６２】
これらの場合は、例えば、文字部IIａを網点部Ｉａと誤判別するケースや、ＭＴＦが低いケースや、原稿２０の背景を暗く読んでいるようなケースに相当する。このような場合に、ＣＰＵ２５は、白画素と判定する閾値を暗めに設定するか、また、ＭＴＦの低下でドット間隔が狭く読んでいるような場合に、ドット周期を狭く設定するようになされる。
【００６３】
なお、基準チャート１０に関しては、図４に示したようにスキャナ本体に対して別途準備される場合について説明したが、これに限られることはなく、スキャナ部１１の非画像領域に、当該基準チャート１０の記述内容を縮小して組み込み、ある一定期間毎に領域判別パラメータの補正処理を実行するようにしてもよい。
【００６４】
図６Ａ及びＢは、文字領域検出時のウインドウＷｍ及び文字検出例を示す図である。図６Ａに示すウインドウＷｍは、主走査(水平）方向にＸ画素、副走査(垂直）方向にＹ画素のデータマトリクスを有しており、メモリ８２Ａに展開された画像データＤinをスキャンする際に設定される。この例では、Ｘ＝１２画素、Ｙ＝４画素の場合である。
【００６５】
この例で、ウインドウＷｍに関して、第１列目の画素番号は（００，０１，０２，０３，０４，０５，０６、０７，０８，０９，０ａ，０ｂ）であり、第２列目の画素番号は（１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６、１７，１８，１９，１ａ，１ｂ）であり、第３列目の画素番号は（２０，２１，２２，２３，２４，２５，２６、２７，２８，２９，２ａ，２ｂ）であり、第４列目の画素番号は（３０，３１，３２，３３，３４，３５，３６、３７，３８，３９，３ａ，３ｂ）である。
【００６６】
この例で、図２に示した画像領域判別ブロック１７は、メモリ８２Ａ、８２Ｂに展開された画像データＤinから、領域判別パラメータに基づいて、文字領域Ｉ及び網点領域IIを判別するようになされる。例えば、図３に示した文字検出部７は、８ビットの画像データＤinを入力し、画像データＤinに対して、まず、ウインドウＷｍの中を８つの３画素×２画素のマトリクスから成るブロック＃ｉ（ｉ＝１〜８）に分割し、これらのブロック毎に輝度（濃度）平均値をそれぞれ求める。
【００６７】
この例では、図６Ａに示すブロック＃１を画素番号（００，０１，０２，１０，１１，１２）とすると、文字検出部７は、ブロック＃１における画素の輝度の平均値を求め、これを輝度平均値Ａ１となされる。同様にして、ブロック＃４を画素番号（０９，０ａ，０ｂ，１９，１ａ，１ｂ）とすると、ブロック＃４における画素の平均値を求めて、これを輝度平均値Ａ２となされる。
【００６８】
更に、ブロック＃５を画素番号（２０，２１，２２，３０，３１，３２）とすると、ブロック＃５における画素の輝度の平均値を求め、これを輝度平均値Ｂ１となされる。同様にして、ブロック＃８を画素番号（２９，２ａ，２ｂ，３９，３ａ，３ｂ）の画素の平均値を求めて、これを輝度平均値Ｂ２となされる。
【００６９】
また、文字検出部７は、図６Ｂに示すウインドウＷｍにおいて、それぞれの画素の輝度平均値に関し、対角線同士でブロック（＃１と＃８、＃５と＃４）の輝度平均値を比較して、それらの差（Ａ１とＢ２、Ａ２とＢ１）を演算する。その差の値が領域判別パラメータに基づく固定の判定閾値を越えている場合は、マトリクス内の画素は、全て「文字」であると判別するようになされる（文字検出アルゴリズム）。
【００７０】
この例では、画像領域判別ブロック１７では、文字と判別されたときだけ文字信号Ｓｍを画素カウンタ２７に出力し、それ以外は何もしない。この動作を１画素ずつウインドウＷを主走査及び副走査方向にずらしながら領域判別処理を実行する。ここで画像データＤinをブロック毎に平均化するのは、網点画像の領域判別対策において、網点部の等濃度誤判別を取り除くためである。
【００７１】
図７は、網点領域検出時の網点画像Ｇｉの検出例を示す図である。図７に示す方眼（格子）の１つ１つは、ＣＣＤ撮像装置５８の１画素に相当している。この例では、主走査方向に２４画素、副走査方向に１２画素のマトリクス内に、２２個の網点画像Ｇｉ（ｉ＝１〜２２）を有して網点部IIａが構成される場合を示している。
【００７２】
この例では、網点画像Ｇ１〜Ｇ６が、３つのラインＬ１〜Ｌ３に跨って描画される。以下、網点画像Ｇ７〜Ｇ１１が、３つのラインＬ４〜Ｌ６に跨って描画され、網点画像Ｇ１２〜Ｇ１７が、３つのラインＬ７〜Ｌ９に跨って描画され、網点画像Ｇ１８〜Ｇ２２が、３つのラインＬ１０〜Ｌ１２に跨って描画される。
【００７３】
図８Ａ及びＢは、網点領域検出時の１つの網点画像Ｇ１及び網点検出例を示す図である。図８Ｂに示す縦軸は、各々の画素の濃度（輝度）であり、横軸は主走査方向の画素位置である。
【００７４】
図８Ａに示す格子に跨る円形状は、１つの網点画像Ｇ１を示している。この円形状の網点画像Ｇ１の左右に設定されたウインドウＷ１及びＷ２は、主走査方向に３画素、副走査方向に３画素のデータマトリクスを各々有している。ウインドウＷ１及びＷ２は、網点領域検出時に、メモリ８２Ｂに展開された画像データＤinをスキャンする際に設定される。
【００７５】
図９は、網点画像の周期性検出時のメモリ８２Ｂにおけるデータ展開例を示す図である。図９に示すラインＬ２には、網点画像Ｇ１〜Ｇ６の各々の網点中心点が存在する。同様にして、ラインＬ５には、網点画像Ｇ７〜Ｇ１１の各々の網点中心点が存在し、ラインＬ８には、網点画像Ｇ１２〜Ｇ１７の各々の網点中心点が存在し、ラインＬ１１には、網点画像Ｇ１８〜Ｇ２２の各々の網点中心点が存在する。この例では、各々の網点画像Ｇｉ（ｉ＝１〜２２）の中心点が、ラインＬ２，Ｌ５，Ｌ８，Ｌ１１上で等間隔に存在している。従って、図８で網点の中心点を求めた後、図９に移行して、この関係を利用して網点画像の周期性を検出するようになされる。
【００７６】
図１０は、網点画像Ｇｉの主走査方向への網点領域IIの拡張例を示す図である。この例では、図７に示した注目画素ｇが網点画像Ｇｉであると判別され、図９で網点画像Ｇｉの周期性が検出されると、図３に示した網点検出部８は、主走査方向へ網点領域検出処理を拡張する。
【００７７】
例えば、主走査方向において連続する１３画素以内に網点中心点が出現する毎に、図３に示したカウンタ８４をインクリメントする場合を例に採ると、このカウンタ８４が１６画素以上をカウントした場合に、その間隔を網点領域とするようになされる。このとき、主走査方向で注目画素ｇの前後の１０画素を拡張する。次回からは、カウンタ８４が５画素以上をカウントした場合に網点領域とするようになされる。また、輝度レベルで２００階調以上の白い画素が１５画素以上連続した場合は、カウンタ８４が１６画素以上をカウントするまで、網点領域と特定しないようになされる。
【００７８】
この例では、図９に示した主走査方向で、５画素以内に網点画像Ｇｉが存在する場合は、図１０に示すように、その画素間は全て網点画像Ｇｉとするように処理される。ラインＬ２には、網点画像Ｇ１〜Ｇ６が連続して存在する。同様にして、ラインＬ５には、網点画像Ｇ７〜Ｇ１１が連続して存在し、ラインＬ８には、網点画像Ｇ１２〜Ｇ１７が連続して存在し、ラインＬ１１には、網点画像Ｇ１８〜Ｇ２２が連続して存在することが特定される。
【００７９】
図１１は、網点画像Ｇｉの副走査方向への網点領域IIの拡張例を示す図である。図３に示した網点検出部８は、主走査方向への網点領域検出処理が拡張されると、副走査方向へ網点領域検出処理を拡張する。この例では、図１１に示す副走査方向で、５ライン以内に網点画像Ｇｉが存在する場合は、そのライン間は全て網点画像Ｇｉとするように処理される。これにより、図１１に示す網点画像Ｇ１〜Ｇ２２から成る網点領域IIを検出できるようになる。
【００８０】
続いて、本発明に係る原稿読取手段の補正方法について、当該スキャナ１００における補正処理例を説明する。図１２は、スキャナ１００における補正処理例を示すフローチャート（メインルーチン）、図１３は、画像領域判別ブロック１７における領域判別例を示すフローチャート（判別アルゴリズム）、図１４は、同ブロック１７における網点検出例を示すフローチャート（判別アルゴリズム）である。
【００８１】
この実施例では、パラメータ調整モードに基づいてスキャナ１００の領域判別パラメータの自動補正をする場合を前提とする。この例で、領域判別パラメータの自動補正処理は、当該スキャナ１００の製造過程、あるいは、サービスマンによるメンテナンス等において実施する場合を想定する。基準チャート１０は、図４に示したように、所定の画素数の文字部Ｉａから構成される文字領域Ｉと所定の画素数の網点部IIａから構成される網点領域IIとを画定した用紙であって、予め準備される場合を例に挙げる。基準チャート１０において、文字領域Ｉに描画される文字部Ｉａの画素数は、網点領域IIに描画される網点部IIａの画素数に比べて少なく設定されている。
【００８２】
これらを自動補正処理条件として、図１２に示すフローチャートのステップＰ１で、オペレータは、当該スキャナ１００に基準チャート１０をセットする。例えば、基準チャート１０は、図１に示した原稿載置部４１に載置され、ＡＤＦ４０を通じてスキャナ部１１に自動給紙するようになされる。この例では、オペレータが、パラメータ調整モードを選択すると、原稿載置部４１から繰り出された基準チャート１０が、下流側のローラ４３によってＵ字回転するように搬送される。パラメータ調整モードは、操作部１４を操作すると、操作パネル４８からＣＰＵ２５へ操作データＤ３が出力されることで通知される。もちろん、基準チャート１０をプラテンガラス５１上に載置してもよい。
【００８３】
そして、当該スキャナ１００は、ステップＰ２でスキャナ部１１を通じて基準チャート１０を読み取って画像データＤinを取得する。上述の例で、ローラ４３によってＵ字回転するときに、基準チャート１０が縮小型イメージセンサによって読み取られ、原稿読取信号Ｓinを制御ユニット３５に出力するようになされる。プラテンガラス５１上に基準チャート１０を載置した場合には、ＣＣＤ撮像装置５８から制御ユニット３５へ原稿読取信号Ｓinを出力するようになる。この原稿読取信号Ｓinは、スキャナ部１１からＡ／Ｄ変換部１２に出力され、Ａ／Ｄ変換部１２では、原稿読取信号ＳinがＡ／Ｄ変換される。Ａ／Ｄ変換後の画像データＤinは、画像領域判別ブロック１７と画像処理ブロック２１とに出力される。
【００８４】
その後、ステップＰ３に移行して、画像領域判別ブロック１７は、画像データＤinをメモリ８２Ａ，８２Ｂに展開し、領域判別パラメータに基づいて、文字領域Ｉ及び網点領域IIを判別するようになされる。例えば、図１３に示す判別アルゴリズムにおいて、そのフローチャートのステップＱ１で画像領域判別ブロック１７は、８ビットの画像データＤinをＡ／Ｄ変換部１２から当該ブロック内のメモリ８２Ａ，８２Ｂに入力する。
【００８５】
その後、ステップＱ２で画像領域判別ブロック１７は、文字検出処理を実行する。例えば、図３に示した文字検出部７は、メモリ８２Ａに基準チャート１０の画像データＤinを展開して文字領域Ｉを検出する。このとき、図６Ａに示したようなＸ＝１２画素、Ｙ＝４画素のウインドウＷｍが、メモリ８２Ａに展開された画像データＤinに設定される。文字検出部７は、画像データＤinに対して、ウインドウＷｍの中を８つの３画素×２画素のマトリクスから成るブロック＃ｉ（ｉ＝１〜８）に分割し、これらのブロック毎に輝度（濃度）平均値をそれぞれ求められる。
【００８６】
このとき、図６Ａに示した例によれば、文字検出部７は、ブロック＃１における画素の輝度の平均値を求め、これを輝度平均値Ａ１となされる。同様にして、ブロック＃４における画素の平均値が求められ、これを輝度平均値Ａ２となされる。ブロック＃５における画素の輝度の平均値が求められ、これを輝度平均値Ｂ１となされる。同様にして、ブロック＃８の画素の平均値が求められ、これを輝度平均値Ｂ２となされる。
【００８７】
また、文字検出部７は、図６Ｂに示したウインドウＷｍにおいて、それぞれの画素の輝度平均値に関し、対角線同士でブロック（＃１と＃８、＃５と＃４）の輝度平均値を比較して、それらの差（Ａ１とＢ２、Ａ２とＢ１）を演算する。その差の値が領域判別パラメータに基づく固定の判定閾値を越えている場合は、マトリクス内の画素は、全て「文字」であると判別するようになされる。
【００８８】
この文字検出処理に並行して、ステップＱ３で画像領域判別ブロック１７は、網点検出処理を実行する。例えば、網点検出部８は、メモリ８２Ｂに基準チャート１０の画像データＤinを展開して網点領域IIを検出する。このとき、網点検出部８は、例えば、図１４に示す判別アルゴリズムにおいて、そのフローチャートのステップＲ１で基準チャート１０の読み取りに基づく８ビットの画像データＤinをメモリ８２Ａに展開して網点画像Ｇｉを検出する。図７に示した例によれば、主走査方向に２４画素、副走査方向に１２画素のマトリクス内に、２２個の網点画像Ｇｉ（ｉ＝１〜２２）を有して網点部IIａが構成され、図８Ａに示したウインドウＷ１及びＷ２が、メモリ８２Ｂに展開された画像データＤinに設定される。
【００８９】
そして、ステップＲ２に移行して、網点検出部８は、網点中心点検出処理を実行する。例えば、網点検出部８は、網点中心点検出部８１に８ビットの画像データＤinを入力して、原稿画像の網点中心点を検出するように制御する。網点中心点検出部８１は、網点検出部８によって注目画素ｇが網点画素であると検出されると、図８Ｂに示した網点の中心点を求めるようになされる。
【００９０】
その後、ステップＲ３に移行して、網点検出部８は、網点中心点周期性検出処理を実行する。このとき、網点検出部８は、網点中心点周期性検出部８３に８ビットの画像データＤinを入力して、原稿画像の網点中心点の周期性を検出するように制御する。網点中心周期性検出部８３は、図９に示したように、網点画像の周期性を検出するようになされる。また、網点検出部８は、図１０に示したように、主走査方向へ網点領域検出処理を拡張する。例えば、カウンタ８４が１６画素以上をカウントした場合に、その間隔を網点領域とするようになされる。このとき、主走査方向で注目画素ｇの前後の１０画素を拡張する。次回からは、カウンタ８４が５画素以上をカウントした場合に網点領域とするようになされる。
【００９１】
そして、ステップＲ４で網点検出部８は副走査方向にも領域判別処理を拡張する。この例で、網点検出部８は、図１１に示した副走査方向で、５ライン以内に網点画像Ｇｉが存在する場合は、そのライン間は全て網点画像Ｇｉとするように処理される。これにより、ステップＲ５で網点検出部８は、１ビットの判別信号を検出することができる。この判別信号は、図１１に示したような網点画像Ｇ１〜Ｇ２２から成る網点領域IIを示すものである。
【００９２】
その後、図１３に示す領域判別アルゴリズムのステップＱ４に移行して信号合成部９で文字領域Ｉと、網点領域IIとを合成する。これにより、ステップＱ５で判別信号を得ることができる。上述のステップＱ２で原稿画像の文字領域を検出するが、網点領域中に誤判別があることを考慮して、ステップＱ３で網点検出部８によって網点画像を検出し、ステップＱ４で誤判別を取り除くことによって、文字領域Ｉだけを検出することができる（領域判別アルゴリズム）。そして、図１２に示した補正処理例のフローチャートのステップＰ３に戻る。
【００９３】
この例で、画像領域判別ブロック１７は、領域判別アルゴリズムに応じて文字画素を検出したときは、文字信号Ｓｍを画素カウンタ２７に出力し、網画素を検出したときは、網信号Ｓａを画素カウンタ２７に各々出力するようになされる。画素カウンタ２７は、各画素毎に、文字信号Ｓｍ及び網信号Ｓａを入力して、文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍをカウントし、この文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍの値をレジスタに保持するようになされる。この例で、文字信号Ｓｍ及び網信号Ｓａは、画素カウンタ２７の他に画像処理ブロック２１に出力される。
【００９４】
その後、ステップＰ４でＣＰＵ２５は基準チャート１０における文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍを検出する。例えば、ＣＰＵ２５は、画素カウンタ２７内のレジスタの値を読み込むことで、スキャナ部１１で読み取られた基準チャート１０の文字領域Ｉに係る文字画素数Ｍと、網点領域IIに係る網画素数Ｍとを各々検出する。
【００９５】
そして、ステップＰ５に移行して、ＣＰＵ２５は、文字領域Ｉに係る文字画素数Ｍと、網点領域IIに係る網画素数Ｍとを分岐して画像処理を継続する。文字領域Ｉに係る画像処理については、ステップＰ６に移行して、ＣＰＵ２５は、画素カウンタ２７によって検出された文字画素数Ｎと予め設定された判定期待値とを比較する。ここで文字画素数Ｎの判定期待値として上限の閾値をＴＨ２とし、下限の閾値をＴＨ１とすると、ＣＰＵ２５は、ＴＨ１≦Ｎ≦ＴＨ２を満たす関係にあるか否か、つまり、文字画素数Ｎが上限閾値ＴＨ２以下で、かつ、下限閾値ＴＨ１以上の許容範囲内に存在するか否かを判別する。画素カウンタ２７によって検出された文字画素数Ｎが、これらの範囲以内にある場合は、ステップＰ７に移行する。
【００９６】
ステップＰ７では、更に、ＣＰＵ２５は、この文字画素数Ｎが基準値Ｒef１±α以内であるか否かを判別する。文字画素数Ｎが基準値Ｒef１±α以内である場合は、領域判別パラメータの補正をすることなく、処理を終了する。文字画素数Ｎが基準値Ｒef１±α以内にない場合、つまり、文字画素数Ｎが、どちらかの閾値ＴＨ１、ＴＨ２に偏っている場合は、ステップＰ８に移行して、ＣＰＵ２５は文字部Ｉａの領域判別パラメータ（検出閾値）に対して補正を実行する。これにより、文字画素数Ｎが予め設定された判定期待値の範囲内に含まれる場合であって、基準値Ｒef１±α以外の場合に、領域判別パラメータを補正することができる。
【００９７】
例えば、ＣＰＵ２５は、画素カウンタ２７のレジスタから文字画素数Ｎを読み出して、予め作成された不揮発メモリ１６内の補正テーブルを参照し、領域判別パラメータの補正値を算出する。ＣＰＵ２５によって算出された補正値は、不揮発メモリ１６に格納される。
【００９８】
また、網点領域IIに係る画像処理については、ステップＰ９に移行して、ＣＰＵ２５は、画素カウンタ２７によって検出された網画素数Ｍと予め設定された判定期待値とを比較する。ここで網画素数Ｍの判定期待値として上限の閾値をＴＨ４とし、下限の閾値をＴＨ３とすると、ＣＰＵ２５は、ＴＨ３≦Ｍ≦ＴＨ４を満たす関係にあるか否か、つまり、網画素数Ｍが上限閾値ＴＨ４以下で、かつ、下限閾値ＴＨ２３以上の許容範囲内に存在するか否かを判別する。画素カウンタ２７によって検出された網画素数Ｍが、これらの範囲以内にある場合は、ステップＰ１０に移行する。
【００９９】
ステップＰ１０では、更に、ＣＰＵ２５は、この網画素数Ｍが基準値Ｒef２±β以内であるか否かを判別する。網画素数Ｍが基準値Ｒef２±β以内である場合は、領域判別パラメータの補正をすることなく、処理を終了する。網画素数Ｍが基準値Ｒef２±β以内にない場合、つまり、網画素数Ｍが、どちらかの閾値ＴＨ３、ＴＨ４に偏っている場合は、ステップＰ１１に移行して、ＣＰＵ２５は網点部IIａの領域判別パラメータ（検出閾値）に対して補正を実行する。これにより、網画素数Ｍが予め設定された判定期待値の範囲内に含まれる場合であって、基準値Ｒef２±β以外の場合に、領域判別パラメータを補正することができる。
【０１００】
例えば、ＣＰＵ２５は、画素カウンタ２７のレジスタから網画素数Ｍを読み出して、予め作成された不揮発メモリ１６内の補正テーブルを参照し、領域判別パラメータの補正値を算出する。ＣＰＵ２５によって算出された補正値は、不揮発メモリ１６に格納される。ＣＰＵ２５は、通常の画像形成モード時に、不揮発メモリ１６から領域判別パラメータを読み出して、領域判別処理をするようになされる。
【０１０１】
なお、ステップＰ６で画素カウンタ２７によって検出された文字画素数Ｎが、これらの範囲以外にある場合、及び、ステップＰ９で画素カウンタ２７によって検出された網画素数Ｍが、これらの範囲以外にある場合は、ステップＰ１２に移行して領域判別パラメータの補正処理を実行することなく、表示部１８への警告処理を実行する。このとき、表示部１８には、「文字画素数Ｎ又は網画素数Ｍが許容範囲以外にあるため、領域判別パラメータを自動補正できません」等の警告内容が表示される。
【０１０２】
このように、本発明に係る実施例としてのスキャナ及びその補正処理方法によれば、パラメータ調整モード時に、スキャナ部１１は、予め準備された所定の画素数の文字部Ｉａから構成される文字領域Ｉと所定の画素数の網点部IIａから構成される網点領域IIとを画定した基準チャート１０を読み取るようになされる。
【０１０３】
画像処理ブロック２１は、スキャナ部１１によって読み取られた基準チャート１０の文字領域Ｉ及び網点領域IIに係る画像データＤinから文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍを各々検出するようになされる。ＣＰＵ２５は、画素カウンタ２７によって検出された文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍと予め設定された、閾値ＴＨ１、ＴＨ２、ＴＨ３、ＴＨ４や基準値Ｒef１±α、Ｒef２±β等の判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正するようになされる。
【０１０４】
従って、予め文字領域Ｉ及び網点領域IIが自明となっている基準チャート１０を１画素単位に読み込んで得られる画像データＤinに基づいて領域判別パラメータを自動補正することができる。これにより、当該スキャナ１００の製造バラツキに左右されることなく、常に正しい領域判別結果を取得することができる。
【０１０５】
この例では、１回の走査処理で適切な領域判別パラメータが確定される場合について説明したが、これに限られることはなく、スキャナ部１１による１回の走査処理で適切な領域判別パラメータが確定できない場合は、ＣＰＵ２５が領域判別パラメータを変更しながらスキャナ部１１における数回の走査処理を実行するようにしてもよい。
【０１０６】
（２）画像形成装置
図１５は、本発明に係る実施例としての画像形成装置２００の構成例を示す断面の概念図である。
この実施例では、図１〜図１４に示したスキャナ１００を応用した画像形成装置２００を構成し、予め文字領域Ｉ及び網点領域IIが自明となっている基準チャートを１画素単位に読み込んで得られる画像データＤinに基づいて領域判別パラメータを自動補正できるようにすると共に、当該装置機械の製造バラツキを排除できるようにして、常に正しい判別結果を取得できるようにしたものである。
【０１０７】
図１５に示す画像形成装置２００は、文字部及び網点部を含む原稿２０を読み取って得た任意の画像データＤoutに基づいて画像を形成する装置である。白黒用のプリンタや複写機、これらの複合機等に適用して好適である。この画像形成装置２００はモノクロ画像を得る直接転写方式の複合機等を構成するものであり、装置本体に原稿読取手段１０１を有しており、原稿２０を読み取り領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をするようになされる。原稿読取手段１０１には、図１〜図１４に示したスキャナ１００が応用される。
【０１０８】
この装置本体内にはスキャナ部１１、給紙トレイ３０Ａ、３０Ｂ、制御ユニット３５、画像書き込み部６０及び、画像形成手段７０等が備えられ、装置本体側面には、手差しトレイ６３が備えられる。
【０１０９】
このスキャナ部１１の上部には自動原稿給紙装置（ＡＤＦ）４０が取り付けられており、図１で説明したように、任意の原稿２０又は基準チャート１０を自動給紙するように動作する。一方、本体装置内に設けられたスキャナ部１１は、任意の原稿２０又は基準チャート１０を読み取るように動作する。スキャナ部１１に備えられたＣＣＤ撮像装置５８の出力段には、制御ユニット３５が接続され、ＣＣＤ撮像装置５８は、制御ユニット３５に画像データＤoutを出力するようになされる。
【０１１０】
制御ユニット３５は、画像処理後の画像データＤoutを画像書き込み部６０に出力する。画像書き込み部６０は、画像データＤoutに基づいて所定の強度のレーザー光を発生する。画像書き込み部６０に対峙した位置には、画像形成手段７０が設けられ、スキャナ部１１によって得られた画像データＤinに基づいて画像を形成するようになされる。
【０１１１】
画像形成手段７０では給紙トレイ３０Ａ、給紙トレイ３０Ｂ、手差しトレイ６３等の１つから繰り出された用紙３０に画像を形成するようになされる。画像形成手段７０は有機感光体ドラム（以下感光体ドラムという）７１、帯電器７２、現像器７３、転写器７４、分離器７５、クリーニング部７６、搬送機構７７及び定着装置７８を有している。
【０１１２】
この感光体ドラム７１の上方には帯電器７２が配設され、所定の帯電電位に基づいて予め感光体ドラム７１が一様に帯電される。感光体ドラム７１の例えば斜め右上方には、画像書き込み６０が設けられ、画像処理後の画像データＤoutに基づく所定強度のレーザー光が照射され、感光体ドラム７１が露光され、その感光体ドラム７１上に静電潜像が形成される。
【０１１３】
感光体ドラム７１の右側にはトナー及びキャリア（現像剤）が収容された現像器７３が配設され、画像書き込み部６０によって露光された静電潜像は、トナー剤によって現像される。この現像器７３の下方にはレジストローラ６２や給紙トレイ３０Ａ及び３０Ｂ等が設けられる。
【０１１４】
感光体ドラム７１の下方には転写器７４が配設され、帯電、露光、現像を経てその感光体ドラム７１上に形成されたトナー像が、レジストローラ６２により搬送タイミング制御される用紙３０に転写される。この転写器７４に隣接して分離器７５が設けられ、トナー像を転写した用紙３０が感光体ドラム７１から分離される。この分離器７５の下流側には搬送機構部７７が設けられ、その終端部には定着装置７８が設けられる。定着装置７８では用紙３０に転写されたトナー像が定着される。搬送機構部７７と上述の帯電器７２との間であって、感光体ドラム７１に対向してクリーニング部７６が設けられ、感光体ドラム７１に残留したトナーがクリーニングされる。
【０１１５】
この例で両面コピーが選択されると、一方の用紙面（表面）に画像形成され、定着装置７８から排出された用紙３０の裏面にも画像が形成される。定着装置７８から排出された用紙３０は分岐手段９１によりシート排紙路から分岐され、それぞれ給紙手段２３を構成する下方の反転ローラ９２や、反転部９３等により表裏を反転され、反転後の用紙３０は反転搬送路９４を通過して給紙ローラ６１の手前において通常の給紙路と合流する。
【０１１６】
ここで反転搬送された用紙３０は、レジストローラ６２を経て、再度、転写器７４に搬送され、用紙３０の他方の面（裏面）上にトナー像が転写される。トナー像が転写された用紙３０は、定着装置７８により定着処理され、排紙ローラ９５に挟持されて機外の排紙トレイ９６等に排紙される。これらの画像形成の際には、用紙３０として５２．３〜６３．９ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の薄紙や６４．０〜８１．４ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の普通紙や８３．０〜１３０．０ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の厚紙や１５０．０ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の超厚紙が用いられる。画像形成条件としては、線速度を８０〜３５０ｍｍ／ｓｅｃ程度とし、環境条件として温度を５〜３５℃程度、湿度を１５〜８５％程度の設定条件とすることが好ましい。用紙３０の厚み（紙厚）としては０．０５〜０．１５ｍｍ程度の厚さのものが用いられる。
【０１１７】
図１６は、画像形成装置２００の制御系の構成例を示すブロック図である。図１６に示す画像形成装置２００は、スキャナ部１１、画像メモリ１３、通信手段１９、給紙手段２３、制御ユニット３５、操作パネル４８、画像書き込み部６０及び画像形成手段７０を有している。画像形成装置２００は、画像形成モード時、任意の画像データＤinに基づいて図１２に示した感光体ドラム７１を通じて所望の用紙３０に画像を形成する装置である。ここで画像形成モードとは、画像データＤoutに基づいて所定の用紙３０に画像を形成して画像形成物を出力する動作をいう。制御ユニット３５は、制御手段１５及び画像処理ブロック２１から構成される。
【０１１８】
制御手段１５には上述したスキャナ部１１や画像メモリ１３、画像処理ブロック２１等が接続される。スキャナ部１１は、パラメータ調整モード時に、予め準備された所定の画素数の文字部から構成される文字領域Ｉと所定の画素数の網点部から構成される網点領域IIとを画定した基準チャート１０を読み取るようになされる。画像処理ブロック２１は、パラメータ調整モード時に、スキャナ部１１によって読み取られた基準チャート１０の文字領域Ｉ及び網点領域IIに係る画像データＤinから文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍを各々検出するようになされる。
【０１１９】
制御手段１５は、画像処理ブロック２１によって検出された文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍと予め設定された、閾値ＴＨ１、ＴＨ２、ＴＨ３、ＴＨ４や基準値Ｒef１±α、Ｒef２±β等の判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正するようになされる。
【０１２０】
この例で、制御手段１５はシステムバス２２を有している。システムバス２２には、Ａ／Ｄ変換部１２、不揮発メモリ１６、画像領域判別ブロック１７、ＲＯＭ（Read Only Memory）２４、ＲＡＭ（Random Access Memory）２６、ＣＰＵ２５及び画素カウンタ２７が接続される。Ａ／Ｄ変換部１２では、スキャナ部１１から出力される原稿読取信号ＳinがＡ／Ｄ変換される。原稿読取信号ＳinはＡ／Ｄ変換後、デジタルの画像データＤinとなる。
【０１２１】
画像領域判別ブロック１７では、Ａ／Ｄ変換部１２から出力される画像データＤinを例えば、ＣＰＵ２５のメモリ制御を受けてＲＡＭ２６に展開し、このＲＡＭ２６に展開された画像データＤinから、領域判別パラメータに基づいて、文字領域Ｉ及び網点領域IIを判別するようになされる。原稿２０に写真を含む場合は、文字領域Ｉ及び網点領域IIの他に写真領域を判別するようになされる。
【０１２２】
画素カウンタ２７は、基準チャート１０を読み取って得た画像データＤinから文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍを各々検出するために、文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍを各々カウントするようになされる。画素カウンタ２７は図示しないレジスタを有しており、このレジスタには、パラメータ調整モード時の文字や網点の検出画素数として文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍが保持される。不揮発メモリ１６には、領域判別パラメータを補正するための補正テーブルが記憶される。不揮発メモリ１６には補正テーブルの他に領域判別パラメータの補正値が格納される。
【０１２３】
なお、ＲＯＭ２４には当該装置全体を制御するためのシステムプログラムデータや、領域判別処理を実行するための領域判別アルゴリズムが格納される。ＲＡＭ２６はワークメモリとして使用される。例えば、画像領域判別ブロック１７の領域判別処理時に画像データＤinや制御コマンド等を一時記憶するようになされる。この例でＣＰＵ２５は電源がオンされると、ＲＯＭ２４からシステムプログラムデータを読み出してシステムを起動し、操作部１４からの操作データＤ３に基づいて当該装置全体を制御するようになされる。
【０１２４】
また、当該画像形成装置２００では、画像形成モード時、スキャナ部１１で読み取って得られた画像データＤinは、制御手段１５のメモリ制御を受けて画像処理ブロック２１で画像処理された後に画像メモリ１３に格納される。画像処理後の画像データＤoutは画像書き込み部６０へ転送される。画像書き込み部６０は、画像データＤoutに基づいて所定の強度のレーザー光を発生し、このレーザー光を感光体ドラム７１に走査するようになされる。画像形成手段７０は、画像書き込み部６０によって、当該感光体ドラム７１に書き込まれた静電潜像を現像し、所定の用紙３０に画像を転写するようになされる。
【０１２５】
制御手段１５には更に操作部１４が接続され、画像形成モード又はパラメータ調整モードを設定するように操作される。画像形成モード時には、給紙トレイ３０Ａ、３０Ｂ、手差しトレイ６３等の中からその１つを選択するように操作される。また、操作部１４は画像形成条件を設定する際にも使用される。画像形成条件やトレイ選択情報等は操作データＤ３となって制御手段１５に出力される。
【０１２６】
制御手段１５には操作部１４の他に表示部１８が接続され、操作部１４により選択操作される画像形成条件等を表示するようになされる。画像形成条件等は例えば、制御手段１５で表示データＤ２に変換されて表示部１８に出力される。制御手段１５は、画像形成モード時に、操作パネル４８により設定された内容に基づいて画像を形成するように画像書き込み部６０及び画像形成手段７０の動作を制御する。制御手段１５は、例えば、画像処理後の画像データＤout又は画像データＤin’を画像書き込み部６０に出力し、画像形成手段７０に画像形成信号Ｓｐを出力して画像形成制御をする。
【０１２７】
また、制御手段１５には画像書き込み部６０や画像形成手段７０等の他に通信手段１９が接続される。通信手段１９はＬＡＮ等の通信回線に接続され、外部のコンピュータ等と通信処理する際に使用される。当該画像形成装置１００をプリンタとして使用する場合に、そのプリントモード時に、通信手段１９は外部のコンピュータから画像データＤin’を受信するように使用される。
【０１２８】
制御手段１５には給紙手段２３が接続され、画像形成モード時に、給紙制御信号Ｓｆに基づいて図１に示した給紙トレイ３０Ａ、３０Ｂを駆動制御する。給紙制御信号Ｓｆは制御手段１５から給紙手段２３へ供給される。給紙手段２３には図示ない送り出しローラや、給紙ローラ等を駆動するモータや、当該モータを駆動するための駆動制御用のＩＣが使用される。給紙トレイ３０Ａや３０Ｂ等は、シートセットトレイを構成し、これらの給紙トレイ３０Ａや３０Ｂ等には所定のサイズ及び紙質の用紙３０がセットされる。
【０１２９】
続いて、画像形成装置２００における画像形成方法について説明をする。図１７は画像形成装置２００における動作例を示すフローチャートである。
この実施例では、画像形成モード又はパラメータ調整モードの選択を受け付け、これらのモード選択に基づいて制御を分岐し、画像形成モード（本スキャン）が選択された場合は、不揮発メモリ１６から領域判別パラメータを読み出して、当該パラメータを画像領域判別ブロック１７にセットする例に挙げる。
【０１３０】
これらを画像形成条件にして、図１７に示すフローチャートのステップＳＴ１で制御手段１５は電源オン情報の検出を監視して画像形成要求又はパラメータ調整要求を待機する。この例で、図１６に示した操作パネル４８には、図示しないパワーセーブボタンが設けられ、例えば、スリーピング状態にある当該画像形成装置２００のパワーセーブボタンを押下することで電源オン情報が発生される。電源オン情報は操作データＤ３となって、操作部１４から制御手段１５に出力される。
【０１３１】
この電源オン情報を検出した場合は、ステップＳＴ２に移行して制御手段１５は、図示しないメニュー選択画面を表示する。このメニュー選択画面には、例えば、画像形成モード又はパラメータ調整モードを選択させるための、アイコン等が表示される。このとき、オペレータ（ユーザ）は、いずれかのモードを選択設定するように操作部１４を操作する（アイコンのタッチ等）。
【０１３２】
その後、ステップＳＴ３に移行して制御手段１５は、先に選択されたモードに基づいて制御を分岐する。画像形成モードが選択された場合は、ステップＳＴ４に移行して、制御手段１５は画像形成条件を入力する。このとき、画像形成条件等は例えば、制御手段１５で表示データＤ２に変換されて表示部１８に出力される。また、ユーザは、例えば、給紙トレイ３０Ａ、３０Ｂ、手差しトレイ６３等の中からその１つを選択するように操作部１４を操作する。表示部１８は、操作部１４により選択操作される画像形成条件等を表示するようになされる。画像形成条件やトレイ選択情報等は、操作データＤ３となって制御手段１５に出力される。
【０１３３】
そして、ステップＳＴ５に移行してスキャナ部１１は、原稿２０から画像を読み取るようになされる。このとき、制御手段１５は、スキャナ部１１からの原稿読取信号ＳinをＡ／Ｄ変換部１２でＡ／Ｄ変換をし、このＡ／Ｄ変換後の画像データＤinを画像領域判別ブロック１７と画像処理ブロック２１とに出力する。
【０１３４】
その後、ステップＳＴ６に移行して画像領域判別ブロック１７は、領域判別処理を実行する。例えば、画像領域判別ブロック１７では、図３に示したメモリ８２Ａ、８２Ｂ等に展開された画像データＤinから、領域判別パラメータに基づいて、文字領域Ｉ及び網点領域IIを判別するようになされる。このとき、制御手段１５は、不揮発メモリ１６から領域判別パラメータを読み出して、当該パラメータを画像領域判別ブロック１７にセットする。画像領域判別ブロック１７等は、図１３に示したフローチャートにより領域判別処理を実行し、網点検出部８等は、図１４に示したフローチャートにより網点検出処理を各々実行する（図１３、図１４参照）。
【０１３５】
また、ステップＳＴ７で画像処理ブロック２１は、先のステップで画素毎に領域判別された領域判別結果に基づいて画像処理を実行する。例えば、画像処理ブロック２１は、画像データＤinを入力して、濃度変換処理、空間フィルタ処理、γ補正処理や、シェーディング補正処理、タイミング制御、ライン間補正処理等を実行する。これにより、領域判別処理に基づく文字の輪郭強調、網点画像のぼかし処理等を実行することができる。画像処理後の画像データＤoutは、画像書き込み部６０等へ出力するようになされる。
【０１３６】
そして、ステップＳＴ８で制御手段１５は画像形成処理を実行するように画像形成手段７０を制御する。例えば、制御手段１５は、先に設定された画像形成条件内容に基づいて画像を形成するように画像書き込み部６０及び画像形成手段７０の動作を制御する。制御手段１５は、画像処理後の画像データＤoutを画像書き込み部６０に出力し、画像形成手段７０に画像形成信号Ｓｐを出力して画像形成制御をする。
【０１３７】
画像形成手段７０では、図１５に示した感光体ドラム７１が、画像形成信号Ｓｐに基づいて帯電器７２により所定の電位に帯電される。この感光体ドラム７１上には画像書き込み部６０によって静電潜像が書き込まれ、この静電潜像が現像器７３によってトナー像化される。そして、感光体ドラム７１上のトナー像は、転写器７４によって用紙（転写材）３０に転写され、用紙３０上のトナー像は、定着装置７８によって定着される。その後、トナー像が定着された用紙（画像形成物）３０は、排紙皿９６に排紙される。
【０１３８】
ステップＳＴ９で制御手段１５は、画像形成処理に係るページが最終ページか否かの判別をする。この際に、制御手段１５は、当該画像形成処理に係るページが最終ページでないと判別した場合は、ステップＳＴ８に戻って画像形成処理を繰り返すようになされる。当該画像形成処理に係るページが最終ページであると判別した場合は、ステップＳＴ１１に移行する。なお、画像形成枚数は、図示しない枚数カウンタによりカウントされる。上述のステップＳＴ９で当該ページの画像形成処理が終了した場合は、ステップＳＴ１１に移行する。
【０１３９】
なお、ステップＳＴ３でパラメータ調整モードが選択された場合は、ステップＳＴ１０に移行して領域判別パラメータの自動補正処理を実行する。この自動補正処理については、スキャナ部１１等において、図１２に示したフローチャートにより補正処理が実行される。この補正処理において、画像領域判別ブロック１７等は、図１３に示したフローチャートにより領域判別処理を実行し、網点検出部８等は、図１４に示したフローチャートにより網点検出処理を各々実行する（図１２〜図１４参照）。この領域判別パラメータの自動補正処理を終了すると、ステップＳＴ１１に移行する。
【０１４０】
そして、ステップＳＴ１１で制御手段１５は当該画像形成処理の終了判別をする。例えば、制御手段１５は、電源オフ情報を検出して画像形成処理を終了する。電源オフ情報が検出されない場合は、ステップＳＴ１に戻って上述した処理を繰り返すようになされる。電源オフ情報は当該画像形成装置１００のパワーセーブボタンを押下することにより発生される。電源オフ情報は操作データＤ３となって、操作部１４から制御手段１５に出力される。制御手段１５は、操作データＤ３に基づいて当該装置２００をスリーピング状態に移行させる。スリーピング状態では、ＣＰＵ２５等の監視機能や時計機能等の他は、通電を制限する低消費電力モードに設定される。
【０１４１】
このように、本発明に係る実施例としての画像形成装置によれば、本発明のスキャナ機能（スキャナ１０１）が応用され、文字部及び網点部を含む原稿２０を読み取り、領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をする場合に、パラメータ調整モード時に、スキャナ部１１は、予め準備された基準チャート１０を読み取るようになされる。画像処理ブロック２１は、スキャナ部１１によって読み取られた基準チャート１０の文字領域Ｉ及び網点領域IIに係る画像データＤinから文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍを各々検出するようになされる。制御手段１５は、画像処理ブロック２１によって検出された文字画素数Ｎ及び網画素数Ｍと予め設定された判定期待値とを比較し、当該比較結果に基づいて領域判別パラメータを補正するようになされる。
【０１４２】
従って、予め文字領域Ｉ及び網点領域IIが自明となっている基準チャート１０を１画素単位に読み込んで得られる画像データＤinに基づいて領域判別パラメータを自動補正することができる。これを前提にして、スキャナ１０１は、原稿２０を読み取り、補正後の領域判別パラメータに基づいて領域判別処理をするようになる。従って、画像形成手段７０は、スキャナ部１１によって読み取り得られた領域判別処理後の画像データＤinに基づいて画像を形成することができる。これにより、当該装置機械の製造バラツキに左右されることなく、領域判別処理に基づく文字の輪郭強調、網点画像のぼかし処理等の高品質の画像を形成することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１４３】
この発明は、原稿から読み取った画像の領域を判別して画像データを調整する画像領域判別調整機能を備えたスキャナや、デジタル複写機、複合機等に適用して極めて好適である。
【図面の簡単な説明】
【０１４４】
【図１】本発明に係る実施例としてのスキャナ１００の構成例を示す概念図である。
【図２】スキャナ１００の制御系の構成例を示すブロック図である。
【図３】画像領域判別ブロック１７の内部構成例を示すブロック図である。
【図４】基準チャート１０の構成例を示す概念図である。
【図５】検出画素数ｖｓ検出領域の関係例を示す図である。
【図６】Ａ及びＢは、文字領域検出時のウインドウＷｍ及び文字検出例を示す図である。
【図７】網点領域検出時の網点画像Ｇｉの検出例を示す図である。
【図８】Ａ及びＢは、網点領域検出時の１つの網点画像Ｇ１及び網点検出例を示す図である。
【図９】網点画像の周期性検出時のメモリ８２Ｂにおけるデータ展開例を示す図である。
【図１０】網点画像Ｇｉの主走査方向への網点領域IIの拡張例を示す図である。
【図１１】網点画像Ｇｉの副走査方向への網点領域IIの拡張例を示す図である。
【図１２】スキャナ１００における補正処理例を示すフローチャート（メインルーチン）である。
【図１３】画像領域判別ブロック１７における領域判別例を示すフローチャート（判別アルゴリズム）である。
【図１４】同ブロック１７における網点検出例を示すフローチャート（判別アルゴリスム）である。
【図１５】本発明に係る実施例としての画像形成装置２００の構成例を示す断面の概念図である。
【図１６】画像形成装置２００の制御系の構成例を示すブロック図である。
【図１７】画像形成装置２００における動作例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１４５】
７  文字検出部
８  網点検出部
９  信号合成部
１０  基準チャート
１１  スキャナ部（原稿読取手段）
１５  制御手段
１７  画像領域判別ブロック
２１  画像処理ブロック（画像処理手段）
２５  ＣＰＵ（制御手段）
２７  画素カウンタ（画素検出手段）
３５  制御ユニット（制御手段）
４８  操作パネル
６０  画像書き込み部
７０  画像形成手段
８１  網点中心点検出部
８３  網点中心点周期性検出部
１００  スキャナ（原稿読取装置）
１０１  原稿読取手段
２００  画像形成装置
【図１】
2005210492.tif 000003
【図２】
2005210492.tif 000004
【図３】
2005210492.tif 000005
【図４】
2005210492.tif 000006
【図５】
2005210492.tif 000007
【図６】
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【図７】
2005210492.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2005210492.tif 000013
【図１２】
2005210492.tif 000014
【図１３】
2005210492.tif 000015
【図１４】
2005210492.tif 000016
【図１５】
2005210492.tif 000017
【図１６】
2005210492.tif 000018
【図１７】
2005210492.tif 000019