(57)【要約】【課題】  少ないメモリ資源で、入力される画像情報中から適切な黒文字領域を簡単な演算処理で効率よく、かつ安価に抽出することである。【解決手段】  入力される画像情報に対して、特徴画像生成部２０５が解像度および画素当たりの情報量を低下させた特徴画像を生成し、該生成される前記特徴画像上で、判定補正部２０９が注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジだと判定された結果を補正し、さらに  前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定し、該補正と該判定とが施された後の特徴画像情報を基に、前処理が施された後の画像上で、黒画素置換部２０７が黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行う構成を特徴とする。【選択図】  図１
2005198157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置であって、
入力される画像情報に対して、解像度および画素当たりの情報量を低下させた特徴画像を生成する特徴画像生成手段と、
前記特徴画像生成手段により生成される前記特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正する判定補正手段と、
前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定する横方向連結手段と、
前記判定補正手段による補正と前記横方向連結手段による判定とが施された後の特徴画像情報を基に、前処理が施された後の画像上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行う置換処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置であって、
入力される画像情報に対して、所定の前処理を施す前処理手段と、
前記前処理手段により前処理が施された画像情報に対して、解像度および画素あたりの情報量を低下させた特徴画像を生成する特徴画像生成手段と、
前記特徴画像生成手段により生成される特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正する判定補正手段と、
前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定する横方向連結手段と、
入力解像度から出力解像度へ変換を行う解像度変換手段と、
前記判定補正手段による補正処理と前記横方向連結手段による判定処理が施された後の特徴画像情報を基に、前記前処理および前記解像度変換が施された後の画像情報上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行う置換処理手段と、
前記置換処理手段による黒画素置換が施された黒画素周辺で２値化処理を行う文字形状補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴画像生成手段は、
入力画像情報上の各画素を数種類のカテゴリに分類する画素判定手段と、
前記画素判定手段で判定されたカテゴリに対して、あらかじめ設定された領域毎にヒストグラムを算出する第１のヒストグラム算出手段と、
前記第１のヒストグラム算出手段の結果を比較参照することにより、各領域毎に該領域の属性を示すフラグ情報を生成する領域判定手段と、
を備え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４】
前記特徴画像生成手段は、さらに、前記入力画像情報上の孤立点を除去する孤立点除去手段を備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】
前記画素判定手段は、
入力画像情報の各画素値のＲＧＢ成分について、各成分の値、および各成分の差分値をあらかじめ定められた閾値と比較し、各画素が白画素、黒画素、カラー画素、グレー画素のいずれのカテゴリに属するかを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６】
前記領域判定手段は、
前記第１のヒストグラム算出手段の結果のうち、白画素の出現頻度がカラー画素、グレー画素の出現頻度よりも大きく、かつ、黒画素の出現頻度がカラー画素、グレー画素の出現頻度よりも大きい場合、該領域は黒文字エッジであると判定する判定手段を含むことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記領域判定手段は、
前記第１のヒストグラム算出手段の結果のうち、白および黒画素の出現頻度の和がグレー画素の出現頻度よりも大きく、かつ、白および黒画素の出現頻度の和がカラー画素の出現頻度よりも大きい場合、該領域は黒文字エッジであると判定する判定手段を含むことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記判定補正手段は、
前記領域判定手段の結果得られたフラグ情報に対し、あらかじめ設定された領域内でヒストグラムを算出する第２のヒストグラム算出手段と、
前記第２のヒストグラム算出手段の結果を比較することにより、黒文字エッジであると判定されたフラグ情報を補正する不要エッジ除去手段とを備え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９】
前記不要エッジ除去手段は、
前記第２のヒストグラム算出手段の結果のうち、
文字を構成する要素である白領域フラグおよび黒領域フラグ、およびエッジ領域フラグの出現頻度の和が、その他のフラグの出現頻度の和よりも小さい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定手段を含む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】
前記不要エッジ除去手段は、
前記第２のヒストグラム算出手段のうち、白領域フラグの出現頻度があらかじめ定められた閾値よりも大きく、かつ、エッジ領域フラグの出現頻度が網点領域フラグと画像領域フラグの出現頻度の和よりも小さい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定手段を含むことを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記不要エッジ除去手段は、
前記第２のヒストグラム算出手段のうち、エッジ領域フラグの出現頻度の整数倍よりも、画像領域フラグと網点領域フラグの出現頻度の和が大きい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定手段を含むことを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記文字形状補正手段は、
前記解像度変換手段が施された後の画像上で、前記黒画素置換手段によって黒画素に置換された画素周辺にあらかじめ定められた形状の領域を設定し、該領域内で２値化処理を適用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１３】
画像処理される画像データに基づいて画像を出力する画像出力手段を含むことを特徴とする請求項１〜１２の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、
入力される画像情報に対して、解像度および画素当たりの情報量を低下させた特徴画像を生成する特徴画像生成ステップと、
前記特徴画像生成ステップにより生成される前記特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正する判定補正ステップと、
前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定する横方向連結ステップと、
前記判定補正ステップによる補正と前記横方向連結ステップによる判定とが施された後の特徴画像情報を基に、前処理が施された後の画像上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行う置換処理ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、
入力される画像情報に対して、所定の前処理を施す前処理ステップと、
前記前処理ステップにより前処理が施された画像情報に対して、解像度および画素あたりの情報量を低下させた特徴画像を生成する特徴画像生成ステップと、
前記特徴画像生成ステップにより生成される特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正する判定補正ステップと、
前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定する横方向連結ステップと、
入力解像度から出力解像度へ変換を行う解像度変換ステップと、
前記判定補正ステップによる補正処理と前記横方向連結手段による判定処理が施された後の特徴画像情報を基に、前記前処理および前記解像度変換が施された後の画像情報上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行う置換処理ステップと、
前記置換処理ステップによる黒画素置換が施された黒画素周辺で２値化処理を行う文字形状補正ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
前記特徴画像生成ステップは、
入力画像情報上の各画素を数種類のカテゴリに分類する画素判定ステップと、
前記画素判定ステップで判定されたカテゴリに対して、あらかじめ設定された領域毎にヒストグラムを算出する第１のヒストグラム算出ステップと、
前記第１のヒストグラム算出ステップの結果を比較参照することにより、各領域毎に該領域の属性を示すフラグ情報を生成する領域判定ステップと、
を備えることを特徴とする請求項１４または１５記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記特徴画像生成ステップは、さらに、前記入力画像情報上の孤立点を除去する孤立点除去ステップを備えることを特徴とする請求項１６記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記画素判定ステップは、
入力画像情報の各画素値のＲＧＢ成分について、各成分の値、および各成分の差分値をあらかじめ定められた閾値と比較し、各画素が白画素、黒画素、カラー画素、グレー画素のいずれのカテゴリに属するかを判定することを特徴とする請求項１６記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記領域判定ステップは、
前記第１のヒストグラム算出ステップの結果のうち、白画素の出現頻度がカラー画素、グレー画素の出現頻度よりも大きく、かつ、黒画素の出現頻度がカラー画素、グレー画素の出現頻度よりも大きい場合、該領域は黒文字エッジであると判定する判定ステップを含むことを特徴とする請求項１６記載の画像処理方法。
【請求項２０】
前記領域判定ステップは、
前記第１のヒストグラム算出ステップの結果のうち、白および黒画素の出現頻度の和がグレー画素の出現頻度よりも大きく、かつ、白および黒画素の出現頻度の和がカラー画素の出現頻度よりも大きい場合、該領域は黒文字エッジであると判定する判定ステップを含むことを特徴とする請求項１６記載の画像処理方法。
【請求項２１】
前記判定補正ステップは、
前記領域判定ステップの結果得られたフラグ情報に対し、あらかじめ設定された領域内でヒストグラムを算出する第２のヒストグラム算出ステップと、
前記第２のヒストグラム算出ステップの結果を比較することにより、黒文字エッジであると判定されたフラグ情報を補正する不要エッジ除去ステップとを備えることを特徴とする請求項１４または１５記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記不要エッジ除去ステップは、
前記第２のヒストグラム算出ステップの結果のうち、
文字を構成する要素である白領域フラグおよび黒領域フラグ、およびエッジ領域フラグの出現頻度の和が、その他のフラグの出現頻度の和よりも小さい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定ステップを含むことを特徴とする請求項２１記載の画像処理方法。
【請求項２３】
前記不要エッジ除去ステップは、
前記第２のヒストグラム算出ステップのうち、白領域フラグの出現頻度があらかじめ定められた閾値よりも大きく、かつ、エッジ領域フラグの出現頻度が網点領域フラグと画像領域フラグの出現頻度の和よりも小さい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定ステップを含むことを特徴とする請求項２１記載の画像処理方法。
【請求項２４】
前記不要エッジ除去ステップは、
前記第２のヒストグラム算出ステップのうち、エッジ領域フラグの出現頻度の整数倍よりも、画像領域フラグと網点領域フラグの出現頻度の和が大きい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定ステップを含むことを特徴とする請求項２１記載の画像処理方法。
【請求項２５】
前記文字形状補正ステップは、
前記解像度変換ステップが施された後の画像上で、前記黒画素置換ステップによって黒画素に置換された画素周辺にあらかじめ定められた形状の領域を設定し、該領域内で２値化処理を適用することを特徴とする請求項１５記載の画像処理方法。
【請求項２６】
画像処理される画像データに基づいて画像を出力する画像出力ステップを含むことを特徴とする請求項１４〜２５の何れかに記載の画像処理方法。
【請求項２７】
請求項１４〜２６のいずれかに記載の画像処理方法を実行させるためのプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２８】
請求項１４〜２６のいずれかに記載の画像処理方法を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像情報から黒文字領域を抽出処理可能な画像処理装置および画像処理方法およびコンピュータが読み取り可能なプログラムを格納した記憶媒体およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、この種の画像処理装置において、光学読み取り装置で読み取った画像情報から黒文字領域を抽出し、同領域に対しては複数あるインク色あるいはトナーのうちブラックのみを用いて印字することで、黒文字品位を向上させる方法が提案されている。
【０００３】
例えば、下記の特許文献１では、入力されたカラー画像信号の各画素のうちで、エッジであることを示す特徴量を所定以上有する画素が連続的に存在する領域を文字領域であると判定する。
【０００４】
具体的には、入力された画像を２値化し、「１」となる画素の縦、横、斜め方向の連続性を検出することにより、文字領域か否かの判定を行う。文字領域であると判定され、しかも黒色領域であると判定された領域のカラー画像信号についてブラック単色による印字を行うことで、黒文字の印字品位を向上できるとしている。
【０００５】
また、下記の特許文献２の第１の実施例には、黒文字中の黒であると判定される領域は文字の中心部分のみであり、文字の輪郭には色ずれが生じることを問題とし、該問題を解決するために、文字の芯線を検出し、検出結果に対して太らせ処理を施すことで、黒文字品位を向上させる旨が記載されている。
【０００６】
また、特許文献２の第２の実施例では、網点画像中の黒画素を黒文字と誤判定しないように、注目画素の周辺に８画素正方領域を設け、該領域内の有彩色画素の数をカウントし、該カウント値が一定値以下の場合のみ、黒文字領域と判定する旨が記載されている。
【特許文献１】特公平７−８００７号公報
【特許文献２】特許３０４８１５８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、従来提案されている方法には以下のような問題点がある。
【０００８】
特許文献１に記載されている処理は非常に簡易的なものであり、このような方法では、日本語のような複雑な形状をもつ黒文字を正確に判定することは困難である。
【０００９】
また、特許文献２の第１の実施例に記載されている文字の太らせ処理による方法では、文字の芯線を検出した際に生じるヒゲやジャギー部分も太らせ処理によって強調されてしまい、黒文字品位を低下させる懸念が生じる。
【００１０】
このようなヒゲやジャギーを補正する方法も提案されているが、いずれの手法も多量の演算を必要とし、高コストであるという問題がある。
【００１１】
また、特許文献２の第２の実施例に記載されている方法は、黒文字の誤判定を防ぐために注目画素近傍を参照しているが、参照領域が微小であるために、自然画像中の黒領域が参照領域に比べて極端に大きい場合などに対応できないことが予想される。また、参照領域を増加させると、そのために必要なラインバッファや演算量が増加するという問題があった。
【００１２】
さらに、本技術分野に関しては、その他様々な方法が提案されているが、正確に黒文字領域を判定し、かつ文字品位を高めることができる手法は、多量の演算とメモリを必要とし、高コストであるという問題がある。一方で、簡易な方法では、自然画像中の黒領域を誤判定したり、フォントの大きな文字に対応できないなどの問題があった。
【００１３】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、本発明の第１の目的は、入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置であって、入力される画像情報に対して、解像度および画素当たりの情報量を低下させた特徴画像を生成し、該生成される前記特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正し、さらに、前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定し、該補正と該判定とが施された後の特徴画像情報を基に、前処理が施された後の画像上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行うことにより、少ないメモリ資源で、入力される画像情報中から適切な黒文字領域を簡単な演算処理で効率よく、かつ安価に抽出することができる画像処理装置および画像処理方法およびコンピュータが読み取り可能なプログラムを格納した記憶媒体およびプログラムを提供することである。
【００１４】
第２の目的は、入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置であって、入力される画像情報に対して、所定の前処理を施し、該前処理が施された画像情報に対して、解像度および画素あたりの情報量を低下させた特徴画像を生成し、該生成される特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正し、さらに、前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定し、  入力解像度から出力解像度へ変換を行い、該補正処理と該判定処理が施された後の特徴画像情報を基に、前記前処理および前記解像度変換が施された後の画像情報上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行い、更に、黒画素置換が施された黒画素周辺で２値化処理を行うことにより、黒文字の大きさに左右されることなく、少ないメモリ資源で、入力される画像情報中から適切な黒文字領域を簡単な演算処理で効率よく、かつ安価に抽出することができる画像処理装置および画像処理方法およびコンピュータが読み取り可能なプログラムを格納した記憶媒体およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明に係る第１の発明は、入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置であって、入力される画像情報に対して、解像度および画素当たりの情報量を低下させた特徴画像を生成する特徴画像生成手段（例えば図１に示す特徴画像生成部２０５）と、前記特徴画像生成手段により生成される前記特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正する判定補正手段（例えば図１に示す判定補正部２０９）と、前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定する横方向連結手段（例えば図１に示す横方向連結部２１０）と、前記判定補正手段による補正と前記横方向連結手段による判定とが施された後の特徴画像情報を基に、前処理が施された後の画像上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行う置換処理手段（例えば図１に示す黒画素置換部２０７）とを備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る第２の発明は、入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置であって、入力される画像情報に対して、所定の前処理を施す前処理手段（例えば図１に示す網点検出部２０２，下地除去部２０３，エッジ強調部２０４）と、前記前処理手段により前処理が施された画像情報に対して、解像度および画素あたりの情報量を低下させた特徴画像を生成する特徴画像生成手段（例えば図１に示す特徴画像生成部２０５）と、前記特徴画像生成手段により生成される特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正する判定補正手段（例えば図１に示す判定補正部２０９）と、前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定する横方向連結手段（例えば図１に示す横方向連結部２１０）と、入力解像度から出力解像度へ変換を行う解像度変換手段（例えば図１に示す特徴画像生成部２０５）と、前記判定補正手段による補正処理と前記横方向連結手段による判定処理が施された後の特徴画像情報を基に、前記前処理および前記解像度変換が施された後の画像情報上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行う置換処理手段（例えば図１に示す黒画素置換部２０７）と、前記置換処理手段による黒画素置換が施された黒画素周辺で２値化処理を行う文字形状補正手段（例えば図１に示す文字形状補正部２０８）とを備えることを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る第３の発明は、前記特徴画像生成手段は、入力画像情報上の各画素を数種類のカテゴリに分類する画素判定手段と、前記画素判定手段で判定されたカテゴリに対して、あらかじめ設定された領域毎にヒストグラムを算出する第１のヒストグラム算出手段と、前記第１のヒストグラム算出手段の結果を比較参照することにより、各領域毎に該領域の属性を示すフラグ情報を生成する領域判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る第４の発明は、前記特徴画像生成手段は、さらに、前記入力画像情報上の孤立点を除去する孤立点除去手段を備えることを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る第５の発明は、前記画素判定手段は、入力画像情報の各画素値のＲＧＢ成分について、各成分の値、および各成分の差分値をあらかじめ定められた閾値と比較し、各画素が白画素、黒画素、カラー画素、グレー画素のいずれのカテゴリに属するかを判定することを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る第６の発明は、前記領域判定手段は、前記第１のヒストグラム算出手段の結果のうち、白画素の出現頻度がカラー画素、グレー画素の出現頻度よりも大きく、かつ、黒画素の出現頻度がカラー画素、グレー画素の出現頻度よりも大きい場合、該領域は黒文字エッジであると判定する判定手段を含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る第７の発明は、前記領域判定手段は、前記第１のヒストグラム算出手段の結果のうち、白および黒画素の出現頻度の和がグレー画素の出現頻度よりも大きく、かつ、白および黒画素の出現頻度の和がカラー画素の出現頻度よりも大きい場合、該領域は黒文字エッジであると判定する判定手段を含むことを特徴とする。
【００２２】
本発明に係る第８の発明は、前記判定補正手段は、前記領域判定手段の結果得られたフラグ情報に対し、あらかじめ設定された領域内でヒストグラムを算出する第２のヒストグラム算出手段と、前記第２のヒストグラム算出手段の結果を比較することにより、黒文字エッジであると判定されたフラグ情報を補正する不要エッジ除去手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明に係る第９の発明は、前記不要エッジ除去手段は、前記第２のヒストグラム算出手段の結果のうち、文字を構成する要素である白領域フラグおよび黒領域フラグ、およびエッジ領域フラグの出現頻度の和が、その他のフラグの出現頻度の和よりも小さい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定手段を含むことを特徴とする。
【００２４】
本発明に係る第１０の発明は、前記不要エッジ除去手段は、前記第２のヒストグラム算出手段のうち、白領域フラグの出現頻度があらかじめ定められた閾値よりも大きく、かつ、エッジ領域フラグの出現頻度が網点領域フラグと画像領域フラグの出現頻度の和よりも小さい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定手段を含むことを特徴とする。
【００２５】
本発明に係る第１１の発明は、前記不要エッジ除去手段は、前記第２のヒストグラム算出手段のうち、エッジ領域フラグの出現頻度の整数倍よりも、画像領域フラグと網点領域フラグの出現頻度の和が大きい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定手段を含むことを特徴とする。
【００２６】
本発明に係る第１２の発明は、前記文字形状補正手段は、前記解像度変換手段が施された後の画像上で、前記黒画素置換手段によって黒画素に置換された画素周辺にあらかじめ定められた形状の領域を設定し、該領域内で２値化処理を適用することを特徴とする。
【００２７】
本発明に係る第１３の発明は、画像処理される画像データに基づいて画像を出力する画像出力手段を含むことを特徴とする。
【００２８】
本発明に係る第１４の発明は、入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、入力される画像情報に対して、解像度および画素当たりの情報量を低下させた特徴画像を生成する特徴画像生成ステップ（図６に示すステップＳ６０１）と、前記特徴画像生成ステップにより生成される前記特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正する判定補正ステップ（図６に示すステップＳ６０１）と、前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定する横方向連結ステップ（図１５に示すステップＳ１４０７）と、前記判定補正ステップによる補正と前記横方向連結ステップによる判定とが施された後の特徴画像情報を基に、前処理が施された後の画像上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行う置換処理ステップ（図１５に示すステップＳ１４０８）とを備えることを特徴とする。
【００２９】
本発明に係る第１５の発明は、入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置における画像処理方法であって、入力される画像情報に対して、所定の前処理を施す前処理ステップと、前記前処理ステップにより前処理が施された画像情報に対して、解像度および画素あたりの情報量を低下させた特徴画像を生成する特徴画像生成ステップ（図６に示すステップＳ６０１）と、前記特徴画像生成ステップにより生成される特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正する判定補正ステップ（図６に示すステップＳ６０１）と、前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定する横方向連結ステップ（図１５に示すステップＳ１４０７）と、入力解像度から出力解像度へ変換を行う解像度変換ステップ（図示しない）と、前記判定補正ステップによる補正処理と前記横方向連結手段による判定処理が施された後の特徴画像情報を基に、前記前処理および前記解像度変換が施された後の画像情報上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行う置換処理ステップ（図１５に示すステップＳ１４０８）と、前記置換処理ステップによる黒画素置換が施された黒画素周辺で２値化処理を行う文字形状補正ステップ（図１８に示すステップＳ１６０１〜Ｓ１６０３）とを備えることを特徴とする。
【００３０】
本発明に係る第１６の発明は、前記特徴画像生成ステップは、入力画像情報上の各画素を数種類のカテゴリに分類する画素判定ステップと、前記画素判定ステップで判定されたカテゴリに対して、あらかじめ設定された領域毎にヒストグラムを算出する第１のヒストグラム算出ステップ（図９に示すステップＳ９０１）と、前記第１のヒストグラム算出ステップの結果を比較参照することにより、各領域毎に該領域の属性を示すフラグ情報を生成する領域判定ステップ（図９に示すステップＳ９０８，Ｓ９０９，Ｓ９０７，Ｓ９１０）とを備えることを特徴とする。
【００３１】
本発明に係る第１７の発明は、前記特徴画像生成ステップは、さらに、前記入力画像情報上の孤立点を除去する孤立点除去ステップ（図６のステップＳ６０３）を備えることを特徴とする。
【００３２】
本発明に係る第１８の発明は、前記画素判定ステップは、入力画像情報の各画素値のＲＧＢ成分について、各成分の値、および各成分の差分値をあらかじめ定められた閾値と比較し、各画素が白画素、黒画素、カラー画素、グレー画素のいずれのカテゴリに属するかを判定することを特徴とする。
【００３３】
本発明に係る第１９の発明は、前記領域判定ステップは、前記第１のヒストグラム算出ステップの結果のうち、白画素の出現頻度がカラー画素、グレー画素の出現頻度よりも大きく、かつ、黒画素の出現頻度がカラー画素、グレー画素の出現頻度よりも大きい場合、該領域は黒文字エッジであると判定する判定ステップを含むことを特徴とする。
【００３４】
本発明に係る第２０の発明は、前記領域判定ステップは、前記第１のヒストグラム算出ステップの結果のうち、白および黒画素の出現頻度の和がグレー画素の出現頻度よりも大きく、かつ、白および黒画素の出現頻度の和がカラー画素の出現頻度よりも大きい場合、該領域は黒文字エッジであると判定する判定ステップを含むことを特徴とする。
【００３５】
本発明に係る第２１の発明は、前記判定補正ステップは、前記領域判定ステップの結果得られたフラグ情報に対し、あらかじめ設定された領域内でヒストグラムを算出する第２のヒストグラム算出ステップ（図１２に示すステップＳ１２０１）と、前記第２のヒストグラム算出ステップの結果を比較することにより、黒文字エッジであると判定されたフラグ情報を補正する不要エッジ除去ステップ（図１２に示すステップＳ１２０９）とを備えることを特徴とする。
【００３６】
本発明に係る第２２の発明は、前記不要エッジ除去ステップは、前記第２のヒストグラム算出ステップの結果のうち、文字を構成する要素である白領域フラグおよび黒領域フラグ、およびエッジ領域フラグの出現頻度の和が、その他のフラグの出現頻度の和よりも小さい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定ステップを含むことを特徴とする。
【００３７】
本発明に係る第２３の発明は、前記不要エッジ除去ステップは、前記第２のヒストグラム算出ステップのうち、白領域フラグの出現頻度があらかじめ定められた閾値よりも大きく、かつ、エッジ領域フラグの出現頻度が網点領域フラグと画像領域フラグの出現頻度の和よりも小さい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定ステップを含むことを特徴とする。
【００３８】
本発明に係る第２４の発明は、前記不要エッジ除去ステップは、前記第２のヒストグラム算出ステップのうち、エッジ領域フラグの出現頻度の整数倍よりも、画像領域フラグと網点領域フラグの出現頻度の和が大きい場合、エッジ領域と判定されたフラグ情報を補正する判定ステップを含むことを特徴とする。
【００３９】
本発明に係る第２５の発明は、前記文字形状補正ステップは、前記解像度変換ステップが施された後の画像上で、前記黒画素置換ステップによって黒画素に置換された画素周辺にあらかじめ定められた形状の領域を設定し、該領域内で２値化処理を適用することを特徴とする。
【００４０】
本発明に係る第２６の発明は、画像処理される画像データに基づいて画像を出力する画像出力ステップを含むことを特徴とする。
【００４１】
本発明に係る第２７の発明は、第１４〜第２６の発明いずれかの画像処理方法を実行させるためのプログラムをコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に格納したことを特徴とする。
【００４２】
本発明に係る第２８の発明は、第１４〜第２６の発明いずれかの画像処理方法を実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００４３】
本発明によれば、入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置であって、入力される画像情報に対して、解像度および画素当たりの情報量を低下させた特徴画像を生成し、該生成される前記特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジだと判定された結果を補正し、さらに前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定し、該補正と該判定とが施された後の特徴画像情報を基に、前処理が施された後の画像上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行うことにより、少ないメモリ資源で、入力される画像情報中から適切な黒文字領域を簡単な演算処理で効率よく、かつ安価に抽出することができる。
【００４４】
また、入力された画像情報から黒文字領域の抽出処理を行う画像処理装置であって、入力される画像情報に対して、所定の前処理を施し、該前処理が施された画像情報に対して、解像度および画素あたりの情報量を低下させた特徴画像を生成し、該生成される特徴画像上で、注目画素周辺の状況に応じて黒文字エッジと判定された結果を補正し、さらに、前記特徴画像上で、エッジ領域に囲まれた黒領域、あるいは画像領域を黒文字領域と判定し、入力解像度から出力解像度へ変換を行い、該補正処理と該判定処理が施された後の特徴画像情報を基に、前記前処理および前記解像度変換が施された後の画像情報上で、黒文字領域と判定された領域内で黒画素置換を行い、更に、黒画素置換が施された黒画素周辺で２値化処理を行うことにより、黒文字の大きさに左右されることなく、少ないメモリ資源で、入力される画像情報中から適切な黒文字領域を簡単な演算処理で効率よく、かつ安価に抽出することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４５】
以下、画像処理装置として本実施形態を説明するが、主として、プリンタエンジンへ出力すべき画像情報を作成するコンピュータ内のプリンタドライバソフト、もしくは、スキャナ等の光学読取り装置を動作させるためのドライバソフト、もしくはアプリケーションソフトとして内蔵することが効率的であるが、複写機、ファクシミリ、プリンタ本体等にハードウェア、及びソフトウェアとして内蔵することも本発明の適用範囲である。
【００４６】
次に本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
【００４７】
〔第１実施形態〕
図１は、本発明の第１実施形態を示す画像処理装置の構成を説明するブロック図である。なお、本実施形態では入力画像の解像度は３００ｄｐｉであり、画像補正処理を施した後の出力解像度は６００ｄｐｉを想定している。
【００４８】
まず、図２に示す原稿１０１をスキャナ等の光学読み取り装置で読み取り、その結果得られたカラー画像データを、入力端子２０１から入力する。
【００４９】
図２は、図１に示した画像処理装置で処理される原稿画像の一例を示す図である。
【００５０】
図２において、１０１は画像と文字が混在した原稿を示しており、１０３は黒文字領域、１０２は黒文字が混在した画像領域（斜線で示す）を示している。本実施形態では、同原稿をスキャナ等の光学読み取り装置で読み取ることで、幅Ｗｉｄｔｈ［画素］、高さＨｅｉｇｈｔ［画素］の入力画像データを生成する。
【００５１】
図１において、入力された画像データは網点検出部２０２に入力され、画像データ中から網点領域と判断できる領域を検出する。次に、画像データは下地除去部２０３に入力され、原稿の下地領域であると判定された領域に対して、下地除去処理、すなわち対象画素の各成分値を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）となるような処理を行う。なお、本実施形態においては、入力画像データは、ＲＧＢ各色８ｂｉｔ、２５６階調のデータとする。下地除去が施された画像データはエッジ強調部２０４に入力され、エッジ強調処理が施される。ここで、エッジ強調処理は、以下に示すハイパスフィルタやアンシャープマスク等、どのような公知の手法を用いてもよい。
【００５２】
エッジ強調処理が施された画像データは特徴画像生成部２０５に入力され、同部において、縦横の解像度をそれぞれ数分の１に低下させ、かつ１画素あたり４〜５種類のフラグ情報を生成する。
【００５３】
本実施形態において、このフラグ情報のことを特徴画像と呼ぶこととする。本実施形態においては３００ｄｐｉである入力画像データに対し、解像度を１／４に低下させた７５ｄｐｉの特徴画像を生成する。
【００５４】
また、１画素あたりのフラグは６種類であり、対応する入力画像の領域が、網点領域（Ａ＿ＭＡＴＲＩＸ）か、白領域（Ａ＿ＷＨＩＴＥ）か、黒領域（Ａ＿ＢＬＡＣＫ）か、エッジ領域（Ａ＿ＥＤＧＥ）か、黒文字領域（Ａ＿ＣＨＡＲＡ）か、あるいはその他の画像領域（Ａ＿ＩＭＡＧＥ）であるかということを示すフラグとなっている。
【００５５】
特徴画像を生成する方法に関しての詳細は後で説明するが、本実施形態では極めて簡易な方法によって特徴画像を生成することを可能としている。
【００５６】
生成された特徴画像は、判定補正部２０９に入力され、同部において、前述した特徴画像上で、フラグ情報の補正を行う。具体的には、エッジと検出された領域に対してその周囲の状態を検査し、文字のエッジではなく自然画像領域中のエッジである可能性が高いと判断された場合には、そのエッジは文字エッジとは判定しないこととする。
【００５７】
次に、判定補正が行われた特徴画像情報は、横方向連結部２１０に入力される。横方向連結部２１０は、フォントの大きい黒文字情報に対して抽出性能を向上させるために設けられている。
【００５８】
具体的には、上方と左方をエッジ領域で囲まれた黒領域を検出し、その位置から右方向に、連続する黒領域または画像領域を検出する。ここで、画像領域が含まれている理由は、面積の大きな黒領域の場合、原稿を読み取る光学系によっては、均一な黒とは読み取れず、画素の各色成分ＲＧＢが激しく変化している場合が少なくない。
【００５９】
このような場合は、前記特徴画像生成部２０５において、同領域が画像領域であると判定される確率が高いことを考慮しているためである。連続した黒あるいは画像領域の右端がエッジ領域であった場合、連続する黒あるいは画像領域は左端、上方、右端をエッジ領域で囲まれていることになり、同連続領域は黒文字内部である可能性が高いと判断する。
【００６０】
以上述べたように、本実施形態では、特徴画像生成部２０５において、入力画像の解像度よりも低い解像度の特徴画像を生成し、該特徴画像上で文字部ではないエッジ領域を判定したり、エッジに囲まれた黒領域と黒文字領域と判定するなどの処理を行うことが特徴となっている。前述したように特徴画像は入力画像データに対して解像度が低くなっているため、特徴画像を格納しておくメモリバッファの容量はかなり微量なものとなる。
【００６１】
また、同様に、特徴画像は入力画像データに対して解像度が低くなっているため、特徴画像上で種々の解析を行う上で、入力画像データに対して同じ処理を行う場合に比べ、演算量も少なく、使用メモリ量も抑えることが可能となる。
【００６２】
特徴画像生成部２０５から出力された入力画像データは拡大処理部２０６に入力され、同部において、公知の方法により入力解像度から出力解像度への変倍処理が施される。変倍処理が施された画像データは黒画素置換部２０７に入力され、上述した処理の結果得られた特徴画像データを元に、黒文字領域と判定された領域の画素を、２値化処理により黒画素に置換する。
【００６３】
具体的には、対象画素のＲＧＢ各成分があらかじめ定められた閾値より全て小さい場合、黒すなわち（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）に置換する。文字形状補正部２０８では、前記置換処理が施された黒画素周辺に矩形領域を設定し、同領域内に存在する各画素を単純２値化することにより、黒文字の輪郭部において不要な色成分が出現しないよう補正処理を行う。
【００６４】
以上の処理が施された画像データは出力端子から出力され、なんらかの記憶媒体に記憶されたり、色補正処理、擬似階調処理等の色処理が施された後、プリンタエンジンに入力され、印刷処理が行われる場合もある。
【００６５】
以下、図１に示した各部の詳細について説明する。
【００６６】
（網点検出部２０２の処理）
網点検出部２０２では、全ての処理に先立ち、入力された画像データ中の網点領域を検出する。網点領域の検出には公知のいずれの手法を用いても構わないが、本実施形態では以下のような手法を取り入れる。
【００６７】
入力画像データ上で、図３に示すようなＮ画素正方矩形領域を設定し、同領域内でＧ成分の平均値を算出する。
【００６８】
図３は、図１に示した網点検出部２０２による網点検出処理例を説明する図であり、本実施形態においてはＮ＝８画素に設定している。次に、矩形領域内で各行列毎に、前記平均値との交差数を算出する。
【００６９】
図４は、図１に示した網点検出部２０２による交差数の算出処理例を説明する図であり、図４の（ａ）に示す設定した矩形領域（Ｎ×Ｎ）の１行目を右方向に走査していった際に、輝度値が図４の（ｂ）に示すようになった場合、７つの交差点が存在することになる。
【００７０】
この交差点の数を各行列ごとに算出して総和を取り、あらかじめ設定されていた閾値と比較し、該総和が閾値よりも大きい場合、設定した矩形領域内は網点領域の可能性が高いと判断する。その結果は、特徴画像格納用のバッファに同領域が網点領域であることを示すＡ＿ＭＡＴＲＩＸというフラグを格納する。
【００７１】
また、本実施形態では、図３に示すように交差数算出用の矩形領域はＮ／２画素、すなわち４画素間隔で設定する。
【００７２】
（下地除去部２０３の処理）
下地除去部２０３では、光学読み取り装置で読み取った原稿の下地を除去するために、以下の処理を行う。
【００７３】
まず、入力画像データの任意のラインの左端において、下地除去用の閾値Ｔｈ＿Ｇｎｄを最高輝度値である「２５５」に、カウンタ変数ＣｏｕｎｔＸを「０」に設定する。
【００７４】
図５は、図２に示した原稿に基づく入力画像データとその特徴データとの関係を説明する図である。なお、斜線領域は画像領域で、黒文字が含まれている状態を示す。
【００７５】
図５の（ａ）に示すように、原稿を読み取った結果得られた入力画像データの任意のラインを左方から右方に走査し、図５の（ｂ）に示すようにＧ成分輝度値がＴｈ＿Ｇｎｄ＋Ｔｈ＿Ｂｎｄより大きい場合、その対象位置の画素値を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）とし、かつカウンタ変数ＣｏｕｎｔＸをインクリメントする。そして、処理を継続し、ＣｏｕｎｔＸがあらかじめ設定された閾値Ｔｈ＿ＣｎｔＸより大きくなった場合、Ｔｈ＿Ｇｎｄの値をＴｈ＿Ｂｎｄだけ低下させ、Ｔｈ＿ＣｎｔＸに「０」を設定する。
【００７６】
このようにすることで、読み取り装置の光学系に応じて不規則に変化する下地レベルを正確に追従することが可能となり、入力画像データの適正な下地除去処理が可能となる。
【００７７】
なお、上記下地除去処理では、画像データ中のＧ成分に着目して処理を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。また、下地除去処理は、上記方法以外の公知の方法を用いたとしても、本発明の範疇に含まれる。
【００７８】
（エッジ強調部２０４の処理）
エッジ強調部２０４では、前記下地除去処理が施された画像データに対し、エッジ強調処理が施される。エッジ強調処理を施す目的は、出力画像の鮮鋭度を上げることと、以降で行われる黒文字判定の精度を向上させることにある。エッジ強調処理は、一般的には以下に示すようなフィルタを用いたフィルタリング処理によって実現できが、本発明はこれに限定されるものではなく、その他のフィルタ、およびアンシャープマスク処理のようなエッジ強調処理を用いてもよい。
【００７９】
なお、エッジ強調処理は、網点検出部２０２で網点と判定された領域には行わないようにすることが望ましい。
【００８０】
（特徴画像生成部２０５の処理）
上記処理が施された画像データは、特徴画像生成部２０５に入力され、同部において特徴画像を生成する。
【００８１】
図６は、本発明に係る画像処理装置における第１のデータ処理手順の一例を示すフローチャートであり、特徴画像生成部２０５による特徴画像生成手順に対応する。なお、Ｓ６０１〜Ｓ６０３は各ステップを示す。
【００８２】
まず、ステップＳ６０１で、詳細は図８に示す画素判定処理を行い、該矩形領域内の画素値を図７に示す４種類の画素に分類する。
【００８３】
図７は、図６に示す画素判定処理により分類する画素種別を説明する図である。本実施形態では、図７に示すように、白画素、黒画素、グレー画素、カラー画素の４つに分類される。
【００８４】
そして、画素判定結果に対して、ステップＳ６０２において、孤立点除去処理を行う。なお、同処理は、画素判定の結果を、周辺画素の結果に応じて補正することを目的として行うもので、画像判定結果格納用のバッファ上で３画素正方領域を設定し、該領域の中心に位置する注目画素以外の判定結果が、全て同一でかつ注目画素の判定結果と異なる場合、注目画素の判定結果を周囲のものに置換することで行われる。
【００８５】
次に、ステップＳ６０３に進み、詳細は図９に示す領域判定処理を行い、処理を終了する。
【００８６】
図８は、本発明に係る画像処理装置における第２のデータ処理手順の一例を示すフローチャートであり、図６に示した画素判定処理の詳細手順に対応する。なお、Ｓ８０１〜Ｓ８０７は各ステップを示す。
【００８７】
まず、ステップＳ８０１において、処理対象画素の成分値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が、それぞれ閾値（ｗｔｈｒ，ｗｔｈｇ，ｗｔｈｂ）より大きいか否かの判定を行い、これを満たす場合、注目画素は白画素（ＷＨＩＴＥＰＩＸ）であると判断して、処理を終了する。
【００８８】
そして、上記判定が否である場合、ステップＳ８０２において、各成分間の差分値（｜Ｒ−Ｇ｜、｜Ｇ−Ｂ｜、｜Ｒ−Ｂ｜）が、それぞれ閾値（ｄｒｇ，ｄｇｂ，ｄｒｂ）より大きいか否かの判定を行い、これを満たさない場合、注目画素はカラー画素（ＣＯＬＯＲＰＩＸ）であると判定して（Ｓ８０６）、処理を終了する。
【００８９】
上記判定を満たす場合、ステップＳ８０３において、各成分値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）がそれぞれ閾値（ｂｔｈｒ，ｂｔｈｇ，ｂｔｈｂ）より小さいか否かの判定を行い、これを満たす場合、注目画素は黒画素（ＢＬＡＣＫＰＩＸ）であると判断して（Ｓ８０７）、処理を終了する。
【００９０】
また、上記判定を満たさない場合は、対象画素はグレー画素（ＧＲＡＹＰＩＸ）であると判断して（Ｓ８０４）、処理を終了する。
【００９１】
なお、これらの判定結果は、上記図６に示す手順を実行するコントローラ（ＣＰＵ）がワークとして確保する、例えば画素判定結果格納用のバッファに一時保存される。
【００９２】
図９は、本発明に係る画像処理装置における第３のデータ処理手順の一例を示すフローチャートであり、図６に示した領域判定処理の詳細手順に対応する。なお、Ｓ９０１〜Ｓ９１０は各ステップを示す。
【００９３】
まず、ステップＳ９０１において、図１０に示すように画素判定結果が格納されたバッファ上でＮ画素正方領域を設定し、同領域内で画素判定結果のヒストグラムを算出する。
【００９４】
ここで必要となるヒストグラム算出用のカウンタは４つ用意すればよく、その結果、算出結果の比較参照も非常に容易である点が本発明の特徴となっている。なお、図９では、４種類の画素判定結果（ＷＨＩＴＥＰＩＸ，ＢＬＡＣＫＰＩＸ，ＣＯＬＯＲＰＩＸ，ＧＲＡＹＰＩＸ）のヒストグラム算出用のカウンタをそれぞれＨＷｈｉｔｅ，ＨＢｌａｃｋ，ＨＣｏｌｏｒ，ＨＧｒａｙとしている。
【００９５】
そして、ステップＳ９０２〜Ｓ９１０では、上述したヒストグラムの算出結果に基づいた判定を行い、図１０で設定した矩形領域内がどのような領域になっているかの分類を行う。
【００９６】
図１０は、本発明に係る画像処理装置における領域判定処理を説明する図であり、Ｎ画素正方領域を設定し、同領域内で画素判定結果のヒストグラムを算出する例である。
【００９７】
そこで、ステップＳ９０２において、白画素数が「０」で、かつＨＣｏｌｏｒとＨＧｒａｙが共にあらかじめ定められた閾値Ｔｈ１より小さいかどうかを判断し、ＹＥＳと判定された場合は、ステップＳ９０８で、同領域は黒領域であると判定し、それを示すフラグＡ＿ＢＬＡＣＫを領域判定結果格納用バッファにセットして（Ｓ９０８）、処理を終了する。
【００９８】
一方、ステップＳ９０２における判定が否（ＮＯ）である場合、ステップＳ９０３において、黒画素数が「０」で、かつＨＣｏｌｏｒとＨＧｒａｙが共にあらかじめ定められた閾値Ｔｈ１より小さいかどうかを判断して、ＹＥＳと判定された場合は、同領域は白領域であると判定し、それを示すフラグＡ＿ＷＨＩＴＥを領域判定結果格納用バッファにセットして（Ｓ９０９）、処理を終了する。
【００９９】
一方、ステップＳ９０３で、上記判定が否（ＮＯ）である場合、ステップＳ９０４において、黒画素数と白画素数が共に「０」でないか否かの判定が行われ、上記判定が否の場合、ステップＳ９０７において、処理対象領域は画像領域であると判定し、それを示すフラグＡ＿ＩＭＡＧＥを領域判定結果格納用バッファにセットして、処理を終了する。
【０１００】
一方、ステップＳ９０４の判定条件を満たすと判定した場合には、ステップＳ９０５において、グレー画素数、およびカラー画素数が共に白画素数よりも小さく、かつグレー画素数、およびカラー画素数が共に黒画素数よりも小さいか否かの判定を行い、上記判定条件を満たす場合、ステップＳ９１０で、処理対象領域の大部分は白画素と黒画素で構成されていることから、同領域は白黒エッジ領域であると判定し、それを示すフラグＡ＿ＥＤＧＥを領域判定結果格納用バッファにセットして、処理を終了する。
【０１０１】
一方、ステップＳ９０５の判定が否である場合、ステップＳ９０６において、白画素数と黒画素数の和がグレー画素数、およびカラー画素数より大きいか否かの判定を行い、上記条件を満たす場合、処理対象領域の大部分は白画素と黒画素で構成されていることから、同領域は白黒エッジ領域であると判定し、それを示すフラグＡ＿ＥＤＧＥを領域判定結果格納用バッファにセットして（Ｓ９１０）、処理を終了する。
【０１０２】
一方、ステップＳ９０６の判定結果が否である場合には、処理対象領域は画像領域であると判断し、それを示すフラグＡ＿ＩＭＡＧＥを領域判定結果格納用バッファにセットして（Ｓ９０７）、処理を終了する。
【０１０３】
以上が、図６に示した領域判定処理Ｓ６０３の流れである。同処理は、画素判定結果が格納されているバッファ上でＮ画素正方領域毎に行われるが、本実施形態では、その正方領域は図１０に示すようにＮ／２画素だけシフトさせながら設定する。もし、図１０に示すようにＮ＝８であれば、４画素ずつシフトさせながら領域判定処理を行うことになり、その場合、結果的に入力画像データの解像度を１／４に低下させたフラグ情報が生成される。本発明においては、このフラグ情報のことを、画像の特徴を示す情報であることから、特徴画像情報と呼ぶ。
【０１０４】
（判定補正部２０９の処理）
上記処理により生成した特徴画像情報は、図２に示す判定補正部２０９に入力され、図１１に示すフローチャートに従って、領域判定結果の補正処理が行われる。本実施形態における判定補正処理は、領域判定結果（フラグ情報）が格納されているバッファ上で、図１３に示すように、注目データを中心としたＭ×Ｍ領域内で行う。
【０１０５】
図１１は、本発明に係る画像処理装置における第４のデータ処理手順の一例を示すフローチャートであり、図６に示した判定補正処理の詳細手順に対応する。なお、Ｓ１００１，Ｓ１００２は各ステップを示す。
【０１０６】
先ず、ステップＳ１００１において、詳細は、図１２に示す不要エッジ領域除去処理を実行し、ステップＳ１００２において、上記不要エッジ除去後の特徴画像情報に対して孤立点除去を施し、処理を終了する。
【０１０７】
これにより、さらに精度の高い誤判定補正を行うことが可能となる。
【０１０８】
図１２は、本発明に係る画像処理装置における第５のデータ処理手順の一例を示すフローチャートであり、図１１に示した不要エッジ領域除去処理の詳細手順に対応する。なお、Ｓ１２０１〜Ｓ１２０９は各ステップを示す。
【０１０９】
先ず、ステップＳ１２０１において、エッジ領域であると判定された領域、すなわちＡ＿ＥＤＧＥフラグが格納されている領域に対して、図１１に示す矩形領域内でヒストグラムを算出する。
【０１１０】
図１３は、本発明に係る画像処理装置における矩形領域における領域判定処理を説明する図であり、Ｍ×Ｍの正方領域で、注目データがＡ＿ＥＤＧＥの場合を示す。
【０１１１】
上述したように、ヒストグラムは領域判定結果に対して施すため、出現する可能性があるフラグは、白領域（Ａ＿ＷＨＩＴＥ）、黒領域（Ａ＿ＢＬＡＣＫ）、画像領域（Ａ＿ＩＭＡＧＥ）、エッジ領域（Ａ＿ＥＤＧＥ）に加え、図２に示した網点検出部２０２の結果得られた網点領域（Ａ＿ＭＡＴＲＩＸ）の５種類ということになる。
【０１１２】
従って、ステップＳ１２０１のヒストグラム算出時に用意するべきカウンタは５つのみであるため、使用するメモリは微量であり、結果の比較参照も容易であるという特徴がある。
【０１１３】
ステップＳ１２０１では、それぞれのフラグに対応した５つのカウンタ（Ｈ＿Ａ＿ＷＨＩＴＥ，Ｈ＿Ａ＿ＢＬＡＣＫ，Ｈ＿Ａ＿ＩＭＡＧＥ，Ｈ＿Ａ＿ＥＤＧＥ，  Ｈ＿Ａ＿ＭＡＴＲＩＸ）を保持し、同カウンタを用いて各フラグの出現度数を算出する。更にステップＳ１２０２〜Ｓ１２０９において、上記算出結果を比較判定することにより、黒文字エッジであると判定すべきでないと判断されたエッジ領域を画像領域に補正する。
【０１１４】
そこで、ステップＳ１２０２において、図１３に示した矩形領域中、Ａ＿ＥＤＧＥフラグの出現数が「１」であった場合、同領域中エッジ領域は注目領域のみであることから、注目領域は画像領域と判定し、フラグをＡ＿ＥＤＧＥからＡ＿ＩＭＡＧＥに変更して（Ｓ１２０９）、処理を終了する。
【０１１５】
一方、ステップＳ１２０２で、上記判定が否であった場合、ステップＳ１２０３において、Ａ＿ＭＡＴＲＩＸフラグの出現数がＡ＿ＥＤＧＥフラグの出現数より大きいかどうかを判断して、ＹＥＳと判断した場合、注目位置は網点画像のエッジである可能性が高いため、注目位置は画像領域と判定し、フラグをＡ＿ＥＤＧＥからＡ＿ＩＭＡＧＥに変更して（Ｓ１２０９）、処理を終了する。
【０１１６】
一方、ステップＳ１２０３で、上記判定が否であった場合、ステップＳ１２０４において、注目位置周辺の大部分がＡ＿ＩＭＡＧＥ、もしくはＡ＿ＭＡＴＲＩＸであるか否かを判定する。具体的には、以下のような式で判定を行う。
【０１１７】
Ｈ＿Ａ＿ＢＬＡＣＫ＜Ｔｈ３かつＨ＿Ａ＿ＷＨＩＴＥ＜Ｔｈ３かつ（Ｈ＿Ａ＿ＩＭＡＧＥ＞Ｔｈ４あるいは  Ｈ＿Ａ＿ＭＡＴＲＩＸ  ＞Ｔｈ４）
上式においては、Ｔｈ３は矩形領域内におけるフラグの総出現度数の５％、Ｔｈ４は４０％程度に設定することが望ましい。
【０１１８】
このステップＳ１２０４で、上記判定条件を満たす場合には、注目位置は画像領域であると判定し、フラグをＡ＿ＥＤＧＥからＡ＿ＩＭＡＧＥに変更して（Ｓ１２０９）、処理を終了する。
【０１１９】
一方、ステップＳ１２０４で、上記判定が否であった場合には、ステップＳ１２０５において、Ｈ＿Ａ＿ＩＭＡＧＥとＨ＿Ａ＿ＭＡＴＲＩＸの度数の和がＡ＿ＥＤＧＥの数倍以上になっているか否かの判定を行う。ステップＳ１２０５において閾値Ｔｈ２は２〜３程度の値に設定することが望ましい。
【０１２０】
そして、ステップＳ１２０５で、上記判定条件を満たす場合には、注目位置は画像領域であると判定し、フラグをＡ＿ＥＤＧＥからＡ＿ＩＭＡＧＥに変更して（Ｓ１２０９）、処理を終了する。
【０１２１】
一方、ステップＳ１２０５の判定結果が否であった場合には、ステップＳ１２０６において、黒文字を構成するフラグの度数、具体的には、（Ｈ＿Ａ＿ＥＤＧＥ＋Ｈ＿Ａ＿ＢＬＡＣＫ＋Ｈ＿Ａ＿ＷＨＩＴＥ）がそれ以外の要素、具体的には（Ｈ＿Ａ＿ＩＭＡＧＥ＋Ｈ＿Ａ＿ＭＡＴＲＩＸ）より小さいか否かの判定を行う。この上記判定条件を満たす場合、注目位置は画像領域であると判定し、フラグをＡ＿ＥＤＧＥからＡ＿ＩＭＡＧＥに変更して（Ｓ１２０９）、処理を終了する。
【０１２２】
一方、ステップＳ１２０６の判定結果が否であった場合には、ステップＳ１２０７において、画像のエッジである可能性が高いか否かの判定を行う。具体的には、以下の式による判定を行う。Ｈ＿Ａ＿ＷＨＩＴＥ＞Ｔｈ５かつＨ＿Ａ＿ＥＤＧＥ＜（Ｈ＿Ａ＿ＭＡＴＲＩＸ＋Ｈ＿Ａ＿ＩＭＡＧＥ）
上式は、Ｈ＿Ａ＿ＷＨＩＴＥがあらかじめ設定された閾値Ｔｈ５よりも大きく、かつＡ＿ＥＤＧＥフラグの出現頻度が、Ａ＿ＭＡＴＲＩＸフラグとＡ＿ＩＭＡＧＥフラグの出現頻度の和よりも小さい場合、注目領域は画像領域であると判定することを意味している。
【０１２３】
以上説明したＳ１２０２〜Ｓ１２０７の判定条件をすべて満たさない場合、注目した領域はやはり黒文字エッジであるということになり、フラグはそのままとして（Ｓ１２０８）、処理を終了する。なお、ステップＳ１２０７で、画像のエッジであると判定された場合は、フラグをＡ＿ＥＤＧＥからＡ＿ＩＭＡＧＥに変更して、処理を終了する。
【０１２４】
以上が、本実施形態における不要エッジ除去処理のアルゴリズムである。本アルゴリズムにより、画像中あるいは画像端部のエッジ領域を黒文字エッジであると誤判定することを極力防止することが可能となる。
【０１２５】
また、本アルゴリズムは、図６に示すステップＳ６０３の領域判定処理、および図１１に示すステップＳ１００１の不要エッジ除去において、２段階のヒストグラム算出手段を用いることが特徴となっており、非常に簡易な方法で、黒文字領域を適切に抽出することが可能となっている。
【０１２６】
（横方向連結部２１０の処理）
以上説明した判定補正処理が施された特徴画像情報は、図２に示される横方向連結部２１０に入力される。横方向連結部２１０は、図２に示した文字領域１０３に示すような領域判定を行う矩形領域のサイズＮに対して、非常に巨大なフォントに対応することを目的に設置されている。
【０１２７】
図１４は、本発明に係る画像処理装置における特徴画像情報の一部を示す図であり、図１に示した判定補正部２０９から得られる特徴画像情報に対応する。
【０１２８】
図１４において、灰色部分（網点で示す）がＡ＿ＥＤＧＥフラグ、またＡ＿ＥＤＧＥフラグで囲まれた「Ｔ」字領域の内部は、Ａ＿ＢＬＡＣＫフラグ、あるいはＡ＿ＩＭＡＧＥフラグと判定された領域であるとする。
【０１２９】
図１５は、本発明に係る画像処理装置における第６のデータ処理手順の一例を示すフローチャートであり、図１に示した横方向連結部２１０の処理手順に対応する。なお、図１５において、（ａｘ，ａｙ）は注目領域の座標（図１４参照）を示しており、また（ｓｘ，ｓｙ）は連結の開始位置、（ｅｘ，ｅｙ）は連結の終端を示している。なお、ステッＳ１４０１〜Ｓ１４１１は各ステップを示す。
【０１３０】
まず、ステップＳ１４０１において、（ｓｘ，ｓｙ）の初期化を行う。次に、ステップＳ１４０２において、注目領域（ａｘ，ａｙ）がＡ＿ＩＭＡＧＥであるかＡ＿ＢＬＡＣＫであるかの判定を行う。上記判定条件を満たしている場合にはＳ１４０３に進み、図１４に示した位置Ｂ，Ｃ，Ｄが黒文字を構成するフラグとなっているか否かを調べる。
【０１３１】
ここで、黒文字を構成するフラグとは、Ａ＿ＥＤＧＥ、Ａ＿ＢＬＡＣＫ、および、ステップＳ１４０８で現れるＡ＿ＣＨＡＲＡである。
【０１３２】
そして、ステップＳ１４０３で、上記判定条件を満たしている場合には、ステップＳ１４０４〜Ｓ１４０６において、注目領域（ａｘ，ａｙ）から右方向に、上方が黒文字を構成するフラグであるＡ＿ＩＭＡＧＥもしくはＡ＿ＢＬＡＣＫを、（ａｘ，ａｙ）がＡ＿ＥＤＧＥとなるまで探索する。
【０１３３】
この処理は、言い換えれば左方、上方、右方を黒文字を構成するフラグで囲まれた領域を探索していることになる。
【０１３４】
そして、ステップＳ１４０６の判定条件を満たす場合、ステップＳ１４０７において連結の終端を示す（ｅｘ，ｅｙ）の値を設定し、ステップＳ１４０８において、（ｓｘ，ｓｙ）から（ｅｘ，ｅｙ）の位置に相当する領域判定結果をＡ＿ＣＨＡＲＡフラグに置換して、ステップＳ１４１０で、注目領域（ａｘ，ａｙ）を（ｅｘ＋１，ｅｙ）として、処理を終了する。
【０１３５】
図１６は、本発明に係る画像処理装置における領域判定結果例を示す図であり、領域判定結果をＡ＿ＣＨＡＲＡフラグに置換した状態、すなわち、図１５に示した本アルゴリズム適用後の領域判定結果を示している。
【０１３６】
図１６において、Ａ＿ＥＤＧＥフラグで囲まれた領域のフラグが、Ａ＿ＣＨＡＲＡフラグとなっている様子が示されている。本処理によれば、領域判定を行う矩形領域に対し、非常に大きなフォントの黒文字に対しても、黒文字判定を正確に行うことが可能となる。
【０１３７】
一方、図１５のステップＳ１４０２〜Ｓ１０４で、ＮＯと判定された場合は、ステップＳ１４０９で、注目領域（ａｘ，ａｙ）を（ｓｘ＋１，ｓｙ）として、処理を終了する。
【０１３８】
一方、ステップＳ１４０６で、注目領域（ａｘ，ａｙ）がＡ＿ＥＤＧＥでないと判定された場合は、ステップＳ１４１１で、注目領域（ａｘ，ａｙ）がＡ＿ＷＨＩＴＥかどうかを判断して、ＮＯならば、ステップＳ１４０４へ戻り、ＹＥＳならば処理を終了する。
【０１３９】
（拡大処理部２０６の処理）
図１に示した拡大処理部２０６では、入力解像度から出力解像度へ、公知の補間方法を用いて拡大処理が行われる。公知の補間方法には、最近隣補間法、線形補間、Ｂｉ−Ｃｕｂｉｃ補間法など様々なものが適用可能である。なお、ここでは、これらのアルゴリズムの詳細については説明しない。
【０１４０】
（黒画素置換部２０７の処理）
黒画素置換部２０７では、生成、および補正された特徴画像情報に基づき、拡大処理が施された入力画像データ上で白・黒画素置換を行う。本実施形態では、入力解像度を３００ｄｐｉ、出力解像度を６００ｄｐｉ、特徴画像の解像度を７５ｄｐｉと想定しているため、出力画像上の任意の座標（ｘ，ｙ）は、特徴画像上の次の座標位置に格納されている領域判定結果のフラグを参照して、白黒置換を行う。
【０１４１】
すなわち、出力画像上（２０，２０）に位置する画素は、特徴画像上（１，１）に格納されたフラグを参照し、もしフラグが黒文字を構成する要素、すなわちＡ＿ＥＤＧＥ、Ａ＿ＣＨＡＲＡであった場合、画素の成分ＲＧＢが全てあらかじめ定められた閾値より小さいか否かの判定を行い、条件を満たす場合には、同位置の画素値を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）とすることにより、黒画素置換を行う。
【０１４２】
（文字形状補正部２０８の処理）
文字形状補正部２０８では、前記黒画素置換処理が施された後の出力画像データ上に、図１７で示すような矩形領域を設定する。なお、注目画素位置は、同矩形領域の中心となっている。
【０１４３】
図１７は、本発明に係る画像処理装置における文字形状補正処理例を説明する図である。
【０１４４】
図１８は、本発明に係る画像処理装置における第７のデータ処理手順の一例を示すフローチャートであり、図１に示した文字形状補正部２０８の処理手順に対応する。なお、Ｓ１６０１〜Ｓ１６０３は各ステップを示す。
【０１４５】
文字形状補正部２０８では、ステップＳ１６０１において、前記矩形領域内の黒画素、すなわち（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）となっている画素数をカウントし、画素数があらかじめ設定された閾値Ｔｈ３以上であったかどうかを判断し（Ｓ１６０２）、ＹＥＳならば、注目画素は黒文字領域に隣接する画素であると判断し、Ｓ１６０３において、Ｇ成分を単純２値化することにより、黒文字周辺領域の白、黒画素置換を行って、処理を終了する。
【０１４６】
一方、ステップＳ１６０２で、画素数があらかじめ設定された閾値Ｔｈ３以上でないと判定された場合は、そのまま処理を終了する。
【０１４７】
本処理により、黒文字の輪郭部で不要な色の出現による文字品位の劣化を防ぐことが可能となる。
【０１４８】
図１９は、本発明に係る画像処理装置におけるの黒文字抽出結果例を示す図であり、（ａ）は黒文字として抽出された領域を示し、（ｂ）は画像領域（図中の斜線領域であって、黒文字も含む）として抽出された領域を示している。
【０１４９】
このように本実施形態によれば、特徴画像上での領域判定補正により、画像領域１８０２中の文字部は黒文字ではなく、画像領域として判定することが可能となる。
【０１５０】
また、横方向連結によりフォントの大きな黒文字１８０１も正確に抽出することが可能となる。
【０１５１】
以上、これまでで説明した全ての処理が施された画像データは、出力端子２１１から出力され、記憶媒体に記録されたり、プリンタエンジンに入力され、印字されることになる。以上が、本発明における第１実施形態の説明である。
【０１５２】
〔第２実施形態〕
上記第１実施形態においては、網点検出部、下地除去部、エッジ強調部はこの順番で行うよう記載されていたが、本発明はこの順番に限定されるものではない。互いの順番が入れ替わったり、またいずれかが存在しなくても良い。また、これらの手法は、実施形態で示した以外にも、どのような公知の方法を用いても本発明の範疇に含まれる。
【０１５３】
また、前記第１実施形態においては、入力解像度は３００ｄｐｉ、出力解像度は６００ｄｐｉ、特徴画像の解像度は７５ｄｐｉであることを示したが、本発明はこれに限定されるものではない。たとえば、入力解像度が出力解像度と同一の場合には、拡大処理部２０６は不要となってもよい。
【０１５４】
また、本発明が適用できる読み取り装置は、スキャナやデジタルカメラ等さまざまな装置が考えられる。
【０１５５】
また、本発明はＰＣ上で動作するソフトウェアとして実施されてもよいし、スキャナとプリンタ部が一体となった複合機内のハードウェア、あるいはファームウェアとして動作させることもできる。
【０１５６】
また、本発明は、ページ単位で処理してもよく、ページをＲラスタ単位のバンドに分割し、各バンド単位に処理してもよい。バンド単位の処理であれば、画素判定結果を格納するためのメモリバッファや、領域判定結果を保存するためのメモリバッファをＲラスタ分のリングバッファとして保持することにより、メモリ使用量をさらに低下させることができる。
【０１５７】
また、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用しても良い。
【０１５８】
上記各実施形態によれば、入力画像に前処理を施し、その結果得られた画像上で画素判定手段によって、入力されたＲＧＢ各画素８ｂｉｔの情報を数種類のカテゴリに分類し、該分類結果に対して、あらかじめ設定された領域内でヒストグラムを算出し、その結果を基にして、該領域毎にその属性を示すフラグ情報を生成する。このフラグ情報のことを、本発明では特徴画像情報と呼んでいる。
【０１５９】
なお、フラグ情報にはたとえば白領域フラグ、黒領域フラグ、エッジ領域フラグ、画像領域フラグ、網点領域フラグなどが含まれることになる。
【０１６０】
本実施形態では、該特徴画像上で様々な解析を行うことにより、適切な黒文字領域の抽出を行うことが可能となる。
【０１６１】
また、上述するように特徴画像は入力画像に対して解像度を数分の１に低下させているため、解析に要する演算量やメモリを低減させることが可能となる。
【０１６２】
本実施形態における解析とは、主に不要エッジ除去処理と横方向連結処理を指している。
【０１６３】
不要エッジ除去処理では、該特徴画像上に領域を設定し、該領域内で第２のヒストグラム算出手段を適用し、その結果を基に、画像領域中、あるいは画像のエッジ部に属すると考えられるエッジ領域フラグの補正を行う。すなわち本発明によれば、２段階のヒストグラム算出手段を用い、その結果を比較参照するという極めて簡易な方法により、複雑なフィルタリング処理等の膨大な演算を必要とすることなく、適切な黒文字領域の抽出が可能となっている。
【０１６４】
また、横方向連結処理は、該特徴画像上でエッジに囲まれた横方向に連続する黒領域を抽出することにより、従来示されている方法では不可能であったようなフォントの大きな黒文字に対しても、適切な抽出が可能となっている。
【０１６５】
以下、図２０に示すメモリマップを参照して本発明に係る画像処理装置で読み取り可能なデータ処理プログラムの構成について説明する。
【０１６６】
図２０は、本発明に係る画像処理装置で読み取り可能な各種データ処理プログラムを格納する記憶媒体のメモリマップを説明する図である。
【０１６７】
なお、特に図示しないが、記憶媒体に記憶されるプログラム群を管理する情報、例えばバージョン情報，作成者等も記憶され、かつ、プログラム読み出し側のＯＳ等に依存する情報、例えばプログラムを識別表示するアイコン等も記憶される場合もある。
【０１６８】
さらに、各種プログラムに従属するデータも上記ディレクトリに管理されている。また、各種プログラムをコンピュータにインストールするためのプログラムや、インストールするプログラムが圧縮されている場合に、解凍するプログラム等も記憶される場合もある。
【０１６９】
本実施形態における図６，図８，図９，図１１，図１２，図１５に示す機能が外部からインストールされるプログラムによって、ホストコンピュータにより遂行されていてもよい。そして、その場合、ＣＤ−ＲＯＭやフラッシュメモリやＦＤ等の記憶媒体により、あるいはネットワークを介して外部の記憶媒体から、プログラムを含む情報群を出力装置に供給される場合でも本発明は適用されるものである。
【０１７０】
以上のように、前述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【０１７１】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１７２】
従って、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【０１７３】
プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤなどを用いることができる。
【０１７４】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１７５】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは、圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバやｆｔｐサーバ等も本発明の請求項に含まれるものである。
【０１７６】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【０１７７】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１７８】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１７９】
本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形（各実施形態の有機的な組合せを含む）が可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。
【０１８０】
本発明の様々な例と実施形態を示して説明したが、当業者であれば、本発明の趣旨と範囲は、本明細書内の特定の説明に限定されるのではない。
【図面の簡単な説明】
【０１８１】
【図１】本発明の第１実施形態を示す画像処理装置の構成を説明するブロック図である。
【図２】図１に示した画像処理装置で処理される原稿画像の一例を示す図である。
【図３】図１に示した網点検出部による網点検出処理例を説明する図である。
【図４】図１に示した網点検出部による交差数の算出処理例を説明する図である。
【図５】図２に示した原稿に基づく入力画像データとその特徴データとの関係を説明する図である。
【図６】本発明に係る画像処理装置における第１のデータ処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】図６に示す画素判定処理により分類する画素種別を説明する図である。
【図８】本発明に係る画像処理装置における第２のデータ処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明に係る画像処理装置における第３のデータ処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明に係る画像処理装置における領域判定処理を説明する図である。
【図１１】本発明に係る画像処理装置における第４のデータ処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明に係る画像処理装置における第５のデータ処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明に係る画像処理装置における矩形領域における領域判定処理を説明する図である。
【図１４】本発明に係る画像処理装置における特徴画像情報の一部を示す図である。
【図１５】本発明に係る画像処理装置における第６のデータ処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明に係る画像処理装置における領域判定結果例を示す図である。
【図１７】本発明に係る画像処理装置における文字形状補正処理例を説明する図である。
【図１８】本発明に係る画像処理装置における第７のデータ処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明に係る画像処理装置におけるの黒文字抽出結果例を示す図である。
【図２０】本発明に係る画像処理装置で読み取り可能な各種データ処理プログラムを格納する記憶媒体のメモリマップを説明する図である。
【符号の説明】
【０１８２】
２０２  網点検出部
２０３  下地除去部
２０４  エッジ強調部
２０５  特徴画像生成部
２０６  拡大処理部
２０７  黒画素置換部
２０８  文字形状補正部
２０９  判定補正部
２１０  横方向連結部
【図１】
2005198157.tif 000003
【図２】
2005198157.tif 000004
【図３】
2005198157.tif 000005
【図４】
2005198157.tif 000006
【図５】
2005198157.tif 000007
【図６】
2005198157.tif 000008
【図７】
2005198157.tif 000009
【図８】
2005198157.tif 000010
【図９】
2005198157.tif 000011
【図１０】
2005198157.tif 000012
【図１１】
2005198157.tif 000013
【図１２】
2005198157.tif 000014
【図１３】
2005198157.tif 000015
【図１４】
2005198157.tif 000016
【図１５】
2005198157.tif 000017
【図１６】
2005198157.tif 000018
【図１７】
2005198157.tif 000019
【図１８】
2005198157.tif 000020
【図１９】
2005198157.tif 000021
【図２０】
2005198157.tif 000022