(57)【要約】【課題】組み込む装置によって変わる画像判別処理の要求仕様に即応しながら高度の画像判別処理を行うことである。【解決手段】画像判別システム１００において、巨視的画像判別装置としての画像判別装置１０において巨視的画像判別処理を行い、スキャンした画像データ及び巨視的画像判別情報を出力し、微視的画像判別装置としての画像判別装置２０において、画像判別装置１０から出力された画像データを用いて微視的画像判別を行い、その結果としての微視的画像判別情報と、画像判別装置１０から出力された巨視的画像判別情報とから画像判別統合情報を作成して出力する。【選択図】            図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
巨視的画像判別装置と、その巨視的画像判別装置に通信接続される微視的画像判別装置と、を備え、原稿画像の画像形態を判別する画像判別システムであって、
前記巨視的画像判別装置は、
前記原稿画像における広範囲の画素間の特徴を抽出して、その特徴を所定の巨視的パターンと比較判別する巨視的画像判別部と、
前記巨視的画像判別部の比較結果に基づいて巨視的画像判別情報を生成する巨視的画像判別情報生成部と、を備え、
前記微視的画像判別装置は、
前記原稿画像における所定の注目画像領域を取出して、その注目画像領域の特徴を抽出して、その注目画像領域の特徴を所定の微視的パターンと比較判別する微視的画像判別部と、
前記微視的画像判別部の比較結果に基づいて微視的画像判別情報を生成する微視的画像判別部と、を備え、
前記巨視的画像判別装置又は前記微視的画像判別装置は、
前記巨視的画像判別情報及び前記微視的画像判別情報を統合して画像判別統合情報を生成する画像判別統合部を備えることを特徴とする画像判別システム。
【請求項２】
前記巨視的画像判別装置は、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンするスキャナ部と、
前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を前記微視的画像判別装置へ出力する出力部と、を備え、
前記巨視的画像判別部は、前記スキャンされた画像データに基づいて前記巨視的パターンとの比較判別を行い、
前記微視的画像判別装置は、
前記巨視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を入力する入力部と、
前記画像判別情報統合部と、を備え、
前記微視的画像判別部は、前記入力された画像データに基づいて前記微視的パターンとの比較判別を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像判別システム。
【請求項３】
前記微視的画像判別装置は、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンするスキャナ部と、
前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を前記巨視的画像判別装置へ出力する出力部と、を備え、
前記微視的画像判別部は、前記スキャンされた画像データに基づいて前記微視的パターンとの比較判別を行い、
前記巨視的画像判別装置は、
前記微視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を入力する入力部と、
前記画像判別情報統合部と、を備え、
前記巨視的画像判別部は、前記入力された画像データに基づいて前記巨視的パターンとの比較判別を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像判別システム。
【請求項４】
前記広範囲の画素間の特徴は、有限な画像領域に含まれる画像の濃度変化の特徴であることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像判別システム。
【請求項５】
前記巨視的パターンは、前記広範囲の画素間の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像判別システム。
【請求項６】
前記注目画像領域の特徴は、前記注目画像領域に含まれる画素の濃度変化の特徴であることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の画像判別システム。
【請求項７】
前記微視的パターンは、前記注目画像領域の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の画像判別システム。
【請求項８】
巨視的画像判別装置と、その巨視的画像判別装置に通信接続される微視的画像判別装置とにおいて、原稿画像の画像形態を判別する画像判別方法であって、
前記巨視的画像判別装置において、
前記原稿画像における広範囲の画素間の特徴を抽出して、その特徴を所定の巨視的パターンと比較判別し、
前記巨視的パターンとの比較結果に基づいて巨視的画像判別情報を生成し、
前記微視的画像判別装置において、
前記原稿画像における所定の注目画像領域を取出して、その注目画像領域の特徴を抽出して、その注目画像領域の特徴を所定の微視的パターンと比較判別し、
前記微視的パターンとの比較結果に基づいて微視的画像判別情報を生成し、
前記巨視的画像判別装置又は前記微視的画像判別装置において、
前記巨視的画像判別情報及び前記微視的画像判別情報を統合して画像判別統合情報を生成することを特徴とする画像判別方法。
【請求項９】
前記巨視的画像判別装置において、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンし、
前記スキャンされた画像データに基づいて前記巨視的パターンとの比較判別を行い、
前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を前記微視的画像判別装置へ出力し、
前記微視的画像判別装置において、
前記巨視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を入力し、
前記入力された画像データに基づいて前記微視的パターンとの比較判別を行い、
前記画像判別統合情報を生成することを特徴とする請求項８に記載の画像判別方法。
【請求項１０】
前記微視的画像判別装置において、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンし、
前記スキャンされた画像データに基づいて前記微視的パターンとの比較判別を行い、
前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を前記巨視的画像判別装置へ出力し、
前記巨視的画像判別装置において、
前記微視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を入力し、
前記入力された画像データに基づいて前記巨視的パターンとの比較判別を行い、
前記画像判別統合情報を生成することを特徴とする請求項８に記載の画像判別方法。
【請求項１１】
前記広範囲の画素間の特徴は、有限な画像領域に含まれる画像の濃度変化の特徴であることを特徴とする請求項８から１０のいずれか一項に記載の画像判別方法。
【請求項１２】
前記巨視的パターンは、前記広範囲の画素間の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする請求項８から１１のいずれか一項に記載の画像判別方法。
【請求項１３】
前記注目画像領域の特徴は、前記注目画像領域に含まれる画素の濃度変化の特徴であることを特徴とする請求項８から１２のいずれか一項に記載の画像判別方法。
【請求項１４】
前記微視的パターンは、前記注目画像領域の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする請求項８から１３のいずれか一項に記載の画像判別方法。
【請求項１５】
巨視的画像判別装置のコンピュータに、
原稿画像における広範囲の画素間の特徴を抽出して、その特徴を所定の巨視的パターンと比較判別する機能と、
前記巨視的パターンとの比較結果に基づいて巨視的画像判別情報を生成する機能と、を実現させ、
前記巨視的画像判別装置に通信接続される微視的画像判別装置のコンピュータに、
前記原稿画像における所定の注目画像領域を取出して、その注目画像領域の特徴を抽出して、その注目画像領域の特徴を所定の微視的パターンと比較判別する機能と、
前記微視的パターンとの比較結果に基づいて微視的画像判別情報を生成する機能と、を実現させ、
前記巨視的画像判別装置又は前記微視的画像判別装置のコンピュータに、
前記巨視的画像判別情報及び前記微視的画像判別情報を統合して画像判別統合情報を生成する機能を実現させるための画像判別プログラム。
【請求項１６】
前記巨視的画像判別装置のコンピュータに、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンする機能と、
前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を前記微視的画像判別装置へ出力する機能と、を実現させ、
前記巨視的パターンとの比較判別の機能は、前記スキャンされた画像データに基づいて行い、
前記微視的画像判別装置のコンピュータに、
前記巨視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を入力する機能と、
前記画像判別統合情報を出力する機能と、を実現させ、
前記微視的パターンとの比較判別の機能は、前記入力された画像データに基づいて行うことを特徴とする請求項１５に記載の画像判別プログラム。
【請求項１７】
前記微視的画像判別装置のコンピュータに、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンする機能と、
前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を前記巨視的画像判別装置へ出力する機能と、を実現させ、
前記微視的パターンとの比較判別の機能は、前記スキャンされた画像データに基づいて行い、
前記巨視的画像判別装置のコンピュータに、
前記微視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を入力する機能と、
前記画像判別統合情報を出力する機能と、を実現させ、
前記巨視的パターンとの比較判別の機能は、前記入力された画像データに基づいて行うことを特徴とする請求項１５に記載の画像判別プログラム。
【請求項１８】
前記広範囲の画素間の特徴は、有限な画像領域に含まれる画像の濃度変化の特徴であることを特徴とする請求項１５から１７のいずれか一項に記載の画像判別プログラム。
【請求項１９】
前記巨視的パターンは、前記広範囲の画素間の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする請求項１５から１８のいずれか一項に記載の画像判別プログラム。
【請求項２０】
前記注目画像領域の特徴は、前記注目画像領域に含まれる画素の濃度変化の特徴であることを特徴とする請求項１５から１９のいずれか一項に記載の画像判別プログラム。
【請求項２１】
前記微視的パターンは、前記注目画像領域の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする請求項１５から２０のいずれか一項に記載の画像判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データを判別する画像判別装置、画像判別方法及び画像判別プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、プリンタや複写機などの原稿画像を再現させるデジタル機器において、原稿画像を忠実にかつ視覚的に良好に再現させる画像処理が必要であった。画像処理には、各種のパラメータが用意されていて、パラメータを最適化することで原稿画像の再現性を高める。パラメータは画像の形態に応じて変えられる。例えば、網点画像、文字画像又は写真画像等の形態の特徴を示す画像にはそれぞれに最適なパラメータを設定する。１枚の原稿画像において、全面同一形態の特徴を示す画像の場合は同じパラメータでもよいが、異なる種類の形態の特徴を示す複数の画像が混在する場合は、１枚の原稿画像においても、画像に応じてパラメータを変えることが必要である。
【０００３】
１枚の原稿画像において異なる種類の形態の特徴を示す画像に応じてパラメータを変えるためには、原稿画像を異種形態の特徴を示す画像毎に判別する必要がある。例えば、濃度階調の変化に周期性があるときは網点画像に、濃度変化が急激であるときは文字画像に、濃度変化に連続性があるときは写真画像に判別するなどの画像の特徴的な形態を検知して画像を判別する。画像の特徴的な形態を検知して画像を判別する手法は様々報告されているが、まとめて画像判別処理技術と言われる。
【０００４】
画像判別処理技術の例として、次に述べるような画像判別手法が考えられている。先ず、原稿画像を所定の矩形領域に分ける。そして、それぞれの矩形領域の濃度の平均を算出する。また、注目する矩形領域とそれに隣接する矩形領域の平均濃度の差分を算出する。差分がある閾値以下のとき、注目する矩形領域を写真画像と判別する。
【０００５】
写真画像でないと判別された矩形領域は、濃度変化を検知して網点画像と文字画像とのいずれかに判別する。網点画像には、等方的な網点フィルタによって単位面積当たりの網点面積で濃度階調が表現されるため網点フィルタの線数に応じた濃度変化の周期性が主走査方向かつ副走査方向に現れる。文字画像には、濃度変化に周期性がない。写真画像でないと判別された矩形領域は、濃度変化の周期性によって網点画像と文字画像とのいずれかに判別される（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開平７−３０７５２号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
第１の特許文献に記載の画像領域判別装置では、矩形領域毎の平均濃度を算出して、隣接する矩形領域どうしの平均濃度の差分を写真画像であるか否かの指標としている。矩形領域の平均濃度の差分は、画像の濃度変化を指し、平均濃度の差分がある閾値以下のときとは画像の濃度変化が緩やかであることを示している。濃度変化が緩やかであるとき写真画像と判別している。原稿画像を所定の矩形領域に分けることは、原稿画像を微視的に判別することである。写真画像でない矩形領域は網点画像と文字画像とのいずれかに判別される。網点画像と文字画像を微視的にみると、ともに急激な濃度変化が検知される。このため、第１の特許文献に記載の画像領域判別装置のように、微視的にみるだけでは網点画像と文字画像を判別するのは困難である。
【０００８】
また、第１の特許文献に記載の画像領域判別装置は、網点画像と文字画像とを判別するために、濃度変化の周期性を検知する。網点画像の濃度変化には主走査方向及び副走査方向に周期性があるが、文字画像の濃度変化には周期性がない。
画像の濃度変化の周期性を網点画像と文字画像とを判別する指標としている。濃度変化の周期性を検知するためには広範囲の原稿画像を対象にしなければならない。この広範囲の原稿画像を判別対象にすることは、原稿画像を巨視的に判別することである。
【０００９】
微視的画像判別では、原稿画像の注目する画像領域を決めて、その注目領域の特徴を抽出して、抽出した特徴と所定のパターンの比較を行って、比較結果を判別の指標とする。微視的画像判別は、少ない容量の記憶媒体を備えればリアルタイム処理を行える。また、巨視的画像判別では、広範囲の原稿画像を判別対象とするため、原稿画像を一度記憶媒体に記憶した後に処理は行われる。
【００１０】
微視的画像判別は、少容量の記憶媒体を備えて高速な処理ができるが、判別不能又は誤判別する問題がある。また、巨視的画像判別は、大きな画像でも必要に応じた速度で処理することができるが、大容量の記憶媒体を必要とする問題がある。このように、微視的画像判別と巨視的画像判別とは、それぞれ一長一短があるため、互いの欠点を補うように１台の画像判別装置において、微視的画像判別手法と巨視的画像判別手法とがともに採用され、高度の画像判別処理が行われていた。
【００１１】
昨今、画像判別処理を必要とする装置及び機器は多種多様になっている。物理的要因、価格的要因、機能的要因などによって要求される画像判別処理の仕様は、組み込む装置及び機器に応じて設計される。小型化又は携帯化にともなう物理的な制限、パーソナル化にともなう価格的な制限、出力機器性能にともなう積極的な機能制限などのため画像判別処理の要求仕様は、組み込む装置及び機器によって変わる。
【００１２】
画像判別処理の要求仕様が、組み込む装置及び機器によって変わるのに対して、常に微視的画像判別手法と巨視的画像判別手法とをともに採用することは問題でとなる場合がある。例えば、物理的な制限又は価格的な制限のために微視的画像判別手法又は巨視的画像判別手法のいずれか一方だけしか組み込めない場合である。また、微視的画像判別手法及び巨視的画像判別手法の高度の画像判別処理機能を組み込むことが可能であるが、出力機器などの性能によって無用になるために積極的に微視的画像判別手法又は巨視的画像判別手法のいずれか一方だけを組み込む場合がある。このように、微視的画像判別手法及び巨視的画像判別手法のいずれか一方だけを組み込むと、高度の画像判別処理を行うことができないおそれがあった。
【００１３】
本発明の課題は、組み込む装置によって変わる画像判別処理の要求仕様に即応しながら高度の画像判別処理を行うことである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、巨視的画像判別装置と、その巨視的画像判別装置に通信接続される微視的画像判別装置と、を備え、原稿画像の画像形態を判別する画像判別システムであって、
前記巨視的画像判別装置は、
前記原稿画像における広範囲の画素間の特徴を抽出して、その特徴を所定の巨視的パターンと比較判別する巨視的画像判別部と、
前記巨視的画像判別部の比較結果に基づいて巨視的画像判別情報を生成する巨視的画像判別情報生成部と、を備え、
前記微視的画像判別装置は、
前記原稿画像における所定の注目画像領域を取出して、その注目画像領域の特徴を抽出して、その注目画像領域の特徴を所定の微視的パターンと比較判別する微視的画像判別部と、
前記微視的画像判別部の比較結果に基づいて微視的画像判別情報を生成する微視的画像判別部と、を備え、
前記巨視的画像判別装置又は前記微視的画像判別装置は、
前記巨視的画像判別情報及び前記微視的画像判別情報を統合して画像判別統合情報を生成する画像判別統合部を備えることを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、巨視的画像判別装置と、その巨視的画像判別装置に通信接続される微視的画像判別装置とにおいて、原稿画像の画像形態を判別する画像判別方法であって、
前記巨視的画像判別装置において、
前記原稿画像における広範囲の画素間の特徴を抽出して、その特徴を所定の巨視的パターンと比較判別し、
前記巨視的パターンとの比較結果に基づいて巨視的画像判別情報を生成し、
前記微視的画像判別装置において、
前記原稿画像における所定の注目画像領域を取出して、その注目画像領域の特徴を抽出して、その注目画像領域の特徴を所定の微視的パターンと比較判別し、
前記微視的パターンとの比較結果に基づいて微視的画像判別情報を生成し、
前記巨視的画像判別装置又は前記微視的画像判別装置において、
前記巨視的画像判別情報及び前記微視的画像判別情報を統合して画像判別統合情報を生成することを特徴とする。
【００１６】
請求項１５に記載の発明は、
巨視的画像判別装置のコンピュータに、
原稿画像における広範囲の画素間の特徴を抽出して、その特徴を所定の巨視的パターンと比較判別する機能と、
前記巨視的パターンとの比較結果に基づいて巨視的画像判別情報を生成する機能と、を実現させ、
前記巨視的画像判別装置に通信接続される微視的画像判別装置のコンピュータに、
前記原稿画像における所定の注目画像領域を取出して、その注目画像領域の特徴を抽出して、その注目画像領域の特徴を所定の微視的パターンと比較判別する機能と、
前記微視的パターンとの比較結果に基づいて微視的画像判別情報を生成する機能と、を実現させ、
前記巨視的画像判別装置又は前記微視的画像判別装置のコンピュータに、
前記巨視的画像判別情報及び前記微視的画像判別情報を統合して画像判別統合情報を生成する機能を実現させるための画像判別プログラムであることを特徴とする。
【００１７】
請求項１、８又は１５に記載の発明によれば、巨視的画像判別装置において巨視的な画像判別を行い、微視的画像判別装置において微視的な画像判別を行い、その結果としての巨視的画像判別情報及び微視的画像判別情報から画像判別統合情報を生成する。このため、物理的な制限や価格的な制限のために、画像判別処理の要求仕様が、１台の画像判別装置に巨視的画像判別機能又は微視的画像判別機能のみを組み込む場合にも、それぞれ一長一短がある微視的画像判別と巨視的画像判別との互いの欠点を補うように、微視的画像判別及び巨視的画像判別を用いた高度な画像判別を実現できる。
【００１８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像判別システムにおいて、
前記巨視的画像判別装置は、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンするスキャナ部と、
前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を前記微視的画像判別装置へ出力する出力部と、を備え、
前記巨視的画像判別部は、前記スキャンされた画像データに基づいて前記巨視的パターンとの比較判別を行い、
前記微視的画像判別装置は、
前記巨視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を入力する入力部と、
前記画像判別情報統合部と、を備え、
前記微視的画像判別部は、前記入力された画像データに基づいて前記微視的パターンとの比較判別を行うことを特徴とする。
【００１９】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の画像判別方法において、
前記巨視的画像判別装置において、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンし、
前記スキャンされた画像データに基づいて前記巨視的パターンとの比較判別を行い、
前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を前記微視的画像判別装置へ出力し、
前記微視的画像判別装置において、
前記巨視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を入力し、
前記入力された画像データに基づいて前記微視的パターンとの比較判別を行い、
前記画像判別統合情報を生成することを特徴とする。
【００２０】
請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載の画像判別プログラムにおいて、
前記巨視的画像判別装置のコンピュータに、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンする機能と、
前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を前記微視的画像判別装置へ出力する機能と、を実現させ、
前記巨視的パターンとの比較判別の機能は、前記スキャンされた画像データに基づいて行い、
前記微視的画像判別装置のコンピュータに、
前記巨視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記巨視的画像判別情報を入力する機能と、
前記画像判別統合情報を出力する機能と、を実現させ、
前記微視的パターンとの比較判別の機能は、前記入力された画像データに基づいて行うことを特徴とする。
【００２１】
請求項２、９又は１６に記載の発明によれば、巨視的画像判別装置において、スキャンされた画像データとその画像データに基づく巨視的画像判別情報とが出力され、微視的画像判別装置は、その出力された画像データを利用して微視的画像判別情報を生成し、画像判別統合情報を生成できる。
【００２２】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の画像判別システムにおいて、
前記微視的画像判別装置は、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンするスキャナ部と、
前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を前記巨視的画像判別装置へ出力する出力部と、を備え、
前記微視的画像判別部は、前記スキャンされた画像データに基づいて前記微視的パターンとの比較判別を行い、
前記巨視的画像判別装置は、
前記微視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を入力する入力部と、
前記画像判別情報統合部と、を備え、
前記巨視的画像判別部は、前記入力された画像データに基づいて前記巨視的パターンとの比較判別を行うことを特徴とする。
【００２３】
請求項１０に記載の発明は、請求項８に記載の画像判別方法において、
前記微視的画像判別装置において、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンし、
前記スキャンされた画像データに基づいて前記微視的パターンとの比較判別を行い、
前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を前記巨視的画像判別装置へ出力し、
前記巨視的画像判別装置において、
前記微視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を入力し、
前記入力された画像データに基づいて前記巨視的パターンとの比較判別を行い、
前記画像判別統合情報を生成することを特徴とする。
【００２４】
請求項１７に記載の発明は、請求項１５に記載の画像判別プログラムにおいて、
前記微視的画像判別装置のコンピュータに、
画像が記録された原稿から原稿画像の画像データをスキャンする機能と、
前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を前記巨視的画像判別装置へ出力する機能と、を実現させ、
前記微視的パターンとの比較判別の機能は、前記スキャンされた画像データに基づいて行い、
前記巨視的画像判別装置のコンピュータに、
前記微視的画像判別装置から出力された前記画像データ及び前記微視的画像判別情報を入力する機能と、
前記画像判別統合情報を出力する機能と、を実現させ、
前記巨視的パターンとの比較判別の機能は、前記入力された画像データに基づいて行うことを特徴とする。
【００２５】
請求項３、１０又は１７に記載の発明によれば、微視的画像判別装置において、スキャンされた画像データとその画像データに基づく微視的画像判別情報とが出力され、巨視的画像判別装置は、その出力された画像データを利用して巨視的画像判別情報を生成し、画像判別統合情報を生成できる。
【００２６】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載の画像判別システムにおいて、
前記広範囲の画素間の特徴は、有限な画像領域に含まれる画像の濃度変化の特徴であることを特徴とする。
【００２７】
請求項１１に記載の発明は、請求項８から１０のいずれか一項に記載の画像判別方法において、
前記広範囲の画素間の特徴は、有限な画像領域に含まれる画像の濃度変化の特徴であることを特徴とする。
【００２８】
請求項１８に記載の発明は、請求項１５から１７のいずれか一項に記載の画像判別プログラムにおいて、
前記広範囲の画素間の特徴は、有限な画像領域に含まれる画像の濃度変化の特徴であることを特徴とする。
【００２９】
請求項４、１１又は１８に記載の発明によれば、原稿画像の広範囲の画素間の、有限な画像領域に含まれる画像の濃度変化の特徴と、巨視的パターンとの比較判別結果に基づいて、巨視的画像判別情報を生成できる。
【００３０】
請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか一項に記載の画像判別システムにおいて、
前記巨視的パターンは、前記広範囲の画素間の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする。
【００３１】
請求項１２に記載の発明は、請求項８から１１のいずれか一項に記載の画像判別方法において、
前記巨視的パターンは、前記広範囲の画素間の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする。
【００３２】
請求項１９に記載の発明は、請求項１５から１８のいずれか一項に記載の画像判別プログラムにおいて、
前記巨視的パターンは、前記広範囲の画素間の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする。
【００３３】
請求項５、１２又は１９に記載の発明によれば、原稿画像の広範囲の画素間の特徴と、各種パラメータの任意の閾値としての巨視的パターンとの比較判別結果に基づいて、巨視的画像判別情報を生成できる。
【００３４】
請求項６に記載の発明は、請求項１から５のいずれか一項に記載の画像判別システムにおいて、前記注目画像領域の特徴は、前記注目画像領域に含まれる画素の濃度変化の特徴であることを特徴とする。
【００３５】
請求項１３に記載の発明は、請求項８から１２のいずれか一項に記載の画像判別方法において、
前記注目画像領域の特徴は、前記注目画像領域に含まれる画素の濃度変化の特徴であることを特徴とする。
【００３６】
請求項２０に記載の発明は、請求項１５から１９のいずれか一項に記載の画像判別プログラムにおいて、
前記注目画像領域の特徴は、前記注目画像領域に含まれる画素の濃度変化の特徴であることを特徴とする。
【００３７】
請求項６、１３又は２０に記載の発明によれば、原稿画像の注目画像領域に含まれる画素の濃度変化の特徴と、微視的パターンとの比較判別結果に基づいて、微視的画像判別情報を生成できる。
【００３８】
請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載の画像判別システムにおいて、
前記微視的パターンは、前記注目画像領域の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする。
【００３９】
請求項１４に記載の発明は、請求項８から１３のいずれか一項に記載の画像判別方法において、
前記微視的パターンは、前記注目画像領域の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする。
【００４０】
請求項２１に記載の発明は、請求項１５から２０のいずれか一項に記載の画像判別プログラムにおいて、
前記微視的パターンは、前記注目画像領域の特徴との比較に用いる各種パラメータの任意の閾値であることを特徴とする。
【００４１】
請求項７、１４又は２１に記載の発明によれば、原稿画像の注目画像領域の特徴と、各種パラメータの任意の閾値としての微視的パターンとの比較判別結果に基づいて、微視的画像判別情報を生成できる。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下、添付図を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【００４３】
先ず、図１〜図７を参照して、本実施の形態の装置構成を説明する。図１に、本実施の形態の画像判別システム１００の構成を示す。図２に、画像判別装置１０の内部構成を示す。図３に、巨視的画像判別部１２の内部構成を示す。図４に、下地検知部１２１の内部構成を示す。図５に、主走査方向周期検知部１２４の内部構成を示す。図６に、画像判別装置２０の内部構成を示す。図７に、微視的画像判別部２２の内部構成を示す。
【００４４】
本実施の形態では、図１に示すように、画像判別装置が２台で構成する画像判別システム１００を設ける。画像判別システム１００は、画像判別処理の巨視的画像判別処理を行う画像判別装置１０と、画像判別処理の微視的画像判別処理を行う画像判別装置２０とを備えて構成され、画像判別装置１０と画像判別装置２０とは専用ケーブル３０で通信接続される。
【００４５】
また、画像判別装置１０は、原稿画像を入力して巨視的画像判別情報と入力画像とを専用ケーブル３０を介して画像判別装置２０に送信する。画像判別装置２０は、画像判別装置１０から巨視的画像判別情報と入力画像とが専用ケーブル３０を介して入力され画像判別統合情報を出力する。また、画像判別装置１０と画像判別装置２０とは専用ケーブル３０によって接続されていて、画像判別信号、画像信号、データ制御信号などを相互に送受信できる。データ制御信号に従った所定のデータ制御によって、画像判別信号と画像信号とが送受信される。つまり、画像判別装置１０から出力された巨視的画像判別情報と入力画像とは、専用ケーブル３０内のデータ制御信号に従って専用ケーブル３０内を送信されて画像判別装置２０に入力される。
【００４６】
先ず、画像判別装置１０について説明する。図２に示すように、画像判別装置１０は、スキャナ部１１と、巨視的画像判別部１２と、巨視的画像判別情報生成部１３と、出力部１４と、を備えて構成される。
【００４７】
スキャナ部１１は、画像が記録された原稿から原稿画像をスキャンして所定の画像データを出力する。スキャナ部１１は、図示しない、ＣＣＤセンサ部と、アナログデジタル変換部と、シェーディング補正部とから構成される。ＣＣＤセンサ部は、原稿画像を読み取ってアナログ電気信号を出力する。ＣＣＤセンサ部は、光源ランプの光を原稿に照射し、原稿からの反射光を受光して、反射光を受光量に比例するアナログ電気信号に変換する光電変換処理を行う。
【００４８】
また、光電変換処理を行う単位である光電変換素子は、所定の数量分配列されていてある一定の幅のラインセンサを形成している。ラインセンサの向きを固定してラインセンサの向きとは垂直の方向にラインセンサを動かすことによって、ラインセンサの幅の矩形領域の原稿画像を読み取る。ラインセンサを動かすことを走査すると言う。ラインセンサの方向を主走査方向とし、ラインセンサの動く方向を副走査方向とする。ラインセンサを走査して原稿を読み取ることによって、矩形領域に配置されていた原稿画像は、主走査方向の１ライン毎に読み取られて一連のアナログ電気信号に変換される。
【００４９】
また、アナログデジタル変換部は、ＣＣＤセンサ部が出力したアナログ電気信号を所定のビット幅のデジタル電気信号に変換する。本実施の形態では、８ビット幅のデジタル電気信号に変換される。８ビットのデジタル電気信号によって、０から２５５までの２５６段階のデジタルデータを表現できる。デジタル電気信号は、入力した原稿画像の単位領域の濃度を２５６段階に区別して表現する。
【００５０】
また、原稿画像の単位領域のことを画素と言う。画素の主走査方向の幅はラインセンサに配列された光電変換素子の数によって決まり、副走査方向の幅はラインセンサの単位時間当たりの走査速度によって決まる。各段階の濃度に個別の８ビットのデジタルデータが相当する。白色を０とし、黒色を２５５とする。画素の濃度は白色から黒色まで連続的に変化するが、２５６段階に量子化される。量子化された濃度の変化を濃度階調と言う。ＣＣＤセンサ部が出力した一連のアナログ電気信号は、それぞれの画素毎の濃度を表現したデジタル電気信号の画像データとしてデータストリームを形成する。
【００５１】
また、シェーディング補正部は、光源ランプの光学的特性による原稿からの反射光の明るさの偏移を補正する。光源ランプは中央部が最も明るく、周辺部に向かうに従って次第に明るさは減少する。明るさの偏移による影響を考慮して、アナログデジタル変換部から出力されたデジタル電気信号を変調する。あたかも一様な明るさの光源ランプによって原稿画像を読み取った様な画像データを出力する。
【００５２】
巨視的画像判別部１２は、画像判別処理の巨視的画像判別処理を行う。図３に示すように、巨視的画像判別部１２は、下地検知部１２１と、主走査方向傾斜検知部１２２と、主走査方向連続検知部１２３と、主走査方向周期検知部１２４と、副走査方向傾斜検知部１２５と、副走査方向連続検知部１２６と、副走査方向周期検知部１２７と、記憶部１２８とから構成される。
【００５３】
下地検知部１２１は、入力した原稿画像の濃度偏差を計算する。図４に示すように、下地検知部１２１は、ヒストグラム作成部１２１１と、濃度偏差計算部１２１２とから構成される。
【００５４】
ヒストグラム作成部１２１１は、画像データの値毎に画素を分けて、それぞれの画像データの画素数を計数した画像データのヒストグラムを生成する。濃度偏差計算部１２１２は、入力した原稿画像の画像データ値の偏移を求め、原稿画像の画像領域部と下地領域部を判別する。
【００５５】
主走査方向傾斜検知部１２２は、入力した原稿画像の主走査方向に抽出された画素間の濃度勾配を計算する。主走査方向連続検知部１２３は、入力した原稿画像の主走査方向の濃度レベルの連続性を測定する。主走査方向周期検知部１２４は、入力した原稿画像の主走査方向の濃度レベルの周期性を測定する。副走査方向傾斜検知部１２５は、入力した原稿画像の副走査方向に抽出された画素間の濃度勾配を計算する。副走査方向連続検知部１２６は、入力した原稿画像の副走査方向の濃度レベルの連続性を測定する。副走査方向周期検知部１２７は、入力した原稿画像の副走査方向の濃度レベルの周期性を測定する。
【００５６】
記憶部１２８は、原稿画像の画像データの少なくとも１枚分記憶できる容量を有する記憶媒体を含む。記憶部１２８は、任意の主走査方向位置と、任意の副走査方向位置で指定される画像データを記憶媒体から読み出すことができる。
【００５７】
巨視的画像判別情報生成部１３は、下地検知部１２１、主走査方向傾斜検知部１２２、主走査方向連続検知部１２３、主走査方向周期検知部１２４、副走査方向傾斜検知部１２５、副走査方向連続検知部１２６、副走査方向周期検知部１２７からの検知結果に基づいて、入力した原稿画像を判別して、判別結果を符号化した巨視的画像判別情報を生成する。出力部１４は、巨視的画像判別情報と入力画像とを系統付けて出力する。
【００５８】
図５に示すように、主走査方向周期検知部１２４は、ブロック部１２４１と、離散コサイン変換部１２４２と、量子化部１２４３と、ブロック選択部１２４４と、周波数成分比較部１２４５と、を備えて構成される。
【００５９】
ブロック部１２４１は、入力した原稿画像の画像データストリームを所定の画像データ数毎にまとめて画像データブロックを形成する。離散コサイン変換部１２４２は、ブロック部１２４１が形成する画像データブロックに対してブロック毎に離散コサイン変換を行って周波数成分ブロックを出力する。量子化部１２４３は、離散コサイン変換部１２４２が出力する周波数成分ブロックの周波数成分を量子化して量子周波数成分にして量子周波数成分ブロックを出力する。ブロック選択部１２４４は、量子化部１２４３が出力する量子周波数成分ブロックをサンプリングして抽出周波数成分ブロックを出力する。周波数成分比較部１２４５は、ブロック選択部１２４４が出力する抽出周波数成分ブロックどうしの量子周波数成分を比較して、共通する量子周波数成分を検出して連続性を測定する。
【００６０】
次いで、画像判別装置２０について説明する。図６に示すように、画像判別装置２０は、入力部２１と、微視的画像判別部２２と、微視的画像判別情報生成部２３と、画像判別統合部２４とを備えて構成される。
【００６１】
入力部２１は、巨視的画像判別情報と入力画像とを入力する。入力部２１は、画像判別装置１０から出力された巨視的画像判別情報と入力画像とを、専用ケーブル３０内のデータ制御信号に従って専用ケーブル３０内を送信させて画像判別装置２０に入力する。入力部２１は、データ制御信号を操作することによって画像判別装置１０から巨視的画像判別情報と入力画像とを入力する。画像判別装置１０，２０と専用ケーブル３０を介して画像判別信号と画像信号とを送受信されるためには、画像判別装置１０と画像判別装置２０との間でデータ制御の方法を予め決めておくことが必要である。
【００６２】
図７に示すように、微視的画像判別部２２は、画素マトリクス生成部２２１と、平均算出部２２２と、最大差分算出部２２３と、最小濃度検出部２２４と、エッジ検知部２２５と、連続検知部２２６と、記憶部２２７と、を備えて構成される。
【００６３】
画素マトリクス生成部２２１は、入力画像の画像データで注目する画素マトリクスを生成する。平均算出部２２２は、注目する画素マトリクスから所定の画像データの平均値を算出する。最大差分算出部２２３は、平均値の最大値と最小値とを検出して、最大差分値を算出する。最小濃度検出部２２４は、注目する画素マトリクスから画像データの最小値を示す最小画素値を検出する。エッジ検知部２２５は、最大差分値と最小画素値とから、所定の方法に従って入力画像の画像エッジ部を検知する。連続検知部２２６は、最大差分値と最小画素値とから、所定の方法に従って入力画像の連続性を検知する。
【００６４】
微視的画像判別情報生成部２３は、エッジ検知部２２５及び連続検知部２２６からの結果を統合して、入力画像を判別して、判別結果を符号化した微視的画像判別情報を生成する。画像判別統合部２４は、巨視的画像判別情報と微視的画像判別情報とを統合して、画像判別統合情報を生成する。
【００６５】
次に、図８〜図１８を参照して、画像判別システム１００の動作を説明する。図８に、巨視的画像判別処理を示す。図９に、巨視的画像判別処理内の下地領域部判別処理を示す。図１０に、ヒストグラムの一例を示す。図１１に、巨視的画像判別処理内の主走査方向傾斜検知処理を示す。図１２に、画素の濃度傾斜の一例を示す。図１３に、巨視的画像判別処理内の主走査方向連続検知処理を示す。
図１４に、同一ラインの画像ストリームの濃度変化の一例を示す。図１５に、巨視的画像判別処理内の主走査方向周期検知処理を示す。図１６に、巨視的画像判別情報の一例を示す。図１７に、微視的画像判別処理を示す。図１８に、画素マトリクスの一例を示す。
【００６６】
画像判別システム１００において、先ず、画像判別装置１０により巨視的画像判別処理が実行され、次いで、画像判別装置２０により微視的画像判別処理が実行される。図１に示すように、画像判別装置１０において、原稿画像を用いて巨視的画像判別処理が実行され、巨視的画像判別情報及び入力画像が出力される。
画像判別装置２０において、画像判別装置１０から出力された巨視的画像判別情報及び入力画像が専用ケーブル３０を介して入力され、微視的画像判別処理が実行され、画像判別統合情報が出力される。
【００６７】
図８を参照して、画像判別装置１０において実行される巨視的画像判別処理を説明する。
先ず、スキャナ部１１の図示しないＣＣＤセンサ部により、画像が記録された原稿から原稿画像が読み取られアナログ電気信号が出力される（ステップＳ１１）。そして、スキャナ部１１の図示しないアナログデジタル変換部により、ＣＣＤセンサ部が出力したアナログ電気信号が所定のビット幅のデジタル電気信号に変換され画像データストリームが形成される（ステップＳ１２）。そして、スキャナ部１１の図示しないシェーディング補正部により、画像データストリームについて、光源ランプの光学的特性による原稿からの反射光の明るさの偏移が補正され、その画像データが記憶部１２８に記憶される（ステップＳ１３）。
【００６８】
そして、巨視的画像判別部１２の下地検知部１２１により、下地領域部判別処理が実行される（ステップＳ１４）。下地検知部１２１により、下地領域部と画像領域部とが判別される。ここで、図９及び図１０を参照して、ステップＳ１４における下地領域部判別処理を詳細に説明する。
【００６９】
図９に示すように、先ず、下地検知部１２１のヒストグラム作成部１２１１により、記憶部１２８内の補正された画像データ（画像ストリーム）の濃度階調値に対する画素数のヒストグラムが作成される（ステップＳ１４１）。ヒストグラム作成部１２１１により、画像データの値毎に画素を分けて、それぞれの画像データの画素数を計数した画像データのヒストグラムが生成される。本実施の形態では、画像データは０から２５５までの２５６段階の値のいずれか一つである。入力した画像データ（画素）が０のとき、０のヒストグラム値を１だけ増加する。入力した画像データ（画素）が１２８のとき、１２８のヒストグラム値を１だけ増加する。同様なことを、入力した原稿画像の画像データ全てについて行う。２５６段階の画像データそれぞれの画素数を計数したヒストグラムは、ヒストグラム作成部１２１１により一時的に保持される。
【００７０】
そして、濃度偏差計算部１２１２により、入力した原稿画像の画像データ値の偏移が求められ、原稿画像の画像領域部と下地領域部とが判別される。つまり、濃度偏差計算部１２１２により、ヒストグラム作成部１２１１が作成した画像データのヒストグラムが参照され、所定の方法に従って下地濃度部が検出される。ヒストグラム中の下地濃度部に含まれる濃度階調を示す領域を下地領域部とし、下地領域部でない領域を画像領域部とする。
【００７１】
ヒストグラム作成部１２１１において採用されたヒストグラムの作成方法によって作成されたヒストグラムでは、入力された画像データの下地領域部は、低い濃度階調部分に極大値を有する形状で表現される。ヒストグラムにおける低濃度階調部分の極大値を含む所定の上限の下地階調値と下限の下地階調値を求めれば、下地濃度部を検出できる。入力された画像データから作成されたヒストグラムそのものでは、微少な濃度階調の違いによる凹凸があり、所定の方法では正確な下地濃度部を検出することは難しい。微少な濃度階調の違いによるヒストグラムの凹凸を消去するために、ヒストグラム作成部１２１１により、ヒストグラムの平滑化処理が行われれる（ステップＳ１４２）。
【００７２】
具体的には、注目する濃度階調値をｄとし、ｄのヒストグラム値をＨｉｓｔ（ｄ）とする。平滑化処理後のｄのヒストグラム値Ｈｉｓｔ’（ｄ）は以下の計算式によって求められる。
Ｈｉｓｔ’（ｄ）＝（Ｈｉｓｔ（ｄ−１）＋Ｈｉｓｔ（ｄ）＋Ｈｉｓｔ（ｄ＋１））／３
ｄを挟む連続する３階調の、濃度階調のヒストグラム値の平均値を求め、平滑化処理後のｄのヒストグラム値Ｈｉｓｔ’（ｄ）とする。本実施の形態では、平滑化処理のｄは０から２５５まで変化する。また、平滑化処理は、必要に応じて複数回連続して行ってもよい。所定回数の平滑化処理後のヒストグラムは、微少な濃度階調の違いによる凹凸が消去されて、連続的に変化する滑らかな凹凸のみが表現される。例えば、図１０に示すような平滑化処理後のヒストグラムが得られる。
【００７３】
そして、濃度偏差計算部１２１２により、平滑化処理後のヒストグラムが参照され、低濃度階調部分の極大値を含む所定の上限の下地階調値と下限の下地階調値とが求められ、下地濃度部が検出される。具体的には、先ず、濃度偏差計算部１２１２により、下地濃度の検出に使うバッファ及びパラメータが初期化される（ステップＳ１４３）。
【００７４】
具体的には、濃度階調のヒストグラム値を一時的に待避させるバッファＰｅａｋＨｉｓｔに０が代入される。また、注目する濃度階調部分のヒストグラムの最高値の濃度階調値を書き込むバッファＰｅａｋＤｅｎにＢｃｋＣａｎＭｉｎが代入される。ＢｃｋＣａｎＭｉｎは、下地領域部と認めることができる所定の濃度階調部分の下限の濃度階調値であり、設定者により経験的に予め設定される値である。また、濃度階調を表すパラメータｄにＢｃｋＣａｎＭｉｎが代入される。
【００７５】
そして、濃度偏差計算部１２１２により、ＰｅａｋＨｉｓｔと、ヒストグラム作成部１２１１が作成したヒストグラムＨｉｓｔ’（ｄ）とが比較され、ＰｅａｋＨｉｓｔがＨｉｓｔ’  （ｄ）より小さい（ＰｅａｋＨｉｓｔ＜Ｈｉｓｔ’（ｄ））か否かが判別される（ステップＳ１４４）。ＰｅａｋＨｉｓｔがＨｉｓｔ’（ｄ）未満の場合（ステップＳ１４４；ＹＥＳ）、濃度偏差計算部１２１２により、ＰｅａｋＨｉｓｔにＨｉｓｔ’（ｄ）が代入される。また、ＰｅａｋＤｅｎにｄが代入される（ステップＳ１４５）。このようにして、ステップＳ１４４が終了した濃度階調のなかで最高のヒストグラム値がＰｅａｋＨｉｓｔに書き込まれ、ステップＳ１４４が終了した濃度階調のなかで最高のヒストグラムの濃度階調値がＰｅａｋＤｅｎに書き込まれる。
【００７６】
そして、濃度偏差計算部１２１２により、ｄが１増加される（ステップＳ１４６）。ここでｄは処理される濃度階調を表す。ＰｅａｋＨｉｓｔがＨｉｓｔ’［ｄ］未満でない場合（ステップＳ１４４；ＮＯ）、ステップＳ１４６に移行される。
【００７７】
そして、濃度偏差計算部１２１２により、ｄとＢｃｋＣａｎＭａｘとが比較され、ｄがＢｃｋＣａｎＭａｘより大きい（ｄ＞ＢｃｋＣａｎＭａｘ）か否かが判別される（ステップＳ１４７）。
ＢｃｋＣａｎＭａｘは、下地領域部と認めることができる所定の濃度階調部分の上限の濃度階調値であり、設定者により経験的に予め設定される値である。ｄがＢｃｋＣａｎＭａｘより大きくない場合（ステップＳ１４７；ＮＯ）、注目する全部の濃度階調について処理が終了していないと判断され、ステップＳ１４４に移行される。
【００７８】
ｄがＢｃｋＣａｎＭａｘより大きい場合（ステップＳ１４７；ＹＥＳ）、注目する全部の濃度階調について処理が終了したと判断され、濃度偏差計算部１２１２により、ＰｅａｋＨｉｓｔとＢｃｋＨｉｓｔＭｉｎとが比較され、ＰｅａｋＨｉｓｔがＢｃｋＨｉｓｔＭｉｎ以上（ＰｅａｋＨｉｓｔ≧ＢｃｋＨｉｓｔＭｉｎ）であるか否かが判別される（ステップＳ１４８）。ＢｃｋＨｉｓｔＭｉｎは、下地領域部と認めることができる所定の濃度階調部分の下限のヒストグラム値であり、設定者により経験的に予め設定される値である。
【００７９】
ＰｅａｋＨｉｓｔがＢｃｋＨｉｓｔＭｉｎ以上の場合（ステップＳ１４８；ＹＥＳ）、濃度偏差計算部１２１２により、ＢｃｋＤｅｎＭｉｎに（ＰｅａｋＤｅｎ−ＤｅｎＤｅｖ）が代入される。また、ＢｃｋＤｅｎＭａｘに（ＰｅａｋＤｅｎ＋ＤｅｎＤｅｖ）が代入され、記憶部１２８に記憶され（ステップＳ１４９）、下地領域部判別処理が終了される。ＤｅｎＤｅｖは、下地領域部と認めることができる所定の濃度階調部分のＰｅａｋＤｅｎ周辺の幅であり、設定者により経験的に予め設定される値である。ＢｃｋＤｅｎＭｉｎ  は、下地領域部の下限の濃度階調値である。ＢｃｋＤｅｎＭａｘ  は、下地領域部の上限の濃度階調値である。
【００８０】
ＰｅａｋＨｉｓｔがＢｃｋＨｉｓｔＭｉｎ以上でない場合（ステップＳ１４８；ＮＯ）、ＢｃｋＤｅｎＭｉｎ及びＢｃｋＤｅｎＭａｘに０が代入され、記憶部１２８に記憶され（ステップＳ１４Ａ）、下地領域部判別処理が終了される。なぜなら、注目する全部の濃度階調の最高のヒストグラム値が、下地領域部と認めることができる下限のヒストグラム値に達していないと判断され、下地領域部がなくなるからである。
以上述べたように、ステップＳ１４９又はＳ１４Ａにおいて、ＢｃｋＤｅｎＭｉｎ及びＢｃｋＤｅｎＭａｘが求められて、下地領域部判別処理が終了される。
【００８１】
そして、図８に戻り、巨視的画像判別部１２の主走査方向傾斜検知部１２２により、主走査方向傾斜検知処理が実行される（ステップＳ１５）。ここで、図１１及び図１２を参照して、ステップＳ１５における主走査方向傾斜検知処理を詳細に説明する。
【００８２】
主走査方向傾斜検知処理において、主走査方向傾斜検知部１２２により、入力した原稿画像の主走査方向に抽出された画素間の濃度勾配が計算される。図１１に示すように、先ず、主走査方向傾斜検知部１２２により、画像データの主走査方向の同一ライン上から未抽出の画素が抽出される（ステップＳ１５１）。
【００８３】
そして、主走査方向傾斜検知部１２２により、抽出された画素と所定距離おいた画素との間の濃度勾配が計算される（ステップＳ１５２）。図１２に示すように、画素Ｐ１が抽出され、画素Ｐ１の濃度をｄ１とし、所定距離をおいた画素Ｐ２の濃度をｄ２とすると、画素Ｐ１の濃度勾配δｄ１が、δｄ１＝ｄ２−ｄ１と定義される。
この式に従って濃度勾配が計算される。また、所定距離は、１（隣同士）に限るものではなく、２や３など、他の値でもよい。
【００８４】
そして、主走査方向傾斜検知部１２２により、計算された抽出画素の濃度勾配が所定の基準値と比較される（ステップＳ１５３）。全部の画素の濃度勾配を記憶することが望ましいが、記憶容量節約のため、所定の基準値を設けて、計算した濃度勾配との大小比較の結果を記憶するものである。例えば、２つの基準値を設けて、各基準値と、計算された濃度勾配とが大小比較される。
【００８５】
そして、主走査方向傾斜検知部１２２により、比較結果に基づいて抽出画素が分類され、記憶部１２８に記憶される（ステップＳ１５４）。例えば、２つの基準値と、抽出画素の濃度勾配とが大小比較され、入力した原稿画像の全部の画素は、濃度勾配の大きいつまり濃度変化の大きい画素の類と、濃度勾配の小さいつまり濃度変化の小さい画素の類と、その他の画素の類との３つに分類される。
【００８６】
そして、画像データの全部の画素が抽出されたか否かが判別される（ステップＳ１５５）。全ての画素が抽出された場合（ステップＳ１５５；ＹＥＳ）、主走査方向傾斜検知処理が終了される。全ての画素が抽出されていない場合（ステップＳ１５５；ＮＯ）、ステップＳ１５１に移行される。このようにして、画像データの全ての画素の濃度勾配（濃度勾配の分類）が得られる。
【００８７】
そして、図８に戻り、巨視的画像判別部１２の主走査方向連続検知部１２３により、主走査方向連続検知処理が実行される（ステップＳ１６）。ここで、図１３及び図１４を参照して、ステップＳ１６における主走査方向連続検知処理を詳細に説明する。
【００８８】
主走査方向連続検知処理において、主走査方向連続検知部１２３により、入力した原稿画像の主走査方向の濃度レベルの連続性が測定される。図１３に示すように、先ず、主走査方向連続検知部１２３により、画像データの主走査方向の濃度レベルの閾値が設定される（ステップＳ１６１）。所定の数の閾値について設定することによって濃度レベルの数とそれぞれの濃度レベルの濃度範囲が決まる。
【００８９】
例えば、図１４に示すように、画像データで表される画素の濃度は、０から２５５までの２５６段階の階調値のいずれかである。画素の濃度レベルを、３段階にする。画素の濃度が０以上ｄｔ１未満を濃度レベルＬ０とし、ｄｔ１以上ｄｔ２未満を濃度レベルＬ１とし、ｄｔ２以上２５６未満を濃度レベルＬ２とする。この閾値ｄｔ１、ｄｔ２が設定される。入力した原稿画像の画像データ（画素）を、同一の濃度レベルで連続する画像データストリームに分解し、同一の濃度レベルで連続する画像データの数を測定するためである。
【００９０】
例えば、図１４に示す例では、濃度レベルＬ０の連続する画像データの数はａ０、濃度レベルＬ１の連続する画像データの数はａ１、濃度レベルＬ２の連続する画像データの数はａ２、濃度レベルＬ１の連続する画像データの数はａ３、濃度レベルＬ０の連続する画像データの数はａ４、濃度レベルＬ１の連続する画像データの数はａ５、濃度レベルＬ２の連続する画像データの数はａ６、濃度レベルＬ１の連続する画像データの数はａ７、濃度レベルＬ０の連続する画像データの数はａ８である。同一の濃度レベルに含まれる限り、濃度変化の勾配に関係なく同一の画像データストリームに分解される。濃度変化は極大値又は極小値を示す場合があるが、同一の濃度レベルで連続する画像データは同一の画像データストリームに分解される。濃度レベルの数は任意である。濃度レベルの幅は全濃度幅をある閾値を設けて規定したものとし閾値は変更可能とする。
【００９１】
そして、主走査方向連続検知部１２３により、濃度レベルの連続性の測定に使うバッファ及びパラメータが初期化される（ステップＳ１６２）。つまり、注目する画素の主走査方向の位置を示すパラメータｐに０が代入される。また、同一の濃度レベルに含まれる画像データの数を示すパラメータａに０が代入される。
また、注目する画像データストリームを示すパラメータｇに０が代入される。また、注目する画像データストリームに含まれる画像データの数を示すバッファＡｎ［ｇ］に０が代入される。
【００９２】
そして、主走査方向連続検知部１２３により、主走査方向位置ｐの画素の画像データＤ［ｐ］と濃度レベルの閾値とが比較される（ステップＳ１６３）。そして、主走査方向連続検知部１２３により、濃度レベルの閾値との比較結果に基づいて、画像データＤ［ｐ］が含まれる濃度レベルＤｌ［ｐ］が選択される（ステップＳ１６４）。そして、主走査方向連続検知部１２３により、選択した濃度レベルＤｌ［ｐ］とｇとの対応が記憶部１２８に記憶される（ステップＳ１６５）。
【００９３】
そして、主走査方向連続検知部１２３により、記憶部１２８内の画像データＤ［ｐ−１］が含まれる濃度レベルＤｌ［ｐ−１］と、画像データＤ［ｐ］が含まれる濃度レベルＤｌ［ｐ］とが比較され、一致するか否かが判別される（ステップＳ１６６）。Ｄｌ［ｐ−１］とＤｌ［ｐ］とが一致する場合（ステップＳ１６６；ＹＥＳ）、主走査方向連続検知部１２３により、同一の濃度レベルに含まれる画像データの数ａが１増加される（ステップＳ１６７）。
【００９４】
Ｄｌ［ｐ−１］とＤｌ［ｐ］とが一致しない場合（ステップＳ１６６；ＮＯ）、主走査方向連続検知部１２３により、注目する画像データストリームに含まれる画像データの数Ａｎ［ｇ］に、これまで測定してきた同一の濃度レベルに含まれる画像データの数ａが代入され、記憶部１２８に記憶される（ステップＳ１６８）。そして、主走査方向連続検知部１２３により、同一の濃度レベルに含まれる画像データの数ａに１が代入される。画像データの数を測定する濃度レベルが変わるためである。また、注目する画像データストリームｇが１増加される（ステップＳ１６９）。濃度レベルが変わることによって注目する画像データストリームが変わるためである。
【００９５】
そして、主走査方向連続検知部１２３により、注目画素の主走査方向位置ｐと主走査方向の全部の画素数とが大小比較され、入力した原稿画像の１ライン分全部の画素について連続検知処理されたか否かが判別される（ステップＳ１６Ａ）。１ライン分の全画像データについて処理されていない場合（ステップＳ１６Ａ；ＮＯ）、主走査方向連続検知部１２３により、主走査方向位置ｐが１増加され（ステップＳ１６Ｂ）、ステップＳ１６３に移行される。つまり、注目する画素の主走査方向の位置が１増加する。１ライン分の全画像データについて処理された場合（ステップＳ１６Ａ；ＹＥＳ）、主走査方向連続検知処理が終了される。
以上の主走査方向連続検知処理は、画像データのライン毎に独立して実行される。
【００９６】
例えば、図１４に示す条件、つまり濃度レベルは３段階に設定して、図１３に示す主走査方向連続検知処理が実行された場合、同一の濃度レベルで連続する画像データの数を測定した結果は、Ａｎ［０］＝ａ０、Ａｎ［１］＝ａ１、Ａｎ［２］＝ａ２、Ａｎ［３］＝ａ３、Ａｎ［４］＝ａ４、Ａｎ［５］＝ａ５、Ａｎ［６］＝ａ６、Ａｎ［７］＝ａ７、Ａｎ［８］＝ａ８となる。また、濃度レベルＬ０の画像データストリームはｇ＝０、４、８のとき、濃度レベルＬ１の画像データストリームはｇ＝１、３、５、７のとき、濃度レベルＬ２の画像データストリームはｇ＝２、６のときとなる。
【００９７】
そして、図８に戻り、巨視的画像判別部１２の主走査方向周期検知部１２４により、主走査方向周期検知処理が実行される（ステップＳ１７）。主走査方向周期検知部１２４により、入力した原稿画像の濃度レベルの周期性が測定される。
ここで、図１５を参照して、ステップＳ１７における主走査方向周期検知処理を詳細に説明する。
【００９８】
図１５に示すように、先ず、主走査方向周期検知部１２４のブロック部１２４１により、入力した原稿画像を所定の画像データ数毎にまとめて画像データブロックが形成される（ステップＳ１７１）。そして、離散コサイン変換部１２４２により、形成された画像データブロックに対して、ブロック毎に離散コサイン変換が行われ、周波数成分ブロックが出力される（ステップＳ１７２）。
【００９９】
そして、量子化部１２４３により、出力された周波数成分ブロックの周波数成分が量子化され、量子周波数成分にして量子周波数成分ブロックが出力される（ステップＳ１７３）。そして、ブロック選択部１２４４により、出力された量子周波数成分ブロックがサンプリングされて、抽出周波数成分ブロックが出力される（ステップＳ１７４）。
【０１００】
そして、周波数成分比較部１２４５において、出力された抽出周波数成分ブロック同士の量子周波数成分が比較され、共通する量子周波数成分が検出されて連続性が測定されて記憶部１２８に記憶され（ステップＳ１７５）、主走査方向周期検知処理が終了される。
主走査方向周期検知処理は、画像データのライン毎に独立して実行される。
【０１０１】
図８に戻り、主走査方向傾斜検知処理と同様に、巨視的画像判別部１２の副走査方向傾斜検知部１２５により、入力した原稿画像の副走査方向に抽出された画素間の濃度勾配が計算されて副走査方向傾斜検知処理が実行される（ステップＳ１８）。また、主走査方向連続検知処理と同様に、巨視的画像判別部１２の副走査方向連続検知部１２６により、入力した原稿画像の濃度レベルの副走査方向の連続性が測定されて副走査方向傾斜検知処理が実行される（ステップＳ１９）。
【０１０２】
また、主走査方向周期検知処理と同様に、巨視的画像判別部１２の副走査方向周期検知部１２７により、入力した原稿画像の濃度レベルの副走査方向の周期性が測定され、副走査方向周期検知処理が実行される（ステップＳ２０）。
【０１０３】
ステップＳ１４〜Ｓ２０の、下地検知処理、主走査方向傾斜検知処理、主走査方向連続検知処理、主走査方向周期検知処理、副走査方向傾斜検知処理、副走査方向連続検知処理、副走査方向周期検知処理のそれぞれの実行は、順不同であり、また時系列的に順次行われても、同時に行われてもよい。
【０１０４】
そして、巨視的画像判別情報生成部１３により、下地検知処理、主走査方向傾斜検知処理、主走査方向連続検知処理、主走査方向周期検知処理、副走査方向傾斜検知処理、副走査方向連続検知処理、副走査方向周期検知処理において記憶部１２８に記憶された各検知結果に基づいて、入力した原稿画像が判別され、その判別結果が符号化された巨視的画像判別情報が生成される（ステップＳ２１）。
【０１０５】
具体的には、下地検知処理による、下地領域部及び画像領域部の判別結果と、主走査方向傾斜検知処理及び副走査方向傾斜検知処理による、入力した原稿画像の抽出された画素間の濃度勾配と、主走査方向連続検知処理及び副走査方向連続検知処理による、入力した原稿画像の濃度レベルの連続性と、主走査方向周期検知処理及び副走査方向周期検知処理による、入力した原稿画像の濃度レベルの周期性とが、検知結果となる。
【０１０６】
例えば、判別結果として、巨視的画像判別情報において、画像データが網点部、文字部、写真部及び下地部のいずれかになるとする。網点部、文字部及び写真部は、下地検知処理における画像領域部に含まれる。下地部は、下地検知処理における下地領域部に含まれる。また、網点部には、主走査方向周期検知処理及び副走査方向周期検知処理において周期性が認められる。同じく、網点部は、単位面積当たりの網点面積で濃度階調が表現されるため網点フィルタの線数に応じた周期性が認められる。
【０１０７】
文字部及び写真部には、主走査方向周期検知処理及び副走査方向周期検知処理において周期性が認められない。写真部には、主走査方向連続検知処理及び副走査方向連続検知処理において連続性が認められる。また、写真部では、連続的な濃度階調の変化が特徴であり、濃度変化は緩やかである。同じく、写真部には、主走査方向及び副走査方向の濃度レベルの連続性が認められる。
【０１０８】
また、網点部及び文字部には、主走査方向連続検知処理又は副走査方向連続検知処理において連続性が認められない。網点部には、主走査方向傾斜検知処理及び副走査方向傾斜検知処理において急激な濃度勾配が認められる。また、文字部には、主走査方向傾斜検知処理又は副走査方向傾斜検知処理において急激な濃度勾配が認められる。また、網点部は、等方的な網点フィルタによって濃度階調が表現されるため主走査方向及び副走査方向において急激な濃度勾配が認められる。
【０１０９】
また、文字部は、線分のエッジ部分で急激な濃度勾配が認められ、主走査方向及び副走査方向のいずれか一方の場合であることが多い。また、写真部には、主走査方向傾斜検知処理及び副走査方向傾斜検知処理において急激な濃度勾配が認められない。巨視的画像判別情報生成部１３は、検知結果に基づいて、上記の特性を考慮して、入力した原稿画像を例えば、網点部、文字部、写真部又は下地部に判別する。
【０１１０】
そして、出力部１４により、巨視的画像判別情報と入力画像とが系統付けられて、専用ケーブル３０を介して画像判別装置２０に出力され（ステップＳ２２）、巨視的画像判別処理が終了される。巨視的画像判別情報は、巨視的画像判別情報生成部が生成する、入力した原稿画像を判別した結果を符号化したデータである。入力画像は、画像判別装置１０に入力された原稿画像である。
【０１１１】
例えば、出力部１４により、入力画像の画像データストリームに同期して巨視的画像判別情報が出力される。具体的には、図１６に示すように、８ビットの入力画像の画像データストリームに、２ビットの巨視的画像判別情報データストリームが同期して出力される。巨視的画像判別情報が２ビットに符号化され、例えば、網点部のとき１１、文字部のとき１０、写真部のとき０１、下地部のとき００とされる。
【０１１２】
８ビットの入力画像の画像データは、０から２５５までの２５６段階の値のいずれかである。例えば、巨視的画像判別情報が網点部で入力画像の画像データが７のとき、出力データＦＳ１が１１＿０００００１１１となり、巨視的画像判別情報が文字部で入力画像の画像データが３１のとき、出力データＦＳ１が１０＿０００１１１１１となり、巨視的画像判別情報が写真部で入力画像の画像データが６３のとき出力データＦＳ１が０１＿００１１１１１１となり、巨視的画像判別情報が下地部で入力画像の画像データが３のとき、出力データＦＳ１が００＿００００００１１となる。
【０１１３】
次に、図１７及び図１８を参照して、画像判別装置２０において実行される微視的画像判別処理を説明する。図１７に示すように、先ず、入力部２１により、画像判別装置１０から出力された巨視的画像判別情報と入力画像とを、専用ケーブル３０内のデータ制御信号に従って専用ケーブル３０内を送信されて入力される（ステップＳ３１）。入力部２１では、データ制御信号を操作することによって画像判別装置１０から巨視的画像判別情報と入力画像とが入力される。また、入力部２１において、画像判別装置１０と専用ケーブル３０を接続して画像判別信号と画像信号とが送受信されるためには、画像判別装置１０と画像判別装置２０との間でデータ制御の方法を予め決めておくことが必要である。また、入力される画像データは、後述するように、記憶部２２７の容量の制限により、少なくとも４ラインのデータとなる。
【０１１４】
そして、微視的画像判別部２２の画素マトリクス生成部２２１により、連続する主走査方向位置４つと、連続する副走査方向位置４つに囲まれた１６個の、入力画像の画像データで注目する画素マトリクスが生成される（ステップＳ３２）。例えば、図１８に、注目する画素マトリクスＭ１を示す。
【０１１５】
画素マトリクスＭ１において、ｐ０からｐ３は、連続する主走査方向位置４つを示す。ｌ０からｌ３は、連続する副走査方向位置４つを示す。位置（ｐ０，ｌ０）の画像データ（画素）をｄ００とし、位置（ｐ１，ｌ０）の画像データをｄ１０とし、位置（ｐ２，ｌ０）の画像データをｄ２０とし、位置（ｐ３，ｌ０）の画像データをｄ３０とし、以下同様にして、位置（ｐ０，ｌ３）の画像データをｄ０３とし、位置（ｐ１，ｌ３）の画像データをｄ１３とし、位置（ｐ２，ｌ３）の画像データをｄ２３とし、位置（ｐ３，ｌ３）の画像データをｄ３３とする。
【０１１６】
記憶部２２７は、入力画像の画像データの少なくとも４ライン分記憶できる容量を有する記憶媒体を含む。このため、記憶部２２７は、連続する主走査方向位置４つと、連続する副走査方向位置４つに囲まれた１６個の入力画像の画像データで形成する画素マトリクスＭ１を、画素マトリクス生成部２２１が生成することを可能にする。例えば、記憶部２２７は、入力画像の画像データの１ライン分を記憶できるＦｉｒｓｔ  Ｉｎ  Ｆｉｒｓｔ  Ｏｕｔ型のラインメモリが４つ必要である。
【０１１７】
そして、平均算出部２２２により、注目する画素マトリクスから所定の画像データの平均値４つＡ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２が算出される（ステップＳ３３）。Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２はそれぞれ次式で定義される。
Ａ１＝（ｄ００＋ｄ１０＋ｄ０１＋ｄ１１）／４
Ａ２＝（ｄ２０＋ｄ３０＋ｄ２１＋ｄ３１）／４
Ｂ１＝（ｄ０２＋ｄ１２＋ｄ０３＋ｄ１３）／４
Ｂ２＝（ｄ２２＋ｄ３２＋ｄ２３＋ｄ３３）／４
【０１１８】
つまり、注目する画素マトリクスが４組に分解され、それぞれの組の画像データの平均値が算出される。組［（ｐ０，ｌ０）、（ｐ１，ｌ０）、（ｐ０，ｌ１）、（ｐ１，ｌ１）］の画像データの平均値をＡ１とする。組［（ｐ２，ｌ０）、（ｐ３，ｌ０）、（ｐ２，ｌ１）、（ｐ３，ｌ１）］の画像データの平均値をＡ２とする。組［（ｐ０，ｌ２）、（ｐ１，ｌ２）、（ｐ０，ｌ３）、（ｐ１，ｌ３）］の画像データの平均値をＢ１とする。組［（ｐ２，ｌ２）、（ｐ３，ｌ２）、（ｐ２，ｌ３）、（ｐ３，ｌ３）］の画像データの平均値をＢ２とする。
【０１１９】
そして、最大差分算出部２２３により、Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２の最大差分値Ｍｄが算出される（ステップＳ３４）。具体的には、平均算出部２２２により算出された４つの平均値Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２の最大値Ｍｘと最小値Ｍｎとが検出される。そして、最大差分値Ｍｄが次式で定義されて算出される。
Ｍｄ＝Ｍｘ−Ｍｎ
このように、最大差分値Ｍｄは、最大値Ｍｘから最小値Ｍｎを引いた値とする。
【０１２０】
そして、最小濃度検出部２２４により、注目する画素マトリクスＭ１から最小の画像データ値ｄｎが検出される（ステップＳ３５）。具体的には、注目する画素マトリクスＭ１に含まれる１６個の画像データの濃度最小値を示す最小画素値ｄｎが検出される。
【０１２１】
そして、エッジ検知部２２５により、算出された最大差分値Ｍｄと検出された最小画素値ｄｎとから、所定の方法に従って入力画像の画像エッジ部が検知される（ステップＳ３６）。具体的には、先ず、最大差分値Ｍｄとエッジ最大差分閾値Ｅｄとが比較される。また、最小画素値ｄｎとエッジ最小画素閾値Ｅｎとが比較される。最大差分値Ｍｄがエッジ最大差分閾値Ｅｄ以上で、かつ最小画素値ｄｎがエッジ最小画素閾値Ｅｎ以下であるとき｛（最大差分値Ｍｄ）≧（エッジ最大差分閾値Ｅｄ）かつ（最小画素値ｄｎ）≦（エッジ最小画素閾値Ｅｎ）｝に、注目する画素マトリクスＭ１において画像エッジ部を検知したとする。
【０１２２】
最大差分値Ｍｄがエッジ最大差分閾値Ｅｄ以上であるとは、注目する画素マトリクスＭ１の上下方向、左右方向又は斜め方向の濃度変化が急激であることを示している。最小画素値ｄｎがエッジ最小画素閾値Ｅｎ以下であるとは、注目する画素マトリクスＭ１が下地領域部を含んでいることを示している。濃度変化が急激でかつ下地領域部を含んでいる場合、注目する画素マトリクスＭ１において画像エッジ部を検知したとする。
【０１２３】
最大差分値Ｍｄがエッジ最大差分閾値Ｅｄ以下、又は最小画素値ｄｎがエッジ最小画素閾値Ｅｎ以上であるとき、注目する画素マトリクスＭ１において画像エッジ部を検知しないとする。最大差分値Ｍｄがエッジ最大差分閾値Ｅｄ以下であるとは、注目する画素マトリクスＭ１の上下方向、左右方向又は斜め方向の濃度変化が緩やかであることを示している。
【０１２４】
最小画素値ｄｎがエッジ最小画素閾値Ｅｎ以上であるとは、注目する画素マトリクスＭ１が下地領域部を含んでいないことを示している。濃度変化が緩やかか又は下地領域を含んでいない場合、注目する画素マトリクスＭ１において画像エッジ部を検知しないとする。注目する画素マトリクスＭ１の位置は単位時間毎に所定の移動を続ける。一度画像エッジ部が検知された画素マトリクスＭ１に含まれる領域は、画像エッジ部が検知された領域として判別される。エッジ最大差分閾値Ｅｄとエッジ最小画素閾値Ｅｎとは、それぞれ最適化された定数か又は変更が可能なパラメータとする。
【０１２５】
そして、連続検知部２２６により、算出された最大差分値Ｍｄと検出された最小画素値ｄｎとから、所定の方法に従って入力画像の連続性が検知される（ステップＳ３７）。具体的には、先ず、最大差分値Ｍｄと連続最大差分閾値Ｃｄとが比較される。また、最小画素値ｄｎと連続最小画素閾値Ｃｎとが比較される。最大差分値Ｍｄが連続最大差分閾値Ｃｄ以下で、かつ最小画素値ｄｎが連続最小画素閾値Ｃｎ以上であるとき｛（最大差分値Ｍｄ）≦（連続最大差分閾値Ｃｄ）かつ（最小画素値ｄｎ）≧（連続最小画素閾値Ｃｎ）｝に、注目する画素マトリクスＭ１において画像に連続性があるとする。
【０１２６】
最大差分値Ｍｄが連続最大差分閾値Ｃｄ以下であるとは、注目する画素マトリクスＭ１の上下方向、左右方向又は斜め方向の濃度変化が緩やかであることを示している。最小画素値ｄｎが連続最小画素閾値Ｃｎ以上であるとは、注目する画素マトリクスＭ１が下地領域部を含んでいないことを示している。濃度変化が緩やかでかつ下地領域を含んでいない場合、注目する画素マトリクスＭ１において画像に連続性があるとする。
【０１２７】
最大差分値Ｍｄが連続最大差分閾値Ｃｄ以上、又は最小画素値ｄｎが連続最小画素閾値Ｃｎ以下であるとき、注目する画素マトリクスＭ１において画像に連続性はないとする。最大差分値Ｍｄが連続最大差分閾値Ｃｄ以上であるとは、注目する画素マトリクスＭ１の上下方向、左右方向又は斜め方向の濃度変化が急激であることを示している。最小画素値ｄｎが連続最小画素閾値Ｃｎ以下であるとは、注目する画素マトリクスＭ１が下地領域部を含んでいることを示している。
【０１２８】
濃度変化が急激か又は下地領域を含んでいる場合、注目する画素マトリクスＭ１において画像に連続性がないとする。一度画像に連続性あるとされた画素マトリクスＭ１に含まれる領域は、画像に連続性あるとされた領域として判別される。連続最大差分閾値Ｃｄと連続最小画素閾値Ｃｎはそれぞれ最適化された定数か又は変更が可能なパラメータとする。
【０１２９】
そして、微視的画像判別情報生成部２３により、エッジ検知部２２５及び連続検知部２２６から出力された判別結果に基づいて、微視的画像判別情報が生成される（ステップＳ３８）。判別結果は、エッジ検知部２２５により検知された入力画像の画像エッジ部と、連続検知部２２６により測定された入力画像の連続性とを含む。
【０１３０】
例えば、判別結果による微視的画像判別情報は、網点文字部、写真部又は下地部になるとする。網点文字部には、エッジ検知部２２５において画像エッジ部が認められる。網点部ならば、等方的な網点フィルタによって濃度階調が表現されるため上下方向かつ左右方向かつ斜め方向において急激な濃度変化が認められる。文字部ならば、線分のエッジ部分で急激な濃度変化が認められ、上下方向、左右方向及び斜め方向のいずれか一方の場合であることが多い。網点部又は文字部の場合、エッジ検知部２２５において画像エッジ部が認められる。
【０１３１】
また、写真部及び下地部には、エッジ検知部２２５において画像エッジ部が認められない。写真部には、連続検知部２２６において連続性が認められる。写真部では、連続的な濃度階調の変化が特徴であり、濃度変化は緩やかである。写真部には、上下方向、左右方向又は斜め方向の濃度の連続性が認められる。網点文字部及び下地部には、連続検知部２２６において連続性が認められない。
【０１３２】
また、微視的画像判別情報生成部２３により、エッジ検知部２２５及び連続検知部２２６からの判別結果に基づいて、入力画像が例えば、網点文字部又は写真部に判別される。また、微視的画像判別情報生成部２３により、判別結果を符号化した微視的画像判別情報が生成される。
【０１３３】
そして、画像判別統合部２４により、入力部２１により入力された巨視的画像判別情報と、微視的画像判別情報生成部２３により生成された微視的画像判別情報とが統合され、画像判別統合情報が生成される（ステップＳ３９）。巨視的画像判別情報は、画像判別装置１０の巨視的画像判別情報生成部１３により生成され、出力部１４により入力画像と系統付けて出力され、かつ入力した原稿画像の判別結果が符号化されたデータである。例えば、巨視的画像判別情報は、網点部、文字部、写真部又は下地部になるとする。微視的画像判別情報は、微視的画像判別情報生成部２３により生成され、入力画像の判別結果が符号化されたデータである。
【０１３４】
例えば、微視的画像判別情報は、網点文字部、写真部又は下地部になるとする。画像判別統合情報は、巨視的画像判別情報と微視的画像判別情報との論理積で生成される。つまり、巨視的画像判別情報が下地部でかつ微視的画像判別情報が下地部になる領域は、画像判別統合情報において下地部とされる。また、巨視的画像判別情報が写真部でかつ微視的画像判別情報が写真部になる領域は、画像判別統合情報において写真部とされる。また、巨視的画像判別情報が網点部でかつ微視的画像判別情報が網点文字部になる領域は、画像判別統合情報において網点部とされる。また、巨視的画像判別情報が文字部でかつ微視的画像判別情報が網点文字部になる領域は、画像判別統合情報において文字部とされる。
【０１３５】
そして、入力画像の画像データ全てについて、画像判別統合情報の生成が終了されたか否かが判別される（ステップＳ４０）。つまり、全ての画像データの画素マトリックスＭ１について画像判別統合情報の生成が終了されたか否かが判別される。画像データ全てについて画像判別統合情報の生成が終了された場合（ステップＳ４０；ＹＥＳ）、微視的画像判別処理が終了される。
【０１３６】
画像データ全てについて画像判別統合情報の生成が終了されていない場合（ステップＳ４０；ＮＯ）、ステップＳ３１に移行される。注目する画素マトリクスＭ１の位置は、単位時間毎（ステップＳ４０からＳ３１への移行の際ごと）に主走査方向に１つづつ移動する。１ライン終了後の注目する画素マトリクスＭ１の位置は、副走査方向に１つずれてラインの先頭に移動する。注目する画素マトリクスＭ１の位置は、以下は同様な移動を続ける。このように、画像データ全てについて画像判別統合情報の生成処理が終了するまで、注目する画素マトリクスＭ１の位置が単位時間毎に所定の移動をして、ステップＳ３１〜Ｓ３９の処理が続けられる。
【０１３７】
また、ステップＳ３３の平均値の算出、ステップＳ３５の最小濃度の検出、ステップＳ３６のエッジ部検知、及びステップＳ３７の連続性検知のそれぞれの動作は時系列的に順次行われても、同時に行われてもよい。
【０１３８】
また、画像判別統合部２４により生成される画像判別統合情報は、画像判別装置２０に入力される入力画像を画像処理する場合に使用される。例えば、画像判別統合情報は、空間フィルタのフィルタ係数を決める場合や、濃度変換曲線を決める場合などの、入力画像の処理する画像部に最適なパラメータを決めるときなどに使用される。具体的には、画像判別統合情報が写真部のときに中間調の再現を良好にしたり、画像判別統合情報が網点部のときにモアレを最小限に抑えたり、画像判別統合情報が文字部のときにエッジを強調したりするなどの、処理する画像部に最適な処理方法を選択するために、画像判別統合情報は使用される。
【０１３９】
以上、本実施の形態によれば、画像判別装置１０において巨視的画像判別処理を実行し、画像判別装置２０において微視的画像判別処理を実行して、巨視的画像判別情報及び微視的画像判別情報から画像判別統合情報を生成する。このため、物理的な制限や価格的な制限のために、画像判別処理の要求仕様が、１台の画像判別装置に巨視的画像判別機能又は微視的画像判別機能のみしか組み込めない場合でも、それぞれ一長一短がある巨視的画像判別と微視的画像判別との互いの欠点を補うように、巨視的画像判別処理及び微視的画像判別処理を用いた高度な画像判別処理を実現できる。
【０１４０】
つまり、本実施の形態では、個々の画像判別装置は、判別結果の各画像判別情報を相互に利用できるものとし、個々の画像判別装置が必要に応じてもう一方の装置の画像判別情報を利用することによって、個々の画像判別装置がもつ能力以上の高度の画像判別処理を容易に実行できる。また、組み込む装置及び機器によって大きくまた急激に変わる画像判別処理の要求仕様に即応しながら高度の画像判別処理を行うことができる。
【０１４１】
また、本実施の形態によれば、巨視的画像判別処理において、画像データ全体の濃度分布の特徴と、その特徴の各種情報の閾値としての巨視的パターンとを比較判別し、画像データの下地領域部と、主及び副走査方向の傾斜性、連続性及び周期性とに基づく巨視的画像判別情報を生成できる。
【０１４２】
また、本実施の形態によれば、微視的画像判別処理において、画像データの注目画像領域としての画素マトリクスの濃度分布の特徴と、その特徴の各種情報の閾値としての微視的パターンとを比較判別し、画像データの画像エッジ部及び連続性に基づく微視的画像判別情報を生成できる。
【０１４３】
なお、上述した実施の形態における記述は、本発明に係る好適な画像判別システム１００の一例であり、これに限定されるものではない。
【０１４４】
例えば、上記実施の形態では都合上、２台の画像判別装置で構成する画像判別システム１００について説明したが、本発明の画像判別機能を組み入れた画像判別システムを構成する画像判別装置は２台に限られるものではない。
【０１４５】
図１９に、本発明に係る画像判別システム２００の構成を示す。図１９に示すように、画像判別システム２００は、巨視的画像判別処理を行う１台の画像判別装置１０Ａと、微視的画像判別処理を行う３台の画像判別装置２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃとを備えて構成され、全ての画像判別装置が通信ネットワーク４０により通信接続される。画像判別装置１０Ａが出力する巨視的画像判別情報と入力画像とは、全ての画像判別装置２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃに送信できる。全ての画像判別装置２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃは、受信する巨視的画像判別情報を利用して画像判別統合情報を生成できる。
【０１４６】
また、図２０に、本発明に係る画像判別システム３００の構成を示す。図２０に示すように、巨視的画像判別処理を行う３台の画像判別装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃと、微視的画像判別処理を行う１台の画像判別装置２０Ａとを備えて構成され、全ての画像判別装置が通信ネットワーク４０を介して接続される。全ての画像判別装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃが出力する巨視的画像判別情報と入力画像とは、画像判別装置２０Ａに送信できる。画像判別装置２０Ａは、どの画像判別装置１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃから受信した巨視的画像判別情報を利用しても画像判別統合情報を生成できる。
【０１４７】
画像判別情報と画像信号との送受信に規約を設けて統一しておけば、通信ネットワーク４０に接続する全ての画像判別装置は画像判別情報を利用することができる。さらに、巨視的画像判別処理を行う画像判別装置の台数と、微視的画像判別処理を行う画像判別装置の台数とが、Ｍ：Ｎ（但し、Ｍ，Ｎは任意の正の整数）で構成され、全ての画像判別装置が通信ネットワーク４０を介して接続される画像判別システムとしてもよい。
【０１４８】
また、上記実施の形態において、巨視的画像判別処理を行う画像判別装置が原稿画像をスキャンする構成であったが、これに限るものではない。微視的画像判別処理を行う画像判別装置が原稿画像をスキャンできる構成としてもよい。この場合、微視的画像判別処理を行う画像判別装置は、微視的画像判別情報と入力画像を出力する。
【０１４９】
また、上記実施の形態において、巨視的画像判別処理を行う画像判別装置から出力された巨視的画像判別情報と入力画像とが、微視的画像判別処理を行う画像判別装置に入力される構成であったが、これに限るものではない。逆に、微視的画像判別処理を行う画像判別装置から出力された微視的画像判別情報と入力画像とを、巨視的画像判別処理を行う画像判別装置に入力する構成としてもよい。この場合、巨視的画像判別処理を行う画像判別装置は、微視的画像判別情報を利用して画像判別統合情報を生成できる。
【０１５０】
また、上記実施の形態において、微視的画像判別処理を行う画像判別装置が画像判別統合情報を出力する構成であったが、これに限るものではない。例えば、巨視的画像判別処理を行う画像判別装置であっても画像判別統合情報を生成できる構成としてもよい。
【０１５１】
また、上記実施の形態において、画像判別システムを構成する画像判別装置は専用ケーブルによって通信接続される構成であったが、これに限るものではない。本発明の画像判別システムは、特定の通信ネットワークに制限されるものではない。
【０１５２】
また、上記実施の形態において、巨視的画像判別機能を実現する手段と、微視的画像判別機能を実現する手段は、特定の手段に制限されることはなく、また、同一の手段に制限されることもない。例えば、画像判別装置１０の内部の各部は、回路などによりハードウェア的に構成されるものとして説明したが、ソフトウェア的に構成されるものとしてもよい。具体的には、画像判別装置１０において、図示しないＣＰＵと、ＲＡＭと、各種プログラムを記憶するプログラム記憶部とを備えて構成され、ＣＰＵにより、巨視的画像判別処理を実現する巨視的画像判別プログラムがプログラム記憶部から読み出されてＲＡＭに展開され、ＣＰＵと、ＲＡＭ上の巨視的画像判別プログラムとの協働により、各部が構成手段として実現され、巨視的画像判別処理を実行する構成としてもよい。また、画像判別装置２０においても同様に、ＣＰＵと、ＲＡＭ上の微視的画像判別プログラムとの協働により、各部が構成手段として実現され、微視的画像判別処理を実行する構成としてもよい。
【０１５３】
さらに、ハードウェア的に各手段が構成される画像判別装置と、ソフトウェア的に各手段が構成される画像判別装置とが混在して構成される画像判別システムとしてもよい。さらに、同じ画像判別装置内において、ソフトウェア的に構成される手段と、ハードウェア的に構成される手段とが混在して構成されるものとしてもよい。このように、個々の画像判別処理の手段を制限することはなく、目的とする画像判別処理を実現するために最適なハードウェア的な手段又はソフトウェア的な手段を個々の画像判別処理が独自に採用できる。
【０１５４】
【発明の効果】
請求項１、８又は１５に記載の発明によれば、巨視的画像判別装置において巨視的な画像判別を行い、微視的画像判別装置において微視的な画像判別を行い、その結果としての巨視的画像判別情報及び微視的画像判別情報から画像判別統合情報を生成する。このため、物理的な制限や価格的な制限のために、画像判別処理の要求仕様が、１台の画像判別装置に巨視的画像判別機能又は微視的画像判別機能のみを組み込む場合にも、それぞれ一長一短がある微視的画像判別と巨視的画像判別との互いの欠点を補うように、微視的画像判別及び巨視的画像判別を用いた高度な画像判別を実現できる。
【０１５５】
請求項２、９又は１６に記載の発明によれば、巨視的画像判別装置において、スキャンされた画像データとその画像データに基づく巨視的画像判別情報とが出力され、微視的画像判別装置は、その出力された画像データを利用して微視的画像判別情報を生成し、画像判別統合情報を生成できる。
【０１５６】
請求項３、１０又は１７に記載の発明によれば、微視的画像判別装置において、スキャンされた画像データとその画像データに基づく微視的画像判別情報とが出力され、巨視的画像判別装置は、その出力された画像データを利用して巨視的画像判別情報を生成し、画像判別統合情報を生成できる。
【０１５７】
請求項４、１１又は１８に記載の発明によれば、原稿画像の広範囲の画素間の、有限な画像領域に含まれる画像の濃度変化の特徴と、巨視的パターンとの比較判別結果に基づいて、巨視的画像判別情報を生成できる。
【０１５８】
請求項５、１２又は１９に記載の発明によれば、原稿画像の広範囲の画素間の特徴と、各種パラメータの任意の閾値としての巨視的パターンとの比較判別結果に基づいて、巨視的画像判別情報を生成できる。
【０１５９】
請求項６、１３又は２０に記載の発明によれば、原稿画像の注目画像領域に含まれる画素の濃度変化の特徴と、微視的パターンとの比較判別結果に基づいて、微視的画像判別情報を生成できる。
【０１６０】
請求項７、１４又は２１に記載の発明によれば、原稿画像の注目画像領域の特徴と、各種パラメータの任意の閾値としての微視的パターンとの比較判別結果に基づいて、微視的画像判別情報を生成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る実施の形態の画像判別システム１００の構成図である。
【図２】画像判別装置１０の内部構成を示すブロック図である。
【図３】巨視的画像判別部１２の内部構成を示すブロック図である。
【図４】下地検知部１２１の内部構成を示すブロック構成図である。
【図５】主走査方向周期検知部１２４の内部構成を示すブロック図である。
【図６】画像判別装置２０の内部構成を示すブロック図である。
【図７】微視的画像判別部２２の内部構成を示すブロック図である。
【図８】巨視的画像判別処理を示すフローチャートである。
【図９】巨視的画像判別処理内の下地領域部判別処理を示すフローチャートである。
【図１０】ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１１】巨視的画像判別処理内の主走査方向傾斜検知処理を示すフローチャートである。
【図１２】画素の濃度傾斜の一例を示す図である。
【図１３】巨視的画像判別処理内の主走査方向連続検知処理を示すフローチャートである。
【図１４】同一ラインの画像ストリームの濃度変化の一例を示す図である。
【図１５】巨視的画像判別処理内の主走査方向周期検知処理を示すフローチャートである。
【図１６】巨視的画像判別情報の一例を示す図である。
【図１７】微視的画像判別処理を示すフローチャートである。
【図１８】画素マトリクスの一例を示す図である。
【図１９】本発明に係る画像判別システム２００の構成図である。
【図２０】本発明に係る画像判別システム３００の構成図である。
【符号の説明】
１００，２００，３００…画像判別システム
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ…画像判別装置
１１…スキャナ部
１２…巨視的画像判別部
１２１…下地検知部
１２１１…ヒストグラム作成部
１２１２…濃度偏差計算部
１２２…主走査方向傾斜検知部
１２３…主走査方向連続検知部
１２４…主走査方向周期検知部
１２４１…ブロック部
１２４２…離散コサイン変換部
１２４３…量子化部
１２４４…ブロック選択部
１２４５…周波数成分比較部
１２５…副走査方向傾斜検知部
１２６…副走査方向連続検知部
１２７…副走査方向周期検知部
１２８…記憶部
１３…巨視的画像判別情報生成部
１４…出力部
２０，２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ…画像判別装置
２１…入力部
２２…微視的画像判別部
２２１…画素マトリクス生成部
２２２…平均算出部
２２３…最大差分算出部
２２４…最小濃度検出部
２２５…エッジ検知部
２２６…連続検知部
２２７…記憶部
２３…微視的画像判別情報生成部
２４…画像判別統合部
３０…専用ケーブル
４０…通信ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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