(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の種類を判定し、判定した画像の種類に応じた処理を行う画像処理装置であって、
前記入力画像の画素の隣接画素との濃度差を検出する検出手段と、
前記入力画像の全画素について検出された前記濃度差の値の度数分布を演算する演算手段と、
前記度数分布を近似する一次関数を算出する演算手段と、
前記一次関数の傾きを特徴量として検出する特徴量検出手段と、
前記入力画像の画像内容を、前記特徴量を所定の閾値と比較することにより複数の画像種類の１つと判断する判定手段とを具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記判断手段は、前記特徴量が第１の閾値よりも小さい場合には前記入力画像が写真原稿の画像であると判断し、前記特徴量が第２の閾値よりも大きい場合には前記入力画像がテキスト原稿の画像であると判断することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
複数の濃度変換アルゴリズムを演算する手段を具備し、前記判定手段にて判断した画像種類に応じた濃度変換を、前記入力画像の原稿を読取った画像データに施すことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記入力画像を前記複数の画像種類の１つと判断するために用いる画像の解像度は、前記判定に応じた処理を施す画像の解像度よりも低い解像度を用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記入力画像は、本スキャン読取を行う範囲として、プレビュー画像上で指定された範囲の画像であり、前記判定に応じた処理を施す画像は、本スキャン読取で得られた画像であることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記入力画像は、本スキャン読取で得られた画像のうち指定された範囲の画像であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の画像処理装置の構成要素としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムを記録した記録媒体。
【請求項９】
入力画像の種類を判定し、判定した画像の種類に応じた処理を行う画像処理方法であって、
前記入力画像の画素の隣接画素との濃度差を検出する検出工程と、
前記入力画像の全画素について検出された前記濃度差の値の度数分布を演算する演算工程と、
前記度数分布を近似する一次関数を算出する演算工程と、
前記一次関数の傾きを特徴量として検出する特徴量検出工程と、
前記入力画像の画像内容を、前記特徴量を所定の閾値と比較することにより複数の画像種類の１つと判断する判定工程とを具備することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置に係り、特に所与の画像を各種画像（文字原稿、写真、図表、絵柄など）のいずれかに分類し、各画像に適合した濃度特性に変換する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、画像入力装置あるいは原稿複写装置の処理機能として、入力した画像データを画像種類ごとに分類して、処理すべき原稿画像の性質に適したフィルタ処理及びガンマ補正修正（ヒストグラム適正化）等を実施して画像品質を向上させることが行われている。
【０００３】
フィルタ処理は画像の局所的な特徴を強調、もしくは改善して原稿画像の画質を改善するものであり、ノイズ感を軽減する積分フィルタや、画像内のエッジを強調してメリハリ感をつける微分フィルタ等がある。
【０００４】
もう一つの処理としてあげたガンマ補正は、画像濃度の階調補正を行う処理である。濃度の階調補正の例としては、濃度値の取り得る範囲を一様に引き伸ばしたり縮めたりする処理、特定の濃度領域を他の部分より伸長または圧縮する非線形変換等がある。
【０００５】
画像種類を分類する処理方法は種々考案されている。これらの多くは画像の種類によって呈する特徴量を抽出して、その特徴量を定められた評価関数または判定関数で判断し、画像種類を決定している。画像において所定ブロック領域内での黒画素の発生頻度やエッジの発生頻度、濃度レベルのヒストグラム、空間周波数分布、線分の方向度分布などを特徴量としているものが従来例として多い。
【０００６】
また本発明においても特徴量として利用する入力画像の濃度勾配の度数分布を特徴量としている例、特公平４−１８３５０号公報がある。この分類処理方法では、入力画像であるディジタル画像の水平方向、垂直方向に対して画素単位ごとに濃度勾配を求め、求めた水平、垂直濃度勾配の値から算出される方向を、領域内で計数して、その度数分布を求めている。度数分布から度数の分散を算出して、分散と所定閾値との閾値判定により文字領域か否かを判断し決定しているものである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
前述した従来の手法による画像データの分類が良好に行われるためには、入力された画像データがノイズを含まない比較的良好な状態の理想的な画像データを対象としている。しかし実際には、入力画像データに照明ムラや原稿の汚れ等が入り込む場合が多く、このような画像内で部分的にコントラストの低下やノイズが発生し、黒画素検出やエッジ抽出が不安定になる。従って、不安定な黒画素検出やエッジ抽出をパラメータとして用いた従来の方法では、正確な画像種類の判定が非常に難しくなる。
【０００８】
また、濃度勾配の方向分布に対する分散だけを閾値判定しても、例えば、輝度（濃度）レベルの範囲が狭くなっている所謂コントラストが低い画像であったり、判定対象小領域に対して文字のエッジ部分が占める割合が小さい場合であったり、文字そのものの線の太さが細かったりする場合では、たとえそれが活字体文字であっても分散が小さくなり、明確な判定が困難となる。なぜなら背景が呈する濃度勾配の方向分布が頻度として多くなり、文字部分が呈するそれと相対的に差異が認められなくなるためである。背景が示す濃度勾配の方向分布は通常方向依存性はないので、文字部のエッジの方向分布の方向依存性が背景の分布に埋もれてしまう。
【０００９】
さらには、活字体文字画像に限らず多種画像（手書き文字、写真、絵柄、背景）を選択して分類しようとすると、濃度勾配の方向分布の分散を観察しただけでは全く区別できないという問題点があった。
【００１０】
また、各原稿画像の局所的な特徴量を使用して原稿種類の判別を行うために、カラー／モノクロの識別をプレビュー画像で行っても、テキスト原稿、写真原稿の識別は高解像度の本スキャン画像で行う必要があった。あるいは、プレビューにおいても本スキャンと同じ解像度での読み取りが必要であった。
【００１１】
本発明は、斯かる点に鑑みてなされたもので、その目的は入力された原稿画像上の全指定範囲の画像特徴量に基づいて原稿種類の判別を行い、特に比較的低い解像度のプレビュー画像を用いた場合でも、濃度処理の異なる文字画像と写真画像を確実に分類し誤判定時においても大きな破綻のない画像処理装置もしくは画像処理方法、及び記憶媒体を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明は、以下の構成を有する。
【００１３】
入力画像の種類を判定し、判定した画像の種類に応じた処理を行う画像処理装置であって、前記入力画像の画素の隣接画素との濃度差を検出する検出手段と、前記入力画像の全画素について検出された前記濃度差の値の度数分布を演算する演算手段と、前記度数分布を近似する一次関数を算出する演算手段と、前記一次関数の傾きを特徴量として検出する特徴量検出手段と、前記入力画像の画像内容を、前記特徴量を所定の閾値と比較することにより複数の画像種類の１つと判断する判定手段とを具備することを特徴とする画像処理装置。
【００２１】
入力画像の種類を判定し、判定した画像の種類に応じた処理を行う画像処理方法であって、前記入力画像の画素の隣接画素との濃度差を検出する検出工程と、前記入力画像の全画素について検出された前記濃度差の値の度数分布を演算する演算工程と、前記度数分布を近似する一次関数を算出する演算工程と、前記一次関数の傾きを特徴量として検出する特徴量検出工程と、前記入力画像の画像内容を、前記特徴量を所定の閾値と比較することにより複数の画像種類の１つと判断する判定工程とを具備することを特徴とする画像処理方法。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下に、図面に基づいて本発明を適用した実施形態を詳細に説明する。
【００３０】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態による画像処理装置の動作の概要を流れ図に従って説明した後、本発明の主たる要件である原稿種別の判断処理に関して詳しく述べる。
【００３１】
本実施形態における画像処理装置は、低解像度で読み取ったプレビュー画像に基づいて原稿画像の種別を｛テキスト原稿、写真原稿、その他原稿｝のいずれか一つと判断し、原稿種類ごとに準備された濃度変換テーブル（以下γテーブルと呼ぶ）を演算して、続いて読み取られる本スキャン画像の濃度を最適化する機能を持つ。
【００３２】
図１は、第１の実施形態による画像処理装置の概略処理手順を表す流れ図であり、これに従って説明を行う。
【００３３】
画像処理装置は、画像読み取り装置などで読み取った比較的低解像度のプレビュー画像を入力し、同時にプレビュー画像上において最終的に保存するべき本スキャン読み取り範囲の位置を受け取る（ステップＳ１０１）。
【００３４】
画像処理装置は、本明細書にて後に詳しく記述される画像種別判断手順により、プレビュー画像上の読み取り指定範囲の画像種別を｛テキスト原稿、写真原稿、その他原稿｝のいずれか一つと判断する（ステップＳ１０２）。プレビュー画像の指定範囲内の画素がすべて同じ値を持つ時、例えば真っ白、もしくは真っ黒な場合など、には判定不能と判断し原稿の濃度分布の調整は行わず、所謂スルーなγテーブルを作成する（ステップＳ１０３、Ｓ１０５）。なお、スルーなγテーブルでは入力値がそのまま出力値となる。
【００３５】
正常に画像種別の判定を終了した場合には（ステップＳ１０４）、その結果とプレビュー画像の指定範囲内の濃度分布に従ってγテーブルを演算が行われる（ステップＳ１０６、Ｓ１０７，Ｓ１０８）。この詳細は後に記述する。
【００３６】
次にプレビュー画像の濃度分布に基づいて算出された原稿ごとに濃度分布を最適化するためのγテーブルにより、プレビュー画像の濃度変換を行い（ステップＳ１０９）オペレータに対してその補正結果を表示する（ステップＳ１１０）。オペレータの意図に合致していれば本スキャンデータの要求に移行し、必要があればγテーブルの微調整（ステップＳ１１２）の後に再度プレビュー画像表示を更新して（ステップＳ１１０）指示を待つ（ステップＳ１１１）。
【００３７】
続いて画像読み取り装置は、オペレータの目的とする解像度で原稿を読み取る（ステップＳ１１０、本スキャン動作）。原稿画像（本スキャン画像）を受信した画像処理装置は先に確定したγテーブルを用いて、濃度分布の最適化を行うことにより、原稿画像の内容に最適な濃度階調調整が行われた画像データを作成する（ステップＳ１１４）。
【００３８】
なお、上記説明ではγテーブルを使用した本スキャン画像の濃度分布最適化を画像処理装置が行ったが、画像読み取り装置にγテーブルを受け付けて処理する機能がある場合には、本スキャン動作に先だって画像処理装置から画像読み取り装置へγテーブルを転送し、画像読み取り装置で濃度分布の最適化を行う構成も可能である。
【００３９】
次に、流れ図、度数分布のグラフの実例をあげて、本実施形態における画像種別判断手順を詳細に説明する。
【００４０】
図２は、第１の実施形態による画像処理装置の原稿種類判別処理を表す流れ図である。
【００４１】
図６，図７は写真画像とテキスト画像のＲ色の濃度度数分布（０が黒、２５５が白を与える）とＲ色のＸ方向（画像の水平方向）の隣接画素との濃度差の度数分布を表示している。横軸は細線で表示される濃度度数分布に対しては各画素の濃度を示し、太線で表示される濃度差の度数分布については濃度差の絶対値を示す。ただし、図６，図７の縦軸は総画素数に対する度数の割合を１０を底とする対数にて表示している。すなわち縦軸上で−３の値を取る濃度値を持つ画素は全画素の０．１％の割合を占める。
【００４２】
図８は、写真と文字とが混在する画像の度数分布例において、Ｒ色のＸ方向の隣接画素との濃度差の度数分布から特徴量ＫＲＸを演算する手順を図解している。
【００４３】
図２の流れ図で示されるように、画像種別判断処理においては各色毎に濃度の度数分布を演算しつつ、縦方向（Ｙ軸方向）、あるいは横方向（Ｘ軸方向）に隣接するする画素間での濃度差を演算して濃度差の度数分布を作成する（ステップＳ２０１）。
【００４４】
全画素に対する濃度差の度数分布の演算後に、濃度差０の度数を２倍にする処理を行う。これは濃度差を絶対値で演算するために１以上の濃度差は正負両方の濃度変化を含むのに対して、濃度差０となる確率が１／２になることの補正を意図している。
【００４５】
上記手順で作成された濃度度数分布（Ｒ色の濃度度数分布を例にとる）と濃度差度数分布（Ｒ色のＸ方向の濃度差度数分布を例にとる）は、画像により図６，図７あるいは図８のような分布を持つ。図６に示す写真原稿では濃度差の度数が濃度差の増加とともに単調に減少するのに対して、図７に示すテキスト原稿では濃度差に関わりなくほぼ同数の濃度差度数が存在する範囲が存在する（太線のグラフに存在するほぼ水平の部分）。
【００４６】
本原稿種類判別処理においては、上記の濃度差度数分布における特徴に着目して、濃度差度数分布の中央部を１次関数で近似し、その傾きを特徴量パラメータとして採用するものである。以下で図８を参照しつつ、その演算手順を説明する。
【００４７】
濃度差度数分布の最低値（図８では約−６）と濃度差度数分布を示すグラフおよびＹ軸で囲まれた部分の総累積値を演算する。次に濃度差０の側から累積値が総累積値の１０％、２０％、４０％、６０％、８０％となる濃度差を検索し、区間［１０％〜２０％］、区間［２０％〜４０％］、区間［４０％〜６０％］、区間［６０％〜８０％］での平均値を演算して、図８に白い楕円で示す４点の代表点を決定する。その後、４点の代表点を通る直線
ｆＲＸ（ｄ）＝ＫＲＸ＊ｄ＋ＢＲＸ      ・・・（式１）
を最小自乗法にて算出する。
【００４８】
同様にして、Ｙ方向の濃度差度数分布、あるいはＧ色、Ｂ色の濃度差度数分布を用いて各濃度差度数分布の特徴を表す一次関数を演算して、その傾き係数｛ＫＲＸ、ＫＧＸ、ＫＢＸ、ＫＲＹ、ＫＧＹ、ＫＢＹ｝を得る（ステップＳ２０２）。
【００４９】
以上の手順で算出された特徴量パラメータを使用し、所与の複数の判定基準に照らし合わせて原稿種類の判定を行う（ステップＳ２０３）。次に判定基準の一例を挙げる。
【００５０】
判定基準１  ：
もし、｛ＫＲＸ＜Ｔｐ１｝かつ｛ＫＧＸ＜Ｔｐ１｝かつ｛ＫＢＸ＜Ｔｐ１｝
かつ｛ＫＲＹ＜Ｔｐ１｝かつ｛ＫＧＹ＜Ｔｐ１｝かつ｛ＫＢＹ＜Ｔｐ１｝
ならば、写真原稿である
判定基準２  ：
もし、｛ＫＲＸ＞Ｔｔ１｝かつ｛ＫＧＸ＞Ｔｔ１｝かつ｛ＫＢＸ＞Ｔｔ１｝
かつ｛ＫＲＹ＞Ｔｔ１｝かつ｛ＫＧＹ＞Ｔｔ１｝かつ｛ＫＢＹ＞Ｔｔ１｝
ならば、テキスト原稿である
判定基準３  ：
もし、｛｛｛ＫＲＸ＞Ｔｔ１｝かつ｛ＫＲＹ＞Ｔｔ１｝｝
または｛｛ＫＧＸ＞Ｔｔ１｝かつ｛ＫＧＹ＞Ｔｔ１｝｝
または｛｛ＫＢＸ＞Ｔｔ１｝かつ｛ＫＢＹ＞Ｔｔ１｝｝｝
かつ
｛｛ＫＲＸ＞Ｔｐ２｝かつ｛ＫＧＸ＞Ｔｐ２｝かつ｛ＫＢＸ＞Ｔｐ２｝
かつ｛ＫＲＹ＞Ｔｐ２｝かつ｛ＫＧＹ＞Ｔｐ２｝かつ｛ＫＢＹ＞Ｔｐ２｝
ならば、テキスト原稿である
いずれの判定基準にも該当しない場合には、その他原稿と判定する。
【００５１】
ただし、Ｔｐ１、Ｔｐ２、Ｔｔ１、は予め実験的に決められた所与の定数である。
【００５２】
判定基準１と判定基準２は、それぞれ各色、各方向の特徴量パラメータの全てが写真原稿あるいはテキスト原稿となる条件を示している。また判定基準３では、いずれの特徴量パラメータも写真では無いと判断された上、いずれか１色がテキスト原稿と判断されるという複合条件を与えている。これは特に文字が１色のみで表示されている原稿を検出するための判定基準であり、現存する原稿の特徴に合わせて判定基準を付加することにより更に判定の精度を向上させることが可能である。
【００５３】
つぎに原稿種類が判定されたときに、原稿濃度分布に最適な濃度変換テーブルの作成手順について流れ図を参照しつつ説明する。
【００５４】
図３は、第１の実施形態によるテキスト画像に好適な濃度変換テーブル（γテーブル）の作成を説明する図である。
【００５５】
はじめに色に関係なく各色独立に濃度の度数分布を演算する。ここでは原稿種類判別処理を表す流れ図（図２）内で先に演算された各色毎の濃度度数分布を加算して簡単に得ることが可能である（ステップＳ３０１）。
【００５６】
次に各色の濃度度数分布から合成された濃度度数分布（以降は単に濃度度数分布と呼ぶ）にて、度数分布が存在する濃度値の最小値（以降は  Ｓｈａｄｏｗ値と呼ぶ）と最大値（以降は  Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ値と呼ぶ）、および度数分布を２分する値（以降は  Ｍｅｄｉａｎ値と呼ぶ）を検索する（ステップＳ３０２）。
【００５７】
γテーブルは以下のように作成される。Ｓｈａｄｏｗ値未満の範囲のおける値は０、Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ値を越える範囲の値は２５５、Ｓｈａｄｏｗ値からＭｅｄｉａｎ値までの範囲は下に凸、Ｍｅｄｉａｎ値からＨｉｇｈｌｉｇｈｔ値までの範囲は上に凸の曲線になるように作成される。度数分布がＳｈａｄｏｗ値からＨｉｇｈｌｉｇｈｔ値までの間で比較的一様に分布しているときには、凸の程度が強く設定され、図９に示すようなγテーブルが演算される（ステップＳ３０３）。このγテーブルによりＭｅｄｉａｎ値よりも黒側はより暗く変換され、Ｍｅｄｉａｎ値よりも白側は明るく変換される。
【００５８】
一方、Ｓｈａｄｏｗ値からＨｉｇｈｌｉｇｈｔ値までの間の度数分布においてＭｅｄｉａｎ値付近の度数が少なくＳｈａｄｏｗ値あるいはＨｉｇｈｌｉｇｈｔ値付近の度数が多いというような偏りがある場合には、元の画像において十分なコントラストがあると考えられるので、図１０に示すような比較的凸の程度のすくないγテーブルが演算され、元画像の階調特性を残す。
【００５９】
上述の濃度変換テーブルを作成するアルゴリズムによれば、テキスト画像についてコントラストの高い視認性の改善された濃度変換テーブルを得ることが可能となる。
【００６０】
また、元画像の濃度度数分布がＳ字γに反映されるので、元から中間濃度度数分布の少ない原稿では濃度調整量が少なく、一方中間濃度度数分布が多く含まれる原稿ではコントラストがより強く調整される。
【００６１】
図４は、第１の実施形態による写真画像に好適な濃度変換テーブルの作成を説明する図であり、図１１は演算内容の概要を示す図である。
【００６２】
はじめに色に関係なく各色独立に濃度の度数分布を演算する。ここでは原稿種類判別処理を表す流れ図（図２）内で先に演算された各色毎の濃度度数分布を加算して簡単に得ることが可能である（ステップＳ４０１）。
【００６３】
次に各色の濃度度数分布から合成された濃度度数分布（以降は単に濃度度数分布と呼ぶ）にて、０側より度数分布が存在する濃度値の最小値（以降は  Ｓｈａｄｏｗ値と呼ぶ）と最大値（以降は  Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ値と呼ぶ）を検索しつつ（ステップＳ４０２）、度数の累積値を計算する（ステップＳ４０３）。
【００６４】
γテーブルは以下のように作成される。Ｓｈａｄｏｗ値未満の範囲のおける値は０、Ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ値を越える範囲の値は２５５とする。また、Ｓｈａｄｏｗ値からＨｉｇｈｌｉｇｈｔ値の範囲を関数
ｇ（ｄ）＝（ｄ    Ｓｈａｄｏｗ）  ＾Ｇ      ・・・（式２）
によりもっとも適切に近似できるべき乗数Ｇを最小自乗法にて求める（ステップＳ４０４）。
【００６５】
なお、演算子  Ａ＾Ｂ  は、ＡのＢ乗を表す演算子とする。
【００６６】
式２の逆関数である
ｇ−１（ｄ）＝（ｄＳｈａｄｏｗ）  ＾（１／Ｇ）    ・・・（式３）
を使うことにより濃度分布を一様に変換するベキ関数を得られるが、元画像のもつ調子も失われてしまうので、所与のパラメータＴを使用して
ｇ’（ｄ）＝（ｄＳｈａｄｏｗ）  ＾（（１／Ｇ）＾Ｔ），  ０＜Ｔ＜１．０・・・（式４）
にて演算する。Ｔは、濃度補正の程度を制御する所与のパラメータで、Ｔ＝１．０の時に濃度分布をもっとも一様になるように変更し、Ｔ＝０．０において濃度分布に影響を与えない（ステップＳ４０５）。
【００６７】
こうして得られる演算結果は、図１２，図１３のようなγテーブルになる。例えば濃度分布が非常に黒側に偏っている場合には図１２、また白側へやや偏りのある場合には図１３のようなγテーブルになる。
【００６８】
上述の濃度変換テーブルを作成するアルゴリズムによれば、写真画像について度数分布が集中する濃度のコントラストを高くする濃度変換テーブルを得られるため、階調の整った写真画像へ変換することが可能となる。
【００６９】
以上説明したように、本実施形態の画像処理装置によれば、入力原稿画像上の指定範囲において隣接画素との濃度差を上下方向、各色ごとに演算して個別に度数分布を計算した後、対数変換されたそれぞれの度数分布を近似する１次関数を算出して得られた１次関数の係数をパラメータとする特徴量を合成して画像種類の１つもしくは、判定不可能画像と判断することにより、画像に最適な濃度変換テーブルを作成して濃度階調を最適化することが可能となる。
【００７０】
（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態による画像処理装置の概略処理手順を表す流れ図である。
【００７１】
画像処理装置は、画像読み取り装置などにより保存あるいは印刷の目的とする解像度にて読み取った本スキャン画像を入力する（ステップＳ５０１）。
【００７２】
画像処理装置は入力画像をメモリーや磁気記憶装置などのデータ記憶装置に一時的に保管しつつ、第１の実施形態にて詳しく記述した画像種別判断手順により、入力画像上の読み取り指定範囲の画像種別を｛テキスト原稿、写真原稿、その他原稿｝のいずれか一つと判断する（ステップＳ５０２）。入力画像の指定範囲内の画素がすべて同じ値を持つ時、例えば真っ白、もしくは真っ黒な場合など、には（ステップＳ５０３）判定不能と判断し原稿の濃度分布の調整は行わず、所謂スルーなγテーブルを作成する（ステップＳ５０５）。なお、スルーなγテーブルでは入力値がそのまま出力値となる。
【００７３】
正常に画像種別の判定を終了した場合には、その結果とプレビュー画像の指定範囲内の濃度分布に従って（ステップＳ５０４）γテーブルを演算が行われる（ステップＳ５０６、Ｓ５０７、Ｓ５０８）。
【００７４】
続いて画像処理装置はデータ記憶装置に一時記憶していた入力画像を読み出しつつ、先に確定したγテーブルを用いて、濃度分布の最適化を行うことにより、原稿画像の内容に最適な濃度階調調整が行われた画像データを作成する（ステップＳ５０９）。
【００７５】
第２の実施形態によれば、必ずしもプレビュー画像入力を行わない画像読み取り装置、例えばＡＤＦ（原稿自動給装装置）やカラーＦＡＸにおいて、画像全体での濃度のバランスを調整しつつ連続的に原稿画像の処理が可能となる。
【００７６】
第１及び第２の実施形態において説明した画像処理装置及び画像処理手順では、指定された範囲を同一の画像種別であるものとして処理を行ったが、本発明に係る判定を行うに先立ち、簡便な評価関数または判定関数により画像の特徴が類似する部分に分割した後に、各部分について本発明に係る判定を行うことは本発明の範疇に属する。
【００７７】
上で言及した簡便な評価関数または判定関数により画像の特徴が類似する部分に分割する手順については、従来より像域分離処理として知られている技術であり、ここでは詳細を記述しない。
【００７８】
なお、第１及び第２の実施形態において説明した画像処理装置及び画像処理手順の機能を実現するように、画像処理装置の各種の構成要素を動作させるためや画像処理手順の各ステップを実行させるためのプログラムコード自体及びそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えば、かかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明の範疇に属する。
【００７９】
またこの場合、所定の記憶再生装置により、記憶媒体に格納されているプログラムコードが読み出され、ＥＥＰＲＯＭが動作する。かかるプログラムコードを記憶する記憶媒体としては、例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００８０】
また、コンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、各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がコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）或いは他のアプリケーションソフト等と共同して各実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明に含まれる。
【００８１】
更に、供給されたプログラムコードがコンピュータの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格納された後、そのプログラムコードの指示に基づいて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、その処理によって各実施形態の機能が実現されるシステムも本発明に含まれる。
【００８２】
【発明の効果】
本発明によれば、入力された画像データの指定全範囲の特徴量に基づいて原稿種類の判別を行い、特に比較的低い解像度のプレビュー画像を用いた場合でも、濃度処理の異なる文字画像と写真画像を確実に分類し、誤判定時においても大きな破綻のない画像濃度の最適化処理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態による画像処理装置の概略処理手順を表す流れ図である。
【図２】本発明の第１の実施形態による画像処理装置の原稿種類判別処理を表す流れ図である。
【図３】本発明の第１の実施形態によるテキスト画像に好適な濃度変換テーブルの作成を説明する図である。
【図４】本発明の第１の実施形態による写真画像に好適な濃度変換テーブルの作成を説明する図である。
【図５】本発明の第２の実施形態による画像処理装置の概略処理手順を表す流れ図である。
【図６】写真画像のＲ色の濃度度数分布とＲ色のＸ方向の隣接画素間の濃度差の度数分布を表すグラフである。
【図７】テキスト画像のＲ色の濃度度数分布とＲ色のＸ方向の隣接画素間の濃度差の度数分布を表すグラフである。
【図８】本発明の実施形態における画像種類判別手順におけるデータ処理を図解する図である。
【図９】本発明の実施形態により得られるテキスト原稿に適したγテーブルの一例である。
【図１０】本発明の実施形態により得られるテキスト原稿に適したγテーブルの他の一例である。
【図１１】本発明の実施形態における写真画像に適したγテーブルを演算する手順におけるデータ処理を図解する図である。
【図１２】本発明の実施形態により得られる写真原稿に適したγテーブルの一例である。
【図１３】本発明の実施形態により得られる写真原稿に適したγテーブルの他の一例である。
【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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