(57)【要約】【課題】文字エッジ領域と非文字エッジ領域とを異なる閾値で二値化することにより、色地上文字と白地上文字を適切に二値化する画像処理装置、画像配信装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体を提供する。【解決手段】画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出手段と、文字エッジ検出手段により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定手段と、文字判定手段により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離手段と、を備える。【選択図】図６
2007235430.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出手段と、
前記文字エッジ検出手段により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定手段と、
前記文字判定手段により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出手段と、
前記文字エッジ検出手段により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ画像処理を行う画像処理手段と、
前記画像処理手段により画像処理された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定手段と、
前記文字判定手段により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
網点検出、グレー検出、および下地検出を行うマスク生成手段をさらに備え、
前記文字判定手段は、二値化後のデータと前記マスク生成手段の結果との論理演算を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記文字判定手段は、前記二値化後、孤立点除去を行う孤立点除去手段を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記文字エッジ検出手段は、少なくとも前記画像データの文字エッヂ領域の検出を前記画像データ蓄積前に行い、少なくとも前記二値化を前記画像データ蓄積後に行うことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理手段は、フィルタ処理を行うフィルタ手段であることを特徴とする請求項２から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置の画像処理結果を外部機器へ送信することを特徴とする画像配信装置。
【請求項８】
請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置から出力された画像データに基づいて作像し、作像された画像を用紙上に形成し、画像出力する手段を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項９】
画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出ステップと、
前記文字エッジ検出ステップにより検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定ステップと、
前記文字判定ステップにより文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離ステップと、
を画像処理装置で実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出ステップと、
前記文字エッジ検出ステップにより検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ画像処理を行う画像処理ステップと、
前記画像処理ステップにより画像処理された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定ステップと、
前記文字判定ステップにより文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離ステップと、
を画像処理装置で実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
網点検出、グレー検出、および下地検出を行うマスク生成ステップをさらに行い、
前記文字判定ステップでは、二値化後のデータと前記マスク生成ステップの結果との論理演算を行うことを特徴とする請求項９又は１０記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記文字判定ステップにおける前記二値化後、孤立点除去を行う孤立点除去ステップをさらに行うことを特徴とする請求項９から１１のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記文字エッジ検出ステップでは、少なくとも前記画像データの文字エッヂ領域の検出を前記画像データ蓄積前に行い、少なくとも前記二値化を前記画像データ蓄積後に行うことを特徴とする請求項９から１２のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記画像処理ステップでは、フィルタ処理を行うことを特徴とする請求項１０から１３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出処理と、
前記文字エッジ検出処理により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定処理と、
前記文字判定処理により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離処理と、
を画像処理装置に実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出処理と、
前記文字エッジ検出処理により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ画像処理を行う画像処理処理と、
前記画像処理処理により画像処理された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定処理と、
前記文字判定処理により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離処理と、
を画像処理装置に実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
網点検出、グレー検出、および下地検出を行うマスク生成処理をさらに画像処理装置に実行させ、
前記文字判定処理として、二値化後のデータと前記マスク生成処理の結果との論理演算を画像処理装置に実行させることを特徴とする請求項１５又は１６記載のプログラム。
【請求項１８】
前記文字判定処理における前記二値化後、孤立点除去を行う孤立点除去処理をさらに画像処理装置に実行させることを特徴とする請求項１５から１７のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１９】
前記文字エッジ検出処理として、少なくとも前記画像データの文字エッヂ領域の検出を前記画像データ蓄積前に画像処理装置に実行させ、少なくとも前記二値化を前記画像データ蓄積後に画像処理装置に実行させることを特徴とする請求項１５から１８のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記画像処理として、フィルタ処理を画像処理装置に実行させることを特徴とする請求項１６から１９のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項２１】
請求項１５から２０のいずれか１項に記載のプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラーデジタル複写機やスキャナ配信装置の画像形成装置に利用される画像処理装置に関し、より詳細には、本発明は、文字の解像度を落とさずに、適切な画像処理をする画像処理装置、画像配信装置、画像形成装置、画像形成方法、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理に係る従来技術例として、色相に分けてから、二値化を行う「カラー画像処理装置」がある（例えば、特許文献１参照）。また、ライン単位で閾値を変更する「画像領域識別装置」がある（例えば、特許文献２参照）。また、像域分離後、文字と写真で階調処理（二値）を切り換える「画像領域判定法法」がある（例えば、特許文献３参照）。また、複数のフィルタ係数を用いて、閾値を決定して、文字エッジとする「画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置およびカラー複写装置」がある（例えば、特許文献４参照）。また、入力データに応じてフィルタ係数を切り換えて、文字エッジとする「画像処理、読取、形成およびからー複写、の各装置」がある（例えば、特許文献５参照）。また、１つのファイルに２枚の圧縮の高い画像データと可逆圧縮の解像度の高い２値データを持って、２枚の画像データを解像度の高い２値データ（文字領域）で選択的に画像を切り換えて、文字のエッジは２値の解像で出力する「画像処理装置、画像処理方法、画像送信装置、画像送信方法」や「カラー文書画像の適応符号化装置および復号化装置」がある（例えば、特許文献６参照および特許文献７参照）。また、原稿画像の領域を複数に分割して各分割領域毎に原稿種を判定するための所定の特徴を有する画素又はブロックの数を計数し、複数の領域の計数値の最大値に基づいて原稿種を判定する「原稿種認識装置」がある（例えば、特許文献８参照）。
しかし、従来技術では、文字エッジ領域で閾値を変えて、文字領域を抽出するものはない。
【特許文献１】特開昭６３−１９７１７３号公報
【特許文献２】特開平０５−０６３９７３号公報
【特許文献３】特公平０５−０６８９０８号公報
【特許文献４】特開２００３−２５９１１５号公報
【特許文献５】特開２００１−２６８３８３号公報
【特許文献６】特開２００２−３６８９８６号公報
【特許文献７】特許第３１９３０８６号公報
【特許文献８】特開２０００−３２４３３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
JPGファイルのような非可逆圧縮を行うような圧縮は、圧縮率が非常に高く小さなファイルを作ることが可能である。絵柄に対して有効であるが、文字画像のように２値的な画像に対して文字のエッジがボケてしまい、文字の判読性がよくない。そのため、特許文献６や特許文献７に開示されているように、１つのファイルに２枚の圧縮の高い画像データと可逆圧縮の解像度の高い２値データを持って、２枚の画像データを解像度の高い２値データ（文字領域）で選択的に画像を切り換えて、文字のエッジは２値の解像で出力することにより、文字の解像度は高いまま、圧縮の高い画像ファイルを作成することが可能である。ここで、文字データを抽出する際に、文字領域と非文字領域を分ける際に粗いドット（例えば新聞の写真部）を文字とした場合、不連続な点が発生すると可逆圧縮の圧縮率が悪くなることが知られている。また、通常の人物などの自然画においても、濃さで二値化すると不連続な点が多数発生して圧縮率が悪くなることが知られている。
【０００４】
色地上（白地以外）に記載されている文字（色地上文字）は濃く、白地上に記載されている文字（白地上文字）は、薄い文字もある。固定の閾値で、白地の薄い文字を黒と抽出しようとすると、色地上の文字の色地も文字となり、逆に色地上の文字を黒と抽出しようとすると、白地上の薄い文字を黒と抽出できない。
【０００５】
そこで、本発明は、文字エッヂ領域と文字エッジ領域以外でパラメータを切り換えることにより、白地上文字は文字エッジ領域の閾値で２値化し、色地上文字は文字エッジ領域以外の閾値で２値化する。つまり、白地の薄い文字は、白地上文字エッジであるから、文字エッジ領域の閾値で二値化し、色地上文字は、白地上文字エッジでないので、文字エッジ領域以外の処理で二値化するので、白地上（薄い）文字と色地上文字を別々の閾値で二値化する。
【０００６】
従って、本発明は、文字エッジ領域と非文字エッジ領域とを異なる閾値で二値化することにより、色地上文字と白地上文字を適切に二値化する画像処理装置、画像配信装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体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】
【０００７】
かかる目的を達成するために、請求項１記載の発明は、画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出手段と、文字エッジ検出手段により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定手段と、文字判定手段により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項２記載の発明は、画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出手段と、文字エッジ検出手段により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ画像処理を行う画像処理手段と、画像処理手段により画像処理された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定手段と、文字判定手段により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項３記載の発明は、請求項１又は２記載の発明において、網点検出、グレー検出、および下地検出を行うマスク生成手段をさらに備え、文字判定手段は、二値化後のデータとマスク生成手段の結果との論理演算を行うことを特徴とする。
【００１０】
請求項４記載の発明は、請求項１から３のいずれか１項に記載の発明において、文字判定手段は、二値化後、孤立点除去を行う孤立点除去手段を備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項５記載の発明は、請求項１から４のいずれか１項に記載の発明において、文字エッジ検出手段は、少なくとも画像データの文字エッヂ領域の検出を画像データ蓄積前に行い、少なくとも二値化を画像データ蓄積後に行うことを特徴とする。
【００１２】
請求項６記載の発明は、請求項２から５のいずれか１項に記載の発明において、画像処理手段は、フィルタ処理を行うフィルタ手段であることを特徴とする。
【００１３】
請求項７記載の発明は、請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置の画像処理結果を外部機器へ送信することを特徴とする。
【００１４】
請求項８記載の発明は、請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置から出力された画像データに基づいて作像し、作像された画像を用紙上に形成し、画像出力する手段を備えることを特徴とする。
【００１５】
請求項９記載の発明は、画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出ステップと、文字エッジ検出ステップにより検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定ステップと、文字判定ステップにより文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離ステップと、を画像処理装置で実行することを特徴とする。
【００１６】
請求項１０記載の発明は、画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出ステップと、文字エッジ検出ステップにより検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ画像処理を行う画像処理ステップと、画像処理ステップにより画像処理された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定ステップと、文字判定ステップにより文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離ステップと、を画像処理装置で実行することを特徴とする。
【００１７】
請求項１１記載の発明は、請求項９又は１０記載の発明において、網点検出、グレー検出、および下地検出を行うマスク生成ステップをさらに行い、文字判定ステップでは、二値化後のデータとマスク生成ステップの結果との論理演算を行うことを特徴とする。
【００１８】
請求項１２記載の発明は、請求項９から１１のいずれか１項に記載の発明において、文字判定ステップにおける二値化後、孤立点除去を行う孤立点除去ステップをさらに行うことを特徴とする。
【００１９】
請求項１３記載の発明は、請求項９から１２のいずれか１項に記載の発明において、文字エッジ検出ステップでは、少なくとも画像データの文字エッヂ領域の検出を画像データ蓄積前に行い、少なくとも二値化を画像データ蓄積後に行うことを特徴とする。
【００２０】
請求項１４記載の発明は、請求項１０から１３のいずれか１項に記載の発明において、画像処理ステップでは、フィルタ処理を行うことを特徴とする。
【００２１】
請求項１５記載の発明は、画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出処理と、文字エッジ検出処理により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定処理と、文字判定処理により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離処理と、を画像処理装置に実行させることを特徴とする。
【００２２】
請求項１６記載の発明は、画像データの文字エッヂ領域を検出する文字エッジ検出処理と、文字エッジ検出処理により検出された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ画像処理を行う画像処理処理と、画像処理処理により画像処理された文字エッジ領域および文字エッジ領域以外に対してそれぞれ異なる閾値で二値化して文字判定する文字判定処理と、文字判定処理により文字判定されたデータに基づいて、文字領域と非文字領域とに分離する画像分離処理と、を画像処理装置に実行させることを特徴とする。
【００２３】
請求項１７記載の発明は、請求項１５又は１６記載の発明において、網点検出、グレー検出、および下地検出を行うマスク生成処理をさらに画像処理装置に実行させ、文字判定処理として、二値化後のデータとマスク生成処理の結果との論理演算を画像処理装置に実行させることを特徴とする。
【００２４】
請求項１８記載の発明は、請求項１５から１７のいずれか１項に記載の発明において、文字判定処理における二値化後、孤立点除去を行う孤立点除去処理をさらに画像処理装置に実行させることを特徴とする。
【００２５】
請求項１９記載の発明は、請求項１５から１８のいずれか１項に記載の発明において、文字エッジ検出処理として、少なくとも画像データの文字エッヂ領域の検出を画像データ蓄積前に画像処理装置に実行させ、少なくとも二値化を画像データ蓄積後に画像処理装置に実行させることを特徴とする。
【００２６】
請求項２０記載の発明は、請求項１６から１９のいずれか１項に記載の発明において、画像処理として、フィルタ処理を画像処理装置に実行させることを特徴とする。
【００２７】
請求項２１記載の発明は、請求項１５から２０のいずれか１項に記載のプログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、文字エッジ領域と非文字エッジ領域で閾値を切り換えるので、色地上文字と白地上文字の二値化を良好に行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００３０】
本実施例における目的は、以下の通りである。
（１）文字エッジ領域と非文字エッジ領域とを異なる閾値で二値化することにより、色地上文字と白地上文字を適切に二値化する。
（２）また、画像処理手段により文字エッジ領域と非文字エッジ領域で異なる画像処理を施し、二値化しやすいようにする。
（３）また、二値化後のデータとマスク生成手段の結果との論理演算を行うことにより、文字判定の精度と圧縮率の向上とを実現する。
（４）また、孤立点除去を行うことにより、圧縮率の向上を実現する。
（５）また、スキャナ配信時固有処理（二値化処理）を蓄積後に行い、コピー時とスキャナ配信で共通に行う画像処理を蓄積前に行うことにより、コピー時に使用した蓄積データをスキャナ配信時にも使用できるようにする。
（６）また、色地上文字の抽出は平滑後のデータを用いて、網点で構成された文字や背景のデータ精度の向上を実現する。
【００３１】
図１は、本実施例に係るデジタル式のカラー画像処理装置の概略構成を示したブロック図である。図１において、複写機として動作する場合、スキャナ２は原稿１から画像データを読み取り、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータ（６００dpi）に変換して出力する。
【００３２】
スキャナ補正部３は、後で述べるように、スキャナ２で読み取った画像データ（デジタルデータ）について、画像領域を文字・線画や写真などに分類したり、原稿画像の地肌画像を除去などの画像処理を施したりする。
【００３３】
圧縮処理部４は、スキャナ補正後のＲＧＢ（Red Green Blue）の各８bit画像データと文字エッジ領域信号(１bit)、色領域信号(１bit)を圧縮処理して、汎用バス５にデータを送出する。圧縮後の画像データは汎用バス５を通って、コントローラ７に送られる。コントローラ７は、図示しない半導体メモリを持ち、送られたデータを蓄積するようになっている。蓄積データには、書誌情報として画像サイズや読み取った原稿の種類も記録する。
【００３４】
なお、本実施例では、画像データに対し圧縮を施すとしたが、汎用バス７の帯域が十分に広く、蓄積するＨＤＤ（ハードディスクドライブ）６の容量が大きければ、非圧縮の状態でデータを扱っても良い。
【００３５】
次に、コントローラ７は、ＨＤＤ６の画像データを、汎用バス５を介して伸張処理部１０に送出する。伸張処理部１０は、圧縮処理されていた画像データを元のＲＧＢ各８bitデータと文字エッジ領域信号(１bit)、色領域信号(１bit)に伸張し、プリンタ補正部１１に送出する。
【００３６】
プリンタ補正部１１では、図３に示すように、ＲＧＢ画像データを色補正処理部１１０にてＹＭＣＢｋ（Yellow Magenta Cyan Black）データに変換して、文字エッジ領域信号であって色領域信号でない部分は、黒文字としてＢｋ（Black）の単色データに置き換える。さらに、プリンタγ部１１１にてγ補正処理、中間調処理部１１２にて中間調処理などが行われ、プロッタ１２の明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて各色８bitから２bitへと画像データの変換を行う。
【００３７】
プロッタ１２は、レーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、２bitの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理後、転写紙にコピー画像１３を形成する。
【００３８】
ネットワークを介してＰＣ等の外部情報処理端末に画像データを配信する配信スキャナとして動作する場合は、図１において、画像データは汎用バス５を通って、コントローラ７に送られる。コントローラ７では、色変換処理、フォーマット処理などが行われる。階調処理では配信スキャナ動作時のモードに従った階調変換処理を行う。フォーマット処理では、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。その後、画像データはＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）８を介して外部ＰＣ端末９に配信される。
【００３９】
また、ネットワークを介して、ＰＣから受信したデータをプリントアウトするプリンタとして動作する場合、図１において、ＮＩＣ８を介して外部ＰＣ端末９から受信したデータに基づいて画像及びプリント指示するコマンドを解析し、画像データとして印刷できる状態にビットマップ展開して、展開したデータを圧縮してデータを蓄積する。蓄積されたデータは随時大容量の記憶装置であるＨＤＤ６に書き込まれる。画像データを蓄積する時に、後述する書誌情報もＨＤＤ６に書き込む。
【００４０】
次に、コントローラ７は、ＨＤＤ６の画像データを、汎用バス５を介して伸張処理部１０に送出する。伸張処理部１０は圧縮処理されていた画像データを元の８bitデータに伸張し、プリンタ補正部１１に送出する。
【００４１】
プリンタ補正部１１では、ＲＧＢ入力ならば、色補正処理部１１０にてＹＭＣＢｋデータに変換をする。次に、ＹＭＣＢｋそれぞれ独立に、プリンタγ部１１１にてγ補正処理、中間調処理部１１２にて中間調処理などが行われ、プロッタ１２の明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて８bitから２bitへと画像データの変換を行う。
【００４２】
プロッタ１２は、レーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、２bitの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。
【００４３】
本実施例のデジタル画像処理装置においては、一般に原稿をスキャナにより読み取り、画像データをデジタルデータに変換するとともに、原稿の画像領域（像域）を、異なる特徴を有する領域に分類（像域分離）する。注目画素がそのいずれの領域に属するものか、判定された結果に従い、画像データに対して種々の画像処理を施す。これにより、出力画像の画像品質が大きく向上させられる。
【００４４】
スキャナ補正部３について、詳細に説明する。
図２に示すように、スキャナ補正部３は、スキャナ２から入力した画像データimg（反射率リニア）に基づき、像域分離を行う。本実施例では、像域分離部３０１が、上記特許文献４（特開平２００３−２５９１１５号公報）で用いられている像域分離を用いて、黒文字エッジ領域、色文字エッジ領域、その他（写真領域）の３つの領域に分離する。このように像域分離することにより、画像データに像域分離信号(文字エッジ領域、色領域)が画素毎に付与される。そして、この像域分離信号に基づいて、黒文字エッジ領域（文字エッジ領域であり色領域でない）、色文字エッジ領域（文字エッジ領域であり色領域である）、写真領域、にそれぞれ分類する（前記以外）。ここでいう文字エッジ領域は、白地上の文字エッジを検出するものである。
【００４５】
また、スキャナγ部３０２では、画像データを反射率リニアから濃度リニアのデータに変換する。
【００４６】
また、フィルタ処理部３０３では、像域分離信号によりフィルタ処理を切り換える。文字エッジ領域（黒文字エッジと色文字エッジ）では判読性を重視して鮮鋭化処理を行う。写真領域では、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として、エッジ量に応じて平滑化処理や鮮鋭化処理を行う。急峻なエッジを鮮鋭化するのは、絵の中の文字を判読しやすくするためである。さらに、文字エッジ領域は、色領域との組み合わせで、色文字エッジ領域と黒文字エッジ領域とで、二値化の閾値を変えることも可能である。
【００４７】
また、原稿種判定部（原稿認識部）３０４では、特許文献８（特開平２０００−３２４３３８号公報）に開示されている原稿判定ブロックを用いる。具体的には、文字あり原稿判定は特許文献８の段落番号「００２３」〜「００２５」、有彩原稿判定は特許文献８の段落番号「００２６」〜「００２７」、印画紙写真判定は特許文献８の段落番号「００２８」、印刷写真判定は特許文献８の段落番号「００２９」〜「００３１」を用いる。上記の４つの特徴量で、文字のみ原稿とカラー原稿であるかどうかの判定を行う。この結果を、画像を蓄積する時に書誌情報として記録する。表１に原稿判定の一覧を示す。
【００４８】
【表１】
2007235430.tif 000003
【００４９】
表１において、『文字のみ原稿』とは、上述した判定条件で文字あり原稿（あり）、印画紙写真原稿（なし）、印刷写真原稿（なし）の条件の時である。また、『カラー原稿』は、有限原稿（あり）の時である。なお、『文字のみ原稿』とは、原稿のなかに文字しか存在しない原稿のことである。ここで、複写原稿やインクジェット原稿などの絵柄は、階調処理を施しており、印画紙写真か印刷写真原稿かのどちらかに分類される。
【００５０】
プリンタ補正部１１は、図３に示すように、色補正処理部１１０と、圧縮処理部４および伸張処理部１０を経た画像データに対して、プロッタ１２のγ特性に応じてγ補正を行うプリンタγ部１１１と、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行い、階調補正を行う中間調処理部１１２と、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出するエッジ量検出部１１３と、を備えている。
【００５１】
図３において、色補正処理部１１０は、黒文字エッジ領域以外では、ＲＧＢデータを一次の濃度マスキング法等でＣ，Ｍ，Ｙデータに変換する。画像データの色再現を向上させるために、Ｃ，Ｍ，Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデータを生成し、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋデータを出力する。ここで、黒文字エッジ領域は、スキャナのＲＧＢ読み取り位置ずれで原稿の黒文字が色付いたり、プロッタ１２のＹＭＣＢｋのプリンタする時の重ね位置ずれがあったりすると、判読性がよくないので、黒文字領域のみ輝度に相当する信号でＢｋ単色データ（Ｃ，Ｍ，Ｙは、プリントアウトしてないデータ）にて出力する。
【００５２】
図３において、プリンタγ部１１１は、γの周波数特性に応じて、γ補正処理を行う。中間調処理部１１２は、プロッタ１２の階調特性やエッジ量に応じて、ディザ処理等の量子化を行う。量子化処理をする際に黒文字信号（後述する黒文字抽出の処理）を行って、黒文字のコントラスト強調することも可能である。このことにより、文字の判読性が向上する。
【００５３】
図１のコントローラ７は、図４に示すように、ページメモリ７０１、圧縮伸張処理部７０２、出力フォーマット変換部７０３、入力フォーマット変換部７０４、データｉ／ｆ（インターフェース）７０５からなる。
【００５４】
ここで、図４を参照して、画像データを外部機器に出力するデータの流れを説明する。
ページメモリ７０１にある画像データを圧縮伸張処理部７０２にて、圧縮処理されていた画像データを元の各色８bitデータに伸張し、出力フォーマット変換部７０３に出力する。出力フォーット変換部７０３では、ＲＧＢデータを標準色空間であるｓＲＧＢデータに色変換を行うと同時に、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。データｉ／ｆ７０５では、出力フォーマット変換部のデータをＮＩＣ８に出力する。
【００５５】
また、図４を参照して、外部機器からの画像データをプロッタに出力するデータの流れを説明する。
外部から指示するコマンドは、図示しないＣＰＵがコマンドを解析し、ページメモリ７０１に書き込む。データｉ／ｆ７０５を介して入力された画像データを、入力フォーマット変換部７０４でビットマップデータに展開して、圧縮伸張処理部７０２に圧縮を行い、ページメモリ７０１に書き込む。入力フォーマットデータとして展開する画像は、ＪＰＥＧやＴＩＦＦの自然画像である。
【００５６】
次に、出力フォーマット変換部７０３について図５を用いて説明する。
図５に示すように、出力フォーマット変換部７０３は、色変換部７１、解像度変換部７２、ＴＩＦフォーマット生成部７３、jpgフォーマット生成部７４、圧縮フォーマット生成部７５、データｉ／ｆ部７７からなる。
【００５７】
色変換部７１では、ＲＧＢデータをＲＧＢデータにデータ変換を行う。ＲＧＢに変換したデータを解像度変換部７２にて３００dpi、２００dpiなどの画素密度変換を行う。本実施例では３００dpiで変換した場合の画素密度度で説明する。
【００５８】
解像度度変換した画像は、各フォーマット生成部にて（ＴＩＦフォーマット生成部７３、jpgフォーマット生成部７４、圧縮フォーマット生成部７５）各フォーマットに変換する。データｉ／ｆ部７７では、ＮＩＣ８に出力すべきフォーマットを出力する。
【００５９】
ここで、本発明の要部である圧縮フォーマット生成部７５について説明する。
圧縮フォーマット生成部７５は、二値化部７５１、黒画像生成部７５２、二値画像生成部７５３、解像度変換部Ａ７５４、解像度変換部Ｂ７５５、背景画像生成部７５６、文字画像生成部７５７、画像ファイル合成部７５８からなる。
【００６０】
二値化部７５１で、画像濃度の明暗を基本に、文字領域と、非文字領域の二値データと、黒文字データとを出力する。二値画像生成部７５３では、二値データを可逆変換であるＭＭＲ圧縮を行う。黒画像生成部７５２では、黒文字データを可逆変換であるＭＭＲ圧縮を行う。
【００６１】
解像度変換部Ａ７５４およびＢ７５５では、画像データに対して解像度変換を行い、解像を低くする（１５０dpi）。さらに、背景画像生成部７５６では、二値化部７５１で文字領域となった領域の画像データを、白に相当とする一定の値の画像データの書き換え非可逆圧縮のjpg圧縮を行う。さらに、文字画像生成部７５７は、背景領域となった領域の画像データを、一定の値の画像データの書き換え非可逆圧縮のjpg圧縮を行う。背景画像に対しては文字部を一定の値のデータにするのは、一定の値にすることより圧縮が向上するからである。文字画像に関しても、背景画像部を一定の値にするのも圧縮の向上のためである。
【００６２】
解像度変換部は、文字画像と背景画像では、文字画像は背景画像ほど解像度がいらないので、７５dpi程度でも構わない。書誌情報に、文字のみ原稿である時は、背景画像と文字画像の両方を７５dpiの解像度でjpgファイルを作成する。文字に関して解像度を落とすのは、文字の解像度はＭＭＲの解像度で保証しているので、jpg画像dpiを落としても階調劣化するが問題とならない。解像度を落とすことによりファイルサイズを小さくすることが可能になる。本実施例では、画像解像度を落とすことにファイルサイズを小さくしたが、画像の解像以外の階調数など画像品質を落としてファイルサイズを小さくしてもよい。
【００６３】
蓄積データに書誌情報として文字のみ原稿ありなしの記載があるので、蓄積データ後の画像データに対して、文字のみ原稿に対して圧縮率を高くすることが可能となっている。
【００６４】
ファイル合成部７５８では、二値画像生成部の出力（ＭＭＲ）、黒画像生成部の出力(ＭＭＲ)、背景画像生成部の出力（jpg）、文字画像生成部の出力（jpg）の４つの画像を１のファイル化を行う。このときのファイル形式は、汎用フォーマット（ＰＤＦファイルなど）を用いても構わない。
【００６５】
二値化部７５１では、複数の特徴量を抽出することにより二値化を行う。
以下の処理は、逐次処理で、１つの処理が終わると隣の画素の処理を行い、１ラインが次のラインの先頭から処理を行い画像の終わりで処理を続ける。ＲＧＢ画像データは数字が多くなると黒くなり、数字が小さくなると白くなるものとする。
【００６６】
図６を用いて説明する。
〈文字解像度変換〉
図６の文字解像度変換は、圧縮伸張処理部７０２にて伸張したデータである文字エッジ領域と色領域信号を画像に施した解像度と同じ解像度で解像度変換（３００dpi）を施し、画像データと画素密度を同一にする。ここでの出力を文字エッジ、色とする。
【００６７】
〈二値化部〉
図６の二値化部は、文字エッヂ領域とその以外で、二値化の閾値を変更して二値化する適応二値化部と、適応二値化の出力の孤立点を除去する孤立点除去１とからなる。そして、適応二値化は、図７に示すように、閾値算出部と、二値化部とからなり、色地上文字や白地上文字を抽出するために、エッジの色を検出して、１ライン毎に閾値を変更する。
【００６８】
図７において、閾値算出部は、文字エッヂ領域の時と文字エッヂ領域以外の二つの閾値を用意して、文字エッヂ領域の基づき閾値を切り換える。文字エッジ領域と文字領域エッジ以外では、文字エッヂ領域の方が文字と判定しやすいパラメータを設定する。そして、二値化部は、閾値算出部で求めた閾値に対して、入力画像ＲＧＢのＲＧＢの値が１つでも閾値を超えていれば（大きければ）、黒(on)として判定し、黒(on)で無い時は、白(off)として出力する。例えば、閾値がＲ＝１２８、Ｇ＝１２０、Ｂ＝１１８で、入力データが、Ｒ＝１２１、Ｇ＝１２１、Ｂ＝１２１であれば、黒として、Ｒ＝１１０、Ｇ＝１１０、Ｂ＝１１０であれば、白とする。
【００６９】
文字エッヂ領域と文字エッジ領域以外で、閾値をきりかえるのは、色地上（白地以外）に記載されている文字（色地上文字）は濃く、白地上に記載されている文字（白地上文字）は、薄い文字もある。固定の閾値であると白地の薄い文字を黒と抽出しようとすると、色地上の文字の色地も文字となり、逆に色地上の文字を黒と抽出しようとすると、白地上の薄い文字を黒と抽出できなる。そこで、本実施例では、文字エッヂ領域と文字エッジ領域以外でパラメータを切り換えることにより、白地上文字は文字エッジ領域の閾値で２値化し、色地上文字は文字エッジ領域以外の閾値で２値化する。つまり、白地の薄い文字は、白地上文字エッジであるから、文字エッジ領域の閾値で二値化し、色地上文字は、白地上文字エッジでないので、文字エッジ領域以外の処理で二値化するので、白地上（薄い）文字と色地上文字を別々の閾値で二値化するので、良好に二値化することが可能となる。
【００７０】
二値化する画像データは、上記段落番号「００２６」に記載したように、文字エッジ領域には、鮮鋭化処理を施し、文字エッジ領域以外にはエッジ量に応じて処理を行っているので、絵の部分には、平滑化処理がかかっているので、色地上文字の背景は平滑化処理がかかるので、良好に二値化が可能になる。
【００７１】
図６の孤立点除去１は、適応二値化の結果は孤立点が多く存在すため孤立点除去を行う。図８のパターンに対して、一致した時は、注目画素を反転することにより孤立点を除去する。
【００７２】
〈マスク部〉
〔Ｎ値化〕
図６のマスク部において、Ｎ値化の部分は後述網点検出とグレー検出の特徴とＮ値の値にして共通に使用する。ＲＧＢ差の小さいデータ（bk）は、thabkより値が大きい時は、黒文字として、ＲＧＢ差の小さいなくデータＹＭＣＢＧＲの６色相に色を分けて色相ごとに閾値（thay、tham、thac、thab、thag、thar）を分けて、２値化処理を行い、色の濃いものをアクティブ画素（文字）として２値化処理を行う。色相の分け方は、単純にＲＧＢの大小関係で行ってもよいし、ＲＧＢの色の割合で決めてもよい。これは入力画像の特性により決まる。ただし、出力結果は色相別に保持する。ここでは、以下の様に定義する。かっこはbit表示。
Dtah＝０（０００）:該当なし
Dtah＝１（００１）:黄色
Dtah＝２（０１０）:マゼンタ
Dtah＝３（０１１）:赤
Dtah＝４（１００）:シアン
Dtah＝５（１０１）:緑
Dtah＝６（１１０）:青
Dtah＝７（１１１）:黒
【００７３】
さらに、白のレベルも同様に２値化を行う。ＲＧＢ差の小さいデータ（bk）は、thbbkより値が小さい時は、白画素として、ＲＧＢ差の小さいないデータYMCBGRの６色相に色を分けて色相ごとに閾値（thby、thbm、thbc、thbb、thbg、thbr）を分けて、２値化処理を行い、色の薄いものをアクティブ画素（白画素）として２値化処理を行う。また、黒に含まれるもので、更に黒い（濃い）色を抽出したものを濃い黒として、黒抽出時に使用する。
【００７４】
さらに、下地検出の下地の抽出を行う。下地も白レベルと同様であるが、閾値は白レベルと文字の閾値と中間の値を使用して、下地の閾値より白ければ下地とする。
【００７５】
下地領域、グレー領域、文字領域の関係は、図９のようになる。
図９に示すように、下地領域の濃い方とグレー領域の薄い方とでは、２つの領域をまたがる濃度域が存在する。その理由は、下地領域、グレー領域ともパターンマッチングである程度の大きさの領域がないと領域判定しないため、ある程度の重なりがないと、下地領域とグレー判定の近傍の均一画像の濃度領域であっても、下地領域とグレー領域にまたがった場合に下地領域、グレー領域のどちらの領域に該当しなくなるのを防ぐためである。
【００７６】
〔網点検出１〕
図６のマスク部の網点検出１、２では、スキャナ補正部で細かな網点は平滑化処理にて網点形状は無くなっているが、新聞の写真のような粗い網点は充分な平滑化を行うことができずに、網点のドット形状が残っており、この粗い網点を検出することを目的とする。ここでは、網点のパターンマッチングを行う。ここでは、Dtah≠０の時に黒画素として、Ｎ値化の白画素を白画素とする。
【００７７】
図１０のフローチャートを用いて網点検出１について説明する。
〈Ｓ１：白パターン判定〉
まず、白パターンの有無の判定を行う。白パターンとは、図１１に示す白画素のパターンマッチングである。白パターンがある場合（ステップＳ１／ＹＥＳ）、ステップＳ２へ進み、白パターンがない場合（ステップＳ１／ＮＯ）、ステップＳ３へ進む。
【００７８】
〈Ｓ２：網点カウント初期化〉
ステップＳ２の網点カウント初期化では、白パターン領域である時に下記変数を初期化してステップＳ８へ進む。
count_bk= tha_count
state=０
SS[I]=０
tha_count：白領域間の距離（閾値）
SS[I]：１ライン前の情報
【００７９】
〈Ｓ３：網点判定処理〉
ステップＳ３の網点判定処理では、下記条件の時に、sateを１にする。
・SS[I]=１
・１画素前の結果が網点である。
・count_bkが、０である時。
さらに、下記条件の時、SS[I]を１にする。
・count_bkが、０である時。
【００８０】
〈Ｓ４：網点間隔判定〉
ステップＳ４の網点間隔判定では、state=０でかつ、count>tha_count_sであれば、下記変数を初期化する。
count_bk= tha_count
SS[I]=０
tha_count_s：非網点領域上の網点パターン間の距離（閾値）
さらに、count_bk,count_c,count_m,count_yのいずれかが、０でかつ、count>tha_count_eであれば、下記変数を初期化する。
count_bk= tha_count
state=０
SS[I]=０
tha_count_e：非網点領域上の網点パターン間の距離（閾値）
そして、上記判定終了後、count=count+１を行う。
【００８１】
〈Ｓ５：網点カウント〉
網点パターンとは、図１２に示すパターンで、●が黒画素で○が非黒画素である。ステップＳ５の網点カウントでは、パターンと一致すれば、countを０すると共にcount_bkを-１する。
【００８２】
〈Ｓ６：状態判定〉
ステップＳ６の状態判定では、state=１ならば、網点と判定して（ステップＳ６／網点）、ステップＳ７へ進む。state=１でなければ、非網点と判定して（ステップＳ６／非網点）、ステップＳ８へ進む。
【００８３】
〈Ｓ７:細線判定〉
ステップＳ７の細線判定では、注目画素の左右（１２画素）にステップＳ１の白パターンが両側に存在して、かつcount_ｘが初期値であれば、細線と判断して、SS[I]=０とする。
【００８４】
〈Ｓ８:非網点処理〉
ステップＳ８の非網点処理では、state=０にして、非網点として結果を出力する。
【００８５】
〈Ｓ９:網点処理〉
ステップＳ９の網点処理では、state=１にして、網点として結果を出力する。
【００８６】
〔網点検出２〕
このように、図６の網点検出１は画像データを順方向で処理していたが、網点検出２は逆方向を行って処理処理を行う。網点検出２では、網点の先端部が網点とならない部分を逆読みすることにより、網点となるようにしている。
【００８７】
網点検出１，２を行うことにより、白パターンから白パターンの間に一定以上の網点パターンがあれば網点と検出する。さらに、網点パターンと網点パターンの間隔が広い時に非網点とすることにより、黒グラデーションの濃い背景の白抜き文字を非網点とすることができる（図１３参照）。濃い背景は、網点形状ほとんどなく非網点となる。さらに、グラデーションの薄い背景の濃い文字も網点形状ほとんどなく非網点となる（図１４参照）。
【００８８】
また、文字は一般的に白地上文字であるから、白地上文字は、網点パターンが文字のエッジ近傍しかないので誤検出することはほとんどない。
【００８９】
本実施例のパターンマッチングは、白と白以外で行ったが、Ｙ成分、Ｍ成分、Ｃ成分を独立に行っても良い。Ｙ、Ｍ、Ｃ成分に展開すれば、印刷のインクの成分はＹＭＣなので、インクのドット再現を正確に抽出できるようになる。
【００９０】
〔グレー検出１〕
図６のグレー検出１，２では、文字領域は濃く、文字周辺の領域は薄いことを利用して、文字領域の濃さより薄く、文字周辺の領域より濃いところを中濃度としてグレー判定を行う。グレー判定で使用する白地は、Ｎ値化の白画素である。
【００９１】
図１５を用いてグレー検出１について説明する。
〈Ｓ１:前処理〉
MSは１画素の前の処理結果で、SS[ｉ]は１ライン前の処理結果である。MSとSS[ｉ]とを比較することにより、１ライン前の結果と１画素前の処理結果の多い方の値をもってくる。MSは後述するグレー検出してから白画素の数である。
【００９２】
〈Ｓ２:グレーパターン〉
グレーパターンとは、図１６に示すグレーターンマッチングである。グレーパターンマッチングに一致すれば、グレー領域とする。中濃度が上記パターンと一致していれば、MS=５、S[ｉ]としてグレー画素とする。中濃度とは、N値化で、Dtah＝０、かつ、非白画素の時である。パターンが一致していれば（ステップＳ２／ＹＥＳ）、ステップＳ８に進み、パターン一致しなければ（ステップＳ２／ＮＯ）、ステップＳ３に進む。
【００９３】
〈Ｓ４:白画素〉
白画素とは、N値化の白画素のことである。注目画素が白画素であれば（ステップＳ４／ＹＥＳ）、ステップＳ６へ進む。白画素でなければ（ステップＳ４／ＮＯ）、ステップＳ５へ進む。
【００９４】
〈Ｓ５:MS>０〉
MS>０であれば（ステップＳ５／ＹＥＳ）、ステップＳ８へ進む。MS>０でなければ（ステップＳ５／ＮＯ）、ステップＳ９へ進む。
【００９５】
〈Ｓ６:MS>０〉
MS>０であれば（ステップＳ６／ＹＥＳ）、ステップＳ７へ進む。MS>０でなければ（ステップＳ６／ＮＯ）、ステップＳ９へ進む。
【００９６】
〈Ｓ７:MS=MS-１〉
MS=MS-１を行い、ステップＳ５へ進む。
【００９７】
〈Ｓ８:グレー画素〉
グレー画素として結果を出力する。
【００９８】
〈Ｓ９:非グレー画素〉
非グレー画素として結果を出力する。
【００９９】
〈Ｓ１０:後処理〉
後処理として、SS[I]の更新と、bkカウントとを行う。
・SS[I]の更新
色地か白地でかつ、MS>１であれば、SS[I]=MS-１を行う。
Bk画素でありかつ、MS>０であれば、SS[I]=MS-１を行う。
・bkカウント
bk画素の連続数をカウントして、連続数がthg_count１以上であれば、bk連続ありとする。例えば、thg_countが１２で、連続数がNの時は、bk連続ありは、N- thg_count+１回となる。連続数ありの時は、MS=MS-１を行う。
【０１００】
〔グレー検出２〕
図６において、グレー判定１は順方向で処理していたが、グレー検出２では逆方向で処理する。逆方向で処理することにより、グレー領域先端がグレートならなかった部分をグレーとしている。文字部は一般に濃いデータと薄い（白）データで構成され、文字部にはない写真の特徴である中濃度の塊をグレーとして検出している。この周辺画素を白画素の数が一定値を超えるまでグレー画素としているので、濃い色であってもグレー画素となる。しかし、グレー領域内で所定の数以上黒が連続しているならば、非グレー画素にするようにしている。ここでグレー画素となった結果をグレー領域とする。このことにより、黒が背景の白抜き文字を非グレー領域とすること可能になる。
【０１０１】
〔下地検出〕
図６において、適応二値化でライン毎に閾値を切り換えると、薄い領域においても文字判定する場合が、薄い領域すべてが文字判定になれば問題はないが、閾値が、薄い領域の画像をまたがっていると、二値化部での結果が、白黒の変化点が多く最終画像においてファイルサイズが大きくなってしまう。単純のグレー判定の領域の下限値（白側）を白よりにすると、色地上の文字が文字判定できなくなるので、ここで、下地を検出する。
【０１０２】
下地に足して４×５のANDを行い、次に２×３のOR行う。このことにより入力データに対して下地を小さくしている。よって、文字周辺の下地は文字と下地の境界部も下地となり、下地の領域を小さくしているので文字を下地に含みにくくなるため良好に下地を検出できる。図９に概念図を示す。
【０１０３】
〈文字判定＋文字なか判定〉
〔文字判定〕
文字領域（孤立点除去１の出力）であり、網点領域１、２（網点検出１、２の出力）でなく、グレー領域（グレー検出１、２の出力）でなく、下地領域（下地検出の出力）でなく、文字なか（後述する文字なか判定結果）でなければ、文字とする。
【０１０４】
文字領域を下地領域、網点領域とグレー領域と論理演算を行うのは、文字判定結果が本来、解像度の必要ない写真領域を文字領域としているため写真領域として補正をしている。
特に写真領域は孤立点を非常に多く含んでおり、この補正を行うことにより、文字画像の圧縮率の向上し、画像も文字非文字の混在が少なくなり画質向上も望める。
【０１０５】
文字なか判定結果を文字判定結果から除外しているのは、黒文字を黒単色で出力するので、圧縮率を向上されるために文字画像を固定値にするためである。
【０１０６】
〔文字なか判定〕
文字なか判定は、図１７に示すように、文字判定、３ラインOR、絵柄判定、黒判定、抽出１、抽出２、と２つのミラーからなる。以下に説明する判定処理のフローは図１８に示す。
【０１０７】
図１７に示す文字判定は、前段の像域分離の出力結果である文字判定結果と色判定結果の論理演算をとり、文字であってかつ色でなければ、黒文字エッジをして出力する。
【０１０８】
図１７に示す３ラインORは、文字判定の結果である黒文字エッジの３ライン×１画素のorをする。本来は、この３ラインORではなく、抽出１の後に２ライン遅延を行って抽出２とライン遅延をあわせる必要があるが抽出部１の後でライン遅延をすると画像データを遅延する必要が出てくるため、ここで３ラインORすることにより、ライン遅延を吸収している。
【０１０９】
図１７に示す絵柄判定は、前段の像域分離の出力結果である色判定結果、グレー検出１の結果、グレー検出２の結果、網点検出１の結果、網点検出２の結果のどこかは１つでもonならば、絵柄と判定する。
【０１１０】
また、図１７に示す絵柄判定は、前段の像域分離の出力結果である色判定結果が、非色で、かつN値化で黒(Ｂｋまたは、濃い黒)ならば、黒とする。
【０１１１】
ここで、図１７に示す抽出１において文字なかを抽出するフローを図１８に示す。
以下説明は、３ラインorの出力を黒文字エッジ、絵柄判定の結果を絵柄、黒判定結果を黒として説明する。
【０１１２】
a)注目画素判定
黒文字エッジならば、文字なか領域とする。絵柄判定の結果が絵柄ならば、絵柄領域とする。また、像域分離のアルゴ上、文字と絵柄ともｏｎになることはない。
【０１１３】
ｂ）高濃度判定
注目ラインが黒画素判定の結果が黒でなければ、中間領域とする。
【０１１４】
ｃ）１ライン前（絵柄）判定
線分処理後の１ライン前の判定結果が絵柄領域であれば、絵柄領域とする。
【０１１５】
ｄ）１画素前（絵柄）判定
１画素前の判定結果が絵柄領域であれば、絵柄領域とする。
【０１１６】
ｅ）１ライン前（文字なか）判定
線分処理後の１ライン前の判定結果が文字なか領域であれば、文字なか領域とする。
【０１１７】
ｆ）１画素前（文字なか）判定
１画素前の判定結果が文字なか領域であれば、文字なか領域とする。
【０１１８】
ｇ）上記以外
中間領域とする。
【０１１９】
ｈ）線分処理
最後に線分を行う。
【０１２０】
なお、ここでは、色判定結果が色でなく、かつ高濃度の画素が、１２８画素以上連続していれば、中間領域として補正する。
【０１２１】
図１７に示す抽出２では、逆像（ミラー）画像で文字なか判定をする。逆像での処理をパイプライン処理で実現するために、抽出２の前後でミラーをしている。抽出部１と同一なので説明は省略する。
【０１２２】
図１７に示す判定部は、抽出１と抽出２のミラーの出力が、両方が文字なか領域でかつ二値化部の出力が文字ならば黒文字とする。
【０１２３】
このように、周辺画素の画像の状態を参照して文字なか判定をすることにより、大きさ画像領域の文字のなかを判定することができる。
文字エッジ領域と色領域は、読み取った画像で、色や網点などを検出するのが精度よく検出でき、文字なか検出検出の濃度情報は、平滑化後のデータを用いるのは、網点構成の文字に対しては、網点領域が少なく文字エッジ領域になったりならなかったりするため、網点情報ではなく、フィルタ処理後（文字エッジ領域でないので平滑化される）のデータを用いて、濃い部分のみを文字のなかとしている。新聞の写真の様にスクリーン線数の低い網点は、平滑がしても網点形状が残るので網点検出で検出して、カタログなどの一般的な原稿にあるスクリーン線数の高い網点は、平滑がかかり網点形状は無くなるので、網点面積率が３０％から６０％程度のものはグレー判定にてグレート検出する。
【０１２４】
特に文字の先端部は幅が狭いので網点（非文字領域）となりにくく、例えば先端が文字エッジ領域で文字の中央部が網点と判定判定されると文字なか判定が中途半端な結果となり、見苦しくなるを避けるためである。
【０１２５】
次に、図４の入力フォーマット変換部７０４について図１９を用いて説明する。
図１９に示すように、入力フォーマット変換部７０４は、TIFフォーマット展開部７８、jpgフォーマット展開部７９、圧縮フォーマット展開部８０、出力選択部８１から成る。TIFフォーマット展開部７８、jpgフォーマット展開部７９、圧縮フォーマット展開部８０は、各フォーマットをbitマップに展開する機能を持ち、出力選択部８１は３つのフォーマットの内の１つを選択して出力と同時にＲＧＢデータをＹＭＣＢｋにデータを変換する。
【０１２６】
入力画像データがTIFフォーマットであれば、TIFフォーマット展開部７８にてbitマップデータで展開する。jpgフォーマットであれば、jpgフォーマット展開部７９にてbitマップデータで展開する。さらに、圧縮フォーマットであれば、圧縮フォーマット展開部８０にて展開する。
【０１２７】
さらに、本発明の要部である圧縮フォーマット展開部８０について説明する。
図１９に示すように、圧縮フォーマット展開部８０は、画像ファイル展開部８０１、黒画像展開部８０２、二値画像展開部８０３、背景画像展開部８０４、文字画像展開部８０５、画像ファイル合成部８０６からなる。
【０１２８】
画像ファイル展開８０１部では、図５の圧縮フォーマット生成部７５にて生成したファイルの中の４つファイルについて、後段の二値画像展開部８０３、黒画像展開部８０２、背景画像展開部８０４、文字画像展開部８０５にそれぞれ対応した画像データを出力する。
【０１２９】
二値画像展開部８０３では、ＭＭＲを伸張してbitマップに展開し、黒画像展開部８０２では、ＭＭＲを伸張してbitマップに、背景画像展開部８０４では背景画像のjpgをbitマップに、文字画像展開部８０５では文字画像のjpgをbitマップに、それぞれ展開する。
【０１３０】
４つの展開したbitマップデータは、画像ファイル合成部８０６にて１枚のbitマップデータに合成する。画像ファイル合成部８０６では、二値画像展開部８０３の出力が文字領域であれば、文字画像展開部８０５の出力である画像データを出力し、二値画像展開部８０３の出力が非文字領域であれば、背景画像展開部８０４の出力である画像データを出力する。さらに、黒画像展開部８０２の出力が黒文字であれば、黒で出力する。このことにより１枚の画像を生成する。文字と非文字の解像度は２値画像の解像度となる。図２０に、入力画像、ファイル画像、及び出力画像のイメージ図を示す。
【０１３１】
なお、以上説明した本実施例を実現するためのソフトウェア（プログラム）を記憶した記憶媒体（記録媒体）を、装置あるいはコンピュータが読み込むことにより、本実施例を実現するようにしても良い。
【０１３２】
上記本実施例によれば、文字エッジ領域と非文字エッジ領域で閾値を切り換えるので、色地上文字と白地上文字の二値化を良好に行うことが可能になる。
【０１３３】
また、本実施例によれば、画像処理手段により文字エッジ領域と非文字エッジ領域と異なる画像処理を行うことにより、二値化を行うので二値化精度が向上する。
【０１３４】
また、本実施例によれば、二値化とマスク生成手段とで論理演算を行うので、文字判定精度の向上すると共に圧縮率が向上することが可能となる。
【０１３５】
また、本実施例によれば、二値化後に孤立点除去を行うので、圧縮率が向上する。
【０１３６】
また、本実施例によれば、スキャナ配信時固有処理（二値化処理）を蓄積後に行い、コピー時とスキャナ配信で共通に行う画像処理を蓄積前に行うので、コピー時に使用した蓄積データをスキャナ配信時にも使用することが可能となる。
【０１３７】
また、本実施例によれば、文字のなかとなるべき領域は平滑後のデータを用いるので、網点で構成された背景や文字の判定結果の混在が少なくなる。
【０１３８】
また、本実施例によれば、スキャナ配信装置に適用が可能である。
【０１３９】
また、本実施例によれば、画像形成（複写）装置に適用が可能である。
【０１４０】
また、本実施例によれば、良好に文字判定するソフトウェアを提供することが可能となる。
【０１４１】
以上、本発明の実施例について説明したが、上記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変形が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１４２】
本発明は、画像処理装置全般に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１４３】
【図１】本実施例の画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施例の画像処理装置が備えるスキャナ補正部の概略構成を示すブロック図である。
【図３】本実施例の画像処理装置が備えるプリンタ補正部の概略構成を示すブロック図である。
【図４】本実施例の画像処理装置が備えるコントローラの概略構成を示すブロック図である。
【図５】本実施例の出力フォーマット変換部の概略構成を示すブロック図である。
【図６】本実施例の出力フォーマット変換部の二値化部の概略構成を示すブロック図である。
【図７】本実施例の出力フォーマット変換部の二値化部の適応二値化部の概略構成を示すブロック図である。
【図８】本実施例の孤立点除去で用いるパターンを示す図である。
【図９】本実施例の下地領域、グレー領域、文字領域の概念を示す図である。
【図１０】本実施例の網点検出１に係る動作を示すフローチャートである。
【図１１】本実施例の白パターンマッチングのパターンを示す図である。
【図１２】本実施例の網点パターンマッチングのパターンを示す図である。
【図１３】本実施例の網点検出１，２後のイメージ例を示す図である。
【図１４】本実施例の網点検出１，２後のイメージ例を示す図である。
【図１５】本実施例のグレー検出１に係る動作を示すフローチャートである。
【図１６】本実施例のグレーパターンマッチングのパターンを示す図である。
【図１７】本実施例の出力フォーマット変換部の二値化部の文字なか判定の概略構成を示すブロック図である。
【図１８】本実施例の文字なか判定の抽出１に係る動作を示すフローチャートである。
【図１９】本実施例の画像処理装置が備えるコントローラ内の入力フォーマット変換部の概略構成を示すブロック図である。
【図２０】入力画像、ファイル画像、及び出力画像のイメージを示す図である。
【符号の説明】
【０１４４】
１    原稿
２    スキャナ
３    スキャナ補正部
４    圧縮処理部
５    汎用バス
６    ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）
７    コントローラ
８    ＮＩＣ（ネットワークインターフェースコントローラ）
９    外部ＰＣ端末
１０    伸張処理部
１１    プリンタ補正部
１２    プロッタ
１３    コピー画像
７１    色変換部
７２    解像度変換部
７３    TIFフォーマット生成部
７４    jpgフォーマット生成部
７５    圧縮フォーマット生成部
７７    データｉ／ｆ部
７８    TIFフォーマット展開部
７９    jpgフォーマット展開部
８０    圧縮フォーマット展開部
８１    出力選択部
１１０    色補正処理部
１１１    プリンタγ部
１１２    中間調処理部
１１３    エッジ量検出部
３０１    像域分離部
３０２    スキャナγ部
３０３    フィルタ処理部
３０４    原稿種判定部
７０１    ページメモリ
７０２    圧縮伸張処理部
７０３    出力フォーマット変換部
７０４    入力フォーマット変換部
７０５    データｉ／ｆ部
７５１    二値化部
７５２    黒画像生成部
７５３    二値画像生成部
７５４    解像度変換部Ａ
７５５    解像度変換部Ｂ
７５６    背景画像生成部
７５７    文字画像生成部
７５８    画像ファイル合成部
８０１    画像ファイル展開部
８０２    黒画像展開部
８０３    二値画像展開部
８０４    背景画像展開部
８０５    文字画像展開部
８０６    画像ファイル合成部
【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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