(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿から読みとられた画像信号に基づき画像を形成する画像形成装置において、
入力された原画像の粗い第１の画像信号に基づく上記原画像の特徴から上記原画像を複数種類の領域に分離する領域分離手段と、
上記原画像の上記第１の画像信号より密な第２の画像信号に基づき上記原画像の特徴量として画素間の濃度変化量および複数画素の平均濃度および各画素の彩度のうちの少なくとも１つを算出する特徴量算出手段と、
上記特徴量算出手段で算出された特徴量に基づき上記原画像の像域を識別する上記領域分離手段で分離される領域の種類に対応した複数の識別手段と、
上記領域分離手段で分離される領域の種類を識別する領域識別信号に基づき上記複数の識別手段のうちの１つの像域識別結果を選択する選択手段と、
上記第２の画像信号に対し上記選択手段で選択された像域識別結果に対応した所定の画像処理を施して画像を形成する画像形成手段と、
を具備したことを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はスキャナなどで読取った画像信号から、画像の属性を識別する画像識別方法およびそれを用いた画像処理装置および画像形成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ファクシミリ、ドキュメントファイル、デジタル複写機などのように文書画像をデジタル信号として扱う装置が増えている。画像をデジタル信号として扱うことにより、多様な編集・補正処理や電子的な記録や伝送が容易であるなど多くの利点がある。このようなデジタル画像処理装置は、従来は主に文字・線画などのモノクロ２値画像を対象としていたが、最近では階調画が混在した画像をも扱いたいという要求が高まっている。
【０００３】
文字と階調画が混在する画像を扱う上でハードコピーへの記録が１つの問題となる。デジタル画像の記録方式として電子写真方式がよく用いられる。この方法は通常、１記録画点につき２ないし数レベル程度の濃度を表現する能力しかない。このため、階調画を表現するにはパルス幅変調法などの手法を用いる。パルス幅変調のパルスの周期により、１画素変調法と２画素変調法に大別できる。前者は解像度が高いので文字などは鮮明に記録できるが、階調性に劣る。一方後者は階調性に優れ、写真などを滑らかに再現できるが、解像度が低くなる。このように、変調方式により、解像度と階調性の再現に優劣があり、ともに良好に記録するのは困難である。
【０００４】
このため、解像度と階調性の両立した画像記録を行うために、像域識別処理が用いられる。すなわち、記録する画像を写真などのように階調性の重要な部分と文字・線画などのように解像度が重要な部分とに識別し、その結果にしたがって、記録処理を切換える。
【０００５】
像域識別の方式として、階調領域と文字領域の局所的な濃度の変化の違いや局所的なパターンの違いを利用する方法が知られる。前者の例として、特開昭５８−３３７４号公報では、画像を小ブロックに分割し、各ブロック内の最大濃度と最小濃度の差を求め、その差が閾値より大きければ当該ブロックを文字画領域とし、小さければ当該ブロックを階調画領域として識別する方法が開示されている。この方法では写真のような連続調画像と文字だけの場合には高い精度で識別を行うことができるが、網点のように局所的に濃度変化の多い領域では識別精度が極めて悪いという問題があった。また、階調画像の上に急峻なエッジがあると文字部と誤識別されやすいという問題もあった。また、後者の例として、特開昭６０−２０４１７７号公報では、画像にラプラシアン・フィルタをかけた後、２値化し、例えばその４×４画素のパターンの形状により識別を行う方法が開示されている。この方法では網点画も識別することができる。しかし、この方法も階調画上のエッジ部分が文字画と誤識別されやすい問題点があった。
【０００６】
また、これらの方式を組み合わせたり、像域はある程度広い領域内で一定であるという特徴を利用して周囲の画素の識別結果から補正を行う方法を併用することにより、識別精度は改善される。しかし、回路規模上参照領域が数画素に制限されるため、いまだ十分な識別精度は得られなかった。
【０００７】
また、上記の方法では原理的に濃度の大きく変化するエッジの有無により、文字の識別を行っているため、太い文字や線の内部が文字に識別されないという問題もあった。この問題を解決するために、文字識別の結果を膨張させるという手法もあるが、膨張のためには膨大な量の遅延メモリが必要となり、コスト的に実現性に困難であった。
【０００８】
また、まったく別のアプローチとして、文書中の文章や見出し、図、写真などの一般的なレイアウト構造の知識を利用して、文書画像全体の情報から文書構造を解析する手法（ミックスモード通信のための文字領域の抽出アルゴリズム、信学論Ｊ６７−Ｄ、ｖｏｌ１１、ｐｐ１２７７−１２８４（１９８４））が知られる。この方法は画像のマクロな構造を利用するため、非常に高い精度で文章領域と階調領域の識別を行うことができる。しかし、この方法では、広い領域を参照して識別を行うので処理時間が膨大になるという問題がある。このため、通常は識別単位を矩形としたり、入力画像を粗い密度に変換して処理を行うことにより計算量を減少させる手法がとられる。しかし、この場合、識別単位が粗くなるので、文字のエッジとその近傍の部分とを細かく識別できないという問題がある。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の像域識別方式のうち、局所的な濃淡情報を用いる方式ではミクロな構造が文字と類似している階調画のエッジ部分や粗い網点部分の識別精度が低くなることと、太い文字や線の内部を文字と識別するのが難しいという問題があった。
【００１０】
また、文書画像の構造をマクロに解析する方法が知られるが、この方法では文字や階調画像の存在を高精度で識別できるが、位置分解能が低く、画素単位での高精度で識別することが困難であった。
【００１１】
そこで、本発明は識別精度および位置分解能ともに高く、文字の内部も正しく識別できる像域識別方法およびそれを用いた画像処理方法および画像形成装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明は、原稿から読みとられた画像信号に基づき画像を形成する画像形成装置において、入力された原画像の粗い第１の画像信号に基づく上記原画像の特徴から上記原画像を複数種類の領域に分離する領域分離手段と、上記原画像の上記第１の画像信号より密な第２の画像信号に基づき上記原画像の特徴量として画素間の濃度変化量および複数画素の平均濃度および各画素の彩度のうちの少なくとも１つを算出する特徴量算出手段と、上記特徴量算出手段で算出された特徴量に基づき上記原画像の像域を識別する上記領域分離手段で分離される領域の種類に対応した複数の識別手段と、上記領域分離手段で分離される領域の種類を識別する領域識別信号に基づき上記複数の識別手段のうちの１つの像域識別結果を選択する選択手段と、上記第２の画像信号に対し上記選択手段で選択された像域識別結果に対応した所定の画像処理を施して画像を形成する画像形成手段とから構成されている。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００２２】
（第１の実施形態）
図４は、本発明の像域識別方法を適用した画像処理装置を有する画像形成装置（デジタルカラー複写機、以下、簡単に画像複写機あるいは複写機と呼ぶ）の要部の構成例を示したものである。
【００２３】
画像複写機は、画像入力部１００１、色変換部１００２、像域識別部１００３、フィルタ処理部１０４、信号選択部１００５、墨入れ処理部１００６、階調処理部１００７、画像記録部１００８から構成される。本発明に係る像域識別方法は像域識別部１００３に適用されている。なお、図３の拡大縮小処理やトリミングやマスキングなどの編集処理などは本発明と直接関係しないのでここでは省略している。これらの処理は例えば画像入力部の直後に置かれる。
【００２４】
画像入力部１００１では、原稿画像を読取り、カラー画像信号１１０１を出力する。カラー画像信号１１０１は原稿の各画素の、例えばＲＧＢ反射率を表し、各画素の情報を２次元走査した３本の時系列信号として出力される。このとき、単位長さあたりの読取り画素数を画素密度とよぶ。本実施形態では読取り密度は例えば、６００ｄｐｉすなわち、２５．４ｍｍあたり６００画素の密度である。ただし、後述するようにプリスキャンの場合は縦方向（副走査方向）は例えば、２００ｄｐｉと低い密度で読取る。
【００２５】
色変換部１００２でＲＧＢ反射率を表すカラー画像信号１１０１を、記録する色材（例えばＹＭＣ）の濃度を表すカラー画像信号１１０２に変換する。ＲＧＢ反射率とＹＭＣの濃度の関係は一般に複雑な非線形な関係となる。このため、この変換処理を実現するには３次元のテーブルルックアップ法や１次元のテーブルルックアップと３×３のマトリクスを組み合わせた方法などが用いられる。具体的な構成については例えば特開平１−０５５２４５号公報や特開昭６１−００７７７４号公報などに詳しく記述されている。
【００２６】
像域識別部１００３では、入力した画像信号１１０２からその画素の属性の識別を行い、その結果を像域信号１１０３として出力する。本実施形態では画素の属性として、「文字」、「階調のエッジ」、「なだらかな階調」の３種類に識別している。したがって、像域信号１１０３はこの３種類の値のいずれかをとる信号である。
【００２７】
像域識別部１００３の概略構成について説明する。像域識別部１００３は図５に示すように、大きくはマクロ識別部１２０１とミクロ識別部１２０２に分けられ、さらにマクロ識別部１２０１は画像分離部１２１１、画像メモリ１２１２、ＣＰＵ１２１３およびプログラムメモリ１２１４、領域信号出力部１２１５より構成される。また、ミクロ識別部１２０２は複数の特徴量（例えば３つ）を抽出する特徴量抽出部１３１１、複数（例えば５つ）種類の像域を識別する像域識別部１３１２、識別信号選択部１３１３より構成される。像域識別部１００４は本発明の像域識別方法の適用部分であり、詳細な構成や動作については後に説明する。
【００２８】
フィルタ部１００４では、ＹＭＣのカラー画像信号１１０２に鮮鋭化や平滑化等の複数のフィルタ処理を並列に施す。ここでは強いエッジ強調処理、弱いエッジ強調処理、平滑化フィルタ処理の３通りの処理を行い、それぞれの結果を信号１１０４、１１０５、１１０６として出力する。
【００２９】
複写機では原稿として主に文書画像が用いられる。このような画像では文字画像や階調画像などが混在している。文字画像は鮮鋭に再現されることが重要である。一方、階調画像は階調が滑らかに再現されることが重要である。また、印刷や市販のプリンタでは階調表現に網点を用いていることが多く、この網点成分を除くことも重要である。このため、信号選択部１００５では像域識別部１００３から出力される像域信号１１０３に応じて、フィルタ部１００４から出力される各種フィルタ処理の出力を選択的に切替える。像域信号１１０３が文字を表す場合はＹＭＣのカラー画像信号１１０２に強いエッジ強調フィルタをかけてエッジの強調を行った結果を信号１１０４として後段に出力する。また、像域信号１１０３が階調のエッジを表す場合はＹＭＣのカラー画像信号１１０２に弱いエッジ強調フィルタをかけた結果を信号１１０５として後段に出力する。また、像域信号１１０３がなだらかな階調を表す場合にはＹＭＣのカラー画像信号１１０２に平滑化フィルタをかけてノイズや網点成分の除去を行った結果を信号１１０６として後段に出力する。これにより、文字画像は鮮鋭に、階調画像は滑らかに再現することができる。
【００３０】
なお、フィルタ部１００４は、像域信号１１０３を受け取って、複数種類のフィルタ処理自体を像域信号１１０３に応じて選択的に切り替えるようにしてもよい。この場合、信号選択部１００５は不要となる。
【００３１】
墨入れ処理部１００６では、フィルタ処理されたＹＭＣのカラー画像信号をＹＭＣＫの４色の信号に変換する。ＹＭＣの３色の色材を重ねても黒を表現できるが、一般に黒の色材はＹＭＣの重ねより濃度が高い、安価であるなどの理由で、一般のカラー記録では黒の色材をも含めたＹＭＣＫの４色で記録を行う。
【００３２】
具体的な変換方法としては、ＵＣＲ（Ｕｎｄｅｒ  Ｃｏｌｏｒ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ）やＧＣＲなどの方式が知られ、実際に用いられている。ＧＣＲ法の計算式を次式（１）に示す。なお、式（１）において、入力するＣＭＹの濃度信号をＣＭＹ、出力するＣＭＹＫの濃度信号をＣ’、Ｍ’、Ｙ’、Ｋ’と記述している。
【００３３】
0003891654.tif 000002
次に、階調処理部１００７について説明する。電子写真などの記録では光のオンオフの長さを変調して、中間濃度を表現する。階調処理部１００７でこの変調処理を行う。具体的には、濃度信号に応じた幅のパルス信号を発生する。この信号に応じて、前記のレーザ光のオンオフを制御する。ここで、パルス位置を前に寄せる方法と後ろに寄せる方法を切替えられるように構成されている。
【００３４】
変調方式には２画素変調と１画素変調の２通りがある。２画素変調方式では、パルス位置を奇数画素目は前よせ、偶数画素目は後ろよせで記録する。一方、１画素変調方式では全部の画素を前寄せで記録する。１画素変調方式はパルスのオンオフの周期が１画素単位なので、１画素単位の解像度で記録できる。一方、２画素変調方式は周期が２画素単位なので１画素変調方式に比べ、解像度が低下する。しかし、同じ濃度を表現するためのパルス幅が２倍となるので、濃度の安定性が高くなり、１画素変調方式に比べ階調性が良くなる。濃度信号と記録階調の関係の一例を図６に示す。図６において、１画素変調処理の場合の濃度信号とパルス幅との関係が曲線ｌ１であり、２画素変調処理の場合の濃度信号とパルス幅との関係が曲線ｌ２である。１画素変調方式は文字画像の記録に適した方式であり、一方、２画素変調方式は階調画像の記録に適した方式である。
【００３５】
本実施形態では、像域信号１１０３により、２画素変調処理と１画素変調処理を選択する。具体的には、像域信号１１０３が文字を表す場合には１画素変調処理を選択し、階調のエッジやなだらかな部分を表す場合には２画素変調処理を選択する。これにより、階調領域では階調が滑らかで階調性に富んだ画像を再現でき、文字領域では高解像度でシャープな画像を記録することができる。
【００３６】
次に、画像記録部１００８について説明する。本実施形態では画像記録部１００８に電子写真方式を用いる。電子写真方式の原理を簡単に説明する。まず、画像濃度信号に応じてレーザ光などを変調し、この変調光を感光ドラムに照射する。感光ドラムの感光面には照射光量に応じた電荷が生じる。したがって、画像信号の走査位置に応じてレーザ光を感光ドラムの軸方向に走査するとともに、感光ドラムを回転走査させることにより、画像信号に応じた２次元の電荷分布が感光ドラム上に形成される。つぎに、現像機で帯電したトナーを感光ドラム上に付着させる。この時、電位に応じた量のトナーが付着し、画像を形成する。つぎに感光ドラム上のトナーを転写ベルトを介して記録紙の上に転写し、最後に定着器により、トナーを溶融させて記録紙の上に定着する。この操作をＹＭＣＫの４色のトナーについて順次行うことにより、フルカラーの画像を紙面上に記録することができる。
【００３７】
（画像形成装置の動作）
次に、図４の複写機の動作を図７に示すフローチャートを参照して説明する。なお、本実施形態の複写機では原稿画像の複写動作を行う際に、画像入力部１００１では２回画像読取り（走査）を行うものとする。
【００３８】
第１回目の画像走査の際には高速に走査し、副走査方向について粗い密度で読取る。このとき読みとられた画像信号は色変換部１００２で色変換され、像域識別部１００３のマクロ識別部１２０１に入力される（ステップＳ１〜ステップＳ２）。マクロ識別部１２０１内の画像分離部１２１１でいくつかの特徴量信号に変換され（ステップＳ３）、原稿の１画面の内容を画像メモリ１２１２に書き込む（ステップＳ４）。これらの処理は画像入力部１００１で原稿の走査と同時に処理される。原稿の走査が終了し、画像メモリ１２１２に画像情報が記録されたあと、ＣＰＵ１２１３により領域分離処理を行う（ステップＳ５）。領域分離処理の結果は画像メモリ１２１２に記憶される（ステップＳ６）。
【００３９】
ＣＰＵ１２１３による領域分離処理が終了すると、画像入力部１００１は、第２回目の画像走査を開始する（ステップＳ７）。第２回目の画像走査では低速に画像を読取る。画像入力部１００１で読取られた画像信号は色変換部１００２で色変換処理を受けたのち（ステップＳ８）、像域識別部１００３およびフィルタ部１００４に入力する。像域識別部１００３に入力した画像信号はミクロ識別部１２０２に入力し、識別処理が施される（ステップＳ９）。一方、２回目の画像走査に同期して、マクロ識別部１２０１の領域信号出力部１２１５を通して、画像メモリ１２１２に記憶された領域信号が識別信号選択部１３１３に入力され、これより識別信号選択部１３１３から像域信号１１０３が出力される（ステップＳ１０）。
【００４０】
一方、色変換部１００２で出力した画像信号はフィルタ部１００４、信号選択部１００５、墨入れ処理部１００６、階調処理部１００７を経て、画像記録部１００８に出力され、信号選択部１００５、墨入れ処理部１００６、階調処理部１００７では、それぞれの処理実行に同期して入力された像域信号１１０３にしたがって信号の選択、処理の選択を行う（ステップＳ１１〜ステップＳ１４）。
【００４１】
（像域識別部の詳細説明）
次に、図５に示す像域識別部１００４について詳細に説明する。
【００４２】
（マクロ識別部の構成、動作）
マクロ識別部１２０１では、画像の大局的な構造により領域分離を行う。本実施形態では、原稿画像を以下の５種類の領域に分離する。
【００４３】
１．通常文字領域
２．背景上文字領域
３．連続階調領域
４．網点階調領域
５．その他の領域
通常文字領域は白い背景下地およびその上に文字や図形の書かれている領域で、通常の文書の大半はこの領域に入る。背景上網点領域は文字の背景に中間調の下地があるもので、文字の強調や分類のために背景を色分けしたり、階調画像の上に説明のために文字を重ねている領域である。前者の例としてはカタログなど、後者の例として地図などがある。連続階調領域は人物や背景画などのグラデーションを持った領域で、これを銀塩写真や昇華型熱転写方式など連続階調方式で記録された画像である。また、網点印刷方式であっても、画像信号から網点成分が落ちるほど網点の周波数が十分高い画像領域も含む。網点階調領域も連続階調領域と同様に人物や背景画などの画像であるが、網点印刷により中間調表現を行っている領域である。
【００４４】
基本的におおよその画像は上記の４種類の領域にいずれかに分類されるが、画像の中にはこの分類には入らないものや分類するのが困難なものもある。例えば、コンピュータグラフィックスで作成された画像などで、具体的には全体にグラデーションがかかっている文字列などがこれにあてはまる。このような領域は「その他領域」として分類する。
【００４５】
次に、マクロ識別部１２０１の構成と動作について説明する。画像分離部１２１１では、色変換部１００２から出力されたカラー画像信号１１０２を周辺画素の濃度差や彩度などの状態により、複数プレーンの画像データに分離する。分離された画像データは画像メモリ１２１２に順次記憶していく。本実施形態では画像メモリ１２１２は画像のプレーン数分の容量をもっており、分離した画像信号を１画面分すべて記憶する。
【００４６】
画像分離部１２１１では、まず、ＹＭＣカラー画像信号１１０２から、次式（１０）に従って、輝度Ｉおよび彩度Ｓを求める。
【００４７】
0003891654.tif 000003
輝度値Ｉは、画像の濃さを表す量で、白ならば「０」、黒ならば「１」となる。彩度Ｓは、無彩色で「０」、有彩色ほど値が大きくなる。次に、走査方向の輝度値Ｉの変化を検出して波状に変化している領域を網点画像と判定する。次に、ある領域内での輝度値Ｉに対するヒストグラムを作成する。一般的な原稿では、ヒストグラムは例えば図８に示すように、下地濃度、中間調濃度、黒濃度の３つのピークをもつ。各ピーク間の最小となる濃度値をｔｈ１、ｔｈ２とする。網点画像以外の画素について、例えば、輝度値Ｉが閾値ｔｈ１以下のものを下地画素、閾値ｔｈ１より大きく閾値ｔｈ２以下のものを中間調画素、閾値ｔｈ２より大きいものを文字画素と判定する。さらに、別個に彩度Ｓの閾値ｔｈ３を設定し、彩度Ｓが閾値ｔｈ３より小さく、かつ、輝度値Ｉが閾値ｔｈ２より大きい画素を黒画素、それ以外をグレー画素と判定する。以上の処理により１つの画像から７つの画像領域が判定されたことになる。すなわち、原画像の粗い画像信号に基づき原画像が、文字画像（濃度の濃い画素を含む画像）、中間調画像（写真程度の薄い画素を含む画像）、下地画像（下地程度の非常に薄い画素を含む画像）、カラー画像（色がある画素を含む画像）、グレー画像（グレーの画素を含む画像）、黒画像（黒の画素を含む画像）、網点画像（網点のように濃度変化が頻繁で大きい画像）の７つの種類に分類でき、分類された画像データは分類結果（領域分離情報）とともに、画像メモリ１２１２に一時格納される。なお、各画像は、その性質をもつか否かの２値画像となる。
【００４８】
つぎに、プログラムメモリ（例えば、ＲＯＭ）１２１４に格納されたプログラムコードにしたがって、ＣＰＵ１２１３で画像メモリ１２１２に記憶された分離画像データの内容を参照しながら領域識別処理を行って、領域分離情報を修正し、その修正された領域分離情報を画像メモリ１２１２に、例えば、１画素毎に書き込んでいく。すなわち、まず、文字画像、中間調画像、網点画像の３つの画像領域について、連結する画素を統合して矩形単位の連結領域を作成する。さらに、各連結領域について特徴量計算を行い、領域の種類を判定する。ここで判定される領域の種類としては、例えば、文字を主体とする領域である通常文字領域、階調画像である写真領域がある。連結領域の位置および大きさ（連結領域情報）、領域の種類は再び画像メモリ１２１２に格納する。次に、異なる種類の連結領域がオーバラップした画素について、さらに、例えば、図９に示すような処理を行い、連結領域情報と領域の種類とから、どのような種類であるかを一意に決定する。
【００４９】
図９のフローチャートに示す処理手順では、まず、写真領域と判定された領域について（ステップＳ４０１）、その領域中に網点画素が存在するときは網点階調領域と判定し（ステップＳ４０５〜ステップＳ４０６）、中間調画素が存在するときは連続階調領域と判定し（ステップＳ４０７〜ステップＳ４０８）、網点画素および中間調画素が存在しないときは背景上文字領域と判定する（ステップＳ４０７、ステップＳ４０９）。一方、写真領域でない場合、その領域中に中間調画素が存在するもの、および、ステップＳ４０８で連続階調領域と判定された領域について、その中間調画像データを削除する（ステップＳ４０２〜ステップＳ４０４）。以上の処理により修正された少なくとも４種類の領域識別情報は画像メモリ１２１２に記憶される。
【００５０】
画像メモリ１２１２に記憶された領域分離情報は領域信号出力部１２１５で、画像入力部１００１からの２回目の読み取り信号に同期して読み出され、領域分離信号として出力される。このとき、画像メモリ１２１２内部の領域分離情報の画素密度と画像入力部１００１からの画像信号の画素密度が異なるので、領域分離信号の密度変換を行い、両者の画素密度を整合させて出力する。
【００５１】
本実施形態では、領域分離信号は３ビットの信号で表わし、その値と領域の関係を以下に示す。
【００５２】
領域分離信号値          領域
「０」            通常文字領域
「１」            背景上文字領域
「２」            連続階調領域
「３」            網点階調領域
「４」            その他領域
この他に、領域分離信号を５ビットの信号で表わし、各ビットの信号がそれぞれ５つの領域を表わすようにしてもよい。
【００５３】
（ミクロ識別部の構成、動作）
ミクロ識別部１２０２では、画像の微視的な特徴の違いに着目して領域の識別を行う。ミクロ識別部１２０２の詳細な構成を図１０に示す。ミクロ識別部１２０２は、主に、３つの特徴量を抽出する特徴量抽出部１３１１、５種類の像域を識別する像域識別部１３１２、識別信号選択部１３１３よりなる。
【００５４】
特徴量抽出部１３１１は、濃度計算部１３１１ｄ、３つの特徴量を抽出する濃度変化量抽出部１３１１ａ、平均濃度抽出部１３１１ｂ、彩度抽出部１３１１ｃから構成される。
【００５５】
濃度変化量抽出部１３１１ａでは注目画素周辺の濃度変化の大きさを抽出する。まず、濃度計算部１３１１ｄでＹＭＣカラー画像信号１１０２より濃度信号Ｄを計算する。濃度計算は例えば、次式（２）に示すようにＹＭＣ各濃度信号の重み係数付き線形和とする。
【００５６】
0003891654.tif 000004
つぎに、濃度変化量抽出部１１３１ａでは、注目画素を中心とする３×３画素のブロック内での濃度変化を計算し、濃度変化量信号ＤＤを出力する。３×３画素のブロックの各画素の濃度をＤ１、Ｄ２、Ｄ３、…Ｄ９とすると、濃度変化量信号ＤＤは次式（３）で表すことができる。ただし、Ｍａｘ（Ａ１、Ａ２、…Ａｎ）はＡ１、Ａ２、…Ａｎのうち最大値を表す。
【００５７】
0003891654.tif 000005
なお、濃度変化抽出については特公平０４−０５３０５号に開示されているＢＡＴ法などの他の方法を用いてもよい。ＢＡＴ法を用いた場合の濃度変化量信号の計算式を次式（４）に示す。
【００５８】
0003891654.tif 000006
また、本実施形態では、参照領域を３×３画素の範囲としているが、これより大きい４×４や５×５画素の領域、または正方形でない３×５画素の領域などを用いてもよい。一般に参照領域を大きくすると、特徴量の抽出精度が上がるが、一方ハードウェアの規模も大きくなるので、目的や要求性能に応じて、これらを勘案した適当なサイズを用いる。
【００５９】
平均濃度抽出部１３１１ｂでは、注目画素の濃度の大きさを抽出する。すなわち、濃度計算部１３１１ｄの出力である濃度信号Ｄを入力し、注目画素を中心とする３×３画素の濃度信号の平均値を計算する。この計算結果を平均濃度信号ＤＡとして出力する。平均濃度信号ＤＡは注目画素周辺の濃度を表す。
【００６０】
彩度抽出部１３１１ｃでは、注目画素の彩度を抽出する。注目画素の３色のＹＭＣ信号から次式（５）で示される彩度信号ＤＳを作成する。
【００６１】
ＤＳ＝（Ｃ−Ｍ）2 ＋（Ｍ−Ｙ）2 ＋（Ｙ−Ｃ）2   …（５）
彩度信号ＤＳは注目画素の彩度すなわち、色味の有無を表す。白、黒、灰色などの無彩色の画素ではＤＳはほぼ「０」となり、赤、青などではＤＳは最大値「２」をとる。
【００６２】
次に、像域識別部１３１２について説明する。第１〜５の像域識別部１３１２ａ〜１３１２ｅはそれぞれ、マクロ識別部１２０１の領域分離部１２１１で分離される５通りの領域のそれぞれに適した像域識別処理を行う。各像域識別部１３１２ａ〜１３１２ｅでは、特徴量抽出部１３１１ａ〜１３１１ｃから出力した特徴量信号ＤＤ、ＤＡ、ＤＳをそれぞれ入力し、これらを基に像域を判定し、像域信号ＤＴを生成する。ここで生成される像域信号ＤＴは２ビット構成で「０」、「１」、「２」の３通りの値をもつ。各値と像域の関係は、ＤＴ＝０の場合、なだらかな階調領域を表わし、ＤＴ＝１の場合、階調領域のエッジを表わし、ＤＴ＝２の場合、文字の内部およびエッジを表す。この判定方法が第１〜５の像域識別部１３１２ａ〜１３１２ｅでそれぞれ異なっており、それを、図１１を参照して説明する。第１の像域識別部１３１２ａでは、濃度変化量ＤＤが閾値Ｔ１より大きい点および平均濃度が閾値Ｔ２より大きい点を文字領域（ＤＴ＝２）と判定する。第２の像域識別部１３１２ｂでは、濃度変化量ＤＤが閾値Ｔ３より大きい点および、平均濃度が閾値Ｔ４より高く、彩度ＤＳが閾値Ｔ５より低い点を文字領域（ＤＴ＝２）と判定する。ここで、閾値Ｔ３は閾値Ｔ１より大きい値とする。第３の像域識別部１３１２ｃでは、濃度変化量ＤＤが閾値Ｔ６より大きい場合には階調領域のエッジ（ＤＴ＝１）と判定し、それ以外の領域はなだらかな階調領域（ＤＴ＝０）と判定する。第４の像域識別部１３１２ｄでは像域信号ＤＴは常に値「０」とする。すなわち、すべての領域はなだらかな階調領域であると判定する。第５の像域識別部１３１２ｅでは、濃度変化量ＤＤが閾値Ｔ７より大きい場合に階調のエッジ領域（ＤＴ＝１）、小さい場合になだらかな階調領域（ＤＴ＝０）と判定する。ただし、Ｔ１〜Ｔ７は所定の識別閾値であり、入力系の解像度特性や色変換処理部の特性により適性な値を決める。これらの閾値の適性値については後述する。
【００６３】
さて、信号選択部１３１３では、各像域識別部１３１２ａ〜１３１２ｅから出力された５種類の像域信号ＤＴを、マクロ識別部１２０１の領域信号出力部１２１５から出力される領域分離信号にしたがって選択する。すなわち、領域分離信号が「０」の場合は第１の像域識別部１３１２ａの出力信号が選択され、同様に領域分離信号が「１」、「２」、「３」、「４」の場合それぞれ第２、３、４、５の像域識別部の出力信号が選択され、像域信号１１０３として出力される。
【００６４】
これにより、マクロな構造特徴の違いを利用して領域分離した結果に応じて、適した像域識別を行うことにより、文字、階調エッジ、なだらかな階調部分の間の識別精度の極めて高い像域信号を発生することができる。
【００６５】
（具体的な動作説明）
次に、図１２に示す原稿画像を例に用いて具体的に説明する。
【００６６】
図１２に示す原稿画像は、説明の都合上、常識的な文書画像に比べ、不自然な構成となっているが、領域１６０１は文章の書かれている領域で黒文字および赤文字よりなる。領域１６０２は表の領域で色により領域分けされた薄い背景の上に黒い文字や罫線が配置されている。領域１６０３は銀塩写真による階調画像が貼り付けられている領域である。領域１６０４はディザ法すなわち網点変調法により階調画像が記録された領域である。
【００６７】
この原稿画像を本実施形態の図２のスキャナ部１で読取って、図２のプリンタ部２でその複製画像を出力する場合の動作を図４を参照して説明する。前述したように、図１２の原稿画像は、まず、図４の画像入力部１００１で電気信号として読取られたのち、色変換部１００２でＹＭＣのトナー量を表すカラー画像信号１１０２となる。
【００６８】
このＹＭＣのカラー画像信号１１０２をもとに像域識別部１００３で像域識別を行う。まず、マクロ識別部１２０１ではこれらの構造特徴から領域分離を行う。これは広い領域を参照して識別を行うので、上記の分類による領域分離を極めて高い精度で行うことができる。マクロ識別部１２０１での処理結果である領域分離信号の例を図１３に示す。図１３では、領域分離信号値が「０」、「１」、「２」、「３」である領域をそれぞれ、白（領域１６０１）、左下がり斜線（領域１６０２）、右下がり斜線（領域１６０３）、クロス斜線（領域１６０４）で表わしている。なお、この原稿例では「その他領域」の識別は生じていない。
【００６９】
ミクロ識別部１２０２では、通常文字領域を文字領域とそれ以外の領域に識別し、背景上文字領域を文字領域とそれ以外の領域（背景領域）に画素単位に識別する。これらの識別方法を各領域の特徴量分布を挙げて、以下説明する。
【００７０】
通常文字領域では一般に白い下地の上に文字が記録されている。また、黄色や水色などの極めて低い濃度の文字や例えば５ポイント以下の極端に細かい文字などが記録されている場合もある。通常文字領域の濃度変化量信号ＤＤと平均濃度信号ＤＡの２次元分布の一例を図１４に示す。文字は図１４の領域１８０１に、文字以外の部分は図１４の領域１８０２を中心にそれぞれ分布する。このため、境界線１８０３にて、文字と文字以外の領域を識別することができる。ここで、これらの境界線の位置が前述の識別閾値Ｔ１、Ｔ２に対応している。
【００７１】
背景上文字領域では薄い背景の上に文字が配置されている。背景は薄いインクにより形成される場合もあるが、通常の印刷物では網点記録の場合が多い。一方、背景の上ではこれらの文字の視認性が著しく低下するため、文字部分は薄い色や、小さい文字はほとんど使われない。ほとんど、黒または赤などの濃い色で７ポイント以上の太い文字が用いられる。この領域の濃度変化量信号ＤＤと平均濃度信号ＤＡの２次元分布の一例を図１５（ａ）に示し、平均濃度号ＤＡと彩度信号ＤＳの２次元分布の一例を図１５（ｂ）に示す。図１５（ｂ）では、黒文字は領域１９０１に、色文字は領域１９０２にそれぞれ分布する。図１５（ａ）では、背景部分の画素の分布領域を領域１９０３に示す。このとき、図１５（ｂ）に示すように、境界線１９０４で示す閾値Ｔ５、Ｔ４により、文字と文字以外の領域を識別することができる。さらに、図１５（ａ）に示すように、濃度変化量が「０」でも平均濃度ＤＡが大きい場合には境界線１９０１で示す閾値Ｔ３にて文字と識別を行うため、従来方式では困難であった黒文字の内部も正しく識別を行うことができる。
【００７２】
同様に、連続階調領域、網点階調領域の濃度変化量信号ＤＤと平均濃度信号ＤＡの２次元分布の一例を、それぞれ、図１６、図１７に示す。図１６に示すように、連続階調領域では濃度変化量ＤＤは全体的に小さく、エッジの部分がやや高い分布を示す。本実施形態では、境界線１１０３にて示される識別閾値Ｔ６にてなだらかな階調領域と階調領域のエッジとを識別する。また、図１７に示すように、網点階調領域では網点により階調を表現するので、濃度変化量ＤＤは大きな値を取りうる。網点階調領域では網点成分を除いた方が画質が向上するので、ここでは特徴量信号ＤＤ、ＤＡ、ＤＳによらず、像域信号ＤＴは「０」としている。
【００７３】
従来のミクロな特徴だけを利用した識別処理では、本実施形態で示すような領域分離処理を行っていないため、これら５つの種類の領域について、識別閾値を切り替えることができない。したがって、例えば、図１４〜１５の境界線１８１０、１９１０、１１０１０、１１１１０に示すように同一の識別境界による識別閾値を用いていた。このため、通常文字の細かい文字や階調領域のエッジ領域が期待する識別結果から外れ、誤り識別が生じ、十分な識別精度が得られなかった。
【００７４】
本実施形態では、マクロな識別処理により領域分離をしたのち、各領域に適したミクロ識別境界を選択することにより、高精度でかつ高分解能の識別を行うことができる。すなわち、マクロ識別部１２０１で通常文字領域と識別された領域（領域分離信号「０」）に対しては、ミクロ識別部１２０２の第１の像域識別部１３１２ａによる判定結果（図１４参照）を選択し、マクロ識別部１２０１で背景上文字領域と識別された領域（領域分離信号「１」）に対しては、ミクロ識別部１２０２の第２の像域識別部１３１２ｂによる判定結果（図１５参照）を選択し、マクロ識別部１２０１で連続階調領域と識別された領域（領域分離信号「２」）に対しては、ミクロ識別部１２０２の第３の像域識別部１３１２ｃによる判定結果（図１６参照）を選択し、マクロ識別部１２０１で網点階調領域と識別された領域（領域分離信号「３」）に対しては、ミクロ識別部１２０２の第４の像域識別部１３１２ｄによる判定結果（図１７参照）を選択し、マクロ識別部１２０１でその他領域と識別された領域（領域分離信号「４」）に対しては、ミクロ識別部１２０２の第５の像域識別部１３１２ｅによる判定結果を選択する。
【００７５】
図１２に示したような原稿画像に対するミクロ識別部１２０２の各像域識別部１３１２ａ〜１３１２ｅでの識別結果の一例を図１８に模式的に示す。また、像域信号ＤＴを識別信号選択部１３１３で領域分離信号に従って選択した結果を図１９に示す。図１８および図１９では、像域信号が「２」、すなわち、文字領域と判定された領域を黒で、それ以外の領域を白で表記している。図１８（ａ）は第１の像域識別部１３１２ａによる識別結果、図１８（ｂ）は第２の像域識別部１３１２ｂによる識別結果、図１８（ｃ）、図１８（ｄ）は、ぞれぞれ第３、第４の像域識別部１３１２ｃ、１３１２ｄの識別結果を示したものである。図１８、図１９を比較すれば明らかなように、像域信号ＤＴは適応した領域以外については識別精度は低いが、識別信号選択部１３１３でマクロ識別部１２０１での識別結果である領域分離信号に適応した像域信号のみを選択することにより、最終的な像域信号では高精度な識別結果が得られる。
【００７６】
（第２の実施形態）
次に、第１の実施形態で説明したミクロ識別部の変形例について説明する。ミクロ識別部１２０２の他の構成例を図２０に示す。なお、図１０と同一部分には同一符号を付し、異なる部分についてのみ説明する。
【００７７】
図２０に示すように、ミクロ識別部１２０２は、濃度計算部１３１１ｄ、３つの特徴量抽出部、すなわち、濃度変化量抽出部１３１１ａ、平均濃度抽出部１３１１ｂ、再度抽出部１３１１ｃと、３個の閾値レジスタ１４０１ａ〜１４０１ｃと比較器１４０２ａ〜１４０２ｃ、総合判定部１４０３から構成される。閾値レジスタ１４０１ａ〜１４０１ｃのそれぞれには、５種類の領域に対応した５つの識別閾値が格納されている。これらの閾値は閾値レジスタ１４０１ａ〜１４０１ｃに入力したマクロ識別部１２０１からの領域分離信号により１つが選択される。選択され閾値レジスタから出力した、閾値信号は比較器１４０２ａ〜ｃでそれぞれ対応する特徴量信号ＤＤ、ＤＡ、ＤＳと大小比較され、その比較結果が２値の比較信号として出力される。
【００７８】
各特徴量に対応する比較信号は総合判定部１４０３で所定の論理演算を施され、最終的な像域信号１４０４が出力される。ここで、総合判定部１４０３では入力する比較信号と領域分離信号の両方を参照して、像域信号を出力する。
【００７９】
このように、ミクロ識別部１２０２を総合判定部と閾値レジスタの組で構成しても、第１の実施形態と同様な識別処理を実現することができる。この変形例では各識別処理が共通なため、自由度が低くなるが、第１の実施形態に比べ、回路規模を小さくすることができる。
【００８０】
（第３の実施形態）
次に、本発明の像域識別方法を適用した画像処理装置を有するカラー複写機の他の構成例について説明する。図２１は、第３の実施形態に係るカラー複写機のの要部の構成例を示したものである。なお、図４と同一部分には同一符号を付し、異なる部分について説明する。図２１では、画像入力部１００１にて読みとられた原稿画像のカラー画像信号が、色変換部１００２を経由して、ページメモリ１４１１に記憶する点が第１の実施形態との大きな違いである。以下、簡単に構成および動作を説明する。
【００８１】
まず、画像入力部１００１で原稿画像をＲＧＢの画像信号として読取る。つぎに、色変換部１００２でＹＭＣ濃度を表すカラー画像信号に変換する。変換されてＹＭＣのカラー画像信号１１０２は１画面分すべて、ページメモリ１４１１に記憶される。一方、ＹＭＣカラー画像信号１１０２はマクロ識別部１４１２に入力する。マクロ識別部１４１２の構成は第１の実施形態の像域識別部のマクロ識別部１２０１と同様の構成であり、同様の動作を行う。すなわち、マクロ識別部１４１２に入力したＹＭＣカラー画像信号１１０２は、図５の画像分離部１２１１で複数プレーンの画像データに分離する。分離された画像データは画像メモリ１２１２に順次記憶していく。つぎに、プログラムメモリ１２１４に格納されたプログラムコードにしたがって、ＣＰＵ１２１３で画像メモリ１２１２に記憶された分離画像データの内容を参照しながら、領域の分離を行い、分離結果を画像メモリ１２１２に書き込んでいく。
【００８２】
識別処理が完了し、領域分離結果がすべて画像メモリ１２１２に書き込まれた後で、ページメモリ１４１１から、格納された画像信号が順次読み出される。これに同期して、画像メモリ１２１２に記憶された領域分離情報は領域信号出力部１２１５を経由して読み出される。このとき、画像メモリ１２１２内部の領域分離情報の画素密度とページメモリ内の画像信号の画素密度が異なるので、領域分離信号の密度変換を行い、両者の画素密度を整合させて出力する。
【００８３】
ページメモリ１４１１から出力したＹＭＣカラー画像信号およびマクロ識別部１４１２から出力した領域分離信号はミクロ識別部１４１３に入力する。ミクロ識別部１４１３の構成および動作は第１の実施形態のミクロ識別部１２０２と同様である。すなわち、図１０に示したように、入力したＹＭＣカラー画像信号から３つの特徴量抽出部により、特徴量信号ＤＤ、ＤＡ、ＤＳを生成し、つぎにこれらの特徴量信号から５つの像域識別部１３１２でそれぞれ像域信号を生成する。最後に、信号選択部１３１３でマクロ識別部１４１２から出力された領域分離信号に応じて、５つの像域識別部１３１２での判定結果（像域信号）を選択して最終的な像域信号１１０３として出力する。
【００８４】
ページメモリ１４１１から出力されたＹＭＣカラー画像信号は他方、フィルタ部１００４、信号選択部１００５、墨入れ処理部１００６、階調処理部１００７を経て画像記録部１００８で記録される。信号選択部１００５、階調処理部１００７では、ミクロ識別部１４１３から出力された像域信号１１０３にしたがって処理を切替える。この切り替えについては第１の実施形態と同様であるので、詳細説明は省略する。
【００８５】
第３の実施形態でも第１の実施形態と等価な画像処理を実現できる。このため、第１の実施形態と同様に高精度な像域信号１１０３を得ることができ、画像の種類に適した信号処理を選択することにより、文字領域は高解像度に、階調領域は滑らかに再現できる。
【００８６】
なお、第３の実施形態では、ページメモリ１４１１にカラー画像信号を記憶するので、第１の実施形態のように原稿画像を２度読取り走査を行う必要がない。このため、マクロ識別と原稿画像でまったく同じ信号を用いることができ、走査ごとの読取り位置ずれの影響を考慮しなくてもよい。また、ページメモリ１４１１などの容量を複数ページ分用意しておくことにより、原稿読取り後にすぐ別の原稿を読取ることが可能である。このため、自動原稿送り装置などを用いて複数原稿を順次複写していく場合に、高速に順次複写を行うことができる。
【００８７】
また、以上の実施形態では、ミクロ識別部の特徴量抽出の方式として、濃度変化、平均濃度、彩度の３種類を用いたが、これらに限定するものではない。例えば、ブロック内の周波数分布や所定パターンとのパターン適合度などを用いる方式でもよい。
【００８８】
以上説明したように、上記実施形態の画像複写機によれば、入力された原稿画像の粗い画像信号に基づき、マクロ識別部１２０１で原画像のマクロな構造特徴を利用して文字領域と階調領域を分離し、さらに、その分離結果に適応した、原画像の密な画像信号に基づくミクロ識別部１２０２での原画像の像域識別結果ＤＴを選択して最終的な像域識別結果としての像域信号を出力して、その像域信号に基づき、フィルタ部１００４、階調処理部１００７の処理を選択的に切り替えることにより、例えば、文字領域にはエッジ強調処理や高解像度記録処理を、階調領域には多階調処理を施すことにより、原稿画像中の文字領域も階調領域もともに良好に複製された画像を生成・記録することができる。すなわち、本実施形態の像域識別方法およびそれを用いた画像処理装置によれば、従来技術では識別が困難であった、階調画像のエッジと文字のエッジの間の識別や網点階調上に配置された文字と周囲の領域の間の識別が高精度かつ高分解能で行うことができる。
【００８９】
また、画像を符号化する際に、最終的な識別結果としての像域信号を用いて符号化方式を切り替えることにより、符号化歪みが小さく圧縮率の高い画像符号化を実現することができる。
【００９０】
（第４の実施形態）
図１は、本発明に係る像域識別方法を適用した画像処理装置を有する画像形成装置に係るデジタルカラー複写機の構成例を示すものである。デジタルカラー複写機は、読取手段としてのスキャナ部１と画像形成手段としてのプリンタ部２とから構成されている。
【００９１】
原稿の画像を読取るスキャナ部１は、その上部に原稿台カバー３を有し、閉じた状態にある原稿台カバー３に対向され、原稿Ｄがセットされる透明なガラスからなる原稿台４を有している。原稿台４の下方には、原稿台４に載置された原稿Ｄを照明する露光ランプ５、露光ランプ５からの光を原稿Ｄに集光させるためのリフレクター６、および原稿Ｄからの反射光を図中左方向に折曲げる第１ミラー７などが配設されている。なお、これらの露光ランプ５、リフレクター６、および第１ミラー７は、第１キャリッジ８に固設されている。第１キャリッジ８は、図示しない歯付きベルト等を介して図示しないパルスモータに接続され、パルスモータの駆動力が伝達されて原稿台４に沿って平行に移動されるようになっている。
【００９２】
第１キャリッジ８に対して図中左側、すなわち第１ミラー７により反射された反射光が案内される方向には、図示しない駆動機構たとえば歯付きベルトならびにＤＣモータなどを介して原稿台４と平行に移動可能に設けられた第２キャリッジ９が配設されている。第２キャリッジ９には、第１ミラー７により案内される原稿Ｄからの反射光を下方に折曲げる第２ミラー１１、および第２ミラー１１からの反射光を図中右方に折り曲げる第３ミラー１２が互いに直角に配置されている。第２キャリッジ９は、第１キャリッジ８に従動されるとともに、第１キャリッジ８に対して１／２の速度で原稿台４に沿って平行に移動されるようになっている。
【００９３】
第２キャリッジ９を介して折返された光の光軸を含む面内には、第２キャリッジ９からの反射光を所定の倍率で結像させる結像レンズ１３が配置され、結像レンズ１３を通過した光の光軸と略直交する面内には、結像レンズ１３により集束性が与えられた反射光を電気信号すなわち画像データに変換するＣＣＤイメージセンサ（光電変換素子）１５が配置されている。
【００９４】
しかして、露光ランプ５からの光をリフレクター６により原稿台４上の原稿Ｄに集光させると、原稿Ｄからの反射光が、第１ミラー７、第２ミラー１１、第３ミラー１２、および結像レンズ１３を介してＣＣＤイメージセンサ１５に入射され、ここで画像データに変換される。
【００９５】
プリンタ部２は、周知の減色混合法に基づいて、各色成分毎に色分解された画像、即ち、イエロー (黄、以下、ｙと示す) 、マゼンタ (赤の一種、以下、ｍと示す) 、シアン (青みがかった紫、以下、ｃと示す) およびブラック (黒、以下、ｋと示す) の４色の画像をそれぞれ形成する第１乃至第４の画像形成部１０ｙ、１０ｍ、１０ｃ、１０ｋを有している。
【００９６】
各画像形成部１０ｙ、１０ｍ、１０ｃ、１０ｋの下方には、各画像形成部により形成された各色毎の画像を図中矢印ａ方向に搬送する搬送ベルト２１を含む搬送手段としての搬送機構２０が配設されている。搬送ベルト２１は、図示しないベルトモータにより矢印ａ方向に回転される駆動ローラ９１と駆動ローラ９１から所定距離離間された従動ローラ９２との間に巻回されて張設され、矢印ａ方向に一定速度で無端走行される。なお、各画像形成部１０ｙ、１０ｍ、１０ｃ、１０ｋは、搬送ベルト２１の搬送方向に沿って直列に配置されている。
【００９７】
各画像形成部１０ｙ、１０ｍ、１０ｃ、１０ｋは、それぞれ、搬送ベルト２１と接する位置で外周面が同一の方向に回転可能に形成された像担持体としての感光体ドラム６１ｙ、６１ｍ、６１ｃ、６１ｋを含んでいる。各感光体ドラムには、各感光体ドラムを所定の周速度で回転させるための図示しないドラムモータがそれぞれ接続されている。
【００９８】
それぞれの感光体ドラム６１ｙ、６１ｍ、６１ｃ、６１ｋの軸線は、搬送ベルト２１により画像が搬送される方向と直交するよう配置され、各感光体ドラムの軸線が互いに等間隔に配置される。なお、以下の説明においては、各感光体ドラムの軸線方向を主走査方向（第２の方向）とし、感光体ドラムが回転される方向すなわち搬送ベルト２１の回転方向（図中矢印ａ方向）を副走査方向（第１の方向）とする。
【００９９】
各感光体ドラム６１ｙ、６１ｍ、６１ｃ、６１ｋの周囲には、主走査方向に延出された帯電手段としての帯電装置６２ｙ、６２ｍ、６２ｃ、６２ｋ、除電装置６３ｙ、６３ｍ、６３ｃ、６３ｋ、主走査方向に同様に延出された現像手段としての現像ローラ６４ｙ、６４ｍ、６４ｃ、６４ｋ、下撹拌ローラ６７ｙ、６７ｍ、６７ｃ、６７ｋ、上撹拌ローラ６８ｙ、６８ｍ、６８ｃ、６８ｋ、主走査方向に同様に延出された転写手段としての転写装置９３ｙ、９３ｍ、９３ｃ、９３ｋ、主走査方向に同様に延出されたクリーニングブレード６５ｙ、６５ｍ、６５ｃ、６５ｋ、および排トナー回収スクリュー６６ｙ、６６ｍ、６６ｃ、６６ｋが、それぞれ、対応する感光体ドラムの回転方向に沿って順に配置されている。
【０１００】
なお、各転写装置は、対応する感光体ドラムとの間で搬送ベルト２１を狭持する位置、すなわち搬送ベルト２１の内側に配設されている。また、後述する露光装置による露光ポイントは、それぞれ帯電装置と現像ローラとの間の感光体ドラムの外周面上に形成される。
【０１０１】
搬送機構２０の下方には、各画像形成部１０ｙ、１０ｍ、１０ｃ、１０ｋにより形成された画像を転写する被画像形成媒体としての記録紙Ｐを複数枚収容した用紙カセット２２ａ，２２ｂが配置されている。
【０１０２】
用紙カセット２２ａ，２２ｂの一端部であって、従動ローラ９２に近接する側には、用紙カセット２２ａ，２２ｂに収容されている記録紙Ｐを (最上部から) １枚ずつ取り出すピックアップローラ２３ａ，２３ｂが配置されている。ピックアップローラ２３ａ，２３ｂと従動ローラ９２との間には、用紙カセット２２ａ，２２ｂから取り出された記録紙Ｐの先端と画像形成部１０ｙの感光体ドラム６１ｙに形成されたｙトナー像の先端とを整合させるためのレジストローラ２４が配置されている。なお、他の感光体ドラム１１ｙ、１１ｍ、１１ｃに形成されたトナー像（ｍ、ｃ、ｋ）は、搬送ベルト２１上を搬送される記録紙Ｐの搬送タイミングに合せて各転写位置に供給される。
【０１０３】
レジストローラ２４と第１の画像形成部１０ｙとの間であって、従動ローラ９２の近傍、実質的に、搬送ベルト２１を挟んで従動ローラ９２の外周上には、レジストローラ２４を介して所定のタイミングで搬送される記録紙Ｐに、所定の静電吸着力を提供する吸着ローラ２６が配置されている。なお、吸着ローラ２６の軸線と従動ローラ９２の軸線は、互いに平行に配置される。
【０１０４】
搬送ベルト２１の一端であって、駆動ローラ９１の近傍、実質的に、搬送ベルト２１を挟んで駆動ローラ９１の外周上には、搬送ベルト２１上に形成された画像の位置を検知するための位置ずれセンサ９６が、駆動ローラ９１から所定距離離間して配置されている。位置ずれセンサ９６は、透過型あるいは反射型の光センサにより構成される。
【０１０５】
駆動ローラ９１の外周上であって位置ずれセンサ９６の下流側の搬送ベルト２１上には、搬送ベルト２１上に付着したトナーあるいは記録紙Ｐの紙かすなどを除去する搬送ベルトクリーニング装置９５が配置されている。
【０１０６】
搬送ベルト２１を介して搬送された記録紙Ｐが駆動ローラ９１から離脱されてさらに搬送される方向には、記録紙Ｐを所定温度に加熱することにより記録紙Ｐに転写されたトナー像を溶融し、トナー像を記録紙Ｐに定着させる定着装置８０が配置されている。定着器８０は、ヒー卜ロ一ラ対８１、オイル塗付ローラ８２、８３、ウェブ巻き取りローラ８４、ウェブローラ８５、ウェブ押し付けローラ８６とから構成されている。記録紙Ｐ上に形成されたトナーを記録紙に定着させ、排紙ローラ対８７により排出される。
【０１０７】
各感光体ドラムの外周面上にそれぞれ色分解された静電潜像を形成する露光装置５０は、後述する画像処理装置にて色分解された各色毎の画像データ（ｙ、ｍ、ｃ、ｋ）に基づいて発光制御される半導体レーザ６０を有している。半導体レーザ６０の光路上には、レーザービームを反射、走査するポリゴンモータ５４に回転されるポリゴンミラー５１、およびポリゴンミラー５１を介して反射されたレーザービームの焦点を補正して結像させるためのｆθレンズ５２、５３が順に設けられている。
【０１０８】
ｆθレンズ５３と各感光体ドラム６１ｙ、６１ｍ、６１ｃ、６１ｋとの間には、ｆθレンズ５３を通過された各色毎のレーザービームを各感光体ドラムの露光位置に向けて折り曲げる第１の折り返しミラー５５（ｙ、ｍ、ｃ、ｋ）、および、第１の折り返しミラー５５ｙ、５５ｍ、５５ｃにより折り曲げられたレーザービームを更に折り曲げる第２および第３の折り返しミラー５６（ｙ、ｍ、ｃ）、５７（ｙ、ｍ、ｃ）が配置されている。なお、黒用のレーザービームは、第１の折り返しミラー５５ｋにより折り返された後、他のミラーを経由せずに感光体ドラム６１ｋに案内される。
【０１０９】
図２には、図１におけるデジタルカラー複写機の電気的接続および制御のための信号の流れを概略的に表わすブロック図が示されている。図２によれば、デジタルカラー複写機において、主制御部３０内のメインＣＰＵ３１とスキャナ部１のスキャナＣＰＵ１００とプリンタ部２のプリンタＣＰＵ１１０の３つのＣＰＵで構成される。メインＣＰＵ３１は、プリンタＣＰＵ１１０と共有ＲＡＭ３５を介して双方向通信を行うものであり、メインＣＰＵ３１は動作指示をだし、プリンタＣＰＵ１１０は状態ステータスを返すようになっている。プリンタＣＰＵ１１０とスキャナＣＰＵ１００はシリアル通信を行い、プリンタＣＰＵ１１０は動作指示をだし、スキャナＣＰＵ１００は状態ステータスを返すようになっている。
【０１１０】
操作パネル４０はメインＣＰＵ３１に接続され、全体を制御するパネルＣＰＵ４１、液晶表示器４２、及びプリントキー４３とから構成されている。
【０１１１】
主制御部３０は、メインＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、ＮＶＭ３４、共有ＲＡＭ３５、画像処理装置３６、ページメモリ制御部３７、ページメモリ３８、プリンタコントローラ３９、およびプリンタフォントＲＯＭ１２１によって構成されている。
【０１１２】
メインＣＰＵ３１は、主制御部３０の全体を制御するものである。ＲＯＭ３２は、制御プログラムが記憶されている。ＲＡＭ３３は、一時的にデータを記憶するものである。
【０１１３】
ＮＶＭ（持久ランダムアクセスメモリ：ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ  ＲＡＭ）３４は、バッテリ（図示しない）にバックアップされた不揮発性のメモリであり、電源を切った時ＮＶＭ３４上のデータを保持するようになっている。
【０１１４】
共有ＲＡＭ３５は、メインＣＰＵ３１とプリンタＣＰＵ１１０との間で、双方向通信を行うために用いるものである。
【０１１５】
ページメモリ制御部３７は、ページメモリ３８に画像データを記憶したり、読出したりするものである。ページメモリ３８は、複数ページ分の画像データを記憶できる領域を有し、スキャナ部１からの画像データを圧縮したデータを１ページ分ごとに記憶可能に形成されている。
【０１１６】
プリンタフォントＲＯＭ１２１には、プリントデータに対応するフォントデータが記憶されている。
【０１１７】
プリンタコントローラ３９は、パーソナルコンピュータ等の外部機器１２２からのプリントデータをそのプリントデータに付与されている解像度を示すデータに応じた解像度でプリンタフォントＲＯＭ１２１に記憶されているフォントデータを用いて画像データに展開するものである。
【０１１８】
スキャナ部１は、スキャナ部１の全体を制御するスキャナＣＰＵ１００、制御プログラム等が記憶されているＲＯＭ１０１、データ記憶用のＲＡＭ１０２、ＣＣＤイメージセンサ１５を駆動するＣＣＤドライバ１０３、露光ランプ５およびミラー７、１１、１２等を移動するモータの回転を制御するスキャンモータドライバ１０４、ＣＣＤイメージセンサ１５からのアナログ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路とＣＣＤイメージセンサ１５のばらつきあるいは周囲の温度変化などに起因するＣＣＤイメージセンサ１５からの出力信号に対するスレッショルドレベルの変動を補正するためのシェーディング補正回路とシェーディング補正回路からのシェーディング補正されたディジタル信号を一旦記憶するラインメモリからなる画像補正部１０５によって構成されている。
【０１１９】
プリンタ部２は、プリンタ部２の全体を制御するプリンタＣＰＵ１１０、制御プログラム等が記憶されているＲＯＭ１１１、データ記憶用のＲＡＭ１１２、半導体レーザ６０による発光をオン／オフするレーザドライバ１１３、露光装置５０のポリゴンモータ５４の回転を制御するポリゴンモータドライバ１１４、搬送機構２０による用紙Ｐの搬送を制御する紙搬送部１１５、帯電装置６２ｙ、６２ｍ、６２ｃ，６２ｋ、現像ローラ６４ｙ、６４ｍ、６４ｃ、６４ｋ、転写装置９３ｙ、９３ｍ、９３ｃ、９３ｋを用いて帯電、現像、転写を行う現像プロセス部１１６、定着器８０を制御する定着制御部１１７、およびオプション部１１８によって構成されている。
【０１２０】
また、画像処理装置３６、ページメモリ３８、プリンタコントローラ３９、画像補正部１０５、レーザドライバ１１３は、画像データバス１２０によって接続されている。
【０１２１】
図３は、画像処理装置３６の構成例を示すもので、以下に図３の各部の機能について説明する。
【０１２２】
原稿から読み取られた画像の拡大、縮小の際には、主走査方向に読み取られた画像に対してはデジタル処理、副走査方向に読み取られた画像に対してはスキャナキャリッジの移動速度を変えることで行うが、ＲＧＢ３ラインＣＣＤセンサ（８ラインピッチ）を用いた構成の場合、等倍／整数倍時は問題ないが、その他の倍率時ではＲ、Ｇ、Ｂ間で副走査方向に位置ずれが生じる。位置合わせ補間部２０１では、このずれ量をもとに画素値を補間し位置ずれを補うようになっている。
【０１２３】
ＡＣＳ２０２は、原稿がカラー原稿であるのか、モノクロ原稿であるかを判定するものである。プリスキャン時に、上記判定を行い本スキャン時にカラー処理とモノクロ処理とのいずれかに切り替えるようになっている。
【０１２４】
スキャナ入力信号はＲＧＢであるが、プリンタ信号はＣＭＹＫであるため、色信号の変換が必要である。色変換部２０５では、ＲＧＢ信号をＣＭＹ信号に変換するもので、ユーザの好みによる色調整も色変換部２０５のパラメータを切り替えることで行われる。なお、Ｋ信号は墨入れ部２１７で生成される。
【０１２５】
モノクロ生成部２０６は、モノクロコピーモード時にＲＧＢカラー信号からモノクロ信号を生成する。
【０１２６】
下地除去部２０７、ヒストグラム生成部２０４、下地／文字レベル検出部２１３は、例えば、新聞等の下地のある原稿の下地を除去するものである。すなわち、まず、ヒストグラム生成部２０４にて原稿のカラー温度ヒストグラムを生成し、そのヒストグラムの値から下地の色レベルおよび文字部のレベルを検出し、その検出レベルを基に下地除去部２０７にて下地部を除去し、文字部を濃く出力することができる。
【０１２７】
マクロ識別部２０８は、原稿中の写真領域と文字領域とを判定する。すなわち、原稿をプリスキャンしてページメモリに入力されたラン画像を基に大局的に判定する。マクロ識別部２０８での領域識別結果は、一旦、識別メモリ２０９に格納され、本スキャン時に、ミクロ識別部２１０に出力されるようになっている。ミクロ識別部２１０は、原稿中の写真領域と文字領域とを判定する。ここでは、例えば、３×３画素程度の局所領域を参照し判定を行う。この判定結果に基づき文字強調部２０３、黒文字生成部２１６、セレクタ２１８、記録処理部２２０、スクリーン処理部２２１における処理を切り替えるようになっている。
【０１２８】
ＬＰＦ（ローパスフィルタ）２１１、ＨＥＦ（広域強調フィルタ）２１２、文字強調部２０３は、原稿中のノイズ除去、モアレ除去、エッジ強調等の空間フィルタ処理や、文字部の強調処理を行い、これら処理結果の画像を合成部２１４で合成して拡大・縮小部２１５に出力する。
【０１２９】
拡大・縮小部２１５は、主走査方向の拡大／縮小処理を行う。
【０１３０】
電子ソートや画像の回転処理では、画像をページメモリ（ＰＭ）２３３に一旦蓄積し、各処理部では処理対象の必要部分を随時メモリ２３３から読み出して処理実行を行うため、画像の任意領域を一定レートで読み出す必要がある。従って、ページメモリ２３３に画像を蓄積する際には、まず、ＹＩＱ変換部２３１、誤差拡散部２３２、固定長の圧縮／伸長処理を行うようになっている。ＹＩＱ変換部２３６では、ＣＭＹの画像信号をＹＩＱ信号に変換して、色成分の冗長性を削除し、誤差拡散部２３２では誤差拡散により階調性を保存しつつビット削減を行う。ページメモリ２３３から圧縮された画像データを読み出す際には、ＣＭＹ変換部２３６にて、画像データの伸長とＹＩＱ信号からＣＭＹ信号への変換を行うようになっている。
【０１３１】
ページメモリ２３３だけでは容量不十分な電子ソート機能の動作時には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）２３５に画像データを蓄積するようになっている。その際、ＨＤＤ２３５へのアクセス速度には制限があるため、できるだけ圧縮効率のよい可変長圧縮処理を可変長圧縮部２３４にて行うようになっている。
【０１３２】
黒文字生成部２１６は、ＣＭＹの各色信号を重ねてＫ信号を生成するようになっている。しかし、黒文字は、ＣＭＹの各色信号を重ねて記録するよりも黒一色で記録した方が色と解像性野両面で高画質となる。従って、セレクタ２１８では、墨入れ部２１７の出力と黒文字生成部２１６の出力とをミクロ識別部２１０から出力される識別信号にて切り替えて、γ補正部２１９に出力するようになっている。
【０１３３】
γ補正部２１９では、プリンタのγ特性の補正を行う。この補正の際には、ＣＭＹＫ毎に設定されているγテーブルを参照して行うようになっている。
【０１３４】
記録処理部２２０は、誤差拡散等の階調処理を行い、例えば、入力８ビットの画像信号を階調性を損なわずに４ビット程度の信号の変換するようになっている。
【０１３５】
例えば、４連タンデム方式のプリンタの場合、４色の画像信号を記録する位相がそれぞれ異なるため、ダイレクトメモリ２４０にて、各画像信号に対し、その位相に見合う遅延を施すようになっている。また、４連タンデム方式のプリンタの場合、各色の画像信号を同じ万線構造で出力すると、各色の僅かなスキューや倍率誤差等でモアレや色誤差が生じる。そのため、スクリーン処理部２２１では、各色のスクリーンに角度をつけ、モアレや色誤差の発生を抑制するようになっている。
【０１３６】
パルス幅変換部２２３は、上記各部で画像処理される信号レベルと記録濃度とがリニアでないため、プリンタのレーザ変調部のパルス駆動時間を制御し、リニアな特性となるようパルス幅を変換するようになっている。
【０１３７】
マクロ識別部２０８およびミクロ識別部２１０の構成および動作は、図５と同様であり、そのうち、ミクロ識別部２１０は、図１０あるいは図２０と同様である。
【０１３８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力された画像に対し高精度でかつ高分解能な像域識別を行うことができる。特に、画像のマクロな構造特徴を利用して、文字領域と階調領域を分離し、その分離された領域毎に適した像域の識別判定結果を選択して最終的な像域識別結果とすることにより、従来技術では識別が困難であった、階調画像のエッジと文字のエッジの間の識別や網点階調上に配置された文字と周囲の領域の間の識別が高精度かつ高分解能で行うことができる。また、この像域識別結果に基づき、例えば、文字領域にはエッジ強調処理や高解像度記録処理を、階調領域には多階調処理を選択的に施すことにより、文字領域も階調領域もともに良好な画像を記録することができる。
【０１３９】
また、画像を符号化する際に、この像域識別結果に基づき符号化方式を切り替えることにより、符号化歪みが小さく圧縮率の高い画像符号化を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像形成装置に係るデジタルカラー複写機の構成を示す断面図
【図２】デジタルカラー複写機の概略構成を示すブロック図
【図３】デジタルカラー複写機の画像処理部の構成を示すブロック図
【図４】第１の実施形態に係るデジタルカラー複写機の要部の構成を示すブロック図
【図５】像域識別部の構成例を示すブロック図
【図６】１画素変調処理と２画素変調処理との特性（濃度信号とパルス幅との関係）を説明するための図
【図７】図４のデジタルカラー複写機の動作を説明するためのフローチャート
【図８】一般的な原稿における輝度値についてのヒストグラム
【図９】マクロ識別部にて実行される異なる種類の連結領域がオーバラップした画素についての領域の種類の判定手順の一例を示したフローチャート
【図１０】ミクロ識別部の構成を示すブロック図
【図１１】ミクロ識別部の像域判定方法を説明するための図
【図１２】原稿画像の一例を示す図
【図１３】図１２の原稿画像に対する領域分離結果の例を示す図
【図１４】通常文字領域の特徴量（濃度変化量、平均濃度）の分布例を示す図
【図１５】背景上文字領域の特徴量（濃度変化量、平均濃度、彩度）の分布例を示す図
【図１６】連続階調領域の特徴量（濃度変化量、平均濃度）の分布例を示す図
【図１７】網点階調領域の特徴量（濃度変化量、平均濃度）の分布例を示す図
【図１８】図１２の原稿画像をマクロ識別部で分離して得られる各分離領域でのミクロ識別結果の一例を示す図
【図１９】最終的な識別結果を表す図
【図２０】第２の実施形態に係るデジタルカラー複写機のミクロ識別部の構成を示す図
【図２１】第３の実施形態に係るデジタルカラー複写機の要部の構成を示す図
【符号の説明】
１００１…画像入力部
１００２…色変換部
１００３…像域識別部
１００４…フィルタ部
１００５…信号選択部
１００６…墨入れ処理部
１００７…階調処理部
１００８…画像記録部
１２０１…マクロ識別部
１２１１…画像分離部
１２１２…画像メモリ
１２１３…ＣＰＵ
１２１４…プログラムメモリ
１２１５…領域信号出力部
１２０２…ミクロ識別部
１３１１…特徴量抽出部
１３１２…像域識別部
１３１３…識別信号選択部
【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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【図２１】
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