(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データの画像濃度の明暗に基いて文字領域と非文字領域を識別する二値データを出力する二値化手段と、
該二値化手段から出力される前記二値データに基づいて前記入力画像データの文字領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成する文字画像生成手段と、
前記二値化手段から出力される前記二値データに基づいて前記入力画像データの背景領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して背景画像ファイルを生成する背景画像生成手段とを備え、
該背景画像生成手段が使用する前記輝度と色差の量子化テーブルは、いずれも前記文字画像生成手段が使用する前記輝度と色差の量子化テーブルよりＤＣ成分を多く保存する特性を有し、前記文字画像生成手段が使用する量子化テーブルのうち色差の量子化テーブルは、輝度の量子化テーブルに比べて高周波成分を多く保存する特性を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記文字画像生成手段及び前記背景画像生成手段によってそれぞれ生成された、文字画像ファイルと背景画像ファイルとを一つの画像ファイルに合成する画像ファイル合成手段を設けたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
入力画像データの画像濃度の明暗に基いて文字領域と非文字領域を識別する二値データと二値の黒文字データとを出力する二値化手段と、
該二値化手段から出力される前記二値データを可逆圧縮して二値画像ファイルを生成する二値画像生成手段と、
前記二値化手段から出力される前記二値の黒文字データを可逆圧縮して黒画像ファイルを生成する黒画像生成手段と、
該前記二値化手段から出力される前記二値データに基づいて前記入力画像データの文字領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成する文字画像生成手段と、
前記二値化手段から出力される前記二値データに基づいて前記入力画像データの背景領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して背景画像ファイルを生成する背景画像生成手段とを備え、
該背景画像生成手段が使用する前記輝度と色差の量子化テーブルは、いずれも前記文字画像生成手段が使用する前記輝度と色差の量子化テーブルよりＤＣ成分を多く保存する特性を有し、前記文字画像生成手段が使用する量子化テーブルのうち色差の量子化テーブルは、輝度の量子化テーブルに比べて高周波成分を多く保存する特性を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置において、
前記二値画像生成手段及び前記黒画像生成手段は、何れもＭＭＲ圧縮を行う手段であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の画像処理装置において、
前記二値画像生成手段と前記黒画像生成手段と前記文字画像生成手段と前記背景画像生成手段とによってそれぞれ生成された、二値画像ファイルと黒画像ファイルと文字画像ファイルと背景画像ファイルとを一つの画像ファイルに合成する画像ファイル合成手段を設けたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５４のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記文字画像生成手段及び前記背景画像生成手段は、何れもＪＰＥＧ圧縮を行う手段であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記文字画像生成手段は、前記二値化手段から出力される前記二値データに基づいて前記入力画像データの背景領域の画像データを一定の値の画像データに書き換える手段を有し、
前記背景画像生成手段は、前記二値化手段から出力される前記二値データに基づいて前記入力画像データの文字領域の画像データを白に相当する一定の値の画像データに書き換える手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記文字画像生成手段が使用する量子化テーブルのうち色差の量子化テーブルは、前記背景画像生成手段が使用する色差の量子化テーブルに比べて高周波成分を保存する特性を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記画像処理結果の画像データを外部機器へ送信する手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記画像処理結果の画像データに基いて作像し、その作像した画像を用紙上に形成して出力する画像出力手段を設けたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
画像処理装置によって、
入力画像データの画像濃度の明暗に基いて文字領域と非文字領域を識別する二値データを出力し、
該二値データに基づいて前記入力画像データの文字領域の画像データを判別して、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成し、
前記二値データに基づいて前記入力画像データの背景領域の画像データを判別して、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して背景画像ファイルを生成するとともに、
その背景画像ファイルを生成する際には、前記輝度と色差の量子化テーブルとして、いずれも前記文字画像ファイルを生成する際に使用する前記輝度と色差の量子化テーブルよりＤＣ成分を多く保存する特性を有する量子化テーブルを使用し、
前記文字画像ファイルを生成する際に使用する量子化テーブルのうち色差の量子化テーブルには、輝度の量子化テーブルに比べて高周波成分を多く保存する特性を有する量子化テーブルを使用することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
画像処理装置によって、
入力画像データの画像濃度の明暗に基いて文字領域と非文字領域を識別する二値データと二値の黒文字データとを出力し、
前記二値データを可逆圧縮して二値画像ファイルを生成し、
前記二値の黒文字データを可逆圧縮して黒画像ファイルを生成し、
前記二値データに基づいて前記入力画像データの文字領域の画像データを判別して、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成し、
前記二値データに基づいて前記入力画像データの背景領域の画像データを判別して、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して背景画像ファイルを生成するとともに、
その背景画像ファイルを生成する際には、前記輝度と色差の量子化テーブルとして、いずれも前記文字画像ファイルを生成する際に使用する前記輝度と色差の量子化テーブルよりＤＣ成分を多く保存する特性を有する量子化テーブルを使用し、
前記文字画像ファイルを生成する際に使用する量子化テーブルのうち色差の量子化テーブルには、輝度の量子化テーブルに比べて高周波成分を多く保存する特性を有する量子化テーブルを使用することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
入力画像データの画像濃度の明暗に基いて文字領域と非文字領域を識別する二値データを出力する手順、
該二値データに基づいて前記入力画像データの文字領域の画像データを判別して、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成する手順、および
前記二値データに基づいて前記入力画像データの背景領域の画像データを判別して、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して背景画像ファイルを生成する手順とともに、
その背景画像ファイルを生成する際には、前記輝度と色差の量子化テーブルとして、いずれも前記文字画像ファイルを生成する際に使用する前記輝度と色差の量子化テーブルよりＤＣ成分を多く保存する特性を有する量子化テーブルを使用する手順、および
前記文字画像ファイルを生成する際に使用する量子化テーブルのうち色差の量子化テーブルには、輝度の量子化テーブルに比べて高周波成分を多く保存する特性を有する量子化テーブルを使用する手順、を実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
入力画像データの画像濃度の明暗に基いて文字領域と非文字領域を識別する二値データと二値の黒文字データとを出力する手順、
前記二値データを可逆圧縮して二値画像ファイルを生成する手順、
前記二値の黒文字データを可逆圧縮して黒画像ファイルを生成する手順、
前記二値データに基づいて前記入力画像データの文字領域の画像データを判別して、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成する手順、および
前記二値データに基づいて前記入力画像データの背景領域の画像データを判別して、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して背景画像ファイルを生成する手順とともに、
その背景画像ファイルを生成する際には、前記輝度と色差の量子化テーブルとして、いずれも前記文字画像ファイルを生成する際に使用する前記輝度と色差の量子化テーブルよりＤＣ成分を多く保存する特性を有する量子化テーブルを使用する手順、および
前記文字画像ファイルを生成する際に使用する量子化テーブルのうち色差の量子化テーブルには、輝度の量子化テーブルに比べて高周波成分を多く保存する特性を有する量子化テーブルを使用する手順、を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、カラーデジタル複写機やスキャナ配信装置等の画像形成装置や画像読取装置に利用される画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラムに関し、より詳細には、文字と絵柄を含む画像データを文字の解像度を落とさずに高い圧縮率で圧縮する画像処理をする画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、静止画の画像データに対するデータ圧縮技術としては、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）等の非可逆圧縮技術が知られている。ＪＰＥＧでは、画像データを８×８画素のブロック単位に分割して、その各ブロック毎に離散コサイン変換とハフマン符号化を行うことによって、冗長なデータや高周波のデータ等を削ってデータ量を減らしている。
しかし、このＪＰＥＧは非可逆圧縮であるため、その圧縮率を高めると、圧縮した画像データを復合化して再現したときに画質の劣化を伴ってしまう。そこで、このような画質の劣化を極力抑えながら圧縮率を高めるために、従来から種々の提案がなされている。
【０００３】
たとえば、特許文献１に記載されている画像処理装置においては、文字領域と絵柄領域とで画像データを量子化する際に使用する量子化テーブルを切り換えるようにしている。具体的には、文字領域では画質優先で、係数の小さな量子化テーブルを用いて高周波成分を保持し、高周波成分の損失に起因する文字撚れやモスキートノイズ等の発生を抑える。一方、絵柄領域については、圧縮率を稼いでも画質劣化が目立たないため、圧縮率優先で係数の大きな量子化テーブルを用いる。
【０００４】
また、特許文献２に記載された画像処理装置では、画像データのうち、写真などの絵柄部を第１画像データとし、文字線画部のうち色情報を第２画像データとして分離し、文字線画部のうちの形状情報は第１画像データ又は第２画像データを選択する選択データとして、それぞれの属性に応じて圧縮方法を切り替えるようにしている。この場合、選択データは第１画像データ又は第２画像データを選択するのみであるから２値のデータとして扱うことができ、高い解像度で画質を維持したまま高圧縮率で圧縮可能になる。
【０００５】
さらに、特許文献３に記載された画像処理装置では、二次元多値画像データをエッジ領域ブロックとイメージ領域ブロックとに分離し、エッジ領域ブロックは高周波係数の量子化手段のみを用いて画像生成を行い、イメージ領域ブロックは低周波係数の量子化手段のみを用いて画像生成を行う。
【特許文献１】特開２００２−６４７１２号公報
【特許文献２】特開平２００２−３６８９８６号公報
【特許文献３】特許第３６４２９２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前述したように、ＪＰＥＧファイルのような非可逆圧縮を行う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り、絵柄に対しては有効であるが、文字画像のように２値的な画像に対しては文字のエッジがボケてしまい文字の判読性がよくなくなる。
そのため、特許文献１〜３に見られるように種々の提案がなされている。しかし、これらの従来提案されている各種のデータ圧縮方法では、あらゆる種類の画像データを、適正な解像度を確保しながら高い圧縮率で効率よく圧縮したいという要求を十分満足させられるものではなかった。
この発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、一般に使用される種々の画像データを、適正な解像度を確保しながら、従来より高い圧縮率で効率よく圧縮できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は上記の目的を達成するため、次のような画像処理装置を提供する。
その画像処理装置は、入力画像データの画像濃度の明暗に基いて文字領域と非文字領域を識別する二値データを出力する二値化手段と、その二値データに基づいて入力画像データの文字領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成する文字画像生成手段と、上記二値データに基づいて入力画像データの背景領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して背景画像ファイルを生成する背景画像生成手段とを備えている。
そして、上記背景画像生成手段が使用する輝度と色差の量子化テーブルは、いずれも上記文字画像生成手段が使用する輝度と色差の量子化テーブルよりＤＣ成分を多く保存する特性を有する。
また、上記文字画像生成手段が使用する量子化テーブルのうち色差の量子化テーブルは、輝度の量子化テーブルに比べて高周波成分を多く保存する特性を有する。
【０００８】
上記画像処理装置において、上記文字画像生成手段及び背景画像生成手段によってそれぞれ生成された、文字画像ファイルと背景画像ファイルとを一つの画像ファイルに合成する画像ファイル合成手段を設けるとよい。
上記二値化手段に代えて、入力画像データの画像濃度の明暗に基いて文字領域と非文字領域を識別する二値データと二値の黒文字データとを出力する二値化手段を設け、上記文字画像生成手段と背景画像生成手段に加えて、上記二値化手段から出力される上記二値データを可逆圧縮して二値画像ファイルを生成する二値画像生成手段と、上記二値化手段から出力される二値の黒文字データを可逆圧縮して黒画像ファイルを生成する黒画像生成手段とを設けるとさらによい。
【０００９】
その二値画像生成手段及び黒画像生成手段は何れもＭＭＲ圧縮を行う手段であるとよい。
また、この画像処理装置において、上記黒画像生成手段と黒画像生成手段と文字画像生成手段と背景画像生成手段とによってそれぞれ生成された、二値画像ファイルと黒画像ファイルと文字画像ファイルと背景画像ファイルとを一つの画像ファイルに合成する画像ファイル合成手段を設けるとよい。
これらの画像処理装置において、上記文字画像生成手段及び前記背景画像生成手段は、何れもＪＰＥＧ圧縮を行う手段であるとよい。
【００１０】
さらに、上記文字画像生成手段は、上記二値化手段から出力される二値データに基づいて入力画像データの背景領域の画像データを一定の値の画像データに書き換える手段を有し、上記背景画像生成手段は、上記二値化手段から出力される二値データに基づいて入力画像データの文字領域の画像データを白に相当する一定の値の画像データに書き換える手段を有してもよい。
【００１１】
上記文字画像生成手段が使用する量子化テーブルのうち色差の量子化テーブルは、背景画像生成手段が使用する色差の量子化テーブルに比べて高周波成分を保存する特性を有するのが望ましい。
【００１２】
これらの画像処理装置において、上記画像処理結果の画像データを外部機器へ送信する手段を有することができる。
あるいは、上記画像処理結果の画像データに基いて作像し、その作像した画像を用紙上に形成して出力する画像出力手段を設けてもよい。
この発明は、上記画像処理装置による画像処理方法及びその各手順をコンピュータに実行させるためのプログラムも提供する。
【発明の効果】
【００１３】
この発明による画像処理装置は、入力画像データの文字領域の画像データと背景領域の画像データを識別して、それぞれに適した異なる量子化テーブルを使用して非可逆圧縮して文字画像ファイルと背景画像ファイルを生成するので、種々の画像データを、適正な解像度を確保しながら、従来より高い圧縮率で効率よく圧縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
この発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて具体的に説明する。
図１は、この発明の一実施形態あるデジタル式のカラー画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
この図１に示すカラー画像処理装置は、スキャナ１、スキャナ補正部２、および圧縮処理部３から構成される画像読取系と、伸張処理部７、プリンタ補正部８、およびプリンタ９から構成される画像印刷系と、これらを制御するコントローラ５とが汎用バス４によって接続されている。そして、コントローラ５に、画像データを蓄積するハードディスクドライブ（ＨＤＤと略称する）６と、ネットワークを介して外部のパーソナルコンピュータ（ＰＣと略称する）１１との間でデータを送受信するネットワーク・インタフェース・コントローラ（ＮＩＣと略称する）１０とを接続している。
以下、このカラー画像処理装置の機能をその動作の種類ごとに分けて説明する。
【００１５】
（１）複写機として動作する場合
このカラー画像処理装置が複写機として動作する場合には、スキャナ１は原稿Ｄから画像を読み取り、その画像データ（アナログデータ）をデジタルデータに変換してスキャナ補正部２へ出力する。
スキャナ補正部２は、後で詳しく述べるように、スキャナ１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、写真などに分類したり、原稿画像のＲＧＢ（赤緑青）の画像データをフィルタ処理などの画像処理を施し、圧縮処理部３へ出力する。
【００１６】
圧縮処理部３は、スキャナ補正部２によって画像処理が施された後のＲＧＢデータ（Ｒ，Ｇ，Ｂの各８ビットの画像データ）と像域分離データ（１ビットの文字エッジ領域データと１ビットの色領域データからなる）をそれぞれ圧縮処理して、汎用バス４を介してコントローラ５に送る。
コントローラ５は、圧縮処理部３から送られた画像データを図示を省略した半導体メモリに一旦蓄積した後、ＨＤＤ６に送って蓄積する。
ＨＤＤ６に画像データを蓄積するときには、その画像データの画像サイズや読み取った原稿の種類を含む書誌情報も記録する。
なお、ここでは画像データに対して圧縮を施す場合を説明したが、汎用バスの帯域が十分に広くＨＤＤ６の記憶容量が大きければ、非圧縮の状態で画像データを扱っても良い。
【００１７】
そして、コントローラ５はＨＤＤ６に蓄積されている画像データを読み出し、汎用バス４を介して伸張処理部７に送出する。
伸張処理部７は、圧縮状態の画像データを、元のＲＧＢデータと文字エッジ領域データと色領域データにそれぞれ伸張し、プリンタ補正部８に送出する。
プリンタ補正部８では、ＲＧＢデータをＹＭＣＢｋデータに変換して、文字エッジ領域データであり色領域データでない部分は、黒文字として単色のＢｋデータに置き換える。
【００１８】
さらに、プロッタの明暗特性の補正処理であるγ補正処理と、階調数変換処理である中間調処理を行い、プロッタ９へ出力する。
上記階調数変換処理では、誤差拡散処理やディザ処理によって各色８ビットから２ビットへの画像データの変換を行う。
プロッタ９は、レーザービーム書き込みプロセスを用いる転写紙印刷ユニットであり、２ビットの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーにより現像した後転写紙に転写処理してコピー画像Ｃを出力する。
これらが、この発明による画像処理結果の画像データに基いて作像し、その作像した画像を用紙上に形成して出力する画像出力手段に相当する。
【００１９】
（２）配信スキャナとして動作する場合
このカラー画像処理装置が、ネットワークを介してＰＣ１１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には、上述した複写機として動作する場合と同様にして、スキャナ１から入力された画像データをスキャナ補正部２で上記画像処理を施し、圧縮処理部３で圧縮した後、汎用バス４を介してコントローラ５に送る。
コントローラ５は、その圧縮処理部から送られた画像データを伸張してＲＧＢデータからｓＲＧＢデータへの色変換処理と、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換処理とを含むフォーマット処理を行う。
その後、その画像データをＮＩＣ１０から図示していないネットワークを介して外部のＰＣ１１に配信する。これが、この発明による画像処理結果の画像データを外部機器へ送信する手段である。
【００２０】
（３）プリンタとして動作する場合
このカラー画像処理装置が、ネットワークを介して外部のＰＣから画像データを受け取ってプリントアウトするプリンタとして動作する場合には、コントローラ５は、外部のＰＣ１１から送信されるデータをＮＩＣ１０で受信し、そのたデータから、画像データとプリントを指示するコマンドとを解析し、画像データを印刷できる状態にビットマップ展開して、その展開したデータを圧縮してコントローラ５内に一旦蓄積する。
その蓄積したデータは随時ＨＤＤ６に書き込まれる。ＨＤＤ６に画像データを蓄積する時に、その画像データの書誌情報も書き込む。
【００２１】
そして、このコントローラがＨＤＤの画像データを読み出し、それを汎用バス４を介して伸張処理部７に送出する。
伸張処理部７は、圧縮状態の画像データを元の８ビットデータに伸張し、プリンタ補正部８に送出する。
プリンタ補正部８では、伸張処理部７から受信したデータがＲＧＢデータならばＹＭＣＢｋデータに変換する。また、ＹＭＣＢｋデータをそれぞれ独立にγ補正処理し、中間調処理、プロッタの明暗特性の補正処理、誤差拡散処理やディザ処理によって８ビットデータから２ビットデータに変換する階調数変換処理を行った後、プロッタ９へ送出する。
プロッタ９は、レーザビーム書き込みプロセスを用いる転写紙印刷ユニットであり、２ビットの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーにより現像した後転写紙に転写処理して、コピー画像Ｃを出力する。
【００２２】
このカラー画像処理装置は、原稿Ｄをスキャナ１により読み取って、その画像データをデジタルデータに変換したとき、原稿の画像領域（像域）を異なる特徴を有する領域毎に像域分離し、画像領域中の各注目画素がいずれの領域に属するものかを判定し、その判定結果に従って、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する。
【００２３】
次に、スキャナ補正部の詳細を図２によって説明する。
図２は、図１に示したカラー画像処理装置のスキャナ補正部２の内部構成を示すブロック図である。
このスキャナ補正部２は、像域分離部２１、スキャナγ部２２、フィルタ処理部２３、および原稿種判別部２４から構成されている。
像域分離部２１においては、スキャナ１から入力した反射率リニアな画像データｉｍｇに基づいて、原稿の画像領域を異なる特徴を有する領域毎に像域分離する像域分離処理を行う。この像域分離処理に関しては、例えば特開平２００３−２５９１１５号公報に詳細に開示されているような公知技術を用いればよいので、その処理の詳細な説明は省略する。
【００２４】
この実施形態における像域分離部２１においては、原稿の画像領域を、黒文字エッジ領域、色文字エッジ領域、およびその他の領域（写真領域等）の３つの領域に像域分離する。そして、この像域分離部２１は、上記のように原稿の画像領域を像域分離して、原稿の画像データの画素毎に像域分離データ（文字エッジ領域データ、色領域データ、その他の領域データのいずれか）を付与する。
また、像域分離信号に基づいて、原稿の画像領域を、黒文字エッジ領域（文字エッジ領域であり色領域でない領域）、色文字エッジ領域（文字エッジ領域であり色領域である領域）、その他の領域（写真領域等の上記以外の領域）にそれぞれ分類する。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した領域である。
スキャナγ部２２では、その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。
【００２５】
フィルタ処理部２３では、像域分離信号によってフィルタ処理を切り換える。例えば、文字エッジ（黒文字エッジと色文字エッジ）領域では、判読性を重視して鮮鋭化処理を行う。また、その他の領域（写真領域等）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。このように急峻なエッジを鮮鋭化するのは、絵の中の文字を判読し易くするためである。
なお、文字エッジ領域は、色領域との組み合わせによって、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。
【００２６】
原稿種判定部２４では、原稿の種類を、文字のみ原稿かカラー原稿であるか等の判定を行い、その判定結果を画像を蓄積する時に書誌情報として記録するようにしてもよい。
その場合の判定は、文字あり原稿判定と、有彩原稿判定と、印画紙写真判定と、印刷写真判定の４種類の判定を行う。
その４種類の判定にも、例えば、特開平２０００−３２４３３８号公報に記載されているような公知技術を用いるとよい。
その原稿種判定（認識）技術の具体例について、以下に簡単に説明する。
【００２７】
文字あり原稿判定は上記公報の段落００２３〜００２５に、有彩原稿判定は段落００２６〜００２７に、印画紙写真判定は段落００２８に、印刷写真判定は段落００２９〜００３１にそれぞれ記載されている技術を用いればよいので、それらの処理については詳細な説明を省略する。
【００２８】
〔文字領域有り／無しの検出〕
まず、「文字領域有り／無し」を検出する原稿種認識装置について、図２９〜図３３によって説明する。
図２９はその原稿種認識装置のブロック構成図である。文字画素検出回路４０１は、入力画像信号に基いて文字画素（正確には文字エッジ）に属する画素を検出する。入力画像信号はスキャナなどの画像入力装置からの信号であり、例えば濃度リニアな４００ｄｐｉの８ビット信号（白＝０、黒＝２５５）やＲＧＢ信号の内のＧ信号である。また、求める原稿種認識精度によっては、max（Ｒ，Ｇ，Ｂ）信号や、線形式で変換可能な輝度信号Ｙや、Ｌａｂ空間のＬ信号でもよい。
【００２９】
カウンタ／リセット回路４０２は原稿を分割して、文字画素検出回路４０１によって検出された文字画素を計数し、各領域の計数値を次段の計数値保持回路４０３にセットする。例えば、図３０に示すようにＡ３原稿の文字画素を計数する場合には、Ａ３原稿の副走査方向の前半の計数値を計数値保持回路４０３にセットし、次いで、この計数値をリセットして残り後半を計数することにより、Ａ３原稿の前半と後半の領域における文字画素の計数値を計数値保持回路４０３にセットする。
【００３０】
最大値算出回路４０４は計数値保持回路４０３にセットされている複数（図３０に示した例の場合には２個）の計数値の最大値を検出し、続く閾値判定回路４０５は最大値算出回路４０４により算出された計数値の最大値と閾値ＴＨとを比較して、計数値の最大値＞閾値ＴＨの場合には「文字領域有り原稿」と判定し、他の場合には「文字領域無し原稿」と判定する。
なお、図３０に示いた例では原稿領域を副走査方向のみに２分割したが、原稿領域を例えば４×４のマトリクス状などに分割してもよい。
【００３１】
図２９における文字画素検出回路４０１は、例えば図３１に示すように構成され、２値化回路４１１で、多階調の画像信号を所定の閾値を用いて２値化する。次いで黒画素パターンマッチング回路４１２と白画素パターンマッチング回路４１３により、それぞれ２値化後の黒画素および白画素が連結する領域をパターンマッチングによって検出する。
図３２と図３３は、それぞれ斜め方向、横方向、縦方向などの黒画素又は白画素の連結を検出するためのパターンを示し、黒画素パターンマッチング回路４１２と白画素パターンマッチング回路４１３は、それぞれこれらの連結パターンにマッチングしたとき、注目画素を連結黒画素又は連結白画素として出力する。
【００３２】
続く計数回路４１４，４１５は、それぞれ注目画素を中心とした３×３のマトリックス内に存在する連結黒画素、連結白画素を計数し、計数値が例えば２以上になったときに「１」を出力する。
続くＡＮＤ回路４１６は、２個以上の連結黒画素と連結白画素が同時に存在するときにアクティブになり、注目画素を文字部画素候補として出力する。続く判定回路４１７は注目画素を中心とした５×５のマトリックス内に、例えば文字部画素候補が１個以上存在するとき注目画素を文字部画素として、その判定結果を図２９に示したカウンタ／リセット回路４０２に出力する。
【００３３】
〔有彩／無彩の検出〕
有彩／無彩を検出する原稿種認識装置は、図２９に示した原稿種認識装置における文字画素検出回路４０１の代わりに有彩／無彩画素検出回路を設けた構成をなす。
その有彩／無彩画素検出回路は、次式が成立する画素を有彩画素と判定して図２９に示したカウンタ／リセット回路４０２に出力する。
max（｜ＲーＧ｜，｜Ｇ−Ｂ｜，｜Ｂ−Ｒ｜）＞ＴＨ
なお、他の判定方法として、例えば特公平７−２２３３０号公報に記載されているように色ブロックを判定し、その判定結果を図２９に示したカウンタ／リセット回路４０２に出力して、有彩原稿か否かを判定するようにしてもよい。
【００３４】
〔中間調の検出〕
中間調を検出する原稿種認識装置は、を示し、図２９に示した原稿種認識装置における文字画素検出回路４０１の代わりに中間調画素検出回路を設けた構成をなす。
ここで、写真原稿を読み込んだ場合、中間レベルをとる画素が多く、また、それらの画素はある程度の塊を持っている。中間調画素検出回路は、写真原稿におけるこのような特性を利用して、写真の一部である画素（写真画素）を検出し、その計数値で対象原稿に写真が含まれるか、あるいはどの程度含まれるかを判定する。写真原稿としては、印画紙写真（銀鉛写真）と印刷写真（網点画像）の２通りがある。
【００３５】
（１）印画紙写真（銀鉛写真）
図３４は印画紙写真を検出する中間調検出回路４２０の構成を示す。この中間調検出回路４２０は、３値化回路４２１とパターンマッチング回路４２２とからなる。
３値化回路４２１は、Ｇ（グリーン）信号を２つの閾値α、β（α＞β）で３値化し、次いでパターンマッチング回路４２２により、中間レベル画素Ｘ（α＞Ｘ＞β）に対して図３５に示す７×３画素のパターンとのマッチングを行う。そして、７×３の全ての画素が中間レベルであるとき、７×３サイズの画像の注目画素（中心画素）を写真原稿画素として判定し、この判定結果を図２９に示したカウンタ／リセット回路４０２に出力して印画紙写真原稿か否かを判定する。
【００３６】
（２）印刷写真（網点画像）
印刷写真を検出する中間調検出回路は、網点の一部である画素（網点画素）を検出し、その計数値で対象原稿に網点が含まれているか否かを判定する。網点画素の検出方法として、例えば特開平２−１１５９８８号公報に記載されている「極点画素」検出による網点領域分離方法、あるいは本出願人が先に提案した論文「文字／絵柄（網点、写真）混在画像の像域分離方式」（電子情報通信学会論文誌 Ｖｏｌ．Ｊ７５−ＤＩ１ Ｎｏ．１ｐｐ３９−４７ １９９２年１月を参照）に記載した「ピーク画素」検出による網点領域検出の技術を用いることができる。
【００３７】
そのピーク画素は次の演算によって検出する。図３６に示すように、３×３のブロックにおいて、中心画素の濃度レベルＬが周囲のすべての画素のそれよりも高いか、あるいは低く、且つＬと中心画素を挾んで対角線に存在する対画素の濃度レベルａ，ｂが、４対ともに、｜２×Ｌ−ａ−ｂ｜＞ＴＨ（固定の閾値）であるとき、その中心画素をピーク画素とする。
【００３８】
なお、網点画素検出の後、所定サイズのブロック（例えば８×８画素）毎に、網点画素を計数し、計数値が所定個以上の場合に注目ブロックを「網点ブロック」と判定し、この判定結果を図２９に示したカウンタ／リセット回路４０２に出力して、対象原稿が網点原稿か否かを判定するようにしてもよい。
このようにして判定した原稿種の判定結果の一例を表１に示す。
【表１】
0004898601.tif 000002
【００３９】
ここで「文字のみ原稿」とは、原稿の中に文字しか存在しない原稿であり、表１の判定結果に示すように、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）の判定結果が得られた原稿である。
「カラー原稿」は、有彩原稿（あり）の判定が得られた原稿である。
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のどちらかに分類される。
【００４０】
次に、プリンタ補正部の詳細を図３によって説明する。
図３は、図１に示したカラー画像処理装置のプリンタ補正部８の内部構成を示すブロック図である。
この図３に示すプリンタ補正部８は、色補正処理部８１、γ補正処理部８２、中間調処理部８３、およびエッジ量検出部８４を備えている。
色補正処理部８１は、図１における圧縮処理部３および伸張処理部7を経た画像データに対して、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ＣＭＹ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、ＣＭＹ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、ＣＭＹＢｋデータをγ補正処理部８２とエッジ量検出部８３へ出力する。
【００４１】
ここで、黒文字エッジ領域は、スキャナ１におけるＲＧＢデータ読み取り位置ずれによって原稿の黒文字が色付いたり、プロッタ９においてＹＭＣＢｋデータをプリンタする時の重ね位置ずれがあ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あるＢｋ単色データ（Ｃ，Ｍ，Ｙを含まない画像データ）で出力する。
γ補正処理部８２は、図１における圧縮処理部３および伸張処理部7を経た画像データに対して、プロッタ９のγの周波数特性（γ特性）に応じてγ補正（入力された信号と実際に出力との相対関係の調整）処理し、中間調処理部８３へ出力する。
【００４２】
中間調処理部８３は、γ補正処理部８２から受け取る画像データに対して、プロッタ９の階調特性やエッジ量検出部８４から入力したエッジ量に応じて、ディザ処理や誤差拡散処理などの量子化を行って階調補正を行い、それをプロッタ９へ出力する。その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による信号）に対して、黒文字のコントラストを強調することも可能である。このように黒文字のコントラストを強調することにより、文字の判読性が向上する。
エッジ量検出部８４は、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出し、中間調処理部へ出力する。
【００４３】
次に、コントローラの詳細を図４によって説明する。
図４は、図１に示したカラー画像処理装置のコントローラ５の内部構成を示すブロック図である。
この図４に示すコントローラ５は、ページメモリ５１、圧縮伸張処理部５２、出力フォーマット変換部５３、入力フォーマット変換部５４、およびデータＩ／Ｆ部５５からなる。
なお、このコントローラ５には図示はしていないが、ＣＰＵ，ＲＯＭ，およびＲＡＭ等によって構成されるマイクロコンピュータを備えており、上記圧縮伸張処理部５２、出力フォーマット変換部５３、および入力フォーマット変換部５４等の各機能もその多くがマイクロコンピュータによって実行される。
【００４４】
まず、このコントローラ５における、ページメモリ５１に格納された画像データを外部機器に出力するときの処理について説明する。
ページメモリ５１に格納された圧縮処理されているＲＧＢデータの画像データを、圧縮伸張処理部５２によって元の各色８ｂｉｔデータに伸張して、出力フォーマット変換部５３出力する。
出力フォーット変換部５３では、ＲＧＢデータの画像データを標準色空間であるｓＲＧＢデータに色変換すると同時に、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換の処理を行い、データＩ／Ｆ部５５へ出力する。
データＩ／Ｆ部５５では、出力フォーマット変換部５３から出力された画像データを図１に示したＮＩＣ１０に出力する。
【００４５】
次に、外部機器から入力した画像データをプロッタに出力するときの処理を説明する。
まず、図示を省略したマイクロコンピュータのＣＰＵは、外部機器から指示されたコマンドを解析し、ページメモリに書き込む。
データＩ／Ｆ部５５は、外部機器から入力した画像データを入力フォーマット変換部５４へ出力し、入力フォーマット変換部５４は、ビットマップデータに展開して圧縮伸張処理部５２へ出力し、圧縮伸張処理部５２はそれを圧縮してページメモリ５１に書き込む。
入力フォーマット変換部５４で展開する画像は、ＪＰＥＧ（「ＪＰＧ」とも略称する）やＴＩＦＦ（「ＴＩＦ」とも略称する）の自然画像である。
【００４６】
次に、出力フォーマット変換部の詳細を図５によって説明する。
図５は、図４に示したコントローラ５における出力フォーマット変換部５３の内部構成を示すブロック図である。
この図５に示す出力フォーマット変換部５３は、色変換部１０１、解像度変換部１０２、ＴＩＦフォーマット生成部１０３、ＪＰＥＧフォーマット生成部１０４、圧縮フォーマット生成部１０５、および出力選択部１０６からなる。
色変換部１０１では、画像データをＲＧＢデータからｓＲＧＢデータにデータ変換を行い、解像度変換部１０２へ出力する。
【００４７】
解像度変換部１０２では、ｓＲＧＢデータに変換された画像データに対して３００ｄｐｉ、２００ｄｐｉなどの画素密度変換を行い、ＴＩＦフォーマット生成部１０３、ＪＰＥＧフォーマット生成部１０４、圧縮フォーマット生成部１０５の各フォーマット生成部へ出力する。この例では３００ｄｐｉで変換した場合の画素密度度で説明する。
ＴＩＦフォーマット生成部１０３、ＪＰＥＧフォーマット生成部１０４、圧縮フォーマット生成部１０５の各フォーマット生成部では、上記解像度変換された画像データのフォーマットを、それぞれＴＩＦ形式フォーマット，ＪＰＥＧ形式フォーマット，圧縮フォーマットに変換する。そして、出力選択部１０６が、上記各フォーマット生成部で生成された各フォーマットの画像データから、図１に示したデータＩ／Ｆ部５５を介してＮＩＣ１０に出力すべきフォーマットの画像データを選択して出力する。
【００４８】
次に、この発明の要部である圧縮フォーマット生成部における処理について詳しく説明する。
図５に示した出力フォーマット変換部５３の圧縮フォーマット生成部１０５は、二値化部１１１、二値画像生成部１１２、黒画像生成部１１３、第１の解像度変換部１１４、第２の解像度変換部１１５、背景画像生成部１１６、文字画像生成部１１７、および画像ファイル合成部１１８からなる。
二値化手段である二値化部１１１では、解像度変換部１０２で解像度変換された画像データから画像濃度の明暗に基づいて文字領域と非文字領域の二値データと二値の黒文字データとを出力する。
【００４９】
二値画像生成手段である二値画像生成部１１２では、二値化部１１１から出力された二値データを可逆圧縮を行って二値画像ファイルを生成し、画像ファイル合成部１１８へ出力する。黒画像生成手段である黒画像生成部１１３では、二値化部１１１から出力された二値の黒文字データを可逆圧縮を行って黒画像ファイルを生成し、画像ファイル合成部１１８へ出力する。これらの可逆圧縮はＭＭＭＲ圧縮で行うとよい。このＭＭＭＲ圧縮は、Ｇ４ファクシミリの標準符号化方式であるＭＭＲ符号化方式（修正ＭＲ符号化方式）による圧縮であり、２次元の二値画像データを圧縮するための公知技術である。その他に、ＭＨ符号化方式やＭＲ符号化方式による圧縮を行ってもよい。
【００５０】
第１の解像度変換部１１４と第２の解像度変換部１１５では、解像度変換部１０２で解像度変換された画像データに対してさらに解像度変換を行い、解像度を低くする（１５０ｄｐｉ）。
そして、背景画像生成手段である背景画像生成部１１６は、二値化部１１１手段から出力される二値データに基づいて第１の解像度変換部１１４から入力する画像データの背景領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成し、画像ファイル合成部１１８へ出力する。その際、第１の解像度変換部１１４から入力する画像データのうち、二値化部１１１から文字領域を示す二値データが入力された領域だけを白に相当する一定の値の画像データに書き換えるとよい。このように、背景画像に対しては文字領域を一定の値の画像データにするとよいのは、一定の値にすることより圧縮率が向上するからである。
【００５１】
文字画像生成手段である文字画像生成部１１７は、二値化部１１１から出力される二値データに基づいて第１の解像度変換部１１４から入力する画像データの文字領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いて非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成し、画像ファイル合成部１１８へ出力する。その際、第１の解像度変換部１１４から入力する画像データのうち、二値化部１１１から背景領域を示す二値データが入力された領域だけを一定の値の画像データに書き換えるとよい。このように文字画像に関しても背景領域を一定の値の画像データにするとよいのも、圧縮率向上のためである。
【００５２】
上記背景画像生成部１１６及び文字画像生成部１１７における画像データの非可逆圧縮はＪＰＥＧ圧縮によって行うとよい。
また、文字画像生成部１１７が使用する量子化テーブルと背景画像生成部１１６が使用する量子化テーブルとは、特性が異なる量子化テーブルのが望ましいが、これに関しては後で詳述する。
解像度変換部１０２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。
書誌情報によって「文字のみ原稿」であると判断できるときは、背景画像と文字画像の両方を７５ｄｐｉの解像度でＪＰＥＧファイルを作成する。
【００５３】
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、ＪＰＥＧ画像の解像度を落としても階調劣化するが問題とはならない。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。
この実施例では、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、画像の解像度以外の階調数などの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。
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になっている。
【００５４】
背景画像生成部１１６と文字画像生成部１１７におけるＪＰＥＧ圧縮は、異なる特性の量子化テーブルを用いて圧縮を行う。
そのＪＰＥＧ圧縮に関しては、例えば特開平２００５−３０３９７９号公報の段落００６９〜００７２（図３乃至図５参照）に開示されているような公知技術を用いる。
【００５５】
図７は、ＪＰＥＧ圧縮部の機能的ブロック図である。図８は、画像データをブロック単位で切り出す処理を説明する図である。ＪＰＥＧ方式は国際標準方式であり、画像を図８のように８×８画素単位で切り出す。このＪＰＥＧ圧縮部３００は、ブロック化部３０１を備え、そのブロック化部３０１は、画像データを８×８画素単位で切り出す。
さらに、その切り出したＤＣＴブロックデータに対して離散コサイン変換を行い周波数空間へ変換するＤＣＴ部３０２、量子化部３０３、およびハフマン符号化部３０４を備えている。
圧縮レベルを左右する量子化処理を施す量子化部３０３に対して、基準量子化テーブル３０６として、図９に示すように輝度成分（Ｙ成分）用と色差成分（ＣｂＣｒ成分）用とで別々の基準量子化テーブルを持っている。
【００５６】
図９は、基準量子化テーブルＱｉｊの一例を示す図である。８×８の左上隅Ｑ００がＤＣ成分（直流成分）の量子化に用いるパラメータであり、残りはＡＣ成分（交流成分）の量子化に用いるパラメータである。左上ほど低周波成分、右下ほど高周波成分である。
ＤＣＴ部２０２からの出力値である８×８のＤＣＴ係数を、量子化テーブル値Ｑ’ｉｊで除算することにより量子化を行う。量子化テーブル値Ｑ’ｉｊが大きい値であるほど量子化による損失が大きくなり（＝量子化大）、図９に示すように高周波成分の量子化を大きくすることによって圧縮率を稼ぐのが最も画質への影響が少ない常套手段である。
【００５７】
基準量子化テーブル値Ｑｉｊに対して、実際に量子化で使う量子化テーブル値Ｑ’ｉｊは、演算器３０５による次式の演算によって求まる。
ｑｆ＜５０の場合：
Ｑ’ｉｊ＝Ｑｉｊ×５０÷ｑｆ
ｑｆ≧５０の場合：
Ｑ’ｉｊ＝Ｑｉｊ×（１００−ｑｆ）÷５０
ここで、ｑｆはクオリティファクタ設定部３０７において設定される固定パラメータであり、０〜１００の範囲で設定され、このｑｆが小さいほど低圧縮率かつ高画質になる。
【００５８】
図９に示した一般的な量子化テーブルは、人間の視覚は低周波には敏感で、高周波には鈍感であることに基いている。さらに、色情報は輝度情報より識別能力が低いので輝度情報用より高周波数成分を多くカットするようにしている。
図５における背景画像生成部１１６のＪＰＥＧ圧縮部は、ｑｆ＝２０〜３０程度で画像を圧縮するため、一般的な基準量子化テーブルを使用するとブロックノイズが発生しやすくなる。特に、ＪＰＥＧの基本単位（８×８）のブロックノイズは、ブロック内の平均濃度をあらわすＤＣ成分の値に大きく影響を受ける。
【００５９】
このＪＰＥＧの基本単位のブロックノイズを低減するために、図１０に示す基準量子化テーブルを用いて、輝度および色差ともＤＣ成分の値を小さな値にしてそのＤＣ成分を保存するとよい。
図１１はｑｆ＝２５の量子化テーブルの例、すなわち実際に使用するＤＣ成分を保存した量子化テーブルの例である。図５における文字画像生成部１１７において、図１４に示す８×８の１つのブロックに複数の色（赤、青）が存在する画像に対して、一般的な基準量子化テーブルでＪＰＥＧ圧縮を行うと、高周波数成分をカットしているため折り返し歪みの影響が出てきて、赤と青の色が混色しやすくなる。
【００６０】
この問題を回避するために、文字画像生成部１１７では色差成分の全体の周波数成分を保存するように、図１２に示すように色差成分を保存する特性の基準量子化テーブルを使用するとよい。
図１３がｑｆ＝２０の量子化テーブルの例、すなわち実際に使用する色差成分を保存した量子化テーブルの例である。
【００６１】
つまり、背景画像生成部１１６では、輝度および色差とも文字画像生成部１１７が使用する量子化テーブルよりＤＣ成分を多く保存する特性の量子化テーブルを使用して、画像の滑らかな部分のブロックノイズを軽減する。
文字画像生成部１１７で使用する文字画像の色差テーブルは、背景画像の色差テーブルや背景画像の輝度テーブルより、高周波成分を多く保存する特性の量子化テーブルを使用して、８×８内のブロックの混色を防ぐようにするとよい。文字の解像度はＭＭＲの解像度で決まるため、輝度成分はさほど重要ではないので、輝度テーブルとしては標準の量子化テーブルを使用すればよい。
【００６２】
ここで、量子化テーブルの関係まとめると表２に示すようになる。
【表２】
0004898601.tif 000003
【００６３】
図５に戻って、圧縮フォーマット生成部１０５における画像ファイル合成手段である画像ファイル合成部１１８では、二値画像生成部１１２で生成された二値画像ファイル（ＭＭＲ）、黒画像生成部１１３で生成された黒画像ファイル（ＭＭＲ）、背景画像生成部１１６で生成された背景画像ファイル（ＪＰＥＧ）、および文字画像生成部１１７で生成された文字画像ファイル（ＪＰＥＧ）の４つの画像ファイルを一つの画像ファイルに合成する。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。
【００６４】
図５における二値化部１１１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、逐次処理で一つの処理が終わると隣の画素の処理を行い、１ラインの処理が終わると次のラインの先頭から処理を行い、画像の終わりまで処理を続ける。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。
【００６５】
図１５はその二値化部１１１における処理の流れを示すフロー図である。この図１５に示す各処理について以下に詳述する。
１．文字解像度変換と色変換および解像度変換
図４に示した圧縮伸張処理部５２によって伸張したデータである文字エッジ領域と色領域信号（ＲＧＢ）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」と「色」とする。
そして、次に二値化部とマスク部の処理を行なう。
【００６６】
２．二値化部
二値化部の処理は、文字エッヂ領域とそれ以外で二値化の閾値を変更して二値化する適応二値化と、その適応二値化の出力から孤立点を除去する孤立点除去１とからなる。
２．１．適応二値化
適応二値化の処理は、図１６に示すように、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閾値選択と、その閾値を用いて画像データを二値化する二値化の処理からなる。
【００６７】
閾値選択は、文字エッヂ領域用と文字エッヂ領域以外用の二つの閾値を用意して、文字エッヂ領域に基づいてその閾値を切り換える。文字エッジ領域と文字エッジ領域以外では、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。
二値化は、閾値選択の処理で選択した閾値に対して、入力画像データのＲＧＢの値が１つでも閾値を超えていれば（大きければ）、黒（ＯＮ）と判定し、黒（ＯＮ）でない時は、白（ＯＦＦ）として出力する。
例えば、閾値がＲ＝１２８、Ｇ＝１２０、Ｂ＝１１８で、入力画像データが、Ｒ＝１２１、Ｇ＝１２１、Ｂ＝１２１であれば「黒」とし、Ｒ＝１１０、Ｇ＝１１０、Ｂ＝１１０であれば「白」とする。
【００６８】
文字エッヂ領域と文字エッジ領域以外で閾値を切り換えるのは、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）は薄い文字もあるからである。そのため、固定の閾値で二値化すると、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して抽出できなる。
そこで、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用の閾値で２値化し、色地上文字は文字エッジ領域以外用の閾値で２値化する。
【００６９】
つまり、白地の薄い文字は白地上文字エッジであるから、文字エッジ領域用の閾値で二値化し、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用の閾値で二値化する。このように、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ことによって、色地上文字も白地上文字も良好に二値化することが可能になる。
二値化する画像データは、文字エッジ領域には鮮鋭化処理が施され、文字エッジ領域以外にはエッジ量に応じた処理を行っており、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ているため、良好な二値化が可能になる。
【００７０】
２．２  孤立点除去１
孤立点除去１の処理は、適応二値化の処理結果には孤立点が多く存在すため、その孤立点除去を行う。図１７に示す各パターン対して、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。
【００７１】
３．マスク部
３．１  Ｎ値化
この部分は後述する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、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。
【００７２】
ここでは、以下の様に定義する。括弧は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、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の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。
下地領域、グレー領域、文字領域の関係は、図１８に示すようになる。
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も該当しなくなるのを防ぐためである。
【００７５】
３．２  網点検出１
スキャナ補正部２（図２）での平滑化処理によって細かな網点の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いる。網点検出１は、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。例えば、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。
【００７６】
この網点検出１の処理を、図１９のフローチャートを用いて説明する。
この処理を開始すると、まずステップＳ１で白パターンか否かを判定する。白パターンの判定は、図２０に示す白画素のパターンとのマッチングを行って、マッチングすれば「白パターン」と判定してステップＳ２へ進み、マッチングしなければ「白パターン」ではないと判定してステップＳ３へ進む。
ステップＳ２では網点カウント初期化によって、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
【００７７】
ステップＳ３では網点判定処理を行う。
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。
さらに、下記条件の時、ＳＳ［Ｉ］を１にする。
・ｃｏｕｎｔ_ｂｋが、０である。
【００７８】
次いで、ステップＳ４で網点間隔判定を行う。
１）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）
【００７９】
２）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）
３）上記判定終了後ｃｏｕｎｔ＝ｃｏｕｎｔ＋１を行う。
【００８０】
次にステップＳ５で網点カウントを行う。網点パターンとは、図２１に示すパターンで、●が黒画素で、○が非黒画素である。このいずれかのパターンと一致すれば、ｃｏｕｎｔを０にすると共にｃｏｕｎｔ_ｂｋを−１する。
そして、ステップＳ６に進んで状態判定を行う。この状態判定では、ｓｔａｔｅ＝１ならば、網点と判定してステップＳ７へ、そうでなければ、ステップＳ８へ進む。
【００８１】
ステップＳ７では細線判定を行い、注目画素の左右（１２画素）に「白パターン」が両側に存在して且つｃｏｕｎｔ＿ｘが初期値であれば、細線と判断して、ＳＳ［Ｉ］＝０とする。そして、ステップＳ９へ進む。
ステップＳ８では非網点画素処理を行い、ｓｔａｔｅ＝０にして、非網点として結果を出力する。ステップＳ９では網点画素処理を行い、ｓｔａｔｅ＝１にして、網点として結果を出力する。
【００８２】
３．３  網点検出２
網点検出２も上述した網点検出１と同様な処理であるが、網点検出１では画像データを順方向に処理したのに対し、網点検出２では画像データを逆方向に処理する。それによって、網点検出１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。
【００８３】
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、図２２に示すような、黒グラデーションの濃い背景中の白抜き文字を非網点とすることができる。濃い背景は、網点形状ほとんどなく非網点となる。
さらに、図２３に示すような、グラデーションの薄い背景中の濃い文字も網点形状ほとんどなく非網点となる。
【００８４】
または、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。
この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よい。
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。
【００８５】
３．４  グレー検出１
グレー検出１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。そのグレー判定で使用する白地は、Ｎ値化の白画素である。
このグレー検出１の処理を、図２４のフローチャートを用いて説明する。
この処理を開始すると、まずステップＳ１１で前処理を行う。この前処理では、１画素前の処理結果であるＭＳと、１ライン前の処理結果であるＳＳ［ｉ］とを比較することにより、１ライン前の処理結果と１画素前の処理結果の多きい方の値を取得する。ＭＳは後述するグレー検出してからの白画素の数である。
【００８６】
次に、ステップＳ１２でグレーパターンか否かを判定する。この判定は、図２５に示すグレーパターンとのマッチングを行い、中濃度がグレーパターンとマッチング(一致)すれば、ＭＳ＝５、Ｓ［ｉ］としてグレー画素（グレーパターン）とする。中濃度とは、Ｎ値化でＤｔａｈ＝０で且つ非白画素の時である。
グレーパターンと一致すればステップ１７に、一致しなければステップＳ１３に進む。
【００８７】
ステップＳ１３では白画素か否かを判定する。白画素とは、Ｎ値化の白画素のことであり、注目画素が白画素であればステップＳ１５へ、白画素でなければステップＳ１４へ進む。
ステップＳ１４ではＭＳ＞０か否かを判断し、ＭＳ＞０であればステップＳ１７へ、ＭＳ＞０でなければステップＳ１８へ進む。
ステップＳ１５でのＭＳ＞０か否かを判断し、ＭＳ＞０であればステップＳ１６へ、ＭＳ＞０でなければステップＳ１８へ進む。
ステップＳ１６では、ＭＳ＝ＭＳ−１にして、ステップＳ１４へ進む。
Ｓ１７ではグレー画素として結果を出力する。ステップＳ１８では非グレー画素として結果を出力。
【００８８】
その後、ステップＳ１０で次の後処理を行う。
・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。
【００８９】
３．５  グレー検出２
グレー検出２の処理も上述したグレー検出１の処理と同様であるが、グレー検出１の処理は画像データを順方向で処理したのに対して、グレー検出２の処理では画像データを逆方向に処理する。逆方向に処理することにより、グレー領域の先端がグレーにならなかった部分をグレーにする。
文字部は一般に濃いデータと薄い（白い）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するので、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。
これにより、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。
【００９０】
３．６  下地検出
適応二値化の処理でライン毎に閾値を切り換えると、濃度が薄い領域においても文字判定をする場合に、濃度が薄い領域すべてが文字の判定になれば問題はないが、閾値が、濃度が薄い領域の画像をまたがっていると、二値化部での結果において白黒の変化点が多くなり、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。
単純なグレー判定の領域の下限値（白側）を白寄りにすると、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。
下地に足して４×５のＡＮＤを行い、次に２×３のＯＲ行う。これにより入力データに対して下地を小さくする。
このことにより、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するので、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１８にその概念図を示す。
【００９１】
５．文字判定＋文字なか判定
５．１  文字判定
文字領域（孤立点除去１の出力）であり、網点領域（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。
文字領域を、下地領域、網点領域、および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するためである。
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、文字画像の圧縮率が向上し、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。
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、圧縮率を向上させるために文字画像を固定値にするためである。
【００９２】
５．２  文字なか判定
文字なか判定処理は、図２６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、判定と、２回のミラーによってなされる。
（１．１）文字判定
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、黒文字エッジとする。
【００９３】
（１．２）３ラインＯＲ
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。
【００９４】
（１．３）絵柄判定
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の結果のどれか１つでもＯＮならば、絵柄と判定する。
（１．４）黒判定
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。
【００９５】
（１．５）．抽出１
文字なかを抽出する処理を図２７のフローチャートによって説明する。
以下の説明は、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。
図２７の処理を開始すると、まずステップＳ２１で注目画素判定を行う。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。像域分離のアルゴリズム上、文字と絵柄がともにＯＮになることはない。文字でも絵柄でもない場合（その他）はステップＳ２２に進んで黒画素判定を行う。
【００９６】
注目画素が黒画素でなければ中間領域とする。黒画素であればステップＳ２３で１ライン前の絵柄判定を行う。線分処理後の１ライン前の絵柄判定結果が絵柄であれば、絵柄領域とする。絵柄以外であれば、ステップＳ２４で１画素前の絵柄判定を行う。
その結果、絵柄であれば絵柄領域とする。絵柄以外であれば、ステップＳ２５で１ライン前の文字なか判定を行う。線分処理後の１ライン前の文字なか判定結果が文字なかであれば、文字なか領域とする。文字なか以外であれば１画素前の文字なか判定を行う。
１画素前の文字なか判定結果が文字なかであれば、文字なか領域とする。文字なか以外であれば中間領域とする。
最後に、ステップＳ２７の線分処理を行う。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、絵柄領域として補正する。
【００９７】
（１．６）抽出２、ミラー
抽出２では、逆像（ミラー）画像で文字かな判定をする。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２の処理内容は抽出１と同じなので説明は省略する。
（１．７）判定
抽出１と抽出２のミラーの出力の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。
【００９８】
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、大きな画像領域中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精度よく検出できる。文字なか検出の濃度情報に平滑化後のデータを用いると、網点構成された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。そのため、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する。
【００９９】
新聞の写真のようにスクリーン線数の低い網点は、平滑しても網点形状が残るので、網点検出で検出する。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が無くなるので、網点面積率が３０％から６０％程度のものはグレー判定によってグレーと検出する。
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になり、見苦しくなるを避けるためである。
【０１００】
上述した図５に示した出力フォーマット変換部５３の圧縮フォーマット生成部が、この発明による画像処理装置の特徴部分を構成する実施例である。しかし、この実施例を構成する全ての部分が必須ではなく、例えば第１の解像度変換部１１４と第２の解像度変換部１１５を省略してもよい。
また、二値化部１１は、入力画像データの画像濃度の明暗に基いて文字領域と非文字領域を識別する二値データを出力するだけの手段であって、黒画像生成部１１３を省略してもよいし、さらに二値画像生成部も省略してもよい。
【０１０１】
その場合は、文字画像生成部１１７が、二値化部１１１から出力される二値データに基づいて入力画像データの文字領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いてＪＰＥＧ圧縮等で非可逆圧縮して文字画像ファイルを生成する。また、背景画像生成部１１６が、二値化部１１１から出力される二値データに基づいて入力画像データの背景領域の画像データを判別し、その画像データを輝度と色差の量子化テーブルを用いてＪＰＥＧ圧縮等で非可逆圧縮して背景画像ファイルを生成する。
そして、その文字画像生成部１１７と背景画像生成部１１６によってそれぞれ生成された文字画像ファイルと背景画像ファイルを、画像ファイル合成部１１８が一つの画像ファイルに合成する。
この場合も、文字画像生成部１１７手段が使用する量子化テーブルと背景画像生成部１１６が使用する量子化テーブルとは、前述したように特性が異なる量子化テーブルである。
【０１０２】
次に、図４における入力フォーマット変換部５４の詳細を図６を用いて説明する。
この図６に示す入力フォーマット変換部５４は、ＴＩＦフォーマット展開部２０１、ＪＰＥＧフォーマット展開部２０２、圧縮フォーマット展開部２０３、および出力選択部２０４から成る。ＴＩＦフォーマット展開部２０１、ＪＰＥＧフォーマット展開部２０２、および圧縮フォーマット展開部２０３は、それぞれ画像データを各フォーマットのビットマップに展開する機能を持ち、出力選択部２０４は３つのフォーマットの内一つを選択して出力すると同時にＲＧＢデータをＹＭＣＢｋにデータを変換する。
入力画像データがＴＩＦＦフォーマットであれば、ＴＩＦＦフォーマット展開部２０１にてビットマップデータで展開する。入力画像データがＪＰＥＧフォーマットであれば、ＪＰＥＧフォーマット展開部２０２にてビットマップデータに展開する。
さらに、入力画像データが圧縮フォーマットであれば圧縮フォーマット展開部２０３にてビットマップデータに展開する。
【０１０３】
ここで、この発明の要部である圧縮フォーマット展開部２０３について説明する。
圧縮フォーマット展開部２０３は、画像ファイル展開部２１１、黒画像展開部２１２、二値画像展開部２１３、背景画像展開部２１４、文字画像展開部２１５、および画像ファイル合成部２１６からなる。
画像ファイル展開部２１１では、図５に示した圧縮フォーマット生成部１０５によって生成したファイル中の４つファイルの画像データを、後段の黒画像展開部２１２、二値画像展開部２１３、背景画像展開部２１４、文字画像展開部２１５にそれぞれ対応させて出力する。
【０１０４】
二値画像展開部２１３では、二値画像のＭＭＲを伸張してビットマップに、黒画像展開部２１２では、黒画像のＭＭＲを伸張してビットマップに、背景画像展開部２１４では背景画像のＪＰＥＧをビットマップに、文字画像展開部２１５では文字画像のＪＰＥＧをビットマップに、それぞれ展開する。
展開した４つのビットマップデータは、画像ファイル合成部２１６で１枚のビットマップデータに合成される。この画像ファイル合成部２１６では、二値画像展開部２１３の出力が文字領域であれば、文字画像展開部２１５の出力である画像データを出力し、二値画像展開部２１３の出力が非文字領域であれば、背景画像展開部２１４の出力である画像データを出力する。
【０１０５】
さらに、黒画像展開部２１２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。
出力選択部２０４は、この圧縮フォーマット展開部２０３の出力画像データと、ＴＩＦフォーマット展開部２０１及びＪＰＥＧフォーマット展開部２０２によって展開された画像データの内一つをを選択して、図４に示した圧縮伸張処理部５２へ出力する。
図２８に、入力画像とファイル画像と出力画像のイメージ図を示す。
【０１０６】
この発明は、前述する実施形態を実現するソフトウェア（プログラム）を記憶した記憶媒体を、画像処理システムを構成するコンピュータの記憶装置にインストールして、そのコンピュータにソフトウェアによって各機能を実行させるようにしてもよい。
【０１０７】
上述したこの本発明の実施形態によれば、文字画像と背景画像の画像特性は異なるので、文字画像と背景画像に対してそれぞれ異なる量子化テーブルを使用して量子化することにより、文字画像と背景画像にそれぞれ適した画像特性が得られ、効率のよい圧縮が可能になる。黒文字は二値として圧縮を行って、黒文字を１ビットにすることにより圧縮率が高くなる。
背景画像は、平端部のブロックノイズを減らすために背景画像の特性に合わせ、背景画像のＤＣ成分（平均濃度）を保存するような量子化テーブルを使用することにより、画像の滑らかな部分のブロックノイズを軽減することが可能になる。
【０１０８】
文字画像は、色の混色を防ぐために、文字画像の色差成分の特性に合わせ、背景画像の色差成分より文字画像の色差成分の高周波部分を保存するような量子化テーブルを使用することにより、文字の混色を軽減することが可能となる。
文字画像と背景画像とでそれぞれ異なるＪＰＥＧ圧縮の量子化テーブルを使用することにより、効率よく圧縮することが可能となる。
スキャナ配信装置や画像形成（複写）装置に適用が可能である。
パーソナルコンピュータを用いて、ソフトウエアによってこの発明による画像処理機能を実現するためのプログラムや、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
この発明による画像処理装置は、文字と絵柄を含む画像データを文字の解像度を落とさずに高い圧縮率で圧縮することができるので、デジタル複合機やカラーデジタル複写機、スキャナ配信装置等の各種の画像形成装置や画像読取装置に利用することができる。
また、デスクトップパソコンやノートブックパソコン等のパーソナルコンピュータを用いてソフトウエアによって画像処理を行う場合にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】この発明の一実施形態であるデジタル式のカラー画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示したカラー画像処理装置のスキャナ補正部２の内部構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示したカラー画像処理装置のプリンタ補正部８の内部構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示したカラー画像処理装置のコントローラ５の内部構成を示すブロック図である。
【図５】図４に示したコントローラ５における出力フォーマット変換部５３の内部構成を示すブロック図である。
【図６】図４における入力フォーマット変換部５４の内部構成を示すブロック図である。
【０１１１】
【図７】ＪＰＥＧ圧縮部の機能的ブロック図である。
【図８】図７におけるブロック化部３０１によって画像データをブロック単位で切り出す処理を説明する図である。
【図９】図７における基準量子化テーブル３０６のＱｉｊの一例を示す図である。
【図１０】ＤＣ成分を保存した基準量子化テーブルの一例を示す図である。
【図１１】ｑｆ＝２５の実際に使うＤＣ成分を保存した量子化テーブルの図である。
【図１２】色差成分を保存した基準量子化テーブルの一例を示す図である。
【図１３】ｑｆ＝２０の実際に使用する色差成分を保存した量子化テーブルの図である
【図１４】８×８の１つのブロックに複数の色（赤、青）が存在する画像の例を示す図である。
【０１１２】
【図１５】図５における二値化部１１１による処理の流れを示すフロー図である
【図１６】図１５における適応二値化の処理の説明図である。
【図１７】図１５における孤立点除去１の処理に使用する各パターンを示す図である。
【図１８】図１５における下地検出のための下地領域とグレー領域と文字領域の関係を示す図である。
【図１９】図１５における網点検出１の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】白パターンの判定に使用する白画素のマッチングパターンを示す図である。
【図２１】網点判定に使用する網点のマッチングパターンを示す図である。
【０１１３】
【図２２】黒グラデーションの濃い背景中の白抜き文字の例を示す図である。
【図２３】グラデーションの薄い背景中の濃い文字の例を示す図である。
【図２４】図１５におけるグレー検出１の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２５】図２４のステップＳ１２でグレーパターンか否かを判定するためのマッチング用グレーパターンを示す図である。
【図２６】図１５における文字なか判定を行う文字なか判定処理の詳細を示す図である。
【図２７】文字なかを抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図２８】この発明の画像処理装置による入力画像とファイル画像と出力画像のイメージ図である。
【０１１４】
【図２９】図２における原稿種判定部２４に用いる原稿種認識技術の一例を説明するための原稿種認識装置のブロック構成図である。
【図３０】Ａ３原稿を前半と後半の領域に分けて文字画素を計数する場合の説明図である。
【図３１】図２９における文字画素検出回路４０１の構成を示すブロック図である。
【図３２】図３１における黒画素パターンマッチング回路４１２で用いる連結パターンを示す図である。
【図３３】図３１における白画素パターンマッチング回路４１３で用いる連結パターンを示す図である。
【図３４】印画紙写真を検出する中間調検出回路の構成を示すブロック図である。
【図３５】図３４におけるパターンマッチング回路４２２で用いる７×３画素のパターンを示す図である。
【図３６】ピーク画素を検出するための３×３のブロックにおける各対角線の方向を示す図である。
【符号の説明】
【０１１５】
１：スキャナ    ２：スキャナ補正部２    ３：圧縮処理部    ４：汎用バス    
５：コントローラ    ６：ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）    ７：伸張処理部
８：プリンタ補正部    ９：プリンタ    
１０：ネットワーク・インタフェース・コントローラ（ＮＩＣ）
１１：パーソナルコンピュータ（ＰＣ）    
２１：像域分離部    ２２：スキャナγ部    ２３：フィルタ処理部    
２４：原稿種判別部
５１：ページメモリ    ５２：圧縮伸張処理部    ５３：出力フォーマット変換部
５４：入力フォーマット変換部    ５５：データＩ／Ｆ部５５
８１：色補正処理部    ８２：γ補正処理部    ８３：中間調処理部
８４：エッジ量検出部
【０１１６】
１０１：色変換部    １０２：解像度変換部    １０３：ＴＩＦフォーマット生成部
１０４：ＪＰＥＧフォーマット生成部    １０５圧縮フォーマット生成部
１０６：出力選択部    １１１：二値化部    １１２：二値画像生成部
１１３：黒画像生成部    １１４：第１の解像度変換部    １１５：第２の解像度変換部
１１６：背景画像生成部    １１７：文字画像生成部    １１８：画像ファイル合成部
２０１：ＴＩＦフォーマット展開部    ２０２：ＪＰＥＧフォーマット展開部
２０３：圧縮フォーマット展開部    ２０４：出力選択部
２１１：画像ファイル展開部  ２１２：黒画像展開部    ２１３：二値画像展開部
２１４：背景画像展開部    ２１５：文字画像展開部    ２１６：画像ファイル合成部
３００：ＪＰＥＧ圧縮部    ３０１：ブロック化部    ３０２：ＤＣＴ部
３０３：量子化部    ３０４：ハフマン符号化部    ３０５：演算器
３０６：基準量子化テーブル    ３０７：クオリティファクタ設定部
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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