(57)【要約】【課題】  線幅による制限を受けずに、色文字の中抜けを抑制することのできる画像処理装置及び画像処理方法を提供する。【解決手段】  入力画像のエッジ領域を検出するエッジ領域検出手段５１と、入力画像の第１の所定値以上の濃度の領域を一様濃度領域として検出する一様濃度領域検出手段（５３，５４，５５，５６）と、入力画像の第２の所定値以下の濃度の領域を白下地領域として検出する白下地領域検出手段５７と、３つの検出手段の検出結果から線の内部領域を検出する線内部領域検出手段５８と、検出した線の内部領域の階調度を制御する制御手段３４とを備え、線内部領域検出手段は、エッジ領域でなく、一様濃度領域であり、白下地領域である領域を線の内部領域として検出する画像処理装置である。【選択図】図８
2009232459.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像のエッジ領域を検出するエッジ領域検出手段と、
入力画像の第１の所定値以上の濃度の領域を一様濃度領域として検出する一様濃度領域検出手段と、
入力画像の第２の所定値以下の濃度の領域を白下地領域として検出する白下地領域検出手段と、
前記３つの検出手段の検出結果から線の内部領域を検出する線内部領域検出手段と、
検出した線の内部領域の階調度を制御する制御手段とを備え、
前記線内部領域検出手段は、エッジ領域でなく、一様濃度領域であり、白下地領域である領域を線の内部領域として検出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記一様濃度領域検出手段は、
前記入力画像を縮小率１／ｎ（ｎは自然数）で縮小する縮小処理部と、
縮小された前記入力画像の所定の参照領域内の画素の濃度値の分布を表すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
前記ヒストグラムに基いて、前記所定の参照領域内の中心画素が前記第１の所定値以上の濃度の一様濃度領域かどうかを判定する一様濃度領域判定部とを更に備えたこと
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記一様濃度領域判定部は、
前記ヒストグラムを３つの濃度範囲に区分し、このそれぞれの濃度区分に含まれる前記画素の数の大小関係に基いて、前記中心画素が一様濃度領域かどうかを判定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記エッジ領域検出手段は、前記入力画像の所定の領域について空間フィルタリング処理を行って、縦、横、斜め方向のエッジ特徴量を抽出し、
抽出したエッジ特徴量と所定の閾値を比較して前記所定の領域の中心画素がエッジ領域であるかどうかを検出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
エッジ領域検出手段によって入力画像のエッジ領域を検出し、
一様濃度領域検出手段によって入力画像の第１の所定値以上の濃度の領域を一様濃度領域として検出し、
白下地領域検出手段によって入力画像の第２の所定値以下の濃度の領域を白下地領域として検出し、
前記３つの検出手段の検出結果に基いて、エッジ領域でなく、一様濃度領域であり、白下地領域である領域を線の内部領域として検出し、
制御手段によって検出した線の内部領域の階調度を制御すること
を特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色文字の中抜けを抑制する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、色文字の中抜け対策として、文字濃度や線幅に応じて墨率を制御し文字内部の濃度低下を抑制する方法が提案されている。このような従来技術を開示したものとして、特許文献１に開示された技術が知られている。
【０００３】
この技術では、所定画像の特徴量を生成する手段と、生成された特徴量に応じて色処理を制御する手段を備え、色処理を制御する手段が、画像のエッジ部において目視で認識できるレベルの縁取りを発生させないように制御している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された技術では、線幅を１０ｄｏｔ以下の細い線を検出対象としており、さらに入力信号を２値化して所定の線幅の画素を抽出する。このため、入力信号に存在するばらつきによって、線幅判定に誤判定が生じてしまう。その結果、誤判定が発生した画素と正常に判定された画素では墨率が異なり濃度ムラが発生するという課題が指摘されていた。
【０００５】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであって、線幅による制限を受けずに、色文字の中抜けを抑制することのできる画像処理装置及び画像処理方法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】
【０００６】
上記課題を解決するための本発明は、入力画像のエッジ領域を検出するエッジ領域検出手段と、入力画像の第１の所定値以上の濃度の領域を一様濃度領域として検出する一様濃度領域検出手段と、入力画像の第２の所定値以下の濃度の領域を白下地領域として検出する白下地領域検出手段と、前記３つの検出手段の検出結果から線の内部領域を検出する線内部領域検出手段と、検出した線の内部領域の階調度を制御する制御手段とを備え、前記線内部領域検出手段は、エッジ領域でなく、一様濃度領域であり、白下地領域である領域を線の内部領域として検出する画像処理装置である。
【０００７】
また本発明は、エッジ領域検出手段によって入力画像のエッジ領域を検出し、一様濃度領域検出手段によって入力画像の第１の所定値以上の濃度の領域を一様濃度領域として検出し、白下地領域検出手段によって入力画像の第２の所定値以下の濃度の領域を白下地領域として検出し、前記３つの検出手段の検出結果に基いて、エッジ領域でなく、一様濃度領域であり、白下地領域である領域を線の内部領域として検出し、制御手段によって検出した線の内部領域の階調度を制御する画像処理方法である。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、線幅による制限を受けずに、色文字の中抜けを抑制することのできる画像処理装置及び画像処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像形成装置の全体構成図である。
【図２】スキャナ部Ａの構成図である。
【図３】画像処理基板の構成図である。
【図４】フィルタ処理部の構成図である。
【図５】識別信号の値と、選択器によるフィルタ選択の関係を示す図である。
【図６】墨入れ処理部および階調処理部に入力される識別信号と各処理の内容を示す図である。
【図７】ＴＲＣ部に入力される識別信号と処理の内容を示す図である。
【図８】識別処理部の構成図である。
【図９】エッジ特徴量の算出に用いるマトリクスを示す図である。
【図１０】色相信号の概念を示す図である。
【図１１】画素の濃度値に対応する加重平均の係数を示す図である。
【図１２】黒色のヒストグラム分布を示す図である。
【図１３】赤色のヒストグラム分布を示す図である。
【図１４】黄色のヒストグラム分布を示す図である。
【図１５】文字原稿の２値化処理を説明する図である。
【図１６】文字原稿でのヒストグラムを示す図である。
【図１７】一様パッチでの２値化処理を説明する図である。
【図１８】一様パッチでのヒストグラムを示す図である。
【図１９】入力画像と拡大処理後の２値画像を対応して示す図である。
【図２０】エッジ検出結果、色判定結果、２値化結果と識別信号との対応を示す図である。
【図２１】エッジ検出結果、色判定結果と識別信号との対応を示す図である。
【図２２】エッジ検出結果、色判定結果、２値化結果、白画素判定結果と識別信号との対応を示す図である。
【図２３】縮小率、ヒストグラム参照領域と検出できる線幅の関係を説明するための図である。
【図２４】７×７の参照領域の場合の、縮小率と検出できる線幅との対応を計算して示す図である。
【図２５】フィルタ周波数特性を示す図である。
【図２６】ＴＲＣテーブルの設定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、画像形成装置の全体構成図である。画像形成装置は、画像読取部であるスキャナＡと、画像処理基板１４を含む画像形成を行うプリンタ部Ｂにより構成される。  
スキャナ部Ａの構成と動作について、図２を参照しつつ説明する。  
原稿ｏｒｇは、原稿台ガラス１４上に下向きに載置される。そして、開閉自在に設けられた原稿固定用のカバー１５を閉めることで、原稿ｏｒｇは原稿台ガラス１４上に押さえつけられて密着する。
【００１１】
続いて、光源１からの光が原稿ｏｒｇを照射する。原稿ｏｒｇからの反射光は第１ミラー３、第２ミラー５、第３ミラー６、及び集光レンズ８を介し、ＣＣＤラインセンサ９のセンサ面上に結像される。ＣＣＤラインセンサ９は、ＣＣＤセンサ基板１０に実装されている。
【００１２】
光源１と第１ミラー３とで構成される第１キャリジ４と、第２ミラー５と第３ミラー６とで構成される第２キャリジ７が、図示しないキャリジ駆動用モータによって移動する。この動作によって原稿ｏｒｇ上を光源１からの照射光が走査することとなる。また、第１キャリジ４の移動速度を第２キャリジ７の移動速度の２倍に設定することで、原稿ｏｒｇからＣＣＤラインセンサ９までの光路長が一定になるように制御される。
【００１３】
このようにして原稿ガラス１４上に載置された原稿ｏｒｇは１ライン毎に順次読み取られ、ＣＣＤラインセンサ９により反射光である光信号の強度に応じたアナログ電気信号に変換される。その後、変換されたアナログ電気信号は、デジタル信号に変換されて、ハーネス１２を介しＣＣＤセンサ関連の制御信号を扱う制御基板１１において、シェーディング（歪み）補正が施される。シェーディング（歪み）補正は、集光レンズ８による低周波歪みや、ＣＣＤラインセンサ９の感度バラツキにより生じる高周波歪みを補正する。  
なお、上記、アナログ電気信号をデジタル信号に変換する処理はＣＣＤセンサ基板１０で行っても良く、ハーネス１２を介して接続される制御基板１１で行っても良い。
【００１４】
ここで、シェーディング補正を行う際には、黒の基準となる信号と白の基準となる信号が必要となる。黒基準信号は光源１を消灯状態として、ＣＣＤラインセンサ９に光が照射しない状態でのＣＣＤラインセンサ９の出力信号を用いる。白基準信号は光源１を点灯状態として白基準板１３を読取った際のＣＣＤラインセンサ９の出力信号を用いる。この基準信号を生成する際は、特異点や量子化誤差による影響を低減させるために複数ライン分の信号を平均化することが一般的に行われている。
【００１５】
ＣＣＤラインセンサ９では、Ｒ、Ｇ、Ｂ各ラインセンサが物理的に離れて配置されているため、各ラインセンサの読取り位置にはズレが生じている。そのため制御基板１１内でその読取り位置ズレが補正される。その他に制御基板１１内でＬＯＧ変換等の処理が行われ、図１に示す画像処理基板１４に画像データが送られる。
【００１６】
次にプリンタ部Ｂについて図１を参照しつつ説明する。  
画像処理基板１４では、画像データに後述する種々の画像処理が施される。画像処理基板１４から出力された画像データは、レーザ光学系ユニット１５で光信号に変換される。レーザ光学系ユニット１５は、レーザ光を照射して、画像形成部１６の感光体ドラム１７上に静電潜像を形成する。
【００１７】
画像形成部１６は、電子写真プロセスで画像を生成するのに必要な感光体ドラム１７、帯電器１８、現像器１９、転写チャージャ２０、剥離チャージャ２１、クリーナ２２、用紙Ｐを搬送するための用紙搬送機構２３及び定着器２４で構成される。画像形成部１６では、感光体ドラム１７上にＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色の潜像を形成し、各構成部が協働してその潜像を用紙Ｐに転写することで画像形成が行われる。画像が形成された用紙Ｐは、排出ローラ２５を介し、機体の外部の排紙トレイ２６に出力される。
【００１８】
図３は、画像処理基板１４の構成を示す図である。画像処理基板１４には、色変換処理部３１、フィルタ処理部３２、墨入れ処理部３３、ＴＲＣ部３４、階調処理部３５、識別処理部３６が設けられている。更に、これらの処理ブロックに対して、図示しないコントロールパネルから指示された原稿モードに基づき、各種パラメータを設定する図示しないＣＰＵが備えられている。
【００１９】
色変換処理部３１は、ＲＧＢ信号をＣＭＹ信号に変換する。フィルタ処理部３２は、色変換後の信号に対してフィルタ処理を行う。墨入れ処理部３３は、フィルタ処理後の信号に対して、ＵＣＲ（下色除去：Under color Removal）等の処理により墨入れ処理を行う。ＴＲＣ部３４は、墨入れ処理後の信号に対して、ＴＲＣ（トーン再現カーブ：Tone Reproduction Curve）を用いた階調補正を行う。階調処理部３５は、ディザ等の階調処理を行う。識別処理部３６は、入力原稿の文字領域と写真領域を１画素毎に識別する。
【００２０】
識別処理部３６は、入力されたＲＧＢ信号から識別信号ＤＳＣ１、識別信号ＤＳＣ２、識別信号ＤＳＣ３を生成し、フィルタ処理部３２、墨入れ処理部３３、ＴＲＣ部３４、階調処理部３５に出力する。
【００２１】
図４は、フィルタ処理部３２の構成を示す図である。  
フィルタ処理部３２は、色変換処理後のＣＭＹ各信号に対してフィルタリングを行うための、文字用フィルタ（４１，４４，４７）、パッチ用フィルタ（４２，４５，４８）、写真用フィルタ（４３，４６，４９）の３種類のフィルタを備えている。そして、これら３種類のフィルタの出力信号の内の一つの信号が選択器ＳＥＬで選択されて墨入れ部３３に出力される。識別信号ＤＳＣ１は、ＣＭＹ各色のフィルタ処理結果を選択する信号である。識別信号ＤＳＣ１は、Ｃ用、Ｍ用、Ｙ用の３チャネル毎に設けられた２ｂｉｔの信号である。図５には、識別信号ＤＳＣ１の値と、選択器ＳＥＬによるフィルタ選択の関係を示している。
【００２２】
また、識別信号ＤＳＣ２は、墨入れ処理部３３および階調処理部３５に入力され、各部の処理動作を切り替える。識別信号ＤＳＣ２は２ｂｉｔの信号である。図６には、墨入れ処理部３３および階調処理部３５に入力される識別信号ＤＳＣ２と各処理の内容を示している。
【００２３】
また、識別信号ＤＳＣ３は、１ｂｉｔの信号であり、ＴＲＣ部３４の処理内容を指示する。図７には、ＴＲＣ部３４に入力される識別信号ＤＳＣ３と処理の内容を示している。
【００２４】
図８は、識別処理部３６の構成を示す図である。  
識別処理部３６は、エッジ検出部５１、色判定部５２、縮小処理部５３、ヒストグラム生成部５４、２値化部５５、拡大処理部５６、白画素判定部５７、及び総合判定部５８を備えている。
【００２５】
エッジ検出部５１は、ＲＧＢ各信号に対して、縦、横、斜め方向（４５°方向を２種類）のエッジ特徴量を算出する。図９は、エッジ特徴量の算出に用いる３×３のマトリクスを示す図である。このフィルタはソーベルフィルタと呼ばれる。
【００２６】
このフィルタを用いて、中心画素とその周辺の画素の濃度値にマトリクスの係数で重み付けをした後、それらの総和を求めて、そのフィルタのエッジ特徴量とする。こうして求めた４方向（種類）のフィルタのエッジ特徴量のうちの最大値を、中心画素のエッジ特徴量とする。そして、所定の閾値と比較することでエッジ検出を行う。即ち、エッジ特徴量が所定の閾値以上であればエッジであると判断して“１”を出力する。エッジ特徴量が所定の閾値未満であればエッジでないと判断して“０” を出力する。  
このエッジ特徴量の算出は、空間フィルタリング処理を用いた特徴量算出処理である。
【００２７】
色判定部５２は、ＲＧＢ信号から色相及び彩度を算出する。具体的にはＲＧＢ信号から、式（１）、式（２）で示す演算式を用いて色相信号及び彩度信号を算出する。
【００２８】
【数１】
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【００２９】
ここでＭａｘ(|Ｒ−Ｇ|,|Ｇ−Ｂ|)は、Ｒ−Ｇの絶対値とＧ−Ｂの絶対値を比較し、大きい方の値を出力することを表している。
【００３０】
次に、算出された色相信号及び彩度信号から色を判定する。  
先ず、算出された彩度信号を閾値ｔｈｃと比較し、有彩色とＢｌａｃｋ(無彩色)の判定を行う。  
彩度信号＜ｔｈｃ  ならば  無彩色（Ｂｌａｃｋ）  
彩度信号≧ｔｈｃ  ならば  有彩色  
この判定にて無彩色と判定されたならば、Ｂｌａｃｋ色相であることを出力する。
【００３１】
次に、有彩色と判定された場合は、色相信号を用いて色相を判定する。図１０は、色相信号の概念を示す図である。図１０に示すように、Ｒｅｄを０°として、Ｙｅｌｌｏｗ(９０°)、Ｇｒｅｅｎ(１８０°)、Ｂｌｕｅ(２７０°)と角度により色相を表す事が出来る。よって求められた色相信号を下記条件式により比較する事で、色相を判定する事が出来る。
【００３２】
条件式は次のように定義できる。  
色相信号≦ｔｈｈ１  ｏｒ  色相信号＞ｔｈｈ６  ならば  Ｒｅｄ  
ｔｈｈ１＜色相信号≦ｔｈｈ２  ならば  Ｙｅｌｌｏｗ  
ｔｈｈ２＜色相信号≦ｔｈｈ３  ならば  Ｇｒｅｅｎ  
ｔｈｈ３＜色相信号≦ｔｈｈ４  ならば  Ｃｙａｎ  
ｔｈｈ４＜色相信号≦ｔｈｈ５  ならば  Ｂｌｕｅ  
ｔｈｈ５＜色相信号≦ｔｈｈ６  ならば  Ｍａｇｅｎｔａ
以上の処理により、色判定部５２は、判定結果の信号を出力する。判定結果が、Ｂｌａｃｋであれば“０”を出力する。判定結果が、Ｒｅｄであれば“１” を出力する。判定結果が、Ｙｅｌｌｏｗであれば“２” を出力する。判定結果が、Ｇｒｅｅｎであれば“３” を出力する。判定結果が、Ｃｙａｎであれば“４”を出力する。判定結果が、Ｂｌｕｅであれば“５”を出力する。判定結果が、Ｍａｇｅｎｔａであれば“６”を出力する。
【００３３】
縮小処理部５３は、入力信号を主走査方向及び副走査方向に１／４縮小する。縮小処理は、加重平均を用いた縮小処理とする。具体的には、４×４ブロック毎にそのブロックに含まれる画素の濃度値（輝度信号値）に対して、図１１に示す加重平均の係数を決定する。そして、４×４ブロック毎に加重平均演算を行い、その演算値を新たな画素の画素値とする縮小画像を生成する。この処理をＲＧＢ各色の信号値に対して実行する。なお、加重平均係数を全て１．０にする事で、単純平均演算と等価となる。
【００３４】
ヒストグラム生成部５４は、縮小画像に対して７×７の参照領域でヒストグラムを生成する。ヒストグラムは、ＲＧＢ各信号値０〜２５５を３２分割し、一画素を単位として作成される。
【００３５】
２値化部５５は、ヒストグラム生成部５４が生成したヒストグラムと、注目画素（７×７の参照領域の中心画素）の色相に基づき、予め決定されている２値化閾値により注目画素を２値化する。
【００３６】
図１２は、黒色のヒストグラム形状を示す図である。黒色の場合であれば、黒の濃度変化に応じてＲＧＢ３色とも変化する。図１３は、赤色のヒストグラム形状を示す図である。赤色の場合では、赤の濃度変化に応じて変化する信号は、ＧｒｅｅｎとＢｌｕｅ信号である。図１４は、黄色のヒストグラム形状を示す図である。黄色の場合では、黄色の濃度変化に応じて変化する信号は、Ｂｌｕｅである。このように、原稿中の色により、ＲＧＢ信号のヒストグラム形状は異なる。  
ところで、２値化部５５では、色の濃度によって変化するＲＧＢ信号に対して２値化処理を行う。よって、原稿中の色によって２値化閾値を切り替える必要があるので、注目画素の色相を用いて２値化閾値を選択する。このため、色判定結果が２値化部５５に入力されている。
【００３７】
次に、２値化処理を説明する。  
図１５（ａ）は６００ｄｐｉの黒文字の画像である。  図１５（ｂ）は、この画像に対して、加重平均を用いて生成した縮小画像である。この縮小画像の先頭文字“ａ”について７×７の参照領域でヒストグラムを生成した。  
図１６は、作成されたヒストグラムを示す図である。２値化部５５では、まず作成されたヒストグラムを３つの区分に分割する。例えば、区分１を１〜１２、区分２を１３〜２０、区分３を２１〜３０とする。そして、各区分に属する頻度の総数を算出する。Ｒ信号についてみると、区分１の総数は１０、区分２の総数は３、区分３の総数は３６となる。  
なお、ヒストグラムの横軸の信号区分については、小さい信号区分は階調度の低い高濃度（黒）を表し、大きい信号区分は階調度の高い低濃度（白）を表している。
【００３８】
次に、区分１の総数を所定の閾値ｔｈ１と比較し、区分１の総数が閾値ｔｈ１以上であれば２値化閾値１を用いて、注目画素の２値化を行う。注目画素の値が２値化閾値１以下であれば“１”として出力し、そうでなければ“０”として出力する。  
区分１の総数が閾値ｔｈ１未満であれば、区分２の総数と区分３の総数とを比較する。区分２の総数が区分３の総数以上であれば、２値化閾値２を用いて注目画素を２値化する。注目画素の値が２値化閾値２以下であれば“１”として出力し、そうでなければ“０”として出力する。
【００３９】
区分２の総数より区分３の総数が多い場合では、注目画素を“０”として出力する。
【００４０】
この処理をＧ信号、Ｂ信号に対しても行い、ＲＧＢ各信号の２値化処理結果の論理和（ＯＲ）を求める事で、最終２値化画像を生成する。
【００４１】
このアルゴリズムは、次の手順を表している。注目画素を中心に含む７×７の参照領域内の低濃度（大きい信号区分）側と高濃度（小さい信号区分）側の頻度を比較する。高濃度側の頻度が大きい場合は所定の２値化閾値を用いて、注目画素の値と当該２値化閾値とを比較する。注目画素の値が当該２値化閾値よりも低い（濃度が高い）場合は、一様濃度の領域（＝“１”）と判断する。一方、注目画素の値が当該２値化閾値よりも高い（濃度が低い）場合、あるいは、低濃度側の頻度が大きい場合は、非一様濃度の領域（＝“０”）と判断する。
【００４２】
この処理を図１５（ｂ）の画像に適用する。このとき、閾値ｔｈ１を１５、２値化閾値１を１８０、２値化閾値２を１５２とする。  
図１６のヒストグラムによれば、区分１の総数は１０であるため閾値ｔｈ１（＝１５）よりも小さい。また、区分２の総数より区分３の総数が多い。従って、注目画素は、非一様濃度の領域と判断されて、信号“０”が出力される。
【００４３】
図１７（ａ）は６００ｄｐｉの一様濃度のパッチ画像である。  図１７（ｂ）は、この画像に対して、加重平均を用いて生成した縮小画像である。この縮小画像について７×７の参照領域でヒストグラムを生成した。図１８は、作成されたヒストグラムを示す図である。
【００４４】
図１８のヒストグラムのＲ信号について上述のアルゴリズムを適用する。区分１の総数は２１、区分２の総数は７、区分３の総数は２１となる。閾値ｔｈ１を１５、２値化閾値１を１８０、２値化閾値２を１５２として上述と同様の処理を行う。
【００４５】
図１８のヒストグラムによれば、区分１の総数は２１であるため閾値ｔｈ１（＝１５）よりも大きい。そこで２値化閾値１を用いて、注目画素の２値化を行う。ここで、注目画素の画素値が区分１に含まれるとすると、注目画素の画素値は２値化閾値１以下である。従って、注目画素は、一様濃度の領域と判断されて、信号“１”が出力される。
【００４６】
以上の処理により、原稿中の一様濃度の領域を抽出することが出来る。上述の例では黒色を例として説明したが、原稿中の各色毎に区分１〜３の範囲と、２値化閾値１、２とを適切な値に設定する事で、各色の一様濃度の領域を抽出することが出来る。
【００４７】
拡大処理部５６は、２値化画像に対して一つの画素値を４つの画素の画素値とする単純水増しを行う事で４倍の拡大処理を行う。  
図１９は、入力画像と拡大処理後の２値画像を対応して示す図である。図１９（ａ）は入力画像を表している。写真の背景画像に黒い帯が描かれている。この入力画像に対して上述の縮小処理、ヒストグラム作成処理、２値化処理及び拡大処理を施すと、図１９（ｂ）に示す２値画像が得られる。このように、拡大処理後に出力される２値化画像は、一様な濃度の領域を検出した信号となる。
【００４８】
白画素判定部５７は、入力されるＲＧＢ信号の最小階調値を算出し、その最小階調値が所定の閾値以上であれば、即ち、濃度が低くければ白画素として判定し、白画素判定信号として“１”を出力する。その最小階調値が所定の閾値未満であれば、即ち、濃度が高ければ非白画素として判定し、白画素判定信号として“０”を出力する。  
白画素判定結果は０、１で２値化された信号である。白画素と判定された画素数を所定の参照範囲（例えば、１５×１５のサイズ）でカウントする。カウントした結果が所定の閾値以上であり、１５×１５の中心画素の白画素判定結果が０の場合には、その結果を１に変更する。
【００４９】
総合判定部５８では、エッジ検出結果、色判定結果、２値化結果、白画素判定結果を用いて、識別信号ＤＳＣ１、ＤＳＣ２、ＤＳＣ３信号を生成する。
【００５０】
図２０は、エッジ検出結果、色判定結果、２値化結果と識別信号ＤＳＣ１との対応を示す図である。図５を参照すると、エッジ検出結果、色判定結果、２値化結果を組み合わせることで識別信号ＤＳＣ１は、写真、一様パッチ、文字の判別に使用されていることがわかる。
【００５１】
図２１は、エッジ検出結果、色判定結果と識別信号ＤＳＣ２との対応を示す図である。図６を参照すると、エッジ検出結果、色判定結果を組み合わせることで識別信号ＤＳＣ２は、写真、色文字、黒文字の判別に使用されていることがわかる。
【００５２】
図２２は、エッジ検出結果、色判定結果、２値化結果、白画素判定結果と識別信号ＤＳＣ３との対応を示す図である。図７を参照すると、エッジ検出結果、色判定結果、２値化結果、白画素判定結果を組み合わせることで識別信号ＤＳＣ３は、階調補正に使用されていることがわかる。
【００５３】
ところで、上述の２値化処理では、入力画像を１／４に縮小し、７×７領域のヒストグラムを用いて処理を行った。この条件では、０．５ｍｍ以上の線幅の一様領域の検出が可能である（６００ｄｐｉの場合）。  
更に、２値化処理における縮小率とヒストグラム参照領域を変える事で、検出される一様濃度の線幅をコントロールすることが可能である。
【００５４】
図２３は、縮小率、ヒストグラム参照領域と検出できる線幅の関係を説明するための図である。ヒストグラム参照領域が７×７の場合では、参照領域中に３画素以上の線幅が存在すれば、その線幅領域にある画素数は２１（＝３×７）である。即ち、ヒストグラムの高濃度側（ＲＧＢ信号であるので０側）に存在する頻度は２１である。  
さらにエッジ領域にある画素数１７（＝２×７）を加算するとカウント数は３５となり、ヒストグラム参照領域にある画素数の総数（４９＝７×７）の半分以上が高濃度側に分布する。
【００５５】
高濃度側は、区分１もしくは区分２であるので、上述のアルゴリズムによると２値化処理で一様濃度として検出される。即ち、縮小画像で３画素以上の線幅が存在すれば一様濃度として検出できる。１／４縮小で７×７参照領域の場合では、線幅は３画素×４＝１２画素となるため、６００ｄｐｉ換算では１２×０．０４２３＝０．５ｍｍとなる。  
図２４は、７×７の参照領域の場合の、縮小率と検出できる線幅との対応を計算して示す図である。
【００５６】
同様にして、他の参照領域で検出できる線幅を計算することができる。例えば、１／４縮小でヒストグラム参照領域が１５×１５の場合は、カウント数が総数の半数以上となるのに必要な、ライン数は８ラインである。よって８×４＝２４画素となり、１．００ｍｍ以上の線幅から検出が可能である。
【００５７】
以上の関係を数式化すると式（３）の通りである。
【００５８】
【数２】
2009232459.tif 000004
【００５９】
Ｎ：ヒストグラム頻度総数  Ｍａｇ：縮小率（1/2縮小であれば0.5）  
以上説明したように、縮小率や参照領域を変更することで検出できる一様濃度の線幅を制御することが可能である。従って、縮小率、参照領域のサイズの少なくとも一つを可変として、不図示の設定器により外部から設定するようにしても良い。
【００６０】
識別処理部３６から出力される識別信号ＤＳＣ１により、フィルタ処理部３２では写真用フィルタ、パッチ用フィルタ、文字用フィルタの切り替えが行われる。図２５は、各フィルタの周波数特性を示す図である。  
また、識別信号ＤＳＣ２により、墨入れ処理部３３の処理としてＵＣＲまたは黒一色処理が選択される。そして、識別信号ＤＳＣ２により、階調処理部３５でのスクリーンが選択される。
【００６１】
識別信号ＤＳＣ３信号により、ＴＲＣ部３４のパラメータが選択される。ＴＲＣ部３４は入力信号（階調数：０〜２５５）を出力信号（階調数：０〜２５５）に変換するテーブル変換処理である。識別信号ＤＳＣ３の信号が“０”の場合には、図２６（ａ）に示すようなリニアなＴＲＣテーブルを使用する。識別信号ＤＳＣ３信号が“１”の場合には、図２６（ｂ）のＴＲＣテーブルを使用する。
【００６２】
識別信号ＤＳＣ３が“１”の場合とは、図２２を参照すると、非エッジ部分であり、無彩色で一様な領域にあり、かつ白画素と判定された場合である。これは、一様な領域の内部、即ち、線の内部を表している。従って、図２６（ｂ）に示すＴＲＣテーブルを使用することで、墨率を高くし線内部の中抜けを抑制することができる。
【００６３】
以上の構成により、線内部のみ識別して墨率をコントロールすることが可能となり、黒線の中抜けを抑制する事が可能となる。更に上述のように、縮小率や参照領域を変更することで検出できる一様濃度の線幅を制御することが可能である。  
以上のように、縮小処理とヒストグラムを用いた２値化処理と、エッジ検出処理、白画素判定を組み合わせる事で、線内部を識別する事が可能となり、その識別結果を用いて墨率やＫ信号の信号値を変換する事で線の中抜けを抑制する事が可能となる。
【００６４】
なお本実施例では、ＴＲＣ処理により墨率をコントロールしたが、識別信号ＤＳＣ３を墨入れ処理に入力して、墨率を変化させる事も可能である。
【００６５】
尚、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。  
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明は、線幅による制限を受けずに色文字の中抜けを抑制することのできる画像処理装置及び画像処理方法を製造する産業で利用することができる。
【符号の説明】
【００６７】
Ａ…スキャナ部、Ｂ…プリンタ部、ＤＳＣ１、ＤＳＣ２、ＤＳＣ３…識別信号、１６…画像形成部、３１…色変換処理部、３２…フィルタ処理部、３３…墨入れ処理部、３４…ＴＲＣ部、３５…階調処理部、３６…識別処理部、５１…エッジ検出部、５２…色判定部、５３…縮小処理部、５４…ヒストグラム生成部、５５…２値化部、５６…拡大処理部、５７…白画素判定部、５８…総合判定部。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６８】
【特許文献１】特開２００２−２７１６３０号公報
【図１】
2009232459.tif 000005
【図２】
2009232459.tif 000006
【図３】
2009232459.tif 000007
【図４】
2009232459.tif 000008
【図５】
2009232459.tif 000009
【図６】
2009232459.tif 000010
【図７】
2009232459.tif 000011
【図８】
2009232459.tif 000012
【図９】
2009232459.tif 000013
【図１０】
2009232459.tif 000014
【図１１】
2009232459.tif 000015
【図１２】
2009232459.tif 000016
【図１３】
2009232459.tif 000017
【図１４】
2009232459.tif 000018
【図１５】
2009232459.tif 000019
【図１６】
2009232459.tif 000020
【図１７】
2009232459.tif 000021
【図１８】
2009232459.tif 000022
【図１９】
2009232459.tif 000023
【図２０】
2009232459.tif 000024
【図２１】
2009232459.tif 000025
【図２２】
2009232459.tif 000026
【図２３】
2009232459.tif 000027
【図２４】
2009232459.tif 000028
【図２５】
2009232459.tif 000029
【図２６】
2009232459.tif 000030