(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数個の画素からなる原稿画像のデジタル信号から原稿画像の細線部を検出する画像処理装置において、
注目画素を中心とする３行３列のマトリクスエリアで構成される注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから３の画素を抽出する小輝度画素抽出手段と、
その小輝度画素抽出手段により抽出されたかかる３の抽出画素が前記注目画素を含んで縦、横、斜めのいずれか１の方向に連設されていると前記３の抽出画素が連設状態にあると判定する連設判定手段と、
その連設判定手段により前記抽出画素が連設状態であると判定される場合に前記注目画素を細線部の画素として判別する細線画素判別手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
複数個の画素からなる原稿画像のデジタル信号から原稿画像の細線部を検出する画像処理装置において、
注目画素を中心とする注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから複数の画素を抽出する小輝度画素抽出手段と、
その小輝度画素抽出手段により抽出された各抽出画素が連設されているか否かを判定する連設判定手段と、
前記注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値を算出する輝度中間値算出手段と、
前記注目画素領域において、その輝度中間値算出手段により算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数を検出する検出手段と、
その検出手段により検出された画素数を予め定めた画素数と比較する画素数比較手段と、
その画素数比較手段の比較結果において、予め定めた画素数より検出された画素数が少ない場合に、前記連設判定手段により連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別する細線画素判別手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記小輝度画素抽出手段により抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値を算出する輝度差分値算出手段と、
その輝度差分値算出手段により算出された差分値を予め定めたしきい値と比較する輝度比較手段とを備え、
前記細線画素判別手段は、その輝度比較手段の比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合には、連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別するものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記小輝度画素抽出手段により抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値を算出する輝度差分値算出手段と、
その輝度差分値算出手段により算出された差分値を予め定めたしきい値と比較する輝度比較手段とを備え、
前記細線画素判別手段は、前記輝度中間値算出手段により算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数が前記検出手段によって検出され、その検出された画素数を前記画素数比較手段により比較した比較結果において、予め定めた画素数より検出された画素数が少ない場合であって、且つ、前記輝度差分値算出手段により算出された前記抽出画素の輝度の平均値と抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値が、前記輝度比較手段により比較された比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合に、連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別するものであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記輝度差分値算出手段は、各抽出画素の輝度成分の値の合計値と、各非抽出画素の輝度成分の値の合計値とを算出する合計値算出手段と、
その合計値算出手段により算出された各合計値に対して、抽出画素の画素数と非抽出画素の画素数とに応じた重み付けを行う重付手段とを備え、
前記輝度比較手段は、その重付手段により重み付けのなされた合計値の差分を差分値として、予め定めたしきい値と比較するものであることを特徴とする請求項３又は４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記注目画素領域は、前記注目画素を中心とする３行３列のマトリクスエリアで構成され、
前記小輝度画素抽出手段は、前記注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから３の画素を抽出するものであり、
前記連設判定手段は、かかる３の抽出画素が前記注目画素を含んで縦、横、斜めのいずれか１の方向に連設されていると前記３の抽出画素が連設状態にあると判定するものであることを特徴とする請求項２、４又は５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記３行３列のマトリクスエリアを構成する各画素に識別番号を付与するものであって、付与する識別番号の中心値を前記注目画素に付与し、且つ、前記注目画素を中心とする縦、横、斜めの３の画素の識別番号の合計値が同一値となるように識別番号を割り付ける識別番号付与手段を備えており、
前記連設判定手段は、前記３の抽出画素に対して前記識別番号付与手段により付与された識別番号の合計が前記同一値となる場合に、前記３の抽出画素が連設状態にあると判定するものであることを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記注目画素が無彩色であることを判定する無彩色判定手段と、
前記注目画素がその無彩色判定手段により無彩色と判定されると共に、前記細線画素判別手段により細線部の画素と判別されると、該画素の色を黒色で出力する黒出力手段とを備えていることを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
複数個の画素からなる原稿画像のデジタル信号から原稿画像の細線部を検出する画像処理方法において、
注目画素を中心とする注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから複数の画素を抽出する小輝度画素抽出ステップと、
その小輝度画素抽出ステップにより抽出された各抽出画素が連設されているか否かを判定する連設判定ステップと、
前記注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値を算出する輝度中間値算出ステップと、
前記注目画素領域において、その輝度中間値算出ステップにより算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数を検出する検出ステップと、
その検出ステップにより検出された画素数を予め定めた画素数と比較する画素数比較ステップとを備え、
その画素数比較ステップの比較結果において、予め定めた画素数より検出された画素数が少ない場合に、前記連設判定ステップにより前記抽出画素が連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別する細線画素判別ステップとを備えていることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
前記小輝度画素抽出ステップにより抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値を算出する輝度差分値算出ステップと、
その輝度差分値算出ステップにより算出された差分値を予め定めたしきい値と比較する輝度比較ステップとを備え、
前記細線画素判別ステップは、その輝度比較ステップの比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合には、連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別するものであることを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、原稿画像のデジタル信号から原稿画像の細線部を検出する画像処理装置に関し、特に、細線を的確に検出して、黒文字などの細線部の画像を高画質で出力することのできる画像処理装置および画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
コピー機など、画像を形成する画像処理装置は、画像を読み取るスキャナと、スキャナで読み取った画像を印刷するためのインクジェットプリンタとを備えている。一般に、スキャナは、ＣＣＤやＣＩＳなどのラインセンサ（読取デバイス）を用いて構成されている。コピー機は、この読取デバイスで読取原稿の画像をアナログの電気信号に変換する。アナログの電気信号はデジタル信号に変換された後、装置本体に入力される。そして入力されたデジタル信号を元に、出力画像の信号（印刷データ）が形成される。インクジェットプリンタは、形成された信号（印刷データ）に基づいて印刷を実行するものであり、これにより、原稿画像が再現されて印刷されるのである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、コピー機が、文字（黒文字）と文字以外の画像とを同じ処理方法で処理してしまうと、印刷画像の画質を低下させる。このため、黒文字を画像全体とは別処理するべく、無彩色領域判定、ソーベルフィルタによるエッジ抽出を実行し、黒文字の抽出が実行されている。ところが、ソーベルフィルタによるエッジ抽出では、細線（１ドット細線）を検出することができないという問題点があった。
【０００４】
エッジ検出で検出されない１ドット細線は、通常の画像として処理されることとなるが、１ドット細線の隣接域は、黒ベタ領域ではなく、地の色（背景色）である。このため、この１ドット細線は、濃度の薄い画素として読み取られてしまい、簡単なスレッシュの設定では、黒濃度の淡い状態で出力されてしまう。故に、１ドット細線のコントラストが低下する。一方、この１ドット細線に合わせてスレッシュを低く設定すれば、画像全体の階調を黒側へシフトさせてしまい、画像に悪影響を与えてしまうという問題点があった。
【０００５】
本発明は、上述した問題を解決するためになされたものであり、細線を的確に検出して、黒文字などの細線部の画像を高画質で出力することのできる画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために請求項１記載の画像処理装置は、複数個の画素からなる原稿画像のデジタル信号から原稿画像の細線部を検出するものであり、注目画素を中心とする３行３列のマトリクスエリアで構成される注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから３の画素を抽出する小輝度画素抽出手段と、その小輝度画素抽出手段により抽出されたかかる３の抽出画素が前記注目画素を含んで縦、横、斜めのいずれか１の方向に連設されていると前記３の抽出画素が連設状態にあると判定する連設判定手段と、その連設判定手段により前記抽出画素が連設状態であると判定される場合に前記注目画素を細線部の画素として判別する細線画素判別手段とを備えている。
【０００７】
この請求項１記載の画像処理装置によれば、注目画素を中心とする３行３列のマトリクスエリアで構成される注目画素領域において、小輝度画素抽出手段により、輝度成分の値が小さいものから３の画素が抽出される。そして、小輝度画素抽出手段により抽出されたかかる３の抽出画素が前記注目画素を含んで縦、横、斜めのいずれか１の方向に連設されているとその３の抽出画素が連設状態にあると、連設判定手段により判定され、該抽出画素が連設状態であると判定されると、細線画素判別手段により、注目画素は、細線部の画素として判別される。
【０００８】
請求項２記載の画像処理装置は、複数個の画素からなる原稿画像のデジタル信号から原稿画像の細線部を検出するものであり、注目画素を中心とする注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから複数の画素を抽出する小輝度画素抽出手段と、その小輝度画素抽出手段により抽出された各抽出画素が連設されているか否かを判定する連設判定手段と、前記注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値を算出する輝度中間値算出手段と、前記注目画素領域において、その輝度中間値算出手段により算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数を検出する検出手段と、その検出手段により検出された画素数を予め定めた画素数と比較する画素数比較手段と、その画素数比較手段の比較結果において、予め定めた画素数より検出された画素数が少ない場合に、前記連設判定手段により連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別する細線画素判別手段とを備えている。
【０００９】
この請求項２記載の画像処理装置によれば、注目画素を中心とする注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから複数の画素が、小輝度画素抽出手段により抽出される。そして、その小輝度画素抽出手段により抽出された各抽出画素が連設されているか否かが、連設判定手段により判定される。また、輝度中間値算出手段により、注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値が算出される。そして、検出手段により、注目画素領域において、算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数が検出され、検出された画素数が画素数比較手段により予め定めた画素数と比較された結果、予め定めた画素数より検出された画素数が少ないと、細線画素判別手段によって、連設判定手段により連設状態であると判定された注目画素が細線部の画素として判別される。
【００１０】
請求項３記載の画像処理装置は、請求項１記載の画像処理装置において、前記小輝度画素抽出手段により抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値を算出する輝度差分値算出手段と、その輝度差分値算出手段により算出された差分値を予め定めたしきい値と比較する輝度比較手段とを備え、前記細線画素判別手段は、その輝度比較手段の比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合には、連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別するものである。
【００１１】
この請求項３記載の画像処理装置によれば、請求項１記載の画像処理装置と同様に作用する上、小輝度画素抽出手段により抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値が、輝度差分値算出手段によって算出される。算出された差分値は、輝度比較手段により、予め定めたしきい値と比較され、その比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合には、細線画素判別手段によって、連設状態であると判定された注目画素が細線部の画素として判別される。
【００１２】
請求項４記載の画像処理装置は、請求項２記載の画像処理装置において、前記小輝度画素抽出手段により抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値を算出する輝度差分値算出手段と、その輝度差分値算出手段により算出された差分値を予め定めたしきい値と比較する輝度比較手段とを備え、前記細線画素判別手段は、前記輝度中間値算出手段により算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数が前記検出手段によって検出され、その検出された画素数を前記画素数比較手段により比較した比較結果において、予め定めた画素数より検出された画素数が少ない場合であって、且つ、前記輝度差分値算出手段により算出された前記抽出画素の輝度の平均値と抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値が、前記輝度比較手段により比較された比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合に、連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別するものである。
【００１３】
この請求項４記載の画像処理装置によれば、請求項２記載の画像処理装置と同様に作用する上、輝度中間値算出手段により、注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値が算出される。そして、検出手段により、注目画素領域において、算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数が検出される。検出された画素数は画素数比較手段により予め定めた画素数と比較される。また、抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値が、輝度差分値算出手段によって算出される。算出された差分値は、輝度比較手段により、予め定めたしきい値と比較される。
【００１４】
そして、両者の比較結果において、予め定めた画素数より検出された画素数が少ない場合であって、且つ、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合に、前記細線画素判別手段により、連設状態であると判定された前記注目画素が細線部の画素として判別される。
【００１５】
請求項５記載の画像処理装置は、請求項３又は４記載の画像処理装置において、前記輝度差分値算出手段は、各抽出画素の輝度成分の値の合計値と、各非抽出画素の輝度成分の値の合計値とを算出する合計値算出手段と、その合計値算出手段により算出された各合計値に対して、抽出画素の画素数と非抽出画素の画素数とに応じた重み付けを行う重付手段とを備え、前記輝度比較手段は、その重付手段により重み付けのなされた合計値の差分を差分値として、予め定めたしきい値と比較するものである。
この請求項５記載の画像処理装置によれば、請求項３又は４記載の画像処理装置と同様に作用する上、輝度差分値算出手段に備えられた合計値算出手段により、各抽出画素の輝度成分の値の合計値と、各非抽出画素の輝度成分の値の合計値とが算出される。そして、算出された各合計値に対して、輝度差分値算出手段に備えられた重付手段によって、抽出画素の画素数と非抽出画素の画素数とに応じた重み付けが行われる。重み付けのなされた合計値の差分は差分値とされ、予め定めたしきい値と輝度比較手段によって比較される。
請求項６記載の画像処理装置は、請求項２、４又は５に記載の画像処理装置において、前記注目画素領域は、前記注目画素を中心とする３行３列のマトリクスエリアで構成され、前記小輝度画素抽出手段は、前記注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから３の画素を抽出するものであり、前記連設判定手段は、かかる３の抽出画素が前記注目画素を含んで縦、横、斜めのいずれか１の方向に連設されていると前記３の抽出画素が連設状態にあると判定するものであることを特徴とする。
【００１６】
この請求項６記載の画像処理装置によれば、請求項２、４又は５に記載の画像処理装置と同様に作用する上、注目画素領域は、注目画素を中心とする３行３列のマトリクスエリアで構成されており、かかる３行３列のマトリクスエリアから小輝度画素抽出手段により、輝度成分の値が小さいものから３の画素が抽出される。そして、かかる３の抽出画素が注目画素を含んで縦、横、斜めのいずれか１の方向に連設されていると、連設判定手段により、３の抽出画素が連設状態にあると判定される。
【００１７】
請求項７記載の画像処理装置は、請求項１から６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記３行３列のマトリクスエリアを構成する各画素に識別番号を付与するものであって、付与する識別番号の中心値を前記注目画素に付与し、且つ、前記注目画素を中心とする縦、横、斜めの３の画素の識別番号の合計値が同一値となるように識別番号を割り付ける識別番号付与手段を備えており、前記連設判定手段は、前記３の抽出画素に対して前記識別番号付与手段により付与された識別番号の合計が前記同一値となる場合に、前記３の抽出画素が連設状態にあると判定するものである。
【００１８】
この請求項７記載の画像処理装置によれば、請求項１から６のいずれかに記載の画像処理装置と同様に作用する上、識別番号付与手段により、３行３列のマトリクスエリアを構成する各画素に識別番号が付与される。ここで、各画素に付与される識別番号の内、その中心値が注目画素に付与される。また、注目画素を中心とする縦、横、斜めの３の画素の識別番号の合計値が同一値となるように、識別番号は、割り付けられる。そして、３の抽出画素の識別番号の合計が前記同一値であれば、連設判定手段により、かかる３の抽出画素が連設状態にあると判定される。
【００１９】
【００２０】
【００２１】
請求項８記載の画像処理装置は、請求項１から７のいずれかに記載の画像処理装において、前記注目画素が無彩色であることを判定する無彩色判定手段と、前記注目画素がその無彩色判定手段により無彩色と判定されると共に、前記細線画素判別手段により細線部の画素と判別されると、該画素の色を黒色で出力する黒出力手段とを備えている。
【００２２】
この請求項８記載の画像処理装置によれば、請求項１から７のいずれかに記載の画像処理装置と同様に作用する上、無彩色判定手段により、無彩色であると判定された注目画素が、細線画素判別手段により細線部の画素と判別されると、前記注目画素の色は、黒出力手段により黒色で出力される。
【００２３】
請求項９記載の画像処理方法は、複数個の画素からなる原稿画像のデジタル信号から原稿画像の細線部を検出するものであり、注目画素を中心とする注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから複数の画素を抽出する小輝度画素抽出ステップと、その小輝度画素抽出ステップにより抽出された各抽出画素が連設されているか否かを判定する連設判定ステップと、前記注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値を算出する輝度中間値算出ステップと、前記注目画素領域において、その輝度中間値算出ステップにより算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数を検出する検出ステップと、その検出ステップにより検出された画素数を予め定めた画素数と比較する画素数比較ステップとを備え、その画素数比較ステップの比較結果において、予め定めた画素数より検出された画素数が少ない場合に、前記連設判定ステップにより前記抽出画素が連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別する細線画素判別ステップとを備えている。
【００２４】
この請求項９記載の画像処理方法によれば、まず、注目画素を中心とする注目画素領域において、小輝度画素抽出ステップにより、輝度成分の値が小さいものから複数の画素が抽出される。そして、小輝度画素抽出ステップにより抽出された各抽出画素が連設されているか否かが、連設判定ステップにより判定される。
【００２５】
【００２６】
また、輝度中間値算出ステップにより、注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値が算出される。そして、検出ステップにより、注目画素領域において、算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数が検出され、検出された画素数が画素数比較ステップにより予め定めた画素数と比較された結果、予め定めた画素数より検出された画素数が少ないと、細線画素判別ステップによって、連設判定ステップにて連設状態であると判定された注目画素が細線部の画素として判別される。
【００２７】
請求項１０記載の画像処理方法は、請求項９記載の画像処理方法において、前記小輝度画素抽出ステップにより抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値を算出する輝度差分値算出ステップと、その輝度差分値算出ステップにより算出された差分値を予め定めたしきい値と比較する輝度比較ステップとを備え、前記細線画素判別ステップは、その輝度比較ステップの比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合には、連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別するものである。
【００２８】
この請求項１０記載の画像処理装置によれば、請求項９記載の画像処理方法と同様に作用する上、小輝度画素抽出ステップにより抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値が、輝度差分値算出ステップによって算出される。算出された差分値は、輝度比較ステップにより、予め定めたしきい値と比較され、その比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合には、細線画素判別ステップによって、連設状態であると判定された注目画素が細線部の画素として判別される。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施例について、添付図面を参照して説明する。図１は、本発明の画像処理装置を備えるカラーコピー機１を示す斜視図である。
【００３０】
このカラーコピー機１は、本体１ａの上面前部に複数のキーを備えた操作パネル１ｂが設けられている。カラーコピー機１は、この操作パネル１ｂ上に設けられた複数のキーが押下されて操作される。本体１ａの上面部には、原稿挿入口１ｃと原稿排出口１ｄとを備えた原稿送り装置１ｅが設けられている。複写される原稿は、この原稿挿入口１ｃに原稿面を下向きにして挿入される。原稿挿入口１ｃへ挿入された原稿は、原稿送り装置１ｅによってカラーコピー機１の内部に送られて、その原稿画像が複写機の内部に設けられたスキャナ（ＣＣＤラインセンサ２、図２参照）により画像データとして読み取られた後に、原稿排出口１ｄから排出される。
【００３１】
一方、本体１ａの下方部分には、記録紙を複数枚積載して手前引き出し可能な給紙トレイ１ｆが設けられている。給紙トレイ１ｆからは、読み込まれた画像データを印刷するための記録紙が、記録紙を搬送する搬送モータ（ＬＦモータ）１０２（図２参照）の駆動によって本体１ａ内部へと供給されるようになっている。
【００３２】
本体１ａ内部においては、供給される記録紙の対向面（印字面）となる位置にインクジェットヘッド（図示せず）が備えられている。インクジェットヘッドの記録紙側の対向面側には、複数のノズルが穿設されたインク吐出面が設けられている。インクジェットヘッドへは、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの４色のカラーインクが、各インクが充填されるインクカートリッジ（図示せず）から供給される。インクジェットヘッドへ供給されたインクは、インク吐出面から吐出される。
【００３３】
また、インクジェットヘッドは、キャリッジモータ（ＣＲモータ）１０１（図２参照）により駆動されるキャリッジ（図示せず）に搭載されている。キャリッジは、キャリッジ（ＣＲ）モータ１０１の駆動により、記録紙の移動方向に対して垂直な方向に移動するように構成されており、これにより、インクジェットヘッドは、記録紙の移動方向に対して横方向に移動しながら、画像データとして読み込まれたデータを記録紙に印刷する。印刷された記録紙は、カラーコピー機１の側面部に設けられた記録紙排出口１ｇから排出される。
【００３４】
図２は、カラーコピー機１の電気回路構成の概略を示すブロック図である。カラーコピー機１を制御するための制御装置は、本体側制御基板１００と、キャリッジ基板１２０とを備えており、本体側制御基板１００には、１チップ構成のマイクロコンピュータ（ＣＰＵ）９１と、ＲＯＭ９２と、ＲＡＭ９３と、ラインバッファ９４と、ＲＧＢデータ変換回路９５と、ゲートアレイ（Ｇ／Ａ）９６とを備えている。
【００３５】
演算装置であるＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９２に予め記憶された制御プログラムに従い、原稿画像の読取処理（画像読取処理、図５参照）や印刷処理等の各処理の制御を実行するものである。また、印字タイミング信号およびリセット信号を生成し、各信号を後述のゲートアレイ９６へ転送する。このＣＰＵ９１には、操作パネル１ｂが接続されており、操作パネル１ｂからのユーザの指示に応じて、カラーコピー機１の各部を制御することができるようになっている。
【００３６】
また、ＣＰＵ９１には、カラーコピー機１の駆動回路系統、即ち、ＣＲモータ１０１を駆動するためのＣＲモータ駆動回路１０１ａ、ＬＦモータ１０２を動作させるためのＬＦモータ駆動回路１０２ａ、ＣＣＤモータ１０３を駆動するためのＣＣＤモータ駆動回路１０３ａが接続されている。操作パネル１ｂからコピーの指示が入力されると、ＣＰＵ９１は、必要に応じてＣＣＤモータ駆動回路１０３ａへ信号を出力してＣＣＤモータ１０３を駆動させ、これによりＣＣＤラインセンサ（スキャナ）２を駆動させて原稿画像を読み取らせる。その後、所定のタイミングで、ＣＲモータ駆動回路１０１ａと、ＬＦモータ駆動回路１０２ａとに信号を出力し、ＣＲモータ１０１とＬＦモータ１０２とを動作させて記録紙への印刷を実行する。尚、ＬＦモータ１０２は、ステッピングモータで構成されており、入力されるパルス信号のパルス数によってその回転数を制御可能に構成されている。
【００３７】
更に、ＣＰＵ９１には、記録紙の先端や原稿位置（原稿の大きさ）を検出するために所定の位置にそれぞれ設けられたペーパセンサ１０５、キャリッジの原点位置、ＣＣＤラインセンサ２の原点位置をそれぞれ検出するべく所定位置に設けられた原点センサ１０６などが接続されている。接続される各デバイスの動作はこのＣＰＵ９１により制御される。
【００３８】
加えて、このＣＰＵ９１には、アナログデータをデジタルデータに変換するアナログデジタル変換回路（Ａ／Ｄ変換回路）３が接続されている。Ａ／Ｄ変換回路３は、ＣＣＤラインセンサ２と接続されており、このＣＣＤラインセンサ２から入力される原稿画像のアナログデータを、デジタルデータに変換するものである。このＡ／Ｄ変換回路３は、入力されたアナログデータに対し、標本化、量子化、２進数化などの処理を実行し、デジタルデータに変換する回路である。変換されたデジタルデータはＣＰＵ９１に入力され、ＣＰＵ９１により後述するＲＡＭ９３に書き込まれる。
【００３９】
ＣＣＤラインセンサ２は、ＣＣＤが原稿面に照射された光の反射光を受光し、受光した光を光電変換により電荷量に変換して電気信号で出力するデバイスである。このＣＣＤラインセンサ２は、ラインイメージセンサであり、ライン単位で原稿画像の読取を行うものである。また、ＣＣＤラインセンサ２は、原稿のカラー画像を読み取ることができるように、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のデバイスが数ラインのギャップを持って配設されている。これにより、読取画像（画素）の信号を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３つの信号成分で示すことができ、原稿画像の色をカラー画像で示すことができるのである。
【００４０】
原稿画像の読取実行時には、原稿又はＣＣＤラインセンサ２が移動しつつ読取りを実行する。これにより、原稿画像は、このＣＣＤラインセンサ２により、１ラインずつ読み取られ、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）に色分解された３つの信号が、それぞれ赤を示すＲデータ、緑を示すＧデータ、青を示すＢデータ（画像（カラー）データ、Ｒ，Ｇ，Ｂデータ）として出力される。出力されたＲ，Ｇ，Ｂデータは、Ａ／Ｄ変換回路３を経由して装置本体（ＣＰＵ９１）へと入力される。本体側制御基板１００では、この入力されたＲ，Ｇ，Ｂデータに基づいて、出力する印刷データが形成される。
【００４１】
ここで、図４を参照して、読み取った原稿画像の細線部のＲ，Ｇ，Ｂデータについて説明する。図４は、白地に黒文字が印刷された画像をＣＣＤラインセンサ２により読み取った場合に得られる画像データの一例を示した図であり、細線部での、Ｒ，Ｇ，Ｂデータの変化を示した図である。図４において、左側には３のグラフ８が表示されており、各グラフ８ｒ，８ｇ，８ｂは、上から順に赤の信号強度を示すＲデータ、緑の信号強度を示すＧデータ、青の信号強度を示すＢデータが示されたグラフとなっている。
【００４２】
該グラフ８は、横軸が画素（画素のＸ座標（Ｘ１）〜（Ｘ５））、縦軸が信号強度となっており、画素の信号強度のＸ軸方向への変化を示している。かかる３つのグラフ８ｒ，８ｇ，８ｂの横軸の同じ位置は、同じ（座標の）画素のデータとなっている。
【００４３】
各グラフ８ｒ，８ｇ，８ｂの右側には、グラフに対応する各カラーデータの信号強度を画素毎に数値で示した表９が表示されている。各表９ｒ，９ｇ，９ｂのそれぞれには、各画素のＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータが、横軸をＸ座標、縦軸をＹ座標とするＸＹ座標（Ｘ１，Ｙ１）〜（Ｘ５，Ｙ５）と対応つけられて表示されている。グラフ８ｒ，８ｇ，８ｂには、各表９ｒ，９ｇ，９ｂにおいて太枠で囲った（Ｘ１，Ｙ３）〜（Ｘ５，Ｙ３）座標のデータが表示されている。
【００４４】
グラフ８ｒ，８ｇ，８ｂに示されるように、Ｘ座標（Ｘ３）近傍で、信号強度が小さくなっており、また、Ｘ座標（Ｘ３）の両隣の座標（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ４，Ｘ５）では、その信号強度が大きい（「ＦＦＨ」近傍）ことから、座標（Ｘ３，Ｙ３）の画素が、細線部の画素であることが示されている。ここで、Ｘ座標（Ｘ３）の画素は、原稿画像において黒文字である。このため、Ｒデータ＝Ｇデータ＝Ｂデータ＝００ｈとなるべき画素である。
【００４５】
しかしながら、グラフ８ｒ，８ｇ，８ｂ及び表９ｒ，９ｇ，９ｂに示されるように、画素（Ｘ３，Ｙ３）の信号強度（該画素（Ｘ３，Ｙ３）の各カラーデータ）は、「００ｈ」となっておらず、また、画素内においても変化している。これは、隣接画素の影響などから、画素（Ｘ３，Ｙ３）のＹ軸方向の周縁の信号強度が大きくなってしまい、その結果、画素（Ｘ３，Ｙ３）の信号強度は、実際よりも淡濃度を示すもの（Ｒデータ＝Ｇデータ＝Ｂデータ＝６４ｈ）となっていることを示すものである。
【００４６】
このように、細線部の画素（黒文字）は、実際より明るめの色で読み取られてしまうので、黒文字の鮮明度（コントラスト）を低下させる一因となっている。しかし、本実施例のカラーコピー機１では、かかる細線部の画素を検出し、黒濃度の補正を行う黒文字検出回路９５ａを有しているので、黒文字の鮮明度を低下させることがない。
【００４７】
図２に戻って説明する。ＲＯＭ９２は、ＣＰＵ９１により実行される制御プログラムや固定値などを格納する書き換え不能なメモリである。図５に示す画像読取処理のプログラムは、制御プログラムの一部としてこのＲＯＭ９２に記憶されている。
【００４８】
ＲＡＭ９３は、各種のデータを一時的に記憶するための書き換え可能な揮発性のメモリである。このＲＡＭ９３にはＣＣＤラインセンサ２により読み取られた後、Ａ／Ｄ変換回路３でデジタル変換された画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂデータ）を一時的に記憶するためのバッファが設けられている。このバッファに記憶された画像データは、画像読取処理により各種補正が施される。補正により画像データ（各カラーデータ、即ちＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータのそれぞれ）は、それぞれの信号強度に応じて、最大強度ＦＦＨ、最小強度００Ｈとなる２５６レベルの値で、ラインバッファ９４へと書き込まれる。
【００４９】
ラインバッファ９４は、画像読取処理により各種補正が施されたＲ，Ｇ，Ｂデータを記憶するためのメモリである。読取デバイス（ＣＣＤラインセンサ２）で読み取られた画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂデータ）は、そのデータ量が多い上、原稿画像の読み取りは、読取デバイスを動作させながら１ラインずつ機械的に行われるので、原稿面の画像データを全て読み取るのに時間がかかる。このため、読み取った画像データを印刷データへ変換するための一連の処理をＲＡＭ９３を使用して実行すると、ＲＡＭ９３の容量や動作エリアを圧迫してしまう。
【００５０】
そこで、ＲＡＭ９３とは別で設けられたメモリであるラインバッファ９４へ、各種補正が施されたＲ，Ｇ，Ｂデータを順次記憶させることにより、ＲＡＭ９３の容量を確保しているのである。ラインバッファ９４に記憶された画像データは、ＲＡＭ９３から消去されるので、ＲＡＭ９３を容量を圧迫することなく、画像データの処理などＣＰＵ９１で実行される各処理を効率的に実行させることができる。
【００５１】
画像読取処理により各種補正が施されたＲ，Ｇ，Ｂデータは、このラインバッファ９４へ記憶された後、このラインバッファ９４からＲＧＢデータ変換回路９５へ順次読み出され、ＲＧＢデータ変換回路９５において、印刷データへと変換される。
【００５２】
ＲＧＢデータ変換回路９５は、読み取った画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂデータ）を印刷データ（Ｃ，Ｍ，Ｙｅ，Ｋデータ）へと変換するための回路であり、黒文字検出回路９５ａを備えている。この黒文字検出回路９５ａの詳細については、後述する。
【００５３】
上記したように本実施例のカラーコピー機１での印刷は、インクジェット方式で行われる。インクジェット方式では、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各色のインクを重ねて印刷することによりフルカラー画像の印刷を行っている。このため、Ｒ，Ｇ，Ｂデータが指示する色をシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各色の混色により再現しなくてはならない。印刷データ（Ｃ，Ｍ，Ｙｅ，Ｋデータ）は、Ｃデータによりシアン（Ｃ）を、Ｍデータによりマゼンタ（Ｍ）を、Ｙｅデータによりイエロー（Ｙｅ）を、Ｋデータによりブラック（Ｋ）の各吐出量をそれぞれ指定するデータである。Ｒ，Ｇ，ＢデータからＣ，Ｍ，Ｙｅデータへの変換は、Ｒ，Ｇ，ＢデータとＣ，Ｍ，Ｙｅとが対応つけられたダイレクトマップに従って行われる。また、Ｋデータは、黒生成処理（Ｓ１５、図８参照）により生成される。
【００５４】
ＲＧＢデータ変換回路９５は、図示を省略しているが、上記の黒生成処理（Ｓ１５）を行うための黒生成回路（ＵＣＲ）や、画像の平滑化やエッジの強調を行う（平滑化及びエッジ強調処理（Ｓ１２））ための回路や、Ｃ，Ｍ，Ｙｅ，Ｋデータの印刷特性をγ曲線に基づいてそれぞれ補正する（記録γ処理（Ｓ１６））ための記録γ処理回路や、中間調処理を行う（２値化処理（Ｓ１７））ための２値化回路などを備えている。
【００５５】
ゲートアレイ９６は、ＣＰＵ９１から転送される印字タイミング信号と、ＲＧＢデータ変換回路９５から送信される印刷データとに基づいて、その印刷データを記録媒体に印刷するための駆動信号と、その駆動信号と同期する転送クロックと、ラッチ信号と、基本印字波形信号を生成するためのパラメータ信号と、一定周期で出力される噴射タイミング信号とを出力し、それらの各信号を、ヘッドドライバが実装されたキャリッジ基板１２０側へ転送する。
【００５６】
キャリッジ基板１２０は、実装されたヘッドドライバ（駆動回路）によってインクジェットヘッドを駆動するための基板である。インクジェットヘッドとヘッドドライバとは、厚さ５０〜１５０μｍのポリイミドフィルムに銅箔配線パターンを形成したフレキシブル配線板により接続されている。このヘッドドライバは、本体側制御基板１００に実装されたゲートアレイ９６を介して制御され、記録モードに合った波形の駆動パルスを各駆動素子に印加するものである。これにより、インクが所定量吐出される。
【００５７】
尚、上記したＣＰＵ９１と、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、ラインバッファ９４、ＲＧＢデータ変換回路９５及びゲートアレイ９６とは、バスライン９９を介して接続されている。また、キャリッジ基板１２０とゲートアレイ９６との間で通信される各信号は、両者を接続するハーネスケーブルを介して転送される。
【００５８】
図３は、図２の本体側制御基板１００に実装された黒文字検出回路９５ａを示した図である。黒文字検出回路９５ａは、画像データ中の黒文字（黒の細線部の画素など）を検出し、黒文字であると判別された画素についてその旨を示す黒コードを付加するための回路である。この黒文字検出回路９５ａは、ＹＩＱ変換回路９５ｂと、細線検出回路９５ｃと、エッジ検出回路９５ｄと、無彩色領域判定回路９５ｅと、黒文字判定回路９５ｆとを備えている。
【００５９】
ＹＩＱ変換回路９５ｂは、ラインバッファ９４から読み込んだＲ，Ｇ，Ｂデータを輝度（Ｙ）と彩度成分（Ｉ，Ｑ）とを示すＹ，Ｉ，Ｑデータに変換する回路である。輝度（Ｙ）は、読み取った画像（画素）の明暗を示すデータであり、その値が小さいほど、濃度が濃い（黒）に近いことを示すものである。また、彩度成分（Ｉ，Ｑ）は、２の成分、Ｉ成分とＱ成分とにより表されるデータであり、その値が０から離れるほど、色相を帯びている（有彩色となる）ことを示すデータである。つまり、このＹ，Ｉ，Ｑデータの値により、元のＲ，Ｇ，Ｂデータの無彩色の度合いを知ることができるのである。
【００６０】
尚、Ｒ，Ｇ，ＢデータからＹ，Ｉ，Ｑデータへの変換は、輝度（Ｙ）＝０．３Ｒデータ＋０．５９Ｇデータ＋０．１１Ｂデータと、彩度（Ｉ）＝Ｒデータ−輝度（Ｙ）、彩度（Ｑ）＝Ｂデータ−輝度（Ｙ）の式に基づいて行われる。
【００６１】
このＹＩＱ変換回路９５ｂにより変換されたＹ，Ｉ，Ｑデータは、細線検出回路９５ｃ、エッジ検出回路９５ｄ、無彩色領域判定回路９５ｅへと入力される。ＹＩＱ変換回路９５ｂには、全画素の画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂデータ）が読み込まれて、Ｙ，Ｉ，Ｑデータへ変換される。ここで、上記したＲＧＢデータ変換回路９５は、黒文字判定とは別に、Ｙ，Ｉ，Ｑデータに基づいて、画像の平滑化やエッジ強調を行う平滑化及びエッジ強調処理を行う必要がある。よって、ＹＩＱ変換回路９５ｂは、Ｙ，Ｉ，Ｑデータを、細線検出回路９５ｃ、エッジ検出回路９５ｄ、無彩色領域判定回路９５ｅのみならず、平滑化及びエッジ強調処理を行う回路へも出力する。
【００６２】
細線検出回路９５ｃは、画像中の細線部分を検出する回路であり、本実施例のカラーコピー機１では、１ドット細線を検出できるように構成されている。この細線検出回路９５ｃでは、ＹＩＱ変換回路９５ｂにより変換されたＹ，Ｉ，Ｑデータのうち、輝度（Ｙ）の値（Ｙデータ）を用いて細線の検出を実行する。
【００６３】
具体的には、細線検出回路９５ｃにおける細線の検出方法は、読み取った原稿画像の各画素を順に注目画素とし、設定した１の注目画素を中心とする３×３のマトリクスエリア（画素領域１８、図９参照）を設定する。設定された３×３のマトリクスエリアは、３行３列の合計９個の画素で構成される（図９参照）。
【００６４】
３×３のマトリクスエリア内の各マトリクス（各画素）には、「０」〜「８」のポイント値が付与される。注目画素のマトリクスにはポイント値の中心値である「４」が割り付けられ、各行の左端の（最も座標値の小さな）画素には各行の最小のポイント値が割付けられる。またポイント値は、上段から下段へ向かって大きくなるように割り付けられる。これにより、３×３のマトリクスエリアにおいて、縦、横、斜めの３の画素のポイント値の合計は、いずれも「１２」となる。
【００６５】
そして、３×３のマトリクスエリアの各画素の輝度（Ｙ）の値が小さいものから順に３の画素を抽出する。抽出された３の画素のポイント値が「１２」であれば、それら３つの抽出画素は、注目画素と残り２つの画素とが、縦、横、斜めのいずれかの方向に配置された状態であることを示すこととなる。このように、注目画素と残りの２つの画素との３つの画素が「縦、横、斜めのいずれかの方向に配置される」ことを「連設される」という用語を用いて説明する。注目画素が細線部の画素である場合には上記の３つの画素は連設され、連設状態にある。しかし、連設状態にある画素は、必ずしも細線部の画素とは限られず、中間調画像を示す画素であることも多い。よって、この細線検出回路９５ｃでは、細線部の画素のみを検出することができるように、連設状態にある３の抽出画素の濃度が、非抽出画素に対してどれほど有意差を有しているかを検証する。
【００６６】
この検証は、上記の３×３のマトリクスエリアの各画素の輝度の最小値と最大値とから算出される中間値に基づいて実行され、該中間値より小さな輝度を有する画素の数が３以下（４未満）であると、注目画素は、細線部の画素であると判定される。注目画素は、細線部の画素であると判断されると、注目画素のＹ，Ｉ，Ｑデータに、細線部の画素であることを示す細線コードが付加されるようになっている。これにより、エッジ検出回路９５ｄで検出できない１ドット細線の文字（細線部）を検出することができるのである。
【００６７】
エッジ検出回路９５ｄは、画像中のエッジを検出する回路である。このエッジ検出回路９５ｄは、ソーベルフィルタを用いてエッジの検出を実行する。ここで、文字は、エッジの特徴量を多く有するあるいは細線で構成されていることが多い。よって、この細線検出回路９５ｃまたはエッジ検出回路９５ｄにより、細線またはエッジとして検出された画素を、文字領域の画素（文字）であると判定する。
【００６８】
無彩色領域判定回路９５ｅは、輝度（Ｙ）と彩度成分（Ｉ，Ｑ）とを示すＹ，Ｉ，Ｑデータから、画素が無彩色（黒）か否かを判定する回路である。黒文字判定回路９５ｆは、細線検出回路９５ｃとエッジ検出回路９５ｄとの判定結果により、文字（文字領域の画素）と判定された画素について、無彩色領域判定回路９５ｅにより無彩色であるか否かを判定する回路である。
【００６９】
細線検出回路９５ｃにおいて細線コードの付加されたＹ，Ｉ，Ｑデータが、この黒文字判定回路９５ｆにより、（無彩色領域判定回路９５ｅの動作により）無彩色であると判定されると、そのＹ，Ｉ，Ｑデータには、黒コードが付加される。無彩色画素と判定された画素のＹ，Ｉ，Ｑデータには、黒単色のインクで印刷することを指定する黒コードが付加される。これにより、黒文字検出回路９５ａにおける画像データ中の黒文字を検出する（黒文字の画素か否かを判定する）ための一連の処理は終了する。尚、黒文字判定回路９５ｆでは、文字でない画素であっても、エッジ部または細線部であると文字領域の画素と判定し、同様の処理を実行する。
【００７０】
黒コードが付加されていると、そのＹ，Ｉ，Ｑデータに対する印刷データは、黒生成回路において、黒インク単色で印刷を指示するＫデータで形成される。これにより、細線部の画素を黒で印刷することができる。つまり、読みとりの画像データが、実際の濃度（黒）よりも濃度の淡い画素として検出されてしまっても、細線部の画素を完全な黒で印刷することができ、文字などの細線のコントラストを向上させることができるのである。
【００７１】
次に、上述のように構成されたカラーコピー機１における各処理を図５〜図８のフローチャート及び図９に示す画像データのサンプルを用いて説明する。図５は、本体側制御基板１００において実行される画像読取処理のフローチャートである。画像読取処理は、Ａ／Ｄ変換回路３でデジタルデータに変換された画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂデータ）に対して、読取時の補正を実行するための処理である。この画像読取処理では、まず、黒補正処理により、入力された画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂデータ）の黒レベルの補正を行う黒補正（暗補正）を実行する（Ｓ１）。次に、シェーディング補正処理を実行し（Ｓ２）、更に、読取デバイス（ＣＣＤラインセンサ２）の特性を補正する読取γ処理を実行する（Ｓ３）。そして、かかるＳ１〜Ｓ３の各処理により、読取光学系の特性補正が施された読取画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂデータ）をラインバッファ９４へ書き込んで（Ｓ４）、この画像読取処理を終了する。
【００７２】
図６〜図８は、ＲＧＢデータ変換回路９５で実行される処理のフローチャートであり、図６は、読み取った画像データ（Ｓ４の処理でラインバッファ９４へ書き込んだＲ，Ｇ，Ｂデータ）を印刷データ（Ｃ，Ｍ，Ｙｅ，Ｋデータ）へ変換するＲＧＢデータ変換処理のフローチャートである。このＲＧＢデータ変換処理では、まず、ラインバッファ９４からＲ，Ｇ，Ｂデータを読み出して、かかる画像データの中から黒文字の画素を抽出する黒文字判定処理を実行する（Ｓ１１）。
【００７３】
この黒文字判定処理（Ｓ１１）は、上記した黒文字検出回路９５ａにより実行される処理であり、画像中の画素が無彩色（黒）の文字の画素であるか否かをＹ，Ｉ，Ｑデータから判定するためのものである。この黒文字判定処理（Ｓ１１）は、ＹＩＱ変換回路９５ｂにより、全画素の画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂデータ）をＹ，Ｉ，Ｑデータへ変換するＹＩＱ変換処理、細線検出回路９５ｃにより細線を検出する細線検出処理（図７参照）、エッジ検出回路９５ｄによりエッジを検出するエッジ検出処理と、無彩色領域判定回路９５ｅにより画像中の画素が無彩色であるか否かを判定する無彩色判定処理とを備えている。また、黒文字判定回路９５ｆにより、エッジまたは細線（文字（文字領域の画素））と判定された画素が無彩色であるか否か（黒文字であること）を判定する処理を実行する。
【００７４】
また、黒文字判定処理（Ｓ１１）では、黒文字判定回路９５ｆにより黒文字である画素について、そのＹ，Ｉ，Ｑデータに、黒コードを付加する。細線（文字（文字領域の画素））と判定された画素のＹ，Ｉ，Ｑデータには、後述の細線検出処理により細線コードが付加されている。黒文字判定処理（Ｓ１１）では、黒文字判定回路９５ｆにおいて、この細線コードをマークとし、その画素（細線部の画素）が無彩色であるか否かを判定する。そして、かかる画素が無彩色と判定されると、黒コードを付加する。
【００７５】
これにより、黒文字検出回路９５ａにおける画像データ中の黒文字を検出する（黒文字の画素か否かを判定する）ための一連の黒文字判定処理（Ｓ１１）は終了する。尚、黒文字判定回路９５ｆ（黒文字判定処理（Ｓ１１））では、文字でない画素であっても、エッジ部または細線部であると文字領域の画素と判定し、同様の処理を実行する。
【００７６】
この黒文字判定処理（Ｓ１１）の後は、読み取った画像データの平滑化やエッジの強調などを行う平滑化及びエッジ強調処理を実行する（Ｓ１２）。次いで、黒文字判定処理（Ｓ１１）でＹ，Ｉ，Ｑデータに変換されたＲ，Ｇ，Ｂデータを、Ｙ，Ｉ，ＱデータからＲ，Ｇ，Ｂデータに逆変換するＹＩＱ逆変換処理を実行し（Ｓ１３）、ＹＩＱ逆変換処理で変換されたＲ，Ｇ，Ｂデータをダイレクトマップに基づいて印刷データ（Ｃ，Ｍ，Ｙｅデータ）に変換する色変換処理を実行する（Ｓ１４）。
【００７７】
ダイレクトマップは、Ｒ，Ｇ，Ｂデータと、Ｃ，Ｍ，Ｙｅデータとの対応関係が対応つけられたテーブルである。次に、黒単色のインクの吐出量を決定する黒生成処理を実行する（Ｓ１５）。この黒生成処理（Ｓ１５）により、上記Ｃ，Ｍ，Ｙｅデータから印刷時の各インク、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙｅ）、ブラック（Ｋ）の各吐出量を指定する印刷データ（Ｃ，Ｍ，Ｙｅ，Ｋデータ）が作成される。
【００７８】
そして、各インク、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙｅ）、ブラック（Ｋ）毎に色の特性をγ補正する（印刷用の色特性の補正）記録γ処理を実行し（Ｓ１６）、更に、２値化処理として中間調処理（誤差拡散またはディザ法）を実行する（Ｓ１７）。その後、各画素の印刷データ（Ｃ，Ｍ，Ｙｅ，Ｋデータ）をゲートアレイ９６に送信して（Ｓ１８）、このＲＧＢデータ変換処理を終了する。
【００７９】
図７は、ＲＧＢデータ変換処理の黒文字判定処理（Ｓ１１）の中で実行される細線検出処理のフローチャートである。この細線検出処理を、図７のフローチャートと共に、具体的な画像データによってデータの処理方法を模式的に示した図９を用いて説明する。
【００８０】
細線検出処理は、ＲＧＢデータ変換回路９５の中に備えられた細線検出回路９５ｃによって実行される。この細線検出処理では、各画素の輝度（Ｙ）の値を用いて検出を行うので、まず、ＹＩＱ変換回路９５ｂにより変換されたＹ，Ｉ，Ｑデータの内、Ｙデータを抽出する（Ｓ２０）。
【００８１】
図９（ａ）には、一例として、画像データの一部であるＲ，Ｇ，Ｂデータの５×５のマトリクスが示されており、図９（ｂ）には、このＲ，Ｇ，Ｂデータから変換されたＹ，Ｉ，Ｑデータの内、輝度（Ｙ）の値を表すＹデータが表示されている。
【００８２】
次に、抽出したＹデータの内、未判定の最小座標値の画素を注目画素とし（Ｓ２１）、注目画素を中心とする３×３のマトリクスエリアを設定する（Ｓ２２）。
【００８３】
図９（ｂ）においては、座標（Ｘ３，Ｙ３）の画素が注目画素１７として設定され、この注目画素１７を中心とする画素領域１８が３×３のマトリクスエリアとして設定されている。
【００８４】
その後、かかる３×３のマトリクスエリア（画素領域１８）を構成する各画素（各マトリクス）に、「０」〜「８」のポイント値をそれぞれ付与する（Ｓ２３）。このＳ２３の処理により、図９（ｃ）に示すように、マトリクスエリア（画素領域１８）の最上左端のマトリクス（座標（Ｘ２，Ｙ２））に「０」、その右隣のマトリクス（座標（Ｘ３，Ｙ２））に「１」、・・・、注目画素１７のマトリクスに中心値の「４」、・・・、最下右端のマトリクス（座標（Ｘ４，Ｙ４））に「８」となるように、各ポイント値が割り付けられる。
【００８５】
そして、マトリクスエリア内の画素について、輝度の値、即ちＹデータの小さい順に３の画素を抽出し、その３の抽出画素のポイント値を合計する（Ｓ２４）。これにより、図９（ｄ）に示すように、画素領域１８においては、Ｙデータに基づいて、座標（Ｘ３，Ｙ２）、座標（Ｘ３，Ｙ３）、座標（Ｘ３，Ｙ４）の３の画素（抽出画素１９）が抽出されており、それぞれのポイント値「１」、「４」、「７」が合計されることとなる。
【００８６】
その後、３の抽出画素のポイント値の合計が「１２」であるか否かを確認し（Ｓ２５）、ここで、ポイント値の合計が「１２」であれば（Ｓ２５：Ｙｅｓ）、３の抽出画素が連設状態にあると判定し、マトリクスエリア内の各画素の輝度（Ｙ）の値、即ちＹデータの最大値と最小値とから中間値を求める（Ｓ２６）。
【００８７】
図９（ｄ）では、ポイント値「１」、「４」、「７」のマトリクスが検出されており、これらの合計値が「１２」であることから、抽出画素が連設状態にあると判定されることとなる。また、画素領域１８内の画素の有する輝度（Ｙ）の最小値「９０」と最大値「２２３」との和を２で除算して、中間値「１５７」が算出される。
【００８８】
続いて、マトリクスエリア内の各画素について、中間値よりも小さな輝度の値（Ｙデータ）を有する画素を検出し、その数をカウントする（Ｓ２７）。そして、カウントした検出画素数が４未満であるか否かを確認し（Ｓ２８）、４未満であれば（Ｓ２８：Ｙｅｓ）、注目画素を細線画素とし、そのＹ，Ｉ，Ｑデータに対する細線コードの付加を指示する（Ｓ２９）。
【００８９】
これにより、図９（ｅ）では、中間値より小さな輝度（Ｙ）の値を有する座標（Ｘ３，Ｙ３）、座標（Ｘ３，Ｙ４）、座標（Ｘ３，Ｙ５）の３の画素（画素２０）が検出されており、この検出された画素の数が４未満であることから、注目画素（Ｘ３，Ｙ３）は、細線部の画素であると判別され、細線コードが付加されることとなる。
【００９０】
その後、読み取った画像データの全ての画素の判定が終了したか否かを調べ（Ｓ３０）、全画素の判定終了であれば（Ｓ３０：Ｙｅｓ）、この細線検出処理を終了する。一方、Ｓ２５の処理で確認した結果、３の抽出画素のポイント値の合計が「１２」でなければ（Ｓ２５：Ｎｏ）、注目画素は連設状態にないと判定され、その処理をＳ３０の処理に移行する。また、Ｓ２８の処理で確認した結果、カウントした検出画素数が４以上であれば（Ｓ２８：Ｎｏ）、注目画素は、細線画素でない（抽出画素の濃度と非抽出画素との濃度に有意差がない）と判別し、その処理をＳ３０の処理に移行する。更に、Ｓ３０の処理で確認した結果、読み取った画像データの全ての画素の判定が終了していなければ（Ｓ３０：Ｎｏ）、その処理をＳ２１の処理に移行し、読み取った画像データの全ての画素の判定が終了するまで、Ｓ２１〜Ｓ３０の処理を繰り返して実行する。
【００９１】
図８は、ＲＧＢデータ変換処理の中で実行される黒生成処理（Ｓ１５）のフローチャートである。黒生成処理（Ｓ１５）は、ＲＧＢデータ変換回路９５の中に備えられた黒生成回路（ＵＣＲ）によって実行される。この黒生成処理（Ｓ１５）では、まず、黒コードの付加された印刷データ（各画素のＣ，Ｍ，Ｙｅデータ）があるか否かを確認し（Ｓ５１）、黒コードの付加された印刷データがあれば（Ｓ５１：Ｙｅｓ）、黒コードの付加された印刷データをＣ，Ｍ，Ｙｅデータから、黒インク単色での印刷を指示するＫデータに差し替えて（Ｓ５２）、この黒生成処理（Ｓ１５）を終了する。
【００９２】
一方、Ｓ５１の処理で確認した結果、黒コードの付加された印刷データが無ければ（Ｓ５１：Ｎｏ）、Ｃ，Ｍ，ＹｅデータよりＫデータの生成を行うと共に、Ｋ生成を差し引いたＣ’，Ｍ’，Ｙｅ’データへ変換し（Ｓ５３）、この黒生成処理（Ｓ１５）を終了する。
【００９３】
黒コードは、黒文字判定処理（Ｓ１１）において対応するＹ，Ｉ，Ｑデータへ付加される。黒コードはＹ，Ｉ，ＱデータがＲ，Ｇ，Ｂデータ、更には印刷データ（Ｃ，Ｍ，Ｙｅデータ）に変換されても、クリアされることなく対応するデータに付加された状態が継続される。これにより、黒文字判定処理（Ｓ１１）で無彩色（黒）と判定された画素について、この黒生成処理（Ｓ１１）により、黒単色のインクで印刷指示することができる。
【００９４】
尚、上記したように、細線検出処理により細線部の画素と判別された画素には、細線コードが付加され、この細線コードの付加された画素については、黒文字判定処理（Ｓ１１）のなかにおいて対応するＹ，Ｉ，Ｑデータへ黒コードが付加される。よって、細線部の画素をこの黒生成処理（Ｓ１１）により、黒単色のインクで印刷指示することができる。
【００９５】
以上、上記第１実施例において説明したように、カラーコピー機１によれば、エッジ部の検出では検出が困難な１ドット細線を的確に検出することができ、周辺の画像や原稿の地の色などの影響により、淡色で読み取られてしまう細線の画像データを適正に補正することができる。よって、他の画像部に悪影響を及ぼすことなく、黒文字のコントラストを向上させ、高品質の出力（印刷）画像を得ることができる。
【００９６】
次に、図１０と図１１とを参照して、本発明の第２実施例について説明する。第１実施例のカラーコピー機１では、細線検出処理において、連設状態にある画素が細線部の画素であるか否か（連設状態にある３の抽出画素の濃度が、非抽出画素に対してどれほど有意差を有しているか）の検証を、輝度の中間値をしきい値として、マトリクスリア内の中間値よりも小さな輝度の画素数をカウントすることにより検証した。これに代えて、第２実施例のカラーコピー機１では、連設状態にある３の抽出画素にある注目画素が、細線部の画素であるか否かを、マトリクスエリア内の抽出画素の輝度の平均値と非抽出画素の輝度の平均値との差分により検証するように構成されている。
【００９７】
以下、第１実施例と同一の部分には同一の符号を付してその説明を省略し、異なる部分のみを説明する。
【００９８】
図１０は、第２実施例の細線検出処理のフローチャートであり、図１１は、第２実施例の細線検出処理を説明するための具体的な画像データの例でありデータの処理方法を模式的に示した図である。この第２実施例の細線検出処理について、図１０のフローチャートと図１１の画像データの例を用いて説明する。
【００９９】
第２実施例の細線検出処理では、第１実施例の細線検出処理と同様に、Ｙ，Ｉ，ＱデータのＹデータを用い、注目画素と、注目画素を中心とする３×３のマトリクスエリアを設定し、かかる３×３のマトリクスエリアの各マトリクスに「０」〜「８」のポイント値をそれぞれ付与する（Ｓ２０〜Ｓ２３、図１１（ａ）〜図１１（ｃ））。
【０１００】
そして、マトリクスエリア内の画素について、輝度の値、即ちＹデータの小さい順に３の画素を抽出し、その３の抽出画素（抽出画素１９）のポイント値を合計して、その合計が「１２」であれば、３の抽出画素が連設状態にあると判定する（Ｓ２４，Ｓ２５、図１１（ｄ））。
【０１０１】
Ｓ２５の処理において、３の抽出画素が連設状態にあると判定されると（Ｓ２５：Ｙｅｓ）、マトリクスエリア内の３の抽出画素の輝度（Ｙ）の値の合計値を３で除した値Ａ１を求める（Ｓ４１）。そして、Ｓ２４の処理で抽出されなかった６の画素（非抽出画素）の輝度（Ｙ）の値の合計値を求め、その合計値を６で除算した値Ａ２を求める（Ｓ４２）。抽出画素３に対して非抽出画素は６であるので、Ｓ４１，Ｓ４２の処理により、抽出画素および非抽出画素のそれぞれにおいて、輝度の平均値（Ａ１，Ａ２）が算出されることとなる。つまり、算出された合計値に対して、抽出画素の画素数と非抽出画素の画素数とに応じて重み付けがなされることとなる。
【０１０２】
そして、算出された値Ａ１と値Ａ２との差分（Ａ２−Ａ１）がしきい値Ｔより大きいか否かを確認し（Ｓ４３）、確認の結果、値Ａ１と値Ａ２との差分（Ａ２−Ａ１）がしきい値Ｔより大きいと（Ｓ４３：Ｙｅｓ）、注目画素を細線画素とし、そのＹ，Ｉ，Ｑデータに対する細線コードの付加を指示する（Ｓ２９）。
【０１０３】
これにより、図１１（ｅ）に示すように、（２２３＋２２３＋２２３＋１９９＋１９９＋１９９）／６−（９０＋９０＋９０）／３の計算がなされ、その計算結果「１２１」としきい値Ｔとが比較される。そして、その比較結果において、「１２１」がしきい値Ｔより大きいと、抽出画素と非抽出画素との間に明確な濃度差が認められるとして、注目画素が細線部の画素として判別されるのである。
【０１０４】
その後、読み取った画像データの全ての画素の判定が終了したか否かを調べ（Ｓ３０）、全画素の判定終了であれば（Ｓ３０：Ｙｅｓ）、この細線検出処理を終了する。一方、Ｓ２５の処理で確認した結果、３の抽出画素のポイント値の合計が「１２」でなければ（Ｓ２５：Ｎｏ）、抽出画素は連設状態にないと判定され、その処理をＳ３０の処理に移行する。また、Ｓ４３の処理で確認した結果、値Ａ１と値Ａ２との差分（Ａ２−Ａ１）がしきい値Ｔより小さいと（Ｓ４３：Ｎｏ）、注目画素は、細線画素でない（抽出画素の濃度と非抽出画素との濃度に有意差がない）と判別し、その処理をＳ３０の処理に移行する。更に、Ｓ３０の処理で確認した結果、読み取った画像データの全ての画素の判定が終了していなければ（Ｓ３０：Ｎｏ）、その処理をＳ２１の処理に移行し、読み取った画像データの全ての画素の判定が終了するまで、Ｓ２１〜Ｓ３０の処理を繰り返して実行する。
【０１０５】
以上、説明したように、第２実施例においてのカラーコピー機１によれば、エッジ部の検出では検出が困難な１ドット細線を的確に検出することができ、周辺の画像や原稿の地の色などの影響により、淡色で読み取られてしまう細線の画像データを適正に補正することができる。よって、他の画像部に悪影響を及ぼすことなく、黒文字のコントラストを向上させ、高品質の出力（印刷）画像を得ることができる。
【０１０６】
尚、上記各実施例において、請求項１記載の注目画素は、図７および図１０のフローチャートのＳ２１の処理により設定される。請求項１記載の小輝度画素抽出手段としては、図７および図１０のフローチャートのＳ２４の処理が該当する。請求項１記載の連設判定手段としては、図７および図１０のフローチャートのＳ２５の処理が該当する。請求項１記載の細線画素判別手段としては、図７および図１０のフローチャートのＳ２９の処理が該当する。
【０１０７】
請求項２記載の輝度中間値算出手段としては、図７のフローチャートのＳ２６の処理が該当する。請求項２記載の検出手段としては、図７のフローチャートのＳ２７の処理が該当する。請求項２記載の画素数比較手段としては、図７のフローチャートのＳ２８の処理が該当する。
【０１０８】
請求項３記載の輝度差分値算出手段としては、図１０のフローチャートのＳ４１〜Ｓ４３の処理が該当する。請求項３記載の輝度比較手段としては、図１０のフローチャートのＳ４３の処理が該当する。請求項６記載の識別番号付与手段としては、図７および図１０のフローチャートのＳ２３の処理が該当する。請求項７記載の合計値算出手段としては、図１０のフローチャートのＳ４１とＳ４２との処理が該当する。請求項７記載の重付手段としては、図１０のフローチャートのＳ４１とＳ４２との処理が該当する。請求項８記載の黒出力手段としては、図８のフローチャートのＳ５１とＳ５２との処理が該当する。
【０１０９】
請求項９記載の小輝度画素抽出ステップとしては、図７および図１０のフローチャートのＳ２４の処理が該当する。請求項９記載の連設判定ステップとしては、図７および図１０のフローチャートのＳ２５の処理が該当する。請求項９記載の細線画素判別ステップとしては、図７および図１０のフローチャートのＳ２９の処理が該当する。
【０１１０】
請求項１０記載の輝度中間値算出ステップとしては、図７のフローチャートのＳ２６の処理が該当する。請求項１０記載の検出ステップとしては、図７のフローチャートのＳ２７の処理が該当する。請求項１０記載の画素数比較ステップとしては、図７のフローチャートのＳ２８の処理が該当する。
【０１１１】
請求項１１記載の輝度差分値算出ステップとしては、図１０のフローチャートのＳ４１〜Ｓ４３の処理が該当する。請求項１１記載の輝度比較ステップとしては、図１０のフローチャートのＳ４３の処理が該当する。
【０１１２】
以上、実施例に基づき本発明を説明したが、本発明は上述した実施例に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変更が可能であることは容易に推察できるものである。
【０１１３】
例えば、上記各実施例では、ＣＣＤラインセンサ２によって読み取った画像データは、Ａ／Ｄ変換回路３からＣＰＵ９１へ入力し、ＲＡＭ９３に記憶させたが、これに代えて、Ａ／Ｄ変換回路３から入力ポートを経由させて、ＲＧＢデータ変換回路９５へ入力するように構成しても良い。これによれば、ＣＰＵ９１への多量の画像データの入力が発生せず、ＣＰＵ９１の制御負担を軽減することができる。
【０１１４】
また、上記各実施例では、画像データに直接黒コードを付加するように構成したが、これに代えて、画素の座標に対応つけて黒コードを記憶するように構成しても良い。読み取られた画像は、その座標位置によって管理されることにより、再現することができる。つまり、各画素は座標によって管理されるので、この座標に対応つけて黒コードを記憶させておけば、画像データの変換処理（Ｙ，Ｉ，ＱデータからＲ，Ｇ，Ｂデータ、更にはＣ，Ｍ，Ｙｅデータへの変換）において、黒コードの付加をいちいち判別する必要が無く、その処理を効率的に実行させることができる。
【０１１５】
加えて、上記第１実施例の細線検出処理において、Ｓ２７の処理では、中間値よりも小さな輝度の値を有する画素を検出し、かかる検出画素が４未満であることを確認することにより、抽出画素が細線画素であると判別したが、これに代えて、Ｓ２７の処理で中間値よりも大きな輝度の値を有する画素を検出し、かかる検出画素が４以上であることを確認することにより、抽出画素が細線画素であると判別しても良い。
【０１１６】
更に、上記各実施例において、抽出画素が細線画素であると判別する方法は、各１の方法により実行されたが、第１、第２実施例の両方の方法を用い、マトリクスエリア内において、中間値以下の輝度の値を有する画素が４未満であって且つ、抽出画素の輝度の平均値と、非抽出画素の輝度の平均値との差分がしきい値Ｔ以上である場合に、抽出画素を細線部の画素として判別しても良い。これによれば、細線部の画素であることを厳密に判別することができる。
【０１１７】
また、抽出画素が細線画素であると判別する方法は、上記第１、第２実施例の方法に限られるものでなく、抽出画素と非抽出画素の濃度差を検出する手法であれば適宜用いることができ、例えば、抽出画素の輝度の合計値と、非抽出画素の輝度の合計値とに、抽出画素と非抽出画素との比率をそれぞれ加味した値の差分から判別しても良い。
【０１１８】
【発明の効果】
請求項１記載の画像処理装置によれば、注目画素を中心とする３行３列のマトリクスエリアで構成される注目画素領域において、小輝度画素抽出手段により、輝度成分の値が小さいものから３の画素を抽出する。そして、小輝度画素抽出手段により抽出されたかかる３の抽出画素が注目画素を含んで縦、横、斜めのいずれか１の方向に連設されていると、連設判定手段により、３の抽出画素が連設状態にあると判定する。該抽出画素が連設状態であると判定されると、細線画素判別手段により、注目画素を細線部の画素として判別する。よって、検出の困難な画像中の細線部を容易に検出することができるという効果がある。
【０１１９】
ここで、画像中の細線部は、文字であることが多く、連続的につながる画素で構成され、背景（地の色）よりも濃度の濃い（黒などの）画像であることが多い。通常、この細線部は、実際の濃度よりも濃度の薄い画素として検出されがちである。このため、細線部を他の画像部と同一に処理すると、細線部（文字）のコントラストを悪化させる一因となってしまい、また、文字のコントラストを向上させるべくスレッシュを低く設定すると、他の画像部に悪影響をおよぼしてしまう。
【０１２０】
しかし、本装置においては、細線部を検出することにより、かかる細線部の処理を他の画像と分けて実行することができ、他の画像部に悪影響を及ぼすことなく、細線部（文字）のコントラストを向上させることができるという効果がある。
また、注目画素領域は、注目画素を中心とする３行３列のマトリクスエリアで構成されており、かかる３行３列のマトリクスエリアから小輝度画素抽出手段により、輝度成分の値が小さいものから３の画素を抽出する。そして、かかる３の抽出画素が注目画素を含んで縦、横、斜めのいずれか１の方向に連設されていると、連設判定手段により、３の抽出画素が連設状態にあると判定する。よって、細線部の画素を検出するための注目画素領域を適正な領域で設定することができ、簡便に細線部の画素を判別することができるという効果がある。
【０１２１】
請求項２記載の画像処理装置によれば、注目画素を中心とする注目画素領域において輝度成分の値が小さいものから複数の画素を、小輝度画素抽出手段により抽出する。そして、その小輝度画素抽出手段により抽出された各抽出画素が連設されているか否かを、連設判定手段により判定する。また、輝度中間値算出手段により、注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値を算出する。そして、検出手段により、注目画素領域において、算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数を検出し、検出された画素数が画素数比較手段により予め定めた画素数と比較された結果、予め定めた画素数より検出された画素数が少ないと、細線画素判別手段によって、連設判定手段により連設状態であると判定された注目画素を細線部の画素として判別する。
【０１２２】
注目画素領域において、抽出画素（抽出された輝度成分の値の小さな画素）の連設状態は、細線のみならず、中間調画像を示す画素である場合にも発生し得る。しかし、請求項２記載の画像処理装置では、算出された輝度成分の中間値よりも輝度成分の値が小さい画素の数に基づいて、細線部の画素を的確に判別することができる。よって、中間調画像を示す画素が細線部の画素として検出されることを回避し、細線部の画素のみを的確に抽出することができるという効果がある。
【０１２３】
請求項３記載の画像処理装置によれば、請求項１記載の画像処理装置の奏する効果に加え、小輝度画素抽出手段により抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値を、輝度差分値算出手段によって算出する。算出された差分値は、輝度比較手段により、予め定めたしきい値と比較され、その比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合には、細線画素判別手段によって、連設状態であると判定された注目画素を細線部の画素として判別する。
【０１２４】
よって、注目画素領域の注目画素が連設状態にある場合において、かかる抽出画素が背景に対して明確に濃度差を有する場合を、細線部の画素であるとして識別することができるという効果がある。このため、抽出画素が、中間調画像や色むらなどにより連設状態にある場合（細線部の画素でない）を、誤って、細線部の画素として判別することがない。
【０１２５】
請求項４記載の画像処理装置によれば、請求項２記載の画像処理装置の奏する効果に加え、輝度中間値算出手段により、注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値を算出する。そして、検出手段により、注目画素領域において、算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数を検出する。検出された画素数は画素数比較手段により予め定めた画素数と比較する。また、抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値を、輝度差分値算出手段によって算出する。算出された差分値は、輝度比較手段により、予め定めたしきい値と比較する。そして、両者の比較結果において、予め定めた画素数より検出された画素数が少ない場合であって、且つ、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合に、前記細線画素判別手段により、連設状態であると判定された前記注目画素を細線部の画素として判別する。よって、厳密に細線部の画素を判別することができるという効果がある。
【０１２６】
一般に、細線部の画素は、文字であることが多い。この文字は、黒など濃度の濃い無彩色である（黒文字である）ことが多い。ここで、カラー画像において、判定ミスによって、濃度の濃い無彩色画素が不用意に現出してしまうと、画像への影響が著しい。しかし、本装置においては、厳密に細線部の画素を判別することができるので、誤判別の発生を低減し、高画質の画像を提供することができるという効果がある。
【０１２７】
請求項５記載の画像処理装置によれば、請求項３又は４に記載の画像処理装置の奏する効果に加え、輝度差分値算出手段に備えられた合計値算出手段により、各抽出画素の輝度成分の値の合計値と、各非抽出画素の輝度成分の値の合計値とを算出する。そして、算出された各合計値に対して、輝度差分値算出手段に備えられた重付手段によって、抽出画素の画素数と非抽出画素の画素数とに応じた重み付けを行う。重み付けのなされた合計値の差分は差分値とされ、予め定めたしきい値と輝度比較手段によって比較される。
よって、抽出画素の画素数と非抽出画素の画素数とを考慮して差分値を算出することができ、しきい値との比較結果において適切な結果を得ることができるという効果がある。このため、抽出画素が細線部の画素として検出される場合の信頼性を高めることができる。
請求項６記載の画像処理装置によれば、請求項２、４又は５に記載の画像処理装置の奏する効果に加え、注目画素領域は、注目画素を中心とする３行３列のマトリクスエリアで構成されており、かかる３行３列のマトリクスエリアから小輝度画素抽出手段により、輝度成分の値が小さいものから３の画素を抽出する。そして、かかる３の抽出画素が注目画素を含んで縦、横、斜めのいずれか１の方向に連設されていると、連設判定手段により、３の抽出画素が連設状態にあると判定する。よって、細線部の画素を検出するための注目画素領域を適正な領域で設定することができ、簡便に細線部の画素を判別することができるという効果がある。
【０１２８】
請求項７記載の画像処理装置によれば、請求項１から６のいずれかに記載の画像処理装置の奏する効果に加え、識別番号付与手段により、３行３列のマトリクスエリアを構成する各画素に識別番号を付与する。ここで、各画素に付与される識別番号の内、その中心値を注目画素に付与する。また、注目画素を中心とする縦、横、斜めの３の画素の識別番号の合計値が同一値となるように、識別番号を割り付ける。そして、３の抽出画素の識別番号の合計が前記同一値であれば、連設判定手段により、かかる３の抽出画素を連設状態にあると判定する。よって、抽出画素が連設状態にあるか否かを単純に判定することができるので、その処理が複雑とならず、効率的に細線部の画素を検出することができるという効果がある。
【０１２９】
【０１３０】
【０１３１】
請求項８記載の画像処理装置によれば、請求項１から７のいずれかに記載の画像処理装置の奏する効果に加え、無彩色判定手段により、無彩色であると判定された注目画素が、細線画素判別手段により細線部の画素と判別されると、注目画素の色を、黒出力手段により黒色で出力する。
【０１３２】
一般には、細線部の画素は薄い濃度で検出されがちである。このため、細線部の画素について、その検出された原稿画像（画素）のデジタル信号に基づいて出力する色を決定すると、薄い濃度でしか出力できない。しかし、細線部の画素と判別されると、該画素の色を黒出力手段により黒色で出力することができるので、細線部の画素のコントラストを向上させ、原稿画像に忠実な高品質な出力画像を形成することができるという効果がある。
【０１３３】
請求項９記載の画像処理方法によれば、まず、注目画素を中心とする注目画素領域において、小輝度画素抽出ステップにより、輝度成分の値が小さいものから複数の画素を抽出する。そして、小輝度画素抽出ステップにより抽出された各抽出画素が連設されているか否かを、連設判定ステップにより判定する。
【０１３４】
また、輝度中間値算出ステップにより、注目画素領域における画素の輝度成分の最小値と最大値とから中間値を算出する。そして、検出ステップにより、注目画素領域において、算出された中間値よりも輝度成分の値が小さな画素の画素数を検出し、検出された画素数が画素数比較ステップにより予め定めた画素数と比較された結果、予め定めた画素数より検出された画素数が少ないと、細線画素判別ステップによって、連設判定ステップにより連設状態であると判定された注目画素を細線部の画素として判別する。よって、各ステップを実行することにより、検出の困難な画像中の細線部を容易に検出することができる上、中間調画像を示す画素が細線部の画素として検出されることを回避し、細線部の画素のみを的確に抽出することができるという効果がある。
【０１３５】
請求項１０記載の画像処理装置によれば、請求項９記載の画像処理方法の奏する効果に加え、小輝度画素抽出ステップにより抽出された抽出画素の輝度の平均値と、抽出されなかった非抽出画素の輝度の平均値との差分値を、輝度差分値算出ステップによって算出する。算出された差分値は、輝度比較ステップにより、予め定めたしきい値と比較され、その比較結果において、予め定めたしきい値よりも算出された差分値が大きい場合には、細線画素判別ステップによって、連設状態であると判定された注目画素を細線部の画素として判別する。よって、各ステップを実行することにより、抽出画素が、中間調画像や色むらなどにより連設状態となっている（細線部の画素でない）場合を、細線部の画素として誤って判別することなく、的確に細線画素を判別できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施例であるカラーコピー機を示す斜視図である。
【図２】  カラーコピー機の電気回路構成の概略を示すブロック図である。
【図３】  カラーコピー機の黒文字検出回路の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】  原稿画像をＣＣＤラインセンサにより読み取った場合に得られる画像データ（細線部）の一例を示した図である。
【図５】  本体側制御基板において実行される画像読取処理のフローチャートである。
【図６】  ＲＧＢデータ変換回路で実行されるＲＧＢデータ変換処理のフローチャートである。
【図７】  ＲＧＢデータ変換処理の黒文字判定処理の中で実行される細線検出処理のフローチャートである。
【図８】  ＲＧＢデータ変換処理の中で実行される黒生成処理のフローチャートである。
【図９】  具体的な画像データによって細線検出のデータの処理方法を模式的に示した図である。
【図１０】  第２実施例の細線検出処理のフローチャートである。
【図１１】  具体的な画像データによって第２実施例の細線検出のデータの処理方法を模式的に示した図である。
【符号の説明】
１                カラーコピー機（画像処理装置）
９５ｅ            無彩色判定手段（無彩色領域判定回路）
【図１】
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【図２】
0003855805.tif 000003
【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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