"複数のラインセンサから構成されるラインセンサ部と、前記ラインセンサ部で読み取られた複数のラインセンサ出力信号をそれぞれ画素単位で保存する画像メモリ部と、前記画像メモリ部から注目画素を含む複数の処理範囲で構成される画素配列を画像処理単位として生成する画素配列生成部と、前記複数の処理範囲の標準偏差を求める標準偏差算出部と、前記複数の処理範囲間の標準偏差の差分値を求める標準偏差差分算出部と、前記標準偏差の差分値の最大値および最小値を求める最大値最小値抽出部と、前記最大値と最小値の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する標準偏差非文字判定部と、前記注目画素に対して平滑化処理を行う平滑化処理部と、エッジ強調処理を行う文字強調処理部と、を有する画像処理装置。前記標準偏差非文字判定部の判定が非文字の場合に平滑化処理を行い、非文字でない場合にエッジ強調処理を行う請求項1記載の画像処理装置。前記画素配列の複数の処理範囲に対して平均濃度を求める平均濃度算出部と、前記複数の処理範囲間の平均濃度の差分値を求める平均濃度差分算出部と、前記平均濃度の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する平均濃度非文字判定部と、前記標準偏差非文字判定部と平均濃度非文字判定部との判定結果から最終的に前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する最終非文字判定部と、をさらに有する請求項1記載の画像処理装置。前記画素配列は、注目画素を中心とし、この注目画素を含むM行N列M、Nは2以上の正数の処理範囲を主走査および副走査方向にそれぞれに有する請求項1から3のいずれかに記載の画像処理装置。前記最終非文字判定部は、非文字か非文字でないか以外のその他の判定をさらに有する請求項4記載の画像処理装置。複数のラインセンサ出力信号をそれぞれ画素単位で画像メモリ部に保存するステップと、前記画像メモリ部から注目画素を含む複数の処理範囲で構成される画素配列を画像処理単位として生成するステップと、前記複数の処理範囲の標準偏差を求めるステップと、前記複数の処理範囲間の標準偏差の差分値を求めるステップと、前記標準偏差の差分値の最大値および最小値を求めるステップと、前記最大値と最小値の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する標準偏差非文字判定ステップと、前記注目画素に対して平滑化処理またはエッジ強調処理を行うステップと、を有する画像処理方法。前記注目画素が非文字の場合に平滑化処理を行い、非文字でない場合にエッジ強調処理を行うステップをさらに有する請求項6記載の画像処理方法。前記画素配列の複数の処理範囲に対して平均濃度を求めるステップと、前記複数の処理範囲間の平均濃度の差分値を求めるステップと、前記平均濃度の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する平均濃度非文字判定ステップと、前記標準偏差非文字判定ステップと平均濃度非文字判定ステップとの判定結果から最終的に前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する最終非文字判定ステップと、をさらに有する請求項7記載の画像処理方法。前記最終非文字判定ステップは、非文字か非文字でないか以外のその他の判定をさらに有する請求項8記載の画像処理方法。前記その他の判定の場合に、前記平滑化処理とエッジ強調処理の混合比を変化させるステップを有する請求項9記載の画像処理方法。本発明が解決しようとする課題は、上記問題を解決し、文字などの細線部での再現性向上と網点などの非文字部での画像の平滑化が同時に行える画像処理装置および画像処理方法を提供することである。上記課題を達成するために、実施形態の画像処理装置は、複数のラインセンサから構成されるラインセンサ部と、前記ラインセンサ部で読み取られた複数のラインセンサ出力信号をそれぞれ画素単位で保存する画像メモリ部と、前記画像メモリ部から注目画素を含む複数の処理範囲で構成される画素配列を画像処理単位として生成する画素配列生成部と、前記複数の処理範囲の標準偏差を求める標準偏差算出部と、前記複数の処理範囲間の標準偏差の差分値を求める標準偏差差分算出部と、前記標準偏差の差分値の最大値および最小値を求める最大値最小値抽出部と、前記最大値と最小値の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する標準偏差非文字判定部と、前記注目画素に対して平滑化処理を行う平滑化処理部と、エッジ強調処理を行う文字強調処理部と、を有する。以下、実施形態について図1から図17を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、スキャナ等の画像読取装置で同時読取されたカラーR、G、B信号の画像処理において、文字や線などの細線部の再現性向上と、網点や背景などの非文字部の平滑化が同時に行える画像処理に関するものである。<第1の実施形態>本実施形態に係る画像処理装置の画像処理装置の全体図を図1に示す。この画像処理装置は、大きく分けてスキャナ部11と、スキャナ部11で読み取られた原稿のラインセンサ出力に対して画像処理を施す画像処理部12と、複写用紙にプリントして出力するプリンタ部13からなる。スキャナ部11は、原稿を読み取る原稿台111と、原稿を照明する光源112、原稿の反射光を導くミラー113a、113b、113c、反射光を集光するレンズ114およびラインセンサ部115を有する。矢印で示すように、スキャナ部11の原稿台111より読取られる原稿パターンは、光源112により照射され、この反射光がミラー113a、113b、113cからレンズ114を介してラインセンサ部115に入射する。ラインセンサ部115では、これをカラー別に配置されたラインセンサによって光電変換し画像信号を出力する。画像処理部12では、ラインセンサ部115で読み取られた画像信号にディジタル処理を施し、プリンタ部へ出力する。プリンタ部13は、給紙カセット131、現像ドラム132および搬送ローラ133、排紙口134などを有し、画像処理部12でから出力される信号に基づき、給紙装置131内の複写用紙に潜像現像処理を行い、排紙口134から排紙する。図2は、本実施形態に使用するラインセンサ部115の概念図である。本実施形態で使用するラインセンサ部115は、カラー用のラインセンサR赤、ラインセンサG緑、およびラインセンサB青から構成される。本実施例ではカラー用のラインセンサR、ラインセンサGおよび、ラインセンサBは、画素ピッチおよび画素数としての受光素子の数が同じとする。しかし後述するように、色ごとに解像度の異なるラインセンサや、さらにモノクロ用ラインセンサなどが追加されても同様の考え方で実施可能である。図3は、画像処理部12のブロック図である。画像処理部12は、スキャナ部11で行われる2次元原稿の読み取り走査に従い、カラー信号を読み取るラインセンサR、ラインセンサG、およびラインセンサBから出力される信号をA/DAnalogtoDigital変換し、シェーディング補正および各ラインセンサ間の読み取り位相差を補正するライン間補正などの処理を行った後、カラーR、G、B信号を画素単位で保存する画像メモリ部121と、画像メモリ部121に保存された画像データから注目画素を含む複数の処理範囲で構成される画素配列を画像処理単位として生成する画素配列生成部122と、画素配列の複数の処理範囲のそれぞれに対して標準偏差を求める標準偏差算出部123と、標準偏差算出部123で算出した複数の処理範囲間で標準偏差の差分値を求める標準偏差差分算出部124と、複数の処理範囲間で算出した標準偏差の差分値の最大値および最小値を求める最大値最小値抽出部125と、最大値最小値抽出部125で算出した最大値と最小値の差分値を所定の判定閾値と比較して注目画素が非文字か非文字でないかを判定する標準偏差非文字判定部126と、注目画素に対して平滑化処理を行う平滑化処理部127と、エッジ強調処理を行う文字強調処理部128とを有する。尚、標準偏差非文字判定部126の判定が非文字の場合に平滑化処理部127で平滑化処理を行い、非文字でない場合に文字強調処理部128でエッジ強調処理を行う。ここで、本実施形態で使用する非文字、非文字でないという用語の意味について説明する。非文字とは、網点、写真などの画像の背景色、および読み取り原稿の下地色などを意味する。また、非文字でないとは、文字またな細線パターンなどを意味する。図4は、本実施形態の処理単位となる画素配列を示している。画像処理を行う画素X,Yを注目画素とする。図4の点線枠に示すように、画素配列は処理範囲A、処理範囲B、処理範囲Cおよび処理範囲Dの4つの処理範囲をから形成されており、すべての処理範囲で注目画素X,Yが必ず含まれる。処理範囲Aは、左上、および右下の座標で表すと、~であり、処理範囲Bは同様に、~、処理範囲Cは、~、処理範囲Dは、~となる。従ってここでは一つの処理範囲を11×11とする。本実施形態では一つの処理範囲を11×11としたが、この値は実験により後述する非文字判定処理結果から最適な画素数を定めている。しかし、この処理範囲の画素数に関しては、5画素×5画素以上の範囲であれば非文字判定結果に誤りが少なくなる。また、画素数を余り大きくすると解像度劣化や処理速度の遅延を生じる。したがって採用する非文字処理に応じて最適な画素数を実験により決定することが好ましい。また、本実施形態では主走査および副走査方向に同画素数の領域を設定しているが、主走査および副走査方向に異なる画素数を設定してもよい。次に、本実施形態の画像処理について図5のフローチャートを用いて説明する。まず、ステップST501では、画像メモリ部121から各ラインセンサR、G、Bに対応した画素配列を画素配列生成部122にて生成する。画素配列については図4に示している。ステップST502では、この画素配列に対して、注目画素を含んだ複数の処理範囲を設定する。図4の例では4つの処理範囲、すなわち処理範囲A、処理範囲B、処理範囲C、および処理範囲Dを設定する。ステップST503では、処理範囲A、処理範囲B、処理範囲C、および処理範囲Dに演算を施し非文字判定を行う。この非文字判定の詳細については後述する。なお、ステップST503~ステップST505までを非文字判定処理ステップST50とする。非文字判定結果が非文字の場合はステップST503:非文字、平滑化処理を行うか無処理とするステップST504。非文字判定結果が非文字でない場合はステップST503:非文字でない、その注目画素に対してエッジ強調処理を行うステップST505。無処理とする場合は、例えば網点を網点のまま出力したい場合などで選択できるようにする。ステップST506では、注目画素を走査し、画像メモリ部に保存された処理すべき画像データにわたり処理を行ったかどうかを判断する。画像データの全画素にわたり処理がなされていればステップST506:Yes、ステップST507に進み、画像データの全画素にわたり処理がなされていなければステップST506:No、ステップST502に戻り、次の注目画素に対する画像配列に対して処理を続ける。ステップST507では、カラーR、G、B信号の画素配列すべてにおいて処理が完了したかどうかを判断する。カラーR、G、B信号の画素配列すべてにおいて処理が完了していればステップST507:Yes、ステップST508に進み、処理が完了していなければステップST507:No、次のカラー信号について処理を行う。ステップST508では、カラーR、G、B信号の画素配列すべてにおいて非文字判定処理がなされた画像データを出力する。図6は、図5に示す非文字判定ステップST503のフローチャートである。まずステップST601では、処理すべき画像配列の注目画素X,Yと、注目画素を含む処理範囲A、処理範囲B、処理範囲C、および処理範囲Dを抽出する。ステップST602では、標準偏差算出部123にて、この処理範囲A、処理範囲B、処理範囲C、処理範囲Dそれぞれに対して標準偏差値を算出する。ステップST603では、標準偏差差分算出部124にてステップST602で求めた標準偏差に対して、式1に示すように各処理範囲間の標準偏差差分値絶対値を求める演算を行う。標準偏差差分値AB=|処理範囲Aの標準偏差値-処理範囲Bの標準偏差値|標準偏差差分値AC=|処理範囲Aの標準偏差値-処理範囲Cの標準偏差値|標準偏差差分値AD=|処理範囲Aの標準偏差値-処理範囲Dの標準偏差値|...1標準偏差差分値BC=|処理範囲Bの標準偏差値-処理範囲Cの標準偏差値|標準偏差差分値BD=|処理範囲Bの標準偏差値-処理範囲Dの標準偏差値|標準偏差差分値CD=|処理範囲Cの標準偏差値-処理範囲Dの標準偏差値|ステップST604では、最大値最小値抽出部125にてステップST603で求めた各処理範囲間の標準偏差差分値の中から最大値と最小値を求める。ステップST605では、標準偏差非文字判定部126にて注目画素に対する非文字判定を行う。この非文字判定は、ステップST604式1にて求めた各標準偏差差分値の最大値と最小値の差を求め、この差が所定の判定閾値th1よりも小さい場合はステップST605:Yes、注目画素は非文字であると判断する。この時、この注目画素に対して第1のフラグFlag1の値を1とするステップST606。また、標準偏差差分値の最大値と最小値の差が所定の判定閾値th1以上の場合はステップST605:No、注目画素は非文字でないと判断し、第1のフラグFlag1の値を0とするステップST607。そしてこの第1のフラグFlag1により、図5に示す非文字判定処理ステップST50にて平滑化処理ステップST504、エッジ強調処理ステップST505を行う。尚、ステップST504およびステップST505は、ステップST503の非文字判定に続いて平滑化処理またはエッジ強調処理を行っているが、採用する画像処理の種類によってはステップST506後の全画素について一括して画像処理を行う方が好ましい場合や、ステップST507後のR、G、Bカラーに対する全画素について一括して画像処理を行う場合もある。これらは適宜、採用する画像処理とそれに対する実験結果によって処理の順番は前後してよい。以上述べたように、第1の実施形態によれば、画像データより算出される複数の処理範囲の標準偏差値を用いて非文字判定を行い、この非文字判定結果によりエッジ強調処理と平滑化処理を切り替えている。具体的には、注目画素を含むM×N画素からなる複数の処理範囲を設け、複数の処理範囲から算出される標準偏差値差分値を比較し、これらの差分が小さければ非文字と判定して平滑効果の高い画像処理を行い、差分が大きかった場合は文字または細線パターンと判定してエッジ強調効果の高い画像処理を行う。この非文字判定は、網点などのある周期を持った画像パターンでは標準偏差値の差分が小さくなるという特徴を用いている。一方で、文字や細線パターンの場合は、突発的に線が出現するため標準偏差値の差分値は大きくなるという特徴を用いている。本実施形態の標準偏差を用いた非文字判定は、文字や線のような細線再現を向上させたい箇所ではエッジ強調効果の高い処理がかかり、ざらつきを抑えたい背景や網点などの非文字部では、平滑化効果の高い処理をすることができる。なお、処理範囲A、B、C、D間の標準偏差値の差分値の最大値と最小値の差を用いて非文字判定をしているため、8ビット階調256階調の画素を処理する場合には、判定閾値th1は、例えば3程度の小さな値となる。このように小さな値を判定閾値として設定できることから精度の高い非文字判定が可能となる。さらに、この判定閾値th1の値はカラーRGB毎に異なる値を設定することによってさらに非文字判定の自由度と正確性を高めることが可能になる。本実施形態で説明した標準偏差差分値を用いた非文字判定は、標準偏差を利用した処理方法例でありこれに限定されない。また複雑な処理をしないためどのような特徴の画像に対しても汎用的に適用することが可能である。<第2の実施形態>本実施形態は、第1の実施形態より、さらに非文字判定の正確性を高めることが可能である。図3は、本実施形態の画像処理部12のブロック図である。画像処理部12は、図3に加えて画素配列生成部122で生成した画素配列の複数の処理範囲に対して平均濃度を求める平均濃度算出部71と、この複数の処理範囲間の平均濃度の差分値を求める平均濃度差分算出部72と、平均濃度の差分値から前記注目画素が非文字か非文字でないかを判定する平均濃度非文字判定部73と、標準偏差非文字判定部126と平均濃度非文字判定部73との判定結果から最終的に注目画素が非文字か非文字でないかを判定する最終非文字判定部74と、をさらに有する。この平均濃度による非文字判定は、第1の実施形態の標準偏差による非文字判定の補助的判定とする。図8は、図5のステップST50で示す非文字判定のフローチャートである。なお、ステップST601~ステップST607は、第1の実施形態と同じであるため説明を省略する。ステップST801では、平均濃度算出部71にて、処理範囲A、処理範囲B、処理範囲C、処理範囲Dそれぞれに対して平均濃度値画素値平均を算出する。ステップST802では、平均濃度差分算出部72にてステップST801で求めた平均濃度値に対して、式2に示すように各処理範囲間の平均濃度差分値絶対値を求める演算を行う。平均濃度差分値AB=|処理範囲Aの平均濃度-処理範囲Bの平均濃度|平均濃度差分値AC=|処理範囲Aの平均濃度-処理範囲Cの平均濃度|平均濃度差分値AD=|処理範囲Aの平均濃度-処理範囲Dの平均濃度|...2平均濃度差分値BC=|処理範囲Bの平均濃度-処理範囲Cの平均濃度|平均濃度差分値BD=|処理範囲Bの平均濃度-処理範囲Dの平均濃度|平均濃度差分値CD=|処理範囲Cの平均濃度-処理範囲Dの平均濃度|ステップST803では、平均濃度非文字判定部73にて注目画素に対する非文字判定を行う。この非文字判定は、ステップST802式2で求めた各処理範囲間の平均濃度差分値が、所定の判定閾値th2よりも小さい場合はステップST803:Yes、注目画素は非文字であると判断する。この時、この注目画素に対して第2のフラグFlag2の値を1とするステップST804。また、各処理範囲間の平均濃度差分値が所定の判定閾値th2以上の場合はステップST804:No、注目画素は非文字でないと判断し、第2のフラグFlag2の値を0とするステップST805。ステップST806では、最終非文字判定部74にて、第1のフラグFlag1と第2のフラグFlag2の値により総合的に注目画素が非文字か非文字でないかを判断する。第1のフラグFlag1および第2のフラグFlag2による最終非文字判定と、その際に実行される画像処理種別を図9に示す。第1のフラグFlag1=1および第2のフラグFlag2=1の場合、すなわち標準偏差による非文字判定と、平均濃度での非文字判定の両方で非文字と判定された時のみに非文字と最終判断し、この場合に平滑化処理を行うかまたは無処理とする。そしてこれ以外の場合では、非文字でない文字または線と判断しエッジ強調処理を行う。このように、標準偏差差分値による非文字判定の他に、平均濃度差分値などの補助的な非文字判定と総合的に判断することにより、非文字判定の正確性が向上する。例えば、図10に具体例を示す。例えば原稿パターンが周期性のある白黒ラダーパターンのような場合には、第1の実施形態で示した標準偏差差分値による非文字判定においては誤認識が生じる可能性がある。図9では、標準偏差差分値による非文字判定において、領域Aは非文字と判定された領域であり、領域Bは非文字でないと判定された領域とする。この判定結果のままで画像処理が行われると、領域Bに平滑化処理がなされ、領域Aにエッジ強調処理がなされてしまうことになる。一方平均濃度の非文字判定結果では、白黒ラダーパターンのような場合は、領域A、領域Bともにほぼ同じ平均濃度差がつくため領域Aおよび領域Bともに非文字でないと判断させることが可能である。したがって、以上述べた第2の実施形態によれば、第1の実施形態の標準偏差差分値による非文字判定に加え、平均濃度差の非文字判定を行い、この両者の非文字判定結果を総合的に判断することによってさらに正確な非文字判定が可能となる。なお、処理範囲A、B、C、D間の平均濃度差分値を用いて非文字判定をしているため、判定閾値th2は判定閾値th1と同様に小さな値となる。このように小さな値を判定閾値th2として設定できることから精度の高い非文字判定が可能となる。さらに、この判定閾値th2の値はカラーRGB毎に異なる値を設定することによってさらに非文字判定の自由度と正確性を高めることが可能になる。また、標準偏差差分値による非文字判定と平均濃度差の非文字判定において処理範囲A、B、C、Dの画素数M×Nを同じものとして説明したが、異なる画素数を設定しても構わない。すなわち非文字判定の方法毎に独立した最適な画素数を有する処理範囲を設定するほうが好ましい場合もある。処理範囲A、B、C、Dの画素数M×Nと判定閾値は実験により決定する。本実施形態で説明した平均濃度差分値を用いた非文字判定は、平均濃度を利用した処理方法例でありこれに限定されない。また複雑な処理をしないためどのような特徴の画像に対しても汎用的に適用することが可能である。<第3の実施形態>本実施形態は、標準偏差による非文字判定と、平均濃度による非文字判定を総合的に判断し、その判定結果毎に画像処理を変えるものである。ステップST111では、標準偏差による非文字判定結果ステップST606およびステップST607で設定した第1のフラグFlag1と、平均濃度による非文字判定結果による非文字判定結果ステップST804およびステップST805で設定した第2のフラグFlag2とを用いて、すべての非文字判定の場合に対応した画像処理を行う。Flag1=1、Flag2=1の場合には処理1ステップST112、Flag1=1、Flag2=0の場合には処理2、Flag1=0、Flag2=1の場合には処理3、およびFlag1=0、Flag2=0の場合には処理4を行うものとする。図12は、その一例を示している。処理1では、平滑化処理を行うか、処理を行わない無処理。処理2では、弱いエッジ強調処理を行う。処理3、処理4ではエッジ強調処理に加えてモルフォロジー処理などを追加している。また処理3、処理4ではモルフォロジー処理の効果の程度を変化させてもよい。モルフォロジー処理とは、膨張、収縮、オープニング、クロージングなどの処理行う画像フィルタである。一般的には2値化された画像に対して行われるため白黒画像を例にとり簡単に説明する。注目画素の周辺に1画素でも白い画素があれば白に置き換える処理を膨張処理Dilationといい、逆に周辺に1画素でも黒い画素があれば黒に置き換える処理を収縮Erosionという。さらに、膨張収縮を繰り返し行う場合では、複数回膨張して収縮する処理をクロージングClosing、複数回収縮して膨張する処理をオープニングOpeningという。図13にて、このモルフォロジー処理が有効な例について説明する。読み取り原稿についた埃や画像中のノイズなどがあると、その周辺部が網点などの非文字領域であっても埃やノイズを文字として判断してしまう場合がある。領域Cは非文字判定領域を示し、領域Dは、埃やノイズのため、標準偏差による非文字判定または平均濃度による非文字判定のどちらか、または両方で非文字でないと誤判定された領域である。このような場合は、モルフォロジー処理をエッジ強調処理と合わせて行うことにより、誤判定された領域Dを除去することが可能である。以上述べたように、第3の実施形態によれば、第1、第2の実施形態の効果に加えて埃やノイズのために誤判定された領域を除去することが可能である。<第4の実施形態>本実施形態は、第3の実施形態の変形例である。図14に示すように、Flag1=1、Flag2=1の場合には非文字と最終的に判断し、Flag1=0、Flag2=0の場合には非文字でないと判断する。これは、標準偏差による非文字判定と平均濃度による非文字判定が一致した場合にのみ処理を行う例である。また、図15は、標準偏差による非文字判定と平均濃度による非文字判定が一致しない場合に、処理1と処理4の混合比を変えて画像処理を行う。図15の例では、標準偏差を用いたの判定結果の方を優先するため、処理2では、処理1の混合比を多くし、処理3では処理4の混合比を多くするものである。このような処理を行うことによって、エッジ成分を残したまま、画像のざらつきなどを抑えた画像処理が行える。<第5の実施形態>第1の実施形態から第4の実施形態までは、複数のラインセンサの解像度が等しい場合について説明した。例えば、高解像度のラインセンサを付加したハイブリッドセンサなどを使用する画像形成装置では、この高解像度のラインセンサの情報をもとにその他の低解像度の画像に対して高解像度変換を行うものがある。図16は、ハイブリッドセンサの概念図である。カラー用のラインセンサR、ラインセンサG、ラインセンサBに加え、ラインセンサK黒が追加されている。モノクロ用のラインセンサKは、画素ピッチおよび画素数がカラー用ラインセンサR、G、Bと異なる。例えば、図16の例では受光素子のピッチがカラー用ラインセンサR、G、Bの画素ピッチの半分であることから、画素数は2倍となる。例えばカラーR、G、B信号に関しては300dpiであれば、モノクロ信号は、600dpiの解像度を有する。このように解像度が異なるラインセンサを有する場合には、各センサの非文字判定結果に基づき図17に示すような画像処理を行う。各ラインセンサで最適な画素配列を設定し、それぞれが第1から第4の実施形態で例示した非文字判定を行う。その後、図17に示すように低解像度のラインセンサでは、非文字と判定された注目画素に対しては、平滑化効果のある高解像化処理を選択し、非文字でないと判定された注目画素に対しては、エッジ強調効果のある高解像化処理を選択する。なお、高解像度のラインセンサでは、第1から第4の実施形態で例示した画像処理を行う。これにより、ハイブリッドセンサなどの複数の解像度を持つラインセンサに対しても、非文字判定と高解像度化が行える。以上述べたように、第5の実施形態によれば、低解像度から高解像度に変換した場合にも細線向上が向上し、モアレやノイズ、ざらつきなどを低減することができる。以上述べた本実施形態によれば、画像データの複数の処理範囲より算出される標準偏差値を用いて非文字判定を行い、この非文字判定結果よりエッジ強調処理と平滑化処理を切り替えている。これにより文字や線のような細線再現を向上させたい箇所ではエッジ強調効果の高い処理がなされ、非文字部のようなざらつきを抑えたい箇所では平滑化効果の高い処理がなされる。従って網点の周期と酷似したラダーパターンにおいても細線再現が可能となる。また、この非文字判定に使用する判定閾値は、小さな値を設定できることから精度の高い非文字判定が可能である。さらに、この判定閾値はカラーRGB毎に異なる値を設定することによってさらに非文字判定の自由度と正確性を高めることが可能である。また、標準偏差差分値を用いた非文字判定は、複雑な処理を必要としないためどのような特徴の画像に対しても汎用的に適用することが可能である。さらに、この標準偏差差分値による非文字判定に平均濃度差の非文字判定を加え、この両者の非文字判定結果を総合的に判断することによって、より正確な非文字判定が可能となる。そして、総合的な非文字判定毎に適用する画像処理を変えることにより、埃やノイズのために誤判定された領域の除去や、低解像度から高解像度に変換した場合にも細線向上が向上し、画像のモアレやノイズ、ざらつきなどを低減することができる。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。"