JPH09289586A - 画像処理装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データの下地に発生するノイズを好適に
除去し、画像データを量子化するための量子化数を好適
に判定する画像処理装置及びその方法を提供する。 【解決手段】 画像データの濃度の出力頻度の分布をヒ
ストグラム生成部３において生成する。生成された分布
の最大出力頻度を含み、所定の閾値以上の出力頻度を有
する濃度領域を下地濃度幅検出部５において判定する。
判定された濃度領域以外の前記分布に含まれる極大値の
数に基づいて、量子化数を量子化数判定部６において決
定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、多値画像データの
特徴を判定する画像処理装置及びその方法並びに媒体に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、原稿画像を、その原稿画像内に構
成される構成要素で表現する技術が高まりつつある。具
体的には、原稿画像を構成する、「画像」、「図形」、
「文字」、更に「章」、「節」、「段落」、「タイト
ル」、「キャプション」等の属性と書式を定義する。そ
して、定義される属性と書式の情報を出力し、出力され
る属性と書式の情報に基づいて、原稿画像の表示や検索
を行う像域分離技術が実現している。また、これらは、
世界的な通信網の整備とともに普及しつつあるインター
ネットに代表されるネットワークで交換されるデータ
や、アメリカで標準化されたＳＧＭＬという形で広がり
つつある。

【０００３】また、「複合カラー文書を対象とした構造
化カラーファクシミリ」（松木他：画像電子学会誌第２
４巻第１号 ｐｐ．２６−３３）のように、属性毎に符
号化方式を切り替えることにより、画像を好適に符号化
して伝送したり、蓄積することが考えられている。更
に、例えば、特開平８ー３０７２５号には、２値の原稿
画像を入力して、上述の画像の属性や書式の情報を判定
する旨が記載されている。これは、入力される原稿画像
より得られる画像データ中の所定画素領域から低解像度
の１画素を抽出し、低解像度の画素の連続する広がりか
ら、画像の属性や書式の情報を判定するものである。そ
して、判定された属性や書式の情報を原稿画像から抽出
したり、所望の属性や書式の情報を持つ領域を抽出する
ことができる。

【０００４】一方、像域分離技術においては、原稿画像
をスキャナ等で入力する際に、その原稿画像に濃度ムラ
や裏写り、ひいては原稿画像の下地の濃度が濃い場合等
には、それらがノイズとして原稿画像より得られる画像
データの下地に発生し、その発生したノイズが像域分離
処理の精度を低下させていた。また、プリンタ等でその
ようなノイズを含む下地を持つ画像データを出力する
と、出力画像の画質が劣化して出力されてしまってい
た。そのため、上述のように画像データの下地にノイズ
が発生するような場合は、そのノイズを除去する画像処
理装置が存在する。

【０００５】このような画像データの下地のノイズを除
去する画像処理装置は、例えば、原稿画像の濃度の平均
値から下地の濃度を判定し、その判定された濃度以下の
画像を出力されないように制御することで、画像データ
の下地に発生するノイズを除去していた。あるいは、原
稿画像の入出力濃度のガンマ補正等の補正を行うこと
で、結果的に画像データの下地に発生するノイズが除去
されていた。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像処理装置において、原稿画像の濃度の平均値を
用いて下地に発生するノイズを除去する方法では、低濃
度の文字や連続階調を持つ画像が存在する原稿画像に対
しては、それらの濃度が下地の濃度よりも低いために、
低濃度の文字や連続の階調を持つ画像の低濃度の部分が
出力されないように制御されてしまうので、出力画像の
画質が劣化してしまうという問題点があった。

【０００７】また、ガンマ補正等の補正を行うことで下
地に発生するノイズを除去する方法では、原稿画像の下
地の濃度が白に近い場合は画像データの下地の濃度の出
力が抑えられるので結果的に下地に発生するノイズが除
去されるが、下地の濃度が高い場合は画像データの下地
の濃度の出力が強調されるため下地に発生するノイズが
逆に強められて出力されてしまうという問題点があっ
た。

【０００８】そのため、これらの方法では、上述のよう
な場合に、像域分離技術の精度の問題や、出力画像の画
質の劣化の問題は改善されていなかった。一方、上記従
来の画像処理装置で実行される像域分離処理では、原稿
画像を読み取って得られる画像データを２値化し、その
２値化して得られる２値画像データに対して像域分離処
理を行うため、２値化しやすい「図形」と２値化しにく
い「写真」を好適に分離することができないという問題
点があった。また、強調を意図して部分的に色文字等が
含まれる原稿画像を認識する場合に、その色を認識せず
に像域分離を行うため、分離された文字をＯＣＲ等で認
識しても、その色の情報が認識されずにいるので、所望
のＯＣＲ結果が得られないという問題点があった。

【０００９】また、下地に発生するノイズを除去した画
像データであっても、その下地を構成する濃度に幅があ
ると、画像データを伝送したり、蓄積するために行う符
号化処理の効率が悪いという問題点があった。本願は上
述の事情に鑑みてなされたものであり、対象画像の特徴
に応じて良好な量子化を行うことを第１の目的としてい
る。

【００１０】また、本願の第２の目的は、画像データの
下地に発生するノイズを好適に除去し、画像データを量
子化するための量子化数を好適に判定することにある。
また、本願の第３の目的は、色文字を良好に抽出するこ
とにある。また、本願の第４の目的は、スキャナ等で読
み取った原稿画像の画像データの下地に発生するノイズ
を好適に除去することができ、画像データによる出力画
像の画質を向上することにある。

【００１１】また、画像データの下地に発生するノイズ
を好適に除去することで、画像データを属性毎の領域に
分離する像域分離処理の精度を向上すること、また、画
像データの下地に発生するノイズを好適に除去し、ノイ
ズを除去した画像データから好適な下地の濃度を判定
し、その判定された濃度を下地の濃度として出力するこ
とで、画像データの符号化効率を向上することにある。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記の第１の目的を達成
するための本発明による画像処理装置は以下の構成を備
える。即ち、画像処理装置であって、画像を表す多値画
像データを入力する入力手段と、前記多値画像データよ
り２値画像データを抽出する抽出手段と、前記２値画像
データに基づいて、前記画像を複数のブロックに分割す
る分割手段と、前記ブロック内の前記多値画像データを
量子化する量子化手段を備え、前記多値画像データの量
子化数は前記ブロック単位で決定される。

【００１３】上記の第２の目的を達成するための本発明
による画像処理装置は以下の構成を備える。即ち、画像
データの濃度の頻度の分布を生成する生成手段と、前記
生成手段によって生成された分布の最大頻度を含み、所
定の閾値以上の頻度を有する濃度領域を判定する判定手
段と、前記判定手段で判定された濃度領域以外の前記分
布に含まれる極大値の数に基づいて、量子化数を決定す
る第１決定手段とを備える。

【００１４】上記の第３の目的を達成するための本発明
によるカラー画像処理装置は以下の構成を備える。即
ち、カラー画像処理装置であって、カラー画像を表すカ
ラー画像データを入力する入力手段と、前記カラー画像
データの頻度ヒストグラムを生成する生成手段と、前記
頻度ヒストグラムから複数の極値を検索する検索手段
と、前記カラー画像データから色文字を抽出する抽出手
段と、前記色文字の色数は、前記極大値に基づいて決定
される。

【００１５】上記の第４の目的を達成するための本発明
による画像処理装置は以下の構成備える。即ち、画像デ
ータの濃度の頻度の分布を生成する生成手段と、前記生
成手段によって生成された分布に基づいて、所定の閾値
を算出する算出手段と、前記生成手段で生成された分布
の最大頻度となる濃度を抽出する抽出手段と、前記最大
頻度となる濃度を含み、前記所定の閾値以上の頻度を有
する濃度領域を判定する判定手段と、前記濃度領域内の
濃度を持つ前記画像データの濃度を一律に前記最大頻度
となる濃度で出力する出力手段とを備える。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の好
適な実施の形態を詳細に説明する。 ＜第１の実施の形態＞図１は第１の実施の形態の画像処
理装置の構成を示すブロック図である。図１において、
１は原稿画像を入力する画像入力部であり、ＣＣＤセン
サなどの光電変換手段を含むイメージスキャナ等で構成
される。ここでは入力する原稿画像を白黒の多値画像
（８ビット／画素）として説明を行う。２は画像入力部
１より得られる原稿画像の画像データを記憶しておくフ
レームメモリである。

【００１７】３はフレームメモリ２から読み出された画
像データ（８ビット／画素の多値画像データ）の画素値
のヒストグラムを作成するヒストグラム生成部である。
尚、ヒストグラム生成部３は、２５６個のカウンタで構
成され、各カウンタは読み出される画像データ（８ビッ
ト／画素の多値画像データ）の画素値に対応しており、
多値画像データが読み出されるたびにその画素値に対応
するカウンタに１が加えられる。

【００１８】４はヒストグラムから、出力頻度の最大値
とその最大値を持つ画素値を出力する最大頻度検出部で
ある。５は最大頻度検出部４で検出された最大値から頻
度分布（ヒストグラム）を量子化するための量子化ステ
ップｑを決定する量子化ステップ算出部である。６は量
子化ステップ算出部５で算出された量子化ステップでヒ
ストグラムを量子化する量子化部である。７は１０１個
のカウンタで構成され、量子化部６の出力のヒストグラ
ムを生成するヒストグラム生成部である。８はノイズ閾
値決定部であり、ヒストグラム生成部７の出力と量子化
ステップ算出部５で算出された量子化ステップｑから頻
度上のノイズを除去するための頻度ノイズ閾値を決定す
る。

【００１９】９はノイズ閾値決定部８で決定された頻度
ノイズ閾値とヒストグラム生成部３で生成されたヒスト
グラムを比較する比較部である。１０は最大頻度検出部
４で検出された最大値と比較部９の出力から下地を構成
する濃度の幅を求める下地濃度幅検出部である。１１は
下地濃度幅検出部１０で検出された下地を構成する濃度
の幅を外部装置に出力する端子である。１２は最大頻度
検出部４で検出された下地の濃度を外部装置に出力する
端子である。１３はフレームメモリ２の内容を外部装置
に出力する端子である。

【００２０】尚、図１で示される画像処理装置の各構成
要素は、不図示のＣＰＵで制御されるものとする。次
に、図１を用いて、画像処理装置において実行される処
理について説明する。まず、処理に先立ち、不図示のＣ
ＰＵはフレームメモリ２と、ヒストグラム生成部３、ヒ
ストグラム生成部７のカウンタの内容を０にクリアす
る。

【００２１】続いて、ＣＰＵはユーザの指示に従って、
画像入力部１から白黒多値画像（８ビット／画素）を表
す画像データを入力し、その画像データをフレームメモ
リ２に格納する。１画像分の画像データがフレームメモ
リ２に格納された後、ＣＰＵは、フレームメモリ２から
画像データを読み出し、ヒストグラム生成部３に入力す
る。ヒストグラム生成部３の２５６個のカウンタは、入
力される画像データの画素値に対応しており、１画素の
画像データが入力されるとその画素値に対応するカウン
タの内容に１を加える。

【００２２】入力された画像データの全ての画素によっ
てヒストグラムが生成された後、ＣＰＵは最大頻度検出
部４を動作させ、ヒストグラムの中で出力頻度が最大値
を持つ画素値を検出する（つまり、カウンタの値が最大
となる画素値）。そして、その検出される出力頻度の最
大値ｍと、対応する画素値を出力する。また、この対応
する画素値は下地の濃度を示すので、この濃度を下地代
表濃度ｂと呼ぶ。この下地代表濃度ｂは端子１２から出
力される。

【００２３】検出された出力頻度の最大値ｍは量子化ス
テップ算出部５に入力される。量子化ステップ算出部５
では、ヒストグラムを正規化するための量子化ステップ
ｑを（１）式に従って決定する。 ｑ＝ｍ／１００ …（１） 決定された量子化ステップｑは量子化部６に入力され
る。量子化ステップｑが入力されたら、量子化部６はヒ
ストグラム生成部３で生成される出力頻度値ｈ（ｉ）
（ｉ＝０〜２５５）（ヒストグラム）を画素値の低い方
であるｈ（０）から順に読み出し、（２）式によって量
子化し、その量子化結果ｒ（ｉ）（ｉ＝０〜２５５）を
得る。

【００２４】 ｒ（ｉ）＝ｈ（ｉ）／／ｑ （ｉ＝０〜２５５） …（２） 尚、記号／／は割り算後に小数点以下を四捨五入するこ
とを表わす。ヒストグラム生成部７は量子化部６の出力
のヒストグラムを生成する。１０１個のカウンタは、量
子化結果ｒ（ｉ）の値に対応しており、対応するカウン
タの内容に１を加える。

【００２５】量子化結果ｒ（ｉ）の全てについてヒスト
グラムの生成が終えたら、ノイズ閾値決定部８を動作さ
せ、ヒストグラム生成部７のカウンタの内容からノイズ
閾値noise_thを決定する。ノイズ閾値決定部８は、ヒス
トグラム生成部７のカウンタの内容から最大値をとる量
子化結果ｍｒの値を検出し、量子化ステップｑを掛けた
後、予め設定された値αを加算して得られる値をノイズ
閾値として算出する。つまり、（３）式によって得られ
る値をノイズ閾値noise_thとして算出する。

【００２６】noise_th＝ｍｒ×ｑ＋α …（３） ノイズ閾値決定部８で算出されたノイズ閾値noise_th
は、比較部９に入力される。続いて、ヒストグラム生成
部３の各カウンタの内容を順に読み出し、ノイズ閾値no
ise_thと比較し、出力頻度値ｈ（ｉ）がノイズ閾値nois
e_thより大きければその値を出力し、小さければ「０」
を出力する。その結果は下地濃度幅検出部１０に入力さ
れる。

【００２７】下地濃度幅検出部１０は、最大頻度検出部
４から下地代表濃度ｂと比較部９から入力された値か
ら、下地を構成する画素の濃度の幅を算出する。この幅
は、下地代表濃度ｂを中心として最近傍の画素値におい
て、出力頻度が０になっている値を検出する。図２を用
いて、その検出する過程を示す。尚、図２には、ある原
稿画像の画像データが持つ画素値とその出力頻度の関係
を示しており、横軸に画素値、縦軸に出力頻度で表して
いる。

【００２８】まず、下地代表濃度ｂから画素値の低い方
へ出力頻度の検査を行い、頻度が０になった値ｂｔ0を
求める。この値が濃度幅の下限値となるので濃度幅下限
値と呼ぶ。同様に、画素値の高い方へ出力頻度の検査を
行い、濃度が０になった値ｂｔ1を求める。この値が濃
度幅の上限値となるので濃度幅上限値と呼ぶ。尚、この
濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1は端子１１から
出力される。

【００２９】次に第１の実施の形態で実行される処理に
ついて、図３のフローチャートを用いて説明する。図３
は第１の実施の形態で実行される処理の処理フローを示
すフローチャートである。まず、処理に先立ち、不図示
のＣＰＵはフレームメモリ２と、ヒストグラム生成部
３、ヒストグラム生成部７のカウンタの内容を０にクリ
アする。

【００３０】ステップＳ３０１０で、続いて、ＣＰＵは
ユーザの指示に従って、画像入力部１から白黒多値画像
（８ビット／画素）である原稿画像を読み込み、その画
像データをフレームメモリ２に格納する。ステップＳ３
０２０で、原稿画像分の画像データがフレームメモリ２
に格納された後、ＣＰＵは、フレームメモリ２から画像
データを読み出し、ヒストグラム生成部３に入力し、入
力された画像データの全ての画素によってヒストグラム
を生成する。

【００３１】ステップＳ３０３０で、ＣＰＵは最大頻度
検出部４を動作させ、ヒストグラムの中で出力頻度が最
大値を持つ画素値を下地代表濃度ｂとして抽出する。ス
テップＳ３０４０で、量子化ステップ算出部５で、ヒス
トグラムを正規化するための量子化ステップｑを決定
し、決定された量子化ステップｑを量子化部６に入力す
る。量子化部６は、決定された量子化ステップｑに基づ
いて、ヒストグラム生成部３で生成されたヒストグラム
を量子化し、ヒストグラム生成部７で量子化部６の出力
のヒストグラムを生成する。

【００３２】ステップＳ３０５０で、ノイズ閾値決定部
８を動作させ、量子化されたヒストグラムからノイズ閾
値noise_thを算出する。ステップＳ３０６０では、各出
力頻度値ｈ（ｉ）について、比較部９において、ヒスト
グラム生成部３で生成されたヒストグラムの出力頻度値
ｈ（ｉ）がノイズ閾値noise_thよりも大きいか否かを比
較する。ノイズ閾値noise_thが出力頻度値よりも小さい
場合（ステップＳ３０６０でＮＯ）、ステップＳ３０７
０で、その値を出力する。一方、ノイズ閾値noise_thが
出力頻度値よりも大きい場合（ステップＳ３０６０でＹ
ＥＳ）、ステップＳ３０８０で、「０」を出力する。ス
テップＳ３０８０ａで、全ての画素値について、ステッ
プＳ３０６０の処理が終了したか否かを判定し、終了す
るまで順次ステップＳ３０６０〜ステップＳ３０８０を
繰り返す。

【００３３】ステップＳ３０９０で、下地濃度幅検出部
１０は、最大頻度検出部４から下地代表濃度ｂと比較部
９から入力された値から、下地を構成する画素の濃度の
幅として濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1を抽出
する。次に、第１の実施の形態で説明される画像処理装
置の適用例を説明する。例えば、図４に示されるような
画像通信装置に適用させた場合に、実行される動作とそ
の構成を説明する。

【００３４】図４は第１の実施の形態の画像処理装置を
適用させた画像通信装置の構成を示すブロック図であ
る。図４において、２０は第１の実施の形態の図１に示
される画像処理装置である。２１は、画像処理装置２０
の端子１１から出力された濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅
上限値ｂｔ1と、端子１３から出力されたフレームメモ
リ２の内容を比較する比較部である。２２はラッチであ
り、タイミング調整を行う。２３はセレクタであり、比
較部２１の出力によって、ラッチ２２の出力と画像処理
装置２０の端子１２から出力される下地代表濃度ｂを選
択して出力する。

【００３５】２４は入力された画像データを、直交変
換、量子化、ハフマン符号化を用いた多値画像データの
符号化であるＪＰＥＧ符号化を行うＪＰＥＧ符号化部で
ある。２５は通信プロトコルに合わせてＪＰＥＧ符号化
データを送信する通信インタフェースである。２６は電
話回線やＬＡＮで構成される通信回線である。次に図４
で実行される処理の概要を説明する。

【００３６】画像処理装置２０のフレームメモリ２から
画像データを画素順で読み込み、端子１３を介してラッ
チ２２に格納する。同時に比較部２１は、端子１３より
入力された画素値と、端子１１より入力された濃度幅下
限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1を比較し、入力画素値が
濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1の間にあれば
「１」を、そうでなければ「０」を出力する。

【００３７】セレクタ２３は、比較部２１の出力が
「１」であれば、端子１２から出力された下地代表濃度
ｂを選択して出力する。一方、「０」であれば、ラッチ
２２でラッチされている値を出力する。ＪＰＥＧ符号化
部２４は、セレクタ２３より入力された画素値に対し、
ＪＰＥＧ符号化を施し、通信インタフェース２５を介し
て通信回線２６に出力する。以上の処理を、フレームメ
モリ２の全ての画像データについて行い、送信を終了し
たら全ての動作を終了する。

【００３８】以上のようなＪＰＥＧ符号化の前処理を行
うことにより、入力画像の下地を整え、符号化効率を向
上させることができる。尚、上述の実施の形態では、Ｊ
ＰＥＧ符号化を用いたが、符号化方法としては、他のブ
ロック符号化、差分符号化などを用いても良い。以上説
明したように、第１の実施の形態によれば、画像データ
の画素値のヒストグラムに基づいて、下地代表濃度ｂと
下地の濃度幅上限値ｂｔ1と濃度幅下限値ｂｔ0を抽出
し、濃度幅上限値ｂｔ1と濃度幅下限値ｂｔ0の範囲内に
含まれる画素値をすべて下地代表濃度ｂとして出力する
ことで、一定した好適な下地の濃度を出力することがで
きる。また、画素値のヒストグラムを量子化し、量子化
されたヒストグラムに基づいて、ノイズ閾値noise_thを
算出し、その算出されたノイズ閾値noise_thを用いるこ
とで、下地の濃度として出力される出力頻度のノイズを
好適に除去することができる。

【００３９】また、白黒画像に対して、従来より高速で
比較的小さい回路規模で好適な下地の濃度判定が可能に
なり、その結果、下地のノイズを好適に除去できる。ま
た、ノイズによる影響を取り除き、下地を一定濃度にす
ることができるので、符号化効率を向上させることがで
きる。 ＜第２の実施の形態＞第１の実施の形態では、白黒多値
画像の原稿画像の下地の濃度幅と好適な下地濃度を判定
する画像処理装置について説明した。第２の実施の形態
では、カラー多値画像の原稿画像の下地の濃度幅と好適
な下地濃度の判定において、特に、カラー多値画像より
得られる輝度画像データを用いて判定を行う下地濃度幅
判定部１０９（図６参照）を備える画像処理装置につい
て説明する。

【００４０】図５は第２の実施の形態の画像処理装置の
構成を示すブロック図である。図５において、１０１は
原稿画像を入力する画像入力部であり、カラーイメージ
スキャナ等で構成される。ここでは入力する原稿画像を
カラー多値画像とし、ＲＧＢ各色ごとに１画素あたり８
ビットの精度をつ画像データとして説明を行う。１０２
は原稿画像をＣＩＥ１９７６Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像データ（各
成分８ビット）に変換する色変換部である。１０３は色
変換部１０２より得られる原稿画像のＬ ^*ａ^*ｂ^*画像デ
ータを記憶しておくフレームメモリである。

【００４１】１０４はＣＩＥ１９７６Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像デ
ータの輝度を表わすＬ^*画像データから入力画素が、平
坦画素であるか否かを判定する平坦画素判定部である。
１０５はラッチであり、制御信号によってその内容を出
力するか否かを決定する。１０６〜１０８は読み込まれ
たＬ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの画素値のヒストグラムを
作成するヒストグラム生成部である。

【００４２】尚、ヒストグラム生成部１０６〜１０８
は、それぞれ２５６個のカウンタで構成され、各カウン
タは読み込まれる画像データの画素値に対応しており、
１画素の画像データの入力に対してその画素値に対応す
るカウンタに１が加えられる。ヒストグラム生成部１０
６はＬ^*画像データ、ヒストグラム生成部１０７はａ^*画
像データ、ヒストグラム生成部１０８はｂ^*画像データ
のヒストグラムを生成する。

【００４３】１０９はＬ^*画像データのヒストグラムか
ら下地を構成する画素のＬ^*画像データの下地表示濃度
ｂと濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1を決定する
下地濃度判定部である。１１０、１１１は各ヒストグラ
ム生成部１０７、１０８より生成されるヒストグラムか
ら、最大出力頻度を持つ画素値を検出する最大頻度検出
部である。

【００４４】１１２は下地代表濃度ｂＬを、１１３は下
地を構成する濃度の幅（濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上
限値ｂｔ1）を外部装置に出力する端子である。１１４
はａ^*画像データの最大出力頻度を持つａ^*画像データの
画素値を外部に出力する端子である。１１５は画像デー
タの最大頻度を持つｂ^*画像データの値を外部装置に出
力する端子である。１１６はフレームメモリ１０３の内
容を外部装置に出力する端子である。

【００４５】尚、図５で示される画像処理装置の各構成
要素は、不図示のＣＰＵで制御されるものとする。次
に、図５を用いて、画像処理装置において実行される処
理について説明する。まず、処理に先立ち、不図示のＣ
ＰＵはフレームメモリ１０３と、ヒストグラム生成部１
０６〜１０８のカウンタの内容を０にクリアする。

【００４６】続いて、ＣＰＵはユーザの指示に従って、
画像入力部１０１からＲＧＢカラー多値画像である原稿
画像を読み込み、色変換部１０２によってＬ^*ａ^*ｂ^*画
像データに変換し、フレームメモリ１０３に格納する。
原稿画像分のＬ^*ａ^*ｂ^*画像データがフレームメモリ１
０３に格納された後、ＣＰＵは、フレームメモリ１０３
からＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを読み出し、平坦画素判定部
１０４とラッチ１０５に入力する。

【００４７】平坦画素判定部１０４は入力画素とその周
囲の画素のＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを入力する。フレーム
メモリ１０３上に格納されるＬ^*、ａ^*、ｂ^*画像データ
のそれぞれの座標をＬ（ｘ，ｙ）、ａ（ｘ，ｙ）、ｂ
（ｘ，ｙ）とした時、Ｌ^*ａ^*ｂ ^*画像データの各エッジ
量ｅＬ、ｅａ、ｅｂを以下の（４）式によって算出す
る。

【００４８】 ｅＬ＝ｍａｘ（（｜Ｌ（ｘ，ｙ））−Ｌ（ｘ−１，ｙ−１）｜） （（｜Ｌ（ｘ，ｙ））−Ｌ（ｘ ，ｙ−１）｜） （（｜Ｌ（ｘ，ｙ））−Ｌ（ｘ＋１，ｙ−１）｜） （（｜Ｌ（ｘ，ｙ））−Ｌ（ｘ−１，ｙ ）｜） （（｜Ｌ（ｘ，ｙ））−Ｌ（ｘ＋１，ｙ ）｜） （（｜Ｌ（ｘ，ｙ））−Ｌ（ｘ−１，ｙ＋１）｜） （（｜Ｌ（ｘ，ｙ））−Ｌ（ｘ ，ｙ＋１）｜） （（｜Ｌ（ｘ，ｙ））−Ｌ（ｘ＋１，ｙ＋１）｜） ｅａ＝ｍａｘ（（｜ａ（ｘ，ｙ））−ａ（ｘ−１，ｙ−１）｜） （（｜ａ（ｘ，ｙ））−ａ（ｘ ，ｙ−１）｜） （（｜ａ（ｘ，ｙ））−ａ（ｘ＋１，ｙ−１）｜） （（｜ａ（ｘ，ｙ））−ａ（ｘ−１，ｙ ）｜） （（｜ａ（ｘ，ｙ））−ａ（ｘ＋１，ｙ ）｜） （（｜ａ（ｘ，ｙ））−ａ（ｘ−１，ｙ＋１）｜） （（｜ａ（ｘ，ｙ））−ａ（ｘ ，ｙ＋１）｜） （（｜ａ（ｘ，ｙ））−ａ（ｘ＋１，ｙ＋１）｜） ｅｂ＝ｍａｘ（（｜ｂ（ｘ，ｙ））−ｂ（ｘ−１，ｙ−１）｜） （（｜ｂ（ｘ，ｙ））−ｂ（ｘ ，ｙ−１）｜） （（｜ｂ（ｘ，ｙ））−ｂ（ｘ＋１，ｙ−１）｜） （（｜ｂ（ｘ，ｙ））−ｂ（ｘ−１，ｙ ）｜） （（｜ｂ（ｘ，ｙ））−ｂ（ｘ＋１，ｙ ）｜） （（｜ｂ（ｘ，ｙ））−ｂ（ｘ−１，ｙ＋１）｜） （（｜ｂ（ｘ，ｙ））−ｂ（ｘ ，ｙ＋１）｜） （（｜ｂ（ｘ，ｙ））−ｂ（ｘ＋１，ｙ＋１）｜） …（４） これらのエッジ量ｅＬ、ｅａ、ｅｂと閾値Ｔｈ１を比較
し、全てが閾値Ｔｈ１以下であれば「１」を、そうでな
ければ「０」を出力する。

【００４９】ラッチ１０５は平坦画素判定部１０４から
の出力が「０」の時は、格納されているＬ^*、ａ^*、ｂ^*
画像データを出力せず、ヒストグラム生成部１０６〜１
０８は処理を行わない。一方、平坦画素判定部１０４か
らの出力が「１」の時は、格納されているＬ^*、ａ^*、ｂ
^*画像データを対応するヒストグラム生成部１０６〜１
０８に出力する。

【００５０】そして、ヒストグラム生成部１０６ではＬ
^*画像データのヒストグラムを作成する。同様に、ヒス
トグラム生成部１０７ではａ^*画像データのヒストグラ
ム、ヒストグラム生成部１０８ではｂ^*画像データのヒ
ストグラムを生成する。フレームメモリ１０３内の全て
の画素の平坦画素検出、ヒストグラム処理を終了した
後、下地濃度判定部１０９、最大頻度検出部１１０、１
１１を起動させる。

【００５１】ここで、下地濃度判定部１０９の詳細な構
成について、図６を用いて説明する。図６は第２の実施
の形態の下地濃度判定部１０９の詳細な構成を示すブロ
ック図である。図において、１２０は端子であり、ヒス
トグラム生成部１０６から入力されるヒストグラムの各
出力頻度値を入力する。１２１は最大頻度検出部であ
り、ヒストグラム生成部１０６のヒストグラムから、出
力頻度の最大値とその最大値を持つ画素値を出力する最
大頻度検出部である。

【００５２】１２２は最大頻度検出部１２１で検出され
た最大値から頻度分布（ヒストグラム）を量子化するた
めの量子化ステップｑを決定する量子化ステップ算出部
である。１２３は量子化ステップ算出部１２２で算出さ
れた量子化ステップｑでヒストグラムを量子化する量子
化部である。１２４は１０１個のカウンタで構成され、
量子化部１２３の出力のヒストグラムを生成するヒスト
グラム生成部である。１２５はノイズ閾値決定部であ
り、ヒストグラム生成部１２４の出力と量子化ステップ
算出部１２２で算出された量子化ステップｑから頻度上
のノイズを除去するための頻度ノイズ閾値を決定する。

【００５３】１２６はノイズ閾値決定部１２５で決定さ
れた頻度ノイズ閾値とヒストグラム生成部１０６で生成
されたヒストグラムを比較する比較部である。１２７は
最大頻度検出部１２１で検出された最大値と比較部１２
６の出力から下地を構成する濃度の幅を求める下地濃度
幅検出部である。１２９は下地濃度幅検出部１２７で検
出された下地を構成する濃度の幅を外部装置に出力する
端子である。１２８は最大頻度検出部１２１で検出され
た下地の濃度（最大値）を外部装置に出力する端子であ
る。

【００５４】次に、図６を用いて、下地濃度判定部１０
９で実行される処理について説明する。入力された画像
データの全ての画素についてヒストグラムを生成した
後、ＣＰＵは最大頻度検出部１２１を動作させ、ヒスト
グラムの中で出力頻度が最大値を持つ画素値を検出する
（つまり、カウンタの値が最大となる画素値）。そし
て、その検出される出力頻度の最大値ｍと、対応する画
素値を出力する。また、この対応する画素値はＬ^*の下
地の濃度を示すので、この濃度を下地代表濃度ｂＬと呼
ぶ。この下地代表濃度ｂＬは端子１２８から出力され
る。

【００５５】検出された出力頻度の最大値ｍは量子化ス
テップ算出部１２２に入力される。量子化ステップ算出
部１２２では、ヒストグラムを正規化するための量子化
ステップｑを第１の実施の形態で説明される（１）式に
従って決定する。決定された量子化ステップｑは量子化
部１２３に入力される。量子化ステップｑが入力された
ら、量子化部１２３はヒストグラム生成部１０６で生成
される出力頻度値ｈ（ｉ）（ｉ＝０〜２５５）を画素値
の低い方から順に読み出し、第１の実施の形態で説明さ
れる（２）式によって量子化し、その量子化結果ｒ
（ｉ）（ｉ＝０〜２５５）を得る。

【００５６】ヒストグラム生成部１２４は量子化部１２
３の出力のヒストグラムを生成する。１０１個のカウン
タは、量子化結果ｒ（ｉ）の値に対応しており、対応す
るカウンタの内容に１を加える。このカウンタの内容を
頻度値ｒｈ（ｋ）（ｋ＝０〜１００）とする。量子化結
果ｒ（ｉ）の全てについてヒストグラムの生成が終えた
後、ノイズ閾値決定部１２５を動作させ、ヒストグラム
生成部１２４のカウンタの内容、頻度値ｒｈ（ｋ）から
最大値をとる量子化結果ｍｒの値と、ｋがｍｒ以上の頻
度値ｒｈ（ｋ）で最初の極小値をとるｍｔを検出する。
そして、極小値ｍｔに量子化ステップｑを掛けた後、予
め設定された値βを加算して得られる値を、ノイズ閾値
noise_thとして算出する。

【００５７】ノイズ閾値決定部１２５で算出されたノイ
ズ閾値noise_thは、比較部１２６に入力される。続い
て、ヒストグラム生成部１０６の各カウンタの内容を順
に読み出し、ノイズ閾値noise_thと比較し、出力頻度値
ｈ（ｉ）がノイズ閾値noise_thより大きければその値を
出力し、小さければ「０」を出力する。その結果は下地
濃度幅検出部１２７に入力される。

【００５８】下地濃度幅検出部１２７は、最大頻度検出
部１２１から下地代表濃度ｂＬと比較部１２６から入力
された値から、下地を構成する画素の濃度の幅を算出す
る。この幅は、下地代表濃度ｂＬを中心として最近傍の
画素値において、出力頻度が０になっている値を検出す
る。この値は、上述の第１の実施の形態で説明される濃
度幅下限値値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1であり、同様の
方法で検出する。この濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限
値ｂｔ1は端子１２９から出力される。

【００５９】再び、図５の画像処理装置で実行される処
理について説明する。最大頻度検出部１１０は、ヒスト
グラム生成部１０７で生成されたヒストグラムの中で出
力頻度が最大値を持つ画素値を検出する（つまり、カウ
ンタの値が最大となる画素値）。そして、その検出され
る出力頻度の最大値ｍと、対応する画素値を出力する。
また、この対応する画素値はａ^*の下地の濃度を示すの
で、この濃度を下地代表濃度ｂａと呼ぶ。この下地代表
濃度ｂａは端子１１４から出力される。

【００６０】最大頻度検出部１１１は、ヒストグラム生
成部１０８で生成されたヒストグラムの中で出力頻度が
最大値を持つ画素値を検出する（つまり、カウンタの値
が最大となる画素値）。そして、その検出される出力頻
度の最大値ｍと、対応する画素値を出力する。また、こ
の対応する画素値はｂ^*の下地の濃度を示すので、この
濃度を下地代表濃度ｂｂと呼ぶ。この下地代表濃度ｂｂ
は端子１１５から出力される。

【００６１】図７は第２の実施の形態で実行される処理
の処理フローを示すフローチャートである。まず、処理
に先立ち、不図示のＣＰＵはフレームメモリ１０３と、
ヒストグラム生成部１０６〜１０８のカウンタの内容を
０にクリアする。ステップＳ７０１で、続いて、ＣＰＵ
はユーザの指示に従って、ＲＧＢの色成分で表されるカ
ラー多値画像である原稿画像を読み込み、色変換部１０
２によってＬ^*ａ^*ｂ^*画像データに変換し、フレームメ
モリ１０３に格納する。

【００６２】ステップＳ７０２で、原稿画像分のＬ^*ａ^*
ｂ^*画像データがフレームメモリ１０３に格納された
後、ＣＰＵは、フレームメモリ１０３からＬ^*ａ^*ｂ^*画
像データを読み出し、平坦画素判定部１０４とラッチ１
０５に入力する。平坦画素判定部１０４は入力画素とそ
の周囲の画素のＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを入力する。フレ
ームメモリ１０３上に格納されるＬ^*、ａ^*、ｂ^*画像デ
ータの各画素のエッジ量ｅＬ、ｅａ、ｅｂを算出する。
そして、これらのエッジ量ｅＬ、ｅａ、ｅｂと閾値Ｔｈ
１を比較する。全てが閾値Ｔｈ１以下である場合、入力
画素が平坦が画素であると判定し、そうでない場合は、
エッジ画素であると判定する。平坦画素であった場合の
みステップＳ７０３に進み、ヒストグラムを生成する。

【００６３】ステップＳ７０３で、Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像
データを対応するヒストグラム生成部１０６〜１０８に
出力し、各ヒストグラム生成部１０６〜１０８におい
て、画像データの全ての画素によってヒストグラムを生
成する。ステップＳ７０４で、ＣＰＵは最大頻度検出部
１２１を動作させ、Ｌ^*画像データのヒストグラムの中
で出力頻度が最大値を持つ画素値を下地代表濃度ｂＬと
して抽出する。ステップＳ７０５で、量子化ステップ算
出部１２２で、ヒストグラムを正規化するための量子化
ステップｑを決定し、決定された量子化ステップｑを量
子化部１２３に入力する。量子化部１２３は、決定され
た量子化ステップｑに基づいて、ヒストグラム生成部１
０６で生成されたヒストグラムを量子化し、ヒストグラ
ム生成部１２４で量子化部１２３の出力のヒストグラム
を生成する。 ステップＳ７０５で、ノイズ閾値決定部
１２５を動作させ、量子化されたヒストグラムからノイ
ズ閾値noise_thを算出する。ステップＳ７０６で、比較
部１２６において、ノイズ閾値noise_thがヒストグラム
生成部１０６で生成されたヒストグラムの出力頻度値よ
りも大きいか否かを比較する。ノイズ閾値noise_thが出
力頻度値よりも大きい場合（ステップＳ７０６でＹＥ
Ｓ）、ステップＳ７０８に進む。一方、ノイズ閾値nois
e_thが出力頻度値よりも小さい場合（ステップＳ７０６
でＮＯ）、ステップＳ７０７に進む。ステップＳ７０７
で、比較部１２６は、比較した画素値を下地濃度幅検出
部１２９に出力する。ステップＳ７０８で、比較部１２
６は、「０」を下地濃度幅検出部１２９に出力する。ス
テップＳ７０８ａで、全ての出力頻度値について、ステ
ップＳ７０６の処理が終了したか否かを判定し、終了す
るまで順次ステップＳ７０６〜ステップＳ７０８を繰り
返す。

【００６４】ステップＳ７０９で、下地濃度幅検出部１
２７は、最大頻度検出部１２１から下地代表濃度ｂＬと
比較部１２６から入力された値から、下地を構成する画
素の濃度の幅として濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値
ｂｔ1を抽出する。ステップＳ７１０で、最大頻度検出
部１１０は、ヒストグラム生成部１０７で生成されたヒ
ストグラムの中で出力頻度が最大値を持つ画素値をａ^*
の下地代表濃度ｂａとして抽出する。ステップＳ７１１
で、最大頻度検出部１１１は、ヒストグラム生成部１０
８で生成されたヒストグラムの中で出力頻度が最大値を
持つ画素値をｂ^*の下地代表濃度ｂｂとして抽出する。

【００６５】次に、第２の実施の形態で説明される画像
処理装置の適用例を説明する。例えば、図８に示される
ようなプリンタ装置に適用させた場合に、実行される動
作とその構成を説明する。図８は第２の実施の形態の画
像処理装置を適用させたプリンタ装置の構成を示すブロ
ック図である。

【００６６】図８において、１４０は第２の実施の形態
の図５に示される画像処理装置である。１４１は白色下
地判定部であり、画像処理装置１４０の端子１１２から
Ｌ^*画像データの下地代表濃度ｂＬを、画像処理装置１
４０の端子１１２からａ^*画像データの下地代表濃度ｂ
ａを、画像処理装置１４０の端子１１５からｂ^*画像デ
ータの下地代表濃度ｂｂを入力し下地が実質的に白色か
否かを判定する。

【００６７】１４２は画像処理装置１４０の端子１１３
から出力された濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1
と、画像処理装置１４０の端子１１６から出力されたフ
レームメモリ１０３のＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを比較する
比較部である。１４３はラッチであり、タイミング調整
を行う。１４４はセレクタであり、比較部１４２の出力
によって、ラッチ１４３の出力または、画像処理装置１
４０の端子１１２から出力される下地代表濃度ｂＬ、端
子１１４から出力される下地代表濃度ｂａ、端子１１５
から出力される下地代表濃度ｂｂを選択して出力する。

【００６８】１４５は入力されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データ
をプリンタのＹＭＣＫインクに最適な値に変換する色変
換部である。１４６はＹＭＣＫ画像データを誤差拡散方
式で２値化する２値化部である。１４７はＹＭＣＫのイ
ンクで２値記録を行う２値プリンタである。次に、図８
で実行される処理について説明する。

【００６９】画像処理装置１４０のフレームメモリ１０
３から画像データを画素順で読み込み、端子１１６を介
してラッチ１４３に格納する。同時に比較部１４２は、
端子１１６より入力された画素値と、端子１１３より入
力された濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1を比較
し、入力画素値が濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂ
ｔ1の間にあれば「１」を、そうでなければ「０」を出
力する。

【００７０】また、白色下地判定部１４１はＬ^*、ａ^*、
ｂ^*画像データの下地代表濃度であるｂＬ、ｂａ、ｂｂ
をそれぞれ端子１１２、１１４、１１５より入力し、
（５）式に従って色差ｅを算出する。 ｅ＝√（（２５５−ｂＬ）²＋ｂａ²＋ｂｂ²） …（５） 色差ｅを閾値Ｔｈ２と比較し、閾値Ｔｈ２以下であれば
下地代表濃度ｂＬ、ｂａ、ｂｂの値を２５５、０、０と
して出力する。一方、閾値Ｔｈ２以上であれば入力され
た値をそのまま出力する。

【００７１】そして、セレクタ１４４は比較部１４２の
出力が「１」であれば、下地代表濃度ｂＬ、ｂａ、ｂｂ
を選択して出力し、「０」であれば、ラッチ１４３の値
を出力する。色変換部１４５は、セレクタ１４４より入
力されるＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを、ＹＭＣＫ画像データ
に変換して出力する。変換された画像データは２値化部
１４６に入力され、誤差拡散方式によって２値化され
る。そして、２値化部１４６で２値化された画像データ
は、２値プリンタ１４７で、記録媒体に記録される。

【００７２】以上の処理を、フレームメモリ１０３の全
ての画素について、終了したら全ての動作を終了する。
以上説明したように、第２の実施の形態によれば、画像
データの画素値のヒストグラムに基づいて、Ｌ^*画像デ
ータの下地代表濃度ｂＬと下地の濃度幅上限値ｂｔ1と
濃度幅下限値ｂｔ0を抽出し、濃度幅上限値ｂｔ1と濃度
幅下限値ｂｔ0の範囲内に含まれる画素値をすべて下地
代表濃度ｂＬ、ｂａ、ｂｂとして出力することで、一定
した好適な下地の色を出力することができる。また、Ｌ
^*画像データの画素値のヒストグラムを量子化し、量子
化されたヒストグラムに基づいて、ノイズ閾値noise_th
を算出し、算出されたノイズ閾値noise_thを用いること
で、下地の濃度として出力される出力頻度のノイズを好
適に除去することができる。

【００７３】また、カラー画像に対して、従来より高速
で比較的小さい回路規模で好適な下地の濃度判定が可能
になり、その結果、下地のノイズを好適に除去できる。
また、Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの平坦画素を抽出する
ことにより、下地の濃度判定の精度を向上することがで
きる。更に、ノイズによる影響を取り除き、下地を一定
濃度にすることができるので、２値画像の記録品質を向
上できる。更に、また、下地代表濃度ｂＬと比較するこ
とで、下地領域への記録を抑制できるので、さらに好印
象の記録を得られる。

【００７４】＜第３の実施の形態＞第３の実施の形態で
は、領域内に複数色が含まれている場合、輝度画像から
異なる色が含まれていることを検知する処理を行うプロ
グラムを、例えば、ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶させ、そ
のプログラムを実行することで、本発明で説明される処
理を行う。

【００７５】図９は第３の実施の形態の画像処理装置の
構成を示すブロック図である。図９おいて、２０１は後
述する第３の実施の形態で説明される処理（図１０〜２
１のフローチャート参照）を実行する実行プログラムに
よって動作し、装置を構成する各構成要素の制御を行う
ＣＰＵである。２０２はその実行プログラムを格納し、
実行プログラムを実行するのに必要な記憶容量を確保す
るプログラムメモリである。２０３はユーザが実行プロ
グラムの実行等の各種指示を入力する端末である。２０
４は磁気ディスク等で構成される記憶装置である。２０
５は原稿画像の読み込みを行うカラーイメージスキャナ
である。ここではカラー多値画像データ（ＲＧＢ各８ビ
ット）の原稿画像を読み込むこととする。２０６はカラ
ー多値画像データをＲＧＢの形態で原稿画像分格納する
多値フレームメモリである。

【００７６】２０７はカラー多値画像データを２値化し
て得られる２値画像データを、原稿画像分格納する２値
フレームメモリである。２０８は通信プロトコルに合わ
せて符号化データを送信する通信インタフェース（通信
Ｉ／Ｆ）である。２０９は電話回線やＬＡＮで構成され
る通信回線である。２１０は装置を構成する各構成要素
を接続し、画像データ等の各種データや制御信号を授受
するバスである。

【００７７】以下、第３の実施の形態で実行される処理
について、図１０〜図２１のフローチャートを用いて説
明する。尚、第３の実施の形態では、例えば、ユーザの
指示によって、原稿画像をスキャナ２０５より読み込
む。そして、読み込んで得られる画像データを２値化
し、２値化して得られる２値画像データの領域分割を行
う。分割された各領域の属性を像域分離処理によって判
定し、判定された属性に基づいて２値画像データに含ま
れる各領域を量子化するための量子化数を決定する。更
に、決定された量子化数に基づいて、各領域の構造化デ
ータを生成し、生成された構造化データを記憶装置２０
４に格納するまでの処理を、例に挙げて説明する。

【００７８】尚、構造化データとは、各領域の属性に基
づいて、領域に対応する２値画像データを好適に符号化
した符号化データのことである。まず、図１０〜図１２
のフローチャートを用いて、スキャナ２０５にセットさ
れた原稿画像を、端末２０３から装置を起動すること
で、原稿画像の画像データを読み込み、読み込まれた画
像データに基づいて、画像データの下地代表濃度bg_val
ueと濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1を算出する
までの処理について説明する。

【００７９】図１０〜図１２は第３の実施の形態によっ
て実行される画像データの下地代表濃度bg_valueと濃度
幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1を算出する処理の処
理フローを示すフローチャートである。図１０におい
て、ステップＳ００１で、ＣＰＵ２０１はスキャナ２０
５から画像データを読み込み、多値フレームメモリ２０
６に格納する。続いて、ステップＳ０２９、で多値フレ
ーム２０６に格納されたカラー画像から、ＹＣｂＣｒ画
像データの輝度を表すＹ画像データｐ（ｘ，ｙ）を生成
し、プログラムメモリ２０２上に格納する。次に、ステ
ップＳ００２で、プログラムメモリ２０２上に展開され
る輝度画像データの各画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値
をカウントするカウンタを０にリセットする。尚、カウ
ンタは２５６個の頻度hist_pixel［i］（ｉ＝０〜２５
５）からなり、例えば、画素値がｉの画素データは、頻
度hist_pixel［i］にカウントされる。また、各カウン
タでカウントされる値は各画素値の出力頻度を示す。

【００８０】ステップＳ００３で、プログラムメモリ２
０２上より輝度画像データの画素データｐ（ｘ，ｙ）の
画素値を順次読み込み、すべての画素データｐ（ｘ，
ｙ）の画素値が読み込まれたか否かを判定する。そし
て、すべての画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値が読み込
まれるまでは、ステップＳ００４で、順次読み込まれる
画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値に対応する頻度hist_p
ixel［p(x,y)］の内容を１インクリメントする。

【００８１】そして、各画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素
値の読み込みが終了したら、ステップＳ００６に進む。
尚、各画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値の読み込みが終
了すると、頻度hist_pixel［i］に示される各画素値の
出力頻度によって、画像データの画素値の出力頻度のヒ
ストグラムが生成される。ステップＳ００６で、生成さ
れたヒストグラムの各画素値の出力頻度と比較するため
の変数max_hist、比較の結果に基づいて決定される下地
代表濃度bg_value、比較した画素値の数をカウントする
ループカウンタｉの内容を０にリセットする。

【００８２】ステップＳ００７で、生成されたヒストグ
ラムから各画素値の頻度hist_pixel［i］を読み込み、
すべての頻度hist_pixel［i］が読み込まれたか否かを
判定する。そして、すべての頻度hist_pixel［i］が読
み込まれるまでは、ステップＳ００８で、順次読み込ま
れるhist_pixel［i］と変数max_histを比較する。頻度h
ist_pixel［i］が変数max_histより大きい場合（ステッ
プＳ００８でＹＥＳ）、ステップＳ００９に進む。ステ
ップＳ００９で、変数max_histに頻度hist_pixel［i］
を代入し、下地代表濃度bg_valueにループカウンタｉの
内容を代入する。一方、頻度hist_pixel［i］が変数max
_histより小さい場合（ステップＳ００８でＮＯ）、ス
テップＳ０１０に進む。

【００８３】ステップＳ０１０で、ループカウンタｉの
内容を１インクリメントする。そして、すべての頻度hi
st_pixel［i］の比較が終了したら、つまり、ループカ
ウンタｉの内容が２５５になったら、ステップＳ０１１
に進む。図１１において、ステップＳ０１１で、ヒスト
グラムを正規化するための量子化ステップmax_hist／１
００を算出した後に、（６）式に従って、量子化頻度hi
st_q［i］を算出する。

【００８４】 hist_q［i］＝ hist_pixel［i］／／（max_hist／１００） …（６） 尚、記号／／は割り算後に小数点以下を四捨五入するこ
とを表す。次に、ステップＳ０１２で、各量子化頻度hi
st_q［i］の値をカウントするカウンタhist_hist［i］
の内容を０にリセットする。ステップＳ０１３で、読み
込まれる量子化頻度hist_q［i］の数をカウントするル
ープカウンタｉの内容を０にリセットする。

【００８５】ステップＳ０１４で、読み込まれる量子化
頻度hist_q［i］を順次読み込み、すべての量子化頻度h
ist_q［i］が読み込まれたか否かを判定する。そして、
すべての量子化頻度hist_q［i］が読み込まれるまで
は、ステップＳ０１５で、順次読み込まれる量子化頻度
hist_q［i］の出力値をカウンタhist_hist［hist_q
［i］］でカウントする。ステップＳ０１６で、ループ
カウンタｉの内容を１インクリメントする。

【００８６】そして、全ての量子化頻度hist_q［i］の
読み込みが終了したら、ステップＳ０１７に進む。尚、
全ての量子化頻度hist_q［i］の読み込みが終了する
と、各カウンタhist_hist［i］に示される値によって、
量子化頻度hist_q［i］のヒストグラムが生成される。
ステップＳ０１７で、生成されたヒストグラムの各量子
化頻度hist_hist［i］と比較するための変数max_hist_
q、比較の結果に基づいて決定されるノイズ閾値noise_t
h、比較した量子化頻度hist_hist［i］の数をカウント
するループカウンタｉの内容を０にリセットする。

【００８７】ステップＳ０１８で、生成されたヒストグ
ラムから各量子化頻度hist_hist［i］を読み込み、すべ
ての量子化頻度hist_hist［i］が読み込まれたか否かを
判定する。そして、すべての量子化頻度hist_hist［i］
が読み込まれるまでは、ステップＳ０１９で、順次読み
込まれる量子化頻度hist_hist［i］と変数max_hist_qを
比較する。量子化頻度hist_hist［i］が変数max_hist_q
より大きい場合（ステップＳ０１９でＹＥＳ）、ステッ
プＳ０２０に進む。ステップＳ０２０で、変数max_hist
_qに頻度hist_hist［i］を代入し、ノイズ閾値noise_th
にループカウンタｉの内容を代入する。一方、量子化頻
度hist_hist［i］が変数max_hist_qより小さい場合（ス
テップＳ０１９でＮＯ）、ステップＳ０２１に進む。

【００８８】ステップＳ０２１で、ループカウンタｉの
内容を１インクリメントする。そして、すべての量子化
頻度hist_hist［i］の比較が終了したら、つまり、ルー
プカウンタｉの内容が２５５になったら、ステップＳ０
２２に進む。図１２において、ステップＳ０２２で、
（７）式に従って、新たなノイズ閾値noise_thを算出す
る。

【００８９】 noise_th＝ （noise_th＋γ）×（max_hist_q／１００） …（７） ステップＳ０２３で、下地濃度下限値ｂｔ0として下地
代表濃度bg_valueから１を引いたものを算出する。ステ
ップＳ０２４で、順次、頻度hist_pixel［bt0］と新た
なノイズ閾値noise_thを比較する。そして、頻度hist_p
ixel［i］がノイズ閾値noise_thよりも小さくなるま
で、ステップＳ０２５で、下地濃度下限値ｂｔ0から１
デクリメントする。

【００９０】そして、頻度hist_pixel［bt0］がノイズ
閾値noise_thよりも小さくなったら、ステップＳ０２６
で、下地濃度上限値ｂｔ1として下地代表濃度bg_value
から１を足したものを算出する。尚、頻度hist_pixel
［bt0］がノイズ閾値noise_thよりも小さくなった時の
下地濃度下限値ｂｔ0が、下地濃度下限値ｂｔ0となる。
ステップＳ０２７で、順次、頻度hist_pixel［bt1］と
新たなノイズ閾値noise_thを比較する。そして、頻度hi
st_pixel［bt1］がノイズ閾値noise_thよりも小さくな
るまで、ステップＳ０２８で、下地濃度下限値ｂｔ１に
１インクリメントする。そして、頻度hist_pixel［bt
1］がノイズ閾値noise_thよりも小さくなったら、処理
を終了する。尚、頻度hist_pixel［bt1］がノイズ閾値n
oise_thよりも小さくなった時の下地濃度上限値ｂｔ1
が、下地濃度上限値ｂｔ1となる。

【００９１】以上、図１０〜図１２のフローチャートで
説明された処理によって、画像データの下地代表濃度bg
_value、下地濃度下限値ｂｔ0、下地濃度上限値ｂｔ1が
算出される。続いて、図１３のフローチャートを用い
て、画像データを像域分離処理を行うために画像データ
を２値化する処理について説明する。

【００９２】図１３は第３の実施の形態で実行される画
像データを２値化する処理の処理フローを示すフローチ
ャートである。ステップＳ１０１で、プログラムメモリ
２０２上に展開される輝度画像データの各画素データｐ
（ｘ，ｙ）を順次読み込む。そして、ステップＳ１０２
で、すべての画素データｐ（ｘ，ｙ）に対し、後述のス
テップＳ１０３で実行される処理が終了したか否かを判
定する。そして、ステップＳ１０３で、すべての画素デ
ータｐ（ｘ，ｙ）に対し、２値画像データｂ（ｘ，ｙ）
に変換する２値化を行う。２値化の方法は、順次読み込
まれる画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値が下地濃度下限
値ｂｔ0以上でかつ下地濃度上限値ｂｔ1以下であるかを
判定する。

【００９３】そして、画素データｐ（ｘ，ｙ）が下地濃
度下限値ｂｔ0以上でかつ下地濃度上限値ｂｔ1以下であ
れば、ステップＳ１０５で、その画素データｐ（ｘ，
ｙ）の２値画像データｂ（ｘ，ｙ）を「０」として、２
値フレームメモリ２０７の対応する領域に書き込む。一
方、画素データｐ（ｘ，ｙ）が下地濃度下限値ｂｔ0以
上でないかまたは下地濃度上限値ｂｔ1以下でなけれ
ば、ステップＳ１０４で、その画素データｐ（ｘ，ｙ）
の２値画像データｂ（ｘ，ｙ）を「１」として、２値フ
レームメモリ２０７の対応する領域に書き込む。

【００９４】プログラムメモリ２０２に上の全ての画素
データｐ（ｘ，ｙ）について、２値化されたら、処理を
終了する。以上、図１３のフローチャートで説明された
処理によって、２値フレームメモリ２０７に、多値フレ
ームメモリ２０６上に格納される画像データの各画素デ
ータｐ（ｘ，ｙ）の２値化された２値画像データｂ
（ｘ，ｙ）が格納される。

【００９５】続いて、図１４〜図１７のフローチャート
を用いて、２値フレームメモリ２０７上に格納された２
値画像データを領域分割し、分割された領域の属性を像
域分離処理によって判定する。そして、判定された属性
に基づいて２値画像データに含まれる各領域を量子化す
るための量子化数を決定する処理について説明する。図
１４〜図１７は第３の実施の形態で実行されるの２値画
像データに含まれる各領域を量子化するための量子化数
を決定する処理の処理フローを示すフローチャートであ
る。

【００９６】図１４において、ステップＳ２０１で、２
値フレームメモリ２０７から２値画像データを読み込
む。ステップＳ２０２で、読み込まれた２値画像データ
に対し、類似する属性を持つ領域毎に分割する。そし
て、分離された領域数をカウンタarea_countでカウント
する。また、各領域の位置座標と大きさを求める。ステ
ップＳ２０３で、カウントされた各領域に対して、各領
域に含まれる「１」である２値画像データの塊の密度や
形状、並びから「画像（写真）」、「図形」、「文字」
等の領域の属性を判定する像域分離処理を行う。ここで
は、例えば、特開平８ー３０７２５号に記載されている
像域分離処理の方法を用いて、像域分離を行う。

【００９７】具体的に以下のように行う。まず、２値デ
ータについて、所定周期で「１」の塊が連続する場合に
は、文字列である可能性が高いので、「文字」領域と判
定する。次に「文字」領域以外の領域については、
「１」の密度が比較的高い塊は写真である可能性が高い
ので「画像（写真）」と判定する。

【００９８】残りの領域のうち「１」の密度が比較的低
く、かつ所定の形状を有するものを「図形」と判定す
る。次に、カウントされた領域に対し、画像表現に必要
な量子化数を決定する量子化数決定処理を、ステップＳ
２０４以降で行う。ステップＳ２０４で、ループカウン
タｋの値を１にセットする。また、ループカウンタｋ
は、各領域に対して量子化数決定処理が終了する毎に、
１インクリメントされ、そのカウント値とカウンタarea
_countでカウントされた領域の値が対応している。ステ
ップＳ２０５で、ループカウンタｋの値がカウンタarea
_countの値よりも大きいか否かを判定する。ループカウ
ンタｋの値がカウンタarea_countの値よりも小さい場合
（ステップＳ２０５でＮＯ）、ステップＳ２０６に進
む。一方、ループカウンタｋの値がカウンタarea_count
の値よりも大きい場合（ステップＳ２０５でＹＥＳ）、
すべてのカウントされた領域に対して、量子化数決定処
理がなされたことになるので、処理を終了する。

【００９９】ステップＳ２０６で、プログラムメモリ２
０２からループカウンタｋの値に対応する領域の画素デ
ータｐ（ｘ，ｙ）の画素値をカウントするカウンタを０
にリセットする。尚、カウンタは２５６個の頻度hist_p
ixel［i］（ｉ＝０〜２５５）からなり、例えば、画素
値がｉの画素データは、頻度hist_pixel［i］にカウン
トされる。また、各カウンタでカウントされる値は各画
素値の出力頻度を示す。

【０１００】ステップＳ２０７で、プログラムメモリ２
０２からループカウンタｋの値に対応する領域の画素デ
ータｐ（ｘ，ｙ）の画素値を順次読み込み、すべての画
素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値が読み込まれたか否かを
判定する。そして、すべての画素データｐ（ｘ，ｙ）の
画素値が読み込まれるまでは、ステップＳ２０８で、順
次読み込まれる画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値に対応
する頻度hist_pixel［p(x,y)］の内容を１インクリメン
トする。そして、全ての画素値の読み込みが終了した
ら、ステップＳ２０９に進む。尚、全ての画素値の読み
込みが終了すると、頻度hist_pixel［i］に示される各
画素値の出力頻度によって、画像データの画素値の出力
頻度のヒストグラムが生成される。

【０１０１】図１５においてステップＳ２０９で、生成
されたヒストグラムの各画素値の出力頻度と比較するた
めの変数max_hist、比較の結果に基づいて決定される下
地代表濃度bg_value、比較した画素値の数をカウントす
るループカウンタｉの内容を０にリセットする。ステッ
プＳ２１０で、生成されたヒストグラムから各画素値の
頻度hist_pixel［i］を読み込み、すべての頻度hist_pi
xel［i］が読み込まれたか否かを判定する。そして、す
べての頻度hist_pixel［i］が読み込まれるまでは、ス
テップＳ２１１で、順次読み込まれる頻度hist_pixel
［i］と変数max_histを比較する。頻度hist_pixel［i］
が変数max_histより大きい場合（ステップＳ２１１でＹ
ＥＳ）、ステップＳ２１２に進む。ステップＳ２１２
で、変数max_histに頻度hist_pixel［i］を代入し、下
地代表濃度bg_valueにループカウンタｉの内容を代入す
る。一方、頻度hist_pixel［i］が変数max_histより小
さい場合（ステップＳ２１１でＮＯ）、ステップＳ２１
３に進む。

【０１０２】ステップＳ２１３で、ループカウンタｉの
内容を１インクリメントする。そして、すべての頻度hi
st_pixel［i］の比較が終了したら、つまり、ループカ
ウンタｉの内容が２５５になったら、ステップＳ２１４
に進む。ステップＳ２１４で、ヒストグラムを正規化す
るための量子化ステップmax_hist／１００を算出した後
に、（６）式に従って、量子化頻度hist_q［i］を算出
する。

【０１０３】次に、ステップＳ２１５で、各量子化頻度
hist_q［i］の値をカウントするカウンタhist_hist
［i］の内容を０にリセットする。ステップＳ２１６
で、読み込まれる量子化頻度hist_q［i］の数をカウン
トするループカウンタｉの内容を０にリセットする。ス
テップＳ２１７で、読み込まれる量子化頻度hist_q
［i］を順次読み込み、すべての量子化頻度hist_q［i］
が読み込まれたか否かを判定する。そして、すべての量
子化頻度hist_q［i］が読み込まれるまでは、ステップ
Ｓ２１８で、順次読み込まれる量子化頻度hist_q［i］
の出力値をカウンタhist_hist［hist_q［i］］でカウン
トする。ステップＳ２１９で、ループカウンタｉの内容
を１インクリメントする。

【０１０４】そして、全ての量子化頻度hist_q［i］の
読み込みが終了したら、ステップＳ２２０に進む。尚、
全ての量子化頻度hist_q［i］の読み込みが終了する
と、カウンタhist_hist［i］（ｉ＝０〜１００）に示さ
れる値によって、量子化頻度hist_q［i］のヒストグラ
ムが生成される。図１６において、ステップＳ２２０
で、生成されたヒストグラムの量子化頻度hist_hist
［i］と比較するための変数max_hist_q、比較の結果に
基づいて決定されるノイズ閾値noise_th、比較した量子
化頻度hist_q［i］の数をカウントするループカウンタ
ｉの内容を０にリセットする。

【０１０５】ステップＳ２２１で、生成されたヒストグ
ラムからカウンタhist_hist［i］を読み込み、すべての
カウンタhist_hist［i］が読み込まれたか否かを判定す
る。そして、すべてのカウンタhist_hist［i］が読み込
まれるまでは、ステップＳ２２２で、順次読み込まれる
カウンタhist_hist［i］と変数max_hist_qを比較する。
カウンタhist_hist［i］が変数max_hist_qより大きい場
合（ステップＳ２２２でＹＥＳ）、ステップＳ２２３に
進む。ステップＳ２２３で、変数max_hist_qに頻度hist
_hist［i］を代入し、ノイズ閾値noise_thにループカウ
ンタｉの内容を代入する。一方、量子化頻度hist_hist
［i］が変数max_hist_qより小さい場合（ステップＳ２
２２ＮＯ）、ステップＳ２２４に進む。

【０１０６】ステップＳ２２４で、ループカウンタｉの
内容を１インクリメントする。そして、すべての量子化
頻度hist_hist［i］の比較が終了したら、つまり、ルー
プカウンタｉの内容が１００になったら、ステップＳ２
２５に進む。ステップＳ２２５で、ノイズ閾値noise_th
にγを加算して得られる新たなノイズ閾値noise_thを算
出する。

【０１０７】図１７において、ステップＳ２２６で、生
成されたヒストグラムの量子化頻度hist_q［i］と新た
なノイズ閾値noise_thを比較し、その比較した数をカウ
ントをカウントするループカウントｉ、ヒストグラムに
存在する量子化頻度hist_q［i］の極大値の数を示す変
数ex_countの内容を０にリセットする。ステップＳ２２
７で、生成されたヒストグラムから量子化頻度hist_q
［i］を読み込み、すべての量子化頻度hist_q［i］が読
み込まれたか否かを判定する。そして、すべての量子化
頻度hist_q［i］が読み込まれるまでは、ステップＳ２
２８で、順次読み込まれる量子化頻度hist_q［i］と新
たなノイズ閾値noise_thを比較する。量子化頻度hist_q
［i］が新たなノイズ閾値noise_thより大きい場合（ス
テップＳ２２８でＹＥＳ）、ステップＳ２２９に進む。
ステップＳ２２９で、量子化頻度hist_q［i］が極大値
であるか否かを判定し、極大値である場合（ステップＳ
２２９でＹＥＳ）、ステップＳ２３０に進み、極大値で
ない場合（ステップＳ２２９でＮＯ）、ステップＳ２３
１に進む。ステップＳ２３０で、変数ex_countを１イン
クリメントし、ステップＳ２３１進む。一方、量子化頻
度hist_q［i］が新たなノイズ閾値noise_thより小さい
場合（ステップＳ２２８でＮＯ）、ステップＳ２３１に
進む。

【０１０８】ステップＳ２３１で、ループカウンタｉの
内容を１インクリメントする。そして、すべての量子化
頻度hist_q［i］の比較が終了したら、つまり、ループ
カウンタｉの内容が２５５になったら、ステップＳ２３
２に進む。ステップＳ２３２で、変数ex_countが２以上
であるか否かを判定する。変数ex_countが２以上でない
場合（ステップＳ２３２でＹＥＳ）、ステップＳ２３４
に進み、ステップＳ２３４で、領域の画像の属性を示す
フラグbi_mul_flagの内容を「１」にセットした後、ス
テップＳ２３８に進む。尚、変数ex_countが２以上でな
い場合は、領域の画像が単色の文字画像であると判断
し、変数ex_countが２以上である場合は、領域の画像が
複数色の文字画像と判断する。

【０１０９】一方、変数ex_countが２以上である場合
（ステップＳ２３２でＮＯ）、ステップＳ２３３に進
む。ステップＳ２３３で、変数max_hist_qが閾値Ｔｈ３
以上であるか否かを判定する。変数max_hist_qが閾値Ｔ
ｈ３以上である場合（ステップＳ２３３でＹＥＳ）、ス
テップＳ２３５に進み、ステップＳ２３５で、画像内に
は変数ex_countの濃度が存在するとして、領域の画像の
属性を示すフラグbi_mul_flagに変数ex_countの内容を
代入し、ステップＳ２３６に進む。尚、変数max_hist_q
がＴｈ３以上でない場合は、領域の画像が連続階調の画
像であると判断し、変数max_hist_qがＴｈ３以上である
場合は、領域の画像が複数色の多値画像と判断する。

【０１１０】ステップＳ２３６で、フラグbi_mul_flag
の内容に示される値に基づいて、領域を構成する色の輝
度値を抽出する。領域内にはフラグbi_mul_flagの内容
に示される値だけ色が存在する。量子化頻度hist_q
［i］からフラグbi_mul_flagの内容の個数の極大値を持
つ輝度pm［g］（g＝１〜bi_mul_flag）（これを代表輝
度値と呼ぶ）。これによって、領域内の画像表現に必要
な量子化数と、表現に必要な色の輝度値が抽出され、そ
の領域に対する量子化数決定処理を終了する。この後、
ステップＳ２３８に進む。

【０１１１】一方、変数max_hist_qが閾値Ｔｈ３以上で
ない場合（ステップＳ２３３でＮＯ）、領域の画像の属
性を示すフラグbi_mul_flagの内容を「０」にセットし
た後、ステップＳ２３８に進む。ステップＳ２３８で、
ループカウンタｋの内容を１インクリメントする。そし
て、すべての領域に対し画像表現に必要な量子化数を決
定する量子化数決定処理が行われたら、つまり、ループ
カウンタｋの内容がカウンタarea_countの値になった
ら、すべての処理を終了する。

【０１１２】以上、図１４〜図１７のフローチャートで
説明される処理によって、２値フレームメモリ２０７上
に格納された２値画像データを領域分割し、分割された
領域の属性が像域分離処理によって判定される。そし
て、判定された属性に基づいて２値画像データに含まれ
る各領域を量子化するための量子化数が決定される。続
いて、図１８〜図２１のフローチャートを用いて、２値
画像データに含まれる各領域の属性と対応する量子化数
に基づいて、２値画像データに含まれる各領域の構造化
データを生成する処理について説明する。

【０１１３】図１８〜図２１は第３の実施の形態で実行
される２値画像データに含まれる各領域の構造化データ
を生成する処理の処理フローを示すフローチャートであ
る。図１８において、ステップＳ３０１で、ループカウ
ンタｋの値を１にセットする。また、ループカウンタｋ
は、各領域に対して構造化データを生成する処理が終了
する毎に、１インクリメントされ、そのカウント値とカ
ウンタarea_countでカウントされた領域の値が対応して
いる。ステップＳ３０２で、ループカウンタｋの値がカ
ウンタarea_countの値よりも大きいか否かを判定する。
ループカウンタｋの値がカウンタarea_countの値よりも
小さい場合（ステップＳ３０２でＮＯ）、ステップＳ３
０３に進む。一方、ループカウンタｋの値がカウンタar
ea_countの値よりも大きい場合（ステップＳ３０２でＹ
ＥＳ）、すべてのカウントされた領域に対して、構造化
データを生成する処理がなされたことになるので、処理
を終了する。

【０１１４】ステップＳ３０３で、ループカウンタｋの
値に対応する領域の像域分離処理による属性が「文字」
であるか否かを判定する。領域の属性が「文字」である
場合（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、以下、後述するス
テップＳ３０７〜ステップＳ３１２で説明される処理を
行う。一方、領域の属性が「文字」でない場合（ステッ
プＳ３０３でＮＯ）、ステップＳ３０４に進む。

【０１１５】以下、領域の属性が「文字」である場合に
実行される処理について、図１９のフローチャートを用
いて説明する。図１９は第３の実施の形態の領域の属性
が「文字」である場合に実行される処理の処理フローを
示すフローチャートである。ステップＳ３０７で、領域
の属性が「文字」である領域のフラグbi_mul_flagが
「１」であるか否かを判定する。領域のフラグbi_mul_f
lagが「１」である場合（ステップＳ３０７でＹＥ
Ｓ）、単色の「文字」領域であるので、ステップＳ３０
９に進み、領域の属性が「文字」である領域のＯＣＲを
行った後、ステップＳ３０６に進む。一方、領域のフラ
グbi_mul_flagが「１」でない場合（ステップＳ３０７
でＮＯ）、ステップＳ３０８に進む。

【０１１６】尚、領域のフラグbi_mul_flagが「１」で
ある場合は、その領域は単色の「文字」から構成される
と判断され、領域のフラグbi_mul_flagが「０」である
場合は、その領域は連続階調の画像から構成されると判
断され、領域のフラグbi_mul_flagが「１」でも「０」
でもない場合は、その領域は複数色の「文字」から構成
されると判断される。また、ＯＣＲの結果から得られた
文字列は、その対応する文字コード、座標、領域サイズ
とともに構造化データから構成される構造化文書の書式
にしたがって記憶装置２０４の所定の領域に格納され
る。

【０１１７】ステップＳ３０８で、領域の属性が「文
字」である領域のフラグbi_mul_flagが「０」であるか
否かを判定する。領域のフラグbi_mul_flagが「０」で
ない場合（ステップＳ３０８でＮＯ）、ステップＳ３１
０に進む。ステップＳ３１０で、ステップＳ２３６で得
られた領域の量子化数と各代表輝度値pm［g］より、各
代表輝度値毎のビットプレーン画像をプログラムメモリ
２０２の輝度画像から生成する。

【０１１８】ここで、代表色の抽出は以下のように行
う。まず、３個のバッファを用意し、各バッファをそれ
ぞれＲＧＢ値に対応させる。更に、画素数カウンタcpを
０にリセットしておく。ビットプレーン画像の画素値と
同じ位置のカラー画像データを多値フレームメモリ２０
６から読み出し、画素値ｐ（ｘ，ｙ）が処理するビット
プレーン画像の画素値が１であれば、バッファに格納し
たＲＧＢの値に読みだしたカラー画像データのＲＧＢ各
色の値をそれぞれ加算して、再度バッファに格納する。
更に、画素数カウンタcpの内容を１インクリメントす
る。領域内の全ての画素について処理が終わったら、各
バッファの内容を画素カウンタcpで割ってＲＧＢ毎の平
均値を求め、これらを抽出された色とする。これを各代
表輝度値について行い、全ての代表輝度値について、色
の抽出が終了したら、その領域に対する量子化決定処理
を終了する。この後、ステップＳ３１１に進む。

【０１１９】ステップＳ３１１で、領域の属性が「文
字」である領域のＯＣＲを各代表輝度値毎に行った後、
ステップＳ３０６に進む。一方、領域のフラグbi_mul_f
lagが「０」である場合（ステップＳ３０８でＹＥ
Ｓ）、ステップＳ３１２に進む。尚、ステップＳ３１１
のＯＣＲの結果から得られた文字列は、各文字列の色、
対応する文字コード、座標、領域サイズとともに構造化
データから構成される構造化文書の書式にしたがって記
憶装置２０４の所定の領域に格納される。

【０１２０】ステップＳ３１２で、領域の属性が「文
字」である領域のＪＰＥＧ符号化を行い、符号化データ
とその座標と領域サイズを構造化データを構成する構造
化文書の書式にしたがって記憶装置２０４の所定の領域
に格納される。そして、領域のＪＰＥＧ符号化が終了し
たら、ステップＳ３０６に進む。図１８のフローチャー
トに戻る。

【０１２１】ステップＳ３０４で、ループカウンタｋの
値に対応する領域の像域分離処理による属性が「図形」
であるか否かを判定する。領域の属性が「図形」である
場合（ステップＳ３０４でＹＥＳ）、以下、後述するス
テップＳ３１３〜ステップＳ３１８で説明される処理を
行う。一方、領域の属性が「図形」でない場合（ステッ
プＳ３０４でＮＯ）、ステップＳ３０５に進む。

【０１２２】以下、領域の属性が「図形」である場合に
実行される処理について、図２０のフローチャートを用
いて説明する。図２０は第３の実施の形態の領域の属性
が「図形」である場合に実行される処理の処理フローを
示すフローチャートである。ステップＳ３１３で、領域
の属性が「図形」である領域のフラグbi_mul_flagが
「１」であるか否かを判定する。領域のフラグbi_mul_f
lagが「１」である場合（ステップＳ３１３でＹＥ
Ｓ）、ステップＳ３１５に進み、領域の属性が「図形」
である領域のアウトライン抽出によるベクトル化を行っ
た後、ステップＳ３０６に進む。一方、領域のフラグbi
_mul_flagが「１」でない場合（ステップＳ３１３でＮ
Ｏ）、ステップＳ３１４に進む。

【０１２３】尚、領域のフラグbi_mul_flagが「１」で
ある場合は、その領域は単色の「図形」から構成される
と判断され、領域のフラグbi_mul_flagが「０」である
場合は、その領域は連続階調画像の「図形」から構成さ
れると判断され、領域のフラグbi_mul_flagが「１」で
も「０」でもない場合は、その領域は複数色の「図形」
から構成されると判断される。また、ベクトル化の結果
から得られたベクトルは、その座標、領域サイズととも
に構造化データから構成される構造化文書の書式にした
がって記憶装置２０４の所定の領域に格納される。

【０１２４】ステップＳ３１４で、領域の属性が「図
形」である領域のフラグbi_mul_flagが「０」であるか
否かを判定する。領域のフラグbi_mul_flagが「０」で
ない場合（ステップＳ３１４でＮＯ）、ステップＳ３１
６に進む。ステップＳ３１６で、ステップＳ２３６で得
られた領域の量子化数と各代表輝度値より、各代表輝度
値毎のビットプレーン画像を生成する。ステップＳ３１
７で、領域の属性が「図形」である領域のアウトライン
抽出によるベクトル化を各代表輝度値毎に行った後、ス
テップＳ３０６に進む。一方、領域のフラグbi_mul_fla
gが「０」である場合（ステップＳ３１４でＹＥＳ）、
ステップＳ３１８に進む。尚、ステップＳ３１７のベク
トル化の結果から得られたベクトルは、各色の座標、領
域サイズとともに構造化データから構成される構造化文
書の書式にしたがって記憶装置２０４の所定の領域に格
納される。

【０１２５】ステップＳ３１８で、領域の属性が「図
形」である領域のＪＰＥＧ符号化を行い、符号化データ
とその座標と領域サイズを構造化データを構成する構造
化文書の書式にしたがって記憶装置２０４の所定の領域
に書き込む。そして、領域のＪＰＥＧ符号化が終了した
ら、ステップＳ３０６に進む。図１８のフローチャート
に戻る。

【０１２６】ステップＳ３０５で、ループカウンタｋの
値に対応する領域の像域分離処理による属性が「写真」
であるか否かを判定する。領域の属性が「写真」である
場合（ステップＳ３０５でＹＥＳ）、以下、後述するス
テップＳ３１９〜ステップＳ３２４で説明される処理を
行う。一方、領域の属性が「写真」でない場合（ステッ
プＳ３０５でＮＯ）、ステップＳ３０６に進む。

【０１２７】以下、領域の属性が「写真」である場合に
実行される処理について、図２１のフローチャートを用
いて説明する。図２１は第３の実施の形態の領域の属性
が「写真」である場合に実行される処理の処理フローを
示すフローチャートである。ステップＳ３１９で、領域
の属性が「写真」である領域のフラグbi_mul_flagが
「１」であるか否かを判定する。領域のフラグbi_mul_f
lagが「１」である場合（ステップＳ３１９でＹＥ
Ｓ）、ステップＳ３２０に進み、領域の属性が「写真」
である領域のＪＢＩＧ符号化を行った後、ステップＳ３
０６に進む。一方、領域のフラグbi_mul_flagが「１」
でない場合（ステップＳ３１９でＮＯ）、ステップＳ３
２０に進む。

【０１２８】尚、領域のフラグbi_mul_flagが「１」で
ある場合は、その領域は単色の「写真」から構成される
と判断され、領域のフラグbi_mul_flagが「０」である
場合は、その領域は単色の連続階調画像の「写真」から
構成されると判断され、領域のフラグbi_mul_flagが
「１」でも「０」でもない場合は、その領域は複数色の
「写真」から構成されると判断される。尚、ＪＢＩＧ符
号化の結果から得られた符号化データは、その座標、領
域サイズとともに構造化データから構成される構造化文
書の書式にしたがって記憶装置２０４の所定の領域に格
納される。

【０１２９】ステップＳ３２０で、領域の属性が「写
真」である領域のフラグbi_mul_flagが「０」であるか
否かを判定する。領域のフラグbi_mul_flagが「０」で
ない場合（ステップＳ３２０でＮＯ）、ステップＳ３２
１に進む。ステップＳ３２１で、ステップＳ２３６で得
られた領域を構成する色と各色の量子化頻度hist_q
［i］の極大値より、各色毎のビットプレーン画像を生
成する。ステップＳ３２３で、領域の属性が「写真」で
ある領域のＪＢＩＧ符号化を各色毎に行った後、ステッ
プＳ３０６に進む。一方、領域のフラグbi_mul_flagが
「０」である場合（ステップＳ３２０でＹＥＳ）、ステ
ップＳ３２４に進む。尚、ステップＳ３２３のＪＢＩＧ
符号化の結果から得られた符号化データは、各色の座
標、領域サイズとともに構造化データから構成される構
造化文書の書式にしたがって記憶装置２０４の所定の領
域に格納される。

【０１３０】ステップＳ３２４で、領域の属性が「写
真」である領域のＪＰＥＧ符号化を行い、符号化データ
の色、得られたベクトル、その座標と領域サイズを構造
化データから構成される構造化文書の書式にしたがって
記憶装置２０４の所定の領域に格納される。そして、領
域のＪＰＥＧ符号化が終了したら、ステップＳ３０６に
進む。

【０１３１】再び、図１８のフローチャートに戻る。ス
テップＳ３０６で、ループカウンタｋの内容を１インク
リメントする。そして、すべての領域に対し構造化デー
タを生成する処理が行われたら、つまり、ループカウン
タｋの内容がカウンタarea_countの値になったら、すべ
ての処理を終了する。

【０１３２】以上、図１８〜図２１のフローチャートで
説明される処理によって、２値画像データに含まれる各
領域の属性と対応する量子化数に基づいて、２値画像デ
ータに含まれる各領域の構造化データが生成される。
尚、第３の実施の形態では、構造化データを記憶装置２
０４に格納したが、通信インタフェース２０８を介して
通信回線２０９に送信することもできる。

【０１３３】以上説明したように、第３の実施の形態に
よれば、画像データの画素値のヒストグラムに基づい
て、下地代表濃度bg_valueと下地の濃度幅上限値ｂｔ1
と濃度幅下限値ｂｔ0を抽出し、濃度幅上限値ｂｔ1と濃
度幅下限値ｂｔ0の範囲内に含まれる画素値をすべて下
地代表濃度bg_valueとして出力することで、一定した好
適な下地の濃度を出力することができる。

【０１３４】また、画素値のヒストグラムを量子化し、
量子化されたヒストグラムに基づいて、ノイズ閾値nois
e_thを算出し、その算出されたノイズ閾値noise_thを用
いることで、下地の濃度として出力される出力頻度のノ
イズを好適に除去することができる。また、カラー画像
に対して、高速で比較的小さい回路規模で好適な領域判
定が可能になる。画像データの存在するノイズによる影
響を取り除くことで、図形／写真を正確に判定すること
ができる。更に、下地と文字との輝度に差がない場合で
も確実に文字を検出することができる。加えて、スキャ
ナに特有なノイズを考慮した処理を行うようなプログラ
ムを作成することで、最適な像域分離処理が行える効果
もある。

【０１３５】また、領域毎の画像を再現するのに必要な
量子化を行うための好適な量子化数を決定することがで
きる。更に、単色の図形や多値画像のほかに限定色の文
字や図形を好適に判定できるので、構造化データを生成
する精度を向上することができる。尚、第１の実施の形
態〜第３の実施の形態で説明された画像処理装置の構成
はハードウェアで実現するものに限定されず、全部又は
一部分をソフトウェア等のプログラムで実現してももち
ろん構わない。

【０１３６】また、カラー多値画像データとして、均等
色空間であるＣＩＥ１９７６Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間を利用し
て、本発明で説明される処理を実行したが、もちろんこ
れに限定されず、ＲＧＢ表色系でもよいし、ＹＣｂＣｒ
表色系やＹＩＱ表色系を利用してもよい。更に入力ビッ
ト数、それに伴うヒストグラムの生成はこれに限定され
ず、量子化した結果の頻度分布であっても構わない。

【０１３７】更に、像域分離処理や量子化の方法は本発
明で説明される方法に限定されず、他の方法でも構わな
い。また、領域の形状を矩形として説明したが、これに
限定されず、輪郭線等のあらゆる自由形状であってもも
ちろん構わない。また、更に、メモリ構成をフレームメ
モリとしたが、これに限定されず、ラインバッファ等で
構成してももちろん構わない。

【０１３８】また、多値の符号化としてＪＰＲＧ符号化
を例にとって説明を行ったが、もちろん、これに限定さ
れず、ＤＰＣＭ符号化や、ベクトル量子化符号化等の他
の多値の符号化を用いても構わない。更に、２値の符号
化としてＪＢＩＧ符号化を例にとって説明を行ったが、
もちろん、これに限定されず、ＭＭＲ符号化やＬＺＷ符
号化等の他の２値の符号化を用いても構わない。更に、
形状を表すのにベクトルを用いたが、チェイン符号化等
の他の形状を表す符号化を用いても構わない。

【０１３９】尚、本発明は、複数の機器（例えばホスト
コンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ
等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器
からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）
に適用してもよい。また、本発明の目的は、前述した実
施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコー
ドを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給
し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（または
ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコ
ードを読出し実行することによっても、達成されること
は言うまでもない。

【０１４０】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現する
ことになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体
は本発明を構成することになる。プログラムコードを供
給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディ
スク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、
ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモ
リカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

【０１４１】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能
が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

【０１４２】更に、記憶媒体から読出されたプログラム
コードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや
コンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメ
モリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基
づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わる
ＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その
処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合
も含まれることは言うまでもない。

【０１４３】本発明を上記記憶媒体に適用する場合、そ
の記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応す
るプログラムコードを格納することになる。簡単に説明
すると、例えば、図２２のメモリマップ例に示す各モジ
ュールを記憶媒体に格納する。すなわち、少なくとも
「生成モジュール」、「算出モジュール」、「抽出モジ
ュール」、「判定モジュール」、および「出力モジュー
ル」の各モジュールのプログラムコードを記憶媒体に格
納すればよい。

【０１４４】尚、「生成モジュール」は、画像データの
濃度の出力頻度の分布を生成する。「算出モジュール」
は、生成された分布に基づいて、閾値を算出する。「抽
出モジュール」は、生成された分布の最大出力頻度とな
る濃度を抽出する。「判定モジュール」は、最大出力頻
度となる濃度を含み、閾値以上の出力頻度を有する濃度
領域を判定する。「出力モジュール」は、濃度領域内の
濃度を持つ画像データの濃度を一律に前記最大出力頻度
となる濃度で出力する。

【０１４５】以上説明したように、本発明の第１の実施
の形態〜第３の実施の形態によれば、スキャナ等で読み
取った原稿画像の画像データの下地に発生するノイズを
好適に除去することができ、画像データによる出力画像
の画質を向上する画像処理装置及びその方法を提供でき
る。また、画像データの下地に発生するノイズを好適に
除去することで、画像データを属性毎の領域に分離する
像域分離処理の精度を向上する画像処理装置及びその方
法を提供できる。

【０１４６】また、画像データの下地に発生するノイズ
を好適に除去し、ノイズを除去した画像データから好適
な下地の濃度を判定し、その判定された濃度を下地の濃
度として出力することで、画像データの符号化効率を向
上することができる画像処理装置及びその方法を提供で
きる。 ＜第４の実施の形態＞図２３は第４の実施の形態の画像
処理装置の構成を示すブロック図である。

【０１４７】図１において、４０１は原稿画像を入力す
る画像入力部であり、イメージスキャナ等で構成され
る。ここでは入力する原稿画像を白黒の多値画像（８ビ
ット／画素）として説明を行う。４０２は画像入力部４
０１より得られる原稿画像の画像データを記憶しておく
フレームメモリである。４０３は読み込まれた画像デー
タ（８ビット／画素の多値画像データ）の画素値のヒス
トグラムを作成するヒストグラム生成部である。

【０１４８】尚、ヒストグラム生成部４０３は、２５６
個のカウンタで構成され、各カウンタは読み込まれる画
像データ（８ビット／画素の多値画像データ）の画素値
に対応しており、１画素の画像データの入力に対しその
画素値に対応するカウンタに１が加えられる。４０４は
ヒストグラムから、出現頻度の最大値とその最大値を持
つ画素値を出力する最大頻度検出部である。

【０１４９】４０５はヒストグラム生成部４０３で生成
されたヒストグラムの頻度上のノイズを除去するための
所定の閾値Ｔｈ１と最大頻度検出部４０４で検出された
最大値に基づいて、下地を構成する濃度の幅を求める下
地濃度幅検出部である。４０６は下地濃度幅検出部４０
５から出力される下地を構成する濃度の幅基づいてフレ
ームメモリ４０２の画像データを好適に量子化するのに
必要な量子化数と後述する前景色代表濃度を判定する量
子化数判定部である。

【０１５０】４０７は最大頻度検出部４０４で検出され
た下地の濃度（最大値）を外部装置に出力する端子であ
る。４０８は原稿画像を表現するのに必要な量子化数と
後述する前景色代表濃度を外部装置に出力する端子であ
る。４０９はフレームメモリ４０２の内容を外部装置に
出力する端子である。４１３はヒストグラム生成部４０
３の内容を外部装置に出力する端子である。

【０１５１】４１０はＣＰＵであり、各装置構成要素を
制御する。４１１はＲＯＭであり、装置の制御に必要な
プログラムを格納する。４１２はＲＡＭであり、プログ
ラムを動作させるのに必要なメモリ領域を確保する。次
に、図２３を用いて、画像処理装置において実行される
処理について説明する。

【０１５２】まず、処理に先立ち、ＣＰＵ４１０はフレ
ームメモリ４０２と、ヒストグラム生成部４０３のカウ
ンタの内容を０にクリアする。続いて、ＣＰＵ４１０は
ユーザの指示に従って、画像入力部４０１から白黒多値
画像（８ビット／画素）である原稿画像を読み込み、そ
の画像データをフレームメモリ４０２に格納する。原稿
画像分の画像データがフレームメモリ４０２に格納され
た後、ＣＰＵ４１０は、フレームメモリ４０２から画像
データを読み出し、ヒストグラム生成部４０３に入力す
る。ヒストグラム生成部４０３の２５６個のカウンタ
は、入力される画像データの画素値に対応しており、１
画素の画像データの入力に対してその画素値に対応する
カウンタの内容に１を加える。

【０１５３】入力された画像データの全ての画素によっ
てヒストグラムが生成されたら、ＣＰＵ４１０は最大頻
度検出部４０４を動作させ、ヒストグラムの中で出現頻
度が最大値を持つ画素値を検出する（つまり、カウンタ
の値が最大となる画素値）。そして、その検出される出
現頻度の最大値ｍと、対応する画素値を出力する。ま
た、この対応する画素値は下地の濃度を示すので、この
濃度を下地代表濃度ｂと呼ぶ。この下地代表濃度ｂは端
子４０７から出力される。

【０１５４】下地濃度幅検出部４０５は、最大頻度検出
部４０４から下地代表濃度ｂと所定の閾値Ｔｈ１とヒス
トグラム生成部４０３で生成されたヒストグラムから、
下地を構成する画素の濃度の幅を算出する。この幅は、
下地代表濃度ｂを中心として最近傍の画素値において、
出現頻度が所定の閾値Ｔｈ１になっている画素値を検出
する。図２４を用いて、その検出する過程を示す。尚、
図２４には、ある原稿画像の画像データが持つ画素値と
その出現頻度の関係を示しており、横軸に画素値、縦軸
に出現頻度で表している。

【０１５５】まず、下地代表濃度ｂから画素値の低い方
へ出現頻度の検査を行い、出現頻度が所定の閾値Ｔｈ１
になった時の画素値ｂｔ0を求める。この画素値が濃度
幅の下限値となるので濃度幅下限値と呼ぶ。同様に、画
素値の高い方へ出現頻度の検査を行い、出現頻度が所定
の閾値Ｔｈ１になった時の画素値ｂｔ1を求める。この
画素値が濃度幅の上限値となるので濃度幅上限値と呼
ぶ。

【０１５６】ここで、下地濃度幅検出部４０５の詳細な
構成について、図２５を用いて説明する。図２５は第４
の実施の形態の下地濃度検出部４０５の詳細な構成を示
すブロック図である。図２５において、４２６は端子で
あり、最大頻度検出部４０４から下地代表濃度ｂを入力
する。４２０はラッチであり、下地代表濃度ｂを保持す
る。４２１はカウンタであり、ＣＰＵ４１０の指示に従
ってカウンタ４２１の内容をカウントアップするカウン
トアップモード、あるいはカウンタ４２１の内容をカウ
ントダウンするカウントダウンモードのいずれかが選択
され、選択されたモードに応じてその内容を増減する。
４２８は端子であり、カウンタ４２１の内容をヒストグ
ラム生成部４０３に出力し、出力された値に対応するヒ
ストグラム生成部４０３で生成されたヒストグラムの画
素値の出現頻度値を読み出す。

【０１５７】４２７は端子であり、カウンタ４２１より
出力された値に対応するヒストグラム生成部４０３で生
成されたヒストグラムの画素値の出現頻度値を読み込
む。４２２は比較部であり、端子４２７から読み込まれ
た出現頻度値と所定の閾値Ｔｈ１とを比較する。そし
て、読み込まれた出現頻度値が所定の閾値Ｔｈ１より大
きい場合は「０」を出力し、所定の閾値Ｔｈ１より小さ
い場合は「１」を出力する。４２３はセレクタであり、
比較部４２２から「１」が出力された場合に、ＣＰＵ４
１０がカウンタ４２１に指示しているモードに応じて、
カウンタ４２１の内容をラッチ４２４、ラッチ４２５の
いずれかに保持する。４２４、４２５はラッチであり、
セレクタ４２３からの出力を保持する。４２９、４３０
は端子であり、それぞれがラッチ４２４、４２５の出力
を外部に出力する。

【０１５８】尚、所定の閾値Ｔｈ１はヒストグラムに発
生する頻度上のノイズを除去するための閾値である。次
に図２５を用いて、下地濃度幅検出部４０５で実行され
る処理について説明する。ＣＰＵ４１０は、端子４２６
を介して下地代表濃度ｂを読み込み、ラッチ４２０に保
持する。そして、比較部４２２を０にリセットし、カウ
ンタ４２１にラッチ４２０の下地代表濃度ｂから１を引
いた画素値に対応する値をセットし、カウントダウンモ
ードにセットする。

【０１５９】カウントダウンモードをセットすると、カ
ウンタ４２１より、その内容を端子４２８からヒストグ
ラム生成部４０３に入力し、入力した値に対応するヒス
トグラムの画素値の出現頻度値をヒストグラム生成部４
０３より読み出す。そして、読み出した出現頻度値を端
子４２７から比較部４２２に入力する。比較部４２２は
入力された出現頻度値と閾値Ｔｈ１を比較し、閾値Ｔｈ
１よりも出現頻度値が大きい場合は「０」を出力し、閾
値Ｔｈ１よりも出現頻度値が小さい場合は「１」を出力
する。

【０１６０】尚、カウンタ４２１は、比較部４２２より
「０」が出力される毎に、その内容を１デクリメント
し、デクリメントされた値に対応するヒストグラムの画
素値の出現頻度値をヒストグラム生成部４０３より読み
出す。そして、出現頻度値を読み出す毎に、比較部４２
２は読み出した出現頻度値と閾値Ｔｈ１を比較する。セ
レクタ４２３は、比較部４２２から「１」が出力された
時点で、カウンタ４２１の内容をラッチ４２５に格納す
ると同時に、カウンタ４２１のカウントダウンモードに
よるカウントダウンを終了する。

【０１６１】カウンタ４２１のカウントダウンが終了す
ると、ＣＰＵ４１０は、比較部４２２を０にリセット
し、カウンタ４２１にラッチ４２０の下地代表濃度ｂか
ら１を足した画素値に対応する値をセットし、カウント
アップモードにセットする。カウントアップモードをセ
ットすると、カウンタ４２１より、その内容を端子４２
８からヒストグラム生成部４０３に入力し、入力した値
に対応するヒストグラムの画素値の出現頻度値をヒスト
グラム生成部４０３より読み出す。そして、読み出した
出現頻度値を端子４２７から比較部４２２に入力する。
比較部４２２は入力された出現頻度値と閾値Ｔｈ１を比
較し、閾値Ｔｈ１よりも出現頻度値が大きい場合は
「０」を出力し、閾値Ｔｈ１よりも出現頻度値が小さい
場合は「１」を出力する。

【０１６２】尚、カウンタ４２１は、比較部４２２より
「０」が出力される毎に、その内容を１インクリメント
し、インクリメントされた値に対応するヒストグラムの
画素値の出現頻度値をヒストグラム生成部４０３より読
み出す。そして、出現頻度値を読み出す毎に、比較部４
２２は読み出した出現頻度値と閾値Ｔｈ１を比較する。

【０１６３】セレクタ４２３は、比較部４２２から
「１」が出力された時点で、カウンタ４２１の内容をラ
ッチ４２４に格納すると同時に、カウンタ４２１のカウ
ントアップモードによるカウントアップを終了する。以
上のようにして、ラッチ４２４とラッチ４２５に保持さ
れる値が、それぞれ濃度幅上限値ｂｔ1と濃度幅下限値
ｂｔ0である。そして、濃度幅上限値ｂｔ1と濃度幅下限
値ｂｔ0をそれぞれ端子４２９、４３０を介して量子化
数判定部４０６へ出力する。

【０１６４】再び、図２３の説明に戻る。下地濃度幅検
出部４０５で、濃度幅上限値ｂｔ1と濃度幅下限値ｂｔ0
が検出されると、量子化数判定部４０６は、下地濃度幅
検出部４０５で検出された濃度幅下限値ｂｔ0と濃度幅
上限値ｂｔ1と、フレームメモリ４０２に格納される画
像データの画素値を入力し、画像データを好適に量子化
するための量子化数と前景色代表濃度を判定する。

【０１６５】ここで、量子化数判定部４０６の詳細な構
成について、図２６を用いて説明する。図２６は第４の
実施の形態の量子化数判定部４０６の詳細な構成を示す
ブロック図である。４４１は比較部であり、端子４４９
から入力される濃度幅上限値ｂｔ1と端子４５１から入
力される画素値を比較する。そして、画素値が濃度幅上
限値ｂｔ1よりも大きい場合は「０」を、小さい場合は
「１」を出力する。４４２は比較部であり、端子４５０
から入力される濃度幅下限値ｂｔ0と端子４５１から入
力される画素値を比較する。そして、画素値が濃度幅下
限値ｂｔ0よりも大きい場合は「１」を、小さい場合は
「０」を出力する。４４３は比較部４４１と比較部４４
２から出力される値の非論理積を算出するＮＡＮＤ回路
である。４４４はラッチであり、端子４５１から入力さ
れる画素値をラッチする。また、ＮＡＮＤ回路４４３が
「１」を出力したときのみ、ラッチしている画素値を出
力する。

【０１６６】４４５は２５６個のカウンタで構成され、
ラッチ４４４から出力される画素値の出現頻度のヒスト
グラムを生成するヒストグラム生成部である。４４６は
ヒストグラム生成部４４５で生成されたヒストグラムか
ら、出現頻度の極大値とその極大値を持つ画素値を検出
する極大値検出部である。４４７は極大値検出部４４６
で検出された極大値の数を計数するカウンタである。４
４８は極大値を持つ画素値を格納するメモリである。４
４９は端子であり、図２５の端子４２９を介して濃度幅
上限値ｂｔ1を読み込む。４５０は端子であり、図２５
の端子４３０を介して濃度幅下限値ｂｔ0を読み込む。
４５１は端子であり、フレームメモリ４０２に格納され
る画像データの画素値を読み込む。４５２はカウンタ４
４７の内容を、４５３はメモリ４４８の内容を出力する
端子である。

【０１６７】次に図２６を用いて、量子化数判定部４０
６で実行される処理について説明する。ＣＰＵ４１０
は、端子４４９から濃度幅上限値ｂｔ1を、端子４５０
から濃度幅下限値ｂｔ0を読み込む。続いてフレームメ
モリ４０２から格納順に画像データの画素値を読み込
み、比較部４４１、比較部４４２、ラッチ４４４に入力
する。

【０１６８】比較部４４１は、入力画素値と濃度幅上限
値ｂｔ1、比較部４４２は入力画素値と濃度幅下限値ｂ
ｔ0とを比較する。比較部４４１、比較部４４２のそれ
ぞれの比較結果はＮＡＮＤ回路４４３に入力し、非論理
積を算出する。上述の説明により、入力画素値が濃度幅
上限値ｂｔ1と濃度幅下限値ｂｔ0の間にある場合は、Ｎ
ＡＮＤ回路４４３は「０」を出力し、そうでなければ
「１」を出力する。ラッチ４４４はＮＡＮＤ回路４４３
の出力が「１」の場合、入力された画素値をヒストグラ
ム生成部４４５に出力し、「０」の場合は出力しない。

【０１６９】ラッチ４４４の出力がヒストグラム生成部
４４５に入力されると、ヒストグラム生成部４４５の２
５６個のカウンタは、入力される画素値に対応してお
り、その画素値に対応するカウンタの内容に１を加え
る。フレームメモリ４０２に格納される画像データの全
ての画素値に基づいて、ヒストグラム生成部４４５でヒ
ストグラムが生成された後、ＣＰＵ４１０は極大値検出
部４４６を起動するとともにカウンタ４４７の内容を０
にリセットする。続いて、ヒストグラム生成部４４５の
２５６個のカウンタにおいて、各画素値の出現頻度を示
すカウンタの内容を画素値の低い方から順に読み出し、
出現頻度が極大値を持つ画素値を検出する。

【０１７０】例えば、ヒストグラム４４５で生成される
ヒストグラムが図２７に示すようなものであるとする
と、出現頻度が極大値を持つ画素値は、図において、矢
印が示す位置の画素値が出現頻度の極大値を持つ画素値
となる。そして、出現頻度の極大値が検出されたら、カ
ウンタ４４７の内容を１インクリメントし、その極大値
を持つ画素値をメモリ４４８に順に格納する。この場
合、極大値の数は４つであり、カウンタ４４７の内容は
４が格納されることになる。

【０１７１】メモリ４４８に、格納された極大値を持つ
画素値は、原稿画像を構成する背景（下地）以外の画像
の濃度の代表を表わすものであり、これらを前景色代表
濃度と呼ぶ。また、カウンタ４４７の内容に１を加えた
ものが画像を表現するのに必要な量子化数ｎ（ｎは正の
整数）であり、前景色代表濃度とともに端子４５２、端
子４５３を介して端子４０８から外部装置に出力され
る。

【０１７２】以上のようにして、原稿画像の下地代表濃
度ｂと画像データを好適に量子化する量子化数ｎと前景
色代表濃度が出力される。次に第４の実施の形態で実行
される処理について、図２８のフローチャートを用いて
説明する。図２８は第４の実施の形態で実行される処理
の処理フローを示すフローチャートである。

【０１７３】まず、処理に先立ち、ＣＰＵ４１０はフレ
ームメモリ４０２と、ヒストグラム生成部４０３のカウ
ンタの内容を０にクリアする。ステップＳ６０１で、続
いて、ＣＰＵ４１０はユーザの指示に従って、画像入力
部４０１から白黒多値画像（８ビット／画素）である原
稿画像を読み込み、その画像データをフレームメモリ４
０２に格納する。ステップＳ６０２で、原稿画像分の画
像データがフレームメモリ４０２に格納された後、ＣＰ
Ｕ４１０は、フレームメモリ４０２から画像データを読
み出し、ヒストグラム生成部４０３に入力し、入力され
た画像データの全ての画素によってヒストグラムを生成
する。ステップＳ６０３で、ＣＰＵ４１０は最大頻度検
出部４０４を動作させ、ヒストグラムの中で出現頻度が
最大値を持つ画素値を下地代表濃度ｂとして抽出する。
更に、下地濃度幅検出部４０５で、最大頻度検出部４０
４から下地代表濃度ｂと所定の閾値Ｔｈ１とヒストグラ
ム生成部４０３で生成されたヒストグラムから、下地を
構成する画素の濃度の幅として濃度幅下限値ｂｔ0と濃
度幅上限値ｂｔ1を抽出する。

【０１７４】ステップＳ６０４で、量子化数判定部４０
６は、下地代表濃度以外の出現頻度の極大値を持つ画素
値を前景色代表濃度としてヒストグラムより抽出する。
ステップＳ６０５で、抽出された前景色代表濃度に基づ
いて、画像データを量子化するための量子化数を判定す
る。次に第４の実施の形態で説明される画像処理装置の
適用例を説明する。例えば、図２９に示されるような画
像送信装置に適用させた場合に、実行される動作とその
構成を説明する。

【０１７５】図２９は第４の実施の形態の画像処理装置
を適用させた画像送信装置の構成を示すブロック図であ
る。図２９において、４６０は第４の実施の形態の図２
３に示される画像処理装置である。４６１は図２３の端
子４０７から出力された下地代表濃度ｂと端子４０８か
ら出力された量子化数ｎと各前景色代表濃度とヒストグ
ラムを入力し、画像データを量子化するための閾値を決
定する閾値決定部である。４６２は閾値決定部４６１か
ら出力される閾値にしたがって、端子４０９から出力さ
れた画像データを量子化する量子化部である。

【０１７６】４６３はフレームメモリであり、量子化部
４６２で量子化された画像データを格納する。例えば、
量子化数がｎであるとすると、ｎ値化された画像データ
をｎ枚のビットプレーンで格納する。４６４はフレーム
メモリ４６３に格納された量子化された画像データを２
値の符号化であるＪＢＩＧ符号化を行うＪＢＩＧ符号化
部である。４６５は通信プロトコルに合わせて、ＪＢＩ
Ｇ符号化部４６４で生成されたＪＢＩＧ符号化データを
送信する通信インタフェースである。４６６は電話回線
やＬＡＮで構成される通信回線である。

【０１７７】次に図２９で実行される処理の概要を説明
する。閾値決定部４６１は、画像処理装置４６０のカウ
ンタ４４７とメモリ４４８から量子化数ｎと各前景色代
表濃度を端子４０８を介して読み込み、ヒストグラムを
端子４１３を介して読み込み、各前景色代表濃度に基づ
いて、量子化するための閾値を決定する。図３０を用い
て、その閾値を決定する過程を示す。まず、図２４のヒ
ストグラムに対し、図３０に示すような前景色代表濃度
ｆ１〜ｆ４が決定されたとする。そして、各前景色代表
濃度を中心として形成される出現頻度の山の両側に存在
する出現頻度の曲線の傾きが０となる出現頻度を持つ画
素値を閾値として決定する。この場合、図のｒ１〜ｒ４
が量子化するための閾値として決定される。

【０１７８】続いて、量子化部４６２は、閾値決定部４
６１で決定された閾値を用いて、フレームメモリ４０２
に格納される画像データの画素値を量子化する。例え
ば、図３０に示した閾値ｒ１〜ｒ４場合、閾値ｒ１未満
の画素値を持つ画像データは「０」に、閾値ｒ１以上閾
値ｒ２未満の画素値を持つ画像データは「１」に、閾値
ｒ２以上閾値ｒ３未満の画素値を持つ画像データは
「２」に、閾値ｒ３以上閾値ｒ４未満の画素値を持つ画
像データは「３」に、閾値ｒ４以上の画素値を持つ画像
データは「４」に量子化する。そして、量子化部４６２
によって得られる量子化結果はフレームメモリ４６３に
格納される。

【０１７９】フレームメモリ４０２内に格納される画像
データについて量子化が終了したら、端子４０８から出
力される量子化数ｎを通信インタフェース４６５を介し
て通信回線４６６に出力する。続いて、画素値の小さい
方から下地代表濃度ｂと前景色代表濃度（この場合はｆ
１〜４）を通信インタフェース４６５を介して通信回線
４６６に出力する。更に、ＪＢＩＧ符号化部４６４によ
って、フレームメモリ４６３に格納されている量子化さ
れた画像データの画素値に対し、ビットプレーン毎にＪ
ＢＩＧ符号化を施し、通信インタフェース４６５を介し
て通信回線４６６に出力する。フレームメモリ４０２の
全ての画像データを符号化し、送信を終えたら全ての動
作を終了する。

【０１８０】以上説明したように、第４の実施の形態に
よれば、画像データの画素値の出現頻度のヒストグラム
に基づいて、下地代表濃度ｂと下地の濃度幅上限値ｂｔ
1と濃度幅下限値ｂｔ0を抽出し、濃度幅上限値ｂｔ1と
濃度幅下限値ｂｔ0の範囲内に含まれる画素値をすべて
下地代表濃度ｂとして出力することで、一定した好適な
下地の濃度を出力することができる。

【０１８１】また、下地代表濃度ｂを示す極大値以外に
ヒストグラムに存在する出現頻度の極大値を持つ画素値
を含む閾値Ｔｈ１以上の出現頻度を持つ画素値群を、下
地以外に原稿画像に存在する画像として判定する。そし
て、その判定された画像を表現する所定範囲の画素値群
を一律にその所定範囲内の出現頻度の極大値を持つ画素
値（前景色代表濃度）で出力することで、一定した好適
な画素値で画像を出力することができる。

【０１８２】更に、その判定された画像を表現する前景
色代表濃度を含む所定範囲の画素値群の範囲とその個数
に基づいて、原稿画像を量子化するための量子化数と閾
値を判定するため、原稿画像を好適に量子化する量子化
数を決定することができる。また、白黒画像に対して、
高速で比較的小さい回路規模で好適な量子化数の判定が
可能になり、下地のノイズに影響されることなく、文字
等の前景色を効率良く抽出できる。また、符号化に適用
した場合、下地のノイズによる影響を取り除き、下地を
一定濃度にすることができるので、符号化効率を向上さ
せると同時に、必要最低限に量子化して送るので少ない
プレーン数で符号化でき、効率的である。

【０１８３】＜第５の実施の形態＞第４の実施の形態で
は、白黒多値画像の原稿画像の下地の濃度幅と好適な下
地濃度を判定し、かつ原稿画像を量子化するための好適
な量子化数を判定する画像処理装置について説明した。
第５の実施の形態では、カラー多値画像の原稿画像の下
地の濃度幅と好適な下地濃度を判定し、かつ原稿画像を
量子化するための好適な量子化数を判定する画像処理装
置について説明する。

【０１８４】図３１は第５の実施の形態の画像処理装置
の構成を示すブロック図である。図３１において、５０
１は原稿画像を入力する画像入力部であり、カラーイメ
ージスキャナ等で構成される。ここでは入力する原稿画
像をカラー多値画像とし、ＲＧＢ各色ごとに１画素あた
り８ビットの精度を持つ画像データとして説明を行う。
５０２は原稿画像をＣＩＥ１９７６Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像デー
タ（各成文８ビット）に変換する色変換部である。５０
３は色変換部５０２より得られる原稿画像のＬ^*ａ^*ｂ^*
画像データを記憶しておくフレームメモリである。

【０１８５】５０４はＣＩＥ１９７６Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像デ
ータの輝度を表わすＬ^*画像データから入力画素が、平
坦画素であるか否かを判定する平坦画素判定部である。
５０５はラッチであり、制御信号によってその内容の出
力するか否かを決定する。５０６〜５０８は読み込まれ
たＬ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの画素値のヒストグラムを
作成するヒストグラム生成部である。

【０１８６】尚、各ヒストグラム生成部５０６〜５０８
は、２５６個のカウンタで構成され、各カウンタは読み
込まれる画像データの画素値に対応しており、１画素の
画像データの入力に対してその画素値に対応するカウン
タに１が加えられる。ヒストグラム生成部５０６はＬ^*
画像データ、ヒストグラム生成部５０７はａ^*画像デー
タ、ヒストグラム生成部５０８はｂ^*画像データのヒス
トグラムを生成する。

【０１８７】５０９はＬ^*画像データのヒストグラムか
ら下地を構成する画素のＬ^*画像データの下地表示濃度
ｂＬと濃度幅下限値ｂｔＬ0と濃度幅上限値ｂｔＬ1を決
定する下地濃度判定部である。５１０はａ*画像データ
のヒストグラムから下地を構成する画素のａ^*画像デー
タの下地代表濃度ｂａと濃度幅下限値ｂｔａ0と濃度幅
上限値ｂｔａ1を決定する下地濃度判定部である。５１
１はｂ^*画像データのヒストグラムから下地を構成する
画素のｂ^*画像データの下地代表濃度ｂｂと濃度幅下限
値ｂｔｂ0と濃度幅上限値ｂｔｂ1を決定する下地濃度判
定部である。

【０１８８】尚、下地濃度判定部５０９〜５１１は、第
４の実施の形態の図２３に示される最大頻度検出部４０
４と下地濃度幅検出部４０５より構成されており、その
詳細については、第４の実施の形態で説明しているの
で、ここでは省略する。５１２は比較部であり、フレー
ムメモリ５０３に格納されるＬ^*ａ^*ｂ^*画像データの画
素値を入力し、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データに対応する
濃度幅下限値ｂｔＬ0と濃度幅上限値ｂｔＬ1、濃度幅下
限値ｂｔａ0と濃度幅上限値ｂｔａ1、濃度幅下限値ｂｔ
ｂ0と濃度幅上限値ｂｔｂ1とを比較し、その比較結果に
基づいて、Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像データを２値化する。５１３
は比較部５１２で２値化されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを
格納する２値フレームメモリである。５１４は像域分離
部であり、第３の実施の形態と同様の像域分離処理の方
法を用いて、像域分離処理を行う。

【０１８９】５１５は２値フレームメモリ５１３に格納
される２値化されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データから、フレー
ムメモリ５０３の画像データを量子化するための量子化
数を判定する量子化数判定部である。５１６は像域分離
部５１４と量子化数判定部５１５で検出された領域に関
する情報を格納する領域情報メモリである。５１７〜５
１９は各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの下地代表濃度ｂ
Ｌ、ｂａ、ｂｂを外部装置に出力する端子である。５２
０は領域情報メモリ５１６の内容を外部装置に出力する
端子である。５２１はフレームメモリ５０３の内容を外
部装置に出力する端子である。

【０１９０】５７０はＣＰＵであり、各装置構成要素を
制御する。５７１はＲＯＭであり、装置の制御に必要な
プログラムを格納する。５７２はＲＡＭであり、プログ
ラムを動作させるのに必要なメモリ領域を確保する。次
に、図３１を用いて、画像処理装置において実行される
処理について説明する。

【０１９１】まず、処理に先立ち、ＣＰＵ５７０はフレ
ームメモリ５０３と、ヒストグラム生成部５０６〜５０
８のカウンタの内容を０にクリアする。続いて、ＣＰＵ
５７０はユーザの指示に従って、画像入力部５０１から
ＲＧＢカラー多値画像である原稿画像を読み込み、色変
換部５０２によってＬ^*ａ^*ｂ^*画像データに変換し、フ
レームメモリ５０３に格納する。

【０１９２】原稿画像分のＬ^*ａ^*ｂ^*画像データがフレ
ームメモリ５０３に格納された後、ＣＰＵ５７０は、フ
レームメモリ５０３からＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを読み出
し、平坦画素判定部５０４とラッチ５０５に入力する。
平坦画素判定部５０４は入力画素とその周囲の画素のＬ
^*ａ^*ｂ^*画像データを入力する。フレームメモリ５０３
上に格納されるＬ^*、ａ^*、ｂ^*画像データのそれぞれの
座標をＬ（ｘ，ｙ）、ａ（ｘ，ｙ）、ｂ（ｘ，ｙ）とし
た時、Ｌ^*ａ^*ｂ ^*画像データの各エッジ量ｅＬ、ｅａ、
ｅｂを前述の（４）式によって算出する。

【０１９３】これらのエッジ量ｅＬ、ｅａ、ｅｂと閾値
Ｔｈ２を比較し、全てが閾値Ｔｈ２以下であれば「１」
を、そうでなければ「０」を出力する。

【０１９４】ラッチ５０５は平坦画素判定部５０４から
の出力が「０」の時、即ち、いずれかの色成分にエッジ
が存在する特は、格納されているＬ^*、ａ^*、ｂ^*画像デ
ータを出力せず、ヒストグラム生成部５０６〜５０８は
処理を行わない。一方、平坦画素判定部５０４からの出
力が「１」の時、即ち、平坦画素については、格納され
ているＬ^*、ａ^*、ｂ^*画像データを対応するヒストグラ
ム生成部５０６〜５０８に出力する。

【０１９５】そして、ヒストグラム生成部５０６ではＬ
^*画像データのヒストグラムを作成する。同様に、ヒス
トグラム生成部５０７ではａ^*画像データのヒストグラ
ム、ヒストグラム生成部５０８ではｂ^*画像データのヒ
ストグラムを生成する。フレームメモリ５０３内の全て
の画素の平坦画素検出、ヒストグラム処理を終了した
ら、下地濃度判定部５０９〜５１１を起動させる。

【０１９６】下地濃度判定部５０９は、Ｌ^*画像データ
のヒストグラムからＬ^*画像データの下地代表濃度ｂＬ
と濃度幅下限値ｂｔＬ0と濃度幅上限値ｂｔＬ1を判定す
る。同様にして、下地濃度判定部５１０は、ａ^*画像デ
ータのヒストグラムからａ^*画像データの下地代表濃度
ｂａと濃度幅下限値ｂｔａ0と濃度幅上限値ｂｔａ1を判
定する。下地濃度判定部５１１は、ｂ^*画像データのヒ
ストグラムからｂ^*画像データの下地代表濃度ｂｂと濃
度幅下限値ｂｔｂ0と濃度幅上限値ｂｔｂ1を判定する。
判定された各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの下地代表濃度
ｂＬ、下地代表濃度ｂａ、下地代表濃度ｂｂを端子５１
７〜５１９を介して外部装置に出力する。更に、判定さ
れた各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの濃度幅下限値ｂｔＬ0
と濃度幅上限値ｂｔＬ1、濃度幅下限値ｂｔａ0と濃度幅
上限値ｂｔａ1、濃度幅下限値ｂｔｂ0と濃度幅上限値ｂ
ｔｂ1を比較部５１２に出力する。

【０１９７】比較部５１２は、比較部５１２より入力さ
れた各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの濃度幅下限値、濃度
幅上限値に対し、フレームメモリ５０３に格納される各
Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データであるｐＬ、ｐａ、ｐｂとを
比較する。そして、濃度幅下限値ｂｔＬ0＜ｐＬ＜濃度
幅上限値ｂｔＬ1、かつ濃度幅下限値ｂｔａ0＜ｐａ＜濃
度幅上限値ｂｔａ1、かつ濃度幅下限値ｂｔｂ0＜ｐｂ＜
濃度幅上限値ｂｔｂ1を満たす場合は「０」を出力し、
そうでなければ「１」を出力する。この比較によって、
Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像データが２値化される。２値化されたＬ^*
ａ^*ｂ^*画像データは２値フレームメモリ５１３に格納さ
れる。

【０１９８】フレームメモリ５０３のすべてのＬ^*ａ^*ｂ
^*画像データについて、比較部５１２による比較処理が
終了し、２値化されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データが２値フレ
ームメモリ５１３に格納された後、ＣＰＵ５７０は像域
分離部５１４を起動する。像域分離部５１４は２値フレ
ームメモリ５１３から読み込んだ２値化されたＬ ^*ａ^*ｂ
^*画像データを領域分割し、分割された領域の属性を像
域分離処理によって判定する。判定された領域の属性や
各領域の位置等を示す情報は領域情報メモリ５１６に格
納する。

【０１９９】像域分離処理が終了し、領域情報メモリ５
１６にＬ^*ａ^*ｂ^*画像データに含まれる全ての領域の属
性と情報が格納されたら、ＣＰＵ５７０は量子化数判定
部５１５を起動する。そして、領域情報メモリ５１６に
格納されている各領域の属性と情報に基づいて、各領域
に対応するＬ^*ａ^*ｂ^*画像データをフレームメモリ５０
３から順に、量子化数判定部５１５に入力し、各領域を
量子化するための量子化数を判定する。

【０２００】ここで、量子化数判定部５１５の詳細な構
成について、図３２を用いて説明する。図３２は第５の
実施の形態の量子化数判定部５１５の詳細な構成を示す
ブロック図である。５５６は端子であり、領域情報メモ
リ５１６に格納されている各領域の属性と情報に基づい
て、各領域に対応するＬ^*ａ^*ｂ^*画像データをフレーム
メモリ５０３から順に読み込む。５５５は端子であり、
フレームメモリ５０３から読み込まれるＬ^*ａ^*ｂ^*画像
データに同期して、２値フレームメモリ５１３から対応
するする２値化されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを読み込
む。５４１〜５４３はラッチであり、端子５５５から入
力される２値化されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを制御信号
として、制御信号が「１」の場合は保持されている内容
を出力し、「０」である場合は何も出力しない。尚、ラ
ッチ５４１はＬ^*画像データ、ラッチ５４２はａ^*画像デ
ータ、ラッチ５４３はｂ^*画像データを保持する。

【０２０１】５４４〜５４６は読み込まれたＬ^*、ａ^*、
ｂ^*画像データの画素値のヒストグラムを作成するヒス
トグラム生成部である。尚、各ラッチ５４４〜５４６
は、２５６個のカウンタで構成され、各カウンタは読み
込まれる画像データの画素値に対応しており、１画素の
画像データの入力に対してその画素値に対応するカウン
タに１が加えられる。

【０２０２】ラッチ５４４はＬ^*画像データ、ラッチ５
４５はａ^*画像データ、ラッチ５４６はｂ^*画像データの
ヒストグラムを生成する。５４７〜５４９は各ラッチ５
４４〜５４６で生成されたヒストグラムを平滑化するヒ
ストグラム平滑化部である。５５０〜５５２はヒストグ
ラム平滑化部５４７〜５４９で平滑化されたヒストグラ
ムで極大値をとる出現頻度の画素値を検出する極大値検
出部。

【０２０３】５５３は各極大値検出部５５０〜５５２で
検出された極大値をとる出現頻度の画素値から、領域内
を構成する可能性のある色の組み合せを抽出する代表色
抽出部である。５５４は代表色抽出部５５３で抽出され
た色の組み合わせに基づいて、実際に領域内に存在する
色を判定する代表色判定部である。また、色を判定する
ために、代表色抽出部５５３で抽出された色の組み合わ
せから得られる色差が最小となる色の出現頻度をカウン
トするカウンタが設けられている。５５７は領域内に存
在する色の数と色のデータを外部装置に出力する端子で
ある。

【０２０４】次に図３２を用いて、量子化数判定部５１
５で実行される処理について説明する。ＣＰＵ５７０
は、領域情報メモリ５１６に格納される各領域の属性と
情報にしたがって、端子５５６よりフレームメモリ５０
３から領域に対応するＬ^*ａ^*ｂ^*画像データ、端子５５
５より２値フレームメモリ５１３から領域に対応する２
値されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを読み込む。端子５５６
より読み込まれた各Ｌ^*、ａ ^*、ｂ^*画像データは、それ
ぞれラッチ５４１〜５４３に保持される。

【０２０５】端子５５５より読み込まれた２値化された
Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像データが「１」の場合、ラッチ５４１〜
５４３はその内容を後段のラッチ５４４〜５４６にそれ
ぞれ出力する。一方、「０」の場合、何も出力されず、
ラッチ５４４〜５４６では、そのＬ^*ａ^*ｂ^*画像データ
に対応するＬ^*ａ^*ｂ^*画像データの処理は行わない。ラ
ッチ５４４〜５４６では、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データ
から各画像データのヒストグラムを生成する。２５６個
のカウンタは、入力される画像データの画素値に対応し
ており、その画素値に対応するカウンタの内容に１を加
える。

【０２０６】入力された画像データの全ての画素によっ
てヒストグラムが生成されたら、ＣＰＵ５７０はヒスト
グラム平滑部５４７〜５４９を起動させる。ヒストグラ
ム平滑部５４７〜５４９では、各ラッチ５４４〜５４６
で生成された各Ｌ^*、ａ^*、ｂ ^*画像データのヒストグラ
ムの各画素値の出現頻度値hist［i］（ｉ＝０〜２５
５）と、あらかじめ設定された平滑化幅ｓｗから、
（８）式を用いて出現頻度値hist［i］を平滑化し、平
滑化された出現頻度値hist_sm［i］（ｉ＝０〜２５５）
らなる各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データヒストグラムを生成
する。

【０２０７】

【数１】…（８） 極大値検出部５５０〜５５２はそれぞれ、ヒストグラム
平滑部５４７〜５４９で、平滑化された出現頻度値hist
_sm［i］からなる各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データのヒスト
グラムから、第４の実施の形態の図２６の極大値算出部
４４６と同様の方法で、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの
出現頻度の極大値を持つ画素値を検出する。そして、検
出された各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの出現頻度の極大
値を持つ画素値は代表色抽出部５５３に入力される。

【０２０８】代表色抽出部５５３では、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ
^*画像データから各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの出現頻度
の極大値の数、極大値を持つ画素値をそれぞれ格納す
る。Ｌ ^*画像データの極大値の数をｍＬ、各極大値をｆ
１［i］（ｉ＝１〜ｍＬ）、ａ^*画像データの極大値の数
をｍａ、各極大値をｆａ［i］（ｉ＝１〜ｍａ）、ｂ^*画
像データの極大値の数をｍｂ、各極大値をｆｂ［i］
（ｉ＝１〜ｍｂ）とした場合に、領域内に存在する可能
性があると考えられる色のデータ数ｍｃは、 ｍｃ＝ｍＬ×ｍａ×ｍｂ …（９） で表わされる。この（９）式によって表される全ての色
の組み合わせを抽出し、データ数ｍｃとともに、代表色
判定部５５４へ出力する。

【０２０９】色の組み合わせが抽出されたら、ＣＰＵ５
７０は、代表色判定部５５４の色の組み合わせの出現頻
度をカウントするカウンタを０にリセットする。そし
て、再度、領域情報メモリ５１６に格納される領域の属
性と情報にしたがって、フレームメモリ５０３から領域
に対応するＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを代表色判定部５５４
に読み込む。読み込まれたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データは、代
表色抽出部５５３で抽出された色の組み合わせの色差を
判定し、色差が最小となる色に対応するカウンタの内容
を１インクリメントする。

【０２１０】フレームメモリ５０３に格納されるＬ^*ａ^*
ｂ^*画像データのすべての画素値について、代表色抽出
部５５３で抽出された色の組み合わせの色差の判定と、
色差が最小となる色のカウントが終了したら、各色のカ
ウンタの内容と閾値Ｔｈ３を比較する。そして、閾値Ｔ
ｈ３以上となる色に関しては、その色が領域内の画像を
表現するのに不可欠な色であるため、これらの色の数を
カウントし、そのカウントされた数を画像を量子化する
ための量子化数ｎとする。また、閾値Ｔｈ３以上となる
色を前景色代表色とし、量子化数ｎともに端子５５７か
ら外部に出力する。これらの量子化数ｎと前景色代表色
は、対応する領域の属性と情報ともに領域情報メモリ５
１６に格納される。

【０２１１】以上のようにして、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像
データの下地代表濃度ｂＬ、下地代表濃度ｂａ、下地代
表濃度ｂｂとＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを好適に量子化する
量子化数ｎと前景色代表色が出力される。次に第５の実
施の形態で実行される処理について、図３３のフローチ
ャートを用いて説明する。

【０２１２】図３３は第５の実施の形態で実行される処
理の処理フローを示すフローチャートである。まず、処
理に先立ち、ＣＰＵ５７０はフレームメモリ５０３と、
ヒストグラム生成部５０６〜５０８のカウンタの内容を
０にクリアする。ステップＳ１１０１で、続いて、ＣＰ
Ｕ５７０はユーザの指示に従って、画像入力部５０１か
らカラー多値画像である原稿画像を読み込み、そのＬ^*
ａ^*ｂ^*画像データをフレームメモリ５０３に格納する。
ステップＳ１１０２で、原稿画像分のＬ^*ａ^*ｂ^*画像デ
ータがフレームメモリ５０３に格納された後、ＣＰＵ５
７０は、フレームメモリ５０３からＬ^*ａ^*ｂ^*画像デー
タを読み出し、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データをそれぞれ
ヒストグラム生成部５０６〜５０８に入力し、入力され
た各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの全ての画素によってヒ
ストグラムを生成する。

【０２１３】ステップＳ１１０３で、ＣＰＵ５７０は各
下地濃度判定部５０９〜５１１を動作させ、各Ｌ^*、
ａ^*、ｂ^*画像データのヒストグラムの中で出現頻度が最
大値を持つ画素値を下地代表濃度ｂＬ、下地代表濃度ｂ
ａ、下地代表濃度ｂｂとして抽出する。更に、各下地代
表濃度ｂＬ、下地代表濃度ｂａ、下地代表濃度ｂｂと所
定の閾値Ｔｈ１と各ヒストグラム生成部５０６〜５０８
で生成されたヒストグラムから、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像
データの下地を構成する画素の濃度の幅として濃度幅下
限値ｂｔＬ0と濃度幅上限値ｂｔＬ1、濃度幅下限値ｂｔ
ａ0と濃度幅上限値ｂｔａ1、濃度幅下限値ｂｔｂ0と濃
度幅上限値ｂｔｂ1を抽出する。

【０２１４】ステップＳ１１０４で、フレームメモリ５
０３のすべてのＬ^*ａ^*ｂ^*画像データについて、２値化
し、２値化されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データが２値フレーム
メモリ５１３に格納された後、ＣＰＵ５７０は像域分離
部５１４を起動する。像域分離部５１４は、２値フレー
ムメモリ５１３から読み込んだ２値化されたＬ^*ａ^*ｂ ^*
画像データを領域分割し、分割された領域の属性を像域
分離処理によって判定する。判定された領域の属性や各
領域の位置等を示す情報は領域情報メモリ５１６に格納
する。

【０２１５】ステップＳ１１０５で、量子化数判定部５
１５は、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データのヒストグラムに
おいて、下地代表濃度以外の出現頻度の極大値を持つ画
素値に基づいて、前景色代表色を抽出する。ステップＳ
１１０６で、抽出された前景色代表色に基づいて、画像
データを量子化するための量子化数を判定する。尚、第
５の実施の形態では、図３２の代表色判定部５５４の領
域内に存在する前景代表色の抽出において、色の頻度
（Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像データ）の比較に基づいて前景代表色
の抽出を行ったが、これに限定されない。例えば、代表
色抽出部５５３で抽出された色の組み合わせを初期ベク
トルとし、フレームメモリ５０３からＬ^*ａ^*ｂ^*画像デ
ータを読み込む。そして、ベクトル量子化のベクトルを
決定するのに一般的な手法であるＬＢＧ法を用いて最適
なベクトルを算出する。更に、各ベクトルが表わすＬ^*
ａ^*ｂ^*画像データ間で色差を判定し、視覚的に差が目立
たない色差のものを統合することで前景代表色を抽出し
てももちろん構わない。

【０２１６】更に、第５の実施の形態では、図３２の色
変換部５０２でＬ^*ａ^*ｂ^*に変換して代表色濃度、量子
化数ｎ、前景色代表色を得たが、他に輝度色度を表すＹ
ＣｂＣｒなどの画像データに変換しても構わない。ま
た、処理を簡略化するために、色変換部５０２を省略し
て、ＲＧＢカラー画像データのまま行っても構わない。
このときのブロック図を図３４に示す。尚、図３１と同
じ番号を付したものはまったく同じ動作を行う。フレー
ムメモリ５０３はＲＧＢ画像データを格納し、ヒストグ
ラム生成部５０６と下地濃度判定部５０９はＲ画像デー
タを、ヒストグラム生成部５０７と下地濃度判定部５１
０はＧ画像データを、ヒストグラム生成部５０８と下地
濃度判定部５１１はＢ画像データの処理を行う。

【０２１７】また、処理を簡略化するために、Ｌ^*画像
データのみを像域分離に用いても構わない。このときの
ブロック図を図３５に示す。尚、図３１と同じ番号を付
したものはまったく同じ動作を行う。５３０は平坦画素
判定部であり、フレームメモリ５０３からＬ^*画像デー
タを読み込み、（４）式のエッジ量ｅＬを求め、閾値Ｔ
ｈ２と比較を行い、０または１を出力する。５３１と５
３２は最大頻度検出部であり、図２３の最大頻度検出部
４０４と同じ構成で同様に動作する。５３３は比較部で
あり、下地判定部５０９から濃度幅下限値ｂｔＬ0と濃
度幅上限値ｂｔＬ1を、フレームメモリ５０３からＬ^*画
像データを入力する。

【０２１８】Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像データが入力順にフレーム
メモリ５０３から読み出され、ラッチ５０５に入力され
ると同時に、Ｌ^*画像データが平坦画素判定部５３０に
入力され、エッジ量ｅＬにしたがって０または１を出力
する。ヒストグラム生成部５０６〜５０８でヒストグラ
ムの生成が終了したら、下地濃度判定部５０９と最大頻
度検出部５３０、５３１を起動させ、下地濃度判定部５
０９ではＬ^*画像データの下地代表濃度ｂＬ、濃度幅下
限値ｂｔＬ0、濃度幅上限値ｂｔＬ1を算出し、最大頻度
検出部５３１、１３２はａ^*、ｂ^*画像データの下地代表
濃度ｂａ、ｂｂをそれぞれ算出する。

【０２１９】比較部５３２は濃度幅下限値ｂｔＬ0、濃
度幅上限値ｂｔＬ1を入力し、更に、フレームメモリ５
０３からＬ^*画像データを読み込み、入力されたＬ^*画像
データが濃度幅下限値ｂｔＬ0と濃度幅上限値ｂｔＬ1の
間の値であれば「０」をそうでなければ「１」を出力す
る。この２値結果を２値フレームメモリ５１３に格納
し、像域分離処理を行い、領域情報を領域情報メモリ５
１６に入力する。更に、フレームメモリ５０３からＬ^*
ａ^*ｂ^*画像データを読み込み、量子化数判定部５１５で
量子化数ｎ、前景色代表色を算出する。

【０２２０】次に第５の実施の形態で説明される画像処
理装置の適用例を説明する。例えば、図３６に示される
ような光学的文字認識装置に適用させた場合に、実行さ
れる動作とその構成を説明する。図３６は第５の実施の
形態の画像処理装置を適用させた光学的文字認識装置の
構成を示すブロック図である。

【０２２１】図３６において、５６０は第５の実施の形
態の図３１に示される画像処理装置である。５６１は図
３１の端子５１７〜５１９から出力された各Ｌ^*、ａ^*、
ｂ^*画像データの下地代表濃度ｂＬ、ｂａ、ｂｂと端子
５２０から出力された領域情報と量子化数ｎと各前景色
代表色を入力し、端子５２１から出力されたフレームメ
モリ５０３から出力されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを量子
化する量子化部である。

【０２２２】５６２はフレームメモリであり、量子化部
５６１で量子化されたＬ^*ａ^*ｂ^*画像データを格納す
る。例えば、量子化数がｎであるとすると、ｎ値化され
たＬ^*ａ^*ｂ^*画像データをｎ枚のビットプレーンで格納
する。５６３はフレームメモリ５６２に格納される各ビ
ットプレーン画像を読み込み、読み込んだ画像に含まれ
る文字を認識し、対応する文字情報を文字のコードとし
て出力するＯＣＲ部である。

【０２２３】５６４はＯＣＲ部５６３が出力した文字コ
ードを格納すると同時に、Ｌ^*ａ^*ｂ ^*画像データに存在
する領域の属性と情報から文字の並びを調整し、色文字
である文字については、文字コードのほかに色コードも
付加する文字情報合成部である。５６５はＬ^*ａ^*ｂ^*画
像データに存在する領域毎に文字コードと色コードを記
憶する記憶装置である。

【０２２４】次に図３６で実行される処理の概要を説明
する。画像処理装置１６０で、Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像データに
存在する領域の属性と情報の抽出、各領域の量子化数ｎ
と前景色代表色の抽出が終了したら、ＣＰＵ５７０は抽
出された領域でその属性が「文字」である領域につい
て、対応するＬ^*ａ^*ｂ^*画像データの画素値を端子５２
１から、領域の情報を端子５２０から、各Ｌ^*ａ^*ｂ^*画
像データの下地代表濃度ｂＬ、ｂａ、ｂｂを端子５１７
〜５１９から読み出し、量子化部５６１に入力する。

【０２２５】尚、ここで、フレームメモリ５６２に格納
されるｎ枚のビットプレーン画像の内容を「０」にクリ
アしておく。また、量子化部５６１は、下地代表濃度ｂ
Ｌ、ｂａ、ｂｂで表わされる色を０番、領域情報の前景
色代表色を１番からｎ番まで割り振っておく。そして、
この１番からｎ番は、フレームメモリ５６２に格納され
るｎ枚のビットプレーン画像に１対１で対応している。

【０２２６】続いて、領域に対応するＬ^*ａ^*ｂ^*画像デ
ータの画素値より、Ｌ^*ａ^*ｂ^*画像データと下地の色、
前景色代表色との間で色差を抽出し、最も色差の小さか
った色を検出し、検出された色に対応する割り振られた
番号を判定する。判定された番号が０以外であれば、そ
の番号が表わすフレームメモリ５６２のビットプレーン
画像に対応する画素を「１」とする。この作業を領域内
の全ての画素について行った後に、ＣＰＵ５７０はＯＣ
Ｒ部５６３を起動させる。

【０２２７】ＯＣＲ部５６３は、ビットプレーン画像を
１番から順に入力し、入力されたビットプレーン画像に
存在する文字をＯＣＲ処理によって文字コードを生成
し、その生成された文字の位置を検出していく。１つの
ビットプレーン画像が終了したら、その文字コード、位
置、ビットプレーン画像の番号を文字情報合成部５６４
に領域毎に格納する。

【０２２８】領域情報メモリ５１６に格納されているす
べての領域について、上述の処理が実行され、その処理
結果が文字情報合成部５６４へ格納されたら、ＣＰＵ５
７０は文字情報合成部５６４に格納される各領域の位置
を示す情報から各領域を読み出す順番を推定する。そし
て、その推定された順番に従って、各領域に含まれる文
字の情報を読み出し、文字の位置を示す情報から文字順
を算出する。更に、対応する文字コードと文字の色のコ
ードを正しく並び変えて、記憶装置５６５の所定の記憶
領域に格納する。全ての領域に含まれる文字の情報が記
憶装置５６５へ格納されたら、全ての動作を終了する。

【０２２９】以上説明したように、第５の実施の形態に
よれば、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの画素値のヒスト
グラムに基づいて、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの下地
代表濃度ｂＬ、下地代表濃度ｂａ、下地代表濃度ｂｂ
と、下地の濃度幅上限値ｂｔＬ1と濃度幅下限値ｂｔＬ
0、下地の濃度幅上限値ｂｔａ1、更には濃度幅下限値ｂ
ｔａ0、下地の濃度幅上限値ｂｔｂ1と濃度幅下限値ｂｔ
ｂ0を抽出し、各濃度幅上限値と濃度幅下限値の範囲内
に含まれる画素値をすべて下地代表濃度として出力する
ことで、一定した好適な下地の濃度を出力することがで
きる。

【０２３０】また、各Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*画像データの下地
代表濃度ｂＬ、下地代表濃度ｂａ、下地代表濃度ｂｂを
示す極大値以外にヒストグラムに存在する出現頻度の極
大値の数に基づいて、下地以外に原稿画像に存在する画
像の色の組み合わせを判定する。そして、その判定され
た画像の色の組み合わせを表現する各色群とＬ^*ａ^*ｂ ^*
画像データとの色差を算出し、算出された色差が最小と
なる色の出現頻度を各画素値毎に計数する。更に、色差
が最小となる色の出現頻度の分布に対し、閾値Ｔｈ３以
上となる色（前景色代表色）で出力することで、一定し
た好適な色の画素値で画像を出力することができる。

【０２３１】更に、閾値Ｔｈ３以上となる色の個数に基
づいて、原稿画像を量子化するための量子化数を判定す
るため、原稿画像を好適に量子化する量子化数を決定す
ることができる。また、カラー多値画像に対して、高速
で比較的小さい回路規模で好適な量子化数の判定が可能
になり、下地のノイズに影響されることなく、文字等の
前景色を効率良く抽出できる。また、ＯＣＲに適用した
場合、文字の色を抽出することができるため、色の情報
を欠落させることがない。更に、文字情報を検索する際
に色で検索したり、色文字を重要な情報とするキーワー
ドとすることで効率的な検索を行うことも可能となる。

【０２３２】＜第６の実施の形態＞第６の実施の形態で
は、第４の実施の形態と第５の実施の形態で説明された
装置構成によって実行される処理のプログラムを、例え
ば、ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶させ、そのプログラムを
実行することで、本発明で説明される処理を行う。図３
７は第６の実施の形態の画像処理装置の構成を示すブロ
ック図である。

【０２３３】図３７において、１２０１は後述する第６
の実施の形態で説明される処理（図４０〜５３のフロー
チャート参照）を実行する実行プログラムによって動作
し、装置を構成する各構成要素の制御を行うＣＰＵであ
る。１２０２はその実行プログラムを格納し、実行プロ
グラムを実行するのに必要な記憶容量を確保するプログ
ラムメモリである。１２０３はユーザが実行プログラム
の実行等の各種指示を入力する端末である。

【０２３４】１２０４は磁気ディスク等で構成される記
憶装置である。１２０５は原稿画像の読み込みを行う白
黒スキャナである。ここではカラー多値画像データの原
稿画像を読み込むこととする。１２０６はカラー多値画
像データを、原稿画像分格納する多値フレームメモリで
ある。１２０７はカラー多値画像データを２値化して得
られる２値画像データを、原稿画像分格納する２値フレ
ームメモリである。１２０８は通信プロトコルに合わせ
て符号化データを送信する通信インタフェース（通信Ｉ
／Ｆ）である。１２０９は電話回線やＬＡＮで構成され
る通信回線である。２１０は装置を構成する各構成要素
を接続し、画像データ等の各種データや制御信号を授受
するバスである。

【０２３５】以下、第６の実施の形態で実行される処理
について、図４０〜図５３のフローチャートを用いて説
明する。尚、第６の実施の形態では、例えば、ユーザの
指示によって、原稿画像をスキャナ２０５より読み込
む。そして、読み込んで得られる画像データを２値化
し、２値化して得られる２値画像データの領域分割を行
う。分割された各領域の属性を像域分離処理によって判
定し、判定された属性に基づいて２値画像データに含ま
れる各領域を量子化するための量子化数を決定する。更
に、決定された量子化数に基づいて、各領域の構造化デ
ータを生成し、生成された構造化データを記憶装置１２
０４に格納するまでの処理を、例に挙げて説明する。

【０２３６】また、構造化データは、各領域の属性に基
づいて、領域に対応する２値画像データを好適に符号化
した符号化データのことである。また、第６の実施の形
態で説明される処理を実行する原稿画像は、例えば、図
３８の（ａ）に示されるような原稿画像を用いるものと
する。原稿画像に存在する文字は、太字の「灰色」とい
う文字が灰色であり、斜字の「赤文字」という文字が赤
色であり、それ以外は黒色の文字から構成されている。

【０２３７】まず、図４０〜図４２のフローチャートを
用いて、白黒スキャナ１２０５にセットされた原稿画像
を、端末１２０３から装置を起動することで、原稿画像
の画像データを読み込み、読み込まれた画像データに基
づいて、画像データの下地代表濃度bg_valueと濃度幅下
限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1を算出するまでの処理に
ついて説明する。

【０２３８】図４０〜図４２は第６の実施の形態によっ
て実行される画像データの下地代表濃度bg_valueと濃度
幅下限値ｂｔ0と濃度幅上限値ｂｔ1を算出する処理の処
理フローを示すフローチャートである。図４０におい
て、ステップＳ１００１で、ＣＰＵ１２０１は白黒スキ
ャナ１２０５から画像データを読み込み、多値フレーム
メモリ１２０６に格納する。次に、ステップＳ１００２
で、多値フレームメモリ１２０６上に展開される画像デ
ータの各画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値をカウントす
るカウンタを０にリセットする。尚、カウンタは頻度hi
st_pixel［i］（ｉ＝０〜２５５）からなり、例えば、
画素値がｉの画素データは、頻度hist_pixel［i］にカ
ウントされる。また、各カウンタでカウントされる値は
各画素値の出現頻度を示す。

【０２３９】ステップＳ１００３で、多値フレームメモ
リ１２０６上より画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値を順
次読み込み、すべての画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値
が読み込まれたか否かを判定する。そして、すべての画
素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値が読み込まれるまでは、
ステップＳ１００４で、順次読み込まれる画素データｐ
（ｘ，ｙ）の画素値に対応する頻度hist_pixel［p(x,
y)］の内容を１インクリメントする。

【０２４０】そして、各画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素
値の読み込みが終了したら、ステップＳ１００６に進
む。尚、各画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値の読み込み
が終了すると、頻度hist_pixel［i］に示される各画素
値の出現頻度によって、画像データの画素値の出現頻度
のヒストグラムが生成される。ステップＳ１００６で、
生成されたヒストグラムの各画素値の出現頻度と比較す
るための変数max_hist、比較の結果に基づいて決定され
る下地代表濃度bg_value、比較した画素値の数をカウン
トするループカウンタｉの内容を０にリセットする。

【０２４１】ステップＳ１００７で、生成されたヒスト
グラムから各画素値の頻度hist_pixel［i］を読み込
み、すべての頻度hist_pixel［i］が読み込まれたか否
かを判定する。そして、すべての頻度hist_pixel［i］
が読み込まれるまでは、ステップＳ１００８で、順次読
み込まれるhist_pixel［i］と変数max_histを比較す
る。頻度hist_pixel［i］が変数max_histより大きい場
合（ステップＳ１００８でＹＥＳ）、ステップＳ１００
９に進む。ステップＳ１００９で、変数max_histに頻度
hist_pixel［i］を代入し、下地代表濃度bg_valueにル
ープカウンタｉの内容を代入する。一方、頻度hist_pix
el［i］が変数max_histより小さい場合（ステップＳ１
００８でＮＯ）、ステップＳ１０１０に進む。

【０２４２】ステップＳ１０１０で、ループカウンタｉ
の内容を１インクリメントする。そして、すべての頻度
hist_pixel［i］の比較が終了したら、つまり、ループ
カウンタｉの内容が２５５になったら、ステップＳ１０
１１に進む。図３９において、ステップＳ１０１１で、
ヒストグラムを正規化するための量子化ステップmax_hi
st ／１００を算出した後に、前述の（６）式に従っ
て、量子化頻度hist_q［i］を算出する。

【０２４３】次に、ステップＳ１０１２で、読み込まれ
る量子化頻度hist_q［i］の数をカウントするループカ
ウンタｉの内容を０にリセットする。ステップＳ１０１
３で、読み込まれる量子化頻度hist_q［i］を順次読み
込み、すべての量子化頻度hist_q［i］が読み込まれた
か否かを判定する。そして、すべての量子化頻度hist_q
［i］が読み込まれるまでは、ステップＳ１０１４で、
順次読み込まれる量子化頻度hist_q［i］とノイズ閾値n
oise_thを比較する。量子化頻度hist_q［i］がノイズ閾
値noise_thより小さい場合（ステップＳ１０１４でＮ
Ｏ）、ステップＳ１０１５に進む。ステップＳ１０１５
で、量子化頻度hist_q［i］の内容を０にする。一方、
量子化頻度hist_q［i］がノイズ閾値noise_thより大き
い場合（ステップＳ１０１４でＹＥＳ）、ステップＳ１
０１６に進む。尚、ノイズ閾値noise_thは第４の実施の
形態で説明される閾値Ｔｈ１と同様の目的に使うための
閾値である。

【０２４４】ステップＳ１０１６で、ループカウンタｉ
の内容を１インクリメントする。そして、すべての量子
化頻度hist_q［i］の比較が終了したら、つまり、ルー
プカウンタｉの内容が２５６になったら、ステップＳ１
０１７に進む。ステップＳ１０１７で、下地濃度下限値
ｂｔ0として下地代表濃度bg_valueから１を引いたもの
を算出する。ステップＳ１０１８で、順次、頻度hist_q
［bt0］が０であるか否かを判定する。そして、頻度his
t_q［bt0］が０になるまで、ステップＳ１０１９で、下
地濃度下限値ｂｔ0から１デクリメントする。

【０２４５】そして、頻度hist_q［bt0］が０になった
ら、ステップＳ１０２０で、下地濃度上限値ｂｔ1とし
て下地代表濃度bg_valueから１を足したものを算出す
る。尚、頻度hist_q［bt0］が０になった時の下地濃度
下限値ｂｔ0が、下地濃度下限値ｂｔ0となる。ステップ
Ｓ１０２１で、順次、下地濃度上限値ｂｔ1の頻度hist_
q［bt1］が０であるか否かを判定する。そして、頻度hi
st_q［bt1］が０になるまで、ステップＳ１０２２で、
下地濃度上限値ｂｔ１から１インクリメントする。そし
て、頻度hist_q［bt1］が０になったら、処理を終了す
る。尚、頻度hist_q［bt1］が０になった時の下地濃度
上限値ｂｔ1が、下地濃度上限値ｂｔ1となる。

【０２４６】以上、図４０〜図４２のフローチャートで
説明された処理によって、画像データの下地代表濃度bg
_value、下地濃度下限値ｂｔ0、下地濃度上限値ｂｔ1が
算出される。また、図３８の（ａ）の原稿画像に上述の
処理を適用した場合、図３９のようなヒストグラムが得
られる。図３９において、点線はノイズ閾値noise_thを
表わす。ヒストグラムで右端の最も大きな出現頻度を持
つ画素値が下地代表濃度bg_valueであり、その山の両端
に下地濃度下限値ｂｔ0、下地濃度上限値ｂｔ1が存在す
る。

【０２４７】続いて、図４３のフローチャートを用い
て、画像データの像域分離処理を行うために画像データ
を２値化する処理について説明する。図４３は第６の実
施の形態で実行される画像データを２値化する処理の処
理フローを示すフローチャートである。ステップＳ１１
０１で、多値フレームメモリ１２０６上に展開される画
像データの各画素データｐ（ｘ，ｙ）を順次読み込む。
そして、ステップＳ１１０２で、すべての画素データｐ
（ｘ，ｙ）に対し、後述のステップＳ１１０３で実行さ
れる処理が終了したか否かを判定する。そして、ステッ
プＳ１１０３で、すべての画素データｐ（ｘ，ｙ）に対
し、２値画像データｂ（ｘ，ｙ）に変換する２値化を行
う。２値化の方法は、順次読み込まれる画素データｐ
（ｘ，ｙ）の画素値が下地濃度下限値ｂｔ0以上でかつ
下地濃度上限値ｂｔ1未満であるかを判定する。

【０２４８】そして、画素データｐ（ｘ，ｙ）が下地濃
度下限値ｂｔ0以上でかつ下地濃度上限値ｂｔ1未満であ
れば、ステップＳ１１０５で、その画素データｐ（ｘ，
ｙ）の２値画像データｂ（ｘ，ｙ）を「０」として、２
値フレームメモリ１２０７の対応する領域に書き込む。
一方、画素データｐ（ｘ，ｙ）が下地濃度下限値ｂｔ0
未満または下地濃度上限値ｂｔ1以上であれば、ステッ
プＳ１１０４で、その画素データｐ（ｘ，ｙ）の２値画
像データｂ（ｘ，ｙ）を「１」として、２値フレームメ
モリ１２０７の対応する領域に書き込む。

【０２４９】多値フレームメモリ１２０６に上の全ての
画素データｐ（ｘ，ｙ）について、２値化されたら、処
理を終了する。以上、図４３のフローチャートで説明さ
れた処理によって、２値フレームメモリ１２０７に、多
値フレームメモリ１２０６上に格納される画像データの
各画素データｐ（ｘ，ｙ）の２値化された２値画像デー
タｂ（ｘ，ｙ）が格納される。

【０２５０】続いて、図４４〜図４７のフローチャート
を用いて、２値フレームメモリ１２０７上に格納された
２値画像データを領域分割し、分割された領域の属性を
像域分離処理によって判定する。そして、判定された属
性に基づいて多値画像データに含まれる各領域の前景色
代表濃度を抽出し、抽出された前景色代表色、前景色代
表濃度に基づいて、各領域を量子化するための量子化数
を決定する処理について説明する。

【０２５１】図４４〜図４７は第６の実施の形態で実行
されるの多値画像データに含まれる各領域を量子化する
ための量子化数、前景色代表濃度を決定する処理の処理
フローを示すフローチャートである。図４４において、
ステップＳ１２０１で、２値フレームメモリ１２０７か
ら２値画像データを読み込む。ステップＳ１２０２で、
読み込まれた２値画像データに対し、類似する属性を持
つ領域毎に分割する。そして、分離された領域数をカウ
ンタarea_countでカウントする。また、各領域の位置座
標と大きさを求める。ステップＳ１２０３で、カウント
された各領域に対して、各領域に含まれる「１」である
２値画像データの塊の密度や形状、並びから「画像」、
「図形」、「文字」等の領域の属性を判定する像域分離
処理を行う。ここでは、上述の第３の実施形態と同様の
像域分離処理の方法を用いて、像域分離を行う。尚、図
３８の（ａ）の原稿画像に対し、像域分離を行うと、図
３８の（ｂ）のような領域１２２１〜１２２３に分割さ
れ、各領域は「文字」の属性を持つ領域として判定され
る。

【０２５２】次に、カウントされた各領域に対し、画像
表現に必要な量子化数を決定する量子化数決定処理を、
ステップＳ１２０４以降で行う。ステップＳ１２０４
で、ループカウンタｋの値を１にセットする。また、ル
ープカウンタｋは、各領域に対して量子化数決定処理が
終了する毎に、１インクリメントされ、そのカウント値
と領域の番号が対応している。ステップＳ１２０５で、
ループカウンタｋの値がカウンタarea_countの値よりも
大きいか否かを判定する。ループカウンタｋの値がカウ
ンタarea_countの値よりも小さい場合（ステップＳ１２
０５でＮＯ）、ステップＳ１２０６に進む。一方、ルー
プカウンタｋの値がカウンタarea_countの値よりも大き
い場合（ステップＳ１２０５でＹＥＳ）、すべてのカウ
ントされた領域に対して、量子化数決定処理がなされた
ことになるので、処理を終了する。

【０２５３】ステップＳ１２０６で、多値フレームメモ
リ１２０６からループカウンタｋの値に対応する領域の
画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値をカウントするカウン
タを０にリセットする。尚、カウンタは頻度hist_area
［i］（ｉ＝０〜２５５）からなり、例えば、画素値が
ｉの画素データは、頻度hist_area［i］にカウントされ
る。また、各カウンタでカウントされる値は各画素値の
出現頻度を示す。

【０２５４】ステップＳ１２０７で、多値フレームメモ
リ１２０６からループカウンタｋの値に対応する領域の
画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値と２値フレームメモリ
１２０７から画素データｐ（ｘ，ｙ）に対応する画素デ
ータｂ（ｘ，ｙ）の画素値を順次読み込み、すべての画
素データｐ（ｘ，ｙ）と画素データｂ（ｘ，ｙ）の画素
値が読み込まれたか否かを判定する。そして、すべての
画素データｐ（ｘ，ｙ）と画素データｂ（ｘ，ｙ）の画
素値が読み込まれるまでは、ステップＳ１２０８で、順
次読み込まれる画素データｂ（ｘ，ｙ）の画素値を判定
する。画素データｂ（ｘ，ｙ）の画素値が１の場合（ス
テップＳ１２０８でＹＥＳ）、ステップＳ１２０９に進
む。ステップＳ１２０９で、画素データｐ（ｘ，ｙ）の
画素値に対応する頻度hist_area［p(x,y)］の内容を１
インクリメントする。一方、画素データｂ（ｘ，ｙ）の
画素値が１でない場合（ステップＳ１２０８でＮＯ）、
つまり、画素値が０である場合、ステップＳ１２０７に
戻る。

【０２５５】そして、全ての画素値の読み込みが終了し
たら、ステップＳ１２１０に進む。尚、全ての画素値の
読み込みが終了すると、頻度hist_area［i］に示される
各画素値の出現頻度によって、画像データの画素値の出
現頻度のヒストグラムが生成される。 次に、ステップ
Ｓ１２１０〜ステップＳ１２１３で生成されたヒストグ
ラムを平滑化する処理を行う。

【０２５６】図４３において、ステップＳ１２１０で、
生成されたヒストグラムの各画素値の出現頻度hist_are
a［i］を平滑化した画素値の数をカウントするループカ
ウンタｉの内容を０にリセットする。ステップＳ１２１
１で、生成されたヒストグラムから各画素値の頻度hist
_area［i］を読み込み、すべての頻度hist_area［i］が
読み込まれたか否かを判定する。そして、すべての頻度
hist_area［i］が読み込まれるまでは、ステップＳ１２
１２で、上述の（８）式に従って、順次読み込まれるhi
st_area［i］を平滑化し、平滑化頻度hist_sm［i］を算
出する。

【０２５７】ステップＳ１２１３で、ループカウンタｉ
の内容を１インクリメントする。そして、すべての頻度
hist_area［i］の平滑化が終了したら、つまり、ループ
カウンタｉの内容が２５６になったら、ステップＳ１２
１４に進む。次に、ステップＳ１２１４〜ステップＳ１
２２８で、平滑化頻度hist_sm［i］からなるヒストグラ
ムより、ヒストグラムに存在する極大値と極小値を検出
し、検出された極大値と極小値に基づいて、領域の前景
色代表濃度を判定する処理を行う。

【０２５８】ステップＳ１２１４で、極大値テーブルli
st_1［i］の内容と、平滑化されたヒストグラムに存在
する極大値の数をカウントするカウンタex_count_1の内
容と、平滑化頻度hist_sm［i］の数をカウントするルー
プカウンタｉの内容を０にリセットする。尚、極大値テ
ーブルlist_1［i］は、カウンタex_count_1のカウント
数（list_1［ex_count_1］）とそのカウント数に対応す
る極大値を持つ平滑化頻度hist_sm［i］の画素値の関係
を示すテーブルである。

【０２５９】ステップＳ１２１５で、極小値テーブルli
st_2［1］の内容を０にセットし、平滑化されたヒスト
グラムに存在する極小値の数をカウントするカウンタex
_count_2の内容を１にセットする。尚、極小値テーブル
list_2［i］は、カウンタex_count_2のカウント数（lis
t_2［ex_count_2］）とそのカウント数に対応する極小
値を持つ平滑化頻度hist_sm［i］の画素値の関係を示す
テーブルである。但し、一般的に、平滑化されたヒスト
グラムには、画素値が小さい所で、出現頻度が０の極小
値を持つ画素値を持っているので、１番目にカウントさ
れる極小値を持つ画素値は０となり、極小値テーブルli
st_2［1］には０がセットされる。

【０２６０】ステップＳ１２１６で、平滑化されたヒス
トグラムから各画素値の平滑化頻度hist_sm［i］を読み
込み、すべての平滑化頻度hist_sm［i］が読み込まれた
か否かを判定する。そして、すべての平滑化頻度hist_s
m［i］が読み込まれるまでは、ステップＳ１２１７で、
順次読み込まれる平滑化頻度hist_sm［i］が極大値であ
るか否かを判定する。平滑化頻度hist_sm［i］が極大値
である場合（ステップＳ１２１７でＹＥＳ）、ステップ
Ｓ１２１８に進む。ステップＳ１２１８で、カウンタex
_count_1の内容を１インクリメントし、極大値テーブル
list_1［i］のカウント数list_1［ex_count_1］に平滑
化頻度hist_sm［i］の画素値を対応付ける。一方、平滑
化頻度hist_sm［i］が極大値でない場合（ステップＳ１
２１７でＮＯ）、ステップＳ１２１９に進む。

【０２６１】ステップＳ１２１９で、順次読み込まれる
平滑化頻度hist_sm［i］が極小値であるか否かを判定す
る。平滑化頻度hist_sm［i］が極小値である場合（ステ
ップＳ１２１９でＹＥＳ）、ステップＳ１２２０に進
む。ステップＳ１２２０で、カウンタex_count_2の内容
を１インクリメントし、極小値テーブルlist_2［i］の
カウント数list_2［ex_count_2］に平滑化頻度hist_sm
［i］の画素値を対応付ける。一方、平滑化頻度hist_sm
［i］が極小値でない場合（ステップＳ１２１９でＮ
Ｏ）、ステップＳ１２２１に進む。

【０２６２】ステップＳ１２２１で、ループカウンタｉ
の内容を１インクリメントする。そして、すべての平滑
化頻度hist_sm［i］の比較が終了したら、つまり、ルー
プカウンタｉの内容が２５６になったら、ステップＳ１
２２２に進む。図２４において、ステップＳ１２２２
で、極大値テーブルlist_3［i］の内容を０にリセット
する。また、極大値テーブルlist_1［i］の中で極大値
の値が近い極大値は、それらを１つの極大値として統合
し、その統合後に得られる極大値とそれ以外の極大値の
数をカウントするカウンタex_count_3の内容を０にリセ
ットする。更に、統合する極大値の有無の判定がなされ
た平滑化頻度hist_sm［i］の数をカウントするループカ
ウンタｉの内容を０にリセットする。尚、極大値テーブ
ルlist_3［i］は、カウンタex_count_3のカウント数（l
ist_3［ex_count_3］）とそのカウント数に対応する極
大値を持つ平滑化頻度hist_sm［i］の画素値の関係を示
すテーブルである。

【０２６３】ステップＳ１２２３で、極小値テーブルli
st_2［1］の内容を極小値テーブルlist_4［1］にセット
する。また、極大値が統合されることによって、なくな
る極小値とそれ以外の極小値の数をカウントするカウン
タex_count_4の内容を１にセットする。尚、極小値テー
ブルlist_4［i］は、カウンタex_count_4のカウント数
（list_4［ex_count_4］）とそのカウント数に対応する
極小値を持つ平滑化頻度hist_sm［i］の画素値の関係を
示すテーブルである。

【０２６４】ステップＳ１２２４で、極大値テーブルli
st_1［i］から各極大値を読み込み、読み込まれた極大
値の数がカウンタex_count_1よりも大きい否かを判定す
る。そして、読み込まれた極大値の数がカウンタex_cou
nt_1よりも大きくなるまでは、ステップＳ１２２５で、
極大値テーブルlist_1［i］のi+1番目の極大値と、i番
目の極大値に対応する画素値の差を算出し、算出された
差が所定の閾値Ｔｈ５よりも大きいか否かを判定する。

【０２６５】算出された差が所定の閾値Ｔｈ５よりも大
きい場合（ステップＳ１２２５でＹＥＳ）、ステップＳ
１２２６に進む。ステップＳ１２２６で、カウンタex_c
ount_3の内容を１インクリメントし、極大値テーブルli
st_3［i］のカウント数list_3［ex_count_3］に、極大
値テーブルlist_1［i］のカウント数list_1［i］に対応
する平滑化頻度hist_sm［i］の画素値を対応付ける。ス
テップＳ１２２７で、極小値テーブルlist_4［i］のカ
ウント数list_4［ex_count_4］に、極小値テーブルlist
_2［i］のカウント数list_2［i］に対応する平滑化頻度
hist_sm［i］の画素値を対応付ける。一方、算出された
差が所定の閾値Ｔｈ５よりも小さい場合（ステップＳ１
２２５でＮＯ）、ステップＳ１２２８に進む。

【０２６６】ステップＳ１２２８で、ループカウンタｉ
の内容を１インクリメントする。そして、極大値テーブ
ルlist_1［i］から各極大値を読み込み、読み込まれた
極大値の数、つまり、ループカウンタｉの内容がカウン
タex_count_1の内容よりも大きくなったら、ステップＳ
１２２９に進む。尚、極大値テーブルlist_3［i］に格
納されている極大値に対応する画素値が、前景色代表濃
度となる。

【０２６７】次に、ステップＳ１２２９〜ステップＳ１
２３７で、平滑化頻度hist_sm［i］からなるヒストグラ
ムより検出された極大値と極小値に基づいて、領域の前
景色代表濃度を判定する。更に、判定された前景色代表
濃度に基づいて、領域を量子化するための量子化数、量
子化するための閾値である前景色代表閾値を判定する処
理を行う。

【０２６８】図４７において、ステップＳ１２２９で、
前景色代表濃度テーブルlist_color［i］の内容と、前
景色代表閾値テーブルlist_v［i］の内容と、前景色代
表濃度の数をカウントするカウンタcolor_numberの内容
と、前景色代表濃度の判定がなされた極大値（前景色代
表濃度）の数をカウントするループカウンタｉの内容を
０にリセットする。尚、前景色代表濃度テーブルlist_c
olor［i］は、カウンタcolor_numberのカウント数（lis
t_color［color_number］）とそのカウント数に対応す
る極大値を持つ平滑化頻度hist_sm［i］の画素値の関係
を示すテーブルである。また、前景色代表閾値テーブル
list_v［i］は、カウンタcolor_numberのカウント数（l
ist_v［color_number］）とそのカウント数に対応する
極小値を持つ平滑化頻度hist_sm［i］の画素値の関係を
示すテーブルである。

【０２６９】ステップＳ１２３０で、極大値テーブルli
st_3［i］から各極大値を読み込み、読み込まれた極大
値の数がカウンタex_count_3よりも大きい否かを判定す
る。そして、読み込まれた極大値の数がカウンタex_cou
nt_3よりも大きくなるまでは、ステップＳ１２３１で、
変数subを（９）式に従って算出する。 sub＝ｍｉｎ（（hist_pixel［list_3[i]］−hist_pixel［list_4[i]］）， （hist_pixel［list_3[i]］−hist_pixel［list_4[i+1]］ ）） …（９） ステップＳ１２３２で、算出された変数subが所定の閾
値Ｔｈ６よりも大きいか否かを判定する。算出された差
が所定の閾値Ｔｈ６よりも大きい場合（ステップＳ１２
３２でＹＥＳ）、ステップＳ１２３３に進む。ステップ
Ｓ１２３３で、カウンタcolor_numberの内容を１インク
リメントし、前景色代表濃度テーブルlist_color［i］
のカウント数list_color［color_number］に、極大値テ
ーブルlist_3［i］のカウント数list_3［i］に対応する
平滑化頻度hist_sm［i］の画素値を対応付ける。ステッ
プＳ１２３４で、前景色代表閾値テーブルlist_v［i］
のカウント数list_v［i］［color_number］に、極小値
テーブルlist_4［i］のカウント数list_4［i］に対応す
る平滑化頻度hist_sm［i］の画素値を対応付ける。一
方、算出された差が所定の閾値Ｔｈ６よりも小さい場合
（ステップＳ１２３２でＮＯ）、ステップＳ１２３５に
進む。

【０２７０】ステップＳ１２３５で、ループカウンタｉ
の内容を１インクリメントする。そして、極大値テーブ
ルlist_3［i］から各極大値を読み込み、読み込まれた
極大値の数、つまり、ループカウンタｉの内容がカウン
タex_count_3の内容よりも大きくなったら、ステップＳ
１２３６に進む。ステップＳ１２３６で、前景色代表濃
度テーブルlist_color［i］に格納されている極大値に
対応する画素値を前景色代表濃度とし、前景色代表閾値
テーブルlist_v［i］に格納されている極小値に対応す
る画素値を前景色代表閾値とする。また、カウンタcolo
r_numberは前景色代表濃度の存在する数を表しており、
その領域を量子化するための量子化数とする。これら
は、領域の情報として各領域毎にプログラムメモリ２０
２の所定の領域に格納される。

【０２７１】ステップＳ１２３７で、ループカウンタｋ
の内容を１インクリメントする。そして、すべての領域
に対し画像表現に必要な量子化数を決定する量子化数決
定処理が行われたら、つまり、ループカウンタｋの内容
がカウンタarea_countの値になったら、すべての処理を
終了する。以上、図４４〜図４７のフローチャートで説
明される処理によって、２値フレームメモリ１２０７上
に格納された２値画像データを領域分割し、分割された
領域の属性が像域分離処理によって判定される。そし
て、判定された属性に基づいて２値画像データに含まれ
る各領域を量子化するための量子化数と、量子化するた
めの前景色代表閾値、更には前景色代表濃度が決定され
る。

【０２７２】続いて、図４８のフローチャートを用い
て、各領域の前景色代表閾値、前景色代表濃度領域に基
づいて、各領域を更に分割する処理について説明する。
尚、図３８の（ａ）のようなカラー多値画像の場合、図
４４のステップＳ１２０２の領域分割では、色の区別が
なされないため色毎に領域が分割されない。そのため、
色毎に領域を分割するために図４８のフローチャートで
説明される処理を行う。

【０２７３】図４８は第６の実施の形態で実行される領
域分割された各領域を、前景色代表閾値、前景色代表濃
度領域に基づいて、更に分割する処理の処理フローを示
すフローチャートである。ステップＳ１３０１で、ルー
プカウンタｋの値を１にセットする。また、ループカウ
ンタｋは、各領域の前景色代表閾値、前景色代表濃度領
域に基づいて、各領域を更に分割する処理が終了する毎
に、１インクリメントされ、そのカウント値と量子化数
color_numberでカウントされた領域の値が対応してい
る。ステップＳ１３０２で、ループカウンタｋの値が量
子化数color_numberの値よりも大きいか否かを判定す
る。ループカウンタｋの値がカウンタ量子化数color_nu
mberの値よりも小さい場合（ステップＳ１３０２でＮ
Ｏ）、ステップＳ１３０３に進む。一方、ループカウン
タｋの値が量子化数color_numberの値よりも大きい場合
（ステップＳ１３０２でＹＥＳ）、すべてのカウントさ
れた領域に対して、各領域の前景色代表閾値、前景色代
表濃度領域に基づいて、各領域を更に分割する処理がな
されたことになるので、処理を終了する。

【０２７４】ステップＳ１３０３で、多値フレームメモ
リ１２０６から対応する領域の画素データｐ（ｘ，ｙ）
の画素値を順次読み込み、すべての画素データｐ（ｘ，
ｙ）が読み込まれたか否かを判定する。そして、すべて
の画素データｐ（ｘ，ｙ）の画素値が読み込まれるまで
は、ステップＳ１３０４で、順次読み込まれる画素デー
タｐ（ｘ，ｙ）の画素値が、前景色代表閾値list_v［k-
1］以上でかつ前景色代表閾値list_v［k］未満であるか
を判定する。

【０２７５】そして、画素データｐ（ｘ，ｙ）が前景色
代表閾値list_v［k-1］以上でかつ前景色代表閾値list_
v［k］未満であれば、ステップＳ１３０５で、その画素
データｐ（ｘ，ｙ）の２値画像データｂ（ｘ，ｙ）を
「１」として、２値フレームメモリ１２０７の対応する
領域に書き込む。一方、画素データｐ（ｘ，ｙ）が前景
色代表閾値list_v［k-1］未満または前景色代表閾値lis
t_v［k］以上であれば、ステップＳ１３０６で、その画
素データｐ（ｘ，ｙ）の２値画像データｂ（ｘ，ｙ）を
「０」として、２値フレームメモリ１２０７の対応する
領域に書き込む。

【０２７６】多値フレームメモリ１２０６に上の全ての
画素データｐ（ｘ，ｙ）について、前景色代表閾値との
比較が終了したら、ステップＳ１３０７に進む。ステッ
プＳ１３０７で、２値フレームメモリ１２０７に書き込
まれた２値画像データに含まれる領域に対し、類似する
属性を持つ領域毎に更に分割する。そして、各領域が更
に分離された領域数をカウンタarea_count_areaでカウ
ントする。また、更に分離された各領域の位置座標と大
きさを求める。ステップＳ１３０８で、カウントされた
更に分離された各領域に対して、更に分離された各領域
に含まれる「１」である２値画像データの塊の密度や形
状、並びから「画像」、「図形」、「文字」等の領域の
属性を判定する像域分離処理を行う。ここでは、上述の
第３の実施形態と同様の像域分離処理の方法を用いて、
像域分離を行う。

【０２７７】ステップＳ１３０９で、更に分離された各
領域の位置座標と大きさ、属性、前景色代表濃度を対応
する領域毎に、プログラムメモリ１２０２の所定の領域
に格納される。ステップＳ１３１０で、ループカウンタ
ｋの内容を１インクリメントする。そして、すべての領
域に対し、各領域の前景色代表閾値、前景色代表濃度領
域に基づいて、各領域を更に分割する処理が行われた
ら、つまり、ループカウンタｋの内容が量子化数color_
numberの値になったら、すべての処理を終了する。

【０２７８】以上、図４８のフローチャートで説明され
る処理によって、図４２のステップＳ１２０２の領域分
割された各領域が色毎の領域に更に分割される。また、
分割された領域の属性が像域分離処理によって判定され
る。尚、図３８の（ａ）の原稿画像の場合、図４４のス
テップＳ１２０２で説明される領域分割によって得られ
る図３８の（ｂ）の領域に対し、図４８のフローチャー
トで説明される処理によって、図３８の（ｃ）に示され
るように、領域２２２内には灰色文字を示す領域１２２
４、領域１２２３には赤色文字を示す領域２２５が更に
領域をして分割される。また、第６の実施の形態のよう
に、カラー多値画像データを白黒スキャナで読み込む場
合は、カラー多値画像データに含まれる色の情報は読み
込まれない。しかし、色によってカラー多値画像データ
の濃度が異なるので、その濃度の違いによって色を判定
あるいは推定できるので、図４８のフローチャートで説
明される処理のように、領域を更に色毎の領域に分割す
ることが可能となる。

【０２７９】また、従来は下地の濃度を含んだまま、原
稿画像の前景色代表濃度を、その原稿画像の画素値の出
現頻度に基づいて判定していた。例えば、図３８の
（ｂ）の領域１２２２の画素値の出現頻度のヒストグラ
ムは図４９の（ａ）、領域１２２３の画素値の出現頻度
のヒストグラムは図４９の（ｂ）のように生成されてい
た。そのため、これらのヒストグラムより、前景色代表
濃度を極大値から判定しようとすると背景の裏写り等の
ノイズによって極大値のカウントを誤ってしまう。ま
た、本来、文字等の抽出したい濃度の頻度が全体に比べ
て小さいため、ノイズとの分離が困難であった。

【０２８０】そこで、第６の実施の形態では、原稿画像
の下地の濃度を除去することで、原稿画像の前景色代表
濃度の判定の精度を向上させている。例えば、図３８の
（ｂ）の領域１２２２の下地濃度を除去した画素値の出
現頻度のヒストグラムは図４９の（ｃ）となり、図３８
の（ｂ）の領域１２２３の下地濃度を除去した画素値の
出現頻度のヒストグラムは図４９の（ｄ）となる。これ
によって、文字等の必要な濃度が強調されたヒストグラ
ムが得られるので、黒文字の代表濃度、灰色文字の代表
濃度、赤文字を白黒スキャナ１２０５で読み込んだ場合
でも、代表濃度を明確にできるわけである。

【０２８１】続いて、図５０〜図５３のフローチャート
を用いて、２値画像データに含まれる各領域の属性と対
応する量子化数に基づいて、２値画像データに含まれる
各領域の構造化データを生成する処理について説明す
る。図５０〜図５３は第６の実施の形態で実行される２
値画像データに含まれる各領域の構造化データを生成す
る処理の処理フローを示すフローチャートである。

【０２８２】図５０において、ステップＳ１４０１で、
ＣＰＵ５７０は、メモリ１２０２に格納されている全て
の領域について領域の並び変えを行う。並び変えは、原
稿画像に含まれる領域の構造化データを生成する処理の
処理順を決定するために行う。ここでは、まず最初にカ
ウンタarea_countでカウントされた数の領域の内、「文
字」の属性を持つ領域が、図４８のフローチャートで説
明される処理によって更に領域が分割される場合は、更
に分割される前の「文字」の属性を持つ領域を削除す
る。そして、その「文字」の属性を持つ領域について
は、更に領域が分割された複数の領域として判定する。
それ以外の更に分割されない領域は、１つの領域として
判定する。このようにして、原稿画像に含まれる領域を
判定し、メモリ１２０２に格納される領域において、ま
ず、更に分割されない領域をラスタ方向で検索し、検索
された順に更に分割されない領域を並べる。続いて、更
に分割されるをラスタ方向で検索し、検索された順に更
に分割される領域を並べる。

【０２８３】ステップＳ１４０２で、並び変えられる領
域の総数をカウンタarea_count_allでカウントする。ス
テップＳ１４０３で、ループカウンタｋの値を１にセッ
トする。また、ループカウンタｋは、各領域に対して構
造化データを生成する処理が終了する毎に、１インクリ
メントされ、そのカウント値とカウンタarea_count_all
でカウントされた領域の値が対応している。ステップＳ
１４０４で、ループカウンタｋの値がカウンタarea_cou
nt_allの値よりも大きいか否かを判定する。ループカウ
ンタｋの値がカウンタarea_count_allの値よりも小さい
場合（ステップＳ１４０４でＮＯ）、ステップＳ１４０
５に進む。一方、ループカウンタｋの値がカウンタarea
_count_allの値よりも大きい場合（ステップＳ１４０４
でＹＥＳ）、すべてのカウントされた領域に対して、構
造化データを生成する処理がなされたことになるので、
処理を終了する。

【０２８４】ステップＳ１４０５で、ループカウンタｋ
の値に対応する領域の像域分離処理による属性が「文
字」であるか否かを判定する。領域の属性が「文字」で
ある場合（ステップＳ１４０５でＹＥＳ）、以下、後述
するステップＳ１４０９〜ステップＳ１４１４で説明さ
れる処理を行う。一方、領域の属性が「文字」でない場
合（ステップＳ１４０５でＮＯ）、ステップＳ１４０６
に進む。

【０２８５】以下、領域の属性が「文字」である場合に
実行される処理について、図５１のフローチャートを用
いて説明する。図５１は第６の実施の形態の領域の属性
が「文字」である場合に実行される処理の処理フローを
示すフローチャートである。ステップＳ１４０９で、領
域の属性が「文字」である領域に対応する画像データを
多値フレームメモリ１２０６から読み込む。そして、読
み込んだ画像データに対し、前景色代表濃度を持つ画素
は「１」、それ以外は「０」にして、画像データを２値
化する。

【０２８６】ステップＳ１４１０で、領域の属性が「文
字」である領域のＯＣＲを行い、ステップＳ１４１１
で、色文字であるか否かを判定する。色文字である場合
（ステップＳ１４１１でＹＥＳ）、ステップＳ１４１２
に進む。ステップＳ１４１２で、色を抽出し、その抽出
した色とその文字列をキーワードとする。一方、色文字
でない場合（ステップＳ１４１１でＮＯ）、ステップＳ
１４１３に進む。

【０２８７】ステップＳ１４１３で、領域の属性が「文
字」である領域のＪＢＩＧ符号化を行い、ステップＳ１
４１０、ステップＳ１４１２によって、ＯＣＲの結果か
ら得られた文字列、各文字列の濃度（前景色代表濃
度）、対応する文字コード、キーワードとともにＪＢＩ
Ｇ符号化データを構造化データから構成される構造化文
書の書式にしたがって記憶装置１２０４の所定の領域に
格納する。そして、領域のＪＢＩＧ符号化と格納が終了
したら、ステップＳ１４０８に進む。

【０２８８】図５０のフローチャートに戻る。ステップ
Ｓ１４０６で、ループカウンタｋの値に対応する領域の
像域分離処理による属性が「図形」であるか否かを判定
する。領域の属性が「図形」である場合（ステップＳ１
４０６でＹＥＳ）、以下、後述するステップＳ１４１５
〜ステップＳ１４１７で説明される処理を行う。一方、
領域の属性が「図形」でない場合（ステップＳ１４０６
でＮＯ）、ステップＳ１４０７に進む。

【０２８９】以下、領域の属性が「図形」である場合に
実行される処理について、図５２のフローチャートを用
いて説明する。図５２は第６の実施の形態の領域の属性
が「図形」である場合に実行される処理の処理フローを
示すフローチャートである。ステップＳ１４１５で、領
域の属性が「図形」である領域に対応する画像データを
多値フレームメモリ１２０６から読み込む。そして、読
み込んだ画像データに対し、前景色代表濃度を持つ画素
は「１」、それ以外は「０」にして、画像データを２値
化する。ステップＳ１４１６で、領域の属性が「図形」
である領域のアウトライン抽出によるベクトル化を行
う。

【０２９０】ステップＳ１４１７で、ベクトル化の結果
から得られたベクトルは、前景色代表濃度、その座標、
領域サイズとともに構造化データから構成される構造化
文書の書式にしたがって記憶装置１２０４の所定の領域
に格納される。そして、領域のベクトル化と格納が終了
したら、ステップＳ１４０８に進む。図５０のフローチ
ャートに戻る。

【０２９１】ステップＳ１４０７で、ループカウンタｋ
の値に対応する領域の像域分離処理による属性が「写
真」であるか否かを判定する。領域の属性が「写真」で
ある場合（ステップＳ１４０７でＹＥＳ）、以下、後述
するステップＳ１４１８、ステップＳ１４１９で説明さ
れる処理を行う。一方、領域の属性が「写真」でない場
合（ステップＳ１４０７でＮＯ）、ステップＳ１４０８
に進む。

【０２９２】以下、領域の属性が「写真」である場合に
実行される処理について、図５３のフローチャートを用
いて説明する。図５３は第６の実施の形態の領域の属性
が「写真」である場合に実行される処理の処理フローを
示すフローチャートである。ステップＳ１４１８で、領
域の属性が「写真」である領域に対応する画像データを
多値フレームメモリ１２０６から読み込む。そして、読
み込んだ画像データに対し、ＪＰＥＧ符号化を行う。

【０２９３】ステップＳ１４１９で、ＪＰＥＧ符号化の
結果から得られた符号化データは、その座標、領域サイ
ズとともに構造化データから構成される構造化文書の書
式にしたがって記憶装置１２０４の所定の領域に格納さ
れる。そして、領域のＪＰＥＧ符号化と格納が終了した
ら、ステップＳ１４０８に進む。再び、図５０のフロー
チャートに戻る。

【０２９４】ステップＳ１４０８で、ループカウンタｋ
の内容を１インクリメントする。そして、すべての領域
に対し構造化データを生成する処理が行われたら、つま
り、ループカウンタｋの内容がカウンタarea_count_all
の値になったら、すべての処理を終了する。以上、図５
０〜図５３のフローチャートで説明される処理によっ
て、２値画像データに含まれる各領域の属性と対応する
量子化数に基づいて、２値画像データに含まれる各領域
の構造化データが生成される。

【０２９５】尚、第６の実施の形態では、構造化データ
を記憶装置１２０４に格納したが、通信インタフェース
２０８を介して通信回線１２０９に送信することもでき
る。以上説明したように、第６の実施の形態によれば、
画像データの画素値のヒストグラムに基づいて、下地代
表濃度bg_valueと下地の濃度幅上限値ｂｔ1と濃度幅下
限値ｂｔ0を抽出し、濃度幅上限値ｂｔ1と濃度幅下限値
ｂｔ0の範囲内に含まれる画素値をすべて下地代表濃度b
g_valueとして出力することで、一定した好適な下地の
濃度を出力することができる。

【０２９６】また、下地代表濃度bg_valueを示す極大値
以外にヒストグラムに存在する出現頻度の極大値を持つ
画素値を含む閾値noith_th以上の出現頻度を持つ画素値
群を、下地以外に原稿画像に存在する画像として判定す
る。そして、その判定された画像を表現する所定範囲の
画素値群を一律にその所定範囲内の出現頻度の極大値を
持つ画素値（前景色代表濃度）で出力することで、一定
した好適な画素値で画像を出力することができる。

【０２９７】また、その判定された画像を表現する前景
色代表濃度を含む所定範囲の画素値群の範囲とその個数
に基づいて、原稿画像を量子化するための量子化数と閾
値を判定するため、原稿画像を好適に量子化する量子化
数を決定することができる。また、カラー画像に対し
て、高速で比較的小さい回路規模で好適な領域判定が可
能になる。領域毎に画像を再現するのに必要な量子化を
正しく行い、限定色の文字や図形を好適に判定し、画像
の構造化をより高いレベルにすることができる。

【０２９８】尚、第４の実施の形態〜第６の実施の形態
で説明された画像処理装置の構成はこれに限定されず、
一部分をソフトウェア等のプログラムで実現してももち
ろん構わない。また、第４の実施の形態、第６の実施の
形態では白黒画像データを例にとって説明したが、Ｌ^*
ａ^*ｂ^*画像を白黒画像と同じように扱うことによってカ
ラー画像への拡張が可能であることは言うまでもない。
更に入力ビット数、それに伴うヒストグラムの生成はこ
れに限定されず、量子化した結果の頻度分布であっても
構わない。

【０２９９】また、ヒストグラムは、入力されたすべて
の画素ではなく、間引くなどして一部の画素を用いて形
成しても良い。これにより、処理を高速に行うことがで
きる。更に、像域分離処理や量子化の方法は本発明で説
明される方法に限定されず、他の方法でも構わない。ま
た、領域の形状を矩形として説明したが、これに限定さ
れず、輪郭線等のあらゆる自由形状であってももちろん
構わない。

【０３００】また、更に、メモリ構成をフレームメモリ
としたが、これに限定されず、ラインバッファ等で構成
してももちろん構わない。尚、本発明は、複数の機器
（例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リ
ーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用して
も、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファク
シミリ装置等）に適用してもよい。

【０３０１】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。

【０３０２】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現する
ことになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体
は本発明を構成することになる。プログラムコードを供
給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディ
スク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、
ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモ
リカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

【０３０３】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能
が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

【０３０４】更に、記憶媒体から読出されたプログラム
コードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードや
コンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメ
モリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基
づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わる
ＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その
処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合
も含まれることは言うまでもない。

【０３０５】本発明を上記記憶媒体に適用する場合、そ
の記憶媒体には、先に説明したフローチャートの処理を
実現するためのコンピュータのプログラムコードを格納
することになる。簡単に説明すると、例えば、図５４の
メモリマップ例に示す各モジュールを記憶媒体に格納す
る。すなわち、少なくとも「生成モジュール」、「判定
モジュール」、および「決定モジュール」の各モジュー
ルのプログラムコードを記憶媒体に格納すればよい。

【０３０６】尚、「生成モジュール」は、画像データの
濃度の出現頻度の分布を生成する。「判定モジュール」
は、生成された分布の最大出現頻度を含み、所定の閾値
以上の出現頻度を有する濃度領域を判定する。「決定モ
ジュール」は、判定された濃度領域以外の分布に含まれ
る極大値の数に基づいて、量子化数を決定する。以上説
明したように、本発明の第４の実施形態〜第６の実施の
形態によれば、スキャナ等で読み取った原稿画像の画像
データの下地に発生するノイズを好適に除去することが
でき、画像データによる出力画像の画質を向上する画像
処理装置及びその方法を提供できる。

【０３０７】また、画像データの下地に発生するノイズ
を好適に除去し、画像データを量子化するための量子化
数を好適に判定する画像処理装置及びその方法を提供で
きる。また、画像に対して、高速で比較的小さい回路規
模で好適な領域判定が可能になる。ノイズによる影響を
取り除き、図形／写真を正確に判定できる。更に、下地
と文字の輝度に差がない場合でも確実に検出できる。

【０３０８】また、領域毎に画像を再現するのに必要な
量子化を正しく行い、限定色の文字や図形を好適に判定
し、画像の出力、符号化、構造化をより高いレベルにす
ることができる効果がある。尚、本発明は、上述の実施
の形態に限らず、クレームの記載の範囲内で様々な変
形、応用が可能である。

【０３０９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の第１の発
明によれば、対象画像の特徴に応じて良好な量子化を行
うことができる。また、第２の発明によれば、画像デー
タの下地に発生するノイズを好適に除去し、画像データ
を量子化するための量子化数を好適に判定することがで
きる。

【０３１０】また、第３の発明によれば、色文字を良好
に抽出することができる。また、第４の発明によれば、
スキャナ等で読み取った原稿画像の画像データの下地に
発生するノイズを好適に除去することができ、画像デー
タによる出力画像の画質を向上することがでる。また、
画像データの下地に発生するノイズを好適に除去するこ
とで、画像データを属性毎の領域に分離する像域分離処
理の精度を向上すること、また、画像データの下地に発
生するノイズを好適に除去し、ノイズを除去した画像デ
ータから好適な下地の濃度を判定し、その判定された濃
度を下地の濃度として出力することで、画像データの符
号化効率を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態の画像処理装置の構成を示す
ブロック図である。

【図２】第１の実施の形態の下地の濃度幅抽出の様子を
説明するための図である。

【図３】第１の実施の形態で実行される処理の処理フロ
ーを示すフローチャートである。

【図４】第１の実施の形態の画像処理装置を適用させた
画像送信装置の構成を示すブロック図である。

【図５】第２の実施の形態の画像処理装置の構成を示す
ブロック図である。

【図６】第２の実施の形態の下地濃度判定部１０９の詳
細な構成を示すブロック図である。

【図７】第２の実施の形態で実行される処理の処理フロ
ーを示すフローチャートである。

【図８】第２の実施の形態の画像処理装置を適用させた
プリンタ装置の構成を示すブロック図である。

【図９】第３の実施の形態の画像処理装置の構成を示す
ブロック図である。

【図１０】第３の実施の形態によって実行される画像デ
ータの下地代表濃度bg_valueと濃度幅下限値ｂｔ0と濃
度幅上限値ｂｔ1を算出する処理の処理フローを示すフ
ローチャートである。

【図１１】第３の実施の形態によって実行される画像デ
ータの下地代表濃度bg_valueと濃度幅下限値ｂｔ0と濃
度幅上限値ｂｔ1を算出する処理の処理フローを示すフ
ローチャートである。

【図１２】第３の実施の形態によって実行される画像デ
ータの下地代表濃度bg_valueと濃度幅下限値ｂｔ0と濃
度幅上限値ｂｔ1を算出する処理の処理フローを示すフ
ローチャートである。

【図１３】第３の実施の形態で実行される画像データを
２値化する処理の処理フローを示すフローチャートであ
る。

【図１４】第３の実施の形態で実行されるの２値画像デ
ータに含まれる各領域を量子化するための量子化数を決
定する処理の処理フローを示すフローチャートである。

【図１５】第３の実施の形態で実行されるの２値画像デ
ータに含まれる各領域を量子化するための量子化数を決
定する処理の処理フローを示すフローチャートである。

【図１６】第３の実施の形態で実行されるの２値画像デ
ータに含まれる各領域を量子化するための量子化数を決
定する処理の処理フローを示すフローチャートである。

【図１７】第３の実施の形態で実行されるの２値画像デ
ータに含まれる各領域を量子化するための量子化数を決
定する処理の処理フローを示すフローチャートである。

【図１８】第３の実施の形態で実行される２値画像デー
タに含まれる各領域の構造化データを生成する処理の処
理フローを示すフローチャートである。

【図１９】第３の実施の形態の領域の属性が「文字」で
ある場合に実行される処理の処理フローを示すフローチ
ャートである。

【図２０】第３の実施の形態の領域の属性が「図形」で
ある場合に実行される処理の処理フローを示すフローチ
ャートである。

【図２１】第３の実施の形態の領域の属性が「写真」で
ある場合に実行される処理の処理フローを示すフローチ
ャートである。

【図２２】本発明で実行される処理フローのプログラム
を記憶させた記憶媒体のメモリマップの構造を示す図で
ある。

【図２３】第４の実施の形態の画像処理装置の構成を示
すブロック図である。

【図２４】第４の実施の形態の下地の濃度幅抽出の様子
を説明するための図である。

【図２５】第４の実施の形態の下地濃度幅検出部４０５
の詳細な構成を示すブロック図である。

【図２６】第４の実施の形態の量子化数判定部４０６の
詳細な構成を示すブロック図である。

【図２７】第４の実施の形態の前景色代表濃度の抽出の
様子を説明するための図である。

【図２８】第４の実施の形態で実行される処理の処理フ
ローを示すフローチャートである。

【図２９】第４の実施の形態の画像処理装置を適用させ
た画像送信装置の構成を示すブロック図である。

【図３０】第４の実施の形態の量子化数を決定する様子
を説明するための図である。

【図３１】第５の実施の形態の画像処理装置の構成を示
すブロック図である。

【図３２】第５の実施の形態の量子化数判定部５１５の
詳細な構成を示すブロック図である。

【図３３】第５の実施の形態で実行される処理の処理フ
ローを示すフローチャートである。

【図３４】第５の実施の形態の他の構成による画像処理
装置の構成を示すブロック図である。

【図３５】第５の実施の形態の更に他の構成による画像
処理装置の構成を示すブロック図である。

【図３６】第５の実施の形態の画像処理装置を適用させ
た光学的文字認識装置の構成を示すブロック図である。

【図３７】第６の実施の形態の画像処理装置の構成を示
すブロック図である。

【図３８】（ａ）は原稿画像の例を示す図であり、
（ｂ）は原稿画像を領域分割して得られる領域の構成を
示す図であり、（ｃ）は領域分割された各領域を更に分
割して得られる領域の構成を示す図である。

【図３９】第６の実施の形態の下地の濃度幅抽出の様子
を説明するための図である。

【図４０】第６の実施の形態によって実行される画像デ
ータの下地代表濃度bg_valueと濃度幅下限値ｂｔ0と濃
度幅上限値ｂｔ1を算出する処理の処理フローを示すフ
ローチャートである。

【図４１】第６の実施の形態によって実行される画像デ
ータの下地代表濃度bg_valueと濃度幅下限値ｂｔ0と濃
度幅上限値ｂｔ1を算出する処理の処理フローを示すフ
ローチャートである。

【図４２】第６の実施の形態によって実行される画像デ
ータの下地代表濃度bg_valueと濃度幅下限値ｂｔ0と濃
度幅上限値ｂｔ1を算出する処理の処理フローを示すフ
ローチャートである。

【図４３】第６の実施の形態で実行される画像データを
２値化する処理の処理フローを示すフローチャートであ
る。

【図４４】第６の実施の形態で実行されるの２値画像デ
ータに含まれる各領域を量子化するための量子化数、前
景色代表色、前景色代表濃度を決定する処理の処理フロ
ーを示すフローチャートである。

【図４５】第６の実施の形態で実行されるの２値画像デ
ータに含まれる各領域を量子化するための量子化数、前
景色代表色、前景色代表濃度を決定する処理の処理フロ
ーを示すフローチャートである。

【図４６】第６の実施の形態で実行されるの２値画像デ
ータに含まれる各領域を量子化するための量子化数、前
景色代表色、前景色代表濃度を決定する処理の処理フロ
ーを示すフローチャートである。

【図４７】第６の実施の形態で実行されるの２値画像デ
ータに含まれる各領域を量子化するための量子化数、前
景色代表色、前景色代表濃度を決定する処理の処理フロ
ーを示すフローチャートである。

【図４８】第６の実施の形態で実行される領域分割され
た各領域を、前景色代表閾値、前景色代表濃度領域に基
づいて、更に分割する処理の処理フローを示すフローチ
ャートである。

【図４９】（ａ）、（ｂ）は従来の方法によって抽出さ
れる下地の濃度幅抽出、下地代表濃度、前景色代表濃度
の抽出の様子を説明するための図であり、（ｃ）、
（ｄ）は第６の実施の形態によって抽出される下地の濃
度幅抽出、下地代表濃度、前景色代表濃度の抽出の様子
を説明するための図である。

【図５０】第６の実施の形態で実行される２値画像デー
タに含まれる各領域の構造化データを生成する処理の処
理フローを示すフローチャートである。

【図５１】第６の実施の形態の領域の属性が「文字」で
ある場合に実行される処理の処理フローを示すフローチ
ャートである。

【図５２】第６の実施の形態の領域の属性が「図形」で
ある場合に実行される処理の処理フローを示すフローチ
ャートである。

【図５３】第６の実施の形態の領域の属性が「写真」で
ある場合に実行される処理の処理フローを示すフローチ
ャートである。

【図５４】本発明で実行される処理フローのプログラム
を記憶させた記憶媒体のメモリマップの構造を示す図で
ある。

【符号の説明】

１ 画像入力装置 ２ フレームメモリ ３、７ ヒストグラム生成部 ４ 最大頻度検出部 ５ 量子化ステップ算出部 ６ 量子化部 ８ ノイズ閾値決定部 ９ 比較部 １０ 下地濃度幅検出部 １１、１２、１３ 端子 ２０ 画像処理装置 ２２ ラッチ ２３ セレクタ ２４ ＪＰＥＧ符号化部 ２５ 通信インターフェイス １０１ 画像入力部 １０２ 色変換部 １０３ フレームメモリ １０４ 平坦画素判定部 １０５ ラッチ １０６〜１０８ ヒストグラム生成部 １０９ 下地濃度判定部 １１０、１１１ 最大頻度検出部 １４０ 画像処理装置 １４１ 白色下地判定部 １４２ 比較部 １４３ ラッチ １４４ セレクタ １４５ 色変換部 １４６ ２値化部 １４７ ２値プリンタ ２０１ ＣＰＵ ２０２ プログラムメモリ ２０３ 端末 ２０４ 記憶装置 ２０５ スキャナ ２０６ 多値フレームメモリ ２０７ ２値フレームメモリ ２１０ バス

Claims (46)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像処理装置であって、 画像を表す多値画像データを入力する入力手段と、 前記多値画像データより２値画像データを抽出する抽出
   手段と、 前記２値画像データに基づいて、前記画像を複数のブロ
   ックに分割する分割手段と、 前記ブロック内の前記多値画像データを量子化する量子
   化手段を備え、 前記多値画像データの量子化数は前記ブロック単位で決
   定されることを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記２値画像データは、前記多値画像デ
   ータの分布に基づいて抽出されることを特徴とする請求
   項１に記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記分布は、前記多値画像データの頻度
   ヒストグラムに基づき判定されることを特徴とする請求
   項２に記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記分割手段は、前記画像の属性に基づ
   き該画像を前記ブロックに分割することを特徴とする請
   求項１に記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記属性は、少なくとも文字、写真を含
   むことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記量子化手段は、更に、前記ブロック
   単位で前記多値画像データの頻度ヒストグラムを生成す
   る生成手段からなり、 前記多値画像データの量子化数は、前記頻度ヒストグラ
   ムに基づき決定されることを特徴とする請求項１に記載
   の画像処理装置。
7. 【請求項７】 前記多値画像データは、複数の色成分デ
   ータからなることを特徴とする請求子１に記載の画像処
   理装置。
8. 【請求項８】 前記量子化された多値画像データに基づ
   いて、複数の色文字を識別する識別手段を更に備えるこ
   とを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 【請求項９】 前記識別手段は、前記複数の色文字をキ
   ャラクタコードとして出力することを特徴とする請求項
   ８に記載の画像処理装置。
10. 【請求項１０】 画像処理方法であって、 画像を表す多値画像データを入力する入力工程と、 前記多値画像データより２値画像データを抽出する抽出
    工程と、 前記２値画像データに基づいて、前記画像を複数のブロ
    ックに分割する分割工程と、 前記ブロック内の前記多値画像データを量子化する量子
    化工程を備え、 前記多値画像データの量子化数は前記ブロック単位で決
    定されることを特徴とする画像処理方法。
11. 【請求項１１】 画像処理のプログラムコードが格納さ
    れたコンピュータ可読メモリであって、 画像を表す多値画像データを入力する入力工程のプログ
    ラムコードと、 前記多値画像データより２値画像データを抽出する抽出
    工程のプログラムコードと、 前記２値画像データに基づいて、前記画像を複数のブロ
    ックに分割する分割工程のプログラムコードと、 前記ブロック内の前記多値画像データを量子化する量子
    化工程のプログラムコードを備え、 前記多値画像データの量子化数は前記ブロック単位で決
    定されることを特徴とするコンピュータ可読メモリ。
12. 【請求項１２】 カラー画像処理装置であって、 カラー画像を表すカラー画像データを入力する入力手段
    と、 前記カラー画像データの頻度ヒストグラムを生成する生
    成手段と、 前記頻度ヒストグラムから複数の極値を検索する検索手
    段と、 前記カラー画像データから色文字を抽出する抽出手段
    と、 前記色文字の色数は、前記極値に基づいて決定されるこ
    とを特徴とするカラー画像処理装置。
13. 【請求項１３】 前記頻度ヒストグラムはのノイズを除
    去する除去手段を更に備えること特徴とする請求項１２
    に記載のカラー画像処理装置。
14. 【請求項１４】 前記除去手段は、前記頻度ヒストグラ
    ムの頻度値についての頻度ヒストグラムを生成すること
    によってノイズを除去することを特徴とする請求項１３
    に記載のカラー画像処理装置。
15. 【請求項１５】 前記生成手段は、前記カラー画像デー
    タの輝度成分の頻度ヒストグラムを生成することを特徴
    とする請求項１２に記載のカラー画像処理装置。
16. 【請求項１６】 前記検索手段は、前記頻度ヒストグラ
    ムから下地の濃度を除去した後に、前記極値を検索する
    ことを特徴とする請求項１２に記載のカラー画像処理装
    置。
17. 【請求項１７】 前記抽出手段は、前記極値に基づき複
    数のビットプレーンを生成し、各ビットプレーンについ
    て色文字を抽出することを特徴とする請求項１２に記載
    のカラー画像処理装置。
18. 【請求項１８】 前記色文字として抽出されていないカ
    ラー画像データを符号化する符号化手段を更に備えるこ
    とを特徴とする請求項１２に記載のカラー画像処理装
    置。
19. 【請求項１９】 前記符号化手段は、ＪＰＥＧ符号化方
    法を実行することを特徴とする請求項１８に記載のカラ
    ー画像処理装置。
20. 【請求項２０】 前記符号化手段は、前記カラー画像デ
    ータをベクトルデータに変換することを特徴とする請求
    項１８に記載のカラー画像処理装置。
21. 【請求項２１】 カラー画像処理方法であって、 カラー画像を表すカラー画像データを入力する入力工程
    と、 前記カラー画像データの頻度ヒストグラムを生成する生
    成工程と、 前記頻度ヒストグラムから複数の極値を検索する検索工
    程と、 前記カラー画像データから色文字を抽出する抽出工程を
    備え、 前記色文字の色数は、前記極大値に基づいて判定される
    ことを特徴とするカラー画像処理方法。
22. 【請求項２２】 カラー画像処理のプログラムコードが
    格納されたコンピュータ可読メモリであって、 カラー画像を表すカラー画像データを入力する入力工程
    のプログラムコードと、 前記カラー画像データの頻度ヒストグラムを生成する生
    成工程のプログラムコードと、 前記頻度ヒストグラムから複数の極値を検索する検索工
    程のプログラムコードと、 前記カラー画像データから色文字を抽出する抽出工程の
    プログラムコードを備え、 前記色文字の色数は、前記極大値に基づいて判定される
    ことを特徴とするコンピュータ可読メモリ。
23. 【請求項２３】 画像データの濃度の頻度の分布を生成
    する生成手段と、 前記生成手段によって生成された分布に基づいて、所定
    の閾値を算出する算出手段と、 前記生成手段で生成された分布の最大頻度となる濃度を
    抽出する抽出手段と、 前記最大頻度となる濃度を含み、前記所定の閾値以上の
    頻度を有する濃度領域を判定する判定手段と、 前記濃度領域内の濃度を持つ前記画像データの濃度を一
    律に前記最大頻度となる濃度で出力する出力手段とを備
    えることを特徴とする画像処理装置。
24. 【請求項２４】 前記出力手段は、前記最大頻度となる
    濃度を、前記画像データの下地の濃度として出力するこ
    とを特徴とする請求項２３に記載の画像処理装置。
25. 【請求項２５】 前記算出手段は、前記最大頻度となる
    濃度に基づいて、前記分布を量子化する量子化手段と、 前記量子化手段で量子化された分布の同頻度となる頻度
    の回数を検知する検知手段とを備え、 前記検知手段で検知された出力頻度の回数の内、最大と
    なる回数の頻度に基づいて、前記所定の閾値を算出する
    ことを特徴とする請求項２３に記載の画像処理装置。
26. 【請求項２６】 前記画像データの平坦濃度を持つ画像
    データを獲得する獲得手段を更に備え、 前記生成手段は、前記獲得手段で獲得された画像データ
    の濃度の頻度の分布を生成することを特徴とする請求項
    ２３に記載の画像処理装置。
27. 【請求項２７】 前記画像データを符号化する複数の符
    号化手段と、 画像データを属性毎に複数の領域に分割する分割手段
    と、 前記領域に対応する画像データの濃度の出力分布に存在
    する極大値を計数する計数手段と、 前記計数手段の結果に基づいて、前記領域に対応する画
    像データを符号化する符号化手段を選択する選択手段と
    を更に備えることを特徴とする請求項２３に記載の画像
    処理装置。
28. 【請求項２８】 前記符号化手段は、少なくとも、多値
    画像符号化、２値画像符号化、形状符号化を含むことを
    特徴とする請求項２７に記載の画像処理装置。
29. 【請求項２９】 前記画像データは、カラー画像データ
    であることを特徴とする請求項２３に記載の画像処理装
    置。
30. 【請求項３０】 前記生成手段は、前記カラー画像デー
    タから輝度画像データを生成し、該輝度画像データの頻
    度の分布を生成することを特徴する請求項２９に記載の
    画像処理装置。
31. 【請求項３１】 画像データの濃度の頻度の分布を生成
    する生成工程と、 前記生成工程によって生成された分布に基づいて、所定
    の閾値を算出する算出工程と、 前記生成工程で生成された分布の最大頻度となる濃度を
    抽出する抽出工程と、 前記最大頻度となる濃度を含み、前記所定の閾値以上の
    頻度を有する濃度領域を判定する判定工程と、 前記濃度領域内の濃度を持つ前記画像データの濃度を一
    律に前記最大頻度となる濃度で出力する出力工程とを備
    えることを特徴とする画像処理方法。
32. 【請求項３２】 画像処理のプログラムコードが格納さ
    れたコンピュータ可読メモリであって、 画像データの濃度の頻度の分布を生成する生成工程のプ
    ログラムコードと、 前記生成工程によって生成された分布に基づいて、所定
    の閾値を算出する算出工程のプログラムコードと、 前記生成工程で生成された分布の最大頻度となる濃度を
    抽出する抽出工程のプログラムコードと、 前記最大出力頻度となる濃度を含み、前記所定の閾値以
    上の頻度を有する濃度領域を判定する判定工程のプログ
    ラムコードと、 前記濃度領域内の濃度を持つ前記画像データの濃度を一
    律に前記最大頻度となる濃度で出力する出力工程のプロ
    グラムコードとを備えることを特徴とするコンピュータ
    可読メモリ。
33. 【請求項３３】 画像データの濃度の頻度の分布を生成
    する生成手段と、 前記生成手段によって生成された分布の最大頻度を含
    み、所定の閾値以上の頻度を有する濃度領域を判定する
    判定手段と、 前記判定手段で判定された濃度領域以外の前記分布に含
    まれる極大値の数に基づいて、量子化数を決定する第１
    決定手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
34. 【請求項３４】 前記極大値と該極大値の濃度を抽出す
    る抽出手段と、 前記抽出手段で抽出された極大値の濃度に基づいて、前
    記画像データを量子化するための量子化レベルを前記分
    布より決定する第２決定手段とを更に備えることを特徴
    とする請求項３３に記載の画像処理装置。
35. 【請求項３５】 前記抽出手段は、前記抽出手段で抽出
    された極大値の内、所定濃度範囲で、かつ所定頻度範囲
    内に複数の極大値がある場合、該複数の極大値の中で最
    大となる極大値を抽出することを特徴とする請求項３４
    に記載の画像処理装置。
36. 【請求項３６】 前記量子化レベルに基づいて、前記画
    像データを量子化する量子化手段と、 前記量子化手段で量子化された量子化レベル上の画像デ
    ータの濃度を、該量子化レベル上の極大値となる濃度で
    出力する第１出力手段を更に備えることを特徴とする請
    求項３４に記載の画像処理装置。
37. 【請求項３７】 前記濃度領域内の濃度を持つ画像デー
    タの濃度を一律に前記最大頻度となる濃度で出力する第
    ２出力手段を更に備えることを特徴とする請求項３３に
    記載の画像処理装置。
38. 【請求項３８】 前記第２出力手段は、前記最大頻度と
    なる濃度を、前記画像データの下地の濃度として出力す
    ることを特徴とする請求項３７に記載の画像処理装置。
39. 【請求項３９】 前記画像データより濃度差が小さい領
    域を検出する検出手段を更に備え、 前記第２出力手段は、前記検出手段で検出された領域内
    の画像データの濃度の頻度の分布に基づいて、該画像デ
    ータの下地とする濃度を出力することを特徴とする請求
    項３８に記載の画像処理装置。
40. 【請求項４０】 前記画像データを属性毎に複数の領域
    に分割する分割手段を更に備え、 前記生成手段は、前記領域に対応する画像データの濃度
    の頻度の分布を生成することを特徴とする請求項３３に
    記載の画像処理装置。
41. 【請求項４１】 前記画像データは、複数の信号で表さ
    れる画像データであり、前記生成手段は、画像の各構成
    要素の頻度の分布を生成することを特徴する請求項３３
    に記載の画像処理装置。
42. 【請求項４２】 前記画像データの信号が輝度と色度で
    表されることを特徴とする請求項４１に記載の画像処理
    装置。
43. 【請求項４３】 前記画像データの信号が原刺激の強度
    で表されることを特徴とする請求項４１に記載の画像処
    理装置。
44. 【請求項４４】 前記判定手段は、前記生成手段によっ
    て生成された各信号の濃度値の頻度の分布に対し、最大
    頻度を含み、所定の閾値以上の頻度を有する濃度領域を
    それぞれ判定し、 前記判定手段で判定された各々の濃度領域以外の前記分
    布に含まれる極大値の数に基づいて、前記画像データを
    量子化するための量子化数と該画像データに含まれる色
    を判断する判断手段を更に備えることを特徴とする請求
    項４２に記載の画像処理装置。
45. 【請求項４５】 画像データの濃度の頻度の分布を生成
    する生成工程と、 前記生成工程によって生成された分布の最大頻度を含
    み、所定の閾値以上の頻度を有する濃度領域を判定する
    判定工程と、 前記判定工程で判定された濃度領域以外の前記分布に含
    まれる極大値の数に基づいて、量子化数を決定する第１
    決定工程とを備えることを特徴とする画像処理方法。
46. 【請求項４６】 画像処理のプログラムコードが格納さ
    れたコンピュータ可読メモリであって、 画像データの濃度の頻度の分布を生成する生成工程のプ
    ログラムコードと、 前記生成工程によって生成された分布の最大頻度を含
    み、所定の閾値以上の頻度を有する濃度領域を判定する
    判定工程のプログラムコードと、 前記判定工程で判定された濃度領域以外の前記分布に含
    まれる極大値の数に基づいて、量子化数を決定する第１
    決定工程のプログラムコードとを備えることを特徴とす
    るコンピュータ可読メモリ。