CN100499732C - 图像处理装置及图像处理方法 - Google Patents

Abstract

图像处理装置包括对输入的图像数据的类别进行判别的原稿类别自动判别部分，原稿类别自动判别部分可检测有关所述图像数据中的多个种类的各个网点像素区域是否存在，基于该检测结果而判别图像数据的类别。因此，图像处理装置可以正确地判别图像的类别。

Description

图像处理装置及图像处理方法

技术领域

本发明涉及对输入图像数据表示的图像，判别图像的类别的图像处理方法、图像处理装置、图像读取装置、图像形成装置、程序和记录媒体。

背景技术

采用了电子照相处理方式或喷墨方式的复印机或打印机等的图像形成装置中，随着数字图像处理技术的发展，可图像质量良好地再现彩色图像的全彩色的数字复印机、复合机等已被产品化。

就使用这些图像形成装置而被复印的原稿图像的种类来说，有字符、线条画和相片，以及将它们组合获得的图像。因此，为了获得有关原稿图像的良好的再现图像，需要进行适合于各个原稿图像的图像处理。

在这样的状况中，作为图像形成装置的操作模式，准备用于选择原稿的种类的字符模式、字符/相片模式、相片模式等。

但是，操作者对各原稿进行模式的切换是非常烦琐的作业。而在选择了不合适的模式的情况下，明显的图像的恶化被看到的情况居多，也成为无用的复印。

因此，为了解决这样的问题，提出了自动地判别原稿的类别的结构。再有，以下记载的网点打印例如是用于制版打印的打印方法。

例如，在专利文献1(日本公开专利公报‘特开平10-126631号公报(公开日为1998年5月15日’))中公开的技术中，作为以往的判定对象的原稿种，除了复印原稿、氯化银相片和网点打印原稿以外，还将由喷墨打印机输出的喷墨打印原稿作为判定对象。即，从读取原稿而获得的数字彩色信号中提取与色再现区域有关的特征量和与纹理(texture)有关的特征量，并判定是否为喷墨打印原稿。

具体地说，喷墨打印原稿具有蓝绿色、品红色的彩色度比普通的网点打印原稿高的特征。这一特征被作为上述色再现区域的差异而抽取。

此外，在喷墨打印机中对图像数据的处理使用了误差扩散方式或抖动(dither)方式，所以具有在喷墨打印原稿中纸的白色衬底上存在由点形成的纹理的特征。因此，在喷墨打印原稿和用荧光笔记入过的原稿中，通过抽取与色再现区域的差异小(即由彩色扫描器等的输入装置读取出的信号值中，荧光色的蓝色类、紫色类的色再现区域的差小)的原稿的纹理有关的特征量，从而进行两者的判别。

在上述专利文献1中，对喷墨打印原稿进行识别，并对该原稿进行适当的处理来提高图像质量。可是，就喷墨打印原稿来说，存在被以各种各样的分辨率进行打印的原稿，同时存在各种各样的色材料、输出用纸、半色调(误差扩散、抖动)，所以难以通过上述以往的方法来识别全部的喷墨打印原稿。此外，即使识别出各种喷墨打印原稿，在单一的原稿模式(单一处理)中，也不可能将全部的喷墨打印原稿良好地再现。

例如，在用分辨率非常高(2800dpi(dot per inch)左右)的喷墨打印将图像输出到相片专用纸上的图像作为原稿，用普通的分辨率(600dpi左右)的输入装置读取该喷墨打印原稿的情况下，不可能读取一个一个的点，读取结果与印相纸照片没有任何变化。这样的情况下，对于喷墨打印原稿，与进行作为喷墨打印原稿的处理相比，进行了与印相纸相片原稿完全相同的处理的方式可以获得良好的再现图像。

而在对于用分辨率低(600dpi以下)的喷墨打印将图像输出到普通纸或再生纸的喷墨打印原稿，除了能够读取几乎全部的点以外，还具有与网点打印原稿同等的色再现范围。因此，难以判别这样的喷墨打印原稿和网点打印原稿。即，这样的喷墨打印原稿即使进行识别后也具有与网点打印原稿大致相同的特性。这样的情况下，对于喷墨打印原稿来说，进行与字符打印或打印相片(网点打印相片)相同的处理的方式可以获得良好的再现图像。

而且，字符或曲线等的喷墨打印原稿进行与字符原稿相同的处理的方式可以获得良好的再现图像。

另一方面，喷墨打印原稿具有在点增加时变成接近印相纸相片原稿的原稿，而在点少时变成接近网点打印原稿的原稿的这些中间性质。例如，在分辨率的程度从低级到中级的喷墨方式的图像形成装置中，有使用高浓度的油墨进行图像形成而将高浓度的区域和低浓度的区域混合的原稿，或使用低浓度的油墨进行图像形成而整体变为低浓度的原稿等。

对于这样的中间性的喷墨打印原稿，在进行了与网点打印原稿和印相纸相片原稿的其中一个的处理的情况下，产生包含了色调的破碎等的图像质量的劣化。再有，这样的问题不限于喷墨打印原稿，例如对于电子照相方式的输出原稿等的其他原稿也同样地发生。

因此，例如在对用扫描器读取的原稿图像进行处理后，进行适合于该图像的类别的处理，以能够获得良好的图像，所以寻求能够正确地判别原稿图像(输入图像)的类别的技术。

发明内容

因此，本发明的目的在于，提供能够正确地判别图像的类别的图像处理方法、图像处理装置、图像读取装置、图像形成装置、程序和记录媒体。

为了解决上述课题，本发明的图像处理装置包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别部分，所述判别部分包括：特征量提取部分，从所述图像数据提取有关网点像素区域的特征量；判定基准设定部分，设定有关所述特征量的第1判定基准，以及比该第1判定基准低的作为有关所述特征量的判定基准的第2判定基准；第1网点像素检测部分，将由所述特征量提取部分提取出的特征量与所述第1判定基准进行比较而从所述图像数据中检测第1网点像素；第2网点像素检测部分，将由所述特征量提取部分提取出的特征量与所述第2判定基准比较而从所述图像数据中检测第2网点像素；以及类别决定部分，决定图像数据的类别；所述第1判定基准是作为所述第1网点像素、即用于检测所述图像数据中的网点打印图像区域的像素的阈值，所述第2判定基准是用于检测作为所述第1网点像素和所述第2网点像素、即喷墨打印机的图像区域的像素和由电子照相方式的图像形成装置输出的图像区域的像素的阈值，所述类别决定部分基于所述图像数据中的所述第1网点像素的数和所述第2网点像素的数，决定所述图像数据是的网点打印图像的图像数据，还是从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的图像数据。

本发明的图像处理方法，包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别步骤，所述判别步骤包括：特征量提取步骤，从所述图像数据提取有关网点像素区域的特征量；判定基准设定步骤，设定有关所述特征量的第1判定基准，以及比该第1判定基准低的作为有关所述特征量的判定基准的第2判定基准；第1网点像素检测步骤，将由所述特征量提取步骤提取出的特征量与所述第1判定基准进行比较而从所述图像数据中检测第1网点像素；第2网点像素检测步骤，将由所述特征量提取步骤提取出的特征量与所述第2判定基准比较而从所述图像数据中检测第2网点像素；以及类别决定步骤，决定图像数据的类别，所述第1判定基准是用于检测作为所述第1网点像素、即所述图像数据中的网点打印图像区域的像素的阈值，所述第2判定基准是用于检测作为所述第1网点像素和所述第2网点像素、即喷墨打印机的图像区域的像素和由电子照相方式的图像形成装置输出的图像区域的像素的阈值，在所述类别决定步骤，基于所述图像数据中的所述网点像素的数和所述第1网点像素的数来计算第2网点像素的数，并基于这些第1和第2网点像素数的数，决定所述图像数据是网点打印图像的图像数据，还是从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的图像数据。

本发明的图像处理装置包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别部分，所述判别部分包括：网点像素检测部分，从所述图像数据中提取有关包含了第1和第2网点像素的网点像素的第1特征量，基于该第1特征量，从所述图像数据中检测所述网点像素；第1网点像素检测部分，提取有关所述网点像素的与所述第1特征量不同的第2特征量，基于该第2特征量而从所述网点像素中检测第1网点像素；以及类别决定部分，决定所述图像数据的类别；所述第1网点像素是所述图像数据中的网点打印图像区域的像素，所述第2网点像素是喷墨打印机的图像区域的像素或由电子照相方式的图像形成装置输出的图像区域的像素，所述类别决定部分基于所述网点像素的数和所述第1网点像素的数来计算第2网点像素的数，并基于这些第1和第2网点像素数的数，决定所述图像数据是网点打印图像的图像数据，还是从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的图像数据。

此外，本发明的图像处理方法包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别步骤，在所述判别步骤，进行：网点像素检测处理，从所述图像数据中提取有关包含了第1和第2网点像素的网点像素的第1特征量，基于该第1特征量，从所述图像数据中检测所述网点像素；第1网点像素检测处理，提取有关所述网点像素的与所述第1特征量不同的第2特征量，基于该第2特征量而从所述网点像素中检测第1网点像素；以及类别决定处理，决定所述图像数据的类别，所述第1网点像素是所述图像数据中的网点打印图像区域的像素，所述第2网点像素是喷墨打印机的图像区域的像素或由电子照相方式的图像形成装置输出的图像区域的像素，所述类别决定处理基于所述网点像素的数和所述第1网点像素的数来计算第2网点像素的数，并基于这些第1和第2网点像素数的数，决定所述图像数据是网点打印图像的图像数据，还是从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的图像数据。

根据上述结构，可以基于图像数据中的多个种类的网点像素区域是否存在，将具有网点像素区域的图像数据的类别判别为多个种类。因此，作为网点像素区域，不仅可简单地检测网点打印区域，而且还可检测例如从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的网点像素区域，可以正确地判别图像数据(作为该图像数据的源的原稿)的类别。

本发明的图像处理装置包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别部分，其特征在于，所述判别部分可使用对同一特征量的多个种类的每个网点像素区域设定的判定基准而检测有关所述图像数据中的多个种类的各个网点像素区域是否存在，基于该检测结果而判定图像数据的类别。

此外，本发明的图像处理方法包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别步骤，其特征在于，在所述判别步骤，使用对有关同一特征量的多个种类的每个网点像素区域设定的判定基准来检测有关所述图像数据中的多个种类的各个网点像素区域是否存在，基于该检测结果而判别图像数据的类别。

根据上述结构，可以基于图像数据中的多个种类的网点像素区域是否存在，将具有网点像素区域的图像数据的类别多个种类地判别。因此，作为网点像素区域，不仅可简单地检测网点打印区域，而且还可检测例如从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的网点像素区域，可以正确地判别图像数据(作为该图像数据的源的原稿)的类别。

此外，在由图像数据检测网点像素区域的情况下，由于使用对有关同一特征量的多个种类的每个网点像素区域设定的判定基准，所以判定基准的设定和特征量与判定基准的比较变得容易。

本发明的图像处理装置包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别部分，其特征在于，所述判别部分可使用对多个种类的每个网点像素区域设定的、至少在两个种类的网点像素区域之间相互不同的判定基准而检测有关所述图像数据中的多个种类的各个网点像素区域是否存在，基于该检测结果而判别图像数据的类别。

此外，本发明的图像处理方法包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别步骤，其特征在于，在所述判别步骤，使用对多个种类的每个网点像素区域设定的、至少在两个种类的网点像素区域之间相互不同的判定基准而检测有关所述图像数据中的多个种类的各个网点像素区域是否存在，基于该检测结果而判别图像数据的类别。

根据上述结构，可以基于图像数据中的多个种类的网点像素区域是否存在，将具有网点像素区域的图像数据的类别判别为多个种类。因此，作为网点像素区域，不仅可简单地检测网点打印区域，而且还可检测例如从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的网点像素区域，可以正确地判别图像数据(作为该图像数据的源的原稿)的类别。

此外，在由图像数据检测网点像素区域的情况下，由于使用对多个种类的每个网点像素区域设定的、至少两个种类的网点像素区域之间相互不同的判定基准(判定方法)，所以可以根据不同的立场(判定基准)进行网点像素区域的检测，或者可以使用最合适的方法或特征量进行对各网点像素区域的检测。由此，可以更正确地进行图像数据的类别的判别。

本发明的图像处理装置包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别部分，其特征在于，所述判别部分包括：网点像素检测部分，从所述图像数据中提取有关包含了第1和第2网点像素的网点像素的第1特征量，基于该第1特征量，从所述图像数据中检测所述网点像素；第1网点像素检测部分，提取有关所述网点像素的与所述第1特征量不同的第2特征量，基于该第2特征量而从所述网点像素中检测第1网点像素；以及类别决定部分，根据所述网点像素的数和所述第1网点像素的数来计算第2网点像素的数，基于这些第1和第2网点像素的数而决定所述图像数据的类别。

本发明的图像处理方法包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别步骤，其特征在于，在所述判别步骤，进行：网点像素检测处理，从所述图像数据中提取有关包含了第1和第2网点像素的网点像素的第1特征量，基于该第1特征量，从所述图像数据中检测所述网点像素；第1网点像素检测处理，提取有关所述网点像素的与所述第1特征量不同的第2特征量，基于该第2特征量而从所述网点像素中检测第1网点像素；以及类别决定处理，根据所述网点像素的数和所述第1网点像素的数来计算第2网点像素的数，基于这些第1和第2网点像素的数而决定所述图像数据的类别。

根据上述结构，网点像素检测部分从输入的图像数据提取有关包含了第1和第2网点像素的网点像素的第1特征量，基于该第1特征量，从所述图像数据检测所述网点像素。第1网点像素检测部分提取与有关所述网点像素的所述第1特征量不同的第2特征量，基于该第2特征量从所述网点像素检测第1网点像素。类别决定部分根据所述网点像素的数和所述第1网点像素的数计算第2网点像素的数，基于这些第1和第2网点像素的数而决定所述图像数据的类别。

这样，在本发明的结构中，基于图像数据中的多个种类的网点像素区域是否存在，可以将具有网点像素区域的图像数据的类别判别多个种类。因此，作为网点像素区域，不仅可以简单地检测网点打印区域，而且还可检测例如所谓从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的网点像素区域的以往不能检测的网点像素区域，可以正确地判别图像数据(作为该图像数据的源的原稿)的类别。

附图说明

图1是表示本发明的一实施方式的图像处理装置包括的原稿类别自动判别部分的结构的方框图。

图2是表示包括了图1所示的原稿类别自动判别部分的数字彩色复印机的概略结构的方框图。

图3(a)是表示衬底区域的最大浓度差和具有浓度的区域的分布的说明图。

图3(b)是印相纸区域中的相同说明图。

图3(c)是网点区域中的相同说明图。

图3(d)是文本区域中的相同说明图。

图4是表示有关图3所示的各区域的最大浓度差和总和浓度复杂度之间关系的曲线图。

图5(a)是表示包含了第1网点像素(网点)的区域中的1网点(1点)附近的像素的浓度值的说明图。

图5(b)是表示包含了第1网点像素的区域中的浓度变化的说明图。

图6(a)是表示包含了第2网点像素的区域中的1点附近的像素的浓度值的说明图。

图6(b)是表示包含了第2网点像素的区域中的浓度变化的说明图。

图7是表示图1所示的原稿类别自动判别部分中的原稿类别判别处理的流程的流程图。

图8是表示图7的S15所示的第2网点像素提取部分的第2网点像素提取处理的流程的流程图。

图9是表示图8的S154所示的校正部分的校正处理的流程的流程图。

图10接续图7的流程图，是表示原稿类别自动判别部分中的原稿类别判别处理的流程的流程图。

图11是图1所示的校正部分中的校正处理的说明图。

图12是表示一例包括了图1所示的原稿类别自动判别部分的图像读取装置的方框图。

图13是表示本发明的另一实施方式的图像处理装置包括的原稿类别自动判别部分的结构的方框图。

图14是表示图13所示的原稿类别自动判别部分的原稿类别判别处理的流程的流程图。

图15接续图14的流程图，是表示原稿类别自动判别部分中的原稿类别判别处理的流程的流程图。

图16是图13所示的原稿类别自动判别部分中使用的、有关图3所示的各区域的最大浓度差和总和浓度复杂度之间关系的曲线图。

图17是表示在图13所示的网点像素提取部分中，作为用于提取第1网点像素的特征量而使用了图像浓度的反转次数的情况下的动作的流程图。

图18(a)是在图17所示的处理中，对于具有以当前像素(current pixel)为中心的多个像素的块，调查主扫描方向上的图像浓度的反转次数的处理的说明图。

图18(b)是对该块调查副扫描方向上的图像浓度的反转次数的处理的说明图。

图19是表示在图17所示的处理中，一例用于判定有无图像浓度的反转的阈值和各像素的浓度之间的关系的说明图。

图20是表示图19所示的各像素间有无浓度的‘上升’和‘下降’的说明图。

图21是表示在图13所示的网点像素提取部分中，作为用于提取第1网点像素的特征量使用了像素值的标准偏差的情况下的动作的流程图。

图22是表示在图13所示的网点像素提取部分中，作为用于提取第1网点像素的特征量使用了块的平均浓度差的情况下的动作的流程图。

图23是图13所示的网点像素提取部分中的图22所示的第1网点像素的提取动作的说明图。

具体实施方式

[实施方式1]

说明有关本发明的一实施方式时，如以下那样。再有，在本实施方式，说明有关将本发明的图像处理装置应用于数字彩色复印机的情况。

此外，在以下的说明中，作为属于网点像素区域的像素，除了由网点构成的图像以外，还包含由规则地密集排列的平行线构成的万线图像、通过误差扩散形成的图像、通过像素分配法形成的图像、通过抖动法形成的图像、或者通过浓度图案法形成的图像等通过二值或多值的面积变化而形成半色调表现的图像。

此外，在本实施方式中，图像处理装置可判别网点打印原稿和印相纸相片原稿的具有中间性质的原稿。作为这样的原稿，例如在分辨率的程度从低级至中级的喷墨方式的图像形成装置中，有使用高浓度的油墨进行图像形成，从而高浓度的区域和低浓度的区域混合的原稿，或者使用低浓度的油墨进行图像形成，从而为整体低浓度的原稿。具有与这种原稿同样性质的原稿，在由电子照相方式的图像形成装置输出的原稿中也存在。以下，将这种原稿称为特定喷墨等输出原稿。

图2是表示采用了本发明的彩色图像处理装置的数字彩色复印机的概略结构的方框图。

如图2所示，本实施方式的数字彩色复印机包括：彩色图像输入装置1、彩色图像处理装置2、彩色图像输出装置3和操作面板4。彩色图像处理装置2包括：A/D变换部分11、黑斑(shading)校正部分12、原稿类别自动判别部分(判别部件)13、输入色调校正部分14、区域分离处理部分15、色校正部分16、黑色生成底色除去部分17、空间滤波处理部分18、输出色调校正部分19和色调再现处理部分20。

彩色图像输入装置(图像读取部件)1例如由包括了CCD(Charge CoupledDevice)的扫描部分(未图示)构成，将来自原稿的反射光像作为RGB(R：红；G：绿；B：蓝)的模拟信号由CCD读取，从而输入到彩色图像处理装置2。

由彩色图像输入装置1读取出的模拟信号以A/D变换部分11、黑斑校正部分12、原稿类别自动判别部分13、输入色调校正部分14、区域分离处理部分15、色校正部分16、色调校正17、空间滤波处理部分18、输出色调校正部分19和色调再现处理部分20的顺序被传送到彩色图像处理装置2内部，作为CMYK的彩色数字信号被输出到彩色图像输出装置3。

A/D(模拟/数字)变换部分11将RGB的模拟信号变换为数字信号，黑斑校正部分12对由A/D变换部分11传送来的数字的RGB信号，实施将彩色图像输入装置1的照明系统、成像系统、摄像系统产生的各种失真除去的处理。此外，在黑斑校正部分12，进行彩色平衡的调整。

在原稿类别自动判别部分13，将由黑斑校正部分12除去各种失真并进行了彩色平衡的调整后的RGB(RGB的反射率信号)变换为浓度信号等非常适合于采用了彩色图像处理装置2的图像处理系统的信号，同时进行原稿类别的判别。该原稿类别自动判别部分13生成的原稿类别判定信号被输出到输入色调校正部分14、色校正部分16、黑色生成底色除去部分17、空间滤波处理部分18、色调再现处理部分20。再有，后面论述有关原稿类别自动判别部分13的细节。

输入色调校正部分14实施衬底浓度的除去或对比度等的图像质量调整处理。

区域分离处理部分15通过RGB信号而将输入图像中的各像素分离在字符区域、网点区域、相片(印相纸相片)区域的其中一个区域中。区域分离处理部分15基于分离结果，将表示像素属于哪个区域的区域识别信号输出到色校正部分16、黑色生成底色除去部分17、空间滤波处理部分18、以及色调再现处理部分20，同时将由输入色调校正部分14输出的输入信号原样输出到后级的色校正部分16。

色校正部分16为了色再现的真实化实现，进行将包含了不需要吸收分量的基于CMY(C：蓝绿色，M：品红色，Y：黄色)色材料的分光特性的色混浊除去的处理。

黑色生成底色除去部分17进行从色校正后的CMY的三色信号生成黑色(K)信号的黑色生成、从原来的CMY信号扣除由黑色生成获得的K信号而生成新的CMY信号的处理，CMY的三色信号被变换为CMYK的四色信号。

作为黑色生成处理的一例，有通过轮廓黑色(skeleton black)进行黑色生成的方法(一般的方法)。在该方法中，设轮廓曲线的输入输出特性为y＝f(x)，被输入的数据为C、M、Y，被输出的数据为C’、M’、Y’、K’，UCR(Under Color Removal)率为α(0<α<1)，黑色生成底色除去处理用以下的算式(1)表示。

K’＝f{min(C，M，Y)}

C’＝C—α K’

M’＝M—α K’

Y’＝Y—α K’       (1)

空间滤波处理部分18对于从黑色生成底色除去部分17输入的CMYK信号的图像数据，通过基于区域识别信号进行数字滤波的空间滤波处理，对空间频率特性进行校正而防止输出图像的模糊或粒状性劣化。色调再现处理部分20也与空间滤波处理部分18同样，对CMYK信号的图像数据，基于区域识别信号实施规定的处理。

例如，由区域分离处理部分15分配为字符的区域，特别是为了提高黑色字符或有色字符的再现性，在空间滤波处理部分18的空间滤波处理的锐度强调处理中高频的强调量被增大。同时，在色调再现处理部分20中，适合于高频的再现的高分辨率的屏幕中的二值化或多值化处理被选择。

此外，对于由区域分离处理部分15分离为网点区域的区域，在空间滤波处理部分18中，实施用于除去输入网点分量的低通滤波处理。然后，在输出色调校正部分19，进行将浓度信号等的信号变换为彩色图像输出装置3的特征值的网点面积率的输出色调校正处理后，由色调再现处理部分20实施色调再现处理(半色调生成)，以最终将图像分离为像素而可以再现各个色调。对于由区域分离处理部分15分离为相片的区域，进行重视色调再现性的屏幕下的二值化或多值化处理。

操作面板4例如由液晶显示器等的显示部分(未图示)和设定按钮等构成，基于从操作面板4输入的信息，彩色图像输入装置1、彩色图像处理装置2、彩色图像输出装置3的动作被控制。

被实施了上述各处理的图像数据存储在暂时存储部件中，被以规定的定时读取而输入到彩色图像输出装置3。该彩色图像输出装置3是将图像数据输出到记录媒体(例如纸等)上的装置，例如可以列举使用了电子照相方式或喷墨方式的彩色图像输出装置等，但没有特别限定。再有，以上的处理通过未图示的CPU(Central Processing Unit)控制。

图1是表示图2所示的原稿类别自动判别部分13的结构的方框图。如图1所示，该原稿类别自动判别部分13包括：最小浓度值计算部分21(特征量提取部分)、最大浓度值计算部分22(特征量提取部分)、最大浓度差计算部分23(特征量提取部分)、总和浓度复杂度计算部分24(特征量提取部分)、判定区域设定部分(第1网点像素检测部分、第2网点像素检测部分)25、最大浓度差阈值设定部分(判定基准设定部分)26、总和浓度复杂度阈值设定部分(判定基准设定部分)27、文本/网点判定部分(第1网点像素检测部分)28、衬底/印相纸判定部分29、文本/网点判定阈值设定部分(判定基准设定部分)30、衬底/印相纸判定阈值设定部分31、第2网点像素提取部分32、文本像素计数部分33、第1网点像素计数部分34、衬底像素计数部分35、印相纸像素计数部分36、网点像素判定部分(类别决定部分)37、网点像素判定阈值设定部分(类别决定部分)38和原稿判定部分(类别决定部分)39。

最小浓度值计算部分21计算包含了多个像素构成一个当前像素的块的最小浓度值。最大浓度值计算部分22计算上述块的最大浓度值。最大浓度差计算部分23使用最小浓度值计算部分21和最大浓度值计算部分22算出的最小浓度值和最大浓度值来计算上述块的最大浓度差。

总和浓度复杂度计算部分24计算上述块的相邻的像素之间的浓度差的绝对值的总和。具体地说，计算对块内的每个主扫描方向(将像素分割为多个线而读取的情况下的线方向)、以及每个副扫描方向(垂直于所述线的方向)求出的相邻像素之间的浓度差的绝对值的总和的合计。再有，除此以外，也可以计算对块内的每个45度方向和每个135度方向求出的相邻像素之间的浓度差的绝对值的总和的合计。

判定区域设定部分25通过将由最大浓度差计算部分23算出的最大浓度差和从最大浓度差阈值设定部分26提供的第1最大浓度差阈值THd1进行比较，或将由总和浓度复杂度计算部分24算出的总和浓度复杂度和总和浓度复杂度阈值设定部分27提供的第1总和浓度复杂度阈值THb1进行比较，判定上述块的当前像素属于衬底区域/印相纸(相片)区域和字符区域/网点区域的哪一个。

进而，判定区域设定部分25将由最大浓度差计算部分23算出的上述最大浓度差和从最大浓度差阈值设定部分26提供的第2最大浓度差阈值THd2(THd1>THd2)进行比较，或将由总和浓度复杂度计算部分24算出的上述总和浓度复杂度和从总和浓度复杂度阈值设定部分27提供的第2总和浓度复杂度阈值THb2(THb1>THb2)进行比较。由此，对于上述块，判定是否满足最大浓度差在第2最大浓度差阈值THd2以上，并且总和浓度复杂度在第2总和浓度复杂度阈值THb2以上的条件。

使用了上述第1最大浓度差阈值THd1和第1总和浓度复杂度阈值THb1的判定处理、以及使用了第2最大浓度差阈值THd2和第2总和浓度复杂度阈值THb2的判定处理，对于当前像素依次进行。即，在原稿类别自动判别部分13，使用最大浓度差阈值和总和浓度复杂度阈值的两种阈值来判定一个当前像素属于哪个区域的判定处理。此外，随着将当前像素依次移动，包含该当前像素的块的区域也依次移动。随着这些判定处理的各种控制由CPU进行。

最大浓度差阈值设定部分26基于最大浓度差计算部分23算出的最大浓度差，设定用于判定当前像素属于衬底区域/印相纸(相片)区域和字符区域/网点区域的哪一个区域的第1最大浓度差阈值THd1、以及用于判定当前像素是否为第2网点像素的第2最大浓度差阈值THd2(THd1>THd2)。在判定区域设定部分25中使用这些第1最大浓度差阈值THd1和第2最大浓度差阈值THd2。

总和浓度复杂度阈值设定部分27基于由总和浓度复杂度计算部分24算出的总和浓度复杂度而设定用于判定当前像素属于衬底区域/印相纸区域和字符区域/网点区域的哪个区域的第1总和浓度复杂度阈值THb1、以及用于判定当前像素是否是第2网点像素的第2总和浓度复杂度阈值THb2(THb1>THb2)。在判定区域设定部分25中使用这些第1总和浓度复杂度阈值THb1和第2总和浓度复杂度阈值THb2。

再有，作为第2最大浓度差阈值THd2、第2总和浓度复杂度阈值THb2，例如参考用于检测属于印相纸相片区域的像素的阈值进行设定，以不仅可提取被判断为具有作为网点像素区域的特征的像素、即在网点打印中使用的网点(第1网点像素)，而且可以提取还包含通过误差扩散、抖动处理、万线等进行色调再现的像素(第2网点像素)，从而可以在宽范围内提取网点像素区域的像素。

文本/网点判定部分28对于在上述判定区域设定部分25中被判别为属于文本/网点区域的像素，判定该像素属于字符区域和网点区域(第1网点像素)的哪个区域。文本/网点判定阈值设定部分30设定用于在文本/网点判定部分28中进行上述判定的文本/网点判定阈值。

衬底/印相纸判定部分29对于在上述判定区域设定部分25中被判定为衬底区域/印相纸区域的像素，判定该像素是否属于衬底区域和印相纸区域(印相纸相片区域、连续色调区域)的哪一个。衬底/印相纸判定阈值设定部分31设定用于在衬底/印相纸判定部分29中进行上述判定的衬底/印相纸判定阈值。

第2网点像素提取部分32包括像素提取部分(第2网点像素检测部分)41、校正部分42和像素计数部分43。

像素提取部分41对于在判定区域设定部分25中被判定为最大浓度差在第2最大浓度差阈值THd2以上、并且总和浓度复杂度在第2总和浓度复杂度阈值THb2以上的块的当前像素，将上述文本/网点判定阈值乘以上述最大浓度差后的值和上述总和复杂度进行比较，将满足了总和浓度复杂度在最大浓度差×文本/网点判定阈值以上的条件的块的当前像素作为第2网点像素来提取。

校正部分42进行校正，以从在判定区域设定部分25中使用了第2最大浓度差阈值THd2和第2总和浓度复杂度阈值THb2的判定处理中被判定为不属于字符区域/网点区域的任何一个的像素、或者在像素提取部分41中未被作为第2网点像素提取的像素(对象像素)中，将可看成第2网点像素的像素作为第2色调像素来处理。将上述对象像素作为当前像素，参照其周边像素的判定结果来判断可否进行这种校正。

像素计数部分43对在像素提取部分41和校正部分42中被判定为第2网点像素的像素数(包含看到的像素的数)进行计数。

文本像素计数部分33对在文本/网点判定部分28中被判定为属于字符区域的像素数进行计数。第1网点像素计数部分34对在文本/网点判定部分28中被判定为网点区域(第1网点像素)的像素数进行计数。衬底像素计数部分35对在衬底/印相纸判定部分29中被判定为属于衬底区域的像素数进行计数。印相纸像素计数部分36对在衬底/印相纸判定部分29中被判定为属于印相纸相片区域的像素数进行计数。再有，这些计数值是有关原稿图像整体的合计值。

网点像素判定部分37将第1网点像素计数部分34中的属于网点区域(第1网点像素)的像素的计数结果和第2网点像素提取部分32的像素计数部分43中的第2网点像素的计数结果与从网点像素判定阈值设定部分38提供的网点像素判定阈值进行比较，判定在原稿图像中是否包含有网点(第1网点像素)。网点像素判定阈值设定部分38设定在网点像素判定部分37中使用的网点像素判定阈值。

原稿判定部分39基于来自文本像素计数部分33、衬底像素计数部分35、印相纸像素计数部分36和网点像素判定部分37的各像素数的计数结果和判定结果而判定原稿类别。

这里，基于图3(a)～图3(d)说明文本、网点、印相纸相片和衬底的各区域中的像素浓度的分布的例子。此外，基于图4说明将上述各区域的最大浓度差和总和浓度复杂度作为指标的分布。再有，在总和浓度复杂度和最大浓度差之间的关系中总和浓度复杂度没有在最大浓度差以下，图4中的最大浓度差＝总和浓度复杂度以下的区域表示不存在像素的区域。

如图3(a)所示，衬底区域通常因浓度变化少，最大浓度差和总和浓度复杂度都非常小，分布在图4所示的区域A中。因此，作为被判定为属于衬底/印相纸区域的像素，最大浓度差比衬底/印相纸判定阈值小的像素可能被判别为衬底像素。

如图3(b)所示，印相纸相片区域通常进行平滑的浓度变化，最大浓度差和总和浓度复杂度都小，并且比衬底区域稍大，所以分布在图4所示的区域B中。因此，作为被判别为属于衬底区域/印相纸区域的像素，最大浓度差比衬底/印相纸判定区域大的块的像素(当前像素)可能被判定为属于印相纸区域。

如图3(c)所示，网点区域尽管最大浓度差因网点各式各样，但仅网点的数存在浓度变化，所以总和浓度复杂度与最大浓度差的比例变大。因此，变为图4所示的区域D那样的分布。因此，作为被判别为属于文本/网点区域的像素，总和浓度复杂度比最大浓度差和文本/网点判定阈值之积大的块的像素(当前像素)可能被判别为属于网点区域。

如图3(d)所示，文本区域尽管最大浓度差大，伴随它的总和浓度复杂度也大，但浓度变化比网点区域少，所以总和浓度复杂度也比网点区域小。特别是总和浓度复杂度与最大浓度差的比例小，所以变为图4所示的区域C那样的分布。因此，作为被判别为属于文本/网点区域的像素，总和浓度复杂度比最大浓度差和文本/网点判定阈值之积小的块的像素(当前像素)可能被判定为属于字符区域的像素。

如上述那样，衬底区域和印相纸相片区域，最大浓度差和总和浓度复杂度比字符区域与和网点区域小。因此，通过将最大浓度差和最大浓度差阈值(第1最大浓度差阈值THd1)比较，同时将总和浓度复杂度和总和浓度复杂度区域(第1总和浓度复杂度阈值THb1)比较，从而在判定区域设定部分25中可判别当前像素属于衬底/印相纸区域和文本/网点区域的哪个区域。

下面，说明有关第1网点像素和第2网点像素。图5(a)是表示包含了第1网点像素(网点)的区域中的1网点(1点)附近的像素的浓度值的说明图，图5(b)是表示包含了第1网点像素的区域中的浓度变化的说明图。同样地，图6(a)是表示包含了第2网点像素的区域中的1点附近的像素的浓度值的说明图，图6(b)是表示包含了第2网点像素的区域中的浓度变化的说明图。再有，在图5(a)和图6(a)中，将点的浓度用6个值表示，‘0’是最低浓度(白色：底色)，‘5’是最大浓度。

网点打印中使用的网点(第1网点像素)是浓淡明显，被用于适合于打印物的线数。因此，在网点打印原稿中网点的浓度高，网点的间隔大致一定(参照图5(a)、图5(b))。

另一方面，在由喷墨方式的图像形成装置(打印机、复印机、复合机)输出的图像中，作为半色调处理，大多使用误差扩散或蓝噪声屏蔽，点的间隔不一定。而且，由于使用淡油墨等，所以点的浓淡也没有网点打印原稿那样明显。此外，在一般由普及的电子照相方式的图像形成装置输出的图像中，高分辨率时难以形成明显的点，这种情况下也变为浓淡不明显(参照图6(a)、图6(b))。

即，在由喷墨打印机或一般普及的电子照相方式的图像形成装置输出的原稿(以下，称为喷墨等输出原稿)的情况下，具有最大浓度差和总和浓度复杂度比网点打印原稿的情况小的倾向。因此，如果将对于最大浓度差和总和浓度复杂度的阈值设定为小的值(第2最大浓度差阈值THd2、第2总和浓度复杂度阈值THb2)，则可提取网点打印原稿和喷墨等输出原稿两者的网点像素(第1网点像素和第2网点像素)。另一方面，如果将上述阈值设定为大的值(第1最大浓度差阈值THd1(THd1>THd2)、第1总和浓度复杂度阈值THb1(THb1>THb2))，则可以仅提取网点打印原稿的网点像素(网点：第1面积色像素)。

再有，如果严格来说，在包含了以喷墨方式输出到普通纸上的图表的办公文件或由中低分辨率的喷墨方式的图像形成装置输出的相片中，使用浓的点进行图像形成，在图像的浓度整体地淡的情况下(细节后述)，上述图标表或相片区域被判断为网点，即使进行对网点区域的处理，也不产生图像质量劣化。因此，上述第1网点像素在用于网点打印的网点、以及由喷墨方式或电子照相方式的图像形成装置来表现半色调的网点像素中，可以是具有与上述网点同等特性的像素。在本实施方式中，将具有上述网点和上述特征的像素表现为打印网点。

在上述结构中，基于图7至图10所示的流程图而说明原稿类别自动判别部分13的原稿类别判别处理的动作。再有，在以下，假设多个像素构成的包含了1个当前像素的块由n×m(例如，15×15)像素构成。

首先，对于包含了当前像素的n×m像素的块，由最小浓度值计算部分21计算最小浓度值(S1)，由最大浓度值计算部分22计算最大浓度值(S2)。接着，在最大浓度差计算部分23中，使用被算出的最小浓度值和最大浓度值计算上述块中的最大浓度差(S3)。另一方面，在总和浓度复杂度计算部分24中，计算上述块中的相邻的像素的浓度差的绝对值的总和，即总和浓度复杂度(S4)。这些最大浓度差的计算处理和总和浓度复杂度的计算处理可依次进行，或也可以并行进行。

接着，在判定区域设定部分25中，将最大浓度差计算部分23算出的最大浓度差与第1最大浓度差阈值THd1和第2最大浓度差阈值THd2进行比较，将总和浓度复杂度计算部分24算出的总和浓度复杂度与第1总和浓度复杂度阈值THb1和第2总和浓度复杂度阈值THb2进行比较(S5和S6、S151和S152(参照图8))。

然后，在判定区域设定部分25中，在最大浓度差比第1最大浓度差阈值THd1小，并且总和浓度复杂度比第1总和浓度复杂度阈值THb1小的情况下(S6)，将该块中包含的当前像素判定为衬底/印相纸区域的像素(S7)。另一方面，在S6中未满足上述条件的情况下，将上述当前像素判定为文本/网点区域的像素(S9)。

在该判定中当前像素被判定为衬底/印相纸区域的情况下，由衬底/印相纸判定部分29将包含该当前像素的块的上述最大浓度差和衬底/印相纸判定阈值进行比较(S8)。该比较的结果，如果最大浓度差一方小，则将该当前像素判定为衬底区域的像素(S11)，如果最大浓度差一方大，则将该当前像素判定为印相纸区域的像素(S12)。

另一方面，在S9的判定中被判定为当前像素为文本/网点区域的像素的情况下，由文本/网点判定部分28将包含该当前像素的块的上述最大浓度差乘以文本/网点判定阈值后的值与上述总和复杂度进行比较(S10)。该比较的结果，如果总和浓度复杂度的一方小，则将该当前像素判定为文本区域的像素(S13)，如果总和浓度复杂度的一方大，则将该当前像素判定为网点区域的像素(S14)。

接着，在原稿类别自动判别部分13中，判定对原稿图像的所有像素是否结束以上的判定(S16：图10)，如果未结束则返回到S1并重复进行其以下的处理。另一方面，如果结束，则在经过S17～S19的处理后，在原稿判定部分39中进行原稿类别的判定(S20)。

在原稿类别自动判别部分13中，与上述S5～S14的处理并行，进行第2网点像素提取部分32的第2网点像素提取处理(S15)。该处理的细节示于图8的流程图。

在判定区域设定部分25中，将由最大浓度差计算部分23算出的最大浓度差和第2最大浓度差阈值THd2进行比较，并将由总和浓度复杂度计算部分24算出的总和浓度复杂度和第2总和浓度复杂度阈值THb2进行比较(S151和S152)。

在第2网点像素提取部分32的像素提取部分41中，对于被判定为最大浓度差在第2最大浓度差阈值THd2以上，并且总和浓度复杂度为第2总和浓度复杂度阈值THb2以上的块，将最大浓度差乘以了文本/网点判定阈值后的值与总和浓度复杂度进行比较(S153)。该比较的结果，如果总和浓度复杂度的一方大，则将该块中包含的当前像素判定为第2网点像素区域的像素(S155)。

另一方面，在S152中，对于被判定为最大浓度差比第2最大浓度差阈值THd2小，或者总和浓度复杂度比第2总和浓度复杂度阈值THb2小的块的当前像素，以及在S153中，对于被判定为总和浓度复杂度比最大浓度差×文本/网点判定阈值小的块的当前像素，校正部分42作为校正处理的候选像素，进行适当校正处理(S154)。关于该校正处理，用图9的流程图和图11进行以下说明。

首先，如图11所示，判定与当前像素的左侧相邻的像素是否被判定为第2网点像素(S161)。再有，在图11中，假设从左侧的像素到右侧的像素进行处理，对于当前像素的左侧的像素已经结束处理。处理从右侧的像素到左侧的像素进行的情况与其相反。此外，还假设处理从上侧的行到下侧的行进行。

接着，对与当前像素相邻的前一个行的规定区域内存在的被判定为第2网点像素的像素的数进行计数(S162)，将该计数值和预定的阈值THs进行比较(S163)。该比较的结果，如果第2网点像素的数在阈值THs以上，则将有关当前像素的判定结果变更为第2网点像素(S164)。另一方面，如果第2网点像素的数比阈值THs少，则不进行当前像素的判定结果的变更(S165)。

选择上述前一个行的规定区域，以包含与当前像素相邻的像素，例如，被作为10像素左右的区域来设定。该规定区域将作为当前像素的像素随着依次进行移位而在同方向上移位。再有，在使规定区域为10像素左右的区域的情况下，阈值THs例如设定为3。

如上述那样，在第2网点像素提取部分32，比较最大浓度差和第2最大浓度差阈值，而且比较总和浓度复杂度和第2总和浓度复杂度阈值及最大浓度差×文本/网点判定阈值，将具有作为网点像素的特征量的像素作为第2网点像素提取。而且，从被判定为没有作为网点像素的特征量的像素中，基于规定区域的信息(对当前像素的周边像素的判定结果)，将可看到第2网点像素的像素作为第2网点像素相加。

再有，在第2网点像素提取部分32中的S153的判定中，将S10中的最大浓度差×文本/网点判定阈值原样使用，但不限于此，也可以设定不同的值。例如，也可以设定为比S10中使用的值小的值。具体地说，在S10中使用的值为6的情况下，在S153中设定为4就可以。

下面，基于图10的流程图说明有关网点像素判定部分37的判定动作。

在网点像素判定部分37，设第1网点像素计数部分34的第1网点像素的计数值为Cs1，像素计数部分43的第2网点像素的计数值为Cs2，网点像素判定阈值设定部分38中的网点像素判定阈值为THs时，在满足

Cs1/Cs2>THs

的情况下，判定为在该原稿图像中包含有打印网点(S17、S18)，将第1网点像素的计数值作为网点的计数值。另一方面，在未满足上式的情况下，判定为在该原稿图像中不包含打印网点(S17、S19)。在该判定中，网点像素判定阈值THs例如为0.15。网点像素判定阈值THs也可以基于各种各样的图像样本而设定合适的值。

下面，详细地说明有关原稿判定部分39中的原稿类别判定动作。原稿判定部分39中的原稿类别的判别，在网点像素判定部分37中如上述那样被判定为原稿图像中包含有打印网点的情况下(图10的S18)，例如，通过对于该原稿使用由进行预扫描获得的图像数据来进行像素的判别，对判别出的像素数进行计数，并与预先准备的对于衬底区域、印相纸区域、网点区域和字符区域的阈值进行比较，从而进行原稿整体的类别的判定。

具体地说，例如，字符区域的比率和网点区域的比率分别在阈值以上的情况下，判定为文本/网点打印原稿(字符打印相片原稿)。而在检测精度以字符、网点、印相纸相片的顺序升高的情况中，在字符区域的比率为全像素数的30％的情况下判定为字符原稿，在网点区域的比率为全像素数的20％的情况下判定为网点打印原稿(打印相片原稿)，在印相纸相片区域的比率为全像素数的10％的情况下，判定为印相纸相片原稿。

此外，原稿判定部分39在网点像素判定部分37中被判定为原稿图像中不包含打印网点的情况下(对应于图10的S19)，将第2网点像素的计数值与预定的阈值THs2进行比较。该比较的结果，在第2网点像素的计数值为阈值THs2以上的情况下，将原稿图像判定为特定喷墨等输出原稿的图像，在第2网点像素的计数值比阈值THs2小的情况下，将原稿图像判定为网点像素区域不存在的图像，基于字符区域的比率、印相纸相片区域的比率而进行原稿类别的判别。此外，上述阈值THs2例如是将原稿图像中的第2网点像素区域的比率规定为全像素数的20％的阈值。

此外，在本实施方式中，原稿判定部分39判别的原稿类别为字符原稿、字符打印相片原稿、打印相片原稿、印相纸相片原稿、字符印相纸相片原稿、特定喷墨等输出原稿。再有，原稿类别的判别也可以不进行预扫描，而使用被暂时存储在硬盘等的存储部件中的图像数据来进行。

在以上的说明中，在网点像素判定部分37中，使用第1网点像素的计数结果和第2网点像素的计数结果之比来进行在原稿图像中是否包含打印网点的判定，但取代上述比，可使用将两者相加所得的结果或两者的差等、对第1网点像素和第2网点像素的计数结果进行运算处理所得的结果。

此外，上述中，作为S154进行校正处理，但该校正处理不是必需的。在未进行校正处理的情况下，如上述那样，对算出的最大浓度差、总和浓度复杂度，在使用第2最大浓度差阈值、第2总和浓度复杂度阈值和最大浓度差×文本/网点判定阈值来判定第2网点像素的情况下，将第2网点像素作为具有网点像素的特征量的像素，将上述网点判定处理中使用的网点像素判定阈值设定部分38的网点像素判定阈值例如提高设定为0.30即可。

此外，说明了有关原稿类别自动判别部分13使用最大浓度差、总和浓度复杂度作为特征量进行处理的方法，但特征量不限定于那些特征量，也可以是行程(run-length)或反转次数。此外，上述中，将当前像素判别为衬底区域/印相纸(相片)区域和字符区域/网点区域，并表示了有关再次判别为字符区域和网点区域的例子，但也可以是分别并行地判别处理是否包含在字符区域、网点区域、印相纸区域、衬底区域中的方法。此外，也可以将印相纸区域和衬底区域集中而作为其他区域。即，至少包含有判定是否包含在网点区域的处理即可。

下面，说明有关在进行了原稿类别的判别的情况下，基于原稿类别自动判别部分13的判别结果，在后级的各处理部分中的处理的例子。

在判别为未混杂多个区域的情况下，与上述区域分离处理相同。另一方面，在判别为混杂多个区域的情况下，使用各自区域处理的中间参数，并不使用在原稿类别判别处理中未判别的区域处理的参数即可。

例如，在输入图像(原稿)被判别为字符原稿的情况下，在输入色调校正处理中，使用一边将亮线(high line)稍多地除去，一边增大对比度那样的校正曲线。

此外，对于彩色字符进行重视色度的色校正处理，另一方面，对于黑色字符，在黑色生成底色除去处理中黑色生成量被稍多地设定。而对于字符，进行将滤波系数设定等的参数的切换等，以在空间滤波处理中对边缘进行强调，并将平滑处理变弱。

在输入图像被判别为字符印相纸相片原稿的情况下，在各处理中，进行字符原稿处理和印相纸相片原稿处理的使用了中间参数的处理。通过重视字符原稿或印相纸相片原稿的其中一个，在输入色调校正处理中，使用印相纸相片原稿处理和字符原稿处理的中间参数来进行亮线的除去或对比度的调整，此外，进行不使色度的强弱或色调性的平衡变为极端的色校正处理。此外，在黑色生成底色除去处理中，以对印相纸相片图像不产生影响的程度进行黑色生成量的调整即可。

在本实施方式中，在读入了喷墨原稿的情况下被以下那样判别。

(1)输出到普通纸等上的办公文件(图表等)的情况

表等仅由线和字符构成的情况下，即使被作为‘字符原稿’识别，进行与打印物等的字符原稿相同的处理也没有问题。

在包含彩色的图等的情况下，由于图表部分被识别为网点，所以被识别为‘字符打印原稿’。对被识别为网点的图表部分进行用于条纹抑制的平滑处理，所以粒状感抑制的效果没有问题。

普通纸输出的喷墨原稿与输出到相片专用纸的原稿相比不鲜艳，以暗淡的颜色进行输出。因此，色校正处理也采用用于打印的色校正表。

(2)用高分辨率的喷墨方式的图像形成装置输出到相片专用纸上的相片

即使将从2880dpi左右的高分辨率的喷墨方式的图像形成装置输出的相片用分辨率600dpi左右的扫描器(可以是扫描器单体，或也可以是彩色复印机的扫描器)进行读取，也不能读取大部分的像素。因此被识别为‘印相纸相片原稿’。由于本来就不能读取像素，所以除了不发生粒状感以外，印相纸相片和输出到相片专用纸上的喷墨方式的相片的色再现区域靠近，所以即使进行印相纸相片处理也没有问题。

(3)用中低分辨率的喷墨方式的图像形成装置输出的相片

在从1200dpi左右的中低分辨率的喷墨方式的图像形成装置输出的相片的情况下，以分辨率600dpi左右进行读取的情况下，可以读取一部分像素。例如，在通过中低分辨率的喷墨方式输出的原稿中的浓度低的区域的情况下，像素的密度低。即，像素之间的距离分离，所以即使用低分辨率的图像读取装置也可以判定有无像素。相反，随着浓度徐徐上升而变为不能判定有无像素，难以进行印相纸区域的判别。这种情况下被分类为以下三个模型(pattern)。

(a)用浓的点进行图像形成，图像的浓度整体性地淡(点的间隔宽)的情况

在图像的浓度整体性地淡的情况下，点分散，由于网点像素数(第1和第2网点像素数)的计数以全部区域为对象来进行，所以被判定为‘打印相片原稿(或字符打印相片原稿)’。这种情况下，对于被判定为网点的区域，进行用于条纹抑制的平滑处理。此外，由于整体性地淡，所以即使进行打印相片的色校正处理也没有问题。

(b)图像的浓度整体性地浓的情况

在图像的浓度整体性地浓的情况下，点变得密集，由于几乎不存在被判定为网点像素(第1和第2网点像素)的区域，所以被判定为‘印相纸相片原稿’。在图像整体中不能进行像素的读取，所以不发生粒状感，没有问题。

(c)用浓的点进行图像形成，图像中淡的区域和浓的区域混杂的情况，或者用淡的点进行图像形成的情况

这种情况下，除了本来网点(第1网点像素)少以外，由于在图像中浓的区域和淡的区域混杂，所以根据图像的内容而被判定为打印相片原稿或被判定为印相纸相片原稿。因此，判定结果不一定。例如，

1.在将原稿纵向放置的情况和横向放置的情况下结果有所不同、

2.将原稿少量编辑并用喷墨方式的图像形成装置输出，在由扫描器读取并输出它时判定结果极大地变动、

3.对于第2网点像素进行校正处理，所以判定结果的变动被抑制，但对于第1网点像素，判定结果极大地变动。

在被判定为打印相片原稿的情况下，不发生淡的区域中的粒状感，但在浓的区域(暗的区域或鲜艳的区域)中有时发生色调的破碎。而在被判定为印相纸相片的情况下，未发生浓的区域中的色调的破碎，但有时发生淡的区域中的粒状感。

上述现象，对于用一般普通的电子照相方式的图像形成装置输出的图像也是同样的。

如上述那样，由于仅在(3)-(c)的情况下有时发生图像质量劣化，所以通过将这种情况判别为特定喷墨等输出原稿，可以良好地再现以喷墨方式输出的所有原稿或以电子照相方式输出的原稿。

对于上述特定喷墨等输出原稿，在各部分中如下那样进行处理。

(区域分离处理部分)

进行区域分离处理。或者，为了防止在被判定为图像中存在网点打印区域和印相纸区域时切换处理造成的图像劣化，进行判定，以对图像整体进行一样的处理。例如，将图像的全部区域判定为喷墨打印区域或者电子照相打印区域。

(色校正部分)

与印相纸相片同样，进行变换，以在高浓度部分不发生色调破碎。就这种变换来说，例如，也可以使用印相纸相片的色校正表。

(黑色生成底色除去部分)

设定黑色生成量/底色除去量，以不发生在暗部分的色调的破碎。

(空间滤波处理部分)

使用对于低频区域实施强调处理，对于高频区域实施平滑处理的滤波器。以强调处理的强度比字符原稿弱，平滑处理的程度比网点打印相片原稿弱来进行设定。

(色调再现处理部分)

与印相纸相片原稿相同地进行重视色调性的色调再现处理。例如，在抖动处理中增大抖动矩阵尺寸，在误差扩散处理中增大扩散矩阵等。

在以上的说明中，表示了有关判别原稿类别的方法，但也可以不进行原稿类别的判别，而将表示是以下图像的控制信号输出，该图像具有第1网点像素的计数值与第2网点像素的计数值之比在网点像素判定阈值以下，并且第2网点像素的计数值为阈值THs2以上的特征，并对后级的区域分离处理部分15、色校正部分16、黑色生成底色除去部分17、空间滤波处理部分18和色调再现处理部分20的处理进行控制就可以。

[实施方式2]

说明有关本发明的另一实施方式时，如以下那样。再有，在与实施方式1所示的功能部分具有相同功能的功能部分上附加相同的标号。

图13是表示本发明的另一实施方式的图像处理装置包括的原稿类别自动判别部分的结构的方框图。本实施方式的数字彩色复印机取代上述原稿类别自动判别部分13，包括图13所示的原稿类别自动判别部分(判别部件)100。在该原稿类别自动判别部分100中，首先，使用第1特征量检测网点像素(构成网点像素区域的像素)，对检测出的网点像素，使用与上述第1特征量不同的第2特征量提取第1网点像素(网点)。接着，通过求上述第1网点像素和第2网点像素的数(网点像素的数-第1网点像素的数)，使用这些结果进行与阈值比较的处理，从而对特定的打印原稿进行识别。

本实施方式的原稿类别自动判别部分100包括：最小浓度值计算部分21、最大浓度值计算部分22、最大浓度差计算部分23、总和浓度复杂度计算部分24、判定区域设定部分101、最大浓度差阈值设定部分102、总和浓度复杂度阈值设定部分103、字符/网点像素判定部分(网点像素检测部分)104、文本/网点像素判定阈值设定部分105、衬底/印相纸判定部分29、衬底/印相纸判定阈值设定部分31、文本像素计数部分33、网点像素计数部分106、网点像素提取部分107、网点像素判定部分(类别决定部分)108、网点像素判定阈值设定部分(类别决定部分)109、衬底像素计数部分35、印相纸像素计数部分36、以及原稿判定部分(类别决定部分)110。

最小浓度值计算部分21对包含了多个像素构成的一个当前像素的块的最小浓度值进行计算。最大浓度值计算部分22计算上述块的最大浓度值。最大浓度差计算部分23使用由最小浓度值计算部分21和最大浓度值计算部分22算出的最小浓度值和最大浓度值计算上述块的最大浓度差。总和浓度复杂度计算部分24计算上述块的相邻的像素之间的浓度差的绝对值的总和。

判定区域设定部分101通过比较由最大浓度差计算部分23算出的最大浓度差和由最大浓度差阈值设定部分26提供的最大浓度差阈值THd，并比较由总和浓度复杂度计算部分24算出的总和浓度复杂度和由总和浓度复杂度阈值设定部分27提供的总和浓度复杂度阈值THb，判定上述块的当前像素属于衬底区域/印相纸(相片)区域和字符区域/网点像素区域的哪一个。

最大浓度差阈值设定部分102基于最大浓度差计算部分23算出的最大浓度差，设定用于判定当前像素属于衬底区域/印相纸(相片)区域和字符区域/网点区域的哪一个的最大浓度差阈值THd。

总和浓度复杂度阈值设定部分103基于总和浓度复杂度计算部分24算出的总和浓度复杂度，设定用于判定当前像素属于衬底区域/印相纸(相片)区域和字符区域/网点区域的哪一个的总和浓度复杂度阈值THb。

字符/网点像素判定部分104对于上述判定区域设定部分101中被判定为属于字符/网点像素区域的像素，判定该像素属于字符区域和网点像素区域的哪一个。这里，如上述那样，通过将最大浓度差和总和浓度复杂度作为特征量(第1特征量)，并将该特征量与规定的阈值进行比较，判定是字符区域还是网点像素区域。文本/网点像素判定阈值设定部分105设定在字符/网点像素判定部分104中用于进行上述判定的字符/网点像素判定阈值。

衬底/印相纸判定部分29对于在上述判定区域设定部分25中被判定为属于衬底/印相纸区域的像素，判定该像素属于衬底区域和印相纸区域(印相纸相片区域、连续色调区域)的哪一个。衬底/印相纸判定阈值设定部分31设定在衬底/印相纸判定部分29中用于进行上述判定的衬底/印相纸判定阈值。

文本像素计数部分33对字符/网点像素判定部分104中被判定为属于字符区域的像素数进行计数。网点像素计数部分106对在字符/网点像素判定部分104中被判定为属于网点像素的像素数进行计数。

网点像素提取部分107被设置在网点像素计数部分106的后级，从被判定为属于网点像素的像素中提取属于打印网点的像素(第1网点像素)。这种情况下，网点像素提取部分107使用与字符/网点像素判定部分104中使用的特征量不同的特征量(第2特征量)来提取属于打印网点的像素。

再有，如上述那样，在属于打印网点的像素、属于在网点打印中使用的网点的像素、以及由喷墨方式或电子照相方式的图像形成装置表现半色调的网点像素中，即使进行对于网点区域的处理，也是不发生图像质量劣化的像素。

网点像素判定部分108使用网点像素计数部分106中的网点像素的计数结果、网点像素提取部分107中的属于打印网点的像素(第1网点像素)的检测结果、由网点像素判定阈值设定部分109提供的网点像素判定阈值，判定当前像素是否为打印网点(网点)。

具体地说，在包含当前像素的块中，从网点像素计数部分106获得的网点像素数中减去由网点像素提取部分107获得的属于打印网点的像素(第1网点像素)的数而求第2网点像素的数。接着，将第1网点像素的数和该第2网点像素的数之比与网点像素判定阈值设定部分109提供的网点像素判定阈值进行比较，判定当前像素是否为打印网点(网点)。网点像素判定阈值设定部分109设定在网点像素判定部分108中使用的网点像素判定阈值。

衬底像素计数部分35对衬底/印相纸判定部分29中被判定为属于衬底区域的像素数进行计数。印相纸像素计数部分36对衬底/印相纸判定部分29中被判定为属于印相纸相片区域的像素数进行计数。再有，这些计数值是有关原稿图像整体的合计值。

原稿判定部分110基于来自网点像素判定部分108、文本像素计数部分33、衬底像素计数部分35和印相纸像素计数部分36的各像素数的计数结果(例如通过将这些各像素和规定的阈值进行比较)来判定原稿类别。再有，这里的处理可采用公知的方法。

下面，基于图14和图15所示的流程图以及图16来说明原稿类别自动判别部分100的原稿类别判别处理的动作。再有，图16是表示在图13所示的原稿类别自动判别部分100中使用的、对于图3所示的各区域的最大浓度差和总和浓度复杂度之间关系的曲线图。此外，在以下，假设包含了多个像素构成的一个当前像素的块由n×m(例如，15×15)个像素构成。

首先，对于包含了当前像素的n×m像素的块，由最小浓度值计算部分21计算最小浓度值(S51)，由最大浓度值计算部分22计算最大浓度值(S52)。接着，在最大浓度差计算部分23中，使用被算出的最小浓度值和最大浓度值计算上述块中的最大浓度差(S53)。另一方面，在总和浓度复杂度计算部分24中，计算上述块中的相邻的像素的浓度差的绝对值的总和，即总和浓度复杂度(S54)。这些最大浓度差的计算处理和总和浓度复杂度的计算处理可依次进行，或也可以并行进行。

接着，在判定区域设定部分25中，将最大浓度差计算部分23算出的最大浓度差和最大浓度差阈值THd进行比较，将总和浓度复杂度计算部分24算出的总和浓度复杂度与总和浓度复杂度阈值THb进行比较(S55)。

然后，在判定区域设定部分25中，在最大浓度差比最大浓度差阈值THd小，并且总和浓度复杂度比总和浓度复杂度阈值THb小的情况下，将该块中包含的当前像素判定为衬底/印相纸区域的像素(S56)。另一方面，在未满足上述条件的情况下，将上述当前像素判定为文本/网点区域的像素(S57)。

接着，在衬底/印相纸判定部分29中，在当前像素被判定为衬底/印相纸区域的像素的情况下(S55、S56)，将包含该当前像素的块的上述最大浓度差和衬底/印相纸判定阈值进行比较(S58)。该比较的结果，如果最大浓度差一方小，则将该当前像素判定为衬底区域的像素(S60)，如果最大浓度差一方大，则将该当前像素判定为印相纸区域的像素(S61)。

另一方面，在字符/网点像素判定部分104中，在当前像素被判定为文本/网点区域的像素的情况下(S55、S58)，将包含该当前像素的块的上述最大浓度差乘以文本/网点判定阈值后的值与上述总和复杂度进行比较(S59)。该比较的结果，如果总和浓度复杂度的一方小，则将该当前像素判定为文本区域的像素(S62)，如果总和浓度复杂度的一方大，则将该当前像素判定为网点像素区域的像素(S63)。

再有，在S59的判定中，如图16所示，将最大浓度差乘以字符/网点像素判定阈值后的值设定为比将图4所示的最大浓度乘以文本/网点判定阈值后的值小的值，以可以检测还包含了第2网点像素区域的网点像素区域。

接着，经过S59、S63，从被判定为网点像素的像素中提取属于打印网点的像素(第1网点像素)(S64)。这里的第1网点像素的提取从图像数据中求与上述最大浓度和总和浓度复杂度不同的特征量(第2特征量)，基于该特征量来进行。

然后，在原稿类别自动判别部分100中，判定对原稿图像的所有像素是否结束以上的处理(S65：图15)，如果未结束则返回到S51并重复进行其以下的处理。另一方面，如果结束，则在经过S66～S69的处理后，在原稿判定部分39中进行原稿类别的判定(S69)。

下面，基于图15的流程图说明有关网点像素判定部分108中的判定动作。

在网点像素判定部分108，设从网点像素提取部分107获得的第1网点像素的计数值为Cs1，将该Cs1从网点像素计数部分106计数的网点像素中扣除所得的第2网点像素的计数值为Cs2，网点像素判定阈值设定部分109中的网点像素判定阈值为THs时，在满足

Cs1/Cs2>THs

的情况下，将该区域判定为打印网点(S66、S67)，将第1网点像素的计数值作为网点的计数值。另一方面，在未满足上式的情况下，将该区域判定为不是打印网点(S66、S68)。在该判定中，网点像素判定阈值THs例如为0.15。网点像素判定阈值THs也可以基于各种各样的图像样本而设定合适的值。

在本实施方式的原稿类别自动判别部分100中是以下结构，首先在网点像素计数部分106中使用第1特征量检测网点像素(构成网点像素区域的像素)。接着，从被检测出的网点像素中使用在网点像素提取部分107中与第1特征量不同的第2特征量来提取第1网点像素(网点)。以下说明有关用于它的结构。再有，这些结构例是进行图14的S64的处理的例子。

(1)网点像素提取部分的结构例1

图17是表示该结构例1中的网点像素提取部分107的动作的流程图。图18(a)是在以当前像素为中心并具有多个像素的块中，调查主扫描方向的图像浓度的反转次数的处理的说明图，图18(b)是在该块中调查副扫描方向的图像浓度的反转次数的处理的说明图。而图19是表示一例用于判定有无图像浓度的反转的阈值和各像素的浓度之间关系的说明图。图20是表示图19所示的各像素间的有无浓度的‘上升’和‘下降’的说明图。

在该结构例1中，作为提取第1网点像素的特征量(第2特征量)，使用图像浓度的反转次数。具体地说，网点像素提取部分107首先在以当前像素为中心的例如7×7像素的块中，求有关主扫描方向和副扫描方向的图像浓度的反转次数(S251)。接着，选择这两个反转次数中大的一方的值(MaxNdt)(S252)。接着，将选择出的反转次数值(MaxNdt)和阈值THdt(例如设定为6)进行比较(S253)。比较的结果，如果反转次数值(MaxNdt)在THdt以上，则将当前像素判定为第1网点像素(S254)，如果反转次数值(MaxNdt)低于THdt，则将当前像素判定为第2网点像素(S255)。

这样，如果将图像浓度的反转次数作为用于提取第1网点像素的特征量，则可以适当地提取第1网点像素。这是因为对于在第1网点像素(打印网点)中浓淡是明确的，而在由喷墨方式的图像形成装置(打印机、复印机或复合机)输出的第2网点像素中浓淡是不明确的。即，如果将上述阈值THdt设定为比第2网点像素的浓淡的变化范围大的值，就可以适当地提取第1网点像素。

下面，说明有关图像浓度的反转次数的求取方法。例如在调查主扫描方向中的图像浓度的反转次数的情况下，求在主扫描方向上相邻的像素之间的浓度的差分值(右侧的像素值-左侧的像素值)。在该差分值为规定的阈值(例如30)以上的情况下，判定为上升(差分值为正)或下降(差分值为负)。然后，对于‘上升’，在其后检测出‘下降’的情况下，以及对于‘下降’，在其后检测出‘上升’的情况下，作为有图像浓度的反转而进行计数。

作为具体例，列举图像具有图19所示那样的浓度分布的情况。这里，使上述阈值THdt与左端的像素的浓度值为相同值。该图的情况下，各像素间的‘上升’、‘下降’变为图20那样。再有，图19和图20所示的<1>～<8>表示应调查相邻的像素间的浓度变化的区域。

在图20中，对于<1>中的上升，在其后<6>时观测到下降，在该时刻作为反转次数被计数‘1’。

(2)网点像素提取部分的结构例2

图21是表示该结构例2中的网点像素提取部分107的动作的流程图。在该结构例2中，作为用于提取第1网点像素的特征量(第2特征量)，使用以当前像素为中心的多个像素构成的块中的像素值(浓度值)的标准偏差。具体地说，网点像素提取部分107在以当前像素为中心的例如5×5像素的块中，对RGB的每个平面(plane)(每个色分量)求像素值的标准偏差σ(S261)。标准偏差σ可以通过下述算式(1)来求。

[算式1]

${\mathrm{\&sigma;}}^2=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(\mathrm{Pi}-\stackrel{\&OverBar;}{P})}^2...\left(1\right)$

n：像素的数

Pi：像素值

P：块中像素值的平均值

接着，网点像素提取部分107在上述块中，判定每个色分量的标准偏差σ中的其中一个色分量的标准偏差σ是否比阈值THsd(例如15)大(S262)。该判定的结果，在其中一个的色分量的标准偏差σ比阈值THsd大的情况下，将上述当前像素判定为第1网点像素，在不是这样的情况下，将上述当前像素判定为第2网点像素。

这样，如果将每个色分量的标准偏差σ作为用于提取第1网点像素的特征量，则可以适当地提取第1网点像素。这是因为第1网点像素(打印网点)是浓淡明确的像素，与浓淡不明确的第2网点像素相比，标准偏差大。

(3)网点像素提取部分的结构例3

图22是表示该结构例3中的网点像素提取部分107的动作的流程图。而图23是网点像素提取部分107的图22所示的第1网点像素的提取动作的说明图。

在该结构例3，作为用于提取第1网点像素的特征量(第2特征量)，使用多个像素构成的一个块内的平均浓度差。具体地说，例如使用在一个块内设定的多个像素构成的块之间的平均浓度差。

这种情况下，网点像素提取部分107在以当前像素为中心的例如15×7像素的块中，提取两个5×5像素的块。接着，网点像素提取部分107在两个块的各个块中，对每个像素的色分量计算平均浓度。接着，网点像素提取部分107对于每个算出的像素的色分量的平均浓度值，求两个块之间的平均浓度差值的差分(块间的平均浓度差)Psub(S271)。

接着，网点像素提取部分107求在S271中求出的每个色分量的块间的平均浓度差中的最大值MaxPsub(S272)。

接着，网点像素提取部分107比较最大值MaxPsub和规定的阈值THsub(例如5)，在最大值MaxPsub比阈值THsub小的情况下，将当前像素判定为第1网点像素(S274)。而在不是这样的情况下，将当前像素判定为第2网点像素(S275)。

这样，如果将多个像素构成的块内的平均浓度差作为用于提取第1网点像素的特征量，则可以适当地提取第1网点像素。这是因为第1网点像素(打印网点)是浓度(像素值)一致的像素，与第2网点像素的情况相比，块的平均浓度差小。

在以上的例子中，作为第1特征量，使用最大浓度差和总和浓度复杂度来提取网点区域，作为第2特征量，使用(1)反转次数、(2)标准偏差或(3)块的平均浓度差来进行第1网点像素的检测。但是，也可以将它们适当组合，以检测网点像素和第1网点像素。例如，可列举用反转次数来提取网点像素，并用标准偏差来提取第1网点像素的方法等。

此外，在以上的实施方式中记载的结构中，使用最大浓度差和总和浓度复杂度，进行字符、网点、印相纸相片(连续色调)、衬底区域的判别。但是，如上述那样，在将(1)反转次数、(2)标准偏差或(3)块的平均浓度差适当组合而可检测网点像素和第1网点像素的情况下，在网点像素的检测上不使用上述最大浓度差和总和浓度复杂度。因此，这种情况下，对于被判定为文本/网点区域的图像数据(图14的S58)，例如，用边缘检测滤波器(例如，茹贝尔滤波器或拉普拉斯滤波器)对运算结果进行阈值处理，进行是否为字符边缘的判定，同时计算反转次数，并通过进行阈值处理而进行是否为网点像素的判定即可。这种情况下，基于这些判定结果，例如可以参照下述的表1而进行最终的判定。

[表1]

 

边缘检测滤波器	浓度反转次数	判定
			1	0	文本
0	1	网点像素
			1	1	网点像素
0	0	不明

再有，在表1中，‘1’是作为边缘的特征，表示作为反转次数的特征被检测。此外，在边缘、反转次数两者的特征被检测的情况下，进行设定，以被判定为网点像素。而且，对于被判定为‘不明’的像素，例如进行不施加任何处理的应对即可。

或者，与实施方式1的情况同样，在实施方式2中记载的(1)反转次数、(2)标准偏差、(3)块的平均浓度差中也设定两种判定基准，从而可检测第1网点像素和第2网点像素就可以。

[应用例]

图12表示采用了本发明的结构的图像读取装置(平板扫描器)的方框图。

如图12所示，图像读取装置包括彩色图像输入装置1和彩色图像处理装置51。彩色图像处理装置51包括：A/D变换部分11、黑斑校正部分12及原稿类别自动判别部分13。

彩色图像输入装置1例如由包括了CCD(Charge Coupled Device)的扫描部分构成，将来自原稿的反射光作为RGB(R：红、G：绿、B：蓝)的模拟信号而由CCD读取，并输入到彩色图像处理装置2。

由彩色图像输入装置1读取出的模拟信号以A/D变换部分11、黑斑校正部分12、原稿类别自动判别部分13的顺序被传送到彩色图像处理装置51内，作为RGB的彩色数字信号，被输出到个人计算机等。

有关A/D变换部分11、黑斑校正部分12和原稿类别自动判别部分13的功能，如上述那样。

实施过上述各处理的图像数据被输入到计算机或打印机。再有，以上的处理由未图示的CPU(Central Processing Unit)控制。

本发明也可以是在记录了用于使计算机执行的程序的计算机可读取的记录媒体中，记录用于进行上述原稿类别的判别的图像处理方法。由此，可以自由携带地提供被记录了进行原稿类别的判别的图像处理方法的程序的记录媒体。

再有，在本实施方式，作为这种记录媒体，可以是由微计算机进行处理的未图示的存储器，例如ROM那样的本身是程序介质，此外，也可以是虽未图示但作为外部存储装置而设置的程序读取装置，通过将记录媒体插入其内而可读取的程序介质。

无论在哪种情况下，存储的程序可以是被微处理器读取并执行的结构，或者，也可以是在哪种情况下都读取程序，读出的程序被下载到微计算机的未图示的程序存储区域，从而该程序被执行的方式。假设这种用于下载的程序被预先存储在本装置中。

这里，上述程序介质可以是可与本体分离构成的记录媒体，也可以是磁带或盒式磁带等的磁带类、包含软盘(注册商标)或硬盘等的磁盘或CD-ROM/MO/MD/DVD等的光盘的盘类、IC卡(包含存储卡)/光卡等的卡类、或者掩模ROM、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、闪存ROM等的半导体存储器的固定地载置程序的媒体。

此外，在本实施方式中，由于是可连接包含了因特网的通信网络的系统结构，所以也可以是可从通信网络下载程序那样流动地载置程序的媒体。再有，在这样从通信网络下载程序的情况下，该用于下载的程序可以预先存储在本体装置中，或者也可以从其他记录媒体安装。

通过上述记录媒体被彩色数字图像形成装置或计算机系统中包括的程序读取装置读取，从而执行上述图像处理方法。

计算机系统由平板扫描器、胶片扫描器、数字照相机等的图像输入装置、通过下载规定的程序而进行上述图像处理方法等各种各样的处理的计算机、对计算机的处理结果进行显示的CRT显示器、液晶显示器等的图像显示装置和将计算机的处理结果输出到纸等上的打印机构成。而且，包括作为通过网络连接到服务器等的通信部件的网卡或调制解调器等。

如以上那样，在本实施方式的图像处理装置，在原稿类别自动判别中，通过不是判别全部的喷墨等输出原稿(采用喷墨方式或电子照相方式输出的图像)，而是限定地判别不能用以往的原稿模式良好地再现的喷墨等输出原稿(特定喷墨等输出原稿)，从而可以提高识别精度，同时可以提高图像质量。此外，作为判别方法，判别网点像素(构成网点像素区域的像素)时，通过采用两种阈值，对仅用于网点打印原稿的第1网点像素(网点)和网点打印原稿及喷墨等输出原稿中包含的第2网点像素的数进行计数，对这些结果进行阈值处理，从而识别特定的打印原稿。

因而，在本图像处理装置，不对被判定为特定喷墨等输出原稿的原稿进行区域分离，而通过对图像整体进行相同的处理，从而可以防止图像质量的劣化。即，在以往，对原稿图像进行区域分离，例如，对判定为网点区域的区域来说，为了抑制条纹而进行使图像色泽模糊的处理，而对判别为印相纸区域的区域来说，进行使图像的轮廓鲜明的处理。因此，即使对于特定喷墨等输出原稿的图像如以往那样进行区域分离，在对每个区域进行不同的处理的情况下，在这些区域间的图像中原来没有分界线的部分会产生分界线，图像质量劣化。在本图像处理装置，可以消除这样的问题。

本发明还可以应用于需要判别原稿类别的机器，例如彩色复印机、平板扫描器、胶片扫描器、数字照相机等。

如以上那样，在本发明的图像处理装置中，所述判别部件包括：特征量提取部分，从所述图像数据提取有关网点像素区域的特征量；判定基准设定部分，设定有关所述特征量的第1判定基准，以及有关所述特征量的比该第1判定基准低的作为判定基准的第2判定基准；第1网点像素检测部分，将由所述特征量提取部件提取出的特征量与所述第1判定基准进行比较而从所述图像数据中检测第1网点像素；第2网点像素检测部分，将由所述特征量提取部件提取出的特征量与所述第2判定基准比较而从所述图像数据中检测第2网点像素；以及类别决定部分，基于所述图像数据中的第1网点像素的数和第2网点像素的数而决定图像数据的类别。

根据上述结构，特征量提取部分从所述图像数据提取有关网点像素区域的特征量。第1网点像素检测部分将特征量提取部分提取出的特征量与第1判定基准进行比较，从而根据所述图像数据来检测第1网点像素，第2网点像素检测部分将特征量提取部分提取出的特征量与作为有关特征量比第1判定基准低的判定基准的第2判定基准进行比较，从而根据图像数据来检测第2网点像素。类别决定部分基于图像数据中的第1网点像素的数和第2网点像素的数而决定图像数据的类别。

由此，作为网点像素区域，不仅简单的网点打印区域，而且例如还可检测由喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的网点像素区域，可以正确地判别图像数据(作为该图像数据的源的原稿)的类别。

在上述图像处理装置中，所述第2网点像素检测部分也可以构成为包括判定结果校正部分，判定结果校正部分对基于所述第2判定基准判定为不是第2网点像素的像素判定结果进行基于在该像素的周边存在的像素的判定结果的校正。

根据上述结构，判定结果校正部分将基于第2判定基准判定为不是第2网点像素的像素判定结果进行基于在该像素的周边存在的像素的判定结果的校正。这样，对于第2网点像素检测部分的判定结果的判定结果校正部分的校正使用在该像素周边存在的像素的区域信息来进行，所以所谓低浓度或高浓度、高线数或低线数的作为构成网点图像区域的像素而不易识别的像素也能够可靠地识别。因此，可以更正确地判别图像数据的类别。

在上述图像处理装置中，所述特征量也可以是提取所述图像数据具有的浓度差和表示浓度差的总和的复杂度的特征量。

根据上述结构，作为用于检测图像数据中的网点像素区域是否存在的特征量，由于使用所谓浓度差和复杂度的非常适合并容易处理的指标，所以容易进行网点像素区域的检测。

在上述图像处理装置中，所述第1特征量也可以是提取所述图像数据具有的浓度差和表示浓度差的总和的复杂度的特征量。

根据上述结构，作为检测图像数据中的网点像素区域是否存在的第1特征量，由于使用所谓浓度差和复杂度的非常适合并容易处理的指标，所以容易进行网点像素区域的检测。

在上述图像处理装置中，所述第2特征量也可以是提取以当前像素为中心而具有多个像素的块中的图像浓度的反转次数的特征量。

根据上述结构，由于将图像浓度的反转次数作为用于提取第1网点像素的特征量，所以可以适当地提取第1网点像素。这是因为对于在第1网点像素(打印网点)中浓淡是明确的，而在由喷墨方式的图像形成装置(打印机、复印机或复合机)输出的第2网点像素中浓淡是不明确的。这种情况下，例如只要将用于提取第1网点像素的阈值设定为比第2网点像素的浓淡的变化范围大的值，则可以适当地提取第1网点像素。

在上述图像处理装置中，所述第2特征量也可以是提取以当前像素为中心的多个像素构成的块中的像素值的标准偏差的特征量。

根据上述结构，由于将以当前像素为中心的多个像素构成的块内的像素值的标准偏差作为用于检测第1网点像素的特征量，所以可以合适地提取第1网点像素。这是因为第1网点像素(打印网点)是浓淡明确的像素，标准偏差比浓淡不明确的第2网点像素大。

在上述图像处理装置中，所述第2特征量也可以是提取以当前像素为中心的多个像素构成的块内的平均浓度差的特征量。

根据上述结构，由于将以当前像素为中心的多个像素构成的块内的平均浓度差作为用于检测第1网点像素的特征量，所以可以适当地提取第1网点像素。这是因为第1网点像素(打印网点)是浓度(像素值)一致的像素，块的平均浓度差比第2网点像素的情况小。

在上述图像处理装置中，所述类别决定部分也可以基于第1网点像素与第2网点像素之比而决定图像数据的类别。

根据上述结构，由于使用第1网点像素与第2网点像素之比的容易处理的指标来决定图像数据的类别，所以容易进行这种决定。

在上述图像处理装置中，包含了所述第1网点像素是属于网点打印相片区域的网点像素、所述第2网点像素是属于网点打印相片区域的网点像素、以及不属于网点打印相片区域和印相纸相片区域的第3网点像素的至少一个，所述类别决定部分也可以构成为在图像数据的类别的决定处理中，判别所述图像数据中的所述第3网点像素的区域是否存在。

根据上述结构，由于可以根据图像数据来判别不属于网点打印相片区域和印相纸相片区域的第3网点像素区域这样的特殊的区域是否存在，所以对具有这样的特殊区域的图像数据，可进行不使图像质量劣化的最合适的处理。

上述图像处理装置也可以构成为在由判别部件的所述类别决定部分判定为图像数据包含所述第3网点像素的区域的情况下，对图像数据的全区域进行同一种类的处理。

根据上述结构，对于包含了不属于网点打印相片区域和印相纸相片区域的第3网点像素区域这样的特殊区域的图像数据，由于不对该全部区域进行区域分离而进行同一种类的处理，所以对于具有这样的特殊区域的图像数据，可以进行不使图像质量劣化的最合适的处理。

本发明的图像读取装置是包括上述任何一个图像处理装置的结构。

根据上述结构，由于可以识别在所谓网点打印相片图像或印相纸相片图像的以往的原稿模式中不能进行分类的、特定喷墨等输出原稿图像(以喷墨方式或电子照相方式输出的特定的图像)而进行最合适的处理，所以可以提供能够由原稿形成质量良好的图像数据的图像读取装置。

本发明的图像形成装置是包括上述任何一个图像处理装置的结构。

根据该结构，由于可以识别在所谓网点打印相片图像或印相纸相片图像的以往的原稿模式中不能进行分类的、特定喷墨等输出原稿图像(以喷墨方式或电子照相方式输出的特定的图像)而进行最合适的处理，所以可以提供能够由原稿形成质量良好的图像数据的图像形成装置。

本发明不限于上述实施方式，在权利要求所示的范围中可进行各种各样的变更。即，在权利要求所示的范围内将适当变更的技术手段组合而得到的实施方式，也包含在本发明的技术范围中。

Claims (15)

1.一种图像处理装置，包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别部分，其特征在于，

所述判别部分包括：

特征量提取部分，从所述图像数据提取有关网点像素区域的特征量；

判定基准设定部分，设定有关所述特征量的第1判定基准，以及比该第1判定基准低的作为有关所述特征量的判定基准的第2判定基准；

第1网点像素检测部分，将由所述特征量提取部分提取出的特征量与所述第1判定基准进行比较而从所述图像数据中检测第1网点像素；

第2网点像素检测部分，将由所述特征量提取部分提取出的特征量与所述第2判定基准比较而从所述图像数据中检测第2网点像素；以及

类别决定部分，决定图像数据的类别；

所述第1判定基准是作为所述第1网点像素、即用于检测所述图像数据中的网点打印图像区域的像素的阈值，

所述第2判定基准是用于检测作为所述第1网点像素和所述第2网点像素、即喷墨打印机的图像区域的像素和由电子照相方式的图像形成装置输出的图像区域的像素的阈值，

所述类别决定部分基于所述图像数据中的所述第1网点像素的数和所述第2网点像素的数，决定所述图像数据是的网点打印图像的图像数据，还是从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的图像数据。

2.如权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第2网点像素检测部分包括判定结果校正部分，该判定结果校正部分对基于所述第2判定基准判定为不是第2网点像素的像素的判定结果基于对在该像素周围存在的像素的判定结果进行校正。

3.如权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

所述特征量是提取所述图像数据具有的浓度差和表示浓度差的总和的复杂度的特征量。

4.一种图像处理装置，包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别部分，其特征在于，

所述判别部分包括：

网点像素检测部分，从所述图像数据中提取有关包含了第1和第2网点像素的网点像素的第1特征量，基于该第1特征量，从所述图像数据中检测所述网点像素；

第1网点像素检测部分，提取有关所述网点像素的与所述第1特征量不同的第2特征量，基于该第2特征量而从所述网点像素中检测第1网点像素；以及

类别决定部分，决定所述图像数据的类别；

所述第1网点像素是所述图像数据中的网点打印图像区域的像素，

所述第2网点像素是喷墨打印机的图像区域的像素或由电子照相方式的图像形成装置输出的图像区域的像素，

所述类别决定部分基于所述网点像素的数和所述第1网点像素的数来计算第2网点像素的数，并基于这些第1和第2网点像素数的数，决定所述图像数据是网点打印图像的图像数据，还是从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的图像数据。

5.如权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第1特征量是提取所述图像数据具有的浓度差和表示浓度差的总和的复杂度的特征量。

6.如权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第2特征量是提取在以当前像素为中心而具有多个像素的块中的图像浓度的反转次数的特征量。

7.如权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第2特征量是提取以当前像素为中心的多个像素构成的块中的像素值的标准偏差的特征量。

8.如权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第2特征量是提取以当前像素为中心的多个像素构成的块内的平均浓度差的特征量。

9.如权利要求1或4所述的图像处理装置，其特征在于，

所述类别决定部分基于第1网点像素与第2网点像素之比而决定图像数据的类别。

10.如权利要求1或4所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第2网点像素包含不属于网点打印图像区域和喷墨打印区域或从电子照相方式的图像形成装置输出的图像区域的第3网点像素，

所述类别决定部分在图像数据的类别的决定处理中，判别所述图像数据中的所述第3网点像素的区域是否存在。

11.如权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，

在由判别部分的所述类别决定部分判定为图像数据包含所述第3网点像素的区域的情况下，对图像数据的全区域进行同一种类的处理。

12.一种图像读取装置，其特征在于，

包括权利要求1、2、3或4任何一项所述的图像处理装置。

13.一种图像形成装置，其特征在于，

包括权利要求1、2、3或4任何一项所述的图像处理装置。

14.一种图像处理方法，包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别步骤，其特征在于，

所述判别步骤包括：

特征量提取步骤，从所述图像数据提取有关网点像素区域的特征量；

判定基准设定步骤，设定有关所述特征量的第1判定基准，以及比该第1判定基准低的作为有关所述特征量的判定基准的第2判定基准；

第1网点像素检测步骤，将由所述特征量提取步骤提取出的特征量与所述第1判定基准进行比较而从所述图像数据中检测第1网点像素；

第2网点像素检测步骤，将由所述特征量提取步骤提取出的特征量与所述第2判定基准比较而从所述图像数据中检测第2网点像素；以及

类别决定步骤，决定图像数据的类别，

所述第1判定基准是用于检测作为所述第1网点像素、即所述图像数据中的网点打印图像区域的像素的阈值，

所述第2判定基准是用于检测作为所述第1网点像素和所述第2网点像素、即喷墨打印机的图像区域的像素和由电子照相方式的图像形成装置输出的图像区域的像素的阈值，

在所述类别决定步骤，基于所述图像数据中的所述网点像素的数和所述第1网点像素的数来计算第2网点像素的数，并基于这些第1和第2网点像素数的数，决定所述图像数据是网点打印图像的图像数据，还是从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的图像数据。

15.一种图像处理方法，包括对输入的图像数据的类别进行判别的判别步骤，其特征在于，

在所述判别步骤，进行：

网点像素检测处理，从所述图像数据中提取有关包含了第1和第2网点像素的网点像素的第1特征量，基于该第1特征量，从所述图像数据中检测所述网点像素；

第1网点像素检测处理，提取有关所述网点像素的与所述第1特征量不同的第2特征量，基于该第2特征量而从所述网点像素中检测第1网点像素；以及

类别决定处理，决定所述图像数据的类别，

所述第1网点像素是所述图像数据中的网点打印图像区域的像素，

所述第2网点像素是喷墨打印机的图像区域的像素或由电子照相方式的图像形成装置输出的图像区域的像素，

所述类别决定处理基于所述网点像素的数和所述第1网点像素的数来计算第2网点像素的数，并基于这些第1和第2网点像素数的数，决定所述图像数据是网点打印图像的图像数据，还是从喷墨打印机或电子照相方式的图像形成装置输出的图像的图像数据。

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