CN101098387B - 图像处理设备和图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明披露了一种图像处理设备，其确定包括要被处理的像素的图像的属性。提取包括要被处理的像素的具有预定尺寸的图像区域(S701)。根据在所述图像区域中包括的像素值计算与所述图像区域有关的变化(S705)。按照计算的变化把图像区域中的像素转换成N进制数据(三进制数据或更高进制数据)(S709)。通过分析作为N进制转换的结果的N进制数据来确定要被处理的像素的属性。

Description

图像处理设备和图像处理方法

技术领域

本发明涉及用于确定图像的属性的图像处理设备和图像处理方法。

背景技术

一般地说，迄今为止，图像形成设备具有精心设计的各种手段以获得较高质量的图像。一种这样的手段是基于图像类型进行的优化处理。文档包括各种图像类型，例如“文本”、“照片”等，并常常包括这些图像类型的组合。因此，对于照片区域，要求保持色调的图像再现，而对于文本区域，要求用于恢复在扫描时由于调制传递函数(MTF)特性而变差的边沿的处理。

由于假定进行了这种优化处理，在图像区域分离中的区域确定的精度是重要的。如果这个精度低而不能进行合适的区域指定，则将不能进行合适的处理，因而可能不能获得良好的输出结果。杂志IEICE‘87/2 Vol.J70-B No.2发表了“Block Separate TransformationMethod：BSET Method”，其根据块中的密度改变分离3个区域：照片、文本和半色调区域。在这种方法中，使用其中密度改变小的特征来确定照片区域；使用文本区域比半色调区域具有较大的密度改变周期的特征来确定文本和半色调区域。更具体地说，根据在预定块中最小密度和最大密度之间的差来确定照片区域，根据在使用平均信号值数字化块中的密度时随着时间而改变的计数来区分文本区域和半色调区域。

日本专利No.03215768披露了一种使用在二进制化之后的游程的图像区域分离方法。在这种方法中，图像被二进制化以计算最大游程，与此同时，当预定条件被满足时，扩展黑色像素以计算其最大游程。使这些游程之间的差与一个阈值比较，如果差较大，则该区域被确定为半色调区域；否则，该区域被确定为文本区域。如该专利中说明的，可以通过同时使用上述的BSET方法提取照片区域。

利用在上述的参考文献中披露的技术，产生通过二进制化预定范围内的图像信号值获得的数据(0/1)，通过读取在该二进制数据中0和1的改变次数计数来分离半色调区域和文本区域。更具体地说，如在下面的不等式中那样，设KH01是沿预定范围的主扫描方向0和1的改变次数计数，KV01是沿次扫描方向的该计数。于是，通过使这些变化次数计数和阈值TL比较，确定半色调区域或文本区域。

KH01≥TL以及KV01≥TL  ...半色调区域

KH01＜TL以及KV01＜TL  ...文本区域

不过，在实际图像扫描时，图像信号值由于光源的噪声、CCD传感器灵敏度的误差和要被扫描的文档本身的不均匀性而包括变化。相对比而言，在使用二进制数据计算变化次数计数KH01和KV01的方法中，二进制数据容易受到测量误差的影响，因而其可靠性降低。结果，难于以足够的精度辨别半色调和文本区域。因此，使用常规的图像区域分离方法的图像处理，例如使用滤波器的文本区域的边沿增强(edge emphasis)处理，即使对于文本区域，也不能增强边沿，对于半色调区域增强边沿，并使字符的模糊和莫尔条纹(moire)恶化。

本发明是为了解决上述现有技术中的问题作出的，其使得能够更精确地确定图像的属性。

发明内容

本发明使得能够更精确地确定图像的属性。

按照本发明，通过提供一种图像处理设备解决了上述问题，所述图像处理设备确定包括要被处理的像素的图像的属性，所述设备包括：

提取单元，其被设置用于提取包括要被处理的像素的具有预定尺寸的图像区域；

变化计算单元，其被设置用于由在所述图像区域中包括的像素值计算与要被处理的像素相关的变化；

N进制转换单元，其被设置用于按照计算的变化，使用阈值把图像区域中的像素转换成N进制数据(三进制数据或更高进制数据)；以及

确定单元，其被设置用于通过分析作为N进制转换的结果的N进制数据来确定要被处理的像素的属性。

按照本发明，通过提供一种图像处理方法解决了上述问题，所述图像处理方法确定包括要被处理的像素的图像的属性，所述方法包括以下步骤：

提取包括要被处理的像素的具有预定尺寸的图像区域；

由在所述图像区域中包括的像素值计算与要被处理的像素相关的变化；

按照计算的变化决定第一阈值和第二阈值；

使用决定的第一阈值和第二阈值把图像区域中的像素转换成N进制数据(三进制数据或更高进制数据)；以及

通过分析作为N进制转换的结果的N进制数据来确定要被处理的像素的属性。

由下面参照附图进行的示例的实施例的说明可以清楚地看出本发明的其它特征。

附图说明

图1A和图1B是MFP的解释性视图；

图2是用于说明MFP的控制方案的方块图；

图3是MFP的图像处理的流程图；

图4A和4B是处理单元的解释性视图；

图5是处理单元的移动处理的流程图；

图6是三进制化处理的流程图；

图7是第一实施例的属性确定的流程图；

图8A到8H是用于说明亮度和一阶导数、三进制化处理和二阶导数的图形；

图9是4方向提取的解释性视图；

图10A-10F表示过零点的图案；

图11是变化次数计数测量的流程图；

图12是属性确定单元的流程图；

图13是第二实施例的图像调整的流程图；

图14A，14B是边沿增强滤波器系数的解释性视图；

图15A-15D用于说明边沿水平(edge level)限定处理的图形；

图16是第三实施例的自适应零认定(zero certifying)处理的流程图；

图17是用于说明零认定宽度的图；

图18是在另一个实施例中的替换调整处理的流程图；

图19A-19C是用于说明替换水平限定处理的图；

图20是在另一个实施例中的消色差处理的流程图；

图21A-21C是用于说明消色差水平限定处理的图；

图22是表示当不使用零认定宽度W时(当零认定宽度W被限定为0时)的变化次数计数的视图；以及

图23是表示当对于边沿和平的区域限定零认定宽度W的不同值(非零值)时的变化次数计数的视图。

具体实施方式

下面参照附图详细说明本发明的优选实施例。应当注意，在这些实施例中提出的元件的相对排列、数值表示和数值不限制本发明的范围，除非另有专门的说明。

[第一实施例]

(MFP的结构)

图1A和1B是按照本发明的一个实施例的多功能打印机(以后缩写为MFP)1的示意透视图。图1A表示其中MFP1的ADF(自动文档馈给器)31闭合的状态，图1B表示其中ADF31打开的状态。

这种MFP1基本上具有作为打印机打印从主计算机(PC)接收的数据的功能和作为扫描器的功能。此外，单独的MFP的功能包括：复制功能，用于使用打印机打印由扫描器扫描的图像；打印从存储介质例如存储卡等读取的图像数据的功能；以及打印从数码相机等接收的图像数据的功能。

参看图1A和1B，MFP1包括扫描单元14(例如平板扫描器等)、以及由喷墨系统、电子照相系统等构成的打印单元13。此外，MFP1包括显示单元19(例如显示屏等)、以及包括各种键开关等的操作单元15。MFP1包括USB端口(未示出)，用于和MFP1的背面上的PC通信，并且USB端口使得MFP1能够和PC通信。MFP1包括具有卡槽的卡接口22，用于从各种存储卡读出数据，以及包括照相机端口的照相机接口23，用于和数码相机进行数据通信。此外，MFP1包括ADF31，用于在文档表上自动地设置文档。

图2是表示MFP1的内部结构的方块图。参看图2，CPU11控制MFP1的各种功能，并按照在操作单元15进行的预定操作执行在ROM16中存储的图像处理程序。通过执行该程序，CPU11可以选择要被处理的像素，并且可以提取包括要被处理的像素的具有预定尺寸的图像区域。CPU11可以根据包括在所述图像区域中的像素的信号值，计算和要被处理的像素相关的变化、变化次数计数、变化加速度以及饱和度。此外，CPU11可以通过把像素转换成N进制数据(三进制数据或更高进制数据)并分析该N进制数据来确定所述图像区域内的像素的属性。ROM16存储在图像处理中使用的各种表和数学公式，并定义在变化与第一、第二阈值之间的对应性。包括CCD的扫描单元14扫描文档图像，并输出红，绿，蓝(R，G，B)模拟亮度数据。注意，扫描单元14可以包括接触图像传感器(CIS)来代替CCD。此外，当MFP1包括ADF31时，连续地扫描排序的片材(sheet)是方便的。

卡接口22按照操作单元15处的操作装入图像数据，该图像数据例如是由数码静物相机(以下简称为DSC)拍摄并被记录在存储卡等上的数据。注意，如果必要，通过卡接口22加载的图像数据的颜色空间被从DSC的颜色空间(例如YCbCr)转换成标准的RGB颜色空间(例如NTSC-RGB或sRGB)。加载的图像数据根据其标题信息经历对应用所需的各种处理，例如向有效像素数目的分辨率转换等。照相机接口23用于直接和DSC相连和读取图像数据。

图像处理器12执行图像处理，例如读出的信号值的转换、图像调整/修改处理、从亮度信号(RGB)转换成密度信号(CMYK)、缩放、γ变换、误差扩散等。要由图像处理器12执行的调整处理包括边沿增强处理、平滑处理、替换处理(substitution process)、消色差处理等，并且图像处理器12用作为调整单元。通过在图像处理器12中的图像处理获得的数据被存储在RAM17中。当在RAM17中存储的调整数据达到预定量时，打印单元13执行打印操作。

非易失RAM18例如包括电池支持的SRAM等，其存储专用于MFP1等的数据等。操作单元15包括照片直接打印开始键，其允许用户选择在存储介质(存储卡)中存储的图像数据并启动打印。操作单元15还包括用于打印排序片材的键、用于扫描排序片材的键等。操作单元15还可以包括以单色复制方式或彩色复制方式进行复制的复制开始键，用于指定模式例如复制分辨率、图像质量等的模式键，用于停止复制操作等的停止键，用于输入复制计数的数值键区，注册键，等等。CPU11检测这些键的按下状态，并按照检测到的状态控制各个单元。

显示单元19包括点阵型液晶显示单元(LCD)和LCD驱动器，并在CPU11的控制下进行各种显示。此外，显示单元19显示在存储介质中记录的图像数据的缩略图。打印单元13包括喷墨系统的喷墨头、通用IC等。打印单元13在CPU11的控制下读出在RAM17中存储的打印数据并将其作为硬拷贝印出。

驱动单元21包括用于驱动馈入和排出辊的步进电动机、用于传送步进电动机的驱动力的齿轮、用于控制步进电动机的驱动器电路等，以便操作扫描单元14和打印单元15。

传感器单元20包括打印片材宽度传感器、打印片材传感器、文档宽度传感器、文档传感器、打印介质传感器等。CPU11根据从所述传感器单元20获得的信息检测文档和打印片材的状态。

PC接口24是和PC的接口，通过PC接口24，MFP1进行由PC控制的打印操作、扫描操作等。在复制操作中，由扫描单元14扫描的图像数据在MFP内经历数据处理，并使用打印单元13被打印。

在从操作单元15发出复制操作的指令时，扫描单元14扫描在文档表中设置的文档。扫描的数据被发送给图像处理器12并经历图像处理。然后，把处理过的数据发送给打印单元13，于是执行打印处理。

(图像处理)

图3是在复制模式下执行的图像处理的流程图。下面将说明各个步骤。CPU11在步骤301对图像数据施加阴影校正，从而调整图像感测元件的变化，该图像数据被扫描单元14扫描并被进行A/D转换。

此后，CPU11在步骤302执行输入装置颜色转换。结果，信号数据的与装置相关的颜色空间被转换成标准的颜色空间域。例如，标准颜色空间包括由IEC(International Electrotechnical Commission)规定的sRGB，由Adobe系统提出的AdobeRGB等。转换方法包括使用3×3或3×9矩阵的算术方法，根据描述转换规则的表来确定值的查表方法等。

在步骤303，CPU11对转换的数据执行调整/修正处理。处理内容包括用于调整由于扫描引起的模糊的边沿增强处理、用于改善文本的易读性的文本修正处理、用于去除由于在光照射时进行扫描而发生的泄露(bleed-through)的处理等。

在步骤304，CPU11执行放大/缩小处理，以便在一页片材上分配两个文档图像的2合1(2-in-1)复制模式等的情况下，当用户指定缩放比例时把数据转换为所需的比例。作为这种转换方法，一般使用例如双三次方法、最接近相邻方法等。

在步骤305，CPU11把标准颜色空间上的数据转换成对于输出装置唯一的信号数据。按照本实施例的MFP采用喷墨系统，并执行转换成墨颜色数据例如青色、品红、黄色、黑色等的转换处理。这个转换可以使用和在步骤302中使用的方法相同的方法。

此外，在步骤306，CPU11把数据转换成可打印水平的数目。例如，在二进制表述的情况下，即墨点的ON/OFF(开/关)，数据可通过量化方法(例如误差扩散等)被二进制化。结果，数据被转换成打印机可打印的数据格式，并根据该数据执行打印操作，从而形成图像。

(处理单元)

图4A是用于说明在执行属性确定处理时的处理单元的视图。假定在图4A中用“O”表示的像素是所关心像素，并定义一个由包括该所关心像素的7×7像素限定的区域(7×7区域)，如图4A的粗体线所示。使用在这个限定的7×7区域内的图像信号对所关心像素进行图像处理。在执行所关心像素的处理之后，和该所关心像素相邻的像素被限定为下一个所关心像素，例如在图4B中用“x”表示，用类似方式限定一个7×7区域以执行图像处理。此后，所关心像素被类似地依次逐个像素地移动，在每种情况下都限定一个新的7×7区域，于是调整所有要被处理的像素。

图5是表示属性确定处理的一个单位区域的移动处理的流程图。在步骤501，CPU11限定处理目标(要被处理的像素)。紧接着开始之后，CPU11限定要被处理的第一个像素。如果处理从步骤503返回到步骤501，则CPU11限定下一个要被处理的像素。

在步骤502，CPU11执行图像处理。即，CPU11限定包括要被处理的像素的多个像素(例如7×7区域)，并执行属性确定处理。

在步骤502，CPU11检查是否最后一个要被处理的像素被限定。如果要被处理的像素不是最后一个像素(否)，则处理返回步骤501。如果要被处理的最后一个像素被限定(是)，则结束处理。

在扫描单元14中使用的CCD或CIS的图像感测元件的一个像素并不总是扫描一个像素或文档的等同部分。本实施例假定这样一种情况：其中图像感测元件的一个像素扫描文档的大约6个像素的范围。虽然假定为六个像素的范围，但是由于文档从文档架的浮动、文档的不平整等，来自文档的进入图像感测元件的反射光受到各种影响。因此，实际上，图像感测元件的一个像素可以扫描多于6个像素的范围。文档的一个像素的反射光影响图像感测元件的多个像素，引起在上述相关现有技术各段中所描述的边沿模糊，并使锐度变差。本实施例使用7×7的参考区域，这是因为大约6个像素的范围被扫描。注意，可以按照由文档图像的一个像素影响的图像感测元件的像素的数量、光斑尺寸、模糊的像素的数量以及图像感测元件例如MTF等的性能，根据需要限定参考范围。

(术语的定义)

对本说明书中使用的术语定义如下。

“变化”是用于表示在以要被处理的像素为中心的周围像素组中的像素信号值的变化的幅度的值。在本实施例中，在两侧上与一个像素相邻的两个像素的亮度值之间的差的绝对值(边缘量)中，最大的一个被认为是该变化。不过，本发明不限于这种特定的值。例如，变化可以是用于表示变化的差(幅度)的值，例如和所关心像素等的图像信号相关的值的一阶导数的绝对值，或者是用于代表性地表示和所关心区域中的像素信号相关的值的化变的差(幅度)的值。

“变化次数计数”是用于表示在以要被处理的像素为中心的周围像素组中图像信号值发生变化的频率的值。在本实施例中，使用-1，0和1对在图像区域中在两侧上与一个像素相邻的两个像素的亮度值之间的差进行三进制化，发生三进制数据的增加/减少的频率(符号改变的次数(过零点的次数))被表述为变化次数计数。不过，本发明不限于这种特定的值。变化次数计数被定义为用于表示和图像信号相关的值发生改变的频率的值，例如和图像区域中的图像信号相关的值的过零点的次数或一阶导数的空间频率，在二进制化之后黑白改变的计数等。

“变化加速度”是用于表示在以要被处理的像素为中心的周围像素组中像素信号值的变化的加速度的值。在下面的实施例中，变化加速度将被解释为通过由图像区域中的亮度值的差进一步计算一个差而获得的值。不过，本发明不限于这种特定的值。例如，加速度变化可以是用于表示变化的加速度的值，例如和所关心区域中的图像信号相关的值的二阶导数等。

“饱和度”在下面的实施例中将被解释为所关心像素或区域的各个颜色的图像信号差的最大绝对值。不过，本发明不限于这种特定的值。饱和度被定义为用于表示离开色度轴的距离的值。

“自适应限定调整水平”被这样定义，使得在限定的变化次数计数、变化、变化加速度以及饱和度可以呈现的至少一些值的区域内，对于每个值，限定不同的调整水平。

“属性确定”指的是所关心像素的属性，并被限定为“照片”、“文本”、“线”、“半色调”等之一。属性确定可以是图像区域分离处理的同义词。

注意，图像信号可以呈现的从0到255的范围是一个例子。不过，图像信号的范围不限于这样一个特定的范围，其可以被限定为适合于MFP或图像处理。

(属性确定处理)

图7是本实施例的属性确定处理的流程图。希望作为图3中的步骤303的一部分执行这个属性确定处理。下面沿着图7给出的各个步骤进行说明。

<步骤701：限定处理区域>

CPU11限定处理区域，即，在由RGB多值图像信号构成的图像中，在以所关心像素为中心的包括7个水平方向的像素和7个垂直方向的像素的7×7的区域，并通过按照下式由处理区域的各个像素值计算亮度L，产生7×7的亮度L的处理区域：

L＝(R+2×G+B)/4  ...(1)

注意，本实施例使用由式(1)给出的亮度L，但是也可以采用另一个亮度。例如，可以使用均匀颜色空间L＊a＊b＊的L＊作为亮度，或者使用YCbCr中的Y作为亮度。

图8A表示沿水平方向扫描白色背景中的黑色竖线时的亮度值。图8B表示沿水平方向扫描在白色背景中按水平方向排列的半色调点时的亮度值。为了容易理解起见，图8A到8H使用12个像素代替7个像素。

<步骤702：提取4个方向>

CPU11从在步骤701产生的L的处理区域，沿着总共4个方向的每个方向，即一个水平方向、一个垂直方向和两个倾斜方向，提取7个像素，如图9所示。

<步骤703：计算L差>

CPU11按照下式，由在步骤702中提取的4个方向中的L计算每个方向的5个像素的L的差Grd：

Grd(i)＝L(i+1)-L(i-1)...(2)

其中L(i-1)是像素L(i)之前的像素，L(i+1)是像素L(i)之后的像素。

注意，L差计算方法不限于这种特定的方法。例如，可计算相邻像素之间的差，或者计算在给定像素之前和之后相隔更远的像素之间的差。图8C和8D表示通过把公式(2)应用到图8A和8B中的L所计算的Grd。

<步骤704：确定边沿方向>

CPU11计算沿着在步骤703中计算的4个方向中的Grd中所关心像素的4个方向的Grd的绝对值。CPU11确定示出4个方向中Grd绝对值的最大Grd绝对值的方向作为所关心像素的边沿方向。即，获得沿着包括所关心像素的一些方向中该所关心像素之前和之后的像素的密度之间的差，并且如果该差大，即，如果夹着所关心像素的像素之间的密度改变大，则该方向被确定为垂直于图像边沿的方向(边沿方向)。

<步骤705：计算变化>

CPU11在步骤703可以由沿着步骤704确定的边沿方向排列的7个像素计算5个Grd值。CPU11比较这5个Grd值，并计算它们的最大绝对值作为所关心像素的变化(边沿量)。边沿随着变化的增大而变强，并且随着变化减小而接近平坦(flat)。

<步骤706：区域确定>

CPU11根据在步骤705计算的变化执行区域确定。令EMAX是变化的最大值，TA是确定阈值。则CPU11通过下式执行区域确定：

EMAX≥TA...........边沿区域

EMAX＜TA..........平坦区域(flat area)

注意，确定阈值TA是用于分离边沿区域和平坦区域的值：粗体的和细的字符(后面说明)属于边沿区域，半色调和照片(后面说明)属于平坦区域。

<步骤707：处理分支确定>

在步骤707，CPU11根据在步骤706确定的区域对处理进行分支。如果确定区域是边沿区域，则处理前进到步骤708A；如果确定区域是平坦区域，则处理前进到步骤708B。

<步骤708：限定零认定宽度>

在步骤708，CPU11限定零认定宽度W(后面说明)。这个零认定宽度W对于区域的各个属性被预先准备。如果作为步骤707区域确定的结果区域被确定为边沿区域，则CPU11在步骤708A对于边沿限定零认定宽度；否则，在步骤708B对于平坦限定零认定宽度。

<步骤709：三进制化处理>

CPU11使用在步骤708确定的对于Grd的零认定宽度，执行在步骤702提取的处理区域中的4个方向的三进制化处理(图8E，8F)。结果，使用公式(2)计算的Grd被转换成1，0和-1中的一个。

<步骤710：测量变化次数计数>

CPU11使用在步骤709中三进制化的Grd数据测量过零的次数。

<步骤711：区域确定>

CPU11使用在步骤706中的区域确定结果和在步骤710测量的变化次数计数检查所关心像素是否属于照片、粗线、细线和半色调属性之一。

在这个实施例中，按照步骤701到711执行用于属性确定的处理。下面将独立地详细说明在步骤709中的三进制化处理、步骤710的变化次数计数测量处理以及步骤711的属性确定处理。

(三进制化处理)

图6是三进制化处理的流程图。将沿着流程图的各个步骤进行说明。

<步骤601：选择处理方向>

CPU11选择在步骤702提取的4个方向(一个水平方向，一个垂直方向以及两个倾斜方向)中之一。方向的选择顺序没有特定限制，可以使用预先确定的次序。CPU11获得所选择的方向的在步骤703计算的L的差Grd。CPU11使用7个像素的像素值，通过应用公式

(2)获得5个像素的Grd。

<步骤602：和零认定宽度W进行比较的处理>

CPU11比较获得的Grd数据的绝对值与在步骤708限定的零认定宽度W。如果Grd的绝对值小于零认定宽度W，则处理前进到步骤604A以认定“0”。如果绝对值等于或大于零认定宽度W，则处理前进到步骤603。

|Grd|＜W.........零被认定

<步骤603：Grd符号的确定>

CPU11确定Grd的符号。如果在步骤604B中CPU11认定了“1”，则那个Grd具有负号，在步骤604C中“-1”被确定。

<步骤605：像素确定>

在所关心像素被确定为三进制值0，1和-1中之一以后，CPU11在步骤605检查是否对所关心方向的所有像素都完成了三进制化。如果是，则处理前进到步骤606；否则，处理返回步骤602，重复三进制化处理。

<步骤606：方向确定>

在所关心方向中对所有像素都完成三进制化处理之后，CPU11在步骤606检查是否对所有方向完成了三进制化处理。如果是，则处理结束，否则，处理返回步骤601以执行下一个要处理的方向的处理。

图8A-8H是表示执行三进制化处理之后的图。图8A和8B表示扫描的亮度信号值。通过计算相邻像素的亮度信号值之间的差，获得图8C和8D。在基于图8C和8D执行三进制化时，计算图8E和8F所示的三进制化数据。

在本实施例中要执行的三进制化将基于原理进行说明。当包括所关心像素的多个方向中的像素值的变化小于预定的零认定宽度时，“0”被确定。如果所关心像素之前和之后的像素的改变与预定值相比大大减小，则“-1”被确定，否则，“1”被确定。

(变化次数计数测量处理)

下面详细说明图7中步骤710的变化次数计数测量。本实施例采用跨过零的过零点次数作为变化次数计数。图10A-10F表示过零的定义。在图10A和10B中，过零点被确定。在图10C-10F中，过零点不被确定。即，在下列4种类型中确定过零点：“1”→“-1”...(图案A)，“-1”→“1”...(图案A)，“1”→“0”→“-1”...(图案B)，和“-1”→“0”→“1”...(图案B)。不过，这些定义是本实施例中的定义，定义方法不限于这种特定的方法。

当如在本实施例中使用7×7像素限定处理范围时，每个方向获得5个差数据Grd。因而，在“1”→“-1”→“1”→“-1”→“1”或“-1”→“1”→“-1”→“1”→“-1”的情况下，每个方向的过零点的最大次数是4。因为它们沿着所有的4个方向被测量，所关心区域中的过零点的最大次数是16。

图11是变化次数计数测量的流程图。下面沿着流程图的各个步骤进行说明。

<步骤1101：初始化处理>

在执行处理之前，CPU11对变量初始化。令NZ是要测量的变化次数计数。于是，CPU11在初始化处理中限定“0”。即NZ＝0。

<步骤1102：选择处理方向>

CPU11选择4个方向(即在图7的步骤702提取的一个水平方向、一个垂直方向和两个倾斜方向)中的一个。方向的选择顺序没有特定的限制，可以使用预定的顺序。对于选择的方向，CPU11获得在图7步骤709执行的三进制化处理的结果。

<步骤1103：零确定>

令Grd(i)是所关心方向中的Grd的像素位置i(0≤i＜5)的Grd。则CPU11在步骤1103检查Grd(i)是否为0。如果是，则因为永远不会出现过零点，处理跳到步骤1107。如果Grd(i)不为0，则处理前进到步骤1104，执行下一个确定。

<步骤1104：过零点确定1>

在步骤1104，CPU11检查是否发生上述图案A的过零点。令(i+1)是Grd(i)的相邻像素的位置，Grd(i+1)是那个Grd。则如果满足条件Grd(i)+Grd(i+1)＝0，则CPU11确定发生过零，且处理前进到步骤1106。如果不满足该条件，则处理前进到步骤1105，执行过零点确定2。

<步骤1105：过零点确定2>

在步骤1105，CPU11检查是否发生上述图案B的过零点。令(i+2)是从Grd(i)离开两个像素的像素位置，并且Grd(i+2)是那个Grd。则如果满足条件Grd(i)+Grd(i+2)＝0以及Grd(i+1)＝0，则CPU11确定发生了过零，并且处理前进到步骤1106。如果不满足这些条件，则CPU11确定未发生相应于图案A或B的过零点，并且处理跳到步骤1107。

<步骤1106：增加变化次数计数>

如果在步骤1104和1105的过零点确定中CPU11确定发生过零，则在步骤1106使变化次数计数值加一。即NZ＝NZ+1。

<步骤1107：像素确定>

CPU11检查是否在所关心方向中对于所有Grd数据完成过零确定。如果是，则处理前进到步骤1109；否则，处理前进到步骤1108，继续进行过零点确定处理。

<步骤1108：移动Grd像素值>

如果在步骤1107确定尚未在所关心方向的对所有Grd数据完成过零确定，则在这个步骤中CPU11使位置i加一，并执行过零点确定。

<步骤1109：方向确定>

在所关心方向中对所有Grd数据完成过零点确定之后，CPU11在步骤1109检查是否对所有方向完成了过零点确定。如果是，则完成变化次数计数测量；否则，处理返回步骤1102，执行要被处理的下一个方向的处理。

<属性确定处理>

下面详细说明图7的步骤711中的属性确定处理。CPU11使用在步骤706中的区域确定结果和在步骤710获得的变化次数计数，确定是否所关心像素属于照片、粗体字符、细字符或半色调属性。

图12是属性确定处理的流程图。下面沿着流程图的各个步骤进行说明。

<步骤1201：变化确定>

CPU11比较在图7的步骤705计算的变化和预先限定的阈值T1。如果变化小于阈值T1，则处理前进到步骤1204A，确定该像素属于照片属性。如果变化大于阈值T1，则处理前进到步骤1202，执行下一个确定处理。即，当在包围着所关心像素的区域中包括的像素组中的任何位置都未观察到像素值的大的变化时，确定为照片属性。注意，阈值T1和图7中步骤706中的确定阈值TA之间的关系如下。阈值TA是这样的值，其被限定成使得半色调和照片属于平坦区域。另一方面，阈值T1是这样的值，其被限定成使得只有照片属于平坦区域。阈值T1分离半色调和照片区域。

<步骤1202：变化次数计数确定1>

CPU11比较在图7的步骤710中测量的变化次数计数和预先限定的阈值T2。如果变化次数计数小于阈值T2，则处理前进到步骤1204B，以确定所关心像素属于粗体字符属性。如果变化次数计数大于阈值T2，则处理前进到步骤1203，执行下一确定处理。即，当在包围着所关心像素的区域中包括的像素组中观察到像素值的相对大的变化，但是变化次数计数小于阈值时，因为密度改变例如白，白，黑，黑，黑，黑和白可能在该区域内发生，所以确定粗体字符属性。

<步骤1203：变化次数计数确定2>

在步骤1202，CPU11比较在图7中步骤710测量的变化次数计数与预先限定的阈值T3(T3＞T2)。如果变化次数计数小于阈值T3，则处理前进到步骤1204C，确定所关心像素属于细字符属性。如果变化次数计数大于阈值T3，则处理前进到步骤1204D，确定所关心像素属于半色调属性。即，当在包围着所关心像素的区域中包括的像素组中观察到像素值的相对大的变化，但变化次数计数落在预定范围内时，因为密度改变例如白，黑，黑，白，黑，黑和白可能发生，所以确定细字符属性。另一方面，当在包围着所关心像素的区域中包括的像素组中观察到像素值的相对大的改变，但变化次数计数超过阈值时，因为密度改变例如白，黑，白，黑，白，黑，白和黑可能发生，所以确定半色调属性。

<步骤1204：属性认定处理>

在步骤1204，CPU11根据在步骤1201-1203中确定的结果认定像素的属性。CPU11在步骤1204A中认定照片属性，在步骤1204B中认定粗体字符属性，在步骤1204C中认定细字符属性，在步骤1204D中认定半色调属性。

如上所述，按照本实施例，使用在测量变化次数计数时预先限定的阈值执行三进制化处理，并根据三进制化处理的结果测量变化次数计数，于是确定属性。在三进制化处理中使用的阈值(零认定宽度W)被在平坦区域和边沿区域之间转换。图22和23表示由包括在扫描等时产生的噪声、误差等的图像获得的Grd的状态。图22表示在三进制化处理中使用的阈值是0的情况(当不使用零认定宽度W或者零认定宽度W被限定为0时)。图23表示在三进制化处理中使用的阈值具有宽度的情况(零认定宽度W被限定为非零值)。由图22和23之间的比较可以看出，在图22中测量的变化次数计数(过零点的次数)比图23中的大，大于的量是由粗线矩形包围的次数。结果，边沿区域的属性可被错误地确定为平坦区域。与此相反，在本实施例中，因为在三进制化处理中使用的阈值(零认定宽度W)被限定，如图23所示，可以阻止变化次数计数由于在扫描等时产生的噪声、误差等而增加。

用这种方式，使用变化次数计数进行属性确定处理和图像调整处理可以适当地从变化次数计数中去除在扫描等时产生的噪声、误差等。因为根据这些值执行属性确定处理和图像调整处理，所以可以以高精度和最佳的调整处理来获得属性确定结果。

[第二实施例]

第二实施例将解释使用第一实施例中描述的属性认定方法的图像调整。本实施例使用在第一实施例中说明的过零点的次数和变化的测量结果，并根据边沿增强执行调整。这使得能够改善通过扫描MTF而使边沿部分圆滑(round)的字符的易读性。因为其它的结构和操作和第一实施例中的相同，将省略其相应的重复说明。

图13是按照第二实施例的图像调整处理的流程图。下面沿着流程图的各个步骤进行说明。注意，一些处理和参照图7说明的相同。因而，相同的步骤编号表示相同的处理，不再重复进行这些步骤的说明。

<步骤1311：计算边沿增强量>

CPU11对在步骤701中限定的7×7RGB区域中的各个颜色，计算在应用边沿增强滤波器之后的所关心像素值和应用之前的所关心像素值之间的差(边沿增强量)。本实施例将例举应用5×5边沿增强滤波器以使得所关心像素作为中心的情况。不过，本发明不限于这种特定的例子。只需要滤波器的尺寸小于在步骤701中限定的处理区域的尺寸，滤波器系数可被合适地限定。图14A表示5×5边沿增强滤波器的滤波器系数的例子。令N0是所关心的初始像素值，N1是作为在图14A中应用滤波器的结果的所关心的像素值，ΔF是边沿增强量。ΔF可由下式计算：

ΔF＝N1-N0......(6)

如图14B所示，当所关心像素的滤波器系数被限定为通过从图14A中的所关心像素的位置的滤波器系数减去图14A中的滤波器总值而获得的值时，ΔF可以只通过应用图14B进行计算。

<步骤1312：限定边沿水平(Fz1)>

CPU11按照在步骤710中计算的变化次数计数自适应地限定边沿水平或幅度Fz1。图15A是用于说明在步骤1312进行的Fz1限定处理的图形：横坐标表示变化次数计数，纵坐标表示Fz1。在变化次数计数小于第一阈值的情况下，因为更可能确定文本区域，Fz1被限定为1以加重边沿。在变化次数计数大于第二阈值的情况下，因为更可能确定在高的LPI下容易引起莫尔条纹的半色调区域，Fz1被限定为0，使得不加重莫尔条纹。在变化次数计数落在第一和第二阈值之间(包括两者)的范围内的情况下，对于每个变化次数计数自适应地限定不同的Fz1，使得当变化次数计数＝第一阈值时，Fz1＝1，当变化次数计数＝第二阈值时，Fz1＝0，使得处理的转换不明显。更具体地说，CPU11可以使用15A或者使用下式自适应地限定Fz1：

Fz1＝(第二阈值-变化次数计数)/(第二阈值-第一阈值)...(3)

<步骤1313：通过Fz1调整边沿增强量>

CPU11使用在步骤1312限定的边沿水平Fz1调整在步骤1311计算的边沿增强量ΔF。CPU11使用下式计算调整的边沿增强量ΔFz1：

ΔFz1＝Fz1×ΔF  ...(7)

用这种方式，具有小的变化次数计数的文本区域可经历相对强的边沿增强，具有大的变化次数计数的半色调区域可经历相对弱的边沿增强。因而，可以增强文本的锐度，并且同时可以阻止莫尔条纹被加重。

<步骤1314：限定边沿水平(Fz2)>

CPU11按照在步骤710计算的变化次数计数自适应地限定边沿水平Fz2。图15B是用于解释在步骤1314进行的Fz2限定处理的图形：横坐标表示变化次数计数，纵坐标表示Fz2。图15B的用途是当其和图15A结合时得到图15C。在变化次数计数＝0的情况下，粗体线区域更加可能被确定。当这种粗体线区域使用边沿增强滤波器(后面说明)经历边沿增强时，则出现边界，其中粗体线区域的边部分变暗。为了阻止边界发生，在小于第三阈值并且利用其更可能确定粗体线区域的变化次数计数的情况下，Fz2被限定为0，以便抑制边沿增强。在大于第四阈值并且利用其更可能确定细线区域的变化次数计数的情况下，Fz2被限定为1，以应用边沿增强。在变化次数计数落在第三和第四阈值之间(包括两者)的情况下，对于每个变化次数计数，不同的Fz2被自适应地限定，使得当变化次数计数＝第三阈值时Fz2＝0，当变化次数计数＝第四阈值时Fz2＝1，从而使得处理的转换变模糊。更具体地说，CPU11可以使用图15B或使用下式自适应地限定Fz2：

Fz2＝(变化次数计数-第三阈值)/(第四阈值-第三阈值)...(4)

Fz1×Fz2可以实现图15C所示的边沿水平。如果需要边界，则可以限定Fz2＝1而不管变化次数计数如何。

<步骤1315：通过Fz2调整边沿增强量>

CPU11使用在步骤1314限定的边沿水平Fz2调整在步骤1313计算的边沿增强量ΔFz1。CPU11使用下式计算调整的边沿增强量ΔFz2：

ΔFz2＝Fz2×ΔFz1...(8)

当Fz2被限定时，如图15B所示，粗体线区域经历边沿增强以阻止出现边界，细线区域经历比粗体线区域更强的边沿增强，以增强锐度并增加黑色字符的密度。

<步骤1316：确定边沿水平(Fe)>

CPU11按照在步骤705中计算的变化自适应地限定边沿水平Fe。图15D是用于解释在步骤1316进行的Fe限定处理的图形：横坐标表示变化，纵坐标表示Fe。在小于第五阈值并且利用其更可能确定平坦区域的变化的情况下，限定Fe＝0，使得不会通过加重小的变化而使图像变粗糙。在小于第六阈值并且利用其更可能确定边沿区域的变化的情况下，限定Fe＝1，以应用边沿增强。在落在第五和第六阈值之间(包括两者)的范围内的变化的情况下，对每个变化自适应地限定不同的Fe，使得当变化＝第五阈值时Fe＝0，当变化＝第六阈值时Fe＝1，从而使得处理的转换变得模糊。更具体地说，CPU11可以使用图15D或使用下式自适应地限定Fe：

Fe＝(变化-第五阈值)/第六阈值-第五阈值)...(5)

<步骤1317：通过Fe调整边沿增强量>

CPU11使用在步骤1316限定的边沿水平Fe调整在步骤1315计算的边沿增强量ΔFz2。CPU11使用下式计算调整的边沿增强量ΔFe：

ΔFe＝Fe×ΔFz2...(9)

用这种方式，边沿区域例如字符可以经历相对强的边沿增强，并且平坦区域例如背景或照片可以经历相对弱的边沿增强。结果，可以增强字符的锐度，可以避免加重莫尔条纹，同时可阻止照片变得粗糙。

<步骤1318：边沿增强处理>

CPU11通过把在步骤1317计算的边沿增强量ΔFe加到所关心的像素值N0，计算边沿增强滤波器处理的像素值Ne，如下式给出：

Ne＝N0+ΔFe    ...(10)

注意，可以插入用于把Ne限制在所需的范围内的处理。

注意，本实施例把根据变化次数计数的边沿水平限定处理分成两个阶段，即，Fz1和Fz2，以便给出更详细的解释。不过，本发明不限于此。例如，可以在一个阶段中预先进行图15C所示的Fz1×Fz2的水平限定处理，或者使用Fz1和Fz2中之一用于任何目的。

[第三实施例]

在前述的第一和第二实施例中，对于各个平坦区域和边沿区域，改变在测量变化次数计数时使用的阈值，以便执行属性确定和图像调整处理。具体地说，第二实施例例举了边沿增强处理作为图像调整处理，并根据变化次数计数控制阈值以实现使用连续的边沿水平进行的处理。

在使用这些阈值进行图像调整处理的情况下，在阈值附近的处理的转换常常对图像产生不利的影响。因而，在执行图像调整处理时使用连续的边沿水平进行处理是非常有效的。对比而言，本实施例即使在变化次数计数测量处理中也使用这个原理，并实现可以使转换变得模糊的更满意的图像调整。因为其它的结构和操作与第一实施例中的相同，其相应的说明将被省略。

图16是按照第三实施例的图像调整处理的流程图。下面沿着流程图的各个步骤进行说明。注意，一些处理和参照图7所述的相同，不再重复对这些处理的说明。

<步骤1606：限定零认定宽度WTH>

CPU11按照在步骤705计算的变化自适应地限定零认定宽度WTH。图17是用于解释在步骤1606执行的WTH限定处理的图形：横坐标表示变化，纵坐标绘出了WTH。在小于第七阈值并且利用其更可能确定平坦区域的变化的情况下，一个相对小的值WTH＝WTH2被限定，以便去除平坦区域中的噪声。在大于第八阈值并且利用其更可能确定边沿区域的可变量的情况下，限定一个相对大的值WTH＝WTH1，以避免当由于噪声而进行额外的零认定时不执行边沿增强处理并且从而半色调被确定。在落在第七和第八阈值之间(包括两者)的变化的情况下，则对于每个变化自适应地限定不同的WTH，使得当变化＝第七阈值时WTH＝WTH2，当变化＝第八阈值时WTH＝WTH1，以便使处理的转换变得模糊。更具体地说，CPU11可以参照图17或者使用下式自适应地限定WTH：

WTH＝(变化-第七阈值)/(第八阈值-第七阈值)...(11)

<步骤709：三进制化处理>

CPU11使用在步骤1606中确定的零认定宽度WTH，在步骤702中提取的处理区域中沿4个方向执行三进制化处理。在这个三进制化处理中执行的零认定处理使用WTH，并且L的差Grd的绝对值小于WTH时，零被认定。

|Grd|＜WTH...零被认定

注意，随后的处理和步骤710中的处理以及图13的步骤1311-1318的处理相同。因而，用相同的步骤编号表示这些相同的处理，从而避免对这些处理进行重复说明。

如上所述，按照本实施例，使用在测量变化次数计数时预先限定的阈值执行三进制化处理，根据三进制化处理的结果测量变化次数计数，并使用变化次数计数执行图像调整处理，因而获得更合适的调整结果。此外，因为在三进制化处理中使用的阈值在平坦区域和边沿区域之间连续地变化，所以可以精确地去除信号值的变化，并同时阻止在转换处理时产生的对图像的不良影响。此外，还可以避免由于在阈值附近的处理转换而引起的对图像的不利影响。

[第四实施例]

第二和第三实施例举例说明了使用滤波器进行的边沿增强处理作为图像调整处理。对比而言，本实施例根据过零点的次数计算在调整处理中要应用的处理量。即，变化次数计数代表频率，对于文本区域的处理使用这个方法是特别有效的。因而，本实施例执行替换处理作为对于文本区域有效的调整处理。因为其它结构和操作与第一实施例中的相同，将避免对其进行重复说明。

(替换处理)

图18是当替换处理被用作调整处理时的流程图。注意，一些处理和第三实施例的图16中的相同。因而用相同的步骤编号表示相同的处理，不再重复对这些处理的说明。

<步骤1809：确定最大和最小亮度位置>

CPU11由在步骤702中提取的4个方向中的在步骤704确定的边沿方向上的L的7个像素来确定具有L的最大L和最小L的像素位置。

<步骤1810：计算变化加速度>

CPU11由在步骤704确定的边沿方向中的在步骤703计算的边沿方向的Grd计算3个像素的变化加速度Lap。令Grd(i-1)是像素Grd(i)之前的像素，Grd(i+1)是该像素之后的像素。图8G和8H分别表示通过对图8C和8D所示的Grd应用公式(15)计算的Lap。

Lap(i)＝Grd(i+1)-Grd(i-1)...(15)

注意，变化加速度的计算方法不限于此。例如，可以计算相邻的Grd数据之间的差。

<步骤1811：确定替换像素的位置>

CPU11根据在步骤1809确定的具有最大L和最小L的像素位置以及在步骤1810计算的变化加速度Lap来确定替换像素位置。如图8A-8H所示，当Lap的符号是“+”时，则所关心像素的L趋于为一个值，和最大L相比，该值的绝对值更接近最小L；当Lap的符号是“-”时，所关心像素的L趋于为一个值，该值的绝对值和最小L相比更接近最大L。因而，如下面表1所示，CPU11相对于Lap的符号确定替换像素位置，以替换该像素位置。

注意，CPU11确定替换像素位置，如表1所示。不过，对其中所关心像素的Lap变为0的边沿中心的处理不限于表1。如果所关心像素的Lap是0，则该像素位置可以被最大L的像素位置或最小L的像素位置替换。

表1

二阶导数的符号和替换像素位置之间的关系

所关心像素的Lap的符号	前一个和下一个像素的总的Lap符号	替换像素位置
			+		最小L
-		最大L
			0	+	最小L
0	-	最大L
			0	0	最大L

<步骤1812：计算替换量>

CPU11使用在步骤1811确定的替换像素位置的像素值来计算替换量。CPU11从在步骤701限定的7×7RGB区域提取在步骤1811确定的替换像素位置的RGB值。令N0是所关心的像素值，C0是替换像素位置的像素值，ΔC是替换量。则ΔC可以使用以下公式被计算：

ΔC＝C0-N0...(19)

<步骤1813：限定替换水平C1>

CPU11按照在步骤1810计算的变化加速度的绝对值自适应地限定替换水平(level)C1。图19A是用于解释在步骤1813中的C1限定处理的图形：横坐标表示变化加速度的绝对值，纵坐标表示C1。在位于边沿中心附近并且小于第九阈值的变化加速度的情况下，C1被限定为0，因而不替换该像素位置。不替换边沿中心附近的像素位置的理由是为了使缺口的产生变得模糊。在远离边沿中心并大于第十阈值的变化加速度的绝对值的情况下，C1被限定为1，以替换该像素位置。在落在第九和第十阈值之间(包括两者)的范围内的变化加速度的绝对值的情况下，则对于每个变化加速度的绝对值自适应地限定不同的C1，使得当变化加速度的绝对值＝第九阈值时C1＝0，当变化加速度的绝对值＝第十阈值时C1＝1，从而使处理的转换变得模糊。更具体地说，CPU11可以参照图19A或者使用以下公式自适应地限定C1：

C1＝(变化加速度的绝对值-第九阈值)/(第十阈值-第九阈值)

                           ...(16)

<调整处理步骤1814：通过C1调整替换量>

CPU11通过在步骤1813限定的替换水平C1调整在步骤1812计算的替换量ΔC。CPU11使用以下公式计算调整的替换量ΔC1：

ΔC1＝C1×ΔC...(20)

通过步骤1814的处理，可以应用用于抑制缺口的产生的替换。

<步骤1815：限定替换水平Cz>

CPU11按照在步骤710计算的变化次数计数自适应地限定替换水平Cz。CPU11使用第十一和第十二阈值，根据图19B所示的特性自适应地限定Cz。在粗体线区域的情况下，其变化次数计数小于第十一阈值，Cz＝1。在细线或半色调区域的情况下，其变化次数计数大于第十二阈值，Cz＝0。在落在第十一和第十二阈值之间(包括两者)的范围内的变化次数计数的情况下，可以使用以下公式自适应地限定Cz：

Cz＝(第十二阈值-变化次数计数)/(第十二阈值-第十一阈值)...(17)

<调整处理步骤1816：通过Cz调整替换量>

CPU11通过在步骤1815限定的替换水平Cz来调整在步骤1814计算的替换量ΔC1。CPU11使用以下公式计算调整的替换量ΔCz：

ΔCz＝Cz×ΔC1 ...(21)

通过步骤1816的处理，通过对粗体线区域加强替换水平，以及通过对细线区域减小替换水平，可以应用能够抑制缺口的产生的替换。

<步骤1817：限定替换水平Ce>

CPU11按照在步骤705计算的变化自适应地限定替换水平Ce。CPU11使用第十三和第十四阈值，根据图19C所示的特性自适应地限定Ce，如同步骤1815。如果变化小于第十三阈值，则Ce＝0。如果变化大于第十四阈值，则Ce＝1。如果变化落在第十三和第十四阈值之间(包括两者)的范围内，则可以按照下式自适应地限定Ce：

Ce＝(变化-第十三阈值)/(第十四阈值-第十三阈值)...(18)

<步骤1818：通过Ce调整替换量>

CPU11通过在步骤1817限定的替换水平Ce来调整在步骤1816计算的替换量ΔCz。CPU11使用下式计算调整的替换量ΔCe：

ΔCe＝Ce×ΔCz  ...(22)

通过步骤1818的处理，字符等的边沿区域被相对强地替换以增加锐度，平坦区域被相对弱地替换以阻止变粗糙。

<步骤1819：替换处理>

CPU11通过把在步骤1818计算的替换量ΔCe加到所关心像素的边沿增强滤波器处理的值Ne，借助于滤波和替换来计算所关心的边沿增强的像素值Nc，如下式：

Nc＝Ne+ΔCe        (23)

注意，可以插入用于把Nc限制在所需范围内的处理。

如上所述，通过把变化次数计数的测量应用于替换处理，可以合适地调整由扫描引起的变化，并限定反映这种调整的结果的参数，因而有效地应用替换处理。替换处理可以阻止过调和欠调，当使用边沿增强滤波器时，过调和欠调可能引起边沿附近的边界，这种替换处理对于文本区域能够有效地起作用。此外，因为采用连续的替换处理，可以避免在替换处理中通常成为问题的在边沿区域出现的缺口。

[第五实施例]

前述的第二和第三实施例例举了使用滤波器进行的边沿增强处理作为图像调整处理。对比而言，本实施例由过零点的次数计算要应用于调整处理的处理量。即，变化次数计数代表频率，对于文本区域的处理，使用这种方法是尤其有效的。因而，本实施例执行消色差处理作为对文本区域有效的调整处理。

(消色差处理)

在由扫描单元扫描黑色字符时，R，G，B不总是呈相同的值。结果，发生黑色密度降低以及饱和度增加，因而使得质量降低。消色差处理限定R，G，B值以使得它们相互接近，消色差处理的水平在下面称为“消色差水平”。

图20是表示消色差处理的过程的流程图。注意，一些处理和第三实施例的图16所示的相同。因而用相同的步骤编号表示这些处理，并不再重复进行说明。

<步骤2009：计算饱和度>

CPU11对于在步骤701限定的7×7RGB区域的所关心像素计算饱和度。CPU11计算以所关心像素为中心的3×3区域的颜色平均值。令AR，AG，AB是R，G，B的平均值。于是CPU11计算|AR-AG|，|AG-AB|，|AB-AR|的最大值作为饱和度。注意，本发明不限于这种特定的饱和度计算方法。在这种情况下，由3×3区域的平均值计算饱和度，但是也可以由步骤701限定的处理区域的尺寸内的区域来计算饱和度。本实施例计算基于RGB的颜色空间。作为替换方案，可以把块转换成亮度色差空间，可以使用色差分量作为与亮度轴的距离来计算饱和度。

<步骤2010：计算消色差量>

CPU11用下式使用在步骤2009计算的平均值AR，AG，AB计算消色差量ΔK：

ΔK＝AG-AP      (27)

其中AP是AR或AB。

<步骤2011：限定消色差水平Ks>

CPU11按照在步骤2009计算的饱和度自适应地限定消色差水平Ks。图21A是用于解释在步骤2011进行的Ks限定处理的图形：横坐标表示饱和度，纵坐标表示Ks。在位于亮度轴附近并小于第十五阈值的饱和度的情况下，Ks被限定为1，以对所关心像素消色差。对亮度轴附近的像素进行消色差的理由是：因为像素值接近亮度轴，文档更可能是消色差的。在远离亮度轴并大于第十六阈值的饱和度的情况下，Ks被限定为0，使得不对像素进行消色差。这是因为，该像素更可能是彩色像素。在落在第十五和第十六阈值之间(包括两者)的范围内的饱和度的情况下，对于每个饱和度，自适应地限定不同的Ks，以便当饱和度＝第十五阈值时Ks＝1，饱和度＝第十六阈值时Ks＝0，从而使得处理的转换变得模糊。更具体地说，CPU11可以参照图21A或者使用下式自适应地限定Ks：

Ks＝(第十六阈值-饱和度)/(第十六阈值-第十五阈值)(24)

<步骤2012：利用Ks调整消色差量>

CPU11通过在步骤2011限定的消色差水平Ks，调整在步骤2010计算的消色差量ΔK。CPU11使用下式计算调整的消色差量ΔKs：

ΔKs＝Ks×ΔK    (28)

通过步骤2012的处理，在亮度轴附近的图像信号可以更接近亮度轴。

<步骤2013：限定消色差水平Kz>

CPU11按照在步骤2010计算的变化次数计数自适应地限定消色差水平Kz。CPU11和在步骤2011一样，使用第十七和第十八阈值，根据图21B所示的特性自适应地限定Kz。如果变化次数计数小于第十七阈值，则Kz＝1。如果变化次数计数大于第十八阈值，则Kz＝0。如果变化次数计数落在第十七和第十八阈值之间(包括两者)的范围内，则使用下式自适应地限定Kz：

Kz＝(第十八阈值-变化次数计数)/(第十八阈值-第十七阈值)

                                          ...(25)

<步骤2014：通过Kz调整消色差量>

CPU11通过在步骤2013限定的消色差水平Kz调整在步骤2012计算的消色差量ΔKs。CPU11使用下式计算调整的消色差量ΔKz：

ΔKz＝Kz×ΔKs    (29)

通过步骤2014的处理，相对强的消色差被应用于具有较小变化次数计数的文本区域，以使字符加黑，相对弱的消色差应用于具有较大的变化次数计数的半色调区域和照片区域，以抑制色调的改变。

<步骤2015：限定消色差水平Ke>

CPU11按照在步骤705计算的变化自适应地限定消色差水平Ke。CPU11使用第十九和第二十阈值，根据图21C所示的特性自适应地限定Ke。如果变化小于第十九阈值，则Ke＝0，如果变化大于第二十阈值，则Ke＝1。如果变化落在第十九和第二十阈值之间(包括两者)的范围内，则使用下式自适应地计算Ke：

Ke＝(变化-第十九阈值)/(第二十阈值-第十九阈值)(26)

<步骤2016：通过Ke调整消色差量>

CPU11通过在步骤2015限定的消色差水平Ke，调整在步骤2014计算的消色差量ΔKz。CPU11使用下式计算调整的消色差水平ΔKe：

ΔKe＝Ke×ΔKz    (30)

通过步骤2016的处理，强的消色差被应用于字符的边沿区域，从而加黑字符，弱的消色差被应用于例如照片的具有相对弱的边沿的图像，从而抑制色调的改变。

<步骤2017：消色差处理>

CPU11通过把在步骤2016计算的消色差量ΔKe加到所关心的像素值，计算经历滤波处理、替换处理和消色差处理的所关心的像素值。注意，可以插入用于把计算的所关心的像素值限制在所需范围内的处理。

如上所述，按照本实施例，因为变化次数计数的测量被应用于消色差处理，所以可以合适地调整由扫描引起的变化，并限定反映这种调整的结果的参数，因而有效地应用消色差处理。消色差处理可以提供这样的效果：使具有亮度轴附近的像素值的黑色字符具有达到黑亮(gleam black)的质量。

在第四和第五实施例中，为方便起见，独立地执行各自的调整处理。不过，可以按任何组合执行这3种处理，其中包括第三实施例的边沿增强处理。

[其它实施例]

已经详细说明了本发明的一些实施例。本发明可以应用于由多个装置构成的系统，或者应用于由单个装置构成的设备。

注意，本发明包括这样的情况：其中通过对系统或设备直接地或者远程地提供实现上述各实施例的功能的程序，并由该系统或设备的计算机读出并执行所提供的程序代码，从而实现本发明。因而，本发明的技术范围包括安装在计算机中以通过使用该计算机实现本发明的功能处理的程序代码本身。

在这种情况下，程序的形式不受特定的限制，可以使用目标代码、要由解释器执行的程序、要提供给OS的脚本数据等，只要它们具有所述程序的功能。

作为用于提供程序的记录介质，例如可以使用软盘(floppy，注册商标)、硬盘、光盘和磁光盘。此外，可以使用MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁带、非易失存储卡、ROM、DVD(DVD-ROM，DVD-R)等。

作为另一种使用方法，使用客户端PC的浏览器与互联网的网站建立连接，按照本发明的程序本身或还包括自动安装功能的文件可被下载到记录介质例如硬盘等上。此外，构成本发明的程序的程序代码可被分段而成为多个文件，这些文件可以从不同的主页被下载。即，本发明包括WWW(万维网)服务器，其使多个用户下载通过计算机实现本发明的功能处理所需的程序。此外，存储本发明的加密程序的存储介质例如CD-ROM等可以传递给用户。可允许满足预定条件的用户通过互联网从主页下载用于解密所述程序的密钥信息，可使用要安装在计算机上的密钥信息执行加密的程序，于是实现本发明。

此外，上述实施例的功能可以根据程序的指令，通过由在计算机上运行的OS等执行的实际处理的一些或全部来实现。

此外，本发明的范围包括这样的情况，其中按照本发明的程序被写入PC的功能扩展单元的存储器中，配备在所述功能扩展单元上的CPU执行一些或全部的实际处理。

虽然参照示例性实施例说明了本发明，应当理解，本发明不限于所披露的这些示例性实施例。下面的权利要求的范围用应当被给予最宽的解释，使得包括这些改型和等同结构与功能。

Claims (12)

1.一种图像处理设备，所述图像处理设备确定包括要被处理的像素的图像的属性，所述设备包括：

提取装置，其用于提取包括要被处理的像素的具有预定尺寸的图像区域；

变化计算装置，其用于由在所述图像区域中包括的像素值计算与要被处理的像素有关的变化；

N进制转换装置，其用于按照计算的变化，通过使用阈值执行N进制转换，以便把图像区域中的像素的信号值之间的差值转换成N进制数据，其中N是三或者更大；以及

确定装置，其用于通过使用通过分析作为N进制转换结果的N进制数据获得的变化次数计数，确定要被处理的像素的属性。

2.如权利要求1所述的设备，其中所述N进制数据包括以零为中心的多个值，所述变化次数计数是被排列在包括所述图像区域中的要被处理的像素的一行上的多个像素的N进制数据中符号改变的次数。

3.如权利要求1所述的设备，其中所述N进制转换装置进行三进制化处理。

4.如权利要求1所述的设备，其中当变化大时，所述N进制转换装置这样确定第一阈值和第二阈值，使得在所述N进制转换装置中容易出现0，当变化小时，所述N进制转换装置这样确定第一阈值和第二阈值，使得在所述N进制转换装置中几乎不出现0，并且所述N进制转换装置通过使用第一阈值和第二阈值，把包括所述图像区域中的要被处理的像素的像素序列的信号值之间的差三进制化为三个值-1，0和1。

5.如权利要求1所述的设备，其中由所述变化计算装置计算的变化是要被处理的像素的周围像素的像素值之间的差的最大值。

6.如权利要求1所述的设备，还包括变化次数计数计算装置，其用于由所述N进制数据计算所述图像区域中的变化次数计数，

其中所述确定装置通过使用所述变化和所述变化次数计数来确定要被处理的像素的属性。

7.如权利要求6所述的设备，其中所述N进制转换装置通过使用所述阈值对包括所述图像区域中的要被处理的像素的像素序列的信号值之间的差进行三进制化，产生三进制数据-1，0和1，以及

所述变化次数计数计算装置计算所述像素序列的三进制数据过零的次数作为变化次数计数。

8.如权利要求6所述的设备，其中当变化次数计数不大于第一阈值时，所述确定装置确定粗体线属性作为要被处理的像素的属性，当变化次数计数大于第一阈值而不大于第二阈值时，所述确定装置确定细线属性作为要被处理的像素的属性，当变化次数计数大于第二阈值时，所述确定装置确定半色调属性作为要被处理的像素的属性。

9.如权利要求6所述的设备，其中当变化不小于第三阈值时，所述确定装置确定照片属性作为要被处理的像素的属性。

10.如权利要求1所述的设备，还包括：

调整水平决定装置，其用于由所述变化决定和图像调整处理相关联的调整水平；以及

图像校正装置，其用于根据由所述调整水平决定装置决定的调整水平来执行图像调整处理。

11.如权利要求10所述的设备，其中调整处理包括使用滤波器的边沿增强处理、替换处理和消色差处理中的至少一种。

12.一种图像处理方法，所述图像处理方法确定包括要被处理的像素的图像的属性，所述方法包括以下步骤：

提取包括要被处理的像素的具有预定尺寸的图像区域；

由在所述图像区域中包括的像素值计算与要被处理的像素有关的变化；

按照计算的变化决定第一阈值和第二阈值；

通过使用决定的第一阈值和第二阈值执行N进制转换，以便把图像区域中的像素的信号值之间的差值转换成N进制数据，其中N是三或者更大；以及

通过使用通过分析作为N进制转换的结果的N进制数据获得的变化次数计数，确定要被处理的像素的属性。

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