CN1402526A - 图像处理方法,图像处理装置和存储媒体 - Google Patents

Abstract

从对原稿进行预扫描取得的图像数据生成各像素的邻接像素之间的密度差的频率分布曲线。生成与上述频率分布曲线近似的函数，从近似函数的系数判定原稿的种类为文字/照相/其他。依照原稿的种类，生成适合各种类的密度变换表，对主扫描得到的图像进行密度校正。在文字原稿的场合，根据上述频率分布曲线的靠近明暗两端的数据分布生成密度变换表，在照相原稿的场合，根据频率分布曲线的累积频率分布曲线的近似函数的系数生成密度变换表。

Description

图像处理方法，图像处理装置和存储媒体

技术领域

本发明涉及图像处理装置及其处理方法，特别是涉及对输入图像进行分类、变换为适合图像的种类的密度特性的图像处理装置及其处理方法。

背景技术

一般，作为图像输入装置或原稿复制装置的处理功能，对输入的图像数据按照每种图像种类分类，实施适合要处理的原稿图像的性质的滤光处理及伽玛校正而改进图像的品质。

图像种类分类处理方法有多种考虑方案。在这众多方案中，根据图像的种类抽取呈现的特征量，以该特征量确定的评估函数或判定函数进行判断而确定图像种类。在图像中，可用作特征量的有很多，如在确定的块区内的黑像素的发生频率及边缘发生频率，密度级的频率分布曲线，空间频率分布，线段的方向度分布等。

滤光处理强调或改善图像的局部特征而改善原稿图像的画质，有减轻噪声感的积分滤光及强调图像内的边缘而着重高低感的微分滤光等。

另外，伽玛校正是进行图像密度的层次校正的处理。作为密度的层次校正，有对密度值的取值范围进行同样的伸缩处理，对特定的密度区比其他部分进行更大伸缩的非线性变换等。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可以根据各个种类进行密度校正的图像处理装置及其处理方法。

为达到上述目的，根据本发明的图像读出方法及装置的构成如下。

一种图像处理方法，其构成包括如下步骤：检出输入图像的各像素的邻接像素之间的密度差的密度差检出工序；生成在上述检出工序中检出的密度差的频率分布曲线的频率分布曲线生成工序；生成与上述频率分布曲线生成工序中生成的频率分布曲线近似的函数的近似函数生成工序；以及从上述近似函数生成工序中生成的函数的系数判定上述输入图像的种类的图像种类判定工序。

一种图像处理方法，其构成包括如下步骤：读取原稿生成输入图像数据的图像读取工序；从上述输入图像数据计算出上述输入图像的清晰度的计算工序；从上述输入图像的清晰度判定上述原稿的种类是文字原稿还是照相原稿的原稿种类判定工序；以及在上述原稿种类判定工序中判定上述原稿是文字原稿的场合，对读取上述原稿的输入图像实施密度校正处理的文字图像密度校正处理工序；其中上述文字图像密度校正处理工序包含以下工序：从上述输入图像生成密度的频率分布曲线的密度频率分布曲线生成工序；针对上述频率分布曲线的全部数据、根据上述频率分布曲线的靠近明暗两端的数据数的比例生成密度校正曲线的密度校正曲线生成工序；以及根据上述密度校正曲线生成工序中生成的密度校正曲线进行上述输入图像的密度校正的密度校正工序。

一种图像处理方法，其构成包括如下步骤：在第一读取条件下读取原稿生成输入图像数据的图像读取工序；从上述输入图像计算出上述输入图像的清晰度的清晰度计算工序；从上述原稿的清晰度判定上述原稿的种类是文字原稿还是照相原稿的原稿种类判定工序；以及在上述原稿种类判定工序中判定上述原稿是照相原稿的场合，对读取上述原稿的输入图像实施密度校正处理的照相图像密度校正处理工序；其中上述照相图像密度校正处理工序包含以下工序：从上述输入图像生成密度的频率分布曲线的密度频率分布曲线生成工序；以表示由上述密度频率分布曲线生成工序取得的密度频率分布曲线数据的最小密度级值作为基准及累积的开始点，向着密度级值的高值方向累积计算上述密度数值，求出表示密度级值和累积计算值的关系的累积频率分布曲线生成工序；计算出与上述密度频率分布曲线近似的近似幂乘积函数，从计算出的函数的幂求出表示输入图像的密度校正系数的第一γ值的第一γ值取得工序；以及根据上述第一γ值进行上述输入图像的密度校正处理的第一密度校正处理工序。

附图说明

图1为本发明的实施方式的图像读取装置的概略构成框图。

图2为本发明的实施方式的图像读取装置的剖面图。

图3为表示本发明的实施方式的图像读取装置的概略处理次序的流程图。

图4为表示本发明的实施方式的图像读取装置的原稿种类判别处理的流程图。

图5为表示照相图像的R色的密度频数分布和R色的X方向的邻接像素间的密度差的频数分布的曲线图。

图6为表示文字图像的R色的密度频数分布和R色的X方向的邻接像素间的密度差的频数分布的曲线图。

图7为本发明的实施方式的图像种类判别次序的数据处理的图解示图。

图8为本发明的实施方式的图像读取装置的生成文字原稿用伽玛校正数据的流程图。

图9为本发明的实施方式的文字原稿图像的频率分布曲线。

图10为本发明的实施方式的文字原稿用的色调曲线。

图11为本发明的实施方式的文字原稿用的伽玛校正数据的曲线。

图12为表示本发明的实施方式的图像处理装置的预览用伽玛系数计算次序的流程图。

图13为示出本发明的实施方式的预览用伽玛系数的计算用的计算概要的流程图。

图14为示出适用于利用本发明的实施方式得出的照相原稿的伽玛表的一例的示图。

图15为示出适用于利用本发明的实施方式得出的照相原稿的伽玛表的另一例的示图。

图16为示出本发明的实施方式的主扫描用伽玛系数反映表的示图。

图17为示出本发明的实施方式的主扫描输入图像数据的密度频数分布、累积频数分布的示图。

图18为为示出本发明的实施方式的扩展主扫描用伽玛系数反映表的示图。

图19为说明本发明的照相原稿处理的框图。

实施方式

下面参照附图对本发明的优选实施方式予以说明。

首先，在对本实施方式的图像处理装置的动作的概要按照流程图予以说明之后，关于本发明的主要部分的原稿种别的判断处理予以详细叙述。

图1为本发明的实施方式的图像读取装置的概略构成框图，图2为本发明的实施方式的图像读取装置的剖面图。

在图1和图2中，101是图像传感器，来自光源的照射光照射到读取原稿202。读取原稿202的反射光经透镜203被摄像元件204接受而进行光电变换。使图像传感器101沿着原稿在副扫描方向上移动，对每一行读取R|、G、B的线顺序(或点顺序)的彩色图像。

由摄像元件204进行了光电变换的电信号，送到图像读取装置201的电路板205。在电路板205上设置有图1的102至105，对图像传感器送来的电信号进行如下的处理。AFE 102是对图像传感器101输出的电信号进行幅度放大，DC偏移校正，A/D变换等处理的最后输出，比如，12位(比特)的数字图像数据的模拟预处理器。

黑斑校正电路103，将利用图像传感器101读取的设置于读取原稿范围外的白色基准板206生成的基准级的数据作为黑斑校正数据存储，根据此校正数据对读取原稿进行读取并生成的图像数据实施黑斑校正。另外，黑斑校正数据在取得数据后存储于外部装置106中，扫描时所必需的数据下载到本实施方式的图像读取装置进行处理。

数据处理电路104，按照外部装置106预先设定的图像读取模式(2值，24位多值等)进行压缩处理等。

接口电路105，和作为个人计算机等的本实施方式的图像读取装置的主机装置的外部装置106之间收发控制信号并输出图像信号。

外部装置106是主计算机，具有用来控制图像读取装置的扫描仪驱动程序。外部装置106，与图像读取装置做成为一体构成图像处理系统。

扫描仪驱动程序，具有用来指定图像读取模式，指定分辨率，指定读取范围等的用户接口，根据各指定将控制信号及读取开始命令等经上述的接口电路105发送到图像读取装置。另外，扫描仪驱动程序是对图像读取装置按照上述控制信号读取的图像数据顺序处理进行画面显示。在此期间，由扫描仪驱动程序执行本实施方式的伽玛校正处理。

本实施方式的图像处理装置，具有如下的功能：根据以低分辨率读取的预览图像判断原稿图像的种类属于{文字原稿，照相原稿，其他原稿}中的哪一种，计算为各种原稿种类准备的密度变换表(以下称其为γ表)，接着对读取的主扫描图像的密度进行优化处理。

图3为表示本发明的实施方式的图像读取装置的概略处理次序的流程图，据此予以说明。

图像处理装置，输入由图像读取装置等读取的分辨率比较低的预览图像，同时接受在预览图像上最后应该保存的主扫描读取范围的位置(步骤S301)。

图像处理装置，利用下面详述的图像种类判断次序，判断预览图像上的读取范围的图像种类属于{文字原稿，照相原稿，其他原稿}中的哪一种(步骤S302)。在预览图像的指定范围内的像素都具有相同值时，比如为纯白或纯黑等的场合，判断为不能判定，不对原稿的密度分布进行调整，生成过渡γ表(步骤S303，S305)。另外，在过渡γ表中输入值按照原样作为输出值。

在图像种别的判定正常结束的场合(步骤S304)，按照其结果和预览图像的指定范围内的密度分布进行生成γ表的计算(步骤S306，S307，S308)。详情见后述。

之后，利用根据预览图像的图像种别和密度分布计算出的γ表，进行预览图像的密度变换(步骤S309)，将该校正结果显示给操作员(步骤S310)。如果与操作员的意图一致，就转移到要求主扫描数据，必要时对γ表进行微调(步骤S312)之后对预览图像显示再次更新(步骤S310)并等待指示(步骤S311)。

接着，图像读取装置，以操作员的目标分辨率对原稿进行读取(步骤S310，主扫描动作)。接收原稿图像(主扫描图像)的图像处理装置，利用先前确定的γ表，通过对密度分布进行优化，生成最适合原稿图像的内容的进行过密度等级调整的图像数据(步骤S314)。

另外，在上述说明中，使用γ表的主扫描图像的密度分布优化是由图像显示装置进行的，但在图像读取装置具有设定γ表并进行密度变换处理的场合，在主扫描动作之前，将γ表从图像处理装置发送给图像读取装置，在图像读取装置中进行密度分布优化也可以。

<原稿种类判别>

举出流程图，频数分布曲线的实例对本实施方式的图像种类判别次序予以详细说明。

图4为表示本发明的实施方式的图像读取装置的原稿种类判别处理的流程图。

图5，图6为表示照相图像和文字图像的R色的密度频数分布(0为黑，255为白)和R色的X方向(图像的水平方向)的邻接像素间的密度差的频数分布的曲线图。横轴示出对于以细线表示的密度频数分布的各像素的密度，和以粗线表示的密度差的频数分布的密度差的绝对值。其中，图5，图6的纵轴为利用以10为底的对数表示的总像素数与频数的比例。就是说，在纵轴上具有取-3值的密度值的像素占全部像素0.1％的比例。

图7为在照相和文字混杂的图像的频数分布例中，从R色的X方向的邻接像素间的密度差频数分布计算特征量KRX的次序的图解示图。

如图4的流程图所示，在图像种类判断处理中，对每种颜色计算密度的频数分布，计算纵方向(Y轴方向)或横方向(X轴方向)上的邻接的像素间的密度差而生成密度差的频数分布(步骤孔径光阑S401)。

在对全部像素计算出密度差的频数分布之后，对密度差为0频数进行加倍处理。其意图为，这是由于以绝对值计算密度差，大于1的密度差包含正负两方的密度变化，对于这一点密度差为0的几率为1/2的校正。

以上述次序生成的密度频数分布(以R色的密度频数分布为例)和密度差频数分布(以R色的密度差频数分布为例)，由图像具有如图5，图6或图5(7？)的分布。与在图5所示的照相原稿中，密度差的频数，在密度差增加的同时，单调减不同，在图6所示的文字原稿中，存在有这样的范围，其中，存在与密度差无关大致同样数目的密度差频数(在粗线中的大致水平的部分)。

在本原稿种类判别处理中，着眼于上述的密度差频数分布的特征，对密度差频数分布的中央部分以一次函数近似，采用其斜度作为特征量参数。下面参照图7对其计算次序予以说明。

计算密度差频数分布的最低值(在图7中约为-6)和表示密度区间[10％～20％]频数分布的曲线及Y轴包围的部分总累积值。之后，从密度差0一侧检索累积值为总累积值的10％，20％，40％，60％，80％的密度差，区间[10％～20％]，区间[20％～40％]，区间[40％～60％]，区间[60％～80％]中的平均值，确定了图7中以白色椭圆表示的4点的代表点。之后，以最小二乘法计算通过4个代表点的直线：

fRX(d)＝KRX*d+BRX...(式1)

同样，利用Y方向上的密度差频数分布，或G色，B色的密度差频数分布计算表示个密度差频数分布的特征，得出其斜度系数{KRX，KGX，KBX，KRY，KGY，KBY](步骤S402)。

利用以上述次序计算出的特征量参数，与给定的多个判定基准相比较而评定原稿种类(步骤S403)。下面举出判定基准的一例。

判定基准1：

如{KRX＜Tp1}且{KGX＜Tp1}且{KBX＜Tp1}

且{KRY＜Tp1}且{KGY＜Tp1}且{KBY＜Tp1}

则原稿为照相原稿。

判定基准2：

如{KRX＞Tt1}且{KGX＞Tt1}且{KBX＞Tt1}

且{KRY＞Tt1}且{KGY＞Tt1}且{KBY＞Tt1}

则原稿为文字原稿。

判定基准3：

如{{{KRX＞Tt1}且{KRY＞Tt1}}

或{KGX＞Tt1}且{KGY＞Tt1}}

或{{KBX＞Tt1}且{KBY＞Tt1}}}

且

{{KBX＞Tp2}且{KGX＞Tp2}且{KBX＞Tp2}

且{KRY＞Tp2}且{KGY＞Tp2}且{KBY＞Tp2}

则原稿为文字原稿。

在任意一个判定基准都不符合的场合，可以判定为其他原稿。

其中的Tp1，Tp2，Tt1是预先通过实验决定的给定的常数。

判定基准1和判定基准2，示出了分别以各色，各方向的特征量参数的全部作为照相原稿或文字原稿的条件。另外，在判定基准3中，给出的是在判断任何一个特征量参数在照相中都不存在时，判断某一种颜色为文字原稿的所谓的复合条件。这特别是用来检出文字仅以一色表示的原稿的判定基准，通过添加符合现存的原稿特征的判定基准可以更进一步提高判定的精确度。

下面参照流程图对在判定原稿种类时生成适合原稿密度分布的密度变换表的次序予以说明。

<文字原稿的场合的密度变换表>

图8示出图3的步骤S306的文字原稿用伽玛校正数据的生成例行程序。

首先，在步骤S801中，在如图9的彩色模式的场合，生成合成R，G，B全色的频率分布曲线，在单色模式的场合生成只有G色的频率分布曲线。之后，在步骤S802中，从频率分布曲线中检索阴影值s和明亮值h，计算出中间值m。再将阴影值-中间值及中间值-明亮值间分别分割为二，分割成为[s，(s+m)/21，[(s+m)/2，m]，[m，(m+h)/2]，[(m+h)/2，h]四个区间。在步骤S803中，分别求出各个区间的频度的累积值a，b，c，d，计算出密度校正系数D＝(a+d)/(a+b+c+d)。

在求出密度校正系数D之后，在步骤S804中，生成S字形状的文字原稿用密度校正曲线(图10)，使对区间[s，m]的数据x的输出f(x)＝m(x/m)^(1/D)，而区间[m，h]的数据x的输出g(x)＝N-(N-m)×((N-x)/(N-m))^(1/D)。其中，N表示像素的位(比特)等级数，可表示为N＝(2^n)-1，在8位的等级数中N＝255。在这种色调曲线中，密度校正系数D越大，对元图像数据的S字形密度校正越弱，并且密度校正系数D越小，对元图像数据的S字形密度校正越强。

在求出文字原稿用密度校正曲线之后，在步骤S805中，进行与监视器用伽玛校正曲线的合成(图11)，将输入输出的表数据作为文字原稿用伽玛校正数据存储于外部装置106。另外，在彩色模式的图像数据校正时，以生成的文字原稿用伽玛校正数据作为R，G，B共通的校正数据对各色数据进行校正。此处，图11示出监视器用伽玛为γ值2.2的场合的合成曲线。

<照相原稿的场合的密度变换表>

图12示出生成在图3的步骤S307中的照相原稿用伽玛校正数据的例行程序。图13示出以示出某一密度分布的原稿为例，计算伽玛系数的具体示例。

在图12的步骤S1201中，首先生成各色每一种的密度频数分布，通过对这一生成的各色每一种的密度频数分布进行相加合成，计算全色分量的合成频数。此处，各色的密度值，假定为取彩色平衡的密度值。

之后，在步骤S1202中，从各色每一种的合成密度频数分布，从密度0(零，即黑)一侧开始检索频数分布实际上存在的密度值的最小值(以下称其为Shadow(阴影)值)和最大值(以下称其为Highlight(明亮)值)，在步骤S1203中，对各个密度的频数的累积值，在从此最小值到最大值的方向上，以密度值作为变量，进行计算。其结果，可得到以密度值为变量的累积值h(d)。

之后，在步骤S1204中，从计算出的各个密度的频数的累积值，换言之累积值表示的曲线h(d)和以下的函数值进行比较，利用最小二乘法求出近似的幂乘积函数的幂G。

g(d)＝M(d-Shadow)^G

其中算子A^B是表示A的B次方的算子，M为在近似之际使用的任意数，用来与最大值相配合的数。其中，与上式实际比较的累积值表示的曲线h(d)，在8位表示的场合，使用将Shadow值未满的范围归一化为0，将Highlight值及超过此值的范围归一化为255的h’(d)。

在图13的示例中，在从31到255的范围内，将以上述方法求出的γ＝1.99的曲线与累积值重合示出。此处，归一化使得在重合之际，表示幂乘积函数的曲线通过累积值最大值的点。

按上所述这样，可得到同样对密度分布进行变换的幂乘积函数，即γ系数，因为根据元图像的种类的内容，也假定元图像具有的风格也会失掉的场合，使用给定的参数T，利用

预览画面用γ系数＝(G^T)，0＜T＜1.0

对预览图像实施计算。其中，T是对根据预览图像的密度分布计算出的γ系数，控制再进行密度校正程度的给定的参数，在此参数T为1.0的场合，由参数T进行的校正的校正量为零，在趋向0.0时校正量变大。从校正量整体来看，在T＝1时，校正量大，校正使原稿的密度分布最为一样，而在0.0的场合，校正量为零，对输入的密度分布没有影响。初始值，T＝1。在此场合，生成将计算出的γ系数按照原样使用的密度变换表而使用。

这样得出的γ系数的γ表，一般为图14或图15所示的γ表。比如，在密度分布非常偏向黑侧的场合，如图11所示的γ特性(伽玛≌0.24)，而在比较偏向百侧的场合，则变成为如图15所示的γ特性(伽玛≌1.6)。另外，在图14，图15中，示出的是密度分布的最小值以8位表示时为0(16进制为00h)，最大值以8位表示时为255(16进制为FFh)的场合，横轴是输出密度级。

如利用生成上述密度变换表的算法，由于可以得到使频数分布集中的密度区(范围)的对比度提高的密度变换表，所以可能变换为等级完整的图像。

下面举出在图3的步骤S114中，与对照相原稿使用的主扫描指定分辨率相对应的γ系数反映表及高分辨率时的图像数据的密度分布图的实例，对本实施方式的主扫描用的γ系数计算次序予以详细说明。

图16为示出本实施方式的主扫描用伽玛系数反映表。此图示出实验确定的照相原稿读取时的分辨率产生的γ放大系数变移。其中示出，比如，对分辨率为600dpi的照相原稿最佳γ值，在其1/8分辨率的场合，为1/1.087，换言之，以75dpi读取原稿的图像的最佳γ值，在以600dpi读取的场合，其1.087倍的γ值为最佳的γ值。

首先，在图16所示的变换表中，输入预扫描时的分辨率和操作员指定的主扫描时的分辨率，求出与预扫描时的γ值相对应的主扫描时的γ系数放大系数Kg。于是，从此γ系数放大系数Kg和先求出的预览用的γ系数G可计算出主扫描用γ系数G’：

G’＝Kg×G

对主扫描的输入图像数据，使用与预览用γ表生成时一样的主扫描用γ系数G’生成γ表，使用所生成的γ表，通过对读取的图像执行密度变换可以进行对读取分辨率最合适的密度等级变换。

图17示出对于与图13所示的同样的原稿，在以比图13所示的场合更高的分辨率400dpi读取的图像数据的密度分布。此图的γ值为2.13，分布在密度级为11～255的范围内。在图13中，分别为1.99，31～255。读取分辨率比较低的图13的预览图像的密度分布，由于与附近的图像数据的平均值接近，与图17这样的扫描图像的密度分布相比，频率分布曲线的形状更平滑，并且分布的形状也有若干变化。其结果，最佳密度变换表，即使是在与照相原稿同样的场合，也因为分辨率的不同而有差别，这是可以理解的。就是说，密度范围发生变化，并且其频数分布也发生变化。正如从图13和图17可知，图13所示的预扫描时的总像素数的累积值的最大值为大约54万，而图17所示的主扫描时的总像素数的累积值的最大值为大约1580万。所以，预扫描时的数据量，为了缩短处理时间，降低到只及主扫描时的大约1/29，这是可以理解的。

如上所述，根据本实施方式的图像处理装置，从输入原稿图像上的指定范围的合成密度频数分布求出累积频数分布，计算出与此累积频数分布近似的幂乘积函数，再通过利用幂乘积函数的幂计算出与指定的主扫描分辨率相对应的γ系数，就可以生成适合图像的密度变换表而使密度等级优化。

图18为为示出针对特征不同的原稿扩展主扫描用伽玛系数反映表的示图。其中，照相原稿及插图原稿的表，示出由实验确定的原稿读取时的分辨率产生的γ放大系数变移。一般，插图原稿因为颜色均一，所占据的面积与照相原稿相比较更大，所以伴随高分辨率的γ系数的变移小。在原稿的种类判别中判别为插图原稿的场合(在上述实施方式中，图3的S108)及通过操作员将原稿是插图原稿的意思输入等方式，可根据原稿种类的不同而分开使用此表。

图19为对于上述实施方式，为使本发明意欲了解而用来说明的框图。对图19予以简单说明。在图19中，来自扫描仪900的图像数据，临时存储于由硬盘等大容量存储媒体构成的存储单元901中。存储的数据，输入到密度变换单元921或输入到用来由密度变换单元921执行密度变换的色调校正系数计算用的功能块910。密度变换单元921的输出送往显示装置，或存储于存储装置，或是送往印刷装置等输出装置。

功能块910～913部分，是处理预扫描得到的预扫描图像并得到适于预扫描图像的色调校正系数的功能块。此处，最终，近似幂乘积函数的幂，作为表示色调校正系数的γ值而得出。

在功能块910中，输入预扫描图像，在进行求出各图像数据的最小值和最大值的同时，计算出密度频数分布。此处得到的密度值的最小值和最大值送往以功能块920表示的校正表生成单元。另外，密度频数分布的数据，在以功能块911表示的功能块中生成累积频数分布，并且此累积频数分布的最小值和最大值，由于原稿图像具有预扫描条件特有的个别的值，在预先确定的范围，比如，最小值设为0，最大值设为255，而得到归一化的累积频数分布。此归一化的累积频数分布的数据，输入到以功能块913表示的确认近似级的功能块。此功能块913，从功能块911接受数据，控制近似此数据的近似幂乘积函数的功能块912，使用最小二乘法，求出最后的近似幂乘积函数的幂。

来自功能块912的幂，作为色度校正系数，即γ系数送往功能块914。此功能块，是校正从预扫描图像得到的γ系数的功能块，根据如上所述的操作员的指示，进行微调整。不过，在预扫描之后输入的γ系数，按照原样送往功能块920，根据从功能块910发出的包含密度值的最小值和最大值的数据，生成校正表，在此场合，生成预扫描图像用的校正表。生成的校正表，送往功能块921，在此处，进行预扫描图像的密度变换。密度变换后的数据，该数据在预扫描的场合，送往显示装置，向操作员。操作员，观察提示的图像，在需要的场合，操作功能块914，对γ系数进行微调。

在以上说明的处理中，功能块920，921处理预扫描图像。之后，以上的动作，或处理的结果，如接收到操作员发出的主扫描指示，功能块910，920，921对主扫描图像实行处理。首先，如接收到操作员发出的主扫描指示，就在该时刻，针对保存于功能块914中的预扫描图像的γ系数，由操作员在显示装置上对预扫描图像予以确认，或进行微调整而最终通过变为色调校正系数。此色调校正系数(γ系数)，输入到输入预扫描时的分辨率，主扫描时的分辨率，原稿种类的信息的主扫描用γ系数变换的功能块930，变换为主扫描用的γ系数。功能块920，在主扫描时，输入来自功能块930的γ系数。

同时，功能块900，以主扫描时的条件扫描原稿图像，将主扫描图像存放于存储单元901。之后，功能块910，从存储单元读出数据，与预扫描时相同，取得密度级的最小值及最大值而送往功能块920。

得到来自功能块910的最小/最大值，于是得到来自功能块930的主扫描用γ值，功能块920，生成生成主扫描图像的代码变换用的密度校正表。生成的密度校正表，在功能块921中，将在主扫描图像的密度变换中使用的，变换的主扫描图像输出到，比如，印刷装置，存储装置等之中。

此处，在功能块920中，按照以下的方式生成校正表。比如，仅仅利用来自功能块914或功能块913的γ系数，只能得到图14，图15示出的变换特性。在此变换特性中，比如在图3所示的密度级在31至255(8位的场合)的场合，变换后的密度值，在图14所示的变换特性的场合，变换为大约110～255的范围，而在图15所示的变换特性的场合，变换为大约9～255的范围。不仅是在这种变换中，对于输入的密度级的范围应用如图14或图15的曲线，功能块920输入最小/最大值。比如，如图13所示的γ＝1.99的曲线那样，从输入密度级的0到30作为输出值设为0，对从输入密度级的31到255的范围的密度值，将如图15所示的γ＝1.99的曲线变换为在水平方向以(256-31)/256＝0.87压缩的形式，从而作为合成的变换特性。

在以上所述方式生成变换表的场合，最小的密度级，比如级31，可变换为零作为密度级。就是说，在这种变换的场合，与不变换的场合相比，密度范围扩大。另外，也可能进行变换使变换后的最小密度值等于变换前的最小密度值。

在上述的说明中，只是在文字原稿的场合，在合成监视器的γ特性之后对主扫描的图像实施密度变换，但照相原稿的场合也是一样，还有，也可以不合成监视器的γ特性而进行密度变换。

另外，勿庸赘言，本发明是通过将存储实现上述实施方式的功能的软件的程序代码的存储媒体供给系统或装置，该系统或装置的计算机(或CPU及MPU)读出并执行存放于存储媒体中的程序代码而达到的。

在此场合，从存储媒体中读出的程序代码本身，实现本发明的新功能，存储该程序代码的存储媒体构成本发明。

作为目的为提供程序代码的存储媒体，比如，可以使用软盘，硬盘，磁光盘，光盘，CD-ROM，CD-R，磁带，非易失性卡，ROM等。

另外，通过执行计算机读出的程序代码，除了实现上述实施方式的功能之外，可以根据该程序代码的指示，在计算机上运行的OS(操作系统)等执行实际处理的一部分或全部，通过该处理实现上述实施方式的功能。

此外，从存储媒体读出的程序代码，在写入到插入计算机的功能扩展板及与计算机相连接的功能扩展单元中设置的存储器之后，根据该程序代码的指示，设置于该功能扩展板及功能扩展单元中的CPU等执行实际处理的一部分或全部，通过该处理实现上述实施方式的功能。

本发明，勿庸赘言，也适用于从记录实现上实施方式的功能的软件的程序代码的存储媒体将该程序经通信线路提供给要求者的场合。

Claims (19)

1.一种图像处理方法，包括如下步骤：

检出输入图像的各像素的与邻接像素之间的密度差的密度差检出工序；

生成在上述密度差检出工序中检出的密度差的频率分布曲线的频率分布曲线生成工序；

生成与上述频率分布曲线生成工序中生成的频率分布曲线近似的函数的近似函数生成工序；以及

从上述近似函数生成工序中生成的函数的系数判定上述输入图像的种类的图像种类判定工序。

2.如权利要求1所述的方法，其中上述近似函数生成工序包括：

将在上述频率分布曲线生成工序中生成的频率分布曲线变换为对数表示的频率分布曲线的对数变换工序；以及

对由上述对数变换工序变换为对数表示的频率分布曲线进行近似生成一次函数的近似一次函数生成工序。

3.如权利要求1所述的方法，其中还包括对上述输入图像实施与上述图像种类判定工序的判定结果相应的密度变换处理的第一密度变换工序。

4.如权利要求1所述的方法，其中还包括对上述输入图像的原稿以与上述输入图像不同的分辨率进行读取的图像实施与上述图像种类判定工序的判定结果相应的密度变换处理的第二密度变换工序。

5.一种存储计算机可读的用来实现图像处理方法的程序的存储媒体，所述方法包括：

检出输入图像的各像素的与邻接像素之间的密度差的密度差检出工序；

生成在上述密度检出工序中检出的密度差的频率分布曲线的频率分布曲线生成工序；

生成与上述频率分布曲线生成工序中生成的频率分布曲线近似的函数的近似函数生成工序；以及

从上述近似函数生成工序中生成的函数的系数判定上述输入图像的种类的图像种类判定工序。

6.一种图像处理装置，包括：

检出输入图像的各像素的与邻接像素之间的密度差的密度差检出电路；

生成在上述密度检出电路中检出的密度差的频率分布曲线的频率分布曲线生成电路；

生成与上述频率分布曲线生成电路中生成的频率分布曲线近似的函数的近似函数生成电路；以及

从上述近似函数生成电路中生成的函数的系数判定上述输入图像的种类的图像种类判定电路。

7.一种图像处理方法，包括如下步骤：

读取原稿生成输入图像数据的图像读取工序；

从上述输入图像数据计算出上述输入图像的清晰度的清晰度计算工序；

从上述输入图像的清晰度判定上述原稿的种类是文字原稿还是照相原稿的原稿种类判定工序；以及

在上述原稿种类判定工序中判定上述原稿是文字原稿的场合，对读取上述原稿的输入图像实施密度校正处理的文字图像密度校正处理工序；

其中上述文字图像密度校正处理工序包含以下工序：

从上述输入图像生成密度的频率分布曲线的密度频率分布曲线生成工序；

针对上述频率分布曲线的全部数据数、根据上述频率分布曲线的靠近明暗两端的数据数的比例生成密度校正曲线的密度校正曲线生成工序；以及

根据上述密度校正曲线生成工序中生成的密度校正曲线进行上述输入图像的密度校正的密度校正工序。

8.如权利要求7所述的方法，其中上述密度校正曲线生成工序是将上述图像数据的阴影值与明亮值的中间值作为基准将密度分割为多个区域，根据在各个区域中包含的数据数生成上述密度校正曲线的工序。

9.如权利要求8的方法，其中上述密度校正曲线生成工序是使比上述中间值更暗的密度级的信号变为更暗的密度级和使比上述中间值更亮的密度级的信号变为更亮的S字形状的密度校正曲线的生成工序。

10.如权利要求9所述的方法，其中上述密度校正曲线生成工序是在靠近上述明暗两端的数据数的比例大的场合，生成曲率小的S字形状的密度校正曲线，而在上述比例小的场合，生成曲率大的S字形状的密度校正曲线的工序。

11.如权利要求7所述的方法，其中上述密度频率分布曲线生成工序，是在上述输入图像为彩色图像的场合，对上述图像数据的R，G，B的各密度数据进行合成的一个密度频率分布曲线的生成工序。

12.一种存储计算机可读的用来实现图像处理方法的程序的存储媒体，所述方法包括：

读取原稿，生成输入图像数据的图像读取工序；

从上述输入图像数据计算出上述输入图像的清晰度的清晰度计算工序；

从上述输入图像的清晰度判定上述原稿的种类是文字原稿还是照相原稿的原稿种类判定工序；以及

在上述原稿种类判定工序中判定上述原稿是文字原稿的场合，对读取上述原稿的输入图像实施密度校正处理的文字图像密度校正处理工序；

其中上述文字图像密度校正处理工序包含以下工序：

从上述输入图像生成密度的频率分布曲线的密度频率分布曲线生成工序；

针对上述频率分布曲线的全部数据数、根据上述频率分布曲线的靠近明暗两端的数据数的比例生成密度校正曲线的密度校正曲线生成工序；以及

根据上述密度校正曲线生成工序中生成的密度校正曲线进行上述输入图像的密度校正的密度校正工序。

13.一种图像处理装置，包括：

1)读取原稿，生成输入图像数据的图像读取装置；

2)从上述输入图像的清晰度判定上述原稿的种类是文字原稿还是照相原稿的原稿种类判定电路；

3)在由上述原稿种类判定电路判定上述原稿是文字原稿的场合，生成用于对输入图像实施密度校正处理的文字图像密度校正曲线的文字图像密度校正曲线生成电路；以及

4)利用上述文字图像密度校正曲线，对读取上述原稿而得到的输入图像实施密度校正处理的文字图像密度校正处理电路；

其中上述文字图像密度校正曲线生成电路包含以下部分：

从上述输入图像生成密度的频率分布曲线的密度频率分布曲线生成电路；

针对上述频率分布曲线的全部数据、根据上述频率分布曲线的靠近明暗两端的数据数的比例生成密度校正曲线的密度校正曲线生成电路；以及

根据上述密度校正曲线生成电路生成的密度校正曲线进行上述输入图像的密度校正的密度校正电路。

14.一种图像处理方法，包括如下步骤：

在第一读取条件下读取原稿，生成输入图像数据的图像读取工序；

从上述输入图像计算出上述输入图像的清晰度的清晰度计算工序；

从上述输入图像的清晰度判定上述原稿的种类是文字原稿还是照相原稿的原稿种类判定工序；以及

在上述原稿种类判定工序中判定上述原稿是照相原稿的场合，对读取上述原稿的输入图像实施密度校正处理的照相图像密度校正处理工序；

其中上述照相图像密度校正处理工序包含以下工序：

从上述输入图像生成密度的频率分布曲线的密度频率分布曲线生成工序；

以表示由上述密度频率分布曲线生成工序取得的密度频率分布曲线数据的最小密度级值作为基准及累积的开始点，向着密度级值的高值方向累积计算上述密度数值，求出表示密度级值和累积计算值的关系的累积频率分布曲线生成工序；

计算出与上述密度频率分布曲线近似的近似幂乘积函数，从计算出的函数的幂求出表示输入图像的密度校正系数的第一γ值的第一γ值取得工序；以及

根据上述第一γ值进行上述输入图像的密度校正处理的第一密度校正处理工序。

15.如权利要求14所述的方法，还包括：

以与上述第一读取条件不同的第二读取条件读取上述原稿，生成第二输入图像数据的第二图像读取工序；

根据上述第一和第二读取条件将上述第一γ值变换为第二γ值的γ值变换工序；以及

根据上述第二γ值进行上述第二输入图像的密度校正处理的第二密度校正处理工序。

16.如权利要求14所述的方法，还包括：

将由上述第一密度校正处理工序处理的图像输出到显示单元的图像输出显示工序；

根据上述图像输出显示工序产生的显示图像由操作员输入的密度校正指示的密度校正指示输入工序；

以与上述第一读取条件不同的第二读取条件读取上述原稿，生成第二输入图像数据的第二图像读取工序；

根据上述第一和第二读取条件及上述密度校正输入指示将上述第一γ值变换为第三γ值的校正γ值变换工序；以及

根据上述校正γ值进行上述第二输入图像的密度校正处理的第三密度校正处理工序。

17.如权利要求16所述的方法，其中在上述校正γ值变换工序中，还根据原稿种类变换为第三γ值。

18.一种存储计算机可读的用来实现图像处理方法的程序的存储媒体，所述方法包括：

读取原稿，生成输入图像数据的图像读取工序；

从上述输入图像计算出上述输入图像的清晰度的清晰度计算工序；

从上述输入图像的清晰度判定上述原稿的种类是文字原稿还是照相原稿的原稿种类判定工序；以及

在上述原稿种类判定工序中判定上述原稿是照相原稿的场合，对读取上述原稿的输入图像实施密度校正处理的照相图像密度校正处理工序；

其中上述照相图像密度校正处理工序包含以下工序：

从上述输入图像生成密度的频率分布曲线的密度频率分布曲线生成工序；

以表示由上述密度频率分布曲线生成工序取得的密度频率分布曲线数据的最小密度级值作为基准及累积的开始点，向着密度级值的高值方向累积计算上述密度数值，求出表示密度级值和累积计算值的关系的累积频率分布曲线生成工序；

计算出与上述密度频率分布曲线近似的近似幂乘积函数，从计算出的函数的幂数求出表示输入图像的密度校正系数的γ值的γ值取得工序；以及

根据上述γ值进行上述输入图像的密度校正处理的密度校正处理工序。

19.一种图像处理装置，包括：

读取原稿，生成输入图像数据的图像读取装置；

从上述输入图像计算出上述输入图像的清晰度的清晰度计算电路；

从上述输入图像的清晰度判定上述原稿的种类是文字原稿还是照相原稿的原稿种类判定电路；以及

在由上述原稿种类判定电路判定上述原稿是照相原稿的场合，对读取上述原稿的输入图像实施密度校正处理的照相图像密度校正处理电路；

其中上述照相图像密度校处理电路包含以下部分：

从上述输入图像生成密度的频率分布曲线的密度频率分布曲线生成电路；

以表示由上述密度频率分布曲线生成工序取得的密度频率分布曲线数据的最小密度级值作为基准及累积的开始点，向着密度级值的高值方向累积计算上述密度数值，求出表示密度级值和累积计算值的关系的累积频率分布曲线生成工序；

计算出与上述密度频率分布曲线近似的近似幂乘积函数，从计算出的函数的幂数求出表示输入图像的密度校正系数的γ值的γ值生成电路；以及

根据上述γ值进行上述输入图像的密度校正处理的密度校正处理电路。

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