JP2000134469A - 画像読み取り装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 特定画像の認識のために搭載されたハードウ
ェアを流用して特定画像とは異なる原稿属性の認識を行
うことにより、特定画像の認識機能に「正」の機能を追
加し、高機能化、高画質化を図ることが可能な画像読み
取り装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 外部装置から指定された指定解像度に従
って画像を読み取り、読み取った画像データを所定の解
像度の画像データに変換し、変換した後の画像データを
処理して出力する画像読み取り装置であって、読み取っ
た画像データに基づき特定画像を認識すると共に特定画
像とは異なる少なくとも１つの原稿属性を認識する特定
画像認識部３７を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、読み取った画像中
に、画像の読み取りや記録が禁止された特定画像が存在
するか否かを認識する画像認識処理を行う画像読み取り
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、カラー複写機やパーソナルコンピ
ュータの入出力機器であるカラースキャナー、カラープ
リンタの飛躍的な性能向上に伴い、高精度のカラー原稿
複製物を手軽に得ることが可能になってきているが、こ
れらを悪用した紙幣や有価証券等の偽造に対して防止策
を講じる必要性が高まってきている。

【０００３】取り扱う画像よりこれらの特定画像を検出
し、特定画像である場合には読み取りを停止し、あるい
は正常な印刷を禁止し、偽造物の生成を未然に防止した
りすることで偽造行為を防止することが必要となってお
り、特に複写機には特定画像を認識して複写を禁止また
は制限する画像認識機能が搭載されてきている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像読み取り装置では、特定画像を認識して禁止ま
たは制限する画像認識機能は良心的なユーザにとっては
「負」の機能であり、このような良心的なユーザは装置
の購入に対して余計な費用を負担しているという問題点
を有していた。

【０００５】この画像読み取り装置では、特定画像の認
識のために搭載されたハードウェアを流用して、例えば
原稿サイズ、原稿位置、画像の濃度ダイナミックレン
ジ、カラー・モノクロ、２値・多値等の原稿属性の認識
を行い、特定画像の認識機能に「正」の機能を追加し、
高機能化、高画質化を図ることが要求されている。

【０００６】本発明は、特定画像の認識のために搭載さ
れたハードウェアを流用して特定画像とは異なる原稿属
性の認識を行うことにより、特定画像の認識機能に
「正」の機能を追加し、高機能化、高画質化を図ること
が可能な画像読み取り装置を提供することを目的とす
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に本発明の画像読み取り装置は、外部装置から指定され
た指定解像度に従って画像を読み取り、読み取った画像
データを所定の解像度の画像データに変換し、変換した
後の画像データを処理して出力する画像読み取り装置で
あって、読み取った画像データに基づき特定画像を認識
すると共に特定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属
性を認識する特定画像認識部を有する構成を備えてい
る。

【０００８】これにより、特定画像の認識のために搭載
されたハードウェアを流用して特定画像とは異なる原稿
属性の認識を行うことにより、特定画像の認識機能に
「正」の機能を追加し、高機能化、高画質化を図ること
が可能な画像読み取り装置が得られる。

【０００９】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の画像読
み取り装置は、外部装置から指定された指定解像度に従
って画像を読み取り、読み取った画像データを所定の解
像度の画像データに変換し、変換した後の画像データを
処理して出力する画像読み取り装置であって、読み取っ
た画像データに基づき特定画像を認識すると共に特定画
像とは異なる少なくとも１つの原稿属性を認識する特定
画像認識部を有することとしたものであり、特定画像と
は異なる少なくとも１つの原稿属性が認識され、特定画
像の認識機能に「正」の機能が追加され、高機能化が図
られるという作用を有する。

【００１０】請求項２に記載の画像読み取り装置は、請
求項１に記載の画像読み取り装置において、読み取った
画像データを指定解像度に変換する解像度変換部と、解
像度変換部で解像度が変換された画像データに基づき特
定画像を認識すると共に特定画像とは異なる少なくとも
１つの原稿属性を認識する特定画像認識部を有すること
としたものであり、解像度変換部で解像度が変換された
画像データに基づき、特定画像とは異なる少なくとも１
つの原稿属性が認識され、特定画像の認識機能に「正」
の機能が追加され、高機能化が図られ、また解像度変換
部からの画像データの使用により高画質化も可能になる
という作用を有する。

【００１１】請求項３に記載の画像読み取り装置は、外
部装置から指定された指定解像度に従って画像を読み取
り、読み取った画像データを画像メモリに格納すると共
に所定の解像度の画像データに変換し、変換した後の画
像データを処理して出力する画像読み取り装置であっ
て、画像メモリに格納された画像データに基づき特定画
像を認識すると共に特定画像とは異なる少なくとも１つ
の原稿属性を認識する特定画像認識部を有することとし
たものであり、画像メモリに格納された画像データに基
づき、特定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属性が
認識され、特定画像の認識機能に「正」の機能が追加さ
れ、高機能化が図られ、また画像メモリの使用により高
画質化も可能になるという作用を有する。

【００１２】請求項４に記載の画像読み取り装置は、請
求項３に記載の画像読み取り装置において、読み取った
画像データを指定解像度に変換する解像度変換部と、解
像度変換部で解像度が変換された画像データを格納する
画像メモリと、解像度変換部で解像度が変換された画像
データに基づき特定画像を認識すると共に画像メモリに
格納された画像データに基づき特定画像とは異なる少な
くとも１つの原稿属性を認識する特定画像認識部を有す
ることとしたものであり、画像メモリに格納された解像
度変換後の画像データに基づき、特定画像とは異なる少
なくとも１つの原稿属性が認識され、特定画像の認識機
能に「正」の機能が追加され、高機能化が図られ、また
画像メモリの使用により高画質化も可能になるという作
用を有する。

【００１３】請求項５に記載の画像読み取り装置は、請
求項３又は４に記載の画像読み取り装置において、特定
画像認識部が、画像メモリを参照して、読み取り対象で
ある原稿について、画像サイズ、濃度ダイナミックレン
ジ、カラー・モノクロ、２値・多値の少なくとも１原稿
属性を認識することとしたものであり、特定画像とは異
なる少なくとも１つの原稿属性が確実に認識され、特定
画像の認識機能に「正」の機能が追加され、高機能化が
図られるという作用を有する。

【００１４】請求項６に記載の画像読み取り装置は、請
求項１乃至５のいずれか１に記載の画像読み取り装置に
おいて、特定画像認識部は、特定画像の認識、特定画像
とは異なる少なくとも１つの原稿属性の認識を行う中央
演算処理装置を有することとしたものであり、ソフトウ
ェアにより原稿属性の変更、追加等の拡張性が向上し、
原稿属性認識の柔軟性が向上するという作用を有する。

【００１５】以下、本発明の実施の形態について、図１
〜図３４を参照しながら説明する。 （実施の形態１）図１は本発明の実施の形態１による画
像読み取り装置を有する画像複写システムを示す構成図
である。

【００１６】図１において、１は原稿を読み取ってデジ
タルカラー画像データをホストコンピュータ等の外部装
置に出力する画像読み取り装置、２は外部から転送され
た画像データに基づいてカラー画像を形成する画像記録
装置、３は画像読み取り装置１に対して複数種類のコマ
ンドを出力して画像データを取得したり、画像記録装置
２に対して画像データを出力するホストコンピュータ、
４は画像読み取り装置１と画像記録装置２とホストコン
ピュータ３とを相互に接続するケーブルである。このケ
ーブル４によって画像データおよびコマンドデータが各
装置間で双方向で通信される。

【００１７】本実施の形態では、画像読み取り装置１と
画像記録装置２とホストコンピュータ３とはＳＣＳＩ
（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎ
ｔｅ−ｒｆａｃｅ）により互いに通信しており、画像記
録装置２は、ホストコンピュータ３の介在なしに、画像
読み取り装置１に複数のコマンドを発行して画像読み取
り装置１から画像データを入手し、入手した画像データ
に基づき画像を形成することもできる。

【００１８】次に、画像読み取り装置１の構成と動作に
ついて説明する。図２は図１の画像複写システムにおけ
る画像読み取り装置１を示す概略断面図である。

【００１９】図２において、５は画像読み取り装置本
体、６は読み取らせる原稿を載置する原稿ガラス、７は
原稿を走査して読みとるキャリッジ、８はキャリッジを
駆動する駆動源としてのステッピングモータ、９は駆動
プーリ、１０はタイミングベルト、１１はベルト、１２
は従動プーリ、１３は原稿ガラス６上に載置された原
稿、１４は支持部１５によって開閉可能に支持されてい
る原稿カバー、１６は基準取得位置である。キャリッジ
７は図示しないシャフト、レール等の支持部材により支
持され、移動方向を一方向に規制されている。ｐｏ１は
キャリッジ７のホームポジションであり、画像読み取り
装置１が待機中の場合は、キャリッジ７は必ずホームポ
ジションｐｏ１に位置している。また、駆動源８で発生
した動力は、タイミングベルト１０によって駆動プーリ
９に伝達される。ベルト１１は駆動プーリ９と従動プー
リ１２の間に張られ、駆動プーリ９の回転に伴ってキャ
リッジ７を方向ｄ１及びその逆方向に移動させる。原稿
１３はキャリッジ７の移動によりライン単位に読み取ら
れる。また、基準取得位置１６の原稿ガラス上には白色
の基準板が張り付けられている。

【００２０】図３は画像読み取り装置１のキャリッジ７
の内部構造を示す概略断面図である。

【００２１】図３において、１７は原稿を照射するラン
プ、１８は実質的に画像読み取り位置を特定するアパー
チャ、１９ａ、１９ｂは原稿からの反射光を反射する反
射ミラー、２０は光学情報を電気信号に変換するイメー
ジセンサ、２１はイメージセンサ２０上にイメージを結
像させる結像レンズである。イメージセンサ２０はキャ
リッジ７の内部に固定されており、原稿１３から反射さ
れ、反射ミラー１９ａ、１９ｂ及び結像レンズ２１によ
り縮小されて結像した光学情報を原稿面と１対１の関係
で読み取る。なお、イメージセンサ２０を含むキャリッ
ジ７、モータ８等は画像読み取り部を構成する。

【００２２】以上の様に構成された画像読み取り装置１
について、図２及び図３を用いて、その動作を説明す
る。

【００２３】画像読み取り装置１の電源が投入される
と、キャリッジ７は初期位置にかかわらず、ホームポジ
ションｐｏ１に復帰する。その後、アパーチャ１８が基
準板の直下となる基準取得位置１６に移動し、ランプ１
７を点灯して基準板を実際に読み取り、イメージセンサ
２０から出力されるアナログ信号に対する増幅率の決
定、及び白黒レベルの補正（シェーディング補正）等を
行なう。その後再度ホームポジションｐｏ１に復帰し、
待機状態となる。

【００２４】次に、画像読み取り装置１の単独の読み取
り動作について説明する。図１に示すホストコンピュー
タ３などの外部装置より、読み取り解像度、読み取り範
囲等の設定を行なった後、原稿の読み取り命令が出され
ると、ランプ１７を点灯すると共に駆動源８を回転し、
タイミングベルト１０、駆動プーリ９、ベルト１１及び
従動プーリ１２を介して駆動力をキャリッジ７に伝達
し、キャリッジ７を方向ｄ１に移動させる。この方向ｄ
１を副走査方向と呼称する。ホストコンピュータ３から
設定された読み取り範囲に対応した領域の先頭にキャリ
ッジ７が到達する直前に、ホストコンピュータ３から予
め設定された読み取り解像度に対応した速度に駆動速度
を変更し、原稿ガラス６上に載置された原稿の読み取り
を開始する。原稿１３は、原稿ガラス６を通してランプ
１７により照明され、原稿からの反射光は反射ミラー１
９ａ、１９ｂにより反射され、結像レンズ２１によりイ
メージセンサ２０上に縮小して結像され、電気信号に変
換される。指定された読み取り範囲に対する読み取り動
作が終了すると、キャリッジ７を方向ｄ１とは逆方向に
移動させ、ホームポジションｐｏ１に復帰させる。

【００２５】次に、画像読み取り装置１の光学系につい
て説明する。図４は画像読み取り装置１の光学系の詳細
を示す斜視図である。図４では、図面を見易くするた
め、反射ミラー１９ａ、１９ｂは線で表現されている。
図４において、２２ＲはＲｅｄ（赤）の信号を読み取る
ラインセンサアレイＲであり、２２ＧはＧｒｅｅｎ
（緑）の信号を読み取るラインセンサアレイＧであり、
２２ＢはＢｌｕｅ（青）の信号を読み取るラインセンサ
アレイＢである。各ラインセンサアレイの表面には読み
取るべき色に対応したカラーフィルタが装着されてい
る。このように本実施の形態では、いわゆる３ラインカ
ラーセンサーを用いて画像を読み取っている。なおこの
ラインセンサアレイの方向を主走査方向と呼称する。ま
た２３ＲはラインセンサアレイＲで読み取られる原稿ガ
ラス６上の位置を示す読み取りラインであり、２２Ｇは
ラインセンサアレイＧで読み取られる原稿ガラス６上の
位置を示す読み取りラインであり、２２Ｂはラインセン
サアレイＢで読み取られる原稿ガラス６上の位置を示す
読み取りラインである。３ラインカラーセンサーは各色
を読み取るラインセンサアレイの位置が異なっているた
め、原稿の１つの位置（ライン）を同時にを読み取るこ
とはできない。このため後述するように、得られた画像
データを所定量遅延させることが必要となる。

【００２６】図５は、画像読み取り装置１の画像データ
処理部を示すブロック図である。図５において、８はモ
ータ、２０はイメージセンサ、２４は増幅・Ａ／Ｄ変換
器、２５はシェーディング補正部、２６はライン補正
部、２７は第１の解像度変換部、２８は色処理部、２９
はバッファ、３０はインタフェース、３１は他の装置
（例えば画像記録装置２やホストコンピュータ３）、３
２はＣＰＵ、３３はモータ制御部、３４、３５、３６は
制御信号線、３７は特定画像認識部、３８は第２の解像
度変換部、３９は認識部、４０はシリアル通信ラインで
ある。イメージセンサ２０は、前述したように、３ライ
ンのセンサアレイで構成され、アナログ画像情報をＲ，
Ｇ，Ｂ各色のライン単位に出力する。増幅・Ａ／Ｄ変換
器２４は、イメージセンサ２０から出力されたアナログ
画像情報を所定のゲインにて増幅すると共に、Ａ／Ｄ変
換器によって増幅されたアナログ信号をデジタル信号に
変換する。シェーディング補正部２５は、入力されたデ
ジタル画像信号を、予め取得しておいた白と黒のダイナ
ミックレンジに対して正規化する。ライン補正部２６
は、前述した各色のラインセンサアレイ位置の異なりを
補正し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各ラインが同一の原稿位置（ライ
ン）を読み取ったのと等価にする。ライン補正部２６の
動作については後に詳細に説明する。第１の解像度変換
部２７は、ホストコンピュータ３や画像記録装置２から
指定されたパラメータに基づいて、ライン補正部２６か
ら出力される画像データの解像度を変換する。第１の解
像度変換部２７の動作についても後に詳細に説明する。
色処理部２８は、ラインセンサアレイ上のカラーフィル
タに存在する分光スペクトル上の不要吸収帯の影響を減
らすことで、鮮やかな色再現ができるようにする。バッ
ファ２９は、上記過程で処理された画像データを一旦格
納する。これは外部との通信速度の差を吸収し、より高
速に画像データを外部装置に出力するための部である。
本実施の形態では、画像読み取り装置１と他の装置３１
とはＳＣＳＩにより接続されており、画像読み取り装置
１はＳＣＳＩを経由して画像データを他の装置３１に対
して出力すると共に、他の装置３１から読み取り範囲や
読み取り解像度などの読み取りパラメータを入手するこ
とができる。ＣＰＵ３２は画像読み取り装置１の動作シ
ーケンスなどを制御する。モータ制御部３３は、画像読
み取り装置１のキャリッジ７を移動させるモータ８に対
して駆動信号（より正しくはステッピングモータ８に対
する励磁信号）を出力する。ＣＰＵ３２は、制御信号ａ
によりライン補正部２６の動作内容を制御し、制御信号
ｂにより第１の解像度変換部２７の動作内容を制御し、
制御信号ｃによりモータ制御部３３を介してモータ８の
回転速度を制御する。特定画像認識部３７は、読み取っ
た画像データ中に特定画像が存在するか否かを検出す
る。第２の解像度変換部３８は、読み取った画像データ
をたとえば７５ｄｐｉ（ｄｏｔ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）の
解像度に変換する。認識部３９は、第２の解像度変換部
３８で所定の解像度に変換された画像データに基づき特
定画像を認識する。シリアル通信ライン４０は、認識部
３９とＣＰＵ３２の間を結んでおり、認識部３９とＣＰ
Ｕ３２は双方向に通信を行うことで情報をやりとりする
ことができる。特定画像認識部３７の構成及び動作につ
いては後に詳細に説明する。

【００２７】次に、ライン補正部１６について説明す
る。まず、図６を用いて、画像読み取り装置の光学系に
ついて詳細に説明する。図６は、画像読み取り装置のキ
ャリッジ７を側面から見た際の模式図である。説明を簡
単にするために、図３で示したランプ１７やアパーチャ
１８は省いてある。イメージセンサ２０に配置されたラ
インセンサアレイ２２ＲはＲｅｄの画像情報を読み取る
が、原稿ガラス６における読み取りラインの位置はＰＲ
である。またラインセンサアレイ２２ＧはＧｒｅｅｎの
画像情報を読み取るが、原稿ガラス６における読み取り
ラインの位置はＰＧである。またラインセンサアレイ２
２ＢはＢｌｕｅの画像情報を読み取るが、原稿ガラス６
における読み取りラインの位置はＰＢである。今現在、
画像を読み取っていると仮定すると、キャリッジ７は副
走査方向（ｄ１）方向に移動しており、原稿１３に対し
て、まずＰＢの位置が読み取りラインとなり、次にＰＧ
の位置が、最後にＰＲの位置が読み取りラインとなる。
つまり原稿の同一位置（ライン）に基づけば、まずＢｌ
ｕｅの画像データが得られ、次にＧｒｅｅｎ、最後にＲ
ｅｄの画像データが得られる。最初に得たＢｌｕｅの画
像データと、次に得たＧｒｅｅｎの画像データを所定の
ライン数分保持しておき、Ｒｅｄの画像データが得られ
た際に、保持しておいたＢｌｕｅとＧｒｅｅｎの画像デ
ータを出力すれば、Ｒ、Ｇ、Ｂのライン位置を揃えて出
力することができる。

【００２８】次に、イメージセンサ２０単体の構成につ
いて説明する。図７はイメージセンサ２０をラインセン
サアレイ側から見た説明図である。各色のラインセンサ
アレイは主走査方向に一列に配置されており、副走査方
向において、各色のラインセンサアレイ間にはそれぞれ
Ｌ１、Ｌ２の間隔が存在する。

【００２９】さて、図７において、白四角“□”はライ
ンセンサアレイの個々の画素を示しているが、以降簡単
のため、白四角“□”を画像読み取り装置の６００ｄｐ
ｉにおける１画素のサイズとする。一般的なイメージセ
ンサではＬ１とＬ２は等しく、かつＬ１とＬ２はそれぞ
れ読み取り画素サイズの整数倍の値を持っている。例え
ば本実施の形態では、Ｌ１とＬ２は６００ｄｐｉのライ
ンに換算すると８本分、即ち各色のラインセンサアレイ
は６００ｄｐｉ／８＝７５ｄｐｉのピッチで配置されて
いる。このような構造のイメージセンサでは同一の位置
（ライン）を同時に読み取ることができないことは既に
述べたとおりであり、これを補正するのがライン補正部
２６である。

【００３０】次に、図８を用いてライン補正部２６の動
作について詳細に説明する。図８はライン補正部２６の
動作原理を示す説明図である。図８において、５０はＧ
ｒｅｅｎの画像データをライン単位に格納するメモリ領
域であり、５１はＢｌｕｅの画像データをライン単位に
格納するメモリ領域である。

【００３１】本実施の形態における画像読み取り装置
は、原稿の同一ラインに対して、Ｂｌｕｅ、Ｇｒｅｅ
ｎ、Ｒｅｄの順に読み取られていく。各ラインセンサア
レイの間隔は６００ｄｐｉのライン８本分であるから、
６００ｄｐｉで画像を読み取る場合、Ｇｒｅｅｎの画像
データに関しては８ライン分の画像データを、またＢｌ
ｕｅの画像データに関しては１６ライン分の画像データ
を蓄積しておき、Ｒｅｄの画像データを読み取った時
に、Ｇｒｅｅｎの画像データに関しては８ライン前の画
像データを、またＢｌｕｅの画像データに関しては１６
ライン前の画像データを出力すれば、原稿上で同一の位
置に対して読み取りを行ったのと同じことになる。この
ようにすれば副走査方向に関して一旦６００ｄｐｉで読
み取って、上述のライン補正を行った後に低い解像度に
変換することで、６００ｄｐｉより低い解像度であれ
ば、全ての解像度で画像を読み取ることができる。しか
しこの場合、必ず６００ｄｐｉで一旦画像を読み取ると
いう前提があるため、読み取り速度を高速化することが
できない。この問題に対しては、キャリッジを副走査方
向により高速に移動させながら画像を読み取り、かつラ
イン補正部２６の設定を変えることで対応が可能であ
る。

【００３２】図９は副走査方向に３００ｄｐｉの解像度
で画像を読み取る場合のライン補正部の動作を示す説明
図である。６００ｄｐｉで原稿を読み取る時のキャリッ
ジの移動速度、即ち副走査方向ｄ１への移動速度をＶと
すると、３００ｄｐｉで原稿を読み取る時のキャリッジ
の移動速度は２Ｖに設定される。つまりキャリッジの移
動速度は６００ｄｐｉ読み取り時の２倍に設定するので
ある。任意の読み取り解像度におけるキャリッジ移動速
度Ｖｘは、例えば基準の読み取り解像度を６００ｄｐ
ｉ、６００ｄｐｉの読み取りにおけるキャリッジ移動速
度をＶ、実際の読み取り解像度をＸ［ｄｐｉ］、とする
と、 Ｖｘ＝（６００／Ｘ）×Ｖ・・・・・・・・・・・・・・（１） と表わすことができる。

【００３３】さて、３００ｄｐｉで画像を読み取るケー
スではキャリッジの移動速度は６００ｄｐｉの２倍であ
るから、単位時間あたりの移動距離も２倍になる。各色
のラインセンサアレイ間の距離は常に変わらないので、
キャリッジの移動速度が２倍になれば、画像読み取り装
置が１ラインの画像データを読み取る際に移動する距離
も２倍になり、格納しておく画像データのライン数は１
／２でよい。つまり図９に示すように、各ラインセンサ
アレイの間隔は６００ｄｐｉのライン８本分、即ち３０
０ｄｐｉのライン４本分であるから、３００ｄｐｉで画
像を読み取る場合、Ｇｒｅｅｎの画像データに関しては
４ライン分の画像データを、またＢｌｕｅの画像データ
に関しては８ライン分の画像データを蓄積しておき、Ｒ
ｅｄの画像データを読み取った時に、Ｇｒｅｅｎの画像
データに関しては４ライン前の画像データを、またＢｌ
ｕｅの画像データに関しては８ライン前の画像データを
出力すれば、原稿上で同一の位置に対して読み取りを行
ったのと同じことになる。

【００３４】以上を一般化したものを（表１）に示す。

【００３５】

【表１】

【００３６】即ち本実施の形態においては、（表１）に
示すとおり、読み取り解像度は７５ｄｐｉを基準として
整数倍Ｎに設定される。このときＧｒｅｅｎメモリ５０
に格納されたＧｒｅｅｎ画像データの遅延ライン数は
Ｎ、Ｂｌｕｅメモリ５１に格納されたＢｌｕｅ画像デー
タの遅延ライン数は２Ｎと一般化できる。これらの設定
は図５において、ＣＰＵ３２から制御信号線３４によっ
てライン補正部２６に対して行なわれる。また各解像度
におけるキャリッジ移動速度Ｖｘは（１）式で与えられ
る。この設定は、図５において、ＣＰＵ３２から制御信
号ｃによって、モータ制御部３３に対して行なわれる。

【００３７】以上述べてきたように、イメージセンサ２
０のラインセンサアレイの位置が異なることに起因する
読み取り位置の違いは補正され、ライン補正部２６から
出力される画像データは、原稿の同一ラインを読み取っ
たのと同等な状態になる。

【００３８】次に、解像度変換部２７について説明す
る。以上述べてきたように、ライン補正部２６は、キャ
リッジ移動方向、即ち副走査方向に対して、各色の読み
取り位置の違いを補正する。このときの読み取り解像度
の指定は離散的な値をとっているが、実際の画像読み取
り装置１は、ホストコンピュータ３や画像記録装置２か
ら１ｄｐｉ単位に読み取り解像度の指定を受け付け、画
像データを修正して出力する。またライン補正部２６で
行う処理は副走査方向に対する位置合わせであり、主走
査方向の画像データに対しては何ら変換もおこなってい
ない。主走査方向および副走査方向の画像データに対す
る処理を行うのが第１の解像度変換部２７である。

【００３９】以降、第１の解像度変換部２７における処
理を詳細に説明する。まず図５を用いて説明する。簡単
のため画像読み取り装置１に対して、外部から２００ｄ
ｐｉの読み取り指定（指定解像度）があったと仮定す
る。２００ｄｐｉによる読み取りが指定されると、ＣＰ
Ｕ３２は、モータ制御部３３に対して、２２５ｄｐｉの
読み取り解像度に対するキャリッジ移動速度を設定す
る。これは（表１）によれば、６００ｄｐｉ時のキャリ
ッジ移動速度Ｖに対して２．７倍の速度である。次に、
ＣＰＵ３２はライン補正部２６に対して、同様に２２５
ｄｐｉの読み取り解像度に対する設定を行う。すなわち
Ｇｒｅｅｎメモリの遅延量を３ライン分に、Ｂｌｕｅメ
モリの遅延量を６ライン分に夫々設定する（図８または
図９を参照）。これらの設定を行って画像を読み取る
と、ライン補正部２６からは、副走査方向に関して２２
５ｄｐｉに変換された画像データが出力される。ここで
は例として２００ｄｐｉの解像度を指定された場合に
は、２２５ｄｐｉの解像度で画像を読み取るケースにつ
いて説明しているが、本実施の形態における画像読み取
り装置１に対する読み取り解像度の指定値と、モータ制
御部３３およびライン補正部２６に対する設定内容、即
ち実際の読み取り解像度の関係を（表２）に示す。

【００４０】

【表２】

【００４１】図１０は、解像度変換のアルゴリズムを示
す説明図である。まず、主走査方向に対する解像度変換
アルゴリズムについて、図１０を用いて詳細に説明す
る。図１０において、５３は６００ｄｐｉの１画素を示
す。ただし説明を容易にするため、実際の画素サイズを
無視し、６００ｄｐｉの１画素の中心位置を示してい
る。６００ｄｐｉの各画素には先頭画素から順に、Ｐ６
０００，Ｐ６００１，Ｐ６００２・・・Ｐ６００６の番
号が付与されており、これらは画素の位置を示す符号で
ある。以下便宜的に、これらの位置に対する画素の値、
例えばＰ６０００の位置に対応する画素の値（画素値）
を＊Ｐ６０００のように表わす（つまりＣ言語における
ポインタの概念を援用した）。

【００４２】最初に、６００ｄｐｉの画像情報を２００
ｄｐｉに変換する場合について説明する。変換後の先頭
画素の位置は常に６００ｄｐｉの先頭画素、即ちＰ６０
００の位置に揃えるものとする。従って、２００ｄｐｉ
の先頭画素位置は、Ｐ６０００と同じＰ２０００とな
る。場所が同じであるから、画素値もＰ６０００と同じ
値、すなわち＊Ｐ６０００を採用する。次の画素位置は
Ｐ２００１であるが、この画素値を得るために、Ｐ２０
０１の場所を６００ｄｐｉの画素位置で表わすことを考
える。単純な比例式を用いて（６００／２００）×１＝
３であるから、Ｐ２００１＝Ｐ６００３である。従って
Ｐ２００１の位置の画素値は＊Ｐ２００１＝＊Ｐ６００
３となる。同様にして、＊Ｐ２００２＝＊Ｐ６００６も
求めることができる。

【００４３】次に、６００ｄｐｉの画像情報を３００ｄ
ｐｉに変換する場合について説明する。変換後の先頭画
素の位置は常に６００ｄｐｉの先頭画素、即ちＰ６００
０の位置に揃えるものとする。３００ｄｐｉの先頭画素
位置は、Ｐ６０００と同じであるから、画素値もＰ６０
００と同じ値、すなわち＊Ｐ６０００を採用する。次の
画素位置はＰ３００１であるが、この画素値を得るため
に、Ｐ３００１の場所を６００ｄｐｉの画素位置で表わ
すことを考える。単純な比例式を用いて（６００／３０
０）×１＝２であるから、Ｐ３００１＝Ｐ６００２であ
る。従ってＰ３００１の位置の画素値は＊Ｐ３００１＝
＊Ｐ６００２となる。同様にして、＊Ｐ３００２＝＊Ｐ
６００４、更に＊Ｐ３００３＝＊Ｐ６００６と求めるこ
とができる。

【００４４】次に、６００ｄｐｉの画像情報を４００ｄ
ｐｉに変換する場合について説明する。変換後の先頭画
素の位置は常に６００ｄｐｉの先頭画素、即ちＰ６００
０の位置に揃えるものとする。４００ｄｐｉの先頭画素
位置は、Ｐ６０００と同じであるから、画素値もＰ６０
００と同じ値、すなわち＊Ｐ６０００を採用する。次の
画素位置はＰ４００１であるが、この画素値を得るため
に、Ｐ４００１の場所を６００ｄｐｉの画素位置で表わ
すことを考える。単純な比例式を用いて計算すると、
（６００／４００）×１＝１．５となり、Ｐ４００１は
Ｐ６００１とＰ６００２の間に存在することが分かる。
そこで１．５という位置情報を用いてＰ４００１の画素
値は式（２）のように計算される。

【００４５】 ＊Ｐ４００１＝（１．５−１）×（＊Ｐ６００１）＋（２−１．５）×（＊Ｐ ６００２）・・・・・・・・・（２） これは解像度変換後の画素が存在する位置を６００ｄｐ
ｉの画素位置を基準として求め、隣接する６００ｄｐｉ
の画素との距離に基づいて重み付け演算を行うことで、
解像度変換後の画素値を求めていることにほかならな
い。Ｐ４００２について上記の考え方を適用すると、
（６００／４００）×２＝３となり、Ｐ４００２はＰ６
００３の位置に存在することが分かる。従って＊Ｐ４０
０２＝＊Ｐ６００３である。更にＰ４００３について上
記の考え方を適用すると、（６００／４００）×３＝
４．５となり、Ｐ４００３はＰ６００４とＰ６００５の
間に存在することが分かる。そこで４．５という位置情
報を用いてＰ４００３の画素値は式（３）のように計算
される。

【００４６】 ＊Ｐ４００３＝（４．５−３）×（＊Ｐ６００４）＋（５−４．５）×（＊Ｐ ６００５）・・・・・・・・・・・・（３） 以降の画素についても同様にして画素値を求めることが
できる。

【００４７】また、５００ｄｐｉへの解像度変換につい
ても全く同じ考え方で処理することができる。

【００４８】さて、上述のごとく主走査方向の解像度変
換処理として、６００ｄｐｉから他の解像度への変換を
説明してきたが、これは読み取り解像度が６００ｄｐｉ
に限って適用される演算方法ではなく、元の解像度と変
換後の解像度が分かっていれば、あらゆる場合に適用可
能な方法である。例えばライン補正によって２２５ｄｐ
ｉの解像度で出力された副走査方向の画像データについ
ても全く同様にして例えば２００ｄｐｉに変換ができ
る。本実施の形態では副走査方向の解像度変換について
も以上説明してきた方法を用いている。すなわち、主走
査方向、副走査方向共に解像度変換を行って所定の解像
度を得ている。

【００４９】次に、図５と図１１を併用して特定画像認
識部３７について詳細に説明する。図１１は特定画像認
識部３７の構成を詳細に示すブロック図である。

【００５０】図１１において、インタフェース３０、他
の装置３１、ＣＰＵ３２、シリアル通信ライン４０は図
５と同様のものである。３８は第２の解像度変換部、５
４はメモリ、５５は特徴色カウンタ、５６はテンプレー
ト選択部、５７はテンプレート格納メモリ、５８はバッ
ファ、５９は認識用ＣＰＵ（中央演算処理装置）、６０
は主・副画素カウンタ、６１はＲＯＭ、６２は制御信号
ｄを伝送する制御信号線、６３は割り込み信号ｅを伝送
する割り込み線、６４は作業用ＲＡＭである。第２の解
像度変換部３８は、入力された画像データを所定の解像
度の画像データに変換する。メモリ５４には、第２の解
像度変換部３８で所定の解像度に変換された画像データ
が一旦格納される。特徴色カウンタ５５は、予め定めら
れた複数色の範囲の画像データ個数をカウントして特徴
ベクトルデータを生成する。テンプレート選択部５６
は、特徴色カウンタ５５で生成された特徴ベクトルデー
タを予め準備した複数のテンプレートと比較し、最もユ
ークリッド距離が近いテンプレートを選択する。テンプ
レート格納メモリ５７には、テンプレート選択部５６で
特徴ベクトルとの比較に用いる複数のテンプレートが格
納されている。バッファ５８は、特徴色カウンタ５５で
カウントした特徴色のカウント値、テンプレート選択部
５７で選択されたテンプレートの番号、および特徴ベク
トルデータとテンプレートのユークリッド距離を格納す
る。認識用ＣＰＵ５９は、画像中に特定画像が含まれる
か否かを認識する。主・副画素カウンタ６０は、入力さ
れた画像データの個数を主走査方向と副走査方向にカウ
ントし、所定のカウント数となる毎に認識用ＣＰＵ５９
に割り込み信号ｅを出力する。ＲＯＭ６１には、認識プ
ログラムやテンプレート格納メモリ５７に格納するテン
プレートデータ、特徴色カウンタ５５で使用する色範囲
の情報などが格納されている。認識用ＣＰＵ５９は、制
御信号ｄにより、第２の解像度変換部３８に対して制御
パラメータ等を通知する。

【００５１】次に、第２の解像度変換部３８について詳
細に説明する。第２の解像度変換部の入力は、第１の解
像度変換部２７の前段から行なわれるが、その理由につ
いて以下に説明する。ライン補正部２６から出力される
画像データは前述したように、各色のラインセンサアレ
イの位置が異なることに起因する副走査方向のＲＧＢラ
イン間距離を補正している。この時点では主走査方向の
解像度は、イメージセンサ２０が出力したままであり、
なんの処理もなされていない。即ち、前述してきた構成
では、ライン補正部２６から主走査方向に関しては、６
００ｄｐｉの解像度を有する画像データが出力されてい
る。このようにライン補正部２６から出力された時点で
は、主走査方向の解像度は、他の装置３１による読み取
り解像度の指定にかかわらず、常に６００ｄｐｉに固定
であるため、これを所定の解像度、例えば７５ｄｐｉに
変換するのは、ただ一つの、それもパラメータ不変の処
理系で行える。もし第１の解像度変換部２７の出力を用
いて、所定の解像度、例えば７５ｄｐｉに変換しようと
すると、様々な解像度の画像データを取り扱わねばなら
ないため、ハードウェアが複雑になってしまう。また、
副走査方向に関しては、ライン補正部２６から出力され
るラインデータは（表２）に示すように、７５ｄｐｉ，
１５０ｄｐｉ，２２５ｄｐｉ，３００ｄｐｉ，３７５ｄ
ｐｉ，４５０ｄｐｉ，５２５ｄｐｉ，６００ｄｐｉのい
ずれかである。最も重要な点は、これらは全て７５ｄｐ
ｉの整数倍となっていることである。これらのデータを
上記所定の解像度、７５ｄｐｉに変換することは極めて
容易に行える。

【００５２】さて、特定画像認識部３７の認識用ＣＰＵ
５９は、シリアル通信ライン４０で画像読み取り装置１
のＣＰＵ３２と接続されている。ＣＰＵ３２はインタフ
ェース３０を介して他の装置３１から転送されてきた画
像読み取り条件を得て、これに基づき画像読み取り装置
１のライン補正部２６、第１の解像度変換部２７、モー
タ制御部３３を制御することは既に述べたとおりだが、
ＣＰＵ３２は、これらの解像度に関する読み取り条件を
シリアル通信ライン４０を介して、認識用ＣＰＵ５９に
も通知する。これにより認識用ＣＰＵ５９は、これから
読み取られる画像の解像度を知ることができる。この情
報に基づき、認識用ＣＰＵ５９は制御信号ｄにより、第
２の解像度変換部３８に対して、副走査方向の処理、よ
り具体的には全ラインに対する間引き率を指定する。も
ちろん主走査方向は、読み取り解像度によらず一定であ
るのでライン内の画素間引き率は固定である。（表３）
に第２の解像度変換部３８に対する間引き率の設定内容
を示す。

【００５３】

【表３】

【００５４】このように、主走査方向は固定の画素間引
き率を２とすることで、６００ｄｐｉの画像データは常
に３００ｄｐｉに変換される。このように間引き処理を
行うことで、以降に処理すべき画像データ量を大幅に減
らすことができる。副走査方向は読み取り解像度に応じ
てライン間引き率を変えている。これにより、間引き率
後解像度の欄に示すように、主走査×副走査の解像度は
３００ｄｐｉ×７５ｄｐｉまたは３００ｄｐｉ×１５０
ｄｐｉに変換される。上記間引き処理は第２の解像度変
換部３８の間引き部（図示しない）で行われる。

【００５５】次に、間引き処理によって得られた画像デ
ータを平均化処理により、主走査・副走査方向とも７５
ｄｐｉに変換する。以降、この７５ｄｐｉを所定の解像
度と呼称する。まず間引き処理により主走査方向３００
ｄｐｉ×副走査方向７５ｄｐｉに変換した場合は、主走
査方向の画素を４つと、副走査方向１ライン分の画素を
用いて、４×１画素の値を平均化処理する。また間引き
処理により主走査方向３００ｄｐｉ×副走査方向１５０
ｄｐｉに変換した場合は、主走査方向の画素を４つと、
副走査方向２ライン分の画素を用いて、４×２画素の値
を平均化処理する。上記平均化処理は第２の解像度変換
部３８の平均化部（図示しない）で行われる。

【００５６】以上の処理によって、主走査・副走査方向
とも７５ｄｐｉの所定解像度の画像データを取得する。

【００５７】さて、この７５ｄｐｉの解像度は、本来画
像読み取り装置１が持っている光学解像度、例えば本実
施の形態の画像読み取り装置１の光学解像度６００ｄｐ
ｉと比べて十分小さな値である。このように装置の持つ
光学解像度より十分小さな解像度に変換された画像デー
タを用いて特定画像を認識することで、他の装置３１か
ら指定された読み取り解像度（指定解像度）に依存せず
に、特定画像を認識することができる。このことは特定
画像を認識する際に固定的な解像度を実質的になくすこ
とができるから、例えば一度縮小コピーをした上で再度
拡大コピーを行って、複写が禁止されている画像をコピ
ーするような（すなわち解像度を低から高へそして高か
ら低へと変換して元の解像度とするような）悪質な行為
も防止することができる。

【００５８】また、上述してきた説明では直接触れてい
ないが、６００ｄｐｉ以上の解像度を指定された場合
も、第２の解像度変換部３８の設定を変えることで、容
易に対応できることは言うまでもない。更に、所定の解
像度は７５ｄｐｉに限定されない。例えば、画像読み取
り装置１の光学解像度が２４００ｄｐｉであれば、３０
０ｄｐｉを所定の解像度として処理を行ってもなんら差
し支えない。また画像読み取り装置１の光学解像度が６
００ｄｐｉ程度だとしても、その装置の読み取り解像度
範囲が１５０ｄｐｉから設定されているのなら、所定の
解像度は１５０ｄｐｉとしてもよい。所定の解像度は、
画像読み取り装置１の読み取り解像度範囲に応じて柔軟
に定めることができるが、我々の行った実験によれば、
既存の、特にフラットベッド型の画像読み取り装置にお
いては、３００ｄｐｉ以下、７５ｄｐｉ以上を所定の解
像度とすれば、特定画像を精度上なんら問題なく認識す
ることができる。

【００５９】さて、以上述べてきたように、本実施の形
態では、間引き処理と平均化処理によって、ライン補正
部２６の出力を所定の解像度に変換するが、少なくとも
主走査方向の画像データについては必ず平均化処理を行
っている。本実施の形態では画像読み取り装置１から得
たＲＧＢ画像データに基づいて特定画像を認識するが、
画像読み取り装置１では、イメージセンサ２０の位置精
度やキャリッジの駆動精度などに限界があり、特に画像
のエッジ部分で色味の情報が正しく反映されない場合が
ある。間引き処理ではエッジ部で誤った画像濃度が確率
的に発生する虞があるため、本実施の形態では、所定の
解像度に変換する場合に、間引き処理よりも平均化処理
を優先させ、少なくとも主走査方向に関しては必ず平均
化処理を行うようにしている。またこの論拠に立てば
（表２）において副走査方向の実読み取り解像度が５２
５ｄｐｉの場合などは、処理ブロックサイズは大きくな
るが、間引き処理を行わず平均化処理のみを行う方法も
考えられるし、画像読み取り装置の精度が悪い場合は誤
判定を少なくする有効な手段となる。

【００６０】次に、画像読み取り装置１における特定画
像認識アルゴリズムについて図１１を用いて、まず概要
を説明する。

【００６１】第２の解像度変換部３８によって所定の解
像度に変換されたＲＧＢ画像信号は、一旦メモリ５４に
格納される。メモリ５４に格納されたＲＧＢ画像信号は
予め定められたサイズのブロック単位に切り出され、Ｒ
ＧＢ点順次信号として特徴色カウンタ５５に送られる。
上記ブロックのサイズは例えば５０×５０画素（２５０
０画素）に設定されている。特徴色カウンタ５５は入力
されたＲＧＢ画像信号に対して、予め特徴色として定め
たＲＧＢ値の範囲に入っている画素の数をカウントす
る。このカウント範囲は予めＲＯＭ６１に格納されてお
り、動作時に特徴色カウンタ５５にセットされる。実施
の形態では特定画像に含まれる異なる３色を特徴色とし
て定義しており、各ブロックに対して、特徴色と判断さ
れた画素数をカウントする。１ブロックの特徴色カウン
トが終了すると、その結果はテンプレート選択部５６に
転送されると供に、バッファ５８に書き込まれる。さ
て、この特徴色カウンタ５５から出力されるのは、５０
×５０画素ブロック内に存在する複数の特徴色の個数を
それぞれ計数したものである。特徴色の数が３であるか
ら、これは３次元の特徴ベクトルを出力していると見な
すことができる。即ち特徴色カウンタ５５は特徴ベクト
ルの生成を行っていることになる。テンプレート選択部
５６は特徴色カウンタ５５で生成された特徴ベクトル
と、テンプレート格納メモリ５７に予め格納されている
複数のテンプレートを３次元ユークリッド距離に基づい
て比較し、もっとも近いテンプレートを選択するととも
に、テンプレート番号と３次元ユークリッド距離をバッ
ファ５８に格納する。最近傍テンプレート番号と３次元
ユークリッド距離は、入力された画像データと特定画像
の類似度を示す指標となる。

【００６２】さて、特徴色カウンタ５５で処理される全
画素数は、主・副画素カウンタ６０で計数・管理されて
おり、ここで処理した画素数のカウント結果が所定量に
達すると、主・副画素カウンタ６０は認識用ＣＰＵ５９
に対して割り込み信号ｅを発生する。割り込み信号ｅを
受けて認識用ＣＰＵ５９は、バッファ５８の各データを
読み取り、このバッファ５８に格納されている特徴色カ
ウント結果、最近傍テンプレート番号、３次元ユークリ
ッド距離を入手する。認識用ＣＰＵ５９は、バッファ５
８から読み取った最近傍テンプレート番号、３次元ユー
クリッド距離に基づく類似度を一定のルールに従って複
数のブロック分選択し、それらの和を計算し、その和に
応じて判定結果を出力する。判定結果は認識用ＣＰＵ５
９からシリアル通信ライン４０を介してＣＰＵ３２に伝
えられる。ＣＰＵ３２は結果をインタフェース３０に出
力し、この判定結果はＳＣＳＩによって、ホストコンピ
ュータや画像記録装置などの他の装置３１に出力され
る。

【００６３】次に、特徴色カウンタ５５について詳細に
説明する。図１２は特徴色カウンタ５５の構成を示すブ
ロック図である。図１２において、テンプレート選択部
５６、バッファ５８、認識用ＣＰＵ５９は図１１と同様
のものであり、７０Ｃ０、７０Ｃ１、７０Ｃ２はそれぞ
れ独立した特徴色を検出する特徴色検出部、７１は比較
器、７２はＡＮＤゲート、７３はカウンタ、７４はカウ
ントバッファである。本実施の形態では３つの特徴色を
検出しているため、３つの特徴色検出部を有している。
各特徴色検出部はそれぞれ異なる色を検出する点を除け
ば構成上の差異はないため、一色分のみ詳細に示してい
る。比較器７１は、入力されたＲＧＢ画像データを予め
定められた値と比較し、画像データが所定の範囲に入る
か否かを検出する。ＡＮＤゲート７２は、比較器７１の
出力に対してＡＮＤ処理を行い、結果を出力する。カウ
ンタ７３は、ＡＮＤゲート７２の出力が１となった回数
をカウントする。カウントバッファ７４は、カウンタ７
３のカウント結果を累積する。

【００６４】以上の構成を有する特徴色カウンタ５５に
ついて詳細に説明する。特徴色カウンタ５５は特定画像
に含まれる３つの特定色を検出してそれぞれの個数を検
出する部分であるが、ここでは説明を簡単にするため
に、１つの特徴色について特徴色検出部７０Ｃ０の動作
を詳細に説明する。まず入力されたＲＧＢ信号とは比較
器７１によって指定色信号と比較される。この指定色信
号は認識用ＣＰＵ５９によって比較器７１のレジスタに
セットされる。指定色信号は特定画像に含まれる色を指
定するものであり、目的とする特定画像に含まれる色を
統計処理することによってあらかじめ求めておき、一般
には特定画像の地肌色や絵柄に使用され広い範囲に分布
する色、または、押印の朱色などを用いる。なお、色を
指定するにあたって、指定色に幅を持たせるためにＲＧ
Ｂの各上限、下限の値を例えば、ｒ＿ｒｅｆ１（Ｒ信号
に対する下限値）、ｒ＿ｒｅｆ２（Ｒ信号に対する上限
値）のように指定し、これらの範囲に入る画素を特定色
画素として扱う。比較器７１の出力はＡＮＤゲート７２
によってまとめられ、入力画像信号が特定色の範囲であ
る場合、比較器７１からの出力が全て１となるためにＡ
ＮＤゲート７２の出力が１となる。このように検出され
た特定色画素の画素数をカウンタ７３によってカウント
する。

【００６５】さて、このカウントはブロック単位におこ
なっている。ここでブロックとは、読み取り画像を主走
査方向、副走査方向に複数画素単位で分けたもので、こ
こでは第２の解像度変換部３８によって変換された所定
解像度の画素に対し５０画素を単位として、５０×５０
画素の矩形を１ブロックとする。したがって、カウンタ
７３は５０画素の入力毎にカウント結果をカウントバッ
ファ７４に保存しリセットされる。カウントバッファ７
４は主走査方向のブロック数分存在し、副走査方向に１
ブロック分のデータが記録される。カウンタ７３からカ
ウントバッファ７４への記録に際しては、常にカウント
バッファ７４上にすでに書き込まれているデータに対す
る加算結果を書き込む、即ちリード・モディファイ・ラ
イトの動作を行うことで副走査方向１ブロックの特徴色
画素数が累積される。副走査方向に１ブロック分のデー
タ入力が完結すると、カウントバッファ７４の内容、即
ちブロック毎に求められた特徴色の計数結果は、バッフ
ァ５８に格納されると供にテンプレート選択部５６に渡
される。

【００６６】上記の動作は特徴色検出部７０Ｃ１、特徴
色検出部７０Ｃ２でも並列に行なわれており、予め定め
られた指定色信号に対して３つの特徴色がカウントさ
れ、それぞれのカウント結果は３次元ベクトル、即ち特
徴ベクトルとしてバッファ５８に格納されると供にテン
プレート選択部５６に渡される。

【００６７】図１３はバッファ５８に格納されるデータ
のデータ構造を示すデータ図である。図中、太実線が各
ブロックの区切れを示しており、Ｃ０（ｎ）、Ｃ１
（ｎ）、Ｃ２（ｎ）はそれぞで第ｎブロックでカウント
された特徴色画素カウントの結果を示し、１つのブロッ
ク特徴データを３つの特定色画素数で構成していること
を表している。

【００６８】次に、テンプレート選択部５６について詳
細に説明する。図１４はテンプレート選択部の動作を示
すフローチャートである。以降の説明では、図１１と図
１４を併用する。特徴色カウンタ５５からテンプレート
選択部５６に、３つの特徴色のカウント値で構成される
特徴ベクトルがブロック毎に渡されると、特徴ベクトル
とテンプレートの比較が行なわれる。まず、ブロック毎
の特徴ベクトルを取得する（Ｓ１）。取得したデータは
３次元のベクトルデータとして、Ｃｎ＝（Ｃ０（ｎ），
Ｃ１（ｎ），Ｃ２（ｎ））（但し、ｎはブロックの番
号）として表す。この、Ｃｎの大きさ｜Ｃｎ｜が一定値
以上か否かを判定する（Ｓ２）。一定以上である場合に
は、テンプレート格納メモリ５７に記憶されているテン
プレートから、Ｃｎにもっとも近いものを検索する。テ
ンプレート格納メモリ５７のテンプレートはＴｍ＝（Ｔ
Ｃ０（ｍ），ＴＣ１（ｍ），ＴＣ２（ｍ））（但し、ｍ
は参照データ番号 ｍ＝１〜Ｍ）のデータ構造を有して
おり、距離Ｄｎｍ＝｜Ｃｎ−Ｔｍ｜（３次元ベクトルの
ユークリッド距離）が最も小さくなる時のＤｎｍを検出
し、テンプレート番号ｍと距離データＤｍｉｎをバッフ
ァ５８に格納する（Ｓ３）。また、ステップ２において
｜Ｃｎ｜が一定値を超えない場合は、ステップ３のテン
プレート検索を行わず、テンプレートが定義されていな
いテンプレート番号（例えばＭ＋１）とＤｎｍの取りう
る最大値以上の値Ｄｍａｘをバッファ５８に格納する
（Ｓ４）。ここで、テンプレート格納メモリ５７に収め
られているテンプレートについて詳細に説明する。テン
プレート格納メモリ５７はＲＡＭであり、ＲＯＭ６１に
予め格納された値を認識用ＣＰＵ５９によりコピーして
いる。テンプレートは、対象とする特定画像よりあらか
じめ求め、これらを格納しておく。

【００６９】図１５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）は
テンプレートと特定画像との関係を示す関係図である。
テンプレートは、図１５に示すように、対象とする特定
画像を水平位置に置いたときを基準とし（図１５
（ａ））、対象とする特定画像を水平位置から微少角度
単位で回転させたとき（図１５（ｂ）、（ｃ））、ま
た、ブロックと特定画像との位置関係を水平及び垂直方
向に数画素単位にシフトさせたとき（図１５（ｄ））の
各ブロックに対し、各特徴色に値する画素数を求めたも
のをテンプレートとしている。但し、以上のようにして
求められるテンプレートは膨大な数になるために、ベク
トル量子化などのクラスタリング手法を用いて代表的な
ものを抽出し、ＲＯＭ６１に格納しておく。

【００７０】次に、特定画像の認識過程について、まず
図１１を用いて説明する。テンプレート選択部５６の出
力は、バッファ５８に一旦格納される。これらの処理が
所定量のブロック分終了した段階で主・副画素カウンタ
は割り込み信号ｅを発生させ、認識用ＣＰＵ５９にバッ
ファ５８の内容を取得するよう要求する。認識用ＣＰＵ
５９はバッファ５８の内容を読み込み、作業用ＲＡＭ６
４に格納する。図１６は、作業用ＲＡＭ６４内のデータ
構成を示すデータ図である。図中、ＴＮ（ｎ）はそれぞ
れ各ブロックに対して求められた特徴ベクトルに最も近
いテンプレート番号である。またＤ（ｎ）はそれぞれ各
ブロックに対して求められた、特徴ベクトルに最も近い
テンプレートとの距離ＤｍｉｎもしくはＤｍａｘであ
る。

【００７１】図１７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、実際の
特定画像の各ブロックに対して与えられるＴＮ（ｎ）と
Ｄ（ｎ）のイメージを示すイメージ図である。図１７
（ａ）は特定画像を含んだ画像を示し、図１７（ｂ）は
各ブロックに対するＴＮ（ｎ）の値を示したもので、こ
こではテンプレートの番号は最大２５４としており、テ
ンプレートとして定義されてない番号は２５４＋１＝２
５５とする。図１７（ｃ）は各ブロックに対するＤ
（ｎ）の値を示したものであり、図中の００の部分はＤ
ｍａｘもしくはそれに近い値を示し、特定画像と色味が
全く似ていない画像だということを意味する。また図中
の０２はＤｍｉｎであり、特徴ベクトルとテンプレート
間の距離の値が０またはそれに近い値、即ち特定画像に
色味が非常に類似した画像を意味している。また図中の
０１部分はその中間の値、即ち曖昧な画像を意味してい
る。認識用ＣＰＵ５９は、作業用ＲＡＭ６４上に展開さ
れたＴＮ（ｎ）とＤ（ｎ）の分布状態と、後述するフレ
ームマスクとに基き特定画像の有無判定を行う。

【００７２】まず、最初にＤ（ｎ）を用いて行うフレー
ム判定処理について説明する。フレーム判定処理では、
複数の隣接ブロックの集まりを１つのフレームとし、フ
レームは、その中心位置が入力画像左上から水平、垂直
方向に１ブロック単位にシフトするようにしながら処理
を行う。

【００７３】次に、フレームマスクについて図１８を用
いて説明する。図１８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）
はフレームマスクの構造を示す構造図である。フレーム
マスクとはフレームを構成するブロックにマスクをかけ
るもので、図１８に示すようにマスク角度の異なるもの
を複数用意する。図１８において、斜線付き四角がマス
クブロック、白四角が非マスクブロックを示し、前者を
０、後者を１の２値で表したコードをプログラムの一部
としてＲＯＭ６１に収めておく。

【００７４】図１９はフレーム処理における、１つのフ
レームに対する処理内容を示すフローチャートである。

【００７５】まず、フレーム中央のブロックに対して、
特徴ベクトルと選択されたテンプレートとの距離Ｄ
（ｎ）を読み込み、閾値Ｔｈ１と比較し、閾値Ｔｈ１よ
り大きい（距離が遠い）場合はこのフレームに対しては
特定画像はなかったものとし、次のフレームに移動す
る。もし閾値Ｔｈ１以下（距離が近い）のときはＲＯＭ
６１からフレームマスクの１つを取得する（Ｓ１１、Ｓ
１２）。取得したフレームマスクを１ブロック毎に順次
見て行き、マスクブロックに対しては以下の処理を飛ば
し、非マスクブロックに対してはそれに対応するブロッ
クのＤ（ｎ）を作業用ＲＡＭ６４から取得する（Ｓ１
３、Ｓ１４）。取得したＤ（ｎ）はＤｓｕｍに逐次加算
し（Ｓ１５）、また、処理を行ったブロック数をカウン
トするカウンタ値Ｂｎｕｍをインクリメントしていく
（Ｓ１６）。ステップ１３からステップ１６までの処理
をフレームを構成するブロックが終了するまで行う（Ｓ
１７）。ブロック数カウンタ値Ｂｎｕｍと距離の総和Ｄ
ｓｕｍとより平均距離Ｄｍｅａｎを求め（Ｓ１８）、こ
れを閾値Ｔｈ２と比較する。Ｄｍｅａｎ≦Ｔｈ２の場合
には、画像中に特定画像が含まれる可能性が高いと判断
する（Ｓ１９）。また、Ｄｍｅａｎ＞Ｔｈ２の場合は特
定画像はなかったと判定し、フレームマスクを変えてス
テップ１２〜１９を繰り返す（Ｓ２０）。

【００７６】上述したフレーム判定処理で処理している
画像中に特定画像が含まれる可能性が高いと判断された
場合は最終判定を行う。この最終判定処理について図２
０と図２１を用いて説明する。図２０（ａ）、（ｂ）は
最終判定における回転角補正を示す説明図であり、図２
１は最終判定におけるフレームとブロックと認識処理と
の関係を示す関係図である。最終判定には、各画像ブロ
ックの特徴ベクトルと最も距離が近いテンプレート番号
が記述されたＴＮ（ｎ）を用いる。しかしフレーム判定
処理で切り出された画像には正置配置ではない特定画像
が含まれる可能性もある。上述したフレーム判定処理の
ステップ１９で、画像中に特定画像が含まれる可能性が
高いと判定された時点で用いられたフレームマスクの種
類によって、フレーム判定の段階で特定画像の配置され
ている角度の見当をつけることができる。この情報に基
づいてＴＮ（ｎ）そのものを正置位置に配置しなおす。
図２０はその状況を示すものであり、図中（ａ）は回転
補正前、（ｂ）は回転補正後の状況を示している。各々
の図で、○印、□印、△印の位置が対応している。

【００７７】次に、図２１を用いて最終判定処理を説明
する。上述のように、図２１は最終判定におけるフレー
ムとブロックと認識処理との関係を示す関係図であり、
前述した回転補正が行なわれた後を想定している。図中
にある○印、□印、△印は図２０のものと対応してい
る。図２０（ｂ）では、正置配置後のブロックは一部階
段状になっているが、最終判定では図２１に示すよう
に、特定原稿が正置配置されたものとみなして処理を行
う。

【００７８】図２１において、７５はフレーム判定で特
定画像の存在する可能性が高いと判断されたフレームに
ついて、更にＴＮ（ｎ）が２５５（＝テンプレート未定
義）以外の値を持つブロックの集合である。７６は上記
ブロック集合に含まれるブロックであり、説明を容易に
するため各ブロック毎にテンプレートをヒストグラムと
して記載している。７７は最終判定部であり、ニューラ
ルネットワークにて構成されている。７８はニュラール
ネットワークの入力層を、７９はニュラールネットワー
クの中間層を、８０はニュラールネットワークの出力層
をそれぞれ示す。８１は比較手段であり、出力層８０か
ら出力される２つの出力を比較して大きい方を選択す
る。

【００７９】さて回転補正により、正置配置位置に変換
されたブロックは、それぞれテンプレート番号ＴＮ
（ｎ）を持っている。テンプレート番号とは実際は、特
定画像に含まれる特徴ベクトルそのものであるから、こ
れらは、図２１のブロック７６のようにヒストグラムで
示すことができる。このヒストグラムの度数を最終判定
部７７の入力層７８に入力する。入力層７８は一つの入
力ユニットについて、ヒストグララムが有する３次元情
報に対応するため３つのノードを有しており、ヒストグ
ラムの度数はそれぞれのノードに対して入力される。全
てのブロックについて対応したノードに度数入力を行
う。ニューラルネットワークは予め学習しておいた重み
付け演算により中間層７９で演算がなされ、出力層８０
では特定画像らしい度合いと、特定画像らしくない度合
いを出力する。最後に比較部８１で、より大きな度合い
を出力した方を選択して出力する。従って比較部８１の
出力は、入力された画像が特定画像であるか否かの２値
出力となる。以上の動作により特定画像の検出が可能と
なる。

【００８０】さて、以上のようにして画像読み取り装置
１で読み取った画像中に特定画像が存在するか否かが判
定されるが、この種の認識には必ず誤判定の可能性があ
る。特に複写を禁止されている特定画像を検出するよう
な装置の場合、一般画像を特定画像と認識してしまう
と、本来複写が禁止されてない画像に対して複写ができ
なくなるという問題がある。図１１を用いてこの解決方
法について説明する。

【００８１】図１１に示すように、特定画像認識部３７
はメモリ５４を有し、第２の解像度変換部３８によって
所定の解像度に変換されたＲＧＢ画像信号は一旦メモリ
５４に格納されている。

【００８２】さて、フレーム判定処理のステップ１９
で、画像中に特定画像が含まれる可能性が高いと判定さ
れた時点で用いられたフレームマスクの種類によって、
フレーム判定の段階で特定画像の配置されている角度の
見当をつけることができる。また画像に対してシフト等
を行ってフレームマスクを当てはめる段階で、特定画像
の座標情報についても見当をつけることができる。認識
用ＣＰＵ５９はメモリ５４にアクセスできるようにハー
ドウェアが構成されており、最終判定で特定画像と認識
された場合は、上記の位置および回転角度情報に基づ
き、認識用ＣＰＵ５９によりメモリ５４の該当するアド
レスをアクセスし、特定画像の特定の部分について、印
刷網などに関する構造情報や、より詳細な色味情報など
を入手することができる。詳細判定の後に、これらの情
報に基づき再判定を実施することで、誤判定が発生する
可能性を非常に少なくすることができる。

【００８３】以上のようにして読み取った画像中に特定
画像が含まれるか否かが判断されるが、次に図５と図１
１を用いて、判定結果が出力された後の動作を説明す
る。認識用ＣＰＵ５９はシリアル通信ライン４０を用い
て判定結果をＣＰＵ３２へ転送する。ＣＰＵ３２はイン
タフェース３０を制御して他の装置に判定結果を通知す
る。ＳＣＳＩなどの汎用インタフェースの場合は、画像
読み取り装置から他の装置にＡｂｏｒｔ（アボート）を
出力して強制的に結果を受信させたり、他の装置が結果
を受信するためのコマンドを画像読み取り装置に対して
出力してもよい。

【００８４】さて、判定動作は、画像読み取り装置１の
読み取り動作が終了した時点で開始されており、判定を
開始した時点では、画像読み取り装置１で読み取られた
画像データはホストコンピュータや画像記録装置などの
他の装置３１に既に転送されている。他の装置３１は判
定結果を受理するまで、画像の加工や記録動作を停止し
ている。以上のようにして、特定画像の判定結果は画像
読み取り装置から通知され、他の装置はそれに従って、
例えば画像記録動作へ移行するか否かが決定される。

【００８５】以上のように本実施の形態によれば、外部
装置から指定された指定解像度に従って、画像を読み取
り、読み取った画像データを第１の解像度変換部２７に
おいて所定の解像度の画像データに変換し、第１の解像
度変換部で変換した後の画像データを処理して出力する
画像読み取り装置１において、読み取った画像データを
所定の解像度の画像データに変換する第２の解像度変換
部３８から出力される変換後画像データに基づいて特定
画像の有無を認識する特定画像認識部を有することによ
り、第２の解像度変換部から所定の解像度の画像データ
を出力することができるので、所定の解像度を予め定め
たパターンの画像の解像度と同じものとすれば、外部装
置から指定された指定解像度に依存することなく、特定
画像の有無を認識することができる。

【００８６】次に、画像メモリとしてのメモリ５４に格
納された画像データあるいは画像読み取り装置１から出
力される画像データに基づき、前記特定画像の認識を行
う時と同時あるいはその後に認識用ＣＰＵ５９により行
われる他の認識について図５、２２〜図２６を参照しな
がら説明する。図２２は原稿サイズ検知の説明図であ
り、図２３はベタ検出ウインドウを示すウインドウ図、
図２４は下地判定が必要な事例の説明図、図２５は上下
端検出のためのヒストグラムを示すヒストグラム図、図
２６は左右端検出のためのヒストグラムを示すヒストグ
ラム図である。

【００８７】まず、読み取られた原稿サイズの認識方法
の一例について図２２を参照しながら説明する。原稿サ
イズの検知のために、最初に、図２２に示すように、認
識用ＣＰＵ５９が主走査方向に平行な各ラインごとに含
まれるベタ画素（読み取り面において原稿の覆っていな
い部分＝原稿押さえに相当する部分）の個数をカウント
し、その個数を度数、横軸を副走査方向の座標とする原
稿の上下端検出のためのヒストグラム作成と、図２２に
示すように、副走査方向に平行な各ラインごとに、含ま
れるベタ画素の個数をカウントし、その個数を度数、横
軸を主走査方向の座標とする原稿の左右端検出のための
ヒストグラム作成とを行う。

【００８８】次に、注目画素がベタであることの判定方
法を説明する。図２３にベタ検出ウインドウを示す。★
は注目画素、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄはそれぞれ注目画素の上、
下、右、左画素である。ベタであるためには、注目画素
がエッジでなく、かつ原稿の下地でない（注目画素の輝
度値が一定レベルよりも黒側にある）ことを満たせばよ
い。２数Ａ，Ｂの大きい方をＭＡＸ（Ａ，Ｂ）とかけ
ば、式（４）と式（５）を満たした時、ベタ（原稿押さ
えの部分に相当する）であると判断する。

【００８９】 ＭＡＸ（｜Ａ−Ｂ｜，｜Ｃ−Ｄ｜）≦ベタ閾値・・・・・・・（４） ★＜下地閾値・・・・・・・・・・・・・・（５） 原稿の下地でない条件である式（５）を満たす必要性を
説明するために、図２４のように真っ白な原稿が読み取
り面をはみ出して置かれた場合を想定する。この場合、
式（４）のみによってベタ判断を行おうとすると、原稿
の右下内部までベタと判定されてしまい、原稿右端、下
端が検出出来ないことになる。式（５）の条件をいれる
と原稿の右下内部は輝度が高いため式（５）を満たさ
ず、結果としてベタ判定されない。

【００９０】次に、認識用ＣＰＵ５９により作成された
上下端、左右端検出のためのヒストグラムより原稿サイ
ズを判断する方法を説明する。図２５に、上下端検出の
ためのヒストグラム、図２６に左右端検出のためのヒス
トグラムを示し、この図２５、図２６をもとに説明を行
う。

【００９１】上下端検出について図２５を基に説明す
る。上端については、認識用ＣＰＵ５９により図２５の
横軸右側つまり上端から横軸左側の方向、つまり下端方
向に検索し、横軸Ｙの度数（ベタの個数に相当）が式
（６）を初めて満足しなくなった時、その前のＹの値を
上端座標つまりＹｕとし、上端検出をストップする。

【００９２】 度数＞上下端検出閾値・・・・・・・・・・・（６） 同様に下端については、認識用ＣＰＵ５９により図２５
の横軸左側つまり下端方向から上端の方向に検索し、横
軸Ｙの度数が式（６）を初めて満足しなくなった時点
で、その前のＹの値つまりＹｌを下端座標とし、下端検
出をストップする。

【００９３】次に、左右端検出については、図２６を基
に説明する。右端については、認識用ＣＰＵ５９により
図２６の横軸の右側つまり右端方向からから左端の方向
に検索し、横軸Ｘの度数が、式（７）を初めて満足しな
くなった時点で、その前のＸの値を右端座標Ｘｒとし、
右端検出をストップする。

【００９４】 度数＞左右端検出閾値・・・・・・・・・・・・・・（７） 同様に、左端については、図２６の横軸の左端から右端
の方向に検索し、横軸Ｘの度数が、式（７）を初めて満
足しなくなた時点で、その前のＸの値を左端座標Ｘｌ
し、左端検出をストップする。

【００９５】このように求められた左端座標、右端座
標、上端座標、下端座標をもちいることで推定原稿サイ
ズ幅を式（８）、推定原稿サイズ高さを式（９）のよう
に表すことができる。

【００９６】 推定原稿サイズ幅＝Ｘｒ（右端座標）−Ｘｌ（左端座標）・・・・・（８） 推定原稿サイズ高さ＝Ｙｕ（上端座標）−Ｙｌ（下端座標）・・・・（９） 式（８）、式（９）で求められた推定原稿サイズ幅、推
定原稿サイズ高さと、予めＲＯＭ６１に格納された原稿
タイプの幅、高さとを比較する。比較の際には、原稿の
回転等を考慮してオフセットを加えた範囲にある場合に
原稿サイズはタイプＸ（例えばＡ４）と判定する。これ
により、画像読み取り装置１は、原稿サイズを検出する
ことができる。

【００９７】以上のように本実施の形態によれば、読み
取った画像データに基づき特定画像を認識すると共に特
定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属性を認識する
特定画像認識部３７を有することにより、特定画像とは
異なる少なくとも１つの原稿属性を認識することがで
き、特定画像の認識機能に「正」の機能を追加すること
ができるので、高機能化を図ることができる。

【００９８】また、画像メモリ５４に格納された画像デ
ータに基づき特定画像を認識すると共に特定画像とは異
なる少なくとも１つの原稿属性を認識する特定画像認識
部３７を有することにより、画像メモリ５４の使用によ
り高画質化を図ることができる。

【００９９】さらに、読み取った画像データを指定解像
度に変換する解像度変換部３８と、解像度変換部３８で
解像度が変換された画像データに基づき特定画像を認識
すると共に特定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属
性を認識する特定画像認識部３７を有することにより、
解像度変換部３８からの画像データの使用により高画質
化を図ることができる。

【０１００】さらに、特定画像認識部３７は、読み取ら
れた画像データまたは画像メモリ５４に格納された画像
データに基づいて、読み取り対象である原稿について、
画像サイズの原稿属性を認識することにより、特定画像
とは異なる原稿属性を認識することができる。

【０１０１】（実施の形態２）本発明の実施の形態２に
よる画像読み取り装置の構成は実施の形態１と同様に図
５、図１１に示す通りである。本実施の形態が実施の形
態１と異なるところは特定画像認識部３７の機能、動作
である。

【０１０２】以下に、画像読み取り装置１から読み取ら
れた画像データから特定画像の認識を行うのと同時ある
いはその後に、画像読み取り装置１から読み取られ解像
度変換部３８により出力された画像データから直接行
う、あるいは、メモリ５４に格納された画像データを基
に行う前記特定画像認識とは異なる認識の一つである濃
度ヒストグラムについて図２７及び図２８を参照しなが
ら説明する。図２７は濃度ダイナミックレンジを取得す
る原稿を示す原稿図であり、図２８は濃度ダイナミック
レンジの取得動作を説明するフローチャートである。図
２７において、７５は原稿、７６、７７、７８、７９は
画素である。

【０１０３】濃度ヒストグラムについては、画像読み取
り装置１から出力された画像データ、あるいはメモリ５
４に格納された画像データを基に、原稿７５の画素左上
の画素７６を原点画素として設定する（Ｓ２１）。この
画素７６の画素値から濃度を計算する（Ｓ２２）。次
に、計算された濃度が濃度最大値Ｖｍａｘより大きいか
否かを判定する（Ｓ２３）。大きい場合にはステップ２
４に移り、濃度最大値Ｖｍａｘを更新し、更新後にステ
ップ２５に移行する。ステップ２３で濃度最大値Ｖｍａ
ｘより小さい場合にはステップ２５に移り、濃度最小値
Ｖｍｉｎと比較する。次に、ステップ２２で計算された
濃度が濃度最小値Ｖｍｉｎより小さい場合にはステップ
２６に移り、濃度最小値Ｖｍｉｎを更新する。ステップ
２５で濃度最小値Ｖｍｉｎより大きい場合には何も処理
せず、ステップ２７に移行する。ステップ２７では、全
画像の画像まで処理したかを判断する。全画像画素につ
いて処理が終了していない場合には、ステップ２８に移
行し、次の画素を設定し繰り返し処理を行い、全画像の
画素について濃度値を計算し、濃度最大値、濃度最小値
より大きいあるいは小さい場合にはそれぞれ、濃度最大
値、濃度最小値を更新していく（Ｓ２３〜Ｓ２６）。ス
テップ２７において全ての画素の濃度値の計算が終了し
た時には、ステップ２９に移行し、濃度最大値と濃度最
小値を用い式（１０）により濃度ダイナミックレンジＤ
を算出する。

【０１０４】 濃度ダイナミックレンジＤ＝Ｖｍａｘ−Ｖｍｉｎ・・・・・・・・（１０） 式（１０）により濃度ダイナミックレンジＤが計算で
き、この濃度ダイナミックレンジを用いて各種画像処理
が可能になる。この濃度ダイナミックレンジの処理は前
記特定画像の認識と同時あるいは前記特定画像の認識処
理後に行うことが出来る。

【０１０５】以上のように本実施の形態によれば、特定
画像認識部３７は、解像度変換部３８により出力された
画像データまたは画像メモリ５４に格納された画像デー
タに基づいて、読み取り対象である原稿について、濃度
ダイナミックレンジの原稿属性を認識することにより、
特定画像とは異なる原稿属性を認識することができる。

【０１０６】（実施の形態３）本発明の実施の形態３に
よる画像読み取り装置の構成は実施の形態１と同様に図
５、図１１に示す通りである。本実施の形態が実施の形
態１と異なるところは特定画像認識部３７の機能、動作
である。

【０１０７】以下に、画像読み取り装置１から読み取ら
れた画像データから特定画像の認識を行うのと同時ある
いはその後に行う他の認識の一つであるカラー・モノク
ロ、２値・多値の判定方法について図２９、図３０を参
照しながら説明する。図２９は本実施の形態におけるＹ
／Ｃ分離に利用するルックアップテーブルを示すテーブ
ル図であり、図３０はカラー・モノクロ判定動作を示す
フローチャートである。ここでは、メモリ５４に格納さ
れた画像データに対する処理の場合について説明する。

【０１０８】まず各画像データに対してＹＣ分離を実行
する。この処理により、画像データは輝度成分Ｙと色相
成分ＩおよびＱに分離される。一般にディジタル演算に
よるＲＧＢデータからＹＩＱデータへの変換は、（数
１）のマトリクス演算によってなされるが、乗算はＣＰ
Ｕの処理能力では速度的な限界があるため、演算マトリ
クスの各要素を（数１）の演算マトリクスに対して、
（数２）に示すように１０００倍して精度を確保する。

【０１０９】

【数１】

【０１１０】

【数２】

【０１１１】更に、画像データが１画素あたり何ビット
で表されるかにより、対応するＬＵＴ（ルックアップテ
ーブル）を作成する。ここでは、画像データが１画素あ
たりそれぞれ８ｂｉｔの場合について述べる。従って、
演算マトリクスの各要素に０〜２５５を乗じた値をＬＵ
Ｔとして作成しておき、そして実際の演算時はメモリア
クセスと加算のみでＲＧＢデータをＹＩＱデータに変換
する。図２９に（数２）に示した演算マトリクスの要素
［１，１］＝２４９に対して作成したＬＵＴを示す。上
述の手法で演算された色相成分ＩおよびＱの値は、−１
２８０００〜＋１２７０００の間となる。またＹ成分の
値は０〜２５５０００となる。

【０１１２】次に、５０×５０画素を１ブロックとした
ブロックにおけるＩおよびＱ成分の出現分布をチェック
する。無彩色成分の画像データをＹＩＱに変換した場合
は、２値画像、多値画像を問わずＩおよびＱ成分の値は
０近傍であり、本実施の形態では、ＩおよびＱ成分が±
１２８０の範囲であれば、該当する画素は無彩色画素と
判定し、それ以外は彩色画素と判定する。

【０１１３】次に、上記Ｙ／Ｃ分離を用いて具体的に行
うカラー・モノクロ属性判定アルゴリズムを図３０のフ
ローチャートを用いて説明する。

【０１１４】読み取られた画像データの１ブロックにつ
いて上記Ｙ／Ｃ分離を行いＩ成分、Ｑ成分を算出する
（Ｓ３１）。次に、Ｉデータ、Ｑデータ毎に読み取った
値を累計し、Ｉ累計、Ｑ累計を生成する（Ｓ３２）。Ｉ
累計、Ｑ累計をそれぞれ調べ（Ｓ３３）、これが予め定
められた値（ここでは５）を越えた場合はステップ３４
へ進み、カラー原稿と判定する。もしも１ブロックを最
後まで走査した時点で、原稿がカラー原稿と判定されて
いなければ、対象とするブロックはモノクロブロックと
判定する（Ｓ３５）。これを全画像について行う。

【０１１５】次に、２値・多値属性判定アルゴリズムを
図３１、図３２を用いて説明する。図３１は２値・多値
判定動作を示すフローチャートであり、図３２はヒスト
グラム化された１ブロック内の１ラインのＹデータを示
すＹデータ図である。図３２の縦軸の相対度数は、Ｙ成
分の取り得る範囲を１６分割し、Ｙ成分の値を１６分割
して、各画素のＹ成分を加算していった度数を表してい
る。また、図３２における各レンジをＲ０〜Ｒ１５と呼
称する。輝度データＹは、その上位４ビットを用いてヒ
ストグラムを生成するため、レンジは１６個となる。図
３２ではこれがＲ０〜Ｒ１５に対応している。

【０１１６】まず、輝度データＹに対する１ブロック内
の１ラインのヒストグラムを生成する（Ｓ４１）。次
に、図３２のＲ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６のレンジの
度数を合計して準黒域度数合計を計算し、更にＲ７，Ｒ
８，Ｒ９，Ｒ１０，Ｒ１１のレンジの度数を合計して準
白域度数合計を計算する（Ｓ４２）。本実施の形態では
ではＲ０，Ｒ１（黒域）、またＲ１２，Ｒ１３，Ｒ１
４，Ｒ１５（白域）のレンジの度数データは原稿属性判
定に使用していない。次に、ステップ４２で求めた準黒
域度数合計と準白域度数合計を比較し（Ｓ４３）、準黒
域度数合計＞準白域度数合計が満たされた場合は、対象
となるラインは多値領域を含む可能性がある（多値ライ
ン候補）と判定し、ステップ４４へ進む。ステップ４４
では、多値ライン候補カウントをインクリメントする。
もちろん、多値ライン候補カウントは原稿属性判定動作
の開始時点で０にクリアされている。次に、ステップ４
４でインクリメントした多値ライン候補カウントの値を
チェックし、４ライン連続して多値ライン候補が連続し
たか否かを判定し（Ｓ４５）、４ライン連続した場合
は、ステップ４６へ進み、対象原稿は多値原稿であると
判定する。一方、ステップ４３で準黒域度数合計＞準白
域度数合計が満たされない場合はステップ４７へ進み、
今回チェックしたラインは２値ラインであると判定する
と共に、多値ライン候補カウンタを０にクリアする。

【０１１７】さてここで、１ブロック内のライン単位に
生成されたヒストグラムを用いて、２値・多値原稿属性
を判定した場合に精度が向上する理由を図３３、図３４
を用いて説明する。図３３はヒストグラム化された１ブ
ロック内の１ラインのＹデータを示すＹデータ図であ
り、図３４はヒストグラム化された１ブロック内の１ラ
インのＩ、Ｑデータを示すＩ、Ｑデータ図である。

【０１１８】一般に、全てが中間調（例えば写真等）で
構成された画像全体に対してヒストグラムを作成する
と、図３３のような分布となる。もちろん写真原稿の一
部を抜き出した小領域に対してヒストグラムを作成する
と例外は存在する。しかし一般的な中間調原稿全体を対
象としてヒストグラムを作成すると、ほとんどの場合に
図３３の分布、即ち黒側に偏った分布が得られる。従っ
て準黒域度数合計と準白域度数合計を比較した場合は準
黒域度数合計＞準白域度数合計の関係が成り立つ。これ
に対して、例えば全てが２値（例えば黒文字等）で構成
された画像全体に対してヒストグラムを作成すると、図
３４のような分布となる。更に文字サイズを例えば１２
ポイントから１０ポイント等に変化させても、分布その
ものには大きな変化はみらず、準黒域度数合計と準白域
度数合計を比較した場合は準黒域度数合計＜準白域度数
合計の関係が成り立つ。

【０１１９】以上述べてきた特性に従えば、画像全体が
２値画像または多値画像であれば、画像全体の輝度ヒス
トグラムに基づいて原稿属性が判定できることを示して
いる。

【０１２０】次に、原稿属性の最終判定アルゴリズムに
ついて図３５を用いて説明する。図３５はカラー・モノ
クロ、２値・多値判定の動作を示すフローチャートであ
る。本実施の形態では最終的に原稿属性をモノクロ・２
値、モノクロ・多値、カラー・多値のいずれかと判定す
る。

【０１２１】まず原稿属性判定が開始される（Ｓ５
１）。次に、原稿属性判定時に１ページ分の原稿読み取
りが終了したか否かをチェックする（Ｓ５２）。読み取
りが終了していなければステップ５３に進む。ステップ
５３では、上述したカラー・モノクロ判定アルゴリズム
でカラー原稿として判定がなされたか否かをチェックす
る。もしカラー原稿と判定されていなければ、ステップ
５１に処理を戻す。ここでカラー原稿と判定されていれ
ば、ステップ５４に進む。ステップ５４では対象原稿を
カラー・多値原稿と確定し、最終判定処理を終了する
が、一般に画像読み取り装置１を経由して読み取られる
原稿には、カラー・２値原稿はほとんど存在しないた
め、カラー原稿＝カラー・多値原稿と判定しても差しつ
かえない。

【０１２２】さて、ここで重要なのは、カラー・モノク
ロ判定アルゴリズムによりカラー原稿と判定された場合
は、１ページ分の原稿読み取りの終了を待たずに対象原
稿はカラー・多値原稿だと確定できる点である。１ペー
ジ分のブロック読み取りが終了すると、ステップ５５に
進む。この時点では、対象原稿はカラー原稿でないこと
が明確、即ち対象原稿はモノクロであることが確定して
いる。ステップ５５では上述の２値・多値判定アルゴリ
ズムにおいて対象原稿が多値原稿と判定されたか否かを
チェックする。対象原稿が多値原稿と判定されていれ
ば、ステップ５６で原稿属性をモノクロ・多値原稿と確
定し、そうでなければステップ５７で原稿属性をモノク
ロ・２値原稿と確定する。これにより、画像読み取り装
置１により読み取られた画像データを基に、原稿のカラ
ー・モノクロ判定、２値・多値判定が可能となる。この
カラー・モノクロ判定、２値・多値判定は、ブロック単
位だけでなく、読み取られた画像データにおいてライン
単位に実施しても同様の結果を得ることができる。

【０１２３】以上のように本実施の形態によれば、特定
画像認識部３７は、読み取られた画像データまたは画像
メモリ５４に格納された画像データに基づいて、読み取
り対象である原稿について、カラー・モノクロ、２値・
多値の原稿属性を認識することにより、特定画像とは異
なる原稿属性を認識することができる。

【０１２４】（実施の形態４）本発明の実施の形態４に
よる画像読み取り装置の構成は実施の形態１と同様に図
５、図１１に示す通りである。本実施の形態が実施の形
態１と異なるところは特定画像認識部３７の機能、動作
である。

【０１２５】本実施の形態では、画像読み取り装置１か
ら読み取られた画像データから特定画像の認識を行うの
と同時あるいはその後に行う他の認識の一つである前記
原稿サイズ判定、前記カラー・モノクロ判定、２値・多
値判定は認識用ＣＰＵ５９により行われる。

【０１２６】以上のように本実施の形態によれば、特定
画像認識部３７は中央演算処理装置としての認識用ＣＰ
Ｕ５９を有することにより、ソフトウェアにより原稿属
性の変更、追加等の拡張性を向上させることができ、原
稿属性認識の柔軟性を向上させることができる。

【０１２７】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項１
に記載の画像読み取り装置によれば、外部装置から指定
された指定解像度に従って画像を読み取り、読み取った
画像データを所定の解像度の画像データに変換し、変換
した後の画像データを処理して出力する画像読み取り装
置であって、読み取った画像データに基づき特定画像を
認識すると共に特定画像とは異なる少なくとも１つの原
稿属性を認識する特定画像認識部を有することにより、
特定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属性を認識す
ることができ、特定画像の認識機能に「正」の機能を追
加することができるので、高機能化を図ることができる
という有利な効果が得られる。

【０１２８】請求項２に記載の画像読み取り装置によれ
ば、請求項１に記載の画像読み取り装置において、読み
取った画像データを指定解像度に変換する解像度変換部
と、解像度変換部で解像度が変換された画像データに基
づき特定画像を認識すると共に特定画像とは異なる少な
くとも１つの原稿属性を認識する特定画像認識部を有す
ることとにより、解像度変換部で解像度が変換された画
像データに基づき、特定画像とは異なる少なくとも１つ
の原稿属性を認識することができ、特定画像の認識機能
に「正」の機能を追加することができるので、高機能化
を図ることができ、また解像度変換部からの画像データ
の使用により高画質化も可能になるという有利な効果が
得られる。

【０１２９】請求項３に記載の画像読み取り装置によれ
ば、外部装置から指定された指定解像度に従って画像を
読み取り、読み取った画像データを画像メモリに格納す
ると共に所定の解像度の画像データに変換し、変換した
後の画像データを処理して出力する画像読み取り装置で
あって、画像メモリに格納された画像データに基づき特
定画像を認識すると共に特定画像とは異なる少なくとも
１つの原稿属性を認識する特定画像認識部を有すること
により、画像メモリに格納された画像データに基づき、
特定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属性を認識す
ることができ、特定画像の認識機能に「正」の機能を追
加することができるので、高機能化を図ることがき、ま
た画像メモリの使用により高画質化も可能になるという
有利な効果が得られる。

【０１３０】請求項４に記載の画像読み取り装置によれ
ば、請求項３に記載の画像読み取り装置において、読み
取った画像データを前記指定解像度に変換する解像度変
換部と、解像度変換部で解像度が変換された画像データ
を格納する画像メモリと、解像度変換部で解像度が変換
された画像データに基づき特定画像を認識すると共に画
像メモリに格納された画像データに基づき特定画像とは
異なる少なくとも１つの原稿属性を認識する特定画像認
識部を有することにより、画像メモリに格納された解像
度変換後の画像データに基づき、特定画像とは異なる少
なくとも１つの原稿属性を認識することができ、特定画
像の認識機能に「正」の機能を追加することができるの
で、高機能化を図ることができ、また画像メモリの使用
により高画質化も可能になるという有利な効果が得られ
る。

【０１３１】請求項５に記載の画像読み取り装置によれ
ば、請求項３又は４に記載の画像読み取り装置におい
て、特定画像認識部が、画像メモリを参照して、読み取
り対象である原稿について、画像サイズ、濃度ダイナミ
ックレンジ、カラー・モノクロ、２値・多値の少なくと
も１原稿属性を認識することにより、特定画像とは異な
る少なくとも１つの原稿属性を確実に認識することがで
き、特定画像の認識機能に「正」の機能を追加すること
ができるので、高機能化を図ることができるという有利
な効果が得られる。また、画像サイズ検知やカラー、モ
ノクロ判定等の判定機能により、ユーザが手動で画像サ
イズ等の設定をする必要がなく、最適な画像サイズや色
処理等を行え、ユーザの利便性を向上させるという有利
な効果が得られる。

【０１３２】請求項６に記載の画像読み取り装置によれ
ば、請求項１乃至５のいずれか１に記載の画像読み取り
装置において、特定画像認識部は、特定画像の認識、特
定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属性の認識を行
う中央演算処理装置を有することにより、ソフトウェア
により原稿属性の変更、追加等の拡張性を向上させるこ
とができ、原稿属性認識の柔軟性を向上させることがで
きるという有利な効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１による画像読み取り装置
を有する画像複写システムを示す構成図

【図２】図１の画像複写システムにおける画像読み取り
装置を示す概略断面図

【図３】画像読み取り装置のキャリッジの内部構造を示
す概略断面図

【図４】画像読み取り装置の光学系の詳細を示す斜視図

【図５】画像読み取り装置の画像データ処理部を示すブ
ロック図

【図６】画像読み取り装置のキャリッジを側面から見た
際の模式図

【図７】イメージセンサをラインセンサアレイ側から見
た説明図

【図８】ライン補正部の動作原理を示す説明図

【図９】副走査方向に３００ｄｐｉの解像度で画像を読
み取る場合のライン補正部の動作を示す説明図

【図１０】解像度変換のアルゴリズムを示す説明図

【図１１】特定画像認識部の構成を詳細に示すブロック
図

【図１２】特徴色カウンタの構成を示すブロック図

【図１３】バッファに格納されるデータのデータ構造を
示すデータ図

【図１４】テンプレート選択部の動作を示すフローチャ
ート

【図１５】（ａ）テンプレートと特定画像の関係を示す
関係図 （ｂ）テンプレートと特定画像の関係を示す関係図 （ｃ）テンプレートと特定画像の関係を示す関係図 （ｄ）テンプレートと特定画像の関係を示す関係図

【図１６】作業用ＲＡＭ内のデータ構成を示すデータ図

【図１７】（ａ）実際の特定画像の各ブロックに対して
与えられるＴＮ（ｎ）とＤ（ｎ）のイメージを示すイメ
ージ図 （ｂ）実際の特定画像の各ブロックに対して与えられる
ＴＮ（ｎ）とＤ（ｎ）のイメージを示すイメージ図 （ｃ）実際の特定画像の各ブロックに対して与えられる
ＴＮ（ｎ）とＤ（ｎ）のイメージを示すイメージ図

【図１８】（ａ）フレームマスクの構造を示す構造図 （ｂ）フレームマスクの構造を示す構造図 （ｃ）フレームマスクの構造を示す構造図 （ｄ）フレームマスクの構造を示す構造図

【図１９】フレーム処理における、１つのフレームに対
する処理内容を示すフローチャート

【図２０】（ａ）最終判定における回転角補正を示す説
明図 （ｂ）最終判定における回転角補正を示す説明図

【図２１】最終判定におけるフレームとブロックと認識
処理との関係を示す関係図

【図２２】原稿サイズ検知の説明図

【図２３】ベタ検出ウインドウを示すウインドウ図

【図２４】下地判定が必要な事例の説明図

【図２５】上下端検出のためのヒストグラムを示すヒス
トグラム図

【図２６】左右端検出のためのヒストグラムを示すヒス
トグラム図

【図２７】濃度ダイナミックレンジを取得する原稿を示
す原稿図

【図２８】濃度ダイナミックレンジの取得動作を説明す
るフローチャート

【図２９】Ｙ／Ｃ分離に利用するルックアップテーブル
を示すテーブル図

【図３０】カラー・モノクロ判定動作を示すフローチャ
ート

【図３１】２値・多値判定動作を示すフローチャート

【図３２】ヒストグラム化された１ブロック内の１ライ
ンのＹデータを示すＹデータ図

【図３３】ヒストグラム化された１ブロック内の１ライ
ンのＹデータを示すＹデータ図

【図３４】ヒストグラム化された１ブロック内の１ライ
ンのＩ，Ｑデータを示すＩ，Ｑデータ図

【図３５】カラー・モノクロ判定、２値・多値判定の動
作を示すフローチャート

【符号の説明】

１ 画像読み取り装置 ２ 画像記録装置 ３ ホストコンピュータ ４ ケーブル ５ 画像読み取り装置本体 ６ 原稿ガラス ７ キャリッジ ８ 駆動源（モータ、ステッピングモータ） ９ 駆動プーリ １０ タイミングベルト １１ ベルト １２ 従動プーリ １３ 原稿 １４ 原稿カバー １５ 支持部 １６ 基準取得位置 １７ ランプ １８ アパーチャ １９ａ、１９ｂ 反射ミラー ２０ イメージセンサ ２１ 結像レンズ ２２Ｒ、２２Ｇ、２２Ｂ ラインセンサアレイ ２３Ｒ、２３Ｇ、２３Ｂ ライン ２４ 増幅・Ａ／Ｄ変換器 ２５ シェーディング補正部 ２６ ライン補正部 ２７ 第１の解像度変換部 ２８ 色処理部 ２９、５８ バッファ ３０ インタフェース ３１ 他の装置 ３２ ＣＰＵ ３３ モータ制御部 ３４、３５、３６、６２ 制御信号線 ３７ 特定画像認識部 ３８ 第２の解像度変換部 ３９ 認識部 ４０ シリアル通信ライン ５４ メモリ ５５ 特徴色カウンタ ５６ テンプレート選択部 ５７ テンプレート格納メモリ ５９ 認識用ＣＰＵ（中央演算処理装置） ６０ 主・副画素カウンタ ６１ ＲＯＭ ６３ 割り込み線 ６４ 作業用ＲＡＭ ７０Ｃ０、７０Ｃ１、７０Ｃ２ 特徴色検出部 ７１ 比較器 ７２ ＡＮＤゲート ７３ カウンタ ７４ カウントバッファ ７５ 原稿 ７６、７７、７８、７９ 画素

フロントページの続き (72)発明者 田中 哲夫 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 AA11 BA11 CD05 CH01 CH11 DA06 DA20 DB02 DC23 DC25 DC30 5C072 AA01 BA20 RA01 RA20 5C077 PP20 PP43 PP52 PP53 PP60 PP65 PQ12 PQ22

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】外部装置から指定された指定解像度に従っ
   て画像を読み取り、読み取った画像データを所定の解像
   度の画像データに変換し、変換した後の画像データを処
   理して出力する画像読み取り装置であって、前記読み取
   った画像データに基づき特定画像を認識すると共に前記
   特定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属性を認識す
   る特定画像認識部を有することを特徴とする画像読み取
   り装置。
2. 【請求項２】前記読み取った画像データを前記指定解像
   度に変換する解像度変換部と、前記解像度変換部で解像
   度が変換された画像データに基づき特定画像を認識する
   と共に前記特定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属
   性を認識する特定画像認識部を有することを特徴とする
   請求項１に記載の画像読み取り装置。
3. 【請求項３】外部装置から指定された指定解像度に従っ
   て画像を読み取り、読み取った画像データを画像メモリ
   に格納すると共に所定の解像度の画像データに変換し、
   変換した後の画像データを処理して出力する画像読み取
   り装置であって、前記画像メモリに格納された画像デー
   タに基づき特定画像を認識すると共に前記特定画像とは
   異なる少なくとも１つの原稿属性を認識する特定画像認
   識部を有することを特徴とする画像読み取り装置。
4. 【請求項４】前記読み取った画像データを前記指定解像
   度に変換する解像度変換部と、前記解像度変換部で解像
   度が変換された画像データを格納する画像メモリと、前
   記解像度変換部で解像度が変換された画像データに基づ
   き特定画像を認識すると共に前記画像メモリに格納され
   た画像データに基づき前記特定画像とは異なる少なくと
   も１つの原稿属性を認識する特定画像認識部を有するこ
   とを特徴とする請求項３に記載の画像読み取り装置。
5. 【請求項５】前記特定画像認識部は、前記画像メモリを
   参照して、読み取り対象である原稿について、画像サイ
   ズ、濃度ダイナミックレンジ、カラー・モノクロ、２値
   ・多値の少なくとも１原稿属性を認識することを特徴と
   する請求項３又は４に記載の画像読み取り装置。
6. 【請求項６】前記特定画像認識部は、前記特定画像の認
   識、前記特定画像とは異なる少なくとも１つの原稿属性
   の認識を行う中央演算処理装置を有することを特徴とす
   る請求項１乃至５のいずれか１に記載の画像読み取り装
   置。