JP2000152012A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 濃度の濃い薄いによってパターンマッチング
を別々に行うことにより，読み取り位置ずれを分散し，
その影響を小さくし，有彩色の判定を実現する。 【解決手段】 読み取り対象のカラー原稿を光学走査し
て得られたＲＧＢ（ＣＭＹ）の画素データで入力される
画像の特定領域が有彩色であるかの原稿認識を行い，該
認識の結果に基づいて所定の画像処理を実行する画像処
理装置において，画素データがあらかじめ設定した第１
の閾値以上の高濃度で，かつ画素データの差があらかじ
め設定した第２の閾値以上であるかによって有彩画素を
検出する色画素検出部１６０１と，色画素検出部１６０
１により有彩画素であると検出されたデータをパターン
マッチングで有彩判定するパターンマッチング部１６０
５と，を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は，カラーデジタル複
写機やカラープリンタ，ファクシミリなどの画像形成装
置に利用される画像処理装置に関し，より詳細には，入
力画像データの色画素を検出し，適切な画像処理を行う
画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年，カラーデジタル複写機やカラープ
リンタ，ファクシミリなど利用される画像処理装置は高
機能化・高品質化がさらに要求されてきている。しか
し，スキャナなどの画像入力装置から入力された原稿画
像中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際に
は，デジタルサンプリングや機械的精度に起因するＲＧ
Ｂの読み取りずれが存在する。このため，従来において
は，位置ずれがないように，平滑化処理を行って補正を
加えたり，あるいは位置ずれを考慮したパターンマッチ
ングを行っている。また，色判定を行う際には，有彩／
無彩画素を正確に判定するために，画素の抽出方法が提
案されている。

【０００３】例えば，特開平５−２３６２８７号公報に
開示されている「画像処理装置」では，ＲＧＢの多値画
像データを複数ライン蓄えて平滑化し，画像データのず
れを補正している。また，ここでは，画像を抽出して２
値化する際に明暗に応じて抽出する画素の閾値を切替え
ている。

【０００４】また，上記公報の他に，特開平７−１８４
０７５号公報に開示されている『カラー画像処理装置』
では，ＲＧＢの読み取り位置ずれを考慮し，パターンマ
ッチングによって有彩判定を行っている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記に
示されるような従来の技術にあっては，原稿中の色（有
彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には，デジタル
サンプリングや機械的精度に起因するＲＧＢの読み取り
ずれが存在するのは先に述べた通りである。これをさら
に図１９を用いて説明する。

【０００６】図１９（ａ）は画像データの断面で，黒の
データは理想的にはＲＧＢとも一致する。ところが，実
際の画像データは，レンズで読み取ってデジタル処理を
行うので，図１９（ｂ）に示すような波形となる。一般
的な画像読取装置では，３ラインＣＣＤセンサを用い，
画像データのＲＧＢの画像を時間的に同時に読み取って
はいない。つまり，ＲＧＢのセンサは等間隔に配置され
ているので，時間的に同時に読み込むことができず，結
果として読み取り位置ずれが発生するという問題点があ
った。

【０００７】本発明は，上記に鑑みてなされたものであ
って，濃度の濃い薄いによってパターンマッチングを別
々に行うことにより，読み取り位置ずれを分散し，その
影響を小さくし，有彩色の判定を実現することを目的と
する。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに，請求項１に係る画像処理装置にあっては，読み取
り対象のカラー原稿を光学走査して得られたＲＧＢある
いはＣＭＹの画素データで入力される画像の特定領域が
有彩色であるかの原稿認識を行い，該認識の結果に基づ
いて所定の画像処理を実行する画像処理装置において，
前記画素データがあらかじめ設定した第１の閾値以上の
高濃度で，かつ前記画素データの差があらかじめ設定し
た第２の閾値以上であるかによって有彩画素を検出する
色画素検出手段と，前記色画素検出手段により有彩画素
であると検出されたデータをパターンマッチングで有彩
判定する有彩判定手段と，を備えるものである。

【０００９】また，請求項２に係る画像処理装置にあっ
ては，読み取り対象のカラー原稿を光学走査して得られ
たＲＧＢあるいはＣＭＹの画素データで入力される画像
の特定領域が有彩色であるかの原稿認識を行い，該認識
の結果に基づいて所定の画像処理を実行する画像処理装
置において，前記画素データがあらかじめ設定した第１
の閾値以下の低濃度で，かつ前記画素データの差があら
かじめ設定した第２の閾値以上であるかによって有彩画
素を検出する色画素検出手段と，前記色画素検出手段に
より有彩画素であると検出されたデータをパターンマッ
チングで有彩判定する有彩判定手段と，を備えるもので
ある。

【００１０】また，請求項３に係る画像処理装置にあっ
ては，読み取り対象のカラー原稿を光学走査して得られ
たＲＧＢあるいはＣＭＹの画素データで入力される画像
の特定領域が有彩色であるかの原稿認識を行い，該認識
の結果に基づいて所定の画像処理を実行する画像処理装
置において，前記画素データがあらかじめ設定した第１
の閾値以上の高濃度あるいは前記画素データがあらかじ
め設定した第１の閾値以下の低濃度で，かつ前記画素デ
ータの差があらかじめ設定した第２の閾値以上であるか
によって有彩画素を検出する色画素検出手段と，前記色
画素検出手段により有彩画素であると検出されたデータ
をパターンマッチングで有彩判定する有彩判定手段と，
を備えるものである。

【００１１】また，請求項４に係る画像処理装置にあっ
ては，請求項１，２または３に記載の画像処理装置にお
いて，前記第２の閾値は，固定値とするものである。

【００１２】また，請求項５に係る画像処理装置にあっ
ては，請求項１，２または３に記載の画像処理装置にお
いて，前記第２の閾値は，前記画素データ内の最小値と
するものである。

【００１３】また，請求項６に係る画像処理装置にあっ
ては，請求項１，２または３に記載の画像処理装置にお
いて，前記第１の閾値は，固定値とするものである。

【００１４】また，請求項７に係る画像処理装置にあっ
ては，請求項１，２または３に記載の画像処理装置にお
いて，前記第１の閾値は，前記画素データ内の最小値と
し，変動するものである。

【００１５】また，請求項８に係る画像処理装置にあっ
ては，請求項１に記載の画像処理装置において，前記２
つの閾値は，同一値に設定しないものである。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下，本発明の画像処理装置の実
施の形態について添付図面を参照し，詳細に説明する。

【００１７】〔画像処理装置の構成・動作〕図１は，本
発明の実施の形態１に係る画像処理装置の概略構成を示
すブロック図であり，原稿から画像データを読み取り，
該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータに変換
して出力する原稿読取部１０１と，原稿読取部１０１で
読み取った画像データ（デジタルデータ）に各種補正処
理等を施すと共に，線画認識・色判定等の原稿認識を行
う画像処理部１０２と，画像処理部１０２からの画像デ
ータに基づいて記録紙に画像を記録する画像記録部１０
３と，から構成される。

【００１８】なお，ここでは，原稿読取部１０１でＲ
（レッド）・Ｇ（グリーン）・Ｂ（ブルー）の３色のカ
ラー画像データ（以下，ＲＧＢデータと記載する）を読
み取って，画像処理部１０２でＲＧＢデータをＣ（シア
ン）・Ｍ（マゼンタ）・（イエロー）・Ｂｋ（ブラッ
ク）の４色のカラー画像データ（以下，ＣＭＹＢｋデー
タと記載する）に色変換し，画像記録部１０３でＣＭＹ
Ｂｋデータに基づいて記録紙にカラー画像を出力するも
のとして説明する。

【００１９】図２は，図１における画像処理部１０２の
内部構成を示すブロック図であり，原稿読取部１０１か
らＲＧＢデータ（デジタルデータ）を入力し，ＲＧＢデ
ータのグレーバランスの補正を行うと共に，反射率デー
タ（ＲＧＢデータ）を濃度データ（ＲＧＢデータ）に変
換するＲＧＢγ補正部２０１と，ＲＧＢγ補正部２０１
から入力したＲＧＢデータに基づいて，文字領域か絵柄
領域かを判定して次段のＲＧＢフィルタ部２０４にＣ／
Ｐ信号を出力すると共に，原稿領域の有彩領域か無彩領
域かを判定してＲＧＢフィルタ部２０４にＢ／Ｃ信号を
出力する原稿認識部２０２と，ＲＧＢγ補正部２０１か
らＲＧＢデータを入力し，原稿認識部２０２の出力結果
と同期をとるためにＲＧＢデータを遅延させる遅延部２
０３と，ＲＧＢデータにＭＴＦ補正を行うＲＧＢフィル
タ部２０４と，ＲＧＢデータを一次のマスキング等でＣ
ＭＹデータに変換する色補正部２０５と，ＣＭＹデータ
の共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデータを
生成するＵＣＲ部２０６と，主走査方向の拡大・縮小ま
たは等倍処理を施す変倍部２０７と，平滑化処理や鮮鋭
化処理を行うＣＭＹＢｋフィルタ部２０８と，画像記録
部１０３の周波数特性に応じてγ補正を行うＣＭＹＢｋ
γ補正部２０９と，ディザ処理・誤差拡散処理等の量子
化を行う階調処理部２１０と，から構成される。

【００２０】なお，原稿認識部２０２から出力されるＣ
／Ｐ信号は２ビット信号であり，Ｃ／Ｐ信号が『３』で
文字領域を示し，『１』で絵柄上の文字，『０』で絵柄
領域を示す。このＣ／Ｐ信号は，ＲＧＢフィルタ部２０
４，色補正部２０５，ＵＣＲ部２０６，変倍部２０７，
ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８，ＣＭＹＢｋγ補正部２０
９および階調処理部２１０にカスケード接続され，画像
データに同期して信号ＩＭＧを出力する。

【００２１】また，Ｂ／Ｃ信号（１ビット信号）のロジ
ックは，Ｈで無彩領域，Ｌで有彩領域を示す。このＢ／
Ｃ信号は，ＲＧＢフィルタ部２０４，色補正部２０５，
ＵＣＲ部２０６にカスケード接続され，画像データに同
期して出力する。

【００２２】ＲＧＢフィルタ部２０４は，ＲＧＢデータ
をＭＴＦ補正するフィルタであり，Ｎ×Ｎのマトリック
スで構成されている。Ｃ／Ｐ信号が『３』のときには，
鮮鋭化処理を行い，『０』のときには平滑化処理を行
い，『１』のときには入力データを処理せず，そのまま
出力する。

【００２３】ＵＣＲ部２０６は，画像データの色再現を
向上させるためのものであり，色補正部２０５から入力
したＣＭＹデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理
してＢｋデータを生成し，ＣＭＹＢｋデータを出力す
る。ここで，Ｃ／Ｐ信号が『３』以外のときは，スケル
トンブラックのＢｋ生成を行う。Ｃ／Ｐ信号が『３』の
ときは，フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が
『３』かつＢ／Ｃ信号がＨのときは，Ｃ・Ｍ・Ｙのデー
タをイレースする。これは，黒文字のとき，黒成分のみ
で表現するためである。また，出力信号ＩＭＧは，Ｃ・
Ｍ・Ｙ・Ｂｋのうち一色を出力する面順次の一色であ
る。すなわち，４回原稿読み取りを行うことにより，フ
ルカラー（４色）データを生成する。

【００２４】ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８は，画像記録
部１０３の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて，Ｎ×Ｎの
空間フィルタを用い，平滑化や鮮鋭化処理を行う。

【００２５】ＣＭＹＢｋγ補正部２０９は，画像記録部
１０３の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて，γカーブを
変更し処理する。Ｃ／Ｐ信号が『０』のときは画像を忠
実に再現したγカーブを用い，Ｃ／Ｐ信号が『０』以外
のときはγカーブを立たせてコントラストを強調する。

【００２６】階調処理部２１０は，画像記録部１０３の
階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて，ディザ処理等の量子化
を行う。Ｃ／Ｐ信号が『０』のときは階調重視の処理を
行い，Ｃ／Ｐ信号が『０』以外のときは解像力重視の処
理を行う。

【００２７】上記画像処理部１０２の各部の構成より明
らかなように，画像処理部１０２では，絵柄処理（Ｃ／
Ｐ信号＝０）のときは，ＲＧＢフィルタ部２０４で平滑
化処理を行い，ＵＣＲ部２０６でスケルトンブラックの
処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９ではリニア（階
調性）を重視したカーブを選択し，ＣＭＹＢｋフィルタ
部２０８および階調処理部２１０では階調を重視した処
理を行う。

【００２８】一方，文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝３）のとき
は，ＲＧＢフィルタ部２０４で強調処理を行い，ＵＣＲ
部２０６でフルブラック処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正
部２０９ではコントラストを重視したカーブを選択し，
ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０で
は解像度を重視した処理を行う。

【００２９】また，黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝３でＢ／
Ｃ信号＝Ｈ）として，Ｂｋを除くＣＭＹときには，ＣＭ
Ｙデータを印字しない。これは，黒文字の周りが位置ず
れのために色付くのを防ぐためである。また，このとき
のＢｋデータのＲＧＢフィルタは色文字のときより，強
めに行ってくっきりさせてもよい。

【００３０】さらに，絵柄処理（Ｃ／Ｐ信号＝１）のと
きは，ＲＧＢフィルタ部２０４で弱強調処理または入力
データをそのまま出力するスルー処理を行い，ＵＣＲ部
２０６でフルブラック処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部
２０９ではコントラストを重視したカーブを選択し，Ｃ
ＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０では
解像度を重視した処理を行う。ここでは黒文字処理のよ
うな処理を行わない。

【００３１】このように画像処理部１０２では，絵柄，
文字のエッヂ，絵柄上の文字の３種の処理を行うことが
できる。

【００３２】図３は，原稿認識部２０２の細部構成を示
すブロック図である。原稿認識部２０２は，大別する
と，線画らしさを検出する線画認識部３０１と，原稿の
特定領域が有彩あるか無彩であるかを判定する色判定部
３０２と，から構成される。なお，ここでは，原稿読取
部１０１の読み取り密度が４００ｄｐｉ程度の場合を例
として説明する。

【００３３】線画認識部３０１は，Ｃ／Ｐ信号を出力す
るが，その出力ロジックは，線画のエッヂである場合に
『３』を出力し，絵柄上の線画のエッヂである場合に
『１』を出力し，それ以外の場合には『０』を出力す
る。

【００３４】また，線画認識部３０１は，図示の如く，
モノクロ化部３０３と，ラプラシアン部３０４と，パタ
ーンマッチング部３０５Ａ，３０５Ｂと，孤立点除去部
３０６Ａ，３０６Ｂと，画素密度変換部３０７Ａ，３０
７Ｂと，ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂと，セレクタ
３０９Ａ，３０９Ｂと，孤立ブロック除去部３１０Ａ，
３１０Ｂと，膨張部３１１Ａ，３１１Ｂと，から構成さ
れる。なお，線画認識部３０１は，Ｃ／ＰＡとＣ／ＰＢ
を出力するが，ＣＰＡ，Ｂが，（Ｌ，Ｌ）のときにＣ／
Ｐ信号の『０』，（Ｌ，Ｈ）のときにＣ／Ｐ信号の
『１』，（Ｈ，Ｈ）のときにＣ／Ｐ信号の『３』とし，
Ｃ／ＰＡおよびＣ／ＰＢをＣ／Ｐ信号と呼称する。

【００３５】さらに，原稿認識部２０２では，原稿読取
部１０１で読み取った原稿が，カラー原稿であるか白黒
原稿であるか否かの判定を行っている。自動カラー選択
モードときにおいて，第１スキャン（Ｂｋ）作像とき
に，カラー原稿であるか白黒原稿であるか否かの判定す
る。そして，その判定の結果が，白黒原稿であると判定
した場合に１回スキャンで終了し，他方，カラー原稿で
あると判定した場合に４回スキャンを実行する。

【００３６】色判定部３０２は，Ｂ／Ｃ信号を出力する
が，その出力ロジックは，有彩領域であるとＬを出力
し，無彩領域であるとＨを出力する。出力結果は，４×
４画素を１画素に対応させた信号である。以下において
出力結果の単位を１ブロックとする。なお，色判定部３
０２は，図示の如く，色判定回路３１２と，ページメモ
リ３１３と，セレクタ３１４と，から構成される。

【００３７】以上の構成において，線画認識部３０１の
各部の動作について詳細に説明する。

【００３８】線画認識部３０１に入力されたＲＧＢデー
タは，先ず，モノクロ化部３０３において輝度データに
変換され，モノクロ信号となる。ただし，輝度データで
なくとも，ＲＧＢデータの中で最も濃いデータを選択
し，モノクロ信号としても良く，またはＧデータを輝度
データとして用い，モノクロ信号としてもよい。何れの
場合も，モノクロ化部３０３から出力される出力データ
は，数字が大きいと濃く，小さいと薄いことを表す。

【００３９】ラプラシアン部３０４は，線画のエッヂを
抽出すると同時に，白領域と黒領域とを検出する。白領
域を検出することにより，白地上の線画の抽出のデータ
（細線候補）とする。

【００４０】ここで，図４の記号化されたマトリックス
を用いて白領域検出の動作について説明する。例えば，
白領域のマトリックスを３×３とすると，次のようにな
る。 ((ａ₀₀＜thw)and(ａ₀₁＜thw)and(ａ₀₂＜thw)and(ａ₁₀＜
thw)and(ａ₁₁＜thw)and(ａ₀₂＜thw)) or ((ａ₁₀＜thw)and(ａ₁₁＜thw)and(ａ₁₂＜thw)and(ａ
₂₀＜thw)and(ａ₂₁＜thw)and(ａ₂₂＜thw)) or ((ａ₀₀＜thw)and(ａ₁₀＜thw)and(ａ₂₀＜thw)and(ａ
₀₁＜thw)and(ａ₁₁＜thw)and(ａ₂₁＜thw)) or ((ａ₀₁＜thw)and(ａ₁₁＜thw)and(ａ₂₁＜thw)and(ａ
₀₂＜thw)and(ａ₁₂＜thw)and(ａ₂₂＜thw))

【００４１】注目画素を含んで周辺データが閾値ｔｈｗ
より小さいとき，白領域候補とする。ここで，太線用と
細線用と異なる値を使用する。太線用白領域候補は，一
般的な白地の値を設定する。細線用白領域候補は，一般
的な白地の値よりもやや低い値（白寄りの値）にする。
細線用白領域候補の方を白寄りにするのは，絵柄（印刷
物の網点や複写機の万線）のハイライト（明るい方）が
白領域候補となるのを回避するためである。

【００４２】このパターンは直交パターンの例を示す
が，斜めなどのパターンを追加してもよい。

【００４３】さらに，白領域候補から，白領域を算出す
るために以下のようにラプラシアンを求める。 ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ ｘ＝((ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃))×ｉ／２＋ｘ ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ

【００４４】ここで，ｉは主走査と副走査のＭＴＦの違
いや，変倍ときの補正を行うための重み係数である。こ
のときのｘの値がある値（Ｎ）の範囲ならば白領域とす
る。式で記述すると以下のようになる。 −Ｎ ＜ ｘ ＜ Ｎ ここでは，太線用の閾値と細線用の閾値とを分けても分
けなくてもよい。

【００４５】このようにして，細線用白領域と太線用白
領域とを算出する。これによって，絵柄上のハイライト
側の小網点や万線パターンを抽出しないように除去して
いる。

【００４６】次に，太線用白領域の補正について説明す
る。例えば，白黒反転した文字（白が文字で周辺が黒）
の画像の際に，複写機のように光学的に原稿を読み取る
装置の場合，フレア（白一点でなく，周辺に黒の影響を
受ける）等で，白データが通常より黒よりになる場合が
ある。このため，以下の補正を行う。

【００４７】例えば，白領域のマトリックスを３×３と
すると，次のようになる。 ((ａ₀₀＜thw)and(ａ₀₁＜thw)and(ａ₀₂＜thw)and(ａ₁₀＜
thw)and(ａ₁₁＜thw)and(ａ₀₂＜thw)and(ａ₂₀＜thw)and
(ａ₂₁＜thw)and(ａ₂₂＜thw))

【００４８】これを補正白領域候補として，上述したラ
プラシアンで補正白領域を算出する。ここでは，ｔｈｗ
は太線より黒よりの値であるので，Ｎは上述した太線用
白領域の値より，小さくする。また，Ｎを小さくするの
は，白データの変化量の少ない安定したデータを抽出す
るためである。ここで抽出した補正白領域の結果を上述
した太線用白領域に補正し，太線用補正白領域とする。
すなわち，補正白領域か，太線用白領域であれば，太線
用補正白領域となる。ここでも，絵柄上のハイライト側
の小網点や万線パターンを抽出しないように除去してい
る。

【００４９】次に，黒領域を検出することにより，黒領
域上の線画の抽出データとする。ここで，図４に示す記
号化されたマトリックスを用いて黒領域検出の動作につ
いて説明する。例えば，黒領域のマトリックスを３×３
とすると，次のようになる。 ((ａ₀₀＜thb)and(ａ₀₁＜thb)and(ａ₀₂＜thb)and(ａ₁₀＜
thb)and(ａ₁₁＜thb)and(ａ₀₂＜thb)) or ((ａ₁₀＜thb)and(ａ₁₁＜thb)and(ａ₁₂＜thb)and(ａ
₂₀＜thb)and(ａ₂₁＜thb)and(ａ₂₂＜thb)) or ((ａ₀₀＜thb)and(ａ₁₀＜thb)and(ａ₂₀＜thb)and(ａ
₀₁＜thb)and(ａ₁₁＜thb)and(ａ₂₁＜thb)) or ((ａ₀₁＜thb)and(ａ₁₁＜thb)and(ａ₂₁＜thb)and(ａ
₀₂＜thb)and(ａ₁₂＜thb)and(ａ₂₂＜thb))

【００５０】注目画素を含んで周辺データが閾値ｔｈｂ
より小さいとき，黒領域候補とする。黒領域候補は，一
般的な黒の値（換言すれば，文字として強調したい濃
度）を設定する。このパターンは直交パターンを例にと
って示すが，斜めなどのパターンを追加してもよい。

【００５１】さらに，黒領域候補から，黒領域を算出す
るために以下のようにラプラシアンを求める。 ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ ｘ＝((ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃))×ｉ／２＋ｘ ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ

【００５２】ここで，ｉは主走査と副走査のＭＴＦの違
いや，変倍ときの補正をする重み係数であり，前述した
白領域の抽出のときと同様の式でよい。

【００５３】このときのｘの値がある値（Ｎ）の範囲な
らば黒領域とする。式で記述すると以下のようになる。 −Ｎ ＜ ｘ ＜ Ｎ この結果を黒領域とする。これによって，絵柄上のシャ
ドウ側の網点や万線パターンを抽出しないように除去し
ている。

【００５４】また，エッヂ量抽出は以下の式による。 ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ ｘ＝((ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃))×ｉ／２＋ｘ ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ

【００５５】ここで，ｉは選択的な係数であり，ハード
ウェアを設計する際にゲート規模が小さくなるような係
数，例えば，１，１．１１５，１．２５，１．３７５，
１．５，１．６２５，１．１７５，１．８７５，２にし
ている（固定小数点演算）。このようにしておくことに
より，主走査と副走査のＭＴＦ（光学系と走行系）等の
ぼけを修正する。

【００５６】一般に，主走査と副走査のＭＴＦは異なっ
ており，さらに副走査の変倍は読取装置の読み取り面積
（速度）を可変することにより行っているため，副走査
の変倍率によりＭＴＦは異なる。ところが，この実施の
形態では，図２で示したように，主走査変倍（変倍部２
０７）が原稿認識部２０２の後に配設されているので，
特に気にすることはない。さらに副走査の倍率が大きい
とき，例えば，２００％のときは，次にのようにエッヂ
量を求めるようにマトリックスを選択可能にしてある。

【００５７】 ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ ｘ＝((ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃))×ｉ／２＋ｘ ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ

【００５８】このようにすることにより，副走査の変倍
処理に対応している。前述したようにラプラシアン部３
０４は，白領域信号と黒領域信号とエッヂ量を出力す
る。白領域信号（太線用と細線用）はＬで白領域を示
し，黒領域信号はＨで黒領域を示す。

【００５９】図５は，線画の断面図であり，白領域と黒
領域と閾値との関係を示す概念図である。図において，
ＴＨＢは黒領域の閾値，Ｔｈｗ１は白領域の細線用閾
値，Ｔｈｗ２は白領域の太線用閾値，Ｔｈｗ３は白領域
の補正用閾値を示す。また，図６はエッヂ量（ｘ）の関
係を示す説明図である。

【００６０】次に，パターンマッチング部３０５Ａ，３
０５Ｂの動作について説明する。パターンマッチング部
３０５Ａでは，黒領域周辺の白領域を抽出する。ここで
白領域パターン（Ｗ）は，補正太線用白領域の信号であ
り，黒パターン（Ｋ）は黒領域信号とする。パターン例
としては，下記の（７×７）のようになる。

【００６１】 (k₁₂ AND k₁₃ AND k₁₄ AND k₂₂ AND k₂₃ AND k₂₄ AND k₃₂ AND k₃₃ AND k₃₄ AND ((w₅₂ AND w₅₃ AND w₅₄) or (w₆₂ AND w₆₃ AND w₆₄) or (w₁₂ AND w₁₃ AND w₁₄) or (w₀₂ AND w₀₃ AND w₀₄))) or (k₂₁ AND k₃₁ AND k₄₁ AND k₂₂ AND k₃₂ AND k₄₂ AND k₂₃ AND k₃₃ AND k₄₄ AND ((w₂₅ AND w₃₅ AND w₄₅) or (w₂₆ AND w₃₆ AND w₄₆) or (w₂₁ AND w₃₁ AND w₄₁) or (w₂₀ AND w₃₀ AND w₄₀)))

【００６２】上記の例では，水平成分，垂直成分のみに
ついて示したが，同様に斜め成分のパターンも抽出す
る。このように黒領域上の白領域を抽出する。黒領域が
多いので網点を線画と誤認識することなく，黒領域の線
画を抽出することが可能となる。

【００６３】また，黒領域，太線補正用白領域，細線白
領域の大小関係を利用してコード化してもよい。コード
化の例として，黒領域をＢ，太線補正用白領域をＷ１，
細線白領域をＷ２として説明する。この場合，コード化
しないと３ビット×ｎラインとなるが，次のようにコー
ド化すると２ビット×ｎラインとなる。 Ｂのとき → コード『１』 Ｗ２のとき → コード『２』 Ｗ１でかつＷ２でないとき → コード『３』 ＢでもＷ１でもＷ２でもないとき → コード『０』

【００６４】コードは『０』〜『３』であるので２ビッ
トで表現することができ，コードを展開するときは逆の
処理を行えばよい。また，大小関係は固定でなくともよ
く，入れ替えることができるようにした方がよいことは
勿論である。

【００６５】なお，処理の流れは，図７および図８のフ
ローチャートで示すようになる。注目画素を図９に示す
ように設定したときに，図７のように主走査方向に処理
を実行して終了する。副走査方向に注目画素を＋１と
し，主走査方向に再び処理を行う。

【００６６】ここで，図８のフローチャートを参照して
パターンマッチング処理（図７のパターンマッチング処
理）について説明する。前述したパターンに一致するか
否かパターンマッチングを行い（Ｓ８０１），一致する
と出力ＰＭ１（図２参照）はＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ８
０２），不一致であれば，出力ＰＭ１はＬ（ｏｆｆ）を
出力する（Ｓ８０３）。

【００６７】パターンマッチング部３０５Ａでは，上記
の処理により，線画の太線部分のエッヂを抽出する。

【００６８】パターンマッチング部３０５Ｂは，細線の
検出を行う。細線とは，線幅が１ｍｍ以下で構成されて
いる文字および線画を意味する。ここで黒パターン
（ｋ）は，黒領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＢ（図６
参照）より大きいものをＨとする。また，白パターン
（ｗ）は，細線用白領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＷ
より小さい（マイナス成分であるので絶対値は大きい）
ものをＨとする。なお，倍率や，原稿種類（カラー，白
黒，印刷写真，印画紙写真，複写原稿，地図等），調整
キー等で変更するようにしてもよい。すなわち，エッヂ
量成分で補正するのは細線のコントラストを上げるため
である。

【００６９】細線のパターンの例としては，下記の（７
×７）のようになる。 ((w₂₂ AND w₂₃ AND w₂₄) or (w₀₂ AND w₀₃ AND w₀₄) AND w₁₂ AND w₁₃ AND w₁₄ AND k₃₂ AND k₃₃ AND k₃₄ AND w₅₂ AND w₅₃ AND w₅₄ AND (w₄₂ AND w₄₃ AND w₄₄) or (w₆₂ AND w₆₃ AND w₆₄)) or ((w₂₂ AND w₃₂ AND w₄₂) or (w₂₀ AND w₃₀ AND w₄₀) AND w₂₁ AND w₃₁ AND w₄₁ AND k₂₃ AND k₃₃ AND k₄₃ AND w₂₅ AND w₃₅ AND w₄₅ AND (w₂₄ AND w₃₄ AND w₄₄) or (w₂₆ AND w₃₆ AND w₄₆)) or ((w₁₂ AND w₁₃ AND w₁₄) or (w₂₂ AND w₀₃ AND w₀₄) AND w₃₂ AND w₃₃ AND w₃₄ AND ((k₂₂ AND k₂₃ AND k₂₄) or (k₄₂ AND k₄₃ AND k₄₄)) AND (w₅₂ AND w₅₃ AND w₅₄) or (w₆₂ AND w₆₃ AND w₆₄)) or ((w₂₁ AND w₃₁ AND w₄₁) or (w₂₀ AND w₃₀ AND w₄₀) AND w₂₃ AND w₃₃ AND w₄₃ AND ((k₂₂ AND k₃₂ AND k₄₂) or (k₂₄ AND k₃₄ AND k₄₄)) AND (w₂₅ AND w₃₅ AND w₄₅) or (w₂₆ AND w₃₆ AND w₄₆))

【００７０】ここでは，水平成分，垂直成分のみで示し
たが，同様に斜め成分のパターンも抽出する。このよう
に黒パターンの両側が白パターンで挟まれている場合
に，細線候補として抽出する。

【００７１】なお，処理の流れは，図７および図１０の
フローチャートで示すようになる。注目画素を図９に示
すように設定したときに，図７のように主走査方向に処
理を実行して終了する。副走査方向に注目画素を＋１と
し，主走査方向に再び処理を行う。

【００７２】ここで，図１０のフローチャートを参照し
てパターンマッチング部３０５Ｂのパターンマッチング
処理について説明する。なお，ＭＦＢは状態変数であ
り，主走査の先端では０である。ＳＦＢ（ｉ）は，主走
査方向の１ライン分の配列であり，１ライン前の状態変
数である。

【００７３】先ず，現在の状態変数ＭＦＢと１ライン前
の状態変数ＳＦＢ（ｉ）とを比較する（Ｓ１１）。ここ
でＭＦＢ＜ＳＦＢ（ｉ）であれば，ＭＦＢ＝ＳＦＢ
（ｉ）として（Ｓ１２），ステップＳ１２へ進み，そう
でなければ，そのままステップＳ１２へ進む。

【００７４】ステップＳ１２では，パターンマッチング
部３０５Ａからの出力ＰＭ１がｏｎであるか否かを判定
し，ＰＭ１がｏｎでなければ（すなわち，ｏｆｆであれ
ば），ステップＳ１８へ進む。一方，ＰＭ１がｏｎであ
れば，ステップＳ１４〜Ｓ１７でＭＦＢの値が０より大
きければ，その値を変更する。具体的には，ＭＦＢが８
より大きければ１６に設定し（Ｓ１４，Ｓ１５），ＭＦ
Ｂが０より大きく８より小さい場合には８に設定する。

【００７５】ステップＳ１８では，白地領域であるか否
かを判定する。ここでの白地領域は，ラプラシアン部３
０４の出力の細線用白領域をａとして，次のようになる
ときに白地領域と判定する。

【００７６】 a₀₀ AND a₀₁ AND a₀₂ AND a₁₀ AND a₁₁ AND a₁₂ AND a₂₀ AND a₂₁ AND a₁₁

【００７７】ステップＳ１８において，白地領域と判定
された場合，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１お
よび出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ１９），ＭＦＢ
＝１６に設定し（Ｓ２０），ステップＳ３６へ進む。

【００７８】一方，ステップＳ１８において，白地領域
でないと判定された場合，前述した細線パターンと一致
するか否かによって細線パターンであるか否かを判定し
（Ｓ２１），細線パターンでない場合には，パターンマ
ッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆ
ｆ）を出力し（Ｓ２２），ＭＦＢ＝０であるか否かを判
定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であればステップＳ３６へ
進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設
定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。

【００７９】また，ステップＳ２１において，細線パタ
ーンである場合には，ＭＦＢ＞８であるか否か判定し
（Ｓ２５），８より大きければ，パターンマッチング部
３０５Ｂの出力１および出力２にＨ（ｏｎ）を出力し
（Ｓ２６），さらにステップＳ２８，Ｓ２９で，ＭＦＢ
＞１６であればＭＦＢ＝１６に設定し，ＭＦＢ＞１６で
なければそのままステップＳ３６へ進む。

【００８０】また，ステップＳ２５で８より大きくなけ
れば，ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ３０），Ｍ
ＦＢ＝０であれば，パターンマッチング部３０５Ｂの出
力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ３１），
ステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，パター
ンマッチング部３０５Ｂの出力１にＬ（ｏｆｆ）を出力
し，出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ３２），ＭＦＢ＝
ＭＦＢ＋４（ただし，ＭＦＢが１６以上になる場合に
は，１６にする）を設定して（Ｓ３３），さらにステッ
プＳ３４，Ｓ３５で，ＭＦＢ＞８であればＭＦＢ＝８に
設定し，ＭＦＢ＞８でなければそのままステップＳ３６
へ進む。

【００８１】ステップＳ３６では，ＳＦＢ（ｉ）＝ＭＦ
Ｂに設定し，１ライン前の状態変数ＳＦＢ（ｉ）を更新
する。次に，ステップＳ３７で，ＳＦＢ（ｉ）＞ＳＦＢ
（ｉ−１）を判定する。これは更新した１ライン前のデ
ータと，更新した１ライン１画素前のデータとの比較で
ある。１ライン前のデータＳＦＢ（ｉ）が大きければ，
ＳＦＢ（ｉ−１）＝ＳＦＢ（ｉ）を設定し（Ｓ３８），
処理を終了する。

【００８２】上記の処理を主走査方向に順次行う。すな
わち，状態変数ＭＦＢは，順次，図１１の矢印の方向
に伝搬する。そして，ステップＳ３６により矢印の方
向に伝搬し，ステップＳ３７により矢印の方向に伝搬
する。このことより，ステップＳ１８の白地領域判定ま
たはステップＳ１２のパターンマッチングで，状態変数
をセットすることにより，白地上の極細線を検出するこ
とが可能となり，絵柄上の網点を誤抽出することがなく
なる。さらにステップＳ１４の細線パターンのマッチン
グにより，状態変数を再セットするので，文字の塊も良
好に抽出することが可能となる。

【００８３】また，状態変数で，パターンマッチング部
３０５Ｂの出力１，出力２を異ならせて出力するので，
白地上の文字と網点上の文字を切りわけて出力すること
が可能となる。

【００８４】図１１から明らかなように，副走査の矢印
方向は０または＋（プラス）方向であるので，ライン単
位（主走査１ライン毎）に行う処理には，１ライン分の
状態変数とパターンマッチングで必要なライン数のメモ
リを備えるだけで足り，ページメモリ等を備えることな
く容易に実現することができる。

【００８５】なお，パターンマッチング部３０５Ｂは，
図２に示すように，出力１を孤立点除去部３０６Ａに出
力し，出力２を孤立点除去部３０６Ｂに出力する。出力
１と出力２との違いは，状態変数の違いである。これに
よって，例えば，図１２に示すように，罫線の枠の内部
に文字（あ，い，う等）が記述されており，さらに枠の
内部が網点の場合，罫線の枠は出力１，出力２とも細線
と判断して，網点上の文字は状態変数の大きい出力２の
みが細線と判断することが可能となる。

【００８６】次に，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂに
ついて説明する。孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂは，
どちらも同一の回路からなる。孤立点除去部３０６Ａの
入力データは，パターンマッチング部３０５Ａの出力
（ＰＭ１）とパターンマッチング部３０５Ｂの出力（出
力１）からなり，孤立点除去部３０６Ｂの入力データ
は，パターンマッチング部３０５Ａの出力（ＰＭ１）と
パターンマッチング部３０５Ｂの出力（出力２）からな
る。孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂにおいて，線画は
連続した線からなるので，孤立点を除去する。孤立点と
は，網点を線画と誤検出した場合に生じる。

【００８７】パターンマッチング部３０５Ａ，パターン
マッチング部３０５Ｂのいずれか１つが抽出パターンで
あれば抽出パターンとする。例えば，４×４のパターン
マッチングにおいて，抽出パターンが２以上ならば，中
心画素（ａ₂₂，ａ₃₃でもよい）を抽出パターンとして補
正して出力Ｈを出力する（抽出パターンとする）。この
ことにより，孤立点を除去すると同時に，膨張（拡大）
している。図３に示すように，孤立点除去部３０６Ａ，
３０６Ｂの出力は，それぞれＰＭ２，ＰＭ３である。

【００８８】次に，画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂ
について説明する。画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂ
は，どちらも同一ロジック（回路）である。現在まで，
画像単位で行っていたが，ブロック単位（４×４）で処
理を行うため，画素単位のデータをブロック単位に変換
する。ここでは，単純に４×４の単純間引きを行うが，
孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂで実質上４×４の膨張
処理も行っているのでデータの欠落は生じない。

【００８９】次に，ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂお
よびページメモリ３１３（色判定部３０２のページメモ
リ）について説明する。ページメモリ３０８Ａ，３０８
Ｂおよび３１３の回路は，いずれも同一機能である。ペ
ージメモリ３０８Ａは画素密度変換部３０７Ａの出力結
果を入力し，ページメモリ３０８Ｂは画素密度変換部３
０７Ｂの出力結果を入力し，ページメモリ３１３は色判
定回路３１２の出力結果を入力する。

【００９０】ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３
１３は，主走査方向１２００ドット×副走査方向１７３
６ライン（約２ＭＢ）で構成され，解像度を主・副走査
方向共に１６ドット／ｍｍとするＡ３サイズおよびＤＬ
Ｔ（ダブルレター）用紙より大きなサイズを有する。第
１スキャンときに入力データをブロック（４×４画素）
単位でページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３に
記憶すると同時に，セレクタ３０９Ａ，３０９Ｂおよび
３１４を介して出力される。第２スキャン以降では，第
１スキャンときにページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよ
び３１３に記憶されている判定結果がセレクタ３０９
Ａ，３０９Ｂおよび３１４を介して出力される。すなわ
ち，第１スキャンにおける色判定結果や線画抽出の処理
データが第２スキャン以降において用いられるので，ス
キャン毎の色判定結果，線画抽出結果（Ｃ／Ｐ信号）の
パラツキをなくすことができる。

【００９１】次に，孤立ブロック除去部３１０Ａ，３１
０Ｂについて説明する。孤立ブロック除去部３１０Ａ，
３１０Ｂは，同一回路で同一機能を示す。例えば，５×
５のブロックのマトリックスで，中心ブロックのみがｏ
ｎ（Ｈ）で他がｏｆｆ（Ｌ）であるときこのブロックは
孤立しているので，ｏｆｆとして出力Ｌを出力する。ｏ
ｎとは抽出パターンを意味する。このことにより，周辺
データから孤立しているブロックを除去する。

【００９２】次に，膨張部３１１Ａ，３１１Ｂについて
説明する。膨張部３１１Ａ，３１１Ｂは，同一回路で同
一機能を示す。ここでは，Ｎ×ＮのＯＲ処理（膨張）を
して，その後にＭ×ＭのＡＮＤ処理を行う（縮小）。そ
して，５×５の補間処理を行う。Ｍ−Ｎが膨張量とな
る。

【００９３】ＭとＮはＮ＞Ｍである。ここでＯＲ処理を
するのは，孤立しているブロックを隣または周辺のブロ
ックと連結させるためである。例として，３×３ブロッ
ク（１２×１２画素に対応）の膨張例を示す。 a₀₀ or a₀₁ or a₀₂ or a₁₀ or a₁₁ or a₁₂ or a₂₀ or a₂₁ or a₁₁

【００９４】その後に５×５画素のＡＮＤ処理（収縮）
を施す。以下にその例を示す。 a₀₀ AND a₀₁ AND a₀₂ AND a₀₃ AND a₀₄ AND a₁₀ AND a₁₁ AND a₁₂ AND a₁₃ AND a₁₄ AND a₂₀ AND a₂₁ AND a₂₂ AND a₂₃ AND a₂₄ AND a₃₀ AND a₃₁ AND a₃₂ AND a₃₃ AND a₃₄ AND a₄₀ AND a₄₁ AND a₄₂ AND a₄₃ AND a₄₄

【００９５】その後に１００ｄｐｉのギザギザが残って
いるので，補間処理を行う。図１３に補間処理の例を示
す。図において実線は１００ｄｐｉの補正前のギザキザ
を示し，破線が補正後の出力を示す。例えば，５×５の
マトリックスにおいて以下のようになる。線画抽出した
データが以下の論理式を満たすとき，注目画素ａ₂₂のデ
ータを反映（補正）する。 （パターン１ and！パターン２）or（パターン３ and！
パターン４） パターン１，２，３，４の詳細は以下のようになる。な
お，ここで！は不定演算子を示す。

【００９６】 パターン１ (a₀₀ and a₀₂ and ！a₀₄ and a₂₀ and a₂₂ and！a₂₄ and ！a₄₀ and！a₄₂ and！a₄₄ ） or (！a₀₀ and a₀₂ and a₀₄ and！a₂₀ and a₂₂ and a₂₄ and ！a₄₀ and！a₄₂ and！a₄₄ ） or (！a₀₀ and！a₀₂ and！a₀₄ and a₂₀ and a₂₂ and！a₂₄ and a₄₀ and a₄₂ and ！a₄₄ ） or (！a₀₀ and！a₀₂ and！a₀₄ and！a₂₀ and a₂₂ and a₂₄ and ！a₄₀ and a₄₂ and a₄₄ ）

【００９７】 パターン２ (a₁₁ and a₁₂ and a₁₃ and a₂₁ and a₂₂ and a₂₃ and a₃₁ and a₃₂ and a₃₃ ）

【００９８】 パターン３ (！a₀₀ and！a₀₂ and a₀₄ and ！a₂₀ and！a₂₂ and a₂₄ and a₄₀ and a₄₂ and a₄₄ ） or (a₀₀ and！a₀₂ and！a₀₄ and a₂₀ and ！a₂₂ and！a₂₄ and a₄₀ and a₄₂ and a₄₄ ） or (a₀₀ and a₀₂ and a₀₄ and！a₂₀ and！a₂₂ and a₂₄ and ！a₄₀ and！a₄₂ and a₄₄） or (a₀₀ and a₀₂ and a₀₄ and a₂₀ and ！a₂₂ and！a₂₄ and a₄₀ and！a₄₂ and！a₄₄ ）

【００９９】 パターン４ (！a₁₁ and！a₁₂ and！a₁₃ and！a₂₁ and！a₂₂ and！a₂₃ and ！a₃₁ and！a₃₂ and！a₃₃ ）

【０１００】抽出パターンを膨張することにより，文字
の交点などを繋ぎ，さらに線画とその周辺を線画処理す
る。上述のパターンマッチングは十字の交点を抽出でき
ないが，この膨張処理により連結することができる。ま
た，線画とその周辺を線画と見なすのは，黒文字処理と
空間フィルタを良好に作用させるためである。

【０１０１】このことにより，特に，カタログの使用期
間・仕様表のように罫線の中に網点があっても良好に罫
線を抽出できる。白地を含む罫線を文字として抽出し，
網点上の文字は白地上の文字と別の判定結果を出力する
ので，白地上の文字と網点上の文字を識別して別の処理
を行うことが可能となる。

【０１０２】〔線画認識部３０１のパターンマッチング
部３０５Ｂの他の例〕ここでは，前述の図３で示した線
画認識部３０１のパターンマッチング部３０５Ｂの出力
の条件を変えたものである。なお，基本的な構成および
動作は前述とと同様であるので，ここでは異なる部分の
みを説明する。

【０１０３】前述では，パターンマッチング部３０５Ｂ
で行う細線パターンマッチングにおいて，状態変数によ
って出力１および出力２を設定しているが，ここで
は，，さらに出力２の設定条件を追加して絵柄上の文字
（罫線）を抽出できるようにするものである。

【０１０４】図１４は，第２のパターンマッチング処理
（パターンマッチング部３０５Ｂ）のフローチャートを
示す。図１０に示したフローチャートと同一の符号は共
通の処理を示すため，ここでは異なる部分について説明
する。

【０１０５】ステップＳ２１において，前述した細線パ
ターンであるか否かを判定し，細線パターンでない場合
には，以下に示す細線パターン１と一致するか否かを判
定する（Ｓ４０）。

【０１０６】細線パターン１は，前述した細線パターン
と同一のもの使用するが，同一でなくてもよい。ここで
黒パターン（ｋ）は，黒領域またはエッヂ量が閾値ＴＨ
ＲＢ（図６参照）より大きいものをＨとする。また，白
パターン（ｗ）は，細線用白領域またはエッヂ量が閾値
ＴＨＲＷより小さい（マイナス成分であるので絶対値は
大きい）ものをＨとする。すなわち，エッヂ量成分で補
正するのは細線のコントラストを上げるためである。Ｔ
ＨＲＢ，ＴＨＲＷの少なくとも一方は，細線パターンマ
ッチングより抽出し易い値にする。ただし，細線パター
ンと細線パターン１のパターンマッチングのパターンが
異なるときは，抽出結果が細線パターンの方が抽出し易
いようにしておく。

【０１０７】ステップＳ４０で，細線パターン１と一致
しない場合は，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１
および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），ＭＦ
Ｂ＝０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０で
あればステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，
ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ
３６へ進む。

【０１０８】一方，ステップＳ４０で，細線パターン１
と一致する場合は，ＭＦＢ＞８であるか否かを判定し
（４１），状態変数ＭＦＢが８より大きければ，パター
ンマッチング部３０５Ｂの出力１にＬ（ｏｆｆ）を出力
し，出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ４３），ＭＦＢ＝
ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進
む。また，状態変数ＭＦＢが８より大きくなければ，Ｍ
ＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ４２），ＭＦＢ＝０
でなければステップＳ３２へ進み，ＭＦＢ＝０であれ
ば，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力
２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），再度，ＭＦＢ＝
０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であれ
ばステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦ
Ｂ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６
へ進む。

【０１０９】また，細線パターンマッチングと細線パタ
ーンマッチング１，閾値ＴＨＲＷおよびＴＨＲＢは大小
関係を利用してコード化してもよい。コード化の例とし
ては，細線パターンのＴＨＲＷ，ＴＨＲＢをそれぞれＴ
ＨＲＷ，ＴＨＲＢとし，細線パターン１のＴＨＲＷ，Ｔ
ＨＲＢをそれぞれＴＨＲＷ１，ＴＨＲＢ１として，その
大小関係をＴＨＲＷ＜ＴＨＲＷ１＜ＴＨＲＢ１＝ＴＨＲ
Ｂとすると，この場合，コード化しないと４または３ビ
ット×ｎラインとなるが，次のようにコード化すると２
ビット×ｎラインとなる。

【０１１０】 Ｐ＜ＴＨＲＷ → コード『０』 ＴＨＲＷ ＜Ｐ＜ＴＨＲＷ１ → コード『１』 ＴＨＲＷ１＜Ｐ＜ＴＨＲＢ → コード『２』 ＴＨＲＢ ＜Ｐ → コード『３』

【０１１１】ここで，Ｐはエッヂ量である。コードは
『０』〜『３』であるので２ビットで表現することがで
き，コードを展開するときは逆の処理を行えばよい。ま
た，大小関係は固定でなくとも良く，入れ替えることが
できるようにした方がよいことは勿論である。

【０１１２】このことにより，状態変数（ＭＦＢ）を用
いて，白地上のパターンと網点や色地上のパターンを切
り換えることが可能で，しかも状態変数は共通に使用す
ることができる。

【０１１３】また，良好に網点上の文字を抽出すること
が可能であれば，網点上の文字を抽出する際（図１４の
フローチャートのＳ４０），状態変数を参照しなくもよ
い（Ｓ４２の判定を常に一致していると判断する）。こ
のような方法で網点上の文字と白地上の文字を分離して
やってもよい。

【０１１４】したがって，特に，カタログの使用説明・
仕様表のように罫線の中に網点があっても良好に罫線を
抽出することができる。また，白地を含む罫線を文字と
して抽出し，網点上の文字は白地上の文字と別の判定を
行っているので，実施の形態１よりさらに精度が向上す
る。白地上の文字と網点上の文字とを区別して，それぞ
れ別の処理を行うことが可能となる。

【０１１５】図１１において，Ｐ（ｉ，Ｊ＋１），Ｐ
（ｉ＋１，Ｊ），Ｐ（ｉ＋１，Ｊ−１）の３通りの伝搬
方向しかないが，特に，Ｐ（ｉ＋１，Ｊ−１）の方向に
関しては，−１だけでなく，−２，−３等を追加して，
状態変数の伝搬方向の主走査方向性をなくした方がよ
い。

【０１１６】さらに，画像データ全てをページメモリに
もって行う装置においては，状態変数の伝搬方向は全方
向（３６０度）にすれば，よいのは言うまでもない。

【０１１７】図１５に示すアンシャープマスキングによ
るディテール強調効果を施す。図において，（ａ）は処
理対象の主信号，（ｂ）はアンシャープ信号，（ｃ）は
アンシャープマスク信号，（ｄ）はディテール強調ずみ
信号を示している。これらのエッヂ特性例に基づき補正
を行う。また，この実施の形態１では，ラプラシアン部
３０４で図１５（ｃ）のアンシャープマスク信号を用い
てエッヂ量の補正を行うが，図１５（ｄ）のディテール
強調ずみ信号，他の信号を用いて補正してもよい。

【０１１８】また，パターンマッチング部３０５Ａで，
白地上の黒（輪郭）を拾う場合には，網点（網掛け）上
の文字は抽出しない。パターンマッチング部３０５Ｂに
より，白地上の罫線と，網点上または色地上の罫線を別
々に抽出する。例えば，“書”のような込み入った文字
もパターンマッチング部３０５Ｂにより抽出する。

【０１１９】なお，前述した例における状態変数は，状
態変数の上限値を８（網点上の文字）と１６（白地上の
文字）で説明したが，いくつであっても構わない。

【０１２０】網点上の文字と白地上の文字の分離方法
は，罫線内の網掛けがあり，その中の文字の誤検出の発
生を回避するためで，罫線が細いと，文字が近くにある
可能性があるからであり，また罫線の幅が太くなるにつ
れ文字が近くにある可能性が減るからである。

【０１２１】前述した例により，小さい文字や，線画，
白地上の画数の多い文字や網点上の文字を別々に抽出す
ることが可能となる。副走査方向の反映方向が一方向な
ので，ラスタースキャン方式の読み出し方法で，特にハ
ードウェア化に適し，画像データに容易に反映が可能で
ある。

【０１２２】上記画像処理装置は，線画のエッヂを検出
するアルゴリズムであり，特に印刷物特有の網点を検出
して除去することはしていないので，ジェネレーション
（複写機の複写物）等の網点を含まない原稿にも特に有
効である。

【０１２３】抽出したパターンを，画素単位の孤立点除
去で小さな領域誤判定を除去し，その後は，大きなブロ
ック単位（４×４）単位で広い範囲で孤立ブロックを除
去するので，誤判定を良好に除去できる。さらに，ブロ
ック単位の粗い画素密度を元の画素密度に変換するの
で，ブロック単位の粗い画素はなくなる。

【０１２４】また，前述した膨張部３１１Ａ，３１１Ｂ
で，単純な膨張を行うと，孤立した領域が大きくなるだ
けであるが，この実施の形態のように，膨張量Ｘとする
とＸ＝Ｍ−Ｎとして，Ｍ画素膨張させて，その後にＮ画
素縮小しているので，Ｘ＜Ｍであるから孤立した領域を
連結させることができる。さらに膨張させる際に粗い密
度で行っているので，換言すれば，粗い密度（ブロック
単位）のまま膨張させるので，ハードウェアの量を低減
することができる。

【０１２５】また，第１スキャンの結果を第２スキャン
以降も用いるので，必ず線画判定結果と色判定結果は一
致するので，バラツキなく処理を行うことができる。さ
らにメモリに記憶するデータは，最終結果ではなくデー
タ処理中に，処理密度が粗くなった（粗くした）データ
を記憶するので，メモリに記憶するデー量を低減するこ
とができる。

【０１２６】また，線画判定結果と色判定結果の両方
を，ページメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３に記
憶する代わりに，例えば，線画判定結果のみを記憶し
て，色判定結果はスキャン毎のものを用いてもよい。こ
れにより，メモリ容量が２ＭＢ×２＝４ＭＢとなるの
で，市販の４ＭＢのメモリを用いて容易に構成すること
ができる。さらに，ページメモリ３０８Ａを２ＭＢと
し，ページメモリ３０８Ｂおよび１３１を４×４ブロッ
クでなく，８×４ブロックとして，ページメモリ３０８
Ｂおよび１３１のメモリ容量を１ＭＢとしても，全体の
メモリ容量を４ＭＢ（２ＭＢ×２＋１ＭＢ）にすること
ができる。

【０１２７】また，全ての判定結果をメモリに記憶する
代わりに，スキャン毎にパラツキの大きいものだけをメ
モリに記憶するようにしてもよい。

【０１２８】〔色判定部３０２の他の例〕図１６は，本
発明の実施の形態に係る要部である色判定部の内部構成
を示すブロック図である。この色判定部３０２は，有彩
色を検出する機能を有し，ＲＧＢのデータがそれぞれ入
力され，後述する画素検出を行う４つの色画素検出部１
６０１〜１６０４と，色画素検出部１６０１，１６０２
の各出力のパターンマッチングを行うパターンマッチン
グ部１６０５〜１６０６と，色画素検出部１６０３，１
６０４の各出力をカウント処理し，色判定を行うカウン
ト部１６０７〜１６０８と，ＯＲ処理部１６０９と，を
備えている。

【０１２９】さらに，色判定部３０２は，ＯＲ処理部１
６０９の出力値を入力し，ブロック単位のデータにおい
て注目画素の隣接画素に色画素ブロックがない場合に孤
立点として除去する孤立点除去部１６１０と，色画素ブ
ロックが存在する場合に３ブロック画素を膨張処理する
膨張処理部１６１１と，を備えている。

【０１３０】次に，以上のように構成された色判定部の
動作について説明する。色画素検出部１６０１は，入力
されたＲＧＢデータの各濃度の差分が大きく，かつ濃度
の高いものを高濃度高彩度色画素であると判定する。こ
こでは，主に濃度が高く高彩度の文字，線，べたを抽出
する。この判定の際に用いられる式を下記に示す。 （ΔＲＧＢ＞（ＭＩＮ（ＲＧＢ）／ｇｂ＋ｔｈａ））＆
（ＭＩＮ（ＲＧＢ）＞ｍｉｎｕ）

【０１３１】色画素検出部１６０２は，入力されたＲＧ
Ｂデータの各濃度の差分が大きいものを低濃度高彩度で
あると判定する。ここでは，主に濃度が低く高彩度の文
字，線，べたを抽出する。この判定の際に用いられる式
を下記に示す。 （ΔＲＧＢ＞（ＭＩＮ（ＲＧＢ）／ｇｂ＋ｔｈｂ））＆
（ＭＩＮ（ＲＧＢ）＞ｍｉｎ１）

【０１３２】色画素検出部１６０３は，入力されたＲＧ
Ｂデータの各濃度の差分が大きい画素を網点領域の色部
候補とする。この判定の際に用いられる式を下記に示
す。 ΔＲＧＢ＞（ＭＩＮ（ＲＧＢ）／ｇｂ＋ｔｈｃ

【０１３３】色画素検出部１６０４は，入力されたＲＧ
Ｂデータの各濃度の差分が比較的小さい画素を写真領域
の色部候補とする。この判定の際に用いられる式を下記
に示す。 ΔＲＧＢ＞（ＭＩＮ（ＲＧＢ）／ｇｂ＋ｔｈｄ

【０１３４】ここで，上述した各判定式における各記号
について説明する。ΔＲＧＢは画素データのＲＧＢの最
大値と最小値の差である。また，ＭＩＮ（ＲＧＢ）は，
ＲＧＢデータの最小値である。さらに，ｇｂは乗算係数
であり，この場合は濃度であるので，濃い方に有彩デー
タと判定するために補正を加えている。なお，反射率で
行う場合はＭＩＮ（ＲＧＢ）／ｇｂ自体がなくてもよ
い。また，ｔｈａ，ｔｈｂ，ｔｈｃ，ｔｈｄ，ｍｉｎ
ｕ，ｍｉｎ１は有彩判定を行うための固定の値である。

【０１３５】パターンマッチング部１６０５，１６０６
は，図１７（ａ）〜（ｄ）に示すパターン，つまり４×
４画素に対してパターンマッチングを行う。なお，パタ
ーンマッチング部１６０５とパターンマッチング部１６
０６におけるパターンマッチングは，同一のパターンを
使用しているが，画像の特性によって異なってもよい。
そして，このパターンマッチング部１６０５とパターン
マッチング部１６０６の出力結果をＯＲ処理部１６０９
によってＯＲ処理し，４×４画素内に，アクティブ画素
があれば，そのデータをアクティブとして出力する。

【０１３６】カウント部１６０７は，色画素検出部（網
点部色画素検出部）１６０３の出力が，１ブロック（４
×４画素）に一個以上存在する場合に網点領域の色部で
あると判定する。また，カウント部１６０８は，色画素
検出部（べた部色画素検出部）１６０４の出力が，１ブ
ロック（４×４画素）内のすべてに存在する場合に写真
領域の色部であると判定する。

【０１３７】ＯＲ処理部１６０９は，パターンマッチン
グ部１６０５，１６０６とカウント部１６０７，１６０
８のいずれかの出力を色部であると判定すれば，それを
色部と判定する。そして，これ以降の処理は，４×４画
素を１ブロックとしてブロック単位で行われる。

【０１３８】次いで，ブロック化したデータを孤立点除
去部（３×３）１６１０は，注目画素の隣り合う画素に
色画素ブロックがなければ孤立点として除去する。この
孤立点除去部（３×３）１６１０の出力を，膨張処理部
（３×３）１６１１にて，色画素ブロックが存在する場
合は，３ブロック画素を膨張処理する。なお，ここで膨
張処理するのは，色画素の周辺を，黒文字処理をしない
ようにするためである。また，ここで，出力Ｂ／Ｃ信号
は，色画素ブロックのときにＬを出力し，それ以外のと
きはＨを出力する。

【０１３９】このように，色画素のパターンマッチング
を低濃度と高濃度で分けて処理することにより，読み取
り位置ずれの影響を受けにくくすることができる。さら
に，図１８を用いて付言すれば，濃度を分けないときの
位置ずれ量はＡとなるが，これを低濃度と高濃度に分け
るとＢとＣとになる。そして，低濃度部と高濃度部に分
ける際に，低濃度と高濃度との重なる領域を持つことに
より，中濃度（低濃度部と高濃度部の境目）が拾えなく
なるのを回避する。

【０１４０】ところで，この実施の形態では，低濃度部
と高濃度部をＲＧＢデータで行ったが，固定の閾値で行
っても効果を奏することはいうまでもない。また，本例
では低濃度と高濃度で２つの分けたが，３つ以上に分け
ても勿論よい。さらに，この実施の形態はＲＧＢデータ
に対して行ったが，ＲＧＢデータに限定するものではな
く，ＣＭＹのような画像データにも適用することができ
る。

【０１４１】

【発明の効果】以上説明したように，本発明に係る画像
処理装置（請求項１，４〜７）によれば，画素データが
あらかじめ設定した第１の閾値以上の高濃度で，かつ画
素データの差があらかじめ設定した第２の閾値以上であ
るかによって有彩画素を検出し，有彩画素であると検出
されたデータをパターンマッチングで有彩判定するとに
より，有彩色画素検出を高濃度のみにおいて抽出するた
め，読み取り位置ずれの影響を分散した状態で高濃度の
有彩検出が実現する。

【０１４２】また，本発明に係る画像処理装置（請求項
２，４〜７）によれば，画素データがあらかじめ設定し
た第１の閾値以下の低濃度で，かつ画素データの差があ
らかじめ設定した第２の閾値以上であるかによって有彩
画素を検出し，有彩画素であると検出されたデータをパ
ターンマッチングで有彩判定するとにより，有彩色画素
検出を低濃度のみにおいて抽出するため，読み取り位置
ずれの影響を分散した状態で低濃度の有彩検出が実現す
る。

【０１４３】また，本発明に係る画像処理装置（請求項
３，４〜７）によれば，有彩色画素検出を高濃度部と低
濃度部とに分けてそれぞれ独立に処理するため，読み取
り位置ずれの影響を分散した状態で高濃度と低濃度の有
彩検出が実現する。

【０１４４】また，本発明に係る画像処理装置（請求項
８）によれば，請求項３において有彩色画素検出を高濃
度部と低濃度部とに分ける際に，濃度判定のためのそれ
ぞれの閾値を異ならせるため，高濃度部と低濃度部とが
重なる中濃度の領域が対象外となることを回避すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の概略
構成を示すブロック図である。

【図２】図１における画像処理部の内部構成を示すブロ
ック図である。

【図３】図２における原稿認識部の内部構成を示すブロ
ック図である。

【図４】線画認識部のラプラシアン部における白領域検
出または黒領域検出の動作を説明するための記号化され
たマトリックスを示す説明図である。

【図５】線画の断面図であり，白領域と黒領域と閾値と
の関係を示す概念図である。

【図６】エッヂ量（ｘ）の関係を示す説明図である。

【図７】パターンマッチング処理のフローチャートであ
る。

【図８】パターンマッチング処理（パターンマッチング
部）のフローチャートである。

【図９】パターンマッチング処理における注目画素の設
定を示す説明図である。

【図１０】本発明の実施の形態に係るパターンマッチン
グ処理（パターンマッチング部）を示すフローチャート
である。

【図１１】図１０のパターンマッチング処理における状
態変数ＭＦＢの伝搬を示す説明図である。

【図１２】線画認識部のパターンマッチング部における
状態変数の違いによる細線の判断例を示す説明図であ
る。

【図１３】線画認識部の膨張部における補間処理の例を
示す説明図である。

【図１４】本発明の実施の形態に係るパターンマッチン
グ処理（パターンマッチング部）を示すフローチャート
である。

【図１５】アンシャープマスキングによるディテール強
調効果を示す説明図である。

【図１６】本発明の実施の形態に係る要部である色判定
部の内部構成を示すブロック図である。

【図１７】パターンマッチングに使用するパターン例を
示す説明図である。

【図１８】本発明の実施の形態に係る入力画像データの
色画素を検出する際に用いる閾値設定例を示す説明図で
ある。

【図１９】従来における画像データの特性を示す説明図
である。

【符号の説明】

１０１ 原稿読取部 １０２ 画像処理部 １０３ 画像記録部 ２０１ ＲＧＢγ補正部 ２０２ 原稿認識部 ２０３ 遅延部 ２０４ ＲＧＢフィルタ部 ２０５ 色補正部 ２０６ ＵＣＲ部 ２０７ 変倍部 ２０８ ＣＭＹＢｋフィルタ部 ２０９ ＣＭＹＢｋγ補正部 ２１０ 階調処理部 ３０１ 線画認識部 ３０２ 色判定部 ３０３ モノクロ化部 ３０４ ラプラシアン部 ３０５Ａ，３０５Ｂ パターンマッチング部 ３０６Ａ，３０６Ｂ 孤立点除去部 ３０７Ａ，３０７Ｂ 画素密度変換部 ３０８Ａ，３０８Ｂ ページメモリ ３０９Ａ，３０９Ｂ セレクタ ３１０Ａ，３１０Ｂ 孤立ブロック除去部 ３１１Ａ，３１１Ｂ 膨張部 １６０１〜１６０４ 色画素検出部 １６０５，１６０６ パターンマッチング部 １６０７，１６０８ カウント部 １６０９ ＯＲ処理部 １６１０ 孤立点除去部 １６１１ 膨張処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA11 BA02 BA13 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC02 CE11 CE16 DA08 DB02 DB06 DB09 DC22 DC25 DC31 5C072 AA01 BA04 EA05 FA07 QA14 QA17 QA20 UA11 UA20 XA01 XA04 5C079 HB01 HB03 JA03 LA02 LA03 LA06 LA11 LA31 MA02 NA29 PA01 PA02 PA03

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 読み取り対象のカラー原稿を光学走査し
   て得られたＲＧＢあるいはＣＭＹの画素データで入力さ
   れる画像の特定領域が有彩色であるかの原稿認識を行
   い，該認識の結果に基づいて所定の画像処理を実行する
   画像処理装置において，前記画素データがあらかじめ設
   定した第１の閾値以上の高濃度で，かつ前記画素データ
   の差があらかじめ設定した第２の閾値以上であるかによ
   って有彩画素を検出する色画素検出手段と，前記色画素
   検出手段により有彩画素であると検出されたデータをパ
   ターンマッチングで有彩判定する有彩判定手段と，を備
   えることを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 読み取り対象のカラー原稿を光学走査し
   て得られたＲＧＢあるいはＣＭＹの画素データで入力さ
   れる画像の特定領域が有彩色であるかの原稿認識を行
   い，該認識の結果に基づいて所定の画像処理を実行する
   画像処理装置において，前記画素データがあらかじめ設
   定した第１の閾値以下の低濃度で，かつ前記画素データ
   の差があらかじめ設定した第２の閾値以上であるかによ
   って有彩画素を検出する色画素検出手段と，前記色画素
   検出手段により有彩画素であると検出されたデータをパ
   ターンマッチングで有彩判定する有彩判定手段と，を備
   えることを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 読み取り対象のカラー原稿を光学走査し
   て得られたＲＧＢあるいはＣＭＹの画素データで入力さ
   れる画像の特定領域が有彩色であるかの原稿認識を行
   い，該認識の結果に基づいて所定の画像処理を実行する
   画像処理装置において，前記画素データがあらかじめ設
   定した第１の閾値以上の高濃度あるいは前記画素データ
   があらかじめ設定した第１の閾値以下の低濃度で，かつ
   前記画素データの差があらかじめ設定した第２の閾値以
   上であるかによって有彩画素を検出する色画素検出手段
   と，前記色画素検出手段により有彩画素であると検出さ
   れたデータをパターンマッチングで有彩判定する有彩判
   定手段と，を備えることを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記第２の閾値は，固定値であることを
   特徴とする請求項１，２または３に記載の画像処理装
   置。
5. 【請求項５】 前記第２の閾値は，前記画素データ内の
   最小値であることを特徴とする請求項１，２または３に
   記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記第１の閾値は，固定値であることを
   特徴とする請求項１，２または３に記載の画像処理装
   置。
7. 【請求項７】 前記第１の閾値は，前記画素データ内の
   最小値とし，変動することを特徴とする請求項１，２ま
   たは３に記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】 前記２つの閾値は，同一値に設定しない
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。