JP2003319195A - 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 入力された画像データから画像の種別を厳密
に判別し、判別結果に基づいて画像種別に応じた適切な
画像処理を行う画像処理方法、画像処理装置、画像形成
装置、コンピュータプログラム及び記録媒体を提供す
る。 【解決手段】 画像種別判別部１２の第１判別部４は、
画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して
画像種別を判別し、第２判別部５は、前記画像データか
ら色情報の特徴を表す特徴量を抽出して第１判別部４の
判別結果に対して補正を施すか否かを判別する。補正処
理部６は、第２判別部５の判別結果に基づいて第１判別
部４の判別結果に対して補正を施す。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像データから画
像種別の判別を自動的に行い、判別結果に基づいて画像
処理を行う画像処理方法、該画像処理方法を実行する画
像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、コ
ンピュータを前記画像処理装置として実現させるための
コンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラ
ムを記録してあるコンピュータで読み取りが可能な記録
媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】電子写真方式又はインクジェット方式を
用いた複写機等の画像形成装置は、従来のアナログ式の
ほかにデジタル式のものが普及しており、またデジタル
画像処理技術の進展によって、カラー画像を高画質に再
現するフルカラーのデジタル複写機・複合機等が製品化
されている。

【０００３】これらの画像形成装置を用いて複写される
原稿に関しては、文字画像、線画画像、写真画像、又は
これらを組合せた文字／写真画像等が存在しており、良
好な再現画像を得るためには、それぞれの原稿の種別に
応じた適切な画像処理を行う必要がある。

【０００４】このような状況の中で、画像形成装置の操
作モードとして、原稿の種別に応じた画像処理を行うた
めに原稿の種別を選択する、文字モード、写真モード、
文字／写真モード等が備えられている。しかしながら、
操作者が手動により各原稿に対してモードの切り替えを
行うことは、非常に煩わしい作業である。また、不適切
なモードが選択された場合等には、著しい画像の劣化が
見られることが多く、無駄な複写が行われることにな
る。

【０００５】そこで、このような問題を解決するため
に、画像（原稿）の種別を自動的に判別する処理を行う
ことが提案されている。例えば、特開２０００−３２２
８７号公報においては、入力された画像データに対応す
る画像の種別を自動的に判別し、判別結果に応じて適切
な補正処理を施すか否かを判断している。

【０００６】前記公報に記載される画像種別判別処理
は、入力された画像データの明度分布情報（１．明度が
全階調域に広く分布しているか、又は特定階調に集中し
て分布しているか、２．明度極大値ポイント数）及び画
像の色数を用いて行う。これにより、人工的に作成され
たデザイン画又はロゴ等の「グラフィカル画像」である
か、風景画又は人物像のような「ピクトリアル画像」で
あるか、ディザ又は誤差拡散等の面積階調表現により低
階調数化処理を施した画像であるかを判別する。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】例えば、コンピュータ
で作成したイラスト等を印刷機又はプリンタで出力した
画像は面積階調であるため、明度分布情報及び色数等を
正確に求めることができない。つまり、前記公報の方法
によれば、このような面積階調の画像を読み込んだ場
合、色数が非常に多くなり、色数が多い印画紙写真との
区別ができない。また、文字のみの画像と、文字と写真
とが混在している画像との画像処理の切り替えを行うこ
とができない。

【０００８】さらに、グラフィカル画像であると判別し
た場合、カラーバランス補正、コントラスト補正、精細
度補正は行わず、ピクトリアル画像であると判別した場
合、これらの補正処理を行うが、これら以外のグラフィ
カル画像及びピクトリアル画像に対する画像処理につい
ては記載されていない。これら各々の画像に対しても適
切な画像処理が必要である。

【０００９】本発明は斯かる事情に鑑みてなされたもの
であって、その目的とするところは、入力された画像デ
ータから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種
別を判別し、前記画像データから色情報の特徴を表す特
徴量を抽出して前記画像種別の判別結果に対して補正を
施すか否かを判定することにより、画像の種別をより厳
密に判別し、判別した画像種別に応じて適切な画像処理
を行うことができる画像処理方法、該画像処理方法を実
行する画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成
装置を提供することにある。

【００１０】また、本発明の他の目的は、コンピュータ
を本発明に係る画像処理装置として実現させるためのコ
ンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラム
を記録したコンピュータで読み取りが可能な記録媒体を
提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理方
法は、入力された画像データから画像の種別を判別し、
この判別結果に基づいて画像処理を行う画像処理方法に
おいて、画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を
抽出して画像種別を判別する第１の過程と、前記画像デ
ータから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して前記第１
の過程の判別結果に対して補正を施すか否かを判別する
第２の過程と、該第２の過程の判別結果に基づいて前記
第１の過程の判別結果に対して補正を施す第３の過程と
を備えることを特徴とする。

【００１２】本発明にあっては、入力された画像データ
から、画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種別
を判別することにより、文字画像と、写真が混在してい
る画像との判別を行うことができるのみならず、さらに
色情報の特徴を表す特徴量も抽出し、計２つの特徴量に
基づいて画像種別を判別することにより、より厳密に画
像種別を判別することができる。またこの結果、判別し
た画像種別に応じた適切な画像処理を行うことができ
る。

【００１３】また、本発明に係る画像処理方法は、前記
第２の過程は、前記画像データから有彩色のエッジとな
る画素数を計数する過程と、前記画像データの色数を計
数する過程とを備えることを特徴とする。

【００１４】本発明にあっては、有彩色のエッジとなる
画素数及び色数を計数することにより、コンピュータで
作成したイラスト等をプリンタで出力した面積階調の画
像と印画紙写真とを異なる画像種別として判別したり、
手書きのイラストを個別の画像種別として判別する等、
多様な画像データに対して画像種別を厳密に判別するこ
とができる。

【００１５】また、本発明に係る画像処理方法は、前記
色数を計数する過程は、前記画像データから色分布を算
出する過程を備えることを特徴とする。

【００１６】本発明にあっては、画像データから色分布
を算出することにより、度数値が所定の閾値よりも大き
い区分のみを前記画像データ中の色数として計数するこ
とができるので、色数を正確に計数することができる。

【００１７】また、本発明に係る画像処理装置は、入力
された画像データから画像の種別を判別する画像種別判
別手段を備え、該画像種別判別手段の判別結果に基づい
て画像処理を行う画像処理装置において、前記画像種別
判別手段は、画像データから画像種別の特徴を表す特徴
量を抽出して画像種別の判別を行う第１判別手段と、前
記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出して
前記第１判別手段の判別結果に対して補正を施すか否か
を判別する第２判別手段と、該第２判別手段の判別結果
に基づいて前記第１判別手段の判別結果に対して補正を
施す手段とを備えることを特徴とする。

【００１８】本発明にあっては、入力された画像データ
の画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種別の判
別を行う第１判別手段を備えることにより、文字画像
と、写真が混在している画像とを判別することができ
る。さらに、色情報の特徴を表す特徴量を抽出して第１
判別手段の判別結果に対して補正を施すか否かの判別を
行う第２判別手段を備えることにより、画像種別の特徴
を表す特徴量及び色情報の特徴を表す特徴量の計２つの
特徴量に基づいて画像種別を判別するので、より厳密に
画像種別を判別することができる。またこの結果、判別
した画像種別に応じた適切な画像処理を行うことができ
る。

【００１９】また、本発明に係る画像処理装置は、前記
第２判別手段は、前記画像データから有彩色のエッジと
なる画素数を計数する手段と、前記画像データの色数を
計数する色数計数手段とを備えることを特徴とする。

【００２０】本発明にあっては、第２判別手段が、有彩
色のエッジである画素数の多少及び色数とを計数する手
段を備えることにより、コンピュータで作成したイラス
ト等をプリンタで出力した面積階調の画像と印画紙写真
とを異なる画像種別として判別したり、手書きのイラス
トを個別の画像種別として判別する等、多様な画像デー
タに対して画像種別を厳密に判別することができる。

【００２１】また、本発明に係る画像処理装置は、前記
色数計数手段は、前記色数を計数すべく前記画像データ
から色分布を算出する手段を備えることを特徴とする。

【００２２】本発明にあっては、画像データから色分布
を算出する手段を備えることにより、度数値が所定の閾
値よりも大きい区分のみを前記画像データ中の色数とし
て計数することができるので、色数を正確に計数するこ
とができる。

【００２３】また、本発明に係る画像形成装置は、本発
明に係る画像処理装置の何れかを備え、該画像処理装置
が画像処理した画像データに基づき、画像を形成するこ
とを特徴とする。

【００２４】本発明にあっては、本発明に係る画像処理
装置の何れかを備え、該画像処理装置が画像処理した画
像データに基づき、画像を形成することにより、多様な
画像データに対して、画像種別をより厳密に判別して適
切な画像処理を行うことができるので、入力された画像
データを良好に再現する画像を出力する画像形成装置を
実現することができる。

【００２５】また、本発明に係るコンピュータプログラ
ムは、コンピュータに、入力された画像データから画像
の種別を判別させ、この判別結果に基づいて画像処理を
行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、コン
ピュータに、画像データから画像種別の特徴を表す特徴
量を抽出して画像種別を判別させる第１ステップと、コ
ンピュータに、前記画像データから色情報の特徴を表す
特徴量を抽出して前記第１ステップの判別結果に対して
補正を施すか否かを判別させる第２ステップと、コンピ
ュータに、前記第２ステップの判別結果に基づいて前記
第１ステップの判別結果に対して補正を施させる第３ス
テップとを実行させることを特徴とする。

【００２６】本発明にあっては、このコンピュータプロ
グラムが格納されたコンピュータにおいて、入力された
画像データに対して厳密に画像種別を判別し、判別した
画像種別に応じて適切な画像処理を行うことができる。
また、プログラムの書き換えが可能な画像処理装置、画
像形成装置等においても、コンピュータプログラムを格
納することによって、同様に、画像データの画像種別を
判別して適切な画像処理を行わせることができる。

【００２７】さらに、本発明に係るコンピュータで読み
取りが可能な記録媒体は、コンピュータに、入力された
画像データから画像の種別を判別させ、この判別結果に
基づいて画像処理を行わせるためのコンピュータプログ
ラムを記録してあるコンピュータでの読み取りが可能な
記録媒体において、コンピュータに、画像データから画
像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種別を判別さ
せる第１ステップと、コンピュータに、前記画像データ
から色情報の特徴を表す特徴量を抽出して前記第１ステ
ップの判別結果に対して補正を施すか否かを判別させる
第２ステップと、コンピュータに、前記第２ステップの
判別結果に基づいて前記第１ステップの判別結果に対し
て補正を施させる第３ステップとを実行させるためのコ
ンピュータプログラムを記録してあることを特徴とす
る。

【００２８】本発明にあっては、ＣＤ−ＲＯＭ等として
コンピュータプログラムをコンピュータに読み込ませる
ことができるので、この結果、コンピュータにおいて、
入力された画像データに対して厳密に画像種別を判別
し、判別した画像種別に応じて適切な画像処理を行うこ
とができる。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下、本発明をその実施の形態を
示す図面に基づいて説明する。図１は、本発明に係る画
像処理方法、画像処理装置、画像形成装置の実施の形態
であるデジタルカラー複写機の要部構成を示すブロック
図である。

【００３０】図１に示すように、カラー画像処理装置２
に、カラー画像入力装置（画像読取手段）１とカラー画
像出力装置３とが接続され、全体としてデジタルカラー
複写機を構成している。カラー画像入力装置１は、例え
ばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えるスキャナ
で構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：Re
d、Ｇ：Green、Ｂ：Blue）のアナログ信号としてＣＣＤ
にて読み取って、カラー画像処理装置２へ出力する。

【００３１】カラー画像入力装置１にて読み取られた画
像データは、カラー画像処理装置２を構成するＡ／Ｄ
（アナログ／デジタル）変換部１０、シェーディング補
正部１１、画像種別判別部（画像種別判別手段）１２、
入力階調補正部１３、領域識別処理部１４、色補正部１
５、黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、
出力階調補正部１８、及び階調再現処理部１９により順
次処理され、ＣＭＹＫ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、
Ｙ：イエロー、Ｋ：ブラック（黒））のデジタルカラー
信号として、カラー画像出力装置３へ出力される。

【００３２】Ａ／Ｄ変換部１０は、ＲＧＢのアナログ信
号をデジタル信号に変換してシェーディング補正部１１
へ出力し、シェーディング補正部１１は、Ａ／Ｄ変換部
１０から入力されたＲＧＢのデジタル信号に対して、カ
ラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系で生じた
各種の歪みを取り除く補正を行い、補正したＲＧＢのデ
ジタル信号を画像種別判別部１２へ出力する。

【００３３】画像種別判別部１２は、入力されたＲＧＢ
のデジタル信号（ＲＧＢの反射率信号）を濃度信号等、
カラー画像処理装置２に適した信号に変換し、補色反転
してＣＭＹ信号に変換する。さらに、入力された画像デ
ータに対応する画像が、文字画像であるか、写真画像
（印刷写真・印画紙写真）であるか、又は文字及び写真
を組み合わせた文字／写真画像であるかの画像種別の判
別を自動的に行うと共に、入力された画像データの色情
報に基づいて、画像種別の判別結果に対して補正を施す
か否かを判別する。補正を施すと判別した場合には、さ
らに、色鉛筆画・アニメーションの下絵、絵画、イラス
ト・アニメーションの下絵の何れかとして判別する。画
像種別判別部１２は、このような判別結果を示す画像種
別判別信号をカラー画像処理装置２内の入力階調補正部
１３及び入力階調補正部１３よりも後段に備えられる各
処理部へ出力する。

【００３４】入力階調補正部１３は、カラーバランスを
整えると同時に、画像種別判別部１２の判別結果に基づ
いて下地濃度の除去及びコントラスト等の画質調整処理
を行い、領域識別処理部１４へ出力する。領域識別処理
部１４は、画像データの各画素が文字領域、網点領域、
及び写真領域の何れであるかを識別する処理を行い、各
画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を、
黒生成下色除去部１６、空間フィルタ処理部１７、及び
階調再現処理部１９へ出力すると共に、入力階調補正部
１３から入力されたデジタル信号をそのまま後段の色補
正部１５へ出力する。

【００３５】色補正部１５は、色再現の忠実化実現のた
めに、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づ
く色濁りを取り除く処理を行い、補正後のＣＭＹの３信
号を黒生成下色除去部１６へ出力する。黒生成下色除去
部１６は、色補正後のＣＭＹの３信号から黒（Ｋ）信号
を生成する黒生成の処理を行い、生成したＫ信号を元の
ＣＭＹ信号から差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成し、
生成したＫ信号及び新たなＣＭＹ信号からなるＣＭＹＫ
の４信号を空間フィルタ処理部１７へ出力する。

【００３６】なお、黒生成下色除去部１６における黒生
成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成
を行う一般的な方法がある。この方法では、スケルトン
カーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータ
をＣ、Ｍ、Ｙ、出力されるデータをＣ´、Ｍ´、Ｙ´、
Ｋ´、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α
＜１）とすると、黒生成下色除去処理は、以下の式で表
される。

【００３７】 Ｋ´＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）｝ Ｃ´＝Ｃ−αＫ´ Ｍ´＝Ｍ−αＫ´ Ｙ´＝Ｙ−αＫ´

【００３８】空間フィルタ処理部１７は、黒生成下色除
去部１６から入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対
して、領域識別信号に基づいてデジタルフィルタによる
空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正するこ
とによって出力する画像のぼやけ及び粒状性劣化を防ぐ
処理を行い、処理後のＣＭＹＫ信号を出力階調補正部１
８へ出力する。

【００３９】出力階調補正部１８は、入力されたＣＭＹ
Ｋ信号をカラー画像出力装置３の特性値である網点面積
率に変換する出力階調補正処理を行い、処理後のＣＭＹ
Ｋ信号を階調再現処理部１９へ出力する。階調再現処理
部１９は、入力されたＣＭＹＫ信号の画像データを最終
的に画素に分離し、それぞれの階調を再現できるように
処理する階調再現処理（中間調生成）を行う。

【００４０】上述した画像処理では、特に黒文字又は色
文字の再現性を高めるために、領域識別処理部１４にお
いて文字として識別された領域は、空間フィルタ処理部
１７による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高
周波数の強調量が大きくされる。また、階調再現処理部
１９では、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリ
ーンでの二値化又は多値化処理が選択できるように構成
されている。また、領域識別処理部１４において網点と
して識別された領域は、空間フィルタ処理部１７によ
り、入力網点成分を除去するためのローパスフィルタ処
理が施される。領域識別処理部１４において写真として
識別された領域は、階調再現処理部１９により、階調再
現性を重視したスクリーンでの二値化又は多値化処理が
行われる。

【００４１】上述した各処理は、カラー画像入力装置１
が読み取った原稿の画像データに対して行っているが、
デジタルカメラ等の入力機器により入力された画像デー
タ、又は、コンピュータにより作成された画像データに
対して行ってもよい。上述した各処理が行われた画像デ
ータは、図示しない記憶手段に一旦記憶され、所定のタ
イミングで読み出されてカラー画像出力装置３へ出力さ
れる。以上の処理は図示しないＣＰＵ（Central Proces
sing Unit ）により制御される。また、カラー画像出力
装置３としては、画像データを記録シート（例えば紙
等）上に出力するものであり、例えば、電子写真方式又
はインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等を
挙げることができるが、特に限定されるものではない。

【００４２】上述した画像種別判別部１２について、図
２、図３、図４に基づいて、より詳細に説明する。画像
種別判別部１２は、図２に示すように、第１判別部（第
１判別手段）４、第２判別部（第２判別手段）５及び補
正処理部（補正を施す手段）６から構成されている。

【００４３】第１判別部４としては、例えば、本件出願
人による特願２００１−１２４５０に開示した構成を用
いることができる。第１判別部４は、図３に示すよう
に、信号変換部４１、濃度分布算出部４２、第１最大度
数濃度区分抽出部４３、第２最大度数濃度区分抽出部４
４、文字画像判定部４５、写真画像判定部４６、及び画
像種別判定部４８を備えており、画像種別の特徴を表す
特徴量を抽出し、この特徴量に基づいて、例えば、文字
画像、写真画像、文字／写真画像の何れであるかの判別
を行う。前記原稿の特徴量とは、画像データにおける、
総画素数（画像データ全体の画素数）、画像データの濃
度分布等のことをいう。

【００４４】信号変換部４１は、ＲＧＢの反射率信号を
ＲＧＢの濃度信号に変換し、さらに補色反転してＣＭＹ
信号に変換する。濃度分布算出部４２は、変換されたＣ
ＭＹ信号の画像データの各色成分毎に濃度分布を算出す
る。図５は、濃度分布算出部４２により算出された濃度
分布を表す濃度ヒストグラムの例である。図５（ａ）は
文字画像、図５（ｂ）は写真画像、図５（ｃ）は文字／
写真画像の画像データのある色成分の濃度ヒストグラム
であり、横軸は濃度値を示し、縦軸はそれぞれの濃度値
を有する区分の度数値を示している。

【００４５】図３に示した第１最大度数濃度区分抽出部
４３は、算出された濃度分布から、最大度数値（第１最
大度数値）を有する濃度区分（第１最大度数濃度区分）
を抽出する。第２最大度数濃度区分抽出部４４は、前記
濃度分布から、第１最大度数濃度区分抽出部４３にて抽
出した第１最大度数濃度区分及びこの濃度区分に隣接す
る濃度区分以外で、最大度数値（第２最大度数値）を有
する濃度区分（第２最大度数濃度区分）を抽出する。図
５の濃度ヒストグラムにおいて、抽出した第１最大度数
濃度区分及び第２最大度数濃度区分を斜線で示してい
る。

【００４６】文字画像判定部４５は、低度数閾値設定部
４５１、低度数濃度区分数判定部４５２、第１閾値設定
部４５３、最大度数値判定部４５４及び第２閾値設定部
４５５からなり、画像データに対応する画像が文字画像
であるか否かの判定を行う。

【００４７】低度数濃度区分数判定部４５２は、低度数
閾値設定部４５１にて予め設定される低度数閾値よりも
度数値が小さい濃度区分（低度数濃度区分、図５の濃度
ヒストグラムに示す）数を計数する。そして、計数した
低度数濃度区分数と、第１閾値設定部４５３にて予め設
定される第１閾値とを比較する。低度数濃度区分数≧第
１閾値 である場合に、文字画像であると判定する。

【００４８】最大度数値判定部４５４は、低度数濃度区
分数判定部４５２にて文字画像であると判定されなかっ
た画像データに対して、第１最大度数値を総画素数で割
った値と、第２閾値設定部４５５にて予め設定される第
２閾値とを比較する。第１最大度数値／総画素数≧第２
閾値 である場合に、文字画像であると判定する。この
ようにして、文字画像判定部４５は、低度数濃度区分数
が多い、又はある濃度の度数値が高い画像データに対し
て、文字画像であると判定する（図５（ａ））。

【００４９】写真画像判定部４６は、文字画像判定部４
５にて文字画像であると判定されなかった画像データに
対して、写真画像であるか否かの判定を行う。総画素数
を、第１最大度数値と第２最大度数値との差で割った値
と、第３閾値設定部４７にて予め設定される第３閾値と
を比較する。総画素数／（第１最大度数値−第２最大度
数値）≧第３閾値 である場合に、写真画像であると判
定する。総画素数／（第１最大度数値−第２最大度数
値）＜第３閾値 である場合は、文字／写真画像である
と判定する。このようにして、写真画像判定部４６は、
階調性がある画像データに対して写真画像であると判定
し（図５（ｂ））、文字画像及び写真画像の両方の特徴
を有する画像データに対して文字／写真画像であると判
定する（図５（ｃ））。

【００５０】画像種別判定部４８は、文字画像判定部４
５、写真画像判定部４６で行われた判定結果に基づい
て、第１判別部４における総合判定を行う。画像データ
の３色の色成分のうち２色以上で同じ判定結果が得られ
た場合、画像種別の第１判別部４の判別結果として２色
以上で同じであった判定結果を採用する。２色以上で同
じ判定結果が得られなかった場合、画像種別は文字／写
真画像であると判別する。このようにして、第１判別部
４にて文字画像、写真画像、文字／写真画像の何れかと
して画像種別の判別を行い、判別結果を示す信号を図２
に示した補正処理部６へ出力する。

【００５１】なお、写真画像又は文字／写真画像と判別
した場合、写真画像が印刷写真（網点）であるのか又は
印画紙写真であるのかの判別をさらに行うようにしても
よい。判別方法の１例を挙げると、以下のとおりであ
る。注目画素を中心とした例えば３×３１の画素よりな
るブロックを抽出し、各ラインで隣接する画素の濃度差
の絶対値を求め、閾値と比較する。全てのラインにおけ
る濃度差の絶対値≧閾値 である場合、注目画素を含む
ラインは網点と判定する。また、前記以外の場合、非網
点と判定する。ここでは、ラインに対する判定を例に挙
げたが、注目画素のみに対して判定してもよい。さら
に、網点と判定されたライン数（又は画素数）を計数
し、この計数したライン数を閾値と比較する。網点と判
定されたライン数≧閾値 である場合、印刷写真である
と判別する。そして、前記以外の場合、印画紙写真であ
ると判別する。

【００５２】次に、図２に示した第２判別部５について
説明する。第２判別部５は、図４に示すように、色線数
計数部（有彩色のエッジとなる画素数を計数する手段）
５１、色数計数部（色数計数手段）５２及び補正判定部
５３からなり、画像データから色情報の特徴を表す特徴
量を抽出し、第１判別部４の判別結果に対して補正を施
すか否かの判別を行い、判別結果を示す補正信号（オン
／オフ）を出力する。前記特徴量とは、有彩色のエッジ
である画素数（色線数）、全色数、高彩度の色数のこと
をいう。

【００５３】色線数計数部５１は、図示しないエッジ検
出部と有彩色判定部とからなり、エッジであり、かつ有
彩色である画素の数を計数することにより、色線数を計
数する。前記エッジ検出部は、注目画素を中心とした例
えば３×３の画素を抽出し、主走査方向ゾーベルフィル
タ・副走査方向ゾーベルフィルタによる処理を行う。処
理結果が予め定められた閾値以上である場合に、前記注
目画素はエッジであると判定する。

【００５４】前記有彩色判定部は、注目画素のＲ、Ｇ、
Ｂ信号の最大値と最小値との差が、予め設定された閾値
以上である場合に、前記注目画素は有彩色であると判定
する。前記エッジ検出部にてエッジであると判定し、か
つ、前記有彩色判定部にて有彩色であると判定した画素
数を計数することにより、色線数計数部５１は色線数を
計数する。

【００５５】一方、色数計数部５２は色分布算出部（色
分布を算出する手段）５２１を備え、色分布算出部５２
１により画像データから色分布を算出し、算出した色分
布から全色数及び高彩度色数を計数する。ここで色分布
とは、以下に示す３次元ヒストグラムのような画像の色
情報の特徴を表すものであり、カラー画像入力装置１に
よりサンプリングされた画像データ、すなわち、原稿の
色分布を表しているのではない。画像データとしては、
ＲＧＢ信号の画像データを用いてもよいし、又は補色反
転したＣＭＹ信号の画像データ、ＣＩＥ１９７６Ｌ^* ａ
^* ｂ^* （ＣＩＥ：Commission Internationale de l'Ecl
airage：国際照明委員会、Ｌ^* ：明度、ａ^* ・ｂ^* ：色
度）信号の画像データを用いてもよく、本実施の形態に
おいてはＲＧＢ信号の画像データを用いる。

【００５６】図６は、ＲＧＢ信号の画像データから算出
した色分布を表す３次元ヒストグラムの例である。図６
において、各ヒストグラムはＲ信号成分の区分毎に作成
されており、それぞれのグラフにおいてｘ軸はＧ信号成
分、ｙ軸はＢ信号成分、ｚ軸は、Ｇ信号成分及びＢ信号
成分からなる区分の度数値を示している。なお、図６に
おいては、Ｇ、Ｂ信号成分をそれぞれ５個の区分に分割
しているが、これに限定するものでなく、適宜の区分数
であってよい。

【００５７】算出した色分布から全色数及び高彩度の色
数を計数する方法としては、例えば以下の方法が挙げら
れる。図７に示すように、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸として画像
データのＲ、Ｇ、Ｂ信号成分（データ範囲：０〜２５
５）をとる入力信号空間を作成し、この入力信号空間を
同じ間隔Ｓ（算出した色分布の区分に相当する間隔）で
格子（サンプリング格子）に分割する。なお、図７にお
いては、図６の３次元ヒストグラムに合わせて、入力信
号空間を間隔Ｓで５×５×５個のサンプリング格子に分
割した例を示しているが、これに限定するものでなく、
適宜の間隔で分割を行うことができる。前記入力信号空
間が分割されて形成された各サンプリング格子Ｃ_ijk
（０≦ｉ，ｊ，ｋ≦２５５／Ｓ）ついて、以下の処理を
行う。

【００５８】処理対象のサンプリング格子Ｃ_ijk につい
て、算出した色分布を参照することにより、サンプリン
グ格子Ｃ_ijk に対応する色分布の区分の度数値を、サン
プリング点数Ｐ_ijk として設定する。そして、設定した
サンプリング点数Ｐ_ijk を、サンプリング格子Ｃ_ijk に
対応する色分布の区分が表す色は存在するものとするか
否かを判定するための閾値ＴＨ０と比較する。サンプリ
ング点数Ｐ_ijk ＞閾値ＴＨ０ である場合、前記色は存
在するものとすると判定し、計数すべく全色数Ｎ＝Ｎ＋
１とし、引き続き以下に示す処理を行う。サンプリング
点数Ｐ_ijk ≦閾値ＴＨ０ である場合、前記色は存在し
ないものと判定して以下に示す処理を行わず、次のサン
プリング格子についての処理を開始する。

【００５９】サンプリング点数Ｐ_ijk ＞閾値ＴＨ０であ
る場合、引き続いて以下の処理を行う。サンプリング格
子Ｃ_ijk の例えば中心の点等の代表となるＲＧＢ成分に
ついて、最大値ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）と、最小値ＭＩＮ
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）との差を、サンプリング格子Ｃ_ijk に対
応する色分布の区分が表す色が高彩度の色であるか否か
を判定するために閾値ＴＨ１と比較する。最大値ＭＡＸ
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−最小値ＭＩＮ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＞閾値Ｔ
Ｈ１ である場合、前記色は高彩度の色であると判定
し、計数すべく高彩度色数Ｍ＝Ｍ＋１とし、次のサンプ
リング格子についての処理を開始する。最大値ＭＡＸ
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）−最小値ＭＩＮ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）≦閾値Ｔ
Ｈ１ である場合、前記色は高彩度の色でないと判定
し、次のサンプリング格子についての処理を開始する。

【００６０】入力信号空間の全サンプリング格子に対し
て以上の処理を行い、全色数Ｎ及び高彩度色数Ｍを出力
する。以上のようにして、図４に示した色数計数部５２
は、全色数及び高彩度色数を計数する。

【００６１】そして、補正判定部５３は、色線数計数部
５１及び色数計数部５２の計数値に基づいて、第１判別
部４の判別結果に対して補正を施すか否かを判定し、判
定結果を第２判別部５の判別結果とし、判別結果を示す
補正信号（オン／オフ）を補正処理部６へ出力する。色
線数計数部５１が計数した色線数が所定の範囲内にある
（閾値ＴＨｃｌ１≦色線数≦閾値ＴＨｃｌ２）、色数計
数部５２が計数した高彩度色数が所定の閾値以上である
（高彩度色数≧閾値ＴＨｃｒ）、色数計数部５２が計数
した全色数が所定の閾値以下である（全色数≦閾値ＴＨ
ｃ）、の３つの条件のうち少なくとも１つを満たす場
合、第１判別部４の判別結果に対して補正を施すと判定
して補正信号をオンにする。

【００６２】閾値ＴＨｃｌ１は、印画紙写真と印刷写真
とを区別するための閾値である。印画紙写真では色の分
布が一様となっており、印刷写真と比較して色線数が少
ないという特徴がある。また、閾値ＴＨｃｌ２は、色鉛
筆画と色文字とを区別するための閾値である。色鉛筆画
は、色文字と比較してエッジがはっきりしていない、す
なわち色線数が少ないという特徴がある。閾値ＴＨｃｌ
１≦色線数≦閾値ＴＨｃｌ２ である場合、画像データ
に対応する画像は、印画紙写真又は色文字ではなく、デ
ザイン・イラスト（グラフィカル画像）又は色鉛筆画の
可能性があるとして第１判別部４の判別結果に対して補
正を施すと判定し、補正信号をオンにする。

【００６３】また、閾値ＴＨｃｒはデザイン・イラスト
（グラフィカル画像）であるか否かを区別するための閾
値である。高彩度色数≧閾値ＴＨｃｒ である場合、グ
ラフィカル画像であるとして第１判別部４の判別結果に
対して補正を施すと判定し、補正信号をオンにする。

【００６４】さらに、閾値ＴＨｃもまたデザイン・イラ
スト（グラフィカル画像）又は絵画であるか否かを区別
するための閾値である。全色数≦閾値ＴＨｃ である場
合、グラフィカル画像又は絵画であるとして第１判別部
４の判別結果に対して補正を施すと判定し、補正信号を
オンにする。人工的に作成されたデザイン・イラスト
（グラフィカル画像）では、使用される色は限られ、ま
た、自然界には存在しない彩度の高い色が使われること
があり、印画紙写真などの自然画と比較して高彩度の色
が多く色数が少ないという特徴がある。絵画においても
同様に使われる色は限られるので、印画紙写真と比較し
て色数が少ないという特徴がある。

【００６５】このように、前述した３つの条件のうち少
なくとも１つを満たしている場合、デザイン・イラスト
（グラフィカル画像）又は色鉛筆画の可能性があるとし
て第１判別部４の判別結果に対して補正を施すと判定
し、オンの補正信号を図２に示した補正処理部６へ出力
し、前述した３つの条件を何れも満たさない場合、第１
判別部４の判別結果に対して補正を施さないと判定し、
オフの補正信号を補正処理部６へ出力する。

【００６６】図２の補正処理部６は、第２判別部５によ
り入力される補正信号がオンであるか否かを判定し、補
正信号がオフであると判定した場合、補正処理を行わ
ず、第１判別部４の判別結果をそのまま画像種別判別部
１２の判別結果とする。一方、補正信号がオンであると
判定した場合、第１判別部４の判別結果に対して以下の
ように補正を施す。

【００６７】第１判別部４にて文字画像であると判別さ
れた場合、色鉛筆画・アニメーションの下絵であると判
別する。第１判別部４にて写真画像であると判別された
場合、絵画・デザインであると判別する。また、第１判
別部４にて文字／写真画像と判別された場合、イラスト
・アニメーションの下絵であると判別する。このように
して、画像種別判別部１２は画像種別をさらに厳密に判
別し、判別結果を示す画像種別判別信号を出力する。

【００６８】次に、上述した画像種別判別部１２による
画像種別の判別の処理手順を図８、図９、図１０、図１
１に示すフローチャートに基づいて説明する。

【００６９】図８、図９は画像種別判別部１２の第１判
別部４の処理手順を示す。第１判別部４は、信号変換部
４１において、画像データのＲＧＢの反射率信号をＲＧ
Ｂの濃度信号に変換し、さらに補色反転してＣＭＹ信号
に変換する信号変換を行う（ステップＳ１）。濃度分布
算出部４２において、変換されたＣＭＹ信号の画像デー
タの各色成分毎に濃度分布を算出する（ステップＳ
２）。以下の処理は画像データの各色成分に対して夫々
行う。

【００７０】算出した濃度分布から、第１最大度数濃度
区分抽出部４３において、最大度数値（第１最大度数
値）を有する濃度区分（第１最大度数濃度区分）を抽出
し（ステップＳ３）、第２最大度数濃度区分抽出部４４
において、第２最大度数値を有する第２最大度数濃度区
分を抽出する（ステップＳ４）。文字画像判定部４５の
低度数濃度区分数判定部４５２において、計数する低度
数濃度区分数が第１閾値以上であるか否かを判定し（ス
テップＳ５）、低度数濃度区分数が第１閾値以上である
と判定した場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、画像データ
に対応する画像は文字画像であると判定してフラグＦを
「ａ」に設定する（ステップＳ８）。

【００７１】ステップＳ５において、低度数濃度区分数
が第１閾値未満であると判定した場合（ステップＳ５：
ＮＯ）、文字画像判定部４５の最大度数値判定部４５４
において、第１最大度数値を総画素数で割った値が第２
閾値以上であるか否かを判定し（ステップＳ６）、第２
閾値以上であると判定した場合（ステップＳ６：ＹＥ
Ｓ）、画像データに対応する画像は文字画像であると判
定してフラグＦを「ａ」に設定する（ステップＳ８）。

【００７２】ステップＳ６において、第１最大度数値を
総画素数で割った値が第２閾値未満であると判定した場
合（ステップＳ６：ＮＯ）、写真画像判定部４６におい
て、総画素数を、第１最大度数値と第２最大度数値との
差で割った値が、第３閾値以上であるか否かを判定し
（ステップＳ７）、第３閾値以上であると判定した場合
（ステップＳ７：ＹＥＳ）、画像データに対応する画像
は写真画像であると判定してフラグＦを「ｂ」に設定す
る（ステップＳ９）。

【００７３】ステップＳ７において、総画素数を、第１
最大度数値と第２最大度数値との差で割った値が、第３
閾値未満であると判定した場合（ステップＳ７：Ｎ
Ｏ）、画像データに対応する画像は文字／写真画像であ
ると判定してフラグＦを「ｃ」に設定する（ステップＳ
１０）。

【００７４】ステップＳ８、ステップＳ９及びステップ
Ｓ１０の処理が終了後、画像種別判定部４８において、
画像データの３色の色成分のうち、２色以上で同じ判定
結果が得られたか否か（２色以上でフラグＦが一致して
いるか否か）を判定し（ステップＳ１１）、２色以上で
同じ判定結果が得られたと判定した場合（ステップＳ１
１：ＹＥＳ）、２色以上で同じであった判定結果を画像
種別の判別結果として設定し（ステップＳ１２）、処理
を終了する。ステップＳ１１において、２色以上で同じ
判定結果が得られなかったと判定した場合（ステップＳ
１１：ＮＯ）、画像種別の判別結果は文字／写真画像で
あると判別してフラグＦを「ｃ」に設定し（ステップＳ
１３）、処理を終了する。

【００７５】図１０は、画像種別判別部１２の第２判別
部５の処理手順を示す。第２判別部５は、色線数計数部
５１において、画像データから色線数を計数し（ステッ
プＳ２１）、色数計数部５２において、色分布算出部５
２１により画像データから色分布を算出し（ステップＳ
２２）、算出した色分布から全色数及び高彩度色数を計
数する（ステップＳ２３）。

【００７６】ステップＳ２１及びステップＳ２３におい
て計数した値に基づいて、補正判定部５３において、例
えば以下のような処理により判定を行う。補正判定部５
３において、色線数計数部５１により計数された色線数
は閾値ＴＨｃｌ１以上閾値ＴＨｃｌ２以下であるか否か
を判定し（ステップＳ２４）、閾値ＴＨｃｌ１以上閾値
ＴＨｃｌ２以下であると判定した場合（ステップＳ２
４：ＹＥＳ）、補正信号をオンにし（ステップＳ２
７）、処理を終了する。

【００７７】ステップＳ２４において、色線数計数部５
１により計数された色線数は閾値ＴＨｃｌ１以上閾値Ｔ
Ｈｃｌ２以下でないと判定した場合（ステップＳ２４：
ＮＯ）、色数計数部５２により計数された高彩度色数は
閾値ＴＨｃｒ以上であるか否かを判定し（ステップＳ２
５）、閾値ＴＨｃｒ以上であると判定した場合（ステッ
プＳ２５：ＹＥＳ）、補正信号をオンにし（ステップＳ
２７）、処理を終了する。

【００７８】ステップＳ２５において、色数計数部５２
により計数された高彩度色数は閾値ＴＨｃｒ未満である
と判定した場合（ステップＳ２５：ＮＯ）、色数計数部
５２により計数された全色数は閾値ＴＨｃ以下であるか
否かを判定し（ステップＳ２６）、閾値ＴＨｃ以下であ
ると判定した場合（ステップＳ２６：ＹＥＳ）、補正信
号をオンにし（ステップＳ２７）、処理を終了する。

【００７９】ステップＳ２６において、色数計数部５２
により計数された全色数は閾値ＴＨｃを超えていると判
定した場合（ステップＳ２６：ＮＯ）、補正信号をオフ
にし（ステップＳ２８）、処理を終了する。これにより
判別結果を示す補正信号が出力される。

【００８０】図１１は、画像種別判別部１２の補正処理
部６の処理手順を示す。補正処理部６は、第２判別部５
の補正判定部５３により入力される補正信号がオンであ
るか否かを判定し（ステップＳ３１）、オフであると判
定した場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、補正処理を行わ
ず処理を終了する。これにより、第１判別部４の判別結
果である文字画像、写真画像、文字／写真画像を示す画
像種別判別信号が出力される。

【００８１】ステップＳ３１において、補正判定部５３
により入力された補正信号がオンであると判定した場合
（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、フラグＦが「ａ」である
か否かを判定し（ステップＳ３２）、「ａ」であると判
定した場合（ステップＳ３２：ＹＥＳ）、画像データに
対応する画像は色鉛筆画・アニメーションの下絵である
と判別し（ステップＳ３４）、処理を終了する。

【００８２】ステップＳ３２において、フラグＦが
「ａ」ではないと判定した場合（ステップＳ３２：Ｎ
Ｏ）、フラグＦが「ｂ」であるか否かを判定する（ステ
ップＳ３３）。ステップＳ３３において、フラグＦが
「ｂ」であると判定した場合（ステップＳ３３：ＹＥ
Ｓ）、画像データに対応する画像は絵画・デザインであ
ると判別し（ステップＳ３５）、処理を終了する。

【００８３】ステップＳ３３において、フラグＦが
「ｂ」ではない（フラグＦが「ｃ」である）と判定した
場合（ステップＳ３３：ＮＯ）、画像データに対応する
画像はイラスト・アニメーションの下絵であると判別し
（ステップＳ３６）、処理を終了する。これらの処理に
より、画像種別判別部１２から、各画像データに応じた
画像種別の判別結果を示す画像種別判別信号が出力され
る。

【００８４】画像種別判別部１２から出力される画像種
別判別信号に応じて、入力階調補正部１３、領域識別処
理部１４、色補正部１５、黒生成下色除去部１６、空間
フィルタ処理部１７、階調再現処理部１９では処理が切
り換えられる。上述した各部における処理について、画
像データに対応する画像がそれぞれ、文字画像、写真画
像、文字／写真画像、色鉛筆画・アニメーションの下
絵、絵画・デザイン、イラスト・アニメーションの下絵
であると判別された場合に分けて説明する。

【００８５】文字画像であると判別された場合、入力階
調補正部１３及び階調再現処理部１９においては、ハイ
ライト部（ごく低濃度部）は色再現しない（トナー又は
インクを出力しない）、コントラストを大きくするよう
な補正曲線を用いて処理を行う。領域識別処理部１４に
おいては、文字として識別された領域を有効とし（文字
画像であったとしても、画像によっては誤って識別され
る場合があるため）、網点、写真として識別された領域
は誤識別であるとみなして識別結果を反映させないよう
にする。色補正部１５においては、色文字の場合、彩度
を重視した変換処理を行う。黒生成下色除去部１６にお
いては、黒文字に対し、黒生成量を多めに設定する。空
間フィルタ処理部１７においては、エッジを強調する強
調フィルタを用いて処理を行う。

【００８６】写真画像であると判別された場合、入力階
調補正部１３及び階調再現処理部１９においては、ハイ
ライト部から高濃度部まで階調性が維持されるような補
正曲線を用いて処理を行う。領域識別処理部１４におい
ては、網点、写真として識別された領域を有効とし、文
字として識別された領域は誤識別であるとみなして識別
結果を反映させないようにする。色補正部１５において
は、階調性を重視した変換処理を行う。このとき、印刷
写真の場合、印刷写真用の色補正テーブルを用い、印画
紙写真の場合、印画紙写真用の色補正テーブルを用い
る。黒生成下色除去部１６においては、黒生成量を少な
く設定する。空間フィルタ処理部１７においては、平滑
化フィルタを用いて処理を行う。

【００８７】文字／写真画像であると判別された場合、
各処理部において、文字画像であると判別された場合
と、写真画像であると判別された場合とにおける画像処
理の中間パラメータを用いる。文字画像及び写真画像の
何れを重視するかによって、入力階調補正部１３及び階
調再現処理部１９においては、文字画像及び写真画像の
中間のパラメータ（文字画像を重視する場合は文字画像
のパラメータ寄りに設定したパラメータ、また、写真画
像を重視する場合は写真画像のパラメータ寄りに設定し
たパラメータ）を用いてハイライト部の再現及びコント
ラストの調整を行う。色補正部１５においては、彩度の
強弱及び階調性のバランスが極端にならないように処理
を行う。黒生成下色除去部１６においては写真画像に影
響が出ない程度に黒生成量の調整を行う。領域識別処理
部１４においては、識別結果をそのまま反映させる。

【００８８】色鉛筆画・アニメーションの下絵であると
判別された場合、黒生成下色除去部１６においては、黒
文字をハッキリ再現する必要が無いため黒生成量を少な
く設定する。この結果、暗い色も良好に色再現すること
ができる。空間フィルタ処理部１７においては、線画の
エッジを強調しすぎると色が変わるため、文字画像に比
べて強調度合いの弱いフィルタ係数を用いて処理を行
う。

【００８９】絵画・デザインであると判別された場合、
色補正部１５においては、absolutecolorimetric 法
（色再現領域外のデータを最短距離の外縁部に圧縮する
方法）を用いる。これにより、階調性は低下することが
あるが、目標色（入力された画像データの色）に最も近
い色を出力するＣＭＹ値に変換することができる。

【００９０】イラスト・アニメーションの下絵であると
判別された場合、黒生成下色除去部１６においては、黒
生成量を少なく設定する。空間フィルタ処理部１７にお
いては、文字画像に比べて強調度合いの弱いフィルタ係
数を用いて処理を行う。色補正部１５においては、rela
tive colorimetric 法（色再現領域外のデータを外縁部
の狭い領域に圧縮する方法）を用いて処理を行う。これ
により、階調の飽和が発生しやすい外縁部付近の色につ
いても、階調性を維持した色再現を行うことが可能であ
る。また、前述したabsolute colorimetric 法を用いて
もよい。

【００９１】なお、本実施の形態においては、カラー画
像処理装置を備えるデジタルカラー複写機を想定してい
るが、上述したカラー画像処理装置と同様の処理動作を
コンピュータに実行させるための本発明に係るコンピュ
ータプログラムを記録する本発明に係る可搬型記録媒体
（記録媒体）を、図示しないコンピュータが備える外部
記憶装置にて読み取り、読み取ったコンピュータプログ
ラムを前記コンピュータが備える内部記憶装置に記憶
し、記憶したコンピュータプログラムを前記コンピュー
タが備えるＲＡＭにロードし、前記コンピュータが備え
るＣＰＵが、上述したカラー画像処理装置と同様に、画
像種別に応じた適切な画像処理を実行する形態であって
もよい。前記記録媒体としては、磁気テープ及びカセッ
トテープ等のテープ系、フレキシブルディスク、ハード
ディスク等の磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、Ｍ
Ｄ、ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード
（メモリカードを含む）、光カード等のカード系等の何
れであってもよい。

【００９２】また、本発明に係るコンピュータプログラ
ムを記録するＲＯＭ等のメモリ（記録媒体）を図示しな
いコンピュータが備え、記録するコンピュータプログラ
ムを読み出し、読み出したコンピュータプログラムを前
記コンピュータが備えるＲＡＭにロードし、前記コンピ
ュータが備えるＣＰＵが、上述したカラー画像処理装置
と同様に、画像種別に応じた適切な画像処理を実行する
形態であってもよい。前記記録媒体としては、マスクＲ
ＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable ProgrammableRead Only M
emory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Progr
ammable Read Only Memory ）、フラッシュＲＯＭ等に
よる半導体メモリ等の何れであってもよい。

【００９３】さらに、図示しない通信インタフェースを
備えるコンピュータにおいて、前記通信インタフェース
と接続している図示しないネットワーク上のサーバ装置
から本発明に係るコンピュータプログラムをダウンロー
ドし、前記コンピュータが備えるＣＰＵにて、上述した
カラー画像処理装置と同様に、画像種別に応じた適切な
画像処理を実行する形態であってもよい。

【００９４】上述した何れの形態においても、コンピュ
ータが、スキャナ又はデジタルカメラ等の画像入力装置
から入力される画像データに対して、本発明に係るコン
ピュータプログラムに基づいて上述したカラー画像処理
装置と同様に、画像種別に応じた適切な画像処理を行
い、処理後の画像データをプリンタ（画像出力装置）へ
出力することにより、画像種別に応じた適切な画像処理
後の画像データに基づいて紙等の記録シートへの画像形
成を行うことができる。

【００９５】

【発明の効果】本発明によれば、入力された画像データ
から、画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して画像種別
を判別することにより、文字画像と、写真が混在してい
る画像との判別を行うことができるのみならず、さらに
色情報の特徴を表す特徴量も抽出し、計２つの特徴量に
基づいて画像種別を判別することにより、より厳密に画
像種別を判別することができる。またこの結果、判別し
た画像種別に応じた適切な画像処理を行うことができ
る。

【００９６】また、本発明によれば、有彩色のエッジと
なる画素数及び色数を計数することにより、コンピュー
タで作成したイラスト等をプリンタで出力した面積階調
の画像と印画紙写真とを異なる画像種別として判別した
り、手書きのイラストを個別の画像種別として判別する
等、多様な画像データに対して画像種別を厳密に判別す
ることができる。

【００９７】また、本発明によれば、画像データから色
分布を算出することにより、度数値が所定の閾値よりも
大きい区分のみを前記画像データ中の色数として計数す
ることができるので、色数を正確に計数することができ
る。

【００９８】また、本発明によれば、本発明に係る画像
処理装置の何れかを備え、画像処理装置が画像処理した
画像データに基づき、画像を形成することにより、多様
な画像データに対して、画像種別をより厳密に判別して
適切な画像処理を行うことができるので、入力された画
像データを良好に再現する画像を出力する画像形成装置
を実現することができる。

【００９９】さらに、本発明によれば、本発明に係るコ
ンピュータプログラムが格納されたコンピュータにおい
て、入力された画像データに対して厳密に画像種別を判
別し、判別した画像種別に応じて適切な画像処理を行う
ことができる。また、プログラムの書き換えが可能な画
像処理装置、画像形成装置等においても、コンピュータ
プログラムを格納することによって、同様に、画像デー
タの画像種別を判別して適切な画像処理を行わせること
ができる。

【０１００】さらに、本発明によれば、ＣＤ−ＲＯＭ等
としてコンピュータプログラムをコンピュータに読み込
ませることができるので、この結果、コンピュータにお
いて、入力された画像データに対して厳密に画像種別を
判別し、判別した画像種別に応じて適切な画像処理を行
うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るデジタルカラー複写機の要部構成
を示すブロック図である。

【図２】画像種別判別部の構成を示すブロック図であ
る。

【図３】図２に示す第１判別部の構成を示すブロック図
である。

【図４】図２に示す第２判別部の構成を示すブロック図
である。

【図５】文字画像、写真画像、文字／写真画像の濃度ヒ
ストグラムの例を示す説明図である。

【図６】３次元ヒストグラムの例を示す説明図である。

【図７】ＲＧＢ信号の入力信号空間を、同じ間隔で格子
状に分割する方法を示す説明図である。

【図８】本発明に係る画像処理装置の処理動作を示すフ
ローチャートである。

【図９】本発明に係る画像処理装置の処理動作を示すフ
ローチャートである。

【図１０】本発明に係る画像処理装置の処理動作を示す
フローチャートである。

【図１１】本発明に係る画像処理装置の処理動作を示す
フローチャートである。

【符号の説明】

１ カラー画像入力装置 ２ カラー画像処理装置 ３ カラー画像出力装置 １２ 画像種別判別部 ４ 第１判別部 ５ 第２判別部 ６ 補正処理部 ４３ 第１最大度数濃度区分抽出部 ４４ 第２最大度数濃度区分抽出部 ４５ 文字画像判定部 ４６ 写真画像判定部 ４８ 画像種別判定部 ５１ 色線数計数部 ５２ 色数計数部 ５２１ 色分布算出部 ５３ 補正判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 1/40 Ｂ４１Ｊ 3/00 Ｂ 1/46 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ Ｆターム(参考） 2C262 AB11 AB13 AC19 BA15 DA01 DA02 DA03 DA04 DA09 DA13 EA04 EA07 EA10 EA16 5B057 AA11 BA02 BA30 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CE11 CE17 CH18 DA13 DA17 DB02 DB06 DB09 DC16 DC19 DC25 DC36 5C077 LL19 MM03 MP01 MP08 PP27 PP32 PP52 PQ19 5C079 HB01 HB03 HB12 JA23 LA06 LA21 LA31 LB02 MA11 NA06 NA29 PA03 5L096 AA02 AA06 FA06 FA35 FA44 FA45 GA40 JA11

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された画像データから画像の種別を
   判別し、この判別結果に基づいて画像処理を行う画像処
   理方法において、 画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して
   画像種別を判別する第１の過程と、 前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出し
   て前記第１の過程の判別結果に対して補正を施すか否か
   を判別する第２の過程と、 該第２の過程の判別結果に基づいて前記第１の過程の判
   別結果に対して補正を施す第３の過程とを備えることを
   特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 前記第２の過程は、前記画像データから
   有彩色のエッジとなる画素数を計数する過程と、 前記画像データの色数を計数する過程とを備えることを
   特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 【請求項３】 前記色数を計数する過程は、前記画像デ
   ータから色分布を算出する過程を備えることを特徴とす
   る請求項２に記載の画像処理方法。
4. 【請求項４】 入力された画像データから画像の種別を
   判別する画像種別判別手段を備え、該画像種別判別手段
   の判別結果に基づいて画像処理を行う画像処理装置にお
   いて、 前記画像種別判別手段は、 画像データから画像種別の特徴を表す特徴量を抽出して
   画像種別の判別を行う第１判別手段と、 前記画像データから色情報の特徴を表す特徴量を抽出し
   て前記第１判別手段の判別結果に対して補正を施すか否
   かを判別する第２判別手段と、 該第２判別手段の判別結果に基づいて前記第１判別手段
   の判別結果に対して補正を施す手段とを備えることを特
   徴とする画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記第２判別手段は、前記画像データか
   ら有彩色のエッジとなる画素数を計数する手段と、前記
   画像データの色数を計数する色数計数手段とを備えるこ
   とを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記色数計数手段は、前記色数を計数す
   べく前記画像データから色分布を算出する手段を備える
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 【請求項７】 請求項４乃至６の何れかに記載された画
   像処理装置を備え、該画像処理装置が画像処理した画像
   データに基づき、画像を形成することを特徴とする画像
   形成装置。
8. 【請求項８】 コンピュータに、入力された画像データ
   から画像の種別を判別させ、この判別結果に基づいて画
   像処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおい
   て、 コンピュータに、画像データから画像種別の特徴を表す
   特徴量を抽出して画像種別を判別させる第１ステップ
   と、 コンピュータに、前記画像データから色情報の特徴を表
   す特徴量を抽出して前記第１ステップの判別結果に対し
   て補正を施すか否かを判別させる第２ステップと、 コンピュータに、前記第２ステップの判別結果に基づい
   て前記第１ステップの判別結果に対して補正を施させる
   第３ステップとを実行させることを特徴とするコンピュ
   ータプログラム。
9. 【請求項９】 コンピュータに、入力された画像データ
   から画像の種別を判別させ、この判別結果に基づいて画
   像処理を行わせるためのコンピュータプログラムを記録
   してあるコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体に
   おいて、 コンピュータに、画像データから画像種別の特徴を表す
   特徴量を抽出して画像種別を判別させる第１ステップ
   と、 コンピュータに、前記画像データから色情報の特徴を表
   す特徴量を抽出して前記第１ステップの判別結果に対し
   て補正を施すか否かを判別させる第２ステップと、 コンピュータに、前記第２ステップの判別結果に基づい
   て前記第１ステップの判別結果に対して補正を施させる
   第３ステップとを実行させるためのコンピュータプログ
   ラムを記録してあることを特徴とするコンピュータで読
   み取りが可能な記録媒体。