JP2004056266A - 像域分離装置、画像処理装置、画像形成装置、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】像域分離をソフトウエアで実現しつつも、処理を高速化する。
【解決手段】画像の文字部と絵柄部とを像域分離する像域分離装置は、ＳＩＭＤ型プロセッサと、ＳＩＭＤ型プロセッサのレジスタファイル４３のレジスタ５３のデータをアドレスとするテーブル変換を行なうテーブル変換器８１とを備えている。像域分離処理は、ＳＩＭＤ処理をＳＩＭＤ型プロセッサで行い、得られた中間データに対する逐次処理をテーブル変換器８１のテーブル変換で行なう。
【選択図】　　図１５

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、像域分離装置、画像処理装置、画像形成装置、プログラム及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル画像データに対して画像処理を行なう画像処理装置が、複写機、ファクシミリ、プリンタ、スキャナなどに搭載されている。これらの画像処理装置は、画像処理を高速に行なう必要があるために、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウエアによって構成されていた。
【０００３】
ところで、これらの画像処理装置を搭載した機器において、網点などで表現した絵や写真の部分（絵柄部）と文字などの線画（文字部）とが混在している画像を出力する場合、画像の品質を向上するために絵柄部に対してはモアレ除去などの処理を、また文字部に対しては先鋭化処理などを行なうことが望ましい。このような処理を画像データに応じて自動的に行なうために、絵柄部を自動的に判別する像域分離技術が知られている（特許第２７７７３７８号公報等参照）。
【０００４】
また、画像の絵柄または文字という属性は画素毎に独立してはいるものの、近接している画素の属性は同じになる傾向が強いことが知られている。従って、通常は属性の判定結果はある程度の面積を持った領域になることが望ましい。そこで、特許第３２５６２６７号公報には、文字領域を正確に求めるために、ある画素が文字であると判定された場合に、その画素からの距離に応じた確率（重み）に応じて、周囲の画素がより文字と判定されやすくする技術について開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の画像処理装置においては、画像処理の内容を変更するためには、予め複数の回路を構築しておくか、ＡＳＩＣを交換する必要があった。従って、柔軟に画像処理の内容を変更することは非常に困難であった。かかる不具合を解決するため、汎用のマイクロプロセッサを用いてソフトウエアで画像処理を実現することも考えられるが、非常に処理時間を要するという不具合があった。
【０００６】
本発明の目的は、像域分離をソフトウエアで実現しつつも、処理を高速化することである。
【０００７】
本発明の別の目的は、処理内容に逐次処理を含んでいても高速のＳＩＭＤ処理を可能として、正確な像域分離をソフトウエアで高速に実現することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、ＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ　Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｔｒｅａｍ　Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｄａｔａ−ｓｔｒｅａｍ）型プロセッサと、このＳＩＭＤ型プロセッサが行なう処理により画像データを像域分離する像域分離手段と、を備えている像域分離装置である。
【０００９】
したがって、像域分離をソフトウエアで実現しつつも、一つの命令で複数のデータに対して同時に同じ演算処理を行なうＳＩＭＤ処理で像域分離を行なうことができるので、処理が高速である。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の像域分離装置において、前記像域分離手段は、前記画像データを文字部と絵柄部とに像域分離する。
【００１１】
したがって、文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の像域分離装置において、前記像域分離手段は、画像の特定の特徴の有無をそれぞれ判定する複数の特徴判定手段と、この各特徴判定手段が行なう判定結果を総合判断して前記像域分離を行なう総合判定手段と、を備えている。
【００１３】
したがって、複数種類の画像の特徴から文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の像域分離装置において、前記複数の特徴判定手段の一つは、画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定手段である。
【００１５】
したがって、エッジの有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明は、請求項３に記載の像域分離装置において、前記複数の特徴判定手段の一つは、画像データの網点の有無を判定する網点判定手段である。
【００１７】
したがって、網点の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００１８】
請求項６に記載の発明は、請求項３に記載の像域分離装置において、前記複数の特徴判定手段の一つは、画像データの万線の有無を判定する万線判定手段である。
【００１９】
したがって、万線の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００２０】
請求項７に記載の発明は、請求項３に記載の像域分離装置において、前記複数の特徴判定手段は、画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定手段と、画像データの網点の有無を判定する網点判定手段と、であり、前記総合判定手段は、前記エッジ判定手段でエッジを検出し、網点判定手段で網点を検出しない場合は前記文字部が検出されたと判定し、それ以外の場合は前記絵柄部が検出されたと判定する。
【００２１】
したがって、エッジと網点の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００２２】
請求項８に記載の発明は、請求項３に記載の像域分離装置において、前記複数の特徴判定手段は、画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定手段と、画像データの網点の有無を判定する網点判定手段と、画像データの万線の有無を判定する万線判定手段と、であり、前記総合判定手段は、前記エッジ判定手段がエッジであると判定し、かつ、前記網点判定手段及び前記万線判定手段がそれぞれ網点なし、万線なしと判定した場合は前記文字部が検出されたと判定し、それ以外の場合は前記絵柄部が検出されたと判定する。
【００２３】
したがって、エッジ、網点、万線の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との正確な像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００２４】
請求項９に記載の発明は、請求項１〜８の何れかの一に記載の像域分離装置において、前記ＳＩＭＤ型プロセッサのレジスタファイルのレジスタのデータをアドレスとするテーブル変換を行なうテーブル変換器を備え、前記像域分離手段は、ＳＩＭＤ処理を前記ＳＩＭＤ型プロセッサで行い、逐次処理を前記テーブル変換で行なうことにより、前記像域分離を実行する。
【００２５】
したがって、逐次処理をテーブル変換で行なうことにより、ＳＩＭＤ型プロセッサでは高速のＳＩＭＤ処理を行なうことを可能として、正確な像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００２６】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の像域分離装置において、前記像域分離手段は、前記ＳＩＭＤ処理で中間データを求め、この中間データに対して前記逐次処理を行なう。
【００２７】
したがって、ＳＩＭＤ型プロセッサでは高速のＳＩＭＤ処理で中間データを求め、この中間データに対する逐次処理をテーブル変換で行なうことを可能として、像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００２８】
請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０の何れかの一に記載の像域分離装置と、この像域分離装置が行なう像域分離の結果に応じて実行する画像処理の内容を切り替える画像処理手段と、を備えている画像処理装置である。
【００２９】
したがって、ソフトウエアで高速に実行した像域分離の結果に応じて画像処理の内容を切り替えることができる。
【００３０】
請求項１２に記載の発明は、原稿の画像を読取る画像読取装置と、この読取った画像データを処理する請求項１１に記載の画像処理装置とを備え、前記処理後の画像データに基づいて用紙上に画像形成を行なう画像形成装置である。
【００３１】
したがって、ソフトウエアで高速に実行した像域分離の結果に応じて画像処理の内容を切り替えて、画像形成を行なうことができる。
【００３２】
請求項１３に記載の発明は、画像データを像域分離する像域分離処理を、ＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ　Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｔｒｅａｍ　Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｄａｔａ−ｓｔｒｅａｍ）型プロセッサに実行させる、ＳＩＭＤ型プロセッサに読取り可能なプログラムである。
【００３３】
したがって、像域分離をソフトウエアで実現しつつも、一つの命令で複数のデータに対して同時に同じ演算処理を行なうＳＩＭＤ処理で像域分離を行なうことができるので、処理が高速である。
【００３４】
請求項１４に記載の発明は、請求項１４に記載のプログラムにおいて、前記像域分離処理は、前記画像データを文字部と絵柄部とに像域分離する。
【００３５】
したがって、文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００３６】
請求項１５に記載の発明は、請求項１４に記載のプログラムにおいて、前記像域分離処理は、画像の特定の特徴の有無をそれぞれ判定する複数の特徴判定処理と、この各特徴判定手段が行なう判定結果を総合判断して前記像域分離を行なう総合判定処理と、を実行する。
【００３７】
したがって、複数種類の画像の特徴から文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００３８】
請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載のプログラムにおいて、前記複数の特徴判定処理の一つは、画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定処理である。
【００３９】
したがって、エッジの有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００４０】
請求項１７に記載の発明は、請求項１５に記載のプログラムにおいて、前記複数の特徴判定処理の一つは、画像データの網点の有無を判定する網点判定処理である。
【００４１】
したがって、網点の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００４２】
請求項１８に記載の発明は、請求項１５に記載のプログラムにおいて、前記複数の特徴判定処理の一つは、画像データの万線の有無を判定する万線判定処理である。
【００４３】
したがって、万線の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００４４】
請求項１９に記載の発明は、請求項１３〜１８の何れかの一に記載のプログラムにおいて、前記像域分離処理は、ＳＩＭＤ処理を前記ＳＩＭＤ型プロセッサに行なわせ、逐次処理を前記ＳＩＭＤ型プロセッサのレジスタファイルのレジスタのデータをアドレスとするテーブル変換を行なうテーブル変換器に行なわせることにより、前記像域分離を実行させる。
【００４５】
したがって、逐次処理をテーブル変換で行なうことにより、ＳＩＭＤ型プロセッサでは高速のＳＩＭＤ処理を行なうことを可能として、正確な像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００４６】
請求項２０に記載の発明は、請求項１９に記載のプログラムにおいて、前記像域分離処理は、前記ＳＩＭＤ処理で中間データを求め、この中間データに対して前記逐次処理を行なう。
【００４７】
したがって、ＳＩＭＤ型プロセッサでは高速のＳＩＭＤ処理で中間データを求め、この中間データに対する逐次処理をテーブル変換で行なうことを可能として、像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【００４８】
請求項２１に記載の発明は、請求項１３〜２０の何れかの一に記載のプログラムを記憶している記憶媒体である。
【００４９】
したがって、記憶しているプログラムにより請求項１３〜２０の何れかの一に記載の発明と同様の作用、効果を奏する。
【００５０】
【発明の実施の形態】
［発明の実施の形態１］
本発明の一実施の形態を発明の実施の形態１として説明する。
【００５１】
図１は、本実施の形態１であるデジタルカラー複写機（以下、単に複写機という）１の概略構成を示すブロック図である。図１に示す複写機１は、本発明の画像形成装置を実施するもので、原稿を読取る画像読取装置であるスキャナ２と、スキャナ２によって読取られた画像データに基づいてＭ、Ｃ、Ｙ、Ｂｋの４色のトナーを用い電子写真方式で用紙上にカラー又はモノクロの画像を形成するプリンタ３と、ユーザから各種の操作を受付ける操作パネル４と、デジタルカラー複写機１の各部を制御するマイコンなどから構成されるシステムコントローラ５と備えている。
【００５２】
また、複写機１は、同期制御回路１１が発生するクロックパルスを入力し、このパルスを同期信号として動作する各種回路を備えている。すなわち、読取った原稿の地肌レベルを検出する地肌検出回路１２、原稿の文字部と絵柄部とを像域分離する像域分離装置１３、スキャナ２によって読取られた画像に基づく画像データを処理し、画像処理手段を実現する画像処理ユニット１４、ＡＣＳ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｃｏｌｏｒ　Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）１５などである。画像処理ユニット１４は像域分離装置１３とともに本発明の画像処理装置を実施する。
【００５３】
画像処理ユニット１４は、反射率リニアのＲ，Ｇ，Ｂ画像データを濃度リニアのＲ，Ｇ，Ｂ画像データに変換するスキャナガンマ回路２１と、平滑処理を行なう平滑フィルタ２２と、地肌検出回路１２で検出した地肌レベルに基づいて原稿の地肌除去を行なう地肌除去回路２３と、色補正を行なう色補正回路２４と、エッジ強調処理を行なうエッジ強調フィルタ回路２５と、プリンタ３の特性に合わせたカーブをセットして画像をデータを濃度リニアにするプリンタガンマ回路２６と、８ビットの画像データの階調処理を行なう階調処理回路２７と、セレクタ２８とを備え、処理した画像データをプリンタ３に出力する。
【００５４】
色補正回路２４は、Ｒ，Ｇ，Ｂの画像データをＹ，Ｍ，Ｃの画像データに変換し、このＹ，Ｍ，Ｃの画像データを合成したデータに含まれる黒成分を抽出してＢｋの画像データを作成し、残りのＹ，Ｍ，Ｃの画像データから黒成分を除去してＹＭＣ成分を上乗せした画像データを作成する。
【００５５】
セレクタ２８は、色補正回路２４で作成したＹ，Ｍ，Ｃ，Ｂｋの画像データから１つずつ色信号を選択して、エッジ強調フィルタ回路２５に出力する。
【００５６】
図２は、像域分離装置１３において、後述のＳＩＭＤ型プロセッサ４１が実行する処理の概要を示すフローチャートである。図２に示すように、かかる処理はは、像域分離手段を実施するために、画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定処理（ステップＳ１）と、画像データの網点の有無を判定する網点判定処理（ステップＳ２）と、画像データの万線の有無を判定する万線判定処理（ステップＳ３）と、この各処理ステップＳ１〜Ｓ３の判定結果に基づき、画像データが文字部か絵柄部かを判定して、その判定信号を画像処理ユニット１４に出力する総合判定処理（ステップＳ４）とを実行する。このように、各処理（ステップＳ１〜Ｓ４は、それぞれ特定の画像の特徴の有無を判定する特徴判定手段を実現している。これらの各手段の機能により像域分離処理を実行する。
【００５７】
図１３は、像域分離装置１３のハードウエア構成を示すブロック図である。図１３に示すように、像域分離装置１３は、各種演算を行い、各部を集中的に制御するＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ　Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｔｒｅａｍ　Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｄａｔａ−ｓｔｒｅａｍ）型プロセッサ４１と、本発明のプログラムを実施するＳＩＭＤ型プロセッサ４１で読取り可能な各種の制御プログラムや、各種の固定データを記憶していて、本発明の記憶媒体を実施するＲＯＭ４５（フラッシュメモリも含む）と、各種データを書き換え可能に記憶し、ＳＩＭＤ型プロセッサ４１の作業エリアとなるＲＡＭ４６と、Ｉ／Ｏポート４７とが、バス４８で接続されている。ＲＯＭ４５は、そのフラッシュメモリに記憶されている制御プログラムなどを、Ｉ／Ｏポート４４を介し、図示しない外部装置からダウンロードして書き換えることが可能である。
【００５８】
図３、図４は、ＳＩＭＤ型プロセッサ４１の構成を示すブロック図である。図３に示すように、ＳＩＭＤ型プロセッサ４１は、グローバルプロセッサ４２を備えている。グローバルプロセッサ４２は、図示しないプログラムＲＡＭとデータＲＡＭとを内蔵し、ＲＯＭ４５に格納されている制御プログラムを解読して、各種制御信号を生成する。この制御信号は内蔵する各種ブロックの制御以外にもレジスタファイル４３、演算アレイ４４に供給される。また、ＧＰ（グローバルプロセッサ）命令実行時は、ＳＩＭＤ型プロセッサ４１が内蔵する後述の汎用レジスタ５３、ＡＬＵ（算術論理演算器）５５等を使用して、各種演算処理、プログラム制御処理を行なう。
【００５９】
レジスタファイル４３は、ＰＥ（プロセッサ・エレメント）命令で処理されるデータを保持している。ＰＥ命令は、ＳＩＭＤタイプの命令であり、レジスタファイル４３に保持されている複数のデータに対して同時に同じ処理を行なう。このレジスタファイル４３からのデータの読み出し、書き込みの制御は、グローバルプロセッサ４２からの制御によって行なわれる。読み出されたデータは演算アレイ４４に送られ、演算アレイ４４での演算処理後にレジスタファイル４３に書き込まれる。
【００６０】
演算アレイ４４は、ＰＥ命令の演算処理を行なう。処理の制御はすべてグローバルプロセッサ４２から行なわれる。
【００６１】
図４は、ＳＩＭＤ型プロセッサ４１のハードウエア構成を示すブロック図である。ＳＩＭＤ型プロセッサ４１は１次元ＳＩＭＤ型プロセッサであり、複数のデータに対し、単一の命令を並列に実行させることができる。図４に示すように、レジスタファイル４３は複数のＰＥ（プロセッサ・エレメント）５１からなる１次元ＰＥアレイ５２を備えている。
【００６２】
グローバルプロセッサ４２には、前述のように本プロセッサ４１のプログラム格納用のプログラムＲＡＭと、演算データ格納用のデータＲＡＭが内蔵されている他、プログラムのアドレスを保持するプログラムカウンタ（ＰＣ）、演算処理のデータ格納のための汎用レジスタ、レジスタ退避、復帰時に退避先データＲＡＭアドレスを保持するスタックポインタ（ＳＰ）、サブルーチンコール時にコール元のアドレスを保持するリンクレジスタ（ＬＳ）、同じくＩＲＱ時とＮＭＩ時の分岐元アドレスを保持するＬＩレジスタ、ＬＮレジスタ、プロセッサの状態を保持するプロセッサステータスレジスタ（Ｐ）が内蔵されている（いずれも図示せず）。
【００６３】
グローバルプロセッサ４２は、これらのレジスタと図示しない命令デコーダ、ＡＬＵ（論理演算器）、メモリ制御回路、割り込み制御回路、外部Ｉ／Ｏ制御回路、ＧＰ演算制御回路を使用して、ＧＰ命令の実行を行なう。また、ＰＥ命令実行時は命令デコーダ、図示しないレジスタファイル制御回路、ＰＥ演算制御回路を使用して、レジスタファイル４３の制御と演算アレイ４４の制御を行なう。
【００６４】
レジスタファイル４３は２５６個のＰＥ（プロセッサ・エレメント）５１からなる１次元ＰＥアレイ５２を備えている。各ＰＥ５１には、８ビットのレジスタ５３が３２本内蔵されている。各レジスタ５３は、ＰＥ５１ごとにＲ０，Ｒ１，Ｒ２，…，Ｒ３１と呼ばれている。それぞれのレジスタ５３は演算アレイ４４に対して１つの読み出しポートと１つの書き込みポートを備えており、８ビットのリード／ライト兼用のバスで演算アレイ４４からアクセスされる。３２本のレジスタ５３の内、２４本（Ｒ０〜Ｒ２３）はプロセッサ４１の外部からアクセス可能であり、外部からクロックとアドレス、リード／ライト制御を入力することで、任意のレジスタ５３に読み書きすることできる。残りの８本（Ｒ２４〜Ｒ３１）のレジスタ５３はＰＥ演算の一時的な演算データ保存用として使用されるが、グローバルプロセッサ４２のデータＲＡＭのデータを書き込むこともできる。グローバルプロセッサ４２からのライト制御と演算アレイ４４の条件レジスタ（Ｔレジスタ）５８の条件により、レジスタファイル４３に内蔵される８本（Ｒ２４〜Ｒ３１）のレジスタ５３にグローバルプロセッサ４２のデータＲＡＭデータを、条件が成立している複数のＰＥ５１に同時に書き込みが可能である。また、データＲＡＭは６４ビットの出力ポートを持つため、１つのＰＥ５１に対しても８本のレジスタ（Ｒ２４〜Ｒ３１）に同時に６４ビットの書き込みが可能である。
【００６５】
演算アレイ４４は１６ビットＡＬＵ５５と、１６ビットＡレジスタ５６、Ｆレジスタ５７を内蔵している。さらに、条件選択５９を内蔵している。ＰＥ命令による演算はレジスタファイル４３から読み出されたデータもしくはグローバルプロセッサ４２から与えられたデータをＡＬＵ５５の片側の入力として、もう片側にはＡレジスタ５６の内容を入力として結果をＡレジスタ５６に格納する。したがって、ＡレジスタとＲ０〜Ｒ３１レジスタ５３又はグローバルプロセッサ４２から与えられたデ一タとの演算がおこなわれることとなる。レジスタファイル４３の８ビットのデータは演算アレイ４４との接続部に配置されている図示しないシフト＆拡張回路により任意ビットを左シフトしてＡＬＵ５５に入力する。
【００６６】
各レジスタ５３は図示しないアドレスバス及びデータバスで接続されており、処理を規定する命令コード、処理の対象となるデータを格納する。レジスタ５３の内容はＡＬＵ５５に入力され、演算処理結果はＡレジスタ５６に格納される。結果をＰＥ５１の外部に取出すために、Ｆレジスタ５７に一旦退避させる。Ｆレジスタ５７の内容を取出すことにより、対象データに対する処理結果が得られる。命令コードは各ＰＥ５１に同一内容で与え、処理の対象データをＰＥ５１ごとに異なる状態で与え、各ＰＥ５１は隣接するＰＥ５１のレジスタ５３の保持しているデータの内容をマルチプレクサ５４において参照することで、演算結果は並列処理され、各Ａレジスタ５６に出力される。
【００６７】
このようなＳＩＭＤ型プロセッサ４１がＲＯＭ４５に格納されている制御プログラムに従い、ＲＡＭ４６を作業エリアとして動作することにより、前述の各処理（ステップＳ１〜Ｓ４の機能が実現される。以下ではかかる処理の具体的な内容について説明する。
【００６８】
まず、画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定処理（ステップＳ１）の一例について説明する。すなわち、図５に示すように、注目画素の画素値をｆ１１とし、周囲３×３画素との画素値の差によって注目画素がエッジか否かを判定する。より具体的には、
｜ｆ１１−ｆ００｜＞ｔｈｒ_ｅｄｇｅ
｜ｆ１１−ｆ０１｜＞ｔｈｒ_ｅｄｇｅ
｜ｆ１１−ｆ０２｜＞ｔｈｒ_ｅｄｇｅ
｜ｆ１１−ｆ１０｜＞ｔｈｒ_ｅｄｇｅ
｜ｆ１１−ｆ１２｜＞ｔｈｒ_ｅｄｇｅ
｜ｆ１１−ｆ２０｜＞ｔｈｒ_ｅｄｇｅ
｜ｆ１１−ｆ２１｜＞ｔｈｒ_ｅｄｇｅ
｜ｆ１１−ｆ２２｜＞ｔｈｒ_ｅｄｇｅ
のいずれかの条件を満たせば、注目画素ｆ１１がエッジであると判定する。ここで、“｜｜”は絶対値を算出する演算を示し、ｔｈｒ_ｅｄｇｅは予め設定されている閾値である。
【００６９】
次に、画像データの網点の有無を判定する網点判定処理（ステップＳ２）について説明する。すなわち、図６及び図７に示すように、注目画素の画素値をｆ２２とし、周囲５×５画素との画素値の差によって注目画素が網点か否かを判定する。より具体的には、
ｔ１＝｜ｆ２２＊２−（ｆ０２＋ｆ４２）｜
ｔ２＝｜ｆ２２＊２−（ｆ２０＋ｆ２４）｜
ｔ３＝｜ｆ２２＊２−（ｆ００＋ｆ４４）｜
ｔ４＝｜ｆ２２＊２−（ｆ０４＋ｆ４０）｜
とし、
以下の条件式、
ｔ１＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
ｔ２＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
ｔ３＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
ｔ４＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
の全ての条件を満たせば、注目画素ｆ２２は網点であると判定する。ここで、“｜　｜”は、前記と同様、絶対値を算出する演算を示し、ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}は予め設定されている閾値である。
【００７０】
画像データの万線の有無を判定する万線判定処理（ステップＳ３）について説明する。図８は、万線判定処理（ステップＳ３）が行う処理の概略を示すフローチャートである。図８に示すように、万線判定処理（ステップＳ３）が行なう処理は、副走査方向に延びるラインで構成された万線を検知する縦万線パターン検知処理（ステップＳ１１）と、主走査方向に延びるラインで構成された万線を検知する横万線パターン検知処理（ステップＳ１２）と、この縦万線パターン検知処理及び横万線パターン検知処理の判定結果に基づいて、最終的に万線の有無を判定する最終判定処理（ステップＳ１３）とからなる。
【００７１】
図９は、縦万線パターン検知処理（ステップＳ１１）を説明する機能ブロック図である。図９に示すように、縦万線パターン検知処理（ステップＳ１１）は、主走査方向に５画素分の画像データ６４の５ライン分（５行５列）を対象とし、その各画像データ６４について列ごとに５つの画素の画素値を加算する加算処理６５を実行する。この加算処理６５による５つの加算値Ｐ１〜Ｐ５を対象として、８つの減算・比較処理６６と、２つの減算・比較処理６７を実行する。すなわち、それぞれ加算値Ｐ１〜Ｐ５の隣合うものの減算と、その減算結果と所定の基準値ｔｈ１，ｔｈ２との比較を行なう。そして、この結果に対して、２つのＡＮＤ判定処理６８ａ，６８ｂを実行する。この各ＡＮＤ判定処理６８ａ，６８ｂでは、それぞれ、４つの減算・比較処理６６と、１つの減算・比較処理６７の結果のＡＮＤをとり、ＯＲ判定処理６９で、その結果のＯＲがとられる。
【００７２】
次に、この万線判定処理（ステップＳ３）で行なう一連の処理内容について説明する。図１０（ａ）〜（ｄ）は、何れも画像の位置（横軸）と濃度（縦軸）との関係を示すグラフである。まず、原稿上の文字部における文字等の線の理想的な画像は、図１０（ａ）のようになる。しかし、実際の文字等の画像ではエッジ部分がなまって、図１０（ｂ）のようになる。
【００７３】
万線で階調表現された絵柄部も、細線で構成されるため、理想的な画像は、図１０（ａ）のようになる。しかし、文字部と同様にエッジはなまって、図１０（ｃ）（ｄ）のようになる。この（ｃ）は薄い部分の画像で、（ｄ）は濃い部分の画像を示す。図１０の画像の原稿は電子写真で作成されたもので、図１０（ａ）で黒線の濃度レベルの間の地肌レベルの部分にも、実際はトナーが飛散するため、ある程度の濃度が存在する。そのため、図１０（ｂ）に示す文字部の黒線の濃度レベルと地肌レベルとの濃度レベル差より、図１０（ｃ）（ｄ）示す絵柄部の黒線の濃度レベルと地肌レベルとの濃度レベル差の方が小さくなる。
【００７４】
このような万線で構成された絵柄部の判別について説明する。万線判定処理（ステップＳ３）は、図１１に示すように、注目画素近傍の画素値によって判定を行なう。万線判定処理（ステップＳ３）への入力画像信号は、Ｒ，Ｇ，Ｂ信号のうちのＧ信号などでもよいし、ＲＧＢ→Ｙｕｖ変換などをした輝度信号Ｙなどでもよい。
【００７５】
縦万線パターン検知処理（ステップＳ１１）で行なう処理について説明すると、例えば、注目画素Ｃを中心に、５×５画素の計２５個の画素７１で構成されるエリア７２を観念する。ここで縦万線パターン検知処理（ステップＳ１１）が対象としているのは縦万線であり、ここにいう縦万線とは、副走査方向を長さ方向とする細線の主走査方向への連続により階調表現を行なうものである。そして、ここで対象としているのは濃度の濃い１ラインと薄い２ラインの連続周期で構成されている縦万線の例である。
【００７６】
まず、画像データ６４の各列（副走査方向）の各画素７１の画素値を、加算処理６５で順次加算する。これにより行方向（主走査方向）の、この例では連続する５画素分について、画像データの濃度の凹凸が判別される。そして、この加算値Ｐ１〜Ｐ５を用い、８つの減算・比較処理６６は対象となる万線パターン（この例では、前記のように濃い１ラインと薄い２ラインの連続周期）に合致するか否か判定する。そのために減算・比較処理６６により次のような演算を行なう。すなわち、濃い１ラインと薄い２ラインの周期の場合、連続する５列においては＜薄、濃、薄、薄、濃＞または＜薄、薄、濃、薄、濃＞のどちらかになるので、加算値Ｐ１〜Ｐ５の値が、このいずれかに合致するか否か判定する。
【００７７】
ここで、注目画素Ｃの近辺が絵柄部の濃い部分であるか薄い部分であるかにより、「濃い」ラインと「薄い」ラインの実際の画素値は大きく変動する（図１０（ｃ）（ｄ）参照）。したがって、「濃」「薄」は濃度の絶対値ではなく隣接する値との相対値で判定する。
【００７８】
すなわち、“Ｐ２−Ｐ１＞ｔｈ１”かつ“Ｐ２−Ｐ３＞ｔｈ１”かつ“Ｐ５−Ｐ３＞ｔｈ１”かつ“Ｐ５−Ｐ４＞ｔｈ１”（ｔｈ１は予め設定された閾値）ならば、４つの減算・比較処理６６から万線であるとの判定が出力され、ＡＮＤ判定処理６８ａで、そのＡＮＤをとる。このときは、加算値Ｐ２とＰ５は、隣接する加算値より相対的に濃度が濃いと判断できるので、＜薄、濃、薄、薄、濃＞のパターンに合致すると判定できる。よって、注目画素Ｃは万線を構成すると判定できるので、その出力信号はＯＮ（万線相当）とする。
【００７９】
同様に、“Ｐ３−Ｐ１＞ｔｈ１”かつ“Ｐ３−Ｐ２＞ｔｈ１”かつ“Ｐ３−Ｐ４＞ｔｈ１”かつ“Ｐ５−Ｐ４＞ｔｈ１”ならば、４つの減算・比較処理６６で万線であるとの判定が出力され、ＡＮＤ判定処理６８ｂで、そのＡＮＤをとる。このときは、加算値Ｐ３とＰ５は、隣接する加算値より相対的に濃度が濃いと判断できるので、＜薄、薄、濃、薄、濃＞のパターンに合致すると判定できる。
【００８０】
ここで、文字部であるが線の密な部分（図１０（ｂ）参照）と万線パターンとを的確に区別するために、減算・比較部６７で、“Ｐ２−Ｐ３＜ｔｈ２”（ｔｈ２は予め設定された閾値）という判断と、“Ｐ３−Ｐ２＜ｔｈ２”という判断を行い、それぞれの判定結果のＡＮＤをＡＮＤ判定処理６８ａ，６８ｂでとるようにする。すなわち、前記したように、電子写真画像の場合は、文字部の黒線の濃度レベルと地肌レベルとの濃度レベル差より、絵柄部の黒線の濃度レベルと地肌レベルとの濃度レベル差の方が小さくなるので、減算・比較処理６７では、「濃」と「薄」の差が大きすぎる場合はＬレベル信号を出力して、万線ではないと判定する。
【００８１】
ＡＮＤ判定処理６８ａは、それぞれ４つの減算・比較処理６６と１つの減算・比較処理６７の結果のＡＮＤをとることにより、＜薄、濃、薄、薄、濃＞のパターンに合致し、しかも、濃薄の差が大きすぎない場合だけを万線と判定する。
【００８２】
同様に、ＡＮＤ判定処理６８ｂ、それぞれ４つの減算・比較処理６６と１つの減算・比較処理６７のＡＮＤをとることにより、＜薄、薄、濃、薄、濃＞のパターンに合致し、しかも、濃薄の差が大きすぎない場合だけを万線と判定する。
【００８３】
ＯＲ判定処理６９は、ＡＮＤ判定処理６８ａと６８ｂの結果のＯＲをとることにより、最終的に注目画素Ｃを万線を構成する画素、あるいは構成しない画素と判定する。
【００８４】
横万線パターン検知処理（ステップＳ１２）は、縦万線パターン検知処理（ステップＳ１１）における主走査方向と副走査方向を入れ替えた処理を行なう。すなわち、横万線パターン検知処理（ステップＳ１２）は、５×５画素の計２５個の画素７１で構成されるエリア７２を観念するのは同様であるが、判定の対象としているのは横万線である。ここにいう横万線とは、主走査方向を長さ方向とする細線の副査方向への連続により階調表現を行なうものである。そして、ここで対象としているのは濃度の濃い１ラインと薄い２ラインの連続周期で構成されている横万線の例である。
【００８５】
具体的には、画像データの各ラインについて連続する５つの画素値を列単位で加算処理６５と同様の加算機能で順次加算して、副走査方向の画像データの凹凸を示す加算値Ｐ１〜Ｐ５を得る。そして、この各加算値Ｐ１〜Ｐ５を１ライン分ずつ順次遅延させて、図９の減算・比較処理６６，６７のような演算を行なうように処理を実行すればよい。これにより、副走査方向の画像の濃薄が＜薄、濃、薄、薄、濃＞又は＜薄、薄、濃、薄、濃＞のパターンに該当するか、否かを判定することができる。また、副走査方向の「濃」と「薄」の差が大きすぎる場合を万線ではないと判定することができる。あとは、ＡＮＤ判定処理６８ａ，６８ｂ、ＯＲ判定処理６９と同様の処理を行なって、最終的に横万線が存在するか否かの判定を行なう。
【００８６】
ＯＲ判定処理（ステップＳ１３）は、縦万線パターン検知処理（ステップＳ１１）の判定結果と横万線パターン検知処理（ステップＳ１２）の判定結果とのＯＲをとることで、縦万線又は横万線が存在するか否かを判定した判定結果を得る。なお、縦万線パターン検知処理（ステップＳ１１）、横万線パターン検知処理（ステップＳ１２）、前記のとおり、濃度の濃い１本と薄い２本の細線の連続パターンからなる万線を検出するものである。この場合に、万線の濃い部分は濃度の薄い１本と濃い２本の細線の連続パターンを用いるのが通例であるため、その部分も万線として検知する場合には、減算・比較処理６６の処理パターンを増やす必要がある。
【００８７】
総合判定処理（ステップＳ４）は、エッジ判定処理（ステップＳ１）、網点判定処理（ステップＳ２）及び万線判定処理（ステップＳ３）の各判定結果に基づいて、最終的に各画素７１が文字部なのか絵柄部なのかを判定する。例えば、エッジ判定処理（ステップＳ１）がエッジであると判定し、かつ、網点判定処理（ステップＳ２）及び万線判定処理（ステップＳ３）がそれぞれ網点なし、万線なしと判定した場合だけ当該画素７１を文字部と判定し、それ以外の場合はすべて絵柄部であると判定する。そして、その判定信号を画像処理ユニット７に出力する。
【００８８】
本複写機１では、以上の像域分離装置１３が出力する文字部か絵柄部かの判定信号を画像処理ユニット１４に出力し、像域分離装置１３での判定結果に応じて画像処理ユニット１４で行なう画象処理の内容を切り替える。
【００８９】
例えば、エッジ強調フィルタ回路２５は、像域分離装置１３から文字部と判定した判定信号を受けたときは、その判定がされた画素７１のデータについてエッジ強調処理を行なった信号を出力する。また、像域分離装置１３から絵柄部と判定した判定信号を受けたときは、その判定がされた画素７１のデータについてエッジ強調処理が施されていない信号を出力する。
【００９０】
また、像域分離装置１３の判定結果に応じて、色補正回路２４による色補正処理の内容を変え、あるいは、平滑フィルタ２２により最適な平滑化を行なうようにすることができる。
【００９１】
したがって、像域分離装置１３は文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで実現しつつも、ＳＩＭＤ処理により処理を高速化することができる。
【００９２】
［発明の実施の形態２］
本発明の別の実施の形態を発明の実施の形態２として説明する。
【００９３】
本実施の形態の説明において、実施の形態１と共通する内容については、実施の形態１と同一の符号を用い、詳細な説明は省略する。実施の形態２が実施の形態１と相違する点は、網点判定処理（ステップＳ２）が行なう網点判定処理の内容と、ＳＩＭＤ型プロセッサ４１に後述のテーブル変換器８１を併用することである。
【００９４】
すなわち、実施の形態１における網点判定処理（ステップＳ２）が行なう網点判定処理の内容は、図６及び図７に示すように、注目画素の画素値をｆ２２とし、周囲５×５画素との画素値の差によって注目画素が網点か否かを判定するものである。より具体的には、
ｔ１＝｜ｆ２２＊２−（ｆ０２＋ｆ４２）｜
ｔ２＝｜ｆ２２＊２−（ｆ２０＋ｆ２４）｜
ｔ３＝｜ｆ２２＊２−（ｆ００＋ｆ４４）｜
ｔ４＝｜ｆ２２＊２−（ｆ０４＋ｆ４０）｜
とし、
予め設定されている閾値ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}を用い、以下の条件式、
ｔ１＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
ｔ２＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
ｔ３＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
ｔ４＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
の全ての条件を満たせば、注目画素Ｆ２２は網点であると判定するとするものである。
【００９５】
しかしながら、このようにして網点と判定された画素は、網点の形状に従って独立した点状の形状をなしてまばらに配置される。そのため、読取った原稿の印刷の状態やノイズなどの影響により、網点を構成する画素が必ずしも網点と判定されない場合がある。よって、網点であるにもかかわらず文字と判定されることとなり、画質が大きく劣化してしまう場合がある。これに対し、単に閾値ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}を小さくするだけの対処では、今度は逆に網点ではない文字部分などを網点と誤って検出する可能性が高まり、望ましくない。
【００９６】
そこで、このように網点であるにもかかわらず網点と判定されなかった画素については、その近傍に網点が存在することを条件に前述のｔ１〜ｔ４を補正することで、さらに網点と判定されやすくすることが可能となる。
【００９７】
すなわち、実施の形態１と同様のアルゴリズムで注目画素が網点であると判定された場合に、その周囲の画素にその距離に応じて「網点度」を伝播させることで、網点領域ではない部分にまで過度に網点領域を広げることなく、網点を構成する画素を高精度に網点と判定できる。
【００９８】
より具体的には、図１２に示すように、重み係数ｗを注目画素と網点と判定された画素との主走査方向の距離において定義しておき、
ｔ１_ｎｅｗ＝ｔ１＊（１＋ｗ）
ｔ２_ｎｅｗ＝ｔ２＊（１＋ｗ）
ｔ３_ｎｅｗ＝ｔ３＊（１＋ｗ）
ｔ４_ｎｅｗ＝ｔ４＊（１＋ｗ）
と計算し、これらｔ１_ｎｅｗ〜ｔ４_ｎｅｗの全てが、
ｔ１_ｎｅｗ＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
ｔ２_ｎｅｗ＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
ｔ３_ｎｅｗ＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
ｔ４_ｎｅｗ＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}
を満たせば、注目画素が網点であると判定できる。
【００９９】
具体的な例を図１４を参照して説明する。なお、図１４の例ではｔ１だけについて説明しているが、ｔ２〜ｔ４についても同様である。図１４（ａ）は画素ｐ１〜ｐ５の定義と画素ｐ１及びｐ５が網点を構成する画素であることを示している。図１４（ｂ）はｔ１の算出結果である。図１４（ｃ）はｔ１による網点判定結果である。ここで“閾値ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}＝７５”とする。この例では、画素ｐ１は網点と判定されているが、画素ｐ５が網点と判定されていない。画素ｐ５は網点を構成する画素であるから、本来は網点と判定されるべきであるが、ｔ１の値が４８と閾値の値７５よりも小さいために、網点と判定されていない。図１４（ｄ）は前述のｗである。今、画素ｐ１は網点と判定されたので、画素ｐ１からの距離に応じて図１４（ｄ）のようにｗの値が決定される。図１４（ｅ）はｔ１_ｎｅｗの計算結果である。図１４（ｆ）はｔ１_ｎｅｗによる網点判定結果である。ｔ１_ｎｅｗによって判定した結果、画素ｐ５が網点と判定されたことを示している。このようにして、「網点度」を伝播させることによって、ノイズなどの理由で検出漏れとなった網点を確実に検出することができる。
【０１００】
ところで、ＳＩＭＤ型プロセッサ４１は、１つの命令で複数のデータに対して同時に同じ演算処理が実行できるＳＩＭＤ処理が可能である特徴を備えている。すなわち、ＰＥ５１を複数並べて同じ演算を同時に複数のデータに対して実行することができるが、実行しようとする演算処理が、図１４を参照して説明したように、ある順番に複数のデータを処理していき、かつ、各処理においてはそれまでの過去の処理結果が次の処理に影響を与えるようなヒステリシスをもつ処理である場合は、同じ処理を同時に実行することができない。したがって、データ毎の逐次処理とならざるを得ず、ＳＩＭＤ処理の効果を得ることができなくなってしまう。
【０１０１】
そこで、かかる不具合を解決するため、本実施の形態２では、図１４を参照して説明した「網点度」を伝播させる逐次処理を実行するのに好適であるように、以下に説明するような像域分離装置１３のハードウエア構成を用い、逐次処理の状態（ステート）遷移を行なう。
【０１０２】
図１５は、像域分離装置１３のハードウエア構成を示すブロック図である。図１５において、ＳＩＭＤ型プロセッサ４１の構成は、実施の形態１の場合と同一である。レジスタファイル４３にはプロセッサ４１の外部からのアクセスが可能であり、グローバルプロセッサ４２の制御とは別に外部から特定のレジスタ５１に対する読み出し／書き込みを行なうことが出来る。
【０１０３】
この像域分離装置１３においては、ＳＩＭＤ型プロセッサ４１と連動するテーブル変換器８１を備えている。このテーブル変換器８１は、レジスタファイル４３の特定のレジスタ５１に対する読み出し／書き込みを行ない、また、レジスタ５１から読み出したデータをアドレス生成部８２に出力し、テーブルＲＡＭ８３の出力データをレジスタ５１に書き込み、さらに、外部とデータの入出力を行なうメモリ及びレジスタ制御回路８４を備えている。テーブルＲＡＭ８３は後述のテーブル変換を行なうテーブルを備えている。アドレス生成部８２はレジスタ５１から読み出したデータをテーブルＲＡＭ８３のアドレスに変換する。
【０１０４】
ＳＩＭＤ型プロセッサ４１においては、演算データにより演算式が変更となる非線形処理はプログラムが非常に複雑になるため、演算前データに対して演算後の処理済みデータを全て準備してテーブルＲＡＭ８３にテーブル化し、演算データを元にテーブルＲＡＭ８３のテーブルを用いてテーブル変換を行なって演算後データを得る。具体的には、アドレス生成部８２で演算前データにテーブルの先頭の番地を加算した値をアドレスポインタとしてテーブルＲＡＭ８３から得られたデータを演算後のデータとする。
【０１０５】
また、テーブル変換後の結果をテーブルＲＡＭ８３からアドレス生成部８２へフィードバックしているので、これを利用して１つ前のテーブル変換結果によって次のテーブル変換結果への影響を伝播させるヒステリシスをもつ処理を実現することもできる。この場合の目的はデータの変換ではなく、入力データの系列に応じた所望のステート遷移を行なうことである。
【０１０６】
図１５のハードウエア構成により、入力データと、１つ前のステート（変換後データ）から次のステートが出力される。この変換はテーブルＲＡＭ８３をひくことよって実現されている。本実施の形態においては、入力データは、図１４（ｃ）のｔ１による網点判定結果（１ｂｉｔ）であり、ステートは、図１４（ｄ）のｔ１による網点判定画素からの距離によって分けられる１１ステートで図１６のように４ｂｉｔで表現される。
【０１０７】
算出された特徴量ｔ１によって網点判定された画素からの距離により図１６のステートは決まる。距離１０画素以上は同じステートである。従って、これらから、入力データ（ｔ１による網点判定結果１ｂｉｔ（１：ｔ１＞ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}，０：ｔ１≦ｔｈｒ_{ｓｃｒｅｅｎ}））によるステート遷移は、図１７に示したステート遷移図のようになる。ここで楕円内がステート、矢印が状態遷移、矢印上の数字が入力を示す。なお、逐次処理開始時の初期ステートは００００である。図１７のステート遷移を実現するテーブルＲＡＭ（３２バイト）８３のテーブルの内容は、図１８のように設定しておけばよい。なお、アドレス１０１１０以降は使用しないので内容は何でもよい。
【０１０８】
以上説明したように、像域分離装置１３は、像域分離のための処理に逐次処理を含んでいても、前述のようにＳＩＭＤ型プロセッサ４１によるＳＩＭＤ処理で中間データを求め、この中間データに対してテーブル変換器８１により逐次処理を行なうことができるので、文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで実現しつつも、ＳＩＭＤ処理により処理を高速化することができる。
【０１０９】
なお、以上説明した実施の形態１，２では、画像データ中のエッジ、網点、万線という特徴をそれぞれエッジ判定処理（ステップＳ１）、網点判定処理（ステップＳ２）、万線判定処理（ステップＳ３）で検出して、その結果から文字部と絵柄部との像域分離を行なうようにしているが、本発明はこれに限定するものではなく、画像データ中のその他の特徴を検出する手段をさらに設けて、像域分離の精度をさらに向上させるようにしても良い。
【０１１０】
あるいは、画像中の万線の存在を考慮しなくても良い場合には、エッジ判定処理（ステップＳ１）及び網点判定処理（ステップＳ２）のみを行い、このエッジ判定処理（ステップＳ１）及び網点判定処理（ステップＳ２）による判定結果のみを総合判定処理（ステップＳ４）で判定して、文字部と絵柄部との像域分離を行なうようにしてもよい。この場合は、例えば、エッジ判定処理（ステップＳ１）でエッジを検出し、網点判定処理（ステップＳ２）で網点を検出しない場合だけ文字部が検出されたと総合判定処理（ステップＳ４）で判定し、それ以外の場合はすべて絵柄部が検出されたと判定することができる。
【０１１１】
【発明の効果】
請求項１，１３に記載の発明は、像域分離をソフトウエアで実現しつつも、一つの命令で複数のデータに対して同時に同じ演算処理を行なうＳＩＭＤ処理で像域分離を行なうことができるので、処理が高速である。
【０１１２】
請求項２，１４に記載の発明は、請求項１，１３に記載の発明において、文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【０１１３】
請求項３，１５に記載の発明は、請求項２，１４に記載の発明において、複数種類の画像の特徴から文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【０１１４】
請求項４，１６に記載の発明は、請求項３，１５に記載の発明において、エッジの有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【０１１５】
請求項５，１７に記載の発明は、請求項３，１５に記載の発明において、網点の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【０１１６】
請求項６，１８に記載の発明は、請求項３，１５に記載の発明において、万線の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【０１１７】
請求項７に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、エッジと網点の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【０１１８】
請求項８に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、エッジ、網点、万線の有無の判定を行なって文字部と絵柄部との正確な像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【０１１９】
請求項９，１９に記載の発明は、請求項１〜８，１３〜１８の何れかの一に記載の発明において、逐次処理をテーブル変換で行なうことにより、ＳＩＭＤ型プロセッサでは高速のＳＩＭＤ処理を行なうことを可能として、正確な像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【０１２０】
請求項１０，２０に記載の発明は、請求項９，１９に記載の発明において、ＳＩＭＤ型プロセッサでは高速のＳＩＭＤ処理で中間データを求め、この中間データに対する逐次処理をテーブル変換で行なうことを可能として、像域分離をソフトウエアで高速に実現することができる。
【０１２１】
請求項１１に記載の発明は、ソフトウエアで高速に実行した像域分離の結果に応じて画像処理の内容を切り替えることができる。
【０１２２】
請求項１２に記載の発明は、ソフトウエアで高速に実行した像域分離の結果に応じて画像処理の内容を切り替えて、画像形成を行なうことができる。
【０１２３】
請求項２１に記載の発明は、記憶しているプログラムにより請求項１３〜２０の何れかの一に記載の発明と同様の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１であるデジタルカラー複写機の概略構成を示すブロック図である。
【図２】デジタルカラー複写機の像域分離装置の機能ブロック図である。
【図３】像域分離装置のＳＩＭＤ型プロセッサの概略構成を示すブロック図である。
【図４】ＳＩＭＤ型プロセッサの詳細な構成を示すブロック図である。
【図５】エッジ判定処理の一例について説明する説明図である。
【図６】網点判定処理の一例について説明する説明図である。
【図７】網点判定処理の一例について説明する説明図である。
【図８】万線判定手段の機能ブロック図である。
【図９】縦万線パターン検知部の機能ブロック図である。
【図１０】万線判定手段の処理を説明する説明図である。
【図１１】万線判定手段の処理を説明する説明図である。
【図１２】網点領域ではない部分にまで過度に網点領域を広げることなく、網点を構成する画素を高精度に網点と判定する処理の説明図である。
【図１３】像域分離装置のハードウエア構成を示すブロック図
【図１４】図１２の処理の具体例の説明図である。
【図１５】本発明の実施の形態２のＳＩＭＤ型プロセッサ及びテーブル変換器の詳細な構成を示すブロック図である。
【図１６】テーブル変換器を用いたステートの説明図である。
【図１７】テーブル変換器を用いたステートのステート遷移図である。
【図１８】テーブル変換器で用いるテーブルの説明図である。
【符号の説明】
１　　画像形成装置
２　　画像読取装置
１３　像域分離装置、画像処理装置
１４　画像処理手段、画像処理装置
３１　特徴判定手段、エッジ判定手段
３２　特徴判定手段、網点判定手段
３３　特徴判定手段、万線判定手段
３４　総合判定手段
４１　ＳＩＭＤ型プロセッサ
４２　記憶媒体
８１　テーブル変換器

Claims (21)

1. ＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ　Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｔｒｅａｍ　Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｄａｔａ−ｓｔｒｅａｍ）型プロセッサと、
   このＳＩＭＤ型プロセッサが行なう処理により画像データを像域分離する像域分離手段と、
   を備えている像域分離装置。
2. 前記像域分離手段は、前記画像データを文字部と絵柄部とに像域分離する、
   請求項１に記載の像域分離装置。
3. 前記像域分離手段は、
   画像の特定の特徴の有無をそれぞれ判定する複数の特徴判定手段と、
   この各特徴判定手段が行なう判定結果を総合判断して前記像域分離を行なう総合判定手段と、
   を備えている請求項２に記載の像域分離装置。
4. 前記複数の特徴判定手段の一つは、画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定手段である、
   請求項３に記載の像域分離装置。
5. 前記複数の特徴判定手段の一つは、画像データの網点の有無を判定する網点判定手段である、
   請求項３に記載の像域分離装置。
6. 前記複数の特徴判定手段の一つは、画像データの万線の有無を判定する万線判定手段である、
   請求項３に記載の像域分離装置。
7. 前記複数の特徴判定手段は、
   画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定手段と、
   画像データの網点の有無を判定する網点判定手段と、
   であり、
   前記総合判定手段は、前記エッジ判定手段でエッジを検出し、網点判定手段で網点を検出しない場合は前記文字部が検出されたと判定し、それ以外の場合は前記絵柄部が検出されたと判定する、
   請求項３に記載の像域分離装置。
8. 前記複数の特徴判定手段は、
   画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定手段と、
   画像データの網点の有無を判定する網点判定手段と、
   画像データの万線の有無を判定する万線判定手段と、
   であり、
   前記総合判定手段は、前記エッジ判定手段がエッジであると判定し、かつ、前記網点判定手段及び前記万線判定手段がそれぞれ網点なし、万線なしと判定した場合は前記文字部が検出されたと判定し、それ以外の場合は前記絵柄部が検出されたと判定する、
   請求項３に記載の像域分離装置。
9. 前記ＳＩＭＤ型プロセッサのレジスタファイルのレジスタのデータをアドレスとするテーブル変換を行なうテーブル変換器を備え、
   前記像域分離手段は、ＳＩＭＤ処理を前記ＳＩＭＤ型プロセッサで行い、逐次処理を前記テーブル変換で行なうことにより、前記像域分離を実行する、
   請求項１〜８の何れかの一に記載の像域分離装置。
10. 前記像域分離手段は、前記ＳＩＭＤ処理で中間データを求め、この中間データに対して前記逐次処理を行なう、
    請求項９に記載の像域分離装置。
11. 請求項１〜１０の何れかの一に記載の像域分離装置と、
    この像域分離装置が行なう像域分離の結果に応じて実行する画像処理の内容を切り替える画像処理手段と、
    を備えている画像処理装置。
12. 原稿の画像を読取る画像読取装置と、
    この読取った画像データを処理する請求項１１に記載の画像処理装置とを備え、
    前記処理後の画像データに基づいて用紙上に画像形成を行なう画像形成装置。
13. 画像データを像域分離する像域分離処理を、ＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ　Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｔｒｅａｍ　Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｄａｔａ−ｓｔｒｅａｍ）型プロセッサに実行させる、ＳＩＭＤ型プロセッサに読取り可能なプログラム。
14. 前記像域分離処理は、前記画像データを文字部と絵柄部とに像域分離する、
    請求項１４に記載のプログラム。
15. 前記像域分離処理は、
    画像の特定の特徴の有無をそれぞれ判定する複数の特徴判定処理と、
    この各特徴判定手段が行なう判定結果を総合判断して前記像域分離を行なう総合判定処理と、
    を実行する請求項１４に記載のプログラム。
16. 前記複数の特徴判定処理の一つは、画像データのエッジの有無を判定するエッジ判定処理である、
    請求項１５に記載のプログラム。
17. 前記複数の特徴判定処理の一つは、画像データの網点の有無を判定する網点判定処理である、
    請求項１５に記載のプログラム。
18. 前記複数の特徴判定処理の一つは、画像データの万線の有無を判定する万線判定処理である、
    請求項１５に記載のプログラム。
19. 前記像域分離処理は、ＳＩＭＤ処理を前記ＳＩＭＤ型プロセッサに行なわせ、逐次処理を前記ＳＩＭＤ型プロセッサのレジスタファイルのレジスタのデータをアドレスとするテーブル変換を行なうテーブル変換器に行なわせることにより、前記像域分離を実行させる、
    請求項１３〜１８の何れかの一に記載のプログラム。
20. 前記像域分離処理は、前記ＳＩＭＤ処理で中間データを求め、この中間データに対して前記逐次処理を行なう、
    請求項１９に記載のプログラム。
21. 請求項１３〜２０の何れかの一に記載のプログラムを記憶している記憶媒体。

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