JP2004064532A - 画像処理装置、それを備えた画像形成装置、画像処理方法、その方法を実行可能なプログラム、及びそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】入力画像の画像領域や原稿種別を判別する際に、簡易な方法で精度よく画像領域や原稿種別を判別するようにする。
【解決手段】原稿種別自動判別部１３−１は、信号変換部２１と、第１判定部３１と、第２判定部４１とから構成されている。第１判定部３１は、原稿に下地が有るか無いかを判定し、下地が有ると判定された濃度区分を下地濃度区分とする。第２判定部４１は、第１判定部の結果を基に、周辺画素の情報を考慮に入れて処理対象画素がどの画像領域に属するかを判定し、入力画像に対する原稿種別の判定を行う。
【選択図】 図２
【解決手段】原稿種別自動判別部１３−１は、信号変換部２１と、第１判定部３１と、第２判定部４１とから構成されている。第１判定部３１は、原稿に下地が有るか無いかを判定し、下地が有ると判定された濃度区分を下地濃度区分とする。第２判定部４１は、第１判定部の結果を基に、周辺画素の情報を考慮に入れて処理対象画素がどの画像領域に属するかを判定し、入力画像に対する原稿種別の判定を行う。
【選択図】 図２
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、原稿を走査して得られる入力画像データに対して、文字・網点・写真（印画紙）・べた等の画像領域や原稿種別の判別処理を行い、その判別結果に応じて処理を行う画像処理装置、それを備えた画像形成装置、画像処理方法、その方法を実行可能なプログラム、及びそのプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
電子複写機などの画像形成装置は、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が製品化されている。
上記の画像形成装置によって複写される原稿画像としては、文字、線画、印刷写真（網点）、印画紙写真これらを組み合わせたものが存在しており、良好な再現画像を得るためには、それぞれの原稿にあった画像処理を行う必要がある。そして、上記の画像処理を効率よく行うために、画像形成装置の操作モードとして、原稿の種類を選択する、文字モード、文字／写真（印刷写真）モード、写真（印刷写真）モードなどが用意されている。
【０００３】
しかしながら、各原稿に対して上記のモードの切り換えを行うことは、ユーザにとって、非常に煩わしい作業である。また、不適切なモードを選択した場合などでは、著しい画像の劣化が見られることも多く、無駄な複写が行われることにもなる。そこで、このような問題を解決するために、原稿の種別を自動的に判別処理を行うことが提案されている。
【０００４】
例えば、特開平９−２６１４６０号公報では、複数の画像が混在する原稿画像の画像領域を自動的に識別する画像処理方法が開示されている。
上記公報の画像処理方法では、像域分離を少なくとも２回以上行い、最初の像域分離判定を基に原稿を判定する時のパラメータと、本スキャン時に局所的に領域を判定する時のパラメータとを変える。そして、原稿を判定する時、正確度の高い情報のみを利用する。例えば、プレスキャン時に、エッジの検出が困難なパラメータを設定して像域分離の判定基準（閾値）を高くすると、文字内部などはエッジとして検出されなくなり、かつ、網点画像において、該網点画像を文字として誤って検出する領域が少なくなる。
【０００５】
また、特開平８−２５１４０２号公報において、原稿の種類を自動的に判別し、操作モードを自動的に切り換える技術が開示されている。上記公報記載の技術によれば、予備スキャンで読み取られたデータから明度のヒストグラムが作成される。このヒストグラムから、原稿種別を自動的に判定する。そして、各々原稿種類に適した操作モードが選択され、原稿の種類に応じた画像処理（下地調整、黒文字判別の有無、階調再現切り換え等）が実行される。
すなわち、この技術では、光電変換素子により原稿（カラー原稿と白黒原稿を含む）を読み取って得られた３原色のＲ，Ｇ，Ｂ信号を明度信号に変換し、明度信号からヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムの形状を基に、原稿種別を判定し、その判定結果に基づいて以後の画像処理内容を切り換えている。
【０００６】
また、特開平８−２５１４０６号公報では、原稿の有彩無彩の判定を行うと共に、画像分離の機能、すなわち、エッジ分離・網点判定を行うことにより、原稿を▲１▼線画、▲２▼中間調画、▲３▼連続調画、▲４▼線画と中間調画、▲５▼中間調と連続調画、▲６▼連続調画と線画、▲７▼線画・中間調・連続調画からなるの７通りの何れかであるかを判定し、これに対応した処理モードを自動的にフィルタ、色補正、セレクタ及び階調処理に与えることが示されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記公報に記載された画像処理方法では、以下のような問題点がある。
【０００８】
すなわち、特開平９−２６１４６０号公報では、上記閾値のみを調整したものであり、処理内容は同一であるため、判別精度が充分高いわけでなく、また、原稿種別に関わらず、固定した上記閾値を用いて処理を行っているので、判別精度が充分高いわけでない。
【０００９】
また、特開平８−２５１４０２号公報では、大局的な情報（ヒストグラム）で判定を行っているため、写真でも印画紙写真、印刷写真の区別が不可能であり、さらに原稿中の画像領域が小さい時、または、複数の画像が混在するときなどは判定が難しくなる。したがって、誤判定が生じることもあり得るが、この場合、本来の原稿種類に適合しない画像処理が行われることになり、出力画像の画質に悪影響を及ぼすという問題が発生する。これにより、ミスプリンントの増加、用紙の無駄使いとなり、省資源化という観点から好ましくない。
【００１０】
また、手動により処理モードを入力する手順としても、出力された画像が好ましくないので、再度画像を出力する場合、前回の画像情報がなければ、どのように操作モードを切り換えてよいか解らなくなるおそれがある。すなわち、ユーザインターフェースとして不充分である。
【００１１】
また、特開平８−２５１４０６号公報では、原稿の種別を判定するのに、画素毎に各要素に対するそれぞれの領域分離（画像分離）を行うことは、非常に処理が複雑になるうえに、また、処理を行う回路が非常に大きくなってしまうという問題がある。
【００１２】
すなわち、原稿の種別を判定するのに、各画素に対して何らかの判定結果を得るために、どちらとでも判定できる画素の判定を何らかの形で判別を行おうとする。そのための回路が必要となり、夫々で非常に複雑な処理内容必要となり、また処理を行う回路が非常に大きくなってしまうという問題がある。また、単色信号を用いるので、カラー原稿のように同じ画素であっても信号別によって大きく濃度が変わる場合のものや、文字を判定する上で３値化を行うことにより、高濃度、低濃度の画素に対して文字判定を行っているものの、色文字などといった中間濃度の文字の判定などは、対象外となっているため、各画素に対する誤判定が生じることにより、原稿判別結果も誤判定を生じる可能性があるという問題がある。また、網点・文字でないものを印画紙としているため正確さに欠ける。また、副走査方向の解像度が低下したプレスキャンデータに対して対応しきれないという問題もある。
【００１３】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、入力画像の画像領域や画像種別を判別する際に、簡易な方法で精度よく画像領域や原稿種別を判別する画像処理装置、それを備えた画像形成装置、画像処理方法、その方法を実行可能なプログラム、及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理装置は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、入力画像データより下地の有無を判定する第１判定手段と、上記判定された下地の有無に基づいて、画像の特徴量を抽出し原稿種別の判定を行う第２判定手段よりなることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る画像処理装置は、上記第１判定手段が、入力画像データから各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、上記濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値として抽出するとともに、第１最大度数値が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出し、さらに上記の第１最大度数濃度区分に隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値を抽出するとともに、第２最大度数値が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する最大度数濃度区分抽出手段と、べたからなる下地と判別するための第１閾値と、べたおよび網点からなる下地と判別するための第２閾値とを設定する閾値設定手段と、上記の第１最大度数値・第２最大度数値と上記の第１・第２閾値とを比較して、第１最大度数値≦第１閾値の場合、下地なしと判定し、第１最大度数値≧第１閾値の場合および第１最大度数値＋第２最大度数値≧第２閾値の場合、下地ありと判定し、その上、下地濃度を算出する下地判定手段とを備えていることを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る画像処理装置は、上記ヒストグラム作成手段が、複数の入力画像データの濃度値の平均値に基づいてヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る画像処理装置は、上記第２判定手段は、入力画像データから抽出された複数の画素にてなるブロックのある注目画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う注目画素判定手段と、注目画素の周辺に存在する周辺画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該周辺画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの領域に属するかの判定を行う周辺画素判定手段と、上記注目画素の副走査方向前段に存在する同じラインの周辺画素判定手段の判定結果に基づいて、該副走査方向前段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う上ライン判定手段と、上記注目画素の副走査方向後段に存在する同じラインの周辺画素判定手段の判定結果に基づいて、該副走査方向後段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う下ライン判定手段とを備え、
上記注目画素判定手段、上ライン判定手段及び下ライン判定手段の判定結果に基づいて、注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行うことを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る画像処理装置は、上記第１判定手段による判定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、上記第２判定手段による判定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る画像処理装置は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、入力画像データから画像の特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて原稿種別の判定を行うための適切な閾値を設定し、上記特徴量と閾値に基づいて原稿種別の判定を行うことを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る画像処理装置は、閾値の設定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、原稿の判別は、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る画像処理装置は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、入力された画像データを文字・網点・印画紙写真などの複数の領域およびこれらの何れにも属さない領域に分離する領域判定手段と、
領域判定手段の結果に基づいて、原稿種別の判別を行う原稿判定手段を備えることを特徴とする。
【００２２】
本発明に係る画像処理装置は、上記原稿判定手段が、領域判定手段により各領域に分離された画素数を計数し、計数した画素数を予め定められた閾値と比較し、原稿種別の判別を行うことを特徴とする。
【００２３】
本発明に係る画像処理装置は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段の判別結果が不確かな場合、候補となる原稿種別を予測する制御部と、上記予測結果をユーザに対して表示する表示手段と、表示内容を参考にしてユーザが画像処理モードを入力できる入力手段とを備えることを特徴とする。
【００２４】
本発明に係る画像処理装置は、上記制御手段が、候補となる原稿種別に優先順位を付けて上記表示手段に表示することを特徴とする。
【００２５】
本発明に係る画像処理装置は、さらにデータを記憶する記憶手段を備え、上記制御手段は、上記原稿種別判別手段の判定結果、あるいはユーザにより選択された原稿種別を上記記憶手段に格納することを特徴とする。
【００２６】
本発明に係る画像処理装置は、上記制御手段が、原稿種別とともに上記原稿種別判別手段の処理結果の少なくとも一部分を記憶手段に格納することを特徴とする。
【００２７】
本発明に係る画像形成装置は、上記画像処理装置を備えたことを特徴とする。
【００２８】
本発明に係る画像処理方法は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、入力画像データより下地の有無を判定する第１判定工程と、上記判定された下地の有無に基づいて、画像の特徴量を抽出し原稿種別の判定を行う第２判定工程よりなることを特徴とする。
【００２９】
本発明に係る画像処理方法は、上記第１判定工程が、入力画像データから各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、上記濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値として抽出するとともに、第１最大度数値が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出し、さらに上記の第１最大度数濃度区分に隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値を抽出するとともに、第２最大度数値が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する最大度数濃度区分抽出工程と、べたからなる下地と判別するための第１閾値と、べたおよび網点からなる下地と判別するための第２閾値とを設定する閾値設定工程と、上記の第１最大度数値・第２最大度数値と上記の第１・第２閾値とを比較して、第１最大度数値≦第１閾値の場合、下地なしと判定し、第１最大度数値≧第１閾値の場合および第１最大度数値＋第２最大度数値≧第２閾値の場合、下地ありと判定し、その上、下地濃度を算出する下地判定工程とを備えていることを特徴とする。
【００３０】
本発明に係る画像処理方法は、上記ヒストグラム作成工程が、複数の入力画像データの濃度値の平均値に基づいてヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００３１】
本発明に係る画像処理方法は、上記第２判定工程が、入力画像データから抽出された複数の画素にてなるブロックのある注目画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う注目画素判定工程と、注目画素の周辺に存在する周辺画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該周辺画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの領域に属するかの判定を行う周辺画素判定工程と、上記注目画素の副走査方向前段に存在する同じラインの周辺画素判定工程の判定結果に基づいて、該副走査方向前段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う上ライン判定工程と、上記注目画素の副走査方向後段に存在する同じラインの周辺画素判定工程の判定結果に基づいて、該副走査方向後段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う下ライン判定工程とを備え、
上記注目画素判定工程、上ライン判定工程及び下ライン判定工程の判定結果に基づいて、注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行うことを特徴とする。
【００３２】
本発明に係る画像処理方法は、上記第１判定工程による判定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、上記第２判定工程による判定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする。
【００３３】
本発明に係る画像処理方法は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、入力画像データから画像の特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて原稿種別の判定を行うための適切な閾値を設定し、上記特徴量と閾値に基づいて原稿種別の判定を行うことを特徴とする。
【００３４】
本発明に係る画像処理方法は、閾値の設定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、原稿の判別が、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする。
【００３５】
本発明に係る画像処理方法は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、入力された画像データを文字・網点・印画紙写真などの複数の領域およびこれらの何れにも属さない領域に分離する領域判定工程と、領域判定工程の結果に基づいて、原稿種別の判別を行う原稿判定工程よりなることを特徴とする。
【００３６】
本発明に係る画像処理方法は、上記原稿判定工程が、領域判定工程により各領域に分離された画素数を計数し、計数した画素数を予め定められた閾値と比較し、原稿種別の判別を行うことを特徴とする。
【００３７】
本発明に係る画像処理方法は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理の判別結果が不確かな場合、候補となる原稿種別を予測し、上記予測結果をユーザに対して表示して、表示内容を参考にしてユーザが画像処理モードを入力できるようにすることを特徴とする。
【００３８】
本発明に係る画像処理方法は、候補となる原稿種別に優先順位を付けて表示することを特徴とする。
【００３９】
本発明に係る画像処理方法は、上記原稿種別判別処理の判定結果、あるいはユーザにより選択された原稿種別を、記憶手段に記憶することを特徴とする。
【００４０】
本発明に係る画像処理方法は、原稿種別とともに上記原稿種別判別処理の処理結果の少なくとも一部分を記憶手段に記憶することを特徴とする。
【００４１】
本発明に係るプログラムは、上記画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００４２】
本発明に係る記録媒体は、上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００４３】
本願発明において、入力画像データより原稿の種別を自動的に判定する原稿種別判別手段により、下地の有無による結果を原稿種別の判別に利用できるので、原稿種別の判定精度が向上する。
また、閾値を固定するのではなく、各々の原稿の種類に応じて閾値を設定し、原稿種別の判別を行うに当たり、予め定められた度数以上の特定の画像データのみを抽出することができるので、判別精度を向上することができる。
また、不確定な要素を有する画素を除き、どの領域に属するかが明らかな画素のみを抽出して原稿種別の判別を行うので、原稿種別の判別精度を上げることができる。
さらに、原稿種別判別手段が原稿を判別できない場合、デフォルトの画像モードで処理を行うのではなく、原稿種別が不確かであるのを表示手段に表示し、ユーザに処理モードの入力を促すことができる。これにより、原稿種別判別手段が原稿を判別できない場合であっても、ユーザが入力手段を介して処理モードを選択するので、本来の原稿種別に応じた画像処理を実行することができる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００４５】
図１に示すように、本実施の形態に係る画像形成装置１０は、カラー画像入力装置（画像入力手段）２、画像処理装置１、カラー画像出力装置３、および操作パネル４から構成されている。
カラー画像入力装置２は、例えば、スキャナ部より構成されており、原稿からの反射光像をＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）アナログ信号としてＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）にて読み取るものである。
カラー画像出力装置３は、画像処理装置１にて所定の画像処理を行い、その結果を出力する装置である。
【００４６】
画像処理装置１は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３、入力階調補正部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、出力階調補正部１８、階調再現処理部１９、および領域分離処理部２０からなっている。
【００４７】
Ａ／Ｄ変換部１１は、画像入力装置２にて読み取ったアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。
シェーディング補正部１２は、画像入力装置２の照明系・結像系・撮像系で生じる各種歪みを取り除くためのシェーディング補正を行うものである。
【００４８】
原稿種別自動判別部１３は、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、濃度信号などカラー画像処理装置に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換すると共に、入力された原稿画像が、文字原稿、印刷写真原稿、印画紙写真であるか、あるいはそれらを組み合わせた文字／印刷写真原稿であるかなど原稿種別の判別を行うものである。なお、詳細については後述する。
【００４９】
入力階調補正部１４は、カラーバランスを整えると同時に、上記原稿種別自動判別部１３の判定結果を基に下地領域濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施こすものである。
【００５０】
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（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く色補正処理を行うものである。色補正処理された画像信号は、領域分離処理部２０にて、上記原稿種別自動判別部１３の判定結果を基に画素毎に文字、網点、写真（その他）領域の何れかに分離される。この領域分離処理部２０は、分離結果に基づき、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、および階調再現処理部１９へと出力する。
【００５１】
黒生成下色除去部１６は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理を行う一方、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する下色除去処理を行うものである。そして、これらの処理（黒生成処理・下色除去処理）の結果、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００５２】
空間フィルタ処理部１７は、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、出力画像のボヤケや粒状性劣化を防ぐものである。
出力階調補正部１８は、濃度信号等の信号を、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うものである。
階調再現処理部１９は、最終的に画像を画素に分割して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（中間調生成処理）を行うものである。
【００５３】
なお、領域分離処理部２０により黒文字や場合によっては色文字として抽出された画像領域に関しては、黒文字あるいは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１７における鮮鋭度強調処理において、高域周波数の強調量を大きくされる。同時に、中間調生成処理では高周波数再現に適した高解像のスクリーンでの二値化又は多値化処理が選択される。
【００５４】
一方、領域分離処理部２０により網点と判別された領域に関しては、空間フィルタ処理部１７において、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。同時に、中間調生成処理では、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。
【００５５】
操作パネル４は、表示部である液晶ディスプレーと、テンキー、コピーボタン、処理モード等の設定を行う入力部としての設定ボタンより構成される。後述するが、本実施の形態では原稿種別自動判別部１３における判別結果が液晶ディスプレーを介してユーザに表示される。そして、ユーザは、判別結果を基に設定ボタン等を介して処理モードを選択入力することができる。
【００５６】
このように、上述した各処理が施された画像データは、一旦図示しない記憶手段に記憶され、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に入力される。なお、上記の処理はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）により行われる。
【００５７】
なお、この画像出力装置３は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式や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。
【００５８】
本発明の特徴は、画像形成装置１０の画像処理装置１にあり、特に、原稿種別自動判別部１３に特徴がある。従って、以下に原稿種別自動判別部（原稿種別判別手段）１３の実施形態について詳しく説明する。
【００５９】
＜第１実施形態＞
図２は、第１実施形態における原稿種別自動判別部１３−１を示すブロック図である。
まず、第１実施形態の原稿種別自動判別部１３−１は、図２に示すように、信号変換部２１と、第１判定部（第１判定手段）３１と、第２判定部（第２判定手段）４１とから構成されている。
【００６０】
信号変換部２１は、ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換するものである。
第１判定部３１は、ヒストグラム作成部（ヒストグラム作成手段）３２、最大度数濃度区分抽出部（最大度数濃度区分抽出手段）３３、閾値設定部（閾値設定手段）３４、および下地判定部（下地判定手段）３５から構成されている。そして、この第１判定部３１が、原稿に下地が有るか無いかを判定し、下地が有ると判定された濃度区分を下地濃度区分とする。
【００６１】
ヒストグラム作成部３２は、原稿画像の各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するものである。具体的には、図４に示すように、スキャナ（画像入力装置１）の例えば、往路（フィード）時に読み込まれた主走査方向の画像データ（図４（ｂ）参照）より、複数の画素の平均値（例えば、７×７の画素：図４（ｂ）参照）を算出し濃度ヒストグラム（図４（ａ）参照）を作成する。これは、例えば、図３（ｂ）に示すように、下地が網点（下地（網点））で形成されている場合、画素毎に濃度ヒストグラムを作成すると、図３（ａ）のように最大度数値を２つ有する特性を示し、最大度数値が小さくなり下地として検出できなくなるおそれがある。一方、図４（ｂ）のように、複数の画素の平均値を求めて濃度ヒストグラムを作成すると、図４（ａ）のように、ある濃度区分に１つの最大度数値を有する特性を示し、下地として検出することが可能となる（べたの下地では、複数の画素の平均値と下地領域の画素の濃度値はほとんど同じであり、最大度数値を有する濃度区分は変わらない。）。
【００６２】
最大度数濃度区分抽出部３３は、図５〜図７に示すように、ヒストグラム作成部３２にて作成された上記濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値（ＭＡＸ１）として抽出するとともに、ＭＡＸ１が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出する。
さらに、最大度数濃度区分抽出部３３は、上記の第１最大度数濃度区分に隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値（ＭＡＸ２）を抽出するとともに、ＭＡＸ２が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する。つまり、少なくともＭＡＸ１をとる濃度区分に隣接しない濃度区分における２番目に大きな度数値をＭＡＸ２として抽出する。
【００６３】
閾値設定部３４は、べたからなる下地と判別するための第１閾値と、べたおよび網点からなる下地と判別するための第２閾値とを設定する。
下地判定部３５は、ＭＡＸ１・ＭＡＸ２と第１・第２閾値とを比較して、以下のような判定を行う。
【００６４】
ＭＡＸ１≧第１閾値の場合、下地ありと判定し、ＭＡＸ１が属する濃度区分を下地濃度区分とする。この判定は、例えば、図５に示すように、べたの下地からなる文字原稿での第１最大度数濃度区分（いわゆる白地）が、他の濃度値に比して高いことを利用している。
【００６５】
ＭＡＸ１＋ＭＡＸ２≧第２閾値の場合、下地ありと判定し、ＭＡＸ１とＭＡＸ２が属する濃度区分を下地濃度区分とする。この判定は、例えば、図６に示すように、べた・網点の下地からなる文字原稿での、白地を示す第１最大度数濃度区分と、網点の下地を示す第２最大度数濃度区分とが、他の濃度値に比して高いことを利用している。
【００６６】
ＭＡＸ１≦第１閾値の場合、あるいはＭＡＸ１＋ＭＡＸ２≦第２閾値の場合、下地なしと判定する。この判定は、例えば、図７に示すように、印画紙からなる写真原稿において、第１最大度数濃度区分は、他の濃度値に比して際だって高くはならないことを利用している。
【００６７】
次に、第２判定部４１の説明を行う。
先ず、第２判定部４１は、図２に示すように、上記の信号変換部２１により変換された各色成分の信号において、処理対象画素がべた、つまり濃度が略一定の領域、印画紙（写真）、文字、網点のいずれの領域に属するかの判定を行う色成分の信号（Ｃ・Ｍ・Ｙ）ごとに設けられた信号処理部４２（４２ｃ・４２ｍ・４２ｙ）と、これら各信号処理部４２ｃ・４２ｍ・４２ｙによる色成分の信号ごとの信号処理の結果に基づき、最終的に注目画素がべた、印画紙、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う給合判定手段としての総合判定部４７により構成されている。
【００６８】
上記の各信号処理部４２ｃ・４２ｍ・４２ｙは、図２に示すように、注目画素判定部４５、周辺画素判定部４８（４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆ）と、上ライン判定部４３、下ライン判定部４４、信号別判定部４６とから構成されている。
【００６９】
注目画素判定部４５は、注目画素を中心とする例えば３×３等のｎ×ｎのブロックにおいて、主走査方向の画像データから注目画素の特徴量を抽出し、当該注目画素Ｘに対して、べた、印画紙、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う注目画素判定手段である。
【００７０】
周辺画素判定部４８は、注目画素判定部４５と注目画素の周辺に存在する例えば周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆについても上記注目画素判定部４５と同様の処理を行い、各周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆの種類判定を行う周辺画素判定手段である。
【００７１】
上ライン判定部４３は、注目画素Ｘの上部つまり副走査方向前段にある周辺画素ａ・ｂ・ｃのそれぞれの周辺画素判定結果に基づいて注目画素Ｘに対する上ラインの判定を行う上ライン判定手段である。
下ライン判定部４４は、注目画素Ｘの下部つまり副走査方向後段にある周辺画素ｄ・ｅ・ｆの周辺画素判定結果に基づいて注目画素Ｘに対する下ラインの判定を行う下ライン判定手段である。
【００７２】
信号別判定部４６は、これら注目画素判定部４５、上ライン判定部４３および下ライン判定部４４の各判定結果に基づき、各信号別の判定を行う信号別判定手段である。そして、上記各信号処理部４２ｃ・４２ｍ・４２ｙにおける信号別判定部４６の判定結果に基づき、前述した総合判定部４７により、注目画素Ｘがべた、印画紙、文字又は網点のいずれの種類に属するかの最終的な判定が行なわれる。
【００７３】
なお、上記の例では、周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆの種類判別を行うにあたり、周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆごとに周辺画素判定部４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆを設けている。
【００７４】
しかし、必ずしもこれに限らず、周辺画素判定部４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆを一つにし、周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆの判別結果を、上ライン判定部４３や下ライン判定部４４に順次格納し、その結果を基に上ライン・下ラインの判定を行うようにしてもよい。すなわち、周辺画素判定部４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆはいずれも同じ処理を行うものゆえ、周辺画素判定部を一つにして、それを共有して時系列的に処理を行うことが可能である。
このときには、周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆに対して、最初に周辺画素ａの判定処理を行い、次に、周辺画素ｂ、周辺画素ｃ、…、周辺画素ｆと順次各判定処理を行う。
【００７５】
また、注目画素Ｘの前段に存在する周辺画素ａ・ｂ・ｃについては、各々の判別結果を上ライン判定部３２に格納する一方、注目画素Ｘの後段に存在する周辺画素ｄ・ｅ・ｆについては、各々の判別結果を下ライン判定部４４に格納する。そして、所定数の判別結果が格納された後、それぞれの結果を基に上ラインおよび下ラインの判定を行うようにする。
【００７６】
また、上ライン判定部４３および下ライン判定部４４での各判定処理や、信号別判定部４６に入力される上ライン判定部４３、注目画素判定部４５および下ライン判定部４４の各判定結果、あるいは総合判定部４７に入力される各信号別判定部４６・４６・４６からの色成分毎の各信号の各判定結果に対しては、それぞれ優先順位を決めておく。そして、信号別判定部４６や総合判定部４７に入ってくる画素の判定結果がそれぞれ異なる場合、信号別判定部４６および総合判定部４７の優先順位にしたがって判別を行う。例えば、色成分毎で判定結果が異なる場合、網点＞文字＞印画紙＞下地とする。これは、各色成分で網点、文字という結果が得られている場合、反転回数が大きいと判断されており、これは文字では見られない特徴であることより網点が優先される。
【００７７】
なお、優先順位については、第１判定部３１で用いられる第１・第２閾値により判定結果の信頼度が変わるため、前記判定結果の信頼度に基づき優先順位を決めることが望ましい。
【００７８】
また、上ライン判定部４３および下ライン判定部４４での各判定処理の優先順位については、各上ライン判定部４３および下ライン判定部４４では、複数の周辺画素ａ・ｂ・ｃおよび周辺画素ｄ・ｅ・ｆの結果を基に、上ラインおよび下ラインの判定処理を行い、各周辺画素ａ・ｂ・ｃおよび各周辺画素ｄ・ｅ・ｆの結果が異なる場合、優先順位により最終的な判断をする。
優先順位は、例えば、画素の判別処理に用いる閾値の設定に基づいて事前に決めておく。
【００７９】
今、周辺画素ａがべた、周辺画素ｂが網点であると判別されているとする。この場合、網点を抽出する際の閾値が網点を抽出し難いレベルに設定され、他の領域の閾値は網点の抽出レベルと比較して緩く設定されているにも関わらず、網点と判別されているときには、この結果に対する信頼性は高くなると判断される。このような情報を基にして優先順位を決定する。
【００８０】
次に、上記の注目画素判定部４５の構成を図８に基づいて説明する。なお、本実施の形態においては、各周辺画素判定部４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆも、この注目画素判定部４５と同じ判定機構を有しているが、説明は、注目画素判定部４５についてのみ行う。
【００８１】
注目画素判定部４５は、同図に示すように、隣接画素濃度差算出部５１、立ち上り・立ち下り判定部５２、反転数算出部５３、画素判定部５４、べた画素判定閾値設定部５５、立ち上り・立ち下り判定閾値設定部５６、および反転数閾値設定部５７から構成されている。
【００８２】
隣接画素濃度差算出部５１は、上記注目画素Ｘを含む主走査方向の隣接画素の濃度差（隣接画素濃度差）を算出するものである。
立ち上り・立ち下り判定部５２は、図１３〜図１６に示すように、算出された隣接画素濃度差に基づいて、注目画素Ｘがべた、印画紙に属しているか否か、あるいは、立ち上り画素か立ち下り画素を判別するものである。なお、図１３〜図１６の詳細は、後述するものとする。
【００８３】
反転数算出部５３は、注目画素Ｘに対して主走査方向の一定領域つまりＭ画素（Ｍは２以上の整数）の間に立ち上り画素又は立ち下り画素が複数続いてもカウントせず、立ち上りから立ち下りおよび立ち下りから立ち上りに反転する回数をカウントするものである。
画素判定部５４は、算出された反転数に基づいて注目画素Ｘが文字、網点かを判別し、さらに、網点と判別された画素に対して、濃度値を下地判定部３５で検出された下地（網点）の濃度と比較し、網点か下地（網点）かの判定を行うものである。
【００８４】
べた画素判定閾値設定部５５は、上記の立ち上り・立ち下り判定部５２に備えられており、隣接画素濃度差算出部５１にて算出された注目画素Ｘの結果に対し、注目画素Ｘがべたに属するか否かを判定するためのべた画素判定閾値を設定するものである。なお、このべた画素判定閾値設定部５５は、下地が小さく、下地判定部３５で下地領域なしと判断された場合でも、べたからなる下地領域を分離できる。
【００８５】
立ち上り・立ち下り判定閾値設定部５６は、上記のべた画素判定閾値設定部５５同様、立ち上り・立ち下り判定部５２に備えられており、隣接画素濃度差算出部５１にて算出された注目画素Ｘの結果に対して、注目画素Ｘが立ち上り画素又は立ち下り画素であるかを判定するための立ち上り・立ち下り判定閾値を設定するものである。
【００８６】
反転数閾値設定部５７は、上記画素判定部５４に備えられており、上記の反転数算出部５３にて算出された反転数に基づいて、注目画素Ｘが文字に属するか網点に属するかを判別する第３の閾値としての反転数閾値を設定するものである。
【００８７】
次に、上述した信号変換部２１・第１判定部３１・第２判定部４１における画像判定の方法を図９、及び図１０に示すフローチャートに基づいて説明する。また、ステップを示す符号は「Ｓ」とする。
【００８８】
まず、最初に、信号変換部２１が、ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換する（Ｓ１）。次に、ヒストグラム作成部３２が、原稿画像の各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成する（Ｓ２）。そして、最大度数濃度区分抽出部３３が、第１・第２最大度数濃度区分を抽出する（Ｓ３）。その後、下地判定部３５が、下地領域の有無を判定し、下地領域があれば下地濃度区分とする（Ｓ４）。なお、上記のＳｌ〜Ｓ４までの画像処理が第１判定工程に相当する。
【００８９】
次に、信号変換部２１が再度ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換し（Ｓ５）、第２判定部４１に出力する。変換されたＣＭＹ信号は、第２判定部４１の注目画素判定部４５に入力され、隣接画素濃度差算出部５１が上記注目画素Ｘを含む主走査方向の隣接画素との濃度差を算出する（Ｓ６）。
【００９０】
そして、立ち上り・立ち下り判定部５２が、算出された隣接画素濃度差の絶対値とべた画素判定閾値との比較を行う（Ｓ７）。算出された隣接画素濃度差の絶対値がべた画素判定閾値より小さい時、立ち上り・立ち下り判定部５２では、画素濃度が、「下地濃度の最大値＞画素濃度＞下地濃度の最小値」の関係を満たすか否かを確認する（Ｓ９）。そして、満たす場合、下地（べた）であると判定し（Ｓ１０）、満たさない場合、印画紙写真と判定する（Ｓ１１）。なお、下地濃度の最小値・最大値は、下地判定部３５にて求めている。下地濃度の最小値・最大値は、下地と判定された濃度区分の最小値と最大値のことである。
【００９１】
一方、Ｓ７において、隣接画素濃度差の絶対値の方が大きい画素については、立ち上り・立ち下り判定部５２が、算出された隣接画素濃度差の絶対値と、立ち上り・立ち下り判定閾値との比較を行う（Ｓ８）。
【００９２】
なお、立ち上り・立ち下り判定閾値よりも隣接画素濃度差の絶対値の方が大きい画素であって、かつ隣接画素濃度差が正の画素は、立ち下り画素と判定される。また、立ち上り・立ち下り判定閾値よりも隣接画素濃度差の絶対値の方が大きい画素であって、かつ隣接画素濃度差が負の画素は立ち上り画素と判定される。
【００９３】
この例では、隣接画素濃度差は左側の画素の濃度値から右側の画素の濃度値を引くことにより求め、それに応じて正負を判定している。また、濃度差を基に左側の画素に対して立ち上り画素・立ち下り画素の判定を行うものである。
そして、Ｓ８にて、立ち上り・立ち下り判定閾値が隣接画素濃度差の絶対値よりも大きい場合、印画紙と判定する（Ｓ１１）。
【００９４】
次に、Ｓ８において、立ち上り・立ち下り判定閾値よりも隣接画素濃度差の絶対値の方が大きい画素であると判定されたときには、反転数算出部５３が反転数算出を行う（Ｓ１２）。
【００９５】
この反転数算出においては、図１１に示すように、主走査方向の例えば３０画素等のＭ画素からなる一定領域の間において、立ち上り画素あるいは立ち下り画素が複数続いてもカウントせず、立ち上り画素から立ち下り画素に反転するところ、及び立ち下り画素から立ち上り画素に反転するところを検出してカウントされる。
【００９６】
具体的には、図１１に示すように、左側から５番目及び６番目の画素は両方とも立ち上り画素「１」と判定されているが、反転数を求める時は５番目の画素のみカウントし、６番目の画素についてはカウントしない。こうして、図１２に示すように、ｎ×ｎの各画素に対して、主走査方向の例えば３０画素等のＭ画素からなる一定領域の立ち上り画素・立ち下り画素の判定を行う。なお、図１２に示す一定領域は、立ち上り画素・立ち下り画素の判定を行う場合の主走査方向の一定領域の範囲を示すものであり、周辺画素毎にラインメモリが設けられていることを示すものではない。
【００９７】
次に、Ｓ１２において上述した反転数が算出されると、画素判定部５４は、カウントされた反転数に対して反転数閾値との比較を行う（Ｓ１３）。そして、反転数閾値よりも反転数の方が小さければ、文字であると判定する（Ｓ１４）。
【００９８】
一方、反転数閾値よりも反転数の方が大きいければ、画素判定部５４では、画素濃度が、「下地濃度の最大値＞画素濃度＞下地濃度の最小値」の関係を満たすか否かを確認する（Ｓ１５）。そして、満たす場合、下地（網点）であると判定し（Ｓ１７）、満たさない場合、網点と判定する（Ｓ１６）。なお、下地濃度の最小値・最大値は、上記の場合と同様に下地判定部３５にて求めている。
【００９９】
このようにして判定処理を行い、さらに前述した優先順位を加味して、注目画素に対する最終の判定結果が得られる。画素毎の判定結果は、総合判定部４７で夫々カウントされ、予め定められている閾値と比較されて原稿種別の判別がなされる。例えば、文字と網点が閾値以上であるならば、原稿は文字／印刷写真原稿であると判定される。文字と下地（網点）が閾値以上の場合、下地（網点）はべたの下地と同じ処理を行えば良いので、例えば、文字原稿であると判別する。
以上のように、本発明の画像処理では、下地判定部３５によって求めた下地濃度の最小値・最大値を用いて、原稿種類判別を行うことができる。上記Ｓ５からＳ１７までの処理が第２判定工程に相当する。
【０１００】
以上説明した、第１判定部による下地の有無を判定する処理（第１判定工程）と第２判定部による、下地の有無に基づいて特徴量を抽出し、原稿種別の判定を行う処理（第２判定工程）は、夫々１回ずつ原稿を走査する（本スキャンを行う前に２回プレスキャンを行う）ことにより行っても良いが、画像入力装置２で原稿画像をプレスキャンする時の往路（フィード）時に第１判定工程を行い、復路（リターン）時に第２の判定工程を行うことが望ましい。このようにすることで、プレスキャンの復路を有効に利用することができ、原稿種別の判別精度を向上させることができる。
【０１０１】
ここで、それぞれの画像の種別による濃度分布の代表例を、図１３〜図１６に示す分布図に基づいて説明する。なお、同図の縦軸は濃度値を示す。
通常、べたの画像の濃度分布図は、図１３に示すように、濃度変化が少ないため隣接画素濃度差は非常に小さい。したがって、べた画素判定閾値よりも隣接画素濃度差が小さいものはべたであると判別することが可能である。
【０１０２】
次に、印画紙写真の画像の濃度分布図は、図１４に示すように、滑らかな濃度変化をしており、隣接画素濃度差も小さく、べたよりは若干大きくなるため、べた画素判定閾値よりも隣接画素濃度差が大きく、立ち上り・立ち下り判定閾値よりも小さいものは印画紙写真であると判別することが可能である。また、印画紙写真においても隣接画素濃度差は非常に小さいべたの領域が存在するので、このような領域については、上記したように画素濃度が、「下地濃度の最大値＞画素濃度＞下地濃度の最小値」の関係を満たすか否かを確認することにより、下地のべた領域と区別することが可能である。
【０１０３】
また、網点の画像の濃度分布図は、図１５に示すように、隣接画素濃度差は大きく立ち上り画素と立ち下り画素も網点の数だけ存在し、反転数が非常に大きくなるため、隣接画素濃度差が立ち上り・立ち下り判定閾値よりも大きく、反転数が反転数閾値よりも多いものは網点であると判別することが可能である。また、上記したように画素濃度が、「下地濃度の最大値＞画素濃度＞下地濃度の最小値」の関係を満たすか否かを確認することにより、下地（網点）と区別することが可能である。
【０１０４】
最後に、文字の画像の濃度分布図は、図１６に示すように、隣接画素濃度差は非常に大きいが、立ち上り画素と立ち下り画素の数は文字のエッジ部分で存在するため、網点よりは反転数は少なくなるため、反転数が反転数閾値よりも少ないものは文字であると判別することが可能である。
【０１０５】
また、上記設定した各閾値においては、任意に調節することにより、より広範囲な処理を行うことが可能となる。そして、これらの閾値については予想される複数の値を予めＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等に記憶させておき、必要に応じてスイッチ等により、メモリ等の図示しない記憶手段に格納される値を設定できるようにしておけばよい。
【０１０６】
上述した処理動作によって、原稿の種類（画像の種類）が判定され、その結果に基づいて、図１に示すように、それ以降の入力階調補正・色補正・黒生成下色除去処理・空間フィルタ処理・階調再現処理・領域分離処理が切り換わる。
【０１０７】
以下、その切り換えの一例を示す。
【０１０８】
例えば、文字原稿であると判断された場合には、領域分離処理部２０では、文字、線画として領域分離されたところを有効とし、網点、印画紙といった連続階調と判別されたところは誤分離とみなし（文字原稿であったとしても、原稿の種類によっては誤判別される場合があるため）、反映させないようにする。入力階調補正部１４、階調再現処理部１９では、ハイライトを多めに除去したり、コントラストを大きくするような補正曲線が用いられたりする。色補正部１５・黒生成下色除去部１６では、色文字に対して彩度を重視した色補正処理を行い、黒文字に対して黒生成下色除去処理では黒生成量を多めに設定する。空間フィルタ処理部１７では、文字に対して空間フィルタ処理でエッジを強調し、平滑化処理を弱くするようにフィルタ係数を設定するなどのパラメータの切り換えを行う。
【０１０９】
また、文字／印画紙写真原稿と判断された場合には、各処理において文字原稿処理と印画紙写真原稿処理の中間パラメータを用いた処理が行われる。そして、・領域分離処理部２０では、文字、線画あるいは印画紙として領域分離されたところを有効とし、網点といった領域分離されたところは誤分離とみなし（文字・印画紙原稿であったとしても、原稿の種類によっては誤判別される場合があるため）、反映させないようにする。入力階調補正部１４、階調再現処理部１９では、文字原稿あるいは印画紙写真原稿のどちらを重視するかにより、印画紙写真原稿処理と文字原稿処理との中間のパラメータを用いてハイライトの除去やコントラストの調整を行う。色補正部１５・黒生成下色除去部１６では、彩度の強弱や階調性のバランスが極端にならないような色補正処理を行う。黒生成下色除去処理では、印画紙写真画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整が行われる。
【０１１０】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態である原稿種別自動判別部１３−２について説明する。
第１実施形態では、第１判定部３１・第２判定部４１からなる原稿種別自動判別部１３によって、原稿の種類を判定していた。しかし、本発明では、第２判定部４１のみからなる原稿種別自動判別部１３−２によって、原稿の種類を判定することもできる。
【０１１１】
図１７は、第２実施形態における原稿種別自動判別部１３−２を示すブロック図である。なお、第１実施形態で用いた部分と同様の機能を有する部分については、同一の符号を付記し、その説明を省略する。なお、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１１２】
この図に示すように、構成は、図２の第２判定部４１とほぼ同様である。しかし、注目画素判定部１４５・周辺画素判定部１４８（１４８ａ・１４８ｂ・１４８ｃ・１４８ｄ・１４８ｅ・１４８ｆ）の構成が第１実施形態の注目画素判定部４５・周辺画素判定部４８と異なる。従って、注目画素判定部１４５・周辺画素判定部１４８について説明する。なお、周辺画素判定部１４８は、この注目画素判定部１４５と同じ判定機構を有しているので、説明は、注目画素判定部１４５についてのみ行う。
【０１１３】
図１８に示すように、注目画素判定部１４５は、第１実施形態の注目画素判定部４５と同様の隣接画素濃度差算出部５１、反転数算出部５３、画素判定部１５４、べた画素判定閾値設定部５５、立ち上り・立ち下り判定閾値設定部５６、反転数閾値設定部５７に加えて、比較閾値設定部６１が備わっている。尚、立ち上り・立ち下り判定部５２は備えられていない。
【０１１４】
比較閾値設定部６１は、画像の特徴量である反転数・隣接画素濃度差・度数からなる３次元の度数分布図を作成し、原稿の種別を精度良く判別するために、読み込まれる原稿毎に適切な閾値を設定する。画素判定部１５４は、比較閾値設定部６１で設定された閾値を用いて、（１）反転数閾値と反転数との比較判定、（２）立ち上り・立ち下り判定閾値と隣接画素濃度差の絶対値との比較判定、（３）べた画素判定閾値と隣接画素濃度差の絶対値との比較判定を画素毎に行うものである。
【０１１５】
ここで、各原稿種類（下地・印刷紙、文字、網点）の隣接画素濃度差と反転数と度数との関係について図１９及び図２０を用いて説明する。なお、これらの図においては、Ｘ軸：反転数、Ｙ軸：隣接画素濃度差、Ｚ軸：度数を示しており、通常の各領域の度数分布を示している。尚、図１９及び図２０では簡略化のため、Ｚ軸の度数分布を省いたＸ−Ｙ平面の分布を示している。
【０１１６】
図１９に示すように、通常、下地・印画紙（印画紙写真）、文字、および網点とが現れる。下地・印画紙写真では、反転数・隣接画素濃度差は少ない領域に現れる傾向がある。文字、網点については、共に隣接画素濃度差が、広範囲に渡って現れるが、反転数は、網点の方が多くなって現れる傾向がある。
【０１１７】
ところで、この図に示すように、文字と網点とが交わる領域が存在する。そこで、図２０に示すように、文字・網点が顕著に現れる箇所に閾値を設けて、原稿判別処理を行う。これは、例えば、反転数・隣接画素濃度差・度数からなる３次元の度数分布図を作成し、文字・網点領域が重複しないように閾値を定める。
【０１１８】
具体的には、文字領域・網点領域の度数が予め定められる値以上となる閾値を定める。
【０１１９】
文字領域については、立ち上り・立ち下り判定閾値１、立ち上り・立ち下り判定閾値２および反転数閾値１、反転数閾値２により規定される。立ち上り・立ち下り判定閾値１、立ち上り・立ち下り判定閾値２は、隣接画素濃度差に基づいて定める。図１９に示すように、隣接画素濃度差よりある程度文字が現れる箇所が特定できるので、その箇所の上限および下限を閾値として設定する。反転数閾値１、反転数閾値２は、上記の立ち上り・立ち下り判定閾値１、立ち上り・立ち下り判定閾値２の範囲内で頻出した反転数の範囲の上限（反転数閾値２）と下限（反転数閾値１）として定める。
【０１２０】
網点領域に対しては、反転数閾値３・反転数閾値４および立ち上り・立ち下り判定閾値３、立ち上り・立ち下り判定閾値４で規定される。反転数閾値３・反転数閾値４は、図１９に示すように、反転数よりある程度網点が現れる箇所が特定できるので、その箇所の上限および下限を閾値に設定する。立ち上り・立ち下り判定閾値３、立ち上り・立ち下り判定閾値４は、上記の反転数閾値３、反転数閾値４の範囲内で頻出した隣接画素濃度差の上限（立ち上り・立ち下り判定閾値４）と下限（立ち上り・立ち下り判定閾値３）として定める。
本発明は、以上のように、文字領域または網点領域に属すると判定される確度の高い画素のみを抽出して、原稿種別の判別精度を向上させるものである。
【０１２１】
また、図２１に示すように、メモリ領域を削減するために、文字・網点に対して計数する領域を決めておいても良い。すなわち、文字では、１枚の原稿に対して反転数は変化するが、隣接画素濃度差はさほど変わらない。そのため、反転数の計数幅を狭く、隣接画素濃度差を広く計数するよう設定にしている。一方、網点では、１枚の原稿に対して隣接画素濃度差は変化するが、反転数はさほど変わらない。
そのため、反転数の計数幅を広く、隣接画素濃度差を狭く計数するように設定している。
【０１２２】
次に、図２２及び図２３に示す上記注目画素判定部１４５による処理方法についてフローチャートを用いて説明する。
まず、最初に、信号変換部２１が、ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換する（Ｓ２１）。次に、反転数算出部５３が、反転数を算出し（Ｓ２２）、隣接画素濃度差算出部５１が、主走査方向の隣接画素間との濃度差を算出する（Ｓ２３）。
【０１２３】
そして、比較閾値設定部６１は、反転数・隣接画素濃度差・度数からなる３次元の度数分布図を作成する（Ｓ２４）。そして、その分布図から、文字を確実に検出する、立ち上り・立ち下り判定閾値１、立ち上り・立ち下り判定閾値２、反転数閾値１、反転数閾値２および網点を確実に検出する、立ち上り・立ち下り判定閾値３、立ち上り・立ち下り判定閾値４、反転数閾値３、反転数閾値４を設定する（Ｓ２５）。立ち上り・立ち下り判定閾値１〜４は、立ち上り・立ち下り判定閾値設定部５６に記憶され、反転数閾値１〜４は反転数閾値設定部５７に記憶される。ここまでの処理は、図１７に示した原稿種別自動判別部１３−２の注目画素判定部１４５のみで行われ、以下に説明する処理では、原稿種別自動判別部１３−２の全ての処理部が動作する。
【０１２４】
次に、改めて原稿を読み込み、信号変換部２１がＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換し（Ｓ２６）、反転数算出部５３が、反転数を算出する（Ｓ２７）。隣接画素濃度差算出部５１が、隣接画素濃度差を算出する（Ｓ２８）。
【０１２５】
その後、画素判定部１５４が、Ｓ２７・Ｓ２８にて算出した反転数・隣接画素濃度差と今までに設定した各閾値を用いて注目画素の判別を行う。
まず、画素判定部１５４は、「反転数閾値３＜算出した反転数＜反転数閾値４、かつ、立ち上り・立ち下り判定閾値３＜算出した隣接画素濃度差算の絶対値＜立ち上り・立ち下り判定閾値４」の関係を満たすか否かを判定する（Ｓ２９）。そして、満たしている場合、網点とみなす（Ｓ３０）。
【０１２６】
一方、Ｓ２９での関係を満たさない場合、画素判定部１５４は、「反転数閾値１＜算出した反転数＜反転数閾値２、かつ、立ち上り・立ち下り判定閾値１＜算出した隣接画素濃度差算の絶対値＜立ち上り・立ち下り判定閾値２」の関係を満たすか否かを判定する（Ｓ３１）。そして、満たしている場合、文字とみなす（Ｓ３２）。
【０１２７】
一方、Ｓ３１での関係を満たさない場合、画素判定部１５４は、「隣接画素濃度差の絶対値＜べた画素判定閾値」の関係を満たすか否かを判定する（Ｓ３３）。そして、満たしている場合、下地とみなす（Ｓ３４）。そして、満たしていない場合、印画紙とみなす（Ｓ３５）。
【０１２８】
上記判定結果は、第１実施形態の場合と同様に、優先順位を加味して、注目画素に対する結果が判定され、画素毎の判定結果は、総合判定部４７で夫々カウントされて、予め定められている閾値と比較され原稿種別の判別がなされる。
以上、説明したＳ２１〜Ｓ２５までの適切な閾値を設定する処理、すなわち、文字領域あるいは網点領域に確実に属すると判断される画素を抽出するために反転数・隣接画素濃度差という特徴量に基づいて適切な閾値を設定する処理と、これらの閾値を用いて原稿種別の判別を行うＳ２６〜Ｓ３５までの処理は、夫々１回ずつ原稿を走査する（本スキャンを行う前に２回プレスキャンを行う）ことにより行っても良いが、画像入力装置２で原稿画像をプレスキャンする時の往路（フィード）時に閾値の設定を行い、復路（リターン）時に上記閾値を用いて原稿種別の判別を行うことが望ましい。このようにすることで、プレスキャンの復路を有効に利用することができ、原稿種別の判別精度を向上させることができる。以上のように、本画像処理装置は、第２判定部４１のみを用いても原稿種類判別を行うことができる。
【０１２９】
＜実施形態３＞
次に、本発明の第３実施形態である原稿種別自動判別部１３−３について説明する。
図２４は、第３実施形態における原稿種別自動判別部１３−３を示すブロック図である。なお、第１実施形態で用いた部分と同様の機能を有する部分については、同一の符号を付記し、その説明を省略する。なお、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１３０】
先ず、原稿種別自動判別部１３−３は、図２４に示すように、信号変換部２１、判定ブロック部７１、主走査方向判定部７２（７２ｃ・７２ｍ・７２ｙ；領域判定手段）、副走査方向判定部７３（７３ｃ・７３ｍ・７３ｙ；領域判定手段）、信号別判定部７４（７４ｃ・７４ｍ・７４ｙ）、総合判定部（原稿判定手段）７５より構成される。なお、主走査方向判定部７２、副走査方向判定部７３、信号別判定部７４は、各ＣＭＹ信号ごとに配されている。
【０１３１】
信号変換部２１は、シェーディング補正部１２より入力されたＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換し、判定ブロック部７１へ出力するためのものである。
【０１３２】
判定ブロック部７１は、上記変換されたＣＭＹ信号に対して、例えば１５×７等のｎ×ｍの複数の画素よりなるブロックの画像データを格納するためのものである。主走査方向判定部７２は、上記判定ブロック部７１の各画像データに対して、注目画素を含む主走査方向つまりスキャナ（画像入力装置）の走査方向に対して直交する方向の画像データを抽出し、各画素を文字、網点、文字または網点、下地、印画紙写真、下地または印画紙写真領域に分離するものである。
【０１３３】
副走査方向判定部７３は、上記判定ブロック部７１の各画像データに対して、注目画素を含む副走査方向つまりスキャナの走査方向と同じ方向の画像データを抽出し、各画素を文字、網点、文字または網点、下地、印画紙写真、下地または印画紙写真領域に分離するものである。
【０１３４】
信号別判別部７４は、前記主走査方向判定部７２・副走査方向判定部７３の判定結果と優先順位（主走査方向と副走査方向の結果に対する優先順位）に基づき各信号の判別を行うものである。
【０１３５】
総合判定部７５は、さらに各信号の信号別判別部の結果に基づき、最終的な画素判定が行なわれる。信号別判定部及び総合判定部に入ってくる各画素の信号（領域識別信号）には、優先順位を決めておき、それぞれの判別部に入ってくる画素判定結果が異なる場合は、優先順位に従って判別を行う。
【０１３６】
優先順位については、判定ブロック部７１に格納される主走査方向、副走査方向の画像のデータ大きさ（ブロックの大きさにより主走査方向・副走査方向のデータ（画素数）が異なるため）や解像度、領域分離処理で用いられる閾値により判定結果の信頼度が変わるため、前記判定結果の信頼度に基づき優先順位を決めることが望ましい。例えば、ある画像領域が１つでも含まれていると、それを有効とする。カラー原稿の場合、黒文字はすべて色成分の信号が同じ文字としての特徴量を持っている。例えば、赤い文字ではＭ・Ｙ信号は文字としての特徴量を持っているが、Ｃ信号は持っていない。このように、色成分の信号によって大きく画素濃度値が変わる場合に対しても対応可能である。
【０１３７】
次に、上記主走査方向判定部７２及び副走査方向判定部７３の具体的な構成を、図２５に基づいて説明する。すなわち、上記主走査方向判定部７２及び副走査方向判定部７３は、いずれも同じ構成を有している。また、主走査方向判定部７２で用いる画素は、判定ブロック部７１に格納されている注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの主走査方向のみの画素である一方、副走査方向判定部７３にて用いる画素は、注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの副走査方向のみの画素である。
【０１３８】
先ず、図２５に示すように、上記主走査方向判定部７２または副走査方向判定部７３は、最小濃度値算出部８１、最大濃度値算出部８２、最大濃度差算出部８３、総和差分値算出部８４、判定領域設定部８５、文字・網点判定部８６、下地・印画紙判定部８７から構成される。
【０１３９】
最小濃度値算出部８１、最大濃度値算出部８２は、主走査方向または副走査方向の画素における最小濃度値、最大濃度値を算出するためのものである。
最大濃度差算出部８３は、上記最小濃度値算出部８１及び最大濃度値算出部８２にて算出された最小濃度値及び最大濃度値を用いて最大濃度差を算出するためのものである。
総和差分値算出部８４は、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和を算出するためのものである。
【０１４０】
判定領域設定部８５は、上記最大濃度差算出部８３にて算出された最大濃度差と総和差分値算出部８４にて算出された総和差分値に対して、各閾値と比較することにより下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域に分離するためのものである。
【０１４１】
文字・網点判定部８６は、上記判定領域設定部８５において文字・網点領域と判別された画素に対して、注目画素が文字領域、網点領域、文字または網点領域（どちらか不明）のいずれに属するかを判定するためのものである。
【０１４２】
下地・印画紙判定部８７は、上記判定領域設定部８５において下地・印画紙領域と判別された画素に対して、注目画素が下地領域、印画紙領域、下地または印画紙領域（どちらか不明）のいずれに属するかを判定するためのものである。
【０１４３】
また、上記判定領域設定部８５は、注目画素の最大濃度差算出部８３にて算出された結果に対し、下地・印画紙（写真）領域と文字・網点領域とに分離するための第１の閾値としての最大濃度差閾値を設定するための最大濃度差閾値設定部８８と、注目画素の総和差分値算出部８４にて算出された結果に対し下地・印画紙領域と文字・網点領域とに分離するための第２の閾値としての総和差分値閾値を設定するための総和差分値設定部８９とを有している。
【０１４４】
さらに、上記文字・網点判定部８６は、注目画素が文字領域に属することを判別する第５の閾値としての文字判定閾値を設定するための文字判定閾値設定部９０と、注目画素が網点領域に属することを判別する第６の閾値としての網点判定閾値を設定するための網点判定閾値設定部９１とを有する。また、上記下地・印画紙判定部８７は、注目画素が印画紙領域に属することを判別する第３の閾値としての印画紙判定閾値設定部９２と、注目画素が下地領域に属することを判別する第４の閾値としての下地判定閾値設定部９３とを有している。
【０１４５】
ここで、文字・網点領域、印画紙写真・下地領域における画素濃度の分布の例を、図２６〜図２９に基づいて説明する。また、それぞれの領域に対する最大濃度差と総和差分値とによる分布図を、図３０及び図３１に基づいて説明する（図３０は各画素の実際の分布を示しており、図３１は、この分布を模擬的に表し、かつ、各画素を分離するための閾値を記入したものである）。最大濃度差＝総和差分値以下の領域は、総和差分値が最大濃度差以下となることはなく、画素が存在しない領域を示している。
【０１４６】
先ず、図２６に示すように、下地領域の濃度分布は、通常、濃度変化が少ないため最大濃度差及び総和差分値ともに非常に小さくなり、図３０に示す領域Ａに分布している。すなわち、図３１に示すように下地・印画紙領域に判別された画素に対して下地判定閾値よりも最大濃度差が小さい場合には、下地画素であると判別できる。
【０１４７】
次に、印画紙領域の濃度分布は、図２７に示すように、通常、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差及び総和差分値はともに小さく、かつ、下地領域よりは多少大きくなるため、図３０に示す領域Ｂに分布している。したがって、図３１に示すように下地領域・印画紙領域と判別された画素に対して印画紙判定閾値よりも最大濃度差が大きい場合には、印画紙領域であると判別できる。
【０１４８】
さらに、下地・印画紙領域と判別された画素について、最大濃度差が下地判定閾値よりも大きいが、印画紙判定閾値よりも小さい場合、いずれの領域に属するのか不明であるので、下地または印画紙領域に属するものと判別できる。
【０１４９】
また、網点領域の濃度分布は、図２８に示すように、最大濃度差は網点によりさまざまであるが、総和差分値は網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和差分値の割合が大きくなる。このため、図３０に示す領域Ｄのような分布になる。したがって、図３１に示すように文字・網点領域と判別された画素について、最大濃度差と網点判定閾値との積よりも総和差分値が大きい場合には、網点領域に属すると判別できる。
【０１５０】
つぎに、文字領域の濃度分布は、図２９に示すように、最大濃度差が大きく、それに伴い総和差分値も大きくなるが、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和差分値は小さくなる。特に、最大濃度差に対する総和差分値の割合が小さくなるため、図３０に示す領域Ｃような分布になる。したがって、図３１に示すように文字・網点領域と判別された画素について、最大濃度差と文字判定閾値との積よりも総和差分値が小さい場合には、文字領域に属すると判別できる。
【０１５１】
さらに、文字・網点領域と判別された画素について、総和差分値が最大濃度差と網点判定閾値との積よりも小さいが、最大濃度差と文字判定閾値との積よりも大きい場合、いずれの領域に属するのか不明であるので、文字または網点領域に属するものと判別できる。
【０１５２】
つぎに、原稿種別の判別動作を以下に説明する。なお、本実施の形態において原稿種別の判断は、プレスキャンで得られた画像データにより行われる。これにより、原稿種別を自動的に判別することが可能となり、また原稿種別が不確かな場合は優先順位をつけることにより、ユーザによる原稿種別の判断が容易に行うことが可能となり、ユーザの操作の衝略化を図ることができる。
【０１５３】
まず、主走査方向判定部７２および副走査方向判定部７３において、判断対象となる原稿から読み込まれる画像データについて、画素毎にいずれの領域に属するかの判別を行う。この判別手順を図３２に示すフローチャートに基づいて説明する。
【０１５４】
最初に、原稿が原稿台に置かれたことを自動的に検知してプレスキャンが開始される。そして、同図に示すように、プレスキャンにより得られた画像データから、注目画素を含むｎ×ｍのブロックにおける最大濃度値を算出し（Ｓ４１）、最小濃度値の算出を行う（Ｓ４２）。次いで、算出された最大濃度値及び最小濃度値を用いて最大濃度差を算出し（Ｓ４３）、さらに、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和、つまり総和差分値を算出する（Ｓ４４）。
【０１５５】
次に、算出された最大濃度差と最大濃度差閾値との比較、及び算出された総和差分値と給和差分値閾値との比較が行なわれる（Ｓ４５）。そして、最大濃度差が最大濃度差閾値よりも小さく、かつ、総和差分値が総和差分値閾値よりも小さいと判断されたときには、注目画素は下地・印画紙領域に属すると判断される（Ｓ４６）。
一方、Ｓ４５において上記条件を充たさないとき、注目画素は文字・網点領域に属すると判断される（Ｓ５２）。
【０１５６】
上記のＳ４６に示す下地・印画紙領域においては、算出された最大濃度差と下地判定閾値との比較が行なわれ（Ｓ４７）、最大濃度差の方が小さい場合、注目画素は下地領域に属すると判定される（Ｓ４８）。そして、Ｓ４７において最大濃度差の方が大きい場合は、さらに最大濃度差と印画紙判定閾値との比較が行われる（Ｓ４９）。ここで、最大濃度差の方が大きい場合、注目画素は印画紙領域に属すると判断されるが、最大濃度差の方が小さい場合は下地または印画紙領域（どちらか不明）に属すると判断される（Ｓ５１）。
【０１５７】
一方、上記Ｓ５２に示す文字・網点領域においては、算出された総和差分値と最大濃度差に文字判定閾値を掛けた値との比較が行なわれ（Ｓ５３）、総和差分値の方が小さければ、注目画素は文字領域に属すると判定される（Ｓ５４）。そして、Ｓ５３において総和差分値の方が大きい場合は、さらに総和差分値と最大濃度差に網点判定閾値を掛けた値との比較が行われる（Ｓ５５）。ここで、総和差分値の方が大きい場合、注目画素は網点領域に属すると判断され（Ｓ５６）、最大濃度差の方が小さい場合は文字または網点領域（どちらか不明）に属すると判断される（Ｓ５７）。
【０１５８】
各画素がいずれの領域に属するか判断された後、信号別判定部７４にて以下の演算が行われる。まず、各領域に分類された画素数が計数される。そして、各領域の計数値と領域毎に予め設定された閾値とが比較され、原稿種別の判断が行われる。
【０１５９】
なお、主走査方向と副走査方向とで判定結果が異なる場合、判定ブロック部７１に格納される主走査方向、副走査方向の画像のデータ大きさ（ブロックの大きさにより主走査方向・副走査方向のデータ（画素数）が異なるため）や解像度、各走査方向判定部で用いられる閾値により判定結果の信頼度が変わるため、前記判定結果の信頼度（ブロックが大きいほうが判定に用いる画素も多いので情報量も多くなり、また判定に用いる閾値が厳しく設定してあるものが判定されたときは、その信頼度の方が高くなる）に基づき優先順位を決め、それに基づいて判定結果を採用する。
【０１６０】
さらに、プレスキャン時に副走査方向の画像データが間引かれる場合は主走査方向の画像データのみを用いる。
例えば、文字領域の計数値が予め定められた文字領域の閾値を越えている場合は文字原稿であると判断される。そして、文字領域以外の領域の計数値がその領域の閾値を越えていないものの閾値に近い場合、原稿種別が不明であると判断され、以下の手順により、ユーザ自身の判断が促される。
【０１６１】
まず、各領域の計数値が以下のように定義される。これら各領域の計数値を、操作パネル４を介してユーザに表示するようにしても良い。
Ｃｔ：文字領域の計数値 Ｃｈ：網点領域の計数値
Ｃｔｈ：文字または網点領域の計数値
Ｃｂ：下地領域の計数値 Ｃｐ：印画紙写真領域の計数値
Ｃｂｐ：下地または印画紙写真領域の計数値
【０１６２】
さらに、閾値も以下のように定義される。これら閾値も表示手段を介してユーザに表示するようにしても良い。
ＴＨｔ：文字領域の計数値に対する閾値
ＴＨｔ１：文字領域と、文字または網点領域の計数値に対する閾値
ＴＨｈ１：網点領域と、文字または網点領域の計数値に対する閾値
ＴＨｂ１：下地領域と、下地または印画紙写真領域の計数値に対する閾値
ＴＨｐ１：印画紙簡域と、下地または印画紙写真領域の計数値に対する閾値
これらの閾値は、予め多くの原稿を基に好ましい結果が得られるように適切な値が定められている。
【０１６３】
ここで、Ｃｔ＞ＴＨｔの場合について説明する。この場合、文字領域を含んだ原稿である点は確定しているものの、それが文字原稿か、文字／写真原稿か、文字／印画紙写真原稿か不明である。そこで本発明では、他領域の計数値が閾値を越えていなくても閾値付近にある場合、原稿種別を予想して、以下のように原稿種別の優先順位を定め、これを表示することにしている。
【０１６４】
１）Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｔ＋Ｃｔｈ＞ＴＨｔ１、Ｃｈ＋Ｃｔｈ＜ＴＨｈ１の時
▲１▼文字原稿
▲２▼文字／写真（印刷写真）原稿
（丸中数字は優先順位）
２）Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｔ＋Ｃｔｈ＜ＴＨｔ１、Ｃｈ＋Ｃｔｈ＞ＴＨｈ１の時あるいは、Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｔ＋Ｃｔｈ＜ＴＨｔ１、Ｃｈ＋Ｃｔｈ＜ＴＨｈ１の時
▲１▼文字／写真原稿
▲２▼文字原稿
３）Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｂ＋Ｃｂｐ＞ＴＨｂ１、Ｃｐ＋Ｃｂｐ＜ＴＨｐ１の時
▲１▼文字原稿
▲２▼文字／印画紙写真原稿
４）Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｂ＋Ｃｂｐ＜ＴＨｂ１、Ｃｐ＋Ｃｂｐ＞ＴＨｐ１の時、あるいは、Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｂ＋Ｃｂｐ＜ＴＨｂ１、Ｃｐ＋Ｃｂｐ＜ＴＨｐ１の時
▲１▼文字／印画紙写真原稿
▲２▼文字原稿
【０１６５】
以上のように、例えば文字領域以外の領域の計数値が閾値を越えていないものの、閾値に近い場合、原稿種別が不明と判断することによって、ユーザに原稿種別の選択を促すことができる。これにより、原稿種別の誤判断を防ぐことができる。また、原稿種別に応じた処理モードで各種補正処理がおこなわれるから、ミスプリントを減少させることができる。
【０１６６】
さらに、原稿種別が不明な場合でも、予想される原稿種別について、優先順位をつけて表示することにより、ユーザは原稿種別の判断を容易に行うことができ、それに応じた処理モードを選択することができる。
【０１６７】
また、画像処理装置１には図示しないＣＰＵ（制御手段）と記憶手段が存在し、このＣＰＵは、原稿種別の判別結果・総画素数・各領域の計数値を図示しない記憶手段に格納する。これにより、ユーザは、出力した画像が好ましくなく再び画像を出力する場合、前回出力時の判別結果を知ることができる。すなわち、前回の原稿種別の判別結果を知るには、原稿を原稿台に置いてプレスキャンを行い、総画素数・各領域の計数値を求め、この結果を記憶されているデータと比較することにより行われる。そして、ユーザに対して判別結果を表示する表示手段と、ユーザが処理モードを選択入力できる入力手段とを設けることで、ユーザは上記判別結果に応じた処理モードを選択入力できる。この場合、表示手段と入力手段は、操作パネル４で代用できる。
このようにして行われた原稿種別の判別結果は、前記したように原稿種別自動判別部１３−３以降の各処理部においてフィードバックされる。
【０１６８】
このようにして、画像処理装置１は原稿の種類に応じた処理モードを自動的またはユーザ自身の選択によって切り換えることができる。
【０１６９】
なお、本発明の画像処理装置１は、画像読取装置（画像入力装置）２のみに適用することも可能である。この場合、画像処理装置１には、図１に示すＡ／Ｄ変換部１１・シェーディング補正部１２・原稿種別自動判別部１３・入力階調補正部１４が備えられる。
【０１７０】
＜第４実施形態＞
次に、本発明の第４実施形態である原稿種別自動判別部１３−４について説明する。
図３３は、第４実施形態における原稿種別自動判別部１３−４を示すブロック図である。なお、第３実施形態で用いた部材と同様の機能を有する部材については、同一の符号を付記し、その説明を省略する。なお、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１７１】
この原稿種別自動判別部１３−４は、第３実施形態と異なるのは、主走査方向判定部１７２（１７２ｃ，１７２ｍ，１７２ｙ）及び副走査方向判定部１７３（１７３ｃ，１７３ｍ，１７３ｙ）である。上記主走査方向判定部１７２及び副走査方向判定部１７３は、いずれも同じ構成を有している。そこで、図３４に主走査方向判定部１７２のブロック図を示す。図２５に示した第３実施形態の主走査方向判定部７２と同一部分には同一符合を付す。
【０１７２】
主走査方向判定部１７２で用いる画素は、判定ブロック部７１に格納されている注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの主走査方向のみの画素である一方、副走査方向判定部１７３にて用いる画素は、注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの副走査方向のみの画素である。
【０１７３】
主走査方向判定部１７２及び副走査方向判定部１７３は、最小濃度値を算出する最小濃度値算出部８１、最大濃度値を算出する最大濃度値算出部８２、さらに前記算出された最小濃度値と最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する最大濃度差算出部８３、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和を算出する総和差分値算出部８４、前記最大濃度差算出部で算出された最大濃度差と前記算出された総和差分値とを予め定められるそれぞれの閾値と比較し、下地画素を判定する下地判定部１０１、印画紙画素を判定する印画紙判定部１０２、文字画素を判定する文字判定部１０３、網点画素を判定する網点判定部１０４により構成されている。
【０１７４】
さらに、前記下地判定部１０１は、最大濃度差算出部８３で算出された結果に対して下地画素と判定するための閾値を設定するための下地最大濃度差閾値設定部１１１、総和差分値算出部８４で算出された総和差分値に対して下地画素と判定するための閾値を設定するための下地総和差分値閾値設定部１１２、また、前記印画紙判定部１０２には、最大濃度差算出部８３で算出された結果に対し、印画紙画素と判定するための閾値を設定するための印画紙最小濃度差閾値設定部１１３と印画紙最大濃度差閾値設定部１１４、総和差分値算出部８４で算出された結果に対し印画紙画素と判定するための閾値を設定するための印画紙判定閾値設定部１１５、さらに前記文字判定部１０３は、最大濃度差算出部８３で算出された結果に対して文字画素と判定するための閾値を設定するための文字最小濃度差閾値設定部１１６、前記総和差分値算出部８４で算出された結果に対し文字画素と判定するための閾値を設定するための文字判定閾値設定部１１７、同様に、前記網点判定部１０４は、総和差分値算出部８４で算出された結果に対し網点画素と判定するための閾値を設定するための網点総和差分値閾値設定部１１８と網点判定閾値設定部１１９より構成されている。
【０１７５】
図３５は、本発明における注目画素を含むｎ×ｍのブロックにおいて、主走査方向判定部７２、副走査方向判定部７３ごとにおける原稿種別判別を行う上での領域分離処理の流れを表したフローチャートである。
【０１７６】
先ず、最初にステップ６１（Ｓ６１）にて、最大濃度値の算出を行い、Ｓ６２にて最小濃度値の算出を行う。そして、Ｓ６１、Ｓ６２により算出された最小濃度値および最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する（Ｓ６３）。さらに、Ｓ６４にて隣接する画素の濃度差の絶対値の総和を算出する。Ｓ６５にて、Ｓ６３で算出された最大濃度差と下地最大濃度差閾値との比較及びＳ６３で算出された総和差分値と下地総和差分値閾値との比較がなされる。そして、最大濃度差が下地最大濃度差閾値より小さく、かつＳ６４で算出された総和差分値が下地総和差分値閾値より小さいと判定された時（Ｓ６５で「ＹＥＳ」）、注目画素は下地画素であると判定される（Ｓ７３）。
【０１７７】
一方、Ｓ６５で上記条件を充たさない時は、Ｓ６６において印画紙画素であるかどうかの判定が行われる。Ｓ６３で算出された最大濃度差が印画紙最小濃度差閾値よりも大きく、印画紙最大濃度差閾値よりも小さく、かつＳ６３で算出された最大濃度差と印画紙判定閾値の積が、Ｓ６４で算出された総和差分値よりも大きければ、印画紙写真画素であると判定される（Ｓ７２）。さらに、Ｓ６６で上記条件を充たさない時は、Ｓ６７においてＳ６３で算出された最大濃度差が文字最小濃度差閾値よりも大きく、そしてＳ６３で算出された最大濃度差と文字判定閾値の積が、Ｓ６４で算出された総和差分値よりも大きければ、注目画素は文字画素であると判定される（Ｓ７１）。
【０１７８】
次に、Ｓ６７で上記条件を充たさない時は、Ｓ６８において、Ｓ６４で算出された総和差分値が網点総和差分値閾値よりも大きく、かつ、Ｓ６３で算出された最大濃度差と網点判定閾値の積が、Ｓ６４で算出された総和差分値よりも大きければ網点画素であると判定され（Ｓ７０）、それ以外は不確定画素（Ｓ６９）であると判定される。
【０１７９】
このようにして判定処理を行い、注目画素に対する最終の判定結果が得られる。画素毎の判定結果は、総合判定部７５で夫々カウントされ、予め定められている閾値と比較されて原稿種別の判別がなされる。例えば、文字と網点が閾値以上であるならば、原稿は文字／印刷写真原稿であると判定される。
【０１８０】
ここで、文字・網点領域、印画紙写真・下地領域における画素濃度の分布の例を、第３実施形態の図２６〜図２９を用いて説明する。また、それぞれの領域に対する最大濃度差と総和差分値とによる分布図を、図３６及び図３７を用いて説明する。（図３６は各画素の実際の分布を示しており、図３７は、この分布を模擬的に表し、かつ、各画素を分離するための閾値を記入したものである。最大濃度差＝総和差分値以下の領域は、総和差分値が最大濃度差以下となることはなく、画素が存在しない領域を示している。
【０１８１】
先ず、図２６に示すように、下地領域の濃度分布は、通常、濃度変化が少ないため最大濃度差及び総和差分値ともに非常に小さくなり、図３６に示す領域Ａに分布している。すなわち、図３７に示すように下地最大濃度差閾値よりも最大濃度差が小さく、かつ総和差分値が下地総和差分値閾値よりも小さい場合には、下地画素であると判別できる。
【０１８２】
次に、印画紙領域の濃度分布は、図２７に示すように、通常、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差は小さいが下地領域よりは多少大きくなる。また、滑らかな濃度変化をしているため、隣接する画素の濃度変化も小さいため、最大濃度差と総和差分値は非常に近い値になるため、図３６に示す領域Ｂに分布している。したがって、図３７に示すように印画紙最小濃度差閾値よりも最大濃度差が大きく、かつ印画紙最大濃度差閾値よりも最大濃度差が小さく、さらに最大濃度差と印画紙判定閾値との積よりも総和差分値が小さい場合には、印画紙写真領域であると判別できる。
【０１８３】
また、網点領域の濃度分布は、図２８に示すように、最大濃度差は網点によりさまざまであるが、総和差分値は網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和差分値の割合が大きくなる。このため、図３６に示す領域Ｄのような分布になる。したがって、図３７に示すように総和差分値が網点総和差分値閾値よりも大きく、かつ最大濃度差と網点判定閾値との積よりも総和差分値が大きい場合には、網点領域に属すると判別できる。
【０１８４】
つぎに、文字領域の濃度分布は、図２９に示すように、最大濃度差が大きく、それに伴い総和差分値も大きくなるが、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和差分値は小さくなる。特に、最大濃度差に対する総和差分値の割合が小さくなるため、図３６に示す領域Ｃような分布になる。したがって、図３７に示すように、文字最小濃度差閾値よりも最大濃度差が大きく、かつ最大濃度差と文字判定閾値との積よりも総和差分値が小さい場合には、文字領域に属すると判別できる。
【０１８５】
さらに、上記下地領域、印画紙写真領域、網点領域、文字領域と判別されたもの以外については、いずれの領域に属するのかが明確ではないので、不確定領域に属するものと判別される。
以上のように、本実施の形態においては、不確定な要素を有する画素を除き、どの領域に属するかが明らかな画素のみを抽出して原稿種別の判別を行うので、原稿種別の判別精度を上げることができる。また、入力画像データの領域判定を行う際、特定の特徴量のみを抽出して行うので、回路が小さくてすむ。
【０１８６】
尚、上記設定した各閾値においては、任意に調節することにより、より広範囲な処理を行うことが可能となる。そして、これらの閾値については予想される複数の値を予めＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等に記憶させておき、必要に応じてスイッチ等により、メモリ等の図示しない記憶手段に格納される値を設定できるようにしておけばよい。
【０１８７】
上述した処理動作によって、原稿の種類（画素の種類）が判定され、その結果に基づいて、前述したように、それ以降の入力階調補正・色補正・黒生成下色除去処理・空間フィルタ処理・階調再現処理・領域分離処理が切り換わる。
【０１８８】
また、本発明はコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、画像処理方法を記録するものとすることもできる。この結果、画像処理方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０１８９】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、あるいは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１９０】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（Ｒ）ディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／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、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【０１９１】
また、上本実施形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。
【０１９２】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置に備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０１９３】
上記では、電子写真プロセスを用いたデジタル複写機を例として説明しているが、本発明は上記の例に限定されるものではなく、画像入力装置から情報を入力して、所定の画像処理を行い、その結果を出力する画像形成装置、例えば、インクジェット記録方式や昇華型の記録方式を用いた画像形成装置にも無論適用可能である。
【０１９４】
【発明の効果】
本発明によれば、入力画像データより原稿の種別を自動的に判定する原稿種別判別手段は、先ず下地の有無を判定し、その結果に基づいて原稿種別の判別を行う。そのため、原稿種別の判定精度が向上する。
【０１９５】
本発明によれば、第１最大度数値≧第１閾値の場合は、例えば、べたからなる文字原稿での第１最大度数濃度区分（いわゆる白地）が、他の濃度値に比して高いことを利用して、下地があるかないかを判断できる。
第１最大度数値＋第２最大度数値≧第２閾値の場合は、例えば、べた・網点からなる文字原稿での、白地を示す第１最大度数濃度区分と、網点の下地を示す第２最大度数濃度区分とが、他の濃度値に比して高いことを利用して、下地があるかないかを判断できる。
第１最大度数値≦第１閾値の場合は、例えば、印画紙写真からなる写真原稿において、第１最大度数濃度区分は、他の濃度値に比して際だって高くはならないことを利用して、下地があるかないかを判断できる。従って、原稿種別の判定精度がより向上する。
【０１９６】
本発明によれば、ヒストグラム作成部が、複数の入力画像データの濃度値の平均値に基づいてヒストグラムを作成するので、下地（網点）の抽出精度を向上することができる。
【０１９７】
本発明によれば、注目画素判定、及び注目画素の副走査方向前段や副走査方向後段にある周辺画素の判定結果による上ライン判定及び下ライン判定の判定結果に基づいて、注目画素がべた、印画紙写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかを判定する。このため、注目画素の前後にある周辺画素の情報をライン情報として用いるので情報量が増える。したがって、精度のよい判定結果を得ることが可能となる。
また、注目画素、上ライン及び下ラインとも主走査方向の画像データを用いて判定処理を行うので、例えば、プレスキャンにより読み込まれたデータである副走査方向の劣化した画像データに対し、当該無駄な情報である副走査方向の画像データの判定結果を除去することが容易であり、有効な情報である主走査方向の画像データの判定結果を抽出して種類判別に応用することが可能となる。
したがって、入力画像の画像領域や画像種別を判別する際に、白黒又はカラー原稿に関係なく、簡易な方法で精度よく画像種別を判別し、回路規模の拡大を防止し得る画像処理装置を提供することができる。
【０１９８】
本発明によれば、第１判定部による判定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、第２判定部による判定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われるので、プレスキャンの復路を有効活用することにより原稿種別の判別精度を上げることができる。
【０１９９】
本発明によれば、閾値を固定するのではなく、各々の原稿の種類に応じて閾値を設定し、原稿種別の判別を行うに当たり、予め定められた度数以上の特定の画像データのみを抽出することができるので判別精度を向上することができる。
また、原稿（画像）の種別の特徴量である、反転数・隣接画素濃度差に対して特定の領域の画像データを抽出することにより画像データを格納するメモリ領域を削減することができる。
【０２００】
本発明によれば、最適な閾値の設定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、原稿種別の判別が、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われるので、プレスキャンの復路を有効活用することにより原稿種別の判別精度を上げることができる。
【０２０１】
本発明によれば、不確定な要素を有する画素を除き、どの領域に属するかが明らかな画素のみを抽出して原稿種別の判別を行うので、原稿種別の判別精度を上げることができる。また、入力画像データの領域判定を行う際、特定の特徴量のみを抽出して行うので、回路が小さくてすむ。
【０２０２】
本発明によれば、原稿判別手段が、領域判定手段により各領域に分離された画素数をカウントし、カウント数を予め定められた閾値との比較を行うことにより原稿の判別を行うので、回路規模を小さくすることが可能となり、簡易な方法で原稿種別の判別を行うことができる。不確定な要素を除いているので、簡易な方法を用いて原稿種別の判別が可能であり、また、精度もさほど低下しない。
【０２０３】
本発明によれば、原稿種別判別手段が原稿を判別できない場合（原稿種別が不確かな場合）、デフォルトの画像モードで処理を行うのではなく、原稿種別が不確かであるのを表示手段に表示し、ユーザに処理モードの入力を促すことができる。これにより、原稿種別判別手段が原稿を判別できない場合であっても、ユーザが入力手段を介して処理モードを選択するので、本来の原稿種別に応じた画像処理を実行することができる。したがって、ミスプリントを抑え、用紙の無駄使いを低減させることができる。また、原稿種別の判別結果が不明となる事態を避けることができる。
【０２０４】
本発明によれば、制御手段が、候補となる原稿種別に優先順位を付けて表示手段に表示するので、ユーザは優先順位を参考でき、画像モード（処理モード）の選択を容易に行うことができる。
【０２０５】
本発明によれば、原稿種別判別手段の判定結果が不確かな場合、制御手段がユーザにより選択された原稿種別を記憶手段に格納するので、出力された画像が好ましくない場合、再度処理を行う際に前回の結果を参考にすることができるので操作モードの切り換えが容易になる。
【０２０６】
本発明によれば、制御手段が、原稿種別と共に上記原稿種別判別手段の処理結果の少なくとも一部分を記憶手段に格納するので、出力された画像が好ましくない場合、原稿種別判別手段の処理結果（例えば、総画素数および各領域の計数値）を基に前回の画像モードを見つけ出すことができ、画像出力後、時間が経過している場合でも、容易にやり直すことができる。
【０２０７】
本発明によれば、画像形成装置はこれら画像処理装置を備えているので、原稿種別の判別精度が向上し、それに応じた画像処理を施すことができ、品質の良い画像を出力する画像形成装置を提供することができる。
【０２０８】
本発明によれば、画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであるので、原稿種別の判別を精度良く行う画像処理方法をコンピュータが読み取り実行することができ、汎用的なものとすることができる。
【０２０９】
本発明によれば、これらプログラムをコンピュータ実行可能に格納したので、原稿種別の判別を精度良く行う画像処理方法を容易にコンピュータに供給することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像形成装置を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における原稿種別自動判別部を示すブロック図である。
【図３】網点領域の画像データの例とそれに基づいて作成された濃度ヒストグラムを示す図である。
【図４】図３に示した画像データに対して、複数の画素の平均値を求めそれを用いて作成した濃度ヒストグラムを示す図である。
【図５】べたの下地からなる文字原稿の濃度ヒストグラムの例を示す図である。
【図６】べた及び網点の下地からなる文字原稿の濃度ヒストグラムの例を示す図である。
【図７】印画紙写真原稿の濃度ヒストグラムの例を示す図である。
【図８】第１実施形態における注目画素判定部を示すブロック図である。
【図９】第１実施形態における画像判定のステップ１からステップ６の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図９に続く第１実施形態における画像判定のステップ７からステップ１７の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】Ｍ個の画素からなる一定領域の間における立ち上り画素と立ち下り画素の反転数算出を示す説明図である。
【図１２】ｎ×ｎの各画素に対してＭ個の画素からなる一定領域の間における立ち上り画素と立ち下り画素の反転数算出を示す説明図である。
【図１３】べたの画像の濃度分布図である。
【図１４】印画紙写真の濃度分布図である。
【図１５】網点画像の濃度分布図である。
【図１６】文字画像の濃度分布図である。
【図１７】第２実施形態における原稿種別自動判別部を示すブロック図である。
【図１８】第２実施形態における注目画素判定部を示すブロック図である。
【図１９】文字領域、網点領域および下地・印画紙写真領域の隣接画素濃度差と反転数と度数との関係を示す図である。
【図２０】文字領域、網点領域および下地・印画紙写真領域の隣接画素濃度差と反転数と度数と閾値の関係を示す図である。
【図２１】文字、網点に対して隣接画素濃度差と反転数と度数における計数する領域を示す図である。
【図２２】第２実施形態における画像判定のステップ２１からステップ２８の処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】図２２に続く第２実施形態における画像判定のステップ２９からステップ３５の処理手順を示すフローチャートである。
【図２４】第３実施形態における原稿種別自動判別部を示すブロック図である。
【図２５】第３実施形態における走査方向判定部及び副走査方向判定部を示すブロック図である。
【図２６】下地領域の濃度分布図である。
【図２７】印画紙写真領域の濃度分布図である。
【図２８】網点領域の濃度分布図である。
【図２９】文字領域の濃度分布図である。
【図３０】最大濃度差と総和差分値に対する文字領域、文字領域または網点領域、網点領域、印画紙写真領域、下地または印画紙写真領域、下地領域の分布を示す図である。
【図３１】図３０を基に各領域を分離するための閾値を示した図である。
【図３２】第３実施形態における画像判別の処理手順を示すフローチャートである。
【図３３】第４実施形態における原稿種別自動判別部を示すブロック図である。
【図３４】第４実施形態における主走査方向判定部を示すブロック図である。
【図３５】第４実施形態における画像判別の処理手順を示すフローチャートである。
【図３６】最大濃度差と総和差分値に対する文字領域、網点領域、印画紙写真領域、下地領域の分布を示す図である。
【図３７】図３６を基に不確定領域をも含めた各領域を分離するための閾値を示した図である。
【符号の説明】
１ 画像処理装置
２ 画像入力装置
３ 画像出力装置
４ 操作パネル
１０ 画像形成装置
１１ Ａ／Ｄ変換部
１２ シェーディング補正部
１３ 原稿種別自動判別部
１４ 入力階調補正部
１５ 色補正部
１６ 黒生成下色除去部
１７ 空間フィルタ処理部
１８ 出力階調補正部
１９ 階調再現処理部
２０ 領域分離処理部
２１ 信号変換部
３１ 第１判定部
３２ ヒストグラム作成部
３３ 最大度数濃度区分抽出部
３４ 閾値設定部
３５ 下地判定部
４１ 第２判定部
４２ 信号処理部
４３ 上ライン判定部
４４ 下ライン判定部
４５ 注目画素判定部
４６ 信号別判定部
４７ 総合判定部
４８ 周辺画素判定部
５１ 隣接画素濃度差算出部
５２ 立ち上り・立ち下り判定部
５３ 反転数算出部
５４ 画素判定部
５５ べた画素判定閾値設定部
５６ 立ち上り・立ち下り判定閾値設定部
５７ 反転数閾値設定部
６１ 比較閾値設定部
７１ 判定ブロック部
７２ 主走査方向判定部
７３ 副走査方向判定部
７４ 信号別判定部
７５ 総合判定部
８１ 最小濃度値算出部
８２ 最大濃度値算出部
８３ 最大濃度差算出部
８４ 総和差分値算出部
８５ 判定領域設定部
８６ 文字・網点判定部
８７ 下地・印画紙判定部
８８ 最大濃度差閾値設定部
８９ 総和差分値閾値設定部
９０ 文字判定閾値設定部
９１ 網点判定閾値設定部
９２ 印画紙判定閾値設定部
９３ 下地判定閾値設定部
１０１ 下地判定部
１０２ 印画紙判定部
１０３ 文字判定部
１０４ 網点判定部
１１１ 下地最大濃度差閾値設定部
１１２ 下地総和差分値閾値設定部
１１３ 印画紙最小濃度差閾値設定部
１１４ 印画紙最大濃度差閾値設定部
１１５ 印画紙判定閾値設定部
１１６ 文字最小濃度差閾値設定部
１１７ 文字判定閾値設定部
１１８ 網点総和差分値閾値設定部
１１９ 網点判定閾値設定部
１４５ 注目画素判定部
１４８ 周辺画素判定部
１５４ 画素判定部
１７２ 主走査方向判定部
１７３ 副走査方向判定部
【発明の属する技術分野】
本発明は、原稿を走査して得られる入力画像データに対して、文字・網点・写真（印画紙）・べた等の画像領域や原稿種別の判別処理を行い、その判別結果に応じて処理を行う画像処理装置、それを備えた画像形成装置、画像処理方法、その方法を実行可能なプログラム、及びそのプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
電子複写機などの画像形成装置は、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が製品化されている。
上記の画像形成装置によって複写される原稿画像としては、文字、線画、印刷写真（網点）、印画紙写真これらを組み合わせたものが存在しており、良好な再現画像を得るためには、それぞれの原稿にあった画像処理を行う必要がある。そして、上記の画像処理を効率よく行うために、画像形成装置の操作モードとして、原稿の種類を選択する、文字モード、文字／写真（印刷写真）モード、写真（印刷写真）モードなどが用意されている。
【０００３】
しかしながら、各原稿に対して上記のモードの切り換えを行うことは、ユーザにとって、非常に煩わしい作業である。また、不適切なモードを選択した場合などでは、著しい画像の劣化が見られることも多く、無駄な複写が行われることにもなる。そこで、このような問題を解決するために、原稿の種別を自動的に判別処理を行うことが提案されている。
【０００４】
例えば、特開平９−２６１４６０号公報では、複数の画像が混在する原稿画像の画像領域を自動的に識別する画像処理方法が開示されている。
上記公報の画像処理方法では、像域分離を少なくとも２回以上行い、最初の像域分離判定を基に原稿を判定する時のパラメータと、本スキャン時に局所的に領域を判定する時のパラメータとを変える。そして、原稿を判定する時、正確度の高い情報のみを利用する。例えば、プレスキャン時に、エッジの検出が困難なパラメータを設定して像域分離の判定基準（閾値）を高くすると、文字内部などはエッジとして検出されなくなり、かつ、網点画像において、該網点画像を文字として誤って検出する領域が少なくなる。
【０００５】
また、特開平８−２５１４０２号公報において、原稿の種類を自動的に判別し、操作モードを自動的に切り換える技術が開示されている。上記公報記載の技術によれば、予備スキャンで読み取られたデータから明度のヒストグラムが作成される。このヒストグラムから、原稿種別を自動的に判定する。そして、各々原稿種類に適した操作モードが選択され、原稿の種類に応じた画像処理（下地調整、黒文字判別の有無、階調再現切り換え等）が実行される。
すなわち、この技術では、光電変換素子により原稿（カラー原稿と白黒原稿を含む）を読み取って得られた３原色のＲ，Ｇ，Ｂ信号を明度信号に変換し、明度信号からヒストグラムを作成し、作成されたヒストグラムの形状を基に、原稿種別を判定し、その判定結果に基づいて以後の画像処理内容を切り換えている。
【０００６】
また、特開平８−２５１４０６号公報では、原稿の有彩無彩の判定を行うと共に、画像分離の機能、すなわち、エッジ分離・網点判定を行うことにより、原稿を▲１▼線画、▲２▼中間調画、▲３▼連続調画、▲４▼線画と中間調画、▲５▼中間調と連続調画、▲６▼連続調画と線画、▲７▼線画・中間調・連続調画からなるの７通りの何れかであるかを判定し、これに対応した処理モードを自動的にフィルタ、色補正、セレクタ及び階調処理に与えることが示されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記公報に記載された画像処理方法では、以下のような問題点がある。
【０００８】
すなわち、特開平９−２６１４６０号公報では、上記閾値のみを調整したものであり、処理内容は同一であるため、判別精度が充分高いわけでなく、また、原稿種別に関わらず、固定した上記閾値を用いて処理を行っているので、判別精度が充分高いわけでない。
【０００９】
また、特開平８−２５１４０２号公報では、大局的な情報（ヒストグラム）で判定を行っているため、写真でも印画紙写真、印刷写真の区別が不可能であり、さらに原稿中の画像領域が小さい時、または、複数の画像が混在するときなどは判定が難しくなる。したがって、誤判定が生じることもあり得るが、この場合、本来の原稿種類に適合しない画像処理が行われることになり、出力画像の画質に悪影響を及ぼすという問題が発生する。これにより、ミスプリンントの増加、用紙の無駄使いとなり、省資源化という観点から好ましくない。
【００１０】
また、手動により処理モードを入力する手順としても、出力された画像が好ましくないので、再度画像を出力する場合、前回の画像情報がなければ、どのように操作モードを切り換えてよいか解らなくなるおそれがある。すなわち、ユーザインターフェースとして不充分である。
【００１１】
また、特開平８−２５１４０６号公報では、原稿の種別を判定するのに、画素毎に各要素に対するそれぞれの領域分離（画像分離）を行うことは、非常に処理が複雑になるうえに、また、処理を行う回路が非常に大きくなってしまうという問題がある。
【００１２】
すなわち、原稿の種別を判定するのに、各画素に対して何らかの判定結果を得るために、どちらとでも判定できる画素の判定を何らかの形で判別を行おうとする。そのための回路が必要となり、夫々で非常に複雑な処理内容必要となり、また処理を行う回路が非常に大きくなってしまうという問題がある。また、単色信号を用いるので、カラー原稿のように同じ画素であっても信号別によって大きく濃度が変わる場合のものや、文字を判定する上で３値化を行うことにより、高濃度、低濃度の画素に対して文字判定を行っているものの、色文字などといった中間濃度の文字の判定などは、対象外となっているため、各画素に対する誤判定が生じることにより、原稿判別結果も誤判定を生じる可能性があるという問題がある。また、網点・文字でないものを印画紙としているため正確さに欠ける。また、副走査方向の解像度が低下したプレスキャンデータに対して対応しきれないという問題もある。
【００１３】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、入力画像の画像領域や画像種別を判別する際に、簡易な方法で精度よく画像領域や原稿種別を判別する画像処理装置、それを備えた画像形成装置、画像処理方法、その方法を実行可能なプログラム、及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理装置は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、入力画像データより下地の有無を判定する第１判定手段と、上記判定された下地の有無に基づいて、画像の特徴量を抽出し原稿種別の判定を行う第２判定手段よりなることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る画像処理装置は、上記第１判定手段が、入力画像データから各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、上記濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値として抽出するとともに、第１最大度数値が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出し、さらに上記の第１最大度数濃度区分に隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値を抽出するとともに、第２最大度数値が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する最大度数濃度区分抽出手段と、べたからなる下地と判別するための第１閾値と、べたおよび網点からなる下地と判別するための第２閾値とを設定する閾値設定手段と、上記の第１最大度数値・第２最大度数値と上記の第１・第２閾値とを比較して、第１最大度数値≦第１閾値の場合、下地なしと判定し、第１最大度数値≧第１閾値の場合および第１最大度数値＋第２最大度数値≧第２閾値の場合、下地ありと判定し、その上、下地濃度を算出する下地判定手段とを備えていることを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る画像処理装置は、上記ヒストグラム作成手段が、複数の入力画像データの濃度値の平均値に基づいてヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る画像処理装置は、上記第２判定手段は、入力画像データから抽出された複数の画素にてなるブロックのある注目画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う注目画素判定手段と、注目画素の周辺に存在する周辺画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該周辺画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの領域に属するかの判定を行う周辺画素判定手段と、上記注目画素の副走査方向前段に存在する同じラインの周辺画素判定手段の判定結果に基づいて、該副走査方向前段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う上ライン判定手段と、上記注目画素の副走査方向後段に存在する同じラインの周辺画素判定手段の判定結果に基づいて、該副走査方向後段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う下ライン判定手段とを備え、
上記注目画素判定手段、上ライン判定手段及び下ライン判定手段の判定結果に基づいて、注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行うことを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る画像処理装置は、上記第１判定手段による判定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、上記第２判定手段による判定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る画像処理装置は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、入力画像データから画像の特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて原稿種別の判定を行うための適切な閾値を設定し、上記特徴量と閾値に基づいて原稿種別の判定を行うことを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る画像処理装置は、閾値の設定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、原稿の判別は、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る画像処理装置は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、入力された画像データを文字・網点・印画紙写真などの複数の領域およびこれらの何れにも属さない領域に分離する領域判定手段と、
領域判定手段の結果に基づいて、原稿種別の判別を行う原稿判定手段を備えることを特徴とする。
【００２２】
本発明に係る画像処理装置は、上記原稿判定手段が、領域判定手段により各領域に分離された画素数を計数し、計数した画素数を予め定められた閾値と比較し、原稿種別の判別を行うことを特徴とする。
【００２３】
本発明に係る画像処理装置は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段の判別結果が不確かな場合、候補となる原稿種別を予測する制御部と、上記予測結果をユーザに対して表示する表示手段と、表示内容を参考にしてユーザが画像処理モードを入力できる入力手段とを備えることを特徴とする。
【００２４】
本発明に係る画像処理装置は、上記制御手段が、候補となる原稿種別に優先順位を付けて上記表示手段に表示することを特徴とする。
【００２５】
本発明に係る画像処理装置は、さらにデータを記憶する記憶手段を備え、上記制御手段は、上記原稿種別判別手段の判定結果、あるいはユーザにより選択された原稿種別を上記記憶手段に格納することを特徴とする。
【００２６】
本発明に係る画像処理装置は、上記制御手段が、原稿種別とともに上記原稿種別判別手段の処理結果の少なくとも一部分を記憶手段に格納することを特徴とする。
【００２７】
本発明に係る画像形成装置は、上記画像処理装置を備えたことを特徴とする。
【００２８】
本発明に係る画像処理方法は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、入力画像データより下地の有無を判定する第１判定工程と、上記判定された下地の有無に基づいて、画像の特徴量を抽出し原稿種別の判定を行う第２判定工程よりなることを特徴とする。
【００２９】
本発明に係る画像処理方法は、上記第１判定工程が、入力画像データから各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、上記濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値として抽出するとともに、第１最大度数値が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出し、さらに上記の第１最大度数濃度区分に隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値を抽出するとともに、第２最大度数値が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する最大度数濃度区分抽出工程と、べたからなる下地と判別するための第１閾値と、べたおよび網点からなる下地と判別するための第２閾値とを設定する閾値設定工程と、上記の第１最大度数値・第２最大度数値と上記の第１・第２閾値とを比較して、第１最大度数値≦第１閾値の場合、下地なしと判定し、第１最大度数値≧第１閾値の場合および第１最大度数値＋第２最大度数値≧第２閾値の場合、下地ありと判定し、その上、下地濃度を算出する下地判定工程とを備えていることを特徴とする。
【００３０】
本発明に係る画像処理方法は、上記ヒストグラム作成工程が、複数の入力画像データの濃度値の平均値に基づいてヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００３１】
本発明に係る画像処理方法は、上記第２判定工程が、入力画像データから抽出された複数の画素にてなるブロックのある注目画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う注目画素判定工程と、注目画素の周辺に存在する周辺画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該周辺画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの領域に属するかの判定を行う周辺画素判定工程と、上記注目画素の副走査方向前段に存在する同じラインの周辺画素判定工程の判定結果に基づいて、該副走査方向前段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う上ライン判定工程と、上記注目画素の副走査方向後段に存在する同じラインの周辺画素判定工程の判定結果に基づいて、該副走査方向後段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う下ライン判定工程とを備え、
上記注目画素判定工程、上ライン判定工程及び下ライン判定工程の判定結果に基づいて、注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行うことを特徴とする。
【００３２】
本発明に係る画像処理方法は、上記第１判定工程による判定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、上記第２判定工程による判定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする。
【００３３】
本発明に係る画像処理方法は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、入力画像データから画像の特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて原稿種別の判定を行うための適切な閾値を設定し、上記特徴量と閾値に基づいて原稿種別の判定を行うことを特徴とする。
【００３４】
本発明に係る画像処理方法は、閾値の設定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、原稿の判別が、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする。
【００３５】
本発明に係る画像処理方法は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、入力された画像データを文字・網点・印画紙写真などの複数の領域およびこれらの何れにも属さない領域に分離する領域判定工程と、領域判定工程の結果に基づいて、原稿種別の判別を行う原稿判定工程よりなることを特徴とする。
【００３６】
本発明に係る画像処理方法は、上記原稿判定工程が、領域判定工程により各領域に分離された画素数を計数し、計数した画素数を予め定められた閾値と比較し、原稿種別の判別を行うことを特徴とする。
【００３７】
本発明に係る画像処理方法は、画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理の判別結果が不確かな場合、候補となる原稿種別を予測し、上記予測結果をユーザに対して表示して、表示内容を参考にしてユーザが画像処理モードを入力できるようにすることを特徴とする。
【００３８】
本発明に係る画像処理方法は、候補となる原稿種別に優先順位を付けて表示することを特徴とする。
【００３９】
本発明に係る画像処理方法は、上記原稿種別判別処理の判定結果、あるいはユーザにより選択された原稿種別を、記憶手段に記憶することを特徴とする。
【００４０】
本発明に係る画像処理方法は、原稿種別とともに上記原稿種別判別処理の処理結果の少なくとも一部分を記憶手段に記憶することを特徴とする。
【００４１】
本発明に係るプログラムは、上記画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００４２】
本発明に係る記録媒体は、上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００４３】
本願発明において、入力画像データより原稿の種別を自動的に判定する原稿種別判別手段により、下地の有無による結果を原稿種別の判別に利用できるので、原稿種別の判定精度が向上する。
また、閾値を固定するのではなく、各々の原稿の種類に応じて閾値を設定し、原稿種別の判別を行うに当たり、予め定められた度数以上の特定の画像データのみを抽出することができるので、判別精度を向上することができる。
また、不確定な要素を有する画素を除き、どの領域に属するかが明らかな画素のみを抽出して原稿種別の判別を行うので、原稿種別の判別精度を上げることができる。
さらに、原稿種別判別手段が原稿を判別できない場合、デフォルトの画像モードで処理を行うのではなく、原稿種別が不確かであるのを表示手段に表示し、ユーザに処理モードの入力を促すことができる。これにより、原稿種別判別手段が原稿を判別できない場合であっても、ユーザが入力手段を介して処理モードを選択するので、本来の原稿種別に応じた画像処理を実行することができる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００４５】
図１に示すように、本実施の形態に係る画像形成装置１０は、カラー画像入力装置（画像入力手段）２、画像処理装置１、カラー画像出力装置３、および操作パネル４から構成されている。
カラー画像入力装置２は、例えば、スキャナ部より構成されており、原稿からの反射光像をＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）アナログ信号としてＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）にて読み取るものである。
カラー画像出力装置３は、画像処理装置１にて所定の画像処理を行い、その結果を出力する装置である。
【００４６】
画像処理装置１は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１、シェーディング補正部１２、原稿種別自動判別部１３、入力階調補正部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、出力階調補正部１８、階調再現処理部１９、および領域分離処理部２０からなっている。
【００４７】
Ａ／Ｄ変換部１１は、画像入力装置２にて読み取ったアナログ信号をデジタル信号に変換するものである。
シェーディング補正部１２は、画像入力装置２の照明系・結像系・撮像系で生じる各種歪みを取り除くためのシェーディング補正を行うものである。
【００４８】
原稿種別自動判別部１３は、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、濃度信号などカラー画像処理装置に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換すると共に、入力された原稿画像が、文字原稿、印刷写真原稿、印画紙写真であるか、あるいはそれらを組み合わせた文字／印刷写真原稿であるかなど原稿種別の判別を行うものである。なお、詳細については後述する。
【００４９】
入力階調補正部１４は、カラーバランスを整えると同時に、上記原稿種別自動判別部１３の判定結果を基に下地領域濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理を施こすものである。
【００５０】
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（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く色補正処理を行うものである。色補正処理された画像信号は、領域分離処理部２０にて、上記原稿種別自動判別部１３の判定結果を基に画素毎に文字、網点、写真（その他）領域の何れかに分離される。この領域分離処理部２０は、分離結果に基づき、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、および階調再現処理部１９へと出力する。
【００５１】
黒生成下色除去部１６は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成処理を行う一方、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する下色除去処理を行うものである。そして、これらの処理（黒生成処理・下色除去処理）の結果、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００５２】
空間フィルタ処理部１７は、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、出力画像のボヤケや粒状性劣化を防ぐものである。
出力階調補正部１８は、濃度信号等の信号を、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うものである。
階調再現処理部１９は、最終的に画像を画素に分割して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（中間調生成処理）を行うものである。
【００５３】
なお、領域分離処理部２０により黒文字や場合によっては色文字として抽出された画像領域に関しては、黒文字あるいは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１７における鮮鋭度強調処理において、高域周波数の強調量を大きくされる。同時に、中間調生成処理では高周波数再現に適した高解像のスクリーンでの二値化又は多値化処理が選択される。
【００５４】
一方、領域分離処理部２０により網点と判別された領域に関しては、空間フィルタ処理部１７において、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。同時に、中間調生成処理では、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。
【００５５】
操作パネル４は、表示部である液晶ディスプレーと、テンキー、コピーボタン、処理モード等の設定を行う入力部としての設定ボタンより構成される。後述するが、本実施の形態では原稿種別自動判別部１３における判別結果が液晶ディスプレーを介してユーザに表示される。そして、ユーザは、判別結果を基に設定ボタン等を介して処理モードを選択入力することができる。
【００５６】
このように、上述した各処理が施された画像データは、一旦図示しない記憶手段に記憶され、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に入力される。なお、上記の処理はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）により行われる。
【００５７】
なお、この画像出力装置３は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式や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。
【００５８】
本発明の特徴は、画像形成装置１０の画像処理装置１にあり、特に、原稿種別自動判別部１３に特徴がある。従って、以下に原稿種別自動判別部（原稿種別判別手段）１３の実施形態について詳しく説明する。
【００５９】
＜第１実施形態＞
図２は、第１実施形態における原稿種別自動判別部１３−１を示すブロック図である。
まず、第１実施形態の原稿種別自動判別部１３−１は、図２に示すように、信号変換部２１と、第１判定部（第１判定手段）３１と、第２判定部（第２判定手段）４１とから構成されている。
【００６０】
信号変換部２１は、ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換するものである。
第１判定部３１は、ヒストグラム作成部（ヒストグラム作成手段）３２、最大度数濃度区分抽出部（最大度数濃度区分抽出手段）３３、閾値設定部（閾値設定手段）３４、および下地判定部（下地判定手段）３５から構成されている。そして、この第１判定部３１が、原稿に下地が有るか無いかを判定し、下地が有ると判定された濃度区分を下地濃度区分とする。
【００６１】
ヒストグラム作成部３２は、原稿画像の各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するものである。具体的には、図４に示すように、スキャナ（画像入力装置１）の例えば、往路（フィード）時に読み込まれた主走査方向の画像データ（図４（ｂ）参照）より、複数の画素の平均値（例えば、７×７の画素：図４（ｂ）参照）を算出し濃度ヒストグラム（図４（ａ）参照）を作成する。これは、例えば、図３（ｂ）に示すように、下地が網点（下地（網点））で形成されている場合、画素毎に濃度ヒストグラムを作成すると、図３（ａ）のように最大度数値を２つ有する特性を示し、最大度数値が小さくなり下地として検出できなくなるおそれがある。一方、図４（ｂ）のように、複数の画素の平均値を求めて濃度ヒストグラムを作成すると、図４（ａ）のように、ある濃度区分に１つの最大度数値を有する特性を示し、下地として検出することが可能となる（べたの下地では、複数の画素の平均値と下地領域の画素の濃度値はほとんど同じであり、最大度数値を有する濃度区分は変わらない。）。
【００６２】
最大度数濃度区分抽出部３３は、図５〜図７に示すように、ヒストグラム作成部３２にて作成された上記濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値（ＭＡＸ１）として抽出するとともに、ＭＡＸ１が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出する。
さらに、最大度数濃度区分抽出部３３は、上記の第１最大度数濃度区分に隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値（ＭＡＸ２）を抽出するとともに、ＭＡＸ２が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する。つまり、少なくともＭＡＸ１をとる濃度区分に隣接しない濃度区分における２番目に大きな度数値をＭＡＸ２として抽出する。
【００６３】
閾値設定部３４は、べたからなる下地と判別するための第１閾値と、べたおよび網点からなる下地と判別するための第２閾値とを設定する。
下地判定部３５は、ＭＡＸ１・ＭＡＸ２と第１・第２閾値とを比較して、以下のような判定を行う。
【００６４】
ＭＡＸ１≧第１閾値の場合、下地ありと判定し、ＭＡＸ１が属する濃度区分を下地濃度区分とする。この判定は、例えば、図５に示すように、べたの下地からなる文字原稿での第１最大度数濃度区分（いわゆる白地）が、他の濃度値に比して高いことを利用している。
【００６５】
ＭＡＸ１＋ＭＡＸ２≧第２閾値の場合、下地ありと判定し、ＭＡＸ１とＭＡＸ２が属する濃度区分を下地濃度区分とする。この判定は、例えば、図６に示すように、べた・網点の下地からなる文字原稿での、白地を示す第１最大度数濃度区分と、網点の下地を示す第２最大度数濃度区分とが、他の濃度値に比して高いことを利用している。
【００６６】
ＭＡＸ１≦第１閾値の場合、あるいはＭＡＸ１＋ＭＡＸ２≦第２閾値の場合、下地なしと判定する。この判定は、例えば、図７に示すように、印画紙からなる写真原稿において、第１最大度数濃度区分は、他の濃度値に比して際だって高くはならないことを利用している。
【００６７】
次に、第２判定部４１の説明を行う。
先ず、第２判定部４１は、図２に示すように、上記の信号変換部２１により変換された各色成分の信号において、処理対象画素がべた、つまり濃度が略一定の領域、印画紙（写真）、文字、網点のいずれの領域に属するかの判定を行う色成分の信号（Ｃ・Ｍ・Ｙ）ごとに設けられた信号処理部４２（４２ｃ・４２ｍ・４２ｙ）と、これら各信号処理部４２ｃ・４２ｍ・４２ｙによる色成分の信号ごとの信号処理の結果に基づき、最終的に注目画素がべた、印画紙、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う給合判定手段としての総合判定部４７により構成されている。
【００６８】
上記の各信号処理部４２ｃ・４２ｍ・４２ｙは、図２に示すように、注目画素判定部４５、周辺画素判定部４８（４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆ）と、上ライン判定部４３、下ライン判定部４４、信号別判定部４６とから構成されている。
【００６９】
注目画素判定部４５は、注目画素を中心とする例えば３×３等のｎ×ｎのブロックにおいて、主走査方向の画像データから注目画素の特徴量を抽出し、当該注目画素Ｘに対して、べた、印画紙、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う注目画素判定手段である。
【００７０】
周辺画素判定部４８は、注目画素判定部４５と注目画素の周辺に存在する例えば周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆについても上記注目画素判定部４５と同様の処理を行い、各周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆの種類判定を行う周辺画素判定手段である。
【００７１】
上ライン判定部４３は、注目画素Ｘの上部つまり副走査方向前段にある周辺画素ａ・ｂ・ｃのそれぞれの周辺画素判定結果に基づいて注目画素Ｘに対する上ラインの判定を行う上ライン判定手段である。
下ライン判定部４４は、注目画素Ｘの下部つまり副走査方向後段にある周辺画素ｄ・ｅ・ｆの周辺画素判定結果に基づいて注目画素Ｘに対する下ラインの判定を行う下ライン判定手段である。
【００７２】
信号別判定部４６は、これら注目画素判定部４５、上ライン判定部４３および下ライン判定部４４の各判定結果に基づき、各信号別の判定を行う信号別判定手段である。そして、上記各信号処理部４２ｃ・４２ｍ・４２ｙにおける信号別判定部４６の判定結果に基づき、前述した総合判定部４７により、注目画素Ｘがべた、印画紙、文字又は網点のいずれの種類に属するかの最終的な判定が行なわれる。
【００７３】
なお、上記の例では、周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆの種類判別を行うにあたり、周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆごとに周辺画素判定部４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆを設けている。
【００７４】
しかし、必ずしもこれに限らず、周辺画素判定部４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆを一つにし、周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆの判別結果を、上ライン判定部４３や下ライン判定部４４に順次格納し、その結果を基に上ライン・下ラインの判定を行うようにしてもよい。すなわち、周辺画素判定部４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆはいずれも同じ処理を行うものゆえ、周辺画素判定部を一つにして、それを共有して時系列的に処理を行うことが可能である。
このときには、周辺画素ａ・ｂ・ｃ・ｄ・ｅ・ｆに対して、最初に周辺画素ａの判定処理を行い、次に、周辺画素ｂ、周辺画素ｃ、…、周辺画素ｆと順次各判定処理を行う。
【００７５】
また、注目画素Ｘの前段に存在する周辺画素ａ・ｂ・ｃについては、各々の判別結果を上ライン判定部３２に格納する一方、注目画素Ｘの後段に存在する周辺画素ｄ・ｅ・ｆについては、各々の判別結果を下ライン判定部４４に格納する。そして、所定数の判別結果が格納された後、それぞれの結果を基に上ラインおよび下ラインの判定を行うようにする。
【００７６】
また、上ライン判定部４３および下ライン判定部４４での各判定処理や、信号別判定部４６に入力される上ライン判定部４３、注目画素判定部４５および下ライン判定部４４の各判定結果、あるいは総合判定部４７に入力される各信号別判定部４６・４６・４６からの色成分毎の各信号の各判定結果に対しては、それぞれ優先順位を決めておく。そして、信号別判定部４６や総合判定部４７に入ってくる画素の判定結果がそれぞれ異なる場合、信号別判定部４６および総合判定部４７の優先順位にしたがって判別を行う。例えば、色成分毎で判定結果が異なる場合、網点＞文字＞印画紙＞下地とする。これは、各色成分で網点、文字という結果が得られている場合、反転回数が大きいと判断されており、これは文字では見られない特徴であることより網点が優先される。
【００７７】
なお、優先順位については、第１判定部３１で用いられる第１・第２閾値により判定結果の信頼度が変わるため、前記判定結果の信頼度に基づき優先順位を決めることが望ましい。
【００７８】
また、上ライン判定部４３および下ライン判定部４４での各判定処理の優先順位については、各上ライン判定部４３および下ライン判定部４４では、複数の周辺画素ａ・ｂ・ｃおよび周辺画素ｄ・ｅ・ｆの結果を基に、上ラインおよび下ラインの判定処理を行い、各周辺画素ａ・ｂ・ｃおよび各周辺画素ｄ・ｅ・ｆの結果が異なる場合、優先順位により最終的な判断をする。
優先順位は、例えば、画素の判別処理に用いる閾値の設定に基づいて事前に決めておく。
【００７９】
今、周辺画素ａがべた、周辺画素ｂが網点であると判別されているとする。この場合、網点を抽出する際の閾値が網点を抽出し難いレベルに設定され、他の領域の閾値は網点の抽出レベルと比較して緩く設定されているにも関わらず、網点と判別されているときには、この結果に対する信頼性は高くなると判断される。このような情報を基にして優先順位を決定する。
【００８０】
次に、上記の注目画素判定部４５の構成を図８に基づいて説明する。なお、本実施の形態においては、各周辺画素判定部４８ａ・４８ｂ・４８ｃ・４８ｄ・４８ｅ・４８ｆも、この注目画素判定部４５と同じ判定機構を有しているが、説明は、注目画素判定部４５についてのみ行う。
【００８１】
注目画素判定部４５は、同図に示すように、隣接画素濃度差算出部５１、立ち上り・立ち下り判定部５２、反転数算出部５３、画素判定部５４、べた画素判定閾値設定部５５、立ち上り・立ち下り判定閾値設定部５６、および反転数閾値設定部５７から構成されている。
【００８２】
隣接画素濃度差算出部５１は、上記注目画素Ｘを含む主走査方向の隣接画素の濃度差（隣接画素濃度差）を算出するものである。
立ち上り・立ち下り判定部５２は、図１３〜図１６に示すように、算出された隣接画素濃度差に基づいて、注目画素Ｘがべた、印画紙に属しているか否か、あるいは、立ち上り画素か立ち下り画素を判別するものである。なお、図１３〜図１６の詳細は、後述するものとする。
【００８３】
反転数算出部５３は、注目画素Ｘに対して主走査方向の一定領域つまりＭ画素（Ｍは２以上の整数）の間に立ち上り画素又は立ち下り画素が複数続いてもカウントせず、立ち上りから立ち下りおよび立ち下りから立ち上りに反転する回数をカウントするものである。
画素判定部５４は、算出された反転数に基づいて注目画素Ｘが文字、網点かを判別し、さらに、網点と判別された画素に対して、濃度値を下地判定部３５で検出された下地（網点）の濃度と比較し、網点か下地（網点）かの判定を行うものである。
【００８４】
べた画素判定閾値設定部５５は、上記の立ち上り・立ち下り判定部５２に備えられており、隣接画素濃度差算出部５１にて算出された注目画素Ｘの結果に対し、注目画素Ｘがべたに属するか否かを判定するためのべた画素判定閾値を設定するものである。なお、このべた画素判定閾値設定部５５は、下地が小さく、下地判定部３５で下地領域なしと判断された場合でも、べたからなる下地領域を分離できる。
【００８５】
立ち上り・立ち下り判定閾値設定部５６は、上記のべた画素判定閾値設定部５５同様、立ち上り・立ち下り判定部５２に備えられており、隣接画素濃度差算出部５１にて算出された注目画素Ｘの結果に対して、注目画素Ｘが立ち上り画素又は立ち下り画素であるかを判定するための立ち上り・立ち下り判定閾値を設定するものである。
【００８６】
反転数閾値設定部５７は、上記画素判定部５４に備えられており、上記の反転数算出部５３にて算出された反転数に基づいて、注目画素Ｘが文字に属するか網点に属するかを判別する第３の閾値としての反転数閾値を設定するものである。
【００８７】
次に、上述した信号変換部２１・第１判定部３１・第２判定部４１における画像判定の方法を図９、及び図１０に示すフローチャートに基づいて説明する。また、ステップを示す符号は「Ｓ」とする。
【００８８】
まず、最初に、信号変換部２１が、ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換する（Ｓ１）。次に、ヒストグラム作成部３２が、原稿画像の各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成する（Ｓ２）。そして、最大度数濃度区分抽出部３３が、第１・第２最大度数濃度区分を抽出する（Ｓ３）。その後、下地判定部３５が、下地領域の有無を判定し、下地領域があれば下地濃度区分とする（Ｓ４）。なお、上記のＳｌ〜Ｓ４までの画像処理が第１判定工程に相当する。
【００８９】
次に、信号変換部２１が再度ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換し（Ｓ５）、第２判定部４１に出力する。変換されたＣＭＹ信号は、第２判定部４１の注目画素判定部４５に入力され、隣接画素濃度差算出部５１が上記注目画素Ｘを含む主走査方向の隣接画素との濃度差を算出する（Ｓ６）。
【００９０】
そして、立ち上り・立ち下り判定部５２が、算出された隣接画素濃度差の絶対値とべた画素判定閾値との比較を行う（Ｓ７）。算出された隣接画素濃度差の絶対値がべた画素判定閾値より小さい時、立ち上り・立ち下り判定部５２では、画素濃度が、「下地濃度の最大値＞画素濃度＞下地濃度の最小値」の関係を満たすか否かを確認する（Ｓ９）。そして、満たす場合、下地（べた）であると判定し（Ｓ１０）、満たさない場合、印画紙写真と判定する（Ｓ１１）。なお、下地濃度の最小値・最大値は、下地判定部３５にて求めている。下地濃度の最小値・最大値は、下地と判定された濃度区分の最小値と最大値のことである。
【００９１】
一方、Ｓ７において、隣接画素濃度差の絶対値の方が大きい画素については、立ち上り・立ち下り判定部５２が、算出された隣接画素濃度差の絶対値と、立ち上り・立ち下り判定閾値との比較を行う（Ｓ８）。
【００９２】
なお、立ち上り・立ち下り判定閾値よりも隣接画素濃度差の絶対値の方が大きい画素であって、かつ隣接画素濃度差が正の画素は、立ち下り画素と判定される。また、立ち上り・立ち下り判定閾値よりも隣接画素濃度差の絶対値の方が大きい画素であって、かつ隣接画素濃度差が負の画素は立ち上り画素と判定される。
【００９３】
この例では、隣接画素濃度差は左側の画素の濃度値から右側の画素の濃度値を引くことにより求め、それに応じて正負を判定している。また、濃度差を基に左側の画素に対して立ち上り画素・立ち下り画素の判定を行うものである。
そして、Ｓ８にて、立ち上り・立ち下り判定閾値が隣接画素濃度差の絶対値よりも大きい場合、印画紙と判定する（Ｓ１１）。
【００９４】
次に、Ｓ８において、立ち上り・立ち下り判定閾値よりも隣接画素濃度差の絶対値の方が大きい画素であると判定されたときには、反転数算出部５３が反転数算出を行う（Ｓ１２）。
【００９５】
この反転数算出においては、図１１に示すように、主走査方向の例えば３０画素等のＭ画素からなる一定領域の間において、立ち上り画素あるいは立ち下り画素が複数続いてもカウントせず、立ち上り画素から立ち下り画素に反転するところ、及び立ち下り画素から立ち上り画素に反転するところを検出してカウントされる。
【００９６】
具体的には、図１１に示すように、左側から５番目及び６番目の画素は両方とも立ち上り画素「１」と判定されているが、反転数を求める時は５番目の画素のみカウントし、６番目の画素についてはカウントしない。こうして、図１２に示すように、ｎ×ｎの各画素に対して、主走査方向の例えば３０画素等のＭ画素からなる一定領域の立ち上り画素・立ち下り画素の判定を行う。なお、図１２に示す一定領域は、立ち上り画素・立ち下り画素の判定を行う場合の主走査方向の一定領域の範囲を示すものであり、周辺画素毎にラインメモリが設けられていることを示すものではない。
【００９７】
次に、Ｓ１２において上述した反転数が算出されると、画素判定部５４は、カウントされた反転数に対して反転数閾値との比較を行う（Ｓ１３）。そして、反転数閾値よりも反転数の方が小さければ、文字であると判定する（Ｓ１４）。
【００９８】
一方、反転数閾値よりも反転数の方が大きいければ、画素判定部５４では、画素濃度が、「下地濃度の最大値＞画素濃度＞下地濃度の最小値」の関係を満たすか否かを確認する（Ｓ１５）。そして、満たす場合、下地（網点）であると判定し（Ｓ１７）、満たさない場合、網点と判定する（Ｓ１６）。なお、下地濃度の最小値・最大値は、上記の場合と同様に下地判定部３５にて求めている。
【００９９】
このようにして判定処理を行い、さらに前述した優先順位を加味して、注目画素に対する最終の判定結果が得られる。画素毎の判定結果は、総合判定部４７で夫々カウントされ、予め定められている閾値と比較されて原稿種別の判別がなされる。例えば、文字と網点が閾値以上であるならば、原稿は文字／印刷写真原稿であると判定される。文字と下地（網点）が閾値以上の場合、下地（網点）はべたの下地と同じ処理を行えば良いので、例えば、文字原稿であると判別する。
以上のように、本発明の画像処理では、下地判定部３５によって求めた下地濃度の最小値・最大値を用いて、原稿種類判別を行うことができる。上記Ｓ５からＳ１７までの処理が第２判定工程に相当する。
【０１００】
以上説明した、第１判定部による下地の有無を判定する処理（第１判定工程）と第２判定部による、下地の有無に基づいて特徴量を抽出し、原稿種別の判定を行う処理（第２判定工程）は、夫々１回ずつ原稿を走査する（本スキャンを行う前に２回プレスキャンを行う）ことにより行っても良いが、画像入力装置２で原稿画像をプレスキャンする時の往路（フィード）時に第１判定工程を行い、復路（リターン）時に第２の判定工程を行うことが望ましい。このようにすることで、プレスキャンの復路を有効に利用することができ、原稿種別の判別精度を向上させることができる。
【０１０１】
ここで、それぞれの画像の種別による濃度分布の代表例を、図１３〜図１６に示す分布図に基づいて説明する。なお、同図の縦軸は濃度値を示す。
通常、べたの画像の濃度分布図は、図１３に示すように、濃度変化が少ないため隣接画素濃度差は非常に小さい。したがって、べた画素判定閾値よりも隣接画素濃度差が小さいものはべたであると判別することが可能である。
【０１０２】
次に、印画紙写真の画像の濃度分布図は、図１４に示すように、滑らかな濃度変化をしており、隣接画素濃度差も小さく、べたよりは若干大きくなるため、べた画素判定閾値よりも隣接画素濃度差が大きく、立ち上り・立ち下り判定閾値よりも小さいものは印画紙写真であると判別することが可能である。また、印画紙写真においても隣接画素濃度差は非常に小さいべたの領域が存在するので、このような領域については、上記したように画素濃度が、「下地濃度の最大値＞画素濃度＞下地濃度の最小値」の関係を満たすか否かを確認することにより、下地のべた領域と区別することが可能である。
【０１０３】
また、網点の画像の濃度分布図は、図１５に示すように、隣接画素濃度差は大きく立ち上り画素と立ち下り画素も網点の数だけ存在し、反転数が非常に大きくなるため、隣接画素濃度差が立ち上り・立ち下り判定閾値よりも大きく、反転数が反転数閾値よりも多いものは網点であると判別することが可能である。また、上記したように画素濃度が、「下地濃度の最大値＞画素濃度＞下地濃度の最小値」の関係を満たすか否かを確認することにより、下地（網点）と区別することが可能である。
【０１０４】
最後に、文字の画像の濃度分布図は、図１６に示すように、隣接画素濃度差は非常に大きいが、立ち上り画素と立ち下り画素の数は文字のエッジ部分で存在するため、網点よりは反転数は少なくなるため、反転数が反転数閾値よりも少ないものは文字であると判別することが可能である。
【０１０５】
また、上記設定した各閾値においては、任意に調節することにより、より広範囲な処理を行うことが可能となる。そして、これらの閾値については予想される複数の値を予めＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等に記憶させておき、必要に応じてスイッチ等により、メモリ等の図示しない記憶手段に格納される値を設定できるようにしておけばよい。
【０１０６】
上述した処理動作によって、原稿の種類（画像の種類）が判定され、その結果に基づいて、図１に示すように、それ以降の入力階調補正・色補正・黒生成下色除去処理・空間フィルタ処理・階調再現処理・領域分離処理が切り換わる。
【０１０７】
以下、その切り換えの一例を示す。
【０１０８】
例えば、文字原稿であると判断された場合には、領域分離処理部２０では、文字、線画として領域分離されたところを有効とし、網点、印画紙といった連続階調と判別されたところは誤分離とみなし（文字原稿であったとしても、原稿の種類によっては誤判別される場合があるため）、反映させないようにする。入力階調補正部１４、階調再現処理部１９では、ハイライトを多めに除去したり、コントラストを大きくするような補正曲線が用いられたりする。色補正部１５・黒生成下色除去部１６では、色文字に対して彩度を重視した色補正処理を行い、黒文字に対して黒生成下色除去処理では黒生成量を多めに設定する。空間フィルタ処理部１７では、文字に対して空間フィルタ処理でエッジを強調し、平滑化処理を弱くするようにフィルタ係数を設定するなどのパラメータの切り換えを行う。
【０１０９】
また、文字／印画紙写真原稿と判断された場合には、各処理において文字原稿処理と印画紙写真原稿処理の中間パラメータを用いた処理が行われる。そして、・領域分離処理部２０では、文字、線画あるいは印画紙として領域分離されたところを有効とし、網点といった領域分離されたところは誤分離とみなし（文字・印画紙原稿であったとしても、原稿の種類によっては誤判別される場合があるため）、反映させないようにする。入力階調補正部１４、階調再現処理部１９では、文字原稿あるいは印画紙写真原稿のどちらを重視するかにより、印画紙写真原稿処理と文字原稿処理との中間のパラメータを用いてハイライトの除去やコントラストの調整を行う。色補正部１５・黒生成下色除去部１６では、彩度の強弱や階調性のバランスが極端にならないような色補正処理を行う。黒生成下色除去処理では、印画紙写真画像に影響が出ない程度に黒生成量の調整が行われる。
【０１１０】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態である原稿種別自動判別部１３−２について説明する。
第１実施形態では、第１判定部３１・第２判定部４１からなる原稿種別自動判別部１３によって、原稿の種類を判定していた。しかし、本発明では、第２判定部４１のみからなる原稿種別自動判別部１３−２によって、原稿の種類を判定することもできる。
【０１１１】
図１７は、第２実施形態における原稿種別自動判別部１３−２を示すブロック図である。なお、第１実施形態で用いた部分と同様の機能を有する部分については、同一の符号を付記し、その説明を省略する。なお、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１１２】
この図に示すように、構成は、図２の第２判定部４１とほぼ同様である。しかし、注目画素判定部１４５・周辺画素判定部１４８（１４８ａ・１４８ｂ・１４８ｃ・１４８ｄ・１４８ｅ・１４８ｆ）の構成が第１実施形態の注目画素判定部４５・周辺画素判定部４８と異なる。従って、注目画素判定部１４５・周辺画素判定部１４８について説明する。なお、周辺画素判定部１４８は、この注目画素判定部１４５と同じ判定機構を有しているので、説明は、注目画素判定部１４５についてのみ行う。
【０１１３】
図１８に示すように、注目画素判定部１４５は、第１実施形態の注目画素判定部４５と同様の隣接画素濃度差算出部５１、反転数算出部５３、画素判定部１５４、べた画素判定閾値設定部５５、立ち上り・立ち下り判定閾値設定部５６、反転数閾値設定部５７に加えて、比較閾値設定部６１が備わっている。尚、立ち上り・立ち下り判定部５２は備えられていない。
【０１１４】
比較閾値設定部６１は、画像の特徴量である反転数・隣接画素濃度差・度数からなる３次元の度数分布図を作成し、原稿の種別を精度良く判別するために、読み込まれる原稿毎に適切な閾値を設定する。画素判定部１５４は、比較閾値設定部６１で設定された閾値を用いて、（１）反転数閾値と反転数との比較判定、（２）立ち上り・立ち下り判定閾値と隣接画素濃度差の絶対値との比較判定、（３）べた画素判定閾値と隣接画素濃度差の絶対値との比較判定を画素毎に行うものである。
【０１１５】
ここで、各原稿種類（下地・印刷紙、文字、網点）の隣接画素濃度差と反転数と度数との関係について図１９及び図２０を用いて説明する。なお、これらの図においては、Ｘ軸：反転数、Ｙ軸：隣接画素濃度差、Ｚ軸：度数を示しており、通常の各領域の度数分布を示している。尚、図１９及び図２０では簡略化のため、Ｚ軸の度数分布を省いたＸ−Ｙ平面の分布を示している。
【０１１６】
図１９に示すように、通常、下地・印画紙（印画紙写真）、文字、および網点とが現れる。下地・印画紙写真では、反転数・隣接画素濃度差は少ない領域に現れる傾向がある。文字、網点については、共に隣接画素濃度差が、広範囲に渡って現れるが、反転数は、網点の方が多くなって現れる傾向がある。
【０１１７】
ところで、この図に示すように、文字と網点とが交わる領域が存在する。そこで、図２０に示すように、文字・網点が顕著に現れる箇所に閾値を設けて、原稿判別処理を行う。これは、例えば、反転数・隣接画素濃度差・度数からなる３次元の度数分布図を作成し、文字・網点領域が重複しないように閾値を定める。
【０１１８】
具体的には、文字領域・網点領域の度数が予め定められる値以上となる閾値を定める。
【０１１９】
文字領域については、立ち上り・立ち下り判定閾値１、立ち上り・立ち下り判定閾値２および反転数閾値１、反転数閾値２により規定される。立ち上り・立ち下り判定閾値１、立ち上り・立ち下り判定閾値２は、隣接画素濃度差に基づいて定める。図１９に示すように、隣接画素濃度差よりある程度文字が現れる箇所が特定できるので、その箇所の上限および下限を閾値として設定する。反転数閾値１、反転数閾値２は、上記の立ち上り・立ち下り判定閾値１、立ち上り・立ち下り判定閾値２の範囲内で頻出した反転数の範囲の上限（反転数閾値２）と下限（反転数閾値１）として定める。
【０１２０】
網点領域に対しては、反転数閾値３・反転数閾値４および立ち上り・立ち下り判定閾値３、立ち上り・立ち下り判定閾値４で規定される。反転数閾値３・反転数閾値４は、図１９に示すように、反転数よりある程度網点が現れる箇所が特定できるので、その箇所の上限および下限を閾値に設定する。立ち上り・立ち下り判定閾値３、立ち上り・立ち下り判定閾値４は、上記の反転数閾値３、反転数閾値４の範囲内で頻出した隣接画素濃度差の上限（立ち上り・立ち下り判定閾値４）と下限（立ち上り・立ち下り判定閾値３）として定める。
本発明は、以上のように、文字領域または網点領域に属すると判定される確度の高い画素のみを抽出して、原稿種別の判別精度を向上させるものである。
【０１２１】
また、図２１に示すように、メモリ領域を削減するために、文字・網点に対して計数する領域を決めておいても良い。すなわち、文字では、１枚の原稿に対して反転数は変化するが、隣接画素濃度差はさほど変わらない。そのため、反転数の計数幅を狭く、隣接画素濃度差を広く計数するよう設定にしている。一方、網点では、１枚の原稿に対して隣接画素濃度差は変化するが、反転数はさほど変わらない。
そのため、反転数の計数幅を広く、隣接画素濃度差を狭く計数するように設定している。
【０１２２】
次に、図２２及び図２３に示す上記注目画素判定部１４５による処理方法についてフローチャートを用いて説明する。
まず、最初に、信号変換部２１が、ＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換する（Ｓ２１）。次に、反転数算出部５３が、反転数を算出し（Ｓ２２）、隣接画素濃度差算出部５１が、主走査方向の隣接画素間との濃度差を算出する（Ｓ２３）。
【０１２３】
そして、比較閾値設定部６１は、反転数・隣接画素濃度差・度数からなる３次元の度数分布図を作成する（Ｓ２４）。そして、その分布図から、文字を確実に検出する、立ち上り・立ち下り判定閾値１、立ち上り・立ち下り判定閾値２、反転数閾値１、反転数閾値２および網点を確実に検出する、立ち上り・立ち下り判定閾値３、立ち上り・立ち下り判定閾値４、反転数閾値３、反転数閾値４を設定する（Ｓ２５）。立ち上り・立ち下り判定閾値１〜４は、立ち上り・立ち下り判定閾値設定部５６に記憶され、反転数閾値１〜４は反転数閾値設定部５７に記憶される。ここまでの処理は、図１７に示した原稿種別自動判別部１３−２の注目画素判定部１４５のみで行われ、以下に説明する処理では、原稿種別自動判別部１３−２の全ての処理部が動作する。
【０１２４】
次に、改めて原稿を読み込み、信号変換部２１がＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換し（Ｓ２６）、反転数算出部５３が、反転数を算出する（Ｓ２７）。隣接画素濃度差算出部５１が、隣接画素濃度差を算出する（Ｓ２８）。
【０１２５】
その後、画素判定部１５４が、Ｓ２７・Ｓ２８にて算出した反転数・隣接画素濃度差と今までに設定した各閾値を用いて注目画素の判別を行う。
まず、画素判定部１５４は、「反転数閾値３＜算出した反転数＜反転数閾値４、かつ、立ち上り・立ち下り判定閾値３＜算出した隣接画素濃度差算の絶対値＜立ち上り・立ち下り判定閾値４」の関係を満たすか否かを判定する（Ｓ２９）。そして、満たしている場合、網点とみなす（Ｓ３０）。
【０１２６】
一方、Ｓ２９での関係を満たさない場合、画素判定部１５４は、「反転数閾値１＜算出した反転数＜反転数閾値２、かつ、立ち上り・立ち下り判定閾値１＜算出した隣接画素濃度差算の絶対値＜立ち上り・立ち下り判定閾値２」の関係を満たすか否かを判定する（Ｓ３１）。そして、満たしている場合、文字とみなす（Ｓ３２）。
【０１２７】
一方、Ｓ３１での関係を満たさない場合、画素判定部１５４は、「隣接画素濃度差の絶対値＜べた画素判定閾値」の関係を満たすか否かを判定する（Ｓ３３）。そして、満たしている場合、下地とみなす（Ｓ３４）。そして、満たしていない場合、印画紙とみなす（Ｓ３５）。
【０１２８】
上記判定結果は、第１実施形態の場合と同様に、優先順位を加味して、注目画素に対する結果が判定され、画素毎の判定結果は、総合判定部４７で夫々カウントされて、予め定められている閾値と比較され原稿種別の判別がなされる。
以上、説明したＳ２１〜Ｓ２５までの適切な閾値を設定する処理、すなわち、文字領域あるいは網点領域に確実に属すると判断される画素を抽出するために反転数・隣接画素濃度差という特徴量に基づいて適切な閾値を設定する処理と、これらの閾値を用いて原稿種別の判別を行うＳ２６〜Ｓ３５までの処理は、夫々１回ずつ原稿を走査する（本スキャンを行う前に２回プレスキャンを行う）ことにより行っても良いが、画像入力装置２で原稿画像をプレスキャンする時の往路（フィード）時に閾値の設定を行い、復路（リターン）時に上記閾値を用いて原稿種別の判別を行うことが望ましい。このようにすることで、プレスキャンの復路を有効に利用することができ、原稿種別の判別精度を向上させることができる。以上のように、本画像処理装置は、第２判定部４１のみを用いても原稿種類判別を行うことができる。
【０１２９】
＜実施形態３＞
次に、本発明の第３実施形態である原稿種別自動判別部１３−３について説明する。
図２４は、第３実施形態における原稿種別自動判別部１３−３を示すブロック図である。なお、第１実施形態で用いた部分と同様の機能を有する部分については、同一の符号を付記し、その説明を省略する。なお、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１３０】
先ず、原稿種別自動判別部１３−３は、図２４に示すように、信号変換部２１、判定ブロック部７１、主走査方向判定部７２（７２ｃ・７２ｍ・７２ｙ；領域判定手段）、副走査方向判定部７３（７３ｃ・７３ｍ・７３ｙ；領域判定手段）、信号別判定部７４（７４ｃ・７４ｍ・７４ｙ）、総合判定部（原稿判定手段）７５より構成される。なお、主走査方向判定部７２、副走査方向判定部７３、信号別判定部７４は、各ＣＭＹ信号ごとに配されている。
【０１３１】
信号変換部２１は、シェーディング補正部１２より入力されたＲＧＢの反射率信号を濃度信号に変換するとともにＲＧＢ濃度信号から補色のＣＭＹ信号に変換し、判定ブロック部７１へ出力するためのものである。
【０１３２】
判定ブロック部７１は、上記変換されたＣＭＹ信号に対して、例えば１５×７等のｎ×ｍの複数の画素よりなるブロックの画像データを格納するためのものである。主走査方向判定部７２は、上記判定ブロック部７１の各画像データに対して、注目画素を含む主走査方向つまりスキャナ（画像入力装置）の走査方向に対して直交する方向の画像データを抽出し、各画素を文字、網点、文字または網点、下地、印画紙写真、下地または印画紙写真領域に分離するものである。
【０１３３】
副走査方向判定部７３は、上記判定ブロック部７１の各画像データに対して、注目画素を含む副走査方向つまりスキャナの走査方向と同じ方向の画像データを抽出し、各画素を文字、網点、文字または網点、下地、印画紙写真、下地または印画紙写真領域に分離するものである。
【０１３４】
信号別判別部７４は、前記主走査方向判定部７２・副走査方向判定部７３の判定結果と優先順位（主走査方向と副走査方向の結果に対する優先順位）に基づき各信号の判別を行うものである。
【０１３５】
総合判定部７５は、さらに各信号の信号別判別部の結果に基づき、最終的な画素判定が行なわれる。信号別判定部及び総合判定部に入ってくる各画素の信号（領域識別信号）には、優先順位を決めておき、それぞれの判別部に入ってくる画素判定結果が異なる場合は、優先順位に従って判別を行う。
【０１３６】
優先順位については、判定ブロック部７１に格納される主走査方向、副走査方向の画像のデータ大きさ（ブロックの大きさにより主走査方向・副走査方向のデータ（画素数）が異なるため）や解像度、領域分離処理で用いられる閾値により判定結果の信頼度が変わるため、前記判定結果の信頼度に基づき優先順位を決めることが望ましい。例えば、ある画像領域が１つでも含まれていると、それを有効とする。カラー原稿の場合、黒文字はすべて色成分の信号が同じ文字としての特徴量を持っている。例えば、赤い文字ではＭ・Ｙ信号は文字としての特徴量を持っているが、Ｃ信号は持っていない。このように、色成分の信号によって大きく画素濃度値が変わる場合に対しても対応可能である。
【０１３７】
次に、上記主走査方向判定部７２及び副走査方向判定部７３の具体的な構成を、図２５に基づいて説明する。すなわち、上記主走査方向判定部７２及び副走査方向判定部７３は、いずれも同じ構成を有している。また、主走査方向判定部７２で用いる画素は、判定ブロック部７１に格納されている注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの主走査方向のみの画素である一方、副走査方向判定部７３にて用いる画素は、注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの副走査方向のみの画素である。
【０１３８】
先ず、図２５に示すように、上記主走査方向判定部７２または副走査方向判定部７３は、最小濃度値算出部８１、最大濃度値算出部８２、最大濃度差算出部８３、総和差分値算出部８４、判定領域設定部８５、文字・網点判定部８６、下地・印画紙判定部８７から構成される。
【０１３９】
最小濃度値算出部８１、最大濃度値算出部８２は、主走査方向または副走査方向の画素における最小濃度値、最大濃度値を算出するためのものである。
最大濃度差算出部８３は、上記最小濃度値算出部８１及び最大濃度値算出部８２にて算出された最小濃度値及び最大濃度値を用いて最大濃度差を算出するためのものである。
総和差分値算出部８４は、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和を算出するためのものである。
【０１４０】
判定領域設定部８５は、上記最大濃度差算出部８３にて算出された最大濃度差と総和差分値算出部８４にて算出された総和差分値に対して、各閾値と比較することにより下地領域・印画紙（写真）領域と文字領域・網点領域に分離するためのものである。
【０１４１】
文字・網点判定部８６は、上記判定領域設定部８５において文字・網点領域と判別された画素に対して、注目画素が文字領域、網点領域、文字または網点領域（どちらか不明）のいずれに属するかを判定するためのものである。
【０１４２】
下地・印画紙判定部８７は、上記判定領域設定部８５において下地・印画紙領域と判別された画素に対して、注目画素が下地領域、印画紙領域、下地または印画紙領域（どちらか不明）のいずれに属するかを判定するためのものである。
【０１４３】
また、上記判定領域設定部８５は、注目画素の最大濃度差算出部８３にて算出された結果に対し、下地・印画紙（写真）領域と文字・網点領域とに分離するための第１の閾値としての最大濃度差閾値を設定するための最大濃度差閾値設定部８８と、注目画素の総和差分値算出部８４にて算出された結果に対し下地・印画紙領域と文字・網点領域とに分離するための第２の閾値としての総和差分値閾値を設定するための総和差分値設定部８９とを有している。
【０１４４】
さらに、上記文字・網点判定部８６は、注目画素が文字領域に属することを判別する第５の閾値としての文字判定閾値を設定するための文字判定閾値設定部９０と、注目画素が網点領域に属することを判別する第６の閾値としての網点判定閾値を設定するための網点判定閾値設定部９１とを有する。また、上記下地・印画紙判定部８７は、注目画素が印画紙領域に属することを判別する第３の閾値としての印画紙判定閾値設定部９２と、注目画素が下地領域に属することを判別する第４の閾値としての下地判定閾値設定部９３とを有している。
【０１４５】
ここで、文字・網点領域、印画紙写真・下地領域における画素濃度の分布の例を、図２６〜図２９に基づいて説明する。また、それぞれの領域に対する最大濃度差と総和差分値とによる分布図を、図３０及び図３１に基づいて説明する（図３０は各画素の実際の分布を示しており、図３１は、この分布を模擬的に表し、かつ、各画素を分離するための閾値を記入したものである）。最大濃度差＝総和差分値以下の領域は、総和差分値が最大濃度差以下となることはなく、画素が存在しない領域を示している。
【０１４６】
先ず、図２６に示すように、下地領域の濃度分布は、通常、濃度変化が少ないため最大濃度差及び総和差分値ともに非常に小さくなり、図３０に示す領域Ａに分布している。すなわち、図３１に示すように下地・印画紙領域に判別された画素に対して下地判定閾値よりも最大濃度差が小さい場合には、下地画素であると判別できる。
【０１４７】
次に、印画紙領域の濃度分布は、図２７に示すように、通常、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差及び総和差分値はともに小さく、かつ、下地領域よりは多少大きくなるため、図３０に示す領域Ｂに分布している。したがって、図３１に示すように下地領域・印画紙領域と判別された画素に対して印画紙判定閾値よりも最大濃度差が大きい場合には、印画紙領域であると判別できる。
【０１４８】
さらに、下地・印画紙領域と判別された画素について、最大濃度差が下地判定閾値よりも大きいが、印画紙判定閾値よりも小さい場合、いずれの領域に属するのか不明であるので、下地または印画紙領域に属するものと判別できる。
【０１４９】
また、網点領域の濃度分布は、図２８に示すように、最大濃度差は網点によりさまざまであるが、総和差分値は網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和差分値の割合が大きくなる。このため、図３０に示す領域Ｄのような分布になる。したがって、図３１に示すように文字・網点領域と判別された画素について、最大濃度差と網点判定閾値との積よりも総和差分値が大きい場合には、網点領域に属すると判別できる。
【０１５０】
つぎに、文字領域の濃度分布は、図２９に示すように、最大濃度差が大きく、それに伴い総和差分値も大きくなるが、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和差分値は小さくなる。特に、最大濃度差に対する総和差分値の割合が小さくなるため、図３０に示す領域Ｃような分布になる。したがって、図３１に示すように文字・網点領域と判別された画素について、最大濃度差と文字判定閾値との積よりも総和差分値が小さい場合には、文字領域に属すると判別できる。
【０１５１】
さらに、文字・網点領域と判別された画素について、総和差分値が最大濃度差と網点判定閾値との積よりも小さいが、最大濃度差と文字判定閾値との積よりも大きい場合、いずれの領域に属するのか不明であるので、文字または網点領域に属するものと判別できる。
【０１５２】
つぎに、原稿種別の判別動作を以下に説明する。なお、本実施の形態において原稿種別の判断は、プレスキャンで得られた画像データにより行われる。これにより、原稿種別を自動的に判別することが可能となり、また原稿種別が不確かな場合は優先順位をつけることにより、ユーザによる原稿種別の判断が容易に行うことが可能となり、ユーザの操作の衝略化を図ることができる。
【０１５３】
まず、主走査方向判定部７２および副走査方向判定部７３において、判断対象となる原稿から読み込まれる画像データについて、画素毎にいずれの領域に属するかの判別を行う。この判別手順を図３２に示すフローチャートに基づいて説明する。
【０１５４】
最初に、原稿が原稿台に置かれたことを自動的に検知してプレスキャンが開始される。そして、同図に示すように、プレスキャンにより得られた画像データから、注目画素を含むｎ×ｍのブロックにおける最大濃度値を算出し（Ｓ４１）、最小濃度値の算出を行う（Ｓ４２）。次いで、算出された最大濃度値及び最小濃度値を用いて最大濃度差を算出し（Ｓ４３）、さらに、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和、つまり総和差分値を算出する（Ｓ４４）。
【０１５５】
次に、算出された最大濃度差と最大濃度差閾値との比較、及び算出された総和差分値と給和差分値閾値との比較が行なわれる（Ｓ４５）。そして、最大濃度差が最大濃度差閾値よりも小さく、かつ、総和差分値が総和差分値閾値よりも小さいと判断されたときには、注目画素は下地・印画紙領域に属すると判断される（Ｓ４６）。
一方、Ｓ４５において上記条件を充たさないとき、注目画素は文字・網点領域に属すると判断される（Ｓ５２）。
【０１５６】
上記のＳ４６に示す下地・印画紙領域においては、算出された最大濃度差と下地判定閾値との比較が行なわれ（Ｓ４７）、最大濃度差の方が小さい場合、注目画素は下地領域に属すると判定される（Ｓ４８）。そして、Ｓ４７において最大濃度差の方が大きい場合は、さらに最大濃度差と印画紙判定閾値との比較が行われる（Ｓ４９）。ここで、最大濃度差の方が大きい場合、注目画素は印画紙領域に属すると判断されるが、最大濃度差の方が小さい場合は下地または印画紙領域（どちらか不明）に属すると判断される（Ｓ５１）。
【０１５７】
一方、上記Ｓ５２に示す文字・網点領域においては、算出された総和差分値と最大濃度差に文字判定閾値を掛けた値との比較が行なわれ（Ｓ５３）、総和差分値の方が小さければ、注目画素は文字領域に属すると判定される（Ｓ５４）。そして、Ｓ５３において総和差分値の方が大きい場合は、さらに総和差分値と最大濃度差に網点判定閾値を掛けた値との比較が行われる（Ｓ５５）。ここで、総和差分値の方が大きい場合、注目画素は網点領域に属すると判断され（Ｓ５６）、最大濃度差の方が小さい場合は文字または網点領域（どちらか不明）に属すると判断される（Ｓ５７）。
【０１５８】
各画素がいずれの領域に属するか判断された後、信号別判定部７４にて以下の演算が行われる。まず、各領域に分類された画素数が計数される。そして、各領域の計数値と領域毎に予め設定された閾値とが比較され、原稿種別の判断が行われる。
【０１５９】
なお、主走査方向と副走査方向とで判定結果が異なる場合、判定ブロック部７１に格納される主走査方向、副走査方向の画像のデータ大きさ（ブロックの大きさにより主走査方向・副走査方向のデータ（画素数）が異なるため）や解像度、各走査方向判定部で用いられる閾値により判定結果の信頼度が変わるため、前記判定結果の信頼度（ブロックが大きいほうが判定に用いる画素も多いので情報量も多くなり、また判定に用いる閾値が厳しく設定してあるものが判定されたときは、その信頼度の方が高くなる）に基づき優先順位を決め、それに基づいて判定結果を採用する。
【０１６０】
さらに、プレスキャン時に副走査方向の画像データが間引かれる場合は主走査方向の画像データのみを用いる。
例えば、文字領域の計数値が予め定められた文字領域の閾値を越えている場合は文字原稿であると判断される。そして、文字領域以外の領域の計数値がその領域の閾値を越えていないものの閾値に近い場合、原稿種別が不明であると判断され、以下の手順により、ユーザ自身の判断が促される。
【０１６１】
まず、各領域の計数値が以下のように定義される。これら各領域の計数値を、操作パネル４を介してユーザに表示するようにしても良い。
Ｃｔ：文字領域の計数値 Ｃｈ：網点領域の計数値
Ｃｔｈ：文字または網点領域の計数値
Ｃｂ：下地領域の計数値 Ｃｐ：印画紙写真領域の計数値
Ｃｂｐ：下地または印画紙写真領域の計数値
【０１６２】
さらに、閾値も以下のように定義される。これら閾値も表示手段を介してユーザに表示するようにしても良い。
ＴＨｔ：文字領域の計数値に対する閾値
ＴＨｔ１：文字領域と、文字または網点領域の計数値に対する閾値
ＴＨｈ１：網点領域と、文字または網点領域の計数値に対する閾値
ＴＨｂ１：下地領域と、下地または印画紙写真領域の計数値に対する閾値
ＴＨｐ１：印画紙簡域と、下地または印画紙写真領域の計数値に対する閾値
これらの閾値は、予め多くの原稿を基に好ましい結果が得られるように適切な値が定められている。
【０１６３】
ここで、Ｃｔ＞ＴＨｔの場合について説明する。この場合、文字領域を含んだ原稿である点は確定しているものの、それが文字原稿か、文字／写真原稿か、文字／印画紙写真原稿か不明である。そこで本発明では、他領域の計数値が閾値を越えていなくても閾値付近にある場合、原稿種別を予想して、以下のように原稿種別の優先順位を定め、これを表示することにしている。
【０１６４】
１）Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｔ＋Ｃｔｈ＞ＴＨｔ１、Ｃｈ＋Ｃｔｈ＜ＴＨｈ１の時
▲１▼文字原稿
▲２▼文字／写真（印刷写真）原稿
（丸中数字は優先順位）
２）Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｔ＋Ｃｔｈ＜ＴＨｔ１、Ｃｈ＋Ｃｔｈ＞ＴＨｈ１の時あるいは、Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｔ＋Ｃｔｈ＜ＴＨｔ１、Ｃｈ＋Ｃｔｈ＜ＴＨｈ１の時
▲１▼文字／写真原稿
▲２▼文字原稿
３）Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｂ＋Ｃｂｐ＞ＴＨｂ１、Ｃｐ＋Ｃｂｐ＜ＴＨｐ１の時
▲１▼文字原稿
▲２▼文字／印画紙写真原稿
４）Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｂ＋Ｃｂｐ＜ＴＨｂ１、Ｃｐ＋Ｃｂｐ＞ＴＨｐ１の時、あるいは、Ｃｔ＞ＴＨｔかつＣｂ＋Ｃｂｐ＜ＴＨｂ１、Ｃｐ＋Ｃｂｐ＜ＴＨｐ１の時
▲１▼文字／印画紙写真原稿
▲２▼文字原稿
【０１６５】
以上のように、例えば文字領域以外の領域の計数値が閾値を越えていないものの、閾値に近い場合、原稿種別が不明と判断することによって、ユーザに原稿種別の選択を促すことができる。これにより、原稿種別の誤判断を防ぐことができる。また、原稿種別に応じた処理モードで各種補正処理がおこなわれるから、ミスプリントを減少させることができる。
【０１６６】
さらに、原稿種別が不明な場合でも、予想される原稿種別について、優先順位をつけて表示することにより、ユーザは原稿種別の判断を容易に行うことができ、それに応じた処理モードを選択することができる。
【０１６７】
また、画像処理装置１には図示しないＣＰＵ（制御手段）と記憶手段が存在し、このＣＰＵは、原稿種別の判別結果・総画素数・各領域の計数値を図示しない記憶手段に格納する。これにより、ユーザは、出力した画像が好ましくなく再び画像を出力する場合、前回出力時の判別結果を知ることができる。すなわち、前回の原稿種別の判別結果を知るには、原稿を原稿台に置いてプレスキャンを行い、総画素数・各領域の計数値を求め、この結果を記憶されているデータと比較することにより行われる。そして、ユーザに対して判別結果を表示する表示手段と、ユーザが処理モードを選択入力できる入力手段とを設けることで、ユーザは上記判別結果に応じた処理モードを選択入力できる。この場合、表示手段と入力手段は、操作パネル４で代用できる。
このようにして行われた原稿種別の判別結果は、前記したように原稿種別自動判別部１３−３以降の各処理部においてフィードバックされる。
【０１６８】
このようにして、画像処理装置１は原稿の種類に応じた処理モードを自動的またはユーザ自身の選択によって切り換えることができる。
【０１６９】
なお、本発明の画像処理装置１は、画像読取装置（画像入力装置）２のみに適用することも可能である。この場合、画像処理装置１には、図１に示すＡ／Ｄ変換部１１・シェーディング補正部１２・原稿種別自動判別部１３・入力階調補正部１４が備えられる。
【０１７０】
＜第４実施形態＞
次に、本発明の第４実施形態である原稿種別自動判別部１３−４について説明する。
図３３は、第４実施形態における原稿種別自動判別部１３−４を示すブロック図である。なお、第３実施形態で用いた部材と同様の機能を有する部材については、同一の符号を付記し、その説明を省略する。なお、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１７１】
この原稿種別自動判別部１３−４は、第３実施形態と異なるのは、主走査方向判定部１７２（１７２ｃ，１７２ｍ，１７２ｙ）及び副走査方向判定部１７３（１７３ｃ，１７３ｍ，１７３ｙ）である。上記主走査方向判定部１７２及び副走査方向判定部１７３は、いずれも同じ構成を有している。そこで、図３４に主走査方向判定部１７２のブロック図を示す。図２５に示した第３実施形態の主走査方向判定部７２と同一部分には同一符合を付す。
【０１７２】
主走査方向判定部１７２で用いる画素は、判定ブロック部７１に格納されている注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの主走査方向のみの画素である一方、副走査方向判定部１７３にて用いる画素は、注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの副走査方向のみの画素である。
【０１７３】
主走査方向判定部１７２及び副走査方向判定部１７３は、最小濃度値を算出する最小濃度値算出部８１、最大濃度値を算出する最大濃度値算出部８２、さらに前記算出された最小濃度値と最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する最大濃度差算出部８３、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和を算出する総和差分値算出部８４、前記最大濃度差算出部で算出された最大濃度差と前記算出された総和差分値とを予め定められるそれぞれの閾値と比較し、下地画素を判定する下地判定部１０１、印画紙画素を判定する印画紙判定部１０２、文字画素を判定する文字判定部１０３、網点画素を判定する網点判定部１０４により構成されている。
【０１７４】
さらに、前記下地判定部１０１は、最大濃度差算出部８３で算出された結果に対して下地画素と判定するための閾値を設定するための下地最大濃度差閾値設定部１１１、総和差分値算出部８４で算出された総和差分値に対して下地画素と判定するための閾値を設定するための下地総和差分値閾値設定部１１２、また、前記印画紙判定部１０２には、最大濃度差算出部８３で算出された結果に対し、印画紙画素と判定するための閾値を設定するための印画紙最小濃度差閾値設定部１１３と印画紙最大濃度差閾値設定部１１４、総和差分値算出部８４で算出された結果に対し印画紙画素と判定するための閾値を設定するための印画紙判定閾値設定部１１５、さらに前記文字判定部１０３は、最大濃度差算出部８３で算出された結果に対して文字画素と判定するための閾値を設定するための文字最小濃度差閾値設定部１１６、前記総和差分値算出部８４で算出された結果に対し文字画素と判定するための閾値を設定するための文字判定閾値設定部１１７、同様に、前記網点判定部１０４は、総和差分値算出部８４で算出された結果に対し網点画素と判定するための閾値を設定するための網点総和差分値閾値設定部１１８と網点判定閾値設定部１１９より構成されている。
【０１７５】
図３５は、本発明における注目画素を含むｎ×ｍのブロックにおいて、主走査方向判定部７２、副走査方向判定部７３ごとにおける原稿種別判別を行う上での領域分離処理の流れを表したフローチャートである。
【０１７６】
先ず、最初にステップ６１（Ｓ６１）にて、最大濃度値の算出を行い、Ｓ６２にて最小濃度値の算出を行う。そして、Ｓ６１、Ｓ６２により算出された最小濃度値および最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する（Ｓ６３）。さらに、Ｓ６４にて隣接する画素の濃度差の絶対値の総和を算出する。Ｓ６５にて、Ｓ６３で算出された最大濃度差と下地最大濃度差閾値との比較及びＳ６３で算出された総和差分値と下地総和差分値閾値との比較がなされる。そして、最大濃度差が下地最大濃度差閾値より小さく、かつＳ６４で算出された総和差分値が下地総和差分値閾値より小さいと判定された時（Ｓ６５で「ＹＥＳ」）、注目画素は下地画素であると判定される（Ｓ７３）。
【０１７７】
一方、Ｓ６５で上記条件を充たさない時は、Ｓ６６において印画紙画素であるかどうかの判定が行われる。Ｓ６３で算出された最大濃度差が印画紙最小濃度差閾値よりも大きく、印画紙最大濃度差閾値よりも小さく、かつＳ６３で算出された最大濃度差と印画紙判定閾値の積が、Ｓ６４で算出された総和差分値よりも大きければ、印画紙写真画素であると判定される（Ｓ７２）。さらに、Ｓ６６で上記条件を充たさない時は、Ｓ６７においてＳ６３で算出された最大濃度差が文字最小濃度差閾値よりも大きく、そしてＳ６３で算出された最大濃度差と文字判定閾値の積が、Ｓ６４で算出された総和差分値よりも大きければ、注目画素は文字画素であると判定される（Ｓ７１）。
【０１７８】
次に、Ｓ６７で上記条件を充たさない時は、Ｓ６８において、Ｓ６４で算出された総和差分値が網点総和差分値閾値よりも大きく、かつ、Ｓ６３で算出された最大濃度差と網点判定閾値の積が、Ｓ６４で算出された総和差分値よりも大きければ網点画素であると判定され（Ｓ７０）、それ以外は不確定画素（Ｓ６９）であると判定される。
【０１７９】
このようにして判定処理を行い、注目画素に対する最終の判定結果が得られる。画素毎の判定結果は、総合判定部７５で夫々カウントされ、予め定められている閾値と比較されて原稿種別の判別がなされる。例えば、文字と網点が閾値以上であるならば、原稿は文字／印刷写真原稿であると判定される。
【０１８０】
ここで、文字・網点領域、印画紙写真・下地領域における画素濃度の分布の例を、第３実施形態の図２６〜図２９を用いて説明する。また、それぞれの領域に対する最大濃度差と総和差分値とによる分布図を、図３６及び図３７を用いて説明する。（図３６は各画素の実際の分布を示しており、図３７は、この分布を模擬的に表し、かつ、各画素を分離するための閾値を記入したものである。最大濃度差＝総和差分値以下の領域は、総和差分値が最大濃度差以下となることはなく、画素が存在しない領域を示している。
【０１８１】
先ず、図２６に示すように、下地領域の濃度分布は、通常、濃度変化が少ないため最大濃度差及び総和差分値ともに非常に小さくなり、図３６に示す領域Ａに分布している。すなわち、図３７に示すように下地最大濃度差閾値よりも最大濃度差が小さく、かつ総和差分値が下地総和差分値閾値よりも小さい場合には、下地画素であると判別できる。
【０１８２】
次に、印画紙領域の濃度分布は、図２７に示すように、通常、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差は小さいが下地領域よりは多少大きくなる。また、滑らかな濃度変化をしているため、隣接する画素の濃度変化も小さいため、最大濃度差と総和差分値は非常に近い値になるため、図３６に示す領域Ｂに分布している。したがって、図３７に示すように印画紙最小濃度差閾値よりも最大濃度差が大きく、かつ印画紙最大濃度差閾値よりも最大濃度差が小さく、さらに最大濃度差と印画紙判定閾値との積よりも総和差分値が小さい場合には、印画紙写真領域であると判別できる。
【０１８３】
また、網点領域の濃度分布は、図２８に示すように、最大濃度差は網点によりさまざまであるが、総和差分値は網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和差分値の割合が大きくなる。このため、図３６に示す領域Ｄのような分布になる。したがって、図３７に示すように総和差分値が網点総和差分値閾値よりも大きく、かつ最大濃度差と網点判定閾値との積よりも総和差分値が大きい場合には、網点領域に属すると判別できる。
【０１８４】
つぎに、文字領域の濃度分布は、図２９に示すように、最大濃度差が大きく、それに伴い総和差分値も大きくなるが、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和差分値は小さくなる。特に、最大濃度差に対する総和差分値の割合が小さくなるため、図３６に示す領域Ｃような分布になる。したがって、図３７に示すように、文字最小濃度差閾値よりも最大濃度差が大きく、かつ最大濃度差と文字判定閾値との積よりも総和差分値が小さい場合には、文字領域に属すると判別できる。
【０１８５】
さらに、上記下地領域、印画紙写真領域、網点領域、文字領域と判別されたもの以外については、いずれの領域に属するのかが明確ではないので、不確定領域に属するものと判別される。
以上のように、本実施の形態においては、不確定な要素を有する画素を除き、どの領域に属するかが明らかな画素のみを抽出して原稿種別の判別を行うので、原稿種別の判別精度を上げることができる。また、入力画像データの領域判定を行う際、特定の特徴量のみを抽出して行うので、回路が小さくてすむ。
【０１８６】
尚、上記設定した各閾値においては、任意に調節することにより、より広範囲な処理を行うことが可能となる。そして、これらの閾値については予想される複数の値を予めＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等に記憶させておき、必要に応じてスイッチ等により、メモリ等の図示しない記憶手段に格納される値を設定できるようにしておけばよい。
【０１８７】
上述した処理動作によって、原稿の種類（画素の種類）が判定され、その結果に基づいて、前述したように、それ以降の入力階調補正・色補正・黒生成下色除去処理・空間フィルタ処理・階調再現処理・領域分離処理が切り換わる。
【０１８８】
また、本発明はコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、画像処理方法を記録するものとすることもできる。この結果、画像処理方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０１８９】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、あるいは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１９０】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（Ｒ）ディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／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、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【０１９１】
また、上本実施形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。
【０１９２】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置に備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０１９３】
上記では、電子写真プロセスを用いたデジタル複写機を例として説明しているが、本発明は上記の例に限定されるものではなく、画像入力装置から情報を入力して、所定の画像処理を行い、その結果を出力する画像形成装置、例えば、インクジェット記録方式や昇華型の記録方式を用いた画像形成装置にも無論適用可能である。
【０１９４】
【発明の効果】
本発明によれば、入力画像データより原稿の種別を自動的に判定する原稿種別判別手段は、先ず下地の有無を判定し、その結果に基づいて原稿種別の判別を行う。そのため、原稿種別の判定精度が向上する。
【０１９５】
本発明によれば、第１最大度数値≧第１閾値の場合は、例えば、べたからなる文字原稿での第１最大度数濃度区分（いわゆる白地）が、他の濃度値に比して高いことを利用して、下地があるかないかを判断できる。
第１最大度数値＋第２最大度数値≧第２閾値の場合は、例えば、べた・網点からなる文字原稿での、白地を示す第１最大度数濃度区分と、網点の下地を示す第２最大度数濃度区分とが、他の濃度値に比して高いことを利用して、下地があるかないかを判断できる。
第１最大度数値≦第１閾値の場合は、例えば、印画紙写真からなる写真原稿において、第１最大度数濃度区分は、他の濃度値に比して際だって高くはならないことを利用して、下地があるかないかを判断できる。従って、原稿種別の判定精度がより向上する。
【０１９６】
本発明によれば、ヒストグラム作成部が、複数の入力画像データの濃度値の平均値に基づいてヒストグラムを作成するので、下地（網点）の抽出精度を向上することができる。
【０１９７】
本発明によれば、注目画素判定、及び注目画素の副走査方向前段や副走査方向後段にある周辺画素の判定結果による上ライン判定及び下ライン判定の判定結果に基づいて、注目画素がべた、印画紙写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかを判定する。このため、注目画素の前後にある周辺画素の情報をライン情報として用いるので情報量が増える。したがって、精度のよい判定結果を得ることが可能となる。
また、注目画素、上ライン及び下ラインとも主走査方向の画像データを用いて判定処理を行うので、例えば、プレスキャンにより読み込まれたデータである副走査方向の劣化した画像データに対し、当該無駄な情報である副走査方向の画像データの判定結果を除去することが容易であり、有効な情報である主走査方向の画像データの判定結果を抽出して種類判別に応用することが可能となる。
したがって、入力画像の画像領域や画像種別を判別する際に、白黒又はカラー原稿に関係なく、簡易な方法で精度よく画像種別を判別し、回路規模の拡大を防止し得る画像処理装置を提供することができる。
【０１９８】
本発明によれば、第１判定部による判定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、第２判定部による判定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われるので、プレスキャンの復路を有効活用することにより原稿種別の判別精度を上げることができる。
【０１９９】
本発明によれば、閾値を固定するのではなく、各々の原稿の種類に応じて閾値を設定し、原稿種別の判別を行うに当たり、予め定められた度数以上の特定の画像データのみを抽出することができるので判別精度を向上することができる。
また、原稿（画像）の種別の特徴量である、反転数・隣接画素濃度差に対して特定の領域の画像データを抽出することにより画像データを格納するメモリ領域を削減することができる。
【０２００】
本発明によれば、最適な閾値の設定が、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、原稿種別の判別が、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われるので、プレスキャンの復路を有効活用することにより原稿種別の判別精度を上げることができる。
【０２０１】
本発明によれば、不確定な要素を有する画素を除き、どの領域に属するかが明らかな画素のみを抽出して原稿種別の判別を行うので、原稿種別の判別精度を上げることができる。また、入力画像データの領域判定を行う際、特定の特徴量のみを抽出して行うので、回路が小さくてすむ。
【０２０２】
本発明によれば、原稿判別手段が、領域判定手段により各領域に分離された画素数をカウントし、カウント数を予め定められた閾値との比較を行うことにより原稿の判別を行うので、回路規模を小さくすることが可能となり、簡易な方法で原稿種別の判別を行うことができる。不確定な要素を除いているので、簡易な方法を用いて原稿種別の判別が可能であり、また、精度もさほど低下しない。
【０２０３】
本発明によれば、原稿種別判別手段が原稿を判別できない場合（原稿種別が不確かな場合）、デフォルトの画像モードで処理を行うのではなく、原稿種別が不確かであるのを表示手段に表示し、ユーザに処理モードの入力を促すことができる。これにより、原稿種別判別手段が原稿を判別できない場合であっても、ユーザが入力手段を介して処理モードを選択するので、本来の原稿種別に応じた画像処理を実行することができる。したがって、ミスプリントを抑え、用紙の無駄使いを低減させることができる。また、原稿種別の判別結果が不明となる事態を避けることができる。
【０２０４】
本発明によれば、制御手段が、候補となる原稿種別に優先順位を付けて表示手段に表示するので、ユーザは優先順位を参考でき、画像モード（処理モード）の選択を容易に行うことができる。
【０２０５】
本発明によれば、原稿種別判別手段の判定結果が不確かな場合、制御手段がユーザにより選択された原稿種別を記憶手段に格納するので、出力された画像が好ましくない場合、再度処理を行う際に前回の結果を参考にすることができるので操作モードの切り換えが容易になる。
【０２０６】
本発明によれば、制御手段が、原稿種別と共に上記原稿種別判別手段の処理結果の少なくとも一部分を記憶手段に格納するので、出力された画像が好ましくない場合、原稿種別判別手段の処理結果（例えば、総画素数および各領域の計数値）を基に前回の画像モードを見つけ出すことができ、画像出力後、時間が経過している場合でも、容易にやり直すことができる。
【０２０７】
本発明によれば、画像形成装置はこれら画像処理装置を備えているので、原稿種別の判別精度が向上し、それに応じた画像処理を施すことができ、品質の良い画像を出力する画像形成装置を提供することができる。
【０２０８】
本発明によれば、画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであるので、原稿種別の判別を精度良く行う画像処理方法をコンピュータが読み取り実行することができ、汎用的なものとすることができる。
【０２０９】
本発明によれば、これらプログラムをコンピュータ実行可能に格納したので、原稿種別の判別を精度良く行う画像処理方法を容易にコンピュータに供給することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像形成装置を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における原稿種別自動判別部を示すブロック図である。
【図３】網点領域の画像データの例とそれに基づいて作成された濃度ヒストグラムを示す図である。
【図４】図３に示した画像データに対して、複数の画素の平均値を求めそれを用いて作成した濃度ヒストグラムを示す図である。
【図５】べたの下地からなる文字原稿の濃度ヒストグラムの例を示す図である。
【図６】べた及び網点の下地からなる文字原稿の濃度ヒストグラムの例を示す図である。
【図７】印画紙写真原稿の濃度ヒストグラムの例を示す図である。
【図８】第１実施形態における注目画素判定部を示すブロック図である。
【図９】第１実施形態における画像判定のステップ１からステップ６の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図９に続く第１実施形態における画像判定のステップ７からステップ１７の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】Ｍ個の画素からなる一定領域の間における立ち上り画素と立ち下り画素の反転数算出を示す説明図である。
【図１２】ｎ×ｎの各画素に対してＭ個の画素からなる一定領域の間における立ち上り画素と立ち下り画素の反転数算出を示す説明図である。
【図１３】べたの画像の濃度分布図である。
【図１４】印画紙写真の濃度分布図である。
【図１５】網点画像の濃度分布図である。
【図１６】文字画像の濃度分布図である。
【図１７】第２実施形態における原稿種別自動判別部を示すブロック図である。
【図１８】第２実施形態における注目画素判定部を示すブロック図である。
【図１９】文字領域、網点領域および下地・印画紙写真領域の隣接画素濃度差と反転数と度数との関係を示す図である。
【図２０】文字領域、網点領域および下地・印画紙写真領域の隣接画素濃度差と反転数と度数と閾値の関係を示す図である。
【図２１】文字、網点に対して隣接画素濃度差と反転数と度数における計数する領域を示す図である。
【図２２】第２実施形態における画像判定のステップ２１からステップ２８の処理手順を示すフローチャートである。
【図２３】図２２に続く第２実施形態における画像判定のステップ２９からステップ３５の処理手順を示すフローチャートである。
【図２４】第３実施形態における原稿種別自動判別部を示すブロック図である。
【図２５】第３実施形態における走査方向判定部及び副走査方向判定部を示すブロック図である。
【図２６】下地領域の濃度分布図である。
【図２７】印画紙写真領域の濃度分布図である。
【図２８】網点領域の濃度分布図である。
【図２９】文字領域の濃度分布図である。
【図３０】最大濃度差と総和差分値に対する文字領域、文字領域または網点領域、網点領域、印画紙写真領域、下地または印画紙写真領域、下地領域の分布を示す図である。
【図３１】図３０を基に各領域を分離するための閾値を示した図である。
【図３２】第３実施形態における画像判別の処理手順を示すフローチャートである。
【図３３】第４実施形態における原稿種別自動判別部を示すブロック図である。
【図３４】第４実施形態における主走査方向判定部を示すブロック図である。
【図３５】第４実施形態における画像判別の処理手順を示すフローチャートである。
【図３６】最大濃度差と総和差分値に対する文字領域、網点領域、印画紙写真領域、下地領域の分布を示す図である。
【図３７】図３６を基に不確定領域をも含めた各領域を分離するための閾値を示した図である。
【符号の説明】
１ 画像処理装置
２ 画像入力装置
３ 画像出力装置
４ 操作パネル
１０ 画像形成装置
１１ Ａ／Ｄ変換部
１２ シェーディング補正部
１３ 原稿種別自動判別部
１４ 入力階調補正部
１５ 色補正部
１６ 黒生成下色除去部
１７ 空間フィルタ処理部
１８ 出力階調補正部
１９ 階調再現処理部
２０ 領域分離処理部
２１ 信号変換部
３１ 第１判定部
３２ ヒストグラム作成部
３３ 最大度数濃度区分抽出部
３４ 閾値設定部
３５ 下地判定部
４１ 第２判定部
４２ 信号処理部
４３ 上ライン判定部
４４ 下ライン判定部
４５ 注目画素判定部
４６ 信号別判定部
４７ 総合判定部
４８ 周辺画素判定部
５１ 隣接画素濃度差算出部
５２ 立ち上り・立ち下り判定部
５３ 反転数算出部
５４ 画素判定部
５５ べた画素判定閾値設定部
５６ 立ち上り・立ち下り判定閾値設定部
５７ 反転数閾値設定部
６１ 比較閾値設定部
７１ 判定ブロック部
７２ 主走査方向判定部
７３ 副走査方向判定部
７４ 信号別判定部
７５ 総合判定部
８１ 最小濃度値算出部
８２ 最大濃度値算出部
８３ 最大濃度差算出部
８４ 総和差分値算出部
８５ 判定領域設定部
８６ 文字・網点判定部
８７ 下地・印画紙判定部
８８ 最大濃度差閾値設定部
８９ 総和差分値閾値設定部
９０ 文字判定閾値設定部
９１ 網点判定閾値設定部
９２ 印画紙判定閾値設定部
９３ 下地判定閾値設定部
１０１ 下地判定部
１０２ 印画紙判定部
１０３ 文字判定部
１０４ 網点判定部
１１１ 下地最大濃度差閾値設定部
１１２ 下地総和差分値閾値設定部
１１３ 印画紙最小濃度差閾値設定部
１１４ 印画紙最大濃度差閾値設定部
１１５ 印画紙判定閾値設定部
１１６ 文字最小濃度差閾値設定部
１１７ 文字判定閾値設定部
１１８ 網点総和差分値閾値設定部
１１９ 網点判定閾値設定部
１４５ 注目画素判定部
１４８ 周辺画素判定部
１５４ 画素判定部
１７２ 主走査方向判定部
１７３ 副走査方向判定部
Claims (29)
- 画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、
入力画像データより下地の有無を判定する第１判定手段と、
上記判定された下地の有無に基づいて、画像の特徴量を抽出し原稿種別の判定を行う第２判定手段よりなることを特徴とする画像処理装置。 - 上記第１判定手段は、
入力画像データから各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
上記濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値として抽出するとともに、第１最大度数値が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出し、さらに上記の第１最大度数濃度区分に隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値を抽出するとともに、第２最大度数値が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する最大度数濃度区分抽出手段と、
べたからなる下地と判別するための第１閾値と、べたおよび網点からなる下地と判別するための第２閾値とを設定する閾値設定手段と、
上記の第１最大度数値・第２最大度数値と上記の第１・第２閾値とを比較して、第１最大度数値≦第１閾値の場合、下地なしと判定し、第１最大度数値≧第１閾値の場合および第１最大度数値＋第２最大度数値≧第２閾値の場合、下地ありと判定し、その上、下地濃度を算出する下地判定手段とを備えていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 上記ヒストグラム作成手段は、複数の入力画像データの濃度値の平均値に基づいてヒストグラムを作成することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
- 上記第２判定手段は、
入力画像データから抽出された複数の画素にてなるブロックのある注目画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う注目画素判定手段と、
注目画素の周辺に存在する周辺画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該周辺画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの領域に属するかの判定を行う周辺画素判定手段と、上記注目画素の副走査方向前段に存在する同じラインの周辺画素判定手段の判定結果に基づいて、該副走査方向前段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う上ライン判定手段と、
上記注目画素の副走査方向後段に存在する同じラインの周辺画素判定手段の判定結果に基づいて、該副走査方向後段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う下ライン判定手段とを備え、
上記注目画素判定手段、上ライン判定手段及び下ライン判定手段の判定結果に基づいて、注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行うことを特徴とする請求項１、２又は３に記載の画像処理装置。 - 上記第１判定手段による判定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、上記第２判定手段による判定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置。
- 画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、
入力画像データから画像の特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて原稿種別の判定を行うための適切な閾値を設定し、上記特徴量と閾値に基づいて原稿種別の判定を行うことを特徴とする画像処理装置。 - 閾値の設定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、原稿の判別は、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
- 画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段は、入力された画像データを文字・網点・印画紙写真などの複数の領域およびこれらの何れにも属さない領域に分離する領域判定手段と、
領域判定手段の結果に基づいて、原稿種別の判別を行う原稿判定手段を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 上記原稿判定手段は、領域判定手段により各領域に分離された画素数を計数し、計数した画素数を予め定められた閾値と比較し、原稿種別の判別を行うことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
- 画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別手段を備え、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理装置において、
上記原稿種別判別手段の判別結果が不確かな場合、候補となる原稿種別を予測する制御部と、
上記予測結果をユーザに対して表示する表示手段と、
表示内容を参考にしてユーザが画像処理モードを入力できる入力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 上記制御手段は、候補となる原稿種別に優先順位を付けて上記表示手段に表示することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
- さらにデータを記憶する記憶手段を備え、上記制御手段は、上記原稿種別判別手段の判定結果、あるいはユーザにより選択された原稿種別を上記記憶手段に格納することを特徴とする請求項１０または１１に記載の画像処理装置。
- 上記制御手段は、原稿種別とともに上記原稿種別判別手段の処理結果の少なくとも一部分を記憶手段に格納することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
- 請求項１〜１３項のいずれか１項に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置。
- 画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、
入力画像データより下地の有無を判定する第１判定工程と、
上記判定された下地の有無に基づいて、画像の特徴量を抽出し原稿種別の判定を行う第２判定工程よりなることを特徴とする画像処理方法。 - 上記第１判定工程は、
入力画像データから各画素の濃度と、その度数との関係を示す濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、
上記濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値として抽出するとともに、第１最大度数値が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出し、さらに上記の第１最大度数濃度区分に隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値を抽出するとともに、第２最大度数値が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する最大度数濃度区分抽出工程と、
べたからなる下地と判別するための第１閾値と、べたおよび網点からなる下地と判別するための第２閾値とを設定する閾値設定工程と、
上記の第１最大度数値・第２最大度数値と上記の第１・第２閾値とを比較して、第１最大度数値≦第１閾値の場合、下地なしと判定し、第１最大度数値≧第１閾値の場合および第１最大度数値＋第２最大度数値≧第２閾値の場合、下地ありと判定し、その上、下地濃度を算出する下地判定工程とを備えていることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理方法。 - 上記ヒストグラム作成工程は、複数の入力画像データの濃度値の平均値に基づいてヒストグラムを作成することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理方法。
- 上記第２判定工程は、
入力画像データから抽出された複数の画素にてなるブロックのある注目画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う注目画素判定工程と、
注目画素の周辺に存在する周辺画素に対して、主走査方向の画像データから特徴量を抽出し、その特徴量と上記下地濃度とを比較して、該周辺画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの領域に属するかの判定を行う周辺画素判定工程と、上記注目画素の副走査方向前段に存在する同じラインの周辺画素判定工程の判定結果に基づいて、該副走査方向前段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う上ライン判定工程と、
上記注目画素の副走査方向後段に存在する同じラインの周辺画素判定工程の判定結果に基づいて、該副走査方向後段に存在するラインがべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行う下ライン判定工程とを備え、
上記注目画素判定工程、上ライン判定工程及び下ライン判定工程の判定結果に基づいて、注目画素がべた、写真、文字又は網点のいずれの種類に属するかの判定を行うことを特徴とする請求項１５、１６又は１７に記載の画像処理方法。 - 上記第１判定工程による判定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、上記第２判定工程による判定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする請求項１５〜１８のいずれかに記載の画像処理方法。
- 画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、
入力画像データから画像の特徴量を抽出し、該特徴量に基づいて原稿種別の判定を行うための適切な閾値を設定し、上記特徴量と閾値に基づいて原稿種別の判定を行うことを特徴とする画像処理方法。 - 閾値の設定は、画像入力手段で原稿を読み取る際の往路時に行われ、原稿の判別は、画像入力手段で原稿を読み取る際の復路時に行われることを特徴とする請求項２０に記載の画像処理方法。
- 画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理は、入力された画像データを文字・網点・印画紙写真などの複数の領域およびこれらの何れにも属さない領域に分離する領域判定工程と、領域判定工程の結果に基づいて、原稿種別の判別を行う原稿判定工程よりなることを特徴とする画像処理方法。 - 上記原稿判定工程は、領域判定工程により各領域に分離された画素数を計数し、計数した画素数を予め定められた閾値と比較し、原稿種別の判別を行うことを特徴とする請求項２２に記載の画像処理方法。
- 画像入力手段により原稿を走査して読み込まれた入力画像データより原稿の種別を判定する原稿種別判別処理を行い、この判定結果に基づいて画像処理を施す画像処理方法において、
上記原稿種別判別処理の判別結果が不確かな場合、候補となる原稿種別を予測し、上記予測結果をユーザに対して表示して、表示内容を参考にしてユーザが画像処理モードを入力できるようにすることを特徴とする画像処理方法。 - 候補となる原稿種別に優先順位を付けて表示することを特徴とする請求項２４に記載の画像処理方法。
- 上記原稿種別判別処理の判定結果、あるいはユーザにより選択された原稿種別を、記憶手段に記憶することを特徴とする請求項２４または２５に記載の画像処理方法。
- 原稿種別とともに上記原稿種別判別処理の処理結果の少なくとも一部分を記憶手段に記憶することを特徴とする請求項２６記載の画像処理装置。
- 請求項１５〜２７のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項２８に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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