JP2004104625A - Image processing, reading and forming device and color copying machine - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processing, reading and forming device for determining a color pixel without lowering chromatic determination performance at the time of magnification and to provide a color copying machine. <P>SOLUTION: An image processor for using a plurality of lines to determine a color pixel is provided with a means for inputting a plurality of pieces of R, G and B input data inputted to a circuit for the formation of N-ary 2 of color determination 325 to hue dividing circuits (0 to 4) through selectors (1 to 4) substantially every other line in a scale factor equal to or more than a particular scale factor at the time of magnification. Because only input data are switched, color original determination criteria do not change before and after switching. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【００３７】
−原稿認識３２０（図３５）−
図３５に、原稿認識３２０の機能をブロック区分で示す。
ラインメモリＲ、Ｇ、Ｂ、認識処理部からなり、認識処理部は文字エッジ検出、絵柄検出及び有彩／無彩検出を行って、文字エッジ領域あるいは絵柄領域を表すＣ／Ｐ信号および有彩領域／無彩領域を表すＢ／Ｃ信号を発生し、ラインメモリがＲＧＢを複数ライン蓄えることが可能なラインメモリで、認識処理と、認識処理時に複数ライン処理がかかるので、認識結果（Ｃ／Ｐ、Ｂ／Ｃ）とラインの同期（位置）をあわせるために入力のＲＧＢを複数ライン遅らせて出力する。
【００３８】
図４に示すように原稿認識３２０は、大別すると、フィルタ３２１、エッジ抽出３２２、白領域抽出３２３、網点抽出３２４、色判定３２５および総合判定３２６からなる。なお、ここでは、スキャナ２００の読み取り密度が６００ｄｐｉ程度の場合を例として説明する。
【００３９】
−フィルタ３２１−
フィルタ３２１は、主に文字のエッジの抽出ために、スキャナ２００が発生するＧ画像データを補正する。ここで、スキャナ２００で読み取ったデータは、レンズなどの性能でボケていることがあるので、エッジ強調フィルタをかける。ただ、ここでは、単純に原稿上の像エッジを強調し、複写機に広く普及している、階調表現のための万線パターンを強調しない必要がある。万線パターンを強調してしまうと、絵柄（万線パターンによる階調表現領域）をエッジとして抽出して、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるので、強調しないようにする必要がある。また、図８に示すように、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢは、繰返し周期が異なるので、同一のフィルタ係数で強調しないようにするのは難しい。そのため、後段の特徴量検出（エッジ抽出、白領域検出）に応じて２つ係数の演算結果の最大値または、最小値のどちらかを使用する。
なお図８において、主走査方向ｘの白１ブロック幅とそれに接する黒１ブロック幅との和が、万線ピッチ（定幅：所定数の画素）すなわち万線周期であり、低濃度中間調の時には白ブロック幅が広がり黒ブロック幅が狭くなる。高濃度中間調になるにつれて、白ブロック幅が狭くなり黒ブロック幅が広がる。
【００４０】
この実施例では、フィルタ処理３２１の画素マトリクスを、主走査方向ｘの画素数７×副走査方向ｙ（スキャナ２００の機械的な原稿走査方向）の画素数５として、図４上のフィルタ３２１のブロックに示すように、各画素宛てに各重み付け係数ａ１〜ａ７、ｂ１〜ｂ７、ｃ１〜ｃ７、ｄ１〜ｄ７、ｅ１〜ｅ７を宛てた２組の係数グループ（係数マトリクス）Ａ、Ｂがある。次の係数グループＡ（表１）は、図８の６００ｄｐｉの万線パターンＡの強調は抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数であり、係数グループＢ（表２）は、図８の４００ｄｐｉの万線パターンＢの強調は抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。
【００４１】
【表１】

【００４２】
【表２】

【００４３】
なお、横方向が主走査方向ｘの並び、縦方向が副走査方向ｙの並びである。係数グループＡ、Ｂの、グループ内第１行の係数が、図４上のフィルタ３２１のブロックの係数マトリクスの、第１行の係数ａ１〜ａ７であり、係数グループＡ、Ｂの第３行の中央の「２０」が、フィルタ３２１のブロックの係数マトリクスの第３行ｃ１〜ｃ７の中央の画素の係数即ち注目画素の係数ｃ４である。係数マトリクスの各係数に、それに宛てられる画素の画像データが表す値を乗算した積（総計７×５＝３５個）の総和（積和値）が、注目画素（ｃ４が宛てられた画素）の、フィルタ３２１で処理した画像データ値として、エッジ抽出３２２および白領域抽出３２３に与えられる。ここで注目画素とは、現在処理対象の画素であり、それが順次にｘ方向にそしてｙ方向に位置が異なるものに更新される。
【００４４】
係数グループＡは、図８に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布しそれらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＡの領域の黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＡでない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。
【００４５】
係数グループＢは、図８に示す４００ｄｐｉの万線パターンＢの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布しそれらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そしてエッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＢの領域の黒／白間エッジである時には、それにあてて導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＢでない文字エッジである時に比べて、かなり低い値になる。
【００４６】
なお、フィルタ３２１では、係数グループＡと係数グループＢの演算を行い、エッジ抽出３２２に、演算結果の最小値を出力して、白領域抽出３２３には、演算結果の最大値を出力する。
エッジ抽出３２２に演算結果の最小値を出力するのは、文字の構造が万線形状をしている場合に、白レベルが十分に抽出できないことがあるのを避けるためである。
白領域抽出３２３に演算結果の最大値を出力するのは、絵柄が万線パターンの構造の時（例えば複写機の出力）に、より絵柄として捉えやすいようにするためである。
このことにより、エッジ抽出ではよりエッジと拾いやすくして、白領域検出ではより絵柄として拾いやすくしている。
本実施例では、２つ係数を例に取って説明したが、３つ以上の係数でも同様の効果が得られる。
【００４７】
図４には、エッジ処理にＧ画像データを参照する態様を示すが、Ｇデータに限らず、輝度データであってもよい。濃い薄いを表現する信号なら適応可能である。
【００４８】
−エッジ抽出３２２−
図２５にエッジ抽出３２２の詳細ブロック図を示す。文字領域は、高レベル濃度の画素と低レベル濃度の画素（以下、黒画素、白画素と呼ぶ）が多く、かつ、エッジ部分では、これらの黒画素及び白画素が連続している。エッジ抽出３２２は、このような黒画素及び白画素それぞれの連続性に基づいて文字エッジを検出する。
【００４９】
−３値化−
先ず、３値化で、２種の閾値ＴＨ１およびＴＨ２を用いて、フィルタ３２１が文字エッジ強調のフィルタ処理をしたＧ画像データ（エッジ抽出３２２の入力データ）を３値化する。閾値ＴＨ１およびＴＨ２は、例えば、画像データが０から２５５までの２５６階調（０＝白）を表す場合、例えばＴＨ１＝２０、ＴＨ２＝８０に設定する。３値化では、入力データ＜ＴＨ１であると、該データが宛てられる画素を白画素と、ＴＨ１≦入力データ＜ＴＨ２であると中間調画素と、ＴＨ２≦入力データであると黒画素と、表す３値化データに入力データを変換する。
【００５０】
−黒画素連続検出、白画素連続検出−
黒画素連続検出および白画素連続検出が、３値化データに基づいて、黒画素が連続する箇所および白画素が連続する箇所を、それぞれパターンマッチングにより検出する。このパターンマッチングには、本実施例では、図９に示す３×３画素マトリクスのパターンＢＰａ〜ＢＰｄおよびＷＰａ〜ＷＰｄを用いる。図９に示すパターンにおいて、黒丸は上述の黒画素であることを示し、白丸は上述の白画素であることを示し、いずれの丸印もない空白画素は、黒画素、中間調画素、白画素のいずれであるか問わないものである。３×３画素マトリクスの中心の画素が注目画素である。
【００５１】
黒画素連続検出は、３値化データの内容の分布が、図９に示す黒画素分布パターンＢＰａ〜ＢＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「黒連続画素」としてそれをあらわすデータを該注目画素に与える。同様に、白画素連続検出は、図９に示す白画素分布パターンＷＰａ〜ＷＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「白連続画素」としてそれをあらわすデータを該注目画素に与える。
【００５２】
−近傍画素検出−
次の近傍画素検出は、黒画素連続検出および白画素連続検出の検出結果について、この近傍画素検出での注目画素の近傍に黒連続画素又は白連続画素があるか否かを調べることにより、該注目画素が、エッジ領域と非エッジ領域のいずれにあるかを判定する。より具体的に述べれば、本実施例にあっては、５×５画素マトリクスのブロックで、その内部に黒連続画素と白連続画素がそれぞれ１つ以上存在するときに、そのブロックをエッジ領域と判定し、そうでないときに、そのブロックを非エッジ領域と判定する。
【００５３】
−孤立点除去−
さらに、文字エッジは連続して存在するので、孤立点除去にて孤立しているエッジを非エッジ領域に補正する。そして、エッジ領域と判定した画素に対して”１”（エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力し、非エッジ領域と判定した画素に対して”０”（非エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力する。
【００５４】
−白領域抽出３２３−
図２６に白領域抽出３２３の詳細ブロック図を示す。白領域抽出３２３は、２値化、ＲＧＢ白抽出、白判定、白パターンマッチング、グレー判定、グレーパターンマッチング、グレー膨張、白補正、白パターン補正、白膨張、白収縮、判定からなる。
【００５５】
−２値化−
２値化は、フィルタ３２１の画像濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力を、閾値ｔｈｗｓｂで２値化して、白パターンマッチング（の処理を表す図５のステップ７）が参照する白データの生成のための２値化白判定信号を発生する。なお、エッジ強調出力は、この実施例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い白であり、閾値ｔｈｗｓｂの一例は、５０であって、エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、２値化３２３ａが「２値化白」と判定し２値化白判定信号「１」を発生する。エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０以上のときは２値化白判定信号「０」を発生する。
【００５６】
−ＲＧＢ白抽出−
ＲＧＢ白抽出は、１．）ＲＧＢ白地検出、２．）色地検出および３．）谷白画素検出を行って、画像データが白領域かどうかを判定する。
【００５７】
１．）ＲＧＢ白地検出
該ＲＧＢ白地検出では、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データで白地領域を検出することにより、白背景分離の動作をアクティブにする。すなわち白背景分離の処理を起動する。具体的には、図１０のパターンＷＢＰに示すように、３×３画素マトリックスのＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓより小さければ、注目画素（３×３画素マトリックスの中心画素）が白領域と判定して白パターンマッチング（の処理を表す図５のステップ３が参照する白地判定信号）をアクティブ（「１」）にする。これは、ある程度の広がりの白画素領域があるかを検出するものである。なお、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのそれぞれも、この実施例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い基底レベルであり、閾値ｔｈｗｓｓ＜ｔｈｗｓｂであって、ｔｈｗｓｓの一例は、４０であって、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてがｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと、「白地」と判定し白地判定信号「１」を発生する。Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのいずれかがｔｈｗｓｓ＝４０以上のときは白地判定信号「０」を発生する。
【００５８】
２．）色地検出
薄い色を白背景と判定しないようにするために、色地を検出する。
Ａ．　ここでは先ず、注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの各画素の符号を、図１１のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３（ＭＣａ〜ＭＣｄの×印画素）のＲＧＢ差（１画素宛てのＲ、Ｇ、Ｂ画像データの最大値と最小値との差）が閾値ｔｈｃより大きいと色画素判定信号ａを「１」（色画素）とし、閾値ｔｈｃ以下のときは「０」（白黒画素）とする。
Ｂ．　注目画素の片側の周辺画素群△（図１１のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると一方側白判定信号ｂを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。閾値ｔｈｗｃは例えば２０である。
Ｃ．　注目画素の他方側の周辺画素群□（図１１のＭＣａ〜ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であると他方側白判定信号ｃを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。
Ｄ．　図１１のパターンＭＣａ〜ＭＣｄのいずれかにおいて、
ａ　ＡＮＤ　（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」
が成立すると、すなわち、ａ＝「１」（注目画素が色画素）、かつ、ｂとｃが一致（注目画素の両側ともに白画素、または、両側ともに非白画素）のとき、注目画素宛ての、色地判定信号ｄを「１」（色地）とする。この色地判定信号ｄは、白パターンマッチング（の処理を表す図５のステップ６）で、参照される。
【００５９】
上述のパターンマッチングＡ．〜Ｄ．を行うのは、黒文字のまわりがＲＧＢ読み取り位置ずれで僅かながらに色付きになるとき、そこを色と拾わないためである。黒文字のまわりの色付きの位置では、（ｂとｃのエクスクルーシブノア）が「０」（注目画素の両側の一方が白画素、他方が非白画素）となり、この場合は、色地判定信号ｄ＝「０」（非色地）となる。加えて、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができる。すなわち、線が込み入ったところでは、本来白いところが完全に白に読み取られないが、上記処理Ａ．でＲＧＢ差が小さいと色画素と判定しないので、閾値ｔｈｗｃを濃度を見るべき白地よりも厳しく設定して（たとえばｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０に対し、ｔｈｗｃ＝２０）、Ｂ．〜Ｄ．の処理で白背景か否を厳密にチェックして薄い色画素を色地として正確に検出することができる。
【００６０】
３．）谷白画素検出
次に、谷白画素検出では、上記ＲＧＢ白地検出で検出できない小さな白領域の谷白画素を、図１０に示すＧ画像データの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａおよびＲＤＰｂに基づいて検出する。具体的には、５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａに基づいて、
ｍｉｎｙ＝ｍｉｎ（Ｇ［１］［２］、Ｇ［１］［３］、Ｇ［１］［４］、Ｇ［５］［２］、Ｇ［５］［３］、Ｇ［５］［４］）
を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｙを摘出する。そして、
ｍａｘｙ＝ｍａｘ（Ｇ［３］［２］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［３］［４］）
を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｙを摘出する。次に、
ｍｉｎｔ＝ｍｉｎ（Ｇ［２］［１］、Ｇ［３］［１］、Ｇ［４］［１］、Ｇ［２］［５］、Ｇ［３］［５］、Ｇ［４］［５］）
を算出する。即ち、図１０に示すもう１つの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｔを摘出する。そして、
ｍａｘｔ＝ｍａｘ（Ｇ［２］［３］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［４］［３］）
を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｔを摘出する。ここで、ｍｉｎ　（　）は最小値を検出する関数である。ｍａｘ　（　）は、最大値を検出する関数である。次に、
ＯＵＴ＝（（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）　＞　０）　＃　（（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）　＞　０）
を算出する。即ち、（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）　と（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）　のうち、正値であって大きいほうの値を谷検出値ＯＵＴとし、このＯＵＴの値がある閾値以上であると、注目画素（ＲＤＰａまたはＲＤＰｂの中心画素）を谷白画素と検出する。このように画像の谷状態を検出して、１．）ＲＧＢ白地検出では、検出しにくいところを補う。
【００６１】
−白判定−
ここでは、白判定にもちいる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新を行う。その内容を図５に示す。ここで、状態変数ＭＳは処理対象ライン（注目ライン）の画素宛てのもの、状態変数ＳＳ［Ｉ］は処理対象ラインの１ライン前（処理済ライン）の画素宛てのものであり、いずれも白地の白の程度を表す４ｂｉｔの白地情報であり、図５の処理によって生成されるものである。状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］が表す値の最高値は１５に定めており、これが最も白い程度を意味し、最低値は０である。すなわち状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は、白の程度を示すデータであり、それが表す値が大きいほど、強い白を意味する。複写動作開始時に、状態変数ＭＳおよびＳＳ［Ｉ］は共に０に初期化される。
【００６２】
図５の処理においてはまず、処理対象である注目画素の１ライン前の状態変数すなわち白地情報ＳＳ［Ｉ］と注目画素の同一ライン上の１画素前の画素（先行画素：処理済画素）の状態変数すなわち白地情報ＭＳとを比較して（ステップ１）、１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］の方が大きければ、それを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする（ステップ２）が、そうでないと先行画素の状態変数ＭＳを、注目画素の仮の白地情報ＭＳとする。これは、周辺画素の白地情報の、より白に近い情報を選択することを意味する。
【００６３】
複写動作を開始してから、前記１．）ＲＧＢ白地検出で白領域すなわち白地を検出すると〔前記１．）ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「１」〕、注目画素の１ライン前の画素の白地情報ＳＳ［Ｉ］を１５に更新し（ステップ３、４）、注目画素の白地情報ＭＳも１５とする（ステップ５）。そして、注目画素の白地情報ＭＳは、図１２に示すラインメモリＬＭＰの、現ライン（注目ライン）用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込み、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］は、図１２に示すラインメモリＬＭＰの、前１ライン用のラインメモリの、注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込む（ステップ３、４、５）。次に、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］を、１ライン前の画素に、次のように、伝搬させる（ステップ１４〜１７）。なお、［Ｉ］は注目画素の主走査位置を意味し、［Ｉ−１］は主走査方向ｘでそれより１画素前の画素（注目画素の直前の画素）の位置を意味する。
【００６４】
ＳＳ［Ｉ−１］＜ＳＳ［Ｉ］−１の時、ＳＳ［Ｉ−１］＝ＳＳ［Ｉ］−１をラインメモリにセットする（ステップ１４、１５）。即ち、注目画素より１ライン前のラインにおいて、主走査方向で注目画素の位置（Ｆ）より１画素前（Ｅ）の白地情報ＳＳ［Ｉ−１］よりも注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］から１を減算した値「ＳＳ［Ｉ］−１」のほうが大きい（白程度が強い）と、１ライン前のライン上の注目画素の位置（Ｆ）より１画素前の画素（Ｅ）宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ−１］を、注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］より１だけ白強度を下げた値に更新する。
【００６５】
次に、ＳＳ［Ｉ−２］＜ＳＳ［Ｉ］−２の時、ＳＳ［Ｉ−２］＝ＳＳ［Ｉ］−２をラインメモリにセットする（ステップ１６、１７−１４、１５）。
次に、ＳＳ［Ｉ−３］＜ＳＳ［Ｉ］−３の時、ＳＳ［Ｉ−３］＝ＳＳ［Ｉ］−３をラインメモリにセットする（ステップ１６、１７−１４、１５）。
【００６６】
以下同様にして、最後に、ＳＳ［Ｉ−１５］＜ＳＳ［Ｉ］−１５の時、ＳＳ［Ｉ−１５］＝ＳＳ［Ｉ］−１５をラインメモリにセットする（ステップ１６、１７−１４、１５）。これらの白地情報ＳＳ［Ｉ］の値の下限値ＭＩＮは０であり、０未満になるときには、０にとどめる。これは後述のステップ１３においても同様である。
【００６７】
これらのステップ１４〜１７の処理により、１ライン前かつ注目画素の主走査位置より前の白地情報ＳＳが、注目画素の白地情報ＭＳを、それから主走査方向ｘの１画素の位置ずれにつき１の低減率で下げた値に更新され、注目画素の白地情報が１ライン前の主走査方向ｘで主走査の後方に、前記低減率で伝搬する（白伝搬処理）。但しこれは、１ライン前の白地情報のほうが小さい値である場合である。例えば１ライン前の画素が、前記１．）ＲＧＢ白地検出で白地（白領域）と検出したものであるときにはそれの白地情報は１５であって最高値であるので書換えは行われない。
【００６８】
注目画素を更新してそれが白地でないものになると〔前記１．）ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「０」〕、ステップ３からステップ６以下に進み、注目画素が、色地〔前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」〕でなく（非色地であり）、２値化白〔前記２値化の出力である２値化白判定信号＝「１」〕であり、しかも、ステップ１、２で仮に定めた注目画素の状態変数すなわち白地情報ＭＳが閾値ｔｈｗ１（例えば１３）以上、である時に、注目画素宛ての白地情報ＭＳを＋１する（ステップ６〜１０）。すなわち、１だけ白程度が強い値に更新する。白地情報ＭＳの最高値ｍａｘは１５に定めており、１５を超える時には１５にとどめる（ステップ９、１０）。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００６９】
注目画素が非色地かつ２値化白ではあるが、白地情報ＭＳがｔｈｗ１（たとえば７）未満、ｔｈｗ２（例えば１）以上、かつ、谷白画素である時には、状態変数ＭＳをそのままの値に保持する（ステップ８、１１、１２）。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００７０】
上記条件のいずれにも一致しないとき、すなわち注目画素が色地又は非２値化白のときは、注目画素の白地情報ＭＳを−１する（ステップ１３）。すなわち白程度が１だけ弱い白地情報に更新する。白地情報ＭＳの最低値ＭＩＮは０であり、０未満になる時には０にとどめる。この経路を進んできたときにも、前述の、ステップ５および１４〜１７を実行する。すなわち、白伝搬処理を行う。
【００７１】
以上の白地情報ＭＳの生成により、ラインメモリＬＭＰ上において、状態変数（白地情報）ＭＳを介して周辺画素に白情報を伝搬させることができる。この白地情報ＭＳの生成は前述のように、色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべて）が閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいとき白地と表すＲＧＢ白地判定信号に基づいた、図５のステップ３−４−５−１４〜１７の系統の、色対応の白地情報ＭＳの生成を含み、しかも、濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力（フィルタ３２１の出力）が、閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さいとき白地と２値化白判定信号に基づいた、図５のステップ７〜１３−５−１４〜１７の系統の、濃度対応の白地情報ＭＳの生成を含む。
【００７２】
この白判定は、まずＲＧＢ白抽出の中の１．）ＲＧＢ白地検出で、白領域を検出するまで、すなわち前記１．）ＲＧＢ白地検出が白地判定信号「１」を発生しこれに対応して色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３−４−５−１４〜１７）を開始するまでは動作（ステップ４の実行）をしない。これは、白領域との判定が得られない領域を、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防ぐためである。
【００７３】
薄い色地上の文字にエッジ強調フィルタ３２１をかけると、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるので、フィルタ３２１のエッジ強調処理後のデータで白パターンマッチングをすると、すなわち濃度対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ７〜１３−５−１４〜１７）のみに基づいて白領域判定をすると、色地上の文字周辺を白地と誤判定しやすいが、上述の色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３−４−５−１４〜１７）によって白領域との判定が得られる領域に後述する、白画素（白ブロック）を判定するための白パターンマッチングを適用するように白地情報ＭＳを最高値とし、ステップ３で白地でないときには、更にステップ６以下で詳細に白地条件をチェックして白パターンマッチングを適用するか否を決定するための１つのパラメータである白地情報ＭＳを調整するので、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いでいる。
【００７４】
例えば、色画素の可能性が高いときには、白地情報ＭＳを下げ（ステップ１３）、色画素の疑いもありえるときには白地情報ＭＳをホールド（変更無し）にして（ステップ１１〜１３）、後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いで、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）より、レベルの低い値（白）となるのを防止している。
【００７５】
文字が密なところは上述の処理（ステップ３〜５、６〜１０および１４〜１７）によって白地情報ＭＳを更新し伝搬させるので、密な文字領域が絵柄と誤判定される可能性が低減する。また、込み入った文字（例えば、「書」）などの文字の中は、１．）ＲＧＢ白地検出で白検出ができない場合があるが、そのときに３．）谷白画素検出にて、白と検出し、白地情報ＭＳを、ステップ１２のＹＥＳ出力がステップ５に直進する経路でホールドして、白地傾向にとどめるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性が低減する。
【００７６】
また、先に触れたように、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができ、注目画素周辺が白か否かを見る閾値ｔｈｗｃを低く設定して（ｔｈｗｃ＝２０）、薄い色画素（注目画素）の周辺が白背景か否を厳密にチェックして薄い色画素を色地として検出することができるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性を更に低減することができる。
【００７７】
上述のように、薄い色画素を色地としてより厳密に検出できることにより、色地と検出したときには図５のステップ６からステップ１３に進んで、状態変数ＭＳを下げて色地を白と判定する可能性を低減できるのに加えて、ステップ３で参照する白地判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｓ（たとえば４０）に対して、ステップ７で参照する２値化白判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｂ（例えば５０）を大きい値として、色地と判定しなかった場合（ステップ６：ＮＯ）には、前記２値化で白と見なす確率を高くして、図５のステップ７から１０に進んで状態変数ＭＳを上げて白領域と判定する可能性を高くしている。
【００７８】
すなわち、前記１．）ＲＧＢ白地検出で閾値ｔｈｗｓｓ＝４０で、白と判定する確率が低い厳しい白判定を行って、そこで白地と判定すると、図５のステップ３から４以下の処理により、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている。該厳しい白判定で白地との判定が出なかったときには、では逆に色地であるかの、薄い色画素も色地として検出する信頼性が高い厳しい色地判定、すなわち前記２．）色地検出、の結果を参照し、それが色地との判定にならないときには、もう一度、今度は白と判定する確率が高い閾値ｔｈｗｓｂ＝５０の甘い白判定、すなわち前記２値化、を参照してそれが白の判定であると、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている（ステップ７〜１０）。この処理（ステップ６〜１０）があるので、色地と検出される薄い色画素よりも更に薄い背景濃度ムラ、例えば裏映りのような原稿の地にムラがある場合に、原稿の細かい地ムラに連動して状態変数ＭＳが２値的に大きく変化するのが抑制され、つぎの白パターンマッチングでの白画素か否かの判定が走査方向に細かく変動するのが抑制される。その結果、背景が薄い色地のときに、裏映りのような原稿の細かい地ムラに連動して細かい色抜け（白背景）が現れることがなくなる。
【００７９】
−白パターンマッチング−
注目画素を中心とする５×５画素単位のブロックで連続した白画素が存在するか否かで、背景が白かを判断する。そのために、注目画素に関して、次式が満たされる時に、注目画素を白画素と仮に定めて、白パターンマッチングを行う。
（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ１（１３））＆２値化白）＃
（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ２（１））＆谷白画素＆２値化白）
ここで、この条件式を満たすかのチェックを行う注目画素は、図５のステップ５および１４〜１７の白伝搬処理の対象となってその処理過程を経たものであり、上記条件式の中の「白地情報ＭＳ」が、白伝搬処理後の、上記チェックを行う注目画素の白地情報ＭＳ［Ｉ］である。但し、このＭＳ［Ｉ］は白伝搬処理を終えた白地情報であって、そのＩは、上記チェックを行う注目画素の主走査方向ｘの位置であり、上述の白判定で状態変数ＭＳを算出する注目画素の主走査方向ｘの位置とは別物である。
【００８０】
上記条件式の中の、「非色画素」は前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄが「０」であること、「２値化白」は前記２値化の２値化白判定信号が「１」（２値化白）であること、および、「谷白画素」は、前記３．）谷白画素検出の検出結果が谷白画素であること、をそれぞれ意味し、＃は論理和（オア：又は）を意味する。白パターンマッチングは、上記条件式で判定した出力（白画素か否）に対し、図１２の縦横斜めの連続性パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄのいずれかに該当するかをチェックするものである。パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄに付した白丸は、白画素であることを意味する。他の空白画素は、白画素であるか否か不問である。
【００８１】
注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白画素分布が図１２のパターンＰＭＰａ、ＰＭＰｂ、ＰＭＰｃまたはＰＭＰｄに該当すると、注目画素が白パターン画素であると判定する。
【００８２】
−グレー判定−
グレー画素検出の出力データに基づき、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋの色相分割を行い、色相毎に濃度の低い画素を検出する。
色相分割は、後述する色判定と同一である。
ここで、フィルタ後のＧデータをｔｈｇｒと比較して、Ｇデータより大きいかＲＧＢ白抽出の色地検出で色画素であるか否かのどちらかを満たしていれば、下記の演算を行い、下記条件を満たしていれば、グレー画素とする。
ここで、色毎に閾値を変えているのは各インクの最大濃度が異なるためである。
４．１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
４．２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
４．３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４．４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
４．５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
４．６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
４．８）．Ｙ画素画素判定（ｇｒｙ）
（色画素である）＆　（ｒｙ　＝＝　１）　＆　（ｙｇ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｙ）
４．９）．Ｇ画素判定（ｇｒｇ）
（色画素である）＆　（ｙｇ　＝＝　１）　＆　（ｇｃ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｇ）
４．１０）．Ｃ画素判定（ｇｒｃ）
（色画素である）＆　（ｇｃ　＝＝　１）　＆　（ｃｂ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｃ）
４．１１）．Ｂ画素判定（ｇｒｂ）
（色画素である）＆　（ｃｂ　＝＝　１）　＆　（ｂｍ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｂ）
４．１２）．Ｍ画素判定（ｇｒｍ）
（色画素である）＆　（ｂｍ　＝＝　１）　＆　（ｍｒ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｍ）
４．１３）．Ｒ画素判定（ｇｒｒ）
（色画素である）＆　（ｍｒ　＝＝　１）　＆　（ｒｙ　＝＝　０）　＆（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｒ）
４．１４）．色画素でない時（ｇｒｂｋ）
（ＲＧＢの最大値　＜　ｔｈｍａｘｂｋ）
４．１５）．グレー画素判定
４．８）〜４．１５）のいずれかの条件を満たす時にグレー画素とする。
【００８３】
−グレーパターンマッチング−
Ｄをグレー画素として、ｂｋはグレー画素より濃いところとして、下記パターンマッチングを行う。複写原稿は、薄い２００線の万線パターン、３００線の万線パターンであるので、複写原稿もグレー検出するように下記のようなパターンを採用している。
下記パターン（表３）に一致したものは、グレー画素となる。（図６（ａ）、（ｂ）参照）
【００８４】
【表３】

【００８５】
−白パターン補正−
白画素パターンマッチングで孤立（１×１、１×２、２×１、２×２、１×３、３×１の白画素）しているアクティブ画素を非アクティブにする。
このことにより、孤立している画素を除去する。
【００８６】
−白膨張−
白画素パターンマッチングの補正の結果を７×４１のＯＲを行う。
【００８７】
−白収縮−
白膨張の結果の１×３３のＡＮＤを行う。
白膨張と白収縮を行うことにより、白画素パターンマッチングの補正結果に対して膨張と小面積で存在する非アクティブ画素を除去する。
この判定結果は、白地と境界部分に対して、非白地側の境界領域を含む結果となる。
言いかえれば、白地よりも大きな領域となる。
【００８８】
−白補正−
白ブロック補正では、ブロックパターンＢＣＰの「×」を付した注目画素を中心とした１５×１１画素において、四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに、注目ブロックに白ブロック補正データを与える。このことにより、白地に囲まれた領域を白領域とする。
【００８９】
−グレー膨張−
グレーパターンマッチングの結果に対して、１１×１１のＯＲ処理をする。
このことにより、グレー領域に対してやや大きな領域となる。
【００９０】
−判定−
白補正の結果がアクティブまたは、収縮結果がアクティブでかつグレー膨張結果が非アクティブの時に白背景とする。
式で表現すると次式のようになる。
白補正の結果　＃　（白収縮の結果　＆　！グレー膨張の結果）
ここで、「白補正の結果」では、白地に囲まれた領域を確実に白領域と判定して、「白収縮の結果　＆　！グレー膨張の結果」の結果では、濃い黒文字周辺を白領域として、濃度の薄いところを非白領域としている。
【００９１】
図１３に示すように、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部は、上述の、注目ブロックを中心とした１５×１１画素において四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに注目ブロックに白ブロック補正データを与える白ブロック補正によって白ブロックに置きかえられる。丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を、白領域とすることは、そこを絵柄部と判定する可能性を低減する。後述する総合判定３２６では、非白領域は絵柄と判定するが、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を絵柄と誤判定する可能性が減る。
さらに、白収縮の結果、グレー膨張の結果にて、黒地と白地境界を白領域（文字領域）と判定するので、濃い文字エッジは、文字の太さにかかわらず白地判定するので、文字エッジを正しく文字エッジと判定することが可能となる。濃度の薄い部分は文字エッジ判定しなくなる。
【００９２】
−文字／写真判定レベルの調整−
上述のように白領域抽出３２３では、白判定で、ＲＧＢ白抽出の白地判定信号、色地判定信号ｄおよび谷白画素判定信号、ならびに、２値化の２値化白判定信号、に対応する、白の程度をあらわす状態変数である白地情報ＭＳを生成する。そして白パターンマッチングで、該色地判定信号ｄ、白地情報ＭＳ、２値化白判定信号および谷白画素判定信号に基づいて注目画素が白画素か否を仮に定めて、注目画素を含む画素マトリクスに対する白画素分布パターンマッチングによって白画素か否を確定する。この結果と、黒判定および図１０のパターンＢＢＰに用いた黒パターンマッチングの結果を用いて、白補正が、注目画素が黒地と白地境界との境界（白領域：文字領域）であるかを判定する。
【００９３】
ＲＧＢ白抽出の白地判定信号（図５のステップ３で参照）は、注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと「１」（白地）である。この閾値ｔｈｗｓｓを大きくすると大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、上記「白領域」（黒地と白地境界との境界：文字領域）を摘出する確率が高くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｓを小さくするとこの逆となる。
【００９４】
２値化の２値化白判定信号（図５のステップ７で参照）は、フィルタ３２１のＧ画像データのエッジ強調出力が閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、「１」（２値化白）である。この閾値ｔｈｗｓｂを大きくすると大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、上記「白領域」を摘出する確率が高くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｂを小さくするとこの逆となる。
【００９５】
「白領域」の画像データには後工程で、文字画像を鮮明に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを大きくすると、文字に優先度が高い画像処理が施される。非白領域すなわち絵柄（写真）領域の画像データには後工程で、写真や絵柄を忠実に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを小さくすると、絵柄（写真）に優先度が高い画像処理が施される。
【００９６】
ところで、ＲＧＢ白抽出の色地判定信号ｄ（図５のステップ６で参照）が「１」（色地）であると白地情報ＭＳを低くし、上記「白領域」を摘出する確率が低くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。前記２．）色地検出で色地判定信号ｄを生成する処理Ｂ．、Ｃ．で用いる閾値ｔｈｗｃ（例えば２０）を小さくすると、周辺画素（図１１の△と□）を同時に色画素と検出する確率すなわち（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」となる確率が高くなって色地判定信号ｄ＝「１」（色地）を得る確率が高くなり、上記「白領域」を摘出する確率が低くなる（すなわち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。
【００９７】
そこで本実施例では、図２の操作／表示部ＯＰＢにて、キー入力による入力モードのメニュー表示ならびに液晶ディスプレイに表示されたメニュー画面上のキー画像（パラメータ指定キーおよびアップ、ダウンキー）の操作によって調整するパラメータ調整の中の「文字／写真レベル」の調整によって、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを表４のように調整するようにしている。
【００９８】
【表４】

【００９９】
すなわち、オペレータが操作／表示部ＯＰＢにて調整設定するパラメータ「文字／写真レベル」の標準値（デフォルト）は「３」であり、このデフォルト値が、上記の文字／写真レベルと閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃとの関係をあらわす変換テーブルと共に、図３に示すＲＯＭ３５８に書き込まれており、図３に示すＩＰＵ３００に電源が投入されＣＰＵ３５７がＩＰＵ３００の初期化をするときに、ＣＰＵ３５７がＲＯＭ３５８から文字／写真レベルのデフォルト値を読み出して、それに対応する閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを変換テーブルから読み出してＲＡＭ３５６の、各閾値宛てレジスタに書きこんで、白領域抽出３２３での上述の処理に用いる。その後操作ボードＯＰＢからの入力で文字／写真レベルの調整があり、調整後の値Ａがメインコントローラ１０からＣＰＵ３５７に与えられると、ＣＰＵ３５７は、調整後の値Ａに対応するパラメータｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃの各値を、ＲＯＭ３５８の変換テーブルから読み出して、ＲＡＭ３５６の、パラメータ宛てレジスタに書きこむ。
【０１００】
閾値を標準値ｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０、ｔｈｗｃ＝２０に設定しているときに、操作ボードＯＰＢを使ってオペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ大きく「Ｕｐ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、文字優先方向に変更した値に定められる。逆に、オペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ小さく「Ｄｏｗｎ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２ｉ（２）分、写真優先方向に変更した値に定められる。
【０１０１】
−網点抽出３２４−
図２７に網点抽出３２４の詳細ブロック図を示す。第１網点ピーク検出は、Ｇ画像データを用いて、所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素（網点ピーク画素と呼ぶ）を検出する回路である。局所領域に関して、次の二つの条件が同時に成立するときに、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出する。
条件１：中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大（山ピーク）または最小（谷ピーク）である。
条件２：中心画素に対し点対称関係にある全ての画素のペアについて、画素ペアの濃度レベルの平均と中心画素の濃度レベルとの差の絶対値が、閾値Ｔｈ以上であること。
【０１０２】
図１４を参照して、第１網点ピーク検出の検出処理を具体的に説明する。局所領域として５×５画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。５×５画素マトリクスの各画素の符号を、図１１のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈ
のときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。
【０１０３】
具体的には、周囲画素は、図１４に示す周囲画素分布パターンＭＰａまたはＭＰｂの４角形を付記した画素とする。周囲画素分布パターンＭＰａとＭＰｂに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｃ３）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の線数に幅広く対応するためである。
【０１０４】
パターンＭＰａは、
Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ｂ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ２、Ｌ５＝ｃ４、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｄ３、Ｌ８＝ｄ４、
と定めたものである。ここで、Ｌ１＝ｂ２とは、画素ｂ２の濃度を、上述の網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。
【０１０５】
パターンＭＰｂは、
Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ａ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ１、Ｌ５＝ｃ５、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｅ３、Ｌ８＝ｄ４、
と定めたものである。
【０１０６】
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低、高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、上述のパターンＭＰａ、ＭＰｂにかえて、図１４上に示すパターンＭＰｃ、ＭＰｄを用いる。拡大のときには、図１４上に示すパターンＭＰｅ、ＭＰｆを用いる。なお、パターンＭＰｅ、ＭＰｆにおいて、三角印を与えた画素も、上述の「周囲画素」に加えても良い。
【０１０７】
第２網点ピーク検出は、Ｂデータを用いて網点ピーク検出するものであって、機能は、第１網点ピーク検出と同じである。第１網点ピーク検出は、Ｇ画像データを用いるのでほとんどの色に対して反応するが、Ｙに対しては反応しないので第２網点ピーク検出では、Ｂ画像データを使用して、Ｙの網点ピークを検出することを目的としている補助的なものである。
【０１０８】
網点領域検出部１は、第１網点ピーク画素検出、第２網点ピーク画素検出のどちらかにより検出された山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリに記憶される。
【０１０９】
図２３を参照して、第３網点ピーク検出の検出処理を具体的に説明する。
この第３網点ピーク検出は、１００線以下、６５線（新聞の網点）以上の検出を目的としている。
局所領域として７×７画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。図２２のパターンに示すものとすると、注目画素となる中心画素群の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度群Ｌ１〜Ｌ８と比較して最大または最小であるとともに、
ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ
かつ　　ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈ
のときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。
ここで、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最大値の時の網点ピーク画素を網点山ピーク画素として、周期チェック１に出力する。
また、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最小値の時の網点ピーク画素を網点谷ピーク画素として、周期チェック２に出力する。
【０１１０】
具体的には、周囲画素は、図２３のａに示す周囲画素分布パターンに示した画素とする。周囲画素分布パターンに基づいた上述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出した時に、そのときの注目画素（中心画素ｄ４）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の網点面積率に幅広く対応するためである。
【０１１１】
Ｌｃの濃度は周辺画素を参照して以下のように求める。
Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）
このＬｃが周辺画素に対して最大値の時は、
パターンは、　Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）
Ｌ２＝Ｍａｘ（ａ３、ａ４、ａ５）
Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）
Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）
Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）
Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）
Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）
Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）
と定めたものである。ここで、Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）とは、画素ａ１、ａ２、ｂ１の濃度の最大値を、上述の網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。
Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）とは、ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４の濃度（画像データ）の最小値を意味する。
【０１１２】
また、Ｌｃ＝Ｍａｘ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）
このＬｃが周辺画素に対して最小値の時は、
パターンは、　Ｌ１＝Ｍｉｎ（ａ１、ａ２、ｂ１）
Ｌ２＝Ｍｉｎ（ａ３、ａ４、ａ５）
Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）
Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）
Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）
Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）
Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）
Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）
と定めたものである。
【０１１３】
また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低、高で行うので、スキャナ２００からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、図２３のｂに示すパターンを用いる。拡大のときには、図２３のａに示すパターンを用いる。
【０１１４】
第３網点ピーク検出の演算式は、１画素のデータで演算するのではなく、複数の画素（ｍｉｎ、ｍａｘの演算）で、対象となる画素を参照する。
これは、低線数の網点は濃淡の周期が大きくなので、１画素で決定するのでは周辺画素を参照することにより、ノイズ（ごみ）の影響を少なし、かつ、算術演算量を減らし、他のブロックを共通に演算式を使えるようにしているので、ハード化が容易である。
【０１１５】
周期チェック１では、網点山ピークと網点山ピークの周期をチェックする。
主走査１次元方向に網点山ピークの間隔をチェックをする。
網点ピーク検出の検出対象の網点は、検出線数１００線以下のなので、網点山ピークは８以上となる。８未満の場合は小さな文字を誤判定して場合がほとんどある。（６００ｄｐｉ読み取り時）
図２４のａに示すようにあって、Ｌ１が６で、Ｌ２が１０であれば、
Ｌ１間隔の網点山ピークは、小さな文字である場合がほとんどなので、網点山ピークを除去する。Ｌ２間隔は、低線数網点である場合がほとんどなので、除去はしない。
周期チェックで、図２４のａが、図２４のｂのように補正される。
【０１１６】
周期チェック２では、網点谷ピークを、周期チェック１と同様に行う。
網点山ピークと網点谷ピークを独立に行うのは、網点面積率５０％近傍においては、網点山ピークと網点谷ピークが交互に現れ正確な周期が、現れないために独立に行っている。
周期チェック１、周期チェック２の出力をｏｒして、網点領域検出部２、３に入力する。
【０１１７】
網点領域検出部２は周期チェック１、２をｏｒして、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリに記憶される。
【０１１８】
さらに、網点領域検出３は周期チェック１、２をｏｒして、山と谷の網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷の網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリＢに記憶される。
【０１１９】
領域検出部１または、領域検出部２のどちらかが、網点領域ならば、注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じ適応的に閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施例においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、一時メモリに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。
【０１２０】
図１４上のＡＭＰに、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜Ｓ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。ただし、これは一例であって、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は、網点抽出結果である。
【０１２１】
領域検出部３が網点領域ならば、注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じ適応的に閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施例においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１、ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、一時メモリＢに記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。すなわち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。
【０１２２】
図１４上のＡＭＰに、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜Ｓ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１、Ｓ２およびＳ３の一つでも非網点領域と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。ただし、これは一例であって、Ｓ１、Ｓ２およびＳ３のいずれか一つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。この出力結果は、低線数網点抽出結果である。
網点抽出結果との処理の違いは、網点ピーク検出では、低線数の入力のみで網点抽出をしているので、低線数網点のみの抽出が可能となっている。
【０１２３】
−色判定３２５−
図２８に色判定３２５の詳細ブロック図を示す。原稿中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には、Ｒ、Ｇ、Ｂの相対的な読み取りずれが、各色画像データのサンプリングや機械的精度のために存在する。図１５を用いて説明する。図１５の（ａ）は、画像濃度信号で、黒濃度信号は理想的には、Ｒ、Ｂ、Ｇ濃度信号ともレベルの高低が一致したとき理想の黒である。ところが、実際の画像データは、レンズでＣＣＤ上に画像を結像し、ＣＣＤの画像信号をデジタル化したもので、図１５の（ｂ）が理想の高低波形となる。しかし、一般的なスキャナでは、３ラインＣＣＤセンサーを用いているため、画像データのＲ、Ｇ、Ｂの各画像を時間的に同時に読み取るのではなく、Ｒ、Ｇ、Ｂの各ラインセンサは等間隔で配置され、時間的に同時に読むことができないので、どうしても読み取り位置ずれが生じてしまう。例えば、図１５の（ｂ）に示すレベル変化の黒を表すＲ、Ｇ、Ｂ各色濃度信号は、図１５の（ｃ）に示すように、相対的にずれる。このずれが大きいと、黒領域の周縁に色ずれが現れる。
【０１２４】
色判定３２５は、有彩色領域を見つけるものである。Ｎ値化１、Ｎ値化２、色判定、ＡＣＳの４つのブロックからなる。
【０１２５】
−Ｎ値化１−
入力データＲ、Ｇ、Ｂは、Ｎ値化１（図３０）にて、色相分割から０〜４にて、ｃ、ｍ、ｙの信号に変換される。ここで、色相分割回路０〜４はすべて同一で入力データのラインが異なるだけである。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにした。ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データは、数字が大きくなると黒くなる（濃くなる）。
１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
【０１２６】
７）．色判定用ｗ（白）画素判定
（Ｒ　＜　ｔｈｗａ）　＆　（Ｇ　＜　ｔｈｗａ）　＆　（Ｂ　＜　ｔｈｗａ）ならば、ｙ＝ｍ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｗａは閾値である。
【０１２７】
８）．Ｙ画素判定
（ｒｙ　＝＝　１）　＆　（ｙｇ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｙ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝１　、ｍ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｙ　は閾値である。
【０１２８】
９）．Ｇ画素判定
（ｙｇ　＝＝　１）　＆　（ｇｃ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｇ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝ｙ＝１　、ｍ＝０　とする。ｔｈｇ　は閾値である。
【０１２９】
１０）．Ｃ画素判定
（ｇｃ　＝＝　１）　＆　（ｃｂ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｃ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝１　、ｍ＝ｙ＝０　とする。ｔｈｃ　は閾値である。
【０１３０】
１１）．Ｂ画素判定
（ｃｂ　＝＝　１）　＆　（ｂｍ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｂ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝ｃ＝１　、ｙ＝０　とする。ｔｈｂ　は閾値である。
【０１３１】
１２）．Ｍ画素判定
（ｂｍ　＝＝　１）　＆　（ｍｒ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｍ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝１　、ｙ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｍ　は閾値である。
【０１３２】
１３）．Ｒ画素判定
（ｍｒ　＝＝　１）　＆　（ｒｙ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｒ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝ｍ＝１　、ｃ＝０　とする。ｔｈｒ　は閾値である。
【０１３３】
１４）．ＢＫ画素判定
７）．〜１３）．に該当しない時、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１　とする。
【０１３４】
ここで、７）〜１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。上述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。出力信号は、ｃ、ｍ、ｙに各１ビットの３ビットデータである。ここで色相毎に閾値を変えているのは、色相領域毎に、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定するということを意味する。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。
ＲＧＢの最大値により閾値を変えているのは、反射率データでは濃い（数字が大きい）ときに、色であってもＲＧＢ差が少なくなるので、それに対し補正を行うためである。
【０１３５】
Ｎ値化１の出力ｃ、ｍ、ｙの５ラインデータは、色画素判定（図３３）に入力する。
【０１３６】
−色画素判定−
図３３に、色画素判定の内容を示す。５ライン分の、ｃ、ｍ、ｙのデータは、パターンマッチング１、カウント１、色網点検出に入力する。ここでまず、Ｂ／Ｃ信号を求める流れの中のパターンマッチング１について説明する。
【０１３７】
−パターンマッチング１−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白レベルが大きくなる。次に注目画素が、色相分割で判定した画素のｃ、ｍ、ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかを、該５×５画素マトリクスがつぎのパターンにマッチングするかをチェックすることによって、判定する。
１）．色画素パターン群
１−１）．パターン１−１（ｐｍ１）
Ｄ２３　＆　Ｄ３３　＆　Ｄ４３
１−２）．パターン１−２（ｐｍ２）
Ｄ３２　＆　Ｄ３３　＆　Ｄ３４
１−３）．パターン１−３（ｐｍ３）
Ｄ２２　＆　Ｄ３３　＆　Ｄ４４
１−４）．パターン１−４（ｐｍ４）
Ｄ２４　＆　Ｄ３３　＆　Ｄ４２
中心画素（注目画素）は、Ｄ３３である。図１６にこれらのパターンｐｍ１〜ｐｍ４を示す。これらのパターン上の白丸は、ｃ、ｍ、ｙの少なくとも一者が１であることを示す。パターンマッチングを採用するのは、孤立点などを拾わないようにするためである。逆に、網点などの、小面積色検出する際には、中心画素が１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかで、判定すればよい。
【０１３８】
２）．色細線用パターン群
白に囲まれた色線を検出する。これに用いるパターンを図１７に示す。図１７において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図１７のパターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を色線画素と見なす。
２−１）．パターン２−１（ｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄ）
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））
２−２）．パターン２−２（ｐｗ１２ａ〜ｐｗ１２ｄ）
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃
（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））
２−３）．パターン２−３（ｐｗ１３ａ〜ｐｗ１３ｄ）
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））
２−４）．パターン２−４（ｐｗ１４ａ〜ｐｗ１４ｄ）
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃
（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））＃
（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））
【０１３９】
３）．白領域パターン群
ｃ、ｍ、ｙが全て０のところのパターンマッチングを行う。これに用いるパターンを図１８に示す。図１８において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図１８のパターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を白領域画素と見なす。
３−１）．パターン３−１（ｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄ）
（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ２２＆Ｄ３２＆Ｄ４２）＃
（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４）＃
（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５）
３−２）．パターン３−２（ｐｗ２２ａ〜ｐｗ２２ｄ）
（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＃
（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＃
（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４）＃
（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４）
３−３）．パターン３−３（ｐｗ２３ａ〜ｐｗ２３ｄ）
（Ｄ５２＆Ｄ５１＆Ｄ４１）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４２＆Ｄ３１）＃
（Ｄ３５＆Ｄ２４＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２５＆Ｄ１５＆Ｄ１４）
３−４）．パターン３−４（ｐｗ２４ａ〜ｐｗ２４ｄ）
（Ｄ５４＆Ｄ５５＆Ｄ４５）＃
（Ｄ５３＆Ｄ４４＆Ｄ３５）＃
（Ｄ３１＆Ｄ２２＆Ｄ１３）＃
（Ｄ２１＆Ｄ１１＆Ｄ１２）
【０１４０】
４）．色画素候補２の判定
上記で抽出したパターンマッチング結果が以下のパターンに一致すれば、注目画素を、色判定用色画素候補２とする。
（（ｐｍ１　＝＝　１）　＆　（（ｐｗ１１　＝＝　１）＃（ｐｗ２１　！＝　１）））　＃
（（ｐｍ２　＝＝　１）　＆　（（ｐｗ１２　＝＝　１）＃（ｐｗ２２　！＝　１）））　＃
（（ｐｍ３　＝＝　１）　＆　（（ｐｗ１３　＝＝　１）＃（ｐｗ２３　！＝　１）））　＃
（（ｐｍ４　＝＝　１）　＆　（（ｐｗ１４　＝＝　１）＃（ｐｗ２４　！＝　１）））
ここで、（ｐｍ１　＝＝　１）は、注目画素を中心とするデータ分布が、パターンｐｍ１にマッチングすることを意味し、（ｐｗ１１　＝＝　１）　はパターンｐｗ１１ａ〜ｐｗ１１ｄのいずれかにマッチングすることを意味し、（ｐｗ２１　！＝　１）　はパターンｐｗ２１ａ〜ｐｗ２１ｄのいずれかにマッチングすることを意味する。＆は論理積を、＃は論理和を意味する。このパターンマッチングにより、白領域に囲まれた色画素を色画素候補として、それ以外で白領域が存在する時は、色画素としない。白領域がない色画素パターンマッチングで一致したものは、色画素候補となる。
【０１４１】
−カウント１−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素のｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈｍｉｎ未満ならば、色画素候補１とする。ｔｈｃｎｔ、ｔｈｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。ｙ、ｍ、ｃにプレーン展開して、Ｎ×Ｎのマトリクスにおいてのそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最小値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取りが漏れても補正が可能となる。そして最大値と最小値の差で有彩画素を判定している。このことにより、黒画素が読み取りから外れた画素を補正して、有彩画素を抽出する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に一定画素の有彩画素があると注目画素を有彩画素としている。
【０１４２】
−色網点検出−
彩度の低い網点（濃い色網点）は、カウント１では黒と判定するために濃い網点を検出するために、下記パターンマッチングを行い、濃い色網点を検出する。濃い網点の特徴は、黒データと色データが混在していて、白データは存在しないので下記のように検出する。
【０１４３】
１）．非白地検出
５×５のマトリックス内にいて、ｃ＝０、ｍ＝０、ｙ＝０が無ければ、非白地領域と判定する。これは、濃い色網点には白を含まないからである。
【０１４４】
２）．色網点画素検出
５×５のマトリックスで色と判定した画素Ｄ（ｃ＝０、ｍ＝０、ｙ＝０でも、ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１でも無いところ）のパターンマッチングを行う。
式で書くと以下のとおりとなる。
（Ｄ１１＆Ｄ１５＆Ｄ３３＆Ｄ５１＆Ｄ５５）＃
（Ｄ１３＆Ｄ３１＆Ｄ３３＆Ｄ５１＆Ｄ５５）＃
（Ｄ１２＆Ｄ１４＆Ｄ２１＆Ｄ２２＆Ｄ３３＆Ｄ４１＆Ｄ４５＆Ｄ５２＆Ｄ５４）
ここで、マトリックスの外側に参照点があるのは、色ずれの誤判定を防ぐためである（図３４参照）。
【０１４５】
３）．色網点検出
非白地検出でかつ色網点画素検出があるときは、色網点を検出したとしてＨを出力する。
【０１４６】
−有彩判定−
有彩判定で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であり、色網点検出で色網点であれば色画素１とする。
【０１４７】
−ブロック化１×４−
色判定有彩検出の出力をブロック化１×４にてブロック化をする。ブロック化とは、１×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素１があれば、１×４画素マトリックス全体を色画素１ブロックとして、出力する。ブロック化１×４以降の処理は、１×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１４８】
−孤立点除去−
ブロック化したデータを孤立点除去７×５にて、注目ブロックの隣り合うブロックを含んで４×１の色画素１ブロックがなければ孤立点として、除去する。
副走査方向を４としているのは、主走査は４画素と１単位としているので、大きさを合わせるためである。
【０１４９】
−膨張−
孤立点除去の出力を、膨張にて、色画素１ブロックが存在する場合は、１７ライン×５ブロックに膨張する。膨張するのは、色画素の周辺を、黒文字処理をしないようにするためである。ここで、出力するＢ／Ｃ信号は、色画素１ブロックの時にＬ（有彩）を出力し、それ以外の時は、Ｈ（無彩）を出力する。
【０１５０】
−Ｎ値化２−
入力データＲ、Ｇ、Ｂは、Ｎ値化２（図３１）にて、セレクタを介して色相分割から０〜４にてｃ、ｍ、ｙおよび色判定用ｗ（白）の信号に変換される。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにした。ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データは、数字が大きくなると黒くなる（濃くなる）。
ここでのセレクタの副走査の変倍率が、２００％以下の時に上部の入力データを選択して、２００％を超える倍率の時のときに、下部の入力信号を選択する。
つまり、２００％以下の時は、入力データの５ライン連続したで評価を行う。
２００％以上時は、入力の１ライン飛ばしで評価する。
ここで、１ライン飛ばしにすることにより、次段において１ラインの細線の評価ができなくなるが、２００％以上の倍率なので１ライン線はほとんど評価しない。
本実施例では、入力データを間引くことにより達成しているが、ＡＣＳ判定に入力するデータが１ライン置きになれば、どのような手段を使っても構わない。
２００％以上時は、外乱（振動）の影響も大きくなるので、外乱に対して誤判定しにくくなる。参照ラインが実質２倍になるので、読み取り位置ずれの許容量も実質２倍となる。
Ｎ値化の評価のみを切り替え、カラー画素判定は同一処理をするので、切り換え前と切り換え後でカラー原稿の判定基準が変わらない。よって、切り換えることによって判定基準が変わることはない。
１）．Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０
２）．Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）
１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０
３）．Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）
１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０
４）．Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）
８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０
５）．Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）
９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０
６）．Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０
【０１５１】
７）．色判定用ｗ（白）画素判定
（Ｒ　＜　ｔｈｗａ）　＆　（Ｇ　＜　ｔｈｗａ）　＆　（Ｂ　＜　ｔｈｗａ）ならば、ｙ＝ｍ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｗａは閾値である。
【０１５２】
８）．Ｙ画素判定
（ｒｙ　＝＝　１）　＆　（ｙｇ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｙ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝１　、ｍ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｙ　は閾値である。
【０１５３】
９）．Ｇ画素判定
（ｙｇ　＝＝　１）　＆　（ｇｃ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｇ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝ｙ＝１　、ｍ＝０　とする。ｔｈｇ　は閾値である。
【０１５４】
１０）．Ｃ画素判定
（ｇｃ　＝＝　１）　＆　（ｃｂ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｃ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｃ＝１　、ｍ＝ｙ＝０　とする。ｔｈｃ　は閾値である。
【０１５５】
１１）．Ｂ画素判定
（ｃｂ　＝＝　１）　＆　（ｂｍ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｂ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝ｃ＝１　、ｙ＝０　とする。ｔｈｂ　は閾値である。
【０１５６】
１２）．Ｍ画素判定
（ｂｍ　＝＝　１）　＆　（ｍｒ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｍ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｍ＝１　、ｙ＝ｃ＝０　とする。ｔｈｍ　は閾値である。
【０１５７】
１３）．Ｒ画素判定
（ｍｒ　＝＝　１）　＆　（ｒｙ　＝＝　０）　＆　（ＲＧＢ差　＞（　ｔｈｒ＋ＲＧＢの最大値／１６））ならば、ｙ＝ｍ＝１　、ｃ＝０　とする。ｔｈｒ　は閾値である。
【０１５８】
１４）．ＢＫ画素判定
７）．〜１３）．に該当しない時、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１　とする。
【０１５９】
さらに、色判定用ｗ画素の判定を行う。条件は以下のようになる。
（Ｒ　＜　ｔｈｗ）　＆（Ｇ　＜　ｔｈｗ）　＆　（Ｂ　＜　ｔｈｗ）ならば、色画素用ｗ画素とし、ｗとして出力する。ｔｈｗ　は閾値である。ここで、７）〜１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。上述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。ｔｈｗとｔｈｗａの関係は、ｔｈｗ＞ｔｈａとなっている。出力信号は、ｃ、ｍ、ｙに各１ビットの３ビットデータと、さらに、色判定用色画素検出のｗの１ビットである。ここで色相毎に閾値をかえているのは、色相領域毎に、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定する。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。
ＲＧＢの最大値により閾値を変えているのでは、反射率データでは濃い（数字がおおきい）ときに、色であってもＲＧＢ差が少なくなるので、補正を行っている。
【０１６０】
Ｎ値化２の出力ｃ、ｍ、ｙの５ラインデータは、ＡＣＳ（図３２）に入力する。
【０１６１】
−ＡＣＳ−
図３２にＡＣＳ判定の内容を示す。５ライン分の、ｃ、ｍ、ｙのデータは、パターンマッチング２、３、カウント２、３、４に入力する。ここでまず、カラー原稿か白黒原稿かを判定する流れの中のパターンマッチング２について説明する。
【０１６２】
−パターンマッチング２−
色判定使用した同一のパターンマッチング（パターンマッチング１）を行い、色画素候補２とする。
【０１６３】
−カウント２−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素のＮ値化２で判定したｃ、ｍ、ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素の、ｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈａｍｉｎ未満ならば、注目画素を色画素候補１とする。ｔｈａｃｎｔ、ｔｈａｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１６４】
−ＡＣＳ用有彩検出１の有彩判定−
パターンマッチング２とカウント２の出力にもとづいて、ＡＣＳ有彩検出１の有彩判定で、色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素２とする。
【０１６５】
−ＡＣＳ用有彩検出１のブロック化−
色画素判定２の出力をブロック化にてブロック化をする。即ち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素２があれば、該４×４画素マトリックの全体を色画素２ブロックとして、出力する。ブロック化以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１６６】
−ＡＣＳ用有彩検出１の密度−
孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素２ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素２ブロック）とする。
【０１６７】
−カウント３−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、ｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａ１ｃｎｔ以上で、かつカウントしたｃ、ｍ、ｙの最小値が、ｔｈａ１ｍｉｎ未満ならば、色画素候補３とする。ｔｈａ１ｃｎｔ、ｔｈａ１ｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１６８】
−パターンマッチング３−
色画素検出で判定した画素（ｃ、ｍ、ｙ）が色画素かを、５×５画素マトリクスを用いるパターンマッチングで判定する。パターンはパターンマッチング１のものと同じである。パターンマッチングで一致した画素は、色画素候補４とする。
【０１６９】
−ＡＣＳ用有彩検出２の有彩判定−
色画素候補３でかつ色画素候補４であれば、色画素３とする。
【０１７０】
−ＡＣＳ用有彩検出２のブロック化−
ＡＣＳ用有彩検出２の有彩判定の出力をＡＣＳ用有彩検出２のブロック化にてブロック化をする。すなわち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素３があれば、該４×４画素マトリックスの全体を色画素３ブロックとして、出力する。ブロック化以降の処理は、４×４を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１７１】
−ＡＣＳ用有彩検出２の密度−
孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素３ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素３）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素３ブロック）とする。
【０１７２】
−カウント４−
注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、色相分割で判定したｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙの各カウント値の最小値が、ｔｈａｂｋ以上ならば、注目画素を黒画素候補１とする。ｔｈａｂｋは、複写（処理）前に設定する閾値である。
黒画素を判定するのではなく、注目画素と周辺画素を見て、黒成分を見つけているので細線が位置ずれして、注目画素が黒でなくても黒と判定できるようにしている。
【０１７３】
−無彩判定−
注目画素が、黒画素候補１あれば、黒画素とする。
【０１７４】
−ブロック化−
黒画素の出力をブロック化にてブロック化をする。ここでのブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の黒画素があれば、該４×４画素マトリックスの全体を黒画素ブロックとして、出力する。ブロック化以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。
【０１７５】
−無彩膨張−
３×３ブロックのマトリックス内において、注目ブロックがアクティブ（黒画素ブロック）で、その周辺画素がノンアクティブ（非黒画素）ならば、注目ブロックをノンアクティブ（非黒画素ブロック）にする。
【０１７６】
−カラー色画素判定−
注目ブロックが、ＡＣＳ用有彩検出結果２でアクティブ（色画素２）と判定されかつ無彩無彩検出でアクティブ（黒画素）と判定されていなければ、注目ブロックは色（色ブロック）と判定する。また、ＡＣＳ用有彩検出結果１がアクティブ（色画素）の時も色と判定する。
【０１７７】
−９×９膨張−
カラー画素判定で、色と判定したブロックに対して小さな文字を連続と見なすために、注目ブロックを中心とする９×９ブロックのマトリックス内に１ブロックでもアクティブブロックがあれば、注目ブロックをアクティブブロックとする。ここで、大きく膨張させるのは、文字同士のすき間を埋めるためである。
【０１７８】
−連続カウント−
連続カウントでは、色画素ブロックの連続性を見て、カラー原稿か白黒原稿かを判定する。膨張の出力データ（色画素ブロック）の中の色画素の連続数をカウントすることにより、カラー原稿かどうか判定する。
【０１７９】
図７に、この判定処理の内容を示す。注目画素が色画素ブロックにある時に注目画素の左上、上、右上および左の画素の色画素連続数を参照して、注目画素の色画素連続数を算出する（ステップ２１〜２６）。ここで、注目画素を、例えば図１１の５×５画素分布パターンＭＰｐのｃ３画素とすると、左上、上、右上および左の画素はそれぞれ、ｂ２、ｂ３、ｂ４およびｃ２の画素である。注目画素が色画素ブロックにないときには、それには０なる色画素連続数を与える（ステップ２１−２７）。
【０１８０】
注目画素が色画素ブロックにある場合は、先ず注目画素（ｃ３）の上画素（ｂ３）の色画素連続数をチェックして（ステップ２２）、それが０であると、参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数に１を加えた値を与え（ステップ２４）、上画素（ｂ３）の色画素連続数が０であると参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数を与える（ステップ２３）。次に、参照値Ｂに左上画素（ｂ２）の色画素連続数に１を加えた値を与え、参照値Ｃには上画素（ｂ３）の色画素連続数に１を加えた値を与え、また参照値Ｄには左画素（ｃ２）の色画素連続数に１を加えた値を与える（ステップ２５）。そして、参照値Ａ、Ｂ、ＣおよびＤのうちの最高値を、注目画素（ｃ３）の色画素連続数とする（ステップ２６）。
【０１８１】
注目画素（ｃ３）に色画素連続数を上述のように与えると、この色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ以上であるかをチェックして（ステップ２８）、ＴＨＡＣＳ以上であると、カラー原稿であると決定して（ステップ２９）、そこで連続カウントの処理を終える。色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であると、注目画素を走査方向ｘ、ｙの次の画素に更新して、上述の処理を繰返す。原稿全面について上述の処理をした結果、最後まで色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であったときには（ステップ３０〜３４）、原稿は白黒画像であると決定する。
【０１８２】
上述の色画素連続数は、ほぼたての色付き線分と横の色付き線分の和となる。右上の色画素連続数が、他と異なるのは二重カウントを防ぐためである。色画素連続数の具体的なデータを、図１９に示した。図１９に示す数字を入れた小四角が色画素であり、数字が該画素に与えた色画素連続数である。数字を入れた小四角が連なったブロックが色画素群であり、同一原稿上のどれかの色画素群のなかの色画素連続数が１つでも設定値ＴＨＡＣＳ以上になるとそこで、カラー原稿である、とカラーか白黒かの判定を確定する（ステップ２８、２９）。
【０１８３】
色画素判定１〜３と分けたのは、カラー原稿か白黒原稿かの判定精度を高くするためである。黒文字処理のための色画素判定は、誤判定をしても局所的でさほど目立たない。しかし、カラー原稿か白黒原稿かの判定は、誤判定をすると原稿全体に影響する。そこで、カウント１〜４を独立とした。本来ならば、色相分割から独立にした方がよいが色相分割を独立にすると、パターンマッチング１〜３のメモリが増えるので、好ましくない。カウント１〜４のパラメータ（色画素候補１、３、黒画素候補１）で、色画素のパラメータ（色画素１〜３）を変更していることにより、メモリ量の増加を少なくしている。色画素判定２、３を設けているのは蛍光ペンの黄色のような濃度の低い色を検出するためで、さらに、無彩判定（黒画素判定）を備えたのは濃度を低くすると誤検出した際に補正するためである。蛍光ペンなど濃度の薄い色は、ある程度の幅で黒データで補正しても問題はない。複数の色画素を抽出する際に、ｗ（白）のレベルを変えているだけなので、色画素検出のために２つ分のメモリを持つ必要がなく、１つ分＋１ラインの容量で可能である。
【０１８４】
連続カウントで、１ライン前のカウントデータと現在のラインのカウントデータを参照してカウント値を数えているので、確実に周辺画素の連続を正確に数えることができるので色画素の連続を数えることが可能となる。本実施例は、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに対して色相判定を行ったが、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに限定するものではなく、輝度色差（例えばＬａｂ）などに対して、色相判定することは、容易である。
【０１８５】
−総合判定３２６−
図２９に総合判定３２６の詳細ブロック図を示す。総合判定３２６は、文字判定、膨張処理、およびデコードからなる。
【０１８６】
−文字判定−
文字判定では、エッジ抽出３２２の結果がエッジありで、網点抽出３２４の結果が網点なしで白領域抽出３２３の結果が白領域ありのときは、文字エッジと判定する。そうでないときには非文字エッジ（絵柄又は文字なか）と判定する。
【０１８７】
−膨張処理−
膨張処理では、文字判定の結果を８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をして４ブロックの膨張処理を行う。すなわち、注目ブロックを中心とする８×８ブロックのいずれかのブロックが文字エッジであると、注目ブロックも文字エッジブロックであると仮定し、該注目ブロックを中心とする３×３ブロックのすべてが文字エッジであると注目ブロックを文字エッジと確定し、そして、注目ブロックとそれに隣接する３ブロック、計４ブロックを文字エッジと見なす。ＯＲ処理してからＡＮＤ処理するのは、特に黒文字の場合、黒文字の領域の周辺に小領域の非黒文字領域が存在すると、処理の差により違和感が感じられることがある。例えば黒が薄く見える。これを防ぐために、ＯＲ処理で非黒文字領域を大きくしている。ＡＮＤ処理は、望むべき膨張量にするために行っている。
【０１８８】
ところでカラー複写機は、１枚の複写をするのに、４回スキャンをするので、スキャン毎に、微妙に文字判定結果が異なる。特に、ブラック作像時に非黒文字判定をし、ブラック作像以外のときに黒文字判定をすると、この黒文字領域は薄くなってしまうので、ｂｋ時には８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をしてｂｋ以外の作像時は、５×５ブロックのＯＲ処理をして、その後は１×１ブロックのＡＮＤ処理をする。なお、１×１のＡＮＤ処理をすると言うことは、その結果が処理前と同一になるので、何の処理もしないと言うことと同義である。膨張処理の結果は、文字エッジ信号としてデコードに出力する。
【０１８９】
このように膨張処理をすることにより、分離結果が異なって文字の領域が薄くなることがなくなる。この膨張処理によって、文字の中部分が濃くなることがあるが、文字のエッジに対して文字のなかの濃度は飽和しているので、見た目上違和感はない。
【０１９０】
図２０に、カラー複写によるカラー色剤の重なりを、模式的に拡大して示す。図２０の（ｄ）が、４色とも黒文字処理した理想の場合を示す。図２０の（ｅ）が、４色とも黒文字処理して、ｂｋのみ補正がかからず、ｂｋ以外で補正がかかって薄くなった場合を示す。図２０の（ｆ）が、本実施例によってｂｋのみ黒文字処理した、好適な場合を示し、図２０の（ｇ）が、本実施例によってｂｋのみ黒文字処理して、ｂｋのみ補正がかからず、ｂｋ以外で補正がかかった好適な場合を示す。
【０１９１】
図２０の（ａ）が、膨張量は同一で黒文字処理した理想の場合を示す。図２０の（ｂ）は、膨張量は同一で黒文字処理して印字位置がずれた場合（白く抜ける）を示す。図２０の（ｃ）が、ｂｋの膨張量が大きい場合で、本実施例によって黒文字処理して印字位置がずれた場合を示す。
【０１９２】
−デコード−
デコードが最終的に出力するＣ／Ｐ信号は、以下の表５のようになる。またＣ／Ｐ信号の各出力に対応する画素領域を図２１に示す。
【０１９３】
【表５】

【０１９４】
次に、再度図３を参照する。原稿認識３２０が発生するＣ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号は、ＲＧＢγ補正３１０、ＲＧＢフィルタ３３０、色補正３４０、変倍３５０、インターフェース３５２、ＵＣＲ３６０、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０、ＣＭＹＢｋγ補正３８０および階調処理３９０に、画像データに同期してカスケードに与えられる。
【０１９５】
ＲＧＢフィルタ３３０は、ＲＧＢデータをＭＴＦ補正するフィルタであり、Ｎ×Ｎの画素マトリックスに対応する係数マトリクスと、各係数に各画像データを乗じて重み付け平均値を得るロジックで構成されている。Ｃ／Ｐ信号が１を表すもの（文字エッジ領域）である時には、鮮鋭化処理用の係数マトリクスを用い、０又は２、３を表すもの（絵柄領域、低線数網点領域、網点領域）である時には平滑化処理用の係数マトリクスを用いて、重み付け平均値を導出し色補正３４０に出力する。ここでの平滑化フィルタは、平滑化量の強い順に並べると、低線数網点領域、網点領域、絵柄領域となる。これは、網点は平滑を強くしないと網点構造が残り、モアレの原因となるためのである、さらに低線数の網点は、高線数の網点より強く平滑化してやる必要がある。
色補正３４０は、Ｒ、Ｇ、Ｂデータを一次のマスキング処理等でＣ、Ｍ、Ｙデータに変換する。変倍３５０は、画像データに、主走査方向ｘの拡大・縮小または等倍処理を施す。
【０１９６】
ＵＣＲ３６０は、画像データの色再現を向上させるためのものであり、色補正３４０から入力したＣ、Ｍ、Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデータを生成し、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋデータを出力する。ここで、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）以外の時（文字なか領域又は絵柄領域のとき）は、スケルトンブラック処理を行う。Ｃ／Ｐ信号が３（文字エッジ領域）の時は、フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）かつＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）の時は、Ｃ、Ｍ、Ｙのデータをイレースする。これは、黒文字の時、黒成分のみで表現するためである。
【０１９７】
また、ＵＣＲ３６０の出力画像信号ＩＭＧは、一時点はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋのうち一色であり、面順次の一色出力である。すなわち、４回原稿読み取りを行うことにより、フルカラー（４色）データを生成する。また、白黒複写のときは、Ｂｋ作像一回でよいので、１回の原稿読み取りでよい。カラー原稿か、白黒原稿かの判定機構があれば、原稿に応じた読み取り回数ですむので、操作者が、原稿に応じてカラー原稿か白黒原稿かを判断して複写する必要がなくなる。本実施例では、Ｂ／Ｃ信号がカラー原稿か、白黒原稿かの判定に参照する信号である。原稿全面でＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）であったときにメインコントローラ１０が、白黒原稿と判定する。
【０１９８】
ＣＭＹＢｋフィルタ３７０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、Ｎ×Ｎの空間フィルタを用い、平滑化や鮮鋭化処理を行う。ＣＭＹＢｋγ補正３８０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、γカーブを変更し処理する。Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域以外）以外の時は画像を忠実に再現するγカーブを用い、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）の時はγカーブを立たせてコントラストを強調する。
【０１９９】
階調処理３９０は、カラープリンタ４００の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて、ディザ処理、誤差拡散処理等の量子化を行う。Ｂｋ作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が１以外（文字エッジ領域以外）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。Ｂｋ以外の作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が０（絵柄領域）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。以上の処理をした画像データは、バッファメモリを有するビデオコントロール３５９からカラープリンタ４００に、その画像データ書込み動作に同期して与えられる。
【０２００】
上記ＩＰＵ３００は、文字領域以外（Ｃ／Ｐ信号＝１以外）の時は、ＲＧＢフィルタ３３０で平滑化処理を行い、ＵＣＲ３６０でスケルトンブラックの処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０ではリニア（階調性）を重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では階調を重視した処理を行う。
【０２０１】
一方、文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｌ）の時は、ＲＧＢフィルタ３３０でエッジ強調処理を行い、ＵＣＲ３６０でフルブラック処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０ではコントラストを重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では解像度を重視した処理を行う。
【０２０２】
また、黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｈ）として、Ｂｋを除くＣ、Ｍ、Ｙの画像形成時には、Ｃ、Ｍ、Ｙデータを印字しない。これは、黒文字の周りが位置ずれのために色付くのを防ぐためである。また、この時のＢｋデータのＲＧＢフィルタ３３０は色文字のときより、エッジ強調を強めに行ってくっきりさせても良い。
【０２０３】
このようにＩＰＵ３００では、絵柄、文字エッジ、網点、低線数網点の４種の処理を行う。
【０２０４】
【発明の効果】
以上の説明からも明らかなように、本発明によれば以下に述べる効果を得られる。
【０２０５】
請求項１に係る発明では、複数ラインを使用してカラー画素判定する装置において、拡大時の特定倍率において、入力データを実質１ライン置きに入力する手段をそなえることにより、拡大時に、有彩判定性能を落とすことなく、カラー画素判定を行うことが可能になる。さらに、入力データのみを切り換えるので、切り換え前後で、カラー原稿判定基準が変わることはない。
【０２０６】
請求項２に係る発明では、前記手段を適用できる画像読取手段としてのカラースキャナを提供することが可能になる。
【０２０７】
請求項３に係る発明では、前記手段を適用できる画像形成手段としてのカラープリンタを提供することが可能になる。
【０２０８】
請求項４、５に係る発明では、前記手段を適用できるカラー複写装置を提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のデジタルフルカラー複写機の機構を示す概要である。
【図２】デジタルフルカラー複写機の電気システムの概要である。
【図３】画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００の構成ブロック図である。
【図４】原稿認識３２０の構成ブロック図である。
【図５】白領域抽出３２３での白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新に関する動作処理フローチャートである。
【図６】グレー画素のパターンマッチングの基となる９×９マトリクスのイメージ（ａ）、（ｂ）である。
【図７】図３２の連続カウントの判定処理の内容を示すフローチャートである。
【図８】６００ｄｐｉで読み取った、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢである。
【図９】黒画素連続検出がパターンマッチングを行う際に用いる３×３画素マトリクスのパターンＢＰａ〜ＢＰｄと、白画素連続検出がパターンマッチングを行う際に用いる３×３画素マトリクスのパターンＷＰａ〜ＷＰｄである。
【図１０】ＲＧＢ白地検出の基となる画像データの３×３画素マトリクスパターンＷＢＰと、谷白画素検出の基となるＧ画像データの５×５画素マトリクスパターンＲＤＰａ、ＲＤＰｂおよび、３×３画素マトリクスパターンＢＢＰのイメージである。
【図１１】色地検出にて注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの各画素の符号を示したパターンＭＰｐおよび色地判定に用いられる注目画素の周辺画素群を示したパターンＭＣａ〜ＭＣｄのイメージである。
【図１２】白領域抽出３２３にて、白判定で使用されるラインメモリＬＭＰの現在の処理ラインとその１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］、白パターンマッチングで使用される５×５画素マトリクスで、白画素の連続性パターンをもつＰＭＰａ〜ｄおよび白補正で使用されるブロックパターンＢＣＰのイメージである。
【図１３】白領域抽出３２３の判定にて、白ブロック補正により白ブロックに置きかえられる黒の突出部Ｂｐ１〜Ｂｐ４を表す図である。
【図１４】第１、２網点ピーク検出の検出処理対象となる周囲画素分布パターンＭｐａ〜Ｍｐｆと、網点領域検出を行うために区分した小領域分布パターンＳ１〜Ｓ４を有するＡＭＰである。
【図１５】色判定３２５で扱う黒濃度信号の波形であり、Ｒ、Ｇ、Ｂの各濃度信号がレベルの高低が一致した理想型（ａ）と、ＣＣＤ上で結像してデジタル化したときの理想型（ｂ）と、一般的な相対的ずれを持つ波形の一例（ｃ）である。
【図１６】図３３の色画素判定のパターンマッチング１の基になる色画素パターン群：ｐｍ１〜４のイメージである。
【図１７】図３３の色画素判定のパターンマッチング１の基になる色細線用パターン群：ｐｗ１１ａ〜１４ｄのイメージである。
【図１８】図３３の色画素判定のパターンマッチング１の基になる白領域パターン群：ｐｗ２１ａ〜２４ｄのイメージである。
【図１９】図７で取り扱われる色画素連続数のデータの具体例である。
【図２０】総合判定３２６にてカラー複写によるカラー色剤の重なりを模式的に拡大して示したものである。
【図２１】総合判定３２６のデコードで出力されるＣ／Ｐ信号に対応する画素領域を示した（ａ）〜（ｄ）のイメージである。
【図２２】第３網点ピーク検出の検出処理対象となる７×７画素マトリクスの各符号を示したパターンである。
【図２３】第３網点ピーク検出の検出処理対象となる周囲画素分布パターンａ、ｂである。
【図２４】網点ピークの周期をチェックする周期チェックによる補正前ａと、補正後ｂのイメージである。
【図２５】エッジ抽出３２２の詳細ブロック図である。
【図２６】白領域抽出３２３の詳細ブロック図である。
【図２７】網点抽出３２４の詳細ブロック図である。
【図２８】色判定３２５の詳細ブロック図である。
【図２９】総合判定３２６の詳細ブロック図である。
【図３０】図２８のＮ値化１を構成する色相分割回路０〜４のブロック図である。
【図３１】図２８のＮ値化２を構成するセレクタ回路１〜４、色相分割回路０〜４のブロック図である。
【図３２】ＡＣＳの詳細である。
【図３３】図２８の色画素判定の詳細である。
【図３４】色網点検出のパターンマッチングの基となる５×５マトリクスのイメージである。
【図３５】原稿認識３２０の機能をブロック区分で示したものである。
【符号の説明】
３２０　原稿認識
３２１　フィルタ
３２２　エッジ検出
３２３　白領域抽出
３２４　網点抽出
３２５　色判定
３２６　総合判定[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing, reading, forming apparatus and color copying apparatus. More specifically, the present invention relates to an image processing, reading, forming apparatus and color copying apparatus which determines whether image data is color or black and white and performs appropriate image processing. It concerns the device.
[0002]
[Prior art]
When copying image data with a color copying apparatus, an operator sometimes prints in color, prints in black and white, or prints with enlargement or reduction. At this time, the color copying apparatus selects an appropriate pixel or performs a thinning process according to the operation.
[0003]
For this purpose, an image processing apparatus and method for determining whether a target image is chromatic or achromatic is invented. For example, an image reading unit that scans an image and generates a plurality of color component signals, a unit that determines whether a pixel of interest is chromatic or achromatic based on the plurality of color component signals, Means for changing the determination conditions in order to facilitate the achromatic color determination by the determination means in accordance with a decrease in the scanning speed of the means, thereby preventing erroneous determination in the determination of the achromatic region of the input image. (Patent Document 1).
[0004]
An identification unit configured to identify a type of an image represented by the image data based on the image data; a processing unit configured to process the image data according to an identification result obtained by the identification unit; In some cases, the type can be identified with high accuracy according to the processing conditions or reading conditions of the target image by changing the identification operation of the identification means when executing the method (Patent Document 2).
[0005]
[Patent Document 1]
Patent No. 2935505
[Patent Document 2]
Patent No. 3015308
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in Japanese Patent Application Laid-Open No. H11-163, making the image more achromatic at the time of speed reduction means lowering the color determination performance at the time of speed reduction. Also, if the magnification is large, it is difficult to determine the color, and the influence of disturbance (vibration) is greatly affected.
[0007]
In Patent Literature 2, all the processes are thinned out, but when applied to ACS, there arises a problem that the color determination criterion changes largely before and after the switching point.
[0008]
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an image processing, reading and forming apparatus and a color copying apparatus for performing appropriate thinning-out processing without changing color judgment criteria while maintaining color judgment performance.
[0009]
According to the first aspect of the present invention, in the apparatus for determining color pixels using a plurality of lines, a unit for inputting input data substantially every other line at a specific magnification or more at the time of enlargement is provided. An object of the present invention is to perform color pixel determination without deteriorating the determination performance.
[0010]
An object of the invention according to claim 2 is to provide a color scanner as an image reading unit to which the unit can be applied.
[0011]
It is another object of the present invention to provide a color printer as an image forming unit to which the above unit can be applied.
[0012]
An object of the invention according to claim 4 is to provide a color copying apparatus to which the above means can be applied.
[0013]
According to the fifth aspect of the present invention, there is provided a printer controller which analyzes an image and a command for instructing printing from an external device such as a personal computer, develops bitmaps as image data in a printable state, and drives a color printer to print out the image data. Is intended to be able to respond to the means.
[0014]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve such an object, the invention according to claim 1 is a means for inputting input data substantially every other line at a specific magnification at the time of enlargement or more in an image processing apparatus for determining color pixels using a plurality of lines. It is characterized by having.
[0015]
According to a second aspect of the present invention, color pixels are determined using a plurality of lines, and the image data is transmitted to an image processing apparatus having means for inputting input data substantially every other line at a specific magnification or more at the time of enlargement. The image reading apparatus includes a color scanner that generates an image data by reading a document image by color separation, and transmits the image data to the image processing apparatus.
[0016]
According to a third aspect of the present invention, color pixels are determined using a plurality of lines, and image data is received from an image processing apparatus having means for inputting input data substantially every other line at a specific magnification or more at the time of enlargement. An image forming apparatus includes a color printer that prints out output image data corresponding to image data on paper.
[0017]
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a color copying apparatus having means for judging a color pixel using a plurality of lines and inputting input data substantially every other line at a specific magnification or more at the time of enlargement. The image processing apparatus further includes a color scanner that generates image data by reading the image data by decomposing the image data and transmits the generated image data to the image processing apparatus, and a color printer that prints out output image data corresponding to the image data on paper.
[0018]
According to a fifth aspect of the present invention, in the fourth aspect of the present invention, the image processing apparatus further comprises a printer controller that analyzes a print instruction command from the external terminal and prints out image information from the external terminal with a color printer. It is characterized by.
[0019]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an image processing apparatus of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0020]
FIG. 1 shows an outline of a mechanism according to an embodiment of the present invention. This embodiment is a digital full-color copying machine. A color image reading apparatus (hereinafter, referred to as a scanner) 200 forms an image of an original 180 on a contact glass 202 on a color sensor 207 via an illumination lamp 205, mirror groups 204A, 204B, 204C, and the like, and a lens 206. The color image information of the original is read for each color separation light of, for example, blue (hereinafter, referred to as B), green (hereinafter, referred to as G) and red (hereinafter, referred to as R), and is converted into an electric image signal. In this example, the color sensor 207 is configured by a three-line CCD sensor, and reads B, G, and R images for each color. Based on the B, G, and R color separation image signal intensity levels obtained by the scanner 200, color conversion processing is performed by an image processing unit (not shown), and black (hereinafter, referred to as Bk) and cyan (hereinafter, referred to as Bk). C), magenta (hereinafter, referred to as M), and yellow (hereinafter, referred to as Y) are obtained.
[0021]
Using the color image data, Bk, C, M, and Y images are superimposed on an intermediate transfer belt by a color image recording device (hereinafter, referred to as a color printer) 400 described below, and then transferred to transfer paper. The scanner 200 receives a scanner start signal at the same timing as the operation of the color printer 400, and scans a document in the direction indicated by the left arrow by an illumination / mirror optical system including an illumination lamp 205 and mirror groups 204A, 204B, 204C. Image data of one color is obtained every scanning. Then, each time, while visualizing the images sequentially with the color printer 400, these are superimposed on the intermediate transfer belt to form four full-color images.
[0022]
A writing optical unit 401 as an exposure unit of the color printer 400 converts color image data from the scanner 200 into an optical signal, performs optical writing corresponding to a document image, and forms an electrostatic latent image on the photosensitive drum 414. Form. The optical writing optical unit 401 includes a laser light emitter 441, a light emission drive control unit (not shown) for driving the light emission, a polygon mirror 443, a rotation motor 444 for driving the rotation, a fθ lens 442, a reflection mirror 446, and the like. Have been. The photoconductor drum 414 rotates counterclockwise as indicated by an arrow. Around the photoconductor cleaning unit 421, a neutralization lamp 414M, a charger 419, and a latent image potential on the photoconductor drum are detected. A potential sensor 414D, a selected developing device of the revolver developing device 420, a developed density pattern detector 414P, an intermediate transfer belt 415, and the like are arranged.
[0023]
The revolver developing device 420 includes a BK developing device 420K, a C developing device 420C, an M developing device 420M, and a Y developing device 420Y. (Omitted). Each of these developing devices assembles a developing sleeve 420KS, 420CS, 420MS, 420YS, which rotates by contacting the ears of the developer with the surface of the photosensitive drum 414, in order to visualize the electrostatic latent image. -Consists of a developing paddle that rotates to stir. In the standby state, the revolver developing device 420 is set at a position where development is performed by the BK developing device 420. When a copying operation is started, reading of BK image data is started by the scanner 200 at a predetermined timing, and the image is read. Based on the data, optical writing / latent image formation by laser light starts. Hereinafter, the electrostatic latent image based on the Bk image data is referred to as a Bk latent image. The same applies to each of the C, M, and Y image data. In order to enable development from the front end of the Bk latent image, before the front end of the latent image reaches the development position of the Bk developing device 420K, the rotation of the developing sleeve 420KS is started to develop the Bk latent image with Bk toner. . Thereafter, the developing operation of the Bk latent image area is continued. When the rear end of the latent image passes the Bk latent image position, the developing operation of the next color developing unit is immediately performed from the developing position of the Bk developing unit 420K. The revolver developing device 420 is driven and rotated to the position. This rotation operation is completed at least before the leading end of the latent image based on the next image data arrives.
[0024]
When the image forming cycle is started, the photosensitive drum 414 rotates counterclockwise as indicated by an arrow, and the intermediate transfer belt 415 rotates clockwise by a drive motor (not shown). With the rotation of the intermediate transfer belt 415, BK toner image formation, C toner image formation, M toner image formation, and Y toner image formation are sequentially performed, and finally the intermediate transfer is performed in the order of BK, C, M, and Y A toner image is formed over the belt 415. The formation of the BK image is performed as follows. That is, the charger 419 uniformly charges the photoconductor drum 414 with a negative charge to about -700 V by corona discharge. Subsequently, the laser diode 441 performs raster exposure based on the Bk signal. When the raster image is exposed in this manner, in the exposed portion of the photosensitive drum 414 that is initially uniformly charged, the charge proportional to the amount of exposure disappears, and an electrostatic latent image is formed. The toner in the revolver developing device 420 is negatively charged by stirring with the ferrite carrier, and the BK developing sleeve 420KS of the present developing device is connected to the metal base layer of the photosensitive drum 414 by a power supply circuit (not shown) by a power supply circuit (not shown). The bias is biased to a potential at which a negative DC potential and an AC are superimposed. As a result, no toner adheres to the portion of the photosensitive drum 414 where the charge remains, and the Bk toner is adsorbed to the portion having no charge, that is, the exposed portion, and the Bk visible light similar to the latent image. An image is formed. The intermediate transfer belt 415 is stretched around a drive roller 415D, a transfer opposed roller 415T, a cleaning opposed roller 415C, and a driven roller group, and is rotated by a drive motor (not shown). The Bk toner image formed on the photosensitive drum 414 is transferred onto the surface of the intermediate transfer belt 415, which is driven at a constant speed in contact with the photosensitive member, by a belt transfer corona discharger (hereinafter, referred to as a belt transfer unit) 416. Is transcribed by Hereinafter, the transfer of the toner image from the photosensitive drum 414 to the intermediate transfer belt 415 is referred to as belt transfer. Some untransferred residual toner on the photoconductor drum 414 is cleaned by the photoconductor cleaning unit 421 in preparation for reuse of the photoconductor drum 414. The collected toner is stored in a waste toner tank (not shown) via a collection pipe.
[0025]
The intermediate transfer belt 415 sequentially aligns the Bk, C, M, and Y toner images formed on the photosensitive drum 414 on the same surface to form a four-color superimposed belt transfer image. Thereafter, collective transfer is performed on transfer paper by a corona discharge transfer device. On the photosensitive drum 414 side, the process proceeds to the C image forming process after the BK image forming process. At a predetermined timing, reading of the C image data by the scanner 200 starts, and laser light writing using the image data is performed. Then, a C latent image is formed. The C developing device 420C performs the rotation operation of the revolver developing device with respect to the developing position after the trailing edge of the previous Bk latent image has passed and before the leading end of the C latent image has arrived. The image is developed with C toner. Thereafter, the development of the C latent image area is continued, but when the rear end of the latent image has passed, the revolver developing device 420 is driven as in the case of the Bk developing device, and the C developing device 420C is sent out. Of the M developing device 420M is positioned at the developing position. This operation is also performed before the leading end of the next M latent image reaches the developing unit. In the process of forming each of the M and Y images, the operations of reading the respective image data, forming the latent image, and developing are in accordance with the above-described processes of the Bk image and the C image.
[0026]
The belt cleaning device 415U includes an inlet seal, a rubber blade, a discharge coil, and a mechanism for contacting and separating the inlet seal and the rubber blade. After the Bk image of the first color is transferred to the belt, while the images of the second, third, and fourth colors are transferred to the belt, the entrance seal, the rubber blade, and the like are separated from the intermediate transfer belt surface by the blade contact / separation mechanism. deep.
[0027]
A paper transfer corona discharger (hereinafter, referred to as a paper transfer device) 417 uses an AC + DC or DC component to transfer the superposed toner image on the intermediate transfer belt 415 to the transfer paper. This is applied to the transfer belt.
[0028]
Transfer paper of various sizes is stored in a transfer paper cassette 482 in the paper feed bank. Paper is fed from a cassette storing paper of a designated size to the registration roller pair 418R by a paper feed roller 483.・ Transported. Reference numeral 412B2 indicates a paper feed tray for manually feeding OHP paper, thick paper, and the like. At the time when the image formation is started, the transfer paper is fed from any one of the paper feed trays, and is waiting at the nip portion of the registration roller pair 418R. Then, when the leading end of the toner image on the intermediate transfer belt 415 approaches the paper transfer unit 417, the registration roller pair 418R is driven so that the leading end of the transfer paper coincides with the leading end of the image, and the transfer of the paper and the image is performed. Matching is performed. In this way, the transfer paper is superimposed on the color superimposed image on the intermediate transfer belt and passes over the paper transfer unit 417 connected to the positive potential. At this time, the transfer paper is charged with a positive charge by the corona discharge current, and most of the toner image is transferred onto the transfer paper. Subsequently, when the transfer paper passes through a separation and static eliminator using a static elimination brush (not shown) disposed on the left side of the paper transfer device 417, the transfer paper is discharged, separated from the intermediate transfer belt 415 and moved to the paper transport belt 422. The transfer paper on which the four-color superimposed toner image is collectively transferred from the intermediate transfer belt surface is conveyed to a fixing device 423 by a paper conveyance belt 422, and the toner is transferred to a nip portion between a fixing roller 423A and a pressure roller 423B controlled to a predetermined temperature. The image is fused and fixed, sent out of the main body by a discharge roll pair 424, and stacked face up on a copy tray (not shown).
[0029]
The surface of the photoconductor drum 414 after the belt transfer is cleaned by a photoconductor cleaning unit 421 including a brush roller, a rubber blade, and the like, and is uniformly discharged by a discharge lamp 414M. Further, the intermediate transfer belt 415 after the transfer of the toner image to the transfer paper presses the blade again by the blade contact / separation mechanism of the cleaning unit 415U to clean the surface. In the case of the repeat copy, the operation of the scanner and the image formation on the photosensitive member continue from the fourth-color image process on the first sheet, and then proceed to the first-color image process on the second sheet at a predetermined timing. In the case of the intermediate transfer belt 415, the second Bk toner image is belt-transferred to an area whose surface has been cleaned by the belt cleaning device, following the batch transfer process of the first four-color superimposed image onto transfer paper. So that After that, the operation is the same as that of the first sheet.
[0030]
In the color copying machine shown in FIG. 1, when print data is provided from a host such as a personal computer through a LAN or a parallel I / F, the print data can be printed out (image output) by a color printer 400 and an image read by a scanner 200. This is a color copier with a complex function that can send data to a remote facsimile and print out received image data. This copier is connected to a public telephone network via a private branch exchange PBX, and can communicate with a facsimile communication and a management server of a service center via the public telephone network.
[0031]
FIG. 2 shows an outline of an electric system of the copying machine shown in FIG. FIG. 2 illustrates a control device of the copying machine with a focus on the main controller 10. The main controller 10 controls the entire copying machine. The main controller 10 includes an operation / display board OPB for performing display to the operator and input control of function setting from the operator, control of the editor 15, control of the scanner 200 and an optional ADF, control of writing a document image into an image memory, and control of image processing. In the scanner controller 12, the printer controller 16, the image processing unit (IPU) 300, and the color printer 400, which perform control and the like for performing image formation from the memory, charging, exposure, development, paper feeding, transfer, fixing, and the like. A distributed control device such as an engine controller 13 that controls an image forming engine that conveys transfer paper is connected. Each decentralized control device and the main controller 10 exchange machine status and operation commands as needed. Further, a main motor and various clutches necessary for paper conveyance and the like are also connected to a driver (not shown) in the main controller 10.
[0032]
The color printer 400 includes an electric circuit and a control circuit for driving mechanical elements for charging the photosensitive member 414, image exposure by a laser writing unit, development, transfer, fixing, and paper discharge, including paper supply from a paper supply tray. , As well as various sensors.
[0033]
The printer controller 16 analyzes an external image such as a personal computer or the like and a command for instructing printing, develops a bitmap into a printable state as image data, and drives the printer 400 via the main controller 10 to print the image data. Out. There are a LAN control 19 and a parallel I / F 18 for receiving and operating images and commands through the LAN and the parallel I / F.
[0034]
When there is a facsimile transmission instruction, the facsimile controller 17 drives the scanner 200 and the IPU 300 via the main controller 10 to read the image of the original, and transmits the image data to the facsimile communication line via the communication control 20 and the PBX. Send out. When receiving a facsimile call from the communication line and receiving the image data, the printer 400 is driven via the main controller 10 to print out the image data.
[0035]
FIG. 3 shows a configuration of the image processing unit (IPU) 300. The R, G, and B image data generated by the scanner 200 is provided to the IPU 300 via the interface 351. When the BR unit 355 instructs recording of B or R single color, selection and aggregation of R, G, and B image data are performed, but description of image recording processing in this mode is omitted. The R, G, B image data given to the IPU 300 is input to the document recognition 320, and the RGBγ correction 310 at the next stage converts the reflectance data (R, G, B data) into density data (R, G, B data). ).
[0036]
Based on the density R, G, and B data, the document recognition 320 determines whether the image area to which the data is addressed is a character edge area (edge area of a character or a line drawing), a halftone dot area, a low-frequency halftone dot area, or a picture. It is determined whether it is a region (a region of a photograph or a picture & a region that is not a character region, a region that is not a halftone dot region, and is not a halftone dot region). This is given to the main controller 10.

[0037]
-Document recognition 320 (FIG. 35)-
FIG. 35 shows the function of the document recognition 320 by block division.
It comprises line memories R, G, B and a recognition processing unit. The recognition processing unit performs character edge detection, picture detection, and chromatic / achromatic detection to obtain a C / P signal and a chromatic signal representing a character edge area or a picture area. A line memory that generates a B / C signal representing an area / achromatic area and the line memory can store a plurality of RGB lines. The recognition processing and the multi-line processing during the recognition processing are performed. P, B / C) and the input RGB are delayed by a plurality of lines and output in order to synchronize (position) the lines.
[0038]
As shown in FIG. 4, the document recognition 320 is roughly divided into a filter 321, an edge extraction 322, a white area extraction 323, a halftone dot extraction 324, a color judgment 325, and a comprehensive judgment 326. Here, a case where the reading density of the scanner 200 is about 600 dpi will be described as an example.
[0039]
-Filter 321-
The filter 321 corrects the G image data generated by the scanner 200 mainly for extracting a character edge. Here, since the data read by the scanner 200 may be blurred due to the performance of the lens or the like, an edge emphasis filter is applied. However, here, it is necessary to simply emphasize the image edge on the original and not to emphasize the line pattern for gradation expression, which is widely used in copying machines. If the line pattern is emphasized, the pattern (gradation expression area by the line pattern) is extracted as an edge, and there is a possibility that it may be erroneously determined to be a character edge. is there. Further, as shown in FIG. 8, since the line pattern A of 600 dpi and the line pattern B of 400 dpi have different repetition periods, it is difficult to avoid emphasis with the same filter coefficient. Therefore, either the maximum value or the minimum value of the calculation result of the two coefficients is used according to the detection of the characteristic amount (edge extraction, white area detection) at the subsequent stage.
In FIG. 8, the sum of the width of one white block and the width of one black block in contact with it in the main scanning direction x is a line pitch (constant width: a predetermined number of pixels), that is, a line cycle. At times, the white block width increases and the black block width decreases. As the density becomes higher, the white block width becomes narrower and the black block width becomes wider.
[0040]
In this embodiment, the pixel matrix of the filter processing 321 is defined as 7 pixels in the main scanning direction x × 5 pixels in the sub-scanning direction y (mechanical original scanning direction of the scanner 200). As shown in the block, there are two sets of coefficient groups (coefficient matrices) A and B to which each weighting coefficient a1 to a7, b1 to b7, c1 to c7, d1 to d7, and e1 to e7 is addressed to each pixel. The next coefficient group A (Table 1) is a filter processing coefficient that suppresses the emphasis of the 600 dpi line pattern A in FIG. 8 and also emphasizes the edges of the characters. The coefficient group B (Table 2) This is a filter processing coefficient that suppresses the emphasis of the 400 dpi line pattern B in FIG. 8 and also emphasizes the edges of characters.
[0041]
[Table 1]

[0042]
[Table 2]

[0043]
The horizontal direction is a line in the main scanning direction x, and the vertical direction is a line in the sub-scanning direction y. The coefficients of the first row in the coefficient groups A and B are the coefficients a1 to a7 of the first row of the coefficient matrix of the block of the filter 321 in FIG. “20” at the center is the coefficient of the center pixel of the third row c1 to c7 of the coefficient matrix of the block of the filter 321, that is, the coefficient c4 of the target pixel. The sum (product sum value) of the products (total of 7 × 5 = 35) obtained by multiplying each coefficient of the coefficient matrix by the value represented by the image data of the pixel addressed thereto is the value of the target pixel (the pixel addressed to c4). , And the image data values processed by the filter 321 are provided to the edge extraction 322 and the white region extraction 323. Here, the pixel of interest is a pixel to be currently processed, and is sequentially updated to pixels having different positions in the x direction and the y direction.
[0044]
In the coefficient group A, a negative coefficient (a coefficient having a small value) is distributed at a line pitch of the line pattern A of 600 dpi shown in FIG. For emphasis, 20 (extremely large coefficient) is assigned to the target pixel. Accordingly, when the image data (pixel of interest) is a black / white edge in the area of the line pattern A, the weighted average value (product sum value) derived therefrom is a character edge that is not the line pattern A. It is much lower than at some point.
[0045]
In the coefficient group B, a negative coefficient (a coefficient having a small value) is distributed at a line pitch of a line pattern B of 400 dpi shown in FIG. For emphasis, 20 (extremely large coefficient) is assigned to the target pixel. Accordingly, when the image data (pixel of interest) is a black / white edge in the area of the line pattern B, the weighted average value (product sum value) derived therefrom is a character edge that is not the line pattern B. It is much lower than at some point.
[0046]
The filter 321 performs an operation on the coefficient group A and the coefficient group B, outputs the minimum value of the operation result to the edge extraction 322, and outputs the maximum value of the operation result to the white region extraction 323.
The reason why the minimum value of the calculation result is output to the edge extraction 322 is to avoid a case where the white level cannot be sufficiently extracted when the structure of the character has a line shape.
The reason why the maximum value of the calculation result is output to the white area extraction 323 is to make it easier to catch the picture as a picture when the picture has a line pattern structure (for example, output from a copying machine).
This makes it easier to pick up an edge in edge extraction, and makes it easier to pick up a picture in white area detection.
In this embodiment, two coefficients have been described as an example, but the same effect can be obtained with three or more coefficients.
[0047]
FIG. 4 shows a mode in which the G image data is referred to for the edge processing. However, the present invention is not limited to the G data, and may be luminance data. It can be applied to signals that express dark and light.
[0048]
−Edge extraction 322-
FIG. 25 is a detailed block diagram of the edge extraction 322. The character area has many high-level density pixels and low-level density pixels (hereinafter referred to as black pixels and white pixels), and these black and white pixels are continuous at the edge portion. The edge extraction 322 detects a character edge based on the continuity of each of such black pixels and white pixels.
[0049]
-3 value conversion-
First, in the ternarization, the G image data (input data of the edge extraction 322) on which the filter 321 has been subjected to the filter processing of the character edge enhancement is ternarized using two types of threshold values TH1 and TH2. For example, when the image data represents 256 gradations (0 = white) from 0 to 255, the thresholds TH1 and TH2 are set to, for example, TH1 = 20 and TH2 = 80. In the ternarization, when input data <TH1, a pixel to which the data is addressed is expressed as a white pixel, when TH1 ≦ input data <TH2, a halftone pixel, and when TH2 ≦ input data, a black pixel. The input data is converted into ternary data.
[0050]
−Continuous detection of black pixels, continuous detection of white pixels−
The black pixel continuation detection and the white pixel continuation detection detect a portion where black pixels are continuous and a portion where white pixels are continuous based on the ternary data by pattern matching. In this embodiment, the patterns BPa to BPd and WPa to WPd of the 3 × 3 pixel matrix shown in FIG. 9 are used for this pattern matching. In the pattern shown in FIG. 9, black circles indicate the above-described black pixels, white circles indicate the above-described white pixels, and blank pixels without any circles indicate black pixels, halftone pixels, and white pixels. It does not matter which one of them. The pixel at the center of the 3 × 3 pixel matrix is the pixel of interest.
[0051]
In the black pixel continuation detection, when the distribution of the contents of the ternarized data matches any of the black pixel distribution patterns BPa to BPd shown in FIG. This is given to the pixel of interest. Similarly, in the white pixel continuity detection, when matching is performed with any of the white pixel distribution patterns WPa to WPd shown in FIG.
[0052]
-Nearby pixel detection-
The next neighboring pixel detection is performed by checking whether or not there is a black continuous pixel or a white continuous pixel in the vicinity of the pixel of interest in the neighboring pixel detection with respect to the detection results of the black pixel continuous detection and the white pixel continuous detection. It is determined whether the target pixel is in the edge area or the non-edge area. More specifically, in the present embodiment, when one or more black continuous pixels and one or more white continuous pixels exist in a block of a 5 × 5 pixel matrix, the block is defined as an edge area. If not, the block is determined to be a non-edge area.
[0053]
−Removal of isolated points−
Further, since the character edge exists continuously, the isolated edge is corrected to a non-edge area by removing the isolated point. Then, an edge signal of “1” (edge area) is output to a pixel determined to be an edge area, and an edge signal of “0” (non-edge area) is output to a pixel determined to be a non-edge area.
[0054]
-White area extraction 323-
FIG. 26 is a detailed block diagram of the white area extraction 323. The white region extraction 323 includes binarization, RGB white extraction, white determination, white pattern matching, gray determination, gray pattern matching, gray expansion, white correction, white pattern correction, white expansion, white contraction, and determination.
[0055]
-2 value conversion-
In the binarization, the edge enhancement output of the image density data (G image data) of the filter 321 is binarized using a threshold value thwsb, and the white pattern matching (step 7 in FIG. A binarized white determination signal for generation is generated. The edge emphasis output is 256 gradations from 0 to 255 in this embodiment, 0 is white without density, an example of the threshold thwsb is 50, and the value of the edge emphasis output is thwsb = 50. If smaller, the binarization 323a determines "binary white" and generates a binary white determination signal "1". When the value of the edge enhancement output is equal to or greater than thwsb = 50, a binary white determination signal “0” is generated.
[0056]
-RGB white extraction-
The RGB white extraction includes: 1.) RGB white background detection; 2.) Color background detection and ) Valley white pixel detection is performed to determine whether the image data is a white area.
[0057]
1. ) RGB white background detection
In the RGB white background detection, a white background separation operation is activated by detecting a white background region from R, G, and B image data. That is, the processing of white background separation is started. Specifically, as shown in the pattern WBP of FIG. 10, if all of the R, G, and B image data of the 3 × 3 pixel matrix are smaller than the threshold thwss, the target pixel (the center pixel of the 3 × 3 pixel matrix) It is determined as a white area, and white pattern matching (white background determination signal referred to in step 3 of FIG. 5 representing the processing) is activated (“1”). This is to detect whether there is a white pixel area having a certain extent. Note that each of the R, G, and B image data also has 256 gradations from 0 to 255 in this embodiment, 0 is a base level without density, and a threshold value thwss <thwsb. If it is 40 and all of the R, G, and B image data are smaller than thwss = 40, it is determined to be “white background” and a white background determination signal “1” is generated. When any of the R, G, and B image data has a threshold value of thwss = 40 or more, a white background determination signal “0” is generated.
[0058]
2. ) Color background detection
To prevent a light color from being determined as a white background, a color background is detected.
A. Here, first, assuming that the sign of each pixel of the 5 × 5 pixel matrix centering on the target pixel is indicated by the pattern MPp in FIG. 11, the center pixel c3 (the X-marked pixels MCa to MCd) serving as the target pixel If the RGB difference (the difference between the maximum value and the minimum value of the R, G, B image data addressed to one pixel) is larger than the threshold thc, the color pixel determination signal a is set to “1” (color pixel) and Is "0" (black and white pixel).
B. If all the R, G, and B image data of any of the pixels in the peripheral pixel group on one side of the target pixel △ (in MCa to MCd in FIG. 11) is equal to or smaller than the threshold thwc, the one-side white determination signal b is set to “1”. (White pixel) and “0” (non-white pixel) when the threshold thwc is exceeded. The threshold value thwc is, for example, 20.
C. If the R, G, and B image data of any of the pixels in the peripheral pixel group □ (in MCa to MCd in FIG. 11) on the other side of the pixel of interest is equal to or smaller than the threshold thwc, the other-side white determination signal c is set to “1”. (White pixel), and when the threshold value thwc is exceeded, “0” (non-white pixel).
D. In any of the patterns MCa to MCd in FIG.
a AND (exclusive NOR of b and c) = "1"
Holds, that is, when a = “1” (the target pixel is a color pixel) and b and c match (white pixels on both sides of the target pixel or non-white pixels on both sides), the , The color ground determination signal d is “1” (color ground). The color ground determination signal d is referred to in the white pattern matching (step 6 in FIG. 5 representing the process).
[0059]
The above-described pattern matching A. ~ D. This is because when the area around the black character is slightly colored due to the RGB reading position shift, it is not picked up as a color. At the colored position around the black character, (exclusive NOR of b and c) becomes “0” (one of both sides of the target pixel is a white pixel and the other is a non-white pixel). In this case, the color ground determination signal d = "0" (non-colored background). In addition, when the pixel of interest is a color pixel whose periphery is surrounded by a white background, the color ground determination signal d = “1” (color background), and even when a line is complicated, a light color pixel is detected as a color background. be able to. In other words, where the line is complicated, the originally white part is not completely read as white, but the processing A. If the RGB difference is small, the pixel is not determined to be a color pixel. Therefore, the threshold value thwc is set more strictly than that of a white background where the density should be checked (for example, thws = 40, thwsb = 50, and thwc = 20). ~ D. By strictly checking whether or not there is a white background, the light color pixel can be accurately detected as a color background.
[0060]
3. ) Valley white pixel detection
Next, in the valley white pixel detection, valley white pixels in a small white area that cannot be detected by the RGB white background detection are detected based on the 5 × 5 pixel matrix distributions RDPa and RDPb of the G image data shown in FIG. Specifically, based on a 5 × 5 pixel matrix distribution RDPa,
miny = min (G [1] [2], G [1] [3], G [1] [4], G [5] [2], G [5] [3], G [5] [4 ])
Is calculated. That is, the lowest density miny in the group of pixels with black circles in the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPa shown in FIG. 10 is extracted. And
maxy = max (G [3] [2], G [3] [3], G [3] [4])
Is calculated. That is, the maximum density maxy in the pixel group with a white circle in the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPa shown in FIG. 10 is extracted. next,
mint = min (G [2] [1], G [3] [1], G [4] [1], G [2] [5], G [3] [5], G [4] [5 ])
Is calculated. That is, the lowest density mint in the group of pixels with black circles is extracted from another 5 × 5 pixel matrix distribution RDPb shown in FIG. And
maxt = max (G [2] [3], G [3] [3], G [4] [3])
Is calculated. That is, the highest density maxt in the pixel group with a white circle in the 5 × 5 pixel matrix distribution RDPb shown in FIG. 10 is extracted. Here, min () is a function for detecting the minimum value. max () is a function for detecting the maximum value. next,
OUT = ((miny-maxy)> 0) # ((mint-maxt)> 0)
Is calculated. That is, of (miny-maxy) and (mint-maxt), the larger positive value is the valley detection value OUT. If the value of OUT is equal to or greater than a certain threshold, the pixel of interest (RDPa or RDPb) is detected. Is detected as a valley white pixel. As described above, the valley state of the image is detected. ) RGB white background detection compensates for the difficulties in detection.
[0061]
−White judgment−
Here, the state variables MS and SS [I] used for the white judgment are updated. The contents are shown in FIG. Here, the state variable MS is addressed to the pixel of the processing target line (line of interest), and the state variable SS [I] is addressed to the pixel one line before (the processed line) of the processing target line. Is 4-bit white background information indicating the degree of white of the white background, and is generated by the processing of FIG. The maximum value of the values represented by the state variables MS and SS [I] is set to 15, which means the whitest degree, and the minimum value is 0. That is, the state variables MS and SS [I] are data indicating the degree of white, and the larger the value represented by the data, the stronger the white. At the start of the copying operation, both the state variables MS and SS [I] are initialized to zero.
[0062]
In the processing shown in FIG. 5, first, the state variable immediately before the target pixel to be processed, that is, the white background information SS [I] and the pixel immediately preceding the target pixel on the same line (preceding pixel: processed pixel) The state variable, that is, the white background information MS is compared (step 1). If the white background information SS [I] one line before is larger, it is used as the temporary white background information MS of the target pixel (step 2). Otherwise, the state variable MS of the preceding pixel is set as temporary white background information MS of the target pixel. This means that information that is closer to white among the white background information of the peripheral pixels is selected.
[0063]
After starting the copying operation, ) When a white area, that is, a white background is detected by RGB white background detection [1. ) White background determination signal output from RGB white background detection = “1”], white background information SS [I] of the pixel one line before the target pixel is updated to 15 (steps 3 and 4), and white background information MS of the target pixel is updated. Is also set to 15 (step 5). Then, the white background information MS of the pixel of interest is written in the main scanning position (F) of the pixel of interest in the line memory for the current line (line of interest) in the line memory LMP shown in FIG. The information SS [I] is written to the main scanning position (F) of the pixel of interest in the line memory for the previous one line of the line memory LMP shown in FIG. 12 (steps 3, 4, and 5). Next, the white background information SS [I] addressed to the pixel one line before is propagated to the pixel one line before as follows (steps 14 to 17). [I] means the main scanning position of the target pixel, and [I-1] means the position of a pixel one pixel before (the pixel immediately before the target pixel) in the main scanning direction x.
[0064]
When SS [I-1] <SS [I] -1, SS [I-1] = SS [I] -1 is set in the line memory (steps 14 and 15). In other words, in the line one line before the pixel of interest, the white background at the position (F) of the pixel of interest relative to the white background information SS [I-1] one pixel before (E) the pixel of interest (F) in the main scanning direction. If the value “SS [I] −1” obtained by subtracting 1 from the information SS [I] is larger (the degree of white is stronger), the pixel one pixel before the position (F) of the target pixel on the line one line before The white background information SS [I-1] addressed to (E) is updated to a value obtained by lowering the white intensity by one from the white background information SS [I] at the position (F) of the target pixel.
[0065]
Next, when SS [I-2] <SS [I] -2, SS [I-2] = SS [I] -2 is set in the line memory (steps 16, 17-14, and 15).
Next, when SS [I-3] <SS [I] -3, SS [I-3] = SS [I] -3 is set in the line memory (steps 16, 17-14, and 15).
[0066]
Similarly, when SS [I-15] <SS [I] -15, SS [I-15] = SS [I] -15 is finally set in the line memory (steps 16 and 17-14). , 15). The lower limit value MIN of the value of the white background information SS [I] is 0, and when it is less than 0, it is kept at 0. This is the same in step 13 described later.
[0067]
By the processing of these steps 14 to 17, the white background information SS one line before and before the main scanning position of the target pixel replaces the white background information MS of the target pixel with one white position information MS of one pixel in the main scanning direction x. The white background information of the target pixel is updated to the value reduced by the reduction rate, and propagates at the reduction rate behind the main scanning in the main scanning direction x one line before (white propagation processing). However, this is a case where the value of the white background information one line before is smaller. For example, the pixel before one line is the one. ) When the white background (white area) is detected by the RGB white background detection, the white background information is 15 which is the highest value, and no rewriting is performed.
[0068]
When the target pixel is updated and becomes a non-white background [1. ) A white background determination signal which is an output of RGB white background detection = “0”], the process proceeds from step 3 to step 6 or lower, and the pixel of interest is a color background [2. ) Not the color ground determination signal d = “1”, which is the output of the color ground detection (it is a non-color ground), but binarized white [the binarized white determination signal output from the binarization = “1” ]], And when the state variable of the pixel of interest provisionally determined in Steps 1 and 2, that is, the white background information MS is equal to or larger than the threshold thw1 (for example, 13), the white background information MS addressed to the target pixel is incremented by 1 (Step 6). -10). That is, the white value is updated to a value that is strong by one. The maximum value max of the white background information MS is set to 15, and when it exceeds 15, it is kept at 15 (steps 9 and 10). The steps 5 and 14 to 17 described above are also executed when the vehicle has proceeded along this route. That is, a white propagation process is performed.
[0069]
If the target pixel is a non-colored background and is a binary white, but the white background information MS is less than thw1 (for example, 7), thw2 (for example, 1) or more, and is a valley white pixel, the state variable MS is left as it is. It is held (steps 8, 11, 12). The steps 5 and 14 to 17 described above are also executed when the vehicle has proceeded along this route. That is, a white propagation process is performed.
[0070]
If none of the above conditions are met, that is, if the target pixel is a color background or non-binarized white, the white background information MS of the target pixel is decremented by one (step 13). That is, the white information is updated to the white background information in which the degree of white is weak by one. The minimum value MIN of the white background information MS is 0, and when it is less than 0, it is kept at 0. The steps 5 and 14 to 17 described above are also executed when the vehicle has proceeded along this route. That is, a white propagation process is performed.
[0071]
By the generation of the white background information MS described above, the white information can be transmitted to the peripheral pixels on the line memory LMP via the state variable (white background information) MS. As described above, the generation of the white background information MS is based on the RGB white background determination signal indicating that the color data (all the R, G, and B image data) is a white background when the threshold value thwss = 40 is smaller than 40, as described above. 4-5-14 to 17 when generation of color-corresponding white background information MS is performed, and the edge enhancement output (output of the filter 321) of the density data (G image data) is smaller than the threshold thwsb = 50 5 includes generation of white background information MS corresponding to the density, based on the white background and the binarized white determination signal, in the system of steps 7 to 13-5 to 14 to 17 in FIG.
[0072]
This white determination is performed in the first step of RGB white extraction. ) RGB white background detection until a white area is detected, The operation (execution of step 4) is performed until the detection of the RGB white background generates the white background determination signal "1" and starts the generation of the color-corresponding white background information MS (steps 3-4-5-14 to 17). Do not do). This is to prevent an area that cannot be determined as a white area from being erroneously determined as a white pixel (white block) by white pattern matching of the G image data after edge enhancement processing of the filter 321 as described below.
[0073]
When the edge emphasizing filter 321 is applied to a character on a light-colored ground, the data around the character has a lower value (white) than the original image data (colored background). If white pattern matching is performed, that is, if a white area is determined based only on the generation of the white background information MS corresponding to the density (steps 7 to 13-5 to 14 to 17), it is easy to erroneously determine the vicinity of the character on the color ground as a white background. A white pattern for determining a white pixel (white block), which will be described later, in an area where the determination as a white area can be obtained by generating the above-described color-corresponding white background information MS (steps 3-4-5-14 to 17). The white background information MS is set to the maximum value so that the matching is applied. If the white background information is not a white background in step 3, the white background conditions are checked in detail in step 6 and subsequent steps, and white pattern matching is performed. Since the white background information MS, which is one parameter for determining whether or not to apply, is adjusted, it is erroneously determined as a white pixel (white block) by white pattern matching of the G image data after edge enhancement processing of the filter 321 as described later. Is preventing that.
[0074]
For example, when there is a high possibility of a color pixel, the white background information MS is lowered (step 13), and when there is a suspicion of a color pixel, the white background information MS is held (no change) (steps 11 to 13), and the white pattern By preventing erroneous determination as a white pixel (white block) by matching, data around the character is prevented from having a lower value (white) than the original image data (color ground).
[0075]
Where the character is dense, the white background information MS is updated and propagated by the above-described processing (steps 3 to 5, 6 to 10, and 14 to 17), so that the possibility that the dense character area is erroneously determined to be a pattern is reduced. . In addition, characters such as complicated characters (for example, “sho”) include: 2.) In some cases, white detection cannot be performed by RGB white background detection. ) In the valley white pixel detection, white is detected, and the white background information MS is held on the path in which the YES output of step 12 goes straight to step 5 to keep the white background tendency. The possibility of being judged is reduced.
[0076]
Further, as mentioned above, when the target pixel is a color pixel whose periphery is surrounded by a white background, 2. ) The color ground determination signal d = “1” (color ground), which is the output of the color ground detection, makes it possible to detect a light color pixel as a color ground even when a line is complicated, and determine whether the periphery of the pixel of interest is white. The threshold value thwc for seeing whether or not is set low (thwc = 20), and it is possible to strictly check whether or not the periphery of the light color pixel (pixel of interest) is a white background and detect the light color pixel as a color background. It is possible to further reduce the possibility that a complicated character is erroneously determined as a picture.
[0077]
As described above, since a light color pixel can be more strictly detected as a color background, when a color background is detected, the process proceeds from step 6 to step 13 in FIG. 5 to lower the state variable MS and determine that the color background is white. In addition to being able to reduce the possibility, in addition to the threshold value thwss (for example, 40) for generating the white background determination signal to be referred to in step 3, the threshold value for generating the binary white determination signal to be referred to in step 7 If thwsb (for example, 50) is set to a large value and the color is not determined (step 6: NO), the probability that the binarization is regarded as white is increased, and the process proceeds from step 7 to 10 in FIG. To increase the possibility that the state variable MS is determined to be a white area.
[0078]
That is, 1. 5) When the threshold value thwss = 40 in the RGB white background detection, a severe white determination with a low probability of white determination is performed, and if a white background is determined, the state variable MS is increased by the processing from step 3 to step 4 in FIG. The possibility of determining the background as white is increased. If the white determination is not made in the strict white determination, it is conversely determined whether the pixel is a color background or a strict color ground determination with high reliability for detecting a light color pixel as a color ground. ) Refer to the result of the color background detection, and if it is not determined to be a color background, refer again to the soft white determination with a threshold thwsb = 50 which has a high probability of determining white again, that is, the binarization. If the determination is white, the state variable MS is increased to increase the possibility that the character background is determined to be white (steps 7 to 10). Since this processing (steps 6 to 10) is performed, if the background density unevenness is lighter than the light color pixels detected as the color background, for example, if the background of the original is uneven, such as a back reflection, the fine background unevenness , The state variable MS is suppressed from greatly changing in a binary manner, and the determination of whether or not the pixel is a white pixel in the next white pattern matching is suppressed from being finely changed in the scanning direction. As a result, when the background is a light colored background, fine color omission (white background) does not appear in conjunction with fine background unevenness of the original such as back reflection.
[0079]
−White pattern matching−
Whether or not the background is white is determined based on whether or not there is a continuous white pixel in a block of 5 × 5 pixels around the target pixel. Therefore, when the following expression is satisfied for the target pixel, the target pixel is provisionally determined to be a white pixel, and white pattern matching is performed.
(Non-color pixel & (white background information MS ≧ thw1 (13)) & binarized white) #
(Non-color pixel & (white background information MS ≧ thw2 (1)) & valley white pixel & binarized white)
Here, the pixel of interest for which it is checked whether or not this conditional expression is satisfied is a target of the white propagation processing in steps 5 and 14 to 17 of FIG. “White background information MS” is white background information MS [I] of the target pixel to be checked after the white propagation processing. Here, MS [I] is the white background information after the white propagation process, and I is the position of the pixel of interest to be checked in the main scanning direction x, and the state variable MS is calculated by the above-described white determination. Is different from the position of the target pixel in the main scanning direction x.
[0080]
In the above conditional expression, “non-color pixel” refers to 2. ) The color ground determination signal d, which is the output of the color ground detection, is “0”, and “binary white” means that the binary white determination signal of the binarization is “1” (binary white). And the “valley white pixel” ) Means that the detection result of valley white pixel detection is a valley white pixel, and # means logical sum (OR: or). The white pattern matching checks whether the output (white pixel or not) determined by the above conditional expression corresponds to any of the vertical and horizontal oblique continuity patterns PMPa to PMPd in FIG. White circles added to the patterns PMPa to PMPd mean white pixels. It does not matter whether the other blank pixels are white pixels.
[0081]
If the white pixel distribution of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel corresponds to the pattern PMPa, PMPb, PMPc or PMPd in FIG. 12, the target pixel is determined to be a white pattern pixel.
[0082]
-Gray judgment-
Based on the output data of the gray pixel detection, hue division of R, G, B, Y, M, C, and Bk is performed, and a low density pixel is detected for each hue.
Hue division is the same as color determination described later.
Here, the G data after the filter is compared with thgr, and if either the data is larger than the G data or if it is a color pixel in the color ground detection of RGB white extraction, the following calculation is performed, If the following conditions are satisfied, the pixel is determined to be a gray pixel.
Here, the threshold value is changed for each color because the maximum density of each ink is different.
4.1). RY hue area boundary (ry)
R-2 * G + B> 0
4.2). Y-G hue area boundary (yg)
11 * R-8 * G-3 * B> 0
4.3). GC hue area boundary (gc)
1 * R-5 * G + 4 * B <0
4.4). CB hue area boundary (cb)
8 * R-14 * G + 6 * B <0
4.5). BM hue area boundary (bm)
9 * R-2 * G-7 * B <0
4.6). MR hue area boundary (mr)
R + 5 * G-6 * B <0
4.8). Y pixel pixel determination (gry)
(It is a color pixel) & (ry == 1) & (yg == 0) & (maximum RGB value <thmaxy)
4.9). G pixel determination (grg)
& (Yg == 1) & (gc == 0) & (maximum RGB value <thmaxg)
4.10). C pixel determination (grc)
(It is a color pixel) & (gc == 1) & (cb == 0) & (maximum RGB value <thmaxc)
4.11). B pixel determination (grb)
(It is a color pixel) & (cb == 1) & (bm == 0) & (Maximum RGB value <thmaxb)
4.12). M pixel determination (grm)
(It is a color pixel) & (bm == 1) & (mr == 0) & (Maximum value of RGB <thmaxm)
4.13). R pixel determination (grr)
(It is a color pixel) & (mr == 1) & (ry == 0) & (Maximum value of RGB <thmaxr)
4.14). When not a color pixel (grbk)
(Maximum value of RGB <thmaxbk)
4.15). Gray pixel judgment
When any one of the conditions of 4.8) to 4.15) is satisfied, a gray pixel is determined.
[0083]
-Gray pattern matching-
The following pattern matching is performed, where D is a gray pixel and bk is darker than the gray pixel. Since the copy original is a thin 200-line pattern and a 300-line pattern, the following pattern is adopted so that the copy original is also subjected to gray detection.
Those that match the following pattern (Table 3) are gray pixels. (See FIGS. 6A and 6B)
[0084]
[Table 3]

[0085]
−White pattern correction−
The active pixels isolated (1 × 1, 1 × 2, 2 × 1, 2 × 2, 1 × 3, 3 × 1 white pixels) by white pixel pattern matching are deactivated.
As a result, isolated pixels are removed.
[0086]
-White expansion-
The result of the correction of the white pixel pattern matching is ORed by 7 × 41.
[0087]
−White shrinkage−
Perform 1 × 33 AND of the result of white expansion.
By performing white expansion and white contraction, inactive pixels that are expanded and have a small area with respect to the correction result of the white pixel pattern matching are removed.
This determination result is a result that includes a non-white background-side boundary region with respect to a white background and a boundary portion.
In other words, the area is larger than the white background.
[0088]
−White correction−
In the white block correction, when one or more white candidate blocks exist in each of the 6 × 4 pixel regions at the four corners in 15 × 11 pixels centered on the pixel of interest marked with “×” in the block pattern BCP, The white block correction data is given to the target block. As a result, an area surrounded by a white background is defined as a white area.
[0089]
-Gray expansion-
An 11 × 11 OR process is performed on the result of the gray pattern matching.
This results in a slightly larger area than the gray area.
[0090]
-Judgment-
The white background is set when the white correction result is active or the contraction result is active and the gray expansion result is inactive.
This can be expressed by the following equation.
Result of white correction # (Result of white contraction & Result of gray expansion)
Here, in the “white correction result”, the area surrounded by the white background is definitely determined as the white area, and in the result of “white contraction result! The low density area is defined as a non-white area.
[0091]
As shown in FIG. 13, black projections surrounded by circles Bp1 to Bp4 indicate that one or more white candidates are provided in each of the 6 × 4 pixel regions at the four corners in 15 × 11 pixels centered on the target block. When there is a block, the block of interest is replaced with a white block by white block correction for providing white block correction data to the target block. Making a black area surrounded by a white background, such as a black protrusion surrounded by circles Bp1 to Bp4, a white area reduces the possibility of determining that area as a picture part. In the comprehensive judgment 326 described later, the non-white area is determined to be a picture, but the possibility that a black area surrounded by a white background such as a black protrusion surrounded by circles Bp1 to Bp4 is erroneously determined to be a picture is reduced.
Further, as a result of the white contraction and the gray expansion, the boundary between the black background and the white background is determined to be a white region (character region). Therefore, a dark character edge is determined to be a white background regardless of the thickness of the character. It is possible to correctly determine a character edge. The character edge determination is not performed for a portion having a low density.
[0092]
-Adjustment of text / photo determination level-
As described above, in the white area extraction 323, white determination corresponds to a white background determination signal of RGB white extraction, a color ground determination signal d, a valley white pixel determination signal, and a binary white determination signal of binarization. , White background information MS, which is a state variable indicating the degree of white. Then, in the white pattern matching, it is temporarily determined whether the target pixel is a white pixel based on the color ground determination signal d, the white background information MS, the binarized white determination signal, and the valley white pixel determination signal. Is determined by white pixel distribution pattern matching for. Using this result and the results of the black determination and the black pattern matching used for the pattern BBP in FIG. 10, the white correction determines whether the target pixel is a boundary between a black background and a white background boundary (white region: character region). I do.
[0093]
The white background determination signal for RGB white extraction (see step 3 in FIG. 5) is “1” (white background) when all of the R, G, and B image data of the target pixel are smaller than the threshold thwss = 40. When the threshold value thwss is increased, the probability of determining a large value of the white background information MS increases, and the probability of extracting the “white region” (the boundary between the black background and the white background boundary: the character region) increases (ie, the pattern region is extracted). Probability decreases). The opposite is true when the threshold thwss is reduced.
[0094]
The binarized white determination signal (see step 7 in FIG. 5) is “1” (binary white) if the edge enhancement output of the G image data of the filter 321 is smaller than the threshold thwsb = 50. is there. When the threshold value thwsb is increased, the probability of determining a large value of the white background information MS increases, and the probability of extracting the “white area” increases (that is, the probability of extracting the picture area decreases). The opposite is true if the threshold thwsb is reduced.
[0095]
The image data of the “white area” is subjected to image processing for clearly representing the character image in a later process. Therefore, if the thresholds thwss and thwsb are increased, image processing with high priority is applied to the character. The image data in the non-white area, that is, the picture (photograph) area is subjected to image processing for faithfully representing the picture or the picture in a later process. Therefore, if the thresholds thwss and thwsb are reduced, the picture (photograph) is given priority Image processing.
[0096]
By the way, when the color ground determination signal d for RGB white extraction (see step 6 in FIG. 5) is “1” (color ground), the white background information MS is reduced, and the probability of extracting the “white area” is reduced. (That is, the probability of extracting the picture area increases.) 2. B.) Process of generating color ground determination signal d by color ground detection , C.I. When the threshold value thwc (for example, 20) used in is reduced, the probability that peripheral pixels (△ and □ in FIG. 11) are simultaneously detected as color pixels, that is, the probability that (exclusive NOR of b and c) = “1” increases. The probability of obtaining the color ground determination signal d = “1” (color ground) increases, and the probability of extracting the “white region” decreases (that is, the probability of extracting the picture region increases).
[0097]
Therefore, in the present embodiment, in the operation / display unit OPB of FIG. 2, the menu display of the input mode by the key input and the operation of the key image (the parameter designation key and the up / down keys) on the menu screen displayed on the liquid crystal display are performed. The threshold values thwss, thwsb, and thwc are adjusted as shown in Table 4 by adjusting the “character / photo level” in the parameter adjustment.
[0098]
[Table 4]

[0099]
That is, the standard value (default) of the parameter “text / photo level” adjusted and set by the operator on the operation / display unit OPB is “3”, and this default value is the above-mentioned text / photo level and the thresholds thwss, thwsb 3 is written in the ROM 358 shown in FIG. 3 together with a conversion table showing the relationship between the CPU 357 and the character / photograph from the ROM 358 when the CPU 357 initializes the IPU 300 when the IPU 300 shown in FIG. The default value of the level is read out, and the corresponding thresholds thwss, thwsb, and thwc are read out from the conversion table, written in the registers for each threshold in the RAM 356, and used for the above-described processing in the white area extraction 323. Thereafter, the character / photo level is adjusted by an input from the operation board OPB, and when the adjusted value A is given from the main controller 10 to the CPU 357, the CPU 357 determines the parameters thwss, thwsb, and thwc corresponding to the adjusted value A. Are read from the conversion table of the ROM 358 and written in the parameter-addressed register of the RAM 356.
[0100]
When the thresholds are set to the standard values thwss = 40, thwsb = 50, and thwc = 20, the operator increases the value of “text / photo level” by i (for example, 1) by using the operation board OPB and sets “Up” to “Up”. Then, the thresholds thwss, thwsb, and thwc are set to 2i (2) values changed in the character priority direction. Conversely, if the operator decreases the value of the "character / photo level" by "i" (for example, 1) by "Down", the thresholds thwss, thwsb, and thwc are set to the values changed in the photo priority direction by 2i (2).
[0101]
-Halftone dot extraction 324
FIG. 27 shows a detailed block diagram of the halftone dot extraction 324. In the first halftone dot detection, pixels forming part of halftone dots (referred to as halftone peak pixels) are determined from pixel density information in a two-dimensional local area of a predetermined size using G image data. It is a circuit to detect. When the following two conditions are satisfied simultaneously with respect to the local region, the central pixel of the region is detected as a halftone dot peak pixel.
Condition 1: The density level of the center pixel is the maximum (peak) or the minimum (valley peak) in the local area.
Condition 2: The absolute value of the difference between the average of the density levels of the pixel pairs and the density level of the central pixel is equal to or greater than the threshold Th for all pixel pairs that are point-symmetric with respect to the central pixel.
[0102]
With reference to FIG. 14, the detection process of the first halftone dot detection will be specifically described. This is an example in which a mask of a 5 × 5 pixel matrix (in general, an M × M pixel matrix) is used as a local region. Assuming that the sign of each pixel of the 5 × 5 pixel matrix is shown in the pattern MPp of FIG. 11, the density Lc of the central pixel c3 as the target pixel is larger or smaller than the density L1 to L8 of the surrounding pixels. And
abs (2Lc-L1-L8) ≧ Lth
And abs (2Lc-L2-L7) ≧ Lth
And abs (2Lc-L3-L6) ≧ Lth
And abs (2Lc-L4-L5) ≧ Lth
, The center pixel (Lc) of the mask is detected as a halftone dot peak pixel. The abs function means taking an absolute value. Lth is a threshold value (fixed value).
[0103]
Specifically, the surrounding pixels are pixels to which the quadrilateral of the surrounding pixel distribution pattern MPa or MPb shown in FIG. 14 is added. When either of the above-described halftone peak pixel detection based on the surrounding pixel distribution patterns MPa and MPb detects the halftone dot pixel, a detection signal indicating the halftone peak pixel as the target pixel (center pixel c3) at that time. give. The two patterns are used in order to widely correspond to the number of halftone dots.
[0104]
The pattern MPa is
L1 = b2, L2 = b3, L3 = b4, L4 = c2, L5 = c4, L6 = d2, L7 = d3, L8 = d4,
It is defined. Here, L1 = b2 means that the density of the pixel b2 is set to the value of L1 in the above-described dot peak pixel detection calculation.
[0105]
The pattern MPb is
L1 = b2, L2 = a3, L3 = b4, L4 = c1, L5 = c5, L6 = d2, L7 = e3, L8 = d4,
It is defined.
[0106]
In the case of copying, since the enlargement and reduction in the sub-scanning direction y are performed at low and high document scanning speeds of the scanner 200, image data that has been enlarged and reduced in the sub-scanning direction y is provided from the scanner 200. . Therefore, at the time of reduction, the patterns MPc and MPd shown in FIG. 14 are used instead of the above-described patterns MPa and MPb. At the time of enlargement, the patterns MPe and MPf shown in FIG. 14 are used. Note that, in the patterns MPe and MPf, pixels provided with triangular marks may be added to the above-described “surrounding pixels”.
[0107]
The second halftone peak detection is for detecting halftone peaks using B data, and has the same function as the first halftone peak detection. The first halftone peak detection uses the G image data and therefore responds to most colors, but does not respond to Y. Therefore, the second halftone peak detection uses the B image data and It is an auxiliary thing aimed at detecting a halftone dot peak.
[0108]
The halftone dot area detecting unit 1 converts a halftone peak pixel of a peak and a valley detected by one of the first halftone peak pixel detection and the second halftone peak pixel detection into a two-dimensional small area of a predetermined size. It is counted every time, and the sum of the peak pixels of the peaks and valleys is set as the count value P of the small area. When the count value P is larger than the threshold value Pth, all the pixels of the small area (or only the central pixel of the small area in the case of processing in units of pixels) are determined to be a halftone dot area. The result of the determination is stored in the temporary memory.
[0109]
With reference to FIG. 23, the detection process of the third halftone dot detection will be specifically described.
This third halftone peak detection is intended to detect 100 lines or less and 65 lines (newspaper halftone dots) or more.
This is an example in which a mask of a 7 × 7 pixel matrix (in general, an M × M pixel matrix) is adopted as a local region. As shown in the pattern of FIG. 22, the density Lc of the central pixel group serving as the target pixel is the maximum or minimum as compared with the density groups L1 to L8 of the surrounding pixels.
abs (2Lc-L1-L8) ≧ Lth
And abs (2Lc-L2-L7) ≧ Lth
And abs (2Lc-L3-L6) ≧ Lth
And abs (2Lc-L4-L5) ≧ Lth
, The center pixel (Lc) of the mask is detected as a halftone dot peak pixel. The abs function means taking an absolute value. Lth is a threshold value (fixed value).
Here, the halftone peak pixel when the center pixel (Lc) of the mask has the maximum value is output to the cycle check 1 as the halftone peak pixel.
Further, the halftone dot peak pixel when the center pixel (Lc) of the mask is the minimum value is output to the period check 2 as the halftone dot valley peak pixel.
[0110]
Specifically, the surrounding pixels are the pixels shown in the surrounding pixel distribution pattern shown in FIG. When either of the above-described halftone peak pixel detection based on the surrounding pixel distribution pattern detects the halftone dot pixel, a detection signal representing the halftone peak pixel is given to the target pixel (center pixel d4) at that time. The two patterns are used in order to widely correspond to the halftone dot area ratio.
[0111]
The density of Lc is obtained as follows with reference to peripheral pixels.
Lc = Min (d4, d3, d5, c4, e4)
When this Lc is the maximum value for the peripheral pixels,
The pattern is: L1 = Max (a1, a2, b1)
L2 = Max (a3, a4, a5)
L3 = Max (a6, a7, c7)
L4 = Max (c1, d1, e1)
L5 = Max (c7, d7, e7)
L6 = Max (f1, g1, g2)
L7 = Max (g3, g4, g5)
L8 = Max (g6, g7, f7)
It is defined. Here, L1 = Max (a1, a2, b1) means that the maximum value of the density of the pixels a1, a2, and b1 is set to the value of L1 in the above-described halftone peak pixel detection calculation.
Lc = Min (d4, d3, d5, c4, e4) means the minimum value of the density (image data) of d4, d3, d5, c4, e4.
[0112]
Lc = Max (d4, d3, d5, c4, e4)
When this Lc is the minimum value for the peripheral pixels,
The pattern is: L1 = Min (a1, a2, b1)
L2 = Min (a3, a4, a5)
L3 = Max (a6, a7, c7)
L4 = Max (c1, d1, e1)
L5 = Max (c7, d7, e7)
L6 = Max (f1, g1, g2)
L7 = Max (g3, g4, g5)
L8 = Max (g6, g7, f7)
It is defined.
[0113]
In the case of copying, since the enlargement and reduction in the sub-scanning direction y are performed at low and high document scanning speeds of the scanner 200, the scanner 200 provides image data that has been enlarged and reduced in the sub-scanning direction y. . Therefore, at the time of reduction, the pattern shown in FIG. At the time of enlargement, the pattern shown in FIG.
[0114]
The arithmetic expression for the third halftone peak detection does not operate on the data of one pixel, but refers to the target pixel by a plurality of pixels (calculation of min and max).
This is because halftone dots having a low screen ruling have a large shading cycle, so that determination by one pixel refers to neighboring pixels, thereby reducing the influence of noise (garbage) and reducing the amount of arithmetic operation. Since the arithmetic expressions can be used in common for other blocks, it is easy to implement hardware.
[0115]
In the period check 1, the halftone peak peak and the period of the halftone peak are checked.
The halftone peak interval is checked in the one-dimensional main scanning direction.
Since the number of halftone dots to be detected in the halftone peak detection is 100 lines or less, the number of halftone peaks is 8 or more. If it is less than 8, small characters are often erroneously determined. (At 600 dpi reading)
As shown in FIG. 24A, if L1 is 6 and L2 is 10,
Since the halftone peaks at the L1 interval are mostly small characters, the halftone peaks are removed. Since the L2 interval is almost always a low screen ruling halftone dot, it is not removed.
In the cycle check, a in FIG. 24 is corrected as shown in b in FIG.
[0116]
In period check 2, halftone dot valley peaks are performed in the same manner as period check 1.
The halftone peaks and the halftone valley peaks are independently performed because the halftone peaks and halftone valley peaks alternately appear near the halftone dot area ratio of 50%, and an accurate period does not appear. Is going.
The outputs of the period check 1 and the period check 2 are input to the halftone dot area detection units 2 and 3.
[0117]
The halftone dot area detection unit 2 performs period checks 1 and 2 to count halftone peak pixels of peaks and valleys for each two-dimensional small area of a predetermined size, and obtain halftone peak pixels of peaks and valleys. Is the count value P of the small area. When the count value P is larger than the threshold value Pth, all the pixels of the small area (or only the central pixel of the small area in the case of processing in units of pixels) are determined to be a halftone dot area. The result of the determination is stored in the temporary memory.
[0118]
Further, the halftone dot region detection 3 performs period checks 1 and 2 or, and counts the halftone dot peak pixels of the peaks and valleys for each two-dimensional small region of a predetermined size. The sum of the pixels is set as the count value P of the small area. When the count value P is larger than the threshold value Pth, all the pixels of the small area (or only the central pixel of the small area in the case of processing in units of pixels) are determined to be a halftone dot area. The result of the determination is stored in the temporary memory B.
[0119]
If either the area detection unit 1 or the area detection unit 2 is a halftone area, it is determined according to the halftone / non-halftone determination result (peripheral feature information) of the processed area near the small area of interest. The threshold value Pth is adaptively changed. In the present embodiment, two values TH1 and TH2 (where TH1> TH2) are prepared as the threshold value Pth, and one of the two values is determined based on the determination result of the processed area near the small area of interest stored in the temporary memory. Select That is, when the nearby area is determined to be a non-dot area, it is highly likely that the area is a line drawing area. Therefore, TH1 for which the condition becomes severer to reduce erroneous detection is selected as the threshold Pth. On the other hand, if it is determined that the neighboring area is a halftone area, it is highly possible that the neighborhood area is a halftone area, so that TH2, under which the condition is relaxed, is used as the threshold Pth. Note that TH1 is selected as the initial value of the threshold value Pth.
[0120]
The AMP on FIG. 14 shows the distribution of the above-described small area. Each of S1 to S4 of the small area distribution pattern AMP is a small area (block) having a size of, for example, 4 × 4 pixels, and S4 is a small area of interest, and S1, S2, and S3 are processed small areas. And When it is determined that all of S1, S2, and S3 are halftone areas, Th2 is used as the threshold Pth for the determination of S4. When at least one of S1, S2, and S3 is determined to be a non-dot area, TH1 is selected as the threshold Pth. A halftone area detection signal ht of “1” is determined when it is determined to be a halftone area, and “0” is determined when it is determined to be a non-halftone area. However, this is only an example, and TH2 is selected when any one of S1, S2 and S3 is determined to be a halftone dot region, and TH1 is selected only when all of the small regions are determined to be non-halftone regions. May be selected. Further, the neighboring area to be referred to may be only S1 or only S2. This output result is a dot extraction result.
[0121]
If the area detector 3 is a halftone area, the threshold value Pth is adaptively changed according to the halftone / non-halftone determination result (peripheral feature information) of the processed area near the small area of interest. In the present embodiment, two values TH1 and TH2 (though TH1> TH2) are prepared as the threshold value Pth, and one of the two values is determined based on the determination result of the processed area near the small area of interest stored in the temporary memory B. Select a value. That is, when the nearby area is determined to be a non-dot area, it is highly likely that the area is a line drawing area. Therefore, TH1 for which the condition becomes severer to reduce erroneous detection is selected as the threshold Pth. On the other hand, if it is determined that the neighboring area is a halftone area, it is highly possible that the neighborhood area is a halftone area, so that TH2, under which the condition is relaxed, is used as the threshold Pth. Note that TH1 is selected as the initial value of the threshold value Pth.
[0122]
The AMP on FIG. 14 shows the distribution of the above-described small area. Each of S1 to S4 of the small area distribution pattern AMP is a small area (block) having a size of, for example, 4 × 4 pixels, and S4 is a small area of interest, and S1, S2, and S3 are processed small areas. And When it is determined that all of S1, S2, and S3 are halftone areas, Th2 is used as the threshold Pth for the determination of S4. When at least one of S1, S2, and S3 is determined to be a non-dot area, TH1 is selected as the threshold Pth. A halftone area detection signal ht of “1” is determined when it is determined to be a halftone area, and “0” is determined when it is determined to be a non-halftone area. However, this is only an example, and TH2 is selected when any one of S1, S2 and S3 is determined to be a halftone dot region, and TH1 is selected only when all of the small regions are determined to be non-halftone regions. May be selected. Further, the neighboring area to be referred to may be only S1 or only S2. This output result is a low screen frequency halftone dot extraction result.
The difference between the halftone dot extraction result and the halftone dot extraction result is that halftone dots are extracted only by inputting a low screen ruling in the halftone dot detection, so that only low screen ruling halftone dots can be extracted.
[0123]
-Color determination 325-
FIG. 28 shows a detailed block diagram of the color determination 325. When detecting a color (chromatic) pixel or a black (achromatic) pixel in a document, a relative reading shift of R, G, and B exists due to sampling of each color image data and mechanical accuracy. . This will be described with reference to FIG. FIG. 15A shows an image density signal. The black density signal is ideally black when the levels of the R, B, and G density signals match. However, actual image data is obtained by forming an image on a CCD with a lens and digitizing the image signal of the CCD. FIG. 15B shows an ideal high and low waveform. However, since a general scanner uses a three-line CCD sensor, R, G, and B images of image data are not read simultaneously at the same time. Since they are arranged at intervals and cannot be read at the same time in terms of time, a reading position shift will inevitably occur. For example, the R, G, and B color density signals representing the level change of black shown in FIG. 15B are relatively shifted as shown in FIG. If this shift is large, a color shift appears at the periphery of the black area.
[0124]
The color determination 325 is for finding a chromatic area. It is composed of four blocks: N-valued 1, N-valued 2, color judgment, and ACS.
[0125]
-N value conversion 1-
The input data R, G, and B are converted into signals of c, m, and y from 0 to 4 from the hue division in N-ary 1 (FIG. 30). Here, all of the hue division circuits 0 to 4 are the same and only the lines of the input data are different. As an example of the hue division, a boundary between respective colors is obtained, and a difference between a maximum value and a minimum value of each of R, G, and B image data in one pixel is defined as an RGB difference, and is as follows. Here, the R, G, B image data becomes black (darkens) as the number increases.
1). RY hue area boundary (ry)
R-2 * G + B> 0
2). Y-G hue area boundary (yg)
11 * R-8 * G-3 * B> 0
3). GC hue area boundary (gc)
1 * R-5 * G + 4 * B <0
4). CB hue area boundary (cb)
8 * R-14 * G + 6 * B <0
5). BM hue area boundary (bm)
9 * R-2 * G-7 * B <0
6). MR hue area boundary (mr)
R + 5 * G-6 * B <0
[0126]
7). W (white) pixel judgment for color judgment
If (R <thwa) & (G <thwa) & (B <thwa), then y = m = c = 0. thwa is a threshold value.
[0127]
8). Y pixel judgment
If (ry == 1) & (yg == 0) & (RGB difference> (thy + maximum value of RGB / 16)), then y = 1 and m = c = 0. thy is a threshold.
[0128]
9). G pixel judgment
If (yg == 1) & (gc == 0) & (RGB difference> (thg + maximum value of RGB / 16)), then c = y = 1 and m = 0. thg is a threshold value.
[0129]
10). C pixel judgment
If (gc == 1) & (cb == 0) & (RGB difference> (thc + maximum value of RGB / 16)), then c = 1 and m = y = 0. thc is a threshold value.
[0130]
11). B pixel judgment
If (cb == 1) & (bm == 0) & (RGB difference> (thb + maximum value of RGB / 16)), then m = c = 1 and y = 0. thb is a threshold value.
[0131]
12). M pixel judgment
If (bm == 1) & (mr == 0) & (RGB difference> (thm + maximum value of RGB / 16)), m = 1 and y = c = 0. thm is a threshold value.
[0132]
13). R pixel judgment
If (mr == 1) & (ry == 0) & (RGB difference> (thr + maximum value of RGB / 16)), then y = m = 1 and c = 0. thr is a threshold value.
[0133]
14). BK pixel judgment
7). ~ 13). , Y = m = c = 1.
[0134]
Here, in the priorities of 7) to 14), the smaller number is prioritized. The above-described thresholds thwa, thy, thm, thc, thr, thg, and thb are thresholds determined before copying (processing). The output signal is 3-bit data of 1 bit for each of c, m, and y. Here, changing the threshold value for each hue means that a threshold value corresponding to the hue region is determined when the chromatic range is different for each hue region. This hue division is an example, and any formula may be used.
The reason why the threshold value is changed according to the maximum value of RGB is that when the reflectance data is dark (the number is large), even if the color is a color, the difference in RGB becomes small, so that correction is performed for the difference.
[0135]
The output c, m, and y five-line data of the N-ary 1 are input to the color pixel determination (FIG. 33).
[0136]
−Color pixel judgment−
FIG. 33 shows the content of the color pixel determination. The data of c, m, and y for five lines are input to pattern matching 1, count 1, and color dot detection. First, pattern matching 1 in the flow for obtaining a B / C signal will be described.
[0137]
-Pattern matching 1-
The white level of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel increases. Next, the target pixel is a pixel (color pixel) in which all of c, m, and y of the pixels determined by the hue division are other than 1 (c = m = y = 1) or all 0 (c = m = y = 0). ) Is determined by checking whether the 5 × 5 pixel matrix matches the next pattern.
1). Color pixel pattern group
1-1). Pattern 1-1 (pm1)
D23 & D33 & D43
1-2). Pattern 1-2 (pm2)
D32 & D33 & D34
1-3). Pattern 1-3 (pm3)
D22 & D33 & D44
1-4). Pattern 1-4 (pm4)
D24 & D33 & D42
The center pixel (pixel of interest) is D33. FIG. 16 shows these patterns pm1 to pm4. White circles on these patterns indicate that at least one of c, m, and y is 1. The reason for employing the pattern matching is to prevent isolated points and the like from being picked up. Conversely, when detecting a small area color such as a halftone dot, a pixel (color pixel) whose central pixel is other than 1 (c = m = y = 1) or all 0 (c = m = y = 0) May be determined.
[0138]
2). Pattern group for color thin line
Detects color lines surrounded by white. The pattern used for this is shown in FIG. In FIG. 17, the pixels with white circles are pixels in which c, m, and y are all 0. If the distribution of data (c, m, y) of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel (center pixel) matches any of the patterns pw11a to pw14d in FIG. ) Is regarded as a color line pixel.
2-1). Pattern 2-1 (pw11a to pw11d)
((D12 & D13 & D14) & (D42 & D43 & D44)) #
((D12 & D13 & D14) & (D52 & D53 & D54)) #
((D22 & D23 & D42) & (D42 & D43 & D44)) #
((D22 & D23 & D42) & (D52 & D53 & D54))
2-2). Pattern 2-2 (pw12a to pw12d)
((D21 & D31 & D41) & (D24 & D34 & D44)) #
((D21 & D31 & D41) & (D25 & D35 & D45)) #
((D22 & D23 & D24) & (D24 & D34 & D44)) #
((D22 & D23 & D24) & (D25 & D35 & D45))
2-3). Pattern 2-3 (pw13a to pw13d)
((D11 & D21 & D12) & (D35 & D44 & D53)) #
((D11 & D21 & D12) & (D45 & D44 & D55)) #
((D13 & D22 & D31) & (D35 & D44 & D53)) #
((D13 & D22 & D31) & (D45 & D44 & D55))
2-4). Pattern 2-4 (pw14a to pw14d)
((D13 & D24 & D35) & (D41 & D51 & D52)) #
((D14 & D15 & D25) & (D41 & D51 & D52)) #
((D13 & D24 & D35) & (D31 & D42 & D53)) #
((D14 & D15 & D25) & (D31 & D42 & D53))
[0139]
3). White area pattern group
Pattern matching where c, m, and y are all 0 is performed. The pattern used for this is shown in FIG. In FIG. 18, the pixels with white circles are pixels in which c, m, and y are all 0. When the distribution of data (c, m, y) of the 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel (center pixel) matches any of the patterns pw21a to pw24d in FIG. ) Are considered as white area pixels.
3-1). Pattern 3-1 (pw21a to pw21d)
(D21 & D31 & D41) #
(D22 & D32 & D42) #
(D24 & D34 & D44) #
(D25 & D35 & D45)
3-2). Pattern 3-2 (pw22a to pw22d)
(D12 & D13 & D14) #
(D22 & D23 & D24) #
(D42 & D43 & D44) #
(D52 & D53 & D54)
3-3). Pattern 3-3 (pw23a to pw23d)
(D52 & D51 & D41) #
(D53 & D42 & D31) #
(D35 & D24 & D13) #
(D25 & D15 & D14)
3-4). Pattern 3-4 (pw24a to pw24d)
(D54 & D55 & D45) #
(D53 & D44 & D35) #
(D31 & D22 & D13) #
(D21 & D11 & D12)
[0140]
4). Determination of color pixel candidate 2
If the pattern matching result extracted above matches the following pattern, the pixel of interest is set as color pixel candidate 2 for color determination.
((Pm1 == 1) & ((pw11 == 1) # (pw21! = 1))) #
((Pm2 == 1) & ((pw12 == 1) # (pw22! = 1))) #
((Pm3 == 1) & ((pw13 == 1) # (pw23! = 1))) #
((Pm4 == 1) & ((pw14 == 1) # (pw24! = 1)))
Here, (pm1 == 1) means that the data distribution centered on the target pixel matches the pattern pm1, and (pw11 == 1) means that the data distribution matches any of the patterns pw11a to pw11d. (Pw21! = 1) means matching with any of the patterns pw21a to pw21d. & Indicates a logical product, and # indicates a logical sum. By this pattern matching, the color pixels surrounded by the white area are regarded as color pixel candidates, and when there is a white area in other areas, they are not regarded as color pixels. Those that match by color pixel pattern matching without a white region are color pixel candidates.
[0141]
−Count 1−
The number of 1 (c = 1, m = 1, y = 1) of c, m, y of each pixel in the 5 × 5 pixel matrix centering on the target pixel is counted. If the difference between the maximum value and the minimum value of the count values for each of c, m, and y is equal to or more than thcnt and the minimum value is less than thmin, the color pixel candidate 1 is determined. thcnt and thmin are threshold values set before copying (processing). The planes are expanded to y, m, and c, the number is counted for each plane in an N × N matrix, and the minimum value is assumed to be black. As a result, even if reading of black pixels is omitted, correction can be performed. The chromatic pixel is determined based on the difference between the maximum value and the minimum value. Thus, the chromatic pixels are extracted by correcting the pixels from which the black pixels are not read. If there is a certain chromatic pixel in a 5 × 5 pixel matrix centered on the target pixel, the target pixel is determined to be a chromatic pixel.
[0142]
−Color dot detection−
A halftone dot with low saturation (dark halftone dot) is subjected to the following pattern matching in order to detect a dark halftone dot in order to be determined to be black in the count 1, and to detect a dark halftone dot. The feature of the dark halftone dot is detected as follows because black data and color data are mixed and white data does not exist.
[0143]
1). Non-white background detection
If there is no c = 0, m = 0, and y = 0 in the 5 × 5 matrix, it is determined to be a non-white background area. This is because dark halftone dots do not include white.
[0144]
2). Color dot pixel detection
Pattern matching is performed on pixels D determined as colors in a 5 × 5 matrix (c = 0, m = 0, y = 0, but not c = 1, m = 1, y = 1).
The expression is as follows.
(D11 & D15 & D33 & D51 & D55) #
(D13 & D31 & D33 & D51 & D55) #
(D12 & D14 & D21 & D22 & D33 & D41 & D45 & D52 & D54)
Here, the reason why there is a reference point outside the matrix is to prevent erroneous determination of color misregistration (see FIG. 34).
[0145]
3). Color dot detection
When a non-white background is detected and a color halftone pixel is detected, H is output assuming that a color halftone dot has been detected.
[0146]
−Color judgment−
In the chromatic determination, it is determined whether or not the pixel is a color pixel. If it is color pixel candidate 1 and color pixel candidate 2 and the color halftone dot is detected by color halftone dot detection, it is determined to be color pixel 1.
[0147]
-Blocking 1 × 4-
The output of the color determination chromatic detection is divided into blocks by 1 × 4. Blocking means that if there is one or more color pixels 1 in a 1 × 4 pixel matrix, the entire 1 × 4 pixel matrix is output as one color pixel block. In the processing after block formation 1 × 4, 1 × 4 pixels are output as one block as one block.
[0148]
−Removal of isolated points−
The isolated data is removed as an isolated point if there is no 4 × 1 color pixel block including the block adjacent to the target block by the isolated point removal 7 × 5.
The reason why the sub-scanning direction is set to 4 is to match the size because the main scanning is 4 pixels and 1 unit.
[0149]
−expansion−
The output of the isolated point removal is expanded to 17 lines × 5 blocks when one color pixel block exists by expansion. The expansion is performed so that black character processing is not performed around color pixels. Here, the output B / C signal outputs L (chromatic) when the color pixel is one block, and outputs H (achromatic) otherwise.
[0150]
-N-value 2-
The input data R, G, and B are converted into signals of c, m, y, and w (white) for color determination at 0 to 4 through hue division through a selector in N-ary 2 (FIG. 31). You. As an example of the hue division, a boundary between respective colors is obtained, and a difference between a maximum value and a minimum value of each of R, G, and B image data in one pixel is defined as an RGB difference, and is as follows. Here, the R, G, B image data becomes black (darkens) as the number increases.
The upper input data is selected when the magnification in the sub-scanning of the selector is 200% or less, and the lower input signal is selected when the magnification exceeds 200%.
That is, when the value is 200% or less, the evaluation is performed for five consecutive lines of the input data.
When it is 200% or more, the evaluation is performed by skipping one line of the input.
Here, by skipping one line, it is impossible to evaluate a thin line of one line in the next stage, but since the magnification is 200% or more, one line line is hardly evaluated.
In the present embodiment, this is achieved by thinning out the input data, but any means may be used as long as the data to be input for the ACS determination is every other line.
At 200% or more, the influence of disturbance (vibration) increases, so that erroneous determination of disturbance becomes difficult. Since the reference line is substantially doubled, the permissible amount of the reading position shift is also substantially doubled.
Only the evaluation of N-value conversion is switched, and the same processing is performed for color pixel determination. Therefore, the criteria for determining the color original before and after the switching do not change. Therefore, the criterion does not change by switching.
1). RY hue area boundary (ry)
R-2 * G + B> 0
2). Y-G hue area boundary (yg)
11 * R-8 * G-3 * B> 0
3). GC hue area boundary (gc)
1 * R-5 * G + 4 * B <0
4). CB hue area boundary (cb)
8 * R-14 * G + 6 * B <0
5). BM hue area boundary (bm)
9 * R-2 * G-7 * B <0
6). MR hue area boundary (mr)
R + 5 * G-6 * B <0
[0151]
7). W (white) pixel judgment for color judgment
If (R <thwa) & (G <thwa) & (B <thwa), then y = m = c = 0. thwa is a threshold value.
[0152]
8). Y pixel judgment
If (ry == 1) & (yg == 0) & (RGB difference> (thy + maximum value of RGB / 16)), then y = 1 and m = c = 0. thy is a threshold.
[0153]
9). G pixel judgment
If (yg == 1) & (gc == 0) & (RGB difference> (thg + maximum value of RGB / 16)), then c = y = 1 and m = 0. thg is a threshold value.
[0154]
10). C pixel judgment
If (gc == 1) & (cb == 0) & (RGB difference> (thc + maximum value of RGB / 16)), then c = 1 and m = y = 0. thc is a threshold value.
[0155]
11). B pixel judgment
If (cb == 1) & (bm == 0) & (RGB difference> (thb + maximum value of RGB / 16)), then m = c = 1 and y = 0. thb is a threshold value.
[0156]
12). M pixel judgment
If (bm == 1) & (mr == 0) & (RGB difference> (thm + maximum value of RGB / 16)), m = 1 and y = c = 0. thm is a threshold value.
[0157]
13). R pixel judgment
If (mr == 1) & (ry == 0) & (RGB difference> (thr + maximum value of RGB / 16)), then y = m = 1 and c = 0. thr is a threshold value.
[0158]
14). BK pixel judgment
7). ~ 13). , Y = m = c = 1.
[0159]
Further, the determination of the w pixel for color determination is performed. The conditions are as follows.
If (R <thw) & (G <thw) & (B <thw), the color pixel is set as w pixel and output as w. thw is a threshold value. Here, in the priorities of 7) to 14), the smaller number is prioritized. The above-described thresholds thwa, thy, thm, thc, thr, thg, and thb are thresholds determined before copying (processing). The relationship between thw and thwa is thw> tha. The output signal is 3-bit data of 1 bit each for c, m, and y, and 1 bit of w of color pixel detection for color determination. Here, the reason why the threshold value is changed for each hue is that a threshold value corresponding to the hue region is determined for each hue region when the chromatic range is different. This hue division is an example, and any formula may be used.
If the threshold value is changed according to the maximum value of RGB, when the reflectance data is dark (the number is large), even if the color is a color, the RGB difference is reduced, so that the correction is performed.
[0160]
The five-line data c, m, and y of the N-ary 2 are input to the ACS (FIG. 32).
[0161]
-ACS-
FIG. 32 shows the contents of the ACS determination. The data of c, m, and y for five lines are input to pattern matching 2 and 3, and counts 2, 3, and 4. First, pattern matching 2 in the flow of determining whether a document is a color document or a monochrome document will be described.
[0162]
-Pattern matching 2-
The same pattern matching (pattern matching 1) using the color determination is performed to be a color pixel candidate 2.
[0163]
-Count 2-
When a w pixel for color determination exists in a 5 × 5 pixel matrix centered on the pixel of interest, the c, m, and y data determined by N-value conversion 2 of the pixel is corrected to c = m = y = 0. I do. This correction increases the white level of the pixel matrix. Then, the number of 1 of c, m, and y (c = 1, m = 1, y = 1) of each pixel in the pixel matrix is counted. If the difference between the maximum value and the minimum value of the count value for each of c, m, and y is greater than or equal to thactnt and the minimum value is less than thamine, the pixel of interest is set as color pixel candidate 1. “thactnt” and “thamine” are threshold values set before copying (processing).
[0164]
-Chromatic judgment of chromatic detection 1 for ACS-
Based on the output of the pattern matching 2 and the count 2, the chromaticity determination of the ACS chromaticity detection 1 determines whether or not the pixel is a color pixel. If it is the color pixel candidate 1 and the color pixel candidate 2, the color pixel 2 is set.
[0165]
-Blocking of chromatic detection 1 for ACS-
The output of the color pixel determination 2 is made into blocks by blocking. That is, if there is one or more color pixels 2 in a 4 × 4 pixel matrix, the entire 4 × 4 pixel matrix is output as two color pixel blocks. In the processing after block formation, 4 × 4 pixels are output as one block as one block.
[0166]
-Density of chromatic detection 1 for ACS-
In order to remove an isolated block, there are three or more active conditions (two color pixel blocks) in the 3 × 3 block, and if the target block is active (color pixel), the target block is set to the active block (two color pixel blocks). ).
[0167]
-Count 3-
The number of c, m, y 1 (c = 1, m = 1, y = 1) of each pixel in the 5 × 5 pixel matrix centering on the target pixel is counted. If the difference between the maximum and minimum count values of c, m, and y is equal to or greater than tha1cnt, and the minimum value of c, m, and y is less than tha1min, color pixel candidate 3 is determined. tha1cnt and tha1min are thresholds set before copying (processing).
[0168]
-Pattern matching 3-
Whether the pixel (c, m, y) determined by the color pixel detection is a color pixel is determined by pattern matching using a 5 × 5 pixel matrix. The pattern is the same as that of pattern matching 1. The pixel matched by the pattern matching is set as a color pixel candidate 4.
[0169]
-Chromatic judgment of chromatic detection 2 for ACS-
If it is the color pixel candidate 3 and the color pixel candidate 4, the color pixel 3 is set.
[0170]
-Blocking of chromatic detection 2 for ACS-
The output of the chromaticity determination of the chromaticity detection 2 for ACS is divided into blocks by the chromaticity detection 2 for ACS. That is, if there is one or more color pixels 3 in a 4 × 4 pixel matrix, the entire 4 × 4 pixel matrix is output as three color pixel blocks. In the processing after block formation, 4 × 4 is output as one block as one block.
[0171]
-Density of chromatic detection 2 for ACS-
In order to remove an isolated block, there are three or more active conditions (three color pixel blocks) in the 3 × 3 block, and if the target block is active (color pixel 3), the target block is set to the active block (color pixel 3). Block).
[0172]
-Count 4-
The number of 1 (c = 1, m = 1, y = 1) of c, m, y determined by hue division is counted for each pixel in the 5 × 5 pixel matrix centering on the target pixel. If the minimum value of each of the count values of c, m, and y is equal to or larger than thabk, the pixel of interest is set as black pixel candidate 1. thabk is a threshold value set before copying (processing).
Instead of determining a black pixel, the target pixel and surrounding pixels are looked at to find a black component, so that the thin line is displaced, so that the target pixel can be determined to be black even if it is not black.
[0173]
−Achromatic judgment−
If the pixel of interest is black pixel candidate 1, it is determined as a black pixel.
[0174]
-Blocking-
The output of the black pixel is blocked by blocking. Here, the term “blocking” means that if there is one or more black pixels in a 4 × 4 pixel matrix, the entire 4 × 4 pixel matrix is output as a black pixel block. In the processing after block formation, 4 × 4 pixels are output as one block as one block.
[0175]
−Achromatic expansion−
In the 3 × 3 block matrix, if the target block is active (black pixel block) and its surrounding pixels are non-active (non-black pixel), the target block is made non-active (non-black pixel block).
[0176]
−Color pixel judgment−
If the target block is determined to be active (color pixel 2) in ACS chromatic detection result 2 and not determined to be active (black pixel) in achromatic / achromatic detection, the target block is determined to be color (color block). I do. Also, when the chromatic detection result 1 for ACS is active (color pixel), it is determined to be a color.
[0177]
−9 × 9 expansion−
In order to regard a small character as continuous for a block determined to be a color in the color pixel determination, if there is at least one active block in a 9 × 9 block matrix centered on the target block, the target block is set to the active block. And Here, the reason for the large expansion is to fill the gap between the characters.
[0178]
−Continuous count−
In the continuous count, it is determined whether the original is a color original or a monochrome original by checking the continuity of the color pixel blocks. It is determined whether the original is a color original by counting the number of continuous color pixels in the expansion output data (color pixel block).
[0179]
FIG. 7 shows the content of this determination processing. When the target pixel is in the color pixel block, the color pixel continuation number of the target pixel is calculated by referring to the color pixel continuation numbers of the upper left, upper, upper right, and left pixels of the target pixel (steps 21 to 26). Here, assuming that the pixel of interest is, for example, the c3 pixel of the 5 × 5 pixel distribution pattern MPp in FIG. 11, the upper left, upper, upper right, and left pixels are pixels b2, b3, b4, and c2, respectively. If the target pixel is not in the color pixel block, it is given a color pixel continuation number of 0 (step 21-27).
[0180]
If the target pixel is in the color pixel block, the number of consecutive color pixels of the upper pixel (b3) of the target pixel (c3) is checked (step 22). A value obtained by adding 1 to the color pixel continuation number of (b4) is given (step 24). If the color pixel continuation number of the upper pixel (b3) is 0, the reference value A is set to the upper right pixel (b4) color pixel continuation number. (Step 23). Next, a value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of the upper left pixel (b2) is given to the reference value B, and a value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of the upper pixel (b3) is given to the reference value C. Further, a value obtained by adding 1 to the number of continuous color pixels of the left pixel (c2) is given to the reference value D (step 25). Then, the highest value among the reference values A, B, C and D is set as the color pixel continuation number of the pixel of interest (c3) (step 26).
[0181]
When the number of continuous color pixels is given to the pixel of interest (c3) as described above, it is checked whether or not the number of continuous color pixels is equal to or greater than a set value THACS (step 28). Is determined (step 29), and the process of the continuous count is ended there. If the number of continuous color pixels is less than the set value THACS, the pixel of interest is updated to the next pixel in the scanning direction x, y, and the above processing is repeated. As a result of performing the above-described processing for the entire surface of the document, if the number of continuous color pixels is less than the set value THACS to the end (steps 30 to 34), the document is determined to be a monochrome image.
[0182]
The above-described number of continuous color pixels is substantially the sum of a freshly colored segment and a horizontally colored segment. The number of continuous color pixels in the upper right is different from the others in order to prevent double counting. FIG. 19 shows specific data of the color pixel continuation number. The small squares with the numbers shown in FIG. 19 are the color pixels, and the numbers are the color pixel continuation numbers given to the pixels. A block formed by a series of small squares containing numbers is a color pixel group. If any one of the color pixel groups in any one of the color pixel groups on the same document exceeds the set value THACS, then the block is a color document. , Is determined (steps 28 and 29).
[0183]
The color pixel determinations 1 to 3 are provided to increase the accuracy of determining whether a document is a color document or a monochrome document. The color pixel determination for black character processing is local and inconspicuous even if an erroneous determination is made. However, the determination as to whether the document is a color document or a monochrome document affects the entire document if an erroneous determination is made. Therefore, the counts 1 to 4 are made independent. Originally, it is better to make the hue division independent. However, if the hue division is made independent, the number of memories for pattern matching 1 to 3 increases, which is not preferable. By changing the parameters of the color pixels (color pixels 1 to 3) with the parameters of counts 1 to 4 (color pixel candidates 1 and 3 and black pixel candidate 1), the increase in the memory amount is reduced. The color pixel determinations 2 and 3 are provided to detect a low-density color such as the yellow color of a highlighter pen, and the achromatic determination (black pixel determination) is erroneously detected when the density is reduced. This is to correct when it is done. There is no problem if a color having a low density such as a highlighter pen is corrected with black data in a certain width. When extracting a plurality of color pixels, only the level of w (white) is changed, so there is no need to have two memories for detecting color pixels, and a capacity of one plus one line is possible. is there.
[0184]
In the continuous count, the count value is counted by referring to the count data of the previous line and the count data of the current line, so that the continuation of peripheral pixels can be accurately counted, so the continuation of color pixels should be counted. Becomes possible. In the present embodiment, the hue determination is performed on the R, G, and B image data. However, the hue determination is not limited to the R, G, and B image data, and the hue determination is performed on the luminance color difference (for example, Lab). It is easy.
[0185]
−Overall judgment 326−
FIG. 29 is a detailed block diagram of the comprehensive judgment 326. The comprehensive judgment 326 includes character judgment, dilation processing, and decoding.
[0186]
−Character judgment−
In the character determination, when the result of the edge extraction 322 is an edge, the result of the halftone extraction 324 is no halftone, and the result of the white area extraction 323 is a white area, it is determined to be a character edge. Otherwise, it is determined to be a non-character edge (inside a picture or a character).
[0187]
-Expansion processing-
In the expansion processing, the result of the character determination is ORed for 8 × 8 blocks, and then the AND processing for 3 × 3 blocks is performed to perform expansion processing for 4 blocks. That is, if any of the 8 × 8 blocks centered on the block of interest is a character edge, it is assumed that the block of interest is also a character edge block, and all of the 3 × 3 blocks centered on the block of interest are If the target block is a character edge, the target block is determined as a character edge, and the target block and three blocks adjacent thereto are regarded as a character edge. The reason why the AND processing is performed after the OR processing is that, particularly in the case of a black character, if a small non-black character area exists around the black character area, a feeling of strangeness may be felt due to a difference in processing. For example, black looks faint. In order to prevent this, the non-black character area is enlarged by OR processing. The AND processing is performed to obtain a desired expansion amount.
[0188]
By the way, since a color copying machine scans four times to make one copy, the character judgment result slightly differs for each scan. In particular, if non-black character determination is performed during black image formation, and black character determination is performed at times other than black image formation, the black character area becomes thin. At the time of image formation other than bk by AND processing of × 3 blocks, OR processing of 5 × 5 blocks is performed, and then AND processing of 1 × 1 blocks is performed. Performing 1 × 1 AND processing is the same as not performing any processing because the result is the same as before the processing. The result of the dilation processing is output to a decode as a character edge signal.
[0189]
By performing the dilation processing in this manner, it is possible to prevent the character area from becoming thinner due to a different separation result. Although the middle part of the character may be darkened by this expansion processing, the density in the character is saturated with respect to the edge of the character, so that there is no apparent discomfort.
[0190]
FIG. 20 schematically shows an enlarged view of the overlapping of the colorants by color copying. FIG. 20D shows an ideal case in which black characters are processed for all four colors. FIG. 20 (e) shows a case where black characters are processed for all four colors and only bk is not corrected, but correction is applied to other colors than bk to make the image lighter. FIG. 20 (f) shows a preferred case in which black character processing is performed only on bk according to the present embodiment, and FIG. 20 (g) shows a case where black character processing is performed only on bk according to the present embodiment, and only bk is not corrected. , Bk are shown.
[0191]
FIG. 20A shows an ideal case where the amount of expansion is the same and black character processing is performed. FIG. 20B shows a case where the expansion amount is the same and the black character processing is performed and the printing position is shifted (whitened out). FIG. 20C shows a case where the expansion amount of bk is large, and a case where the printing position is shifted due to black character processing according to the present embodiment.
[0192]
−Decode−
The C / P signal finally output by the decoding is as shown in Table 5 below. FIG. 21 shows a pixel area corresponding to each output of the C / P signal.
[0193]
[Table 5]

[0194]
Next, FIG. 3 is referred to again. The C / P signal and the B / C signal generated by the document recognition 320 are converted into RGBγ correction 310, RGB filter 330, color correction 340, scaling 350, interface 352, UCR360, CMYBk filter 370, CMYBkγ correction 380, and gradation processing 390. At the same time as the image data.
[0195]
The RGB filter 330 is a filter for performing MTF correction on RGB data, and includes a coefficient matrix corresponding to an N × N pixel matrix and logic for obtaining a weighted average value by multiplying each coefficient by each image data. When the C / P signal represents 1 (character edge area), a coefficient matrix for sharpening processing is used to represent 0 or 2, 3 (picture area, low-frequency halftone dot area, halftone dot area). ), A weighted average value is derived using the coefficient matrix for the smoothing process and output to the color correction 340. When the smoothing filters are arranged in the order of the smoothing amount, they are a low-frequency halftone dot area, a halftone dot area, and a picture area. The reason for this is that if the smoothness of the halftone dots is not increased, the halftone dot structure remains and causes moiré. Further, the halftone dots with a low ruling need to be smoothed more strongly than the halftones with a high ruling.
The color correction 340 converts the R, G, B data into C, M, Y data by a primary masking process or the like. The scaling 350 performs enlargement / reduction or equal magnification processing in the main scanning direction x on the image data.
[0196]
The UCR 360 is for improving the color reproduction of the image data. The common portion of the C, M, and Y data input from the color correction 340 is subjected to a UCR (addition removal) process to generate Bk data. It outputs M, Y, Bk data. Here, when the C / P signal is other than 1 (character edge area) (when the area is in a character area or a picture area), skeleton black processing is performed. When the C / P signal is 3 (character edge area), full black processing is performed. When the C / P signal is 1 (character edge area) and the B / C signal is H (achromatic area), C, M, and Y data are erased. This is because black characters are represented only by black components.
[0197]
The output point of the output image signal IMG of the UCR 360 is one color of C, M, Y, and Bk, and is a one-color output in a frame sequence. That is, full-color (four-color) data is generated by reading the document four times. In black-and-white copying, Bk image formation only needs to be performed once, so one original reading is sufficient. If there is a mechanism for determining whether a document is a color document or a black-and-white document, the number of readings according to the document is sufficient, so that the operator does not need to determine whether the document is a color document or a black-and-white document and copy the document. In the present embodiment, the B / C signal is a signal that is referred to for determining whether the document is a color document or a monochrome document. When the B / C signal is H (achromatic region) over the entire surface of the document, the main controller 10 determines that the document is a monochrome document.
[0198]
The CMYBk filter 370 performs smoothing and sharpening processing using an N × N spatial filter according to the frequency characteristics of the color printer 400 and the C / P signal. The CMYBkγ correction 380 changes and processes the γ curve according to the frequency characteristics of the color printer 400 and the C / P signal. When the C / P signal is other than 1 (other than the character edge area), a γ curve that faithfully reproduces an image is used, and when the C / P signal is 1 (character edge area), the γ curve is raised to enhance the contrast. .
[0199]
The gradation processing 390 performs quantization such as dither processing and error diffusion processing according to the gradation characteristics of the color printer 400 and the C / P signal. At the time of Bk image formation, when the C / P signal is other than 1 (other than the character edge area), the processing that emphasizes the gradation is performed, and when the C / P signal is other than 1, processing that emphasizes the resolution is performed. At the time of image formation other than Bk, when the C / P signal is 0 (pattern area), the process that emphasizes gradation is performed, and at other times, the process that emphasizes resolution is performed. The image data having undergone the above processing is provided from the video control 359 having a buffer memory to the color printer 400 in synchronization with the image data writing operation.
[0200]
The IPU 300 performs a smoothing process with the RGB filter 330, performs a skeleton black process with the UCR 360, and performs a linear (gradation) process with the CMYBkγ correction 380 when it is out of a character area (other than C / P signal = 1). The emphasizing curve is selected, and the CMYBk filter 370 and the gradation processing 390 perform processing emphasizing gradation.
[0201]
On the other hand, when character processing (C / P signal = 1 and B / C signal = L) is performed, an edge enhancement process is performed by the RGB filter 330, a full black process is performed by the UCR 360, and contrast is emphasized in the CMYBkγ correction 380. Is selected, and the CMYBk filter 370 and the gradation processing 390 perform processing emphasizing the resolution.
[0202]
In black character processing (C / P signal = 1 and B / C signal = H), C, M, and Y data are not printed during C, M, and Y image formation except for Bk. This is to prevent black characters from being colored due to misalignment around the black characters. Further, the RGB filter 330 of Bk data at this time may perform edge emphasis more strongly than in the case of a color character to make it clearer.
[0203]
As described above, the IPU 300 performs four types of processing of a picture, a character edge, a halftone dot, and a low frequency halftone dot.
[0204]
【The invention's effect】
As is clear from the above description, according to the present invention, the following effects can be obtained.
[0205]
According to the first aspect of the present invention, in a device for determining color pixels using a plurality of lines, means for inputting input data substantially every other line at a specific magnification at the time of enlargement is provided, so Color pixel determination can be performed without deteriorating performance. Further, since only the input data is switched, the color document determination reference does not change before and after the switching.
[0206]
According to the second aspect of the present invention, it is possible to provide a color scanner as an image reading unit to which the unit can be applied.
[0207]
According to the third aspect of the invention, it is possible to provide a color printer as an image forming unit to which the unit can be applied.
[0208]
According to the fourth and fifth aspects of the present invention, it is possible to provide a color copying apparatus to which the above means can be applied.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram showing a mechanism of a digital full-color copying machine according to the present invention.
FIG. 2 is an outline of an electric system of a digital full-color copying machine.
FIG. 3 is a configuration block diagram of an image processing unit (IPU) 300.
FIG. 4 is a configuration block diagram of a document recognition 320.
FIG. 5 is an operation processing flowchart relating to updating of state variables MS and SS [I] used for white determination in white area extraction 323;
FIGS. 6A and 6B are images (a) and (b) of a 9 × 9 matrix serving as a basis for pattern matching of gray pixels.
FIG. 7 is a flowchart showing the content of a continuous count determination process of FIG. 32;
FIG. 8 shows a 600 dpi line pattern A and a 400 dpi line pattern B read at 600 dpi.
FIG. 9 shows patterns BPa to BPd of a 3 × 3 pixel matrix used for performing pattern matching in black pixel continuity detection and patterns WPa to WPd of 3 × 3 pixel matrix used in performing pattern matching for white pixel continuity detection. It is.
FIG. 10 shows a 3 × 3 pixel matrix pattern WBP of image data serving as a basis of RGB white background detection, and a 5 × 5 pixel matrix pattern RDPa, RDPb and 3 × 3 pixels of G image data serving as a basis of valley white pixel detection. It is an image of a matrix pattern BBP.
FIG. 11 shows a pattern MPp indicating the sign of each pixel of a 5 × 5 pixel matrix centered on a target pixel in color ground detection and patterns MCa to MCd indicating peripheral pixel groups of the target pixel used for color ground determination. It is an image of.
FIG. 12 shows a current processing line of a line memory LMP used in white determination in white area extraction 323, white background information SS [I] one line before the current processing line, and a 5 × 5 pixel matrix used in white pattern matching 9 is an image of PMPa to d having a continuity pattern of white pixels and a block pattern BCP used in white correction.
13 is a diagram illustrating black protrusions Bp1 to Bp4 that are replaced with white blocks by white block correction in the determination of white area extraction 323. FIG.
FIG. 14 is an AMP having surrounding pixel distribution patterns Mpa to Mpf to be subjected to detection processing of first and second halftone dot detection, and small area distribution patterns S1 to S4 divided for performing halftone dot area detection.
FIG. 15 is a waveform of a black density signal handled in the color determination 325, where the R, G, and B density signals are digitized by forming an image on a CCD and an ideal type (a) in which the levels match. It is an example (c) of an ideal type (b) at the time and a waveform having a general relative shift.
FIG. 16 is an image of a color pixel pattern group: pm1 to pm4 based on pattern matching 1 for color pixel determination in FIG.
17 is an image of a color thin line pattern group: pw11a to 14d serving as a basis for pattern matching 1 in color pixel determination in FIG.
FIG. 18 is an image of a white area pattern group: pw21a to 24d serving as a basis of pattern matching 1 for color pixel determination in FIG.
FIG. 19 is a specific example of data of the color pixel continuation number handled in FIG. 7;
FIG. 20 is a schematic enlarged view of the overlap of color materials by color copying in the overall judgment 326.
FIGS. 21A to 21D are images of (a) to (d) showing a pixel area corresponding to a C / P signal output in decoding of the comprehensive judgment 326.
FIG. 22 is a pattern showing each code of a 7 × 7 pixel matrix to be detected by the third halftone dot detection.
FIG. 23 shows surrounding pixel distribution patterns a and b to be detected by the third halftone dot detection.
FIG. 24 is an image before correction a and after correction b by a cycle check for checking the cycle of a halftone dot peak.
FIG. 25 is a detailed block diagram of edge extraction 322.
FIG. 26 is a detailed block diagram of white region extraction 323.
FIG. 27 is a detailed block diagram of the halftone dot extraction 324.
FIG. 28 is a detailed block diagram of a color determination 325.
FIG. 29 is a detailed block diagram of a comprehensive judgment 326.
30 is a block diagram of hue division circuits 0 to 4 constituting N-ary 1 in FIG. 28;
FIG. 31 is a block diagram of selector circuits 1 to 4 and hue division circuits 0 to 4 constituting the N-ary 2 in FIG. 28;
FIG. 32 shows details of ACS.
FIG. 33 shows details of color pixel determination in FIG. 28;
FIG. 34 is an image of a 5 × 5 matrix serving as a basis for pattern matching for color dot detection.
FIG. 35 shows the function of document recognition 320 by block division.
[Explanation of symbols]
320 Manuscript recognition
321 filter
322 Edge detection
323 White area extraction
324 Halftone dot extraction
325 color judgment
326 Overall judgment

Claims (5)

In an image processing apparatus that determines a color pixel using a plurality of lines,
An image processing apparatus, comprising: means for inputting input data substantially every other line at a specific magnification or more at the time of enlargement. In an image reading apparatus for determining color pixels using a plurality of lines and transmitting image data to an image processing apparatus having means for inputting input data substantially every other line at a specific magnification at the time of enlargement,
An image reading device, comprising: a color scanner that separates and reads a document image to generate image data and transmits the image data to the image processing device. In an image forming apparatus which receives image data from an image processing apparatus having means for inputting input data substantially every other line at a specific magnification or more at the time of enlargement by using a plurality of lines to determine a color pixel,
An image forming apparatus comprising: a color printer that prints out output image data corresponding to the image data on paper. In a color copying apparatus having a means for inputting input data substantially every other line at a specific magnification or more at the time of enlargement by using a plurality of lines to determine a color pixel,
A color scanner is provided that generates an image data by reading the original image by color separation and transmitting the image data to the image processing apparatus,
A color copying apparatus comprising a color printer that prints out output image data corresponding to the image data on paper. The color copying apparatus according to claim 4, further comprising a printer controller that analyzes a print instruction command from an external terminal and prints out image information from the external terminal at the color printer.

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