JP2004214908A

JP2004214908A - 画像処理装置、及びそれを備えた画像形成装置

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Publication number: JP2004214908A
Application number: JP2002381394A
Authority: JP
Inventors: Makoto Otsu; 誠大津
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2002-12-27
Filing date: 2002-12-27
Publication date: 2004-07-29

Abstract

【課題】領域分離による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高める。
【解決手段】領域分離処理部４における設定部４５は、領域判定処理の判定結果を補正する場合と色判定処理の判定結果を補正する場合とで、周辺の判定結果を補正に用いる補正範囲の大きさを異ならせ、各補正に適した大きさの補正範囲を設定する。補正部４４は、設定部４５にて設定される補正範囲で、領域判定処理の判定結果及び色判定処理の判定結果を補正する。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は入力された画像データより特徴量を求め、その特徴量に基づいて画像データを文字領域・網点領域・写真（印画紙写真）領域などの複数の領域に分離する領域分離手段を備えた画像処理装置、プログラム、記録媒体、及びそれを備えた画像形成装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカラー複写機等の画像形成装置では、良好な画像を得るために、入力された画像データの識別精度を高め、識別結果に応じた適切な画像処理を行う必要がある。そこで、一般に、スキャナ等の画像入力装置より読み込まれた画像データは、文字領域・網点領域・写真（印画紙写真）領域の何れかの領域のみからなる原稿であるか、或いは、各領域が混在するような原稿であるかが識別される。そして、識別結果に基づいて、何れかの領域のみからなる原稿であれば、その領域に応じた画像処理が全体的に施され、各領域が混在するような原稿であれば、各々の領域に応じた画像処理が領域ごとに施される。また、カラー原稿の再現性を高めるために、例えば、各領域の有彩無彩を判定し、同じ文字領域であっても、色文字領域と黒文字領域とで異なる画像処理を施すようになっているものもある。
【０００３】
ここで、画像データをブロック単位で識別する方法の一例として、ブロック分離変換法（ＢｌｏｃｋＳｅｐａｒａｔｅＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄ：ＢＳＴＭ法）と称されるものについて説明する。
【０００４】
これにおいては、まず、画像処理の対象となる画像データを、ｍ×ｎ画素のミクロなブロックに分割する。次いで、ブロック内の各画素の画像信号レベルを求め、ブロック内にて画像信号レベルの最大値Ｌｍａｘ及び最小値Ｌｍｉｎを決定し、両者の差Ｌｍａｘ−Ｌｍｉｎの値を求める。
【０００５】
その後、差Ｌｍａｘ−Ｌｍｉｎの値を、予め定められた基準値Ｑと比較する。この比較結果により、Ｌｍａｘ−Ｌｍｉｎ＜Ｑであるブロックを、写真領域と判定する。このような判定は、写真領域は、局所的に見て濃淡差が小さく、これに対し、文字領域や網点領域は、局所的に見て濃淡差が大きいといった特徴を用いている。
【０００６】
Ｌｍａｘ−Ｌｍｉｎ≧Ｑであると判定されたブロックに対しては、ブロック内の各画素について求めた画像信号レベルの平均値を算出し、この平均値に基づいて各画素を２値化する。具体的には、平均値未満の画像信号レベルの画素を「０」に変換し、平均値以上の画像信号レベルの画素を「１」に変換する。続いて、ブロック内の主走査方向に連続する画素間にて生じる「０」・「１」の変化の回数Ｋ_Ｈを求める。同様に、ブロック内の副走査方向についても、連続する画素間にて生じる「０」・「１」の変化の回数Ｋ_Ｖを求める。
【０００７】
その後、変化の回数Ｋ_Ｈ・Ｋ_Ｖを、予め定められた基準値Ｔと比較し、Ｋ_Ｈ≧Ｔ且つＫ_Ｖ≧Ｔであるブロックを網点領域と判定し、Ｋ_Ｈ＜Ｔ又はＫ_Ｖ＜Ｔであるブロックを文字領域と判定する。このような判定は、網点領域は網点のドットが分散してなるため、ドットの有無に応じて画像信号レベルが変化する回数が多くなり、反対に、文字領域は、ドットが連続しているため、このような画像信号レベルの極端な変化が少ないといった特徴を用いている。
【０００８】
しかしながら、このような各領域の判定に同じサイズのブロックを用いて判定した場合、判定時の情報の過不足等に起因して、誤判定が生じることがある。このような誤判定によって得られた識別結果に基づいて、画像処理を行うと、誤った画像処理が施されることになり、出力画像の連続性を損なう等、出力画像の劣化を引き起こす。
【０００９】
そこで、上記識別結果に対して、以下のような補正処理を行うようになっている。まず、文字領域の判定では、文字ストロークの末端部分で誤判定が発生しやすい。文字ストロークでの誤判定は、文字のつぶれを招き、画質の著しい劣化を引き起こす。そこで、主走査方向又は副走査方向に連続する３つのブロックを対象とし、外側のブロックが両方とも文字領域であると判定された場合には、これらの外側のブロックに挟まれる中央のブロックは文字領域であると判定するように、補正を施す。これにより、文字領域の判定精度を向上することができる。
【００１０】
また、粗い網点領域では、網点領域の識別精度が低くなるために、画質の劣化が生じる。そこで、上記した変化の回数Ｋ_Ｈ・Ｋ_Ｖを基準値Ｔと比較する際に、基準値Ｔとして２つの値を設定する。そして、注目しているブロックの近傍に存在するブロックのうちの網点領域と判定されるブロックの数に応じて、基準値Ｔとして用いる値を選択し、網点領域であるか否かの判定を行う。これにより、網点領域の識別に対して、識別精度が向上するように補正を施すことができ、網点領域の画質を改善することができる。
【００１１】
網点領域に対する上記の補正によれば、網点領域の識別精度を向上することができるが、その一方で、文字領域であるのに網点領域と誤判定されるブロックが増加する。そこで、画像信号レベルの平均値が急激に変化しているブロックを、文字ストロークの輪郭部分として抽出することで、文字領域を精度よく検出している（例えば、非特許文献１に記載）。
【００１２】
【非特許文献１】
電子情報通信学会論文誌（１９８７／２Ｖｏｌ．２Ｊ７０−ＢＮｏ．２ｐ．２２２〜ｐ．２３２．「網点写真の識別方法」）
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の画像処理方法では、領域判定処理の判定結果を補正するにおいて、判定結果の補正にそれぞれの判定結果を情報として用いる補正範囲を、判定する構成要素の特徴に応じて設定するようにはなっていない。
【００１４】
例えば、領域判定の補正方法として文字領域に対する補正方法が挙げられている。この方法は、連続する３ブロック以上が続けて誤判定されることは少ないといったシミュレーションの結果を基に、主走査方向及び副走査方向の３つの連続するブロックの判定結果を用いて補正を行うものであり、補正に用いる周囲範囲を文字領域の特徴として設定するのではなく、誤判定の発生する確率に応じて設定している。この方法では、補正に用いる周辺ブロックが誤判定されている可能性があり、その場合、補正精度が低下するという問題がある。
【００１５】
また、網点領域の補正では、注目しているブロックの近傍に存在するブロックのうちの網点領域と判定されるブロックの数に応じて、基準値Ｔとして用いる値を選択するようになっているが、上記したように、文字領域で網点と誤判定されるブロックが増加し精度の低下を招く。さらに、これを改善するために新たな別の処理が必要であり、処理が複雑になるという問題もある
つまり、構成要素の判定結果の補正を行うにおいては、用いる情報を算出する範囲が狭すぎても情報が不足してしまって補正精度が低下し、反対に広すぎて必要のない情報までも過剰に使用しても補正精度が低下してしまう。
【００１６】
特に、画像データの有彩無彩といった色判定を行う際に、構成要素の判定を行う場合と同じブロックを単位として色判定を行うと、識別精度を十分に高めることができない可能性がある。これは、一般的に、画像データ中の有彩領域又は無彩領域は、画像データ中の文字領域・網点領域・写真領域等に局所的に存在するため、構成要素の判定を行うのに適したブロックサイズと、上記色判定を行う際に適したブロックサイズとが異なる場合が多いためである。構成要素の判定と色判定とを、同一のブロックサイズを用いて判定を行うと、多くの誤判定が発生することになる。
【００１７】
また、領域判定処理の場合も同様で、領域判定処理にて判定される構成要素毎に、領域判定処理を実施する判定対象範囲を切り換えるようにはなっておらず、画像データにおけるｍ×ｎといった固定のブロック内で、領域を分離するための特徴を抽出して判定処理するようになっている。そのため、判定の精度を十分に高めることができず、結果として判定結果の補正を必要としている。
【００１８】
本発明は、上記従来の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、領域判定処理の判定結果の補正や色判定処理の判定結果の補正、或いは、各々の判定処理において、補正処理或いは判定処理に最適な量の情報を提供し得る範囲にて補正や判定を行って、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることのできる画像処理装置、プログラム、記録媒体、及びそれを備えた画像形成装置を提供することにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の画像処理装置は、上記課題を解決するために、入力された画像データに対し、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に分離する領域判定処理と、有彩か無彩かの少なくとも一方を判定する色判定処理とを行い、かつ、これら領域判定処理の判定結果及び色判定処理の判定結果に対して、周辺の判定結果を用いて補正を施す領域分離手段を備えた画像処理装置において、上記領域分離手段は、領域判定処理の判定結果を補正する場合と色判定処理の判定結果を補正する場合とで、周辺の判定結果を補正に用いる補正範囲の大きさを異ならせ、各補正に適した大きさの補正範囲で補正を行うことを特徴としている。
【００２０】
上記構成では、領域分離手段は、入力された画像データに対し、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に分離する領域判定処理と、有彩無彩を判定する色判定処理とを行い、例えば画素毎（或いは数画素からなるブロック毎）に領域判定処理の判定結果と色判定処理の判定結果とを得る。
【００２１】
ここで、領域判定処理は、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に画像データ（或いは画素ブロック）を分離する処理であるが、例えば、文字領域、網点領域、写真領域の各構成要素それぞれの特徴で分離しても、構成要素の一部を残して、つまり、例えば文字領域、網点領域を各々の特徴で分離し、文字領域でも網点領域でもない場合に、写真領域を含むその他の領域として分離してもよい。
【００２２】
また、色判定処理においても同様で、入力画像データ（或いは数画素からなるブロック毎）に対して、有彩、無彩の各特徴を用いて有彩と無彩とを両方判定しても、或いは、有彩か無彩かの何れか一方のみをその特徴で判定し、有彩でない場合にその入力画像データを、無彩を含む有彩以外とする、無彩でない場合にその入力画像データを、有彩を含む無彩以外と判定してもよい。
【００２３】
そして、領域分離手段は、これら判定結果の精度を上げるべく、領域判定処理の判定結果及び色判定処理の判定結果に対して、周辺の判定結果を用いて補正を施している。なお、領域判定処理において、何れの領域にも分離しない結果、その他の領域として分離されたものは、特徴を基にした各分離精度を上げることで、その他の領域としての精度も上がる。
【００２４】
ここで、例えば、網点領域や、写真領域は、原稿中の比較的広い範囲に存在することが多いため、網点領域、写真領域、文字領域等の構成要素の補正には、補正範囲を大きく設定して広い範囲の情報（判定結果）を使って補正することで、補正の精度を向上させることができる。
【００２５】
これに対し、有彩無彩を判定する色判定は、網点領域、写真領域、及び文字領域等の各領域において、局所的に白黒からカラーに変化するものであるため、補正範囲をあまり大きく設定して補正を行うと、不要な情報（判定結果）までも補正に使われてしまい、補正の精度が低下してしまう。
【００２６】
つまり、構成要素を補正する領域判定処理の判定結果の補正には、構成要素の補正に適した補正範囲の大きさが存在し、また、有彩無彩を補正する色判定処理の判定結果の補正には、有彩無彩を補正するのに適した補正範囲の大きさが存在している。
【００２７】
そこで、本発明では、領域判定処理の判定結果を補正する場合と色判定処理の判定結果を補正する場合とで、周辺の判定結果を補正に用いる補正範囲の大きさを異ならせ、各補正に適した大きさの補正範囲で補正を行うようになっている。
【００２８】
したがって、それぞれの補正に適した量の情報を使って補正を行うことができ、各補正における補正精度が向上し、ひいては、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができる。
【００２９】
本発明の第１の画像処理装置は、さらに、上記領域分離手段は、領域判定処理の判定結果の補正に、色判定処理の判定結果の補正に用いる補正範囲よりも大きな補正範囲を用いることを特徴としている。
【００３０】
上述したように、有彩無彩を判定する色判定は、網点領域、写真領域、及び文字領域等の各領域において、局所的に白黒からカラーに変化するものであるため、網点領域や写真領域、文字領域などの構成要素を補正する補正範囲よりも小さい補正範囲内の判定結果を使用して補正を行うことで、精度を高めることができる。
【００３１】
これに対し、網点領域や、写真領域、文字領域などの構成要素は、通常、同一の構成要素が広く続いているため、補正に用いる補正範囲としては大きく設定し、広い範囲の情報（判定結果）を使って補正することで、精度を高めることができる。
【００３２】
したがって、上記構成のように、領域判定処理の判定結果の補正には、色判定処理の判定結果の補正に用いる補正範囲よりも大きな補正範囲を用いることで、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができる。
【００３３】
本発明の第１の画像処理装置は、さらに、上記領域分離手段が、領域判定処理の判定結果の補正においては、構成要素に応じて少なくとも２つのの大きさの補正範囲を用いて補正を行うことを特徴としている。
【００３４】
網点領域、写真領域、文字領域などの構成要素の中でも、網点領域や写真領域は、原稿の中で大部分を占めているため、補正範囲を大きく設定し、できるだけ広い情報を使った方が補正精度を高めることができ、ひいては判定結果の精度を高めることができる。これに対し、文字領域は、網点領域や写真領域よりも補正範囲を小さくした方が、補正精度を高めることができる。つまり、各構成要素の中でも、構成要素毎に補正に適した大きさ補正範囲が存在することとなる。
【００３５】
そこで、上記の構成では、領域判定処理の判定結果である構成要素の補正に際しては、構成要素に応じて少なくとも２つの大きさの補正範囲を用いて補正を行うようになっている。
【００３６】
したがって、領域判定処理の判定結果である構成要素の補正が、それぞれの補正に適した大きさの補正範囲内の判定結果を用いて行われるようになり、構成要素の補正に用いる情報がより適切なものとなって、各構成要素の補正における補正精度が向上する。
【００３７】
その結果、領域分離手段による領域判定処理の判定結果の精度をより一層高めることができる。
【００３８】
本発明の第２の画像処理装置は、上記課題を解決するために、入力された画像データに対し、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に分離する領域判定処理と、有彩無彩を判定する色判定処理とを行う領域分離手段を備えた画像処理装置において、上記領域分離手段は、領域判定処理を行う場合と色判定処理を行う場合とで、処理の対象とする画像データの範囲の大きさを異ならせ、各処理に適した大きさの範囲で処理を行うことを特徴としている。
【００３９】
上記構成では、領域分離手段は、入力された画像データに対し、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に分離する領域判定処理と、有彩無彩を判定する色判定処理とを行い、例えば画素毎（或いは数画素からなるブロック毎）に領域判定処理の判定結果と色判定処理の判定結果とを得る。
【００４０】
上述したように、ここでも、領域判定処理は、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に画像データ（或いは画素ブロック）を分離するにあたり、文字領域、網点領域、写真領域の各構成要素それぞれの特徴で分離しても、構成要素の一部を残して、つまり、例えば文字領域、網点領域を各々の特徴で分離し、文字領域でも網点領域でもない場合に、写真領域を含むその他の領域として分離してもよい。
【００４１】
同様に、色判定処理においても、入力画像データ（或いは数画素からなるブロック毎）に対して、有彩、無彩の各特徴を用いて有彩と無彩とを両方判定しても、或いは、有彩か無彩かの何れか一方のみをその特徴で判定し、有彩でない場合にその入力画像データを、無彩を含む有彩以外とする、無彩でない場合にその入力画像データを、有彩を含む無彩以外と判定してもよい。
【００４２】
例えば、網点領域や、写真領域は、原稿中の比較的広い範囲に存在することが多いため、網点領域、写真領域、文字領域等の構成要素に分離する判定処理には、対象とする画像データの範囲を大きく設定して広い範囲の情報（画像データ）を使って判定することで、判定の精度を向上させることができる。
【００４３】
これに対し、有彩無彩を判定する色判定は、網点領域、写真領域、及び文字領域等の各領域において、局所的に白黒からカラーに変化するものであるため、処理の対象とする画像データの範囲をあまり大きく設定して判定を行うと、不要な情報（画像データ）までも補正に使われてしまい、判定の精度が低下してしまう。
【００４４】
つまり、構成要素に分離する領域判定処理には、構成要素の分離に適した画像データの範囲の大きさが存在し、また、有彩無彩を判定する色判定処理には、有彩無彩を判定するのに適した画像データの範囲の大きさが存在している。
【００４５】
そこで、本発明では、領域判定処理を行う場合と色判定処理を行う場合とで、処理の対象とする画像データの範囲の大きさを異ならせ、各処理に適した大きさの範囲で処理を行うようになっている。
【００４６】
したがって、それぞれの処理に適した量の情報を使って処理を行うことができ、各処理における判定結果の精度が向上し、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができる。
【００４７】
本発明の第２の画像処理装置は、さらに、上記領域分離手段が、領域判定処理に、色判定処理に用いる画像データの範囲よりも大きな画像データの範囲を用いることを特徴としている。
【００４８】
上述したように、有彩無彩を判定する色判定は、網点領域、写真領域、及び文字領域等の各領域において、局所的に白黒からカラーに変化するものであるため、網点領域や写真領域、文字領域などの構成要素を分離するための領域判定処理に用いる画像データの範囲よりも小さい画像データの範囲を使用して処理することで精度を高めることができる。
【００４９】
これに対し、網点領域や、写真領域、文字領域などの構成要素は、通常、同一の構成要素が広く続いているため、対象とする画像データの範囲としては大きく設定し、広い範囲の情報（画像データ）を使って補正することで、精度を高めることができる。
【００５０】
したがって、上記構成のように、領域判定処理には、色判定処理に用いる画像データの範囲よりも大きな画像データの範囲を用いることで、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができる。
【００５１】
本発明の第２の画像形成装置は、上記領域分離手段が、領域判定処理においては、さらに、構成要素に応じて少なくとも２つの大きさの画像データの範囲を用いることを特徴としている。
【００５２】
網点領域、写真領域、文字領域などの構成要素の中でも、網点領域や写真領域は、原稿の中で大部分を占めているため、処理の対象とする画像データの範囲を大きく設定し、できるだけ広い情報を使った方が判定結果の精度を高めることができる。これに対し、文字領域は、網点領域や写真領域よりも画像データの範囲を小さくした方が、判定精度を高めることができる。
【００５３】
つまり、各構成要素の中でも、構成要素毎に判定処理に適した大きさ画像データの範囲が存在することとなる。
【００５４】
そこで、上記の構成では、領域判定処理においては、さらに、構成要素に応じて少なくとも２つの大きさの画像データの範囲を用いるようになっている。
【００５５】
したがって、領域判定処理が、それぞれの構成要素の分離判定に適した大きさの画像データの範囲を用いて行われるようになり、構成要素の分離に用いる情報がより適切なものとなって、各構成要素の分離における判定精度が向上する。
【００５６】
その結果、領域分離手段による領域判定処理の判定結果の精度をより一層高めることができる。
【００５７】
本発明の画像形成装置は、上記課題を解決するために、入力された画像データに対して画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置で画像処理が施された画像データに基づいて画像を出力する画像出力装置とを少なくとも備えた画像形成装置において、上記画像処理装置が、上記した本発明の第１、第２の画像処理装置であることを特徴としている。
【００５８】
本発明の第１、第２の画像処理装置では、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができるので、このような画像処理装置を備えることで、品質の良い画像を出力することができる画像形成装置を提供することができる。
【００５９】
本発明のプログラムは、コンピュータを、上記した本発明第１、第２の画像処理装置として機能させるためのプログラムであり、また、本発明の記録媒体は、該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００６０】
これにより、コンピュータを上記した画像処理装置として機能させることができるので、この画像処理装置を汎用的なものとすることができ、また、コンピュータを上記した画像処理装置として機能させることができるプログラムを容易に供給することができる。
【００６１】
【発明の実施の形態】
〔実施の形態１〕
本発明に係る実施の一形態について図１ないし図９に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００６２】
ここでは、本発明にかかる実施の一形態の画像処理装置を、デジタルカラー複写機等の画像形成装置の画像処理装置として搭載された場合を例示する。
【００６３】
図２に示すように、デジタルカラー複写機は、カラー画像入力装置１０、カラー画像処理装置（画像処理装置）１１、カラー画像出力装置１２を備えている。
【００６４】
上記カラー画像処理装置１２は、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１、シェーディング補正部２、入力階調補正部３、領域分離処理部４、色補正部５、黒生成下色除去部６、空間フィルタ処理部７、出力階調補正部８、及び階調再現処理部９を備えている。
【００６５】
カラー画像入力装置１０は、例えばＣＣＤ（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄＤｅｖｉｃｅ）を備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、カラー画像処理装置１１に入力するものである。
【００６６】
カラー画像入力装置１０にて読み取られたアナログ信号は、カラー画像処理装置１１内を、Ａ／Ｄ変換部１、シェーディング補正部２、入力階調補正部３、領域分離処理部４、色補正部５、黒生成下色除去部６、空間フィルタ処理部７、出力階調補正部８、階調再現処理部９の順で送られ、ＣＭＹＫのデジタルカラー信号として、カラー画像出力装置１２へ出力される。
【００６７】
Ａ／Ｄ変換部１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部２は、Ａ／Ｄ変換部より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１０の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。
【００６８】
入力階調補正部３は、シェーディング補正部２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号などカラー画像処理装置１１に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施すものである。
【００６９】
領域分離処理部４は、ＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域等の構成要素の何れかに分離すると共に、有彩無彩等の色判定を行う領域分離処理を行い、その結果である領域識別信号を出力するものであり、詳細については後述する。また、領域分離処理部４は、領域分離処理結果に基づいて、領域識別信号を、黒生成下色除去部６、空間フィルタ処理部７、階調再現処理部９へと出力すると共に、入力階調補正部３より出力された入力信号をそのまま後段の色補正部５に出力する。
【００７０】
色補正部５は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行うものである。
【００７１】
黒生成下色除去部６は、色補正後のＣＭＹの３色信号から黒（Ｋ）信号を生成する黒生成、元のＣＭＹ信号から黒生成で得たＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成する処理を行うものであって、ＣＭＹの３色信号はＣＭＹＫの４色信号に変換される。
【００７２】
黒生成処理の一例として、スケルトンブラックによる黒生成を行う方法（一般的方法）がある。この方法では、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）、入力されるデータをＣ，Ｍ，Ｙ，出力されるデータをＣ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’、ＵＣＲ（ＵｎｄｅｒＣｏｌｏｒＲｅｍｏｖａｌ）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理は以下の式１で表される。
【００７３】
【数１】

【００７４】
空間フィルタ処理部７は、黒生成下色除去部６より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒状性劣化を防ぐように処理するものである。階調再現処理部９も、空間フィルタ処理部７と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基に所定の処理を施するものである。
【００７５】
例えば、領域分離処理部４にて文字に分離された領域は、特に黒文字或いは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部７による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部９においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。
【００７６】
また、領域分離処理部４にて網点に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部７において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部８では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置１２の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部９で、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）が施される。領域分離処理部４にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。
【００７７】
上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置１２に入力される。このカラー画像出力装置１２は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。尚、以上の処理は不図示のＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）により制御される。
【００７８】
次に、上記カラー画像処理装置１１に搭載された、領域分離処理部４について詳細に説明する。
【００７９】
領域分離処理部４は、ＲＧＢ信号（Ｒ：赤，Ｇ：緑，Ｂ：青）にて表される画像データについて、画素毎に、文字領域・網点領域・写真領域・下地等の構成要素の判定、及び有彩無彩といった色判定を行うと共に、それらの判定結果である領域分離結果に対して補正を施して、構成要素の判定や色判定等の判定結果に関する情報を含む領域識別信号を生成するものである。
【００８０】
図１に示すように、領域分離処理部４は、文字領域判定部４１と、色判定部４２と、網点領域判定部４３と、補正部４４と、設定部４５とを備えている。
【００８１】
上記文字領域判定部４１は、画像データを構成する各画素の情報より、画素１つずつについて当該画素が文字領域に属する文字画素であるか否かを判定するものであり、例えば、判定の対象となる画素を注目画素として、該注目画素の周囲に位置する周辺画素との濃度差に基づいて、該注目画素が文字画素（以下、エッジと称する場合もある）に相当するか否かを判定する。
【００８２】
ここでは、図３（ａ）に示すように、注目画素Ｐ１を中心として、例えば３×３の画素からなるマスク（対象となる画像データの範囲）Ｍ１を設定し、注目画素Ｐ１と、該注目画素Ｐ１の周囲に位置する８つの隣接画素との濃度差を求める。そして、この濃度差を予め設定された閾値と比較し、上記マスクＭ１にて求められた８つの濃度差のうち、少なくとも１つの濃度差が閾値以上あると判定されれば、注目画素Ｐ１を文字画素であると判定する。この判定は、Ｒ，Ｇ，Ｂ各信号に対して行われ、何れかの信号にて文字画素であると判定されると、補正部４４にエッジ信号を出力する。
【００８３】
なお、ここでは、文字領域判定部４１は、マスクＭ１を設定してエッジ判定を行う構成としているが、これに限定されず、ゾーベルフィルタ等のエッジ検出用フィルタを用いてエッジ判定を行う構成としてもよい。
【００８４】
色判定部４２は、画像データを構成する各画素の情報より、画素１つずつについて当該画素が有彩であるか無彩であるかを判定するもので、例えば、判定の対象となる画素を注目画素として、そのＲ，Ｇ，Ｂ各信号の強度の、最大値と最小値より判定する。
【００８５】
ここでは、図３（ａ）に示すように、注目画素Ｐ１のＲ，Ｇ，Ｂ各信号の強度の最大値と最小値を求め、両者の差分値の絶対値を算出する。そして、この差分値の絶対値と予め設定された閾値ＴＨとを比較し、差分値の絶対値が閾値ＴＨ以下である場合は、無彩であると判断して、有彩無彩信号として「オン」を補正部４４に出力する。一方、差分値の絶対値が閾値ＴＨよりも大きい場合は、有彩であると判断して、有彩無彩信号として「オフ」を補正部４４に出力する。
【００８６】
網点領域判定部４３は、画像データを構成する各画素の情報より、画素１つずつについて当該画素が網点領域に属する網点画素であるか否か判定するもので、判定の対象となる画素を注目画素として、注目画素Ｐ１が網点領域に属する網点画素であるか否かを判定するものである。判定には、例えば、「網点領域は、小さな領域における濃度の変動が大きい」という特徴、及び「網点領域は、背景に比べて濃度が高い」という特徴を利用する。
【００８７】
ここでは、図３（ａ）に示すように、注目画素Ｐ１を中心として、３×３の画素からなるマスクＭ１を設定し、マスクＭ１内の９画素に対して平均濃度値Ｄ_ａｖｅを求める。この平均濃度値Ｄ_ａｖｅと、マスクＭ１内の各画素の濃度値とを比較することによって、マスクＭ１内の画素を２値化する。すなわち、平均濃度値Ｄ_ａｖｅ未満の画像信号レベルの画素を「０」に変換し、平均濃度値Ｄ_ａｖｅ以上の画像信号レベルの画素を「１」に変換する。また、同時に、マスクＭ１内の画素のうち、濃度値の最大と最小とを求め、最大値Ｄ_ｍａｘ、最小値Ｄ_ｍｉｎとする。
【００８８】
続いて、２値化されたデータに対して、マスクＭ１内の主走査方向における「０」・「１」の変化の回数Ｋ_Ｈを求める。同様に、ブロックＭ１内の副走査方向についても、「０」・「１」の変化の回数Ｋ_Ｖを求める。そして、上記平均濃度値Ｄ_ａｖｅ、最大値Ｄ_ｍａｘ、最小値Ｄ_ｍｉｎに基づいて、以下に示すように、閾値Ｂ_１、Ｂ_２、Ｔ_Ｒ、Ｔ_Ｖとの比較を行う。これにより、注目画素Ｐ１が網点画素であるか、非網点画素であるかを判定する。
【００８９】
【数２】

【００９０】
なお、網点領域判定部４３での上記処理は、Ｒ，Ｇ，Ｂの信号毎に個別に行われ、これらの各信号の何れかにて、注目画素Ｐ１が網点画素と判定された場合には、補正部４４に対し、網点領域信号として「オン」を出力し、注目画素Ｐ１が網点画素と判定されない場合には、補正部４４に対し、網点領域信号として「オフ」を出力する。
【００９１】
補正部４４は、入力されるエッジ信号、網点領域信号、及び有彩無彩信号より、文字領域・網点領域・その他領域等の構成要素の判定、及び、有彩無彩等の色判定によって得られた各画素の色判定（以下、これらをまとめて、領域分離処理と記載する）の結果（以下、領域分離結果と記載する）を蓄積し、かつ、各画素の領域分離結果の補正を行うものである。
【００９２】
なお、補正部４４は、上記文字領域判定部４１及び網点領域判定部４３の各判定にて、エッジとも判定されず、かつ、網点画素とも判定されなかった注目画素Ｐ１は、写真領域や下地等のその他の領域と判定する。
【００９３】
なお、本実施の形態においては、エッジとも網点画素とも判定されなかった注目画素Ｐ１についてはその他の領域に属すると判定しているが、予め定められる大きさのマスクを設け、マスク内の最大濃度値と最小濃度値との差、主走査方向や副走査方向の隣接画素の濃度差の絶対値の総和である繁雑度など公知の特徴量を抽出して写真領域に属する画素を判定するようにしても良い。
【００９４】
詳細には、補正部４４は、任意の画素の領域分離結果を補正するにあたり、任意のある画素の構成要素の判定結果を補正するには、対象となる画素を注目画素とし、該注目画素の周囲にある周辺画素の構成要素の判定結果を用いて、補正を行う。一方、任意のある画素の色判定の判定結果を補正するには、対象となる画素を注目画素とし、該注目画素の周囲にある周辺画素の色判定の判定結果を用いて、補正を行う
そして特に、本実施の形態の補正部４４では、設定部４５による設定に基づいて、補正に用いられる注目画素を中心として周辺画素よりなる補正範囲の大きさを、構成要素の判定結果の補正と、色判定の判定結果の補正とで切り換えるようになっている。
【００９５】
設定部４５は、上記補正部４４にて実行される補正処理に用いる周辺画素を規定する補正範囲の大きさを、構成要素の判定結果の補正と、色判定の判定結果の補正とで切り換え、各々の補正に適した大きさの補正範囲とする。
【００９６】
ここでは、図３（ｂ）に示すように、注目画素Ｐ２に関し、文字領域・網点領域・その他の領域等の構成要素の補正を行う場合は、注目画素Ｐ２を中心としたマスクＭ２を設定する。一方、注目画素Ｐ２に関し、上記色判定の補正を行う場合は、マスクＭ２よりも狭い（周辺画素数の少ない）マスクＭ３を設定する。
【００９７】
マスクＭ２及びマスクＭ３の範囲の一例を挙げれば、以下のとおりである。注目画素Ｐ２を中心として設定されている。
【００９８】
【数３】

【００９９】
図４〜図６を用いて、上記領域分離処理部１にて実施される領域分離結果に対する補正処理の手順を説明する。
【０１００】
図４に示すように、画像データの各画素について、文字領域判定部４１、網点領域判定部４３、色判定部４２にて、領域分離及び色判定処理が行われ（Ｓ１）、各画素の領域分離処理に基づく領域分離結果が、補正部４４に蓄積される（Ｓ２）。
【０１０１】
なお、Ｓ１では、文字領域判定部４１及び網点領域判定部４３により、各画素に対して、文字画素、網点画素、その他の領域に属するその他の画素の何れであるかが、判定結果として得られ、また、色判定部４２により、各画素に対して、有彩画素、無彩画素、及び、有彩でも無彩でもないその他の画素の何れであるかが、判定結果として得られるとする。
【０１０２】
Ｓ２にて、領域分離結果が蓄積されると、設定部４５は、領域分離結果における構成要素の判定結果を補正するためのマスクＭ２と、領域分離結果における色判定結果を補正するためのマスクＭ３とを設定する（図３（ｂ）参照、Ｓ３）。上記したように、構成要素の判定結果を補正するためのマスクＭ２の範囲は、色判定の判定結果を補正するためのマスクＭ３よりも大きい範囲となっている。
【０１０３】
補正部４４は、Ｓ３にて設定されたマスクＭ２或いはＭ３を用いて、各画素における構成要素の判定結果及び色判定の判定結果の各補正を実行する。ここでは、構成要素の判定結果の補正と、色判定の判定結果の補正とを、並行して処理する。
【０１０４】
まず、構成要素の判定結果の補正処理について説明する。該補正処理は、Ｓ１１〜Ｓ１９にて行われる。Ｓ１１では、注目画素Ｐ２に着目し、該注目画素Ｐ２を中心としてマスクＭ２を配置し（図３（ｂ）参照）、Ｓ２にて蓄積された領域分離結果に基づいて、マスクＭ２内の画素のうち、文字画素と判定された画素数Ｃｎｔ＿Ｔｅｘｔ、網点画素と判定された画素数Ｃｎｔ＿Ｈａｌｆｔｏｎｅ、第２のその他と判定された画素数Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ２の算出を開始する。
【０１０５】
Ｃｎｔ＿Ｔｅｘｔ、Ｃｎｔ＿Ｈａｌｆｔｏｎｅ、Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ２は、数式では以下のように表すことができる。
【０１０６】
【数４】

【０１０７】
なお、Ｃｎｔ＿Ｍ２は、マスクＭ２内に含まれる画素のうち、Ｃｎｔ＿Ｔｅｘｔ、Ｃｎｔ＿Ｈａｌｆｔｏｎｅ、Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ２のうちのいずれかにカウントされた画素の数を表す。
【０１０８】
画素数の算出開始にあたり、まずは、マスクＭ２内の画素に対して、上記の各構成要素（文字領域画素、網点領域画素、その他）の初期化を行い、すべて画素数を０に設定する（Ｓ１１）。
【０１０９】
次に、各画素の領域分離結果に基づいて、マスクＭ２内の注目画素Ｐ２が、文字画素であるか否かを判定する（Ｓ１２）。ここで、注目画素Ｐ２が文字画素である場合は、Ｃｎｔ＿Ｔｅｘｔの値に１を加えて（Ｓ１３）、Ｓ１７に進む。一方、文字画素でない場合は、注目画素Ｐ２が網点画素であるか否かを判定する（Ｓ１４）。そして、注目画素Ｐ２が網点画素であれば、Ｃｎｔ＿Ｈａｌｆｔｏｎｅの値に１を加え（Ｓ１５）、Ｓ１７に進む。一方、網点画素でもない場合は、Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ２の値に１を加えて（Ｓ１６）、Ｓ１７に進む。
【０１１０】
Ｓ１７では、上記Ｓ１２〜Ｓ１６の処理を経ることで、注目画素Ｐ２は、領域分離結果に基づいて、Ｃｎｔ＿Ｔｅｘｔ、Ｃｎｔ＿Ｈａｌｆｔｏｎｅ、Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ２のうちのいずれかにカウントされるので、Ｃｎｔ＿Ｍ２に１を加える。
【０１１１】
次に、Ｃｎｔ＿Ｍ２の値と、マスクＭ２内の画素数とを比較する（Ｓ１８）。ここで、Ｃｎｔ＿Ｍ２の値がマスクＭ２内の画素数よりも小さければＳ１２に戻り、Ｃｎｔ＿Ｍ２の値がマスクＭ２内の画素数が等しくなるまで、上記のＳ１２〜Ｓ１８までの処理を繰り返す。そして、Ｓ１８にて、Ｃｎｔ＿Ｍ２の値がマスクＭ２内の画素数と同じになれば、構成要素補正結果判定を行う（Ｓ１９）
Ｓ１９における構成要素補正結果判定は、閾値ＴＨＴｅｘｔと閾値ＴＨＨａｌｆｔｏｎｅとに基づいて、以下に示す条件にて行われる。
【０１１２】
【数５】

【０１１３】
図５に、図４のＳ１９の処理を示す。まず、第２のその他画素として算出されたＣｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ２の値を除き、Ｃｎｔ＿Ｔｅｘｔの値とＣｎｔ＿Ｈａｌｆｔｏｎｅの値とを比較して、画素数が最大の構成要素の選択する（Ｓ２０）。次に、画素数が最大の構成要素として文字画素が選択されていると共に、かつ、文字画素の数であるＣｎｔ＿Ｔｅｘｔの値が閾値ＴＨｔｅｘｔ以上であるか否かを判定し（Ｓ２１）、ここで、ＹＥＳと判定すれば、注目画素Ｐ２を文字画素に補正する（Ｓ２２）。
【０１１４】
一方、Ｓ２１にて、ＮＯと判定すれば、続いて、画素数が最大の構成要素として網点画素が選択されていると共に、かつ、網点画素の数であるＣｎｔ＿Ｈａｌｆｔｏｎｅの値が閾値ＴＨｔｅｘｔ以上であるか否かを判定する（Ｓ２３）。そして、ここで、ＹＥＳと判定すれば、注目画素Ｐ２を網点画素に補正する（Ｓ２４）。なお、ここでもＮＯと判定すれば、注目画素Ｐ２に対する補正を行わない、又は、その他の領域に属する画素とする（Ｓ２５）。以上の補正が行われると、図４のＳ４に戻る。
【０１１５】
次に、並行して実施される色判定の判定結果の補正処理について説明する。該補正処理は、Ｓ３１〜Ｓ３９にて行われる。Ｓ３１では、注目画素Ｐ２に着目し、該注目画素Ｐ２を中心としてマスクＭ３を配置し（図３（ｂ）参照）、Ｓ２にて蓄積された領域分離結果に基づいて、マスクＭ３内の画素のうち、有彩画素と判定された画素数Ｃｎｔ＿Ｃｏｌｏｒ、無彩画素と判定された画素数Ｃｎｔ＿Ｇｒａｙ、第１のその他と判定された画素数Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ１の算出を開始する。
【０１１６】
Ｃｎｔ＿Ｃｏｌｏｒ、Ｃｎｔ＿Ｇｒａｙ、Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ１は、数式では以下のように表すことができる。
【０１１７】
【数６】

【０１１８】
なお、Ｃｎｔ＿Ｍ３は、マスクＭ３内に含まれる画素のうち、Ｃｎｔ＿Ｃｏｌｏｒ、Ｃｎｔ＿Ｇｒａｙ、Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ１のうちのいずれかにカウントされた画素の数を表す。
【０１１９】
画素数の算出開始にあたり、まずは、マスクＭ３内の画素に対して、上記各色（有彩画素、無彩画素、その他）の初期化が行われ、すべて画素数は０に設定する（Ｓ３１）。
【０１２０】
次に、各画素の領域分離結果に基づいて、マスクＭ３内の注目画素Ｐ２が、有彩画素であるか否かを判定する（Ｓ３２）。ここで、注目画素Ｐ２が有彩画素である場合は、Ｃｎｔ＿Ｃｏｌｏｒの値に１を加えて（Ｓ３３）、Ｓ３７に進む。一方、有彩画素でない場合は、注目画素Ｐ２が無彩画素であるか否かを判定する（Ｓ３４）。そして、注目画素Ｐ２が無彩画素であれば、Ｃｎｔ＿Ｇｒａｙの値に１を加え（Ｓ３５）、Ｓ３７に進む。一方、無彩画素でもない場合は、Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ１の値に１を加えて（Ｓ３６）、Ｓ３７に進む。
【０１２１】
Ｓ３７では、上記Ｓ３２〜Ｓ３６の処理を経ることで、注目画素Ｐ２は、領域分離結果に基づいて、Ｃｎｔ＿Ｃｏｌｏｒ、Ｃｎｔ＿Ｇｒａｙ、Ｃｎｔ＿Ｏｔｈｅｒ１のうちのいずれかにカウントされるので、Ｃｎｔ＿Ｍ３に１を加える。
【０１２２】
次に、Ｃｎｔ＿Ｍ３の値と、マスクＭ３内の画素数とを比較する（Ｓ３８）。ここで、Ｃｎｔ＿Ｍ３の値がマスクＭ３内の画素数よりも小さければＳ３２に戻り、Ｃｎｔ＿Ｍ３の値がマスクＭ３内の画素数が等しくなるまで、上記のＳ３２〜Ｓ３８までの処理を繰り返す。そして、Ｓ３８にて、Ｃｎｔ＿Ｍ３の値がマスクＭ３内の画素数と同じになれば、有彩無彩補正結果判定を行う（Ｓ３９）
Ｓ３９における有彩無彩補正結果判定は、閾値ＴＨｃｏｌｏｒ，ＴＨｇｒａｙに基づいて、以下に示す条件にて行われる。なお、上記α、βは、重み付けのための定数である。
【０１２３】
【数７】

【０１２４】
図６に、図４のＳ３９の処理を示す。まず、Ｃｎｔ＿Ｃｏｌｏｒの値が閾値ＴＨｃｏｌｏｒ以上であり、かつ、Ｃｎｔ＿Ｃｏｌｏｒの値がＣｎｔ＿Ｇｒａｙの値よりも大きいかどうか（有彩画素数が無彩画素数より多いか）を判定し（Ｓ４０）、ＹＥＳと判定すれば、注目画素Ｐ２を有彩画素に補正する（Ｓ４１）。一方、Ｓ４０にて、ＮＯと判定した場合は、続いて、Ｃｎｔ＿Ｇｒａｙの値が閾値ＴＨｇｒａｙ以上であり、かつ、Ｃｎｔ＿Ｇｒａｙの値がＣｎｔ＿Ｃｏｌｏｒの値よりも大きいか（無彩画素数が有彩画素数より多いか）どうかを判定し（Ｓ４２）、ＹＥＳと判定すれば、注目画素Ｐ２を無彩画素に補正する（Ｓ４３）。なお、ここでもＮＯと判定すれば、注目画素Ｐ２に対する補正を行わない、又は、その他の領域に属する画素とする（Ｓ４４）。以上の補正が行われると、図４のＳ４に戻る。
【０１２５】
このようにして、Ｓ１にて領域判定処理が施された各画素に対して、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ１１〜Ｓ１９を経て構成要素の判定結果の補正が行われ、また、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ３１〜Ｓ３９を経て色判定結果の補正が行われると、Ｓ４では、以下に示す条件にて、最終的な補正の判定結果を算出する。
【０１２６】
【数８】

【０１２７】
つまり、注目画素Ｐ２が文字画素であり、かつ、有彩画素である場合には、注目画素Ｐ２を色文字画素と判定する。また、注目画素Ｐ２が文字画素であり、かつ、無彩画素である場合には、注目画素Ｐ２を黒文字画素と判定する。一方、注目画素Ｐ２が網点画素である場合には、有彩画素・無彩画素を問わず、網点画素と判定する。なお、注目画素Ｐ２が、文字画素とも網点画素とも判定されなかった場合には、有彩画素・無彩画素を問わず、その他の画素と判定する。
【０１２８】
領域分離処理部４は、Ｓ１の領域分離結果に対して、このような補正を施した後の結果を、各画素の領域識別信号として出力する。
【０１２９】
以上のように、本実施の形態のカラー画像処理装置１１における領域分離処理部４では、補正部４４が、構成要素の判定結果及び色判定の判定結果をそれぞれ補正するにあたり、注目画素Ｐ２を中心として、各々の補正に適した大きさのマスク、つまり、構成要素の判定結果の補正には大きいマスクＭ２を用い、色判定の判定結果の補正にはマスクＭ２よりも小さいマスクＭ３を用いて補正するようになっている。これにより、各々の補正が、適切な情報量で行われるようになり、補正精度が向上し、精度の高い領域識別信号を出力することができる。
【０１３０】
なお、ここでは、大きさの異なる２種類のマスクＭ２、マスクＭ３として、相似形のマスクを例示したが、マスクの形状は何らこれに限定されることはなく、例えば、図１０（ａ）に示すマスクＭ２’、マスクＭ３’というように、マスク毎に違っていてもよい。この場合、アルゴリズムについては同一で単なる形状の変更だけで対応可能である。但し、相似形が、最も一般的でかつコストがかからないといった点で優れている。
【０１３１】
また、本実施の形態では、領域分離処理部４の設定部４５は、上記した図４のフローチャートのＳ３において、各構成要素共通の補正範囲としてマスクＭ２を設定したが、構成要素毎に補正に適した大きさ補正範囲が存在するため、補正範囲を構成要素毎に別々に設定してもよい。
【０１３２】
つまり、網点領域、写真領域、文字領域などの構成要素の中でも、網点領域や写真領域は、原稿の中で大部分を占めているため、補正範囲を大きく設定し、できるだけ広い情報を使った方が補正精度を高めることができ、ひいては判定結果の精度を高めることができる。これに対し、文字領域は、網点領域や写真領域よりも補正範囲を小さくした方が、補正精度を高めることができる。
【０１３３】
したがって、領域判定処理の判定結果である構成要素の補正に際しては、構成要素に応じた補正範囲を各々別々に用いて補正を行うことで、構成要素の補正に用いる情報がより適切なものとなって、各構成要素の補正における補正精度が向上する。図３（ｃ）に、その場合の一例を示す。ここでは、図３（ｂ）に示した前述のマスクＭ２・Ｍ３に加えて、マスクＭ２とマスクＭ３との間のサイズとなる、文字領域の補正に適した文字領域補正用のマスクＭ４を新に設けている。また、図１０（ｂ）に、マスクが相似形でない場合のマスクＭ２’〜Ｍ４’を示す。
【０１３４】
なお、本実施の形態では、画像処理装置を、デジタルカラー複写機に搭載した例を挙げたが、スキャナ等の画像読取装置の画像処理装置、デジタルカメラ等の撮像装置の画像処理装置として、好適に用いることができる。また、アプリケーションソフトウェア等に設けることもできる。以下、図７〜図９を用いて説明する。
【０１３５】
図７は、本発明に係る実施の一形態の画像処理装置を、カラー画像読取装置に搭載した場合の構成を示している。カラー画像読取装置は、上記カラー画像入力装置１０と、カラー画像処理装置１３とを備えている。カラー画像処理装置１３は、図２に基づいて説明したカラー画像処理装置１１における、Ａ／Ｄ変換部１、シェーディング補正部２、入力階調補正部３、領域分離処理部４までの部材を備えた構成である。
【０１３６】
上記カラー画像読取装置では、カラー画像入力装置１０から出力されたＲＧＢ信号が、Ａ／Ｄ変換部１、シェーディング補正部２、入力階調補正部３、領域分離処理部４にて処理される。領域分離処理部４では、上述したように領域識別信号を生成するが、この場合、生成した領域識別信号は、コンピュータやプリンタ等の外部装置へと出力される。
【０１３７】
図８は、本発明に係る実施の一形態の画像処理装置を、デジタルカメラ等の撮像装置に搭載した場合の構成を示している。デジタルカメラは、画像入力装置１４、画像処理装置１６、画像表示装置１５を備えている。
【０１３８】
画像入力装置１４は、例えば光学レンズ・カラーフィルタ・受光素子であるＣＣＤ（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄＤｅｖｉｃｅ）などにより構成される。画像入力装置１４より出力される画像データは、ＣＣＤにおいて電気的信号に変換されたＲＧＢのアナログ信号である。
【０１３９】
画像処理装置１６は、図２に基づいて説明したカラー画像処理装置１１における、Ａ／Ｄ変換部１、領域分離処理部４を備えると共に、入力処理部２２、圧縮処理部２３、及び記憶部２４を備えた構成である。
【０１４０】
Ａ／Ｄ変換部１において入力のアナログ信号はデジタル信号に変換される。そして入力補正部２２にて画像入力装置の結像系・撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理や光源の色温度に基づくホワイトバランスの調整が行われる。その後、領域分離処理部４にて、上記にて説明した処理を行う。
【０１４１】
圧縮処理部２３では、画像データが占める記憶手段の容量を節約したり、データ転送する際の時間を短縮したりするために、例えば、ＪＰＥＧ（ＪｏｉｎｔＰｉｃｔｕｒｅＥｘｐｅｒｔｓＧｒｏｕｐ）方式などを用いてデータサイズを圧縮する。ＪＰＥＧ方式が用いられる場合、ＲＧＢ信号はＹＣｒＣｂ（Ｙ：輝度、Ｃｒ・Ｃｂ：色差）信号に変換されて行われる。圧縮された画像データは、メモリカードなどの記憶媒体により構成される記憶部２４に格納される。記憶部２４に格納された画像データは、液晶ディスプレイなどの画像表示装置１５に表示される。また、コンピュータを介してあるいは直接にプリンタなどの画像出力装置に出力される。
【０１４２】
図９は、本発明に係る実施の一形態の画像処理装置を、コンピュータ３０上のアプリケーションソフトウェア３１に適用した場合の構成を示している。コンピュータ３０は、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラ等の画像入力装置１４、ＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイ等の画像表示装置１５、プリンタ等の画像出力装置１６、データを保存するための外部記憶装置１７、ネットワークを介してサーバ等に接続するためのモデム・ネットワークカード等の通信手段１８、キーボード・マウス１９等のユーザインターフェースに接続されている。
【０１４３】
コンピュータ３０は、アプリケーションソフトウェア３１を備え、所定のプログラムがロードされることにより、上記画像処理等の種々の処理を実行する。具体的には、画像入力装置１４に入力された画像データに対して、コンピュータ３０上で画像データ全体あるいは選択した画像領域の色を調整するなどの色調補正処理やエッジを強調するフィルタ処理などと共に、領域判定処理を実施する。なお、これらの処理に際して、キーボード・マウス１９を介して、ユーザからの指示を受け付けてもよい。
【０１４４】
上記のアプリケーションソフトウェア３１にて画像処理が施された画像は、画像表示装置１５に表示される、プリンタ等の画像出力装置１６に出力してプリンタ・ドライバにて色補正処理（ＲＧＢ→ＣＭＹＫ）や中間調処理が施される、画像処理を施した画像を外部記憶装置１７に格納される、通信手段１８を介して他のコンピュータ等に出力される等、コンピュータ３０に接続された上記装置のいずれかに出力されて処理される。
【０１４５】
また、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、上記の画像処理方法を記録するものとすることもできる。その結果、画像処理方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１４６】
なお、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるためのメモリ、例えばＲＯＭのようなものそのものがプログラムメディアであっても良いし、また、外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０１４７】
何れの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、あるいは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１４８】
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（ＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ
ＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【０１４９】
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。
【０１５０】
上記記録媒体は、デジタルカラー画像形成装置やコンピュータシステムに備えられるプログラム読み取り装置により読み取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０１５１】
〔実施の形態２〕
本発明に係る実施のその他の形態について、図１１に基づいて説明すれば、以下の通りである。なお、説明の便宜上、実施の形態１で用いたものと同じ機能を有する部材には同じ符号を付して説明を省略する。
【０１５２】
前述した実施の形態１の画像処理装置における領域分離処理部４では、補正部４４が、画素１つずつの領域分離結果（構成要件の判定結果及び色判定の判定結果）を当該画素の周辺に位置する周辺画素の領域分離結果を用いて補正する際、構成要素の補正と色判定の補正とで、設定部４５が補正範囲を調整するようになっていた。
【０１５３】
これに対し、図１１に示すように、本実施の形態の画像処理装置における領域分離処理部２０では、文字領域判定部４１’、網点領域判定部４３’、及び色判定部４２’による領域判定処理の際に周辺画素数の調整がなされ、各々の判定に適した周辺画素数にて領域判定処理が行われるようになっている。
【０１５４】
領域分離処理部２０は、文字領域判定部４１’、色判定部４２’、網点領域判定部４３’、及び設定部４５’を備えている。
【０１５５】
上記文字領域判定部４１’、網点領域判定部４３’は、上記したように、任意の１つの画素について、当該画素の周辺に位置する周辺画素との比較を行うことによって、構成要素の判定を行っている。また、色判定部４２’は、１つの画素にて、Ｒ，Ｇ，Ｂの各信号に基づいて、色判定を行っている。このように、領域判定処理によって用いられる画素の数が異なるため、上記設定部２１は、予め定められている最適な画素範囲を領域毎に設定する。
【０１５６】
つまり、図３（ｃ）に示すように、判定の対象となる画素を注目画素として、注目画素Ｐ２に対し、分離すべき領域の種類に応じて、種々の大きさのマスクＭ２〜Ｍ４を設定する。ここでは、構成要素の判定処理のうち、網点画素（及び写真画素）を判定する際に用いる画素ブロックをマスクＭ２とし、文字画素を判定する際に用いる画素ブロックをマスクＭ４とし、色判定に用いる画素ブロックをマスクＭ３と設定する。マスクＭ２〜Ｍ４の大きさは、領域に応じて適宜設定すればよいが、通常は、マスクＭ３＜マスクＭ４＜マスクＭ２となるように設定することが好ましい。
【０１５７】
この理由は、一般的に、画像データ中の有彩画素又は無彩画素からなる領域は、画像データ中の文字画素・網点画素・写真画素等の構成要素からなる領域中に局所的に存在するためである。また、文字画素は、網点画素・写真画素に比べると、画像データ中の狭い範囲に一様に存在することが多いためである。
【０１５８】
また、上記の場合、色判定処理としては、マスク２内において各色成分の平均値を求め、色成分の平均値の最大値と最小値の差の絶対値を用いて、あるいは、マスク２内の各色成分の最大値を用いて、有彩であるか無彩であるかの判定がなされる。
【０１５９】
このように、各領域判定処理に応じて、異なる大きさのマスクを用い、異なる大きさの画像データの範囲にて領域分離処理を行うことよって、領域分離結果の判定精度を向上することができる。
【０１６０】
なお、さらなる分離精度の向上を図って、領域分離結果を補正する補正部を備えさせる構成としてもよい。その場合も、実施の形態１で説明したように、補正する項目によって、マスクの大きさを切り換えることで、補正精度を上げて、分離の精度をより一層向上させることができる。
【０１６１】
なお、記載するまでもないが、領域分離処理部２０を備えた本実施の形態の画像処理装置も、実施の形態１で説明した画像処理装置と同様に、画像読取装置、撮像装置、アプリケーションソフトウェアに適用することができる。
【０１６２】
また、上記した実施の形態１，２では、領域分離処理を、画素毎に行う構成としていたが、従来技術で説明したように、数画素からなる画素ブロック単位で行う構成であってもよい。
【０１６３】
【発明の効果】
本発明の第１の画像処理装置は、以上のように、入力された画像データに対し、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に分離する領域判定処理と、有彩か無彩かの少なくとも一方を判定する色判定処理とを行い、かつ、これら領域判定処理の判定結果及び色判定処理の判定結果に対して、周辺の判定結果を用いて補正を施す領域分離手段を備えた画像処理装置において、上記領域分離手段は、領域判定処理の判定結果を補正する場合と色判定処理の判定結果を補正する場合とで、周辺の判定結果を補正に用いる補正範囲の大きさを異ならせ、各補正に適した大きさの補正範囲で補正を行うことを特徴としている。
【０１６４】
構成要素を補正する領域判定処理の判定結果の補正には、構成要素の補正に適した補正範囲の大きさが存在し、また、有彩無彩を補正する色判定処理の判定結果の補正には、有彩無彩を補正するのに適した補正範囲の大きさが存在している。したがって、領域判定処理の判定結果を補正する場合と色判定処理の判定結果を補正する場合とで、周辺の判定結果を補正に用いる補正範囲の大きさを異ならせ、各補正に適した大きさの補正範囲で補正を行うことで、それぞれの補正に適した量の情報を使って補正を行うことができ、各補正における補正精度が向上し、ひいては、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができるという効果を奏する。
【０１６５】
本発明の第１の画像処理装置は、さらに、上記領域分離手段は、領域判定処理の判定結果の補正に、色判定処理の判定結果の補正に用いる補正範囲よりも大きな補正範囲を用いることを特徴としている。
【０１６６】
このように、領域判定処理の判定結果の補正には、色判定処理の判定結果の補正に用いる補正範囲よりも大きな補正範囲を用いることで、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができるという効果を奏する。
【０１６７】
本発明の第１の画像処理装置は、さらに、上記領域分離手段が、領域判定処理の判定結果の補正においては、さらに、構成要素に応じて少なくとも２つの大きさの補正範囲を用いて補正を行うことを特徴としている。
【０１６８】
各構成要素の中でも、構成要素毎に補正に適した大きさ補正範囲が存在することとなる。したがって、領域判定処理の判定結果である構成要素の補正に際しては、構成要素に応じて少なくとも２つの大きさの補正範囲を用いて補正を行うことで、領域判定処理の判定結果である構成要素の補正が、それぞれの補正に適した大きさの補正範囲内の判定結果を用いて行われるようになり、構成要素の補正に用いる情報がより適切なものとなって、各構成要素の補正における補正精度が向上する。
【０１６９】
その結果、領域分離手段による領域判定処理の判定結果の精度をより一層高めることができるという効果を奏する。
【０１７０】
本発明の第２の画像処理装置は、以上のように、入力された画像データに対し、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に分離する領域判定処理と、有彩か無彩かの少なくとも一方を判定する色判定処理とを行う領域分離手段を備えた画像処理装置において、上記領域分離手段は、領域判定処理を行う場合と色判定処理を行う場合とで、処理の対象とする画像データの範囲の大きさを異ならせ、各処理に適した大きさの範囲で処理を行うことを特徴としている。
【０１７１】
構成要素に分離する領域判定処理には、構成要素の分離に適した画像データの範囲の大きさが存在し、また、有彩無彩かを判定する色判定処理には、有彩無彩を判定するのに適した画像データの範囲の大きさが存在している。したがって、領域判定処理を行う場合と色判定処理を行う場合とで、処理の対象とする画像データの範囲の大きさを異ならせ、各処理に適した大きさの範囲で処理を行うことで、それぞれの処理に適した量の情報を使って処理を行うことができ、各処理における判定結果の精度が向上し、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができる。
【０１７２】
本発明の第２の画像処理装置は、さらに、上記領域分離手段が、領域判定処理に、色判定処理に用いる画像データの範囲よりも大きな画像データの範囲を用いることを特徴としている。
【０１７３】
このように、領域判定処理には、色判定処理に用いる画像データの範囲よりも大きな画像データの範囲を用いることで、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができるという効果を奏する。
【０１７４】
本発明の第２の画像処理装置は、上記領域分離手段が、領域判定処理においては、さらに、構成要素に応じて少なくとも２つの大きさの画像データの範囲を用いることを特徴としている。
【０１７５】
各構成要素の中でも、構成要素毎に判定処理に適した大きさ画像データの範囲が存在することとなる。したがって、領域判定処理においては、さらに、構成要素に応じて少なくとも２つの大きさの画像データの範囲を用いることで、領域判定処理が、それぞれの構成要素の分離判定に適した大きさの画像データの範囲を用いて行われるようになり、構成要素の分離に用いる情報がより適切なものとなって、各構成要素の分離における判定精度が向上する。
【０１７６】
その結果、領域分離手段による領域判定処理の判定結果の精度をより一層高めることができるという効果を奏する。
【０１７７】
本発明の画像形成装置は、以上のように、入力された画像データに対して画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置で画像処理が施された画像データに基づいて画像を出力する画像出力装置とを少なくとも備えた画像形成装置において、上記画像処理装置が、上記した本発明の第１、第２の画像処理装置であることを特徴としている。
【０１７８】
本発明の第１、第２の画像処理装置では、領域分離手段による領域判定処理及び色判定処理の各判定結果の精度を高めることができるので、このような画像処理装置を備えることで、品質の良い画像を出力することができる画像形成装置を提供することができるという効果を奏する。
【０１７９】
本発明のプログラムは、コンピュータを、上記した本発明第１、第２の画像処理装置として機能させるためのプログラムであり、また、本発明の記録媒体は、該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【０１８０】
これにより、コンピュータを上記した画像処理装置として機能させることができるので、この画像処理装置を汎用的なものとすることができ、また、コンピュータを上記した画像処理装置として機能させることができるプログラムを容易に供給することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態を示すもので、カラー画像処理装置における領域分離処理部の構成を示すブロック図である。
【図２】上記カラー画像処理装置を搭載するデジタルカラー複写機の構成を示すブック図である。
【図３】図３（ａ）〜（ｃ）共に、上記領域分離処理部の各処理に用いられるマスクを示す説明図である。
【図４】上記領域分離処理部で実施される領域分離結果の補正処理のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図５】上記領域分離処理部で実施される領域分離結果の補正処理における構成要素補正結果判定処理（サブルーチン）を示すフローチャートである。
【図６】上記領域分離処理部で実施される領域分離結果の補正処理における有彩無彩補正結果判定処理（サブルーチン）を示すフローチャートである。
【図７】上記領域分離処理部を備えた画像処理装置を、カラー画像読取装置に搭載した場合の構成を示すブロック図である。
【図８】上記領域分離処理部を備えた画像処理装置を、デジタルカメラ等の撮像装置に搭載した場合の構成を示すブロック図である。
【図９】上記領域分離処理部を備えた画像処理装置を、コンピュータ３０上のアプリケーションソフトウェア３１に適用した場合の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０（ａ）（ｂ）共に、上記領域分離処理部の各処理に用いられる別のマスクを示す説明図である。
【図１１】本発明のその他の実施の形態を示すもので、カラー画像処理装置における領域分離処理部の構成を示すブロック図である。
【符合の説明】
４領域分離処理部（領域分離手段）
１１カラー画像処理装置（画像処理装置）
１２カラー画像出力装置（画像出力装置）

Claims

入力された画像データに対し、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に分離する領域判定処理と、有彩か無彩かの少なくとも一方を判定する色判定処理とを行い、かつ、これら領域判定処理の判定結果及び色判定処理の判定結果に対して、周辺の判定結果を用いて補正を施す領域分離手段を備えた画像処理装置において、
上記領域分離手段は、領域判定処理の判定結果を補正する場合と色判定処理の判定結果を補正する場合とで、周辺の判定結果を補正に用いる補正範囲の大きさを異ならせ、各補正に適した大きさの補正範囲で補正を行うことを特徴とする画像処理装置。
上記領域分離手段は、領域判定処理の判定結果の補正に、色判定処理の判定結果の補正に用いる補正範囲よりも大きな補正範囲を用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
上記領域分離手段が、領域判定処理の判定結果の補正においては、さらに、構成要素に応じて少なくとも２つの大きさの補正範囲を用いて補正を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
入力された画像データに対し、文字領域、網点領域、写真領域などの構成要素に分離する領域判定処理と、有彩か無彩かの少なくとも一方を判定する色判定処理とを行う領域分離手段を備えた画像処理装置において、
上記領域分離手段は、領域判定処理を行う場合と色判定処理を行う場合とで、処理の対象とする画像データの範囲の大きさを異ならせ、各処理に適した大きさの範囲で処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
上記領域分離手段は、領域判定処理に、色判定処理に用いる画像データの範囲よりも大きな画像データの範囲を用いることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
上記領域分離手段が、領域判定処理においては、さらに、構成要素に応じて少なくとも２つの大きさの画像データの範囲を用いることを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理装置。
入力された画像データに対して画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置で画像処理が施された画像データに基づいて画像を出力する画像出力装置とを少なくとも備えた画像形成装置において、
上記画像処理装置が、請求項１〜６の何れか１項に記載の画像処理装置であることを特徴とする画像形成装置。
コンピュータを、請求項１〜６の何れかに記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
請求項８に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。