JP2004282546A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像情報を、少ない判定ミスで画像の特徴ごとに領域分類する領域分類手段を備える画像処理装置を実現すること。
【解決手段】画像処理装置６００に入力された画像情報を、領域分類手段６３０を用いて領域分類を行う際に、発生した局所的な判定ミスを、近傍に存在する画素の領域情報と比較し、一致させること、あるいは、網点領域、写真領域あるいは文字領域の抽出の際に、抽出条件を段階的に区分し、この区分に基づいて詳細分類を行い、これら詳細分類情報に基づいて、中間領域を含めて画素の領域を確定し、さらに、この中間領域においては、これら詳細分類情報に基づいて、画像処理パラメータを設定すること、としているので、画像処理部６２０で行われる画像情報の領域ごとに異なる画像処理を、適正な領域において、適正なパラメーターで行い、高品質な画像情報とすることを実現させる。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、デジタル化された画像情報を、この画像情報で表現される画像の特徴により領域分類し、この領域ごとに異なる画像処理を行う画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、画像形成を行う画像形成装置では、形成画像の画質を向上するために、スキャナあるいは外部ＰＣから取得した取得画像情報に画像処理が行われる。この際、一枚の取得画像情報には、文字情報あるいは写真情報と言った様々な情報が含まれる。これら、領域ごとに異なる画像の特徴を有する取得画像情報に、同一の画像処理を施すことは、画質の劣化を引き起こす。そこで、取得画像情報を、異なる画像の特徴を有する領域、例えば、文字領域、写真領域あるいは網点領域に分類し、この領域ごとに最適な画像処理を行い、画質の向上を計ることが行われる（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ここで、取得画像情報を、異なる画像の特徴を有する複数の領域に分類する際に、取得画像情報の１つの画素が、複数の画像の特徴を併せ持つ場合が存在する。特に、分類される領域の境界に位置する画素では、このような画素が多数存在する。これらの画素では、予め画像の特徴ごとに優先順位が設定されており、この優先順位に従って、領域の確定が行われる。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２―１２５１２１号公報、（第５〜６頁、図６〜８）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術によれば、領域が備える画像の特徴と、この領域に最適とされる画像処理に不一致が生じ、この領域の画像処理の結果、領域の画質が劣化することを生じる。すなわち、取得画像情報を領域に分類する際に、領域の選択間違いが生じる。
【０００６】
特に、小文字の連続画像あるいは太文字内部等では、文字情報ではなく、網点情報あるいは写真情報と、選択間違いを行い、さらには、複数の画像の特徴を併せ持つ場合には、優先順位により、機械的に領域の確定が行われ、最適な画像処理とは異なる領域に割り当てられ、画質の劣化を生じることがある。
【０００７】
これらのことから、画像情報を、少ない判定ミスで画像の特徴ごとに領域分類する領域分類手段を備える画像処理装置をいかに実現するかが重要となる。
【０００８】
この発明は、上述した従来技術による課題を解決するためになされたものであり、画像の特徴ごとの画素の領域分類を、高精度で行う領域分類手段を備える画像処理装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載の発明にかかる画像処理装置は、一枚のデジタル化された画像情報に含まれる画素を、前記画像情報で表現される画像の特徴に基づいて、複数に分類する領域分類手段と、前記分類された画素の近傍に位置する周辺画素の分類情報に基づいて、前記画素の分類を再設定する再設定手段と、前記分類ごとに異なる画像処理を、前記分類された画素に対して行う画像処理部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
この請求項１に記載の発明よれば、領域分類手段により、一枚のデジタル化された画像情報に含まれる画素を、この画像情報で表現される画像の特徴に基づいて、複数に分類し、再設定手段により、分類されたこの画素の近傍に位置する周辺画素の分類情報に基づいて、この画素の分類を再設定し、画像処理部により、分類ごとに異なる画像処理を、分類された画素に対して行うこととしているので、局所的に画素が属する領域を間違えた場合にも、近傍画素の領域から、最適な領域を修正し、誤った画像処理による画質の劣化を防止することができる。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明にかかる画像処理装置は、前記画像の特徴が、前記画素間の画素値の変化量および画素値の変化周期であることを特徴とする。
【００１２】
この請求項２に記載の発明によれば、画像の特徴は、画素間の画素値の変化量および画素値の変化周期であることとしているので、文字情報、写真情報および網点情報を含む画像部分を分類し、区別することができる。
【００１３】
また、請求項３に記載の発明にかかる画像処理装置は、前記再設定手段が、前記分類された画素の分類情報を数値コードに変換し、前記数値コードを画素値とする画像情報を生成し、前記画像情報のパターン認識により、前記再設定を行うことを特徴とする。
【００１４】
この請求項３に記載の発明によれば、再設定手段は、分類された画素の分類情報を数値コードに変換し、この数値コードを画素値とする画像情報を生成し、この画像情報のパターン認識により、再設定を行うこととしているので、高速で、しかも簡易に再設定を行うことができる。
【００１５】
また、請求項４に記載の発明にかかる画像処理装置は、前記再設定手段が、前記画素の分類が、前記周辺画素の分類と異なる際に、前記画素の分類を、前記周辺画素の分類に一致させることを特徴とする。
【００１６】
この請求項４に記載の発明によれば、再設定手段は、画素の分類が、周辺画素の分類と異なる際に、この画素の分類を、周辺画素の分類に一致させることとしているので、周辺画素と異なる分類の孤立した画素を、周辺画素と同じ分類とし、間違いのない分類とすることができる。
【００１７】
また、請求項５に記載の発明にかかる画像処理装置は、一枚のデジタル化された画像情報に含まれる画素を、前記画像情報で表現される画像の特徴に基づいて、複数に分類する領域分類手段と、前記分類ごとに異なる画像処理を、前記分類された画素に対して行う画像処理部と、を備える画像処理装置であって、前記領域分類手段は、前記分類ごとの前記画像の特徴を段階的に区分し、前記区分に従って前記画素を詳細分類し、前記画像処理部は、前記詳細分類に基づいて、前記分類の境界をなす中間領域を抽出し、前記分類ごとに異なる画像処理から、前記詳細分類に基づいた重み付けがなされた中間的な画像処理を生成し、前記中間領域を前記画像処理すること、を特徴とする。
【００１８】
この請求項５に記載の発明によれば、領域分類手段は、分類ごとの画像の特徴を段階的に区分し、この区分に従って画素を詳細分類し、画像処理部は、この詳細分類に基づいて、分類の境界をなす中間領域を抽出し、分類ごとに異なる画像処理から、詳細分類に基づいた重み付けがなされた中間的な画像処理を生成し、中間領域にこの中間的な画像処理をすることとしているので、複数の領域に同時分類される画素が多い境界領域の画素を、中間領域として抽出して中間的な画像処理を行い、急激な画像処理の変化による、画質の劣化を防止することができる。
【００１９】
また、請求項６に記載の発明にかかる画像処理装置は、前記画像の特徴が、前記画素間の画素値の変化量および画素値の変化周期であることを特徴とする。
【００２０】
この請求項６に記載の発明によれば、画像の特徴は、画素間の画素値の変化量および画素値の変化周期であることとしているので、文字情報、写真情報および網点情報を含む画像部分を分類し、区別することができる。
【００２１】
また、請求項７に記載の発明にかかる画像処理装置は、前記区分が、前記変化量および前記変化周期の閾値により規定されることを特徴とする。
【００２２】
この請求項７に記載の発明によれば、区分は、変化量および変化周期の閾値により規定されることとしているので、変化量あるいは変化周期の違いにより、特徴のある画像領域を抽出することができる。
【００２３】
また、請求項８に記載の発明にかかる画像処理装置は、前記分類手段が、異なる区分による前記詳細分類を複数回繰り返し、複数の前記区分から、前記詳細分類の最も確からしい区分に属する画素が最も多い区分を選択することを特徴とする。
【００２４】
この請求項８に記載の発明によれば、分類手段は、異なる区分による詳細分類を複数回繰り返し、複数の前記区分から、詳細分類の最も確からしい区分に属する画素が最も多い区分を選択することとしているので、最も確からしい詳細分類を与える区分を設定することができる。
【００２５】
また、請求項９に記載の発明にかかる画像処理装置は、前記分類手段が、画像情報に含まれる画素の前記分類が明示された標準画像情報を用いて、異なる区分による前記詳細分類を複数回繰り返し、複数の前記区分から、前記詳細分類が前記分類に最も近似する区分を選択することを特徴とする。
【００２６】
この請求項９に記載の発明によれば、分類手段は、画像情報に含まれる画素の分類が明示された標準画像情報を用いて、異なる区分による詳細分類を複数回繰り返し、複数の前記区分から、詳細分類が分類に最も近似する区分を選択することとしているので、標準画像情報を忠実に再現する区分を設定することができる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置の好適な実施の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
（実施の形態１）
まず、本実施の形態にかかる画像処理装置を含む画像形成装置の全体構成について説明する。図２の外観図は、本実施の形態にかかる画像形成装置１００である。画像形成装置１００は、記録紙を給紙する給紙トレイ１０１〜１０５、本体１０６、入力パネル１０７、排紙皿１０８、１０９を含む。入力パネル１０７は、タッチパネル等で構成され、オペレータにより制御情報が入力される。
【００２８】
本体１０６は、給紙トレイ１０１〜１０５の記録紙を用いた複写を行い、排紙皿１０８、１０９には、複写された記録紙が出力される。
【００２９】
つづいて、本体１０６の構成を図３を用いて説明する。図３は、本体１０６の構成を示す機能ブロック図である。
【００３０】
図３において、本体１０６は、大きくは、入力パネル１０７、ＣＰＵ１００、メモリ３００、スキャナ５００、画像処理装置６００、画像形成部２００、給紙トレイ１０１〜１０５、排紙皿１０８，１０９からなる。そしてより詳しく、画像形成部２００は、帯電器１０、露光手段２０、現像器３０、定着ユニット５０、搬送手段６０からなる。なお、本体１０６には含まれないが、通信回線を介してＰＣ４００が、画像処理装置６００に接続されることもある。
【００３１】
図３のスキャナ５００および画像処理装置６００は、入力パネル１０７からの指示により、原稿の画像の読み取りおよび読み取られた画像の画像処理を行う。また、ＰＣ４００から画像情報が転送される場合には、画像処理装置６００において、転送された画像情報の画像処理が行われる。そして、画像処理が行われた画像情報は、画像形成部２００に送信され、記録紙上に画像形成される。なお、入力パネル１０７では、原稿画像の読み取り指示入力とともに、各種画像処理のパラメータ設定も行われる。
【００３２】
図３の画像形成部２００は、前述したように、帯電器１０、露光手段２０、現像器３０、定着ユニット５０、搬送手段６０からなる。ここで、帯電器１０は、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロー）およびＫ（ブラック）の画像形成のための帯電を行う４つの帯電器からなり、各色の潜像およびトナー像が形成される像担持体（感光体ドラム）を帯電させる。
【００３３】
また、露光手段２０は、像担持体にレーザー光により露光を行う、Ｃ，Ｍ、ＹおよびＫの４つの書込みユニットからなる。この書き込みユニットは、画像処理装置６００から受信された各色の画像情報に基づいて、像担持体上に潜像を形成する。
【００３４】
また、現像器３０は、潜像が形成された像担持体に対して、画像形成（潜像の可視像化）のための現像を行う、Ｃ，Ｍ、ＹおよびＫの４つの現像機からなる。なお、書込ユニットにより、像担持体上に形成された画像情報は、現像器により、潜像からトナー像へ変換され、像担持体と圧着する中間転写体に中間転写される。その後、中間転写体上のトナー像は、給紙トレイから給紙された記録紙上に転写される。
【００３５】
また、定着ユニット５０は、記録紙上に転写されたトナー像を、熱と圧力により定着する。ここで、給紙トレイ１０１〜１０５のいずれかから給紙された記録紙は、搬送手段６０により、現像器３０に搬送され、画像情報の転写の後に定着ユニット５０に搬送され、その後、排紙皿１０８，１０９のいずれかに排紙される。
【００３６】
つづいて、図１に画像処理装置６００の機能ブロック図を示す。画像処理装置６００は、画像入力部６１０、画像処理部６２０、領域分類手段６３０および設定部６４０を含む。ここで、画像情報入力部６１０は、図３の例では、スキャナ５００あるいはＰＣ４００からなる画像入力装置６０１のＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）形式の画像情報を、画像処理装置６００に入力する。画像情報入力部６１０は、入力された画像情報を画像処理部６２０に転送し、画像処理を行う。この画像処理部６２０では、画像情報のＲＧＢ形式からＣＭＹＫ形式への変換、空間フィルタ処理、階調処理等が行われる。
【００３７】
また、画像情報入力部６１０は、入力されたＲＧＢ形式の画像情報を、領域分類手段６３０にも転送する。領域分類手段６３０は、入力された画像情報を、網点領域、写真領域および文字領域に分類する処理を行う。そして、これらの領域情報を画像処理部６２０に送信する。なお、設定部６４０は、入力パネル１０７からの設定情報により、画像情報を複数の領域に分類する際の、各種パラメータ、例えば、閾値等を領域分類手段６３０に設定する。
【００３８】
画像処理部６２０は、領域分類手段６３０からの領域情報に基づいて、網点領域、写真領域および文字領域の各領域ごとに異なる画像処理、例えば空間フィルタ処理を行う。その後、画像処理が施された画像情報は、図３の例では、露光手段２０をなす画像出力部６０２に出力され、記録紙上に画像形成が行われる。
【００３９】
次に、図４のフローチャートを用いて、画像処理装置６００の動作を詳細に説明する。まず、画像処理装置６００は、スキャナ５００あるいはＰＣ４００から画像情報入力部６１０に画像情報を入力する（ステップＳ４０１）。図５（Ａ）に、一例として、左側に網点情報、右側上部に文字情報、右側下部に写真情報が記載された一枚の画像情報を模式的に示した。なお、この画像情報では、図中点線で分類された領域ごとに、網点情報、文字情報および写真情報が記載されているものとする。
【００４０】
その後、画像処理装置６００は、領域分類手段６３０において画像情報の領域分類処理を行う（ステップＳ４０２）。この領域分類処理のフローチャートを図６に示す。ここで、図６を用いて領域分類処理を説明する前に、画像情報に含まれる、網点情報、文字情報および写真情報について説明する。
【００４１】
画像情報に含まれる、網点情報、文字情報および写真情報は、それぞれ画像上の特徴が異なり、画像処理を行う場合には、異なる画像処理が行われて初めて画質の向上が計られる。ここで、網点情報、文字情報および写真情報は、
網点情報――隣接する画素間の画素値が閾値を越えて変化し、かつ画素間で或る周期を持って繰り返し変化するもの
写真情報――隣接する画素間の画素値が閾値を越えて変化せず、かつ画素値は、閾値を越える値を常に有するもの
文字領域――隣接する画素間の画素値が閾値を越えて変化するもの
と言った画像上の特徴により分類される。なお、閾値は、網点情報、文字情報および写真情報ごとに異なる値が設定される。
【００４２】
また、分類された網点領域、写真領域および文字領域は、各領域の画質を向上させる画像処理が施される。例えば、文字領域では、エッジが強調されるフィルター処理が行われ、写真領域では、階調性が強調される処理が行われ、網点領域では、平滑化のフィルター処理によりモアレパターンの除去が行われる。しかし、各領域で行われ画像処理は、相反する特徴を有し、例えば、文字領域において、網点領域で行われる画像処理あるいは写真領域で行われる画像処理を行う場合には、大幅な画質劣化となる。
【００４３】
図６に戻り、領域分類手段６３０は、画素ごとに、網点領域指定、写真領域指定および文字領域指定を行い、画像情報を複数の領域に分類する。まず、領域分類手段６３０は、１つの画素が網点領域かどうかを判定する（ステップＳ６０１）。この判定は、前述した網点情報の特徴に基づいて行われる。そして、網点領域と判定された場合には（ステップＳ６０１肯定）、この画素に対して網点領域指定を行う（ステップＳ６０５）。また、網点領域と判定されなかった場合には（ステップＳ６０１否定）、写真領域かどうかを判定する（ステップＳ６０２）。この判定も、前述した網点情報の特徴に基づいて行われ、写真領域と判定された場合には（ステップＳ６０２肯定）、この画素に対して写真領域指定を行う（ステップＳ６０６）。また、写真領域と判定されなかった場合には（ステップＳ６０２否定）、文字領域かどうかを判定する（ステップＳ６０３）。この判定も、前述した文字情報の特徴に基づいて行われ、文字領域と判定された場合には（ステップＳ６０３肯定）、文字領域指定を行う（ステップＳ６０４）。また、文字領域と判定されなかった場合には（ステップＳ６０３否定）、ステップＳ６０６の写真領域指定を行う。
【００４４】
その後、画像処理装置６００は、画像情報に含まれるすべての画素で領域判定が終了したかどうかを判定し（ステップＳ６０７）、終了していない場合には（ステップＳ６０７否定）、ステップＳ６０１に移行し、新たな画素に対して、ステップＳ６０１〜６０３の領域判定を行う。また、すべての画素で領域判定が終了した場合には（ステップＳ６０７肯定）、この領域分類処理を終了する。なお、ステップＳ４０２の領域分類処理では、ステップＳ６０１〜６０３の領域判定を、網点領域、写真領域、文字領域の順に直列処理することにより、この順に優先順位設定され、すべての画素は、いずれか１つの領域に指定される。
【００４５】
図５（Ｂ）に、図５（Ａ）の画像情報を、この領域分類処理により領域分類した例を模式的に示した。網点情報、写真情報および文字情報の領域の画素は、概ね網点領域、写真領域および文字領域に指定される。他方、図中点線で区分けされた各領域内部には、図５（Ｂ）中の黒点で例示される様な、領域分類処理の判定ミスにより他領域と判定された画素が存在する。例えば、文字領域で小文字が連続する際に、網点情報と判定ミスをする場合、また、太文字内部を写真情報と判定ミスする場合、あるいは、写真領域の濃淡が急峻に変化する写真画像を文字情報と判定ミスする場合等が挙げられる。また、網点領域、写真領域および文字領域は、図５（Ｂ）に限らず、網点、写真および文字の画像であるので必ず拡がりを持って存在し、図５（Ｂ）の黒点で示される様に点在することは無い。
【００４６】
その後、図４に戻り、画像処理装置６００は、図５（Ｂ）の領域指定された画像情報に再設定処理を行う（ステップＳ４０３）。この再設定処理のフローチャートを図７に示す。図７は、再設定処理の動作を示すフローチャートである。
【００４７】
まず、画像処理装置６００は、図５（Ｂ）に示す様な、画素の領域指定情報を、数値コード化し、領域画像情報に変換する（ステップＳ７０１）。ここで、図５（Ｂ）の例では、網点領域、写真領域および文字領域の三つの領域が存在するので、例えば、各々に１，２，３の数値を割り当てる。
【００４８】
その後、画像処理装置６００は、数値コード化された画像情報の領域指定情報に対して、画素ごとに、近傍画素と概ね一致する数値コードを有するかどうかをパターン認識により判定し（ステップＳ７０２）、近傍画素と概ね一致する数値コードを有しない場合には（ステップＳ７０２否定）、近傍画素と一致する数値コードを画素値として設定する（ステップＳ７０３）。また、近傍画素と概ね一致する数値コードを有する場合には（ステップＳ７０２肯定）、ステップＳ７０３を行わず次のステップに移行する。なお、網点、写真および文字の画像は、拡がりを持って存在し、これらの各領域においては、画素およびこの近傍に位置する画素は、同一の領域に属するという性質がこの判定で用いられている。
【００４９】
その後、画像情報に含まれるすべての画素で再設定処理が終了したかどうかを判定し（ステップＳ７０４）、終了していない場合には（ステップＳ７０４否定）、ステップＳ７０２に移行し、新たな画素に対して、ステップＳ７０２〜７０３の再設定処理を行う。また、すべての画素で再設定処理が終了した場合には（ステップＳ７０４肯定）、この再設定処理を終了する。
【００５０】
図５（Ｃ）に、図５（Ｂ）の領域指定情報を、この再設定処理により再設定した例を模式的に示した。図５（Ｂ）中の黒点で例示される、領域分類処理の判定ミスにより異なる領域に判定された画素が消滅し、本来の領域指定に設定し直される。
【００５１】
その後、図４に戻り、画像処理装置６００は、再設定された領域指定情報に基づいて、画像情報の画像処理を行う（ステップＳ４０４）。この画像処理のフローチャートを図８に示す。図８は、画像処理の動作を示すフローチャートである。
【００５２】
まず、画像処理部６２０は、網点領域、写真領域あるいは文字領域のいずれかの領域を選択する（ステップＳ８０１）。そして、この選択された領域に対する画像処理を選択し（ステップＳ８０２）、領域分類手段６３０からの領域指定情報に基づいて、画像情報のこの領域に、選択された画像処理を行う（ステップＳ８０４）。そして、画像情報に含まれるすべての領域で画像処理が終了したかどうかを判定し（ステップＳ８０４）、終了していない場合には（ステップＳ８０４否定）、ステップＳ８０１に移行し、新たな領域に対して、ステップＳ８０１〜８０３の画像処理を行う。また、すべての領域で画像処理が終了した場合には（ステップＳ８０４肯定）、この画像処理を終了する。
【００５３】
その後、図４に戻り、画像処理装置６００は、画像処理の済んだ画像情報を、画像出力装置６０２に出力し（ステップＳ８０４）、本処理を終了する。
【００５４】
上述してきたように、本実施の形態１では、画像処理装置６００に入力された画像情報を、領域分類手段６３０を用いて、優先順位を持って、網点領域、写真領域あるいは文字領域に領域分類し、この領域分類を行う際に生じる局所的な判定ミスを、近傍に存在する画素の領域情報と比較し、一致させることにより、減少させることができ、ひいては画像情報の領域ごとに異なる画像処理を、適正な領域において行い、画像処理後の画質を高品質な画像情報とすることができる。
（実施の形態２）
ところで、上記実施の形態１では、近傍に存在する画素の領域情報から、領域情報の局所的な判定ミスを除去する場合を示したが、領域情報の境界領域で発生する判定ミスおよび境界領域で発生する画像処理の急激な変化に起因する画質の劣化を、複数の前記領域の中間領域を設けることにより防止することもできる。つぎの実施の形態２では、画素ごとの領域情報を、画像の特徴量を複数の閾値により区分設定し、領域に属する確からしさが異なる区分に応じて詳細分類する。そして、判定の難しい中間領域に対して、領域ごとに異なる画像処理の中間的な画像処理を行う場合を示す。
【００５５】
図９は、この実施の形態２にかかる領域分類処理および再設定処理の動作を示すフローチャートである。なお、この領域分類処理および再設定処理は、図４に示したステップＳ４０２およびＳ４０３の領域分類処理および再設定処理に対応するものであり、その他の動作については、図４に示したものと同様のものとなるので、ここではその詳細な説明を省略する。
【００５６】
また、領域分類手段６３０は、入力された画像情報に対して、文字情報、写真情報および網点情報ごとに、領域の抽出を行う。実施の形態１では、各情報ごとに優先順位が設けられ、優先順位の高い情報が画素に領域情報として割り当てられている。実施の形態２では、文字情報、写真情報および網点情報ごとに領域の抽出が行われ、優先順位は存在しない。
【００５７】
まず、領域分類手段６３０は、入力された画像情報に対して、文字抽出処理を行う（ステップＳ９０１）。この文字抽出処理の動作を示すフローチャートを図１０に示す。図１０の文字抽出処理では、画素ごとに隣接する画素間の画素値が変化する変化量を算出する（ステップＳ１００１）。
【００５８】
そして、領域分類手段６３０は、この画素値の変化量の大きさに応じて、段階的に区分された以下の３つの状態のいずれかを、画素ごとに詳細分類する（ステップＳ１００２）。
【００５９】
ケース１の場合は、変化量≧閾値１の際に文字領域指定を行う（ステップＳ１００３）。ケース２の場合は、閾値１＞変化量≧閾値２の際に中間領域指定を行う（ステップＳ１００４）。ケース３の場合は、閾値２≧変化量の際に文字領域外指定を行う（ステップＳ１００５）。ここで、閾値１＞閾値２の関係にある。
【００６０】
ここで、ケース１〜３に応じて、画素が文字領域に存在する確からしさがことなる。画素は、ケース１の文字領域指定される際は、高い確率で文字領域をなし、ケース２の中間領域指定される際は、判別が出来ない中間領域をなし、ケース３の文字領域外指定される際は、文字領域である確率は低いとされる。
【００６１】
その後、領域分類手段６３０は、画像情報に含まれるすべての画素でこの詳細分類が終了したかどうかを判定し（ステップＳ１００６）、終了していない場合には（ステップＳ１００６否定）、ステップＳ１００２に移行し、新たな画素に対して、ステップＳ１００２の詳細分類の判定を行う。また、すべての画素で詳細分類の判定が終了した場合には（ステップＳ１００６肯定）、この文字抽出処理を終了する。
【００６２】
その後、図９に戻り、領域分類手段６３０は、写真抽出処理を行う（ステップＳ９０２）。この写真抽出処理は、図１０に示した文字抽出処理と同様の工程によりなされる。まず、ステップＳ１００１に対応して、画素ごとに、隣接する画素間の画素値が変化する変化量を算出する。そして、ステップＳ１００２に対応して、この画素値の変化量の大きさに応じて、段階的に区分された以下の３つの状態のいずれかを、画素ごとに詳細分類する。
【００６３】
ここで、写真領域を抽出する目的から、文字領域の画像が有する特徴とは反対の抽出条件が設定される。ケース１の場合は、閾値３≧変化量の際に写真領域指定を行い、ケース２の場合は、閾値４≧変化量＞閾値３の際に中間領域指定を行い、ケース３の場合は、変化量４＞閾値４の際に写真領域外の指定を行う。ここで、閾値４＞閾値３の関係にある。そして、すべての画素に対して、この詳細分類を行い、この写真抽出処理を終了する。
【００６４】
その後、図９に戻り、領域分類手段６３０は、網点抽出処理を行う（ステップＳ９０３）。この網点抽出処理は、図１０に示した文字抽出処理と同様の工程によりなされるが、隣接する画素値の変化量に加えて、画素値の変化周期も網点抽出の条件に加えられる。図１１に、この網点抽出処理の動作を示すフローチャートを示す。
【００６５】
まず、領域分類手段６３０は、図１１の網点抽出処理では、画素ごとに隣接する画素間の画素値が変化する変化量を算出し（ステップＳ１１０１）、さらに画素間の画素値が変化する変化周期も算出する（ステップＳ１１０２）。そして、ステップＳ１１０１で求めた画素値の変化量が閾値５を越える画素を抽出する（ステップＳ１１０３）。
【００６６】
その後、領域分類手段６３０は、ステップＳ１１０３で抽出された画素に対して、この画素値の変化周期の大きさに応じて、段階的に区分された以下の３つの状態のいずれかを、画素ごとに詳細分類する（ステップＳ１１０４）。
【００６７】
ケース１の場合は、閾値７≧変化周期≧閾値６の際に網点領域指定を行う（ステップＳ１１０５）。ケース２の場合は、閾値８≧変化周期＞閾値７の際に中間領域指定を行う（ステップＳ１１０６）。ケース３の場合は、変化周期＞閾値８の際に網点領域外指定を行う（ステップＳ１１０７）。ここで、閾値８＞閾値７＞閾値６の関係にある。なお、ケース１〜３では、変化周期が長くなる方向に閾値を設定したが、同様にして、変化周期が短くなる方向に閾値を設定することもできる。
【００６８】
ここで、画素は、ケース１の網点領域指定される際は、高い確率で網点領域に属し、ケース２の中間領域指定される際は、判別が出来ない中間領域をなし、ケース３の網点領域外指定される際は、網点領域に属する確率は、低いとされる。なお、上述した閾値１〜８は、オペレータにより入力パネル１０７から設定部６４０を介して、最適な値に設定可能である。
【００６９】
その後、領域分類手段６３０は、画素値が閾値５を越えるすべての抽出画素に対してこの詳細分類が終了したかどうかを判定し（ステップＳ１１０８）、終了していない場合には（ステップＳ１１０８否定）、ステップＳ１１０４に移行し、新たな抽出画素に対して、ステップＳ１１０４の詳細分類の判定を行う。また、すべての画素で詳細分類の判定が終了した場合には（ステップＳ１１０８肯定）、この網点抽出処理を終了する。また、同時に、ステップＳ４０２に対応する領域分類処理も終了する。
【００７０】
その後、図４のステップＳ４０３に対応する再設定処理を行う。図１２は、この再設定処理の動作を示すフローチャートである。まず、領域分類手段６３０は、図１１の領域分類処理により求めた画素ごとの、文字抽出処理、写真抽出処理および網点抽出処理の詳細分類情報に基づいて領域の確定を行う（ステップＳ１２０１）。
【００７１】
この領域の確定では、画素ごとの、文字抽出処理、写真抽出処理および網点抽出処理の詳細分類情報から、文字領域、写真領域、網点領域あるいは中間領域のいずれか最も確からしい領域が選択される。例えば、文字抽出処理、写真抽出処理および網点抽出処理の詳細分類情報のいずれかに、ケース１に相当する領域指定情報、例えば網点領域指定情報を含む際には、画素は、網点領域に確定される。また、ケース２および３の中間領域指定情報および領域外指定情報を含む場合には、中間領域に確定される。
【００７２】
その後、領域分類手段６３０は、中間領域に確定された画素に対し、画像処理パラメータの設定を行う（ステップＳ１２０２）。この画像処理パラメーターの設定では、文字抽出処理、写真抽出処理および網点抽出処理の詳細分類情報に含まれる、ケース２および３の中間領域指定情報および領域外指定情報に基づいて、文字画像処理、写真画像処理および網点画像処理に共通に含まれる処理、例えば空間フィルター処理のフィルター定数に重み付け設定を行う。例えば、中間領域指定の場合は、領域外指定の場合よりもこの領域に存在することが確からしいので、大きな値の重み付けを行い、画像処理パラメーターの重み付け配分を大きくする。
【００７３】
その後、画像処理装置６００は、画像情報の文字領域、写真領域および網点領域のすべてにおいて、図４のステップＳ４０４と同様の画像処理を行い、さらに画像情報の中間領域においては、ステップＳ１２０２で設定されたパラメーターを用いた画像処理を行い、画像出力装置６０２に画像情報を出力する。
【００７４】
上述してきたように、本実施の形態２では、領域分類手段６３０において、画像情報の画素を、網点抽出処理、写真抽出処理あるいは文字抽出処理ごとに、段階的に閾値により区分された、領域指定、中間領域指定および領域外指定に３分して詳細分類を行い、これら詳細分類情報に基づいて、中間領域を含めて画素の領域を確定し、さらに、この中間領域においては、これら詳細分類情報に基づいて、画像処理パラメータを設定することとしているので、領域の境界をなす境界領域において、判定ミスを減少させると共に、境界領域における急激な画像処理の変化による画質劣化を防止することができる。
【００７５】
また、本実施の形態２では、画像情報を、網点抽出処理、写真抽出処理あるいは文字抽出処理ごとに詳細分類する際に、ケース１〜３の領域指定、中間領域指定および領域外指定の３つの段階に区分することとしたが、さら多くの段階に区分し、詳細に分類することもできる。
【００７６】
また、本実施の形態２では、閾値１〜８は、事前に設定されるパラメータとしたが、これら閾値１〜８を適宜変更し、複数回の網点抽出処理、写真抽出処理および文字抽出処理を行い、これらの中で中間領域指定あるいは領域外指定の少ない最も確からしい閾値１〜８を最適な値とし、閾値１〜８の設定を行うこともできる。
【００７７】
また、本実施の形態２では、閾値１〜８は、事前に設定されるパラメータとしたが、図５（Ａ）に示される様な、網点領域、写真領域および文字領域が明確に区分けされた標準画像情報を用いて、網点抽出処理、写真抽出処理あるいは文字抽出処理の結果が、前記標準画像の各領域に一致するように、閾値１〜８の値を設定することもできる。
【００７８】
また、本実施の形態１および２では、領域判別を、周辺画素との比較あるいは網点領域、写真領域および文字領域の特徴の基づいて行ったが、ファジイニュートラルネットワークの相互関係把握を用いて行うこともできる。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１に記載の発明によれば、領域分類手段により、一枚のデジタル化された画像情報に含まれる画素を、この画像情報で表現される画像の特徴に基づいて、複数に分類し、再設定手段により、分類されたこの画素の近傍に位置する周辺画素の分類情報に基づいて、この画素の分類を再設定し、画像処理部により、分類ごとに異なる画像処理を、分類された画素に対して行うこととしているので、局所的に画素が属する領域を間違えた場合にも、近傍画素の領域から、最適な領域を修正し、誤った画像処理による画質の劣化を防止することができる。
【００８０】
請求項２に記載の発明によれば、画像の特徴は、画素間の画素値の変化量および画素値の変化周期であることとしているので、文字情報、写真情報および網点情報を含む画像部分を分類し、区別することができる。
【００８１】
請求項３に記載の発明によれば、再設定手段は、分類された画素の分類情報を数値コードに変換し、この数値コードを画素値とする画像情報を生成し、この画像情報のパターン認識により、再設定を行うこととしているので、高速で、しかも簡易に再設定を行うことができる。
【００８２】
請求項４に記載の発明によれば、再設定手段は、画素の分類が、周辺画素の分類と異なる際に、この画素の分類を、周辺画素の分類に一致させることとしているので、周辺画素と異なる分類の孤立した画素を、周辺画素と同じ分類とし、間違いのない分類とすることができる。
【００８３】
請求項５に記載の発明によれば、領域分類手段は、分類ごとの画像の特徴を段階的に区分し、この区分に従って画素を詳細分類し、画像処理部は、この詳細分類に基づいて、分類の境界をなす中間領域を抽出し、分類ごとに異なる画像処理から、詳細分類に基づいた重み付けがなされた中間的な画像処理を生成し、中間領域にこの中間的な画像処理をすることとしているので、複数の領域に同時分類される画素が多い境界領域の画素を、中間領域として抽出して中間的な画像処理を行い、急激な画像処理の変化による、画質の劣化を防止することができる。
【００８４】
請求項６に記載の発明によれば、画像の特徴は、画素間の画素値の変化量および画素値の変化周期であることとしているので、文字情報、写真情報および網点情報を含む画像部分を分類し、区別することができる。
【００８５】
請求項７に記載の発明によれば、区分は、変化量および変化周期の閾値により規定されることとしているので、変化量あるいは変化周期の違いにより、特徴のある画像領域を抽出することができる。
【００８６】
請求項８に記載の発明によれば、分類手段は、異なる区分による詳細分類を複数回繰り返し、複数の前記区分から、詳細分類の最も確からしい区分に属する画素が最も多い区分を選択することとしているので、最も確からしい詳細分類を与える区分を設定することができる。
【００８７】
請求項９に記載の発明によれば、分類手段は、画像情報に含まれる画素の分類が明示された標準画像情報を用いて、異なる区分による詳細分類を複数回繰り返し、複数の前記区分から、詳細分類が分類に最も近似する区分を選択することとしているので、標準画像情報を忠実に再現する区分を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】画像処理装置を含む画像形成装置の外観図である。
【図３】画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図４】画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】画像情報の処理ごとの変化を示す模式図である。
【図６】実施の形態１の領域分類処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１の再設定処理の動作を示すフローチャートである。
【図８】実施の形態１の画像処理の動作を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態２の領域分類処理の動作を示すフローチャートである。
【図１０】領域分類処理の文字抽出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１１】領域分類処理の網点抽出処理の動作を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態２の再設定処理の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０ 帯電器
２０ 露光手段
３０ 現像器
５０ 定着ユニット
６０ 搬送手段
１００ 画像形成装置
１０１〜１０５ 給紙トレイ
１０６ 本体
１０７ 入力パネル
１０８，１０９ 排紙皿
２００ 画像形成部
３００ メモリ
５００ スキャナ
６００ 画像処理装置
６０１ 画像入力装置
６０２ 画像出力装置
６０２ 画像出力部
６１０ 画像入力部
６１０ 画像情報入力部
６２０ 画像処理部
６３０ 領域分類手段
６４０ 設定部

Claims (9)

1. 一枚のデジタル化された画像情報に含まれる画素を、前記画像情報で表現される画像の特徴に基づいて、複数に分類する領域分類手段と、
   前記分類された画素の近傍に位置する周辺画素の分類情報に基づいて、前記画素の分類を再設定する再設定手段と、
   前記再設定された分類ごとに異なる画像処理を、前記分類された画素に対して行う画像処理部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像の特徴は、前記画素間の画素値の変化量および画素値の変化周期であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記再設定手段は、前記分類された画素の分類情報を数値コードに変換し、前記数値コードを画素値とする画像情報を生成し、前記画像情報のパターン認識により、前記再設定を行うことを特徴とする請求項１あるいは２のいずれか１つに記載の画像処理装置。
4. 前記再設定手段は、前記画素の分類が、前記周辺画素の分類と異なる際に、前記画素の分類を、前記周辺画素の分類に一致させることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
5. 一枚のデジタル化された画像情報に含まれる画素を、前記画像情報で表現される画像の特徴に基づいて、複数に分類する領域分類手段と、
   前記分類ごとに異なる画像処理を、前記分類された画素に対して行う画像処理部と、
   を備える画像処理装置であって、
   前記領域分類手段は、前記分類ごとの前記画像の特徴を段階的に区分し、前記区分に従って前記画素を詳細分類し、
   前記画像処理部は、前記詳細分類に基づいて、前記分類の境界をなす中間領域を抽出し、前記分類ごとに異なる画像処理から、前記詳細分類に基づいた重み付けがなされた中間的な画像処理を生成し、前記中間領域を前記画像処理すること、を特徴とする画像処理装置。
6. 前記画像の特徴は、前記画素間の画素値の変化量および画素値の変化周期であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記区分は、前記変化量および前記変化周期の閾値により規定されることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記分類手段は、異なる区分による前記詳細分類を複数回繰り返し、複数の前記区分から、前記詳細分類の最も確からしい区分に属する画素が最も多い区分を選択することを特徴とする請求項５ないし７のいずれか１つに記載の画像処理装置。
9. 前記分類手段は、画像情報に含まれる画素の前記分類が明示された標準画像情報を用いて、異なる区分による前記詳細分類を複数回繰り返し、複数の前記区分から、前記詳細分類が前記分類に最も近似する区分を選択することを特徴とする請求項５ないし７のいずれか１つに記載の画像処理装置。

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