JP2004320160A - Device, method and program for image processing image reading apparatus provided with the processing device, image processing program, and recording medium - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To perform proper image processing in a short time and more easily. <P>SOLUTION: An original document type automatic discriminating section 23 determines the ground region of an original image in a ground region determining section 12, and judges whether the read original image is a character original, a printed photographic original, a photographic paper photograph or an ink jet original or whether it is a character/printed photographic original or a character/photographic paper photograph in which the above originals are mixed, by using this determined ground region. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【００６０】
空間フィルタ処理部２８は、黒生成下色除去部２７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って、階調再現処理部３０も、空間フィルタ処理部２８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ものである。
【００６１】
例えば、領域分離処理部２５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２８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３０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。
【００６２】
また、領域分離処理部２５にて面積階調画像領域に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部２８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２９では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置５０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３０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２５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。
【００６３】
操作パネル５５は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示部と設定ボタンなどより構成され、操作パネル５５より入力された情報に基づいてカラー画像入力装置４０・画像処理装置２０・カラー画像出力装置５０の動作が制御される。
【００６４】
上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶部（図示せず）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５０に入力される。このカラー画像出力装置５０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５０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（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）により制御される。
【００６５】
ここで原稿種別自動判別部２３の詳細な構成について、図１を参照して説明する。図１は、原稿種別自動判別部２３の概略の構成を示すブロック図である。
【００６６】
本実施の形態にかかる原稿種別自動判別部２３は、信号変換部１１、下地領域決定部（下地領域算出手段）１２、濃度ヒストグラム作成部（解析手段）１３、特徴量抽出部１４、原稿種別判断部（紙種別判別手段；原稿画像判別手段）１５およびデータ格納部１６により構成されている。
【００６７】
上記信号変換部１１は、入力されてきたＲＧＢ信号をＣＭＹ信号に変換するものである。
【００６８】
上記下地領域決定部１２は、濃度ヒストグラムを作成するために必要な下地領域を決定するものである。この下地領域とは、具体的には、原稿画像のＣＭＹ濃度値が、ある一定の値以下（ＲＧＢ信号の場合には一定の値以上）である領域を示している。つまり、本実施の形態において、測定された原稿画像のＣＭＹ濃度値がある一定以下である場合には、該濃度が一定以下の領域を下地領域（原稿画像における画像が記録されていない領域）として設定している。具体的には、例えば、文字情報のみが記録された原稿画像である場合には、下地領域は、該文字情報が記録されていない領域に相当する。また、例えば、縁がある写真等が原稿画像である場合には、該縁の部分が下地領域に相当することになる。なお、一般に、文字原稿等では、原稿画像の端部には画像が記録されていない場合が多い。そこで、例えば、原稿画像の端部を下地領域として設定してもよい。従って、後述する濃度ヒストグラム作成部１３にて濃度ヒストグラムをとる下地領域は、該下地領域の全部を用いてもよく一部のみを用いてもよい。
【００６９】
濃度ヒストグラム作成部１３は、ＲＧＢ信号を補色反転したＣＭＹ信号に基づいて、予め定められた濃度以下の領域の画像データ、すなわち、上記下地領域決定部１２にて決定された下地領域に相当する画像データの濃度ヒストグラムを作成するものである。上記予め定められた濃度としては、例えば、ＣＭＹ信号に基づいて濃度ヒストグラムを作成する場合には、濃度値が５０以下であることが好ましく、ＲＧＢ信号に基づいて濃度ヒストグラムを作成する場合には濃度値が２００以上であることが好ましい。つまり、本実施の形態においては、ＣＭＹ信号では５０以下、一方ＲＧＢ信号では２００以上の領域を下地領域として設定することがより好ましい。また、濃度ヒストグラム作成部１３は、予め設定されている下地領域の一部の濃度ヒストグラムを作成するものであってもよい。また、濃度ヒストグラム作成部１３は、上記ＲＧＢ信号に基づいて濃度ヒストグラムを作成してもよい。
【００７０】
なお、上記の説明において、ＲＧＢ信号の補色反転は、上述したように信号変換部１１にて行ってもよく、濃度ヒストグラム作成部１３でこの補色反転処理を行っても良い。このＲＧＢ信号の補色反転（信号変換）を濃度ヒストグラム作成部１３にて行う場合またはＲＧＢ信号に基づいて濃度ヒストグラムを作成する場合には、信号変換部１１を設けなくてもよい。
【００７１】
上記特徴量抽出部１４は、上記濃度ヒストグラム作成部１３にて作成された濃度ヒストグラムのピーク値（度数が最大となる濃度値）・幅（半値幅、標準偏差など）などの特徴量を求めるものである。つまり、上記特徴量とは、濃度ヒストグラムの形状を特定するものであればよい。
【００７２】
上記原稿種別判断部１５は、上記特徴量抽出部１４にて算出されたピーク値や幅に基づいて、画像が記録されている紙の種類（原稿画像の紙）の判別を行い、この判別結果に基づいて原稿画像の種類を判別するものである。紙の種類の判別方法および原稿画像の種類の判別方法については後述する。
【００７３】
上記データ格納部１６は、既知の紙に関する濃度ヒストグラムの形状またはピーク値および／またはピークの幅（半値幅、標準偏差）などの既知特徴量を格納するものである。
【００７４】
ここで、原稿種別判断部１５による原稿画像の紙の判別方法の一例について説明する。
【００７５】
（▲１▼類似度を用いた判定方法）
原稿種別判断部１５は、上記特徴量抽出部１４にて算出された原稿画像の下地領域での濃度ヒストグラムの特徴量と、データ格納部１６に格納されている既知特徴量との類似度を計算し、該計算された類似度のうち最も数値の大きいものを選択する。
【００７６】
上記類似度としては、下記式（２）で示される輝度差法により計算された値の逆数を用いる。
【００７７】
【数２】

【００７８】
ｘ：濃度値
ｎ：濃度ヒストグラムを作成する濃度値の最大値（例えば、上記した濃度値５０）
Ｍｘ：原稿を読み込んで作成された濃度ヒストグラム
Ｈｘ：データ格納部１６に格納されている濃度ヒストグラム
つまり、上記特徴量抽出部１４にて算出された原稿画像の濃度ヒストグラムの特徴量と、データ格納部１６に格納されている既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量との類似度を、データ格納部１６に格納されているデータの数（紙の種類）だけ算出して、最も類似度が高い紙を、原稿画像の紙であると判別する。また、例えば、予め閾値を決めておき、全てのデータが閾値以下の類似度の場合、つまり、データ格納部１６に格納されている既知特徴量と測定された原稿画像の特徴量との誤差がある一定の範囲内になっていない場合には、「普通紙（該当なし）」と判断するようにしてもよい。
【００７９】
また、類似度の算出方法としては、上記式（２）で求められる値のみならず、例えば、濃度ヒストグラムの特徴量（ピーク値・幅など）を座標軸として、測定した値とデータ格納部１６に格納されている既知の紙から得られた既知特徴量との距離の逆数を求めて類似度としても良い。
【００８０】
（▲２▼各成分毎の比較による方法）
原稿種別判断部１５は、読取られた原稿画像の色成分毎に算出された値（特徴量）と、データ格納部１６に格納されている値（既知特徴量）との二乗誤差を求める。そして、上記原稿種別判断部１５は、上記算出した二乗誤差と、予め定められている色成分毎の誤差の閾値とを比較して、全ての誤差が閾値以下の条件を充たす紙種を決定する。これについて、以下に説明する。
【００８１】
図３は、画像を記録する紙の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ａ）は、再生紙の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ｂ）は、フォト紙（インクジェット専用紙；光沢紙・つや消し）の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ｃ）は、印画紙（写真等に使用される用紙）の濃度ヒストグラムを示すグラフである。以下の説明では、この３つの種類の紙および普通紙について説明するが、紙の種類や数については特に限定されるものではない。
【００８２】
図３に示すように、紙の種類が異なることにより、得られる濃度ヒストグラムが異なる。これら３つの紙を互いに比較した結果を表１に示す。なお、表１の結果は、ＲＧＢ信号を補色反転したＣＭＹ信号での結果を示している。
【００８３】
【表１】

【００８４】
このように、紙によって濃度ヒストグラムは異なるので、原稿画像の下地領域の濃度ヒストグラムと、データ格納部１６に格納されているさまざまな紙の濃度ヒストグラムとを比較することにより、読取った原稿画像がどの紙に記録されているかを判断することができる。
【００８５】
なお、濃度ヒストグラムのピーク位置や幅（半値幅・標準偏差など）については、スキャナ（画像読取装置）の性能に依存するので、スキャナ毎にデータを作成する必要がある。ここで、データ格納部１６に格納されている紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量の求め方について説明する。
【００８６】
まず、分類すべき紙を集める。例えば、再生紙ならば、新聞やチラシなど分類したい紙を（なるべく多く）用意する。このとき、用意する紙の種類が多ければ多いほど、厳密に紙の判別を行うことができる。
【００８７】
次に、使用する（ターゲットとする）スキャナ（画像読取装置）を用いて、用意したそれぞれの紙をスキャンする。
【００８８】
そして、ＣＭＹ信号の場合、該ＣＭＹ信号の低濃度領域（下地領域）の濃度ヒストグラムのピーク値を求めて、同じ種類の紙について平均値を算出する。得られた平均値を既知特徴量としてデータ格納部１６に格納する。これにより、データ格納部１６には、紙の種類に応じた既知特徴量が格納される。
【００８９】
本実施の形態にかかる画像処理装置２０では、上記原稿種別判断部１５によって判断された判断結果に基づいて、上記読取り手段にて読取られた画像データの画像処理を行うようになっている。
【００９０】
つまり、原稿種別判断部１５は、原稿画像の下地の特徴量と、データ格納部１６に格納されている既知特徴量とを比較することにより、原稿画像の紙の種類を判別することができる。そして、原稿種別判断部１５は、原稿画像の紙の種類の判別結果に基づいて、原稿画像の種類を判断することができる。これについて説明する。
【００９１】
特定の紙には特定の画像が記録されている場合が多い。例えば、フォト紙（インクジェット専用紙）には、インクジェット方式で画像が記録されていることが殆どである。つまり、原稿画像の紙がフォト紙であると判断された場合には、原稿画像の種類としては、インクジェット原稿であることが多い。また、印画紙には、写真原稿が形成されている。つまり、原稿画像の紙が印画紙であると判断された場合には、原稿画像の種類は、印画紙写真原稿であることが多い。以上のように、特定の紙には特定の画像が形成されていることが多いので、原稿画像の紙を判別することで、原稿画像の種類を判断することができる。
【００９２】
図４は、下地領域の濃度ヒストグラムを用いて、原稿画像の紙の種類を判別して、この判別結果により画像処理を異ならせる一連の処理を説明するフローチャートである。ここで、上記画像処理装置２０において、下地領域の濃度ヒストグラムを用いて、原稿画像の紙の種類を判別して、この判別結果により画像処理を異ならせる処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。なお、以下の説明では、普通紙、再生紙、フォト紙、印画紙の４つのタイプの紙に分類する例について説明する。また、以下の説明では、既に原稿画像が読取られており、かつ、ＲＧＢ信号からＣＭＹ信号に変換されているものとする。
【００９３】
まず、下地領域決定部１２は、既にＣＭＹ信号に変換されている画像データの各画素における濃度値を計測する。そして、下地領域決定部１２は、計測された濃度がある一定値以下（ここでは、ＣＭＹ濃度値が５０以下）の領域を下地領域として設定する。また、下地領域決定部１２は、例えば、読取った原稿画像の端部の一部を下地領域と設定してもよい。
【００９４】
次に、濃度ヒストグラム作成部１３は、下地領域決定部１２により決定された下地領域の濃度ヒストグラムを作成する（Ｓ１１）。
【００９５】
そして、特徴量抽出部１４は、上記濃度ヒストグラム作成部１３にて作成された濃度ヒストグラムを解析して、該濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する（Ｓ１２）。具体的には、特徴量抽出部１４は、濃度ヒストグラムのピーク値や幅（半値幅・標準偏差）を抽出する。この抽出方法について具体的に説明する。
【００９６】
特徴量抽出部１４は、上記濃度ヒストグラムより、所定の濃度区分（例えば、濃度値５０が含まれる濃度区分まで）を抽出する。本実施の形態では、濃度区分数を３２として２５６階調の画像データを振り分けており、この領域について２５６階調の画像データを用いて特徴量（ピーク値・幅）を求める。幅については、例えば、最大度数値の１／２となる度数となる濃度の最大値と最小値の差として求めれば良い。
【００９７】
原稿種別判断部１５は、特徴量抽出部１４にて抽出された濃度ヒストグラムの特徴量と、データ格納部１６に格納されている、既知の紙に関する既知特徴量とを比較する（Ｓ１３）。具体的には、上記の説明のように、比較する２つの特徴量（特徴量と既知特徴量）の類似度を算出して比較してもよく、各色成分同士の差を比較してもよい。なお、このとき、データ格納部１６には、再生紙、フォト紙、印画紙の紙の既知特徴量が格納されているものとする。そして、比較する方法としては、類似度を採用する例について説明する。
【００９８】
次に、原稿種別判断部１５は、類似度の結果より、読取った原稿画像が記録されている紙が印画紙であるか否かを判断する（Ｓ１４）。具体的には、原稿種別判断部１５は、印画紙の既知特徴量と、読取った原稿画像が記録されている紙の特徴量との類似度が、一定の範囲内に入っているか否かを判断する。そして、上記類似度が一定の範囲内に入っている場合をＹＥＳ、入っていない場合をＮＯとして判断する。
【００９９】
ステップＳ１４にて、読取った原稿画像が記録されている紙が印画紙であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、画像処理装置２０の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に対して、読取った原稿画像が印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿である旨の原稿種別判定信号を送信する（Ｓ１５）。つまり、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙が印画紙である場合、印画紙には、印画紙写真または文字と印画紙写真との画像が記録されていると判断する。
従って、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像の種類を印画紙写真または文字と印画紙写真原稿であると判断する。
【０１００】
そして、画像処理装置２０、具体的には、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８は、送信されてきた原稿種別判定信号に基づいて原稿種別画像処理を行う（Ｓ１６）。そして、一連の処理を終了する。なお、上記原稿種別画像処理については後述する。
【０１０１】
上記ステップＳ１４において、読取った原稿画像が記録されている紙が印画紙でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙がフォト紙であるか否かを判断する（Ｓ１７）。
【０１０２】
ステップＳ１７において、読取った原稿画像が記録されている紙がフォト紙であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、画像処理装置２０の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に対して、読取った原稿画像がインクジェット方式で記録されたインクジェット原稿である旨の原稿種別判定信号を送信する（Ｓ１８）。つまり、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙がフォト紙である場合、フォト紙には、インクジェット方式で記録されたインクジェット画像が記録されていると判断する。従って、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像の種類をインクジェット原稿であると判断する。そして、処理はステップＳ１６に進む。
【０１０３】
上記ステップＳ１７において、読取った原稿画像が記録されている紙がフォト紙でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙が再生紙であるか否かを判断する（Ｓ１９）。
【０１０４】
ステップＳ１９において、読取った原稿画像が記録されている紙が再生紙であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、画像処理装置２０の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に対して、読取った原稿画像が再生紙に記録された文字・線画原稿である旨の原稿種別判定信号を送信する（Ｓ２０）。つまり、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙が再生紙である場合、再生紙には、文字・線画の画像が記録されていると判断する。従って、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像の種類を再生紙に記録された文字・線画原稿であると判断する。そして、処理はステップＳ１６に進む。
【０１０５】
上記ステップＳ１９において、読取った原稿画像が記録されている紙が再生紙でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙は普通紙であると判断し、画像処理装置２０の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に対して、読取った原稿画像が普通紙に記録された文字・線画原稿である旨の原稿種別判定信号を送信する（Ｓ２１）。つまり、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が記録されている紙が普通紙である場合、普通紙には、文字・線画の画像が記録されていると判断する。従って、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像の種類を普通紙に記録された文字・線画原稿であると判断する。そして、処理はステップＳ１６に進む。
【０１０６】
このようにして、本実施の形態にかかる画像処理装置２０は、濃度ヒストグラムを用いて原稿画像の紙の種類を判断し、判断された紙の種類には特定の種類の画像が記録されていると判断して画像処理を行うようになっている。従って、従来のように、原稿画像全体を解析して画像処理を行う構成に比べて、より簡単に画像処理を行うことができる。また、従来の原稿画像を解析する構成では、印画紙写真原稿とインクジェット原稿との判別が特に困難であるが、本実施の形態にかかる画像処理装置２０では、画像が記録されている紙に基づいて、原稿画像の種類を判別するようになっている、印画紙写真原稿とインクジェット原稿との判別がより簡単になる。
【０１０７】
次に、上記原稿種別画像処理について説明する。原稿種別画像処理とは、画像処理装置２０の、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に送信されてきた原稿種別判定信号、つまり、原稿の種類に応じて画像処理を変化させる処理である。
【０１０８】
図５は、原稿種別判断部１５によって判断された原稿画像の種類に応じて画像処理方法を変える原稿種別画像処理の一連の流れを示すフローチャートである。この図５のフローチャートを参照して、原稿種別画像処理を説明する。
【０１０９】
まず、原稿種別判断部１５により、原稿画像の種類が判断され、判断結果が原稿種別判定信号として、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８に送信される（Ｓ２０）。
【０１１０】
黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８は、ステップＳ２０にて送信されてきた判断結果に基づいて、読取った原稿画像がインクジェット原稿であるか否かを判断する（Ｓ２１）。
【０１１１】
ステップＳ２１において、読取った原稿画像がインクジェット原稿であると判断（ＹＥＳ）すると、黒生成下色除去部２７は、画像処理装置２０の色補正部２６を経て送信されてきた画像データに対して黒生成率を低くする処理を施し（Ｓ２２）、空間フィルタ処理部２８は、黒生成下色除去部２７を経て送信されてきた画像データに対して強い平滑処理を施す（Ｓ２３）。そして、処理を終了する。なお、上記黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８の処理については、他の原稿画像の種類（この場合は印画紙写真）と比べた場合における強弱を表している（以下の黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８の処理に関しても同様である）。また、上記処理については後述する。
【０１１２】
ステップＳ２１において、読取った原稿画像がインクジェット原稿でないと判断（ＮＯ）すると、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８は、ステップＳ２０にて送信されてきた判断結果に基づいて、読取った原稿画像が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿であるか否かを判断する（Ｓ２４）。
【０１１３】
ステップＳ２４において、読取った原稿画像が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿であると判断（ＹＥＳ）すると、黒生成下色除去部２７は、色補正部２６を経て送信されてきた画像データに対して黒生成率を高くし、かつ、ＵＣＲ率を低くする処理を行い（Ｓ２２）、空間フィルタ処理部２８は、黒生成下色除去部２７を経て送信されてきた画像データに対して弱い平滑処理を施す（Ｓ２３）。そして、処理を終了する。
【０１１４】
ステップＳ２４において、読取った原稿画像が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿でないと判断（ＮＯ）すると、黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８は、読取った原稿画像が文字・線画原稿であると判断する。そして、黒生成下色除去部２７は、色補正部２６を経て送信されてきた画像データに対して、原稿種別判定信号（この例では文字・線画原稿）に応じて黒生成下色除去処理を行い（Ｓ２７）、空間フィルタ処理部２８は、黒生成下色除去部２７を経て送信されてきた画像データに対して原稿種別判定信号（この例では文字・線画原稿）に応じて空間フィルタ処理を施す（Ｓ２８）。そして、処理を終了する。
【０１１５】
以上のように、本実施の形態では、原稿種別判断部１５にて判断された結果に基づいて、画像処理の方法を異ならせている。
【０１１６】
ここで、上記黒生成下色除去部２７および空間フィルタ処理部２８における、原稿画像の種類に基づく画像処理方法の詳細について説明する。
【０１１７】
画像原稿がインクジェット方式で出力したインクジェット原稿である場合、該原稿画像は、印画紙写真原稿と比べると、全体的に明るい色の再現性が良い。また、面積階調による粒状性を有するなどの特性がある。
【０１１８】
そこで、上記ステップＳ２１において、原稿画像がインクジェット原稿であると判断された場合、黒生成下色除去部２７は、画像データに対して、黒生成率を比較的低めに設定して、明るい部分での色域の減少を抑えるような画像処理を施す。また、空間フィルタ処理部２８は、画像入力装置の解像度が原稿の出力解像度よりも低い場合でも、ノイズが残ることがあるために、画像データに対して、比較的強めの平滑化処理を施す。具体的には、例えば、図６に示すような空間フィルタを用いて、平滑化処理を施す。なお、図６は、比較的強い平滑化処理を行う空間フィルタの係数の例を示す図であり、図中の数字がフィルタ係数を示している。
【０１１９】
次に、画像原稿が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿である場合、該原稿画像は、暗くて鮮やかな（深い）色が再現され、滑らかな階調性を有する。
【０１２０】
そこで、上記ステップＳ２４において、原稿画像が印画紙写真または文字／印画紙写真原稿であると判断された場合、黒生成下色除去部２７は、画像データに対して、黒生成率を比較的高めに設定し、かつ、ＵＣＲ率低めに設定して、これにより暗くて鮮やかな部分の色の再現性が良くなるような処理を施す。また、原稿画像に粒状感が少ないので、空間フィルタ処理部２８は、画像データに対して、比較的弱めの平滑化処理（高周波の弱め強調処理）を施す。具体的には、例えば、図７に示すような空間フィルタを用いて、平滑化処理を施す。また、例えば、滑らかな階調性であるために、ぼんやりした感じがする原稿画像に対して、多少エッジ強調した方が良い場合には、混合フィルタを用いて画像処理を施しても良い。この画像処理方法の切り替えについては自動で行うように設定してもよく、手動で切り替えることができるようにしても良い。なお、図中の数字はフィルタ係数を示している。
【０１２１】
なお、画像原稿が再生紙に記録された文字・線画原稿である場合、再生紙は普通紙に記録された文字・線画原稿と比べて、得られる画像データが異なる。
【０１２２】
そこで、上記ステップＳ２４において、原稿画像が文字・線画原稿であると判断された場合には、原稿種別判断部１５にて判断された紙の種類に応じて画像処理を行う。具体的には、原稿種別判断部１５にて、下地が再生紙であると判断された場合には、入力階調補正部２４は、送信されてきた画像データに対して、下地を検出して下地除去処理を行う。
【０１２３】
また、原稿種別判断部１５にて、下地が普通紙および再生紙であると判断された場合には、文書や図が多いと推測されるので、領域分離処理部２５にて、文字・線画を認識しやすいように、画像データのパラメータが変更される。そして、空間フィルタ処理部２８にて強調フィルタを用いた処理が行われる。
【０１２４】
ここで、図８および図９を参照して、上記画像処理装置２０の他の例について説明する。具体的には、画像処理装置２０を備えた画像読取装置４１、および画像形成装置について説明する。以下の説明では、画像読取装置４１とカラー画像出力装置（プリンタ）５０とがコンピュータ３５を介して接続されている画像形成装置について説明する。なお、画像形成装置としては、上記に限定されるものではなく、例えば、複写機や複合機等が挙げられる。なお、上記図８は、画像読取装置４１の概略の構成を示すブロック図であり、図９は、画像形成装置の概略の構成を示すブロック図である。
【０１２５】
上記構成の画像形成装置では、図８に示すように、画像処理装置２０の、Ａ／Ｄ変換部２１・シェーディング補正部２２・原稿種別自動判別部２３・入力階調補正部２４は、画像読取装置４１に設けられている。そして、カラー画像入力装置４０（読取り手段）によって読取られた画像データ（ＲＧＢ信号を補色反転したＣＭＹ信号）に基づいて下地である紙の種類を判断するようになっている。そして、上記原稿種別自動判別部２３からの原稿種別判定信号に基づいて、図９に示すように、プリンタドライバ３４に設けられている黒生成下色除去部２７・空間フィルタ処理部２８によって原稿画像の画像処理が行われる。なお、上記プリンタドライバ３４は、コンピュータ３５に設けられている。
【０１２６】
上記コンピュータ３５は、図９に示すように、画像処理装置２０の一部である、色補正部２６、黒生成下色除去部２７・空間フィルタ処理部２８・階調再現処理部３０とプリンタ言語翻訳部３１とを備えたプリンタドライバ３４と、通信ポートドライバ３２と通信ポート３３とを備えている。なお、上記の説明では、画像読取装置４１とコンピュータ３５とのそれぞれに画像処理装置２０の各構成部の一部が備えられえている例について説明しているが、上記に限定されるものではなく、例えば、プリンタドライバ３４はプリンタ５０に備えられていてもよい。
【０１２７】
そして、コンピュータ３５において各種のアプリケーションプログラムを実行することにより、原稿画像が読取られて、原稿画像の下地の種類に基づいて画像処理が行われることとなる。具体的には、上記画像読取装置４１にて読取られた画像データは、原稿種別自動判別部２３によって、原稿画像の下地の種類が判断されることとなる。そして、画像読取装置４１にて読取られた画像データは、上記原稿画像の下地の種類に基づいて決定された原稿種別判定信号に応じて、色補正部２６・黒生成下色除去部２７・空間フィルタ処理部２８・階調再現処理部３０で夫々画像処理がなされる。
【０１２８】
そして、上記画像処理がなされた画像データは、プリンタ言語翻訳部３１でプリンタ言語に変換され、通信ポートドライバ３２・通信ポート３３（ＲＳ２３２Ｃ・ＬＡＮ等）を介して電子写真方式やインクジェット方式のプリンタ（画像出力装置）に入力された後、出力されることとなる。なお、上記プリンタ５０は、プリンタ機能の他にコピー機能およびファックス機能を有するデジタル複合機であっても良い。
【０１２９】
また、スキャナから読み込まれた画像データを、コンピュータ３５を介さずに直接プリンタ５０に入力して画像処理を施すようにしても良い。
【０１３０】
また、別の形態として、画像データを一端、コンピュータ３５に取り込む場合、色補正部２６・黒生成下色除去部２７・空間フィルタ処理部２８での各処理をアプリケーションソフトウェアとして実現するようにしても良い。また、原稿種別自動判別部２３は、コンピュータ３５に備えられている構成としてもよい。そして、画像読取装置４１から送信されてくる画像データのＲＧＢ信号（コンピュータに出力する際は、補色反転したＣＭＹ信号を再度ＲＧＢ信号に変換する）をコンピュータ３５にて解析して、画像処理を行うようにしてもよい。
【０１３１】
また、例えば、画像読取装置４１の操作パネル５５（操作部）に、上記画像処理装置２０による画像処理を行うか否かを入力する選択部（図示せず）を設けてもよい。そして、上記選択部により、上記画像処理装置２０による画像処理を行う旨の命令により、上記下地の種類に応じて画像処理の種類を変えるように構成してもよい。具体的には、例えば、プリンタ５０で出力した原稿画像をコピーするプリント原稿モード等を設定しておき、このモードが選択された場合に、本実施の形態にかかる画像処理方法を適用するようにしてもよい。
【０１３２】
なお、上記原稿種別自動判別部２３は、各ブロック（信号変換部１１、下地領域決定部１２、濃度ヒストグラム作成部１３、特徴量抽出部１４、原稿種別判断部１５およびデータ格納部１６）が、ハードウェアロジックによって実現されてもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現されてもよい。
【０１３３】
すなわち、画像処理装置２０の原稿種別自動判別部２３は、各ブロックの機能を実現する画像処理方法の命令を実行するＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、原稿種別自動判別部２３は、上述した機能を実現するソフトウェアである画像処理装置２０の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、原稿種別自動判別部２３に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、実現可能である。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【０１３４】
このように本明細書において、手段（部）とは必ずしも物理的手段を意味するものではなく、各手段の機能がソフトウェアによって実現される場合も包含する。さらに、１つの手段の機能が、二つ以上の物理的手段により実現されても、もしくは、二つ以上の手段の機能が、１つの物理的手段により実現されてもよい。
【０１３５】
すなわち、本実施の形態において、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取り可能な記録媒体に、画像処理方法を記録するものとすることもできる。
【０１３６】
この結果、画像処理方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１３７】
なお、本実施の形態では、この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示していないメモリ、例えばＲＯＭのようなもの自体がプログラムメディアであっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読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取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【０１３８】
いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、あるいは、いずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【０１３９】
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、フロッピーディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であっても良い。
【０１４０】
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。
【０１４１】
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取り装置により読取られることで上述した画像処理方法が実行される。
【０１４２】
コンピュータシステム（画像形成装置）は、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、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方法など様々な処理が行われるコンピュータ、コンピュータの処理結果を表示するＣＲＴディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタより構成される。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのモデムなどが備えられる。
【０１４３】
また、本実施の形態にかかる画像読取装置４１は、上記説明の画像処理装置２０、および、原稿画像を読取る画像読取り部（読取り手段）を備えている構成である。
【０１４４】
また、本実施の形態にかかる画像形成装置は、上記説明の画像処理装置２０と、上記画像処理装置２０によって画像処理がなされた画像データを出力する出力装置（出力手段）とを備える構成である。
【０１４５】
なお、上記の説明では原稿種別判断部１５が、原稿画像の紙の種別の判断と、原稿画像の種別の判断との両方を判断する構成について説明している。しかしながら、上記に限定されるものではなく、例えば、原稿種別判断部１５が、原稿画像の紙の種別を判断する紙種別判別部（紙種別判別手段）と、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別部（原稿画像判別手段）とから構成されていてもよい。
【０１４６】
〔実施の形態２〕
本発明の他の実施の形態について図１０〜図１６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、前記実施の形態１にて示した各部材と同一の機能を有する部材には、同一の符号を付記し、その説明を省略する。
【０１４７】
本実施の形態にかかる画像処理方法では、原稿画像全体を解析して原稿画像の種別を判断する方法と、原稿画像の下地を判断することにより原稿画像の種別を併用する方法とを併用する構成について説明する。
【０１４８】
単に原稿画像を解析して、原稿画像の種別を判断する方法では、近年のインクジェット技術の進歩によるインクジェット原稿と印画紙写真原稿との判断が困難である。具体的には、従来の原稿画像の分類方法では、解像度の高いインクジェット原稿は、印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿に分類される場合がある（画像入力装置の解像度が原稿画像の出力解像度よりも低い場合、面積階調として読み込むことができずに連続階調として判断されてしまう）。
【０１４９】
そのため、原稿種別の判別とこの原稿紙種の判別方法を組合せることにより、従来識別することができなかった原稿種別も識別できるようになる。従来方法で、印画紙もしくは文字／印画紙と認識された場合に、紙種の識別を行う。これによりさらに誤判別を少なくすることができる。この方法について以下に説明する。
【０１５０】
図１０は、本発明の実施の他の形態における、画像処理装置が備える原稿種別自動判断部の概略の構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる画像処理装置２０では、実施の形態１の構成に加えて、さらに図１０に示すように、原稿種別自動判別部２３には、第２原稿種別判断部（第２原稿画像判別手段）１７が備えられている。そして、第２原稿種別判断部１７は、第１最大度数濃度区分抽出部と、第２最大度数濃度区分抽出部と、文字原稿種別判断部と、写真原稿種別判断部と、原稿種別判別部とを備えている（いずれも図示せず）。
【０１５１】
本実施の形態では、濃度ヒストグラム作成部１３は、下地領域決定部１２にて決定された下地領域の濃度ヒストグラムを作成するだけでなく、信号変換部１１から送信されてきた画像データ全体、すなわち、原稿画像全体の濃度ヒストグラムも作成するようになっている。
【０１５２】
第１最大度数濃度区分抽出部は、濃度ヒストグラム作成部１３にて作成された原稿画像全体の濃度ヒストグラムにおける最大度数値を第１最大度数値（ＭＡＸ１）として抽出するとともに、ＭＡＸ１が属する濃度区分を第１最大度数濃度区分として抽出する。
【０１５３】
第２最大度数濃度区分抽出部は、上記第１最大度数濃度区分抽出部で抽出された第１最大度数濃度区分およびそれに隣接する濃度区分以外で、第２最大度数値（ＭＡＸ２）を抽出するとともに、ＭＡＸ２が属する濃度区分を第２最大度数濃度区分として抽出する。つまり、第２最大度数濃度区分抽出部は、少なくともＭＡＸ１をとる濃度区分に隣接しない濃度区分における２番目に大きな度数値をＭＡＸ２として抽出する。
【０１５４】
文字原稿種別判断部は、上記原稿画像全体の濃度ヒストグラムに基づいて、原稿画像が文字原稿である否かを判別する。より詳しくは、文字原稿種別判断部は、上記濃度ヒストグラムにて度数値が所定値（後述する低度数閾値）以下となる濃度区分の数と、ＭＡＸ１とのうち、少なくとも一方を用いて原稿が文字原稿であるか否かを判定する。
【０１５５】
写真原稿種別判断部は、上記ＭＡＸ１および上記ＭＡＸ２に基づいて、原稿画像が写真原稿であるか否かを判別する。
【０１５６】
そして、上記文字原稿種別判断部は、さらに、低度数閾値設定部と、第１の閾値設定部と、低度数濃度区分数判定部と、第２の閾値設定部と、最大度数値判定部とを備えている。
【０１５７】
低度数閾値設定部は、低度数の濃度区分を抽出するために用いられる低度数閾値を設定する。
【０１５８】
第１の閾値設定部は、上記濃度ヒストグラムにおける各濃度区分の度数を上記低度数閾値と比較することにより抽出される低度数の濃度区分数と比較される第１の閾値を設定する。
【０１５９】
低度数濃度区分数判定部は、上記原稿画像全体の濃度ヒストグラムにおいて、上記低度数閾値よりも小さい低度数の濃度区分を抽出してその数をカウントするとともに、上記第１の閾値設定部で設定された第１の閾値と低度数の濃度区分数とを比較して、原稿画像が文字原稿か否かを判定する。
【０１６０】
第２の閾値設定部は、上記ＭＡＸ１が総度数、すなわち総画素数に対してどれだけの割合を示しているかを判定するために用いられる第２の閾値を設定する。
【０１６１】
最大度数値判定部は、上記第２の閾値設定部で設定された第２の閾値と上記ＭＡＸ１の総度数に対する割合を比較することにより原稿が文字原稿であるか否かを判定する。
【０１６２】
また、写真原稿種別判断部は、第３の閾値設定部と、写真原稿判別部とを備えている。
【０１６３】
第３の閾値設定部は、写真原稿判別部での写真原稿判定を行う際に用いる第３の閾値を設定する。
【０１６４】
写真原稿判別部は、総度数と、上記ＭＡＸ１と、上記ＭＡＸ２とに基づいて得られる結果と上記第３の閾値とを比較することにより、入力原稿が写真のみの画像であるか、文字と写真とが混在する文字／写真原稿であるかを判定する。
【０１６５】
図１１、図１２は、原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と原稿画像の下地を判別することにより原稿画像の種別を判断する方法とを併用した一連の処理を説明するフローチャートである。
【０１６６】
以下に説明する方法では、第１の最大度数値の総画素数に対する割合、総画素数を（第１の最大度数値−第２の最大度数値）で除算した値を算出する。低度数の濃度区分数とこれらの値を予め定められる第１の閾値・第２の閾値・第３の閾値と比較することにより、原稿画像を文字、写真、文字／写真の何れかに分類する。そして、写真および文字／写真に分類された場合には、さらに、印画紙写真原稿、インクジェット原稿および印刷写真原稿に分類するようになっている。
【０１６７】
まず、読取る原稿画像のプレスキャンが行われる（Ｓ３１）。この処理は、原稿読取り部等によって行われる。なお、上記の説明ではプレスキャンを行っているが、プレスキャンを行わずに、本スキャンすなわち原稿画像の本読取りを行っても良い。
【０１６８】
ステップＳ３１にて、読取られた原稿画像は、ＲＧＢ信号からＣＭＹ信号に変換される（Ｓ３２）。この処理は、信号変換部１１で行われる。なお、濃度ヒストグラム作成部１３で上記信号変換を行っても良い。
【０１６９】
次に、原稿種別自動判別部２３では、▲１▼濃度ヒストグラムの作成、▲２▼変化点算出、▲３▼原稿種別判定処理を同時に行う。これについて以下に説明する。
【０１７０】
▲１▼濃度ヒストグラムの作成；濃度ヒストグラム作成部１３は、原稿画像全体の濃度ヒストグラムを作成する（Ｓ３３）。そして、第１最大度数濃度区分抽出部は、ステップＳ３３において作成された濃度ヒストグラムを基に、最大度数の濃度区分（第１最大度数濃度区分）を選択するとともにその濃度区分における第１最大度数値（ＭＡＸ１）を抽出する（Ｓ３４）。
【０１７１】
続いて、第２最大度数濃度区分抽出部は、上記ＭＡＸ１を抽出した濃度区分および上記濃度区分に隣接する濃度区分以外で、最大度数値をもつ度数区分（第２最大度数濃度区分）を選択し、上記濃度区分における度数値、すなわち、第２最大度数値（ＭＡＸ２）を抽出する（Ｓ３５）。
【０１７２】
▲２▼変化点算出；特徴量抽出部１４は、ステップＳ３１にて読取られた原稿画像を２値化し、主走査方向・副走査方向での「０」から「１」、「１」から「０」への変化点の数を算出して、その和を求める（Ｓ３６）。なお、変化点は、画像処理の高速化を図る場合には、主走査方向のみを算出してもよい。
【０１７３】
▲３▼原稿種別判定処理；原稿種別判定処理（Ｓ３７）については、図１３を参照して説明する。なお、図１３は、原稿種別判定処理における一連の流れを説明するフローチャートである。
【０１７４】
まず、原稿種別判断部１５は、後述する紙の判別を行うためのフラグＦをＦ＝０と設定しておく（Ｓ６０）。次に、下地領域決定部１２は、既にＣＭＹ信号に変換されている画像データの各画素における濃度を計測する。そして、下地領域決定部１２は、計測された濃度がある一定値以下（ここでは、ＣＭＹ濃度値が５０以下）の領域を下地領域として設定する。そして、濃度ヒストグラム作成部１３は、下地領域決定部１２により決定された下地領域の濃度ヒストグラムを作成する（Ｓ１１）。
【０１７５】
そして、特徴量抽出部１４は、上記濃度ヒストグラム作成部１３にて作成された濃度ヒストグラムを解析して、該濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する（Ｓ１２）。
【０１７６】
そして、原稿種別判断部１５は、特徴量抽出部１４にて抽出された濃度ヒストグラムの特徴量と、データ格納部１６に格納されている、既知の紙に関する既知特徴量とを比較して（Ｓ１３）、原稿画像の下地である紙の種類を決定する（Ｓ６４）。この紙の決定方法は、上記説明の類似度を用いた決定方法でもよく他の方法でもよい。そして、ステップＳ６４にて、原稿画像の下地がフォト紙（インクジェット専用紙）であると判断（フォト紙）した場合には、原稿種別判断部１５は、上記フラグＦをＦ＝ａに設定する（Ｓ６５）。そして原稿種別判定処理を終了する。一方、ステップＳ６４にて、原稿画像の下地が印画紙であると判断すると、原稿種別判定処理を終了する。
【０１７７】
上記▲１▼、▲２▼、▲３▼の処理を同時に行った後、低度数濃度区分数判定部は、低度数の濃度区分を検出するために低度数閾値設定部にて予め用意された低度数閾値と上記濃度ヒストグラムの各濃度区分における度数とを比較し、この低度数閾値より小さい度数の濃度区分をカウントし、カウントされた低度数濃度区分数が第１の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ３８）。
【０１７８】
上記ステップＳ３８にて、低度数濃度区分数が第１の閾値よりも少ないと判断（ＮＯ）した場合については、最大度数値判定部は、上記ＭＡＸ１と第２の閾値とを比較することにより、上記ＭＡＸ１が全体の総度数に対してどれだけの割合を示しているかを判定する（Ｓ３９）。
【０１７９】
次に、上記ステップＳ３９で、ＭＡＸ１の総画素数に対する割合が第２の閾値よりも小さいと判断（ＮＯ）した場合、写真原稿判別部は、総度数（ＡＬＬ）を上記ＭＡＸ１と上記ＭＡＸ２との差（ＭＡＸ１−ＭＡＸ２）で割り、それが第３の閾値設定部により予め設定された第３の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ４０）。
【０１８０】
ステップＳ４０において、ＡＬＬ／（ＭＡＸ１−ＭＡＸ２）の値が第３の閾値以上でないと判断した場合（ＮＯ）、原稿種別判断部１５は、特徴量抽出部１４にて算出された変化点を用いて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれているか否かを判断する（Ｓ４１）。原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれている場合、局所領域における画像信号の変動が大きい、すなわち、原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれている場合には、変化点が多くなる。つまり、原稿種別判断部１５は、変化点によって、印刷写真に相当する部分が含まれているか否かを判断することができる。
【０１８１】
Ｓ４１にて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれていると判断した場合（ＹＥＳ）、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が文字／印刷写真原稿であると判断して（Ｓ４２）、その選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。なお、上記ステップＳ１６の原稿種別画像処理については、上記説明と同様である。
【０１８２】
ステップＳ４１にて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれていないと判断した場合（ＮＯ）、原稿種別判断部１５は、上記▲３▼原稿種別判定処理にて、求めたＦの値がＦ＝ａであるか否かを判断する（Ｓ４４）。
【０１８３】
ステップＳ４４にて、Ｆ＝ａであると判断（ＹＥＳ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像がインクジェット原稿であると判断して（Ｓ４５）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１８４】
ステップＳ４４にて、Ｆ＝ａでないと判断（ＮＯ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が文字／印画紙写真原稿であると判断して（Ｓ４６）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１８５】
ステップＳ４０にて、ＡＬＬ／（ＭＡＸ１−ＭＡＸ２）の値が第３の閾値以上であると判断（ＹＥＳ）した場合、原稿種別判断部１５は、特徴量抽出部１４にて算出された変化点を用いて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれているか否かを判断する（Ｓ４７）。
【０１８６】
Ｓ４７にて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれていると判断した場合（ＹＥＳ）、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が印刷写真原稿であると判断して（Ｓ４８）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１８７】
ステップＳ４７にて、読取った原稿画像に印刷写真に相当する部分が含まれていないと判断した場合（ＮＯ）、原稿種別判断部１５は、上記原稿種別判定処理にて、求めたＦの値がＦ＝ａであるか否かを判断する（Ｓ４９）。
【０１８８】
ステップＳ４９にて、Ｆ＝ａであると判断（ＹＥＳ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像がインクジェット原稿であると判断して（Ｓ５０）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１８９】
ステップＳ４９にて、Ｆ＝ａでないと判断（ＮＯ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が印画紙写真原稿であると判断して（Ｓ５１）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１９０】
ステップＳ３８にて、低度数濃度区分数が第１の閾値以上であると判断（ＹＥＳ）した場合、および、ステップＳ３９にて、ＭＡＸ１の総画素数に対する割合が第２の閾値以上であると判断（ＹＥＳ）した場合、原稿種別判断部１５は、読取った原稿画像が文字原稿であると判断して（Ｓ５２）、選択された原稿画像の種類に応じた画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０１９１】
このように、原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と、原稿画像の下地を判断して原稿画像の種別を判別する方法とを併用する（組合せる）ことにより、より一層原稿画像の種類に応じた適切な画像処理を行うことができる。特に、上記のように原稿画像の種別を判断することにより、印画紙写真原稿とインクジェット原稿との判断をより正確に行うことができる。
【０１９２】
なお、上記の説明では、濃度ヒストグラム作成部１３にて、原稿画像全体の濃度ヒストグラムと下地領域の濃度ヒストグラムとを作成している例について説明しているが、特に限定されるものではなく、別々の構成としてもよい。
【０１９３】
また、上記▲３▼原稿種別判定処理は、▲１▼濃度ヒストグラムの作成、▲２▼変化点算出と同時に行っているが、例えば、ステップＳ４４およびステップＳ４９の直前の段階で行ってもよい。
【０１９４】
また、上記▲２▼変化点算出は、例えば、ステップＳ４１およびＳ４７の直前で行ってもよい。
【０１９５】
さらに、画像処理方法は、上記方法に限定されるものではなく、例えば、図１４に示すような処理によって、原稿画像の種類を判断してもよい。
【０１９６】
図１４は、原稿画像全体より原稿画像の種類を判別する方法と、原稿画像の下地の種類に基づいて原稿画像の種類を判別する方法とを併用する別の方法の一連の流れを説明するフローチャートである。なお、上記説明と同様の処理については、同じ工程番号を付し、詳細な説明は省略する。
【０１９７】
まず、原稿画像のプレスキャンが行われ（Ｓ３１）、そして、読取られた画像データはＲＧＢ信号からＣＭＹ信号に変換される（Ｓ３２）。
【０１９８】
次に、原稿種別自動判別部２３では、（１）領域判定処理（Ｓ７０）、および（２）原稿紙種別判別処理（Ｓ３７）が同時に行われる。なお、上記（２）原稿紙種別判別処理については、上記▲３▼原稿種別判定処理と同じであり詳細な説明は省略する。
【０１９９】
（１）領域判定処理；領域判定処理については、図１５を参照して説明する。なお、図１５は、領域判定処理における一連の流れを説明するフローチャートである。
【０２００】
上記領域判定処理を行う場合、第２原稿種別判断部１７は、最小濃度値算出部、最大濃度値算出部、最大濃度差算出部、総和差分値算出部、下地判定部、印画紙判定部、文字判定部、および網点判定部（いずれも図示せず）を備えている。第２原稿種別判断部１７は、注目画素を含むｎ×ｍの判定ブロックの主走査方向のみの画素および副走査方向のみの画素を用いて処理を行う。主走査方向・副走査方向とも処理内容は同じであるので、以下では一方向の場合を例に挙げて説明する。
【０２０１】
最小濃度値算出部は、注目画素を含む主走査方向の画素の最小濃度値を算出する。最大濃度値算出部は、上記注目画素を含む主走査方向の画素の最大濃度値を算出する。最大濃度差算出部は、最小濃度値算出部および最大濃度値算出部にて算出された最小濃度値および最大濃度値を用いて最大濃度差を算出する。総和差分値算出部は、上記注目画素を含む主走査方向の画素に対し、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和（総和差分値）を算出する。
【０２０２】
下地判定部、印画紙判定部、文字判定部、および網点判定部は、注目画素に対して、最大濃度差算出部で算出された最大濃度差および総和差分値算出部で算出された総和差分値を、予め設定された閾値と比較することにより、各画素を、下地、文字、網点、印画紙写真、あるいは、これらのいずれにも属さない不確定画素のいずれかに分類する。
【０２０３】
また、下地判定部は、下地最大濃度差閾値設定部・下地総和差分値閾値設定部を、印画紙判定部は、印画紙最小濃度差閾値設定部・印画紙最大濃度差閾値設定部・印画紙判定閾値設定部を、文字判定部は、文字最小濃度差閾値設定部・文字判定閾値設定部を、網点判定部は、網点総和差分値設定部・網点判定閾値設定部を有し、それぞれ対応する各閾値が設定されている。
【０２０４】
以下、第２原稿種別判断部１７における画素ごとの領域判定処理について、図１５のフローチャートを用いて説明する。
【０２０５】
同図に示すように、先ず、注目画素を含むｎ×ｍのブロックにおける主走査方向および副走査方向の最大濃度値を算出するとともに（Ｓ７６）、最小濃度値の算出を行う（Ｓ７７）。次いで、算出された最小濃度値と最大濃度値とを用いて最大濃度差を算出し（Ｓ７８）、さらに、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和、つまり総和差分値を算出する（Ｓ７９）。
【０２０６】
次に、注目画素が、下地画素であるか否かの判定を行う。即ち、算出された最大濃度差と下地最大濃度差閾値設定部に予め記憶されている下地最大濃度差閾値との比較、および、算出された総和差分値と下地総和差分値閾値設定部に予め設定されている下地総和差分値閾値との比較が行なわれる（Ｓ８０）。
【０２０７】
そして、最大濃度差＜下地最大濃度差閾値、かつ、総和差分値＜下地総和差分値閾値の場合（Ｓ８０でＹＥＳ）、下地画素であると判定する（Ｓ８８）。
【０２０８】
一方、ステップＳ８０でＮＯの場合、さらに、注目画素が、印画紙写真画素であるか否かの判定を行う。即ち、算出された最大濃度差と印画紙最小濃度差閾値設定部に予め記憶されている印画紙最小濃度差閾値および印画紙最大濃度差閾値設定部に予め記憶されている印画紙最大濃度差閾値との比較、および、算出された総和差分値と印画紙判定閾値設定部に予め設定されている印画紙判定閾値を最大濃度差に乗じた値との比較が行われる（Ｓ８１）。
【０２０９】
そして、印画紙最小濃度差閾値＜最大濃度差＜印画紙最大濃度差閾値、かつ、総和差分値＜最大濃度差×印画紙判定閾値の場合（Ｓ８１でＹＥＳ）、印画紙写真画素であると判定する（Ｓ８７）。
【０２１０】
一方、ステップＳ８１でＮＯの場合、さらに、注目画素が、文字画素であるか否かの判定を行う。即ち、算出された最大濃度差と文字最小濃度差閾値設定部に予め記憶されている文字最小濃度差閾値との比較、および、算出された総和差分値と文字判定閾値設定部に予め設定されている文字判定閾値を最大濃度差に乗じた値との比較が行われる（Ｓ８２）。
【０２１１】
そして、文字最小濃度差閾値＜最大濃度差、かつ、総和差分値＜最大濃度差×文字判定閾値の場合（Ｓ８２でＹＥＳ）、文字画素であると判定する（Ｓ８６）。
【０２１２】
一方、ステップＳ８２でＮＯの場合、さらに、注目画素が、網点画素であるか否かの判定を行う。即ち、算出された最大濃度差と網点総和差分値閾値設定部に予め記憶されている網点総和差分値閾値との比較、および、算出された総和差分値と網点判定閾値設定部に予め設定されている網点判定閾値を最大濃度差に乗じた値との比較が行われる（Ｓ８３）。
【０２１３】
そして、総和差分値＞網点総和差分値閾値、かつ、総和差分値＞最大濃度差×網点判定閾値の場合（Ｓ８３でＹＥＳ）、網点画素であると判定する（Ｓ８５）。
【０２１４】
一方、ステップＳ８３でＮＯの場合、不確定画素と判定される（Ｓ８４）。
【０２１５】
また、上記の設定した各閾値においては、任意に調節することにより、より広範囲な処理を行うことが可能となる。これら閾値については、予想される複数の値を予めＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ） 等の記憶媒体に記憶させておき、必要に応じてスイッチ等により、メモリ等の記憶手段に格納される値を設定できるようにしておけばよい。
【０２１６】
上記（１）、（２）の処理を同時に行った後、原稿種別判断部１５は、先の（１）領域判定処理において分類された各領域（不確定、網点、文字、印画紙、下地）の画素数をそれぞれカウントし総画素数に対する比率を求める（Ｓ７１）。そして、原稿種別判断部１５は、ステップＳ７１における各領域の画素数の比率と予め定められている閾値を比較することにより、原稿画像の種別の仮判定を行う（Ｓ７２）。具体的には、例えば、閾値以上の比率を有する画素の領域を有する原稿画像の種類を、読取った原稿画像の種類と設定する。
【０２１７】
次に、原稿種別判断部１５は、ステップＳ７２にて仮判定された原稿種別が印画紙写真原稿であるか否かを判断する（Ｓ７３）。
【０２１８】
ステップＳ７３にて、仮判定された原稿種別が印画紙写真原稿であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、上記ステップＳ１６、Ｓ４９〜Ｓ５１の判定および処理を行う。
【０２１９】
一方、ステップＳ７３にて、仮判定された原稿種別が印画紙写真原稿でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、ステップＳ７２にて仮判定された原稿種別が文字／印画紙写真原稿であるか否かを判断する（Ｓ７４）。
【０２２０】
ステップＳ７４にて、仮判定された原稿種別が文字／印画紙写真原稿であると判断（ＹＥＳ）すると、原稿種別判断部１５は、上記ステップＳ１６、Ｓ４４〜Ｓ４６の判定および処理を行う。
【０２２１】
一方、ステップＳ７４にて、仮判定された原稿種別が文字／印画紙写真原稿でないと判断（ＮＯ）すると、原稿種別判断部１５は、ステップＳ７２にて仮判定された原稿種別に基づいて（Ｓ７５）画像処理（原稿種別画像処理）を行う（Ｓ１６）。
【０２２２】
上記の説明では、原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と、原稿画像の下地を判断して原稿画像の種別を判別する方法とを併用する構成について説明している。しかしながら、上記方法限定されるものではなく、例えば、まず、原稿画像の下地の種類に基づいて原稿画像の種類を判断した後、さらに、詳細な原稿画像の種類を判断するか否かを選択可能とするようになっていてもよい。
【０２２３】
そして、画像処理方法を選択可能とするために、画像処理装置２０には、画像処理の方法を選択する選択部が設けられている。上記選択部は、一般に、操作パネル５５（操作部）に設けられており、操作者の操作によって選択された画像処理の方法を認識することができる。これについて図１６を参照して説明する。なお、図１６は、画像処理方法を選択可能とする処理を説明するフローチャートである。
【０２２４】
まず、原稿画像の読取りがなされた後、原稿画像の下地に基づいて原稿画像の種類が判断される（Ｓ９０）（便宜上、簡易判定処理と称する）。この処理は、ステップＳ１１〜Ｓ２０と同様である。
【０２２５】
次に、選択部は、表示部（一般には画像形成装置が備えている）に、さらに詳細な原稿画像の判断を必要とするか否かを表示する（Ｓ９１）。
【０２２６】
ステップＳ９１にて、詳細な原稿画像の判断が必要であると判断（ＹＥＳ）された場合、すなわち、操作者によってさらに詳細な原稿画像の判断を行う旨が指示された場合、選択部は、原稿種別自動判別部２３に、さらに詳細な原稿画像の種別の判断を行う指示を出す。具体的には、例えば、選択部は、上記原稿画像の濃度ヒストグラムを用いた原稿画像の種別判断（図１１、図１２参照）、または、領域判定処理を用いた原稿画像の種別判断（図１５参照）の処理を行うように指示を出す。その結果、原稿種別自動判別部２３では、上記指示に基づいて、原稿画像の種別の処理がさらに行われる（Ｓ９２）。そして、処理を終了する。
【０２２７】
一方、Ｓ９１にて、詳細な原稿画像の判断が必要でないと判断（ＮＯ）された場合、選択部は、原稿種別自動判別部２３に対して、ステップＳ９１にて判断された原稿画像の種類に応じた原稿種別判定信号を出力するように指示する（Ｓ９３）。つまり、簡易判定処理にて判断された原稿画像の種別に応じた原稿種別判定信号を出力するように指示する。
【０２２８】
このようにして、操作者が、適宜、原稿画像の種別の判断方法を選択することで、例えば、短時間で画像処理したい場合や、より精度よく画像処理を行いたい等の所望の画像処理を選択することができる。
【０２２９】
なお、本発明にかかる画像処理装置２０は、画像入力手段（読取り手段）より読み込まれる入力画像データ（画像データ）より、原稿画像の紙の種別を判別する原稿種別自動判別部２３（原稿種別判別手段）と、原稿種別自動判別部２３の判別結果に基づいて、入力画像データに施す画像処理の内容を切り換える制御部（画像処理手段）とを備える構成であってもよい。
【０２３０】
上記の構成により、例えば、印画紙・フォト紙・普通紙など原稿画像の紙の種別により、画像処理の内容（色補正処理・黒生成下色除去処理・階調再現処理など）を切り換えるので、原稿画像の内容に応じた適切な処理を施すことができる。
【０２３１】
また、上記構成とすることにより、上記原稿種別自動判別部２３は、印画紙写真とインクジェット方式により出力された画像との区別を簡単に行うことができる。
【０２３２】
また、上記画像処理装置２０は、さらに、上記原稿種別判別手段２３は、紙種別判別手段の判別結果に基づいて、上記画像データの画像処理を行う画像処理手段を備える構成であることがより好ましい。
【０２３３】
上記の構成とすることにより、上記紙種別判別手段の判断結果に基づいて、画像処理を行うので、より簡単に的確な画像処理を行うことができる。また、原稿画像の下地を判断することにより、印画紙写真原稿とインクジェット原稿とを的確に見分けることができるので、これらの原稿画像に対して適切な画像処理を行うことができる。
【０２３４】
また、上記画像処理装置２０は、上記紙種別判別手段は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成部１３と、上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出部１４と、予め既知の紙の既知特徴量を記憶しているデータ格納部１６と、特徴量抽出部１４にて抽出された特徴量と既知特徴量とを比較することにより、画像が形成された紙の種類を判別するとともに、該判別結果に基づいて原稿画像の種類を判別する原稿判別部とを備えている構成がより好ましい。
【０２３５】
また、上記画像処理装置２０は、入力画像データ（画像データ）より原稿画像の種別を自動的に判定する原稿種別自動判別部２３（原稿種別判別手段）を備え、この判定結果に基づいて最適な画像処理を施す画像処理装置２０において、原稿種別自動判別部２３は、下地領域の入力画像データより濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成部１３と、上記濃度ヒストグラムの形状の特徴量を抽出する特徴量抽出部１４と、上記特徴量に基づいて原稿画像の種別の判別を行う原稿判別部（原稿画像判別手段）を備える構成であることがより好ましい。
【０２３６】
上記の構成とすることにより、原稿の紙の種類により原稿種別が異なることを利用する。原稿の紙（下地領域）の濃度ヒストグラムを作成し、濃度ヒストグラムの形状の特徴（ピーク値・幅など）より原稿種別の判別を行うので簡易に判別を行うことができる。
【０２３７】
また、上記画像処理装置２０は、原稿種別自動判別部２３には、上記特徴量とは異なる特徴量を用いて原稿種別の判別を行う第２原稿種別判別部（第２原稿画像判別手段）が備えられており、第２原稿種別判別部の結果が印画紙写真原稿あるいは文字／印画紙写真原稿である場合に、上記下地領域の特徴量を用いて原稿画像の種別の判別を行う原稿判別部を備えていることがより好ましい。
【０２３８】
上記の構成により、従来の方法では印画紙写真・文字／印画紙写真と判別されていた原稿画像に対する判別精度を挙げることができる。つまり、上記の構成とすることにより、より詳細に原稿画像の種類を判別することができる。
【０２３９】
また、上記画像処理装置２０は、プリンタ・複合機・複写機などの画像形成装置で出力した画像を入力するモードを設定する設定部が備えられている構成がより好ましい。上記の構成とすることにより、条件が限定されるので、判別精度を向上することができる。
【０２４０】
また、本発明にかかる画像処理方法は、画像入力手段より読み込まれる入力画像データ（画像データ）より、原稿画像の紙の種別を判別し、この判別結果に基づいて、入力画像データに施す画像処理の内容を切り換える構成であってもよい。
【０２４１】
また、上記画像処理方法は、入力画像データより原稿画像の種別を判定する原稿種別判別工程を備え、この判定結果に基づいて最適な処理を施す画像処理方法において、原稿種別判別工程は、下地領域の入力画像データより濃度ヒストグラムを作成する第１工程と、上記濃度ヒストグラムの形状の特徴量を抽出する第２工程と、上記特徴量に基づいて原稿種別の判別を行う第３工程を備える構成であってもよい。
【０２４２】
また、上記画像処理方法は、原稿種別自動判別工程は、上記特徴量とは異なる別の特徴量を用いて原稿種別の判別を行う第２原稿種別判別工程を含み、第２原稿種別自動判別工程の結果が印画紙写真原稿あるいは文字／印画紙写真原稿である場合に、上記第１から第３工程を用いて原稿種別の判別を行う構成であることがより好ましい。
【０２４３】
また、本発明にかかるプログラムは、上記画像処理方法をコンピュータに実行させるものであってもよい。
【０２４４】
また、本発明にかかる記録媒体は、上記プログラムをコンピュータ実行可能に格納した構成であってもよい。
【０２４５】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０２４６】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置は、以上のように、上記原稿種別判別手段は、上記画像データから、該原稿画像の下地領域を決定する下地領域算出手段と、上記読取り手段にて読取られた下地領域に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別手段とを備える構成である。
【０２４７】
それゆえ、従来の画像データの全領域の特性から原稿画像の種類を判別し、この判別結果に応じて画像処理を行う構成と比べて、短時間、かつ、読取られた画像データに対して簡単に画像処理を行うことができるという効果を奏する。
【０２４８】
本発明にかかる画像処理装置は、さらに、上記原稿種別判別手段は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成部と、上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、上記特徴量抽出部にて算出された特徴量に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別手段から構成されていることがより好ましい。それゆえ、従来と比べて、より簡単に画像処理を行うことができる。
【０２４９】
本発明にかかる画像処理装置は、上記原稿種別判別手段は、さらに、予め既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量を記憶しているデータ格納部と、上記紙種別判別手段によって判別された紙の種類に応じて、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別手段とを備え、上記紙種別判別手段は、特徴量抽出部にて抽出された特徴量と既知特徴量とを比較することにより、画像が記録された紙の種類を判別するものである構成がより好ましい。それゆえ、紙の種類の判別結果により、原稿画像の種類の判定をより簡単に行うことができる。
【０２５０】
本発明にかかる画像処理装置は、さらに、原稿画像全体を解析する解析手段と、上記解析結果に基づいて、原稿画像の種類を判別する第２原稿画像判別手段とを備えている構成とすることがより好ましい。
【０２５１】
それゆえ、従来よりも、より詳細な原稿画像の種別の判断を行うことができる。
【０２５２】
また、本発明の画像読取装置は、上記画像処理装置と、原稿画像を読取る読取り手段とを備える構成である。
【０２５３】
それゆえ、原稿画像の種別毎に適切な処理が施されるので、画像の品質を上げることができる。
【０２５４】
また、本発明の画像形成装置は、上記画像処理装置と、上記画像処理装置により、画像処理された画像データを出力する出力手段とを備える構成である。
【０２５５】
それゆえ、品質のより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。
【０２５６】
また、本発明の画像処理方法は、入力される画像データに基づいて原稿画像の種別を判別し、その判別結果に応じた画像処理を行う画像処理方法であって、画像データから、原稿画像の下地領域を決定する下地領域算出工程と、下地領域に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙種別判別工程とを含む構成である。
【０２５７】
これにより、例えば、従来の画像データの全領域の特性から原稿画像の種類を判別し、この判別結果に応じて画像処理を行う構成と比べて、短時間、かつ、読取られた画像データに対して簡単に画像処理を行うことができる。
【０２５８】
また、本発明の画像処理方法は、さらに、上記紙種別判別工程は、上記下地領域の濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒストグラム作成工程と、上記濃度ヒストグラムの特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、上記特徴量抽出工程にて算出された特徴量に基づいて、画像が記録された紙の種類を判別する紙判別工程を含む構成であることがより好ましい。それゆえ、従来と比べて、より簡単に画像処理を行うことができる。
【０２５９】
また、本発明の画像処理方法は、上記紙判別工程は、特徴量抽出工程にて抽出された特徴量と、予め記憶されている既知の紙に関する濃度ヒストグラムの既知特徴量とを比較することにより、画像が記録された紙の種類を判別し、さらに、上記紙判別工程によって判別された紙の種類に応じて、原稿画像の種類を判別する原稿画像判別工程とを含む構成とすることにより、より簡単かつ適切に画像処理を行うことができる。
【０２６０】
また、本発明の画像処理方法は、さらに、原稿画像全体を解析する解析工程と、上記解析結果に基づいて、原稿画像の種類を判別する第２原稿画像判別工程とを含む構成とすることにより、より一層正確に原稿画像の種類を判別することができる。
【０２６１】
また、本発明の画像処理方法は、さらに、上記第２原稿画像判別工程によって原稿画像の種類が印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿と判別された場合に、上記紙種別判別工程を行う構成とすることにより、インクジェット原稿と印画紙写真原稿または文字／印画紙写真原稿とをより正確に判別することができる。
【０２６２】
また、本発明の画像処理プログラムは、上記画像処理装置を動作させる画像処理プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのプログラムである構成である。それゆえ、コンピュータで上記画像処理装置の各手段を実現することによって、上記画像処理装置を実現することができる。
【０２６３】
また、本発明の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体は、上記画像処理プログラムを記録している構成である。それゆえ、上記記録媒体から読み出された画像処理プログラムによって、上記画像処理装置をコンピュータ上に実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態である、画像処理装置が備える原稿種別自動判断部の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】上記画像処理装置を備えるデジタルカラー複写機の概略の構成を示すブロック図である。
【図３】画像を記録する紙の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ａ）は、再生紙の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ｂ）は、フォト紙（インクジェット専用紙；光沢紙・つや消し）の濃度ヒストグラムを示すグラフであり、（ｃ）は、印画紙（写真等に使用される用紙）の濃度ヒストグラムを示すグラフである。
【図４】下地領域の濃度ヒストグラムを用いて、原稿画像の紙の種類を判別して、この判別結果により画像処理を異ならせる一連の処理を説明するフローチャートである。
【図５】原稿画像の種類に応じて画像処理方法を変える原稿種別画像処理の一連の流れを示すフローチャートである。
【図６】比較的強い平滑化処理を行う空間フィルタの係数の例を示すである。
【図７】比較的弱い平滑化処理を行う空間フィルタの係数の例を示すである。
【図８】画像読取り装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図９】画像形成装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の他の形態における、画像処理装置が備える原稿種別自動判断部の概略の構成を示すブロック図である。
【図１１】原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と原稿画像の下地を判別することにより原稿画像の種別を判断する方法とを併用した一連の処理を説明するフローチャートである。
【図１２】原稿画像を解析して原稿画像の種別を判断する方法と原稿画像の下地を判別することにより原稿画像の種別を判断する方法とを併用した一連の処理を説明するフローチャートである。
【図１３】原稿種別判定処理における一連の流れを説明するフローチャートである。
【図１４】原稿画像全体より原稿画像の種類を判別する方法と、原稿画像の下地の種類に基づいて原稿画像の種類を判別する方法とを併用する別の方法の一連の流れを説明するフローチャートである。
【図１５】領域判定処理における一連の流れを説明するフローチャートである。
【図１６】画像処理方法を選択可能とする処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１２ 下地領域決定部（下地領域算出手段）
１３ 濃度ヒストグラム作成部（解析手段）
１４ 特徴量抽出部
１５ 原稿種別判断部（紙種別判別手段；原稿画像判別手段）
１７ 第２原稿種別判断部（第２原稿画像判別手段）
２０ 画像処理装置
２３ 原稿種別自動判別部（原稿種別判別手段）
２７ 黒生成下色除去部
２８ 空間フィルタ処理部
４１ 画像読取装置
６０ デジタルカラー複写機（画像形成装置）[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention automatically determines a type of a document image and performs appropriate processing based on the determination result, and an image reading apparatus, an image forming apparatus, an image processing method, an image processing method, a program, and a recording apparatus including the same. The present invention relates to a medium, in particular, to determine the type of a document image by determining the type of paper of the document image, and to perform appropriate processing based on the result of the determination.
[0002]
[Prior art]
Image forming apparatuses such as copiers and printers that use the electrophotographic process or the inkjet method have been commercialized as full-color digital copiers and multifunction machines that reproduce color images with high image quality due to the development of digital image processing technology. I have.
[0003]
Document images formed using these image forming apparatuses include, for example, characters, line drawings, photographs, combinations of these, and the like. It is necessary to perform image processing appropriate for the original image.
[0004]
In such a situation, as a method of performing image processing corresponding to the original image, for example, a reading mode for selecting a type of the original image to be read is set, and the image processing is performed according to the set reading mode. There is a way to do it. Specifically, as the reading mode, for example, various reading modes such as a character mode, a character / photo mode, and a photo mode are prepared, and an image reading suitable for the reading mode is performed. .
[0005]
However, switching the reading mode for each document image by the operator is a very troublesome operation. In addition, when an inappropriate reading mode is selected, remarkable image deterioration is often observed, and useless image reading and image formation (copying) are performed. Therefore, in order to solve such a problem, for example, a configuration disclosed in Patent Literature 1 in which the type of a document image is automatically determined is proposed.
[0006]
In the configuration of Patent Document 1, a feature amount related to a color gamut and a feature amount related to a texture are extracted from a digital color signal obtained by reading an original, and whether or not the original is output by an inkjet printer is determined. In addition to conventional types of original documents to be determined, such as copy originals, silver halide photographs, and halftone printing, images output by an inkjet printer are also to be determined.
[0007]
Specifically, for example, an image output by an ink-jet printer utilizes the fact that the saturation of cyan and magenta is higher than that used in a general halftone print document, that is, the color reproduction range is It is possible to determine the type of the document using the difference. However, when comparing the color reproduction ranges of the blue and purple fluorescent colors with the color reproduction ranges of cyan and magenta used in an ink jet printer, the comparison is made with the read signal values read by an input device such as a color scanner. There is little difference between the two, and it is difficult to discriminate between a document written with a highlighter pen and an image output by an ink-jet printer only by focusing on the characteristics of the color reproduction range.
[0008]
As an image output method of an ink jet printer, an error diffusion method or a dither method is mainly used, and therefore, a texture formed by dots exists on a white background of paper. Therefore, focusing on this point, the type of the document is determined using the difference in the color gamut and the presence of the texture.
[0009]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Application Laid-Open Publication No. Hei 10-126631 (publication date: October 15, 1996)
[0010]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above-described conventional document type determination method has the following problems.
[0011]
Specifically, according to the method disclosed in Patent Document 1, color determination (determination of color gamut), density level determination (texture extraction), and counting of target pixels must be performed for the entire original image. It is troublesome because it does not become. Therefore, there is a problem that image processing takes time.
[0012]
Patent Document 1 discloses a method for distinguishing from a dot-printed document. However, as the resolution of an ink-jet printer has been increased, it is difficult to distinguish between an ink-jet document formed with an ink-jet method and a photographic paper photograph document. It has become. In the above-described conventional technique, erroneous determination may occur.
[0013]
The present invention has been made in view of the above-mentioned conventional problems, and has as its object to provide an image processing apparatus capable of performing appropriate image processing in a short time and more easily.
[0014]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problems, the image processing apparatus of the present invention includes a document type determining unit configured to determine a type of a document image in which an image is recorded on paper based on input image data. An image processing apparatus that performs image processing according to a result of the determination by the means, wherein the document type determining means determines a background area of the document image from the image data; and A paper type determining unit configured to determine a paper type on which the image is recorded (a paper type of the original image) based on the background area.
[0015]
According to the above configuration, it is possible to determine the type of paper (base) used in the original image by detecting the base area of the read original image from the image data and analyzing the base area. it can. Therefore, based on the determination result, the read image data can be subjected to image processing (correction of the image data) so as to become optimal image data. Specifically, for example, by determining the type of paper on which an image is formed, such as photographic paper on which a photograph or the like is formed, photo paper, and plain paper on which an image is often formed by an inkjet method, The contents of image processing such as color correction processing, black generation and under color removal processing, and gradation reproduction processing are changed. That is, since the type of image is generally determined by the type of paper, appropriate image processing can be easily performed by judging the type of paper as the base (the type of paper on which the image is formed). it can. Note that an image recorded on paper is referred to as a document image.
[0016]
Also, by analyzing only the background area and performing image processing based on the analysis result, for example, the type of the original image is determined from the characteristics of the entire area of the conventional image data, As compared with the configuration in which image processing is performed, image processing can be performed on image data read in a short time and easily.
[0017]
In the image processing apparatus according to the present invention, the document type determination unit may further include a density histogram creating unit that creates a density histogram of the background area, a feature amount extracting unit that extracts a feature amount of the density histogram, It is more preferable that the image forming apparatus further includes a paper type determining unit that determines the type of paper on which the image is recorded, based on the characteristic amount calculated by the amount extracting unit.
[0018]
According to the above configuration, a density histogram of the background area is created, and a feature amount is extracted from the density histogram. Then, based on the characteristic amount, the type of paper as the base of the document image is determined. Then, the type of the document image is determined using the determined type of paper. That is, the type of a document image is determined by utilizing the fact that a specific document image is formed on a specific sheet of paper. Therefore, image processing can be performed more easily than in the related art.
[0019]
In the image processing apparatus according to the present invention, the document type determination unit may further include a data storage unit that stores a known feature amount of a density histogram relating to a known paper in advance, and a paper type determined by the paper type determination unit. A document image discriminating unit for discriminating the type of the document image according to the type, wherein the paper type discriminating unit compares the feature amount extracted by the feature amount extracting unit with the known feature amount, Is more preferable for discriminating the type of paper on which is recorded.
[0020]
According to the above configuration, by comparing the feature amount extracted by the feature amount extraction unit with the known feature amount stored in the data storage unit, it is possible to more easily determine the paper of the original image. it can. Then, based on the result of the paper type determination, the type of the document image can be determined more easily.
[0021]
The image processing apparatus according to the present invention may further include an analyzing unit that analyzes the entire original image, and a second original image determining unit that determines a type of the original image based on the analysis result. Is more preferred.
[0022]
Further, it is more preferable that the image processing apparatus according to the present invention further includes a second original image discriminating means for judging the type of the original image from the image recorded on the paper.
[0023]
According to the above configuration, the image of the document image is analyzed, the type of the document image is determined, and image processing is performed based on the result. Therefore, for example, both the analysis of the background area and the analysis of the image are performed, the type of the document image is determined based on the analysis result, and the image processing is performed. In the processing, even when the processing cannot be completed or when more detailed image processing is required, optimal image processing can be performed. Therefore, it is possible to determine the type of the document image in more detail than before.
[0024]
The analysis means is for calculating, for example, a density histogram for each pixel of a document image. The second document image determining means determines the type of the document image from the image recorded on the paper.
[0025]
According to another aspect of the invention, there is provided an image reading apparatus including the image processing apparatus and a reading unit configured to read a document image.
[0026]
According to the above configuration, it is possible to distinguish between a photographic paper photo original and an ink jet original output by the ink jet method. Therefore, it is possible to provide an image reading apparatus capable of improving the accuracy of determining the type of the original image. it can. Therefore, since an appropriate process is performed for each type of document image, the quality of the image (an image captured by a computer, displayed on a display, stored, or output from a printer) can be improved.
[0027]
According to another aspect of the invention, there is provided an image forming apparatus including: the image processing apparatus; and an output unit configured to output image data processed by the image processing apparatus.
[0028]
According to the above configuration, it is possible to discriminate the photographic paper original from the inkjet original output by the inkjet method, so that appropriate image processing can be performed on each of them. Thus, it is possible to provide an image forming apparatus capable of outputting a higher quality image.
[0029]
An image processing method of the present invention is an image processing method for determining the type of a document image based on input image data and performing image processing according to the determination result, in order to solve the above-described problem. It is characterized by including a base area calculation step of determining a base area of a document image from image data, and a paper type determination step of determining the type of paper on which the image is recorded based on the base area.
[0030]
According to the above configuration, the type of the document image is determined from the background area of the document image. Then, image processing is performed based on the determination result of the type of the document image. Thus, for example, compared to a conventional configuration in which the type of a document image is determined from the characteristics of the entire area of image data and image processing is performed in accordance with the determination result, the image data that is read in a shorter time and is simply read. Can be subjected to image processing.
[0031]
In the image processing method according to the present invention, the paper type discriminating step may further include: a density histogram creating step of creating a density histogram of the background area; a feature amount extracting step of extracting a feature amount of the density histogram; More preferably, the configuration includes a paper discrimination step of discriminating the type of paper on which the image has been recorded, based on the feature amount calculated in the extraction step.
[0032]
According to the above configuration, the paper type of the document image is determined from the density histogram of the background area. Therefore, image processing can be performed more easily than in the related art.
[0033]
In the image processing method of the present invention, the paper discriminating step includes comparing the feature amount extracted in the feature amount extracting step with a known feature amount of a density histogram relating to a known paper stored in advance. It is more preferable to include a document image discriminating step of discriminating the type of paper on which is recorded, and further discriminating the type of document image according to the type of paper discriminated in the paper discriminating step.
[0034]
According to the above configuration, it is possible to more easily determine the paper of the document image by comparing the extracted feature amount with the known feature amount. Then, based on the result of the paper type determination, the type of the document image can be determined more easily. Therefore, image processing can be performed more easily and appropriately.
[0035]
More preferably, the image processing method of the present invention further includes an analyzing step of analyzing the entire original image and a second original image determining step of determining the type of the original image based on the analysis result. .
[0036]
According to the above configuration, since the type of the document image is determined from the entire document image, the type of the document image can be determined more accurately.
[0037]
The image processing method of the present invention may further include the step of determining the paper type when the type of the original image is determined to be a photographic paper photo original or a character / photographic paper photo original in the second original image determining step. More preferred.
[0038]
According to the above configuration, when the type of the original image is determined to be a photographic paper photographic original or a character / photographic paper photographic original in the second original image determining step, the paper type determining step is performed to achieve higher accuracy. It is possible to determine the type of a document image having a high original. In particular, it is difficult to discriminate the difference between the photographic paper photographic original or the character / photographic photographic original and the ink-jet original from the entire original image, and the above method makes it possible to distinguish the two more accurately. it can.
[0039]
An image processing program according to the present invention is an image processing program for operating the image processing apparatus in order to solve the above problems, and is a program for causing a computer to function as each of the above means. .
[0040]
With the above configuration, the image processing apparatus can be realized by realizing each unit of the image processing apparatus with a computer.
[0041]
An image processing method capable of extracting the characteristic amount of the paper (base) of the original image, determining the type of the original image based on the result, and performing appropriate processing for each type of the original image is provided by a computer. It can be feasible. Therefore, this image processing method can be general-purpose.
[0042]
Further, a computer-readable recording medium storing the image processing program according to the present invention is characterized in that the image processing program is recorded.
[0043]
With the above configuration, the image processing device can be realized on a computer by the image processing program read from the recording medium.
[0044]
Then, a program capable of extracting the characteristic amount of the paper (base) of the original image, determining the type of the original image based on the result, and performing appropriate processing for each type of the original image is easily provided to the computer. Can be supplied.
[0045]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
[Embodiment 1]
An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
[0046]
In the following description, the type of document image is, for example, an ink-jet document on which an image has been formed by an ink-jet method, a photographic paper photo document such as a silver halide photograph, or a print photograph on which photographic data is recorded by printing. It represents the type of a document, a character document on which characters are recorded, and the like. Also, for example, a document image on which characters and photographs are recorded is referred to as a character / photo document. More specifically, it is represented by a text / printing paper photo original, a text / print photo original, or the like.
[0047]
An original image is an image recorded (formed) on paper as a base. In the following description, paper on which an image is recorded may be referred to as paper of a document image.
[0048]
FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of a digital color copying machine 60 including the image processing device 20 according to one embodiment of the present invention.
[0049]
As shown in FIG. 2, the image processing device 20 includes an A / D conversion unit 21, a shading correction unit 22, an automatic document type discrimination unit (document type discrimination unit) 23, an input tone correction unit 24, and an area separation processing unit 25. , A color correction unit 26, a black generation and under color removal unit 27, a spatial filter processing unit 28, an output gradation correction unit 29, and a gradation reproduction processing unit 30. An image reading means) 40 and a color image output device (image output device) 50 are connected to form a digital color copying machine (image forming device) 60 as a whole.
[0050]
The color image input device 40 includes, for example, a scanner unit having a CCD (Charge Coupled Device), and converts a reflected light image from an original image into an analog signal of RGB (R: red, G: green, B: blue). The data is read by the CCD and input to the image processing device 20.
[0051]
The analog signal read by the color image input device 40 is converted into an A / D converter 21, a shading corrector 22, an automatic document type discriminator 23, an input tone corrector 24, an area separation process in the image processor 20. Unit 25, a color correction unit 26, a black generation and under color removal unit 27, a spatial filter processing unit 28, an output gradation correction unit 29, and a gradation reproduction processing unit 30. The image is output to the image output device 50.
[0052]
The A / D (analog / digital) conversion unit 21 converts an RGB analog signal into a digital signal, and the shading correction unit 22 operates on a digital RGB signal sent from the A / D conversion unit 21. And a process for removing various types of distortion generated in the illumination system, the imaging system, and the imaging system of the color image input apparatus 40.
[0053]
The document type automatic discrimination section 23 performs complementary color inversion on the RGB signals (RGB reflectance signals) from which various distortions have been removed by the shading correction section 22 to produce CMY signals, and signals such as density signals which are easy to handle by the image processing apparatus 20. Convert to Then, the document type automatic discrimination unit 23 according to the present embodiment determines the background area of the document image, and uses the determined background area to convert the read document image into a text document, a printed photographic document, and a photographic paper photograph. It is determined whether the document is an ink-jet document or a mixed character / printed photo document / character / photographic paper photograph. The document type determination result (document type determination signal) obtained by this determination is output to the black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28, and are subjected to appropriate image processing. The detailed configuration of the document type automatic discrimination unit 23 and the method of determining the background area will be described later.
[0054]
The input tone correction unit 24 performs image quality adjustment processing such as removal of background density and contrast based on the determination of the background area and the result.
[0055]
The area separation processing unit 25 separates each pixel in the input image into, for example, one of a character area, an area gradation image area, and a photograph area based on the CMY signals whose complementary colors have been inverted. The region separation processing unit 25 sends a region identification signal indicating which region the pixel belongs to to the black generation / under color removal unit 27, the spatial filter processing unit 28, and the gradation reproduction processing unit 30 based on the above separation result. And outputs the input signal output from the input tone correction unit 24 to the subsequent color correction unit 26 as it is.
[0056]
The color correction unit 26 performs a process of removing color turbidity based on the spectral characteristics of CMY (C: cyan, M: magenta, Y: yellow) color materials that include unnecessary absorption components in order to achieve faithful color reproduction. Things.
[0057]
The black generation and under color removal unit 27 generates a black (K) signal from the three CMY color signals after color correction, and subtracts the K signal obtained by the black generation from the original CMY signal to generate a new CMY signal. The CMY three-color signal is converted into a CMYK four-color signal.
[0058]
As an example of the black generation processing, there is a method (general method) of performing black generation using skeleton black. In this method, the input / output characteristic of the skeleton curve is y = f (x), the input data is C, M, Y, the output data is C ′, M ′, Y ′, K ′, and the UCR (Under Color) Assuming that the (Removal) rate is α (0 <α <1), the black generation and under color removal processing is represented by the following equation 1.
[0059]
(Equation 1)

[0060]
The spatial filter processing unit 28 performs spatial filter processing on the image data of the CMYK signal input from the black generation and under color removal unit 27 using a digital filter based on the region identification signal to correct the spatial frequency characteristics. The gradation reproduction processing unit 30 performs processing to prevent blurring and deterioration of granularity of the output image. The gradation reproduction processing unit 30 also uses the area identification signal based on the CMYK signal image data, similarly to the spatial filter processing unit 28. Is subjected to a predetermined process.
[0061]
For example, in the region separated into characters by the region separation processing unit 25, in order to enhance the reproducibility of a black character or a color character in particular, the amount of high-frequency enhancement in the sharpness enhancement processing in the spatial filter processing by the spatial filter processing unit 28 is reduced. Be enlarged. At the same time, the tone reproduction processing unit 30 selects binarization or multi-value processing on a high-resolution screen suitable for reproduction of a high frequency band.
[0062]
In addition, the spatial filter processing unit 28 performs a low-pass filter process for removing an input halftone dot component on the area separated into the halftone image area by the area separation processing unit 25. The output tone correction unit 29 performs an output tone correction process of converting a signal such as a density signal into a dot area ratio which is a characteristic value of the color image output device 50, Finally, a tone reproduction process (halftone generation) is performed to separate the image into pixels so as to reproduce the respective tones. With respect to the regions separated into photographs by the region separation processing unit 25, binarization or multi-value processing is performed on a screen that emphasizes tone reproducibility.
[0063]
The operation panel 55 includes, for example, a display unit such as a liquid crystal display and setting buttons, and operates the color image input device 40, the image processing device 20, and the color image output device 50 based on information input from the operation panel 55. Is controlled.
[0064]
The image data subjected to each of the above-described processes is temporarily stored in a storage unit (not shown), read out at a predetermined timing, and input to the color image output device 50. The color image output device 50 outputs image data on a recording medium (for example, paper), and includes, for example, a color image output device 50 using an electrophotographic system or an inkjet system, but is particularly limited. It is not done. The above processing is controlled by a CPU (Central Processing Unit) not shown.
[0065]
Here, a detailed configuration of the document type automatic discrimination unit 23 will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the document type automatic discrimination unit 23.
[0066]
The document type automatic discrimination unit 23 according to the present embodiment includes a signal conversion unit 11, a background region determination unit (background region calculation unit) 12, a density histogram creation unit (analysis unit) 13, a feature amount extraction unit 14, a document type determination. (Paper type discriminating means; document image discriminating means) 15 and a data storage unit 16.
[0067]
The signal converter 11 converts an input RGB signal into a CMY signal.
[0068]
The background area determination unit 12 determines a background area necessary for creating a density histogram. Specifically, the background area indicates an area where the CMY density value of the document image is equal to or less than a certain value (in the case of an RGB signal, is equal to or more than a certain value). That is, in the present embodiment, when the measured CMY density value of the document image is equal to or less than a certain value, the area where the density is equal to or less than the certain value is set as a background area (an area where no image is recorded in the original image). You have set. Specifically, for example, in the case of a document image in which only character information is recorded, the background area corresponds to an area in which the character information is not recorded. Further, for example, when a photograph or the like having an edge is a document image, the edge portion corresponds to a background area. In general, in a text document or the like, an image is often not recorded at the end of the document image. Therefore, for example, the end of the document image may be set as the background area. Therefore, the background area for obtaining the density histogram in the density histogram creating unit 13 described later may use the entire background area or only a part thereof.
[0069]
Based on the CMY signals obtained by complementarily inverting the RGB signals, the density histogram creating unit 13 generates image data of an area having a density equal to or less than a predetermined density, that is, an image corresponding to the background area determined by the background area determining unit 12. A density histogram of data is created. As the predetermined density, for example, when a density histogram is created based on CMY signals, the density value is preferably 50 or less, and when a density histogram is created based on RGB signals, Preferably the value is 200 or more. That is, in the present embodiment, it is more preferable to set a region of 50 or less for the CMY signal and 200 or more for the RGB signal as the base region. Further, the density histogram creating unit 13 may create a density histogram of a part of a preset background region. Further, the density histogram creating section 13 may create a density histogram based on the RGB signals.
[0070]
In the above description, the complementary color inversion of the RGB signals may be performed by the signal conversion unit 11 as described above, or the complementary color inversion processing may be performed by the density histogram creation unit 13. When performing the complementary color inversion (signal conversion) of the RGB signals in the density histogram creation unit 13 or creating a density histogram based on the RGB signals, the signal conversion unit 11 may not be provided.
[0071]
The feature quantity extraction unit 14 calculates feature quantities such as a peak value (a density value at which the frequency is maximum) and a width (half width, standard deviation, etc.) of the density histogram created by the density histogram creation unit 13. It is. In other words, the feature amount may be any as long as it specifies the shape of the density histogram.
[0072]
The document type determination unit 15 determines the type of paper on which the image is recorded (paper of the document image) based on the peak value and the width calculated by the feature amount extraction unit 14, and determines the determination result. Is used to determine the type of the document image. The method of determining the type of paper and the type of document image will be described later.
[0073]
The data storage unit 16 stores a known feature amount such as a shape or a peak value and / or a peak width (half width, standard deviation) of a density histogram relating to a known paper.
[0074]
Here, an example of a method of determining the paper of the document image by the document type determination unit 15 will be described.
[0075]
((1) Judgment method using similarity)
The document type determination unit 15 calculates the similarity between the feature amount of the density histogram in the background region of the document image calculated by the feature amount extraction unit 14 and the known feature amount stored in the data storage unit 16. Then, the one having the largest numerical value is selected from the calculated similarities.
[0076]
As the similarity, the reciprocal of the value calculated by the luminance difference method represented by the following equation (2) is used.
[0077]
(Equation 2)

[0078]
x: density value
n: the maximum value of the density values for creating the density histogram (for example, the above-described density value 50)
Mx: density histogram created by reading the original
Hx: density histogram stored in the data storage unit 16
That is, the similarity between the feature amount of the density histogram of the document image calculated by the feature amount extracting unit 14 and the known feature amount of the density histogram for the known paper stored in the data storage unit 16 is stored in the data storage unit. The number of pieces of data (paper type) stored in the unit 16 is calculated, and the paper having the highest similarity is determined to be the paper of the original image. Further, for example, a threshold value is determined in advance, and when all data have a similarity value equal to or less than the threshold value, that is, an error between the known characteristic amount stored in the data storage unit 16 and the measured characteristic amount of the document image is calculated. If it is not within a certain range, it may be determined that "plain paper (not applicable)".
[0079]
As a method of calculating the similarity, not only the value obtained by the above equation (2) but also, for example, the measured value and the data storage unit 16 using the characteristic amount (peak value, width, etc.) of the density histogram as a coordinate axis. The reciprocal of the distance from the stored known feature amount obtained from the known paper may be obtained as the similarity.
[0080]
((2) Method by comparison for each component)
The document type determination unit 15 obtains a square error between a value (feature value) calculated for each color component of the read document image and a value (known feature value) stored in the data storage unit 16. Then, the document type determination unit 15 compares the calculated square error with a predetermined error threshold value for each color component, and determines a paper type that satisfies the condition that all errors are equal to or less than the threshold value. . This will be described below.
[0081]
3A and 3B are graphs showing density histograms of paper on which images are recorded, FIG. 3A is a graph showing density histograms of recycled paper, and FIG. 3B is photo paper (paper dedicated to inkjet; glossy paper / matte). 3C is a graph showing a density histogram of photographic paper (paper used for a photograph or the like). In the following description, these three types of paper and plain paper will be described, but the types and number of papers are not particularly limited.
[0082]
As shown in FIG. 3, the density histogram obtained differs depending on the type of paper. Table 1 shows the results of comparing these three papers with each other. The results in Table 1 show the results for the CMY signals obtained by inverting the complementary colors of the RGB signals.
[0083]
[Table 1]

[0084]
As described above, since the density histogram differs depending on the paper, the density histogram of the background area of the original image is compared with the density histograms of various types of paper stored in the data storage unit 16 to determine the read original image. It can be determined whether or not it is recorded on paper.
[0085]
Note that the peak position and width (half-width, standard deviation, etc.) of the density histogram depend on the performance of the scanner (image reading device), so it is necessary to create data for each scanner. Here, a method of obtaining the known feature amount of the density histogram relating to the paper stored in the data storage unit 16 will be described.
[0086]
First, collect the papers to be sorted. For example, in the case of recycled paper, prepare paper (as many as possible) to be classified, such as a newspaper or a flyer. At this time, the more paper types are prepared, the more strictly the paper can be determined.
[0087]
Next, each prepared paper is scanned using a scanner (image reading device) to be used (target).
[0088]
Then, in the case of the CMY signal, the peak value of the density histogram of the low density area (base area) of the CMY signal is obtained, and the average value is calculated for the same type of paper. The obtained average value is stored in the data storage unit 16 as a known feature amount. As a result, the data storage unit 16 stores the known feature amount according to the type of paper.
[0089]
In the image processing apparatus 20 according to the present embodiment, image processing of the image data read by the reading unit is performed based on the determination result determined by the document type determination unit 15.
[0090]
That is, the document type determination unit 15 can determine the type of paper of the document image by comparing the feature value of the background of the document image with the known feature value stored in the data storage unit 16. Then, the document type determination unit 15 can determine the type of the document image based on the determination result of the paper type of the document image. This will be described.
[0091]
A specific image is often recorded on a specific paper. For example, in most cases, an image is recorded on photo paper (paper dedicated to ink jet) by an ink jet method. That is, when it is determined that the paper of the original image is photo paper, the type of the original image is often an inkjet original. Further, a photographic original is formed on the photographic paper. That is, when it is determined that the paper of the original image is photographic paper, the type of the original image is often a photographic paper original. As described above, since a specific image is often formed on specific paper, the type of the document image can be determined by determining the paper of the document image.
[0092]
FIG. 4 is a flowchart illustrating a series of processes for determining the type of paper of the document image using the density histogram of the background region and for making the image processing different based on the determination result. Here, in the image processing apparatus 20, the type of the paper of the original image is determined using the density histogram of the background area, and the image processing is made different based on the determination result with reference to the flowchart of FIG. explain. In the following description, an example will be described in which the paper is classified into four types of paper: plain paper, recycled paper, photo paper, and photographic paper. In the following description, it is assumed that a document image has already been read and that an RGB signal has been converted to a CMY signal.
[0093]
First, the background area determination unit 12 measures the density value of each pixel of the image data that has already been converted to the CMY signal. Then, the background area determination unit 12 sets an area where the measured density is equal to or less than a certain value (here, the CMY density value is equal to or less than 50) as the background area. Further, the background area determination unit 12 may set, for example, a part of the end of the read document image as the background area.
[0094]
Next, the density histogram creating unit 13 creates a density histogram of the background area determined by the background area determining unit 12 (S11).
[0095]
Then, the feature amount extracting unit 14 analyzes the density histogram created by the density histogram creating unit 13 and extracts the feature amount of the density histogram (S12). Specifically, the feature amount extraction unit 14 extracts the peak value and the width (half width / standard deviation) of the density histogram. This extraction method will be specifically described.
[0096]
The feature amount extraction unit 14 extracts a predetermined density section (for example, up to a density section including the density value 50) from the density histogram. In the present embodiment, the image data of 256 gradations is sorted by setting the number of density divisions to 32, and the feature amount (peak value / width) is obtained for this area using the image data of 256 gradations. The width may be obtained, for example, as a difference between the maximum value and the minimum value of the density that is a frequency that is １ ／ of the maximum frequency value.
[0097]
The document type determining unit 15 compares the characteristic amount of the density histogram extracted by the characteristic amount extracting unit 14 with the known characteristic amount of the known paper stored in the data storage unit 16 (S13). Specifically, as described above, the similarity between two feature amounts to be compared (the feature amount and the known feature amount) may be calculated and compared, or the difference between each color component may be compared. . At this time, it is assumed that the data storage section 16 stores the known feature amounts of recycled paper, photo paper, and photographic paper. As a comparison method, an example in which similarity is adopted will be described.
[0098]
Next, the document type determination unit 15 determines whether the paper on which the read document image is recorded is photographic paper based on the result of the similarity (S14). Specifically, the document type determination unit 15 determines whether the similarity between the known feature value of the photographic paper and the feature value of the paper on which the read document image is recorded falls within a certain range. to decide. If the similarity is within a certain range, it is determined as YES, and if not, it is determined as NO.
[0099]
If it is determined in step S14 that the paper on which the read document image is recorded is photographic paper (YES), the document type determination unit 15 performs the black generation and under color removal unit 27 of the image processing apparatus 20 and the spatial filter processing. A document type determination signal indicating that the read document image is a photographic paper photographic document or a character / photographic paper photographic document is transmitted to the unit 28 (S15). That is, when the paper on which the read document image is recorded is photographic paper, the document type determination unit 15 determines that the image of the photographic paper or the image of the characters and the photographic paper is recorded on the photographic paper. I do.
Accordingly, the document type determination unit 15 determines that the type of the read document image is a photographic paper photograph or a character and a photographic paper photograph document.
[0100]
Then, the image processing device 20, specifically, the black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28 perform the document type image processing based on the transmitted document type determination signal (S16). Then, a series of processing ends. The document type image processing will be described later.
[0101]
If it is determined in step S14 that the paper on which the read document image is recorded is not photographic paper (NO), the document type determination unit 15 determines whether the paper on which the read document image is recorded is photo paper. Is determined (S17).
[0102]
In step S17, if it is determined that the paper on which the read document image is recorded is photo paper (YES), the document type determination unit 15 determines the black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit of the image processing device 20. Then, a document type determination signal indicating that the read document image is an ink jet document recorded by the ink jet method is transmitted to S28 (S18). That is, when the paper on which the read document image is recorded is photo paper, the document type determination unit 15 determines that an inkjet image recorded by the inkjet method is recorded on the photo paper. Accordingly, the document type determination unit 15 determines that the type of the read document image is an ink jet document. Then, the process proceeds to step S16.
[0103]
If it is determined in step S17 that the paper on which the read document image is recorded is not photo paper (NO), the document type determination unit 15 determines whether the paper on which the read document image is recorded is recycled paper. Is determined (S19).
[0104]
If it is determined in step S19 that the paper on which the read document image is recorded is recycled paper (YES), the document type determination unit 15 determines the black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit of the image processing device 20. A document type determination signal indicating that the read document image is a character / line drawing document recorded on recycled paper is transmitted to S28 (S20). That is, when the paper on which the read document image is recorded is recycled paper, the document type determination unit 15 determines that a character / line image is recorded on the recycled paper. Accordingly, the document type determination unit 15 determines that the type of the read document image is a character / line drawing document recorded on recycled paper. Then, the process proceeds to step S16.
[0105]
If it is determined in step S19 that the paper on which the read document image is recorded is not recycled paper (NO), the document type determination unit 15 determines that the paper on which the read document image is recorded is plain paper. Then, a document type determination signal indicating that the read document image is a character / line drawing document recorded on plain paper is transmitted to the black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28 of the image processing device 20. (S21). That is, when the paper on which the read document image is recorded is plain paper, the document type determination unit 15 determines that a character / line image is recorded on the plain paper. Accordingly, the document type determination unit 15 determines that the type of the read document image is a character / line drawing document recorded on plain paper. Then, the process proceeds to step S16.
[0106]
As described above, the image processing apparatus 20 according to the present embodiment determines the paper type of the document image using the density histogram, and a specific type of image is recorded in the determined paper type. And performs image processing. Therefore, image processing can be performed more easily than in the conventional configuration in which image processing is performed by analyzing the entire original image. Further, in the conventional configuration for analyzing a document image, it is particularly difficult to distinguish between a photographic paper photo document and an ink jet document. However, in the image processing apparatus 20 according to the present embodiment, the image processing apparatus 20 is configured based on the paper on which the image is recorded. Thus, the type of the document image is determined, and the distinction between the photographic paper photo document and the ink jet document becomes easier.
[0107]
Next, the document type image processing will be described. The document type image processing is a document type determination signal transmitted to the black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28 of the image processing apparatus 20, that is, a process of changing the image processing according to the type of the document. It is.
[0108]
FIG. 5 is a flowchart illustrating a series of document type image processing in which the image processing method is changed according to the type of the document image determined by the document type determination unit 15. The document type image processing will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0109]
First, the document type determination unit 15 determines the type of the document image, and transmits the determination result to the black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28 as a document type determination signal (S20).
[0110]
The black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28 determine whether the read document image is an ink jet document based on the determination result transmitted in step S20 (S21).
[0111]
If it is determined in step S21 that the read document image is an ink-jet document (YES), the black generation / under color removal unit 27 applies black color to the image data transmitted through the color correction unit 26 of the image processing apparatus 20. The spatial filter processing unit 28 performs a process of reducing the generation rate (S22), and performs a strong smoothing process on the image data transmitted through the black generation and under color removal unit 27 (S23). Then, the process ends. Note that the processing of the black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28 indicates the level of strength when compared with other document image types (in this case, photographic paper photographs) (the black generation below). The same applies to the processing of the undercolor removing unit 27 and the spatial filter processing unit 28). The above processing will be described later.
[0112]
If it is determined in step S21 that the read document image is not an inkjet document (NO), the black generation / under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28 perform reading based on the determination result transmitted in step S20. It is determined whether the original image is a photographic paper photograph or a text / photographic paper photograph original (S24).
[0113]
In step S24, if it is determined that the read original image is a photographic paper photograph or a character / photographic paper photograph original (YES), the black generation and under color removal unit 27 applies the image data transmitted through the color correction unit 26 to the image data. On the other hand, processing for increasing the black generation rate and decreasing the UCR rate is performed (S22), and the spatial filter processing unit 28 performs weak smoothing on the image data transmitted through the black generation and under color removal unit 27. Processing is performed (S23). Then, the process ends.
[0114]
If it is determined in step S24 that the read original image is not a photographic paper photograph or a text / photographic paper original (NO), the black generation / under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28 determine that the read original image is a character / line drawing. It is determined that the document is a manuscript. Then, the black generation and under color removal unit 27 performs a black generation and under color removal process on the image data transmitted through the color correction unit 26 according to a document type determination signal (in this example, a character / line drawing document). Then, the spatial filter processing unit 28 performs spatial filter processing on the image data transmitted through the black generation and under color removal unit 27 according to a document type determination signal (in this example, a character / line drawing document) (S27). (S28). Then, the process ends.
[0115]
As described above, in the present embodiment, the method of image processing is changed based on the result determined by the document type determination unit 15.
[0116]
Here, the details of the image processing method based on the type of the document image in the black generation and under color removal unit 27 and the spatial filter processing unit 28 will be described.
[0117]
When the image document is an ink-jet document output by the ink-jet method, the document image generally has good reproducibility of bright colors as compared with a photographic paper photo document. In addition, there is a characteristic such as having granularity by area gradation.
[0118]
Therefore, if it is determined in step S21 that the document image is an ink-jet document, the black generation and under color removal unit 27 sets the black generation rate relatively low for the image data, and Image processing that suppresses the reduction of the color gamut. In addition, even when the resolution of the image input device is lower than the output resolution of the document, the spatial filter processing unit 28 performs relatively strong smoothing processing on the image data because noise may remain. Specifically, for example, a smoothing process is performed using a spatial filter as shown in FIG. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of coefficients of a spatial filter that performs relatively strong smoothing processing, and the numbers in the figure indicate filter coefficients.
[0119]
Next, when the image original is a photographic paper photograph or a character / photographic paper photograph original, the original image reproduces dark and vivid (deep) colors and has smooth gradation.
[0120]
If it is determined in step S24 that the original image is a photographic paper photograph or a character / photographic paper photograph original, the black generation and under color removal unit 27 increases the black generation rate relative to the image data. And the UCR rate is set lower so as to improve the color reproducibility of dark and vivid portions. In addition, since the original image has little graininess, the spatial filter processing unit 28 performs relatively weak smoothing processing (high-frequency weakening processing) on the image data. Specifically, for example, a smoothing process is performed using a spatial filter as shown in FIG. Further, for example, when it is desirable to slightly enhance the edge of a document image having a fuzzy feeling due to smooth gradation, image processing may be performed using a mixed filter. The switching of the image processing method may be set to be performed automatically, or may be manually switched. Note that the numbers in the figure indicate the filter coefficients.
[0121]
When the image original is a character / line drawing original recorded on recycled paper, the obtained image data of the recycled paper is different from that of a character / line drawing original recorded on plain paper.
[0122]
If it is determined in step S24 that the document image is a character / line drawing document, image processing is performed according to the type of paper determined by the document type determination unit 15. More specifically, when the document type determination unit 15 determines that the background is recycled paper, the input tone correction unit 24 detects the background from the transmitted image data. A base removal process is performed.
[0123]
If the document type determination unit 15 determines that the background is plain paper or recycled paper, it is presumed that there are many documents and figures. The parameters of the image data are changed for easy recognition. Then, the spatial filter processing unit 28 performs a process using the enhancement filter.
[0124]
Here, another example of the image processing device 20 will be described with reference to FIGS. 8 and 9. Specifically, the image reading device 41 including the image processing device 20 and the image forming device will be described. In the following description, an image forming apparatus in which an image reading device 41 and a color image output device (printer) 50 are connected via a computer 35 will be described. The image forming apparatus is not limited to the above, and includes, for example, a copying machine and a multifunction peripheral. FIG. 8 is a block diagram showing a schematic configuration of the image reading apparatus 41, and FIG. 9 is a block diagram showing a schematic configuration of the image forming apparatus.
[0125]
In the image forming apparatus having the above configuration, as shown in FIG. 8, the A / D converter 21, the shading correction unit 22, the automatic document type discrimination unit 23, and the input gradation correction unit 24 of the image processing device 20 perform image reading. The device 41 is provided. Then, based on image data (CMY signals obtained by inverting the complementary colors of the RGB signals) read by the color image input device 40 (reading means), the type of the base paper is determined. Then, based on the document type determination signal from the document type automatic determination unit 23, as shown in FIG. 9, the black image and under color removal unit 27 / spatial filter processing unit 28 provided in the printer driver 34, Image processing is performed. The printer driver 34 is provided in a computer 35.
[0126]
As shown in FIG. 9, the computer 35 includes a color correction section 26, a black generation and under color removal section 27, a spatial filter processing section 28, a gradation reproduction processing section 30, A printer driver 34 having a translator 31 and a communication port driver 32 and a communication port 33 are provided. In the above description, an example is described in which each of the image reading device 41 and the computer 35 is provided with a part of each component of the image processing device 20, but the present invention is not limited to the above. For example, the printer driver 34 may be included in the printer 50.
[0127]
By executing various application programs in the computer 35, the document image is read, and image processing is performed based on the type of the background of the document image. Specifically, in the image data read by the image reading device 41, the type of the background of the document image is determined by the document type automatic determination unit 23. The image data read by the image reading device 41 is supplied to a color correction unit 26, a black generation and under color removal unit 27, a space, according to a document type determination signal determined based on the type of the background of the document image. Image processing is performed by the filter processing unit 28 and the tone reproduction processing unit 30, respectively.
[0128]
Then, the image data on which the image processing has been performed is converted into a printer language by a printer language translating unit 31, and is transmitted via a communication port driver 32 / communication port 33 (RS232C / LAN, etc.) to an electrophotographic printer or an inkjet printer ( After being input to the image output device). The printer 50 may be a digital multifunction peripheral having a copy function and a facsimile function in addition to the printer function.
[0129]
Further, image data read from a scanner may be directly input to the printer 50 without using the computer 35 to perform image processing.
[0130]
As another form, when image data is once taken into the computer 35, each processing in the color correction unit 26, the black generation and under color removal unit 27, and the spatial filter processing unit 28 may be realized as application software. good. The document type automatic discrimination unit 23 may be provided in the computer 35. Then, the computer 35 analyzes the RGB signals of the image data transmitted from the image reading device 41 (when outputting to a computer, the CMY signals whose complementary colors have been inverted are converted into RGB signals again), and performs image processing. You may do so.
[0131]
Further, for example, a selection unit (not shown) for inputting whether or not to perform image processing by the image processing device 20 may be provided on the operation panel 55 (operation unit) of the image reading device 41. The selection unit may be configured to change the type of image processing according to the type of the base in response to an instruction to perform image processing by the image processing device 20. More specifically, for example, a print original mode for copying an original image output from the printer 50 is set, and when this mode is selected, the image processing method according to the present embodiment is applied. You may.
[0132]
It should be noted that the document type automatic discrimination unit 23 is configured such that each block (the signal conversion unit 11, the background region determination unit 12, the density histogram creation unit 13, the feature amount extraction unit 14, the document type determination unit 15, and the data storage unit 16) It may be realized by hardware logic, or may be realized by software using a CPU as follows.
[0133]
That is, the document type automatic discrimination unit 23 of the image processing apparatus 20 includes a CPU (central processing unit) that executes an instruction of an image processing method for realizing the function of each block, a ROM (read only memory) storing the above program, A storage device (recording medium) such as a RAM (random access memory) for expanding the program and a memory for storing the program and various data is provided. Then, the document type automatic discrimination unit 23 records the program code (executable format program, intermediate code program, source program) of the control program of the image processing apparatus 20 which is software for realizing the above-described functions, in a computer-readable manner. It can also be realized by supplying the medium to the document type automatic discrimination unit 23 and causing its computer (or CPU or MPU) to read and execute the program code recorded on the recording medium. In this case, the program code itself read from the recording medium realizes the above-described function, and the recording medium on which the program code is recorded constitutes the present invention.
[0134]
As described above, in this specification, the means (part) does not necessarily mean a physical means, but also includes a case where the function of each means is realized by software. Further, the function of one unit may be realized by two or more physical units, or the function of two or more units may be realized by one physical unit.
[0135]
That is, in the present embodiment, the image processing method can be recorded on a computer-readable recording medium that records a program to be executed by a computer.
[0136]
As a result, it is possible to provide a portable recording medium on which a program for performing the image processing method is recorded.
[0137]
In the present embodiment, as the recording medium, a memory (not shown) such as a ROM itself, which is processed by a microcomputer, may be a program medium itself. Although not shown, a program reading device may be provided as an external storage device, and the program medium may be readable by inserting a recording medium therein.
[0138]
In any case, the stored program may be configured to be accessed and executed by a microprocessor, or in any case, the program may be read, and the read program may be stored in the microcomputer. Alternatively, the program may be downloaded to a program storage area that is not stored and the program may be executed. It is assumed that this download program is stored in the main unit in advance.
[0139]
Here, the program medium is a recording medium configured to be separable from the main body, such as a tape system such as a magnetic tape or a cassette tape, a magnetic disk such as a floppy disk or a hard disk, or a CD-ROM / MO / MD / DVD. Disc system of optical disk, card system of IC card (including memory card) / optical card, or mask ROM, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Semiconductor, flash memory etc. It may be a medium including a memory and fixedly holding a program.
[0140]
Further, in the present embodiment, since the system configuration is such that a communication network including the Internet can be connected, a medium that carries the program in a fluid manner such that the program is downloaded from the communication network may be used. When the program is downloaded from the communication network as described above, the download program may be stored in the main device in advance, or may be installed from another recording medium.
[0141]
The recording medium is read by a program reading device provided in a digital color image forming apparatus or a computer system to execute the above-described image processing method.
[0142]
The computer system (image forming apparatus) includes an image input device such as a flatbed scanner, a film scanner, and a digital camera, a computer that performs various processes such as the image processing method when a predetermined program is loaded, and a processing result of the computer. , An image display device such as a CRT display or a liquid crystal display, and a printer for outputting the processing results of a computer to paper or the like. Further, a modem or the like is provided as communication means for connecting to a server or the like via a network.
[0143]
Further, the image reading device 41 according to the present embodiment is configured to include the image processing device 20 described above and an image reading unit (reading unit) that reads a document image.
[0144]
Further, the image forming apparatus according to the present embodiment is configured to include the image processing device 20 described above and an output device (output unit) that outputs image data on which image processing has been performed by the image processing device 20. .
[0145]
In the above description, the configuration in which the document type determination unit 15 determines both the determination of the paper type of the document image and the determination of the type of the document image is described. However, the present invention is not limited to the above. For example, the document type determining unit 15 may determine a paper type of a document image (paper type determining unit), and the document image determining unit 15 may determine a document image type. It may be constituted by a discriminating section (document image discriminating means).
[0146]
[Embodiment 2]
The following will describe another embodiment of the present invention with reference to FIGS. For the sake of convenience, members having the same functions as those described in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
[0147]
The image processing method according to the present embodiment is configured to use both a method of analyzing the entire original image to determine the type of the original image and a method of using the type of the original image by determining the background of the original image. Will be described.
[0148]
In the method of simply analyzing the original image and determining the type of the original image, it is difficult to determine whether the original is an ink jet original or a photographic paper original due to recent advances in inkjet technology. Specifically, in the conventional document image classification method, an ink jet document having a high resolution may be classified into a photographic paper photo document or a character / photographic paper photo document. If the resolution is lower than the resolution, it cannot be read as the area gradation and is determined as the continuous gradation.)
[0149]
Therefore, by combining the document type determination method and the document paper type determination method, a document type that could not be identified conventionally can be identified. When the paper is recognized as a photographic paper or a character / photographic paper by a conventional method, the paper type is identified. Thereby, erroneous determination can be further reduced. This method will be described below.
[0150]
FIG. 10 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a document type automatic determination unit provided in an image processing apparatus according to another embodiment of the present invention. In the image processing apparatus 20 according to the present embodiment, in addition to the configuration of the first embodiment, as shown in FIG. (Determination means) 17 is provided. The second document type determination unit 17 includes a first maximum frequency density classification extraction unit, a second maximum frequency density classification extraction unit, a text document type determination unit, a photo document type determination unit, and a document type determination unit. (Both not shown).
[0151]
In the present embodiment, the density histogram creation unit 13 not only creates a density histogram of the background region determined by the background region determination unit 12, but also generates the entire image data transmitted from the signal conversion unit 11, that is, A density histogram of the entire document image is also created.
[0152]
The first maximum frequency density section extraction section extracts the maximum frequency value in the density histogram of the entire original image created by the density histogram creation section 13 as a first maximum frequency value (MAX1), and also extracts the density section to which MAX1 belongs. It is extracted as the first maximum frequency density category.
[0153]
The second maximum frequency density category extraction unit extracts a second maximum frequency value (MAX2) other than the first maximum frequency density category extracted by the first maximum frequency density category extraction unit and the density category adjacent thereto. , MAX2 belong to the second maximum frequency density section. That is, the second maximum frequency density section extraction unit extracts, as MAX2, the second largest frequency value in a density section that is not adjacent to at least the density section that takes MAX1.
[0154]
The character document type determination unit determines whether the document image is a character document based on the density histogram of the entire document image. More specifically, the text document type determination unit determines whether the document is text by using at least one of the number of density sections whose frequency value is equal to or less than a predetermined value (a low frequency threshold described later) in the density histogram and MAX1. It is determined whether the document is a document.
[0155]
The photo document type determination unit determines whether or not the document image is a photo document based on MAX1 and MAX2.
[0156]
The character document type determining unit further includes a low frequency threshold setting unit, a first threshold setting unit, a low frequency density classification number determining unit, a second threshold setting unit, and a maximum frequency numerical value determining unit. It has.
[0157]
The low frequency threshold setting unit sets a low frequency threshold used for extracting a low frequency density category.
[0158]
The first threshold setting unit sets a first threshold to be compared with the number of low-frequency density sections extracted by comparing the frequency of each density section in the density histogram with the low-frequency threshold.
[0159]
The low frequency density section number determining section extracts the low frequency density sections smaller than the low frequency threshold in the density histogram of the entire document image, counts the number, and sets the number in the first threshold setting section. The determined first threshold value is compared with the number of low-frequency density sections to determine whether the document image is a text document.
[0160]
The second threshold value setting unit sets a second threshold value used to determine whether MAX1 indicates the total frequency, that is, the ratio to the total number of pixels.
[0161]
The maximum frequency value determination unit determines whether the document is a text document by comparing the second threshold value set by the second threshold value setting unit with the ratio of the MAX1 to the total frequency.
[0162]
The photo document type determination unit includes a third threshold value setting unit and a photo document discrimination unit.
[0163]
The third threshold value setting unit sets a third threshold value used when the photo document discrimination unit performs the photo document discrimination.
[0164]
The photo document discriminating unit compares the result obtained based on the total frequency, the above MAX1, and the above MAX2 with the third threshold value to determine whether the input document is an image of only a photo, It is determined whether or not the document is a character / photo document where both are mixed.
[0165]
FIGS. 11 and 12 are flowcharts illustrating a series of processes using both a method of analyzing a document image to determine the type of the document image and a method of determining the type of the document image by determining the background of the document image. It is.
[0166]
In the method described below, the ratio of the first maximum frequency value to the total number of pixels and the value obtained by dividing the total number of pixels by (first maximum frequency value−second maximum frequency value) are calculated. By comparing the number of low-frequency density classifications and these values with a first threshold, a second threshold, and a third threshold that are predetermined, the original image is classified into one of a character, a photograph, and a character / photo. . When classified into photographs and text / photographs, the images are further classified into photographic paper originals, ink jet originals, and printed photographic originals.
[0167]
First, a prescan of a document image to be read is performed (S31). This process is performed by a document reading unit or the like. In the above description, the pre-scan is performed, but the main scan, that is, the main reading of the document image may be performed without performing the pre-scan.
[0168]
In step S31, the read document image is converted from RGB signals into CMY signals (S32). This processing is performed by the signal converter 11. Note that the signal conversion may be performed by the density histogram creating unit 13.
[0169]
Next, the document type automatic discrimination section 23 simultaneously performs (1) creation of a density histogram, (2) calculation of a change point, and (3) document type determination processing. This will be described below.
[0170]
(1) Creation of density histogram: The density histogram creation unit 13 creates a density histogram of the entire document image (S33). Then, based on the density histogram created in step S33, the first maximum frequency density category extraction unit selects the density category of the maximum frequency (first maximum frequency density category), and selects the first maximum frequency value in the density category. (MAX1) is extracted (S34).
[0171]
Subsequently, the second maximum frequency density section extraction section selects a frequency section having the maximum frequency value (a second maximum frequency density section) other than the density section from which the MAX1 is extracted and the density section adjacent to the density section. Then, a frequency value in the above-mentioned density category, that is, a second maximum frequency value (MAX2) is extracted (S35).
[0172]
{Circle around (2)} Change point calculation: The feature amount extraction unit 14 binarizes the original image read in step S31, and converts the original image from “0” to “1” and “1” to “1” in the main scanning direction and sub-scanning direction. The number of transition points to "0" is calculated, and the sum is obtained (S36). Note that the change point may be calculated only in the main scanning direction when speeding up image processing.
[0173]
(3) Document Type Judgment Process; The document type judgment process (S37) will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a flowchart illustrating a series of flows in the document type determination process.
[0174]
First, the document type determination unit 15 sets a flag F for performing paper determination to be described later to F = 0 (S60). Next, the background area determination unit 12 measures the density of each pixel of the image data that has already been converted to the CMY signal. Then, the background area determination unit 12 sets an area where the measured density is equal to or less than a certain value (here, the CMY density value is equal to or less than 50) as the background area. Then, the density histogram creation unit 13 creates a density histogram of the background area determined by the background area determination unit 12 (S11).
[0175]
Then, the feature amount extracting unit 14 analyzes the density histogram created by the density histogram creating unit 13 and extracts the feature amount of the density histogram (S12).
[0176]
Then, the document type determination unit 15 compares the feature amount of the density histogram extracted by the feature amount extraction unit 14 with the known feature amount of the known paper stored in the data storage unit 16 (S13). ), The type of paper that is the base of the original image is determined (S64). This paper determination method may be a determination method using the similarity described above or another method. If it is determined in step S64 that the background of the document image is photo paper (paper dedicated to inkjet) (photo paper), the document type determination unit 15 sets the flag F to F = a (step S64). S65). Then, the document type determination processing ends. On the other hand, if it is determined in step S64 that the background of the document image is photographic paper, the document type determination process ends.
[0177]
After performing the above processes (1), (2), and (3) at the same time, the low frequency density classification number determination unit is prepared in advance by the low frequency threshold setting unit to detect the low frequency density classification. The low frequency threshold is compared with the frequency in each density section of the density histogram, the density section having a frequency smaller than the low frequency threshold is counted, and whether the counted number of low frequency density sections is equal to or greater than the first threshold is determined. Is determined (S38).
[0178]
If it is determined in step S38 that the number of low frequency density sections is smaller than the first threshold value (NO), the maximum frequency value determination unit compares MAX1 with a second threshold value, It is determined how much the MAX1 indicates the total frequency with respect to the total frequency (S39).
[0179]
Next, if it is determined in step S39 that the ratio of MAX1 to the total number of pixels is smaller than the second threshold value (NO), the photo original discriminating unit determines the total frequency (ALL) between MAX1 and MAX2. It is divided by the difference (MAX1-MAX2), and it is determined whether or not it is equal to or greater than a third threshold value set in advance by the third threshold value setting unit (S40).
[0180]
If it is determined in step S40 that the value of ALL / (MAX1-MAX2) is not greater than or equal to the third threshold (NO), the document type determination unit 15 uses the change point calculated by the feature amount extraction unit 14 Then, it is determined whether or not the read document image includes a portion corresponding to a printed photograph (S41). When the original image includes a portion corresponding to a print photo, the image signal in a local region has large fluctuations. That is, when the original image includes a portion corresponding to a print photo, the number of change points is large. Become. That is, the document type determination unit 15 can determine whether or not a portion corresponding to a printed photograph is included based on the change point.
[0181]
In S41, if it is determined that the read document image includes a portion corresponding to a print photograph (YES), document type determination unit 15 determines that the read document image is a text / print photo document. Then, image processing (document type image processing) corresponding to the type of the selected document image is performed (S16). The document type image processing in step S16 is the same as described above.
[0182]
If it is determined in step S41 that the read document image does not include a portion corresponding to a print photograph (NO), the document type determination unit 15 determines the F obtained in the above (3) document type determination process. It is determined whether or not the value of F is F = a (S44).
[0183]
If it is determined in step S44 that F = a (YES), the document type determination unit 15 determines that the read document image is an ink-jet document (S45), and sets the read document image type to the selected document image type. The corresponding image processing (document type image processing) is performed (S16).
[0184]
If it is determined in step S44 that F = a is not satisfied (NO), the document type determination unit 15 determines that the read document image is a text / photographic paper photo document (S46), and selects the selected document image. Image processing (document type image processing) according to the type of document (S16).
[0185]
If it is determined in step S40 that the value of ALL / (MAX1-MAX2) is equal to or greater than the third threshold value (YES), the document type determination unit 15 determines the change point calculated by the feature amount extraction unit 14 Then, it is determined whether or not the read document image includes a portion corresponding to a printed photograph (S47).
[0186]
In S47, when it is determined that the read original image includes a portion corresponding to a print photograph (YES), the original type determination unit 15 determines that the read original image is a print photograph original ( (S48), image processing (document type image processing) corresponding to the type of the selected document image is performed (S16).
[0187]
If it is determined in step S47 that the read document image does not include a portion corresponding to a printed photograph (NO), the document type determination unit 15 determines that the value of F obtained in the document type determination process is It is determined whether or not F = a (S49).
[0188]
If it is determined in step S49 that F = a (YES), the document type determination unit 15 determines that the read document image is an ink-jet document (S50), and determines the type of the selected document image. The corresponding image processing (document type image processing) is performed (S16).
[0189]
If it is determined in step S49 that F = a is not satisfied (NO), the document type determination unit 15 determines that the read document image is a photographic paper photo document (S51), and selects the type of the selected document image. Is performed (document type image processing) according to the above (S16).
[0190]
When it is determined in step S38 that the number of low frequency density sections is equal to or greater than the first threshold (YES), and in step S39, it is determined that the ratio of MAX1 to the total number of pixels is equal to or greater than the second threshold. If (YES), the document type determination unit 15 determines that the read document image is a character document (S52), and performs image processing (document type image processing) according to the type of the selected document image. (S16).
[0191]
As described above, the method of determining the type of a document image by analyzing the document image and the method of determining the type of the document image by determining the background of the document image are combined (combined) to further enhance the document. Appropriate image processing can be performed according to the type of image. In particular, by determining the type of the document image as described above, the determination between the photographic paper photo document and the ink jet document can be made more accurately.
[0192]
In the above description, an example is described in which the density histogram creating unit 13 creates the density histogram of the entire original image and the density histogram of the background area. However, the present invention is not limited to this. It is good also as composition of.
[0193]
Further, the above-mentioned (3) document type determination processing is performed simultaneously with (1) creation of a density histogram and (2) calculation of a change point. However, for example, it may be performed immediately before steps S44 and S49.
[0194]
Further, the above-mentioned (2) change point calculation may be performed, for example, immediately before steps S41 and S47.
[0195]
Further, the image processing method is not limited to the above method. For example, the type of the document image may be determined by a process as shown in FIG.
[0196]
FIG. 14 is a flowchart illustrating a series of flows of another method that uses both the method of determining the type of the original image from the entire original image and the method of determining the type of the original image based on the type of the background of the original image. It is. Note that the same processes as those described above are denoted by the same step numbers, and detailed descriptions thereof are omitted.
[0197]
First, the original image is pre-scanned (S31), and the read image data is converted from RGB signals to CMY signals (S32).
[0198]
Next, in the document type automatic discrimination section 23, (1) area determination processing (S70) and (2) document paper type determination processing (S37) are performed simultaneously. Note that the (2) document type determination processing is the same as the (3) document type determination processing, and a detailed description thereof will be omitted.
[0199]
(1) Area determination processing: The area determination processing will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart illustrating a series of flows in the area determination process.
[0200]
When performing the area determination process, the second document type determination unit 17 includes a minimum density value calculation unit, a maximum density value calculation unit, a maximum density difference calculation unit, a sum difference value calculation unit, a background determination unit, a photographic paper determination unit, A character determination unit and a halftone dot determination unit (both not shown) are provided. The second document type determination unit 17 performs processing using pixels in only the main scanning direction and pixels in only the sub-scanning direction of the nxm determination block including the target pixel. Since the processing content is the same in the main scanning direction and the sub-scanning direction, a case of one direction will be described below as an example.
[0201]
The minimum density value calculation unit calculates a minimum density value of a pixel in the main scanning direction including the target pixel. The maximum density value calculation unit calculates a maximum density value of a pixel in the main scanning direction including the target pixel. The maximum density difference calculation unit calculates a maximum density difference using the minimum density value and the maximum density value calculated by the minimum density value calculation unit and the maximum density value calculation unit. The sum difference value calculation unit calculates the sum of the absolute values of the density differences between adjacent pixels (sum difference value) for the pixel in the main scanning direction including the target pixel.
[0202]
The background determination unit, the photographic paper determination unit, the character determination unit, and the halftone determination unit are configured to calculate the maximum density difference calculated by the maximum density difference calculation unit and the sum difference calculated by the sum difference value calculation unit for the target pixel. By comparing the value with a preset threshold value, each pixel is classified into one of a base, a character, a halftone dot, a photographic paper photograph, and an uncertain pixel that does not belong to any of these.
[0203]
The background determination unit includes a background maximum density difference threshold setting unit / base total difference value threshold setting unit, and the photographic paper determination unit includes a photographic paper minimum density difference threshold setting unit, a photographic paper maximum density difference threshold setting unit, and a photographic paper. The determination threshold setting unit, the character determination unit has a character minimum density difference threshold setting unit / character determination threshold setting unit, and the halftone dot determination unit has a halftone dot difference value setting unit / halftone determination threshold setting unit, Each corresponding threshold is set.
[0204]
Hereinafter, the area determination processing for each pixel in the second document type determination unit 17 will be described with reference to the flowchart in FIG.
[0205]
As shown in the figure, first, the maximum density value in the main scanning direction and the sub-scanning direction in the nxm block including the target pixel is calculated (S76), and the minimum density value is calculated (S77). Next, a maximum density difference is calculated using the calculated minimum density value and maximum density value (S78), and further, a sum of absolute values of density differences of adjacent pixels, that is, a sum difference value is calculated (S79). .
[0206]
Next, it is determined whether or not the target pixel is a base pixel. That is, the calculated maximum density difference is compared with the background maximum density difference threshold value stored in advance in the background maximum density difference threshold value setting unit, and the calculated total sum difference value and the background total density difference threshold value setting unit are set in advance. This is compared with the background total difference value threshold value (S80).
[0207]
If maximum density difference <base maximum density difference threshold value and total difference value <base total difference value threshold value (YES in S80), it is determined that the pixel is a base pixel (S88).
[0208]
On the other hand, if NO in step S80, it is further determined whether or not the target pixel is a photographic paper photograph pixel. That is, the calculated maximum density difference and the photographic paper minimum density difference threshold value stored in the photographic paper minimum density difference threshold value setting unit and the photographic paper maximum density difference threshold value stored in advance in the photographic paper maximum density difference threshold value setting unit And a comparison between the calculated total sum difference value and a value obtained by multiplying the maximum density difference by the photographic paper determination threshold value preset in the photographic paper determination threshold value setting unit (S81).
[0209]
If the photographic paper minimum density difference threshold <the maximum density difference <the photographic paper maximum density difference threshold, and the sum difference value <the maximum density difference × the photographic paper determination threshold (YES in S81), it is determined that the pixel is a photographic paper photographic pixel. (S87).
[0210]
On the other hand, if NO in step S81, it is further determined whether or not the target pixel is a character pixel. That is, the calculated maximum density difference is compared with the character minimum density difference threshold value stored in advance in the character minimum density difference threshold value setting unit, and the calculated total sum difference value and the character determination threshold value setting unit are set in advance. A comparison is made with a value obtained by multiplying the present character determination threshold by the maximum density difference (S82).
[0211]
If the character minimum density difference threshold <the maximum density difference and the sum difference value <the maximum density difference × the character determination threshold (YES in S82), it is determined that the pixel is a character pixel (S86).
[0212]
On the other hand, if NO in step S82, it is further determined whether or not the target pixel is a halftone pixel. That is, the calculated maximum density difference is compared with the halftone dot difference value threshold value stored in advance in the halftone dot difference value threshold value setting unit, and the calculated total sum difference value and the halftone dot determination threshold value setting unit are set in advance. A comparison is made with a value obtained by multiplying the set halftone dot determination threshold by the maximum density difference (S83).
[0213]
When the sum difference value> the halftone dot difference value threshold value and the sum difference value> the maximum density difference × the halftone dot determination threshold value (YES in S83), it is determined that the pixel is a halftone pixel (S85).
[0214]
On the other hand, if NO in step S83, it is determined that the pixel is an uncertain pixel (S84).
[0215]
In addition, it is possible to perform a wider range of processing by arbitrarily adjusting the above set thresholds. For these threshold values, a plurality of expected values are stored in advance in a storage medium such as a ROM (Read Only Memory), and values stored in storage means such as a memory can be set by a switch or the like as necessary. It is good to do so.
[0216]
After performing the processes (1) and (2) at the same time, the document type determination unit 15 determines each of the regions (uncertain, halftone, character, photographic paper, base paper) classified in the previous (1) region determination process. ) Are counted, and the ratio to the total number of pixels is obtained (S71). Then, the document type determination unit 15 makes a temporary determination of the type of the document image by comparing the ratio of the number of pixels of each area in step S71 with a predetermined threshold value (S72). Specifically, for example, the type of a document image having a pixel area having a ratio equal to or greater than a threshold is set as the type of the read document image.
[0219]
Next, the document type determination unit 15 determines whether the document type provisionally determined in step S72 is a photographic paper photo document (S73).
[0218]
If it is determined in step S73 that the temporarily determined document type is a photographic paper photo document (YES), the document type determination unit 15 performs the determination and processing in steps S16 and S49 to S51.
[0219]
On the other hand, if it is determined in step S73 that the temporarily determined document type is not a photographic paper photo document (NO), the document type determination unit 15 determines that the document type provisionally determined in step S72 is a text / photographic paper photo document. Is determined (S74).
[0220]
If it is determined in step S74 that the temporarily determined document type is a text / photographic paper photo document (YES), the document type determination unit 15 performs the above-described steps S16 and S44 to S46.
[0221]
On the other hand, if it is determined in step S74 that the temporarily determined document type is not a character / photographic paper photo document (NO), the document type determination unit 15 determines based on the document type provisionally determined in step S72 (S75). ) Image processing (document type image processing) is performed (S16).
[0222]
In the above description, the configuration in which the method of analyzing the document image to determine the type of the document image and the method of determining the background of the document image to determine the type of the document image are used in combination. However, the method is not limited to the above method. For example, first, after determining the type of the original image based on the type of the background of the original image, it is possible to further select whether to determine the type of the detailed original image. May be adopted.
[0223]
In order to enable selection of an image processing method, the image processing device 20 is provided with a selection unit for selecting an image processing method. The selection unit is generally provided on the operation panel 55 (operation unit), and can recognize the image processing method selected by the operation of the operator. This will be described with reference to FIG. FIG. 16 is a flowchart illustrating a process for enabling selection of an image processing method.
[0224]
First, after the original image is read, the type of the original image is determined based on the background of the original image (S90) (for convenience, referred to as a simple determination process). This process is the same as steps S11 to S20.
[0225]
Next, the selection unit displays, on a display unit (generally provided in the image forming apparatus), whether or not it is necessary to determine a more detailed document image (S91).
[0226]
In step S91, when it is determined that detailed document image determination is necessary (YES), that is, when the operator instructs to perform more detailed document image determination, the selection unit sets the document An instruction to determine the type of the document image in more detail is issued to the type automatic determination unit 23. Specifically, for example, the selection unit determines the type of the original image using the density histogram of the original image (see FIGS. 11 and 12), or determines the type of the original image using the area determination process (FIG. 15). ). As a result, the document type automatic discrimination unit 23 further performs the process of the document image type based on the above instruction (S92). Then, the process ends.
[0227]
On the other hand, if it is determined in S91 that detailed document image determination is not necessary (NO), the selection unit instructs the document type automatic discrimination unit 23 to select the type of the document image determined in step S91. An instruction is issued to output a corresponding document type determination signal (S93). That is, an instruction is issued to output a document type determination signal corresponding to the type of the document image determined in the simple determination process.
[0228]
In this manner, the operator appropriately selects a method of determining the type of the document image, thereby performing a desired image processing such as a case where the user wants to perform the image processing in a short time or a case where the user wants to perform the image processing with higher accuracy. You can choose.
[0229]
The image processing apparatus 20 according to the present invention includes a document type automatic discrimination unit 23 (document type discrimination) that discriminates the paper type of a document image from input image data (image data) read by an image input unit (reading unit). Means) and a control unit (image processing means) for switching the content of image processing to be performed on the input image data based on the determination result of the document type automatic determination unit 23.
[0230]
With the above configuration, for example, the contents of image processing (color correction processing, black generation under color removal processing, gradation reproduction processing, etc.) are switched according to the type of the original image paper such as photographic paper, photo paper, or plain paper. Appropriate processing can be performed according to the content of the document image.
[0231]
In addition, with the above configuration, the document type automatic discrimination unit 23 can easily distinguish between a photographic paper photograph and an image output by the inkjet method.
[0232]
Further, it is more preferable that the image processing apparatus 20 further includes an image processing unit that performs image processing of the image data based on a determination result of the paper type determination unit. .
[0233]
With the above configuration, image processing is performed based on the determination result of the paper type determination unit, so that accurate image processing can be performed more easily. Also, by judging the background of the document image, it is possible to accurately distinguish the photographic paper photo document from the ink jet document, so that appropriate image processing can be performed on these document images.
[0234]
In the image processing apparatus 20, the paper type discriminating means includes a density histogram creating unit 13 for creating a density histogram of the background area, a feature amount extracting unit 14 for extracting a feature amount of the density histogram, The type of paper on which an image is formed is determined by comparing the data amount stored in the data storage unit 16 storing the known characteristic amount of the paper with the characteristic amount extracted by the characteristic amount extraction unit 14 and the known characteristic amount. In addition, it is more preferable to provide a document discriminating unit for discriminating the type of the document image based on the discrimination result.
[0235]
Further, the image processing apparatus 20 includes a document type automatic discriminating section 23 (document type discriminating means) for automatically determining the type of a document image from input image data (image data). In the image processing apparatus 20 that performs image processing, the document type automatic discrimination unit 23 includes a density histogram creation unit 13 that creates a density histogram from input image data of a background region, and a feature amount that extracts a feature amount of the shape of the density histogram. More preferably, the configuration includes an extraction unit 14 and a document discriminating unit (document image discriminating means) for discriminating the type of the document image based on the feature amount.
[0236]
With the above configuration, the fact that the document type differs depending on the type of paper of the document is used. A density histogram of the paper (base area) of the document is created, and the type of the document is determined based on the characteristics (peak value, width, etc.) of the shape of the density histogram, so that the determination can be made easily.
[0237]
In the image processing apparatus 20, the document type automatic discriminating unit 23 includes a second document type discriminating unit (second document image discriminating means) for discriminating the document type using a feature amount different from the feature amount. A document discriminating unit for discriminating the type of a document image by using the feature amount of the background area when the result of the second document type discriminating unit is a photographic paper photo document or a character / photographic paper photo document; More preferably.
[0238]
With the above configuration, it is possible to improve the accuracy of discriminating a document image that has been discriminated as a photographic paper photograph / character / photographic paper photograph in the conventional method. That is, with the above configuration, the type of the document image can be determined in more detail.
[0239]
Further, it is more preferable that the image processing apparatus 20 includes a setting unit for setting a mode for inputting an image output from an image forming apparatus such as a printer, a multifunction peripheral, or a copier. With the above-described configuration, conditions are limited, so that the discrimination accuracy can be improved.
[0240]
Further, according to the image processing method of the present invention, a paper type of an original image is determined from input image data (image data) read by an image input unit, and image processing to be performed on the input image data is performed based on the determination result. May be switched.
[0241]
Further, the image processing method includes a document type determining step of determining a type of a document image from input image data. In the image processing method of performing an optimum process based on a result of the determination, the document type determining step includes a background area. A first step of creating a density histogram from the input image data, a second step of extracting a feature amount of the shape of the density histogram, and a third step of determining a document type based on the feature amount. There may be.
[0242]
In the image processing method, the document type automatic discrimination step includes a second document type discrimination step of discriminating the document type using another feature amount different from the feature amount. If the result of the above is a photographic paper photographic original or a character / photographic paper photographic original, it is more preferable to determine the original type using the first to third steps.
[0243]
Further, the program according to the present invention may cause a computer to execute the image processing method.
[0244]
Further, the recording medium according to the present invention may have a configuration in which the program is stored in a computer-executable manner.
[0245]
The present invention is not limited to the embodiments described above, and various modifications are possible within the scope shown in the claims, and embodiments obtained by appropriately combining technical means disclosed in different embodiments. Is also included in the technical scope of the present invention.
[0246]
【The invention's effect】
As described above, in the image processing apparatus of the present invention, the document type determination unit includes a background region calculation unit that determines a background region of the document image from the image data, and a background region read by the reading unit. And a paper type discriminating means for discriminating the type of paper on which the image is recorded, based on the information.
[0247]
Therefore, compared to the conventional configuration in which the type of the document image is determined from the characteristics of the entire area of the image data and the image processing is performed in accordance with the determination result, the image data read in a short time can be easily processed. This has the effect that image processing can be performed in a short time.
[0248]
In the image processing apparatus according to the present invention, the document type determination unit may further include a density histogram creating unit that creates a density histogram of the background area, a feature amount extracting unit that extracts a feature amount of the density histogram, It is more preferable that the image forming apparatus further includes a paper type determining unit that determines the type of paper on which the image is recorded, based on the characteristic amount calculated by the amount extracting unit. Therefore, image processing can be performed more easily than in the related art.
[0249]
In the image processing apparatus according to the present invention, the document type determination unit may further include a data storage unit that stores a known feature amount of a density histogram relating to a known paper in advance, and a paper type determined by the paper type determination unit. A document image discriminating unit for discriminating the type of the document image according to the type, wherein the paper type discriminating unit compares the feature amount extracted by the feature amount extracting unit with the known feature amount, Is more preferable for discriminating the type of paper on which is recorded. Therefore, it is possible to more easily determine the type of the document image based on the determination result of the paper type.
[0250]
The image processing apparatus according to the present invention may further include an analyzing unit that analyzes the entire original image, and a second original image determining unit that determines a type of the original image based on the analysis result. Is more preferred.
[0251]
Therefore, it is possible to determine the type of the document image in more detail than before.
[0252]
Further, an image reading apparatus of the present invention includes the above-described image processing apparatus and reading means for reading a document image.
[0253]
Therefore, appropriate processing is performed for each type of the document image, so that image quality can be improved.
[0254]
Further, an image forming apparatus of the present invention is configured to include the image processing apparatus and an output unit that outputs image data that has been subjected to image processing by the image processing apparatus.
[0255]
Therefore, it is possible to provide an image forming apparatus capable of outputting a higher quality image.
[0256]
The image processing method according to the present invention is an image processing method for determining the type of a document image based on input image data and performing image processing according to the determination result. The configuration includes a base area calculation step of determining a base area and a paper type determination step of determining the type of paper on which an image is recorded based on the base area.
[0257]
Thereby, for example, compared to a conventional configuration in which the type of a document image is determined from the characteristics of the entire area of image data and image processing is performed in accordance with the determination result, a shorter time and Image processing can be easily performed.
[0258]
Further, in the image processing method according to the present invention, the paper type determining step may further include: a density histogram creating step of creating a density histogram of the background area; a feature quantity extracting step of extracting a feature quantity of the density histogram; More preferably, the configuration includes a paper discriminating step of discriminating the type of paper on which the image is recorded, based on the feature amount calculated in the feature amount extracting step. Therefore, image processing can be performed more easily than in the related art.
[0259]
Further, in the image processing method according to the present invention, the paper discrimination step includes comparing the characteristic amount extracted in the characteristic amount extraction step with a known characteristic amount of a density histogram of a known paper stored in advance. A document image discriminating step of discriminating the type of a document image according to the type of paper discriminated in the paper discriminating step. Image processing can be performed more easily and appropriately.
[0260]
The image processing method of the present invention may further include an analysis step of analyzing the entire original image, and a second original image determining step of determining the type of the original image based on the analysis result. Thus, the type of the document image can be more accurately determined.
[0261]
Further, the image processing method of the present invention further performs the paper type determination step when the type of the document image is determined to be a photographic paper photographic original or a character / photographic paper photographic original in the second original image determination step. With this configuration, it is possible to more accurately discriminate the ink-jet original from the photographic paper original or the character / photographic paper original.
[0262]
Further, an image processing program of the present invention is an image processing program for operating the above-described image processing apparatus, and is a program for causing a computer to function as each of the above-described units. Therefore, the image processing apparatus can be realized by realizing each unit of the image processing apparatus by a computer.
[0263]
Further, a computer-readable recording medium storing the image processing program of the present invention has a configuration in which the image processing program is recorded. Therefore, the image processing device can be realized on a computer by the image processing program read from the recording medium.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a document type automatic determination unit included in an image processing apparatus according to an embodiment of the invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a digital color copying machine including the image processing apparatus.
3A is a graph showing a density histogram of paper on which an image is recorded, FIG. 3A is a graph showing a density histogram of recycled paper, and FIG. 3B is a photo paper (paper dedicated to inkjet; glossy paper / matte); 3C is a graph showing a density histogram of photographic paper (paper used for a photograph or the like).
FIG. 4 is a flowchart illustrating a series of processes for determining a paper type of a document image using a density histogram of a background region and making image processing different based on a result of the determination.
FIG. 5 is a flowchart showing a series of document type image processing for changing an image processing method according to the type of document image.
FIG. 6 illustrates an example of coefficients of a spatial filter that performs relatively strong smoothing processing.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of coefficients of a spatial filter that performs relatively weak smoothing processing.
FIG. 8 is a block diagram illustrating a schematic configuration of an image reading apparatus.
FIG. 9 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the image forming apparatus.
FIG. 10 is a block diagram illustrating a schematic configuration of an automatic document type determination unit included in an image processing apparatus according to another embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a flowchart illustrating a series of processing in which a method of analyzing a document image to determine the type of the document image and a method of determining the type of the document image by determining the background of the document image are used together.
FIG. 12 is a flowchart illustrating a series of processes using both a method of analyzing a document image to determine the type of the document image and a method of determining the background of the document image to determine the type of the document image.
FIG. 13 is a flowchart illustrating a flow of a document type determination process.
FIG. 14 is a flowchart illustrating a series of flows of another method in which a method of determining the type of an original image from the entire original image and a method of determining the type of the original image based on the type of the background of the original image are used together. It is.
FIG. 15 is a flowchart illustrating a series of flows in an area determination process.
FIG. 16 is a flowchart illustrating a process for enabling selection of an image processing method.
[Explanation of symbols]
12 Background area determination unit (background area calculation means)
13 Density histogram creation unit (analysis means)
14 Feature Extraction Unit
15 Document type determination unit (paper type determination unit; document image determination unit)
17 Second document type determination unit (second document image discriminating means)
20 Image processing device
23 Document Type Automatic Discrimination Unit (Document Type Discrimination Unit)
27 Black generation and under color removal section
28 Spatial filter processing unit
41 Image reading device
60 Digital color copier (image forming apparatus)

Claims (13)

An image processing apparatus that includes a document type determining unit that determines a type of a document image in which an image is recorded on paper based on input image data, and performs image processing according to a determination result of the document type determining unit. So,
The document type determining means, based on the image data, a background area calculating means for determining a background area of the document image;
An image processing apparatus comprising: a paper type determination unit configured to determine a type of paper on which an image is recorded based on the determined background area. A density histogram creating unit that creates a density histogram of the background area;
A feature amount extraction unit that extracts a feature amount of the density histogram,
2. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a paper type determination unit configured to determine a type of paper on which the image is recorded, based on the characteristic amount calculated by the characteristic amount extraction unit. The document type determination unit further includes a data storage unit that stores a known feature amount of a density histogram related to a known paper in advance,
Document image discriminating means for discriminating the type of document image according to the type of paper determined by the paper type determining means,
The paper type discriminating means determines the type of paper on which an image is recorded by comparing the feature amount extracted by the feature amount extraction unit with a known feature amount. 2. The image processing device according to 2. Analysis means for analyzing the entire original image;
2. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a second document image discriminating unit that discriminates a type of the document image based on the analysis result. An image processing apparatus according to claim 1,
An image reading apparatus, comprising: reading means for reading a document image. An image processing apparatus according to claim 1,
An image forming apparatus comprising: an output unit configured to output image data subjected to image processing by the image processing apparatus. An image processing method for determining the type of a document image based on input image data and performing image processing according to the determination result,
A background area calculating step of determining a background area of the original image from the image data;
A paper type determining step of determining the type of paper on which the image is recorded based on the background area. The paper type determination step includes: a density histogram creation step of creating a density histogram of the background area;
A feature value extraction step of extracting a feature value of the density histogram,
8. The image processing method according to claim 7, further comprising a paper discriminating step of discriminating a type of paper on which an image is recorded, based on the feature amount calculated in the feature amount extracting step. The paper discrimination step compares the feature amount extracted in the feature amount extraction step with a known feature amount of a density histogram of a known paper stored in advance, thereby determining the type of the paper on which the image is recorded. Determine,
9. The image processing method according to claim 8, further comprising: a document image discriminating step of discriminating a type of the document image according to the type of paper discriminated in said paper discriminating step. Furthermore, an analysis step of analyzing the entire original image,
8. The image processing method according to claim 7, further comprising a second document image discriminating step of discriminating a type of the document image based on the analysis result. 11. The image processing apparatus according to claim 10, wherein when the type of the original image is determined to be a photographic paper photographic original or a character / photographic paper photographic original in the second original image determining step, the paper type determining step is performed. Method An image processing program for operating the image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing program causes a computer to function as each of the above units. A computer-readable recording medium on which the image processing program according to claim 12 is recorded.

Images