JP2005117504A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 画像データの広範囲な領域で、属性判定を適切にする場合、構成が簡易であり、高画質で画像形成できる画像処理装置を提供する。

【解決手段】 カラー多値画像の画素毎の第１の輝度信号が原稿読取部１０１から入力され、第１の輝度信号に対して係数を乗算し、第２の輝度信号が係数乗算部１０６で演算され、第２の輝度信号に基づいて、注目画素の色属性が画素属性判別部１０２で判別され、主制御部１０３において、カラー多値画像における６４ラインのバンドを主走査方向に８分割して得られるブロック内の３２ラインについて、色属性の配列に従って判定される配列属性を計数し、判定された色属性を計数し、そして、計数された計数値に基づいて、当該ブロックについて、その画像特徴を示すパラメータを算出し、計数された計数値と算出されたパラメータとに応じて、ブロックの画像属性を判定し、判定結果に基づいてバンドの画像属性を判定する。

【選択図】 図２

Description

本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関し、特に、カラー画像データの所定ライン単位で、属性を判別する画像処理装置および画像処理方法に関する。

従来の画像形成装置では、記録速度を向上させるために、様々な手法が用いられている。たとえば、記録部にインクジェット方式を用いた画像形成装置においては、ブラック（Ｂｋ）印字用のヘッドを他のカラー印字用ヘッドよりも長尺にし、原稿がモノクロ領域であるかカラー領域であるかを、ライン単位で判別し、モノクロ領域のライン群については、長尺なブラック印字用のヘッドで印字し、カラー画像であっても画像品位を損なうことなく、一度に印字することができる範囲を広げることによって、記録速度を向上させる装置が提案されている（たとえば、特願２００２−１９０５４６参照）。

しかし、上記従来のインクジェット方式による画像形成装置では、読取部で読み取った輝度信号をそのまま画像処理しているので、読取部で生じるリニアリティのずれによって、本来、モノクロであると判別されるべきライン群が、カラーであると判別されることがあり、この場合には、カラー用のヘッドで印字され、黒が混在するカラー原稿のコピーに時間がかかるという問題がある。

つまり、上記提案されている装置では、画像データの広範囲な領域で、属性判定を適切にする場合、その構成が複雑であり、また、高画質で画像形成することができないという問題がある。

本発明は、画像データの広範囲な領域で、属性判定を適切にする場合、その構成が簡易であり、また、高画質で画像形成することができる画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とするものである。

本発明は、カラー多値画像における画素毎の第１の輝度信号を入力する入力手段と、上記第１の輝度信号に係数を乗算し、第２の輝度信号を得る係数乗算手段と、上記第２の輝度信号に基づいて、上記画素の色属性を判定する色属性判定手段と、上記色属性判定手段が判定した上記色属性を、注目画素を含む所定領域内の画素分、記憶する色属性記憶手段と、上記カラー多値画像における所定の第１のライン群を、主走査方向に分割して得られる第１のブロック内の所定ライン数の第２のブロックについて、上記色属性記憶手段に記憶されている上記色属性の配列に応じて判定される配列属性を計数する第１の計数手段と、上記色属性判定手段が判定した上記色属性を、上記第２のブロックについて、計数する第２の計数手段と、上記第１の計数手段が計数した計数値と、上記第２の計数手段が計数した計数値とに基づいて、上記第１のブロックについて、画像特徴を示すパラメータを算出するパラメータ算出手段と、上記第１の計数手段が計数した計数値と上記第２の計数手段が計数した計数値と上記パラメータ算出手段が算出したパラメータとに基づいて、上記第１のブロックの画像属性を判定するブロック属性判定手段と、上記ブロック属性判定手段による判定結果に基づいて、上記第１のライン群の画像属性を判定するライン群画像属性判定手段とを有する画像処理装置である。

本発明によれば、簡易な構成で、画像データの広範囲な領域で、属性判定を適切にする場合、その構成が簡易であり、また、高画質で画像形成することができる画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とするものである。

発明を実施するための最良の形態は、次の実施例である。

図１は、本発明の実施例１である画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。

画像処理装置１００は、原稿読取部１０１と、画素属性判別部１０２と、主制御部（ＣＰＵ）１０３と、記憶部（メモリ）１０４と、画像処理部１０５と、係数乗算部１０６とを有し、これらが互いに、バスを介して接続されている。

原稿読取部１０１は、ＣＣＤやＣＩＳ（コンタクトイメージセンサ）によって、原稿のカラー画像データ、すなわち赤（以下「Ｒ」という）、緑（以下「Ｇ」という）、青（以下「Ｂ」という）の多値画像データを読み取り、画素ごとに輝度信号を得る。

図７は、濃度値に対する輝度値の特性を示す図である。

コンシューマ向けのＣＣＤやＣＩＳでは、図７に示すように、濃度値に対する輝度値の特性のリニアリティが、ＲＧＢの各画像データの間でズレが生じることがある。

濃度値に対する輝度値の特性のリニアリティが、ＲＧＢの各画像データの間でズレると、グレー画像を読み取っても、ＲＧＢの輝度成分が同じ値で出力されないので、画素属性判別部１０２が、グレー画像であってもカラー画像であると判別する。

上記リニアリティのズレを低減させるために、原稿読取部１０１が読み取ったＲＧＢそれぞれの輝度信号データを、係数乗算部１０６に送り、係数乗算部１０６では、予め設定されている係数を、輝度成分ごとに乗算し、この乗算された輝度信号を、画素属性判別部１０２に送る。

具体的には、所定のグレー画像を読み取ったときに、２５６階調で、カラー画像データＲ、Ｇ、Ｂの輝度値が、Ｒ＝９５、Ｇ＝１００、Ｂ＝１０５であるＣＣＤ、ＣＩＳであれば、上記各輝度値に乗算すべき係数値を、Ｋｒ、Ｋｇ、Ｋｂとし、Ｋｒ＝１．０５、Ｋｇ＝１．００、Ｋｂ＝０．９５と設定し、得られた輝度値に、上記各係数値を乗算すると、Ｒ＝１００、Ｇ＝１００、Ｂ＝１００の値が得られる。

また、画素属性判別部１０２は、原稿読取部１０１が読み取ったカラー画像データを所定のしきい値と比較することによって、画素毎に属性を判別し、属性ごとに計数する。

主制御部１０３は、システムバスを介して、画像処理装置１００の全体を制御し、画素属性判別部１０２が計数した属性別計数値を用いて、属性を判定する。また、主制御部１０３は、記憶部（メモリ）１０４に接続されている。メモリ１０４は、主制御部１０３が所定ライン分の判定を行う際に使用される。画像処理部１０５は、主制御部１０３が判定した判定結果を受け、高画質処理を行う。

図２は、画像処理装置１００に設けられている画素属性判別部１０２の詳細な構成を示すブロック図である。

画素属性判別部１０２は、レジスタ２０１〜２０９と、減算器２１０〜２１２と、比較器２１３〜２２１と、白画素判定部２２２と、黒画素判定部２２３と、カラー画素判定部２２４と、小ウインドウ処理部２２５と、大ウインドウ処理部２２６と、孤立カラー計数部２２７と、エッジカラー計数部２２８と、ブロックカラー計数部２２９と、Ｖカラー計数部２３０と、黒画素計数部２３１と、メモリ２３２とを有する。

レジスタ２０１〜２０９は、原稿読取部１０１が読み取ったカラー画像データの属性を、画素毎に判定するために必要なパラメータ等を格納したＤフリップフロップ（ＤＦＦ）等によって構成され、主制御部１０３が所定のしきい値を設定する。

ＷＴＨＲ２０１（しきい値設定レジスタ）、ＷＴＨＧ（しきい値設定レジスタ）２０２、ＷＴＨＢ（しきい値設定レジスタ）２０３は、原稿読取部１０１が出力した各画素データＲ、Ｇ、Ｂが、白画素であるか否かを判定するためのレジスタである。

そして、ＷＴＨＲ２０１には、原稿読取部１０１が出力した画素データのＲ信号レベルの白画素判定に関する判定レベルが記憶されている。ＷＴＨＧ２０２には、原稿読取部１０１が出力した画素データのＧ信号レベルの白画素判定に関する判定レベルが記憶され、ＷＴＨＢ２０３には、原稿読取部１０１が出力した画素データのＢ信号レベルの白画素判定に関する判定レベルが記憶されている。

さらに、ＢＴＨＲ２０４、ＢＴＨＧ２０５、ＢＴＨＢ２０６、ＤＲＧ２０７、ＤＧＢ２０８、ＤＲＢ２０９は、原稿読取部１０１が出力した各画素データＲ、Ｇ、Ｂが黒画素であるか否かを判定するしきい値設定レジスタである。

そして、ＢＴＨＲ２０４には、原稿読取部１０１が出力した画素データのＲ信号レベルの黒画素判定に関する判定レベルが記憶されている。

同様に、ＢＴＨＧ２０５には、原稿読取部１０１が出力したＧ信号レベルの黒画素判定に関する判定レベルが記憶され、ＢＴＨＢ２０６には、原稿読取部１０１が出力したＢ信号レベルの黒画素判定に関する判定レベルが記憶されている。

一方、ＤＲＧ２０７は、原稿読取部１０１が出力した画素データが黒画素であるか否かを判定するしきい値設定レジスタであり、Ｒ信号レベルとＧ信号レベルとの差分の絶対値に関するしきい値が設定されている。

ＤＧＢ２０８は、原稿読取部１０１が出力した画素データが黒画素であるか否かを判定するしきい値設定レジスタであり、原稿読取部１０１が出力したＧ信号レベルとＢ信号レベルとの差分の絶対値に関するしきい値が設定され、ＤＲＢ２０９は、原稿読取部１０１が出力した画素データが黒画素であるか否かを判定するしきい値設定レジスタであり、原稿読取部１０１が出力したＲ信号レベルとＢ信号レベルとの差分の絶対値に関するしきい値が設定されている。

原稿読取部１０１が読み取ったカラー画像データは、各画素の信号成分毎に、上記しきい値設定レジスタに記憶されているしきい値との比較が行われる。すなわち、白画素判定に関して、入力画素データのＲ信号レベルと、ＷＴＨＲ２０１で設定されたしきい値とを、比較器２１３が比較する。そして、入力画素のＲ信号レベルが、ＷＴＨＲ２０１が設定した所定のしきい値よりも大きい場合、条件を満たす信号（“Ｈｉレベル”）を、比較器２１３が出力する。

これと同様に、入力画素データのＧ信号レベルと、ＷＴＨＧ２０２が設定したしきい値とを、比較器２１４が比較し、入力画素データのＢ信号レベルと、ＷＴＨＢ２０３が設定したしきい値とを、比較器２１５が比較する。それぞれが、ＷＴＨＧ２０２、ＷＴＨＢ２０３が設定した所定のしきい値よりも大きい場合、比較器２１４、２１５は、条件を満たす信号（“Ｈｉレベル”）を出力する。これによって、入力画素データが白画素であるか否かを判別することができる。

一方、黒画素判定に関しては、まず、入力画素データのＲ信号レベルと、ＢＴＨＲ２０４が設定したしきい値とを、比較器２１６が比較する。そして、入力画素のＲ信号レベルが、ＢＴＨＲ２０４が設定した所定のしきい値よりも小さい場合、条件を満たす信号（“Ｈｉレベル”）を、比較器２１６が出力する。

同様に、入力画素データのＧ信号レベルは、比較器２１７によってＢＴＨＧ２０５で設定されたしきい値と比較され、入力画素データのＢ信号レベルは、比較器２１８によってＢＴＨＢ２０６で設定されたしきい値と比較される。それぞれ入力画素データのＧ信号レベル、Ｂ信号レベルが、ＢＴＨＧ２０５、ＢＴＨＢ２０６に設定されたしきい値よりも小さい場合、比較器２１７、２１８は、条件を満たす信号（“Ｈｉレベル”）を出力する。

さらに、黒画素判定に関して、比較器２１９、２２０、２２１が、入力画素データのＲ信号レベル、Ｇ信号レベル、Ｂ信号レベルのそれぞれの差分の絶対値を用いて判定する。

すなわち、入力画素データのＲ信号レベルとＧ信号レベルとの差分の絶対値を、減算器２１０が算出する。そして、ＤＲＧ２０７に設定されている黒画素判定に関するＲ信号レベルとＧ信号レベルとの差分の絶対値に関するしきい値と、減算器２１０の演算結果とを比較する。減算器２１０の演算結果が、ＤＲＧ２０７に設定されているしきい値よりも小さければ、比較器２１９が、条件を満たしていることを示す信号（“Ｈｉレベル”）を出力する。

これと同様にして、比較器２２０は、減算器２１１による入力画素データのＧ信号レベルとＢ信号レベルとの差分の絶対値の算出結果と、ＤＧＢ２０８に設定されている黒画素判定に関するＧ信号レベルとＢ信号レベルとの差分の絶対値に関するしきい値とを比較する。

そして、減算器２１１による演算結果が、ＤＧＢ２０８に設定されているしきい値よりも小さければ、条件を満たしていることを示す信号（“Ｈｉレベル”）を出力する。また、比較器２２１は、減算器２１２による入力画素データのＲ信号レベルとＢ信号レベルとの差分の絶対値の算出結果と、ＤＲＢ２０９に設定されている黒画素判定に関するＲ信号レベルとＢ信号レベルとの差分の絶対値に関するしきい値とを比較する。そして、減算器２１２による演算結果が、ＤＲＢ２０９で設定されているしきい値よりも小さければ、条件を満たしていることを示す信号（“Ｈｉレベル”）を出力する。

上記のように、各色成分間の差分の絶対値が、所定のしきい値よりも小さければ、条件を満たすようにすることによって、グレー等の無彩色等も、黒画素であると判定することができる。

次に、入力画素データの白、黒、カラー画素判定に関して説明する。

白画素判定部２２２は、比較器２１３、２１４、２１５の出力信号に基づいて、入力画素の白画素判定を行う。具体的には、比較器２１３、２１４、２１５の全ての出力が、条件を満たす信号（“Ｈｉレベル”の信号）である場合に、入力画素が白画素であると判定し、判定信号を出力する。

黒画素判定部２２３は、比較器２１６〜２２１の出力信号に基づいて、入力画素の黒画素判定を行う。具体的には、比較器２１６〜２２１の全ての出力が、条件を満たす信号（“Ｈｉレベル”の信号）である場合に、入力画素が黒画素であると判定し、判定信号を出力する。

黒画素計数部２３１は、黒画素判定部２２３の出力信号を受け、黒画素数を計数する。

入力画素データのカラー画素の判定は、白画素判定部２２２の出力信号と黒画素判定部２２３の出力信号とを参照して行われる。すなわち、白画素判定部２２２と黒画素判定部２２３とによる出力が、いずれも条件を満たす信号（“Ｈｉレベル”）でなければ、入力画素データがカラー画素であると判定し、判定信号を出力する。

上記のように、入力された画素データを、白画素、黒画素、カラー画素のいずれかに判定することができる。すなわち、画素属性判別部１０２は、注目画素が白画素であるか否かを判定する白画素判定部２２２と、注目画素が黒画素であるか否かを判定する黒画素判定部２２３と、注目画素がカラー画素であるか否かを判定するカラー画素判定部２２４とを有する点に特徴がある。

また、画像処理装置１００は、白画素判定部２２２が、入力された輝度信号を所定のしきい値と比較することによって、注目画素が白画素であるか否かを判定する点に特徴がある。

さらに、画像処理装置１００は、黒画素判定部２２３が、入力された輝度信号と所定のしきい値との比較結果と、輝度信号の色成分間における差分値と所定のしきい値との比較結果とに基づいて、注目画素が黒画素であるか否かを判定する点に特徴がある。

次に、注目画素の画素属性分類方法について説明する。

白画素判定部２２２、黒画素判定部２２３、カラー画素判定部２２４による判定結果は、小ウィンドウ処理部２２５と大ウィンドウ処理部２２６とに入力される。さらに、小ウィンドウ処理部２２５と大ウィンドウ処理部２２６とには、メモリ２３２が接続されている。なお、メモリ２３２の容量は、入力１画素当たり２ビット分であり、主走査方向画素数分の記憶容量を有する。

図３は、小ウィンドウ処理部２２５における処理用のウィンドウ構成を示す図である。

図３に示すように、上記実施例において、小ウィンドウ処理部２２５が、主走査方向３画素、副走査方向２画素のウィンドウサイズを使用して処理する。

レジスタ３０１〜３０６は、入力画素に対応する判定結果を保持するレジスタであり、画素データが入力されるタイミングで、各ライン毎後段のレジスタに、記憶データがシフトするシフトレジスタである。すなわち、画素データが入力されるタイミングで、レジスタ３０１の記憶データは、レジスタ３０２に記憶され、レジスタ３０４の記憶データは、レジスタ３０５に記憶される。

図４は、大ウィンドウ処理部２２６における処理用のウィンドウ構成を示す図である。

大ウィンドウ処理部２２６が、主走査方向３２画素、副走査方向２画素のウィンドウサイズを使用する。

レジスタ４０１〜４６４は、入力画素に対応する判定結果を保持するレジスタであり、画素データが入力されるタイミングで、各ライン毎に、後段のレジスタに記憶データがシフトするシフトレジスタである。すなわち、画素データが入力されるタイミングで、レジスタ４０１の記憶データは、レジスタ４０２に記憶され、レジスタ４３３の記憶データは、レジスタ４３４に記憶される。

また、レジスタ３０１とレジスタ４０１とには、メモリ２３２から得られる前ラインの画素の判定結果が記憶され、レジスタ３０４とレジスタ４３３とには、入力画素の判定結果が記憶される。

すなわち、画像処理装置１００は、カラー多値画像における所定のラインについて、画素毎の色属性を保持し、保持されたラインについての画素毎の色属性と、該当ラインの副走査方向の次ラインについての画素毎の色属性とを、ウィンドウ形式で記憶する点に特徴がある。

また、画像処理装置１００は、メモリ２３２内に、主走査方向がＭ画素、副走査方向が２画素によって構成される第１のウィンドウ形式で、画素毎の色属性を記憶するとともに、主走査方向がＮ画素、副走査方向が２画素によって構成される第２のウィンドウ形式によって、画素毎の色属性を記憶する点に特徴がある。なお、上記実施例では、Ｍが３、Ｎが３２である。

小ウィンドウ処理部２２５と大ウィンドウ処理部２２６とにおける注目画素の画素属性判定は、それぞれ、図３、図４に示すように、前ラインの各画素の判定結果と現読み取りラインの画素判定結果とに基づいて行われる。

メモリ２３２から読み取られた判定結果データは、レジスタ３０１とレジスタ４０１とに記憶された後は不要になるので、その判定結果データが記憶されていたメモリ２３２のアドレスには、新たな入力画素の判定結果が記憶される。したがって、前ラインの判定結果を保持するメモリ２３２としては、入力原稿画像データの１ライン分の主走査方向画素数分の容量が最低限備わっていれば足りる。

また、レジスタ３０１〜３０６、レジスタ４０１〜４６４、メモリ２３２のそれぞれに記憶されているデータは、処理原稿単位または処理ライン単位で、白画素判定結果に初期化される。また、図３において黒で示したレジスタ３０５が、判定の対象となる注目画素の判定データに相当する。

図３、図４に示す各レジスタに記憶されるデータは、小ウィンドウ処理部２２５と大ウィンドウ処理部２２６とに入力される画素が白画素であれば、小ウィンドウ処理部２２５と大ウィンドウ処理部２２６とは、入力画素が白画素であることを示す２ビットデータ「１１」をレジスタに記憶する。ここで、入力画素が白画素であることを示すデータを、「１１」とする。

また、入力画素が黒画素である場合、小ウィンドウ処理部２２５と大ウィンドウ処理部２２６とは、入力画素が黒画素であることを示す２ビットデータ「００」をレジスタに記憶する。

さらに、入力画素がカラー画素である場合、小ウィンドウ処理部２２５と大ウィンドウ処理部２２６とは、入力画素がカラー画素であることを示す２ビットデータ「１０」または「０１」を、レジスタに記憶する。すなわち、入力画素の前ラインの画素判定結果がカラー画素である場合は、連続カラー画素判定を示す「０１」を上記レジスタに記憶し、入力画素の前ラインの画素判定結果が白画素または黒画素である場合は、単体カラー画素判定を示す「１０」を上記レジスタに記憶する。

上記のように、上記実施例では、入力画像データが、単にカラー画素であるか否かを判定するだけでなく、入力されたカラー画素が、連続カラー画素または単体カラー画素のいずれであるかを判定することができる。

すなわち、画像処理装置１００では、カラー画素判定部２２４が、白画素判定部２２２、黒画素判定部２２３のいずれにおいても否と判定された場合に、注目画素をカラー画素であると判定し、この判定されたカラー画素を含むラインの副走査方向の前ラインにおける対応画素が、カラー画素であると判定されている場合に、注目画素の色属性が連続カラー画素であると判定し、上記判定されたカラー画素を含むラインの副走査方向の前ラインにおける対応画素が、カラー画素ではないと判定された場合に、注目画素の色属性が単体カラー画素であると判定する。

次に、エッジカラー計数部２２８における処理について説明する。

エッジカラー計数部２２８は、小ウィンドウ処理部２２５が、黒文字に付随するカラー画素を検出して計数する。具体的には、小ウィンドウ処理部２２５に画素データが入力されたタイミングにおいて、注目画素についてのレジスタ３０５には、カラー画素判定結果を示す「１０」、「０１」のいずれかが記憶されている。そして、注目画素の周囲（レジスタ３０１〜３０４、レジスタ３０６に記憶されている画素）のいずれかに黒画素判定を示す「００」が記憶されていれば、小ウィンドウ処理部２２５は、エッジカラー計数部２２８に信号を出力する。エッジカラー計数部２２８は、その出力信号を受け、エッジカラー数を計数する。

次に、孤立カラー計数部２２７における処理について説明する。

孤立カラー計数部２２７は、小ウィンドウ処理部２２５が黒文字に付随しないカラー画素を検出し、計数する。具体的には、小ウィンドウ処理部２２５に画素データが入力されたタイミングで、注目画素についてのレジスタ３０５に、カラー画素判定結果を示す「１０」または「０１」を記憶する。そして、注目画素の周囲、すなわち、レジスタ３０１〜３０４、３０６のいずれにも黒画素判定を示す「００」が記憶されていなければ、小ウィンドウ処理部２２５は、孤立カラー計数部２２７に信号を出力する。孤立カラー計数部２２７は、上記出力信号を受け、カラー画素数を計数する。

次に、Ｖカラー計数部２３０における処理について説明する。

Ｖカラー計数部２３０は、大ウィンドウ処理部２２６が検出したカラーの縦罫線を、計数する。具体的には、大ウィンドウ処理部２２６に画素データが入力されたタイミングで、両端のレジスタ４０１、４３２、４３３、４６４を除くレジスタにおいて、カラー画素判定結果を示す「１０」または「０１」が記憶されているレジスタが縦に連続し（たとえば、レジスタ４１６と４４８）、しかも、両端のレジスタを含む全レジスタのうちで、黒画素判定結果を示す「００」を記憶しているレジスタが１つも存在しなければ、大ウィンドウ処理部２２６は、Ｖカラー計数部２３０に信号を出力する。Ｖカラー計数部２３０は、その出力信号を受け、Ｖカラー数を計数する。

また、ブロックカラー計数部２２９は、大ウィンドウ処理部２２６によって広い領域にわたるカラー画素を検出し、計数する。具体的には、Ｖカラー計数部２３０と同様のタイミングで、全レジスタのうちで、連続カラー画素判定結果を示す「０１」が１６×２画素以上の領域で記憶されていれば（たとえば、レジスタ４１０〜４２５、４４２〜４５７に「０１」が記憶されていれば）、大ウィンドウ処理部２２６は、ブロックカラー計数部２２９に信号を出力する。ブロックカラー計数部２２９は、その出力信号を受け、ブロックカラー数を計数する。なお、本実施例において、上記領域は１６×２画素であるが、１６×２画素以外の領域について上記実施例を適用することができる。

すなわち、画像処理装置１００内の画素属性判別部１０２は、小ウィンドウ処理部２２５において注目画素がカラー画素であって、注目画素に対して少なくとも１つの黒画素が隣接する場合のウィンドウ数を、第２のブロック毎に計数し、第１の配列属性数を得るエッジカラー計数部２２８と、大ウィンドウ処理部２２６において両端４画素を除くウィンドウ領域でカラー画素が縦方向に連続し、しかも、両端４画素を含めたウィンドウ領域内に黒画素が存在しない場合のウィンドウ数を、第２のブロック毎に計数し、第２の配列属性数を得るＶカラー計数部２３０と、大ウィンドウ処理部２２６において主走査方向がＩ画素、副走査方向が２画素のウィンドウ領域内に連続カラー画素が存在する場合のウィンドウ数を、第２のブロック毎に計数し、第３の配列属性数を得るブロックカラー計数部２２９と、小ウィンドウ処理部２２５において、注目画素がカラー画素であって、該当カラー画素の周囲に黒画素が存在しない場合のウィンドウ数を、第２のブロック毎に計数し、第４の配列属性数を得る孤立カラー計数部２２７とを有する。

主制御部１０３は、画素属性判別部１０２内の上記各計数部計数した計数結果を用いて、所定の領域がモノクロ画像であるかカラー画像であるかを判定する。ここで、本実施例では、副走査方向６４ライン分の領域を「１バンド」とし、しかも、主走査方向を８分割し、分割した領域を「１ブロック」として、そのブロック毎に判定を行うものとする。なお、判定バンド単位を副走査方向６４ラインすることに限らず、６４ラインよりも広い領域または狭い領域であっても、判定バンド単位とすることができ、この場合にも、上記実施例を適用することができる。

また、主走査方向の分割数は、８分割に限られず、８分割よりも多い分割数または少ない分割数で判定するようにしてもよい。

図５は、主制御部１０３における１バンド単位の判定処理手順を示すフローチャートである。

まず、画素属性判別部１０２内の各計数部が、バンドを構成する全６４ラインの１／２（３２ライン分）が計数されたタイミングで、主制御部１０３は、ブロック毎にそれらの計数値を読み取り、各計数部の値をリセットする（Ｓ１０１）。すなわち、本実施例では、３２ライン分が計数されたタイミングで、各計数部が初期化される。

ここで、メモリ１０４には、現在計数された３２ラインの前３２ライン分の計数値が、記憶されている。なお、上記実施例における各計数値の読み取りタイミングは、バンド構成の半分のライン数ごとに限定されるものではなく、それ以上またはそれ以下のライン数毎に、各計数値の読み取りタイミングを設定するようにしてもよい。

次に、メモリ１０４に記憶されている前３２ライン分の計数値と、各計数部から読み取った現３２ライン分の計数値とを、ブロック毎に、加算することによって、６４ライン分の黒、白およびカラー画素計数値を算出する（Ｓ１０２）。なお、この加算演算を終了した後に、メモリ１０４は、ブロック毎に、現３２ライン分の計数値を記憶する。

次に、Ｖカラー計数値とエッジカラー計数値とに基づいて、
（Ｖカラー率）＝（Ｖカラー数）／（エッジカラー数）……式（１）
を演算し、Ｖカラー率を求める（Ｓ１０３）。

このＶカラー率が１に近いブロックは、文字領域であると考えられる。

また、ステップＳ１０４では、孤立カラーの計数値と黒画素の計数値とに基づいて、
（カラー率）＝（孤立カラー数）／（黒画素数）……式（２）
を演算し、カラー率を求める（Ｓ１０４）。このカラー率が大きいバンドには、広い領域のカラー画像が存在すると考えられる。

すなわち、上記実施例は、黒画素判定部２２３が黒画素であると判定した画素を、主制御部１０３が、第２のブロック毎に計数し、黒画素計数値を得る。また、画像処理装置１００は、主制御部１０３が、エッジカラー数とＶカラー数との比率を用い、第１のパラメータを得、孤立カラー数と黒画素数との比率を用いて、第２のパラメータを得る。

主制御部１０３は、上記のように、３２ライン毎に、各計数部がブロック毎に計数した計数値に基づいて、上記式（１）、式（２）を演算することによって、６４ラインに対する判定要素を得る。そして、該当判定要素を用いて、以下のように、それぞれのブロックの属性を判定する。

まず、カラーブロック数が、所定値ＣＢＨＴＨよりも大きいか否かを判定する（Ｓ１０５）。この判定の結果、カラーブロック数が、ＣＢＨＴＨよりも大きい場合（Ｙｅｓ）、該当ブロックは、カラー画像の領域であると判定する（Ｓ１１０）。これは、該当ブロック内に広い領域にわたるベタのカラー画像があると考えられるためである。

また、カラーブロック数が、所定値ＣＢＨＴＨよりも小さい場合（Ｎｏ）であって、孤立カラー数が所定値ＫＯＴＨよりも大きい場合（Ｓ１０６）も、カラー画像の領域であると判定する（Ｓ１１０）。これは、該当ブロックが、黒点の少ない網点画像であると考えられるので、該当ブロックはカラー画像の領域であると判定する。

一方、ステップＳ１０６でＮｏ判定であって、カラーブロック数がＣＢＬＴＨよりも大きい場合（Ｓ１０７）に、Ｖカラー率が所定値ＶＲＴＨよりも小さく（Ｓ１０８）、しかも、カラー率が所定値ＣＲＴＨよりも大きい場合（Ｓ１０９）、網点画像を検出したと考えられるので、該当ブロックは、カラー画像の領域であると判定する（Ｓ１１０）。なお、上記実施例では、ＣＢＬＴＨ＜ＣＢＨＴＨとするが、これに限定しなくてもよい。

一方、ステップＳ１０７、Ｓ１０８またはＳ１０９でＮｏ判定であって、Ｖカラー数がＶＴＨよりも大きい場合（Ｓ１１２）、該当ブロックは、カラー画像の領域であると判定する（Ｓ１１０）。

また、ステップＳ１１２でＮｏと判定された場合、該当ブロックは、モノクロ画像の領域であると判定する（Ｓ１１３）。すなわち、これまでのステップで、属性が未判定であるブロックについて、カラーの罫線が検出されない場合、モノクロ画像の領域であると判定する。

つまり、上記実施例は、主制御部１０３が、計数された計数値、算出された第１のパラメータ（Ｖカラー率）、第２のパラメータ（カラー率）のそれぞれについて、所定のしきい値と比較することによって、ブロックの画像属性を判定する。

上記のように、ブロック単位にカラーまたはモノクロの属性判定を行い、その結果を用いて、バンド単位（６４ライン）で、カラーまたはモノクロの属性判定が行われる。

次に、ブロック単位での属性判定結果を用いたバンド単位での属性判定方法について説明する。

ステップＳ１１０で、該当ブロックがカラー画像の領域であると判定されると、現バンド内に未判定のブロックが存在していても、現バンドはカラーであると判定する（Ｓ１１１）。つまり、現バンド内にカラーと判定されたブロックが１つでもあれば、現バンドをカラーであると判定する。

なお、本実施例では、カラーと判定されたブロックが１つでもあれば、現バンドをカラーであると判定するが、現バンド内の全てのブロックについて、カラーまたはモノクロの属性判定を行い、そのブロック毎の属性判定結果の組み合わせを用い、現バンドのカラーまたはモノクロの属性判定を行うようにしてもよい。

たとえば、カラーであると判定されたブロックが３つ以上存在すれば、現バンドをカラー画像の領域であると判定するようにしてもよい。また、カラーであると判定されたブロックが２つ連続すれば、現バンドをカラーであると判定するようにしてもよい。

一方、ステップＳ１１３で、該当ブロックがモノクロ画像であると判定され、現バンド内にカラーまたはモノクロの属性が未判定であるブロックが存在すれば（Ｓ１１４）、ステップＳ１０５で、未判定のブロックについて同様の属性判定を行う。また、現バンド内の全てのブロックについて、カラーまたはモノクロの属性判定が終了し（Ｓ１１４）、全てのブロックがモノクロであると判定されると、現バンドをモノクロと判定する（Ｓ１１５）。

上記のように、本実施例では、バンド（６４ライン）単位で、カラーまたはモノクロの属性判定を行う。すなわち、上記実施例は、主制御部１０３が、ブロックについて判定された結果に応じて、第１のライン群の画像属性が、モノクロであるか否かを判定し、最終判定手段として、第１のライン群と第２のライン群との画像属性がいずれもモノクロであると判定すれば、共通して含まれる第３のライン群の画像属性がモノクロであると判定する。

次に、上記バンド単位の判定結果を用いて行う最終判定処理について説明する。

図６は、上記実施例において、１／２バンド（３２ライン）単位で最終属性判定処理を行う場合の説明図である。

上記実施例においては、上記のように、主制御部１０３が、３２ライン毎に読み取られた各計数部の計数値と、式（１）と式（２）とによって生成された各演算結果とに基づいて、１バンド（６４ライン分）の判定要素を算出し、この算出された判定要素を、図５に示すブロック毎の判定処理に用いることによって、１バンド毎に、カラーまたはモノクロの属性判定が行われる。

図６（ａ）は、原稿画像中において、各３２ラインで構成されているデータ領域Ｂ１〜Ｂ４を用いて、６４ラインのバンドを構成している例を示す。図６（ａ）において、領域Ｂ１と領域Ｂ２とによって構成される６４ラインデータ（バンドＡ）については、各領域について、図５に示す判定処理によってカラー判定が行われている。これと同様に、領域Ｂ２と領域Ｂ３とによる６４ラインデータ（バンドＢ）には、モノクロ判定が行われ、領域Ｂ３と領域Ｂ４とによる６４ラインデータ（バンドＣ）にも、モノクロ判定が行われているとする。

以下、図６（ａ）に示すデータについて最終判定を行う例について説明する。

本実施例では、上記６４ライン毎の判定のみによって最終判定を行うのではなく、６４ラインで構成されている２つのバンドの判定結果を用いて、判定結果が重なる３２ライン分の領域判定を行う。すなわち、バンドＡの判定結果とバンドＢの判定結果とに基づいて、３２ライン領域であるＢ２に対する最終判定が行われる。これと同様に、バンドＢの判定結果とバンドＣの判定結果とに基づいて、３２ライン領域Ｂ３に対する最終判定が行われる。具体的には、最終判定を行う３２ライン分のデータを含む前後６４ライン構成の判定が、いずれもモノクロ判定である場合にのみ、その最終判定結果をモノクロとする。

図６（ｂ）は、図６（ａ）の例における最終判定結果を示す図である。

この例においては、バンドＡの判定結果がカラーであり、バンドＢの判定結果がモノクロであるので、領域Ｂ２は、カラーとして最終判定される。また、領域Ｂ３については、バンドＢの判定結果とバンドＣの判定結果とが、ともにモノクロであるので、モノクロであると最終判定する。

すなわち、本実施例は、第１のライン群と第２のライン群とが、同ライン数である。また、本実施例は、第３のライン群が、第１のライン群および第２のライン群の半分のライン数であることを特徴とする。

なお、主制御部１０３が出力する判定結果信号は、モノクロ画像であるかカラー画像であるかを示す信号であれば足りるので、１ビットデータを出力する。具体的には、モノクロ画像である場合に、“Ｈｉレベル”を出力し、カラー画像である場合に、“Ｌｏｗレベル”を出力する。

主制御部１０３が出力した判定結果信号を、画像処理部１０５が高画質処理に使用する。たとえば、黒画素であると判定した画素については、黒文字領域であると判定し、文字領域に好適な画像処理が施される。一方、黒画素ではないと判定した画素については、たとえば写真領域に好適な画像処理が施される。すなわち、本実施例において、画像処理部１０５は、主制御部１０３が判定した第３のライン群の画像属性に応じた画像処理を、該当第３のライン群に対して施す。

なお、本実施例では、主制御部１０３におけるソフトウェア動作によって、バンド毎の属性判定を実行するが、ハードウェアによって、バンド毎の属性判定を実行するようにしてもよい。

また、本実施例において、属性判定に用いる各しきい値を固定してもよく、また、たとえば、装置の処理動作モードに応じて、上記各しきい値を、任意に変更可能であるようにしてもよい。

上記実施例によれば、簡易な構成で、ＣＣＤとＣＩＳとのリニアリティを補正することができ、画素属性判別部の判定精度を向上させることができる。判定精度が向上することによって、誤ってカラー画像であると判定していたライン群を、モノクロ画像であると正しく判定するので、カラーヘッドよりも長尺なモノクロヘッドで印字することができ、したがって、印字スピードを向上させることができる。

また、誤ってカラー画像であると判定していたライン群を、モノクロ画像であると正しく判定するので、後段の画像処理部等に送るデータ量を少なくすることができ、記録速度を向上させることができる。

つまり、画像処理装置１００は、カラー多値画像の画素毎の第１の輝度信号を入力する原稿読取部１０１と、第１の輝度信号に対して係数を乗算し第２の輝度信号を得る係数乗算部１０６と、第２の輝度信号に基づいて注目画素の色属性を判定する画素属性判別部１０２と、判定された色属性を、注目画素を含む所定領域内の画素分記憶し、主制御部１０３において、カラー多値画像における所定の６４ラインからなるバンド（第１のライン群）を主走査方向に８分割して得られる第１のブロック内の３２ライン分について、記憶された色属性の配列に従って判定される配列属性を計数し、判定された色属性を、３２ライン分について計数し、計数された計数値に基づいて、該当ブロックについて、その画像特徴を示すパラメータを算出し、計数された計数値および算出されたパラメータに応じて、ブロックの画像属性を判定し、判定結果に基づいて、上記バンドの画像属性を判定する画像処理装置の例である。

また、画像処理装置１００の主制御部１０３は、第１のライン群についての判定結果と所定の１／２バンド（第２のライン群）についての判定結果とに基づいて、第１のライン群と第２のライン群とに共通して含まれている第３のライン群の画像属性を判定する。

なお、上記実施例は、複数の機器（たとえば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）によって構成されているシステムに適用してもよく、また、１つの機器である装置（たとえば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用するようにしてもよい。

また、上記実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムまたは装置に供給し、上記システムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が、記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行するようにしてもよい。

つまり、上記実施例は、カラー多値画像を構成する画素毎の第１の輝度信号に係数を乗算し、第２の輝度信号を得る係数乗算手順と、上記第２の輝度信号に基づいて、上記画素の色属性を判定する色属性判定手順と、上記色属性判定手順で判定した上記色属性を、注目画素を含む所定領域内の画素分を、所定の記憶装置に記憶する記憶手順と、上記カラー多値画像における所定の第１のライン群を、主走査方向に分割して得られる第１のブロック内の所定ライン数の第２のブロックについて、上記記憶装置に記憶されている上記色属性の配列に従って判定される配列属性を計数する第１の計数手順と、上記色属性判定手段で判定された上記色属性を、上記第２のブロックについて計数する第２の計数手順と、上記第１の計数手順と第２の計数手順による計数値に基づいて、上記第１のブロックについて、その画像特徴を示すパラメータを算出するパラメータ算出手順と、上記第１の計数手順による計数値と、第２の計数手順による計数値と、上記算出手順で算出されたパラメータとに応じて、上記第１のブロックの画像属性を判定するブロック属性判定手順と、上記ブロック属性判定手順による判定結果に基づいて、上記第１のライン群の画像属性を判定するライン群画像属性判定手順と、上記ライン属性判定手順による上記第１のライン群についての判定結果と、所定の第２のライン群についての判定結果とに基づいて、上記第１のライン群と上記第２のライン群とに共通して含まれる第３のライン群の画像属性を判定する最終判定手順とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムの例である。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が、上記実施例の機能を実現し、上記プログラムコードを記憶した記憶媒体は、上記実施例を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することによって、上記実施例の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づいて、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）等が、実際の処理の一部または全部を実行し、その処理によって、上記実施例の機能が実現される。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードや、コンピュータに接続された機能拡張ユニットに設けられているメモリに書込まれた後に、そのプログラムコードの指示に基づいて、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに設けられているＣＰＵ等が、実際の処理の一部または全部を実行し、その処理によって、上記実施例の機能が実現されるようにしてもよい。

本発明の実施例１である画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。 画像処理装置１００に設けられている画素属性判別部１０２の詳細な構成を示すブロック図である。 小ウィンドウ処理部２２５における処理用のウィンドウ構成を示す図である。 大ウィンドウ処理部２２６における処理用のウィンドウ構成を示す図である。 主制御部１０３における１バンド単位の判定処理手順を示すフローチャートである。 上記実施例において、１／２バンド（３２ライン）単位で最終属性判定処理を行う場合の説明図である。 濃度値に対する輝度値の特性を示す図である。

符号の説明

１００…画像処理装置、
１０１…原稿読取部、
１０２…画素属性判定部、
１０３…主制御部、
１０４…記憶部、
１０５…画像処理部、
１０６…係数乗算部、
２０１〜２０９…レジスタ、
２１０〜２１２…減算器、
２１３〜２２１…比較器、
２２２…白画素判定部、
２２３…黒画素判定部、
２２４…カラー画素判定部、
２２５…小ウインドウ処理部、
２２６…大ウインドウ処理部、
２２７…孤立カラー計数部、
２２８…エッジカラー計数部、
２２９…ブロックカラー計数部、
２３０…Ｖカラー計数部、
２３１…黒画素計数部、
２３２…メモリ。

Claims (24)

1. カラー多値画像における画素毎の第１の輝度信号を入力する入力手段と；
   上記第１の輝度信号に係数を乗算し、第２の輝度信号を得る係数乗算手段と；
   上記第２の輝度信号に基づいて、上記画素の色属性を判定する色属性判定手段と；
   上記色属性判定手段が判定した上記色属性を、注目画素を含む所定領域内の画素分、記憶する色属性記憶手段と；
   上記カラー多値画像における所定の第１のライン群を、主走査方向に分割して得られる第１のブロック内の所定ライン数の第２のブロックについて、上記色属性記憶手段に記憶されている上記色属性の配列に応じて判定される配列属性を計数する第１の計数手段と；
   上記色属性判定手段が判定した上記色属性を、上記第２のブロックについて、計数する第２の計数手段と；
   上記第１の計数手段が計数した計数値と、上記第２の計数手段が計数した計数値とに基づいて、上記第１のブロックについて、画像特徴を示すパラメータを算出するパラメータ算出手段と；
   上記第１の計数手段が計数した計数値と上記第２の計数手段が計数した計数値と上記パラメータ算出手段が算出したパラメータとに基づいて、上記第１のブロックの画像属性を判定するブロック属性判定手段と；
   上記ブロック属性判定手段による判定結果に基づいて、上記第１のライン群の画像属性を判定するライン群画像属性判定手段と；
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１において、
   上記ライン群画像属性判定手段による上記第１のライン群についての判定結果と、所定の第２のライン群についての判定結果とに基づいて、上記第１のライン群と上記第２のライン群とに共通して含まれている第３のライン群の画像属性を判定する最終判定手段を有することを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１または請求項２において、
   上記色属性判定手段は、
   上記画素が白画素であるか否かを判定する白画素判定手段と；
   上記画素が黒画素であるか否かを判定する黒画素判定手段と；
   上記画素がカラー画素であるか否かを判定するカラー画素判定手段と；
   を有する手段であることを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項３において、
   上記白画素判定手段は、上記第２の輝度信号と所定のしきい値と比較することによって、上記画素が白画素であるか否かを判定する手段であることを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項３において、
   上記黒画素判定手段は、上記第２の輝度信号と所定のしきい値との比較結果と、上記第２の輝度信号の色成分間における差分値と所定のしきい値との比較結果とに基づいて、上記画素が黒画素であるか否かを判定する手段であることを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項３において、
   上記カラー画素判定手段が、上記白画素判定手段、上記黒画素判定手段のいずれにおいても否と判定された場合に、上記画素をカラー画素であると判定し、
   上記カラー画素を含むラインの副走査方向の前ラインにおける対応画素を、上記色属性判定手段がカラー画素であると判定した場合に、注目画素の色属性を、連続カラー画素であると判定し、上記カラー画素を含むラインの副走査方向の前ラインにおける対応画素を、上記色属性判定手段がカラー画素であると判定しない場合に、上記注目画素の色属性を、単体カラー画素であると判定する手段であることを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項６において、
   上記記憶手段は、
   上記カラー多値画像における所定のラインについて、画素毎の色属性を保持するライン保持手段と；
   上記ライン保持手段が保持している上記ラインについての画素毎の色属性と、上記ラインの副走査方向の次ラインについての画素毎の色属性とを、ウィンドウ形式で記憶するウィンドウ記憶手段と；
   を有する手段であることを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項７において、
   上記ウィンドウ記憶手段は、
   主走査方向がＭ画素、副走査方向が２画素によって構成されている第１のウィンドウ形式で、上記画素毎の色属性を記憶する第１のウィンドウ記憶手段と；
   主走査方向がＮ画素、副走査方向が２画素によって構成されている第２のウィンドウ形式で、上記画素毎の色属性を記憶する第２のウィンドウ記憶手段と；
   を有する手段であることを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項８において、
   上記第１の計数手段は、
   上記第１のウィンドウ記憶手段において、注目画素がカラー画素であって、上記注目画素に対して少なくとも１つの黒画素が隣接する場合のウィンドウ数を、上記第２のブロック毎に計数し、第１の配列属性数を得る第１の配列属性計数手段と；
   上記第２のウィンドウ記憶手段において、両端４画素を除くウィンドウ領域でカラー画素が縦方向に連続し、しかも、両端４画素を含めたウィンドウ領域内に黒画素が存在しない場合のウィンドウ数を、上記第２のブロック毎に計数し、第２の配列属性数を得る第２の配列属性計数手段と；
   上記第２のウィンドウ記憶手段において、主走査方向がＩ画素、副走査方向が２画素のウィンドウ領域内に上記連続カラー画素が存在する場合のウィンドウ数を、上記第２のブロック毎に計数し、第３の配列属性数を得る第３の配列属性計数手段と；
   上記第１のウィンドウ記憶手段において、上記注目画素がカラー画素であって、上記カラー画素の周囲に黒画素が存在しない場合のウィンドウ数を、上記第２のブロック毎に計数し、第４の配列属性数を得る第４の配列属性計数手段と；
   を有する手段であることを特徴とする画像処理装置。
10. 請求項９において、
    上記第２の計数手段は、上記黒画素判定手段が黒画素であると判定した画素を、上記第２のブロック毎に計数し、黒画素計数値を得る第５の配列属性計数手段を有する手段であることを特徴とする画像処理装置。
11. 請求項９において、
    上記算出手段は、
    上記第１の配列属性数と上記第２の配列属性数との比率を用いて、第１のパラメータを得る第１の演算手段と；
    上記第４の配列属性数と上記黒画素計数値との比率を用いて、第２のパラメータを得る第２の演算手段と；
    を有する手段であることを特徴とする画像処理装置。
12. 請求項１において、
    上記ブロック属性判定手段は、
    上記第１の計数手段と、第２の計数手段とによる計数値と、上記算出手段が算出した上記第１のパラメータと、上記第２のパラメータとを、それぞれ、所定のしきい値と比較することによって、上記第１のブロックの画像属性を判定する手段であることを特徴とする画像処理装置。
13. 請求項２において、
    上記ライン群画像属性判定手段は、上記ブロック属性判定手段が判定した結果に基づいて、上記第１のライン群の画像属性がモノクロであるか否かを判定する手段であり、
    上記最終判定手段は、上記第１のライン群の画像属性、上記第２のライン群の画像属性がいずれも、モノクロであると判定された場合、共通して含まれている上記第３のライン群の画像属性がモノクロであると判定する手段であることを特徴とする画像処理装置。
14. 請求項２において、
    上記第１のライン群と上記第２のライン群とが、同ライン数であることを特徴とする画像処理装置。
15. 請求項１４において、
    上記第３のライン群が、上記第１のライン群と上記第２のライン群との半分のライン数であることを特徴とする画像処理装置。
16. 請求項２において、
    上記最終判定手段が判定した上記第３のライン群の画像属性に応じた画像処理を、上記第３のライン群に対して施す画像処理手段を有することを特徴とする画像処理装置。
17. 請求項２において、
    所定ライン単位で上記カラー多値画像の記録を行う画像記録手段を有し、
    上記所定ライン単位が、上記第３のライン群のライン数と同じライン数であることを特徴とする画像処理装置。
18. 請求項１７において、
    上記画像記録手段が、インクジェット方式によるモノクロヘッドとカラーヘッドとを有する手段であり、
    上記モノクロヘッドが、上記カラーヘッドよりも長尺であることを特徴とする画像処理装置。
19. カラー多値画像を構成する画素毎の第１の輝度信号に係数を乗算し、第２の輝度信号を得る係数乗算工程と；
    上記第２の輝度信号に基づいて、上記画素の色属性を判定する色属性判定工程と；
    上記色属性判定工程で判定した上記色属性を、注目画素を含む所定領域内の画素分を、所定の記憶装置に記憶する記憶工程と；
    上記カラー多値画像における所定の第１のライン群を、主走査方向に分割して得られる第１のブロック内の所定ライン数の第２のブロックについて、上記記憶装置に記憶されている上記色属性の配列に従って判定される配列属性を計数する第１の計数工程と；
    上記色属性判定手段で判定された上記色属性を、上記第２のブロックについて計数する第２の計数工程と；
    上記第１の計数工程と第２の計数工程による計数値に基づいて、上記第１のブロックについて、その画像特徴を示すパラメータを算出するパラメータ算出工程と；
    上記第１の計数工程による計数値と、第２の計数工程による計数値と、上記算出工程で算出されたパラメータとに応じて、上記第１のブロックの画像属性を判定するブロック属性判定工程と；
    上記ブロック属性判定工程による判定結果に基づいて、上記第１のライン群の画像属性を判定するライン群画像属性判定工程と；
    を有することを特徴とする画像処理方法。
20. 請求項１９において、
    上記ライン群画像属性判定工程による上記第１のライン群についての判定結果と、所定の第２のライン群についての判定結果とに基づいて、上記第１のライン群と上記第２のライン群とに共通して含まれている第３のライン群の画像属性を判定する最終判定工程を有することを特徴とする画像処理方法。
21. 請求項１９または請求項２０において、
    上記色属性判定工程は、
    上記画素が白画素であるか否かを判定する白画素判定工程と；
    上記画素が黒画素であるか否かを判定する黒画素判定工程と；
    上記画素がカラー画素であるか否かを判定するカラー画素判定工程と；
    を有する工程であることを特徴とする画像処理方法。
22. 請求項２１において、
    上記カラー画素判定工程は、
    上記白画素判定工程、上記黒画素判定工程のいずれにおいても否と判定された場合に上記画素をカラー画素であると判定し、
    上記カラー画素を含むラインの副走査方向の前ラインにおける対応画素が、上記色属性判定工程でカラー画素であると判定されている場合に、注目画素の色属性を、連続カラー画素であると判定し、上記カラー画素を含むラインの副走査方向の前ラインにおける対応画素を、上記色属性判定工程でカラー画素であると判定しない場合に、上記注目画素の色属性を、単体カラー画素であると判定する工程であることを特徴とする画像処理方法。
23. カラー多値画像を構成する画素毎の第１の輝度信号に係数を乗算し、第２の輝度信号を得る係数乗算手順と；
    上記第２の輝度信号に基づいて、上記画素の色属性を判定する色属性判定手順と；
    上記色属性判定手順で判定した上記色属性を、注目画素を含む所定領域内の画素分を、所定の記憶装置に記憶する記憶手順と；
    上記カラー多値画像における所定の第１のライン群を、主走査方向に分割して得られる第１のブロック内の所定ライン数の第２のブロックについて、上記記憶装置に記憶されている上記色属性の配列に従って判定される配列属性を計数する第１の計数手順と；
    上記色属性判定手段で判定された上記色属性を、上記第２のブロックについて計数する第２の計数手順と；
    上記第１の計数手順と第２の計数手順による計数値に基づいて、上記第１のブロックについて、その画像特徴を示すパラメータを算出するパラメータ算出手順と；
    上記第１の計数手順による計数値と、第２の計数手順による計数値と、上記算出手順で算出されたパラメータとに応じて、上記第１のブロックの画像属性を判定するブロック属性判定手順と；
    上記ブロック属性判定手順による判定結果に基づいて、上記第１のライン群の画像属性を判定するライン群画像属性判定手順と；
    上記ライン属性判定手順による上記第１のライン群についての判定結果と、所定の第２のライン群についての判定結果とに基づいて、上記第１のライン群と上記第２のライン群とに共通して含まれる第３のライン群の画像属性を判定する最終判定手順と；
    をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
24. 請求項２３において、
    上記コンピュータプログラムを格納することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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