JP2006245736A - カラー画像処理装置およびネットワークスキャナ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】圧縮の低下を招く、新聞の写真部や自然画像を検出して非文字にすることにより圧縮率の向上を図るカラー画像処理装置を提供する。
【解決手段】このカラー画像処理装置は、読み取った画像データに対して、白画素からなる所定の大きさの領域を検出する白領域検出手段と、前記画像データを二値化した画像データの濃い部分の孤立ドットをカウントする孤立ドットカウント手段と、前記白領域検出手段で検出した白領域から白領域の間で、前記孤立ドットカウント手段でカウントした値が所定の値より大きいときに、網点と判定する網点判定手段とを備えるようにした。
【選択図】図５

Description

本発明は、カラー画像処理装置およびネットワークスキャナ装置に関し、より詳細には、文字の解像度を落とさずに適切な画像処理ができるカラー画像処理装置およびネットワークスキャナ装置に関する。

Ｊｐｇファイルのような非可逆圧縮を行うような圧縮は、圧縮率が非常に高く小さなファイルを作ることが可能である。しかし、この方法は、絵柄に対して有効であるが、文字画像のように２値的な画像に対しては、文字のエッジがぼけてしまい文字の判読性がよくない。

そのため特許文献１や特許文献２に記載された技術のように、１つのファイルに２枚の圧縮の高い画像データと可逆圧縮の解像度の高い２値データを持ち、２枚の画像データを解像度の高い２値データ（文字領域）で選択的に画像を切り換えることにより、文字のエッジを２値の解像で出力することにより文字の解像度は高いまま、圧縮の高い画像ファイルを作成することを可能としている。

しかし、文字データを抽出する際に、文字領域と非文字領域を分けるときに粗いドット（例えば、新聞の写真部）を文字とした場合、不連続な点が発生すると可逆圧縮の圧縮率が悪くなることが知られている。
また、通常の人物などの自然画においても、濃さで二値化すると不連続な点が多数発生して圧縮率が悪くなることが知られている。

また、特許文献３に記載の技術は、色分解した複数色のカラー画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を、ブラック（ｂｋ）およびそれとは異なる色（ｃ，ｍ，ｙ）のそれぞれの出力画像データ（ｂｋ，ｃ，ｍ，ｙ）に変換する画像処理装置において、カラー画像データの注目画素が文字エッジ領域であるか否かを検出し、この文字エッジ領域のブラックに隣接する非文字領域に文字エッジ領域のブラックを拡張している。
これにより、黒文字エッジが鮮明になりその外にｃ，ｍあるいはｙの色ずれが現われず、黒文字の再現画質が高くなる。
特開２００２−３６８９８６号公報 特許第３１９３０８６号公報 特開２００１−２６８３８３号公報

しかしながら、上述の従来技術においては、網点面積率１００％や濃いところをグレー判定しないので、新聞の写真部や自然画像の部分を正確に検出できず、圧縮の低下を招いていた。

本発明は、上述の実情を考慮してなされたものであって、圧縮の低下を招く、新聞の写真部や自然画像を検出して非文字にすることにより圧縮率の向上を図るカラー画像処理装置およびネットワークスキャナ装置を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、請求項１に記載のカラー画像処理装置の発明は、読み取った画像データに対して、白画素からなる所定の大きさの領域を検出する白領域検出手段と、前記画像データを二値化した画像データの濃い部分の孤立ドットをカウントする孤立ドットカウント手段と、前記白領域検出手段で検出した白領域から白領域の間で、前記孤立ドットカウント手段でカウントした値が所定の値より大きいときに、網点と判定する網点判定手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のカラー画像処理装置において、前記孤立ドットカウント手段は、インク色成分毎に独立してカウントするようにしたことを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載のカラー画像処理装置において、前記画像データに対して文字判定する文字判定手段を備え、前記文字判定手段で文字と判定されても、前記網点判定手段で網点と判定されたときには、非文字と判定するようにしたことを特徴とする。

請求項４に記載のネットワークスキャナ装置の発明は、画像を読み取ってＲＧＢ画像データに変換する画像入力手段と、該ＲＧＢ画像データを請求項１、２または３に記載のカラー画像処理装置で処理した画像処理結果を、ネットワークを介して外部機器へ送信する送信手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、周辺画素を参照することにより、網点面積率１００％や濃いところをグレー判定することができるので、新聞の写真部や自然画像を正確に検出できるので、圧縮率の向上を図ることができる。

また、白画素パターンマッチングで白領域を検出し、白領域と白領域の間の孤立ドットが所定数以上あれば網点と検出し、網点領域を非文字とすることにより、圧縮率の向上が可能になる。
また、インクの色成分であるｃ、ｍ、ｙの色成分毎に孤立ドット検出を行うので、カラー原稿に対しても良好に網点画素を検出することが可能となる。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係るデジタル式のカラー画像処理装置の概略構成を示したブロック図である。

（Ａ）複写機として動作する場合：
スキャナは原稿から画像データを読み取り、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータ（６００ｄｐｉ）に変換して出力する。
スキャナ補正部は、後で述べるように、スキャナで読み取った画像データ（デジタルデータ）について、画像領域を文字・線画や写真などに分類したり、原稿画像の地肌画像を除去したり、原稿画像のＲＧＢデータをＹＭＣＢｋに変換処理等の画像処理を施す。
圧縮処理部は、スキャナ補正後のＹＭＣＢｋ各８ｂｉｔ画像データを圧縮処理して、汎用バスにデータを送出する。圧縮後の画像データは、汎用バスを通って、コントローラに送られる。コントローラは、図示しない半導体メモリを持ち、送られたデータを蓄積するようになっている。

なお、ここでは画像データに対し圧縮を施すとしたが、汎用バスの帯域が十分に広く、蓄積するＨＤＤの容量が大きければ、非圧縮の状態でデータを扱っても良い。
次に、コントローラは、ＨＤＤの画像データを、汎用バスを介して伸張処理部に送出する。
伸張処理部は、圧縮処理されていた画像データを元のＹＭＣＫ各８ｂｉｔデータに伸張し、プリンタ補正部に送出する。プリンタ補正部では、γ補正処理、中間調処理などが行われ、プロッタの明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて各色８ｂｉｔから２ｂｉｔへと画像データの変換を行う。プロッタは、レーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。

（Ｂ）ＰＣに画像データを配信するネットワークスキャナとして動作する場合：
スキャナで読み取られ、スキャナ補正部で補正され、圧縮処理部で圧縮処理された画像データは、汎用バスを通って、コントローラに送られる。コントローラでは、階調処理、フォーマット処理などが行われる。階調処理では配信スキャナ動作時のモードに従った階調変換処理を行う。フォーマット処理では、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。その後、画像データは、ＮＩＣ（ネットワーク・インタフェース・コントローラ）を介して外部ＰＣ端末に配信される。

（Ｃ）ＰＣからプリントアウトするネットワークプリンタとして動作する場合：
上記ネットワークスキャナと同様にして送られた画像データをＮＩＣより受信し、コントローラは、受信したデータから、画像およびプリント指示するコマンドを解析し、画像データとして、印刷できる状態にビットマップ展開して、展開したデータを圧縮してデータを蓄積する。蓄積されたデータは随時大容量の記憶装置であるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）に書き込まれる。

次に、コントローラは、ＨＤＤの画像データを、汎用バスを介して伸張処理部に送出する。伸張処理部は、圧縮処理されていた画像データを元の８ｂｉｔデータに伸張し、プリンタ補正部に送出する。
プリンタ補正部では、ＹＭＣＢｋそれぞれ独立にγ補正処理、中間調処理などが行われ、プロッタの明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理を用いて８ｂｉｔから２ｂｉｔへと画像データの変換を行う。
プロッタは、レーザービーム書き込みプロセスを用いた転写紙印字ユニットで、２ｂｉｔの画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像／転写処理後、転写紙にコピー画像を形成する。

（Ｄ）デジタル画像処理装置として動作する場合：
一般に、原稿をスキャナにより読み取り、画像データをデジタルデータに変換するとともに、原稿の画像領域（像域）を、異なる特徴を有する領域に分類（像域分離）する。注目画素がそのいずれの領域に属するものか、判定された結果に従い、画像データに対して種々の画像処理を施す。これにより、出力画像の画像品質が大きく向上させられる。

次に、図２を用いて、スキャナ補正部について詳細に説明する。
スキャナ補正部は、スキャナから入力した画像データｉｍｇ（反射率リニア）に基づき、像域分離を行う。本実施形態における像域分離は、特開２００３−２５９１１５号公報に記載された、黒文字エッジ領域、色エッジ文字領域、その他（写真領域）の３つの領域に分離するものとする。
像域分離することにより、画像データに像域分離信号（黒エッジ文字領域、色エッジ文字領域、写真領域）が画素毎に付与される。
スキャナγ部では、画像データを反射率リニアから濃度リニアのデータに変換する。

フィルタ処理部では、像域分離信号によりフィルタ処理を切り換える。文字領域（黒エッジ文字と色エッジ文字）では、判読性を重視して鮮鋭化処理を行う。写真領域では、絵の中の文字を判読しやすくするために、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として、エッジ量に応じて平滑化処理や鮮鋭化処理を行う。

色補正処理部は、黒エッジ文字領域以外では、Ｒ、Ｇ、Ｂデータを一次濃度マスキング法等でＣ、Ｍ、Ｙデータに変換する。画像データの色再現を向上させるために、Ｃ、Ｍ、Ｙデータの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデータを生成し、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋデータを出力する。ここで、黒エッジ文字領域は、スキャナのＲＧＢ読み取り位置ずれで原稿の黒文字が色付いたり、プロッタのＹＭＣＫのプリンタする時の重ね位置ずれがあると判読性がよくないので、黒文字領域のみ輝度に相当する信号でＢｋ単色データ（Ｃ、Ｍ、Ｙをプリントアウトしないデータ）にて出力する。
文字γ部では、文字部のコントラストを良くするために、色文字と黒文字に対してγを立たせている。

次に、図３を用いて、プリンタ補正部について詳細に説明する。
γ補正処理部は、圧縮処理部および伸張処理部を経た画像データに対して、プロッタの周波数特性に応じて、γ補正の処理をする。
エッジ量検出部は、画像データ内の急峻な濃度変化をエッジ量として検出する。
中間調処理部は、プロッタの階調特性やエッジ量に応じて、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行い、階調補正を行う。量子化処理をする際に黒文字信号（後述する黒文字抽出の処理）を行って、黒文字のコントラスト強調することも可能であり、文字の判読性が向上する。

次に、図４を用いて、コントローラ部について詳細に説明する。
画像データを外部機器に出力する場合には、画像データｉｍｇを記憶したページメモリから画像データを取り出して圧縮伸張処理部にて、圧縮処理されていた画像データを元の各色８ｂｉｔデータに伸張し、出力フォーマット変換部に出力する。出力フォーット変換部では、Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＢｋデータをＲＧＢデータに色変換を行うと同時に、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ形式への汎用画像フォーマット変換などを行う。データｉ／ｆ部では、出力フォーマット変換部で色変換されたデータをＮＩＣに出力する。

また、外部機器から受け取った画像データをプロッタに出力する場合には、外部から指示するコマンドを図示せぬＣＰＵが解析し、ページメモリに書き込む。データｉ／ｆ部は、画像データを入力フォーマット変換部でビットマップデータに展開して、圧縮伸張処理部で圧縮を行い、ページメモリに書き込む。
入力フォーマットデータで展開する画像は、ｊｐｇやｔｉｆｆの自然画像である。

次に、図５を用いて、出力フォーマット変換部について詳細に説明する。
色変換部では、ＹＭＣＢｋデータをＲＧＢデータにデータ変換を行う。ＲＧＢに変換したデータを解像度変換部にて３００ｄｐｉ、２００ｄｐｉなどの画素密度変換を行う。本実施形態では３００ｄｐｉで変換した場合の画素密度で説明する。
解像度変換した画像は、各フォーマット生成部（ＴＩＦフォーマット生成部、Ｊｐｇフォーマット生成部、圧縮フォーマット生成部）にて各フォーマットに変換する。データｉ／ｆ部では、ＮＩＣに出力すべきフォーマットを出力する。

圧縮フォーマット生成部について説明する。
二値化部で、画像濃度の明暗を基本に文字領域と非文字領域の二値データを出力する。
二値画像生成部では、可逆変換であるＭＭＲ圧縮を行う。
解像度変換部１、２では、画像データを解像度変換して解像を低くする（１５０ｄｐｉ）。ここで、文字画像と背景画像では、文字画像は背景画像ほど解像度が必要がないので、７５ｄｐｉ程度でも構わない。
さらに、背景画像生成部では、圧縮率の向上のために、二値化部で文字領域となった領域の画像データを、白に相当する一定の値の画像データとして、書き換え非可逆圧縮のｊｐｇ圧縮を行う。
さらに、文字画像生成部は、圧縮率の向上のために、背景領域となった領域の画像データを一定の値の画像データにして、書き換え非可逆圧縮のｊｐｇ圧縮を行う。

画像ファイル合成部では、二値画像生成部の出力（ＭＭＲ）、背景画像生成部の出力（ｊｐｇ）、文字画像生成部の出力（ｊｐｇ）の３つの画像を１つのファイルにする（図６参照）。このときのファイル形式は、汎用フォーマット（例えば、ＰＤＦファイルなど）を用いても構わない。

次に、図７を用いて、複数の特徴量を抽出することにより二値化を行う二値化部の処理について詳細に説明する。以下の１から１２の処理は、逐次処理で、１つの処理が終わると隣の画素の処理を行い、１ラインが終わると次のラインの先頭から処理を行い画像の終わりまで処理を続けることになる。

１．黒文字抽出処理：
ＹＭＣＢｋ画像から黒文字エッジ信号を抽出する。スキャナ補正部の色補正処理部で黒文字エッジ領域ではＢｋ単色で出力するので、可逆圧縮を使用すれば、Ｙ＝Ｍ＝Ｃ＝０（Ｙ，Ｍ，Ｃの色成分が存在しない）でかつ、Ｂｋのデータが一定の値以上（一定値より濃い）であれば、黒文字エッジである。
しかしながら、非可逆圧縮を行った場合、黒文字エッジがＹ＝Ｍ＝Ｃ＝０になるとは限らないので、ＹＭＣの値がすべて一定値以下（一定値より薄い）であれば、黒文字エッジをあるとみなす。このようにすることで、コピー時の黒文字エッジ処理と同じ結果を得ることができる。

２．解像度変換：
画像に施した解像度と同じ解像度で解像度変換（３００ｄｐｉ）を施し、画像データと画素密度を同一にする。この出力を黒文字とする。

３．３×３フィルタ：
文字の特徴を抽出するために、ＲＧＢそれぞれについて、画像を強調する３×３フィルタを施す。

４．２値化：
ここでは、ＲＧＢ差の小さいデータ（ｂｋ）は、ｔｈａｂｋより値が大きい時には黒文字として、ＲＧＢ差の小さくないデータは、ＹＭＣＢＧＲの６色相に色を分け、色相ごとに閾値（ｔｈａｙ、ｔｈａｍ、ｔｈａｃ、ｔｈａｂ、ｔｈａｇ、ｔｈａｒ）を分けて、２値化処理を行い、色の濃いものをアクティブ画素（文字）として２値化処理を行う。
ここで、色相ごとに閾値を分けるのは、ＹＭＣＢｋの入力画像（原稿）の最大濃度が異なるので、色相ごとに変えている。さらに、ｂｋの閾値も同様の理由で閾値を分けている。また、色相の分け方は、単純にＲＧＢの大小関係で行ってもよいし、ＲＧＢの色の割合で決めてもよい。これは入力画像の特性により決まるものである。

５．文字検出１：
２値化部の出力がアクティブ画素に対してパターンマッチングを行う。例えば、図８に示すようなパターンで縦横斜めの連続であると黒パターンありとする。

６．文字検出２：
文字検出１の結果は、パターマッチングしたことにより画像データより若干小さくなるので、黒パターンありに対して３×３のＯＲ処理を行い、データを太らせ、この結果を文字領域とする。

７．Ｎ値化：
Ｎ値化は、後述の網点検出とグレー検出の特徴をＮ値の値にして共通に使用する。
ＲＧＢ差の小さいデータ（ｂｋ）は、ｔｈａｂｋより値が大きい時は黒文字とし、ＲＧＢ差の大きいデータは、ＹＭＣＢＧＲの６色相に色を分けて、色相ごとに閾値（ｔｈａｙ、ｔｈａｍ、ｔｈａｃ、ｔｈａｂ、ｔｈａｇ、ｔｈａｒ）を分けて２値化処理を行い、色の濃いものをアクティブ画素（文字）として２値化処理を行う。ただし、出力結果は、色相別に保持し、以下の様に定義する（かっこ内の数値はｂｉｔ表示）。

Ｄｔａｈ＝０（０００）：該当なし、
Ｄｔａｈ＝１（００１）：黄色、
Ｄｔａｈ＝２（０１０）：マゼンタ、
Ｄｔａｈ＝３（０１１）：赤、
Ｄｔａｈ＝４（１００）：シアン、
Ｄｔａｈ＝５（１０１）：緑、
Ｄｔａｈ＝６（１１０）：青、
Ｄｔａｈ＝７（１１１）：黒。

さらに、白のレベルも同様に２値化を行う。ＲＧＢ差の小さいデータ（ｂｋ）は、ｔｈｂｂｋより値が小さい時は白画素とし、ＲＧＢ差の大きいデータはＹＭＣＢＧＲの６色相に色を分け、色相ごとに閾値（ｔｈｂｙ、ｔｈｂｍ、ｔｈｂｃ、ｔｈｂｂ、ｔｈｂｇ、ｔｈｂｒ）を分けて、２値化処理を行い、色の薄いものをアクティブ画素（白画素）として２値化処理を行う。

８．網点検出１：
網点検出１、２では、スキャナ補正部で細かな網点は平滑化処理によって網点形状は無くなっているが、新聞の写真のような粗い網点は充分な平滑化を行うことができずに、網点のドット形状が残っており、この粗い網点を検出することを目的とする。
ここでは、網点のパターンマッチングを行う。ここでは、Ｄｔａｈ≠０の時に黒画素とし、Ｎ値化の白画素を白画素とする。

以下、図９のフローチャートを用いて、網点検出１の処理手順を説明する。図９において、ＭＳは１画素前の処理結果である孤立点のドットカウント値で、ｉは現在処理対象となっている主走査方向の画素位置、ＳＳ［ｉ］は１ライン前の処理結果を表すものとする。

ＭＳとＳＳ［ｉ］を比較することにより、１ライン前の処理結果と１画素前の処理結果の大きい方の値をもってくる（ステップＳ１，Ｓ２）。
白画素が白パターン（図１０参照）と一致していれば（ステップＳ３のＹＥＳ）、ＭＳを０（ステップＳ４）、非網点画素とし（ステップＳ８）、さらに、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳ（＝０）として、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ１０）。
ここで、複数画素の白画素の塊を白領域として検出する。

一方、白パターンと一致していなく（ステップＳ３のＮＯ）、網点パターンと一致すれば（ステップＳ５のＹＥＳ）、ＭＳに１を加算する（ステップＳ６）。ここで、網点パターンとは図１１に示すパターンであり、●が黒画素を、○が非黒画素を表している。また、網点検出精度向上のために、非黒画素を判断するのに、白画素を含む個数の条件を増やして精度を上げてもよい。

次に、ＭＳ＞５ならば（ステップＳ７のＹＥＳ）、網点画素とし（ステップＳ９）、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとして、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ１０）。
他方、ＭＳ＞５でなければ（ステップＳ７のＮＯ）、非網点画素とし（ステップＳ８）、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとして、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ１０）。
以上により、網点画素を判定することができる。

９．網点検出２：
以下、図１２のフローチャートを用いて、網点検出２の処理手順を説明する。ここで、網点検出１は順方向で処理していたが、網点検出２では逆方向で処理する。図１２において、ＭＳは、現在処理している画素が網点であるかないかの状態を表すものとする。

白画素が白パターン（図１０参照）と一致していれば（ステップＳ１１のＹＥＳ）、ＭＳ＝０（ステップＳ１２）、非網点画素とする（ステップＳ１３）。

一方、白パターンと一致しなければ（ステップＳ１１のＮＯ）、上記網点検出１で網点画素となった画素であれば（ステップＳ１４のＹＥＳ）、ＭＳ＝１とする（ステップＳ１５）。

ＭＳ＝１ならば（ステップＳ１６のＹＥＳ）、網点画素として出力する（ステップＳ１８）。
他方、ＭＳ＝１でなければ（ステップＳ１６のＮＯ）、網点検出１の結果（網点／非網点）をそのまま出力する（ステップＳ１７）。
このようにして出力された結果で網点となっておれば、網点領域とする。

上記のように網点検出１および網点検出２を行うことにより、白パターンから白パターンの間に一定以上の網点パターンがあれば網点として検出する。これは、文字は一般的に白地上にあり、白地上の文字は、網点パターンが文字のエッジ近傍にしかないので誤検出することはほとんどない。
Ｙ成分を持つ色データ（黄、緑、赤、黒）を黒画素として同様の処理（網点検出１、２）を行う。さらに、Ｍ成分を持つ色データ（赤、マゼンタ、青、黒）、Ｃ成分を持つ色データ（シアン、青、緑、黒）もＹ成分を同様に行う。Ｙ、Ｍ、Ｃ成分に展開したのは、印刷のインクの成分がＹＭＣなので、インクのドット再現を正確に検出するためである。

１０．グレー検出１：
グレー検出１、２では、文字領域は濃く、文字周辺の領域は薄いことを利用して、文字領域の濃さより薄く、文字周辺の領域より濃いところを中濃度としてグレー判定を行う。
図１３のフローチャートを用いて、グレー検出１の処理手順を説明する。図１３において、ＭＳは１画素前の処理結果で、ｉは現在処理対象となっている主走査方向の画素位置、ＳＳ［ｉ］は１ライン前の処理結果を表すものとする。

ＭＳとＳＳ［ｉ］を比較することにより、１ライン前の処理結果と１画素前の処理結果の多い方の値とをもってくる（ステップＳ２１、Ｓ２２）。ここで、ＭＳは、グレー検出（後述）した後の白画素の数とする。

中濃度がグレーパターン（図１４参照）と一致していれば（ステップＳ２３のＹＥＳ）、ＭＳ＝５（ステップＳ２４）、グレー画素とし（ステップＳ３０）、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとして、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ３１）。ここで、中濃度とは、Ｎ値化したときに、Ｄｔａｈ＝０ かつ 非白画素のときの画素の濃度である。

一方、グレーパターンと一致していなく（ステップＳ２３のＮＯ）、白画素であれば（ステップＳ２５のＹＥＳ）、ステップＳ２６へ進む。ここで、白画素とは、Ｎ値化したときの白画素のことである。

ＭＳ＞０であれば（ステップＳ２６のＹＥＳ）、ＭＳから１を減算して（ステップＳ２７）、ステップＳ２９へ進む。
また、ＭＳ＞０でなければ（ステップＳ２６のＮＯ）、非グレー画素とし（ステップＳ２８）、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとして、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ３１）。

他方、白画素でなく（ステップＳ２５のＮＯ）、ＭＳ＞０であれば（ステップＳ２９のＹＥＳ）、グレー画素とし（ステップＳ３０）、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとして、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ３１）。
また、ＭＳ＞０でなければ（ステップＳ２９のＮＯ）、非グレー画素とし（ステップＳ２８）、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとして、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ３１）。

１１．グレー検出２：
以下、図１５のフローチャートを用いて、グレー検出２の処理手順を説明する。ここで、グレー検出１では順方向で処理していたが、グレー検出２では逆方向で処理する。また、図１５において、ＭＳは１画素前の処理結果で、ｉは現在処理対象となっている主走査方向の画素位置、ＳＳ［ｉ］は１ライン前の処理結果を表すものとする。

グレー検出１の結果がグレー画素であれば（ステップＳ４１のＹＥＳ）、ＭＳ＝５（ステップＳ４２）、グレー画素、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとし、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ４８）。

一方、グレー検出１の結果がグレー画素でなく（ステップＳ４１のＮＯ）、白画素であれば（ステップＳ４３のＹＥＳ）、ＭＳ＞０であれば（ステップＳ４４のＹＥＳ）、ＭＳから１つ減算して（ステップＳ４５）、ステップＳ４７へ進む。ここで、白画素とは、Ｎ値化したときの白画素のことである。
また、ＭＳ＞０でなければ（ステップＳ４４のＮＯ）、グレー検出１の結果をそのまま出力して、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとして、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ４６）。

ＭＳ＞０であれば（ステップＳ４７のＹＥＳ）、グレー画素、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとし、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ４８）。
また、ＭＳ＞０でなければ（ステップＳ４７のＮＯ）、グレー検出１の結果をそのまま出力して、ＳＳ［ｉ］＝ＭＳとして、ＳＳ［ｉ］を次のラインで使用する（ステップＳ４６）。

このように、文字部は一般に濃いデータと薄い（白）データで構成され、文字部にはない写真の特徴である中濃度の塊をグレーとして検出している。この周辺画素を白画素の数が一定値を超えるまでグレー画素としている。これにより、グレー画素となった結果をグレー領域とする。

１２．判定：
上述の結果から次のように判断して、ＹＭＣＢｋの画像データの二値化データを得る。
（１）解像度変換の出力結果が黒文字であれば、二値化データの結果を文字とする。
（２）文字検出２の出力が文字領域であり、網点検出２の出力が網点領域でなく、グレー検出２の出力がグレー領域でなければ、二値化データの結果を文字とする。

文字領域を網点領域とグレー領域と論理演算を行うのは、文字判定結果が本来、解像度の必要ない写真領域を文字領域としていたため写真領域にて補正をしている。
特に、写真領域は孤立点を非常に多く含んでおり、この補正を行うことにより、文字画像の圧縮率を向上し、画像も文字と非文字の混在が少なくなり画質向上も望める。
これに対して、黒文字は、コピー時に黒文字エッジとしている信号で、判定精度が高いので、そのまま文字として使用しても問題はない。

次に、図１６を用いて、入力フォーマット変換部について詳細に説明する。
入力画像データがｔｉｆフォーマットであれば、ＴＩＦフォーマット展開部にてビットマップデータに展開する。また、Ｊｐｇフォーマットであれば、Ｊｐｇフォーマット展開部にてビットマップデータに展開する。さらに、圧縮フォーマットであれば、圧縮フォーマット展開部にて展開する。
出力選択部は、これらの３つのフォーマットの内ひとつを選択して出力と同時にＲＧＢデータをＹＭＣＢｋにデータを変換して出力する。

さらに、圧縮フォーマット展開部について説明する。
画像ファイル展開部は、図５の圧縮フォーマット生成部にて生成したファイルの中の３つファイルを、後段の二値画像展開部、背景画像展開部、文字画像展開部にそれぞれ対応した画像データを出力する。

二値画像展開部では、ＭＭＲを伸張してビットマップに展開し、背景画像展開部では背景画像のＪｐｇをビットマップに、文字画像展開部では文字画像のＪｐｇをビットマップに、それぞれ展開し、二値画像展開部の出力が文字領域であれば、文字画像展開部の出力である画像データを出力し、二値画像展開部の出力が非文字領域であれば、背景画像展開部の出力である画像データを出力する。
そして、３つに展開したビットマップデータは、画像ファイル合成部にて１枚のビットマップデータに合成することにより、１枚の画像を生成する（図６参照）。ここで、文字と非文字の解像度は２値画像の解像度と同じである。

実施形態に係るデジタル式のカラー画像処理装置の概略構成を示したブロック図である。 スキャナ補正部の構成を示すブロック図である。 プリンタ補正部の構成を示すブロック図である。 コントローラ部の構成を示すブロック図である。 出力フォーマット変換部の構成を示すブロック図である。 入力画像、ファイル画像と出力画像のイメージ図である。 二値化部の構成を示すブロック図である。 黒パターンの例である。 網点検出１の処理手順を説明するフローチャートである。 白パターンの例である。 網点パターンの例である。 網点検出２の処理手順を説明するフローチャートである。 グレー検出１の処理手順を説明するフローチャートである。 グレーパターンの例である。 グレー検出２の処理手順を説明するフローチャートである。 入力フォーマット変換部の構成を示すブロック図である。

Claims (4)

1. 読み取った画像データに対して、白画素からなる所定の大きさの領域を検出する白領域検出手段と、前記画像データを二値化した画像データの濃い部分の孤立ドットをカウントする孤立ドットカウント手段と、前記白領域検出手段で検出した白領域から白領域の間で、前記孤立ドットカウント手段でカウントした値が所定の値より大きいときに、網点と判定する網点判定手段と、を備えることを特徴とするカラー画像処理装置。
2. 請求項１に記載のカラー画像処理装置において、前記孤立ドットカウント手段は、インク色成分毎に独立してカウントするようにしたことを特徴とするカラー画像処理装置。
3. 請求項１または２に記載のカラー画像処理装置において、前記画像データに対して文字判定する文字判定手段を備え、前記文字判定手段で文字と判定されても、前記網点判定手段で網点と判定されたときには、非文字と判定するようにしたことを特徴とするカラー画像処理装置。
4. 画像を読み取ってＲＧＢ画像データに変換する画像入力手段と、該ＲＧＢ画像データを請求項１、２または３に記載のカラー画像処理装置で処理した画像処理結果を、ネットワークを介して外部機器へ送信する送信手段と、を備えることを特徴とするネットワークスキャナ装置。