JP2007082164A - 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】
色細線を有する有彩原稿と、読み取りずれにより生じた色細線を有する無彩原稿とを適切に判断できる画像処理装置を提供することを目的とする。
【解決手段】
当該画像処理装置は、原稿から読み取った読取画像の画素を白画素、黒画素及び非白黒画素に分類する画素分類手段４１１と、所定数連続する非白黒画素の両脇に白画素が配置される複数の識別パターンと、前記読取画像における注目画素を含み縦横の画素数が前記所定数以上である領域を前記読取画像から抽出する領域抽出手段６０１乃至６０３と、前記識別パターンの１つと前記領域抽出手段が抽出した前記領域における前記白画素及び前記非白黒画素の配置とが一致するか否かを照合するパターン照合手段と４１６、前記パターン照合手段の照合結果に基づいて前記注目画素が有彩画素であるか否かを判定する有彩画素判定手段４１６とを有することを特徴とする。
【選択図】 図２８

Description

本発明は、カラーデジタル複写機、配信スキャナ、カラープリンタ、ファクシミリ等で利用される画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体に関し、より詳細には、原稿から読み取った画像データに基づいて原稿がカラー原稿であるか、又は、白黒原稿であるかを判定する画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体に関する。

近年、カラーデジタル複写機、配信スキャナ、カラープリンタ、ファクシミリ等で利用される画像形成装置は、高機能化、高品質化がさらに要求されてきている。これら画像形成装置には、原稿をプレスキャンすることによりその画像データを読み取り、読み取った画像データから原稿が無彩色情報のみからなる白黒画像であるか、又は、有彩色情報を含むカラー原稿であるかを自動的に判別する原稿種類判別機構を備えたものがある。

係る原稿種類判別機構は、読み取った画像データをメモリに記憶し、記憶された画像データの画素毎にＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）及びＹ（イエロー）の成分比を検出し、その検出結果に基づいて原稿の種類を判別する。そして、原稿が無彩画素のみからなる白黒原稿であると判断すると、Ｂｋ（ブラック）トナーだけで白黒コピーを実行し、原稿が有彩画素を含む原稿であると判断すると、Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＢｋの４色のトナーでカラーコピーを実行する。白黒だけの単色モードとフルカラーモードとでは、使用するトナーの量及びコストが大きく異なり、また、転写紙に転写される画像の出力結果も大きく異なるため、モードの切り替えは非常に重要である。モードの切り替えにおいては、上述のように原稿が有彩原稿であるか無彩原稿であるかを自動的に識別し、その識別結果に応じて複写機の動作モードを自動的に切り替える技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

しかし、読み取った画像データの有彩（色）画素や無彩（黒）画素を検出する際には、３ラインＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）センサによるデジタルサンプリングやＡＤＦ（Ａｕｔｏ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｅｅｄｅｒ）等の機械的精度に起因する画像の読み取りずれに注意する必要がある。ＡＤＦとは、コピー機やファクシミリ装置の原稿読み取りの際に光学系を固定しながら原稿を移動させ、一枚一枚原稿をコンタクトガラス上に載せ換える煩わしさを解消する自動原稿送り装置である。例えば、一般的な３ラインＣＣＤセンサでは、原稿のＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれの成分を同時に読み取ることができず、読み取りを順次行うために読み取りずれが発生する場合がある。また、読み取りの走査速度を変化させることで読取画像の変倍を行う画像形成装置において、走査速度の速い縮小変倍時に読み取りずれが発生する場合がある。このような場合には、黒文字の縁部に１ライン分程度の色細線を伴った画像を読取画像として認識してしまう等、白黒原稿であるにもかかわらず、Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＢｋによるフルカラー作像が行われてしまい、使用するトナーの量も増加してしまうという問題がある。

反対に、このようなショックジター等により無彩原稿が有彩原稿であると誤判定されるのを避けるべく有彩原稿を検出する感度を低下させると、彩度の低い有彩原稿が無彩原稿であると判定され、有彩原稿がＢｋ版で作像されてしまうという問題がある。

また、読み取った画像データの所定領域が、文字領域、絵柄領域、有彩領域又は無彩領域の何れであるかを判定する画像形成装置においては、文字の中でも特に黒文字を判定する精度が重要となる。プロッタ等による出力の際の微小な版ずれが文字の判読性を著しく低下させてしまうからである。なお、黒文字の出力は、輝度に相当する信号に基づいて、Ｂｋ単色による出力処理（以下、「黒文字処理」という。）が一般的に利用されている。また、黒文字処理を利用しない場合であっても、黒文字部分の墨量を多くすることにより、黒文字の判読性を高める処理が利用されている。

このように画素の種類を正確に判定することは、読み取りずれを補正し、或いは、出力処理を適切に行うために極めて重要である。

画素の種類を判定する技術としては、例えば、読み取った原稿を画素単位でＣ、Ｍ、Ｙ、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｂｋ及びＷ（ホワイト）の８つから成る３ビットの信号に分類した後に、当該信号を３つのビットプレーンに割り付け、各ビットプレーンの所定領域内にある値を計数し、計数結果が所定の条件に合致する場合に当該画素が無彩画素であると判定する技術が知られている（例えば、特許文献２参照。）。
特開昭６３−１０７２７４号公報 特開２０００−１２５１３９号公報

しかしながら、特許文献２に記載された画像形成装置においては、色細線を有する有彩原稿と、読み取りずれにより生じた色細線を有する無彩原稿とを適切に判定することが困難であるという問題がある。

上記課題に鑑み、本発明は、色細線を有する有彩原稿と、読み取りずれにより生じた色細線を有する無彩原稿とを適切に判定できる画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、第１の発明に係る画像処理装置は、原稿から読み取った読取画像の画素を白画素、黒画素及び非白黒画素に分類する画素分類手段と、所定数連続する非白黒画素の両脇に白画素が配置される複数の識別パターンと、前記読取画像における注目画素を含み縦横の画素数が前記所定数以上である領域を前記読取画像から抽出する領域抽出手段と、前記識別パターンの１つと、前記領域抽出手段が抽出した前記領域における前記白画素及び前記非白黒画素の配置とが一致するか否かを照合するパターン照合手段と、前記パターン照合手段の照合結果に基づいて前記注目画素が有彩画素であるか否かを判定する有彩画素判定手段と、を有することを特徴とする。

第２の発明は、第１の発明に係る画像処理装置であって、前記領域にある前記黒画素、前記非白黒画素の数をそれぞれ計数する第１計数手段を有し、前記有彩画素判定手段は、前記第１計数手段の計数結果と、前記パターン照合手段の照合結果とに基づいて前記注目画素が有彩画素であるか否かを判定することを特徴とする。

第３の発明は、第１の発明に係る画像処理装置であって、原稿から読み取った読取画像の各画素からＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂｋ（黒）、Ｗ（白）を表す３ビット信号を生成し、更にこれらの３ビット信号から３つのビットプレーンを形成するビットプレーン形成手段と、前記領域で各ビットプレーンにおける値を計数する第２計数手段と、を有し、前記有彩画素判定手段は、前記第２計数手段の計数結果と、前記パターン照合手段の照合結果とに基づいて前記注目画素が有彩画素であるか否かを判定することを特徴とする。

第４の発明は、第１乃至第３の発明に係る画像処理装置であって、前記有彩画素判定手段の判定結果に基づいて前記読取画像が有彩画像であるか否かを判定する有彩画像判定手段を有することを特徴とする。

第５の発明は、第１乃至第４の発明に係る画像処理装置を有する画像形成装置である。

第６の発明に係る画像処理方法は、所定数連続する非白黒画素の両脇に白画素が配置される複数の識別パターンを有する画像処理方法であって、原稿を読み取る原稿読取ステップと、前記原稿読取ステップにおいて取得した読取画像の画素を白画素、黒画素及び非白黒画素に分類する画素分類ステップと、前記読取画像における注目画素を含み縦横の画素数が前記所定数以上である領域を前記読取画像から抽出する領域抽出ステップと、前記識別パターンの１つと、前記領域抽出手段が抽出した前記領域における前記白画素及び前記非白黒画素の配置とが一致するか否かを照合するパターン照合ステップと、前記パターン照合ステップにおける照合結果に基づいて前記注目画素が有彩画素であるか否かを判定する有彩画素判定ステップとを有することを特徴とする。

第７の発明は、第６の発明に係る画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

第８の発明は、第７の発明に係るプログラムを記録したコンピュータが読取可能な記憶媒体である。

本発明により、色細線を有する有彩原稿と、読み取りずれにより生じた色細線を有する無彩原稿とを適切に判定できる画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体を提供することが可能となる。

以下、図面を参照しつつ、幾つかの実施例に分けて、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。

図１は、実施例１に係るデジタル式のフルカラー画像形成装置の概略構成を示したブロック図である。図１のフルカラー画像形成装置１００は、スキャナ１、スキャナ補正部２、圧縮処理部３、コントローラ４、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）５、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）６、伸張処理部７、プリンタ補正部８、プロッタ９及び汎用バス１０から構成される。原稿読取手段であるスキャナ１は、原稿１１からＲ、Ｇ及びＢに色分解した画像データを読み取り、当該画像データ（アナログ信号）をデジタルデータに変換する。スキャナ補正部２は、スキャナ１で読み取ったＲＧＢ画像データ（デジタルデータ）に対してγ補正を行うスキャナγ補正処理、画像領域を文字、線画若しくは絵柄等に分類する像域分離処理、又は、画像における文字部の強調若しくは絵柄部の平滑化のためのフィルタ処理等の画像処理を行う。圧縮処理部３は、スキャナ補正後の多値画像データを圧縮処理して汎用バス１０を介してデータをコントローラ４に送出する。コントローラ４は、半導体メモリ（図示せず。）等を有し、圧縮処理部３から送出された画像データを当該メモリに一時的に蓄積する等の制御を行う。また、コントローラ４は、画像データのフォーマット処理を実行し、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）、ＴＩＦＦ（Ｔａｇ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）又はＢＭＰ（Ｂｉｔ ＭａＰ）等の汎用画像フォーマットへの変換を行う。ＨＤＤ５は、半導体メモリに一時的に蓄積された画像データを随時記憶する。これは、プリントアウト時に用紙が詰まる等、出力が正常に終了しなかった場合にも再度原稿を読み取ることなく出力できるようにしたり、複数の原稿の画像データを並び替えたりする電子ソートを実行できるようにしたり、或いは、既に読み取った原稿の画像データを蓄積しておいて必要なときに再出力できるようにしたりするためである。なお、圧縮処理部３は画像データを圧縮するとしたが、汎用バス１０の帯域が十分に広く、画像データを記憶するＨＤＤ５の容量が十分大きい場合には、画像データを非圧縮の状態で扱ってもよい。また、コントローラ４は、汎用バス１０を介してＨＤＤ５にある画像データを伸張処理部７に送出する。ＮＩＣ６は、画像データを外部ＰＣ端末１２に配信する。ＮＩＣ６は、画像形成装置１００がネットワークを介して外部ＰＣ端末１２に画像データを配信する配信スキャナとして動作する場合等に利用される。伸張処理部７は、圧縮されている画像データを元の多値画像データに伸張し、プリンタ補正部８に送出する。プリンタ補正部８は、プリンタγ補正処理、階調処理、プロッタ９の明暗特性の補正処理、並びに、プロッタ９の階調特性、像域分離結果に応じた誤差拡散処理及びディザ処理等による画像データの量子化を行う。プロッタ９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あり、画像データを感光体に潜像として描画し、トナーによる作像及び転写処理の後、転写紙にコピー画像１３を形成する。

図２は、スキャナ補正部２の構成例を示す図である。スキャナ補正部２は、スキャナγ補正部２０、像域分離部２１、フィルタ処理部２２、色補正部２３及び変倍処理部２４から構成される。スキャナγ補正部２０は、スキャナ１によるＲＧＢ画像データのデジタル値を明度に比例するデジタル値に変換する。像域分離部２１は、原稿１１の画像領域（像域）が文字領域、網点文字領域又は絵柄領域等の何れであるかを判定する。フィルタ処理部２１は、像域分離の結果に基づいて画像データに鮮鋭化処理又は平滑化処理等を行う。色補正部２３は、ＲＧＢに色分解された画像データを、異なる色空間であるＣ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋの記録色情報を含むカラー画像データに変換する。変倍処理部２４は、入力する画像データの主走査方向の大きさを拡大又は縮小して画像データを出力する。また、像域分離部２１は、原稿１１が有彩原稿であるか否かの判定結果である２値信号ｙｕｓａｉを出力する。ｙｕｓａｉ信号は、図１のコントローラ４に送信され、ｙｕｓａｉの値が「１」の場合、コントローラ４は、プロッタ９に対しＣＭＹＢｋの４色の版で作像を行うように命令し、ｙｕｓａｉの値が「０」の場合、コントローラ４は、プロッタ９に対しＢｋ版のみで作像を行うように命令する。

図３は、プリンタ補正部８の構成例を示す図である。プリンタ補正部８は、プリンタγ補正部３０及び階調処理部３１から構成される。プリンタγ補正部３０は、伸張処理部７を経たＣＭＹＢｋの画像データに対してプロッタ９の周波数特性に応じたγ補正を実行する。階調処理部３１は、ディザ処理、誤差拡散処理等の量子化を実行する。また、プリンタ補正部８は、プロッタ９に対しＣ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋを補正した信号Ｃ’’、Ｍ’’、Ｙ’’、Ｂｋ’’を出力する。

図４は、画像処理装置である像域処理部２１の構成例を示す図である。像域処理部２１は、フィルタ部４０、色判定部４１、白領域抽出部４２、エッジ抽出部４３、網点分離部４４及び総合判定部４５から構成される。

フィルタ部４０は、主に文字のエッジ抽出のために、スキャナ１が生成するＧ画像データを補正する。ここで、スキャナ１で読み取った画像データは、レンズなどの性能により鮮明でない場合があるので、エッジ強調フィルタを適用する。但し、ここでは、単純に原稿上のエッジだけを強調し、複写機に広く普及している階調表現のための万線パターンを強調しないようにする必要がある。万線パターンを強調してしまうと、絵柄（万線パターンによる階調表現領域）をエッジとして抽出して、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるからである。また、図８に示すように、６００ｄｐｉの万線パターンＡと４００ｄｐｉの万線パターンＢは、繰返し周期が異なるので、同一のフィルタ係数で強調しないようにするのは難しい。そのため、画像パターンの周期を検出して、フィルタの係数を切換える。なお、図８において、主走査方向ｘの白１ブロック幅とそれに接する黒１ブロック幅との和が、万線ピッチ（定幅：所定数の画素）即ち万線周期であり、低濃度中間調のときには白ブロック幅が広くなり、黒ブロック幅が狭くなる。高濃度中間調になるにつれて、白ブロック幅が狭くなり、黒ブロック幅が広くなる。

この実施例では、フィルタ部４０の画素マトリクスを、主走査方向ｘの画素数７、副走査方向ｙ（スキャナ１の機械的な原稿走査方向）の画素数５の７×５画素マトリクスとして、図４上のフィルタ部４０のブロックに示すように、各画素宛てに各重み付け係数ａ１乃至ａ７、ｂ１乃至ｂ７、ｃ１乃至ｃ７、ｄ１乃至ｄ７、ｅ１乃至ｅ７を宛てた２組の係数グループ（係数マトリクス）Ａ、Ｂがある。次の係数グループＡは、図８の６００ｄｐｉの万線パターンＡの強調を抑制しながら、文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数であり、係数グループＢは、図８の４００ｄｐｉの万線パターンＢの強調を抑制しながら、文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。

フィルタ処理とは、係数グループＡ又はＢとの演算結果を１６で除して注目画素の値を加える処理をいう。これにより、画像データを強調する。係数グループＡは、

であり、係数グループＢは、

である。

なお、横方向が主走査方向ｘの並び、縦方向が副走査方向ｙの並びである。係数グループＡ、Ｂのグループ内第１行の係数が、図４上のフィルタ部４０の係数マトリクスの、第１行の係数ａ１乃至ａ７であり、係数グループＡ、Ｂの第３行の中央の「２０」が、フィルタ部４０のブロックの係数マトリクスの第３行ｃ１乃至ｃ７の中央の画素の係数即ち注目画素の係数ｃ４である。係数マトリクスの各係数に、それに宛てられる画素の画像データが表す値を乗算した積（総計７×５＝３５個）の総和（積和値）が、注目画素（ｃ４が宛てられた画素）における、フィルタ部４０で処理した画像データ値として、エッジ抽出部４３及び白領域抽出部４２に与えられる。ここで注目画素とは、現在処理対象の画素であり、それがｘ方向にそしてｙ方向に推移しながら順次更新される。

係数グループＡは、図８に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの万線ピッチに相当する部分に負の係数（小さい値の係数）が宛てられ、それらの間に０（やや大きい値の係数）が宛てられ、エッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＡの領域の黒／白間エッジであるときには、導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＡでない文字エッジであるときに比べてかなり低い値になる。

係数グループＢは、図８に示す４００ｄｐｉの万線パターンＢの万線ピッチに相当する部分に負の係数（小さい値の係数）が宛てられ、それらの間に０（やや大きい値の係数）が宛てられ、エッジ強調のために注目画素には２０（極めて大きな係数）が宛てられている。これにより、画像データ（注目画素）が万線パターンＢの領域の黒／白間エッジであるときには、導出される加重平均値（積和値）は、万線パターンＢでない文字エッジであるときに比べてかなり低い値になる。

なお、フィルタ部４０では、下記条件１、２のどちらかが成立したとき、即ち、図８の４００ｄｐｉの万線パターンＢである可能性が高いときに、係数グループＢによるフィルタ処理を行い、そうでないときに係数グループＡによるフィルタ処理を行う。条件１〔４００ｄｐｉ系の万線パターンＢの薄いところ（図８上の白区間）を判定する条件〕は、（Ｄ［３］［１］＜Ｄ［３］［２］）＆（Ｄ［３］［７］＜Ｄ［３］［６］）＆（ＡＢＳ（Ｄ［３］［２］−Ｄ［３］［４］）＞ＡＢＳ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［１］））＆（ＡＢＳ（Ｄ［３］［６］−Ｄ［３］［４］）＞ＡＢＳ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［７］））であり、条件２〔４００ｄｐｉ系の万線パターンＢの濃いところ（図８上の黒区間）を判定する条件〕は、（Ｄ［３］［１］＞Ｄ［３］［２］）＆（Ｄ［３］［７］＞Ｄ［３］［６］）＆（ＡＢＳ（Ｄ［３］［２］− Ｄ［３］［４］）＞ＡＢＳ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［１］））＆（ＡＢＳ（Ｄ［３］［６］−Ｄ［３］［４］）＞ＡＢＳ（Ｄ［３］［４］−Ｄ［３］［７］））である。なお、Ｄ［ｉ］［ｊ］は、ｘ、ｙ分布の画素マトリクス上の、ｘ＝ｉ、ｙ＝ｊの位置の画素の画像データが表す値を意味し、例えば、Ｄ［３］［１］は、図４上のフィルタ部４０のブロックに示す係数マトリクスの係数ａ３が宛てられる画素の画像データが表す値である。「＆」は「論理積：ＡＮＤ」を意味し、「ＡＢＳ」は、絶対値演算子を意味する。注目画素は、Ｄ［４］［３］である。

条件１又は２が成立すると、その時の注目画素が、図８に示す６００ｄｐｉ読み取り時の４００ｄｐｉの万線パターンＢの領域のものであると見なして、係数グループＢを用いて文字エッジ強調のフィルタ処理を行う。条件１及び２のいずれも成立しないと、図８に示す６００ｄｐｉ読み取り時の６００ｄｐｉの万線パターンＡが強調されるのを避ける係数グループＡを用いて文字エッジ強調のフィルタ処理を行う。即ち、画像周期（ピッチ）を検出して、特定周期の画像パターンを強調しないようにしている。これにより、万線パターンを強調せずに、文字のエッジを強調することが可能となる。なお、図４には、エッジ処理にＧ画像データを参照する態様を示すが、Ｇ画像データに限らず、輝度データであってもよい。濃度を表現する信号なら適応可能である。

エッジ抽出部４３は、文字エッジを検出する手段であり、３値化部４３１、黒画素連続検出部４３２、白画素連続検出部４３３、近傍画素検出部４３４及び孤立点除去部４３５で構成される。文字エッジ部は、高レベル濃度の画素と低レベル濃度の画素（以下、それぞれ「黒画素」、「白画素」という。）が多く、かつ、これらの黒画素及び白画素が連続している。エッジ抽出部４３は、このような黒画素及び白画素それぞれの連続性に基づいて文字エッジを検出する。

３値化部４３１は、２種の閾値ＴＨ１及びＴＨ２を用いて、フィルタ部４０が文字エッジ強調のフィルタ処理をしたＧ画像データ（エッジ抽出部４３の入力データ）を３値化する。閾値ＴＨ１及びＴＨ２は、例えば、画像データが０から２５５までの２５６階調（０＝白）を表す場合、例えばＴＨ１＝２０、ＴＨ２＝８０に設定する。３値化部４３１は、入力データ＜ＴＨ１の場合、白画素を表す３値化データに入力データを変換し、ＴＨ１≦入力データ＜ＴＨ２の場合、中間調画素を表す３値化データに入力データを変換し、ＴＨ２≦入力データの場合、黒画素を表す３値化データに入力データを変換する。

黒画素連続検出部４３２及び白画素連続検出部４３３は、３値化データに基づいて黒画素が連続する箇所及び白画素が連続する箇所を、それぞれパターンマッチングにより検出する。このパターンマッチングには、本実施例では、図９に示す３×３画素マトリクスのパターンＢＰａ乃至ＢＰｄ及びＷＰａ乃至ＷＰｄを用いる。なお、これらパターンは、画像形成装置１００のＨＤＤ５や図示しないＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＮＶＲＡＭ（Ｎｏｎ−Ｖｏｌａｔｉｌｅ ＲＡＭ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶装置に記憶されている。後述の他のパターンについても同様である。図９に示すパターンにおいて、黒丸は前述の黒画素であることを示し、白丸は前述の白画素であることを示し、いずれの丸印もない空白画素は、黒画素、中間調画素、白画素のいずれであるか問わないものであることを示す。３×３画素マトリクスの中心の画素が注目画素である。

黒画素連続検出部４３２は、３値化データの内容の分布が、図９に示す黒画素分布パターンＢＰａ乃至ＢＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「黒連続画素」としてそれを表すデータを該注目画素に与える。同様に、白画素連続検出部４３３は、図９に示す白画素分布パターンＷＰａ乃至ＷＰｄのいずれかにマッチングすると、その時の注目画素を「白連続画素」としてそれをあらわすデータを該注目画素に与える。

近傍画素検出部４３４は、黒画素連続検出部４３２及び白画素連続検出部４３３の検出結果について、この近傍画素検出部４３４における注目画素の近傍に黒連続画素又は白連続画素があるか否かを調べることにより、該注目画素が、エッジ領域と非エッジ領域のいずれにあるかを判定する。より具体的には、本実施例にあっては、５×５画素マトリクスのブロックで、その内部に黒連続画素と白連続画素がそれぞれ１つ以上存在するときに、そのブロックをエッジ領域と判定し、そうでないときに、そのブロックを非エッジ領域と判定する。

孤立点除去部４３５は、孤立しているエッジを非エッジ領域に補正する。文字エッジは連続して存在するからである。そして、孤立点除去部４３５は、エッジ領域と判定した画素に対して“１”（エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力し、非エッジ領域と判定した画素に対して“０”（非エッジ領域）なるｅｄｇｅ信号を出力する。

白領域抽出部４２は、図２１に示すように２値化部４２０１、ＲＧＢ白抽出部４２０２、白判定部４２０３、白パターンマッチング部４２０４、白パターン補正部４２０５、白膨張部４２０６、白収縮部４２０７、白補正部４２０８、グレーパターンマッチング部４２０９、グレー膨張部４２１０及び判定部４２１１から構成される。なお、図４における白領域抽出部４２は図２１における白領域抽出部４２に対応する。

２値化部４２０１は、フィルタ部４０の画像濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力を、閾値ｔｈｗｓｂで２値化する。なお、エッジ強調出力は、この実施例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い白であり、閾値ｔｈｗｓｂの一例は５０であって、エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、２値化部４２０１が「２値化白」と判定し、２値化白判定信号「１」を生成する。エッジ強調出力の値がｔｈｗｓｂ＝５０以上のときは２値化白判定信号「０」を生成する。

ＲＧＢ白抽出部４２０２は、グレー画素検出部４２１２、色地検出部４２１３及びＲＧＢ白地検出部４２１４から構成される。ＲＧＢ白抽出部４２０２は、画像データが白領域かグレー領域（中濃度領域）かを判定する。

ＲＧＢ白地検出部４２１３は、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データで白地領域を検出することにより、白背景分離の動作をアクティブにする。即ち白背景分離の処理を起動する。具体的には、図１０のパターンＷＢＰに示すように、３×３画素マトリックスのＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓより小さければ、注目画素（３×３画素マトリックスの中心画素）を白領域と判定して白地判定信号をアクティブ「１」にする。これは、ある程度の広がりの白画素領域があるか否かを検出するものである。なお、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのそれぞれも、この実施例では０から２５５の２５６階調であり、０が濃度の無い基底レベルであり、閾値ｔｈｗｓｓ＜ｔｈｗｓｂであって、ｔｈｗｓｓは例えば４０であり、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてがｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと、「白地」と判定し白地判定信号「１」を生成する。Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのいずれかがｔｈｗｓｓ＝４０以上のときは白地判定信号「０」を生成する。

色地検出部４２１３は、薄い色を白背景と判定しないようにするために、以下のパターンマッチングＡ乃至Ｄにより色地を検出する。

Ａ．最初に、注目画素を中心とする５×５画素マトリックスの各画素の符号を、図１１のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３（ＭＣａ乃至ＭＣｄの×印画素）のＲＧＢ差（１画素宛てのＲ、Ｇ、Ｂ画像データの最大値と最小値との差）が閾値ｔｈｃより大きいときに色画素判定信号ａを「１」（色画素）とし、閾値ｔｈｃ以下のときに「０」（白黒画素）とする。

Ｂ．注目画素の片側の周辺画素群△（図１１のＭＣａ乃至ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であるときに、一方側白判定信号ｂを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときに「０」（非白画素）とする。閾値ｔｈｗｃは例えば２０である。

Ｃ．注目画素の他方側の周辺画素群□（図１１のＭＣａ乃至ＭＣｄの中）のいずれかの画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データがすべて閾値ｔｈｗｃ以下であるときに、他方側白判定信号ｃを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときに「０」（非白画素）とする。

Ｄ．図１１のパターンＭＣａ乃至ＭＣｄのいずれかにおいて、ａＡＮＤ（ｂＸＮＯＲｃ）＝「１」が成立すると、即ち、ａが「１」（注目画素が色画素）で、かつ、ｂとｃとが一致（注目画素の両側ともに白画素、又は、両側ともに非白画素）するとき、注目画素宛ての色地判定信号ｄを「１」（色地）とする。

前述のパターンマッチングＡ乃至Ｄを行うのは、黒文字のまわりがＲＧＢ読取り位置ずれでわずかながらに色付きになるときであっても、そこを色であると認識しないようにするためである。黒文字のまわりの色付きの位置では、ｂＸＮＯＲｃ（ｂとｃとの排他的否定論理和）が「０」（注目画素の両側の一方が白画素、他方が非白画素）となり、この場合は、色地判定信号ｄが「０」（非色地）となる。加えて、注目画素が、周辺を白地で囲まれた色画素のときには、色地判定信号ｄが「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができる。即ち、線が込み入ったところでは、本来白いところであっても完全に白であると読み取られることはないが、前述の処理Ａ．でＲＧＢ差が小さい場合には色画素であると判定されないので、濃度を見るべき白地よりも厳しく閾値ｔｈｗｃを設定（たとえばｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０に対し、ｔｈｗｃ＝２０）することにより、Ｂ乃至Ｄの処理で白背景か否を厳密にチェックし、薄い色画素を色地として正確に検出することができるようにする。

なお、色地検出に際し、谷白画素検出を行う場合もある。谷白画素検出は、ＲＧＢ白地検出部４２１４で検出できない小さな白領域の谷白画素を図１０に示すＧ画像データの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａ及びＲＤＰｂに基づいて検出する。具体的には、５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａに基づいて、ｍｉｎｙ＝ｍｉｎ（Ｇ［１］［２］、Ｇ［１］［３］、Ｇ［１］［４］、Ｇ［５］［２］、Ｇ［５］［３］、Ｇ［５］［４］）を算出する。即ち、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｙを導出する。また、ｍａｘｙ＝ｍａｘ（Ｇ［３］［２］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［３］［４］）により、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰａの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｙを導出する。次に、ｍｉｎｔ＝ｍｉｎ（Ｇ［２］［１］、Ｇ［３］［１］、Ｇ［４］［１］、Ｇ［２］［５］、Ｇ［３］［５］、Ｇ［４］［５］）により、図１０に示すもう１つの５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度ｍｉｎｔを導出する。そして、ｍａｘｔ＝ｍａｘ（Ｇ［２］［３］、Ｇ［３］［３］、Ｇ［４］［３］）により、図１０に示す５×５画素マトリクス分布ＲＤＰｂの、白丸を付した画素群の中の最高濃度ｍａｘｔを導出する。ここで、ｍｉｎ（）は最小値を検出する関数であり、ｍａｘ（）は、最大値を検出する関数である。次に、ＯＵＴ＝（（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）＞０）＃（（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）＞０）により、（ｍｉｎｙ−ｍａｘｙ）と（ｍｉｎｔ−ｍａｘｔ）とのうち、正値であって大きいほうの値を谷検出値ＯＵＴとして導出し、このＯＵＴの値がある閾値以上であるときに、注目画素（ＲＤＰａ又はＲＤＰｂの中心画素）を谷白画素として検出する。このように画像の谷状態を検出して、ＲＧＢ白地検出部４２１４では、検出しにくいところを補う。なお、＃は論理和（オア：又は）を意味する。

白判定部４２０３は、白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新を行う。その内容を図５のフローチャートに示す。ここで、状態変数ＭＳは処理対象ライン（注目ライン）の画素宛てのもの、状態変数ＳＳ［Ｉ］は処理対象ラインの１ライン前（処理済ライン）の画素宛てのものであり、いずれも白地の白の程度を表す４ビットの白地情報であり、図５のフローチャートに示す処理によって生成されるものである。状態変数ＭＳ及びＳＳ［Ｉ］が表す値の最高値は１５に定めており、これが最も白い程度を意味し、最低値は０である。即ち状態変数ＭＳ及びＳＳ［Ｉ］は、白の程度を示すデータであり、それを表す値が大きいほど、強い白を意味する。複写動作開始時に、状態変数ＭＳ及びＳＳ［Ｉ］は共に０に初期化される。

図５の処理においてはまず、処理対象である注目画素の１ライン前の状態変数即ち白地情報ＳＳ［Ｉ］と注目画素の同一ライン上の１画素前の画素（先行画素：処理済画素）の状態変数即ち白地情報ＭＳとを比較して（ステップＳ１）、１ライン前の白地情報ＳＳ［Ｉ］の方が大きければ、それを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする（ステップＳ２）。そうでない場合には、先行画素の状態変数ＭＳを注目画素の仮の白地情報ＭＳとする。これは、周辺画素の白地情報のうち、より白に近い情報を選択することを意味する。

複写動作を開始してから、ＲＧＢ白地検出部４２１４で白領域即ち白地を検出すると〔ＲＧＢ白地検出部４２１４の出力である白地判定信号＝「１」〕、注目画素の１ライン前の画素の白地情報ＳＳ［Ｉ］を１５に更新し（ステップＳ３、４）、注目画素の白地情報ＭＳの値も１５とする（ステップＳ５）。そして、注目画素の白地情報ＭＳは、図１２に示すラインメモリＬＭＰの現ライン（注目ライン）用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込まれ、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］は、図１２に示すラインメモリＬＭＰの前１ライン用のラインメモリの注目画素の主走査位置（Ｆ）に書き込まれる（ステップＳ３、４、５）。次に、１ライン前の画素宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ］を、１ライン前の画素に、次のように伝搬させる（ステップＳ１４乃至１７）。なお、［Ｉ］は注目画素の主走査位置を意味し、［Ｉ−１］は主走査方向ｘでそれより１画素前の画素（注目画素の直前の画素）の位置を意味する。

ＳＳ［Ｉ−１］＜ＳＳ［Ｉ］−１の場合、ＳＳ［Ｉ−１］＝ＳＳ［Ｉ］−１をラインメモリにセットする（ステップＳ１４、１５）。即ち、注目画素より１ライン前のラインにおいて、主走査方向で注目画素の位置（Ｆ）より１画素前（Ｅ）の白地情報ＳＳ［Ｉ−１］よりも、注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］から１を減算した値「ＳＳ［Ｉ］−１」のほうが大きい（白程度が強い）とき、１ライン前のライン上の注目画素の位置（Ｆ）より１画素前の画素（Ｅ）宛ての白地情報ＳＳ［Ｉ−１］を、注目画素の位置（Ｆ）の白地情報ＳＳ［Ｉ］より１だけ白強度を下げた値に更新する。

次に、ＳＳ［Ｉ−２］＜ＳＳ［Ｉ］−２の場合、ＳＳ［Ｉ−２］＝ＳＳ［Ｉ］−２をラインメモリにセットする（ステップＳ１６、１７−１４、１５）。次に、ＳＳ［Ｉ−３］＜ＳＳ［Ｉ］−３のとき、ＳＳ［Ｉ−３］＝ＳＳ［Ｉ］−３をラインメモリにセットする（ステップＳ１６、１７−１４、１５）。

以下同様にして、最後に、ＳＳ［Ｉ−１５］＜ＳＳ［Ｉ］−１５の場合、ＳＳ［Ｉ−１５］＝ＳＳ［Ｉ］−１５をラインメモリにセットする（ステップＳ１６、１７−１４、１５）。これらの白地情報ＳＳ［Ｉ］の値の下限値ＭＩＮは０であり、０未満になるときには、０とする。これは後述のステップＳ１３においても同様である。

これらのステップ１４乃至１７の処理により、１ライン前であり、かつ、注目画素の主走査位置より前の白地情報ＳＳが、注目画素の白地情報ＭＳを、それから主走査方向ｘの１画素の位置ずれにつき１の低減率で下げた値に更新され、注目画素の白地情報が１ライン前の主走査方向ｘで主走査の後方に、前記低減率で伝搬する（白伝搬処理）。但しこれは、１ライン前の白地情報のほうが小さい値である場合である。例えば、１ライン前の画素が、ＲＧＢ白地検出部４２１４で白地（白領域）であると検出されたときにはその白地情報は１５であって最高値であるので書換えは行われない。

注目画素を更新してそれが白地でないものになると〔ＲＧＢ白地検出部４２１４の出力である白地判定信号＝「０」〕、ステップＳ３からステップＳ６以下に進み、注目画素が、色地〔色地検出部４２１３の出力である色地判定信号ｄ＝「１」〕でなく（非色地であり）、２値化白〔２値化部４２０１の出力である２値化白判定信号＝「１」〕であり、しかも、ステップ１、２で仮に定めた注目画素の状態変数即ち白地情報ＭＳが閾値ｔｈｗ１（例えば１３）以上である場合には、注目画素宛ての白地情報ＭＳに１を加える（ステップＳ６乃至１０）。即ち、１だけ白程度が強い値に更新する。白地情報ＭＳの最高値は１５に定めており、１５を超えるときには１５とする（ステップＳ９、１０）。この経路を進んできたときにも、前述のステップＳ５及びＳ１４乃至Ｓ１７を実行する。即ち、白伝搬処理を行う。

注目画素が非色地かつ２値化白ではあるが、白地情報ＭＳがｔｈｗ１（例えば７）未満、ｔｈｗ２（例えば１）以上であり、かつ、谷白画素である場合には、状態変数ＭＳをそのままの値に保持する（ステップＳ８、１１、１２）。この経路を進んできたときにも、前述のステップＳ５及びＳ１４乃至Ｓ１７を実行する。即ち、白伝搬処理を行う。

上記条件のいずれにも一致しない場合、即ち注目画素が色地又は非２値化白の場合には、注目画素の白地情報ＭＳから１を差し引く（ステップＳ１３）。即ち、白程度が１だけ弱い白地情報に更新する。白地情報ＭＳの最低値は０であり、０未満になるときには０とする。この経路を進んできたときにも、前述のステップＳ５及びＳ１４乃至Ｓ１７を実行する。即ち、白伝搬処理を行う。

以上、白地情報ＭＳの生成により、ラインメモリＬＭＰ上において、状態変数（白地情報）ＭＳを介して周辺画素に白情報を伝搬させることができる。この白地情報ＭＳの生成は前述のように、色データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データのすべて）が閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいとき白地と表すＲＧＢ白地判定信号に基づいた図５のステップＳ３−Ｓ４−Ｓ５−Ｓ１４乃至Ｓ１７の系統の色対応の白地情報ＭＳの生成を含み、しかも、濃度データ（Ｇ画像データ）のエッジ強調出力（フィルタ部３２１の出力）が、閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さいとき、白地判定及び２値化白判定信号に基づいた図５のステップＳ７乃至Ｓ１３−Ｓ５−Ｓ１４乃至Ｓ１７の系統の濃度対応の白地情報ＭＳの生成を含む。

この白判定部４２０３は、まずＲＧＢ白抽出部４２０２のＲＧＢ白地検出部４２１４が白領域を検出するまで、即ちＲＧＢ白地検出部４２１４が白地判定信号「１」を生成し、これに対応して色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップＳ３−Ｓ４−Ｓ５−Ｓ１４乃至Ｓ１７）を開始するまでは動作（ステップＳ４の実行）を行わない。これは、白領域であるとの判定が得られない領域を、後述の白パターンマッチング部４２０４において白画素（白ブロック）であると誤判定することを防ぐためである。

薄い色地上の文字にエッジ強調フィルタを適用すると、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）よりレベルの低い値（白）となる。従って、フィルタ部４０のエッジ強調処理後のデータで白パターンマッチングをすると、即ち、濃度対応の白地情報ＭＳの生成（ステップＳ７乃至Ｓ１３−Ｓ５−Ｓ１４乃至Ｓ１７）のみに基づいて白領域判定をすると、色地上の文字周辺を白地であると誤判定しやすい。そこで、前述の色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップＳ３−Ｓ４−Ｓ５−Ｓ１４乃至Ｓ１７）によって白領域であるとの判定が得られる領域に後述する白画素（白ブロック）を判定するための白パターンマッチングを適用するように白地情報ＭＳを最高値とし、ステップＳ３で白地でないときには、更にステップＳ６以下で詳細に白地条件をチェックして白パターンマッチングを適用するか否を決定するための１つのパラメータである白地情報ＭＳを調整することにより、フィルタ部４０のエッジ強調処理後Ｇ画像データを後述する白パターンマッチング部４２０４において白画素（白ブロック）であると誤判定することを防いでいる。

例えば、色画素の可能性が高いときには、白地情報ＭＳを下げ（ステップＳ１３）、色画素の疑いもあり得るときには白地情報ＭＳをホールド（変更無し）にして（ステップＳ１１乃至Ｓ１３）、後述する白パターンマッチングによって白画素（白ブロック）であると誤判定することを防ぎ、文字周辺のデータが本来の画像データ（色地）よりレベルの低い値（白）になるのを防止している。

文字が密なところは前述の処理（ステップＳ３乃至Ｓ５、Ｓ６乃至Ｓ１０及びＳ１４乃至Ｓ１７）によって白地情報ＭＳを更新し伝搬させるので、密な文字領域が絵柄と誤判定される可能性が低減する。また、込み入った文字（例えば、「書」）などの文字の中は、ＲＧＢ白地検出部４２１４で白検出ができない場合があるが、そのときには、谷白画素検出によって白であると検出し、白地情報ＭＳをステップＳ１２のＹＥＳ出力がステップＳ５に直進する経路でホールドして白地傾向にとどめるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性が低くなる。

また、先に触れたように、注目画素が周辺を白地で囲まれた色画素のときには、色地検出部４２１３の出力である色地判定信号ｄが「１」（色地）となり、線が込み入ったところでも、薄い色画素を色地として検出することができ、注目画素周辺が白か否かを判断する閾値ｔｈｗｃを低く設定して（ｔｈｗｃ＝２０）、薄い色画素（注目画素）の周辺が白背景か否かを厳密にチェックして薄い色画素を色地として検出することができるので、込み入った文字の中が絵柄と誤判定される可能性を更に低くすることができる。

前述のように、薄い色画素を色地であるとして、より厳密に検出できることにより、色地と検出したときには図５のステップＳ６からステップＳ１３に進んで、状態変数ＭＳを下げて色地を白と判定する可能性を低くできるのに加えて、ステップＳ３で参照する白地判定信号を生成するときの閾値ｔｈｗｓｓ（例えば４０）に対して、ステップＳ７で参照する２値化白判定信号を生成するときの閾値ｔｈｗｓｂ（例えば５０）を大きい値として、色地と判定しなかった場合（ステップＳ６：ＮＯ）には、２値化部４２０１で白と見なす確率を高くして、図５のステップＳ７からステップＳ１０に進んで状態変数ＭＳを上げて白領域と判定する可能性を高くしている。

即ち、ＲＧＢ白地検出部４２１４において閾値ｔｈｗｓｓ＝４０で白と判定する確率が低い厳しい白判定を行って、そこで白地と判定すると、図５のステップＳ３からＳ４以下の処理により、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている。上述の厳しい白判定で白地との判定が出なかったときには、逆に色地であるかもしれない薄い色画素も色地として検出する信頼性が高い厳しい色地判定を行い、即ち、色地検出部４２１３の結果を参照し、それが色地との判定にならないときには、もう一度、今度は白と判定する確率が高い閾値ｔｈｗｓｂ＝５０の甘い白判定を行い、即ち、２値化部４２０１を参照して、それが白の判定である場合には、状態変数ＭＳを上げて文字背景を白と判定する可能性を高くしている（ステップＳ７乃至Ｓ１０）。この処理（ステップＳ６乃至Ｓ１０）があるので、色地と検出される薄い色画素よりも更に薄い背景濃度ムラ、例えば裏映りのように原稿の地にムラがある場合に、原稿の細かい地ムラに連動して状態変数ＭＳが２値的に大きく変化するのが抑制され、次の白パターンマッチング部４２０４での白画素か否かの判定が走査方向に細かく変動するのが抑制される。その結果、背景が薄い色地のときに、裏映りのような原稿の細かい地ムラに連動して細かい色抜け（白背景）が現われることがなくなる。

白パターンマッチング部４２０４は、注目画素を中心とする５×５画素単位のブロックで連続した白画素が存在するか否かにより、背景が白か否かを判断する。そのために、注目画素に関して、次式が満たされる場合に、注目画素を白画素と仮に定めて、白パターンマッチングを行う。その条件式は、（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ１（１３））＆２値化白）＃（非色画素＆（白地情報ＭＳ≧ｔｈｗ２（１））＆谷白画素＆２値化白）である。ここで、この条件式を満たすかのチェックを行う注目画素は、図５のステップＳ５及びＳ１４乃至Ｓ１７の白伝搬処理の対象となってその処理過程を経たものであり、当該条件式の中の「白地情報ＭＳ」が、白伝搬処理後の前述のチェックを行う注目画素の白地情報ＭＳ［Ｉ］である。但し、このＭＳ［Ｉ］は白伝搬処理を終えた白地情報であって、そのＩは、前述のチェックを行う注目画素の主走査方向ｘの位置であり、前述の白判定部４２０３で状態変数ＭＳを算出する注目画素の主走査方向ｘの位置とは別物である。

当該条件式の中の、「非色画素」は色地検出部４２１３の出力である色地判定信号ｄが「０」であること、「２値化白」は２値化部４２０１の２値化白判定信号が「１」（２値化白）であること、及び、「谷白画素」は、谷白画素検出の検出結果が谷白画素であること、をそれぞれ意味し、＃は論理和（オア：又は）を意味する。白パターンマッチングは、前記条件式で判定した出力（白画素か否か）に対し、図１２の縦横斜めの連続性パターンＰＭＰａ乃至ＰＭＰｄのいずれかに該当するか否かをチェックするものである。パターンＰＭＰａ乃至ＰＭＰｄに付した白丸は、白画素であることを意味する。他の空白画素は、白画素であるか否かを問わない。

注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白画素分布が図１２のパターンＰＭＰａ、ＰＭＰｂ、ＰＭＰｃ又はＰＭＰｄに該当すると、注目画素が白パターン画素であると判定する。

グレー画素検出部４２１２は、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋの色相分割を行い、色相毎に濃度の低い画素を検出する。色相分割は、後述する色判定と同様である。ここで、フィルタ後のＧデータをｔｈｇｒと比較して、Ｇデータより大きいか、ＲＧＢ白抽出の色画素検出で色画素であるかのどちらかを満たしていれば、下記（１）乃至（６）の演算を行い、下記（７）乃至（１３）の何れかの条件を満たしていれば、グレー画素とする。ここで、色毎に閾値を変えているのは各インクの最大濃度が異なるためである。

条件は、（１）Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）：Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０、
（２）Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）：１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０、
（３）ＧーＣ色相領域境界（ｇｃ）：１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０、
（４）ＣーＢ色相領域境界（ｃｂ）：８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０、
（５）ＢーＭ色相領域境界（ｂｍ）：９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０、
（６）ＭーＲ色相領域境界（ｍｒ）：Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０、
（７）Ｙ画素判定（ｇｒｙ）：（色画素である）＆（ｒｙ＝＝１）＆（ｙｇ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｙ）、
（８）Ｇ画素判定（ｇｒｇ）：（色画素である）＆（ｙｇ＝＝１）＆（ｇｃ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｇ）、
（９）Ｃ画素判定（ｇｒｃ）：（色画素である）＆（ｇｃ＝＝１）＆（ｃｂ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｃ）、
（１０）Ｂ画素判定（ｇｒｂ）：（色画素である）＆（ｃｂ＝＝１）＆（ｂｍ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｂ）、
（１１）Ｍ画素判定（ｇｒｍ）：（色画素である）＆（ｂｍ＝＝１）＆（ｍｒ＝＝０）＆ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｍ）、
（１２）Ｒ画素判定（ｇｒｒ）：（色画素である）＆（ｍｒ＝＝１）＆（ｒｙ＝＝０）＆（ＲＧＢの最大値 ＜ｔｈｍａｘｒ）、及び、
（１３）色画素でないときの判定（ｇｒｂｋ）：（ＲＧＢの最大値＜ｔｈｍａｘｂｋ）である。なお、「＝＝」はＣ言語で「等しい」を表す表記である。

この処理は図２１のグレー画素検出部４２１２で行われる。前述のようにＲＧＢ白抽出部４２０２は、グレー画素検出部４２１２、色画素検出部４２１３、ＲＧＢ白地検出部４２１４で構成され、これら各部にＲ、Ｇ、Ｂの各画像データが入力される。グレー画素検出部４２１２の出力は、グレーパターンマッチング部４２０９に入力され、グレーパターンマッチング部４２０９のパターンマッチング結果は、グレー膨張部４２１０に入力され、膨張処理が行われた後、その出力が判定部４２１１に入力される。また、白判定部４２０３には、色画素検出部４２１３、ＲＧＢ白地検出部４２１４及び２値化部４２０１の出力が入力され、白判定部４２０３の判定結果は、白パターンマッチング部４２０４に入力され、そのパターンマッチングの結果は、白パターン補正部４２０５及び白補正部４２０８に入力される。白パターン補正部４２０５の補正結果はさらに白膨張部４２０６、白収縮部４２０７で処理された後、判定部４２１１に入力され、また、白補正部４２０８の処理結果はそのまま判定部４２１１に入力される。なお、グレー膨張部４２１０で膨張処理する前に、収縮処理を施しておけば、孤立点の除去が可能となる。また、白パターンマッチング部４２０４、白パターン補正部４２０５、白膨張部４２０６、白収縮部４２０７及び白補正部４２０８は、白と白でない境界領域とを検出するための構成で、白補正部４２０８の出力は線幅を示し、白収縮部４２０７の出力は白領域を示し、前記グレー膨張部４２１０の出力は中濃度であることを示す。そこで、判定部４２１１では、これら３つの出力に対して優先順位を付けて判定し、判定結果を後段に出力する。この場合、優先順位１は白補正部４２０８からの線幅情報であり、優先順位２はグレー膨張部４２１０からの中濃度情報であり、優先順位３は、白収縮部４２０７からの白領域情報である。

グレーパターンマッチング部４２０９は、図２２に示すパターンとのパターンマッチングを行う。ここで、黒丸をグレー画素、白丸をグレー画素より濃いところとする。複写原稿は、薄い２００線の万線パターン、３００線の万線パターンであるので、複写原稿もグレー検出するようにこのようなパターンを採用している。

図２２のパターンに一致したものは、グレー画素となる。なお、図２２（ａ）は２００線用のパターンであり、図２２（ｂ）は３００線用のパターンである。

白パターン補正部４２０５は、白画素パターンマッチングで孤立（１×１、１×２、２×１、２×２、１×３、３×１の白画素）しているアクティブ画素を非アクティブにする。このことにより、孤立している画素を除去する。

白膨張部４２０６は、 白画素パターンマッチングの補正の結果に対し７×４１のＯＲを行う。

白収縮部４２０７は、白膨張部４２０６における白膨張の結果に対し１×３３のＡＮＤを行う。白膨張と白収縮を行うことにより、白パターンマッチング部４２０４での補正結果に対して小面積で存在する非アクティブ画素を除去する。この判定結果は、白地と境界部分とに対して、非白地側の境界領域を含む結果となる。言いかえれば、白地よりも大きな領域となる。

白補正部４２０８は、図１２のブロックパターンＢＣＰの×を付した注目画素を中心とした１５×１１画素において、四隅の各６×４画素領域のそれぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するときに、注目ブロックに白ブロック補正データを与える。このことにより、白地に囲まれた領域を白領域とする。

グレー膨張部４２１０は、グレーパターンマッチングの結果に対して、１１×１１のＯＲ処理をする。このことにより、グレー領域に対してやや大きな領域となる。

判定部４２１１は、白補正部４２０８の結果がアクティブであり、又は、白収縮部４２０７の結果がアクティブでかつグレー膨張部４２１０の結果が非アクティブの場合に白背景とする。式で表現すると、（白補正の結果）＃（（白収縮の結果）＆！（グレー膨張の結果））のようになる。ここで、（白補正の結果）は、白地に囲まれた領域を確実に白領域と判定し、（（白収縮の結果）＆！（グレー膨張の結果））の結果は、濃い黒文字周辺を白領域と判定して、濃度の薄いところを非白領域としている。なお、「！」は否定を表す。

図１３において、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部は、前述の注目ブロックを中心とした１５×１１画素において四隅の各６×４画素領域それぞれに１つ以上の白候補ブロックが存在するとき、注目ブロックに白ブロック補正データを与える白ブロック補正によって白ブロックに置きかえられる。丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を、白領域とすることは、そこを絵柄部と判定する可能性を低くする。後述する総合判定部４５では、非白領域は絵柄と判定するが、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部のように白地で囲まれた黒領域を絵柄と誤判定する可能性を低くする。さらに、白収縮の結果、グレー膨張の結果によって黒地と白地境界を白領域（文字領域）と判定するので、濃い文字エッジは、文字の太さにかかわらず白地判定するので、文字エッジを正しく文字エッジと判定することが可能となる。濃度の薄い部分は文字エッジ判定しなくなる。

前述のように白領域抽出部４２では、白判定部４２０３でＲＧＢ白抽出部４２０２の白地判定信号、色地判定信号ｄおよび谷白画素判定信号、ならびに、２値化部４２０１の２値化白判定信号に対応する白の程度をあらわす状態変数である白地情報ＭＳを生成する。そして白パターンマッチング部４２０４で、色地判定信号ｄ、白地情報ＭＳ、２値化白判定信号および谷白画素判定信号に基づいて注目画素が白画素か否を仮に定めて、注目画素を含む画素マトリスクに対する白画素分布パターンマッチングによって白画素か否を確定する。この結果と、黒判定部（図示せず。）および黒パターンマッチング部（図示せず。）の結果を用いて、白補正部４２０８は、注目画素が黒地と白地境界との境界（白領域：文字領域）であるかどうかを判定する。なお、白領域抽出部４２は、グレー画素の判定の場合、図２１の回路構成であるが、白黒判定については、図４の回路構成で処理される。

ＲＧＢ白抽出部４２０２の白地判定信号は、注目画素のＲ、Ｇ、Ｂ画像データのすべてが閾値ｔｈｗｓｓ＝４０より小さいと「１」（白地）である。この閾値ｔｈｗｓｓを大きくすると、大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、「白領域」（黒地と白地境界との境界：文字領域）を摘出する確率が高くなる（即ち絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｓを小さくするとこの逆となる。

２値化部４２０１の２値化白判定信号は、フィルタ部３２１のＧ画像データのエッジ強調出力が閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さければ、「１」（２値化白）である。この閾値ｔｈｗｓｂを大きくすると、大きい値の白地情報ＭＳを定める確率が高くなり、「白領域」を摘出する確率が高くなる（即ち絵柄領域を摘出する確率が低下する）。閾値ｔｈｗｓｂを小さくするとこの逆となる。

「白領域」の画像データには後工程で、文字画像を鮮明に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを大きくすると、文字に優先度が高い画像処理が施される。非白領域即ち絵柄（写真）領域の画像データには後工程で、写真や絵柄を忠実に表すための画像処理が施されるので、閾値ｔｈｗｓｓおよびｔｈｗｓｂを小さくすると、絵柄（写真）に優先度が高い画像処理が施される。

ところで、ＲＧＢ白抽出部４２０２の色地判定信号ｄが「１」（色地）であると白地情報ＭＳを低くし、「白領域」を摘出する確率が低くなる（即ち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。色地検出で色地判定信号ｄを生成するパターンマッチングＢ．及びＣ．で用いる閾値ｔｈｗｃ（例えば２０）を小さくすると、周辺画素（図１１の△と□）を同時に色画素と検出する確率（ｂとｃとの排他的否定論理和が「１」となる確率）が高くなって色地判定信号ｄ＝「１」（色地）を得る確率が高くなり、前記「白領域」を摘出する確率が低くなる（即ち絵柄領域を摘出する確率が高くなる）。

そこで、本実施例では、キー入力による入力モードのメニュー表示ならびに液晶ディスプレイに表示されたメニュー画面上のキー画像（パラメータ指定キーおよびアップ、ダウンキー）の操作によって調整するパラメータ調整の中の「文字／写真レベル」の調整によって、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを次のように調整するようにしている。

即ち、オペレータが操作ボードにおいて調整設定するパラメータ「文字／写真レベル」の標準値（デフォルト）は「３」であり、このデフォルト値が、前記の文字／写真レベルと閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃとの関係を表す変換テーブルと共に、ＲＯＭ（図示せず。）に書き込まれており、ＩＰＵ（Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）（図示せず。）に電源が投入され、ＣＰＵ（図示せず。）がＩＰＵの初期化をするときに、ＣＰＵがＲＯＭから文字／写真レベルのデフォルト値を読み出して、それに対応する閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃを変換テーブルから読み出してＲＡＭの各閾値宛てレジスタに書き込み、白領域抽出部４２での前述の処理に用いる。その後、操作ボードからの入力で文字／写真レベルの調整があり、調整後の値ＡがメインコントローラからＣＰＵに与えられると、ＣＰＵは、調整後の値Ａに対応するパラメータｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃの各値を、ＲＯＭの変換テーブルから読み出してＲＡＭのパラメータ宛てレジスタに書き込む。

閾値を標準値ｔｈｗｓｓ＝４０、ｔｈｗｓｂ＝５０、ｔｈｗｃ＝２０に設定しているときに、操作ボードを使ってオペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ大きく「Ｕｐ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２×ｉ（２）分、文字優先方向に変更した値に定められる。逆に、オペレータが「文字／写真レベル」の値をｉ（例えば１）だけ小さく「Ｄｏｗｎ」すると、閾値ｔｈｗｓｓ、ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃが２×ｉ（２）分、写真優先方向に変更した値に定められる。

網点抽出部４４は、図２３に示すように第１網点ピーク検出部４４０１、第２網点ピーク検出部４４０２、第３網点ピーク検出部４４０３、第１網点領域検出部４４０４、第３網点領域検出部４４０５及び一時記憶手段（一時メモリ）４４０６から構成される。第１網点ピーク検出部４４０１及び第３網点ピーク検出部４４０３には、Ｇ画像データが入力され、第２網点ピーク検出部４４０２にはＢ画像データが入力される。第１網点領域検出部４４０４には、第１網点ピーク検出部４４０１及び第２網点ピーク検出部４４０２の検出結果が入力され、第２網点領域検出部４４０５には、第３網点ピーク検出部４４０３の検出結果が入力される。また、一時メモリ４４０６は、第１及び第２網点領域検出部４４０４、４４０５の検出結果を一時保存する。なお、図４における網点抽出部４４は図２３における網点抽出部４４に対応する。

第１網点ピーク検出部４４０１は、Ｇ画像データを用いて所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素（以下、「網点ピーク画素」という。）を検出する回路である。局所領域に関して次の二つの条件が同時に成立するときに、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出する。

条件１は、中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大（山ピーク）又は最小（谷ピーク）である。条件２は、中心画素に対し点対称関係にある全ての画素のペアについて、画素ペアの濃度レベルの平均と中心画素の濃度レベルとの差の絶対値が、閾値Ｔｈ以上である。

図１４を参照して、第１網点ピーク検出部４４０１の検出処理を具体的に説明する。局所領域として５×５画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。５×５画素マトリクスの各画素の符号を、図１１のパターンＭＰｐに示すものとすると、注目画素となる中心画素ｃ３の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度Ｌ１乃至Ｌ８と比較して最大又は最小であるとともに、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈのときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素として検出する。ａｂｓ関数は絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。

具体的には、周囲画素は、図１４に示す周囲画素分布パターンＭＰａ又はＭＰｂの４角形を付記した画素とする。周囲画素分布パターンＭＰａとＭＰｂに基づいた前述の網点ピーク画素検出のどちらかが、網点ピーク画素と検出したときに、そのときの注目画素（中心画素ｃ３）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の線数に幅広く対応するためである。

パターンＭＰａは、Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ｂ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ２、Ｌ５＝ｃ４、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｄ３、Ｌ８＝ｄ４、と定めたものである。ここで、Ｌ１＝ｂ２とは、画素ｂ２の濃度を、前述の網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。パターンＭＰｂは、Ｌ１＝ｂ２、Ｌ２＝ａ３、Ｌ３＝ｂ４、Ｌ４＝ｃ１、Ｌ５＝ｃ５、Ｌ６＝ｄ２、Ｌ７＝ｅ３、Ｌ８＝ｄ４、と定めたものである。

また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ１の原稿走査速度の高、低で行うので、スキャナ１からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、前述のパターンＭＰａ、ＭＰｂに代えて、図１４上に示すパタ―ンＭＰｃ、ＭＰｄを用いる。拡大のときには、図１４上に示すパタ―ンＭＰｅ、ＭＰｆを用いる。なお、パタ―ンＭＰｅ、ＭＰｆにおいて、三角印を与えた画素も、前述の「周囲画素」に加えても良い。

第２網点ピーク検出部４４０２は、Ｂデータを用いて網点ピークを検出するものであって、機能は、第１網点ピーク検出部４４０１と同じである。第１網点ピーク検出部４４０１は、Ｇ画像データを用いるのでほとんどの色に対して反応するが、Ｙに対しては反応しないので、第２網点ピーク検出部４４０２は、Ｂ画像データを使用してＹの網点ピークを検出することを目的とする。

第３網点領域検出部４４０３は、第１網点ピーク画素検出部４４０１、第２網点ピーク画素検出部４４０２のどちらかにより検出された山と谷の網点ピーク画素を所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷との網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリ４４０６に記憶される。

図２４を参照して、第３網点ピーク検出部４４０３の検出処理を具体的に説明する。この第３網点ピーク検出部４４０３の検出処理は、１００線以下、６５線（新聞の網点）以上の検出を目的とし、本実施例は、局所領域として７×７画素マトリクス（一般化して示すとＭ×Ｍ画素マトリクス）のマスクを採用した例である。注目画素となる中心画素群の濃度Ｌｃが、その周囲画素の濃度群Ｌ１乃至Ｌ８と比較して最大又は最小であるとともに、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ１−Ｌ８）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ２−Ｌ７）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ３−Ｌ６）≧Ｌｔｈ、かつ、ａｂｓ（２Ｌｃ−Ｌ４−Ｌ５）≧Ｌｔｈのときに、マスクの中心画素（Ｌｃ）を網点ピーク画素（極点画素）として検出する。ａｂｓ関数は前述のように絶対値をとることを意味する。Ｌｔｈは閾値（固定値）である。

具体的には、周囲画素は、図２４（ａ）に示す周囲画素分布パターンであるとする。図２４（ｃ）は、図２４（ａ）に対応する７×７画素マトリクスの座標を表す図である。周囲画素分布パターンに基づいた前述の第１及び第２網点ピーク検出部４４０１、４４０２のどちらかが網点ピーク画素を検出した場合に、そのときの注目画素（中心画素ｄ４）に網点ピーク画素を表す検出信号を与える。２つのパターンを用いるのは、網点の網点面積率に幅広く対応するためである。

中心画素Ｌｃの濃度は周辺画素を参照してＬｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）のように定める。このＬｃが周辺画素に対して最大値のとき、パターンは、Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）、Ｌ２＝Ｍａｘ（ａ３、ａ４、ａ５）、Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）、Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）、Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）、Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）、Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）、Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）と定めたものである。ここで、Ｌ１＝Ｍａｘ（ａ１、ａ２、ｂ１）は、画素ａ１、ａ２、ｂ１の濃度の最大値を、前述の網点ピーク画素検出演算のＬ１の値とすることを意味する。Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）は、Ｌｃがｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４の中の最小のものであることを意味する。

また、中心画素Ｌｃの濃度をＬｃ＝Ｍａｘ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）とし、このＬｃが周辺画素に対して最小値のとき、パターンは、Ｌ１＝Ｍｉｎ（ａ１、ａ２、ｂ１）、Ｌ２＝Ｍｉｎ（ａ３、ａ４、ａ５）、Ｌ３＝Ｍａｘ（ａ６、ａ７、ｃ７）、Ｌ４＝Ｍａｘ（ｃ１、ｄ１、ｅ１）、Ｌ５＝Ｍａｘ（ｃ７、ｄ７、ｅ７）、Ｌ６＝Ｍａｘ（ｆ１、ｇ１、ｇ２）、Ｌ７＝Ｍａｘ（ｇ３、ｇ４、ｇ５）、Ｌ８＝Ｍａｘ（ｇ６、ｇ７、ｆ７）と定めたものである。Ｌｃ＝Ｍａｘ（ｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）は、Ｌｃがｄ４、ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４の中の最大のものであることを意味する。

また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大、縮小はスキャナ１の原稿走査速度の高、低で行うので、スキャナ１からは、副走査方向ｙの拡大、縮小があった画像データが与えられる。そこで、縮小のときには、図２４（ｂ）に示すパタ―ンを用いる。拡大のときには、図２４（ａ）に示すパタ―ンを用いる。

第３網点ピーク検出部４４０３の演算式は、１画素のデータで演算するのではなく、複数の画素（ｍｉｎ、ｍａｘの演算）で、対象となる画素を参照する。これは、低線数の網点は濃淡の周期が大きくなる（面積が大きくなる）ので、１画素で決定するのではなく周辺画素を参照することにより、ノイズ（ごみ）の影響を少なくし、かつ、算術演算量を減らし、他のブロックで共通に演算式を使えるようにするためである。これにより、ハードウェア化が容易になる。

第１網点領域検出部４４０４は、第１網点ピーク検出部４４０１によって検出された山と谷との網点ピーク画素を、所定の大きさの二次元の小領域毎に計数し、山と谷との網点ピーク画素の合計を小領域の計数値Ｐとする。この計数値Ｐが閾値Ｐｔｈより大きいときに、小領域の全画素（あるいは画素単位の処理の場合、小領域の中心画素のみ）を網点領域と判定する。判定の結果は一時メモリ４４０６に記憶される。

第１網点領域検出部４４０４又は第２網点領域検出部４４０５のどちらかが網点領域を検出したならば、注目している小領域の近傍の処理済み領域の網点／非網点判定結果（周辺の特徴情報）に応じ適応的に閾値Ｐｔｈを変化させる。本実施例においては、閾値Ｐｔｈとして、２つの値ＴＨ１、ＴＨ２（但しＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、一時メモリ４４０６に記憶されている注目小領域近傍の処理済み領域の判定結果によって、その一方の値を選択する。即ち、近傍の領域が非網点領域と判定されていた場合には、線画領域である可能性が高いので、誤検出を減らすために条件が厳しくなるＴＨ１のほうを閾値Ｐｔｈとして選択する。これに対し、近傍領域が網点領域であると判定されていた場合には、網点領域である可能性が高いので、条件が緩くなるＴＨ２のほうを閾値Ｐｔｈとして用いる。なお、閾値Ｐｔｈの初期値としてはＴＨ１を選択する。

図１４上のＡＭＰに、前述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１乃至Ｓ４のそれぞれは、例えば４×４画素の大きさの小領域（ブロック）であり、Ｓ４が注目している小領域、Ｓ１、Ｓ２及びＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１、Ｓ２及びＳ３のすべてが網点領域であると判定されているときには、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１、Ｓ２及びＳ３の１つでも非網点領域と判定されているときは、閾値ＰｔｈとしてＴＨ１が選択される。網点領域と判定したときに“１”、非網点と判定したときに“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出部４４から出力される。但し、これは一例であって、Ｓ１、Ｓ２及びＳ３のいずれか１つの小領域でも網点領域と判定されたときにＴＨ２を選択し、すべてが非網点領域と判定されたときにのみＴＨ１を選択するようにしてもよい。さらに、参照する近傍領域をＳ１のみ、あるいはＳ２のみとすることもできる。

原稿中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には、Ｒ、Ｇ、Ｂの相対的な読み取りずれが、各色画像データのサンプリングや機械的精度のために存在する。図１５を用いて説明する。図１５の（ａ）は画像濃度信号であり、黒濃度信号は理想的には、Ｒ、Ｂ、Ｇ濃度信号の３つの信号レベルの高低が一致したときに理想の黒となる。ところが、実際の画像データは、レンズによりＣＣＤ上に画像を結像し、ＣＣＤの画像信号をデジタル化したもので、図１５の（ｂ）が理想の高低波形となる。しかし、一般的なスキャナでは、３ラインＣＣＤセンサを用いているため、画像データのＲ、Ｇ、Ｂの各画像を時間的に同時に読み取ることはできない。Ｒ、Ｇ、Ｂの各ラインセンサは等間隔で配置され、時間的に同時に読むことができないので、どうしても読み取り位置ずれが生じてしまう。例えば、図１５の（ｂ）に示すレベル変化の黒を表すＲ、Ｇ、Ｂ各色濃度信号は、図１５の（ｃ）に示すように相対的にずれる。このずれが大きいと、黒領域の周縁に色ずれが現われる。

色相分割部４１１は、画素分類手段の例であり、有彩色領域を見つけるためのデバイスである。入力データＲ、Ｇ、Ｂは、色相分割部４１１にて、ｃ、ｍ、ｙ及び色判定用ｗ（白）の信号に変換される。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、１画素内のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して、以下のようにした。ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データは、数字が大きくなると黒くなる（濃くなる）。
（１）Ｒ−Ｙ色相領域境界（ｒｙ）：Ｒ−２＊Ｇ＋Ｂ＞０、
（２）Ｙ−Ｇ色相領域境界（ｙｇ）：１１＊Ｒ−８＊Ｇ−３＊Ｂ＞０、
（３）Ｇ−Ｃ色相領域境界（ｇｃ）：１＊Ｒ−５＊Ｇ＋４＊Ｂ＜０、
（４）Ｃ−Ｂ色相領域境界（ｃｂ）：８＊Ｒ−１４＊Ｇ＋６＊Ｂ＜０、
（５）Ｂ−Ｍ色相領域境界（ｂｍ）：９＊Ｒ−２＊Ｇ−７＊Ｂ＜０、
（６）Ｍ−Ｒ色相領域境界（ｍｒ）：Ｒ＋５＊Ｇ−６＊Ｂ＜０、とし、
（７）色判定用ｗ（白）画素判定：（Ｒ＜ｔｈｗａ）＆（Ｇ＜ｔｈｗａ）＆（Ｂ＜ｔｈｗａ）ならば、ｙ＝ｍ＝ｃ＝０とする。また、
（８）Ｙ画素判定：（ｒｙ＝＝１）＆（ｙｇ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｙ）ならば、ｙ＝１、ｍ＝ｃ＝０とする。また、
（９）Ｇ画素判定：（ｙｇ＝＝１）＆（ｇｃ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｇ）ならば、ｃ＝ｙ＝１、ｍ＝０とする。また、
（１０）Ｃ画素判定：（ｇｃ＝＝１）＆（ｃｂ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｃ）ならば、ｃ＝１、ｍ＝ｙ＝０とする。また、
（１１）Ｂ画素判定：（ｃｂ＝＝１）＆（ｂｍ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｂ）ならば、ｍ＝ｃ＝１、ｙ＝０とする。また、
（１２）Ｍ画素判定：（ｂｍ＝＝１）＆（ｍｒ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｍ）ならば、ｍ＝１、ｙ＝ｃ＝０とする。また、
（１３）Ｒ画素判定：（ｍｒ＝＝１）＆（ｒｙ＝＝０）＆（ＲＧＢ差＞ｔｈｒ）ならば、ｙ＝ｍ＝１、ｃ＝０とする。また、
（１４）ＢＫ画素判定：（７）乃至（１３）に該当しないとき、ｙ＝ｍ＝ｃ＝１とする。

さらに、色相分割部４１１は、色判定用ｗ画素の判定を行う。（Ｒ＜ｔｈｗ）＆（Ｇ＜ｔｈｗ）＆（Ｂ＜ｔｈｗ）ならば、色画素用ｗ画素とし、ｗとして出力する。ここで、（７）乃至（１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。前述の閾値ｔｈｗａ、ｔｈｙ、ｔｈｍ、ｔｈｃ、ｔｈｒ、ｔｈｇ、ｔｈｂは、複写（処理）前に決まる閾値である。ｔｈｗとｔｈｗａの関係は、ｔｈｗ＞ｔｈａとなっている。ここで色相毎に閾値を変えているのは、色相領域毎に有彩範囲が異なるからである。この色相分割は、一例であって、如何なる式を使用してもよい。色相分割部４１１は、ｃ、ｍ、ｙに各１ビットの３ビットデータと、色判定用色画素検出のｗの１ビットデータとを出力する。ビットプレーン形成手段は、色相分割部４１１の出力信号であるｃ、ｍ、ｙの３ビットデータから３ビットプレーンを形成する。

メモリ４１２乃至４１５のそれぞれは、領域抽出手段に相当し、色相分割部４１１の出力ｃ、ｍ、ｙ、ｗのそれぞれに基づいて５×５のマトリクスを蓄積し、色画素判定部４１６の入力とする。

図６に、色画素判定部４１６の内容を示す。５×５のマトリクス分のｃ、ｍ、ｙ、ｗそれぞれのデータは、カウント部５０１乃至５０４と、パターンマッチング部５０５乃至５０８と、に入力される。ここでまず、Ｂ／Ｃ信号を求める流れについて説明する。

第１カウント部５０１は、第２計数手段の例であり、注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に、色判定用ｗ画素が存在するときは、その画素の色相分割部４１１で判定したｃ、ｍ、ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素のｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈｍｉｎ未満ならば、色画素候補１とする。ｔｈｃｎｔ、ｔｈｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。ｃ、ｍ、ｙにプレーン展開して、Ｎ×Ｎのマトリクスにおけるそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最小値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取り漏れが生じても補正が可能となる。そして最大値と最小値との差で有彩画素か否かを判定する。このことにより、黒画素の読み取り漏れが生じた画素を補正して、有彩画素を抽出する。注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に一定画素数の有彩画素があると注目画素を有彩画素とする。

第２パターンマッチング部５０６は、色画素用ｗ画素が存在するとき、その画素をｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、注目画素を中心とする５×５画素マトリクスの白レベルが大きくなる。次に、第２パターンマッチング部５０６は、色相分割部４１１で判定した注目画素のｃ、ｍ、ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）又は全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）である画素以外の画素（色画素）であるか否かを、該５×５画素マトリクスが次のパターンにマッチングするか否かをチェックすることにより判定する。

色画素パターン群は、図１６に示すように、パターン１−１（ｐｍ１）：Ｄ２３＆Ｄ３３＆Ｄ４３１、パターン１−２（ｐｍ２）：Ｄ３２＆Ｄ３３＆Ｄ３４、パターン１−３（ｐｍ３）：Ｄ２２＆Ｄ３３＆Ｄ４４、パターン１−４（ｐｍ４）：Ｄ２４＆Ｄ３３＆Ｄ４２である。中心画素（注目画素）はＤ３３である。これらのパターン上の白丸は、色画素であることを示す。パターンマッチングを採用するのは、孤立点などを拾わないようにするためである。逆に、網点などの小面積の色を検出する際には、中心画素が１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）又は０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるか否かで判定すればよい。

次に、第２パターンマッチング部５０６は、白に囲まれた色線を検出する。これに用いるパターンを図１７に示す。図１７において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図１７のパターンｐｗ１１ａ乃至ｐｗ１４ｄのいずれかにマッチングする場合、そのときの注目画素（中心画素）を色線画素と見なす。

色細線用パターン群は、パターン２―１（ｐｗ１１ａ乃至ｐｗ１１ｄ）：（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃（（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））＃（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４））＃（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ４２）＆（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４））、パターン２―２（ｐｗ１２ａ乃至ｐｗ１２ｄ）：（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃（（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））＃（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４））＃（（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＆（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５））、パターン２―３（ｐｗ１３ａ乃至ｐｗ１３ｄ）：（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃（（Ｄ１１＆Ｄ２１＆Ｄ１２）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））＃（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ３５＆Ｄ４４＆Ｄ５３））＃（（Ｄ１３＆Ｄ２２＆Ｄ３１）＆（Ｄ４５＆Ｄ４４＆Ｄ５５））、パターン２―４（ｐｗ１４ａ乃至ｐｗ１４ｄ）：（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ４１＆Ｄ５１＆Ｄ５２））＃（（Ｄ１３＆Ｄ２４＆Ｄ３５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））＃（（Ｄ１４＆Ｄ１５＆Ｄ２５）＆（Ｄ３１＆Ｄ４２＆Ｄ５３））である。

次に、第２パターンマッチング部５０６は、ｃ、ｍ、ｙが全て０のところのパターンマッチングを行う。これに用いるパターンを図１８に示す。図１８において、白丸を付した画素は、ｃ、ｍ、ｙが全て０の画素である。注目画素（中心画素）を中心とする５×５画素マトリクスのデータ（ｃ、ｍ、ｙ）の分布が、図１８のパターンｐｗ２１ａ乃至ｐｗ２４ｄのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素（中心画素）を白領域画素と見なす。

白領域パターン群は、パターン３―１（ｐｗ２１ａ乃至ｐｗ２１ｄ）：（Ｄ２１＆Ｄ３１＆Ｄ４１）＃（Ｄ２２＆Ｄ３２＆Ｄ４２）＃（Ｄ２４＆Ｄ３４＆Ｄ４４）＃（Ｄ２５＆Ｄ３５＆Ｄ４５）、パターン３―２（ｐｗ２２ａ乃至ｐｗ２２ｄ）：（Ｄ１２＆Ｄ１３＆Ｄ１４）＃（Ｄ２２＆Ｄ２３＆Ｄ２４）＃（Ｄ４２＆Ｄ４３＆Ｄ４４）＃（Ｄ５２＆Ｄ５３＆Ｄ５４）、パターン３―３（ｐｗ２３ａ乃至ｐｗ２３ｄ）：（Ｄ５２＆Ｄ５１＆Ｄ４１）＃（Ｄ５３＆Ｄ４２＆Ｄ３１）＃（Ｄ３５＆Ｄ２４＆Ｄ１３）＃（Ｄ２５＆Ｄ１５＆Ｄ１４）、パターン３―４（ｐｗ２４ａ乃至ｐｗ２４ｄ）：（Ｄ５４＆Ｄ５５＆Ｄ４５）＃（Ｄ５３＆Ｄ４４＆Ｄ３５）＃（Ｄ３１＆Ｄ２２＆Ｄ１３）＃（Ｄ２１＆Ｄ１１＆Ｄ１２）である。

第２パターンマッチング部５０６は、抽出したパターンマッチング結果が以下の条件を満たす場合、注目画素を色判定用色画素候補２とする。条件は、（（ｐｍ１＝＝１）＆（（ｐｗ１１＝＝１）＃（ｐｗ２１！＝１）））＃（（ｐｍ２＝＝１）＆（（ｐｗ１２＝＝１）＃（ｐｗ２２！＝１）））＃（（ｐｍ３＝＝１）＆（（ｐｗ１３＝＝１）＃（ｐｗ２３！＝１）））＃（（ｐｍ４＝＝１）＆（（ｐｗ１４＝＝１）＃（ｐｗ２４！＝１）））で示され、ここで、（ｐｍ１＝＝１）は、注目画素を中心とするデータ分布が、パターンｐｍ１にマッチングすることを意味し、（ｐｗ１１＝＝１）はパターンｐｗ１１ａ乃至ｐｗ１１ｄのいずれかにマッチングすることを意味し、（ｐｗ２１！＝１）はパターンｐｗ２１ａ乃至ｐｗ２１ｄのいずれにもマッチングしないことを意味する。＆は論理積を、＃は論理和を意味する。このパターンマッチングにより、白領域に囲まれた色画素を色画素候補として、それ以外で白領域が存在するときは、色画素としない。白領域がない色画素パターンマッチングで一致したものは、色画素候補となる。

第４パターンマッチング部５０８は、パターン照合手段の例であり、１ライン色細線パターンマッチングを実行する。パターンマッチング部５０８は、色相分割部４１１で各画素に割り当てられた３ビットプレーンのｃ、ｍ、ｙの全てが１である画素を黒画素、ｃ、ｍ、ｙ全てが０である画素を白画素、その他を色画素とし、５×５画素マトリックスの画像領域を参照して、図２６に示すパターンに合致するか否かを判定し、合致する場合に注目画素を色画素候補０とする。図２６では、白丸は色画素を表し、×は白画素を表す。空欄は、黒画素、白画素、色画素のいずれであってもよい。図２６のパターンは、一定方向に続く色画素のラインを挟んで、両脇に白画素を有する。ショックジター等による黒文字部の色ずれの場合には、一定方向に色画素のラインが続くが、色画素のラインのどちらか一方の脇には白画素が存在しない。従って、このパターンを用いることにより、ショックジターによる黒文字部の色ずれを適切に検出することが可能となる。

ここで、第４パターンマッチング部５０８の効果を５×５のマトリクスを用いて説明する。スキャナ１で白地上の１ライン色細線を読み取った場合、図２７の白丸部のみが色画素となる。ここで注目画素を有彩判定するためには、ｃ、ｍ、ｙの３ビットプレーンの第１カウント部５０１による計数結果における最大値と最小値との差の閾値として、５以下を設定せざるを得ない。１ライン色細線は、最大値と最小値との差が５であり、第１カウント部５０１は、ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、所定の閾値以上の場合を１条件として、注目画素を色画素候補とするからである。一般的には、ｍ×ｍのマトリクス（ｍは整数である。）の場合、最大値と最小値との差の閾値として、ｍ以上を設定しなければ黒文字部の色ずれ等を誤って有彩判定する確率が高くなり適切な判定を行うことができない。仮に、第４パターンマッチング部が存在せず、第１カウント部のみで有彩判定を行う場合には、１ライン色細線を有彩であると判定するために、閾値を５未満とせざるを得ず、閾値を５未満とすれば黒文字部の色ずれ等を誤って有彩判定する確率が高くなる。

このように、第４パターンマッチング部５０８によりパターンマッチングを実行し、１ライン色細線を高精度に検出することができるので、第１カウント部５０１における閾値を大きく設定して黒文字部の色ずれを有彩判定するのを回避しながら、第４パターンマッチング部５０８により１ライン色細線を有彩判定できるようになる。

第１色画素判定部５０９は、有彩画素判定手段の例であり、第１カウント部５０１、第２パターンマッチング部５０６及び第４パターンマッチング部５０８の出力に基づいて、注目画素が色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素１であると判定する。また、色画素候補０であれば、色画素候補１及び色画素候補２であるか否かに関わらず、色画素１であると判定する。即ち、第４パターンマッチング部５０８が１ライン色細線を検出した場合には、画像処理装置は、その検出結果を第１カウント部５０１及び第２パターンマッチング部５０６の検出結果に優先して注目画素を色画素と判定するので、第１カウント部５０１で１ライン色細線を有彩判定する必要がなく、第１カウント部５０１がより厳格に黒文字部の検出を行えるようになり、結果として、画像処理装置は、黒文字部と１ライン色細線とを適切に判定できるようになる。

第１ブロック化部５１３は、第１色画素判定部５０９の出力をブロック化する。ブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素１があれば、該４×４画素マトリックス全体を色画素１ブロックとして出力するものである。第１ブロック化部５１３以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。

孤立点除去部５１７は、注目ブロックの隣り合うブロックに色画素１ブロックがなければブロック化されたデータを孤立点として除去する。

膨張部５２１は、色画素１ブロックが存在する場合は、孤立点除去部５１７の出力を５×５ブロックに膨張させる。膨張は、色画素の周辺を黒文字処理しないようにするためである。ここで、出力するＢ／Ｃ信号は、色画素１ブロックのときにＬ（有彩）を出力し、それ以外のときは、Ｈ（無彩）を出力する。

第２カウント部５０２は、注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内に色判定用ｗ画素が存在するときは、その画素の色相分割部４１１で判定したｃ、ｍ、ｙデータをｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素の、ｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａｃｎｔ以上でかつ最小値がｔｈａｍｉｎ未満ならば、注目画素を色画素候補１とする。ｔｈａｃｎｔ、ｔｈａｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。

第２色画素判定部５１０は、第２カウント部５１０、第２パターンマッチング部５０６及び第４パターンマッチング部５０８の出力に基づいて色画素か否かを判定する。色画素候補１でかつ色画素候補２であれば、色画素２であると判定する。また、色画素候補０であれば、色画素候補１及び色画素候補２であるか否かに関わらず、色画素２であると判定する。

これにより、画像処理装置は、黒文字部の色ずれに対する誤判定を増加させることなく１ライン色細線を有彩判定できる。その結果、無彩原稿を有彩と誤判定してしまう確率を低減しながら、１ライン色細線のある原稿を有彩原稿であると判定できるようになる。

第２ブロック化部５１４は、第２色画素判定部５１０の出力をブロック化する。即ち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素２があれば、該４×４画素マトリックの全体を色画素２ブロックとして出力する。第２ブロック化部５１４以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。

第１密度部５１８は、孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素２ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素２ブロック）とする。

第３カウント部５０３は、注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素のｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａ１ｃｎｔ以上で、かつカウントしたｃ、ｍ、ｙの最小値が、ｔｈａ１ｍｉｎ未満ならば、色画素候補３とする。ｔｈａ１ｃｎｔ、ｔｈａ１ｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。

第１パターンマッチング部５０５は、色相分割部４１１で判定した画素（ｃ、ｍ、ｙ）が色画素であるか否かを５×５画素マトリクスを用いるパターンマッチングで判定する。パターンは第２パターンマッチング部５０６のものと同じである。パターンマッチングで一致した画素は、色画素候補４とする。

第３色画素判定部５１１は、色画素候補３でかつ色画素候補４であれば、色画素３とする。

第３ブロック化部５１５は、第３色画素判定部５１１の出力をブロック化する。即ち、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の色画素３があれば、該４×４画素マトリックスの全体を色画素３ブロックとして出力する。第３ブロック化部５１５以降の処理は、４×４を１ブロックとしてブロック単位出力する。

第２密度部５１９は、孤立ブロックの除去のために、３×３ブロックの中のアクティブ条件（色画素３ブロック）が３個以上あり、注目ブロックがアクティブ（色画素３）ならば、注目ブロックをアクティブブロック（色画素３ブロック）とする。

第４カウント部５０４は、注目画素を中心とする５×５画素マトリクス内の各画素の、色相分割部４１１で判定したｃ、ｍ、ｙの１（ｃ＝１、ｍ＝１、ｙ＝１）の数をカウントする。ｃ、ｍ、ｙの各カウント値の最小値が、ｔｈａｂｋ以上ならば、注目画素を黒画素候補１とする。ｔｈａｂｋは、複写（処理）前に設定する閾値である。

第３パターンマッチング部５０７は、注目画素を中心とする５×５画素マトリクスにおいて、ｃ＝ｍ＝ｙ＝１の画素のパターンマッチングを行う。

使用されるパターンは、パターン１―１（ｐｍ１）：Ｄ２３＆Ｄ３３＆Ｄ４３、パターン１―２（ｐｍ２）：Ｄ３２＆Ｄ３３＆ｄ３４、パターン１―３（ｐｍ３）：Ｄ２２＆Ｄ３３＆Ｄ４４、パターン１―４（ｐｍ４）：Ｄ４２＆Ｄ３３＆ Ｄ２４である。これらのパターンは図１６に示すものであり、図中に丸印を付した画素が、ｃ＝ｍ＝ｙ＝１の画素である。これらのパターンの何れかに一致した場合に、注目画素を黒画素候補２とする。

無彩判定部５１２は、注目画素が、黒画素候補１でかつ黒画素候補２であれば、黒画素とする。

第４ブロック化部５１６は、無彩判定部５１２の出力をブロック化する。ここでのブロック化とは、４×４画素のマトリックスにおいて、１画素以上の黒画素があれば、該４×４画素マトリックスの全体を黒画素ブロックとして出力する。第４ブロック化部５１６以降の処理は、４×４画素を１ブロックとしてブロック単位出力する。

第２膨張部５２０は、３×３ブロックのマトリックス内において、注目ブロックがアクティブ（黒画素ブロック）で、その周辺画素がノンアクティブ（非黒画素）ならば、注目ブロックをノンアクティブ（非黒画素ブロック）にする。

総合色画素判定部５２２は、注目ブロックが、第２色画素判定部５１０でアクティブ（色画素２）と判定され、かつ、無彩判定部５１２でアクティブ（黒画素）と判定されていなければ、注目ブロックは色（色ブロック）であると判定する。また、第３色画素判定部５１１がアクティブ（色画素）のときも色ブロックであると判定する。

第３膨張部５２３は、総合色画素判定部５２２で、色と判定されたブロックに対して小さな文字を連続と見なすために、注目ブロックを中心とする９×９ブロックのマトリックス内に１ブロックでもアクティブブロックがあれば、注目ブロックをアクティブブロックとする。ここで、大きく膨張させるのは、文字同士のすき間を埋めるためである。

連続カウント部５２４は、有彩画像判定手段の例であり、色画素ブロックの連続性を見て、カラー原稿か白黒原稿かを判定する。また、第３膨張部５２３の出力データ（色画素ブロック）の中の色画素の連続数をカウントすることにより、カラー原稿か否かを判定する。

図７に、この判定処理の内容を示す。注目画素が色画素ブロックにある場合に注目画素の左上、上、右上及び左の画素の色画素連続数を参照して、注目画素の色画素連続数を算出する（ステップＳ２１乃至２６）。ここで、注目画素を、例えば図１１の５×５画素分布パターンＭＰｐのｃ３画素とすると、左上、上、右上及び左の画素はそれぞれ、ｂ２、ｂ３、ｂ４及びｃ２の画素である。注目画素が色画素ブロックにない場合には、色画素連続数を０とする（ステップＳ２１乃至２７）。

注目画素が色画素ブロックにある場合は、先ず注目画素（ｃ３）の上画素（ｂ３）の色画素連続数をチェックして（ステップＳ２２）、それが０であると、参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数に１を加えた値を与え（ステップＳ２４）、上画素（ｂ３）の色画素連続数が０であると参照値Ａに右上画素（ｂ４）の色画素連続数を与える（ステップＳ２３）。次に、参照値Ｂに左上画素（ｂ２）の色画素連続数に１を加えた値を与え、参照値Ｃには上画素（ｂ３）の色画素連続数に１を加えた値を与え、また参照値Ｄには左画素（ｃ２）の色画素連続数に１を加えた値を与える（ステップＳ２５）。そして、参照値Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤのうちの最高値を注目画素（ｃ３）の色画素連続数とする（ステップＳ２６）。

注目画素（ｃ３）に色画素連続数を前述のように与えると、この色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ以上であるかをチェックして（ステップＳ２８）、ＴＨＡＣＳ以上であると、カラー原稿であると決定して（ステップＳ２９）、そこで連続カウント部５２４の処理を終える。色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であると、注目画素を走査方向ｘ、ｙの次の画素に更新して、前述の処理を繰返す。原稿全面について前述の処理をした結果、最後まで色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ未満であったときには（ステップＳ３０乃至３４）、原稿は白黒画像であると決定する。

前述の色画素連続数は、ほぼ縦の色付き線分と横の色付き線分の和となる。右上の色画素連続数が、他と異なるのは二重カウントを防ぐためである。色画素連続数の具体的なデータを図１９に示す。図１９に示す数字を入れた小四角が色画素であり、数字が該画素に与えた色画素連続数である。数字を入れた小四角が連なったブロックが色画素群であり、同一原稿上の何れかの色画素群のなかの色画素連続数が１つでも設定値ＴＨＡＣＳ以上になるとそこで、カラー原稿であると確定する（ステップＳ２８、２９）。

第１乃至第３色画素判定部と分けたのは、カラー原稿か白黒原稿かの判定精度を高くするためである。黒文字処理のための色画素判定は、誤判定をしても局所的にはさほど目立たない。しかし、カラー原稿か白黒原稿かの判定は、誤判定をすると原稿全体に影響する。そこで、第１乃至第４カウント部を独立とした。本来ならば、色相分割部４１１から独立にした方がよいが色相分割部４１１を独立にすると、第１乃至第４パターンマッチング部のメモリが増えるので好ましくない。第１乃至第４カウント部のパラメータ（色画素候補１、３、黒画素候補１）で、色画素のパラメータ（色画素１乃至３）を変更している事により、メモリ量の増加を少なくしている。第２及び第３色画素判定部を設けているのは蛍光ペンの黄色のような濃度の低い色を検出するためで、さらに、無彩判定（黒画素判定）部５１２を備えたのは濃度を低くすると誤検出した際に補正するためである。蛍光ペンなど濃度の薄い色は、ある程度の幅において黒データで補正しても問題はない。複数の色画素を抽出する際に、ｗ（白）のレベルを変えているだけなので、色画素検出のために２つ分のメモリを持つ必要がなく、１つ分＋１ラインの容量で可能である。

連続カウント部５２４で、１ライン前のカウントデータと現在のラインのカウントデータを参照してカウント値を数えているので、確実に周辺画素の連続を正確に数えることができ、これにより色画素の連続を数えることが可能となる。本実施例では、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに対して色相判定を行ったが、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データに限定するものではなく、輝度色差（例えばＬａｂ）などに対して、色相判定することは、容易である。

総合判定部４５は、図４に示すように文字判定部４５１、膨張処理部４５２、文字なか判定部４５３およびデコード部４５４から構成される。

文字判定部４５１は、エッジ抽出部４３の結果がエッジありで、網点抽出部４４の結果が網点なしで白領域抽出部４２の結果が白領域ありのときは、文字エッジと判定する。そうでないときには非文字エッジ（絵柄または文字なか）と判定し、その結果を図２５に示すように膨張処理部４５２に出力する。

膨張処理部４５２は、文字判定部４５１の結果を８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をして４ブロックの膨張処理を行う。即ち、注目ブロックを中心とする８×８ブロックの何れかのブロックが文字エッジである場合に、注目ブロックも文字エッジブロックであると仮定し、該注目ブロックを中心とする３×３ブロックのすべてが文字エッジである場合に、注目ブロックを文字エッジと確定し、注目ブロックとそれに隣接する３ブロックとの計４ブロックを文字エッジと見なす。ＯＲ処理してからＡＮＤ処理するのは、特に黒文字の場合、黒文字の領域の周辺に小領域の非黒文字領域が存在すると、処理の差によっては違和感が生じることがあり、例えば黒が薄く見えるからである。これを防ぐために、ＯＲ処理で非黒文字領域を大きくしている。ＡＮＤ処理は、望むべき膨張量にするために行っている。

ところでカラー複写機は、１枚の複写をするのに、４回スキャンをするので、スキャン毎に、微妙に文字判定結果が異なる。特に、ブラック作像のときに非黒文字判定をし、ブラック作像以外のときに黒文字判定をすると、この黒文字領域は薄くなってしまうので、Ｂｋのときには８×８ブロックのＯＲ処理をして、その後に３×３ブロックのＡＮＤ処理をし、Ｂｋ以外の作像のときには、５×５ブロックのＯＲ処理をして、その後は１×１ブロックのＡＮＤ処理をする。なお、１×１のＡＮＤ処理とは、その結果が処理前と同一になるので、何の処理もしないことと同義である。膨張処理の結果は、文字エッジ信号としてデコード部４５４に出力する。

このように膨張処理をすることにより、分離結果が異なって文字の領域が薄くなることがなくなる。この膨張処理によって、文字の中部分が濃くなることがあるが、文字のエッジに対して文字のなかが薄いと濃度は飽和しているので、違和感はない。

図２０に、カラー複写によるカラー色剤の重なりを模式的に拡大して示す。図２０の（ｄ）が、４色とも黒文字処理した理想の場合を示す。図２０の（ｅ）が、４色とも黒文字処理して、Ｂｋのみ補正がかからず、Ｂｋ以外で補正がかかって薄くなった場合を示す。図２０の（ｆ）が、本実施例によってＢｋのみ黒文字処理した、好適な場合を示し、図２０の（ｇ）が、本実施例によってＢｋのみ黒文字処理して、Ｂｋのみ補正がかからず、Ｂｋ以外で補正がかかった好適な場合を示す。

図２０の（ａ）が、膨張量は同一で黒文字処理した理想の場合を示す。図２０の（ｂ）は、膨張量は同一で黒文字処理して印字位置がずれた場合（白く抜ける）を示す。図２０の（ｃ）が、Ｂｋの膨張量が大きい場合で、本実施例によって黒文字処理して印字位置がずれた場合を示す。

デコード部４５４は、Ｃ／Ｐ信号を出力する。Ｃ／Ｐ信号は、下記のようになる。

また、色判定部４１からは図４および図２５に示すようにＢ／Ｃ信号が出力される。このように像域処理部２１は、２ビット信号であるＣ／Ｐ信号、及び、１ビット信号であるＢ／Ｃ信号を出力する。Ｃ／Ｐ信号及びＢ／Ｃ信号は、ＲＧＢ又はＣＭＹＢｋに色分解された画像データに同期して、スキャナ補正部２のフィルタ処理部２２、色補正部２３及び変倍処理部２４に入力され、或いは、必要に応じて参照される。また、Ｃ／Ｐ信号及びＢ／Ｃ信号は、画像データと共に圧縮処理部３、伸張処理部７を介してプリンタ補正部８に入力され、或いは、必要に応じて参照される。

実施例２で使用する色判定部を図２８に示す。図４における実施例１の色判定部４１がｃ、ｍ、ｙ、ｗに対応する４つのメモリ（５×５）を有するのに対し、実施例２の色判定部４１がＢｋ、Ｃｏｌ、Ｗｈに対応する３つのメモリ（５×５）６０１乃至６０３を有する点で相違する。実施例１の色相分割部４１１へＲＧＢ信号が入力され、ＣＭＹＷの４つの信号が出力されているのに対し、実施例２の色相分割部４１１からはＢｋ、Ｃｏｌ、Ｗｈの３つの信号が出力されるからである。ここで、Ｂｋは黒画素、Ｗｈは白画素を示し、また、Ｃｏｌは、実施例１の色相分割部４１１において白画素でも黒画素でもないもの（Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、Ｙ画素）とされた画素を示す。これにより、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、Ｙ画素をＣｏｌとして１ビットにまとめることが可能となる。

図２９は、実施例２で使用する色画素判定部４１６の構成例を示す図である。実施例１における入力ｃ、ｍ、ｙ、ｗが、Ｂｋ、Ｃｏｌ、Ｗｈになっていることを除き、図６に示す図と同じである。

実施例２において、第１計数手段の例である第１乃至第４カウント部は、５×５の画素マトリクス内の各画素のＢｋ、Ｃｏｌの「１」の数をカウントする。そして、各カウント部は、Ｂｋについてのカウント数がｔｈｂｋ以上で、かつ、Ｃｏｌについてのカウント数がｔｈｃｏｌ以下の場合に、無彩画素領域であると判定する。ｔｈｂｋ、ｔｈｃｏｌは、複写（処理）前に設定する閾値である。

これにより、実施例２では、実施例１のように３ビットプレーンにｃ、ｍ、ｙを割り当てないので、メモリを節約することが可能となる。また、読み取り位置ずれを原因とする黒文字部周辺の色ずれがある程度多い場合であっても、黒文字部が色画素であると判定されることを防止する効果は実施例１と同様である。さらに、原稿１１の有彩判定において、黒文字部周辺の色ずれによる誤判定（有彩であるとの判定）の確率を増加させることなく、パターンマッチングにより１ライン色細線を有彩判定することが可能である点も実施例１と同様である。即ち、実施例１と比較して使用するメモリを節約しながらも、無彩原稿を有彩であると誤判定する確率を増加させることなく、１ライン色細線のある原稿を有彩原稿であると判定することができる。従って、本実施例は、１ライン色細線を有彩判定し、かつ、黒文字部を精度よく無彩判定することができる。これにより、１ライン色細線をＫ版単色で転写紙に出力することなく、かつ、高品位な黒文字を出力するフルカラーデジタル複写機を提供することが可能となる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、前述した実施例に係る画像処理装置の機能は、コンピュータにプログラムを実行させることで実現されてもよい。また、当該プログラムはコンピュータ読取可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。当該機能を実行しようとする画像処理装置等のコンピュータは、当該プログラムを記憶媒体から読み出して画像形成装置等が有する記憶媒体に当該プログラムを格納し、格納されたプログラムを読み出して当該機能を実行する。また、当該コンピュータが、読み出したプログラムを実行することにより前述した実施例の機能を実現するだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているオペレーティングシステム等が当該機能を実現する処理の全部又は一部を実行してもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに実装される機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が、当該機能を実現する処理の全部又は一部を実行してもよい。

フルカラー画像形成装置の概略構成例を示すブロック図である。 スキャナ補正部の構成例を示す図である。 プリンタ補正部の構成例を示す図である。 像域処理部の構成例を示す図である。 白判定に用いる状態変数ＭＳ、ＳＳ［Ｉ］の更新の処理手順を示すフローチャートである。 色画素判定部の構成例を示す機能ブロック図（その１）である。 連続カウント部における判定処理手順の流れを示すフローチャートである。 ６００ｄｐｉの万線パターン及び４００ｄｐｉの万線パターンを示す図である。 黒画素連続検出部及び白画素連続検出部で使用するパターン例を示す図である。 ＲＧＢ白地検出部の白背景分離に使用するパターン例を示す図である。 色地検出に使用するパターン例を示す図である。 ラインメモリＬＭＰの現ライン（注目ライン）を模式的に示す図である。 白領域抽出部の処理を説明するための図である。 網点抽出部の第１網点ピーク検出部の検出処理を説明するための図である。 色判定部の処理を説明するための図である。 色画素判定におけるパターンマッチングを説明するための図である。 白に囲まれた色細線の検出に使用するパターン例を示す図である。 白領域検出に使用されるパターン例を示す図である。 色画素連続数の具体的なデータを示す図である。 カラー複写によるカラー色剤の重なりを模式的に拡大して示す図である。 白領域抽出部の構成例を示すブロック図である。 グレー画素検出に使用するパターン例を示す図である。 網点抽出部の詳細を示すブロック図である。 第３網点ピーク検出部の検出処理を説明するための図である。 総合判定部の処理内容を説明するための図である。 １ライン色細線検出に使用するパターン例を示す図である。 １ライン色細線を判定する際の問題点を説明するための図である。 色判定部の構成例を示す図である。 色画素判定部の構成例を示す機能ブロック図（その２）である。

符号の説明

１ スキャナ部
２ スキャナ補正部
３ 圧縮処理部
４ コントローラ
５ ＨＤＤ
６ ＮＩＣ
７ 伸張処理部
８ プリンタ補正部
９ プロッタ
１０ 汎用バス
１１ 原稿
１２ 外部ＰＣ端末
１３ コピー画像
２０ スキャナγ補正部
２１ 像域分離部
２２ フィルタ処理部
２３ 色補正部
２４ 変倍処理部
３０ プリンタγ補正部
３１ 階調処理部
４０ フィルタ部
４１ 色判定部
４２ 白領域抽出部
４３ エッジ抽出部
４４ 網点分離部
４５ 総合判定部
４１１ 色相分離部
４１２、４１３、４１４、４１５ メモリ
４１６ 色画素判定部
４３１ ３値化部
４３２ 黒画素連続検出部
４３３ 白画素連続検出部
４３４ 近傍画素検出部
４３５ 孤立点除去部
４５１ 文字判定部
４５２ 膨張処理部
４５３ 文字なか判定部
４５４ デコード部
５０１、５０２、５０３、５０４ カウント部
５０５、５０６、５０７、５０８ パターンマッチング部
５０９、５１０、５１１ 色画素判定部
５１２ 無彩判定部
５１３、５１４、５１５、５１６ ブロック化部
５１７ 孤立点除去部
５１８、５１９ 密度部
５２０、５２１、５２３ 膨張部
５２２ 総合色画素判定部
５２４ 連続カウント部
６０１、６０２、６０３ メモリ
４２０１ ２値化部
４２０２ ＲＧＢ白抽出部
４２０３ 白判定部
４２０４ 白パターンマッチング部
４２０５ 白パターン補正部
４２０６ 白膨張部
４２０７ 白収縮部
４２０８ 白補正部
４２０９ グレーパターンマッチング部
４２１０ グレー膨張部
４２１１ 判定部
４２１２ グレー画素検出部
４２１３ 色画素検出部
４２１４ ＲＧＢ白検出部
４４０１、４４０２、４４０３ 網点ピーク検出部
４４０４、４４０５ 網点領域検出部
４４０６ 一時記憶手段

Claims (8)

1. 原稿から読み取った読取画像の画素を白画素、黒画素及び非白黒画素に分類する画素分類手段と、
   所定数連続する非白黒画素の両脇に白画素が配置される複数の識別パターンと、
   前記読取画像における注目画素を含み縦横の画素数が前記所定数以上である領域を前記読取画像から抽出する領域抽出手段と、
   前記識別パターンの１つと、前記領域抽出手段が抽出した前記領域における前記白画素及び前記非白黒画素の配置とが一致するか否かを照合するパターン照合手段と、
   前記パターン照合手段の照合結果に基づいて前記注目画素が有彩画素であるか否かを判定する有彩画素判定手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記領域にある前記黒画素、前記非白黒画素の数をそれぞれ計数する第１計数手段を有し、
   前記有彩画素判定手段は、前記第１計数手段の計数結果と、前記パターン照合手段の照合結果とに基づいて前記注目画素が有彩画素であるか否かを判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 原稿から読み取った読取画像の各画素からＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂｋ（黒）、Ｗ（白）を表す３ビット信号を生成し、更にこれらの３ビット信号から３つのビットプレーンを形成するビットプレーン形成手段と、
   前記領域で各ビットプレーンにおける値を計数する第２計数手段と、を有し、
   前記有彩画素判定手段は、前記第２計数手段の計数結果と、前記パターン照合手段の照合結果とに基づいて前記注目画素が有彩画素であるか否かを判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記有彩画素判定手段の判定結果に基づいて前記読取画像が有彩画像であるか否かを判定する有彩画像判定手段を有することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の画像処理装置。
5. 請求項１乃至４の何れか一項に記載の画像処理装置を有する画像形成装置。
6. 所定数連続する非白黒画素の両脇に白画素が配置される複数の識別パターンを有する画像処理方法であって、
   原稿を読み取る原稿読取ステップと、
   前記原稿読取ステップにおいて取得した読取画像の画素を白画素、黒画素及び非白黒画素に分類する画素分類ステップと、
   前記読取画像における注目画素を含み縦横の画素数が前記所定数以上である領域を前記読取画像から抽出する領域抽出ステップと、
   前記識別パターンの１つと、前記領域抽出手段が抽出した前記領域における前記白画素及び前記非白黒画素の配置とが一致するか否かを照合するパターン照合ステップと、
   前記パターン照合ステップにおける照合結果に基づいて前記注目画素が有彩画素であるか否かを判定する有彩画素判定ステップと、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
7. 請求項６に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
8. 請求項７に記載のプログラムを記録したコンピュータが読取可能な記憶媒体。