JP2007251661A - 画像処理装置、画像送信装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】文字の解像度を落とさずに、適切な画像処理を行うことができる画像処理装置、画像送信装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体を提供する。
【解決手段】読み取った画像データの所定の領域のうち、中濃度画素を検出するグレー画素検出手段と、白画素を検出する白画素検出手段と、白画素以外の画素を検出する特定画素検出手段とを有し、白画素以外の特定画素の値に基づいて白画素の画素値へと補正して、中濃度画素から補正後の画素までをグレー画素として判定する。
【選択図】図４

Description

本発明は、カラーデジタル複写機やスキャナ配信装置の画像形成装置に利用される画像処理装置、画像送信装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体に関し、より詳細には、文字の解像度を落とさずに、適切な画像処理を行うことができる画像処理装置、画像送信装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体に関する。

近年、カラー画像データをデジタル的に処理し、カラー出力可能なカラープリンタや、カラー原稿を色分解して電気的に読み取り、取得したカラー画像データを用紙上に複写するカラー複写機など、カラー印刷・出力が可能な画像処理装置が広く利用され普及している。このような画像処理装置においては、原稿画像に係る膨大な量の画像情報を扱うことになり、データ量を削減するために効率の良い圧縮方式を必要としている。

その中でも、例えばJPGファイルのように非可逆圧縮を行うような圧縮は、圧縮率が非常に高く、データ量を削減した小さなファイルを作ることが可能である。画像に圧縮を行うことは、絵柄等の画像のような多値領域（階調領域）に対しては有効であるが、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ボケてしまい、文字の判読性がよくない。

このような問題を解決する従来の技術としては、特許文献１〜３に開示された発明が公知である。特許文献１には、画像データを最適なデータ量で、かつ高画質で伝送または蓄積可能な画像処理装置に関する発明が記載されている。また特許文献２には、局所処理のみでカラー文書画像を黒文字・白地領域と絵柄領域とに領域分離し、それぞれの領域ごとに符号化するカラー文書の適応符号化装置および復号化装置に関する発明が記載されている。さらに、特許文献３には、文字エッジの外側に隣接して薄い黒色または他色が表れることなどを防止して、文字の再現画質を高くする発明が記載されている。
特開２００２−３６８９８６号公報 特許第３１９３０８６号公報 特開２００１−２６８３８３号公報

前述した特許文献１および特許文献２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値データとをもって、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って、文字のエッジは２値の解像で出力しても、文字の解像度は高いままで、圧縮の高い画像ファイルを作成することが可能である。ここで文字データを抽出する際に、文字領域と非文字領域とを分けるとき、例えば新聞の写真部などのように粗いドットを文字とした場合には、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２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、印刷物などでは、文字は、背景が薄く文字が濃いのが一般的である。ところが、文字を強調したり、写真と文字を合成したりする場合、図２０に示すように、背景を濃くして文字を白くする、いわゆる白抜き文字というものがある。

このような白抜き文字が用いられる場合、従来の技術では、網点による判定やグレー（中濃度）判定を用いて判定を行うが、例えば網点面積が１００％の場合や濃度が濃い領域でのグレー判定を行うことが難しい。また例えば、背景が黒で文字が白の、すなわち、ブラックバック上に白抜き文字が形成される場合には、白の領域が小さいと絵柄になってしまい、白抜き文字の判読性が悪くなる。

このような課題に鑑み、本発明は、所定の領域内の白画素、中濃度画素、特定画素を検出して、特定画素に基づき補正した白画素から中濃度画素までをグレー画素とする画像処理装置、画像送信装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体を提供する。

上記の目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、入力された画像データを色分解して、各色ごとにそれぞれの出力画像データへと変換する画像処理装置であって、画像データを読み取る読み取り手段と、画像データの所定の領域内の中濃度画素の画素値を検出するグレー画素検出手段と、所定の領域内の白画素値を検出する白画素検出手段と、所定の領域内の白画素以外の画素値を検出する特定画素検出手段と、特定画素検出手段で検出された白画素以外の画素値に基づいて、白画素へと補正する画素値補正手段と、グレー画素検出手段で検出された中濃度画素の画素値から画素補正手段で補正された補正後の白画素値までをグレー画素として判定するグレー画素判定手段とを有することを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、画像データの所定の領域内に文字画像が存在するか否かを判定する第１の文字判定手段を有し、文字画像の画素がグレー画素判定手段にてグレー画素と判定された場合には、第１の文字判定手段にて文字画像と判定された場合であっても、非文字画像とすることを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、所定の領域内にて２値化された画像データのうち高濃度画素領域に孤立する孤立画素値を検出する孤立画素検出手段と、白画素の領域中、または、孤立画素と孤立画素との間が所定の画素値以上離れている場合に、孤立画素検出手段にて検出された孤立画素値を初期化する初期化手段と、孤立画素検出手段で検出された孤立画素値が所定の画素値よりも大きい場合には、孤立画素を網点と判定する網点判定手段とを有することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項３記載の画像処理装置において、画像データの所定の領域内に文字画像が存在するか否かを判定する第２の文字判定手段を有し、文字画像の画素が網点判定手段にて網点と判定された場合には、第２の文字判定手段にて文字画像と判定された場合であっても、非文字画像とすることを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか１項記載の画像処理装置にて処理された画像データを外部機器へ送信する画像送信装置であることを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項１から４のいずれか１項記載の画像処理装置を備えた画像形成装置であることを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、入力された画像データを色分解して、各色ごとにそれぞれの出力画像データへと変換する画像処理装置のプログラムであって、画像データを読み取る読み取り処理と、画像データの所定の領域内の中濃度画素の画素値を検出するグレー画素検出処理と、所定の領域内の白画素値を検出する白画素検出処理と、所定の領域内の白画素以外の画素値を検出する特定画素検出処理と、特定画素検出処理で検出された白画素以外の画素値に基づいて、白画素を補正する画素値補正処理と、グレー画素検出処理で検出された中濃度画素の画素値から画素補正処理で補正された補正後の白画素値までをグレー画素として判定するグレー画素判定処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、画像データの所定の領域内に文字画像が存在するか否かを判定する第１の文字判定処理を有し、文字画像の画素がグレー画素判定処理にてグレー画素と判定された場合には、第１の文字判定処理にて文字画像と判定された場合であっても、非文字画像とするようコンピュータに実行させることを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、請求項７記載のプログラムにおいて、所定の領域内にて２値化された画像データのうち高濃度画素領域に孤立する孤立画素値を検出する孤立画素検出処理と、白画素の領域中、または、孤立画素と孤立画素との間が所定の画素値以上離れている場合に、孤立画素検出処理にて検出された孤立画素値を初期化する初期化処理と、孤立画素検出処理で検出された孤立画素値が所定の画素値よりも大きい場合には、孤立画素を網点と判定する網点判定処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

請求項１０に記載の発明は、請求項９記載のプログラムにおいて、画像データの所定の領域内に文字画像が存在するか否かを判定する第２の文字判定処理を有し、文字画像の画素が網点判定手段にて網点と判定された場合には、第２の文字判定処理にて文字画像と判定された場合であっても、非文字画像とするようコンピュータに実行させることを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、請求項７から１０のいずれか１項記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。

このように、本発明の画像処理装置、画像送信装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体によれば、所定の領域内の白画素、中濃度画素、特定画素を検出して、特定画素に基づき補正した白画素から中濃度画素までをグレー画素とすることで、特定の画素上でも文字判別性を向上させることができる。

本実施形態では、写真部をグレー領域と網点領域を検出して、孤立ドットの周期や特定の色を白画素と同様に扱うことにより、特定の色（黒）や網点の高濃度部分を絵柄としないようにしている。このことにより、図２０に示すような、特定色（黒）の背景上の白抜き文字が文字となる。さらには、グラデーション上の白抜き文字にも対応が可能となる。グラデーションは、網点形状であったり、画像データの数値によって濃淡を表現したりする。

以下に、本実施形態の画像処理装置、画像送信装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体について、図面を参照しながら説明する。なお、本実施形態は以下に述べるものに限定されず、その趣旨を逸脱しない範囲において種々変更が可能である。また本実施形態では、デジタル式のカラー画像処理措置を用いて説明する。
図１は、本実施形態のカラー画像処理装置１の概略構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態のカラー画像処理装置１はスキャナ２と、スキャナ補正部３と、圧縮処理部４と、コントローラ５と、ＨＤＤ６と、ＮＩＣ７と、伸張処理部８と、プリンタ補正部９と、プロッタ１０とを備えている。

カラー画像処理装置１が複写機として動作する場合、まずスキャナ２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（例えば600dpi）に変換してスキャナ補正部３へ出力する。スキャナ補正部３は、後で述べるように、スキャナ２で読み取られて出力された画像データ（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の除去や、光の三原色であるＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の形式の画像データであるRGBデータのフィルタ処理などの画像処理を施す。

圧縮処理部４は、スキャナ補正部３における画像の補正処理後に、例えばRGB各8bit画像データと、エッジ文字領域信号（1bit）と、色領域信号（1bit）とを圧縮処理して、汎用バスに圧縮したデータを送出する。圧縮後の画像データは汎用バスを通って、コントローラ５に送られる。コントローラ５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。蓄積データには、書誌情報として画像サイズや読み取った原稿の種類も記録されている。

なお、ここでは、画像データに対して圧縮を施すこととしたが、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うこととしてもよい。

次に、コントローラ５は、ＨＤＤ６の画像データを、汎用バスを介して伸張処理部８に送出する。伸張処理部８は、圧縮処理されていた画像データを元のRGB各8bitデータとエッジ文字領域信号（1bit）、色領域信号（1bit）に伸張して、プリンタ補正部９に送出する。プリンタ補正部９では、RGB画像データを、後述する色補正処理部９１にて、カラー印刷を行うためのＹ（イエロー），Ｍ（マゼンタ），Ｃ（シアン），Ｂｋ（ブラック）の各色トナーに対応したＹＭＣＢｋデータに変換する。

そして、エッジ文字領域信号であり色領域信号でない部分については、黒文字としてＢｋの単色データに置き換える。さらにγ補正処理、中間調処理などが行われ、プロッタ１０の明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。なお、ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理などを用いて各色8bitから2bitへと画像データの変換を行う。プロッタ１０は、例えば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。

また、ネットワークを介してＰＣ等に画像データを配信する配信スキャナとしてカラー画像処理装置１が動作する場合には、画像データは汎用バスを通って、コントローラ５に送られる。詳しくは後述するが、コントローラ５では、色変換処理や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したがった階調変換処理を行う。またフォーマット処理では、JPEG形式や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）７を介して外部ＰＣ端末などに配信される。

また、ネットワークを介してＰＣ等からプリントアウトするプリンタとしてカラー画像処理装置１が動作する場合には、ＮＩＣ７より送られてきたデータから、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）６に書き込まれる。画像データを蓄積する時に、後述する書誌情報もＨＤＤ６に書き込む。

次に、コントローラ５は、ＨＤＤ６の画像データを汎用バスを介して伸張処理部８に送出する。伸張処理部８では、圧縮処理されていた画像データを元の8bitデータに伸張して、プリンタ補正部９に送出する。プリンタ補正部９では、RGB入力ならば、色補正処理部９１にてＹＭＣＢｋデータに変換をする。次に、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１０の明暗特性の補正処理や階調数変換処理を行う。

なお、ここでの階調数変換処理では、誤差拡散やディザ処理などを用いて各色8bitから2bitへと画像データの変換を行う。プロッタ１０は、例えば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。

本実施形態のカラー画像処理装置においては、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、判定された結果にしたがって、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を大きく向上させることが可能となる。

次に、図２は、本実施形態のスキャナ補正部３の構成を示すブロック図である。
本実施形態のスキャナ補正部３は、像域分離部３１と、スキャナγ部３２と、フィルタ処理部３３と、原稿種判定部３４とを備えている。

スキャナ補正部３は、スキャナ２から入力した画像データimg（反射率リニア）に基づき、像域分離部３１にて像域分離を行う。像域の分離としては、黒エッジ文字領域、色（カラー）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。像域を分離することにより、画像データに像域分離信号（エッジ文字領域、色領域）が画素毎に付与される。像域分離信号から黒エッジ文字領域（エッジ文字領域であり色領域でない領域）、色エッジ文字領域（エッジ文字領域ではなく色領域である領域）、写真領域に分類する（黒エッジ領域および色エッジ領域以外の領域）。なお、本実施形態における像域分離は、本出願による先願発明である特開２００３−２５９１１５号公報に記載された像域分離方法にて像域を分離することとしてもよい。

スキャナγ部３２では、画像データを反射率リニアから濃度リニアへとデータ変換する。フィルタ処理部３３では、像域分離信号に基づいてフィルタ処理を切り換える。この場合、黒エッジ文字と色エッジ文字とのエッジ文字領域では、判読性を重視して鮮鋭化処理を行う。一方、写真領域では、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。急峻なエッジを鮮鋭化するのは、絵の中の文字を判読しやすくするためである。

原稿種判定部３４では、画像データimgが文字のみの原稿であるかカラー原稿であるかの判定を行う。この原稿判定ブロックとしては、本出願人による先願発明である特開２０００−３２４３３８号公報に記載された判定方法を用いることとしてもよい。具体的には、文字あり原稿判定には、上記特開２０００−３２４３３８号公報中の段落番号［００２３］−［００２５］に記載された判定方法を用い、また、有彩原稿判定には、同段落番号［００２６］，［００２７］に記載された判定方法を用い、また、印画紙写真判定には、同段落番号［００２８］に記載された判定方法を用い、さらに印刷写真判定には、同段落番号［００２９］−［００３１］に記載された判定方法を用いる。

これらの判定方法にて得られた特徴量を用いて、文字のみの原稿であるかカラー原稿であるかの判定を行う。そしてその結果を、画像データを蓄積する時に当該画像データの書誌情報として記録する。なお、文字のみの原稿とは、上述した判定条件において、下記の表１に示すように、文字あり原稿判定（あり）、印画紙写真判定（なし）、印刷写真判定（なし）の条件の時であり、また、カラー原稿とは、有彩原稿判定（あり）の条件時を示す。

すなわち、文字のみの原稿とは、原稿中に文字しか存在しない原稿である。また、ここでは、複写原稿やインクジェット原稿などの絵柄については階調処理が施されており、印画紙写真原稿または印刷写真原稿のいずれかに分類される。

次に、図３は、本実施形態のプリンタ補正部９の構成を示すブロック図である。
本実施形態のプリンタ補正部９は、色補正処理部９１と、圧縮処理部４および伸張処理部８を経た画像データに対して、プロッタ１０のγ特性に応じてγ補正を行うプリンタγ部９２と、ディザ処理・誤差拡散処理などの量子化を行い、階調補正を行う中間調処理部９３と、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エッジ量検出部９４とを備えている。

色補正処理部９１は、黒エッジ文字領域以外では、Ｒ，Ｇ，Ｂデータを１次の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読み取り位置ずれにより原稿の黒文字が色付いたり、プロッタのＹＭＣＢｋでのプリンタ時に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は、プリントアウトしてないデータ）にて出力する。

プリンタγ部９４は、画像データに対するプロッタ１０におけるγの周波数特性に応じて、γ補正処理を行う。中間調処理部９３は、プロッタ１０の階調特性やエッジ量に応じて、ディザ処理等の量子化を行う。このとき、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る。このようにすると、文字の判読性が向上する。

次に、図４は、本実施形態のコントローラ５の構成を示すブロック図である。
本実施形態のコントローラ５は、ページメモリ５１と、圧縮伸張処理部５２と、出力フォーマット変換部５３と、入力フォーマット変換部５４と、データインタフェース（ｉ／ｆ）部５５とを備えている。

このコントローラ５を介して、画像データを外部機器に出力する場合のデータの流れについて説明する。
まず、ページメモリ５１にある画像データを、圧縮伸張処理部５２にて圧縮・伸張処理を行う。外部機器にデータを出力するので、圧縮処理されていた画像データを元の各色8bitデータに伸張して、出力フォーマット変換部５３に出力する。出力フォーット変換部５３では、RGBデータを標準色空間であるsRGBデータに色変換すると同時に、JPEG形式や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５５では、出力フォーマット変換部５３から送出されたデータをＮＩＣに出力する。

また一方、外部機器からの画像データを、コントローラ５を介してプロッタ１０に出力する場合のデータの流れについて説明する。
外部から指示するコマンドは、図示しないＣＰＵがコマンドを解析し、ページメモリ５１に書き込む。データｉ／ｆ部５５は、画像データを入力フォーマット変換部５４でビットマップデータに展開して、圧縮伸張処理部５２にて圧縮処理を行い、ページメモリ５１に書き込む。入力フォーマットデータは、展開する画像は、JPGやTIFFなどの自然画像である。

次に、出力フォーマット変換部について、図面を用いて説明する。
図５は、出力フォーマット変換部５３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５３は、色変換部５３１と、解像度変換部５３２と、TIFFフォーマット生成部５３３と、JPGフォーマット生成部５３４と、圧縮フォーマット生成部５３５とを備えている。

色変換部５３１では、上述したように、RGBデータをsRGBデータへとデータ変換を行う。そして、sRGBに変換したデータを解像度変換部５３２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度で説明する。

解像度変換部５３２にて解像度を変換した画像は、TIFFフォーマット生成部５３３、JPGフォーマット生成部５３４、圧縮フォーマット生成部５３５にて、各フォーマットに変換する。このようにして変換されたデータは、データｉ／ｆ部５５を介して、ＮＩＣ７に出力すべきフォーマットを出力する。

ここで、本実施形態の要部である圧縮フォーマット生成部５３５について説明する。

本実施形態の圧縮フォーマット生成部５３５は、２値化部５３５１と、２値画像生成部５３５２と、黒画像生成部５３５３と、解像度変換部Ａ５３５４と、解像度変換部Ｂ５３５５と、背景画像生成部５３５６と、文字画像生成部５３５７と、画像ファイル合成部５３５８とで構成される。

２値化部５３５１で、画像濃度の明暗を基本にして、文字領域と非文字領域の２値データと黒文字データとを出力する。２値画像生成部５３５２では、２値データに対して可逆変換であるMMR圧縮を行う。黒画像生成部５３５３では、黒文字データに対して可逆変換であるMMR圧縮を行う。

解像度変換部Ａ５３５４および解像度変換部Ｂ５３５５では、画像データに対して解像度変換を行い、解像度を例えば150dpi程度と低くする。さらに、背景画像生成部５３５６では、２値化部５３５１で文字領域となった領域の画像データを、白に相当とする領域の画像データを一定の値の画像データへと書き換え非可逆圧縮のjpg圧縮を行う。またさらに、文字画像生成部５３５７は、文字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へと書き換え非可逆圧縮のjpg圧縮を行う。

背景画像に対して、文字部を一定の値のデータにするのは、一定の値にすることよって圧縮が向上するからである。文字画像に関して背景画像を一定の値にすることも、圧縮の向上のためである。解像度変換部Ａ５３５４および解像度変換部Ｂ５３５５は、文字画像と背景画像に対して、文字画像は背景画像ほど解像度がいらないので、75dpi程度でも構わない。書誌情報に、文字のみの原稿とある時は、背景画像と文字画像の両方を75dpiの解像度でjpgファイルを作成することとしてもよい。

文字に関して解像度を落とすのは、文字の解像度はMMRの解像度で保証しているからであり、jpg画像のdpi（解像度）を落としても階調劣化するが問題とならない。解像度を落とすことによって、ファイルサイズを小さくすることが可能になる。本実施形態では、画像解像度を落とすことでファイルサイズを小さくしたが、画像の解像度以外の階調数など画像品質を落としてファイルサイズを小さくしてもよい。蓄積データに書誌情報として、文字のみの原稿の有無に係る記載があるので、蓄積データ後の画像データにおいて、文字のみの原稿に対して圧縮率を高くすることが可能となっている。

また、画像ファイル合成部５３５８では、２値画像生成部５３５３からの出力（MMR）と、黒画像生成部５３５２からの出力（MMR）と、背景画像生成部５３５６からの出力（jpg）と、文字画像生成部５３５７からの出力（jpg）との４つの画像を、１つにまとめてファイル化を行う。このときのファイル形式は、PDFファイルなどの汎用フォーマットを用いることとしてもよい。

２値化部５３５１では、複数の特徴量を抽出することにより２値化を行う。
以下の処理は、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ラインが次のラインの先頭から処理を行い画像の終わりで処理を続ける。RGB画像データは数字が多くなると黒くなり、数字が小さくなると白くなるものとする。
図７を用いてより詳細に説明する。

１）文字解像度変換
圧縮伸張処理部５２にて伸張したデータである文字エッジ領域および色領域信号を、画像に施した解像度と同じ解像度で解像度変換（ここでは300dpi）を施し、画像データと画素密度を同一にする。ここでの出力を文字エッジ、色とする。

２）２値化部
１ライン毎に閾値を変更して、２値化する適応２値化部と、適応２値化の出力の孤立点を除去する孤立点除去１からなる。

２−１）適応２値化
色地上の文字や白地上の文字を抽出するために、エッジの色を検出して１ライン毎に閾値を変更する。図８に示すように、閾値算出部８１と２値化部８２とラインメモリ８３とで構成される。

２−１ａ）閾値算出部８１
図１５に、適応２値化の参照画素を示す。この図１５中、注目画素○の主走査方向に対して、左右２画素の参照画素△▽にて下記条件式（１）を満たす場合に、２値化閾値対象画素とする。なお、ｔｈ２は、画素の入力特性により決定する固定値である。
（○−▽）＞ｔｈ２ ｏｒ （○―△）＞ｔｈ２ ・・・（１）
１ラインで２値化対象画素のRGB個別に平均を求め、その平均値を閾値とする。また、１ライン中で２値化対象画素がない場合には、所定の閾値とする。

２−１ｂ）２値化部８２
閾値算出部８１で求めた閾値に対して、入力画像RGBにおけるRGBの値が１つでも閾値を超えていれば、黒（on）として判定し、一方黒（on）でない場合は、白（off）として判定して出力する。

なお、図１５に示した本実施形態の適応２値化部は、ラインメモリ８３を備えている。これは、閾値算出部８１にて計算した結果で２値化しようとすると、処理が１ラインずれてしまうので、ラインをずらさないように、ラインメモリ８３で１ライン分遅延をさせている。ライン毎に閾値を変更することで、地肌や背景の色に依存せずに、色地上の文字や白地上の文字を良好に抽出することが可能となる。

２−２）孤立点除去１
適応２値化の結果としては、孤立点が多く存在するために、孤立点の除去を行う。
図１６に示すように、パターンが一致した場合には、注目画素を反転させることで孤立点を除去する。

３）マスク部
３−１）Ｎ値化
このＮ値化は、後述する３−２），３−３）における網点検出と、３−４），３−５）におけるグレー検出とにおいて、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て、RGB差の小さいデータ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値化処理を行う。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。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。ただし、出力結果は色相別に保持する。ここでは、以下のように定義する。なお、かっこはbit表示である。
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、白画素として、RGB差の小さいデータYMCBGRの６色相に色を分けて色相ごとに閾値（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。また、黒に含まれるもので、さらに黒い（濃い）色を抽出したものを濃い黒として、黒抽出時に使用する。

さらに、下地検出として下地の抽出を行う。下地も白レベルと同様であるが、閾値は白レベルと文字の閾値と中間の値とを使用して、下地の閾値より白ければ下地とする。このときの下地領域と、グレー領域と、文字領域との関係を、図９に示す。

図９に示すように、下地領域の濃い方とグレー領域の薄い方とでは、２つの領域をまたがる濃度領域が存在する。その理由は、下地領域、グレー領域ともパターンマッチングである程度の大きさの領域がないと領域判定しないためである。このようにある程度の領域の重なりを持たせて、下地領域とグレー判定の近傍の均一画像の濃度領域であっても、下地領域とグレー領域にまたがった場合に、下地領域、グレー領域のどちらの領域にも該当しなくなるといったことを防いでいる。

３−２）網点検出１
網点検出１および後述する網点検出２では、細かな網点はスキャナ補正部での平滑化処理にて網点形状はなくなっている。しかし、新聞の写真図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。

なおここでは、網点のパターンマッチングを行う。ここでは、前述した３−１）Ｎ値化で定義したDtah≠０の時を黒画素として、Ｎ値化の白画素を白画素とする。
図１０は、本実施形態の網点検出動作を示すフローチャートである。

まず、注目画素が白パターンであるかどうか判定する（ステップＳ１０１）。なおここで白パターンとは、図１４に示すような白画素のパターンマッチングである。白パターンである場合には（ステップＳ１０１／Ｙｅｓ）、網点カウントを初期化する（ステップＳ１０２）。白パターン領域である場合には、以下に示す変数をそれぞれ初期化して、非網点画素処理を行うステップＳ１０８へと移行する。
count_bk = tha_count
state = 0
SS[I] = 0
tha_count：白領域間の距離（閾値）
SS[I]：１ライン前の情報

一方、白パターンがない場合には（ステップＳ１０１／Ｎｏ）、次に、網点判定処理を行う（ステップＳ１０３）。実際には、SS[I]=1であり、１画素前の結果が網点であり、count_bkが０であるとき（１）には、sateを１にする。さらに、（１）に加えてcount_bkが０であるときには、SS[I]を１にする。

網点判定処理の後には、網点間隔判定を行う（ステップＳ１０４）。state = 0で、かつ、count > tha_count_sの場合には、以下の変数を初期化する。
count_bk = tha_count
SS[I] =0
tha_count_s：非網点領域上の網点パターン間の距離（閾値）

さらに、count_bk，count_c，count_m，count_yのいずれかが０で、かつ、count > tha_count_eの場合には、以下の変数を初期化する。
count_bk= tha_count
state = 0
SS[I] = 0
tha_count_e：非網点領域上の網点パターン間の距離（閾値）

上記の判定が終了した後、count = count + 1を行う。

次に、網点パターンを照合する網点カウント処理を行う（ステップＳ１０５）。網点パターンとは、図１３に示すような画素パターンであり、●は黒画素を示し、○は非黒画素を示している。この照合の結果、パターンと一致した場合にはcountを０すると共にcount_bkを−１する。

ここで状態判定処理を行い、網点かどうかを判定する（ステップＳ１０６）。このときの判定基準はstateの値であり、state = 1であれば網点と判定して（ステップＳ１０６／Ｙｅｓ）、細線判定へと移行する。一方、state = 1ではない場合には網点とは判定されず（ステップＳ１０６／Ｎｏ）、非網点画素処理へと移行し（ステップＳ１０８）、state = 0にして非網点として結果を出力する。

また一方、前述したように、ステップＳ１０６にて網点として判定された場合には（ステップＳ１０６／Ｙｅｓ）、細線判定処理を行う（ステップＳ１０７）。これは、注目画素の左右（１２画素）に前述した白パターンが両側に存在して、かつ、count_xが初期値の場合には、細線と判断して、SS[I] = 0とする。最後に、網点画素処理を行い（ステップＳ１０９）state = 1にして網点として結果を出力する。

３−３）網点検出２
網点検出１では、画像データを順方向で処理していたが、網点検出２では逆方向で処理を行う。
網点検出１では網点の先端部が網点とならない部分を、本網点検出２では逆読みすることによって、網点となるようにしている。

このようにして、網点検出１および網点検出２を行うことで、白パターン白パターンまでの間に一定以上の網点パターンが存在する場合には、網点として検出する。さらに、網点パターンと綱点パターンとの間隔が広いときには非網点とすることによって、前述した図２０のように、黒グラデーションの濃い背景中に形成された白抜き文字を非網点とすることができる。グラデーションの濃い背景は、網点形状がほとんどなく非網点となる。また、さらには、グラデーションの薄い背景中に形成された濃い文字の場合も、図２１に示すように、網点形状がほとんどなく非網点となる。

また、文字は、一般的に白地上に形成される白地上文字であるから、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。また、本実施形態のパターンマッチングは、白と白以外との場合を例示して説明したが、例えば、Ｙ成分、Ｍ成分、Ｃ成分を独立に行うこととしてもよい。Ｙ，Ｍ，Ｃの各成分に展開すれば、印刷のインクの成分がＹ，Ｍ，Ｃであることからも、インクのドット再現を正確に抽出することができるようになる。

３−４）グレー検出１
グレー検出１および後述するグレー検出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画素（グレー画素）としてグレー判定を行うものである。グレー判定で使用する白地は、Ｎ値化の白画素である。

図１１は、本実施形態のグレーパターン検出動作を示すフローチャートである。なお、図１１中、MSは１画素前の処理結果を示し、SS[i]は、１ライン前の処理結果を示す。
まず、前処理として、MSとSS[i]とを比較して、１ライン前の処理結果と１画素前の処理結果とのうち多い値を用いる（ステップＳ２０１）。MSの値は、後述するグレーパターン検出後の白画素数の数である。

次に、注目画素に対してグレーパターンマッチング処理を行い、グレーパターンに一致するか判定する（ステップＳ２０２）。なお、グレーパターンとは、図１２に示すような画素パターンであり、このグレーパターンと一致した場合には（ステップＳ２０２／Ｙｅｓ）、当該画素をグレー画素と判定するステップＳ２０７へと移行する。

この判定の際、中濃度がグレーパターンと一致していれば、MS = 5、S[i]としてグレー画像と判定する。この中濃度とは、上述した３−１）Ｎ値化において、Dtah = 0であり、かつ、非白画素の場合を指す。

注目画素がグレーパターンと一致しない場合には（ステップＳ２０２／Ｎｏ）、次に、白画素であるかを判定する（ステップＳ２０３）。ここで白画素とは、Ｎ値化の白画素のことを指す。注目画素が白画素ではない場合には（ステップＳ２０３／Ｎｏ）、MSの値をチェックし（ステップＳ２０４）、MS > 0であれば（ステップＳ２０４／Ｙｅｓ）、注目画素がグレー画素として結果が出力される（ステップＳ２０７）。一方、MS > 0でなければ（ステップＳ２０４／Ｎｏ）、注目画素が非グレー画素として結果が出力される（ステップＳ２０８）。

また、注目画素が白画素である場合にも（ステップＳ２０３／Ｙｅｓ）、MSの値をチェックする（ステップＳ２０５）。ここで、MS > 0の場合には（ステップＳ２０５／Ｙｅｓ）、MSの値に−１してステップＳ２０４へと移行する。また、一方、MS > 0ではない場合には（ステップＳ２０５／Ｎｏ）、注目画素が非グレー画素として結果が出力される（ステップＳ２０８）。

ステップＳ２０７およびステップＳ２０８よりそれぞれ結果が出力されると、後処理を行う（ステップＳ２０９）。この後処理としては、まず、SS[I]の更新処理を行う。色地が白地であり、かつ、MS > 1であれば、SS[I] = MS-1を行う。また、Bk画素であり、かつ、MS > 0であれば、SS[I] = MS-1を行う。

また、bkカウント処理を行う。bk画素の連続数をカウントして、連続数がthg_count1以上であれば、bk画素が連続ありとする。例えば、thg_countが12で、連続数がNの時は、N- thg_count+1回にてbk画素が連続ありとなる。画素が連続数ある時には、MS = MS-1を行う。

３−５）グレー検出２
グレー検出１では画像データを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。
グレー検出１にてグレー領域先端がグレーとならなかった部分を、グレー検出２では逆方向で処理することにより、グレーとしている。

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。本実施形態では、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ので、濃い色であってもグレー画素となる。しかし、グレー領域内で所定の数以上黒が連続しているならば、非グレー画素とするようにしている。このようにして得られた結果がグレー画素となったものを、グレー領域とする。このことにより、黒が背景の白抜き文字を、非グレー領域とすることが可能になる。

３−６）下地検出
適応２値化でライン毎に閾値を切り換えると、薄い領域においても文字判定する場合がある。この場合、薄い領域すべてが文字判定になれば問題はないが、閾値が薄い領域の画像にまたがっていると、２値化部での結果が白黒の変化点が多いものとなり、最終画像においてファイルサイズが大きくなってしまう。単純にグレー判定の領域の下限値（白側）を白寄りにしてしまうと、色地上の文字が文字判定できなくなるので、ここで、下地を検出する。

下地に足して４×５のAND（論理積演算）を行い、次に２×３のOR（論理和演算）を行う。このようにして、入力データに対して下地を小さくしている。したがって、文字周辺の下地では、文字と下地との境界部も下地となり、下地の領域を小さくしているので文字を下地に含みにくくなるため、良好に下地を検出できる。

５）文字判定＋文字なか判定
５−１）文字判定
図７において、文字領域（孤立点除去１からの出力）であり、網点領域１，２（網点検出１、２のから出力）でなく、グレー領域（グレー検出１、２からの出力）でなく、下地領域（下地検出からの出力）でなく、文字なか（後述する文字なか判定結果）でない場合に、文字と判定するものである。

文字領域の判定に、下地領域、網点領域、グレー領域とで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るため、写真領域として補正をしている。特に、写真領域は非常に多くの孤立点を含んでおり、この補正を行うことによって、文字画像の圧縮率が向上し、画像も文字・非文字の混在が少なくなるので画質向上も望める。

なお、文字なか判定結果を文字判定結果から除外しているのは、黒文字を黒単色で出力するので文字画像を固定値にして、圧縮率を向上させるためである。

５−２）文字なか判定
５−２ａ）文字なか判定
文字なか判定は、図１７に示すように、文字判定部１７１と、３ラインOR部１７２と、絵柄判定部１７３と、黒判定部１７４と、抽出部Ａ１７５と、抽出部Ｂ１７６と、２つのミラー１７７ａ，ｂとで構成される。

文字判定部１７１は、前段の像域分離の出力結果である、文字判定結果と色判定結果との論理演算をとって、文字であり、かつ、色でなければ、黒文字エッジをして出力する。３ラインOR部１７２は、文字判定の結果である黒文字エッジの３ライン×１画素のORをする。本来ならば、この３ラインORではなく、抽出１の後に２ライン遅延を行って、抽出２とライン遅延を合わせる必要がある。しかし、抽出１の後でライン遅延をすると、画像データを遅延する必要が出てくるため、ここで３ラインORすることによって、ライン遅延を吸収している。

絵柄判定部１７３は、前段の像域分離の出力結果である色判定結果と、グレー検出１の結果と、グレー検出２の結果と、網点検出１の結果と、網点検出２の結果とのうち、いずれか１つでもONであれば、絵柄と判定する。黒判定部１７４は、前段の像域分離の出力結果である色判定結果が、非色で、かつN値化で黒（Bkまたは、濃い黒）ならば、黒とする。

抽出部Ａ１７５は、文字のなかを抽出する。
ここで、抽出部Ａ１７５における文字なか抽出動作について、図１８を用いて説明する。
なお、ここでは以下、３ラインOR部１７２の出力を黒文字エッジ、絵柄判定部１７３の結果を絵柄、黒判定部１７４の結果を黒として説明する。

まず、文字なか判定動作が開始されると、注目画素の判定を行う（ステップＳ３０１）。黒文字エッジと判定された場合には（ステップＳ３０１／黒文字エッジ）、文字なか領域とする。また、絵柄と判定された場合には（ステップＳ３０１／絵柄）、絵柄領域とする。なお、像域分離のアルゴリズム上、文字なか領域と絵柄領域とが共にＯＮになることはない。

ステップＳ３０１において注目画素が黒文字エッジでも絵柄でもないと判定された場合には、高濃度判定を行い（ステップＳ３０２）、注目ラインにおける黒画素判定の結果が黒ではない場合には（ステップＳ３０２／Ｎｏ）、中間領域とする。一方、黒画素判定の結果が黒の場合には（ステップＳ３０２／Ｙｅｓ）、１ライン前の判定結果をチェックする（ステップＳ３０３）。

線分処理後の１ライン前の判定結果が絵柄領域であれば（ステップＳ３０３／絵柄）、絵柄領域とする。また、１ライン前の判定結果が絵柄領域ではなければ（ステップＳ３０３／絵柄以外）、１画素前の判定結果をチェックする（ステップＳ３０４）。ここで、１画素前の判定結果が絵柄領域であれば（ステップＳ３０４／絵柄）、絵柄領域とする。一方、１画素前の判定結果が絵柄領域でなければ（ステップＳ３０４／絵柄以外）、今度は、線分処理後の１ライン前の判定が文字なか領域かをチェックする（ステップＳ３０５）。

線分処理後の１ライン前の判定結果が文字なか領域であれば（ステップＳ３０５／文字なか）、文字なか領域とする。また、１ライン前の判定結果が文字なか領域ではなければ（ステップＳ３０３／文字なか以外）、１画素前の判定結果をチェックする（ステップＳ３０６）。ここで、１画素前の判定結果が文字なか領域であれば（ステップＳ３０６／文字なか）、絵柄領域とする。一方、１画素前の判定結果が文字なか領域でなければ（ステップＳ３０６／文字なか以外）、中間領域とする。

このようにして、文字なか領域、絵柄領域、中間領域と判定された後で、最後に線分処理を行う。ここでは、色判定結果が色はでなく、かつ、高濃度の画素が１２８画素以上連続していれば、中間領域として補正する。

抽出部Ｂ１７６では、ミラー１７７ａ，１７７ｂを用いた逆像画像にて文字なか判定を行う。
なお、逆像での処理をパイプライン処理で実現させるため、抽出部Ｂ１７６の前後にそれぞれミラー１７７ａ，１７７ｂを配置している。なお、抽出部Ｂ１７６での動作は抽出部Ａ１７５と同様なので、説明を省略する。

そして、判定部１７８にて、抽出部Ａ１７５の出力と抽出部Ｂ１７６のミラーの出力との両方が文字なか領域で、かつ、２値化部からの出力が文字ならば、黒文字とする。

このように、周辺画素の画像の状態を参照して文字なか判定を行うことで、大きな画像領域の文字のなかを判定することができる。エッジ文字領域と色領域は、読み取った画像で、色や網点などを精度よく検出することができるが、文字なか検出の濃度情報として、平滑化後のデータを用いると、網点で構成された文字に対しては網点領域が少なく、エッジ文字領域になったりならなかったりする。したがって、網点情報ではなく、フィルタ処理後（エッジ文字領域でないので平滑化される）のデータを用いて、濃い部分のみを文字のなかとしている。

新聞の写真のように、スクリーン線数の低い網点は、平滑化しても網点形状が残るので、網点検出で検出する。また、カタログなどの一般的な原稿にあるスクリーン線数の高い網点は、平滑がかかり網点形状はなくなるので、網点面積率が３０％から６０％程度のものはグレー判定にてグレー検出する。これは、特に文字の先端部は幅が狭いので、網点（非文字領域）となりにくく、例えば先端がエッジ文字領域で文字の中央部が網点と判定判定されると、文字なか判定が中途半端な結果となり、見苦しくなることを避けるためである。

次に、入力フォーマット変換部について、図面を用いて説明する。図６は、出力フォーマット変換部５４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５４は、TIFフォーマット展開部５４１と、Jpgフォーマット展開部５４２と、圧縮フォーマット展開部５４３と、出力選択部５４４とを備えている。

TIFフォーマット展開部５４１と、Jpgフォーマット展開部５４２と、圧縮フォーマット展開部５４３とは、各フォーマットをビットマップに展開する機能を持ち、出力選択部５４４は、上記３つの各フォーマットの内から１つを選択して、出力と同時にRGBデータをYMCBkにデータ変換する。すなわち、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で展開する。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で展開する。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。

ここでさらに、本実施形態の要部である圧縮フォーマット展開部５４３について説明する。
圧縮フォーマット展開部５４３は、画像ファイル展開部５４３１と、黒画像展開部５４３２と、２値画像展開部５４３３と、背景画像展開部５４３４と、文字画像展開部５４３５と、画像ファイル合成部５４３６とを備えている。

画像ファイル展開部５４３１では、図５の圧縮フォーマット生成部５３５にて生成したファイル中の４つファイルを、黒画像展開部５４３２、２値画像展開部５４３３、背景画像展開部５４３４、文字画像展開部５４３５にそれぞれ対応した画像データを出力する。黒画像展開部５４３２ではMMRを伸張してビットマップに展開し、また２値画像展開部５４３３ではMMRを伸張してビットマップに展開し、また背景画像展開部５４３４では背景画像のJPGをビットマップに、文字画像展開部５４３５では文字画像のJPGをビットマップに、それぞれ展開する。展開した４つのビットマップデータは、画像ファイル合成部５４３６にて１枚のビットマップデータに合成される。

画像ファイル展開部５４３１では、２値画像展開部５４３３の出力が文字領域であれば、文字画像展開部５４３５の出力である画像データを出力し、２値画像展開部５４３３の出力が非文字領域であれば、背景画像展開部５４３４の出力である画像データを出力する。さらに、黒画像展開部５４３２の出力が黒文字であれば、黒で出力する。このようにして、１枚の画像を生成する。なお、文字と非文字との解像度は２値画像の解像度となる。このときのイメージ図を図１９に示す。

図１９では、入力画像として、黒色文字である「ディスクトップ」の文字と、赤色文字である「新発売」の文字、および、背景画像（絵柄）であるＰＣの画像が入力される。入力された画像は、「ディスクトップ」が黒文字画像として、「新発売」（赤色）が文字画像として、「新発売」（黒色）が２値画像として、ＰＣの絵柄が背景画像として、それぞれ格納される。また、この画像を外部へ出力する際には、上記黒文字画像と、文字画像と２値画像と背景画像とを合成して出力する。

なお、本実施形態は、上記実施形態を実現するシステム内に用いることも可能であるし、また、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体内に記憶されたソフトウェアとして提供することも可能である。

以上、本実施形態の画像処理装置、画像送信装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体によれば、写真（自然画像）を検出するために、中濃度の塊をグレーパターンマッチングにてグレー領域を検出して、特定の色画素（黒）が所定数以上連続していれば白画素と同等とみなし、白画素を計測して所定数以上になるまで、グレー画素（写真画素）とすることにより、特定の色画素（黒）上の白抜き文字を文字判定（非絵柄判定）することが可能になる。
また、グレー画素と判定した文字に対しては非文字と判定補正することにより、圧縮率の向上が可能になる。

また、網点を検出するために白画素パターンマッチングで白領域を検出して、白領域と白領域の間の孤立ドットとを計測して孤立ドットが所定数以上あれば網点とし、さらに、孤立ドットの間隔が広ければ計測値を初期化（０）することにより、特定の色（黒）のグラデーションなどの濃い背景の白抜きやグラデーションなどの薄い背景上の文字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、網点と判定した文字に対しては非文字と判定補正することにより、圧縮率の向上が可能になる。

さらに、スキャナ配信装置や複写機などの画像形成装置として提供したり、ソフトウェアとして提供することによって、非文字領域を検出することで圧縮率の高い圧縮を行うことを可能としファイルサイズを小さくする本実施形態の画像処理装置、画像送信装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。

本実施形態の画像処理装置を示すブロック図である。 本実施形態のスキャナ補正部の構成を示すブロック図である。 本実施形態のプリンタ補正部の構成を示すブロック図である。 本実施形態のコントローラの構成を示すブロック図である。 本実施形態の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。 本実施形態の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。 本実施形態の２値化部の構成を示すブロック図である。 本実施形態の適応２値化部の構成を示すブロック図である。 下地領域、グレー領域、文字領域の概念図である。 本実施形態の網点検出動作を示すフローチャートである。 本実施形態のグレーパターン検出動作を示すフローチャートである。 本実施形態のグレーパターンを示す図である。 本実施形態の網点パターンを示す図である。 本実施形態の白パターンを示す図である。 本実施形態の適応２値化の参照画素を示す図である。 本実施形態の孤立点除去の画素パターンを示す図である。 本実施形態の文字なか判定動作を示すフローチャートである。 本実施形態の文字なか判定動作の抽出部Ａ１７５での動作を示すフローチャートである。 本実施形態の入力画像と、ファイル画像と、出力画像とを模式的に示す図である。 白抜き文字の一例を示す図である。 グラデーションの薄い背景中に濃い文字を形成した場合の一例を示す図である。

符号の説明

１ カラー画像処理装置
２ スキャナ
３ スキャナ補正部
４ 圧縮処理部
５ コントローラ
６ ＨＤＤ
７ ＮＩＣ
８ 伸張処理部
９ プリンタ補正部
１０ プロッタ

Claims (11)

1. 入力された画像データを色分解して、各色ごとにそれぞれの出力画像データへと変換する画像処理装置であって、
   前記画像データを読み取る読み取り手段と、
   前記画像データの所定の領域内の中濃度画素値を検出するグレー画素検出手段と、
   前記所定の領域内の白画素値を検出する白画素検出手段と、
   前記所定の領域内の白画素以外の画素値を検出する特定画素検出手段と、
   前記特定画素検出手段で検出された前記白画素以外の画素値に基づいて、前記白画素値へと補正する画素値補正手段と、
   前記グレー画素検出手段で検出された前記中濃度画素の画素値から前記画素補正手段で補正された補正後の前記白画素値までをグレー画素として判定するグレー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. 前記画像データの前記所定の領域内に文字画像が存在するか否かを判定する第１の文字判定手段を有し、当該文字画像の画素が前記グレー画素判定手段にてグレー画素と判定された場合には、前記第１の文字判定手段にて文字画像と判定された場合であっても、非文字画像とすることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記所定の領域内にて２値化された前記画像データのうち高濃度画素領域に孤立する孤立画素値を検出する孤立画素検出手段と、
   前記白画素の領域中、または、前記孤立画素と孤立画素との間が所定の画素値以上離れている場合に、前記孤立画素検出手段にて検出された前記孤立画素値を初期化する初期化手段と、
   前記孤立画素検出手段で検出された前記孤立画素値が前記所定の画素値よりも大きい場合には、前記孤立画素を網点と判定する網点判定手段とを有することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記画像データの前記所定の領域内に文字画像が存在するか否かを判定する第２の文字判定手段を有し、当該文字画像の画素が網点判定手段にて網点と判定された場合には、前記第２の文字判定手段にて文字画像と判定された場合であっても、非文字画像とすることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 請求項１から４のいずれか１項記載の画像処理装置にて処理された画像データを外部機器へ送信することを特徴とする画像送信装置。
6. 請求項１から４のいずれか１項記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置。
7. 入力された画像データを色分解して、各色ごとにそれぞれの出力画像データへと変換する画像処理装置のプログラムであって、
   前記画像データを読み取る読み取り処理と、
   前記画像データの所定の領域内の中濃度画素値を検出するグレー画素検出処理と、
   前記所定の領域内の白画素値を検出する白画素検出処理と、
   前記所定の領域内の白画素以外の画素値を検出する特定画素検出処理と、
   前記特定画素検出処理で検出された前記白画素以外の画素値に基づいて、前記白画素へと補正する画素値補正処理と、
   前記グレー画素検出処理で検出された前記中濃度画素の画素値から前記画素補正処理で補正された補正後の前記白画素値までをグレー画素として判定するグレー画素判定処理とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
8. 前記画像データの前記所定の領域内に文字画像が存在するか否かを判定する第１の文字判定処理を有し、当該文字画像の画素が前記グレー画素判定処理にてグレー画素と判定された場合には、前記第１の文字判定処理にて文字画像と判定された場合であっても、非文字画像とするようコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７記載のプログラム。
9. 前記所定の領域内にて２値化された前記画像データのうち高濃度画素領域に孤立する孤立画素値を検出する孤立画素検出処理と、
   前記白画素の領域中、または、前記孤立画素と孤立画素との間が所定の画素値以上離れている場合に、前記孤立画素検出処理にて検出された前記孤立画素値を初期化する初期化処理と、
   前記孤立画素検出処理で検出された前記孤立画素値が前記所定の画素値よりも大きい場合には、前記孤立画素を網点と判定する網点判定処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７記載のプログラム。
10. 前記画像データの前記所定の領域内に文字画像が存在するか否かを判定する第２の文字判定処理を有し、当該文字画像の画素が網点判定手段にて網点と判定された場合には、前記第２の文字判定処理にて文字画像と判定された場合であっても、非文字画像とするようコンピュータに実行させることを特徴とする請求項９記載のプログラム。
11. 請求項７から１０のいずれか１項記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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