JP2008124829A - 画像処理方法、画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】画像に擬似文字が含まれている場合であっても、擬似文字の有無を精度よく判定することができ、画質の劣化を防止することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供する。
【解決手段】原稿種別判別部２２は、縮小する前の画像のエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率Ｃｏを算出する。次に、前記画像を縮小し、縮小された画像のエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて縮小画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率Ｃｓを算出する。原稿種別判別部２２は、比Ｃｓ／Ｃｏの大小に応じて擬似文字が含まれているか否かを判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像の領域判定（例えば、文字領域、網点領域、写真領域など）を行う画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、並びに該コンピュータプログラムを記録した記録媒体に関する。

電子写真プロセスあるいはインクジェット方式などを用いた複写機又はプリンタなどの画像形成装置は、デジタル画像処理技術の進展に伴って、カラー画像を高画質に再現することが可能となり、フルカラーのデジタル複写機、複合機などが製品化されている。このような画像形成装置を用いて複写される原稿から得られる画像には、文字、網点写真、線画、写真（印画紙写真等の連続階調領域）、又はそれらが混在したものがあり、原稿を複写して良好な再現画像を得るためには、それぞれの原稿の種別に適合した画像処理を行う必要がある。

例えば、原稿を読み取って得られた画像信号から原稿中の文字に属する画素又は画素ブロック、写真に属する画素又は画素ブロック、網点に属する画素又は画素ブロックを計数して、原稿全体の画素又は画素ブロックに対する比率を算出し、算出した比率に基づいて、空間フィルタ処理、色補正処理、黒生成処理、下色除去処理、中間調処理、又はガンマ補正処理の少なくとも１つの処理の制御をすることにより、原稿の種類（種別）に応じた最適な処理を行う画像処理装置が提案されている（特許文献１参照）。

一方、原稿の中には、階調表現として網点ではなく万線（ラインスクリーン）を用いる場合があり、このような原稿については、エッジの検出を行うと、万線も細線で階調を表現するものであるためエッジが存在し、文字と万線とを正確に領域分離することができないという問題がある。

そこで、例えば、５×５画素のマスクを設定し、主走査方向および副走査方向毎に各画素値の加算値Ｐ１〜Ｐ５を算出し、算出された加算値Ｐ１〜Ｐ５の差分を求めて、濃度の凹凸（濃淡）が所定のパターンと一致するか否かを判定する。さらに、文字領域と区別するために、濃度の「濃」部分と濃度の「淡」部分との差が、予め定められる閾値より小さいか否か判定し、濃度の凹凸と所定のパターンが一致し、かつ濃度の濃淡の差が大きすぎない場合、万線であると判定し、パターンが一致しない場合、あるいは、濃度の濃淡の差が大きい場合、万線ではないと判定することにより、読み取った原稿が特定の万線パターンに該当するか否かを判定する画像処理装置が提案されている（特許文献２参照）。
特開平７−２９８０７４号公報 特開２００２−３００３８８号公報

しかしながら、特許文献１の画像処理装置にあっては、原稿が非常に小さな文字（例えば、フォントサイズが４ポイント程度の文字）で印刷されている場合（小さな文字の領域が多く含まれている原稿の場合）、又は原稿が複雑な網点上の文字（例えば、複雑な地図、カタログの仕様書などで着色された背景上に印刷された小さな文字）で印刷されている場合には、原稿の種別が文字であると判定することが非常に困難となり、網点と判定されるなど誤った種別に判定される可能性が高かった。文字原稿であるにもかかわらず、網点原稿であると誤判定されることにより、例えば、フィルタ処理では平滑化処理がされてしまい、あるいは、階調性を重視した中間調処理がされてしまい、文字の鮮鋭性が損なわれ、却って画質が劣化するという問題があった。

また、特許文献２の画像処理装置にあっては、万線のパターンには種々のものが存在するため、パターンが一致するか否かに基づいて判定を行う場合、予め多くのパターンを記憶しておく必要があり、また、多くのパターンに対して判定処理を行うことにより、判定処理が複雑になり、処理量も膨大なものとなる。したがって、実現性を考慮した場合には、万線のパターンの種類を制限することにより、検出可能な万線パターンを特定のものに限定する必要があった。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、縮小する前の画像に基づいてエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて第１の特徴量を算出し、前記画像を縮小し、縮小された画像に基づいてエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて第２の特徴量を算出し、算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率に基づいて画像の領域判定を行うことにより、画像に小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上の文字、あるいは様々なパターンの万線など（以下、「擬似文字」という。）が含まれている場合であっても、擬似文字の有無を精度よく判定することができるとともに、画質の劣化を防止することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置、前記画像処理装置を実現するためのコンピュータプログラム、及び該コンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。

また、本発明の他の目的は、画像を複数の画素ブロックに分割し、分割された画素ブロック毎に領域判定を行うことにより、画像の所要の領域毎に擬似文字の有無を判定することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、同一の領域であると判定された画素ブロックの数を計数し、計数された画素ブロック数に基づいて、前記画像が得られた原稿に前記領域が含まれるか否かを判定することにより、原稿が擬似文字を含む原稿であるか否かを精度良く判定することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置を提供することにある。

また、本発明の他の目的は、前記第１の特徴量に対する第２の特徴量の比率が所定の比率閾値より小さい場合、万線領域、小文字領域又は網点上文字領域であると判定することにより、画像に擬似文字が含まれているか否かを精度良く判定することができる画像処理方法、画像処理装置、該画像処理装置を備える画像形成装置を提供することにある。

本発明に係る画像処理方法は、画像の各画素が有する画素値に基づいて画像の領域判定を行う画像処理方法において、画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて第１の特徴量を算出し、前記画像を縮小し、縮小された画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて第２の特徴量を算出し、算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率を算出し、算出された比率に基づいて画像の領域判定を行うことを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、画像を複数の画素ブロックに分割し、分割された画素ブロック毎に領域判定を行うことを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、同一の領域であると判定された画素ブロックの数を計数し、計数された画素ブロック数に基づいて、前記画像が得られた原稿に前記領域が含まれるか否かを判定することを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、前記第１の特徴量に対する第２の特徴量の比率が所定の比率閾値より小さい場合、万線領域、小文字領域又は網点上文字領域であると判定することを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、画像の各画素が有する画素値に基づいて画像の領域判定を行う画像処理装置において、画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出する手段と、該手段で検出されたエッジに基づいて第１の特徴量を算出する手段と、前記画像を縮小する手段と、縮小された画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出する手段と、該手段で検出されたエッジに基づいて第２の特徴量を算出する手段と、算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率を算出する手段と、該手段で算出された比率に基づいて画像の領域判定を行う判定手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記判定手段は、複数の画素ブロックに分割された画像の該画素ブロック毎に領域判定を行うことを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、同一の領域であると判定された画素ブロックの数を計数する手段と、該手段で計数された画素ブロック数に基づいて、前記画像が得られた原稿に前記領域が含まれるか否かを判定する手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記第１の特徴量に対する第２の特徴量の比率が所定の比率閾値より小さい場合、万線領域、小文字領域又は網点上文字領域であると判定する手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る画像形成装置は、前述の発明のいずれか１つに係る画像処理装置と、該画像処理装置で処理された画像に基づいて出力画像を形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、画像の各画素が有する画素値に基づいて画像の領域判定を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出する手段と、検出されたエッジに基づいて第１の特徴量を算出する手段と、前記画像を縮小する手段と、縮小された画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出する手段と、検出されたエッジに基づいて第２の特徴量を算出する手段と、算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率を算出する手段と、算出された比率に基づいて画像の領域判定を行う判定手段として機能させることを特徴とする。

本発明に係るコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体は、前述の発明に係るコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とする。

本発明にあっては、縮小する前の画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて第１の特徴量（例えば、画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率）を算出する。前記画像を縮小し、縮小された画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて第２の特徴量（例えば、縮小又は低解像度変換後の画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率）を算出する。

例えば、小さな文字（例えば、フォントサイズが４ポイント程度）が多く含まれている領域あるいは複雑な網点上文字を含む画像を縮小した場合、文字同士の離隔寸法が小さくなり文字同士が繋がって一体化し、あるいは文字の形状がくずれ、文字として認識することが困難となる。また、万線パターンを含む画像を縮小した場合、万線パターン同士が繋がって一体化し、万線パターンとして認識することが困難となる。すなわち、小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上文字、あるいは万線を含む画像（縮小前の画像）に基づいてエッジを検出し、画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率に比べて、縮小後の画像に基づいてエッジを検出し、縮小後の画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率は、非常に小さくなる。

これに対して、例えば、通常用いられる文字（例えば、フォントサイズが９〜１１ポイント程度）を含む画像を縮小した場合、文字同士の離隔寸法が小さくなったとしても、文字同士が繋がることは少なく、あるいは文字の形状がくずれることもなく、文字として認識することができる。すなわち、通常用いられる文字を含む画像（縮小前の画像）に基づいてエッジを検出し、画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率に比べて、縮小後の画像に基づいてエッジを検出し、縮小後の画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率は、若干小さくなるものの、小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上文字、あるいは万線（以下、「擬似文字」という。）を含む画像の場合に比べて、比率の減少度合いは少ない。これにより、算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率に基づいて、画像に擬似文字が含まれるか否かの領域判定を行うことができる。

さらに、画像に擬似文字が含まれると判定された場合には、判定信号を出力することにより、例えば、フィルタ処理では、全体的に多少強調を行うフィルタ係数を設定し、ある程度、擬似文字がくっきりするようにする。また、中間調処理（階調再現処理部）では、解像度を重視したディザ処理や誤差拡散処理を行う。上記フィルタ係数、ディザマトリクスの大きさや閾値、誤差拡散処理の拡散係数については、品質の良い画像が得られる条件を設定することができる。

また、本発明にあっては、画像を複数の画素ブロック（例えば、４×４画素、８×８画素など）に分割し、分割された画素ブロック毎に算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率に基づいて、画像に擬似文字が含まれるか否かの領域判定を行う。これにより、画像の所要の領域毎に擬似文字の有無を判定することができる。

また、本発明にあっては、分割された画素ブロック毎に画像に擬似文字が含まれるか否かの領域判定を行う。擬似文字が含まれると判定された画素ブロックの数が所定の閾値より大きい場合、画像が得られた原稿に擬似文字が含まれると判定する。これにより、原稿に擬似文字が含まれるか否かを精度良く判定することができる。

また、本発明にあっては、第１の特徴量（例えば、画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率）に対する第２の特徴量（例えば、縮小後の画像の全画素数に対する検出されたエッジの数の比率）の比率が所定の比率閾値より小さい場合、万線領域、小文字領域又は網点上文字領域であると判定することにより、画像に擬似文字が含まれているか否かを精度良く判定することができる。なお、本明細書において、小文字領域は、例えば、フォントサイズが４ポイント程度の小さな文字が多く含まれている領域を意味している。

本発明にあっては、縮小する前の画像に基づいてエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて第１の特徴量を算出し、前記画像を縮小し、縮小された画像に基づいてエッジを検出し、検出されたエッジに基づいて第２の特徴量を算出し、算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率に基づいて画像の領域判定を行うことにより、画像に小さな文字が多く含まれている場合、複雑な網点上の文字、あるいは様々なパターンの万線などの擬似文字が含まれている場合であっても、擬似文字の有無を精度よく判定することができるとともに、画質の劣化を防止することができる。

また、本発明にあっては、画像を複数の画素ブロックに分割し、分割された画素ブロック毎に領域判定を行うことにより、画像の所要の領域毎に擬似文字の有無を判定することができる。

また、本発明にあっては、同一の領域であると判定された画素ブロックの数を計数し、計数された画素ブロック数に基づいて、前記画像が得られた原稿に前記領域が含まれるか否かを判定することにより、原稿が擬似文字を含む原稿であるか否かを精度良く判定することができる。

また、本発明にあっては、前記第１の特徴量に対する第２の特徴量の比率が所定の比率閾値より小さい場合、万線領域、小文字領域又は網点上文字領域であると判定することにより、画像に擬似文字が含まれているか否かを精度良く判定することができる。

実施の形態１
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置１００の構成を示すブロック図である。画像形成装置１００（例えば、デジタルカラー複写機や複合機能、プリンタ機能、ファックスや電子メール配信機能を備えた複合機）は、カラー画像入力装置１、カラー画像処理装置２（画像処理装置）、画像形成手段としてのカラー画像出力装置３、各種操作を行うための操作パネル４などを備える。カラー画像入力装置１で原稿を読み取ることにより得られたＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）のアナログ信号の画像データは、カラー画像処理装置２へ出力され、カラー画像処理装置２で所定の処理が行われ、ＣＭＹＫ（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンタ、Ｙ：イエロー、Ｋ：黒）のデジタルカラー信号としてカラー画像出力装置３へ出力される。

カラー画像入力装置１は、例えば、ＣＣＤ（Charged Coupled Device）を備えたスキャナであり、原稿画像からの反射光像をＲＧＢのアナログ信号として読み取り、読み取ったＲＧＢ信号をカラー画像処理装置２へ出力する。また、カラー画像出力装置３は、原稿画像の画像データを記録紙上に出力する電子写真方式やインクジェット方式などを用いた画像形成手段である。また、カラー画像出力装置３は、ディスプレイ等の表示装置であってもよい。

カラー画像処理装置２は、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などにより構成される。

Ａ／Ｄ変換部２０は、カラー画像入力装置１から入力されたＲＧＢ信号を、例えば、１０ビットのデジタル信号に変換し、変換後のＲＧＢ信号をシェーディング補正部２１へ出力する。

シェーディング補正部２１は、入力されたＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系などで生じた各種の歪みを取り除く補正処理を行う。また、シェーディング補正部２１は、カラーバランスの調整を行い、調整後のＲＧＢ信号を原稿種別判別部２２へ出力する。

原稿種別判別部２２は、シェーディング補正部２１から入力されたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）を濃度信号などカラー画像処理装置２に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換するとともに、原稿種別の判別を行う。原稿種別判別部２２は、原稿種別の判別結果である原稿種別判別信号を入力階調補正部２３、色補正部２５、黒生成下色除去部２６、空間フィルタ処理部２７、階調再現処理部２９へ出力する。なお、原稿種別の判別については後述する。また、原稿種別判別部２２は、シェーディング補正部２１から入力されたＲＧＢ信号を入力階調補正部２３へ出力する。

入力階調補正部２３は、入力されたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整える処理を行うとともに、下地濃度の除去又はコントラストなど画質調整処理を施し、処理後のＲＧＢ信号を領域分離処理部２４へ出力する。

領域分離処理部２４は、入力されたＲＧＢ信号に基づき、入力された画像中の各画素が、文字領域、網点領域、写真領域の何れであるかを分離する。領域分離処理部２４は、分離結果に基づいて、各画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号を色補正部２５、黒生成下色除去部２６、空間フィルタ処理部２７、階調再現処理部２９へ出力する。また、領域分離処理部２４は、入力されたＲＧＢ信号をそのまま後段の色補正部２５へ出力する。

色補正部２５は、入力されたＲＧＢ信号をＣＭＹの色空間に変換し、カラー画像出力装置３の特性に合わせて色補正を行い、補正後のＣＭＹ信号を黒生成下色除去部２６へ出力する。具体的には、色補正部２５は、色再現の忠実化のため、不要吸収成分を含むＣＭＹ色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う。

黒生成下色除去部２６は、色補正部２５から入力されたＣＭＹ信号に基づいて、Ｋ（黒）信号を生成するとともに、入力されたＣＭＹ信号からＫ信号を差し引いて新たなＣＭＹ信号を生成し、生成したＣＭＹＫ信号を空間フィルタ処理部２７へ出力する。

黒生成下色除去部２６における処理の一例を示す。例えば、スケルトンブラックによる黒生成を行う処理の場合、スケルトンカーブの入出力特性をｙ＝ｆ（ｘ）とし、入力されるデータをＣ、Ｍ、Ｙとし、出力されるデータをＣ′、Ｍ′、Ｙ′、Ｋ′とし、ＵＣＲ（Under Color Removal）率をα（０＜α＜１）とすると、黒生成下色除去処理により出力されるデータ夫々は、Ｋ′＝ｆ｛ｍｉｎ（Ｃ、Ｍ、Ｙ）｝、Ｃ′＝Ｃ−αＫ′、Ｍ′＝Ｍ−αＫ′、Ｙ′＝Ｙ−αＫ′で表される。

空間フィルタ処理部２７は、黒生成下色除去部２６から入力されたＣＭＹＫ信号に対して、領域識別信号に基づいたデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行う。これにより、画像データの空間周波数特性が補正され、カラー画像出力装置３における出力画像のぼやけ、又は粒状性劣化を防止する。例えば、空間フィルタ処理部２７は、領域分離処理部２４において文字領域に分離された領域を、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるため、鮮鋭強調処理を施し高周波成分を強調する。また、空間フィルタ処理部２７は、領域分離処理部２４において網点領域に分離された領域を、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理を施す。空間フィルタ処理部２７は、処理後のＣＭＹＫ信号を出力階調補正部２８へ出力する。

出力階調補正部２８は、空間フィルタ処理部２７から入力されたＣＭＹＫ信号に対して、カラー画像出力装置３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行い、出力階調補正処理後のＣＭＹＫ信号を階調再現処理部２９へ出力する。

階調再現処理部２９は、領域分離処理部２４から入力された領域識別信号に基づいて、出力階調補正部２８から入力されたＣＭＹＫ信号に対して所定の処理を行う。例えば、階調再現処理部２９は、文字領域に分離された領域を、特に黒文字又は色文字の再現性を高めるため、カラー画像出力装置３における高周波成分の再現に適するように二値化処理又は多値化処理を行う。

また、階調再現処理部２９は、領域分離処理部２４において網点領域に分離された領域を、最終的に画像を画素に分離して、それぞれの階調を再現できるように階調再現処理（中間調生成）を行う。さらに、階調再現処理部２９は、領域分離処理部２４において写真領域に分離された領域を、カラー画像出力装置３における階調再現性に適するように二値化処理又は多値化処理を行う。

カラー画像処理装置２は、階調再現処理部２９で処理された画像データ（ＣＭＹＫ信号）を記憶部（不図示）に一旦記憶し、画像形成をする所定のタイミングで記憶部に記憶した画像データを読み出し、読み出した画像データをカラー画像出力装置３へ出力する。これらの制御は、例えば、ＣＰＵ（不図示）により行われる。

操作パネル４は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示部と設定ボタンなどより構成され、操作パネル４より入力された情報に基づいてカラー画像入力装置１、カラー画像処理装置２、カラー画像出力装置３の動作が制御される。

図２は原稿種別判別部２２の構成を示すブロック図である。原稿種別判別部２２は、信号変換部２２０１、補間演算部２２０２、最小濃度値算出部２２０３、最大濃度値算出部２２０４、反転回数算出部２２０５、エッジ検出部２２０６、最大濃度差算出部２２０７、最大濃度差判定部２２０８、反転回数判定部２２０９、総合判定部２２１０、エッジ検出結果演算部２２１１、メモリ２２１２、文字画素ブロック計数部２２１３、網点画素ブロック計数部２２１４、写真画素ブロック計数部２２１５、エッジ計数比率判定部２２１６、原稿判定部２２１７などを備えている。

原稿種別判別部２２は、原稿を予備走査（プレスキャン）し、副走査方向（スキャナの走査方向に平行な方向）に対しては本走査（本スキャン）の２倍あるいは４倍などの速度で走査し、主走査方向（スキャナの走査方向と垂直な方向）に対して補間演算を行うことにより縮小された画像を生成し、生成した縮小画像を後段の処理のため一旦画像メモリ（不図示）に記憶する。原稿種別判別部２２は、縮小画像を所定の画素ブロック（例えば、４×４画素）に分割し、分割した画素ブロック毎に文字領域、網点領域、写真領域などの領域判定を行うことにより原稿の種別を判別する。

また、原稿種別判別部２２は、縮小画像のエッジ検出を行い、縮小画像の総画素数に対するエッジの数の比率と、原稿を本走査（本スキャン）して得られた画像のエッジを検出し、画像の総画素数に対するエッジの数の比率とに基づいて、擬似文字（例えば、フォントサイズが４ポイント程度の小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上の文字、あるいは万線パターンなど）領域などの領域判定を行うことにより、原稿に擬似文字が含まれるか否かを判定する。原稿種別判別部２２は、擬似文字が含まれる場合には、原稿の種別の判別結果を変更して、最終的な判別結果である原稿種別判別信号を出力する。

信号変換部２２０１は、予備走査時及び本走査時に、シェーディング補正部２１から入力されたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）を輝度信号（Ｌ信号）に変換し、変換後の輝度信号を補間演算部２２０２へ出力する。例えば、各画素の輝度信号Ｌｊは、各画素ＲＧＢの色成分を夫々Ｒｊ、Ｇｊ、Ｂｊとし、Ｌｊ＝０．３０×Ｒｊ＋０．５９×Ｇｊ＋０．１１×Ｂｊで表すことができる。なお、上式に限らず、ＲＧＢ信号をＣＩＥ１９７６Ｌ^* ａ^* ｂ^* 信号に変換することもできる。

補間演算部２２０２は、予備走査時に、主走査方向の画像データに対して画素を間引くことにより補間演算を行い、補間演算後の画像データ（すなわち、縮小された画像の画像データ）を最小濃度値算出部２２０３、最大濃度値算出部２２０４、反転回数算出部２２０５、エッジ検出部２２０６へ出力する。また、補間演算部２２０２は、主走査時には補間演算を行わずに入力された画像データ（すなわち、縮小されていない画像の画像データ）をエッジ検出部２２０６へ出力する。

最小濃度値算出部２２０３は、補間演算部２２０２から入力された縮小された画像の画素ブロックの中で最小濃度値を算出し、算出した最小濃度値を最大濃度差算出部２２０７へ出力する。

最大濃度値算出部２２０４は、補間演算部２２０２から入力された縮小された画像の画素ブロックの中で最大濃度値を算出し、算出した最大濃度値を最大濃度差算出部２２０７へ出力する。

最大濃度差算出部２２０７は、最小濃度値算出部２２０３及び最大濃度値算出部２２０４から入力された最小濃度値及び最大濃度値の差分（最大濃度差）を算出し、算出した最大濃度差を最大濃度差判定部２２０８へ出力する。

最大濃度差判定部２２０８は、最大濃度差算出部２２０７から入力された最大濃度差を閾値処理し、最大濃度差が閾値ＴＨｓｕｂより大きい場合、画素ブロックを文字領域又は網点領域（判定信号「０」）と判定し、最大濃度差が閾値ＴＨｓｕｂ以下の場合、画素ブロックを写真領域（判定信号「１」）と判定し、判定信号を総合判定部２２１０へ出力する。

反転回数算出部２２０５は、補間演算部２２０２から入力された縮小画像の画素ブロックの画像データの平均値を求め、この平均値を用いて各画素を二値化する。反転回数算出部２２０５は、画素ブロック内の二値化データを走査して、主走査方向の反転回数Ｋｈ及び副走査方向の反転回数Ｋｖを算出し、算出した主走査方向の反転回数Ｋｈ及び副走査方向の反転回数Ｋｖを反転回数判定部２２０９へ出力する。

反転回数判定部２２０９は、反転回数Ｋｈ≧所定の閾値ＴＨｄｔ、かつ、反転回数Ｋｖ≧所定の閾値ＴＨｄｔである場合、画素ブロックは網点領域（判定信号「１」）であると判定し、反転回数Ｋｈ＜所定の閾値ＴＨｄｔ、あるいは、反転回数Ｋｖ＜所定の閾値ＴＨｄｔである場合、画素ブロックは文字領域（判定信号「０」）であると判定し、判定信号を総合判定部２２１０へ出力する。

総合判定部２２１０は、最大濃度差判定部２２０８から入力された判定信号及び反転回数判定部２２０９から入力された判定信号に基づいて、画素ブロックがいずれの領域（例えば、文字領域、網点領域、写真領域）であるかを最終判定する。総合判定部２２１０は、最終判定結果に応じて文字画素ブロック計数部２２１３、網点画素ブロック計数部２２１４、又は写真画素ブロック計数部２２１５のいずれかに判定信号を出力する。例えば、画素ブロックが文字領域であると最終判定された場合、判定信号「１」が文字画素ブロック計数部２２１３へ出力され、画素ブロックが網点領域であると最終判定された場合、判定信号「１」が網点画素ブロック計数部２２１４へ出力され、画素ブロックが写真領域であると最終判定された場合、判定信号「１」が写真画素ブロック計数部２２１５へ出力される。

図３は総合判定部２２１０の最終判定方法を示す説明図である。図に示すように、最大濃度差判定部２２０８の判定信号が「０」であり、反転回数判定部２２０９の判定信号が「１」である場合には、画素ブロックは網点領域であると最終判定され、最大濃度差判定部２２０８の判定信号が「０」であり、反転回数判定部２２０９の判定信号が「０」である場合には、画素ブロックは文字領域であると最終判定され、最大濃度差判定部２２０８の判定信号が「１」である場合には、反転回数判定部２２０９の判定信号が「１」あるいは「０」いずれであっても、画素ブロックは写真領域であると最終判定される。

なお、画素ブロックの領域判定を行う場合、最大濃度差に対する閾値ＴＨｓｕｂ、反転回数に対する閾値ＴＨｄｔは、画素ブロックのサイズを設定し、種々の画像サンプルを用いて領域を判別し、文字領域、網点領域、写真領域（その他領域）に精度良く分離される値を設定すればよい。また、複数の画素ブロックの判定結果を格納しておき、周辺の画素ブロックの判定結果を参照して判定結果を補正することもできる。

文字画素ブロック計数部２２１３は、総合判定部２２１０が出力した判定信号（「１」を計数し、原稿全体の画素ブロックの総数に対する判定信号の計数値の比率を算出し、算出した比率を原稿判定部２２１７へ出力する。

網点画素ブロック計数部２２１４は、総合判定部２２１０が出力した判定信号（「１」を計数し、原稿全体の画素ブロックの総数に対する判定信号の計数値の比率を算出し、算出した比率を原稿判定部２２１７へ出力する。

写真画素ブロック計数部２２１５は、総合判定部２２１０が出力した判定信号（「１」を計数し、原稿全体の画素ブロックの総数に対する判定信号の計数値の比率を算出し、算出した比率を原稿判定部２２１７へ出力する。

エッジ検出部２２０６は、予備走査時に、補間演算部２２０２から出力された補間演算後の画像（すなわち、縮小された画像）の画素ブロック内の各画素を注目画素として走査し、注目画素と該注目画素に隣接する周辺画素の濃度差を閾値ＴＨｅｄと比較することによりエッジを検出し、画素ブロック毎に検出されたエッジ画像をエッジ検出結果演算部２２１１へ出力する。また、エッジ検出部２２０６は、本走査時に、補間演算部２２０２から入力された画像（すなわち、縮小されていない画像）の画素ブロック内の各画素を注目画素として走査し、注目画素と該注目画素に隣接する周辺画素の濃度差を閾値ＴＨｅｄと比較することによりエッジを検出し、画素ブロック毎に検出されたエッジ画像をエッジ検出結果演算部２２１１へ出力する。

図４はエッジ検出方法の一例を示す説明図である。図に示すように、注目画素と該注目画素に隣接する周辺画素の濃度差は、主走査方向の隣接画素、及び副走査方向の隣接画素について求め、何れかが閾値ＴＨｅｄ以上（例えば、画像データが２５６階調で表されている場合、２０〜３０程度）の場合、エッジであると判定する。

なお、図４で示すエッジ検出方法は、一例であって、エッジ検出方法はこれに限定されるものではない。例えば、ゾーベルフィルタあるいはラプラシアンフィルタなどのエッジ検出フィルタを用いて、画像データとの畳み込み積分演算を行い、演算結果を閾値処理する（演算結果が閾値以上のとき、エッジと判定する）ことにより、エッジを検出するようにしてもよい。

エッジ検出結果演算部２２１１は、予備走査時にエッジ検出部２２０６から入力されたエッジ画像に基づいて、縮小された原稿全体の画像の総画素数に対するエッジ画素の数（エッジの数）の比率Ｃｓを算出し、算出した比率Ｃｓをメモリ２２１２に記憶する。

また、エッジ検出結果演算部２２１１は、本走査時にエッジ検出部２２０６から入力されたエッジ画像に基づいて、縮小されていない原稿全体の画像の総画素数に対するエッジ画素の数（エッジの数）の比率Ｃｏを算出し、算出した比率Ｃｏをエッジ計数比率判定部２２１６へ出力する。

エッジ計数比率判定部２２１６は、メモリ２２１２に記憶された比率Ｃｓを読み出し、エッジ検出結果演算部２２１１から入力された比率Ｃｏに対する比率Ｃｓの比（Ｃｓ／Ｃｏ）を求め、比（Ｃｓ／Ｃｏ）と閾値ＴＨｔｃとを比較する。比（Ｃｓ／Ｃｏ）≦閾値ＴＨｔｃである場合、原稿に擬似文字（例えば、フォントサイズが４ポイント程度の小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上文字、あるいは、万線パターンなど）が含まれていると判定する。また、エッジ計数比率判定部２２１６は、比（Ｃｓ／Ｃｏ）＞閾値ＴＨｔｃである場合、原稿に擬似文字が含まれていないと判定し、それぞれの判定結果を原稿判定部２２１７へ出力する。

原稿判定部２２１７は、文字画素ブロック計数部２２１３、網点画素ブロック計数部２２１４、及び写真画素ブロック計数部２２１５から入力された各画素ブロックの比率とそれぞれの閾値とを比較し、原稿全体の種別の判別を行う。例えば、文字画素ブロックの比率と網点画素ブロックの比率とが、それぞれ閾値以上の場合は、文字／網点原稿（文字印刷写真原稿）であると判定する。上記閾値は、処理を行う画素ブロックの大きさを設定して、設定された画素ブロックを用いて種々の画像サンプルで評価を行い適切な値を設定することができる。なお、原稿の種別の判別結果である原稿種別判別信号は、予備走査が終了した段階では出力せずに保持しておく。

原稿判定部２２１７は、予備走査及び主走査の結果、エッジ計数比率判定部２２１６から入力された判定結果に基づいて、保持された原稿種別判別信号を必要に応じて変更し、変更後の原稿種別判別信号を出力する。例えば、予備走査において、原稿に文字が含まれていると判別された場合に（例えば、文字原稿、文字／印刷写真原稿、文字／印画紙写真原稿など）、予備走査及び主走査において原稿に擬似文字が含まれていると判定されたときには、文字原稿、文字／印刷写真原稿、あるいは文字／印画紙写真原稿などの原稿種別判別信号を擬似文字原稿に変更して出力する。また、原稿判定部２２１７は、予備走査及び主走査において原稿に擬似文字が含まれていないと判定された場合、予備走査時の原稿種別判別信号をそのまま出力する。

次に、原稿に含まれる擬似文字（例えば、小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上の文字、万線パターンなど）を判別する方法について説明する。ここで、小さな文字が多く含まれている領域とは、例えば、原稿中にフォントサイズが４ポイント程度の文字よりなる文章が印刷されているような場合（カタログの仕様の一覧など）であり、複雑な網点上の文字とは、例えば、原稿中に複雑な地図、カタログの仕様書などで着色された背景上に小さな文字が印刷されているような場合であり、万線パターンとは、原稿中に画像の濃淡を表すため間隔の狭い平行線で構成されるパターンが印刷されているような場合である。

図５は文字が印刷された原稿の画像の一例を示す模式図であり、図６は万線パターンに文字が印刷された原稿の画像の一例を示す模式図である。図５（ａ）は、例えば、Ａ４サイズの用紙に「ＡＢＣＤＥＦＧＨ」なる文字（小さくない文字）が適宜の間隔を設けて４段に印刷されている原稿の画像Ａ１を示し、図５（ｂ）は図５（ａ）の原稿（画像）を約２０％の大きさに縮小した原稿の画像Ａ２を示す。

それぞれの画像Ａ１、Ａ２に対してエッジを検出する。画像Ａ１の場合、原稿全体に文字が多いので、検出されるエッジ画素（文字）の数は多くなる。原稿全体の総画素数に対するエッジ画素の比率Ｃｏは、例えば、１０％である。

一方、画像Ａ１を縮小した画像Ａ２では、画像が縮小されたことで、エッジの検出精度が若干低下し、検出されるエッジ画素の数は多少減るものの、原稿全体の総画素数に対するエッジ画素の比率Ｃｓは、縮小前の画像Ａ１と比較して大差はなく、例えば、８％である。これは、通常原稿に印刷されている普通のフォントサイズの文字（小さくない文字）は、画像を縮小した場合であっても、エッジ検出による文字の認識精度があまり低下せず、文字の認識を十分に行うことができるからである。

したがって、普通のフォントサイズの文字が印刷された原稿の縮小前の比率Ｃｏに対する縮小後の比率Ｃｓの比（Ｃｓ／Ｃｏ）は、「０．８」程度になる。

一方、図６（ａ）は、例えば、Ａ４サイズの用紙に背景として万線パターンが印刷され、その上に「ＡＢＣＤＥＦＧＨ」なる文字（小さくない文字）が１段に印刷されている原稿の画像Ｂ１を示し、図６（ｂ）は図６（ａ）の原稿（画像）を約２０％の大きさに縮小した原稿の画像Ｂ２を示す。

それぞれの画像Ｂ１、Ｂ２に対してエッジを検出する。画像Ｂ１の場合、原稿全体に文字が少ないものの、背景に万線パターンが多数あり、万線パターンがエッジとして検出されるため、検出されるエッジ画素（文字）の数は多くなる。原稿全体の総画素数に対するエッジ画素の比率Ｃｏは、例えば、１０％である。

一方、画像Ｂ１を縮小した画像Ｂ２では、画像が縮小されたことで、万線パターンの平行線の間隔が一層狭くなり平行線同士が１つの線の如く認識されてしまい、背景の万線パターンがエッジとして検出されなくなる。このため、原稿全体の総画素数に対するエッジ画素の比率Ｃｓは、縮小前の画像Ｂ１と比較して少なくなり、例えば、２％である。これは、万線パターンのパターン同士が一体化してしまいパターンが認識されなくなるからである。

したがって、万線パターンが印刷された原稿の縮小前の比率Ｃｏに対する縮小後の比率Ｃｓの比（Ｃｓ／Ｃｏ）は、「０．２」程度になる。すなわち、原稿の画像の縮小前後の比（Ｃｓ／Ｃｏ）を求め、閾値処理（例えば、閾値ＴＨｔｃ（＝０．５）以下）を行うことにより、万線パターンが印刷された原稿か否かを判定することができる。

小さな文字が多く含まれている領域が印刷された原稿、複雑な網点上の文字が印刷された原稿についても、小さな文字や複雑な網点上文字は、原稿を縮小することで、文字同士が一体化して形状がくずれ、さらに文字として認識不能になるため、万線パターンが印刷された原稿と同様に、原稿の画像の縮小前後の比（Ｃｓ／Ｃｏ）を求め、閾値処理（例えば、閾値ＴＨｔｃ（＝０．５）以下）を行うことにより、小さな文字が多く含まれている領域が印刷された原稿であるか否か、複雑な網点上の文字が印刷された原稿であるか否かを判定することができる。

なお、ここでいう原稿（画像）の縮小とは、副走査方向（スキャナの走査方向に並行な方向）は光学的に縮小された画像であり、主走査方向（スキャナの走査方向と垂直な方向）は補間演算（ニアレストネーバー、バイリニア、バイキュービックなど）により、求められた画像（間引かれた画像データ）を意味している。

また、原稿（画像）の縮小方法としては、上述の方法の他に、予備走査（本走査の２倍、あるいは４倍の速度でスキャン）して得られた画像（画像データ）を用いることもできる。この場合には、特に小さな文字が多く含まれている領域や複雑な網点上の文字、水平方向の万線原稿の場合に有効である。また、予備走査の画像データと主走査方向の画像データに対して補間演算により画素を間引いた画像データを用いてもよく、さらに、主走査方向及び副走査方向とも補間演算により間引いた画像データ（低解像度変換された画像データ）を用いることもできる。すなわち、画像の縮小には、スキャン時に光学的に縮小する場合、補間演算により画像データを間引きする場合、解像度を低くするような場合が含まれる。解像度を低下させる方法として、ガウシアンフィルタ等を用いて平滑化処理を行うようにしても良い。例えば、３行×３列のマトリクスのガウシアンフィルタのフィルタ係数としては、マトリスクの第１行目左から「１」「２」「１」、２行目左から「２」「４」「２」、３行目左から「１」「２」「１」のような係数を用いることができる。

次に、画像形成装置１００の動作について説明する。図７及び図８は原稿種別判別処理の手順を示すフローチャートである。なお、原稿種別判別処理は、専用のハードウエア回路で構成するだけでなく、原稿種別判別処理の手順を定めたコンピュータプログラムをＲＡＭにロードしてＣＰＵ（いずれも不図示）で実行させることにより行うこともできる。なお、以下の説明では、カラー画像処理装置２を「処理部」という。

処理部は、予備走査を行い（Ｓ１１）、原稿全体の画像の部分画像（画素ブロックに対応）を取得する。処理部は、予備走査で得られたＲＧＢ信号を輝度信号（Ｌ信号）に変換し（Ｓ１２）、主走査方向の画像データに対して補間演算を行い、縮小画像を生成する（Ｓ１３）。なお、生成された縮小画像は１つの画素ブロックに相当する。また、生成された縮小画像は後段の処理のため画像メモリ（不図示）に記憶される。

処理部は、縮小画像（画素ブロック）の領域判定処理を行う（Ｓ１４）。なお、領域判定処理の詳細は後述する。処理部は、領域判定処理の結果に基づいて、画素ブロックの最終領域判定である総合判定処理を行い（Ｓ１５）、画素ブロックの総合判定結果に応じて、文字画素ブロック、網点画素ブロック、あるいは写真画素ブロックのいずれかの画素ブロック数を加算する（Ｓ１６）。

処理部は、画像メモリに記憶された縮小画像（画素ブロック）を読み出して、縮小画像のエッジを検出し（Ｓ１７）、エッジ数を算出する（Ｓ１８）。なお、ステップＳ１４〜Ｓ１６の処理と、ステップＳ１７とＳ１８の処理とは、並行に行うことができる。処理部は、すべての画素ブロックの処理が終了したか否かを判定する（Ｓ１９）。すべての画素ブロックの処理が終了していない場合（Ｓ１９でＮＯ）、処理部は、ステップＳ１１以降の処理を続け、原稿の画像の部分画像を取得し、上述の処理を繰り返す。

すべての画素ブロックの処理が終了した場合（Ｓ１９でＹＥＳ）、処理部は、原稿全体の画素ブロックの総数に対する文字画素ブロック、網点画素ブロック、あるいは写真画素ブロックの画素ブロック数の比率に基づいて、原稿種別の判別を行う（Ｓ２０）。

処理部は、縮小された原稿全体の画素数に対するエッジ数の比率Ｃｓを算出し（Ｓ２１）、算出した比率Ｃｓを記憶する（Ｓ２２）。処理部は、主走査を行い（Ｓ２３）、原稿全体の画像を取得する。処理部は、主走査で得られたＲＧＢ信号を輝度信号（Ｌ信号）に変換し（Ｓ２４）、変換後の画像（縮小されていない画像）のエッジを検出し（Ｓ２５）、エッジ数を算出する（Ｓ２６）。

処理部は、原稿全体の画素数に対するエッジ数の比率Ｃｏを算出し（Ｓ２７）、比（Ｃｓ／Ｃｏ）が閾値ＴＨｔｃ以下であるか否かを判定する（Ｓ２８）。比（Ｃｓ／Ｃｏ）が閾値ＴＨｔｃ以下である場合（Ｓ２８でＹＥＳ）、処理部は、原稿に擬似文字領域（擬似文字）が含まれていると判定し（Ｓ２９）、ステップＳ２０で判別された原稿種別判別結果を変更し（Ｓ３０）、原稿種別判別信号を出力して（Ｓ３１）、処理を終了する。一方、比（Ｃｓ／Ｃｏ）が閾値ＴＨｔｃ以下でない場合（Ｓ２８でＮＯ）、処理部は、原稿に擬似文字領域（擬似文字）が含まれていないと判定し（Ｓ３２）、ステップＳ２０で判別された原稿種別判別結果を変更せずにステップＳ３１以降の処理を行う。

図９は領域判定処理の手順を示すフローチャートである。処理部は、画素ブロック内の最小濃度値を算出し（Ｓ１０１）、最大濃度値を算出し（Ｓ１０２）、算出した最大濃度値と最小濃度値との差分である最大濃度差を算出する（Ｓ１０３）。処理部は、最大濃度差閾値処理を行い（Ｓ１０４）、最大濃度差が閾値ＴＨｓｕｂより大きい場合、画素ブロックを文字領域又は網点領域（判定信号「０」）と判定し、最大濃度差が閾値ＴＨｓｕｂ以下の場合、画素ブロックを写真領域（判定信号「１」）と判定する。

処理部は、画素ブロックを二値化し（Ｓ１０５）、二値化データを走査して、主走査方向及び副走査方向の反転回数Ｋｈ、Ｋｖを算出する（Ｓ１０６）。処理部は、反転回数閾値処理を行い（Ｓ１０７）、反転回数Ｋｈ≧所定の閾値ＴＨｄｔ、かつ、反転回数Ｋｖ≧所定の閾値ＴＨｄｔの場合、画素ブロックは網点領域（判定信号「１」）であると判定するとともに、反転回数Ｋｈ＜所定の閾値ＴＨｄｔ、あるいは、反転回数Ｋｖ＜所定の閾値ＴＨｄｔである場合、画素ブロックは文字領域（判定信号「０」）であると判定し、処理を終了する。なお、ステップＳ１０１〜Ｓ１０４の処理と、ステップＳ１０５〜Ｓ１０７の処理は並行して行うことができる。

原稿に擬似文字が含まれていると判定された場合、領域分離処理において、文字検知を行わないようにすることができる。また、フィルタ処理においては、処理を行わない（処理をスルーする）ようにする。中間調処理（階調再現処理部）では、解像度を重視したディザ処理又は誤差拡散処理を行う。上記フィルタ係数、ディザマトリクスの大きさや閾値、誤差拡散処理の拡散係数については、種々の原稿について画像を出力し、品質の良い画像が得られる条件を設定することができる。

実施の形態２
実施の形態１では、原稿を予備走査（プレスキャン）することにより、原稿の全体画像のうち所定のサイズの部分画像を順次読み込むとともに、主走査方向の画像データに対して補間演算を行い、画素ブロック毎の縮小画像を生成する構成であったが、予備走査を行わずに原稿種別の判別を行うこともできる。

図１０は実施の形態２の原稿種別判別部２２の構成を示すブロック図である。実施の形態１（図２参照）との相違点は、補間演算部２２０２を介さずに信号変換部２２０１で変換された輝度信号（Ｌ信号）を直接に最小濃度値算出部２２０３、最大濃度値算出部２２０４、反転回数算出部２２０５へ出力し、エッジ検出部２２０６及びエッジ検出結果演算部２２１１を並列に２段構成とし、補間演算部２２０２を介して信号変換部２２０１から出力される輝度信号を一方のエッジ検出部２２０６へ出力するとともに、補間演算部２２０２を介さず輝度信号を直接に他方のエッジ検出部２２０６へ出力するように構成していることである。

この場合、補間演算部２２０２は、信号変換部２２０１から入力された画像データ（輝度信号）の主走査方向及び副走査方向それぞれの画像データに対して画素を間引くことにより補間演算を行い、補間演算後の画像データ（すなわち、縮小された画像の画像データ）を一方のエッジ検出部２２０６へ出力する。エッジ検出部２２０６、エッジ検出結果演算部２２１１で実施の形態１と同様の処理を行うことにより、縮小された原稿全体の画像の総画素数に対するエッジ画素の数（エッジの数）の比率Ｃｓが算出され、算出された比率Ｃｓはエッジ計数比率判定部２２１６へ出力される。

一方、補間演算部２２０２を介さずに信号変換部２２０１から直接に他方のエッジ検出部２２０６へ出力された画像データ（すなわち、縮小されていない画像の画像データ）は、エッジ検出部２２０６、エッジ検出結果演算部２２１１で実施の形態１と同様の処理を行うことにより、縮小されていない原稿全体の画像の総画素数に対するエッジ画素の数（エッジの数）の比率Ｃｏが算出され、算出された比率Ｃｏはエッジ計数比率判定部２２１６へ出力される。

エッジ計数比率判定部２２１６は、比（Ｃｓ／Ｃｏ）を求め、比（Ｃｓ／Ｃｏ）と閾値ＴＨｔｃとを比較することにより、実施の形態１と同様に原稿に擬似文字（例えば、フォントサイズが４ポイント程度の小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上文字、あるいは、万線パターンなど）が含まれているか否かの判定を行う。これにより、予備走査を行うことなく、原稿に擬似文字が含まれているか否かを判定することができる。

なお、実施の形態２では、補間演算により縮小されていない画像データを用いて、最大濃度差判定、反転回数判定を行って文字、網点、写真等の領域判定（原稿種別判別）を行う構成であるが、補間演算を行った画像データを用いる構成とすることもできる。

実施の形態３
実施の形態２では、予備走査を行わず原稿の画像全体に対して縮小した画像と縮小していない画像とで比率Ｃｓ、Ｃｏを算出する構成であったが、これに限定されるものではなく、原稿の画像全体に対して処理を行う代わりに、画像を画素ブロックに分割し、画素ブロック毎に擬似文字が含まれているか否かを判定することもできる。この場合、原稿種別の判別（領域判定）も画素ブロック毎に行うことができる。

図１１は実施の形態３の原稿種別判別部２２の構成を示すブロック図である。実施の形態２（図１０参照）との相違点は、エッジ計数比率判定部２２１６の後段に擬似文字画素ブロック計数部２２１８を備える点である。

エッジ検出部２２０６、エッジ検出結果演算部２２１１、エッジ計数比率判定部２２１６での各処理は、画素ブロック（例えば、縮小された画像データの場合、４×４画素のブロック、縮小されていない画像データの場合、８×８画素のブロック）単位で行われる。

エッジ計数比率判定部２２１６は、比（Ｃｓ／Ｃｏ）と閾値ＴＨｔｃとを比較する。比（Ｃｓ／Ｃｏ）≦閾値ＴＨｔｃである場合、画素ブロックに擬似文字（例えば、フォントサイズが４ポイント程度の小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上文字、あるいは、万線パターンなど）が含まれていると判定し、判定信号「１」を擬似文字画素ブロック計数部２２１８へ出力する。また、エッジ計数比率判定部２２１６は、比（Ｃｓ／Ｃｏ）＞閾値ＴＨｔｃである場合、画素ブロックに擬似文字が含まれていないと判定し、判定信号「０」を擬似文字画素ブロック計数部２２１８へ出力する。

擬似文字画素ブロック計数部２２１８は、エッジ計数比率判定部２２１６が出力した判定信号（「１」を計数し、原稿全体の画素ブロックの総数に対する判定信号の計数値の比率を算出し、算出した比率を原稿判定部２２１７へ出力する。

原稿判定部２２１７は、文字画素ブロック計数部２２１３、網点画素ブロック計数部２２１４、写真画素ブロック計数部２２１５及び擬似文字画素ブロック計数部２２１８から入力された各画素ブロックの比率とそれぞれの閾値とを比較し、原稿全体の種別の判別を行う。なお、上記閾値は、処理を行う画素ブロックの大きさを設定し、設定された画素ブロックを用いて種々の画像サンプルで評価を行い適切な値を設定することができる。

図１２及び図１３は実施の形態３の原稿種別判別処理の手順を示すフローチャートである。処理部は、主走査で得られたＲＧＢ信号を輝度信号に変換し（Ｓ４１）、変換後の画像データを一旦画像メモリ（不図示）に記憶する。処理部は、変換後の画像データから所定サイズの画素ブロック（例えば、８×８画素）を抽出して画素ブロックの領域判定処理を行う（Ｓ４２）。なお、領域判定処理は図９の処理と同様であるので説明は省略する。

処理部は、領域判定処理の結果に基づいて、画素ブロックの最終領域判定である総合判定処理を行い（Ｓ４３）、画素ブロックの総合判定結果に応じて、文字画素ブロック、網点画素ブロック、あるいは写真画素ブロックのいずれかの画素ブロック数を加算する（Ｓ４４）。

処理部は、擬似文字ブロック数Ｓを「０」に設定し（Ｓ４５）、画像メモリに記憶された画像データから所定サイズの画素ブロック（例えば、８×８画素）を抽出して画像のエッジを検出し（Ｓ４６）、画素ブロックの総画素数に対するエッジ数の比率Ｅｏを算出する（Ｓ４７）。

処理部は、画像メモリに記憶された画像データに対して、主走査方向及び副走査方向の補間演算を行い所定サイズの画素ブロック（例えば、４×４画素）、すなわち、縮小画像を生成する（Ｓ４８）。処理部は、縮小画像のエッジを検出し（Ｓ４９）、画素ブロックの総画素数に対するエッジ数の比率Ｅｓを算出する（Ｓ５０）。

処理部は、比（Ｅｓ／Ｅｏ）が閾値ＴＨｔｃ以下であるか否かを判定する（Ｓ５１）。比（Ｅｓ／Ｅｏ）が閾値ＴＨｔｃ以下である場合（Ｓ５１でＹＥＳ）、処理部は、擬似文字ブロック数Ｓに「１」を加算し（Ｓ５２）、すべての画素ブロックの処理が終了したか否かを判定する（Ｓ５３）。比（Ｅｓ／Ｅｏ）が閾値ＴＨｔｃ以下でない場合（Ｓ５１でＮＯ）、処理部は、ステップＳ５３以降の処理を行う。

なお、ステップＳ４２〜Ｓ４４の処理、ステップＳ４６と４７の処理、ステップＳ４８〜Ｓ５０の処理は、並行に行うことができる。

すべての画素ブロックの処理が終了していない場合（Ｓ５３でＮＯ）、処理部は、ステップＳ４１以降の処理を続け、画素ブロック毎の上述の処理を繰り返す。すべての画素ブロックの処理が終了した場合（Ｓ５３でＹＥＳ）、処理部は、原稿全体の画素ブロックの総数に対する文字画素ブロック、網点画素ブロック、写真画素ブロック、あるいは擬似文字画素ブロックの画素ブロック数の比率に基づいて、原稿種別の判別を行い（Ｓ５４）、原稿種別判別信号を出力し（Ｓ５５）、処理を終了する。

実施の形態４
実施の形態１〜３は、原稿種別判別処理に本発明を適用した例であったが、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではなく、画像の領域分離処理に適用することもできる。

図１４は実施の形態４の画像形成装置１００の構成を示すブロック図である。実施の形態１〜３との相違点は、原稿種別判別部２２が除かれている点と、領域分離処理部２４で擬似文字領域の有無の判定を含めた領域分離処理を行う点である。すなわち、シェーディング補正部２１は、入力されたＲＧＢ信号に対して、カラー画像入力装置１の照明系、結像系、撮像系などで生じた各種の歪みを取り除く補正処理を行うとともに、カラーバランスの調整を行い、調整後のＲＧＢ信号を入力階調補正部２３へ出力する。

図１５は実施の形態４の領域分離処理部２４の構成を示すブロック図である。領域分離処理部２４は、信号変換部２４０１、補間演算部２４０２、最小濃度値算出部２４０３、最大濃度値算出部２４０４、反転回数算出部２４０５、エッジ検出部２４０６、２４０６、最大濃度差算出部２４０７、最大濃度差判定部２４０８、反転回数判定部２４０９、総合判定部２４１０、エッジ検出結果演算部２４１１、２４１１、エッジ計数比率判定部２４１６などを備えている。

領域分離処理部２４は、原稿を走査（主走査でも予備走査でもよいが、以下では、主走査を行う場合について説明する。）して得られた画像データを所定のサイズの画素ブロックに分割し、分割した画素ブロック毎に文字領域、網点領域、写真領域、擬似文字領域（例えば、フォントサイズが４ポイント程度の小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上の文字、あるいは万線などが含まれる領域）などの領域分離処理を行う。なお、画素ブロックに擬似文字が含まれるか否かの判定は、実施の形態１〜３と同様に、縮小画像の総画素数に対するエッジの数の比率と、縮小されていない画像の総画素数に対するエッジの数の比率とに基づいて行う。また、縮小画像の画素ブロックは、画像データを主走査方向及び副走査方向に補間演算することにより生成される。

信号変換部２４０１は、シェーディング補正部２１から入力されたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）を輝度信号（Ｌ信号）に変換し、変換後の画像データを一旦画像メモリ（不図示）に記憶する。最小濃度値算出部２４０３、最大濃度値算出部２４０４、反転回数算出部２４０５、補間演算部２４０２、エッジ検出部２４０６は、変換後の画像データから所定サイズの画素ブロック（例えば、８×８画素）を抽出して画素ブロック毎に各処理を行う。

最小濃度値算出部２４０３は、画素ブロックの中で最小濃度値を算出し、算出した最小濃度値を最大濃度差算出部２４０７へ出力する。

最大濃度値算出部２４０４は、画素ブロックの中で最大濃度値を算出し、算出した最大濃度値を最大濃度差算出部２４０７へ出力する。

最大濃度差算出部２４０７は、最小濃度値算出部２４０３及び最大濃度値算出部２４０４から入力された最小濃度値及び最大濃度値の差分（最大濃度差）を算出し、算出した最大濃度差を最大濃度差判定部２４０８へ出力する。

最大濃度差判定部２４０８は、最大濃度差算出部２４０７から入力された最大濃度差を閾値処理し、最大濃度差が閾値ＴＨｓｕｂより大きい場合、画素ブロックを文字領域又は網点領域（判定信号「０」）と判定し、最大濃度差が閾値ＴＨｓｕｂ以下の場合、画素ブロックを写真領域（判定信号「１」）と判定し、判定信号を総合判定部２４１０へ出力する。

反転回数算出部２４０５は、画素ブロックの画像データの平均値を求め、この平均値を用いて各画素を二値化する。反転回数算出部２４０５は、画素ブロック内の二値化データを走査して、主走査方向の反転回数Ｋｈ、副走査方向の反転回数Ｋｖを算出し、算出した主走査方向の反転回数Ｋｈ、副走査方向の反転回数Ｋｖを反転回数判定部２４０９へ出力する。

反転回数判定部２４０９は、反転回数Ｋｈ≧所定の閾値ＴＨｄｔ、かつ、反転回数Ｋｖ≧所定の閾値ＴＨｄｔの場合、画素ブロックは網点領域（判定信号「１」）であると判定し、反転回数Ｋｈ＜所定の閾値ＴＨｄｔ、あるいは、反転回数Ｋｖ＜所定の閾値ＴＨｄｔである場合、画素ブロックは文字領域（判定信号「０」）であると判定し、判定信号を総合判定部２４１０へ出力する。

補間演算部２４０２は、画素ブロックの主走査方向及び副走査方向それぞれの画像データに対して画素を間引くことにより補間演算を行い、所定のサイズの画素ブロック（例えば、４×４画素、すなわち、縮小された画像の画像データ）を生成し、生成した画素ブロックを後段のエッジ検出部２４０６へ出力する。

エッジ検出部２４０６は、補間演算後の画素ブロック内の各画素を注目画素として走査し、注目画素と該注目画素に隣接する周辺画素の濃度差を閾値ＴＨｅｄと比較することによりエッジを検出し、画素ブロック毎に検出されたエッジ画像をエッジ検出結果演算部２４１１へ出力する。

エッジ検出結果演算部２４１１は、エッジ検出部２４０６から出力されたエッジ画像に基づいて、縮小された画素ブロックの総画素数に対するエッジ画素の数（エッジの数）の比率Ｃｓを算出し、算出した比率Ｃｓをエッジ計数比率判定部２４１６へ出力する。

他方のエッジ検出部２４０６は、縮小されていない画素ブロック内の各画素を注目画素として走査し、注目画素と該注目画素に隣接する周辺画素の濃度差を閾値ＴＨｅｄと比較することによりエッジを検出し、画素ブロック毎に検出されたエッジ画像をエッジ検出結果演算部２４１１へ出力する。

エッジ検出結果演算部２４１１は、エッジ検出部２４０６から入力されたエッジ画像に基づいて、画素ブロックの総画素数に対するエッジ画素の数（エッジの数）の比率Ｃｏを算出し、算出した比率Ｃｏをエッジ計数比率判定部２４１６へ出力する。

エッジ計数比率判定部２４１６は、エッジ検出結果演算部２４１１、２４１１から入力された比率Ｃｏ、Ｃｓに基づいて、比率Ｃｏに対する比率Ｃｓの比（Ｃｓ／Ｃｏ）を求め、比（Ｃｓ／Ｃｏ）と閾値ＴＨｔｃとを比較する。比（Ｃｓ／Ｃｏ）≦閾値ＴＨｔｃである場合、画素ブロックに擬似文字（例えば、フォントサイズが４ポイント程度の小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上文字、あるいは、万線パターンなど）が含まれていると判定する。また、エッジ計数比率判定部２４１６は、比（Ｃｓ／Ｃｏ）＞閾値ＴＨｔｃである場合、画素ブロックに擬似文字が含まれていないと判定し、それぞれの判定結果を総合判定部２４１０へ出力する。

総合判定部２４１０は、最大濃度差判定部２４０８、反転回数判定部２４０９、エッジ計数比率判定部２４１６から入力された判定信号に基づいて、画素ブロックがいずれの領域（例えば、文字領域、網点領域、写真領域、擬似文字領域）であるかを最終判定し、判定結果である領域識別信号を出力する。

図１６は実施の形態４の総合判定部２４１０の最終判定方法を示す説明図である。図に示すように、最大濃度差判定部２４０８の判定信号が「１」である場合、反転回数判定部２４０９、エッジ計数比率判定部２４１６の判定結果にかかわらず、最終判定は写真となる。また、最大濃度差判定部２４０８の判定信号が「０」であり、反転回数判定部２４０９の判定信号が「１」である場合は、エッジ計数比率判定部２４１６の判定結果にかかわらず、最終判定は網点となる。また、最大濃度差判定部２４０８及び反転回数判定部２４０９の判定信号が「０」である場合、エッジ計数比率判定部２４１６の判定結果が「０」であるときは、最終判定は文字となり、エッジ計数比率判定部２４１６の判定結果が「１」であるときは、最終判定は擬似文字となる。

図１７及び図１８は実施の形態４の領域分離処理の手順を示すフローチャートである。処理部は、主走査で得られたＲＧＢ信号を輝度信号に変換し（Ｓ７１）、変換後の画像データを一旦画像メモリに記憶する。処理部は、変換後の画像データから所定サイズの画素ブロック（例えば、８×８画素）を抽出して画素ブロックの領域判定処理を行い（Ｓ７２）、判定信号を記憶する（Ｓ７３）。なお、領域判定処理は図９の処理と同様であるので説明は省略する。

処理部は、画像メモリに記憶された画像データから所定サイズの画素ブロック（例えば、８×８画素）を抽出して画像のエッジを検出し（Ｓ７４）、画素ブロックの総画素数に対するエッジ数の比率Ｅｏを算出する（Ｓ７５）。

処理部は、画像メモリに記憶された画像データに対して、主走査方向及び副走査方向の補間演算を行い所定サイズの画素ブロック（例えば、４×４画素）、すなわち、縮小画像を生成する（Ｓ７６）。処理部は、縮小画像のエッジを検出し（Ｓ７７）、画素ブロックの総画素数に対するエッジ数の比率Ｅｓを算出する（Ｓ７８）。

処理部は、比（Ｅｓ／Ｅｏ）が閾値ＴＨｔｃ以下であるか否かを判定する（Ｓ７９）。比（Ｅｓ／Ｅｏ）が閾値ＴＨｔｃ以下である場合（Ｓ７９でＹＥＳ）、処理部は、画素ブロックが擬似文字ブロックであると判定し（Ｓ８０）、比（Ｅｓ／Ｅｏ）が閾値ＴＨｔｃ以下でない場合（Ｓ７９でＮＯ）、画素ブロックが非擬似文字ブロックであると判定する（Ｓ８１）。

処理部は、ステップＳ７３で記憶した判定信号及び擬似文字ブロックであるか否かの判定結果に基づいて、画素ブロックの領域分離のための総合判定処理を行う（Ｓ８２）。

なお、ステップＳ７２とＳ７３の処理、ステップＳ７４とＳ７５の処理、ステップＳ７６〜Ｓ７８の処理は、並行に行うことができる。

処理部は、すべての画素ブロックの処理が終了したか否かを判定し（Ｓ８３）、すべての画素ブロックの処理が終了していない場合（Ｓ８３でＮＯ）、処理部は、ステップＳ７１以降の処理を続け、画素ブロック毎の上述の処理を繰り返す。すべての画素ブロックの処理が終了した場合（Ｓ８３でＹＥＳ）、処理部は、処理を終了する。

画素ブロックが擬似文字領域であると判定された場合、フィルタ処理、中間調処理において、文字領域と網点領域に対する処理の中間の処理を行う。例えば、フィルタ処理においては、強調処理を施し、強調のレベルは文字領域に対するものよりも弱くする。中間調処理においては、解像度を重視したディザ処理や誤差拡散処理を行う。例えば、ディザ処理に用いるマトリクスは、文字領域に対するものよりも大きくし、また、誤差拡散処理に用いる拡散係数マトリクスも文字領域に対するものよりも大きいものを用いる。

以上説明したように、本発明にあっては、画像に小さな文字が多く含まれている領域、複雑な網点上の文字、あるいは様々なパターンの万線などの擬似文字が含まれている場合であっても、擬似文字の有無を精度よく判定することができるとともに、画質の劣化を防止することができる。また、画像を所要の画素ブロックに分割し、画素ブロック毎に擬似文字の有無を判定することができる。また、原稿が擬似文字を含む原稿であるか否かを精度良く判定することができる。

また、フォントサイズが４ポイントなどの小さい文字、複雑な網点上文字（着色した領域に小さい文字で印刷された領域）に対して領域分離処理を施すと、文字領域であると判定される場合と、網点領域であると判定される場合とがあり、正しく文字領域であると判定されない場合がある。その結果、フィルタ処理を施す際に文字領域であると判定された領域はエッジが強調され、網点領域であると判定された領域（例えば、「へん」や「つくり」の複雑な箇所）は平滑化されるので、部分的にぼやけてしまい画質が劣化する。さらに、万線領域は、本来、平滑化処理が施されるべきであるが、エッジとして検出されやすいため、強調処理が施され、この場合も画質が劣化する。したがって、擬似文字領域が含まれているか否か判定し、擬似文字領域が含まれている場合は、領域分離処理で、文字検知を行わないように設定して画質の劣化を抑制することができる。

上述の実施の形態では、エッジを検出し、検出したエッジの数と原稿又は画素ブロックの総画素数との比率を算出し、縮小又は低解像度変換された画像における比率と、縮小又は低解像度変換されていない画像における比率との比を所定の閾値と比較することにより擬似文字の有無を判定する構成であるが、縮小又は低解像度変換された画像におけるエッジの数と、縮小又は低解像度変換されていない画像におけるエッジの数との比を閾値と比較する構成であってもよい。この場合、縮小率あるいは低解像度変換率の大小に応じて閾値を変更すれば同様の効果を得ることができ、擬似文字の有無を判定することができる。

上述の実施の形態において、カラー画像入力装置１としては、例えば、フラットベッドスキャナ、フィルムスキャナ、デジタルカメラ、携帯電話機などが用いられる。また、カラー画像出力装置３としては、例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイなどの画像表示装置、処理結果を記録紙などに出力する電子写真方式又はインクジェット方式のプリンタなどが用いられる。さらに、画像形成装置１００としては、ネットワークを介してサーバ装置などに接続するための通信手段としてのモデムなどを備えることもできる。また、カラー画像入力装置１からカラー画像データを取得する代わりに、ネットワークを介して外部記憶装置、サーバ装置などからカラー画像データを取得する構成であってもよい。

本発明はコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータでの読み取り可能な記録媒体に、原稿種別判別処理、領域分離処理などを行うコンピュータプログラムを記録することもできる。この結果、上記処理を行うコンピュータプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示しないメモリ、例えばＲＯＭのようなプログラムメディアであってもよく、図示しない外部記憶装置としてのプログラム読取装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。

いずれの場合においても、格納されているコンピュータプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、コンピュータプログラムを読み出し、読み出されたコンピュータプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのコンピュータプログラムが実行される方式であってもよい。この場合、ダウンロード用のコンピュータプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。

ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクやハードディスク等の磁気ディスク並びにＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にコンピュータプログラムを担持する媒体であってもよい。

また、この場合、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからコンピュータプログラムをダウンロードするように流動的にコンピュータプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからコンピュータプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のコンピュータプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。

本発明に係る画像処理装置を備える画像形成装置の構成を示すブロック図である。 原稿種別判別部の構成を示すブロック図である。 総合判定部の最終判定方法を示す説明図である。 エッジ検出方法の一例を示す説明図である。 文字が印刷された原稿の画像の一例を示す模式図である。 万線パターンに文字が印刷された原稿の画像の一例を示す模式図である。 原稿種別判別処理の手順を示すフローチャートである。 原稿種別判別処理の手順を示すフローチャートである。 領域判定処理の手順を示すフローチャートである。 実施の形態２の原稿種別判別部の構成を示すブロック図である。 実施の形態３の原稿種別判別部の構成を示すブロック図である。 実施の形態３の原稿種別判別処理の手順を示すフローチャートである。 実施の形態３の原稿種別判別処理の手順を示すフローチャートである。 実施の形態４の画像形成装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態４の領域分離処理部の構成を示すブロック図である。 実施の形態４の総合判定部の最終判定方法を示す説明図である。 実施の形態４の領域分離処理の手順を示すフローチャートである。 実施の形態４の領域分離処理の手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１ カラー画像入力装置
２ カラー画像処理装置
３ カラー画像出力装置
２２ 原稿種別判別部
２４ 領域分離処理部
２２０１、２４０１ 信号変換部
２２０２、２４０２ 補間演算部
２２０３、２４０３ 最小濃度値算出部
２２０４、２４０４ 最大濃度値算出部
２２０５、２４０５ 反転回数算出部
２２０６、２４０６ エッジ検出部
２２０７、２４０７ 最大濃度差算出部
２２０８、２４０８ 最大濃度差判定部
２２０９、２４０９ 反転回数判定部
２２１０、２４１０ 総合判定部
２２１１、２４１１ エッジ検出結果演算部
２２１２ メモリ
２２１３ 文字画素ブロック計数部
２２１４ 網点画素ブロック計数部
２２１５ 写真画素ブロック計数部
２２１６、２４１６ エッジ計数比率判定部
２２１７ 原稿判定部
２２１８ 擬似文字画素ブロック計数部

Claims (11)

1. 画像の各画素が有する画素値に基づいて画像の領域判定を行う画像処理方法において、
   画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出し、
   検出されたエッジに基づいて第１の特徴量を算出し、
   前記画像を縮小し、
   縮小された画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出し、
   検出されたエッジに基づいて第２の特徴量を算出し、
   算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率を算出し、
   算出された比率に基づいて画像の領域判定を行うことを特徴とする画像処理方法。
2. 画像を複数の画素ブロックに分割し、
   分割された画素ブロック毎に領域判定を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 同一の領域であると判定された画素ブロックの数を計数し、
   計数された画素ブロック数に基づいて、前記画像が得られた原稿に前記領域が含まれるか否かを判定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記第１の特徴量に対する第２の特徴量の比率が所定の比率閾値より小さい場合、万線領域、小文字領域又は網点上文字領域であると判定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１つに記載の画像処理方法。
5. 画像の各画素が有する画素値に基づいて画像の領域判定を行う画像処理装置において、
   画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出する手段と、
   該手段で検出されたエッジに基づいて第１の特徴量を算出する手段と、
   前記画像を縮小する手段と、
   縮小された画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出する手段と、
   該手段で検出されたエッジに基づいて第２の特徴量を算出する手段と、
   算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率を算出する手段と、
   該手段で算出された比率に基づいて画像の領域判定を行う判定手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
6. 前記判定手段は、
   複数の画素ブロックに分割された画像の該画素ブロック毎に領域判定を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 同一の領域であると判定された画素ブロックの数を計数する手段と、
   該手段で計数された画素ブロック数に基づいて、前記画像が得られた原稿に前記領域が含まれるか否かを判定する手段と
   を備えることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記第１の特徴量に対する第２の特徴量の比率が所定の比率閾値より小さい場合、万線領域、小文字領域又は網点上文字領域であると判定する手段を備えることを特徴とする請求項５乃至請求項７のいずれか１つに記載の画像処理装置。
9. 請求項５乃至請求項８のいずれか１つに記載の画像処理装置と、該画像処理装置で処理された画像に基づいて出力画像を形成する画像形成手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
10. コンピュータに、画像の各画素が有する画素値に基づいて画像の領域判定を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、
    画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出する手段と、
    検出されたエッジに基づいて第１の特徴量を算出する手段と、
    前記画像を縮小する手段と、
    縮小された画像の各画素の画素値に基づいてエッジを検出する手段と、
    検出されたエッジに基づいて第２の特徴量を算出する手段と、
    算出された第１の特徴量及び第２の特徴量の比率を算出する手段と、
    算出された比率に基づいて画像の領域判定を行う判定手段と
    して機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
11. 請求項１０に記載のコンピュータプログラムを記録してあることを特徴とするコンピュータでの読み取りが可能な記録媒体。

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