JP2009071405A - 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】画像情報に例えば、句点、句読点、濁点、および半濁点などの部分的に小さい形状を有する文字が存在する場合に、文字の識別を欠落なく高精度に行う画像処理装置を提供すること。
【解決手段】文字の特徴を捉えて、部分的に小さな形状を有する文字の所定部分をさらに補足して識別することができる補足識別手段を備えたことにより、文字の識別の精度を向上させ、文字領域の識別を欠落なく高精度に行う画像処理装置を提供することができる。
【選択図】図２

Description

本発明は、スキャナで読み取った画像、またはネットワークを介して取得した画像などに対して、画像領域の文字の識別処理を行い、その結果に応じて画像を処理するモノクロ複合機、カラー複合機などの画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。

モノクロ複合機、カラー複合機などの画像処理装置では、画像処理技術の高解像度化に伴って、高画質化への要求が高まってきている。
こうした画像処理装置における一般的な画像処理では、スキャナγ補正処理、変倍処理、フィルタ処理、およびプリンタγ処理などの様々な処理が行われる。中でもフィルタ処理は、スキャナ部などから入力された画像信号に対して、鮮鋭度を補正する処理であり、出力画像における文字のシャープネス（くっきり感）、および絵柄の粒状性（ざらつき感）を決定する上で重要な処理である。

フィルタ処理にて強調を強くすると、文字のシャープネスが向上する反面、絵柄の粒状性が劣化し、また、フィルタ処理にて平滑処理を重視すると、絵柄の粒状性は向上する反面、文字のシャープネスが不足する。
そのため、従来の画像形成装置では、フィルタ処理を行う前に画像領域から文字の識別を行い、該画像領域を文字領域と非文字領域とに分離して、画像の属性に合わせた最適なフィルタ処理を行う。
ところが、画像領域に網点が存在し、「網点上文字」を識別する場合には（「網点上文字」については、図８５（ｂ）および図８６（ｂ）を参照）、文字ではなく網点を誤って識別することがあり、網点上の文字に対して絵柄に行う平滑処理などを実行してしまうので、網点上文字が読みにくくなるという問題がある。

そこで、下記特許文献１には、文字部と絵柄部が混在した多階調画像から文字部を分離する方法であって、各画素を黒画素、白画素に分類して、Ｍ×Ｍ内の領域内の連結した黒画素および連結した白画素を検出して、連結黒画素および白画素が共に一定数以上存在するときに、注目画素が文字線画領域、あるいは網点領域であるかを判断する技術が開示されている。
下記特許文献２には、入力デジタル画像データを、ｍ×ｎブロックの平均濃度を閾値として２値化し、この２値信号の連続性を検出することで、注目画素が文字線画領域、あるいは網点領域にあるかを判断する技術が開示されている。
下記特許文献３には、画像領域におけるエッジの局所的な凹凸に着目してエッジの滑らかさを判定し、このエッジの滑らかさから網点上の文字エッジを網点絵柄中のエッジから切り分けて識別する画像処理装置が開示されている。

特開平２−２９２９５７ 特開平１−２２７５７３ 特願２００７−６０５２９（未公開特許文献）

しかしながら、これら上記特許文献では、網点上に「部分的に小さい形状を有する文字の特徴的部分」（部分的に小さい形状を有する文字の特徴的部分とは、例えば、濁点、読点、平仮名の「お」の最後の一角部分、「・」、「■」の点部分のように線が孤立して点
形状で存在する部分や、句点、半濁点などのドーナツのような小型の丸型形状で存在する部分など）がある場合には、文字の画素数が識別処理に必要な画素数に満たなくなるため、文字の識別を困難にするという問題が発生する（濁点、半濁点については、図４７（ａ）参照）。
また、網点上に不鮮明で小さい文字（例えば、解像度が６００ｄｐｉ（ｄｏｔ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）を下回り、フォント数が６ｐｔ（ｐｏｉｎｔ）を下回るような文字）が存在する場合に、文字の画素数が識別処理に必要な画素数に満たなくなるため、文字の識別を困難にするという問題が発生する。
さらに、網点上のエッジ方向が頻繁に変化する形状を有する文字が存在する場合に、文字部分の十字やＴ字の交差部分の識別を困難にするという問題が発生する（Ｔ字部、および十字部については図８７（ｂ）参照）。

そこで本発明では、網点上の文字エッジを網点絵柄中のエッジから切り分けて、かつ、不鮮明で小さな文字の識別を可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行う画像処理装置を提供することを第１の目的とする。
濁点、および読点などの孤立して存在する短線を識別することを可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行うことを第２の目的とする。
半濁点、および句点などの小型の丸型形状を識別することを可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行うことを第３の目的とする。
文字部分が十字に交差した部分の識別を可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行うことを第４の目的とする。
文字部分がＴ字に交差した部分の識別を可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行うことを第５の目的とする。
網点上の文字エッジを網点絵柄中のエッジから切り分けて、かつ、不鮮明で小さな文字の識別を可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行う画像処理方法を提供することを第６の目的とする。
網点上の文字エッジを網点絵柄中のエッジから切り分けて、かつ、不鮮明で小さな文字の識別を可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行う画像処理プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することを第７の目的とする。

請求項１記載の発明では、画像データを受領する画像データ受領手段と、前記画像データ受領手段で受領した画像データから、黒画素、又は白画素が連続する画素数が所定画素数以上である網点上文字の文字特徴を識別する基本識別手段と、前記画像データ受領手段で受領した画像データから、前記基本識別手段で識別された網点上文字の文字特徴と異なる文字特徴を、網点上文字の文字特徴として識別する補足識別手段と、前記基本識別手段で識別された網点上文字の文字特徴、および前記補足識別手段で識別された網点上文字の文字特徴に基づいて、前記画像データ受領手段で受領した画像データを文字領域と非文字領域とに分離する画像属性判定手段と、を備えたことにより、前記第１の目的を達成する。
請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、前記基本識別手段は、前記網点上文字の文字特徴をエッジ部分として識別することを特徴とする。
請求項３記載の発明では、請求項１、または請求項２記載の発明において、前記基本識別手段は、黒画素、又は白画素が連続する画素数が一定方向に所定画素数以上である場合に、網点上文字の文字特徴として識別することを特徴とする。
請求項４記載の発明では、請求項１、請求項２、または請求項３記載の発明において、前記基本識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を尾根画素として識別することを特徴とする。
請求項５記載の発明では、請求項１、請求項２、請求項３、または請求項４記載の発明において、前記補足識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を孤立する部分として識別することにより、前記第２の目的を達成する。
請求項６記載の発明では、請求項１、請求項２、請求項３、請求項４、または請求項５記載の発明において、前記補足識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を丸型形状を形成する部分として識別することにより、前記第３の目的を達成する。
請求項７記載の発明では、請求項１、請求項２、請求項３、請求項４、請求項５、または請求項６記載の発明において、 前記補足識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を線が十字に交差する部分として識別することにより、前記第４の目的を達成する。
請求項８記載の発明では、請求項１、請求項２、請求項３、請求項４、請求項５、請求項６、または請求項７記載の発明において、前記補足識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を線がＴ字に交差する部分として識別することにより、前記第５の目的を達成する。
請求項９記載の発明では、画像データを受領する画像データ受領手段を備えた画像処理装置において、前記画像データ受領手段で受領した画像データから、黒画素、又は白画素が連続する画素数が所定画素数以上である網点上文字の文字特徴を識別する第１のステップと、前記画像データ受領手段で受領した画像データから、前記第１のステップで識別された網点上文字の文字特徴と異なる文字特徴を、網点上文字の文字特徴として識別する第２のステップと、前記第１のステップで識別された網点上文字の文字特徴、および前記第２のステップで識別された網点上文字の文字特徴に基づいて、前記画像データ受領手段で受領した画像データを文字領域と非文字領域とに分離する第３のステップと、を備えたことにより、前記第６の目的を達成する。
請求項１０記載の発明では、画像データを受領する画像データ受領機能と、前記画像データ受領機能で受領した画像データから、黒画素、又は白画素が連続する画素数が所定画素数以上である網点上文字の文字特徴を識別する基本識別機能と、前記画像データ受領機能で受領した画像データから、前記基本識別機能で識別された網点上文字の文字特徴と異なる文字特徴を、網点上文字の文字特徴として識別する補足識別機能と、前記基本識別機能で識別された網点上文字の文字特徴、および前記補足識別機能で識別された網点上文字の文字特徴に基づいて、前記画像データ受領機能で受領した画像データを文字領域と非文字領域とに分離する画像属性判定機能と、を備えたことにより、前記第７の目的を達成する。

請求項１から請求項４、請求項９、および請求項１０記載の発明では、網点上の文字エッジを網点絵柄中のエッジから切り分けて、かつ、不鮮明で小さな文字の識別を可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行うことができる。
請求項５記載の発明によれば、濁点、および読点などの孤立して存在する短線を識別することを可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行うことができる。
請求項６記載の発明によれば、半濁点、および句点などの小型の丸形状を識別することを可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行うことができる。
請求項７記載の発明によれば、文字部分が十字に交差した部分の識別を可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行うことができる。
請求項８記載の発明によれば、文字部分がＴ字に交差した部分の識別を可能とし、文字の識別を欠落なく高精度に行うことができる。

以下、発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。
［第１の実施形態の詳細］
図１は、本発明の第１の実施形態の構成を示したブロック図である。
スキャナ１０は、原稿を読み取りＲＧＢ信号からなる画像データを受領し、スキャナγ補正手段１１は、スキャナのγ特性を反射率リニアの信号から濃度リニアの信号に属性を変換することにより補正する。
この属性変換では、平滑化に効果的な濃度リニアの信号を、エッジ強調に効果的な濃度リニアの信号に変換する。スキャナ色補正手段１２は、スキャナ特性に依存したＲＧＢ信号をスキャナに依存しないデバイス非依存のＲ’Ｇ’Ｂ’信号に変換する。
画像属性判定手段２０は、画像データから文字領域を抽出し、文字領域として白地上文字、網点上文字などの文字を抽出する。
エッジ量抽出手段３０は、Ｒ’Ｇ’Ｂ’信号から画像中のエッジらしさを表す信号であるエッジ量を抽出する。
フィルタ処理手段１３は、画像属性判定手段２０およびエッジ量抽出手段３０の結果に基づき、網点部の起伏を抑えてモアレを抑制する平滑化処理、および文字部の鮮鋭性を高めるエッジ強調処理を行う。
プリンタ色補正手段１４では、デバイス非依存のＲ’Ｇ’Ｂ’信号からプリンタ特性に依存したＣ’Ｍ’Ｙ’信号への変換を行う。
エッジ量抽出手段４０は、Ｃ’Ｍ’Ｙ’信号から画像中のエッジ度合い（エッジらしさ）を示す信号であるエッジ量を抽出する。ＵＣＲ／墨生成手段１５は、画像属性判定手段２０およびエッジ量抽出手段４０の結果に基づき、Ｃ’Ｍ’Ｙ’データに応じてＫ信号を発生させ（墨生成）、Ｃ’Ｍ’Ｙ’からＫに応じた量を減ずることで下色除去（ＵＣＲ）を行う。なお、このときのＣＭＹＫはプリンタの各色に対応している。
プリンタγ補正手段１６は、ＵＣＲ／墨生成手段１５で下色除去後の信号に対して、プリンタγ補正を行い、さらに擬似階調処理手段１７で擬似階調処理を行って、プリンタ１８にて記録媒体上に画像出力する。
より詳細には、プリンタγ補正手段１６では、プリンタの濃度特性に合わせて濃度変換テーブルを用いた変換処理を行い、擬似階調処理手段１７では、ディザや誤差拡散等の擬似中間調処理を行う。
なお、本実施形態では、スキャナ１０から原稿を読み取ることで画像データを受領したが、図示しないインターネットとの通信や記憶媒体などから画像データを受領することも可能である。

図２は、画像属性判定手段２０の構成を示したブロック図である。ＲＧＢ→ＣＭＹ変換２０１にて、原稿のプロセスカラーに対応したｃｍｙ信号に変換し、ｃｍｙ信号各々に対して２値化手段２０２、２１２、２２２の後、基本識別手段５０７、５０８、５０９および、補足識別手段５０１、５０２、５０３を行い、ＯＲ２０８にて各ｃｍｙ信号から識別された識別結果の論理和演算を行う。ｃｍｙいずれかの信号で文字と識別されれば、画像属性判定手段２０の識別結果は「文字」となる。
ＲＧＢ→ＣＭＹ変換２０１は、次式によりＲ’Ｇ’Ｂ’信号から原稿のプロセスカラーに対応したｃｍｙ信号への変換を行う。
ｃ＝ａ０＋ａ１×Ｒ＋ａ２×Ｇ＋ａ３×Ｂ
ｍ＝ｂ０＋ｂ１×Ｒ＋ｂ２×Ｇ＋ｂ３×Ｂ
ｙ＝ｃ０＋ｃ１×Ｒ＋ｃ２×Ｇ＋ｃ３×Ｂ（式１）
式１のａ０〜ａ３、ｂ０〜ｂ３、ｃ０〜ｃ３は、プロセスカラーのカラーパッチをスキャナで読み込み、ＲＧＢ読取値とカラーパッチの色の関係に基づき予め設定されたパラメータである。

図３は、２値化手段２０２、２１２、２２２の構成を示したブロック図である。ピーク画素検出手段２３１、２３２は、注目画素が濃度変化の山を示す極点であるかどうかを、周囲の画素との濃度関係から検出する。
例えば、Ｍ×Ｍ画素からなるブロック内において、中心画素の濃度レベルが他の全ての濃度レベルよりも高いときに、以下に示す（式２）、あるいは以下に示す（式３）のようにして極点かどうかを判定する。
なお、以下に示す（式２）により、ピーク画素を検出しているのがピーク画素検出手段２３１、以下に示す（式３）により、ピーク画素を検出しているのがピーク画素検出手段２３２である。
（１）Ｍ＝３（図４（ａ））の場合、
（２ｍ０−ｍ１−ｍ８）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ２−ｍ７）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ３−ｍ６）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ４−ｍ５）≧ΔｍＴＨ （式２）
（２）Ｍ＝５（図４（ｂ））の場合、
（２ｍ０−ｍ３−ｍ２２）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ８−ｍ１７）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ１−ｍ２４）≧ΔｍＴＨ かつ、
（２ｍ０−ｍ７−ｍ１８）≧ΔｍＴＨ （式３）

ピーク画素検出手段手段２３１、２３２では、中心画素を挟んで対称の位置にある２つの画素レベルの平均値と中心画素の濃度差が、閾値ΔｍＴＨよりも大きい場合、中心画素をピークとして検出する。そして、ＯＲ２３３は、ピーク画素検出手段２３１、およびピーク画素検出手段２３２のうち、どちらか一方でもピーク画素として検出されれば、ピーク画素として判定する。
閾値設定手段２３４は、注目画素を中心として９×９画素内にあるピーク画素および画素値（ｃまたはｍまたはｙの値）からピーク画素の中から最も画素値が大きいもの（濃度が高いもの）を検出して、閾値＝ピーク画素最大値＋αとして設定する。αは閾値に余裕を持たせるためのパラメータであり、ＣＭＹ信号が各８ｂｉｔの場合ではα＝１０〜３０程度の値に設定しておく。
白画素／黒画素判定手段２３５は、画像データが設定された閾値以上であれば黒画素として判定し、設定した閾値未満であれば白画素として判定する。
これにより、網点上文字の平網部分は白画素と判定され、文字部分は（網点上の白抜き文字のようなものは例外として）網点よりも濃度が高いので、黒画素として判定される。

図５は、エッジの滑らかさ判定手段２０３、２１３、２２３の構成を示したブロック図である。３×３サイズの２値画像データに対して、各パターンマッチング手段は、以下（１）〜（４）のパターンマッチングを行う。
（１）Ｐ１パターンマッチング手段２４１は、図６（ａ）のＰ１に示すパターンマッチングを行う。
（２）Ｐ２パターンマッチング手段２４２は、図６（ｂ）のＰ２に示すパターンマッチングを行う。
（３）Ｐ３パターンマッチング手段２４３は、図６（ｃ）のＰ３に示すパターンマッチングを行う。
（４）Ｐ４パターンマッチング手段２４４は、図６（ｄ）のＰ４に示すパターンマッチングを行う。
そして、上記（１）〜（４）の結果、各パターンマッチング手段は、一致すれば「１」、不一致ならば「０」を出力する。

横方向画素数カウント手段２４５、２４６、および縦方向画素数カウント手段２４７、２４８では、各出力値に対して、横方向または縦方向の画素数カウントを行い、注目画素から見た４方向の領域に対して縦エッジまたは横エッジの抽出を行う。
このとき、左上縦エッジ／左下縦エッジ／右上縦エッジ／右下縦エッジ／左上横エッジ／右上横エッジ／左下横エッジ／右下横エッジの８つの２値信号として抽出される。

図７（ｂ）は、注目画素を中心として参照領域を４等分し、左上領域に縦線の左側エッジ（立上りエッジ）があるとき左上縦エッジとして抽出し、左下領域に縦線の左側エッジ（立上りエッジ）があるとき左下縦エッジとして抽出した例を示した図である。
図７（ａ）および図７（ｃ）は、４５°〜１３５°の傾きがある場合に、左上縦エッジおよび左下縦エッジを抽出対象とした例を示した図である。
図８（ｂ）は、右上領域に縦線の右側エッジ（立下りエッジ）があるとき右上縦エッジとして抽出し、右下領域に縦線の右側エッジ（立下りエッジ）があるとき右下縦エッジとして抽出した例を示した図である。
図８（ａ）および図８（ｃ）は、４５°〜１３５°の傾きがある場合に、右上縦エッジ、および右下縦エッジを抽出対象とした例を示した図である。
図９（ｂ）は、注目画素を中心として参照領域を４等分し、左上領域に横線の上側エッジ（立上りエッジ）があるとき左上横エッジ、右上領域に横線の上側エッジ（立上りエッジ）があるとき右上横エッジとして抽出した例を示した図である。
図９（ａ）および図９（ｃ）は、−４５°〜４５°の傾きがある場合も左上横エッジおよび右上横エッジを抽出対象とした例を示した図である。
図１０（ｂ）は、左下領域に横線の下側エッジ（立下りエッジ）があるときに左下横エッジとして抽出し、右下領域に横線の下側エッジ（立下りエッジ）があるときに右下横エッジとして抽出した例を示した図である。
図１０（ａ）および図１０（ｃ）は、−４５°〜４５°の傾きがある場合に、左下横エッジ、および右下横エッジを抽出対象とした例を示した図である。
なお、図７〜図１０では、参照領域内に対となるエッジが存在する比較的細い線を例に図示したが、図１１（ａ）のように対となるエッジが参照領域内には存在しない太い線などのエッジに関しても同じく、左上縦エッジ、および左下縦エッジとして抽出する。
図１１（ｂ）のように滑らかな曲線のエッジでは、抽出するのは直線だけでなく左上縦エッジや左下縦エッジを抽出する。

図１２は、横方向画素数カウント手段２４５および横方向画素数カウント手段２４６の処理を説明した図である。
注目画素を挟んで横方向１３画素のパターンマッチング結果が（１）のようなものであった場合を例に説明する。
パターンマッチング結果に対して、画素位置に対応した（２）横方向画素数カウント用の重みを各々乗算する。
重みは、注目画素位置でゼロ、離れるに従って絶対値が大きくなるものであり、一方向がマイナス、その反対方向がプラスである。
つまり、（１）×（２）の結果はパターンにマッチした画素が注目画素から数えて左右どちらの方向に何画素離れた画素位置に存在するかを求めたものになっている。
パターンにマッチした画素のうち注目画素に最も近い画素の位置（（１）×（２）の結果から、絶対値が最小になるものを選択する）を横方向画素数カウントの結果として出力する。
ただし、（１）パターンマッチング結果が参照領域内で全てゼロの場合は、画素数カウントの結果は最大値「７」を出力する。
図１３は、縦方向画素数カウント手段２４７および縦方向画素数カウント手段２４８の処理を説明した図である。注目画素を挟んで縦方向１３画素のパターンマッチング結果が（１）のようなものであった場合を例に説明する。
パターンマッチング結果に対して、画素位置に対応した（２）縦方向画素数カウント用の重みを各々乗算する。この重みは、注目画素位置でゼロ、離れるに従って絶対値が大きくなるものであり、一方向がマイナス、反対方向がプラスである。
つまり、（１）×（２）の結果はパターンにマッチした画素が注目画素から数えて上下どちらの方向に何画素離れた画素位置に存在するかについて定めた指標としている。
そして、パターンにマッチした画素のうち注目画素に最も近い画素の位置（（１）×（２）の結果から、絶対値が最小になるものを選択する）を縦方向画素数カウントの結果として出力する。
ただし、（１）にてパターンマッチング結果が参照領域内で全てゼロの場合は、画素数カウントの結果は最大値「７」を出力する。

図１４は、左上縦エッジ抽出手段２４９および右上縦エッジ抽出手段２５１の参照領域と抽出条件を説明した図である。横方向画素数カウントの結果ｙ１〜ｙ７を縦方向に注目画素（ｙ７）を含む上７画素を参照して、（１）縦線の抽出条件、（２）斜め線の抽出条件（滑らかな曲線も含む）のいずれかを満たせば、左上縦エッジまたは右上縦エッジとして「１」を出力、どちらも満たさなければ「０」を出力する。
（１）縦線の抽出条件および（２）斜め線の抽出条件ともに、第１の条件は、７画素全ての横方向画素数カウントの結果が「７」より小さいこと、つまり、横方向に必ずパターンマッチングでマッチした画素が存在することである。
（１）縦線の抽出条件の第２の条件は、横方向画素数カウントの最大値と最小値の差分が１以下であることである。
（２）斜め線の抽出条件の第２の条件は、横方向画素数カウントの結果が上から下に向かって降順に並んでいることである。
（１）縦線の抽出条件は、完全にノイズの無い縦線は勿論のこと、図４６の網点上文字画像の例のように、縦線に１ｄｏｔが突起状に付いている場合も縦線として抽出する条件になっており、斜め線によりも判定条件をやや緩くしている。

図１５は、左下縦エッジ抽出手段２５０および右下縦エッジ抽出手段２５２の参照領域と抽出条件を説明する図である。横方向画素数カウントの結果ｙ７〜ｙ１３を縦方向に注目画素（ｙ７）を含む下７画素参照する。それ以外は図１４の左上縦エッジ抽出２４９および右上縦エッジ抽出２５１と同じである。

図１６は、左上横エッジ抽出手段２５３および左下横エッジ抽出手段２５５の参照領域と抽出条件を説明した図である。縦方向画素数カウントの結果ｔ１〜ｔ７を横方向に注目画素（ｙ７）を含む左７画素参照し、
（１）横線の抽出条件、（２）斜め線の抽出条件（滑らかな曲線も含む）のいずれかを満たせば、左上横エッジまたは左下横エッジとして「１」を出力、どちらも満たさなければ「０」を出力する。
（１）横線の抽出条件および（２）斜め線の抽出条件ともに、第１の条件は、７画素全ての縦方向画素数カウントの結果が「７」より小さいこと、つまり、縦方向に必ずパターンマッチングでマッチした画素が存在することである。
（１）横線の抽出条件の第２の条件は、縦方向画素数カウントの最大値と最小値の差分が１以下であることである。
（２）斜め線の抽出条件の第２の条件は、縦方向画素数カウントの結果が左から右に向かって降順に並んでいることである。
（１）横線の抽出条件の方は、完全にノイズの無い横線は勿論のこと、横線に１ｄｏｔ突起状に付いている場合も縦線として抽出する条件になっており、斜め線よりも判定条件をやや緩くしている。

図１７は、右上横エッジ抽出手段２５４および右下横エッジ抽出手段２５６の参照領域と抽出条件を説明した図である。
縦方向画素数カウントの結果ｔ７〜ｔ１３を横方向に注目画素（ｔ７）を含む右７画素参照する。
それ以外は図１６の左上横エッジ抽出手段２５３および左下横エッジ抽出手段２５５と同じである。
以上説明した各エッジの抽出条件のうち、第２の条件として説明したものが、エッジの滑らかさを判定する条件に該当し、参照領域内における局所的な凹凸の有無を判定している。

図１８は、連続エッジ検出手段２０４、２１４、２２４の構成を示したブロック図である。図１８に示すように、連続エッジ検出手段２０４、２１４、２２４は論理積演算（ＡＮＤ）および論理和演算（ＯＲ）で構成されており、例えば、図２１のように注目画素が左上縦エッジかつ左下縦エッジの場合、「連続エッジ」として検出される。このように、滑らかな線が連続する場合に連続エッジが検出され、主に太い文字や線のエッジが検出される。

図１９は、ペアエッジ検出手段２０５、２１５、２２５の構成を示したブロック図である。図１９に示すように、ペアエッジ検出手段２０５、２１５、２２５は論理積演算（ＡＮＤ）および論理和演算（ＯＲ）で構成されており、例えば、図２２（ａ）のように注目画素が左上縦エッジかつ右上縦エッジ、または、左下縦エッジかつ右下縦エッジの場合、「ペアエッジ」として検出される。
このように、主に細い文字や線などはペアエッジとして検出される。なお、図２２（ｂ）のように端点付近のエッジもペアエッジとして検出される。

図２０は、交点エッジ検出手段２０６、２１６、２２６の構成を示したブロック図である。図２０に示すように、交点エッジ検出手段２０６、２１６、２２６は論理積演算（ＡＮＤ）および論理和演算（ＯＲ）で構成されており、例えば、図２３のように注目画素が右上横エッジかつ左下縦エッジの場合、「交点エッジ」として検出される。このように、主に文字を構成する線同士の交点、太文字の端点、折れ線の角付近が検出される。
図２４は、文字絵柄識別手段２０７、２１７、２２７の構成を示したブロック図である。太文字（太線）エッジおよび細文字（細線）エッジをそれぞれ識別し、ＯＲ２９５にて太文字エッジまたは細文字エッジであれば文字エッジとして識別する。
太文字エッジの抽出は、補正手段２９１で行い、その結果を膨張手段２９２で膨張する。太文字エッジでは、連続エッジ／ペアエッジ／交点エッジのうち、連続エッジと交点エッジが抽出されるはずである。
補正手段２９１では、５×５の参照領域内の画素全てにおいて連続エッジまたは交点エッジが検出されていれば「１」を出力し、連続エッジでも交点エッジでもない画素が存在する場合は「０」を出力する。

膨張手段２９２は、５×５画素の補正手段２９１の結果を参照し、「１」が存在すれば太文字エッジとして抽出する。細文字エッジの抽出は、補正２９３で補正し、その結果を膨張手段２９４で膨張する。
細文字エッジでは、連続エッジ／ペアエッジ／交点エッジのうち、ペアエッジと交点エッジが抽出される。
補正手段２９３では、５×５の参照領域内の画素全てにおいてペアエッジまたは交点エッジが検出されていれば「１」を出力し、ペアエッジでも交点エッジでもない画素が存在する場合は「０」を出力する。膨張手段２９４は、５×５画素の補正手段２９３の結果を参照し、「１」が存在すれば細文字エッジとして抽出する。

次に、エッジの滑らかさ判定の具体的処理を、網点上文字エッジの場合、網点絵柄中エッジの場合の２つの具体例で説明する。
（エッジの滑らかさ判定の具体例１）
まず、網点上文字エッジの場合におけるエッジの滑らかさ判定について、以下に具体的に説明する。
図２５は、網点上文字エッジの２値化後の画像を示した図である。
図２６は、図２５の画像に対するＰ１パターンマッチング手段２４１の結果と横方向画素数カウント手段２４５の結果であり、左上縦エッジ、および左下縦エッジともに、横方向画素数カウント結果＝７が存在するので、抽出結果は「０」になる。
図２７は、図２５の画像に対するＰ２パターンマッチング手段２４２の結果と横方向画素数カウント手段２４６の結果であり、右上縦エッジ、および右下縦エッジともに、横方向画素数カウント結果＝７が存在するので、抽出結果は「０」になる。
図２８は、図２５の画像に対するＰ３パターンマッチング手段２４３の結果と縦方向画素数カウント手段２４７の結果であり、左上横エッジ、および右上横エッジともに、縦方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、左から右に向かって降順に並んでいるので、抽出結果は「１」になる。
図２９は、図２５の画像に対するＰ４パターンマッチング手段２４４の結果と縦方向画素数カウント手段２４８の結果であり、左下横エッジ、右下横エッジともに、縦方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、左から右に向かって降順に並んでいるので、抽出結果は「１」になる。

以上の各抽出結果から、図２５の画像に対するエッジの滑らかさ判定の結果、「滑らかなエッジである」として抽出されるのは、左上横エッジ、右上横エッジ、左下横エッジ、および右下横エッジということになる。
これは連続エッジおよびペアエッジとして検出され、（補正手段２９３で排除されなければ）最終的に「文字エッジ」として識別される。

（エッジの滑らかさ判定の具体例２）
次に、網点絵柄中エッジの場合におけるエッジの滑らかさ判定について、以下に具体的に説明する。
図３０は、網点絵柄中エッジの２値化後の画像である。
図３１は、図３０の画像に対するＰ１パターンマッチング手段２４１の結果と横方向画素数カウント手段２４５の結果である。左上縦エッジは、横方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、上から下に向かって降順に並んでいるので抽出結果は「１」、左下縦エッジは、横方向画素数カウント結果＝７が存在するので抽出結果は「０」になる。

図３２は、図３０の画像に対するＰ２パターンマッチング手段２４２の結果と横方向画素数カウント手段２４６の結果であり、右上縦エッジは、横方向画素数カウント結果＝７が存在するので抽出結果は「０」、右下縦エッジは、横方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、上から下に向かって降順に並んでいるので抽出結果は「１」になる。
図３３は、図３０の画像に対するＰ３パターンマッチング手段２４３の結果と縦方向画素数カウント手段２４７の結果であり、左上横エッジは、縦方向画素数カウント結果が全て７未満であるが左から右に向かって降順に並んでいないため抽出結果は「０」、右上横エッジは、縦方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、左から右に向かって降順に並んでいるので抽出結果は「１」になる。
図３４は、図３０の画像に対するＰ４パターンマッチング手段２４４の結果と縦方向画素数カウント手段２４８の結果であり、左下横エッジは、縦方向画素数カウント結果が全て７未満、かつ、左から右に向かって降順に並んでいるので抽出結果は「１」、右下横エッジは、縦方向画素数カウント結果が全て７未満であるが左から右に向かって降順に並んでいないため抽出結果は「０」になる。

以上の各抽出結果から、図３０に示す画像に対するエッジの滑らかさ判定の結果、「滑らかなエッジである」として、左上縦エッジ、右下縦エッジ、右上横エッジ、および左下横エッジが抽出される。
これは連続エッジ、ペアエッジ、交点エッジのいずれでもなく、最終結果は文字エッジでないということになる。ここで注目すべきは、左上横エッジと右下横エッジが、参照領域に局所的な凹凸があるため滑らかなエッジでないと判定され抽出されない点であり、これにより絵柄エッジを文字エッジとして誤って識別してしまうことを防いでいる。

なお、本実施形態では、上述したエッジの滑らかさ判定手段２０３、２１３、２２３、連続エッジ検出手段２０４、２１４、２２４、ペアエッジ検出手段２０５、２１５、２２５、交点エッジ検出手段２０６、２１６、２２６、および文字絵柄識別手段２０７、２１７、２２７から、基本識別手段５０７、５０８、５０９が構成されるものとする。
図３５は、補足識別手段５０１、５０２、５０３の構成を示したブロック図である。
補足識別手段５０１、５０２、５０３は、短線・小丸検出手段６０１、十字パターン検出手段６０２、Ｔ字パターン検出手段６０３から構成され、注目画素を短線または小丸または十字またはＴ字部分の画素として検出した場合にＯＲ６０４にて文字として識別し、「１」を出力する。そして、その他の場合には「０」を出力する。

基本識別手段５０７、５０８、５０９では、所定画素数以上の連続する文字エッジを検出しているため、孤立して存在する短い線は文字として識別できない。
また、基本識別手段５０７、５０８、５０９では、所定画素数以上の連続する縦エッジ、横エッジのみを検出しているため、曲率の大きな小さい丸などの文字部分などは識別できないという問題がある。
そこで、短線・小丸検出手段６０１では、曲率の大きな丸型形状を検出することを可能とする。このように、補足識別手段５０１、５０２、５０３は、基本識別手段５０７、５０８、５０９とは異なり、文字の画素数が識別処理に必要な所定画素数に満たなくなった場合でも識別処理を行うことができる。

図３６は、短線・小丸検出手段６０１の構成を示したブロック図である。
縦方向連続白画素抽出手段６０４は、図３７に示すパターンに適合する場合に「１」を出力する。
横方向連続白画素抽出手段６０５は、図３８に示すパターンに適合する場合に「１」を出力する。
斜め方向連続白画素抽出手段６０６は、図３９のいずれかのパターンに適合する場合に「１」を出力する。
斜め方向連続白画素抽出手段６０７は、図４０のいずれかのパターンに適合する場合に「１」を出力する。
縦方向連続白画素抽出手段６０４、横方向連続白画素抽出手段６０５、斜め方向連続白画素抽出手段６０６、および斜め方向連続白画素抽出手段６０７では、いずれも中心が注目画素であり、出力は注目画素に対する抽出結果として行い、適合しない場合には「０」を出力する。
次に、白画素で囲まれている領域の抽出手段６０８では、以下の条件（１）〜（４）が全て成立する場合に、白画素で囲まれている領域とみなして「１」を出力し、成立しない場合には「０」を出力する。
（１）図４１のａ１、ａ２、ａ３とｂ１、ｂ２、ｂ３に各１つ以上、縦方向連結白画素抽出手段６０４での出力「１」の画素がある。
（２）図４１のｃ１、ｃ２、ｃ３とｄ１、ｄ２、ｄ３に各１つ以上、横方向連結白画素抽出手段６０５での出力「１」の画素がある。
（３）図４１のｅ１、ｅ２、ｅ３とｆ１、ｆ２、ｆ３に各１つ以上、斜め方向連結白画素抽出手段６０６での出力「１」の画素がある。
（４）図４１のｇ１、ｇ２、ｇ３とｈ１、ｈ２、ｈ３に各１つ以上、斜め方向連結白画素抽出手段６０７での出力「１」の画素がある。

図４３は、黒画素塊カウント手段６０９における注目画素に隣接する黒画素の画素数をカウントする処理手順を示したフローチャートである。
まず、黒画素塊カウント手段６０９は、注目画素ｅ［０］［０］が黒画素か否かの判断を行う（ステップ５）。
そして、注目画素ｅ［０］［０］が黒画素である場合（ステップ５；Ｙ）、ｘ＝ｙ＝０における画素のカウントを１として設定する（ステップ１０）。
次に、注目画素からｘ＋１の隣接する画素を認識し（ステップ１５）、ｘが８以下の画素であるかを判断する（ステップ２０）。ｘが８以下である場合（ステップ２０；Ｙ）、ｅ［ｘ］［０］を隣接画素として、隣接画素ｅ［ｘ］［０］が黒画素か否かを判断する（ステップ２５）。
隣接画素ｅ［ｘ］［０］が黒画素である場合（ステップ２５；Ｙ）、カウント数に１を加える（ステップ３０）。

次に、ｙに１加算し（ステップ３５）、（ｘ＝奇数かつｙ≦３）または（ｘ＝偶数かつｙ≦１）の条件を満たす隣接画素を抽出する（ステップ４０）。
条件を満たす隣接画素が抽出された場合（ステップ４０；Ｙ）、ステップ４０で抽出された画素が黒画素か否かを判断し（ステップ４５）、黒画素である場合（ステップ４５；Ｙ）、外側の画素ｅ［ｘ］［ｙ］が黒画素であるとして、カウント数に１を加算して（ステップ５０）、前述のステップ３５へリターンする。
また、ステップ４０において、条件を満たす隣接画素が抽出されなかった場合にはｙ＝０として（ステップ５５）ステップ２０にリターンし、さらに、ステップ２０において条件を満たす画素が無い場合には（ステップ２０；Ｎ）、黒画素塊カウント手段６０９は、黒画素の画素数をカウントする処理を終了する。

短線用黒画素塊判定手段６１０は、注目画素の黒画素塊カウントの結果が予め設定した所定閾値（８〜１２くらいの値に設定）以上であれば、短線の黒画素塊であると判定して「１」を出力し、所定閾値未満であれば「０」を出力する。
小丸用黒画素塊判定手段６１２は、黒画素塊カウント手段６０９での出力結果が図４０に示す注目画素Ｅが０（つまり注目画素が白画素）であり、かつ、図４４に示す画素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄで予め設定した所定閾値以上であれば、小丸の黒画素塊であると判定して「１」を出力し、所定閾値未満であれば「０」を出力する。
小丸用黒画素塊判定手段６１２は、中心画素に白がありその周りにドーナツ状に黒塊が存在する画素を抽出する。
小丸用黒画素塊判定手段６１２の判定における所定閾値は、短線用黒画素塊判定手段６１０における所定閾値より２〜４程度小さい値に設定すると良い。

ＡＮＤ６１３は、短線用黒画素塊判定手段６１０の出力結果、および白画素塊で囲まれている領域の抽出手段６０８の結果が共に「１」である場合に「１」を出力する。
これにより、白画素に囲まれた黒塊を抽出することができる。
なお、遅延調整手段６１１は、注目ラインの位置を同期させるため、短線用黒画素塊判定手段６１０の結果を３ライン遅延させ、ＡＮＤ６１３へと入力する。
膨張手段６１５は、注目画素の周辺１３×１３画素を参照し、１つでもＡＮＤ６１３に「１」が入力された場合に、「１」を出力する。

ＡＮＤ６１４は、小丸用黒画素塊判定手段６１２の出力結果と白画素塊で囲まれている領域の抽出手段６０８の結果が共に「１」であるときに「１」を出力し、それ以外の場合は「０」を出力する。
つまり、中心に白画像があり、その周りにドーナツ状に黒塊が存在しさらにその外側が白で囲まれている画素を判定することができる。
膨張手段６１６は、注目画素の周辺１３×１３画素を参照し、１つでもＡＮＤ６１４に「１」が入力された場合に、「１」を出力する。

黒孤立点抽出手段６２０は、以下の（１）〜（８）の条件が全て成り立つ場合に、注目画素を黒孤立点画素とみなして「１」を出力する。
そして、１つでも成り立たない場合には、「０」を出力する。
（１）図４５に示す（ａ−１）または（ａ−２）のパターンに適合する。
（２）図４５に示す（ｂ−１）または（ｂ−２）のパターンに適合する。
（３）図４５に示す（ｃ−１）または（ｃ−２）のパターンに適合する。
（４）図４５に示す（ｄ−１）または（ｄ−２）のパターンに適合する。
（５）図４５に示す（ｅ−１）または（ｅ−２）のパターンに適合する。
（６）図４５に示す（ｆ−１）または（ｆ−２）のパターンに適合する。
（７）図４５に示す（ｇ−１）または（ｇ−２）のパターンに適合する。
（８）図４５に示す（ｈ−１）または（ｈ−２）のパターンに適合する。
なお、図４５のパターンは、中心を全て注目画素として設定している。

白孤立点抽出手段６１９は、以下の（１）〜（８）の条件のうち少なくとも６つが成り立つ場合に、注目画素を白孤立点画素とみなして「１」を出力し、１つでも成り立たない場合には「０」を出力する。
ここで、少なくとも連続する６つが成り立つ場合とは、以下の（１）（２）以外の全てが成立、または、以下の（２）（３）以外の全てが成立、または、以下の（３）（４）以外の全てが成立、または、以下の（４）（５）以外の全てが成立、または、以下の（５）（６）以外の全てが成立、または、以下の（６）（７）以外の全てが成立、または、以下の（７）（８）以外の全てが成立、または、以下の（１）（８）以外の全てが成立することである。
（１）図４６の（ａ−１）または（ａ−２）のパターンに適合する。
（２）図４６の（ｂ−１）または（ｂ−２）のパターンに適合する。
（３）図４６の（ｃ−１）または（ｃ−２）のパターンに適合する。
（４）図４６の（ｄ−１）または（ｄ−２）のパターンに適合する。
（５）図４６の（ｅ−１）または（ｅ−２）のパターンに適合する。
（６）図４６の（ｆ−１）または（ｆ−２）のパターンに適合する。
（７）図４６の（ｇ−１）または（ｇ−２）のパターンに適合する。
（８）図４６の（ｈ−１）または（ｈ−２）のパターンに適合する。
なお、図４６のパターンは、中心を全て注目画素として設定している。

白孤立点抽出手段６１９は、図４７の白孤立点（１）だけでなく、白孤立点（２）のような完全に黒に囲まれてはいないがコの字形状のものも含めて白孤立点とされたものを判定することができる。
チェッカーパターン抽出手段６２１は、図４８に示すパターンに適合する場合に、チェッカーパターン画素として「１」を出力する。
いずれも中心が注目画素であり、出力は注目画素に対する抽出結果である。適合しない場合は「０」を出力する。
短線用絵柄領域判定手段６２２は、１１×１１画素内の黒孤立点、白孤立点、チェッカーパターン画素の画素数を各々カウントし、黒孤立点の画素が予め設定した所定数（０〜２程度）以上、白孤立点の画素が１つ以上、または、チェッカーパターン画素が１つ以上存在する場合に、絵柄領域であるとして「１」を出力し、その他の場合には「０」を出力する。

短線用絵柄領域判定手段６２２は、短線検出における絵柄部での誤検出をキャンセルするためのものであり、濁点等では図４３に示す白孤立点やチェッカーパターンが存在しないことを利用している。
黒孤立点も２値化手段２０２、２１２、２２２で精度良く背景領域を白画素に変換できれば存在しないが、変換の際に判定基準を緩める場合があり、黒孤立点が残り点在することがある。
膨張手段６２４は、１３×１３画素内に短線用絵柄領域判定手段６２２の出力「１」が１つでも存在すれば「１」として出力する。１つも存在しない場合には「０」を出力する。

小丸用絵柄領域判定手段６２３は、１１×１１画素内の黒孤立点、チェッカーパターン画素の画素数を各々カウントし、黒孤立点の画素が予め設定した所定数（０〜２程度）以上、または、チェッカーパターン画素が１つ以上存在する場合に、絵柄領域であるとして「１」を出力し、その他の場合は「０」を出力する。
短線同様に、小丸検出における絵柄部での誤検出をキャンセルするためのものである。
膨張手段６２５では１３×１３画素内に小丸用絵柄領域判定手段６２３の出力「１」が１つでも存在すれば「１」を出力する。１つも存在しない場合には「０」を出力する。
ＡＮＤ６１７では、膨張手段６１５の出力が「１」、かつ、反転手段６２６の出力が「１」（＝膨張手段６２４の出力が「１」）の場合に、孤立して存在する白に囲まれた短線であるとして「１」を出力し、それ以外の場合は「０」を出力する。
ＡＮＤ６１８では、膨張手段６１６の出力が「１」、かつ、反転手段６２７の出力が「１」（＝膨張手段６２５の出力が「１」）の場合に、孤立して存在する白に囲まれた小丸であるとして「１」を出力し、それ以外の場合は０を出力する。

図４９は、十字パターン検出手段６０２の構成を示したブロック図である。基本識別手段５０７、５０８、５０９では所定画素数以上の連続する文字エッジを検出しているため、混み入った形状の文字内部に存在する短い縦線と横線が十字に交わる部分が文字として識別できない。それを検出するためのものである。
縦方向黒画素パターンマッチング手段６２８は、図５０に示すパターンに適合する場合に、縦方向の黒画素であるとして注目画素の出力「１」とし、横方向黒画素パターンマッチング手段６２９は、図５１に示すパターンに適合する場合に、横方向の黒画素であるとして注目画素の出力「１」とし、適合しない場合には「０」を出力する。
縦方向白画素パターンマッチング手段６３０は、図５２に示すパターンに適合する場合に、縦方向の白画素であるとして「１」を出力し、横方向白画素パターンマッチング手段６３１は、図５３に示すパターンに適合する場合に、横方向の白画素であるとして「１」を出力する。
いずれも中心が注目画素であり、出力は注目画素に対する抽出結果である。適合しない場合は「０」を出力する。

縦線の線幅カウント手段６３２では、縦方向の黒Ａ画素が注目画素を含んで横に何画素連続しているかをカウントする。
図５０に示す黒棒パターンが縦に何画素連続しているかをカウントすることが可能であり、縦線の幅を検出することができる。横線の線幅カウント手段６３３では、横方向の黒画素が注目画素を含んで縦に何画素連続しているかをカウントすることができる。
図５１に示す黒棒パターンが横に何画素連続しているかを数えて幅を検出することができる。

図５６は、縦線の線幅カウント手段６３２、および黒画素塊カウント手段６０９における縦方向および横方向に連続した黒画素の画素数をカウントする処理手順を示したフローチャートである。
図５６のフローチャートに従って、黒画素塊カウント手段６０９における縦方向および横方向に連続した黒画素の画素数をカウントする処理手順を説明する。
まず、図５４に示す注目画素ｄ［０］が、黒画素であるか否かを判断する（ステップ１００）。
注目画素が黒画素である場合（ステップ１００；Ｙ）、図５０に示す注目画素に隣接する２方向に対して、それぞれ黒画素のカウントを行う（ステップ１０５）。
まず、ｍの正方向については、カウントに必要な画素ｄ［ｍ］を認識し現在のｍ数に１を加え（ステップ１１０）、ｍが６以内の画素であるかを判断する（ステップ１１５）。
そして、画素ｄ［ｍ］が黒画素か否かを判断し（ステップ１２０）、黒画素である場合に（ステップ１２０；Ｙ）、カウント数に１を加える（ステップ１２５）。

一方、ｍの負方向については、カウントに必要な画素ｄ［ｍ］を認識し現在のｍ数に１を減じて（ステップ１３０）、ｍが−６以内の画素であるかを判断する（ステップ１３５）。そして、画素ｄ［ｍ］が黒画素か否かを判断し（ステップ１４０）、黒画素である場合に（ステップ１４０；Ｙ）、カウント数に１を加える（ステップ１４５）。
そして、ｍが６を越えた場合、またはｍが−６を下回った場合に（ステップ１１５；Ｎ、およびステップ１３５；Ｎ）ステップ１２５およびステップ１４５でカウントしたカウント値を合計し、１を加えて最終的なカウント値とする（ステップ１５０）。そして得られた最終的なカウント値をＢｋ＿ｔ値として設定する（ステップ１５５）。

十字用白領域間の距離算出手段６３４、６３５は、それぞれ縦方向、または横方向の白画素が入力され、図５３に示す以下の（１）〜（４）に示す白Ａ画素間の距離を算出する。
（１）領域＜１＞に存在する白Ａ画素と、領域＜２＞に存在する白Ａ画素との距離Ｌ１
（２）領域＜３＞に存在する白Ａ画素と、領域＜４＞に存在する白Ａ画素との距離Ｌ２
（３）領域＜１＞に存在する白Ａ画素と、領域＜３＞に存在する白Ａ画素との距離Ｌ３
（４）領域＜２＞に存在する白Ａ画素と、領域＜４＞に存在する白Ａ画素との距離Ｌ４
ただし、距離を算出する白Ａ画素同士は同一行あるいは同一列上に存在するものに限る。また、中心の行または列に近いものでその条件に合致するものがあれば優先する。

図５８は、十字用白領域間の距離算出手段６３４、６３５の処理について説明したフローチャートである。図５８のフローチャートに従って、十字用白領域間の距離算出手段６３４、６３５の処理手順を説明する。
まず、図５７に示すｈ＝１の行に移動し（ステップ２００）、２点のｍ値をｍ１＝０、ｍ２＝０に設定し（ステップ２０５）、ｍ１のｍ値を１減算し（ステップ２１０）、ｍ１が−５以上かの判断を行う（ステップ２１５）。ステップ２１５で判断の結果、上回る場合には（ステップ２１５；Ｙ）、ｍ１の列に黒画素があるか判断を行う（ステップ２２０）。

次に、ステップ２２０で黒画素がある場合に（ステップ２２０；Ｙ）、ｍ２のｍ値に１加算し（ステップ２２５）、ｍ２が５以上かの判断を行う（ステップ２３０）。判断の結果下回る場合には（ステップ２３０；Ｙ）、ｍ２の列に黒画素があるか判断を行う（ステップ２３５）。ステップ２３５で黒画素がある場合に（ステップ２３５；Ｙ）、距離Ｌ１を｜ｍ１｜と｜ｍ２｜とを加算して算出する（ステップ２４０）。
また、ステップ２１５およびステップ２３０で、ｍ１が−５を下回り、ｍ２が５を上回る場合（ステップ２１５；Ｎ、およびステップ２３０；Ｎ）、ｈ＋１の行へ移動して（ステップ２５０）、ｈが５以下であるかを判断する（ステップ２５５）。ｈが５以下である場合にはステップ２０５にリターンし（ステップ２５５；Ｙ）、ｈが５を越える場合には
、距離Ｌ１を０に設定する（ステップ２６０）。

十字判定手段６３６、および十字判定手段６３７は、以下の条件（１）〜（３）が全て成立する場合に、十字部の画素であると判定して「１」を出力し、それ以外の場合には「０」を出力する。
（１）縦線の線幅（Ｂｋ＿ｔ）≠０、かつ、横線の線幅（Ｂｋ＿ｙ）≠０、かつ、白領域間の距離４つ（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４）が全て０でない。
（２）縦線および横線の線幅が概ね一定：｜Ｌ１−Ｌ２｜＜ｔｈ１、かつ、｜Ｌ３−Ｌ４｜＜ｔｈ１である。
（３）白Ａ画素と白Ａ画素の間は縦線または横線が存在：ｍｉｎ（Ｌ１−Ｌ２）≦（Ｂｋ＿ｔ＋ｔｈ２）、かつ、ｍｉｎ（Ｌ３−Ｌ４）≦（Ｂｋ＿ｙ＋ｔｈ２）である。
ここで、ｔｈ１およびｔｈ２は予め設定した所定の閾値であり、判定基準に若干の許容分を持たせるためのものである。２〜４程度の小さい値に設定しておく。

十字判定手段６３６では、図５９（ａ）のように白Ａ画素が縦長（特に１ドット幅）で存在する場合でも十字パターン部を検出することができる。
そして、十字判定手段６３７では、図５９（ｂ）のように白Ａ画素が横長（特に１ドット幅）で存在する場合であっても十字パターン部を検出することが可能である。
図６０は、図５９（ａ）の中心の十字パターン部を拡大した図である。白領域間の距離Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、および、縦線の線幅Ｂｋ＿ｔと横線の線幅Ｂｋ＿ｙは、図５９（ａ）の十字パターン部における図示した部分の距離に相当する。
十字判定手段６３６、または十字判定手段６３７にて十字部の画素であると判定された場合、ＯＲ６３８にて「１」を出力し、膨張手段６３９にて１５×１５画素内に１つでも「１」が存在する場合には、注目画素を最終的に十字パターン画素であるとみなして「１」を出力する。

図６１は、Ｔ字パターン検出手段６０３の構成を示したブロック図である。基本識別手段５０７、５０８、５０９では所定画素数以上の連続する文字エッジを検出しているため、混み入った形状の文字内部に存在する縦線と横線がＴ字に交わり、どちらかの方向の線が短い場合等は文字として識別できない。以下にＴ字パターン検出手段６０３の各構成について詳細に説明する。
縦方向黒画素パターンマッチング手段６４０、横方向黒画素パターンマッチング手段６４３、縦方向白画素パターンマッチング手段６４４、横方向白画素パターンマッチング手段６４６、縦線の線幅カウント手段６４８、横線の線幅カウント手段６４９は、十字パターン検出手段６０２と構成が同様であり、説明を省略する。
縦方向黒画素パターンマッチング手段６４２は、図６２に示すパターンに適合する場合に、注目画素の出力を「１」とする。横方向黒画素パターンマッチング手段６４１は、図６３に示すパターンに適合する場合に、黒画素であるとして注目画素の出力を「１」とする。適合しない場合は０を出力する。

縦方向白画素パターンマッチング手段６４５は、図６４に示すパターンに適合する場合に注目画素の出力を「１」とし、横方向白画素パターンマッチング手段６４７は、図６５に示すパターンに適合する場合に、白Ｂ画素であるとして注目画素の出力を「１」とする。適合しない場合は「０」を出力する。
縦線の線幅カウント手段６４８、および横線の線幅カウント手段６５１は、十字パターン検出手段６０２の縦線の線幅カウント手段６３２、横線の線幅カウント手段６３３と同様の構成であるため、説明を省略する。
ただし、縦線の線幅カウント６４８、横線の線幅カウント６５１の参照領域は、図５４、図５５のｄ［−３］〜ｄ［３］であるので、その点だけ異なる。図５６の線幅カウントのフロー図において、６６０と６６１の条件分岐式をｍ≧−３とｍ≦３に変更して適用する。

縦方向Ｔ字用白領域間の距離算出手段６５２は、縦方向の白Ａ画素と白Ｂ画素を入力して、図６６に示す以下（１）〜（４）の距離を算出する。
（１）領域＜１＞に存在する白Ａ画素と領域＜３＞に存在する白Ａ画素の距離Ｌ３
（２）領域＜２＞に存在する白Ａ画素と領域＜４＞に存在する白Ａ画素の距離Ｌ４
（３）領域＜５＞に存在する白Ｂ画素とＬ４≠０が算出された列との距離Ｌ５
（４）領域＜６＞に存在する白Ｂ画素とＬ３≠０が算出された列との距離Ｌ６
横方向Ｔ字用白領域間の距離算出手段６５３は、横方向の白Ａ画素と白Ｂ画素を入力して、図６７に示す以下（５）〜（８）の距離を算出する。
（５）領域＜１＞に存在する白Ａ画素と領域＜２＞に存在する白Ａ画素の距離Ｌ１
（６）領域＜３＞に存在する白Ａ画素と領域＜４＞に存在する白Ａ画素の距離Ｌ２
（７）領域＜７＞に存在する白Ｂ画素とＬ２≠０が算出された行との距離Ｌ７
（８）領域＜８＞に存在する白Ｂ画素とＬ１≠０が算出された行との距離Ｌ８

図６８は、縦方向Ｔ字用白領域間の距離算出手段６５２、および横方向Ｔ字用白領域間の距離算出手段６５３の距離算出処理について示したフローチャートである。
まず、Ｌ１＿ｈが０であるか否かを判断し（ステップ３００）、Ｌ１＿ｈ＝０である場合に（ステップ３００；Ｙ）、ｈ＝０として設定し（ステップ３０５）、ｈを現在値から１減算して（ステップ３１０）、ｈが−５以上であるかを判断する（ステップ３１５）。
そして、−５以上である場合に（ステップ３１５；Ｙ）、Ｗ［ｈ］を１として判断し（ステップ３２０；Ｙ）、Ｌ８を（ｈ＋Ｌ１＿ｈ）に設定する（ステップ３２５）。
また、ステップ３２５において、Ｌ１＿ｈ＝０でない場合（ステップ３００；Ｎ）、またはステップ３１５において、ｈが−５を下回る場合（ステップ３１５；Ｎ）、Ｌ８を０として設定する（ステップ３３０）。

上記Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４の算出は、十字用白領域間の距離算出手段６３４、６３５と同様である。Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８の算出は、例えばＬ８では、Ｌ１≠０が算出された行番号ｈをＬ１＿ｈとして算出する。Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７もＬ１＿ｈがＬ４＿ｈ、Ｌ３＿ｈ、Ｌ２＿ｈに変わるだけで他の処理については同様である。常に注目画素に近いところから順に白Ｂ画素であるか否かを見ていき、各参照領域内で注目画素に最も近い白Ｂ画素との距離を算出する。
Ｔ字判定手段６５４は、以下の条件（１−１）、（２−１）、および（３−１）が全て成立する場合、または（１−２）、（２−２）、および（３−２）が全て成立する場合にＴ字部の画素であると判定して「１」を出力し、それ以外の場合には「０」を出力する。

（Ｔ字判定手段６５４の判定条件）
（１−１）縦線の線幅（Ｂｋ＿ｔ）≠０、かつ横線の線幅（Ｂｋ＿ｙ）≠０、かつ白領域間の距離２つ（Ｌ４、Ｌ５）が０でない。
（２−１）白Ａ画素と白Ａ画素の間は横線が存在：Ｌ４≦（Ｂｋ＿ｙ＋ｔｈ２）
（３−１）白Ａ画素と白Ｂ画素の間は縦線が存在：Ｌ５≦（Ｂｋ＿ｔ＋ｔｈ２）
（１−２）縦線の線幅（Ｂｋ＿ｔ）≠０、かつ横線の線幅（Ｂｋ＿ｙ）≠０、かつ白領域間の距離２つ（Ｌ３、Ｌ６）が０でない。
（２−２）白Ａ画素と白Ａ画素の間は横線が存在：Ｌ３≦（Ｂｋ＿ｙ＋ｔｈ２）
（３−２）白Ａ画素と白Ｂ画素の間は縦線が存在：Ｌ６≦（Ｂｋ＿ｔ＋ｔｈ２）
ｔｈ２は予め設定した所定の閾値であり、十字判定手段６３６および十字判定手段６３７で使用しているｔｈ２と同じである。

（１−１）、（２−１）、および（３−１）は、図６９（ａ）に示すＴ字パターン部、（１−２）、（２−２）、および（３−２）部は、図６９（ｂ）に示すＴ字パターン部を検出するための条件である。

図７０は、図６９（ａ）のＴ字パターン部を拡大した図である。白領域間の距離Ｌ４、Ｌ５、および、縦線の線幅Ｂｋ＿ｔと横線の線幅Ｂｋ＿ｙは、図６９（ａ）のＴ字パターン部における図示した部分の距離に相当する。
Ｔ字判定手段６５５は、以下の条件（１−１）、（２−１）、および（３−１）が全て成立する場合、または、（１−２）、（２−２）、および（３−２）が全て成立する場合に、Ｔ字部の画素であると判定して「１」を出力し、それ以外の場合は「０」を出力する。

（Ｔ字判定手段６５５の判定条件）
（１−１）縦線の線幅（Ｂｋ＿ｔ）≠０、かつ、横線の線幅（Ｂｋ＿ｙ）≠０、かつ、白領域間の距離２つ（Ｌ２、Ｌ７）が０でない。
（２−１）白Ａ画素と白Ａ画素の間は縦線が存在：Ｌ２≦（Ｂｋ＿ｔ＋ｔｈ２）
（３−１）白Ａ画素と白Ｂ画素の間は横線が存在：Ｌ７≦（Ｂｋ＿ｙ＋ｔｈ２）
（１−２）縦線の線幅（Ｂｋ＿ｔ）≠０、かつ、横線の線幅（Ｂｋ＿ｙ）≠０、かつ、白領域間の距離２つ（Ｌ１、Ｌ６）が０でない。
（２−２）白Ａ画素と白Ａ画素の間は縦線が存在：Ｌ３≦（Ｂｋ＿ｔ＋ｔｈ２）
（３−２）白Ａ画素と白Ｂ画素の間は横線が存在：Ｌ６≦（Ｂｋ＿ｙ＋ｔｈ２）
なお、ｔｈ２は予め設定した所定の閾値であり、十字判定手段６３６および十字判定手段６３７で使用しているｔｈ２と同じである。

Ｔ字判定手段６５４、またはＴ字判定手段６５５でＴ字部の画素であると判定された場合、ＯＲ６５６にて「１」を出力し、膨張手段６５７にて１５×１５画素内に１つでも「１」が存在する場合、注目画素を最終的にＴ字パターン画素であるとみなして「１」を出力する。
図７１は、エッジ量抽出手段３０の構成を示したブロック図である。信号合成手段３０１にてＲ’Ｇ’Ｂ’信号を合成（（Ｒ’＋２Ｇ’＋Ｂ’）／４）して１信号に変換し、エッジ量検出手段３０２にてエッジ量を検出する。
図７２は、エッジ量検出手段３０２のブロック図である、エッジ量検出フィルタで、それぞれ図７３に示した４種類の７×７フィルタを使用して、マスキング演算を行う。そして、４つの出力のうち絶対値が最大のものを最大値選択３１１で選択して出力する。

図７４は、フィルタ処理手段１３の構成を示したブロック図である。平滑化手段１３１およびエッジ強調手段１３２のフィルタ処理を行い、２つのフィルタ処理の結果を合成手段１３３でエッジ量および文字エッジに応じた割合で合成する。文字エッジである場合は、エッジ量に応じて、エッジ量最大のときに平滑化結果：エッジ強調結果を１：１０の割合で合成し、エッジ量最小のときには１：０（平滑化結果のみ有効）、エッジ量が中間の値の場合は中間的な割合で合成し、文字エッジでない場合は常に１：０の割合で合成するのが良い。
このように、白地上文字エッジおよび網点上文字エッジは、エッジを強調してくっきり再現し、絵柄部は滑らかに粒状性良く再現するのに有効である。

図７５は、エッジ量抽出手段４０の構成を示したブロック図である。Ｃ’Ｍ’Ｙ’各色毎にエッジ量検出手段４０１、４０２、４０３にて多値のエッジ量を検出する。エッジ量検出手段の構成は、エッジ量抽出手段３０と同様の構成である（図７２）。
エッジ量検出フィルタは、図７６に示す５×５サイズのものを使用する。
そして、フィルタ処理後の信号からのエッジ量を検出して、解像度の違いを考慮して検出フィルタのサイズを変更する。
最大値選択手段４０４では、検出した３色のエッジ量のうち最大のものを選択する。一方、信号合成手段４０５では、Ｃ’Ｍ’Ｙ’の３信号を所定の割合で足し合わせて１信号に変換する。例えば（Ｃ’×１／４＋Ｍ’×２／４＋Ｙ’×１／４）を合成信号として出力する。ラプラシアンフィルタ演算手段４０６で、合成信号に対して図７７のフィルタによりマスキング演算を行い、符号判定手段４０７にて正の値か否かを判定する。このとき、正なら「１」、負なら「０」を出力する。

内側エッジ量抽出手段４０８で、符号判定手段４０７の結果が「１」である場合に最大値選択手段４０４の出力値をそのまま出力する。また、符号判定４０７の結果が「０」の場合には、エッジ量をキャンセルして「０」を出力する。
プラシアンフィルタ演算手段４０６の出力値は、文字の内側エッジに相当するエッジの高濃度側では正の値、文字の外側エッジに相当するエッジの低濃度側では負の値を出力するため、これを利用し、ラプラシアンが正の内側エッジでのみエッジ量を有効にし、ラプラシアンが負の外側エッジでは、エッジ量を無効にしている。
Ｎ値化手段４０９にて、Ｎ値を量子化する。Ｎは、エッジ量抽出結果の適用先であるＵＣＲ／墨生成手段１５にて、処理を何段階で制御するかに応じて決まるが、ここでは説明を簡単にするため２段階で制御するものとし、０〜６３の値で抽出された内側エッジ量を０／１（Ｎ＝２）に量子化しておく。

ＵＣＲ／墨生成手段１５は、墨生成、およびＵＣＲともに式で行う方法、ＬＵＴで行う方法等があるが、本実施例では墨生成をＬＵＴで行い、ＵＣＲを式で行う場合について説明する。
図７８は、墨生成のＬＵＴについて示した図である。墨生成では、Ｃ’、Ｍ’、Ｙ’（０が白、２５５が黒）の最小値Ｍｉｎ（Ｃ’、Ｍ’、Ｙ’）を算出し、これをＬＵＴへ入力して出力値を得る。ＵＣＲは次の式により行う。αはＵＣＲ調整パラメータである。
Ｃ＝Ｃ’−α×Ｋ
Ｍ＝Ｃ’−α×Ｋ
Ｙ＝Ｃ’−α×Ｋ （式４）

文字エッジかつエッジ量抽出手段４０の出力値が「１」の場合、墨生成テーブル−１を使用し、Ｍｉｎ（Ｃ、Ｍ’Ｙ’）をそのままＫに置き換え、ＵＣＲ調整パラメータはα＝１とする。その他の場合は、墨生成テーブル−２を使用し、ハイライトではＫを発生させず中間から徐々にＫを発生させる。ＵＣＲ調整パラメータはα＝０．５とする。フィルタ処理のようにエッジ量を多値で求め、中間的な墨生成テーブルをいくつも準備して多段階制御しても良い。このように墨生成およびＵＣＲを切り換えることにより、文字（黒文字）をくっきり色付きなく再現し、絵柄を高階調に再現することができる。

以上説明したように、第１の実施形態によれば、所定画素数以上の連続して存在する滑らかなエッジを基に文字エッジを識別する基本識別手段と、短線・小丸・十字パターン・Ｔ字パターンを識別する補足識別手段により、両方の識別結果に基づいて網点上文字を識別するため、網点上文字を網点絵柄中エッジと切り分けて、かつ、文字部での欠落なく高精度に抽出することができる。
さらに、識別結果をフィルタ処理、墨処理に適用することにより、網点上文字エッジと網点絵柄の高画質再生を両立できる。なお、本実施例では文字絵柄識別結果をフィルタ処理と墨処理に適用する例を示したが、色補正や擬似階調処理など、様々な高画質化処理に文字絵柄識別結果を使用する従来公知の技術を用いて、それらに本発明の識別結果を適用することも勿論可能である。

［第２の実施形態の詳細］
第１の実施形態では、本発明の文字絵柄識別結果を高画質化処理に適用する例を示したが、第２の実施形態では、高画質化ではなく画質加工的な処理であるトナーセーブ処理に適用する例を示す。トナーセーブ処理は、濃度を下げて出力することにより、トナー消費量を抑える処理である。なお、“トナーセーブ”のトナーとは、粉体トナーに限らない。液体トナー（インク）もこれに含まれる。

図７９は、本実施形態の構成を示したブロック図である。操作パネル５０では、ユーザーがトナーセーブモードで出力したい場合にトナーセーブモードを選択指定することができる。ユーザーがトナーセーブモードを指定した場合、トナーセーブ処理手段１９にてトナーセーブ処理を行う。
トナーセーブ処理手段１９は、操作パネル５０からの信号、および、画像属性判定手段２０の結果（文字エッジであるか否か）、および、エッジ量抽出手段４０の出力値に応じて、トナーセーブ処理を切り換える。
図８０は、トナーセーブ処理におけるγ変換を示した図である。トナーセーブγ−１を使用した場合、入力値＝出力値になり、濃度がそのまま保存され実質的にトナーセーブ処理が行われないことになる。トナーセーブγ−２を使用した場合、入力値に対して出力値が５０％程度になる処理が施される。そこで、操作パネルにてトナーセーブモードが指定されない場合は、常にトナーセーブγ−１を使用する。操作パネルにてトナーセーブモードが指定された場合は、文字エッジであり、かつ、エッジ量抽出の出力値が「１」である場合、トナーセーブγ−１にてトナーセーブ処理を行う（実質的に行わない）。その他の場合はトナーセーブγ−２を使用する。

これにより、トナーセーブモード設定時、白地上文字エッジおよび網点上文字エッジの濃度を保存することで文字判読性を維持しつつ、絵柄部に対して効果的にトナーを節約し、かつ、網点絵柄中エッジが文字エッジのように濃度保存されてしまう画質上の不具合（文字絵柄識別の精度が悪いと頻繁に発生してしまう不具合）を抑えて絵柄部でも良好なトナーセーブ画像を生成することができる。

以上説明したように、第２の実施形態によれば、本発明の文字絵柄識別手段をトナーセーブ処理に適用することにより、文字判読性維持、絵柄画質の不具合抑制、トナー節約効果の発揮を同時に達成することができる。このように、本発明の識別技術は高画質化のための画像処理に制限されるものではなく、適用先は極めて広い。ここで挙げたトナーセーブも適用例の１つであり、この他に例えば文字絵柄を識別して圧縮方式を変えることで圧縮効率を高める技術等に適用しても効果的である。

［第３の実施形態の詳細］
図８１は、第３の実施形態を行うための構成を示したブロック図である。第３の実施形態は、基本識別手段５１４、５２４、５３４の部分が実施形態１と異なり、別の文字特徴を利用して基本識別を行うことを特徴とする。
第３の実施形態における基本識別手段５１４、５２４、５３４について説明する。本実施形態では、文字特徴として尾根画素を利用し、尾根画素は図８４（ａ）に示すように文字内部に連続して存在する特徴や、図８４（ｂ）に示すように注目画素を挟んだ両側の画素濃度が注目画素の濃度より所定値以上低い画素のような特徴を有する。
平滑化手段５１１、５２１、５３１は、尾根検出の精度向上のための前処理として、平滑化処理を行う。例えば、図８２に示すフィルタを用いて行い、スキャナのＭＴＦ特性によってフィルタパラメータを調整する。

尾根検出手段５１２、５２２、５３２は、図８３に示す５×５画素について、以下の（１）〜（４）の条件のうち３つが成立する場合に、注目画素Ｌｃを尾根画素として検出し「１」を出力する。そして、それ以外の場合には「０」を出力する。
（１）Ｌｃ−Ｌ１≧Ｔｈ、かつＬｃ−Ｌ２４≧Ｔｈ
（２）Ｌｃ−Ｌ３≧Ｔｈ、かつＬｃ−Ｌ２２ ≧Ｔｈ
（３）Ｌｃ−Ｌ５≧Ｔｈ、かつＬｃ−Ｌ２０ ≧Ｔｈ
（４）Ｌｃ−Ｌ１１≧Ｔｈ、かつＬｃ−Ｌ１４ ≧Ｔｈ

密度補正手段５１３、５２３、５３３は、尾根画素が連続して存在する場合は密度も所定値以上であることから、２１×２１画素を参照し、参照領域内に尾根画素が予め設定した所定閾値以上存在する場合に文字であると識別して「１」を出力する。また、所定閾値未満の場合には「０」を出力する。所定閾値は、２１×２１の参照領域サイズに対して１５以上の値に設定しておくのが適当である。
以上説明したように、第３の実施形態によれば、所定画素数以上の連続して存在する尾根画素を基に文字を識別する基本識別と、短線・小丸・十字パターン・Ｔ字パターンを識別する補足識別を行い、両方の識別結果に基づき網点上文字を識別するため、網点上文字を網点絵柄中エッジと切り分けて、かつ、文字部を欠落なく高精度に抽出することができる。

本発明の第１の実施形態の構成を示したブロック図である。 画像属性判定手段の構成を示したブロック図である。 ２値化手段の構成を示したブロック図である。 ３×３画素および５×５画素を示した図である。 エッジの滑らかさ判定手段の構成を示したブロック図である。 ３×３サイズの２値画像データに対して行うパターンマッチングについて示した図である。 左上縦エッジおよび左下縦エッジを抽出対象とした例を示した図である。 右上縦エッジおよび右下縦エッジを抽出対象とした例を示した図である。 左上横エッジおよび右上横エッジを抽出対象とした例を示した図である。 左上横エッジおよび右下横エッジを抽出対象とした例を示した図である。 左下縦エッジおよび右下縦エッジを抽出対象とした例を示した図である。 横方向画素数カウント手段の処理を説明した図である。 縦方向画素数カウント手段の処理を説明した図である。 左上縦エッジ抽出手段および右上縦エッジ抽出手段の参照領域および抽出条件を示した図である。 左下縦エッジ抽出手段および右下縦エッジ抽出手段の参照領域および抽出条件を示した図である。 左上横エッジ抽出手段および左下横エッジ抽出手段の参照領域および抽出条件を示した図である。 右上横エッジ抽出手段および右下横エッジ抽出手段の参照領域および抽出条件を示した図である。 連続エッジ検出手段の構成を示したブロック図である。 ペアエッジ検出手段の構成を示したブロック図である。 交点エッジ検出手段の構成を示したブロック図である。 連続エッジの抽出例について示した図である。 ペアエッジの抽出例について示した図である。 交点エッジの抽出例について示した図である。 文字絵柄識別手段の構成を示したブロック図である。 網点上文字エッジの２値化後の画像を示した図である。 図２５の画像に対するＰ１パターンマッチング手段の結果、および横方向画素数カウント手段の結果を示した図である。 図２５の画像に対するＰ２パターンマッチング手段の結果、および横方向画素数カウント手段の結果を示した図である。 図２５の画像に対するＰ３パターンマッチング手段の結果、および縦方向画素数カウント手段の結果を示した図である。 図２５の画像に対するＰ４パターンマッチング手段の結果、および縦方向画素数カウント手段の結果を示した図である。 網点絵柄中エッジの２値化後の画像を示した図である。 図３０の画像に対するＰ１パターンマッチング手段の結果、および横方向画素数カウント手段の結果を示した図である。 図３０の画像に対するＰ２パターンマッチング手段の結果、および横方向画素数カウント手段の結果を示した図である。 図３０の画像に対するＰ３パターンマッチング手段の結果、および縦方向画素数カウント手段の結果を示した図である。 図３０の画像に対するＰ４パターンマッチング手段の結果、および縦方向画素数カウント手段の結果を示した図である。 補足識別手段の構成を示したブロック図である。 短線・小丸検出手段の構成を示したブロック図である。 縦方向連続白画素抽出手段が抽出する際のパターンについて示した図である。 横方向連続白画素抽出手段が抽出する際のパターンについて示した図である。 斜め方向連続白画素抽出手段が抽出する際のパターンについて示した図である。 斜め方向連続白画素抽出手段が抽出する際のパターンについて示した図である。 白画素で囲まれている領域の抽出手段における白画素で囲まれている領域の条件を示した図である。 ５×５に配置された各画素について示した図である。 黒画素塊カウント手段における注目画素に隣接する黒画素の画素数をカウントする処理手順を示したフローチャートである。 小丸の黒画素について判定する基準について示した図である。 黒孤立点抽出手段の黒孤立点を判定する基準について示した図である。 白孤立点抽出手段の白孤立点を判定する基準について示した図である。 白孤立点抽出手段が抽出する白孤立点について示した図である。 チェッカーパターン抽出手段が抽出する際のパターンについて示した図である。 十字パターン検出手段の構成を示したブロック図である。 縦方向黒画素パターンマッチング手段が適合する際のパターンについて示した図である。 横方向黒画素パターンマッチング手段が適合する際のパターンについて示した図である。 縦方向白画素パターンマッチング手段が適合する際のパターンについて示した図である。 横方向白画素パターンマッチング手段が適合する際のパターンについて示した図である。 横方向の画素を示した図である。 縦方向の画素を示した図である。 縦線の線幅カウント手段、黒画素塊カウント手段における縦方向、および横方向に連続した黒画素の画素数をカウントする処理手順を示したフローチャートである。 各領域の白Ａ画素について示した図である。 十字用白領域間の距離算出手段の距離算出手順を示したフローチャートである。 十字パターンを検出する際の白Ａ画素の縦長、および横長を示した図である。 図５９（ａ）の十字パターンを拡大した図である。 Ｔ字パターン検出手段の構成を示したブロック図である。 縦方向黒画素パターンマッチング手段が適合する際のパターンについて示した図である。 横方向黒画素パターンマッチング手段が適合する際のパターンについて示した図である。 縦方向白画素パターンマッチング手段が適合する際のパターンについて示した図である。 横方向白画素パターンマッチング手段が適合する際のパターンについて示した図である。 縦方向Ｔ字用白領域間の距離算出手段が距離を算出する縦方向の白画素間について示した図である。 横方向Ｔ字用白領域間の距離算出手段が距離を算出する横方向の白画素間について示した図である。 縦方向Ｔ字用白領域間の距離算出手段、および横方向Ｔ字用白領域間の距離算出手段の距離算出手順を示したフローチャートである。 Ｔ字パターンの例を示した図である。 図６９（ａ）のＴ字パターンを拡大した図である。 エッジ量抽出手段の構成を示したブロック図である。 エッジ量検出手段の構成を示したブロック図である。 マスキング演算で使用する４種類の７×７フィルタを示した図である。 フィルタ処理手段の構成を示したブロック図である。 エッジ量抽出手段の構成を示したブロック図である。 エッジ量検出フィルタを示した図である。 ラプラシアンフィルタ演算手段が合成信号に対して演算する際に使用するフィルタの一例を示した図である。 墨生成のＬＵＴについて示した図である。 本発明の第２の実施形態の構成を示したブロック図である。 トナーセーブ処理手段におけるγ変換を示した図である。 本発明の第３の実施形態の構成を示したブロック図である。 尾根検出の前処置に用いるフィルタについて示した図である。 尾根検出手段が尾根を検出する際のパターンについて示した図である。 尾根画素の一例について示した図である。 閾値Ｔｈ１で２値化した網点絵柄中エッジ、および網点上文字エッジについて示した図である。 閾値Ｔｈ２で２値化した網点絵柄中エッジ、および網点上文字エッジについて示した図である。 濁点、半濁点、十字部、およびＴ字部を示した図である。

符号の説明

１０ スキャナ
１１ スキャナγ補正手段
１２ スキャナ色補正手段
１３ フィルタ処理手段
１４ プリンタ色補正手段
１５ ＵＣＲ／墨生成手段
１６ プリンタγ補正手段
１７ 擬似階調処理手段
１８ プリンタ
２０ 画像属性判定手段
３０、４０ エッジ量抽出手段

Claims (10)

1. 画像データを受領する画像データ受領手段と、
   前記画像データ受領手段で受領した画像データから、黒画素、又は白画素が連続する画素数が所定画素数以上である網点上文字の文字特徴を識別する基本識別手段と、
   前記画像データ受領手段で受領した画像データから、前記基本識別手段で識別された網点上文字の文字特徴と異なる文字特徴を、網点上文字の文字特徴として識別する補足識別手段と、
   前記基本識別手段で識別された網点上文字の文字特徴、および前記補足識別手段で識別された網点上文字の文字特徴に基づいて、前記画像データ受領手段で受領した画像データを文字領域と非文字領域とに分離する画像属性判定手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記基本識別手段は、前記網点上文字の文字特徴をエッジ部分として識別することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記基本識別手段は、黒画素、又は白画素が連続する画素数が一定方向に所定画素数以上である網点上文字の文字特徴を識別することを特徴とする請求項１、または請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記基本識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を尾根画素として識別することを特徴とする請求項１、請求項２、または請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記補足識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を孤立する部分として識別することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、または請求項４記載の画像処理装置。
6. 前記補足識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を丸型形状を形成する部分として識別することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請求項４、または請求項５記載の画像処理装置。
7. 前記補足識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を線が十字に交差する部分として識別することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請求項４、請求項５、または請求項６記載の画像処理装置。
8. 前記補足識別手段は、前記網点上文字の文字特徴を線がＴ字に交差する部分として識別することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請求項４、請求項５、請求項６、または請求項７記載の画像処理装置。
9. 画像データを受領する画像データ受領手段を備えた画像処理装置において、
   前記画像データ受領手段で受領した画像データから、黒画素、又は白画素が連続する画素数が所定画素数以上である網点上文字の文字特徴を識別する第１のステップと、
   前記画像データ受領手段で受領した画像データから、前記第１のステップで識別された網点上文字の文字特徴と異なる文字特徴を、網点上文字の文字特徴として識別する第２のステップと、
   前記第１のステップで識別された網点上文字の文字特徴、および前記第２のステップで識別された網点上文字の文字特徴に基づいて、前記画像データ受領手段で受領した画像データを文字領域と非文字領域とに分離する第３のステップと、を備えたことを特徴とする画像処理方法。
10. 画像データを受領する画像データ受領機能と、
    前記画像データ受領機能で受領した画像データから、黒画素、又は白画素が連続する画素数が所定画素数以上である網点上文字の文字特徴を識別する基本識別機能と、
    前記画像データ受領機能で受領した画像データから、前記基本識別機能で識別された網点上文字の文字特徴と異なる文字特徴を、網点上文字の文字特徴として識別する補足識別機能と、
    前記基本識別機能で識別された網点上文字の文字特徴、および前記補足識別機能で識別された網点上文字の文字特徴に基づいて、前記画像データ受領機能で受領した画像データを文字領域と非文字領域とに分離する画像属性判定機能と、を備えたことを特徴とする画像処理プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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