JP2009111645A - 色画素判定装置、画像処理装置、画像形成装置、色画素判定方法及び色画素判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】黒文字を色文字と誤判定してしまうことを防止する色画素判定装置を提供する。
【解決手段】画像データのＮ×Ｍ（Ｎ、Ｍは、任意の整数）画素内の有彩画素数を数える有彩画素カウントと、Ｎ×Ｍ画素内の無彩画素数を数える無彩画素カウントと、有彩画素数が所定の閾値以上で、無彩画素数が所定の閾値以下の場合に、有彩判定する有彩判定と、を有し、有彩判定を複数有し、その複数の有彩判定の上記閾値を異なるものとし、有彩判定の何れか１つで有彩判定した場合に、画像データを有彩画素として判定する。
【選択図】図６

Description

本発明は、カラーデジタル複写機やカラープリンタ、ファクシミリなどの画像形成装置に利用する技術に関し、より詳細には、入力画像データの色画素を検出し、適切な画像処理を行う技術に関する。

近年、カラーデジタル複写機やカラープリンタ、ファクシミリなど利用される画像処理装置は、高機能化・高品質化がさらに要求されてきている。しかし、スキャナなどの画像入力装置から入力された原稿画像中の色（有彩）画素や黒（無彩）画素を検出する際には、デジタルサンプリングや機械的精度に起因するＲＧＢの読み取りずれが存在する。このため、従来においては、位置ずれがないように、平滑化処理を行って補正を加えたり、あるいは位置ずれを考慮したパターンマッチングを行っている。また、色判定を行う際には、有彩／無彩画素を正確に判定するために、画素の抽出方法が提案されている。

なお、この種の従来技術としては、例えば、濃度の濃い薄いによってパターンマッチングを別々に行うことにより、読み取り位置ずれを分散し、その影響を小さくし、有彩色の判定を実現する技術について開示された文献がある（例えば、特許文献１参照）。
特開２０００−１５２０１２号公報

しかし、従来の技術では、画像データの読み取りずれが生じ、黒文字を色文字と誤判定してしまう虞がある。

本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、黒文字を色文字と誤判定してしまうことを防止する色画素判定装置、画像処理装置、画像形成装置、色画素判定方法及び色画素判定プログラムを提供することを目的とするものである。

かかる目的を達成するために、本発明は、以下の特徴を有することとする。

＜色画素判定装置＞
本発明にかかる色画素判定装置は、
画像データの色画素判定を行う色画素判定装置であって、
画像データのＮ×Ｍ（Ｎ、Ｍは、任意の整数）画素内の有彩画素数を数える有彩画素カウント手段と、
前記Ｎ×Ｍ画素内の無彩画素数を数える無彩画素カウント手段と、
前記有彩画素数が所定の閾値以上で、前記無彩画素数が所定の閾値以下の場合に、有彩判定する有彩判定手段と、を有し、
前記有彩判定手段を複数有し、その複数の有彩判定手段の前記閾値を異なるものとし、前記有彩判定手段の何れか１つで有彩判定した場合に、前記画像データを有彩画素として判定することを特徴とする。

＜画像処理装置＞
また、本発明にかかる画像処理装置は、
上記記載の色画素判定装置を有する画像処理装置であって、
前記有彩判定手段の判定結果に基づいて、画像データの文字が有彩か否かを判定し、黒文字を黒単色で処理することを特徴とする。

また、本発明にかかる画像処理装置は、
上記記載の色画素判定装置を有する画像処理装置であって、
前記有彩判定手段の判定結果に基づいて、画像データがカラーか白黒かを判定し、画像データがカラーの場合に、カラー処理を行い、白黒の場合に、白黒処理を行うことを特徴とする。

＜画像形成装置＞
また、本発明にかかる画像形成装置は、
上記記載の画像処理装置を有することを特徴とする。

＜色画素判定方法＞
また、本発明にかかる色画素判定方法は、
画像データの色画素判定を行う色画素判定方法であって、
画像データのＮ×Ｍ（Ｎ、Ｍは、任意の整数）画素内の有彩画素数を数える有彩画素カウント工程と、
前記Ｎ×Ｍ画素内の無彩画素数を数える無彩画素カウント工程と、
前記有彩画素数が所定の閾値以上で、前記無彩画素数が所定の閾値以下の場合に、有彩判定する有彩判定工程と、を有し、
前記有彩判定工程を複数行い、その複数の有彩判定工程の前記閾値を異なるものとし、前記有彩判定工程の何れか１つで有彩判定した場合に、前記画像データを有彩画素として判定することを特徴とする。

＜色画素判定プログラム＞
また、本発明にかかる色画素判定プログラムは、
画像データの色画素判定を行う色画素判定プログラムであって、
画像データのＮ×Ｍ（Ｎ、Ｍは、任意の整数）画素内の有彩画素数を数える有彩画素カウント処理と、
前記Ｎ×Ｍ画素内の無彩画素数を数える無彩画素カウント処理と、
前記有彩画素数が所定の閾値以上で、前記無彩画素数が所定の閾値以下の場合に、有彩判定する有彩判定処理と、を、コンピュータに実行させ、
前記有彩判定処理を複数行い、その複数の有彩判定処理の前記閾値を異なるものとし、前記有彩判定処理の何れか１つで有彩判定した場合に、前記画像データを有彩画素として判定することを特徴とする。

本発明によれば、黒文字を色文字と誤判定してしまうことを防止することが可能となる。

まず、本実施形態の色画素判定装置の概要について説明する。
本実施形態の色画素判定装置は、図６に示すように、画像データの色画素判定を行う色画素判定装置である。

なお、色画素判定装置は、図６に示すように、画像データのＮ×Ｍ（Ｎ、Ｍは、任意の整数）画素内の有彩画素数を数える有彩画素カウント手段と、Ｎ×Ｍ画素内の無彩画素数を数える無彩画素カウント手段と、有彩画素数が所定の閾値以上で、無彩画素数が所定の閾値以下の場合に、有彩判定する有彩判定手段と、を有し、有彩判定手段を複数有し、その複数の有彩判定手段の上記閾値を異なるものとし、有彩判定手段の何れか１つで有彩判定した場合に、画像データを有彩画素として判定することを特徴とする。これにより、有彩判定性能を向上させることが可能となり、その結果、黒文字を色文字と誤判定してしまうことを防止することが可能となる。以下、添付図面を参照しながら本実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、画像形成装置としてデジタルフルカラー複写機を例に説明する。

図１に、本実施形態のデジタルフルカラー複写機の構成を示す。
本実施形態におけるデジタルフルカラー複写機は、大別してカラー画像読取装置２００と、カラープリンタ４００と、に分けられる。

カラー画像読取装置（以下、スキャナという）２００は、コンタクトガラス２０２上の原稿１８０の画像を、照明ランプ２０５、ミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃ、およびレンズ２０６を介してカラーセンサ２０７に結像し、原稿のカラー画像情報を、例えば、ブルー（以下、Ｂという）、グリーン（以下、Ｇという）およびレッド（以下、Ｒという）の色分解光ごとに読み取り、電気的な画像信号に変換する。

カラーセンサ２０７は、本実施形態では、３ラインＣＣＤセンサで構成しており、Ｂ、Ｇ、Ｒの画像を色ごとに読み取る。スキャナ２００で得たＢ、Ｇ、Ｒの色分解画像信号強度レベルを基に、図示省略された画像処理ユニットにて色変換処理を行い、ブラック（以下、Ｂｋという）、シアン（以下、Ｃという）、マゼンタ（以下、Ｍという）およびイエロー（以下、Ｙという）の記録色情報を含むカラー画像データを得る。このカラー画像データを用い、次に述べるカラー画像記録装置（以下、カラープリンタという）４００で、Ｂｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙの画像を中間転写ベルト上に重ね形成し、転写紙に転写する。

スキャナ２００は、カラープリンタ４００の動作とタイミングをとったスキャナスタート信号を受けて、照明ランプ２０５やミラー群２０４Ａ、２０４Ｂ、２０４Ｃなどからなる照明・ミラー光学系が左矢印方向へ原稿走査し、１回走査毎に１色の画像データを得る。そして、その都度、カラープリンタ４００で順次、顕像化しつつ、これらを中間転写ベルト上に重ね合わせて、４色のフルカラー画像を形成する。

カラープリンタ４００における露光手段としての書き込み光学ユニット４０１は、スキャナ２００からのカラー画像データを光信号に変換し、原稿画像に対応した光書き込みを行い、感光体ドラム４１４に静電潜像を形成する。光書き込み光学ユニット４０１は、レーザー発光器４４１、これを発光駆動する発光駆動制御部（図示省略）、ポリゴンミラー４４３、これを回転駆動する回転用モータ４４４、ｆθレンズ４４２、反射ミラー４４６などで構成している。

感光体ドラム４１４は、矢印で示す如く反時計廻りの向きに回転するが、その周りには、感光体クリーニングユニット４２１、除電ランプ４１４Ｍ、帯電器４１９、感光体ドラム上の潜像電位を検知する電位センサ４１４Ｄ、リボルバー現像装置４２０の選択された現像器、現像濃度パターン検知器４１４Ｐ、中間転写ベルト４１５などが配置されている。

リボルバー現像装置４２０は、ＢＫ現像器４２０Ｋ、Ｃ現像器４２０Ｃ、Ｍ現像器４２０Ｍ、Ｙ現像器４２０Ｙと、各現像器を矢印で示す如く反時計回りの向きに回転させる、リボルバー回転駆動部（図示省略）などからなる。これら各現像器は、静電潜像を顕像化するために、現像剤の穂を感光体ドラム４１４の表面に接触させて回転する現像スリーブ４２０ＫＳ、４２０ＣＳ、４２０ＭＳ、４２０ＹＳと、現像剤を組み上げ・撹拌するために回転する現像パドルなどで構成されている。待機状態では、リボルバー現像装置４２０は、ＢＫ現像器４２０Ｋで現像を行う位置にセットされており、コピー動作が開始されると、スキャナ２００で所定のタイミングからＢＫ画像データの読み取りがスタートし、この画像データに基づき、レーザー光による光書き込み・潜像形成が始まる。以下、Ｂｋ画像データによる静電潜像をＢｋ潜像という。また、Ｃ、Ｍ、Ｙの各画像データについても同様である。このＢｋ潜像の先端部から現像可能とすべく、Ｂｋ現像器４２０Ｋの現像位置に潜像先端部が到達する前に、現像スリーブ４２０ＫＳを回転開始して、Ｂｋ潜像をＢｋトナーで現像する。そして、以後、Ｂｋ潜像領域の現像動作を続けるが、潜像後端部がＢｋ潜像位置を通過した時点で、速やかに、Ｂｋ現像器４２０Ｋによる現像位置から次の色の現像器による現像位置まで、リボルバー現像装置４２０を駆動して回動させる。この回動動作は、少なくとも、次の画像データによる潜像先端部が到達する前に完了させる。

像の形成サイクルが開始されると、感光体ドラム４１４は矢印で示すように反時計回りの向きに回動し、中間転写ベルト４１５は、図示しない駆動モータにより、時計回りの向きに回動する。中間転写ベルト４１５の回動に伴って、ＢＫトナー像形成、Ｃトナー像形成、Ｍトナー像形成およびＹトナー像形成が順次行われ、最終的に、ＢＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順に中間転写ベルト４１５上に重ねてトナー像が形成される。ＢＫ像の形成は、以下のようにして行われる。すなわち、帯電器４１９がコロナ放電によって、感光体ドラム４１４を負電荷で約−７００Ｖに一様に帯電する。続いて、レーザーダイオード４４１は、Ｂｋ信号に基づいてラスタ露光を行う。このようにラスタ像が露光されたとき、当初、一様に荷電された感光体ドラム４１４の露光された部分については、露光光量に比例する電荷が消失し、静電潜像が形成される。リボルバー現像装置４２０内のトナーは、フェライトキャリアとの撹拌によって負極性に帯電され、また、本現像装置のＢＫ現像スリーブ４２０ＫＳは、感光体ドラム４１４の金属基体層に対して図示しない電源回路によって、負の直流電位と交流とが重畳された電位にバイアスされている。この結果、感光体ドラム４１４の電荷が残っている部分には、トナーが付着せず、電荷のない部分、つまり、露光された部分にはＢｋトナーが吸着され、潜像と相似なＢｋ可視像が形成される。中間転写ベルト４１５は、駆動ローラ４１５Ｄ、転写対向ローラ４１５Ｔ、クリーニング対向ローラ４１５Ｃおよび従動ローラ群に張架されており、図示しない駆動モータにより回動駆動される。

さて、感光体ドラム４１４上に形成したＢｋトナー像は、感光体と接触状態で等速駆動している中間転写ベルト４１５の表面に、ベルト転写コロナ放電器（以下、ベルト転写部という。）４１６によって転写される。以下、感光体ドラム４１４から中間転写ベルト４１５へのトナー像転写を、ベルト転写と称する。感光体ドラム４１４上の若干の未転写残留トナーは、感光体ドラム４１４の再使用に備えて、感光体クリーニングユニット４２１で清掃される。ここで回収されたトナーは、回収パイプを経由して図示しない排トナータンクに蓄えられる。

なお、中間転写ベルト４１５には、感光体ドラム４１４に順次形成する、Ｂｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙのトナー像を、同一面に順次、位置合わせして、４色重ねのベルト転写画像を形成し、その後、転写紙にコロナ放電転写器にて一括転写を行う。ところで、感光体ドラム４１４側では、ＢＫ画像の形成工程のつぎに、Ｃ画像の形成工程に進むが、所定のタイミングから、スキャナ２００によるＣ画像データの読み取りが始まり、その画像データによるレーザー光書き込みで、Ｃ潜像の形成を行う。Ｃ現像器４２０Ｃは、その現像位置に対して、先のＢｋ潜像後端部が通過した後で、かつ、Ｃ潜像先端が到達する前に、リボルバー現像装置４２０の回転動作を行い、Ｃ潜像をＣトナーで現像する。以降、Ｃ潜像領域の現像をつづけるが、潜像後端部が通過した時点で、先のＢｋ現像器４２０Ｋの場合と同様にリボルバー現像装置４２０を駆動して、Ｃ現像器４２０Ｃを送り出し、つぎのＭ現像器４２０Ｍを現像位置に位置させる。この動作もやはり、つぎのＭ潜像先端部が現像部に到達する前に行う。なお、ＭおよびＹの各像の形成工程については、それぞれの画像データの読み取り、潜像形成、現像の動作が、上述のＢｋ像や、Ｃ像の工程に準ずるので、説明は省略する。

ベルトクリーニング装置４１５Ｕは、入口シール、ゴムブレード、排出コイルおよび、これら入口シールやゴムブレードの接離機構により構成される。１色目のＢｋ画像をベルト転写した後の、２、３、４色目を画像をベルト転写している間は、ブレード接離機構によって、中間転写ベルト面から入口シール、ゴムブレードなどは離間させておく。

紙転写コロナ放電器（以下、紙転写器という）４１７は、中間転写ベルト４１５上の重ねトナー像を転写紙に転写するべく、コロナ放電方式にて、ＡＣ＋ＤＣまたは、ＤＣ成分を転写紙および中間転写ベルトに印加するものである。

給紙バンク内の転写紙カセット４８２には、各種サイズの転写紙が収納されており、指定されたサイズの用紙を収納しているカセットから、給紙コロ４８３によってレジストローラ対４１８Ｒ方向に給紙・搬送される。なお、符号４１２Ｂ２は、ＯＨＰ用紙や厚紙などを手差しするための給紙トレイを示している。像形成が開始される時期に、転写紙は前記いずれかの給紙トレイから給送され、レジストローラ対４１８Ｒのニップ部にて待機している。そして、紙転写器４１７に中間転写ベルト４１５上のトナー像の先端がさしかかるときに、丁度、転写紙先端がこの像の先端に一致する如くレジストローラ対４１８Ｒが駆動され、紙と像との合わせが行われる。このようにして、転写紙が中間転写ベルト上の色重ね像と重ねられて、正電位につながれた紙転写器４１７の上を通過する。このとき、コロナ放電電流で転写紙が正電荷で荷電され、トナー画像の殆どが転写紙上に転写される。つづいて、紙転写器４１７の左側に配置した図示しない除電ブラシによる分離除電器を通過するときに、転写紙は除電され、中間転写ベルト４１５から剥離されて紙搬送ベルト４２２に移る。中間転写ベルト面から４色重ねトナー像を一括転写された転写紙は、紙搬送ベルト４２２で定着器４２３に搬送され、所定温度にコントロールされた定着ローラ４２３Ａと加圧ローラ４２３Ｂのニップ部でトナー像を溶融定着され、排出ロール対４２４で本体外に送り出され、図示省略のコピートレイに表向きにスタックされる。

なお、ベルト転写後の感光体ドラム４１４は、ブラシローラ、ゴムブレードなどからなる感光体クリーニングユニット４２１で表面をクリーニングされ、また、除電ランプ４１４Ｍで均一除電される。また、転写紙にトナー像を転写した後の中間転写ベルト４１５は、再び、クリーニングユニット４１５Ｕのブレード接離機構でブレードを押圧して表面をクリーニングする。リピートコピーの場合には、スキャナの動作および感光体への画像形成は、１枚目の４色目画像工程にひきつづき、所定のタイミングで２枚目の１色目画像工程に進む。中間転写ベルト４１５の方は、１枚目の４色重ね画像の転写紙への一括転写工程にひきつづき、表面をベルトクリーニング装置でクリーニングされた領域に、２枚目のＢｋトナー像がベルト転写されるようにする。その後は、１枚目と同様動作になる。

図１に示すカラー複写機は、パーソナルコンピュータ等のホストから、ＬＡＮ又はパラレルＩ／Ｆを通じてプリントデ−タが与えられると、それをカラープリンタ４００でプリントアウト（画像出力）でき、しかもスキャナ２００で読み取った画像データを遠隔のファクシミリに送信し、また、受信する画像データもプリントアウトできる複合機能つきのカラー複写機である。この複写機は、構内交換器ＰＢＸを介して公衆電話網に接続され、公衆電話網を介して、ファクシミリ交信やサ−ビスセンタの管理サ−バと交信することができる。

次に、図２を参照しながら、図１に示すデジタルフルカラー複写機の電気システムの概要を説明する。図２はメインコントローラ１０を中心に、デジタルフルカラー複写機の制御装置を図示したものである。

メインコントローラ１０は、複写機全体を制御する。なお、メインコントローラ１０には、オペレータに対する表示と、オペレータからの機能設定入力制御を行う操作／表示ボードＯＰＢ、エディタ１５、スキャナ２００およびオプションのＡＤＦの制御、原稿画像を画像メモリに書き込む制御、および、画像メモリからの作像を行う制御を行う、スキャナコントローラ１２、プリンタコントローラ１６、画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００、ならびに、カラープリンタ４００内にあって荷電、露光、現像、給紙、転写、定着ならびに転写紙搬送を行う作像エンジンの制御を行うエンジンコントローラ１３、等の分散制御装置が接続されている。各分散制御装置とメインコントローラ１０は、必要に応じて機械の状態、動作指令のやりとりを行っている。また、紙搬送等に必要なメインモータ、各種クラッチも、メインコントロ−ラ１０内の図示しないドライバに接続されている。

カラープリンタ４００には、給紙トレイからの給紙をはじめとして、感光体４１４の荷電、レーザ書込みユニットによる画像露光、現像、転写、定着および排紙を行う機構要素を駆動する電気回路および制御回路、ならびに各種センサ等がある。

プリンタコントローラ１６は、パソコンなど外部からの画像及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、メインコントローラ１０を介して、カラープリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。画像及びコマンドをＬＡＮ及びパラレルＩ／Ｆを通じて受信し動作するために、ＬＡＮコントロール１９とパラレルＩ／Ｆコントロール１８がある。

ＦＡＸコントローラ１７は、フアクシミリ送信指示があるときには、メインコントローラ１０を介してスキャナ２００およびＩＰＵ３００を駆動して原稿の画像を読んで、画像データを、通信コントロール２０およびＰＢＸを介して、ファクシミリ通信回線に送出する。通信回線からファクシミリの呼びを受け画像データを受信すると、メインコントローラ１０を介して、カラープリンタ４００を駆動して画像データをプリントアウトする。

図３に、画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００の構成を示す。画像処理ユニット（ＩＰＵ）３００には、スキャナ２００が発生するＲ、Ｇ、Ｂ画像データが、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）３５１を介して与えられる。なお、Ｂ又はＲ単色の記録をＢＲユニット３５５が指示する時には、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像データの選択と集成が行われるが、このモードの画像記録処理の説明は省略する。ＩＰＵ３００に与えられたＲ、Ｇ、Ｂ画像データは、原稿認識３２０に入力され、次段のＲＧＢγ補正３１０で、反射率データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）から濃度データ（Ｒ、Ｇ、Ｂデータ）に変換される。

原稿認識３２０が、この濃度Ｒ、Ｇ、Ｂデータに基づいて、それらのデータが宛てられる画像領域が文字エッジ領域（文字や線画のエッジ領域）、網点領域、低線数網点領域か絵柄領域（写真や絵の領域＆文字領域でない領域＆網点領域でない＆網点領域でない）かを判定し、Ｃ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号を、ＲＧＢフィルタ３３０、ならびに、インターフェイス３５３を介してメインコントローラ１０に与える。以下、Ｃ／Ｐ信号及びＢ／Ｃ信号を説明する。
Ｃ／Ｐ信号：２ビット信号であり、
３が低線数網点領域を示し、
２が網点領域を示し、
１が文字エッジ領域を示し、
０が絵柄領域を示す。
Ｂ／Ｃ信号：１ビット信号であり、
Ｈ（「１」）が無彩領域を示し、
Ｌ（「０」）が有彩領域を示す。

−原稿認識３２０−
図４に、原稿認識３２０の機能をブロック区分で示す。原稿認識３２０は、文字エッジ検出，絵柄検出及び有彩／無彩検出を行って、文字エッジ領域あるいは絵柄領域を表すＣ／Ｐ信号および有彩領域／無彩領域を表すＢ／Ｃ信号を発生する。

原稿認識３２０は、大別すると、フィルタ３２１，エッジ抽出３２２，白領域抽出３２３，網点抽出３２４，色判定３２５，総合判定３２６を有して構成する。なお、ここでは、スキャナ２００の読取密度が６００ｄｐｉ程度の場合を例として説明する。

−フィルタ３２１−
フィルタ３２１は、主に文字のエッジの抽出ために、スキャナ２００が発生するＧ画像データを補正する。ここで、スキャナ２００で読み取ったデータは、レンズなどの性能でボケていることがあるので、エッジ強調フィルタをかける。ただ、ここでは、単純に原稿上の像エッジを強調し、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ので、強調しないようにする必要がある。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、後段の特徴量検出（エッジ抽出、白領域検出）に応じて２つ係数の演算結果の最大値または、最小値のどちらかを使用する。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）、すなわち、万線周期であり、低濃度中間調の時には白ブロック幅が広が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がる。

本実施形態では、フィルタ処理３２１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２００の機械的な原稿走査方向）の画素数５として、図４上のフィルタ３２１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〜ａ７，ｂ１〜ｂ７，ｃ１〜ｃ７，ｄ１〜ｄ７，ｅ１〜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に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの強調は抑制し、しかも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に示す４００ｄｐｉの万線パターンＢの強調は抑制し、しかも文字のエッジを強調するフィルタ処理用の係数である。

係数グループＡ
０ −１ ０ −２ ０ −１ ０
０ −１ ０ −２ ０ −１ ０
０ −１ −１ ２０ −１ −１ ０
０ −１ ０ −２ ０ −１ ０
０ −１ ０ −２ ０ −１ ０

係数グループＢ
−１ ０ ０ −２ ０ ０ −１
−１ ０ ０ −２ ０ ０ −１
−１ ０ −１ ２０ −１ ０ −１
−１ ０ ０ −２ ０ ０ −１
−１ ０ ０ −２ ０ ０ −１

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上のフイルタ３２１のブロックの係数マトリクスの、第１行の係数ａ１〜ａ７であり、係数グループＡ，Ｂの第３行の中央の「２０」が、フイルタ３２１のブロックの係数マトリクスの第３行ｃ１〜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）の、フィルタ３２１で処理した画像データ値として、エッジ抽出３２２および白領域抽出３２３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、それが順次にｘ方向にそしてｙ方向に位置が異なるものに更新される。

係数グループＡは、図８に示す６００ｄｐｉの万線パターンＡの万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布し、それらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そして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／白間エッジである時には、それにあてて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時に比べて、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の万線ピッチで負の係数（小さい値の係数）が分布し、それらの間に０（やや大きい値の係数）が分布し、そして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／白間エッジである時には、それにあてて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時に比べて、かなり低い値になる。

なお、フィルタ３２１では、係数グループＡと係数グループＢの演算を行い、エッジ抽出３２２に、（演算結果の最小値／１６＋注目画素）を出力して、白領域抽出３２３には、（演算結果の最大値／１６＋注目画素）を出力する。係数Ａ，Ｂは、ラプラシアンなので所定の係数（１６）で割って、注目画素に足し合わせて補正を行う。エッジ抽出３２２に、演算結果の最小値するのは、文字の構造が万線形状をしている場合に、白レベルが十分に抽出できないことがあるのを避けるためである。白領域抽出３２３には、演算結果の最大値を出力するのは、絵柄が万線パターンの構造の時（例えば複写機の出力）により絵柄をなりやすいように、最大値を出力する。このことにより、エッジ抽出ではよりエッヂと拾いやすくして、白領域検出ではより絵柄として拾いやすくしている。なお、本実施形態では、２つ係数を例に説明するが、３つ以上の係数でも同様の効果が得られることは言うまでもない。

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データに限らず、輝度データであってもよい。本実施形態は、濃い薄いを表現する信号ならばあらゆる信号が適応可能である。

＜エッジ抽出３２２＞
次に、図４を参照しながらエッジ抽出３２２における処理動作について説明する。
文字領域は、高レベル濃度の画素と低レベル濃度の画素（以下、黒画素、白画素と呼ぶ）が多く、かつ、エッジ部分では、これらの黒画素及び白画素が連続している。エッジ抽出３２２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。

エッジ抽出３２２は、３値化３２２ａと、黒画素連続検出３２２ｂと、白画素連続検出３２２ｃと、近傍画素検出３２２ｄと、孤立点除去３２２ｅとからなる。
以下各処理動作について説明する。

−３値化３２２ａ−
３値化３２２ａは、２種の閾値ＴＨ１およびＴＨ２を用いて、フィルタ３２１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３２２の入力データ）を３値化する。閾値ＴＨ１および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３２２ａでは、入力データ＜ＴＨ１であると、該データが宛てられる画素を白画素と、ＴＨ１≦入力データ＜ＴＨ２であると中間調画素と、ＴＨ２≦入力データであると黒画素と、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３２２ｂ，白画素連続検出３２２ｃ−
黒画素連続検出３２２ｂ、白画素連続検出３２２ｃは、３値化データに基づいて、黒画素が連続する箇所およ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、本実施形態では、図９に示す３×３画素マトリクスのパターンＢＰａ〜ＢＰｄおよびＷＰａ〜ＷＰｄを用いる。図９に示すパターンにおいて、黒丸は上述の黒画素であることを示し、白丸は上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。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３２２ｂ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〜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」としてそれをあらわすデータを該注目画素に与える。同様に、白画素連続検出３２２ｃは、図９に示す白画素分布パターンＷＰａ〜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３２２ｄ−
近傍画素検出３２２ｄは、黒画素連続検出３２２ｂおよび白画素連続検出３２２ｃの検出結果について、この近傍画素検出３２２ｄでの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。より具体的に述べれば、本実施形態では、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３２２ｅ−
さらに、文字エッジは連続して存在するので、孤立しているエッジを孤立点除去３２２ｅで非エッジ領域に補正する。そして、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３２３＞
白領域抽出３２３は、２値化３２３ａ，ＲＧＢ白抽出３２３ｂ，白判定３２３ｃ，白パターンマッチング３２３ｄ，黒判定３２３ｅ，黒パターンマッチング３２３ｆおよび白補正３２３ｇからなる。

−２値化３２３ａ−
２値化３２３ａは、フィルタ３２１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値化し、白パターンマッチング３２３ｄ（図５のステップ７）が参照する白データの生成のための２値化白判定信号を発生する。なお、エッジ強調出力は、本実施形態では、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３２３ａが「２値化白」と判定し、２値化白判定信号「１」を発生する。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」を発生する。

−ＲＧＢ白抽出３２３ｂ−
ＲＧＢ白抽出３２３ｂは、１．）ＲＧＢ白地検出，２．）色地検出，３．）谷白画素検出を行い、画像データが白領域かを判定する。

１．）ＲＧＢ白地検出
ＲＧＢ白地検出では、Ｒ，Ｇ，Ｂ画像データで白地領域を検出することで、白背景分離の動作をアクティブにする。すなわち、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）が白領域と判定して白パターンマッチング３２３ｄ（図５のステップ３が参照する白地判定信号）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、本実施形態では、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の一例は、４０であって、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」を発生する。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」を発生する。

２．）色地検出
薄い色を白背景と判定しないようにするために、色地を検出する。

Ａ．）ここでは、先ず、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〜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より大きいと色画素判定信号ａを「１」（色画素）とし、閾値ｔｈｃ以下のときは「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〜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、一方側白判定信号ｂを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「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〜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、他方側白判定信号ｃを「１」（白画素）とし、閾値ｔｈｗｃを超えるときは「０」（非白画素）とする。

Ｄ．）図１１のパターンＭＣａ〜ＭＣｄのいずれかにおいて、ａＡＮＤ（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「１」が成立すると、すなわち、ａ＝「１」（注目画素が色画素）、かつ、ｂとｃが一致（注目画素の両側ともに白画素、または、両側ともに非白画素）のとき、注目画素宛ての色地判定信号ｄを「１」（色地）とする。この色地判定信号ｄは、白パターンマッチング３２３ｄ（図５のステップ６）で参照される。

上述のパターンマッチングＡ．）〜Ｄ．）を行うのは、黒文字のまわりがＲＧＢ読み取り位置ずれでわずかながらに色付になるとき、そこを色と拾わないためである。黒文字のまわりの色付の位置では、（ｂとｃのエクスクルーシブノア）か゛「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＝「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＝「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。すなわち、線が込み入ったところでは、本来白いところが完全に白に読み取られないが、上記処理Ａ．）でＲＧＢ差が小さいと色画素と判定しないので、閾値ｔｈｗｃを濃度を見るべき白地よりも厳しく設定して（たとえば、ｔｈｗｓｓ＝４０，ｔｈｗｓｂ＝５０に対し、ｔｈｗｃ＝２０）、Ｂ．）〜Ｄ．）の処理で、白背景か否を厳密にチエックして薄い色画素を色地として正確に検出することができる。

３．）谷白画素検出
次に、谷白画素検出では、上記ＲＧＢ白地検出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および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を摘出する。そして、maxy=max(Ｇ[３][２]，Ｇ[３][３]，Ｇ[３][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、白丸を付した画素群の中の最高濃度maxyを摘出する。次に、mint=min(Ｇ[２][１]，Ｇ[３][１]，Ｇ[４][１]，Ｇ[２][５]，Ｇ[３][５]，Ｇ[４][５])を算出する。即ち、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を摘出する。そして、maxt=max(Ｇ[２][３]，Ｇ[３][３]，Ｇ[４][３])を算出する。即ち、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を摘出する。ここで、min（ ）は最小値を検出する関数である。max（ ）は、最大値を検出する関数である。次に、ＯＵＴ＝((miny-maxy) > 0) ＃ ((mint-maxt) > 0)を算出する。即ち、(miny-maxy)と(mint-maxt)のうち、正値であって大きいほうの値を谷検出値ＯＵＴとし、このＯＵＴの値がある閾値以上であると、注目画素（ＲＤＰａまたはＲＤＰｂの中心画素）を谷白画素と検出する。このように、画像の谷状態を検出し、１．）ＲＧＢ白地検出では、検出しにくいところを補う。

−白判定３２３ｃ−
ここでは、白判定にもちいる状態変数ＭＳ，ＳＳ［Ｉ］の更新を行う。その内容を図５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４ｂｉｔの白地情報であり、図５の処理によって生成されるものである。状態変数ＭＳおよび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およびＳＳ［Ｉ］は、白の程度を示すデータであり、それが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および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（ステップ１）、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２）が、そうでないと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、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、前記１．）ＲＧＢ白地検出で白領域、即ち、白地を検出すると〔前記１．）ＲＧＢ白地検出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３，４）、注目画素の白地情報ＭＳも１５とする（ステップ５）。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）に書込み、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）に書込む（ステップ３，４，５）。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１４〜１７）。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の時、ＳＳ［Ｉ−１］＝ＳＳ［Ｉ］−１をラインメモリにセットする（ステップ１４，１５）。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、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の時、ＳＳ［Ｉ−２］＝ＳＳ［Ｉ］−２をラインメモリにセットする（ステップ１６，１７−１４，１５）。次に、ＳＳ［Ｉ−３］＜ＳＳ［Ｉ］−３の時、ＳＳ［Ｉ−３］＝ＳＳ［Ｉ］−３をラインメモリにセットする（ステップ１６，１７−１４，１５）。

以下同様にして、最後に、ＳＳ［Ｉ−１５］＜ＳＳ［Ｉ］−１５の時、ＳＳ［Ｉ−１５］＝ＳＳ［Ｉ］−１５をラインメモリにセットする（ステップ１６，１７−１４，１５）。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にとどめる。これは後述のステップ１３においても同様である。

これらのステツプ１４〜１７の処理により、１ライン前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、前記１．）ＲＧＢ白地検出で白地（白領域）と検出したものであるときには、それの白地情報は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〔前記１．〕ＲＧＢ白地検出の出力である白地判定信号＝「０」〕、ステップ３からステップ６以下に進み、注目画素が、色地〔前記２．〕色地検出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〔前記２値化３２３ａの出力である２値化白判定信号＝「１」〕であり、しかも、ステツプ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）以上である時に、注目画素宛ての白地情報ＭＳを＋１する（ステップ６〜１０）。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ｍａｘは１５に定めており、１５を超える時には１５にとどめる（ステップ９，１０）。この経路を進んできたときにも、前述のステップ５および１４〜１７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（たとえば７）未満、ｔｈｗ２（例えば１）以上、かつ、谷白画素である時には、状態変数ＭＳをそのままの値に保持する（ステップ８，１１，１２）。この経路を進んできたときにも、前述のステップ５および１４〜１７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とき、即ち、注目画素が色地又は非２値化白のときは、注目画素の白地情報ＭＳを−１する（ステップ１３）。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ＭＩＮは０であり、０未満になる時には０にとどめる。この経路を進んできたときにも、前述のステップ５および１４〜１７を実行する。即ち、白伝搬処理を行う。

以上の白地情報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３−４−５−１４〜１７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３２１の出力）が、閾値ｔｈｗｓｂ＝５０より小さいとき白地と２値化白判定信号に基づいた図５のステップ７〜１３−５−１４〜１７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３２３ｃは、まず、ＲＧＢ白抽出３２３ｂの中の１．）ＲＧＢ白地検出で、白領域を検出するまで、即ち、前記１．）ＲＧＢ白地検出が白地判定信号「１」を発生しこれに対応して色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３−４−５−１４〜１７）を開始するまでは動作（ステップ４の実行）をしない。これは、白領域との判定が得られない領域を、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）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３２１をかけると、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）となるので、フィルタ３２１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７〜１３−５−１４〜１７）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と誤判定しやすいが、上述の色対応の白地情報ＭＳの生成（ステップ３−４−５−１４〜１７）によって白領域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、ステツプ３で白地でないときには、更にステップ６以下で詳細に白地条件をチエ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を調整するので、フィルタ３２１のエッジ強調処理後Ｇ画像データの後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）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（ステツプ１３）、色画素の疑いもありえ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１１〜１３）、後述する白パターンマッチングにて白画素（白ブロック）と誤判定することを防いで、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）となるのを防止している。

文字が密なところは上述の処理（ステツプ３〜５，６〜１０および１４〜１７）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、１．）ＲＧＢ白地検出で白検出ができない場合があるが、そのときに３．）谷白画素検出にて、白と検出し、白地情報ＭＳを、ステツプ１２のＹＥＳ出力がステップ５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減する。

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、前記２．）色地検出の出力である色地判定信号ｄ＝「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を見る閾値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を厳密にチエ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減することができる。

上述のように、薄い色画素を色地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６からステップ１３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減できるのに加えて、ステップ３で参照する白地判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｓ（たとえば４０）に対して、ステップ７で参照する２値化白判定信号を生成する時の閾値ｔｈｗｓｂ（例えば５０）を大きい値として、色地と判定しなかつた場合（ステップ６：ＮＯ）には、前記２値化３２３ａで白と見なす確率を高くして、図５のステップ７から１０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、前記１．）ＲＧＢ白地検出で閾値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３から４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。該厳しい白判定で白地との判定が出なかったときには、逆に色地であるかの、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、即ち、前記２．）色地検出、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、即ち、前記２値化３２３ａを参照し、それが白の判定であると、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７〜１０）。この処理（ステップ６〜１０）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、裏映りのような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を抑制し、つぎの白パターンマッチング３２３ｄでの白画素か否かの判定が走査方向に細かく変動することを抑制する。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３２３ｄ−
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で、背景が白かを判断する。そのために、注目画素に関して、次式が満たされる時に、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。

（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）

ここで、この条件式を満たすかのチエックを行う注目画素は、図５のステップ５および１４〜１７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、上記条件式の中の「白地情報ＭＳ」が、白伝搬処理後の、上記チエ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、上記チエックを行う注目画素の主走査方向ｘの位置であり、上述の白判定３２３ｃ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。

上記条件式の中の、「非色画素」は、前記２．）色地検出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、前記２値化３２３ａの２値化白判定信号が「１」（２値化白）であること、および、「谷白画素」は、前記３．）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、上記条件式で判定した出力（白画素か否）に対し、図１２の縦横斜めの連続性パターンＰＭＰａ〜ＰＭＰｄの何れかに該当するかをチェックするものである。パターンＰＭＰａ〜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不問である。

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または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。

−黒判定３２３ｅ−
Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋの色相分割を行い、色相毎に濃度の低いと画素を検出する。色相分割は、後述する色判定と同一である。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、下記の演算を行い、下記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。

４．１）．ＲーＹ色相領域境界（ｒｙ）
Ｒ - 2 * Ｇ + Ｂ > 0
４．２）．ＹーＧ色相領域境界（ｙｇ）
11 * Ｒ - 8 * Ｇ - 3 * Ｂ > 0
４．３）．ＧーＣ色相領域境界（ｇｃ）
1 * Ｒ - 5 * Ｇ + 4 * Ｂ < 0
４．４）．ＣーＢ色相領域境界（ｃｂ）
8 * Ｒ - 14 * Ｇ + 6 * Ｂ < 0
４．５）．ＢーＭ色相領域境界（ｂｍ）
9 * Ｒ - 2 * Ｇ - 7 * Ｂ < 0
４．６）．ＭーＲ色相領域境界（ｍｒ）
Ｒ + 5 * Ｇ - 6 * Ｂ < 0
４．８）．Ｙ画素画素判定（ｇｒｙ）
（色画素である）& (ry == 1) & (yg == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxy)
４．９）．Ｇ画素判定（ｇｒｇ）
（色画素である）& (yg == 1) & (gc == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxg)
４．１０）．Ｃ画素判定（ｇｒｃ）
（色画素である）& (gc == 1) & (cb == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxc)
４．１１）．Ｂ画素判定（ｇｒｂ）
（色画素である）& (cb == 1) & (bm == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxb)
４．１２）．Ｍ画素判定（ｇｒｍ）
（色画素である）& (bm == 1) & (mr == 0) &ＲＧＢの最大値 < thmaxm)
４．１３）．Ｒ画素判定（ｇｒｒ）
（色画素である）& (mr == 1) & (ry == 0) & (ＲＧＢの最大値 < thmaxr)
４．１４）．色画素でない時（ｇｒｂｋ）
(ＲＧＢの最大値 < thmaxbk)
４．１５）．グレー画素判定
４．８）〜４．１５）のいずれかの条件を満たす時にグレー画素とする。

−黒パターンマッチング３２３ｆ−
Ｄをグレー画素として、ｂｋはグレー画素より濃いところとして、下記パターンマッチングを行う。複写原稿は、薄い２００線の万線パターン、３００線の万線であるので、複写原稿もグレー検出するように下記のようなパターンを採用している。下記パターンに一致したものは、グレー画素となる。図２１（ａ）、（ｂ）参照。なお、図２１（ａ）は、２００線用であり、図２１（ｂ）は、３００線用のパターンを示す。

４．）白パターン補正
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。このことで、孤立している画素を除去する。

５．）白膨張
白画素パターンマッチングの補正の結果を７×４１のＯＲを行う。

６．）白収縮、
白膨張の結果の１×３３のＡＮＤを行う。白膨張と白収縮を行うことにより、白画素パターンマッチングの補正結果に対して膨張と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。

７．）白補正
白ブロック補正では、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。

８．）グレー膨張
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。

９．）判定
白補正の結果がアクティブまたは、収縮結果がアクティブでかつグレー膨張結果が非アクティブの時に白背景とする。式で表現すると次式のようになる。白補正の結果 ＃ （白収縮の結果 ＆ ！グレー膨張の結果）

ここで、白補正の結果では、白地に書き込まれた領域を確実に白領域と判定して、白収縮の結果＆！グレー膨張の結果の結果では、濃い黒文字周辺を白領域として、濃度の薄いところを非白領域としている。

図１３に、丸Ｂｐ１〜Ｂｐ４で囲んだ黒の突出部は、上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に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減する。後述する総合判定３２６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が減る。

さらに、白収縮の結果、グレー膨張の結果にて、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ヂ判定しなくなる。

−文字／写真判定レベルの調整−
上述のように白領域抽出３２３では、白判定３２３ｃで、ＲＧＢ白抽出３２３ｂ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３２３ａ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３２３ｄで、該色地判定信号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３２３ｅおよび黒パターンマッチング３２３ｆの結果を用いて、白補正３２３ｇが、注目画素が黒地と白地境界との境界（白領域：文字領域）であるかを判定する。

ＲＧＢ白抽出３２３ｂの白地判定信号（図５のステップ３で参照）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、上記「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（すなわち、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３２３ａの２値化白判定信号（図５のステップ７で参照）は、フィルタ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、上記「白領域」を摘出する確率が高くなる（すなわ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。非白領域すなわち絵柄（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３２３ｂの色地判定信号ｄ（図５のステップ６で参照）が「１」（色地）であると白地情報ＭＳを低くし、上記「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）。前記２．）色地検出で色地判定信号ｄを生成する処理Ｂ，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、即ち、（ｂとｃのエクスクルーシブノア）＝「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、上記「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、本実施形態では、図２の操作／表示部ＯＰＢにて、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。

パラメータ 文字側調整値 標準 写真側調整値
６ ５ ４ ３ ２ １ ０
ｔｈｗｓｓ ４６ ４４ ４２ ４０ ３８ ３６ ３４
ｔｈｗｓｂ ５６ ５４ ５２ ５０ ４８ ４６ ４４
ｔｈｗｃ ２６ ２４ ２２ ２０ １８ １６ １４

即ち、オペレータが操作／表示部ＯＰＢに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、上記の文字／写真レベルと閾値ｔｈｗｓｓ，ｔｈｗｓｂおよびｔｈｗｃとの関係をあらわす変換テーブルと共に、図３に示すＲＯＭ３５８に書き込まれており、図３に示すＩＰＵ３００に電源が投入されＣＰＵ３５７がＩＰＵ３００の初期化をするときに、ＣＰＵ３５７がＲＯＭ３５８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ＲＡＭ３５６の、各閾値宛てレジスタに書きこんで、白領域抽出３２３での上述の処理に用いる。その後操作ボードＯＰＢ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１０からＣＰＵ３５７に与えられると、ＣＰＵ３５７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、ＲＯＭ３５８の変換テーブルから読み出して、ＲＡＭ３５６の、パラメータ宛てレジスタに書きこむ。

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ＯＰＢ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２ｉ（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２ｉ（２）分、写真優先方向に変更した値に定められる。

−網点抽出３２４−
編点抽出３２４は、第１網点ピーク検出３２４ａ，第２網点ピーク検出３２４ｂ，編点領域検出３２４ｃ、一時メモリ３２４ｄを有して構成する。

−第１網点ピーク検出３２４ａ−
第１網点ピーク検出３２４ａ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（網点ピーク画素と呼ぶ）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：中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大（山ピーク）または最小（谷ピーク）であること。
条件２：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以上であること。

図１４を参照して、第１網点ピーク検出３２４ａ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〜Ｌ８と比較して最大また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は閾値で下記条件により変わる。

ここで、Ｔｌ＜Ｌｔｈである。
中心画素により、閾値を変化させているのは、下記理由による。

網点面積の大きい網点は、中心画素の濃度が濃く、網点面積が小さい時は中心画素の濃度が薄くなるので、Lcが最大の時は、Ｄ≧Ｌｔｈの時は、Ｄ＜Ｌｔｈより大きな値となる。さらに、ＴＩは、図２２の地肌の読み取りノイズ大きい値にする。このことにより、地肌は、網点ピーク画素としなくなることが可能となる。中心画素画素濃度を基準に説明すると、濃い濃度は、検出しくい値を設定して、中間濃度は、検出しやすい値を設定して、さらに、薄い濃度の時には、検出しないようにしている。

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または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に基づいた上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時に、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、上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２００の原稿走査速度の低，高で行うので、スキャナ２００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、上述のパターンＭＰａ，ＭＰｂにかえて、図１４上に示すパタン―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、上述の「周囲画素」に加えても良い。

−第２網点ピーク検出３２４ｂ−
第２網点ピーク検出３２４ｂは、Ｂデータを用いて網点ピーク検出するものであって、機能は、第１網点ピーク検出３２４ａと同じである。第１網点ピーク検出３２４ａ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３２４ｂでは、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している補助的なものである。

−網点領域検出３２４ｃ−
網点領域検出３２４ｃは、第１網点ピーク画素検出３２４ａ，第２網点ピーク画素検出３２４ｂ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３２４ｄに記憶される。

図１７（ａ）を参照して、第３網点ピーク検出の検出処理を具体的に説明する。
第３網点ピーク検出は、１００線以下、６５線（新聞の網点）以上を検出を目的としている。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。局所領域を、図１７（ｃ）のパターンに示すと、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〜Ｌ８と比較して最大また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。

ここで、濃度の薄い地肌を極点画素の対象からはずしていなのは、中心画素が複数画素の中から選んでいるので、読み取りノイズの影響を受けにくいからである。読み取りノイズの影響を受けるようであれば、上述した第１網点ピーク検出３２４ａと同様の構成にしても良い。ここで、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最大値の時の網点ピーク画素を網点山ピーク画素として、周期チェック１に出力する。また、マスクの中心画素（Ｌｃ）が最小値の時の網点ピーク画素を網点谷ピーク画素として、周期チェック２に出力する。

具体的には、周囲画素は、図１７（ａ）に示す周囲画素分布パターンした画素とする。周囲画素分布パターンに基づいた上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時に、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。

Ｌｃの濃度は周辺画素を参照して以下のように求める。Ｌｃ＝Ｍｉｎ（ｄ４，ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）。このＬｃが周辺画素に対して最大値の時は、
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）とは、画素ａ１、ａ２、ｂ１の濃度の最大値を、上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）とは、ｄ４，ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４の濃度（画像データ）の最小値を意味する。

また、Ｌｃ＝Ｍａｘ（ｄ４，ｄ３、ｄ５、ｃ４、ｅ４）。このＬｃが周辺画素に対して最小値の時は、
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。

また、複写の場合、副走査方向ｙの拡大，縮小はスキャナ２００の原稿走査速度の低，高で行うので、スキャナ２００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１７（ｂ）に示すパタン―ンを用いる。拡大のときには、図１７（ａ）に示すパタ―ンを用いる。

網点ピーク検出３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ので、１画素で決定するのでは周辺画素を参照することにより、ノイズ（ごみ）の影響を少なし、かつ、算術演算量を減らし、他のブロックを共通に演算式を使えるようにしているので、ハード化が容易である。

周期チェック１では、網点山ピークと網点山ピークとの周期をチェックする。主走査１次元方向に網点山ピークの間隔をチェックする。網点ピーク検出の検出対象の網点は、検出線数１００線以下のなので、網点山ピークは、白黒網点時は、８以上となる。８未満の場合は小さな文字を誤判定して場合がほとんどある（６００ｄｐｉ読み取り時）。しかし、網点部は白黒印刷の場合、スクリーン角が４５であるが、カラー印刷は色毎にスクリーン角が異なる。スクリーン角と主走査の周期の関係は以下の様になる。

ここで、１００線以下の網点とその以外を判別するには、１００以下は、周期８以上になる。ここで、周期７を含めていないのは、１２０線の白黒網点が周期７近傍（7.07）であるからある。さらに、周期６の網点を１００線以下としないのは、マゼンタ、シアン、イエロー網点が周期６近傍（7.3、7.06）であるからである。つまり、周期２、３、４、５、７の時は、１００以下の網点で無いので、網点山ピークを除去する。

スクリーン角を考慮して周期チェックを行うことにより、文字の誤判定なしに１００線以下のカラー網点を良好に検出することが出来る。

図１８（ａ）に示すように、Ｌ１が５で、Ｌ２が１０であれば、Ｌ１間隔の網点山ピークは、小さな文字である場合がほとんどなので、網点山ピークを除去する。Ｌ２間隔は、低線数網点である場合がほとんどなので、除去はしない。周期チェックで、図１８（ａ）が、図１８（ｂ）のように補正される。

周期チェック２では、網点谷ピークを、周期チェック１と同様に行う。網点山ピークと網点谷ピークとを独立に行うのは、網点面積率５０％近傍においては、網点山ピークと網点谷ピークとが交互に現れ、正確な周期が現れないために独立に行っている。周期チェック１、周期チェック２の出力をｏｒして、網点領域検出部２に入力する。

網点領域検出１は、周期チェック１、２をｏｒして、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３２４ｄに記憶される。

網点領域検出２は、周期チェック１、２をｏｒして、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３２４ｄに記憶される。

網点領域検出部１または、編点領域検出部２のどちらかが、網点領域ならば、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。本実施形態においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１，ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、一時メモリ３２４ｄ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、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜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およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１，Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１，Ｓ２およびＳ３の一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”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。ただし、これは一例であって、Ｓ１，Ｓ２およびＳ３のいずれか一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。この出力結果は、網点抽出結果である。

編点領域検出部２が網点領域ならば、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。本実施形態においては、閾値Ｐｔｈとして、二つの値ＴＨ１，ＴＨ２（ただしＴＨ１＞ＴＨ２）が用意され、一時メモリ３２４ｂ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、上述の小領域の分布を示す。小領域分布パターンＡＭＰのＳ１〜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およびＳ３は処理済みの小領域であるとする。Ｓ１，Ｓ２およびＳ３のすべてが網点領域であると判定されている時には、Ｔｈ２がＳ４の判定のための閾値Ｐｔｈとして用いられる。Ｓ１，Ｓ２およびＳ３の一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”で、非網点と判定した時に“０”の網点領域検出信号ｈｔが網点抽出３２４から出力される。ただし、これは一例であって、Ｓ１，Ｓ２およびＳ３のいずれか一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。この出力結果は、低線網点抽出結果である。

網点抽出結果との処理の違いは、網点ピーク検出では、低線数の入力のみて網点抽出をしているので、低線数網点のみの抽出が可能となっている。

−色判定３２５−
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、黒濃度信号は理想的には、Ｒ，Ｂ，Ｇ濃度信号ともレベルの高低が一致したとき理想の黒である。ところが、実際の画像データは、レンズで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のではなく、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３２５ａ−
色判定３２５は、有彩色領域を見つけるものである。入力データＲ，Ｇ，Ｂは、色相分割３２５ａにて、ｃ，ｍ，ｙおよび色判定用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。
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。thwaは閾値である。
８）．Ｙ画素判定：
(ry == 1) & (yg == 0) & (ＲＧＢ差 > thy)ならば、y=1、m=c=0とする。thyは閾値である。
９）．Ｇ画素判定：
(yg == 1) & (gc == 0) & (ＲＧＢ差 > thg)ならば、c=y=1、m=0とする。thgは閾値である。
１０）．Ｃ画素判定：
(gc == 1) & (cb == 0) & (ＲＧＢ差 > thc)ならば、c=1、m=y=0とする。thcは閾値である。
１１）．Ｂ画素判定：
(cb == 1) & (bm == 0) & (ＲＧＢ差 > thb)ならば、m=c=1、y=0とする。thbは閾値である。
１２）．Ｍ画素判定：
(bm == 1) & (mr == 0) & (ＲＧＢ差 > thm)ならば、m=1、y=c=0とする。thmは閾値である。
１３）．Ｒ画素判定：
(mr == 1) & (ry == 0) & (ＲＧＢ差 > thr)ならば、y=m=1、c=0とする。thrは閾値である。
１４）．ＢＫ画素判定：７）．〜１３）．に該当しない時、y=m=c=1とする。

さらに、色判定用ｗ画素の判定を行う。条件は以下のようになる。
(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。thwは閾値である。ここで、７）〜１４）の優先順位は、数の小さい方を優先する。上述の閾値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。出力信号は、ｃ，ｍ，ｙに各１ビットの３ビットデータと、さらに、色判定用色画素検出のｗの１ビットである。ここで色相毎に閾値をかえているのは、色相領域毎に、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定する。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。

色相分割３２５ａの出力ｃ，ｍ，ｙ，ｗは、ラインメモリ３２５ｂ〜３２５ｅに５ライン蓄え、色画素判定３２５ｆに入力する。

−色画素判定３２５ｆ−
図６に、色画素判定３２５ｆの内容を示す。５ライン分の、ｃ，ｍ，ｙ，ｗのデータは、パターンマッチング３２５ｆ５〜３２５ｆ７と、カウント３２５ｆ１〜３２５ｆ４に入力する。ここでまず、Ｂ／Ｃ信号を求める流れの中のパターンマッチング３２５ｆ６について説明する。

−パターンマッチング３２５ｆ６−
色画素用ｗ画素が存在する時は、その画素の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９×９画素マトリクスの白レベルが大きくなる。次に、注目画素が色相分割３２５ａで判定した画素のｃ，ｍ，ｙの全てが１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかを、該９×９画素マトリクスが次のパターンにマッチングすることによって判定する。

判定結果を色画素候補２とする。
１）．色画素パターン群
１―１）．パターン１―１（ｐｍ１）
Ｄ４５ ＆ Ｄ５５ ＆ Ｄ６５
１―２）．パターン１―２（ｐｍ２）
Ｄ５４ ＆ Ｄ５５ ＆ Ｄ５６
１―３）．パターン１―３（ｐｍ３）
Ｄ４４ ＆ Ｄ５５ ＆ Ｄ６６
１―４）．パターン１―４（ｐｍ４）
Ｄ４６ ＆ Ｄ５５ ＆ Ｄ６４

中心画素（注目画素）は、Ｄ５５である。図１６にこれらのパターンｐｍ１〜ｐｍ４を示す。これらのパターン上の白丸は、ｃ，ｍ，ｙの少なくとも１つが１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、小面積色検出する際には、中心画素が１（ｃ＝ｍ＝ｙ＝１）または全てが０（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）以外の画素（色画素）であるかで、判定すればよい。

−カウント３２５ｆ１−
注目画素を中心とする９×９画素マトリクス内に、色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素の色相分割３２５ａ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。さらにカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈｃｎｔ２以上でかつ最小値がｔｈｍｉｎ２未満ならば、色画素候補１とする。ｔｈｃｎｔ，ｔｈｍｉｎ、ｔｈｃｎｔ２，ｔｈｍｉｎ２は、複写（処理）前に設定する閾値である。ｙ，ｍ，ｃにプレーン展開して、Ｎ×Ｎのマトリクスにおいてのそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最少値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取りが漏れても補正が可能となる。そして最大値と最小値の差で有彩画素を判定している。このことにより、黒画素が読み取り時位置がずれた画素を補正して、有彩画素を抽出する。注目画素を中心とする９×９画素マトリクス内に一定画素の有彩画素があると注目画素を有彩画素としている。ここで、ｔｈｃｎｔ、ｔｈｍｉｎとｔｈｃｎｔ２、ｔｈｍｉｎ２の２つの対で、色画素候補を判定しているのは、図２３（ｂ）に示すようにドット面積の大きい領域と、図２３（ａ）に示すようにドット面積の小さい領域(細線)と、の２つ条件で検出するためである。図２４に示すように(ａ)の場合(細線)と、(ｂ)の場合と、で、どちらも色画素であるにもかかわらず、カウント値の最大値と最小値との差のカウント値が異なるために、２つの閾値を用意している。なお、図２４（ａ）は、図２３（ａ）の色画素を示しており、図２４（ｂ）は、図２３（ｂ）の色画素を示している。なお、判定条件の対は、２つで説明したが、３つ以上であっても、単純にｔｈｃｎｔとｔｈｍｉｎの比であっても良い。ここで、複数のｔｈｃｎｔは、最大値のｔｈｃｎｔ＞最小値のｔｈｃｎｔ×２であることが望ましい。これは２つ以上の閾値を取るので、細線の閾値は、細線でない時の閾値の半分以下に設定できると言うことを意味している。

−色画素判定３２５ｆ８−
パターンマッチング３２５ｆ６とカウント３２５ｆ１の出力にもとづいて、色画素判定３２５ｆ８で、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とする。

−ブロック化３２５ｆ９−
色画素判定３２５ｆ８の出力をブロック化３２５ｆ９にてブロック化をする。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。ブロック化３２５ｆ９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３２５ｆ１０−
ブロック化したデータを孤立点除去３２５ｆ１０にて、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孤立点として除去する。

−膨張３２５ｆ１１−
孤立点除去３２５ｆ１０の出力を、膨張３２５ｆ１１にて、色画素１ブロックが存在する場合は、５×５ブロックに膨張する。膨張するのは、色画素の周辺を、黒文字処理を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ブロックの時にＬ（有彩）を出力し、それ以外の時は、Ｈ（無彩）を出力する。

−カウント３２５ｆ２−
注目画素を中心とする９×９画素マトリクス内に色判定用ｗ画素が存在する時は、その画素の色相分割３２５ａ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、ｔｈａｃｎｔ１以上でかつ最小値がｔｈaｍｉｎ１未満ならば、注目画素を色画素候補１aとする。さらにカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａｃｎｔ２以上でかつ最小値がｔｈaｍｉｎ２未満ならば、注目画素を色画素候補１aとする。ｔｈａｃｎｔ１，ｔｈaｍｉｎ１、ｔｈａｃｎｔ２，ｔｈaｍｉｎ２は、複写（処理）前に設定する閾値である。２つの対で、色画素候補を判定しているのは、上述したように、面積の大きい領域と面積の小さい領域(細線)の２つ条件で検出するためである。

−色画素判定３２５ｆ１２−
パターンマッチング３２５ｆ６とカウント３２５ｆ２の出力にもとづいて、色画素判定３２５ｆ１２で、色画素か否かを判定する。色画素候補１aでかつ色画素候補２であれば、色画素２とする。

−ブロック化３２５ｆ１３−
色画素判定３２５ｆ１２の出力をブロック化３２５ｆ１３にてブロック化をする。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。ブロック化３２５ｆ１３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。

−密度３２５ｆ１４−
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。

−カウント３２５ｆ３−
注目画素を中心とする９×９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、ｔｈａ３ｃｎｔ以上で、かつカウントしたｃ，ｍ，ｙの最小値が、ｔｈa３ｍｉｎ未満ならば、色画素候補３とする。さらにカウント値の最大値と最小値との差が、ｔｈａ４ｃｎｔ以上で、かつカウントしたｃ，ｍ，ｙの最小値が、ｔｈa４ｍｉｎ未満ならば、色画素候補３とする。ｔｈａ３ｃｎｔ，ｔｈa３ｍｉｎ、ｔｈａ４ｃｎｔ，ｔｈa４ｍｉｎは、複写（処理）前に設定する閾値である。２つの対で、色画素候補を判定しているのは、上述したように、面積の大きい領域と面積の小さい領域(細線)の２つ条件で検出するためである。

−パターンマッチング３２５ｆ５−
色画素検出で判定した画素（ｃ、ｍ、ｙ）が色画素かを、９×９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。パターンはパターンマッチング３２５ｆ６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。

−色画素判定３２５ｆ１５−
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。

−ブロック化３２５ｆ１６−
色画素判定３２５ｆ１５の出力をブロック化３２５ｆ１６にてブロック化をする。すなわち、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。ブロック化３２５ｆ１６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。

−密度３２５ｆ１７−
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。

−カウント３２５ｆ４−
注目画素を中心とする９×９画素マトリクス内の各画素の色相分割３２５ａ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。

−パターンマッチング３２５ｆ７−
注目画素を中心とする９×９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。

１―１）．パターン１―１（ｐｍ１）
Ｄ４５＆Ｄ５５＆Ｄ６５
１―２）．パターン１―２（ｐｍ２）
Ｄ５４＆Ｄ５５＆ｄ５６
１―３）．パターン１―３（ｐｍ３）
Ｄ４４＆Ｄ５５＆Ｄ６６
１―４）．パターン１―４（ｐｍ４）
Ｄ６４＆Ｄ５５＆ Ｄ４４６
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どれかに一致した時に、注目画素を黒画素候補２とする。

−無彩判定３２５ｆ１８−
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。

−ブロック化３２５ｆ１９−
黒画素の出力をブロック化３２５ｆ１９にてブロック化をする。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。ブロック化３２５ｆ１９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。

−膨張３２５ｆ２０−
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３２５ｆ２１−
注目ブロックが、色画素判定３２５ｆ１２でアクティブ（色画素２）と判定され、かつ無彩判定３２５ｆ１８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）と判定する。また、色画素判定３２５ｆ１５がアクティブ（色画素）の時も色と判定する。

−膨張３２５ｆ２２−
総合色画素判定３２５ｆ２１で、色と判定し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３２５ｆ２３−
連続カウント３２５ｆ２３では、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。膨張３２５ｆ２２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どうか判定する。

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時に注目画素の左上，上，右上およ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２１〜２６）。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，右上および左の画素はそれぞれ、ｂ２，ｂ３，ｂ４およびｃ２の画素である。注目画素が色画素ブロックにないときには、それには０なる色画素連続数を与える（ステップ２１−２７）。

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２２）、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２４）、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２３）。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２５）。そして、参照値Ａ，Ｂ，Ｃおよび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２６）。

注目画素（ｃ３）に色画素連続数を上述のように与えると、この色画素連続数が設定値ＴＨＡＣＳ以上であるかをチエックして（ステップ２８）、ＴＨＡＣＳ以上であると、カラー原稿であると決定して（ステップ２９）、そこで連続カウント３２５ｆ２３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、上述の処理を繰返す。原稿全面について上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３０〜３４）、原稿は白黒画像であると決定する。

上述の色画素連続数は、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に示した。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、同一原稿上のど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、カラーか白黒かの判定を確定する（ステップ２８，２９）。

色画素判定１〜３（３２５ｆ８−３２５ｆ１５）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でさほど目立たない。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、カウント３２５ｆ１−ｆ４を独立とした。本来ならば、色相分割３２５ａから独立にした方がよいが色相分割３２５ａを独立にすると、パターンマッチング３２５ｆ５−ｆ７のメモリが増えるので、好ましくない。カウント３２５ｆ１−ｆ４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１−３）を変更していることにより、メモリ量の増加を少なくしている。色画素判定２，３（３２５ｆ１２，３２５ｆ１５）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）３２５ｆ１８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、ある程度の幅で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３２５ｆ２３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るので色画素の連続を数えることが可能となる。本実施形態は、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３２６−
総合判定３２６は、文字判定３２６ａ，膨張処理３２６ｂ，文字なか判定３２６ｃおよびデコード３２６ｄからなる。

−文字判定３２６ａ−
文字判定３２６ａでは、エッジ抽出３２２の結果がエッジありで、網点抽出３２４の結果が網点なしで白領域抽出３２３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（絵柄又は文字なか）と判定する。

−膨張処理３２６ｂ−
膨張処理３２６ｂでは、文字判定３２６ｂ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ブロックのいずれかのブロックが文字エッジであると、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と注目ブロックを文字エッジと確定し、そして、注目ブロックとそれに隣接する３ブロック、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、処理の差により違和感が感じられることがある。例えば、黒が薄く見える。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、ブラック作像時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時には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処理をしてｂｋ以外の作像時は、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処理をすると言うことは、その結果が処理前と同一になるので、何の処理もしないと言うことと同義である。膨張処理の結果は、文字エッジ信号としてデコード３２６ｄ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は薄いの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、本実施形態によってｂｋのみ黒文字処理した好適な場合を示し、図２０の（ｇ）が、本実施形態によって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、本実施形態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３２６ｄ−
デコード３２６ｄが最終的に出力するＣ／Ｐ信号は、以下の表のようになる。

Ｃ／Ｐ信号 文字エッジ信号 網点抽出結果 低線数 説明
網点抽出結果
０ なし なし なし 絵柄領域
１ あり × × 文字エッジ領域
２ なし あり なし 網点領域
３ なし なし あり 低線数網点領域
×は、どんな値を取ってもよい。

次に、再度、図３を参照する。原稿認識３２０が発生するＣ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信号は、ＲＧＢフィルタ３３０，色補正３４０，変倍３５０，インターフェイス３５２，ＵＣＲ３６０，ＣＭＹＢｋフィルタ３７０，ＣＭＹＢｋγ補正３８０および階調処理３９０に、画像データに同期してカスケードに与えられる。

ＲＧＢフィルタ３３０は、ＲＧＢデータをＭＴＦ補正するフィルタであり、Ｎ×Ｎの画素マトリックスに対応する係数マトリクスと、各係数に各画像データを乗じて重み付け平均値を得るロジックで構成されている。Ｃ／Ｐ信号が１を表すもの（文字エッジ領域）である時には、鮮鋭化処理用の係数マトリクスを用い、０又は２、３を表すもの（絵柄領域、低線数網点領域、網点領域）である時には平滑化処理用の係数マトリクスを用いて、重み付け平均値を導出し色補正３４０に出力する。ここでの平滑化フィルタは、平滑化量の強い順に並べると、低線数網点領域、網点領域、絵柄領域となる。これは、網点は平滑を強くしないと網点構造が残り、モアレの原因となるためのである、さらに低線数の網点は、高線数の網点より強く平滑化してやる必要がある。
色補正３４０は、Ｒ，Ｇ，Ｂデータを一次のマスキング処理等でＣ，Ｍ，Ｙデータに変換する。変倍３５０は、画像データに、主走査方向ｘの拡大・縮小または等倍処理を施す。

ＵＣＲ３６０は、画像データの色再現を向上させるためのものであり、色補正３４０から入力した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、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）以外の時（文字なか領域又は絵柄領域のとき）は、スケルトンブラック処理を行う。Ｃ／Ｐ信号が３（文字エッジ領域）の時は、フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）かつＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）の時は、Ｃ，Ｍ，Ｙのデータをイレースする。これは、黒文字の時、黒成分のみで表現するためである。

また、ＵＣＲ３６０の出力画像信号ＩＭＧは、一時点はＣ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋのうち一色であり、面順次の一色出力である。即ち、４回原稿読み取りを行うことにより、フルカラー（４色）データを生成する。また、白黒複写のときは、Ｂｋ作像一回でよいので、１回の原稿読み取りでよい。カラー原稿か、白黒原稿かの判定機構があれば、原稿に応じた読み取り回数ですむので、操作者が、原稿に応じてカラー原稿か白黒原稿かを判断して複写する必要がなくなる。本実施形態では、Ｂ／Ｃ信号がカラー原稿か、白黒原稿かの判定に参照する信号である。原稿全面でＢ／Ｃ信号がＨ（無彩領域）であったときにメインコントローラ１０が、白黒原稿と判定する。

ＣＭＹＢｋフィルタ３７０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、Ｎ×Ｎの空間フィルタを用い、平滑化や鮮鋭化処理を行う。ＣＭＹＢｋγ補正３８０は、カラープリンタ４００の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて、γカーブを変更し処理する。Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域以外）以外の時は画像を忠実に再現するγカーブを用い、Ｃ／Ｐ信号が１（文字エッジ領域）の時はγカーブを立たせてコントラストを強調する。

階調処理３９０は、カラープリンタ４００の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて、ディザ処理，誤差拡散処理等の量子化を行う。Ｂｋ作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が１以外（文字エッジ領域以外）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。Ｂｋ以外の作像の時は、Ｃ／Ｐ信号が０（絵柄領域）の時は階調重視の処理を行い、それ以外の時は解像力重視の処理を行う。以上の処理をした画像データは、バッフアメモリを有するビデオコントロール３５９からカラープリンタ４００に、その画像データ書込み動作に同期して、与えられる。

上記ＩＰＵ３００は、文字領域以外（Ｃ／Ｐ信号＝１以外）の時は、ＲＧＢフィルタ３３０で平滑化処理を行い、ＵＣＲ３６０でスケルトンブラックの処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０ではリニア（階調性）を重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では階調を重視した処理を行う。

一方、文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｌ）の時は、ＲＧＢフィルタ３３０でエッジ強調処理を行い、ＵＣＲ３６０でフルブラック処理を行い、ＣＭＹＢｋγ補正３８０ではコントラストを重視したカーブを選択し、ＣＭＹＢｋフィルタ３７０および階調処理３９０では解像度を重視した処理を行う。

また、黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝１でＢ／Ｃ信号＝Ｈ）として、Ｂｋを除くＣ，Ｍ，Ｙの画像形成時には、Ｃ，Ｍ，Ｙデータを印字しない。これは、黒文字の周りが位置ずれのために色付くのを防ぐためである。また、この時のＢｋデータのＲＧＢフィルタ３３０は色文字のときより、エッジ強調を強めにおこなってくっきりさせても良い。このように、ＩＰＵ３００では、絵柄，文字エッジ，網点、低線数網点の４種の処理を行う。

以上の説明から明らかなように、本実施形態の画像形成装置は、以下の特徴を有する。

本実施形態の画像形成装置は、画像データに基づいて、Ｎ×M画素内の有彩画素数を数える有彩画素カウント手段と、Ｎ×M画素内の無彩画素数を数える無彩画素カウント手段と、有彩画素数が所定の数以上で、無彩画素数が所定の数以下の場合に、有彩判定する有彩判定手段と、を有し、その有彩判定手段を複数有し、その複数の有彩判定手段の閾値を異なるものとし、その有彩判定手段の何れか１つで有彩判定した場合に、画像データを有彩画素として判定する。このように、有彩判定手段を複数持つことで、細線と細線以外との判定基準を持つことが可能となり、有彩判定性能を向上させることが可能となる。

また、本実施形態の画像形成装置は、複数の有彩判定手段において有彩画素数と比較する所定の数の最大値と最小値との関係は、最大値＞（最小値×２）とする。複数の有彩判定手段において有彩画素数と比較する所定の数の最大値と最小値との差を最大値＞（最小値×２）とすることで、細線と細線以外とを判別することが可能となる。

また、本実施形態の画像形成装置は、有彩画素カウント手段は、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋ、Ｗの８値に分類する分類手段と、分類手段の分類結果を、Ｃ、Ｍ、Ｙの３ｂｉｔにデコードするデコード手段と、を有し、Ｎ×Ｍ画素内のそれぞれＹ，Ｍ，ＣのｂｉｔのＯＮをカウントし、そのカウントした値の最大値と最小値との差をカウント値として有彩画素数を数える。有彩画素カウント手段は、画像データをＣ、Ｍ、Ｙの３ｂｉｔにデコードし、Ｎ×Ｍ画素内のそれぞれＹ，Ｍ，ＣのｂｉｔのＯＮをカウントし、該カウントした値の最大値と最小値との差をカウント値として有彩画素数を数えることで、読み取り位置ずれを防止することが可能となる。

また、本実施形態の画像形成装置は、無彩画素カウント手段は、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋ、Ｗの８値に分類する分類手段と、分類手段の分類結果を、Ｃ、Ｍ、Ｙの３ｂｉｔにデコードするデコード手段と、を有し、Ｎ×Ｍ画素内のそれぞれＹ，Ｍ，ＣのｂｉｔのＯＮをカウントし、そのカウントした値の最小値をカウント値として無彩画素数を数える。無彩画素カウント手段は、画像データをＣ、Ｍ、Ｙ、の３ｂｉｔにデコードし、Ｎ×Ｍ画素内のそれぞれＹ，Ｍ，ＣのｂｉｔのＯＮをカウントし、該カウントした値の最小値をカウント値として無彩画素数を数えることで、読み取り位置ずれを防止することが可能となる。

また、本実施形態の画像形成装置は、有彩判定手段の判定結果に基づいて、原稿上の文字が有彩か否かを判定し、黒文字を黒単色で出力する。有彩判定手段により、原稿上の文字が有彩か否かを判定することで、黒文字を黒単色で出力することが可能となる。

また、本実施形態の画像形成装置は、有彩判定手段の判定結果に基づいて、原稿がカラー原稿か白黒原稿かを判定し、原稿がカラー原稿の場合に、カラー複写を行い、白黒原稿の場合に、白黒複写を行う。有彩判定手段により、原稿上が有彩か否（白黒）かを判定することで、白黒原稿時には、白黒複写、カラー原稿時には、カラー複写を行うことができる。

なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において当業者が上記実施形態の修正や代用を行い、種々の変更を施した形態を構築することは可能である。

例えば、上述した実施形態における画像形成装置における制御動作は、ハードウェア、または、ソフトウェア、あるいは、両者の複合構成によって実行することも可能である。

なお、ソフトウェアによる処理を実行する場合には、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。

例えば、プログラムは、記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory）に予め記録しておくことが可能である。あるいは、プログラムは、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)，ＭＯ(Magneto optical)ディスク，ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的、あるいは、永続的に格納（記録）しておくことが可能である。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することが可能である。

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送したり、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送したりし、コンピュータでは、転送されてきたプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることが可能である。

また、上記実施形態で説明した処理動作に従って時系列的に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力、あるいは、必要に応じて並列的にあるいは個別に実行するように構築することも可能である。また、上記実施形態で説明した画像形成装置は、複数の装置の論理的集合構成にしたり、各構成の装置が同一筐体内に存在する構成にしたりするように構築することも可能である。

本発明にかかる色画素判定装置、画像処理装置、画像形成装置、色画素判定方法及び色画素判定プログラムは、カラーデジタル複写機やカラープリンタ、ファクシミリなど機器に適用可能である。

本実施形態のデジタルフルカラー複写機の概略構成図である。 図１に示すデジタルフルカラー複写機の電気システムの概略を示すブロック図である。 本実施形態における画像処理ユニット（ＩＰＵ）の構成を示すブロック図である。 図３の原稿認識３２０の構成を示すブロック図である。 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３２５ｆの構成を示すブロック図である。 カラー原稿か白黒原稿かを判定する判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 ６００ｄｐｉの万線パターンと４００ｄｐｉの万線パターンとを比較して示す図である。 図４の黒画素連続検出３２２ｂ及び白画素連続検出３２２ｃで行うパターンマッチングに使用する３×３画素マトリックスのパターンを示す図である。 白背景分離処理に使用するパターン例を示す図である。 色地検出処理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。 白領域抽出処理を説明するための領域を示す図である。 網点抽出処理を説明するための図である。 色判定処理を説明するための図である。 色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。 周囲画素分布パターンの画素を示す図である。 網点山間隔を示す図である。 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。 ２００線の万線パターン、３００線の万線パターンを示す図である。 図５に示すエージ抽出の構成を示すブロック図である。 地肌の読み取りノイズ例を示す図である。 ドット面積の大きい領域と、ドット面積の小さい領域(細線)と、を説明するための図である。 ドット面積の大きい領域と、ドット面積の小さい領域(細線)と、の色画素を説明するための図である。

符号の説明

２００ スキャナ
３１０ ＲＧＢγ補正
３２０ 原稿認識
３２１ フィルタ
３２２ エッジ抽出
３２３ 白領域抽出
３２４ 網点抽出
３２５ 色判定
３２６ 総合判定
３３０ ＲＧＢフィルタ
３４０ 色補正

Claims (9)

1. 画像データの色画素判定を行う色画素判定装置であって、
   画像データのＮ×Ｍ（Ｎ、Ｍは、任意の整数）画素内の有彩画素数を数える有彩画素カウント手段と、
   前記Ｎ×Ｍ画素内の無彩画素数を数える無彩画素カウント手段と、
   前記有彩画素数が所定の閾値以上で、前記無彩画素数が所定の閾値以下の場合に、有彩判定する有彩判定手段と、を有し、
   前記有彩判定手段を複数有し、その複数の有彩判定手段の前記閾値を異なるものとし、前記有彩判定手段の何れか１つで有彩判定した場合に、前記画像データを有彩画素として判定することを特徴とする色画素判定装置。
2. 前記有彩判定手段において前記有彩画素数と比較する前記閾値の最大値と最小値との関係は、最大値＞（最小値×２）であることを特徴とする請求項１記載の色画素判定装置。
3. 前記有彩画素カウント手段は、
   Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋ、Ｗの８値に分類する分類手段と、
   前記分類手段の分類結果を、Ｃ、Ｍ、Ｙの３ｂｉｔにデコードするデコード手段と、を有し、
   Ｎ×Ｍ画素内のそれぞれＣ、Ｍ、ＹのｂｉｔのＯＮをカウントし、該カウントした値の最大値と最小値との差をカウント値として前記有彩画素数を数えることを特徴とする請求項１記載の色画素判定装置。
4. 前記無彩画素カウント手段は、
   Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｂｋ、Ｗの８値に分類する分類手段と、
   前記分類手段の分類結果を、Ｃ、Ｍ、Ｙの３ｂｉｔにデコードするデコード手段と、を有し、
   Ｎ×Ｍ画素内のそれぞれＣ、Ｍ、ＹのｂｉｔのＯＮをカウントし、該カウントした値の最小値をカウント値として前記無彩画素数を数えることを特徴とする請求項１記載の色画素判定装置。
5. 請求項１から４の何れか１項に記載の色画素判定装置を有する画像処理装置であって、
   前記有彩判定手段の判定結果に基づいて、画像データの文字が有彩か否かを判定し、黒文字を黒単色で処理することを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項１から４の何れか１項に記載の色画素判定装置を有する画像処理装置であって、
   前記有彩判定手段の判定結果に基づいて、画像データがカラーか白黒かを判定し、画像データがカラーの場合に、カラー処理を行い、白黒の場合に、白黒処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項５または６記載の画像処理装置を有する画像形成装置。
8. 画像データの色画素判定を行う色画素判定方法であって、
   画像データのＮ×Ｍ（Ｎ、Ｍは、任意の整数）画素内の有彩画素数を数える有彩画素カウント工程と、
   前記Ｎ×Ｍ画素内の無彩画素数を数える無彩画素カウント工程と、
   前記有彩画素数が所定の閾値以上で、前記無彩画素数が所定の閾値以下の場合に、有彩判定する有彩判定工程と、を有し、
   前記有彩判定工程を複数行い、その複数の有彩判定工程の前記閾値を異なるものとし、前記有彩判定工程の何れか１つで有彩判定した場合に、前記画像データを有彩画素として判定することを特徴とする色画素判定方法。
9. 画像データの色画素判定を行う色画素判定プログラムであって、
   画像データのＮ×Ｍ（Ｎ、Ｍは、任意の整数）画素内の有彩画素数を数える有彩画素カウント処理と、
   前記Ｎ×Ｍ画素内の無彩画素数を数える無彩画素カウント処理と、
   前記有彩画素数が所定の閾値以上で、前記無彩画素数が所定の閾値以下の場合に、有彩判定する有彩判定処理と、を、コンピュータに実行させ、
   前記有彩判定処理を複数行い、その複数の有彩判定処理の前記閾値を異なるものとし、前記有彩判定処理の何れか１つで有彩判定した場合に、前記画像データを有彩画素として判定することを特徴とする色画素判定プログラム。

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