JP3230849B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、原稿から読み取った画
像情報に対して各種画像処理を実行する画像処理装置に
関し、より詳細には、紙幣、有価証券等の特殊原稿を判
別する画像処理装置に関する。
像情報に対して各種画像処理を実行する画像処理装置に
関し、より詳細には、紙幣、有価証券等の特殊原稿を判
別する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来における画像処理装置としては、特
開平１−３００２８５号公報に開示されている「カラー
画像複写装置」がある。これは、原稿画像中の特定パタ
ーンを抽出し、認識する動作を複数回繰り返し実行し、
認識結果を総合判定することにより、紙幣、有価証券等
の複写処理が禁止されている特殊原稿に対する判定精度
を向上させている。
開平１−３００２８５号公報に開示されている「カラー
画像複写装置」がある。これは、原稿画像中の特定パタ
ーンを抽出し、認識する動作を複数回繰り返し実行し、
認識結果を総合判定することにより、紙幣、有価証券等
の複写処理が禁止されている特殊原稿に対する判定精度
を向上させている。
【０００３】また、特開平４−５４６８１号公報の「カ
ラー画像処理装置」にあっては、所定アリア内において
ヒストグラムを作成して特殊原稿か否かの判定を実行す
る技術が開示されている。
ラー画像処理装置」にあっては、所定アリア内において
ヒストグラムを作成して特殊原稿か否かの判定を実行す
る技術が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の装置にあっては、原稿画像中の特定パターンを
抽出し、認識する動作を複数回繰り返し実行するため、
画像形成処理速度が低下してしまうという問題点があっ
た。また、複数の特殊原稿を処理する際には、検出回路
を複数設置しなければならず、ハードウェアが大きくな
り、装置の小型化を阻害するという問題点もあった。
た従来の装置にあっては、原稿画像中の特定パターンを
抽出し、認識する動作を複数回繰り返し実行するため、
画像形成処理速度が低下してしまうという問題点があっ
た。また、複数の特殊原稿を処理する際には、検出回路
を複数設置しなければならず、ハードウェアが大きくな
り、装置の小型化を阻害するという問題点もあった。
【０００５】本発明は、上記に鑑みてなされたものであ
って、特殊原稿の判別精度を低下させることなく画像形
成処理速度の低下を回避して、装置のリアルタイム性を
確保すると共に装置の小型化を促進することを目的とす
る。
って、特殊原稿の判別精度を低下させることなく画像形
成処理速度の低下を回避して、装置のリアルタイム性を
確保すると共に装置の小型化を促進することを目的とす
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記の目的を
達成するために、原稿を読み取り、画像形成処理を施し
て出力する画像処理装置であって、原稿を走査して読み
取る読取手段と、前記読取手段により原稿を読み取る最
中に、当該原稿上の所定間隔隔たった部分領域を順次記
憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された部分領域
を、次の所定の部分領域が当該記憶手段に記憶開始され
るまで、複数回読み出す読出制御手段と、当該原稿に対
する画像形成処理が進行している間に、前記読出制御手
段により読み出された部分領域を用いて、当該原稿が紙
幣、有価証券等の特殊原稿であるか否かを判別する判別
手段と、を具備する画像処理装置を提供するものであ
る。
達成するために、原稿を読み取り、画像形成処理を施し
て出力する画像処理装置であって、原稿を走査して読み
取る読取手段と、前記読取手段により原稿を読み取る最
中に、当該原稿上の所定間隔隔たった部分領域を順次記
憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された部分領域
を、次の所定の部分領域が当該記憶手段に記憶開始され
るまで、複数回読み出す読出制御手段と、当該原稿に対
する画像形成処理が進行している間に、前記読出制御手
段により読み出された部分領域を用いて、当該原稿が紙
幣、有価証券等の特殊原稿であるか否かを判別する判別
手段と、を具備する画像処理装置を提供するものであ
る。
【０００７】
【作用】本発明は、紙幣、有価証券等の特殊原稿を認識
する際に所定領域を記憶し、且つ、記憶した所定領域を
複数回繰り返し読み出す。そして、所定領域を複数回繰
り返す読み出し回数と同じ回数、或いは少ない回数繰り
返して、特殊原稿か否かを判別する。
する際に所定領域を記憶し、且つ、記憶した所定領域を
複数回繰り返し読み出す。そして、所定領域を複数回繰
り返す読み出し回数と同じ回数、或いは少ない回数繰り
返して、特殊原稿か否かを判別する。
【０００８】
【実施例】以下、本発明に係る画像処理装置の実施例を
図面を参照して説明する。図１は、画像処理部の概略構
成を示すブロック図であり、図において、１０１は読取
センサー（図示せず）から読み取ったデータをＭＴＦ補
正（レンズ系のぼけ補正）を実行するＭＴＦ補正部、１
０２は主走査方向の変倍処理を実行する変倍処理部（副
走査方向の変倍処理は読取系により実行する）、１０３
はミラー、斜体、影付け、中抜等各種の加工処理を実行
するクリエイト部、１０４は対数データを濃度データに
変換するＲＧＢγ補正部、１０５は一次の濃度マスキン
グ法（ＲＧＢ→ＹＭＣＫ）を実行する色補正部、１０６
は濃度データに対し、プリンタに応じたγ補正を実行す
るＹＭＣＫγ補正部、１０７は原稿に応じて、鮮鋭化処
理、平滑化処理を実行するフィルタ、１０８はプリンタ
に対して、中間調処理（ディザ）などを実行する階調処
理部、１０９はプリンタが４ドラムでドラム間隔分だけ
各色ごとに各々画像データを遅延させるディレイメモ
リ、１１０は原稿の特定部を繰り返し、読み出すことが
可能なリピートメモリ、１１１は紙幣、有価証券等の特
殊原稿を検出する検出回路である。
図面を参照して説明する。図１は、画像処理部の概略構
成を示すブロック図であり、図において、１０１は読取
センサー（図示せず）から読み取ったデータをＭＴＦ補
正（レンズ系のぼけ補正）を実行するＭＴＦ補正部、１
０２は主走査方向の変倍処理を実行する変倍処理部（副
走査方向の変倍処理は読取系により実行する）、１０３
はミラー、斜体、影付け、中抜等各種の加工処理を実行
するクリエイト部、１０４は対数データを濃度データに
変換するＲＧＢγ補正部、１０５は一次の濃度マスキン
グ法（ＲＧＢ→ＹＭＣＫ）を実行する色補正部、１０６
は濃度データに対し、プリンタに応じたγ補正を実行す
るＹＭＣＫγ補正部、１０７は原稿に応じて、鮮鋭化処
理、平滑化処理を実行するフィルタ、１０８はプリンタ
に対して、中間調処理（ディザ）などを実行する階調処
理部、１０９はプリンタが４ドラムでドラム間隔分だけ
各色ごとに各々画像データを遅延させるディレイメモ
リ、１１０は原稿の特定部を繰り返し、読み出すことが
可能なリピートメモリ、１１１は紙幣、有価証券等の特
殊原稿を検出する検出回路である。
【０００９】以上の構成において、その動作を説明す
る。読取センサーから読み取ったデータに対しＭＴＦ補
正部１０１によりＭＴＦ補正（レンズ系のぼけ補正）を
実行し、変倍処理部１０２により主走査方向の変倍処理
を実行する。また、クリエイト部１０３によりミラー、
斜体、影付け、中抜等各種の加工処理を実行した後、Ｒ
ＧＢγ補正部１０４により対数データを濃度データに変
換し、色補正部１０５により一次の濃度マスキング法
（ＲＧＢ→ＹＭＣＫ）を実行する。その後、濃度データ
に対し、ＹＭＣＫγ補正部１０６がプリンタに応じたγ
補正を実行した後、フィルタ１０７により原稿に応じ
て、鮮鋭化処理、平滑化処理を実行する。更に、階調処
理部１０８は、中間調処理（ディザ）などを実行し、デ
ィレイメモリ１０９によりプリンタが４ドラムでドラム
間隔分だけ各色ごとに各々画像データを遅延させる。
る。読取センサーから読み取ったデータに対しＭＴＦ補
正部１０１によりＭＴＦ補正（レンズ系のぼけ補正）を
実行し、変倍処理部１０２により主走査方向の変倍処理
を実行する。また、クリエイト部１０３によりミラー、
斜体、影付け、中抜等各種の加工処理を実行した後、Ｒ
ＧＢγ補正部１０４により対数データを濃度データに変
換し、色補正部１０５により一次の濃度マスキング法
（ＲＧＢ→ＹＭＣＫ）を実行する。その後、濃度データ
に対し、ＹＭＣＫγ補正部１０６がプリンタに応じたγ
補正を実行した後、フィルタ１０７により原稿に応じ
て、鮮鋭化処理、平滑化処理を実行する。更に、階調処
理部１０８は、中間調処理（ディザ）などを実行し、デ
ィレイメモリ１０９によりプリンタが４ドラムでドラム
間隔分だけ各色ごとに各々画像データを遅延させる。
【００１０】また、ＭＴＦ補正部１０１から出力された
Ｒ、Ｇ、Ｂ信号は、原稿の特定部を繰り返し、読み出す
ことが可能なリピートメモリ１１０に記憶され、検出回
路１１１に複数回読み出されることにより紙幣、有価証
券等の特殊原稿を検出する。
Ｒ、Ｇ、Ｂ信号は、原稿の特定部を繰り返し、読み出す
ことが可能なリピートメモリ１１０に記憶され、検出回
路１１１に複数回読み出されることにより紙幣、有価証
券等の特殊原稿を検出する。
【００１１】図２は、ディレイメモリ１０９の詳細構成
を示す回路図である。図において、Ｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙは各
々画像データで作像順はＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順でドラム間
隔が等間隔である。メモリ２０１の１ブロックは、１ド
ラム間隔の時間分遅延する容量を持っている。検出回路
１１１から出力される禁止信号は、インバータ２０２を
介して画像データＹとＡＮＤゲート２０３にて接続され
ている。即ち、禁止信号が“Ｈ”となると、入力Ｙはイ
レースされ、出力Ｙ’には全て“０”を出力する。ま
た、禁止信号が“Ｌ”のときは、入力Ｙを遅延してその
まま出力Ｙ’を出力する。ここで、画像データＹのみを
禁止信号により禁止しているのは、メモリ２０１の数が
多いため、遅延量が大きく、遅延量分禁止信号の判定処
理に時間をかけることが可能であるためである。禁止信
号の判定処理がかからなければ、任意の画像データで差
し支えない。
を示す回路図である。図において、Ｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙは各
々画像データで作像順はＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順でドラム間
隔が等間隔である。メモリ２０１の１ブロックは、１ド
ラム間隔の時間分遅延する容量を持っている。検出回路
１１１から出力される禁止信号は、インバータ２０２を
介して画像データＹとＡＮＤゲート２０３にて接続され
ている。即ち、禁止信号が“Ｈ”となると、入力Ｙはイ
レースされ、出力Ｙ’には全て“０”を出力する。ま
た、禁止信号が“Ｌ”のときは、入力Ｙを遅延してその
まま出力Ｙ’を出力する。ここで、画像データＹのみを
禁止信号により禁止しているのは、メモリ２０１の数が
多いため、遅延量が大きく、遅延量分禁止信号の判定処
理に時間をかけることが可能であるためである。禁止信
号の判定処理がかからなければ、任意の画像データで差
し支えない。
【００１２】図３は、リピートメモリ１１０の詳細構成
を示すブロック図である。リピートメモリ１１０は、メ
モリＡ３０１とメモリＢ３０２とから構成されており、
基本的にはトグルメモリである。
を示すブロック図である。リピートメモリ１１０は、メ
モリＡ３０１とメモリＢ３０２とから構成されており、
基本的にはトグルメモリである。
【００１３】リピートメモリ１１０について、図４〜図
６を参照して更に詳細に説明する。図５に示すように原
稿における読取範囲を１〜１２とする。画像形成処理が
スタートすると図３に示したリピートメモリ１１０は、
入力がメモリＡ３０１に接続され、出力がメモリＢ３０
２に接続される。読取範囲１、２の画像データが入力さ
れると、メモリＡ３０１は読取範囲１、２を各々記憶す
る。その後、ｎ×ｎライン分の画素を蓄えると、リピー
トメモリ１１０は、入力がメモリＢ３０２に接続され、
出力がメモリＡ３０１に接続される。そして、出力はメ
モリＡ３０１の内容（ｎ×ｎ）を読み出す。読み出す際
には、読取範囲１を順次読み出す。この動作を図６に示
すように合計８回繰り返し、次に、読取範囲２を同様に
読み出す。また、このとき入力データが読取範囲３、４
の範囲におけるデータならば、読取範囲３、４をメモリ
Ｂ３０２に記憶する。ここで、出力／入力の処理が同時
に終了し、リピートメモリ１１０は、入力がメモリＡ３
０１に接続され、出力がメモリＢ３０２に接続されて、
同様の動作を繰り返す。このことにより、読取範囲を複
数（実施例では図６に示すように８回）読み出すことが
可能となり、１回の画像形成処理で同一領域に対して、
複数回同じ処理や異なる処理を行うことが可能となる。
また、読取範囲の大きさや数を変えても同等の効果があ
る。更に、本実施例では、ｎ×ｎの全ての画像を記憶し
たが、間引いて記憶することにより繰り返し、出力回数
を増加させることができる。
６を参照して更に詳細に説明する。図５に示すように原
稿における読取範囲を１〜１２とする。画像形成処理が
スタートすると図３に示したリピートメモリ１１０は、
入力がメモリＡ３０１に接続され、出力がメモリＢ３０
２に接続される。読取範囲１、２の画像データが入力さ
れると、メモリＡ３０１は読取範囲１、２を各々記憶す
る。その後、ｎ×ｎライン分の画素を蓄えると、リピー
トメモリ１１０は、入力がメモリＢ３０２に接続され、
出力がメモリＡ３０１に接続される。そして、出力はメ
モリＡ３０１の内容（ｎ×ｎ）を読み出す。読み出す際
には、読取範囲１を順次読み出す。この動作を図６に示
すように合計８回繰り返し、次に、読取範囲２を同様に
読み出す。また、このとき入力データが読取範囲３、４
の範囲におけるデータならば、読取範囲３、４をメモリ
Ｂ３０２に記憶する。ここで、出力／入力の処理が同時
に終了し、リピートメモリ１１０は、入力がメモリＡ３
０１に接続され、出力がメモリＢ３０２に接続されて、
同様の動作を繰り返す。このことにより、読取範囲を複
数（実施例では図６に示すように８回）読み出すことが
可能となり、１回の画像形成処理で同一領域に対して、
複数回同じ処理や異なる処理を行うことが可能となる。
また、読取範囲の大きさや数を変えても同等の効果があ
る。更に、本実施例では、ｎ×ｎの全ての画像を記憶し
たが、間引いて記憶することにより繰り返し、出力回数
を増加させることができる。
【００１４】上記リピートメモリ１１０を用いることに
よるデータ遅延量は、本実施例では２ｎライン分であ
り、リアルタイムに処理できる判定部であれば、２ｎが
ディレイメモリ１０９の最大ディレイ量より、少なけれ
ば問題はない。また、図４は、リピートメモリ１１０内
における記憶例であり、上位アドレス１１０ａと下位ア
ドレス１１０ｂに記憶範囲を分けて記憶する例を示して
いる。
よるデータ遅延量は、本実施例では２ｎライン分であ
り、リアルタイムに処理できる判定部であれば、２ｎが
ディレイメモリ１０９の最大ディレイ量より、少なけれ
ば問題はない。また、図４は、リピートメモリ１１０内
における記憶例であり、上位アドレス１１０ａと下位ア
ドレス１１０ｂに記憶範囲を分けて記憶する例を示して
いる。
【００１５】図７は、検出回路１１１の詳細構成を示す
ブロック図である。図において、７０１は抽出部であ
り、該抽出部７０１には、以下の二種類がある。即ち、
第１に指定色抽出回路であり、これは特開平２−５５３
７８号公報の「特定原稿の入出力判定装置」に開示され
ているように、ある特定色を抽出するものであり、イメ
ージとしては、空の青などと限定された色範囲である。
第２に、特色色相回路であり、これは有価証券の多くが
使用されている特色インクを判別するものである。図８
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に特色色相の概念を示す。ま
た、特色とは、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋ以外の色を示すが、本
実施例では、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋの特色と判断しても問題
はない。例えば、理想的なイエローは図８（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）に示したＡの場合で、Ｒ、Ｇデータ（図
８（ａ）、（ｂ））はデータレベルで大きく一定であ
り、Ｂデータ（図８（ｃ））は濃度が高くなるにつれ減
少する。また、黄緑（特色）は図８（ａ）、（ｂ）、
（ｃ）に示したＢの場合で、Ｇデータ（図８（ｂ））は
データレベルで大きく一定であり、Ｂデータ（図８
（ｃ））は濃度が高くなるにつれ減少する。Ｒデータ
（図８（ａ））は濃度が高くなるにつれＢデータ（図８
（ｃ））よりも少ない減少度合いで減少する。
ブロック図である。図において、７０１は抽出部であ
り、該抽出部７０１には、以下の二種類がある。即ち、
第１に指定色抽出回路であり、これは特開平２−５５３
７８号公報の「特定原稿の入出力判定装置」に開示され
ているように、ある特定色を抽出するものであり、イメ
ージとしては、空の青などと限定された色範囲である。
第２に、特色色相回路であり、これは有価証券の多くが
使用されている特色インクを判別するものである。図８
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に特色色相の概念を示す。ま
た、特色とは、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋ以外の色を示すが、本
実施例では、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｂｋの特色と判断しても問題
はない。例えば、理想的なイエローは図８（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）に示したＡの場合で、Ｒ、Ｇデータ（図
８（ａ）、（ｂ））はデータレベルで大きく一定であ
り、Ｂデータ（図８（ｃ））は濃度が高くなるにつれ減
少する。また、黄緑（特色）は図８（ａ）、（ｂ）、
（ｃ）に示したＢの場合で、Ｇデータ（図８（ｂ））は
データレベルで大きく一定であり、Ｂデータ（図８
（ｃ））は濃度が高くなるにつれ減少する。Ｒデータ
（図８（ａ））は濃度が高くなるにつれＢデータ（図８
（ｃ））よりも少ない減少度合いで減少する。
【００１６】このように、特色色相抽出は、予め特殊原
稿の色相をセットしておくことにより特色色相により行
う。色相とはＲ、Ｇ、Ｂ或いはＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのバラン
スにより決定される。図８に示した点線は、サンプリン
グ誤差などの読取許容範囲である。また、白に近いデー
タは誤抽出しやすいので、色濃度の高い範囲で実行する
ようにしてもよい。例えば、Ｒデータに対して、Ｇ、Ｂ
の濃度範囲は任意に決定されるので、特色色相の判定が
可能である。Ｒデータに対して、Ｇ、Ｂの濃度算出はメ
モリなどに記憶してもよいし、或いは演算器等により算
出してもよい。なお、この抽出部７０１の入力はＲ、
Ｇ、Ｂ画像データ（多値）であり、出力は、抽出データ
１ｂｉｔである。
稿の色相をセットしておくことにより特色色相により行
う。色相とはＲ、Ｇ、Ｂ或いはＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのバラン
スにより決定される。図８に示した点線は、サンプリン
グ誤差などの読取許容範囲である。また、白に近いデー
タは誤抽出しやすいので、色濃度の高い範囲で実行する
ようにしてもよい。例えば、Ｒデータに対して、Ｇ、Ｂ
の濃度範囲は任意に決定されるので、特色色相の判定が
可能である。Ｒデータに対して、Ｇ、Ｂの濃度算出はメ
モリなどに記憶してもよいし、或いは演算器等により算
出してもよい。なお、この抽出部７０１の入力はＲ、
Ｇ、Ｂ画像データ（多値）であり、出力は、抽出データ
１ｂｉｔである。
【００１７】次に、図９のフローチャートを用いて特色
色相回路の動作を説明する。まず、パラメータの説明を
する。 ＴＨＲ→Ｒデータの白レベル閾値 ＴＨＢ→Ｂデータの白レベル閾値 ＴＨＧ→Ｇデータの白レベル閾値 Ｒ、Ｇ、Ｂが最大値のとき白となる。 ＫC →色バランスの許容範囲の固定部分（図８
（ｂ）） ＴＫR →特色色相のＲの割合 ＴＫG →特色色相のＧの割合 ＴＫB →特色色相のＢの割合 ここで、図８に示した色バランスの許容範囲変動部分
（色データのレベルにより、許容範囲が異なる）も考慮
している。
色相回路の動作を説明する。まず、パラメータの説明を
する。 ＴＨＲ→Ｒデータの白レベル閾値 ＴＨＢ→Ｂデータの白レベル閾値 ＴＨＧ→Ｇデータの白レベル閾値 Ｒ、Ｇ、Ｂが最大値のとき白となる。 ＫC →色バランスの許容範囲の固定部分（図８
（ｂ）） ＴＫR →特色色相のＲの割合 ＴＫG →特色色相のＧの割合 ＴＫB →特色色相のＢの割合 ここで、図８に示した色バランスの許容範囲変動部分
（色データのレベルにより、許容範囲が異なる）も考慮
している。
【００１８】次に、動作を説明する。画像形成処理開始
前にパラメータを設定する（Ｓ９０１）。画像形成処理
が開始したら、画像に対し１画素ごとに次の判定をする
（Ｓ９０２）。Ｒの割合が最大のとき、 白データ判定（Ｓ９０３） （Ｒ＞ＴＨＲ）ＡＮＤ（Ｇ＞ＴＨＧ）ＡＮＤ（Ｂ＞ＴＨ
Ｂ）で、真のとき、白データ判定（Ｓ９０４）を実行し
て次の画素へ移行する。反対に、偽のとき、色相判定１
（Ｓ９０５）へ移行する。 色相判定１（Ｓ９０５） Ｒ×ＴＫG ／ＴＫR ＋ＫC ＞Ｇ＞Ｒ×ＴＫG ／ＴＫR −
ＫC で、真のとき、色相判定２（Ｓ９０６）へ移行し、
反対に、偽のとき、非特色色相判定（Ｓ９０７）を実行
して次の画素へ移行する。 色相判定２（Ｓ９０６） Ｒ×ＴＫB ／ＴＫR ＋ＫC ＞Ｂ＞Ｒ×ＴＫB ／ＴＫR −
ＫB で、真のとき、特色色相判定（Ｓ９０８）を実行し
て次の画素へ移行する。反対に、偽のとき、非特色色相
判定（Ｓ９０７）を実行して次の画素へ移行する。
前にパラメータを設定する（Ｓ９０１）。画像形成処理
が開始したら、画像に対し１画素ごとに次の判定をする
（Ｓ９０２）。Ｒの割合が最大のとき、 白データ判定（Ｓ９０３） （Ｒ＞ＴＨＲ）ＡＮＤ（Ｇ＞ＴＨＧ）ＡＮＤ（Ｂ＞ＴＨ
Ｂ）で、真のとき、白データ判定（Ｓ９０４）を実行し
て次の画素へ移行する。反対に、偽のとき、色相判定１
（Ｓ９０５）へ移行する。 色相判定１（Ｓ９０５） Ｒ×ＴＫG ／ＴＫR ＋ＫC ＞Ｇ＞Ｒ×ＴＫG ／ＴＫR −
ＫC で、真のとき、色相判定２（Ｓ９０６）へ移行し、
反対に、偽のとき、非特色色相判定（Ｓ９０７）を実行
して次の画素へ移行する。 色相判定２（Ｓ９０６） Ｒ×ＴＫB ／ＴＫR ＋ＫC ＞Ｂ＞Ｒ×ＴＫB ／ＴＫR −
ＫB で、真のとき、特色色相判定（Ｓ９０８）を実行し
て次の画素へ移行する。反対に、偽のとき、非特色色相
判定（Ｓ９０７）を実行して次の画素へ移行する。
【００１９】ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂの各画素における色
レベルを示す。また、本実施例にあっては、Ｒの割合が
最大のときの例でＧ或いはＢが最大のときは、Ｒである
ところがＧ或いはＢとなる。また画素ごとに、上記〜
の判定を順次繰り返す。
レベルを示す。また、本実施例にあっては、Ｒの割合が
最大のときの例でＧ或いはＢが最大のときは、Ｒである
ところがＧ或いはＢとなる。また画素ごとに、上記〜
の判定を順次繰り返す。
【００２０】図７に示したカウント部７０２は、抽出部
７０１により抽出されたデータ数をカウントする部分で
ある。ここでは、入力データ、出力データ共に抽出デー
タである。
７０１により抽出されたデータ数をカウントする部分で
ある。ここでは、入力データ、出力データ共に抽出デー
タである。
【００２１】図７に示した判定回路７０３は、次の算出
機能を持つ。即ち、 抽出数÷局所領域画素数 抽出数ｎ÷抽出数ｍ 更に、次の判定機能を持つ。即ち、 算出機能の算出結果により、特殊原稿か否かの判定 上記の判定結果と判定結果記憶回路７０４の情報
に基づいて特殊原稿か否かの判定 上記判定機能の判定結果に基づいて禁止信号を出力す
る。
機能を持つ。即ち、 抽出数÷局所領域画素数 抽出数ｎ÷抽出数ｍ 更に、次の判定機能を持つ。即ち、 算出機能の算出結果により、特殊原稿か否かの判定 上記の判定結果と判定結果記憶回路７０４の情報
に基づいて特殊原稿か否かの判定 上記判定機能の判定結果に基づいて禁止信号を出力す
る。
【００２２】また、図７に示した判定結果記憶回路７０
４は、上記判定回路７０３の算出機能により算出した結
果と、該算出方法と、所定の領域箇所を記憶することが
可能なメモリである。
４は、上記判定回路７０３の算出機能により算出した結
果と、該算出方法と、所定の領域箇所を記憶することが
可能なメモリである。
【００２３】次に、本発明に係る画像処理装置の更に具
体的な実施例を説明する。図５に示すような読取範囲の
場合（これは全体の一部である）において、ｎ×ｎを６
４×６４とする。４００ｄｐｉであれば約４ｍｍ×４ｍ
ｍとなる。図７に示した抽出部１（７０１）は特定色
（図１０に示すマゼンタ系の地紋）、抽出部２（７０
１）は特定色（図１０に示すシアン系の地紋）、抽出部
３（７０１）は特色色相（図１０に示す人物の色相）、
抽出部４（７０１）は特色色相（図１０に示すマゼンダ
系の地紋）、抽出部５（７０１）は特色色相（図１０に
示すシアン系の地紋）、抽出部６（７０１）は特定色
（図１０に示す白地（下地））を各々抽出する。
体的な実施例を説明する。図５に示すような読取範囲の
場合（これは全体の一部である）において、ｎ×ｎを６
４×６４とする。４００ｄｐｉであれば約４ｍｍ×４ｍ
ｍとなる。図７に示した抽出部１（７０１）は特定色
（図１０に示すマゼンタ系の地紋）、抽出部２（７０
１）は特定色（図１０に示すシアン系の地紋）、抽出部
３（７０１）は特色色相（図１０に示す人物の色相）、
抽出部４（７０１）は特色色相（図１０に示すマゼンダ
系の地紋）、抽出部５（７０１）は特色色相（図１０に
示すシアン系の地紋）、抽出部６（７０１）は特定色
（図１０に示す白地（下地））を各々抽出する。
【００２４】スキャナが、読取動作を実行して、所定領
域の画像データをリピートメモリ１１０に記憶し、繰り
返し読み出す。上記抽出部１、２、６は各々特定色を抽
出して、抽出部分が各々のカウント部７０２でカウント
される。また、抽出部３〜５は各々の特色色相を抽出し
て、抽出部分が同様に各々のカウント部７０２でカウン
トされる。
域の画像データをリピートメモリ１１０に記憶し、繰り
返し読み出す。上記抽出部１、２、６は各々特定色を抽
出して、抽出部分が各々のカウント部７０２でカウント
される。また、抽出部３〜５は各々の特色色相を抽出し
て、抽出部分が同様に各々のカウント部７０２でカウン
トされる。
【００２５】次に、判定回路７０３は次の処理を実行す
る。第１に、カウント部１の所定領域の割合を算出する
（Ａ−１）。第２に、カウント部２の所定領域の割合を
算出する（Ａ−２）。第３に、カウント部１とカウント
部２の割合を算出する（Ａ−３）。第４に、カウント部
３の所定領域の割合を算出する（Ａ−４）。第５に、カ
ウント部４の所定領域の割合を算出する（Ａ−５）。第
６に、カウント部５とカウント部６の割合を算出する
（Ａ−６）。第７に、カウント部３とカウント部４の割
合を算出する（Ａ−７）。その後、各々の結果を、判定
結果記憶回路７０４に記憶し、上記算出結果に基づき判
定を実行して禁止信号を出力する。
る。第１に、カウント部１の所定領域の割合を算出する
（Ａ−１）。第２に、カウント部２の所定領域の割合を
算出する（Ａ−２）。第３に、カウント部１とカウント
部２の割合を算出する（Ａ−３）。第４に、カウント部
３の所定領域の割合を算出する（Ａ−４）。第５に、カ
ウント部４の所定領域の割合を算出する（Ａ−５）。第
６に、カウント部５とカウント部６の割合を算出する
（Ａ−６）。第７に、カウント部３とカウント部４の割
合を算出する（Ａ−７）。その後、各々の結果を、判定
結果記憶回路７０４に記憶し、上記算出結果に基づき判
定を実行して禁止信号を出力する。
【００２６】図１０に示した紙幣（日本銀行券１０００
円）における地紋部と、人物部の領域について説明す
る。地紋部に関しては、Ａ−１は１：１０の割合、Ａ−
２は１：１０の割合、Ａ−３は１：１の割合、Ａ−４は
１：１０の割合、Ａ−５は１：１０の割合、Ａ−６は
０：８の割合、Ａ−７は１：１の割合を各々示す。即
ち、Ａ−１、２、３、４、５、７により特定原稿を判断
できる。この結果に基づき禁止信号を発生させる。人物
部に関しては、Ａ−１は０：１０、Ａ−２は０：１０、
Ａ−３は０：０、Ａ−４は０：１０、Ａ−５は０：１
０、Ａ−６は両方足して１０、即ち特色色相しかない。
Ａ−７は０：０であり、Ａ−６により特殊原稿を判断で
きる。この結果に基づき禁止信号を発生させる。
円）における地紋部と、人物部の領域について説明す
る。地紋部に関しては、Ａ−１は１：１０の割合、Ａ−
２は１：１０の割合、Ａ−３は１：１の割合、Ａ−４は
１：１０の割合、Ａ−５は１：１０の割合、Ａ−６は
０：８の割合、Ａ−７は１：１の割合を各々示す。即
ち、Ａ−１、２、３、４、５、７により特定原稿を判断
できる。この結果に基づき禁止信号を発生させる。人物
部に関しては、Ａ−１は０：１０、Ａ−２は０：１０、
Ａ−３は０：０、Ａ−４は０：１０、Ａ−５は０：１
０、Ａ−６は両方足して１０、即ち特色色相しかない。
Ａ−７は０：０であり、Ａ−６により特殊原稿を判断で
きる。この結果に基づき禁止信号を発生させる。
【００２７】人物部を検出した際に、判定結果記憶回路
７０４より他の検出部（図１０では地紋）を読み出し、
特殊原稿の判定結果が入っていれば、禁止信号を発生す
るようにする。これにより、更に精度の高いものとな
る。更に、所定領域を繰り返し、出力することが可能で
あるから、同じ処理を複数回やってもよく、パラメータ
を変更して、他の特殊原稿に対して実行したり、同一の
特殊原稿に対して実行してもよい。
７０４より他の検出部（図１０では地紋）を読み出し、
特殊原稿の判定結果が入っていれば、禁止信号を発生す
るようにする。これにより、更に精度の高いものとな
る。更に、所定領域を繰り返し、出力することが可能で
あるから、同じ処理を複数回やってもよく、パラメータ
を変更して、他の特殊原稿に対して実行したり、同一の
特殊原稿に対して実行してもよい。
【００２８】上記の如く、本実施例によれば、所定領域
を記憶して複数回読み出すことにより、１回の読取動作
で複数の判断を行うことができ、判断手段の動作にリア
ルタイム性があれば、１回の読取動作と略同じ時間で判
別動作を実行することができる。
を記憶して複数回読み出すことにより、１回の読取動作
で複数の判断を行うことができ、判断手段の動作にリア
ルタイム性があれば、１回の読取動作と略同じ時間で判
別動作を実行することができる。
【００２９】
【発明の効果】以上説明した通り、本発明による画像処
理装置によれば、紙幣、有価証券等の特殊原稿を認識す
る際に所定領域を記憶し、且つ、記憶した所定領域を複
数回繰り返し読み出す。そして、所定領域を複数回繰り
返す読み出し回数と同じ回数、或いは少ない回数繰り返
して、特殊原稿か否かを判別するため、特殊原稿の判別
精度を低下させることなく画像形成処理速度の低下を回
避して、装置のリアルタイム性を確保すると共に装置の
小型化を促進することができる。
理装置によれば、紙幣、有価証券等の特殊原稿を認識す
る際に所定領域を記憶し、且つ、記憶した所定領域を複
数回繰り返し読み出す。そして、所定領域を複数回繰り
返す読み出し回数と同じ回数、或いは少ない回数繰り返
して、特殊原稿か否かを判別するため、特殊原稿の判別
精度を低下させることなく画像形成処理速度の低下を回
避して、装置のリアルタイム性を確保すると共に装置の
小型化を促進することができる。
【図１】本発明による画像処理装置の概略構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】図１に示したディレイメモリの概略構成を示す
回路図である。
回路図である。
【図３】図１に示したリピートメモリの概略構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】図１に示したリピートメモリの記憶例を示す説
明図である。
明図である。
【図５】原稿の読取範囲例を示す説明図である。
【図６】図１に示したリピートメモリの読出動作を示す
説明図である。
説明図である。
【図７】図１に示した検出回路の構成を示すブロック図
である。
である。
【図８】特色色相の概念を示すグラフである。
【図９】図１に示した検出回路の動作を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図１０】紙幣の特定色検出（地紋）と特色色相検出
（人物）の位置を示す説明図である。
（人物）の位置を示す説明図である。
１０９ ディレイメモリ １１０ リピート
メモリ １１１ 検出回路 ２０１ メモリ ３０１ メモリＡ ３０２ メモリＢ ７０１ 抽出部 ７０２ カウント
部 ７０３ 判定回路 ７０４ 判定結果
記憶回路
メモリ １１１ 検出回路 ２０１ メモリ ３０１ メモリＡ ３０２ メモリＢ ７０１ 抽出部 ７０２ カウント
部 ７０３ 判定回路 ７０４ 判定結果
記憶回路
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−165476（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−312356（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−300285（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 1/40 G06T 1/00 310 G07D 7/00
Claims (1)
- 【請求項１】 原稿を読み取り、画像形成処理を施して
出力する画像処理装置であって、 原稿を走査して読み取る読取手段と、 前記読取手段により原稿を読み取る最中に、当該原稿上
の所定間隔隔たった部分領域を順次記憶する記憶手段
と、 前記記憶手段に記憶された部分領域を、次の所定の部分
領域が当該記憶手段に記憶開始されるまで、複数回読み
出す読出制御手段と、 当該原稿に対する画像形成処理が進行している間に、前
記読出制御手段により読み出された部分領域を用いて、
当該原稿が紙幣、有価証券等の特殊原稿であるか否かを
判別する判別手段と、 を具備することを特徴とする画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23894692A JP3230849B2 (ja) | 1992-08-15 | 1992-08-15 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23894692A JP3230849B2 (ja) | 1992-08-15 | 1992-08-15 | 画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0670152A JPH0670152A (ja) | 1994-03-11 |
| JP3230849B2 true JP3230849B2 (ja) | 2001-11-19 |
Family
ID=17037639
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23894692A Expired - Fee Related JP3230849B2 (ja) | 1992-08-15 | 1992-08-15 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3230849B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7891407B2 (en) | 2004-12-13 | 2011-02-22 | Nucor Corporation | Method and apparatus for localized control of heat flux in thin cast strip |
| US9770756B2 (en) | 2012-09-27 | 2017-09-26 | Baoshan Iron & Steel Co., Ltd. | Method and device for cleaning a surface of a twin-roller continuous thin strip casting roller |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7006257B1 (en) | 1999-11-19 | 2006-02-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
-
1992
- 1992-08-15 JP JP23894692A patent/JP3230849B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7891407B2 (en) | 2004-12-13 | 2011-02-22 | Nucor Corporation | Method and apparatus for localized control of heat flux in thin cast strip |
| US9770756B2 (en) | 2012-09-27 | 2017-09-26 | Baoshan Iron & Steel Co., Ltd. | Method and device for cleaning a surface of a twin-roller continuous thin strip casting roller |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0670152A (ja) | 1994-03-11 |
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Legal Events
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