JP3647132B2

JP3647132B2 - 参照画像データの作成方法

Info

Publication number: JP3647132B2
Application number: JP06630496A
Authority: JP
Inventors: 慶諾大嶋
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1996-03-22
Filing date: 1996-03-22
Publication date: 2005-05-11
Anticipated expiration: 2016-03-22
Also published as: JPH09259276A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は参照画像データの作成方法に関し、特に、入力されたデジタル画像から特定の画像を認識するための参照画像データの作成方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年のカラー複写機やカラープリンタの普及に伴い高性能なカラースキャナとコンピュータを用いて画像処理を実行することにより、従来であれば専門の印刷業者でなければ作成することが不可能であった高画質のフルカラー印刷物を容易に入手できるようになってきている。これらの装置が普及する一方で、カラー複写機やカラープリンタを利用した紙幣や有価証券などの偽造行為を防止するための技術も必要となってきている。この偽造行為の防止技術は、印刷対象となるデジタル画像情報から紙幣や有価証券など法律により複製が禁止されているなどの理由で忠実な再生をすべきではない画像（以下、「特定画像」という）であることを検出する画像認識技術を応用している。
【０００３】
さて、このような偽造防止技術をカラープリンタに適用する場合、印刷される１画面分の画像データ全てを記憶するための画像メモリを備えていない場合には、ホストコンピュータ（以下、ホストという）からシリアルに送信される画像データを記憶する容量の小さいラインメモリなどの画像メモリに記憶された画像データを用いて印刷対象の画像が所定の紙幣や有価証券等の特定画像を含むかどうかの判定を行うことが要求される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このため、カラー複写機などの偽造防止技術で用いられてきた画像の輪郭抽出から参照画像とのパターンマッチングを行うといった方法は、フレームメモリに全画像データを展開する必要があるので適用しづらい。
さらに、ラインメモリのような小さな容量のメモリしか備えていないプリンタでは、紙幣や有価証券の特徴部（特徴的なパターンや数字など）のみに注目し、この特徴部が入力画像に含まれているかどうかを判断しようとすると、入力画像の中にその特徴部が、ある基準方向（例えば、レーザビームプリンタであればビーム光の走査方向や画像形成方向）に対してどのような角度をもって存在しているかは、予測することができないので、このパターンマッチングでは、入力画像に含まれているかもしれない特徴部がどのような角度をもって存在していても、その特徴部を検出して特定画像として認識することが求められる。つまり、特徴部の配置を考慮した解析が求められるのである。
【０００５】
このような特徴部の配置に関する要求を考慮して、予め、所定の紙幣や有価証券などの特定画像の特徴部の画像情報に基づいて参照画像データ（リファレンスデータ）を作成する際には、その特定画像を回転させその特定画像の基準線が画像形成方向などの基準線から幾つかの角度をもつようにして、夫々の角度に対してリファレンスデータを作成することが考えられる。即ち、１つの特定画像に関して角度依存性のある複数のリファレンスデータを作成するのである。
【０００６】
また、このような複数のリファレンスデータを用意する際、これらの複数のリファレンスデータにおける基準線からの回転角度、或は、夫々のリファレンスデータの角度間隔を、例えば、一定間隔にするなど特定画像の画像特性を考慮せずに定めようとすると、すべてのリファレンスデータに関して十分な判定精度を得るためには、最小変化角（特定画像を回転させ、あるリファレンスデータを用いて、その特定画像の検出ができなくなるまでの角度変化）を考慮して、１つの特定画像に関していくつのリファレンスデータが必要であるかを決定する必要がある。即ち、最小変化角が上記の角度間隔になり、その値がリファレンスデータの数を決定する。
【０００７】
しかしながら、このような方法では角度依存性のない回転対象の別の特定画像や、角度依存性の少ないさらに別の特定画像についても同様に多くの冗長なリファレンスデータを持つ必要がある。これは、そのリファレンスデータを格納するメモリの無駄を生じさせるのみならず、多くのリファレンスデータと入力画像との比較処理が必要となるために特定画像の判定速度を低下させるという問題を生じさせてしまう。
【０００８】
このような問題を避けるために、複数の特定画像夫々に必要なリファレンスデータの数を平均し、その平均値に相当する数のリファレンスデータを持つようにすることも考えられるが、この場合には、角度依存性の高い特定画像に関しては十分な判定精度が得られないという問題がある。
本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、特定画像の画像特性を考慮し、その特性に合わせて作成された最適なリファレンスデータ（参照画像データ）を用いて特定画像の判別を行うことができる画像処理装置が用いる参照画像データの作成方法を提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明の参照画像データの作成方法は、以下のような工程からなる。即ち、特定画像の特徴部を１回転させ、前記回転中の複数の回転角各々に関して得られる複数の画像に基づいて、前記複数の画像各々に対応する複数の画像データの画素値を所定ブロック領域毎に平均する平均化工程と、前記ブロック毎の平均値を複数個のブロックに渡って集め、前記複数個のブロックの平均値で仮の参照画像データを構成するデータ構成工程と、前記仮の参照画像データの値を、前記特定画像を表現する画像データを回転させながら比較する比較工程と、前記比較工程による比較結果に基づいて、前記特定画像を前記仮の参照画像データの値を用いて認識できるかどうかを評価する評価工程と、
前記評価工程における評価結果に基づいて、前記特定画像がどのように回転しても前記仮の参照画像データの値を用いて認識できるように、前記複数の回転角を調整する調整工程と、前記調整工程における調整の結果得られた複数の回転角各々に基づいて得られた複数の画像各々に対応する複数の画像データの画素値を前記所定ブロック毎に平均して得られた平均値を用い、前記データ構成工程において前記仮の参照画像データを構成したように、参照画像データを決定する決定工程とを有することを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、参照画像データは、まず、特定画像の特徴部を１回転させ、回転中の複数の回転角各々に関して得られる複数の画像に基づいて、複数の画像各々に対応する複数の画像データの画素濃度値を所定ブロック領域毎に平均し、ブロック毎の平均値を複数個のブロックに渡って集め、複数個のブロックの平均値で仮の参照画像データを構成し、次に、仮の参照画像データの値を、特定画像を表現する画像データを回転させながら比較し、その比較結果に基づいて、特定画像を仮の参照画像データの値を用いて認識できるかどうかを評価し、その評価結果に基づいて、特定画像がどのように回転しても仮の参照画像データの値を用いて認識できるように、複数の回転角を調整し、その調整の結果得られた複数の回転角各々に基づいて得られた複数の画像各々に対応する複数の画像データの画素濃度値を所定ブロック毎に平均して得られた平均値を用いて、仮の参照画像データを構成したように、参照画像データとして決定することによって得られる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下添付図面を参照して、本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。
図１は本発明の代表的な実施形態である６００ドット／インチ（ｄｐｉ）の解像度を有し、各色成分各画素が８ビットで表現された多値データに基づいて電子写真方式に従って画像形成とその記録を行うカラーレーザビームプリンタ（以下、ＣＬＢＰ、或いは、プリンタという）１の構造を示す側断面図である。
【００１７】
図１に示す装置において、給紙部１０１から給紙された用紙１０２はその先端をグリッパ１０３ｆにより狭持されて、転写ドラム１０３の外周に保持される。このとき、用紙１０２の先端を検出器８が検出して、その検出信号によって垂直同期信号（後述）が生成される。像担持体（以下、感光ドラムという）１００に、光学ユニット１０７より各色に形成された潜像は、各色現像器Ｄｙ，Ｄｃ，Ｄｂ，Ｄｎにより現像化されて、転写ドラム外周の用紙に複数回転写されて、他色画像が形成される。その後、用紙１０２は転写ドラム１０３より分離されて定着ユニット１０４で定着され、排紙部１０５より排紙トレー部１０６に排出される。
【００１８】
ここで各色の現像器Ｄｙ，Ｄｃ，Ｄｂ，Ｄｎは、その両端に回転支軸を有し、各々がその軸を中心に回転可能に現像器選択機構部１０８に保持される。これによって、各現像器Ｄｙ，Ｄｃ，Ｄｂ，Ｄｎは、図１に示すように、現像器選択のために現像器選択機構部１０８が回転軸１１０を中心にして回転しても、その姿勢を一定に維持できる。選択された現像器が現像位置に移動後、現像器選択機構部１０８は現像器と一体で支点１０９ｂを中心にして、選択機構保持フレーム１０９をソレノイド１０９ａにより感光ドラム１００方向へ引っ張られ、感光ドラム１００方向へ移動する。
【００１９】
次に、上記構成のカラーレーザビームプリンタのカラー画像形成動作について具体的に説明する。
まず、帯電器１１１によって感光ドラム１が所定の極性に均一に帯電され、レーザビーム光Ｌによる露光によって感光ドラム１００上に、例えば、Ｍ（マゼンタ）色の潜像がＭ（マゼンタ）色の現像器Ｄｍにより現像され、感光体ドラム１００上にＭ（マゼンタ）色の第１のトナー像が形成される。一方、所定のタイミングで転写紙Ｐが給紙され、トナーと反対極性（例えばプラス極性）の転写バイアス電圧（＋１．８ｋＶ）が転写ドラム１０３に印加され、感光体ドラム１００上の第１トナー像が転写紙Ｐに転写されると共に、転写紙Ｐが転写ドラム１０３の表面に静電吸着される。その後、感光ドラム１００はクリーナ１１２によって残留するＭ（マゼンタ）色トナーが除去され、次の色の潜像形成及び現像工程に備える。
【００２０】
次に、感光体ドラム１００上にレーザビーム光ＬによりＣ（シアン）色の第２の潜像が形成され、次いでＣ（シアン）色の現像器Ｄｃにより感光体ドラム１上の第２の潜像が現像されてＣ（シアン）色の第２のトナー像が形成される。そして、Ｃ（シアン）色の第２のトナー像は、先に転写紙Ｐに転写されたＭ（マゼンタ）色の第１のトナー像の位置に合わせて転写紙Ｐに転写される。この２色目のトナー像の転写においては、転写紙Ｐが転写部に達する直前に、転写ドラム１０３に＋２．１ｋＶバイアス電圧が印加される。
【００２１】
同様にして、Ｙ（イエロ）色、Ｂｋ（ブラック）色の第３、第４の潜像が感光体ドラム１００上に順次形成され、それぞれが現像器Ｄｙ，Ｄｂによって順次現像され、転写紙Ｐに先に転写されたトナー像と位置合わせされてＹ（イエロ）色、Ｂｋ（ブラック）色の第３、第４の各トナー像が順次転写される。このようにして転写紙Ｐ上に４色のトナー像が重なった状態で形成されることになる。これら３色目、４色目のトナー像の転写においては、転写紙が転写部に達する直前に転写ドラム１０３にそれぞれ＋２．５ｋＶ，＋３．０ｋＶのバイアス電圧が印加される。
【００２２】
このように各色のトナー像の転写を行うごとに転写バイアス電圧を高くしていくのは、転写効率の低下を防止するためのものである。この転写効率の低下の主な原因は、転写紙が転写後に感光ドラム１００から離れる時に、気中放電により転写紙の表面が転写バイアス電圧と逆極性に帯電し（転写紙を担持している転写ドラム表面も若干帯電する）、この帯電電荷が転写ごとに蓄積されて転写バイアス電圧が一定であると転写ごとに転写電界が低下していくことにある。
【００２３】
上記４色目の転写の際に、転写紙先端が転写開始位置に達したときに（直前直後を含む）、実効交流電圧５．５ｋＶ（周波数は５００Ｈｚ）に、第４のトナー像の転写時に印加された転写バイアスと同極性でかつ同電位の直流バイアス電圧＋３．０ｋＶを重畳させて帯電器１１１に印加する。このように４色目の転写の際に、転写紙先端が転写開始位置に達したときに帯電器１１１を動作させるのは転写ムラを防止するためのものである。特にフルカラー画像の転写においては僅かな転写ムラが発生しても色の違いとして目立ちやすいので、上述したように帯電器１１１に所要のバイアス電圧を印加して放電動作を行わせることが必要となる。
【００２４】
この後、４色のトナー像が重畳転写された転写紙Ｐの先端部が分離位置に近づくと、分離爪１１３が接近してその先端が転写ドラム１０３の表面に接触し、転写紙Ｐを転写ドラム１０３から分離させる。分離爪１１３の先端は転写ドラム表面との接触状態を保ち、その後転写ドラム１０３から離れて元の位置に戻る。帯電器１１１は、上記のように転写紙の先端が最終色（第４色目）の転写開始位置に達したときから転写紙後端が転写ドラム１１１を離れるまで作動して転写紙上の蓄積電荷（トナーと反対極性）を除電し、分離爪１１３による転写紙の分離を容易にすると共に、分離時の気中放電を減少させる。なお、転写紙の後端が転写終了位置（感光ドラム１００と転写ドラム１０３とが形成するニップ部の出口）に達したときに、転写ドラム１０３に印加する転写バイアス電圧をオフ（接地電位）にする。これと同時に、帯電器１１１に印加していたバイアス電圧をオフにする。次に、分離された転写紙Ｐは定着器１０４に搬送され、ここで転写紙上のトナー像が定着されて排紙トレイ１０６上に排出される。
【００２５】
次にレーザビーム走査による画像形成の動作を説明する。
図１において、１０７は光学ユニットであり、検出器９、半導体レーザ１２０、ポリゴンミラー１２１、スキャナモータ１２２、レンズ１２３、ミラー１２５により構成されている。記録紙Ｐが給紙され、その先端が転写ドラムに搬送されてきたら、それに同期して１ページ分の画像信号ＶＤＯが半導体レーザ１２０へと出力され、画像信号ＶＤＯにより変調された光ビームＬが、スキャナモータ１２２により回転されるポリゴンミラー１２１に向けて射出され、その射出された光ビームＬはレンズ１２３、ミラー１２５により感光ドラム１００に導かれる。また光ビームＬが射出されると主走査軸上に配置された検出器９により光ビームＬが検出され、水平同期信号となるＢＤ（ビーム検出）信号が出力される。その結果、光ビームＬによりＢＤ信号に同期して感光ドラム１００が走査露光され、静電潜像が形成される。
【００２６】
本実施形態のカラーレーザビームプリンタは、以上のような画像形成過程を経て６００ドット／インチ（ｄｐｉ）の解像度で画像出力を行う。
この装置の入力データとしては、ホストコンピュータ（以下、ホストという）で生成するカラー画像データ（例えば、Ｙ，Ｍ，Ｃ，Ｂｋ成分で表現される濃度画像データ）などが考えられる。このため、この装置には、図１に示すように、ホストからの画像情報や画像形成のためのコマンド１００５を受信して画像データを生成するプリンタコントローラ２とその画像データを処理する信号処理部４が設けられている。
【００２７】
ここで説明する実施形態ではホストから送られてくるカラー画像データを入力データとして考える。
図２は本実施形態に従うプリンタ１の機能構成を示すブロック図である。図２において、プリンタ１はホストコンピュータ（以下、ホストという）１０００から各色成分毎の濃度画像データとして、或は、ＰＤＬコマンドデータとして送られてくる画像情報５を受信し、これを各色成分が８ビット（Ｄ0〜Ｄ7）で構成されるＹＭＣＢｋ画像信号６として出力するプリンタコントローラ２とプリンタエンジン３とで構成される。従って、各色成分各画素の値は０〜２５５の値をとる。
【００２８】
プリンタコントローラ２とプリンタエンジン３との間には、画像信号６以外にも種々の信号がシリアル通信の形で授受される。これらの信号には、プリンタエンジン３からプリンタコントローラ２に送出するページ（副走査方向）同期信号(PSYNC)、主走査方向の同期信号(LSYNC)、データ転送用クロック(VCLK) がある。プリンタコントローラ２は、画像信号６の各色成分の８ビットの信号をデータ転送用クロック(VCLK) に同期して出力する。
【００２９】
図３はこの実施形態に従うプリンタエンジン３の機能構成を示すブロック図である。図３において、光学ユニット１０７に含まれる基準発振器１０からの基準クロックは分周器１１により分周され、分周クロックとスキャナモータ１２２からのフィードバック信号との位相差を所定位相差とするようにスキャナモータ１２２がモータ制御回路１２（図示しない公知の位相制御回路を内蔵）により等速回転される。そして、スキャナモータ１２２の回転がポリゴンミラー１２１に伝達され、ポリゴンミラー１２１を等速回転させる。
【００３０】
一方、転写ドラム１０３が駆動モータ（不図示）により等速回転され、転写ドラム１０３上の記録紙Ｐの先端が検出器８により検出され、垂直同期信号(VSYNC)が信号処理部４に出力される。そして、垂直同期信号(VSYNC)により、各色の画像先端が規定される。垂直同期信号(VSYNC)が出力された後、検出器９によって生成されるＢＤ信号を水平同期信号(HSYNC)として、ＢＤ信号に同期して、画像信号(VDO)が順次、半導体レーザ１２０に送出される。
【００３１】
また、信号処理部４が内蔵するＣＰＵ１４はプリンタコントローラ２とシリアル通信を行なって、制御信号を交換し、プリンタコントローラ２とプリンタエンジン３の動作を同期させる。
画像形成プロセスにおける上述の垂直同期信号（ＶＳＹＮＣ）、水平同期信号（ＢＤ）、及び、４つの濃度色成分（ＹＭＣＢｋ）の画像信号（ＶＤＯ）のタイミングは図４に示すようになる。
【００３２】
図５は信号処理部４の構成を示すブロック図である。信号処理部４は、ラインメモリ２０、パターン認識部２１、そして、ＰＷＭによる中間調処理部に大別される。
ラインメモリ２０は、プリンタコントローラ２から送出される多値画像データ（Ｄ0〜Ｄ7）をデータ転送用クロック（ＶＣＬＫ）にて格納した後、プリンタエンジン３の画像クロック（ＰＣＬＫ）により読み出す動作をする。
【００３３】
また、ＰＷＭによる中間調処理部は、γ補正部２２、Ｄ／Ａ変換部２３、コンパレータ２４、そして、三角波発生部２５にて構成される。そして、ラインメモリ２０からの多値画像データは、γ補正部２２にてγ補正され、Ｄ／Ａ変換部２３にてアナログ信号に変換された後、コンパレータ２４の正入力端子（＋）に入力される。他方、コンパレータ２３の負入力端子（−）には、画像クロック（ＰＣＬＫ）のクロックに基づいて三角波信号を発生する三角波発生部２５の出力信号が入力される。
【００３４】
そして、コンパレータ２３は、これら２信号を比較して、多値画像信号に応じたパルス幅の信号を生成する。コンパレータ２３からは解像度が６００ｄｐｉの画像を形成するためのＰＷＭ信号が画像信号（ＶＤＯ）として半導体レーザ１２１へ送出する。
さて、パターン認識部２１は、ＣＰＵ１４からの制御信号２７に基づいてＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性のメモリ２６に格納されたリファレンスデータを信号線２８を介して読み出して、このデータと入力多値画像データとを比較し、入力多値画像が特定の画像を含んでいるかどうかを調べる。
【００３５】
図６はパターン認識部２１の構成を示すブロック図である。図６に示すようにパターン認識部２１は、入力多値画像データを下記のようにしてブロック化するブロック化部２１ａとそのブロック化された画像データとリファレンスデータとを比較する比較部２１ｂとから構成されている。この実施形態では、プリンタコントローラ２より記録用紙１ページ分毎に順次送られてくるＹ（イエロ）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）、Ｂｋ（ブラック）の４つの色成分の濃度データの内、１つの色成分、例えば、輝度の最も高い、Ｍ（マゼンタ）成分の濃度データに関してのみ、リファレンスデータとの比較を行う。これによって、より高速な特定画像の認識判別処理が行われることになる。従って、メモリ２６には１つの色成分のリファレンスデータが格納されることになる。しかしながら、４つの色成分の内、どの成分の濃度データをリファレンスデータと比較するかについては、ここで述べたＭ（マゼンタ）成分以外であっても良いことは言うまでもない。
【００３６】
まず、ブロック化部２１ａは、ラインメモリ２０から多値画像データを入力する。この入力は、記録用紙１ページ分の濃度データを各色成分毎に順次（面順次）に行われる。従って、入力画像データとリファレンスデータとの比較は、入力される色成分の順番がＹ→Ｍ→Ｃ→Ｂｋであり、Ｍ成分について比較を行うのであれば、２番目に入力される色成分のデータについてのみ行われる。
【００３７】
次に、ブロック化部２１ａは入力画像データを所定の大きさのブロック（ここでは、１辺が２５６画素（ピクセル）の正方形）毎に平均濃度で量子化したデータに変換し、その量子化データを比較部２１ｂに出力する。なお、記録用紙１ページのサイズに相当する画素数は、記録解像度と用紙サイズから定められるので、このブロック化において、どの部分の画像データが各ブロックに含まれるデータであるかは、入力画像データの画素数をカウントすることによって分かる。
【００３８】
比較部２１ｂでは、メモリ２６から読み出したリファレンスデータと入力した量子化データとを比較し、入力画像データがメモリ２６に登録されている特定画像パターンを含むかどうかの判定結果を出力する。
次に、入力画像データのブロック化について詳しく説明する。
図７は、図６におけるブロック化部２１ａに於いて実行されるブロック処理の概要を示す図である。図７に示すようにラインメモリ２０から入力した画像データに基づいて、１辺２５６画素（ピクセル）の正方形ブロック毎に各ブロック内の画素の濃度の平均値を求め、これをブロック化画像の１ブロックの値とする。
【００３９】
次に、メモリ２６に登録されているリファレンスデータについて詳しく説明する。
図８はメモリ３０に格納され、特定画像の判別に用いられる一つのリファレンスデータの形式を示す図である。このリファレンスデータは、例えば、一つの紙幣から特徴となる部分を抽出し、その部分を所定の角度間隔で回転させて得られる画像一つ一つに対応する画像データをブロック化部２１ａで実行するのと同じ方法でブロック化を施して量子化データを得、これら各ブロックの値に±の幅（許容幅）を持たせることによって得られる。このように各ブロックの量子化データにある幅（許容幅）をもたせることで特定画像の認識をしやすくしている。この実施形態では、ブロック化後の値で、５（縦）×５（横）ブロック分の量子化データを使って１つのリファレンスデータとしている。
【００４０】
また、図８に示すリファレンスデータでは、得られた量子化データの値の上下に夫々“２０”だけ幅（許容値）を持たせている。もし、この許容幅が大きい値をもっていると、濃度分布がほぼ一様な画像データが入力された場合でも特定画像として認識してしまう可能性がある。一方、この許容値が小さい値であれば、入力画像と特定画像との間にわずかな濃度の違いや色合いの違いがあっても特定画像として認識できず、偽造行為の防止という本来の目的を果たせなくなってしまう。さらに、この許容値が大きいとリファレンスデータの角度依存性は少なくなり、一方、この許容値が小さいとリファレンスデータの角度依存性は大きくなる。これは、この許容値が小さい場合には非常に多くの角度についてリファレンスデータを準備しなければならないことを意味している。
【００４１】
従って、ここではこれらの要素を考慮し、各色成分の画像データに関し、たとえそれが濃度一様な画像であってもこれを特定画像として認識してしまわない値の最大値を経験的或は実験的にもとめ、この最大値の半分の値を許容値としている。言い換えると、その量子化データの幅は上下方向夫々について、各ブロック値の最大値と最小値の差の１／４となる。
【００４２】
以上のことを考慮し、比較部２１ｂにおけるパターン認識では、入力画像データのブロック化データがリファレンスデータのブロックの許容値の範囲に入っている場合に、そのブロックは一致したとみなし、５×５ブロックのすべてについて一致する部分が入力画像にあった場合に入力画像にはリファレンスデータが表現する特定画像のパターンが含まれているとみなす。この結果は、判別結果信号（ＤＳＲ）として、Ｄ／Ａ変換部２３に出力される。この実施形態では、記録用紙各ページ毎に１つの色成分（例えば、Ｍ（マゼンタ）成分）の濃度画像データに関し、判別結果信号（ＤＳＲ）が出力され、ＤＳＲ＝“１”であれば、特定画像が検出されたことを、ＤＳＲ＝“０”であれば、特定画像は検出されなかったことを示す。
【００４３】
そのＤＳＲに関し、ＤＳＲ＝“１”であれば、ＣＰＵ１４はその色成分の画像形成において、１ページ全体を最大濃度で画像形成するようＤ／Ａ変換部２３の出力を制御する。そして、以降の色成分の画像形成をたとえホストから画像データが送られてきてもそのデータ受信に係わりなく中止する。
なお、ＤＳＲ＝“１”であったときの画像形成制御は、上記のような制御以外にも、例えば、ＤＳＲ＝“１”が出力された時点で、これ以降の画像形成を中止して画像出力を行わないように制御しても良いし、黒色成分の画像濃度を最大濃度にしてそのページ全体にわたってブラックトナーが出力されるようにしても良いし、或は、特定の画像パターンが特定の色でその画像に付加されるようにしても良い。
【００４４】
次に、リファレンスデータの特性について述べる。ここでは、２種類の紙幣（紙幣Ａ、紙幣Ｂ）のリファレンスデータを扱う。
図９は、２種類の紙幣（紙幣Ａ、紙幣Ｂ）それぞれに関し作成されたリファレンスデータの紙幣に対する相対位置を示す図である。図９（ａ）は、紙幣Ａの特徴部に基づく画像を点Ｏを中心として反時計方向に９度毎回転させて得られる４０枚の画像から得られるリファレンスデータを示す図であり、図９（ｂ）は、紙幣Ｂの特徴部に基づく画像を点Ｐを中心として反時計方向に１8度毎回転させて得られる２０枚の画像から得られるリファレンスデータを示す図である。このようなリファレンスデータは、メモリ２６の所定領域（リファレンスデータ部）に格納される。このように特定画像の種類に応じて、１つの特徴部に関するリファレンスデータの数を設定する。
【００４５】
図１０は、メモリ２６のリファレンスデータ部におけるリファレンスデータの格納されているアドレスマップを概略的に示す図である。図１０のアドレスマップから分かる様に、ここではリファレンスデータを紙幣の種類毎に分けるのではなく、紙幣の特徴部を回転して得られる１つ１つのリファレンスデータを独立したデータとして格納している。従って、このアドレスマップによれば、各リファレンスデータは紙幣の種類では区別されない。このように１つ１つのリファレンスデータを独立したデータとして扱うことで、たとえ紙幣毎にリファレンスデータの数が異なったとしても、複雑なデータ構造をとることなく、単純なデータ格納方法でリファレンスデータを格納できる。図１０に示すアドレスマップによれば、リファレンスデータ０〜３９が紙幣Ａに関する角度間隔９度の４０個のリファレンスデータであり、これらに続くリファレンスデータ４０〜５９が紙幣Ｂに関する角度間隔１８度の２０個のリファレンスデータである。
【００４６】
図１１〜図１２はそれぞれ、図９（ａ）に示した紙幣Ａに関するリファレンスデータ（リファレンスデータ０〜３９）と、図９（ｂ）に示した紙幣Ｂに関するリファレンスデータ（リファレンスデータ４０〜５９）の感度に関する角度依存性を示す図である。
ここでいう感度とは、リファレンスデータに関し、そのリファレンスデータを作成した元の画像（それぞれ、紙幣Ａ、紙幣Ｂを指す）の各画素の濃度を変化させ、その濃度変化によってその画像を認識できなくなる最大濃度変化量と定義する。また、その感度の角度依存性とは、リファレンスデータに関し、元の画像を回転させ、その回転後の画像の各画素の濃度を変化させ、その角度変化と濃度変化とによってその画像を認識できなくなる最大濃度変化量で定義する。
【００４７】
図１１〜図１２において、横軸は元の画像を反時計方向に回転させた角度、縦軸は回転後の画像に各画素単位に加えた濃度補正量である。この濃度補正量は、入力画像に含まれるノイズや環境に依存する変動量を非常に大雑把に反映していると考えられる。また、図１１〜図１２において、ドットが施されている領域はリファレンスデータによって元の画像を認識可能な範囲を示している。従って、そのドット領域の境界線がリファレンスデータの感度となる。
【００４８】
図１１〜図１２に示す夫々のリファレンスデータの感度特性に関し、所定の濃度補正量に対して横幅が広い程、そのリファレンスデータは広い角度を認識できるということになる。また、ある角度において、濃度補正量が高いほど、その角度に対する認識を良くできるということを示す。従って、リファレンスデータを作成した角度でその認識度は最高値をとる。
【００４９】
さて、リファレンスデータを作成する際のそのデータ数（角度分割数）は、図１１〜図１２に示すように、目標認識レベルで示される所定の濃度補正量に対して、どの角度においてもいずれかのリファレンスデータによって検出できるように決定される。具体的には、図１１〜図１２において、目標認識レベルとして示されている濃度補正量で、すべての角度が認識範囲内に入るように、かつ、角度分割数がなるべく少なくなるようにその値が選ばれる。
【００５０】
図１１と図１２とを比較すれば分かる通り、紙幣によって、リファレンスデータの角度に対する感度は異なる。従って、各紙幣毎に最適な角度分割数を選ぶことで、認識精度やリファレンスデータ数を最適化することが可能となる。
最後に、紙幣毎に角度分割数をどのように決定するかについて、図１３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５１】
実際の角度分割決定は、プリンタの製造工程において、メモリ２６に複数の特定画像（紙幣や有価証券など）に関するリファレンスデータを格納する前に行われるものである。
図１３はその際の角度分割数決定処理を示すフローチャートである。なお、この処理では、３６０度を等間隔に分割してリファレンスデータを作成するものとする。しかしながら、個々のリファレンスデータの特性に依存して、非等間隔の角度分割を行なっても良いことは言うまでもない。
【００５２】
図１３において、ａｄｉｖはこの処理における仮の角度分割数、ｍａｘはこの処理におけるある時点での目標認識レベルに到達しない最大分割数、ｍｉｎはこの処理におけるある時点での目標認識レベルを達成する最小分割数、ｒｌｅｖｅｌはａｄｉｖの値を用いて角度分割を行って作成したリファレンスデータを用いて３６０度すべての角度変化に対して特定画像を認識可能な濃度補正量の最大値である。以下に示す処理では、最終的に処理が終了したときには、ａｄｉｖの値が目的の最適角度分割数となる。
【００５３】
まず、ステップＳ１００では、ａｄｉｖの値を所定の角度分割数初期値（ここでは経験的に“７”を用いる）で初期化し、続くステップＳ１０１では、さらにｍａｘをａｄｉｖの値で初期化する。
次に、ステップＳ１０２では、１周（３６０度）をａｄｉｖ個に分割して、ａｄｉｖ個のリファレンスデータを作成する。さらに、ステップＳ１０３では、このリファレンスデータを作成した元の画像を回転させ、図１１〜図１２で示されるようなリファレンスデータに関する感度の角度依存性を示すグラフを作成し、続くステップＳ１０４では、このグラフに基づいて、３６０度すべての角度に関して認識可能な濃度補正量の最大値を求め、この値をｒｌｅｖｅｌとする。
【００５４】
処理はステップＳ１０５に於いて、ｒｌｅｖｅｌと所定の目標認識レベル（ＴＨ）とを比較する。ここでは、その目標認識レベルとして、経験的に得られた主観評価結果に基づき、“１０（２５６階調で）”を用いる。もちろん、この値は特定画像の認識を行う装置の種々の特性を考慮して別途定められることは言うまでもない。
【００５５】
さて、ｒｌｅｖｅｌ＝ＴＨであれば、処理はステップＳ１０８に進み、その時点でのａｄｉｖが最適な分割数であるとみなし、処理を終了する。この際、この分割数に相当するリファレンスデータは、ステップＳ１０２の処理に於いて既に作成されているのでそのまま使用できる。また、ｒｌｅｖｅｌ＜ＴＨであれば、処理はステップＳ１０９に進む。ステップＳ１０９では、ｍａｘの値をａｄｉｖで更新し、ａｄｉｖの値を“＋１”して、処理はステップＳ１０２に戻る。
【００５６】
さらに、ｒｌｅｖｅｌ＞ＴＨであれば処理はステップＳ１０６の処理に進む。ステップＳ１０６では、ｍｉｎの値をａｄｉｖで更新しａｄｉｖの値を“−１”して、ステップＳ１０７の処理に移る。ステップＳ１０７では、更新された後（即ち、“−１”された後）のａｄｉｖの値とｍａｘとを比較する。ここで、ｍａｘ＝ａｄｉｖであれば、処理はステップＳ１０８に進み。その時点でのａｄｉｖが最適な分割数であるとみなし、処理を終了する。ただし、この場合はａｄｉｖの値が更新されているので、リファレンスパターンをもう一度作成する必要がある。これに対して、ｍａｘ≠ａｄｉｖであれば処理はステップＳ１０２に戻る。
【００５７】
以上述べた処理を実行することにより、各特定画像（紙幣や有価証券など）毎に最適な角度数を持つリファレンスデータを作成することができる。
従って、以上説明した実施形態に従えば、メモリにリファレンスデータを格納する際に、例えば紙幣ごとの区別をすることなく夫々のリファレンスデータを独立に扱い、その一方で、各特定画像（紙幣や有価証券など）から得られるリファレンスデータの感度の角度依存性を考慮して、夫々の特定画像に関する最適な角度分割数を決定し、一定の認識精度を確保しながら、リファレンスデータの数を減らすことができる。これにより、メモリ内に格納されるリファレンスデータ数が減るので入力画像と１つ１つのリファレンスデータとの比較によって特定画像を認識するための処理時間を短くすることができ、トータルの認識速度をより高速にすることが可能となる。また、リファレンスデータを格納するためのメモリの記憶容量を削減できるので、装置のコストダウンにも資することになる。
【００５８】
なお、以上の例では、リファレンスデータの感度の角度依存性をそのリファレンスデータを作成した元の画像を認識可能な濃度補正範囲を指標として定義したが、本発明はこれによって限定されるものではなく、他の基準を用いても良いことは言うまでもない。
また、以上の実施形態における入力画像データとリファレンスデータとの比較は、入力画像データのある１つの色成分についてのみ行ったが、本発明はこれによって限定されるものではない。例えば、メモリに４つの濃度色成分全てについてのリファレンスデータを備え、この比較を４つの濃度色成分全てについて行うようにしても良い。そして、４つ全ての色成分について、特定画像が検出されたと判断された場合に入力画像データに特定画像が含まれると判断しても良いし、或は、４つの色成分の内、いづれか１つの色成分について特定画像が検出されたと判断された場合に入力画像データに特定画像が含まれると判断しても良いし、さらには、４つの色成分の内、所定のいくつかの色成分について特定画像が検出されたと判断された場合に入力画像データに特定画像が含まれると判断しても良い。
【００５９】
さらに、以上の実施形態ではホストからの入力画像データとして濃度画像データを想定したが本発明はこれによって限定されるものではない。例えば、ホストから輝度（ＲＧＢ画像データ）を受信し、プリンタコントローラ或はプリンタエンジンに輝度→濃度変換を施すような色変換回路を備えたような構成にすることもできる。この場合、入力画像データとリファレンスデータとの比較は、例えば、最も輝度の高い成分であるＧ（グリーン）成分に注目して、行っても良いし、既に上述したように、すべての色成分に関する比較を行うようにしても良いことは言うまでもない。
【００６０】
さらにまた、以上の実施形態で用いたプリンタはラインメモリを持つ構成であったが本発明はこれによって限定されるものではなく、例えば、記録用紙１ページ分の画像データを格納できるフレームメモリを有した構成のプリンタにも適用することができる。
さらにまた、以上の実施形態で用いたプリンタは電子写真方式に従って画像形成と記録を行う構成であったが本発明はこれによって限定されるものではなく、例えば、インクジェット方式に従って画像形成と記録を行う構成のプリンタにも適用することができる。
【００６１】
尚、本発明は、『ホストコンピュータ、インタフェース、プリンタ等の』複数の機器から構成されるシステムに適用しても、『複写機等の』１つの機器からなる装置に適用しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。この場合、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体から、該プログラムを該システム或は装置に読み出すことによって、そのシステム或は装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【００６２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、特定画像の画像特性を考慮し、その特性に合わせて作成された最適なリファレンスデータを用いて特定画像の判別を行うので準備すべきリファレンスデータはより少なくて良く、その結果、リファレンスデータを格納する記憶手段の記憶容量は削減されるので、装置の低コスト化が図られるという効果がある。さらには、特定画像の判別に参照すべきリファレンスデータが少なくてすむので、判別処理の高速化が図られるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の代表的な実施形態であるカラーレーザビームプリンタの構成を示す側断面図である。
【図２】プリンタ１の機能構成を示すブロック図である。
【図３】プリンタエンジン３の機能構成を示すブロック図である。
【図４】画像形成プロセスにおける垂直同期信号（ＶＳＹＮＣ）、水平同期信号（ＢＤ）、及び、画像信号（ＶＤＯ）のタイミングを示す図である。
【図５】信号処理部４の内部構成を示すブロック図である。
【図６】パターン認識部２１の構成を示すブロック図である。
【図７】図６におけるブロック化部２１ａに於いて実行されるブロック処理の概要を示す図である。
【図８】リファレンスデータの一例を示す図である。
【図９】２種類の紙幣（紙幣Ａ、紙幣Ｂ）それぞれに関し作成されたリファレンスデータの紙幣に対する相対位置を示す図である。
【図１０】リファレンスデータのアドレスマップである。
【図１１】図９（ａ）に示した紙幣Ａに関するリファレンスデータの感度に関する角度依存性を示す図である。
【図１２】図９（ｂ）に示した紙幣Ｂに関するリファレンスデータの感度に関する角度依存性を示す図である。
【図１３】角度分割数決定処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
２０ラインメモリ
２１パターン認識部
２１ａブロック化部
２２ｂ比較部
２６メモリ

Claims

特定画像の特徴部を１回転させ、前記回転中の複数の回転角各々に関して得られる複数の画像に基づいて、前記複数の画像各々に対応する複数の画像データの画素値を所定ブロック領域毎に平均する平均化工程と、
前記ブロック毎の平均値を複数個のブロックに渡って集め、前記複数個のブロックの平均値で仮の参照画像データを構成するデータ構成工程と、
前記仮の参照画像データの値を、前記特定画像を表現する画像データを回転させながら比較する比較工程と、
前記比較工程による比較結果に基づいて、前記特定画像を前記仮の参照画像データの値を用いて認識できるかどうかを評価する評価工程と、
前記評価工程における評価結果に基づいて、前記特定画像がどのように回転しても前記仮の参照画像データの値を用いて認識できるように、前記複数の回転角を調整する調整工程と、
前記調整工程における調整の結果得られた複数の回転角各々に基づいて得られた複数の画像各々に対応する複数の画像データの画素値を前記所定ブロック毎に平均して得られた平均値を用い、前記データ構成工程において前記仮の参照画像データを構成したように、参照画像データを決定する決定工程とを有することを特徴とする参照画像データの作成方法。
前記特定画像の特徴部には、紙幣や有価証券などの特徴部を含むことを特徴とする請求項１に記載の参照画像データの作成方法。