JP3804590B2 - Image processing device - Google Patents

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JP3804590B2
JP3804590B2 JP2002206880A JP2002206880A JP3804590B2 JP 3804590 B2 JP3804590 B2 JP 3804590B2 JP 2002206880 A JP2002206880 A JP 2002206880A JP 2002206880 A JP2002206880 A JP 2002206880A JP 3804590 B2 JP3804590 B2 JP 3804590B2
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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、本来の画像データの中の特定マークの付加に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
複写機等の画像形成装置における高画質化の1つの方向は、原稿の種類に応じた画像処理を行って画像の再現性を高めることである。ここで、用紙に特定マークなどを記録しておき、そのマークを読み取って得た情報を下に画像処理を制御することが提案されている。
【0003】
たとえば特開2001−189865号公報では、違法コピー禁止などのため、用紙内にコピー禁止マークまたはバーコードを記録する。画像処理回路が、画像データの中にコピー禁止マークまたはバーコードを検出すると、得られた情報(コピー禁止など)をもとに適切な処理を行う。また、特開平8−305791号公報では、用紙にマークを形成しておき、そのマークにより情報を得る。マークにより提供される情報は、原稿の方向、走査方向等の各種制御情報である。ここで、用紙の四隅にマークを形成することにより、原稿の置き方に関係なく同じ認識処理方法を使用できる。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
以上に説明したように、画像に対する情報を表わす特定マークを本来の画像に付加して画像を形成することが提案されている。たとえば、複写されたものを原稿として複写を行う、いわゆるジェネレーションコピーにおいて、画像再現性を高めるために、操作者が手動で画像処理を切り換える手法などが用いられている。ジェネレーションコピーの場合、たとえば文字はMTF特性によって細くなったりがたつく傾向があるので、膨張処理を行ったり、エッジを他の場合より強調する画像処理をすることにより文字画像の再現性を向上できる。そこで、ジェネレーションコピーについても、人間の目に見えない特定マークを本来の画像に付加しておき、複写されたものが原稿であるか否かを自動的に判別できるようにすることが考えられる。こうすると、原稿画像を読み取るだけで自動的にジェネレーションコピーに適した画像処理を行える。ここで、特定マーク自体は本来の画像に影響を与えないものが好ましく、小さく且つ人間の目には識別しにくいものが望まれており、一方では、正確に検出する必要がある。また、画像形成時の特定マークの画像への追加と画像読取時の特定マークの識別は、これを効果的に行えることが望ましい。
【0005】
この発明の目的は、画像読取時に特定マークの識別を効果的に行うことである。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理装置は、所定の色と形状の特定マークを判別する判別手段と、判別手段により判別された特定マークの個数をカウントする第1のカウント手段と、特定マークの色の画素数をカウントする第2のカウント手段と、第1のカウント手段のカウント結果が第1のしきい値以上であり、第2のカウント手段のカウント結果が第2のしきい値以下であるとき、判別手段による判別を有効とする判定手段とを備える。
好ましくは、さらに、特定マークの下地色の画素数をカウントする第3のカウント手段をそなえ、前記の判定手段は、第3のカウント手段のカウント結果が第3のしきい値以上であるとき、判別手段による判別を有効とする。こうして、特定の色と形状で形成する特定マークを認識する装置において、入力画像中に特定マークが存在するか否かの判定条件に、検出範囲内の特定画素色(マーク色または背景色)が存在する割合を追加することにより、一般画像をマークと誤認識することを防止する。たとえば、特定の下地色の上にマークが存在することが前提であれば、下地色の割合が少ない場合は一般画像と考えられるためマークとは判定しない。また、特定色の割合が多い場合も同様にマークとは判定しない。
【0007】
前記の画像処理装置において、好ましくは、第1のカウント手段のカウント結果が第1のしきい値と異なる第4のしきい値以下、または、第2のカウント手段のカウント結果が第2のしきい値と異なる第5のしきい値以下、または、第3のカウント手段のカウント結果が第3のしきい値と異なる第6のしきい値以下であれば、判別手段による判別を無効とする。
【0008】
本発明に係る第2の画像処理装置は、所定の色と形状の特定マークを判別する判別手段と、判別手段により判別された特定マークの個数をカウントする第1のカウント手段と、特定マークの下地色の画素数をカウントする第3のカウント手段と、第3のカウント手段のカウント結果が第3のしきい値以上であるとき、判別手段による判別を有効であるとする判定手段とを備える。
【0009】
好ましくは、前記の画像処理装置において、前記の判別手段による特定マークの判別と、前記の第2カウント手段による特定マークの色の画素数のカウントは、色抽出手段による入力画像からの特定マークの色の画素の抽出に続いて並列に実行される。
【0010】
好ましくは、前記の画像処理装置において、より正確な特定マークの認識のため、特定マークのパターンマッチングの対象である画素の範囲を、注目画素を含む中心の複数のブロックとその周辺の複数のブロックに分け、各ブロックにおいて特定マークの色の画素数をカウントする。そして、各ブロックでのカウント値が所定の条件を満足すれば、特定マークであると判断する。
【0011】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して発明の実施の形態を説明する。
世代コピー(ジェネレーションコピー)とは、複写されたものを原稿として複写を行うことである。本発明では、カラー複写機または多機能複合機などで原稿の印字をする場合に、複写されたものが原稿であるか否かを判別できるようにするために、特定形状のマークからなるパターンを本来の画像に付加して複写を行う。複数の特定マークからなるパターンが付加されたコピーを原稿として画像を読み取り、用紙に画像を形成するとき、原稿を読み取って得られた画像データから特定マークのパターンを検出できる。これにより、世代コピーであることを自動的に判別できる。世代コピーであると判別される場合、そのような原稿に適した画像処理を行ってコピーを作成する。たとえばエッジを通常より強調したり、文字のがたつきを無くしたり、色味を補正したりすることにより文字画像の劣化を防止し、再現性を向上する。なお、このような特定マークのパターンは、世代コピー以外の情報を提供するためにも使用できるが、以下では世代コピーへの適用についてのみ説明するので、特定マークを世代コピーマーク(GCマークと略する)ともいう。特定マークのパターンとは、たとえば、所定個数の特定マークの等間隔配置である。
【0012】
図1〜図3を参照して、ジェネレーションコピーの処理を説明する。はじめて複写される原稿の中には、当然ながらジェネレーションコピーマーク(以下GCマークという)からなるパターンが含まれていない。そのような原稿を読み取り(S10)、得られた画像データについて、GCマーク検出処理を行う(S12)と、GCマークのパターンがないと判定される(S14でNO)。そこで、画像データについて通常の画像処理を行う(S16)。次に、用紙の余白部にGCマークのパターンを付加する処理を行う(S20)。そして、用紙に画像を形成する(S22)。
【0013】
こうして作成されたコピー(第1世代コピー)では、用紙の余白部に複数のGCマークからなるパターンが形成されている。図2は、1例を図式的に示す。用紙の4辺に余白部が設けられ、複数のGCマークのパターンが余白部内に辺にそって形成されている。GCマークは扁平な形状であり、用紙の辺にそった方向に横長になるように形成されている。複数のGCマークからなるパターンとして、この例では、複数のGCマークが等間隔に配置される。特定マークの色は、目立ちにくい色、たとえば黄色、である。
【0014】
次に、こうして得られた第1世代コピーを原稿として複写をする場合、その原稿を読み取り(S30)、得られた画像データについて、GCマーク検出処理を行う(S32)と、読取画像データからGCマークのパターンが検出され(S34でYES)、ジェネレーションコピーであると判別される。その場合、画像データについてジェネレーションコピー用の画像処理をする(S38)。次に、画像データについて、余白部にGCマークのパターンを付加する処理を行う(S40)。そして、用紙に画像を形成する(S42)。
【0015】
ここで、特定マークについては以下の点を考慮するべきである。入力画像の中から特定マークを認識する場合、パターンマッチングのために、マーク自体にある程度の大きさが必要となる。余白部分に特定マークを印字する場合、認識のしやすさや画像への影響を考えて大きなマークを印字するには大きな余白スペースが必要となる。また、パターンマッチングにおいて認識するために入力画像を保存する場合、入力画像を保存するためのラインメモリの容量も、特定マーク以上の大きさの記憶容量を必要とするために、大きくなる。また、特定マークが大きいと、目立たない色を採用しても、マークが目立ちやすくなる。また、一辺のみに特定マークが印字されていた場合、原稿のスキャナのプラテンガラスへの置き方によってマーク位置が変わることになったり、または、スキャン動作から認識するまで時間がかかるなどの問題がある。
【0016】
そこで、本発明では、図2に示したように、次のような特定マークを用いる。
(1)特定マークの形状は、横長の形状(たとえば長方形)とし、用紙の辺にそって横長に記録する。特定マークは、パターンマッチングで識別するので、ある程度の大きさが必要であるが、大きすぎると目立ってしまう。横長のマークを用いるので、一定のマークの大きさを確保しながら少ない余白領域に印字できるので、必要とする余白領域が少なくてすむ。このため原稿画像に対する影響が少なくてすむ。また、横長のマークを用いるので、マーク面積が同じでも目立ちにくくできる。また、横長形状のマークを用いるので、処理回路の中のラインメモリの記憶容量も少なくてすみ、処理回路の構成が簡略化できる。
【0017】
また、(2)複数の特定マークを、用紙の余白部に用紙の辺にそって印字する。複数のマークを記録するので、一部の欠損があったりしても誤認識が避けられる。複数のマークを辺にそって配置するので、少ない余白領域に印字できる。また、図4に示すように、パターンマッチングに必要なライン数が少ないので、処理回路の中のラインメモリの容量も少なくてすむ。1例では、特定マークの間隔は一定である。
【0018】
また、(3)特定マークは、用紙の四辺にそれぞれ印字する。特定マークの検出範囲は、たとえば、スキャン時の最初の指定ライン数の範囲とし、また必要ならば主走査方向の指定範囲とする。したがって、図5に示すように、原稿の置き方に関係なく、同じ副走査方向の範囲で同じ処理を行うことで、マークを認識できる。したがって、処理回路の構成を簡略化でき、認識までの処理時間を短くできる。
【0019】
図6は、前述の世代コピーを適切に処理するカラー複写機の全体構成を示す。この複写機の構成は、特定原稿認識回路24の構成とGCマーク関連処理とを除いて従来と同様である。
【0020】
スキャナにおいて、CCDセンサ10で読み取られた原稿からの反射光は、AD変換器12によりデジタルのRGB読取データに変換される。読取データは、読取補正部14においてシェーディング補正、ライン間補正、色収差補正などの各種補正処理が施される。補正された読取データは、2つの経路で処理される。
【0021】
一方では、画像処理のための前処理が、解像度変換(拡大、縮小)部16、RGBガンマ補正部18、明度・色差分離部20及びGCマーク除去部22で行われる。解像度変換(拡大、縮小)部16では、必要ならば変倍処理が行われる。RGBガンマ補正部18では、RGBデータについてガンマ補正が行われる。HVC変換部20はRGBデータを明度Vと色差Cr、Cbに変換する。GCマーク除去部22は、読取データからGCマークが検出された場合、余白部からGCマークを除去する。
【0022】
他方、補正された読取データは、特定原稿認識回路24において、たとえば紙幣などの特定原稿であるか否かが判断される。さらに、特定原稿認識回路24には、GCマークを識別するための特定マーク認識チップ26が着脱可能である。特定マーク認識チップ26は、全体を制御するCPU100、認識プログラムを記憶するROM102、ワークエリアであるRAM104およびCPU100の制御の下に識別処理を行う処理回路106からなる。
【0023】
次に、画像の特徴に応じた画像調整が行われる。シャープネス補正部28は、画像のシャープネスを調整し、HVC調整部30では、明度・彩度・色相を独立に調整する。そして、色空間変換部32は、調整後のデータについて、濃度データへの変換、下色除去・墨加刷処理、CMYKデータへの変換などを行う。また、図示しないが、カラー/白黒原稿自動判別や自動下地レベル調整なども並行して行う。また、特定原稿認識回路24や特定マーク認識チップ26で特定原稿や特定マークが検出されなかった場合は、通常の画像調整が行われ、特定マークが検出された場合は、ジェネレーションコピー用の画像調整が行われる。その後、付加処理部34で特定マーク(GCマーク)が余白部に付加される。なお、図示しないが、モノクロ画像については2値化処理を行う。
【0024】
次に、JPEG符号化処理部36でデータが圧縮される。圧縮されたデータは、スキャナ画像IF38を経てプリンタ部40または外部機器42に送られる。プリンタ部40では、受け取ったデータを基に用紙に画像を形成する。ここで、用紙の四辺に複数の特定マークからなるパターンが形成される。
【0025】
特定マーク認識チップ26は、主走査方向に等間隔で配置された複数の特定マークからなるパターンを認識する。このような特定マークのパターンの認識において、原稿を読み取って得られた画像データから、所定間隔で配置された特定マークを検出する必要がある。複数のマークエレメントで構成される特定マークを認識する場合、一般画像にマークエレメントに類似する色と形状が混じっていると、正確なマークエレメントの個数や配置を検出することが難しい。
【0026】
そこで、本実施形態では、特定の色の下地のうえにあるマークを対象として、一般画像をマークと誤認するしないようにする。具体的には、入力画像中に特定マークが存在するか否かの判定条件に、検出範囲内の特定画素色(マーク色、下地色)が存在する割合を追加することにより、一般画像をマークと誤認識することを防止する。たとえば、特定の下地色の上にマークが存在することが前提であれば、下地色割合が少ない場合は一般画像と考えられるためマークとは判定しない。また、特定色割合が多い場合も同様にマークとは判定しない。
【0027】
なお、原稿画像に識別マークを追加して複写を行う複写機において、マーク色の画素数の割合を検査し、マークが存在するか否かを判定することが、特開平4−222644号公報において提案されている。しかし、これでは、同じ色でマークでない画素があれば、誤判別をしてしまうことになる。本実施形態では、図7に示すように、マーク検出自体は、別のパターンマッチング回路で行うとともに、下地色画素に対する検査もマーク色の画素に対する検査も行う。そして、マークが誤検出されているか否かを、それらの結果を用いて判断する。
【0028】
具体的には、特定マークの個数をカウントする第1のカウント手段の他に、特定マークの色の画素数をカウントする第2のカウント手段と、特定マークの下地色の画素数をカウントする第3のカウント手段とを備える。そして、第1のカウント手段のカウント結果が第1のしきい値以上であり、第2のカウント手段のカウント結果(マーク色の割合)が第2のしきい値以下であるとき、特定マークであるとの判別を有効とするが、そうでなければ無効とする。または、第1のカウント手段のカウント結果が第1のしきい値以上であり、第3のカウント手段のカウント結果(下地色の割合)が第3のしきい値以上であるとき、特定マークであるとの判別を有効とするが、そうでなければ無効とする。より好ましくは、さらに、第1のカウント手段のカウント結果が第1のしきい値以上であり、第2のカウント手段のカウント結果(マーク色の割合)が第2のしきい値以下であり、かつ、第3のカウント手段のカウント結果(下地色の割合)が第3のしきい値以上であるとき、特定マークであるとの判別を有効とするが、そうでなければ無効とする。
【0029】
さらに、以下のいずれかの条件を追加してもよい。すなわち、第1のカウント手段のカウント結果(マークの数)が第1のしきい値と異なる第4のしきい値以下であるか、第2のカウント手段のカウント結果(マーク色の割合)が第2のしきい値と異なる第5のしきい値以下であるか、または、第3のカウント手段のカウント結果(下地色の割合)が第2のしきい値と異なる第6のしきい値以下であれば、特定マークであるとの判別を無効とする。すなわち、これらのいずれかの条件を満足すれば、他の条件を満足していても、特定マークとの判別を無効にする。
【0030】
特定マークを検出するマークフィルタは、注目画素を含む11×11画素の大きさである。特定マークのパターンマッチングにおいては、より正確なマーク認識のため、特定マークの形状による誤認識を考慮して、11×11画素の範囲を、注目画素を含む中心の複数のブロックとその周辺の複数のブロックに分け、各ブロックにおいて特定マークの色の画素数をカウントする。そして、各ブロックでのカウント値が所定の条件を満足すれば、特定マークであると判断する。
【0031】
以下に、特定マーク認識チップ26による複数の特定マークからなるパターンの認識について説明する。図8は、特定マーク認識チップ26におけるCPU100による特定マーク認識のフローを示す。まずR,G,Bの画像データ(各8ビット)を入力する(S100)。必要ならば変倍などの前処理を行う。次に、入力画像データからGCマークの色を抽出する(S102)。ここで、入力されたR,G,Bの画像濃度が、予め規定された参照濃度範囲内であるか否かを判定して2値化を行う。これにより2値データが得られる。次に、2値像データからノイズを除去する(S104)。ここで、1画素からなる孤立点を除去する。こうして得られた2値データについて、パターンマッチングのためのマーク検出パラメータを用いて、特定マークエレメント形状を検出する(S106)。ここで、たとえば11×11画素のエレメントフィルタを用いてマークエレメント形状の抽出を行う。次に、検出したマークエレメントについて所定間隔であるか否かを検査する(S108)。ここで、前回検出されたマークエレメントのx座標位置との差が指定のマーク間隔の自然数倍であればマークエレメントであると判定する。次に、所定間隔であるマークエレメントの個数を算出する(S110)。次に、マークエレメントの個数を合計し、規定数であるか否かを判定し、その結果を出力する(S112)。ここで、マークエレメントの個数が規定数であると、世代コピーであると判定する。なお、特定マーク認識チップ26におけるGCマーク認識処理は、CPU100によるソフトウェア処理として説明したが、これは説明の便宜のためであり、実際には、少なくとも一部の処理が専用のハードウェア回路として構成できる。
【0032】
また、ステップS102で得られた2値画像について、並行してマーク色画素を処理する。すなわち、マーク検出範囲内にあるマーク色画素をカウントする(S120)。次に、マーク色画素領域率(nMark/nAll)を算出し、あらかじめ設定されているしきい値MarkRatioMinと比較し、マーク色画素領域率がしきい値より大きければ、規定のマークより大きすぎる画像(一般画像)であると判定する(S122)。そして、一般画像であると判定する場合、マークでないという検出結果信号を出力する(S124)。
【0033】
また、入力画像データから下地(たとえば白色)を抽出する(S130)。ここで、入力されたR,G,Bの画像濃度が、予め規定された参照濃度範囲内であるか否かを判定して2値化を行う。これにより下地についての2値データが得られる。次に、マーク検出範囲内にある下地色画素をカウントする(S132)。次に、下地色画素領域率(nWhite/nAll)を算出し、あらかじめ設定されているしきい値WhiteRatioMinと比較し、下地色画素領域率がしきい値より小さければ、規定の下地でない画像(一般画像)であると判定する(S134)。そして、一般画像であると判定する場合、下地色でないという検出結果信号を出力する(S136)。
【0034】
そして、ステップS112で出力されたマークエレメントの個数が規定数であるか否かの検出結果信号と、ステップS124からのマークでないという検出結果信号と、ステップS136からの下地色でないという検出結果信号を受けて、マークが存在するか否かを判定する。ここで、マークエレメントの個数が規定数であるとの検出結果信号を受けても、マークまたは下地色でないという検出結果信号を受けると、マークでないと判定する。なお、特定マーク認識チップ26におけるGCマーク認識処理は、ここではソフトウエアプログラムとして説明しているが、少なくとも一部は専用のハードウェア回路として構成できる。
【0035】
図9は、画像データについてのマーク間隔検査(図8、S108)とマーク個数カウント(図8、S110)のフローを示す。ここで、特定マークの検出は原稿の端から指定ライン数の範囲で行う。先に説明したように、特定マークは所定間隔で配置されているものとする。入力画像データを順次走査して、特定マークのパターンを検出する。2値データの座標位置は(X、Y)で表わす。まず、検出マークエレメント数nCountを0に初期化し、Y座標の値を0に初期化する(S200)。次に、X座標の値を0に初期化する(S202)。次に、11×11画素のマークエレメントフィルタを用いて、パターンマッチングによりマークエレメント候補を検出する(S204)。マークエレメント候補が検出されると、次に、最初のマークエレメントであるか否かを判定する(S206)。最初のマークエレメントであれば、検出マークエレメント数nCountをインクリメントし、マークエレメント候補が検出されたことを示すフラグPreFlagを立てる(S208)。そして、検出されたマークエレメントの中心のX座標をx1とし、現在のXの値を、前回検出マークエレメント位置PreXに設定する(S222)。また、マークエレメント候補が最初のマークエレメントでなければ(S206でNO)、そのマークエレメントのX座標をx2とする。次に、そのマークエレメントと1つ前の検出マークエレメント位置PreXとの距離(x2とx1の差の絶対値)が指定の間隔Wの自然数倍であるか否かを判定する(S210)。指定の間隔Wの自然数倍であれば(すなわちabs(x2−x1)=nW±1ならば)、検出マークエレメント数nCountをインクリメントする(S212)。±1は許容範囲を示す。そして、フラグPreFlagが0であれば(S214でYES)、検出マークエレメント数nCountをインクリメントして(S216)、前回にマークエレメント候補でないと判断されたマークエレメント候補も検出マークエレメントとして扱う。そして、フラグPreFlagを1とする(S218)。そして、現在のX座標の値を前回検出マークエレメント位置PreXに設定する(S222)。指定の間隔Wでなければ(S210でNO)、フラグPreFlagを0とする(S220)。そして、現在のXの値を前回検出マークエレメント位置PreXに設定する(S222)。
【0036】
次に、Xをインクリメントして主走査方向に位置を移動し(S224)、XがX検出範囲内であれば(S226でNO)、ステップS204に戻ってマークエレメント検出を続ける。
【0037】
XがX検出範囲内でなくなると(S226でYES)、Yをインクリメントして、副走査方向に位置を移動する(S228)。YがY検出範囲内であれば(S230でNO)、ステップS202に戻ってマークエレメント検出を続ける。YがY検出範囲内でなくなると(S230でYES)、処理を終了する。このときのnCountの値が、検出されたマークの数である。
【0038】
図10は、マーク個数カウント動作の例を示す。この例では長方形で示すマークエレメント候補が図に示すような順番で検出される。最初のマークエレメント候補が検出されると、検出エレメント数nCountが1となり、フラグPreFlagが1と設定される。次に、2つ目のマークエレメント候補が検出されるが、指定の間隔の位置に存在しないので、マークエレメントでないと判断する。そこでフラグPreFlagが0に設定される。次に、3つ目のマークエレメント候補が検出されるが、指定の間隔の位置に存在しないので、エレメントでないと判断し、フラグPreFlagが0に設定される。4つ目のマークエレメント候補が検出されると、指定の間隔の位置に存在するので、検出エレメント数nCountが2となり、さらに、前回のエレメント候補が指定の間隔でないと判断されていたので、有効なエレメント候補と判断して、検出エレメント数nCountが3と増加する。そしてフラグPreFlagが1と設定される。
【0039】
【発明の効果】
一般画像にマークに類似する色と形状が混じっており、マーク検出部で特定マークと検出されても、マーク色の割合または下地色の割合が条件を満たしていない場合は、マークと認識しないため、一般画像をマークと誤認識することを防止できる。
また、誤認識に対する精度が高まるため、マーク自体が、誤認識しにくい複雑な形状でなくてもよい。したがって、マーク検出部の構成を簡略化できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 第1世代コピーの処理を示すフローチャート
【図2】 ジェネレーションコピーの1例の図
【図3】 第2世代コピーの処理を示すフローチャート
【図4】 認識に必要なラインを示す図
【図5】 原稿の異なる置き方の場合の検出処理を示す図
【図6】 カラー複写機の全体構成を示すブロック図
【図7】 マーク認識の考え方を説明するための図
【図8】 特定マーク認識チップにおける特定マーク認識のフローチャート
【図9】 画像データについてのマーク間隔検査とマーク個数カウントのフローチャート
【図10】 マーク個数カウント動作の説明のための図
【符号の説明】
10 CCDセンサ、 22 GCマーク除去部、 24 特定原稿認識回路、 26 特定マーク認識チップ、28 シャープネス補正部、 30 HVC調整部、 32 色空間変換部、 34 付加処理部、 100 CPU、 102 ROM、 106 処理回路。
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to addition of a specific mark in original image data.
[0002]
[Prior art]
One direction of image quality improvement in an image forming apparatus such as a copying machine is to improve image reproducibility by performing image processing according to the type of document. Here, it has been proposed to record a specific mark or the like on a sheet, and to control image processing based on information obtained by reading the mark.
[0003]
For example, in Japanese Patent Laid-Open No. 2001-189865, a copy prohibition mark or bar code is recorded on a sheet in order to prohibit illegal copying. When the image processing circuit detects a copy prohibition mark or barcode in the image data, appropriate processing is performed based on the obtained information (copy prohibition, etc.). In JP-A-8-305791, a mark is formed on a sheet, and information is obtained from the mark. The information provided by the mark is various control information such as a document direction and a scanning direction. Here, by forming marks at the four corners of the paper, the same recognition processing method can be used regardless of how the original is placed.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, it has been proposed to form an image by adding a specific mark representing information on the image to the original image. For example, in a so-called generation copy in which a copied material is copied as a document, a technique in which an operator manually switches image processing is used in order to improve image reproducibility. In the case of the generation copy, for example, the character tends to become thin or sluggish depending on the MTF characteristics. Therefore, the reproducibility of the character image can be improved by performing an expansion process or performing an image process that emphasizes the edge more than other cases. In view of this, it is conceivable for generation copies to add a specific mark that is invisible to human eyes to the original image so that it can be automatically determined whether or not the copied one is a manuscript. In this way, it is possible to automatically perform image processing suitable for generation copying only by reading a document image. Here, it is preferable that the specific mark itself does not affect the original image, and it is desired that the specific mark be small and difficult to be identified by the human eye. On the other hand, it is necessary to accurately detect the specific mark. Further, it is desirable to be able to effectively add the specific mark to the image at the time of image formation and identify the specific mark at the time of image reading.
[0005]
An object of the present invention is to effectively identify a specific mark when reading an image.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
An image processing apparatus according to the present invention includes: a discriminating unit that discriminates a specific mark having a predetermined color and shape; a first count unit that counts the number of specific marks discriminated by the discriminating unit; Second counting means for counting the number, and when the count result of the first counting means is not less than the first threshold value and the count result of the second counting means is not more than the second threshold value, Determination means for validating the determination by the determination means.
Preferably, further comprising third counting means for counting the number of pixels of the background color of the specific mark, wherein the determination means is configured such that when the count result of the third counting means is equal to or greater than a third threshold value, The discrimination by the discrimination means is valid. Thus, in an apparatus for recognizing a specific mark formed with a specific color and shape, a specific pixel color (mark color or background color) within a detection range is used as a determination condition as to whether or not a specific mark exists in the input image. By adding an existing ratio, it is possible to prevent a general image from being erroneously recognized as a mark. For example, if it is premised that a mark exists on a specific background color, the mark is not determined as a mark because the image is considered a general image when the ratio of the background color is small. Similarly, when the ratio of the specific color is large, the mark is not determined.
[0007]
In the image processing apparatus, preferably, the count result of the first count unit is equal to or less than a fourth threshold value different from the first threshold value, or the count result of the second count unit is the second threshold value. If the threshold value is not more than the fifth threshold value or the count result of the third counting means is not more than the sixth threshold value that is different from the third threshold value, the determination by the determining means is invalidated. .
[0008]
A second image processing apparatus according to the present invention includes: a discriminating unit that discriminates a specific mark having a predetermined color and shape; a first counting unit that counts the number of specific marks discriminated by the discriminating unit; Third counting means for counting the number of pixels of the background color, and determination means for determining that the determination by the determination means is valid when the count result of the third counting means is equal to or greater than a third threshold value. .
[0009]
Preferably, in the image processing apparatus, the determination of the specific mark by the determination unit and the count of the number of pixels of the color of the specific mark by the second count unit are the same as the specific mark from the input image by the color extraction unit. This is performed in parallel following the extraction of color pixels.
[0010]
Preferably, in the above-described image processing apparatus, in order to recognize a specific mark more accurately, a range of pixels that are targets of pattern matching of the specific mark is divided into a plurality of central blocks including the pixel of interest and a plurality of blocks around it. In each block, the number of pixels of a specific mark color is counted in each block. If the count value in each block satisfies a predetermined condition, it is determined that the mark is a specific mark.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
The generation copy (generation copy) is to perform copying using a copied copy as a manuscript. In the present invention, when a document is printed by a color copying machine or a multi-function multifunction device, a pattern made up of marks of a specific shape is used so that it can be determined whether the copied document is a document. A copy is made by adding to the original image. When an image is read using a copy to which a pattern composed of a plurality of specific marks is added as an original and an image is formed on a sheet, the pattern of the specific mark can be detected from image data obtained by reading the original. Thereby, it can be automatically determined that the copy is a generation copy. When it is determined that the copy is a generation copy, a copy is created by performing image processing suitable for such a document. For example, deterioration of the character image can be prevented and reproducibility can be improved by emphasizing the edge more than usual, eliminating character shakiness, or correcting the color. Such a specific mark pattern can also be used to provide information other than the generation copy. However, only the application to the generation copy will be described below, so the specific mark is abbreviated as a generation copy mark (GC mark). It is also said. The specific mark pattern is, for example, an equidistant arrangement of a predetermined number of specific marks.
[0012]
The generation copy process will be described with reference to FIGS. The original to be copied for the first time naturally does not include a pattern consisting of generation copy marks (hereinafter referred to as GC marks). When such a document is read (S10) and the obtained image data is subjected to GC mark detection processing (S12), it is determined that there is no GC mark pattern (NO in S14). Therefore, normal image processing is performed on the image data (S16). Next, a process of adding a GC mark pattern to the margin of the paper is performed (S20). Then, an image is formed on the paper (S22).
[0013]
In the copy thus created (first generation copy), a pattern composed of a plurality of GC marks is formed in the margin of the paper. FIG. 2 schematically shows an example. Margins are provided on four sides of the paper, and a plurality of GC mark patterns are formed along the sides in the margins. The GC mark has a flat shape and is formed to be horizontally long in the direction along the side of the sheet. As a pattern composed of a plurality of GC marks, in this example, a plurality of GC marks are arranged at equal intervals. The color of the specific mark is an inconspicuous color, for example, yellow.
[0014]
Next, when copying the first generation copy thus obtained as a document, the document is read (S30), and a GC mark detection process is performed on the obtained image data (S32). A mark pattern is detected (YES in S34), and it is determined that the copy is a generation copy. In that case, image processing for generation copy is performed on the image data (S38). Next, a process of adding a GC mark pattern to the margin is performed on the image data (S40). Then, an image is formed on the paper (S42).
[0015]
Here, the following points should be considered for the specific mark. When a specific mark is recognized from the input image, the mark itself needs a certain size for pattern matching. When a specific mark is printed in the margin portion, a large margin space is required to print a large mark in consideration of ease of recognition and influence on the image. Further, when an input image is stored for recognition in pattern matching, the capacity of the line memory for storing the input image also increases because a storage capacity larger than the specific mark is required. In addition, if the specific mark is large, the mark is easily noticeable even if an inconspicuous color is adopted. In addition, when a specific mark is printed on only one side, there is a problem that the mark position changes depending on how the original is placed on the platen glass of the scanner, or it takes time to recognize from the scanning operation. .
[0016]
Therefore, in the present invention, the following specific marks are used as shown in FIG.
(1) The shape of the specific mark is a horizontally long shape (for example, a rectangle), and is recorded horizontally along the side of the paper. Since the specific mark is identified by pattern matching, it needs to have a certain size, but if it is too large, it will stand out. Since a horizontally long mark is used, printing can be performed in a small margin area while ensuring a certain mark size, so that a small margin area is required. For this reason, the influence on the document image can be reduced. In addition, since a horizontally long mark is used, it can be made inconspicuous even if the mark area is the same. Further, since the horizontally long mark is used, the storage capacity of the line memory in the processing circuit can be reduced, and the configuration of the processing circuit can be simplified.
[0017]
(2) A plurality of specific marks are printed along the side of the paper in the margin of the paper. Since a plurality of marks are recorded, misrecognition can be avoided even if there are some defects. Since a plurality of marks are arranged along the side, printing can be performed in a small margin area. Further, as shown in FIG. 4, since the number of lines required for pattern matching is small, the capacity of the line memory in the processing circuit can be reduced. In one example, the interval between the specific marks is constant.
[0018]
(3) The specific mark is printed on each of the four sides of the paper. The detection range of the specific mark is, for example, a range of the first designated number of lines at the time of scanning, and if necessary, a designated range in the main scanning direction. Therefore, as shown in FIG. 5, the mark can be recognized by performing the same processing in the same sub-scanning direction range regardless of how the document is placed. Therefore, the configuration of the processing circuit can be simplified, and the processing time until recognition can be shortened.
[0019]
FIG. 6 shows the overall configuration of a color copying machine that appropriately processes the above-mentioned generation copy. The configuration of this copying machine is the same as that of the prior art except for the configuration of the specific document recognition circuit 24 and the GC mark related processing.
[0020]
In the scanner, the reflected light from the original read by the CCD sensor 10 is converted into digital RGB read data by the AD converter 12. The read data is subjected to various correction processes such as shading correction, line-to-line correction, and chromatic aberration correction in the read correction unit 14. The corrected read data is processed in two paths.
[0021]
On the other hand, preprocessing for image processing is performed by the resolution conversion (enlargement / reduction) unit 16, the RGB gamma correction unit 18, the brightness / color difference separation unit 20, and the GC mark removal unit 22. The resolution conversion (enlargement / reduction) unit 16 performs a scaling process if necessary. The RGB gamma correction unit 18 performs gamma correction on the RGB data. The HVC converter 20 converts the RGB data into lightness V and color differences Cr and Cb. The GC mark removing unit 22 removes the GC mark from the blank portion when the GC mark is detected from the read data.
[0022]
On the other hand, whether or not the corrected read data is a specific document such as a banknote is determined in the specific document recognition circuit 24. Further, a specific mark recognition chip 26 for identifying the GC mark can be attached to and detached from the specific document recognition circuit 24. The specific mark recognition chip 26 includes a CPU 100 that controls the whole, a ROM 102 that stores a recognition program, a RAM 104 that is a work area, and a processing circuit 106 that performs identification processing under the control of the CPU 100.
[0023]
Next, image adjustment is performed according to the characteristics of the image. The sharpness correction unit 28 adjusts the sharpness of the image, and the HVC adjustment unit 30 independently adjusts brightness, saturation, and hue. Then, the color space conversion unit 32 performs conversion of the adjusted data into density data, undercolor removal / inking process, conversion to CMYK data, and the like. Although not shown, color / monochrome original automatic discrimination and automatic background level adjustment are also performed in parallel. If the specific document or specific mark is not detected by the specific document recognition circuit 24 or the specific mark recognition chip 26, normal image adjustment is performed. If a specific mark is detected, image adjustment for generation copy is performed. Is done. Thereafter, a specific mark (GC mark) is added to the margin by the addition processing unit 34. Although not shown, a binarization process is performed for a monochrome image.
[0024]
Next, the JPEG encoding processing unit 36 compresses the data. The compressed data is sent to the printer unit 40 or the external device 42 via the scanner image IF 38. The printer unit 40 forms an image on a sheet based on the received data. Here, a pattern composed of a plurality of specific marks is formed on the four sides of the sheet.
[0025]
The specific mark recognition chip 26 recognizes a pattern composed of a plurality of specific marks arranged at equal intervals in the main scanning direction. In recognition of such a specific mark pattern, it is necessary to detect specific marks arranged at predetermined intervals from image data obtained by reading a document. When recognizing a specific mark composed of a plurality of mark elements, it is difficult to accurately detect the number and arrangement of mark elements if colors and shapes similar to the mark elements are mixed in a general image.
[0026]
Therefore, in the present embodiment, a general image is not misidentified as a mark for a mark on a base of a specific color. Specifically, a general image is marked by adding a ratio of the presence of a specific pixel color (mark color or background color) within the detection range to the determination condition as to whether or not a specific mark exists in the input image. Prevent misrecognition. For example, if it is premised that a mark exists on a specific background color, if the background color ratio is small, it is considered as a general image and is not determined as a mark. Similarly, the mark is not determined when the specific color ratio is large.
[0027]
In a copying machine that performs copying by adding an identification mark to a document image, the ratio of the number of pixels in the mark color is inspected to determine whether or not a mark exists in Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-222644. Proposed. However, in this case, if there is a pixel with the same color but not a mark, an erroneous determination is made. In the present embodiment, as shown in FIG. 7, the mark detection itself is performed by another pattern matching circuit, and the inspection for the background color pixel and the pixel for the mark color are also performed. And it is judged using those results whether the mark is erroneously detected.
[0028]
Specifically, in addition to the first counting means for counting the number of specific marks, the second counting means for counting the number of pixels of the color of the specific mark, and the first counting means for counting the number of pixels of the background color of the specific mark. 3 counting means. When the count result of the first count unit is equal to or greater than the first threshold value and the count result (mark color ratio) of the second count unit is equal to or less than the second threshold value, The determination that it exists is valid, but otherwise it is invalid. Alternatively, when the count result of the first count means is equal to or greater than the first threshold value and the count result (background color ratio) of the third count means is equal to or greater than the third threshold value, The determination that it exists is valid, but otherwise it is invalid. More preferably, the count result of the first count means is equal to or greater than the first threshold value, and the count result (mark color ratio) of the second count means is equal to or less than the second threshold value. When the count result (background color ratio) of the third count means is equal to or greater than the third threshold value, the determination that the mark is a specific mark is valid, but otherwise is invalid.
[0029]
Furthermore, any of the following conditions may be added. That is, the count result (number of marks) of the first count means is equal to or less than a fourth threshold value different from the first threshold value, or the count result (mark color ratio) of the second count means is A sixth threshold value that is equal to or less than a fifth threshold value that is different from the second threshold value, or whose count result (background color ratio) of the third counting means is different from the second threshold value. If it is below, the determination that the mark is a specific mark is invalidated. That is, if any of these conditions is satisfied, the discrimination from the specific mark is invalidated even if the other conditions are satisfied.
[0030]
The mark filter for detecting the specific mark has a size of 11 × 11 pixels including the target pixel. In pattern matching of a specific mark, for more accurate mark recognition, in consideration of misrecognition due to the shape of the specific mark, an area of 11 × 11 pixels is divided into a plurality of central blocks including the pixel of interest and a plurality of peripheral blocks. And the number of pixels of a specific mark color is counted in each block. If the count value in each block satisfies a predetermined condition, it is determined that the mark is a specific mark.
[0031]
Hereinafter, recognition of a pattern composed of a plurality of specific marks by the specific mark recognition chip 26 will be described. FIG. 8 shows a flow of specific mark recognition by the CPU 100 in the specific mark recognition chip 26. First, R, G, B image data (8 bits each) is input (S100). If necessary, perform pre-processing such as scaling. Next, the color of the GC mark is extracted from the input image data (S102). Here, binarization is performed by determining whether or not the input image density of R, G, and B is within a predefined reference density range. Thereby, binary data is obtained. Next, noise is removed from the binary image data (S104). Here, an isolated point consisting of one pixel is removed. For the binary data obtained in this way, a specific mark element shape is detected using mark detection parameters for pattern matching (S106). Here, for example, the mark element shape is extracted using an element filter of 11 × 11 pixels. Next, it is inspected whether or not the detected mark elements are at a predetermined interval (S108). Here, if the difference between the previously detected mark element and the x coordinate position is a natural number multiple of the specified mark interval, the mark element is determined to be a mark element. Next, the number of mark elements at a predetermined interval is calculated (S110). Next, the number of mark elements is summed to determine whether or not the number is a specified number, and the result is output (S112). Here, if the number of mark elements is a specified number, it is determined that the copy is a generation copy. The GC mark recognition process in the specific mark recognition chip 26 has been described as a software process by the CPU 100. However, this is for convenience of explanation, and in practice, at least a part of the process is configured as a dedicated hardware circuit. it can.
[0032]
Further, the mark color pixel is processed in parallel for the binary image obtained in step S102. That is, the mark color pixels within the mark detection range are counted (S120). Next, the mark color pixel area ratio (nMark / nAll) is calculated and compared with a preset threshold value MarkRatioMin. If the mark color pixel area ratio is larger than the threshold value, the image is too large than the specified mark. It is determined that it is a (general image) (S122). When it is determined that the image is a general image, a detection result signal indicating that the image is not a mark is output (S124).
[0033]
Further, a background (for example, white) is extracted from the input image data (S130). Here, binarization is performed by determining whether or not the input image density of R, G, and B is within a predefined reference density range. As a result, binary data for the background is obtained. Next, the background color pixels within the mark detection range are counted (S132). Next, the background color pixel area ratio (nWhite / nAll) is calculated and compared with a preset threshold WhiteRatioMin. Image) (S134). When it is determined that the image is a general image, a detection result signal indicating that the background color is not used is output (S136).
[0034]
Then, a detection result signal indicating whether or not the number of mark elements output in step S112 is a specified number, a detection result signal indicating that the mark element is not a mark from step S124, and a detection result signal indicating that the number is not a background color from step S136 are provided. In response, it is determined whether or not a mark exists. Here, even if a detection result signal indicating that the number of mark elements is a specified number is received, if a detection result signal indicating that the number of mark elements is not a mark or a base color is received, it is determined that the mark is not a mark. The GC mark recognition process in the specific mark recognition chip 26 has been described as a software program here, but at least a part of it can be configured as a dedicated hardware circuit.
[0035]
FIG. 9 shows a flow of mark interval inspection (FIG. 8, S108) and mark number count (FIG. 8, S110) for image data. Here, the specific mark is detected within the range of the designated number of lines from the edge of the document. As described above, it is assumed that the specific marks are arranged at a predetermined interval. The input image data is sequentially scanned to detect a specific mark pattern. The coordinate position of the binary data is represented by (X, Y). First, the detection mark element number nCount is initialized to 0, and the Y coordinate value is initialized to 0 (S200). Next, the value of the X coordinate is initialized to 0 (S202). Next, a mark element candidate is detected by pattern matching using a mark element filter of 11 × 11 pixels (S204). If a mark element candidate is detected, it is next determined whether or not it is the first mark element (S206). If it is the first mark element, the number nCount of detected mark elements is incremented and a flag PreFlag indicating that a mark element candidate has been detected is set (S208). Then, the X coordinate of the center of the detected mark element is set to x1, and the current X value is set to the previously detected mark element position PreX (S222). If the mark element candidate is not the first mark element (NO in S206), the X coordinate of the mark element is set to x2. Next, it is determined whether or not the distance (absolute value of the difference between x2 and x1) between the mark element and the previous detection mark element position PreX is a natural number multiple of the specified interval W (S210). If it is a natural number multiple of the specified interval W (that is, if abs (x2-x1) = nW ± 1), the detection mark element number nCount is incremented (S212). ± 1 indicates an allowable range. If the flag PreFlag is 0 (YES in S214), the number of detected mark elements nCount is incremented (S216), and a mark element candidate previously determined not to be a mark element candidate is also handled as a detected mark element. The flag PreFlag is set to 1 (S218). Then, the value of the current X coordinate is set to the previously detected mark element position PreX (S222). If it is not the specified interval W (NO in S210), the flag PreFlag is set to 0 (S220). Then, the current value of X is set to the previous detection mark element position PreX (S222).
[0036]
Next, X is incremented to move the position in the main scanning direction (S224). If X is within the X detection range (NO in S226), the process returns to step S204 to continue the mark element detection.
[0037]
When X is not within the X detection range (YES in S226), Y is incremented and the position is moved in the sub-scanning direction (S228). If Y is within the Y detection range (NO in S230), the process returns to step S202 to continue the mark element detection. When Y is not within the Y detection range (YES in S230), the process ends. The value of nCount at this time is the number of detected marks.
[0038]
FIG. 10 shows an example of the mark number counting operation. In this example, mark element candidates indicated by rectangles are detected in the order shown in the figure. When the first mark element candidate is detected, the detected element number nCount becomes 1, and the flag PreFlag is set to 1. Next, a second mark element candidate is detected, but it is not a mark element because it does not exist at a specified interval position. Therefore, the flag PreFlag is set to 0. Next, the third mark element candidate is detected, but is not located at a specified interval, so it is determined that the element is not an element, and the flag PreFlag is set to 0. When the fourth mark element candidate is detected, it exists at the specified interval, so the number of detected elements nCount is 2, and it is determined that the previous element candidate is not at the specified interval. As a result, the number n of detected elements is increased to 3. The flag PreFlag is set to 1.
[0039]
【The invention's effect】
A color and shape similar to a mark are mixed in a general image, and even if a specific mark is detected by the mark detection unit, if the mark color ratio or background color ratio does not satisfy the conditions, it is not recognized as a mark. It is possible to prevent a general image from being erroneously recognized as a mark.
Further, since the accuracy with respect to erroneous recognition is increased, the mark itself may not have a complicated shape that is difficult to be erroneously recognized. Therefore, the configuration of the mark detection unit can be simplified.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart showing first generation copy processing;
[Figure 2] Diagram of an example of a generation copy
FIG. 3 is a flowchart showing a second generation copy process.
FIG. 4 is a diagram showing lines necessary for recognition
FIG. 5 is a diagram showing detection processing when the originals are placed differently.
FIG. 6 is a block diagram showing the overall configuration of a color copying machine.
FIG. 7 is a diagram for explaining the concept of mark recognition
FIG. 8 is a flowchart of specific mark recognition in the specific mark recognition chip.
FIG. 9 is a flowchart of mark interval inspection and mark count counting for image data.
FIG. 10 is a diagram for explaining a mark number counting operation;
[Explanation of symbols]
10 CCD sensor, 22 GC mark removal unit, 24 specific document recognition circuit, 26 specific mark recognition chip, 28 sharpness correction unit, 30 HVC adjustment unit, 32 color space conversion unit, 34 additional processing unit, 100 CPU, 102 ROM, 106 Processing circuit.

Claims (5)

所定の色と形状の特定マークを判別する判別手段と、
判別手段により判別された特定マークの個数をカウントする第1のカウント手段と、
特定マークの色の画素数をカウントする第2のカウント手段と、
第1のカウント手段のカウント結果が第1のしきい値以上であり、第2のカウント手段のカウント結果が第2のしきい値以下であるとき、判別手段による判別を有効とする判定手段と
を備える画像処理装置。
A discriminating means for discriminating a specific mark of a predetermined color and shape;
First counting means for counting the number of specific marks determined by the determining means;
Second counting means for counting the number of pixels of the color of the specific mark;
Determining means for validating discrimination by the discriminating means when the count result of the first counting means is equal to or greater than the first threshold value and the count result of the second count means is equal to or less than the second threshold value; An image processing apparatus comprising:
さらに、
特定マークの下地色の画素数をカウントする第3のカウント手段を備え、
前記の判定手段は、第3のカウント手段のカウント結果が第3のしきい値以上であるとき、判別手段による判別を有効とする
ことを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
further,
A third counting means for counting the number of pixels of the background color of the specific mark;
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the determination unit validates the determination by the determination unit when a count result of the third count unit is equal to or greater than a third threshold value.
少なくとも、
第1のカウント手段のカウント結果が第1のしきい値と異なる第4のしきい値以下、
第2のカウント手段のカウント結果が第2のしきい値と異なる第5のしきい値以下、
第3のカウント手段のカウント結果が第3しきい値と異なる第6のしきい値以下
のいずれかを満たすとき、判別手段による判別を無効とすることを特徴とする請求項2に記載された画像処理装置。
at least,
The count result of the first counting means is not more than a fourth threshold value different from the first threshold value,
The count result of the second count means is not more than a fifth threshold value different from the second threshold value,
The determination by the determination unit is invalidated when the count result of the third count unit satisfies any one of the sixth threshold value different from the third threshold value. Image processing device.
パターン形状から特定マークを判別する判別手段と、
判別手段により判別された特定マークの個数をカウントする第1のカウント手段と、
特定マークの下地色の画素数をカウントする第3のカウント手段と、
第3のカウント手段のカウント結果が第3のしきい値以上であるとき、判別手段による判別を有効であるとする判定手段と
を備える画像処理装置。
A discriminating means for discriminating a specific mark from the pattern shape;
First counting means for counting the number of specific marks determined by the determining means;
Third counting means for counting the number of pixels of the background color of the specific mark;
An image processing apparatus comprising: a determination unit that determines that the determination by the determination unit is valid when the count result of the third count unit is equal to or greater than a third threshold value.
前記の判別手段による特定マークの判別と、前記の第2カウント手段による特定マークの色の画素数のカウントは、色抽出手段による入力画像からの特定マークの色の画素の抽出に続いて並列に実行されることを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載された画像処理装置。The determination of the specific mark by the determination unit and the count of the number of pixels of the color of the specific mark by the second counting unit are performed in parallel with the extraction of the pixel of the color of the specific mark from the input image by the color extraction unit. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is executed.
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