JP3999420B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，カラ−デジタル複写機やカラ−プリンタ，ファクシミリなどの画像形成装置に利用される画像処理装置および画像処理方法に関し，より詳細には，入力画像デ−タの特定領域が有彩色であるかを検出し，適切な画像処理を行う画像処理装置および画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年，カラ−デジタル複写機やカラ−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。しかしながら，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。かかるＲＧＢの読み取りずれを図２４を参照して説明する。
【０００３】
同図（ａ）は，画像デ−タの断面を示しており，黒のデ−タは理想的には，ＲＢＧとも一致した理想の黒である。実際の画像デ−タは，レンズで読み取ってデジタル化するので，同図（ｂ）が理想の波形となる。しかしながら，一般的な読み取り装置では，３ラインＣＣＤセンサを用いているため，画像デ−タのＲＧＢ成分を時間的に同時に読み取ることができず，同図（ｃ）に示すように，読み取りの位置ずれが生じてしまうという問題がある。
【０００４】
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。
【０００５】
例えば，特開平５−２３６２８７号公報に開示されている「画像処理装置」では，ＲＧＢの多値画像デ−タを複数ライン蓄えて平滑化し，画像デ−タのずれを補正している。また，ここでは，画像を抽出して２値化する際に明暗に応じて抽出する画素の閾値を切替えている。
【０００６】
また，特開平５−３００３９０号公報では非線形デ−タを用いて正確な画像抽出を実現している。特開平５−２４４４２０号公報に開示されている「画像処理装置」では，画像デ−タを色相判定して色画素抽出を行っている。また，特開平９−２４７４８１号公報に開示されている「画像処理装置」では，位置ずれに関するものではないが，ｃ，ｍ，ｙのプレ−ンで色（有彩）網点か黒（無彩）網点の判定を行っている。
【０００７】
さらに，特開平０７−１８４０７５号公報では，ＲＧＢの読み取りの位置ずれを考慮して，パターンマッチングで，有彩判定している。また，特開平１０−９３８２９号公報では，有彩画素を検出する際に，無彩画素で補正すると黒地上の色文字を有彩判定できなくなるのでエッヂの変化量をみて補正を行っている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，上記に示されるような従来の技術にあっては，ＲＧＢの多値画像デ−タを複数ライン蓄えて平滑化して補正することは，多値デ−タのｂｉｔ数＋参照ライン数を見て行うため，２値デ−タと比較して非常に多くのメモリを必要とし，さらに読み取り位置ずれを考慮したパターンを作成しても，局所的な変動に起因する誤判定を招来させやすいという問題点があった。
【０００９】
本発明は，上記に鑑みてなされたものであって，複数の白レベルで有彩画素検出を行うことにより，少ないメモリ容量で効率よく，有彩画素を判定することが可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。
【００１０】
また，本発明は，上記に鑑みてなされたものであって，白レベルで有彩画素を補正して，白地上の黒文字の判定を軽減することが可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために，請求項１に係る発明は，外部より入力された画像データの特定領域が有彩色であるか否かの原稿認識を行い，該認識の結果に基づいて所定の色補正処理を実行する画像処理装置において，前記画像デ−タを構成する画素のＲ，Ｇ，Ｂの各画素値と複数の所定の閾値とを比較して，比較結果に基づいて，前記画像データから色画素判定用の白画素である複数の判定用画素を抽出する抽出手段と，前記抽出手段で抽出した前記複数の判定用画素に基づいて，前記画像デ−タの有彩画素を検出する有彩画素検出手段と，を備えたものである。
【００１２】
また，請求項２に係る発明は，請求項１に記載の画像処理装置において，前記有彩画素検出手段は，前記抽出手段で抽出した前記判定画素のうち，第１の判定画素に基づいて画像デ−タを補正し，前記複数の判定用画素に基づいて補正後の画像デ−タの有彩画素を検出するものである。
【００１３】
また，請求項３に係る発明は，外部より入力された画像データの特定領域が有彩色であるか否かの原稿認識を行い，該認識の結果に基づいて所定の色補正処理を実行する画像処理方法において，前記画像デ−タを構成する画素のＲ，Ｇ，Ｂの各画素値と複数の所定の閾値とを比較して，比較結果に基づいて，前記画像データから色画素判定用の白画素である複数の判定用画素を抽出する抽出ステップと，前記抽出した前記複数の判定用画素に基づいて，前記画像デ−タの有彩画素を検出する有彩画素検出ステップと，を含むものである。
【００１４】
また，請求項４に係る発明は，請求項３に記載の画像処理方法において、前記有彩画素検出ステップは，前記抽出した前記判定画素のうち，第１の判定画素に基づいて画像デ−タを補正し，前記複数の判定用画素に基づいて補正後の画像デ−タの有彩画素を検出するものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下，本発明の画像処理装置および画像処理方法の実施の形態について添付図面を参照し，詳細に説明する。
【００１６】
〔画像処理装置の構成・動作〕
図１は，本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図であり，原稿から画像デ−タを読み取り，該画像デ−タ（アナログ信号）をデジタルデ−タに変換して出力する原稿読取部１０１と，原稿読取部１０１で読み取った画像デ−タ（デジタルデ−タ）に各種補正処理等を施すと共に，線画認識・色判定等の原稿認識を行う画像処理部１０２と，画像処理部１０２からの画像デ−タに基づいて記録紙に画像を記録する画像記録部１０３と，から構成される。
【００１７】
なお，ここでは，原稿読取部１０１でＲ（レッド）・Ｇ（グリ−ン）・Ｂ（ブル−）の３色のカラ−画像デ−タ（以下，ＲＧＢデ−タと記載する）を読み取って，画像処理部１０２でＲＧＢデ−タをＣ（シアン）・Ｍ（マゼンタ）・（イエロ−）・Ｂｋ（ブラック）の４色のカラ−画像デ−タ（以下，ＣＭＹＢｋデ−タと記載する）に色変換し，画像記録部１０３でＣＭＹＢｋデ−タに基づいて記録紙にカラ−画像を出力するものとして説明する。
【００１８】
図２は，図１における画像処理部１０２の内部構成を示すブロック図であり，原稿読取部１０１からＲＧＢデ−タ（デジタルデ−タ）を入力し，ＲＧＢデ−タのグレ−バランスの補正を行うと共に，反射率デ−タ（ＲＧＢデ−タ）を濃度デ−タ（ＲＧＢデ−タ）に変換するＲＧＢγ補正部２０１と，原稿読取部１０１から入力したＲＧＢデ−タに基づいて，文字領域か絵柄領域かを判定して次段のＲＧＢフィルタ部２０４にＣ／Ｐ信号を出力すると共に，原稿領域の有彩領域か無彩領域かを判定してＲＧＢフィルタ部２０４にＢ／Ｃ信号を出力する原稿認識部２０２と，ＲＧＢγ補正部２０１からＲＧＢデ−タを入力し，原稿認識部２０２の出力結果と同期をとるためにＲＧＢデ−タを遅延させる遅延部２０３と，ＲＧＢデ−タにＭＴＦ補正を行うＲＧＢフィルタ部２０４と，ＲＧＢデ−タを一次のマスキング等でＣＭＹデ−タに変換する色補正部２０５と，ＣＭＹデ−タの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデ−タを生成するＵＣＲ部２０６と，主走査方向の拡大・縮小または等倍処理を施す変倍部２０７と，平滑化処理や鮮鋭化処理を行うＣＭＹＢｋフィルタ部２０８と，画像記録部１０３の周波数特性に応じてγ補正を行うＣＭＹＢｋγ補正部２０９と，ディザ処理・誤差拡散処理等の量子化を行う階調処理部２１０と，から構成される。
【００１９】
なお，原稿認識部２０２から出力されるＣ／Ｐ信号は２ビット信号であり，Ｃ／Ｐ信号が『３』で文字領域を示し，『１』で絵柄上の文字，『０』で絵柄領域を示す。このＣ／Ｐ信号は，ＲＧＢフィルタ部２０４，色補正部２０５，ＵＣＲ部２０６，変倍部２０７，ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９および階調処理部２１０にカスケ−ド接続され，画像デ−タに同期して信号ＩＭＧを出力する。
【００２０】
また，Ｂ／Ｃ信号（１ビット信号）のロジックは，Ｈで無彩領域，Ｌで有彩領域を示す。このＢ／Ｃ信号は，ＲＧＢフィルタ部２０４，色補正部２０５，ＵＣＲ部２０６にカスケ−ド接続され，画像デ−タに同期して出力する。
【００２１】
ＲＧＢフィルタ部２０４は，ＲＧＢデ−タをＭＴＦ補正するフィルタであり，Ｎ×Ｎのマトリックスで構成されている。Ｃ／Ｐ信号が『３』のときには，鮮鋭化処理を行い，『０』のときには平滑化処理を行い，『１』のときには入力デ−タを処理せず，そのまま出力する。
【００２２】
ＵＣＲ部２０６は，画像デ−タの色再現を向上させるためのものであり，色補正部２０５から入力したＣＭＹデ−タの共通部分をＵＣＲ（加色除去）処理してＢｋデ−タを生成し，ＣＭＹＢｋデ−タを出力する。ここで，Ｃ／Ｐ信号が『３』以外のときは，スケルトンブラックのＢｋ生成を行う。Ｃ／Ｐ信号が『３』のときは，フルブラック処理を行う。さらにＣ／Ｐ信号が『３』かつＢ／Ｃ信号がＨのときは，Ｃ・Ｍ・Ｙのデ−タをイレ−スする。これは，黒文字のとき，黒成分のみで表現するためである。また，出力信号ＩＭＧは，Ｃ・Ｍ・Ｙ・Ｂｋのうち一色を出力する面順次の一色である。すなわち，４回原稿読み取りを行うことにより，フルカラ−（４色）デ−タを生成する。
【００２３】
ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８は，画像記録部１０３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。
【００２４】
ＣＭＹＢｋγ補正部２０９は，画像記録部１０３の周波数特性やＣ／Ｐ信号に応じて，γカ−ブを変更し処理する。Ｃ／Ｐ信号が『０』のときは画像を忠実に再現したγカ−ブを用い，Ｃ／Ｐ信号が『０』以外のときはγカ−ブを立たせてコントラストを強調する。
【００２５】
階調処理部２１０は，画像記録部１０３の階調特性やＣ／Ｐ信号に応じて，ディザ処理等の量子化を行う。Ｃ／Ｐ信号が『０』のときは階調重視の処理を行い，Ｃ／Ｐ信号が『０』以外のときは解像力重視の処理を行う。
【００２６】
上記画像処理部１０２の各部の構成より，明らかなように，画像処理部１０２では，絵柄処理（Ｃ／Ｐ信号＝０）のときは，ＲＧＢフィルタ部２０４で平滑化処理を行い，ＵＣＲ部２０６でスケルトンブラックの処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９ではリニア（階調性）を重視したカ−ブを選択し，ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０では階調を重視した処理を行う。
【００２７】
一方，文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝３）のときは，ＲＧＢフィルタ部２０４で強調処理を行い，ＵＣＲ部２０６でフルブラック処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９ではコントラストを重視したカ−ブを選択し，ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０では解像度を重視した処理を行う。
【００２８】
また，黒文字処理（Ｃ／Ｐ信号＝３でＢ／Ｃ信号＝Ｈ）として，Ｂｋを除くＣＭＹのときには，ＣＭＹデ−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，このときのＢｋデ−タのＲＧＢフィルタは色文字のときより，強めにおこなってくっきりさせてもよい。
【００２９】
さらに，絵柄処理（Ｃ／Ｐ信号＝１）のときは，ＲＧＢフィルタ部２０４で弱強調処理または入力デ−タをそのまま出力するスル−処理を行い，ＵＣＲ部２０６でフルブラック処理を行い，ＣＭＹＢｋγ補正部２０９ではコントラストを重視したカ−ブを選択し，ＣＭＹＢｋフィルタ部２０８および階調処理部２１０では解像度を重視した処理を行う。ここでは黒文字処理のような処理を行わない。
【００３０】
このように画像処理部１０２では，絵柄，文字のエッヂ，絵柄上の文字の３種の処理を行うことができる。
【００３１】
図３は，原稿認識部２０２の細部構成を示すブロック図である。原稿認識部２０２は，大別すると，線画らしさを検出する線画認識部３０１と，原稿の特定領域が有彩あるか無彩であるかを判定する色判定部３０２と，から構成される。なお，ここでは，原稿読取部１０１の読み取り密度が４００ｄｐｉ程度の場合を例として説明する。
【００３２】
線画認識部３０１は，Ｃ／Ｐ信号を出力するが，その出力ロジックは，線画のエッヂである場合に『３』を出力し，絵柄上の線画のエッヂである場合に『１』を出力し，それ以外の場合には『０』を出力する。
【００３３】
また，線画認識部３０１は，図示の如く，モノクロ化部３０３と，ラプラシアン部３０４と，パターンマッチング部３０５Ａ，３０５Ｂと，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂと，画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂと，ペ−ジメモリ３０８Ａ，３０８Ｂと，セレクタ３０９Ａ，３０９Ｂと，孤立ブロック除去部３１０Ａ，３１０Ｂと，膨張部３１１Ａ，３１１Ｂと，から構成される。なお，線画認識部３０１は，Ｃ／ＰＡとＣ／ＰＢを出力するが，ＣＰＡ，Ｂが，（Ｌ，Ｌ）のときにＣ／Ｐ信号の『０』，（Ｌ，Ｈ）のときにＣ／Ｐ信号の『１』，（Ｈ，Ｈ）のときにＣ／Ｐ信号の『３』とし，Ｃ／ＰＡおよびＣ／ＰＢをＣ／Ｐ信号と呼ぶ。
【００３４】
さらに，原稿認識部２０２では，原稿読取部１０１で読み取った原稿が，カラ−原稿であるか白黒原稿であるか否かの判定を行っている。自動カラ−選択モ−ド時において，第１スキャン（Ｂｋ）作像のときに，カラ−原稿であるか白黒原稿であるか否かの判定を行う。そして，その判定の結果が，白黒原稿であると判定した場合に１回スキャンで終了し，他方，カラ−原稿であると判定した場合に４回スキャンを実行する。
【００３５】
色判定部３０２は，Ｂ／Ｃ信号を出力するが，その出力ロジックは，有彩領域であるとＬを出力し，無彩領域であるとＨを出力する。出力結果は，４×４画素を１画素に対応させた信号である。以下において出力結果の単位を１ブロックとする。なお，色判定部３０２は，図示の如く，色判定回路３１２と，ペ−ジメモリ３１３と，セレクタ３１４と，から構成される。
【００３６】
以上の構成において，線画認識部３０１の各部の動作について詳細に説明する。
【００３７】
線画認識部３０１に入力されたＲＧＢデ−タは，先ず，モノクロ化部３０３において輝度デ−タに変換され，モノクロ信号となる。ただし，輝度デ−タでなくとも，ＲＧＢデ−タの中で最も濃いデ−タを選択し，モノクロ信号としても良く，またはＧデ−タを輝度デ−タとして用い，モノクロ信号としてもよい。何れの場合も，モノクロ化部３０３から出力される出力デ−タは，数字が大きいと濃く，小さいと薄いことを表す。
【００３８】
ラプラシアン部３０４は，線画のエッヂを抽出すると同ときに，白領域と黒領域とを検出する。白領域を検出することにより，白地上の線画の抽出のデ−タ（細線候補）とする。
【００３９】
ここで，図４の記号化されたマトリックスを用いて白領域検出の動作について説明する。例えば，白領域のマトリックスを３×３とすると，次のようになる。

【００４０】
注目画素を含んで周辺デ−タが閾値ｔｈｗより小さいとき，白領域候補とする。ここで，太線用と細線用と異なる値を使用する。太線用白領域候補は，一般的な白地の値を設定する。細線用白領域候補は，一般的な白地の値よりもやや低い値（白寄りの値）にする。細線用白領域候補の方を白寄りにするのは，絵柄（印刷物の網点や複写機の万線）のハイライト（明るい方）が白領域候補となるのを避けるためである。
【００４１】
このパターンは直交パターンの例を示すが，斜めなどのパターンを追加してもよい。
【００４２】
さらに，白領域候補から，白領域を算出するために以下のようにラプラシアンを求める。
ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ
ｘ＝（（ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃））×ｉ／２＋ｘ
ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ
【００４３】
ここで，ｉは主走査と副走査のＭＴＦの違いや，変倍ときの補正をする重み係数である。このときのｘの値がある値（Ｎ）の範囲ならば白領域とする。式で記述すると以下のようになる。
−Ｎ ＜ ｘ ＜ Ｎ
ここでは，太線用の閾値と細線用の閾値とを分けても分けなくてもよい。
【００４４】
このようにして，細線用白領域と太線用白領域とを算出する。これによって，絵柄上のハイライト側の小網点や万線パターンを抽出しないように除去している。
【００４５】
次に，太線用白領域の補正について説明する。例えば，白黒反転した文字（白が文字で周辺が黒）の画像の際に，複写機のような光学的読取装置の場合，フレア（白一点でなく，周辺に黒の影響を受ける）等で，白デ−タが通常より黒よりになる場合がある。このため，以下の補正を行う。
【００４６】
例えば，白領域のマトリックスを３×３とすると，次のようになる。

【００４７】
これを補正白領域候補として，上述したラプラシアンで補正白領域を算出する。ここでは，ｔｈｗは太線より黒よりの値で，Ｎは上述した太線用白領域の値より，小さくする。Ｎを小さくするのは，白デ−タの変化量の少ない安定したデ−タを抽出するためである。ここで抽出した補正白領域の結果を上述した太線用白領域に補正し，太線用補正白領域とする。すなわち，補正白領域か，太線用白領域であれば，太線用補正白領域となる。ここでも，絵柄上のハイライト側の小網点や万線パターンを抽出しないように除去している。
【００４８】
次に，黒領域を検出することにより，黒領域上の線画の抽出デ−タとする。ここで，図４の記号化されたマトリックスを用いて黒領域検出の動作について説明する。例えば，黒領域のマトリックスを３×３とすると，次のようになる。

【００４９】
注目画素を含んで周辺デ−タが閾値ｔｈｂより小さいとき，黒領域候補とする。黒領域候補は，一般的な黒の値（換言すれば，文字として強調したい濃度）を設定する。このパターンは直交パターンの例を示すが，斜めなどのパターンを追加してもよい。
【００５０】
さらに，黒領域候補から，黒領域を算出するために以下のようにラプラシアンを求める。
ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ
ｘ＝（（ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃））×ｉ／２＋ｘ
ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ
【００５１】
ここで，ｉは主走査と副走査のＭＴＦの違いや，変倍ときの補正をする重み係数であり，前述した白領域の抽出のときと同様の式でよい。
【００５２】
このときのｘの値がある値（Ｎ）の範囲ならば黒領域とする。式で記述すると以下のようになる。
−Ｎ ＜ ｘ ＜ Ｎ
この結果を黒領域とする。これによって，絵柄上のシャドウ側の網点や万線パターンを抽出しないように除去している。
【００５３】
また，エッヂ量抽出は以下の式による。
ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ
ｘ＝（（ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃））×ｉ／２＋ｘ
ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ
【００５４】
ここで，ｉは選択的な係数であり，ハ−ドウェアを設計する際にゲ−ト規模が小さくなるような係数，例えば，１，１．１１５，１．２５，１．３７５，１．５，１．６２５，１．１７５，１．８７５，２にしている（固定小数点演算）。このようにしておくことにより，主走査と副走査のＭＴＦ（光学系と走行系）等のぼけを修正する。
【００５５】
一般に，主走査と副走査のＭＴＦは異なっており，さらに副走査の変倍は読取装置の読み取り面積（速度）を可変することにより行っているため，副走査の変倍率によりＭＴＦは異なる。ところが，この実施の形態では，図２で示したように，主走査変倍（変倍部２０７）が原稿認識部２０２の後に配設されているので，特に気にすることはない。さらに副走査の倍率が大きいとき，例えば，２００％のときは，次にのようにエッヂ量を求めるようにマトリックスを選択可能にしてある。
【００５６】
ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁＋ａ₂₃）×ｉ
ｘ＝（（ａ₂₂×４）−（ａ₁₁＋ａ₁₃＋ａ₃₁＋ａ₃₃））×ｉ／２＋ｘ
ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂＋ａ₃₂）＋ｘ
【００５７】
このようにすることにより，副走査の変倍処理に対応している。
前述したようにラプラシアン部３０４は，白領域信号と黒領域信号とエッヂ量を出力する。白領域信号（太線用と細線用）はＬで白領域を示し，黒領域信号はＨで黒領域を示す。
【００５８】
図５は，線画の断面図であり，白領域と黒領域と閾値との関係を示す概念図である。図において，ＴＨＢは黒領域の閾値，Ｔｈｗ１は白領域の細線用閾値，Ｔｈｗ２は白領域の太線用閾値，Ｔｈｗ３は白領域の補正用閾値を示す。また図６はエッヂ量（ｘ）の関係を示す説明図である。
【００５９】
次に，パターンマッチング部３０５Ａ，３０５Ｂの動作について説明する。
パターンマッチング部３０５Ａでは，黒領域周辺の白領域を抽出する。ここで白領域パターン（Ｗ）は，補正太線用白領域の信号であり，黒パターン（Ｋ）は黒領域信号とする。パターン例としては，下記の（７×７）のようになる。
【００６０】

【００６１】
上記の例では，水平成分，垂直成分のみで示したが，同様に斜め成分のパターンも抽出する。このように黒領域上の白領域を抽出する。黒領域が多いので網点を線画と誤認識することなく，黒領域の線画を抽出することが可能となる。
【００６２】
また，黒領域，太線補正用白領域，細線白領域の大小関係を利用してコ−ド化してもよい。コ−ド化の例として，黒領域をＢ，太線補正用白領域をＷ１，細線白領域をＷ２として説明する。この場合，コ−ド化しないと３ビット×ｎラインとなるが，次のようにコ−ド化すると２ビット×ｎラインとなる。
Ｂのとき → コ−ド『１』
Ｗ２のとき → コ−ド『２』
Ｗ１でかつＷ２でないとき → コ−ド『３』
ＢでもＷ１でもＷ２でもないとき → コ−ド『０』
【００６３】
コ−ドは『０』〜『３』であるので２ビットで表現することができ，コ−ドを展開するときは逆の処理を行えばよい。また，大小関係は固定でなくとも良く，入れ替えることができるようにした方がよいことは勿論である。
【００６４】
なお，処理の流れは，図７および図８のフロ−チャ−トで示すようになる。注目画素を図９に示すように設定したときに，図７のように主走査方向に処理を実行して終了する。副走査方向に注目画素を＋１とし，主走査方向に再び処理を行う。
【００６５】
ここで，図８のフロ−チャ−トを参照してパターンマッチング処理（図７のパターンマッチング処理）について説明する。前述したパターンに一致するか否かパターンマッチングを行い（Ｓ８０１），一致すると出力ＰＭ１（図２参照）はＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ８０２），不一致であれば，出力ＰＭ１はＬ（ｏｆｆ）を出力する（Ｓ８０３）。
【００６６】
パターンマッチング部３０５Ａでは，上記の処理により，線画の太線部分のエッヂを抽出する。
【００６７】
パターンマッチング部３０５Ｂは，細線の検出を行う。細線とは，線幅が１ｍｍ以下で構成されている文字および線画を意味する。ここで黒パターン（ｋ）は，黒領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＢ（図６参照）より大きいものをＨとする。また，白パターン（ｗ）は，細線用白領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＷより小さい（マイナス成分であるので絶対値は大きい）ものをＨとする。なお，倍率や，原稿種類（カラ−，白黒，印刷写真，印画紙写真，複写原稿，地図等），調整キ−等で変更するようにしてもよい。すなわち，エッヂ量成分で補正するのは細線のコントラストを上げるためである。
【００６８】
細線のパターンの例としては，下記の（７×７）のようになる。

【００６９】
ここでは，水平成分，垂直成分のみで示したが，同様に斜め成分のパターンも抽出する。このように黒パターンの両側が白パターンで挟まれている場合に，細線候補として抽出する。
【００７０】
なお，処理の流れは，図７および図１０のフロ−チャ−トで示すようになる。注目画素を図９に示すように設定したときに，図７のように主走査方向に処理を実行して終了する。副走査方向に注目画素を＋１とし，主走査方向に再び処理を行う。
【００７１】
ここで，図１０のフロ−チャ−トを参照してパターンマッチング部３０５Ｂのパターンマッチング処理について説明する。なお，ＭＦＢは状態変数であり，主走査の先端では０である。ＳＦＢ（ｉ）は，主走査方向の１ライン分の配列であり，１ライン前の状態変数である。
【００７２】
先ず，現在の状態変数ＭＦＢと１ライン前の状態変数ＳＦＢ（ｉ）とを比較する（Ｓ１１）。ここでＭＦＢ＜ＳＦＢ（ｉ）であれば，ＭＦＢ＝ＳＦＢ（ｉ）として（Ｓ１２），ステップＳ１２へ進み，そうでなければ，そのままステップＳ１２へ進む。
【００７３】
ステップＳ１２では，パターンマッチング部３０５Ａからの出力ＰＭ１がｏｎであるか否かを判定し，ＰＭ１がｏｎでなければ（すなわち，ｏｆｆであれば），ステップＳ１８へ進む。一方，ＰＭ１がｏｎであれば，ステップＳ１４〜Ｓ１７でＭＦＢの値が０より大きければ，その値を変更する。具体的には，ＭＦＢが８より大きければ１６に設定し（Ｓ１４，Ｓ１５），ＭＦＢが０より大きく８より小さい場合には８に設定する。
【００７４】
ステップＳ１８では，白地領域であるか否かを判定する。ここでの白地領域は，ラプラシアン部３０４の出力の細線用白領域をａとして，次のようになるときに白地領域と判定する。
【００７５】

【００７６】
ステップＳ１８において，白地領域と判定された場合，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ１９），ＭＦＢ＝１６に設定し（Ｓ２０），ステップＳ３６へ進む。
【００７７】
一方，ステップＳ１８において，白地領域でないと判定された場合，前述した細線パターンと一致するか否かによって細線パターンであるか否かを判定し（Ｓ２１），細線パターンでない場合には，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であればステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。
【００７８】
また，ステップＳ２１において，細線パターンである場合には，ＭＦＢ＞８であるか否か判定し（Ｓ２５），８より大きければ，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ２６），さらにステップＳ２８，Ｓ２９で，ＭＦＢ＞１６であればＭＦＢ＝１６に設定し，ＭＦＢ＞１６でなければそのままステップＳ３６へ進む。
【００７９】
また，ステップＳ２５で８より大きくなければ，ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ３０），ＭＦＢ＝０であれば，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ３１），ステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１にＬ（ｏｆｆ）を出力し，出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ３２），ＭＦＢ＝ＭＦＢ＋４（ただし，ＭＦＢが１６以上になる場合には，１６にする）を設定して（Ｓ３３），さらにステップＳ３４，Ｓ３５で，ＭＦＢ＞８であればＭＦＢ＝８に設定し，ＭＦＢ＞８でなければそのままステップＳ３６へ進む。
【００８０】
ステップＳ３６では，ＳＦＢ（ｉ）＝ＭＦＢに設定し，１ライン前の状態変数ＳＦＢ（ｉ）を更新する。次に，ステップＳ３７で，ＳＦＢ（ｉ）＞ＳＦＢ（ｉ−１）を判定する。これは更新した１ライン前のデ−タと，更新した１ライン１画素前のデ−タとの比較である。１ライン前のデ−タＳＦＢ（ｉ）が大きければ，ＳＦＢ（ｉ−１）＝ＳＦＢ（ｉ）を設定し（Ｓ３８），処理を終了する。
【００８１】
上記の処理を主走査方向に順次行う。すなわち，状態変数ＭＦＢは，順次，図１１の矢印▲３▼の方向に伝搬する。そして，ステップＳ３６により矢印▲１▼の方向に伝搬し，ステップＳ３７により矢印▲２▼の方向に伝搬する。このことより，ステップＳ１８の白地領域判定またはステップＳ１２のパターンマッチングで，状態変数をセットすることにより，白地上の極細線を検出することが可能となり，絵柄上の網点を誤抽出することがなくなる。さらにステップＳ１４の細線パターンのマッチングにより，状態変数を再セットするので，文字の塊も良好に抽出することが可能となる。
【００８２】
また，状態変数で，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１，出力２を異ならせて出力するので，白地上の文字と網点上の文字を切りわけて出力することが可能となる。
【００８３】
図１１から明らかなように，副走査の矢印方向は０または＋（プラス）方向であるので，ライン単位（主走査１ライン毎）に行う処理には，１ライン分の状態変数とパターンマッチングで必要なライン数のメモリを備えるだけで足り，ペ−ジメモリ等を備えることなく容易に実現することができる。
【００８４】
なお，パターンマッチング部３０５Ｂは，図２に示すように，出力１を孤立点除去部３０６Ａに出力し，出力２を孤立点除去部３０６Ｂに出力する。
出力１と出力２との違いは，状態変数の違いである。これによって，例えば，図１２に示すように，罫線の枠の内部に文字（あ，い，う等）が記述されており，さらに枠の内部が網点の場合，罫線の枠は出力１，出力２とも細線と判断して，網点上の文字は状態変数の大きい出力２のみが細線と判断することが可能となる。
【００８５】
次に，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂについて説明する。孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂは，どちらも同一の回路からなる。孤立点除去部３０６Ａの入力デ−タは，パターンマッチング部３０５Ａの出力（ＰＭ１）とパターンマッチング部３０５Ｂの出力（出力１）からなり，孤立点除去部３０６Ｂの入力デ−タは，パターンマッチング部３０５Ａの出力（ＰＭ１）とパターンマッチング部３０５Ｂの出力（出力２）からなる。孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂにおいて，線画は連続した線からなるので，孤立点を除去する。孤立点とは，網点を線画と誤検出した場合に生じる。
【００８６】
パターンマッチング部３０５Ａ，パターンマッチング部３０５Ｂのいずれか１つが抽出パターンであれば抽出パターンとする。例えば，４×４のパターンマッチングにおいて，抽出パターンが２以上ならば，中心画素（ａ₂₂，ａ₃₃でもよい）を抽出パターンとして補正して出力Ｈを出力する（抽出パターンとする）。このことにより，孤立点を除去すると同ときに，膨張（拡大）している。図３に示すように，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂの出力は，それぞれＰＭ２，ＰＭ３である。
【００８７】
次に，画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂについて説明する。画素密度変換部３０７Ａ，３０７Ｂは，どちらも同一ロジック（回路）である。現在まで，画像単位で行っていたが，ブロック単位（４×４）で処理を行うため，画素単位のデ−タをブロック単位に変換する。ここでは，単純に４×４の単純間引きをするが，孤立点除去部３０６Ａ，３０６Ｂで実質上４×４の膨張も行っているのでデ−タの欠落は生じない。
【００８８】
ペ−ジメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよびペ−ジメモリ３１３（色判定部３０２のペ−ジメモリ）について説明する。ペ−ジメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３の回路は，いずれも同一機能である。ペ−ジメモリ３０８Ａは画素密度変換部３０７Ａの出力結果を入力し，ペ−ジメモリ３０８Ｂは画素密度変換部３０７Ｂの出力結果を入力し，ペ−ジメモリ３１３は色判定回路３１２の出力結果を入力する。
【００８９】
ペ−ジメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３は，主走査方向１２００ドット×副走査方向１７３６ライン（約２ＭＢ）で構成され，解像度を主・副走査方向共に１６ドット／ｍｍとするＡ３サイズおよびＤＬＴ用紙（ダブルレタ−サイズ）より大きなサイズを有する。第１スキャンときに入力デ−タをブロック（４×４画素）単位でペ−ジメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３に記憶すると同ときに，セレクタ３０９Ａ，３０９Ｂおよび３１４を介して出力される。第２スキャン以降では，第１スキャンときにペ−ジメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３に記憶されている判定結果がセレクタ３０９Ａ，３０９Ｂおよび３１４を介して出力される。すなわち，第１スキャンにおける色判定結果や線画抽出の処理デ−タが第２スキャン以降において用いられるので，スキャン毎の色判定結果，線画抽出結果（Ｃ／Ｐ信号）のバラツキをなくすことができる。
【００９０】
次に，孤立ブロック除去部３１０Ａ，３１０Ｂについて説明する。孤立ブロック除去部３１０Ａ，３１０Ｂは，同一回路で同一機能を示す。例えば，５×５のブロックのマトリックスで，中心ブロックのみがｏｎ（Ｈ）で他がｏｆｆ（Ｌ）であるときこのブロックは孤立しているので，ｏｆｆとして出力Ｌを出力する。ｏｎとは抽出パターンを意味する。このことにより，周辺デ−タから孤立しているブロックを除去する。
【００９１】
次に，膨張部３１１Ａ，３１１Ｂについて説明する。膨張部３１１Ａ，３１１Ｂは，同一回路で同一機能を示す。ここでは，Ｎ×ＮのＯＲ処理（膨張）をして，その後にＭ×ＭのＡＮＤ処理を行う（縮小）。そして，５×５の補間処理を行う。Ｍ−Ｎが膨張量となる。
【００９２】
ＭとＮはＮ＞Ｍである。ここでＯＲ処理をするのは，孤立しているブロックを隣接または周辺のブロックと連結させるためである。例として，３×３ブロック（１２×１２画素に対応）の膨張例を示す。

【００９３】
その後に５×５画素のＡＮＤ処理（収縮）を施す。以下にその例を示す。

【００９４】
その後に１００ｄｐｉのギザギザが残っているので，補間処理を行う。図１３に補間処理の例を示す。図において実線は１００ｄｐｉの補正前のギザキザを示し，破線が補正後の出力を示す。例えば，５×５のマトリックスにおいて以下のようになる。線画抽出したデ−タが以下の論理式を満たすとき，注目画素ａ₂₂のデ−タを反映（補正）する。

パターン１，２，３，４の詳細は以下のようになる。なお，ここで！は不定演算子を示す。
【００９５】

【００９６】

【００９７】

【００９８】

【００９９】
抽出パターンを膨張することにより，文字の交点などを繋ぎ，さらに線画とその周辺を線画処理する。上述のパターンマッチングは十字の交点を抽出できないが，この膨張処理により連結することができる。また，線画とその周辺を線画と見なすのは，黒文字処理と空間フィルタを良好に作用させるためである。
【０１００】
このことにより，特に，カタログの使用期間・仕様表のように罫線の中に網点があっても良好に罫線を抽出できる。白地を含む罫線を文字として抽出し，網点上の文字は白地上の文字と別の判定結果を出力するので，白地上の文字と網点上の文字を識別して別の処理を行うことが可能となる。
【０１０１】
〔線画認識部３０１のパターンマッチング部３０５Ｂの他の例〕
ここでは，前述の図３で示した線画認識部３０１のパターンマッチング部３０５Ｂの出力の条件を変えたものである。なお，基本的な構成および動作は前述とと同様に付き，ここでは異なる部分のみを説明する。
【０１０２】
前述では，パターンマッチング部３０５Ｂで行う細線パターンマッチングにおいて，状態変数によって出力１および出力２を設定しているが，ここでは，さらに出力２の設定条件を追加して絵柄上の文字（罫線）を抽出できるようにするものである。
【０１０３】
図１４は，第２のパターンマッチング処理（パターンマッチング部３０５Ｂ）のフロ−チャ−トを示す。図１０に示したフロ−チャ−トと同一の符号は共通の処理を示すため，ここでは異なる部分のみを説明する。
【０１０４】
ステップＳ２１において，前述した細線パターンであるか否かを判定し，細線パターンでない場合には，以下に示す細線パターン１と一致するか否かを判定する（Ｓ４０）。
【０１０５】
細線パターン１は，前述した細線パターンと同一のもの使用するが，同一でなくてもよい。ここで黒パターン（ｋ）は，黒領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＢ（図６参照）より大きいものをＨとする。また，白パターン（ｗ）は，細線用白領域またはエッヂ量が閾値ＴＨＲＷより小さい（マイナス成分であるので絶対値は大きい）ものをＨとする。すなわち，エッヂ量成分で補正するのは細線のコントラストを上げるためである。ＴＨＲＢ，ＴＨＲＷの少なくとも一方は，細線パターンマッチングより抽出し易い値にする。ただし，細線パターンと細線パターン１のパターンマッチングのパターンが異なるときは，抽出結果が細線パターンの方が抽出し易いようにしておく。
【０１０６】
ステップＳ４０で，細線パターン１と一致しない場合は，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であればステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。
【０１０７】
一方，ステップＳ４０で，細線パターン１と一致する場合は，ＭＦＢ＞８であるか否かを判定し（Ｓ４１），状態変数ＭＦＢが８より大きければ，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１にＬ（ｏｆｆ）を出力し，出力２にＨ（ｏｎ）を出力し（Ｓ４３），ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。また，状態変数ＭＦＢが８より大きくなければ，ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ４２），ＭＦＢ＝０でなければステップＳ３２へ進み，ＭＦＢ＝０であれば，パターンマッチング部３０５Ｂの出力１および出力２にＬ（ｏｆｆ）を出力し（Ｓ２２），再度，ＭＦＢ＝０であるか否かを判定し（Ｓ２３），ＭＦＢ＝０であればステップＳ３６へ進み，ＭＦＢ＝０でなければ，ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１を設定して（Ｓ２４），ステップＳ３６へ進む。
【０１０８】
また，細線パターンマッチングと細線パターンマッチング１，閾値ＴＨＲＷおよびＴＨＲＢは大小関係を利用してコ−ド化してもよい。
コ−ド化の例としては，細線パターンのＴＨＲＷ，ＴＨＲＢをそれぞれＴＨＲＷ，ＴＨＲＢとし，細線パターン１のＴＨＲＷ，ＴＨＲＢをそれぞれＴＨＲＷ１，ＴＨＲＢ１として，その大小関係を
ＴＨＲＷ＜ＴＨＲＷ１＜ＴＨＲＢ１＝ＴＨＲＢ
とすると，この場合，コ−ド化しないと４または３ビット×ｎラインとなるが，次のようにコ−ド化すると２ビット×ｎラインとなる。
【０１０９】
Ｐ＜ＴＨＲＷ → コ−ド『０』
ＴＨＲＷ ＜Ｐ＜ＴＨＲＷ１ → コ−ド『１』
ＴＨＲＷ１＜Ｐ＜ＴＨＲＢ → コ−ド『２』
ＴＨＲＢ ＜Ｐ → コ−ド『３』
【０１１０】
ここで，Ｐはエッヂ量である。コ−ドは『０』〜『３』であるので２ビットで表現することができ，コ−ドを展開するときは逆の処理を行えばよい。また，大小関係は固定でなくとも良く，入れ替えることができるようにした方がよいことは勿論である。
【０１１１】
このことにより，状態変数（ＭＦＢ）を用いて，白地上のパターンと網点や色地上のパターンを切り換えることが可能で，しかも状態変数は共通に使用することができる。
【０１１２】
また，良好に網点上の文字を抽出することが可能であれば，網点上の文字を抽出する際（図１４のフロ−チャ−トのＳ４０），状態変数を参照しなくもよい（Ｓ４２の判定を常に一致していると判断する）。このような方法で網点上の文字と白地上の文字を分離してやってもよい。
【０１１３】
したがって，特に，カタログの使用説明・仕様表のように罫線の中に網点があっても良好に罫線を抽出することができる。
また，白地を含む罫線を文字として抽出し，網点上の文字は白地上の文字と別の判定を行っているので，実施の形態１よりさらに精度が向上する。白地上の文字と網点上の文字とを区別して，それぞれ別の処理を行うことが可能となる。
【０１１４】
図１１において，Ｐ（ｉ，Ｊ＋１），Ｐ（ｉ＋１，Ｊ），Ｐ（ｉ＋１，Ｊ−１）の３通りの伝搬方向しかないが，特に，Ｐ（ｉ＋１，Ｊ−１）の方向に関しては，−１だけでなく，−２，−３等を追加して，状態変数の伝搬方向の主走査方向性をなくした方がよい。
【０１１５】
さらに，画像デ−タ全てをペ−ジメモリにもって行う装置においては，状態変数の伝搬方向は全方向（３６０度）にすれば，よいのは言うまでもない。
【０１１６】
図１５に示すアンシャ−プマスキングによるディテ−ル強調効果を施す。図において，（ａ）は処理対象の主信号，（ｂ）はアンシャ−プ信号，（ｃ）はアンシャ−プマスク信号，（ｄ）はディテ−ル強調ずみ信号を示している。これらのエッヂ特性例に基づき補正を行う。この実施の形態では，ラプラシアン部３０４で図１５（ｃ）のアンシャ−プマスク信号を用いてエッヂ量の補正を行うが，図１５（ｄ）のディテ−ル強調ずみ信号，他の信号を用いて補正してもよい。
【０１１７】
また，パターンマッチング部３０５Ａで，白地上の黒（輪郭）を拾う場合には，網点（網掛け）上の文字は抽出しない。パターンマッチング部３０５Ｂにより，白地上の罫線と，網点上または色地上の罫線を別々に抽出する。例えば，“書”のような込み入った文字もパターンマッチング部３０５Ｂにより抽出する。
【０１１８】
なお，前述した例における状態変数は，状態変数の上限値を８（網点上の文字）と１６（白地上の文字）で説明したが，いくつであっても構わない。
【０１１９】
網点上の文字と白地上の文字の分離方法は，罫線内の網掛けがあり，その中の文字の誤検出を避けるためで，罫線が細いと，文字が近くにある可能性があるからであり，また罫線の幅が太くなるにつれ文字が近くにある可能性が減るからである。
【０１２０】
前述した例により，小さい文字や，線画，白地上の画数の多い文字や網点上の文字を別々に抽出することが可能となる。副走査方向の反映方向が一方向なので，ラスタ−スキャン方式の読み出し方法で，特にハ−ドウェア化に適し，画像デ−タに容易に反映が可能である。
【０１２１】
上記画像処理装置は，線画のエッヂを検出するアルゴリズムであり，特に印刷物特有の網点を検出して除去することはしていないので，ジェネレ−ション（複写機の複写物）等の網点を含まない原稿にも特に有効である。
【０１２２】
抽出したパターンを，画素単位の孤立点除去で小さな領域誤判定を除去し，その後は，大きなブロック単位（４×４）単位で広い範囲で孤立ブロックを除去するので，誤判定を良好に除去できる。さらに，ブロック単位の粗い画素密度を元の画素密度に変換するので，ブロック単位の粗い画素はなくなる。
【０１２３】
また，前述した膨張部３１１Ａ，３１１Ｂで，単純な膨張を行うと，孤立した領域が大きくなるだけであるが，この実施の形態のように，膨張量ＸとするとＸ＝Ｍ−Ｎとして，Ｍ画素膨張させて，その後にＮ画素縮小しているので，Ｘ＜Ｍであるから孤立した領域を連結させることができる。さらに膨張させる際に粗い密度で行っているので，換言すれば，粗い密度（ブロック単位）のまま膨張させるので，ハ−ドウェアの量を低減することができる。
【０１２４】
また，第１スキャンの結果を第２スキャン以降も用いるので，必ず線画判定結果と色判定結果は一致するので，バラツキなく処理を行うことができる。さらにメモリに記憶するデ−タは，最終結果ではなくデ−タ処理中に，処理密度が粗くなった（粗くした）デ−タを記憶するので，メモリに記憶するデ−量を低減することができる。
【０１２５】
また，線画判定結果と色判定結果の両方を，ペ−ジメモリ３０８Ａ，３０８Ｂおよび３１３に記憶する代わりに，例えば，線画判定結果のみを記憶して，色判定結果はスキャン毎のものを用いてもよい。これにより，メモリ容量が２ＭＢ×２＝４ＭＢとなるので，市販の４ＭＢのメモリを用いて容易に構成することができる。さらに，ペ−ジメモリ３０８Ａを２ＭＢとし，ペ−ジメモリ３０８Ｂおよび１３１を４×４ブロックでなく，８×４ブロックとして，ペ−ジメモリ３０８Ｂおよび１３１のメモリ容量を１ＭＢとしても，全体のメモリ容量を４ＭＢ（２ＭＢ×２＋１ＭＢ）にすることができる。
【０１２６】
また，全ての判定結果をメモリに記憶する代わりに，スキャン毎にパラツキの大きいものだけをメモリに記憶するようにしてもよい。
【０１２７】
［色判定部３０２の色判定回路３１２］
図１６は色判定部３０２の色判定回路３１２の構成を示すブロック図である。色判定回路３１２は，上述したように，有彩色を検出ためのブロックである。この色判定回路３１２は，同図に示す如く，色相分割部５０１と，色相分割部５０１の出力Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｗをそれぞれ５ライン蓄えるラインメモリ５０２〜５０５と，入力画像デ−タの色画素ブロックを判定してＢ／Ｃ信号を出力すると共に，カラ−原稿／白黒原稿を判定する色画素判定部５０６とから構成されている。
【０１２８】
上記色相分割部５０１の動作を説明する。色相分割部５０１は，入力されるＲＧＢデ−タを，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋ，ＡＣＳ用Ｗの信号に分離し，さらに，色画素判定用の白画素を抽出する。色相分割の例としては，それぞれの色の境界を求め，ＲＧＢの最大値と最小値の差をＲＧＢ差と定義して，以下のようにする。なお，ここではＲＧＢデ−タは，数字が大きくなると黒くなる。
【０１２９】
（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）ＡＣＳ用Ｗ画素判定
（Ｒ＜thwa）＆（Ｇ＜thwa）＆（Ｂ＜thwa）ならば，
y＝m＝c＝0とする。
（８）Ｙ画素画素判定
（ry＝＝1）＆（yg＝＝0）＆（ＲＧＢ差＞thy）ならば，
y＝1，m＝c＝0とする。
（９）Ｇ画素判定
（yg＝＝1）＆（gc＝＝0）＆（ＲＧＢ差＞thg）ならば，
c＝y＝1，m＝0とする。
（１０）Ｃ画素判定
（gc＝＝1）＆（cb＝＝0）＆（ＲＧＢ差＞thc）ならば，
c＝1，m＝y＝0とする。
（１１）Ｂ画素判定
（cb＝＝1）＆（bm＝＝ 0）＆（ＲＧＢ差＞thb）ならば，
m＝c＝1，y＝0とする。
（１２）Ｍ画素判定
（bm＝＝1）＆（mr＝＝0）＆（ＲＧＢ差＞thm）ならば，
m＝1，y＝c＝0
（１３）Ｒ画素判定
（mr＝＝1）＆（ry＝＝0）＆（ＲＧＢ差＞thr）ならば，
y＝m＝1，c＝0
（１４）ＢＫ画素判定
上記（７）〜（１３）に該当しないとき，y＝m＝c＝1とする。
【０１３０】
ここで，上記（７）〜（１４）の優先順位は，数の小さい方を優先する。また，ｔｈｗａ，ｔｈｙ，ｔｈｍ，ｔｈｃ，ｔｈｒ，ｔｈｇ，ｔｈｂは，複写（処理）前に決まる閾値である。ＲＧＢ差とは，１画素内のＲＧＢそれぞれの画像デ−タの最大値と最小値の差である
【０１３１】
さらに，色画素用Ｗ画素の判定を行う。（Ｒ ＜ thw） ＆ （Ｇ ＜ thw） ＆ （Ｂ ＜ thw）ならば，色画素用Ｗ画素となる。この場合は，ｗとして出力する。
【０１３２】
ここで，ｔｈｗは，複写（処理）前に決まる閾値である。ｔｈｗとｔｈｗａの関係は，ｔｈｗ＞ｔｈｗａとなっている。
【０１３３】
出力信号として，ｃ，ｍ，ｙを３ｂｉｔで出力する。つまり，３ｂｉｔで，ｃ，ｍ，ｙ，ｒ，ｇ，ｂ，ｂｋを表している。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ためである。さらに，色画素用Ｗ画素のｗを３ビット出力する。なお，かかる色相分割例は，一例であってこれに限定されるものではなく，他の式を用いても良いことは勿論である。
【０１３４】
色相分割部５０１の出力ｃ，ｍ，ｙ，ｗは，それぞれラインメモリ５０２〜５０５に５ライン蓄えられ，色画素判定部５０６に入力される。
【０１３５】
図１７は，図１６の色画素判定部５０６の内部構成を示すブロック図である。この色画素判定部５０６は，カウント部６０１〜６０４，パターンマッチング部６０５〜６０７，色画素判定部６０８〜６１０，黒画素判定部６１１，ブロック化部６１２〜６１５，孤立点除去部（３×３）６１６，密度部６１７，６１８，膨張部（３×３）６１９，膨張部（５×５）６２０，総合色画素判定部６２１，膨脹部（９×９）６２２，連続カウント部６２３を備える。
【０１３６】
つぎに，上記構成の色画素判定部５０６の動作を説明する。ラインメモリ５０２〜５０５からの５ライン分のｃ，ｍ，ｙ，ｗのデ−タは，カウント部６０１，６０３およびパターンマッチング部６０６に入力される。また，ラインメモリ５０２〜５０４からの５ライン分のｃ，ｍ，ｙデ−タは，カウント部６０２，６０４およびパターンマッチング部６０５，６０７に入力される。
【０１３７】
まず，Ｂ／Ｃ信号の処理系（カウント部６０１，パターンマッチング部６０６，色画素判定部６０８，ブロック化部６１２，孤立点除去部（３×３）６１６，膨張部（５×５）６２０）の動作について説明する。
【０１３８】
パターンマッチング部６０６の動作を説明する。パターンマッチング部６０６は，色画素用Ｗ画素が存在する場合には，ｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により，ＡＣＳ用Ｗ画素より白レベルが大きくなる。また，パターンマッチング部６０６は，色相分割部５０１で判定した画素（ｃ，ｍ，ｙ）が５×５において，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）であるところについて，以下の如きパターンマッチングを行い，色画素候補２を判定する。
【０１３９】
まず，色画素パターン郡の検出を説明する。色画素パターン群を検出するためのパターン１―１〜１−４を以下に示す。図１８は色画素パターン群を検出するためのパターン１―１〜１−４を示している。

【０１４０】
上記において中心画素はＤ３３である。上記の如くパターンマッチングしているのは，孤立点などを拾わないようにするためである。反対に，網点などの小面積の色検出する際には，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）であるかによって判定すればよい。
【０１４１】
つぎに，色細線用パターン郡の検出を説明する。色細線用パターン郡の検出は，白に囲まれた色線を検出するためのものであり，ｃ，ｍ，ｙが全て０のところのパターンマッチングを行う。色細線用パターン群を検出するためのパターン２―１〜２−４を以下に示す。図１９は細線用パターン群を検出するためのパターン２―１〜２−４を示している。

【０１４２】
つぎに，白領域パターン郡の検出について説明する。白領域パターン郡の検出は，ｃ，ｍ，ｙが全て０のところのパターンマッチングを行う。白領域パターン群を検出するためのパターン２―１〜２−４を以下に示す。図２０は細線用パターン群を検出するためのパターン２―１〜２−４を示している。
【０１４３】

【０１４４】
上述した色画素パターン郡，色細線用パターン郡，および白領域パターン郡のパターンマッチングの結果が，以下のパターンに一致した場合は，色判定用の色画素候補２とする。
（（pm1＝＝1）＆（（pw11＝＝1）＃（pw21！＝1）））＃
（（pm2＝＝1）＆（（pw12＝＝1）＃（pw22！＝ 1）））＃
（（pm3＝＝1）＆（（pw13＝＝1）＃（pw23！＝1）））＃
（（pm4＝＝1）＆（（pw14＝＝1）＃（pw24！＝1）））
【０１４５】
このパターンマッチングにより，白領域に囲まれた色画素を色画素候補２として，それ以外で白領域が存在する時は，色画素候補２としない。また，白領域がない色画素パターンマッチングで一致したものは，色画素候補２となる。
【０１４６】
つぎに，カウント部６０１の動作について説明する。カウント部６０１は，色画素用Ｗ画素が存在する時は，ｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により，ＡＣＳ用Ｗ画素より白レベルが大きくなる。また，カウント部６０１は，色相判定部５０１で判定した画素（ｃ，ｍ，ｙ）を５×５内において，それぞれ数をカウントする。このときカウントしたｃ，ｍ，ｙの最大値と最小値の差が，ｔｈｃｎｔ以上でかつ，カウントしたｃ，ｍ，ｙの最小値が，ｔｈｍｉｎ未満ならば，色画素候補１とする。なお，上記ｔｈｃｎｔおよびｔｈｍｉｎは，複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１４７】
ここで，ｙ，ｍ，ｃのプレ−ン展開して，Ｎ×Ｎのマトリックスにおいてそれぞれのプレ−ン毎に数を数えて，最少値をブラック（Ｂｋ）と仮定している。これにより，黒画素の読み取りがずれても補正することが可能となる。さらに，最大値と最小値の差があるものを有彩画素と仮定している。これにより，黒画素の読み取りがずれた画素を補正して有彩画素を抽出できる。すなわち，一定画素の有彩画素がある場合に有彩画素としている。
【０１４８】
パターンマッチング部６０６とカウント部６０１の出力は，色画素判定部６０８に入力される。色画素判定部６０８は，パターンマッチング部６０６とカウント部６０３の出力に基づいて，色画素か否かを判定する。より具体的には，色画素判定部６０８は，色画素候補１でかつ色画素候補２である場合には，色画素と判定する。色画素判定部６０８の判定出力はブロック化部６１２に入力される。
【０１４９】
ブロック化部６１２は，色画素判定部６０８の判定出力をブロック化をする。ここで，ブロック化とは，４×４画素のマトリックスにおいて，１画素以上の色画素がある場合には，色画素ブロックとして出力する。ブロック化部６１２以降の処理は，４×４を１ブロックとしてブロック単位で出力される。
【０１５０】
つぎに，ブロック化部６１２でブロック化したデ−タは，孤立点除去部６１６（３×３）において，注目画素の隣り合う画素に色画素ブロックがなければ孤立点として除去する。
【０１５１】
つづいて，孤立点除去部（３×３）６１６の出力を，膨張部（５×５）６２０にて，色画素ブロックが存在する場合は，５ブロック画素を膨張処理する。ここで，膨張処理を行うのは，色画素の周辺を黒文字処理しないようにするためである。膨張部（５×５）６２０は，Ｂ／Ｃ信号として，色画素ブロックのときには「Ｌ」を，それ以外のときは「Ｈ」を出力する。
【０１５２】
次に，カラー原稿／白黒原稿判定の処理系（カウント部６０２〜６０４，パターンマッチング部６０５〜６０７，色画素判定部６０９〜６１１，ブロック化部６１３〜６１５，密度部６１７，６１８，膨張部（３×３）６１９，総合色画素判定部６２１，膨張部（９×９）６２２，連続カウント部６２３）の動作について説明する。
【０１５３】
まず，カウント部６０３には，ラインメモリ５０２〜５０４からの５ライン分のｃ，ｍ，ｙ，ｗのデ−タが入力される。カウント部６０３は，色画素用Ｗ画素が存在するときは，ｃ＝ｍ＝ｙ＝０に補正する。この補正により，ＡＣＳ用Ｗ画素より白レベルが大きくなる。また，カウント部６０３は，画素（ｃ，ｍ，ｙ）を５×５内において，それぞれ数をカウントし，カウントしたｃ，ｍ，ｙの最大値と最小値差が，ｔｈａｃｎｔ以上でかつ カウントしたｃ，ｍ，ｙの最小値が，ｔｈａｍｉｎ未満である場合は，ＡＣＳ色画素候補１とする。なお，ｔｈａｃｎｔ，ｔｈａｍｉｎは，複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１５４】
色画素判定部６０９は，前述のパターンマッチング部６０６とカウント部６０２の出力に基づいて，ＡＣＳ色画素候補１か否かを最終的に判定する。具体的には，色画素判定部６０８はＡＣＳ色画素候補１でかつ色画素候補２であれば，ＡＣＳ色画素１と判定する。色画素判定部６０９の判定出力はブロック化部６１３に入力される。
【０１５５】
ブロック化部６１３は，色画素判定部６０９の判定出力をブロック化をする。ここで，ブロック化とは，４×４画素のマトリックスにおいて，１画素以上の色画素がある場合には，色画素ブロックとして出力する。ブロック化部６１２以降の処理は，４×４を１ブロックとしてブロック単位で出力される。
【０１５６】
密度部６１７は，ブロック化部６１３の出力に対して，孤立ブロックの除去をために，３×３ブロックの中のアクティブ条件が３個以上あり，注目画素がアクティブならば，アクティブブロックと判定し，判定結果を総合色画素判定部６２１に出力する。
【０１５７】
カウント部６０２は，色相分割部５０１で判定した画素（ｃ，ｍ，ｙ）を５×５内において，それぞれ数をカウントし，カウントしたｃ，ｍ，ｙの最大値と最小値差が，ｔｈａ１ｃｎｔ以上で，かつカウントしたｃ，ｍ，ｙの最小値が，ｔｈａ１ｍｉｎ未満ならば，ＡＣＳ色画素候補３とする。ここで，ｔｈａ１ｃｎｔ，ｔｈａ１ｍｉｎは，複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１５８】
パターンマッチング部６０５は，色画素検出で判定した画素（ｃ，ｍ，ｙ）の５×５において，パターンマッチングを行う。パターンマッチングを行うパターンは上述の図１８のパターンと同一である。パターンマッチング部６０５は，パターンマッチングで一致した画素を，ＡＣＳ色画素候補４とする。
【０１５９】
色画素判定６１０は，前述のカウント部６０２およびパターンマッチング部６０５の出力に基づいて色画素の判定を行う。色画素判定６１０は，ＡＣＳ色画素候補３でかつＡＣＳ色画素候補４であれば，ＡＣＳ色画素候補２とする。
【０１６０】
ブロック化部６１４は，色画素判定６１０の出力をブロック化する。ここで，ブロック化とは，４×４画素のマトリックスにおいて，１画素以上の色画素があれば，色画素ブロックとして出力する。ブロック化６１４以降の処理は，４×４を１ブロックとしてブロック単位で出力される。
【０１６１】
密度部６１８は，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が３個以上あり，注目画素がアクティブならば，アクティブブロックとする。
【０１６２】
カウント部６０４は，色相分割部５０１で判定した画素（ｃ，ｍ，ｙ）を５×５内において，それぞれ数をカウントし，カウントしたｃ，ｍ，ｙの最小値が，ｔｈａｂｋ以上ならば，黒画素候補１とする。ここで，ｔｈａｂｋは，複写（処理）前に設定する閾値である。
【０１６３】
パターンマッチング部６０７は，５×５において， ｃ＝ｍ＝ｙ＝１の画素のパターンマッチングを行う。使用するパターンは以下に示すとおり，上記図１８のパターンと同様である。
【０１６４】

【０１６５】
パターンマッチング部６０７は，上記パターンマッチングのどれかに一致した場合に，黒画素候補２とする。
【０１６６】
黒画素判定部６１１は，カウント部６０４とパターンマッチング部６０７の出力に基づいて，黒画素か否かの判定を行う。具体的には，黒画素判定部６１１は，黒画素候補１でかつ黒画素候補２であれば，黒画素と判定する。
【０１６７】
黒画素判定部６１１の出力は，ブロック化部６１５において，ブロック化する。ここで，ブロック化とは，４×４画素のマトリックスにおいて，１画素以上の色画素があれば，色画素ブロックとして出力する。ブロック化部６１５以降の処理は，４×４を１ブロックとしてブロック単位で出力する。
【０１６８】
膨張部（３×３）６１９は，３×３のマトリックス内において，注目画素がアクティブで，その周辺画素がノンアクティブならば，注目画素をノンアクティブにする。
【０１６９】
総合色画素判定部６２１は，密度部６１７，６１８および膨脹部（３×３）６１９の判定出力に基づき，ＡＣＳ色画素候補２がアクティブでかつ無彩検出でアクティブでなければ色画素ブロックと判定し，また，ＡＣＳ色画素候補１がアクティブのときも色画素ブロックと判定する。
【０１７０】
膨張部（９×９）６２２では，総合色画素判定部６２１で，色画素ブロックと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，９×９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，アクティブブロックとする。ここで，大きく膨張するは，文字同士のすき間を埋めるためである。
【０１７１】
連続カウント部６２３は，色画素ブロックの連続性をチェックし，カラ−原稿か白黒原稿かを判定する。この判定結果は図示しないＣＰＵに出力される。具体的には，連続カウント部６２３は，膨張部（９×９）６２２の出力デ−タ（色画素ブロック）をカウントすることにより，カラ−原稿か否かを判定する。
【０１７２】
図２１〜図２３を参照して，連続カウント部６２３の色画素ブロックの連続性をカウントする処理を説明する。図２１は注目画素ブロックを説明するための図，図２２は連続カウント部６２３の色画素ブロックの連続性をカウントする処理を説明するためのフローチャートである。同図において，ＭＳは現在のラインの状態変数の配列，ＳＳは１ライン前の状態変数の配列，Ｉは主走査の画素ブロック位置，Ｔｈａｃｓは閾値，ＭＳ［Ｉ］，ＳＳ［Ｉ］は連続カウント値を示す。図２３は連続カウント値の具体例を示す図である。
【０１７３】
図２２において，まず，注目画素ブロックが色画素ブロックであるか否かを判定し（ステップＳ１００），注目画素ブロックが色画素ブロックでない場合には，ＭＳ［Ｉ］＝０として（ステップＳ１１２），ステップＳ１０５に移行する一方，注目画素ブロックが色画素ブロックである場合には，ステップＳ１０１に移行する。ステップＳ１０１では，ＭＳ［Ｉ］＝Ｔｈａｃｓ（閾値）であるか否かを判定する。この判定の結果，ＭＳ［Ｉ］＝Ｔｈａｃｓである場合には，カラ−原稿と判定する（ステップＳ１１３）。
【０１７４】
また，ＭＳ［Ｉ］＝Ｔｈａｃｓでない場合には，ＭＳ［Ｉ］＜＝ＳＳ［Ｉ＋１］（右上のブロック）であるか否かを判定し（ステップＳ１０２），ＭＳ［Ｉ］＜＝ＳＳ［Ｉ＋１］であると判定した場合にはステップＳ１０７に移行する一方，ＭＳ［Ｉ］＜＝ＳＳ［Ｉ＋１］でないと判定した場合にはステップＳ１０３に移行する。
【０１７５】
ステップＳ１０７では，ＳＳ［Ｉ］（上のブロック）＝０であるか否かを判定する。この判定の結果，ＳＳ［Ｉ］＝０でない場合には，ＭＳ［Ｉ］＝ＳＳ［Ｉ＋１］として（ステップＳ１０８），すなわち，注目画素ブロックの連続カウント値を右上の画素ブロックの連続カウント値とし，ステップＳ１０３に移行する。他方，ステップＳ１０７で，ＳＳ［Ｉ］＝０である場合には，ＳＳ［Ｉ−１］（左上のブロック）＝０であるか否かを判定し（ステップＳ１０９），ＳＳ［Ｉ−１］＝０でない場合には，ステップＳ１０８に移行する。
【０１７６】
他方，ステップＳ１０９で，ＳＳ［Ｉ−１］＝０である場合には，ＭＳ［Ｉ−１］（左のブロック）＝０であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。この判定の結果，ＭＳ［Ｉ−１］＝０である場合には，ＭＳ［Ｉ］＝ＳＳ［Ｉ＋１］＋１として（ステップＳ１１１），すなわち，注目画素ブロックの連続カウント値を右上の画素ブロックの連続カウント値＋１とし，ステップＳ１０３に移行する。他方，ステップＳ１１０で，ＭＳ［Ｉ−１］＝０でない場合には，ステップＳ１０８に移行する。
【０１７７】
さて，ステップＳ１０３では，ＭＳ［Ｉ−１］（左のブロック）＝ＭＡＸ（ＭＳ［Ｉ−１］，Ｓ［Ｉ−１］，Ｓ［Ｉ］）とし，注目画素ブロックの左，左上，上のブロックのうちの最大となる連続カウント値を，注目画素ブロックの左のブロックの連続カウント値とする。続いて，ＭＳ［Ｉ］＜＝ＭＳ［Ｉ−１］か否かを判定し（ステップＳ１０４），すなわち，注目画素ブロックの連続カウント値が左の画素ブロックの連続カウント値以下であるか否かを判定する。この判定の結果，ＭＳ［Ｉ］＜＝ＭＳ［Ｉ−１］でないと判定された場合にはステップＳ１０５に移行する一方，ＭＳ［Ｉ］＜＝ＭＳ［Ｉ−１］であると判定された場合には，ＭＳ［Ｉ］＝ＭＳ［Ｉ−１］＋１とした後（ステップＳ１０６），ステップＳ１０５に移行する。ステップＳ１０５では，Ｉ＝Ｉ＋１として，次の画素ブロックの連続カウント値の検出が行われる。
【０１７８】
上記フローでは，注目画素ブロックが色画素ブロックのときには，周辺の左，上，左上の画素ブロックの連続カウント値を＋１してカウントする。また，注目画素ブロックが色画素ブロック場合に，左，上，左上の画素ブロックの連続カウント値がすべて０のときには，右上の画素ブロックの連続カウント数を＋１してカウントし，他方，左，上，左上の画素ブロックの連続カウント数のどこかが０以外のときには，右上の画素ブロックの連続カウント数をそのまま保持する。そして，上記隣接画素ブロック（周辺の左，上，左上，右上）の連続カウント値の最大の値を注目画素ブロック（現在の画素ブロック）の連続カウント値とする。だたし，注目画素ブロックが色画素ブロックでない場合は，連続カウント値をクリアして０にする。すなわち，連続カウント値は，ほぼたての線分と横の線分の和となる。連続カウント値が閾値（Ｔｈａｃｓ）になった場合に，カラ−原稿と判定する（図２３参照）。なお，右上の画素ブロックの連続カウント値を他と異なる扱いをしているのは，二重カウントを防ぐためである。
【０１７９】
上記した実施の形態において，色画素判定部６０８と色画素判定部６０９とを分けたのは，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が，カラ−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ため，カウント部を独立とした。本来ならば，色相分割部５０１から独立にした方が良いが，色相分割を独立にすると，パターンマッチングのメモリが増えるので，好ましくない。また，カウント部のパラメ−タで，色画素のパラメ−タを変更することより，メモリ量の増加を少なくしている。
【０１８０】
また，色画素判定部６０８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あり，さらに黒画素判定部６１１を設けたのは，濃度を低くして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−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。
【０１８１】
また，カラ−原稿を判定する際に，１ライン前の連続カウント値と現在のラインの連続カウント値を参照して連続カウント値を算出しているので，色画素ブロックの連続を正確にカウントすることが可能となる。
【０１８２】
また，本実施の形態では，ＲＧＢデ−タに対して行ったが，ＲＧＢデ−タに限定するものではなく，例えば輝度色差（Ｌａｂ色空間）などに対して，色相判定することにしても良い。
【０１８３】
以上説明したように，本実施の形態においては，色判定回路３１２は，複数の白レベル（ＡＣＳ用Ｗ画素，色画素用Ｗ画素）に基づいて，有彩画素の検出を行うこととしたので，少ないメモリで効率よく，有彩画素判定をすることが可能となる。
【０１８４】
また，本実施の形態においては，色判定回路３１２は，白レベル（色画素用Ｗ画素）で有彩画素を補正（ｃ＝ｍ＝ｙ＝０）しているので，白地上の黒文字の判定を軽減することが可能となる。
【０１８５】
【発明の効果】
以上説明したように，請求項１に係る画像処理装置によれば，抽出手段は画像デ−タを構成する画素のＲ，Ｇ，Ｂの各画素値と複数の所定の閾値とを比較して，比較結果に基づいて，画像データから色画素判定用の白画素である複数の判定用画素を抽出し，有彩画素検出手段は抽出手段で抽出した複数の判定用画素に基づいて，画像デ−タの有彩画素を検出することとしたので，少ないメモリで効率よく，有彩画素判定をすることが可能となる。
【０１８６】
また，請求項２に係る発明によれば，請求項１に記載の画像処理装置において，有彩画素検出手段は，抽出手段で抽出した前記判定画素のうち，第１の判定画素に基づいて画像デ−タを補正し，複数の判定用画素に基づいて補正後の画像デ−タの有彩画素を検出することとしたので，白地上の黒文字の判定を軽減することが可能となる。
【０１８７】
また，請求項３に係る画像処理方法によれば，画像デ−タを構成する画素のＲ，Ｇ，Ｂの各画素値と複数の所定の閾値とを比較して，比較結果に基づいて，画像データから色画素判定用の白画素である複数の判定用画素を抽出し，抽出した複数の判定用画素に基づいて，画像デ−タの有彩画素を検出することとしたので，少ないメモリで効率よく，有彩画素判定をすることが可能となる。
【０１８８】
また，請求項４に係る発明によれば，請求項３に係る画像処理方法において，抽出した判定画素のうち，第１の判定画素に基づいて画像デ−タを補正し，複数の判定用画素に基づいて補正後の画像デ−タの有彩画素を検出することとしたので，白地上の黒文字の判定を軽減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１における画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図３】図２における原稿認識部の内部構成を示すブロック図である。
【図４】線画認識部のラプラシアン部における白領域検出または黒領域検出の動作を説明するための記号化されたマトリックスを示す説明図である。
【図５】線画の断面図であり，白領域と黒領域と閾値との関係を示す概念図である。
【図６】エッヂ量（ｘ）の関係を示す説明図である。
【図７】パターンマッチング処理のフロ−チャ−トである。
【図８】パターンマッチング処理（パターンマッチング部）のフロ−チャ−トである。
【図９】パターンマッチング処理における注目画素の設定を示す説明図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係るパターンマッチング処理（パターンマッチング部）を示すフロ−チャ−トである。
【図１１】図１０のパターンマッチング処理における状態変数ＭＦＢの伝搬を示す説明図である。
【図１２】線画認識部のパターンマッチング部における状態変数の違いによる細線の判断例を示す説明図である。
【図１３】線画認識部の膨張部における補間処理の例を示す説明図である。
【図１４】本発明の実施の形態に係るパターンマッチング処理（パターンマッチング部）を示すフロ−チャ−トである。
【図１５】アンシャ−プマスキングによるディテ−ル強調効果を示す説明図である。
【図１６】図３の色判定部の色判定回路の構成を示すブロック図である。
【図１７】図１６の色画素判定部の内部構成を示すブロック図である。
【図１８】パターンマッチングに使用するパターン例（色画素パターン群を検出するためのパターン）を示す説明図である。
【図１９】パターンマッチングに使用するパターン例（色細線用パターン群を検出するためのパターン）を示す説明図である。
【図２０】パターンマッチングに使用するパターン例（白領域パターン群を検出するためのパターン）を示す説明図である。
【図２１】参照画素ブロックを説明するための図である。
【図２２】色画素ブロックの連続性をカウントの処理を説明するためのフロ−チャ−トである。
【図２３】連続カウント値の具体例を示す図である。
【図２４】ＲＧＢの読み取りずれを説明するための説明図である。
【符号の説明】
１０１ 原稿読取部
１０２ 画像処理部
１０３ 画像記録部
２０１ ＲＧＢγ補正部
２０２ 原稿認識部
２０３ 遅延部
２０４ ＲＧＢフィルタ部
２０５ 色補正部
２０６ ＵＣＲ部
２０７ 変倍部
２０８ ＣＭＹＢｋフィルタ部
２０９ ＣＭＹＢｋγ補正部
２１０ 階調処理部
３０１ 線画認識部
３０２ 色判定部
３０３ モノクロ化部
３０４ ラプラシアン部
３０５Ａ，３０５Ｂ パターンマッチング部
３０６Ａ，３０６Ｂ 孤立点除去部
３０７Ａ，３０７Ｂ 画素密度変換部
３０８Ａ，３０８Ｂ ペ−ジメモリ
３０９Ａ，３０９Ｂ セレクタ
３１０Ａ，３１０Ｂ 孤立ブロック除去部
３１１Ａ，３１１Ｂ 膨張部
５０１ 色相分割部
５０２〜５０５ ラインメモリ
５０６ 色画素判定部
６０１〜６０５ カウント部
６０５〜６０７ パターンマッチング部
６０８〜６１０ 色画素判定部
６１１ 黒画素判定部
６１２〜６１５ ブロック化部
６１６ 孤立点除去部
６１７，６１８ 密度部
６１９，６２０，６２２ 膨張部
６２１ 総合色画素判定部
６２３ 連続カウント部

Claims (4)

1. 外部より入力された画像データの特定領域が有彩色であるか否かの原稿認識を行い，該認識の結果に基づいて所定の色補正処理を実行する画像処理装置において，
   前記画像デ−タを構成する画素のＲ，Ｇ，Ｂの各画素値と複数の所定の閾値とを比較して，比較結果に基づいて，前記画像データから色画素判定用の白画素である複数の判定用画素を抽出する抽出手段と，
   前記抽出手段で抽出した前記複数の判定用画素に基づいて，前記画像デ−タの有彩画素を検出する有彩画素検出手段と，
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記有彩画素検出手段は，前記抽出手段で抽出した前記判定画素のうち，第１の判定画素に基づいて画像デ−タを補正し，前記複数の判定用画素に基づいて補正後の画像デ−タの有彩画素を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 外部より入力された画像データの特定領域が有彩色であるか否かの原稿認識を行い，該認識の結果に基づいて所定の色補正処理を実行する画像処理方法において，
   前記画像デ−タを構成する画素のＲ，Ｇ，Ｂの各画素値と複数の所定の閾値とを比較して，比較結果に基づいて，前記画像データから色画素判定用の白画素である複数の判定用画素を抽出する抽出ステップと，
   前記抽出した前記複数の判定用画素に基づいて，前記画像デ−タの有彩画素を検出する有彩画素検出ステップと，
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
4. 前記有彩画素検出ステップは，前記抽出した前記判定画素のうち，第１の判定画素に基づいて画像デ−タを補正し，前記複数の判定用画素に基づいて補正後の画像デ−タの有彩画素を検出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。

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