JP4133168B2 - 画像処理方法および画像処理装置、プログラムおよび記録媒体ならびに画像形成装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像における各領域の画素を識別するための特徴量として適用されるランレングスを算出する画像処理方法、前記画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムおよび前記プログラムを記録した記録媒体、ならびにランレングスを算出する画像処理装置および前記画像処理装置を備える画像形成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル複写装置およびファクシミリ装置などの画像形成装置は、記録紙に形成される画像の画質を向上させるために、読取った入力画像の画像データに画像処理を施している。この画像処理の方法として、ランレングスを算出し、このランレングスを用いて、画像処理を行う方法がある（たとえば非特許文献１参照。）。
【０００３】
図１０は、一例として、ランレングスが算出される画素ブロック２を示す図である。図１１は、図１０に示される画素ブロック２に対して、ランレングスの定義からランレングスを追跡する方向を示す図である。ランレングスを算出するには、まず図１０に示すように、入力画像１を複数の画素から成る画素ブロック２に分割し、画素ブロック２の各画素を濃度値によって分類する。次に、ある濃度値の画素を注目画素として、前記注目画素と同じ濃度値であって、前記注目画素と空間的に連続する画素を追跡する。このようにして注目画素に空間的に連続する画素の数をランレングスとして算出する。
【０００４】
空間的に連続した画素の追跡は、図１１に示される矢符のように、注目画素から各周辺画素へ向かう８方向となる。この８方向それぞれに対して、注目画素６と同じ濃度値の周辺画素を追跡し、さらに、追跡した周辺画素を新たな注目画素として各方向に対して、この新たな注目画素と同じ濃度値の周辺画素を追跡する。このような画素の追跡を繰り返すことによって、一番始めの注目画素６を出発点として描かれる画素の追跡経路は、図１０に示されるような、直線または曲線となる。
【０００５】
【非特許文献１】
梶光雄著，「印刷・電気系技術者のための印刷画像工学」，初版，印刷学会出版部，昭和６３年６月１５日，ｐ．２６９−２７８
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
図１０および図１１に示されるような画像処理方法では、図１１に示すように常に８つの追跡方向が想定されるので、画素ブロック２内での画素の追跡経路のパターンの数は、膨大な数になる。また周辺画素７のうち、注目画素６と同じ濃度値である周辺画素は１つとは限らないので、追跡経路が途中で分岐する可能性があり、追跡経路が複雑になる。
【０００７】
このようにランレングスを算出する方法では、ランレングスを算出するための回路が大規模となるために、ハードウェア化を実現できないという問題がある。というのはランレングスの算出には、想定される画素の追跡経路に対応する回路を備える必要があり、回路の規模は追跡経路のパターンの数に比例する。このため、膨大な追跡経路が想定される場合には、回路の規模が大きくなり、ハードウェア化は不可能である。
【０００８】
またランレングスを算出するためのソフトウェアの規模および処理量が膨大となるので、処理が非常に遅くなる。したがってランレングスの算出には、想定される画素の追跡経路に対応する処理を備える必要があり、処理の規模は追跡経路のパターンの数に比例するので、膨大な追跡経路が想定される場合には、処理の規模も大きくなるとともに処理に時間がかかる。
【０００９】
したがって本発明の目的は、簡易にランレングスを算出することができるとともに、回路の規模を小さくしてハードウェア化を実現できる画像処理方法および画像処理装置、プログラムおよび記録媒体、ならびに画像形成装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に予め定める濃度値を有する有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する第１工程と、
対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して予め定める第１方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、第１方向に１列減少した更新画像に変換する第２工程と、
前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する第３工程と、
第３工程後に前記更新画像を対象画像として、第２工程および第３工程を繰り返し、対象画像が第１方向に１列となると、第１工程および第３工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において有効濃度画素が空間的に連続する数である連続画素数を算出する第４工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１１】
本発明に従えば、第１工程では、複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータが算出される。第２工程では、対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して予め定める第１方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素として、対象画像は、第１方向に１列減少した更新画像に変換される。
【００１２】
第３工程では、前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータが算出される。第４工程では、第３工程後に前記更新画像を対象画像として、第２工程および第３工程を繰り返し、対象画像が第１方向に１列となると、第１工程および第３工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において有効濃度画素が空間的に連続する数である連続画素数が算出される。連続画素数を算出する処理の複雑さと前記処理を行う回路の複雑さとは、対象画像となるブロック画像に含まれる画素の数に比例するので、ブロック画像に含まれる画素の数を調整することによって、前記処理および前記処理回路の構成を容易に調整することができる。
【００１３】
従来の連続画素数を算出する方法では、対象画像における注目画素を中心として隣接する全ての画素の濃度値を調べて、前記注目画素と同じ濃度値の画素を新たな注目画素とする処理を繰り返して連続画素数を算出するが、このような方法では、注目画素に隣接する画素の数が多いために、注目画素を追跡する経路の数が膨大になり、連続画素数の算出処理が極めて大変になる。しかし本発明においては、注目画像に隣接する全ての画素のうち、前記注目画素に対して第１方向下流側に隣接する画素だけに着目して、第１条件および第２条件に基づいて処理を行うので、連続画素数の算出処理は、従来に比べて非常に簡素となる。さらに第２工程および第３工程を繰り返す度に対象画像が小さくなるので、算出処理がさらに簡素になる。したがって本発明の画像処理方法は、従来と比較して、極めて連続画素数の算出処理を容易にして高速に実行することができるとともに、算出処理を行う回路の構成を簡素にすることができる。
【００１４】
また本発明は、第４工程は、第１工程および第３工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数を算出することを特徴とする。
【００１５】
本発明に従えば、第４工程では、第１工程および第３工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数が算出される。このような単純な演算によって連続画素数が算出されるので、連続画素数の算出処理を非常に高速に行うことができる。
【００１６】
また本発明は、第４工程は、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照することによって連続画素数を算出することを特徴とする。
【００１７】
本発明に従えば、第４工程では、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照して連続画素数が算出される。連続画素数の算出処理は、各種演算を行うことなくテーブルの参照だけで行われるので、連続画素数の算出処理を極めて高速に行うことができる。
【００１８】
また本発明は、対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して前記第１方向とは異なる方向である第２方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第３条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第４条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第３条件および第４条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、第２方向に１列減少した更新画像に変換する第５工程と、
前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する第６工程と、
第６工程後に、前記更新画像を対象画像として、第５工程および第６工程を繰り返し、対象画像が第２方向に１列となると、第５工程および第６工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において連続画素数を算出する第７工程と、
第４工程において算出した連続画素数と第７工程において算出した連続画素数とを比較し、それらのうちいずれか大きい方の値を前記ブロック画像の連続画素数として算出する第８工程とをさらに含むことを特徴とする。
【００１９】
本発明に従えば、第５工程では、対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して前記第１方向とは異なる方向である第２方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第３条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第４条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第３条件および第４条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、第２方向に１列減少した更新画像に変換する。第６工程では、前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する。第７工程では、第６工程後に、前記更新画像を対象画像として、第５工程および第６工程を繰り返し、対象画像が第２方向に１列となると、第５工程および第６工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において連続画素数を算出する。第８工程では、第４工程において算出した連続画素数と第７工程において算出した連続画素数とを比較し、それらのうちいずれか大きい方の値を前記ブロック画像の連続画素数として算出する。このように第１方向だけでなく第２方向に関しても連続画素数が算出されて、これらの連続画素数に基づいて連続画素数が算出されるので、連続画素数を正確に算出することができる。
【００２０】
また本発明は、第７工程は、第５工程および第６工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数を算出することを特徴とする。
【００２１】
本発明に従えば、第７工程では、第５工程および第６工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数が算出される。このような単純な演算によって連続画素数が算出されるので、連続画素数の算出処理を非常に高速に行うことができる。
【００２２】
また本発明は、第７工程は、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照することによって連続画素数を算出することを特徴とする。
【００２３】
本発明に従えば、第７工程では、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照して連続画素数が算出される。連続画素数の算出処理は、各種演算を行うことなくテーブルの参照だけで行われるので、連続画素数の算出処理を極めて高速に行うことができる。
【００２４】
また本発明は、前述の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２５】
本発明に従えば、プログラムをコンピュータが実行することによって、コンピュータは前述の画像処理方法に従って動作し、前述のような作用を達成することができる。
【００２６】
また本発明は、前述のプログラムが記録されるコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【００２７】
本発明に従えば、コンピュータに読取らせて、記録されるプログラムを実行させて、前述の画像処理方法を実行させることができる。また記録媒体を介して、複数のコンピュータにプログラムを容易に供給することができる。
【００２８】
また本発明は、複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に予め定める濃度値を有する有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出するパラメータ算出部と、
対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、注目画素に対して予め定める検出方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、検出方向に１列減少した更新画像に変換する画像変換処理を、その画像変換処理が終了する毎に、更新画像を改めて対象画像として、対象画像が検出方向に１列となるまで繰り返す画像変換部と、
パラメータ算出部によって算出されたパラメータに基づいて、前記ブロック画像において有効濃度画素が空間的に連続する数である連続画素数を算出する連続画素数算出部とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００２９】
本発明に従えば、パラメータ算出部によって、複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に予め定める濃度値を有する有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータが算出される。画像変換部によって、対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、注目画素に対して予め定める検出方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、検出方向に１列減少した更新画像に変換する画像変換処理を、その画像変換処理が終了する毎に、更新画像を改めて対象画像として、対象画像が検出方向に１列となるまで繰り返される。
【００３０】
連続画素数算出部によって、パラメータ算出部によって算出されたパラメータに基づいて、連続画素数が算出される。連続画素数を算出する処理の複雑さと前記処理を行う回路の複雑さとは、対象画像となるブロック画像に含まれる画素の数に比例するので、ブロック画像に含まれる画素の数を調整することによって、前記処理および前記処理回路の構成を容易に調整することができる。
【００３１】
従来の画像処理装置における連続画素数を算出する方法では、対象画像における注目画素を中心として隣接する全ての画素の濃度値を調べて、前記注目画素と同じ濃度値の画素を新たな注目画素とする処理を繰り返して連続画素数を算出するが、このような方法では、注目画素に隣接する画素の数が多いために、注目画素を追跡する経路の数が膨大になり、連続画素数の算出処理が極めて大変になる。しかし本発明においては、注目画像に隣接する全ての画素のうち、前記注目画素に対して検出方向下流側に隣接する画素だけに着目して、第１条件および第２条件に基づいて処理を行うので、連続画素数の算出処理は、従来に比べて非常に簡素となる。さらに画像変換処理を繰り返す度に対象画像が小さくなるので、算出処理がさらに簡素になる。したがって本発明の画像処理装置では、従来と比較して、極めて連続画素数の算出処理が高速に実行されるとともに、算出処理を行う回路の構成を簡素にすることができる。
【００３２】
また本発明は、前述の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置である。
【００３３】
本発明に従えば、前述のような作用を達成できるので、高画質の画像を出力することができる画像形成装置を実現することができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態の画像処理方法のランレングスを算出する手順を示すフローチャートである。図２は、ブロック画像１１を示す図である。本実施の形態の画像処理方法は、ブロック画像１１のランレングスＲの算出方法である。本実施の形態においては、処理対象の画像を「対象画像」と表記することがある。ランレングスＲは、同一濃度値の画素が空間的に連続する連続画素数である。
【００３５】
ブロック画像１１は、入力画像１２の一部分であって、複数の画素から成る。本実施の形態においては、ブロック画像１１は、たとえば、予め定められる主走査方向Ｉに５個の画素が空間的に連続して並び、前記主走査方向に垂直な第１方向である副走査方向Ｊに５個の画素が並ぶ空間的に連続するような５×５＝２５個の画素から成る。
【００３６】
たとえば主走査方向Ｉに座標軸ｉ、副走査方向Ｊに座標軸ｊとする直交座標系（以後「ｉ−ｊ座標系」と表記することがある）を想定する。前記ｉ−ｊ座標系において、ブロック画像１１内の各画素の座標を（ｉ，ｊ）で表し、座標（ｉ，ｊ）の画素を、画素Ｂ（ｉ，ｊ）で表す。画素Ｂ（ｉ，ｊ）の濃度値をｆ（ｉ，ｊ）で表す。ｉは座標軸ｉ上の位置を表す変数であり、ｊは座標軸ｊ上の位置を表す変数である。本実施の形態において、ｉおよびｊは、ともに０以上４以下の整数、すなわち０，１，２，３，４のいずれかの値をとる。
【００３７】
図１に示すフローチャートのステップｓ０でブロック画像１１が与えられて、ランレングスＲを算出する手順が開始されてステップｓ１に進む。ステップｓ１では、ブロック画像１１内の画素の濃度値の平均値ａｖｅを算出し、ステップｓ２に進む。ステップｓ２では、ステップｓ１で算出した平均値ａｖｅに基づいて、ブロック画像１１が白色の画素および黒色の画素の少なくともいずれかの画素から成る２値画像となるように、画素Ｂ（ｉ，ｊ）の濃度値ｆ（ｉ，ｊ）が０および１のいずれかの値となるような２値化を行い、ステップｓ３に進む。ステップｓ２において、ブロック画像の画素Ｂ（ｉ，ｊ）の２値化後の濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）は、次式（１）に基づいて求められる。
【００３８】
【数１】
【００３９】
図３は、第１画像１１Ａ、第２画像１１Ｂ、第３画像１１Ｃ、第４画像１１Ｄおよび第５画像１１Ｅを示す図である。図３中の０および１の数値は、濃度値ｆ（ｉ，ｊ）である。ステップｓ２において２値化したブロック画像（以下、「第１画像１１Ａ」（図３（１）参照）と表記する）は、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が１の有効濃度画素と、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が０の無効濃度画素との少なくともいずれかから成る。また図３に示される第２〜第５画像１１Ｂ〜１１Ｅ（図３（２）〜（５）参照）も、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が１の有効濃度画素と、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が０の無効濃度画素との少なくともいずれかから成る。
【００４０】
図１を参照して、第１工程であるステップｓ３では、第ｎ画像の識別値ＯＲｎを設定し、ｎ＝１として第１画像１１Ａの識別値ＯＲ１を算出し、ステップｓ４に進む。ステップｓ３において、識別値ＯＲｎとは、第ｎ画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータであり、第ｎ画像内に有効濃度画素が存在する場合はＯＲｎ＝１とし、有効濃度画素が存在しない場合はＯＲｎ＝０とする。ｎは、１以上Ｎ以下の自然数である。Ｎは、ブロック画像１１の副走査方向Ｊに並ぶ画素の数であり、本実施の形態においてはＮ＝５である。図３（１）に示される第１画像１１Ａは、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）＝１の有効濃度画素を有するので、識別子ＯＲ１＝１である。
【００４１】
第２工程であるステップｓ４では、第ｎ画像を対象画像として、前記対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して副走査方向Ｊ下流側に隣接する画素を隣接画素として、少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とする処理を行い、対象画像を、副走査方向Ｊに１列減少した、換言すれば主走査方向Ｉのラインが１つ減少した更新画像に変換して、前記更新画像を第（ｎ＋１）画像として、ステップｓ５に進む。ステップｓ４の変換処理については、後述する。
【００４２】
第３工程であるステップｓ５では、更新画像である第（ｎ＋１）画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表す識別値ＯＲ（ｎ＋１）を算出して、ステップｓ６に進む。ステップｓ６では、（ｎ＋１）を新たなｎとして、ステップｓ７に進む。すなわちステップｓ６では、前記更新画像である第（ｎ＋１）画像を新たな対象画像である第ｎ画像とする。
【００４３】
ステップｓ７では、ｎ＝Ｎであるか否かを判断し、ｎ＝Ｎであると判断するとステップｓ８に進み、ｎ＝Ｎでないと判断するとステップｓ４に戻る。ステップｓ７において、ｎ＝Ｎであるとは、図３（５）に示される第５画像１１Ｅのような、対称画像が主走査方向Ｉに延びる画像、換言すれば副走査方向には１列だけの画像となる場合である。
【００４４】
このようにステップｓ４〜ステップｓ７は、ステップｓ６における対称画像が副走査方向Ｊに１列となるまで繰り返される。本実施の形態においては、ステップｓ６後の対象画像は、ｎ＝２のときは図３（２）に示す５×４個の画素から成る第２画像１１Ｂであり、ｎ＝３のときは図３（３）に示す５×３個の画素から成る第３画像１１Ｃであり、ｎ＝４のときは図３（４）に示す第４画像１１Ｄであり、ｎ＝５のときは図３（５）に示す第５画像１１Ｅである。
【００４５】
第４工程であるステップｓ８では、前述のステップｓ３およびステップｓ５で算出した識別値ＯＲ１〜ＯＲＮを全て加算して、第１ランレングスＲ１を算出して、ステップｓ９に進む。このように各識別値の加算という簡単な計算によって、第１ランレングスＲ１を算出することができる。本実施の形態においては、ＯＲ１＝１，ＯＲ２＝１，ＯＲ３＝１，ＯＲ４＝１，ＯＲ５＝１であるので、第１ランレングスＲ１は５である。
【００４６】
図４（１）は、第１画像１１Ａを示す図であり、図４（２）は、第１回転画像１２Ａを示す図である。図１に示すフローチャートにおけるステップｓ９では、ステップｓ２で生成した図４（１）に示す第１画像１１Ａを時計回りに９０度角変位した画像を、図４（２）に示す第１回転画像１２Ａとして、ステップｓ１０に進む。
【００４７】
第１工程であるステップｓ３と同様の処理であるステップｓ１０では、第ｍ画像の識別値ＯＲｍを設定し、ｍ＝１として第１回転画像１２Ａの識別値ＯＲ１を算出し、ステップｓ１１に進む。ステップｓ１０において、識別値ＯＲｍとは、第ｍ画像内に濃度値が１の有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータであり、第ｍ画像内に有効濃度画素が存在する場合はＯＲｍ＝１とし、有効濃度画素が存在しない場合はＯＲｍ＝０とする。ｍは、１以上Ｍ以下の自然数である。Ｍは、ブロック画像１１の第２方向である主走査方向Ｉに並ぶ画素の数であり、本実施の形態においてはＭ＝５である。図４（２）に示される第１画像１２Ａは、濃度値が１の有効濃度画素を有するので、識別子ＯＲ１＝１である。
【００４８】
ステップｓ１１では、第ｍ画像を対象画像として、前記対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対してブロック画像１１において主走査方向Ｉである下流側に隣接する画素を隣接画素として、少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第３条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第４条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第３条件および第４条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とする処理を行い、対象画像を、主走査方向Ｉに１列減少した、換言すれば副走査方向Ｊのラインが１つ減少した更新画像に変換して、前記更新画像を第（ｍ＋１）画像として、ステップｓ１２に進む。本実施の形態において、第５工程は、前述のステップｓ９〜ステップｓ１１である。
【００４９】
第６工程であるステップｓ１２では、更新画像である第（ｍ＋１）画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表す識別値ＯＲ（ｍ＋１）を算出して、ステップｓ１３に進む。ステップｓ１３では、（ｍ＋１）を新たなｍとして、ステップｓ１４に進む。すなわちステップｓ１３では、前記更新画像である第（ｍ＋１）画像を新たな対象画像である第ｍ画像とする。
【００５０】
ステップｓ１４では、ｍ＝Ｍであるか否かを判断し、ｍ＝Ｍであると判断するとステップｓ１５に進み、ｍ＝Ｍでないと判断するとステップｓ１１に戻る。ステップｓ１４において、ｍ＝Ｍであるとは、対称画像が副走査方向Ｊに延びる画像、換言すれば主走査方向Ｉには１列だけの画像となる場合である。
【００５１】
このようにステップｓ１１〜ステップｓ１４は、ステップｓ１３における対称画像が主走査方向Ｉに１列となるまで繰り返される。本実施の形態においては、ステップｓ１３後の対象画像は、ｍ＝２のときは５×４個の画素から成る第２回転画像であり、ｍ＝３のときは５×３個の画素から成る第３回転画像であり、ｍ＝４のときは第４回転画像であり、ｍ＝５のときは第５回転画像である。
【００５２】
第７工程であるステップｓ１５では、前述のステップｓ１０およびステップｓ１２で算出した識別値ＯＲ１〜ＯＲＭを全て加算して、第２ランレングスＲ２を算出して、ステップｓ１６に進む。
【００５３】
第８工程であるステップｓ１６では、ステップｓ８で算出した第１ランレングスＲ１と、ステップｓ１５で算出した第２ランレングスＲ２とを比較し、それらのうち大きい方の値をブロック画像１１のランレングスＲとして算出して、ステップｓ１７に進み、全ての手順を終了する。本実施の形態において、第１ランレングスＲ１および第２ランレングスＲ２は共に５であるので、ブロック画像１１のランレングスＲは５である。
【００５４】
図５は、図１に示されるフローチャートのステップｓ４において、対象画像を更新画像に変換するときに用いられるＬ字型テンプレート１８Ａ、凸型テンプレート１８Ｂおよび逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃを示す図である。各テンプレート１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃは、ブロック画像１１における連続する画素の有無を検出する単位であって、注目画素と、注目画素に対して副走査方向Ｊ下流側に隣接する隣接画素とから構成される。
【００５５】
図５（１）に示されるＬ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０の場合に用いられ、画素Ｂ（ｉ，ｊ）を第１注目画素として、第１注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）と、前記第１注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）の副走査方向Ｊ下流側に隣接する第１隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）と、前記第１隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）の主走査方向Ｉ下流側に隣接する第２隣接画素Ｂ（ｉ＋１，ｊ＋１）とから成る。
【００５６】
図５（２）に示される凸型テンプレート１８Ｂは、ｉが１以上（Ｎ−２）以下の場合に用いられ、画素Ｂ（ｉ，ｊ）を第２注目画素として、第２注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）と、前記第２注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）の副走査方向Ｊ下流側に隣接する第３隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）と、前記第３隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）の主走査方向Ｉ上流側に隣接する第４隣接画素Ｂ（ｉ−１，ｊ＋１）と、前記第３隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）の主走査方向Ｉ下流側に隣接する第５隣接画素Ｂ（ｉ＋１，ｊ＋１）とから成る。
【００５７】
図５（３）に示される逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝（Ｎ−１）の場合に用いられ、画素Ｂ（ｉ，ｊ）を第３注目画素として、第３注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）と、前記第３注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）の副走査方向Ｊ下流側に隣接する第６隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）と、前記第６隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）の主走査方向Ｉ上流側に隣接する第７隣接画素Ｂ（ｉ−１，ｊ＋１）とから成る。
【００５８】
本実施の形態においては、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０の注目画素に対して用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３の注目画素に対して用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４の注目画素に対して用いられる。
【００５９】
ステップｓ４において、第ｎ画像を対象画像として、第（ｎ＋１）画像を更新画像としているとき、更新画像の濃度値ｂ[ｎ＋１]（ｉ，ｊ）は、Ｌ字型テンプレート１８Ａが用いられるときは、次式（３）に従って求められ、凸型テンプレート１８Ｂが用いられるときは、次式（２）に従って求められ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃが用いられるときは、次式（４）に従って求められる。
【００６０】
【数２】
【００６１】
【数３】
【００６２】
【数４】
【００６３】
前式（２）〜（４）において、「＆」は論理積の演算記号であり、「｜」は論理和の演算記号である。
【００６４】
前式（２）〜（４）に従えば、たとえば対象画像の注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）の濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が０である場合、隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１），Ｂ（ｉ−１，ｊ＋１），Ｂ（ｉ＋１，ｊ＋１）の濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ＋１），ｂ[ｎ]（ｉ−１，ｊ＋１），ｂ[ｎ]（ｉ＋１，ｊ＋１）にかかわらず、前記注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）に対応する更新画像の画素の濃度値ｂ[ｎ＋１]（ｉ，ｊ）は０となる。また、たとえば各隣接画素の濃度値がすべて０である場合、注目画素の濃度値にかかわらず、前記注目画素に対応する更新画像の画素の濃度値は０となる。また、たとえば注目画素の濃度値が１であり、かつ各隣接画素のうち少なくともいずれか１つの濃度値が１である場合、その注目画素に対応する更新画像の画素の濃度値１となる。つまり、注目画素の濃度値と、隣接画素の濃度値とが連続して１である場合は、その注目画素に対応する更新画像の画素の濃度値は１となり、それ以外の場合は、その注目画素に対応する更新画像の画素の濃度値は０となる。
【００６５】
本実施の形態では、図３（１）に示す第１画像１１Ａにおいて、画素Ｂ１（１，０），Ｂ１（１，１），Ｂ１（２，２），Ｂ１（３，３），Ｂ１（４，４）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前記第１画像１１Ａに、図５に示す各テンプレート１８Ａ〜１８Ｃを用いるともに、式（２）〜式（４）を用いて、前記第１画像１１Ａを、図３（２）に示す、前記第１画像１１Ａよりも副走査方向Ｊに並ぶ列が１つ少ない第２画像１１Ｂに変換する。詳細には、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０となる注目画素Ｂ１（０，ｋ１）に用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４となる注目画素Ｂ１（４，ｋ１）に用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３となる注目画素Ｂ１（ｉ，ｋ１）に用いられる。ただしｋ１＝０，１，２，３である。
【００６６】
図３（２）に示す第２画像１１Ｂにおいて、画素Ｂ２（１，０），Ｂ２（１，１），Ｂ２（２，２），Ｂ２（３，３）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前記第２画像１１Ｂに、図５に示す各テンプレート１８Ａ〜１８Ｃを用いるともに、式（２）〜式（４）を用いて、前記第２画像１１Ｂを、図３（３）に示す、前記第２画像１１Ｂよりも副走査方向Ｊに並ぶ列が１つ少ない第３画像１１Ｃに変換する。詳細には、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０となる注目画素Ｂ２（０，ｋ２）に用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４となる注目画素Ｂ２（４，ｋ２）に用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３となる注目画素Ｂ２（ｉ，ｋ２）に用いられる。ただしｋ２＝０，１，２である。
【００６７】
図３（３）に示す第３画像１１Ｃにおいて、画素Ｂ３（１，０），Ｂ３（１，１），Ｂ３（２，２）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前記第３画像１１Ｃに、図５に示す各テンプレート１８Ａ〜１８Ｃを用いるともに、式（２）〜式（４）を用いて、前記第３画像１１Ｃを、図３（４）に示す、前記第３画像１１Ｃよりも副走査方向Ｊに並ぶ列が１つ少ない第４画像１１Ｄに変換する。詳細には、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０となる注目画素Ｂ３（０，ｋ３）に用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４となる注目画素Ｂ３（４，ｋ３）に用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３となる注目画素Ｂ３（ｉ，ｋ３）に用いられる。ただしｋ３＝０，１である。
【００６８】
図３（４）に示す第４画像１１Ｄにおいて、画素Ｂ４（１，０），Ｂ４（１，１）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前記第４画像１１Ｄに、図５に示す各テンプレート１８Ａ〜１８Ｃを用いるともに、式（２）〜式（４）を用いて、前記第４画像１１Ｄを、図３（５）に示す、前記第４画像１１Ｄよりも副走査方向Ｊに並ぶ列が１つ少ない第５画像１１Ｅに変換する。詳細には、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０となる注目画素Ｂ４（０，０）に用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４となる注目画素Ｂ４（４，０）に用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３となる注目画素Ｂ４（ｉ，０）に用いられる。図３（５）に示す第５画像１１Ｅにおいて、画素Ｂ５（１，０）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。
【００６９】
また図３に示す第１〜第５画像１１Ａ〜１１Ｅに対して、第１画像１１Ａの識別値ＯＲ１は１、第２画像１１Ｂの識別値ＯＲ２は１、第３画像１１Ｃの識別値ＯＲ３は１、第４画像１１Ｄの識別値ＯＲ４は１、第５画像１１Ｅの識別値ＯＲ５は１である。これらの識別値ＯＲ１〜ＯＲ５を加算（総和）して、第１ランレングスＲ１は５となる。
【００７０】
前述のテンプレート１８Ａ〜１８Ｃおよび式（２）〜（４）を用いて、前述と同様にして、第１〜第５回転画像の各識別値は、ＯＲ１＝１，ＯＲ２＝１，ＯＲ３＝１，ＯＲ４＝１，ＯＲ５＝１となり、第２ランレングスＲ２は５となる。このようにして算出されたランレングスＲは、たとえば入力画像に対して、各領域の画像を識別するための特徴量として適用される。
【００７１】
図６は、他のブロック画像１４を示す図である。図６に示すブロック画像１４の第１画像１４Ａにおける画素Ｂ１（０，１），Ｂ２（１，２），Ｂ３（２，２），Ｂ４（３，３），Ｂ５（４，３）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前述のランレングスを算出する方法によって、図６に示すブロック画像１４の第１ランレングスＲ１は３、第２ランレングスＲ２は５と算出される。
【００７２】
前記他のブロック画像１４は、図６に示すように、ランレングスを計数してみると５であるけれども、前述のランレングスを算出する方法では、第１ランレングスＲ１は３となっていて、実際のランレングスである５よりも小さな値となっている。また前述のランレングスを算出する方法では、第２ランレングスＲ２は５となっていて、実際のランレングスに一致している。したがってブロック画像に対して、第１ランレングスＲ１と第２ランレングスＲ２とを求めて、第１および第２ランレングスＲ１，Ｒ２のうち大きな値をランレングスＲとすることによって、ランレングスを高精度に求めることができる。
【００７３】
表１は、各識別値ＯＲ１〜ＯＲ５と第１ランレングスＲ１との関係を表すテーブルである。図１のフローチャートのステップｓ８およびステップｓ１５における第１および第２ランレングスＲ１，Ｒ２は、各識別値ＯＲ１〜ＯＲ５を加算して算出したが、表１を参照して、各識別値ＯＲ１〜ＯＲ５に対して演算を行うことなく、第１および第２ランレングスＲ１，Ｒ２を算出するようにしてもよい。表１において、記号「＊」には、数値「１」および「０」のいずれかの数値が代入され、代入される数値は、「１」および「０」のいずれであってもよい。
【００７４】
【表１】
【００７５】
図１に示すフローチャートのステップｓ９において、第１画像１１Ａを時計回りに９０度角変位させたが、角変位させる方向は時計回りに限定されず、反時計回りに９０度角変位させてもよい。すなわち第１回転画像１２Ａが第１画像１１Ａに対して、相対的に９０度角変位されているような状態であればよい。
【００７６】
前述のブロック画像１１のランレングスＲを算出する処理において、第１画像１１Ａを第５画像１１Ｅまで変換するが、ソフトウェアによる処理においては、第１画像１１Ａを第５画像１１Ｅまで変換する過程で、識別値ＯＲｎが０となったときに、残余の各識別値を０として、以降の繰り返しの処理を省略し、これによって処理を高速化に行うことができる。たとえば、図１に示すフローチャートのステップｓ３において第１画像１１Ａの識別値ＯＲ１が０となったとき、第１画像１１Ａの識別値ＯＲ１以外の各識別値ＯＲ２〜ＯＲ５を全て０とし、ステップｓ８に進むようにしてもよい。
【００７７】
また図１に示すフローチャートにおいて、ステップｓ９〜ステップｓ１５は、ステップｓ８の後に行うとしたけれども、たとえばステップｓ１〜ステップｓ８の処理とステップｓ９〜ステップｓ１５の処理とを並列して行うようにしてもよい。
【００７８】
図７は、ランレングス算出回路３０の構成を模式的に示すブロック図である。ランレングス算出回路３０は、第１ランレングス算出部３１、第２ランレングス算出部３２および最大ランレングス算出部３３を含んで構成され、ブロック画像１１のランレングスＲを算出する。第１ランレングス算出部３１は、ブロック画像１１のランレングスＲ１を算出する回路であり、第２ランレングス算出部３２は、前記ブロック画像１１を時計回りに９０度角変位させた回転ブロック画像２１のランレングスＲ２を算出する回路である。最大ランレングス算出部３３は、第１ランレングス算出部３１によって算出された第１ランレングスＲ１と、第２ランレングス算出部３２によって算出された第２ランレングスＲ２とを比較して、第１および第２ランレングスＲ１，Ｒ２のうちの大きい値を、ブロック画像１１のランレングスＲとして算出する。
【００７９】
図８は、第１ランレングス算出部３１の構成を示すブロック図である。第１ランレングス算出部３１と第２ランレングス算出部３２とは、全く同様の構成であるので、第１ランレングス算出部３１について詳細に説明して、第２ランレングス算出部３２の説明は省略する。第１ランレングス算出部３１は、第１ライン算出部３２Ａ、第２ライン算出部３２Ｂ、第３ライン算出部３２Ｃ、第４ライン算出部３２Ｄ、第５ライン算出部４１Ａ、第６ライン算出部４１Ｂ、第７ライン算出部４１Ｃ、第８ライン算出部４２Ａ、第９ライン算出部４２Ｂ、第１０ライン算出部４３、第１識別値算出部５１、第２識別値算出部５２、第３識別値算出部５３、第４識別値算出部５４、第５識別値算出部５５および判定処理部６０を含んで構成される。
【００８０】
第１ライン算出部３２Ａは、ブロック画像１１の第１画像１１Ａのｊ＝０の列の各画素Ｂ１（ｉ，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第２ライン算出部３２Ｂは、ブロック画像１１の第１画像１１Ａのｊ＝１の列の各画素Ｂ１（ｉ，１）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第３ライン算出部３２Ｃは、ブロック画像１１の第１画像１１Ａのｊ＝２の列の各画素Ｂ１（ｉ，２）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第４ライン算出部３２Ｄは、ブロック画像１１の第１画像１１Ａのｊ＝３の列の各画素Ｂ１（ｉ，３）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄは、同様の構成であるので、第１ライン算出部３２Ａについて詳細に説明して、第２〜第４ライン算出部３２Ｂ〜３２Ｄの詳細な説明は省略する。
【００８１】
第１ライン算出部３２Ａは、第１濃度値算出部３３、第２濃度値算出部３４Ａ、第３濃度値算出部３４Ｂ、第４濃度値算出部３４Ｃおよび第５濃度値算出部３５を含んで構成される。
【００８２】
第１濃度値算出部３３は、図５（１）に示すＬ字型テンプレート１８Ａを用いて、画素Ｂ１（０，０）を注目画素として、注目画素に対応する第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第１濃度算出部３３は、論理和演算部３３ａおよび論理積演算部３３ｂを有する。前記論理和演算部３３ａは、Ｌ字型テンプレート１８Ａ内の隣接画素の濃度値の論理和を算出して、前記論理和を論理積演算部３３ｂに与える。前記論理積演算部３３ｂは、Ｌ字型テンプレート１８Ａ内の注目画素の濃度値と、前記論理和演算部３３ａからの論理和との論理積を算出する。
【００８３】
第２〜第４濃度値算出部３４Ａ〜３４Ｃは、図５（２）に示す凸型テンプレート１８Ｂを用いて、画素Ｂ１（１，０），Ｂ１（２，０），Ｂ１（３，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第２〜第４濃度算出部３４Ａ〜３４Ｃは、同じ構成であって、論理和演算部３４ａおよび論理積演算部３４ｂを有する。前記論理和演算部３４ａは、凸型テンプレート１８Ｂ内の隣接画素の濃度値の論理和を算出して、前記論理和を論理積演算部３４ｂに与える。前記論理積演算部３４ｂは、凸型テンプレート１８Ｂ内の注目画素の濃度値と、前記論理和演算部３４ａからの論理和との論理積を算出する。
【００８４】
第５濃度値算出部３５は、図５（３）に示す逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃを用いて、画素Ｂ１（４，０）を注目画素として、注目画素に対応する第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第５濃度算出部３５は、論理和演算部３５ａおよび論理積演算部３５ｂを有する。前記論理和演算部３５ａは、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃ内の隣接画素の濃度値の論理和を算出して、前記論理和を論理積演算部３５ｂに与える。前記論理積演算部３５ｂは、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃ内の注目画素の濃度値と、前記論理和演算部３５ａからの論理和との論理積を算出する。このように第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄは、第１画像１１Ａを論理積によって第２画像１１Ｂに変換して出力する。
【００８５】
第５ライン算出部４１Ａは、第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄによって変換された第２画像１１Ｂのｊ＝０の列の各画素Ｂ２（ｉ，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第３画像１１Ｃの画素の濃度値を算出する。第６ライン算出部４１Ｂは、前記第２画像１１Ｂのｊ＝１の列の各画素Ｂ２（ｉ，１）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第３画像１１Ｃの画素の濃度値を算出する。第７ライン算出部４１Ｃは、前記第２画像１１Ｂのｊ＝２の列の各画素Ｂ２（ｉ，２）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第３画像１１Ｃの画素の濃度値を算出する。第５〜第７ライン算出部４１Ａ〜４１Ｃは、前述の第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄと同様の構成であり、第２画像１１Ｂを論理積によって第３画像１１Ｃに変換して出力する。
【００８６】
第８ライン算出部４２Ａは、第５〜第７ライン算出部４１Ａ〜４１Ｃによって変換された第３画像１１Ｃのｊ＝０の列の各画素Ｂ３（ｉ，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第４画像１１Ｄの画素の濃度値を算出する。第９ライン算出部４２Ｂは、前記第３画像１１Ｃのｊ＝１の列の各画素Ｂ３（ｉ，１）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第４画像１１Ｄの画素の濃度値を算出する。第８および第９ライン算出部４２Ａ，４２Ｂは、前述の第５〜第７ライン算出部４１Ａ〜４１Ｃと同様の構成であり、第３画像１１Ｃを論理積によって第４画像１１Ｄに変換して出力する。
【００８７】
第１０ライン算出部４３は、第８および第９ライン算出部４２Ａ，４２Ｂによって変換された第４画像１１Ｄのｊ＝０の列の各画素Ｂ４（ｉ，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第５画像１１Ｅの画素の濃度値を算出する。第１０ライン算出部４３は、前述の第８および第９ライン算出部４２Ａ，４２Ｂと同様の構成であり、第４画像１１Ｄを論理積によって第５画像１１Ｅに変換して出力する。本実施の形態において、画像変換部は、第１〜第１０ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄ，４１Ａ〜４１Ｃ，４２Ａ，４２Ｂ，４３で構成される。
【００８８】
パラメータ算出部である第１識別値算出部５１、第２識別値算出部５２、第３識別値算出部５３、第４識別値算出部５４および第５識別値算出部５５は、論理和演算手段によって実現される。第１識別値算出部５１は、第１画像１１Ａの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ１＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ１＝０を出力する。第２識別値算出部５２は、第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄから出力される第２画像１１Ｂの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ２＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ２＝０を出力する。
【００８９】
第３識別値算出部５３は、第５〜第７ライン算出部４１Ａ〜４１Ｃから出力される第３画像１１Ｃの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ３＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ３＝０を出力する。第４識別値算出部５４は、第８および第９ライン算出部４２Ａ，４２Ｂから出力される第４画像１１Ｄの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ４＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ４＝０を出力する。第５識別値算出部５５は、第１０ライン算出部４３から出力される第５画像１１Ｅの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ５＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ５＝０を出力する。
【００９０】
連続画素数算出部である判定処理部６０は、第１〜第５識別値算出部５１〜５５から出力される識別値ＯＲ１〜ＯＲ５に基づいて、第１ランレングスＲ１を算出する。
【００９１】
第２ランレングス算出部３２は、第１ランレングス算出部３１と同様の構成であるとして、第２ランレングス算出部３２にブロック画像１１を時計回りに９０度角変位させた回転ブロック画像２１のランレングスを求めることで第２ランレングスＲ２を算出するとしたが、第２ランレングス算出部３２の回路構成を、回転ブロック画像２１ではなくブロック画像１１に関して、第１ライン算出部３２Ａを、第１画像１１Ａのｉ＝０の各画素を注目画素として論理積を算出し、第２ライン算出部３２Ｂを、第１画像１１Ａのｉ＝１の各画素を注目画素として論理積を算出し、第３ライン算出部３２Ｃを、第１画像１１Ａのｉ＝２の各画素を注目画素として論理積を算出し、第４ライン算出部３２Ｄを、第１画像１１Ａのｉ＝３の各画素を注目画素として論理積を算出するように、回路構成を変更するようにしてもよい。このように第２ランレングス算出部３２を構成しても、第２ランレングスＲ２を算出することができる。
【００９２】
図９は、本発明の実施の他の形態のカラー画像処理装置１１０を搭載するカラー複写装置２００の構成を示すブロック図である。カラー複写装置２００は、カラー画像処理装置１１０、カラー画像入力装置９１およびカラー画像出力装置９２を含んで構成される。カラー画像入力装置９１は、たとえば画像が形成されている原稿に光を照射して、主走査方向に複数個並ぶ光電変換素子（Charge Coupled Device ；略称：ＣＣＤ）を有するスキャナヘッドを、主走査方向に交差する方向である副走査方向に移動させながら、原稿からの反射光を赤色（Red ；略称：Ｒ）、緑色（Green ；略称：Ｇ）および青色（Blue；略称：Ｂ）のアナログの反射率信号に変換して出力するスキャナ装置で実現される。カラー画像出力装置９２は、たとえば記録紙にインクを付着させて画像を形成するインクジェット方式の画像出力装置、または電子写真方式の画像出力装置で実現される。
【００９３】
カラー画像処理装置１１０は、アナログ／デジタル（以後「Ａ／Ｄ」と表記することがある）変換部１１１、シェーディング補正部１１２、入力階調補正部１１３、領域分離処理部１１４、色補正部１１５、黒生成下色除去部１１６、空間フィルタ処理部１１７、出力階調補正部１１８、階調再現処理部１１９および中央演算処理部（Central Processing Unit ；略称：ＣＰＵ）（図示せず）を含んで構成される。ＣＰＵは、カラー画像処理装置１１０を統括的に制御する。
【００９４】
Ａ／Ｄ変換部１１１は、カラー画像入力装置９１からの入力画像のＲＧＢのアナログ反射率信号をＲＧＢのデジタル反射率信号に変換して、シェーディング補正部１１２に与える。
【００９５】
シェーディング補正部１１２は、Ａ／Ｄ変換部１１１からの反射率信号に、シェーディング補正処理を施して、入力階調補正部１１３に与える。シェーディング補正処理は、カラー画像入力装置９１の照明系、結像系および撮像系の構成に起因して、入力画像の反射率信号に生じる各種歪みを取り除く。
【００９６】
入力階調補正部１１３は、シェーディング補正部１１２からの反射率信号に、入力階調補正処理を施して出力する。入力階調補正処理は、反射率信号を、たとえばＲＧＢの各色の濃度を示すＲＧＢ濃度信号などの画像処理に適した信号に変換する処理である。また入力階調補正処理は、反射率信号に、さらにカラーバランス処理を施すようにしてもよい。
【００９７】
領域分離処理部１１４は、入力階調補正部１１３からのＲＧＢ濃度信号で表される入力画像の各画素を、文字領域、網点領域および写真領域のいずれかに分離する領域分離処理を行い、その分離結果である領域識別信号を、黒生成下色除去部１１６、空間フィルタ処理部１１７および階調再現処理部１１９に与える。
【００９８】
色補正部１１５は、領域分離処理部１１４からの入力画像のＲＧＢ濃度信号を、シアン（Cyan；略称：Ｃ）、マゼンタ（Magenta ；略称：Ｍ）およびイエロー（Yellow；略称：Ｙ）の濃度を示すＣＭＹ濃度信号に変換するとともに、カラー画像出力装置９２において色再現が忠実に行われるようにするために、ＣＭＹ濃度信号に色補正処理を施して、ＣＭＹ濃度信号を黒生成下色除去部１１６に与える。色補正処理は、具体的には、不要吸収成分をそれぞれ含むシアン、マゼンタおよびイエロー（ＣＭＹ）のインクあるいはトナーの分光特性に基く色濁りを、ＣＭＹ濃度信号から取り除く処理である。
【００９９】
黒生成下色除去部１１６は、色補正部１１５からの入力画像のＣＭＹ濃度信号に含まれるＣＭＹ色信号に基いて、黒色（略称：Ｋ）の色信号を生成する黒生成処理を行うとともに、ＣＭＹ色信号に対して、下色除去処理を施す。下色除去処理は、ＣＭＹ色信号から黒生成処理において生成された黒色の色信号を差し引いて、新たなＣＭＹ色信号を得る処理である。このように黒生成下色除去部１１６は、色補正部１１５からのＣＭＹ濃度信号を、黒色の色信号と、黒色の色信号を差し引いたＣＭＹ色信号とを含む、ＣＭＹＫ色信号に変換して、空間フィルタ処理部１１７に与える。黒生成下色除去処理は、領域分離処理部１１４からの領域識別信号に基いて行われる。
【０１００】
この黒生成を行う方法は、たとえばスケルトンブラック法によって行われる。詳細に述べると、スケルトンカーブの入出力特性がｙ＝ｇ（ｘ）、入力される信号に含まれるシアン、マゼンタおよびイエローの色信号がＣ，Ｍ，Ｙであって、出力される信号に含まれるシアン、マゼンタ、イエローおよび黒の色信号がＣ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’であって、ＵＣＲ（Under Color Removal）率がα（０＜α＜１）であるとき、黒生成および下色除去処理は、次式（５）〜（８）で表される。
Ｋ’＝ｇ（ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）） …（５）
Ｃ’＝Ｃ−α・Ｋ’ …（６）
Ｍ’＝Ｍ−α・Ｋ’ …（７）
Ｙ’＝Ｙ−α・Ｋ’ …（８）
【０１０１】
前式（５）は、出力される信号に含まれる黒の色信号Ｋ’は、入力される信号に含まれるシアン、マゼンタおよびイエローの色信号Ｃ，Ｍ，Ｙのうちの最小値を変数とするスケルトンカーブの入出力特性の関数であることを表している。また前式（６）〜（８）において、「・」は積の演算記号である。前式（５）〜（８）基づいて、シアン、マゼンタおよびイエローの３色のＣＭＹ色信号は、シアン、マゼンタ、イエローおよび黒の４色のＣＭＹＫ色信号に変換される。
【０１０２】
空間フィルタ処理部１１７は、黒生成下色除去部１１６からの入力画像のＣＭＹＫ色信号に、デジタルフィルタを用いて空間フィルタ処理を施し、空間フィルタ処理が施されたＣＭＹＫ色信号を出力階調処理部１１８に与える。これによって画像の空間周波数特性が補正されるので、カラー画像出力装置９２が記録紙に画像形成したときに、形成された画像に、ぼやけおよび粒状性劣化が生じることを防止することができる。空間フィルタ処理は、領域分離処理部１１４からの領域識別信号に基いて行われる。
【０１０３】
具体的には、領域分離処理部１１４において、文字に分離された領域の信号は、空間フィルタ処理部１１７による鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。このようにして、特に、黒文字あるいは色文字の再現性を高める。また領域分離処理部１１４によって、網点に分離された領域の信号は、空間空間フィルタ処理部１１７によって、入力画像から網点成分を除去するために、ローパス・フィルタ処理が施される。
【０１０４】
出力階調補正部１１８は、空間フィルタ処理部１１７からの入力画像のＣＭＹＫ色信号に含まれる濃度値を、たとえばにカラー画像出力装置９２の特性値である網点面積率に変換する処理などの出力階調補正処理を施して、階調再現処理部１１９に与える。
【０１０５】
階調再現処理部１１９は、領域分離識別信号に基づいて、出力階調補正部１１８からのＣＭＹＫ色信号に、たとえば２値化処理および多値化処理などの階調再現処理を施してカラー画像出力装置９２に与える。たとえば写真に分離された領域の信号は、階調再現性を重視したスクリーンでの２値化または多値化処理が施される。
【０１０６】
領域分離処理部１１４による領域分離処理は、たとえば、ランレングスＲを特徴量として用いることによって行われる。このようにランレングスＲを画像の特性を表す特徴量として効果的に用いることによって、各領域の識別を高精度に行うことができる。これによって、各領域に応じた最適な画像処理を行うことができ、高画質な画像を提供することができる。このように領域分離処理部１１４に前述のランレングス算出回路３０を搭載することができる。
【０１０７】
前述の画像処理方法をコンピュータシステムによって実現するためのプログラムは、コンピュータによって読取りが可能な図示しない記録媒体に記録されている。この結果、前述の画像処理方法を実現するためのプログラムが記録された記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１０８】
本発明では、マイクロコンピュータで処理を行うために、たとえば、リードオンリーメモリ（Read Only Memory：略称ＲＯＭ）そのものが記録媒体であってもよい。また、本発明では、図示しない外部装置としてプログラム読取り装置が設けられ、そこに挿入することで読取り可能記録媒体がプログラムメディアであってもよい。いずれの場合も、記録媒体に格納されているプログラムは、マイクロコンピュータがアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいは、記録媒体に格納させているプログラムを読出し、コンピュータのプログラム記録エリアにダウンロードして、そのプログラムを実行させる構成であってもよい。
【０１０９】
ここで、上記プログラムメディアは、コンピュータ本体と分離可能に構成される記録媒体であってもよい。たとえば、上記プログラムメディアは、磁気テープおよびカセットテープなどのテープ系記録媒体であってもよい。また上記プログラムメディアは、フレキシブルディスクおよびハードディスクなどの磁気ディスク、ならびにＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical）、ＭＤ（Mini Disc）およびＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスクのようなディスク系記録媒体であってもよい。また上記プログラムメディアは、メモリカードを含むＩＣ（Integrated Circuit）カードおよび光カードなどのカード系記録媒体であってもよい。また上記プログラムメディアは、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）およびフラッシュＲＯＭなどの半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。
【０１１０】
また上記プログラムメディアは、インターネットを含む通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。
【０１１１】
記録媒体に格納されている前述の画像処理方法を実現するためのプログラムは、画像形成装置およびコンピュータシステムに備えられるプログラム読取り装置によって読取られて実行される。
【０１１２】
コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ、フィルムスキャナ、またはデジタルカメラなどの画像入力装置と、所定のプログラムがロードされることによって画像処理を実行するコンピュータと、コンピュータの処理結果を表示する陰極線管（Cathode Ray Tube；略称：ＣＲＴ）表示装置または液晶表示装置などの画像表示装置と、コンピュータの処理結果を出力するプリンタなどの画像形成装置とを備えている。さらには、ネットワークを介して通信を行うモデムなどの通信手段を備えている。
【０１１３】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、連続画素数の算出処理を容易にして高速に実行することができるとともに、算出処理を行う回路の構成を簡素にすることができる。
【０１１４】
また本発明によれば、単純な演算によって連続画素数が算出されるので、連続画素数の算出処理を非常に高速に行うことができる。
【０１１５】
また本発明によれば、連続画素数の算出処理は、各種演算を行うことなくテーブルの参照だけで行われるので、連続画素数の算出処理を極めて高速に行うことができる。
【０１１６】
また本発明によれば、ブロック画像に関して、第１方向だけでなく第２方向に関しても連続画素数が算出されて、これらの連続画素数に基づいて連続画素数が算出されるので、連続画素数を正確に算出することができる。
【０１１７】
また本発明によれば、単純な演算によって連続画素数が算出されるので、連続画素数の算出処理を非常に高速に行うことができる。
【０１１８】
また本発明によれば、連続画素数の算出処理は、各種演算を行うことなくテーブルの参照だけで行われるので、連続画素数の算出処理を極めて高速に行うことができる。
【０１１９】
また本発明によれば、プログラムをコンピュータが実行することによって、コンピュータは前述の画像処理方法に従って動作し、前述のような効果を達成することができる。
【０１２０】
また本発明によれば、コンピュータに読取らせて、記録されるプログラムを実行させて、前述の画像処理方法を実行させることができる。また記録媒体を介して、複数のコンピュータにプログラムを容易に供給することができる。
【０１２１】
また本発明によれば、連続画素数の算出処理が高速に実行されるとともに、算出処理を行う回路の構成を簡素にすることができる。
【０１２２】
また本発明によれば、前述のような効果を達成できる画像形成装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の画像処理方法のランレングスを算出する手順を示すフローチャートである。
【図２】ブロック画像１１を示す図である。
【図３】第１画像１１Ａ、第２画像１１Ｂ、第３画像１１Ｃ、第４画像１１Ｄおよび第５画像１１Ｅを示す図である。
【図４】図４（１）は、第１画像１１Ａを示す図であり、図４（２）は、第１回転画像１２Ａを示す図である。
【図５】図１に示されるフローチャートのステップｓ４において、対象画像を更新画像に変換するときに用いられるＬ字型テンプレート１８Ａ、凸型テンプレート１８Ｂおよび逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃを示す図である。
【図６】他のブロック画像１４を示す図である。
【図７】ランレングス算出回路３０の構成を模式的に示すブロック図である。
【図８】第１ランレングス算出部３１の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の実施の他の形態のカラー画像処理装置１１０を搭載するカラー複写装置２００の構成を示すブロック図である。
【図１０】一例として、ランレングスが算出される画素ブロック２を示す図である。
【図１１】図１０に示される画素ブロック２に対して、ランレングスの定義からランレングスを追跡する方向を示す図である。
【符号の説明】
３１ 第１ランレングス算出部
３２ 第２ランレングス算出部
３３ 最大ランレングス算出部
１１０ カラー画像処理装置
２００ カラー複写装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像における各領域の画素を識別するための特徴量として適用されるランレングスを算出する画像処理方法、前記画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムおよび前記プログラムを記録した記録媒体、ならびにランレングスを算出する画像処理装置および前記画像処理装置を備える画像形成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル複写装置およびファクシミリ装置などの画像形成装置は、記録紙に形成される画像の画質を向上させるために、読取った入力画像の画像データに画像処理を施している。この画像処理の方法として、ランレングスを算出し、このランレングスを用いて、画像処理を行う方法がある（たとえば非特許文献１参照。）。
【０００３】
図１０は、一例として、ランレングスが算出される画素ブロック２を示す図である。図１１は、図１０に示される画素ブロック２に対して、ランレングスの定義からランレングスを追跡する方向を示す図である。ランレングスを算出するには、まず図１０に示すように、入力画像１を複数の画素から成る画素ブロック２に分割し、画素ブロック２の各画素を濃度値によって分類する。次に、ある濃度値の画素を注目画素として、前記注目画素と同じ濃度値であって、前記注目画素と空間的に連続する画素を追跡する。このようにして注目画素に空間的に連続する画素の数をランレングスとして算出する。
【０００４】
空間的に連続した画素の追跡は、図１１に示される矢符のように、注目画素から各周辺画素へ向かう８方向となる。この８方向それぞれに対して、注目画素６と同じ濃度値の周辺画素を追跡し、さらに、追跡した周辺画素を新たな注目画素として各方向に対して、この新たな注目画素と同じ濃度値の周辺画素を追跡する。このような画素の追跡を繰り返すことによって、一番始めの注目画素６を出発点として描かれる画素の追跡経路は、図１０に示されるような、直線または曲線となる。
【０００５】
【非特許文献１】
梶光雄著，「印刷・電気系技術者のための印刷画像工学」，初版，印刷学会出版部，昭和６３年６月１５日，ｐ．２６９−２７８
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
図１０および図１１に示されるような画像処理方法では、図１１に示すように常に８つの追跡方向が想定されるので、画素ブロック２内での画素の追跡経路のパターンの数は、膨大な数になる。また周辺画素７のうち、注目画素６と同じ濃度値である周辺画素は１つとは限らないので、追跡経路が途中で分岐する可能性があり、追跡経路が複雑になる。
【０００７】
このようにランレングスを算出する方法では、ランレングスを算出するための回路が大規模となるために、ハードウェア化を実現できないという問題がある。というのはランレングスの算出には、想定される画素の追跡経路に対応する回路を備える必要があり、回路の規模は追跡経路のパターンの数に比例する。このため、膨大な追跡経路が想定される場合には、回路の規模が大きくなり、ハードウェア化は不可能である。
【０００８】
またランレングスを算出するためのソフトウェアの規模および処理量が膨大となるので、処理が非常に遅くなる。したがってランレングスの算出には、想定される画素の追跡経路に対応する処理を備える必要があり、処理の規模は追跡経路のパターンの数に比例するので、膨大な追跡経路が想定される場合には、処理の規模も大きくなるとともに処理に時間がかかる。
【０００９】
したがって本発明の目的は、簡易にランレングスを算出することができるとともに、回路の規模を小さくしてハードウェア化を実現できる画像処理方法および画像処理装置、プログラムおよび記録媒体、ならびに画像形成装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に予め定める濃度値を有する有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する第１工程と、
対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して予め定める第１方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、第１方向に１列減少した更新画像に変換する第２工程と、
前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する第３工程と、
第３工程後に前記更新画像を対象画像として、第２工程および第３工程を繰り返し、対象画像が第１方向に１列となると、第１工程および第３工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において有効濃度画素が空間的に連続する数である連続画素数を算出する第４工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１１】
本発明に従えば、第１工程では、複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータが算出される。第２工程では、対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して予め定める第１方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素として、対象画像は、第１方向に１列減少した更新画像に変換される。
【００１２】
第３工程では、前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータが算出される。第４工程では、第３工程後に前記更新画像を対象画像として、第２工程および第３工程を繰り返し、対象画像が第１方向に１列となると、第１工程および第３工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において有効濃度画素が空間的に連続する数である連続画素数が算出される。連続画素数を算出する処理の複雑さと前記処理を行う回路の複雑さとは、対象画像となるブロック画像に含まれる画素の数に比例するので、ブロック画像に含まれる画素の数を調整することによって、前記処理および前記処理回路の構成を容易に調整することができる。
【００１３】
従来の連続画素数を算出する方法では、対象画像における注目画素を中心として隣接する全ての画素の濃度値を調べて、前記注目画素と同じ濃度値の画素を新たな注目画素とする処理を繰り返して連続画素数を算出するが、このような方法では、注目画素に隣接する画素の数が多いために、注目画素を追跡する経路の数が膨大になり、連続画素数の算出処理が極めて大変になる。しかし本発明においては、注目画像に隣接する全ての画素のうち、前記注目画素に対して第１方向下流側に隣接する画素だけに着目して、第１条件および第２条件に基づいて処理を行うので、連続画素数の算出処理は、従来に比べて非常に簡素となる。さらに第２工程および第３工程を繰り返す度に対象画像が小さくなるので、算出処理がさらに簡素になる。したがって本発明の画像処理方法は、従来と比較して、極めて連続画素数の算出処理を容易にして高速に実行することができるとともに、算出処理を行う回路の構成を簡素にすることができる。
【００１４】
また本発明は、第４工程は、第１工程および第３工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数を算出することを特徴とする。
【００１５】
本発明に従えば、第４工程では、第１工程および第３工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数が算出される。このような単純な演算によって連続画素数が算出されるので、連続画素数の算出処理を非常に高速に行うことができる。
【００１６】
また本発明は、第４工程は、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照することによって連続画素数を算出することを特徴とする。
【００１７】
本発明に従えば、第４工程では、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照して連続画素数が算出される。連続画素数の算出処理は、各種演算を行うことなくテーブルの参照だけで行われるので、連続画素数の算出処理を極めて高速に行うことができる。
【００１８】
また本発明は、対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して前記第１方向とは異なる方向である第２方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第３条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第４条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第３条件および第４条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、第２方向に１列減少した更新画像に変換する第５工程と、
前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する第６工程と、
第６工程後に、前記更新画像を対象画像として、第５工程および第６工程を繰り返し、対象画像が第２方向に１列となると、第５工程および第６工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において連続画素数を算出する第７工程と、
第４工程において算出した連続画素数と第７工程において算出した連続画素数とを比較し、それらのうちいずれか大きい方の値を前記ブロック画像の連続画素数として算出する第８工程とをさらに含むことを特徴とする。
【００１９】
本発明に従えば、第５工程では、対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して前記第１方向とは異なる方向である第２方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第３条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第４条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第３条件および第４条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、第２方向に１列減少した更新画像に変換する。第６工程では、前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する。第７工程では、第６工程後に、前記更新画像を対象画像として、第５工程および第６工程を繰り返し、対象画像が第２方向に１列となると、第５工程および第６工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において連続画素数を算出する。第８工程では、第４工程において算出した連続画素数と第７工程において算出した連続画素数とを比較し、それらのうちいずれか大きい方の値を前記ブロック画像の連続画素数として算出する。このように第１方向だけでなく第２方向に関しても連続画素数が算出されて、これらの連続画素数に基づいて連続画素数が算出されるので、連続画素数を正確に算出することができる。
【００２０】
また本発明は、第７工程は、第５工程および第６工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数を算出することを特徴とする。
【００２１】
本発明に従えば、第７工程では、第５工程および第６工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数が算出される。このような単純な演算によって連続画素数が算出されるので、連続画素数の算出処理を非常に高速に行うことができる。
【００２２】
また本発明は、第７工程は、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照することによって連続画素数を算出することを特徴とする。
【００２３】
本発明に従えば、第７工程では、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照して連続画素数が算出される。連続画素数の算出処理は、各種演算を行うことなくテーブルの参照だけで行われるので、連続画素数の算出処理を極めて高速に行うことができる。
【００２４】
また本発明は、前述の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２５】
本発明に従えば、プログラムをコンピュータが実行することによって、コンピュータは前述の画像処理方法に従って動作し、前述のような作用を達成することができる。
【００２６】
また本発明は、前述のプログラムが記録されるコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【００２７】
本発明に従えば、コンピュータに読取らせて、記録されるプログラムを実行させて、前述の画像処理方法を実行させることができる。また記録媒体を介して、複数のコンピュータにプログラムを容易に供給することができる。
【００２８】
また本発明は、複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に予め定める濃度値を有する有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出するパラメータ算出部と、
対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、注目画素に対して予め定める検出方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、検出方向に１列減少した更新画像に変換する画像変換処理を、その画像変換処理が終了する毎に、更新画像を改めて対象画像として、対象画像が検出方向に１列となるまで繰り返す画像変換部と、
パラメータ算出部によって算出されたパラメータに基づいて、前記ブロック画像において有効濃度画素が空間的に連続する数である連続画素数を算出する連続画素数算出部とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００２９】
本発明に従えば、パラメータ算出部によって、複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に予め定める濃度値を有する有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータが算出される。画像変換部によって、対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、注目画素に対して予め定める検出方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、検出方向に１列減少した更新画像に変換する画像変換処理を、その画像変換処理が終了する毎に、更新画像を改めて対象画像として、対象画像が検出方向に１列となるまで繰り返される。
【００３０】
連続画素数算出部によって、パラメータ算出部によって算出されたパラメータに基づいて、連続画素数が算出される。連続画素数を算出する処理の複雑さと前記処理を行う回路の複雑さとは、対象画像となるブロック画像に含まれる画素の数に比例するので、ブロック画像に含まれる画素の数を調整することによって、前記処理および前記処理回路の構成を容易に調整することができる。
【００３１】
従来の画像処理装置における連続画素数を算出する方法では、対象画像における注目画素を中心として隣接する全ての画素の濃度値を調べて、前記注目画素と同じ濃度値の画素を新たな注目画素とする処理を繰り返して連続画素数を算出するが、このような方法では、注目画素に隣接する画素の数が多いために、注目画素を追跡する経路の数が膨大になり、連続画素数の算出処理が極めて大変になる。しかし本発明においては、注目画像に隣接する全ての画素のうち、前記注目画素に対して検出方向下流側に隣接する画素だけに着目して、第１条件および第２条件に基づいて処理を行うので、連続画素数の算出処理は、従来に比べて非常に簡素となる。さらに画像変換処理を繰り返す度に対象画像が小さくなるので、算出処理がさらに簡素になる。したがって本発明の画像処理装置では、従来と比較して、極めて連続画素数の算出処理が高速に実行されるとともに、算出処理を行う回路の構成を簡素にすることができる。
【００３２】
また本発明は、前述の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置である。
【００３３】
本発明に従えば、前述のような作用を達成できるので、高画質の画像を出力することができる画像形成装置を実現することができる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態の画像処理方法のランレングスを算出する手順を示すフローチャートである。図２は、ブロック画像１１を示す図である。本実施の形態の画像処理方法は、ブロック画像１１のランレングスＲの算出方法である。本実施の形態においては、処理対象の画像を「対象画像」と表記することがある。ランレングスＲは、同一濃度値の画素が空間的に連続する連続画素数である。
【００３５】
ブロック画像１１は、入力画像１２の一部分であって、複数の画素から成る。本実施の形態においては、ブロック画像１１は、たとえば、予め定められる主走査方向Ｉに５個の画素が空間的に連続して並び、前記主走査方向に垂直な第１方向である副走査方向Ｊに５個の画素が並ぶ空間的に連続するような５×５＝２５個の画素から成る。
【００３６】
たとえば主走査方向Ｉに座標軸ｉ、副走査方向Ｊに座標軸ｊとする直交座標系（以後「ｉ−ｊ座標系」と表記することがある）を想定する。前記ｉ−ｊ座標系において、ブロック画像１１内の各画素の座標を（ｉ，ｊ）で表し、座標（ｉ，ｊ）の画素を、画素Ｂ（ｉ，ｊ）で表す。画素Ｂ（ｉ，ｊ）の濃度値をｆ（ｉ，ｊ）で表す。ｉは座標軸ｉ上の位置を表す変数であり、ｊは座標軸ｊ上の位置を表す変数である。本実施の形態において、ｉおよびｊは、ともに０以上４以下の整数、すなわち０，１，２，３，４のいずれかの値をとる。
【００３７】
図１に示すフローチャートのステップｓ０でブロック画像１１が与えられて、ランレングスＲを算出する手順が開始されてステップｓ１に進む。ステップｓ１では、ブロック画像１１内の画素の濃度値の平均値ａｖｅを算出し、ステップｓ２に進む。ステップｓ２では、ステップｓ１で算出した平均値ａｖｅに基づいて、ブロック画像１１が白色の画素および黒色の画素の少なくともいずれかの画素から成る２値画像となるように、画素Ｂ（ｉ，ｊ）の濃度値ｆ（ｉ，ｊ）が０および１のいずれかの値となるような２値化を行い、ステップｓ３に進む。ステップｓ２において、ブロック画像の画素Ｂ（ｉ，ｊ）の２値化後の濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）は、次式（１）に基づいて求められる。
【００３８】
【数１】
図３は、第１画像１１Ａ、第２画像１１Ｂ、第３画像１１Ｃ、第４画像１１Ｄおよび第５画像１１Ｅを示す図である。図３中の０および１の数値は、濃度値ｆ（ｉ，ｊ）である。ステップｓ２において２値化したブロック画像（以下、「第１画像１１Ａ」（図３（１）参照）と表記する）は、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が１の有効濃度画素と、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が０の無効濃度画素との少なくともいずれかから成る。また図３に示される第２〜第５画像１１Ｂ〜１１Ｅ（図３（２）〜（５）参照）も、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が１の有効濃度画素と、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が０の無効濃度画素との少なくともいずれかから成る。
【００４０】
図１を参照して、第１工程であるステップｓ３では、第ｎ画像の識別値ＯＲｎを設定し、ｎ＝１として第１画像１１Ａの識別値ＯＲ１を算出し、ステップｓ４に進む。ステップｓ３において、識別値ＯＲｎとは、第ｎ画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータであり、第ｎ画像内に有効濃度画素が存在する場合はＯＲｎ＝１とし、有効濃度画素が存在しない場合はＯＲｎ＝０とする。ｎは、１以上Ｎ以下の自然数である。Ｎは、ブロック画像１１の副走査方向Ｊに並ぶ画素の数であり、本実施の形態においてはＮ＝５である。図３（１）に示される第１画像１１Ａは、濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）＝１の有効濃度画素を有するので、識別子ＯＲ１＝１である。
【００４１】
第２工程であるステップｓ４では、第ｎ画像を対象画像として、前記対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して副走査方向Ｊ下流側に隣接する画素を隣接画素として、少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とする処理を行い、対象画像を、副走査方向Ｊに１列減少した、換言すれば主走査方向Ｉのラインが１つ減少した更新画像に変換して、前記更新画像を第（ｎ＋１）画像として、ステップｓ５に進む。ステップｓ４の変換処理については、後述する。
【００４２】
第３工程であるステップｓ５では、更新画像である第（ｎ＋１）画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表す識別値ＯＲ（ｎ＋１）を算出して、ステップｓ６に進む。ステップｓ６では、（ｎ＋１）を新たなｎとして、ステップｓ７に進む。すなわちステップｓ６では、前記更新画像である第（ｎ＋１）画像を新たな対象画像である第ｎ画像とする。
【００４３】
ステップｓ７では、ｎ＝Ｎであるか否かを判断し、ｎ＝Ｎであると判断するとステップｓ８に進み、ｎ＝Ｎでないと判断するとステップｓ４に戻る。ステップｓ７において、ｎ＝Ｎであるとは、図３（５）に示される第５画像１１Ｅのような、対称画像が主走査方向Ｉに延びる画像、換言すれば副走査方向には１列だけの画像となる場合である。
【００４４】
このようにステップｓ４〜ステップｓ７は、ステップｓ６における対称画像が副走査方向Ｊに１列となるまで繰り返される。本実施の形態においては、ステップｓ６後の対象画像は、ｎ＝２のときは図３（２）に示す５×４個の画素から成る第２画像１１Ｂであり、ｎ＝３のときは図３（３）に示す５×３個の画素から成る第３画像１１Ｃであり、ｎ＝４のときは図３（４）に示す第４画像１１Ｄであり、ｎ＝５のときは図３（５）に示す第５画像１１Ｅである。
【００４５】
第４工程であるステップｓ８では、前述のステップｓ３およびステップｓ５で算出した識別値ＯＲ１〜ＯＲＮを全て加算して、第１ランレングスＲ１を算出して、ステップｓ９に進む。このように各識別値の加算という簡単な計算によって、第１ランレングスＲ１を算出することができる。本実施の形態においては、ＯＲ１＝１，ＯＲ２＝１，ＯＲ３＝１，ＯＲ４＝１，ＯＲ５＝１であるので、第１ランレングスＲ１は５である。
【００４６】
図４（１）は、第１画像１１Ａを示す図であり、図４（２）は、第１回転画像１２Ａを示す図である。図１に示すフローチャートにおけるステップｓ９では、ステップｓ２で生成した図４（１）に示す第１画像１１Ａを時計回りに９０度角変位した画像を、図４（２）に示す第１回転画像１２Ａとして、ステップｓ１０に進む。
【００４７】
第１工程であるステップｓ３と同様の処理であるステップｓ１０では、第ｍ画像の識別値ＯＲｍを設定し、ｍ＝１として第１回転画像１２Ａの識別値ＯＲ１を算出し、ステップｓ１１に進む。ステップｓ１０において、識別値ＯＲｍとは、第ｍ画像内に濃度値が１の有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータであり、第ｍ画像内に有効濃度画素が存在する場合はＯＲｍ＝１とし、有効濃度画素が存在しない場合はＯＲｍ＝０とする。ｍは、１以上Ｍ以下の自然数である。Ｍは、ブロック画像１１の第２方向である主走査方向Ｉに並ぶ画素の数であり、本実施の形態においてはＭ＝５である。図４（２）に示される第１画像１２Ａは、濃度値が１の有効濃度画素を有するので、識別子ＯＲ１＝１である。
【００４８】
ステップｓ１１では、第ｍ画像を対象画像として、前記対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対してブロック画像１１において主走査方向Ｉである下流側に隣接する画素を隣接画素として、少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第３条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第４条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第３条件および第４条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とする処理を行い、対象画像を、主走査方向Ｉに１列減少した、換言すれば副走査方向Ｊのラインが１つ減少した更新画像に変換して、前記更新画像を第（ｍ＋１）画像として、ステップｓ１２に進む。本実施の形態において、第５工程は、前述のステップｓ９〜ステップｓ１１である。
【００４９】
第６工程であるステップｓ１２では、更新画像である第（ｍ＋１）画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表す識別値ＯＲ（ｍ＋１）を算出して、ステップｓ１３に進む。ステップｓ１３では、（ｍ＋１）を新たなｍとして、ステップｓ１４に進む。すなわちステップｓ１３では、前記更新画像である第（ｍ＋１）画像を新たな対象画像である第ｍ画像とする。
【００５０】
ステップｓ１４では、ｍ＝Ｍであるか否かを判断し、ｍ＝Ｍであると判断するとステップｓ１５に進み、ｍ＝Ｍでないと判断するとステップｓ１１に戻る。ステップｓ１４において、ｍ＝Ｍであるとは、対称画像が副走査方向Ｊに延びる画像、換言すれば主走査方向Ｉには１列だけの画像となる場合である。
【００５１】
このようにステップｓ１１〜ステップｓ１４は、ステップｓ１３における対称画像が主走査方向Ｉに１列となるまで繰り返される。本実施の形態においては、ステップｓ１３後の対象画像は、ｍ＝２のときは５×４個の画素から成る第２回転画像であり、ｍ＝３のときは５×３個の画素から成る第３回転画像であり、ｍ＝４のときは第４回転画像であり、ｍ＝５のときは第５回転画像である。
【００５２】
第７工程であるステップｓ１５では、前述のステップｓ１０およびステップｓ１２で算出した識別値ＯＲ１〜ＯＲＭを全て加算して、第２ランレングスＲ２を算出して、ステップｓ１６に進む。
【００５３】
第８工程であるステップｓ１６では、ステップｓ８で算出した第１ランレングスＲ１と、ステップｓ１５で算出した第２ランレングスＲ２とを比較し、それらのうち大きい方の値をブロック画像１１のランレングスＲとして算出して、ステップｓ１７に進み、全ての手順を終了する。本実施の形態において、第１ランレングスＲ１および第２ランレングスＲ２は共に５であるので、ブロック画像１１のランレングスＲは５である。
【００５４】
図５は、図１に示されるフローチャートのステップｓ４において、対象画像を更新画像に変換するときに用いられるＬ字型テンプレート１８Ａ、凸型テンプレート１８Ｂおよび逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃを示す図である。各テンプレート１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃは、ブロック画像１１における連続する画素の有無を検出する単位であって、注目画素と、注目画素に対して副走査方向Ｊ下流側に隣接する隣接画素とから構成される。
【００５５】
図５（１）に示されるＬ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０の場合に用いられ、画素Ｂ（ｉ，ｊ）を第１注目画素として、第１注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）と、前記第１注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）の副走査方向Ｊ下流側に隣接する第１隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）と、前記第１隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）の主走査方向Ｉ下流側に隣接する第２隣接画素Ｂ（ｉ＋１，ｊ＋１）とから成る。
【００５６】
図５（２）に示される凸型テンプレート１８Ｂは、ｉが１以上（Ｎ−２）以下の場合に用いられ、画素Ｂ（ｉ，ｊ）を第２注目画素として、第２注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）と、前記第２注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）の副走査方向Ｊ下流側に隣接する第３隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）と、前記第３隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）の主走査方向Ｉ上流側に隣接する第４隣接画素Ｂ（ｉ−１，ｊ＋１）と、前記第３隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）の主走査方向Ｉ下流側に隣接する第５隣接画素Ｂ（ｉ＋１，ｊ＋１）とから成る。
【００５７】
図５（３）に示される逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝（Ｎ−１）の場合に用いられ、画素Ｂ（ｉ，ｊ）を第３注目画素として、第３注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）と、前記第３注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）の副走査方向Ｊ下流側に隣接する第６隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）と、前記第６隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１）の主走査方向Ｉ上流側に隣接する第７隣接画素Ｂ（ｉ−１，ｊ＋１）とから成る。
【００５８】
本実施の形態においては、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０の注目画素に対して用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３の注目画素に対して用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４の注目画素に対して用いられる。
【００５９】
ステップｓ４において、第ｎ画像を対象画像として、第（ｎ＋１）画像を更新画像としているとき、更新画像の濃度値ｂ[ｎ＋１]（ｉ，ｊ）は、Ｌ字型テンプレート１８Ａが用いられるときは、次式（３）に従って求められ、凸型テンプレート１８Ｂが用いられるときは、次式（２）に従って求められ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃが用いられるときは、次式（４）に従って求められる。
【００６０】
【数２】
【数３】
【数４】
前式（２）〜（４）において、「＆」は論理積の演算記号であり、「｜」は論理和の演算記号である。
【００６４】
前式（２）〜（４）に従えば、たとえば対象画像の注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）の濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ）が０である場合、隣接画素Ｂ（ｉ，ｊ＋１），Ｂ（ｉ−１，ｊ＋１），Ｂ（ｉ＋１，ｊ＋１）の濃度値ｂ[ｎ]（ｉ，ｊ＋１），ｂ[ｎ]（ｉ−１，ｊ＋１），ｂ[ｎ]（ｉ＋１，ｊ＋１）にかかわらず、前記注目画素Ｂ（ｉ，ｊ）に対応する更新画像の画素の濃度値ｂ[ｎ＋１]（ｉ，ｊ）は０となる。また、たとえば各隣接画素の濃度値がすべて０である場合、注目画素の濃度値にかかわらず、前記注目画素に対応する更新画像の画素の濃度値は０となる。また、たとえば注目画素の濃度値が１であり、かつ各隣接画素のうち少なくともいずれか１つの濃度値が１である場合、その注目画素に対応する更新画像の画素の濃度値１となる。つまり、注目画素の濃度値と、隣接画素の濃度値とが連続して１である場合は、その注目画素に対応する更新画像の画素の濃度値は１となり、それ以外の場合は、その注目画素に対応する更新画像の画素の濃度値は０となる。
【００６５】
本実施の形態では、図３（１）に示す第１画像１１Ａにおいて、画素Ｂ１（１，０），Ｂ１（１，１），Ｂ１（２，２），Ｂ１（３，３），Ｂ１（４，４）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前記第１画像１１Ａに、図５に示す各テンプレート１８Ａ〜１８Ｃを用いるともに、式（２）〜式（４）を用いて、前記第１画像１１Ａを、図３（２）に示す、前記第１画像１１Ａよりも副走査方向Ｊに並ぶ列が１つ少ない第２画像１１Ｂに変換する。詳細には、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０となる注目画素Ｂ１（０，ｋ１）に用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４となる注目画素Ｂ１（４，ｋ１）に用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３となる注目画素Ｂ１（ｉ，ｋ１）に用いられる。ただしｋ１＝０，１，２，３である。
【００６６】
図３（２）に示す第２画像１１Ｂにおいて、画素Ｂ２（１，０），Ｂ２（１，１），Ｂ２（２，２），Ｂ２（３，３）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前記第２画像１１Ｂに、図５に示す各テンプレート１８Ａ〜１８Ｃを用いるともに、式（２）〜式（４）を用いて、前記第２画像１１Ｂを、図３（３）に示す、前記第２画像１１Ｂよりも副走査方向Ｊに並ぶ列が１つ少ない第３画像１１Ｃに変換する。詳細には、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０となる注目画素Ｂ２（０，ｋ２）に用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４となる注目画素Ｂ２（４，ｋ２）に用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３となる注目画素Ｂ２（ｉ，ｋ２）に用いられる。ただしｋ２＝０，１，２である。
【００６７】
図３（３）に示す第３画像１１Ｃにおいて、画素Ｂ３（１，０），Ｂ３（１，１），Ｂ３（２，２）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前記第３画像１１Ｃに、図５に示す各テンプレート１８Ａ〜１８Ｃを用いるともに、式（２）〜式（４）を用いて、前記第３画像１１Ｃを、図３（４）に示す、前記第３画像１１Ｃよりも副走査方向Ｊに並ぶ列が１つ少ない第４画像１１Ｄに変換する。詳細には、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０となる注目画素Ｂ３（０，ｋ３）に用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４となる注目画素Ｂ３（４，ｋ３）に用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３となる注目画素Ｂ３（ｉ，ｋ３）に用いられる。ただしｋ３＝０，１である。
【００６８】
図３（４）に示す第４画像１１Ｄにおいて、画素Ｂ４（１，０），Ｂ４（１，１）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前記第４画像１１Ｄに、図５に示す各テンプレート１８Ａ〜１８Ｃを用いるともに、式（２）〜式（４）を用いて、前記第４画像１１Ｄを、図３（５）に示す、前記第４画像１１Ｄよりも副走査方向Ｊに並ぶ列が１つ少ない第５画像１１Ｅに変換する。詳細には、Ｌ字型テンプレート１８Ａは、ｉ＝０となる注目画素Ｂ４（０，０）に用いられ、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃは、ｉ＝４となる注目画素Ｂ４（４，０）に用いられ、凸型テンプレート１８Ｂは、ｉ＝１，２，３となる注目画素Ｂ４（ｉ，０）に用いられる。図３（５）に示す第５画像１１Ｅにおいて、画素Ｂ５（１，０）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。
【００６９】
また図３に示す第１〜第５画像１１Ａ〜１１Ｅに対して、第１画像１１Ａの識別値ＯＲ１は１、第２画像１１Ｂの識別値ＯＲ２は１、第３画像１１Ｃの識別値ＯＲ３は１、第４画像１１Ｄの識別値ＯＲ４は１、第５画像１１Ｅの識別値ＯＲ５は１である。これらの識別値ＯＲ１〜ＯＲ５を加算（総和）して、第１ランレングスＲ１は５となる。
【００７０】
前述のテンプレート１８Ａ〜１８Ｃおよび式（２）〜（４）を用いて、前述と同様にして、第１〜第５回転画像の各識別値は、ＯＲ１＝１，ＯＲ２＝１，ＯＲ３＝１，ＯＲ４＝１，ＯＲ５＝１となり、第２ランレングスＲ２は５となる。このようにして算出されたランレングスＲは、たとえば入力画像に対して、各領域の画像を識別するための特徴量として適用される。
【００７１】
図６は、他のブロック画像１４を示す図である。図６に示すブロック画像１４の第１画像１４Ａにおける画素Ｂ１（０，１），Ｂ２（１，２），Ｂ３（２，２），Ｂ４（３，３），Ｂ５（４，３）の濃度値は１であり、残余の画素の濃度値は０である。前述のランレングスを算出する方法によって、図６に示すブロック画像１４の第１ランレングスＲ１は３、第２ランレングスＲ２は５と算出される。
【００７２】
前記他のブロック画像１４は、図６に示すように、ランレングスを計数してみると５であるけれども、前述のランレングスを算出する方法では、第１ランレングスＲ１は３となっていて、実際のランレングスである５よりも小さな値となっている。また前述のランレングスを算出する方法では、第２ランレングスＲ２は５となっていて、実際のランレングスに一致している。したがってブロック画像に対して、第１ランレングスＲ１と第２ランレングスＲ２とを求めて、第１および第２ランレングスＲ１，Ｒ２のうち大きな値をランレングスＲとすることによって、ランレングスを高精度に求めることができる。
【００７３】
表１は、各識別値ＯＲ１〜ＯＲ５と第１ランレングスＲ１との関係を表すテーブルである。図１のフローチャートのステップｓ８およびステップｓ１５における第１および第２ランレングスＲ１，Ｒ２は、各識別値ＯＲ１〜ＯＲ５を加算して算出したが、表１を参照して、各識別値ＯＲ１〜ＯＲ５に対して演算を行うことなく、第１および第２ランレングスＲ１，Ｒ２を算出するようにしてもよい。表１において、記号「＊」には、数値「１」および「０」のいずれかの数値が代入され、代入される数値は、「１」および「０」のいずれであってもよい。
【００７４】
【表１】
図１に示すフローチャートのステップｓ９において、第１画像１１Ａを時計回りに９０度角変位させたが、角変位させる方向は時計回りに限定されず、反時計回りに９０度角変位させてもよい。すなわち第１回転画像１２Ａが第１画像１１Ａに対して、相対的に９０度角変位されているような状態であればよい。
【００７６】
前述のブロック画像１１のランレングスＲを算出する処理において、第１画像１１Ａを第５画像１１Ｅまで変換するが、ソフトウェアによる処理においては、第１画像１１Ａを第５画像１１Ｅまで変換する過程で、識別値ＯＲｎが０となったときに、残余の各識別値を０として、以降の繰り返しの処理を省略し、これによって処理を高速化に行うことができる。たとえば、図１に示すフローチャートのステップｓ３において第１画像１１Ａの識別値ＯＲ１が０となったとき、第１画像１１Ａの識別値ＯＲ１以外の各識別値ＯＲ２〜ＯＲ５を全て０とし、ステップｓ８に進むようにしてもよい。
【００７７】
また図１に示すフローチャートにおいて、ステップｓ９〜ステップｓ１５は、ステップｓ８の後に行うとしたけれども、たとえばステップｓ１〜ステップｓ８の処理とステップｓ９〜ステップｓ１５の処理とを並列して行うようにしてもよい。
【００７８】
図７は、ランレングス算出回路３０の構成を模式的に示すブロック図である。ランレングス算出回路３０は、第１ランレングス算出部３１、第２ランレングス算出部３２および最大ランレングス算出部３３を含んで構成され、ブロック画像１１のランレングスＲを算出する。第１ランレングス算出部３１は、ブロック画像１１のランレングスＲ１を算出する回路であり、第２ランレングス算出部３２は、前記ブロック画像１１を時計回りに９０度角変位させた回転ブロック画像２１のランレングスＲ２を算出する回路である。最大ランレングス算出部３３は、第１ランレングス算出部３１によって算出された第１ランレングスＲ１と、第２ランレングス算出部３２によって算出された第２ランレングスＲ２とを比較して、第１および第２ランレングスＲ１，Ｒ２のうちの大きい値を、ブロック画像１１のランレングスＲとして算出する。
【００７９】
図８は、第１ランレングス算出部３１の構成を示すブロック図である。第１ランレングス算出部３１と第２ランレングス算出部３２とは、全く同様の構成であるので、第１ランレングス算出部３１について詳細に説明して、第２ランレングス算出部３２の説明は省略する。第１ランレングス算出部３１は、第１ライン算出部３２Ａ、第２ライン算出部３２Ｂ、第３ライン算出部３２Ｃ、第４ライン算出部３２Ｄ、第５ライン算出部４１Ａ、第６ライン算出部４１Ｂ、第７ライン算出部４１Ｃ、第８ライン算出部４２Ａ、第９ライン算出部４２Ｂ、第１０ライン算出部４３、第１識別値算出部５１、第２識別値算出部５２、第３識別値算出部５３、第４識別値算出部５４、第５識別値算出部５５および判定処理部６０を含んで構成される。
【００８０】
第１ライン算出部３２Ａは、ブロック画像１１の第１画像１１Ａのｊ＝０の列の各画素Ｂ１（ｉ，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第２ライン算出部３２Ｂは、ブロック画像１１の第１画像１１Ａのｊ＝１の列の各画素Ｂ１（ｉ，１）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第３ライン算出部３２Ｃは、ブロック画像１１の第１画像１１Ａのｊ＝２の列の各画素Ｂ１（ｉ，２）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第４ライン算出部３２Ｄは、ブロック画像１１の第１画像１１Ａのｊ＝３の列の各画素Ｂ１（ｉ，３）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄは、同様の構成であるので、第１ライン算出部３２Ａについて詳細に説明して、第２〜第４ライン算出部３２Ｂ〜３２Ｄの詳細な説明は省略する。
【００８１】
第１ライン算出部３２Ａは、第１濃度値算出部３３、第２濃度値算出部３４Ａ、第３濃度値算出部３４Ｂ、第４濃度値算出部３４Ｃおよび第５濃度値算出部３５を含んで構成される。
【００８２】
第１濃度値算出部３３は、図５（１）に示すＬ字型テンプレート１８Ａを用いて、画素Ｂ１（０，０）を注目画素として、注目画素に対応する第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第１濃度算出部３３は、論理和演算部３３ａおよび論理積演算部３３ｂを有する。前記論理和演算部３３ａは、Ｌ字型テンプレート１８Ａ内の隣接画素の濃度値の論理和を算出して、前記論理和を論理積演算部３３ｂに与える。前記論理積演算部３３ｂは、Ｌ字型テンプレート１８Ａ内の注目画素の濃度値と、前記論理和演算部３３ａからの論理和との論理積を算出する。
【００８３】
第２〜第４濃度値算出部３４Ａ〜３４Ｃは、図５（２）に示す凸型テンプレート１８Ｂを用いて、画素Ｂ１（１，０），Ｂ１（２，０），Ｂ１（３，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第２〜第４濃度算出部３４Ａ〜３４Ｃは、同じ構成であって、論理和演算部３４ａおよび論理積演算部３４ｂを有する。前記論理和演算部３４ａは、凸型テンプレート１８Ｂ内の隣接画素の濃度値の論理和を算出して、前記論理和を論理積演算部３４ｂに与える。前記論理積演算部３４ｂは、凸型テンプレート１８Ｂ内の注目画素の濃度値と、前記論理和演算部３４ａからの論理和との論理積を算出する。
【００８４】
第５濃度値算出部３５は、図５（３）に示す逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃを用いて、画素Ｂ１（４，０）を注目画素として、注目画素に対応する第２画像１１Ｂの画素の濃度値を算出する。第５濃度算出部３５は、論理和演算部３５ａおよび論理積演算部３５ｂを有する。前記論理和演算部３５ａは、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃ内の隣接画素の濃度値の論理和を算出して、前記論理和を論理積演算部３５ｂに与える。前記論理積演算部３５ｂは、逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃ内の注目画素の濃度値と、前記論理和演算部３５ａからの論理和との論理積を算出する。このように第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄは、第１画像１１Ａを論理積によって第２画像１１Ｂに変換して出力する。
【００８５】
第５ライン算出部４１Ａは、第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄによって変換された第２画像１１Ｂのｊ＝０の列の各画素Ｂ２（ｉ，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第３画像１１Ｃの画素の濃度値を算出する。第６ライン算出部４１Ｂは、前記第２画像１１Ｂのｊ＝１の列の各画素Ｂ２（ｉ，１）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第３画像１１Ｃの画素の濃度値を算出する。第７ライン算出部４１Ｃは、前記第２画像１１Ｂのｊ＝２の列の各画素Ｂ２（ｉ，２）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第３画像１１Ｃの画素の濃度値を算出する。第５〜第７ライン算出部４１Ａ〜４１Ｃは、前述の第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄと同様の構成であり、第２画像１１Ｂを論理積によって第３画像１１Ｃに変換して出力する。
【００８６】
第８ライン算出部４２Ａは、第５〜第７ライン算出部４１Ａ〜４１Ｃによって変換された第３画像１１Ｃのｊ＝０の列の各画素Ｂ３（ｉ，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第４画像１１Ｄの画素の濃度値を算出する。第９ライン算出部４２Ｂは、前記第３画像１１Ｃのｊ＝１の列の各画素Ｂ３（ｉ，１）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第４画像１１Ｄの画素の濃度値を算出する。第８および第９ライン算出部４２Ａ，４２Ｂは、前述の第５〜第７ライン算出部４１Ａ〜４１Ｃと同様の構成であり、第３画像１１Ｃを論理積によって第４画像１１Ｄに変換して出力する。
【００８７】
第１０ライン算出部４３は、第８および第９ライン算出部４２Ａ，４２Ｂによって変換された第４画像１１Ｄのｊ＝０の列の各画素Ｂ４（ｉ，０）を注目画素として、前記各注目画素に対応する更新画像である第５画像１１Ｅの画素の濃度値を算出する。第１０ライン算出部４３は、前述の第８および第９ライン算出部４２Ａ，４２Ｂと同様の構成であり、第４画像１１Ｄを論理積によって第５画像１１Ｅに変換して出力する。本実施の形態において、画像変換部は、第１〜第１０ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄ，４１Ａ〜４１Ｃ，４２Ａ，４２Ｂ，４３で構成される。
【００８８】
パラメータ算出部である第１識別値算出部５１、第２識別値算出部５２、第３識別値算出部５３、第４識別値算出部５４および第５識別値算出部５５は、論理和演算手段によって実現される。第１識別値算出部５１は、第１画像１１Ａの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ１＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ１＝０を出力する。第２識別値算出部５２は、第１〜第４ライン算出部３２Ａ〜３２Ｄから出力される第２画像１１Ｂの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ２＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ２＝０を出力する。
【００８９】
第３識別値算出部５３は、第５〜第７ライン算出部４１Ａ〜４１Ｃから出力される第３画像１１Ｃの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ３＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ３＝０を出力する。第４識別値算出部５４は、第８および第９ライン算出部４２Ａ，４２Ｂから出力される第４画像１１Ｄの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ４＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ４＝０を出力する。第５識別値算出部５５は、第１０ライン算出部４３から出力される第５画像１１Ｅの画素のうち濃度値が１となる画素が存在するか否かを論理和によって判断して、存在すれば識別値ＯＲ５＝１を出力し、存在しなければ識別値ＯＲ５＝０を出力する。
【００９０】
連続画素数算出部である判定処理部６０は、第１〜第５識別値算出部５１〜５５から出力される識別値ＯＲ１〜ＯＲ５に基づいて、第１ランレングスＲ１を算出する。
【００９１】
第２ランレングス算出部３２は、第１ランレングス算出部３１と同様の構成であるとして、第２ランレングス算出部３２にブロック画像１１を時計回りに９０度角変位させた回転ブロック画像２１のランレングスを求めることで第２ランレングスＲ２を算出するとしたが、第２ランレングス算出部３２の回路構成を、回転ブロック画像２１ではなくブロック画像１１に関して、第１ライン算出部３２Ａを、第１画像１１Ａのｉ＝０の各画素を注目画素として論理積を算出し、第２ライン算出部３２Ｂを、第１画像１１Ａのｉ＝１の各画素を注目画素として論理積を算出し、第３ライン算出部３２Ｃを、第１画像１１Ａのｉ＝２の各画素を注目画素として論理積を算出し、第４ライン算出部３２Ｄを、第１画像１１Ａのｉ＝３の各画素を注目画素として論理積を算出するように、回路構成を変更するようにしてもよい。このように第２ランレングス算出部３２を構成しても、第２ランレングスＲ２を算出することができる。
【００９２】
図９は、本発明の実施の他の形態のカラー画像処理装置１１０を搭載するカラー複写装置２００の構成を示すブロック図である。カラー複写装置２００は、カラー画像処理装置１１０、カラー画像入力装置９１およびカラー画像出力装置９２を含んで構成される。カラー画像入力装置９１は、たとえば画像が形成されている原稿に光を照射して、主走査方向に複数個並ぶ光電変換素子（Charge Coupled Device ；略称：ＣＣＤ）を有するスキャナヘッドを、主走査方向に交差する方向である副走査方向に移動させながら、原稿からの反射光を赤色（Red ；略称：Ｒ）、緑色（Green ；略称：Ｇ）および青色（Blue；略称：Ｂ）のアナログの反射率信号に変換して出力するスキャナ装置で実現される。カラー画像出力装置９２は、たとえば記録紙にインクを付着させて画像を形成するインクジェット方式の画像出力装置、または電子写真方式の画像出力装置で実現される。
【００９３】
カラー画像処理装置１１０は、アナログ／デジタル（以後「Ａ／Ｄ」と表記することがある）変換部１１１、シェーディング補正部１１２、入力階調補正部１１３、領域分離処理部１１４、色補正部１１５、黒生成下色除去部１１６、空間フィルタ処理部１１７、出力階調補正部１１８、階調再現処理部１１９および中央演算処理部（Central Processing Unit ；略称：ＣＰＵ）（図示せず）を含んで構成される。ＣＰＵは、カラー画像処理装置１１０を統括的に制御する。
【００９４】
Ａ／Ｄ変換部１１１は、カラー画像入力装置９１からの入力画像のＲＧＢのアナログ反射率信号をＲＧＢのデジタル反射率信号に変換して、シェーディング補正部１１２に与える。
【００９５】
シェーディング補正部１１２は、Ａ／Ｄ変換部１１１からの反射率信号に、シェーディング補正処理を施して、入力階調補正部１１３に与える。シェーディング補正処理は、カラー画像入力装置９１の照明系、結像系および撮像系の構成に起因して、入力画像の反射率信号に生じる各種歪みを取り除く。
【００９６】
入力階調補正部１１３は、シェーディング補正部１１２からの反射率信号に、入力階調補正処理を施して出力する。入力階調補正処理は、反射率信号を、たとえばＲＧＢの各色の濃度を示すＲＧＢ濃度信号などの画像処理に適した信号に変換する処理である。また入力階調補正処理は、反射率信号に、さらにカラーバランス処理を施すようにしてもよい。
【００９７】
領域分離処理部１１４は、入力階調補正部１１３からのＲＧＢ濃度信号で表される入力画像の各画素を、文字領域、網点領域および写真領域のいずれかに分離する領域分離処理を行い、その分離結果である領域識別信号を、黒生成下色除去部１１６、空間フィルタ処理部１１７および階調再現処理部１１９に与える。
【００９８】
色補正部１１５は、領域分離処理部１１４からの入力画像のＲＧＢ濃度信号を、シアン（Cyan；略称：Ｃ）、マゼンタ（Magenta ；略称：Ｍ）およびイエロー（Yellow；略称：Ｙ）の濃度を示すＣＭＹ濃度信号に変換するとともに、カラー画像出力装置９２において色再現が忠実に行われるようにするために、ＣＭＹ濃度信号に色補正処理を施して、ＣＭＹ濃度信号を黒生成下色除去部１１６に与える。色補正処理は、具体的には、不要吸収成分をそれぞれ含むシアン、マゼンタおよびイエロー（ＣＭＹ）のインクあるいはトナーの分光特性に基く色濁りを、ＣＭＹ濃度信号から取り除く処理である。
【００９９】
黒生成下色除去部１１６は、色補正部１１５からの入力画像のＣＭＹ濃度信号に含まれるＣＭＹ色信号に基いて、黒色（略称：Ｋ）の色信号を生成する黒生成処理を行うとともに、ＣＭＹ色信号に対して、下色除去処理を施す。下色除去処理は、ＣＭＹ色信号から黒生成処理において生成された黒色の色信号を差し引いて、新たなＣＭＹ色信号を得る処理である。このように黒生成下色除去部１１６は、色補正部１１５からのＣＭＹ濃度信号を、黒色の色信号と、黒色の色信号を差し引いたＣＭＹ色信号とを含む、ＣＭＹＫ色信号に変換して、空間フィルタ処理部１１７に与える。黒生成下色除去処理は、領域分離処理部１１４からの領域識別信号に基いて行われる。
【０１００】
この黒生成を行う方法は、たとえばスケルトンブラック法によって行われる。詳細に述べると、スケルトンカーブの入出力特性がｙ＝ｇ（ｘ）、入力される信号に含まれるシアン、マゼンタおよびイエローの色信号がＣ，Ｍ，Ｙであって、出力される信号に含まれるシアン、マゼンタ、イエローおよび黒の色信号がＣ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’であって、ＵＣＲ（Under Color Removal）率がα（０＜α＜１）であるとき、黒生成および下色除去処理は、次式（５）〜（８）で表される。
Ｋ’＝ｇ（ｍｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）） …（５）
Ｃ’＝Ｃ−α・Ｋ’ …（６）
Ｍ’＝Ｍ−α・Ｋ’ …（７）
Ｙ’＝Ｙ−α・Ｋ’ …（８）
【０１０１】
前式（５）は、出力される信号に含まれる黒の色信号Ｋ’は、入力される信号に含まれるシアン、マゼンタおよびイエローの色信号Ｃ，Ｍ，Ｙのうちの最小値を変数とするスケルトンカーブの入出力特性の関数であることを表している。また前式（６）〜（８）において、「・」は積の演算記号である。前式（５）〜（８）基づいて、シアン、マゼンタおよびイエローの３色のＣＭＹ色信号は、シアン、マゼンタ、イエローおよび黒の４色のＣＭＹＫ色信号に変換される。
【０１０２】
空間フィルタ処理部１１７は、黒生成下色除去部１１６からの入力画像のＣＭＹＫ色信号に、デジタルフィルタを用いて空間フィルタ処理を施し、空間フィルタ処理が施されたＣＭＹＫ色信号を出力階調処理部１１８に与える。これによって画像の空間周波数特性が補正されるので、カラー画像出力装置９２が記録紙に画像形成したときに、形成された画像に、ぼやけおよび粒状性劣化が生じることを防止することができる。空間フィルタ処理は、領域分離処理部１１４からの領域識別信号に基いて行われる。
【０１０３】
具体的には、領域分離処理部１１４において、文字に分離された領域の信号は、空間フィルタ処理部１１７による鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。このようにして、特に、黒文字あるいは色文字の再現性を高める。また領域分離処理部１１４によって、網点に分離された領域の信号は、空間空間フィルタ処理部１１７によって、入力画像から網点成分を除去するために、ローパス・フィルタ処理が施される。
【０１０４】
出力階調補正部１１８は、空間フィルタ処理部１１７からの入力画像のＣＭＹＫ色信号に含まれる濃度値を、たとえばにカラー画像出力装置９２の特性値である網点面積率に変換する処理などの出力階調補正処理を施して、階調再現処理部１１９に与える。
【０１０５】
階調再現処理部１１９は、領域分離識別信号に基づいて、出力階調補正部１１８からのＣＭＹＫ色信号に、たとえば２値化処理および多値化処理などの階調再現処理を施してカラー画像出力装置９２に与える。たとえば写真に分離された領域の信号は、階調再現性を重視したスクリーンでの２値化または多値化処理が施される。
【０１０６】
領域分離処理部１１４による領域分離処理は、たとえば、ランレングスＲを特徴量として用いることによって行われる。このようにランレングスＲを画像の特性を表す特徴量として効果的に用いることによって、各領域の識別を高精度に行うことができる。これによって、各領域に応じた最適な画像処理を行うことができ、高画質な画像を提供することができる。このように領域分離処理部１１４に前述のランレングス算出回路３０を搭載することができる。
【０１０７】
前述の画像処理方法をコンピュータシステムによって実現するためのプログラムは、コンピュータによって読取りが可能な図示しない記録媒体に記録されている。この結果、前述の画像処理方法を実現するためのプログラムが記録された記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１０８】
本発明では、マイクロコンピュータで処理を行うために、たとえば、リードオンリーメモリ（Read Only Memory：略称ＲＯＭ）そのものが記録媒体であってもよい。また、本発明では、図示しない外部装置としてプログラム読取り装置が設けられ、そこに挿入することで読取り可能記録媒体がプログラムメディアであってもよい。いずれの場合も、記録媒体に格納されているプログラムは、マイクロコンピュータがアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいは、記録媒体に格納させているプログラムを読出し、コンピュータのプログラム記録エリアにダウンロードして、そのプログラムを実行させる構成であってもよい。
【０１０９】
ここで、上記プログラムメディアは、コンピュータ本体と分離可能に構成される記録媒体であってもよい。たとえば、上記プログラムメディアは、磁気テープおよびカセットテープなどのテープ系記録媒体であってもよい。また上記プログラムメディアは、フレキシブルディスクおよびハードディスクなどの磁気ディスク、ならびにＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical）、ＭＤ（Mini Disc）およびＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスクのようなディスク系記録媒体であってもよい。また上記プログラムメディアは、メモリカードを含むＩＣ（Integrated Circuit）カードおよび光カードなどのカード系記録媒体であってもよい。また上記プログラムメディアは、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）およびフラッシュＲＯＭなどの半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。
【０１１０】
また上記プログラムメディアは、インターネットを含む通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。
【０１１１】
記録媒体に格納されている前述の画像処理方法を実現するためのプログラムは、画像形成装置およびコンピュータシステムに備えられるプログラム読取り装置によって読取られて実行される。
【０１１２】
コンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ、フィルムスキャナ、またはデジタルカメラなどの画像入力装置と、所定のプログラムがロードされることによって画像処理を実行するコンピュータと、コンピュータの処理結果を表示する陰極線管（Cathode Ray Tube；略称：ＣＲＴ）表示装置または液晶表示装置などの画像表示装置と、コンピュータの処理結果を出力するプリンタなどの画像形成装置とを備えている。さらには、ネットワークを介して通信を行うモデムなどの通信手段を備えている。
【０１１３】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、連続画素数の算出処理を容易にして高速に実行することができるとともに、算出処理を行う回路の構成を簡素にすることができる。
【０１１４】
また本発明によれば、単純な演算によって連続画素数が算出されるので、連続画素数の算出処理を非常に高速に行うことができる。
【０１１５】
また本発明によれば、連続画素数の算出処理は、各種演算を行うことなくテーブルの参照だけで行われるので、連続画素数の算出処理を極めて高速に行うことができる。
【０１１６】
また本発明によれば、ブロック画像に関して、第１方向だけでなく第２方向に関しても連続画素数が算出されて、これらの連続画素数に基づいて連続画素数が算出されるので、連続画素数を正確に算出することができる。
【０１１７】
また本発明によれば、単純な演算によって連続画素数が算出されるので、連続画素数の算出処理を非常に高速に行うことができる。
【０１１８】
また本発明によれば、連続画素数の算出処理は、各種演算を行うことなくテーブルの参照だけで行われるので、連続画素数の算出処理を極めて高速に行うことができる。
【０１１９】
また本発明によれば、プログラムをコンピュータが実行することによって、コンピュータは前述の画像処理方法に従って動作し、前述のような効果を達成することができる。
【０１２０】
また本発明によれば、コンピュータに読取らせて、記録されるプログラムを実行させて、前述の画像処理方法を実行させることができる。また記録媒体を介して、複数のコンピュータにプログラムを容易に供給することができる。
【０１２１】
また本発明によれば、連続画素数の算出処理が高速に実行されるとともに、算出処理を行う回路の構成を簡素にすることができる。
【０１２２】
また本発明によれば、前述のような効果を達成できる画像形成装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の画像処理方法のランレングスを算出する手順を示すフローチャートである。
【図２】ブロック画像１１を示す図である。
【図３】第１画像１１Ａ、第２画像１１Ｂ、第３画像１１Ｃ、第４画像１１Ｄおよび第５画像１１Ｅを示す図である。
【図４】図４（１）は、第１画像１１Ａを示す図であり、図４（２）は、第１回転画像１２Ａを示す図である。
【図５】図１に示されるフローチャートのステップｓ４において、対象画像を更新画像に変換するときに用いられるＬ字型テンプレート１８Ａ、凸型テンプレート１８Ｂおよび逆Ｌ字型テンプレート１８Ｃを示す図である。
【図６】他のブロック画像１４を示す図である。
【図７】ランレングス算出回路３０の構成を模式的に示すブロック図である。
【図８】第１ランレングス算出部３１の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の実施の他の形態のカラー画像処理装置１１０を搭載するカラー複写装置２００の構成を示すブロック図である。
【図１０】一例として、ランレングスが算出される画素ブロック２を示す図である。
【図１１】図１０に示される画素ブロック２に対して、ランレングスの定義からランレングスを追跡する方向を示す図である。
【符号の説明】
３１ 第１ランレングス算出部
３２ 第２ランレングス算出部
３３ 最大ランレングス算出部
１１０ カラー画像処理装置
２００ カラー複写装置
Claims (10)
- 複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に予め定める濃度値を有する有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する第１工程と、
対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して予め定める第１方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、第１方向に１列減少した更新画像に変換する第２工程と、
前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する第３工程と、
第３工程後に前記更新画像を対象画像として、第２工程および第３工程を繰り返し、対象画像が第１方向に１列となると、第１工程および第３工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において有効濃度画素が空間的に連続する数である連続画素数を算出する第４工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。 - 第４工程は、第１工程および第３工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数を算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
- 第４工程は、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照することによって連続画素数を算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
- 対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、前記注目画素に対して前記第１方向とは異なる方向である第２方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第３条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第４条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第３条件および第４条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、第２方向に１列減少した更新画像に変換する第５工程と、
前記更新画像内に有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出する第６工程と、
第６工程後に、前記更新画像を対象画像として、第５工程および第６工程を繰り返し、対象画像が第２方向に１列となると、第５工程および第６工程において算出した各パラメータに基づいて、前記ブロック画像において連続画素数を算出する第７工程と、
第４工程において算出した連続画素数と第７工程において算出した連続画素数とを比較し、それらのうちいずれか大きい方の値を前記ブロック画像の連続画素数として算出する第８工程とをさらに含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理方法。 - 第７工程は、第５工程および第６工程において算出した各パラメータを加算することによって連続画素数を算出することを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。
- 第７工程は、パラメータと連続画素数との関係を表すテーブルを参照することによって連続画素数を算出することを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。
- 請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項７記載のプログラムが記録されるコンピュータ読取り可能な記録媒体。
- 複数の画素によって構成されるブロック画像を対象画像として、前記対象画像内に予め定める濃度値を有する有効濃度画素が存在するか否かを表すパラメータを算出するパラメータ算出部と、
対象画像内の各画素のいずれか１つを注目画素とし、注目画素に対して予め定める検出方向下流側に隣接する画素を隣接画素として、対象画像内に少なくとも１つの隣接画素を有する各注目画素に関して、注目画素が有効濃度画素であるという第１条件と、前記注目画素に対する少なくとも１つの隣接画素が有効濃度画素であるという第２条件とが満たされる場合は、注目画素を有効濃度画素とし、第１条件および第２条件のいずれか一方が満たされない場合は、注目画素を無効濃度画素とすることによって、対象画像を、検出方向に１列減少した更新画像に変換する画像変換処理を、その画像変換処理が終了する毎に、更新画像を改めて対象画像として、対象画像が検出方向に１列となるまで繰り返す画像変換部と、
パラメータ算出部によって算出されたパラメータに基づいて、前記ブロック画像において有効濃度画素が空間的に連続する数である連続画素数を算出する連続画素数算出部とを含むことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項９記載の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置。
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